王健鵬 王 蓉

（沈陽化工大學(xué)，沈陽 110142）

內(nèi)容提要：本文基于我國42家A股上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型實證分析新冠疫情沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險的影響，同時兼論金融風(fēng)險與地方財政風(fēng)險間的反饋循環(huán)關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：第一，新冠疫情沖擊提高了我國商業(yè)銀行違約風(fēng)險，且具有時間動態(tài)效應(yīng)。第二，地方性商業(yè)銀行受疫情沖擊影響更大，資本充足率和資產(chǎn)收益率在疫情沖擊過程中具有調(diào)節(jié)效應(yīng)，兩項指標(biāo)水平越高的商業(yè)銀行，其違約風(fēng)險受新冠疫情沖擊影響程度越小。第三，地方性商業(yè)銀行違約引致金融風(fēng)險外溢形成地方財政風(fēng)險，而地方財政狀況的惡化會進(jìn)一步導(dǎo)致金融風(fēng)險形成累積效應(yīng)。本文在研究分析的基礎(chǔ)上，從監(jiān)管部門、商業(yè)銀行和地方財政層面提出對策建議，為商業(yè)銀行應(yīng)對新冠疫情等突發(fā)公共衛(wèi)生事件沖擊，規(guī)避金融風(fēng)險提供有益參考。

一、引言

21世紀(jì)以來，突發(fā)公共衛(wèi)生事件頻發(fā)，對全球經(jīng)濟(jì)造成嚴(yán)重沖擊，特別是2020年初暴發(fā)的新冠疫情，持續(xù)時間長、涉及范圍廣、影響程度大，加劇了經(jīng)濟(jì)的不確定性，產(chǎn)生一系列溢出風(fēng)險，嚴(yán)重威脅金融穩(wěn)定。受新冠疫情影響，實體經(jīng)濟(jì)遭到重創(chuàng)，企業(yè)和個人還款能力下降，導(dǎo)致商業(yè)銀行違約風(fēng)險上升。商業(yè)銀行是金融體系的核心，作為實體經(jīng)濟(jì)間接融資的主要媒介，對溢出風(fēng)險反應(yīng)最為敏感。當(dāng)商業(yè)銀行違約引致的金融風(fēng)險加重時，政府往往會采取救助措施，造成政府債務(wù)和財政成本上升，從而金融風(fēng)險有可能擴(kuò)散形成財政風(fēng)險。另一方面，隨著金融工具和金融產(chǎn)品的不斷發(fā)展，政府財政對金融系統(tǒng)存在一定的依賴性，財政風(fēng)險可能會進(jìn)一步加重金融風(fēng)險。本文在研究新冠疫情沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險影響的同時，分析金融風(fēng)險與財政風(fēng)險之間的反饋循環(huán)，對監(jiān)管部門與商業(yè)銀行應(yīng)對新冠疫情等突發(fā)公共衛(wèi)生事件沖擊，緩解違約風(fēng)險，促進(jìn)金融穩(wěn)定發(fā)展具有一定的實踐價值。

目前，從新冠疫情沖擊與銀行業(yè)違約風(fēng)險的相關(guān)性研究來看，主要有以下兩種觀點。一是部分學(xué)者發(fā)現(xiàn)新冠疫情引發(fā)銀行業(yè)違約風(fēng)險提升。如郭紅玉等（2022）利用EVT-copula方法，構(gòu)建時間序列門檻模型，論述了新冠疫情沖擊使得銀行風(fēng)險承擔(dān)明顯增加，主要表現(xiàn)為銀行利息差收窄，信貸資產(chǎn)質(zhì)量惡化（吳婷婷和朱昂昂，2020），且中小銀行面對新冠疫情沖擊更易引發(fā)信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險（鐘震和郭立，2020；許振慧和何德旭，2020；胡濱和范云朋，2020），尤其對城商行和農(nóng)商行等地方性商業(yè)銀行風(fēng)險影響程度更深（何誠穎等，2020）。另外，也有部分學(xué)者認(rèn)為疫情沖擊能夠促進(jìn)銀行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，數(shù)字產(chǎn)業(yè)、數(shù)字技術(shù)和數(shù)字服務(wù)與銀行業(yè)發(fā)展相互碰撞，給銀行業(yè)帶來風(fēng)險的同時也帶來了新的發(fā)展機(jī)遇（肖宇等，2020）。有關(guān)新冠疫情沖擊引發(fā)銀行業(yè)違約風(fēng)險傳導(dǎo)路徑的研究表明，新冠疫情沖擊導(dǎo)致企業(yè)被迫停工停產(chǎn)，生產(chǎn)經(jīng)營活動遭到重創(chuàng)，負(fù)債水平上升（De和 Gomez，2020），企業(yè)還款能力不足，為維持企業(yè)運(yùn)轉(zhuǎn)，借款需求增加，企業(yè)杠桿水平提升引發(fā)企業(yè)違約風(fēng)險（郭曄等2022）。同時，受疫情影響企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營、盈利能力，現(xiàn)金流等大幅下降，導(dǎo)致銀行不良貸款余額和不良貸款率雙升（FSB，2020；Vidovic.L，2020）。

