宏觀審慎政策如何影響銀行順周期行為？

王碩 趙德起 劉承洋

內容提要：? 為減緩銀行順周期行為、防范風險傳染，央行于2016年推出宏觀審慎評估體系（MPA），開展了宏觀審慎政策在中國的實踐，而如何對此項政策效果進行評估是當前面臨的前沿問題。本文以MPA實施作為準自然實驗，基于中國120家商業銀行2013-2019年的面板數據，運用雙重差分法（DID）實證檢驗宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響及作用機制。研究結果表明：宏觀審慎政策實施后，中小銀行的順周期行為明顯降低。具體地，與國有大型和股份制銀行相比，宏觀審慎政策顯著降低了城商行和農商行等中小銀行的順周期信貸行為，提高了其流動性水平和多元化經營水平。為提高宏觀審慎政策的有效性，需要進一步保持宏觀審慎政策的定力，在效率和公平的角度上適度考慮在區域經濟上的政策差異，并不斷完善宏觀審慎政策制度框架。

關鍵詞： 宏觀審慎政策;中小銀行;信貸擴張;順周期行為;準自然實驗

中圖分類號：F832.0? 文獻標識碼：A? 文章編號：1001-148X（2021）05-0075-09

一、問題提出

2008年全球金融危機后，國際社會對危機產生原因展開了深刻的反思與討論，并普遍認識到，金融體系順周期行為和資產價格大幅波動導致的系統性風險是危機爆發的重要原因，尤其是時間軸上金融正反饋效應和空間軸上跨機構跨市場傳染導致了金融系統性風險，最終造成了對實體經濟的嚴重沖擊[1]。

在此基礎上，以物價穩定為目標的貨幣政策無法有效實現金融穩定，需要宏觀審慎政策對金融系統進行宏觀的、逆周期的、跨市場的調控。宏觀審慎政策以金融穩定為主要目標，著力于平滑金融體系的順周期波動，從宏觀的、逆周期的、跨市場的角度采取措施，從而解決“大而不倒”、順周期性和風險傳染等問題，維護宏觀經濟穩定。在具體操作層面上，宏觀審慎政策不僅可以在時間軸上運用逆周期資本緩沖、貸款價值比等政策工具調節金融機構的順周期行為和資產泡沫，同時在空間軸上提高系統重要性金融機構的穩健性，降低風險跨機構跨市場傳染，最終減緩對金融穩定和宏觀經濟造成沖擊。

從國際經驗來看，宏觀審慎政策的有效性和必要性已在國際上基本達成共識，建立和完善宏觀審慎政策框架已成為越來越多國家的共同選擇。如英格蘭銀行設立金融政策委員會（FPC），與貨幣政策委員會（MPC）分別負責金融穩定和價格穩定;美國成立金融穩定監管委員會（FSOC），主要負責認定系統重要性金融機構，并向美聯儲等金融監管機構提供政策建議。中國較早地探索和創新了宏觀審慎政策，為世界各國提供了有價值的經驗。其中，2011年創設差別準備金動態調整制度，配合危機期間刺激政策逐步退出。2016年升級為更加全面的宏觀審慎評估體系（MPA），從廣義信貸、資本、流動性、資產質量等多方面引導金融機構行為。此后又分別將表外理財、同業存單、制造業貸款等多方面金融業務納入MPA考核范圍，使其信貸增長與地方經濟增長和自身資本水平相適應，達到防范系統性金融風險、提高服務實體經濟水平的目的。

科學評估宏觀審慎政策的運用情況，為宏觀審慎政策的實施效果提供新的證據，對于完善和提高宏觀審慎政策的有效性具有重要政策意義，同時對于充分發揮宏觀審慎政策在引導金融機構穩健經營、防范化解金融風險、促進貨幣信貸合理增長及提升金融服務實體經濟方面具有重要參考作用。當前面臨一個重要問題是，宏觀審慎政策是否實現了最初目標，該項政策如何影響銀行的順周期行為，進而影響了銀行信貸投放和配置？現有對宏觀審慎政策的研究主要集中于國際政策工具評估以及與貨幣政策協調， 很少有文獻針對中國此項政策效果進行有效評估。本文以2016年宏觀審慎評估體系（MPA）為標志的宏觀審慎政策實施作為一個準自然實驗，基于中國120家商業銀行2013-2019年的面板數據， 運用雙重差分法（DID）和三重差分法（DDD）實證檢驗宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響及作用機制，并在此基礎上，進一步討論政策效果在區域環境和市場融資程度上的特征及差異性。

