商業(yè)銀行資本約束對其資產(chǎn)配置的影響研究——基于中國78家銀行面板數(shù)據(jù)分析

王曼舒，李　朦（.南開大學(xué)商學(xué)院，天津30007；.北京市東城區(qū)國家稅務(wù)局，北京0003）

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商業(yè)銀行資本約束對其資產(chǎn)配置的影響研究——基于中國78家銀行面板數(shù)據(jù)分析

王曼舒1，李朦2
（1.南開大學(xué)商學(xué)院，天津300071；2.北京市東城區(qū)國家稅務(wù)局，北京100013）

摘要：文章運用Stata軟件對78家中國商業(yè)銀行2004-2013年數(shù)據(jù)進行實證分析，旨在找到資本約束與資產(chǎn)配置之間存在的內(nèi)在聯(lián)系。結(jié)果表明：2004-2006年，資本監(jiān)管并未起到硬約束作用，對資產(chǎn)配置未產(chǎn)生明顯效果；2007-2013年，多項衡量資本水平的指標(biāo)與貸款增長率顯著正相關(guān)，說明資本約束開始對資產(chǎn)配置行為起到了明顯的控制作用；資本約束對于大型及股份制商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置有顯著的正向影響，但是對于城市及農(nóng)村商業(yè)銀行并未形成約束。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行；資本約束；資產(chǎn)配置；面板數(shù)據(jù)

［DOI］10.3969/j.issn.1007-5097.2016.02.014

李朦（1988－），女，吉林長春人，碩士，研究方向：財務(wù)管理。

一、引言

隨著中國經(jīng)濟的持續(xù)發(fā)展和改革開放的不斷深化，中國的商業(yè)銀行開始面對越來越激烈的市場競爭，甚至是國際競爭。為應(yīng)對挑戰(zhàn)，近些年來，中國商業(yè)銀行的資本充足率監(jiān)管力度逐漸加大，監(jiān)管標(biāo)準更是日趨嚴格。與此同時，中國的商業(yè)銀行正在處于資產(chǎn)的高速增長期。于是資本約束究竟對中國不同商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置行為產(chǎn)生何種影響，中國商業(yè)銀行在堅決執(zhí)行資本監(jiān)管標(biāo)準的同時又如何能夠更好地實施資產(chǎn)的配置，成為了比較熱點的問題。

根據(jù)《巴塞爾協(xié)議》的規(guī)定，銀行的資本細分為兩類：即核心資本（也稱為一級資本）和附屬資本（也稱為二級資本）。其中核心資本是銀行資本最重要的組成部分，主要是股權(quán)資本，其特點是能夠永久用以吸收損失。具體來說包括：普通股、非累計性優(yōu)先股、公開儲備等。附屬資本具體包括：混合性債務(wù)資本、未公開的儲備、普通呆賬準備、重估準備等，其只能在一定的時間內(nèi)吸收損失。銀行的資本有著非常重要的作用，在監(jiān)管方面常被作為評價銀行償付能力的重要依據(jù)，因為銀行的資本也就意味著銀行所實際擁有的各類金融資源的數(shù)量和類型。所謂的資產(chǎn)配置指的是根據(jù)投資需求將要投資的資金在不同的資產(chǎn)類別之間進行分配，通常的做法是將資產(chǎn)在低風(fēng)險、低收益的各類資產(chǎn)以及高風(fēng)險、高收益的各類資產(chǎn)之間進行分配，或者說是根據(jù)各類資產(chǎn)本身的性質(zhì)及不同負債對于流動性的要求，使得不同期限和不同利潤率的資產(chǎn)能夠進行匹配以達到一個最佳的組合。銀行的貸款、現(xiàn)金類資產(chǎn)和證券投資等是商業(yè)銀行在日常運營過程中最主要配置的資產(chǎn)，但是占有比例最大的、與資本充足水平最相關(guān)的是貸款。

本文從中國商業(yè)銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)調(diào)整角度出發(fā)，探討資本約束對中國商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置行為有何影響，希望通過此研究找到優(yōu)化中國商業(yè)銀行資本、完善資產(chǎn)配置的方式。由于銀行的資產(chǎn)配置行為不僅對其自身的盈利水平和風(fēng)險狀況產(chǎn)生影響，并且對企業(yè)的發(fā)展與融資行為也有重要影響，因此對于資本監(jiān)管對中國商業(yè)銀行資產(chǎn)配置行為的影響研究具有非常重要的理論價值和現(xiàn)實意義。本文其余部分結(jié)構(gòu)安排如下：先回顧國內(nèi)外相關(guān)研究現(xiàn)狀，再選取樣本和變量構(gòu)建模型，然后分時期分樣本進行實證檢驗，最后總結(jié)全文結(jié)論，提出政策建議。

二、文獻綜述

（一）國外文獻綜述

國外對于資本約束與商業(yè)銀行資產(chǎn)的配置及風(fēng)險行為關(guān)系的探索有著比較系統(tǒng)的理論研究和較為豐富的文獻。由于巴塞爾協(xié)議中對信貸資產(chǎn)賦予了較高的風(fēng)險加權(quán)系數(shù)，而信貸資產(chǎn)毫無疑問又是銀行業(yè)最重要的資產(chǎn)，因此國外對于資產(chǎn)配置的很多研究都集中在信貸領(lǐng)域，并用貸款占資產(chǎn)的比例或貸款增長率來分析資產(chǎn)配置行為。

