張 澄，沈 悅

(西安交通大學(xué)經(jīng)濟與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

黨的十九大報告提出，“健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線”。事實上，在構(gòu)建我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險防范體系的同時，我們首先需要準確判定我國面臨的金融風(fēng)險有哪些。目前，我國商業(yè)銀行內(nèi)部風(fēng)險的萌生、積聚和擴散已經(jīng)成為我國系統(tǒng)性金融風(fēng)險的主要爆發(fā)源。在美國次貸危機、歐債危機以及國內(nèi)宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化等一系列因素的共同作用下，我國商業(yè)銀行內(nèi)部風(fēng)險是否集中凸顯以及商業(yè)銀行風(fēng)險承擔等問題已受到學(xué)術(shù)界和實務(wù)界的高度重視。資產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟的波動對銀行風(fēng)險承擔行為有著至關(guān)重要的作用，因此基于宏觀經(jīng)濟環(huán)境變化的視角來研究銀行風(fēng)險承擔問題將會愈來愈受到重視。

一、相關(guān)文獻回顧

近年來，商業(yè)銀行風(fēng)險承擔問題備受國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注，并涌現(xiàn)出了一批關(guān)于貨幣政策銀行風(fēng)險承擔渠道(Risk-taking Channel of Monetary Policy)的研究[1][2][3][4]，這無疑為關(guān)于貨幣政策與銀行風(fēng)險行為方面的研究開拓了新的視角?；诖?，已有文獻還分別從宏觀和微觀的不同角度分析了影響商業(yè)銀行風(fēng)險承擔的幾類因素：市場結(jié)構(gòu)與競爭因素[5]、銀行個體特征因素[6]以及宏觀經(jīng)濟波動因素[7]等。

關(guān)于房地產(chǎn)價格和銀行風(fēng)險承擔。早期的研究主要是關(guān)于房地產(chǎn)價格在宏觀經(jīng)濟波動中的作用。而如今，嵌入銀行風(fēng)險承擔行為的分析才可以更好地闡釋銀行體系在資產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動中的重要性。方意(2015)分析了貨幣政策和房地產(chǎn)價格沖擊對銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔的異質(zhì)性影響，認為上漲的房地產(chǎn)價格對銀行主動風(fēng)險承擔的影響更大，并進一步指出，在上行的經(jīng)濟周期中更需要關(guān)注房地產(chǎn)市場的泡沫[8]。還有部分學(xué)者在檢驗貨幣政策的銀行風(fēng)險承擔渠道時，進行了關(guān)于資產(chǎn)價格波動對銀行風(fēng)險承擔作用機制的輔助性檢驗。徐明東和陳學(xué)彬(2012)認為，資產(chǎn)價格上漲會使銀行風(fēng)險承擔增加，即存在“寬松的貨幣政策—房地產(chǎn)價格上漲—銀行風(fēng)險承擔增加”的傳導(dǎo)機制[9]。相反，牛曉健和裘翔(2013)指出，房地產(chǎn)市場的景氣程度對銀行風(fēng)險承擔行為并沒有產(chǎn)生顯著影響[10]。還有學(xué)者基于銀行風(fēng)險承擔與房地產(chǎn)信貸政策之間的關(guān)系展開研究，強調(diào)銀行風(fēng)險承擔行為與房地產(chǎn)信貸政策之間存在協(xié)同或拮抗作用[11]。

