貨幣政策、流動性監(jiān)管與銀行風險承擔

■李 琳，潘煥學(xué)

一、引言與文獻綜述

商業(yè)銀行作為貨幣政策傳導(dǎo)的主要媒介，其風險承擔行為不僅影響貨幣政策目標的實現(xiàn)效果，還可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風險，不利于金融穩(wěn)定。根據(jù)Borio&Zhu（2008）提出的“貨幣政策的風險承擔渠道”，貨幣政策可以通過影響銀行的風險偏好和風險容忍度，進而影響銀行對于風險資產(chǎn)的定價、信貸決策以及風險資產(chǎn)結(jié)構(gòu)的配置。這說明以穩(wěn)經(jīng)濟、控通脹為目標的貨幣政策可能會通過金融機構(gòu)影響金融穩(wěn)定。2008 年金融危機的爆發(fā)給監(jiān)管當局敲響了警鐘。危機中流動性風險對于金融穩(wěn)定的嚴重破壞，使得各監(jiān)管機構(gòu)開始重新審視流動性監(jiān)管的必要性。巴塞爾協(xié)議Ⅲ中首次引入流動性覆蓋率（LCR）和凈穩(wěn)定資金比例（NSFR）量化監(jiān)管指標，兼顧短期和長期的全方位監(jiān)管，為有效防控銀行流動性風險以及維護金融體系的穩(wěn)定奠定基礎(chǔ)。參考巴塞爾協(xié)議Ⅲ中流動性風險的監(jiān)管要求，我國在2014年3月正式實施的《商業(yè)銀行流動性風險管理辦法（試行）》中將LCR 納入監(jiān)管的指標，標志著我國銀行業(yè)的流動性風險監(jiān)管開始進入強監(jiān)管硬約束時代。在2018年7月實施的《商業(yè)銀行流動性風險管理辦法》中NSFR 指標也被正式納入銀行流動性監(jiān)管的范圍。

理論上來說，流動性監(jiān)管的加強能夠刺激銀行對表內(nèi)外風險進行控制和管理，約束銀行風險的過度承擔。然而，在長期低利率環(huán)境下，流動性監(jiān)管的作用能否依然有效？換句話說，當貨幣政策激發(fā)銀行過度承擔風險的同時，流動性監(jiān)管能否有效抑制銀行風險承擔的上升，以避免系統(tǒng)性風險的發(fā)生？是值得研究的問題。

近年來，部分學(xué)者圍繞“貨幣政策可能不利于金融穩(wěn)定”進行探究。Borio&Zhu（2008）通過提出“貨幣政策的風險承擔渠道”驗證了上述觀點。Altunbas et al.（2010）認為當經(jīng)濟處在低迷階段，金融機構(gòu)預(yù)期央行會采取適度寬松的政策來抑制經(jīng)濟的下滑，從而刺激銀行等金融機構(gòu)提前加杠桿或擴張資產(chǎn)負債表以獲取較高的利潤。Aramonte et al.（2019）研究表明，銀行在較低的利率環(huán)境下，風險偏好上升，以致于樂意將貸款發(fā)放給信用不良的高風險客戶。劉生福和李成（2014）認為擴張的貨幣政策帶來的低利率壓縮了銀行的存貸利差，導(dǎo)致信貸量等同下利潤在縮減，刺激銀行追求高風險高收益的投資動機。同樣，康立和何秀（2018）實證驗證了貨幣政策與銀行風險承擔之間存在明顯的負相關(guān)性。徐明東和陳學(xué)彬（2012）經(jīng)實證闡明，貨幣政策對銀行風險承擔的影響程度、方向受資本監(jiān)管變量資本充足率和資產(chǎn)規(guī)模的干擾。陳偉平和張娜（2019）實證研究資本監(jiān)管的懲罰力度與貨幣政策交互項對銀行風險的影響，以及該影響是否在不同類型銀行中存在異質(zhì)性。

