风险承担视角下的货币政策审慎调控研究

茆训诚，王周伟，吕思聪

(上海师范大学 商学院，上海，200234)

王周伟，山西人，博士后，上海师范大学商学院副教授，主要从事风险管理、金融工程研究。

吕思聪，福建人，上海师范大学商学院，上海师范大学金融工程研究中心特聘助理研究员，主要从事金融管理研究。

许多学者认为2008年金融危机的原因之一是美联储长期采取低利率的货币政策，刺激了资产价格泡沫，导致了金融机构的杠杆率过高，过度承担风险。[1][2]基于此，对仅以防通胀、促增长为目标，而忽略金融稳定的传统货币政策的反思越来越多。其中，博里奥(Borio)和朱(Zhu)从银行风险承担的角度重新研究了货币政策的传导机制，首次明确提出了货币政策的风险承担渠道，认为货币政策对于风险承担的影响是货币政策与金融稳定之间被人们忽略的联系。[1]货币政策的风险承担渠道是指货币政策环境的变化使得金融机构的风险偏好发生变化，从而改变其投资决策(信贷决策)，最终作用于金融稳定。[3]另一方面，金融危机之后全球监管部门更加重视防范系统性风险、维护金融稳定的宏观审慎监管。同样是从宏观角度针对金融机构(特别是银行)的调控政策，货币政策与宏观审慎监管应该如何协调成为亟待解决的现实问题。同时，基于银行风险承担渠道，传统的货币政策怎样影响金融系统的稳定？以维护金融稳定的宏观审慎政策应当如何与货币政策相互协调？对于这些问题的研究具有一定的现实意义。本文试从风险承担渠道分析货币政策与宏观审慎监管的关系，从而提出货币政策审慎调控的思想。

对于风险承担渠道的内涵、方式以及影响因素已存在大量研究。也有学者研究了货币政策调控与宏观审慎监管的关系。但是，现有文献并没有将货币政策调控、风险承担以及宏观审慎监管放在同一框架中讨论。本文试图基于风险承担的视角，从理论与实证两方面对货币政策与宏观审慎监管的关系进行研究。

一、文献综述

本文将分别围绕银行风险承担渠道、货币政策调控以及货币政策与宏观审慎监管的关系分别综述文献。

1．银行风险承担渠道的相关文献综述

银行风险承担渠道把风险作为货币政策传导中的重要因素予以考虑，认为在不同的货币环境下，银行的风险偏好不同，从而信贷供给行为也会发生变化。博里奥和朱首先提出了货币政策传导的风险承担渠道，他们认为货币政策首先影响商业银行的风险偏好，进而影响银行的贷款决策，最终作用于实体经济。[1]部分国外学者证实了货币政策风险承担渠道的存在等。[4]国内部分学者也证实了中国货币政策风险承担渠道的存在。[5]

文献对于货币政策的风险承担渠道的研究，主要是分析其内涵、传导渠道、影响因素等。根据博里奥和朱提出的理论，货币政策可通过收入和估值效应、收益搜寻动机、竞争效应以及保险效应来影响银行的风险承担。[1]徐明东和陈学彬验证了中国货币政策通过收入和估值效应、收益搜寻效应以及竞争效应影响银行的风险承担。[6]对于商业银行来说，风险偏好是战略在风险管理上的一种体现，风险偏好的管理是一个动态过程，[7][8]存在着许多影响风险承担的因素。部分学者验证了资本约束对于货币政策的风险承担渠道有着显著影响。[9]另外，部分学者验证了银行治理结构如第一大股东持股比例、董事会的独立性、高管薪酬等因素，对货币政策传导的风险承担渠道存在影响。[10]不同货币政策下，市场约束机制对于银行风险承担的影响也有学者进行了相关研究。[11]

