我國(guó)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道存在嗎？
——基于GMM方法的實(shí)證研究

陳肖肖

（浙江工商大學(xué)金融學(xué)院，浙江 杭州 310018）

我國(guó)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道存在嗎？
——基于GMM方法的實(shí)證研究

陳肖肖

（浙江工商大學(xué)金融學(xué)院，浙江 杭州 310018）

本文收集了2004—2013年我國(guó)45家商業(yè)銀行的微觀數(shù)據(jù)和相關(guān)宏觀數(shù)據(jù)，并運(yùn)用差分GMM回歸方法對(duì)我國(guó)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性做了實(shí)證檢驗(yàn)。研究結(jié)果表明：我國(guó)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道確實(shí)存在，且寬松的貨幣政策會(huì)刺激銀行承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)；價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響大于數(shù)量型貨幣政策工具；銀行的規(guī)模大小、盈利水平和資本充足性與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈反比；人均GDP增長(zhǎng)率、銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈正比。

貨幣政策；風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道；動(dòng)態(tài)模型；差分GMM

一、引言

2007年的美國(guó)次貸危機(jī)給各國(guó)的金融體系和實(shí)體經(jīng)濟(jì)帶來(lái)了不同程度的負(fù)面影響。在反思本次金融危機(jī)爆發(fā)的原因時(shí)，學(xué)術(shù)界和政治界將部分責(zé)任歸因在貨幣政策上，認(rèn)為美國(guó)2002年以來(lái)長(zhǎng)期實(shí)行寬松的貨幣政策（低利率政策），刺激了證券化信貸產(chǎn)品膨脹和資產(chǎn)價(jià)格泡沫積聚，激勵(lì)銀行等金融機(jī)構(gòu)放松信貸標(biāo)準(zhǔn)，不斷提高經(jīng)營(yíng)杠桿并過(guò)度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，并最終影響金融穩(wěn)定?；谪泿耪吲c銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的這一關(guān)系，博里奧和朱（Borio和Zhu，2008）首次在其工作論文中提出了一種新的貨幣政策傳導(dǎo)渠道——貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道，指出貨幣政策會(huì)通過(guò)影響銀行等金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別和容忍度，從而影響金融機(jī)構(gòu)的貸款定價(jià)和投資決策，并最終影響金融穩(wěn)定。風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論揭示了貨幣政策與金融穩(wěn)定之間的一種常常被人忽視的關(guān)系，即一個(gè)有效控制通貨膨脹并且促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貨幣政策也許不利于金融穩(wěn)定，因?yàn)樗鼤?huì)導(dǎo)致銀行等金融機(jī)構(gòu)過(guò)度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。

從我國(guó)的實(shí)際情況來(lái)看，貨幣政策在我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控中占主導(dǎo)地位。那么這樣一條貨幣政策傳導(dǎo)的渠道在我國(guó)是否存在？如果確實(shí)存在，那貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用方向又是怎么樣的？圍繞這些問(wèn)題，本文整理了國(guó)內(nèi)外有關(guān)研究文獻(xiàn)，并利用我國(guó)2004—2013年45家商業(yè)銀行的微觀數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性進(jìn)行實(shí)證研究，以期為央行的貨幣政策設(shè)計(jì)提供一定的參考。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）理論研究綜述

