貨幣政策與宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)搭配
——基于中國(guó)商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

一、引 言

2008年爆發(fā)的國(guó)際金融危機(jī)給各國(guó)央行敲響了警鐘，此次金融危機(jī)對(duì)傳統(tǒng)的貨幣政策提出了挑戰(zhàn)，即以穩(wěn)定物價(jià)兼顧經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為目標(biāo)的一般性貨幣政策不足以防范房地產(chǎn)和股票等資產(chǎn)泡沫破滅帶來的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。之后，各國(guó)央行和政府紛紛調(diào)整了貨幣政策的調(diào)控目標(biāo)及工具，在穩(wěn)定物價(jià)和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)加強(qiáng)了對(duì)金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管和對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)的防范力度，將原有的微觀審慎工具集合起來，升級(jí)為宏觀審慎政策，重點(diǎn)強(qiáng)化對(duì)金融機(jī)構(gòu)自有資本和杠桿率的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管，防范金融風(fēng)險(xiǎn)在不同部門交叉?zhèn)魅?，增?qiáng)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

為了降低杠桿率上升引起的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，我國(guó)央行在2011年正式引入差別準(zhǔn)備金動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制，開始探索使用宏觀審慎工具，以配合貨幣政策進(jìn)行調(diào)控。2016年，央行將差別準(zhǔn)備金動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制升級(jí)為宏觀審慎評(píng)估體系（MPA），將更多的金融活動(dòng)和金融行為納入管理，從七個(gè)方面約束金融機(jī)構(gòu)的行為，實(shí)施逆周期調(diào)節(jié)。2017年，十九大報(bào)告提出“健全貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱調(diào)控框架”，這是中央首次提出宏觀審慎政策，將原有的宏觀審慎評(píng)估體系（MPA）上升到政策的層面，足以說明宏觀審慎政策對(duì)于金融市場(chǎng)調(diào)控的重要作用。十九大后，央行對(duì)我國(guó)的宏觀審慎調(diào)控框架進(jìn)行了補(bǔ)充：一方面繼續(xù)加強(qiáng)房地產(chǎn)市場(chǎng)的宏觀審慎管理，核心在因城施策的差異化房地產(chǎn)調(diào)控政策；另一方面繼續(xù)加強(qiáng)資本管制，將跨境資本流動(dòng)納入MPA。這些都表明我國(guó)的宏觀審慎政策目標(biāo)是通過使用各類政策工具，采用“事前”管理的辦法防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)金融穩(wěn)定發(fā)展。

簡(jiǎn)言之，貨幣政策的直接目標(biāo)是防通脹、穩(wěn)物價(jià)，宏觀審慎政策的直接目標(biāo)是防風(fēng)險(xiǎn)、穩(wěn)金融，二者共同的最終目標(biāo)是實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定持續(xù)增長(zhǎng)。要想同時(shí)實(shí)現(xiàn)物價(jià)穩(wěn)定和金融穩(wěn)定，就需要貨幣政策和宏觀審慎政策兩種工具的協(xié)調(diào)配合使用。

由于宏觀審慎政策提出時(shí)間較晚，學(xué)術(shù)界對(duì)于其理論框架和實(shí)施效果仍有許多疑問。大部分已有研究都是圍繞一個(gè)或幾個(gè)宏觀審慎政策工具開展的，不能全面反映我國(guó)的宏觀審慎政策整體調(diào)控力度。一類文獻(xiàn)通過構(gòu)建包含宏觀審慎管理的DSGE模型，對(duì)宏觀審慎政策工具的使用進(jìn)行有效性和福利分析，但缺少了微觀數(shù)據(jù)實(shí)證支撐，停留在理論部分；另一類文獻(xiàn)運(yùn)用商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)，僅僅分析了單個(gè)宏觀審慎政策工具的有效性，不能代表整體宏觀審慎政策調(diào)控力度，且缺少了與貨幣政策工具的協(xié)調(diào)性分析。考慮到貨幣政策和宏觀審慎政策的主要監(jiān)管主體都是商業(yè)銀行，因此，本文在采用商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，使用IMF構(gòu)建的宏觀審慎指數(shù)（MPI）反映我國(guó)的宏觀審慎政策調(diào)控力度，運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法分析貨幣政策和宏觀審慎政策在商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和信貸增長(zhǎng)方面的作用，并在模型中加入貨幣政策和宏觀審慎政策的交叉項(xiàng)，研究分析兩者之間的相互作用，以期對(duì)貨幣政策和宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)使用提供數(shù)據(jù)支持和理論探討。

