利率市場化與金融互聯網化對銀行風險影響的實證分析?

郜 慶 李 謀

內容提要：文章選取2008～2017年我國10家商業銀行的數據，基于GMM 方法，對利率市場化、互聯網金融等新形勢下銀行監管風險進行實證分析，研究其對破產及不良資產風險的影響。研究結果表明：利率的市場化會增大銀行不良資產風險及破產風險；金融的互聯網化一方面會直接增大銀行風險，另一方面會進一步推進利率的市場化；盈利能力、存貸比、資產規模、資本充足率、利息收入比率以及宏觀經濟發展等也是銀行風險非常重要的影響因素。

一、引言

現代經濟的核心為金融，目前利率市場化與金融的互聯網化是金融發展的新趨勢。2013年7月中國人民銀行全面啟動貸款利率管制政策，預示著我國的金融利率市場向著市場化的方向展開了變革。隨著我國經濟體制不斷深化以及金融的利率市場化發展，金融逐漸向互聯網化發展，如1999年國內出現的支付網關、2003 年興起的“支付寶”以及一些其他第三方網絡支付平臺、近年產生的“余額寶”以及眾安保險等。由iResearch統計顯示，2014年通過第三方網絡進行支付的比例比2013年增長50.3%，交易規模高達8 000億元；天弘基金的數據顯示，2015年初由支付寶和天弘基金合作推出的“余額寶”交易規模可達7 000 億元。

毋庸置疑，利率市場化與金融的互聯網化發展是我國經濟社會發展的必然趨勢，這會促進我國金融市場深化改革，并對金融資源的配置進行優化，保障實體經濟的快速健康發展。但是，我國金融的利率市場化與互聯網化發展在給金融帶來眾多優勢的同時，卻明顯沖擊著傳統商業銀行。[注]左崢、唐興國、劉藝哲：《存款利率市場化是否會提高銀行風險——基于存貸利差縮窄的一個視角》，《財經科學》2014年第2期。利率市場化改革收窄了利差，減少了傳統商業銀行的利息收入，引發了銀行攬儲壓力，加劇了商業銀行之間的競爭。對于商業銀行來說，其系統性風險和信用風險都隨之增加；[注]陳朝暉、胡玉芳：《基于SVM的我國商業銀行風險預警研究》，《武漢理工大學學報》(信息與管理工程版)2012年第4期。此外，憑借成本、自身技術及政府在一定程度上扶持等優勢，互聯網金融企業會慢慢蠶食商業銀行類似業務的利潤，從而引起互聯網企業與傳統商業銀行之間的競爭，這將極大地提高商業銀行的經營風險，同時也會使傳統商業銀行形成利率市場化，加之互聯網金融市場的不斷變革，使金融市場的競爭更加激烈，大大沖擊了我國金融格局的穩定性，極大地增加了商業銀行在不良貸款、收益波動以及企業破產等方面發生風險的可能性。[注]姜慧華：《KMV模型在我國商業銀行信用風險度量中的具體應用——以工商銀行和南京銀行為例》，《商場現代化》2016年第5期。通過對利率市場化、互聯網金融等新形勢下國家銀行監管風險進行實證分析，研究其對破產及不良資產風險的影響，對于降低商業銀行風險、維護我國金融格局穩定具有極其重要的意義。

國內外對于銀行的利率市場化及金融的互聯網化對國家銀行風險影響的相關研究極多。Wahyoe等(2013)對多家亞洲銀行的數據統計并進行分析，指出金融的市場化程度越高，亞洲銀行業的收入波動和破產風險越大。王道平等(2014)對跨國面板數據進行統計分析，得出利率市場化對銀行風險水平的影響程度主要由利率市場化改革的凈效應決定。王耀青等(2014)實證分析得出，消除利率所產生的風險在于消除各銀行之間的存款競爭，而貨幣政策的寬松會放大其風險，由于一些規模實力較小的商業銀行在銀行之間的競爭中處于劣勢，因而具有更多的風險。彭星等(2014)研究指出利率市場化是以存貸款利差的收窄為主要特征，其對我國各大銀行的各類風險均存在不同影響。李仲林(2015)基于銀行的隨機前沿模型對銀行的風險進行實證分析，研究結果表明，隨著中國利率市場化的深化改革，國內銀行所承擔的總體風險逐漸下降，但規模和實力較小的股份制或一些區域性銀行所承擔的風險則為上升趨勢。