2．货币政策与金融形势指数的相关文献综述

易卡(Eika)和尼蒙(Nymoen)首次将短期利率和汇率进行加权平均构建了货币形势指数MCI。[12]许多学者在此基础上进行不断修正，认为MCI指数可以作为货币政策操作目标。[13]在考虑到资产价格波动可以反映金融系统稳定之后，古德哈特(Goodhart)和霍夫曼(Hofmann)在MCI指数的基础上加入了资产价格变量，构造了金融形势指数FCI。[14]他们认为FCI指数可以作为货币政策以及金融危机的重要参考指标。FCI指数的构成中既包含了短期实际利率与实际有效汇率，也包含了房地产价格以及股票价格等资产价格。许多中国学者从FCI指数的构成、FCI指数权重的估计等不同方面进行研究，都证实了FCI指数包含着未来通胀的信息。部分学者考虑到货币供应量在中国货币政策中的重要运用，构造了包含实际利率、实际汇率、实际房地产价格、实际股权价格以及广义货币供应量M2的FCI指数，并且证实了FCI指数对于通胀率具有较好的预测能力。[15]在FCI指数权重的估计方法方面，大部分学者都通过构建VAR模型估算各变量的权重，[16]也有学者考虑到中国金融形势发展的波动性，基于时变参数状态空间模型估算了动态权重的FCI指数。[17]另外，部分学者将FCI指数纳入货币政策反应函数进行实证研究，发现了FCI指数可以作为货币政策的短期指示器。[15][17]

3．货币政策与宏观审慎监管的相关文献综述

2008年金融危机之后，各国监管部门开始构建自身的宏观审慎监管框架来控制系统性风险。宏观审慎监管涉及到了许多范畴，执行时需要考虑到与其他宏观经济政策特别是货币政策的协调性问题。许多学者研究认为，货币政策与宏观审慎监管应当采取相互配合的方式。博里奥和卓曼(Drehmann)等认为宏观审慎监管可以对货币政策解决金融失衡等问题提供支持，但是仅依靠宏观审慎监管解决金融不稳定性会出现成本过高等问题，宏观审慎监管与货币政策应配合使用。[18]安哥里尼(Angelini)等通过构造动态一般均衡模型对宏观审慎监管和货币政策的关系进行评估，认为宏观审慎监管只有在与货币政策配合之下才能取得监管绩效。[19]国内学者也针对中国情况研究了货币政策与宏观审慎监管的关系。方意等研究发现货币政策与宏观审慎政策的互补或是替代关系，与经济运行状况以及商业银行的资本充足率相关。[20]庞晓波等通过构建动态随机一般均衡模型对宏观审慎监管和货币政策的交互作用进行实证检验，认为货币政策仍然是当前宏观调控框架下的核心政策，宏观审慎监管是货币政策的较好补充。[21]

综上所述，大部分学者的研究表明，货币政策的风险承担渠道确实存在，受到多方面因素的影响，其中，商业银行的资本充足率是最重要的影响因素；考虑金融稳定因素而构造的FCI指数反映了系统性风险的变化，可以作为金融危机的重要参考指标，同时由于其对通胀的良好预测性，也可以作为货币政策的指示器；考虑到系统性风险对于实体经济的严重影响，货币政策不仅需要关注防通胀、保增长，更需要与宏观审慎监管配合使用，维护金融稳定。但是并没有学者将上述三个部分放入同一框架下进行讨论，研究风险承担渠道，防通胀、保增长的货币政策与维护金融稳定的宏观审慎监管的相互关系。本文试图在风险承担的视角下，对两种政策进行研究，并说明货币政策审慎调控的重要性。

二、理论分析

这一部分主要利用金融体系局部均衡分析框架，说明在风险承担渠道作用下，传统货币政策在调控经济增长的同时，也加大了金融体系的风险承担，增加了金融系统不稳定因素的积累。稳定是发展的前提，唯有可持续的发展才是高效的，因此，货币政策要审慎调控，要促增长保稳定。

1．风险承担视角下的货币政策审慎调控分析框架

假设经济体系中存在中央银行、银监会、企业和银行四个经济部门，信贷市场和金融资产交易市场(主要是股票市场、债券市场)两种市场。以下分别分析四个经济部门的行为。

(1)中央银行

中央银行主要基于防通胀、促增长和保稳定三个目标进行货币调控。对于防通胀和促增长的目标，中央银行经常使用数量类工具与价格类工具进行调节，数量类工具主要是基础货币，价格类工具主要是银行同业拆借利率。在保稳定的目标下，中央银行主要调控金融形势指数，来减少系统性风险对于宏观经济的冲击。为同时实现三个目标，针对收入、通胀率等外生的宏观经济变量与金融形势指数等内生的金融稳定状态变量，央行调控货币时实施加入金融稳定的双维度货币政策反应函数(规则)：[22]

st=αξt+(1-α)(rL,t-rt).

