冯涛 谢尔曼

摘 要：对16家上市银行的年度数据进行实证分析，运用动态面板模型检验银行如何对货币政策立场的转变做出反馈并调整其承担风险的程度。研究表明，基于我国银行体系银行风险主动化和个体风险系统化的发展趋势，货币政策工具能够对我国商业银行风险承担产生显著影响，且商业银行风险承担的变化对信贷投放总量以及社会总产出也会造成影响。同时，风险定价效应、追逐利益效应、习惯效应、杠杆效应，作为我国货币政策银行风险承担渠道的重要作用机制，在货币政策传导中发挥着重要作用。

关键词：货币政策；存在性；风险承担渠道；金融稳定；银行贷款

中图分类号：F832.1 文献标识码：A 文章编号：1671-9255（2018）01-0023-07

一、引言

在传统货币政策研究中，往往假定商业银行风险中性不变，或者将商业银行简化掉，或者没有把风险因素纳入模型，其过度关注于信贷数量而非信贷质量（Lopez et al.，2011）[1]，导致货币政策传导渠道脱离金融发展实际。正如部分学者所言，由于货币政策对于风险因素的忽视，导致货币政策不足以维护金融稳定，而从金融稳定角度来讲，货币政策并不完全是风险中性（Gambacorta，2009；Delis and Kouretas，2011；Maddaloni and Peydro，2010；Borio and Zhu，2008）。[2-5]而银行风险承担渠道把风险因素作为一个重要的研究变量，该渠道不仅关注商业银行信贷规模，更注重商业银行信贷资产质量，它通过“货币政策——微观商业银行风险承担行为——商业银行信贷决策”的渠道调节金融体系的信贷规模，并对货币政策的最终效果产生影响。

但是目前关于银行风险承担渠道的研究还比较分散，缺乏系统、严谨的梳理，也缺乏对当前最新理论、最新实证的追踪。在对银行风险承担渠道传导过程的研究中，没有对作用过程和细节的深入研究。由此可见，对于我国学界而言，无论从数量还是质量上，目前的研究还处于起步的阶段。需要我们依据前人的经验，结合中国的实际，做出进一步的发掘、整理和研究。基于上述认识，本文拓展了Giovanni DellAriccia et al.（2013）模型[6]，以16家上市银行为研究

样本进行了实证研究，争取构建我国货币政策银行风险承担渠道的作用机理，挖掘我国货币政策银行风险承担渠道的特点和特殊表现，将我国商业银行风险承担渠道分为两个阶段检验，充分揭示传导中的“黑箱”，并对四大作用机理进行了验证。

二、理论分析

货币政策银行风险承担渠道传导过程可以划分为两个阶段：第一个阶段是中央银行借助货币政策促使商业银行风险承担行为发生变化；第二个阶段是风险承担行为的变化在一定程度上对信贷投放总量以及社会总产出的影响。在上述银行风险承担渠道作用过程中，会产生两种效用：第一种是产出效用，是银行在风险承担意愿发生变化的情况下，主动调整自身经营策略，扩张或收缩其信贷投放及其他经营活动，并引起社会投资、消费和出口的变化，从而影响到总产出的效用；第二种是风险效用，如果银行风险承担水平过高，伴随着个体风险系统化，金融体系的系统性风险快速积聚，会造成金融体系的不稳定，并影响到中央银行货币政策实施效果。以往的理论和金融实践主要集中在产出效用的研究，而忽视了对风险效用的研究。本文认为银行风险承担渠道主要通过风险定价效应、追逐利益效应、习惯形成效应和杠杆效应四种作用机理，来实现产出效用和风险效用，并且重点对这四种作用机理进行了分析。

1.以房地产市场为主的风险定价效应分析

货币政策工具能够影响银行对企业资产价值、收入和现金流的估值，并通过调整自身的风险定价标准，最终影响银行的风险承担水平，该效应与金融加速器作用有些类似。对于我国来说，无论是对于抵押物，还是对于企业主体资产，房地产无疑是其中最为重要的，在企业各类资产中占比最大，也是商业银行抵押资产的主体，因此，在我国可通过房地产市场来分析风险定价效应。

2.金融自由化改革背景下的追逐利益效应分析

在扩张性货币政策背景下，由于无风险资产收益率降低，将带动总资产收益率下降，从而造成银行总体收益率下降。银行由于目标收益率的粘性特征，只能将资产投资于高风险项目，并承担过多的风险，从而获得更高的收益。总体来说，银行追逐利益效应来源于其对目标收益率的粘性特征，如果银行实际收益率与目标收益率相差越大，同时这种差距持续时间比较长，银行压力就越大，则货币政策银行风险承担渠道的传导效果越强（Rajan，2005）。[7]