對互聯網金融的研究也較多。Ovidiu等(2015)提出互聯網金融會促進傳統金融企業的互聯網化，但開展網上銀行的業務并不會對銀行的運行效率產生明顯提高。巴曙松等(2012)指出在當今我國金融系統的環境中，互聯網金融是對傳統金融業務的豐富，傳統的金融企業需要在互聯網競爭中體現并保持自身的獨特優勢。袁博等(2013)指出商業銀行應積極開展服務創新，才能應對互聯網金融對商業銀行帶來的巨大挑戰。戴國強等(2014)指出互聯網金融通過提高貸款利率、資金成本及降低盈利能力等方式擴大了銀行發生風險的幾率。宋首文等(2015)指出在“互聯網+”時代，商業銀行要通過管理創新、變革來有效應對互聯網金融帶來的風險和沖擊。

盡管國內外學者針對利率市場化以及互聯網金融對于國家銀行的風險進行了較多研究。但是目前沒有對國家銀行、利率市場化以及如何將互聯網金融納入統一框架等方面的實證研究，且通過面板數據進行實證分析的更少，因此很難全面反映互聯網金融以及利率市場化對國家銀行風險影響的發展態勢。本文依據2008～2017年我國10家商業銀行的數據，基于GMM方法，對利率市場化、互聯網金融等新形勢下國家銀行監管的風險進行實證分析，研究其對破產及不良資產風險的影響，并給出相應的建議以降低商業銀行的風險，維護我國金融格局的穩定。

二、銀行風險度量方法

隨著銀行機構的不斷發展、交易規模的不斷增加以及動態性和復雜性逐漸增強，銀行機構的風險度量方法也向著綜合化、復雜化方向發展。目前，涉及的方法如均值—方差分析法、波動性和靈敏度分析法等。均值—方差分析方法應用的是分布函數，用來完整描述事件的發生概率。但是，在實際情況下,我們往往很難確定該事件發生的具體分布情況。因此該方法僅可以把握一般信貸風險及大致的發展方向，而無法準確給出具體的風險值。波動性方法主要描述銀行資產的未來收益率波動狀況，不能說明其變化趨勢，該方法更不能得出變化的具體數值。靈敏度分析法也有其局限性。當評價條件發生變化時，采用該方法可以描述所選方案產生變化的大小和趨勢。金融資產的靈敏度和受制于市場因子影響間具有正向關系，資產的靈敏度越高，市場因子的變化對其影響越大，發生風險的可能性也越大。但是，采用靈敏度分析法具有明顯的弊端，不能具體化資產價值的變化。

國際貨幣基金組織(IMF)將核心金融的有效性指標稱為CAMEL指標,它包含管理水平、盈利能力、資本充足率、流動性以及資產質量五個維度。實證分析證明這些指標可有效度量銀行的風險水平，此方法也被相關銀行監管機構用來對銀行的風險進行檢測。為了更加準確地評估銀行的風險水平，有效利用IMF的核心金融有效性的各個維度指標，本文利用因子分析法，對近10年約60家銀行的10個核心金融有效性指標綜合分析，以公正、合理地測算銀行的風險水平。這是一種將多個隨機變量的數據降低維度為幾個具有明顯代表性的變量因子的統計方法。

依據數據的有效性和可獲得性對商業銀行進行選取,從Bankscope數據庫中取得高于90%數據的銀行樣本，樣本中仍有約10%的銀行缺失數據。為了避免有效信息的丟失，采用平均值法、向前及向后補漏法等對所缺失的數據進行填補(銀行的主要風險指標如表1所示，所選擇樣本銀行的各個指標之間的相關性矩陣如表2所示)。