危機后，流動性監(jiān)管被提到與資本監(jiān)管同等重要的地位，也引起了學(xué)者們對流動性監(jiān)管效果的研究。巴曙松等（2012）表明LCR 指標監(jiān)管短期內(nèi)可能給社會經(jīng)濟和金融穩(wěn)定帶來一定的負面影響，增加銀行等金融機構(gòu)的道德風險。但更多學(xué)者卻得出相反的結(jié)論。潘敏等（2016）利用GMM 模型實證驗證了NSFR 能夠有效抑制銀行風險承擔，而且對于城市商業(yè)銀行抑制作用更顯著。張朝洋（2019）基于中國銀行業(yè)的數(shù)據(jù)實證表明流動性監(jiān)管可以通過控制銀行信貸標準、信貸量以及資產(chǎn)價格來制約銀行事前的風險承擔。

經(jīng)文獻梳理發(fā)現(xiàn)，較少文獻將貨幣政策和流動性監(jiān)管納入同一框架探究貨幣政策與銀行風險承擔的關(guān)系是否因流動性監(jiān)管而發(fā)生改變。因此，筆者試圖將以NSFR代表的流動性監(jiān)管與貨幣政策納入同一研究框架重點探討流動性監(jiān)管在貨幣政策影響銀行風險承擔中的調(diào)節(jié)作用，以及流動性監(jiān)管加強前后該作用是否存在明顯差異。

二、理論分析

已有研究表明，在不考慮流動性監(jiān)管等因素時，貨幣政策對銀行風險承擔影響的機理主要表現(xiàn)為估值效應(yīng)（Borio & Zhu，2008）、政策預(yù)期效應(yīng)（Altunbas et al.，2010）、逐利效應(yīng)（Rajan，2006）和競爭效應(yīng)（徐明東和陳學(xué)彬，2012）。然而當考慮流動性監(jiān)管，則該機理會隨著流動性監(jiān)管的加強而受到不同程度的“扭曲”。

首先，流動性監(jiān)管弱化了估值效應(yīng)。低利率市場環(huán)境帶來抵押資產(chǎn)價值的上升，導(dǎo)致商業(yè)銀行輕視信用風險的評估和定價，拉低銀行資產(chǎn)質(zhì)量水平，從而不利于銀行以優(yōu)質(zhì)的資產(chǎn)來應(yīng)對可能突發(fā)的流動性短缺風險。然而受到強化后的流動性監(jiān)管約束，銀行會盡可能地提升整體資產(chǎn)質(zhì)量，尤其是優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)數(shù)量的占比，所以商業(yè)銀行在信用評估時一般不會放松信貸風險審核和管控，嚴格違約概率評估，避免了風險容忍度的過度上升。其次，流動性監(jiān)管使商業(yè)銀行對政策預(yù)期后的行為變得更為謹慎。隨著政策溝通和透明度的逐漸完善，即使商業(yè)銀行準確預(yù)期未來央行會采取寬松的政策，但面臨流動性監(jiān)管的約束，銀行并不會過度增加自身的風險偏好，超前放貸或增加高風險投資的決策行為將變得謹慎，期限錯配將保持在合理范圍內(nèi)，防止陷入流動性困境，抑制了風險承擔的過度增加。再次，流動性監(jiān)管削弱了逐利效應(yīng)。引入NSFR 指標的流動性監(jiān)管一定程度上抑制了銀行盲目追求利益的動機。NSFR 的計算規(guī)則是依據(jù)資產(chǎn)負債的流動性狀況賦予其折算系數(shù)，分母中表示所需穩(wěn)定資金的各項資產(chǎn)折算之和，其中久期越長、變現(xiàn)障礙越大的高風險資產(chǎn)所對應(yīng)的折算系數(shù)將越高，不利于銀行達到NSFR 最低為100%的監(jiān)管標準。因此，即使寬松政策會帶來息差收入的降低，縮減總體利潤，各銀行也不會以“不達標”為代價，尤其是資產(chǎn)規(guī)模相對較大的商業(yè)銀行，并不會盲目減少無風險證券并增加高風險資產(chǎn)的占比，或過度依賴同業(yè)業(yè)務(wù)加杠桿來支持信貸資產(chǎn)的配置。最后，流動性監(jiān)管緩和了競爭效應(yīng)。在流動性監(jiān)管的約束下，商業(yè)銀行的經(jīng)營者盲目追求業(yè)績的激進行為可能會被制約，會更加重視通過調(diào)節(jié)資產(chǎn)負債質(zhì)量和期限結(jié)構(gòu)來管理流動性風險，從而使銀行的風險承擔下降。

