中国存款保险基金规模充裕性测度:理想与现实

2023-11-23 08:01周镕基段进东吴思斌
财经理论研究 2023年6期
关键词:系统性储备存款

周镕基,姚 帅,段进东,吴思斌

(1.衡阳师范学院 经济与管理学院,湖南 衡阳 421002;2.澳门科技大学 商学院,澳门特别行政区 氹仔 999078;3.南京航空航天大学 经济与管理学院,江苏 南京 210024;4.美国德克萨斯大学大河谷分校 商学院,德克萨斯 爱丁堡 78541)

一、引言

美国硅谷银行和第一共和银行的破产为全球金融稳定带来新的警示,全球金融稳定是一种无法回避的公共产品,伴随着银行业危机在全球范围内的广泛频发,越来越多的国家开始积极尝试搭建一个解决破产银行赔付问题的金融稳定处置框架,具有公共物品性质的存款保险制度(DIS)在此背景下应运而生。

存款保险基金是存款保险制度的承载实体,也是存款保险制度的核心内容,在任何金融实体中,如何界定存款保险基金最适度规模均是一个难题。基金规模的大小会直接关系到问题银行处置时的能力阈值,基金规模过大将造成资金闲置与银行不满,而基金规模过小将无法保证银行危机处置的有效性。

关于基金规模的界定问题,目前在国际存款保险研究设计中有两种截然不同的经验做法。第一种做法来自以美国FDIC为首的存款保险机构,其通过确保存款保险基金绝对储备规模充分,以此实现在非系统性危机处置中存款保险的足够资源保障,并维持自给自足的状态而无须外部机构的干预,这种做法通常会采取事先缴纳保费的方式来维持累积基金制。第二种做法则来自以英国FSCS为首的存款保险机构,其通过缩小基金的储备规模来减少银行系统的保费负担与管理成本,保证当银行赔付事件出现时存款保险基金有充分的借款来源来进行救助,并通常会采取事后分摊费用的方式来安排融资问题。

综合来看,事后分摊费用的融资方式存在明显风险隐患,由于使用者一般以私营独立管理的机构居多,且缺乏政府机构的信誉支持,导致分摊赔付成本的职责划分并没有明确的规定,同时提供的保险额也相对较低。此时一旦出现系统性银行危机,资源匮乏与维稳压力会进一步导致监管机构的“措手不及”。相对而言,累积基金制的法治化程度更高且资源准备更为充分,对于投保银行和储户的不确定性因素也就更为可控。因此,绝大多数实施存款保险制度的国家或地区都会通过采取预先缴纳保费的途径来建立累积基金制,例如美国、法国、加拿大、日本、韩国等,而只有极少数国家或地区的公营或私营存款保险机构会优先考虑事后分摊途径。

我国存款保险设计构想自1993年首次提出以来,经过22年的理论摸索与实践探索,于2015年正式实现从隐性担保向显性保险的转变,并成立了由中国人民银行实质负责的存款保险基金运营机构。相对而言,我国主要采取的存款保险基金融资安排仍以事前累积的方式为主,这符合国际通行的良好设计经验。但与此同时,存在的问题仍不容小觑,受限于运营经验较少且设立年份有限,现有研究并没有对中国存款保险基金储备的充裕性进行清晰的界定,也较少对存款保险基金规模进行压力测试与阈值模拟。

本论文的工作进一步改善了上述研究的不足,存款保险基金规模的合理界定问题会直接关系到累积基金制的运行基础与设立逻辑。“理想”的存款保险基金储备是存款保险基金目前并未兑现的、理想状态的赔付资源储备,而“现实”的存款保险基金储备指的是存款保险基金目前所具有的、真实的、可兑现的赔付资源储备。这种“理想”与“现实”之间的差距即为非充裕的储备差距,而非充裕的储备差距会导致累积基金制成为“无源之水,无本之木”,这也正是本文的构题逻辑与立题背景。

二、文献综述

(一)引入存款保险制度必要性的相关研究

商业银行是现代金融业的核心支柱之一,由于银行安全问题直接关系到储户利益与社会稳定,因此受到各国金融监管当局的重点关注,但银行也并非是不可倒闭的“庞然大物”。国际货币基金组织的统计数据显示:20世纪70年代至今全球至少发生过147次银行业危机,且挤兑危机的传染具有突发性和不可预测性的典型特征。正是由于银行业危机的波及范围广且预测难度高,因此缓解银行挤兑问题越来越成为学术界的广泛共识。