表1 銀行的主要風險指標

表2 相關性矩陣

如表2所示，所選擇樣本銀行的相關性的比率在-0.3～0.8之間，證明這些指標可以從管理水平、盈利能力、資本充足率、流動性以及資產質量五個維度對銀行的不同風險狀況進行反映。為了對所選擇銀行的風險數據進行有效性檢驗，需要對得到的各個國家的銀行風險的均值與銀行的違約破產概率進行回歸檢驗，其表達式為：

(1)

所得到的回歸檢驗結果為：

Zscorej=9.4-0.068riskj+ζj

(2)

根據回歸檢驗結果，本文所選擇的銀行風險與指標Zscore呈負相關，所得結果Zscore越低，則樣本銀行的違約破產風險越大。該結果證明了本文利用因子分析法，對近10年約60家銀行的10個核心金融有效性指標進行綜合分析，可以公正、合理地測算銀行的風險水平，從多個維度反映銀行的實際風險水平。

三、理論分析

(一)利率市場化對國家銀行風險的影響

利率市場化對國家銀行發生風險主要表現在以下三個方面：(1)流動性風險。探究利率市場化催生流動性風險的原因可知，風險的產生源自利率市場化所產生的存貸款利差收窄以及利率波動頻繁，利率市場化的推進會減小存貸款的利差，使銀行資產收益下降且債務成本上升，從而產生利率市場化的流動性風險。此外，利率市場化的推進會使國家銀行之間的攬儲競爭加劇，使利率市場化產生的流動性風險進一步增加。利率市場化也會引起存貸款利率的波動頻繁，對金融產品的收益產生極其重要的影響，因而形成國家銀行不確定的資金流向，進一步形成利率市場的流動性風險。(2)信用風險。隨著利率市場化的發展，銀行需要對優質客戶進行關系維護，對這些客戶設置低利率；而經營較差的一些企業為了得到貸款通常會選用高利率的融資，銀行為了補償優質客戶所產生的利潤損失，通常會選擇那些次級的貸款客戶，這會導致銀行信貸業務信用風險的增加。(3)監管風險。利率市場化變革的發生會使原來的強制性審慎政策失效，監管機構也無法充分預估利率市場化所導致的經濟金融風險，從而降低了銀行監管的能力與效率，增加了銀行的整體風險水平。因此，推出理論假設：利率市場化的發展會增加國家銀行的整體風險水平。

(二)互聯網金融對國家銀行風險的影響

1.互聯網金融會導致銀行風險?；ヂ摼W金融在狹義上來說主要指互聯網企業根據自身具有的信息技術優勢促進金融業務的發展。廣義上的互聯網金融由狹義互聯網金融和互聯網化的金融企業組成。依據成本和信息等方面的優勢，互聯網金融企業正在慢慢對傳統銀行的相關業務進行滲透，在整體上增加了銀行經營的風險，如互聯網金融企業會對銀行支付平臺的功能進行弱化，一些互聯網金融產品如“余額寶”等分流了銀行的活期儲蓄，降低了銀行利息收益。依托無門檻和線上簽約等優勢，網絡理財與信貸服務會對銀行優質的信貸資源分流。銀行互聯網化發展也會對銀行競爭力的提升產生重要影響，隨著網上銀行等業務的發展，商業銀行逐漸形成了物理網店與網絡平臺相結合的運營模式，憑借自身優勢和互聯網金融的差異化，商業銀行需要進一步拓展其業務范圍，不斷提升自身的盈利能力，降低銀行運營風險。因此，做出假設：互聯網金融的發展會提高銀行的風險水平，而銀行互聯網化會降低其風險水平。

2.互聯網金融會推進銀行的利率市場化。互聯網金融在提高銀行風險的同時也會推進其利率市場化，這也間接影響了銀行的風險水平。隨著互聯網金融產品不斷分流銀行存款，銀行會自行開發出余額寶類互聯網金融產品參與資金競爭，客戶的資金以及支付結算都要通過銀行系統，當銀行與互聯網金融企業競爭時，會推動負債端利率的市場變化，增加了銀行的負債成本，銀行就不得不選用高收益的信貸資源，加大了銀行的整體風險水平。因此，得出理論假設：互聯網金融發展會推進銀行利率市場化發展并加大其風險。