撒克（Thakor，1996）較早從理論方面開(kāi)始探究貨幣政策和銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。他認(rèn)為銀行貸款和政府債券之間的投資收益差額決定了貨幣政策對(duì)銀行信貸數(shù)量和銀行資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)的影響程度。若寬松的貨幣政策造成的政府債券收益下降程度大于銀行貸款收益，銀行就會(huì)偏好增加資產(chǎn)組合中貸款的比重。拉揚(yáng)（Rajan，2005）指出較低的利率環(huán)境是銀行熱衷于高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目的根本原因。這些結(jié)論都暗示了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在，但是遺憾的是這些結(jié)論并沒(méi)有引起當(dāng)時(shí)學(xué)術(shù)界和貨幣當(dāng)局的重視。直到2007年金融危機(jī)爆發(fā)后貨幣政策與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系才得到關(guān)注。博里奧和朱（2008）第一次提出貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的概念，他們認(rèn)為寬松的貨幣政策會(huì)刺激銀行提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和風(fēng)險(xiǎn)容忍度。關(guān)于貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的內(nèi)在傳導(dǎo)機(jī)制，不同學(xué)者提供了不同的理論解釋。本文通過(guò)梳理相關(guān)文獻(xiàn)歸納了風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的四種傳導(dǎo)機(jī)制：（1）估值、收入和現(xiàn)金流機(jī)制。艾德里安和申（Adrian和Shin，2009）認(rèn)為寬松的貨幣政策會(huì)推升資產(chǎn)價(jià)格以及企業(yè)貸款抵押品價(jià)格、降低企業(yè)財(cái)務(wù)費(fèi)用、改善企業(yè)現(xiàn)金流狀況，進(jìn)而影響銀行對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)和違約概率的估計(jì)，使得銀行在篩選投資項(xiàng)目或貸款監(jiān)督時(shí)提高風(fēng)險(xiǎn)容忍度、放松信貸標(biāo)準(zhǔn)、增持高風(fēng)險(xiǎn)投資項(xiàng)目，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提高。（2）追逐利益機(jī)制。拉揚(yáng)（2005）提出寬松的貨幣政策會(huì)使得無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率迅速下降（相比其他資產(chǎn)收益率）。出于貨幣幻覺(jué)或者長(zhǎng)期契約等原因，投資者的目標(biāo)收益率是“粘性”的。因此，銀行更加偏好通過(guò)提高投資組合中高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的比重來(lái)達(dá)到目標(biāo)收益率，也因此承擔(dān)了更多的風(fēng)險(xiǎn)。（3）競(jìng)爭(zhēng)機(jī)制。拉揚(yáng)（2005）還認(rèn)為寬松的貨幣政策縮小了銀行的利差收入。此時(shí)信貸市場(chǎng)上會(huì)出現(xiàn)激烈的競(jìng)爭(zhēng)。為了獲得更多的信貸資源，銀行會(huì)放松信貸標(biāo)準(zhǔn)，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平也因此提高。（4）保險(xiǎn)機(jī)制。博里奧和朱（2008）認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)蕭條或遭受巨大沖擊時(shí)，銀行預(yù)期政策當(dāng)局實(shí)施寬松的政策或采取一定的救助措施，因此依舊進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)投資，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平上升。

（二）實(shí)證研究綜述

國(guó)外學(xué)者對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的實(shí)證研究主要分為兩類：第一類是基于銀行信貸標(biāo)準(zhǔn)的視角檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性。希門尼斯和佩德羅（Jiménez和Peydrò，2009）利用1984—2006年來(lái)自西班牙的個(gè)人季度貸款數(shù)據(jù)檢驗(yàn)寬松的貨幣政策是否會(huì)影響銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。他們發(fā)現(xiàn)低利率從短期來(lái)說(shuō)減少了未償還貸款的利息負(fù)擔(dān)、降低了違約概率，但從中期來(lái)看，長(zhǎng)期擴(kuò)張的貨幣政策使銀行對(duì)抵押品估值過(guò)高并對(duì)市場(chǎng)盲目樂(lè)觀，在逐利動(dòng)機(jī)下銀行通過(guò)降低信貸標(biāo)準(zhǔn)承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。約阿尼德等（Ioannidou等，2009）運(yùn)用相似的方法對(duì)1999—2003年玻利維亞的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)隨著聯(lián)邦基金利率的持續(xù)下降，銀行傾向于向擁有不良貸款記錄或信用等級(jí)較低的借款者發(fā)放貸款。第二類是從銀行資產(chǎn)負(fù)債表風(fēng)險(xiǎn)出發(fā)研究貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性。阿爾滕佩斯等（Altunbas等，2011）收集了15個(gè)歐盟國(guó)家和美國(guó)的1100家銀行的數(shù)據(jù)，運(yùn)用預(yù)期違約概率（EDF）作為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量，證實(shí)了寬松的貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為具有顯著負(fù)面影響。戴利斯和庫(kù)爾塔斯（Delis和Kouretas，2011）研究西歐國(guó)家2001—2008年的數(shù)據(jù)時(shí)得出了相似的結(jié)論，并發(fā)現(xiàn)銀行的資本水平較低時(shí)，貨幣政策對(duì)其影響更大。