关于银行挤兑问题的研究,需要结合大量的历史挤兑经验与危机实践证据,在这一方面,国外学者的研究成果已较为成熟,Diamond和Dybivg(1983)[1]曾提出“太阳黑子”下的非理性挤兑效应概念。认为由于银行个体在不完全市场下的羊群行为的存在,使得“先到先得”与“依次服务”进一步诱发负外部性,从而导致破坏性挤兑行为的出现,Wallace(1988)[2]等学者也曾证实上述排序规则与群体行动对挤兑行为产生的本质影响。

为缓解挤兑问题与羊群效应的负面影响,引入存款保险制度是非常必要的,Merton(1977)[3]、Diamond和Dybivg(1983)[1]、Gropp和Vesala(2004)[4]等学者都曾提出存款保险制度的引入能够在一定程度上缓解银行挤兑风险。与此同时,国内外也有部分学者对存款保险与银行挤兑风险的约束效应与抑制程度存在质疑(Anginer et al.,2014[5];赵静、郭晔,2021[6])。综合来看,虽然存款保险制度在设计初期存在一定不可避免的“副作用”,但目前在新兴市场国家并没有足够充分的理由完全否定存款保险制度存在的意义(米什金,2016[7])。

良好的存款保险制度首先需要设立一个负责赔付破产银行的存款保险基金,正如加西亚(2003)[8]的研究成果所述:充裕且合理的存款保险基金规模是国际存款保险制度设计中的良好经验做法,且适宜的基金规模能够在一定程度上缓解存款保险制度中存在的负面问题。因此,尝试解决好存款保险基金的融资安排与规模设计问题是非常必要的,解决“中国问题”需要提供“中国方案”,关于存款保险基金的融资定价与规模设计问题的研究,国内学者已初步形成一定的研究范式与设计思路。

(二)国内关于存款保险基金储备设计问题的相关研究

陶存文(2005)[9]曾指出存款保险基金的规模设计应重点考虑宏观经济状况、可变通金融资源与潜在风险损失的影响,并建议通过事前积累的方式设定一个必要且稍高于一般标准的规模水平。虽然该研究较早提出存款保险基金规模的界定思路,但仍未给出基金规模测算的判断标准。因此,张金宝等(2007)[10]进一步基于经验算法框架对中国存款保险基金储备规模的目标比率进行实证测算,在控制影响因素的前提下通过引入2002年的6家样本银行的观测数据初步界定了我国存款保险基金储备水平的目标比率范围。

受限于样本容量与数据范围,上述研究并没有考虑时变因素对存款保险基金规模的可能干扰,为改善这一问题,李钢等(2010)[11]基于连续时间数学模型尝试构建了一个去周期的存款保险定价模型,并通过拉普拉斯变换等方法对理论模型的非平稳规模进行求解,从而改善存款保险基金规模的“时变不均衡”与“枯竭问题”。

上述文献主要集中于中国样本的经验证据研究,由于我国存款保险制度设立时间较晚且运营经验有限,相关研究样本在科学性与可推广性方面仍存在一定缺陷,因此存款保险基金规模的设定问题与保费定价问题仍需要参考成熟金融体的设计经验。有鉴于此,敬志勇和王周伟(2014)[12]基于FDIC的经验证据对中国16家商业银行在2011年与2012年的存款保险费进行实证测算,并为中国存款保险基金规模的充足设定提出了针对性建议。在此基础上,刘鸿伟(2017)[13]进一步提出宏观审慎监管框架下的费率设计应采取“自上而下”的定价方法进行处理,并改进传统期权定价与预期损失定价的设计缺陷,以极限损失额度来界定存款保险基金的适度规模。

为进一步界定适度的存款保险基金规模,引入风险浮动费率也是国际经验中可以参考的选项,夏江山(2017)[14]基于PSTR模型与面板有序Logistic模型对参保机构的风险等级与风险差别费率水平进行量化测度,从而为我国存款保险风险差别费率的设计贡献了新的实证方法。

虽然早期也有学者对引入风险浮动机制的存款保险基金设计思路保持谨慎态度,纪洋等(2018)[15]学者认为风险浮动保费的引入在显性DIS的设立初期并不会显著抑制银行危机,反而会显著提升其他类型金融危机的发生概率,提出我国在设计初期应依据本国国情谨慎取舍风险浮动机制,国际一般设计经验可能在早期并不适用于我国现实国情。

