潘 敏 汪 怡 陶宇鷗

(武漢大學(xué) 1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心 2.經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 武漢 430072)

凈穩(wěn)定資金比率監(jiān)管會影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效嗎
——基于中國銀行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

潘 敏1,2汪 怡2陶宇鷗2

(武漢大學(xué) 1.經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心 2.經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 武漢 430072)

基于巴塞爾協(xié)議III流動性監(jiān)管框架最終修訂稿中銀行凈穩(wěn)定資金比率(NSFR)的測算方法，以2003—2014年中國78家銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)為研究樣本，運(yùn)用動態(tài)面板模型，實(shí)證檢驗(yàn)實(shí)施NSFR監(jiān)管要求對中國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效的可能影響，以及這種影響在跨區(qū)域經(jīng)營商業(yè)銀行和區(qū)域性經(jīng)營商業(yè)銀行之間是否存在差異。研究表明：整體上，以巴塞爾協(xié)議最終稿為標(biāo)準(zhǔn)測算的中國商業(yè)銀行NSFR與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與銀行績效呈倒U型關(guān)系。中國商業(yè)銀行存在一個(gè)實(shí)現(xiàn)銀行績效最大化的NSFR水平，樣本期間，商業(yè)銀行的NSFR均值低于實(shí)現(xiàn)銀行績效最大的最優(yōu)值。NSFR的實(shí)施對區(qū)域性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)和績效的影響較為顯著，而對跨區(qū)域經(jīng)營商業(yè)銀行的影響不顯著。因而，從整體上看，雖然當(dāng)前強(qiáng)化商業(yè)銀行流動性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管有利于降低銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，改善銀行績效，但應(yīng)區(qū)別不同類別商業(yè)銀行采取差異性的流動性監(jiān)管措施。

凈穩(wěn)定資金比率；風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；銀行績效

一、引言

2009年12月，巴塞爾銀行監(jiān)督管理委員會(Basel Committee on Banking Supervision，BCBS)首次發(fā)布了金融機(jī)構(gòu)流動性監(jiān)管指標(biāo)的提案。2010年頒布的《巴塞爾協(xié)議III》引入流動性覆蓋比率(Liquidity Coverage Ratio，LCR)和凈穩(wěn)定資金比率(Net Stable Funding Ratio，NSFR)兩個(gè)定量監(jiān)管指標(biāo)，確立了全球銀行業(yè)統(tǒng)一的流動性風(fēng)險(xiǎn)管理標(biāo)準(zhǔn)。隨后，BCBS 持續(xù)對LCR與NSFR 進(jìn)行定量測算和校準(zhǔn)，分別于2013 年1 月和2014年10月發(fā)布最終修訂文件。

在中國，近年來，隨著利率市場化改革進(jìn)程的加快，通過發(fā)行短期理財(cái)產(chǎn)品獲得資金已成為商業(yè)銀行重要的負(fù)債資金來源，與此同時(shí)，對政府投資項(xiàng)目和房地產(chǎn)等長期項(xiàng)目的融資也成為商業(yè)銀行資產(chǎn)運(yùn)用的主渠道，資產(chǎn)負(fù)債期限錯(cuò)配嚴(yán)重，流動性風(fēng)險(xiǎn)問題進(jìn)一步凸顯。在此背景下，為防范系統(tǒng)性的流動性風(fēng)險(xiǎn)，中國銀監(jiān)會從2010 年起將LCR和NSFR納入“腕骨”指標(biāo)體系，并于2011年10月正式提出包括NSFR在內(nèi)的四大流動性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管指標(biāo)*《中國銀監(jiān)會關(guān)于中國銀行業(yè)實(shí)施新監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)的指導(dǎo)意見》(2011年44號)明確提出NSFR不得低于100%的監(jiān)管要求。雖然2013年10月《商業(yè)銀行流動性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法(試行)》暫時(shí)移除了NSFR的相關(guān)內(nèi)容，但銀監(jiān)會表示，待巴塞爾委員會完成對NSFR的修訂后，將結(jié)合中國實(shí)際逐步修改完善《流動性辦法》。。與此同時(shí)，各商業(yè)銀行也都按照銀監(jiān)會的監(jiān)管要求加強(qiáng)了流動性風(fēng)險(xiǎn)的管理和控制。問題在于，若以2014年BCBS頒布的NSFR最終版本為標(biāo)準(zhǔn)來對商業(yè)銀行實(shí)施嚴(yán)格的流動性監(jiān)管，其是否會有利于降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)？亦或在降低風(fēng)險(xiǎn)的同時(shí)也能確保銀行經(jīng)營績效的提升？另外，經(jīng)過多年的發(fā)展，國內(nèi)已形成了包括國有控股商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行為主的商業(yè)銀行體系。其中，國有控股和股份制商業(yè)銀行以跨區(qū)域經(jīng)營為主，而城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行則主要以區(qū)域性經(jīng)營為主。由于經(jīng)營范圍和規(guī)模不同，兩類商業(yè)銀行在資金來源和運(yùn)用方面存在一定的差異。那么，面對相同的凈穩(wěn)定資金監(jiān)管規(guī)則，NSFR的實(shí)施對兩類商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效的影響是否存在差異？顯然，對相關(guān)問題的研究不僅有利于了解和把握新的流動性監(jiān)管指標(biāo)的實(shí)施對中國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效可能帶來的影響，也能夠?yàn)楸O(jiān)管當(dāng)局引入和實(shí)施流動性監(jiān)管新規(guī)則提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)支持。

