曹文成 王宏濤 王一鳴 劉 瑩

（1.西安郵電大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，陜西 西安 710061；2.北京大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100871；3.銀信資產(chǎn)評(píng)估有限公司重慶分公司，重慶 400000）

一、引言

自2008年全球金融危機(jī)后，商業(yè)銀行流動(dòng)性已經(jīng)成為金融監(jiān)管改革的一個(gè)重要焦點(diǎn)（周曄和王亞梅，2022）[1]。商業(yè)銀行作為金融中介，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過程中承擔(dān)著風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和流動(dòng)性創(chuàng)造兩個(gè)重要的職能。商業(yè)銀行通過流動(dòng)性創(chuàng)造職能利用流動(dòng)性負(fù)債為相對(duì)非流動(dòng)的資產(chǎn)進(jìn)行融資從而為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展創(chuàng)造所需要的流動(dòng)性，本身存在著不可調(diào)和的矛盾。再者，流動(dòng)性創(chuàng)造本質(zhì)上與流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)相關(guān)，會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生不利影響，因?yàn)橛昧鲃?dòng)性存款為非流動(dòng)性貸款提供資金會(huì)增加商業(yè)銀行面對(duì)擠兌時(shí)的脆弱性（Leivaa和Mendizábal，2019）[2]。一方面，流動(dòng)性創(chuàng)造可充分為社會(huì)提供流動(dòng)性支持；另一方面，商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造功能的發(fā)揮也會(huì)增加商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，當(dāng)流動(dòng)性創(chuàng)造不足或流動(dòng)性創(chuàng)造過度時(shí)，會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行陷入困境，甚至造成系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。因此，在當(dāng)前全球銀行業(yè)監(jiān)管改革的重點(diǎn)是讓商業(yè)銀行變得比過去更有流動(dòng)性時(shí)，將流動(dòng)性創(chuàng)造與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)結(jié)合起來，進(jìn)一步分析宏觀審慎管理下商業(yè)銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造行為，探討流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響效應(yīng)，是一個(gè)具有張力、有待檢驗(yàn)的實(shí)證問題，極具理論價(jià)值和實(shí)踐意義。

縱觀以往研究，與本文主題相關(guān)的既有文獻(xiàn)主要圍繞商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響因素和商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)后果兩個(gè)方面展開。一是關(guān)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響因素。國內(nèi)外學(xué)者集中考察了內(nèi)部治理結(jié)構(gòu)（Abid等，2021）[3]、貨幣政策（宋錦玲等，2015；王紫薇和王海龍，2020）[4，5]、經(jīng)濟(jì)政策不確定性（陳孝明等，2021）[6]等因素對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。二是商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)后果。國內(nèi)外學(xué)者分別從貨幣政策（Wu等，2022；孟維福等，2022）[7，8]、氣候變化 （劉波等，2021）[9]等角度進(jìn)行考察。但多數(shù)文獻(xiàn)主要關(guān)注流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)增加商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。Zhang等（2021）[10]基于中國上市商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性創(chuàng)造與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)表現(xiàn)出U形關(guān)系。Davydov等（2021）[11]發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性創(chuàng)造雖然是金融系統(tǒng)的需要，但使商業(yè)銀行的流動(dòng)性降低，并使其面臨不同類型的風(fēng)險(xiǎn)。此外，Zheng等（2019）[12]以商業(yè)銀行資本為條件，發(fā)現(xiàn)商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造與商業(yè)銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)呈負(fù)相關(guān)。Fungacova等（2021）[13]認(rèn)為高流動(dòng)性創(chuàng)造與商業(yè)銀行破產(chǎn)的概率有關(guān)，監(jiān)管當(dāng)局可以通過早期識(shí)別高流動(dòng)性創(chuàng)造者來緩解系統(tǒng)性困境，減少商業(yè)銀行倒閉給社會(huì)帶來的成本。

