我国货币政策风险承担渠道存在吗

陈肖肖

摘   要：本文收集了2004年-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。本文的研究结果说明：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。

关键词：货币政策;风险承担渠道;动态模型;差分GMM

中图分类号：F830.31                   文献标识码：B                      文章编号：1674-0017-2015（1）-0021-05

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谴责落在了货币政策上，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，Borio and 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。该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，因为它会激励银行等金融机构过度承担风险。

而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新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，本文将整理国内外有关研究文献，并利用我国2004年-2013年45家商业银行的微观数据以及宏观经济数据实证研究我国货币政策风险承担渠道的存在性，以期为货币政策设计提供一定的建议参考。

二、文献综述

（一）理论研究综述

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，则银行会偏好增加资产组合中贷款的比重。Rajan（2005）也指出较低的利率环境是银行热衷于高风险项目行为的根本原因。这些结论都暗示了风险承担渠道的存在，但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。Borio and Zhu（2008）第一次提出货币政策的风险承担渠道的概念，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。关于货币政策的风险承担渠道内在传导机制，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四种传导机制：（1）估值、收入和现金流机制。Adrian and 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。Rajan（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），而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。Rajan（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。Borio and Zhu（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。Jiménez and 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。他们的研究发现低利率从短期来说减少了未偿还贷款的利息负担，降低了其违约概率，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。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。Altunbas等（2011）收集了15个欧盟国家和美国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。Delis and 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，货币政策对其影响更大。

梳理国内相关文献发现，目前我国学者主要关注对传统货币政策传导渠道的研究，如贾炳汉（2004）研究了货币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。目前货币政策的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。张宝、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、粟芳（2011）利用我国11家上市商业银行的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的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。而国内相关研究尚处于起步阶段，相关实证文献较少。

三、研究设计及数据说明

（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Delis and Kouretas（2011）的模型构建如下模型：

Risk■=α■+α■Risk■+α■MP■+α■LNSIZE■+α■ROAA■+α■CAP■+α■IPO■+α■CR■+α8GDPpc■+ε■

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，Riskit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表示本文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，本文构建的模型也为动态模型。

（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。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Levine and Laeven（2009）的计算方法，Z值的计算公式如下：

Z■=σ■（ROA■）/（ROA■+CAR■）

上式中ROA■表示第i家银行t时期的资产收益率;CAR■表示第i家银行t时期的权益资产比;σ■（ROA■）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。对于σ■（ROA■）的处理参照了Levine and Laeven（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（M2R）和一年期存款基准利率（RD）作为货币政策的代理变量。M2R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大国有商业银行，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）。