资产证券化对商业银行信用风险的影响研究

王晓 李佳

(1.山东财经大学经济学院，山东 济南 250014；2.中央财经大学数学与统计学院，北京 100081；3.山东师范大学经济学院，山东 济南 250358；)

引言

2018年中央经济工作会议明确表明“经济面临下行压力”，李克强总理在部署2019年经济政策工作时更是直言“经济下行压力加大”，足见决策当局对“经济下行压力”的重视。而在此背景下，银行信用风险开始“显性化”，不良贷款与不良贷款率亦不断攀升。1因此，厘清经济下行背景下银行信用风险的变化特征，不仅有助于缓解银行风险压力，也是守住不发生系统性金融风险底线的重要基础，更可为监管机构优化监管措施提供理论支撑。

众所周知，资产证券化及其蕴含的“破产隔离”或“真实出售”等环节，可有效促进银行信用风险转移(Benveniste和Berger，1987)[1]。Jiangli et al.(2007)[4]、Jiangli和Pritsker(2008)[5]分别从理论和实证两个方面，证实了抵押贷款证券化可降低银行偿付风险；Elul(2016)[6]也认为银行往往将较低违约资产保留至表内，并将风险较高资产进行出售，因而资产证券化发行银行拥有较低信用风险。但金融危机的爆发揭示了以资产证券化为主的信用风险转移工具为银行带来了新的风险隐患(孔丹凤等，2015)[16]。孙安琴(2011)[21]发现资产证券化业务较为活跃的银行往往持有更高比例风险资产。Carbo-Valverde et al.(2015)[2]认为资产证券化放松了银行信贷标准，而信贷标准放松引起的信贷扩张是信用风险上升的因素之一。同时，邹晓梅等(2015)[27]、高蓓等(2016)[11]等基于美国银行业数据证实了“资产证券化可通过提升杠杆率导致信用风险恶化”。此外，宋清华和胡世超(2018)[20]利用我国银行业数据研究发现，资产证券化显著提升了信用风险，并通过信用风险导致系统性风险增加。

总体来看，学术界对“资产证券化能否降低银行信用风险”的研究并未形成统一观点，已有研究也无法反应我国银行的信用风险特征，并且与发达国家不同的是，我国资产证券化的快速发展正处在经济下行阶段，在此背景下资产证券化如何影响银行信用风险？这是现有文献并未涉足的领域。鉴于此，本文的边际贡献有：第一，已有研究极少关注特殊经济背景下资产证券化与银行信用风险的关系，本文基于经济下行背景研究资产证券化对银行信用风险的影响，揭示经济下行与银行信用风险攀升的“双重压力”下，资产证券化的功能作用。本文的分析丰富了资产证券化风险效应的研究视角，并拓展了资产证券化与银行信用风险关系的研究文献；第二，区分不同银行类别及微观特征，考察经济下行压力下，资产证券化对不同银行信用风险影响的特征差异，本文的研究有助于从异质性视角进一步理解资产证券化与银行信用风险的关系。第三，与发达国家市场主导明显不同，我国多数金融创新由政策力量推动，这对资产证券化也不例外，本文纳入外生政策变量，进一步剖析资产证券化与银行信用风险的关系。本文的研究有效弥补了学术界针对政策环节的研究空缺。

政策背景、文献回顾与机制讨论

一、政策背景与初步判断

当宏观经济处在上升周期，企业债务负担会逐步缓解，抵押品价值的提升也会降低企业违约概率及信用风险；当经济处在下行周期，企业经营不善将提高违约概率，银行信用风险也会上升。崔傅成和陶浩(2018)[10]利用相关实证模型证实了经济增长周期与银行不良贷款率之间的反向关系。张斌等(2018)[24]剖析了我国2009～2016年的杠杆率上升现象，他们认为伴随经济结构转型及政府部门债务扩张，真实GDP增速放缓是导致企业部门过度加杠杆或杠杆率提升的重要原因，而企业部门过度负债也构成了银行信用风险来源之一。

