我國(guó)貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)研究

夏仕龍+付英俊

摘要：貨幣政策與金融穩(wěn)定的關(guān)系在后金融危機(jī)時(shí)代受到廣泛關(guān)注，催生貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道成為研究熱點(diǎn)。學(xué)術(shù)界對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)缺乏理論模型研究，而實(shí)證研究集中在銀行、貸款等微觀層面，極個(gè)別考慮了銀行業(yè)宏觀層面，但缺乏中觀層面的結(jié)構(gòu)視角分析。本文構(gòu)建的資產(chǎn)組合理論框架表明，寬松的貨幣政策會(huì)通過(guò)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)兩種途徑加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)?；谖覈?guó)商業(yè)銀行體系分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的逐步回歸和可變系數(shù)回歸等實(shí)證分析，驗(yàn)證了貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的存在，并測(cè)出了分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異。

關(guān)鍵詞：貨幣政策；風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；結(jié)構(gòu)

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A文章編號(hào)：100228q

482017（06）003313

一、 引言

金融危機(jī)以來(lái)，學(xué)術(shù)界開(kāi)始廣泛關(guān)注貨幣政策與金融穩(wěn)定的關(guān)系，特別是貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)。不少觀點(diǎn)認(rèn)為美國(guó)次貸危機(jī)的根源是長(zhǎng)期執(zhí)行低利率政策，寬松的貨幣環(huán)境使金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力變?nèi)?，風(fēng)險(xiǎn)容忍度提高，最終形成過(guò)度的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。Borio和Zhu總結(jié)了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的三大理論基礎(chǔ)：第一，低利率使資產(chǎn)和抵押品價(jià)值、收入和利潤(rùn)都上升，減小風(fēng)險(xiǎn)感知或增加風(fēng)險(xiǎn)容忍，違約概率、違約損失率、波動(dòng)率和相關(guān)性的順周期特征使風(fēng)險(xiǎn)感知減小，風(fēng)險(xiǎn)容忍隨財(cái)富點(diǎn)的上移而上升的一般性假設(shè)意味著風(fēng)險(xiǎn)容忍增加。第二，目標(biāo)收益率具有粘性，不能隨市場(chǎng)利率及時(shí)調(diào)整，導(dǎo)致政策利率下調(diào)后，必須通過(guò)擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)才能實(shí)現(xiàn)目標(biāo)收益率。第三，央行政策透明度越高，溝通能力越強(qiáng)，未來(lái)不確定性越小，會(huì)壓縮風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，要實(shí)現(xiàn)預(yù)期收益，只能額外承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，預(yù)期央行救市會(huì)產(chǎn)生利率變動(dòng)的不對(duì)稱效應(yīng)，下降對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的激勵(lì)大于上升對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的抑制[1]。

國(guó)外學(xué)者對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)在銀行或貸款微觀面板數(shù)據(jù)層面進(jìn)行了大量的實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)論都支持貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在。Delis和Kouretas用2001—2008年歐元區(qū)銀行18000個(gè)年度觀測(cè)值找到低利率顯著增加銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)，且利率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的影響在權(quán)益資本更高的銀行更弱，在表外項(xiàng)目更高的銀行更強(qiáng)[2]。Maddaloni和Peydro用歐元區(qū)和美國(guó)的銀行信貸標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，低的短期利率會(huì)放松對(duì)家庭和公司貸款的標(biāo)準(zhǔn)，且這種放松程度會(huì)被證券化活動(dòng)、低的銀行資本監(jiān)管、低的貨幣政策利率執(zhí)行時(shí)間放大，但低的長(zhǎng)期利率不會(huì)放松信貸標(biāo)準(zhǔn)[3]。Jiménez等從西班牙銀行業(yè)監(jiān)督管理機(jī)構(gòu)獲取貸款申請(qǐng)和合同數(shù)據(jù)，用一個(gè)兩階段模型先分析貸款申請(qǐng)的成功與否，再分析申請(qǐng)貸款成功后的貸款結(jié)果，發(fā)現(xiàn)更低的隔夜利率會(huì)使低資本化銀行對(duì)事前風(fēng)險(xiǎn)企業(yè)同意更多貸款申請(qǐng)，且授信更多貸款，要求更少抵押，但是會(huì)有一個(gè)更高的事后違約概率[4]。Ioannidou等研究了玻利維亞的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道，發(fā)現(xiàn)低政策利率會(huì)促使對(duì)信用歷史更差、事前信用評(píng)級(jí)更低、事后表現(xiàn)更差的借款人的風(fēng)險(xiǎn)貸款的授信，為了單獨(dú)識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，評(píng)估新發(fā)放貸款的擔(dān)保品覆蓋、預(yù)期回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，發(fā)現(xiàn)回報(bào)和風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)更低，特別是對(duì)那些代理問(wèn)題嚴(yán)重的銀行[5]。DellAriccia等提供了美國(guó)銀行業(yè)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的證據(jù)，從美聯(lián)儲(chǔ)對(duì)商業(yè)貸款方面調(diào)查中獲得1997—2011年銀行對(duì)商業(yè)貸款內(nèi)部評(píng)級(jí)的私密數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)用新貸款風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)衡量的事前風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和短期利率的上升負(fù)相關(guān)，且這一關(guān)系在經(jīng)濟(jì)周期性越弱的地區(qū)顯著性越強(qiáng)，在資本相對(duì)較低的銀行和財(cái)務(wù)困境時(shí)期顯著性越差[6]。

