貨幣政策與銀行風險承擔——基于銀行審慎監管的角度

■ 王冰曉，劉 陽，童中文

2008年全球金融危機對國際金融環境和金融監管理念產生了深遠影響。物價穩定與金融穩定之間如何平衡成為金融界關心的熱點。許多學者研究發現：寬松貨幣政策是引發此次危機的重要原因之一，從貨幣政策與銀行風險偏好及風險承擔的關系中得到了貨幣政策傳導的風險承擔渠道（Taylor，2009）。 銀行風險承擔渠道理論 （Bank Risk－taking Channel）認為，貨幣政策可以通過影響銀行等金融機構的風險識別、風險測度及風險偏好，進而影響其風險承擔意愿（Borio and Zhu，2008）。 這以后，巴塞爾委員會也吸取經驗，出臺了巴塞爾協議Ⅲ，提出加強銀行審慎監管，強化日常運營，以抵補貨幣政策沖擊。隨后，中國銀監會也緊隨其步伐，制定了包括資本充足率、杠桿率①此處杠桿率指的是2008年金融危機后，巴塞爾委員會在吸取經驗教訓完善新資本協議時，提出新的監管指標，其計算方法是：杠桿率=核心資本/表內外總資產風險暴露，巴塞爾新資本協議規定其下限為3%，我國銀監會根據自身情況規定其下限為4%。、流動性和撥備覆蓋率在內的四大新監管工具，構成了中國銀行業新的監管框架。那么銀行審慎監管是否影響以及如何影響貨幣政策對風險的沖擊呢？研究貨幣政策與銀行風險承擔之間的關系，以及銀行審慎監管對該關系的影響，不僅關系到金融穩定問題在貨幣政策中的角色扮演，也關系到銀行風險管理及監管當局與貨幣政策的協調實施等問題。

一、相關理論與研究評述

（一）貨幣政策與銀行風險承擔

Borio和 Zhu（2008）以及 Adrian 和 Shin（2010）通過分析得出貨幣政策通過影響資產價格和抵押物價格、銀行和投資者的風險測度及風險承擔意愿，進而影響金融穩定。參考張強和張寶（2011）等的研究，總結貨幣政策風險承擔渠道的傳導機制如下：

1．收入估值效應

首先，寬松貨幣政策促進影響抵押物和資產價值上升，進而改變銀行對違約概率等市場波動的估計，使得風險容忍度提高。其次，Adrian和Shin（2010）指出低利率還會影響到銀行依據在險價值VAR計算的風險測度，導致銀行資產負債表擴張，促使風險容忍度和銀行風險承擔上升。

2．保險效應

保險效應主要來源于投資者對央行支持決策的肯定和預期，由于“透明效應”的存在，在經濟不穩定時，金融市場參與者往往認為中央銀行可以采取有效手段來降低大規模風險發生的概率，這就促使銀行等金融機構冒險進行風險投資，風險承擔大大提高，即“保險效應”（Altunbas et al.，2009）。

3．習慣形成效應

習慣形成效應是指，投資者在某種思維定勢和樂觀情緒存在的情況下，對經濟繁榮現象產生樂觀信任，從而增加風險偏好的行為。Angeloni et al.（2011）和 Campbell和 Cochrane（1999）認為寬松貨幣政策會導致實體經濟活動的增加，帶來經濟繁榮景象，從而導致銀行風險厭惡降低，風險承擔增加。

4．資產組合替代效應

一方面，寬松的貨幣政策導致無風險收益率下降，在其他因素不變的情況下，追求收益的動機驅使投資者對高風險資產的需求上升（Rajan，2005）。另一方面，利率下降，負債融資成本降低導致銀行負債需求上升，自有資金占比下降，有限責任保護下的道德風險增加。

（二）貨幣政策風險承擔渠道的異質性

貨幣政策對銀行風險承擔的影響是否存在異質性？是否受銀行審慎監管的影響呢？Delis和Kouretas（2011）及 Altunbas et al.（2012）研究發現，資本充足率和流動性在貨幣政策影響銀行風險方面起著緩沖作用。國內學者對該領域的研究比較少，黃憲等（2005）、戴金平等（2008）對貨幣政策傳導異質性的研究僅局限于信貸傳導渠道。2008年金融危機爆發以后風險承擔渠道的異質性才逐漸被重視。于一、何維達（2011）實證研究發現資本充足率低的銀行在風險效應中表現更加激進。江曙霞、陳玉嬋（2012）亦得出貨幣政策對銀行風險承擔的影響取決于銀行資本狀況。

目前已有許多文獻驗證了貨幣政策風險承擔渠道的存在，但對貨幣政策風險承擔渠道的異質性，尤其是銀行審慎監管狀況引起的異質性的研究尚不足。而事實證明，不同監管強度的銀行可能對貨幣政策沖擊具有不同的決策和抵御能力。鑒于此，本文圍繞貨幣政策影響銀行風險承擔的問題，從銀行審慎監管的角度出發研究了我國貨幣政策風險承擔渠道。