總體來看，有關(guān)新冠疫情沖擊與銀行違約風(fēng)險的研究成果較多，為本文研究奠定了一定基礎(chǔ)，但仍有不足之處。一方面，現(xiàn)有文獻(xiàn)肯定了疫情沖擊對銀行違約風(fēng)險的短期影響，少有關(guān)注時間動態(tài)效應(yīng)。另一方面，已有研究重點論述了企業(yè)違約和銀行內(nèi)部傳導(dǎo)機(jī)制，忽視了不同類型商業(yè)銀行的異質(zhì)性研究。李琪等（2016）提出在對商業(yè)銀行進(jìn)行風(fēng)險承擔(dān)研究時，應(yīng)對異質(zhì)性商業(yè)銀行實行動態(tài)化和差別化的審慎管理，商業(yè)銀行規(guī)模、資本充足率、盈利水平等差異是否會影響疫情對銀行違約風(fēng)險的影響程度，值得進(jìn)一步深入研究。

本文可能的貢獻(xiàn)是：一是實證研究疫情持續(xù)沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險影響的時間動態(tài)效應(yīng)，全面解釋新冠疫情持續(xù)沖擊對商業(yè)銀行的影響變化軌跡。二是分析銀行異質(zhì)性在疫情沖擊中的影響程度差異。三是兼論金融風(fēng)險與財政風(fēng)險間的反饋循環(huán)，從財政層面提出化解商業(yè)銀行違約風(fēng)險的政策建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）新冠疫情沖擊與商業(yè)銀行違約風(fēng)險

根據(jù)不完全合約理論，合約雙方并不能全面考慮到所有復(fù)雜的不完美因素。在貸款行為發(fā)生后，面對新冠疫情沖擊，企業(yè)和個人因為還款能力不足而不得不選擇違約。從企業(yè)層面看，產(chǎn)品需求減少造成企業(yè)經(jīng)營收入下降，但租金、貸款等成本上升，致使企業(yè)經(jīng)營成本上升。在企業(yè)經(jīng)營收入減少和經(jīng)營成本增加的雙重沖擊下，企業(yè)凈利潤急劇下滑，同時企業(yè)融資約束收緊，現(xiàn)金流趨緊，無法維持正常經(jīng)營活動，引發(fā)貸款違約。從個人層面看，企業(yè)員工面臨失業(yè)和降薪，導(dǎo)致收入下降；信用卡套利、過度消費(fèi)、高度負(fù)債等非理性消費(fèi)行為引致債務(wù)鏈連鎖反應(yīng)，最終將風(fēng)險傳導(dǎo)至商業(yè)銀行，引發(fā)個人貸款違約。此外，根據(jù)外生沖擊理論，新冠疫情沖擊造成悲觀社會預(yù)期，企業(yè)面對經(jīng)營悲觀預(yù)期，投資下降；個人面對收入悲觀預(yù)期，消費(fèi)支出降低，導(dǎo)致社會總需求不足，進(jìn)一步惡化了實體經(jīng)濟(jì)狀況，風(fēng)險持續(xù)外溢至商業(yè)銀行。長期來看，我國經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)穩(wěn)固，經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有彈性和韌性，國家針對疫情出臺了大量扶持實體經(jīng)濟(jì)政策，也落實了商業(yè)銀行允許貸款人延期還款的舉措，社會預(yù)期不斷回暖。企業(yè)逐漸恢復(fù)正常生產(chǎn)經(jīng)營活動，社會投資需求開始增加；居民收入情況逐漸緩解，居民消費(fèi)需求不斷回溫。新冠疫情持續(xù)沖擊下，實體經(jīng)濟(jì)低迷狀況開始好轉(zhuǎn)，商業(yè)銀行違約風(fēng)險得以緩解。