國外理論研究的出發(fā)點主要是基于信息不對稱。首先體現(xiàn)在銀行的經(jīng)營管理者與外部投資者間的信息不對稱。Park（1999）［1］認為由于銀行管理者和外部投資者關(guān)于盈利前景的信息不對稱，所以銀行增加資本的成本較高；因而為了滿足新的資本要求，銀行會選擇降低高風(fēng)險資產(chǎn)的權(quán)重，而不是增加資本。其次還體現(xiàn)在商業(yè)銀行與借款者間的信息不對稱。Kopecky和VanHoose（2004）［2］研究了資本要求對于貸款擴張過程的約束。當(dāng)銀行權(quán)益資本按資本約束進行調(diào)整時，貨幣當(dāng)局和監(jiān)管部門是有沖突的，資本約束對于貨幣政策產(chǎn)生扭曲效應(yīng)。貨幣當(dāng)局盡管在長期可以控制貸款擴張，但其行為方式已經(jīng)與標(biāo)準信貸擴張乘數(shù)模型有很大差異了。

在實證研究領(lǐng)域，不同學(xué)者對于不同國家的研究得出了不同的實證結(jié)果，有一些學(xué)者證實了在資本監(jiān)管下，商業(yè)銀行傾向于降低貸款數(shù)額或比例：

Kishan和Opiela（2000）［3］研究了美國1980到1995年間銀行的貸款和借款渠道，根據(jù)資產(chǎn)規(guī)模和資本杠桿率分類來測試銀行貸款供給的變化。小規(guī)模（在3億美元以下）并且資本不足（資本資產(chǎn)率小于8％），小規(guī)模（1億美元以下）并且資本充足（8％<資本資產(chǎn)率<10％），小規(guī)模（0.5億美元以下）并且資本充足率良好的（資本資產(chǎn)率>10％）的銀行貸款增長明顯受到政策的影響，這說明貨幣政策的強度和分配效應(yīng)以及穩(wěn)定性和監(jiān)管政策間的聯(lián)系是有很強的現(xiàn)實作用。Peek和Rosengren（1995）［4］研究了在1990-1991年出現(xiàn)的信貸緊縮。通過考察新英格蘭州銀行，發(fā)現(xiàn)尤其是資本不足的銀行，其貸款行為對于資本下降的反應(yīng)更為強烈。資本緊縮會導(dǎo)致信貸緊縮。Thakor（1996）［5］認為只有與信貸風(fēng)險有關(guān)的資本約束能夠在增加信貸定量配給和降低總貸款量之間保持均衡。其建立了一個模型，并做了實證研究，顯示銀行的貸款決策將會引起股價不正常的迅速增長，并且這個反應(yīng)在更多資本限制的銀行中更加明顯。這個模型解釋了聯(lián)邦儲備無法通過增加貨幣供應(yīng)來刺激銀行貸款。證明當(dāng)資本要求與信貸風(fēng)險相關(guān)時增加貨幣供應(yīng)量既可以增加也可以降低貸款。Furfine（2001）［6］建立了結(jié)構(gòu)化的動態(tài)模型，即銀行為應(yīng)對最低資本監(jiān)管的要求而面臨資本震蕩、不確定的未來貸款需求、引發(fā)的費用等情況。運用美國大型商業(yè)銀行1989到1997年的面板數(shù)據(jù)進行分析，結(jié)果表明：資本約束和監(jiān)管實施力度對最佳貸款組合分配產(chǎn)生影響。特別的是，監(jiān)管因素對90年代的貸款增長下降有一定的影響。Tanaka（2003）［7］在研究中得出結(jié)論：雖然巴塞爾協(xié)議Ⅱ會促使銀行加強對于風(fēng)險承擔(dān)的控制，但在發(fā)展中國家會減少對于中小企業(yè)的信貸供給。而且，巴塞爾協(xié)議Ⅱ會擴大銀行貸款的順周期性波動，而在經(jīng)濟衰退時會削弱貨幣轉(zhuǎn)換機制。

但是也有一些學(xué)者認為，資本的約束對于銀行的資產(chǎn)配置及風(fēng)險調(diào)整行為沒有顯著的影響：如Park （1999）［1］檢驗了收入預(yù)期的信息不對稱性是否會引起低資本的銀行降低資產(chǎn)而不是增加資本。選取1989-1992年這一從杠桿率轉(zhuǎn)變到基于風(fēng)險的資本要求的轉(zhuǎn)型時期。對于信息不對稱的衡量是基于公共可獲得信息的收入預(yù)期模型的殘差。如果經(jīng)理人比外界投資者顯著具有更多的信息，一個大的殘差就揭示了內(nèi)部信息是更為有利的，并且銀行的股價被低估了。實證研究結(jié)果顯示信息不對稱對銀行的資產(chǎn)組合并沒有顯著影響。Rime（2001）［8］在以往研究的基礎(chǔ)上運用聯(lián)立方程模式來分析瑞士的銀行最低資本監(jiān)管水平下的資本和風(fēng)險的調(diào)整情況，結(jié)果表明監(jiān)管壓力促使銀行增加資本，但并沒有影響風(fēng)險水平。

