商业银行资本约束对其资产配置的影响研究——基于中国78家银行面板数据分析

王曼舒，李　朦（.南开大学商学院，天津30007；.北京市东城区国家税务局，北京0003）



商业银行资本约束对其资产配置的影响研究——基于中国78家银行面板数据分析

王曼舒1，李朦2
（1.南开大学商学院，天津300071；2.北京市东城区国家税务局，北京100013）

摘要：文章运用Stata软件对78家中国商业银行2004-2013年数据进行实证分析，旨在找到资本约束与资产配置之间存在的内在联系。结果表明：2004-2006年，资本监管并未起到硬约束作用，对资产配置未产生明显效果；2007-2013年，多项衡量资本水平的指标与贷款增长率显著正相关，说明资本约束开始对资产配置行为起到了明显的控制作用；资本约束对于大型及股份制商业银行的资产配置有显著的正向影响，但是对于城市及农村商业银行并未形成约束。

关键词：商业银行；资本约束；资产配置；面板数据

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.02.014

李朦（1988－），女，吉林长春人，硕士，研究方向：财务管理。

一、引言

随着中国经济的持续发展和改革开放的不断深化，中国的商业银行开始面对越来越激烈的市场竞争，甚至是国际竞争。为应对挑战，近些年来，中国商业银行的资本充足率监管力度逐渐加大，监管标准更是日趋严格。与此同时，中国的商业银行正在处于资产的高速增长期。于是资本约束究竟对中国不同商业银行的资产配置行为产生何种影响，中国商业银行在坚决执行资本监管标准的同时又如何能够更好地实施资产的配置，成为了比较热点的问题。

根据《巴塞尔协议》的规定，银行的资本细分为两类：即核心资本（也称为一级资本）和附属资本（也称为二级资本）。其中核心资本是银行资本最重要的组成部分，主要是股权资本，其特点是能够永久用以吸收损失。具体来说包括：普通股、非累计性优先股、公开储备等。附属资本具体包括：混合性债务资本、未公开的储备、普通呆账准备、重估准备等，其只能在一定的时间内吸收损失。银行的资本有着非常重要的作用，在监管方面常被作为评价银行偿付能力的重要依据，因为银行的资本也就意味着银行所实际拥有的各类金融资源的数量和类型。所谓的资产配置指的是根据投资需求将要投资的资金在不同的资产类别之间进行分配，通常的做法是将资产在低风险、低收益的各类资产以及高风险、高收益的各类资产之间进行分配，或者说是根据各类资产本身的性质及不同负债对于流动性的要求，使得不同期限和不同利润率的资产能够进行匹配以达到一个最佳的组合。银行的贷款、现金类资产和证券投资等是商业银行在日常运营过程中最主要配置的资产，但是占有比例最大的、与资本充足水平最相关的是贷款。

本文从中国商业银行的资产结构调整角度出发，探讨资本约束对中国商业银行的资产配置行为有何影响，希望通过此研究找到优化中国商业银行资本、完善资产配置的方式。由于银行的资产配置行为不仅对其自身的盈利水平和风险状况产生影响，并且对企业的发展与融资行为也有重要影响，因此对于资本监管对中国商业银行资产配置行为的影响研究具有非常重要的理论价值和现实意义。本文其余部分结构安排如下：先回顾国内外相关研究现状，再选取样本和变量构建模型，然后分时期分样本进行实证检验，最后总结全文结论，提出政策建议。

二、文献综述

（一）国外文献综述

国外对于资本约束与商业银行资产的配置及风险行为关系的探索有着比较系统的理论研究和较为丰富的文献。由于巴塞尔协议中对信贷资产赋予了较高的风险加权系数，而信贷资产毫无疑问又是银行业最重要的资产，因此国外对于资产配置的很多研究都集中在信贷领域，并用贷款占资产的比例或贷款增长率来分析资产配置行为。

