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    我國貨幣政策與商業(yè)銀行風險承擔的影響研究

    2021-07-29 04:04:05景靈芝
    商場現(xiàn)代化 2021年10期
    關鍵詞:貨幣政策

    摘 要:本文實證檢驗分析我國35家代表性商業(yè)銀行2009年-2019年的財務數(shù)據(jù),結果發(fā)現(xiàn),貨幣政策立場對商業(yè)銀行風險承擔行為呈負向影響并且及其顯著,且這種負向影響對數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策同時存在,同時發(fā)現(xiàn)對于不同類型的商業(yè)銀行具有異質性。進一步研究發(fā)現(xiàn),不同經濟周期也會對商業(yè)銀行風險承擔產生不同的影響。最后對央行制定和執(zhí)行貨幣政策及商業(yè)銀行管理風險承擔等方面提供了一定的理論和實證的支持。

    關鍵詞:貨幣政策;商業(yè)銀行風險承擔;銀行異質性;經濟周期性

    一、引言

    傳統(tǒng)的貨幣政策傳導理論一致強調貨幣政策通過影響利率和匯率從而影響資產的定價,進而影響金融機構的信貸投放數(shù)量,最終使得貨幣政策作用于實體經濟,達到減少通脹、刺激經濟增長的作用。2008年國際金融危機的爆發(fā),使得人們認識到對于金融穩(wěn)定來說,貨幣政策并非中性,對于此次危機,傳統(tǒng)的貨幣政策傳導理論已經不能做出合理的解釋,因此貨幣政策對金融機構穩(wěn)定影響的研究進入越來越多學者們的視野,人們開始重新審視貨幣政策目標的作用范圍,再次定義貨幣政策的傳導機制。而隨著貨幣政策風險承擔渠道這一概念的提出,這說明具有“穩(wěn)經濟、控通脹”良好初衷的貨幣政策反而會進一步暴露出金融體系的脆弱,進而影響金融穩(wěn)定。而商業(yè)銀行作為金融機構中的關鍵角色,對于貨幣政策的傳導及實施效率具有嚴重的制約作用。

    因此,在我國市場利率持續(xù)走低的情況下,貨幣政策的風險承擔渠道是否繼續(xù)存在?傳導機制究竟如何作用?商業(yè)銀行的微觀特征是否影響該傳導機制?不同的經濟周期下是否依舊有相同的結論?這些問題都值得我們深究。實際上,對中央銀行來說,在貨幣政策的制定中,應該充分考慮到對于金融穩(wěn)定來說貨幣政策的非中性。在這種現(xiàn)實背景下,研究貨幣政策的風險承擔渠道這一作用機理具有重要的現(xiàn)實意義。

    二、文獻綜述

    國外方面,貨幣政策的風險承擔渠道的概念是由Borio和Zhu(2008)第一次明確提出,進一步的,Borio和Zhu(2008)認為國家實行的貨幣政策主要通過估值效應、追逐收益效應以及與央行的溝通與交流效應對商業(yè)銀行的風險承擔意愿產生影響,不利于經濟的穩(wěn)定發(fā)展。Altunbas等學者(2009)利用包括美國和歐洲上市銀行的國際面板數(shù)據(jù)進行研究發(fā)現(xiàn),通過影響商業(yè)銀行的資產負債具體狀況,寬松的貨幣政策將刺激銀行面對更多的違約事件。Delis和Kouretas(2011)對歐盟各國典型商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)進行實證分析,發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行風險承擔對于利率的變化呈現(xiàn)負反饋?,F(xiàn)有的結論基本一致,即貨幣政策的商業(yè)銀行風險承擔渠道確實存在。同時,也有不少學者在以上研究中引入商業(yè)銀行的微觀特征變量。Brissimis和Delis(2010)對樣本銀行進行實證研究發(fā)現(xiàn),對于流動性越充足、資本充足率越強的銀行,貨幣政策對商業(yè)的風險承擔可能并沒有如此顯著。Ramayandi et al.(2014)選擇亞洲經濟體作為研究樣本,認為亞洲銀行一定程度上也存在貨幣政策風險承擔渠道。Bruno等(2015)以美國銀行數(shù)據(jù)為樣本,認為銀行的風險承擔意愿在利率較低時會受到激發(fā)。Ioannidou et al.(2015)用玻利維亞的樣本也得到類似以上的結論。