（二）國內(nèi)文獻綜述

中國學(xué)者對于商業(yè)銀行資本約束及資產(chǎn)配置行為關(guān)系的影響研究起步相對于國外較晚，中國的資本約束從“軟約束”轉(zhuǎn)向“硬約束”的階段是研究相對集中的時期。

同樣，有一些學(xué)者通過實證分析支持了資本約束下貸款行為受到了影響，如：劉斌（2005）［9］采用中國16家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，通過實證分析表明，資本約束對于資本狀況不同的銀行的信貸影響程度不同，資本相對不足的銀行，貸款受資本約束的影響較大。李紅衛(wèi)（2006）［10］通過分析2001年12月至2005年9月間14家全國性商業(yè)銀行及全部城市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，得出銀行可通過貸款的買賣達到信用風(fēng)險管理的目的，同時基于分析建議監(jiān)管當(dāng)局能夠鼓勵銀行開發(fā)出適應(yīng)不同國家、市場、行業(yè)的風(fēng)險管理系統(tǒng)，并建立銀行間貸款交易市場，同時對相關(guān)行為進行規(guī)范。郭友和莫倩（2006）［11］研究了銀行在資本約束下的信貸擠壓對于金融和實體經(jīng)濟部門的影響。著重分析了中國1996-1998年及美國1989-1992年間的數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示在提高資本充足率的同時，銀行一般會提高低風(fēng)險資產(chǎn)的比重如債券等，從而降低貸款的供給。而降低貸款供給又會使一些高度依賴銀行信貸的實體部門收縮，在短期內(nèi)對實體經(jīng)濟的總量增長產(chǎn)生影響。李海洪、李剛和胡金（2014）［12］運用2007-2012年中國52家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，得到銀行緩沖資本對風(fēng)險資產(chǎn)持有量有正向影響，表現(xiàn)為銀行緩沖資本持有量較少時，會減少風(fēng)險資產(chǎn)持有量。

但也有一些學(xué)者并未找到資本約束與資產(chǎn)配置行為間的明確關(guān)系：溫信祥（2006）［13］運用理論模型分別對單個銀行和整個銀行體系對于資本監(jiān)管的影響進行分析，論證時引用日本和美國這兩個較為典型的案例，得出結(jié)論。認為雖然資本監(jiān)管會影響信貸的供給，但是由于中國在過渡期內(nèi)雖有資本充足率監(jiān)管規(guī)定作為指導(dǎo)，但無法嚴格地實施資本監(jiān)管，無法得出資本充足率顯著影響銀行信貸供給行為的結(jié)論。趙錫軍和王勝邦（2007）［14］對中國1995-2003年間資本約束對于中國信貸增長的影響做了實證分析，分別用截面數(shù)據(jù)和面板數(shù)據(jù)模型進行分析。結(jié)果表明，經(jīng)濟增長速度、利率水平及存款增長速度是影響中國貸款增長的主要因素，而資本約束對信貸增長并無顯著影響。提出了導(dǎo)致資本軟約束的幾點原因，為近些年中國貸款增速降低提供了一些依據(jù)。戴金平、金永軍和劉斌（2008）［15］基于在以法定準備金約束作為單一約束的銀行利潤函數(shù)中加入監(jiān)管當(dāng)局資本成本約束的靜態(tài)模型，對中國1997年后通脹和緊縮的兩次經(jīng)濟波動進行了實證分析。結(jié)果顯示1998年到2005年的銀行監(jiān)管主要以提高資本充足率及降低壞賬率為核心，能夠有效強化貨幣政策的非對稱效應(yīng)。并且貸款的需求和供給對實際利率的反應(yīng)均不大，但需求對實際利率反應(yīng)要遠小于貸款的反應(yīng)。

當(dāng)然也有少數(shù)學(xué)者得出了在某一特定時期或條件下兩者呈反向關(guān)系的結(jié)論，如代軍勛、馬理和黃憲（2009）［16］認為不同資本特性的銀行面對相同的資本約束的時候，由于風(fēng)險偏好不同，會導(dǎo)致不同的銀行行為。在對中國的銀行業(yè)做實證分析時顯示，具有低資本充足率（柔性資本特質(zhì)）的銀行在經(jīng)濟繁榮期時，當(dāng)資本監(jiān)管當(dāng)局要求提高資本充足率水平時，不僅沒有表現(xiàn)出信貸緊縮現(xiàn)象，反而出現(xiàn)了信貸擴張。這說明，資本約束的實施要考慮到不同銀行的資本特質(zhì)和反應(yīng)機理。

