一、引 言

2008年爆發(fā)的國際金融危機(jī)給各國央行敲響了警鐘，此次金融危機(jī)對傳統(tǒng)的貨幣政策提出了挑戰(zhàn)，即以穩(wěn)定物價兼顧經(jīng)濟(jì)增長為目標(biāo)的一般性貨幣政策不足以防范房地產(chǎn)和股票等資產(chǎn)泡沫破滅帶來的系統(tǒng)性金融風(fēng)險。之后，各國央行和政府紛紛調(diào)整了貨幣政策的調(diào)控目標(biāo)及工具，在穩(wěn)定物價和促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時加強(qiáng)了對金融機(jī)構(gòu)的監(jiān)管和對金融風(fēng)險的防范力度，將原有的微觀審慎工具集合起來，升級為宏觀審慎政策，重點強(qiáng)化對金融機(jī)構(gòu)自有資本和杠桿率的風(fēng)險監(jiān)管，防范金融風(fēng)險在不同部門交叉?zhèn)魅荆鰪?qiáng)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

為了降低杠桿率上升引起的系統(tǒng)性金融風(fēng)險，我國央行在2011年正式引入差別準(zhǔn)備金動態(tài)調(diào)整機(jī)制，開始探索使用宏觀審慎工具，以配合貨幣政策進(jìn)行調(diào)控。2016年，央行將差別準(zhǔn)備金動態(tài)調(diào)整機(jī)制升級為宏觀審慎評估體系（MPA），將更多的金融活動和金融行為納入管理，從七個方面約束金融機(jī)構(gòu)的行為，實施逆周期調(diào)節(jié)。2017年，十九大報告提出“健全貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱調(diào)控框架”，這是中央首次提出宏觀審慎政策，將原有的宏觀審慎評估體系（MPA）上升到政策的層面，足以說明宏觀審慎政策對于金融市場調(diào)控的重要作用。十九大后，央行對我國的宏觀審慎調(diào)控框架進(jìn)行了補(bǔ)充：一方面繼續(xù)加強(qiáng)房地產(chǎn)市場的宏觀審慎管理，核心在因城施策的差異化房地產(chǎn)調(diào)控政策；另一方面繼續(xù)加強(qiáng)資本管制，將跨境資本流動納入MPA。這些都表明我國的宏觀審慎政策目標(biāo)是通過使用各類政策工具，采用“事前”管理的辦法防范和化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險，促進(jìn)金融穩(wěn)定發(fā)展。

簡言之，貨幣政策的直接目標(biāo)是防通脹、穩(wěn)物價，宏觀審慎政策的直接目標(biāo)是防風(fēng)險、穩(wěn)金融，二者共同的最終目標(biāo)是實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定持續(xù)增長。要想同時實現(xiàn)物價穩(wěn)定和金融穩(wěn)定，就需要貨幣政策和宏觀審慎政策兩種工具的協(xié)調(diào)配合使用。

由于宏觀審慎政策提出時間較晚，學(xué)術(shù)界對于其理論框架和實施效果仍有許多疑問。大部分已有研究都是圍繞一個或幾個宏觀審慎政策工具開展的，不能全面反映我國的宏觀審慎政策整體調(diào)控力度。一類文獻(xiàn)通過構(gòu)建包含宏觀審慎管理的DSGE模型，對宏觀審慎政策工具的使用進(jìn)行有效性和福利分析，但缺少了微觀數(shù)據(jù)實證支撐，停留在理論部分；另一類文獻(xiàn)運(yùn)用商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)，僅僅分析了單個宏觀審慎政策工具的有效性，不能代表整體宏觀審慎政策調(diào)控力度，且缺少了與貨幣政策工具的協(xié)調(diào)性分析。考慮到貨幣政策和宏觀審慎政策的主要監(jiān)管主體都是商業(yè)銀行，因此，本文在采用商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，使用IMF構(gòu)建的宏觀審慎指數(shù)（MPI）反映我國的宏觀審慎政策調(diào)控力度，運(yùn)用系統(tǒng)GMM方法分析貨幣政策和宏觀審慎政策在商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)和信貸增長方面的作用，并在模型中加入貨幣政策和宏觀審慎政策的交叉項，研究分析兩者之間的相互作用，以期對貨幣政策和宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)使用提供數(shù)據(jù)支持和理論探討。

