跨境资本流动对银行信贷风险的影响——基于面板门限模型的实证分析

丁文彬 王家华 张 玲

（1.南京审计大学，江苏 南京 211800；2.中国联合工程有限公司，浙江 杭州 310052）

一、引言

我国不断深化资本项目开放以应对日益复杂的国际经济格局。资本项目开放方面，经历了从“逐步实现资本项目可兑换”到“参考一篮子货币的有管理的浮动汇率制度，放宽汇率波动幅度，扩大跨境证券业务、跨境直接投资业务、债权债务业务范围”，再到“沪股通”“深股通”“沪伦通”等转变。这一系列政策的提出，一方面大大促进跨境资本的自由流动，提高跨境资本的配置效率，增强金融服务实体经济的能力，另一方面也加剧跨境资本流动的波动性，影响经济金融运行的稳定性。

跨境流动资本主要以股票、债券等资产形式出入一国金融市场。跨境资本流动的稳定性关乎一国金融安全性。商业银行是金融系统风险管理的重要一环，信贷风险是银行面临的最基础也是最普遍的风险来源。那么，在不同经济发展水平下，跨境资本以极端规模流动时，如何影响我国商业银行体系的信贷风险？进一步地，跨境资本的流入和流出对商业银行信贷风险的影响有什么不同？这是目前理论界和实务界都重点关注的问题。

二、文献综述

（一）经济发展水平、跨境资本流动与银行风险

学术界普遍认可跨境资本流动一定程度上加剧一国尤其是发展中国家金融体系的脆弱性，造成全局性的动荡与危机，引发系统性金融风险。Caballero&Krishnamurthy（2006）、Reinhart（2008）等研究表明，当一国金融处于中等发展水平时，大规模的跨境资本流动可能加剧金融脆弱性和危机爆发的可能性。Broner &Ventura（2010）认为，新兴经济体不完善的金融市场体系以及制度框架，使其对大规模的跨境流动资本的应对能力较差，极易造成金融泡沫累积和风险低估。随着金融市场发展和金融体制改革，跨境流动资本的波幅会逐渐降低，风险也逐渐减小（Park &An，2012）。国内学者也得出相近的结论，如熊衍飞等（2015）通过构建系统GMM 模型得出结论：从长期来看，跨境资本流动会显著降低发达国家的宏观经济波动，提高新兴市场发展中国家的宏观经济波动。温兴春和梅冬州（2020）通过构建小国开放经济的多部门DSGE模型，认为提高金融业开放程度将放大外部冲击对国内宏观经济的负面影响，带来新风险。

银行部门在中国等新兴市场国家的金融体系中占据核心地位。近年来，部分学者投入跨境资本流动与银行风险的研究中，然而两者之间的关系目前还没有得出统一的结论。Kaminsky（2005）认为，当一国处于金融部门开放初始阶段时最容易产生银行危机。李巍（2008）通过对发展中国家的实证研究，发现从短期来看跨境资本流动会使银行稳定状况恶化，长期来看会通过提高金融发展程度提高资本产出率。方显仓和孙琦（2014）对跨境资本和银行风险进行双向研究，认为跨境资本流动水平越高越容易加剧我国银行体系的风险，而银行体系风险的加剧又会影响跨境资本流动水平。何国华和陈晞（2020）考察跨境资本流动对金融波动的影响，研究表明大规模的跨境资本流动会显著加大金融体系的不稳定性，金融中介通过风险感知来改变风险承担的行为，最终会进一步放大跨境资本流动对金融稳定的负向影响，且跨境资本巨额流入和流出均无助于金融稳定。Alfaro et al.（2014）和周先平等（2018）认为，当经济发展到一定阶段之后，跨境资本净流入会发生结构性变化。综合来看，不同经济增长水平下跨境资本规模呈现结构性特征，跨境资本流动对银行信贷风险的影响可能存在非线性关系。

