貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響研究

惠曉峰馮 爍,2翟 雪

1.哈爾濱工業(yè)大學(xué)，黑龍江 哈爾濱 150001；2.香港理工大學(xué)，香港 999077；3.香港中文大學(xué)，香港 999077

引言

貨幣政策和財政政策是政府穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)、逆經(jīng)濟(jì)周期調(diào)控的重要工具。利率下降等擴(kuò)張性貨幣政策經(jīng)常導(dǎo)致信貸擴(kuò)張。增加私人部門和企業(yè)投資是拉動GDP的有效途徑。然而，貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險的影響有待研究[1]。銀行本身是貨幣政策的重要組成部分，其有效性必然會對貨幣政策產(chǎn)生一定影響，某種程度增強(qiáng)或削弱貨幣政策。研究貨幣政策對銀行風(fēng)險所產(chǎn)生的影響，主要以貨幣政策中介目標(biāo)和貨幣政策工具作為貨幣政策的衡量指標(biāo)。由于發(fā)達(dá)國家的市場化程度高，因此以往研究主要以利率為貨幣政策指標(biāo)。

理論研究表明，貨幣政策影響銀行風(fēng)險的途徑主要有：資產(chǎn)評估途徑、追逐收益途徑、資產(chǎn)替代途徑、固定杠桿途徑、資產(chǎn)負(fù)債錯配途徑和習(xí)慣形成途徑[2-3]。已有研究中認(rèn)為利率對銀行風(fēng)險具有負(fù)面影響[4-8]，也有研究發(fā)現(xiàn)利率與銀行風(fēng)險正相關(guān)[9-11]。最新研究認(rèn)為利率對銀行風(fēng)險的影響是不確定的[12-13]。貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響的計量檢驗主要分析利率對銀行風(fēng)險的影響，極少研究利率之外的貨幣政策指標(biāo)對銀行風(fēng)險承擔(dān)能力的影響。一方面，以往研究借鑒較多的西方金融市場，多為小政府完全市場化的理想狀態(tài)，但我國目前尚在從數(shù)量型貨幣政策向價格型貨幣政策轉(zhuǎn)型發(fā)展過程中，除利率這一指標(biāo)外，市場穩(wěn)定仍受到其他貨幣政策影響。另一方面，在我國央行貨幣政策向價格型貨幣政策轉(zhuǎn)型過程中，利率是貨幣價格的重要指標(biāo)，多數(shù)研究熱點主要以利率為研究對象。針對利率及法定存款準(zhǔn)備金率的貨幣政策工具對銀行風(fēng)險承擔(dān)的研究，結(jié)果表示，貨幣政策工具在不同宏觀形勢情況下對銀行風(fēng)險具有非線性影響。

在研究方法方面，以往研究在用時間序列分析估計貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響時，大多采用普通最小二乘法和廣義最小二乘法建立線性模型。Altunbas等學(xué)者[14]研究貨幣政策對銀行風(fēng)險的非線性影響，將解釋變量信貸擴(kuò)張的二次項納入線性回歸方程，但沒有建立非線性模型。

研究推測貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響是不對稱的，就像股票市場[15]和貨幣市場[16]所發(fā)生的一樣。銀行的風(fēng)險承擔(dān)行為有時是主觀的、非理性的。貨幣政策實施后，銀行風(fēng)險偏好、風(fēng)險感知和風(fēng)險決策行為變化呈現(xiàn)緩慢、漸進(jìn)和非離散的特點。貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響因貨幣政策類型和宏觀環(huán)境不同發(fā)生變化，且由于相互作用的決定因素具有不確定性。在市場低迷時期，整個經(jīng)濟(jì)體的財富急劇減少，投資者正處于效用函數(shù)的無效區(qū)域。由于對損失的風(fēng)險厭惡，貨幣政策的效應(yīng)可能會對銀行風(fēng)險產(chǎn)生更大影響。因此，貨幣政策與銀行風(fēng)險之間呈現(xiàn)非線性路徑關(guān)系，兩者在市場低迷時期表現(xiàn)出較強(qiáng)的相關(guān)性。在這種情況下，用線性模型來分析貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響，會因為忽略了非對稱效應(yīng)而出現(xiàn)模型的錯配偏差。