隨著經(jīng)濟(jì)規(guī)模不斷擴(kuò)大，我國商業(yè)銀行系統(tǒng)的流動(dòng)性創(chuàng)造受到了學(xué)術(shù)界和政策制定者的廣泛關(guān)注。整體而言，國外學(xué)者較早對(duì)流動(dòng)性創(chuàng)造問題展開了研究，但早期主要集中于微觀機(jī)制的理論分析，自Berger和Bouwman（2009）[14]開創(chuàng)性地提出流動(dòng)性創(chuàng)造的度量方法之后，流動(dòng)性創(chuàng)造的相關(guān)問題引起了各國學(xué)者的廣泛關(guān)注。然而，國內(nèi)學(xué)者對(duì)流動(dòng)性創(chuàng)造問題的研究相對(duì)較晚，鮮有文獻(xiàn)涉及流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，且該方面的研究依然不系統(tǒng)，缺乏對(duì)相應(yīng)傳導(dǎo)機(jī)制的理論分析與實(shí)證研究。那么，流動(dòng)性創(chuàng)造是否會(huì)增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)？是通過何種機(jī)制渠道進(jìn)行傳導(dǎo)的？又是否會(huì)因商業(yè)銀行的異質(zhì)性特征而存在較大差異？在當(dāng)前新冠肺炎疫情導(dǎo)致不確定性增加的背景下，對(duì)上述一系列問題的探究有助于深層次理解流動(dòng)性創(chuàng)造的微觀經(jīng)濟(jì)后果，并為監(jiān)管當(dāng)局和商業(yè)銀行決策管理提供經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)支撐。

鑒于此，本文通過商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表中的“發(fā)放貸款及墊款”科目重新構(gòu)建基于貸款期限和貸款類別的流動(dòng)性創(chuàng)造指標(biāo)，基于2007—2020年中國174家商業(yè)銀行非平衡面板數(shù)據(jù)對(duì)理論假說進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。相比于現(xiàn)有研究，本文的創(chuàng)新點(diǎn)在于：第一，本文以商業(yè)銀行與實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門資產(chǎn)負(fù)債業(yè)務(wù)的互動(dòng)關(guān)聯(lián)為切入口，更加聚焦于商業(yè)銀行這一微觀個(gè)體，深入梳理商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的內(nèi)在機(jī)理?；谥薪樾?yīng)模型檢驗(yàn)方法，進(jìn)一步揭示了流動(dòng)性創(chuàng)造如何影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的“黑箱”問題，并檢驗(yàn)了流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)處于不同時(shí)期商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)可能產(chǎn)生的非對(duì)稱性影響。第二，區(qū)別于已有研究，本文立足于商業(yè)銀行經(jīng)營實(shí)踐狀況，基于面板門檻模型，檢驗(yàn)了流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響可能存在的門檻效應(yīng)，這為宏觀經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步承壓背景下商業(yè)銀行穩(wěn)健經(jīng)營和風(fēng)險(xiǎn)防范提供了經(jīng)驗(yàn)參考。第三，參考宋科等（2021）[15]的做法，基于“發(fā)放貸款及墊款”科目構(gòu)建基于貸款期限和貸款類別的流動(dòng)性創(chuàng)造指標(biāo)，以及基于貸款期限和貸款類別且排除表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造指標(biāo)，深入考察流動(dòng)性創(chuàng)造及其組成部分對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，能夠較好地識(shí)別商業(yè)銀行經(jīng)營業(yè)務(wù)特征的影響，是對(duì)已有研究的重要補(bǔ)充。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）流動(dòng)性創(chuàng)造與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

商業(yè)銀行信貸渠道是實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要融資渠道，也是貨幣政策傳導(dǎo)的主要渠道（顧海峰和高水文，2020）[16]。但是，在流動(dòng)性管理不善的情況下，商業(yè)銀行在面對(duì)外生沖擊時(shí)將會(huì)遇到嚴(yán)重的流動(dòng)性短缺，這可能會(huì)增加破產(chǎn)的概率（Zhang等，2021）[10]。