国外理论研究的出发点主要是基于信息不对称。首先体现在银行的经营管理者与外部投资者间的信息不对称。Park（1999）［1］认为由于银行管理者和外部投资者关于盈利前景的信息不对称，所以银行增加资本的成本较高；因而为了满足新的资本要求，银行会选择降低高风险资产的权重，而不是增加资本。其次还体现在商业银行与借款者间的信息不对称。Kopecky和VanHoose（2004）［2］研究了资本要求对于贷款扩张过程的约束。当银行权益资本按资本约束进行调整时，货币当局和监管部门是有冲突的，资本约束对于货币政策产生扭曲效应。货币当局尽管在长期可以控制贷款扩张，但其行为方式已经与标准信贷扩张乘数模型有很大差异了。

在实证研究领域，不同学者对于不同国家的研究得出了不同的实证结果，有一些学者证实了在资本监管下，商业银行倾向于降低贷款数额或比例：

Kishan和Opiela（2000）［3］研究了美国1980到1995年间银行的贷款和借款渠道，根据资产规模和资本杠杆率分类来测试银行贷款供给的变化。小规模（在3亿美元以下）并且资本不足（资本资产率小于8％），小规模（1亿美元以下）并且资本充足（8％<资本资产率<10％），小规模（0.5亿美元以下）并且资本充足率良好的（资本资产率>10％）的银行贷款增长明显受到政策的影响，这说明货币政策的强度和分配效应以及稳定性和监管政策间的联系是有很强的现实作用。Peek和Rosengren（1995）［4］研究了在1990-1991年出现的信贷紧缩。通过考察新英格兰州银行，发现尤其是资本不足的银行，其贷款行为对于资本下降的反应更为强烈。资本紧缩会导致信贷紧缩。Thakor（1996）［5］认为只有与信贷风险有关的资本约束能够在增加信贷定量配给和降低总贷款量之间保持均衡。其建立了一个模型，并做了实证研究，显示银行的贷款决策将会引起股价不正常的迅速增长，并且这个反应在更多资本限制的银行中更加明显。这个模型解释了联邦储备无法通过增加货币供应来刺激银行贷款。证明当资本要求与信贷风险相关时增加货币供应量既可以增加也可以降低贷款。Furfine（2001）［6］建立了结构化的动态模型，即银行为应对最低资本监管的要求而面临资本震荡、不确定的未来贷款需求、引发的费用等情况。运用美国大型商业银行1989到1997年的面板数据进行分析，结果表明：资本约束和监管实施力度对最佳贷款组合分配产生影响。特别的是，监管因素对90年代的贷款增长下降有一定的影响。Tanaka（2003）［7］在研究中得出结论：虽然巴塞尔协议Ⅱ会促使银行加强对于风险承担的控制，但在发展中国家会减少对于中小企业的信贷供给。而且，巴塞尔协议Ⅱ会扩大银行贷款的顺周期性波动，而在经济衰退时会削弱货币转换机制。

但是也有一些学者认为，资本的约束对于银行的资产配置及风险调整行为没有显著的影响：如Park （1999）［1］检验了收入预期的信息不对称性是否会引起低资本的银行降低资产而不是增加资本。选取1989-1992年这一从杠杆率转变到基于风险的资本要求的转型时期。对于信息不对称的衡量是基于公共可获得信息的收入预期模型的残差。如果经理人比外界投资者显著具有更多的信息，一个大的残差就揭示了内部信息是更为有利的，并且银行的股价被低估了。实证研究结果显示信息不对称对银行的资产组合并没有显著影响。Rime（2001）［8］在以往研究的基础上运用联立方程模式来分析瑞士的银行最低资本监管水平下的资本和风险的调整情况，结果表明监管压力促使银行增加资本，但并没有影响风险水平。

