張旭　方顯倉(cāng)　顧鑫

摘 要：利用2005—2018年我國(guó)189家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建模型從正負(fù)兩方面闡述貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道與“杠桿效應(yīng)”渠道。實(shí)證結(jié)果表明：在中國(guó)情景下“杠桿效應(yīng)”渠道大于“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道，寬松貨幣政策推高銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，且其影響受到銀行杠桿率的影響。隨著杠桿率的提高，“杠桿效應(yīng)”渠道影響擴(kuò)大，風(fēng)險(xiǎn)積聚效應(yīng)不斷增強(qiáng)，貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的負(fù)向關(guān)系不斷增強(qiáng)。異質(zhì)性分析表明：無(wú)論是全國(guó)銀行還是地方性銀行，杠桿率在貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)均起著風(fēng)險(xiǎn)積聚效應(yīng)，而且這種效應(yīng)不存在顯著性差異。在當(dāng)前結(jié)構(gòu)性去杠桿大背景下，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)注意杠桿率變化，秉承宏觀審慎政策與微觀審慎政策并重的理念，同時(shí)把握監(jiān)管政策的節(jié)奏和力度。

關(guān)鍵詞：貨幣政策;銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān);杠桿率;監(jiān)管

作者簡(jiǎn)介：張旭，華東師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，主要研究方向：貨幣政策與金融風(fēng)險(xiǎn)管理（E-mail：zhangxuac1994@126.com? 上海 200062）。方顯倉(cāng)，華東師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院教授，博士生導(dǎo)師 ，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，主要研究方向：貨幣金融理論與貨幣政策。顧鑫，華東師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院博士研究生，主要研究方向：國(guó)際金融。

基金項(xiàng)目：上海市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃一般課題“國(guó)際金融中心建設(shè)中的中國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)效力及其模式轉(zhuǎn)型研究”（2019BJB006）;國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金一般項(xiàng)目“人口老齡化與貨幣政策有效性研究”（20BJY243）

中圖分類號(hào)：F822.2文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1006-1398（2022）04-0065-15

一 引 言

2008年美國(guó)次貸危機(jī)之后，越來(lái)越多的研究集中于貨幣政策與金融穩(wěn)定之間的關(guān)聯(lián)，學(xué)者們開始反思政策目標(biāo)的涵蓋范圍，重新審視貨幣政策的微觀基礎(chǔ)，并在Borio and Zhu首次提出貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道（Risk-taking Channel of Monetary Policy）后，形成了許多關(guān)于貨幣政策立場(chǎng)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間關(guān)聯(lián)的研究成果（Borio C， Zhu H.Capital regulation， risk-taking and monetary policy： A missing link in the transmission mechanism？ （December 2008）.BIS Working Paper，No.268， pp.1-45.）。同時(shí)，貨幣當(dāng)局也認(rèn)識(shí)到短期價(jià)格穩(wěn)定目標(biāo)的局限性，了解到貨幣政策的實(shí)施需要考慮到金融穩(wěn)定等因素，及時(shí)察覺金融失衡的微妙變化?；诖耍瑢?duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)機(jī)制的探討就具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義與政策內(nèi)涵。

截至2020年1月，我國(guó)間接融資比重高達(dá)87%（直接融資=企業(yè)債券+非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資，間接融資=人民幣貸款+外幣貸款+委托貸款+信托貸款+未貼現(xiàn)銀行承兌匯票。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行、中國(guó)銀行保險(xiǎn)監(jiān)督管理委員會(huì)、中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)、中央國(guó)債登記結(jié)算有限責(zé)任公司和銀行間市場(chǎng)交易商協(xié)會(huì)等部門。），銀行業(yè)資產(chǎn)占全部金融資產(chǎn)約為91%（數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行，金融業(yè)機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債統(tǒng)計(jì)。），數(shù)據(jù)表明了我國(guó)信貸市場(chǎng)在配置金融資源服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的凸出作用，同時(shí)也反映出了我國(guó)金融市場(chǎng)格局較為單一，以間接融資為主?；仡櫸覈?guó)的基本情況，得益于穩(wěn)健的對(duì)外開放政策以及政府主導(dǎo)型金融結(jié)構(gòu)，我國(guó)在2008年金融危機(jī)的直接損失相比較少，金融體系風(fēng)險(xiǎn)總體可控，但存量風(fēng)險(xiǎn)尚未完全暴露，經(jīng)濟(jì)恢復(fù)性增長(zhǎng)仍然面臨挑戰(zhàn)。近年來(lái)，為有效防范化解重大金融風(fēng)險(xiǎn)，中國(guó)人民銀行自2008年四季度起采取了適度寬松的貨幣政策。2008—2016年的M2一直保持為兩位數(shù)增速，同時(shí)銀行機(jī)構(gòu)規(guī)模迅速擴(kuò)張、銀行業(yè)資產(chǎn)結(jié)構(gòu)快速變化，整體表現(xiàn)為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平上升和金融杠桿水平的提高。為了防止資金空轉(zhuǎn)， 2016年下半年金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)正式啟動(dòng)了去杠桿的進(jìn)程。2016年7月，中央政治局會(huì)議提出了“注重抑制資產(chǎn)泡沫，防范金融風(fēng)險(xiǎn)”。2017年多次出臺(tái)相關(guān)金融監(jiān)管政策。2018年《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》在其意見稿的基礎(chǔ)上，提出根據(jù)資管業(yè)務(wù)的類型來(lái)制定統(tǒng)一的監(jiān)管政策，解決監(jiān)管套利產(chǎn)生的金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)負(fù)債表多嵌套問題，實(shí)質(zhì)性促進(jìn)金融部門杠桿率的持續(xù)下降。在此過(guò)程中，銀行杠桿率變化較大，且已有文獻(xiàn)指出其與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間也存在著密切關(guān)系（Repullo R， Suarez J.The procyclical effects of bank capital regulation.The review of financial studies， 2013， 26（2），pp.452-490.）（黃海波、汪翀、汪晶：《杠桿率新規(guī)對(duì)商業(yè)銀行行為的影響研究》，《國(guó)際金融研究》2012年第7期，第70—76頁(yè)。）。