通過梳理相關(guān)文獻，我們發(fā)現(xiàn)學(xué)者們對于宏觀經(jīng)濟波動與銀行風(fēng)險承擔的關(guān)系莫衷一是。一種觀點認為，宏觀經(jīng)濟波動與銀行風(fēng)險承擔負相關(guān)。宏觀經(jīng)濟的上行周期會通過抵押物升值、企業(yè)違約率降低等因素而使銀行風(fēng)險承擔降低；而當宏觀經(jīng)濟處于下行周期時，企業(yè)因經(jīng)營不善而導(dǎo)致違約率增加，銀行將會面臨更大的風(fēng)險。比如潘敏和張依茹(2012)指出，宏觀經(jīng)濟波動的正向沖擊會使銀行風(fēng)險承擔降低，即二者呈現(xiàn)顯著的負相關(guān)性[5]。劉生福和李成(2014)也認為，較快的經(jīng)濟增長會使銀行風(fēng)險承擔降低[12]。另一種觀點則認為，宏觀經(jīng)濟波動與銀行風(fēng)險承擔正相關(guān)。主要是由于銀行風(fēng)險偏好會在不同的經(jīng)濟周期內(nèi)發(fā)生改變。在經(jīng)濟擴張時期，銀行為了追求高收益而選擇去承擔更大的風(fēng)險；在經(jīng)濟蕭條期，銀行的風(fēng)險偏好行為更加謹慎，因此整體風(fēng)險承擔水平下降。比如徐明東和陳學(xué)彬(2012)認為，良好的宏觀經(jīng)濟走勢會使企業(yè)凈值得到改善，違約風(fēng)險因此而降低，進而導(dǎo)致銀行風(fēng)險承擔增加[9]。Angeloni等(2015)同樣發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟擴張時期，利率水平的降低會刺激銀行體系中資產(chǎn)回報率的減少，基于“追逐收益”路徑，銀行將選擇承擔更大的風(fēng)險[13]。

總體來看，目前關(guān)于宏觀經(jīng)濟波動和銀行風(fēng)險承擔之間關(guān)系的研究較為豐富，且具有重要的理論和實踐意義，但卻鮮有關(guān)于房地產(chǎn)價格、宏觀經(jīng)濟波動和銀行風(fēng)險承擔三者之間關(guān)系的研究，且多數(shù)文獻并未將銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔進行劃分。那么，三者之間究竟存在何種作用機制？是否存在銀行風(fēng)險承擔“主觀偏好”與“被動選擇”的差異性？是否存在系統(tǒng)重要性銀行風(fēng)險承擔與非系統(tǒng)重要性銀行風(fēng)險承擔的異質(zhì)性？本文試圖針對這一系列問題展開論述。

由是，本文基于我國40家商業(yè)銀行2005～2015年間的年度非平衡面板數(shù)據(jù)，從行為視角將銀行風(fēng)險承擔劃分為“主動”和“被動”，實證考察了房地產(chǎn)價格、宏觀經(jīng)濟波動和銀行風(fēng)險承擔三者之間的影響關(guān)系，并基于宏觀審慎監(jiān)管的思想，實證分析了系統(tǒng)重要性差異對銀行風(fēng)險承擔行為的異質(zhì)作用。這對認清我國銀行風(fēng)險承擔問題，做好系統(tǒng)性金融風(fēng)險防范工作等有著重要的參考價值。

二、理論分析

2008年美國次貸金融風(fēng)暴之后，涌現(xiàn)出了很多有關(guān)銀行風(fēng)險承擔視角下的貨幣政策傳導(dǎo)機制研究。這些研究都認為，貨幣政策的變化會影響金融中介的風(fēng)險容忍度，進而影響其內(nèi)部的資產(chǎn)定價、資產(chǎn)組合風(fēng)險水平等。事實上，資產(chǎn)價格、宏觀經(jīng)濟波動以及預(yù)期等因素都會對銀行的風(fēng)險感知能力產(chǎn)生影響，進而影響我國經(jīng)濟金融體系的安全。

關(guān)于房地產(chǎn)價格和銀行風(fēng)險承擔的關(guān)系，寬松的貨幣政策和上漲的房地產(chǎn)價格會提升銀行持有的抵押物價值，進而優(yōu)化銀行的資產(chǎn)負債表，最終表現(xiàn)為銀行主動承擔房地產(chǎn)價格上漲帶來的風(fēng)險，我們稱之為“房地產(chǎn)抵押”路徑[11]。房地產(chǎn)市場的繁榮發(fā)展促使房地產(chǎn)企業(yè)開發(fā)貸款和個人按揭貸款的增加，誘發(fā)銀行對高風(fēng)險、高收益資產(chǎn)的需求大幅增長，而一旦“非理性繁榮”市場的泡沫破裂，不良貸款率上升，最終表現(xiàn)為銀行被動風(fēng)險增加，我們稱之為“追逐收益”路徑[14]?；凇按蠖坏埂钡慕?jīng)營思想，我國商業(yè)銀行在面臨經(jīng)濟下行、房地產(chǎn)行業(yè)市場蕭條以及流動性不足等危機局面時，中央銀行會通過再貸款等方式對其進行“救市”，進而提高商業(yè)銀行的風(fēng)險感知能力，我們稱之為“央行保障”路徑[15]。