3.传统文化影响下的习惯形成效应分析

消费者的消费习惯和投资习惯根据其历史消费情况而确定，它揭示了消费者过去的消费习惯会对消费者现在的消费和效用产生的影响。经验研究表明，交易主体的消费结构、水平和习惯通常会影响资产价格（Karels and McClatchey 1999）。[8]对习惯形成效应进行了研究，他们认为微观主体的习惯形成效应是存在的，在经济上升周期，消费者的消费支出和投资支出会较经济平稳周期的支出水平有所增加。雷钦礼（2003）通過对居民相关的消费支出系数进行计算，表明居民原有的消费习惯对当前的消费支出有显著影响。[9]

4.新资本协议影响下的杠杆效应分析

随着巴塞尔协议Ⅲ的实施，资本已经成为银行的发展根本，更是银行开展业务的基础。Disyatat（2011）、Itai and Maria （2012）两位学者通过研究认为杠杆效应是真实存在的[10-11]，若银行内部的资本结构存在较大的波动性和可调整性，则相对宽松的货币政策，对促使银行更快地增加杠杆比例，使银行能够容忍和抵御更高的风险；若资本结构相对固定，银行对自身风险的承担则往往是由杠杆水平予以决定的。

三、实证检验

（一）研究假设

依据上述货币政策银行风险承担渠道的相关基础理论，据此构建了我国货币政策银行风险承担验证的设想框架，将银行风险承担渠道划分为两个阶段来进行实证验证（见图1）：其中第一阶段是判断实施的货币政策工具是否能够对商业银行的风险承担行为造成影响；第二阶段是考察商业银行风险承担的变化对信贷投放总量以及社会总产出的影响据此，本文做出如下两个基本的假设前提：

1.假设存在这样一种情况：存在某种途径或者渠道，能够有效提升银行风险承担行为，例如中央银行实施扩张性的货币政策，银行风险承担水平提高，信贷投放规模也相应增加；相反，如果货币政策当局采取紧缩性货币政策，那么银行风险承担水平减少，其信贷投放规模也相应下降。

2.对货币政策银行风险承担渠道的作用机理进行验证。本文提出以下假设：风险定价效应、追逐利益效应、习惯形成效应、杠杆效应在货币政策传导过程中发挥了关键作用。

（二）模型构建

1.验证银行风险承担渠道存在性的模型

根据研究假设与银行数据情况，本文选择上市银行的数据单元展开实证检验研究。借鉴国内外现有研究成果，本文选取第一阶段的货币政策风险承担渠道的验证模型为：在Delis and Kouretas（2011）的模型设定基础上，根据研究目的特设定动态面板模型如下（公式1）：

1

其中i=1，2，...，N表示纳入实证研究的银行数目，t代表t时期值，ui为个体效应，εi，t为随机扰动项。RISK为因变量，为商业银行风险承担水平的测度变量，自变量包括广义货币增长率M2、一年期存款基准利率DR、存款准备金率RR，其他自变量主要是宏观和微观层面的控制变量。参数a1、a2和a3 是本文着重研究的参数，若它们显著且符号符合理论假设，则说明货币政策银行风险承担渠道第一阶段在我国存在。

对于模型第二阶段，研究同样以现有成熟模型为基础，构建动态面板模型（如公式2所示）验证银行风险承担行为是否会影响信贷投放规模，进而深入分析银行风险承担水平、货币政策操作工具和信贷总量之间的关系，从另外一个阶段验证银行风险渠道的存在。

2

在公式2中，i=1，2，...，N表示纳入实证研究的银行数目，t代表t时期值，ui为个体效应，εi，t为随机扰动项。因变量DKZCi，t代表银行信贷投放规模。在第一阶段货币政策对银行风险承担的影响显著得到验证后，这一阶段关注b1的显著性和符号，代表了银行风险承担对信贷投放行为的影响作用，以进一步验证银行风险承担渠道的存在。

2.验证银行风险承担渠道作用机理的模型

本文假设风险定价效应、追逐利益效应、习惯形成效应及杠杆效应在当前我国货币政策传导过程中发挥着重要作用，为此基于前文假设，将从这四个方面对我国货币政策银行风险承担渠道的作用机理进行验证，模型同样是公式1。