基于上述分析，流動性監(jiān)管的介入會減弱銀行在寬松貨幣政策條件下過度承擔風險的動機，并且隨著流動性監(jiān)管的加強，減弱效果越明顯。

三、研究設(shè)計

（一）模型構(gòu)建

首先，檢驗貨幣政策、流動性監(jiān)管分別對商業(yè)銀行風險承擔的影響。由于銀行所承受的風險具有一定的傳染性，所以模型中嵌入了風險承擔的一階滯后項，參考曾智和姚舜達（2017）的模型設(shè)定，構(gòu)建如下動態(tài)面板GMM模型：

其中，i=1，2…n，表示銀行的個數(shù)；t表示樣本中所涉及的年份；Risk 為銀行風險承擔變量；MP 為貨幣政策代理變量；LR 為流動性監(jiān)管代理變量；control表示所涉及的宏微觀控制變量。

其次，驗證流動性監(jiān)管在貨幣政策影響銀行風險承擔中的調(diào)節(jié)作用，即貨幣政策與流動性監(jiān)管的交互項（MP×LR）對銀行風險承擔的影響。交互項去中心化處理，構(gòu)建了模型（2）：

同時，考慮到不同類型商業(yè)銀行的風險承擔水平略有不同，可能導(dǎo)致流動性監(jiān)管的調(diào)節(jié)作用在不同銀行間存在差異，并且鑒于選取NSFR 指標作為流動性監(jiān)管變量，而監(jiān)管當局對資產(chǎn)規(guī)模相對較大的銀行的NSFR 指標監(jiān)管較為嚴格，所以嘗試對全樣本銀行按照規(guī)模和性質(zhì)劃分為大中型銀行（國有行和股份行）和小型銀行（城商行和農(nóng)商行），并基于模型（2）探究流動性監(jiān)管的調(diào)節(jié)作用在銀行間的異質(zhì)性。

最后，驗證流動性監(jiān)管加強前后其在貨幣政策影響銀行風險承擔中的作用是否存在差異性，以此來說明基于巴塞爾協(xié)議Ⅲ的我國流動性監(jiān)管效果?；谀Ｐ停?），引入時間虛擬變量、探究虛擬變量和貨幣政策與流動性監(jiān)管三者交互（Dum×MP×LR）對銀行風險承擔的影響，具體模型如下。

其中，Dum 表示時間虛擬變量，2014 年之前為0，本年及之后為1。以2014 年為界是因為2014 年我國原銀監(jiān)會將流動性覆蓋率納入流動性監(jiān)管范圍，同年就披露NSFR指標向各商業(yè)銀行征求意見，表明我國銀行業(yè)的流動監(jiān)管開始趨嚴。

（二）變量說明

銀行風險承擔代理變量（Risk）。以不良貸款率（npr）和Z值衡量銀行風險承擔（康立和何秀，2018；曾智和姚舜達，2017）。其中Z 值用于穩(wěn)健性檢驗，不良貸款率雖然主要用來衡量信用風險，但由于我國商業(yè)銀行至今仍以信貸業(yè)務(wù)為主要業(yè)務(wù)，并且央行實施的貨幣政策將直接作用于銀行的信貸規(guī)模，所以不良貸款率可以直接有效地衡量貨幣政策調(diào)控下銀行所承擔的風險狀況。Z值一般代表銀行破產(chǎn)的風險概率，Z 值越大，表明銀行經(jīng)營越不穩(wěn)定，承受的風險越高。其中ROA 代表資產(chǎn)收益率，E/A 為權(quán)益資本與總資產(chǎn)之比，si（ROAi，t）為ROA 的標準差，參考Laeven & Levine（2008）的計算規(guī)則，ROA 的標準差采用連續(xù)3 年滾動標準差計算。

