宏观审慎政策如何影响银行风险承担？——来自我国276家商业银行的经验分析

张春海 赵偞贝

（1.中国人民银行青岛市中心支行，山东 青岛 266071；2.中国人民银行长沙中心支行，湖南 长沙 410005）

一、引言

2008年的全球金融危机表明，金融机构个体的稳健运行并不是确保金融系统稳定的充分条件，整个银行业的风险及其传染性被大大低估。雷曼事件再次证明，一家金融机构的倒闭可能触发整个金融体系的脆弱性。在上述背景下，宏观审慎管理在应对银行业系统性风险方面得到了越来越多的重视。金融危机之前，监管机构主要从微观审慎角度来考虑并维护金融稳定，与以限制银行特殊风险为目标的微观审慎政策不同，宏观审慎政策旨在通过关注关联风险和常见风险敞口来降低系统性风险。从我国宏观审慎政策实践历程来看，金融危机之后，按照党中央国务院的部署，中国人民银行构建宏观审慎政策框架步伐开始加快，政策协调机制逐步建立，差别准备金动态调整机制、宏观审慎评估、全口径跨境融资宏观审慎管理等政策工具陆续推出，房地产金融等重点领域宏观审慎管理不断深入，金融控股公司和重要基础设施统筹监管方面取得有益进展，“双支柱”调控框架建设取得了积极成效。

但从已有的研究来看，宏观审慎政策的实施还面临着诸多挑战。一是宏观审慎政策的有效性评估。特别是当一种及以上宏观审慎政策工具被激活的情况下，应根据宏观审慎政策旨在实现的具体目标来评价其有效性。目前的多数研究侧重于分析宏观审慎工具对银行贷款这一中间目标的影响，而对银行风险直接影响的探讨还较少。二是宏观审慎目标与政策工具之间不是简单的一一对应关系，由于宏观审慎政策与政策工具目标的多样性，不存在“一刀切”的万能政策。例如，逆周期资本缓冲主要作用于银行机构的总信贷敞口，而贷款价值比上限主要影响高杠杆借贷人。这表明，如果想增强金融体系整体弹性，应选择逆周期资本缓冲工具；但如果想限制特定类型的信贷发放，选择贷款价值比工具可能更为有效。因此，本文将深入探究宏观审慎政策对银行风险承担的影响，从而更好地评估政策效果。

二、文献综述与研究假说

目前，一个被广泛接受的关于宏观审慎政策的定义为，旨在识别和减轻系统性稳定风险，从而降低金融市场运行中的金融服务中断所带来的经济成本。宏观审慎政策与系统性风险的分析框架主要包括两个维度：时间维度和横截面维度（Borio 和Zhu，2014）。时间维度代表了抑制金融过度繁荣的必要性，在金融加速器放大机制下的经济上升期，银行倾向于承担过多风险，在提升资产价值的同时，导致债务进一步增加；而在经济下行周期，金融机构表现出过度的风险厌恶，整体表现出信贷、资产及抵押品的顺周期性。横截面维度主要与金融机构的互联性有关，表现为金融危机对个体金融机构的冲击被严重放大从而蔓延到整个金融市场乃至其他国家。相应地，宏观审慎政策可分为解决金融系统周期性、金融体系交叉性两类工具（IMF，2013）。例如，存款准备金率的提升会减少商业银行的可贷资金并使其面临资本金短缺问题，进而影响其风险承担水平；逆周期资本缓冲可用于实现更广泛的宏观审慎目标，保护银行业免受信贷过度增长产生的负面影响；贷款价值比上限的提升可以较大程度限制高杠杆借款者的融资可得性，并让借款者自身承担更多损失，降低了借款人的违约意愿（廖岷等，2014）。基于以上分析，本文提出如下研究假说：