（二）跨境资本流动对银行信贷风险影响的渠道分析

有关跨境资本流动对银行信贷风险的影响渠道的研究，主要集中在投机资本涌入影响银行稳定性、多个金融市场风险联动影响银行资产风险、外资银行加剧银行业竞争等几个方面（Kose et al.，2009；熊启悦等，2016；方意等，2017）。张旭和方显仓（2020）从多个效应角度进行总结：对于财富与估值效应，资本自由逐利导致汇率和资产价格的不稳定性，影响银行对抵（质）押品的风险估值；对于周期效应，跨境资本流动随经济周期变化而波动，银行信贷业务的周期性波动会导致银行的不稳定性；对于道德风险效应，为寻求监管套利，银行提高风险容忍度并进行信贷扩张；对于竞争效应，外资银行涌入加大银行业的竞争压力，通过逆向选择、乘数效应和激励效应等提高银行体系信贷风险。方意等（2017）从银行资产、银行负债和银行自由资本三个层面梳理跨境资本流动对银行风险的传导机制。银行资产层面，跨境流动资本会通过直接投资、证券投资等方式进入各金融市场，影响各类资产价格；银行负债层面，跨境流动资本可能从零售存款、批发融资等方面影响银行风险；银行资本层面，跨境流动资本可能会加剧银行股价波动，影响银行资本金，而银行资本金又会通过风险共担效应影响银行融资成本。王维安和钱晓霞（2017）从直接渠道和间接渠道两个角度分析：直接渠道方面，异常的大规模跨境资本流入和流出会导致金融资产价格泡沫的产生和破裂；间接渠道方面则表现为货币供给渠道、资产价格渠道、银行供给渠道等。

综上所述，在跨境资本流动影响银行信贷风险方面，国内外学者进行初步探讨，并获得一定的研究成果。但是，上述研究文献一般为长期或短期的动态关系分析和线性模型回归，很少考虑到两者之间的非线性关系；并且较少学者从跨境资本流动的流向方面进行分析。本文在国内外学者研究的基础上，考虑跨境资本流动和银行信贷风险之间可能存在的非线性关系，运用2010～2020 年间中国129 家商业银行的面板数据，建立门限面板模型，实证研究不同经济增速下跨境资本流动对银行信贷风险的不同影响，并进一步分析跨境资本流向对银行信贷风险的影响。

三、理论分析与模型设定

（一）理论分析

1.对跨境资本流动降低银行信贷风险的分析。从直接投资来讲，直接投资是公司治理经验获取和技术转让的重要渠道，一方面，直接投资资本的大量流入给实体企业提供资金支持，给劳动力提供更多就业机会，为一国经济增长提供动力；另一方面，直接投资流入带来了先进的资金、技术、管理经验等，形成技术溢出效应，促进产业结构的转型升级。从证券投资来讲，外来证券投资资本增加，给国内金融市场提供流动性，资金流入实体经济，在资本充裕环境下，实体企业能够更好地运作、发展、转型，企业盈利能力和偿债能力提高。此外，大规模的跨境资本流动对金融深化提出更高的要求，一方面，金融监管制度将会更加完善，银行业监管水平提高，银行经营风险降低；另一方面，金融基础设施进一步完善，市场交易制度、衍生品清算结算制度等进一步健全，市场操作、内幕交易、“寻租”行为等减少，市场违规操作带来的交易风险降低，银行业系统性风险识别与治理能力提高。