首先，流動(dòng)性創(chuàng)造可能對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生一定的影響。一方面，當(dāng)外部環(huán)境有利時(shí)，商業(yè)銀行持有充足的流動(dòng)性資產(chǎn)使其能夠以合理的價(jià)格應(yīng)對(duì)正常的流動(dòng)性需求；但當(dāng)外部環(huán)境不利時(shí)，商業(yè)銀行為應(yīng)對(duì)沖擊而過度持有流動(dòng)性資產(chǎn)，清算性償債約束使得商業(yè)銀行較少進(jìn)行長期資產(chǎn)投資，增加商業(yè)銀行資產(chǎn)組合的不穩(wěn)定性，反而會(huì)進(jìn)一步增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)（Peck和Shell，2010）[17]。另一方面，若市場(chǎng)出現(xiàn)大量流動(dòng)性需求，商業(yè)銀行會(huì)在市場(chǎng)借入價(jià)格上升時(shí)，減少自身持有流動(dòng)性，當(dāng)市場(chǎng)借入價(jià)格下降時(shí)，商業(yè)銀行則持有更多流動(dòng)性，商業(yè)銀行流動(dòng)性持有頭寸與市場(chǎng)借入價(jià)格呈現(xiàn)反向關(guān)系。在這一關(guān)系下，當(dāng)特定金融主體需要從金融市場(chǎng)獲得資金支持而應(yīng)對(duì)流動(dòng)性短缺時(shí)，可能會(huì)加劇商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)。其次，商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的實(shí)現(xiàn)過程表現(xiàn)為流動(dòng)性存款向非流動(dòng)性資產(chǎn)的轉(zhuǎn)化，這兩種要素組合在一起為經(jīng)濟(jì)社會(huì)提供流動(dòng)性時(shí)具有顯而易見的脆弱性（何青青等，2015）[18]。脆弱的金融結(jié)構(gòu)導(dǎo)致商業(yè)銀行在試圖侵占存款方資金出借的收益水平時(shí)，將會(huì)面臨失去存款來源或者擠兌的風(fēng)險(xiǎn)，而且這種具有金融脆弱性的流動(dòng)性創(chuàng)造暗含著商業(yè)銀行在進(jìn)行流動(dòng)性創(chuàng)造過程中始終伴隨的風(fēng)險(xiǎn)（劉妍等，2020）[19]。最后，隨著金融科技的發(fā)展，商業(yè)銀行的金融創(chuàng)新進(jìn)程不斷推進(jìn)，商業(yè)銀行業(yè)務(wù)發(fā)展呈現(xiàn)多元化趨勢(shì)，與此同時(shí)，商業(yè)銀行間市場(chǎng)業(yè)務(wù)也快速發(fā)展，在此過程中商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的各要素組合和形式都經(jīng)歷著深刻變革（鄒偉等，2018）[20]。而且，業(yè)務(wù)變遷下的商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)也具備新的特征，雖然金融機(jī)構(gòu)之間關(guān)聯(lián)性的增加為商業(yè)銀行提供了更多分散風(fēng)險(xiǎn)的機(jī)會(huì)，但是基于風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)和金融脆弱性的商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造產(chǎn)生的風(fēng)險(xiǎn)依然存在，會(huì)放大風(fēng)險(xiǎn)傳染范圍，進(jìn)而又在其他商業(yè)銀行個(gè)體之間產(chǎn)生連鎖傳染，增大了商業(yè)銀行發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率。基于此，本文提出以下研究假設(shè)：

H1：流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，兩者呈正相關(guān)關(guān)系。

（二）流動(dòng)性創(chuàng)造影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的渠道機(jī)制

一方面，基于盈利動(dòng)機(jī)，商業(yè)銀行通過資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)進(jìn)行流動(dòng)性創(chuàng)造。盈利能力是影響商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的重要因素，商業(yè)銀行只有具有較強(qiáng)的盈利能力，才能保證在安全的外部環(huán)境中具有充分的流動(dòng)性創(chuàng)造能力（Berger和Bouwman，2009；Duan和Niu，2020）[14，21]。商業(yè)銀行出于成本收益考慮會(huì)傾向于吸收流動(dòng)性較高的負(fù)債，通過期限錯(cuò)配來持有期限較長的非流動(dòng)性資產(chǎn)，進(jìn)而謀求提高息差水平，增強(qiáng)盈利能力（Dang，2022）[22]。但是，盈利動(dòng)機(jī)的激勵(lì)也將促使商業(yè)銀行不斷進(jìn)行資產(chǎn)端的擴(kuò)張，一旦流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行盈利能力反向作用時(shí)，將增加商業(yè)銀行的脆弱性，容易導(dǎo)致風(fēng)險(xiǎn)共擔(dān)下的流動(dòng)性創(chuàng)造均衡被打破（敬志勇等，2013）[23]，增大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)壓力，相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)水平上升。

