呂沛瑤 尹金輝

摘要：近年來全球都踏上了信貸資產(chǎn)證券化的路程。為明確我國商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)證券化過程中是否存在逆向選擇問題，本文選取2013年至2018年的商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，加入宏觀與微觀控制變量選取宏觀運(yùn)用廣義矩估計(jì)進(jìn)行實(shí)證研究。結(jié)果表明，我國城商行與農(nóng)商行信貸資產(chǎn)證券化存在逆向選擇，大型商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行不顯著存在。最終提出要對銀行分類監(jiān)管，完善評級環(huán)節(jié)，加強(qiáng)表外監(jiān)管，投資者要多學(xué)習(xí)了解的建議。

關(guān)鍵詞：信貸資產(chǎn)證券化;逆向選擇;商業(yè)銀行;差分GMM估計(jì);系統(tǒng)GMM估計(jì)

次貸危機(jī)使研究者思考資產(chǎn)證券化是否會存在風(fēng)險，是否會存在信息不對稱問題。本文結(jié)構(gòu)為：一為文獻(xiàn)綜述，二為模型構(gòu)建，三為實(shí)證結(jié)果與分析，四為結(jié)論與建議。

一、文獻(xiàn)綜述

多方學(xué)者使用不同國家、時段的數(shù)據(jù)，選取不同指標(biāo)與計(jì)量方法研究是否存在信息不對稱。

陳忠陽和李麗君（2016）用美國數(shù)據(jù)進(jìn)行差分GMM估計(jì)發(fā)現(xiàn)中小型銀行存在逆向選擇，但大型銀行未出現(xiàn)。陳巖（2018）用動態(tài)博弈模型與面板回歸模型得出股份制商業(yè)銀行在資產(chǎn)證券化中有逆向選擇。

但有研究得出不一定有信息不對稱。Albertazzi et al.（2015）分析1996年至2006年意大利住房抵押貸款，發(fā)現(xiàn)未證券化的貸款違約率不高于證券化發(fā)行后，說明不存在逆向選擇問題。屈劍鋒（2019）使用固定效應(yīng)模型分析商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示證券化可刺激銀行信貸擴(kuò)張，但并沒因此降低審核標(biāo)準(zhǔn)。

二、模型構(gòu)建

本文參照陳忠陽和李麗君（2016）的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，加入微觀控制變量，選擇2013至2018年288條商業(yè)銀行年度數(shù)據(jù)作為研究對象，來自國家統(tǒng)計(jì)局、CNABS、國泰安、WIND數(shù)據(jù)庫、銀行財(cái)務(wù)報表。

模型如下：

NPLit為不良貸款率， X為信貸資產(chǎn)證券化規(guī)模，GDPt、失業(yè)率UNt、shibort、銀行資產(chǎn)規(guī)模InCSYZEit、薄邊覆蓋率PVC

it為控制變量。因貸款質(zhì)量存在滯后性加入NPLit-1。為解決一階擾動項(xiàng)自相關(guān)（陳強(qiáng)，2014），采用{NPLit-s}作為工具變量。

三、實(shí)證結(jié)果與分析

本節(jié)對三類銀行進(jìn)行差分GMM與系統(tǒng)GMM，通過估計(jì)結(jié)果得出，城商行與農(nóng)商行的不良貸款率與信貸資產(chǎn)證券化規(guī)?；貧w系數(shù)為-0.0026與-0.0028，在5%的顯著性水平下顯著負(fù)相關(guān)，大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行暫不存在此現(xiàn)象。原因有三：一為大型商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行不良貸款比例小，資產(chǎn)證券化規(guī)模大，可一定程度上稀釋逆向選擇問題。二為銀行規(guī)模大，監(jiān)督管理機(jī)制完善，可通過自身效率降低不良貸款率。三為城商行與農(nóng)商行沒有完善的發(fā)行與監(jiān)管機(jī)制，由于利益驅(qū)使導(dǎo)致逆向選擇發(fā)生。

本文更換控制變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。根據(jù)丁浩（2018）、鐘永紅和陳璐（2013）的研究，本文使用M2替換失業(yè)率，ROE與存貸比替換撥備覆蓋率與資產(chǎn)規(guī)模。估計(jì)結(jié)果與原模型一致，結(jié)果穩(wěn)健。

四、結(jié)論與建議

實(shí)證結(jié)果顯示信貸資產(chǎn)證券化的逆向選擇未出現(xiàn)在所有銀行中，所以監(jiān)管要有針對性。一，特別監(jiān)管城商行與農(nóng)商行資產(chǎn)證券化，制定嚴(yán)格信息披露和監(jiān)管審核機(jī)制，加強(qiáng)培訓(xùn)與引導(dǎo)。對大型商業(yè)銀行與股份制商業(yè)銀行也要加以關(guān)注，避免風(fēng)險累積。

二，加強(qiáng)評級機(jī)構(gòu)與表外監(jiān)管，完善評級環(huán)節(jié)。堅(jiān)決杜絕在評級過程中出現(xiàn)虛假評級、扭曲評級的現(xiàn)象，明確評級機(jī)構(gòu)主體責(zé)任，制定完善透明的評級流程，保證證券化市場公平公正有序進(jìn)行。

第三，投資者應(yīng)加強(qiáng)對信貸資產(chǎn)證券化產(chǎn)品的了解學(xué)習(xí)，再進(jìn)行投資。投資不跟風(fēng)，了解產(chǎn)品結(jié)構(gòu)特征、基礎(chǔ)資產(chǎn)質(zhì)量評級，再進(jìn)行理性投資。定期對產(chǎn)品進(jìn)行跟蹤，及時止損。

參考文獻(xiàn)：

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[2]陳巖.我國商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)證券化逆向選擇問題的實(shí)證研究[D].北京：對外經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)金融學(xué)，2018.

[3]陳忠陽，李麗君.資產(chǎn)證券化中存在逆向選擇嗎？——基于美國銀行層面數(shù)據(jù)的實(shí)證分析[J].國際金融研究，2016（02）：66-74.

[4]丁浩.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型、經(jīng)營效率與城商行不良貸款率[J].上海金融，2018（06）：75-80.

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[7]Albertazzi U， Eramo G， Gambacorta L， et al. Asymmetric information in securitization： An empirical assessment[J]. Journal of Monetary Economics， 2015，71.

作者簡介：

呂沛瑤，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院碩士研究生。

尹金輝，中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院副教授。