相較于已有研究，本研究針對如下幾方面有所補(bǔ)充。首先，運(yùn)用面板平滑過渡回歸（PSTR）模型解決模型的錯配偏差，從貨幣政策中介目標(biāo)（廣義貨幣）的角度研究貨幣政策對銀行風(fēng)險的非對稱效應(yīng)。實證結(jié)果證實，貨幣政策（以貨幣供應(yīng)量表示）在貨幣政策擴(kuò)張和收縮過程中對銀行風(fēng)險具有非線性影響。同時，以往針對利率及存款準(zhǔn)備金率對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的研究是從貨幣政策工具角度來檢驗貨幣政策對銀行風(fēng)險的非線性效應(yīng)。利率和存款準(zhǔn)備金率是我國貨幣政策部門常用的兩種重要工具。本研究以貨幣政策工具之外的貨幣政策中介目標(biāo)為研究對象，在我國特色社會主義市場經(jīng)濟(jì)體系中，受政府經(jīng)濟(jì)環(huán)境影響，研究結(jié)果有理論和實踐意義。其次，研究表明，目標(biāo)函數(shù)應(yīng)納入金融部門，中央銀行應(yīng)考慮貨幣政策對銀行風(fēng)險的非線性影響。分析最優(yōu)貨幣政策的標(biāo)準(zhǔn)方法采用線性-二次（LQ）框架，其中描述動態(tài)經(jīng)濟(jì)行為的方程是線性的，而指定政策目標(biāo)的目標(biāo)函數(shù)是二次的。貨幣政策的特點通常是尋求最小化損失函數(shù)，包括通脹缺口的平方值和產(chǎn)出缺口的平方值，而不是金融穩(wěn)定性。實證結(jié)果表明，貨幣政策對銀行風(fēng)險具有非線性影響。因此，中央銀行的目標(biāo)函數(shù)應(yīng)包含一個金融穩(wěn)定變量，中央銀行應(yīng)重視貨幣政策對銀行風(fēng)險的非線性影響。綜上所述，本研究在以往研究基礎(chǔ)上進(jìn)一步提供貨幣政策對銀行風(fēng)險非線性影響的實證證據(jù)。研究也不同于Molodtsova等學(xué)者將泰勒規(guī)則作為貨幣政策外生決定因素的研究。雖然泰勒規(guī)則是美國評估貨幣政策的主流方法，但目前沒有相關(guān)證據(jù)表明我國央行也使用了這一規(guī)則。因此，本研究沒有明確假設(shè)中央銀行在貨幣政策決策時遵循任何損失函數(shù)，也沒有假設(shè)利率是銀行的外生變量。研究假設(shè)基于我國目前市場經(jīng)濟(jì)模式提出。

一、研究背景和研究方法

（一）銀行業(yè)穩(wěn)定性現(xiàn)狀

銀行業(yè)始終在我國金融業(yè)中處于主體地位。按照銀行的性質(zhì)和職能劃分，可以把我國現(xiàn)階段的銀行分為三類：中央銀行、商業(yè)銀行、政策性銀行。由于政策、管理體制、社會發(fā)展機(jī)制等多方面影響，我國各大銀行在內(nèi)部管理、授信體制和資信評估能力、風(fēng)險控制能力等方面都還有很多缺陷，且我國金融業(yè)的授信決策并不完全建立在資信因素上，銀行在信貸工作中往往受到外在壓力和行政干擾的影響。扶持地方經(jīng)濟(jì)、幫助國有企業(yè)脫困、發(fā)展重點產(chǎn)業(yè)等仍是影響授信決策的重要因素。

近年來，隨著社會發(fā)展和改革，我國銀行業(yè)改革創(chuàng)新取得顯著成績，使整個銀行業(yè)發(fā)生翻天覆地的歷史性變化，在我國改革開放經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中發(fā)揮了重要作用，有力地促進(jìn)了我國經(jīng)濟(jì)改革和國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展。自從改革開放以來，我國國有的商業(yè)銀行業(yè)務(wù)出現(xiàn)交叉，商業(yè)化驅(qū)動和對利潤的追逐使銀行間逐步形成全方位競爭局面，尤其是在經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)和比較發(fā)達(dá)的地區(qū)競爭越來越激烈。由于我國商業(yè)銀行起步較晚，我國四大商業(yè)銀行仍處于低效階段，各大銀行之間的競爭也始終未走出各自為戰(zhàn)的低層次競爭格局。因此，在國際上金融危機(jī)背景下，我國銀行業(yè)和財富管理機(jī)構(gòu)始終面臨許多嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，特別是一些老牌金融機(jī)構(gòu)面臨三大威脅。即金融機(jī)構(gòu)信用缺失、由于客戶信任缺失及收入減少。

