匯率風(fēng)險(xiǎn)會(huì)影響企業(yè)貸款嗎
——來(lái)自銀團(tuán)貸款市場(chǎng)的經(jīng)驗(yàn)

郭若藝

一、引言

自2005年匯率改革以來(lái)，我國(guó)匯率市場(chǎng)化不斷推進(jìn)，人民幣匯率逐漸形成雙向波動(dòng)的新局面，這給金融主體帶來(lái)了更大的匯率波動(dòng)。那么，在此背景下，匯率風(fēng)險(xiǎn)如何影響我國(guó)銀團(tuán)貸款市場(chǎng)受到了廣泛關(guān)注。從借款企業(yè)視角來(lái)看，對(duì)于進(jìn)出口類以及外貿(mào)類企業(yè)，由于其自身業(yè)務(wù)需要，在面臨較大匯率風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，往往會(huì)直接增加外幣貸款數(shù)量。與之相反的是，對(duì)于業(yè)務(wù)范圍主要集中在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的企業(yè)，在銀團(tuán)貸款時(shí)會(huì)更偏好于本幣貸款以降低銀團(tuán)貸款中的匯率風(fēng)險(xiǎn)。從銀團(tuán)視角來(lái)看，由于匯率風(fēng)險(xiǎn)增大，銀團(tuán)中的銀行更傾向于采用銀行所在國(guó)家的貨幣進(jìn)行貸款。因此，匯率風(fēng)險(xiǎn)如何影響銀團(tuán)貸款數(shù)量并不十分明晰。

本文將利用Dealscan所提供的1988～2016年間我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款數(shù)據(jù)，分析匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款的影響機(jī)制。本文的主要貢獻(xiàn)在于：第一，首次利用我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款數(shù)據(jù)分析了匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)在國(guó)際金融市場(chǎng)融資的影響，為企業(yè)應(yīng)對(duì)匯率市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)提供了參考。第二，探究了匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款的影響機(jī)制，厘清了匯率風(fēng)險(xiǎn)通過(guò)牽頭行中外資銀行的貸款對(duì)銀團(tuán)貸款額度和筆數(shù)產(chǎn)生作用的機(jī)理，豐富了銀團(tuán)貸款相關(guān)理論。

二、理論分析與研究假設(shè)

1.匯率風(fēng)險(xiǎn)與銀團(tuán)貸款。隨著我國(guó)匯率市場(chǎng)化改革不斷推進(jìn)，人民幣匯率逐漸形成雙向波動(dòng)的新局面，匯率風(fēng)險(xiǎn)如何影響銀團(tuán)貸款也受到了越來(lái)越多的關(guān)注[3]。實(shí)際上，匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款的影響從銀團(tuán)貸款簽訂之前就已產(chǎn)生。由于匯率風(fēng)險(xiǎn)的存在，貸款企業(yè)和銀團(tuán)在簽訂銀團(tuán)貸款合同時(shí)，通常會(huì)考慮通過(guò)選擇銀團(tuán)貸款幣種來(lái)規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)，需要經(jīng)過(guò)多方協(xié)商后確定最終的貸款幣種[4][5]。從銀團(tuán)中銀行的視角來(lái)看，當(dāng)匯率風(fēng)險(xiǎn)增大時(shí)，銀行外幣貸款的成本會(huì)顯著增加，為了規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)，銀行會(huì)選擇降低貸款額度、不參與銀團(tuán)貸款，或者改用本國(guó)貨幣進(jìn)行貸款[6]?？梢?jiàn)，匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大可能通過(guò)降低銀行貸款意愿，進(jìn)而降低銀團(tuán)貸款的額度和數(shù)量。從借款企業(yè)的視角來(lái)看，外貿(mào)類企業(yè)可以通過(guò)直接借入外幣來(lái)規(guī)避業(yè)務(wù)中面臨的匯率風(fēng)險(xiǎn)[7]。非進(jìn)出口或業(yè)務(wù)集中在國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的企業(yè)則更偏好于本幣銀團(tuán)貸款。那么，隨著匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大，外貿(mào)類企業(yè)會(huì)增加外幣貸款、減少本幣貸款，其他類型企業(yè)則會(huì)增加本幣貸款、減少外幣貸款。因此，從銀行和企業(yè)視角出發(fā)，匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款存在不同的影響機(jī)制，匯率風(fēng)險(xiǎn)如何影響銀團(tuán)貸款總量無(wú)法直接判斷。

