货币政策、流动性监管与银行风险承担

■李 琳，潘焕学

一、引言与文献综述

商业银行作为货币政策传导的主要媒介，其风险承担行为不仅影响货币政策目标的实现效果，还可能引发系统性金融风险，不利于金融稳定。根据Borio&Zhu（2008）提出的“货币政策的风险承担渠道”，货币政策可以通过影响银行的风险偏好和风险容忍度，进而影响银行对于风险资产的定价、信贷决策以及风险资产结构的配置。这说明以稳经济、控通胀为目标的货币政策可能会通过金融机构影响金融稳定。2008 年金融危机的爆发给监管当局敲响了警钟。危机中流动性风险对于金融稳定的严重破坏，使得各监管机构开始重新审视流动性监管的必要性。巴塞尔协议Ⅲ中首次引入流动性覆盖率（LCR）和净稳定资金比例（NSFR）量化监管指标，兼顾短期和长期的全方位监管，为有效防控银行流动性风险以及维护金融体系的稳定奠定基础。参考巴塞尔协议Ⅲ中流动性风险的监管要求，我国在2014年3月正式实施的《商业银行流动性风险管理办法（试行）》中将LCR 纳入监管的指标，标志着我国银行业的流动性风险监管开始进入强监管硬约束时代。在2018年7月实施的《商业银行流动性风险管理办法》中NSFR 指标也被正式纳入银行流动性监管的范围。

理论上来说，流动性监管的加强能够刺激银行对表内外风险进行控制和管理，约束银行风险的过度承担。然而，在长期低利率环境下，流动性监管的作用能否依然有效？换句话说，当货币政策激发银行过度承担风险的同时，流动性监管能否有效抑制银行风险承担的上升，以避免系统性风险的发生？是值得研究的问题。

近年来，部分学者围绕“货币政策可能不利于金融稳定”进行探究。Borio&Zhu（2008）通过提出“货币政策的风险承担渠道”验证了上述观点。Altunbas et al.（2010）认为当经济处在低迷阶段，金融机构预期央行会采取适度宽松的政策来抑制经济的下滑，从而刺激银行等金融机构提前加杠杆或扩张资产负债表以获取较高的利润。Aramonte et al.（2019）研究表明，银行在较低的利率环境下，风险偏好上升，以致于乐意将贷款发放给信用不良的高风险客户。刘生福和李成（2014）认为扩张的货币政策带来的低利率压缩了银行的存贷利差，导致信贷量等同下利润在缩减，刺激银行追求高风险高收益的投资动机。同样，康立和何秀（2018）实证验证了货币政策与银行风险承担之间存在明显的负相关性。徐明东和陈学彬（2012）经实证阐明，货币政策对银行风险承担的影响程度、方向受资本监管变量资本充足率和资产规模的干扰。陈伟平和张娜（2019）实证研究资本监管的惩罚力度与货币政策交互项对银行风险的影响，以及该影响是否在不同类型银行中存在异质性。

危机后，流动性监管被提到与资本监管同等重要的地位，也引起了学者们对流动性监管效果的研究。巴曙松等（2012）表明LCR 指标监管短期内可能给社会经济和金融稳定带来一定的负面影响，增加银行等金融机构的道德风险。但更多学者却得出相反的结论。潘敏等（2016）利用GMM 模型实证验证了NSFR 能够有效抑制银行风险承担，而且对于城市商业银行抑制作用更显著。张朝洋（2019）基于中国银行业的数据实证表明流动性监管可以通过控制银行信贷标准、信贷量以及资产价格来制约银行事前的风险承担。

经文献梳理发现，较少文献将货币政策和流动性监管纳入同一框架探究货币政策与银行风险承担的关系是否因流动性监管而发生改变。因此，笔者试图将以NSFR代表的流动性监管与货币政策纳入同一研究框架重点探讨流动性监管在货币政策影响银行风险承担中的调节作用，以及流动性监管加强前后该作用是否存在明显差异。

二、理论分析

已有研究表明，在不考虑流动性监管等因素时，货币政策对银行风险承担影响的机理主要表现为估值效应（Borio & Zhu，2008）、政策预期效应（Altunbas et al.，2010）、逐利效应（Rajan，2006）和竞争效应（徐明东和陈学彬，2012）。然而当考虑流动性监管，则该机理会随着流动性监管的加强而受到不同程度的“扭曲”。

