商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理研究

夏敏 王睿

摘要：將杠桿率作為衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，基于我國(guó)45家上市商業(yè)銀行2013—2017年的數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型從宏觀和微觀兩個(gè)層面檢驗(yàn)杠桿率對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理的影響，首先運(yùn)用混合效應(yīng)模型（pool）、固定效應(yīng)模型（FE）、隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）以及動(dòng)態(tài)GMM方法對(duì)模型進(jìn)行估計(jì)，再將銀行按國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行、全國(guó)性股份制商業(yè)銀行、城市及農(nóng)村商業(yè)銀行分為三個(gè)子樣本進(jìn)行異質(zhì)性檢驗(yàn)。結(jié)果表明杠桿率滯后一期相對(duì)于當(dāng)期的影響十分顯著，不良貸款率、盈利能力、貸款增長(zhǎng)率、權(quán)益乘數(shù)負(fù)向影響杠桿率，存貸比正向影響杠桿率，宏觀層面的GDP與M2增長(zhǎng)率對(duì)杠桿率影響顯著。由異質(zhì)性檢驗(yàn)可以得出不同類型的商業(yè)銀行，其客觀條件存在顯著差異，監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)及時(shí)調(diào)整監(jiān)管策略，保證各類銀行的穩(wěn)健發(fā)展。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn);杠桿率;面板數(shù)據(jù)模型

中圖分類號(hào)：F830.33 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A ? 文章編號(hào)：1673-1573（2019）03-0056-08

