货币政策对银行风险的影响———基于文献研究角度的分析

耿中元

（哈尔滨工业大学 经济与管理学院，哈尔滨150001）

低利率等宽松的货币环境常常引起信贷过度膨胀，进而导致金融失衡与经济波动。自2000年以来，欧美诸多发达国家均采取低利率政策以阻止经济衰退。持续的低利率将引起资产价格上扬，使得金融机构敢于冒险。低利率政策很难说是2008年国际金融危机的根本原因，但是至少导致了金融风险的累积。在上述背景下，国内外学界和业界对货币政策是否引起银行风险行为增加进而导致国际金融危机发生、货币当局的目标函数是否有必要包含银行风险指标，产生了浓厚的兴趣。

货币政策对银行风险的影响，有两种情形：一是货币政策对银行风险的被动影响。货币政策出台以后，鉴于宏观政策和形势的变化，具有有限理性的银行将改变风险认知、风险偏好和风险决策等行为。该情形下，货币政策在改变银行的风险行为上具有被动性，不是主动打算引致银行的风险行为，银行自身在是否改变风险行为上具有更大的主动性。二是货币政策对银行风险的主动反应，当银行出现一定程度的风险、危及金融稳定时，货币政策主动对银行风险做出反应，关注银行风险管理，促进金融稳定。该情形下，银行具有被动性。

大量研究已经分析了货币政策和金融稳定性的关系，货币政策对银行风险的影响从属于、但又区别于上述问题。截至目前，关于货币政策对银行风险的被动影响和主动反应，理论支撑和经验证据都非常有限［1］。系统归纳和分析货币政策影响银行风险的现有研究成果，提出未来的研究方向，对推动该领域的学术研究、进而为货币当局和监管当局的政策实践提供理论支撑和经验证据具有重要意义。

一、货币政策影响银行风险的理论研究

（一）货币政策对银行风险被动影响的理论研究

这方面的成果主要集中于国外，聚焦于分析以利率衡量的货币政策影响银行风险的渠道。主流观点是低利率通过以下渠道对银行风险产生负向影响［2］［3］276：一 是 资 产 估 值 渠 道。低 利 率 使 得资产价格与抵押物的价值升高，这将导致银行过低估计违约概率、损失以及波动性，引起银行风险行为增加。二是收益搜寻（search for yield）渠道。在低利率情形下，银行的目标收益下降。在获取高利润动机的驱使下，银行在高风险领域的投资行为增加。三是资产替代渠道。低利率使得无风险资产在银行资产中的比重下降。为了使安全资产与风险资产的比例达到预期的平衡状态，风险中性的银行将扩大对风险资产的需求。四是杠杆稳定渠道。低利率状态下，资产价格较高，上市银行的资本较多，导致杠杆率下降。为了维持杠杆率的稳定，银行将增加对风险资产的需求。这种应对措施会增强低利率对资产价值的初始推动作用，如此往复，对资产价值的负面冲击将影响银行系统，使其更加脆弱，导致风险增加。五是央行的沟通渠道。在货币当局政策透明、信誉度高的情况下，低利率成为一种隐性承诺，意味着货币政策环境宽松、当局监管不严，刺激银行冒险，产生集体的道德风险。六是资产负债错配渠道。低利率的情形下，存款人在银行的存款短期化。这将引起短期存款和长期贷款之间的负债与资产的不合理匹配，使得银行倾向于杠杆化，银行风险随之增加。七是习惯形成（habit formation）渠道。利率较低时，投资者较多地向银行贷款而进行消费，同时投资者的预期信用利差高，投资者倾向于投资银行的风险高的业务品种，使得银行的风险较高。也有文献指出，货币政策对银行风险的影响不确定，货币政策对银行风险的影响决定于投资组合重新分配和风险转移这两种相互抵消的因素［1］，利率传递、风险转移与杠杆效应的相互平衡决定货币政策对银行风险的最终效应，货币政策对银行风险的影响随时间、银行自身特征的不同而呈现出异质性［3］276。

在中国，有研究翻译国外成果，阐述了低利率政策对银行风险的作用方式［4］，有文献粗略阐述了货币政策对银行风险影响的客观存在性，得出如下结论：紧缩或扩张性货币政策、利率的不断调整、货币政策转轨时期的特点，导致了银行的信用风险、流动性风险和利率风险增加，特别对中小银行有较大的冲击［5］［6］。

（二）货币政策对银行风险主动反应的理论研究

货币政策对资产价格（金融市场状况）反应的研究成果较多，专门研究货币政策对银行风险的主动反应的文献较少，且研究集中于货币政策对金融稳定状况（包含银行风险）的反应，因为银行风险是金融稳定性的一个重要方面。