我國金融體系是以銀行為基礎(chǔ)的，商業(yè)銀行所帶來的風(fēng)險直接影響到我國的金融穩(wěn)定。金融穩(wěn)定狀態(tài)，表明國家的整個金融體系不出現(xiàn)大的波動，金融作為資金媒介的功能得以有效發(fā)揮，金融業(yè)保持協(xié)調(diào)有序穩(wěn)定的發(fā)展，保持金融穩(wěn)定是我國貨幣政策的特定目標(biāo)。我國政府和中國人民銀行非常重視金融穩(wěn)定。自2003年7月以來，中國人民銀行對我國金融穩(wěn)定進(jìn)行了自我評估，并發(fā)布《中國金融穩(wěn)定報告》。2009年8月，我國正式實施1999年5月由國際貨幣基金組織和世界銀行聯(lián)合發(fā)起的金融部門評估項目（FSAP）。在我國建立金融宏觀審慎管理框架的過程中，貨幣政策是否影響銀行風(fēng)險是一個非常重要的問題。因此，重視貨幣政策對金融穩(wěn)定的影響至關(guān)重要。

（二）理論模型

20世紀(jì)70年代以來，非線性理論和模型不斷完善，使學(xué)者認(rèn)識到非線性模型能夠更好地描述經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象和經(jīng)濟(jì)規(guī)律[17]。在所有可用的非線性模型中，狀態(tài)切換模型應(yīng)用最普遍。常見的非線性狀態(tài)轉(zhuǎn)換模型主要包括以下三種：馬爾可夫狀態(tài)轉(zhuǎn)換（MRS）模型、閾值回歸（TR）模型和平滑過渡回歸（STR）模型。MRS和TR模型都基于一個假設(shè)：從一種政府制度轉(zhuǎn)換到另一種會產(chǎn)生離散效應(yīng)。這是一個典型假設(shè)，但在實踐中可行性不強(qiáng)。Hansen首次提出閾值效應(yīng)，其中包括使用面板閾值回歸（PTR）模型，該模型假設(shè)不同制度之間的過渡顯示出突然的跳躍效應(yīng)。為糾正這些缺點，González等人[18]引入了面板平滑過渡回歸（PSTR）模型，該模型擴(kuò)展了平穩(wěn)過渡回歸（STR）模型，適用于隨時間變化具有異質(zhì)性的面板數(shù)據(jù)[19]。因此，其同時具有STR模型的優(yōu)點。在PSTR模型中，各體制之間的過渡是平穩(wěn)漸進(jìn)的，而不是離散或突然發(fā)生的。

由Gonzalez[18]提出的PSTR模型為：

其中，i=1，…，N（N表示面板的橫截面）；t=1，…，T（T表示面板的時間維度）；y是因變量；μi代表固定變量；xi,t是時變外生變量的k維向量；r+1代表政策狀態(tài)的數(shù)量；過渡函數(shù)為j=1，…，r，將其區(qū)間規(guī)范化為0至1之間。當(dāng)過渡函數(shù)等于0或1時，相應(yīng)的模型分別稱為低制度或高制度。過渡函數(shù)的值在0和1之間平滑過渡，使模型在低制度和高制度之間平穩(wěn)過渡。為閾值變量，可以是外生變量，也可以是滯后內(nèi)生變量的組合。γj為斜率參數(shù)，表示從一種政策制度狀態(tài)到另一種狀態(tài)的轉(zhuǎn)變速度。cj為閾值參數(shù)。ε為殘差項。β為回歸系數(shù)。

根據(jù)Granger和Ter?svirta[20]的時間序列分析方法和González等[18]的面板數(shù)據(jù)框架，過渡函數(shù)可通過logistics規(guī)范為：

