货币政策调控、银行风险承担与宏观审慎管理

  本文关键词：货币政策调控、银行风险承担与宏观审慎管理——基于动态面板系统GMM模型的实证分析，由笔耕文化传播整理发布。

南 开 经 济 研 究 NANKAI ECONOMIC STUDIES2014年 第5期 No.5 2014 ——基于动态面板系统GMM模型的实证分析 刘生福 李 成?

摘 要：基于动态非平衡面板系统GMM模型分析中国62家商业银行2000—2012

年间的财务数据发现，货币政策调控对银行风险承担行为具有显著的负向影响，且这种负

向关系对数量型货币政策工具变量反映更加敏感。进一步的，货币政策调控对银行风险

承担行为的影响具有明显的异质性特征。其中，系统重要性银行的风险承担行为具有正

向截距效应和负向斜率效应；自有资本比率较高和规模较大的银行对宽松货币政策的反

映较为审慎；热衷于表外业务的银行在货币政策趋于宽松时会更加激进。因此，构建中国

宏观审慎管理框架，需要将金融稳定目标纳入货币政策反应函数，实现货币当局与监管当

局的统一协调。同时，对异质性银行实施动态化和差别化的审慎监管，有利于实现金融改

革和金融发展的长期稳定。

关键词：货币政策；银行风险承担；宏观审慎管理；动态面板GMM模型 货币政策调控、银行风险承担与 宏观审慎管理 一、引 言

关于货币政策应当如何对资产价格泡沫和快速增长的金融失衡作出反应这一问题，学术界一直存在争议。一种观点认为，根据丁伯根法则，货币政策应当坚持只关注通货膨胀目标的标准规则(Bernanke，2002)。另一种更为积极的观点则认为，即便是在短期通货膨胀处于可控范围的情况下，货币政策也应当对快速增长的金融风险有所关注(Cecchetti等，2003；Filardo，2011)。2007—2009年的金融危机使得主流观点逐渐从前者转向后者。如何将金融稳定目标融入货币政策框架和把货币政策与宏观审慎政策有机结合在一起成为学术和实务界需要探讨的前沿课题。

有关货币政策银行风险承担渠道的研究为上述难题的解决带来了曙光。对银行资? 刘生福，西安交通大学经济与金融学院金融系(邮编：710061)，E-mail：sword1987@stu.xjtu.edu；李 成，西安交通大学经济与金融学院金融系(邮编：710061)，E-mail：lll@mail.xjtu.edu.cn。本文获2014年国家建设高水平大学公派研究生项目“西安交通大学-Fodham Univesity联合培养博士生项目”(批准号：201406280127)、国家社科基金资助项目“行业垄断收入分配效应的成因、测度与治理体系研究”(批准号：13CJY020)、国家自然科学基金资助项目“中国通货膨胀预期的形成机制、测度与管理研究”(批准号：71203175)的联合资助。

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本充足率的要求，会通过“资本框架效应”影响银行风险态度和风险承担等审慎行为，进而影响其信贷决策(Borio和Zhu，2008)，银行风险承担行为在货币政策传导过程中也就不再是外生因素。这一推断在欧美发达国家和部分金融开放程度较高的新兴市场经济体得到了验证(Jiménez等，2007；Ioannidou等，2009；Altunbas等，2010)。国内少数学者虽仿照上述研究检验了我国货币政策传导机制的类似特征(张雪兰、何德旭等，2012；徐明东、陈学彬，2012；方意等，2012)，开辟了国内有关货币政策传导机制研究的一个新视角，但他们更多地是研究货币政策操作与银行风险承担行为关系的一般性问题，对货币政策风险承担渠道的异质性特征关注较少。鉴于我国与西方发达经济体在金融体制上存在较大差异以及国内多元化金融体系的实际，本文关注的核心问题是：货币政策传导的风险承担渠道在我国是否具有异质性特征？如果存在，这些特征是如何改变传统的货币政策传导机制的，货币当局又当如何对此改变作出反应？