但伴随着中国金融体制改革与审慎监管框架的渐趋完善,我国在金融发展新阶段,引入基于破产风险与经营风险的差别定价机制来设计存款保险基金已初步具备一定可行性(赵胜民、陈倩,2019[16];张伟、曲春晖,2020[17])。风险差别定价机制也是确保基金规模动态调节的有效途径,通过趋向核心目标的动态储备策略来设定一个合理的基金规模与目标比率,能够最大限度地减少承保责任人的“束手无策”与“被动求救”的可能(项后军、张清俊,2020[18]。

(三)文献评述与边际贡献

综上所述,现有文献对存款保险基金的研究大多集中于设计理论分析与保费征收机制研究,而较少涉及存款保险基金赔付水平的定量研究,仅有的规模测度类文章(张金宝等,2007[10];周镕基等,2022[19])也主要集中于相对值的目标比率测算,而较少通过绝对值比较以实现对存款保险基金现实储备水平与理想赔付水平的融合分析,且缺少对中国存款保险基金储备规模充裕性水平的测度,仍存在较大的改良可能与探讨空间。

与已有文献相比,本文可能实现的边际贡献主要可以分为以下三点讨论:

第一,基于合作博弈论与竞争性定价原理搭建一个符合复杂配置问题特性的存款保险市场博弈竞争框架,并在此基础上创新地设计了一个解决衡量存款保险基金规模充裕性问题的定价测度模型,以此实现对我国存款保险基金规模的充裕性与安全性的测度,改善现有文献对存款保险基金规模的定量研究关注不足的问题,在技术路线与模型设计上实现新的边际贡献。

第二,引入2015—2021年最新的38家样本银行观测数据集进行测度,将存款保险基金的现实赔付能力与理想赔付水平进行融合分析,张金宝等(2007)[10]、周镕基等(2022)[19]的研究给予本文较大启发,其主要集中于对理想赔付目标的相对水平进行实证测度,但忽视了对现实赔付能力的绝对水平的测度分析,因此本文在数据范围与研究视角上实现新的边际贡献。

第三,结合中国银行业的实际情况改良赔付标准与样本分类标准,在标准设计与样本筛选的过程中将测度思路分为系统性权重银行与非系统性权重银行两类,引入两种有差异的风险参数设置方法,并通过实验组与对照组进行稳健性检验,从而在设计思路与检验方法上实现新的边际贡献。

三、研究假说

在一个实施有效存款保险制度的经济体中,存款保险基金应是一个具有有限承保能力与救助储备的实体运营机构,而并不应是“好大喜功”的无限赔付工具(加西亚,2003)[8],过多积累绝对储备规模并不利于存款保险基金的长期稳健运营,规则上的限制条件会使得存款保险基金的储备水平与保费规模得到一定约束。

因此,从持续经营的角度出发,存款保险基金的规模并不是越多越好,再高的储备值也并不一定能够满足本国赔付样本银行在极端风险状态下的赔付需求,反而可能会由于代理问题、管理成本、腐败问题等原因而进一步诱发金融风险隐患。所以,即使是目前世界上最成熟的存款保险设计样本——美国联邦存款保险制度,也不会允许存款保险基金归集的保费与累积的规模超过某一限度(张鑫,2018)[20],其引入的动态调节机制与盈余退还机制使得存款保险基金的设计更加科学。

有鉴于此,在存款保险基金储备规模的设计问题上,“贪大求全”“生搬硬套”并不能解决现实问题,西方标准不是世界通行标准,西方模式也可能并不适用于中国国情,欧美存款保险基金储备绝对值与中国存款保险基金储备绝对值也并不具备完全可比性。这一点主要体现在两个方面:一方面,欧美国家的存款保险基金储备规模已是多年运行所积累的结果,而中国存款保险基金自2015年才正式设立,绝对储备规模较难使用汇率同价比值进行横向对比,因此欧美国家存款保险基金的储备标准可能并不适用于中国存款保险基金规模充裕性与安全性的检验。

