倪殿鑫

(東北財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，遼寧 大連 116025)

商業(yè)銀行信貸擴張的順周期性與調(diào)控對策

倪殿鑫

(東北財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，遼寧 大連 116025)

本文選取2004年第1季度至2015年第4季度的季度數(shù)據(jù)，采用VAR模型對現(xiàn)階段中國商業(yè)銀行信貸資源配置的順周期性進行了分析。結(jié)果顯示：近年來中國商業(yè)銀行信貸規(guī)模變化與國民經(jīng)濟總量之間的確存在長期均衡關(guān)系與雙向格蘭杰因果關(guān)系，這表明中國商業(yè)銀行信貸資源配置的順周期性，即商業(yè)銀行信貸規(guī)模的擴張能夠起到推動經(jīng)濟增長的作用，而經(jīng)濟增長也同樣能夠引起商業(yè)銀行信貸規(guī)模的擴張。為此，當(dāng)前需要對商業(yè)銀行的信貸規(guī)模擴張進行合理調(diào)控，而關(guān)鍵的對策主要在于對各種貨幣政策工具的更靈活運用、商業(yè)銀行盈利模式的加速轉(zhuǎn)型以及遵循“寬進嚴(yán)管”的原則持續(xù)加大監(jiān)管力度。

宏觀審慎監(jiān)管；商業(yè)銀行信貸；順周期性；貨幣政策工具；格蘭杰檢驗

一、文獻綜述

眾所周知，金融系統(tǒng)的不穩(wěn)定性是經(jīng)濟周期性波動的重要原因之一，而銀行信貸投放則是最引人關(guān)注的核心與焦點問題。20世紀(jì)80年代以來形成的金融經(jīng)濟周期理論認為，銀行信貸周期性的擴張與收縮往往領(lǐng)先于經(jīng)濟的周期性波動，而信貸瓶頸則通常是經(jīng)濟蕭條的“觸發(fā)器”。Andrew[1]較早地明確提出順周期性問題，認為金融部門與實體經(jīng)濟之間存在的動態(tài)正向反饋機制會通過金融加速器效應(yīng)、財富效應(yīng)和托賓Q效應(yīng)等對經(jīng)濟的周期性波動起到放大的效果，并且會加劇金融部門的不穩(wěn)定性。而從金融系統(tǒng)穩(wěn)定性的角度來看，金融危機往往起源于泡沫的積累及破滅，經(jīng)濟學(xué)家通常著重闡述宏觀層面的順周期性。例如，Allen和Gale[2]認為投資者對風(fēng)險資產(chǎn)的過度投資會推高資產(chǎn)價格，從而導(dǎo)致泡沫的產(chǎn)生，而一旦資產(chǎn)價格崩潰則會引發(fā)大量的違約情形，最終導(dǎo)致危機的形成。Mckinnon和Pill[3]針對非金融機構(gòu)的盲目樂觀和信貸膨脹問題進行了研究，并認為這種情況下很容易導(dǎo)致銀行系統(tǒng)的不穩(wěn)定，并引發(fā)宏觀經(jīng)濟過熱。Jackson和Tsomocos[4]則提出商業(yè)銀行的信用評級行為是導(dǎo)致商業(yè)銀行信貸投放順周期性的重要原因。同時，Aguiar和Drumond[5]對新舊巴塞爾資本協(xié)議的順周期性問題進行了對比研究，認為商業(yè)銀行采用的監(jiān)管約束越是接近協(xié)議的要求就越是會導(dǎo)致商業(yè)銀行的信貸投放具有顯著的順周期性。

在對商業(yè)銀行信貸投放順周期性的實證研究方面，近年來國內(nèi)外的相關(guān)研究也取得了大量成果。Gabriel和Saurina[6]指出商業(yè)銀行的信貸周期中貸款投放頂峰和貸款壞賬頂峰之間大約存在著4年的滯后期，因此，商業(yè)銀行的信貸投放顯然會加劇宏觀經(jīng)濟的周期性波動。Gerali等[7]運用DSGE模型的實證研究結(jié)果表明，源自銀行信貸投放的沖擊與影響可以對2008年經(jīng)濟收縮提供絕大部分解釋，而宏觀經(jīng)濟運行自身的波動性則只是發(fā)揮了小部分的作用。2008年金融危機以來，商業(yè)銀行信貸擴張順周期性問題也引起越來越多國內(nèi)學(xué)者的關(guān)注，趙霜茁和張曉靜[8]從逆周期調(diào)節(jié)的角度進行研究，馮科和何理[9]對商業(yè)銀行上市融資及信貸擴張對貨幣政策傳導(dǎo)機制的影響進行了理論分析和實證檢驗，而王義中[10]則基于公司層面的經(jīng)驗證據(jù)，對我國信貸供給周期的實際效果進行了分析與檢驗。