二、文獻綜述與研究假設

（一）宏觀審慎政策效果

近年來，國內外很多學者開始研究宏觀審慎政策工具的效果。Lim et al.（2011）[2]基于49個國家的數據分析得出，大部分宏觀審慎政策工具（貸款價值比、債務收入比、信貸增長上限和動態撥備規則等）在降低信貸和杠桿順周期性方面是有效的。宏觀審慎政策既降低了經濟崩潰的風險，也降低了其他經濟領域受到金融體系問題影響的程度[3]。

一些學者發現不同政策工具的效果有所不同。Lee et al.（2016）[4]分析了亞洲10個發展中國家的宏觀審慎工具效果，發現信貸類工具能夠抑制信貸擴張和房價上漲，流動性工具可以緩和銀行杠桿和負債增長。Aikman et al.（2018）[5]發現，逆周期資本工具可以增加銀行在風險承擔方面的成本，防止引起銀行過度的風險承擔。一些學者發現政策對不同類型銀行的影響也是不同的。Altunbas et al.（2018）[6]發現，宏觀審慎政策可以明顯降低小型并以批發業務為主的銀行風險承擔水平。還有一些學者發現不同發展水平的地區使用的政策工具也有所不同。Cerutti et al.（2017）[7]檢驗了119個經濟體12種宏觀審慎政策工具，發現新興市場經濟體主要使用流動性和外匯工具應對資本流動的影響，發達經濟體主要使用貸款價值比、債務收入比等信用工具以應對信貸擴張和房地產泡沫風險。

在宏觀審慎政策的進一步研究中，國內外很多學者發現，僅僅通過宏觀審慎政策并不能有效達到政策目標，需要貨幣政策和宏觀審慎政策密切配合。Angelini et al.（2012）[8]發現在受到供給沖擊影響時，宏觀審慎政策只能發揮部分作用;在受到金融沖擊影響時，貨幣政策和宏觀審慎政策有效協作才能實現最優結果。蘇嘉勝和王曦（2019）[9]也發現在受到技術沖擊和金融沖擊時，宏觀審慎政策能夠有效緩解經濟波動，與貨幣政策相配合可以明顯減少福利損失。根據“丁伯根法則”，實現一個政策目標需要至少一個政策工具，貨幣政策和宏觀審慎政策分別致力于價格穩定和金融穩定的“雙支柱”調控框架，可以有效解決經濟活動失衡與金融活動失衡之間“部分解決”“顧此失彼”等問題[10]。Svensson（2018）[11]認為，貨幣政策和宏觀審慎政策可以分別獨立制定并有效地實現政策目標，只要兩部門將對方的政策納入本部門的統籌考慮，就能實現納什均衡下的最優解。黃益平等（2019）[12]通過兩國DSGE模型驗證了雙支柱宏觀調控的有效性，發現在金融沖擊下，貨幣政策配合宏觀審慎政策工具可以有效抑制金融市場的順周期性，有利于穩定宏觀經濟。

（二）銀行順周期行為

商業銀行的順周期行為是指，在經濟上行期，銀行有更高的風險偏好，更傾向于通過過度擴張信貸和杠桿以獲取更大利潤;而在經濟下行期，銀行風險偏好降低，常常通過大幅收縮信貸和杠桿以避免信用風險。即在經濟繁榮時期債券發行和銀行信貸規模明顯多于蕭條時期。金融危機后，關于金融活動繁榮與衰退交替發生的周期性問題也引起了學術界的關注，現有文獻對銀行順周期行為主要有以下幾方面解釋：一是抵押品價值具有順周期性。在經濟上行期，借款方抵押品價值往往隨著經濟環境改善而大幅提高，而在經濟下行期會隨著經濟環境惡化而不斷下降，銀行信貸決策及授信也會隨著抵押品價值順周期波動。二是銀行風險承擔具有順周期性。在經濟上行期，銀行風險偏好上升，市場情緒較為樂觀，銀行信貸標準有所降低，信貸擴張動力較強;而在經濟下行期，隨著不良貸款大幅增加，銀行風險偏好降低，市場情緒和銀行信貸投放較為保守。同時“羊群效應”增加了銀行對風險的系統性認知偏差，加大了銀行信貸的順周期波動。三是外部監管具有順周期性。在經濟上升期，監管部門對資本、杠桿和信貸的約束條件較為寬松，容易引起銀行信貸過度擴張;在經濟下行期，對資本、杠桿和信貸的監管壓力增大，銀行被動收縮信貸。