二、文獻(xiàn)綜述

在貨幣政策和宏觀審慎政策具體實施和傳導(dǎo)過程中，商業(yè)銀行一直都是主要的監(jiān)管主體和傳導(dǎo)渠道，這也使得商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)和信貸增速一直都是國內(nèi)外學(xué)者們研究貨幣政策和宏觀審慎政策有效性的重點。央行通過設(shè)定存貸款基準(zhǔn)利率直接影響商業(yè)銀行的息差水平，或通過調(diào)節(jié)準(zhǔn)備金影響商業(yè)銀行的資金供應(yīng)。關(guān)于貨幣政策的傳導(dǎo)渠道，國內(nèi)外學(xué)者已得到許多研究成果，主要分為風(fēng)險承擔(dān)渠道和廣義信貸渠道。Borio和Zhu［1］提出了貨幣政策的風(fēng)險承擔(dān)渠道，貨幣政策通過作用于資產(chǎn)價格、融資成本等因素影響金融機(jī)構(gòu)的信貸和投資決策，進(jìn)而影響到整個金融系統(tǒng)的產(chǎn)出水平和風(fēng)險程度。Buch et al.提供了實證經(jīng)驗支撐，利用美國銀行業(yè)1997—2008年數(shù)據(jù)，通過FAVAR模型發(fā)現(xiàn)寬松的貨幣政策環(huán)境下，國內(nèi)中小銀行風(fēng)險承擔(dān)上升，大型銀行風(fēng)險承擔(dān)不變，而外國銀行的風(fēng)險承擔(dān)減少。［2］國內(nèi)許多學(xué)者也對我國貨幣政策的風(fēng)險承擔(dān)渠道進(jìn)行了研究，徐明東等、劉生福等利用我國商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，通過GMM估計發(fā)現(xiàn)貨幣政策對于商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的調(diào)控作用具有非對稱性和異質(zhì)性，與銀行自身特征變量有關(guān)。［3］［4］張強(qiáng)等利用14家商業(yè)銀行2002—2012年的面板數(shù)據(jù)驗證了我國貨幣政策對于銀行的風(fēng)險承擔(dān)有顯著的負(fù)向影響，進(jìn)而顯著影響銀行的信貸投放，說明我國的貨幣政策并非風(fēng)險中性的，央行在制定貨幣政策時應(yīng)更加關(guān)注銀行等金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險承擔(dān)問題。［5］

2008年國際金融危機(jī)發(fā)生后，國內(nèi)外學(xué)者分別從定性和定量的角度分析宏觀審慎監(jiān)管框架及其與貨幣政策的協(xié)調(diào)使用。宏觀審慎政策旨在維護(hù)金融穩(wěn)定和防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險，在實踐中具有逆周期性，包括對銀行的流動性要求、杠桿率要求等。［6］［7］早期關(guān)于宏觀審慎政策的實證研究將商業(yè)銀行某些受宏觀審慎政策工具監(jiān)管的指標(biāo)作為解釋變量，加入到貨幣政策的傳導(dǎo)渠道研究中，分析宏觀審慎政策對商業(yè)銀行風(fēng)險和信貸增長的作用。這類文獻(xiàn)又分為兩類，第一類是從理論模型的角度出發(fā)，對DSGE模型中的核心方程進(jìn)行適當(dāng)?shù)男薷?，賦予某些變量宏觀審慎政策含義或加入新的宏觀審慎政策約束條件，分析宏觀審慎政策的有效性和福利效應(yīng)。Suh基于BGGNKDSGE模型分析最優(yōu)貨幣政策和宏觀審慎政策之間的關(guān)系，受到金融沖擊時，使用宏觀審慎政策能有效降低沖擊帶來的福利損失，最優(yōu)的宏觀審慎政策目標(biāo)是穩(wěn)定信貸，最優(yōu)的貨幣政策目標(biāo)是穩(wěn)定通貨膨脹。［8］王愛儉、王瓂怡在DSGE模型中加入逆周期資本工具，通過模擬分析和參數(shù)校正后發(fā)現(xiàn)貨幣政策和逆周期的宏觀審慎政策在經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定和金融穩(wěn)定領(lǐng)域互相補(bǔ)充，且宏觀審慎政策的實施有明顯的福利增進(jìn)，有助于降低貨幣政策沖擊帶來的信貸波動。［9］后來的文獻(xiàn)拓展了宏觀審慎政策范圍，將更多的宏觀審慎政策工具納入模型進(jìn)行研究。方意基于GNSS模型發(fā)現(xiàn)，合理地釘住房價貸款價值比、釘住信貸和產(chǎn)出存貸比的宏觀審慎政策在最優(yōu)的貨幣政策環(huán)境下仍能繼續(xù)改進(jìn)社會福利，證明我國目前的宏觀審慎政策實踐是有效的，通過敏感性分析，發(fā)現(xiàn)只有釘住目標(biāo)與監(jiān)管對象一致的宏觀審慎政策才是有效的。［10］