貨幣政策代理變量（MP）?；谖覈泿耪邔嶋H調(diào)控手段，兼顧數(shù)量型和價格型工具，選取法定存款準備金率（sdrr）、一年期存款基準利率（dr）和銀行間同業(yè)拆借利率（7日）（sb）來衡量貨幣政策。

流動性監(jiān)管代理變量（LR）。以凈穩(wěn)定資金比例NSFR 代表流動性監(jiān)管變量。NSFR 主要衡量商業(yè)銀行可用的穩(wěn)定資金能夠長期支持其表內(nèi)外資產(chǎn)業(yè)務(wù)發(fā)展的能力，兼顧了表內(nèi)外的流動性水平，是對銀行整體流動性風險的估量以及期限錯配的直觀反映。NSFR 值越高，表明流動性監(jiān)管越嚴格。原銀監(jiān)會規(guī)定2018 年以后資產(chǎn)規(guī)模在2000 億元以上的銀行，該指標應(yīng)不低于100%。NSFR 計算公式如下：

其中，ASF 和RSF 分別表示各項目所對應(yīng)的系數(shù)，范圍為[0，1]。資產(chǎn)項目的流動性越短缺，所對應(yīng)RSF 值相對越高；相反股權(quán)和債權(quán)的期限越長，ASF值越高。根據(jù)我國原銀監(jiān)會2017年公布的“凈穩(wěn)定資金比例計算標準”以及參考曾智和姚舜達（2017）提到的計算規(guī)則測算我國商業(yè)銀行的流動性水平①股權(quán)、債權(quán)對應(yīng)的ASF：所有者權(quán)益1?；钇诖婵?、其他客戶存款0.9；儲蓄存款0.95；定期存款1；長期借款和債務(wù)證券期限大于1年1、小于1年0.5；其他負債均為0。資產(chǎn)對應(yīng)的RSF：抵押貸款、消費貸款0.65；公司貸款0.85；其他類貸款1；總證券0.5；衍生工具0.85；其他資產(chǎn)1；現(xiàn)金及中央銀行存款0。，使得計量數(shù)據(jù)可以準確反映各銀行的流動性風險現(xiàn)狀。

控制變量（control）。為了減少實證結(jié)果的誤差和保證結(jié)果的可靠性，還需要選取微、宏觀控制變量。其中，銀行微觀變量為盈利能力（roe）、流動性比率（ll）、資本充足率（car）、非利息收入占比（fz）、凈息差（xc）和資產(chǎn)規(guī)模（lnzc）。宏觀變量為gdp 年增長率（ggdp）。

（三）數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

實證樣本來自我國36 家商業(yè)銀行2008—2018年的非平衡面板數(shù)據(jù)，其中包含5家國有行、11家股份行、17家城商行、3家農(nóng)商行。樣本資產(chǎn)規(guī)模達到銀行業(yè)的64%左右，具有一定的代表性。樣本中所涉及銀行原始的微觀數(shù)據(jù)來自于Wind、bankscope數(shù)據(jù)庫以及相關(guān)銀行的年報，貨幣政策以及宏觀變量數(shù)據(jù)均來自Wind。表1 為涉及變量的描述性統(tǒng)計。數(shù)據(jù)顯示，我國商業(yè)銀行經(jīng)營相對穩(wěn)定，風險承擔處在可控范圍內(nèi)。大部分商業(yè)銀行的NSFR達到監(jiān)管要求，但仍有少部分銀行的流動性風險控制能力不足，存在嚴重的存貸款期限錯配等問題。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

四、實證結(jié)果與分析

由于模型中含有一階滯后項，為了避免內(nèi)生性以及獲得有效的參數(shù)估計，借助差分廣義矩估計法（DGMM）進行動態(tài)面板回歸，且預(yù)先進行的Sargan檢驗和AR（2）檢驗表明參數(shù)估計均有效。

