宏观审慎监管对商业银行资产配置的异质性行为的影响分析

李中山,纪丹丹

(内蒙古财经大学 金融学院,内蒙古 呼和浩特 010070)

一、引言

2007年美国爆发“次贷危机”,由于这次的金融危机暴露了原有金融监管体系的缺陷,这也引发了各国人们对于金融监管体制的反思。人们开始意识到微观审慎监管并不能防止金融危机的爆发,并且随着银行业的发展,经营模式不断地创新,面临的挑战也不断增加,从而导致不确定性增加,银行可能会面临严重的流动性风险。因此,各国纷纷推出宏观审慎监管。在2010年巴塞尔委员会推出《巴塞尔协议Ⅲ》之后,各成员国将此作为指导性文件。随着系统性风险的结构性特征变化,宏观审慎监管机制的地位越来越重要,微观审慎和宏观审慎相结合成为国际金融监管体系新的升级转型方向。尤其是在2008年我国推出“四万亿计划”之后,国内市场流动性充裕,大量资金流入房地产和基础设施建设项目中,金融创新和监管套利不断发展,影子银行规模不断膨胀,对我国整体的金融稳定性产生了较大的不利影响。由此,我国央行于2016年引入宏观审慎评估体系(Macro Prudential Assessment,简称MPA),体现了逆周期调节和差异化监管的政策思路。2017年,党的十九大报告提出“健全货币政策和宏观审慎政策的双支柱调控框架”。2019年,明确设立宏观审慎管理局,并且由其牵头建立宏观审慎政策框架和基本制度。2022年,中国人民银行开始实施《宏观审慎政策指引(试行)》。至此,我国在逐步提出更为严格的监管政策,以此来更好地面对未来可能发生的系统性风险。

我国央行于2016年引入宏观审慎评估体系,本文收集到的数据则始于2013年,结束于2018年,这个时间段可以很好地覆盖实施宏观审慎监管前后的商业银行,并能对特定对象的行为变化做出较全面的分析。首先,通过研究资产配置相似的银行在监管政策冲击后的反应,本文发现面临更大监管压力的实验组银行在信贷资产和金融投资资产上的配置与对照组银行发生了偏离。其次,具有融资优势的上市银行即使在面临较大监管压力的情形下还可通过资本市场渠道来筹集资本,其对资产结构进行大幅调整的动机减弱。最后,监管层面应密切关注政策实施对商业银行资产配置行为的影响,加强对信贷资金的引导作用,防止政策实施导致银行信贷资产收缩对经济产生的不利影响;同时还需进一步加强和完善国内的资本市场制度,畅通银行补充资本的渠道,提升银行支持和服务实体经济的能力。

在我国,商业银行的作用至关重要,因此研究宏观审慎监管政策对我国商业银行资产配置有重要意义。近年来,我国逐步推出各项宏观审慎监管政策,严格的监管政策出台会对商业银行之前的风险行为有较明显的约束作用,并且由于政策的实施,银行信贷资产收缩对经济产生的不利影响大大降低。同时,由于微观审慎监管和宏观审慎监管相结合,我国商业银行可以更加从容面对风险外溢效应,在未来也是可以很好地防范金融风险。

二、文献综述

MPA属于近年来我国宏观审慎监管体系的一次重要升级,本文通过三个方面梳理了宏观审慎监管对商业银行影响的相关文献研究。

(一)宏观审慎监管对银行的影响

银行业在次贷危机中遭受了巨大损失,这与银行的过度冒险行为以及金融行业的顺周期性密切相关。近年来,我国的宏观审慎政策框架也不断升级,更全面、有效地发挥着逆周期调节和降低系统性风险的作用,我国学术界在宏观审慎监管方面也积累了较多研究经验。大量研究结论表明,宏观审慎监管政策对防范系统性风险有着重要意义。郭娜等[1]构建了纳入影子银行和宏观审慎政策的NK-DGSE模型进行脉冲响应分析,发现宏观审慎政策能抑制影子银行的顺周期性,有效防范了金融风险。侯成琪和黄彤彤[2]发现将针对商业银行的狭义逆周期资本监管拓展为同时针对影子银行和商业银行的广义逆周期资本监管后,不仅可以限制商业银行进行监管套利的程度,还能弱化影子银行发挥的金融加速器效应。有部分学者还发现宏观审慎监管政策对商业银行的约束效果存在异质性。刘妍等[3]利用2012—2018年间135家银行的数据研究发现宏观审慎监管政策出台加强了资本充足率对商业银行流动性创造的影响,但这种影响存在异质性,比如对于宏观审慎评级为B档的银行来说“金融脆弱-挤出效应”最显著,而对于评级为C档的银行来说该效应最差。此外,还有学者专注于研究宏观审慎监管和货币政策之间的关系[4-6]。