第二類文獻(xiàn)使用商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)對特定的宏觀審慎政策工具有效性進(jìn)行實證分析，如Tabak et al使用巴西銀行數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)資本緩沖工具有助于降低銀行信貸行為的順周期性［11］；Mora and Logan對英國的研究發(fā)現(xiàn)類似的結(jié)論，資本緩沖要求上升會導(dǎo)致銀行信貸減少［12］；Jarrow發(fā)現(xiàn)宏觀審慎政策中的杠桿率工具能有效抑制金融機(jī)構(gòu)的信貸增長和風(fēng)險承擔(dān)，應(yīng)約束金融系統(tǒng)的杠桿率過快上升［13］；Cerutti et al.利用IMF構(gòu)建的宏觀審慎政策指數(shù)（MPI），使用119個國家的跨國面板數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)宏觀審慎政策能有效抑制國內(nèi)信貸增長，貸款價值比和債務(wù)收入比等宏觀審慎工具的使用也能有效抑制房地產(chǎn)信貸增加，從而抑制房價的進(jìn)一步上漲。［14］然而受制于我國的宏觀審慎政策使用年限較短，一些宏觀審慎政策工具的數(shù)據(jù)可得性原因，國內(nèi)對于特定宏觀審慎政策工具有效性的研究較少。梁琪等將商業(yè)銀行存款準(zhǔn)備金率和二套房的首付比率近似作為動態(tài)差別準(zhǔn)備金率要求和貸款價值比要求，發(fā)現(xiàn)這兩個宏觀審慎工具有助于降低銀行信貸擴(kuò)張和杠桿率放大的順周期性，增強(qiáng)銀行業(yè)承擔(dān)風(fēng)險的能力。［15］

三、研究設(shè)計

（一）變量選擇

被解釋變量。鑒于貨幣政策的主要調(diào)控目標(biāo)是物價穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)增長，宏觀審慎政策的主要調(diào)控目標(biāo)是防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險和實現(xiàn)金融穩(wěn)定，本文選取風(fēng)險資產(chǎn)比率（risk）和銀行信貸增速（dlnloan）作為兩個政策的中間目標(biāo)調(diào)控變量。已有文獻(xiàn)對與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的度量方法各有不同，Laeven and Levine選用Z值作為商業(yè)銀行的風(fēng)險測度，但Z值在計算中主要使用roa（資產(chǎn)收益率）和ea（資產(chǎn)權(quán)益比），主要衡量商業(yè)銀行無法償付的概率，反映了商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險，不能代表商業(yè)銀行承擔(dān)的所有風(fēng)險［16］；Delis and Kouretas選取不良貸款率作為商業(yè)銀行風(fēng)險測度的指標(biāo)，但不良貸款率主要考察商業(yè)銀行的貸款狀況，反映了商業(yè)銀行的信用風(fēng)險。［17］不良貸款率的增加往往和宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境有很大相關(guān)性，經(jīng)濟(jì)下行時期，貸款者經(jīng)營環(huán)境惡化，增加了商業(yè)銀行的被動違約風(fēng)險。方意根據(jù)銀行在金融市場的行為，將銀行風(fēng)險承擔(dān)區(qū)分為主動風(fēng)險承擔(dān)和被動風(fēng)險承擔(dān)，主動風(fēng)險承擔(dān)主要來源于銀行在寬松貨幣政策環(huán)境下主動放松信貸標(biāo)準(zhǔn)帶來的信貸風(fēng)險增加。［18］基于以上文獻(xiàn)，本文選取風(fēng)險資產(chǎn)比率（考慮到數(shù)據(jù)的可得性，可用貸款凈值與總資產(chǎn)的比率近似代表）衡量銀行的風(fēng)險承擔(dān)。同時本文選取商業(yè)銀行的信貸增速（dlnloan）衡量貨幣政策和宏觀審慎政策效果的中間目標(biāo)變量，銀行信貸增速一方面反映了市場活躍程度，符合貨幣政策調(diào)控中的經(jīng)濟(jì)增長目標(biāo)，另一方面過快的銀行信貸增速會降低銀行的資產(chǎn)質(zhì)量，增加銀行的風(fēng)險承擔(dān)，同時在我國目前金融市場化水平不高、地區(qū)金融發(fā)展不平衡的情況下，過快的信貸增速會導(dǎo)致資產(chǎn)價格上漲，可能誘發(fā)房地產(chǎn)市場泡沫化。