一、引言

黨的十九大報(bào)告明確指出，要打好三大攻堅(jiān)戰(zhàn)，其中重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)尤其是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)銀行業(yè)的資產(chǎn)規(guī)模是整個(gè)金融業(yè)的80%以上，在金融業(yè)的改革中有著十分重要的地位。習(xí)近平總書記在金融工作的重要論述中強(qiáng)調(diào)，“健全金融監(jiān)管體系，牢牢守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線”[1]，顯然這是新時(shí)代經(jīng)濟(jì)思想的重要組成部分，也是金融業(yè)的基本遵循。依照中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議報(bào)告，以服務(wù)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革為重點(diǎn)，自覺把資本市場(chǎng)穩(wěn)健運(yùn)行納入金融穩(wěn)定大局統(tǒng)籌謀劃，堅(jiān)持抵御系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。按照中央部署，管控杠桿率是攻堅(jiān)戰(zhàn)的主要任務(wù)之一，商業(yè)銀行要繼續(xù)重視防控各種風(fēng)險(xiǎn)，堅(jiān)決整治規(guī)范銀行活動(dòng)，遏制高風(fēng)險(xiǎn)銀行的存在。2008年金融危機(jī)給了我們深刻的教訓(xùn)，讓我們意識(shí)到防范化解重大金融風(fēng)險(xiǎn)是經(jīng)濟(jì)與社會(huì)健康發(fā)展的重要前提。此次危機(jī)使得全球經(jīng)濟(jì)遭到前所未有的打擊，各銀行金融機(jī)構(gòu)面臨巨額損失甚至是破產(chǎn)的危險(xiǎn)，顯然此次金融危機(jī)是由過高的杠桿率（此處杠桿率是財(cái)務(wù)杠桿，與巴塞爾協(xié)議Ⅲ規(guī)定的杠桿率不同）引起的。2007年，雷曼兄弟的杠桿率超過30倍，并且他們過度使用金融衍生工具、減值準(zhǔn)備極少、風(fēng)險(xiǎn)防范意識(shí)薄弱，此外，當(dāng)時(shí)監(jiān)管機(jī)構(gòu)缺乏監(jiān)管導(dǎo)致雷曼兄弟最終倒閉。雖然這些美國(guó)的大型商業(yè)銀行有較高的資本充足率，但他們卻還是遭受了這次危機(jī)的沖擊，也就是說光依靠資本充足率這一指標(biāo)來監(jiān)管風(fēng)險(xiǎn)是不夠的。雖然高杠桿能使銀行獲得巨大的收益，但是同時(shí)也給銀行甚至整個(gè)經(jīng)濟(jì)體系帶來了難以預(yù)測(cè)的風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行是離不開杠桿的行業(yè)，當(dāng)然這也決定了商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)的存在，杠桿水平?jīng)Q定了商業(yè)銀行的盈利能力，杠桿倍數(shù)越大，商業(yè)銀行的盈利空間也就越高，風(fēng)險(xiǎn)也隨之變大。高的杠桿倍數(shù)表示商業(yè)銀行少量的資產(chǎn)收益可以獲得成倍的回報(bào)，與此同時(shí)也意味著少量的資產(chǎn)損失很有可能吞噬銀行的全部資本[2]。在高杠桿環(huán)境下，銀行的表內(nèi)資產(chǎn)出現(xiàn)了外移情況，這深受銀行的青睞，因?yàn)殂y行的表外業(yè)務(wù)既不會(huì)降低資本充足率，又能增加銀行收入，還有可能在一定程度上規(guī)避某些稅務(wù)負(fù)擔(dān)，這也必然使得它的賬面資本要比實(shí)際資本多，使商業(yè)銀行產(chǎn)生了較大風(fēng)險(xiǎn)。加上金融衍生工具的不斷創(chuàng)新，市場(chǎng)上的超前消費(fèi)觀念，銀行的資金缺口也在擴(kuò)大，相關(guān)學(xué)者同時(shí)也關(guān)注到了杠桿率的關(guān)鍵性，催生了《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》[3]，其中明確規(guī)定將杠桿率作為補(bǔ)充的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來衡量商業(yè)銀行所面臨的風(fēng)險(xiǎn)情況，且要求不得低于3%。國(guó)際上看，德國(guó)的商業(yè)銀行杠桿率水平較低，美國(guó)的商業(yè)銀行則與之相反，瑞士的商業(yè)銀行并沒有明顯的一致性[4]。2011年6月，中國(guó)銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會(huì)推出了《商業(yè)銀行杠桿率管理辦法》，要求商業(yè)銀行杠桿率不可低于4%。2015年發(fā)布了《商業(yè)銀行杠桿率管理辦法（修訂）》，規(guī)定商業(yè)銀行的杠桿率是指銀行的凈一級(jí)資本與調(diào)整后表內(nèi)外資產(chǎn)余額的百分比。監(jiān)管者希望通過杠桿率這一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來實(shí)現(xiàn)對(duì)商業(yè)銀行杠桿偏向的風(fēng)險(xiǎn)把控，從而規(guī)避由于杠桿原因引起的相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)今，經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，我國(guó)商業(yè)銀行由傳統(tǒng)單一的形式變?yōu)榫哂卸喾N金融業(yè)務(wù)的服務(wù)商。時(shí)代發(fā)展促使互聯(lián)網(wǎng)金融的不停革新，各金融產(chǎn)品層出不窮，投資者多而復(fù)雜，這會(huì)加大交易鏈條，增加交叉性風(fēng)險(xiǎn)，違反規(guī)定的案件越來越多，甚至嚴(yán)重影響商業(yè)銀行的信用，增強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控已經(jīng)成為重點(diǎn)問題之一[5]。因此，2014年以來，金融行業(yè)的“去杠桿”全面展開。2016年，我國(guó)相應(yīng)監(jiān)管部門明確表明要控制資產(chǎn)泡沫，這說明宏觀政策的重點(diǎn)已放在防范金融風(fēng)險(xiǎn)上。2017年，我國(guó)發(fā)布了一系列金融去杠桿政策，銀行表外資產(chǎn)納入考核面臨規(guī)則細(xì)化，債券代持業(yè)務(wù)亦將進(jìn)行改革等[6]。這也可以從某一方面反映出我國(guó)相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)十分重視金融風(fēng)險(xiǎn)。同樣處于金融去杠桿的經(jīng)濟(jì)背景下，我國(guó)商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)與以往不同，其同業(yè)業(yè)務(wù)減少，表外業(yè)務(wù)比例降低。到2017年，25家商業(yè)銀行的同業(yè)資產(chǎn)和同業(yè)負(fù)債與2017年初相比分別降低了13.29%和4.92%，其應(yīng)收款項(xiàng)類投資與年初相比降低了9.47%，6月末我國(guó)上市銀行表外業(yè)務(wù)較年初減少7.29%。也就是說，無論是負(fù)債邊的同業(yè)負(fù)債和表外業(yè)務(wù)，還是資產(chǎn)邊的同業(yè)資產(chǎn)和委外業(yè)務(wù)，商業(yè)銀行的主要桿杠業(yè)務(wù)在數(shù)據(jù)上都呈現(xiàn)下降的趨勢(shì)，商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)組成結(jié)構(gòu)緩慢走向真實(shí)[7]。