其中γ>0并且c1≤c2≤…≤cm。當(dāng)m=1且γ→∞時，PSTR模型可簡化為PTR模型。從實證分析角度研究，只考慮m=1或m=2的情況就足以捕獲由于政策制度轉(zhuǎn)換而引起的非線性變化特性[17]。

（三）研究方法

按照時間序列分析方法，González等[18]提出適用于PSTR模型的三步策略：（a）識別規(guī)范化，（b）估計，（c）政策制度狀態(tài)數(shù)量的評估和選擇（對r的選擇）。識別步驟的目的是測試與PSTR模型的同質(zhì)性。這可以通過檢驗零假設(shè)γ=0條件來實現(xiàn)。由于在原假設(shè)下存在無法識別的干擾參數(shù)，函數(shù)g在0附近進(jìn)行一階泰勒展開如下：

如同在時間序列分析中一樣，這一檢驗用于選?。╝）使相應(yīng)的p值最小的過渡變量，和（b）在（3）式中恰當(dāng)?shù)男蛄械膍值。

在估計步驟中，數(shù)據(jù)降噪后，可采用非線性最小二乘來計算參數(shù)估計。在面板數(shù)據(jù)模式下，數(shù)據(jù)demean處理比較復(fù)雜[18]。

估計步驟包括（a）應(yīng)用錯配檢驗來驗證PSTR模型的有效性，（b）確定政策制度的數(shù)量。提出這些方法是為適應(yīng)在時間序列分析中引入的隨時間變化的參數(shù)恒定性和無剩余非線性的測試[21]。無剩余非線性檢驗被解釋為面板數(shù)據(jù)環(huán)境下無剩余異質(zhì)性的檢驗，可用于確定PSTR模型的區(qū)域數(shù)。為了完成這個測試，González等[18]提出序貫程序，從估計線性模型開始，如果同質(zhì)性假設(shè)被拒絕，則提出PSTR模型，如果2個體制的PSTR模型中沒有剩余異質(zhì)性假設(shè)被拒絕，則使用具有3個體制的PSTR模型，依此類推。

二、研究模型及數(shù)據(jù)

研究以貨幣政策中介目標(biāo)（貨幣供應(yīng)量）為幣政策指標(biāo)，構(gòu)建PSTR模型，衡量在我國宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境下，貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。由于我國金融市場發(fā)展起步較晚，可研究樣本量不夠大。引入過多解釋變量會導(dǎo)致自由度和多重共線性度下降。因此，本研究只關(guān)注宏觀經(jīng)濟(jì)因素對銀行風(fēng)險的影響，沒有考慮銀行層面微觀因素對銀行風(fēng)險的影響，構(gòu)建PSTR模型研究收縮和擴(kuò)張階段的貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響。

其中，EDFi,t為預(yù)期違約頻率，Mi,t為廣義貨幣，PMIi,t為采購經(jīng)理人指數(shù)，Hi,t為固定資產(chǎn)價格指數(shù)。

2007年起，中國人民銀行設(shè)定的貨幣政策預(yù)期目標(biāo)為廣義貨幣（M2），不再包含狹義貨幣供應(yīng)量（M1）和新增人民幣貸款。2012年以后，由于我國利率市場化不斷推進(jìn)和金融創(chuàng)新的影子銀行、互聯(lián)網(wǎng)金融、資管通道類業(yè)務(wù)的井噴式增長，數(shù)量型中介目標(biāo)的可測性、可控性大幅下降。因此，2007至2012年間，央行貨幣政策的中介目標(biāo)主要為宏觀貨幣供應(yīng)量，隨后逐漸由貨幣供應(yīng)量轉(zhuǎn)向貨幣市場利率。數(shù)據(jù)窗口選擇2007年至2012年，為研究以貨幣供應(yīng)量為指標(biāo)的貨幣政策對銀行風(fēng)險影響的較為理想的區(qū)間。針對其他貨幣政策指標(biāo)對銀行風(fēng)險影響的研究內(nèi)容在本文中不做贅述。