已有學(xué)者以不同國(guó)家為對(duì)象研究了匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款的影響。Houston等[8]基于美國(guó)銀團(tuán)貸款數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，匯率風(fēng)險(xiǎn)不僅會(huì)顯著減少銀團(tuán)貸款數(shù)量，而且會(huì)顯著降低企業(yè)銀團(tuán)貸款額度。Gong等[2]以十個(gè)新興市場(chǎng)為研究對(duì)象，分析發(fā)現(xiàn)匯率風(fēng)險(xiǎn)因素是影響銀團(tuán)貸款中外幣貸款利率和貸款額度的重要因素，隨著匯率風(fēng)險(xiǎn)增大，企業(yè)銀團(tuán)貸款利率會(huì)顯著提高，銀團(tuán)貸款額度會(huì)顯著降低?？梢钥闯?，匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大可能會(huì)抑制企業(yè)銀團(tuán)貸款總量?；诖耍岢鲆韵卵芯考僭O(shè)：

H1：匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大會(huì)抑制企業(yè)銀團(tuán)貸款的總量。

2.匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款的影響機(jī)制。匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款的影響機(jī)制是復(fù)雜的，具體來(lái)看：

第一，匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大顯著減少銀團(tuán)中銀行的數(shù)量。Vu等[9]指出，隨著匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大，不僅銀團(tuán)中外資銀行參與比重會(huì)顯著下降，而且銀團(tuán)的規(guī)模也會(huì)顯著縮小。Pessarossi等[10]認(rèn)為，匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大將會(huì)顯著減少銀團(tuán)貸款中外資銀行的數(shù)量。第二，匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大不僅會(huì)顯著降低牽頭銀行的貸款額度，而且會(huì)顯著降低參與行的貸款額度。銀團(tuán)由牽頭銀行和參與行共同組成，但是銀團(tuán)中牽頭銀行與參與銀行之間存在信息不對(duì)稱。由于信息不對(duì)稱的存在，牽頭行和參與行對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)的敏感度存在很大差異，進(jìn)而導(dǎo)致當(dāng)匯率風(fēng)險(xiǎn)增大時(shí)銀團(tuán)中牽頭行和參與行采取不同力度調(diào)整貸款額度[7]。但是，Ryan[11]研究發(fā)現(xiàn)，匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大不僅會(huì)降低銀團(tuán)中參與銀行的貸款額度，而且會(huì)降低銀團(tuán)中牽頭銀行的貸款額度。

在軟件“審批”功能下，使用者可以根據(jù)實(shí)際情況設(shè)計(jì)表單內(nèi)容。同時(shí)，軟件還支持將審批內(nèi)容統(tǒng)一生成表格文件，便于匯總。這一功能將有助于實(shí)現(xiàn)學(xué)生信息采集工作高效率完成。①信息采集工作的主體為學(xué)生本人。本人信息的填報(bào)極大地降低了錯(cuò)誤發(fā)生的可能性。②通過(guò)審批記錄能夠準(zhǔn)確定位未填寫學(xué)生姓名，實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)監(jiān)管，保證在時(shí)間節(jié)點(diǎn)內(nèi)完成。③軟件形成的表單可直接編輯整理，便于對(duì)接學(xué)校的學(xué)生管理系統(tǒng)。

因此，匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款額度的影響渠道可能包括：銀團(tuán)貸款中參與銀團(tuán)貸款銀行的數(shù)量、牽頭銀行貸款額度和參與銀行貸款額度等渠道。結(jié)合現(xiàn)有文獻(xiàn)結(jié)論，關(guān)于匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款的影響機(jī)制，本文提出以下研究假設(shè)：

H2：匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大會(huì)顯著減少參與銀團(tuán)貸款銀行的數(shù)量。

H3：匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大會(huì)顯著降低牽頭銀行的貸款額度和參與銀行的貸款額度。

三、模型構(gòu)建、數(shù)據(jù)來(lái)源及變量說(shuō)明

1.模型構(gòu)建。本文主要分析匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款量的影響，為此，參照Sufi[12]和Bharath等[13]對(duì)銀團(tuán)額度分析模型的構(gòu)建方法，建立如下回歸模型：

