祁隽　沈雨婷

[摘 要]基于41家城市商业银行2015-2020年的微观数据，从非标债权业务的视角，实证检验了地方政府财政压力对城商行风险承担水平的影响。研究表明：地方政府财政压力与城商行非标债权业务显著正相关，即地方政府财政压力越大，城商行非标债权业务资产占比越高;城商行非标债权业务与银行风险承担水平显著正相关，即非标债权业务资产占比越高，城商行风险承担水平越高。研究进一步证实了非標债权业务是地方政府财政压力影响城商行风险承担水平的重要中介机制。考虑模型的内生性问题后，研究结论依然成立。

[关键词]地方政府财政压力;非标债权业务;银行风险承担水平;系统GMM方法

[中图分类号]F830 [文献标志码]A [文章编号]2095-0292（2022）01-0068-04

[收稿日期]2021-10-26

[基金项目]2019年度安徽高校人文社科研究重点项目“大学生创业意向、行为及企业模式选择的影响因素研究——基于认知等理论视角”（SK2019A1024）;2017年度高校优秀拔尖人才资助项目国内访问学者项目（gxfx2017170）;安徽省教育厅省级质量工程项目（2019dsgzs44）

[作者简介]祁隽，中国科学技术大学访问学者，安徽财贸职业学院副教授，研究方向：经济学;沈雨婷，上海财经大学博士研究生，研究方向：地方政府债务风险。

一、引言

从业务实践看，非标债权业务的逻辑是银行绕开监管，通过非银通道等特定目的载体将资金投放给房地产企业、地方融资平台等，而这些融资主体在严监管的银行信贷融资模式下难以满足自身融资需求。学术界对非标债权业务的研究主要分为三个部分：一是将研究视角主要集中在影子银行对商业银行稳健经营、央行货币政策效果的影响上[1];二是研究非标债权业务与影子银行的关系，认为银行通过非标债权业务主导影子银行体系，银行部门是系统性风险的最主要承担者[2];三是对非标债权业务与商业银行稳健经营关系的研究，认为非标债权业务虽然提升了银行盈利能力，但会增加银行风险承担水平，不利于银行稳健经营[3][4]。

地方融资平台是非标债权业务的重要资金融入方，而地方融资平台在“分税制”改革之后承担了部分地方政府融资职能，与地方政府债务密切相关。已有研究表明，地方政府在自身财权不足与经济发展目标考核矛盾下，会对当地银行决策施加影响，介入金融资源配置[5]。后来学者从这一视角出发对上述假说进行了实证检验：祝继高等（2020）以城商行为样本，研究发现了地方政府在面临财政压力时会介入当地城商行的信贷资源配置，从而导致城商行较低的资产质量[6]。非标债权业务作为地方融资平台的重要融资工具，地方政府有动机通过干预城商行的非标债权业务为自身经济发展的目标考核谋取更多的金融资源。

本文从非标债权业务的视角出发，实证检验了地方政府财政压力对城商行风险承担水平的影响，研究的边际贡献可能有：一是证实了非标债权是地方政府财政压力影响城商行风险承担的重要中介机制，丰富了地方政府与商业银行决策行为关系的研究;二是研究从非标债权视角揭示了地方政府债务形成的部分机制，并揭示了其与城商行风险承担的关系，对化解地方政府债务、防范金融系统性风险具有重要意义。

二、机理分析与研究假设

（ 一）地方政府财政压力与非标债权业务

地方政府财政压力与非标债权业务的逻辑关联关系通过地方融资平台传导。“分税制”改革后，地方政府财权与事权分离，地方政府在财权不足与经济发展目标考核的矛盾中，由地方融资平台承担了其部分政府融资职能，即地方财政压力越大，地方融资平台面临的融资需求就越强烈。而地方融资平台是非标债权业务的重要资金融入方，当地方融资平台面临较强的融资需求时，其通过非标债权业务融入资金的需求也越强烈。

综上，提出研究假设1：地方政府财政压力越大，城商行非标债权业务资产占比越高。

（ 二）非标债权业务与城商行风险承担水平

非标债权业务具有资产收益高、资本消耗少的特点，商业银行开展非标债权业务可以扩大规模。从盈利视角看，非标债权业务对商业银行应有正向贡献，已有研究也支持上述机理分析结论[4]。但从风险视角看，非标债权业务的逻辑是银行绕开监管，通过非银通道等特定目的载体将资金投放给房地产企业、地方融资平台等，银行实质仍是风险的最终承担者[2]。

非标债权业务的高收益背后对应的就是房地产企业、地方融资平台等主体业务的高风险，房地产企业的风险体现在其“高周转模式”下，资金链存在随时破裂的风险，而地方融资平台的风险体现在多数融资平台自身造血能力差、过度依赖财政补贴，存在较高的违约风险。