四、實證分析

(一)模型構建

為實證分析利率市場化與金融互聯網化對銀行風險的影響，本文的主要自變量包括互聯網金融企業、利率市場化和金融互聯網化，以破產及不良資產兩種風險為因變量，模型如式(3)。

LnRISKit=α0+α1LnRISKi(t-1)+α2LnMARit+α3LnBANEit+α4LnTRDit+α5LnTRDit×LnMARit+α6LnASSit+α7LnTCRit+α8LnREPit+α9LnNIRit+α10LnDALit+α11LnGDPit+εit

(3)

式(3)中，i表示銀行，t表示年份，εit表示隨機的干擾項，Ln為對數處理，LnRISKit表示銀行風險，LnMARit為利率市場化水平，LnBANEit為互聯網化水平，LnTRDit為金融互聯網化水平，LnTRDit×LnMARit為衡量互聯網金融推進利率市場化的風險效應水平，LnASSit表示銀行的資產規模，LnTCRit表示資本充足率，LnREPit為銀行盈利能力，LnNIRit為凈利息收入比率，LnDALit表示存貸比，LnGDPit表示經濟增長率。

(二)變量及數據說明

1.銀行風險。采用ROAA及ROAE方法的計算值衡量銀行的破產風險水平，計算值越高，銀行的破產風險水平越低。其計算方法見式(4)(5)。

ZROAA=(ROAAit+EQUit)/δROAAit

(4)

ZROAE=(ROAEit+1)/δROAEit

(5)

式中，EQUit為所有者權益，δROAAit、δROAEit分別為ROAA及ROAE方法下的標準差。采用IMP方法衡量由于不良資產所引起的風險。

2.利率市場化。凈利差收窄以及利率管制是反映銀行利率市場化水平極為有效的指標，本文采用的計算公式如式(6)所示。

MARit=β1×ΔNIMit+β2×Gt

(6)

式中，MARit為樣本銀行的利率市場化程度，ΔNIMit為存貸款凈利差，Gt表示利率的浮動水平。

3.金融的互聯網化。主要包括兩個方面：一個為互聯網金融企業的發展，另一個為銀行的互聯網化。第三方網絡支付平臺是金融互聯網化的代表性產物，因此選擇其交易額占樣本銀行資產總額的比例來評判互聯網金融發展對樣本銀行的影響程度，選擇INS和NET兩個變量衡量金融企業的互聯網化發展水平。

4.控制變量。主要包括資本充足率、盈利能力、凈利率收入比例、存貸比以及經濟增長率等。其中，資本充足率為資本凈額與資產總額，盈利能力為稅后利潤減去壞賬后的利潤，通過該差值與銀行總資產的比率而得到；凈利率收入比率的計算等于銀行利息收入與銀行平均資產間的比率，存貸比為貸款余額與存款余額的比值，由年度GDP 的實際增長率來表示經濟增長率。

本文選擇10家銀行進行研究，包括工商銀行、中國銀行、招商銀行、交通銀行、中信銀行、北京銀行、農業銀行、興業銀行、民生銀行及光大銀行；數據源自銀行年報、《中國統計年鑒》、bank-scope 數據庫、《中國網上銀行年度監測報告》以及《中國網上銀行行業發展報告》2008～2017年的統計數據(控制變量所統計的結果如表3所示)。

