李星澳 梁穎 張晨舸

摘要：1986年，我國利率市場化改革萌芽，至2015年基本完成。在此背景下，文章根據2006年第一季度至2020年第三季度的49個季度數(shù)據，量化央行溝通措辭并構建央行溝通指數(shù)，通過構建面板數(shù)據模型分析存款準備金率、利率政策及央行溝通指數(shù)對5家國有大型商業(yè)銀行盈利能力的影響。研究表明，不同類型的貨幣政策在不同程度上影響了國有大型商業(yè)銀行的盈利能力，因此，這些商業(yè)銀行應當采取措施降低貨幣政策工具對其盈利能力的負面影響。

關鍵詞：央行溝通;存款準備金;利率政策;盈利能力

一、引言

為推動金融體系市場化改革，有效發(fā)揮貨幣政策的作用，中國人民銀行先后取消貸存款利率上浮區(qū)間的限制。而公布于2019年中國人民銀行的第 15 號公告和第 30 號公告，表明貸款市場報價利率形成機制將進一步完善與發(fā)展，推進利率市場化進一步發(fā)展。

利率市場化的發(fā)展導致央行貨幣政策工具的作用更加靈活，而貨幣政策的變動往往對金融市場內所留存的貨幣量及獲取貨幣的成本造成較大影響，并對商業(yè)銀行的盈利能力造成影響。長期以來，研究者們將法定存款準備金率、再貼現(xiàn)政策及公開市場業(yè)務視為最重要的貨幣政策工具。但是預期管理理論自20世紀50年代發(fā)源以來，預期管理政策成為各國央行的新型貨幣政策，在引導市場預期、維護市場秩序等方面發(fā)揮著巨大的作用。

近年來，預期管理政策成為中國人民銀行所實施貨幣政策中的一項重要內容，央行通過發(fā)布中國貨幣政策執(zhí)行報告等方式來進行市場溝通，影響市場預期，調節(jié)金融市場。中國也開始出現(xiàn)學者研究央行信息披露等新型貨幣政策工具的影響，最為著名的是卞志村和張義（2012），其根據8大措辭類型構建央行信息披露指數(shù)并分析其在引導居民預期方面的影響。因此，本論文將貨幣政策執(zhí)行報告作為數(shù)據來源，研究貨幣政策影響國有大型商業(yè)銀行的盈利能力的過程，運用Heinemann and Ullrich的措辭提取法來構建央行溝通指數(shù)作為央行預期管理政策的化結果。

新的存貸款基準利率利率雖然停止發(fā)布，但仍存在基準利率、市場利率“雙軌”運行的現(xiàn)象，而利率市場化改革與央行利率政策往往明顯反應于商業(yè)銀行的存貸款利差，故本文選取五家國有大型商業(yè)銀行的一年期存貸利差作為反映央行利率政策的指數(shù)變量，與法定存款準備金率、央行溝通指數(shù)等變量共同作為解釋變量構建面板數(shù)據模型分析貨幣政策工具對國有大型商業(yè)銀行盈利能力的影響。

（一）央行溝通的基本概念

我國央行溝通形式分為書面溝通和口頭溝通兩種。根據劉琦、何啟志（2015）和王書朦（2015）指出，書面溝通可通過《貨幣政策執(zhí)行報告》、貨幣政策委員會會議紀要等執(zhí)行公告、會議記錄形式體現(xiàn)，而后者更側重于領導人發(fā)言、新聞發(fā)布會等公開場合發(fā)表的呈現(xiàn)形式。本文通過參照卞志村和張義（2012）提出的8大措辭類型的措辭提取法，采用2006年第一季度至2019年第四季度的《貨幣政策執(zhí)行報告》為書面溝通的載體，構建中國央行的溝通指數(shù)。

（二）構建央行溝通指數(shù)

1. 貨幣政策類型劃分

根據《貨幣政策執(zhí)行報告》，本文將貨幣政策類型分為從緊、中性、寬松三種情況。將央行上調存款準備金率或基準利率，降低了銀行體系的流動金率的時期作為貨幣政策的從緊期，反之視為貨幣政策的寬松期。將央行實施中性貨幣政策的時期視為貨幣政策的中性期。