金融危机的爆发使我国资产证券化实践一度停顿，直至2012年6月，伴随金融深化的需要，信贷资产证券化再次启动，此时我国经济增长正式步入下行周期，银行信用风险问题也开始显现。在此之后，针对资产证券化的一系列政策措施，体现了政府当局对利用资产证券化相关功能，以缓解银行信用风险或不良贷款状况的期待，比如2014年底及2015年初，监管部门分别将资产证券化业务由审批制改为备案制或注册制2，再加上国务院“盘活存量”的政策考量，蕴含了决策层对银行流动性结构或期限结构失衡的忧虑，而两者的失衡亦是银行信用风险成因之一；进一步观察来看，2016年2月，央行等部委联合发布《关于金融支持工业稳增长调结构增效益的若干意见》，同年4月，银行间交易协会颁布了《不良贷款资产支持证券信息披露指引(试行)》，意味着不良贷款证券化正式开启。3同时，李克强总理在2017年3月5日的政府工作报告中也提到“促进盘活存量资产，推进资产证券化”等去杠杆措施，资产证券化的功能定位也正式从基础设施融资转为“去杠杆”。可见，不断出台的政策措施，看似为推动资产证券化发展创造空间，实则反映了监管当局在经济下行压力下，为银行提供多元化信用风险管理途径的目的。依照以上逻辑我们初步推断：在经济下行压力下，随着政策因素大力推动，资产证券化能够降低银行信用风险；如果被伪证，说明现阶段资产证券化的发展并未达到应有目标。针对上述讨论，本文提出有待验证的基本假说如下：

假说1：在经济下行压力下，资产证券化有助于降低银行信用风险。

二、经济下行背景资产证券化对银行信用风险的影响机制：以银行微观特征为视角

首先，在经济下行周期，企业抵押品价值缩水会降低还款可能性，以提升银行信用风险，为此银行会采取现金清收与贷款展期等方式予以应对(孙光林等，2017)[22]。在此过程中：一方面，抵押品是银行维持资产流动性的重要基础，若抵押品价值下降，意味着银行资产流动性受到不利影响；另一方面，银行应对资产质量下降所采取的措施，亦会导致资产负债表期限错配不断恶化。可见银行资产流动性的提升及其结构的优化，均有助于缓解经济下行压力对信用风险的冲击，并且即使宏观经济波动对银行信用风险产生不利影响，这种影响对于流动性较高银行也较小(张琳等，2015)[26]。其次，在经济下行周期，银行资本冲击最可能来自于信贷企业的违约，李文泓和罗猛(2010)[18]对占我国银行业主体的16家商业银行为样本进行研究，发现了我国银行业资本充足率的顺周期性，因此若能对资本进行及时补充，有利于改善银行的信用风险管理，并且银行较高的资本充足率意味着较低的杠杆倍数，其潜在风险也较低(王倩和赵铮，2018)[23]。最后，以信贷扩张为盈利模式的银行不利于在经济下行期防范信用风险，并且随着经济下行趋势不断稳定，资产质量恶化与传统“净息差”经营模式难以为继将成为不可避免的现实因素，同时净息差缩窄不仅对银行利润空间形成挤压，也导致资产质量不断下降(高士英等，2016)[12]。根据该逻辑得知，银行盈利能力的提升更有利于应对风险冲击，并且多元化盈利模式的形成也有助于降低信用风险。

理论上讲，资产证券化可通过若干渠道改善银行在经济下行周期面临的信用风险：第一，郭红玉等(2018)[14]认为“流动性效应”功能为非流动性资产转化为流动性资产提供了途径，并缓解期限错配带来的危害，可见银行资产流动性结构的优化，是资产证券化改善银行信用风险的中介渠道之一，并且相对而言，流动性较低的银行更需要发展资产证券化，以应对经济下行周期对信用风险的冲击；第二，多数研究证实资产证券化有利于提高银行资本充足率(高蓓等，2016)[11]，同时资产证券化对资本规模的补充作用，可作为银行化解信用风险压力的重要途径，并且资本存量越充足，银行稳定性越好(张敬思和曹国华，2016)[25]。由此推断：资本规模较低银行更需要在经济下行期发展资产证券化以改善信用风险，并且在资产证券化影响下，此类银行信用风险降低程度也更大。第三，资产证券化可为银行提供了多元化的盈利渠道(李佳，2015)[17]。邹晓梅等(2015)[27]从杜邦分解视角比较了资产证券化影响银行盈利水平的具体路径，结果显示资产证券化活跃强度与银行盈利水平呈正相关关系。理论上讲，银行盈利水平越高，越有利于应对风险冲击，高倍等(2016)[11]基于收益率渠道研究了资产证券化对银行风险的影响，认为资产证券化可通过提高资产收益率，以显著改善银行稳定性，即降低银行风险。本文认为，鉴于经济周期下行对银行信用风险的不利影响，资产证券化可通过改善银行盈利能力予以应对，并且盈利能力越低的银行，资产证券化对信用风险改善力度越大。结合上述讨论，本文提出如下研究假说：