二、文獻(xiàn)回顧

(一)凈穩(wěn)定資金比率對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)選擇和績效的影響

從風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的角度來看，NSFR作為衡量銀行長期流動性水平的監(jiān)管指標(biāo)，無疑將有助于提高銀行風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度，降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。已有研究表明，面對未來的不確定性，銀行傾向于分散化投資并持有高流動性資產(chǎn)，以降低短期債務(wù)違約概率(Morris et al.，2009)和破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)(Berger et al.，2013；Bologna，2011)。BCBS(2010a)認(rèn)為，更加嚴(yán)格的流動性監(jiān)管要求能顯著降低系統(tǒng)性銀行危機(jī)爆發(fā)的可能性。Chalermchatvichien et al.(2014)發(fā)現(xiàn)，銀行NSFR提高1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏差，以Z值倒數(shù)衡量的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會降低5.37%。然而，就NSFR對銀行績效的影響而言，現(xiàn)有研究并未取得一致。有研究認(rèn)為，較高的流動性能降低銀行的融資成本，從而提高經(jīng)營績效。銀行的流動性比率與銀行績效之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系(Athanasoglou et al.，2008)。Mamatzakis et al.(2014)認(rèn)為，金融危機(jī)后，銀行業(yè)國際監(jiān)管組織關(guān)于流動性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管的改革措施，顯著地改善了銀行的經(jīng)營績效。Dietrich et al.(2014)發(fā)現(xiàn)，NSFR對銀行資產(chǎn)收益率和凈利息收益率的影響不顯著。但是，也有研究認(rèn)為，高流動性資產(chǎn)的收益率相對較低，持有過量的流動性資產(chǎn)會迫使銀行放棄高收益資產(chǎn)(Kwan，2003；Staikouras et al.，2008)，削弱銀行的盈利能力(Pasiouras et al.，2007)。King(2013)發(fā)現(xiàn)，對于尚未滿足NSFR至少為100%水平的10個(gè)國家，實(shí)現(xiàn)流動性監(jiān)管要求會導(dǎo)致銀行凈利息收益平均下降0.79%，德國、法國、瑞士和英國的凈利息收益下降幅度更大。此外，BCBS引入NSFR指標(biāo)，旨在提高銀行業(yè)借短貸長的期限轉(zhuǎn)換成本，降低期限錯(cuò)配的激勵(lì)，要求銀行多持有中長期的穩(wěn)定資金，進(jìn)一步增加了銀行的融資成本。

(二)凈穩(wěn)定資金比率的測算標(biāo)準(zhǔn)與方法

作為度量商業(yè)銀行長期流動性狀況的指標(biāo)，凈穩(wěn)定資金比率的測算標(biāo)準(zhǔn)和方法不僅會直接對各國商業(yè)銀行流動性現(xiàn)狀的評估產(chǎn)生影響，而且對凈穩(wěn)定資金比率與銀行風(fēng)險(xiǎn)和績效關(guān)聯(lián)的研究結(jié)果也會產(chǎn)生影響。自2009年12月首次發(fā)布金融機(jī)構(gòu)流動性監(jiān)管指標(biāo)的提案以來， BCBS對NSFR進(jìn)行了多次校準(zhǔn)和修訂，學(xué)界基于不同版本文件提供的測算標(biāo)準(zhǔn)和方法計(jì)算的不同國家商業(yè)銀行的NSFR存在較大差異。King(2013)基于BCBS(2010b)計(jì)算出15個(gè)國家549家銀行的平均NSFR為99%。Gobat et al.(2014)利用128個(gè)國家(地區(qū))2000多家銀行數(shù)據(jù)，計(jì)算發(fā)現(xiàn)大部分國家(地區(qū))的銀行都達(dá)到了100%的監(jiān)管要求；而基于BCBS(2014)計(jì)算的全球平均NSFR由2010年的96%上升至103%。?tker-Robe et al.(2010)基于BCBS(2009)計(jì)算出歐洲、亞洲和北美地區(qū)銀行的NSFR比率分別為89%、112%和127%。Dietrich et al.(2014)根據(jù)BCBS(2010b)計(jì)算了西歐國家921家銀行的NSFR比率，發(fā)現(xiàn)60%的樣本銀行沒有達(dá)到100%的監(jiān)管要求。Chalermchatvichien et al.(2014)利用東亞國家(地區(qū))數(shù)據(jù)，計(jì)算2005—2009年平均NSFR高達(dá)352.8%。廉永輝等(2015)在Vazquez et al.(2012)研究的基礎(chǔ)上，應(yīng)用中國85 家商業(yè)銀行2006—2012年數(shù)據(jù)，首次測算NSFR均值為105.8%。