其中：syn_loanit表示我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款量（包括銀團(tuán)貸款額度和銀團(tuán)貸款筆數(shù)）；forex_riskt表示匯率風(fēng)險(xiǎn)；向量X表示其他一些控制變量?？刂谱兞縓包括機(jī)構(gòu)信貸總量、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值變量、美國(guó)和我國(guó)基準(zhǔn)利率的差、經(jīng)濟(jì)周期等。為了進(jìn)一步分析匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款量影響的傳導(dǎo)機(jī)制，本文分別考慮了匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)牽頭銀行和參與銀行貸款額度和筆數(shù)的影響，匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)牽頭行中我國(guó)本土銀行和外國(guó)銀團(tuán)貸款額度和筆數(shù)的影響。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源及變量說(shuō)明。本文采用湯姆斯路透Dealscan所提供的我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款數(shù)據(jù)以及萬(wàn)德（Wind）資訊提供的美元兌人民幣匯率等相關(guān)數(shù)據(jù)，來(lái)分析匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)銀團(tuán)貸款額度和筆數(shù)的影響。文中主要變量的定義如表1所示。

除列表中變量的定義以外，筆者根據(jù)Champagne、Kryzanowski[14]對(duì)銀團(tuán)中牽頭銀行（Lead category）與參與銀行（Participant category）的分類，來(lái)定義牽頭行和參與行。本文中的牽頭銀行包括牽頭行（Lead）、管理行（Manager）、組織行（Arranger）、承銷行（Underwriter）、高級(jí)牽頭行（Senior lead）、主干事行（Mandated or senior arranger）、代理行（Agent）、賬簿管理行（Bookrunner）、聯(lián)席主承銷行（Co-lead manager）。銀團(tuán)中的其他銀行均為參與銀行。

表1 變量說(shuō)明

表2為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。我國(guó)企業(yè)每月通過(guò)銀團(tuán)貸款方式貸款總額度的均值為9.721億美元，每月平均銀團(tuán)貸款筆數(shù)為8.381筆。從銀團(tuán)貸款的構(gòu)成來(lái)看，牽頭銀行每月貸款的均值為7.991億美元，參與銀行每月貸款均值為4.389億美元。其中，牽頭行中我國(guó)銀行貸款平均額度為4.960億美元，外資銀行平均貸款額度為5.586億美元。在牽頭行貸款中，我國(guó)銀行貸款所占比重均值為27.2%。從我國(guó)銀團(tuán)貸款企業(yè)所在區(qū)域來(lái)看，我國(guó)東部地區(qū)企業(yè)每月銀團(tuán)貸款平均額度為1.909億美元，中西部地區(qū)企業(yè)平均貸款額度為8.202億美元。利用每一個(gè)月內(nèi)美元兌人民幣每日即期匯率的標(biāo)準(zhǔn)差來(lái)度量的匯率風(fēng)險(xiǎn)均值為0.598。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證分析

1.主要回歸結(jié)果。表3為本文主要的回歸結(jié)果。首先，從表3的第（1）、（2）列可以看出，隨著美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大，銀團(tuán)貸款總額度和總筆數(shù)均會(huì)顯著降低。進(jìn)一步，考慮國(guó)內(nèi)機(jī)構(gòu)的信貸需求和國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)因素，加入機(jī)構(gòu)信貸總量和國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值變量，回歸結(jié)果［表3中第（3）、（4）列］同樣顯示美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著降低銀團(tuán)貸款總額度和總筆數(shù)。而這種情況下同樣可能是由于銀團(tuán)或者企業(yè)的跨境套息行為導(dǎo)致銀團(tuán)貸款額度和貸款數(shù)量的變化，為此，進(jìn)一步加入美國(guó)和我國(guó)基準(zhǔn)利率的差（benchmark_gap），回歸結(jié)果［表3中第（5）、（6）列］仍然支持美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)銀團(tuán)貸款數(shù)量和總額度產(chǎn)生負(fù)向影響的結(jié)論。最后，利用銀團(tuán)貸款總筆數(shù)和總額度乘積取對(duì)數(shù)值［log（amount×num）］進(jìn)行回歸［結(jié)果如表3第（7）列所示］，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)會(huì)減少銀團(tuán)貸款數(shù)量的結(jié)論依然成立。因此，隨著美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)增加，我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款額度和數(shù)量均會(huì)顯著減少，H1得證。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文將從以下幾個(gè)方面對(duì)上述結(jié)果做穩(wěn)健性檢驗(yàn)：首先，考慮金融類貸款企業(yè)的特殊性，檢驗(yàn)在剔除金融類企業(yè)貸款數(shù)據(jù)后上述結(jié)論是否依然成立。其次，考慮貸款幣種的異質(zhì)性，分別檢驗(yàn)以人民幣為幣種、以美元為幣種和非美元為幣種的銀團(tuán)貸款中，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款數(shù)量產(chǎn)生負(fù)向影響的結(jié)論是否成立。最后，美元兌人民幣的匯率風(fēng)險(xiǎn)一方面是由于美元方面變動(dòng)而帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)，另一方面是由人民幣方面變動(dòng)帶來(lái)的風(fēng)險(xiǎn)。那么，由美元方面和人民幣方面帶來(lái)的美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款的影響是否存在差異性。