關(guān)于宏觀經(jīng)濟波動和銀行風(fēng)險承擔的關(guān)系，一種解釋認為，宏觀經(jīng)濟環(huán)境的好壞可能會與銀行風(fēng)險承擔正相關(guān)，即銀行風(fēng)險承擔的“順周期”效應(yīng)[16]，主要表現(xiàn)為：寬松的貨幣環(huán)境將減輕實體企業(yè)的債務(wù)負擔，并促使抵押物升值，銀行為了追求高收益而選擇承擔更大的風(fēng)險。此外，銀行往往在上行的經(jīng)濟周期中表現(xiàn)更為樂觀，進而提高自己的風(fēng)險容忍度；在經(jīng)濟蕭條時期，銀行為了規(guī)避風(fēng)險而變得十分謹慎，此時風(fēng)險承擔水平下降。另一種解釋則認為，宏觀經(jīng)濟波動可能與銀行風(fēng)險承擔負相關(guān)，主要表現(xiàn)為：在宏觀經(jīng)濟的上行周期中，抵押物增值會使企業(yè)違約率降低，進而促使銀行風(fēng)險承擔降低；當宏觀經(jīng)濟處于下行周期時，已經(jīng)發(fā)放的貸款由于受到宏觀經(jīng)濟中各種不利因素的影響，促使企業(yè)違約率增加，不良貸款的增加最終會導(dǎo)致銀行被動風(fēng)險承擔增加。

可以看出，房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動都會對銀行風(fēng)險承擔行為產(chǎn)生影響。盡管已有的研究未得出一致結(jié)論，但學(xué)者們在宏觀經(jīng)濟環(huán)境的變化會影響銀行風(fēng)險承擔這一問題上存在共識。進一步，如果宏觀經(jīng)濟波動顯著地影響銀行風(fēng)險承擔，那么房地產(chǎn)價格的變化是否會對二者之間的關(guān)系產(chǎn)生某種促進或者是抑制作用？在不同的影響路徑和作用機制中，是否存在銀行風(fēng)險承擔“主觀偏好”或者是“被動選擇”的差異？因此，我們將在下面的實證分析中考察房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟波動對銀行風(fēng)險承擔影響的異質(zhì)性。這不僅有利于拓展現(xiàn)有關(guān)于銀行風(fēng)險承擔的研究，同時也有助于分析我國銀行體系在面臨當前復(fù)雜宏觀經(jīng)濟環(huán)境變化背景下的風(fēng)險問題。

三、實證模型

(一)銀行風(fēng)險承擔的基準模型

首先，我們通過構(gòu)建如下基準計量模型來反映房地產(chǎn)價格、宏觀經(jīng)濟波動和銀行風(fēng)險承擔三者之間關(guān)系：

Riskit=α0+α1Riski,t-1+α2Gapt+α3HPt+α4Controlsit+ui+εit

(1)

式(1)中，被解釋變量Riskit為商業(yè)銀行i在t期的風(fēng)險承擔水平(存在主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔兩種情況)，GAPt為t期的宏觀經(jīng)濟波動水平，HPt為t期的房地產(chǎn)價格水平，Controlsit代表系列控制變量，ui為個體效應(yīng)，εit為誤差項?？紤]到銀行風(fēng)險承擔行為對宏觀經(jīng)濟環(huán)境變化的反應(yīng)存在明顯的滯后性，我們引入風(fēng)險承擔的滯后一期變量作為模型的內(nèi)生變量。如果GAPt的估計系數(shù)為正，表明宏觀經(jīng)濟的上行周期會使銀行風(fēng)險承擔水平提高，而下行周期則會降低銀行風(fēng)險承擔水平。如果HPt的估計系數(shù)為正，則反映上漲的房地產(chǎn)價格會導(dǎo)致銀行風(fēng)險承擔增加，而下跌的房地產(chǎn)價格則會導(dǎo)致銀行風(fēng)險承擔減少。