為此，基于已有的國內(nèi)外相關(guān)研究，我們結(jié)合最新的統(tǒng)計資料，研究現(xiàn)階段商業(yè)銀行信貸擴張的順周期性是否存在并嘗試對新常態(tài)下商業(yè)銀行信貸規(guī)模調(diào)控對策進行總結(jié)。

二、現(xiàn)階段商業(yè)銀行信貸規(guī)模的擴張及原因

1.信貸規(guī)模的擴張

自2001年以來，我國金融機構(gòu)人民幣信貸規(guī)模的增長趨勢就表現(xiàn)得十分明顯，商業(yè)銀行信貸作為主要的組成部分，其擴張勢頭極為顯著。按照中國銀監(jiān)會的最新統(tǒng)計數(shù)據(jù)，2003年上半年我國商業(yè)銀行信貸規(guī)模為12.95萬億元，2016年第1季度為79.55萬億元，即在這一期間我國的商業(yè)銀行信貸規(guī)模擴張6.14倍。我們運用指數(shù)化增長趨勢模擬的方法進行了估計，結(jié)果發(fā)現(xiàn)這一期間我國商業(yè)銀行信貸的平均增長速度為16.20%左右，而同期我國金融機構(gòu)人民幣信貸規(guī)模的平均增長速度為15.42%，商業(yè)銀行信貸規(guī)模的增長比整個金融機構(gòu)人民幣信貸規(guī)模的增長還要快。

進一步地，觀察不同類型商業(yè)銀行的信貸規(guī)模變化情況，如表1所示。

表1 不同類型商業(yè)銀行信貸規(guī)模的變化情況 單位：億元

注：國有商業(yè)銀行包括中國工商銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行、中國建設(shè)銀行和交通銀行；股份制商業(yè)銀行主要包括中信銀行、光大銀行、華夏銀行、廣東發(fā)展銀行、深圳發(fā)展銀行、招商銀行、上海浦東發(fā)展銀行、興業(yè)銀行、中國民生銀行、恒豐銀行、浙商銀行和渤海銀行。

從表1可以看出，2005年國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行以及外資銀行的信貸規(guī)模分別僅為102 238億元、34 876億元、10 888億元、946億元和3 638億元，2015年，上述各類銀行的信貸規(guī)模分別增至421 807億元、165 752億元、86 642億元、75 080億元和11 304億元，分別增長3.13倍、3.75倍、6.96倍、78.29倍和2.11倍?？梢园l(fā)現(xiàn)在2004—2015年間，所有類型商業(yè)銀行的信貸規(guī)模變化都是一致的，但在具體增速上卻表現(xiàn)各異，農(nóng)村商業(yè)銀行的信貸規(guī)模增速快于城市商業(yè)銀行，而后者又快于股份制商業(yè)銀行，然后是國有商業(yè)銀行，外資銀行信貸規(guī)模的增速最低。