2.对跨境资本流动加剧银行信贷风险的分析。从信贷渠道来看，大规模的跨境流动资本放大了银行的顺周期性，影响银行体系的信贷规模和信贷结构。市场上资金充裕时，在逐利动机驱动下，银行放松信贷审查标准，发放贷款给低质量的贷款人，银行信贷风险增加。从资产价格渠道来看，大规模的跨境资本流入导致股票、债券、房地产等资产价格不断上升，一方面，利益驱动下银行过度借贷、过度投机，其加杠杆行为会使信贷不断地在股票、房地产等高风险行业积聚；另一方面，资产价格泡沫会使其作为抵押品的价值下降，信贷风险增加。从利率渠道来讲，大规模跨境资本流入会加剧我国国际收支顺差，货币供给增加，市场利率下降，这会刺激企业过度借贷和银行过度放贷的行为；大规模跨境资本流出会导致市场流动性紧张，在监管压力下银行紧缩信贷，实体企业尤其是中小企业很难获得外部融资，偿债能力下降，银行不良贷款增加。从汇率渠道来看，人民币大幅升值会冲击银行外币资产负债表，银行外汇风险加剧，盈利能力减弱；汇率升值也会负面影响出口导向型企业，导致其偿债能力减弱，银行不良贷款增加。此外，当金融监管制度待完善、资本市场建设待健全、银行系统信息不对称现象待解决的情况下，跨境资本流动对银行信贷风险的影响会进一步加剧。

（二）模型设定

本文首先构建线性面板模型如公式（1）所示。

其中，NPLit为银行信贷风险；CCFit为核心解释变量跨境流动资本；xit为一系列控制变量，既包括微观层面的银行规模、盈利状况、流动性情况、经营效率、资本状况、信贷情况，也包括宏观层面的经济增长水平、商品价格水平、人民币汇率水平、货币供应量情况；ai表示反映地区个体差异的固定效应；uit为随机扰动项。

考虑到可能存在的门限效应，为了检验在不同的经济增长水平下跨境资本流动对银行信贷风险的影响是否存在差异，本文借鉴Hansen（1999）的做法，以经济增长速度为门限值，构建跨境流动资本对银行信贷风险影响的分段函数。假设存在“单门限”效应，在模型（1）的基础之上建立面板门限模型，如公式（2）所示。

其中，I()∙ 代表指示函数；参数qit代表外生门限变量，用经济增长速度表示；γ1、γ2是门限值；A1、A2以及B为待估计系数；其他变量同公式（1）。多门限模型可以由单门限模型扩展得到，具体是采用单门限还是多门限模型，需要进行进一步的检验。

（三）变量选取和数据说明

本文所使用的数据来源于Wind 数据库、国泰安银行研究数据库、国家外汇管理局网站，缺失数据使用中国各商业银行年报数据进行补充。经过数据处理后，得到2010～2020年129家银行的平衡面板数据，包括6 家国有商业银行、12 家大型股份制银行、79 家城市商业银行，32家农村商业银行，共计1375个年度观测值。样本覆盖范围广、代表性强。

1.被解释变量。信贷风险：不良贷款率。考虑到客观实际性和数据可获得性，本文使用不良贷款率作为信用风险的代理变量。不良贷款率是金融机构中不良贷款占贷款余额的比重，反映国内银行信贷资产的质量状况，该指标值越大，表示银行信贷资产质量越差，信贷风险越大。

2.解释变量。在现有的研究中，众多学者使用总量规模法来度量跨境流动资本（刘刚和卢燕峰，2015；刘柏等，2019），总量规模法主要基于国际收支平衡表中资本流入和流出占名义GDP 的比重进行度量。国际上测度跨境资本流动一般用国际收支平衡表中资本和金融项目，主要包括直接投资、证券投资、其他投资（包含金融衍生工具）。根据资本和金融项目的账户划分，本文从三个维度衡量跨境流动资本：一是直接投资规模（zjtz），即直接投资的流入和流出总量占GDP的比重，比重越大表示跨境流动资本中直接投资规模越大。直接投资主要包括我国对外直接投资企业的股权和债务投资。二是证券投资规模（zqtz），即证券投资的流入和流出总量占GDP 的比重。证券投资的投资工具包括股权和债券，均可流通交易。三是其他投资规模（qttz），即其他投资的流入和流出总量占GDP 的比重。由于金融衍生工具规模较小，便纳入此维度中，而其他投资包括其他股权、货币、存款、贷款、保险和养老金、贸易信贷等金融交易类型。此外，为了进一步探究流向的异质性影响，本文将每个维度的跨境流动资本流入量和流出量细化，即直接投资流入规模（zjtz_in）、直接投资流出规模（zjtz_out）、证券投资流入规模（zqtz_in）、证券投资流出规模（zqtz_out）、其他投资流入规模（qttz_in）、其他投资流出规模（qttz_out）。其中，流出为资产端相加，流入为负债端相加。