二、相关文献回顾

早期的货币学派和凯恩斯学派经济学家在研究货币政策的利率传导渠道时就关注了货币政策对风险溢价的影响(Friedman，1959；Meltzer，1995；Tobin，1961)，由于他们的研究主要是基于存量均衡，因而忽视了金融约束的问题。随后，有关货币政策广义信贷和银行借贷渠道的研究在信息不完全背景下开始更多地关注流量，考虑了金融约束问题，然而这些文献把风险识别与定价置于次要地位(Bernanke和Blinder，1988；Stein，1998；Kashyap和Stein，2000)。随着金融体系的不断演化，货币传导机制的研究重点越来越从货币总量控制向审慎资本监管方面转变。近期以来，因最低资本要求对银行行为的影响日益凸显，许多有关银行资本渠道的研究文献(Meh和Moran，2004；Zicchino，2005；Goodhart等，2006)则开始关注权益融资成本差异如何影响货币政策传导机制。上述研究均是在假定经济主体风险态度外生且不随时间而变化的情况下分析货币政策传导机制，，与本次美国金融海啸中金融机构风险承担偏好随经济和政策环境变化而变化的事实相去甚远，有关货币政策风险承担渠道的研究也就应运而生。

银行风险承担渠道是各种有关货币政策传导机制理论自然演进的结果，强调风险衡量、管理和定价对于货币政策作用效果的影响。这一理论认为，特定的外生冲击降低了信息不对称，引发竞争加剧和信贷扩张，导致银行产生了通过选择高风险项目追求更高收益的动机，同时信贷标准放松以及风险资产比例的明显上升会降低银行价值并使危机发生的概率升高(Keeley，1990；Dell′Ariccia和Marquez等，2006)。Rajan (2006)则进一步指出，长期稳定的低利率环境使得银行调低了对风险的预期，从而倾向于更多地承担风险，是解释这一现象的根本原因。Borio和Zhu(2008)最先引入货币政策风险承担渠道这一概念来刻画货币政策与银行风险承担之间的潜在关系。理论研25

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——基于动态面板系统GMM模型的实证分析 究方面，Dell′Ariccia(2010)通过构建一个包含银行部门在内的两期模型，用数理方法分析了货币政策对银行风险承担的影响，认为资本结构可以调整的银行面对宽松的货币政策时会提高杠杆率，从而承担更高的风险。Fabian(2011)则通过一个无限期的动态模型说明了宽松货币政策如何鼓励银行过度地承担风险。该模型的结论是，宽松的货币政策通过降低银行融资成本和增加剩余而刺激了银行的信贷冲动。实证研究方面，Amato(2005)从对CDS利差的估计中发现了货币政策立场对于信贷风险定价有影响的证据。Jiménez等(2007)运用一组来自西班牙的微观层面数据证实了风险承担渠道的存在，在他的研究中用事前的贷款特征(包括内部信用评级)和事后的贷款表现来近似地表示风险承担。Ioannidou等(2009)用玻利维亚的数据，Adrian和Shin (2008b，2010)用美国的投资银行部门的资料，Maddaloni等(2010)和Cappiello等(2010)用欧洲数据以及Altunbas等(2010)用包括美国和欧洲在内的国际面板数据也发现了类似的结论。