我國(guó)商業(yè)銀行的金融衍生產(chǎn)品、金融創(chuàng)新產(chǎn)品隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展不斷增多，商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)比例增加，其對(duì)杠桿率這一指標(biāo)也愈發(fā)重視。對(duì)于杠桿率，Katia DHulster（2009）研究認(rèn)為杠桿率有緩解周期性的作用，可以將杠桿率這一指標(biāo)和資本充足率相互補(bǔ)充來管控商業(yè)銀行的相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)[8]。Sameh Jouida，Slaheddine Hallara（2015）運(yùn)用GMM模型對(duì)銀行的資本結(jié)構(gòu)和監(jiān)管資本進(jìn)行研究[9]。Saleh Mohammad Alsayyed，Saleh Tahir Eh Alzurqan，Shaher Falah Alruod（2015）探討了最低杠桿率的問題，研究發(fā)現(xiàn)杠桿率可以減少風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)，從而使銀行更愿意承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，且杠桿率并不會(huì)取代資本充足率的地位，更多的是相互補(bǔ)充[10]。潘再見等（2009）研究得出，中國(guó)商業(yè)銀行的杠桿率水平處于中等地位，而一些小規(guī)模的股份制商業(yè)銀行的杠桿率較大，存在相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)，這就要注重商業(yè)銀行的最初杠桿率[11]。戈建國(guó)等（2011）研究了各國(guó)的杠桿率情況及監(jiān)管狀況，并對(duì)其進(jìn)行了詳細(xì)的研究和分析，認(rèn)為杠桿率的提出很有可能影響我國(guó)商業(yè)銀行的金融產(chǎn)品創(chuàng)新，使我國(guó)銀行與國(guó)際存在差距[12]。黃海波（2012）等研究得出，杠桿率與資本充足率這兩個(gè)指標(biāo)即互補(bǔ)又矛盾，在用杠桿率這一指標(biāo)管控商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，長(zhǎng)期以往會(huì)使商業(yè)銀行存在套利，那么這就需要在兩者之間達(dá)到均衡[13]。袁慶祿（2013）研究了我國(guó)上市銀行的杠桿率，發(fā)現(xiàn)近幾年我國(guó)銀行不會(huì)受到杠桿率的影響，但是若銀行盲目擴(kuò)張規(guī)模，則定會(huì)受到相應(yīng)部門監(jiān)管。所以相關(guān)部門一定要靈活運(yùn)用杠桿率，及時(shí)出臺(tái)相關(guān)政策，保證商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)在管控范圍內(nèi)[14]。劉信群，劉江濤（2013）研究了我國(guó)上市商業(yè)銀行的杠桿率及其盈利性、流動(dòng)性等之間的關(guān)系[15]。袁鯤等（2014）采用3SLS分析我國(guó)銀行杠桿率和資本、風(fēng)險(xiǎn)防范能力之間的關(guān)系。結(jié)果表明，將杠桿率作為我國(guó)銀行監(jiān)管的一個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)使其風(fēng)險(xiǎn)防控意識(shí)增強(qiáng)，各銀行的資本率都在緩慢提高[16]。曾剛（2017）研究認(rèn)為我國(guó)要將杠桿控制在適當(dāng)水平，詳細(xì)分析在中國(guó)金融業(yè)應(yīng)如何去杠桿[17]。李丹紅（2018）從微觀和宏觀兩方面分析研究杠桿率增長(zhǎng)速度的重要性[18]。馬斌和范瑞（2019）運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型的GMM方法研究了16家上市商業(yè)銀行發(fā)現(xiàn)杠桿率的監(jiān)管水平可以降低我國(guó)上市商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)[19]。

我們發(fā)現(xiàn)以往學(xué)者對(duì)于杠桿率的研究主要基于資本充足率，信用風(fēng)險(xiǎn)和銀行的業(yè)務(wù)等方面，由于數(shù)據(jù)原因，國(guó)內(nèi)學(xué)者在杠桿率對(duì)商業(yè)風(fēng)險(xiǎn)管理研究方面的實(shí)證研究較少，且所研究的樣本截面短，不能充分代表我國(guó)所有商業(yè)銀行的發(fā)展趨勢(shì)，且估計(jì)方法單一。本文將我國(guó)所有上市的45家商業(yè)銀行全部列入研究范圍，其規(guī)模占整個(gè)商業(yè)銀行資產(chǎn)的90%以上，運(yùn)用四種經(jīng)典的估計(jì)方法，研究其2013—2017年的面板數(shù)據(jù)，考慮杠桿率對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)效應(yīng)的影響，且選取的指標(biāo)因素涉及風(fēng)險(xiǎn)面全，能代表整體商業(yè)銀行近幾年的發(fā)展趨勢(shì)，對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管理具有重要研究?jī)r(jià)值。