2.信貸規(guī)模擴張的原因

(1)我國經(jīng)濟增長的周期性運行與政府宏觀調(diào)控政策的影響

經(jīng)濟增長無疑具有波動性與周期性，而2000年之后我國擺脫亞洲金融危機的影響，進入新一輪的經(jīng)濟上升期之后，各領(lǐng)域投資較為普遍的快速增長，拉動銀行信貸規(guī)模的擴張。例如，在整個“十五”時期，我國全社會固定資產(chǎn)投資增長率達到了20%，其中2003年的固定資產(chǎn)投資增速達到了27%，而整個“十一五”時期則更是達到了25%。在經(jīng)濟普遍升溫甚至逐步過熱的增長過程中，投資的膨脹與信貸規(guī)模的擴張之間很容易呈現(xiàn)出互為因果的局面，即投資膨脹助長銀行信貸規(guī)模的持續(xù)擴張，而銀行信貸規(guī)模的持續(xù)擴張又反過來助推投資實現(xiàn)更快的增長。于是，為了防止經(jīng)濟過熱，政府在繼續(xù)推行積極財政政策的同時，也采取了穩(wěn)健的貨幣政策。然而，在面對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)快速升級和大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)需求時，宏觀經(jīng)濟政策的調(diào)整并不到位，過于倚重規(guī)制與行政審批來控制總需求的膨脹，使得宏觀經(jīng)濟運行出現(xiàn)反復(fù)并仍然呈現(xiàn)出擴張性與總量失衡的特征就幾乎成為必然[11]。到了2008年全球性金融危機蔓延，由于要擺脫深度下滑的低谷，政府的宏觀經(jīng)濟調(diào)控又再次轉(zhuǎn)向，天量的信貸投放成為“一攬子刺激政策”的重要組成部分[12]，最終也成功地使我國經(jīng)濟在這場全球性經(jīng)濟危機中率先實現(xiàn)回暖。因此，2000年以來我國商業(yè)銀行信貸規(guī)模的擴張，首先仍然需要放到整個經(jīng)濟增長的周期性運行過程中來加以觀察，而政府的宏觀調(diào)控政策也是極為重要的影響因素。尤其是在擴大內(nèi)需一直都是現(xiàn)階段經(jīng)濟增長與宏觀調(diào)控主旋律的情況之下，商業(yè)銀行信貸規(guī)模的持續(xù)擴張在總體上也是與此相適應(yīng)的。

(2)商業(yè)銀行自身存在著較強的持續(xù)擴張信貸規(guī)模的沖動

沖動的來源是多方面的，既有利率市場化改革后競爭加劇的原因，也有商業(yè)銀行盈利模式轉(zhuǎn)變不到位，從而導(dǎo)致需要以信貸規(guī)模擴張來實現(xiàn)自我救贖的原因。首先，利率市場化改革和資本監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)等來自商業(yè)銀行外部的一系列因素對于商業(yè)銀行信貸規(guī)模擴張的影響是不容忽視的。例如，利率市場化改革之后，不僅銀行之間的同業(yè)競爭逐步加劇，而且在存貸利差不斷收窄的情況下，持續(xù)擴張信貸規(guī)模往往成為迫不得已的理性抉擇。又如，在2009年的大規(guī)模信貸擴張之后，許多銀行的資本充足率都出現(xiàn)了明顯的下降，于是各個銀行就通過資本市場進行再融資，四大國有商業(yè)銀行的融資規(guī)模高達2 870億元，最終陷入“規(guī)模擴張—再融資—規(guī)模擴張”的不良循環(huán)之中。因此，面向商業(yè)銀行的監(jiān)管政策變化以及由此帶來的商業(yè)銀行信貸資源配置環(huán)境的變化都必然會給商業(yè)銀行的信貸資源配置過程和結(jié)果帶來巨大的影響。其次，商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)范圍與盈利模式相對單一，較為普遍的流動性過剩，以及內(nèi)部的激勵與控制機制不夠健全是造成商業(yè)銀行信貸規(guī)模擴張沖動的內(nèi)在原因?，F(xiàn)階段我國銀行業(yè)在整體上都表現(xiàn)出產(chǎn)品結(jié)構(gòu)單一和同質(zhì)性強的特點，過于依靠傳統(tǒng)的存貸款業(yè)務(wù)是導(dǎo)致商業(yè)銀行信貸規(guī)模持續(xù)擴張的重要原因。當(dāng)出現(xiàn)諸如凈利息收入下降等變化時，由于除了擴大經(jīng)營規(guī)模和增加貸款之外普遍沒有更好的途徑釋放壓力，也就出現(xiàn)了重新陷入貸款怪圈的問題。最后，流動性過剩則顯然也是導(dǎo)致信貸擴張沖動的重要原因[13]，例如，1995年后銀行由貸差轉(zhuǎn)為存差，全國金融機構(gòu)的存貸差在1999年為2萬億元，2004年為6萬億元，而到2008年則達到15萬億元[14]。尤其值得注意的是，在內(nèi)部的績效考核與激勵機制存在不足的情況下，經(jīng)營環(huán)境的變化、流動性過剩以及風(fēng)險識別能力的不足等都會導(dǎo)致商業(yè)銀行對持續(xù)擴張其信貸規(guī)模有著強烈的沖動。