首先，流动性监管弱化了估值效应。低利率市场环境带来抵押资产价值的上升，导致商业银行轻视信用风险的评估和定价，拉低银行资产质量水平，从而不利于银行以优质的资产来应对可能突发的流动性短缺风险。然而受到强化后的流动性监管约束，银行会尽可能地提升整体资产质量，尤其是优质资产数量的占比，所以商业银行在信用评估时一般不会放松信贷风险审核和管控，严格违约概率评估，避免了风险容忍度的过度上升。其次，流动性监管使商业银行对政策预期后的行为变得更为谨慎。随着政策沟通和透明度的逐渐完善，即使商业银行准确预期未来央行会采取宽松的政策，但面临流动性监管的约束，银行并不会过度增加自身的风险偏好，超前放贷或增加高风险投资的决策行为将变得谨慎，期限错配将保持在合理范围内，防止陷入流动性困境，抑制了风险承担的过度增加。再次，流动性监管削弱了逐利效应。引入NSFR 指标的流动性监管一定程度上抑制了银行盲目追求利益的动机。NSFR 的计算规则是依据资产负债的流动性状况赋予其折算系数，分母中表示所需稳定资金的各项资产折算之和，其中久期越长、变现障碍越大的高风险资产所对应的折算系数将越高，不利于银行达到NSFR 最低为100%的监管标准。因此，即使宽松政策会带来息差收入的降低，缩减总体利润，各银行也不会以“不达标”为代价，尤其是资产规模相对较大的商业银行，并不会盲目减少无风险证券并增加高风险资产的占比，或过度依赖同业业务加杠杆来支持信贷资产的配置。最后，流动性监管缓和了竞争效应。在流动性监管的约束下，商业银行的经营者盲目追求业绩的激进行为可能会被制约，会更加重视通过调节资产负债质量和期限结构来管理流动性风险，从而使银行的风险承担下降。

基于上述分析，流动性监管的介入会减弱银行在宽松货币政策条件下过度承担风险的动机，并且随着流动性监管的加强，减弱效果越明显。

三、研究设计

（一）模型构建

首先，检验货币政策、流动性监管分别对商业银行风险承担的影响。由于银行所承受的风险具有一定的传染性，所以模型中嵌入了风险承担的一阶滞后项，参考曾智和姚舜达（2017）的模型设定，构建如下动态面板GMM模型：

其中，i=1，2…n，表示银行的个数；t表示样本中所涉及的年份；Risk 为银行风险承担变量；MP 为货币政策代理变量；LR 为流动性监管代理变量；control表示所涉及的宏微观控制变量。

其次，验证流动性监管在货币政策影响银行风险承担中的调节作用，即货币政策与流动性监管的交互项（MP×LR）对银行风险承担的影响。交互项去中心化处理，构建了模型（2）：

同时，考虑到不同类型商业银行的风险承担水平略有不同，可能导致流动性监管的调节作用在不同银行间存在差异，并且鉴于选取NSFR 指标作为流动性监管变量，而监管当局对资产规模相对较大的银行的NSFR 指标监管较为严格，所以尝试对全样本银行按照规模和性质划分为大中型银行（国有行和股份行）和小型银行（城商行和农商行），并基于模型（2）探究流动性监管的调节作用在银行间的异质性。

最后，验证流动性监管加强前后其在货币政策影响银行风险承担中的作用是否存在差异性，以此来说明基于巴塞尔协议Ⅲ的我国流动性监管效果。基于模型（2），引入时间虚拟变量、探究虚拟变量和货币政策与流动性监管三者交互（Dum×MP×LR）对银行风险承担的影响，具体模型如下。

其中，Dum 表示时间虚拟变量，2014 年之前为0，本年及之后为1。以2014 年为界是因为2014 年我国原银监会将流动性覆盖率纳入流动性监管范围，同年就披露NSFR指标向各商业银行征求意见，表明我国银行业的流动监管开始趋严。