二、文獻(xiàn)綜述

在貨幣政策和宏觀審慎政策具體實(shí)施和傳導(dǎo)過程中，商業(yè)銀行一直都是主要的監(jiān)管主體和傳導(dǎo)渠道，這也使得商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和信貸增速一直都是國(guó)內(nèi)外學(xué)者們研究貨幣政策和宏觀審慎政策有效性的重點(diǎn)。央行通過設(shè)定存貸款基準(zhǔn)利率直接影響商業(yè)銀行的息差水平，或通過調(diào)節(jié)準(zhǔn)備金影響商業(yè)銀行的資金供應(yīng)。關(guān)于貨幣政策的傳導(dǎo)渠道，國(guó)內(nèi)外學(xué)者已得到許多研究成果，主要分為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道和廣義信貸渠道。Borio和Zhu［1］提出了貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道，貨幣政策通過作用于資產(chǎn)價(jià)格、融資成本等因素影響金融機(jī)構(gòu)的信貸和投資決策，進(jìn)而影響到整個(gè)金融系統(tǒng)的產(chǎn)出水平和風(fēng)險(xiǎn)程度。Buch et al.提供了實(shí)證經(jīng)驗(yàn)支撐，利用美國(guó)銀行業(yè)1997—2008年數(shù)據(jù)，通過FAVAR模型發(fā)現(xiàn)寬松的貨幣政策環(huán)境下，國(guó)內(nèi)中小銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)上升，大型銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)不變，而外國(guó)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)減少。［2］國(guó)內(nèi)許多學(xué)者也對(duì)我國(guó)貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道進(jìn)行了研究，徐明東等、劉生福等利用我國(guó)商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，通過GMM估計(jì)發(fā)現(xiàn)貨幣政策對(duì)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的調(diào)控作用具有非對(duì)稱性和異質(zhì)性，與銀行自身特征變量有關(guān)。［3］［4］張強(qiáng)等利用14家商業(yè)銀行2002—2012年的面板數(shù)據(jù)驗(yàn)證了我國(guó)貨幣政策對(duì)于銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有顯著的負(fù)向影響，進(jìn)而顯著影響銀行的信貸投放，說明我國(guó)的貨幣政策并非風(fēng)險(xiǎn)中性的，央行在制定貨幣政策時(shí)應(yīng)更加關(guān)注銀行等金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問題。［5］

2008年國(guó)際金融危機(jī)發(fā)生后，國(guó)內(nèi)外學(xué)者分別從定性和定量的角度分析宏觀審慎監(jiān)管框架及其與貨幣政策的協(xié)調(diào)使用。宏觀審慎政策旨在維護(hù)金融穩(wěn)定和防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，在實(shí)踐中具有逆周期性，包括對(duì)銀行的流動(dòng)性要求、杠桿率要求等。［6］［7］早期關(guān)于宏觀審慎政策的實(shí)證研究將商業(yè)銀行某些受宏觀審慎政策工具監(jiān)管的指標(biāo)作為解釋變量，加入到貨幣政策的傳導(dǎo)渠道研究中，分析宏觀審慎政策對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)和信貸增長(zhǎng)的作用。這類文獻(xiàn)又分為兩類，第一類是從理論模型的角度出發(fā)，對(duì)DSGE模型中的核心方程進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷?，賦予某些變量宏觀審慎政策含義或加入新的宏觀審慎政策約束條件，分析宏觀審慎政策的有效性和福利效應(yīng)。Suh基于BGGNKDSGE模型分析最優(yōu)貨幣政策和宏觀審慎政策之間的關(guān)系，受到金融沖擊時(shí)，使用宏觀審慎政策能有效降低沖擊帶來的福利損失，最優(yōu)的宏觀審慎政策目標(biāo)是穩(wěn)定信貸，最優(yōu)的貨幣政策目標(biāo)是穩(wěn)定通貨膨脹。［8］王愛儉、王瓂怡在DSGE模型中加入逆周期資本工具，通過模擬分析和參數(shù)校正后發(fā)現(xiàn)貨幣政策和逆周期的宏觀審慎政策在經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和金融穩(wěn)定領(lǐng)域互相補(bǔ)充，且宏觀審慎政策的實(shí)施有明顯的福利增進(jìn)，有助于降低貨幣政策沖擊帶來的信貸波動(dòng)。［9］后來的文獻(xiàn)拓展了宏觀審慎政策范圍，將更多的宏觀審慎政策工具納入模型進(jìn)行研究。方意基于GNSS模型發(fā)現(xiàn)，合理地釘住房?jī)r(jià)貸款價(jià)值比、釘住信貸和產(chǎn)出存貸比的宏觀審慎政策在最優(yōu)的貨幣政策環(huán)境下仍能繼續(xù)改進(jìn)社會(huì)福利，證明我國(guó)目前的宏觀審慎政策實(shí)踐是有效的，通過敏感性分析，發(fā)現(xiàn)只有釘住目標(biāo)與監(jiān)管對(duì)象一致的宏觀審慎政策才是有效的。［10］

