货币政策对我国上市银行风险承担的影响研究

　　中图分类号：F822.0 文献标识码：A 文章编号：1671-9255（2014）03-0039-05

　　Adrian和Shin（2010）提出，最终引发2008年金融危机的原因是2002年以来美国长期实施的宽松货币政策引起银行借贷标准放松、银行体系风险过度积聚。长期宽松的货币政策环境，持续的低利率刺激了资本市场和证券化信贷市场的繁荣，推动金融机构承担过多的风险，风险不断累积最终影响金融稳定。传统货币政策传导途径中被忽视的风险部分越来越受到重视，因此研究货币政策对商业银行风险承担的影响不仅有助于更好的了解货币政策与金融稳定之间的关系，还可以对货币政策传导机制有新的理解。本文拟在梳理有关文献的基础上，以2007-2012年间我国上市银行数据为样本，探析货币政策与银行风险承担之间的关系，为我国宏观审慎管理制度框架下有效控制经济金融体系内的风险积聚，保持金融稳定提供决策参考。

　　一、背景分析

　　Borio和Zhu（2008） 最早提出货币政策传导的风险承担渠道，货币政策的变化通过相应的传导机制影响到金融中介机构（主要是银行）的风险容忍度，进而影响银行的资产定价、资产组合风险以及融资成本，促使银行对贷款决策行为重新考虑，最终影响实体经济。[1]

　　（一）货币政策对商业银行风险承担影响的作用机理

　　传统的货币政策传导关注的是货币政策通过对利率、汇率、银行可贷资金的影响，继而影响银行的投资决策，最终影响到社会总产出。在这一传导过程中

　　并没有考虑到货币政策的变化会影响银行的风险偏好、风险识别、风险测度等行为，进而改变银行的信贷决策。货币政策对银行风险承担的影响主要是通过风险定价效应、追逐利益效应和预期效应来实现的。

　　（1）风险定价效应。一方面，低利率会影响估值、收益和现金流，刺激抵押物的价值上升，银行预期违约概率、违约损失率和波动率会下降，银行的风险容忍度会上升，最终将导致银行资产负债表扩张（Adrian and Shin，2009）。[2]另一方面，低利率也会使银行资产价值上升，造成银行资产负债表表面改善，银行杠杆率下降，这会使银行贷款意愿扩大，从而银行承担的风险更多。

　　（2）追逐利益效应。宽松的货币政策使得无风险资产的收益下降，风险资产的收益相对上升，银行为了支付定期债务、获取与收益挂钩的报酬以及在市场同业竞争的压力下，银行会增加持有风险资产的比例，提高银行风险水平。

　　（3）预期效应。一方面在宽松的货币政策情况下，银行的决策行为会依赖于流动性充裕的表象上，银行对经济投资持有乐观的态度，风险偏好会上升。另一方面，透明稳定的货币政策环境会促使银行预期央行在短期内不会做出较大的政策调整，银行可以较为准确的预期通胀和短期利率，在资产定价和负债的谈判中主动权提高，愿意承受的风险会增加。同时Altunbas et al.（2009）提出的保险效应认为，银行预期央行在经济遭受不利冲击时会采取强硬措施，不会出现大规模的倒闭现象，银行可以放心的进行经济活

　　动，这也会促使银行愿意承担的风险增加。[3]尤其在我国尚未推出存款保险制度，国内银行隐性担保现象普遍的情况下保险效应更为突出。

　　（二）实证文献回顾

　　国外学者比较有代表性的研究有：Jimenez（2008）利用西班牙1985-2006年的季度数据分析短期利率对贷款违约率的影响，结果表明宽松的货币政策会增加商业银行的风险承担。[4]Ioannidou等（2009）基于1999-2003年玻利维亚银行公共信贷数据的研究发现长期低利率会提高风险较大或信用评级较低的借款人获得贷款的概率，增加银行的风险承担。[5]Altunbas et al. （2009）利用欧元区和美国1998-2008年上市银行的季度数据进行研究，得出持续的低利率会增加银行的风险承担。[3]Delis和Kouretas（2011）实证分析了2001年至2008年西欧国家银行年度和季度经营数据并发现，低利率在一定水平上增加了银行的风险承担水平。[6]