由于不同研究對銀行資產(chǎn)與負(fù)債流動性的理解不同，在NSFR折算率的選擇上存在較大自主性，自行擬定不同權(quán)重，缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)和參考性，得到的結(jié)果也存在一定誤差。而且，由于BCBS對NSFR分子分母項(xiàng)目折算率的賦值主要是以商業(yè)銀行資產(chǎn)和負(fù)債的剩余期限、以標(biāo)準(zhǔn)法計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重和資產(chǎn)變現(xiàn)障礙作為劃分標(biāo)準(zhǔn)的，在可獲得的公開數(shù)據(jù)中難以得到剩余期限、風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重及變現(xiàn)障礙等準(zhǔn)確數(shù)據(jù)，所以，研究結(jié)果難免存在差異。另外，近年來，在中國，銀行表外業(yè)務(wù)發(fā)展迅速，表外資產(chǎn)項(xiàng)目占據(jù)銀行總資產(chǎn)的比重越來越大，忽略該項(xiàng)目的計(jì)算難以反映表外業(yè)務(wù)快速增長對流動性監(jiān)管帶來的壓力。因此，面對2018年國際組織正式引入NSFR監(jiān)管指標(biāo)，有必要基于BCBS(2014)最終修訂稿和銀行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，測算中國商業(yè)銀行的NSFR，分析NSFR的導(dǎo)入對中國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效的可能影響，為商業(yè)銀行流動性監(jiān)管政策的制定和實(shí)施提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

本文的主要貢獻(xiàn)在于：(1)以BCBS(2014)最終修訂稿及銀行業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀為依據(jù)，測算中國商業(yè)銀行的凈穩(wěn)定資金比率；(2)從巴塞爾協(xié)議III中流動性監(jiān)管角度出發(fā)，采用動態(tài)面板模型，實(shí)證檢驗(yàn)凈穩(wěn)定資金比率監(jiān)管指標(biāo)對銀行績效和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響及其在兩類不同類別的商業(yè)銀行間的差異。

三、研究設(shè)計(jì)

本文以2003—2014年間78家銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用動態(tài)面板模型，實(shí)證檢驗(yàn)實(shí)施NSFR監(jiān)管要求對中國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平和績效的可能影響，以及這種影響在兩類不同性質(zhì)的銀行間是否存在差異。

(一)模型設(shè)定與變量定義

1.NSFR對風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響

為檢驗(yàn)NSFR對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，本文設(shè)定如下動態(tài)面板基準(zhǔn)模型：

(1)

核心解釋變量NSFRi,t為銀行凈穩(wěn)定資金比率。根據(jù)BCBS(2014)最終修訂稿，NSFR定義為商業(yè)銀行可用穩(wěn)定資金與業(yè)務(wù)所需穩(wěn)定資金之比，其監(jiān)管下限為100%。該指標(biāo)用來衡量銀行中長期(1年以上)的流動性，反映金融機(jī)構(gòu)的整體資產(chǎn)負(fù)債期限匹配程度，確保在出現(xiàn)外部流動性壓力的情況下，金融機(jī)構(gòu)仍有穩(wěn)定的資金來源以支持其持續(xù)經(jīng)營一年以上。