(二)基于系統(tǒng)重要性差異的模型拓展

2008年美國次貸危機的爆發(fā)讓學(xué)術(shù)界和實務(wù)界充分認識到了宏觀審慎管理的重要性。宏觀審慎思想對金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性進行了劃分，認為金融機構(gòu)的系統(tǒng)重要性差異對系統(tǒng)性風(fēng)險會產(chǎn)生不同的影響。因此，結(jié)合宏觀審慎監(jiān)管思想，充分考慮系統(tǒng)重要性差異對銀行風(fēng)險承擔的異質(zhì)作用具有十分重要的意義[12]。根據(jù)不同商業(yè)銀行在我國金融機構(gòu)中的相對作用，傳統(tǒng)的研究將中、農(nóng)、工、建、交五家銀行劃分為我國系統(tǒng)重要性銀行。但中國人民銀行發(fā)布的2017年第4號工作論文[17]表明，目前我國部分大型股份制商業(yè)銀行同樣應(yīng)當被識別為國內(nèi)系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)，如招商銀行、浦發(fā)銀行和興業(yè)銀行等。因此，我們在檢驗傳統(tǒng)五大國有銀行系統(tǒng)重要性的同時，也需要考慮納入部分股份制商業(yè)銀行進行檢驗[注]本文選取招商銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、民生銀行和光大銀行。。

我們在基準計量模型(1)的基礎(chǔ)上引入虛擬變量Sysi和GAPt、HPt的交互項GAPt*Sysi、HPt*Sysi，實證檢驗基于系統(tǒng)重要性差異的拓展模型，即計量模型(2)：

Riskit=β0+β1Riski,t-1+β2Gapt+β3HPt+β4Gapt*Sysi+β5HPt*Sysi+

β6Controlsit+ui+εit

(2)

式(2)中，Sysi為商業(yè)銀行i的類型，當Sysi=1時，認為所選擇的樣本銀行為系統(tǒng)重要性銀行；當Sysi=0時，則認為所選擇的樣本銀行為非系統(tǒng)重要性銀行；交互項GAPt*Sysi以及HPt*Sysi，用來檢驗在房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動的沖擊下，不同類型的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔行為是否會呈現(xiàn)出異質(zhì)性表現(xiàn)。

(三)引入房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動交互項的模型拓展

為了檢驗房地產(chǎn)價格的變化是否會對宏觀經(jīng)濟波動與銀行風(fēng)險承擔之間的關(guān)系產(chǎn)生顯著性影響，我們在基準計量模型(1)的基礎(chǔ)上引入房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動交互項Gap*HP，得到計量模型(3)：

Riskit=γ0+γ1Riski,t-1+γ2Gapt+γ3HPt+γ4Gapt*HPt+γ5Controlsit+ui+εit

(3)

由于式(1)、式(2)和式(3)的解釋變量均包含了被解釋變量的滯后項，這極可能引起內(nèi)生性的問題。傳統(tǒng)的估計方法將得到有偏的估計結(jié)果，得到變量之間的經(jīng)濟學(xué)解釋也必然不科學(xué)。相較而言，Arellano和Bover(1995)、Blundell和Bond(1998)提出的動態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計法(SYSGMM)可以得到更加有效的參數(shù)估計值[18][19]。由是，本文將在實證檢驗中采用動態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計的方法進行估計。

(四)變量定義與數(shù)據(jù)說明

根據(jù)已掌握的文獻[20][21][22][4]，目前常用的銀行風(fēng)險承擔指標有預(yù)期違約概率(EDF)、Z值(Z-Score)、風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例、凈貸款占總資產(chǎn)的比重以及不良貸款率等。同時，參考方意(2015)對商業(yè)銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔的劃分[8]，本文分別選擇風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例(Risk_A)和不良貸款率(Risk_P)作為商業(yè)銀行主動風(fēng)險承擔和商業(yè)銀行被動風(fēng)險承擔的代理變量。其中，風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例由風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)值對總資產(chǎn)的比率獲得[注]風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)值由總資本對資本充足率的比率獲得。；不良貸款率由不良貸款對貸款總額的比率獲得。