其中，α为加权平均权重。该金融形势指数值越大，说明金融泡沫越严重。

(2)银监会

在整个经济体中银监会实施审慎监管，管理金融系统性风险。要求银行部门的资本充足率必须大于要求的最低资本充足率，它等于个别风险缓释要求的最低监管资本充足率与系统重要性附加及逆周期附加的资本充足率之和。假设银行部门的资金来源主要是银行资本与存款，占银行资产的比例为k、1-k，因为信贷配给制的作用，银行发放的贷款L等于整个金融体系的货币供给M，银行风险资产只有贷款，所以，当前的银行资本比率k等于贷款的倒数，需要大于最低资本充足率，如下式所示：

≥c=c1+c2+c3.

(3)企业部门

企业部门是经济体中信贷的接受者，企业是否违约对于银行来说有着重要影响。银行部门的企业信贷资产组合是高度分散化的，可用瓦塞卡克(Vasicek)对Merton-KMV模型的扩展来表示企业信用组合风险，[23]即正态随机因子为：

信贷组合风险损失的累积分布函数为：

扩展的违约距离为：

其中，s为宏观的公共风险因素，即金融形势指数；X为企业部门的特有风险因素；ρ为相关系数。如果Z≥0，企业按期还本付息；企业部门的违约概率为p=Φ(-Z)，其违约回收率为：

(4)银行部门

在最低资本充足率约束与法定存款准备金率的双重约束下，银行部门利用金融体系的货币供给转换为可贷资金，发放贷款，选择企业部门的预期违约回收概率q与贷款利率rL，追求预期利润的效用最大化。[9]根据凯恩斯流动性货币需求理论，可以建立如下贷款需求函数：

L=aY-brL.

其中，ξ为权益风险溢价，决定于资本市场交易情况与投资者情绪，e为存款准备金率。

为严格地讨论风险承担渠道中货币政策工具调整对银行风险厌恶程度的影响，本文在江曙霞，德拉里恰(Dell’Ariccia)等的基础上，[9][24]引入银行部门的一般效用函数，建立银行部门效用最大化分析模型。

假设风险厌恶的银行部门只追求利润，其效用函数为u(Π)，其偏好满足局部非饱和性、边际效用递减等相关公理，即有u′(Π)>0，u″(Π)<0，u‴(Π)<0；其绝对风险厌恶指数为：

银行部门利润函数为：

银行部门的优化问题就是效用最大化，即：

模型优化可分两步求解，[24]第一步求解最优预期违约回收率q，第二步求解最优贷款利率rL。利用复合函数求导法则可得，银行部门效用最大化的一阶必要条件为：

因为u′(Π)>0，可得：

2．货币政策风险承担渠道的理论分析

参照江曙霞、陈玉蝉，[9]货币政策的三个常用调节工具(基准利率、存款准备金率与基础货币供给)与银行贷款回收率的相关关系可推导得出：①

≥0，

接着分析货币政策调控工具对银行风险厌恶的影响，可得：②

≥0,

上式的结论说明政策利率与存款准备金率越小，基础货币供给越大，即货币政策越宽松时，银行的风险厌恶程度越低，实际风险承担越高。一方面，在流动性较为充裕的情况下，银行的管理者容易产生乐观情绪，加强对市场向好的预期，从而降低对风险厌恶的程度；另一方面，低利率使得资产价值上升，银行资产负债表改善，银行更多的贷款意愿得到了支持，从而导致了更高风险的投资行为。