本文擬用Stata軟件對78家中國商業(yè)銀行2004-2013年數(shù)據(jù)進行實證分析，旨在找到資本約束與資產(chǎn)配置之間存在的內(nèi)在聯(lián)系。探究不同時期中國資本監(jiān)管對商業(yè)銀行資產(chǎn)配置行為是否起到了明顯的控制作用；不同類型銀行，如大型及股份制商業(yè)銀行、城市及農(nóng)村商業(yè)銀行資本約束對資產(chǎn)配置是否形成約束。

三、研究樣本、變量選取、描述性統(tǒng)計

（一）樣本的選擇

以往的研究所用數(shù)據(jù)往往只包括中國上市的16家商業(yè)銀行，這是由于中國銀行業(yè)數(shù)據(jù)獲取的難度很大，但這樣做不僅數(shù)據(jù)的代表性不夠，容易造成結(jié)果的偏差，另外樣本數(shù)據(jù)較少也難得出讓人信服的結(jié)論。為克服以上的缺陷，本文經(jīng)過多種渠道數(shù)據(jù)的收集及整理，得到了中國78家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)。樣本不僅涵蓋了中國的大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行，并且加入了城市及農(nóng)村商業(yè)銀行，共涉及三大類型的商業(yè)銀行，樣本的代表性較強。具體來說，包括5家大型商業(yè)銀行，即中國建設(shè)銀行、中國工商銀行、中國銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行和中國交通銀行。12家股份制商業(yè)銀行，分別為民生銀行、中信銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行、招商銀行、平安銀行（原深發(fā)展銀行）、光大銀行、興業(yè)銀行、恒豐銀行、浙江商業(yè)銀行、渤海銀行和廣東發(fā)展銀行。還有61家城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，既包括上市的北京銀行、南京銀行和寧波銀行，也包括廣大的未上市的小型城市及農(nóng)村商業(yè)銀行，地點遍布中國的東部、西部和中部，研究結(jié)果更具全面性和科學(xué)性。

本文主要數(shù)據(jù)來源于國內(nèi)外公認的Bankscope銀行財務(wù)數(shù)據(jù)庫以及WIND數(shù)據(jù)庫，還參考了一些銀行的年度報告（特別是那些較小的城市及農(nóng)村商業(yè)銀行，其年報是獲得其經(jīng)營及財務(wù)情況的第一手資料）以及一些財經(jīng)類網(wǎng)站，一些宏觀數(shù)據(jù)如國內(nèi)生產(chǎn)總值、利率水平等來自于《中國人民銀行年報》、國家統(tǒng)計年鑒等。本文搜集和整理數(shù)據(jù)過程中，明確了數(shù)據(jù)各自含義和統(tǒng)計口徑，確保了數(shù)據(jù)標(biāo)準的統(tǒng)一。本文的樣本數(shù)據(jù)以年度為單位，全樣本的時間跨度為2004-2013年。由于中國的這78家商業(yè)銀行有些已經(jīng)上市，有些未上市，且上市銀行中上市年份不一致，對于信息披露的程度不同，因此采用面板數(shù)據(jù)的研究方法。本文使用的統(tǒng)計工具為Stata11.0進行panel回歸檢驗。

（二）變量的選取

1.被解釋變量的選取

本文選取了貸款增長率作為被解釋變量，來衡量中國商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置行為。中國的銀行資產(chǎn)配置行為有其特殊性，貸款是中國商業(yè)銀行最重要的資產(chǎn)去向，中國上市的商業(yè)銀行中貸款占資產(chǎn)的比重一般都在45％以上。由此可以看出，貸款占資產(chǎn)的比重遠大于其他資產(chǎn)。另外一點貸款是風(fēng)險權(quán)重最大的資產(chǎn)，與資本約束有著密切聯(lián)系，因此國內(nèi)外對于資產(chǎn)配置的很多研究都集中在信貸領(lǐng)域，并用貸款占資產(chǎn)的比例或者貸款增長率來分析資產(chǎn)配置行為。本文借鑒Furfine（2001）［6］及吳瑋（2011）［17］的做法，用貸款這一指標(biāo)來衡量資產(chǎn)配置。用貸款的增長能夠有效地衡量出各時期資產(chǎn)配置行為的變化情況，有利于從動態(tài)角度更全面的分析銀行資產(chǎn)配置行為。

2.解釋變量的選取

衡量銀行所面臨的監(jiān)管壓力的最直接指標(biāo)便是資本水平，而通過前后三版《巴塞爾協(xié)議》及中國的相關(guān)條例和法規(guī)可以看出，資本充足率與核心資本充足率是資本水平最直接體現(xiàn)，也是國際和國內(nèi)資本監(jiān)管最重視的指標(biāo)，相關(guān)研究也表明，資本充足率較高的銀行受到的資本約束少，增加信貸的動機更為強烈。因此本文將資本充足率及核心資本充足率作為首要的解釋變量。同時出于穩(wěn)健性考慮，本文將股東權(quán)益即資本占資產(chǎn)的比例作為一個解釋變量，更好地反映資本水平。