假说2：控制其他条件不变，在经济下行压力下，资产证券化对银行信用风险的缓解力度在流动性、资本规模或盈利能力较低的银行中更大。

此外，资产证券化的风险转移功能亦可直接作用于银行信用风险管理，该功能可通过如下途径缓解银行信用风险：一方面，风险转移其实就是贷款转让，即将流动性较弱的中长期资产转换为流动性较强的短期资产，以优化银行流动性结构及资产负债结构，这如同上文提到“流动性效应”功能的作用；另一方面，在债权转让过程中，资产风险权重也会降低，这不仅有利于提升资本充足率，还能够降低银行整体风险。可见风险转移应是资产证券化最为核心的功能，资产证券化每项功能的发挥均以该功能为基础，即风险的转移或剥离，为提高资本充足率、盘活资产流动性及优化资本结构提供了基础性平台(Farruggio和Uhde，2015)[3]。可见，若银行持有一定比例风险资产，通过发行资产证券化，可有效实现风险资产转移，或降低风险权重，以缓解信用风险，并且进一步判断可知，资产证券化对风险资产占比较高银行的信用风险缓解程度较强，因为若风险资产占比不高，银行并不需要发行更多资产支持证券以转移风险，毕竟一定比例的风险资产有助于银行维持盈利水平。鉴于此，本文提出如下研究假说：

假说3：控制其他条件不变，在经济下行压力下，资产证券化对银行信用风险的改善力度在风险资产占比较高组更大。

样本选择、变量界定及研究设计

一、样本选择与数据来源

根据“中国资产证券化分析网”相关统计可知，截至2017年底，共有94家银行至少有一笔资产证券化业务，其中上市银行37家、其他股份制银行3家、城市商业银行36家、农村商业银行15家及政策性银行3家。4鉴于部分银行年报披露不完善，本文选取其中85家银行为研究样本(不包括3家政策性银行)。根据中国银保监会数据统计得知，在2017年底，样本银行总资产占银行业总资产之比为86.1%5，可见本文样本能够代表中国银行业，具有一定的针对性和代表性。

银行是在2012年信贷资产证券化重启后大规模发行资产证券化，为此本文重点以2012年之后为样本区间。为了确保分析全面，特意设定一次没有任何发行记录的截面数据，将样本区间设定为2011～2017年，数据为年度数据。对于资产证券化数据，基于中国资产证券化分析网“证券列表”进行整理，以统计银行i在第t年是否有发行记录及发行规模；对于银行微观特征与宏观经济数据，分别根据银行年报、Wind咨询、国家统计局与中国人民银行网站进行整理。

二、变量界定及说明

1.被解释变量

参考孙光林等(2017)[22]等研究，选取不良贷款率作为信用风险代理变量，主要原因如下：第一，银行信用风险主要源自于信贷质量，若信贷质量恶化或不良贷款率上升，表明银行面临较高信用风险，并且不良贷款率也是监管当局关注的信用风险指标之一。第二，如同理论机制的分析，资产证券化会通过改变银行各类微观结构以影响不良贷款率，并且被证券化资产的风险状况将使表内资产总风险发生变化，这亦会影响不良贷款率。第三，现有针对我国资产证券化与银行信用风险关系的研究均以不良贷款率为代理变量(潘慧峰和刘曦彤，2017；宋清华和胡世超，2018)[19][20]，并且大多数样本在2016年之前，可见即使不良贷款证券化并未开启，学术界已对资产证券化与银行不良贷款率的关系进行了证实。可见，将不良贷款率作为银行信用风险代理变量不仅得到广泛认可，而且无论是否存在不良贷款证券化的政策支撑，理论与实证上均证明了“资产证券化可导致银行不良贷款率发生变化”。因此本文认为，将不良贷款率作为银行信用风险变量是合适的，并且为了保证结果可信，在稳健性检验中，将信用风险代理变量替换为拨备覆盖率进行处理。