另一方面,欧美国家的宏观金融环境及监管体制与中国存在较为明显的差异,在金融开放性、监管态度、市场自律性、风险环境等方面都存在一定的不对称性与特殊差异性。特别是由于受制度环境与审慎框架的约束,中国对系统性金融风险与银行业风险隐患的容忍度更低,因此中国赔付样本的损失估计与风险标准并不可以与西方国家使用相同标准,而需要从中国国情出发积累满足特殊国情与风险隐患的最适宜基金规模。

最适宜基金规模的界定问题是需要定义清晰的一个概念,加西亚(2003)[8]和周镕基等(2022)[19]等曾提出存款保险基金储备的“有限充裕”状态,认为当存款保险基金的储备能够达到满足分类赔付标准的状态时,此状态下的基金能够应对绝大多数风险样本的赔付冲击。从我国存款保险基金的实际运营证据来看,我国金融系统风险管控力度强且宏观调控措施较为有力,未发生区域性的银行挤兑风险事件且未造成存款保险基金的“极限承压”。从经验角度进行推断,我国存款保险基金的储备规模可能接近于较为理想的状态,有鉴于此,为进一步使存款保险基金规模的充裕性得到检验,结合魏志宏(2004)[21]、张金宝等(2007)[10]的研究思路,本文提出假设1。

H1:中国存款保险基金现实储备水平符合理想“有限充裕”状态,且总体上能够满足绝大多数赔付样本与多类赔付标准的理想赔付需求。

同时,在存款保险救助问题研究中也需要关注我国银行样本的特殊结构问题,“大而不能倒”是存款保险基金救助时无法回避的问题,由于隐性担保在中国样本中存在明显的异质性特点(孟世超和王擎,2023)[22],因此存款保险基金面临更大的救助挑战。特别是在中国银行业样本的特殊国情中,系统重要性银行倒闭所诱发的银行间风险传染与信任危机问题是非常严重的(王占浩等,2016)[23],由于其与居民生活的关联范围较大且影响程度较高,所以一旦违约事件出现,庞大的居民对手交易头寸与银行间交易头寸就会导致银行系统的剧烈波动(杨子晖等,2018)[24]。因此,引入系统性银行与非系统性银行进行分类模拟赔付是必要的,假设2与假设3可以检验在中国样本中一般风险冲击是否会构成对存款保险基金储备的安全性与充裕性的“威胁”。

H2:系统性银行赔付标准下的一般风险冲击会对中国存款保险基金储备的安全性与充裕性产生一定“威胁”。

H3:非系统性银行赔付标准下的一般风险冲击不会对中国存款保险基金储备的安全性与充裕性产生“威胁”。

四、数学框架

复杂配置问题是米尔格罗姆(2020)[25]在拍卖理论中曾提出的具有高难度、多变量、多约束的决策科学配置问题。设想存在一个符合复杂配置问题特性的存款保险市场博弈竞争框架,作为一个分散的复杂配置问题,其需要同时关注效率问题与公平问题。效率问题即价值最大化或近似最大化问题,分配问题即责任匹配或权利匹配问题,以适宜的方式进行配置会激励创造价值状态的出现。而竞争性定价则为解决此问题提供了有益办法,米尔格罗姆(2020)[25]曾提出联盟博弈论中的核(core)标准概念,认为在核(core)结果的约束下参与方的竞争会使结果更有效率且会限制每个参与方向其他方索取的量,此时的核(core)结果具有两个典型特征:存在若干参与者的竞争并具备在目标标的上创造价值的资源。

有鉴于此,本研究尝试将合作博弈论与竞争性定价原理引入存款保险市场竞争的分析过程,假设在有限的存款保险市场博弈竞争框架中,存款保险基金负责承保商业银行的合规存款并会受到监管机构的严格制约,而监管机构同时也需要负责监督商业银行的日常运营状况,即作为存款保险基金与商业银行之间合作博弈的桥梁来参与到存款保险市场中。

此现象在成熟金融体中更为明显,当存款保险职能与金融监管职能相互独立时,监管机构作为外部当事方除需要负责协调参与方的变动成本外(监管成本),还不得不提供一定的固定成本(授权成本、维护成本等),此时也可理解为米尔格罗姆(2020)[25]所提出的联盟博弈中的核内收益向量,而存款保险基金与商业银行作为参与联盟博弈的双方,在标准的维克里公式中可以描述为:

(1)

c(S)=maxxs-Σn∈SC(xn,θn)

(2)