第二類文獻(xiàn)使用商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)對(duì)特定的宏觀審慎政策工具有效性進(jìn)行實(shí)證分析，如Tabak et al使用巴西銀行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)資本緩沖工具有助于降低銀行信貸行為的順周期性［11］；Mora and Logan對(duì)英國(guó)的研究發(fā)現(xiàn)類似的結(jié)論，資本緩沖要求上升會(huì)導(dǎo)致銀行信貸減少［12］；Jarrow發(fā)現(xiàn)宏觀審慎政策中的杠桿率工具能有效抑制金融機(jī)構(gòu)的信貸增長(zhǎng)和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，應(yīng)約束金融系統(tǒng)的杠桿率過快上升［13］；Cerutti et al.利用IMF構(gòu)建的宏觀審慎政策指數(shù)（MPI），使用119個(gè)國(guó)家的跨國(guó)面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)宏觀審慎政策能有效抑制國(guó)內(nèi)信貸增長(zhǎng)，貸款價(jià)值比和債務(wù)收入比等宏觀審慎工具的使用也能有效抑制房地產(chǎn)信貸增加，從而抑制房?jī)r(jià)的進(jìn)一步上漲。［14］然而受制于我國(guó)的宏觀審慎政策使用年限較短，一些宏觀審慎政策工具的數(shù)據(jù)可得性原因，國(guó)內(nèi)對(duì)于特定宏觀審慎政策工具有效性的研究較少。梁琪等將商業(yè)銀行存款準(zhǔn)備金率和二套房的首付比率近似作為動(dòng)態(tài)差別準(zhǔn)備金率要求和貸款價(jià)值比要求，發(fā)現(xiàn)這兩個(gè)宏觀審慎工具有助于降低銀行信貸擴(kuò)張和杠桿率放大的順周期性，增強(qiáng)銀行業(yè)承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力。［15］

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選擇

被解釋變量。鑒于貨幣政策的主要調(diào)控目標(biāo)是物價(jià)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，宏觀審慎政策的主要調(diào)控目標(biāo)是防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)和實(shí)現(xiàn)金融穩(wěn)定，本文選取風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率（risk）和銀行信貸增速（dlnloan）作為兩個(gè)政策的中間目標(biāo)調(diào)控變量。已有文獻(xiàn)對(duì)與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的度量方法各有不同，Laeven and Levine選用Z值作為商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度，但Z值在計(jì)算中主要使用roa（資產(chǎn)收益率）和ea（資產(chǎn)權(quán)益比），主要衡量商業(yè)銀行無法償付的概率，反映了商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，不能代表商業(yè)銀行承擔(dān)的所有風(fēng)險(xiǎn)［16］；Delis and Kouretas選取不良貸款率作為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度的指標(biāo)，但不良貸款率主要考察商業(yè)銀行的貸款狀況，反映了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)。［17］不良貸款率的增加往往和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境有很大相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，貸款者經(jīng)營(yíng)環(huán)境惡化，增加了商業(yè)銀行的被動(dòng)違約風(fēng)險(xiǎn)。方意根據(jù)銀行在金融市場(chǎng)的行為，將銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)區(qū)分為主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和被動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)主要來源于銀行在寬松貨幣政策環(huán)境下主動(dòng)放松信貸標(biāo)準(zhǔn)帶來的信貸風(fēng)險(xiǎn)增加。［18］基于以上文獻(xiàn)，本文選取風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率（考慮到數(shù)據(jù)的可得性，可用貸款凈值與總資產(chǎn)的比率近似代表）衡量銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。同時(shí)本文選取商業(yè)銀行的信貸增速（dlnloan）衡量貨幣政策和宏觀審慎政策效果的中間目標(biāo)變量，銀行信貸增速一方面反映了市場(chǎng)活躍程度，符合貨幣政策調(diào)控中的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)目標(biāo)，另一方面過快的銀行信貸增速會(huì)降低銀行的資產(chǎn)質(zhì)量，增加銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，同時(shí)在我國(guó)目前金融市場(chǎng)化水平不高、地區(qū)金融發(fā)展不平衡的情況下，過快的信貸增速會(huì)導(dǎo)致資產(chǎn)價(jià)格上漲，可能誘發(fā)房地產(chǎn)市場(chǎng)泡沫化。