(3)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩導(dǎo)致循環(huán)累積效應(yīng)

自2000年以來的周期性經(jīng)濟增長過程，同時也是我國傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能逐步擴張，并最終走向普遍過剩的發(fā)展過程。在步入經(jīng)濟發(fā)展的新常態(tài)之后，這種傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過剩現(xiàn)象變得更為突出，例如，2014年我國的鋼鐵、水泥、電解鋁、平板玻璃和造船等行業(yè)的產(chǎn)能利用率均低于75%，光伏、風(fēng)電等新興產(chǎn)業(yè)甚至出現(xiàn)了比較嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩[15]。有不少人都認為正是商業(yè)銀行信貸規(guī)模的持續(xù)擴張導(dǎo)致傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩，并認為應(yīng)當(dāng)在融資方面為企業(yè)的兼并重組和建立退出機制提供相應(yīng)的政策支持[14]。事實上，傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)乃至一些新興產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)能過剩現(xiàn)象，并非是當(dāng)前我國所獨有的，20世紀(jì)90年代以來的兩輪大范圍的產(chǎn)能過?，F(xiàn)象都與特定的工業(yè)化發(fā)展階段有著密切的關(guān)聯(lián)性，同時也都遭受金融危機的影響，因此，商業(yè)銀行信貸規(guī)模的擴張在很大程度上只能是助推性的而非決定性的因素。進一步地，當(dāng)我們轉(zhuǎn)換視角來觀察商業(yè)銀行信貸規(guī)模擴張時，發(fā)現(xiàn)其與產(chǎn)能過剩的企業(yè)之間的聯(lián)系其實是比較復(fù)雜的。例如，高污染和高能耗的行業(yè)和企業(yè)——鋼鐵和水泥等幾乎都是一些大型甚至是特大型的國有企業(yè)，并且往往也是所在地區(qū)的支柱產(chǎn)業(yè)，于是即便是風(fēng)險水平日趨上升，但由于來自績效考核、滿足主要的資金需求者以及支持地方經(jīng)濟發(fā)展等方面的壓力，一些商業(yè)銀行非但沒有及時地遏制住對產(chǎn)能過剩行業(yè)的信貸投放，甚至還會繼續(xù)向這些行業(yè)增加貸款。所以，筆者以為，這與其說是一種騎虎難下，倒不如說是一種理性的非理性行為。至于面向新興產(chǎn)業(yè)的信貸投放，則主要是在政府的推動和相關(guān)政策的引導(dǎo)之下完成的，因而應(yīng)當(dāng)被歸結(jié)為前文所述的第一種情況，即宏觀經(jīng)濟調(diào)控政策因素。例如，僅中國工商銀行一家，2014年在戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域的信貸余額就為2 600億元，年度增長幅度達到了21%，并成為中國工商銀行信貸規(guī)模增長最快的領(lǐng)域。

三、經(jīng)驗檢驗

1.變量選取與數(shù)據(jù)說明

為了直觀地對現(xiàn)階段我國商業(yè)銀行信貸資源配置的順周期性進行檢驗，本文選擇使用商業(yè)銀行信貸余額(LOAN)和國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)兩個變量來反映商業(yè)銀行信貸資源配置和國民經(jīng)濟總量的變化與波動，選擇2004年第1季度至2015年第4季度的季度數(shù)據(jù)進行分析。之所以選擇2004年為樣本起始點，一方面受制于相關(guān)數(shù)據(jù)可得性，另一方面該年份也是國有商業(yè)銀行股份制改革后的第1年。

商業(yè)銀行貸款余額數(shù)據(jù)根據(jù)中國銀行業(yè)監(jiān)督管理委員會所公布的按季度劃分的“商業(yè)銀行主要監(jiān)管指標(biāo)”中的“不良貸款”情況計算得出。具體計算公式為：當(dāng)季度商業(yè)銀行貸款余額=該季度商業(yè)銀行不良貸款余額/不良貸款率。例如，2015年第4季度，我國商業(yè)銀行不良貸款余額為1.2744萬億元，而不良貸款率為1.67%，于是可以用前者除以后者得到該季度商業(yè)銀行的信貸余額為76.3114萬億元。其余的所有季度數(shù)據(jù)，則以此類推。國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫。為了消除異方差，我們對兩個時間序列變量進行了價格指數(shù)平減和對數(shù)化處理，從而得到lnLOAN和lnGDP。