其中，Li和Aj分別代表商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表中負(fù)債方和資產(chǎn)方的不同項(xiàng)目，wi和wj分別為負(fù)債方和資產(chǎn)方不同項(xiàng)目的折算比率。依據(jù)BCBS(2014)最終修訂稿，結(jié)合Gobat et al.(2014)的研究，同時(shí)考慮到數(shù)據(jù)可得性和近年來中國商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)日益增多，本文測算商業(yè)銀行NSFR所涵蓋的業(yè)務(wù)所需穩(wěn)定資金資產(chǎn)方項(xiàng)目包括：(1)貸款和墊款(住房抵押貸款、其他抵押貸款、客戶和零售貸款、企業(yè)和商業(yè)貸款、其他貸款)；(2)其他盈利資產(chǎn)(銀行貸款及放款、政府債券和衍生資產(chǎn)、房地產(chǎn)投資、保險(xiǎn)資產(chǎn)、其他盈利資產(chǎn))；(3)非盈利資產(chǎn)(現(xiàn)金及存放同業(yè)、止贖房產(chǎn)、固定資產(chǎn)、商譽(yù)、其他無形資產(chǎn)、當(dāng)期所得稅資產(chǎn)、遞延所得稅資產(chǎn)、已終止經(jīng)營業(yè)務(wù)、其他資產(chǎn))；(4)表外項(xiàng)目(資產(chǎn)證券化，其他資產(chǎn)證券化，保證、承兌及跟單信用證，承諾信貸額度，其他或有負(fù)債)?？捎梅€(wěn)定資金計(jì)算涵蓋的負(fù)債和權(quán)益方項(xiàng)目包括：(1)存款和短期融資(客戶存款、同業(yè)負(fù)債、回購和現(xiàn)金抵押品、其他存款和短期借款)；(2)其他有息債務(wù)(長期融資、衍生負(fù)債、交易性負(fù)債)；(3)其他非利息負(fù)債；(4)貸款損失準(zhǔn)備金；(5)其他準(zhǔn)備金；(6)股東權(quán)益。

關(guān)于各項(xiàng)目的折算率：業(yè)務(wù)所需穩(wěn)定資金資產(chǎn)方項(xiàng)目*根據(jù)BCBS文件，RSF構(gòu)成項(xiàng)目的折算率主要是依據(jù)資產(chǎn)項(xiàng)目的剩余期限、按標(biāo)準(zhǔn)法計(jì)算的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重以及是否有變現(xiàn)障礙來具體賦值的。剩余期限越短、風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重越低，變現(xiàn)障礙越小，其折算率越低。但從現(xiàn)有的公開數(shù)據(jù)中無法獲得商業(yè)銀行資產(chǎn)項(xiàng)目的剩余期限、風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重及變現(xiàn)障礙，難以將項(xiàng)目嚴(yán)格按照BCBS的分類進(jìn)行劃分。所以，本文主要參照了Gobat et al.(2014)中的RSF項(xiàng)目的劃分方法及項(xiàng)目的折算率。就本文所知，Gobat et al.(2014)是目前唯一的按照BCBS(2014)年新版本計(jì)算不同國家商業(yè)銀行凈穩(wěn)定資金比率的文獻(xiàn)。中，由于無法區(qū)分銀行貸款和墊款的剩余期限，本文假設(shè)所有銀行貸款和墊款權(quán)重為0.85；其他盈利資產(chǎn)中，將證券按信用等級分為一級和二級，一級為政府債券，二級為除政府債券和衍生資產(chǎn)以外的剩余債券，分別采用0.05和0.5的權(quán)重；在衍生資產(chǎn)的處理上，如果凈資產(chǎn)為正值，計(jì)入RSF項(xiàng)目中，權(quán)重為1，反之，計(jì)入ASF項(xiàng)目中，權(quán)重為0；其他銀行投資及盈利資產(chǎn)的折算率為1；現(xiàn)金及同業(yè)存放作為流動性較高的非盈利資產(chǎn)，折算率為0；固定資產(chǎn)、商譽(yù)、其他無形資產(chǎn)等流動性較差，權(quán)重為1；表外項(xiàng)目由六項(xiàng)科目構(gòu)成，折算率統(tǒng)一設(shè)置為0.05。在銀行負(fù)債和所有者權(quán)益方面，由于BCBS(2014)最終修訂稿提高了客戶存款的權(quán)重，本文按照該稿的要求將客戶存款分為三類——來往賬戶存款、儲蓄存款和定期存款，權(quán)重分別為0.9、0.95和0.95；在貸款損失準(zhǔn)備金和其他準(zhǔn)備金的處理上，參照BCBS(2014)的規(guī)定，賦予其權(quán)重為1；長期融資和股東權(quán)益等資金來源較為穩(wěn)定，其權(quán)重為1。

