貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響研究

汪宜香 徐志倉 穆瀾

摘要：基于76家商業(yè)銀行2014—2018年的平衡面板數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建面板回歸模型，探討了貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響。研究發(fā)現(xiàn)：商業(yè)銀行的確存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象，且中小銀行過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象更嚴(yán)重;高利率貨幣政策會促進(jìn)商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān);數(shù)量型貨幣政策與貨幣政策立場中，高存款準(zhǔn)備金率或者高實(shí)際貨幣供給增長率會抑制商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)，但對系統(tǒng)性重要銀行，這種抑制作用將會減弱;商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模越大，其過度風(fēng)險承擔(dān)越低;商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)具有明顯的逆周期性。

關(guān)鍵詞：貨幣政策;商業(yè)銀行;過度風(fēng)險承擔(dān)

中圖分類號：F821文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：

1672-1101（2021）01-0027-12

作者簡介：汪宜香（1990-），女，安徽懷寧人，講師，碩士，研究方向：金融市場與金融機(jī)構(gòu)。

Abstract：Basedonthebalancepaneldataof76commercialbanksfrom2014to2018，thispaperdiscussestheinfluenceofmonetarypolicyonexcessiverisk-takingofcommercialbanksbyconstructingpanelregressionmodel.Itisfoundthatthereisexcessiverisk-takingincommercialbanks，especiallyinsmallandmedium-sizedbanks，andthathighinterestratemonetarypolicywillpromoteexcessiverisk-taking;inquantitativemonetarypolicyandmonetarypolicystance，highreserverequirementorhighrealmoneysupplygrowthratewillrestrainexcessiverisk-takingofcommercialbanks，butforsystemicallyimportantbanks，thisrestraintwillweaken;thelargertheassetsscaleofcommercialbanks，thelowertheexcessiverisk-taking，andtheexcessiverisk-takingofcommercialbanksisobviouslycounter-cyclical.

Keywords：monetarypolicy;commercialbank;excessiverisk-taking

貨幣政策能發(fā)揮什么樣的作用，一直是貨幣經(jīng)濟(jì)學(xué)研究的核心問題。在經(jīng)濟(jì)學(xué)的文獻(xiàn)中，貨幣政策的目標(biāo)主要包括穩(wěn)定物價、充分就業(yè)、經(jīng)濟(jì)增長與國際收支平衡，但是幾個目標(biāo)之間也存在一定的沖突與聯(lián)系，所以每個國家根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同，選擇不同的貨幣政策目標(biāo)，我國的政策目標(biāo)主要是保持幣值穩(wěn)定并以此促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。2008年金融危機(jī)以后，大量的學(xué)者認(rèn)為長期寬松的貨幣政策，會高估資產(chǎn)價值，也會提高銀行業(yè)的杠桿率，導(dǎo)致金融環(huán)境的不穩(wěn)定性。所以近年來，大量的研究表明，貨幣政策與金融穩(wěn)定之間存在一定的關(guān)系[1]。于是金融穩(wěn)定與貨幣政策之間的關(guān)系研究又逐漸受到學(xué)術(shù)界的重視，人們開始反思貨幣政策目標(biāo)的內(nèi)涵，以及貨幣政策影響商業(yè)銀行承擔(dān)風(fēng)險的渠道研究。

我國在應(yīng)對金融危機(jī)以及經(jīng)濟(jì)問題時，貨幣政策起了很重要的作用。但是近幾年我國貨幣政策調(diào)整頻率比較高，這會導(dǎo)致貨幣政策的不穩(wěn)定性，這也會影響商業(yè)銀行的經(jīng)營情況。那么貨幣政策如何影響商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)會更加不確定。

目前中國銀行業(yè)面臨的經(jīng)濟(jì)環(huán)境更加復(fù)雜，風(fēng)險持續(xù)暴露，貨幣政策調(diào)控壓力逐漸增大。這種形式下，貨幣政策的商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)渠道以及商業(yè)銀行過度風(fēng)險管理的研究尤為重要。因此，本文選擇貨幣政策的三種代理變量，從理論角度出發(fā)分析貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響，并提出合理假設(shè);然后對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)進(jìn)行量化界定，并且在理論假設(shè)的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型，實(shí)證檢驗(yàn)貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響。所以本文主要是圍繞三個方面問題展開：一是對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)進(jìn)行界定，判斷商業(yè)銀行是否存在過度風(fēng)險承擔(dān)的行為。二是分析不同貨幣政策變量對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響。三是驗(yàn)證寬松貨幣會不會鼓勵商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。