研究的數(shù)據(jù)來自RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫。使用2007年第一季度起至2012年第四季度為止的季度觀察數(shù)據(jù)，在A股市場上市的13家中國銀行。樣本包括三家大型商業(yè)銀行、七家股份制商業(yè)銀行和三家城市商業(yè)銀行。其中，大型商業(yè)銀行包括中國工商銀行（ICBC）、中國銀行（BOC）和交通銀行（BC）；股份制商業(yè)銀行包括中信銀行（CITIC）、華夏銀行（HB）、平安銀行（SPAB）、招商銀行（CMB）、浦發(fā)銀行（SPDB）、興業(yè)銀行和中國民生銀行（CMSB）；城市商業(yè)銀行包括北京銀行（BB）、南京銀行（NJB）和寧波銀行（NBB）。

表1提供實證分析中使用的變量的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)。表2給出這些變量之間的相關(guān)系數(shù)。根據(jù)Gujarati[22]的理論，如果兩個回歸變量的零階相關(guān)系數(shù)大于0.8，則多重共線性問題將更加嚴(yán)重。研究中的相關(guān)性在可接受的水平，見表2。

表1 描述性統(tǒng)計分析

表2 相關(guān)系數(shù)

（一）銀行風(fēng)險

研究選擇預(yù)期違約頻率（EDF）用以衡量銀行風(fēng)險這一因變量。在有關(guān)金融穩(wěn)定的實證研究中，預(yù)期違約概率已成為衡量銀行穩(wěn)健程度的常用指標(biāo)。理論上，根據(jù)風(fēng)險的性質(zhì)，利用股價和收益波動性來體現(xiàn)銀行風(fēng)險行為特征的EDF無疑是理想的選擇[14]。原因如下：首先，EDF是相對客觀的，因為它是根據(jù)股票交易數(shù)據(jù)和上市銀行財務(wù)報表中的財務(wù)數(shù)據(jù)計算得出。其次，EDF是動態(tài)指標(biāo)，可以根據(jù)上市銀行股票交易數(shù)據(jù)和定期發(fā)布的財務(wù)報表變化更新。因此，EDF反映的銀行風(fēng)險隨時間變化。第三，EDF克服了應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)來表示未來趨勢偏差。EDF根據(jù)股票市場實時情況計算。股票市場收益率和市值的變化可以反映銀行的業(yè)績、市場預(yù)期和未來趨勢。與Moody的KMV模型相比，EDF更精確。EDF在違約距離和違約概率之間建立函數(shù)關(guān)系。一家公司的預(yù)期違約概率隨時間變化，這反映一家公司或其生產(chǎn)部門不斷變化的經(jīng)濟(jì)增長程度。關(guān)于違約距離與預(yù)期違約率測度之間的映射關(guān)系的詳細(xì)描述可參考Crouhy等的研究。

研究使用Brandimarte[23]的方法來計算預(yù)期違約概率。采用無風(fēng)險利率計算預(yù)期違約概率，并以人民幣一年期存款基準(zhǔn)利率的日加權(quán)平均數(shù)為基礎(chǔ)。以下數(shù)據(jù)來自RESSET金融研究數(shù)據(jù)庫：用于計算預(yù)期違約率的13家上市銀行的日收益率、日總市值、季度長期負(fù)債和季度短期負(fù)債，以及廣義貨幣、季度房地產(chǎn)價格指數(shù)、人民幣一年期存款基準(zhǔn)利率。采購經(jīng)理人指數(shù)（PMI）數(shù)據(jù)來源于CEInet統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫（CEI：China-Economic Information）。

（二）貨幣政策

貨幣政策（Monetary Policy）是指政府或中央銀行為影響經(jīng)濟(jì)活動所采取的一系列可行規(guī)章措施，尤指控制貨幣供給及調(diào)控利率的各項規(guī)章措施，這些規(guī)章措施是當(dāng)代各國政府干預(yù)和調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的主要政策之一。這一政策通常將其分為廣義的貨幣政策和狹義的貨幣政策。政府、中央銀行及宏觀經(jīng)濟(jì)部門用廣義的貨幣政策，既所有與貨幣相關(guān)的規(guī)定及采取的一系列影響貨幣數(shù)量和貨幣收支的措施，管控宏觀經(jīng)濟(jì)走向。同時，中央銀行利用狹義的貨幣政策，既為實現(xiàn)既定目標(biāo)運(yùn)用各種工具調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量，影響宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的各種方針措施，推動政策目標(biāo)、政策工具、中介指標(biāo)和操作指標(biāo)協(xié)調(diào)發(fā)展，保證具體經(jīng)濟(jì)工作目標(biāo)的實現(xiàn)。