朱建武（2006）［18］將監(jiān)管壓力分為兩類：一種是懲罰壓力，主要針對的是資本充足率低于8％的商業(yè)銀行；另一種是預(yù)警監(jiān)管壓力，主要是針對那些資本充足率略高于8％的銀行。因為這類銀行接近資本監(jiān)管的底線是比較容易的，而那些具有很高資本充足率的銀行沒有或監(jiān)管壓力較小。本文參照國內(nèi)外相關(guān)研究及監(jiān)管當(dāng)局的做法，將商業(yè)銀行分為三類：資本不足銀行（CAR小于8％）、資本受約束銀行（CAR介于8％～10％之間）及資本充足銀行（CAR大于10％）①。同時將兩個虛擬變量引入本文，資本不足銀行及資本受約束銀行，用來檢驗資本監(jiān)管的壓力對于解釋變量的影響。

3.控制變量的選取

在控制變量方面，應(yīng)綜合考慮銀行的各方面因素，具體來說主要包括以下幾個方面：

（1）資金來源。存款作為銀行主要的資金供給對銀行發(fā)放貸款的多少有著直接的影響，中國的商業(yè)銀行有著“以存定貸”的特征。一般來說，一家銀行存款量越多則其貸款量也越大，本文運用兩個指標(biāo)來衡量銀行的存款，一是存款/總資產(chǎn)，另一個是存款的增長率。

（2）資產(chǎn)質(zhì)量。本文用不良貸款率來衡量貸款的質(zhì)量，一般來說資產(chǎn)質(zhì)量的好壞也對銀行的信貸規(guī)模有一定的影響。當(dāng)前一年的資產(chǎn)質(zhì)量良好時，更有動機增加貸款量。

（3）銀行規(guī)模。銀行的規(guī)模直接影響其貸款的發(fā)放量，一般來說，一家銀行其規(guī)模越大，發(fā)放貸款的實力越強，也就會越傾向于增加貸款，本文用銀行的總資產(chǎn)來衡量銀行的規(guī)模，又由于銀行的資產(chǎn)規(guī)模在數(shù)量級上較大，本文的處理方式是將其取對數(shù)。另外，本文也將資產(chǎn)增長率這一動態(tài)指標(biāo)引入到控制變量中來，以便使控制變量的選取更加全面和合理。

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（4）貸款需求。商業(yè)銀行在發(fā)放貸款時往往會考慮貸款的實際需求，但是貸款需求又是不能直接被反映的，本文采取間接的指標(biāo)進行衡量，即采用GDP增長率。這樣做主要是因為居民個人或者企業(yè)的貸款需求往往與宏觀的經(jīng)濟形勢有著很大關(guān)系，當(dāng)GDP高速增長時，說明經(jīng)濟形勢較好，很可能導(dǎo)致較高的消費需求，貸款量就可能有一定的提高。

（5）貸款利率。貸款利率會影響貸款供求雙方的供需，對貸款量有著密切聯(lián)系，也應(yīng)將其考慮進來。

關(guān)于變量的選擇，具體見表1所列。

表1　變量定義與計算方法

續(xù)表1

（三）變量的描述性統(tǒng)計

1.上市銀行資產(chǎn)配置和資產(chǎn)總量情況

本文選取上市銀行數(shù)據(jù)，補充說明中國商業(yè)銀行資產(chǎn)配置的情況。由表2可以看出，我國上市商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置中信貸資產(chǎn)占總資產(chǎn)的比例較高，大多數(shù)銀行這一占比達到45％以上。大多數(shù)銀行2013年、2012年貸款占總資產(chǎn)比例各自與上年相比有的呈上漲趨勢，有的下降，但是比例很小。只有民生銀行、光大銀行和寧波銀行變化較大，其中民生銀行、光大銀行2012年降幅分別為20.3％和12.6％，2013年增幅分別為13.2％和7.6％；寧波銀行的比重是連續(xù)降低，從2011年的47.1％降到了2013年的36.6％。

表2　2011-2013年我國上市商業(yè)銀行貸款占資產(chǎn)比重及變化幅度?。?/p>

表3顯示2011-2013年近3年間我國16家上市商業(yè)銀行資產(chǎn)總量及增長幅度。我國的上市商業(yè)銀行正在以很快的速度擴張規(guī)模，其總資產(chǎn)都呈上升趨勢。大多數(shù)銀行的資產(chǎn)增幅在10％～30％，有個別銀行實現(xiàn)了更高的增長，如民生銀行和寧波銀行2012年的增幅分別達到了44.1％和43.4％。且不難看出大型商業(yè)銀行的增幅明顯低于股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，也許是因為大型商業(yè)銀行本就擁有龐大的資產(chǎn)，因此增幅空間不及其他銀行大。

表3　2011-2013年我國上市商業(yè)銀行資產(chǎn)總量及增長比例

2.樣本的變量描述性統(tǒng)計

從表4中可以看出：貸款方面，中國的貸款一般都是呈增長趨勢的，其貸款增長率的平均值為23.40％，中位數(shù)為20.7％，其中在2007年，個別銀行甚至達到了143％的超速增長率，也有個別銀行的貸款量比前一年降低了50％。存款方面，中國商業(yè)銀行的存款占資產(chǎn)的比重較大，平均值達到71.97％，中位數(shù)是75.76％，最大值達到了102.22％，這說明對中國來說，存款是商業(yè)銀行最大的資金來源，而從增速的角度，平均的存款增長速度是27.05％，個別銀行個別年份甚至增加了2倍多的存款增長率，也有銀行的存款略有降低。不良貸款均值為2.61％；個別銀行卻達到38.22％，其貸款質(zhì)量堪憂。