我們選取風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例來衡量商業(yè)銀行的主動風(fēng)險承擔。文中的銀行主動風(fēng)險承擔是基于貨幣政策的風(fēng)險承擔渠道而提出，意味著較低的利率水平迫使銀行的風(fēng)險容忍度發(fā)生改變，進而銀行在發(fā)放新貸款時主動放寬信貸標準，導(dǎo)致銀行主動風(fēng)險承擔增加。具體而言，銀行在發(fā)放新貸款時(事前)的行為，我們將其定義為銀行的“主觀偏好”。由于風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例是從風(fēng)險的視角對資產(chǎn)進行加權(quán)處理，很好地描述了銀行內(nèi)部高風(fēng)險資產(chǎn)所占比例，且該比例在銀行發(fā)放新貸款時即可確定，具有前瞻性。風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)占比越高，表明銀行購買風(fēng)險資產(chǎn)的主觀傾向性越強。因此，銀行主動風(fēng)險承擔水平與風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例正相關(guān)。

我們選取不良貸款率來度量商業(yè)銀行的被動風(fēng)險承擔。文中的銀行被動風(fēng)險承擔是在銀行自身風(fēng)險容忍度未發(fā)生改變的前提下，其已發(fā)放的貸款(事后)在受到各種不利宏觀因素的沖擊后出現(xiàn)違約，進而導(dǎo)致銀行被動承擔過度風(fēng)險，我們將其定義為銀行的“被動選擇”。由于不良貸款率刻畫了銀行內(nèi)部出現(xiàn)違約貸款的比重，且該比重的改變說明已發(fā)放貸款的風(fēng)險發(fā)生改變，不良貸款的占比越高，表明商業(yè)銀行被動選擇承擔更大的風(fēng)險。因此，銀行被動風(fēng)險承擔水平與不良貸款率正相關(guān)。

需要說明的是，文中的銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔的主要區(qū)別在于：新發(fā)放的貸款和已發(fā)放的貸款(遭受違約)之間存在時滯[8]。為了更清楚地闡釋銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔，基于對我國5家大型國有商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)分析，我們繪制了5家大型國有商業(yè)銀行風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例和不良貸款率的對比圖(見圖1)進行進一步描述。觀察圖1發(fā)現(xiàn)，樣本期內(nèi)我國5家大型國有商業(yè)銀行的風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例波動較平緩，而不良貸款率波幅較大。也就是說，由于受到宏觀經(jīng)濟環(huán)境變化的沖擊，我國商業(yè)銀行因風(fēng)險感知能力發(fā)生改變而影響主動風(fēng)險承擔的變化并不明顯，但因違約企業(yè)數(shù)量增多等外部因素而導(dǎo)致被動風(fēng)險承擔的變化較大。下面我們將具體分析房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動對銀行主動風(fēng)險承擔與銀行被動風(fēng)險承擔的影響。

圖1 我國5家大型國有商業(yè)銀行的風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例和不良貸款率

我們選取國房景氣指數(shù)(HP_1)、產(chǎn)出缺口(GAP_1)分別作為房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟波動的代理變量。同時為了確保估計結(jié)果的穩(wěn)健性，選取我國商品房平均銷售價格增長率(HP_2)、GDP的對數(shù)增長率(GAP_2)分別作為房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟波動的替代變量進行估計。對于銀行層面的控制變量，我們選取資本充足率(CAR)表示銀行資本結(jié)構(gòu)，資產(chǎn)收益率(ROA)描述銀行盈利能力，銀行資產(chǎn)的自然對數(shù)(Size)刻畫銀行規(guī)模，成本收入比指標(Effi)反映銀行效率水平。對于宏觀層面的控制變量，我們選取1年期定期存款實際利率(MP)作為貨幣政策的代理變量，以此來檢驗銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔在貨幣政策的沖擊下是否存在差異性。