國(guó)外學(xué)者對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)也進(jìn)行了不少理論解釋和拓展。Diamond和Rajan，Adrian和Shin認(rèn)為銀行更多地依賴短期資金，因而低的短期利率比低的長(zhǎng)期利率刺激更多的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)[78]。Rajan認(rèn)為低利率會(huì)給金融市場(chǎng)帶來(lái)額外的順周期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)：比如保險(xiǎn)公司一般有固定收益的承諾，當(dāng)利率下降時(shí)，如果停留在低利率的安全投資上，可能無(wú)法兌現(xiàn)承諾，因此不得不尋求風(fēng)險(xiǎn)更大的投資，這樣還有機(jī)會(huì)獲得更高的收益以避免違約。再比如對(duì)沖基金經(jīng)理的報(bào)酬一般是管理資產(chǎn)的1%加上超過(guò)最低約定回報(bào)的年化收益率的20%，當(dāng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率處于高位時(shí)，就算選擇保守投資，報(bào)酬也可觀，當(dāng)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率處于低位時(shí)，若投資保守，可能不能超過(guò)最低約定回報(bào)，因此低利率會(huì)增加基金經(jīng)理的冒險(xiǎn)激勵(lì)[9]。DellAriccia和Marquez認(rèn)為銀行間存在信息不對(duì)稱，因而低政策利率會(huì)放松銀行信貸標(biāo)準(zhǔn)，增強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿[10]。由于銀行業(yè)存在嚴(yán)重代理問(wèn)題（緊急救助和流動(dòng)性援助），Adrian和Shin認(rèn)為低利率可能會(huì)通過(guò)提高銀行凈值導(dǎo)致銀行放松貸款標(biāo)準(zhǔn)[11]，而Acharya和Naqvi認(rèn)為低利率可能會(huì)通過(guò)提高銀行流動(dòng)性導(dǎo)致銀行放松貸款標(biāo)準(zhǔn)[12]。Allen和Carletti認(rèn)為銀行部門的金融危機(jī)的關(guān)鍵成因是過(guò)低的短期（貨幣政策）利率和長(zhǎng)期（政府債券）利率導(dǎo)致的信貸標(biāo)準(zhǔn)的過(guò)度放松，金融創(chuàng)新的廣泛運(yùn)用導(dǎo)致的高度證券化活動(dòng)，監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)（特別是對(duì)資本的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)）的放松[13]。Borio和Zhu則認(rèn)為貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道和流動(dòng)性緊密聯(lián)系，相互加強(qiáng)，更低的風(fēng)險(xiǎn)感知和更高的風(fēng)險(xiǎn)容忍會(huì)弱化流動(dòng)性約束，反過(guò)來(lái)，更低的流動(dòng)性約束會(huì)支持更高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，而且金融體系的演變和審慎監(jiān)管會(huì)加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的重要性[1]。

少數(shù)國(guó)外學(xué)者采用理論模型來(lái)研究貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。Valencia用一個(gè)動(dòng)態(tài)銀行模型研究低貨幣政策利率如何導(dǎo)致銀行承擔(dān)更多風(fēng)險(xiǎn)，以及風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)度的條件：當(dāng)銀行不能發(fā)行股份時(shí)，效應(yīng)取決于沖擊的大小，小幅的貨幣政策利率下降可能減少過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，大幅的政策利率下降會(huì)增加過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；當(dāng)銀行可以發(fā)行股份時(shí)，貨幣政策利率降低毫無(wú)疑問(wèn)會(huì)增加過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，且效應(yīng)會(huì)持續(xù)更長(zhǎng)時(shí)間；資本要求比貸款價(jià)值比上限對(duì)減少過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效果更好[14]。Angeloni先用向量自回歸（VAR）模型和銀行業(yè)整體時(shí)間序列數(shù)據(jù)證明風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在，且在銀行資金端特別顯著，然后建立宏觀經(jīng)濟(jì)模型分析銀行如何內(nèi)生選擇資金結(jié)構(gòu)（存款或資本）及風(fēng)險(xiǎn)水平，發(fā)現(xiàn)寬松貨幣政策會(huì)增加銀行杠桿和風(fēng)險(xiǎn)，高風(fēng)險(xiǎn)會(huì)在穩(wěn)態(tài)下增加資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)和減少均衡產(chǎn)出[15]。endprint

國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)在銀行微觀面板數(shù)據(jù)層面進(jìn)行了大量的實(shí)證檢驗(yàn)，結(jié)論也都支持貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在。江曙霞、陳玉嬋利用我國(guó)14家上市銀行2008年第一季度至2011年第三季度的平衡面板數(shù)據(jù)，采用門限回歸模型實(shí)證分析了貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，實(shí)證結(jié)果表明，緊縮的貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有抑制作用，且貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響取決于銀行資本狀況[16]。張雪蘭、何德旭基于中國(guó)2000 —2010年間的16家上市銀行的年度經(jīng)濟(jì)金融數(shù)據(jù)，應(yīng)用動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計(jì)法（GMM），考察我國(guó)貨幣政策立場(chǎng)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，結(jié)果顯示，貨幣政策立場(chǎng)顯著影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，且受市場(chǎng)結(jié)構(gòu)及商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表特征的影響[17]。徐明東、陳學(xué)彬基于1998—2010年59家商業(yè)銀行的微觀數(shù)據(jù)，采用GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)方法驗(yàn)證了貨幣政策傳導(dǎo)的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道假說(shuō)，實(shí)證結(jié)果顯示，貨幣政策與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變量呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系；規(guī)模越大、資本越充足的銀行，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為對(duì)貨幣政策的敏感性越低；擴(kuò)張性貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的激勵(lì)作用強(qiáng)于緊縮性貨幣政策的約束作用[18]。方意、趙勝民、謝曉聞利用我國(guó)72家商業(yè)銀行2003—2010年面板數(shù)據(jù)研究了貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問(wèn)題，實(shí)證結(jié)果表明，我國(guó)的貨幣政策影響了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，且資本充足率在其中起重要作用[19]。牛曉健、裘翔依據(jù)“風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道”理論的假說(shuō)，采用中國(guó)上市時(shí)間超過(guò)三年的14家上市銀行的數(shù)據(jù)，利用固定效應(yīng)模型和差分廣義矩估計(jì)方法，驗(yàn)證了在中國(guó)，低利率的政策環(huán)境會(huì)催生商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為[20]。張強(qiáng)、喬煜峰、張寶通過(guò)對(duì)我國(guó)14家商業(yè)銀行2002—2012年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，以檢驗(yàn)我國(guó)貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道是否存在，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，擴(kuò)張性的貨幣政策會(huì)顯著引起我國(guó)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的上升，而銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上升也顯著引起銀行信貸投放的增加[21]。劉曉欣、王飛對(duì)我國(guó)1997—2011年121家銀行實(shí)證檢驗(yàn)我國(guó)銀行業(yè)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道以及銀行特征的異質(zhì)性對(duì)貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響，研究結(jié)果表明，我國(guó)銀行的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道是存在的，銀行資本充足性以及流動(dòng)性在不同貨幣政策下對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有不同作用[22]。