梳理國(guó)內(nèi)相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，目前貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的研究在我國(guó)尚處于起步階段，相關(guān)研究文獻(xiàn)屈指可數(shù)。我國(guó)學(xué)者主要關(guān)注傳統(tǒng)貨幣政策傳導(dǎo)渠道的研究，如賈炳漢（2004）研究了貨幣政策傳導(dǎo)渠道在我國(guó)的有效性，指出利率傳導(dǎo)渠道在我國(guó)目前是失效的，信貸渠道在我國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)渠道中占主要地位。張寶和張強(qiáng)（2011）最早從風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的起源、風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的理論機(jī)制和國(guó)外學(xué)者的實(shí)證研究三個(gè)角度對(duì)國(guó)外相關(guān)研究進(jìn)行了綜述。譚中和粟芳（2011）利用我國(guó)11家上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析了貨幣政策、市場(chǎng)約束對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。研究表明，寬松的貨幣政策和有效的市場(chǎng)約束都能夠降低銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，且短期的貨幣政策效果要強(qiáng)于長(zhǎng)期。

綜上所述，國(guó)外學(xué)者無(wú)論是在理論方面還是實(shí)證方面對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的研究都取得了一定成果，并證實(shí)貨幣政策調(diào)整對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)存在顯著影響。國(guó)內(nèi)相關(guān)研究尚處于起步階段，相關(guān)實(shí)證文獻(xiàn)較少。

三、模型構(gòu)建及數(shù)據(jù)說(shuō)明

（一）模型構(gòu)建

為了驗(yàn)證我國(guó)是否存在貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道，本文借鑒了戴利斯和庫(kù)爾塔斯（2011）的研究，構(gòu)建如下模型：

上式中，i=1,2,3,...,N表示樣本銀行的家數(shù)；t表示研究的樣本時(shí)間值；Riski，t表示第i家銀行當(dāng)期的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為指標(biāo)；Riski，t-1表示第i家銀行上一期的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)；MPt表示主要解釋變量貨幣政策的代理變量。由于不少研究發(fā)現(xiàn)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為具有滯后性，因此本文在模型中加入了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)的滯后一期變量。本文構(gòu)建的模型為動(dòng)態(tài)模型。

（二）變量選取

1.被解釋變量。本文的主要被解釋變量是銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的常用指標(biāo)有預(yù)期違約率（EDF）、風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比、Z值等。理論上來(lái)說(shuō)，預(yù)期違約率（EDF）能夠全面衡量銀行的整體違約風(fēng)險(xiǎn)，是衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平最理想的指標(biāo)。但是考慮到目前我國(guó)并沒(méi)有建立完善的違約信息庫(kù)和健全的信用評(píng)價(jià)體系，無(wú)法獲得我國(guó)銀行業(yè)的相關(guān)EDF數(shù)據(jù)，本文選擇了另一個(gè)被廣泛用來(lái)衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的指標(biāo)——Z值。金（Kim，1994）最早將Z值用來(lái)衡量銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。用Z值衡量銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的原理是：一家銀行存在破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是指該銀行出現(xiàn)資不抵債導(dǎo)致銀行最終破產(chǎn)的可能性。如果用股東權(quán)益/總資產(chǎn)（CAR）代表權(quán)益資產(chǎn)比率，而凈利潤(rùn)/總資產(chǎn)（ROA）代表資產(chǎn)收益率，那么銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)可以表述為prob（CAR＜-ROA）。

根據(jù)萊文和利芬（Levine和Laeven，2009）的計(jì)算方法，Z值的計(jì)算公式如下：

上式中ROAi,t表示第i家銀行t時(shí)期的資產(chǎn)收益率；CARi,t表示第i家銀行t時(shí)期的權(quán)益資產(chǎn)比；σi(ROAi,t)表示第i家銀行資產(chǎn)收益率的標(biāo)準(zhǔn)差。Z指數(shù)越大，說(shuō)明銀行面臨的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)越大，銀行經(jīng)營(yíng)越不穩(wěn)定。本文對(duì)于σi(ROAi,t)的處理參照了萊文和利芬（2009）的做法，用第t-2年至第t年連續(xù)3年數(shù)據(jù)滾動(dòng)計(jì)算得到。