二、杠桿率

（一）杠桿率含義

杠桿率一般是指權(quán)益資本與總資產(chǎn)的比率，從側(cè)面能反映出商業(yè)銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的能力。2015年發(fā)布的《商業(yè)銀行杠桿率管理辦法（修訂）》中規(guī)定了商業(yè)銀行的杠桿率計(jì)算辦法。

這與財(cái)務(wù)杠桿的計(jì)算不同，此處規(guī)定的杠桿率越低，說明相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)程度越高。從數(shù)學(xué)角度來看，商業(yè)銀行的自有資本增加，最大信用風(fēng)險(xiǎn)敞口減少，則該商業(yè)銀行的杠桿率數(shù)值越高，所面臨的相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)也就越低。

（二）國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行杠桿率近況

通過查找相關(guān)數(shù)據(jù)，得出我國(guó)45家上市商業(yè)銀行2013-2017年的杠桿率情況，如圖1：

全面來看，2013—2017年我國(guó)商業(yè)銀行杠桿率整體呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)且皆高于4%，符合我國(guó)監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。由此看來2008年的全球金融危機(jī)已經(jīng)讓中國(guó)的商業(yè)銀行清楚地認(rèn)識(shí)到風(fēng)險(xiǎn)管理和資產(chǎn)管理的重要性。在2013—2014年國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行的杠桿率略低于城市及農(nóng)村商業(yè)銀行，2014年以后國(guó)有股份制商業(yè)銀行的杠桿率呈緩慢增長(zhǎng)趨勢(shì)且高于其他兩類銀行。對(duì)于國(guó)有商業(yè)銀行的杠桿率來說，全國(guó)性股份制商業(yè)銀行沒有明顯的轉(zhuǎn)折點(diǎn)，其杠桿率均低于前者，且其基本處于溫和上升狀態(tài)。城市及農(nóng)村商業(yè)銀行的杠桿率在2013年后一直維持在較高水平，但是過高的杠桿率也說明商業(yè)銀行沒有充分的利用其資金。

三、面板數(shù)據(jù)實(shí)證分析

（一）樣本選取及變量定義

1. 樣本的選取及變量的選擇。我國(guó)上市商業(yè)銀行規(guī)模正在逐步擴(kuò)大，2018年以來，新增6家上市商業(yè)銀行，如今，我國(guó)已有45家上市銀行，其總規(guī)模達(dá)到172.87萬(wàn)億元，占整個(gè)商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模90%以上。以我國(guó)所有上市的45家商業(yè)銀行作為研究樣本，選取樣本時(shí)間跨度為2013—2017年。所有數(shù)據(jù)來自于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)及各商業(yè)銀行年度報(bào)表。以杠桿率作為被解釋變量，將其作為衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)，從微觀層面衡量商業(yè)銀行流動(dòng)性、盈利性、資產(chǎn)規(guī)模和資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)以及宏觀層面選取9個(gè)解釋變量來研究其對(duì)杠桿率的相互內(nèi)在作用。具體來說，宏觀層面以GDP增長(zhǎng)率以及M2增長(zhǎng)率作為衡量整體宏觀經(jīng)濟(jì)以及貨幣政策的指標(biāo);微觀方面以銀行的資產(chǎn)總規(guī)模、盈利能力、銀行信貸結(jié)構(gòu)的貸款增長(zhǎng)率、流動(dòng)性的存貸比等作為指標(biāo)。選取的指標(biāo)因素涉及面全，截面廣，數(shù)據(jù)披露真實(shí)，能代表整體商業(yè)銀行的發(fā)展趨勢(shì)。

2. 變量的定義及描述。在表1中，我國(guó)45家上市商業(yè)銀行2013—2017年杠桿率差異不大，其最大值9.099%，最小值為4.02%，平均值為5.8%，皆高于4%，符合管理辦法的規(guī)定。45家商業(yè)銀行的不良貸款率差異明顯，最大為35.15%，最小為0.29%，平均值為2.95%，這說明我國(guó)某些商業(yè)銀行還存在著一定的信用風(fēng)險(xiǎn)。由于受到我國(guó)在金融危機(jī)沖擊后采取積極的財(cái)政政策和貨幣政策的影響，我國(guó)M2增長(zhǎng)率基本保持在8%以上，GDP增長(zhǎng)率也呈穩(wěn)定上升趨勢(shì)。