從我國商業銀行的順周期行為看，杠桿倍數隨著經濟波動的現象較為明顯，但國有大型銀行杠桿和順周期行為較為穩定，股份制銀行與城市商業銀行杠桿和順周期行為較為顯著[13]。寬松的貨幣政策下，銀行常常通過順周期提升杠桿來增加銀行風險承擔，而資本監管要求和市場紀律約束提高可以有效抑制銀行杠桿的順周期調整[14]。我國信貸型影子銀行也具有順周期性。由于影子銀行多以資產證券化和杠桿操作為基礎，影子銀行業務的順周期波動和金融體系的不穩定性均會被有所放大[15]。

綜上所述，當前國內外對宏觀審慎政策研究主要集中于宏觀審慎政策工具評估以及宏觀審慎政策與貨幣政策之間的關系，其中很多文獻也明確指出，宏觀審慎政策工具的運用及效果會受到各國經濟金融發展水平和結構差異的影響，從而有很大不同，因此政策工具的劃分和評估也并不具備普適性，也并不能體現出部分國家在政策探索與創新上的效果。從國內情況來看，也鮮有文獻對中國宏觀審慎政策的效果進行評估，特別是以MPA為標志的宏觀審慎政策實施的影響。同時，很多學者也認為MPA 工具的使用也有必要進一步量化評估。為此，本文從中國宏觀審慎政策的效果評估角度分析MPA實施對銀行順周期行為的影響，同時運用雙重差分法（DID）及三重差分法（DDD）進行模型估計，從而更準確地識別政策效果，為研究宏觀審慎政策提供新的經驗證據，對進一步提升宏觀審慎政策、引導金融機構穩健經營、防范化解金融風險等具有政策參考作用。

（三）研究假設

實施宏觀審慎政策的目的主要是為了減緩銀行順周期波動和跨市場風險傳染對宏觀經濟金融的沖擊。針對銀行的順周期波動，宏觀審慎政策通過對資本、杠桿等指標提出逆周期調整要求以實現“以豐補歉”，中國央行通過構建宏觀審慎評估體系（MPA），從資本和杠桿、流動性、定價行為、資產質量等多個方面引導銀行形成穩健經營理念，從而合理把握信貸投放，提升風險防控能力。因此，根據上述分析，提出以下假設：

假設1：以宏觀審慎評估體系（MPA）為標志宏觀審慎政策實施，降低了商業銀行的順周期行為。

由于宏觀審慎政策會受到經濟金融發展水平和結構差異的影響，其最終的效果也會有所不同，對銀行順周期行為的影響也會在不同的區域環境下表現出差異性。具體來說，經濟發展較快、市場融資程度較高的地區，投資者情緒更為樂觀，銀行信貸擴張行為更為強烈，加之自身經濟增速較高，受到的政策壓力更小;而相對于經濟基礎較弱、市場融資程度較低的地區，投資者更為保守，市場融資反而更被動集中于銀行信貸形式，受到的政策壓力也相對更大。因此，根據上述分析，提出以下假設：

假設2：與東中部地區和市場融資程度較高地區相比，宏觀審慎政策對西部東北地區和市場融資程度較低地區的商業銀行順周期行為影響更大。

三、研究設計與描述性統計

（一）模型設定

本文使用雙重差分法（Difference in Differences）實證檢驗宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響。在自然實驗的情況下，雙重差分法是通過將調查樣本分為實驗組和對照組，然后對比某一事件前后對實驗組和對照組的不同影響，進而評估對實驗組的具體變量的影響，從而識別出因果關系。由于宏觀審慎政策是一項面向于全國銀行業金融機構的政策，如何在這種情況下構建實驗組和對照組是應用雙重差分法的難點。

本文借鑒Vig（2013）[16]的處理方法，從宏觀審慎政策對不同規模和類型銀行信貸、流動性及經營行為的差異性影響入手構造實驗組和對照組，在此基礎上進行雙重差分檢驗。由于國有大型銀行和股份制銀行資產規模較大，本文將其作為對照組，將中小銀行作為實驗組。實際上，宏觀審慎評估體系（MPA）實施后，部分中小銀行對政策更為敏感，主要是因為其過度追求利潤、過度增加杠桿，導致其資產擴張速度遠超過其資本承受能力[17]。在此情形下，城市商業銀行、農村商業銀行等中小銀行傾向于具有更高的信貸和資產增速，以及有限的資本，因而其會受到更大政策約束。相比而言，國有大型銀行和股份制銀行經營較為穩健，其所面臨的政策壓力相對較小。因此，本文根據商業銀行的規模和類型的差異劃分實驗組和對照組，即城市商業銀行、農村商業銀行等中小銀行作為實驗組，國有大型銀行和股份制銀行作為對照組。