关于货币政策银行风险承担渠道的作用机理，经济学家给出了各种不同的解释。Rajan(2005)认为，存在粘性目标回报率的情况下，利率降低会增加风险容忍度，即所谓的“收益搜寻”效应。他指出，产生这种效应一方面体现了合约的特征，另一方面则是由于货币幻觉。Rajan还发现，货币政策会改变银行业的市场竞争状况，从而改变个体银行的风险承担行为。宽松的货币政策使得利率水平降低，在其他条件不变时，压缩了银行的利差，同等数量的贷款收益会随之降低。银行为了保证盈利水平，只能扩大市场份额，以量换价。当所有的银行都采取同样的策略时，必然使银行业的市场竞争加剧，各家银行不得不放松信贷标准。Borio和Zhu(2008)提出，利率变化对估值、收益和现金流产生影响，进而影响金融机构的风险识别和风险容忍度，最终影响其信贷决策和实体经济。较低的利率使得资产和抵押品的价值上涨，同时也增加了银行的收益和利润，这反过来又会降低风险识别或提高风险容忍度。Borio等还进一步认为这种传导机制有点类似于“金融加速器”机制。因为利率降低引起借款人净财富增加，降低了对违约概率的期望，允许借款人通过更多地负债来扩张投资，投资的繁荣又使得资产价格上涨，进一步推动了投资净值的增加，从而产生了一种乘数效应。Adrian和Shin(2009)的研究发现，金融机构的杠杆率水平在资产负债表扩张时会上升，而在资产负债表萎缩时则会下降，即金融机构的杠杆率具有顺周期性。这意味着金融机构必然会在宽松的货币环境下提高杠杆率，增加对风险资产的需求，这一过程被概括为“杠杆效应”。Altunbas等(2010)提出了“习惯形成”路径，认为宽松的货币政策可能会通过引起实体经济的活跃而使投资者的风险规避水平降低。De Nicolò等(2010)则认为，货币当局未来货币政策的透明度及其事先与公众就这一政策的沟通会影响当前货币政策对银行风险承担行为的作用，一般通过“透明度效应”和“保险效应”两种途径表现出来。

近年来，国内学者对我国货币政策风险承担渠道的存在性问题也进行了必要的实

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证检验。张雪兰与何德旭(2012)考察了货币政策立场对银行风险承担的影响，认为从金融稳定的视角来看，货币政策并非中性。徐明东和陈学彬(2012)的研究除了发现货币政策与银行风险承担一般关系之外，还发现了货币政策对银行风险承担影响的非对称性特征。方意等(2012)用扩大的样本得到了相似的结论，同时定性探讨了货币政策与宏观审慎政策协调的过程。上述学者的贡献是为国内货币政策传导机制问题的研究提供了一种新视角，但他们均未系统研究我国货币政策银行风险承担渠道的异质性特征，没有区分不同货币政策工具变量和不同系统重要性等情况下银行风险承担渠道在我国的独特表现。本文将在借鉴上述研究成果的基础之上，进一步探讨货币政策银行风险承担渠道在我国特殊体制环境下的运行机理和异质性表现。

三、实证模型构建与拓展

（一）银行风险承担的基准模型构建

借鉴Delis和Kouretas(2011)的研究思路，构建银行机构的风险方程。首先，建立反映货币政策与银行风险承担行为之间关系的基准模型：

RISKit=α+δ(RISKi,t?1)+β1MONEit+β2bit+β3cit+μit (1) 其中，第i家银行第t期的风险RISKit被写成了前期风险水平RISKi,t?1、货币政策

一组银行层面的控制变量bit以及一组对所有银行都相同的宏观经济和变量MONEit、

金融结构控制变量cit的函数。基准模型的被解释变量是银行风险承担偏好，即在特定环境下银行所愿意承担的风险水平。由于银行风险具有持续性，并且这种持续性可能引起短期内对均衡状态的偏离，因而我们在模型中还包含了被解释变量的滞后项，滞后风险变量前的系数可以理解为向均衡收敛的速度。

货币政策变量及其变化对银行风险承担行为的影响是本文关注的核心问题——即货币政策的银行风险承担传导机制。按照现有文献的观点，利率作为价格型货币政策变量，应当与银行风险承担存在负相关关系，较低的利率水平(即宽松的货币政策环境)会鼓励银行的风险承担行为。从逻辑上讲，数量型货币政策工具变量变动，也会对银行风险承担行为产生类似影响。货币政策的数量型扩张导致金融体系流动性增加，既可能因刺激资产价格上涨而产生估值效应，也可能因通货膨胀率上升而产生追逐收益效应或竞争效应。我国货币政策操作的典型特征是以数量型工具为主，研究数量型货币政策变量变化对银行风险承担的影响具有重要的现实意义。然而，现有文献几乎没有涉及银行风险承担渠道对不同货币政策代理变量反映敏感程度的检验。因此，本文在实证分析中同时引入价格型和数量型货币政策变量，比较不同政策工具对银行风险承担行为影响的差异性。

银行层面，我们控制了一些可能影响银行风险承担行为的个体特征变量(Laeven27

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