基于上述考慮，首先，剔除金融類企業(yè)貸款數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表4中第（1）、（2）列所示?？梢钥闯鲈谔蕹鹑陬惼髽I(yè)銀團(tuán)貸款數(shù)據(jù)的情形下，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)仍然會(huì)顯著負(fù)向影響我國(guó)銀團(tuán)貸款額度和筆數(shù)。

再次，進(jìn)一步考慮美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)以人民幣為幣種銀團(tuán)貸款額度和筆數(shù)的影響，回歸結(jié)果如表4中第（3）、（4）列所示。結(jié)果顯示，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)以人民幣為幣種的銀團(tuán)貸款額度和筆數(shù)同樣存在負(fù)向影響。接下來(lái)將分析美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)不同貸款幣種的銀團(tuán)貸款額度的影響以及對(duì)我國(guó)不同地區(qū)企業(yè)貸款額度的影響。表4中第（5）～（10）列分別為美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)于美元銀團(tuán)貸款額度和數(shù)量以及非美元貸款額度和數(shù)量的影響。美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)美元銀團(tuán)貸款總額度和貸款筆數(shù)有顯著負(fù)向影響。美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)非美元銀團(tuán)貸款總額度、數(shù)量以及數(shù)量和額度的交乘項(xiàng)均存在顯著負(fù)向影響。

最后，將分別檢驗(yàn)來(lái)自美元方面和人民幣方面的美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)是否會(huì)對(duì)銀團(tuán)貸款產(chǎn)生相同的影響。為了區(qū)分美元方面和人民幣方面的風(fēng)險(xiǎn)，本文進(jìn)一步引入歐元作為第三方貨幣，利用美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)與美元兌歐元、歐元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)的差值來(lái)分別度量美元方面（dollar_gap）和人民幣方面（rmb_gap）的匯率風(fēng)險(xiǎn)?；貧w結(jié)果如表4第（11）列和第（12）列所示，從回歸結(jié)果可以看出，來(lái)自美元方面和來(lái)自人民幣方面的匯率風(fēng)險(xiǎn)均會(huì)對(duì)銀團(tuán)貸款產(chǎn)生顯著負(fù)向影響。

因此，考慮非金融類企業(yè)銀團(tuán)貸款和以人民幣為幣種、美元為貸款幣種或非美元為貸款幣種的銀團(tuán)貸款、美元方和人民幣方引起的匯率風(fēng)險(xiǎn)等因素下，均不會(huì)影響美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款總額度和總筆數(shù)存在負(fù)向影響的結(jié)論。

五、進(jìn)一步分析

在得出美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)負(fù)向影響了我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款數(shù)量的結(jié)論后，本文進(jìn)一步從銀團(tuán)貸款結(jié)構(gòu)的視角對(duì)匯率風(fēng)險(xiǎn)影響銀團(tuán)貸款的路徑展開(kāi)分析。根據(jù)銀團(tuán)貸款額度和數(shù)量的構(gòu)成，本文將考慮銀團(tuán)貸款中參與銀團(tuán)貸款銀行的數(shù)量、牽頭銀行貸款額度、參與銀行的貸款額度以及單筆銀團(tuán)貸款額度這四個(gè)層面的貸款信息，分別分析匯率風(fēng)險(xiǎn)是否是通過(guò)影響我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款在這四個(gè)方面的結(jié)構(gòu)進(jìn)而對(duì)銀團(tuán)貸款數(shù)量和額度產(chǎn)生影響的。

表3 主要回歸結(jié)果

1.參與貸款銀行數(shù)量。首先，檢驗(yàn)匯率風(fēng)險(xiǎn)是否是通過(guò)影響參與銀團(tuán)貸款的銀行數(shù)量對(duì)銀團(tuán)貸款數(shù)量和額度產(chǎn)生影響的，結(jié)果如表5中第（1）列所示。從實(shí)證結(jié)果可以看出，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款參與銀行數(shù)量并沒(méi)有顯著影響。這也說(shuō)明了美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)并非通過(guò)影響參與銀團(tuán)貸款銀行數(shù)量來(lái)對(duì)銀團(tuán)貸款量產(chǎn)生影響，H2不成立。