中央銀行貨幣政策運(yùn)行包括：一是存款準(zhǔn)備金政策。存款準(zhǔn)備金政策是中央銀行通過調(diào)整法定存款準(zhǔn)備金比率，影響商業(yè)銀行信貸規(guī)模，從而影響貨幣供應(yīng)量的一種貨幣政策工具。這是一種威力強(qiáng)大、效果顯著的貨幣政策工具，往往能迅速達(dá)到預(yù)定的中介目標(biāo)，甚至直接達(dá)到預(yù)期的最終目標(biāo)。其不足是不適合微調(diào)，也不能經(jīng)常使用。二是再貼現(xiàn)政策。再貼現(xiàn)政策是中央銀行通過提高或降低再貼現(xiàn)率來影響商業(yè)銀行的信貸規(guī)模和市場利率，從而影響貨幣供應(yīng)量的一種貨幣政策工具。這項政策對調(diào)節(jié)貨幣供應(yīng)量、調(diào)整信貸結(jié)構(gòu)均有一定效果，并能在一定程度上反映中央銀行的政策意圖，起到預(yù)警效用。此外，中央銀行可利用它來履行最后貸款人的職能，防止金融恐慌，有利于穩(wěn)定國家經(jīng)濟(jì)，但中央銀行在運(yùn)用此工具時始終處于被動地位。三是公開市場業(yè)務(wù)。中央銀行在金融市場上公開買進(jìn)或賣出有價證券（特別是政府證券），以投放或回籠基礎(chǔ)貨幣，控制貨幣供應(yīng)量，并影響市場利率。公開市場業(yè)務(wù)主動權(quán)完全在中央銀行，具有極強(qiáng)的可逆轉(zhuǎn)性，且操作迅速，不會有延誤。

運(yùn)用貨幣政策一般均采取控制貨幣發(fā)行、控制和調(diào)節(jié)對政府的貸款、改變存款準(zhǔn)備金率、推行公開市場業(yè)務(wù)、選擇性信用管制、調(diào)整再貼現(xiàn)率、直接信用管制等方式方法，以期達(dá)到平衡收支、充分就業(yè)、穩(wěn)定物價、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的終極目標(biāo)。然而，貨幣政策具局限性，貨幣政策影響利率必須以貨幣流動速度不變?yōu)榍疤?，通脹時緊縮的貨幣政策比較有效，而通貨緊縮時擴(kuò)張的貨幣政策效果不明顯，貨幣政策的外部時滯影響政策效果。

以往研究將利率作為貨幣政策的指標(biāo)，即高利率意味著緊縮性貨幣政策，反之亦然。然而，利率在中國經(jīng)濟(jì)中的作用很小[24]。Fan等[24]發(fā)現(xiàn)，從經(jīng)驗上看，貨幣供應(yīng)量應(yīng)對通貨膨脹率和實際產(chǎn)出都有積極回應(yīng)，同時對未來通貨膨脹率和實際產(chǎn)出產(chǎn)生一定影響。然而，另一方面，我國官方利率對通貨膨脹率的反應(yīng)是被動的，對實際產(chǎn)出沒有反應(yīng)。此外，它們對未來通脹率和實際產(chǎn)出沒有影響。貨幣供應(yīng)量可以代表一個國家的貨幣政策立場。在我國，基礎(chǔ)貨幣包括流通中的貨幣和中央銀行持有的商業(yè)銀行儲備。然而，商業(yè)銀行存款準(zhǔn)備金率的頻繁變化使得基礎(chǔ)貨幣的變化難以解釋[24]。

廣義貨幣供應(yīng)量（M2）可以作為我國貨幣政策的一個很好的指標(biāo)。首先，它吸引了很多決策者的注意力。中國人民銀行（PBC）只為廣義貨幣設(shè)定了貨幣政策中間目標(biāo)，而不包括狹義貨幣和2007年及以后新增人民幣貸款。中國人民銀行為廣義貨幣設(shè)定年度增長目標(biāo)，并在季度報告中密切關(guān)注廣義貨幣的變動。第二，如前所述，銀行準(zhǔn)備金的變動很難解釋，因此不包括在廣義貨幣之內(nèi)。第三，鑒于控制貨幣總量可能產(chǎn)生的問題，使用這樣一個廣義貨幣總量作為貨幣政策指標(biāo)稍有存疑。然而，與許多發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體相反，我國政府確實控制著廣義貨幣。因為，公共部門在中國所有主要銀行中仍然持有多數(shù)股權(quán)。廣義貨幣的使用是合理的，因為它可以全面地捕捉到這些政策工具對經(jīng)濟(jì)的影響[24]。