基于上述分析，本文提出以下研究假設(shè)：

研究假說1：新冠疫情沖擊加大了商業(yè)銀行違約風(fēng)險。

研究假說2：新冠疫情持續(xù)沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險影響具有時間動態(tài)效應(yīng)。

（二）新冠疫情沖擊與商業(yè)銀行違約風(fēng)險異質(zhì)性

我國商業(yè)銀行主要分為兩類，一是大型商業(yè)銀行，包括國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行；二是地方性商業(yè)銀行，包括城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行。由于商業(yè)銀行的類型不同，其客戶結(jié)構(gòu)、經(jīng)營業(yè)務(wù)、風(fēng)險承擔(dān)能力和水平存在明顯差異。大型商業(yè)銀行的客戶主要以國有企業(yè)等大型企業(yè)為主，地方性商業(yè)銀行主要以中小微企業(yè)為主（郭品等，2015）。大型商業(yè)銀行監(jiān)管更嚴(yán)格，經(jīng)營業(yè)務(wù)規(guī)范，擁有龐大穩(wěn)定優(yōu)質(zhì)客戶源，面對新冠疫情沖擊，風(fēng)險承擔(dān)能力更高（Beltratti，2012；高智賢，2015）。地方性商業(yè)銀行金融監(jiān)管因受到地方政府保護(hù)主義干預(yù)，其經(jīng)營業(yè)務(wù)規(guī)范性相對不足，而客戶又以廣大中小企業(yè)為主，因此其面對新冠疫情沖擊的風(fēng)險承擔(dān)能力較弱。因此，提出研究假說3a。

研究假說3a：新冠疫情沖擊對地方性商業(yè)銀行違約風(fēng)險影響程度更大。

③教師設(shè)計一個基于建構(gòu)主義的學(xué)習(xí)環(huán)境，包括如何建構(gòu)學(xué)習(xí)社區(qū)，如何對班級學(xué)生進(jìn)行分組，如何設(shè)置項目活動中的角色扮演，等等，目的是促進(jìn)學(xué)生的社會性學(xué)習(xí)和集體智慧的發(fā)展。比如在教學(xué)異步電動機(jī)的正轉(zhuǎn)和反轉(zhuǎn)控制電路時，將某一班級學(xué)生分成兩小組，一個小組學(xué)生充當(dāng)教師的角色，提出問題：異步電動機(jī)的正轉(zhuǎn)和反轉(zhuǎn)控制中應(yīng)考慮實施哪些保護(hù)？另一個小組學(xué)生通過協(xié)商給出保護(hù)措施的答案，同時，兩個小組學(xué)生進(jìn)行討論和交流。

資本充足率反映商業(yè)銀行資本充足水平，是衡量銀行自身抵御風(fēng)險的重要指標(biāo)。新冠疫情沖擊導(dǎo)致企業(yè)和個人信貸違約，商業(yè)銀行不良貸款增加，資本充足率越高的商業(yè)銀行以自有資本沖銷不良貸款的能力越高，違約風(fēng)險受疫情沖擊程度更低。資產(chǎn)收益率反映商業(yè)銀行的經(jīng)營盈利能力，是補(bǔ)足資本充足率的重要指標(biāo)，是抵御風(fēng)險的重要保障。新冠疫情沖擊導(dǎo)致商業(yè)銀行利潤下降，資產(chǎn)收益率越高的商業(yè)銀行經(jīng)營收入計提損失撥備能力和以利潤核銷不良貸款能力越強(qiáng)，違約風(fēng)險越低。因此，本文提出研究假說3b。