2.銀團(tuán)中牽頭行數(shù)量。緊接著，檢驗(yàn)匯率風(fēng)險(xiǎn)是否是通過(guò)銀團(tuán)貸款牽頭行數(shù)量對(duì)銀團(tuán)貸款數(shù)據(jù)和額度產(chǎn)生影響的，如表5中第（2）列所示。實(shí)證結(jié)果顯示，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款牽頭行數(shù)量沒(méi)有顯著影響。這也說(shuō)明了美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)并非通過(guò)影響銀團(tuán)貸款牽頭行數(shù)量來(lái)對(duì)銀團(tuán)貸款量產(chǎn)生影響。

3.銀團(tuán)中牽頭行結(jié)構(gòu)。進(jìn)一步檢驗(yàn)匯率風(fēng)險(xiǎn)是否是通過(guò)銀團(tuán)貸款牽頭行中本國(guó)銀行數(shù)量和牽頭行中外資銀行數(shù)量對(duì)銀團(tuán)貸款數(shù)量和額度產(chǎn)生影響的，如表5中第（3）和（4）列所示。從實(shí)證結(jié)果可以看出，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款牽頭行中本國(guó)銀行數(shù)量和牽頭行中外資銀行數(shù)量沒(méi)有顯著影響。這也說(shuō)明了美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)并非通過(guò)影響銀團(tuán)貸款牽頭行中本國(guó)銀行數(shù)量和牽頭行中外資銀行數(shù)量來(lái)對(duì)銀團(tuán)貸款量產(chǎn)生影響。

（12）-0.161??（0.072）t--g_am lo -0.016?（0.054）?（0.071）-0.492??（0.278）-0.046（11）-t lo （0.074）（0.029）-0.039-0.642???（0.108）-0.262??（0.106）-0.780??18.410???（0.787）g_am 152 other-0.773???（0.178）?（0.250）（0.098）---0.053?（0.110）-0.426??（0.044）（10）-0.151 21.521???（1.062）166 0.214（0.021）0.131?-0.257?（0.131）llar ?（0.060）0.015（0.058）-?（0.661）19.754??203--0.037?-0.030??（0.014）do-0.0272 mber??（0.040）other_nu-0.263?-0.195?1.197???（0.090）（0.036）（9）-??（0.380）169 0.255--（8）-0.323 0.061 0.065??（0.026）（0.011）-0.484??um 0.106--0.015（0.009）0.069??do llar_n?（0.027）-0.034-0.039?（0.050）?（0.026）-0.054?（0.281）n t other_am ou ?（0.167）-0.519??（7）-0.524?（0.032）-0.115?（0.069）?（0.078）-166-0.238????（0.757）20.193?--ber 0.171-0.218??（0.089）（0.015）（0.040）t llar_amo 0.0626 0.071?（0.040）---0.022 203??（0.468）19.232?0.047。（5）-0.417??（0.183）do mber 0.0135（0.097）b_nu-0.022--0.009（0.029）??（0.090）-0.310?50-0.182（0.902）-0.446 un值差率利nt rm準(zhǔn)--0.069基o u b_am（3）50?（0.424）-1.125?0.342國(guó)（0.077）0.0526（0.274）英-0.379（0.268）??（2.709）（4）rm 15.030?和率利g_nu（0.007）--0.004-0.206?（2）-0.033（0.026）??（0.027）-0.112?準(zhǔn)??（0.272）1.103?0.201基??（0.073）國(guó)美-t（6）示??（0.151）（0.016）-0.009 g_am-0.414?--0.005（0.046）-0.070 213 lo（0.053）20.172???（0.535）表u 213 0.095 les mark_u ark_uu an R2 m llar_gap b_gap nstant ch rex_risk gap ark_en-（1）p_season：b rm 203 do fo su 163 ns m_lo gd 注Variab benchm benchm Co 0.511 Observatio lo Adj.果檢驗(yàn)性結(jié)穩(wěn)健表4