基于以上背景，本文從銀行業(yè)整體層面研究貨幣政策和銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為之間的關(guān)系，對(duì)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)理論進(jìn)行補(bǔ)充研究。特別是將銀行杠桿率納入模型，考慮不同杠桿率水平下貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)，對(duì)我國(guó)結(jié)構(gòu)性去杠桿條件下的貨幣政策實(shí)施具有重要現(xiàn)實(shí)意義。本文余下結(jié)構(gòu)如下：第二部分是文獻(xiàn)綜述;第三部分是理論模型;第四部分是實(shí)證研究設(shè)計(jì);第五部分是計(jì)量結(jié)果分析，檢驗(yàn)分析貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響和探究高杠桿率下貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)積聚效應(yīng)，并基于不同樣本選擇標(biāo)準(zhǔn)和不同銀行風(fēng)險(xiǎn)代理變量進(jìn)行異質(zhì)性分析和穩(wěn)健性檢驗(yàn);第六部分總結(jié)全文并提出相關(guān)政策建議。

二 文獻(xiàn)綜述

（一）銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的相關(guān)概念

低利率借助金融中介機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避手段致使金融失衡，這種貨幣政策傳導(dǎo)渠道被稱為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道，它涉及政策利率的變化如何影響到風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度以及風(fēng)險(xiǎn)認(rèn)知程度（Borio C， Zhu H.Capital regulation， risk-taking and monetary policy： A missing link in the transmission mechanism？ （December 2008）.BIS Working Paper，No.268， pp.1-45.）。

銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為是指銀行在資產(chǎn)端以及負(fù)債端行為上承擔(dān)更高風(fēng)險(xiǎn)，并且此行為是源自銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿抬高后在經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中主動(dòng)采取的行動(dòng)。銀行風(fēng)險(xiǎn)是指銀行經(jīng)營(yíng)活動(dòng)中經(jīng)濟(jì)損失的可能性，其被定義為銀行資產(chǎn)或者收入遭受損失的概率。與后者相比，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)側(cè)重于事前決策以及主動(dòng)實(shí)施兩方面特點(diǎn)。

（二）貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的研究新進(jìn)展

探究貨幣政策承擔(dān)渠道的一個(gè)重要環(huán)節(jié)就是研究其傳導(dǎo)機(jī)制。文獻(xiàn)梳理了貨幣政策影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的途徑：第一，收入和估值效應(yīng)，寬松的貨幣政策（低利率）環(huán)境下，資金需求方銀行抵（質(zhì)）押物價(jià)值的提高以及企業(yè)凈值的改善會(huì)降低銀行對(duì)違約概率的估計(jì)，刺激商業(yè)銀行更多地借出資金;第二，收益搜尋效應(yīng)，現(xiàn)實(shí)中由于投資者名義回報(bào)率存在明顯粘性（貨幣幻覺、長(zhǎng)期合同保證等原因），在名義利率下降其它因素不變時(shí)，金融機(jī)構(gòu)為了維持其名義收益率，不得不降低借貸標(biāo)準(zhǔn)，增加風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比重;第三，央行溝通效應(yīng)，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)偏好的改變主要取決于“與央行的溝通交流”，央行對(duì)于貨幣政策的承諾表態(tài)對(duì)其具有較大影響。若較長(zhǎng)時(shí)間處于寬松貨幣政策環(huán)境下，商業(yè)銀行面對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)時(shí)會(huì)傾向于貨幣當(dāng)局采取“兜底”的政策，從而導(dǎo)致銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的積聚（Borio C， Zhu H.Capital regulation， risk-taking and monetary policy： A missing link in the transmission mechanism？ （December 2008）.BIS Working Paper，No.268， pp.1-45.）;第四，競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，隨著利率的降低，資本的逐利性會(huì)加劇銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)壓力，迫于追求目標(biāo)收益率以及占領(lǐng)市場(chǎng)份額，各大銀行傾向于采取更低的信貸審核標(biāo)準(zhǔn)，增加高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比例（張旭、方顯倉(cāng)：《資本賬戶開放對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響研究——來(lái)自新興經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《南方經(jīng)濟(jì)》2020第9期，第39—53頁(yè)。）;第五，保險(xiǎn)效應(yīng)，銀行考慮到整體經(jīng)營(yíng)策略，為了預(yù)防未來(lái)發(fā)生金融困境，在寬松的利率政策環(huán)境下也會(huì)傾向于（出于預(yù)防性動(dòng)機(jī)）冒更大的風(fēng)險(xiǎn)（徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《金融研究》2012年第7期，第50—62頁(yè)。）。

風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道提出之后，學(xué)者們從不同角度上進(jìn)行了理論研究。Farhi and Tirole（Farhi E， Tirole J.Collective moral hazard， maturity mismatch and systemic bailouts.American Economic Review， 2012， 102（1）， pp.60-93.）構(gòu)建了三年期養(yǎng)老經(jīng)濟(jì)理論模型，模型中當(dāng)家庭部門的資金需求是為了防止非流動(dòng)性資產(chǎn)受到損失時(shí)，低利率環(huán)境下銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)提高，銀行會(huì)選擇提高杠桿率并且投資于資金流動(dòng)性不足的項(xiàng)目。Tirole（Tirole J.Illiquidity and all its Friends.Journal of Economic Literature， 2011， 49（2）， pp.287-325.）建立了貨幣政策與流動(dòng)性轉(zhuǎn)換（liquidity transformation）的互動(dòng)模型，模型中最優(yōu)貨幣政策包括調(diào)整后的泰勒規(guī)則，而修正后的泰勒規(guī)則考慮了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生概率，這也是對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平變化的考量。Akerlof and Shiller（Akerlof G A， Shiller R J.Animal spirits： How human psychology drives the economy and why it matters for global capitalism.New Jersey： Princeton University Press， 2009.）從貨幣幻覺方向出發(fā)，認(rèn)為低利率時(shí)期的貨幣幻覺，使投資者為了尋求高回報(bào)而承擔(dān)更高的風(fēng)險(xiǎn)。夏仕龍和付英?。ㄏ氖她垺⒏队⒖。骸稊?shù)量型和價(jià)格型貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究——基于公司金融資本結(jié)構(gòu)理論的視角》，《金融監(jiān)管研究》2017年第8期，第61—76頁(yè)。）從公司金融的資本結(jié)構(gòu)理論出發(fā)構(gòu)建理論模型得出寬松的貨幣政策會(huì)加大銀行破產(chǎn)概率的結(jié)論。