(二)资本约束与银行的资产配置

大量研究表明,对于银行资本的约束政策会对银行资产配置产生一定影响。杨新兰[7]发现,2009年以来资本监管制度的影响效果明显增强,面临较大监管压力的银行会通过增加资本或减少风险资产来提升资本充足率,而资本充足率达标的银行会通过增加风险业务来保持一定的资本充足率水平。刘晓锋等[8]利用2000—2014年16家上市银行的面板数据进行回归后得出了类似的观点:商业银行在面临资本约束时会同时对资本项和资产结构进行调整,但实际中银行对资本项目的调整力度远大于资产项。此外,银行对于资产结构的调整主要集中在贷款资产上,资本约束将导致银行降低信贷资产规模。吴玮[9]提出,资本约束对不同类型银行的影响存在差异。由于城商行和农商行的外部融资渠道不畅,资本监管政策对其资产配置的约束作用更明显。范小云和廉永辉[10]通过部分调整模型测算了商业银行的资本充足率缺口,进一步考察了商业银行在资本缺口下对风险资产和资本的结构性调整行为,结果发现融资便利性高的银行主要进行资本调整,而融资便利性低的银行主要进行资产调整。梁虎[11]进一步区分了权益融资和债务融资对银行资产配置的影响,结果显示:通过权益融资获得的一级资本较为“珍贵”,因此银行会继续降低风险加权资产的规模,具体表现为减少信贷资产增加金融资产和同业资产;通过债务融资获得的二级资本重要性较低,因此银行反而会增加贷款的规模。此外,还有部分学者专注于研究资本补充和信贷资产之间的关系。许坤和苏扬[12]发现,逆周期资本监管政策导致面临较大监管压力的银行的信贷结构发生改变,银行将更侧重于抵押贷款,因为抵押贷款自身的风险缓释机制导致其风险权重相较信用贷款更低。Heuvel[13]则认为资本要求存在一定的负面影响,虽然资本金限制了银行因存款保险制度而产生的道德风险,但其代价是高昂的,因为银行的流动性创造能力降低了。此外,实际资本充足率刚好达标的银行可能也面临着较大的监管压力。Rime[14]的研究表明,实际资本充足率接近最低资本充足率要求的银行倾向于提升资本与风险加权资产规模的比值,这种行为是在违反监管要求隐含的预期惩罚驱动下产生的。

(三)银行间相似性水平的测度

银行资产的同质化主要来源于羊群效应以及相似的经营模式和风险文化。刘春航等[15]则提出商业银行的内在经营模式和风险文化促进了其同质化的提高。由于存在逐利动机,银行在资产配置时更可能选择历史表现较好的资产,造成了投资标的的相似。另外,当传统业务无法满足银行对利润的追求时,银行逐渐将业务拓展至影子银行、证券投资等方向,导致了经营模式的相似。从研究角度来看,不少论文在测度银行相似性水平时都是以银行贷款为切入点[16-17],通过银行贷款的分布数据来计算银行的同质化水平。Fricke[18]将日本的商业银行贷款从区域和行业两个维度进行划分,通过计算广义杰卡德相似度、欧式距离、余弦相似度等指标来测度日本商业银行间贷款分布的相似性。从各指标内涵来看,它们都是将某个商业银行某类贷款的比重与市场中其他所有银行进行比较,最终进行一定加总计算后得到该家商业银行的相似度指标。就测度结果来看,近20年间日本银行体系的贷款相似度在下降,但大型银行变得更加集中,且在某些特定维度变得更加相似。李泽广等[17]沿用广义杰卡德相似度的方法,从贷款资产的类型分布和区域分布计算了我国上市银行的同质化水平,发现我国银行业同质化程度仍处于较高水平。此外,还有学者基于银行股价等市场数据进行银行联动性的测度。林澍和任志娟[19]综合采用主成分分析、DCC-MVGARCH模型等方法,利用上市银行收益率数据计算了我国银行体系同质化程度的时间变化趋势,结果显示随着利率市场化的推进,我国银行的共同风险暴露程度经历了先下降后上升的变化过程。