一、文獻(xiàn)回顧

（一）關(guān)于商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的研究

在國內(nèi)外文獻(xiàn)中，關(guān)于商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的界定與度量的研究相對較少。金鵬輝等運(yùn)用銀行業(yè)貸款審批條件指數(shù)與銀行業(yè)貸款審批條件指數(shù)均值的差值來衡量商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)，實(shí)證結(jié)果表明寬松的貨幣政策環(huán)境中，商業(yè)銀行會放松貸款審批條件，從而過度風(fēng)險承擔(dān)[2]。李成等認(rèn)為利率市場進(jìn)程中不會導(dǎo)致商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)[3]。劉航等構(gòu)建了社會最優(yōu)風(fēng)險承擔(dān)水平，然后預(yù)測商業(yè)銀行最優(yōu)的風(fēng)險承擔(dān)水平，比較兩者的大小來判斷商業(yè)銀行是否過度風(fēng)險承擔(dān)[4]。張歡選取貸款過度增長率作為信貸擴(kuò)張的指標(biāo)，研究表明過度的信貸擴(kuò)張會給商業(yè)銀行帶來較高風(fēng)險[5]。Achary和Naqvi認(rèn)為在實(shí)踐中，銀行管理者和經(jīng)理有動機(jī)發(fā)放過多的貸款，薪酬與貸款數(shù)量掛鉤的激勵，在一定程度上可以作為委托一代理問題的最優(yōu)契約結(jié)果，但這也會引發(fā)銀行承擔(dān)過多的風(fēng)險[6]。趙雄從理財產(chǎn)品市場角度分析發(fā)現(xiàn)：同質(zhì)化的市場競爭會導(dǎo)致商業(yè)銀行比拼收益率，這容易引起市場過度競爭行為[7]。童德通過研究商業(yè)銀行授信業(yè)務(wù)發(fā)現(xiàn)：銀行業(yè)市場的競爭會導(dǎo)致對特定企業(yè)過度授信，當(dāng)過度授信風(fēng)險暴露時，將危及商業(yè)銀行的信貸資產(chǎn)安全，嚴(yán)重者將給商業(yè)銀行造成巨大的損失[8]。劉全洲認(rèn)為由于緊縮的資本類宏觀審慎政策不會直接影響銀行信貸業(yè)務(wù)，使得銀行在經(jīng)營業(yè)務(wù)方面擁有較大的自主性，在提高銀行盈利能力的同時也客觀上激勵了風(fēng)險過度承擔(dān)，導(dǎo)致該類政策作用效果不顯著[9]。

（二）貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響研究

通過查閱國內(nèi)外文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)：對貨幣政策如何影響商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的研究很少，但是研究貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道的比較多。貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道首先是由Borio和Zhu提出來的，他們認(rèn)為貨幣政策會影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)[10]。然后大量的學(xué)者開始研究貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響，研究主要分為三類：一是分析利率或者法定存款準(zhǔn)備金率對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。Fabian認(rèn)為市場無風(fēng)險利率上升會促進(jìn)商業(yè)銀行冒險行為[11]。顧海峰等認(rèn)為貨幣政策通過利率與法定存款準(zhǔn)備金率來影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為，高利率貨幣政策或者寬松貨幣政策會抑制商業(yè)銀行承擔(dān)風(fēng)險[12]。二是從貨幣政策立場角度分析商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。張朝洋研究發(fā)現(xiàn)寬松的貨幣政策會導(dǎo)致商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)增大[13]。劉明月認(rèn)為貨幣政策立場顯著影響銀行風(fēng)險承擔(dān)，并且說明了貨幣政策非中性問題[14]。三是貨幣政策通過其他渠道影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)。張迎春等選取16家上市銀行2008—2017年季度數(shù)據(jù)為樣本，實(shí)證分析了管理者心里偏差對貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道的影響，實(shí)證結(jié)果顯示寬松的貨幣政策會導(dǎo)致管理者過度自信，從而影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為[15]。