联盟价值函数公式(2)即为可以从获得买家和某个卖家集合S所能创造的最大化价值,c(S)是在S中买卖双方组成的联盟价值,xS是选择的决策行动。若局外人承诺投保参与方服从协调,则可以获得一定的利益保障πn,也即一般强制性参保制度的通常做法,但随着参与方数量的增加必然导致监管成本与维护成σ→∞,则竞争必然推动局外人的经济利润无限缩小且趋近于负值,因此在均衡状态中,局外人的协调不可能存在严格的正经济利润,参与双方协调的联盟价值即为:

c(S)-π0-Σn∈Sπn≤0

(3)

按照定义,在具有博弈者S∪{0}的联盟博弈中,π0是没有投保银行时的联盟价值,而c(S)是在S中存款保险基金与投保银行双方组成的联盟价值,这个值在公式(3)中可能是负值。

但值得注意的是,监管部门并非追求绝对经济利益的决策者,由于社会利益的客观存在,局外人的介入N必然要求协调的双方都是有效率的,政治约束、监管动机与维稳压力使协调总体上不可能存在负利润,但持续增加的成本会使得效益的增长受到约束,因此在均衡状态中必然会导致总收益趋近于0,从而使具有博弈者的联盟价值为:

c(N)-π0-Σn∈Nπn=0

(4)

根据米尔格罗姆(2020)[25]的定义:在具有博弈者N∪{0}的联盟博弈中,core(N∪{0},c)满足条件式(3)与条件式(4),其中0表示没有参与方的联盟价值,S表示存在的参与集,由此可进一步推导得到核(core)收益集的数学表达形式:

(5)

在局外人的积极推动下,当存款保险基金承保足够的投保银行n使存款保险得以推广时,承保存款价值与基金规模价值可以分别表述为:

(6)

(7)

(8)

由此可进一步发现:当满足竞争机制与近似互替条件时,维克里结果在核内对投保机构的激励也为推动维克里合理价格的形成贡献了一定的作用,对于有关投保激励的肯定性结果,设想推导过程如下:

(9)

结合上述维克里公式将银行的投保报价与可能赔付存款进一步利用代数方法拓展至全市场,可知:

(10)

(11)

进一步整合式(10)与式(11)可将条件式(9)重构为:

(12)

在重构条件的约束下,投保会增加所有参与者的赔付价值,即无论对于任意一个投保者m,投保均有益于存款保险基金的稳定且约束形式可以表述为:

(13)

五、实证检验

(一)理想模型设定

基于上述数学框架可以证实:存款保险基金规模与可能赔付存款的界定问题在竞争性博弈框架中有明显的理论价值与现实意义,如果无法准确界定存款保险基金规模的充裕性与稳定性,将很难保证存款保险制度的稳定与投保行为的理性。有鉴于此,本研究将设计一个解决衡量存款保险基金规模充裕性的定价测度模型,以此实现对我国存款保险基金规模的充裕性与安全性测度,并观察现实储备水平是否符合理想的经验标准且理想与现实是否完全一致。

首先构建一个检验基金效率与安全的测度指标TC(x0,θn),主要用于衡量存款保险基金规模充裕性状态,也即存款保险基金储备规模与投保机构破产损失边界值的缺口差额:

(14)

界定判断规则:如果TC(x0,θn)>0,则存款保险基金规模是充裕的;如果TC(x0,θn)=0,则存款保险基金规模恰好是均衡的;如果TC(x0,θn)<0,则存款保险基金规模是不足的。

基于公式(1)可进一步对等式右边的前一部分的基金规模进行求解,在数学理论模型中的外生变量ε属于非控制因素被排除在分析过程之外,而在存款保险基金规模充裕性的实证测度模型中,基金拨款与其他收入也是不可忽视的重要内容。因此,为使测算指标更加科学且结果更加准确,可以考虑将其纳入实证过程中,即完整表述为:

(15)

(16)

(17)

进一步对公式(17)等号右边进行拆分求解,全部违约赔付总额即为模拟样本银行的违约不良率与全部被保险存款的乘积,代表样本银行在被保险存款限度所拆借放贷的全部损失赔付总额。可回收的违约赔付总额则为违约不良率、违约回收率与全部被保险存款三者的乘积,代表样本银行能够成功收回的拆借放贷违约赔付总额。两个变量用数学公式可以表述为:

(18)

(19)