    國內學者方面,于一等(2011)認為相較于緊縮的貨幣政策,擴張的貨幣政策對商業(yè)銀行的風險承擔影響效果更大,且該影響機制會受到其他因素的影響比如資本充足率。張雪蘭、何德旭(2012)的研究表明銀行風險承擔顯著地受到貨幣政策立場的影響,并提出基于此結論應調整宏觀審慎監(jiān)管框架的內容。徐明東和陳學彬(2012)研究發(fā)現(xiàn),貨幣政策的風險承擔渠道在時間和對象上是不對稱的,即短期與長期的影響結果不同,對于不同類型的銀行作用結果不同。李琪等(2016)將商業(yè)銀行的微觀特征變量引入模型,發(fā)現(xiàn)規(guī)模越大、資本充足率越高的銀行,抵消貨幣政策產生的影響的能力就越強。韓博等(2016)用七家上市銀行的數(shù)據(jù)實證分析認為擴張的貨幣政策下銀行更偏好于承擔風險而不是規(guī)避風險。而王晉斌、李博(2017)在非對稱性研究方面,通過分別研究數(shù)量型貨幣政策和價格型貨幣政策,認為兩者對該傳導渠道的影響是相反的。夏仕龍等(2017)則分別選擇價格型和數(shù)量型貨幣政策,認為數(shù)量型貨幣政策的風險承擔渠道并不存在。

    本文將在借鑒現(xiàn)有研究成果的基礎之上,針對經濟周期性和銀行異質性是否會對最終結果產生不同的影響進行研究,這有利于政策制定當局,具有一定的理論和現(xiàn)實意義。

    三、變量選取與模型設計

    1.變量選擇

    (1)貨幣政策代理變量

    考慮到我國利率市場化尚未完成,選取市場利率還存在一定的局限性??紤]到數(shù)據(jù)的可得性,本文選取銀行間7天同業(yè)拆借利率作為價格型貨幣政策工具的解釋變量,選取法定存款準備金率作為數(shù)量型工具的變量。

    (2)銀行風險承擔變量

    理論上預期違約率是銀行風險承擔變量的優(yōu)先指標,但由于我國違約數(shù)據(jù)缺失,無法得到我國銀行業(yè)較為完整的EDF數(shù)據(jù),且Z值主要代表銀行破產的風險而非風險承擔,因此本文選取不良貸款率代表銀行的風險承擔行為。同時,為保證分析結果具有可靠性,本文還選取了風險資產率作為另一解釋變量進行實證檢驗。

    (3)銀行特征變量

    在銀行微觀特征層面,參考以往的研究,本文主要控制了銀行規(guī)模、銀行資本水平、銀行盈利能力以及銀行收入結構。選取資本充足率來衡量銀行資本水平,用凈息差來衡量銀行盈利水平,用總資產的自然對數(shù)來衡量銀行規(guī)模,用非利息收入占比衡量銀行收入結構。

    (4)宏觀控制變量

    銀行業(yè)具有顯著的順周期特征,當經濟狀況向好時,銀行也會產生積極的態(tài)度,偏好于增加信貸的投放,即銀行會提高自身的風險水平來響應較好的市場環(huán)境。本文選取GDP年增長率作為宏觀控制變量。

    本文選取2009年-2019年我國35家上市銀行公開披露的財務信息為研究樣本,資料主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局及銀行年報,分析軟件為Stata14。