基于上述理论分析，本文提出假设1：货币政策与银行风险承担存在负相关关系，即货币政策越宽松，银行的风险厌恶程度越低，实际风险承担越大，会产生加快系统性风险的积累。

3．既定调控目标下的货币政策与宏观审慎监管政策之间的协调性研究

综合考虑中央银行、银监会、企业部门和银行部门的行为方程。为实现防通胀、促增长的政策目标，可通过调控基础货币供给、基准利率以及存款准备金率，作用于通胀率与经济增长率。因此，在上述参数方程中，将通胀率与经济增长率分别对货币政策三个工具变量求解导数可得：

为实现保稳定的政策目标，可利用宏观审慎监管通过调节资本充足率来维护系统性风险，本文模型中系统性风险由金融形势指数度量。将系统性风险对资本充足率求解导数可得：

因此，货币政策对于产出和通胀的调控受到宏观审慎监管的影响；同时，在进行宏观审慎监管时，也受到了货币政策三大工具调控的影响。

基于此，本文提出假设2：防通胀、促增长的货币政策与保稳定的宏观审慎监管应当相互结合，实施审慎调控，在制定货币政策时需要同时兼顾防通胀、促增长以及保稳定的目标。

三、实证研究方案

1．变量说明

首先，选取银行风险偏好的度量指标。可利用银行风险承担水平度量银行的风险偏好。已有文献中主要涉及以下几种银行风险承担的度量指标：预期违约率、Z-score、不良贷款率、风险加权资产比率等。由于国内信用评级体系相对落后，预期违约率数据的可得性较差；Z-score更多地反映了破产风险，并不是风险承担的最优度量指标；风险加权资产相对于不良贷款包含了更多形式的资产和风险类型。因此，本文选取了风险加权资产比率(RWARATIO)作为银行风险偏好的度量指标。当风险加权资产比率高时，银行的风险厌恶程度较高；当风险加权资产比率低时，银行相对偏好风险。

其次，选择货币政策的代理变量。中国人民银行调节货币政策的三大工具分别是利率、存款准备金率以及公开市场操作。对应地，选择存款基准利率(RD)、存款准备金率(RR)以及货币供应量(M2)作为货币政策的代理变量。

另外，需要选择宏观审慎监管的代理变量。宏观审慎监管的目标在于防范系统性风险，选择金融形势指数(FCI)刻画系统性风险的大小。根据《巴塞尔协议III》，宏观审慎监管更加注重对资本的监管，因此可以选择资本充足监管指标作为宏观审慎监管的代理变量。其中，资本充足率(CAR)以及杠杆率(CAP)是常见的资本充足监管指标。

本文的数据样本包含我国16家上市银行从2007年1季度至2013年3季度的风险加权资产比率、资本充足率和杠杆率数据，以及同一样本区间内的存款基准利率、存款准备金率、货币供应量和金融形势指数数据。其中，每季度取16家上市银行的平均风险加权资产比率、平均资本充足率和平均杠杆率数据。另外，为减少异方差的情形，对货币供应量做对数处理，同时发现其具有较明显的季节特征，运用X12进行季节调整后的数据为M2_SA。数据来源于Wind资讯，使用的是Eviews7.0软件。

2．模型构建

(1)金融形势指数的构建

本文选取金融形势指数来表示系统性风险程度。根据封北麟和王贵民所提出的方法，[15]构建FCI指数：

FCIt=w1srgapt+w2mgapt+w3ergapt+w4hpgapt+w5sigapt.

在估计FCI权重系数wi时，本文通过VAR模型的脉冲响应函数获得。VAR模型中各变量的顺序为实际产出缺口、CPI通胀率、实际货币供应量缺口、实际房地产价格指数缺口、实际有效汇率缺口、实际短期利率缺口和实际股权价格指数缺口。FCI指数中各变量的权重系数可以在VAR脉冲响应的基础上获得。具体计算为：

其中，wi是缺口值i的权重系数，zi是缺口值i的单位冲击在其后10个季度内对通胀率的平均影响。再根据FCI指数的表达式，计算出FCI指数序列。

(2)宏观审慎监管、风险承担与货币政策调控之间作用关系的模型构建

根据上述理论分析，本文通过构建VAR模型来检验研究假设。将风险加权资产比率、存款基准利率、存款准备金率、货币供应量、资本充足率、杠杆率和金融形势指数引入VAR系统中，建立如下VAR模型，考察变量之间动态的变化关系：

yt=Φ1yt-1+…+Φpyt-p+εt，t=1,2,…,T.