考慮到2016年央行開始實施宏觀審慎評估體系（MPA），率先在國際上開展了宏觀審慎政策實踐，本文將2016年作為政策實施節點。

為進一步研究宏觀審慎政策實施后，是否對實驗組銀行的信貸、流動性、多元化經營產生顯著影響，在考慮時間和個體之間差異的基礎上，設定如下實證基準模型：

Yit=α+β1Treati*Postt+β2Xit+μi+τt+εit

其中，i=1，…，N表示銀行個體，t表示時間。被解釋變量Yit包括銀行信貸行為（Loanr）、流動性水平（Depr）和多元化經營水平（NNII）三個指標;Treati表示分組虛擬變量，實驗組銀行取值為1，對照組應取值為0;Postt表示政策實施的時間虛擬變量，如果樣本觀測值發生在宏觀審慎政策實施之后（2016年及以后）取值為1，否則取值為0;Xit表示控制變量，包括銀行穩定性水平（Z-score）、風險承擔（RWAS）、不良貸款率、GDP、M2和市場利率（Shibor）;μi表示個體固定效應;τt表示時間固定效應;Treati*Postt為交互項，其系數β1衡量了宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響效應，是本文關注的主要變量。

（二）數據來源

本文研究樣本為2013-2019年中國120家商業銀行的面板數據，所用數據均來自BVD全球銀行與金融機構分析（BankFocus）數據庫、萬得（Wind）數據庫以及商業銀行年報。考慮到本文的研究對象，剔除了中國郵政儲蓄銀行和政策性銀行，同時剔除了所選變量存在缺失值大于2年以上的銀行，部分缺失數值通過手動收集銀行年報補充。

根據銀保監會分類標準，本文研究樣本包括5家國有大型商業銀行、10家股份制商業銀行、79家城市商業銀行和26家農村商業銀行。截至2019年底，銀行業金融機構資產規模為290萬億元，樣本銀行總資產占銀行業金融機構總資產的比例為69.32%;商業銀行資產規模為239萬億元，樣本銀行總資產占商業銀行總資產的比例為83.94%，能夠較好地代表我國銀行業的整體情況。

（三）變量說明

本文分別選取了銀行信貸行為、流動性水平和多元化經營水平作為被解釋變量，用來考查宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響，主要變量說明和計算方式如表1所示。其中，銀行信貸行為以貸款/總資產（Loanr）衡量，以貸款/存款（LoanDep）進行穩健性檢驗，主要是考慮到中國宏觀審慎政策的核心內容是實現銀行信貸增速與自身資本水平和經濟增長相適應[17]。流動性水平以存款/總資產（Depr）衡量， 以流動性資產的對數（LnLiq）進行穩健性檢驗，主要是考慮到銀行將部分存款作為流動性儲備，更多地依靠存款支撐長期資產可以降低銀行短期內發生擠兌的風險[18]。多元化經營水平以其他生息資產/總生息資產（NNII）衡量，以其他生息資產的對數（Divers）進行穩健性檢驗，主要考察宏觀審慎政策執行后，銀行對非信貸資產的配置。銀行實驗組虛擬變量為Treat，政策實施時間虛擬變量為Post。

為控制銀行個體層面和宏觀層面的特征和影響，本文選取了銀行穩定性水平（Z-score）、風險承擔（RWAS）和不良貸款率（NPL），以及GDP、M2和市場利率（Shibor）分別作為銀行個體層面和宏觀層面的控制變量。其中，Z-score為銀行風險指標，用于衡量商業銀行的穩定性[19]，具體指標運算公式為：

Z-score=（ROE+Equity/Asset）/σ（ROE）

其中，ROE為資本利潤率，Equity/Asset是權益資產比率，σ（ROE）為資本利潤率的3年移動標準差。Z-score值越大，表明商業銀行穩定性越強、總體風險越小。