通過回顧以往的研究發(fā)現(xiàn)：第一，目前對于商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)概念界定與度量都很少，已有的界定方法有些存在一定的問題。例如銀行貸款審批條件指數(shù)與均值之差并不能說明商業(yè)銀行一定存在過度風(fēng)險承擔(dān)，社會最優(yōu)風(fēng)險水平的測度是需要一系列假設(shè)前提，可能不太符合現(xiàn)實(shí)情況，其他的研究并沒有對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)進(jìn)行界定。第二，貨幣政策如何影響商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的研究很少，而且在大多數(shù)的研究中，對貨幣政策變量的選擇相對比較單一。在此基礎(chǔ)上，首先對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)進(jìn)行量化界定，確定商業(yè)銀行是否存在過度風(fēng)險承擔(dān)的行為;其次，選取三類貨幣政策變量，在假設(shè)的基礎(chǔ)上構(gòu)建模型探討貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響;最后針對實(shí)證結(jié)果提出合理建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)存在非對稱性影響，同為寬松的貨幣政策，不同類型貨幣政策調(diào)控下對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響存在差異[16]。所以為了更加全面研究貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響，下面分別從價格型貨幣政策、數(shù)量型貨幣政策以及貨幣政策立場等三個角度，分析貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的傳導(dǎo)機(jī)制。

（一）價格型貨幣政策

價格型貨幣政策通過改變利率，從而影響商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。Altunbasetal.分析了貨幣政策對銀行貸款違約概率的影響，研究結(jié)果表明短期低利率水平會增加銀行風(fēng)險承擔(dān)[17]。但是由于發(fā)展的差異以及我國銀行業(yè)競爭等原因，利率對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響可能更加復(fù)雜。

第一，銀行收益主要來源于存貸款利差，當(dāng)市場利率比較高時，銀行可以及時調(diào)整貸款利率，增大利潤空間，而作為銀行存款客戶，對市場利率的變化存在一定的反應(yīng)時間，從而銀行可以調(diào)整貸款利率增加市場競爭力，如果商業(yè)銀行是風(fēng)險偏好型的，那么商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)增大。第二，當(dāng)市場利率比較低的時候，貸款利潤下降，商業(yè)銀行會選擇減少放貸，從而導(dǎo)致過度風(fēng)險承擔(dān)減小，具體見圖1。

圖1價格型貨幣政策對銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)制

（二）數(shù)量型貨幣政策

數(shù)量型貨幣政策選擇存款準(zhǔn)備金率來分析。存款準(zhǔn)備金率降低的情形下，資產(chǎn)規(guī)模越小、盈利能力越弱的銀行越傾向于從事新型銀行同業(yè)業(yè)務(wù)，同時承擔(dān)更高的風(fēng)險[18]。

第一，在偏寬松的貨幣環(huán)境下，中央銀行將會設(shè)定較低的法定存款準(zhǔn)備金率，市場資金相對寬裕，商業(yè)銀行往往會設(shè)定較高的信貸目標(biāo)，商業(yè)銀行客戶經(jīng)理在績效的沖擊下，會面臨過度的競爭，最終導(dǎo)致商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)增大。第二，當(dāng)法定存款準(zhǔn)備金比較低時，貨幣創(chuàng)造乘數(shù)會比較高，貨幣供給量將增大，貨幣的借貸成本會下降，商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的意愿也會上升，具體見圖2。

（三）貨幣政策立場

貨幣政策立場是通過分析貨幣政策變量，從而判斷貨幣政策是寬松還是緊縮[1]。

貨幣政策立場主要是從商業(yè)銀行風(fēng)險偏好和預(yù)期角度來分析。第一，寬松的貨幣政策會加大商業(yè)銀行的風(fēng)險偏好，促使商業(yè)銀行采取更加激進(jìn)冒險的信貸政策和行為，而緊縮的貨幣政策會減小商業(yè)銀行的風(fēng)險偏好，促使商業(yè)銀行采取更加審慎保守的信貸政策和行為[19]。第二，當(dāng)貨幣政策偏寬松時，如果商業(yè)銀行對市場未來的預(yù)期比較樂觀，那么商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的意愿也會上升，具體見圖3。

圖2數(shù)量型貨幣政策對銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)制

圖3貨幣政策立場對銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)制

根據(jù)以上分析，提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：在價格型貨幣政策層面，高利率政策會促使商業(yè)銀行追求高收益，從而過度風(fēng)險承擔(dān)增大。

假設(shè)2：在數(shù)量型貨幣政策下，低存款準(zhǔn)備金率會促進(jìn)商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。

假設(shè)3：在貨幣政策立場中，寬松的貨幣政策會導(dǎo)致商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)增大。