2.主要解釋變量。本文主要的解釋變量是貨幣政策。由于我國(guó)的利率市場(chǎng)化尚未完成，因此無(wú)法參考國(guó)外相關(guān)文獻(xiàn)采用銀行間利率作為度量貨幣政策的有效指標(biāo)。我國(guó)央行調(diào)控貨幣政策的手段包括數(shù)量型工具和價(jià)格型工具，因此本文選擇廣義貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率（M 2R）和一年期存款基準(zhǔn)利率（RD）作為貨幣政策的代理變量。M 2R越高、RD越低，說(shuō)明貨幣政策越寬松。對(duì)一年期存款基準(zhǔn)利率（RD）的處理，本文參照姜再勇和鐘正聲（2010）的方法，根據(jù)其月末數(shù)據(jù)計(jì)算其年度平均值。

3.控制變量。為了有效識(shí)別貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，本文還選擇了影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的其他重要變量。

（1）銀行規(guī)模（LNSIZE）。本文用總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)衡量銀行規(guī)模大小。規(guī)模大小不同的銀行在業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)策略和風(fēng)險(xiǎn)管理等方面存在較大差異，因而其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平也不同。

（2）資本充足率（CAP）。本文用資本充足率作為衡量銀行資本充足性的指標(biāo)。資本充足率是指銀行自有資本占銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)的比率，該指標(biāo)能夠衡量銀行的最后償債能力。

（3）平均資產(chǎn)報(bào)酬率（ROAA）。本文選取平均資產(chǎn)報(bào)酬率衡量銀行的盈利水平。平均資產(chǎn)報(bào)酬率越高，說(shuō)明銀行的盈利能力越強(qiáng)。平均資產(chǎn)報(bào)酬率的計(jì)算公式為：凈利潤(rùn)/[（期初總資產(chǎn)+期末總資產(chǎn)）/ 2]。

（4）IPO。IPO設(shè)置為虛擬指標(biāo)，銀行上市前IPO取值為0、上市后IPO取值為1。目前我國(guó)共有上市銀行18家，各銀行上市時(shí)間不同，其中徽商銀行和重慶銀行均于2013年11月剛剛上市。

（5）實(shí)際人均GDP增速（GDPpc）。本文采用實(shí)際人均GDP增速作為衡量宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況的變量。

（6）銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度（CR4）。本文采用目前使用較為廣泛的行業(yè)集中度CRn來(lái)衡量銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度。由于我國(guó)四大國(guó)有銀行無(wú)論是在資產(chǎn)規(guī)模、貸款額還是存款額方面都占銀行業(yè)主體地位，因此，本文選用四大國(guó)有銀行貸款總額占銀行業(yè)總貸款額的比重CR4衡量我國(guó)銀行業(yè)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)。CR4指數(shù)越大，說(shuō)明我國(guó)銀行業(yè)市場(chǎng)份額越集中、行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)程度越低。

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源及描述性統(tǒng)計(jì)

本文收集了2004—2013年間我國(guó)45家中資商業(yè)銀行的年度數(shù)據(jù)以及宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)構(gòu)建面板數(shù)據(jù)。基于樣本銀行的成立時(shí)間不同以及數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)缺失等原因，本文建立的面板數(shù)據(jù)為非平衡面板數(shù)據(jù)。本文選擇的45家樣本銀行包括我國(guó)5家國(guó)有商業(yè)銀行，光大銀行、浦發(fā)銀行等12家全國(guó)性股份制商業(yè)銀行，以及恒豐銀行、寧波銀行等28家城市商業(yè)銀行。本文選取的樣本銀行涵蓋了全國(guó)24個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）。

本文的銀行微觀數(shù)據(jù)均來(lái)自Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)。為了減少面板數(shù)據(jù)的非平衡程度，筆者根據(jù)Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)的計(jì)算口徑和銀行相關(guān)報(bào)表數(shù)據(jù)對(duì)部分缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了補(bǔ)充。本文的宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自同花順I(yè)FIND數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站以及銀監(jiān)會(huì)年度報(bào)告。

表1：變量描述性統(tǒng)計(jì)