為了識別流動性監(jiān)管指標(biāo)對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，本文控制了其他影響風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的重要變量，包括銀行特征變量、市場特征變量和宏觀經(jīng)濟(jì)變量。銀行特征變量包括：銀行資本水平CAR(資本資產(chǎn)率)、資產(chǎn)流動性LAR(流動性資產(chǎn)占總資產(chǎn)之比)、銀行績效ROA、經(jīng)營模式BM(非利息收入占銀行總收入的比率)、銀行規(guī)模SIZE(銀行總資產(chǎn)的自然對數(shù))和表外業(yè)務(wù)發(fā)展水平OBS(表外項(xiàng)目占總資產(chǎn)的比率)。市場特征變量為銀行業(yè)集中度CR4(工、農(nóng)、中、建四大國有控股商業(yè)銀行總資產(chǎn)占銀行業(yè)總資產(chǎn)的比重)。宏觀經(jīng)濟(jì)變量方面，主要控制了地區(qū)生產(chǎn)總值的自然對數(shù)LN GDP。由于樣本銀行中城商行數(shù)目占總樣本銀行比重達(dá)到59%，且不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)形勢存在較大差異，本文對全國*本文的全國數(shù)據(jù)不含港澳臺地區(qū)。性和地方性銀行分別控制了其對應(yīng)的全國、省區(qū)或直轄市層面的生產(chǎn)總值。考慮到2008年全球金融危機(jī)可能對國內(nèi)商業(yè)銀行流動性產(chǎn)生影響，本文設(shè)置虛擬變量CRISISt，以控制金融危機(jī)的影響。該虛擬變量在2008、2009和2010年分別取值為1，其他年份取值為0。Ui是衡量單個(gè)銀行截面效應(yīng)的變量，εi,t為殘差項(xiàng)。

2.NSFR對銀行績效的影響

由于銀行利潤具有時(shí)間上的持續(xù)性特征，本文設(shè)定如下模型來考察流動性要求與銀行績效的關(guān)系：

(2)

(二)估計(jì)方法、樣本選擇和描述性統(tǒng)計(jì)

1.估計(jì)方法

由于模型(1)、(2)中含有被解釋變量的滯后項(xiàng)，通常使用的最小二乘估計(jì)(OLS)和固定效應(yīng)模型(FE)為有偏估計(jì)，本文采用動態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計(jì)(GMM)方法。同時(shí)，由于單步GMM估計(jì)能夠克服兩步GMM估計(jì)可能產(chǎn)生的標(biāo)準(zhǔn)差向下偏誤的局限性(Dietrich et al，2014)，且估計(jì)結(jié)果更精確，因此，本文選用單步系統(tǒng)GMM方法對模型(1)、(2)進(jìn)行估計(jì)。

2.樣本選擇

2003年以來，經(jīng)過股份制改革和銀行公司治理機(jī)制構(gòu)建，國內(nèi)建立了以國有控股商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行為主的商業(yè)銀行體系。基于此，本文選取2003—2014年78家商業(yè)銀行的年度非平衡面板數(shù)據(jù)作為研究樣本*基于數(shù)據(jù)的可得性和連續(xù)性， 樣本銀行包括5家國有控股銀行，10家股份制銀行，46家城市商業(yè)銀行，17家農(nóng)村商業(yè)銀行。這78業(yè)銀行的資產(chǎn)規(guī)模占國內(nèi)商業(yè)銀行(不含其他類金融機(jī)構(gòu))總資產(chǎn)規(guī)模的 82.54%。因此，本文樣本銀行的風(fēng)險(xiǎn)選擇和績效變化特征基本上能夠反映國內(nèi)銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)行為決策和績效的總體特征。。銀行數(shù)據(jù)來自Bankscope數(shù)據(jù)庫、各家銀行官網(wǎng)年報(bào)及銀監(jiān)會網(wǎng)站，宏觀經(jīng)濟(jì)變量數(shù)據(jù)來自國泰安數(shù)據(jù)庫。

3.描述性統(tǒng)計(jì)

表1 模型中樣本變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果* NSFR最小值樣本點(diǎn)為2003年寧夏銀行，最大值為2013年九江銀行；Z值最小值樣本點(diǎn)為2005年廣發(fā)銀行，最大值為2014年北京銀行；ROA最小值樣本點(diǎn)為2006年渤海銀行，最大值為2010年臺州銀行；ROE最小值樣本點(diǎn)為2005年工商銀行，最大值為2008年珠海華潤銀行；LLR最小值為2007年寧夏銀行，最大值為2013年廣西北部灣銀行。

表1為本文所涉及變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。為了消除極端值的影響，本文對所有連續(xù)變量的1%和99%百分位上樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行了縮尾(winsorize)處理。