三、實(shí)證研究設(shè)計

（一）商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的界定

目前對于商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的研究不多，所以對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的界定的研究更少。通過對文獻(xiàn)的回顧，對于商業(yè)銀行過度風(fēng)險的界定主要分為以下兩種：一是通過構(gòu)建社會最優(yōu)的銀行風(fēng)險承擔(dān)水平來衡量商業(yè)銀行是否過度風(fēng)險承擔(dān)，如果商業(yè)銀行資產(chǎn)風(fēng)險水平高于社會最優(yōu)的銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，則商業(yè)銀行存在過度風(fēng)險承擔(dān)行為。二是使用商業(yè)銀行貸款審批指數(shù)來作為商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的代理變量。如果商業(yè)銀行貸款審批指數(shù)高于銀行業(yè)平均貸款審批指數(shù)，則商業(yè)銀行過度承擔(dān)了風(fēng)險。這兩種界定方法各有利弊，首先，對于社會最優(yōu)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平的構(gòu)建是需要一定前提假設(shè)的，存在一定的主觀性。其次，銀行平均貸款審批指數(shù)只能說明銀行業(yè)整體放貸的寬松程度，如果某年銀行貸款審批指數(shù)超過均值，說明這年貸款條件好轉(zhuǎn)，并不能說明商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。在此基礎(chǔ)上本文依然借助銀行貸款審批指數(shù)來界定商業(yè)銀行是否過度風(fēng)險承擔(dān)。分析步驟如下：

第一步，分析銀行貸款審批指數(shù)，從而判斷銀行業(yè)貸款審批條件的寬松程度。銀行貸款審批指數(shù)是判斷銀行貸款審批條件松緊的指標(biāo)，如果指數(shù)越大，則貸款條件越寬松。銀行貸款審批指數(shù)與國際上銀行貸款條件指數(shù)所表達(dá)的含義類似。銀行貸款條件指數(shù)是國際金融協(xié)會對全球新興市場133家銀行高管的調(diào)查報告，當(dāng)該指數(shù)高于50，表明貸款條件好轉(zhuǎn)，反之亦然。通過類似分析，當(dāng)我國銀行貸款審批指數(shù)高于50時，則認(rèn)為我國銀行業(yè)貸款審批寬松。

第二步，分析銀行業(yè)收益水平與風(fēng)險水平，計算銀行業(yè)單位風(fēng)險收益水平。銀行業(yè)收益水平用資產(chǎn)利潤率衡量，因?yàn)橘Y產(chǎn)利潤率是銀行業(yè)資產(chǎn)盈利能力的指標(biāo)，能夠反映銀行業(yè)的收益水平。銀行風(fēng)險水平則用的是不良貸款率，銀行業(yè)主要的風(fēng)險是來源于信貸風(fēng)險，則銀行業(yè)的不良貸款率能夠很好的衡量銀行業(yè)風(fēng)險水平。運(yùn)用資產(chǎn)利潤率與不良貸款率的比值來衡量單位風(fēng)險收益水平。

第三步，通過比較寬松貸款審批年份與嚴(yán)格貸款審批年份的單位風(fēng)險收益水平，從而判斷銀行業(yè)是否存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。過度風(fēng)險承擔(dān)是指當(dāng)銀行承擔(dān)風(fēng)險但是收益卻沒有增加，從而銀行承擔(dān)了無謂的風(fēng)險[2]。當(dāng)銀行貸款審批指數(shù)大于50，則表明銀行業(yè)貸款條件寬松，從而信貸門檻變低，銀行所承擔(dān)的信貸風(fēng)險也會增大。從投資的角度看，風(fēng)險與收益應(yīng)該是匹配的，高風(fēng)險對應(yīng)高收益。銀行如果承擔(dān)風(fēng)險增大，則必須需要一定的收益對風(fēng)險進(jìn)行補(bǔ)償，所以通過比較寬松與嚴(yán)格審批條件，年份單位風(fēng)險收益水平的大小，來判斷銀行是否存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。當(dāng)寬松審批條件下單位風(fēng)險收益水平比嚴(yán)格審批條件下單位風(fēng)險收益水平小，表明銀行承擔(dān)風(fēng)險，但是沒有收益對風(fēng)險進(jìn)行補(bǔ)償，則說明銀行存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。

（二）樣本數(shù)據(jù)選取

本文選取76家銀行2014—2018年面板數(shù)據(jù)作為研究樣本。盡管目前我國商業(yè)銀行有很多，但是選取的76家銀行的資產(chǎn)以及市場占有率已經(jīng)達(dá)到很高水平，而且76家銀行已經(jīng)包含主要的四類商業(yè)銀行，所以選擇的樣本具有一定的代表性。2019年大部分商業(yè)銀行財報沒有披露，實(shí)證檢驗(yàn)部分選取的是2014—2018年的數(shù)據(jù)。貨幣政策層面，數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行與國家統(tǒng)計局;商業(yè)銀行層面，數(shù)據(jù)來源于商業(yè)銀行財務(wù)報告;經(jīng)濟(jì)環(huán)境方面，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。

