我国商业银行杠杆顺周期效应研究

刘青云

摘 要：2007年金融危机促使巴塞尔委员会迅速启动了新一轮的金融监管体系的改革。本次改革中，杠杆率监管作为集“逆周期”和“宏观审慎”于一身的新型监管工具，引起了学术界、监管部门和银行的广泛关注。本文利用我国14家商业银行面板数据，对商业银行杠杆与经济增长、资产负债率、资本充足率和净资产收益率之间的关系进行经验研究。结果表明，2006—2012年间，我国商业银行杠杆具有顺周期变动效应。因此，笔者建议将杠杆率指标作为我国商业银行一个长效监管机制，不断坚持和改进。

关键词：商业银行；杠杆率；顺周期效应；《巴塞尔协议 Ⅲ》

中图分类号：F830.33 文献标识码：A 文章编号：1000176X（2015）05006906

一、引 言

随着全球化的长期发展，金融主导作用日益加强，银行风险攀升，巴塞尔委员会不断修订其规则，以适应现代银行业的发展。尤其2007年次贷危机引发金融危机后，巴塞尔委员会审时度势，在各方的压力下迅速启动金融监管体系的改革。此次改革，最具有颠覆性的贡献是提出“顺周期监管”和“宏观审慎监管”两大概念。其中，顺周期性指的是在一个相对比较复杂的系统中，存在一些正反馈机制导致系统出现自激振荡和零点漂移。鉴于顺周期性对整个金融体系稳定性的不良影响，出台对于金融机构逆周期监管工具势在必行。《巴塞尔协议Ⅲ》提出的杠杆率监管，能够消除杠杆顺周期特征的不良影响，被称为集“逆周期”和“宏观审慎”于一身的新型监管工具。Jarrow [1]为杠杆率的引入提供了经济学基础，确定了杠杆率监管可以发挥VAR控制风险的作用，并且杠杆率监管优于VAR，因为杠杆率更加直观。本文拟在对已有研究总结分析的基础上，一方面，对银行顺周期理论在《巴塞尔协议Ⅲ》的框架下进行探讨总结；另一方面，通过建立简单数理模型以及经验检验我国商业银行杠杆与GDP之间是否存在顺周期的关系，并根据结论提出相应政策建议。

二、文献综述

近年来，很多经济现象和研究都表明银行的某些行为，尤其是信贷行为具有明显的顺周期性。2007年金融危机以后，有学者提出《巴塞尔协议Ⅱ》中资本监管具有顺周期性，是导致此次金融危机不断扩大的重要原因。因此，国外研究银行行为顺周期性主要集中在以下几个方面：一是沿着Bernanke和Subrahamanyan [2]金融加速器模型的路径展开金融部门对商业周期影响的研究。理论上的拓展主要是Gertler和Hubbard[3]、Kiyotaki和Moore[4]做出的贡献，在不断放松理论假设的前提下对顺周期性进一步扩展和深化。Stiglitz和Weiss [5]、Calomiris[6]、Gertler和Gilchffst[7]、Hubbard等[8]主要从实证方面考察不同时期货币供应量与企业贷款数额之间的关系以及在各种冲击下二者的关系。二是银行监管资本的顺周期性。银行的资本不同于其他资产，它可以用来吸收银行潜在的损失。在当前金融一体化的背景下，银行体系的不稳定具有传染效应，因此，对银行的监管有必要制定统一的国际标准。尽管《巴塞尔协议Ⅱ》对银行的监管有着积极的效应，但是由此产生的顺周期性仍然广受诟病。