3.控制变量。参考现有文献（Ashraf，2018；张旭等，2020；高洁超等，2021），本文从微观银行特征和宏观经济特征两个方面选择控制变量。微观银行特征变量包括银行规模（LnASSET，用银行总资产对数值衡量）、盈利状况（ROE，用净资产回报率衡量）、流动性情况（LR，用流动性比率衡量）、经营效率（CTI，用成本收入比衡量）、资本状况（CAR，用资本充足率衡量）、信贷情况（LTD，用信贷比衡量）。宏观经济层面，控制变量包括经济增长水平（GDP）、商品价格指数（LnCPI，CPI取对数值）、人民币实际有效汇率（EER）、货币供应量同比增长率（M2）。

四、实证结果及分析

（一）描述性统计分析

表1 为实证变量的描述性统计结果。从样本银行的信贷风险指标来看，不良贷款率（NPL）最大为13.970%，最小为0，值越大代表商业银行信贷风险越高。跨境流动资本指标中，直接投资规模占GDP 比重最大，其他投资规模次之，证券投资规模最小。其中，证券投资流出规模中最小值为负（-0.082%），表示对外证券投资资产的净减少，其他投资流入规模中最小值为负（-3.182%），表示对外其他投资负债的净减少，其他投资总规模的最小值为负（-2.412%），原因在于对外其他投资资产的净增加量小于对外其他投资负债的净减少量，总体表现为资本流入。微观银行数据中，银行的短期流动性、存贷比、资产规模指标存在较大差异，由资本收益率可看出，部分银行盈利状况良好，但部分银行的一些年份处于非盈利的情况。宏观经济指标中可以看出，2010～2020 年期间，我国宏观经济平稳运行。

表1 描述性统计

（二）实证结果分析

经过豪斯曼检验后，基准模型使用固定效应面板模型，实证结果如表2 所示。模型（1）、（3）、（5）分别是以跨境直接投资、跨境证券投资、跨境其他投资作为解释变量的实证结果，（2）、（4）、（6）为分别加入解释变量二次项的实证结果。由模型（1）可以看出，跨境直接投资与银行信贷风险显著正相关，直接投资规模越大，银行信贷风险越高。模型（2）中，直接投资的一次项系数为负，而二次项系数为正，这说明跨境直接投资与银行信贷风险之间存在非线性关系，在到达某一程度之后，跨境直接投资加剧银行信贷风险的程度会减弱。从模型（3）可以看出，跨境证券投资与银行信贷风险负相关，结合模型（4），证券投资资本的一次项系数为正，二次项系数为负，因此在到达某一程度后，跨境证券投资会加剧银行信贷风险，即也存在非线性关系。同理，从模型（5）、（6）可得，跨境其他投资与银行信贷风险之间可能存在非线性关系，但非特别显著。

表2 基准模型实证结果

（三）门限模型的显著性检验和真实性检验

在此之前，本文考虑到相关变量之间可能存在共线性问题，因此对变量进行容忍度和逐步回归检验，结果显示方程膨胀因子（VIF）均在1 到10 之间，逐步回归后也没有出现自变量被删除的情况，所以多重共线性问题不明显。

一般而言，面板门限模型包括两大检验，一是门限效应的显著性检验，说明门限效应的存在性问题；二是门限估计值的真实性检验，即确定门限值的置信区间。由模型（3）可知，门槛效应原假设为H0:β1=β2，若原假设成立，则门限效应不存在，使用固定效应模型进行估计；若拒绝原假设，则存在单门限效应，进行下一步的门限估计值的真实性检验，原假设为H0:γ1=γ2。Hansen（1999）提出使用似然比统计量LR(γ)计算置信区间，具体如公式（3）所示。