假说1：宏观审慎政策的实施有利于降低商业银行风险承担水平。

除宏观审慎政策工具对银行风险承担产生直接影响外，货币政策也会对商业银行风险承担和金融稳定产生间接影响（Borio 和Zhu，2014；Altunbas 等，2017； Dell'Ariccia 等，2010）。长期的低利率政策可能会使金融机构出于合同、行为和制度原因而承担更多风险，投资者也倾向于从低风险政府债券转向高风险高收益的公司债券或新兴经济体债券（Rajan，2005）。宽松货币政策将导致银行贷款利率下降，进而降低银行的总回报率，使得银行监控贷款动机的主动性减弱，对高风险资产的需求增加，从而提升银行整体风险承担水平。而逆周期资本缓冲、差别准备金动态调整机制、资产负债表集中度限制等宏观审慎工具的运用，在对银行资产负债表产生影响的同时，也会调节或改变货币政策传导过程中银行的风险识别和风险偏好，降低货币政策所产生的周期性反馈，从而避免商业银行的过度风险承担行为（李志强等，2020）。因此，适当的宏观审慎管理能够缓释不同货币政策立场对金融稳定产生的不利影响，通过约束银行信贷和资产管理行为的顺周期性来抑制银行的过度风险承担，达到减轻货币政策对银行信贷冲击的目的（张金娣，2020）。基于以上分析，本文提出如下研究假说：

假说2：低利率或宽松的货币政策会提升商业银行的风险承担水平，而宏观审慎管理与货币政策之间的互补性能够减轻货币政策传导产生的不利冲击。

从西方发达经济体金融周期的特征来看，信贷市场过度繁荣时期或金融危机前，对银行资本的监管会相对弱化，对银行杠杆的约束较为宽松，商业银行冲动的信贷扩张行为将会大幅提升自身的杠杆率水平，此时商业银行的风险承担水平将会更高。此外，当银行的非主业投资可以用优先债务进行融资时，其风险转移问题将更为严重，风险承担水平也会更高（Natalya等，2019）。而宏观审慎政策能够通过对资本充足率的监管，有效抑制商业银行的信贷扩张，从而起到降低杠杆率、控制商业银行风险的作用。因此，宏观审慎政策的实施会对高杠杆率、高风险偏好的商业银行产生更强的约束力。基于以上分析，本文提出如下研究假说：

假说3：杠杆水平对商业银行风险承担水平具有正向影响，宏观审慎政策的实施对较高杠杆率的商业银行的风险承担影响更大。

三、研究设计

（一）变量说明

1.被解释变量：银行风险承担。根据已有文献，风险资产占比、Z 值、不良贷款率等均为商业银行风险承担水平的测度指标。考虑到数据的可得性以及衡量指标与信贷风险标的关联性，本文最终选择了不良贷款率（NPL）来衡量商业银行的信贷风险承担水平。在稳健性检验部分，将Z 值作为衡量银行整体稳定性和偿付能力的指标，具体计算公式为：_=(+)/()。其中，为权益资产比，为总资产收益率，()为总资产收益率标准差。

2.核心解释变量：宏观审慎政策。宏观审慎政策既包括具有防范系统性风险属性的专门工具，还包括能够发挥宏观审慎职能的微观审慎工具和货币政策工具。本文采用Cerutti 等（2015）编制的宏观审慎政策指数（MPI）作为宏观审慎政策的代理变量，数据来源于IMF组织的三次跨国调查。其中，2007—2013年采用IMF的调查数据。同时，本文基于IMF调查数据库中采用的宏观审慎政策工具，逐年对我国采用的工具数量进行简单得分加总，构建了我国2014—2019年的宏观审慎政策指数。荆中博和方意（2018）认为，在我国宏观审慎工具箱中，贷款价值比上限和准备金率政策是使用频率最高的工具。为此，本文将法定存款准备金率（Drr）和贷款价值比（Ltv）也作为宏观审慎政策的代理变量，以增强分析结果的稳健性。其中，贷款价值比用二套房最低首付比要求的月度均值来衡量。2007—2019年期间，我国对全国范围内的二套房最低首付比要求进行的调整多达9次。

表1：变量定义与说明

3.控制变量：参照已有文献，本文从银行特征和宏观经济两个层面引入特征变量。银行特征变量包括银行规模（lasset）、资本充足率（car）、成本收入比（cinr）、净资产收益率（roe）、存贷比（ldrate）、杠杆率（lev）；宏观经济特征变量包括GDP 增速（gdprate）、银行间同业拆借利率（Shibor 90，用于衡量价格型货币政策工具）和广义货币增速（M2rate，用于衡量数量型货币政策工具）。

（二）样本与数据

参考已有研究，本文剔除了政策性银行和开发性银行，同时剔除样本连续期少于5年的银行机构，最终得到2007—2019年我国276 家商业银行的非平衡面板数据。银行层面数据来源于国泰安数据库，宏观经济变量数据来源于万得数据库，宏观审慎政策的相关数据来源于IMF组织的三次全球宏观审慎政策跨国调查。