（三）相关变量指标的选择与数据来源

1.相关变量指标的选取

基于研究的需要，文中涉及诸多自变量和因变量。其中，因变量包含货币政策银行风险承担渠道变量（RISK）、银行信贷投放变量（DKZC）两个变量；而自变量涉及的范围较广，微观银行特征层面主要包括资产利润率（ROA）、银行规模（SIZE）、成本收入比（CTI）、流动性比率（LR）、资本充足率（CAR）、杠杆率（LRCB）等变量指标；宏观经济层面上，主要包括广义货币供给增长率M2、一年期存款基准利率（DR）以及存款准备金率（RR）、经济增长（GDPN）、资产价格变动（REP）等指标。

2.数据来源和基本分析

本文选取2006年至2015年十年期间内16家中国商业银行的面板数据作为分析样本，考虑到数据的可获得性和可靠性，所有样本均为上市企业。具体样本银行分别是交通银行、工商银行等16家上市商业银行。本文数据主要来自WIND数据库、国泰君安数据库、国家统计局和银行年度报告。具体而言，CAR、CTI、NPL、LR、DKZC、REP、LRCB的数据来自WIND数据库，宏观数据GDP增长率、M2、存款基准利率、存款准备金率来自国家统计局。数据库的数据并不齐全，部分银行的部分年份的指标数据存在缺失现象，遇到这种情况则通过查找银行官网、银行年度报告或者期刊文献，将缺失的数据补全，确保数据的完整、真实。本文使用的统计软件为STATA12.1。

（四）我国银行风险承担渠道存在性验证

由于计量模型中包含被解释变量的一阶滞后项，固定效应模型以及OLS估计法的结果估计都会有偏离的。因此，在进行我国货币政策风险承担渠道的第一、第二阶段的验证中，文中选用GMM一阶差分动态面板估计法来考察（因为该模型能够有效解决内生性及残差的异方差问题）。

1.货币政策风险承担渠道的第一阶段验证

基于上述选择的方法和指标体系，结合软件Stata12.1对公式1进行差分GMM计算，结果如表1所示：

表1中第1列数据和第2列数据分别显示货币政策工具对银行风险承担变量不良贷款率和不良贷款拨备覆盖率的影响。從数量型工具广义货币供给量M2角度分析，扩张性货币政策在一定程度上促使商业银行不良贷款率上升，不良贷款拨备覆盖率下降，说明银行风险承担水平也相应增加。

从价格型工具存款利率角度分析，利率降低将导致银行放松贷款标准，促使不良贷款率上升，不良贷款拨备覆盖率下降。利率水平的下降将使资产价值上升，同时企业用于抵押的资产价格也会上涨，从而企业可以从银行得到更多的信贷资金；反之，如果商业银行利率水平提高时，商业银行反而“择木而栖”，由于抵押物等资产价格下降，借款人所得到的借款将减少。同时，由于逆向选择的存在，利率降低意味着资金成本降低，会导致商业银行降低贷款审查要求，并造成商业银行风险承担水平的上升。

2.货币政策风险承担渠道的第二阶段验证

同理，基于上述选择的方法和指标体系，运用统计软件Stata12.1对本文模型2进行了计算，计量结果如表2所示。

对于表2得到的结果，重点关注的是银行风险承担对银行信贷行为的显著性和系数符号，即公式2中的系数b1。结果显示，b1数值等于0.008，显著性水平为0.000，小于0.05，说明银行风险承担行为对信贷行为具有显著的正向影响，银行风险承担渠道的第二阶段得到验证。这与实际相符合。结合第一、二阶段的结果，表明了货币增长量会影响银行风险承担水平，银行风险承担水平会改变银行信贷投放行为，具体而言，宽松的货币政策，首先会增加货币供应量，降低资金成本，并影响商业银行风险承担行为，促使银行增加信贷投放总量，从而推动我国经济的发展。

（五）我国货币政策风险承担渠道作用机理验证

1.风险定价效应

表2显示，在第1列数据中，房地产销售价格指数系数为正，并且通过了5%程度的显著性检验；在第2列数据中，房地产销售价格指数系数为负，同样通过了5%程度的显著性检验。这说明房价越高，银行风险承担水平越高。主要因为我国贷款业务通常将房地产作为抵押品，如果抵押物价格上升，进而会降低银行对贷款违约风险与贷款损失准备的预期估计，银行风险偏好与容忍度升高。因此证实了风险定价效应是货币政策风险承担渠道的传导机制之一，并在我国确实存在。