二、數據、變量與模型

（一）數據來源

我們首先收集了2003～2013年16家上市商業銀行的月度面板數據作為研究樣本，但考慮農業銀行和光大銀行上市較晚，數據嚴重缺乏，我們將其剔除，剩余14家銀行①14家銀行分別是中國銀行、工商銀行、建設銀行、交通銀行、興業銀行、浦發銀行、平安銀行、民生銀行、招商銀行、中信銀行、華夏銀行、北京銀行、南京銀行、寧波銀行。。數據來自國泰安數據庫、中國國家統計局以及各銀行年報，由于某些數據的缺失，得到一個非平衡的面板數據。

（二）變量選擇

1．貨幣政策（MP）

現階段，中國的貨幣政策調控結合使用了多種價格和數量型工具，難以找到有效的綜合貨幣政策的代理變量（徐明東、陳學彬，2011）。考慮模型穩健性，以法定存款準備金率（req）、一年期貸款利率（rl）和7天銀行間同業拆借利率（rc）②根據Chen Hongyi等（2011）的研究，全國銀行同業拆借市場上90%的交易合約期限都在7天內，因此我們采用最有代表性的7天同業拆借利率。作為貨幣政策代理變量。

2．銀行審慎監管（SUP）

資本充足率（car）、杠桿率（lev）、流動性和撥備覆蓋率（pvc）是中國銀行業四大監管工具（中國銀行業監督管理委員會，2011）。參考胡利琴、彭紅楓等（2012）等學者的研究，選取流動性比例（lra）作為流動性監管的替代變量。

3．風險承擔（RISK）

根據已有實證文獻，常用的銀行風險測度指標主要有Z值、風險資產占比、不良貸款率、特許權價值和預期違約率。但依據前文分析，貨幣政策主要通過改變風險容忍度及風險偏好導致風險承擔增加。因此，參考陳玉嬋和錢利珍（2012）等的研究，我們使用風險資產占比（RiskT）①參考Delis和Kouretas（2011）的計算方法，RiskT為銀行風險資產占總資產比率，其中風險資產指的是所有價值會跟隨貨幣或信貸市場波動的資產，包括銀行總資產中除去現金、存放中央銀行款項以及拆放同業的部分。作為銀行風險承擔的替代變量。考慮到模型結果的穩健性，在后文中使用不良貸款率（npl）進行穩健性檢驗。

4．其他控制變量（control）

我們控制了可能影響銀行風險的其他因素。第一，使用銀行總資產的自然對數（lnta）衡量銀行規模。第二，宏觀層面上控制經濟環境gdp增長率（gdpg）②由于不同地區經濟形勢有較大差異，因此gdp增速對國有制和股份制商業銀行采用全國數據，北京銀行、南京銀行和寧波銀行分別采用北京市、江蘇省和浙江省數據。，以及影響銀行信貸風險的房地產銷售價格指數（house）。另外考慮到當期風險承擔與銀行規模存在相互影響，對銀行規模做滯后一期處理。

（三）模型構建

根據研究目的，主要考查兩個模型的實證研究。

模型一：檢驗中國貨幣政策與商業銀行風險承擔的關系，驗證風險承擔渠道。

其中，i表示截面銀行個數，t表示變量當期值，t-1表示變量滯后一期值，j表示該銀行所在地區。我們關注MP的系數β2的符號及顯著性。如果為負，則說明在其他因素被控制的條件下，貨幣政策與銀行風險承擔之間呈現負相關關系，即寬松的貨幣政策會增加銀行風險承擔，反之則相反。

模型二：驗證銀行審慎監管對貨幣政策風險承擔渠道的異質影響。

該模型中，加入銀行審慎監管指標SUPi,t③銀行審慎監管變量（SUP）中，除了資本充足率采用滯后一期值cari，t-1外，另外三個監管指標均采用當期值。及其與貨幣政策的交叉項 MPt×SUPi，t。 我們關注參數 β6與β7的符號及其顯著性。如果β7為負值，則表示銀行審慎監管與風險承擔負相關關系；如果在β6與β2符號相反，則說明該審慎監管手段可以抵消寬松貨幣政策對銀行風險承擔的影響作用。

三、計量結果分析

在以上模型中，由于因變量的滯后項作為解釋變量會導致解釋變量具有內生性，當該問題與動態性同時存在的時候，我們采用Blundell和Bond（1998）提出的動態面板數據系統廣義矩 （SYSGMM）法對模型進行估計。

1．模型一：銀行風險承擔渠道檢驗

運用SYS-GMM法對模型1進行估計，得到了如表1所示的結果。Sargan檢驗和AR（2）檢驗表明工具變量合理有效。結果表明，以風險資產占比（RiskT）衡量的銀行風險承擔與貨幣政策成顯著的負相關關系，驗證了中國存在銀行風險承擔渠道，且與國內外研究結論相一致，即寬松的貨幣政策增加了銀行的風險承擔 （Jimenez et al.，2009；Altunbas et al.，2012）。