（二）国内文献综述

中国学者对于商业银行资本约束及资产配置行为关系的影响研究起步相对于国外较晚，中国的资本约束从“软约束”转向“硬约束”的阶段是研究相对集中的时期。

同样，有一些学者通过实证分析支持了资本约束下贷款行为受到了影响，如：刘斌（2005）［9］采用中国16家商业银行数据，通过实证分析表明，资本约束对于资本状况不同的银行的信贷影响程度不同，资本相对不足的银行，贷款受资本约束的影响较大。李红卫（2006）［10］通过分析2001年12月至2005年9月间14家全国性商业银行及全部城市商业银行的数据，得出银行可通过贷款的买卖达到信用风险管理的目的，同时基于分析建议监管当局能够鼓励银行开发出适应不同国家、市场、行业的风险管理系统，并建立银行间贷款交易市场，同时对相关行为进行规范。郭友和莫倩（2006）［11］研究了银行在资本约束下的信贷挤压对于金融和实体经济部门的影响。着重分析了中国1996-1998年及美国1989-1992年间的数据，结果显示在提高资本充足率的同时，银行一般会提高低风险资产的比重如债券等，从而降低贷款的供给。而降低贷款供给又会使一些高度依赖银行信贷的实体部门收缩，在短期内对实体经济的总量增长产生影响。李海洪、李刚和胡金（2014）［12］运用2007-2012年中国52家商业银行的面板数据，得到银行缓冲资本对风险资产持有量有正向影响，表现为银行缓冲资本持有量较少时，会减少风险资产持有量。

但也有一些学者并未找到资本约束与资产配置行为间的明确关系：温信祥（2006）［13］运用理论模型分别对单个银行和整个银行体系对于资本监管的影响进行分析，论证时引用日本和美国这两个较为典型的案例，得出结论。认为虽然资本监管会影响信贷的供给，但是由于中国在过渡期内虽有资本充足率监管规定作为指导，但无法严格地实施资本监管，无法得出资本充足率显著影响银行信贷供给行为的结论。赵锡军和王胜邦（2007）［14］对中国1995-2003年间资本约束对于中国信贷增长的影响做了实证分析，分别用截面数据和面板数据模型进行分析。结果表明，经济增长速度、利率水平及存款增长速度是影响中国贷款增长的主要因素，而资本约束对信贷增长并无显著影响。提出了导致资本软约束的几点原因，为近些年中国贷款增速降低提供了一些依据。戴金平、金永军和刘斌（2008）［15］基于在以法定准备金约束作为单一约束的银行利润函数中加入监管当局资本成本约束的静态模型，对中国1997年后通胀和紧缩的两次经济波动进行了实证分析。结果显示1998年到2005年的银行监管主要以提高资本充足率及降低坏账率为核心，能够有效强化货币政策的非对称效应。并且贷款的需求和供给对实际利率的反应均不大，但需求对实际利率反应要远小于贷款的反应。

当然也有少数学者得出了在某一特定时期或条件下两者呈反向关系的结论，如代军勋、马理和黄宪（2009）［16］认为不同资本特性的银行面对相同的资本约束的时候，由于风险偏好不同，会导致不同的银行行为。在对中国的银行业做实证分析时显示，具有低资本充足率（柔性资本特质）的银行在经济繁荣期时，当资本监管当局要求提高资本充足率水平时，不仅没有表现出信贷紧缩现象，反而出现了信贷扩张。这说明，资本约束的实施要考虑到不同银行的资本特质和反应机理。

本文拟用Stata软件对78家中国商业银行2004-2013年数据进行实证分析，旨在找到资本约束与资产配置之间存在的内在联系。探究不同时期中国资本监管对商业银行资产配置行为是否起到了明显的控制作用；不同类型银行，如大型及股份制商业银行、城市及农村商业银行资本约束对资产配置是否形成约束。