風險承擔指標使用銀行風險加權資產比總資產衡量，由于風險加權資產可在發放貸款時確定，區別于不良貸款率的事后度量（逾期90天后），因此能夠較為及時和客觀地反映銀行風險的變動。該指標的比例越高，則銀行風險偏好越高，銀行購買高風險資產的意愿也越強烈。不良貸款率是發放貸款后認定可能存在違約貸款的比例，該指標的比例越高，意味著銀行存在更高比例違約的風險資產。

另外，為檢驗宏觀審慎政策影響銀行順周期行為在地區層面和市場融資環境方面差異，本文定義了區域環境虛擬變量（Region）和市場融資程度虛擬變量（Fin）。首先，在區域環境虛擬變量設置上，根據國家統計局標準，劃分了東部、中部、西部、東北地區共四個區域，東部和中部地區取值為1， 西部和東北地區取值為0。其次，在市場融資程度虛擬變量上，通過比較各省社會融資規模中企業債券和股票等市場融資所占比重，本文劃分了市場融資程度較高地區和較低地區，企業債券和股票融資在社會融資規模占比位于全國前15名的省份，為市場融資程度較高地區，取值為1，否則取值為0。具體變量的描述性統計如表2所示。

（四）平行趨勢檢驗

應用雙重差分法的一個重要前提就是滿足平行趨勢檢驗，即如果沒有宏觀審慎評估體系（MPA）實施這一外生因素影響， 實驗組銀行與對照組銀行的指標變量應該存在一致的變化趨勢。本文參照Campello和Larrain（2016）[20]的方法，檢驗實驗組和對照組在政策出臺前的第n年（n=1，2，3）的差異，檢驗結果如表3所示。結果顯示，在宏觀審慎政策執行前，實驗組銀行和對照組銀行的變量變動基本不存在顯著差異，即能滿足隨機性要求和平行趨勢假設。

四、實證結果與分析

（一）宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響

本文使用控制雙向固定效應的雙重差分模型實證檢驗了宏觀審慎政策實施是否以及如何影響信貸行為、流動性水平和多元化經營水平。實證結果如表4所示，模型（1）和（2）顯示了宏觀審慎政策實施是否對銀行信貸行為產生了影響。其中，模型（1）結果顯示，當不加入銀行控制變量，僅控制個體和時間固定效應時，Treat*Post的系數估計值在1%的水平上顯著為負;模型（2）結果顯示，當進一步控制銀行穩定性水平、風險承擔和不良貸款率，以及GDP、M2和市場利率等宏觀和微觀變量時，Treat*Post的系數估計值仍然在1%的水平上顯著為負。這些結果表明，與對照組銀行（國有大型和股份制銀行）相比，宏觀審慎政策降低了實驗組銀行（城商行和農商行等中小銀行）的順周期信貸行為。 也就是說，宏觀審慎政策實施后，中小銀行的順周期信貸行為明顯降低。

模型（3）和（4）顯示了宏觀審慎政策實施是否對銀行流動性水平產生了影響，當不加入銀行控制變量和當進一步控制銀行穩定性水平、風險承擔和不良貸款率，以及GDP、M2和市場利率等宏觀和微觀變量時，Treat*Post的系數估計值在1%的水平上均顯著為正。這些結果表明，與對照組銀行（國有大型和股份制銀行）相比，宏觀審慎政策提高了實驗組銀行（城商行和農商行等中小銀行）的流動性水平。也就是說，宏觀審慎政策實施后，中小銀行的流動性水平顯著提高。

模型（5）和（6）顯示了宏觀審慎政策執行是否對銀行多元化經營水平產生了影響，Treat*Post的系數估計值仍然在1%的水平上顯著為正。這些結果表明，與對照組銀行（國有大型和股份制銀行）相比，宏觀審慎政策提高了實驗組銀行（城商行和農商行等中小銀行）的多元化經營水平。 也就是說，宏觀審慎政策實施后，中小銀行的多元化經營水平顯著提高。總體來看，宏觀審慎政策實施后，中小銀行的順周期信貸行為明顯降低，流動性水平和多元化經營水平有所提高，這些結果驗證了本文提出的假設1。

（二）穩健性檢驗

1. 安慰劑檢驗。本文最初劃分銀行實驗組和對照組的依據主要是根據銀行規模和類型， 考慮到宏觀審慎政策對中小銀行信貸順周期行為的約束性更強，資產規模較大的銀行更容易成為對照組。為減少人為施加政策處理的影響，按照以上分組思路，本文將原有對照組分為兩組，國有大型銀行為對照組，股份制銀行為實驗組，如果估計結果表明政策效應是不顯著的，即反向驗證了分組的科學性。安慰劑檢驗結果如表5所示，在加入銀行控制變量，并控制個體和時間固定效應時，銀行信貸行為、流動性水平和多元化經營水平的Treat*Post系數估計值在10%的水平上不顯著。

