陳仁義

銀行比非銀行有更高的杠桿率。本文使用1996年至2017年期間的銀行和非銀行聯(lián)合樣本來(lái)分析這種杠桿率差異的決定因素。？我們發(fā)現(xiàn)，單一因素資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)能夠解釋高達(dá)88%的這種差異。銀行資產(chǎn)包括多元億的非銀行債券組合。因此，銀行的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)運(yùn)低于菲銀行。由于資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是資本結(jié)構(gòu)選擇的主要決定因素，因此該因素能夠解釋銀行寫非銀行在桿之間的大部分差異。

杠桿率 資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn) 權(quán)益風(fēng)險(xiǎn)

引言

銀行與非銀行之間杠桿率存在較大差異：1996-2017年中國(guó)銀行的權(quán)益價(jià)值與資產(chǎn)總值比率為9%，非銀行的比率為50%。在最近的金融危機(jī)之后，許多人指出銀行杠桿是一個(gè)問(wèn)題，認(rèn)為由于政府的擔(dān)保，銀行被人為地允許比非銀行更具杠桿作用。這些觀點(diǎn)通常不會(huì)被認(rèn)為是推動(dòng)銀行與非銀行之間杠桿率差異的因素。在這篇文章中，我們?cè)噲D填補(bǔ)這個(gè)空白。我們使用銀行和非銀行聯(lián)合樣本，通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)杠桿回歸技術(shù)（Frank和Goyal（ 2009））分析銀行與非銀行間杠桿率差異的決定因素。

我們發(fā)現(xiàn)，單一因素（資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)）能夠解釋1996-2017年間銀行與非銀行間杠桿率的差異高達(dá)80%。這個(gè)結(jié)果是基于兩個(gè)簡(jiǎn)單的事實(shí)。首先，資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是衡量非銀行和銀行樣本杠桿率的主要決定因素：資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)翻倍能提高資產(chǎn)權(quán)益比率15-20個(gè)百分點(diǎn)。Chen，Wang andZhou（ 2016）認(rèn)識(shí)到資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)在解釋資本結(jié)構(gòu)決策中的重要性。其次，銀行的資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是非銀行資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的7倍。鑒于銀行資產(chǎn)通常由多元化的非銀行債券組合構(gòu)成，這使銀行成為高級(jí)債權(quán)人，這些資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)差異并不令人意外。

本文的其余部分組織如下：第二部分描述我們的數(shù)據(jù)源并提供描述性統(tǒng)計(jì)。第三部分提供實(shí)證結(jié)果，第四部分穩(wěn)健性檢驗(yàn)，第五部分結(jié)論。

數(shù)據(jù)和描述性統(tǒng)計(jì)

我們的數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)（ CSMAR）。我們將樣本限制在符合以下要求的公司：一是嚴(yán)格限制賬面資產(chǎn)的正值，二是不涉及大型合并，三是存在至少連續(xù)12個(gè)月的股票收益。我們根據(jù)證監(jiān)會(huì)發(fā)布的行業(yè)分類這些公司歸類。從中找出銀行與非銀行。

賬面杠桿是我們文章的主要變量。我們遵循Gropp和Heider（ 2010）并構(gòu)建我們的衡量杠桿的方法如下：賬面杠桿=1 -賬面權(quán)益/總資產(chǎn)（BOOKLEVERAGE-1-BOOK EQUIIY/TOTALASSETS）.在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分，我們還用市場(chǎng)杠桿（1-（流通市值/（流通市值+負(fù)債總額）））來(lái)回歸。同時(shí)，我們還將企業(yè)層面的變量作為控制變量，所有變量的符號(hào)和定義具體如表1所示。

表2提供了匯總統(tǒng)計(jì)。銀行的杠桿比非銀行更高（銀行中位數(shù)為94%，非銀行中位數(shù)為46%），銀行資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)低于非銀行（銀行平均數(shù)為0.107，非銀行平均數(shù)為0.492）。

實(shí)證結(jié)果

我們的主回歸方程是：

BOOK LEVERAGE i.t=β0+β1BANK+β2 LOGASSETRISKi，t +β3 Xi，t

i和t代表企業(yè)和年份，BANK是個(gè)0，1啞變量，如果企業(yè)是銀行則為1，否則為0，LOGASSETRISK是對(duì)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)去自然對(duì)數(shù)，作為對(duì)以前論文的關(guān)鍵創(chuàng)新，我們將回歸應(yīng)用于銀行和非銀行的聯(lián)合樣本。因此，銀行的系數(shù)為我們提供了銀行和非銀行杠桿率的差異，這些差異不能用標(biāo)準(zhǔn)資本結(jié)構(gòu)決定因素來(lái)解釋。

表3中報(bào)告了回歸結(jié)果。運(yùn)用主要變量是虛擬變量BANK，它衡量銀行與非銀行之間杠桿率在所包含的協(xié)變量條件下的差異。第1欄比較了銀行和非銀行的平均杠桿率，發(fā)現(xiàn)銀行杠桿比非銀行杠桿高48.6%%。 一旦我們對(duì)LOGASSET RISK進(jìn)行控制，這一差異將大幅下降至25%（第2列）?？紤]到規(guī)模因素，我們?cè)诨貧w（第3列）中，我們包括總資產(chǎn)價(jià)值的自然對(duì)數(shù)（LOG TOTALASSETS）.結(jié)果表明規(guī)模對(duì)賬面杠桿有正向影響。，可能原因是中國(guó)的企業(yè)規(guī)模對(duì)融資約束影響較大。

總之，一旦我們控制資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，銀行與非銀行之間杠桿率的差異就會(huì)大幅下降。雖然銀行和非銀行間杠桿率的原始差異幾乎為49%，但一旦我們控制資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，這種差異將縮小約90 010。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)

我們用MARKET LEVERAGE變量來(lái)替代ASSET RISK，回歸方程如下：

MARKET_LEVERAGEi，t=β0+β1 BANK+β2 LOG ASSET RISKi，t +β3Xi，t

得到的結(jié)果如表4所示。

表4中第1欄比較了銀行和非銀行的平均杠桿率，發(fā)現(xiàn)銀行杠桿比非銀行杠桿高55%。同樣的，一旦我們對(duì)LOGASSET RISK進(jìn)行控制，這一差異將大幅下降至31%（第2列），同時(shí)LOGASSET RISK的值為-0.191（t值為-138.62）。

結(jié)論意義

我們的結(jié)果有幾個(gè)重要的含義。首先，雖然銀行和非銀行杠桿決策的決定因素是相似的（ Gropp and Heider（ 2010）），但銀行和非銀行在解釋杠桿的特征大小上存在顯著差異。因此，盡管銀行和非銀行杠桿回歸提供了類似的系數(shù)，但這些回歸仍然可以解釋銀行和非銀行之間大部分杠桿差異。其次，我們的結(jié)果對(duì)資本監(jiān)管有重要影響。銀行與非銀行之間的杠桿差異完全歸咎于隱含的和明確的政府擔(dān)保的常見(jiàn)敘述是不正確的。此外，我們的研究結(jié)果為使用基于風(fēng)險(xiǎn)的資本監(jiān)管提供了理論依據(jù)：資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)與我們觀察到的杠桿之間的強(qiáng)相關(guān)性表明，市場(chǎng)參與者在缺乏明確的情況下能夠容忍的股票與資產(chǎn)比率或隱性擔(dān)?？赡苋Q于需要融資的資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)。