我國商業銀行流動性風險與經營績效的關系研究
——基于文獻綜述的視角

羅圣澤

(廣西大學 廣西 南寧 537000)

我國經濟增長進入新常態、利率市場化穩步推進、金融創新步伐加快，商業銀行投融資行為也因為業務范圍擴大而隨之改變，表外業務風險、宏觀政策風險、房地產行業風險，期限錯配相互作用，使得銀行面臨更為復雜的流動性風險。控制流動性風險的方法往往很有限，除了內外部的監管和審慎管理，更多是采用控制流動性缺口的辦法，但面對全球化的大趨勢，銀行業競爭愈發激烈，有時候不得不承擔過多的風險來獲取收益。我國對商業銀行流動性風險的研究起步較晚，監管體系仍在不斷完善中，2018年5月23日，中國銀行保險監督委員會公布《商業銀行流動性風險管理辦法》，此辦法在2014年的試行法的基礎上進行了修訂，新加進三個量化指標，細化了各項管理指標，進一步完善了我國商業銀行流動性風險檢測體系，為學界以及銀行管理層提供了參考標準。

一、流動性風險定義

對于商業銀行來說，根據2009年銀監會(現銀保監會)公布的《商業銀行流動性風險管理指引》商業銀行的流動性風險是指銀行因無法獲取足夠資金或無法以合理成本獲取足夠資金以清償到期債務或履行其它支付業務所造成的損失。銀行高負債的經營模式決定了其必須要時刻關注現金流管理保持充足的流動性以應對可能到來的危機，如果一家銀行被曝出面臨流動性風險，則可能會引起恐慌發生“擠兌”事件，嚴重影響到銀行的正常經營。

銀行的流動性風險又被稱做“衍生”風險，Diamond 和 Dybvig 在其D-D模型框架中提出了引起銀行流動性風險的最主要因素是流動性轉換。D-D模型認為因為將短期流動性負債轉化為非流動性資產是商業銀行獨有的特點。而在這個轉化過程中，也從另一方面反映出流動性風險產生的原因，即流動性錯配和期限錯配的產生。李澤文(2019)從外部因素考察，認為貨幣政策在很大程度上影響著商業銀行流動性，當央行采用緊縮或者擴張的貨幣政策時，由于社會上的流動資金變得較少或者較多，企業的獲取現金的難度增加或變得容易，企業違約的概率增加或下降，從而增加或減少銀行面臨的流動性風險。

二、流動性風險度量方法

在流動性風險度量方面，目前存在三種主流的方法：

(一)基于傳統指標的度量

包括靜態以及動態指標。如最基本的流動性比率、存貸比、流動性缺口、核心存款比率等經典衡量指標。2010年《巴塞爾協議Ⅲ》引入了凈穩定資金比例(NSFR)和流動性覆蓋率(LCR)，但該指數計算權重系數可以調整并且不能及時反映市場變化，時效性得不到保證。在傳統指標外，眾多學者還構建了許多創新指標優化了模型。

史燕麗(2018)開創性的使用流動性風險信息披露指數(IND)作為流動性風險衡量指標，流動性風險信息披露指數主要包含兩大類，一是定性披露指標，通過對流動性風險管控概述(0-1)、流動性風險管理描述(0-1)以及披露流動性風險指標的總體披露情況(0-1)進行打分，總分即為定性披露指標得分；二是定量披露指標，分別對5項資產流動性指標(0-1)和4項流動性負債指標(0-1)進行打分，定量披露指數得分即為總分之和。銀行流動性風險信息披露指數則由定性披露指數與定量披露指數得分組成。

(二)基于現金流視角

Driga(2012)著眼于資產負債表，關注現金的流入、流出，在考慮資產端和負債端的情況下，將流動性缺口作為流動性風險的衡量指標，雖然考慮到了流動性缺口問題，但沒有進一步考慮資產質量和資產流動性特征。針對此問題，沈沛龍(2013)通過以馬爾科夫過程中的特殊形式維納過程為基礎構建隨機流動比率模型，即：

(三)基于VAR模型

Berkowit(2000)使用了VAR模型來度量商業銀行流動性風險，但過度參數化和信息不足的問題存在于VAR模型研究中，在很大程度限制了它的使用。為了避免這些問題，Bernanke et al.(2005)提出了FAVAR模型，又稱之為因子增廣型向量自回歸模型，該模型結合了動態因子模型和VAR模型，在處理時間序列變化數據上有很大優勢。李學彥(2019)也采用了FAVAR模型研究了商業銀行流動性風險的外部影響因素，利用脈沖響應函數來分別描述外部因素，即股票市場、貨幣政策、房地產市場對流動性風險的影響。