實(shí)證研究方面，國(guó)內(nèi)外文獻(xiàn)主要集中于兩個(gè)層面進(jìn)行探究：一是檢驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道的存在性;二是研究銀行微觀異質(zhì)性以及不同貨幣政策工具對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響。Paligorova and Santos（Paligorova T， Santos J.Monetary policy and bank risk-taking： Evidence from the corporate loan market.Journal of Financial Intermediation， 2017， 30（3）， pp.35-49.）除引入貸款及銀行自身特征外，還考慮了借款人特征因素，研究結(jié)論表明1990—2010年美國(guó)聯(lián)邦基金利率較低時(shí)期，銀行對(duì)有不良信用史和無(wú)信用史的高風(fēng)險(xiǎn)借款者發(fā)放貸款的概率升高。Delis and Kouretas（Delis M D， Kouretas G P.Interest rates and bank risk-taking.Journal of Banking and Finance， 2011， 35（4）， pp.840-855.）采用GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)方法對(duì)歐洲銀行的年度數(shù)據(jù)（2001—2008）進(jìn)行實(shí)證分析，研究結(jié)論支持銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道假說(shuō)，即利率與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)代理變量顯著負(fù)相關(guān)。韓博和霍強(qiáng)（韓博、霍強(qiáng)：《貨幣政策、銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與資本監(jiān)管套利——基于上市股份制銀行面板數(shù)據(jù)的實(shí)證分析》，《經(jīng)濟(jì)問題探索》2016年第3期，第185—190頁(yè)。）收集了七家上市銀行數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，研究結(jié)論表明擴(kuò)張貨幣政策下銀行更傾向于承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。徐明東和陳學(xué)彬（徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，第50—62頁(yè)。）采用GMM動(dòng)態(tài)面板估計(jì)方法基于59家商業(yè)銀行微觀數(shù)據(jù)（1998—2010年）進(jìn)行實(shí)證分析，研究表明銀行規(guī)模以及資本充足率都會(huì)影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿。同時(shí)，學(xué)者們對(duì)數(shù)量型以及價(jià)格型貨幣政策對(duì)該傳導(dǎo)渠道的影響進(jìn)行實(shí)證探究。王晉斌和李博（王晉斌、李博：《中國(guó)貨幣政策對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》2017年第1期，第25—43頁(yè)。）發(fā)現(xiàn)兩種貨幣政策工具下商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道均存在，但其影響存在非對(duì)稱性。夏仕龍和付英?。ㄏ氖她?、付英俊：《數(shù)量型和價(jià)格型貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究——基于公司金融資本結(jié)構(gòu)理論的視角》，第61—76頁(yè)。）肯定了價(jià)格型貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)，但認(rèn)為數(shù)量型貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)效應(yīng)不存在。

（三）杠桿率與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系探討

學(xué)者們將銀行杠桿率與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間關(guān)聯(lián)的文獻(xiàn)進(jìn)行歸納分析，總體發(fā)現(xiàn)杠桿率這一微觀特征會(huì)顯著影響銀行的風(fēng)險(xiǎn)行為。方意等（方意、趙勝民、謝曉聞：《貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分析——兼論貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)問題》，《管理世界》2012年第11期，第9—19頁(yè)。）指出風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道中存在著杠桿效應(yīng)，順周期杠桿比率發(fā)揮著更重要的作用。馮文芳等（馮文芳、劉曉星、許從寶：《貨幣政策傳導(dǎo)的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道研究——基于杠桿機(jī)制的分析》， 《蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)（社會(huì)科學(xué)版） 》2017年第1期， 第161—171頁(yè)。）討論了杠桿機(jī)制在貨幣政策影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)過(guò)程中的重要作用，實(shí)證結(jié)果表明杠桿率抑制貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道。Bruno and Shin（Bruno V， Shin H S.Capital flows and the risk-taking channel of monetary policy.Journal of Monetary Economics， 2015， 71（4）， pp.119-132.）建立模型討論了貨幣政策與銀行杠桿率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)，他們認(rèn)為杠桿調(diào)整是貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)渠道發(fā)揮作用的關(guān)鍵。Dell Ariccia et al.（Dell'Ariccia G， Laeven L， Marquez R.Real interest rates， leverage， and bank risk-taking.Journal of economic theory， 2014， 149（1）， pp.65-99.）在針對(duì)低利率環(huán)境是否導(dǎo)致銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提高的問題探討過(guò)程中，發(fā)現(xiàn)當(dāng)銀行可以調(diào)整它們的資本結(jié)構(gòu)時(shí)，利率的降低對(duì)于向下傾斜的貸款需求會(huì)導(dǎo)致杠桿率以及風(fēng)險(xiǎn)提高。資本結(jié)構(gòu)固定不變時(shí)，不同的銀行受利率降低帶來(lái)的影響存在區(qū)別，如當(dāng)貸款需求是線性或者是凹狀時(shí)，資本充足的銀行會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)水平，而高杠桿銀行降低風(fēng)險(xiǎn)水平。

綜上所述，目前關(guān)于貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)傳導(dǎo)渠道理論與實(shí)證研究一直處于研究的熱點(diǎn)中，近年來(lái)，學(xué)術(shù)界不斷進(jìn)行探究，在金融穩(wěn)定的框架下從微觀基礎(chǔ)這一出發(fā)點(diǎn)，深入剖析風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)傳導(dǎo)的子路徑和政策內(nèi)涵。本文將貨幣政策、杠桿率與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)放在同一框架下進(jìn)行研究，在理論分析上，從正反兩方面探討貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的累積影響，并在實(shí)證分析中驗(yàn)證了研究假設(shè)。本文研究特色在于：1.在理論模型中，與以往經(jīng)典文獻(xiàn)只考慮貨幣政策與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)負(fù)向關(guān)系不同，本文從正負(fù)方向闡述了貨幣政策影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道和“杠桿效應(yīng)”渠道。并通過(guò)實(shí)證分析中國(guó)情景下哪一種渠道占主導(dǎo)地位。2.從杠桿率視角出發(fā)，在實(shí)證中探究其非線性特征，研究“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道和“杠桿效應(yīng)”渠道在杠桿率不同情況下的強(qiáng)弱關(guān)系。3.在穩(wěn)健性分析中，研究全國(guó)銀行或者地方銀行杠桿率在貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中是否具有差異性。