通过以上的文献分析发现,学术界和实务界都认为监管当局应采取更有效的监管行动来减少银行的过度乐观情绪和道德风险行为,从而防止系统性金融风险的发生。目前,对于银行的监管思路已逐渐从微观审慎监管转向宏观审慎监管,后者主要通过削弱银行的风险承担动机,使各银行对金融系统的不利影响内部化,最终达到降低系统性风险水平的效果。理论上看,宏观审慎政策可以约束银行资产规模的过快扩张,抑制各类资产价格的快速上涨,减轻金融行为和经济变量间的顺周期反馈作用。

三、数据来源和研究方法

(一)样本选择与数据来源

1.样本选择

本文的研究重点在于观察政策实施前资产配置相似的银行在面临监管约束后的异质性表现,因此本文先计算了各银行资产配置的相似度,并将政策实施前资产配置类似的银行作为本文的主要研究样本。

计算的具体公式如下:

上式表明杰卡德相似度主要是通过不同银行同种资产的最小最大比重关系来测度银行的相似性。公式中i和j指代两家不同的银行,t表示年份,k代表六大类银行资产(现金及存放中央银行款项、衍生金融资产、贵金属、同业资产、金融投资和贷款),wk为第k种资产占总资产的比重。

2.数据来源

本文的样本区间为2013—2018年(政策实施前3年和后3年),银行样本范围中既包括上市银行也包括中小规模的非上市银行。本文在数据处理中剔除了外资银行以及在样本区间内数据缺失或不连续的银行样本。通过计算资产相似度进一步筛选资产配置相似的银行后,研究样本最终确定为78家银行的平衡面板数据。数据来源为国泰安数据库(csmar)、万得数据库(Wind),以及手动搜集补充的商业银行披露的各年年报数据。

(二)变量定义

1.政策变量

双重差分模型中反映政策实施的变量有三个,分别是分组虚拟变量、政策实施时间的虚拟变量以及二者的交乘项。从2016年央行实施的MPA来看,其对国内的所有银行都存在约束作用,但不同银行受到的约束力度可能有所差异。若银行2016年的实际资本充足率已满足宏观审慎监管的要求,那么银行受到政策影响的效果可能大大减弱。反之,若银行2016年的实际资本充足率并未达标,那么银行可能承担更大的监管压力,在资产配置上的改变也会更明显。因此,本文把分组虚拟变量treat进行如下定义:如果银行的资本充足率满足监管要求,则该银行属于对照组,treat记为0;如果银行的资本充足率未达到监管要求,则该银行属于实验组,treat记为1。政策实施的虚拟变量反映的是政策的实施时间,MPA由央行主导于2016年开始实行,因此该虚拟变量treat在2015年后取1,反之取0。在确定虚拟变量treat和虚拟变量time后,将二者简单相乘得到交乘项did。双重差分模型中主要关注的是交乘项treat的系数,因为它反映了政策实施的净效应。

2.被解释变量

本文关注的是监管政策冲击后银行资产配置的结构性变动,因此选取了两类主要资产占总资产的比重作为被解释变量,分别为贷款占总资产的比例和金融投资占总资产的比例。

3.控制变量

(1)银行层面的控制变量

为控制银行自身因素对于资产配置结构的影响本文参考许坤和苏扬[20]、范小云和廉永辉[21]以及吴玮[22]的研究,在模型中加入了银行规模(time)、权益资产比(ttssss)、税前利润率(pmr)、存款比例(ddsss)、非息收入占比(nnnnss)以及银行效率(cir)等控制变量。