　　我国对于货币政策与银行风险承担之间关系的研究起步较晚，主要集中于检验银行风险承担渠道的存在性，其中较为代表的研究有：丁一与何维达（2011）利用我国50家商业银行的数据进行实证检验，发现扩张性的货币政策会刺激银行的风险承担，且不同类型的银行对货币政策冲击的反应不同。[7]徐明东、陈学彬（2012）对我国59家商业银行的微观数据进行了GMM动态面板估计来检验货币政策对银行风险承担的影响，结果表明货币政策对银行风险承担具有显著的负向影响，并会因为银行特质的不同而不同。[8]江曙霞、陈玉婵（2012） 采用门限面板回归模型研究我国14家上市银行的季度数据，研究结果表明紧缩的货币政策会抑制银行的风险承担，且银行的资本状况会影响抑制效应的大小。[9]张强等（2013）采用14家上市银行的数据实证检验了我国货币政策的银行风险承担渠道的存在性，并发现扩张性的货币政策会提高银行的风险承担，进而引起银行信贷的增加。[10]

　　理论分析和实证检验结果都表明货币政策会通过不同的途径来影响银行的风险承担意愿，并且货币政策效果会因为银行的特征变量如资本状况、银行规模、流动性等的不同而有所差异。

　　二、指标、数据和模型 　　（一）指标的选取和数据说明

　　1.因变量

　　从梳理的相关文献来看主要运用的风险测度指标有Z值、风险资产占比、不良贷款率、特许权价值和预期违约频率等。本文选取风险加权资产占比来衡量银行风险，银行风险是不同风险类别的资产配置后的组合风险，风险加权资产可以及时、恰当地反应银行风险。

　　2.解释变量

　　国外学者使用的货币政策代理变量大多是市场化的联邦基金利率，但是由于我国尚未完全实现利率市场化，因此与徐明东和陈学彬 （2012）相同，本文选用法定存款准备金率、M2增长率和存贷款基准利率作为货币政策的代理变量。

　　3.控制变量

　　为控制银行特征变量和宏观经济情况对实证结果的影响，加入银行规模、银行资本状况、银行收益率、银行效率、GDP增长率和上证综指收益率六个变量为控制变量。

　　表1 变量的名称和定义

　　变量名 测量指标 变量定义

　　因变量 银行风险 风险加权资产（risk） 银行风险加权资产比例

　　解释变量量 货币政策 法定存款准备金率（rd）

　　M2增长率（m2r）

　　存贷款基准利率（rate） 法定存款准备金率

　　M2同比增长率

　　一年期贷款基准利率

　　控制变量

　　银行特征变量

　　宏观经济情况 银行规模（size）

　　资本状况（liquid）

　　银行收益率（roa）

　　银行效率（roe）

　　GDP增速（gdp）

　　上证综指收益率（sz） 银行资产对数

　　资本充足率

　　净利润/总资产

　　成本收入比

　　月度工业增加值增速

　　上证综指收益率

　　为验证货币政策对银行风险承担的影响效应，我们选取了2007-2012年14家上市银行的数据进行样本研究，其中由于农业银行和光大银行上市时间较短，数据的大量缺失予以剔除，最终选择的样本是14家上市商业银行，包括四家国有大银行：中行 、工行、建行和交行；七家股份制银行：浦发银行、招商银行、深发展银行、中信银行、华夏银行、兴业银行、民生银行；三家城商行：北京银行、南京银行、宁波银行，数据来源于国泰安csmar数据库和各家银行定期报告。

　　表2为主要变量的描述性统计结果。从样本银行的风险指标加权风险资产比例来看，均值为0.57，最大值为0.76，最小值为0.45，这表明我国银行业整体风险水平偏高，风险问题值得关注。资本充足率均值为12.73，大大超过了资本监管标准8%，这说明随着银行业市场化和不良资产剥离等改革措施的推进，我国银行业的资本状况得到了很大改善。

　　表2 样本描述统计结果

　　变量名 均值 标准差 最大值 最小值

　　risk

　　rd

　　rate

　　m2r

　　size

　　liquid

　　roa

　　roe

　　gdp

　　sz 0.5742

　　16.3733

　　6.1151

　　18.2364

　　5.2080

　　12.7292

　　1.0209

　　34.6212

　　15.8265

　　2939.357 0.0642

　　3.4052

　　0.7896

　　4.7645

　　0.5854

　　3.3687

　　0.2441

　　5.1204

　　5.0733

　　1144.94 0.7578

　　20.8499

　　7.1937

　　27.68

　　6.2261

　　30.67

　　1.5674

　　46.26

　　22.8815

　　5261.56 0.4450

　　11.2875

　　4.9155

　　13.61

　　3.8780

　　5.77

　　0.1294

　　23.4

　　8.5521

　　1820.8

　　（二）模型设定

　　在基本回归中，参照已有文献加入银行风险的滞后项，提出如下检验方程：

　　其中，risk是被解释变量，rd、rate、m2r是解释变

　　量，其余为控制变量。 是不同银行不随时间变化的量， 是残差项。下标i和t（t=2007，…，2012）分别代表第i个银行和第t年。

　　由于本文中使用的模型引入了因变量的滞后项，这会使得解释变量和随机扰动项存在相关性，产生估计的内生性问题，因此采用标准的随机效应或固定效应模型估计将会导致参数估计的非一致性（Greene，2003）。因此，本文选用动态面板数据系统广义矩GMM方法进行模型估计。