次贷危机引发的金融危机拉开了银行顺周期监管研究的序幕，而杠杆的顺周期性以及杠杆率能否成为消除杠杆顺周期性特征的监管工具是此次银行顺周期监管研究的重点。国际上关于杠杆顺周期的文献多出现于此次金融危机之后，尤其是《巴塞尔协议Ⅲ》提出杠杆率监管之后。Joint FSF-CGFS Working Group[9]检验了导致杠杆具有顺周期性的特征的因素，比如市场流动性和资产价格的顺周期性，某些风险管理方法会导致杠杆的顺周期性，公允价值也会导致杠杆的顺周期性。Calmes和Theoret [10]通过建立一个基于卡尔曼滤波的动态模型，研究一系列包括内嵌杠杆率和经济杠杆率的弹性指标。这一新的研究方法能够提前于传统资本充足率预测方法测算出银行的系统性风险。另外，绝大多数杠杆弹性指标与历史阶段线性相关，可以很好地监测出银行杠杆的周期类型。最重要的是，根据这些不同时点指标得出结论，在经济扩张阶段，银行的表外资产业务对银行风险的影响更强烈。Monticini等[11]通过对18个欧盟国家77个银行进行样本选定，得出结论是欧洲主要的投资银行杠杆均明显呈现顺周期特征，而商业银行杠杆则不呈现顺周期的特征。Mahir和Bulent[12]通过实证分析，结果表明土耳其银行部门的杠杆具有顺周期的特征。而且，不同类型的银行（主要考察投资银行和储蓄银行）的杠杆与资产增长率的关系不同。杠杆的顺周期性证实银行资产负债的扩张或者缩减会加速影响信用周期。Adrian和Shin[13]针对杠杆与顺周期性之间的关系进行了多方面的研究。从商业银行资产负债规模角度，他们利用契约模型求解决定金融中介机构的杠杆和资产负债规模的因素。该模型得出两个结论：一是商业银行的资产负债规模越大，杠杆越高，杠杆越具有顺周期性；二是杠杆和资产负债规模同时取决于金融中介机构资产的风险程度。从投资者风险偏好的程度，两位学者利用最简单的交易模型计算杠杆的决定因素和金融中介机构的资产负债规模，检验金融机构通过上述模型结果使用VAR规则的条件。得出结论认为，杠杆具有的顺周期特征在不同投资决策下会呈现不一样的结果。如果投资者的投资偏好是对数的，经济中风险越大，带来的高收益越高。这样会导致其有更大的意愿去冒险。因此，在经济低迷阶段，投资者会提升其杠杆倍数去获得更大的收益。因此，在投资者投资偏好为对数的情况下，杠杆呈现逆周期的特征而不是之前实证检验呈现顺周期特征。

国内对于顺周期的研究始于20世纪90年代，沈利生[14]首次探讨了顺周期与经济增长之间的关系。之后，关于顺周期的研究由着眼于宏观经济逐步过渡到银行业上。目前的研究比较集中在影响商业银行顺周期的因素，黄世忠[15]、何嘉萍[16]探索了会计准则与银行顺周期行为；晏艳阳和张贞贞[17]、陈华和刘宁[18]重点研究市场不完善和信息不对称下商业银行呈现的顺周期特征；刘灿辉等[19]认为羊群效应等心理因素是引发商业银行顺周期行为产生的重要原因；钱皓[20]通过研究认为内部评级法引发商业顺周期行为的加剧。

通过对文献的梳理，可以看出《巴塞尔协议Ⅲ》为国际上关于对多个国家银行业杠杆顺周期效应检验提供了政策支撑。但是，需要注意的是，《巴塞尔协议Ⅲ》关于杠杆率监管的规定只是给出了对于国际银行业杠杆率监管的一般性规定，且主要是依据发达国家商业银行的发展状况而制定的。中国银行业与发达国家处于不同的发展阶段，具有特殊性，不能把《巴塞尔协议Ⅲ》杠杆率监管的规定直接套用到我国银行业上，而应该制定符合中国银行业发展现状的杠杆率监管。因此，对我国商业银行杠杆是否具有顺周期性进行检验，是中国监管部门制定正确杠杆率监管措施的前提。

三、杠杆顺周期的传导机制

银行的杠杆具有传导金融泡沫和金融危机的作用。这一传导机制可以简单描述如下：在经济上行阶段，资产价格不断上涨，银行会大幅增加其负债以获得更多利润，因而杠杆也会随之不断上升。如果银行不会保持一个稳定的杠杆率，那么这一传导机制会更加自我强化。伴随着证券资产价格的上升，银行会增加其杠杆和对证券资产的需求，而不是恢复其初始状态的杠杆。银行更高的杠杆会对资产价格造成上升压力，从而形成一个恶性循环。在这种情况下，任何一个对银行资产负债表负面的冲击都会造成银行资产价格和杠杆的螺旋下降。下面本文用一个简单的模型来说明这种杠杆顺周期性。