2.模型設(shè)定

為了更充分地觀察和掌握上述兩個變量之間的關(guān)系，我們選擇運用非限制性的向量自回歸(Vector Auto Regression，VAR)模型進行后續(xù)分析。VAR模型可以幫助我們擺脫理論的束縛，來對上述相互聯(lián)系的兩個時間序列之間的關(guān)系，以及隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊與影響進行觀察和分析。具體地，滯后階數(shù)為p的VAR模型記為VAR(p)，其一般表達式為：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+εt

(1)

其中，yt為k維的內(nèi)生變量向量，xt為d維的外生變量向量，p為滯后階數(shù)，t=1,2,…,T，T為樣本容量，A和B分別為k×k維和k×d維的系數(shù)矩陣，εt為擾動向量。

3.單位根檢驗與協(xié)整關(guān)系檢驗

采用ADF檢驗方法，對lnLOAN和lnGDP兩個時間序列變量的單位根檢驗結(jié)果表明，lnLOAN和lnGDP原序列均不平穩(wěn)，而其一階差分序列在1%顯著水平上均為平穩(wěn)序列，從而可以進行協(xié)整分析，并建立VAR模型。在對VAR模型進行估計之前，首先要確定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，依據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，可以確定本文模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為2。滯后階數(shù)為2的對VAR模型(以下簡稱“VAR(2)模型”)的穩(wěn)定性進行檢驗的結(jié)果顯示，該模型所有特征根的倒數(shù)都位于單位圓內(nèi)，因而可以判定本文所建立的VAR(2)模型是穩(wěn)定的，故可以基于該模型進行分析。

在VAR(2)模型的基礎(chǔ)上，采用跡檢驗和最大特征根檢驗方法對變量之間的協(xié)整關(guān)系進行檢驗，結(jié)果顯示lnLOAN和lnGDP之間存在協(xié)整關(guān)系。

4.格蘭杰因果關(guān)系檢驗

為了檢驗一個變量的滯后值是否對另一個變量具有解釋和預(yù)測的作用，我們繼續(xù)進行了格蘭杰因果關(guān)系檢驗。檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 格蘭杰因果關(guān)系檢驗的結(jié)果

從表2可以看出，兩者之間具有雙向的格蘭杰因果關(guān)系。在滯后期分別為1、2和3時，無論是對于原假設(shè)“l(fā)nLOAN不是lnGDP的原因”，還是對于原假設(shè)“l(fā)nGDP不是lnLOAN的原因”，所得到的結(jié)果都是拒絕，意味著lnLOAN和lnGDP之間具有雙向格蘭杰因果關(guān)系。

5.估計結(jié)果與分析

基于上述檢驗，對VAR(2)模型進行估計，結(jié)果如表3所示。

從表3可以看出，無論是對于lnLOAN作為被解釋變量的情形，還是對于lnGDP 作為被解釋變量的情形，以兩者的滯后1期和滯后2期的值作為解釋變量，都對他們自身的變化有很高的解釋力。

表3 估計結(jié)果

注：*、**和***分別表示10%、5%和1%的顯著性水平，括號內(nèi)為t值。

表4給出了變量lnLOAN和變量lnGDP的方差分解結(jié)果。從表4可以看出，兩個變量互相之間都能夠產(chǎn)生正向的影響與效應(yīng)，每個變量的變化主要受自身的影響，但隨著時期的增加也會更多地受到另外一個變量變化的影響。