其中，S1为原假设下参数估计得到的残差平方和,是对扰动项方差的一致性估计。在通过单门限效应检验之后，要进行双门限效应的检验、三门限效应的检验，甚至不能拒绝原假设结束。

本文考虑不同经济增长水平下跨境资本流动对银行信贷风险的影响，因此以跨境流动资本为门限变量，以经济增长速度为门限值，以信贷风险（NPL）为被解释变量进行面板门限模型估计，观测值头尾进行5%的删值处理，并进行300 次bootstrap 反复抽样处理，得到F统计量和P值如表3所示。由此可得，直接投资规模（zjtz）的单门限检验结果在1%的显著水平下显著，且没有通过双门限检验，因此采用单门限模型。门限估计值（即似然比检验统计量LR(γ)等于0时的γ值）为0.069，以0.069为界，在高于和低于此经济增长速度的范围内，跨境直接投资资本对银行信贷风险的影响程度存在明显不同；证券投资规模的单门限检验结果在1%的显著水平下显著，双门限检验结果在5%的显著水平下显著，但在绘制似然比函数图后可发现，其第二个门限值不成立，因此采用单门限模型，门限估计值为0.079；同理可得，其他投资规模也采用单门限模型，门限估计值为0.079。

表3 门限效应的检验结果

（四）估计结果分析

面板门限模型的估计结果如表4 所示，其中，模型（7）、（8）、（9）的解释变量分别是跨境流动资本中的直接投资规模（zjtz）、债券投资规模（zqtz）、其他投资规模（qttz）。

表4 门限效应估计结果

根据面板门限模型的估计结果，由模型（7）可得，跨境直接投资资本规模对银行信贷风险呈现明显的“向上弯折”特征，即当经济增速较低时（GDP 增长率低于门限值0.069），跨境直接投资资本规模扩大会加剧银行信贷风险，且直接投资资本规模每增加1%，银行信贷风险将增加0.2747%；当经济增速超过第一门限值时（GDP 增长率高于门限值0.069），跨境直接投资资本规模扩大会加剧银行信贷风险，但风险加剧程度较低速时更低，即直接投资资本规模每增加1%，银行信贷风险将增加0.1703%。值得注意的是，2010年至2020 年间，我国提出经济由高速增长转向高质量增长的目标，经济增速逐渐放缓，对应到上述结论，可以推出近年来由跨境直接投资带来的银行信贷风险呈上升趋势。由模型（8）可得，证券投资资本规模对银行信贷风险呈现明显的“正U型”特征，当经济增速较低时（GDP 增长率低于门限值0.079），跨境证券投资资本规模扩大会降低银行信贷风险，即证券投资资本规模每增加1%，银行信贷风险减少0.1610%；当经济增速较高时（GDP 增长率高于门限值0.079），跨境证券投资资本规模扩大则会加剧银行信贷风险，即证券投资资本规模每增加1%，银行信贷风险增加0.7450%。证券投资主要包括跨境的股权投资和债券投资，在我国经济更高水平发展时，证券市场的发展也不断成熟，各项制度更加健全，各项机制更加完善，一定程度上为金融机构的风险管理提供了良好的市场环境和制度环境。从模型（9）可以看出，跨境其他投资资本规模与银行信贷风险的关系与模型（8）相类似，两者之间存在“正U型”特征。当经济增速较低时（GDP 增长率低于门限值0.079），跨境其他投资资本规模扩大会降低银行信贷风险，即其他投资资本规模每增加1%，银行信贷风险减少0.0212%；当经济增速较高时（GDP 增长率高于门限值0.079），其他投资资本规模扩大则会加剧银行信贷风险，即其他投资资本规模每增加1%，银行信贷风险增加0.0796%。此外，由数据绝对值可以看出，跨境其他投资规模引发的银行信贷风险程度要明显小于直接投资和证券投资。从控制变量来看，大部分控制变量的显著性较好，数据系数特征较为符合实际情况。