三、研究样本、变量选取、描述性统计

（一）样本的选择

以往的研究所用数据往往只包括中国上市的16家商业银行，这是由于中国银行业数据获取的难度很大，但这样做不仅数据的代表性不够，容易造成结果的偏差，另外样本数据较少也难得出让人信服的结论。为克服以上的缺陷，本文经过多种渠道数据的收集及整理，得到了中国78家商业银行的数据。样本不仅涵盖了中国的大型商业银行、股份制商业银行，并且加入了城市及农村商业银行，共涉及三大类型的商业银行，样本的代表性较强。具体来说，包括5家大型商业银行，即中国建设银行、中国工商银行、中国银行、中国农业银行和中国交通银行。12家股份制商业银行，分别为民生银行、中信银行、浦发银行、华夏银行、招商银行、平安银行（原深发展银行）、光大银行、兴业银行、恒丰银行、浙江商业银行、渤海银行和广东发展银行。还有61家城市商业银行和农村商业银行，既包括上市的北京银行、南京银行和宁波银行，也包括广大的未上市的小型城市及农村商业银行，地点遍布中国的东部、西部和中部，研究结果更具全面性和科学性。

本文主要数据来源于国内外公认的Bankscope银行财务数据库以及WIND数据库，还参考了一些银行的年度报告（特别是那些较小的城市及农村商业银行，其年报是获得其经营及财务情况的第一手资料）以及一些财经类网站，一些宏观数据如国内生产总值、利率水平等来自于《中国人民银行年报》、国家统计年鉴等。本文搜集和整理数据过程中，明确了数据各自含义和统计口径，确保了数据标准的统一。本文的样本数据以年度为单位，全样本的时间跨度为2004-2013年。由于中国的这78家商业银行有些已经上市，有些未上市，且上市银行中上市年份不一致，对于信息披露的程度不同，因此采用面板数据的研究方法。本文使用的统计工具为Stata11.0进行panel回归检验。

（二）变量的选取

1.被解释变量的选取

本文选取了贷款增长率作为被解释变量，来衡量中国商业银行的资产配置行为。中国的银行资产配置行为有其特殊性，贷款是中国商业银行最重要的资产去向，中国上市的商业银行中贷款占资产的比重一般都在45％以上。由此可以看出，贷款占资产的比重远大于其他资产。另外一点贷款是风险权重最大的资产，与资本约束有着密切联系，因此国内外对于资产配置的很多研究都集中在信贷领域，并用贷款占资产的比例或者贷款增长率来分析资产配置行为。本文借鉴Furfine（2001）［6］及吴玮（2011）［17］的做法，用贷款这一指标来衡量资产配置。用贷款的增长能够有效地衡量出各时期资产配置行为的变化情况，有利于从动态角度更全面的分析银行资产配置行为。

2.解释变量的选取

衡量银行所面临的监管压力的最直接指标便是资本水平，而通过前后三版《巴塞尔协议》及中国的相关条例和法规可以看出，资本充足率与核心资本充足率是资本水平最直接体现，也是国际和国内资本监管最重视的指标，相关研究也表明，资本充足率较高的银行受到的资本约束少，增加信贷的动机更为强烈。因此本文将资本充足率及核心资本充足率作为首要的解释变量。同时出于稳健性考虑，本文将股东权益即资本占资产的比例作为一个解释变量，更好地反映资本水平。

朱建武（2006）［18］将监管压力分为两类：一种是惩罚压力，主要针对的是资本充足率低于8％的商业银行；另一种是预警监管压力，主要是针对那些资本充足率略高于8％的银行。因为这类银行接近资本监管的底线是比较容易的，而那些具有很高资本充足率的银行没有或监管压力较小。本文参照国内外相关研究及监管当局的做法，将商业银行分为三类：资本不足银行（CAR小于8％）、资本受约束银行（CAR介于8％～10％之间）及资本充足银行（CAR大于10％）①。同时将两个虚拟变量引入本文，资本不足银行及资本受约束银行，用来检验资本监管的压力对于解释变量的影响。