假设存在两种政策选择：一是监管者采取放任自流的杠杆率政策，银行可以自由选择杠杆；二是监管者设定固定目标的杠杆率政策，银行必须根据监管部门杠杆率指标调整其杠杆大小。

根据上述模型，如果监管者对银行杠杆不加限制，经济上行阶段的资产价格上升、资产增长会导致银行杠杆增长，也就是说，此时银行的杠杆具有顺周期性。

2.监管者采取设定固定目标的杠杆率政策

如果监管者希望银行保持固定的杠杆率目标，为了达到这一目标，若银行债务增加，银行必须增加新的资产保持其杠杆率水平不变。假设△D是银行增加的债务，t=1时刻银行资产负债表为：

根据上述模型，可以得出，银行的杠杆具有顺周期效应。如果监管部门对银行杠杆率进行固定值限制，资产的增长和负债的增长呈正相关关系，二者之间的倍数与杠杆率的倒数（杠杆倍数）相关。理论上，监管部门可以通过设定特定的杠杆率值，大体估算银行资产和负债增长的速度。更重要的是，监管部门可以通过设定杠杆率值，通过增加/减少银行资产，进而控制银行负债的规模。

四、我国商业银行杠杆顺周期性的经验研究

根据上述理论分析，本文设定计量模型如下：

其中，Leverageit（以下简称Lev）表示的是商业银行的杠杆，这与《巴塞尔协议Ⅲ》以及中国银监会颁布的《商业银行杠杆率管理办法》中的杠杆率有所区别。杠杆率是一个限制银行过度负债的监管性指标，杠杆则是银行放大头寸或者投资的收益率，即超过自有资金直接投资于货币市场获得的收益率。本文重点考察银行杠杆顺周期问题，因此采用杠杆指标，杠杆与杠杆率互为倒数关系。GDP作为检验杠杆顺周期性最重要的依据，为了更好地反映杠杆与经济周期波动的拟合度，本文利用GDP增长率作为衡量指标。根据前面理论分析，杠杆与资产负债密切相关。本文采用三个指标即资产负债率（ALR）、资本充足率（CAR）和净资产收益率（ROE）作为检验杠杆顺周期性的指标。其中，资产负债率=负债总额/资产总额。资产负债率会影响投资者对银行的信心以及期望值，进而影响银行的融资能力。资本充足率是指资本与加权风险资产总额的比率，反映了银行风险控制能力。净资产收益率指银行的收益能力，盈利能力越强，公司的内部盈余资金可能越多。εit为模型的随机误差项。

本文选择2006—2012年间的数据作为样本区间，一方面是由于数据的可得性，另一方面在此区间，历经金融危机前、中、后三个阶段，并且在此区间恰逢《巴塞尔协议》Ⅱ、Ⅲ相继发布，从时间段上比较具有典型性。样本选择14家上市银行，

14家银行分别是中国工商银行、中国银行、中国建设银行、交通银行、中国民生银行、招商银行、中信银行、上海浦东银行、兴业银行、华夏银行、平安银行（深圳发展银行）、北京银行、宁波银行和南京银行。面板数据全部来自于我国上市银行公报。本文使用的计量工具是Eviews8.0。结果如表1所示。

在建立模型之前，变量的平稳性是检验的第一步检验方法首先利用面板数据进行检验，以防出现伪回归的现象。为了增强检验结果的稳定性，本文同时采用LLC、IPS、ADF、PP和Breitung分别对面板数据进行单位根检验，最终得出这些序列是否平稳的结果。检验结果如表2所示。

从表2中可以看出，Lev、ALR、CAR和ROE的面板数据单位根检验，对于无论是否含有截距项和趋势项的模型，所有的检验方法都拒绝原假设，因此上述序列不存在单位根，是平稳的。GDP增长率序列稍有不同，利用AD和FPP方法平稳性不显著，但是利用LLC和IPS可以通过平稳检验。对于含有截距项和趋势项的模型，GDP被验证是平稳的。综上所述，上述指标均通过平稳性验证。