四、實證結(jié)果分析

(一)數(shù)據(jù)來源與描述性統(tǒng)計

鑒于數(shù)據(jù)的可得性，本文的研究樣本為我國40家商業(yè)銀行2005～2015年的年度非平衡面板數(shù)據(jù)。樣本銀行包括中國工商銀行、中國建設(shè)銀行、中國農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行和交通銀行5家大型國有商業(yè)銀行；招商銀行、興業(yè)銀行和浦發(fā)銀行等12家全國性股份制商業(yè)銀行以及北京銀行、上海銀行和江蘇銀行等23家城市商業(yè)銀行[注]5家大型國有商業(yè)銀行包括工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行、中國銀行和交通銀行；12家全國性股份制商業(yè)銀行包括招商銀行、興業(yè)銀行、浦發(fā)銀行、中信銀行、民生銀行、光大銀行、華夏銀行、廣發(fā)銀行、平安銀行、恒豐銀行、渤海銀行和浙商銀行；23家城市商業(yè)銀行包括北京銀行、上海銀行、江蘇銀行、南京銀行、寧波銀行、盛京銀行、徽商銀行、杭州銀行、天津銀行、哈爾濱銀行、長安銀行、廣州銀行、包商銀行、成都銀行、重慶銀行、長沙銀行、吉林銀行、鄭州銀行、大連銀行、河北銀行、蘇州銀行、溫州銀行和湖北銀行。。樣本銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)由BankScope數(shù)據(jù)庫和各大商業(yè)銀行年度報表整理得到。房地產(chǎn)價格、國房景氣指數(shù)、國內(nèi)生產(chǎn)總值以及貨幣政策變量等宏觀數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫以及中國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站等。為了避免長期趨勢的影響，我們對房地產(chǎn)價格的相關(guān)指標進行HP濾波處理。還進一步對銀行個體特征層面的變量進行單位根檢驗，結(jié)果表明各變量均為平穩(wěn)序列。表1為變量的描述性統(tǒng)計。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

(二)基準模型

表2報告了基準計量模型(1)的估計結(jié)果。列(1)至列(3)是以風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例作為商業(yè)銀行主動風(fēng)險承擔的代理變量進行估計，列(4)至列(6)是以不良貸款率作為商業(yè)銀行被動風(fēng)險承擔的代理變量進行估計。

表2 基準模型的估計結(jié)果

注：*、** 和*** 分別表示z統(tǒng)計量在10%、5%和1%的置信水平下顯著；各變量的估計系數(shù)下方括號中的數(shù)字為對應(yīng)的標準誤差；模型檢驗下方括號中的數(shù)字為對應(yīng)的P值；回歸結(jié)果省略了常數(shù)項。下同。

表2中的AR(2)統(tǒng)計量和Sargan統(tǒng)計量顯示，在我們設(shè)定的基準計量模型中殘差項不存在二階自相關(guān)，工具變量不存在過度識別問題。因此，可以認為基準計量模型的設(shè)定是合理的。具體來看，首先L.Risk_A和L.Risk_p的估計系數(shù)均顯著為正，表明銀行風(fēng)險承擔行為存在滯后一期的持續(xù)性。其次，以風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例作為被解釋變量時，GAP的估計系數(shù)均顯著為正，而HP的估計系數(shù)均顯著為負。以列(1)的估計結(jié)果為例進行說明：1單位正向宏觀經(jīng)濟波動沖擊對銀行主動風(fēng)險承擔的影響為1.0908，1單位正向房地產(chǎn)價格沖擊對銀行主動風(fēng)險承擔的影響為-1.4503；以不良貸款率作為被解釋變量時，GAP和HP的估計系數(shù)均顯著為正。以列(4)的估計結(jié)果為例進行說明：1單位正向宏觀經(jīng)濟波動沖擊對銀行被動風(fēng)險承擔的影響為0.3835，1單位正向房地產(chǎn)價格沖擊對銀行被動風(fēng)險承擔的影響為0.0336。對比可知，各項外部沖擊對銀行主動風(fēng)險承擔的影響更大。

總體來看，房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動的沖擊都會影響銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔。上行的經(jīng)濟周期會使銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔同時增加，并呈現(xiàn)“順周期”的特征[7]。房地產(chǎn)價格的上漲會導(dǎo)致銀行的風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例下降，即銀行主動風(fēng)險承擔減少。筆者認為，可能的原因是抵押物升值使實體企業(yè)的資產(chǎn)負債表狀況得到改善，一方面刺激銀行信貸規(guī)模又增加了銀行的盈利水平，從整體上降低了銀行內(nèi)部資產(chǎn)的風(fēng)險水平，另一方面也說明銀行并未過度主動吸收風(fēng)險權(quán)重高的資產(chǎn)。再加上貨幣當局對銀行體系的信貸監(jiān)管加強[12]，這一系列因素影響著銀行主動風(fēng)險承擔，使其并未出現(xiàn)風(fēng)險承擔的“主觀偏好”現(xiàn)象；相反，上漲的房地產(chǎn)價格和良好的宏觀經(jīng)濟走勢會導(dǎo)致銀行的不良貸款率上升，即銀行被動風(fēng)險承擔增加，當受到各種不利因素的影響時，多數(shù)資信較差的企業(yè)獲得貸款而最終出現(xiàn)違約，從而導(dǎo)致銀行不良貸款率上升，使其出現(xiàn)風(fēng)險承擔的“被動選擇”現(xiàn)象。