表4　全部78家樣本銀行的描述性統(tǒng)計

兩個宏觀指標(biāo)分別為GDP增長率和貸款利率，其中GDP增長率平均值為9.52％，最快為11.4％，最低也為7.65％，增速較快。而貸款利率使用的是中國人民銀行公布的一年期貸款利率，其利率平均為6.11％，最高為7.47％，最低為5.31％。

四、回歸模型的構(gòu)建及其結(jié)果的分析

（一）回歸模型的構(gòu)建

本文參考吳瑋（2011）［17］，趙錫軍和王勝邦（2007）［14］，代軍勛、馬理和黃憲（2009）［16］的模型，基于已有的理論研究以及中國銀行業(yè)的特殊現(xiàn)狀，構(gòu)建了以下的回歸模型：

模型（1）-模型（4）均采用貸款增長率作為因變量。其中模型（1）中用上一年的權(quán)益占比來衡量資本水平，模型（2）及模型（3）分別用上一年的資本充足率和核心資本充足率來衡量資本約束的大小，而模型（4）引入了兩個虛擬變量：資本受約束銀行和資本不足銀行，將所有銀行分為三類，來進一步衡量資本的充足狀況。

其中，Loanri,t表示第i家銀行第t年的貸款增長率，Equityi,t-1表示第i家銀行第t-1年的權(quán)益占資產(chǎn)比，CARi,t-1表示第i家銀行第t-1年的資本充足率，CCARi,t-1表示第i家銀行第t-1年的核心資本充足率，capconi,t-1和undercapi,t-1分別代表第i家銀行第t-1年是否是資本受約束銀行和資本不足銀行，DAi,t代表存款占比，depositri,t為存款增長率，npli,t-1為第i家銀行第t-1年的不良貸款率，Asseti,t-1為t-1年的資產(chǎn)規(guī)模，Assetri,t為資產(chǎn)增長率，GDPi,t為第t年的GDP增長率，Ratei,t代表第t年的一年期貸款利率。

（二）模型的回歸結(jié)果及分析

本文進行了Hausman檢驗，根據(jù)結(jié)果選擇使用固定效應(yīng)或者隨機效應(yīng)回歸方法。

（1）中國商業(yè)銀行2007-2013年的回歸結(jié)果及分析。表5表明股東權(quán)益占資產(chǎn)的比重與信貸的增長顯著正相關(guān)，同樣，上一期的資本充足水平也對貸款增長率有顯著的正向影響，核心資本充足率表現(xiàn)出與資本充足率相近的效果。結(jié)果表明，2007-2013年這七年，中國的資本監(jiān)管對中國商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置行為產(chǎn)生了比較顯著的影響，當(dāng)資本水平比較充足時，監(jiān)管壓力相對較小，這時銀行會傾向于調(diào)整信貸量，信貸的增長率也會較大。但是資本受約束銀行和資本不足銀行的貸款增長并沒有顯著的影響及差異。

表5　總樣本2007-2013年回歸分析

存款的占比及增長率對貸款增長有著顯著的正相關(guān)關(guān)系，銀行上年的資產(chǎn)規(guī)模對下年的資產(chǎn)配置行為也有顯著的正相關(guān)關(guān)系，資產(chǎn)增長率對于貸款的影響也顯著為正向關(guān)系。不良貸款率是衡量銀行貸款質(zhì)量的重要指標(biāo)，二者呈負相關(guān)。GDP增長率與貸款增長率為正向關(guān)系，同時貸款利率越高，貸款增長率越低，且影響較為顯著。

（2）中國商業(yè)銀行2004-2006年的回歸結(jié)果及分析。為了探討2004-2006年間與2007-2013年間其資產(chǎn)配置行為的差異，本文對2004-2006年的數(shù)據(jù)進行回歸分析（表6）。

表6　總樣本2004-2006年回歸分析

具體分析數(shù)據(jù)可以看出，權(quán)益占比與貸款增長率顯著負相關(guān)，同樣，資本充足率及核心資本充足率也未像預(yù)期一樣與貸款增長率呈現(xiàn)出正相關(guān)關(guān)系，而是顯著負相關(guān)。除此之外，受約束銀行比資本充足銀行的貸款增長率多0.017個百分比，資本不足銀行比資本充足銀行多0.019個百分比。以上衡量資本充足的數(shù)據(jù)，雖然回歸得出的系數(shù)較低，但是這也在一定程度能夠說明，中國2004年頒布的《商業(yè)銀行資本充足率管理辦法》在開始的幾年，即2004-2006年并沒有馬上發(fā)揮出效果，這階段銀行的資產(chǎn)配置特別是信貸的增加與降低并沒有受到資本監(jiān)管的約束，或者未達到監(jiān)管當(dāng)局的預(yù)期。