基于公式(17)对公式(18)与公式(19)进行整合可以得到公式(20):

(20)

对公式(20)进一步简化得到公式(21):

(21)

由传统预期损失定价模型的关键公式(22)可知:违约损失率与违约回收率之和为1。

Lgd=1-DRR

(22)

由此可进一步得到检验基金效率与储备安全的关键测算公式(23)。

(23)

为使测算结果更加稳健,考虑进一步引入实验组与对照组进行稳健性检验,通过改变损失参数来分别模拟估计θ1与θ2两种损失状态下的破产损失赔付边界,检验公式可构建为:

(24)

(25)

将上述等式右边的两部分进行整合即可以得到充裕性测度指标TC(x0,θn)。

(二)现实样本筛选

本研究中实际需要使用的样本主要分为两个类别:第一类样本为系统性重要性银行,即具有“大而不能倒”特性且与国家经济发展依赖度较高的银行,在中国样本的实际中主要表现为国有四大商业银行;第二类样本为非系统性重要银行,包括中型银行与中小型银行,虽然其在国家银行业发展中未占据支配地位,但仍然会对金融稳定产生较大影响。

银行分类依据结合巴塞尔协议Ⅲ和中国金融监管机构的相关标准,选择核心一级资本净额对样本银行进行分类,数据标准来源于中国银行业协会公布的《中国银行业100强榜单》与2022年银行年报。结合周镕基等(2022)[19]的分类思路与银行业实际情况取关键临界值作为数值标准,最终划分结果如表1所示。

表1 存款保险参保银行类别划分表

样本组设置依据参考加西亚(2003)[10]对DIF赔付标准的定义,排除对国家金融稳定影响较小的小型银行及微型银行,因为其主要服务于地区发展且储户规模相对较少,风险可控性与破坏性较小。最终将赔付的测度标准设置为三类:1家大型银行(Ⅰ类)、2家中型银行(Ⅱ类)或10家中小型银行(Ⅲ类),Ⅰ类测度标准选取国有四大行作为样本、Ⅱ类测度标准设置两组中型银行样本组、Ⅲ类测度标准设置三组中小型银行样本组。最终筛选结果如表2所示。

表2 样本银行筛选结果

(三)数据来源

本研究中实际需要使用的数据主要包括两个类别,第一类数据主要是样本银行的微观数据,包括样本银行的违约回收率、违约不良率以及被保险存款总额等;第二类数据主要是存款保险基金的宏观数据,包括归集保费、投资收益、划拨收入、期末储备余额等。

1.违约损失率指标:即商业银行的贷款不良率,自资金流向判断原则及商业银行经营规律角度出发,贷款损失、期限错配与回收障碍是影响存款安全的三大来源,如果拆借放贷的资金无法及时有效收回,在“羊群效应”驱动存款人将会有更高的动机进行挤兑。因此,确定样本银行的损失标准与风险参数是进一步测度存款安全的关键环节,本文将参考中国银行业协会发布的《中国银行业百强榜单》对样本银行的违约损失率进行分别赋值,该数据集包含了每一家主要样本银行的不良贷款参数,涵盖范围较广且数据精度较高。

2.被保险存款指标:即商业银行在存款保险可能承保范围内的全部存款总额,相关数据来源于WIND金融数据库2015—2021年公布的38家上市银行年报,相关描述性统计如表3所示。同时为确保测算模型的可实现性与数据的可得性,本研究借鉴张金宝等(2007)[10]、周镕基等(2021)[19]的研究成果,在衡量被保险存款变量时选择吸收存款总额作为可替代变量。虽然理论上投保银行的被保险存款与吸收存款总额在理论上存在一定的口径差异,例如高管在投保机构的存款、政府特殊存款与同业机构存款可能并不在存款保险承保范围内,但在中国银行业样本的实际证据中并未形成对承保口径差异的严格界定争议,且在实际测算中的承保口径差异对测算结果准确性地干扰程度也较为有限(张金宝等、2007)[10]。实际上在存款保险制度设计起步较慢的国家,很难严格的准确界定被保险存款的范围值,受政治压力与维稳动机的约束,吸收的全部存款大多具会有隐性或显性的担保。因此,本研究选择样本银行吸收存款指标作为替代变量具有一定可行性与合理性。