三 理論模型

本文模型中，銀行風(fēng)險(xiǎn)既包括資產(chǎn)方面的風(fēng)險(xiǎn)，又包括其負(fù)債方面由杠桿作用引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)。貨幣政策利率通過(guò)“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道和“杠桿效應(yīng)”渠道從兩個(gè)方向影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，并具有抵消作用。一方面政策利率的提高會(huì)提高銀行融資成本，降低銀行的盈利能力（銀行必須支付的利率隨政策利率的增加而增加）。為了達(dá)到目標(biāo)收益率，此時(shí)銀行更傾向于考慮風(fēng)險(xiǎn)水平較高的策略組合，我們稱此方面為“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道。此時(shí)，利率與銀行風(fēng)險(xiǎn)代理變量正相關(guān);另一方面政策利率的提高使得銀行債務(wù)壓力增加，為了減輕負(fù)擔(dān)銀行傾向于去杠桿化，而杠桿率較低的資產(chǎn)負(fù)債表違約風(fēng)險(xiǎn)較低，安全性較高，我們稱此方面為“杠桿效應(yīng)”渠道。此時(shí)，利率與銀行風(fēng)險(xiǎn)代理變量負(fù)相關(guān)。

貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的累計(jì)影響，取決于兩個(gè)渠道哪一個(gè)占主導(dǎo)地位，如果是“杠桿效應(yīng)”渠道占主導(dǎo)地位，那么該模型證實(shí)了貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道假說(shuō)：較低的政策利率推高銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

本文借鑒Thakor（Thakor A V.Capital requirements， monetary policy， and aggregate bank lending： Theory and empirical evidence.The Journal of Finance， 1996， 51（1）， pp.279-324.）的分析框架從杠桿率的角度來(lái)推導(dǎo)貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的微觀機(jī)制。為方便分析，本文做如下簡(jiǎn)化：銀行資產(chǎn)負(fù)債表中主要關(guān)注指標(biāo)為債務(wù)d和內(nèi)部資本c，銀行管理層經(jīng)營(yíng)目標(biāo)是利潤(rùn)最大化。模型中，內(nèi)部資本c來(lái)自收入或內(nèi)部股權(quán)。文章定義變量如表1。

銀行的預(yù)期利潤(rùn)如下：

E[π]=p（x，d）[R（x）（d+c）-rd] ???（1）

1.p（x，0）=1;沒有債務(wù)，則沒有違約的可能。

2.p（0，d）=1;沒有風(fēng)險(xiǎn)，則銀行生存概率為1，即x=0定義為無(wú)風(fēng)險(xiǎn)情況。

3.p′_x<0，p″_x<0，p′_d<0，p″_d<0;隨著銀行選擇的風(fēng)險(xiǎn)狀況（x）以及杠桿（d）提高，違約概率呈指數(shù)增長(zhǎng)。風(fēng)險(xiǎn)較小，則違約概率較低，但隨著銀行選擇的風(fēng)險(xiǎn)狀況（x）以及杠桿（d）提高，違約的概率會(huì)加速提高，銀行穩(wěn)健性會(huì)加速下降。

4.p（ε₁，ε₂）[R（ε₁）（ε₂+c）-rε₂]>0，當(dāng)ε₁→0+，ε₂→0+邊際資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)和杠桿產(chǎn)生的預(yù)期收益要比沒有風(fēng)險(xiǎn)或者債務(wù)的收益高。

5.R′（x）>0和R″（x）>0;銀行在不違約情況下盈利為R（x）（d+c）-rd，隨著銀行選擇的風(fēng)險(xiǎn)狀況（x）的提高，銀行穩(wěn)健性下降。此時(shí)，如果銀行撐住了，那么它將獲得更高的回報(bào)。

問題：銀行選擇其風(fēng)險(xiǎn)狀況和債務(wù)水平最大化其預(yù)期利潤(rùn)，即：

max_x，dE[π]=max_x，d{p（x，d）[R（x）（d+c）-rd]} ???（2）

我們可以利用（2）得出貨幣政策如何傳遞到銀行的選擇x和d，并最終傳遞到銀行的穩(wěn)健性。貨幣政策利率直接影響銀行短期資金的成本，此處將貨幣政策利率變化簡(jiǎn)化為外生條件影響，這具有一定的合理性，原因在于實(shí)際周期和金融周期的差異。貨幣政策針對(duì)通貨膨脹和產(chǎn)出缺口，這與金融部門產(chǎn)生的杠桿作用和信貸周期不同（Borio C， Shim I.What can （macro-） prudential policy do to support monetary policy？ （December 2007）.BIS Working Paper，No.242， pp.1-44.），貨幣政策對(duì)商業(yè)周期的反應(yīng)導(dǎo)致金融部門會(huì)受到其沖擊。

此外，銀行內(nèi)部資本c不隨銀行的選擇（x和d）的變化而變化。原因在于模型中，我們假設(shè)銀行內(nèi)部資本（c）始終受到約束，不會(huì)超過(guò)其閾值。其積累主要來(lái)源于留存收益，當(dāng)資本需求上升時(shí)（例如在巴塞爾協(xié)議III之后）銀行存在一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)渡期來(lái)積累新資本，這主要是因?yàn)榇罅堪l(fā)行外部資本的成本很高，銀行通常會(huì)通過(guò)留存收益逐步積累資本努力完成自有資本要求。內(nèi)部資本c 的變化本質(zhì)上就是穩(wěn)態(tài)之間的差異。因此，我們可以將c視為具有約束力的最低資本要求，不隨銀行的選擇（x和d）的變化而變化。

當(dāng)銀行內(nèi)部資本（c）提高時(shí)候，銀行杠桿率下降，銀行風(fēng)險(xiǎn)降低（?d/?c<0和?x/?c<0），此時(shí)銀行穩(wěn)健性提高（?p（x，d）?c>0）。政策利率（r）對(duì)銀行穩(wěn)健性影響具有正負(fù)兩方面作用。一方面政策利率（r）的提高使得銀行債務(wù)壓力增加，為了減輕負(fù)擔(dān)銀行傾向于去杠桿化（?d/?r<0），而杠桿率較低的資產(chǎn)負(fù)債表違約風(fēng)險(xiǎn)較低，安全性較高，即“杠桿效應(yīng)”渠道。另一方面由于利潤(rùn)減少，銀行的自有資產(chǎn)價(jià)值降低，而當(dāng)融資成本上升時(shí)，銀行傾向于采取冒險(xiǎn)行為，?x/?r>0，即“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道。杠桿和利潤(rùn)的抵消作用意味著，?p（x，d）?r是不確定的狀態(tài)。具體證明如下：