（二）变量说明

银行风险承担代理变量（Risk）。以不良贷款率（npr）和Z值衡量银行风险承担（康立和何秀，2018；曾智和姚舜达，2017）。其中Z 值用于稳健性检验，不良贷款率虽然主要用来衡量信用风险，但由于我国商业银行至今仍以信贷业务为主要业务，并且央行实施的货币政策将直接作用于银行的信贷规模，所以不良贷款率可以直接有效地衡量货币政策调控下银行所承担的风险状况。Z值一般代表银行破产的风险概率，Z 值越大，表明银行经营越不稳定，承受的风险越高。其中ROA 代表资产收益率，E/A 为权益资本与总资产之比，si（ROAi，t）为ROA 的标准差，参考Laeven & Levine（2008）的计算规则，ROA 的标准差采用连续3 年滚动标准差计算。

货币政策代理变量（MP）。基于我国货币政策实际调控手段，兼顾数量型和价格型工具，选取法定存款准备金率（sdrr）、一年期存款基准利率（dr）和银行间同业拆借利率（7日）（sb）来衡量货币政策。

流动性监管代理变量（LR）。以净稳定资金比例NSFR 代表流动性监管变量。NSFR 主要衡量商业银行可用的稳定资金能够长期支持其表内外资产业务发展的能力，兼顾了表内外的流动性水平，是对银行整体流动性风险的估量以及期限错配的直观反映。NSFR 值越高，表明流动性监管越严格。原银监会规定2018 年以后资产规模在2000 亿元以上的银行，该指标应不低于100%。NSFR 计算公式如下：

其中，ASF 和RSF 分别表示各项目所对应的系数，范围为[0，1]。资产项目的流动性越短缺，所对应RSF 值相对越高；相反股权和债权的期限越长，ASF值越高。根据我国原银监会2017年公布的“净稳定资金比例计算标准”以及参考曾智和姚舜达（2017）提到的计算规则测算我国商业银行的流动性水平①股权、债权对应的ASF：所有者权益1。活期存款、其他客户存款0.9；储蓄存款0.95；定期存款1；长期借款和债务证券期限大于1年1、小于1年0.5；其他负债均为0。资产对应的RSF：抵押贷款、消费贷款0.65；公司贷款0.85；其他类贷款1；总证券0.5；衍生工具0.85；其他资产1；现金及中央银行存款0。，使得计量数据可以准确反映各银行的流动性风险现状。

控制变量（control）。为了减少实证结果的误差和保证结果的可靠性，还需要选取微、宏观控制变量。其中，银行微观变量为盈利能力（roe）、流动性比率（ll）、资本充足率（car）、非利息收入占比（fz）、净息差（xc）和资产规模（lnzc）。宏观变量为gdp 年增长率（ggdp）。

（三）数据来源及描述性统计

实证样本来自我国36 家商业银行2008—2018年的非平衡面板数据，其中包含5家国有行、11家股份行、17家城商行、3家农商行。样本资产规模达到银行业的64%左右，具有一定的代表性。样本中所涉及银行原始的微观数据来自于Wind、bankscope数据库以及相关银行的年报，货币政策以及宏观变量数据均来自Wind。表1 为涉及变量的描述性统计。数据显示，我国商业银行经营相对稳定，风险承担处在可控范围内。大部分商业银行的NSFR达到监管要求，但仍有少部分银行的流动性风险控制能力不足，存在严重的存贷款期限错配等问题。

表1 变量的描述性统计

四、实证结果与分析

由于模型中含有一阶滞后项，为了避免内生性以及获得有效的参数估计，借助差分广义矩估计法（DGMM）进行动态面板回归，且预先进行的Sargan检验和AR（2）检验表明参数估计均有效。

（一）货币政策、流动性监管分别对银行风险承担的影响

表2中①、②、③分别表示货币政策代理变量为法定存款准备金率sdrr、存款基准利率dr 以及银行间同业拆借利率sb 的回归结果。sdrr、dr 和sb 的系数分别为-0.0350，-0.1184 和-0.0904，且在1%的显著水平下显著，说明货币政策越宽松，越容易刺激商业银行提升风险偏好，从而促使其风险承担的增加。从三者系数大小看，价格型工具（dr、sb）对银行风险承担的影响程度较数量型工具（sdrr）突出，表明价格型政策工具在调控经济增长时对金融稳定的影响略大。在3个回归结果中，NSFR的系数均为负值且显著，表明银行风险承担随着NSFR 的提高而降低，同时表明流动性监管对银行风险承担具有一定的抑制作用。同样流动性比率ll与银行风险负相关的结论也印证了上诉结论。