（一）貨幣政策、流動性監(jiān)管分別對銀行風險承擔的影響

表2中①、②、③分別表示貨幣政策代理變量為法定存款準備金率sdrr、存款基準利率dr 以及銀行間同業(yè)拆借利率sb 的回歸結(jié)果。sdrr、dr 和sb 的系數(shù)分別為-0.0350，-0.1184 和-0.0904，且在1%的顯著水平下顯著，說明貨幣政策越寬松，越容易刺激商業(yè)銀行提升風險偏好，從而促使其風險承擔的增加。從三者系數(shù)大小看，價格型工具（dr、sb）對銀行風險承擔的影響程度較數(shù)量型工具（sdrr）突出，表明價格型政策工具在調(diào)控經(jīng)濟增長時對金融穩(wěn)定的影響略大。在3個回歸結(jié)果中，NSFR的系數(shù)均為負值且顯著，表明銀行風險承擔隨著NSFR 的提高而降低，同時表明流動性監(jiān)管對銀行風險承擔具有一定的抑制作用。同樣流動性比率ll與銀行風險負相關(guān)的結(jié)論也印證了上訴結(jié)論。

這表明基于巴塞爾協(xié)議Ⅲ的監(jiān)管要求，我國監(jiān)管部門將NSFR 納入監(jiān)管體系，有效地削弱了銀行的資產(chǎn)負債期限錯配問題，尤其增強了銀行抵抗中長期流動性短缺的能力。

資本充足率car 作為資本監(jiān)管的核心變量，其系數(shù)為負，僅在②、③結(jié)果中顯著，表明銀行風險承擔狀況部分依賴于資本監(jiān)管，資本監(jiān)管越嚴格，資本充足率越高，銀行承擔的風險將越低。與流動性監(jiān)管NSFR 系數(shù)相比，除了①結(jié)果，②、③結(jié)果中的car 系數(shù)絕對值均大于NSFR 系數(shù)的絕對值，對于抑制銀行風險承擔，資本監(jiān)管相對更有效，可能是因為資本監(jiān)管直接作用于銀行資本，隨著監(jiān)管的加強，銀行必須留有充足的吸收損失的緩沖資本，從而約束銀行過度放貸，減少銀行風險承擔。因此，流動性監(jiān)管和資本監(jiān)管雙重約束可為熨平經(jīng)濟波動和維護金融穩(wěn)定奠定基礎(chǔ)。凈資產(chǎn)收益率的系數(shù)顯著為負。該結(jié)果與“逐利效應(yīng)”相反，可能是因為盈利水平越高的銀行主動承擔風險的意愿越低，在信貸質(zhì)量審核和其他風險投資方面更為謹慎（徐明東和陳學(xué)彬，2012）。凈息差與銀行風險承擔顯著正相關(guān)。在存款剛性的條件下，凈息差越大表明銀行對外放貸的利率越高，從而表明信貸資質(zhì)相對較低，容易導(dǎo)致不良貸款率的上升，提高了銀行風險水平。非利息收入占比的系數(shù)為正且均顯著，原因在于表內(nèi)業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)向高風險表外等業(yè)務(wù)。在②模型中，資產(chǎn)規(guī)模的系數(shù)為負，但不顯著，其他均顯著為正，此結(jié)論證實了在我國銀行業(yè)中存在“大而不倒”的假說，規(guī)模越大的銀行，業(yè)務(wù)形式越繁雜，積聚的風險也相對較多。經(jīng)濟增長率的系數(shù)符號顯著為負，主要是由于隨著經(jīng)濟的繁榮，被貸款企業(yè)的投資收益普遍較高，從而降低了違約率，減少了銀行整體風險。