（三）模型设定

为检验宏观审慎政策对银行风险承担的影响，本文构建面板数据的固定效应回归模型：

式（1）中，Risk为被解释变量，用来衡量银行机构在时期的风险承担水平，具体包括不良贷款率和Z值得分。MPI为核心解释变量，代表年度的宏观审慎政策指数。为一组控制变量。 γ为时间固定效应，用来控制宏观周期性影响因素； μ为银行类型的个体固定效应。ε为随机干扰项。

宏观审慎政策的核心是关注金融和经济体系中的加杠杆行为，尤其是具有系统性影响的加杠杆行为。宏观审慎政策主要针对金融风险的顺周期性和传染性，从宏观的、逆周期的和跨市场、防传染的角度出台政策措施。因此，本文进一步引入银行杠杆水平和货币政策变量，以检验其在宏观审慎政策与银行风险承担关系中的影响机制和作用机理：

式（2）中，lev用来衡量银行在时期的杠杆水平，MP为时期的货币政策变量，主要包括数量型和价格型货币政策工具，其他变量与式（1）相同。

此外，为了解决模型中可能存在的内生性问题，本文参考Claessens 等（2014）和Altunbas 等（2017）的做法，在固定效应面板模型的基础上，进一步引入动态面板系统广义矩估计方法（系统GMM）。具体回归模型如下：

式（3）、（4）中，Risk为银行机构滞后一期的风险承担水平，用来捕捉风险承担中可能存在的惯性特征，其他变量与式（1）、（2）中一致。

四、实证分析

（一）基本回归

表2 为宏观审慎政策对银行风险承担影响的回归结果，分别列出了宏观审慎政策指数、贷款价值比和法定存款准备金率对不良贷款率影响的估计结果。其中，列（1）、（3）、（5）采用面板数据固定效应模型，列（2）、（4）、（6）采用GMM 广义矩估计，同时列（1）—（6）中均加入了银行风险承担滞后一期变量。回归结果显示，宏观审慎政策指数、贷款价值比对银行风险承担具有负向影响，并在1%或5%的水平下通过了显著性检验。列（2）中，宏观审慎政策指数系数在1%的水平下显著为负，表明在其他条件保持不变的情况下，宏观审慎政策指数每增加1%，则银行的风险承担水平（不良贷款率）将会下降0.1836%，即宏观审慎政策指数对银行不良贷款率具有显著的负向效应。类似地，贷款价值比对银行风险承担也产生了显著的负向效应，但从回归系数来看，贷款价值比对银行风险承担产生的负向效应要远小于宏观审慎政策指数产生的负向效应。

表2：基准模型回归结果

而列（6）的结果显示，法定存款准备金率对银行风险承担产生了正向影响，并在10%的水平下通过了显著性检验。法定存款准备金率的提高导致银行风险承担水平上升，可能的原因是：一方面，提高存款准备金率削减了商业银行的可贷资金，为保障利润收入水平，银行的风险偏好程度上升而更倾向于选择投资高风险高收益的项目，在经济下行周期时，借款者的违约风险增大，从而导致银行风险承担水平上升（方意，2015；廖岷等，2014）；另一方面，法定存款准备金作为宏观审慎政策的重要手段，其回归系数符号与宏观审慎政策指数符号相反，表明“双支柱”调控框架可能存在内在的政策冲突问题（宋科和李振，2019）。银行风险承担滞后一期变量的回归系数均在1%的水平下显著为正，表明银行风险承担水平存在某种惯性，即上期银行风险承担水平显著影响当期风险水平。另外，回归结果显示，GMM 广义矩估计与面板数据固定效应模型的回归结果基本一致。

（二）异质性分析

为探讨宏观审慎政策对不同类型银行风险承担水平可能产生的不同影响，本文将276 家商业银行分为全国性银行与地方性银行、上市银行与非上市银行分别进行回归分析。表3 的回归结果显示，宏观审慎政策指数、贷款价值比对全国性银行和地方性银行的风险承担水平产生了显著的负向影响。从宏观审慎政策指数和贷款价值比的回归系数来看，地方性银行要大于全国性银行，表明无论是宏观审慎政策还是贷款价值比，其对本地银行风险承担水平产生的负向效应要大于全国性银行。但法定存款准备金率对不同类型的银行产生了不同的效应，表现出不同的特征。对地方性银行风险承担水平产生了显著的正向作用，这与表2 的结果类似，但对全国性银行的风险承担水平产生了显著的负向影响。出现这一情况的可能原因是，相较于全国性银行，地方性银行的经营行为更容易激进化，风险偏好程度更高。在法定存款准备金率提升时，地方性银行迫于利润压力，更倾向于将有限的可贷资金投向高风险高收益项目，导致其面临较高的风险承担水平。而全国性银行一般承担着传导监管政策意图的重要职责，在法定存款准备金率提升导致可贷资金减少的情况下，相较于追求利润收入，稳健经营并将风险控制在合理范围内更应成为全国性银行的首要目标。

