我国货币政策风险承担渠道存在吗？——基于GMM方法的实证研究

陈肖肖

（浙江工商大学金融学院，浙江 杭州 310018）

我国货币政策风险承担渠道存在吗？
——基于GMM方法的实证研究

陈肖肖

（浙江工商大学金融学院，浙江 杭州 310018）

本文收集了2004—2013年我国45家商业银行的微观数据和相关宏观数据，并运用差分GMM回归方法对我国货币政策风险承担渠道的存在性做了实证检验。研究结果表明：我国的货币政策风险承担渠道确实存在，且宽松的货币政策会刺激银行承担更多的风险；价格型货币政策工具对银行风险承担的影响大于数量型货币政策工具；银行的规模大小、盈利水平和资本充足性与银行风险承担呈反比；人均GDP增长率、银行业竞争性与银行风险承担呈正比。

货币政策；风险承担渠道；动态模型；差分GMM

一、引言

2007年的美国次贷危机给各国的金融体系和实体经济带来了不同程度的负面影响。在反思本次金融危机爆发的原因时，学术界和政治界将部分责任归因在货币政策上，认为美国2002年以来长期实行宽松的货币政策（低利率政策），刺激了证券化信贷产品膨胀和资产价格泡沫积聚，激励银行等金融机构放松信贷标准，不断提高经营杠杆并过度承担风险，并最终影响金融稳定。基于货币政策与银行风险承担的这一关系，博里奥和朱（Borio和Zhu，2008）首次在其工作论文中提出了一种新的货币政策传导渠道——货币政策的风险承担渠道，指出货币政策会通过影响银行等金融机构的风险识别和容忍度，从而影响金融机构的贷款定价和投资决策，并最终影响金融稳定。风险承担渠道理论揭示了货币政策与金融稳定之间的一种常常被人忽视的关系，即一个有效控制通货膨胀并且促进经济增长的货币政策也许不利于金融稳定，因为它会导致银行等金融机构过度承担风险。

从我国的实际情况来看，货币政策在我国宏观经济调控中占主导地位。那么这样一条货币政策传导的渠道在我国是否存在？如果确实存在，那货币政策对银行风险承担的作用方向又是怎么样的？围绕这些问题，本文整理了国内外有关研究文献，并利用我国2004—2013年45家商业银行的微观数据以及宏观经济数据，对我国货币政策风险承担渠道的存在性进行实证研究，以期为央行的货币政策设计提供一定的参考。

二、文献综述

（一）理论研究综述

撒克（Thakor，1996）较早从理论方面开始探究货币政策和银行风险承担之间的关系。他认为银行贷款和政府债券之间的投资收益差额决定了货币政策对银行信贷数量和银行资产组合风险的影响程度。若宽松的货币政策造成的政府债券收益下降程度大于银行贷款收益，银行就会偏好增加资产组合中贷款的比重。拉扬（Rajan，2005）指出较低的利率环境是银行热衷于高风险项目的根本原因。这些结论都暗示了风险承担渠道的存在，但是遗憾的是这些结论并没有引起当时学术界和货币当局的重视。直到2007年金融危机爆发后货币政策与银行风险承担的关系才得到关注。博里奥和朱（2008）第一次提出货币政策风险承担渠道的概念，他们认为宽松的货币政策会刺激银行提高风险承担水平和风险容忍度。关于货币政策风险承担渠道的内在传导机制，不同学者提供了不同的理论解释。本文通过梳理相关文献归纳了风险承担渠道的四种传导机制：（1）估值、收入和现金流机制。艾德里安和申（Adrian和Shin，2009）认为宽松的货币政策会推升资产价格以及企业贷款抵押品价格、降低企业财务费用、改善企业现金流状况，进而影响银行对企业经营和违约概率的估计，使得银行在筛选投资项目或贷款监督时提高风险容忍度、放松信贷标准、增持高风险投资项目，风险承担水平提高。（2）追逐利益机制。拉扬（2005）提出宽松的货币政策会使得无风险资产的收益率迅速下降（相比其他资产收益率）。出于货币幻觉或者长期契约等原因，投资者的目标收益率是“粘性”的。因此，银行更加偏好通过提高投资组合中高风险资产的比重来达到目标收益率，也因此承担了更多的风险。（3）竞争机制。拉扬（2005）还认为宽松的货币政策缩小了银行的利差收入。此时信贷市场上会出现激烈的竞争。为了获得更多的信贷资源，银行会放松信贷标准，风险承担水平也因此提高。（4）保险机制。博里奥和朱（2008）认为在经济萧条或遭受巨大冲击时，银行预期政策当局实施宽松的政策或采取一定的救助措施，因此依旧进行风险投资，风险承担水平上升。