貨幣政策工具變量。我國貨幣政策主要的調(diào)控工具分為價格型貨幣政策工具和數(shù)量型貨幣政策工具。許多文獻(xiàn)將廣義貨幣供應(yīng)量（M2）作為貨幣政策工具變量，主要因為我國央行在貨幣政策執(zhí)行上過多地依賴總量控制型貨幣政策工具。參照吳曉靈的思路，對M2增速進(jìn)行處理，剔除經(jīng)濟(jì)增長（GDP增速）和物價波動（CPI增速）的影響用于衡量當(dāng)前貨幣市場上資金松緊狀況，大于零表示資金寬松。同時考慮到2008年“大水漫灌”式刺激政策后，貨幣超發(fā)導(dǎo)致了嚴(yán)重的地產(chǎn)泡沫和債務(wù)問題。在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)性問題突出的情形下，央行貨幣政策調(diào)控工具已主要從數(shù)量型轉(zhuǎn)向價格型，通過對貨幣市場利率進(jìn)行調(diào)控，直接影響債券市場、貨幣基金、理財和同業(yè)業(yè)務(wù)的利率，進(jìn)而對銀行的資產(chǎn)端和負(fù)債端產(chǎn)生影響，更好達(dá)到貨幣政策調(diào)控效果。綜上所述，本文選取經(jīng)過處理后的M2增速的相反數(shù)（取相反數(shù)是為了與利率變動影響的方向一致）和1年期貸款基準(zhǔn)利率（i-1year）作為數(shù)量型貨幣政策工具變量和價格型貨幣政策工具變量。

宏觀審慎政策代理變量。大部分研究將一類宏觀審慎政策作為宏觀審慎政策的代理變量進(jìn)行研究，如王愛儉、王瓂怡選取逆周期資本要求比率和貸款價值比作為宏觀審慎政策代理變量，［9］但受制于這部分?jǐn)?shù)據(jù)的可得性，無法通過實證研究來討論這些宏觀審慎政策工具的有效性；梁琪等選取首套房首付比率近似代替貸款價值比，同時將存款準(zhǔn)備金率作為宏觀審慎政策要求進(jìn)行實證研究［15］，但這部分研究只能反映某一種宏觀審慎政策工具的有限性，無法全面反映整個宏觀審慎政策狀況。因此本文選取Cerutti et al.［14］構(gòu)建的宏觀審慎指數(shù)（MPI）作為宏觀審慎政策的代理變量。該指數(shù)原始數(shù)據(jù)來源于IMF開展的全球宏觀審慎政策工具調(diào)查，由IMF職員開展并直接從各國官方機(jī)構(gòu)獲得數(shù)據(jù)。該調(diào)查重點關(guān)注12種宏觀審慎政策工具，主要分為3類：影響貸款人行為的逆周期資本要求、動態(tài)準(zhǔn)備金率等；影響借款人行為的貸款價值比、債務(wù)收入比等；控制資本流動波動性的資本流動管理工具。通過對這些工具設(shè)置虛擬變量，收緊或提高監(jiān)管要求則加1，反之則減1，最后簡單加總得到宏觀審慎指數(shù)（MPI）。該指數(shù)的缺陷在于過于主觀評判政策強(qiáng)度，且宏觀審慎政策工具的水平值在不斷變化，加大了政策工具使用的判斷難度，不能完全準(zhǔn)確地反映該國宏觀審慎政策的強(qiáng)度。但是該指數(shù)將所有的宏觀審慎政策工具都納入指數(shù)體系中，基本可以全面考察一國宏觀審慎政策工具的使用，在一定程度上也能反映一國宏觀審慎政策的強(qiáng)度。

