基于寬松貨幣政策條件下對(duì)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究

王圣濤

[摘 要]文章從中國銀行業(yè)整體層面對(duì)貨幣政策與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為之間的關(guān)系進(jìn)行研究并發(fā)現(xiàn)，中國寬松的貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的鼓勵(lì)既體現(xiàn)在銀行的資產(chǎn)選擇行為上，又體現(xiàn)在銀行的負(fù)債選擇行為上。

[關(guān)鍵詞]貨幣政策；銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；實(shí)體經(jīng)濟(jì)

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.24.121

經(jīng)濟(jì)危機(jī)的根源就在于長期寬松的貨幣條件導(dǎo)致了信貸規(guī)模的過度擴(kuò)張，金融危機(jī)就是在長時(shí)間超超低利率和寬松流動(dòng)性之后發(fā)生的。實(shí)際利率長期處于低位，催生了資產(chǎn)價(jià)格泡沫，并導(dǎo)致金融機(jī)構(gòu)承擔(dān)越來越多的風(fēng)險(xiǎn)。

1 實(shí)證設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)描述

根據(jù)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道，貨幣政策的放松會(huì)使銀行愿意承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)，因此會(huì)導(dǎo)致銀行業(yè)整體風(fēng)險(xiǎn)程度的上升。因此，參考金鵬輝、張翔和高峰（2012）的實(shí)證設(shè)計(jì)，設(shè)定的檢驗(yàn)?zāi)Ｐ腿缦拢?/p>

本文中，Y代表經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)，CPI代表通貨膨脹指標(biāo)。內(nèi)容參考Maddaloni和Peydro（2011）選取經(jīng)濟(jì)增長Y和CPI作為主要的宏觀經(jīng)濟(jì)控制指標(biāo)。經(jīng)濟(jì)越繁榮，當(dāng)期違約率越低，銀行越可能被動(dòng)的承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，而通脹會(huì)通過影響銀行的實(shí)際收益率，從而影響銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。本文中，選取工業(yè)增加值增長率作為經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)。

FC是一控制金融危機(jī)的啞變量，考慮到中國的經(jīng)濟(jì)特征，原本需要控制制度變化和金融危機(jī)的影響。本文中我們只考慮金融危機(jī)的影響。所以綜合考量，以2006年1月作為時(shí)間節(jié)點(diǎn)（金鵬輝、高翔、高峰，2012），但是本文只考慮2006年1月以后的數(shù)據(jù)，因此，只需考慮2008年次貸危機(jī)對(duì)中國銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響即可。考慮到次貸危機(jī)爆發(fā)后，中國4萬億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃推出的時(shí)點(diǎn)是在2008年11月，因此，我們將2008年11月以前的金融危機(jī)虛擬變量設(shè)為0，2008年11月（含）后的金融危機(jī)虛擬變量設(shè)為1。

本文所用的數(shù)據(jù)為整體銀行業(yè)資產(chǎn)負(fù)債表的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，來自人民銀行每個(gè)月統(tǒng)計(jì)和匯總的其他存款性公司的資產(chǎn)負(fù)債表數(shù)據(jù)。樣本時(shí)間是2006年1月至2015年3月，數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。選取6個(gè)月到1年的貸款基準(zhǔn)利率，M2同比增長率和存款準(zhǔn)備金率作為貨幣政策變量。貨幣政策變量，經(jīng)濟(jì)增長和CPI等數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫。

2 實(shí)證結(jié)果分析

在進(jìn)行回歸之前，首先單位根檢驗(yàn)，鑒別數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，防止虛假回歸。

2.1 單位根檢驗(yàn)

對(duì)銀行在資產(chǎn)選擇上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，貨幣政策變量，工業(yè)增加值增長率，CPI和人民幣對(duì)美元匯率做單位根檢驗(yàn)，結(jié)果證明上述均是I（1）序列，如表1所示。

2.2 回歸結(jié)果

我們采用最小二乘法對(duì)按照上式檢驗(yàn)貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響。表2顯示了銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率作為銀行在資產(chǎn)選擇上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量及銀行非存款負(fù)債比率作為在負(fù)債選擇上風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量，與貨幣政策指標(biāo)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)的結(jié)果。

表2實(shí)證結(jié)果顯示，寬松的貨幣政策會(huì)引起銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率的上升及非存款負(fù)債比率的上升。所以，中國寬松的貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的鼓勵(lì)，既體現(xiàn)在銀行的資產(chǎn)選擇行為上，又體現(xiàn)在銀行的負(fù)債選擇行為上。如表2所示，貸款基準(zhǔn)利率與銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，貸款基準(zhǔn)利率每下降一個(gè)百分點(diǎn)，銀行的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率上升0.79個(gè)百分點(diǎn)，因此，銀行在資產(chǎn)選擇上承擔(dān)更多的風(fēng)險(xiǎn)。再看銀行的非存款負(fù)債比率，回歸結(jié)果表明，該比率與存款準(zhǔn)備金率之間存在顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，存款準(zhǔn)備金率每下降一個(gè)百分點(diǎn)，銀行非存款負(fù)債比率便會(huì)上升0.83個(gè)百分點(diǎn)，從而使得銀行體系應(yīng)對(duì)流動(dòng)性狀況沖擊的能力提高。值得注意的是，M2的顯著性并不高，可能說明貨幣擴(kuò)張對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響相對(duì)較弱。

在單位根檢驗(yàn)中，筆者確定了銀行的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率（risk1），非存款負(fù)債比率（risk2），貸款基準(zhǔn)利率（rr），貨幣供給增長率（M2），人民幣對(duì)美元匯率（e），工業(yè)增加值增長率（y）和通貨膨脹率（CPI）都是I（1）序列，基于實(shí)證設(shè)計(jì)，本文將分別構(gòu)造兩個(gè)向量誤差修正（VEC）模型：一是銀行在資產(chǎn)選擇上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)模型，選擇銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比率（risk1），貸款基準(zhǔn)利率（rr），貨幣供給增長率（M2），人民幣對(duì)美元匯率（e），工業(yè)增加值增長率（Y），以及通貨膨脹率（CPI）作為內(nèi)生變量。二是銀行在負(fù)債選擇上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)模型：選擇銀行非存款負(fù)債比率（risk2），貸款基準(zhǔn)利率（rr），貨幣供給增長率（M2），工業(yè)增加值增長率（Y），以及通貨膨脹率（CPI）作為內(nèi)生變量。選取金融危機(jī)啞變量（FC）作為外生變量，討論銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與貨幣政策之間的關(guān)系。

由上述實(shí)證結(jié)果可知，寬松貨幣政策對(duì)銀行資產(chǎn)負(fù)債表兩側(cè)的風(fēng)險(xiǎn)選擇具有不同的影響，不同的貨幣政策工具，比如利率政策和貨幣供應(yīng)量政策，對(duì)銀行資產(chǎn)選擇和負(fù)債選擇上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響也是不同的，并且其短期影響和長期影響也是不同的。本文實(shí)證分析表明，中國貨幣政策立場顯著地影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，即從金融穩(wěn)定的視角來看，貨幣政策并非中性，應(yīng)將貨幣政策納入宏觀審慎框架，直面金融中介在貨幣政策傳導(dǎo)渠道中的角色。

參考文獻(xiàn)：

[1]戴軍勛，海米提.貨幣政策傳導(dǎo)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道研究綜述[J].武漢大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（4）：18-23.

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