表1顯示，2003—2014年國內(nèi)商業(yè)銀行NSFR均值為150%*在計(jì)算時(shí)，缺失值(共12個(gè)，分別為寧夏銀行2004年及2005年、煙臺銀行2011年、東營銀行2007年、鄭州銀行和大同銀行2007年及2008年、濰坊銀行2012年、蕭山農(nóng)村合作銀行2007年、常州農(nóng)商行2009年及2010年數(shù)據(jù))以前一年與后一年計(jì)算的NSFR算術(shù)平均值替代；若連續(xù)兩年數(shù)據(jù)缺失，則選擇前一年與后兩年數(shù)據(jù)計(jì)算平均值。。此外，從表2不難看出，國內(nèi)商業(yè)銀行的NSFR和銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平之間呈現(xiàn)明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，與銀行績效之間呈現(xiàn)出明顯的正相關(guān)關(guān)系。其余變量中，除去銀行績效和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平不同代理變量之間相關(guān)系數(shù)較高，以及CR4和RAR相關(guān)系數(shù)為0.51，其余變量相關(guān)系數(shù)均小于0.5。為檢查解釋變量之間是否存在多重共線性，本文計(jì)算了所有解釋變量的方差膨脹因子(VIF)，結(jié)果表明VIF均小于10，說明不存在明顯的多重共線性問題。

表2 主要變量相關(guān)系數(shù)

注：相關(guān)矩陣的下半部分為Person相關(guān)系數(shù)，上半部分為Spearman相關(guān)系數(shù)。

四、實(shí)證結(jié)果及分析

表3 NSFR對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響的估計(jì)結(jié)果

注：括號中的數(shù)字是經(jīng)小樣本調(diào)整的t統(tǒng)計(jì)值，*、**、***分別表示在10%、5%和1%的置信水平下顯著；AB test AR(1)-p和 AB test AR(2)-p分別代表干擾項(xiàng)序列相關(guān)檢驗(yàn)中相應(yīng)統(tǒng)計(jì)量符合原假設(shè)的p值，Sargan test-p代表模型工具變量過度識別檢驗(yàn)的p值。下同。

(一)實(shí)證結(jié)果

表3顯示的方程(1)估計(jì)結(jié)果表明：在被解釋變量為LN Z時(shí)，NSFR的系數(shù)顯著為正，而在被解釋變量為NPL和RAR時(shí)，NSFR的系數(shù)顯著為負(fù)，表明流動性風(fēng)險(xiǎn)與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈負(fù)相關(guān)。NSFR指標(biāo)能顯著降低銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

表4顯示了模型(2)的全樣本估計(jì)結(jié)果。從中可以看到，流動性監(jiān)管指標(biāo)NSFR與ROA及ROE的系數(shù)顯著為正，與LLR的系數(shù)顯著為負(fù)，表明流動性風(fēng)險(xiǎn)與銀行績效是正相關(guān)的。進(jìn)一步地，為了考察NSFR與銀行績效是否存在非線性關(guān)系，本文加入了平方項(xiàng)，結(jié)果顯示，與ROA及ROE的系數(shù)顯著為負(fù)，與LLR的系數(shù)顯著為正。這表明，對所有商業(yè)銀行而言，三種績效指標(biāo)下銀行流動性與績效均存在顯著的倒U型關(guān)系。

圖1 NSFR與銀行績效的相關(guān)關(guān)系

表4中最后一行為銀行績效最大時(shí)的最優(yōu)凈穩(wěn)定資金比率，是根據(jù)估計(jì)結(jié)果計(jì)算出的倒U型曲線拐點(diǎn)處的NSFR取值。從全樣本回歸結(jié)果來看，當(dāng)分別為172.36%、166.86%和164.43%時(shí)，以ROA、ROE和LLR為代理變量的銀行績效達(dá)到最大值。2003—2014年國內(nèi)商業(yè)銀行平均NSFR為150%，位于倒U型曲線的左側(cè)，即銀行績效的上升階段，如圖1所示。

表4 NSFR對銀行績效的影響的估計(jì)結(jié)果

(二)基于銀行類型分組的進(jìn)一步分析*由于篇幅所限，本文不再匯報(bào)控制變量和常數(shù)項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)。

考慮到樣本銀行包括國有控股商業(yè)銀行、股份制銀行、城市商業(yè)銀行及農(nóng)村商業(yè)銀行四個(gè)類別，本文將樣本銀行分為跨區(qū)域經(jīng)營的國有控股及股份制銀行(A組)、區(qū)域性經(jīng)營為主的城商行及農(nóng)商行(B組)。本文關(guān)注的是新流動性監(jiān)管指標(biāo)對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與銀行績效的影響是否在兩類銀行間存在差異。如表5所示，兩個(gè)類別組銀行的檢驗(yàn)結(jié)果存在明顯差異：城商行及農(nóng)商行組內(nèi)，NSFR對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的負(fù)向影響，及與銀行績效之間的倒U型關(guān)系顯著存在；但國有銀行及股份制銀行組內(nèi)，流動性監(jiān)管指標(biāo)對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效的影響并不明顯。