研究假說3b：商業(yè)銀行在面對新冠疫情沖擊時，資本充足率和資產(chǎn)收益率發(fā)揮調(diào)節(jié)作用。

三、研究設(shè)計

（一）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

為準(zhǔn)確分析新冠疫情沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險的影響。本文以具有代表性的42家A股上市商業(yè)銀行作為研究對象，其中包含6家國有商業(yè)銀行、8家股份制商業(yè)銀行、28家地方性商業(yè)銀行（包括城商行和農(nóng)商行）。本文將2019年第四季度視為新冠疫情沖擊時間，2018年第一季度至2019年第四季度為事件沖擊前的對照時間，2020年第一季度至2021年第四季度為事件沖擊后的實驗時間。研究數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

表1 商業(yè)銀行選取范圍

（二）研究變量說明

1.被解釋變量。學(xué)術(shù)界在衡量商業(yè)銀行違約風(fēng)險時，一般將不良貸款率作為重要指標(biāo)（Gonzalez，2005；李淑萍，2020）。不良貸款因借款人還款能力不足導(dǎo)致貸款違約形成，這與新冠疫情沖擊造成銀行違約風(fēng)險的傳導(dǎo)路徑一致。因此本文選擇不良貸款率作為被解釋變量，用以衡量商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)違約風(fēng)險程度。另外，本文借鑒Teresa（2008）的方法，利用Z值作為穩(wěn)健性檢驗的替代變量。

2.解釋變量。本文通過準(zhǔn)自然實驗法研究新冠疫情沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險的影響，因此主要采用虛擬變量法構(gòu)建雙重差分解釋變量。

3.控制變量。根據(jù)Dell等（2014）和汪莉等（2019）的研究，選取商業(yè)銀行層面的相關(guān)控制變量來減弱銀行異質(zhì)性對于實證結(jié)果的影響。包括資產(chǎn)收益率（roa）、成本收入比（cir）、貸存比（ldr）、資產(chǎn)規(guī)模（agr）、資產(chǎn)負(fù)債率（lev）、資本充足率（car）和非利息收入比（nni）等指標(biāo)，分別衡量銀行盈利能力、經(jīng)營效率、流動性水平、成長能力、杠桿水平、資本充足水平和收入結(jié)構(gòu)。變量定義和測度如表2所示。

表2 變量定義與說明

（三）模型設(shè)定

其中，下標(biāo)i表示銀行個體，t表示時間。NPL為本文的被解釋變量。Treati*Periodit為實驗組沖擊效應(yīng)虛擬變量，α1為新冠疫情對商業(yè)銀行違約風(fēng)險的沖擊效應(yīng)。roa、cir、ldr、agr、lev、car、nni均為控制變量。μi為個體固定效應(yīng)，μt為時間固定效應(yīng)，εit為擾動項。此外，模型中加入穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，以減輕異方差影響。

為了研究資本充足率、資本收益率的調(diào)節(jié)作用，構(gòu)建如下模型：

其中，交乘項為重點關(guān)注變量，其系數(shù)α1衡量了調(diào)節(jié)變量對新冠疫情沖擊的緩解作用。

四、實證結(jié)果分析

（一）描述性統(tǒng)計

由表3可知，商業(yè)銀行違約風(fēng)險的代理變量不良貸款率最大值為3.96，最小值為0.29，說明不同銀行之間的違約風(fēng)險存在明顯差異。另外，解釋變量、特征變量之間存在較大差異，表明本文所選擇的解釋變量與控制變量等指標(biāo)能夠較全面描述新冠疫情沖擊對銀行違約風(fēng)險的影響。

表3 變量描述性統(tǒng)計

（二）回歸結(jié)果分析

1.基準(zhǔn)回歸分析。表4第（1）列僅控制時間固定效應(yīng)與個體固定效應(yīng)，Treati*Periodit的系數(shù)為0.094且在1%的水平上顯著。這表明，在新冠疫情沖擊下，疫情發(fā)生后的處理組比疫情發(fā)生前的控制組商業(yè)銀行違約風(fēng)險顯著提高。為消除銀行個體特征對實證結(jié)果的影響，在第（2）列至第（8）列逐步加入銀行層面的控制變量，Treati*Periodit的系數(shù)均為正數(shù)且在1%水平上顯著，表明新冠疫情沖擊提高了商業(yè)銀行不良貸款率，引發(fā)商業(yè)銀行違約風(fēng)險。結(jié)果與研究假說1一致，即新冠疫情沖擊提高了商業(yè)銀行違約風(fēng)險。在控制變量中，除資產(chǎn)收益率（roa）、非利息收入（nni）不具有顯著性外，其他變量均具有顯著影響。資本充足率（car）顯著為負(fù)，說明商業(yè)銀行盈利能力和資本充足水平越高則違約風(fēng)險越小。成本收入比（cir）與貸存比（ldr）為商業(yè)銀行經(jīng)營效率與流動性水平的反向指標(biāo)，其系數(shù)顯著為正，說明商業(yè)銀行經(jīng)營效率和流動性水平越高，其違約風(fēng)險越小。資產(chǎn)負(fù)債率（lev）系數(shù)顯著為正，說明商業(yè)銀行杠桿水平與違約風(fēng)險之間呈現(xiàn)正向關(guān)系。