五、不同资本流向的影响分析

（一）模型与方法

为了进一步探究跨境流动资本流向对银行信贷风险的影响，本文分别将跨境直接投资、跨境证券投资、跨境其他投资划分为流入和流出两个部分。以跨境直接投资资本为例，根据国际收支平衡表可知直接投资资本流入规模和流出规模，且直接投资资本作为解释变量时是单门限模型，可以将样本以门限值为界划分为两个阶段，即低经济增速阶段和高经济增速阶段，因此，本文分别以直接投资资本流入规模和流出规模作为解释变量，以门限值为划分进行分样本分析。对跨境证券投资资本、其他投资资本也将作相同处理以进行分样本分析。本部分将采用双向固定效应模型，并且为了缓解内生性问题和变量数据之间的异方差问题，将引入不良贷款率滞后一期数据，并使用方差稳健标准误。

（二）实证结果分析

跨境直接投资资本规模的实证结果如表5所示。可以看出，对于流出渠道，当经济处于低经济增速，即GDP 增速≤0.069 时，直接投资流出资本系数在1%的显著性水平下显著，且系数符号为正，说明低经济增速下直接投资流出资本规模的扩大会加剧银行信贷风险；而经济处于高经济增速时，直接投资流出资本系数不显著，影响程度不明显。对于流入渠道，当经济处于低经济增速时，直接投资流入资本系数在1%的显著性水平下显著，且系数符号为正，说明低经济增速下直接投资流入资本规模扩大会加剧银行信贷风险，而高经济增速时，直接投资流入资本系数不显著，影响程度不明显。此外，根据模型（10）和模型（12）的系数可以看出，低经济增速下跨境直接投资流入资本对银行信贷风险的影响强于流出资本。

表5 跨境直接投资资本流向的分样本分析

跨境证券投资资本规模的实证结果如表6所示。可以看出，对于流出渠道，当经济处于低经济增速，即GDP 增速≤0.079 时，证券投资流出资本系数在5%的显著性水平下显著，且系数符号为负，说明低经济增速下证券投资流出资本规模扩大会降低银行信贷风险；而经济处于高经济增速时，证券投资流出资本系数在5%的显著性水平下显著，系数符号为正，说明高经济增速下证券投资流出资本规模扩大会增加银行信贷风险。对于流入渠道，当经济处于低经济增速时，证券投资流入资本系数在5%的显著性水平下显著，且系数符号为负，说明低经济增速下证券投资流入资本规模同样会降低银行信贷风险，而高经济增速时，证券投资流入资本规模则会加剧银行信贷风险。由模型（14）和模型（16）的系数可以看出，低经济增速下扩大跨境证券投资流出资本规模对银行信贷风险的降低程度要高于流入资本，由模型（15）和模型（17）可以看出，高经济增速下跨境证券投资流出资本对银行信贷风险的加剧程度要高于流入资本。

表6 跨境证券投资资本流向的分样本分析

其他证券投资资本规模的实证结果如表7所示。可以看出，对于流出渠道，当经济处于低经济增速，即GDP 增速≤0.079 时，其他投资流出资本系数在5%的显著性水平下显著，且系数符号为正，说明低经济增速下其他投资流出资本规模扩大会加剧银行信贷风险；经济处于高经济增速时，证券投资流出资本系数在5%的显著性水平下显著，系数符号为正，说明高经济增速下其他投资流出资本规模扩大也会加剧银行信贷风险。对于流入渠道，当经济处于低经济增速时，其他投资流入资本系数在5%的显著性水平下显著，且系数符号为负，说明低经济增速下扩大其他投资流入资本规模会降低银行信贷风险，而高经济增速时，扩大其他投资流入资本规模则同样会降低银行信贷风险。由模型（18）和模型（20）的系数绝对值可以看出，低经济增速下扩大其他投资流出资本加剧银行信贷风险的程度要高于流入资本，由门限模型的实证结果可知，低经济增速下扩大其他投资资本规模会降低银行信贷风险，产生矛盾的原因可能在于，低经济增速下部分年份其他投资流入绝对规模要大于流出绝对规模，加之其他因素的影响，因此总体表现为低经济增速下扩大其他投资资本规模会降低银行信贷风险的特征。由模型（19）和模型（21）可以看出，高经济增速下其他投资流出资本对银行信贷风险的影响程度要高于流入资本，流入资本对银行信贷风险的缓释被流出资本的加剧作用所抵消，总体表现为高经济增速下扩大其他投资资本规模会加剧银行信贷风险的特征。