貨幣政策工具變量。我國(guó)貨幣政策主要的調(diào)控工具分為價(jià)格型貨幣政策工具和數(shù)量型貨幣政策工具。許多文獻(xiàn)將廣義貨幣供應(yīng)量（M2）作為貨幣政策工具變量，主要因?yàn)槲覈?guó)央行在貨幣政策執(zhí)行上過多地依賴總量控制型貨幣政策工具。參照吳曉靈的思路，對(duì)M2增速進(jìn)行處理，剔除經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（GDP增速）和物價(jià)波動(dòng)（CPI增速）的影響用于衡量當(dāng)前貨幣市場(chǎng)上資金松緊狀況，大于零表示資金寬松。同時(shí)考慮到2008年“大水漫灌”式刺激政策后，貨幣超發(fā)導(dǎo)致了嚴(yán)重的地產(chǎn)泡沫和債務(wù)問題。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性問題突出的情形下，央行貨幣政策調(diào)控工具已主要從數(shù)量型轉(zhuǎn)向價(jià)格型，通過對(duì)貨幣市場(chǎng)利率進(jìn)行調(diào)控，直接影響債券市場(chǎng)、貨幣基金、理財(cái)和同業(yè)業(yè)務(wù)的利率，進(jìn)而對(duì)銀行的資產(chǎn)端和負(fù)債端產(chǎn)生影響，更好達(dá)到貨幣政策調(diào)控效果。綜上所述，本文選取經(jīng)過處理后的M2增速的相反數(shù)（取相反數(shù)是為了與利率變動(dòng)影響的方向一致）和1年期貸款基準(zhǔn)利率（i-1year）作為數(shù)量型貨幣政策工具變量和價(jià)格型貨幣政策工具變量。

宏觀審慎政策代理變量。大部分研究將一類宏觀審慎政策作為宏觀審慎政策的代理變量進(jìn)行研究，如王愛儉、王瓂怡選取逆周期資本要求比率和貸款價(jià)值比作為宏觀審慎政策代理變量，［9］但受制于這部分?jǐn)?shù)據(jù)的可得性，無法通過實(shí)證研究來討論這些宏觀審慎政策工具的有效性；梁琪等選取首套房首付比率近似代替貸款價(jià)值比，同時(shí)將存款準(zhǔn)備金率作為宏觀審慎政策要求進(jìn)行實(shí)證研究［15］，但這部分研究只能反映某一種宏觀審慎政策工具的有限性，無法全面反映整個(gè)宏觀審慎政策狀況。因此本文選取Cerutti et al.［14］構(gòu)建的宏觀審慎指數(shù)（MPI）作為宏觀審慎政策的代理變量。該指數(shù)原始數(shù)據(jù)來源于IMF開展的全球宏觀審慎政策工具調(diào)查，由IMF職員開展并直接從各國(guó)官方機(jī)構(gòu)獲得數(shù)據(jù)。該調(diào)查重點(diǎn)關(guān)注12種宏觀審慎政策工具，主要分為3類：影響貸款人行為的逆周期資本要求、動(dòng)態(tài)準(zhǔn)備金率等；影響借款人行為的貸款價(jià)值比、債務(wù)收入比等；控制資本流動(dòng)波動(dòng)性的資本流動(dòng)管理工具。通過對(duì)這些工具設(shè)置虛擬變量，收緊或提高監(jiān)管要求則加1，反之則減1，最后簡(jiǎn)單加總得到宏觀審慎指數(shù)（MPI）。該指數(shù)的缺陷在于過于主觀評(píng)判政策強(qiáng)度，且宏觀審慎政策工具的水平值在不斷變化，加大了政策工具使用的判斷難度，不能完全準(zhǔn)確地反映該國(guó)宏觀審慎政策的強(qiáng)度。但是該指數(shù)將所有的宏觀審慎政策工具都納入指數(shù)體系中，基本可以全面考察一國(guó)宏觀審慎政策工具的使用，在一定程度上也能反映一國(guó)宏觀審慎政策的強(qiáng)度。