表4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

2.平行趨勢檢驗。由于使用雙重差分模型的重要前提是處理組與控制組在事件發(fā)生之前具有“平行趨勢”，即在新冠疫情沖擊前后商業(yè)銀行違約風(fēng)險程度的演變趨勢應(yīng)該是相近的。在回歸中加入新冠疫情沖擊的虛擬變量，以追蹤新冠疫情沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險的逐季度影響。圖1繪制了95%置信區(qū)間水平下平行趨勢檢驗的結(jié)果，發(fā)現(xiàn)疫情沖擊前的估計值普遍為負(fù)且不顯著，而疫情沖擊后商業(yè)銀行違約風(fēng)險的估計系數(shù)顯著為正。一方面，說明平行趨勢假設(shè)成立，另一方面，也表明新冠疫情沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險產(chǎn)生了顯著的影響。具體結(jié)果如圖1所示。

圖1 平行趨勢檢驗

3.時間動態(tài)效應(yīng)分析。表5為動態(tài)效應(yīng)檢驗結(jié)果。變量postyq1-postyq8分別代表新冠疫情外生沖擊發(fā)生后的第一季度至第八季度?？傮w來看，短期內(nèi)疫情對商業(yè)銀行違約風(fēng)險的影響更大，長期影響趨勢變小。具體來看，postq1回歸系數(shù)為0.112，且在5%顯著性水平上顯著，在疫情發(fā)生后的第二季度到第三季度商業(yè)銀行違約風(fēng)險上升幅度持續(xù)擴(kuò)大。這與實際情況吻合，疫情發(fā)生后，大范圍社交隔離使企業(yè)停工停產(chǎn)，居民收入下降，還款能力不足，考慮到不良貸款為貸款逾期無法償還90天后才會被歸入銀行不良貸款，因此銀行違約風(fēng)險在第三季度達(dá)到最高。從第四季度開始，疫情沖擊對銀行違約風(fēng)險影響幅度開始呈現(xiàn)下降趨勢，面對疫情發(fā)展，各級政府、金融監(jiān)管部門、商業(yè)銀行、企業(yè)等積極出臺措施緩解疫情沖擊對企業(yè)和家庭的影響，實體經(jīng)濟(jì)逐漸恢復(fù)，銀行違約風(fēng)險受到疫情沖擊也隨之減弱。可以看到雖然在疫情發(fā)生后第六季度疫情沖擊影響程度有所上升，但不影響增速趨于平緩的趨勢。可能的原因主要是由于境外輸入和本土局部區(qū)域疫情時有反復(fù)，使得疫情沖擊對銀行違約風(fēng)險影響程度具有波動性。這較好驗證了研究假設(shè)2。

表5 時間變化趨勢

4.穩(wěn)健性檢驗。為了確保研究結(jié)論穩(wěn)健性，本文進(jìn)行了一系列穩(wěn)健性檢驗。第一，將新冠疫情發(fā)生的時間提前三個季度，以構(gòu)建虛假沖擊時間變量（Wrong_Treati*Periodit），進(jìn)行安慰劑檢驗。即將2019年第一季度設(shè)置為虛擬處理效應(yīng)發(fā)生時間，考察商業(yè)銀行違約風(fēng)險是否出現(xiàn)顯著變化。第二，更換被解釋變量，即以Z值（Zscore）作為替代被解釋變量進(jìn)行回歸?？梢钥吹皆诩尤肟刂谱兞恳约翱刂茣r間、個體固定效應(yīng)后，Treati*Periodit的系數(shù)仍顯著為正。第三，考慮高階固定效應(yīng)，即將“時間銀行類型”的高階聯(lián)合固定效應(yīng)引入實證模型，以盡量解決遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，Treati*Periodit的系數(shù)仍顯著為正。第四，考慮到可能存在雙向因果關(guān)系導(dǎo)致的內(nèi)生性問題，在模型中加入被解釋變量的一階滯后項，以構(gòu)建動態(tài)面板GMM模型，并進(jìn)一步采用動態(tài)面板GMM模型進(jìn)行回歸，Treati*Periodit的系數(shù)仍顯著為正。表6第（1）列至第（4）列各項穩(wěn)健性結(jié)果證明本文的研究結(jié)論穩(wěn)健。