（二）建立模型

面板數(shù)據(jù)包含有三個(gè)維度的內(nèi)容，它們是：時(shí)期T，即2013年至2017年;橫截面N;變量K;運(yùn)用面板數(shù)據(jù)模型來分析以上數(shù)據(jù)，經(jīng)濟(jì)指標(biāo)數(shù)量為K，截面成員數(shù)量是N，在T時(shí)期內(nèi)各種變動(dòng)關(guān)系的模型如下：

（三）實(shí)證結(jié)果分析

1. 平穩(wěn)性檢驗(yàn)?？紤]到所選的變量之間有可能存在偽回歸和多重共線性，在回歸之前需要對(duì)變量進(jìn)行單位根檢驗(yàn)與相關(guān)性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果表明實(shí)證數(shù)據(jù)都為平穩(wěn)序列，且不存在多重共線性。

2. 實(shí)證結(jié)果分析。為綜合考察衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)的杠桿率指標(biāo)與各解釋變量之間的關(guān)系，對(duì)被解釋變量LEV2進(jìn)行混合效應(yīng)模型（pool）、固定效應(yīng)模型（FE）、隨機(jī)效應(yīng)模型（RE）以及動(dòng)態(tài)GMM方法進(jìn)行估計(jì)（見表2）。

表2中，Sargan檢驗(yàn)的P值為0.578 1，這說明選取的工具變量是合理的。微觀層面來看，杠桿率滯后一期相對(duì)于當(dāng)期的影響十分顯著，這表明上一期的杠桿率會(huì)對(duì)當(dāng)期的杠桿率有較強(qiáng)影響，也就是說風(fēng)險(xiǎn)具有持續(xù)性及延后性，這也驗(yàn)證了Delis和Kouretas（2010）提出的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的傳遞具有持續(xù)的有效性[20]。GMM模型中，不良貸款率（NPL）負(fù)向影響杠桿率且通過了顯著水平為5%的檢驗(yàn)，若商業(yè)銀行的不良貸款率較低，說明該銀行資產(chǎn)質(zhì)量高，信貸風(fēng)險(xiǎn)較小，杠桿率水平較高，那么相應(yīng)的信用風(fēng)險(xiǎn)也隨之降低，而我國(guó)商業(yè)銀行主要的業(yè)務(wù)為存貸款，因此不良貸款率對(duì)杠桿率影響顯著是合理的。盈利能力（ROA）在四種估計(jì)中都負(fù)向影響杠桿率，這是符合經(jīng)濟(jì)學(xué)常識(shí)的，高收益往往意味著高風(fēng)險(xiǎn)，銀行在追求更高收益的過程中，選擇高風(fēng)險(xiǎn)的投資項(xiàng)目，進(jìn)而降低商業(yè)銀行杠桿率，提高了金融風(fēng)險(xiǎn)，這也符合西方的優(yōu)序融資理論[21]，商業(yè)銀行的融資決策是具有方向性的，一般會(huì)先考慮成本較小的融資方式。當(dāng)商業(yè)銀行的經(jīng)營(yíng)情況好，凈現(xiàn)金流量充足，內(nèi)部經(jīng)營(yíng)資金充裕，那么商業(yè)銀行在融資時(shí)優(yōu)先考慮內(nèi)部融資。也就是說，盈利能力強(qiáng)的商業(yè)銀行會(huì)有高的杠桿率，其風(fēng)險(xiǎn)也就越低;衡量商業(yè)銀行流動(dòng)性水平的指標(biāo)存貸比（LDR）顯著正向影響杠桿率，這說明商業(yè)銀行的存款和貸款結(jié)構(gòu)是影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的重要因素。貸款增長(zhǎng)率（LGR）顯著負(fù)向影響杠桿率，貸款增長(zhǎng)率的提高使得新一期貸款增高，而貸款增加很有可能會(huì)使不良貸款率上升，從而增加商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)，使得杠桿率下降，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)水平上升。權(quán)益乘數(shù)（EME）與杠桿率負(fù)相關(guān)，指的是資產(chǎn)總額是股東權(quán)益總額的倍數(shù)關(guān)系，權(quán)益乘數(shù)越大表明銀行負(fù)債越多，從而杠桿率越低。