同樣，本文劃分的政策時間節點是2016年，以宏觀審慎政策評估體系（MPA）出臺作為宏觀審慎政策實施的起點。為防范實驗結果由宏觀審慎政策出臺前的其他事件影響，按照以上思路，本文虛擬政策時間節點2014年，并設置新的時間虛擬變量，按照其他原有數據和指標進行實證檢驗后，估計結果同樣表明政策效應是不顯著的，即反向驗證了政策出臺對銀行順周期行為的有效性。

2. 改變因變量指標。由于銀行順周期行為的測度指標有很多，為避免指標選取對實證結果的影響，本文分別對銀行信貸行為、流動性水平和多元化經營水平選取替代指標進行檢驗。具體地，銀行信貸行為的原測度指標貸款/總資產（Loanr），以貸款/存款（LoanDep）進行替代;流動性水平的原測度指標存款/總資產（Depr），以流動性資產的對數（LnLiq）進行替代;多元化經營水平的原測度指標其他生息資產/總生息資產（NNII），以其他生息資產的對數（Divers）進行替代。

實證檢驗結果如表6所示，模型（1）和（2）結果顯示，Treat*Post的系數估計值在1%的水平上仍然顯著為負，表明宏觀審慎政策降低了實驗組銀行（城商行和農商行等中小銀行）的順周期信貸行為。模型（3）和（4）結果顯示，Treat*Post的系數估計值在1%的水平上仍然顯著為正，表明宏觀審慎政策提高了實驗組銀行的流動性水平。模型（5）和（6）結果顯示，Treat*Post的系數估計值在1%的水平上仍然顯著為正，表明宏觀審慎政策提高了實驗組銀行的多元化經營水平。因此，改變因變量后的實驗結果與原結果一致。

3. 改變樣本區間。考慮到宏觀審慎政策在出臺前對銀行業金融機構進行了預期引導，在政策出臺后銀行生產經營、流動性、資本、風險等指標也需要一定時間調整，這些因素都可能導致對雙重差分模型的干擾。因此，本文剔除了在政策生效期的前后一年數據，同時考慮到數據時間的平衡性，僅保留2013年、2014年、2017年和2018年的數據樣本進行重新估計。實證檢驗結果如表7所示，模型（1）-（6）結果顯示，Treat*Post的系數估計值在1%的水平上仍然顯著，雙重差分模型的估計結果依然是穩健的。

（三）進一步討論

為進一步研究宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響，本文從區域環境和市場融資程度的差異性角度，運用三重差分法檢驗宏觀審慎政策是否對銀行順周期行為的影響表現出區域環境和市場融資程度上的特征及差異性。

1.基于區域環境。 本文在各地區區域環境的特征和差異性上，進行三重差分估計，以檢驗宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響是否在不同的區域環境下表現出差異性。在區域環境虛擬變量的設置上，根據國家統計局標準，劃分了東部、中部、西部、東北地區共四個區域，東部和中部地區取值為1，否則取值為0（西部和東北地區）。在此基礎上，將區域環境虛擬變量與前述政策效應交互項共同構成三重交互項Treat*Post*Region進行實證檢驗。實證檢驗結果如表8所示，模型（1）Treat*Post*Region的系數估計值在1%的水平上顯著為正，模型（2）和（3）Treat*Post*Region的系數估計值在10%和5%的水平上顯著為負，表明對于宏觀審慎政策對中小銀行順周期行為的影響，東部和中部地區弱于西部和東北地區。

2.基于市場融資程度。本文在各地區市場融資程度的特征和差異性上，進行三重差分估計，以檢驗宏觀審慎政策對銀行順周期行為的影響是否在不同的市場融資程度上表現出差異性。在市場融資程度虛擬變量的設置上，通過比較各省社會融資規模中企業債券和股票等市場融資所占比重，將企業債券和股票融資在社會融資規模占比位于全國前15名的省份，作為市場融資程度較高地區，取值為1，否則取值為0。在此基礎上，將市場融資程度虛擬變量與前述政策效應交互項共同構成三重交互項Treat*Post*Fin進行實證檢驗。實證檢驗結果如表8所示，模型（4）Treat*Post*Fin的系數估計值在1%的水平上顯著為正，模型（5）和（6）Treat*Post*Fin的系數估計值在10%和1%的水平上顯著為負，表明對于宏觀審慎政策對中小銀行順周期行為的影響，市場融資程度較高地區弱于市場融資程度較低地區，這些結果驗證了本文提出的假設2。