表5 基于銀行類型分組的估計(jì)結(jié)果

(三)實(shí)證結(jié)果分析

從實(shí)證分析的過程和結(jié)果來看，在2003—2014年的樣本區(qū)間內(nèi)，如果實(shí)施凈穩(wěn)定資金比率(NSFR)至少為100%的監(jiān)管要求，不僅能夠顯著降低國內(nèi)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，而且不會對銀行績效造成負(fù)面沖擊。新流動性監(jiān)管要求與國內(nèi)銀行績效之間呈倒U型關(guān)系，即在商業(yè)銀行長期流動性水平較低時(shí)，增加持有高流動性資產(chǎn)可以顯著改善銀行績效，但是當(dāng)商業(yè)銀行的NSFR超過最優(yōu)值，增加流動性反而會損害銀行績效。結(jié)果顯示，國內(nèi)商業(yè)銀行的最優(yōu)NSFR水平位于164.43%～172.36%之間，而其間國內(nèi)商業(yè)銀行NSFR均值為150%，位于倒U型曲線的左側(cè)，距離最優(yōu)值存在一定上升的空間。因此，從目前來看，如果按照BCBS要求銀行增加持有來源穩(wěn)定的長期資金，減少資產(chǎn)負(fù)債期限錯(cuò)配，在一段時(shí)期內(nèi)不會對國內(nèi)商業(yè)銀行績效產(chǎn)生沖擊和威脅。流動性不足的銀行轉(zhuǎn)變?nèi)谫Y結(jié)構(gòu)，提高NSFR水平，對降低流動性風(fēng)險(xiǎn)與改善經(jīng)營績效均有顯著影響。

進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，流動性監(jiān)管指標(biāo)NSFR對城商行及農(nóng)商行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平及銀行績效的調(diào)節(jié)作用顯著大于國有及股份制銀行。本文認(rèn)為，導(dǎo)致上述差異的主要原因在于兩個(gè)類別組銀行在國內(nèi)金融體系中的地位及宏觀調(diào)控中發(fā)揮的作用有所不同。國有控股銀行及股份制銀行資產(chǎn)規(guī)模大、資金雄厚、網(wǎng)點(diǎn)覆蓋面廣、融資渠道廣泛，享有較高的名聲與信譽(yù)。相比城商行及農(nóng)商行，儲戶更傾向于將資金投向大型銀行。同時(shí)，在樣本銀行中，15家國有及股份制銀行中有13家銀行上市，而63家城商行及農(nóng)商行中，僅有兩家銀行上市(南京銀行和北京銀行)。加之政府對國有控股銀行和股份制銀行的“隱性擔(dān)?！?，一旦出現(xiàn)流動性危機(jī)，政府出于穩(wěn)定金融體系和宏觀經(jīng)濟(jì)的考慮，會對銀行行為“兜底”或“買單”，這在一定程度上促使銀行放松流動性監(jiān)管。相比之下，受經(jīng)營區(qū)域限制，城商行及農(nóng)商行資產(chǎn)規(guī)模小、網(wǎng)點(diǎn)分布零散，融資渠道有限，一旦出現(xiàn)流動性危機(jī)，城商行及農(nóng)商行經(jīng)營績效遭受的沖擊更大，且地方政府救助能力有限，因而城商行及農(nóng)商行保持較高水平的長期流動性顯得尤為必要。

(四)穩(wěn)健性檢驗(yàn)*由于篇幅所限，未予列示。

為確保本文模型估計(jì)結(jié)果的有效性，本文還進(jìn)行了多項(xiàng)穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是以凈穩(wěn)定資金差額(NSFD)和存貸比(DTL)作為衡量流動性風(fēng)險(xiǎn)的代理變量*Chen et al.(2015)計(jì)算了凈穩(wěn)定資金差額(NSFD)，即(ASF-RSF)/總資產(chǎn)，來衡量銀行流動性風(fēng)險(xiǎn)。如果NSFD為負(fù)，表明銀行可用的穩(wěn)定資金不能滿足業(yè)務(wù)所需的穩(wěn)定資金，銀行需要出售自有資產(chǎn)來滿足流動性需求，存在較大的流動性風(fēng)險(xiǎn)。廉永輝等(2015)采用了存貸比(DLR，客戶存款/總貸款)，即銀行報(bào)表中存貸比的倒數(shù)，該指標(biāo)越大，銀行流動性越高。。除NSFD未通過穩(wěn)健性檢驗(yàn)外，DTL的檢驗(yàn)結(jié)果顯示了上述結(jié)論的穩(wěn)健性。同時(shí)，在控制變量方面，本文以地區(qū)生產(chǎn)總值的增長率(GDPGR)作為宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量，所得結(jié)論未發(fā)生改變。二是采用差分GMM估計(jì)方法，估計(jì)系數(shù)與前文保持一致，并且系統(tǒng)GMM比差分GMM估計(jì)結(jié)果的標(biāo)準(zhǔn)差更小，前者估計(jì)效率更高，表明本文結(jié)果具有穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與政策含義