其中，yt=(RWARATIOt,RDt,RRt,M2_SAt,CAPt,FCIt)′，Φi为系数矩阵，εt为扰动项序列。

为检验研究假设，建立VAR模型后进行协整检验，并在此基础上构建误差修正模型，从长期和短期分别考察货币政策、银行风险承担以及宏观审慎监管之间的作用关系。同时，利用脉冲响应函数和方差分解，研究货币政策对银行风险承担水平的冲击，以及银行风险承担对于系统性风险的冲击，以此来验证假设1的成立。接着，综合考虑协整检验、误差修正模型、脉冲响应函数和方差分解的结果，验证假设2的成立。

四、实证结果与分析

首先根据第四部分金融形势指数的构建方法，在检验了各数据均为平稳序列之后，构建VAR脉冲响应函数，得到各变量权重。由此得到了金融形势指数序列的表达式：

FCIt=0.0853srgapt+0.5381mgapt+0.0748ergapt+0.2054hpgapt+0.0964sigapt.

接着研究宏观审慎监管、风险承担与货币政策调控之间作用关系。在建立VAR模型之前，需要对各变量进行平稳性检验。本文采用ADF的单位根检验方法，结果显示各变量均为非平稳序列，但是经过一阶差分后，在5%的显著性水平下拒绝了原假设，即各变量变为一阶单整序列。④因此，可以进行协整关系检验。采用约翰森(Johansen)方法进行检验的结果如表1所示：

表1 Johansen协整检验的结果

注：*表示在5%的显著性水平下拒绝原假设。

bij表示第i个变量在第j个约束方程的影响。其中，第一个方程衡量了货币政策与银行风险承担的关系；第二个方程考虑了宏观审慎监管与银行风险承担的关系；第三个方程反映了系统性风险以及银行风险承担的关系；第四个方程反映了货币政策、宏观审慎监管以及银行风险承担的关系。根据AIC和SC准则，选择滞后期数为1阶，建立向量误差修正模型：

Δyt=C+Aβyt-1+ΓΔyt-1+εt.

其中，Δyt=(ΔRWARATIOt,ΔRDt,ΔRRt,ΔM2_SAt,ΔCARt,ΔCAPt,ΔFCIt)′，C为常数向量，A为调整系数矩阵。估计得到的协整方程如表2所示：

表2 附加系数约束的协整方程

另外，可得到银行风险承担方程的误差修正模型如下式所示：

ΔRWARATIOt= -2.37ecm1t-1-0.01ecm2t-1-0.84ecm3t-1-1.57ecm4t-1-0.03ΔRWARATIOt-1

(-2.14) (-0.07) (-2.69) (-2.00) (-0.11)

+0.02ΔRDt-1+0.35ΔRRt-1-0.04ΔM2_SAt-1+0.17ΔCARt-1-0.15ΔCAPt-1-0.03ΔFCIt-1

(2.76) (0.51) (-0.17) (0.37) (-0.12) (-0.37)

R2=0.8383.

从协整方程的结果来看，银行风险承担与存款基准利率、存款准备金率以及资本充足率长期存在正向关系，与货币供应量、杠杆率以及金融形势指数长期存在负向关系。从银行风险承担的误差修正模型的结果来看，一方面，四个误差修正项的调整系数以及其t统计量表明，当短期波动偏离长期均衡时，系统将进行负向调节回均衡状态；另一方面，变量短期波动系数的t统计量表明，存款利率的短期波动对当期风险资产加权比率的波动有显著影响，其他变量的短期波动的影响较弱。结合脉冲响应函数和方差分解，考察各变量冲击的影响。