2.核心解释变量

由于我国资产证券化重启时间不长，相比总资产规模也较低，在此背景下对资产证券化进行量化，本文认为不宜使用邹晓梅等(2015)[27]、高蓓等(2016)[11]、陈小宪和李杜若(2017)[9]等文献采纳的资产证券化参与度(资产证券化发行规模与总资产或总贷款之比)变量，而是借鉴郭甦和梁斯(2017)[15]、郭红玉等(2018)[14]等研究，将资产证券化设置为虚拟变量形式，即银行i在t期至少有一次发行记录取值为1，否则为0，虚拟变量也可将样本分为证券化组和非证券化组(证券化组为1，非证券化组为0)。为了保证结果稳健，本文还构建了资产证券化发行程度变量，即若银行i在t期没有发行资产证券化，则取值为0；发行1次取值为1；发行1至5次取值为2；发行5次以上取值为3。总体来看，在资产证券化整体规模较低的情况下研究其对银行信用风险的影响，采取虚拟变量或发行程度等设置方式，均比资产证券化参与度变量有着较好的解释力。

另一方面为经济下行趋势的衡量。本文主要考察经济下行背景下，资产证券化对银行信用风险的影响，并判断两者的因果关系。根据国家统计局数据显示，鉴于样本区间GDP增长率处于持续下降趋势(虽然2017年增长率相比2016年上升0.1个百分点，但我们认为GDP增长率下降趋势并未改变)，6本文基于GDP增长率中位数(2014年GDP增长率为样本中位数)将样本分为两组，低于中位数的年份(即2014年之后的样本区间)界定为“经济增速较低区”，高于中位数的年份为“经济增速较高区”，从具体数据来看，2014年之后GDP增长率均低于7%，也能反映“经济下行压力”的现实。针对样本区间的划分体现了时间效应，也便于进行准自然实验。

3.主要控制变量

借鉴高蓓等(2016)[11]及郭红玉等(2018)[14]等研究，本文还控制了银行微观层面与宏观经济层面特征变化：一方面，银行微观层面特征主要由流动性比率、资本充足率、权益资产比、净资产收益率、加权风险资产占比、贷款占总资产之比及存款占总负债之比等变量来反映。其中，流动性比率为流动性资产占总资产比重、资本充足率为资本金规模与加权风险资产之比、权益资产比为总权益与总资产之比，这些指标用来体现银行流动性及其结构、资本规模及杠杆倍数；净资产收益率为净利润与平均股东权益之比，用以反映银行盈利能力；加权风险资产占比为加权风险资产与总资产之比，可以描述银行风险资产持有情况；贷款占总资产之比与存款占总负责之比均可体现银行规模。另一方面，宏观经济波动也是影响银行信用风险的重要因素，学术界主要从经济增长和货币政策等方面进行设定，除了上文对经济增长的考虑，还选取广义货币供应量增长率及一年期贷款基准利率等变量，以体现货币政策的变化，两者分别衡量数量型与价格型货币政策工具。为了消除极端值的影响，本文对所有连续变量进行1%和99%分位的Winsorize处理(各变量的定义见表1)。

表1 变量定义与样本基本特征

三、研究设计

1.基于双重差分模型的基本结果处理

本文重点考虑经济下行压力下资产证券化对银行信用风险的影响，即在“经济增速较低区”的影响。在第t期，将发行资产证券化银行定义为处理组，将未发行资产证券化银行定义为对照组，采用DID方法估计“经济下行压力”下资产证券化对银行信用风险的影响。具体构建如下模型：