国外主要研究了对金融稳定做出反应的货币政策框架的设计和货币政策策略的改变。有研究分析了有助于金融稳定的货币政策框架应包含的内容和要进行的若干重要改进［7］。有研究设计了能更好地预测金融危机的货币统计量［8］。有研究阐明了货币政策对金融稳定做出反应的时机［9］。有研究指出，在标准的线性二次方框架下，最优货币政策没有聚焦于风险管理；当金融不稳定很严重以致威胁中央银行的核心宏观经济目标时，及时、果断的货币政策行动和政策灵活性至关重要［10］242。国内基本遵循了国外的分析思路，主要研究对金融稳定做出反应的货币政策框架的设计。主要观点：一是以利率操作规则为特征的现行货币政策框架对金融风险、金融失衡的积累表现的无奈，兼具总量与结构的复合调控特征的贷款准备金政策有助于金融稳定［11］；二是灵活通货膨胀目标制、逆风行事的利率规则、扩展通货膨胀区间并更多关注风险平衡、加强与金融监管和财政政策的合作，是货币政策应对金融不平衡的主要策略［12］；三是“强化的灵活通胀目标制”是重新实现价格稳定和金融稳定统一的最优货币政策框架［13］。

二、货币政策影响银行风险的实证检验

（一）货币政策对银行风险被动影响的实证检验

该领域研究的重点是货币政策对银行风险效应的方向性以及货币政策对银行风险的影响的非对称性或异质性。现有研究的结论有相互冲突之处：一是扩张性的货币政策增加了银行风险，紧缩性的货币政策降低了银行风险［14］～［18］。二是扩张性的货币政策降低了银行的风险行为，紧缩性的货币政策则使得银行风险增加［19］［20］。三是货币政策对银行风险有不确定的影响［21］。四是不同的银行会因资本充足与否、表外项目多少、收入多元化与否的不同而对货币政策冲击做出异质性的反应［22］［23］。

（二）货币政策对银行风险主动反应的实证检验

该领域的成果较少，实证检验重点集中于货币政策或中央银行对金融状况（包含银行稳定性）做出反应的优越性。

国外实证研究聚焦于考虑金融状况（包含银行稳定性）的通胀目标制和泰勒规则的优越性。一是考虑金融状况的通胀目标制的优越性。主要结论有：关注资产价格和信贷增长的灵活的通胀目标制，可以实现价格稳定和金融稳定［24］；将金融失衡纳入中央银行的目标函数中，才能更好地理解货币政策（通胀目标制）对金融失衡的反应［25］。二是考虑金融状况的泰勒规则的优越性。得出的结论有：与不考虑信贷风险的简单泰勒规则相比，对信贷风险做出反应的货币政策能更好地平衡产出和通胀的不稳定性［26］；欧洲中央银行的行为适合由非线性泰勒规则描述，中央银行对金融状况做出反应，是避免金融失衡进而避免经济衰退的有效对策［27］。

国内实证研究遵循了与国外类似的思路，聚焦于考虑金融状况（包含银行稳定性）的中央银行反应函数的优越性。得出如下结论：一是把银行信贷增长率和房地产价格指数纳入中央银行反应函数，有助于中央银行同时实现金融稳定和货币稳定的目标［28］；二是将基差风险纳入中央银行的利率规则反应函数，有助于实现金融稳定［29］。

三、对现有研究的评价及未来的研究方向

（一）评价的前提

1．货币政策对银行风险的影响具有非线性特征

货币政策对银行风险的被动影响和主动反应，呈现出非线性的特征。银行的风险行为经常表现为主观性和非理性，银行风险的周期性、隐蔽性等特征明显。货币政策对银行风险的效应因宏观环境、银行特征、货币政策态势的不同而存在差异，因多种影响因素的相互抵消而呈现出不确定性。货币政策出台以后，面对宏观政策和环境的变化，银行在改变风险偏好、风险认知以及风险决策等行为方面极有可能呈现出缓慢、渐进、非离散变化而非突变和跳跃变化的特征。货币政策对银行风险的影响可能具有非对称特征，在不同的状态下产生相应的平滑转换。因此，货币政策对银行风险的被动影响具有非线性特征。中央银行的货币政策操作也会表现出主观性、非理性，货币政策对银行风险的反应也有可能呈现出缓慢、渐进、非离散变化而非突变和跳跃变化的特征，会因宏观经济冷暖、金融稳定与否、金融监管严厉与否的不同而有所差异。因此，货币政策对银行风险的主动反应也可能呈现出非线性的特征。