（二）实证研究综述

国外学者对风险承担渠道的实证研究主要分为两类：第一类是基于银行信贷标准的视角检验风险承担渠道的存在性。希门尼斯和佩德罗（Jiménez和Peydrò，2009）利用1984—2006年来自西班牙的个人季度贷款数据检验宽松的货币政策是否会影响银行的风险承担。他们发现低利率从短期来说减少了未偿还贷款的利息负担、降低了违约概率，但从中期来看，长期扩张的货币政策使银行对抵押品估值过高并对市场盲目乐观，在逐利动机下银行通过降低信贷标准承担更多的风险。约阿尼德等（Ioannidou等，2009）运用相似的方法对1999—2003年玻利维亚的货币政策风险承担渠道进行了研究，发现随着联邦基金利率的持续下降，银行倾向于向拥有不良贷款记录或信用等级较低的借款者发放贷款。第二类是从银行资产负债表风险出发研究货币政策风险承担渠道的存在性。阿尔滕佩斯等（Altunbas等，2011）收集了15个欧盟国家和美国的1100家银行的数据，运用预期违约概率（EDF）作为银行风险承担的代理变量，证实了宽松的货币政策对银行风险承担行为具有显著负面影响。戴利斯和库尔塔斯（Delis和Kouretas，2011）研究西欧国家2001—2008年的数据时得出了相似的结论，并发现银行的资本水平较低时，货币政策对其影响更大。

梳理国内相关文献发现，目前货币政策风险承担渠道的研究在我国尚处于起步阶段，相关研究文献屈指可数。我国学者主要关注传统货币政策传导渠道的研究，如贾炳汉（2004）研究了货币政策传导渠道在我国的有效性，指出利率传导渠道在我国目前是失效的，信贷渠道在我国货币政策传导渠道中占主要地位。张宝和张强（2011）最早从风险承担渠道的起源、风险承担渠道的理论机制和国外学者的实证研究三个角度对国外相关研究进行了综述。谭中和粟芳（2011）利用我国11家上市商业银行数据分析了货币政策、市场约束对银行风险承担的影响。研究表明，宽松的货币政策和有效的市场约束都能够降低银行的破产风险，且短期的货币政策效果要强于长期。

综上所述，国外学者无论是在理论方面还是实证方面对货币政策风险承担渠道的研究都取得了一定成果，并证实货币政策调整对银行风险承担存在显著影响。国内相关研究尚处于起步阶段，相关实证文献较少。

三、模型构建及数据说明

（一）模型构建

为了验证我国是否存在货币政策风险承担渠道，本文借鉴了戴利斯和库尔塔斯（2011）的研究，构建如下模型：

上式中，i=1,2,3,...,N表示样本银行的家数；t表示研究的样本时间值；Riski，t表示第i家银行当期的风险承担行为指标；Riski，t-1表示第i家银行上一期的风险承担指标；MPt表示主要解释变量货币政策的代理变量。由于不少研究发现银行的风险承担行为具有滞后性，因此本文在模型中加入了银行风险承担指标的滞后一期变量。本文构建的模型为动态模型。

（二）变量选取

1.被解释变量。本文的主要被解释变量是银行风险承担。衡量银行风险承担的常用指标有预期违约率（EDF）、风险资产占比、Z值等。理论上来说，预期违约率（EDF）能够全面衡量银行的整体违约风险，是衡量银行风险承担水平最理想的指标。但是考虑到目前我国并没有建立完善的违约信息库和健全的信用评价体系，无法获得我国银行业的相关EDF数据，本文选择了另一个被广泛用来衡量银行风险承担的指标——Z值。金（Kim，1994）最早将Z值用来衡量银行破产风险。用Z值衡量银行破产风险的原理是：一家银行存在破产风险是指该银行出现资不抵债导致银行最终破产的可能性。如果用股东权益/总资产（CAR）代表权益资产比率，而净利润/总资产（ROA）代表资产收益率，那么银行的破产风险可以表述为prob（CAR＜-ROA）。

根据莱文和利芬（Levine和Laeven，2009）的计算方法，Z值的计算公式如下：

上式中ROAi,t表示第i家银行t时期的资产收益率；CARi,t表示第i家银行t时期的权益资产比；σi(ROAi,t)表示第i家银行资产收益率的标准差。Z指数越大，说明银行面临的破产风险越大，银行经营越不稳定。本文对于σi(ROAi,t)的处理参照了莱文和利芬（2009）的做法，用第t-2年至第t年连续3年数据滚动计算得到。