综上，提出研究假设2：城商行非标债权业务资产占比越高，城商行风险承担水平越高。

三、研究设计与描述性统计

（ 一）研究数据选取

本文的研究样本全部为城商行，样本数量为41家，研究样本的时间分布为2015-2020年，每年对应的样本银行为35-41家，为典型的非平衡面板数据。

（ 二）研究变量定义

鉴于省级行政机关对当地财政安排、辖内城商行的重要影响力，采用省级财政数据衡量地方政府财政压力。考虑到土地财政已经是地方政府财政的重要来源[7]，本文将土地出让金因素也纳入地方政府财政压力的变量设计中。基于上述考虑，本文将地方政府财政压力（GFP）定义为公共预算支出与公共预算收入及土地出让金收入之差，同时分母取公共预算收入及土地出让金收入之和对上述收支进行标准化。

城商行的非标债权业务投资分为表内自营、表外理财两个部分。根据“资管新规”的要求，银行理财实行“三单管理”，即对每只理财产品实行“单独管理、单独建账、单独核算”，从监管层面打破了银行理财的刚性兑付。因此，表外理财部分的非标债权业务投资风险的实际承担人是理财客户，而不是商业银行自身。对于表内自营部分的非标债权业务投资，其在会计科目核算上，主要集中在买入返售金融资产科目、应收款项类投资科目[3]。基于上述考虑，本文将非标债权业务（NSD）定义为买入返售金融资产及应收款项类投资之和占总资产的比重。

借鉴已有文献，本文采用Z值衡量城商行的风险承担水平，其核心是对银行资不抵债的破产概率的推导，考虑到已有文献对Z值的推导做了详尽阐述，此处略去具体的推导过程[4][8]。本文将风险承担水平（RIS）定义为总资产回报率的期望与净资产占总资产比重之和，同时对上述之和取总资产回报率的标准差作为分母。

关于模型控制变量的定义，包括两个层面：（1）微观层面，主要涉及城商行的财务指标、股权指标，包括资产规模（AST）、不良贷款率（NPR）、贷款比例（LAN）、第一大股东持股比例（EQT）。（2）宏观层面，即货币供应量与国内生产总值的比值（MCO）。

（ 三）研究模型构建

根据本文的研究目的，分别构建实证分析地方政府财政压力对城商行非标债权业务影响、非标债权业务对城商行风险承担水平影响的计量模型。参考已有文献，本文构建的动态面板数据模型如下。

（ 四）统计方法选择

本文的研究数据类型是典型的非平衡面板数据，参考已有文献对非平衡面板数据的处理，同时为了解决可能存在的遗漏重要变量的问题，本文采用系统GMM方法对本文所要构建的非平衡面板数据模型进行估计。

考虑到本文研究的是三变量的关系，参考温忠麟和叶宝娟（2014）关于中介效应检验的一般方法[9]，进一步检验了非标债权业务是否为地方政府财政压力影响城商行风险承担水平的重要中介变量。

四、模型估计与结果分析

（ 一）  地方政府财政压力对城商行非标债权业务影响

表1的第2列给出了地方政府财政压力（GFP）对城商行非标债权业务（NSD）影响的实证结果。从模型结果可以看出，城商行非标债权业务（NSD）与其一阶滞后项在1%的显著性水平下正相关，表明城商行非标债权业务资产占比在时间序列上存在相关关系，侧面证明了构建动态面板数据模型的合理性。同时，SARGAN检验的P值为0.15、AR（2）检验的P值为0.53，均大于0.1，证明在动态面板数据模型中采用一阶滞后性作为工具变量具备统计意义。

从表1第2列的实证结果看，地方政府财政压力（GFP）对城商行非标债权业务（NSD）的影响在5%的显著性水平下为正，影响系数为2.27，表明随着地方政府财政压力的增加，城商行的非标债权业务资产占比也越高。本文的研究假设1得到验证，即当地方政府财政压力变大时，承担部分政府融资职能的地方融资平台面临的融资需求就越强烈，其通过非标债权业务融入资金的需求也越强烈。此时，由于省级行政机关对辖内城商行组织管理、人事任免、金融资源配置等存在重要影响力 [10]，当地城商行存在增加对地方融资平台非标债权业

（ 二）非标债权业务对城商行风险承担水平的影响

表1的第3列给出了城商行非标债权业务（NSD）对城商行风险承担水平（RIS）影响的实证结果。从模型结果可以看出，城商行风险承担水平（RIS）与其一阶滞后项在1%的显著性水平下正相关，表明城商行风险承担水平在时间序列上存在相关关系，侧面证明了构建动态面板数据模型的合理性。同时，SARGAN检验的P值为0.18、AR（2）检验的P值为0.41，均大于0.1，证明在动态面板数据模型中采用一阶滞后性作为工具变量具备统计意义。