3.控制变量的选取

在控制变量方面，应综合考虑银行的各方面因素，具体来说主要包括以下几个方面：

（1）资金来源。存款作为银行主要的资金供给对银行发放贷款的多少有着直接的影响，中国的商业银行有着“以存定贷”的特征。一般来说，一家银行存款量越多则其贷款量也越大，本文运用两个指标来衡量银行的存款，一是存款/总资产，另一个是存款的增长率。

（2）资产质量。本文用不良贷款率来衡量贷款的质量，一般来说资产质量的好坏也对银行的信贷规模有一定的影响。当前一年的资产质量良好时，更有动机增加贷款量。

（3）银行规模。银行的规模直接影响其贷款的发放量，一般来说，一家银行其规模越大，发放贷款的实力越强，也就会越倾向于增加贷款，本文用银行的总资产来衡量银行的规模，又由于银行的资产规模在数量级上较大，本文的处理方式是将其取对数。另外，本文也将资产增长率这一动态指标引入到控制变量中来，以便使控制变量的选取更加全面和合理。

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（4）贷款需求。商业银行在发放贷款时往往会考虑贷款的实际需求，但是贷款需求又是不能直接被反映的，本文采取间接的指标进行衡量，即采用GDP增长率。这样做主要是因为居民个人或者企业的贷款需求往往与宏观的经济形势有着很大关系，当GDP高速增长时，说明经济形势较好，很可能导致较高的消费需求，贷款量就可能有一定的提高。

（5）贷款利率。贷款利率会影响贷款供求双方的供需，对贷款量有着密切联系，也应将其考虑进来。

关于变量的选择，具体见表1所列。

表1　变量定义与计算方法

续表1

（三）变量的描述性统计

1.上市银行资产配置和资产总量情况

本文选取上市银行数据，补充说明中国商业银行资产配置的情况。由表2可以看出，我国上市商业银行的资产配置中信贷资产占总资产的比例较高，大多数银行这一占比达到45％以上。大多数银行2013年、2012年贷款占总资产比例各自与上年相比有的呈上涨趋势，有的下降，但是比例很小。只有民生银行、光大银行和宁波银行变化较大，其中民生银行、光大银行2012年降幅分别为20.3％和12.6％，2013年增幅分别为13.2％和7.6％；宁波银行的比重是连续降低，从2011年的47.1％降到了2013年的36.6％。

表2　2011-2013年我国上市商业银行贷款占资产比重及变化幅度　％

表3显示2011-2013年近3年间我国16家上市商业银行资产总量及增长幅度。我国的上市商业银行正在以很快的速度扩张规模，其总资产都呈上升趋势。大多数银行的资产增幅在10％～30％，有个别银行实现了更高的增长，如民生银行和宁波银行2012年的增幅分别达到了44.1％和43.4％。且不难看出大型商业银行的增幅明显低于股份制商业银行和城市商业银行，也许是因为大型商业银行本就拥有庞大的资产，因此增幅空间不及其他银行大。

表3　2011-2013年我国上市商业银行资产总量及增长比例

2.样本的变量描述性统计

从表4中可以看出：贷款方面，中国的贷款一般都是呈增长趋势的，其贷款增长率的平均值为23.40％，中位数为20.7％，其中在2007年，个别银行甚至达到了143％的超速增长率，也有个别银行的贷款量比前一年降低了50％。存款方面，中国商业银行的存款占资产的比重较大，平均值达到71.97％，中位数是75.76％，最大值达到了102.22％，这说明对中国来说，存款是商业银行最大的资金来源，而从增速的角度，平均的存款增长速度是27.05％，个别银行个别年份甚至增加了2倍多的存款增长率，也有银行的存款略有降低。不良贷款均值为2.61％；个别银行却达到38.22％，其贷款质量堪忧。

表4　全部78家样本银行的描述性统计

两个宏观指标分别为GDP增长率和贷款利率，其中GDP增长率平均值为9.52％，最快为11.4％，最低也为7.65％，增速较快。而贷款利率使用的是中国人民银行公布的一年期贷款利率，其利率平均为6.11％，最高为7.47％，最低为5.31％。