这表明基于巴塞尔协议Ⅲ的监管要求，我国监管部门将NSFR 纳入监管体系，有效地削弱了银行的资产负债期限错配问题，尤其增强了银行抵抗中长期流动性短缺的能力。

资本充足率car 作为资本监管的核心变量，其系数为负，仅在②、③结果中显著，表明银行风险承担状况部分依赖于资本监管，资本监管越严格，资本充足率越高，银行承担的风险将越低。与流动性监管NSFR 系数相比，除了①结果，②、③结果中的car 系数绝对值均大于NSFR 系数的绝对值，对于抑制银行风险承担，资本监管相对更有效，可能是因为资本监管直接作用于银行资本，随着监管的加强，银行必须留有充足的吸收损失的缓冲资本，从而约束银行过度放贷，减少银行风险承担。因此，流动性监管和资本监管双重约束可为熨平经济波动和维护金融稳定奠定基础。净资产收益率的系数显著为负。该结果与“逐利效应”相反，可能是因为盈利水平越高的银行主动承担风险的意愿越低，在信贷质量审核和其他风险投资方面更为谨慎（徐明东和陈学彬，2012）。净息差与银行风险承担显著正相关。在存款刚性的条件下，净息差越大表明银行对外放贷的利率越高，从而表明信贷资质相对较低，容易导致不良贷款率的上升，提高了银行风险水平。非利息收入占比的系数为正且均显著，原因在于表内业务转向高风险表外等业务。在②模型中，资产规模的系数为负，但不显著，其他均显著为正，此结论证实了在我国银行业中存在“大而不倒”的假说，规模越大的银行，业务形式越繁杂，积聚的风险也相对较多。经济增长率的系数符号显著为负，主要是由于随着经济的繁荣，被贷款企业的投资收益普遍较高，从而降低了违约率，减少了银行整体风险。

（二）流动性监管的调节作用

1.全样本分析

表3为模型（2）的全样本回归结果，从回归结果看，法定存款准备金率sdrr、存款基准利率dr与流动性监管变量NSFR的交互项系数均为正，与sdrr和dr的系数相反，且分别在10%和1%的显著水平下显著；而同业拆借利率与NSFR交互项系数为负，但并不显著。整体来说，货币政策对银行风险承担的影响程度依赖于流动性监管的约束，即流动性监管约束能有效削弱宽松货币政策刺激银行风险承担增加的程度，其中对存款基准利率的削弱效果最突出，流动性监管表现出积极的调节作用。该结论印证了前文的机理分析，在流动性监管约束下，银行冒险逐利行为更为谨慎。我国商业银行在2008 年的金融危机中之所以受影响较小，部分原因就在于我国对银行流动性监管相对严格。

表3 模型（2）全样本回归结果

2.银行异质性分析

表4 为基于模型（2）的两大类型银行的回归结果。从回归结果看，大中型银行（国有和股份制银行）所对应的sdrr、sb 与流动性监管NSFR 交互项的系数均显著为正，并与sdrr 和sb 系数相反。表明对于国有银行和股份制银行来说，NSFR 能够有效抑制银行风险承担，且在宽松货币政策刺激银行风险承担增加中发挥了积极的调节作用。主要因为资产规模较大的国有银行和股份制银行处在我国银行业的前端，其稳健经营对于不触发系统性金融风险至关重要，自然受到相对严格的监管，同时为了避免陷入流动性短缺的危机中，该部分银行会谨慎对待风险管控并实施稳健的经营策略。从小型银行（城商行和农商行）结果看，虽然对应的NSFR 系数为正，但显著性不强；以及MP 与NSFR 交互项系数为负，但仅有sb 与MP 交互项在10%水平下显著。整体来看，流动性监管指标NSFR 对小型银行的风险承担还没有起到有效的抑制作用，从而不能弱化货币政策对银行风险承担的不良影响。可能的解释是，随着互联网金融对传统金融业利润的不断蚕食，不具有竞争优势的小型银行逐利动机相对强烈，而低利率政策和强的流动性监管进一步压缩了银行的利差，可能导致那些为了获取更多利润的小型银行冒险行为更为激进，甚至不惜违背监管标准进行着监管套利的行为。