（二）流動性監(jiān)管的調(diào)節(jié)作用

1.全樣本分析

表3為模型（2）的全樣本回歸結(jié)果，從回歸結(jié)果看，法定存款準備金率sdrr、存款基準利率dr與流動性監(jiān)管變量NSFR的交互項系數(shù)均為正，與sdrr和dr的系數(shù)相反，且分別在10%和1%的顯著水平下顯著；而同業(yè)拆借利率與NSFR交互項系數(shù)為負，但并不顯著。整體來說，貨幣政策對銀行風險承擔的影響程度依賴于流動性監(jiān)管的約束，即流動性監(jiān)管約束能有效削弱寬松貨幣政策刺激銀行風險承擔增加的程度，其中對存款基準利率的削弱效果最突出，流動性監(jiān)管表現(xiàn)出積極的調(diào)節(jié)作用。該結(jié)論印證了前文的機理分析，在流動性監(jiān)管約束下，銀行冒險逐利行為更為謹慎。我國商業(yè)銀行在2008 年的金融危機中之所以受影響較小，部分原因就在于我國對銀行流動性監(jiān)管相對嚴格。

表3 模型（2）全樣本回歸結(jié)果

2.銀行異質(zhì)性分析

表4 為基于模型（2）的兩大類型銀行的回歸結(jié)果。從回歸結(jié)果看，大中型銀行（國有和股份制銀行）所對應(yīng)的sdrr、sb 與流動性監(jiān)管NSFR 交互項的系數(shù)均顯著為正，并與sdrr 和sb 系數(shù)相反。表明對于國有銀行和股份制銀行來說，NSFR 能夠有效抑制銀行風險承擔，且在寬松貨幣政策刺激銀行風險承擔增加中發(fā)揮了積極的調(diào)節(jié)作用。主要因為資產(chǎn)規(guī)模較大的國有銀行和股份制銀行處在我國銀行業(yè)的前端，其穩(wěn)健經(jīng)營對于不觸發(fā)系統(tǒng)性金融風險至關(guān)重要，自然受到相對嚴格的監(jiān)管，同時為了避免陷入流動性短缺的危機中，該部分銀行會謹慎對待風險管控并實施穩(wěn)健的經(jīng)營策略。從小型銀行（城商行和農(nóng)商行）結(jié)果看，雖然對應(yīng)的NSFR 系數(shù)為正，但顯著性不強；以及MP 與NSFR 交互項系數(shù)為負，但僅有sb 與MP 交互項在10%水平下顯著。整體來看，流動性監(jiān)管指標NSFR 對小型銀行的風險承擔還沒有起到有效的抑制作用，從而不能弱化貨幣政策對銀行風險承擔的不良影響?？赡艿慕忉屖?，隨著互聯(lián)網(wǎng)金融對傳統(tǒng)金融業(yè)利潤的不斷蠶食，不具有競爭優(yōu)勢的小型銀行逐利動機相對強烈，而低利率政策和強的流動性監(jiān)管進一步壓縮了銀行的利差，可能導(dǎo)致那些為了獲取更多利潤的小型銀行冒險行為更為激進，甚至不惜違背監(jiān)管標準進行著監(jiān)管套利的行為。

表4 模型（2）銀行異質(zhì)性分析

（三）流動性監(jiān)管加強前后調(diào)節(jié)作用的異質(zhì)性

表5為模型（3）的回歸結(jié)果，重點研究虛擬變量、貨幣政策與流動性監(jiān)管三者交互對銀行風險承擔的影響。從回歸結(jié)果看，在控制其他變量的條件下，Dum×NSFR×sdrr 的系數(shù)為0.0736，與sdrr 系數(shù)符號相反，且在1%水平下顯著。該系數(shù)相比模型（2）全樣本中的NSFR×sdrr 系數(shù)0.0394 增加了0.0342。同樣Dum×NSFR×dr 的系數(shù)也比模型（2）全樣本中的NSFR×dr 系數(shù)增加0.0581，表明2014 年及以后我國流動性監(jiān)管的加強對銀行風險承擔的影響起到硬約束作用，強化后的流動性監(jiān)管能更有效地削弱了擴張的貨幣政策對銀行風險承擔的負面影響。2014年以后隨著我國將流動性覆蓋率納入流動性監(jiān)管指標，商業(yè)銀行在控制流動性風險方面更為謹慎，尤其在期限錯配方面，為滿足監(jiān)管要求，即使商業(yè)銀行在經(jīng)濟繁榮、流動性充裕時，也須留有充足的優(yōu)質(zhì)資產(chǎn)以應(yīng)對30日內(nèi)可能產(chǎn)生的流動性風險，降低了銀行發(fā)生流動性危機的概率。這意味著遵循巴塞爾協(xié)議Ⅲ的流動性監(jiān)管增強了與貨幣政策的協(xié)調(diào)力度，有利于減弱銀行系統(tǒng)性風險的發(fā)生。