交叉項。本文主要探究貨幣政策和宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)使用，故選取貨幣政策工具變量和宏觀審慎政策工具變量相乘得到交叉項。關(guān)注貨幣政策和宏觀審慎政策在作用于商業(yè)銀行信貸增速或風(fēng)險承擔(dān)方面時的相互影響，如果交叉項系數(shù)符號顯著為負(fù)，則說明宏觀審慎政策在實施過程中具有逆貨幣政策周期性，在一定程度能抵消貨幣政策的調(diào)控作用。

控制變量。參照已有文獻(xiàn)的研究，本文主要選取兩類控制變量：宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量和商業(yè)銀行微觀特征變量。參照徐明東和陳學(xué)彬［3］的研究，本文選取固定資產(chǎn)投資增長率（growth）作為宏觀經(jīng)濟(jì)的控制變量，選取固定資產(chǎn)投資增長率更能反映銀行信貸需求層面因素。第二類是商業(yè)銀行微觀特征變量，與方意和梁琪等的做法相同，本文主要選取以下三類銀行微觀特征數(shù)據(jù)作為銀行的微觀特征變量：（1）銀行規(guī)模數(shù)據(jù)（size），一般而言，規(guī)模越大的銀行管理風(fēng)險的能力更強(qiáng)，能承受的風(fēng)險也更大，由于銀行規(guī)模普遍較大，故對其進(jìn)行對數(shù)化處理；（2）銀行流動性水平（liq），采用流動性資產(chǎn)比上客戶存款和流動性資產(chǎn)的總額來代表；（3）銀行核心資本充足率（tierone），它直接影響了商業(yè)銀行使用財務(wù)杠桿的空間，與銀行資產(chǎn)收益率直接相關(guān)。

（二）計量模型

在上文的分析基礎(chǔ)上，本文構(gòu)建了如下計量基準(zhǔn)模型：

其中，Yi,t為被解釋變量，為商業(yè)銀行的風(fēng)險資產(chǎn)比率和信貸增速；μi為個體效應(yīng)；MPt為貨幣政策工具變量，MPIt為宏觀審慎指數(shù)，代表宏觀審慎政策強(qiáng)度；Xi,t-1為銀行的微觀特征變量，由于本文使用的是動態(tài)面板模型，根據(jù)Classens et al.［19］的研究，使用銀行微觀特征變量的一階滯后項作為控制變量，以消除當(dāng)期值帶來的內(nèi)生性問題；growtht為固定資產(chǎn)投資增速，εit為隨機(jī)擾動項。進(jìn)一步，為了研究宏觀審慎政策的實施對于貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的影響，在模型構(gòu)建中加入貨幣政策和宏觀審慎政策的交叉項，即:

（三）實證結(jié)果與分析

本文研究的微觀商業(yè)銀行數(shù)據(jù)來源于Bankscope數(shù)據(jù)庫，時間跨度為2002—2015年，共有286家銀行，對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行如下處理：剔除政策性銀行、外資銀行和商業(yè)銀行信托公司，然后剔除數(shù)據(jù)連續(xù)期低于3年的商業(yè)銀行，處理后得到了81家國內(nèi)商業(yè)銀行微觀年度非平衡數(shù)據(jù)，包含工農(nóng)中建交五大國有商行，招商、浦發(fā)和光大等13家全國性股份制銀行，南京銀行、江蘇銀行、成都農(nóng)商行等63家地方商業(yè)銀行數(shù)據(jù)。為了保證計量結(jié)果的準(zhǔn)確性，消除某些異常值對本文結(jié)果的影響，本文對商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理，分別用1%和99%的分位數(shù)替代數(shù)值在（1%，99%）分位數(shù)以外的數(shù)據(jù)。本文的宏觀政策工具變量（i-1year、m2）和宏觀控制變量（growth）數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫，宏觀審慎政策代理變量（MPI）來源于Cerutti et al.。