（三）變量選取與測度

1.商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)變量。商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的代理變量主要有預(yù)期違約率、不良貸款率、銀行破產(chǎn)風(fēng)險、加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)。我國的信用評級體系還不是很完善，預(yù)期違約率沒辦法進(jìn)行衡量。我國商業(yè)銀行破產(chǎn)風(fēng)險的概率相對比較小，因?yàn)檎畬ι虡I(yè)銀行存在一定的擔(dān)保機(jī)制，所以破產(chǎn)風(fēng)險不適用于衡量我國商業(yè)銀行風(fēng)險。加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)與不良貸款率能夠作為我國商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的代理變量，但是，這兩項(xiàng)指標(biāo)并不能界定商業(yè)銀行是否存在過度風(fēng)險承擔(dān)。所以本文選擇單位風(fēng)險收益水平作為商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的代理指標(biāo)。

2.貨幣政策變量。貨幣政策是本文的核心解釋變量，關(guān)于貨幣政策的代理變量主要有以下三類：一是價格型貨幣政策變量，主要是選取利率相關(guān)指標(biāo);二是數(shù)量型貨幣政策變量，主要是選擇貨幣供給量和存款準(zhǔn)備金率;三是貨幣政策立場的代理變量，主要是使用廣義貨幣供給減去經(jīng)濟(jì)增長、通貨膨脹的差值。為了使實(shí)證結(jié)果更加準(zhǔn)確合理，本文選擇四個貨幣政策指標(biāo)：兩個價格型貨幣政策變量，分別是一年期銀行同業(yè)拆借利率（CJRR）和一年期銀行間回購利率（HGRR）;一個數(shù)量型貨幣政策指標(biāo)，選取的是差別銀行存款準(zhǔn)備金率（CKZBJ），是各家銀行現(xiàn)金及存放中央銀行款項(xiàng)與存款總額的比率。貨幣政策立場變量參考潘攀[20]等的衡量方法，使用實(shí)際貨幣供給增長率（MP）作為貨幣政策的代理變量，具體由公式（1）計算而得：

MP=ΔM2M2-ΔGDPGDP-ΔCPICPI（1）

當(dāng)MP>0則表示實(shí)際貨幣供給增長率增大，貨幣政策偏向?qū)捤?，?dāng)MP<0則表明實(shí)際貨幣供給增長率降低，貨幣政策偏緊縮。

3.控制變量。考慮到不同商業(yè)銀行對過度風(fēng)險承擔(dān)的差異，選擇三個商業(yè)銀行層面的控制變量。首先，不同規(guī)模的商業(yè)銀行在承擔(dān)風(fēng)險方面存在一定的區(qū)別，規(guī)模大的商業(yè)銀行因?yàn)樽陨盹L(fēng)險管理更完善，有可能更加傾向于承擔(dān)風(fēng)險，從而過度風(fēng)險承擔(dān)，所以選取銀行資產(chǎn)的常用對數(shù)（SIZE）作為銀行規(guī)模的代理變量。其次，銀行信貸的擴(kuò)張程度在一定程度上會影響商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)，如果商業(yè)銀行信貸擴(kuò)張速度越快，商業(yè)銀行承擔(dān)的過度風(fēng)險有可能也會越高，所以選擇商業(yè)銀行貸款增長速度（DKZZ）來衡量商業(yè)銀行信貸擴(kuò)張程度。最后，銀行在應(yīng)對不良貸款計提準(zhǔn)備方面的不同也會導(dǎo)致商業(yè)過度風(fēng)險承擔(dān)的差異，如果銀行計提的不良貸款準(zhǔn)備金比較多，則商業(yè)銀行有可能認(rèn)為準(zhǔn)備充足，從而愿意過度風(fēng)險承擔(dān)，用銀行撥備覆蓋率（BBFG）來衡量。

銀行過度風(fēng)險承擔(dān)也與所處的經(jīng)濟(jì)環(huán)境相關(guān)，在不同的經(jīng)濟(jì)環(huán)境中對于承擔(dān)風(fēng)險的傾向也會有所不同。所以本文運(yùn)用GDP增長率來作為宏觀經(jīng)濟(jì)的控制變量，選擇存貸款余額與GDP的比值來作為金融結(jié)構(gòu)的代理變量，具體情況見表1。

（四）模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)模型構(gòu)建。為分析貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響，在理論假設(shè)的基礎(chǔ)上構(gòu)建以下模型：