少數(shù)國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)在銀行業(yè)整體時(shí)間序列層面進(jìn)行實(shí)證研究。金鵬輝、張翔、高峰基于月度銀行業(yè)全行業(yè)的資產(chǎn)負(fù)債表，構(gòu)建了銀行在資產(chǎn)及負(fù)債選擇上風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)，從我國(guó)銀行業(yè)整體層面對(duì)貨幣政策和銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為之間的關(guān)系進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)我國(guó)寬松貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的鼓勵(lì)體現(xiàn)在銀行的資產(chǎn)選擇行為上而不在銀行的負(fù)債選擇行為上[23]。金鵬輝、張翔、高峰用銀行業(yè)貸款審批條件指數(shù)來(lái)測(cè)度銀行過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為，經(jīng)實(shí)證發(fā)現(xiàn)，在寬松的貨幣政策環(huán)境下，銀行會(huì)放松貸款審批條件，從而承擔(dān)過(guò)度的風(fēng)險(xiǎn)[24]。

綜上，已有文獻(xiàn)對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的研究主要集中在實(shí)證檢驗(yàn)上，且以銀行或貸款微觀面板數(shù)據(jù)層面居多，其中，國(guó)外數(shù)據(jù)可得性好，銀行或貸款層面均有研究，國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)可得性差，僅在銀行層面有研究。極少數(shù)學(xué)者從銀行業(yè)整體時(shí)間序列層面對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究[15，2324]。采用理論模型來(lái)研究貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的文獻(xiàn)也極度缺乏[1415]。本文首先構(gòu)建資產(chǎn)組合理論模型對(duì)貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)微觀機(jī)理進(jìn)行解釋，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏理論模型分析這一不足之處進(jìn)行補(bǔ)充，然后從中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)及網(wǎng)站手工收集、整理、計(jì)算中國(guó)商業(yè)銀行體系分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，并分析貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異，對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)缺乏產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、省級(jí)、機(jī)構(gòu)等中觀層面分析及其機(jī)構(gòu)性差異分析進(jìn)行完善。

本文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分為解釋貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)微觀機(jī)理的資產(chǎn)組合理論框架，第三部分為商業(yè)銀行體系分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道實(shí)證分析，第四部分為本文的結(jié)論。二、 理論框架

貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道理論認(rèn)為，寬松的貨幣政策會(huì)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好，促使商業(yè)銀行采取更加激進(jìn)冒險(xiǎn)的信貸政策和行為，而緊縮的貨幣政策會(huì)減小商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好，促使商業(yè)銀行采取更加審慎保守的信貸政策和行為。此外，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率對(duì)貨幣政策反應(yīng)靈敏迅速，而風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率對(duì)貨幣政策反應(yīng)遲鈍緩慢，造成了貨幣政策寬松時(shí)，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率比風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率下降更多，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)上升，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的吸引力變大，商業(yè)銀行配置更多的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，而貨幣政策緊縮時(shí)，無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率比風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的收益率上升更多，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)下降，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的吸引力變小，商業(yè)銀行配置更少的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)。貨幣政策通過(guò)影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)這兩種效應(yīng)同時(shí)對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)發(fā)揮作用。下面用一個(gè)簡(jiǎn)單的資產(chǎn)組合理論模型進(jìn)行直觀的闡述。

為了簡(jiǎn)化，假設(shè)商業(yè)銀行有兩種資產(chǎn)配置途徑：無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)f，預(yù)期收益率（即收益率的均值）為Rf，風(fēng)險(xiǎn)（即收益率的標(biāo)準(zhǔn)差）為0；風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)a，預(yù)期收益率為Ra，風(fēng)險(xiǎn)為σa。設(shè)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置比率為xa，則無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)構(gòu)成資產(chǎn)組合p，預(yù)期收益率為Rp=xaRa+（1-xa）Rf，風(fēng)險(xiǎn)為σp=xaσa，且有Rp=Rf+Ra-Rfσaσp，即圖1中的線段fa。