4.牽頭行的貸款額度。接下來(lái)，本文分析了匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款中牽頭行貸款額度和參與銀行貸款額度的影響，回歸結(jié)果見(jiàn)表5中的第（5）和（6）列?；貧w結(jié)果顯示，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款中牽頭銀行貸款額度存在顯著的負(fù)向影響，但是對(duì)參與銀行的貸款額度并沒(méi)有顯著影響，部分驗(yàn)證了H3。為此，進(jìn)一步對(duì)牽頭銀行貸款額度進(jìn)行細(xì)分，考慮貸款幣種和貸款銀行的異質(zhì)性。首先，第（7）和（8）列為美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)中牽頭銀行利用美元貸款總額度以及銀團(tuán)中牽頭銀行利用非美元貸款總額度的影響，結(jié)果顯示美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)銀團(tuán)貸款中牽頭銀行以美元和非美元貸款的總額度均有顯著負(fù)向影響。其次，匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)牽頭銀行中我國(guó)銀行的貸款額度和外資銀行的貸款額度影響的回歸結(jié)果如表5中的第（9）和（10）列所示。結(jié)果顯示，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)牽頭行為我國(guó)地區(qū)銀行的銀團(tuán)貸款額度并沒(méi)有顯著影響，但是對(duì)外資銀行為牽頭行貸出的銀團(tuán)貸款總額度存在顯著的負(fù)向影響。

綜上可以看出，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)降低了銀團(tuán)貸款總額度的影響機(jī)制主要是通過(guò)影響外資銀行牽頭銀行貸款額度，而并非是影響參與銀團(tuán)貸款中銀行的數(shù)量。即美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)的增大，會(huì)通過(guò)牽頭行中外資銀行的貸款額度的降低，進(jìn)而表現(xiàn)為降低了銀團(tuán)貸款總額度。

六、結(jié)論與政策建議

隨著我國(guó)匯率市場(chǎng)化改革不斷推進(jìn)，人民幣匯率逐漸形成雙向波動(dòng)的新局面，匯率風(fēng)險(xiǎn)如何影響銀團(tuán)貸款受到了越來(lái)越多的關(guān)注。本文利用湯姆斯路透Dealscan所提供的1988～2016年間我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款數(shù)據(jù)，結(jié)合萬(wàn)德（Wind）資訊提供的美元兌人民幣匯率等相關(guān)數(shù)據(jù)，實(shí)證分析了匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)我國(guó)銀團(tuán)貸款的影響機(jī)制。

研究發(fā)現(xiàn)，隨著美元兌人民幣的匯率風(fēng)險(xiǎn)增大，我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款總額度和總筆數(shù)會(huì)顯著降低。在考慮非金融類企業(yè)銀團(tuán)貸款，以美元、非美元和人民幣為貸款幣種的銀團(tuán)貸款以及人民幣和美元方面帶來(lái)的匯率風(fēng)險(xiǎn)等因素后，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)會(huì)顯著抑制銀團(tuán)貸款額度的結(jié)論依然成立。文章進(jìn)一步從貸款銀團(tuán)結(jié)構(gòu)視角對(duì)美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)降低我國(guó)企業(yè)銀團(tuán)貸款額度的影響機(jī)制展開(kāi)了分析。結(jié)果顯示，美元兌人民幣匯率風(fēng)險(xiǎn)主要是通過(guò)影響牽頭行中外資銀行的貸款額度來(lái)對(duì)銀團(tuán)貸款總量產(chǎn)生影響的，而非通過(guò)影響參與銀團(tuán)貸款的銀行數(shù)量渠道。

在人民幣匯率逐漸形成雙向波動(dòng)和“一帶一路”倡議背景下，隨著我國(guó)越來(lái)越多的企業(yè)“走出去”，匯率市場(chǎng)波動(dòng)將會(huì)對(duì)這些“走出去”的企業(yè)在國(guó)際金融市場(chǎng)融資帶來(lái)沖擊。為了防止匯率風(fēng)險(xiǎn)對(duì)企業(yè)融資帶來(lái)的沖擊，筆者認(rèn)為，我國(guó)企業(yè)一方面可以選擇從我國(guó)本地的商業(yè)銀行或金融機(jī)構(gòu)牽頭的銀團(tuán)獲得貸款，另一方面可以選擇采用人民幣作為貸款幣種。通過(guò)貸款幣種和牽頭行構(gòu)成的選擇，不僅可以有效規(guī)避匯率風(fēng)險(xiǎn)，而且可以保證通過(guò)銀團(tuán)貸款渠道獲得融資的額度。

表5 銀團(tuán)貸款結(jié)構(gòu)在匯率風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)中的作用