表7 其他投资资本流向的分样本分析

（三）稳健性检验

考虑到分样本之后数据量减少、变量数据关联度增加而造成的数据序列相关的问题，本文将采用可行的广义最小二乘法进行稳健性检验。实证结果如表8所示，从中可以看出，关键的解释变量系数方面，实证结果与基准模型结果相差不大，进一步验证了上述结论的准确性。

表8 稳健性检验结果

六、结论与政策建议

（一）结论

本文从跨境直接投资、跨境证券投资、跨境其他投资等方面来分析跨境资本流动，运用门限回归模型和2010～2020 年中国129 家商业银行的面板数据，实证研究不同经济增长速度下，跨境资本流动对商业银行信贷风险的不同影响；并在此基础上区分跨境资本流动的流向，进一步分析跨境资本流入和流出对银行信贷风险的影响。本文主要结论归纳为：第一，跨境资本流动与银行信贷风险之间的门限效应显著，跨境直接投资、跨境证券投资、跨境其他投资作为解释变量时均存在单门限效应，其中跨境直接投资规模对银行信贷风险呈现明显的“向上弯折”特征，证券投资规模和其他投资规模都对银行信贷风险呈现明显的“正U 型”特征。第二，对于直接投资，低经济增速下，直接投资流入规模的扩大对银行信贷风险的加剧程度高于流出资本；对于证券投资，低经济增速下证券投资流出规模的扩大对银行信贷风险的降低程度高于流入资本，高经济增速下流出资本对银行信贷风险的加剧程度要高于流入资本；对于其他投资，虽然低经济增速下其他投资流出资本对加剧银行信贷风险的程度要高于流入资本，但考虑到跨境资本流动的绝对规模等其他因素，总体表现为低经济增速下扩大其他投资资本规模会降低银行信贷风险，高经济增速下其他投资流出资本对银行信贷风险的影响程度要高于流入资本，流入资本对银行信贷风险的缓释被流出资本的加剧作用所抵消，最终表现为高经济增速下扩大其他投资资本规模会加剧银行信贷风险的特征。

（二）政策建议

1.跨境资本流动规模监管方面，健全“宏观审慎管理+微观监管”两位一体的监管框架，坚持底线思维。加强对外汇市场、金融市场以及跨市场交易的监管，减少监管套利和监管真空；完善常态化QDII额度发放机制，要加快建设跨境资本流动的动态监管体系，有效防范跨境资本无序流动，防范投机资本套利、资本外逃等原因导致的大规模跨境资本流动。

2.跨境资本流动的结构性监管方面，基于跨境资本流动的结构性特征，结合当前的经济金融发展水平，合理安排开放进度，对符合我国经济发展形势的跨境资本类型进行相应程度的放开，对可能会加剧经济运行风险的资本类型进行限制。

3.跨境资本的流向监管方面，结合当前经济水平下跨境资本流向的风险特征，对跨境资本流入和资本流出带来的不同风险进行积极监测和预警防范，加强对资本流向的追踪和分析力度，防范跨境资本激增流入和突然中断带来的风险隐患。

4.银行风险监管方面，重视完善金融体系监管制度，弱化银行信贷扩张的冲动，商业银行在提高国际化经营水平的过程中要坚持稳健经营，注意风险管理，建立健全跨境资本风险监督和管理机制，加强对信贷风险的管理，建立健全应急预案，积极应对跨境资本极端事件对银行信贷风险的影响。