表4 的回归结果显示，非上市银行的宏观审慎政策指数、贷款价值比的回归系数要高于上市银行，表明宏观审慎政策的实施对非上市银行风险承担水平产生的约束作用更大。类似于表3 中的回归结果，法定存款准备金率对上市银行风险承担水平的影响并不显著，但对非上市银行风险承担水平产生了显著的正向影响。产生上述情况的可能原因是上市公司经营更加透明，需要定期详细披露经营信息，其自身对经营稳健性和可持续性的约束程度相对较强，大多维持较低的风险承担水平。因此，宏观审慎政策对上市银行风险承担水平的负向效应相对偏弱，在法定存款准备金率提升导致可贷资金减少的情况下，上市银行对高风险高收益领域的贷款投放相对审慎。

表3：宏观审慎政策与银行风险承担：全国性银行与地方性银行

表4：宏观审慎政策与银行风险承担：上市银行与非上市银行

五、进一步分析：基于银行杠杆率和货币政策视角

（一）杠杆率视角

银行机构的加杠杆行为是宏观审慎政策关注的核心和重点，本文在引入商业银行杠杆率的情况下，进一步分析宏观审慎政策如何影响银行风险承担水平。本部分在银行杠杆率的基础上构建杠杆水平的虚拟变量（Lev_d），当银行杠杆率大于90 分位数水平时取值为1，否则取值为0，同时构建宏观审慎政策指数、贷款价值比、法定存款准备金率与杠杆水平虚拟变量的交互项。表5的回归结果显示，列（1）—（6）中，银行杠杆水平回归系数为正且均在1%的水平上通过了显著性检验，表明杠杆水平越高的银行机构，其自身的风险承担水平也会越高。列（1）—（6）中宏观审慎政策与杠杆水平的交互项系数在1%、5%或10%的水平下显著为负。以列（2）为例，宏观审慎政策指数每提高1%，其对低杠杆水平商业银行风险承担水平的负向效应为0.147%，而对高杠杆水平商业银行风险承担水平的负向效应达到0.382%。列（6）中存款准备金率对高杠杆水平商业银行风险承担的影响由正转负，可能的原因是法定存款准备金率的提高对高杠杆银行的信贷扩张能力产生更有力的抑制作用，能够有效降低其经营风险。以上结果表明，宏观审慎政策对高杠杆水平的商业银行风险承担所产生的作用效应更大、约束作用更强。

表5：宏观审慎政策、杠杆率与银行风险承担

（二）货币政策视角

表6 的回归结果显示，数量型（M2rate）货币政策工具同银行风险承担之间呈显著的正相关关系，表明在我国由货币政策数量型工具向价格型工具转型的大背景下，通过降低货币供给来控制经济体系信贷供给、维持金融系统稳定性仍是重要的货币政策调控传导途径。而显著的正向关系也表明，数量型工具在增加货币供应量、保持流动性充裕的同时，容易造成商业银行放宽贷款准入条件，从而导致银行风险承担水平的上升。价格型（Shibor 90）货币政策工具同银行风险承担之间呈显著的负相关关系，表明价格型工具可有效稳定通胀（张龙等，2020），通过追逐收益效应和估值效应来熨平经济波动（张金娣，2020）。利率水平的降低可显著降低融资成本，这可能会助长投资者的投机行为，造成银行不良贷款率上升，同时市场的风险偏好导致资产价格泡沫加剧，金融系统稳定性受到影响，从而导致银行风险承担水平的上升。从宏观审慎政策与数量型或价格型货币政策工具的交互项来看，虽然均在1%的水平下通过了显著性检验，但其对应的交互项系数符号与宏观审慎政策指数、贷款价值比、法定存款准备金率的系数符号均呈相反的特征。具体而言，货币政策与宏观审慎政策形成的“双支柱”调控（即交互项）的回归系数均显著为正，说明当采取紧缩的数量型货币政策时，“双支柱”调控发挥了良好的调节作用，能够较为明显地抑制商业银行风险承担水平；当采取宽松的数量型货币政策时，宏观审慎政策对银行风险的抑制作用被削弱；当采取宽松的价格型货币政策时，宽松的货币政策立场会使风险提高，但在“双支柱”调节下，风险得到一定程度的降低；当采取紧缩的价格型货币政策时，“双支柱”调控反而削弱了货币政策与宏观审慎政策分别对商业银行风险承担的负向影响。以上结果表明，“双支柱”调控在实施过程中可能存在一定的冲突，两者的运行机制和传导渠道存在交叉性可能是造成冲突的潜在原因。值得注意的是，较高的法定存款准备金率与宽松的货币政策均会提高银行风险承担水平，但在实行宽松的数量型货币政策时，二者的共同作用使得他们对银行风险承担水平的正向影响稍有下降，说明宽松的货币政策若与适当的宏观审慎手段相配合，能够同时达到向市场注入活力和稳定金融市场风险的目的。