從宏觀層面來看，GDP增長(zhǎng)率在前三種估計(jì)方法下顯著正向影響杠桿率，而在GMM估計(jì)方法下卻顯著負(fù)向影響杠桿率，可見宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)商業(yè)銀行的影響機(jī)理并沒有微觀自身特征方面簡(jiǎn)易，在2012年已有學(xué)者潘敏和張依茹[22]對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平進(jìn)行了研究，研究結(jié)果顯示二者呈負(fù)相關(guān)，但在2015年，學(xué)者蔣海和陳靜[23]卻又得到了與之不同的結(jié)論——兩者呈正相關(guān)，因此上市商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平與整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響之復(fù)雜還需進(jìn)一步研究。M2增長(zhǎng)率與GDP增長(zhǎng)率存在相同的情況。但是無論是GDP增長(zhǎng)率還是M2增長(zhǎng)率，其對(duì)杠桿率的影響都是顯著的。

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)

為檢驗(yàn)各解釋變量對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)影響的異質(zhì)性，將總體樣本分為三個(gè)子樣本，將上市商業(yè)銀行劃分為國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行、全國(guó)性股份制商業(yè)銀行、城市和農(nóng)村商業(yè)銀行，將其定為panel1，panel2，panel3，分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見表3。

表3中，擬合優(yōu)度R2較表2來說明顯增大。Sargan檢驗(yàn)的P值分別為1.000、1.000、0.9985，這說明選取的工具變量是合理的。對(duì)于全國(guó)性股份制商業(yè)銀行和城市及農(nóng)村商業(yè)銀行來說，杠桿率滯后一期相對(duì)于對(duì)當(dāng)期的影響十分顯著，這與表2得到的結(jié)果一致，而對(duì)于panel1國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行來看影響并不顯著，這很有可能是因?yàn)槲覈?guó)資產(chǎn)規(guī)模較大的銀行一般為國(guó)有商業(yè)銀行，受嚴(yán)格的金融監(jiān)管，國(guó)有商業(yè)銀行一般會(huì)采取較為穩(wěn)健的經(jīng)營(yíng)策略，其接受風(fēng)險(xiǎn)沖擊的水平在所能抵御之下，且抵御風(fēng)險(xiǎn)的緩沖帶較長(zhǎng)，因此上一期的杠桿率情況對(duì)于當(dāng)期的影響顯著程度不是很明顯。變量ASSET在不同的子樣本中影響關(guān)系與程度是不同的，因?yàn)椴煌你y行分類有著不同的銀行規(guī)模，且監(jiān)管程度、經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)等都不一致，導(dǎo)致不同規(guī)模的銀行對(duì)杠桿率和風(fēng)險(xiǎn)的影響是不同的。國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行的銀行規(guī)模增長(zhǎng)速度較快，杠桿率也隨其穩(wěn)定增長(zhǎng)并維持在較高水平，也就是說銀行規(guī)模越大，其所能利用的資本總量相對(duì)較高，投資者對(duì)于該銀行的忠誠(chéng)度也會(huì)上升，從而投入更多的資金，與此同時(shí)，商業(yè)銀行會(huì)有更多的經(jīng)營(yíng)方式，商業(yè)銀行為了控制風(fēng)險(xiǎn)，自然會(huì)提高杠桿率。不良貸款率（NPL）在panel3中的三個(gè)估計(jì)方法中全部正向影響杠桿率，當(dāng)不良貸款率提高時(shí)，城市和農(nóng)村商業(yè)銀行的相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之增加，而城市和農(nóng)村商業(yè)銀行的規(guī)模和抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力不及國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行，自然會(huì)提高杠桿率來增加抵御風(fēng)險(xiǎn)的緩沖帶。貸款增長(zhǎng)率（LGR）在不同的子樣本下對(duì)杠桿率的影響程度也是不同的，對(duì)于大型股份制商業(yè)銀行來說，貸款增長(zhǎng)率正向影響杠桿率，而對(duì)于全國(guó)性股份制商業(yè)銀行來說，兩者呈負(fù)向關(guān)系，這與樣本的分類有關(guān)，國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管要嚴(yán)于其他兩類商業(yè)銀行，且對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的敏感程度也高于另外兩者，因此當(dāng)銀行的存貸結(jié)構(gòu)發(fā)生改變時(shí)，它能及時(shí)作出調(diào)整。流動(dòng)性（LDR）整體來看正向影響杠桿率，這與表2得到的結(jié)果一致。另外，兩個(gè)宏觀變量GDP增長(zhǎng)率與M2增長(zhǎng)率在不同樣本之間也出現(xiàn)了差異性，這再一次印證了宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)機(jī)理的復(fù)雜性。