表6 穩(wěn)健性檢驗

（三）異質(zhì)性分析

借鑒連玉君（2008）做法，利用Bootstrp法進(jìn)行組間系數(shù)差異檢驗。結(jié)果如表7所示，地方性商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和國有商業(yè)銀行的回歸系數(shù)均顯著，且地方性商業(yè)銀行回歸系數(shù)高于另外兩類商業(yè)銀行，說明不同類型商業(yè)銀行違約風(fēng)險受到新冠疫情沖擊程度具有差異性。國有六大銀行和股份制商業(yè)銀行都是我國大型商業(yè)銀行，盈利能力上具有一定的優(yōu)勢，客戶比較穩(wěn)定且多為國企，在疫情沖擊下具有穩(wěn)定的收入來源。依靠“政府隱形擔(dān)?！焙汀按蠖坏埂钡奶匦裕鎸ν话l(fā)性事件時能夠?qū)L(fēng)險分散給政府及其他機(jī)構(gòu)。股份制商業(yè)銀行市場化改革較快，能夠迅速適應(yīng)市場變化和政策調(diào)整，不斷優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)，除了信貸業(yè)務(wù)能夠利用金融科技等手段發(fā)展其他業(yè)務(wù)，獲得非利息收入，減少自身信貸違約風(fēng)險。地方性商業(yè)銀行客戶多為疫情中受到更大沖擊程度的小微企業(yè)，這些小微企業(yè)由于經(jīng)營收入和產(chǎn)值的縮減，償債能力也隨之下降。從業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)上看，地方性商業(yè)銀行主要以信貸業(yè)務(wù)為發(fā)展重點，而新冠疫情主要沖擊其信貸業(yè)務(wù)。此外，地方性商業(yè)銀行主要是城商行和農(nóng)商行等，自身發(fā)展受限，因此抵御新冠疫情沖擊能力不足，受到疫情沖擊程度更嚴(yán)重。這與本文假說3a一致。

表7 不同類型商業(yè)銀行的異質(zhì)性檢驗

進(jìn)一步，探究資本充足率、資產(chǎn)收益率是否具有調(diào)節(jié)效應(yīng)。表8第（1）列和第（2）列為資本充足率、資產(chǎn)收益率調(diào)節(jié)效應(yīng)估計結(jié)果，交互項Treati*Periodit*car、Treati*Periodit*roa 的系數(shù)均顯著為負(fù)，說明資本充足水平越高、盈利能力越好的商業(yè)銀行在新冠疫情沖擊期間產(chǎn)生的違約風(fēng)險越小。資本充足率是監(jiān)管部門重點關(guān)注的銀行指標(biāo)，商業(yè)銀行資本充足與否嚴(yán)重影響著信貸行為，進(jìn)而影響違約風(fēng)險承擔(dān)能力，資本充足水平不足受到外部性沖擊程度越大。新冠疫情沖擊提高商業(yè)銀行違約風(fēng)險，當(dāng)資本充足率處于較高水平時，沖擊效應(yīng)將會得到緩解。資本充足率較高不僅能夠緩解疫情背景下融資約束對信貸業(yè)務(wù)的影響，還能增強(qiáng)抵御風(fēng)險能力。另外，資產(chǎn)收益率是衡量資本收益水平的重要指標(biāo)，面對新冠疫情沖擊，資產(chǎn)收益率高的商業(yè)銀行能夠迅速補(bǔ)足資本充足水平，緩解違約風(fēng)險，與假說3b一致。

表8 調(diào)節(jié)效應(yīng)結(jié)果

五、金融風(fēng)險與地方財政風(fēng)險間的反饋循環(huán)