表1 貨幣政策銀行風險承擔渠道的SYS-GMM檢驗

在模型的控制變量方面，gdpg的系數顯著為正，表明中國銀行業風險承擔具有順周期性，因此監管當局應密切關注銀行在經濟上行時的風險狀況。房地產價格指數與RiskT顯著正相關，表明房勢較好時，企業凈值改善，風險承擔意愿上升。銀行資產規模與銀行風險承擔顯著負相關，表明資產規模越大的銀行，應對風險的能力較強，驗證了“大而不倒”假說。

另外，銀行風險承擔的前一期值對當前也存在顯著影響，風險偏好的前期值對當期值存在顯著負影響，表明前期較大的風險偏好，可能會使決策者意識到需要改進自身資產組合狀況，而降低當期風險偏好。

2．模型二：銀行風險承擔渠道基于銀行審慎監管影響的異質性檢驗

模型二中，我們加入了銀行審慎監管及其與貨幣政策的交叉項，為了避免過多解釋變量導致模型多重共線性及自相關，我們依次加入各監管變量及其交叉項進行檢驗，結果如表2所示。Sargan檢驗和AR（2）檢驗結果表明工具變量有效。

表2 銀行風險承擔渠道異質性的SYS－GMM檢驗

表2中，模型（1）至（4）檢驗了銀行審慎監管對法定存款準備金率傳導的影響；（5）至（7）檢驗了銀行審慎監管對一年期貸款利率傳導的影響；（9）至（12）檢驗了銀行審慎監管對7天同業拆借利率傳導的影響。

檢驗結果表明，資本充足率、杠桿率和撥備覆蓋率與銀行風險承擔顯著負相關。而且這三個指標的加入并沒有改變貨幣政策與風險承擔的符號及顯著性，再次驗證了該渠道的穩健性。交叉項系數與MP系數符號相反，表明該監管指標的加入對貨幣政策沖擊起削弱作用，即資本充足率、杠桿率和撥備覆蓋率越大的銀行，貨幣政策對銀行風險承擔的影響越不敏感。表明銀行審慎監管對貨幣政策風險承擔渠道有調節作用。

不同的是，流動性指標的加入不僅改變了貨幣政策的符號，交叉項的系數也與其他三個監管指標不同。這表明在流動性監管顯著影響的情況下，寬松的貨幣政策會降低銀行的風險承擔，這是由于道德風險引起的，因為我國銀行雖然進行了股份制改革，但大都受政府支持，在這種情況下，寬松的貨幣政策增加銀行資產價值及特許權價值，降低道德風險及風險偏好。另外，流動性比例系數為正，表明流動性越強的銀行，出于對自身流動性的信任，風險承擔意愿就越強，這與常理不悖。交叉項系數為負，與MP系數符號相反，表明其與其他監管指標一樣對貨幣政策沖擊起削弱作用，不同的是：流動性監管削弱的是貨幣政策降低風險承擔的作用。

四、結論與政策建議

本文基于2003～2013年期間我國14家商業銀行的動態面板數據，采用系統GMM方法實證檢驗了貨幣政策傳導的風險承擔渠道及其異質性。得到以下重要結論：貨幣政策與銀行風險承擔呈顯著負相關關系，即寬松的貨幣政策會增加銀行的風險承擔。而且這種關系比我們想象的更加復雜，它還依賴于銀行審慎監管狀況，資本充足率、杠桿率、撥備覆蓋率和流動性比例等監管指標值越大的銀行，其風險承擔對貨幣政策的反應敏感度越弱。這對銀行自身和監管當局以及中央銀行貨幣政策的制定有很大參考意義，具體如下：

首先，對于銀行來說，要時刻關注自身的監管指標動向，盡量保證各指標值定位在我國的監管要求范圍內，并在此基礎上依據自身情況進行調整，在貨幣政策變化尤其是寬松的貨幣政策時期，加強內部的各項監管，提高資本充足率、撥備覆蓋率等的指標水平，緩沖貨幣政策對風險承擔的沖擊，風險管理部門可以依據動態貨幣政策調整行內監管審查的重點和頻度范圍，但要注意流動性監管與資本充足率監管、杠桿率監管和撥備覆蓋率監管的區別。

其次，對于監管當局與貨幣當局來說，當價格穩定和金融穩定之間出現替代時，宏觀審慎監管措施可以對貨幣政策形成補充。金融穩定與價格穩定目標間的關系取決于經濟沖擊的類型，在低通脹和銀行過度風險承擔階段 （如低通脹＋房地產價格泡沫期），提高利率等緊縮性政策難以同時實現目標。因此，為同時實現價格穩定和金融穩定目標：（1）對于貨幣政策制定者來說，應該給予銀行風險應有的關注，考慮政策制定可能對金融穩定帶來的沖擊，特別注意風險效應的動態性，對不同類型的銀行做出區別對待。（2）對于監管當局來說，由于風險效應中銀行的異質反應削弱了貨幣政策的理論效力，從而要求監管部門策略更具針對性，要同時考慮銀行業審慎監管狀況，搭配使用宏觀審慎管理工具，進一步推廣差別化的監管手段，靈活運用資本充足率、杠桿率、流動性、貸款損失準備等監管指標，建立更具前瞻性的、有機統一的審慎監管制度安排，增強銀行業金融機構抵御風險的能力。

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