表1給出了45家樣本銀行數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從銀行微觀數(shù)據(jù)來(lái)看，衡量銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的Z值均值為0.0346、Z值最大值為0.7265（2005年光大銀行）、最小值為-0.0021（2004年工商銀行），說(shuō)明整體而言我國(guó)銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)較低、銀行體系較穩(wěn)定。銀行總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)（LNSIZE）均值為12.3810，其中最大值為16.7556（2013年工商銀行），最小值為8.5914（2005年柳州銀行）。資本充足率（CAP）的均值為11.5916，2008年后45家樣本銀行的資本充足率均超過(guò)8%的資本充足率要求。其中資本充足率最大值為62.62%（2006年渤海銀行），最小值為-0.39%（2006年光大銀行）。平均資產(chǎn)報(bào)酬率（ROAA）的均值為0.9634，其中最大值2.999（2008年富滇銀行），最小值為-1.39（2006年渤海銀行）。

四、實(shí)證結(jié)果分析

由于本文構(gòu)建的模型為包含被解釋變量一階滯后項(xiàng)的動(dòng)態(tài)模型，采用傳統(tǒng)的OLS等方法進(jìn)行回歸會(huì)使結(jié)果有偏差。因此本文采用差分GMM估計(jì)方法進(jìn)行回歸。該方法的基本原理是通過(guò)一階差分或選取合適的工具變量來(lái)消除未觀測(cè)的個(gè)體固定效應(yīng)。該方法還使用解釋變量和被解釋變量的滯后項(xiàng)作為工具變量以克服內(nèi)生性問(wèn)題。一階差分GMM估計(jì)在動(dòng)態(tài)面板的實(shí)證文獻(xiàn)中得到了廣泛應(yīng)用。

本文運(yùn)用了Stata12.0對(duì)模型進(jìn)行了回歸，回歸結(jié)果如表2所示。為了保證模型設(shè)定的合理性以及模型估計(jì)的有效性，首先需要進(jìn)行兩個(gè)重要檢驗(yàn)：（1）二階干擾項(xiàng)序列相關(guān)檢驗(yàn)。差分GMM成立的前提條件是模型的擾動(dòng)項(xiàng){εit}不存在自相關(guān)。由于差分后的擾動(dòng)項(xiàng)仍然存在一階自相關(guān)，因此需要檢驗(yàn)擾動(dòng)項(xiàng)的差分是否存在二階或更高階自相關(guān)。（2）過(guò)度識(shí)別檢驗(yàn)（Sargan）。該檢驗(yàn)主要判斷選取的工具變量是否合理。本文進(jìn)行檢驗(yàn)的結(jié)果是：AR（2）和Sargan的P值均大于0.1，符合差分GMM的回歸要求。從表2的結(jié)果可知：

表2：貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性檢驗(yàn)結(jié)果

首先，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的滯后一期變量的回歸系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，說(shuō)明我國(guó)銀行業(yè)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為確實(shí)具有延續(xù)性。每一期銀行經(jīng)營(yíng)中形成的風(fēng)險(xiǎn)都不是獨(dú)立的，會(huì)影響后一期甚至后幾期銀行風(fēng)險(xiǎn)的承擔(dān)。這些風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)不斷累積最終會(huì)影響整個(gè)金融體系的穩(wěn)定。銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的這種動(dòng)態(tài)延續(xù)性使得風(fēng)險(xiǎn)變得更難控制。

其次，廣義貨幣供應(yīng)量增長(zhǎng)率（M2R）的系數(shù)在1%的顯著性水平上為正，一年期存款基準(zhǔn)利率（RD）的系數(shù)在1%的顯著性水平上為負(fù)，都說(shuō)明寬松的貨幣政策會(huì)導(dǎo)致銀行更高的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)。這驗(yàn)證了我國(guó)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道確實(shí)存在。另外，從貨幣政策引發(fā)的兩種變量的系數(shù)上可知：一年期存款基準(zhǔn)利率的系數(shù)絕對(duì)值為0.0019，大于廣義貨幣供應(yīng)量增速的系數(shù)絕對(duì)值0.0002，說(shuō)明每單位一年期存款基準(zhǔn)利率對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響要大于廣義貨幣供應(yīng)量增速，也就是說(shuō)我國(guó)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道下，價(jià)格型工具對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的激勵(lì)強(qiáng)于數(shù)量型工具。