綜合以上分析可以發現，宏觀審慎政策實施對銀行順周期行為的影響在區域環境和市場融資程度上表現出一定的分化特征。具體地，東中部地區及市場融資程度較高地區的中小銀行受到的政策壓力較小，西部和東北地區及市場融資程度較低地區的中小銀行受到的政策壓力更大。這一方面與地方經濟增長相關，主要是由于宏觀審慎政策推動金融機構的信貸增速與其自身資本以及經濟增長相適應。另一方面也與其地區市場融資程度密切相關，相對于銀行信貸的間接融資形式，企業債券和股票等形式的直接融資更加市場化，更具有“買漲不買跌”的順周期效應，也更容易產生對間接融資的“示范效應”，帶動部分地區銀行信貸進一步擴張，造成金融資源的過度集聚和區域不平衡，這在上述模型中也體現出市場融資程度較高地區的中小銀行信貸擴張行為更為強烈。因此，從這一角度看，宏觀審慎政策更需要從間接融資形式切入，通過逆周期調節銀行信貸行為，適度平衡金融資源在區域間的分配。

五、結論與政策建議

本文的研究結果表明，宏觀審慎政策實施后，中小銀行的順周期行為明顯降低。具體地，與國有大型和股份制銀行相比，宏觀審慎政策顯著降低了城商行和農商行等中小銀行的順周期信貸行為，提高了其流動性水平和多元化經營水平。進一步研究發現，宏觀審慎政策對銀行順周期行為影響在區域環境和市場融資程度上表現出一定的差異性。具體地，東中部地區及市場融資程度較高地區的中小銀行受到的政策壓力較小，信貸擴張行為更為強烈，這與地方經濟增長及市場融資程度密切相關。

因此，為更好地發揮宏觀審慎政策對引導金融機構穩健經營、防范化解金融風險、促進貨幣信貸合理增長及提升金融服務實體經濟方面的作用，有如下政策建議：

一是進一步保持宏觀審慎政策的定力。實證研究表明，宏觀審慎政策實施顯著抑制了中小銀行的順周期行為。在此基礎上，應進一步保持宏觀審慎政策的持續性和有效性。建立涵蓋多部門多層級的貨幣政策和宏觀審慎政策與監管政策、產業政策、財稅政策的協調機制，統籌考慮穩增長、保就業與防風險之間的關系，在經濟增長和防范金融風險方面發揮更大作用。

二是適度考慮宏觀審慎政策在區域經濟上的差異。實證研究表明，相對于東部和中部地區，西部和東北地區的中小銀行受到的政策壓力更大。實際上西部和東北地區的中小銀行由于直接融資市場資源有限，更加需要依靠信貸等間接融資方式支持實體經濟。因此，在實踐宏觀審慎政策過程中，可以在考慮效率和公平的角度上適度平衡金融資源在區域上差異，發揮信貸等間接融資的逆周期調節作用，增強金融支持西部、東北地區實體經濟發展的力度。

三是完善宏觀審慎政策制度框架。考慮到間接融資和直接融資之間的相互強化作用，及金融資源的集聚與不平衡，可以繼續豐富和完善宏觀審慎政策指標和工具箱，探索將債券和股票等市場融資程度指標，以及更多金融交易、金融市場、金融機構和金融基礎設施納入宏觀審慎政策的覆蓋范圍，進一步發揮宏觀審慎政策的逆周期調節和防范跨市場風險傳染的作用，促進經濟高質量發展。

參考文獻：

[1]? G20. Macroprudential Policy Tools and Framework： Update to G20 Financial Minsters and Central Bank Governors[R].FSB， IMF， BIS， 14 February， 2011.

[2] Lim C， Columba F， Costa A， Kongsamut P， Otani A， Saiyid M， Wezel T， Wu X. Macroprudential Policy： What Instruments and How to Use Them？ Lessons from Country Experiences[R].IMF Working Paper， No. 11/238， 2011.

[3] DellAriccia G， Laeven L， Suarez G A. Bank Leverage and Monetary Policy′s Risk- Taking Channel： Evidence from the United States[J].Journal of Finance， 2017， 72（2）： 613-654.