表3 控制變量統計結果

(三)實證分析

將實證檢驗分為M1～M6，即6個子模型，其回歸結果如表4所示。

表4 基于GMM的回歸結果

1.銀行破產風險。由M1～M4 模型的實證檢驗結果可以看出，實證檢驗模型設定合理，各變量的滯后期都極為顯著，表明銀行破產風險的時間慣性較強。根據回歸結果，變量LnMAR在M1～M4各模型的值都為負，證明利率的市場化發展會增加銀行的破產風險，分析其原因主要有兩方面：利率的市場化會產生利率收窄，而銀行盈利水平主要以利息收入為主，因此會受利率市場化的影響；央行放寬了對存貸款利率的管制，造成銀行間競爭升級，增大了銀行的經營難度。根據M1～M3 的分析結果，變量LnINS為正值，說明由于電子銀行業務的拓展，銀行的破產風險被直接降低。由于互聯網金融的靈活性收益以及便捷的使用特點，電子銀行業務客戶的增多一方面會使銀行互聯網的競爭資本增加，另一方面也降低了客戶的時間和交通成本，會使潛在的存款以及相應的業務收益激活，進而使銀行的破產風險降低。根據M2～M4 的分析結果，變量LnNET為正值，說明網上銀行的交易額上升會使銀行預防破產風險的能力提高，而企業交易的網銀交易額的增加體現了銀行與企業之間的合作加強，說明銀行互聯網化推進了企業存貸款業務的發展，進而使銀行破產風險降低。變量LnTRD值均為負，說明企業互聯網化發展直接導致銀行破產風險增加，互聯網金融企業會擠占銀行的支付業務、對銀行的存款進行分流，導致銀行盈利能力降低，互聯網金融企業最大的優勢——網絡理財、無門檻信貸和低成本已對銀行產生巨大的破產風險。控制變量LnASS顯著為正，證明銀行資產規模的擴大會對其抵御破產風險產生極大的幫助。LnTCR與LnREP為正，說明保證銀行的資本充足率以及盈利能力可以保障銀行經營的穩定及有效降低銀行的破產風險。LnDAL值為正，表明增加存貸比及經營自主度會使銀行的市場活力增加，使其破產風險降低。LnGDP表明宏觀經濟形勢也決定著銀行能否穩定發展。

2.銀行不良資產風險。根據M5和M6 的實證檢驗結果，變量LnMAR顯著為正，說明利率的市場化發展會使銀行的不良貸款率提高。為了降低攬儲成本，銀行會采取增加貸款利息的措施，使貸款申請的風險和不良貸款比率都有提高。變量LnINS及LnNET都顯著為負，說明金融的網絡化會降低銀行的不良貸款水平，分析其原因，主要為隨著互聯網的發展，銀行會更加準確地判斷貸款所承擔的風險，在貸款時有效規避一些風險較高的貸款申請。變量LnTRD為正，表明金融互聯網化水平的發展會提高銀行的不良貸款比例，分析其原因，由于網絡借貸具有便攜、靈活的特點，而且具有極高的信息共享水平，從而對銀行的一些好的貸款資源分流，提高了次級貸款人的比例，使不良貸款率增加。其主要原因在于，網絡借貸的便捷靈活性及高度的信息共享水平分流了商業銀行部分優質貸款資源，導致商業銀行次級貸款人比例提升、增加商業銀行的不良貸款率。LnASS為正，說明規模較大的銀行具有更高的風險，分析其原因為資產規模越大、對不良貸款的消化能力越強，會使管理人員的風險意識降低。根據LnTCR的結果顯示，資本充足率對銀行不良貸款的影響較小。變量LnREP為負，說明銀行盈利能力與不良貸款之間存在負相關性?？刂谱兞縇nNIR顯著為正，表明對利息的收益依賴性越強、銀行的風險越大。根據變量LnDAL的結果顯示，銀行存貸比越高、銀行的不良資產風險水平越高。而控制變量LnGDP的驗證結果表明，宏觀經濟的環境并不會對不良資產比率產生較為明顯的影響。

五、結論與建議

本文的研究結果表明：利率的市場化會提高銀行不良資產風險及破產風險；金融的互聯網化一方面會直接增大銀行風險，另一方面會進一步推進利率的市場化；此外，盈利能力、存貸比、資產規模、資本充足率、利息收入比率以及宏觀經濟發展等也是銀行風險的重要影響因素。

根據本文的分析，針對我國銀行的風險問題提出如下建議：(1)采取措施降低對利息收入的依賴性，如對銀行進行多元化經營以及增加中間業務的收入等，降低利率市場化帶來的經營風險。(2)銀行應增大互聯網業務的拓展力度，促進銀行的互聯網化發展，使銀行破產風險和不良資產風險降低。(3)銀行應加強對盈利能力、存貸比、資產規模、資本充足率等財務指標的管理，以提高銀行抵御各類風險的能力。