表3 2015—2021年样本银行被保险存款描述性统计

3.违约回收率指标:违约回收率的参数赋值借鉴经典权威文献的研究工作,引入两种有区别的回收参数赋值方法,设置实验组与对照组对结果进行稳健性检验。实验组的回收标准参考卞志村等(2021)[26]的分类贷款赋值方法,将商业银行的贷款按类别分为住房贷款、零售贷款和企业贷款三类。分别将稳态时的违约回收率赋值为85%、75%、70%,并对其进行加权平均求和得到一般贷款回收率均值Lgd1,即LA=w1LH+w2LR+w3LE,此回收标准的赋值结果符合黄大海(2006)[27]、张金宝等(2007)[10]、王擎和田娇(2016)[28]的研究成果。对照组的回收标准参考Asarnow和Edwards(1995)[29]的双峰分布赋值方法,鉴于中国样本参数的数据完备性与赋值缺陷问题,考虑引入一般国际设计经验中非极端风险状况下的回收参数,以双峰分布规律为基础将平均违约回收率设置为80%,此分布赋值方法同样符合黄大海(2006)[27]的研究且与我国稳定的金融环境相匹配。

4.存款保险基金宏观指标:包括归集保费、投资收益、划拨收入、期末储备余额等,如表4所示,相关数据来源于中国人民银行金融稳定局2015—2021年发布的存款保险基金年度运营报告。

(四)测算结果及稳健性

利用本研究设计的衡量存款保险基金规模充裕性的定价测度模型,模拟测算出38家参保银行在2015—2021年不同时段的破产损失赔付边界值,系统性银行的模拟赔付结果如表5所示,非系统性银行的模拟赔付结果如表6所示。

表5 系统性权重银行模拟赔付结果表

表6 非系统性权重银行模拟赔付结果表

表5报告了以国有四大行为研究样本的模拟赔付结果,结果显示:2015—2017年中国存款保险基金总体上无法满足系统性权重银行赔付要求,工商银行、建设银行和农业银行的模拟结果均难以实现赔付。可能的原因在于:(1)在存款保险基金建立初期,我国缺少运营经验且未形成保费积累;(2)系统性权重银行的赔付标准高于一般标准,存在一定的赔付高估问题,两者共同影响从而导致模拟赔付出现异常,但随着我国存款保险制度渐趋完善,问题已经逐渐改善。

2018—2021年中国存款保险基金总体上能够满足系统性权重银行赔付要求,且现实储备水平符合“有限充裕”状态。只有2020年由于包商银行破产导致存款保险基金的储备水平大幅下降,从而使模拟赔付出现异常,但非系统性银行的模拟赔付结果并未出现此问题,这也证实:系统性银行赔付标准下的一般风险冲击会对中国存款保险基金储备的安全性与充裕性产生一定“威胁”。最终模拟结果符合假设检验与经济逻辑,且实验组与对照组的模拟结果完全一致,具有较高的稳健性。

表6报告了以4家中型银行与30家中小型银行为研究样本的模拟赔付结果,结果显示:2015—2016年中国存款保险基金总体上无法满足非系统性权重银行赔付要求,这与系统性权重银行模拟赔付结果基本一致。2017年以后,实验组与对照组的模拟赔付结果均较理想,且2020年包商银行的破产事件并未对非系统性权重银行的赔付产生“威胁”,证明非系统性银行赔付标准下的一般风险冲击不会对中国存款保险基金储备的安全性与充裕性产生“威胁”。结果再次证实:中国存款保险基金现实储备水平符合“有限充裕”状态,且现实储备能力总体上能够满足绝大多数赔付样本与多类赔付标准的理想赔付需求。最终模拟结果符合假设检验与经济逻辑,且实验组与对照组的模拟结果完全一致,具有较高的稳健性。

(五)基于理想与现实的进一步分析

基于系统性银行与非系统性银行的赔付标准,进一步对中国存款保险基金目标储备水平进行测度,现有研究对存款保险基金目标比率的研究大多集中于对相对值的测算(周镕基等,2022)[19],而很少涉及对绝对值的模拟估计。有鉴于此,本文在引入测算样本并参考国际一般设计经验的基础上,按照现行承保总量整理出目标储备水平设置的理想储备数据,包括目标储备范围、目标储备均值与波动率,最终整理结果如表7所示。