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的度量結(jié)果與變量描述性統(tǒng)計

1.商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的度量結(jié)果。

（1）銀行貸款審批指數(shù)。從圖4可以看出，銀行業(yè)貸款審批指數(shù)總體上來看是處于上升趨勢，也就是說銀行業(yè)貸款審批條件是趨于寬松狀態(tài)的，而且2018年貸款審批指數(shù)接近50，2019年貸款審批指數(shù)是大于50，可以說2018年和2019年銀行業(yè)貸款條件寬松。

圖4銀行業(yè)貸款審批指數(shù)

（2）銀行業(yè)風(fēng)險承擔(dān)水平與收益水平。從圖5中可以看出，銀行業(yè)收益水平是逐漸降低的，但是銀行風(fēng)險水平是逐漸上升的，所以單位風(fēng)險收益水平在逐漸下降。

圖5銀行業(yè)收益水平、風(fēng)險水平以及單位收益水平

從圖4可以看出銀行業(yè)貸款審批指數(shù)總體上是逐漸上升的，而且2018和2019年貸款審批條件寬松，風(fēng)險也是逐漸增大的，但是銀行業(yè)盈利水平并沒有提高，所以認(rèn)為銀行業(yè)2018和2019年存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。2019年銀行業(yè)單位風(fēng)險收益水平為0.52，如果某家商業(yè)銀行某年單位風(fēng)險收益水平低于0.52，則認(rèn)為該商業(yè)銀行該年存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。

（3）商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。大部分商業(yè)銀行2019年的財務(wù)報告還未披露，所以下面的分析和實(shí)證分析時間截止到2018年，但是這對后續(xù)研究的影響不大。具體的度量結(jié)果見附錄1。

從度量結(jié)果可以看出在大型商業(yè)銀行中，中國農(nóng)業(yè)銀行與交通銀行存在過度風(fēng)險現(xiàn)象。因?yàn)橄啾容^于其他三家商業(yè)銀行，中國農(nóng)業(yè)銀行客戶基礎(chǔ)偏薄弱，管理效率偏低，導(dǎo)致盈利能力偏低，可能因?yàn)榇嬖谶^度競爭，所以存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。交通銀行相對其他四家國有控股商業(yè)銀行，其規(guī)模以及銀行競爭都存在一定的弱勢，這可能導(dǎo)致其承擔(dān)過度風(fēng)險。

在11家股份制商業(yè)銀行中，其中8家商業(yè)銀行都存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象，相對于大型商業(yè)銀行，股份制商業(yè)的規(guī)模相對較小，對風(fēng)險的管理與識別都弱于大型商業(yè)銀行。

在43家城市商業(yè)銀行中，有31家商業(yè)銀行均存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。在17家農(nóng)村商業(yè)銀行中，有12家商業(yè)銀行單位風(fēng)險收益水平小于0.52，表明存在過度風(fēng)險承擔(dān)。因?yàn)槌鞘猩虡I(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行客戶基礎(chǔ)薄弱，其業(yè)務(wù)與經(jīng)營范圍受到限制，在激烈的競爭環(huán)境中過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象更嚴(yán)重。

2.變量的描述性統(tǒng)計。從表2可以發(fā)現(xiàn)：商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)均值是0.71，也就是2014—2018年從銀行業(yè)整體角度來看，商業(yè)銀行不存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象的，單位風(fēng)險收益水平最大值為8.71，而最小值只有0.01，則表明個別商業(yè)銀行是存在過度風(fēng)險承擔(dān)行為。從貨幣政策變量來看，商業(yè)銀行差別存款準(zhǔn)備金率的標(biāo)準(zhǔn)差為0.03，表明2014—2018年差別存款準(zhǔn)備金率波動較小，符合實(shí)際情況。貨幣政策立場變量中最小值為負(fù)值，表明實(shí)際貨幣供給增長率為負(fù)值，則當(dāng)年的貨幣政策偏緊縮，但是均值是2.18，表明2014—2018年貨幣政策整體上是偏寬松的。

（二）實(shí)證結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果分析。本文選取的是76家商業(yè)銀行2014—2018年的平衡面板數(shù)據(jù)，采用的是變截距固定效應(yīng)回歸，所有的回歸結(jié)果都是在Eviews8.0下的估計。

基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果見表3的模型（1），從表3中可以看出4組模型的系數(shù)都很穩(wěn)定，擬合系數(shù)都超過0.8，模型整體上均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，說明模型具有參考價值。