2. 措辭的統(tǒng)計

本文通過參考并修正卞志村和張義（2012）的劃分方法，提出以通脹、穩(wěn)健為代表的8大措辭類型，選取部分貨幣政策執(zhí)行報告，并對其進行統(tǒng)計與整理。在實際操作過程中，細分措辭類型，確保結果的全面完整性;此外，由于貨幣政策執(zhí)行報告中往往并不會直接出現(xiàn)相關詞匯，故選取關鍵字進行搜索并記錄與所選典型措辭類型含義相關的詞匯出現(xiàn)的頻率，如表1所示。

（三）措辭的篩選

1. ANOVA方差分析

措辭出現(xiàn)頻率的高低并不代表有效，本文將不同貨幣政策類型下出現(xiàn)頻率存在顯著差異的措辭作為備選。通過ANOVA單因素方差分析對措辭頻率進行分析，結果如表2所示。

從表2可以看出，除了穩(wěn)健，在5%的顯著性水平下，其余措辭均顯著，篩選出顯著的7種措辭進行下一步分析。

2. 有效措辭的篩選

ANOVA分析沒有體現(xiàn)出在不同貨幣政策類型時的兩兩差異性。為了保證措辭的準確性，在滿足顯著的條件下，還需考慮措辭的單調性，即：寬松期與中性期的均值差、中性期與從緊期的均值差同正同負時滿足嚴格單調性;或者二者異號且不顯著，也滿足單調性。比較結果如表3。

其中，類型1、2、3分別代表寬松期、中性期、從緊期?？梢钥吹?，除了已經被排除掉的穩(wěn)健以外，擴大內需的寬松期與中性期的措辭頻率平均差顯著且為正，并且其中性期與從緊期的措辭頻率平均差顯著且為負，即不滿足單調性，擴大內需也應被剔除。綜上，本文最終選取了通脹、通縮、不確定性、政策從緊、上調、下調共6類措辭構建央行溝通指數(shù)。

（四）構建央行溝通指數(shù)

參考Heinemann and Ullrich（2007）提出的指數(shù)構建方程構建央行溝通指數(shù)的公式：

GTt=sign（X）η（X）

其中，nobs（X）代表不同措辭在不同時期出現(xiàn)的頻率，而meanobs（X）代表其不同措辭在全部時期出現(xiàn)頻率的平均值，最后，stdv（X）代表不同措辭在不同時期出現(xiàn)頻率的標準差。sign（X）為措辭i所對應的正負號，例如：寬松期出現(xiàn)頻率高于緊縮期的措辭往往代表央行將實施寬松的貨幣政策，取為正號，否則則取作負號。η（X）則代表各個措辭所對應的權重。最終結果如表4所示。

二、貨幣政策工具對國有大型商業(yè)銀行盈利能力的實證研究

（一）數(shù)據來源與處理

本文選取中、農、工、建、交五家國有大型商業(yè)銀行作為研究對象，選取了2012年第一季度至2020年第三季度共35個季度的數(shù)據，數(shù)據選自萬得數(shù)據庫與國家統(tǒng)計局官網。樣本數(shù)據中，由于國內生產總值單位與其余變量相差過大，故對其進行對數(shù)處理，此外，運用移動平均法處理資產收益率、國內生產總值及凈利差，以消除季節(jié)性因素的影響。

（二）模型構建與變量說明

本文構建了以下模型：

ROAt=C0+C1ZBJt+C2JLCt+C3PLt+C4LnGDPt+εt

上述公式中，ROA為資產收益率，ZBJ為法定存款準備金率，JLC為存貸款利差季度增長率，PL為央行溝通指數(shù)，LnGDP則表示對國內生產總值求對數(shù)后的值。此外，t表示季度，而C0表示常數(shù)項，εt表示隨機項。