通過(guò)以上理論分析可以得到如下結(jié)論：

貨幣政策通過(guò)兩個(gè)渠道影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，且這兩個(gè)渠道存在抵消作用。首先，政策利率的提高增加了債務(wù)成本，并促使銀行降低了杠桿率，從而降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)（即降低了銀行違約概率p（x，d）），我們稱其為“杠桿效應(yīng)”渠道。其次，加息會(huì)降低銀行的盈利能力，因?yàn)殂y行必須支付的利率隨無(wú)風(fēng)險(xiǎn)利率的增加而增加。由于盈利能力較低，銀行更傾向于冒險(xiǎn)行為，我們稱其為“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道。如果“杠桿效應(yīng)”渠道大于“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道，那么加息降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)，而如果“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道大于“杠桿效應(yīng)”渠道，則加息提高了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

根據(jù)結(jié)論我們提出以下命題在下文進(jìn)行驗(yàn)證：

命題1：我國(guó)寬松貨幣政策環(huán)境推高銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平：即“杠桿效應(yīng)”渠道占主導(dǎo)地位。

命題2：我國(guó)寬松貨幣政策環(huán)境降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平：即“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道占主導(dǎo)地位。

命題3：隨著杠桿率的提高，風(fēng)險(xiǎn)積聚效應(yīng)不斷增強(qiáng)：即隨著杠桿率的提高，相較于“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道，“杠桿效應(yīng)”渠道作用更為顯著。

命題4：隨著杠桿率提高，風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移效應(yīng)不斷增強(qiáng)：即隨著杠桿率的提高，相較于“杠桿效應(yīng)”渠道，“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道作用更為顯著。

四 實(shí)證研究設(shè)計(jì)

（一）實(shí)證模型構(gòu)建

1.基準(zhǔn)模型

首先，為分析貨幣政策與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為之間的關(guān)系，設(shè)定如下基準(zhǔn)固定效應(yīng)模型：

Riskit=φ+β0×MPt+γ′×Xit+θi+εit ???（9）

其中，i和t分別代表銀行個(gè)體以及時(shí)間，被解釋變量RISK為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，包括NPL和Z值。核心解釋變量MPt為貨幣政策代理變量，包括DDR和IBOR90?？刂谱兞繛閄it，φ為截距項(xiàng)，θi代表銀行固定效應(yīng)，用以捕捉不隨時(shí)間變化的個(gè)體異質(zhì)性特征，φ和εit是截距項(xiàng)和隨機(jī)誤差項(xiàng)。為了緩解潛在的異方差問題，我們?cè)趯?shí)證分析中采用了聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，將標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到銀行個(gè)體層面。為解決內(nèi)生性問題，我們主要經(jīng)過(guò)了以下處理：（1）引入了銀行層面以及宏觀層面控制變量和個(gè)體固定效應(yīng)來(lái)緩解遺漏變量引起的內(nèi)生性問題。（2）本文將銀行層面控制變量采用滯后一期表示，因?yàn)殂y行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與銀行規(guī)模、資本充足情況、盈利狀況皆存在互為因果的關(guān)系：第一，銀行規(guī)模越大（Assets），考慮到“大而不能倒”的問題，可能會(huì)采取風(fēng)險(xiǎn)更高的策略;同時(shí)，經(jīng)營(yíng)情況較好時(shí)，銀行所承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)就較低，這也給商業(yè)銀行提供了進(jìn)一步擴(kuò)張的理由;第二，銀行資本充足率（CR）可能反映出銀行對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)偏好程度，同時(shí)銀行資本不充足可能是銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平較高的結(jié)果。第三，盈利狀況（ROE）不佳時(shí)，銀行可能會(huì)為了改善狀況而采取風(fēng)險(xiǎn)更高的戰(zhàn)略，但另一方面較低的收益率表明了銀行保守的經(jīng)營(yíng)策略。由于宏觀層面不太可能因銀行個(gè)體發(fā)生變化，所以內(nèi)生性問題較小，故以當(dāng)期值進(jìn)行回歸（Claessens S， Ghosh S R， Mihet R.Macro-prudential policies to mitigate financial system vulnerabilities.Journal of International Money and Finance， 2013， 39（11）， pp.153-185.）。

在基準(zhǔn)模型的基礎(chǔ)上，參考方意等（方意、趙勝民、謝曉聞：《貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)分析——兼論貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)問題》，《管理世界》2012年第11期，第19—56頁(yè)。）的做法，引入貨幣政策與杠桿率虛擬變量的交叉項(xiàng)，重點(diǎn)關(guān)注β₁的顯著性與系數(shù)，進(jìn)一步分析高杠桿率的風(fēng)險(xiǎn)積聚（或轉(zhuǎn)移）效應(yīng)：

Riskit=φ+β0×MPt+β1×MPt×DunLAbt+γ′×Xit+θi+εit ???（10）

2.內(nèi)生性問題

本文分析貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響，為了進(jìn)一步減輕對(duì)反向因果問題的關(guān)注，參考Altunbas（Altunbas Y， Binici M， Gambacorta L.Macroprudential policy and bank risk.Journal of International Money and Finance， 2018，（81）， pp.203-220.）等做法，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法（系統(tǒng)GMM），具體方程如下：

Riskit=α×Riski，t-1+φ+β0×MPt+γ′×Xbt+θi+εit ???（11）

Riskit=α×Riski，t-1+φ+β0×MPt+β1×MPt×DunLAbt+γ′×Xbt+θi+εit ???（12）

（二）變量說(shuō)明

1.被解釋變量：銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

為了衡量銀行的整體償付能力和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，參考文獻(xiàn)（王升、李亞、郜如明：《互聯(lián)網(wǎng)金融對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究——基于中國(guó)30家商業(yè)銀行的實(shí)證分析》，《金融發(fā)展研究》2021年第2期，第56—62頁(yè)。）（徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，第50—62頁(yè)。）使用不良貸款率（NPL）作為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的代理變量。在穩(wěn)健性分析部分，文章參照Leaven和Levine（Laeven L， Levine R.Bank governance， regulation and risk-taking.Journal of Financial Economics， 2009， （93）， pp.259-275.）提供的處理方法，參考文獻(xiàn)（蔣海、張小林、唐紳峰、陳創(chuàng)練：《貨幣政策、流動(dòng)性與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《經(jīng)濟(jì)研究》第2021年第8期，第56—73頁(yè)。）（郭品、沈悅：《互聯(lián)網(wǎng)金融、存款競(jìng)爭(zhēng)與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《金融研究》2019年第8期，第58—76頁(yè)。）選取Z-score的對(duì)數(shù)Z值作為替代變量，Z-score具體計(jì)算公式為：