本文通过计量模型检验杠杆的顺周期效应是否存在，根据F检验，P值=0.00<0.05，因此适合个体固定效应模型，接着进行Huasman检验，P值=0.70>0.05，因此适宜采用个体随机效应模型。检验结果如表3所示。

表3表明，GDP和ALR其对杠杆的影响均在1%的置信水平下显著，且影响系数方向为正，这表明我国上市银行的杠杆具有顺周期性。经济上行阶段，银行会运用极小比例的自由资金，通过大量负债实现规模扩张，杠杆不断上升，支撑更大幅度的信贷扩张，推动经济进一步高涨。而在经济下行时，银行纷纷去杠杆化，减少信贷供给，反过来加剧了实体经济的波动。正如Dermine[21]指出，期限错配会导致银行破产的可能性增加，并且，银行资产价值信息的不对称更加恶化了银行状况。因此，《巴塞尔协议Ⅲ》协议资本监管框架中必须含有能够监管银行流动性风险因素的指标，而杠杆率指标为银行风险资本充足率提供了上限，避免了银行破产的发生。

纵观全球，我国商业银行杠杆的顺周期性相对较低，这主要是由于我国在2006—2012年间，利率市场化并未完全实现，商业银行面对的市场并非完全竞争的市场。另外一个重要的原因是我国商业银行的业务仍然以表内业务为主，利润主要来源是利息收入（如图1所示），因此杠杆低于同期欧美国家和地区的银行。

另外，资本充足率与净资产收益率对杠杆的影响系数为负，这也符合本文的理论假定。根据《巴塞尔协议Ⅲ》，资本充足率与杠杆率同为银行监管指标，限制银行在经济繁荣阶段盲目扩张引起的风险。因此，资本充足率对商业银行杠杆具有抑制作用。经验结果同样表明，杠杆对ROE的影响系数为负，说明我国商业银行经营效率的提高是以降低杠杆，实施杠杆率监管为前提条件的。商业银行资产管理的三性之一是保持流动性，商业银行的盈利前提也是保持充盈的流动性，较高的流动性会限制商业银行杠杆的增长。Clovis[22]对《巴塞尔协议Ⅱ》下可以衡量银行风险承担行为的投资组合进行分解，结果表明在银行和监管部门信息不对称的情况下，银行风险承担行为容易被低估，杠杆率监管的引入可以有效缓解这一问题。

五、结论与政策建议

本文主要结论如下：首先，我国商业银行杠杆具有顺周期性。杠杆的调整和资产价格的变化会互相加强，从而对实体经济造成周期性影响。其次，商业银行杠杆与资产负债率具有正相关关系。商业银行为了应对风险和资产价格的变化，应对资产负债率进行积极的管理。最后，资本充足率和净资产收益率对高杠杆具有抑制作用。这些结论为我国实施杠杆率监管提供了理论解释和政策依据。

鉴于杠杆率监管指标的重要性，本文建议：首先，杠杆率指标在我国必须作为一个长效监管机制不断坚持和改进。纵观加拿大联邦金融监管局的经验，在全球监管当局将资本充足率取代杠杆率监管指标之时，加拿大联邦金融监管局从20世纪80年代一直坚持杠杆率监管。当前，金融危机为我国商业银行带来了巨大的机遇，我国商业银行2013年在全球银行业中大放异彩。中国工商银行以其雄厚的资本实力跃居全球银行首位，在全球银行排名前十位中，我国商业银行占据四位名额。因此，对于我国商业银行来说，需要在资本监管体系中引入中国特色。我国商业银行的杠杆率一直处于安全期限，因此可以将杠杆率作为我国商业银行稳健经营的特色。当然，我国目前杠杆率处于安全期限与我国商业银行的经营模式比较落后，利润来源主要依靠传统的信贷业务，中间业务品种有限有关系。随着金融创新的发展，这种资本消耗性经营策略势必会被打破。与其在发展过程中出现问题再加以纠正，不如提前设置预警机制。其次，监管当局对商业银行进行杠杆率监管时，必须兼顾宏观审慎和微观审慎。从单个银行来说，必须从提升资本质量和加强资本风险控制入手，使杠杆率切实成为微观审慎的监管工具。从整个金融系统来说，监管部门必须对总体杠杆率进行持续监测，抑制杠杆顺周期效应为经济带来的波动性，相机采取监管措施，维护银行体系的整体稳定。最后，继续加强银行的资本充足率监管。资本充足率自1988年《巴塞尔协议Ⅰ》提出之后，一直延续至今。作为当前资本监管框架中的两大监管工具，资本充足率和杠杆率对商业银行产生不同的影响，未来监管部门需要在两大监管工具各司其职的基础上进一步研究如何使其共同发挥作用。