（三）過渡變量

綜上所述，實驗選擇廣義貨幣（M2）作為衡量貨幣政策立場的解釋變量。研究選取廣義貨幣（以M2為代表）作為過渡變量，研究收縮和擴(kuò)張階段貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響。貨幣供應(yīng)量的變化反映了貨幣政策的變化，即貨幣政策的擴(kuò)張和收縮。

（四）控制變量

宏觀經(jīng)濟(jì)狀況會影響銀行資產(chǎn)和負(fù)債，從而影響其風(fēng)險水平。選取采購經(jīng)理人指數(shù)（PMI）和房地產(chǎn)價格指數(shù)作為控制變量。

采購經(jīng)理人指數(shù)（PMI）衡量宏觀經(jīng)濟(jì)的繁榮或蕭條，反映宏觀經(jīng)濟(jì)形勢對銀行風(fēng)險的影響。采購經(jīng)理人指數(shù)（PMI）作為衡量制造業(yè)經(jīng)濟(jì)健康狀況的指標(biāo)，在世界范圍內(nèi)得到廣泛應(yīng)用。采購經(jīng)理人指數(shù)基于關(guān)鍵指標(biāo)：新訂單、庫存水平、生產(chǎn)、供應(yīng)商交貨和就業(yè)環(huán)境。與上月相比，PMI超過50意味著商業(yè)活動的擴(kuò)張。讀數(shù)低于50表示收縮，而讀數(shù)為50表示沒有變化。PMI通常在本月初公布，這比大多數(shù)有關(guān)工業(yè)產(chǎn)出、制造業(yè)和GDP增長的官方數(shù)據(jù)都要早。

近年來，房地產(chǎn)市場火爆，房地產(chǎn)貸款在我國銀行信貸中占有相當(dāng)大的比重，帶來潛在風(fēng)險。選取以H為代表的房地產(chǎn)價格指數(shù)作為控制變量，以反映房地產(chǎn)市場對銀行風(fēng)險的影響。

三、研究結(jié)果與分析

（一）線性和無剩余非線性結(jié)果

線性檢驗結(jié)果見表3，結(jié)果表明，模型為線性的原假設(shè)在Wald檢驗中以5%顯著性水平下被拒絕，這意味著貨幣政策和銀行風(fēng)險之間的關(guān)系確實是非線性的。這為本研究在實證分析中使用非線性模型提供支持性證據(jù)。在假設(shè)雙體制模型（2個制度）中，表4給出了無剩余非線性的測試結(jié)果。零假設(shè)不能被拒絕，這意味著模型只有一個閾值和兩個制度。因此，只有一個臨界水平的貨幣供應(yīng)量，以區(qū)分低貨幣供應(yīng)量制度和高貨幣供應(yīng)量制度。

表3 線性測試

表4 無剩余非線性的測試（測試狀態(tài)數(shù)）

（二）模型估計結(jié)果

研究利用非線性最小二乘法來估計參數(shù)。在參數(shù)估計之前，應(yīng)用網(wǎng)格搜索法確定過渡速度（γ）和位置參數(shù)（c）的初始值。迭代次數(shù)越多，初始值越好。為保證計算結(jié)果準(zhǔn)確性的同時控制程序運(yùn)行效率，迭代次數(shù)設(shè)為20 000次。估計模型參數(shù)見表5。