[4] Lee M， Asuncion R C， Kim J. Effectiveness of Macro-prudential Policy in Developing Asia： An Empirical Analysis[J].Emerging Markets Finance and Trade， 2016， 52（4）： 923-937.

[5] Aikman D， Giese J， Kapadia S， Mcleay M. Targeting Financial Stability： Macroprudential or Monetary Policy？[R].Bank of England Working Paper， No. 734， 2018.

[6] Altunbas Y， Binici M， Gambacorta L. Macroprudential Policy and Bank Risk[J].Journal of International Money and Finance， 2018， 81： 203-220.

[7] Cerutti E， Claessens S， Laeven L. The Use and Effectiveness of Macroprudential Policies： New Evidence[J].Journal of Financial Stability， 2017， 28： 203-224.

[8] Angelini P， Neri S， Panetta F. Monetary and Macroprudential Policies[R].European Central Bank Working Paper， No. 1449， 2012.

[9] 蘇嘉勝，王曦.宏觀審慎管理的有效性及其與貨幣政策的協調[J].財貿經濟，2019（9）：65-83.

[10] 馬勇.“雙支柱”調控框架的理論與經驗基礎[J].金融研究，2019（12）：18-37.

[11] Svensson L E O. Monetary Policy and Macroprudential Policy： Different and Separate？ [J].Canadian Journal of Economics， 2018， 51（3）： 802-827.

[12] 黃益平，曹裕靜，陶坤玉，等.貨幣政策與宏觀審慎政策共同支持宏觀經濟穩定[J].金融研究，2019（12）：70-91.

[13] 王倩，趙錚.同業融資視角下的商業銀行杠桿順周期性[J].金融研究，2018（10）：89-105.

[14] 汪莉.隱性存保、“順周期”杠桿與銀行風險承擔[J].經濟研究，2017（10）：67-81.

[15] Pozsar Z， Adrian T， Ashcraft A， Boesky H. Shadow Banking[R].Federal Reserve Bank of New York Staff Reports， No. 458， 2010.

[16] Vig V. Access to Collateral and Corporate Debt Structure： Evidence from a Natural Experiment[J].Journal of Finance， 2013， 68（3）： 881-928.

[17] 張曉慧.宏觀審慎政策在中國的探索[J].中國金融，2017（11）：23-25.

[18] 馬勇，李振.資金流動性與銀行風險承擔——來自中國銀行業的經驗證據[J].財貿經濟，2019（7）：67-81.

[19] Laeven L， Levine R. Bank Governance， Regulation and Risk Taking[J].Journal of Financial Economics， 2009，93（2）： 259-275.

[20]? Campello M， Larrain M. Enlarging the Contracting Space： Collateral Menus，? Access to Credit， and Economic Activity[J].Review of Financial Studies， 2016， 29（2）： 349-383.

How Do Macroprudential Policies Affect Banks′ Pro-cyclical Behavior？ Based on the

Quasi-Natural Experiment of Chinese Banking Institutions

WANG Shuo1， ZHAO De-qi1， LIU Cheng-yang2

（1.School of Economics， Liaoning University， Shenyang 110036，China;

2. Shenyang Branch， The People′s Bank of China， Shenyang 110001，China）

Abstract：? In order to prevent banks′ pro-cyclical behavior and risk contagion， Chinese Central Bank established the Macro-Prudential Assessment System（MPA） in 2016， and carried out the practice of macro-prudential policies in China. But how to evaluate the effects of this policy is a frontier of current research. This article uses MPA implementation as a quasi-natural experiment. Based on the panel data of 120 Chinese commercial banks from 2013 to 2019， this paper uses the Difference-in- differences method（DID） to empirically test the impact and mechanism of macro-prudential policies on banks′ pro-cyclical behavior. The conclusions show that after the implementation of macro-prudential policies， the pro-cyclical behavior of small and medium-sized banks has been significantly reduced. Specifically， compared with large state-owned and joint-stock banks， macro-prudential policies have significantly reduced the pro-cyclical credit behavior of small and medium-sized banks（such as city commercial banks and rural commercial banks）， and improved their liquidity and diversified operations. Therefore， in order to improve the effectiveness of macro-prudential policies， it is necessary to further maintain the determination of macro-prudential policies， appropriately consider policy differences in regional economies from the perspective of efficiency and fairness，and improve the framework of the macro-prudential policy system.

Key words： macroprudential policies; small and medium-sized banks; credit expansion; pro-cyclical behavior; quasi-natural experiment

（責任編輯：李江）