(2)宏观经济层面的控制变量

经济发展情况也可能会对银行的资产结构产生影响,比如在经济繁荣时期社会对信贷的需求较为旺盛,贷款可能在银行资产中占有较高比例。经济发展程度越高可能与更成熟的市场制度和商业环境相关,这也会促进更好的金融表现。综上分析,本文在模型中加入了三个与宏观经济相关的控制变量。参考杨天宇和钟宇平[23]以及李振等[24]的设置,本文首先将人均GDP取对数后的结果纳入模型中,且国有银行和股份制银行使用全国的人均GDP水平,城市商业银行和农村商业银行使用其总部所在省份的人均GDP水平。

(三)模型设计

本文将2016年开始实施的宏观审慎评估视作一项外生的政策变化,运用双重差分法检验了监管政策变化对银行资产配置的影响。treat为处理组虚拟变量,反映了组别间不随时间变化的特征。time为时间虚拟变量,反映了政策实施前后的时间效应。交乘项did的系数是本文重点关注的对象,它反映了政策冲击的净效应。为缓解内生性问题带来的影响,模型中银行层面的控制变量采用滞后一期的值,基准回归模型如下所示。

yi,t=α+β1treat+β2time+β3did+β4sizei,t-1+β5eari,t-1+β6pmri,t-1+β7noii,t-1+β8dlri,t-1+β9ciri,t-1+β10cpi_hpt+β11gdp_hpt+β12p_gdpt+ui,t

其中,y分别指代贷款比例(loan)和金融投资比例(fi)。

此外,本文还在回归中控制了年度效应和省份效应,目的在于控制政策变化的影响[26]。为降低系数估计中的自相关和异方差偏误,本文报告的所有回归系数标准差均采用稳健标准误。

四、实证结果与相关分析

(一)描述性分析

1.银行资产相似度

本文首先通过计算广义杰卡德相似度来得出银行资产配置相似水平,结果显示6年间银行资产相似度的最小值为0.38,最大值为0.78,中位数为0.71,均值达0.69。2015年后,商业银行的资产相似度水平呈直线上升趋势(图1所示),这说明国内商业银行在资产配置上越来越同质化了。2016年国内开始实行的宏观审慎管理对银行的业务边界产生一定限制,这也可能是造成银行业同质化程度上升的重要原因之一。

图1 银行平均相似度的时间变化趋势

接下来,本文计算了MPA实施前(2013—2015年间)各银行资产配置相似度的中位数来确定资产配置相似的银行样本。计算数据显示,政策实施前所有银行的平均资产配置相似水平中位数为0.71,若单家银行在政策实施前的平均资产配置相似水平大于0.71则进入本文的研究样本。

表1和表2分别列示了资产相似度排名后20名和前20名的银行样本。从表1中可以看到,资产配置同质化程度低的银行中城商行占大多数,其余为5家农商行和1家股份制银行。一方面,城、农商行在经营过程中面临着地理位置和存款来源等因素的限制,这可能会对银行资产端配置存在一定程度的影响;另一方面,相较大型国有行和股份制银行来说,城、农商行并不具备明显的专业优势和技术优势,因此其无法像其他大中型银行一样涉足多元化的业务经营。再者,我国银行业内部竞争日益激烈,中小型的城、农商行可能也会专注于某些业务方向进行竞争突围,由此也可能导致银行资产配置的独特性提高。从表2中可以看到,资产配置相似度排名最高的20家银行中有9家农商行,6家城商行和5家股份制银行。值得注意的是,股份制银行在其中占了四分之一,几乎半数的股份制银行资产配置的同质化程度都很高,这也印证了银行业内部竞争趋于激烈的观点。

表1 资产配置相似度排名后20的银行

表2 资产配置相似度排名前20的银行

2.银行资产配置的变化

在确定资产配置相似的银行研究样本后,本文利用图示法对实验组银行和对照组银行在MPA实施前后资产配置的变动进行直观描述。

图2展示了2013—2018年间实验组银行和对照组银行贷款资产占总资产比例的变动趋势,从图2中可以明显看到在政策实施前(2016年前)实验组银行和对照组银行在贷款比例上差异并不明显。除2014年实验组和对照组稍有偏离外,2013年和2015年二者在贷款资产上的配置比例近乎重合。在MPA实施后(2016年起),实验组银行和对照组银行的贷款资产比例均出现了下降,但二者发生了较大偏离,未达到监管要求的实验组银行的信贷资产被大幅度压缩。2017年起,实验组银行和对照组银行的贷款资产比例重新开始上升,但对照组银行信贷资产占总资产的比重始终高于实验组。