為了剝離貨幣政策傳導(dǎo)的信貸渠道中的資產(chǎn)負(fù)債表渠道對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的干擾，即貨幣政策寬松時(shí)，銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置增加可能是因?yàn)閷捤傻呢泿耪吒纳屏私杩钊说馁Y產(chǎn)估值、收入和現(xiàn)金流狀況，降低了違約風(fēng)險(xiǎn)，而貨幣政策緊縮時(shí)，銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)配置減少可能是因?yàn)榫o縮的貨幣政策惡化了借款人的資產(chǎn)估值、收入和現(xiàn)金流狀況，提高了違約風(fēng)險(xiǎn)，本文對(duì)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行控制，設(shè)定其不隨貨幣政策的改變而改變，始終為σa，因而可以單獨(dú)分析風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道。

圖1商業(yè)銀行資產(chǎn)配置圖

由圖1可知，若商業(yè)銀行初始資產(chǎn)配置點(diǎn)為N，此時(shí)無(wú)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的預(yù)期收益率分別為Rf、Ra，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)為（Ra-Rf），商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好由無(wú)差異曲線l′1-l′3刻畫(huà)，資產(chǎn)配置可行集fa與無(wú)差異曲線l′3相切于N，資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)為σN，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率為xNa=σN/σa。當(dāng)貨幣政策緊縮時(shí)，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好減小，由更陡峭的無(wú)差異曲線l1-l3刻畫(huà)，即對(duì)同樣大小的風(fēng)險(xiǎn)要求更高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)補(bǔ)償才能維持效用不變，資產(chǎn)配置可行集fa與無(wú)差異曲線l3相切于M，資產(chǎn)組合的風(fēng)險(xiǎn)為σM<σN，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率為xMa=σM/σaR′a-Ra，風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)變?yōu)镽′a-R′f

總之，緊縮的貨幣政策會(huì)同時(shí)通過(guò)減小商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)這兩種效應(yīng)使商業(yè)銀行資產(chǎn)配置點(diǎn)由N遷移到K，減小風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率，降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。同理，若商業(yè)銀行初始資產(chǎn)配置點(diǎn)為K，采用相同的邏輯演繹可以得到，當(dāng)貨幣政策寬松時(shí)，商業(yè)銀行的資產(chǎn)配置點(diǎn)會(huì)最終遷移到N，寬松的貨幣政策會(huì)同時(shí)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，增大風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率，加大商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。三、 實(shí)證分析

上一部分通過(guò)構(gòu)建資產(chǎn)組合理論框架來(lái)分析貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的內(nèi)在機(jī)理，這一部分通過(guò)手工收集、整理、計(jì)算得到2005—2015年度中國(guó)商業(yè)銀行體系分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的相關(guān)面板數(shù)據(jù)，對(duì)中國(guó)貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性進(jìn)行檢驗(yàn)，同時(shí)考慮貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異。

（一）計(jì)量模型設(shè)定

為使實(shí)證分析和理論框架保持一致，本文主要研究商業(yè)銀行在資產(chǎn)配置上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，暫不考慮其在負(fù)債端的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。貸款仍是我國(guó)商業(yè)銀行的資產(chǎn)主業(yè)，借款人的信用風(fēng)險(xiǎn)是風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的內(nèi)在實(shí)質(zhì)，而不良貸款率是風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的外在表現(xiàn)，商業(yè)銀行在風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上的選擇行為最終會(huì)以不良貸款率的結(jié)果顯現(xiàn)。因此，不良貸款率是衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的最核心指標(biāo)。不良貸款率除了受事前的商業(yè)銀行主動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為影響外，還受事后的宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)變化的影響。而商業(yè)銀行主動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為，除了受貨幣政策的影響外，還受商業(yè)銀行的盈利能力、資產(chǎn)規(guī)模、資本充足性、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)、跨業(yè)競(jìng)爭(zhēng)結(jié)構(gòu)、利率市場(chǎng)化程度、業(yè)務(wù)合規(guī)性、資產(chǎn)價(jià)格等因素的影響?；谝陨戏治觯瑯?gòu)建如下計(jì)量模型：

nplrit=β0+β1mpt+controlit+εit（1）

式中，nplrit為i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)在t年的不良貸款率，mpt為t年的貨幣政策指標(biāo)，controlit為控制變量集合，包括宏觀及結(jié)構(gòu)層面的經(jīng)濟(jì)金融形勢(shì)變量和商業(yè)銀行業(yè)整體及結(jié)構(gòu)層面的各種影響因素。β1為在其他條件不變的情況下，以不良貸款率衡量的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)對(duì)貨幣政策的反應(yīng)系數(shù)。為了考慮貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異，再設(shè)定mpt前面的系數(shù)為可變系數(shù)，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

nplrit=β0+β1impt+controlit+εit（2）

β1i為在其他條件不變的情況下，i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)在t年的不良貸款率對(duì)t年的貨幣政策的反應(yīng)系數(shù)，β1i絕對(duì)值越大，表明i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)越強(qiáng)。

除了以不良貸款率為主要對(duì)象來(lái)直接研究貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)外，本文還以貸款增長(zhǎng)率對(duì)不良貸款率的反應(yīng)系數(shù)是否受到貨幣政策的影響作為判斷標(biāo)準(zhǔn)，即在以貸款增長(zhǎng)率為因變量的回歸方程中加入不良貸款率與貨幣政策指標(biāo)的交互項(xiàng)，通過(guò)交互項(xiàng)的系數(shù)來(lái)間接識(shí)別貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)。影響貸款增長(zhǎng)率除了不良貸款率外，還有供給層面的貨幣政策，需求層面的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度等其他因素。基于以上分析，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

dlloanit=β0+β1nplrit+β2nplrit*mpt+

controlit+εit（3）

式中，dlloanit為i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)在t年的貸款增長(zhǎng)率（貸款余額的對(duì)數(shù)差分），controlit為控制變量集合，主要包括供給層面的貨幣政策和需求層面的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)速度。交互項(xiàng)的系數(shù)β2間接度量了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)。為了考慮貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)的分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)的結(jié)構(gòu)性差異，再設(shè)定nplrit*mpt前面的系數(shù)為可變系數(shù)，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

dlloanit=β0+β1nplrit+β2inplrit*mpt+

controlit+εit（4）

交互項(xiàng)的系數(shù)β2i間接度量了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)效應(yīng)，β2i絕對(duì)值越大，表明i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)/省/機(jī)構(gòu)的貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)越強(qiáng)。