本文基于2003—2014年78家商業(yè)銀行的微觀數(shù)據(jù)，采用GMM動態(tài)面板估計(jì)方法，實(shí)證檢驗(yàn)了流動性監(jiān)管指標(biāo)凈穩(wěn)定資金比率對國內(nèi)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效的影響。研究表明：樣本期內(nèi)，按BCBS(2014)最終版本計(jì)算的國內(nèi)商業(yè)銀行NSFR與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈顯著負(fù)相關(guān)關(guān)系，與銀行績效呈倒U型關(guān)系；國內(nèi)商業(yè)銀行最優(yōu)NSFR位于164.43%～172.36%之間，維持該區(qū)間的長期流動性可以實(shí)現(xiàn)銀行績效最大化。當(dāng)前國內(nèi)商業(yè)銀行NSFR的均值低于這一最優(yōu)水平，在此情況下加強(qiáng)商業(yè)銀行流動性風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管，促進(jìn)商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變?nèi)谫Y結(jié)構(gòu)和盈利模式，將有利于降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，提高銀行績效。進(jìn)一步的研究發(fā)現(xiàn)，凈穩(wěn)定資金比率對城商行及農(nóng)商行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平及銀行績效的影響較為顯著，而對于大型國有控股和股份制商業(yè)銀行的影響則不顯著。隨著利率市場化的逐步推進(jìn)及存款保險(xiǎn)制度的實(shí)施，政府逐步減少對國有銀行的隱性擔(dān)保，國有及股份制銀行更應(yīng)增強(qiáng)自身流動性管理的動力。

本文的研究結(jié)果表明，在當(dāng)前國內(nèi)商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債期限錯(cuò)配問題較為嚴(yán)重的背景下，遵循巴塞爾協(xié)議中有關(guān)商業(yè)銀行長期流動性監(jiān)管的新標(biāo)準(zhǔn)對商業(yè)銀行實(shí)施流動性監(jiān)管不會對銀行業(yè)的績效帶來負(fù)面影響，相反，有利于抑制商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為。與此同時(shí)，考慮到凈穩(wěn)定資金比率監(jiān)管對全國性的國有控股和股份制商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)和績效影響不顯著，監(jiān)管部門應(yīng)更加關(guān)注這類銀行的流動性風(fēng)險(xiǎn)，輔助以其他的監(jiān)管措施來加強(qiáng)對這類銀行流動性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管。

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(責(zé)任編輯 劉志煒)

Does Net Stable Funding Ratio Monitoring Affect Performance and Risk-taking of Commercial Banks?

PAN Min WANG Yi TAO YuOu

(Wuhan University, Wuhan 430072)

Based on the final revised version of Net Stable Funding Ratio(NSFR) issued by BCBS in October 2014, this paper firstly estimates NSFR by using an unbalanced panel data of China′s banking industry from 2003 to 2014, then analyzes how Net Stable Funding Ratio will influence bank performance and bank risk-taking, and whether differences between national commercial banks and regional commercial banks exist in those influences. Empirical results show that average commercial banks′ NSFR in China has significant negative correlation relationship with risk-taking of banks and has an inverted U-shape relationship with bank performance. Commercial bank has a NSFR to maximize bank′s performance, and the average NSFR is lower than the optimal level of bank′s performance. However, introducing NSFR has significant influences on regional commercial bank rather than on cross regional commercial banks. Therefore, enhancing liquidity risk regulation will contribute to discouraging bank risk-taking and stimulate bank performance, but different supervisory measures should be taken according to different types of commercial banks.

net stable funding ratio; risk-taking; bank performance

2016-05-04

潘 敏(1966—)，男，湖北鄂州人，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究中心、經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師。 汪 怡(1992—)，女，湖北宜昌人，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士生。 陶宇鷗(1992—)，女，浙江上虞人，武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院碩士生。

本文研究得到國家社科基金重點(diǎn)項(xiàng)目“完善國有控股商業(yè)銀行公司治理機(jī)制研究”(10AZD019)的資助。

F832.4；F224

A

1001-6260(2016)06-0019-10