金融風(fēng)險財政化和財政風(fēng)險金融化本質(zhì)上是一種封閉回路模式，即反饋循環(huán)。根據(jù)馬恩濤（2020）的研究，金融風(fēng)險與財政風(fēng)險的相互傳染主要通過政府作為金融系統(tǒng)“安全網(wǎng)”提供者這一路徑。當(dāng)銀行債務(wù)發(fā)生問題時，政府會為其提供顯性和隱性擔(dān)保來承擔(dān)銀行債務(wù)，進(jìn)而提高財政成本。此外，由于在銀行資本中，政府債券往往占據(jù)相當(dāng)一部分比重，導(dǎo)致政府在銀行業(yè)危機(jī)期間采取逆向資產(chǎn)價格策略，加大政府救助成本，因此金融風(fēng)險傳導(dǎo)致財政風(fēng)險（李偉等，2018）。而一旦發(fā)行政府債券的地方政府出現(xiàn)財政危機(jī)，政府債務(wù)的違約導(dǎo)致大比重持有政府債券的銀行產(chǎn)生損失，財政風(fēng)險進(jìn)一步加重金融風(fēng)險（王龑，2019）。財政風(fēng)險和金融風(fēng)險呈現(xiàn)出一種交互模式。當(dāng)商業(yè)銀行出現(xiàn)違約風(fēng)險時會外溢至財政領(lǐng)域，財政狀況的惡化會導(dǎo)致金融風(fēng)險形成累積效應(yīng)。因此，在防范化解金融風(fēng)險時不能忽視地方財政視角，即打破金融風(fēng)險和財政風(fēng)險間的反饋循環(huán)。

上文通過實證研究發(fā)現(xiàn)新冠疫情沖擊提高了商業(yè)銀行違約風(fēng)險，通過異質(zhì)性分析可以看出尤其對地方性商業(yè)銀行影響程度更大。針對這種情況，打破金融風(fēng)險和地方財政風(fēng)險間的反饋循環(huán)就顯得尤為重要。事實上，由于地方保護(hù)主義的存在，地方性商業(yè)銀行一直是地方政府重點支持發(fā)展對象，地方性商業(yè)銀行既能對當(dāng)?shù)囟愂兆鞒鲐暙I(xiàn)，又能夠增強(qiáng)地方財政的區(qū)域經(jīng)濟(jì)調(diào)節(jié)能力。因此，地方政府會采取傾斜性、排他性的政策來保護(hù)地方性商業(yè)銀行，導(dǎo)致二者之間存在嚴(yán)重的相互依賴性（張?zhí)鸬龋?022），這種相互依賴性加劇了金融風(fēng)險與地方財政風(fēng)險間的反饋循環(huán)。打破金融風(fēng)險和財政風(fēng)險間的反饋循環(huán)，有利于地方財政與地方性商業(yè)銀行形成良性互動，化解新冠疫情沖擊商業(yè)銀行產(chǎn)生的金融風(fēng)險。此外，新冠疫情主要通過沖擊實體經(jīng)濟(jì)使得企業(yè)和居民償債能力下降，致使商業(yè)銀行違約風(fēng)險上升。實體經(jīng)濟(jì)發(fā)展與地方財政相輔相成，提高地方財政服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)效能，不僅可以從源頭上化解風(fēng)險，還可以增加財政收入直接作用于形成與地方商業(yè)銀行良性互動的形成。

六、結(jié)論與建議

本文利用我國42家A股上市商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型實證分析了新冠疫情沖擊對商業(yè)銀行違約風(fēng)險的影響，進(jìn)一步探究不同商業(yè)銀行資本充足率、資產(chǎn)收益率在新冠疫情沖擊下的調(diào)節(jié)效應(yīng)。主要結(jié)論如下：第一，理論和實證結(jié)果表明新冠疫情沖擊導(dǎo)致企業(yè)和個人償債能力下降，投資和消費(fèi)需求不足，引發(fā)商業(yè)銀行違約風(fēng)險。第二，疫情持續(xù)沖擊對我國商業(yè)銀行違約風(fēng)險影響程度具有時間動態(tài)效應(yīng)。第三，新冠疫情沖擊對地方性商業(yè)銀行違約風(fēng)險影響程度更大，資本充足率和資產(chǎn)收益率作為抵御和緩解商業(yè)銀行違約風(fēng)險的關(guān)鍵指標(biāo)，在新冠疫情影響商業(yè)銀行違約風(fēng)險過程中起到調(diào)節(jié)作用。第四，金融風(fēng)險和地方財政風(fēng)險間存在反饋循環(huán)機(jī)制，即當(dāng)金融業(yè)出現(xiàn)風(fēng)險時會外溢至財政風(fēng)險，財政狀況的惡化會導(dǎo)致金融風(fēng)險形成累積效應(yīng)。基于以上研究結(jié)論，提出3方面政策建議：