（三）實證分析

1. 模型檢驗

本文對數(shù)據進行單位根檢驗，驗證了數(shù)據的平穩(wěn)性，避免了偽回歸的發(fā)生。此外，根據Hausman檢驗和F檢驗，本文決定采取隨機效應模型對面板數(shù)據進行回歸?；貧w結果如表5所示。

2. 回歸結果與分析

（1）存貸款利差季度增長率的系數(shù)為正且顯著。實驗結果表明資產收益率與存貸款利差具有顯著的正相關。商業(yè)銀行的大多數(shù)利潤來源于存款利息與貸款利息之間的利息差，因此隨著央行利率政策的變動，當存貸款利差擴大且增長率提升時，商業(yè)銀行的收入不斷增加。利率市場化的發(fā)展加劇了商業(yè)銀行之間的市場競爭，使得凈利差水平不斷收窄，商業(yè)銀行的盈利能力也隨之遭到削弱。

（2）央行溝通指數(shù)的系數(shù)為正且顯著。實驗結果表明資產收益率與央行溝通指數(shù)具有顯著的正相關。實驗結果表明央行溝通作為一項預期管理政策，對市場預期的調整與管理發(fā)揮了巨大的作用。央行溝通指數(shù)的正值往往代表著中國人民銀行對市場傳遞實施寬松型貨幣政策的意愿，有利于增強國有大型商業(yè)銀行對未來金融市場的積極預期，刺激其進行放貸行為，而在相關信息傳達過后，央行往往實施相應的貨幣政策，進而使得擴大業(yè)務的銀行收獲頗豐，資產收益率得到有效提高。

（3）法定存款準備金率的系數(shù)為正且顯著。實驗結果表明資產收益率與法定存款準備金率具有顯著的正相關。實驗結果似乎與多數(shù)人固有印象不符，但是事實上，央行往往在經濟過熱時提高法定存款準備金率，在該過程中，商業(yè)銀行可貸資金數(shù)量下降在某種程度上降低了商業(yè)銀行對外貸款的風險，降低了其未來的不良貸款率，有助于其盈利能力的提升。除此之外，由于與其他商業(yè)銀行相比，國有大型商業(yè)銀行資金更為充足，受法定存款準備金率變化的影響較中小型商業(yè)銀行更小，這在某種程度上增加了國有大型銀行的競爭力，有利于其盈利水平的提高。

（4）國內生產總值的系數(shù)為負且顯著。實驗結果說明，資產收益率與國內生產總值具有顯著的負相關關系。事實上，國內生產總值的增加反映了經濟結構的優(yōu)化和相關制度的完善。隨著我國經濟的發(fā)展，雖然國有大型商業(yè)銀行的利潤總額不斷提高，但是隨著中小型銀行的發(fā)展，中小型銀行對國有大型商業(yè)銀行造成了較大的競爭壓力;除此之外，國有大型商業(yè)銀行的客戶范圍較為老套和局限，以國有企業(yè)和地方政府為主，對民營企業(yè)有著較大排斥，對其盈利能力產生負面影響。由于盈利能力由資產收益率表示，其不僅受到凈利潤影響，還受制于商業(yè)銀行的總資產，隨著經濟的發(fā)展，國有大型商業(yè)銀行的盈利能力的提高與其龐大資產的迅速增加不匹配，從而導致了國內生產總值與國有大型商業(yè)銀行的資產收益率兩者的負相關關系。

三、結論與建議

（一）結論

本文采用2012年第一季度到2020年第三季度共35個季度的數(shù)據，通過多次實驗分析貨幣政策對以國有大型商業(yè)銀行盈利能力的影響。研究結果表明：法定存款準備金率、利率政策及央行溝通均對國有大型商業(yè)銀行的盈利能力構成顯著影響。法定存款準備金率、存貸款利差以及央行溝通指數(shù)的系數(shù)均為正，可知不同方向貨幣政策對國有大型商業(yè)銀行的盈利能力造成不同的影響，而其影響將隨著利率市場化的發(fā)展而得以加強。