2.主要解释变量。本文主要的解释变量是货币政策。由于我国的利率市场化尚未完成，因此无法参考国外相关文献采用银行间利率作为度量货币政策的有效指标。我国央行调控货币政策的手段包括数量型工具和价格型工具，因此本文选择广义货币供应量增长率（M 2R）和一年期存款基准利率（RD）作为货币政策的代理变量。M 2R越高、RD越低，说明货币政策越宽松。对一年期存款基准利率（RD）的处理，本文参照姜再勇和钟正声（2010）的方法，根据其月末数据计算其年度平均值。

3.控制变量。为了有效识别货币政策对银行风险承担的影响，本文还选择了影响银行风险承担的其他重要变量。

（1）银行规模（LNSIZE）。本文用总资产的对数衡量银行规模大小。规模大小不同的银行在业务经营策略和风险管理等方面存在较大差异，因而其风险承担水平也不同。

（2）资本充足率（CAP）。本文用资本充足率作为衡量银行资本充足性的指标。资本充足率是指银行自有资本占银行风险加权资产的比率，该指标能够衡量银行的最后偿债能力。

（3）平均资产报酬率（ROAA）。本文选取平均资产报酬率衡量银行的盈利水平。平均资产报酬率越高，说明银行的盈利能力越强。平均资产报酬率的计算公式为：净利润/[（期初总资产+期末总资产）/ 2]。

（4）IPO。IPO设置为虚拟指标，银行上市前IPO取值为0、上市后IPO取值为1。目前我国共有上市银行18家，各银行上市时间不同，其中徽商银行和重庆银行均于2013年11月刚刚上市。

（5）实际人均GDP增速（GDPpc）。本文采用实际人均GDP增速作为衡量宏观经济发展情况的变量。

（6）银行业竞争程度（CR4）。本文采用目前使用较为广泛的行业集中度CRn来衡量银行业竞争程度。由于我国四大国有银行无论是在资产规模、贷款额还是存款额方面都占银行业主体地位，因此，本文选用四大国有银行贷款总额占银行业总贷款额的比重CR4衡量我国银行业的市场结构。CR4指数越大，说明我国银行业市场份额越集中、行业竞争程度越低。

（三）数据来源及描述性统计

本文收集了2004—2013年间我国45家中资商业银行的年度数据以及宏观经济数据构建面板数据。基于样本银行的成立时间不同以及数据库数据缺失等原因，本文建立的面板数据为非平衡面板数据。本文选择的45家样本银行包括我国5家国有商业银行，光大银行、浦发银行等12家全国性股份制商业银行，以及恒丰银行、宁波银行等28家城市商业银行。本文选取的样本银行涵盖了全国24个省（直辖市、自治区）。

本文的银行微观数据均来自Bankscope数据库。为了减少面板数据的非平衡程度，笔者根据Bankscope数据库的计算口径和银行相关报表数据对部分缺失数据进行了补充。本文的宏观经济数据来自同花顺IFIND数据库、国家统计局网站以及银监会年度报告。

表1：变量描述性统计

表1给出了45家样本银行数据的描述性统计结果。从银行微观数据来看，衡量银行破产风险的Z值均值为0.0346、Z值最大值为0.7265（2005年光大银行）、最小值为-0.0021（2004年工商银行），说明整体而言我国银行破产风险较低、银行体系较稳定。银行总资产的对数（LNSIZE）均值为12.3810，其中最大值为16.7556（2013年工商银行），最小值为8.5914（2005年柳州银行）。资本充足率（CAP）的均值为11.5916，2008年后45家样本银行的资本充足率均超过8%的资本充足率要求。其中资本充足率最大值为62.62%（2006年渤海银行），最小值为-0.39%（2006年光大银行）。平均资产报酬率（ROAA）的均值为0.9634，其中最大值2.999（2008年富滇银行），最小值为-1.39（2006年渤海银行）。

四、实证结果分析

由于本文构建的模型为包含被解释变量一阶滞后项的动态模型，采用传统的OLS等方法进行回归会使结果有偏差。因此本文采用差分GMM估计方法进行回归。该方法的基本原理是通过一阶差分或选取合适的工具变量来消除未观测的个体固定效应。该方法还使用解释变量和被解释变量的滞后项作为工具变量以克服内生性问题。一阶差分GMM估计在动态面板的实证文献中得到了广泛应用。