ROA表示銀行資產(chǎn)回報(bào)率，sdROA表示銀行資產(chǎn)負(fù)債表的標(biāo)準(zhǔn)差，ER是股東權(quán)益與總資產(chǎn)的比值。Z值（Z-score的對(duì)數(shù)）越大，表示銀行總體較為穩(wěn)定，償付風(fēng)險(xiǎn)較小。

2.解釋變量：貨幣政策

有關(guān)貨幣政策風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道應(yīng)當(dāng)選取市場(chǎng)化的短期利率作為代理變量。中國(guó)利率尚未完全市場(chǎng)化，考察期前期國(guó)內(nèi)貨幣政策仍依賴數(shù)量型工具，參考金鵬輝等（金鵬輝、張翔、高峰：《貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響——基于銀行業(yè)整體的研究》，《金融研究》2014年第2期，第16—29頁(yè)。）的做法，采用存款準(zhǔn)備金率（BEQ）作為數(shù)量型代理變量。隨著利率市場(chǎng)化不斷推進(jìn)，價(jià)格型工具的作用也逐漸凸顯。參考江曙霞和陳玉嬋（江曙霞、陳玉嬋：《貨幣政策、銀行資本與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》， 《金融研究》2012年第4期，第1—16頁(yè)。）、王晉斌和李博（王晉斌、李博：《中國(guó)貨幣政策對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》2012年第1期，第25—43頁(yè)。）的做法，選取市場(chǎng)化程度最高的銀行間同業(yè)拆借利率（IBOR90）作為價(jià)格型代理變量。如果IBOR90變小，表示貨幣政策較為寬松，反之表示較為緊張。

3.控制變量

為了識(shí)別貨幣政策的作用，須同時(shí)排除其他變量的影響，參考相關(guān)文獻(xiàn)對(duì)銀行微觀變量以及宏觀變量進(jìn)行控制。在微觀層面，參考張建華和王鵬（張健華、王鵬：《銀行風(fēng)險(xiǎn)、貸款規(guī)模與法律保護(hù)水平》， 《經(jīng)濟(jì)研究》2012年第5期，第18—30頁(yè)。）的處理方法，為了控制銀行規(guī)模和銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間可能存在的非線性關(guān)系，在文中引入總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)（Assets）和其平方項(xiàng)（Assets2）。同時(shí)，控制資本收益率（ROE）、資本充足率（CR）、存貸比（LDR）和凈息差（NIM）。在宏觀層面上，參考徐明東和陳學(xué)彬（徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，第50—62頁(yè)。 ）的做法，控制實(shí)際GDP同比增速（RGDPG）。

4.交叉項(xiàng)

本文構(gòu)建貨幣政策與杠桿率虛擬變量的交叉項(xiàng)：DDR×DumLA，IBOR90×DumLA。其中DumLA代表杠桿率虛擬變量，用于劃分銀行杠桿率高低。杠桿率數(shù)值越高，則代表銀行防范外部沖擊的能力越弱，銀行穩(wěn)定性越低（方意：《宏觀審慎政策有效性研究》，《世界經(jīng)濟(jì)》2016年第8期，第25—49頁(yè)。）。當(dāng)樣本中某一銀行杠桿率超過(guò)總樣本杠桿率的90%時(shí)，則劃分此銀行為杠桿率高組，DumLA取值為1;反之則此銀行歸類為杠桿率低組，DumLA取值為0。交叉項(xiàng)系數(shù)的顯著性與數(shù)值是衡量高低杠桿率水平時(shí)貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的差異性。

（三）樣本選擇

本文銀行微觀數(shù)據(jù)來(lái)源于BankScope數(shù)據(jù)庫(kù)及其改版BVD-ORBIS Bank Focus數(shù)據(jù)庫(kù)。法定存款準(zhǔn)備金率以及同業(yè)拆借利率數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)人民銀行，GDP相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局。首先從銀行中剔除政策性銀行與中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行，其次剔除數(shù)據(jù)少于3年期的銀行。最終得到2005—2018年我國(guó)189家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)。根據(jù)2017年原中國(guó)銀監(jiān)會(huì)分類標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行手動(dòng)查詢分類，其中有國(guó)有大型銀行5家、股份制銀行12家、城商行91家、農(nóng)商行60家和外資銀行21家。為了避免存在的樣本異常值對(duì)回歸結(jié)果的影響，對(duì)所有變量都在頭尾1%分位點(diǎn)縮尾，主要變量定義如表2所示。

表3中展示了主要變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從樣本銀行的風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)來(lái)看，NPL均值為0.016，中位數(shù)為0.015，均值與中位數(shù)較為接近，分布均勻，NPL值越大代表銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越高。同樣，Z值均值與中位數(shù)分布較為均勻，在1.2左右，Z值越高則銀行穩(wěn)健性越強(qiáng)，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)意愿越低。銀行資產(chǎn)（Assets）的四分位差較小，表明樣本銀行資產(chǎn)規(guī)模存在差異性，但差距并不明顯。資本充足率（CR）的四分之一和四分之三分位數(shù)分別為0.119和0.144，標(biāo)準(zhǔn)差為0.035，說(shuō)明樣本銀行的資本充足率存在差異性。銀行資本收益率分布也較為均勻，均值與中位數(shù)差距不大，數(shù)據(jù)囊括經(jīng)營(yíng)績(jī)效較好以及一般的銀行。銀行的平均凈息差為0.026，方差為0.012，說(shuō)明不同銀行的凈息差存在一定的差異?？刂谱兞看尜J差在不同銀行之間也存在一定的差異性。

五 計(jì)量結(jié)果與分析

（一）基準(zhǔn)模型的檢驗(yàn)