脉冲响应函数可用于衡量模型受到某种冲击时，对系统的动态影响，能够较为直观地刻画出变量之间的动态交互作用。各变量之间的脉冲响应函数图如图1～图6所示：

图1 存款基准利率的结构冲击引起风险加权资产比率波动的响应图

图2 存款准备金率的结构冲击引起风险加权资产比率波动的响应图

图3 货币供应量的结构冲击引起风险加权资产比率波动的响应图

图4 资本充足率的结构冲击引起风险加权资产比率波动的响应图

图5 杠杆率的结构冲击引起风险加权资产比率波动的响应图

图6 风险加权资产比率的结构冲击引起金融形势指数波动的响应图

方差分解是通过分析每一个结构冲击对于内生变量变化的贡献度来进一步评价不同结构冲击的重要性。基于VAR模型对于风险加权资产比率(RWARATIO)的方差分解结果如表3所示。

表3 风险加权资产比率的方差分解

从脉冲响应图可知，存款基准利率、存款准备金率对于风险加权资产比率会产生正的冲击，分别在第2期、第3期产生最大的正的影响；货币供应量在第4期对风险加权资产比例产生最大的负的影响，随后减弱。结合方差分解的结果，除自身冲击的影响以外，存款基准利率对风险加权资产比率的贡献率最大，其次是货币供应量，存款准备金率。其中，存款基准利率的最大贡献率在第3期约为36.73%；货币供应量的贡献率在第4期后逐步增加；存款准备金率的贡献率在第2期后逐步上升。由图6可知，第1期之后风险加权资产比率对于金融形势指数存在负的影响。以上结果证实了银行风险承担渠道存在，即在宽松的货币环境下，银行更加倾向于风险较高的投资行为，同时银行的风险行为加剧了金融系统性风险的积累，即假设1成立。并且，存款基准利率的调整对于银行风险偏好的影响最大。另外，资本充足率在各期对于风险资产加权比率都存在正的影响；杠杆率对于风险资产加权比率都存在负的影响。表明实施宏观审慎监管能够抑制银行风险承担行为。

综合来看，不论是短期还是长期，为了实现防通胀、促增长的调控目标，央行在实行较为宽松的货币政策时，由于存在银行风险承担渠道，银行降低了风险厌恶程度，加强了风险投资行为，但却加剧了系统性风险的积累，可能造成金融不稳定，最终影响了实体经济。因此，为了减少执行货币政策时所带来金融不稳定的后果，需要考虑宏观审慎监管与货币政策相结合的调控方式，在实现防通胀、促增长目标时，也兼顾保稳定的目标，即假设2成立。

五、结论与启示

本文构建了包含中央银行、银监会、企业部门和银行部门在内的局部均衡分析框架。在江曙霞和陈玉婵模型[9]的基础上引入了银行的效用函数，在银行效用最大化的目标下分析了货币政策对于银行风险承担的影响，以及货币政策与宏观审慎监管相互结合的必要性。同时，利用我国16家上市银行的季度数据，运用向量自回归模型进行了实证研究，证实了银行风险承担渠道的存在，即在宽松的货币环境下，银行的风险容忍度增加，风险偏好程度加强，更加倾向于进行高风险的投资行为，从而加快了系统性风险的积累。另外，基于货币政策调控与宏观审慎监管之间的相互影响，货币政策与宏观审慎监管需要相互协调，避免为促进经济增长实行宽松的货币政策时造成加快系统性风险累积的不良影响。

综合来看，在制定货币政策时，仅考虑防通胀、促增长的目标是不够的，防范系统性风险，维护金融稳定也应当成为货币政策的目标之一。金融形势指数不仅反映了资产价格的变动，是金融危机的良好指示器，也被证实了对于通胀率和产出有预测作用，因此，在执行货币政策时，除了盯住通胀率和经济增长率，也需要盯住金融形势指数进行货币审慎调控，从而实现防通胀、促增长、保稳定的目标。

注释：

③短期实际利率选取了银行间7天同业拆解利率的季度加权平均值减去同期CPI通胀率的数据；实际货币供应量由季节调整后的广义货币供应量M2除以同期CPI指数得到；实际有效汇率来源于国际货币基金组织的《国际金融统计》数据；实际房地产价格指数采用了国房景气指数作为代理变量；股权价格指数采用了上证综合指数除以同期CPI指数的数据。

④由于文章篇幅限制，本文未列出单位根检验的结果。

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