    綜上,本文的變量選擇和描述性統(tǒng)計如下。

    2.模型構建

    (1)銀行風險承擔的基本模型構建

    由于銀行風險具有持續(xù)性和累積性,上一期的風險累積依舊可能會影響到本期,因此本文借鑒Delis和Kouretas(2011)的研究思路,在模型中包含了被解釋變量的一階滯后項,建立反映貨幣政策與銀行風險承擔行為之間關系的基準模型:

    (2)考慮經濟周期性差異的模型構建

    模型(4)和模型(5)研究的是在貨幣政策對商業(yè)銀行風險承擔產生影響的過程中,不同的經濟周期下該影響結果是否有所不同。故模型(4)和模型(5)在模型(2)和模型(3)的基礎上引入經濟周期虛擬變量(DATEt)與不同貨幣政策解釋變量的交互項,增加了經濟周期變量的影響。

    在拓展后的模型中,DATEt是一個二值虛擬變量。本文利用HP濾波分析法,將2007年-2018年的GDP增長率分解為長期趨勢部分和短期波動部分,當短期波動部分數(shù)值大于0時虛擬變量DATEt取1,將其定義為經濟上行年份,當短期波動部分數(shù)值小于0時虛擬變量DATEt取0,將其定義為經濟下行年份。

    (3)考慮銀行異質性的模型構建

    隨著金融市場化的發(fā)展,銀行自身特征越發(fā)明顯,模型(2)和模型(3)中的傳導渠道很可能會受到銀行自身變量的左右。為了探究不同類型銀行對該傳導機制的反應程度,在模型(2)和模型(3)的基礎上,加入了貨幣政策變量MP與銀行微觀特征之間的交叉項。

    四、貨幣政策與銀行風險承擔的實證檢驗

    Judson and Owen(1999)指出在實證分析長面板數(shù)據(jù)時,固定效應模型更為準確和穩(wěn)健。同時通過對模型(2)和(3)進行豪斯曼檢驗,結果也表明為使檢驗更準確,應該使用固定效應模型。

    1.貨幣政策風險承擔渠道存在性檢驗

    從表3中可以發(fā)現(xiàn),在執(zhí)行不同類型貨幣政策時,不論是數(shù)量型還是價格型政策工具,一階滯后項L.Risk系數(shù)分別為0.580、0.507,且在1%的水平下顯著,說明銀行風險承擔行為具有明顯的累積性與持續(xù)性,經營過程中形成的風險可能會影響到下一期甚至以后幾期,即使可以發(fā)現(xiàn)風險并及時采取措施,也需要時間進行調整,增加了市場風險的影響力。

    由表3第二和第三列所示。法定存款準備金率的系數(shù)為-0.043,加權平均銀行間7天同業(yè)拆借利率的系數(shù)是-0.185,并且均在1%的顯著性水平下顯著。具體來看這些系數(shù)的正負號,法定存款準備金率的系數(shù)為負,說明在存款準備金率的提高所導致的緊縮性貨幣政策的環(huán)境下,央行通過減少貨幣供給從而控制信貸投放,進而促使銀行提高信貸批準門檻,使得銀行不良貸款率下降。同理,對于價格性貨幣政策變量加權平均銀行間7天同業(yè)拆借利率而言,利率降低,一方面會使市場流動性上升,同時由于利率降低引起的銀行間競爭加劇,導致銀行存貸差與利潤率下降。在競爭效應渠道下,為了獲得更多的收益,銀行會偏好于降低信貸門檻,致使銀行暴露在更大的風險敞口之下。

    從銀行層面的微觀控制變量來看,在執(zhí)行不同貨幣政策工具時,資本充足率系數(shù)分別為-0.026、-0.030,并且在1%的水平下顯著,資本充足率反映了一家銀行的綜合實力和承擔損失的能力,因此銀行風險承擔與資本充足率之間負相關。而銀行的資產規(guī)模越大,經營理念較為保守,其風險掌控和管理風險的能力越強大,同時受到的政府監(jiān)管越嚴格,造成大資產規(guī)模銀行其風險控制意愿較強烈,這也就解釋了資產規(guī)模的系數(shù)為負數(shù)的原因。非利息收入占比系數(shù)為負,非傳統(tǒng)業(yè)務例如中間業(yè)務收入、咨詢和投資等活動,此類業(yè)務相對于利息收入利潤率較高,意味著當銀行參與的非傳統(tǒng)活動較多時,銀行整體所承擔的風險會降低。凈息差與銀行風險承擔負相關,凈息差越大表明銀行的盈利能力越強,更有抵抗風險的能力。