表4報(bào)告了貨幣政策利率變化對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果，兩種貨幣政策變量均與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有負(fù)效應(yīng)，這與徐明東和陳學(xué)彬（徐明東、陳學(xué)彬：《貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，第50—62頁(yè)。）、王晉斌和李博（王晉斌、李博：《中國(guó)貨幣政策對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的影響研究》，第25—43頁(yè)。）的研究相一致，此外本文將貨幣政策、杠桿率與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)放在統(tǒng)一框架下進(jìn)行分析，實(shí)證結(jié)果表明高杠桿率下貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有積聚效應(yīng)，命題1與命題3得到了驗(yàn)證。表4中使用不良貸款率（NPL）作為被解釋變量。同時(shí)，使用存款準(zhǔn)備金率（REQ）與銀行間同業(yè)拆借利率（IBOR90）分別作為數(shù)量型、價(jià)格型貨幣政策代理變量。

顯見，模型（1）、（2）中的REQ、IBOR90系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明隨著存款準(zhǔn)備金率和銀行同業(yè)拆借利率的下降，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平在上升，即寬松的貨幣政策會(huì)推高銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。但結(jié)果沒有添加銀行微觀控制變量和宏觀控制變量，只控制了個(gè)體固定效應(yīng)，可能導(dǎo)致結(jié)果有偏且不一致。模型（3）和（4）中引入控制變量，存款準(zhǔn)備金率（REQ）系數(shù)為-0.0896，且在1%水平上顯著，這說(shuō)明在其他條件不變的情況下，存款準(zhǔn)備金率（REQ）每減少1%，銀行的不良貸款率就會(huì)上升0.0896%，銀行間同業(yè)拆借利率（IBOR90）的系數(shù)為-0.1215，即銀行間同業(yè)拆借利率（IBOR90）每減少1%，銀行的不良貸款率就會(huì)上升0.1215%，兩者皆呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，且系數(shù)顯著，即降低存款準(zhǔn)備金率和銀行間同業(yè)拆借利率，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會(huì)上升。

模型（5）和（6）進(jìn)一步給出了高杠桿率下貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)積聚效應(yīng)。由模型（3）和（5）可知，解釋變量REQ、DumLA×REQ系數(shù)分別為-0.0883和-0.0042，且在1%的水平上顯著。這說(shuō)明銀行杠桿率較低時(shí)，存款準(zhǔn)備金率（REQ）每下降1%，銀行的不良貸款率上升0.0883%;當(dāng)銀行杠桿率較高時(shí)，存款準(zhǔn)備金率（REQ）每下降1%，銀行的不良貸款率上升0.0925%。高杠桿率下的風(fēng)險(xiǎn)積聚效應(yīng)與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，在寬松的貨幣政策下會(huì)進(jìn)一步推高銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。模型（4）和（6）從銀行同業(yè)拆借利率（IBOR90）角度得到一樣的結(jié)論。

杠桿率可以衡量銀行經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性。在高杠桿情況下，寬松的貨幣政策會(huì)進(jìn)一步推高銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，原因可能在于高杠桿銀行在寬松的貨幣政策環(huán)境下，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)更激烈，迫于高負(fù)債率壓力，扭曲正常經(jīng)營(yíng)行為，擴(kuò)大風(fēng)險(xiǎn)性投資范圍。

對(duì)于控制變量而言，銀行的微觀變量大多與銀行不良貸款率顯著相關(guān)。資產(chǎn)規(guī)模（Assets）與平方項(xiàng)（Assets2）系數(shù)一負(fù)一正，說(shuō)明銀行資產(chǎn)規(guī)模與不良貸款率呈正U型關(guān)系。即隨著銀行資產(chǎn)規(guī)模提高到一定水平，資產(chǎn)規(guī)模的增加引起的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)變化水平由負(fù)轉(zhuǎn)正。資本充足率（CR）和資本收益率（ROE）系數(shù)為負(fù)，意味著提高資本充足率（CR）和資本收益率（ROE）與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)負(fù)相關(guān)。銀行存貸比（LDR）系數(shù)為正，說(shuō)明銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)隨著銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的增加而增加。銀行凈息差（NIM）系數(shù)為負(fù)，實(shí)證結(jié)果表明商業(yè)銀行盈利能力與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)。實(shí)際GDP同比增速（RGDPG）系數(shù)顯著為正，說(shuō)明隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)加快，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著提高。原因可能在于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)引發(fā)業(yè)績(jī)波動(dòng)，銀行會(huì)提高風(fēng)險(xiǎn)性投資水平，從而導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平提高。

表4中本文控制個(gè)體固定效應(yīng)，使用異方差穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤聚類到銀行層面。綜上所述，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平隨著貨幣政策利率的下降而顯著上升。

（二）內(nèi)生性問題

我們進(jìn)一步構(gòu)造動(dòng)態(tài)面板模型，運(yùn)用兩步系統(tǒng)GMM方法進(jìn)行估計(jì)，這也是為了捕捉銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為的持續(xù)性。具體地，本文使用銀行微觀變量（Assets、Assets2、CR、ROE、LDR和NIM）作為內(nèi)生變量，同時(shí)使用實(shí)際GDP同比增速（RGDPG）作為外生變量。本文將滿足矩條件滯后項(xiàng)的所有組合進(jìn)行測(cè)試，保證通過(guò)AR（2）、Sargan和Hansen檢驗(yàn)。

表5的估計(jì)結(jié)果顯示：不良貸款率的一階滯后項(xiàng)系數(shù)在1%水平上顯著為正，說(shuō)明銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)確實(shí)存在持續(xù)性。貨幣政策代理變量（REQ、IBOR90）與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在1%水平上顯著負(fù)相關(guān)，這說(shuō)明寬松的貨幣政策會(huì)推高銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。在貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)積聚方面，貨幣政策與杠桿率虛擬變量的交叉項(xiàng)（DumLA×REQ、DumLA×IBOR90）與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)在1%水平下顯著負(fù)相關(guān)，這說(shuō)明了高杠桿率下貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)積聚效應(yīng)。其他銀行微觀層面控制變量與宏觀層面控制變量與基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果也基本一致。最后，4個(gè)模型中AR（2）的p值均大于10%，無(wú)法拒絕原假設(shè)，即擾動(dòng)項(xiàng)不存在二階序列自相關(guān);Sargan和Hansen檢驗(yàn)p值大于10%，不能拒絕原假設(shè)，說(shuō)明工具變量選擇有效，模型設(shè)定不存在過(guò)度識(shí)別問題。因此，表5的估計(jì)結(jié)果是可靠的。