此外，從控制變量的回歸結(jié)果中還可以發(fā)現(xiàn)：從銀行微觀特征變量來(lái)看，銀行規(guī)模大小、平均資產(chǎn)收益率和資本充足率與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)均顯著負(fù)相關(guān)。也就是說(shuō)，規(guī)模越大、盈利能力越強(qiáng)且資本越充足的銀行，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越小。這可能是因?yàn)橐?guī)模越大的銀行由于受到了更為嚴(yán)格的業(yè)務(wù)管制造成經(jīng)營(yíng)保守，或者其本身具有良好的風(fēng)險(xiǎn)控制能力，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較低；資本越充足的銀行風(fēng)險(xiǎn)資本占比越低，破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)也越低；盈利能力較差的銀行出于逐利動(dòng)機(jī)而愿意承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。人均GDP增長(zhǎng)率與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著正相關(guān)，說(shuō)明宏觀經(jīng)濟(jì)較好時(shí)銀行預(yù)期未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)較好，銀行風(fēng)險(xiǎn)容忍度增強(qiáng)，銀行愿意承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。該結(jié)果反映了銀行風(fēng)險(xiǎn)的順周期性。銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)CR4與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量顯著負(fù)相關(guān)。這說(shuō)明我國(guó)銀行業(yè)壟斷程度越強(qiáng)，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿和水平越低。

五、結(jié)論和建議

本文收集了2004—2013年我國(guó)45家商業(yè)銀行的微觀數(shù)據(jù)和相關(guān)宏觀數(shù)據(jù)，并運(yùn)用差分GMM回歸方法對(duì)我國(guó)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性做了實(shí)證檢驗(yàn)。本文的研究結(jié)果表明：我國(guó)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道確實(shí)存在，且寬松的貨幣政策會(huì)刺激銀行承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)；價(jià)格型貨幣政策工具對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響大于數(shù)量型貨幣政策工具；銀行的規(guī)模大小、盈利水平和資本充足性與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)負(fù)相關(guān)；人均GDP增長(zhǎng)率、銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)性與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)正相關(guān)。

銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問(wèn)題不僅關(guān)系到銀行自身經(jīng)營(yíng)發(fā)展，更關(guān)系到金融穩(wěn)定。貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論認(rèn)為，從金融穩(wěn)定的視角來(lái)說(shuō)，貨幣政策并非中性。因此我國(guó)貨幣當(dāng)局應(yīng)該重視貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道，關(guān)注貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用。中央銀行應(yīng)將貨幣政策納入宏觀審慎管理框架，在進(jìn)行貨幣政策調(diào)控時(shí)配合使用宏觀審慎管理工具。同時(shí)，貨幣政策的目標(biāo)應(yīng)更加兼顧金融穩(wěn)定，在調(diào)整貨幣政策時(shí)考慮其對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響并做出前瞻性和系統(tǒng)性的把握。

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Does Risk-Taking Channels of the M onetary Policy Exist in China?——Empirical Study Based on GMM

Chen Xiaoxiao
（Schoolof Financeof Zhejiang Universtiy of Industry and Commerce，Zhejiang Hangzhou 310018）

This paper collects the micro-data and macroeconomic data of 45 commercial banks from 2004 to 2013，and uses diff-GMM to do an empirical teston the existence of risk-taking channelsof China’smonetary policy. The research results show that the risk-taking channels of themonetary policy do exist and the loosemonetary policy spurs the banks to takemore risks.The pricingmonetary policy instrumentshavemore influence on banks’risk-taking than the quantitativemonetary policy tools.The scale，profitability and capitaladequacy of bankshave an inverse correlationw ith their risk-taking capacity.There isa positive correlation between GDPgrow th rate per capital，banks’competitivenessand their risk-taking capacity.

monetary policy，risk-taking channel，dynam icmodel，diff-GMM

F820.1

1674-2265（2014）11-0017-05

（責(zé)任編輯 孫 軍；校對(duì) XR，SJ）

2014-10-15

陳肖肖，女，浙江工商大學(xué)金融學(xué)院。