从表1第3列的实证结果看，城商行非标债权业务（NSD）对城商行风险承担水平（RIS）的影响在10%的显著性水平下为正，影响系数为1.39，表明随着城商行非标债权业务资产占比的提高，城商行的风险承担水平也相应上升。本文的研究假设2得到验证，即尽管非标债权业务的逻辑是银行绕开监管，通过非银通道等特定目的载体将资金投放给房地产企业、地方融资平台等，但银行实质仍是风险的最终承担者[5]，且非标债权业务的高收益背后对应的就是房地产企业、地方融资平台等主体业务的高风险，随着城商行非标债权业务的增加，城商行面临的风险也会累积，使其风险承担水平相应上升。

    （ 三）进一步检验：非标债权业务的中介效应

本文研究的是三变量的关系，参考温忠麟和叶宝娟（2014）关于中介效应检验的一般方法[9]，采用逐步回归法进一步检验非标债权业务是否为地方政府财政压力影响城商行风险承担水平的中介变量。

中介效应的逐步检验结果如下：首先，地方政府财政压力（GFP）对城商行风险承担水平（RIS）的影响显著为正，影响系数为1.85;其次，地方政府财政压力（GFP）对城商行非标债权业务（NSD）的影响显著为正，影响系数为2.73;最后，在地方政府财政压力（GFP）与城商行非标债权业务（NSD）对城商行风险承担水平（RIS）影响的检验结果中，两个系数均显著为正。

上述检验结果表明：存在部分中介效应，即地方政府财政压力一方面可以直接对银行风险承担水平产生影响，另一方面需要通过中介变量非标债权业务对银行风险承担水平产生影响。考虑篇幅，模型结果汇报略去。

五、稳健性检验

（ 一）在对地方政府财政压力的定义上剔除对土地出让金的考虑

在对地方政府财政压力代理变量的选择上，本文借鉴已有文献的一般做法，即在变量设计上剔除对土地出讓金的考虑，即将地方政府财政压力（GFP-W）定义为公共预算支出与公共预算收入之差，同时分母取公共预算收入对上述收支轧差进行标准化。

稳健性检验结果表明地方政府财政压力（GFP-W）对城商行非标债权业务（NSD）的影响在10%的显著性水平下为正，影响系数为1.39，即随着地方政府财政压力的增加，城商行的非标债权业务资产占比也越高。考虑篇幅，模型结果汇报略去。

（ 二）考虑微观到微观研究时模型可能存在的内生性问题

一般而言，从宏观到微观的研究不考虑计量模型的内生性问题，因为微观因子很难对宏观因子产生逆向影响。而对于微观到微观的研究，则通常要考虑两变量之间的逆向因果关系，即本文的第二个模型，非标债权业务对城商行风险承担水平影响的计量模型。

关于内生性问题，本文的解决思路是构建非标债权业务的工具变量，并采用两阶段最小二乘法进行稳健性检验。借鉴已有文献的研究思路，本文构建剔除自身的同区域其他城商行非标债权业务资产占比作为工具变量[3][11]，其作为工具变量的合理性有两点：一是在同一区域内各家城商行从事非标债权业务时会互相参考，具有较强的相关性，可以规避弱工具变量问题;二是剔除自身的同区域其他城商行非标债权业务资产占比对该城商行的风险承担水平具有一定的外生性。

稳健性检验结果表明地方政府财政压力（GFP）对城商行非标债权业务（NSD）的影响在5%的显著性水平下为正，影响系数为2.61，即随着地方政府财政压力的增加，城商行的非标债权业务资产占比也越高。城商行非标债权业务（NSD）对城商行风险承担水平（RIS）的影响在5%的显著性水平下为正，影响系数为1.58，即随着城商行非标债权业务资产占比的提高，城商行的风险承担水平也相应上升。考虑篇幅，模型结果汇报略去。

六、研究结论

基于41家城市商业银行2015-2020年的微观数据，从非标债权业务的视角，实证检验了地方政府财政压力对城商行风险承担水平的影响。研究表明：地方政府财政压力与城商行非标债权业务显著正相关，即地方政府财政压力越大，城商行非标债权业务资产占比越高;城商行非标债权业务与银行风险承担水平显著正相关，即非标债权业务资产占比越高，城商行风险承担水平越高。进一步，中介效应检验证实了非标债权业务是地方政府财政压力影响城商行风险承担水平的重要中介机制。考虑模型的内生性问题后，研究结论依然成立。

[参 考 文 献]

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[3]吴蒙，许坤，刘杰.非标债权业务与商业银行稳健经营[J].国际金融研究，2020（7）：66-76.

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[责任编辑 孙兰瑛]