表5 模型（3）的回歸結(jié)果

（四）穩(wěn)健性檢驗①

①限于篇幅，結(jié)果留存?zhèn)渌鳌?/p>

為了驗證上述實證結(jié)果的準確性，將不良貸款率替換成Z 值進行穩(wěn)健性檢驗。首先，三個基本模型均通過了Sargan 和AR 檢驗。其次，貨幣政策的3 個代理變量以及NSFR 指標均與Z 值呈顯著負相關(guān)，與上文結(jié)論一致。最后，除了個別變量外，流動性監(jiān)管與存款基準利率的交互項系數(shù)顯著為正，同時虛擬變量、流動性監(jiān)管與存款基準利率三者交互系數(shù)也顯著為正，該結(jié)論均與上文觀點一致，即前文結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、結(jié)論與建議

基于2008—2018 年我國36 家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，重點分析了流動性監(jiān)管在貨幣政策影響銀行風險承擔中的調(diào)節(jié)作用，以及流動性監(jiān)管加強前后該作用是否存在差異性。結(jié)果表明：一是寬松的貨幣政策會激發(fā)銀行增加風險承擔的沖動，而以NSFR代表的流動性監(jiān)管能有效約束銀行風險承擔的過度增加。二是流動性監(jiān)管能有效削弱寬松貨幣政策刺激銀行風險承擔增加的程度，其中對存款基準利率的削弱效果最突出，流動性監(jiān)管表現(xiàn)出積極的調(diào)節(jié)作用，但該作用在不同類型銀行中表現(xiàn)出異質(zhì)性，其中對國有銀行和股份制銀行的調(diào)節(jié)作用更為積極。三是我國基于巴塞爾協(xié)議Ⅲ的流動性監(jiān)管的削弱效果更明顯。

基于研究結(jié)論可以得到以下政策啟示：第一，在制定貨幣政策時，應(yīng)兼顧金融穩(wěn)定，關(guān)注商業(yè)銀行的風險承擔能力。應(yīng)了解不同政策工具對商業(yè)銀行風險承擔影響程度的異質(zhì)性，深化數(shù)量、價格型工具的有效組合，為實現(xiàn)貨幣政策目標和防范金融重大風險提供支撐。第二，優(yōu)化貨幣政策工具和監(jiān)管政策的協(xié)同配合。在防范金融風險方面，審慎監(jiān)管政策是對傳統(tǒng)貨幣政策框架的有力補充。然而，監(jiān)管當局不僅要注重NSFR 和LCR 對銀行風險的影響，更需要關(guān)注其對貨幣政策實施效果的影響。在強監(jiān)管政策下，如果僅是通過不斷提高流動性等監(jiān)管標準來約束銀行風險的上升，以達到防控金融風險的目的，則會削弱貨幣政策的調(diào)控目標；同時，如果對于不同類型銀行實施相同程度的監(jiān)管規(guī)則，可能不利于金融風險的高效控制。因此，各監(jiān)管當局在政策制定過程中應(yīng)相互配合，基于金融市場參與主體意見的基礎(chǔ)上，結(jié)合不同類型銀行對監(jiān)管規(guī)則的行為反應(yīng)，適時調(diào)整和不斷完善監(jiān)管規(guī)則，探索動態(tài)化和差別化的審慎監(jiān)管體系，同時把控好政策調(diào)控的力度和節(jié)奏，為建立健全貨幣政策與宏觀審慎政策“雙支柱”調(diào)控框架奠定基礎(chǔ)。