表6：宏观审慎政策、货币政策与银行风险承担

（三）稳健性检验

本文通过三种方式进行稳健性检验：一是将被解释变量不良贷款率用Z 值得分进行替代。结果显示，宏观审慎政策指数对银行Z 值得分具有显著的正向作用，能够显著降低银行的破产风险，由于Z 值得分与不良贷款率互为反向衡量指标，因此，其实证结果意义与显著降低银行不良贷款率在本质上是相同的。二是剔除不良贷款率上下1%的样本，利用子样本再次实证检验宏观审慎政策指数对银行风险承担水平的影响，结果与前文基本一致。三是考虑99%、95%、75%、50%杠杆率分位数水平下宏观审慎政策指数对银行风险承担水平的影响，结果与前文基本一致。因此，本文的实证结果和得到的结论较为稳健。

六、结论和政策启示

本文利用2007—2019年我国276 家商业银行的非平衡面板数据，采用固定效应模型和GMM 广义矩估计实证检验了宏观审慎政策对银行风险承担水平的影响，并从杠杆水平和货币政策两个维度进一步分析了潜在的作用机理和影响机制。实证研究发现：以宏观审慎政策指数、贷款价值比为衡量指标的宏观审慎政策对银行风险承担具有显著的负向效应，这在非上市银行和地方性银行中表现得更为明显，而用法定存款准备金率衡量的宏观审慎政策对银行风险承担产生了显著正向影响。宏观审慎政策对高杠杆水平商业银行风险承担的负向效应更大，产生的约束作用更强。数量型货币政策仍是控制经济体系信贷供给和维护金融体系稳定性的重要工具，价格型货币政策可通过追逐收益效应和估值效应来熨平经济波动。另外，“双支柱”调控在实施过程中存在一定冲突，适度的宏观审慎政策会缓解货币政策立场对风险承担的冲击。

基于上述结论，本文得出如下政策启示：一是强化“双支柱”调控框架的协调配合，推动货币政策调控框架从数量型调控为主向价格型调控为主转变，增强货币政策操作的规则性和透明度，利用货币政策和宏观审慎管理工具的互补关系，减少政策冲突问题。二是进一步健全宏观审慎框架，根据银行机构异质性特征对宏观审慎政策传导产生的不同影响，中央银行可有针对性地创设、实施差异化的政策工具，避免宏观审慎管理中的“一刀切”。三是重点关注商业银行杠杆率对其风险承担水平的显著影响，将杠杆率作为宏观审慎管理的重要关注点，适时对宏观审慎政策进行预调微调。

①IMF 调查数据库中采用的宏观审慎政策工具主要包括13 种：一般逆周期资本缓冲/要求、杠杆率、时变/动态贷款损失准备金、贷款价值比、债务收入比、本币贷款限额、外币贷款限额、差别准备金动态调整机制及其升级版宏观审慎评估体系、对金融机构征税、系统重要性金融机构额外资本要求、资产负债表集中度限制、外汇流动和跨境资金流动宏观审慎政策框架、流动性要求。

②具体指数编制规则如下：如果我国在相应年份采用了某一宏观审慎政策工具，则将实施变量记为1，否则记为0。根据我国2014—2019年的政策实施情况，将可能选取的13种审慎工具及最低资本要求、拨备覆盖要求等2 种工具的实施变量进行加总，得出我国2014—2019年的宏观审慎政策指数。

③276 家商业银行机构包括：国有大型银行（5家）、股份制商业银行（11 家）、城市商业银行（105家）、农村商业银行（146家）、外资银行（9家）。

④限于篇幅，本文未列出稳健性检验结果，作者备索。