四、回归模型的构建及其结果的分析

（一）回归模型的构建

本文参考吴玮（2011）［17］，赵锡军和王胜邦（2007）［14］，代军勋、马理和黄宪（2009）［16］的模型，基于已有的理论研究以及中国银行业的特殊现状，构建了以下的回归模型：

模型（1）-模型（4）均采用贷款增长率作为因变量。其中模型（1）中用上一年的权益占比来衡量资本水平，模型（2）及模型（3）分别用上一年的资本充足率和核心资本充足率来衡量资本约束的大小，而模型（4）引入了两个虚拟变量：资本受约束银行和资本不足银行，将所有银行分为三类，来进一步衡量资本的充足状况。

其中，Loanri,t表示第i家银行第t年的贷款增长率，Equityi,t-1表示第i家银行第t-1年的权益占资产比，CARi,t-1表示第i家银行第t-1年的资本充足率，CCARi,t-1表示第i家银行第t-1年的核心资本充足率，capconi,t-1和undercapi,t-1分别代表第i家银行第t-1年是否是资本受约束银行和资本不足银行，DAi,t代表存款占比，depositri,t为存款增长率，npli,t-1为第i家银行第t-1年的不良贷款率，Asseti,t-1为t-1年的资产规模，Assetri,t为资产增长率，GDPi,t为第t年的GDP增长率，Ratei,t代表第t年的一年期贷款利率。

（二）模型的回归结果及分析

本文进行了Hausman检验，根据结果选择使用固定效应或者随机效应回归方法。

（1）中国商业银行2007-2013年的回归结果及分析。表5表明股东权益占资产的比重与信贷的增长显著正相关，同样，上一期的资本充足水平也对贷款增长率有显著的正向影响，核心资本充足率表现出与资本充足率相近的效果。结果表明，2007-2013年这七年，中国的资本监管对中国商业银行的资产配置行为产生了比较显著的影响，当资本水平比较充足时，监管压力相对较小，这时银行会倾向于调整信贷量，信贷的增长率也会较大。但是资本受约束银行和资本不足银行的贷款增长并没有显著的影响及差异。

表5　总样本2007-2013年回归分析

存款的占比及增长率对贷款增长有着显著的正相关关系，银行上年的资产规模对下年的资产配置行为也有显著的正相关关系，资产增长率对于贷款的影响也显著为正向关系。不良贷款率是衡量银行贷款质量的重要指标，二者呈负相关。GDP增长率与贷款增长率为正向关系，同时贷款利率越高，贷款增长率越低，且影响较为显著。

（2）中国商业银行2004-2006年的回归结果及分析。为了探讨2004-2006年间与2007-2013年间其资产配置行为的差异，本文对2004-2006年的数据进行回归分析（表6）。

表6　总样本2004-2006年回归分析

具体分析数据可以看出，权益占比与贷款增长率显著负相关，同样，资本充足率及核心资本充足率也未像预期一样与贷款增长率呈现出正相关关系，而是显著负相关。除此之外，受约束银行比资本充足银行的贷款增长率多0.017个百分比，资本不足银行比资本充足银行多0.019个百分比。以上衡量资本充足的数据，虽然回归得出的系数较低，但是这也在一定程度能够说明，中国2004年颁布的《商业银行资本充足率管理办法》在开始的几年，即2004-2006年并没有马上发挥出效果，这阶段银行的资产配置特别是信贷的增加与降低并没有受到资本监管的约束，或者未达到监管当局的预期。

存款的占比与贷款增长率呈现出负向关系，但是不显著解释力不强。不良贷款率与贷款增长率显著负相关。资产的增速与贷款增速有非常明显的正向相关性。GDP增长率与贷款增长率正相关，但是并不显著，解释能力不强。贷款利率与贷款增长负相关，虽然回归系数较大，但不显著。