由于本文使用的是動態(tài)非平衡面板數(shù)據(jù)，故在計量方法上采用Arellano和Bond提出的動態(tài)面板廣義矩估計（GMM）法進(jìn)行估計。GMM方法在估計動態(tài)面板時，突破了數(shù)據(jù)不存在單位根的限制，且使用工具變量法，用差分變量的滯后項代替水平值用來估計水平方程和差分方程，使得估計結(jié)果更加準(zhǔn)確。因此本文采用系統(tǒng)GMM法進(jìn)行估計，首先通過AR檢驗判定被解釋變量滯后項的階數(shù)。AR檢驗的原假設(shè)是擾動項不存在自相關(guān)，當(dāng)AR（2）檢驗的p值大于0.10時則說明擾動項不存在自相關(guān)，只需要加入一階滯后項即可。為了檢驗系統(tǒng)GMM法中使用的工具變量是否有效，本文使用Sargan檢驗，其原假設(shè)是“模型設(shè)定存在過度識別”，當(dāng)p值大于0.05時，則說明估計過程中使用的工具變量都是有效的。

表1給出了被解釋變量為銀行風(fēng)險承擔(dān)時，貨幣政策和宏觀審慎政策的作用效果。其結(jié)果顯示，在10%的顯著性水平下，模型設(shè)定均通過Sargan檢驗和AR（2）檢驗，表明模型設(shè)定合理，系統(tǒng)GMM估計中選取的工具變量是有效的，且擾動項不存在二階自相關(guān)。

其中商業(yè)銀行風(fēng)險的滯后一期系數(shù)在1%的顯著性水平下為正，表明商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)有一定的粘性。宏觀審慎政策變量的系數(shù)在5%的水平下顯著為負(fù)，說明宏觀審慎政策的實施能有效降低商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)行為。貨幣當(dāng)局通過使用各類宏觀審慎政策工具，如提高貸款價值比（LTV）上限或提高商業(yè)銀行動態(tài)差別準(zhǔn)備金率等，直接作用于商業(yè)銀行的信貸行為和資產(chǎn)管理計劃，能有效減少商業(yè)銀行風(fēng)險資產(chǎn)權(quán)重，降低商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。從表1中可以發(fā)現(xiàn)，價格型貨幣政策工具（i）和數(shù)量型貨幣政策工具（m2）的系數(shù)在1%的顯著性水平下為負(fù)，說明實施緊縮的貨幣政策能夠降低商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，從而降低整體的系統(tǒng)性金融風(fēng)險。我們最感興趣的是貨幣政策和宏觀審慎政策的交叉項系數(shù)的符號，從實證結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，價格型貨幣政策工具或數(shù)量型貨幣政策工具與宏觀審慎政策變量的交叉項系數(shù)顯著為正，正好與貨幣政策工具變量或宏觀審慎政策工具變量的系數(shù)符號相反，說明宏觀審慎政策的實施削弱了貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。適宜的宏觀審慎政策工具能降低寬松貨幣政策環(huán)境下帶給商業(yè)銀行的風(fēng)險，如在貨幣供應(yīng)量增速較快的時期，適當(dāng)增加貸款價值比限制或更高的資本充足率要求，對商業(yè)銀行的信貸行為進(jìn)行約束，提高貸款者的成本，降低了商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險。從結(jié)果來看，絕大多數(shù)控制變量的系數(shù)在10%的水平下顯著。商業(yè)銀行的規(guī)模越大，控制風(fēng)險的能力越強(qiáng)，可承擔(dān)的風(fēng)險水平越高。流動性越高的銀行，貸款結(jié)構(gòu)中短期貸款的比重越大，其風(fēng)險承擔(dān)水平越低，與理論預(yù)期相符。核心資本充足率越高的銀行，可承受的違約資產(chǎn)風(fēng)險能力越強(qiáng)，其風(fēng)險承擔(dān)水平也就越高。固定資產(chǎn)投資增速系數(shù)在1%的顯著性水平下為正，說明銀行的風(fēng)險承擔(dān)具有順經(jīng)濟(jì)周期性，在經(jīng)濟(jì)較好的環(huán)境下，商業(yè)銀行會提高風(fēng)險資產(chǎn)比重，追求更高的風(fēng)險收益。