交叉項(xiàng)。本文主要探究貨幣政策和宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)使用，故選取貨幣政策工具變量和宏觀審慎政策工具變量相乘得到交叉項(xiàng)。關(guān)注貨幣政策和宏觀審慎政策在作用于商業(yè)銀行信貸增速或風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方面時(shí)的相互影響，如果交叉項(xiàng)系數(shù)符號(hào)顯著為負(fù)，則說明宏觀審慎政策在實(shí)施過程中具有逆貨幣政策周期性，在一定程度能抵消貨幣政策的調(diào)控作用。

控制變量。參照已有文獻(xiàn)的研究，本文主要選取兩類控制變量：宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量和商業(yè)銀行微觀特征變量。參照徐明東和陳學(xué)彬［3］的研究，本文選取固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率（growth）作為宏觀經(jīng)濟(jì)的控制變量，選取固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率更能反映銀行信貸需求層面因素。第二類是商業(yè)銀行微觀特征變量，與方意和梁琪等的做法相同，本文主要選取以下三類銀行微觀特征數(shù)據(jù)作為銀行的微觀特征變量：（1）銀行規(guī)模數(shù)據(jù)（size），一般而言，規(guī)模越大的銀行管理風(fēng)險(xiǎn)的能力更強(qiáng)，能承受的風(fēng)險(xiǎn)也更大，由于銀行規(guī)模普遍較大，故對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理；（2）銀行流動(dòng)性水平（liq），采用流動(dòng)性資產(chǎn)比上客戶存款和流動(dòng)性資產(chǎn)的總額來代表；（3）銀行核心資本充足率（tierone），它直接影響了商業(yè)銀行使用財(cái)務(wù)杠桿的空間，與銀行資產(chǎn)收益率直接相關(guān)。

（二）計(jì)量模型

在上文的分析基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了如下計(jì)量基準(zhǔn)模型：

其中，Yi,t為被解釋變量，為商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比率和信貸增速；μi為個(gè)體效應(yīng)；MPt為貨幣政策工具變量，MPIt為宏觀審慎指數(shù)，代表宏觀審慎政策強(qiáng)度；Xi,t-1為銀行的微觀特征變量，由于本文使用的是動(dòng)態(tài)面板模型，根據(jù)Classens et al.［19］的研究，使用銀行微觀特征變量的一階滯后項(xiàng)作為控制變量，以消除當(dāng)期值帶來的內(nèi)生性問題；growtht為固定資產(chǎn)投資增速，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。進(jìn)一步，為了研究宏觀審慎政策的實(shí)施對(duì)于貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的影響，在模型構(gòu)建中加入貨幣政策和宏觀審慎政策的交叉項(xiàng)，即:

（三）實(shí)證結(jié)果與分析

本文研究的微觀商業(yè)銀行數(shù)據(jù)來源于Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)，時(shí)間跨度為2002—2015年，共有286家銀行，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：剔除政策性銀行、外資銀行和商業(yè)銀行信托公司，然后剔除數(shù)據(jù)連續(xù)期低于3年的商業(yè)銀行，處理后得到了81家國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行微觀年度非平衡數(shù)據(jù)，包含工農(nóng)中建交五大國(guó)有商行，招商、浦發(fā)和光大等13家全國(guó)性股份制銀行，南京銀行、江蘇銀行、成都農(nóng)商行等63家地方商業(yè)銀行數(shù)據(jù)。為了保證計(jì)量結(jié)果的準(zhǔn)確性，消除某些異常值對(duì)本文結(jié)果的影響，本文對(duì)商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理，分別用1%和99%的分位數(shù)替代數(shù)值在（1%，99%）分位數(shù)以外的數(shù)據(jù)。本文的宏觀政策工具變量（i-1year、m2）和宏觀控制變量（growth）數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)，宏觀審慎政策代理變量（MPI）來源于Cerutti et al.。