具體來看，變量lnLOAN的方差分解結(jié)果表明，初始階段的商業(yè)銀行信貸規(guī)模的變化，主要受其自身已有的規(guī)模及其變化帶來的影響，而經(jīng)濟總量及其增長因素對商業(yè)銀行信貸規(guī)模的變化并沒有顯著的影響和效應(yīng)，如第1期時lnLOAN的變化100%來自于自身，第2期時lnGDP變化帶來的影響也不足3%，但是，隨著商業(yè)銀行經(jīng)營活動的持續(xù)開展和經(jīng)濟增長過程的延續(xù)，商業(yè)銀行信貸規(guī)模的變化受到經(jīng)濟總量變化的影響就變得越來越顯著。例如，到第5期時，lnGDP變化的貢獻率就超過了20%，并在第8期時超過30%，直至在第14期時達到40%。變量lnGDP的方差分解結(jié)果則表明，當(dāng)運用商業(yè)銀行信貸規(guī)模與經(jīng)濟總量變化來對經(jīng)濟增長進行解釋時，經(jīng)濟總量變化自身同樣也是占據(jù)主導(dǎo)性地位的，如從第1期到第10期lnGDP自身的貢獻率都保持在70%以上，但是，與對lnLOAN進行方差分解所得到的結(jié)果不同的是，商業(yè)銀行信貸規(guī)模對經(jīng)濟總量變化的影響從一開始就是顯著存在的，如第1期時lnLOAN對于lnGDP變化的貢獻率就達到了26.26%，而且隨著時期的延續(xù)，商業(yè)銀行信貸規(guī)模變化對于經(jīng)濟總量變化的影響也逐步增大，如到第12期時其貢獻率也超過了30%。因此，結(jié)合兩者之間這種正向的影響與效應(yīng)，方差分解的結(jié)果也再次驗證了商業(yè)銀行信貸投放的順周期性。

表4 方差分解結(jié)果

四、結(jié)論與政策建議

1.結(jié)論

第一，商業(yè)銀行信貸規(guī)模與經(jīng)濟增長之間存在長期的均衡關(guān)系。根據(jù)對2004—2015年商業(yè)銀行信貸余額與國內(nèi)生產(chǎn)總值所做的協(xié)整檢驗分析結(jié)果，兩者之間存在協(xié)整關(guān)系。

第二，商業(yè)銀行信貸規(guī)模與經(jīng)濟增長之間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系。這也充分印證商業(yè)銀行信貸資源配置的順周期性，即商業(yè)銀行信貸規(guī)模的擴張能夠推動經(jīng)濟增長而經(jīng)濟增長也同樣能夠引起商業(yè)銀行信貸規(guī)模的擴張。

第三，商業(yè)銀行信貸規(guī)模的擴張與經(jīng)濟增長能夠為自身的變化提供較好的解釋，尤其是滯后1期的商業(yè)銀行信貸規(guī)模，無論對信貸規(guī)模的擴張還是GDP增長的作用都是非常顯著的。方差分解的結(jié)果也表明了lnLOAN的變化對于lnGDP的顯著影響。

2.政策建議

第一，政府應(yīng)通過利率、匯率和公開市場操作等政策工具的靈活運用，對商業(yè)銀行信貸規(guī)模的持續(xù)擴張進行合理有效的抑制。在利率方面，目前我國已經(jīng)基本放開了利率管制，利率市場化進入了新階段；在匯率方面，2015年以來人民幣匯率形成機制改革，以中間價形成的市場化為核心，在國內(nèi)外經(jīng)濟金融形勢依然非常復(fù)雜的形勢下得到了加速；在公開市場操作方面，銀行體系流動性比較充裕，央行對公開市場操作常態(tài)化機制逐步完善，顯然有利于實現(xiàn)對銀行體系流動性的精細化管理。不過，在目前社會融資規(guī)模和人民幣貸款同創(chuàng)歷史新高的情況下，應(yīng)該運用貨幣政策工具適當(dāng)抑制銀行信貸規(guī)模持續(xù)擴張。

第二，加快推動商業(yè)銀行形成多元化的盈利模式，并不斷提升信貸風(fēng)險管理能力。在利率市場化程度日益提升，而資本市場發(fā)展仍不夠充分的條件下，依靠存貸利差盈利的經(jīng)營模式不僅導(dǎo)致商業(yè)銀行陷入持續(xù)擴張信貸的怪圈，同時也使商業(yè)銀行面臨更多的信用風(fēng)險。目前，推動商業(yè)銀行多元化盈利模式改革呼聲很高，但改革不是一蹴而就的。因此，加快推動盈利模式的轉(zhuǎn)型在目前不僅是合理調(diào)控商業(yè)銀行信貸規(guī)模的需要，同時更是提高盈利能力的迫切需要。