（二）樣本、變量和數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文研究中國(guó)商業(yè)銀行不良貸款率、貸款增長(zhǎng)率分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)四個(gè)樣本。分產(chǎn)業(yè)包括三次產(chǎn)業(yè)：第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)、第三產(chǎn)業(yè)；分行業(yè)包括10大行業(yè)：農(nóng)林牧漁業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)、批發(fā)和零售業(yè)、交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)、住宿和餐飲業(yè)、金融業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)、其他行業(yè)；分省包括31個(gè)省、自治區(qū)、直轄市（不含港澳臺(tái)）：與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)公布口徑保持一致；分機(jī)構(gòu)包括5類機(jī)構(gòu)：大型商業(yè)銀行（國(guó)有商業(yè)銀行）、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、外資銀行，與中國(guó)銀監(jiān)會(huì)數(shù)據(jù)公布口徑保持一致。

被解釋變量：不良貸款率（nplrit）和貸款增長(zhǎng)率（dlloanit）。中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)（2006—2015）披露了2006—2015年商業(yè)銀行不良貸款率、不良貸款余額分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)情況，以及2006年商業(yè)銀行不良貸款率、不良貸款余額分行業(yè)、分省對(duì)2005年的變化量。根據(jù)2006年對(duì)2005年的變化情況，可以計(jì)算出2005年商業(yè)銀行不良貸款率、不良貸款余額分行業(yè)、分省情況。由于2006年分機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)將國(guó)有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行歸為主要商業(yè)銀行大類，無(wú)小類數(shù)據(jù)，加上2005年分機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)缺失，故從中國(guó)銀監(jiān)會(huì)官網(wǎng)——政務(wù)信息——統(tǒng)計(jì)信息欄目收集對(duì)應(yīng)季度數(shù)據(jù)（第四季度）對(duì)2005—2006年分機(jī)構(gòu)數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。2005—2011年的分行業(yè)數(shù)據(jù)是按國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T 4754—2002）編排的，而2012—2015年的分行業(yè)數(shù)據(jù)是按國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類（GB/T 4754—2011）編排的，本文依照最新的國(guó)民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)（GB/T 4754—2011）以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局關(guān)于三次產(chǎn)業(yè)的劃分規(guī)定，進(jìn)行統(tǒng)一編排，分類匯總，使分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)與國(guó)家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)公布口徑保持一致。不良貸款余額除以不良貸款率可得貸款余額，對(duì)貸款余額先取自然對(duì)數(shù)再取差分，可得貸款增長(zhǎng)率（%）。endprint

解釋變量：貨幣政策指標(biāo)（mpt）。本文考慮的貨幣政策指標(biāo)包含數(shù)量型指標(biāo)——廣義貨幣供應(yīng)量的增長(zhǎng)率（m2t），數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局；價(jià)格型指標(biāo)——（大型金融機(jī)構(gòu)）法定存款準(zhǔn)備金率（rrrt）、1年期中債國(guó)債收益率（r_bt）、1年期貸款基準(zhǔn)利率（r_lt）、1年期存款基準(zhǔn)利率（r_dt）、全國(guó)銀行間同業(yè)拆借市場(chǎng)隔夜加權(quán)平均利率（r_ibt），除了中債國(guó)債收益率來(lái)源于中國(guó)債券信息網(wǎng)外，其他來(lái)源于中國(guó)人民銀行，所有價(jià)格型指標(biāo)均以當(dāng)年有效執(zhí)行時(shí)間對(duì)不同數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均所得。

控制變量：宏觀及結(jié)構(gòu)層面，銀行業(yè)及結(jié)構(gòu)層面影響因素（controlit）。

經(jīng)濟(jì)形勢(shì)越好，增長(zhǎng)速度越快，借款人的經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)越小，信用風(fēng)險(xiǎn)暴露的可能性越小，不良貸款率越??；經(jīng)濟(jì)形勢(shì)越好，增長(zhǎng)速度越快，借款人擴(kuò)大生產(chǎn)和投資的愿望越強(qiáng)烈，融資需求越旺盛，對(duì)貸款增長(zhǎng)率有正向作用。因此需要控制經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，包括國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）的增長(zhǎng)率（growtht），分產(chǎn)業(yè)增加值、分行業(yè)增加值、分省GDP的增長(zhǎng)率（growthit）。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)、行業(yè)結(jié)構(gòu)是影響商業(yè)銀行在分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)上風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的重要因素，某產(chǎn)業(yè)/行業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中占的比重越大，政府的顯性、隱性政策支持力度也會(huì)越大，在政府以經(jīng)濟(jì)建設(shè)為中心，保增長(zhǎng)，促就業(yè)的壓力下，商業(yè)銀行可能會(huì)被迫承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)。因此需要控制經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)/行業(yè)結(jié)構(gòu)（struit），具體表現(xiàn)為i產(chǎn)業(yè)/行業(yè)在t年的增加值占當(dāng)年GDP的比值。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