由于本文使用的是動(dòng)態(tài)非平衡面板數(shù)據(jù)，故在計(jì)量方法上采用Arellano和Bond提出的動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)（GMM）法進(jìn)行估計(jì)。GMM方法在估計(jì)動(dòng)態(tài)面板時(shí)，突破了數(shù)據(jù)不存在單位根的限制，且使用工具變量法，用差分變量的滯后項(xiàng)代替水平值用來估計(jì)水平方程和差分方程，使得估計(jì)結(jié)果更加準(zhǔn)確。因此本文采用系統(tǒng)GMM法進(jìn)行估計(jì)，首先通過AR檢驗(yàn)判定被解釋變量滯后項(xiàng)的階數(shù)。AR檢驗(yàn)的原假設(shè)是擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)，當(dāng)AR（2）檢驗(yàn)的p值大于0.10時(shí)則說明擾動(dòng)項(xiàng)不存在自相關(guān)，只需要加入一階滯后項(xiàng)即可。為了檢驗(yàn)系統(tǒng)GMM法中使用的工具變量是否有效，本文使用Sargan檢驗(yàn)，其原假設(shè)是“模型設(shè)定存在過度識(shí)別”，當(dāng)p值大于0.05時(shí)，則說明估計(jì)過程中使用的工具變量都是有效的。

表1給出了被解釋變量為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)時(shí)，貨幣政策和宏觀審慎政策的作用效果。其結(jié)果顯示，在10%的顯著性水平下，模型設(shè)定均通過Sargan檢驗(yàn)和AR（2）檢驗(yàn)，表明模型設(shè)定合理，系統(tǒng)GMM估計(jì)中選取的工具變量是有效的，且擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階自相關(guān)。

其中商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的滯后一期系數(shù)在1%的顯著性水平下為正，表明商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有一定的粘性。宏觀審慎政策變量的系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，說明宏觀審慎政策的實(shí)施能有效降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。貨幣當(dāng)局通過使用各類宏觀審慎政策工具，如提高貸款價(jià)值比（LTV）上限或提高商業(yè)銀行動(dòng)態(tài)差別準(zhǔn)備金率等，直接作用于商業(yè)銀行的信貸行為和資產(chǎn)管理計(jì)劃，能有效減少商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)權(quán)重，降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。從表1中可以發(fā)現(xiàn)，價(jià)格型貨幣政策工具（i）和數(shù)量型貨幣政策工具（m2）的系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，說明實(shí)施緊縮的貨幣政策能夠降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，從而降低整體的系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。我們最感興趣的是貨幣政策和宏觀審慎政策的交叉項(xiàng)系數(shù)的符號(hào)，從實(shí)證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，價(jià)格型貨幣政策工具或數(shù)量型貨幣政策工具與宏觀審慎政策變量的交叉項(xiàng)系數(shù)顯著為正，正好與貨幣政策工具變量或宏觀審慎政策工具變量的系數(shù)符號(hào)相反，說明宏觀審慎政策的實(shí)施削弱了貨幣政策對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。適宜的宏觀審慎政策工具能降低寬松貨幣政策環(huán)境下帶給商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)，如在貨幣供應(yīng)量增速較快的時(shí)期，適當(dāng)增加貸款價(jià)值比限制或更高的資本充足率要求，對(duì)商業(yè)銀行的信貸行為進(jìn)行約束，提高貸款者的成本，降低了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)。從結(jié)果來看，絕大多數(shù)控制變量的系數(shù)在10%的水平下顯著。商業(yè)銀行的規(guī)模越大，控制風(fēng)險(xiǎn)的能力越強(qiáng)，可承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)水平越高。流動(dòng)性越高的銀行，貸款結(jié)構(gòu)中短期貸款的比重越大，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越低，與理論預(yù)期相符。核心資本充足率越高的銀行，可承受的違約資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)能力越強(qiáng)，其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平也就越高。固定資產(chǎn)投資增速系數(shù)在1%的顯著性水平下為正，說明銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有順經(jīng)濟(jì)周期性，在經(jīng)濟(jì)較好的環(huán)境下，商業(yè)銀行會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比重，追求更高的風(fēng)險(xiǎn)收益。