    宏觀經濟變量中,GDP增長率的系數(shù)顯著為負,說明經濟狀況較好的年份銀行風險承擔會顯著降低。主要是由于隨著經濟的較好發(fā)展,商業(yè)銀行對于未來經濟趨勢普遍呈現(xiàn)樂觀態(tài)度,且經濟狀況好的年份實體企業(yè)一般收益較好,因此商業(yè)銀行會適當調整降低其壞賬準備。

    為了保證分析結果的可靠性和準確性,本文將風險資產率作為被解釋變量再次進行實證分析,結果如表3第四和第五列所示。在兩種貨幣政策類型下,我國銀行的風險承擔渠道都確實存在,即前文結果是穩(wěn)健的。

    2.銀行風險承擔的異質性研究

    進一步的,為了全面分析不同類型銀行在貨幣政策對商業(yè)銀行風險承擔的影響過程中是否會產生不同結果,我們檢驗了所有銀行微觀層面控制變量與貨幣政策變量的交互作用,結果如表4所示。

    根據(jù)表4的估計結果,RISK*CAP顯著不為零,意味著資本充足率高的銀行在一定程度上會影響貨幣政策對銀行風險承擔行為。而RISK*SIZE、RISK*FZ、RISK*XC系數(shù)并不顯著,即除了資本充足率,銀行資產規(guī)模、非利息收入占比以及凈息差不同的銀行,對該傳導機制的影響作用是有限的。

    3.銀行風險承擔行為的周期性檢驗

    具體來看,銀行風險承擔行為的周期性檢驗如表5所示,不論是價格型貨幣政策還是數(shù)量型貨幣政策,MP的系數(shù)均為負數(shù),與模型(2)的檢驗結果相同。且DATE*MP交叉項的系數(shù)均顯著為負,這表明隨著經濟的發(fā)展,經濟增長率的提高會擴大貨幣政策對銀行風險承擔行為的影響,即經濟增長越快,經濟社會對銀行貸款的需求越大,同時也會刺激銀行放出更多的貸款,從而造成不良貸款率的上升。

    五、結論與啟示

    通過實證結果分析得出結論:首先,商業(yè)銀行風險承擔具有延續(xù)性,不論是價格型還是數(shù)量型貨幣政策,我國貨幣政策的風險傳導渠道確實存在,兩者是正相關關系。其次,不同類型的商業(yè)銀行會對該傳導機制產生不同的影響,尤其是資本充足率,即貨幣政策的風險承擔渠道存在異質性。最后,經濟周期的不同也會在一定程度上對我國該傳導渠道起到刺激加速作用。

    根據(jù)上述結論,本文給出的政策建議如下:一是貨幣當局和銀行層面要繼續(xù)明確維持金融穩(wěn)定的重要性。由于貨幣政策是非中性的,會對商業(yè)銀行風險承擔產生一定的影響,且該影響根據(jù)銀行的微觀特征不同而產生差異化的結果,因此在制定政策的時候要針對不同類型的銀行制定不同類型的貨幣政策和監(jiān)管措施。二是要加快金融監(jiān)管體制的改革。微觀審慎的政策已經無法滿足當下金融機構監(jiān)管的需求,因此要將宏觀審慎引入監(jiān)管框架,一定程度上抵消貨幣政策對金融穩(wěn)定的不利沖擊。三是在制定貨幣政策的同時要注意考慮在不同經濟周期的前提下如何最大化貨幣政策的實施效果。

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    作者簡介:景靈芝(1995- ?),碩士在讀,研究方向:金融理論與政策

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