（二）建議

1. 加強金融創(chuàng)新，發(fā)展中間業(yè)務

在所選取的三個代表不同貨幣政策的變量中，存貸款利差系數(shù)的絕對值最大，對國有大型商業(yè)銀行盈利能力的影響最大。事實上，商業(yè)銀行的主要收入來自于存款與貸款之間的利差，而利率市場化的發(fā)展導致存貸款利差的不斷收窄，不利于商業(yè)銀行盈利能力的提高。所以，商業(yè)銀行需要開發(fā)新型金融產品，發(fā)展中間業(yè)務，減少對存貸款利差的依賴，進而減少利率市場化下央行貨幣政策變動所帶來的影響。

2. 關注市場環(huán)境，預測政府政策

作為新型的貨幣政策工具，雖然央行溝通的實施并沒有像傳統(tǒng)的貨幣政策一樣直接，故而商業(yè)銀行應持續(xù)關注市場，了解中國人民銀行等部門為影響市場預期所發(fā)布的一系列報告，從而及時了解未來市場預期可能的轉變方向，并在適當情況下預測政府未來可能實施的貨幣政策，進而為其經營策略提供信息支撐，從而提升其盈利能力。

3. 完善風控部門，健全風控機制

為調控宏觀經濟與金融市場，中國人民銀行會不定時調整貨幣政策，寬松的貨幣政策為商業(yè)銀行提供了寬松的的金融環(huán)境，但當貨幣政策由寬松驟然轉為緊縮后，商業(yè)銀行會爆發(fā)較大的經營風險。與此同時，利率市場化導致貨幣政策變動所帶來的風險的增加。因此，國有大型商業(yè)銀行應當健全相應的風險控制部門，并進一步加強對員工的風險培訓，實現(xiàn)對其風險意識的提高，并建立相關的監(jiān)督管理制度。此外，在識別到相應風險后，商業(yè)銀行應當及時調整其業(yè)務方向，積極運用風險分散、風險對沖及風險轉移等手段減少相關風險帶來的影響。

4. 擴大客戶范圍，發(fā)展普惠金融

隨著中國經濟的發(fā)展，金融業(yè)對各行各業(yè)的滲透逐漸深入，普惠金融的發(fā)展，將為金融業(yè)提供新的利潤點，與中小型銀行相比，國有大型商業(yè)銀行的業(yè)務集中于國有企業(yè)和政府部門，這極大地限制了其新的利潤增長點的發(fā)展。因此，國有大型商業(yè)銀行應當對其客戶范圍進行擴展，大力發(fā)展普惠金融，在做好風險評估工作的同時，主動向中小企業(yè)開展業(yè)務，實現(xiàn)對其龐大資產利用效率的提高的目的，從而推動其盈利能力的提高與發(fā)展。

參考文獻：

[1]石佳.“兩軌并一軌”改革加速推進及商業(yè)銀行對策[J].財經界，2020（23）：10-11.

[2]邸超倫.央行溝通對金融市場和宏觀經濟影響研究[D].天津：南開大學，2019.

[3]卞志村，張義.央行信息披露、實際干預與通脹預期管理[J].經濟研究，2012，47（12）：15-28.

[4]張澤華，周闖.中國貨幣政策工具的差異性研究——基于央行溝通、法定存款準備金率、基準利率的對比分析[J].經濟問題探索，2019（03）：130-141+155.

[5]林建浩，趙文慶.中國央行溝通指數(shù)的測度與譜分析[J].統(tǒng)計研究，2015，32（01）：52-58.

[6]Heinemann F，Ullrich K. Does it Pay to Watch Central BankersLips？The Information Content of ECB Wording[J]. Swiss Journal of Economics & Statistics，2007，143（02）：155-185.

[7]王秋爽.利率市場化對商業(yè)銀行盈利能力影響的實證研究[J].中國商論，2020（14）：35-37.

[8]王暢，時羽.利率市場化對商業(yè)銀行經營風險的影響研究——以中國建設銀行為例[J].北方經貿，2020（07）：85-87.

（作者單位：華東理工大學）