2.追逐利益效应

如表2所示，资产利润率ROA的系数没有通过5%水平的显著性检验。也就是说，银行的盈利性水平和银行风险承担意愿及水平的关系并不确定。这是可以理解的，当银行处在高收益水平时，或者经济环境非常优良时，往往会产生“麻痹”心理，以自有的雄厚财力自居，反而也敢于承担高风险业务。由此，本文并不能验证“利益追逐效应”的存在，这和部分学者的研究结论也是一致的，如方意等（2012）。[12]

3.习惯形成效应

如表2所示，在第1列数据中，名义GDP增长率的系数为正，通过了5%程度的显著性检验；在第2列数据中，名义GDP增长率的系数为负，通过了5%程度的显著性检验，这就证实了习惯形成效应也是货币政策风险承担渠道的重要传导机制，并在我国存在。在经济形势较好的阶段，消费者会提高风险偏好。因此，较好的经济增长形势与宽松的货币政策，由于习惯因素，降低了投资者的风险规避动机。

4.杠杆效应

如表2所示，在第1列数据中，商业银行杠杆率的系数为负，通过了5%程度的显著性检验；在第2列数据中，商业银行杠杆率的系数为正，通过了5%程度的显著性检验，这就证实了杠杆效应也是货币政策风险承担渠道的重要传导机制，并在我国存在。当面对外部货币政策冲击时，商业银行一般会选择调整资产规模，而不是调整股权结构。

四、稳健性检验

由于货币政策立场和银行风险承担的衡量方式有多种，不同的方式可能对实证结果产生较大影响，因此需要进行稳健性检验。对于银行风险承担变量的衡量，近年来Z-Score指标引发学者更多的关注（Kopecky，2004）[13]，它从银行破产概率这个侧面反映出银行风险承担行为，其值大小与银行的总体风险成正比。因此，在稳健性检验中，借鉴Levine and Levine（2009）等人的研究[14]，本文采用Z-Score来衡量银行风险承担，公式3如下：

3

其中ROAit为资产收益率，Kit/Ait为资本占资产的比例，σi（ROAit）为资产收益率的标准差。

因此，货币政策风险承担渠道第一阶段和第二阶段的稳健性检验如公式4和公式5所示。

4

5

利用Stata12.1，货币政策风险承担渠道存在性第一阶段和传导机制的稳健性检验的结果如表3所示，本表采用2006-2015年商业银行Z-Score和存款准备金率RR进行统计分析。

在表3中，稳健性检验的模型首先通过了Sargan检验（P=0.333〉0.05，接受原假设）和AR（2）检验（P=0.609〉0.05，接受原假设），不存在过度识别和干擾项序列相关的问题。其次，整体而言，以Z-score为银行风险承担的代理变量、以rr为货币政策立场的代理变量，其显著性结果和之前的结果基本一致，系数的符号方向也保持一致。rr的系数为-0.056，符号为负，表明以价格工具衡量的货币政策立场与银行风险承担存在显著的负向关系，即扩张性货币政策在一定程度上促使商业银行破产概率上升，从而促使银行风险承担水平也相应增加。同样，在四大传导机制的稳健性检验中，其结论和前文实证分析的结论一致，只是在系数的大小上出现了差异。因此，可以说第一阶段和传导机制的模型具有良好的稳定性。货币政策风险承担渠道存在性第二阶段的稳健性检验的结果如表4所示。

在上表中，稳健性检验的模型首先通过了Sargan检验（P=0.429>0.05，接受原假设）和AR（2）检验（P=0.4207>0.05，接受原假设），不存在过度识别和干扰项序列相关的问题。其次，以DKZC为因变量、以Z-score为自变量的显著性和前文实证分析的结果是一致的，都通过了显著性检验，即银行风险承担对其信贷投放产生显著的正向冲击。相比之下，银行风险承担使用Z-score值比使用不良贷款率，对信贷投放的影响系数更大。总体而言，渠道存在性第二阶段的模型通过了稳健性检验。

根据以上检验内容，本文认为，使用不同银行风险承担的代理变量，模型得到的基本结论保持稳定。

五、研究结论

经过以上实证研究，可以得到以下结论：

（1）我国存在货币政策的信贷传导渠道。特别是反映货币政策数量指标的系数非常显著，说明中央银行调整货币供应量确实能对商业银行的贷款供给产生正向冲击。