表1 貨幣政策和宏觀審慎政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響

表2給出了兩種貨幣政策政策工具和宏觀審慎政策工具對(duì)商業(yè)銀行信貸增速的影響。其中方程3和方程5給出了單獨(dú)的貨幣政策和宏觀審慎政策工具的使用對(duì)銀行信貸增速的影響。價(jià)格型貨幣政策工具和宏觀審慎政策代理變量的系數(shù)在1%的顯著性水平下均為負(fù)，說明緊縮的貨幣政策，如提高利率或減少貨幣供應(yīng)量能降低銀行的信貸增速。同樣，適當(dāng)放松宏觀審慎監(jiān)管要求，針對(duì)商業(yè)銀行借款人的約束放松，會(huì)讓商業(yè)銀行的貸款供給增加，從而導(dǎo)致銀行信貸增速增加。從控制變量的系數(shù)來看，資產(chǎn)規(guī)模越大，信貸增速越低。這可能與銀行的經(jīng)營(yíng)策略有關(guān)，資產(chǎn)規(guī)模越大，受到的監(jiān)管力度越大，在信貸行為上將更為謹(jǐn)慎。流動(dòng)性和核心資本充足率的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明流動(dòng)性和核心資本充足率越高的銀行，信貸擴(kuò)張的基礎(chǔ)越好，更有能力增加貸款供給。方程4和方程6主要給出了貨幣政策和宏觀審慎政策交叉項(xiàng)的系數(shù)，從結(jié)果可知，交叉項(xiàng)的系數(shù)與貨幣政策的系數(shù)符號(hào)相反，說明宏觀審慎政策的實(shí)施削弱了貨幣政策對(duì)銀行信貸增速的調(diào)控作用。這主要是因?yàn)樨泿耪吆秃暧^審慎政策的傳導(dǎo)渠道具有重疊性，在具體的政策實(shí)踐中難免出現(xiàn)“政策重疊”現(xiàn)象。

表2 貨幣政策和宏觀審慎政策對(duì)銀行信貸增速的影響

結(jié)合以上兩個(gè)實(shí)證結(jié)果來看，貨幣政策或宏觀審慎政策工具的系數(shù)在1%的水平下均顯著為負(fù)，說明貨幣政策或宏觀審慎政策對(duì)于商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和信貸增速的調(diào)控作用具有同步性，即寬松的貨幣政策或宏觀審慎政策在促進(jìn)商業(yè)銀行信貸增長(zhǎng)的同時(shí)，會(huì)增加商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，積累系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。［20］單個(gè)政策工具的使用無法同時(shí)實(shí)現(xiàn)信貸增長(zhǎng)和金融穩(wěn)定兩個(gè)目標(biāo)，且與貨幣政策同向調(diào)控的宏觀審慎政策雖然能有效降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，增強(qiáng)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但會(huì)影響銀行的信貸增長(zhǎng)，不利于社會(huì)融資規(guī)模的增加。在實(shí)際的政策操作中，經(jīng)常出現(xiàn)貨幣政策和宏觀審慎政策目標(biāo)一致的情況，宏觀審慎政策工具在使用過程中出現(xiàn)順周期性，如2015年底，央行為促進(jìn)信貸增長(zhǎng)，采取“降息、降準(zhǔn)”的貨幣政策同時(shí)，降低了首套房的首付比率，導(dǎo)致了個(gè)人房貸大幅增長(zhǎng)，房地產(chǎn)市場(chǎng)大熱，推高了個(gè)人和房地產(chǎn)企業(yè)的杠桿率，增加了整體的金融風(fēng)險(xiǎn)。在理想情況下，貨幣政策針對(duì)通脹和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行調(diào)控，宏觀審慎政策則對(duì)金融風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行管理，兩種政策工具協(xié)調(diào)使用、互為補(bǔ)充，有效達(dá)到各自的既定目標(biāo)。

四、結(jié)論和政策建議

本文使用IMF構(gòu)建的宏觀審慎指數(shù)衡量我國(guó)宏觀審慎政策監(jiān)管力度，利用我國(guó)81家商業(yè)銀行2002—2015年度非平衡微觀數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)GMM估計(jì)方法實(shí)證檢驗(yàn)了貨幣政策和宏觀審慎政策在我國(guó)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和信貸增長(zhǎng)中的作用，驗(yàn)證了貨幣政策的傳導(dǎo)渠道和宏觀審慎政策的有效性，同時(shí)在貨幣政策的研究框架中分析了宏觀審慎政策和貨幣政策的協(xié)調(diào)作用。