存款的占比與貸款增長率呈現(xiàn)出負向關(guān)系，但是不顯著解釋力不強。不良貸款率與貸款增長率顯著負相關(guān)。資產(chǎn)的增速與貸款增速有非常明顯的正向相關(guān)性。GDP增長率與貸款增長率正相關(guān)，但是并不顯著，解釋能力不強。貸款利率與貸款增長負相關(guān)，雖然回歸系數(shù)較大，但不顯著。

（3）中國大型及股份制商業(yè)銀行的回歸結(jié)果及分析。大型及股份制商業(yè)銀行與城市和農(nóng)村商業(yè)銀行相比，在資產(chǎn)規(guī)模、業(yè)務(wù)對象和范圍、國家政策扶持力度方面均有著明顯差異，而這些差異可能會導(dǎo)致二者在資產(chǎn)配置、信貸投放方面存在差異。因此，本文認為，有必要將兩者進行分別的分析，來探討不同性質(zhì)的商業(yè)銀行，其資本水平與資產(chǎn)配置行為的關(guān)系（表7）。

表7　2007-2013年大型銀行及股份制商業(yè)銀行回歸分析

可以發(fā)現(xiàn)，2007-2013年這一階段，中國的資本約束對17家大型及股份制商業(yè)銀行還是有著比較顯著的約束作用的。權(quán)益占比與貸款增長率顯著正相關(guān)、資本充足率與核心資本充足率與貸款增長率也有著顯著的正向關(guān)系。

存款增長率與貸款增長率有著顯著的正向關(guān)系。資產(chǎn)增長率也與貸款增長率顯著正相關(guān)。兩個宏觀指標(biāo)GDP增長率和貸款利率并沒有對貸款增長率有著顯著的影響。

（4）中國城市及農(nóng)村商業(yè)銀行的回歸結(jié)果及分析。通過分析表8不難發(fā)現(xiàn)，雖然權(quán)益占比、資本充足率、核心資本充足率對貸款增長率有著較為微弱的正向影響，但是并不顯著，并且資本受約束銀行及資本不足銀行的貸款增長率甚至超過了資本充足的銀行，這些指標(biāo)均說明中國的資本約束政策對于一些小型的城市及農(nóng)村商業(yè)銀行沒有形成強有力的約束。

表8　2007-2013年城市及農(nóng)村商業(yè)銀行回歸分析

存款占比與存款增長率均對貸款增長率有著非常明顯的正向關(guān)系。資產(chǎn)增長也與貸款增長顯著正相關(guān)。不良貸款率與因變量呈現(xiàn)負相關(guān)。GDP增長率、貸款利率分別與因變量呈正相關(guān)和負相關(guān)。

（三）穩(wěn)健性檢驗

為了解決內(nèi)生性問題，本文也采用了GMM回歸法，回歸結(jié)果見表9所列。

表9　總樣本2007-2013年回歸分析表（GMM回歸法）

表9中，回歸一、回歸二和回歸三均采用自變量的2階、3階滯后項作為自變量的代理變量。即先定義自變量的2階、3階滯后項為新變量。再通過GMM方法，由滯后項作為自變量的代理變量進行回歸。GMM回歸結(jié)果與前文基本一致。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

本文以貸款增速作為因變量，以權(quán)益占資產(chǎn)比重、資本充足率、核心資本充足率、資本受約束銀行及資本不足銀行作為重要的衡量資本水平的解釋變量，從資產(chǎn)配置的角度分析了中國資本約束對商業(yè)銀行資產(chǎn)配置行為的影響。

本文以所有銀行的數(shù)據(jù)進行分時間段的研究，發(fā)現(xiàn)2007年可以作為分界點，2007年前后各商業(yè)銀行的資本水平對于資產(chǎn)配置行為影響不同。2004-2006年，雖然已經(jīng)頒布了《商業(yè)銀行資本充足率管理辦法》，但是可能由于有滯后效應(yīng)或者監(jiān)管力度并未實質(zhì)加大等原因，使得預(yù)期的效果并不明顯，一些銀行并未將自身的資本水平作為其資產(chǎn)配置的重要考慮因素。實證結(jié)果表明，2007-2013年，銀行的權(quán)益占資產(chǎn)比重越高，其貸款增長比越高，同時資本充足率及核心資本充足率越高，貸款增長比越高。這充分說明了，商業(yè)銀行在資本監(jiān)管的壓力下，開始考慮自身的資本水平。資本水平低的，意味著要通過融資或者降低風(fēng)險資產(chǎn)的比重來增加資本，由于貸款是最主要并且風(fēng)險較高的資產(chǎn)，商業(yè)銀行會降低自己的貸款，表現(xiàn)為貸款增長率降低。資本水平高的銀行會采取相反的措施提高貸款增長?？偟膩碚f衡量資本水平的變量與因變量貸款增長比表現(xiàn)為顯著的正相關(guān)關(guān)系。