因此，在线性理论框架下分析货币政策对银行风险的效应，建立线性模型检验货币政策与银行风险的相关性，必然导致严重的偏差。

2．STR模型研究非线性特征具有优势

20世纪70年代以来，系统科学、分形以及混沌等非线性科学理论获得了极大发展，使得主流经济学的线性方法论根基受到了前所未有的冲击与挑战，促使人们反思经济分析的线性范式存在的问题。近年来涌现的众多研究发现，在经济、金融领域，非线性模型比线性模型更能丰富地刻画经济主体的行为特征。其中，机制转换模型（Regime－Switching Model）这类非线性模型日益受到重视，得到了广泛应用。机制转换模型包括马尔可夫机制转换模型（Markov Regime－Switching model，MRS）、阈 值 回 归 模 型（Threshold Regression model，TR）以及平滑转换回归模型（Smooth Transition Regression model，STR）这三个最常见的模型。MRS模型假定机制转换是离散的，这经常与现实不符。现实中，有些机制的转换是连续的、渐变的而不是突变过程。再者，MRS模型假定马尔可夫链决定机制转换，未解释机制变化的原因和变化的时间，模型中的状态变量不可知或无法观测，所以需要很多信息来推断所研究的变量所处的状态，但是信息失真问题不可避免，这有可能引起结论的不精确。TR模型也假定机制转换是离散的，该模型是非参数模型，与参数模型相比，参数估计的方法不够成熟。与MRS模型、TR模型相比，STR模型在研究非线性特征方面具有优势。该模型是参数模型，状态变量可观测，可以刻画或追踪变量所处的不同机制以及机制间的非线性平滑转换或渐进变化，更加符合现实。所以，STR模型在经济领域日益受到重视、得到广泛应用，成为近年来国际计量经济学前沿领域研究的热点［30］。

由此可见，通过拓展STR模型，研究货币政策对银行风险被动影响和主动反应的非线性特征，是必要的、可行的。

（二）对现有研究的评价

1．货币政策影响银行风险的理论分析

现有研究没有将货币政策对银行风险的被动影响区分为线性与非线性效应。既有文献也未在非线性框架下探索货币政策对银行风险主动反应的理论。货币政策对银行风险非线性影响的机理和方式，未有明确具体的研究。此外，即便在线性模式下对货币政策影响银行风险的理论分析，也没有统一的、令人信服的研究，存在较大的争议性。

2．货币政策对银行风险被动影响的实证检验

这方面的成果呈现如下特点：一是由于美欧等发达经济体以利率作为主要的货币政策工具，理论和实证研究大都以利率作为货币政策指标，分析其对银行风险的影响。二是绝大多数研究均是建立线性模型研究货币政策对银行风险的效应，且对货币政策与银行风险的相关性存在相互冲突的结论。Altunbas等（2010）通过在线性回归方程中纳入被解释变量的二次项而分析了货币政策对银行风险的非线性影响［31］，但处理相对简单，并未建立前沿的非线性模型。江曙霞、陈玉婵（2012）利用门限面板模型（Threshold Panel Regression Model）研究了货币政策对银行风险承担的效应［17］16。三是货币政策对银行风险的非线性影响的关注度不高，罕有利用STR模型研究货币政策对银行风险的非线性影响的成果。

3．货币政策对银行风险主动反应的实证检验

这方面的成果总体上相对不多，且由于线性二次方（LQ）框架是目前分析最优货币政策的标准规范方法［10］246，现有文献主要是建立线性模型进行研究。Castro（2010）构建了非线性模型［32］，但在货币当局的反应函数中并未包括专门的衡量银行风险的变量。鲜有成果建立非线性STR模型专门研究货币政策对银行风险的主动反应。

（三）未来可行的研究方向

一是阐明货币政策对银行风险非线性影响的机理和方式。构筑一个说服力强的理论框架，研究货币政策实施后，银行的理性和非理性行为为何和如何受到货币政策的影响，进而对银行风险认知、风险偏好及风险决策等行为产生非线性影响；银行风险出现，危及金融稳定时，货币政策操作和执行中的理性和非理性行为为何和如何对银行风险产生非线性影响。注重阐明货币供应量、法定存款准备金率、公开市场操作等不同维度的货币政策对银行风险非线性影响的机理和方式。

二是构建合意的非线性STR模型，以多种指标衡量货币政策，检验货币政策对银行风险被动影响的非线性特征。发展中国家市场化程度有限，行政性的、市场导向的货币政策工具同时并存。通过构建合意的STR模型，揭示货币供应量、法定存款准备金率、公开市场操作等不同衡量维度的货币政策而不只是利率衡量的货币政策对银行风险非线性影响的存在性和差异性。

三是构建合意的非线性STR模型，检验货币政策对银行风险主动反应的非线性特征。多数发展中国家均为商业银行占主体的金融体系，商业银行的风险严重威胁发展中国家的金融稳定。因此，发展中国家中央银行的反应函数中应该考虑银行风险指标。通过构建合意的STR模型，得出考虑银行风险的非线性泰勒规则是否适合描述发展中国家中央银行的行为，是否有利于实现金融稳定、价格稳定和产出增长，进一步明晰货币政策和金融稳定之间的复杂关系。

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