第一，貨幣政策變量。從表3的結(jié)果看，價格型貨幣政策與商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)之間呈正向變動關(guān)系，也就是說市場利率越高，會導(dǎo)致商業(yè)銀行的冒險行為[12]，這使得商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)越嚴(yán)重，這與假設(shè)1相符，但是與前面列舉的文獻(xiàn)研究結(jié)果剛好相反，因?yàn)橐酝难芯恐饕治鲲L(fēng)險承擔(dān)，而本文重點(diǎn)研究的是過度風(fēng)險承擔(dān)，而且同質(zhì)化的競爭環(huán)境可能會導(dǎo)致商業(yè)銀行冒險行為的發(fā)生。數(shù)量型貨幣政策與商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)之間呈現(xiàn)反向變動關(guān)系，當(dāng)存款準(zhǔn)備金率比較低時，商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)就會越高，這與前面的假設(shè)2一致，也與前面研究風(fēng)險承擔(dān)的結(jié)果一致。從貨幣立場來看，貨幣政策立場的系數(shù)顯著且為負(fù)值，貨幣政策立場值越大即貨幣政策越寬松，商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)越低，這與前面假設(shè)3的結(jié)論剛好相反。因?yàn)?，如果過度寬松的貨幣政策持續(xù)時間越長，銀行的貸款審批條件越嚴(yán)格[2]，而且之前對商業(yè)銀行貨幣政策的過度風(fēng)險承擔(dān)渠道的研究很少，所以貨幣政策立場對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響還有可能存在其他的影響渠道。貨幣政策越寬松，商業(yè)銀行出于謹(jǐn)慎考慮，商業(yè)銀行會提高貸款審批條件，信貸風(fēng)險就會降低，因此貨幣政策越寬松，商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)越低。

第二，銀行的控制變量。從表3中可以看出，銀行特征變量系數(shù)符號均保持一致，大部分結(jié)果都是顯著的。首先，貸款增長率的系數(shù)為正值，貸款增長越快，則商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)就會越高，但是系數(shù)比較小，這可能是數(shù)據(jù)選取的問題。其次，撥備覆蓋率與商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)之間呈反向變動關(guān)系，表明撥備覆蓋率越高，即貸款損失準(zhǔn)備越高，商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)越低。商業(yè)銀行對貸款損失提取的準(zhǔn)備金越充足，商業(yè)銀行對風(fēng)險管理更加合理，所以過度風(fēng)險承擔(dān)越低。最后，從商業(yè)銀行規(guī)模來看，商業(yè)銀行資產(chǎn)規(guī)模與過度風(fēng)險承擔(dān)呈反向變動關(guān)系。因?yàn)橐?guī)模大的商業(yè)銀行，客戶資源豐富，且管理更加完善，所以過度風(fēng)險管理更加合理。

第三，經(jīng)濟(jì)環(huán)境的控制變量。GDP增長率與商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)之間呈現(xiàn)反向變動關(guān)系，經(jīng)濟(jì)增長率越低，商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)越低。當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度放緩，商業(yè)銀行因?yàn)槔骝?qū)使，會因?yàn)樽分鹗找娑嬖谶^度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。金融結(jié)構(gòu)的系數(shù)顯著且為正值，當(dāng)金融機(jī)構(gòu)的存貸款余額占GDP的比重更高，商業(yè)銀行會因?yàn)榘l(fā)展激進(jìn)而存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象。

2.系統(tǒng)重要性銀行過度風(fēng)險承擔(dān)對貨幣政策敏感性檢驗(yàn)。資本規(guī)模越大的商業(yè)銀行面對貨幣政策沖擊時，我國大型商業(yè)銀行較中小型銀行反應(yīng)更弱[21]。所以為了驗(yàn)證系統(tǒng)性重要商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)是否對貨幣政策更敏感，對模型（2）進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見表3。貨幣政策變量、銀行特征變量以及經(jīng)濟(jì)環(huán)境特征變量結(jié)果與模型（1）基本保持一致，這里不做過多分析。

從貨幣政策變量與系統(tǒng)性重要虛擬變量的交叉值來看。價格型貨幣政策變量的結(jié)果不顯著，可能是數(shù)據(jù)選取問題。數(shù)量型貨幣政策變量與系統(tǒng)性重要虛擬變量的交叉值顯著為正，表明交叉項(xiàng)會促進(jìn)商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。當(dāng)存款準(zhǔn)備金率比較高時，會抑制商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)，但是對系統(tǒng)性重要銀行，這種抑制作用減緩。從前面分析可以看出寬松的貨幣政策會抑制商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)，但是貨幣政策立場變量與系統(tǒng)性重要虛擬變量交叉值顯著為正，表明系統(tǒng)性重要商業(yè)銀行會因?yàn)槠湟?guī)模等原因，貨幣政策立場會減弱這種抑制作用。