貨幣政策變量(MP)的估計系數(shù)均顯著為負值，這與經(jīng)典文獻的結(jié)論一致。意味著在寬松的貨幣政策下，銀行不僅會改變現(xiàn)有的風(fēng)險容忍度，主動去承擔過度風(fēng)險，同時也會因為銀行不良貸款的增多而被動承擔過度風(fēng)險。從銀行個體特征層面的控制變量來看，資本充足率(CAR)的系數(shù)均為負，表明資本充足率越高的銀行風(fēng)險承擔水平較低，同時也意味著資本不足的銀行相對資本充足的銀行來說更加偏好風(fēng)險，也會采取更加冒險的行為[9]。銀行規(guī)模(Size)與風(fēng)險承擔水平呈負相關(guān)，說明資產(chǎn)規(guī)模越小的銀行更傾向于風(fēng)險承擔行為。銀行盈利能力(ROA)和效率水平(Effi)與主動風(fēng)險承擔正相關(guān)，與被動風(fēng)險承擔負相關(guān)，表明高收益、高效率的商業(yè)銀行更加傾向于主動承擔過度風(fēng)險。

(三)基于系統(tǒng)重要性差異的模型拓展

表3列示了計量模型(2)的估計結(jié)果。列(7)和列(8)僅考慮將中、農(nóng)、工、建、交五家銀行劃分為我國系統(tǒng)重要性銀行，列(9)和列(10)則納入了部分股份制商業(yè)銀行進行檢驗。此外，我們以剔除系統(tǒng)重要性銀行后的29家商業(yè)銀行為研究樣本，進一步估計計量模型(2)，結(jié)果分別報告于列(11)和列(12)。

從表3的估計結(jié)果可知，納入部分股份制銀行后，系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)的主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔受到房地產(chǎn)價格上漲或下跌的影響更大。因此，從宏觀審慎監(jiān)管的思想來看，部分股份制商業(yè)銀行也應(yīng)被考慮納入我國系統(tǒng)重要性金融機構(gòu)中。綜合來講，在房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動的沖擊下，系統(tǒng)重要性銀行與非系統(tǒng)重要性銀行的風(fēng)險承擔水平存在差異。系統(tǒng)重要性銀行會削弱銀行被動風(fēng)險承擔的“順周期”效應(yīng)；在房地產(chǎn)價格不斷上漲的情況下，系統(tǒng)重要性銀行會比非系統(tǒng)重要性銀行被動承擔更多的風(fēng)險，而主動風(fēng)險承擔將被削弱?？赡艿脑蛟谟冢合到y(tǒng)重要性銀行資產(chǎn)規(guī)模大并且在金融體系中的地位相對重要，普遍受到更加嚴厲的金融監(jiān)管，內(nèi)部風(fēng)險管理能力相對較強[23]，所以系統(tǒng)重要性銀行的主動風(fēng)險承擔行為略顯遲緩，而非系統(tǒng)重要性銀行則相對激進[24]。同時我們發(fā)現(xiàn)加入交互項以后，GAP和HP估計系數(shù)的符號均與基準模型一致，再一次證實了前述的研究結(jié)論。

表3 基于系統(tǒng)重要性差異的模型估計結(jié)果

(四)引入房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動交互項的模型拓展

表4展示了計量模型(3)，即加入交互項GAP*HP的估計結(jié)果。列(13)和列(14)以風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例作為商業(yè)銀行主動風(fēng)險承擔的代理變量，并選取房地產(chǎn)價格增長率和GDP的對數(shù)增長率進行穩(wěn)健性檢驗；列(15)和列(16)以不良貸款率作為商業(yè)銀行被動風(fēng)險承擔的代理變量，并選取房地產(chǎn)價格增長率和GDP的對數(shù)增長率進行穩(wěn)健性檢驗。