图2 2013—2018年银行贷款占总资产比重的变化趋势

图3展示了2013—2018年间实验组银行和对照组银行金融投资资产占总资产比例的变动趋势。从图3中可明显看出,政策实施前(2016年前)实验组银行和控制组银行的金融投资比例是十分接近的,且变动趋势也趋于一致。在MPA引入后(2016年起),实验组银行和对照组银行在金融投资上的配置比例开始出现偏离。直观来看,2016年两组银行中的金融投资比例都在上升,但在实验组银行中这一类资产的比例上升得更加明显,这说明在监管政策的影响下,未达监管要求的实验组银行可能在资产中加配金融投资资产。

图3 2013—2018年银行金融投资占总资产比重的变化趋势

图4展示了2013—2018年间实验组银行和对照组银行同业资产占总资产比例的变动趋势。从图4中可以看出,实验组银行和对照组银行的同业资产比例一直处于下降通道中,在MPA实施后二者的同业资产配置并未出现明显差异。

图4 2013—2018年银行同业资产占总资产比重的变化趋势

我国在“次贷危机”后出台了“四万亿计划”,国内市场流动性充裕,银行为规避资本占用、信贷投向等限制通过同业通道发放了大量表外信贷,“影子银行”的规模出现了快速膨胀的趋势。通过“影子银行”渠道发放的信贷可以规避政策端对于贷款行业、额度的限制,使资金进入过剩产能行业和房地产行业中,推升了资产的价格泡沫,这并不利于国家的宏观调控。另外,商业银行对于本质是贷款的同业项目并未计提充足的资本与拨备,导致国内金融体系的不稳定性大大增加。为规范银行的同业业务经营行为,防止系统性风险的进一步累积,人民银行、银监会、证监会、保监会、外汇局五部委于2014年5月联合印发了《关于规范金融机构同业业务的通知》(银发〔2014〕127号),商业银行的同业业务开始受到严厉监管。后续监管机构又发布了《关于规范商业银行同业业务治理的通知》(银监办发〔2014〕140号)等一系列对银行同业业务的监管文件,“影子银行”业务开始趋于萎缩。因此,商业银行压降同业资产规模是大势所趋,这也是2016年的政策监管未引起实验组银行和对照组银行的同业资产配置出现显著偏离的重要原因。

3.变量的描述性统计

在图形分析的基础之上,本文将利用双重差分模型就MPA实施对银行资产配置影响的这一问题进行回归分析。考虑到实验组银行和对照组银行在同业资产的配置上并不存在显著差异,后续回归中仅采用贷款占总资产的比重和金融投资占总资产的比重作为因变量。在回归前,本文对回归模型中包含的变量进行了简单的描述性统计。从表3可知,商业银行贷款比例的最小值为0.29,最大值为0.64,中位数和均值均为0.46,金融投资比例的最小值仅为0.04,最大值为0.48,中位数为0.17,均值为0.18。存贷业务是商业银行的传统业务,因此贷款通常在商业银行的资产中占有较大比重。从金融投资的比例分布来看,各家银行差异较大,存在高比例配置金融投资的银行,也存在以非常小比例配置金融投资的银行。