式(1)中，Yit为银行i在时期t的信用风险，即不良贷款率；Bi为处理组虚拟变量，若银行i在时期t发行资产支持证券取值为1，否则为0；Gt为时间效应虚拟变量，若处在“经济增速较低区”取值为1，否则为0。式(1)中，交互项系数a1才是需要度量的影响效应。λk和σt分别为银行及时间固定效应，X为控制变量，包括银行层面和宏观层面控制变量。在使用DID时，需要进行“平行趋势检验”，本文将区间前推一年，即将2013年之后的时间设为“经济增速较低区”，分析资产证券化对银行信用风险的影响是否存在显著变化，如果交互项统计上不显著，则说明在虚拟的时间区间内，资产证券化对银行信用风险的影响在两者之间不存在显著差异，即满足“平行趋势假设”。

2.稳健性检验

我国多数金融创新由政策力量推动，这对资产证券化也不例外，为此本文引入外生政策因素对上述结果进行稳健性检验。在资产证券化重启后，最具影响力的政策即2014年底及2015年初，监管机构分别将资产证券化业务由审批制改为备案制或注册制，这致使资产证券化的发展不断提速，并且该政策的时间区间与本文的“经济下行趋势”重叠性较高，可作为“经济下行趋势”时间效应的有效替代。本文以这一政策变化为基础，构建如下双重差分模型：

式(3)中，Pt为设定的政策变量(Policy的简称)，该政策发生在2014年底及2015年初，因此将2015年及其之后取值为1，否则为0，其余变量与式(1)一致。鉴于政策的时间区间基本与“经济下行趋势”相重叠，在具体分析时，仅考虑政策变量与资产证券化变量的交互性结果，不再分析经济增长效应。式(3)交互项系数γ1为待评估的政策效应。在稳健性检验中，本文以拨备覆盖率(pcl)为被解释变量。

实证结果与分析

一、经济下行背景下资产证券化对银行信用风险影响的初步判断

表2比较了处理组和对照组在“经济增速较低区”前后不良贷款率的差异，在上半部分，DID值均显著为负，说明在经济下行压力下，资产证券化显著降低了银行不良贷款率，可见假说1成立。下半部分为“平行趋势检验”，DID值虽然为负，但均不显著，说明在虚拟时间效应中，处理组和对照组之间不存在显著差异，即通过了“平行趋势假设”检验。

表2 经济下行压力下资产证券化对银行信用风险的影响：基于双重差分模型

表3 经济下行压力下资产证券化对银行信用风险的影响：双重差分回归结果

表3汇报了基于双重差分模型的回归结果，显示交互项系数在1%的水平下显著为负，可见资产证券化有利于在经济下行压力下降低银行信用风险，再次验证了假说1。对于控制变量：流动性比率变量系数显著为正，可见资产流动性的上升显著提高了银行不良贷款率，这与高蓓等(2016)[11]的结论一致，并如同Shin(2009)[8]及Shlerfer和Vishny(2000)[7]所指出，过高的资产流动性会使银行在选择贷款项目时降低信贷标准，导致资产质量下降及不良贷款率上升；资本充足率变量系数显著为正，即资本充足率与银行不良贷款率存在显著正相关关系，这与郭甦和梁斯(2017)[15]的结论相反，主要原因在于资本水平较高的银行，可能具有更为激进的经营模式，及更强的利润扩张倾向。无论是经营模式的激进，抑或利润扩张的偏好，均会诱使银行提高风险资产的配置力度，甚至降低信贷资产的审核标准及门槛，这无疑不利于资产质量与不良贷款率的改善；净资产收益率与权益资产比系数均显著为负，意味着银行盈利越低，或杠杆倍数越高，不良贷款率也越高，这与理论基本吻合；贷款占比系数显著为正，反映贷款规模越高银行不良贷款率也越高；广义货币供应量增长率与一年期贷款利率系数分别显著为正或负，表明较高的货币增长率及较低的利率水平，对应较高的不良贷款率。我们知道，传统理论认为银行信贷投放具有顺周期特征，并且在宽松货币条件下，宏观经济环境的增长必将助推银行扩大信贷投放力度，银行为了满足信贷增长亦会加大信贷杠杆，进而引发不良贷款率和信用风险的上升(顾海峰和张亚楠，2018)[13]，该结果意味着银行在经济上行周期时会进一步积累风险。