参考文献：

[1]Jarrow，R.A.A Leverage Ratio Rule for Capital Adequacy[J].Jouranl of Banking and Finance，2013，37（3）： 973-976.

[2]Bernanke，M.J.，Subrahamanyam，A. Market Microstrcture and Asset Pricing：On the Compensation for Liquidity in Stock Market Returns[J]. Journal of Financial Economics，1996，41（3）：441-464.

[3]Gertler，M.，Hubbard，R.G. Financial Factors in Business Fluctuations [R]. NBER Working Paper，No.2758，1998.

[4]Kiyotaki，N.，Moore，J.Credit Cycles[J]. Journal of Political Economy， 1997，105（2）：211-248.

[5]Stiglitz.J.E.，Weiss，A.Credit Rationing in Market with Imperfect Information[J].The American Economic Review，1981，71（6）：393-410.

[6]Calomiris，W.C.Financial Factors in the Great Depression[J]. Journal of Economic Perspectives，1993，7（2）：61-85.

[7]Gertler，M.，Gilchffst，S. Monetary Policy，Business Cycles and the Behavior of Small Manufacturing Firms[J]. Quarterly Journal of Economics，1994，109（2）：309-340.

[8]Hubbard，R.G.，Kashyap，A.K.，White，T. Internal Finance and Firm Investment[J]. Journal of Money，Credit and Banking，1995，27（3）：683-701.

[9]Joint FSF-CGFS Working Group.The Role of Valuation and Leverage in Procyclicality[R]. 2009.1-4.

[10]Calmes，C.，Theoret，R. The Procyclicality of Basel Ⅲ Leverage： Elasticity-Based Indicators and the Kalman Filter[J].Cahier de Recherche，2012，（2）：1-46.

[11]Monticini，E.，Beccalli，A.，Boitani，A.，Baglioni，A. Is the Leverage of European Banks Procyclical？ [J]Empirical Economics，2013，45（3）：1251-1266.

[12]Mahir，B.，Bulent，K，Is the Leverage of Turkish Banks Procyclical？ [J].Central Bank Review，2012，12（2）：11-24.

[13]Adrian，T.，Shin，H. Procyclical Leverage and Value-at-Risk[R]. Federal Reserve Bank of New York Staff Working Paper，2013，338（8）：1-40.

[14]沈利生. 顺周期和反周期政策的模拟分析[J]. 数量经济技术经济研究，1993，（12）：47-52.

[15]黄世忠. 公允价值会计的顺周期效应及其应对策略[J]. 会计研究，2009，（11）：23-29.

[16]何嘉萍. 会计准则顺周期效应的逆周期操作——基于金融危机背景下的研究[J].上海金融，2010，（5）：36-42.

[17]晏艳阳，张贞贞. 我国上市公司违约率的顺周期效应分析[J]. 南方金融，2011，（4）：59-64.

[18]陈华，刘宁. 银行业顺周期形成机理与逆周期监管工具研究[J]. 金融发展研究，2011，（1）：46-53.

[19]刘灿辉，周晖，曾繁华，李章祥. 中国上市银行缓冲资本的顺周期实证研究——基于A股6家上市银行的动态面板数据研究[J]. 管理世界，2012，（3）：176-177.

[20]钱皓. 我国银行内部评级的顺周期效应研究[J]. 上海金融，2009，（5）：44-47.

[21]Dermine，J.Basel III Leverage Ratio Requirement and the Probability of Bank Runs[J]. Journal of Banking & Finance，2015，53（4）：266-277.

[22]Clovis，R.The Leverage Ratio as a Bank Discipline Device[J]. Revue economique，2011，62（5）：479-490.

（责任编辑：孟 耀）