較高的通貨膨脹率會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行帶來(lái)不良影響，使經(jīng)濟(jì)主體對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的變化形成消極預(yù)期，對(duì)商業(yè)銀行不良貸款率有正向刺激作用。因此需要控制通貨膨脹率，包括全國(guó)的居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）同比增速（pit），分省的CPI同比增速（piit）。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)會(huì)影響商業(yè)銀行抵押品的質(zhì)量，也會(huì)引導(dǎo)信貸資金進(jìn)出資產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行投機(jī)活動(dòng)，另一方面，資產(chǎn)價(jià)格的上升會(huì)弱化商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別能力，使實(shí)際風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)增加。本文控制房地產(chǎn)市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格（lhpt）和股票市場(chǎng)資產(chǎn)價(jià)格（lsp_sht、lsp_szt），分別為商品房平均銷售價(jià)格、上證綜合指數(shù)（收盤(pán)）、深證綜合指數(shù)（收盤(pán)）的自然對(duì)數(shù)值。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。

商業(yè)銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的目的是為了謀取與風(fēng)險(xiǎn)程度大小相對(duì)應(yīng)的收益，正所謂高風(fēng)險(xiǎn)伴隨著高收益，貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)理論有逐利說(shuō)（Search for Yield），認(rèn)為商業(yè)銀行的目標(biāo)收益具有粘性，寬松的貨幣政策使低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)變得更加無(wú)利可圖，從而不得不從事高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)業(yè)務(wù)以達(dá)到目標(biāo)收益水平，反之亦然。因此，商業(yè)銀行的盈利能力會(huì)影響其風(fēng)險(xiǎn)選擇，盈利能力越強(qiáng)，冒險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)越小，反之亦然。本文控制的商業(yè)銀行盈利能力包括商業(yè)銀行整體資產(chǎn)利潤(rùn)率（roat）、資本利潤(rùn)率（roet）、商業(yè)銀行分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)利潤(rùn)率（roait）、資本利潤(rùn)率（roeit）。數(shù)據(jù)均來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)和世界銀行全球金融發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)2005—2006年缺失的商業(yè)銀行整體資產(chǎn)利潤(rùn)率、資本利潤(rùn)率根據(jù)相關(guān)年度中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)披露的稅前利潤(rùn)、所有者權(quán)益、總資產(chǎn)先計(jì)算得到稅前值，再根據(jù)世界銀行全球金融發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)稅前、稅后商業(yè)銀行資產(chǎn)利潤(rùn)率、資本利潤(rùn)率的換算關(guān)系得到稅后值。商業(yè)銀行分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)利潤(rùn)率、資本利潤(rùn)率同理計(jì)算。。

“大而不倒（Too Big to Fail）”的道德風(fēng)險(xiǎn)會(huì)激勵(lì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，因?yàn)閷?duì)具備一定規(guī)模的商業(yè)銀行出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)，政府或中央銀行不會(huì)坐視不管，會(huì)采取相應(yīng)的救助措施。因此需要控制資產(chǎn)規(guī)模，包括商業(yè)銀行整體資產(chǎn)規(guī)模（lassett），分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)規(guī)模（lassetit）。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)，對(duì)整體及分機(jī)構(gòu)總資產(chǎn)取自然對(duì)數(shù)得到。

商業(yè)銀行資本具有保護(hù)性功能和管理性功能。前者指其可以抵補(bǔ)風(fēng)險(xiǎn)損失，后者指其可以作為資本監(jiān)管的工具。巴塞爾協(xié)議規(guī)定的最低資本充足率要求和商業(yè)銀行備付風(fēng)險(xiǎn)損失能力都決定了資本越充足，承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力越大，才越有資格去冒險(xiǎn)。本文控制的資本充足性包括商業(yè)銀行整體監(jiān)管意義上的資本充足率（cart）和會(huì)計(jì)意義上權(quán)益比率（ert），以及分機(jī)構(gòu)會(huì)計(jì)意義上的權(quán)益比率（erit）。資本充足率來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)2005—2006年缺失的商業(yè)銀行資本充足率由世界銀行全球金融發(fā)展數(shù)據(jù)庫(kù)補(bǔ)充。。整體及分機(jī)構(gòu)的權(quán)益比率由中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到（所有者權(quán)益/總資產(chǎn)）。

大量文獻(xiàn)研究競(jìng)爭(zhēng)與銀行穩(wěn)定性的關(guān)系，有競(jìng)爭(zhēng)脆弱說(shuō)和競(jìng)爭(zhēng)穩(wěn)定說(shuō)，前者認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)會(huì)加劇銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，后者認(rèn)為競(jìng)爭(zhēng)會(huì)提升銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平，減少銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。本文對(duì)競(jìng)爭(zhēng)的考慮包括業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)和業(yè)外競(jìng)爭(zhēng)，業(yè)內(nèi)競(jìng)爭(zhēng)包括業(yè)內(nèi)集中度指標(biāo)：前五大商業(yè)銀行資產(chǎn)占比（cr5_at）、貸款余額占比（cr5_lt），業(yè)內(nèi)越集中，競(jìng)爭(zhēng)越??；商業(yè)銀行分機(jī)構(gòu)市場(chǎng)份額指標(biāo)：分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)占比（stru_ait）、貸款余額占比（stru_lit），市場(chǎng)份額越大的機(jī)構(gòu)，同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)。以上指標(biāo)由中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。業(yè)外競(jìng)爭(zhēng)指標(biāo)包含社會(huì)融資規(guī)模（增量）中表內(nèi)業(yè)務(wù)（本外幣貸款）占比（fstru_loant）、表外業(yè)務(wù)（委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票）占比（fstru_offt）、直接融資業(yè)務(wù)（企業(yè)債券、非金融企業(yè)境內(nèi)股票）占比（fstru_mktt）、表外業(yè)務(wù)與表內(nèi)外業(yè)務(wù)之和的比值（bstru_offt）。表內(nèi)業(yè)務(wù)占比越大，跨業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力越強(qiáng)，表外業(yè)務(wù)與表內(nèi)外業(yè)務(wù)之和的比值越大，表明商業(yè)銀行用表外業(yè)務(wù)替代表內(nèi)業(yè)務(wù)的能力越強(qiáng)。以上指標(biāo)由國(guó)家統(tǒng)計(jì)局相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到。