四、研究總結(jié)及建議

如今，中國(guó)作為世界上最大的發(fā)展中國(guó)家，無論是在經(jīng)濟(jì)還是其他方面都起著帶頭作用。由分析的杠桿率指標(biāo)來看，近幾年中國(guó)在金融風(fēng)險(xiǎn)的防范上，不太可能出現(xiàn)較大的經(jīng)濟(jì)波動(dòng)。我國(guó)的商業(yè)銀行杠桿率呈現(xiàn)緩慢上升趨勢(shì)，國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行的杠桿率高于全國(guó)性股份制和城市及農(nóng)村商業(yè)銀行。銀行離不開杠桿，杠桿率的變化也離不開其追求利益的目標(biāo)。當(dāng)銀行處于較為寬松的經(jīng)濟(jì)環(huán)境和監(jiān)管下，銀行會(huì)提高自身的風(fēng)險(xiǎn)偏好，會(huì)將一部分資金分配到高收益同樣也是高風(fēng)險(xiǎn)的領(lǐng)域進(jìn)行投資，主動(dòng)加杠桿。若市場(chǎng)形勢(shì)不好，價(jià)格下跌，那么商業(yè)銀行將面對(duì)利率風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的雙重危機(jī)。近幾年，國(guó)內(nèi)商業(yè)銀行的杠桿率明顯高于其他國(guó)家，且杠桿率都大于4%，達(dá)到國(guó)內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)。由此可以看出，國(guó)內(nèi)關(guān)于杠桿率管理辦法的實(shí)施對(duì)股份制商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管控來說有明顯的作用。但是商業(yè)銀行的類型不同，其客觀條件也必然有差別，所以其所面臨的風(fēng)險(xiǎn)情況也不同，因此可以考慮歸類管理銀行的杠桿率水平。

本文將杠桿率作為衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的指標(biāo)檢驗(yàn)各解釋變量對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)效應(yīng)影響的異質(zhì)性。實(shí)證結(jié)果表明：杠桿率滯后一期對(duì)于當(dāng)期的影響十分顯著，不良貸款率、盈利能力、貸款增長(zhǎng)率、權(quán)益乘數(shù)等負(fù)向影響杠桿率，存貸比正向影響杠桿率，宏觀層面的兩個(gè)指標(biāo)對(duì)杠桿率影響顯著，但宏觀經(jīng)濟(jì)對(duì)商業(yè)銀行的影響機(jī)理并沒有微觀自身特征簡(jiǎn)易，因此上市商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平與整體經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響還需進(jìn)一步研究。將樣本分為三個(gè)子樣本后發(fā)現(xiàn)擬合優(yōu)度R2明顯增大，對(duì)于全國(guó)性股份制商業(yè)銀行和城市及農(nóng)村商業(yè)銀行來說，杠桿率滯后一期對(duì)于當(dāng)期的影響十分顯著，但是對(duì)于國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行來看影響并不顯著，由異質(zhì)性檢驗(yàn)可以看出對(duì)于不同規(guī)模不同類型的商業(yè)銀行來說，各因素對(duì)其影響作用程度是不同的。相關(guān)監(jiān)管部門要想防范控制商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，杠桿率是極其有效的指標(biāo)，應(yīng)引起金融機(jī)構(gòu)及監(jiān)管機(jī)構(gòu)的重視，也就是說，監(jiān)管者可以通過這些經(jīng)濟(jì)指標(biāo)做輔助來更好地監(jiān)管各銀行的杠桿率，甚至將此套方法運(yùn)用到更廣的分析中。其中，對(duì)于不良貸款率來說，商業(yè)銀行可以適當(dāng)?shù)財(cái)U(kuò)大信貸規(guī)模，在杠桿率水平達(dá)標(biāo)的前提下使之達(dá)到一個(gè)平衡點(diǎn)。信貸規(guī)模也可以反映出一個(gè)銀行的資金運(yùn)用能力，信貸規(guī)模越大，表明其資金運(yùn)用能力越強(qiáng)，其杠桿倍數(shù)越高，所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)也就越大。但是商業(yè)銀行在擴(kuò)張信用貸款規(guī)模的同時(shí)，要格外關(guān)注不良貸款的發(fā)生，從而使商業(yè)銀行的信用貸款風(fēng)險(xiǎn)下降。