（3）中国大型及股份制商业银行的回归结果及分析。大型及股份制商业银行与城市和农村商业银行相比，在资产规模、业务对象和范围、国家政策扶持力度方面均有着明显差异，而这些差异可能会导致二者在资产配置、信贷投放方面存在差异。因此，本文认为，有必要将两者进行分别的分析，来探讨不同性质的商业银行，其资本水平与资产配置行为的关系（表7）。

表7　2007-2013年大型银行及股份制商业银行回归分析

可以发现，2007-2013年这一阶段，中国的资本约束对17家大型及股份制商业银行还是有着比较显著的约束作用的。权益占比与贷款增长率显著正相关、资本充足率与核心资本充足率与贷款增长率也有着显著的正向关系。

存款增长率与贷款增长率有着显著的正向关系。资产增长率也与贷款增长率显著正相关。两个宏观指标GDP增长率和贷款利率并没有对贷款增长率有着显著的影响。

（4）中国城市及农村商业银行的回归结果及分析。通过分析表8不难发现，虽然权益占比、资本充足率、核心资本充足率对贷款增长率有着较为微弱的正向影响，但是并不显著，并且资本受约束银行及资本不足银行的贷款增长率甚至超过了资本充足的银行，这些指标均说明中国的资本约束政策对于一些小型的城市及农村商业银行没有形成强有力的约束。

表8　2007-2013年城市及农村商业银行回归分析

存款占比与存款增长率均对贷款增长率有着非常明显的正向关系。资产增长也与贷款增长显著正相关。不良贷款率与因变量呈现负相关。GDP增长率、贷款利率分别与因变量呈正相关和负相关。

（三）稳健性检验

为了解决内生性问题，本文也采用了GMM回归法，回归结果见表9所列。

表9　总样本2007-2013年回归分析表（GMM回归法）

表9中，回归一、回归二和回归三均采用自变量的2阶、3阶滞后项作为自变量的代理变量。即先定义自变量的2阶、3阶滞后项为新变量。再通过GMM方法，由滞后项作为自变量的代理变量进行回归。GMM回归结果与前文基本一致。

五、研究结论与政策建议

（一）研究结论

本文以贷款增速作为因变量，以权益占资产比重、资本充足率、核心资本充足率、资本受约束银行及资本不足银行作为重要的衡量资本水平的解释变量，从资产配置的角度分析了中国资本约束对商业银行资产配置行为的影响。

本文以所有银行的数据进行分时间段的研究，发现2007年可以作为分界点，2007年前后各商业银行的资本水平对于资产配置行为影响不同。2004-2006年，虽然已经颁布了《商业银行资本充足率管理办法》，但是可能由于有滞后效应或者监管力度并未实质加大等原因，使得预期的效果并不明显，一些银行并未将自身的资本水平作为其资产配置的重要考虑因素。实证结果表明，2007-2013年，银行的权益占资产比重越高，其贷款增长比越高，同时资本充足率及核心资本充足率越高，贷款增长比越高。这充分说明了，商业银行在资本监管的压力下，开始考虑自身的资本水平。资本水平低的，意味着要通过融资或者降低风险资产的比重来增加资本，由于贷款是最主要并且风险较高的资产，商业银行会降低自己的贷款，表现为贷款增长率降低。资本水平高的银行会采取相反的措施提高贷款增长。总的来说衡量资本水平的变量与因变量贷款增长比表现为显著的正相关关系。

将2007-2013年数据进一步划分为规模子样本，17家大型及股份制商业银行和61家城市及农村商业银行两类银行。实证结果表明，大型及股份制商业银行由于资产规模大、经营范围广，各项制度比较完善，受国家及群众监督较为严格，因此当有政策出台时，更容易取得预期的效果，即当资本充足时，受到的资本监管压力小，会扩大风险权重较大资产以增加盈利性。而城市及农村商业银行的资本充足水平对资产配置无显著的影响，主要是因为受到地方政府的一些干预，同时也受当地的经济状况影响，因此会显示出不同的差异，其资本充足水平虽然也与贷款增速方向一致，但是并不显著。