本文运用了Stata12.0对模型进行了回归，回归结果如表2所示。为了保证模型设定的合理性以及模型估计的有效性，首先需要进行两个重要检验：（1）二阶干扰项序列相关检验。差分GMM成立的前提条件是模型的扰动项{εit}不存在自相关。由于差分后的扰动项仍然存在一阶自相关，因此需要检验扰动项的差分是否存在二阶或更高阶自相关。（2）过度识别检验（Sargan）。该检验主要判断选取的工具变量是否合理。本文进行检验的结果是：AR（2）和Sargan的P值均大于0.1，符合差分GMM的回归要求。从表2的结果可知：

表2：货币政策风险承担渠道的存在性检验结果

首先，银行风险承担的滞后一期变量的回归系数在1%的显著性水平上为正，说明我国银行业的风险承担行为确实具有延续性。每一期银行经营中形成的风险都不是独立的，会影响后一期甚至后几期银行风险的承担。这些风险通过不断累积最终会影响整个金融体系的稳定。银行风险承担的这种动态延续性使得风险变得更难控制。

其次，广义货币供应量增长率（M2R）的系数在1%的显著性水平上为正，一年期存款基准利率（RD）的系数在1%的显著性水平上为负，都说明宽松的货币政策会导致银行更高的破产风险。这验证了我国的货币政策风险承担渠道确实存在。另外，从货币政策引发的两种变量的系数上可知：一年期存款基准利率的系数绝对值为0.0019，大于广义货币供应量增速的系数绝对值0.0002，说明每单位一年期存款基准利率对银行风险承担的影响要大于广义货币供应量增速，也就是说我国风险承担渠道下，价格型工具对银行风险承担的激励强于数量型工具。

此外，从控制变量的回归结果中还可以发现：从银行微观特征变量来看，银行规模大小、平均资产收益率和资本充足率与银行风险承担均显著负相关。也就是说，规模越大、盈利能力越强且资本越充足的银行，其风险承担水平越小。这可能是因为规模越大的银行由于受到了更为严格的业务管制造成经营保守，或者其本身具有良好的风险控制能力，风险承担水平较低；资本越充足的银行风险资本占比越低，破产风险也越低；盈利能力较差的银行出于逐利动机而愿意承担更多的风险。人均GDP增长率与银行风险承担显著正相关，说明宏观经济较好时银行预期未来经济形势较好，银行风险容忍度增强，银行愿意承担更多的风险。该结果反映了银行风险的顺周期性。银行业竞争指标CR4与银行风险承担变量显著负相关。这说明我国银行业垄断程度越强，银行的风险承担意愿和水平越低。

五、结论和建议

本文收集了2004—2013年我国45家商业银行的微观数据和相关宏观数据，并运用差分GMM回归方法对我国货币政策风险承担渠道的存在性做了实证检验。本文的研究结果表明：我国的货币政策风险承担渠道确实存在，且宽松的货币政策会刺激银行承担更多的风险；价格型货币政策工具对银行风险承担的影响大于数量型货币政策工具；银行的规模大小、盈利水平和资本充足性与银行风险承担负相关；人均GDP增长率、银行业竞争性与银行风险承担正相关。

银行风险承担问题不仅关系到银行自身经营发展，更关系到金融稳定。货币政策风险承担渠道理论认为，从金融稳定的视角来说，货币政策并非中性。因此我国货币当局应该重视货币政策风险承担渠道，关注货币政策对银行风险承担的作用。中央银行应将货币政策纳入宏观审慎管理框架，在进行货币政策调控时配合使用宏观审慎管理工具。同时，货币政策的目标应更加兼顾金融稳定，在调整货币政策时考虑其对银行风险承担的影响并做出前瞻性和系统性的把握。

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Does Risk-Taking Channels of the M onetary Policy Exist in China?——Empirical Study Based on GMM

Chen Xiaoxiao
（Schoolof Financeof Zhejiang Universtiy of Industry and Commerce，Zhejiang Hangzhou 310018）

This paper collects the micro-data and macroeconomic data of 45 commercial banks from 2004 to 2013，and uses diff-GMM to do an empirical teston the existence of risk-taking channelsof China’smonetary policy. The research results show that the risk-taking channels of themonetary policy do exist and the loosemonetary policy spurs the banks to takemore risks.The pricingmonetary policy instrumentshavemore influence on banks’risk-taking than the quantitativemonetary policy tools.The scale，profitability and capitaladequacy of bankshave an inverse correlationw ith their risk-taking capacity.There isa positive correlation between GDPgrow th rate per capital，banks’competitivenessand their risk-taking capacity.

monetary policy，risk-taking channel，dynam icmodel，diff-GMM

F820.1

1674-2265（2014）11-0017-05

（责任编辑 孙 军；校对 XR，SJ）

2014-10-15

陈肖肖，女，浙江工商大学金融学院。