　　三、实证结果分析

　　运用系统广义矩GMM模型对上述模型进行全样本估计，同时考虑到中国银行、工商银行、建设银行和交通银行作为大型银行，货币政策对其风险承担行为的影响可能和其他银行不同，在样本中剔除这些大型银行再进行一次估计（估计结果见表3）。模型的残差二阶相关检验和Sargan过度识别检验的结果均不能拒绝工具变量是有效的原假设，从而表明GMM模型干扰项基本不存在序列相关，工具变量的选取是有效的，动态模型的构建是合理的。

　　从表3中可以看出，货币政策变量法定存款准备金对银行风险承担具有负向影响，一年期贷款基准利率对银行风险承担具有正向影响，M2增长率对银行风险承担具有正向影响。但是，银行风险承担受自身上期的影响比较大。在剔除了中国银行、工商银行、建设银行和交通银行后，各变量的估计结果与全样本结果相似。但是，法定存款准备金率、一年期贷款基准利率和M2增长率的系数都略有增大，这说明货币政策对这些银行风险承担的影响相较于国有大型银行较大，中小型银行风险承担行为对货币政策的变动更为敏感。 　　（1）货币政策与银行风险

　　货币政策代理变量中，法定存款准备金率的系数为负，这表明在控制了其他因素影响的条件下，法定存款准备金率降低会导致银行的风险承担上升，即宽松的货币政策将导致银行更高的风险资产占比和更高的破产风险。法定存款准备金率是作用最直接的货币政策工具，央行运用提高法定存款准备金率来收紧银根，减少信贷供应，防止高风险行为的出现，银行直接受法定存款准备金率的影响会

　　一年期贷款基准利率对银行风险承担具有正向影响，这与国外学者Altunbas et al.（2011）的研究结论一致。这可能是因为贷款利率提高意味着市场利率提高，这会增加银行吸收资金的成本，银行的资产收益要支撑负债支出就不得不转向高风险业务。存贷利差是商业银行收益的主要来源，基于对收益的考虑，商业银行会放松授信标准，这将导致商业银行的风险承担意愿上升。