將2007-2013年數(shù)據(jù)進一步劃分為規(guī)模子樣本，17家大型及股份制商業(yè)銀行和61家城市及農(nóng)村商業(yè)銀行兩類銀行。實證結(jié)果表明，大型及股份制商業(yè)銀行由于資產(chǎn)規(guī)模大、經(jīng)營范圍廣，各項制度比較完善，受國家及群眾監(jiān)督較為嚴格，因此當(dāng)有政策出臺時，更容易取得預(yù)期的效果，即當(dāng)資本充足時，受到的資本監(jiān)管壓力小，會擴大風(fēng)險權(quán)重較大資產(chǎn)以增加盈利性。而城市及農(nóng)村商業(yè)銀行的資本充足水平對資產(chǎn)配置無顯著的影響，主要是因為受到地方政府的一些干預(yù)，同時也受當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟狀況影響，因此會顯示出不同的差異，其資本充足水平雖然也與貸款增速方向一致，但是并不顯著。

（二）政策建議

（1）優(yōu)化資產(chǎn)結(jié)構(gòu)。商業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模往往受到存款規(guī)模的影響，比較被動，但畢竟單純地從減低資產(chǎn)規(guī)模入手并不是解決問題的根本，想要提高資產(chǎn)的質(zhì)量，必須要加強資產(chǎn)的風(fēng)險管理，盡量降低風(fēng)險的權(quán)重。具體來說，要進行適當(dāng)?shù)慕鹑趧?chuàng)新，開辟多樣的融資渠道，例如增加那些風(fēng)險較低的中間業(yè)務(wù)，多參與金融市場的活動，增加流動性強、風(fēng)險權(quán)重低的證券類資產(chǎn)來為銀行業(yè)的資產(chǎn)配置行為提供更多的選擇。

（2）開發(fā)市場風(fēng)險與信用風(fēng)險管理技術(shù)。要充分利用金融風(fēng)險的轉(zhuǎn)移技術(shù)來降低市場風(fēng)險和信用風(fēng)險，可以利用資產(chǎn)證券化，也可以運用衍生金融產(chǎn)品來分散風(fēng)險，最大程度降低銀行資產(chǎn)的風(fēng)險系數(shù)。

（3）以資本充足率為基礎(chǔ)全面提高治理和經(jīng)營水平。由于資本充足率管理對于銀行的影響是多方面、全方位的，應(yīng)將資本充足率管理應(yīng)用于商業(yè)銀行的設(shè)計階段、持續(xù)經(jīng)營階段和市場退出等的整個過程。并且由于銀行業(yè)務(wù)范圍和種類逐步加大，風(fēng)險的成因也趨于復(fù)雜化，資本充足率在中國商業(yè)銀行的重要性會逐步提升。

（4）注重資產(chǎn)質(zhì)量。近年來中國商業(yè)銀行的不良貸款率在逐年降低，但是究其背后的原因，可能是因為很多已經(jīng)上市的商業(yè)銀行在上市前對大額的不良資產(chǎn)進行了剝離，或是單純依靠資產(chǎn)規(guī)模的大幅擴張使得不良貸款比率下降。但實際上中國商業(yè)銀行在資產(chǎn)質(zhì)量的控制上并沒有取得實質(zhì)的提升。特別是2009年中國商業(yè)銀行進行了天量放貸，其資產(chǎn)質(zhì)量的隱患更加明顯，如果出現(xiàn)資產(chǎn)增長放緩的情況，不良貸款也許會大規(guī)模暴露?；诖?，商業(yè)銀行應(yīng)該嚴把質(zhì)量關(guān)，切記勿要盲目擴張，要走科學(xué)發(fā)展的道路。

注釋：

①2004年銀監(jiān)會頒布《股份制商業(yè)銀行的風(fēng)險評價體系》中也有相關(guān)規(guī)定。

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［責(zé)任編輯：張兵］

A Study on the Impact of Capital Constraint on Asset Allocation of Commercial Banks —An Analysis Based on the Panel Data of 78 Banks in China

WANG Man-shu1，LI Meng2
(1. School of Business，Nankai University，Tianjin 300071，China; 2. Administration of State Taxation，Dongcheng District of Beijing，Beijing 100013，China)

Abstract：The paper，by using Stata software to make an empirical analysis on the data of 78 Chinese commercial banks from 2004 to 2013，aims to find the internal relationship between capital constrain and asset allocation. The empirical results show that capital regulation did not play the role as a hard constraint and had no significant impact on asset allocation from 2004 to 2006. However，a number of indicators that measure the level of capital were significantly positively correlated to loan growth from 2007 to 2013，which meant that capital constraint had played a significant role in controlling asset allocation. The paper also indicated that capital constraint had a significant positive impact on asset allocation of large and joint-stock commercial banks，but did not form a constraint on that of urban and rural commercial banks.

Keywords：commercial bank；capital constraint；asset allocation；panel data

作者簡介：王曼舒（1975－），女，遼寧沈陽人，副教授，管理學(xué)博士，研究方向：金融機構(gòu)與金融市場；

基金項目：天津市哲學(xué)社會科學(xué)研究規(guī)劃項目（TJGL13-007）；中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項資金項目（NKZXB1453）

收稿日期：2015-02-04

中圖分類號：F832

文獻標(biāo)志碼：A

文章編號：1007-5097（2016）02-0084-09