隨著利率市場(chǎng)化的推進(jìn)，商業(yè)銀行存貸業(yè)務(wù)競(jìng)爭(zhēng)加大，存貸利差收窄，可能會(huì)導(dǎo)致其從事風(fēng)險(xiǎn)更高的資產(chǎn)業(yè)務(wù)。利率市場(chǎng)化程度用存貸利差（1年期貸款基準(zhǔn)利率-1年期存款基準(zhǔn)利率）（spreadt）側(cè)面反映，利率市場(chǎng)化程度越高，存貸利差越小。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行。endprint

商業(yè)銀行的穩(wěn)定性對(duì)經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)、健康、可持續(xù)發(fā)展至關(guān)重要，因此監(jiān)管當(dāng)局會(huì)出臺(tái)各種規(guī)定來(lái)規(guī)范和約束商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)操作，避免其承擔(dān)過(guò)分的風(fēng)險(xiǎn)，使風(fēng)險(xiǎn)可控。商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)越合規(guī)，其主動(dòng)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的可能性會(huì)下降。業(yè)務(wù)合規(guī)性用銀監(jiān)會(huì)現(xiàn)場(chǎng)檢查中取消高管人員任職資格人數(shù)（firet）側(cè)面反映，業(yè)務(wù)越合規(guī)，現(xiàn)場(chǎng)檢查發(fā)現(xiàn)問(wèn)題越少，取消高管任職資格人數(shù)越少。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)銀監(jiān)會(huì)年報(bào)。

（三）變量描述性統(tǒng)計(jì)

近10年來(lái)三次產(chǎn)業(yè)層面上的不良貸款率平均為725%，貸款增長(zhǎng)率平均為595%，增加值增長(zhǎng)率平均為836%。10大行業(yè)層面上的不良貸款率平均為462%，貸款增長(zhǎng)率平均為1641%，增加值增長(zhǎng)率平均為976%。31個(gè)省級(jí)層面上的不良貸款率平均為400%，貸款增長(zhǎng)率平均為1679%，GDP增長(zhǎng)率平均為1163%，通貨膨脹率平均為29%。5類機(jī)構(gòu)層面上的不良貸款率平均為225%，貸款增長(zhǎng)率平均為2101%，資產(chǎn)收益率平均為096%，資本收益率平均為1534%，對(duì)數(shù)總資產(chǎn)平均為1116億元，權(quán)益比率平均為691%。近10年來(lái)全國(guó)GDP增速平均為976%，通脹率平均為278%，廣義貨幣增速平均為167%，法定存款準(zhǔn)備金率平均為1592%，一年期國(guó)債收益率、貸款基準(zhǔn)利率、存款基準(zhǔn)利率、全國(guó)銀行間同業(yè)拆借隔夜利率平均為257%、596%、281%、218%，對(duì)數(shù)商品房平均銷售價(jià)格（元/平方米）、對(duì)數(shù)上證綜合指數(shù)（收盤(pán)）、對(duì)數(shù)深證綜合指數(shù)（收盤(pán)）平均為847、785、685，商業(yè)銀行整體資產(chǎn)收益率、資本收益率、對(duì)數(shù)總資產(chǎn)（億元）、資本充足率、權(quán)益比率、前五大商業(yè)銀行資產(chǎn)占比、貸款占比平均為104%、1727%、1346、1057%、608%、6263%、6245%。一年期存貸款基準(zhǔn)利率差平均為315%，現(xiàn)場(chǎng)檢查取消高管任職資格平均每年110人，社會(huì)融資規(guī)模（增量）中表外占比、直接融資占比為1646%、1334%。

從以上數(shù)據(jù)可以直觀地感受到，經(jīng)濟(jì)增速越高，不良貸款率越低，貸款增速越高，商業(yè)銀行整體資本充足率平均在8%的監(jiān)管要求之上，五大行占據(jù)了市場(chǎng)份額的半壁江山，社會(huì)融資中的間接融資占主導(dǎo)地位，間接融資業(yè)務(wù)占主導(dǎo)地位。