三、商業銀行流動性風險與經營績效的關系研究

很多學者對于銀行銀行流動性風險管理模型進行了優化，一般分為兩類，一類是基于期限錯配的流動性風險控制的優化模型，還有一類是基于流動性風險度量的優化模型。

(一)基于期限錯配的流動性風險控制的優化模型

該優化模型普遍認為導致商業銀行流動性風險的根本因素就是資產負債期限錯配。商業銀行資產負債期限錯配指存款期限短于貸款期限，以短期資金去供給長期貸款，流動性逐步緊缺。王佳(2014)構建了存貸錯配下的流動性風險衡量指標，以壓力測試模型對國有四大行進行分析，給出在對流動性風險管理過程中應密切關注存貸比以穩健經營。但該研究樣本存在明顯不足，考慮到多家銀行，裘翔(2015)將期限錯配的特征引入銀行凈利差決定模型，并通過推導出期限錯配對凈息差兩種效果相反的機制作用：“風險承擔效應”和“成本效應”。以2005-2012年為期間，以135家商業銀行年度數據為樣本，計算出流動性錯配指數來衡量期限錯配結果，認為“風險承擔效應”對于銀行經營績效的影響要大于“成本效應”，即流動性錯配指數增加，銀行經營績效反而受到阻撓。考慮到宏觀審慎管理與微觀審慎管理協調創新，彭建剛(2014)利用HP濾波對存貸期限錯配流動性缺口進行測算，采用固定效應的面板回歸模型進行研究，認為資產收益率和流動性風險呈現正相關關系，但銀行過于關注經營利潤會面臨更多存貸期限錯配的流動性風險。由期限錯配的流動性風險又可細分為表內流動性風險和表外流動性風險，郭琳(2017)認為銀行為了降低成本提高收益，傾向于發放中長期貸款，這將進一步加劇銀行面臨的表內流動性風險，而隨著互聯網金融的發展，以中長期資產為基礎提供短期理財產品，加劇了期限錯配問題從而面臨更多表外流動性風險。

流動性風險產生的主要原因之一是流動性錯配，所以有必要從資產端和負債端兩方面來研究。劉精山等(2019)在綜合外部因素的基礎上，重點關注期限錯配和流動性錯配問題，在考慮期限錯配問題和外部宏觀因素后，構建動態遞歸模型，并且在度量我國商業銀行的流動性風險時，加入動態時變的權重因子構建流動性錯配指數(LMI)，我國商業銀行流動風險存在異質性和時變性，LMI的壓力測試結果顯示，不同類型銀行壓力測試和抵御風險的能力具有顯著的異質性。為有效地管理和防范商業銀行流動性風險，需要嚴格控制流動性錯配程度，密切關注宏觀經濟形勢和資產價格的波動，并建立相應的風險監測和管理機制。

(二)基于流動性風險度量控制的優化模型

胡彥君(2016)運用面板數據將《巴塞爾協議Ⅲ》中的四大監管工具核心資本充足率、杠桿率、流動性風險和貸款損失準備監管對銀行經營績效的影響進行了研究，認為無論是系統重要性銀行還是非系統重要性銀行，流動性比率均對銀行經營績效有顯著的促進作用，但該模型中有諸多沒有考慮到的外部因素。陳紅等(2017)則綜合考慮了外部因素，通過壓力情境測試，將流動性覆蓋率LCR作為商業銀行流動性風險的衡量指標，同時利用借助脈沖響應函數和方差分解方法并結合VAR計量模型，對宏觀因素的變化進行定量分析、同時分析了結構調整對大型、中型銀行流動性之間的相互作用關系。其中，大型銀行憑借資產規模優勢和行業地位，在調整資本結構和面對流動性風險時的抗壓能力更強。；流動性風險較為明顯的恰恰是那些沒有規模優勢的中小銀行。

基于《巴塞爾協議Ⅲ》中提出的監管指標凈穩定資金比率(NSFR)，潘敏等(2016)以2003-2014年中國78家銀行的非平衡面板數據為研究樣本，計算了凈穩定資金比率(NSFR)，運用動態面板模型研究了其與經營績效之間的關系，認為存在一個使得銀行績效最優的NSFR水平。呂笑微(2017)選取67家商業銀行2008年-2015年年度數據，通過存貸比(LTD)和凈穩定資金比率(NSFR)衡量銀行流動性風險并且引入調整速度(λ)作為偏離目標值的反應變量建立局部調整模型，認為商業銀行流動性行管理與經營績效之間存在倒U型關系，即流動性增加會促使銀行經營績效的提高，達到最優點后，隨著流動性增加反而導致經營績效的下滑，存在一個最優流動性風險點。彭疏桐(2018)也采用了凈穩定資金比率(NSFR)研究與經營績效的關系，通過構建動態面板數據模型并采用GMM的估計方法，認為凈穩定資金比率相對于傳統指標能更好的衡量流動性風險并且該指標對于中小銀行的績效影響更大。

四、結論

本文總結了我國商業銀行流動性風險的研究基本現狀，闡述了當前衡量商業銀行流動性風險的三種主流方法，分別是基于傳統指標的度量、基于現金流視角、基于VAR模型，可以看到衡量流動性風險的方法在不斷創新。基于銀行流動性風險控制的優化模型大致可分為兩類，兩種優化模型的各有特點和方向，期限錯配問題依然是關注的重點，同時可以看出不少學者嘗試從其他方面入手研究流動性對經營績效的影響。