表5 PSTR模型估計（因變量：EDF）

這是一個雙體制PSTR模型，躍遷速度正且低，位置參數(shù)（3.582×106）百萬元在過渡變量（M2）的變化區(qū)間內(nèi)。當(dāng)貨幣供應(yīng)量超過3.582×104億元人民幣時，模型逐漸向高位靠攏，并隨過渡變量的增加而增大。當(dāng)貨幣供應(yīng)量在3.582×104億元人民幣以下時，隨著過渡變量減小，模型逐漸下降到低區(qū)間的制度中。貨幣政策等變量對銀行風(fēng)險的影響隨著過渡變量值的變化而在高、低制度之間平穩(wěn)并逐漸過渡。在此段時間間隔內(nèi)：貨幣供應(yīng)量僅有四個季度超過位置參數(shù)；而在其余季度，貨幣供應(yīng)量低于位置參數(shù)。這表明貨幣政策和其他變量對銀行風(fēng)險的影響主要集中在低貨幣供應(yīng)量的制度體系中。

過渡變量（貨幣供應(yīng)量）的系數(shù)在統(tǒng)計上是不顯著的，且對于高狀態(tài)是正的；在低區(qū)域（β0）是正的，具有統(tǒng)計顯著性。

貨幣供應(yīng)量擴(kuò)大意味著寬松的貨幣和監(jiān)管環(huán)境，容易刺激銀行的風(fēng)險行為。當(dāng)貨幣供應(yīng)量在3.582×104億元以下時，更多的貨幣供應(yīng)量傾向于鼓勵銀行承擔(dān)風(fēng)險。

（三）穩(wěn)健性檢驗

穩(wěn)健性檢驗使用變量替換法，替換修正衡量指標(biāo)進(jìn)行檢驗。檢驗貨幣政策在不同宏觀環(huán)境下對銀行風(fēng)險的非線性影響。以預(yù)期違約率（EDF）為被解釋變量，以廣義貨幣（M2）代表的貨幣供應(yīng)量為解釋變量，以制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)（PMI）為轉(zhuǎn)換變量，以房地產(chǎn)價格指數(shù)（H）為控制變量，建立PSTR面板回歸模型，如下所示。

進(jìn)行線性檢驗，結(jié)果如表6。

表6 線性測試

模型為線性的這一原假設(shè)在Wald檢驗中以5%顯著性水平下被拒絕，表明存在非線性關(guān)系。

在假設(shè)雙體制模型中，表7給出了無剩余非線性的測試結(jié)果。結(jié)果表明，零假設(shè)不能被拒絕，這意味著模型只有一個閾值和兩個制度。

表7 無剩余非線性的測試（測試狀態(tài)數(shù)）

采購經(jīng)理人指數(shù)反應(yīng)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的不同情況。銀行風(fēng)險隨PMI的變化在不同體制中平滑轉(zhuǎn)換。宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境對貨幣供應(yīng)量于銀行風(fēng)險的影響有刺激作用。

四、結(jié)論

研究以2007年至2012年中國銀行業(yè)季度數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用面板平滑過渡回歸（PSTR）方法檢驗貨幣政策對銀行風(fēng)險的影響。研究結(jié)果支持使用非線性模型來解釋貨幣政策與銀行風(fēng)險之間的關(guān)聯(lián)。研究結(jié)果表明，隨著3.582×104億元貨幣供應(yīng)量臨界值水平的變化，貨幣政策等變量對銀行風(fēng)險的影響呈現(xiàn)由高到低的平穩(wěn)漸進(jìn)過渡過程。過渡變量貨幣供應(yīng)量對兩種制度下的銀行風(fēng)險都有正向影響。但是，在高制度下，在統(tǒng)計上不顯著，在低制度下則顯著。研究表明，與股票市場和貨幣市場一樣，商業(yè)銀行樣本也存在非對稱效應(yīng)。控制變量的影響也有參考價值。整體而言，采購經(jīng)理人指數(shù)對銀行風(fēng)險的影響是負(fù)的，在高水平和低水平上都有統(tǒng)計學(xué)意義。對于房地產(chǎn)價格指數(shù)，在低水平下具有負(fù)效應(yīng)，其系數(shù)在統(tǒng)計上不顯著；在高階段，它具有正效應(yīng)，具有顯著的統(tǒng)計顯著性。采購經(jīng)理人指數(shù)比大多數(shù)工業(yè)產(chǎn)出、制造業(yè)和GDP增長的官方數(shù)據(jù)都要早很多，是良好的經(jīng)濟(jì)活動的先行指標(biāo)。采用的采購經(jīng)理人指數(shù)這一指標(biāo)，為我們大國制造業(yè)的增長趨勢，提供了較早的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，具有較深遠(yuǎn)的研究意義。