表3 变量的描述性统计

(二)回归分析

1.基础回归分析

本文采用双重差分模型验证宏观审慎资本充足率的引入和银行信贷资产比例以及金融投资资产比例之间的关系,其中,信贷资产的回归结果见表4,金融投资资产的回归结果见表5。模型中同时控制时间效应和宏观经济变量可能会导致多重共线性问题,因此本文还增加了剔除宏观控制变量和不控制时间效应的两类回归。表4的第(1)、(2)、(3)列分别为全部控制变量、去除宏观经济控制变量以及不控制年度和省份效应的回归结果。考虑到银行的总收入中包含了表外业务收入的信息,本文还将资产规模这一控制变量替换为总收入水平取对数(time1),回归结果见第(4)、(5)、(6)列。在这6组回归中,交乘项did的系数均为负值,且最低达到5%显著水平,说明MPA实施显著导致了实验组银行信贷资产比重的收缩。以回归(1)为例,MPA实施导致实验组银行的信贷资产比例相较对照组银行下降了2.98个百分点。在政策实施前,实验组和对照组银行在信贷资产的配置上差异较小。由于实施宏观审慎监管政策,面临更大监管压力的实验组银行的信贷资产配置比例和对照组银行出现显著偏离。当银行面临资本监管压力时,其可以通过调节风险资产规模或增加资本两种方式缓解压力。由于资本筹集的难度大、周期长,对大部分商业银行来说存在较大挑战,因此商业银行更倾向于压缩贷款等风险资产的比例来减少资本占用。

表4 信贷资产的双重差分回归结果

表5 金融投资的双重差分回归结果

表5列示了对银行的金融投资资产应用双重差分模型的回归结果。结果显示,6组回归中交乘项did的系数均为正,且达到1%显著水平。以回归(1)为例,did的系数表示在MPA实施后实验组银行的金融投资比例相较对照组银行上升了4.6个百分点。该组回归结果说明在监管政策实施后,实验组银行和对照组银行的金融投资资产配置发生了偏离,面临较大监管压力的实验组银行在资产中加配了金融投资资产。一方面,随着地方债务置换的加速推进,地方债的配置价值凸显,银行可能会加大对地方债等金融投资资产的配置;另一方面,为规避资本监管的压力,银行也有将资产从贷款科目腾挪至金融投资科目的动机。

2.进一步分析

当银行的实际资本充足率不满足宏观审慎资本充足率的最低要求时,银行通常可以采取两类对策来缓解监管压力。资本充足率的计算公式为资本除以风险资产,一方面银行可以提高资本充足率的分子从而提高自身的资本充足率,该方法也称为“分子途径”,比如银行可以通过发行优先股、永续债、二级资本债等方式来补充资本金;另一方面银行可以降低资本充足率的分母从而提高自身的资本充足率,该方法也称为“分母途径”,比如银行可以降低贷款等风险资产的比例从而减轻资本占用。对于大多数银行来说,通过“分子”途径缓解监管压力的周期长且难度大,因此银行通常会改变资产端的配置结构来满足监管要求。但是,若银行在资本市场中的融资渠道畅通,其在面临监管时调整资产配置的压力就会大大减轻。为此,本文将研究样本中在A股或H股上市的银行记为融资畅通组,其余银行记为融资困难组,通过分组回归来观察融资渠道通畅与否对银行资产配置的影响。

表6列示了针对银行信贷资产比例的分组回归结果,其中回归(1)和回归(2)是上市银行样本的回归结果,回归(3)和回归(4)是非上市银行样本的回归结果。结果显示:在上市银行组中,交乘项did的系数均为负值,但并不显著,即实验组银行和对照组银行在监管政策冲击前后的信贷资产配置并未出现明显差异;但在非上市银行组中,交乘项did的系数均为负值,且达5%水平显著,即实验组银行在监管政策冲击后在信贷资产上的配置比例相较于对照组银行出现了明显的下降。

表6 上市银行和非上市银行信贷资产配置的回归结果

表7列示了上市银行和非上市银行金融投资资产配置的回归结果。结果显示:无论是在上市银行组中还是在非上市银行组中,交乘项did的系数均为正值,且达5%显著水平,这说明银行融资渠道畅通与否对银行金融投资资产配置方向的影响并不明显。不过,上市银行组中did的回归系数大于非上市银行组,说明融资便利性高的实验组银行在监管政策冲击后对金融投资资产加配的比例可能更高。