　　表3 GMM估计结果

　　自变量

　　risk 全样本 非国有银行

　　rd rate m2r rd rate m2r

　　MP（货币

　　政策） -0.0812**

　　（-0.19） 0.0154**

　　（0.75） 0.0172*

　　（0.42） -0.0251***

　　（-0.48） 0.0320**

　　（1.61） 0.0490*

　　（1.05）

　　risk（-1）

　　size

　　liquid

　　roa

　　roe

　　gdp

　　sz 0.3633**

　　（2.49）

　　0.0166

　　（0.81）

　　-0.0035

　　（-0.59）

　　0.1782**

　　（2.10）

　　0.0047**

　　（2.07）

　　0.0023

　　（1.00）

　　-0.0001

　　（-0.55） 0.3330 ***

　　（2.91）

　　0.0054

　　（0.28）

　　-0.0066

　　（-1.05）

　　0.1580 **

　　（2.00）

　　0.0035

　　（1.31）

　　0.0026

　　（1.24）

　　0.0001

　　（0.28） 0.3758***

　　（2.66）

　　0.0169

　　（0.93）

　　-0.0036

　　（-0.63）

　　0.1720**

　　（2.01）

　　0.0044*

　　（1.77）

　　0.0023

　　（1.02）

　　-0.0003

　　（-0.64） 0.1943

　　（1.30）

　　0.0578*

　　（1.77）

　　-0.0032

　　（-0.48）

　　0.1456

　　（1.62）

　　0.0029

　　（1.15）

　　0.0021

　　（0.79）

　　-4.20e-06

　　（-0.12） 0.2104*

　　（1.72）

　　0.0106

　　（0.34）

　　-0.0114

　　（-1.65）

　　0.1478*

　　（1.98）

　　0.0015

　　（0.65）

　　0.0031

　　（1.30）

　　0.0004

　　（1.29） 0.2319

　　（1.49）

　　0.0563**

　　（2.15）

　　-0.0041

　　（-0.63）

　　0.1378

　　（1.51）

　　0.0022

　　（0.83）

　　0.0022

　　（0.82）

　　-0.0004

　　（-0.81）

　　AR（1）P值

　　AR（2）P值

　　Sargan P值 0.028

　　0.456

　　0.986 0.001

　　0.518

　　0.971 0.016

　　0.483

　　0.988 0.033

　　0.196

　　0.892 0.052

　　0.306

　　0.837 0.035

　　0.217

　　0.945

　　注：*，**，***分别表示显著性水平为10%，5%和1%。括号中的数字为估计系数的t值。

　　M2增长率对银行风险承担具有正向影响。货币供给增加了，市场上的资金流充裕，银行的贷款决策会依赖于流动性充裕的表象，对经济投资持有乐观的态度，放低信贷标准，银行的风险偏好会上升，但是，流动性充裕只是短期的表象，未来一旦收紧流动性，贷款违约概率会上升，银行承受的贷款损失风险会增加。

　　（2）控制变量与银行风险

　　货币政策对银行风险承担的影响受到银行资产负债表特征和宏观经济情况的影响，规模越大、收益率和效率越高的银行，承担更高风险的意愿越大；经济形势较好时，银行对风险的识别和预测较低，银行的风险承担意愿增加。 　　在我国，银行普遍存在隐性担保问题，尤其是规模较大的银行会出现大而不能倒的现象。由于这种现状的存在，规模较大的银行会愿意承担更高的风险。兼顾企业属性的银行的经营目标是利润最大化，为了获取更高的收益，银行会投资于收益高、风险高的资产组合，因此收益率越高的银行风险承担意愿会越高。资本充足率与银行风险承担负相关，可能是因为2004年以后监管当局加强了对银行资本充足率的监管，促使银行采取了一系列的行为降低了银行的风险资产比例，这与Mussa（2010）对1991-2010年间美国缴纳存款保险的银行季度数据所作的分析结论一致，银行的资本状况越好，银行风险承担越低。

　　Gambacota （2009）曾指出，宽松的经济环境可能会助推银行的风险承担，导致银行体系更为脆弱。估计结果中宏观经济变量GDP增长率和上证综指的系数都为正数，表明实体经济形势较好和资产价格上升时，抵押物价值上升，企业净值改善、违约风险降低，银行对风险的识别和测度降低，信贷供给增加，银行风险增加。

　　（3）非国有银行的模型估计结果与全样本的结果基本一致。但是，各变量的系数都略有变大，不同规模的银行在风险管理技术、信贷策略以及受隐性担保的程度等方面存在差异，因而对货币政策变化的反应也有所不同，大银行可能会因为拥有更为熟练的风险管理技术，业务领域广而分散风险；大银行也可能因为自身条件优势去从事更高风险的业务。而中小型股份制银行吸纳资金的能力相对较弱，从而中小型股份制银行对货币政策的变动比较敏感。

　　四、结论及政策建议

　　本文基于2007-2012年上市银行的数据，采用GMM动态面板估计方法实证检验了货币政策对银行风险承担的影响。实证结果表明，宽松的货币政策会导致银行的风险承担增加，且银行风险承担对货币政策的反应依赖于银行的资产负债表特征和宏观经济形势，中小型银行对货币政策变动的反应更为敏感。宽松的货币政策通过风险定价效应、追逐利益效应和预期效应作用降低银行的风险测度和风险识别，可能会导致银行承担过度的风险和资产泡沫。因此提出以下几点建议：

　　（1）将货币政策纳入宏观审慎监管管理框架。货币当局应该充分认识到金融中介机构在货币政策传导过程中的作用以及货币政策对银行风险承担影响的重要性，扩大现有货币政策的讨论范围，合理协调宏观经济稳定和金融稳定二者之间的关系，以维护金融体系的稳定。

　　（2）加强金融系统风险的监管。08年金融危机以后越来越多的关注放在了金融系统性风险的监管上，在关注经济高速发展的同时也要关注支持经济发展的金融体系的风险，构建完善的系统性风险监管指标，科学评估金融系统风险。

　　（3）银行自身应当密切关注宏观经济运行情况和货币政策走向，改善自身条件来应对系统性风险冲击。货币政策的变动会对银行业的经营环境产生影响，进而改变整个市场的风险偏好，因此银行在把握整体经济形势的同时建立有效地风险预警机制，适时做出调整，最大可能地降低风险对自身经营的影响。

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