2017年以來，我國(guó)金融去杠桿的形勢(shì)愈發(fā)明顯，商業(yè)銀行資產(chǎn)和負(fù)債的增加幅度逐漸變緩。到2017年9月，商業(yè)銀行國(guó)內(nèi)資產(chǎn)和負(fù)債規(guī)模與去年相比提高10.88%和10.85%，是2017年的最低記錄。整體來看，商業(yè)銀行去杠桿有利于其減少利率風(fēng)險(xiǎn)和流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。據(jù)此，給出以下兩點(diǎn)建議。

第一，商業(yè)銀行可以把杠桿率及影響杠桿率的經(jīng)濟(jì)變量相結(jié)合來提高風(fēng)險(xiǎn)防范及化解能力，并且銀行可以根據(jù)各變量對(duì)杠桿率影響顯著水平的不同來合理調(diào)整杠桿率。與此同時(shí)，我們應(yīng)當(dāng)更加關(guān)注杠桿率水平變化，而不僅僅是其限額。商業(yè)銀行要嚴(yán)格遵守相關(guān)部門的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)和準(zhǔn)則，從而有效控制風(fēng)險(xiǎn)，保證商業(yè)銀行資金的流動(dòng)性，控制不良貸款率，降低金融風(fēng)險(xiǎn)，巧運(yùn)杠桿率及相關(guān)指標(biāo)，防止自身規(guī)模的盲目擴(kuò)張，維持金融體系的健康穩(wěn)定。

第二，由于杠桿率對(duì)于商業(yè)銀行監(jiān)管來說具有異質(zhì)性，國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行在國(guó)外開有分行，對(duì)國(guó)際經(jīng)濟(jì)變化敏感，因此，國(guó)有商業(yè)銀行可以著重關(guān)注國(guó)際上關(guān)于杠桿率監(jiān)管的要求并且積極配合國(guó)內(nèi)監(jiān)管機(jī)構(gòu)。對(duì)于全國(guó)性股份制商業(yè)銀行來說，2011年出臺(tái)的監(jiān)管辦法使股份制商業(yè)銀行的杠桿率變化較大。因此，我國(guó)監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)時(shí)刻注意其經(jīng)營(yíng)狀況，并適應(yīng)新經(jīng)濟(jì)、新形式，積極推出相關(guān)辦法來防范金融風(fēng)險(xiǎn)。而對(duì)于城市和農(nóng)商行來說，每個(gè)不同區(qū)域的商業(yè)銀行存在客觀差異，因此應(yīng)區(qū)別對(duì)待，分情況而定。

注釋：

①45家上市商業(yè)銀行分別是6家國(guó)有大型股份制商業(yè)銀行：中國(guó)、農(nóng)業(yè)、工商、建設(shè)、交通、郵儲(chǔ)，9家全國(guó)性股份制商業(yè)銀行分別為招商、興業(yè)、浦發(fā)、民生、中信、平安、華夏、光大、浙商，30家城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行：江蘇銀行、南京銀行、吳江銀行、江陰銀行、無錫銀行、常熟銀行、張家港銀行、紫金農(nóng)商行、盛京銀行、錦州銀行、哈爾濱銀行、九臺(tái)農(nóng)商、重慶農(nóng)商行、重慶銀行、貴陽(yáng)銀行、成都銀行、甘肅銀行、杭州銀行、寧波銀行、中原銀行、鄭州銀行、江西銀行、九江銀行、北京銀行、天津銀行、上海銀行、徽商銀行、青島銀行、長(zhǎng)沙銀行、廣州農(nóng)商行。

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責(zé)任編輯：母愛英

Abstract： This paper takes leverage point as the index measuring commercial bank risk based on 45 listed commercial banks' data in our country in 2013-2017， using panel data model from the macro and micro level test the influence of the leverage ratio on commercial banks risk management， firstly using the mixed effect model（pool）， fixed effect model（FE）， random effect model（RE） and dynamic GMM method to estimate the model， then according to large state-owned shareholding commercial bank， national joint-stock commercial banks， urban and rural commercial bank three samples to carry out heterogeneity test. Results show that ?the influence of lag leverage issue relative on the current is very significant， non-performing loan ratio， profitability， loan growth rate， equity multiplier negative influence leverage， the leverage was influenced by LDR， GDP and M2 growth rate of macro level have significant effects on leverage. Through heterogeneity inspection， we can draw different types of commercial banks， the objective conditions exist significant difference， regulators should timely adjust the regulation strategy， ensure the healthy development of all kinds of banks.

Key words： commercial bank risk， leverage ratio， panel data model