3.稳健性检验

双重差分模型的运用前提是实验组和对照组满足平行趋势假定,即对照组银行和实验组银行在政策实施前相似度的变化趋势是一致的。本文按时间分布生成了多组虚拟变量Di(i=1,2,3,4,5,6),时间为2013年时D1=1,其余年份D1=0;时间为2014年时D2=1,其余年份D2=0,以此类推。然后生成这些时间变量和实验组虚拟变量的交乘项,并和自变量、控制变量共同加入回归模型中(表8)。结果显示:无论是在信贷资产的回归中还是在金融投资资产的回归中,MPA政策实施前交乘项的系数都很小且不显著,说明不存在提前的政策反应;在政策开始实施的当年中,交乘项系数明显增大,且显著性较高。随着年份递增,交乘项系数的绝对值递减,说明政策效果在不断减弱(图5,图6)。综上,本文的研究样本通过了动态平行趋势的检验,这也提高了以上研究内容的稳健性。

表8 动态平行趋势检验的回归结果

图5 信贷资产的动态平行趋势检验图

图6 金融投资资产的动态平行趋势检验图

五、结论

本文将2016年实际资本充足率未达MPA最低要求的银行划分为实验组,其余达标的银行划分为对照组,基于双重差分模型探究了宏观审慎监管政策实施对商业银行资产配置行为的影响。结果表明原本资产配置相似的银行受到监管冲击后在资产配置上出现了异质性反应,具体体现在:第一,2016年MPA开始实施后,实验组银行的信贷资产比例相较于对照组银行下降得更明显,但金融投资资产的比例相较于对照组银行出现了明显上升;第二,MPA的引入并未导致实验组银行和对照组银行在同业资产配置上的差异,二者的同业资产规模一直处于压降通道中;第三,融资便利性可能会改变商业银行对于资本监管政策的资产配置反应。在上市银行组中,监管政策冲击并未导致实验组和对照组在信贷资产上的配置差异,但在非上市银行组中,监管政策的影响依然显著。此外,在上市银行组和非上市银行组中政策冲击都导致了实验组银行金融投资资产比例的上升,但在上市银行组中的回归系数更大。

对于资本充足率未达到监管要求的实验组银行来说,其面临的监管压力更大,调节银行自身的资本充足率来达到监管要求的动机也更强烈。通常来说银行可采取两类对策提升资本充足率:其一是“分子对策”——通过权益融资、债务融资或内源融资的方式增加资本;其二是“分母对策”——通过降低风险加权资产的规模从而减少资本占用。从实际经验来看,商业银行筹集资本的难度大、周期长,因此现实中银行更倾向于调节资产结构来满足监管要求。从实证分析的结果来看,实验组银行的资产配置在MPA实施后和对照组银行开始出现偏离,其正是通过压降表内贷款资产比例、提高金融投资资产配置达到调节表内风险加权资产规模的目的,这种资产结构的改变也大大缓解了实验组银行所面临的监管压力。至于同业资产的配置问题,在强监管下银行压降同业资产规模是大势所趋,因此MPA的引入并未导致实验组银行和对照组银行在同业资产的配置上出现显著差异。对于上市银行来说,其筹集资本的便利性相对较高,即使在面临监管压力时调节资产结构的动机也会较弱,这也是在上市银行组中监管政策没有导致实验组银行和对照组银行的信贷资产配置出现偏离的重要原因。此外,本文在研究中还发现我国商业银行资产配置的相似度出现不断上升的趋势,由于过度同质化可能成为新的风险来源,因此监管层面应对此问题加强关注。

基于上述研究,本文提出以下建议:第一,监管层面应密切关注政策实施对商业银行资产配置行为的影响,加强对信贷资金的引导作用,防范政策冲击导致银行信贷资产收缩对经济产生的不利影响;第二,进一步畅通银行补充资本的渠道,提高永续债的发行审批效率,降低优先股和可转债的发行门槛要求,加快创建创新商业银行补充资本金的工具,进一步提升银行支持和服务实体经济的能力;第三,完善金融市场的机构、产品、基础设施以及制度等方面的建设,丰富国内金融市场层次和产品体系,鼓励商业银行在适当范围内的创新发展,提高国内银行业的差异化水平;第四,监管部门应与时俱进地加强对商业银行的监管,将微观审慎监管和宏观审慎监管相结合,进一步防范金融创新和监管套利带来的风险外溢效应。具体包括不断完善风险监管的框架,实施穿透式管理,充分识别、计量、监测和控制风险;针对不同的银行提出相适应的监管要求,提高监管有效性;重视银行的内部风控治理,实现外部监管和内部治理的高效协同等。