研究結(jié)果表明：（1）貨幣政策和宏觀審慎政策的實(shí)施均能有效降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。央行通過提高貸款基準(zhǔn)利率影響信貸需求，從而減少商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)權(quán)重，同時(shí)提高利率可以增加銀行的息差水平，增加商業(yè)銀行的盈利能力，進(jìn)而減弱銀行追逐高收益風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的動(dòng)力，最后降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。提高宏觀審慎政策監(jiān)管力度，從借貸兩方影響了商業(yè)銀行的信貸行為，有效降低了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。（2）適當(dāng)放松貨幣政策和宏觀審慎政策監(jiān)管力度均能提高商業(yè)銀行的信貸增速。央行通過提高M(jìn)2增速增加市場(chǎng)上的貨幣供應(yīng)量能顯著增加商業(yè)銀行的信貸增速，證明存在貨幣政策的信貸傳導(dǎo)渠道。同時(shí)降低貸款基準(zhǔn)利率也能增加商業(yè)銀行的信貸增速，證明貨幣政策的資產(chǎn)價(jià)格渠道的存在性。宏觀審慎政策在調(diào)節(jié)商業(yè)銀行信貸增速方面的作用更為明顯，2015年底，我國(guó)降低了首套房的首付比率（可以理解為上調(diào)了貸款價(jià)值比（LTV）上限），從而導(dǎo)致了個(gè)人房貸的井噴，大幅增加了商業(yè)銀行的信貸總量。（3）無論是在商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)還是信貸增速方面，宏觀審慎政策的實(shí)施均削弱了貨幣政策調(diào)控帶來的沖擊，主要在于宏觀審慎政策和貨幣政策的主要監(jiān)管主體都是商業(yè)銀行，且都主要作用于商業(yè)銀行的信貸行為。就單個(gè)政策目標(biāo)（降低風(fēng)險(xiǎn)或促進(jìn)信貸增長(zhǎng)）而言，貨幣政策和宏觀審慎政策調(diào)控難免出現(xiàn)重疊，產(chǎn)生“政策抵消”和“政策超調(diào)”現(xiàn)象。

本文的政策含義有以下兩個(gè)方面：其一，就單個(gè)政策目標(biāo)而言，貨幣政策和宏觀審慎政策的實(shí)施均能有效影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和信貸增速，且宏觀審慎政策的實(shí)施會(huì)削弱貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)或信貸增速的調(diào)控作用。其二，就銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和信貸增長(zhǎng)兩個(gè)政策目標(biāo)而言，單個(gè)政策工具的調(diào)節(jié)作用有限，即寬松的貨幣政策（或宏觀審慎政策）在促進(jìn)商業(yè)銀行信貸增長(zhǎng)的同時(shí)，會(huì)增加銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，不利于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。這也就意味著央行及金融監(jiān)管部門如果希望在穩(wěn)定金融風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)能促進(jìn)信貸增長(zhǎng)，就需要貨幣政策和宏觀審慎政策工具的協(xié)調(diào)使用。2017年10月，十九大報(bào)告首次提出“建立貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱政策框架”，在框架體系內(nèi)貨幣政策的最終目標(biāo)是維持物價(jià)穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，宏觀審慎政策的最終目標(biāo)是防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)、實(shí)現(xiàn)金融穩(wěn)定。這意味著我國(guó)將原有的宏觀審慎監(jiān)管上升到與貨幣政策相提并論的政策層面，在當(dāng)前金融去杠桿、打贏防重大金融風(fēng)險(xiǎn)攻堅(jiān)戰(zhàn)的背景下，建立更加嚴(yán)格的宏觀審慎政策指標(biāo)，并將更多的銀行業(yè)務(wù)（如同業(yè)存單）納入監(jiān)管范圍也就勢(shì)在必行。但這必然會(huì)影響到銀行的信貸增長(zhǎng)和社會(huì)融資規(guī)模，那么使用適當(dāng)寬松的貨幣政策調(diào)控手段，提高市場(chǎng)資金投放量來抵消強(qiáng)監(jiān)管對(duì)信貸的負(fù)面影響也是必要的。也就是說，當(dāng)前強(qiáng)金融監(jiān)管與適度寬松的貨幣政策的搭配協(xié)調(diào)是必要合理的。

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