表1 貨幣政策和宏觀審慎政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響

表2給出了兩種貨幣政策政策工具和宏觀審慎政策工具對商業(yè)銀行信貸增速的影響。其中方程3和方程5給出了單獨(dú)的貨幣政策和宏觀審慎政策工具的使用對銀行信貸增速的影響。價格型貨幣政策工具和宏觀審慎政策代理變量的系數(shù)在1%的顯著性水平下均為負(fù)，說明緊縮的貨幣政策，如提高利率或減少貨幣供應(yīng)量能降低銀行的信貸增速。同樣，適當(dāng)放松宏觀審慎監(jiān)管要求，針對商業(yè)銀行借款人的約束放松，會讓商業(yè)銀行的貸款供給增加，從而導(dǎo)致銀行信貸增速增加。從控制變量的系數(shù)來看，資產(chǎn)規(guī)模越大，信貸增速越低。這可能與銀行的經(jīng)營策略有關(guān)，資產(chǎn)規(guī)模越大，受到的監(jiān)管力度越大，在信貸行為上將更為謹(jǐn)慎。流動性和核心資本充足率的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，說明流動性和核心資本充足率越高的銀行，信貸擴(kuò)張的基礎(chǔ)越好，更有能力增加貸款供給。方程4和方程6主要給出了貨幣政策和宏觀審慎政策交叉項的系數(shù)，從結(jié)果可知，交叉項的系數(shù)與貨幣政策的系數(shù)符號相反，說明宏觀審慎政策的實施削弱了貨幣政策對銀行信貸增速的調(diào)控作用。這主要是因為貨幣政策和宏觀審慎政策的傳導(dǎo)渠道具有重疊性，在具體的政策實踐中難免出現(xiàn)“政策重疊”現(xiàn)象。

表2 貨幣政策和宏觀審慎政策對銀行信貸增速的影響

結(jié)合以上兩個實證結(jié)果來看，貨幣政策或宏觀審慎政策工具的系數(shù)在1%的水平下均顯著為負(fù)，說明貨幣政策或宏觀審慎政策對于商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)和信貸增速的調(diào)控作用具有同步性，即寬松的貨幣政策或宏觀審慎政策在促進(jìn)商業(yè)銀行信貸增長的同時，會增加商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平，積累系統(tǒng)性金融風(fēng)險。［20］單個政策工具的使用無法同時實現(xiàn)信貸增長和金融穩(wěn)定兩個目標(biāo)，且與貨幣政策同向調(diào)控的宏觀審慎政策雖然能有效降低銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平，增強(qiáng)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性，但會影響銀行的信貸增長，不利于社會融資規(guī)模的增加。在實際的政策操作中，經(jīng)常出現(xiàn)貨幣政策和宏觀審慎政策目標(biāo)一致的情況，宏觀審慎政策工具在使用過程中出現(xiàn)順周期性，如2015年底，央行為促進(jìn)信貸增長，采取“降息、降準(zhǔn)”的貨幣政策同時，降低了首套房的首付比率，導(dǎo)致了個人房貸大幅增長，房地產(chǎn)市場大熱，推高了個人和房地產(chǎn)企業(yè)的杠桿率，增加了整體的金融風(fēng)險。在理想情況下，貨幣政策針對通脹和經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)行調(diào)控，宏觀審慎政策則對金融風(fēng)險進(jìn)行管理，兩種政策工具協(xié)調(diào)使用、互為補(bǔ)充，有效達(dá)到各自的既定目標(biāo)。

四、結(jié)論和政策建議

本文使用IMF構(gòu)建的宏觀審慎指數(shù)衡量我國宏觀審慎政策監(jiān)管力度，利用我國81家商業(yè)銀行2002—2015年度非平衡微觀數(shù)據(jù)，采用系統(tǒng)GMM估計方法實證檢驗了貨幣政策和宏觀審慎政策在我國商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)和信貸增長中的作用，驗證了貨幣政策的傳導(dǎo)渠道和宏觀審慎政策的有效性，同時在貨幣政策的研究框架中分析了宏觀審慎政策和貨幣政策的協(xié)調(diào)作用。