表7 基于赔付标准的存款保险基金目标储备水平测度结果

结合中国人民银行公布的2021年存款保险基金收支数据,截至2021年年末,中国存款保险基金的余额为960.3亿元,结合测算结果可知其能够满足系统性银行赔付标准与非系统性银行赔付标准的模拟赔付需求。表7再次证明:中国存款保险基金现实储备水平符合“有限充裕”状态,且现实储备能力总体上能够满足多元赔付样本与多类赔付标准的理想赔付需求,我国存款保险基金设计总体上是安全且有效的。

六、结论与启示

本文设计了一个符合复杂配置问题特性的存款保险市场博弈竞争框架,并在博弈竞争框架的基础上推导设计一个解决衡量存款保险基金规模充裕性问题的定价测度模型。进一步结合2015—2021年38家中国上市银行的观测数据与赔付标准,对中国存款保险基金储备的充裕性与安全性进行测度,观察存款保险基金的理想赔付水平是否与现实储备能力存在明显差距。研究结果表明:

1.中国存款保险基金现实储备水平符合“有限充裕”状态,且总体上能够满足多元赔付样本与多类赔付标准的理想赔付需求。无论是大型银行赔付标准、中型银行赔付标准还是中小型银行赔付标准,中国存款保险基金的储备值在近年正常时期总体上均能够满足安全赔付要求,且不存在明显的样本差异与标准差异,我国存款保险基金储备设计总体上是高效的。

2.系统性银行赔付标准下的一般风险冲击会对中国存款保险基金储备的安全性与充裕性产生一定“威胁”,系统性权重银行对储备设计的赔付要求较高,且极易受个别银行的一般破产事件的影响。2019年包商银行的破产在系统性银行模拟赔付结果中出现异常的干扰,基金储备存在一定程度的“动态非均衡”问题。虽然2021年最新的储备值可以满足赔付损失边界值,但仍存在一定的危险隐患且具有较大的储备改善空间,需要重视系统性银行模拟标准的储备设计问题。

3.非系统性银行赔付标准下的一般风险冲击不会对中国存款保险基金储备的安全性与充裕性产生“威胁”,非系统性权重银行对储备设计的赔付要求有限,且不易受到个别银行破产事件的影响,2019年包商银行的破产在非系统性银行模拟赔付结果中未出现异常干扰。在经验标准中,我国存款保险基金规模总体上是充裕的且能够满足安全赔付要求,符合国际存款保险基金的一般设计经验。通过多样本组检验以及实验对照组检验,上述结论依然成立。

本文的研究结论对我国存款保险基金的完善有着重要的现实意义,存款保险基金的设计不能依靠追求绝对规模的“资金竞赛”,任何高标准的储备积累都存在耗尽的可能。中国的存款保险基金设计要明确两个现实约束:首先,中国金融业的特殊结构导致银行业与国民经济的依赖度最高,居民储蓄率也明显高于西方发达国家,从而导致被保险存款的规模接近于存款类金融机构全部存款总额,单纯使用目标比率来测度基金规模极易造成储备畸高;其次,中国金融业的风险与西方发达国家存在明显差异,特别是银行业并未完全对外资开放,所以,中国存款保险基金赔付的风险参数估计也不能按照西方的模式进行设计,需要结合本国国情设计符合实际情况的存款保险基金储备。

在上述结论的基础上,本文提出三条政策建议:

1.在中国存款保险基金的设计中引入储备目标制进行管理,结合系统性银行的模拟赔付可能参数,实行动态分类的保费征收机制与投资收益模式,提高存款保险基金的储备水平,使存款保险基金形成“动态且均衡”的储备模式,避免“过度盈余”与“好大喜功”的融资安排。

2.加强商业银行综合运营数据库建设,引入基本经营参数、监管评级数据、违约风险数据等核心数据对商业银行进行综合评价,基于数据库指标金融监管部门可以及时进行跟踪评级与预警处置,保持“及早预警、及早干预”的监管理念,有利于实现金融隐患的“精准拆弹”。

3.推行银行分类监管标准框架,将系统性权重银行与非系统性权重银行的进行分类监管。一方面,提高对系统性权重银行的不稳定金融因素的重视程度,将权重银行的存款保险价格补偿机制引入定价模型中;另一方面,加强对非系统性银行业务风险与传染风险的重视,将基于风险浮动费率的存款保险定价机制引入存款保险价格模型中,以此实现平衡系统银行与非系统银行对保费征收安排的不满。

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