五、結(jié)論與建議

（一）研究結(jié)論

基于已有的研究，本文選取76家商業(yè)銀行2014—2018年的數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了貨幣政策與商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系，研究結(jié)論如下：

1.從風(fēng)險與收益均衡的角度分析，當(dāng)銀行貸款審批指數(shù)大于50，即貸款審批條件寬松的情況下，單位風(fēng)險收益水平反而下降了，即當(dāng)商業(yè)銀行承擔(dān)的風(fēng)險上升了，但是收益卻沒有上升，商業(yè)銀行冒了無謂的風(fēng)險，這種情況下，認(rèn)為商業(yè)銀行存在過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象，通過計算得到單位風(fēng)險收益水平的臨界值為0.52。當(dāng)商業(yè)銀行單位風(fēng)險收益水平低于0.52，就認(rèn)為該商業(yè)銀行存在過度風(fēng)險承擔(dān)。通過分析發(fā)現(xiàn)，中小商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象更嚴(yán)重。2.貨幣政策通過價格型、數(shù)量型以及貨幣政策立場三個角度影響商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。價格型貨幣政策與商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)之間呈現(xiàn)正向變動關(guān)系，高利率會因?yàn)槔麧欜?qū)使導(dǎo)致商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。數(shù)量型貨幣政策與商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)之間是反向變動關(guān)系，存款準(zhǔn)備金比較低，商業(yè)銀行放貸的條件越放松，過度風(fēng)險承擔(dān)越高。從貨幣政策立場來看，沒有找到寬松的貨幣政策鼓勵商業(yè)銀行過度承擔(dān)的證據(jù)，相反，寬松的貨幣政策會抑制商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。3.商業(yè)銀行規(guī)模越大，風(fēng)險管理更完善，過度風(fēng)險承擔(dān)越低。4.對系統(tǒng)性重要銀行來說，高存款準(zhǔn)備金率和寬松的貨幣政策會抑制其過度風(fēng)險承擔(dān)，相比較于其他商業(yè)銀行，這種抑制作用將會降低。5.GDP增長率與商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)之間呈反向變動關(guān)系，即商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)具有逆周期性。6.金融結(jié)構(gòu)會促進(jìn)商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。

（二）政策建議

針對以上結(jié)論，給出如下建議：

從監(jiān)管角度：1.針對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象，監(jiān)管當(dāng)局要進(jìn)行實(shí)時監(jiān)測并制定預(yù)警機(jī)制，一旦監(jiān)管當(dāng)局檢測到商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)超過預(yù)警值，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)該針對該商業(yè)銀行發(fā)出預(yù)警信號，并責(zé)令在規(guī)定期限內(nèi)調(diào)整風(fēng)險管理，以此來促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的穩(wěn)定。2.針對價格型貨幣政策對商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)的影響，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)該建立更加完善的利率機(jī)制，繼續(xù)推進(jìn)利率市場化改革，以此來穩(wěn)定商業(yè)銀行存貸款利差。當(dāng)市場利率比較高時，也要引導(dǎo)商業(yè)銀行合理追求利潤的行為，以免過度風(fēng)險承擔(dān)。3.對于數(shù)量型貨幣政策，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)該合理預(yù)測貨幣的供給量，要對市場進(jìn)行監(jiān)控，避免市場上貨幣供給量偏高，導(dǎo)致商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)。4.監(jiān)管當(dāng)局在調(diào)節(jié)貨幣政策寬松與緊縮時，應(yīng)該要考慮到商業(yè)銀行過度風(fēng)險承擔(dān)現(xiàn)象，政策的調(diào)整需要兼顧到金融機(jī)構(gòu)發(fā)展的穩(wěn)定性。5.根據(jù)經(jīng)濟(jì)周期的變化，監(jiān)管當(dāng)局可以進(jìn)行逆周期監(jiān)管。

從商業(yè)銀行自身角度：1.商業(yè)銀行在追求利潤的同時，應(yīng)該考慮自身發(fā)展的穩(wěn)定，還需要加強(qiáng)對自身風(fēng)險的管理與識別，避免過度風(fēng)險承擔(dān)。2.對于系統(tǒng)性重要銀行，更加需要考慮貨幣政策對過度風(fēng)險承擔(dān)的影響，完善自身風(fēng)險管理，為其他中小商業(yè)銀行樹立榜樣。

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