（三）異質(zhì)性分析

本文將樣本劃分為全國(guó)銀行（全國(guó)銀行包括大型商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行。）子樣本與本地銀行（本地銀行包括城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和外資法人銀行。）子樣本，根據(jù)地區(qū)維度進(jìn)行異質(zhì)性分析。如表6所示，從貨幣政策及其與杠桿率虛擬變量交叉項(xiàng)系數(shù)符號(hào)觀察發(fā)現(xiàn)，全國(guó)銀行與本地銀行均與基準(zhǔn)模型估計(jì)結(jié)果一致，只是系數(shù)大小存在差異。本文通過(guò)抽樣1 000次取得的p值在來(lái)驗(yàn)證系數(shù)差異在統(tǒng)計(jì)意義上的顯著性。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，兩組間寬松貨幣政策均會(huì)顯著推高銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，且不存在顯著性差異;杠桿率在貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響中起著風(fēng)險(xiǎn)積聚作用也不存在顯著性差異。

（四）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為了增強(qiáng)結(jié)論的穩(wěn)健性，本文使用Z值（Z-score的對(duì)數(shù)）作為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)代理變量進(jìn)行分析。在表7中，貨幣政策變量（REQ、IBOR90）Z值顯著為正，貨幣政策變量與杠桿率交叉項(xiàng)（DumLA×REQ、DumLA×IBOR90）和Z值的系數(shù)顯著為正。這與表4、5的結(jié)論基本一致，進(jìn)一步驗(yàn)證了本文結(jié)論。

六 結(jié)論與政策建議

本文通過(guò)構(gòu)建模型從正負(fù)兩方面闡述了貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道與“杠桿效應(yīng)”渠道，使用了2005—2018年我國(guó)189家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)，研究在中國(guó)情境下貨幣政策與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系，探討“利潤(rùn)效應(yīng)”渠道與“杠桿效應(yīng)”渠道的主導(dǎo)性，以及杠桿率在貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響中所起到的作用。結(jié)論表明：

一是在中國(guó)情境下，“杠桿效應(yīng)”渠道大于“利潤(rùn)渠道”效應(yīng)，寬松貨幣政策會(huì)推高銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

二是貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響依賴于銀行杠桿率。在杠桿率低的時(shí)候，貨幣政策與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)系。隨著杠桿率的提高，貨幣政策的風(fēng)險(xiǎn)積聚能力增強(qiáng)，相較于“利潤(rùn)渠道”效應(yīng)，“杠桿效應(yīng)”渠道顯著提高。貨幣政策影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的大小依賴于銀行杠桿率的高低以及其風(fēng)險(xiǎn)積聚程度。

三是貨幣政策不僅會(huì)影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，也會(huì)影響到銀行的整體穩(wěn)定性。無(wú)論是全國(guó)銀行還是地方性銀行，杠桿率在貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)均起著風(fēng)險(xiǎn)積聚效應(yīng)，而且這種效應(yīng)不存在顯著性差異。

政策建議主要如下：

第一，根據(jù)結(jié)果分析杠桿率在貨幣政策影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為起到顯著作用，在當(dāng)前結(jié)構(gòu)性去杠桿大背景下，監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)注意杠桿率變化，各個(gè)金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)加強(qiáng)聯(lián)合，出臺(tái)相關(guān)措施加強(qiáng)監(jiān)管，限制金融機(jī)構(gòu)加杠桿，并逐步進(jìn)入穩(wěn)杠桿階段。

第二，關(guān)注貨幣政策對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響在不同類型銀行中的有效性問題，認(rèn)識(shí)到不同類型銀行影響不存在顯著性差異，各個(gè)類型銀行在一定情況下要加強(qiáng)聯(lián)動(dòng)，出臺(tái)系列組合拳加強(qiáng)資管業(yè)務(wù)監(jiān)管，將自身風(fēng)險(xiǎn)以及銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)最小化。

第三，秉承宏觀審慎政策與微觀審慎政策并重的理念。加強(qiáng)宏觀審慎工具的有效性評(píng)估，完善相關(guān)政策的設(shè)立和退出機(jī)制。同時(shí)金融機(jī)構(gòu)主體的傳導(dǎo)落實(shí)離不開微觀監(jiān)管的協(xié)調(diào)配合，加強(qiáng)對(duì)個(gè)體銀行的審慎監(jiān)管，避免風(fēng)險(xiǎn)過(guò)度積聚（陸岷峰、楊亮：《我國(guó)經(jīng)濟(jì)金融化的形成邏輯、風(fēng)險(xiǎn)問題與治理路徑》 ，《華僑大學(xué)學(xué)報(bào)（哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版） 》2019年第2期，第59—67頁(yè)。）。

第四，合理把握監(jiān)管節(jié)奏，監(jiān)管當(dāng)局在結(jié)構(gòu)性去杠桿大背景下如果處理不當(dāng)，快速去杠桿容易引發(fā)金融機(jī)構(gòu)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，金融市場(chǎng)聯(lián)動(dòng)加劇可能會(huì)導(dǎo)致系統(tǒng)性的流動(dòng)性危機(jī)。所以無(wú)論是宏觀審慎監(jiān)管還是微觀審慎監(jiān)管都要慎重考慮把握監(jiān)管政策的節(jié)奏和力度。

Research on the Impact of Monetary Policy on Bank Risk-taking Based on Leverage Ratio

ZHANG Xu， FANG Xian-cang， GU Xin

Abstract： Based on the non-equilibrium panel data of 189 commercial banks in China from 2005 to 2018， this paper discussed the “profit effect” channel and the “l(fā)everage effect” channel of the impact of monetary policy on bank risk-taking from both positive and negative aspects by building a model. The research shows that the “l(fā)everage effect” channel is greater than the “profit effect” channel， the loose monetary policy leads to the increase of bank risk-taking， and its impact is affected by the bank's leverage ratio. With the increase in leverage ratio， the influence of the “l(fā)everage effect” is expanding， the effect of risk accumulation is increasing， and the negative relationship between monetary policy and bank risk-taking is enhancing. The analysis of heterogeneity shows that whether it is a national bank or a local bank， the leverage ratio in monetary policy has a risk accumulation effect on the bank risk-taking， and there is no significant difference in this effect. Under the background of current structural deleveraging， the regulatory authorities should pay attention to changes in the leverage ratio， adhere to the concept of paying equal attention to macro-prudential policies and micro-prudential policies and grasp the rhythm and intensity of regulatory policies at the same time.

Keywords： monetary policy; bank risk-taking; leverage ratio; regulatory

【責(zé)任編輯：吳應(yīng)望】