（二）政策建议

（1）优化资产结构。商业银行的资产规模往往受到存款规模的影响，比较被动，但毕竟单纯地从减低资产规模入手并不是解决问题的根本，想要提高资产的质量，必须要加强资产的风险管理，尽量降低风险的权重。具体来说，要进行适当的金融创新，开辟多样的融资渠道，例如增加那些风险较低的中间业务，多参与金融市场的活动，增加流动性强、风险权重低的证券类资产来为银行业的资产配置行为提供更多的选择。

（2）开发市场风险与信用风险管理技术。要充分利用金融风险的转移技术来降低市场风险和信用风险，可以利用资产证券化，也可以运用衍生金融产品来分散风险，最大程度降低银行资产的风险系数。

（3）以资本充足率为基础全面提高治理和经营水平。由于资本充足率管理对于银行的影响是多方面、全方位的，应将资本充足率管理应用于商业银行的设计阶段、持续经营阶段和市场退出等的整个过程。并且由于银行业务范围和种类逐步加大，风险的成因也趋于复杂化，资本充足率在中国商业银行的重要性会逐步提升。

（4）注重资产质量。近年来中国商业银行的不良贷款率在逐年降低，但是究其背后的原因，可能是因为很多已经上市的商业银行在上市前对大额的不良资产进行了剥离，或是单纯依靠资产规模的大幅扩张使得不良贷款比率下降。但实际上中国商业银行在资产质量的控制上并没有取得实质的提升。特别是2009年中国商业银行进行了天量放贷，其资产质量的隐患更加明显，如果出现资产增长放缓的情况，不良贷款也许会大规模暴露。基于此，商业银行应该严把质量关，切记勿要盲目扩张，要走科学发展的道路。

注释：

①2004年银监会颁布《股份制商业银行的风险评价体系》中也有相关规定。

参考文献：

［1］Park S. Effects of Risk- Based Capital Requirements and Asymmetric Information on Banks’Portfolio Decisions［J］. Journal of Regulatory Ecomomics，1999，16（2）：135-150.

［2］Kopecky K J，Vanhoose D. A Model of the Monetary Sector with and Without Binding Capital Requirements［J］. Journal of Banking and Finance，2004，28（3）：633-646.

［3］Kishan R P，Opiela T P. Bank Size，Bank Capital，and the Bank Lending Channel［J］. Journal of Money，Credit and Banking，2000，32（1）：121-141.

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［责任编辑：张兵］

A Study on the Impact of Capital Constraint on Asset Allocation of Commercial Banks —An Analysis Based on the Panel Data of 78 Banks in China

WANG Man-shu1，LI Meng2
(1. School of Business，Nankai University，Tianjin 300071，China; 2. Administration of State Taxation，Dongcheng District of Beijing，Beijing 100013，China)

Abstract：The paper，by using Stata software to make an empirical analysis on the data of 78 Chinese commercial banks from 2004 to 2013，aims to find the internal relationship between capital constrain and asset allocation. The empirical results show that capital regulation did not play the role as a hard constraint and had no significant impact on asset allocation from 2004 to 2006. However，a number of indicators that measure the level of capital were significantly positively correlated to loan growth from 2007 to 2013，which meant that capital constraint had played a significant role in controlling asset allocation. The paper also indicated that capital constraint had a significant positive impact on asset allocation of large and joint-stock commercial banks，but did not form a constraint on that of urban and rural commercial banks.

Keywords：commercial bank；capital constraint；asset allocation；panel data

作者简介：王曼舒（1975－），女，辽宁沈阳人，副教授，管理学博士，研究方向：金融机构与金融市场；

基金项目：天津市哲学社会科学研究规划项目（TJGL13-007）；中央高校基本科研业务费专项资金项目（NKZXB1453）

收稿日期：2015-02-04

中图分类号：F832

文献标志码：A

文章编号：1007-5097（2016）02-0084-09