表4 模型（2）银行异质性分析

（三）流动性监管加强前后调节作用的异质性

表5为模型（3）的回归结果，重点研究虚拟变量、货币政策与流动性监管三者交互对银行风险承担的影响。从回归结果看，在控制其他变量的条件下，Dum×NSFR×sdrr 的系数为0.0736，与sdrr 系数符号相反，且在1%水平下显著。该系数相比模型（2）全样本中的NSFR×sdrr 系数0.0394 增加了0.0342。同样Dum×NSFR×dr 的系数也比模型（2）全样本中的NSFR×dr 系数增加0.0581，表明2014 年及以后我国流动性监管的加强对银行风险承担的影响起到硬约束作用，强化后的流动性监管能更有效地削弱了扩张的货币政策对银行风险承担的负面影响。2014年以后随着我国将流动性覆盖率纳入流动性监管指标，商业银行在控制流动性风险方面更为谨慎，尤其在期限错配方面，为满足监管要求，即使商业银行在经济繁荣、流动性充裕时，也须留有充足的优质资产以应对30日内可能产生的流动性风险，降低了银行发生流动性危机的概率。这意味着遵循巴塞尔协议Ⅲ的流动性监管增强了与货币政策的协调力度，有利于减弱银行系统性风险的发生。

表5 模型（3）的回归结果

（四）稳健性检验①

①限于篇幅，结果留存备索。

为了验证上述实证结果的准确性，将不良贷款率替换成Z 值进行稳健性检验。首先，三个基本模型均通过了Sargan 和AR 检验。其次，货币政策的3 个代理变量以及NSFR 指标均与Z 值呈显著负相关，与上文结论一致。最后，除了个别变量外，流动性监管与存款基准利率的交互项系数显著为正，同时虚拟变量、流动性监管与存款基准利率三者交互系数也显著为正，该结论均与上文观点一致，即前文结果是稳健的。

五、结论与建议

基于2008—2018 年我国36 家商业银行的非平衡面板数据，重点分析了流动性监管在货币政策影响银行风险承担中的调节作用，以及流动性监管加强前后该作用是否存在差异性。结果表明：一是宽松的货币政策会激发银行增加风险承担的冲动，而以NSFR代表的流动性监管能有效约束银行风险承担的过度增加。二是流动性监管能有效削弱宽松货币政策刺激银行风险承担增加的程度，其中对存款基准利率的削弱效果最突出，流动性监管表现出积极的调节作用，但该作用在不同类型银行中表现出异质性，其中对国有银行和股份制银行的调节作用更为积极。三是我国基于巴塞尔协议Ⅲ的流动性监管的削弱效果更明显。

基于研究结论可以得到以下政策启示：第一，在制定货币政策时，应兼顾金融稳定，关注商业银行的风险承担能力。应了解不同政策工具对商业银行风险承担影响程度的异质性，深化数量、价格型工具的有效组合，为实现货币政策目标和防范金融重大风险提供支撑。第二，优化货币政策工具和监管政策的协同配合。在防范金融风险方面，审慎监管政策是对传统货币政策框架的有力补充。然而，监管当局不仅要注重NSFR 和LCR 对银行风险的影响，更需要关注其对货币政策实施效果的影响。在强监管政策下，如果仅是通过不断提高流动性等监管标准来约束银行风险的上升，以达到防控金融风险的目的，则会削弱货币政策的调控目标；同时，如果对于不同类型银行实施相同程度的监管规则，可能不利于金融风险的高效控制。因此，各监管当局在政策制定过程中应相互配合，基于金融市场参与主体意见的基础上，结合不同类型银行对监管规则的行为反应，适时调整和不断完善监管规则，探索动态化和差别化的审慎监管体系，同时把控好政策调控的力度和节奏，为建立健全货币政策与宏观审慎政策“双支柱”调控框架奠定基础。