（一）金融監(jiān)管層面

第一，完善金融風(fēng)險應(yīng)急方案，做到權(quán)責(zé)明確、分工靈活，以備在各類突發(fā)公共衛(wèi)生事件發(fā)生后，各部門能夠積極響應(yīng)，降低外部沖擊給商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)帶來的違約風(fēng)險。第二，注重化解銀行違約風(fēng)險的政策銜接。金融監(jiān)管部門依據(jù)疫情發(fā)展有序分批次進(jìn)行調(diào)整，避免政策“急剎車”引發(fā)金融風(fēng)險。第三，充分發(fā)揮監(jiān)督管理作用。嚴(yán)格按照監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)執(zhí)行監(jiān)管法規(guī)，要求商業(yè)銀行資本充足率等達(dá)到指標(biāo)要求；對商業(yè)銀行違約風(fēng)險的防控和化解不能采取“一刀切”管理，要充分考慮銀行的異質(zhì)性，加強(qiáng)地方性商業(yè)銀行經(jīng)營規(guī)范性。綜合運(yùn)用資本充足率、資產(chǎn)收益率等監(jiān)管指標(biāo)建立靈活審慎監(jiān)管體系，提高各類商業(yè)銀行抵御風(fēng)險的能力。

（二）商業(yè)銀行層面

第一，完善風(fēng)險應(yīng)急處置預(yù)案，根據(jù)銀行個體特征建立壓力測試體系，積極定期開展壓力測試，動態(tài)識別銀行違約風(fēng)險，及時制定防范化解風(fēng)險政策。第二，提高信貸管理能力，商業(yè)銀行應(yīng)加強(qiáng)貸前、貸中和貸后管理，識別潛在不良客戶，加大不良資產(chǎn)處置力度。分類識別違約客戶，對于受疫情影響較大行業(yè)且信用良好的企業(yè)，應(yīng)當(dāng)建立靈活的還款機(jī)制，對于信用良好的個人客戶，銀行可以適當(dāng)放寬還款期限，使企業(yè)和個人度過還款困難期。第三，提高抵御風(fēng)險水平，不斷擴(kuò)展業(yè)務(wù)渠道、優(yōu)化業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、大力發(fā)展金融科技尋求盈利新動能，提升銀行盈利能力和資本充足水平，尤其是地方性商業(yè)銀行要不斷增強(qiáng)風(fēng)險抵御能力。

（三）地方財政層面

第一，提高地方財政服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)的效能。新冠疫情對住宿餐飲、旅游娛樂、交通運(yùn)輸、建筑施工等依賴人口流動和勞動密集型企業(yè)影響更大，地方財政要降低這些行業(yè)的稅收負(fù)擔(dān)、運(yùn)營成本。面對疫情期間出現(xiàn)的新業(yè)態(tài)、新模式，適當(dāng)給予稅收扶持，保證實體經(jīng)濟(jì)健康持續(xù)發(fā)展，從源頭上化解商業(yè)銀行違約風(fēng)險。第二，打破金融風(fēng)險和地方財政風(fēng)險間的反饋循環(huán)，減少對地方性商業(yè)銀行的過度干預(yù)，避免地方商業(yè)銀行成為“準(zhǔn)財政工具”。另外，要盡快建立地方商業(yè)銀行現(xiàn)代企業(yè)管理機(jī)制，劃清地方政府與市場的界限，推進(jìn)地方商業(yè)銀行股權(quán)結(jié)構(gòu)改革，完善風(fēng)險控制體制，增強(qiáng)信貸業(yè)務(wù)決策的獨立性和科學(xué)性。