第三，按照“寬進嚴(yán)管”的模式持續(xù)加大監(jiān)管力度，確保商業(yè)銀行機構(gòu)的守法合規(guī)經(jīng)營，并促進其信貸規(guī)模的合理增長。2008年以來，發(fā)放貸款仍然是我國商業(yè)銀行資金運用的主要方式，貸款占商業(yè)銀行總資產(chǎn)的比重始終超過50%，而這很容易導(dǎo)致信用風(fēng)險向流動性風(fēng)險轉(zhuǎn)變。同時，從商業(yè)銀行信貸投放的過程來看，很多商業(yè)銀行為了規(guī)避監(jiān)管機構(gòu)的信貸規(guī)模管制，采取了信托貸款、同業(yè)代付和委托貸款等方式為貸款對象實現(xiàn)融資提供服務(wù)，而這些業(yè)務(wù)卻并未被計入商業(yè)銀行的貸款范疇，從而導(dǎo)致信貸規(guī)模的實際擴張并且也累積了大量風(fēng)險。為此，依照“事前”和“事后”兩個階段來進行宏觀審慎監(jiān)管政策工具的選擇，防范可能出現(xiàn)的具有傳染性的系統(tǒng)風(fēng)險就變得愈加重要。

[1] Andrew,C.Marrying the Micro- and Macro-Prudential Dimensions of Financial Stability[R].General Manager of the Bank for International Settlements and Chairman of the Financial Stability Forum, 2000.

[2] Allen，F(xiàn).， Gale，D.Bubbles and Crisis [J].Economic Journal，2010，110(460)：236-255.

[3] Mckinnon，R.， Pill， H.Credible Economic Liberalizations and Overborrowing[J].The American Economic Review，1997, 87(2)：189-193.

[4] Jackson，P., Tsomocos，D.P.Procyclicality and the New Basel Accord：Banks’ Choice of Loan Rating System [J].Economic Theory，2001，25(3)：537-557.

[5] Aguiar，D.，Drumond,I.Business Cycle and Bank Capital:Monetary Policy Transmission Under the Basel Accords[R].Fep Working Paper No.242，2007.

[6] Gabriel，J., Saurina,J.Credit Cycles， Credit Risk， and Prudential Regulation[R].BIS Working Paper，2005.

[7] Gerali,A.,Neri,S.,Sessa,L.，et al.Credit and Banking in a DSGE Model of the Euro Area[J].Journal of Money Credit amp; Banking,2010, 42 (S1):107-141.

[8] 趙霜茁，張曉靜.我國商業(yè)銀行信貸投放親周期性實證研究及緩釋對策[J].金融理論與實踐，2012，(1):80-85.

[9] 馮科,何理.我國銀行上市融資、信貸擴張對貨幣政策傳導(dǎo)機制的影響[J].經(jīng)濟研究，2011，(S2):51-62.

[10] 王義中.中國信貸供給周期的實際效果：基于公司層面的經(jīng)驗證據(jù)[J].經(jīng)濟研究，2015，(1)：52-66.

[11] 黃賾琳.改革開放三十年中國經(jīng)濟周期與宏觀調(diào)控[J].財經(jīng)研究，2008,(11)：88-100.

[12] 劉元春，閻衍，朱戎.2009—2010年中國宏觀經(jīng)濟分析與預(yù)測[J].中國人民大學(xué)學(xué)報，2010，(1)：73-82.

[13] 任碧云.中國流動性過剩成因分析及政策建議[J].中國經(jīng)濟問題，2008，(1)：29-36.

[14] 林毅夫,巫和懋,邢亦青.“潮涌現(xiàn)象”與產(chǎn)能過剩的形成機制[J].經(jīng)濟研究，2010，(10)：4-19.

[15] 高鐵梅.計量經(jīng)濟分析方法與建模:EViews應(yīng)用及實例(第二版)[M].北京：清華大學(xué)出版社，2009.248-250.

(責(zé)任編輯：巴紅靜)

2017-08-19

倪殿鑫(1986-)，男，遼寧遼陽人，博士研究生，主要從事商業(yè)銀行研究。E-mail: dx.ni@cbhb.com.cn

F832.5

A

1000-176X(2017)11-0052-06