二、区分银行类别的分析

不同银行资产证券化发展及不良贷款率均值对比的t检验结果显示(见表4)，非上市银行与规模较低银行的不良贷款率(根据贷款占比中位数，对规模较高与规模较低银行进行区分)，分别显著高于上市银行与规模较高银行，并且城商行不良贷款率的均值也显著高于其余银行，说明非上市银行与规模较低银行的信用风险较高。从资产证券化变量均值来看，非上市银行与规模较低银行分别显著高于上市银行及规模较高银行，城商行资产证券化虚拟变量均值也显著高于其余银行。这些结果表明非上市银行、规模较低银行与城商行具有较高信用风险，并且这些银行的资产证券化发展程度也较高，那么我们需要深入思考的是，在经济下行背景下，较高的资产证券化发展程度能否有助于缓解这类银行的信用风险？

表5前两列结果显示上市银行与非上市银行交互项系数至少在5%的水平上显著为负，且后者绝对值更高，可见资产证券化对非上市银行信用风险的缓解力度更强；在针对股份制银行(包括国有银行)、城商行和农商行的结果中，农商行不显著，城商行系数绝对值最高，可见资产证券化对城商行信用风险的降低作用最大；最后两列即对银行规模分组的结果，显示资产证券化对信用风险的缓解力度在贷款占比较低组更强。综合表4与表5结果可以得知，非上市银行与规模较低银行同时具有较高信用风险及资产证券化发展程度，并且资产证券化的发展也有助于缓解这类银行的信用风险，该结果也说明了一个现实问题，即由于上市银行，或规模较高银行拥有多元化业务结构与风险管理方式，在面临经济下行冲击时，其也拥有更多措施予以应对，因此未必将资产证券化作为常用风险管理手段。而非上市银行及规模较低银行业务结构较为单一，风险管理手段也相对匮乏，这类银行更偏好将资产证券化作为一项风险管理工具。

表4 区分不同银行类别的资产证券化发展情况及信用风险判断

表5 区分银行类别的分析：双重差分回归结果

三、区分银行微观特征的分析

表6为将全样本按照流动性比率、资本充足率、净资产收益率及加权风险占比中位数进行分组。在基于流动性比率分组的结果中，交互项系数均显著为负，但流动性比率较低组系数绝对值和显著程度较高，说明随着经济下行，资产证券化对银行信用风险的降低程度在流动性较低组更大；在基于资本充足率分组的结果中，资本充足率较低组交互项系数为-0.168，并在5%水平下显著，而较高组系数并不显著，这证实在经济下行压力下银行资本规模越低，资产证券化对信用风险缓解力度越强；列(5)、(6)为基于净资产收益率分组的结果，交互项系数均显著为负，但净资产收益率较低组交互项系数略高，表明资产证券化更有助于改善盈利性较低银行的信用风险；最后两列为基于加权风险资产占比分组的结果，显示风险资产较高组交互项系数绝对值更高，说明在经济下行背景下，银行风险资产规模越高，资产证券化越有利于缓解信用风险。表6结果证实了在经济下行压力下，资产证券化可通过改善银行资产流动性、资本规模、盈利水平及风险资产占比等微观结构，以实现信用风险降低，并体现了假说2和假说3的合理性。

稳健性检验：纳入政策因素后的再分析

一、关于初步判断的稳健性检验

在稳健性检验中，将信用风险代理变量替换为拨备覆盖率，我们仅考虑政策因素与资产证券化变量的交互项结果。双重差分结果见表7，显示无论是资产证券化虚拟变量，还是资产支持证券发行程度，交互项系数均显著为正，说明在政策因素主导下，资产证券化显著提高了拨备覆盖率，再一次证实在经济下行压力下资产证券化对银行信用风险的有利作用，可见假说1是稳健的。

二、区分不用银行类别的稳健性检验

表8汇报了区分不同银行的双重差分回归稳健性检验结果，显示虽然多数交互项系数显著为正，但非上市银行交互项系数高于上市银行、城商行交互项系数高于股份制银行与农商行、贷款占比较低组交互项系数亦高于贷款占比较高组，表明随着政策力量推动，在经济下行压力下，资产证券化对银行拨备覆盖率的提升力度(即信用风险的缓解程度)在非上市银行、城市商业银行及贷款占比较低组更高。表8交互项系数的表现，显示了表4结果的稳健性。