表4 引入房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動交互項的模型估計結(jié)果

表4中的各項檢驗結(jié)果均表明我們的估計結(jié)果具備合理性?？梢钥闯?，房地產(chǎn)價格的變化會影響宏觀經(jīng)濟波動與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔之間的關(guān)系。無論是以風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比例還是以不良貸款率作為被解釋變量，GAP*HP的估計系數(shù)均顯著為正，說明房地產(chǎn)價格的上漲會擴大宏觀經(jīng)濟波動對銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔的影響，即銀行風(fēng)險承擔將表現(xiàn)為更強的“順周期”特征。同樣，加入交互項GAP*HP以后，GAP和HP估計系數(shù)的顯著性水平和符號并未發(fā)生顯著變化。為了進一步確保本實證研究的穩(wěn)健性，我們對5%水平下Winsor縮尾處理后的樣本進行檢驗，其估計結(jié)果顯示交互項GAP*HP的系數(shù)仍顯著為正，且系列控制變量的估計結(jié)果均未發(fā)生顯著變化[注]限于篇幅，未列出結(jié)果，作者備索。，表明本文的實證結(jié)果并不會因各變量的改變而發(fā)生變化，同時也充分證實了房地產(chǎn)價格的變化會對宏觀經(jīng)濟波動與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔之間的關(guān)系產(chǎn)生影響。

五、結(jié)論與政策建議

本文立足于宏觀審慎監(jiān)管的思想，結(jié)合我國40家商業(yè)銀行2005～2015年的年度非平衡面板數(shù)據(jù)，通過系統(tǒng)廣義矩估計的方法研究了房地產(chǎn)價格與宏觀經(jīng)濟波動下的銀行風(fēng)險承擔問題，從行為視角綜合研判商業(yè)銀行風(fēng)險承擔行為是“主觀偏好”還是“被動選擇”，并進一步考察了系統(tǒng)重要性差異對銀行風(fēng)險承擔的異質(zhì)作用。實證結(jié)果顯示：(1)上行的經(jīng)濟周期會使銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔同時增加，而上漲的房地產(chǎn)價格會降低銀行主動風(fēng)險承擔，相反則會導(dǎo)致銀行被動風(fēng)險承擔的增加；(2)在房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動的沖擊下，系統(tǒng)重要性差異的確會對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔行為產(chǎn)生異質(zhì)作用；(3)房地產(chǎn)價格的上漲會擴大宏觀經(jīng)濟波動對銀行主動風(fēng)險承擔和被動風(fēng)險承擔的影響。目前，我國房地產(chǎn)業(yè)的資金來源過度依賴于銀行體系，一旦房地產(chǎn)價格出現(xiàn)劇烈波動，整個銀行體系必然受到牽連。認清宏觀因素沖擊下的我國銀行風(fēng)險承擔問題是我們做好系統(tǒng)性金融風(fēng)險防范的首要前提。因此，根據(jù)本文的研究結(jié)論提出如下政策建議：首先，房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟波動會對銀行風(fēng)險承擔產(chǎn)生顯著影響，監(jiān)管當局應(yīng)當密切關(guān)注銀行市場與宏觀政策的協(xié)調(diào)，在經(jīng)濟“穩(wěn)增長”的同時加強銀行抵御風(fēng)險的能力，警惕房地產(chǎn)價格上漲過程中，銀行風(fēng)險承擔“順周期”效應(yīng)的增加，有效防范由于房地產(chǎn)價格和宏觀經(jīng)濟過度波動而誘發(fā)的系統(tǒng)性金融風(fēng)險。其次，監(jiān)管當局應(yīng)針對不同類型的銀行實施差異化的監(jiān)管策略，尤其是加大對中小型商業(yè)銀行的風(fēng)險監(jiān)管，合理避免因其更加冒險和激進的風(fēng)險承擔行為而產(chǎn)生銀行內(nèi)部風(fēng)險積聚和擴散的現(xiàn)象。最后，政策當局應(yīng)將銀行風(fēng)險承擔行為納入宏觀經(jīng)濟的分析框架中，更好地解釋我國房地產(chǎn)價格、宏觀經(jīng)濟波動與銀行風(fēng)險之間存在的相互影響的作用機制，從而維護我國經(jīng)濟金融體系的穩(wěn)定。