（四）回歸策略及結(jié)果

由于本文的樣本數(shù)據(jù)量相對(duì)有限，而可能的控制變量又比較多，因此如何在回歸方程中考慮控制變量需要權(quán)衡以下兩個(gè)問(wèn)題：若控制變量不足，可能造成遺漏變量偏誤，使估計(jì)結(jié)果的無(wú)偏性遭受質(zhì)疑；若控制變量過(guò)多，可能造成多重共線性問(wèn)題，使估計(jì)結(jié)果的有效性遭受影響。本文借鑒逐步回歸法的思路，先選取最佳的關(guān)注自變量，再逐一引入最具顯著性意義的控制變量，具體做法如下：第一步，先不考慮任何控制變量，將因變量對(duì)6個(gè)貨幣政策（備選）指標(biāo)逐一輪流進(jìn)行回歸，從6個(gè)回歸方程結(jié)果里面選擇其中系數(shù)顯著且R2最大的那個(gè)指標(biāo)作為最佳貨幣政策指標(biāo)；第二步，在第一步的基礎(chǔ)上固定自變量為最佳貨幣政策指標(biāo)，將所有（備選）控制變量逐一輪流加入進(jìn)來(lái)作為唯一的控制變量，每次只在第一步的最佳方程上加一個(gè)（備選）控制變量，從所有回歸方程結(jié)果里面選擇所加控制變量系數(shù)顯著且R2最大的控制變量作為第一好的控制變量；第三步，固定第二步的最佳回歸方程，將剩余（備選）控制變量逐一輪流加入進(jìn)來(lái)，每次只在第二步的最佳方程上加一個(gè)剩余（備選）控制變量，從所有回歸方程結(jié)果里面選擇本步所加控制變量系數(shù)顯著且R2最大的控制變量作為第二好的控制變量，以此類推，直到某步所加控制變量都不顯著為止。表1—表10是回歸結(jié)果。

政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在產(chǎn)業(yè)層面上得到驗(yàn)證。此外，產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)越快，不良貸款率越低；利率市場(chǎng)化程度越低，存貸利差越大，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大，不良貸款率越高；產(chǎn)業(yè)對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)越重要，所占份額越大，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大，不良貸款率越高。

由表2可知，在分產(chǎn)業(yè)計(jì)量模型（2）中，最佳的貨幣政策指標(biāo)是（大型金融機(jī)構(gòu)）法定存款準(zhǔn)備金率，最好的控制變量依次是分產(chǎn)業(yè)增加值增長(zhǎng)率、存貸利差、房?jī)r(jià)、通貨膨脹率。貨幣政策緊縮，存款準(zhǔn)備金率上調(diào)，商業(yè)銀行在不同產(chǎn)業(yè)上的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)均變小，但變小的程度不同，程度由大到小若步與步之間結(jié)果不一致，則對(duì)各步結(jié)果求平均之后再排序。依次為第一、二、三產(chǎn)業(yè)。貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在產(chǎn)業(yè)層面上得到驗(yàn)證，且具有結(jié)構(gòu)效應(yīng)。此外，產(chǎn)業(yè)增長(zhǎng)越快，不良貸款率越低；利率市場(chǎng)化程度越低，存貸利差越大，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大，不良貸款率越高；房?jī)r(jià)越高，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越高；通脹率越高，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大。

四、 結(jié)論

本文構(gòu)建的商業(yè)銀行資產(chǎn)組合理論框架表明，貨幣政策會(huì)通過(guò)影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好與風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)這兩種效應(yīng)同時(shí)對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)發(fā)揮作用。寬松的貨幣政策會(huì)同時(shí)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，增大風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率，加大商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；緊縮的貨幣政策會(huì)同時(shí)減小商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好和風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)，減小風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的配置比率，減小商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

通過(guò)手工收集、整理、計(jì)算得到2005—2015年度中國(guó)商業(yè)銀行分產(chǎn)業(yè)、分行業(yè)、分省、分機(jī)構(gòu)層面與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)相關(guān)的面板數(shù)據(jù)。基于逐步回歸思路的實(shí)證結(jié)果表明，若以不良貸款率作為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的直接測(cè)度，貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、省級(jí)、機(jī)構(gòu)層面上均得到驗(yàn)證，且具有結(jié)構(gòu)效應(yīng)。若以貸款增長(zhǎng)率對(duì)不良貸款率的負(fù)向反應(yīng)系數(shù)作為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的間接測(cè)度，貨幣政策銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)僅在省級(jí)層面上得到驗(yàn)證，且具有結(jié)構(gòu)效應(yīng)，但在產(chǎn)業(yè)、行業(yè)、機(jī)構(gòu)層面上無(wú)法得到驗(yàn)證。此外，控制變量系數(shù)表明，經(jīng)濟(jì)增速越快，不良貸款率越低；經(jīng)濟(jì)增速越快，貸款增速越快。利率市場(chǎng)化程度越低，不良貸款率越高，表明利率市場(chǎng)化進(jìn)程會(huì)提升銀行風(fēng)險(xiǎn)管理水平，降低不良貸款率。產(chǎn)業(yè)份額越大，不良貸款率越高，分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)份額越大，不良貸款率越高，表明市場(chǎng)勢(shì)力會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。股價(jià)、房?jī)r(jià)、通貨膨脹率的上升都會(huì)帶來(lái)不良貸款率的上升，表明銀行在資產(chǎn)泡沫和經(jīng)濟(jì)過(guò)熱時(shí)期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)會(huì)加大。業(yè)務(wù)合規(guī)性越差，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大，表明金融監(jiān)管有其必要性以及監(jiān)管有效性會(huì)影響金融穩(wěn)定。貸款占社會(huì)融資規(guī)模比重越大，不良貸款率越低，社會(huì)融資規(guī)模中直接融資占比越大，不良貸款率越高，表明商業(yè)銀行的業(yè)外競(jìng)爭(zhēng)會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。分機(jī)構(gòu)權(quán)益比率越大，不良貸款率越低，表明信息不對(duì)稱帶來(lái)的道德風(fēng)險(xiǎn)會(huì)加劇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。分機(jī)構(gòu)資產(chǎn)規(guī)模越大，不良貸款率越低，與“大而不倒”加劇風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)理論不符，可能與我國(guó)規(guī)模越大的銀行的客戶群體優(yōu)質(zhì)比率更大的現(xiàn)實(shí)情況有關(guān)。endprint

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責(zé)任編輯、 校對(duì)： 李斌泉endprint