三、区分银行微观特征的稳健性检验

表9即区分银行微观特征的稳健性检验。结果显示：对于资产流动性、资本规模、盈利性越低，及风险资产占比越高的银行，在政策因素推动下，资产证券化越有利于提升拨备覆盖率，这进一步证实了在经济下行压力下，资产证券化可通过改善银行微观结构，以实现信用风险的降低。该结果与表6基本一致，说明假说2和假说3是稳健的。

表9 区分银行不同微观特征的稳健性检验：双重差分回归结果

结论与启示

根据我国银行业样本数据，基于相关文献回顾与机制分析，本文采用双重差分法全面分析了经济周期下行背景下资产证券化对银行信用风险的影响，研究发现：(1)在经济下行趋势中，资产证券化显著降低了银行信用风险，在纳入政策因素后，该结果依旧是稳健的。(2)相比上市银行和规模较大银行，资产证券化对非上市银行、规模较小银行及城商行等信用风险的降低程度更高。(3)对于资产流动性、资本规模、盈利性越低，及风险资产占比越高的银行，资产证券化越有利于缓解信用风险，这也从侧面证实了在经济下行压力下，资产证券化可通过改善银行资产流动性、资本规模、盈利水平及风险资产占比等微观结构，以实现信用风险的降低。

本文的政策意义在于：首先，处在创新初期的资产证券化还存在较大发展空间。若资产证券化以提高资产流动性、优化风险管理渠道及缓解资本压力为目的，则可以倡导大力发展，毕竟资产证券化可作为商业银行在经济下行压力下应对风险冲击的重要手段。其次，适度调整制度约束，渐进式推动资产证券化的“表外化”模式，为风险转移功能发挥提供空间，丰富银行在经济下行周期中的风险管理渠道。但也需要进一步完善法律法规体系，从基础资产池质量、信息披露、信用评级和增级等方面对“表外化”模式进行约束。最后，在目前“双支柱”框架及金融稳定发展委员会的领导下，构建一种跨机构、跨市场和跨产品的监管系统，在各个子系统之间实现分工协作及信息沟通，尤其实现资产证券化业务主体与监管机构之间的信息共享，从微观与宏观两个方面规范业务主体的行为，确保微观审慎监管与宏观审慎监管的有机融合。

注释

1.据中国银保监会相关数据显示，银行全行业不良贷款余额由2011年第四季度开始由降转升，至2018年第四季度持续上升。截止2018年第3季度，商业银行不良贷款率达到1.87%，较上季度末增加0.01个百分点，创下了2009年金融危机后的新高；同时，截止2018年底，商业银行不良贷款率达到1.89%，又持续上涨0.02个百分点，创下10年内新高，并且不良贷款总额为2万亿元左右。

2.最具典型意义的政策有：2014年11月20日，银监会下发了《关于信贷资产证券化备案登记工作流程的通知》，将信贷资产证券化业务由审批制改为业务备案制；同年11与21日，证监会正式颁布《证券公司及基金公司子公司资产证券化业务管理规定》，将资产证券化产品从之前的行政审批转向备案制。2015年4月2日，央行下发公告(2015，第7号)称，已经取得监管部门相关业务资格，发行过信贷资产支持证券且能够按规定披露信息和受托机构和发起机构，可以向中国人民银行申请注册。

3.2016年2月，央行等八部委联合发布《关于金融支持工业稳增长调结构增效益的若干意见》，同年4月，银行间交易协会发布了《不良贷款资产支持证券信息披露指引(试行)》，意味着不良贷款证券化业务的开启，不良贷款ABS也正式成为银行处置不良贷款的方式之一。

4.中国资产证券化分析网(www.cn-abs.com，简称：CNABS)。

5.自2011～2017年，样本银行资产规模占银行业总资产规模之比依次为89.6%、89.7%、94.7%、91.3%、90%、88.2%及86.1%，即样本银行资产占比基本为90%左右，可见所选样本能够代表整个中国银行业。

6.根据国家统计局官方网站数据显示，2011～2017年，GDP增长率分别为9.6%、7.9%、7.8%、7.3%、6.9%、6.7%及6.8%。