研究結(jié)果表明：（1）貨幣政策和宏觀審慎政策的實施均能有效降低商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)行為。央行通過提高貸款基準(zhǔn)利率影響信貸需求，從而減少商業(yè)銀行的風(fēng)險資產(chǎn)權(quán)重，同時提高利率可以增加銀行的息差水平，增加商業(yè)銀行的盈利能力，進(jìn)而減弱銀行追逐高收益風(fēng)險資產(chǎn)的動力，最后降低銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。提高宏觀審慎政策監(jiān)管力度，從借貸兩方影響了商業(yè)銀行的信貸行為，有效降低了商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。（2）適當(dāng)放松貨幣政策和宏觀審慎政策監(jiān)管力度均能提高商業(yè)銀行的信貸增速。央行通過提高M(jìn)2增速增加市場上的貨幣供應(yīng)量能顯著增加商業(yè)銀行的信貸增速，證明存在貨幣政策的信貸傳導(dǎo)渠道。同時降低貸款基準(zhǔn)利率也能增加商業(yè)銀行的信貸增速，證明貨幣政策的資產(chǎn)價格渠道的存在性。宏觀審慎政策在調(diào)節(jié)商業(yè)銀行信貸增速方面的作用更為明顯，2015年底，我國降低了首套房的首付比率（可以理解為上調(diào)了貸款價值比（LTV）上限），從而導(dǎo)致了個人房貸的井噴，大幅增加了商業(yè)銀行的信貸總量。（3）無論是在商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)還是信貸增速方面，宏觀審慎政策的實施均削弱了貨幣政策調(diào)控帶來的沖擊，主要在于宏觀審慎政策和貨幣政策的主要監(jiān)管主體都是商業(yè)銀行，且都主要作用于商業(yè)銀行的信貸行為。就單個政策目標(biāo)（降低風(fēng)險或促進(jìn)信貸增長）而言，貨幣政策和宏觀審慎政策調(diào)控難免出現(xiàn)重疊，產(chǎn)生“政策抵消”和“政策超調(diào)”現(xiàn)象。

本文的政策含義有以下兩個方面：其一，就單個政策目標(biāo)而言，貨幣政策和宏觀審慎政策的實施均能有效影響商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平和信貸增速，且宏觀審慎政策的實施會削弱貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)或信貸增速的調(diào)控作用。其二，就銀行風(fēng)險承擔(dān)和信貸增長兩個政策目標(biāo)而言，單個政策工具的調(diào)節(jié)作用有限，即寬松的貨幣政策（或宏觀審慎政策）在促進(jìn)商業(yè)銀行信貸增長的同時，會增加銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平，不利于防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險。這也就意味著央行及金融監(jiān)管部門如果希望在穩(wěn)定金融風(fēng)險的同時能促進(jìn)信貸增長，就需要貨幣政策和宏觀審慎政策工具的協(xié)調(diào)使用。2017年10月，十九大報告首次提出“建立貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱政策框架”，在框架體系內(nèi)貨幣政策的最終目標(biāo)是維持物價穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)增長，宏觀審慎政策的最終目標(biāo)是防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險、實現(xiàn)金融穩(wěn)定。這意味著我國將原有的宏觀審慎監(jiān)管上升到與貨幣政策相提并論的政策層面，在當(dāng)前金融去杠桿、打贏防重大金融風(fēng)險攻堅戰(zhàn)的背景下，建立更加嚴(yán)格的宏觀審慎政策指標(biāo)，并將更多的銀行業(yè)務(wù)（如同業(yè)存單）納入監(jiān)管范圍也就勢在必行。但這必然會影響到銀行的信貸增長和社會融資規(guī)模，那么使用適當(dāng)寬松的貨幣政策調(diào)控手段，提高市場資金投放量來抵消強(qiáng)監(jiān)管對信貸的負(fù)面影響也是必要的。也就是說，當(dāng)前強(qiáng)金融監(jiān)管與適度寬松的貨幣政策的搭配協(xié)調(diào)是必要合理的。

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