另一方面，通過外部加杠桿進(jìn)行資產(chǎn)負(fù)債表擴(kuò)張是商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的一種有效方式，而高杠桿率也增加了商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)?，F(xiàn)代金融中介理論強(qiáng)調(diào)，商業(yè)銀行主要通過流動(dòng)性創(chuàng)造功能實(shí)現(xiàn)服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的目標(biāo)。根據(jù)資產(chǎn)選擇模型，杠桿率約束限制商業(yè)銀行有效投資邊界，商業(yè)銀行通過調(diào)整最優(yōu)投資組合來應(yīng)對(duì)杠桿率約束限制。杠桿率的提高將增加商業(yè)銀行負(fù)債端和資產(chǎn)端的資金量，但是由于商業(yè)銀行在資產(chǎn)端資產(chǎn)配置的有效性邊際遞減，將引發(fā)投資者對(duì)于資產(chǎn)回報(bào)率的擔(dān)憂。隨著金融市場(chǎng)的發(fā)展和商業(yè)銀行間資金融通便利性的增強(qiáng)，商業(yè)銀行杠桿的周期特征也會(huì)放大宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)，進(jìn)而增加商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)和資本市場(chǎng)波動(dòng)。當(dāng)流動(dòng)性創(chuàng)造導(dǎo)致商業(yè)銀行杠桿水平增加時(shí)，商業(yè)銀行出于追求規(guī)模效益和收益的動(dòng)機(jī)，會(huì)將表內(nèi)業(yè)務(wù)向表外轉(zhuǎn)移，在表外業(yè)務(wù)不受杠桿率約束的條件下將加劇商業(yè)銀行同業(yè)杠桿攀升，一旦遭受不確定性外部沖擊，將增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)。而且，Acharya和Thakor（2016）[24]提出的理論模型也表明，當(dāng)商業(yè)銀行被債權(quán)人清算時(shí)，由于商業(yè)銀行擠兌具有傳染性，作為創(chuàng)造高流動(dòng)性的工具，較高的商業(yè)銀行杠桿可能會(huì)導(dǎo)致更大的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

因此，本文認(rèn)為商業(yè)銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造通過盈利動(dòng)機(jī)激勵(lì)和提高杠桿水平增加了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)?；诖耍疚奶岢鲆韵卵芯考僭O(shè)：

H2：流動(dòng)性創(chuàng)造通過增強(qiáng)商業(yè)銀行的盈利動(dòng)機(jī)激勵(lì)和提高商業(yè)銀行的杠桿水平，進(jìn)而提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，盈利機(jī)制和杠桿機(jī)制在此過程中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）樣本選取與數(shù)據(jù)來源

考慮到2007年新會(huì)計(jì)準(zhǔn)則執(zhí)行前進(jìn)行規(guī)范信息披露的商業(yè)銀行較少，故本文選取2007—2020年我國174家商業(yè)銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)為研究樣本。本文剔除了三家政策性銀行和郵政儲(chǔ)蓄銀行以確保樣本同質(zhì)性，剔除了資產(chǎn)和所有者權(quán)益為負(fù)值的異常樣本，剔除了財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)連續(xù)不足三年的數(shù)據(jù)缺失樣本以確保樣本時(shí)間連續(xù)性。將合并前所有商業(yè)銀行單獨(dú)進(jìn)入樣本，合并后僅一家并購商業(yè)銀行進(jìn)入樣本，最終得到由174家商業(yè)銀行①共2079個(gè)觀察值構(gòu)成的年度非平衡面板數(shù)據(jù)②，此外，本文對(duì)所有商業(yè)銀行層面的連續(xù)變量在上下1%分位數(shù)上進(jìn)行縮尾處理，以減弱離群值對(duì)研究結(jié)論的干擾。在考察期內(nèi)本文的樣本商業(yè)銀行總資產(chǎn)與行業(yè)總資產(chǎn)之比一直維持在80.98%以上，基本上能夠反映我國商業(yè)銀行業(yè)整體狀況，具有較強(qiáng)的代表性。本文使用的數(shù)據(jù)均來自中國研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)、全球銀行與金融機(jī)構(gòu)分析庫、萬得數(shù)據(jù)庫、商業(yè)銀行年報(bào)、《中國金融年鑒》、全球經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》和中國人民銀行官方網(wǎng)站。

（二）模型設(shè)定

為檢驗(yàn)流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，借鑒已有研究，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)回歸模型：

其中，RISKi,t為商業(yè)銀行i在第t年的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，LCi,t為商業(yè)銀行i在第t年的流動(dòng)性創(chuàng)造變量，Xi,t為商業(yè)銀行層面的控制變量，Yi,t為其他層面的控制變量，μi為商業(yè)銀行個(gè)體固定效應(yīng)，εi,t為隨機(jī)誤差項(xiàng)。需要說明的是，由于流動(dòng)性創(chuàng)造是時(shí)間序列變量，若直接引入時(shí)間固定效應(yīng)可能會(huì)引起多重共線性問題，導(dǎo)致時(shí)間虛擬變量與流動(dòng)性創(chuàng)造變量對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的作用相互抵消，因而在模型中沒有控制時(shí)間固定效應(yīng)。如果LCi,t的估計(jì)系數(shù)α1顯著為正，說明流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)提高商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，假設(shè)H1成立。另外，后文實(shí)證分析均以計(jì)量模型（1）為基準(zhǔn)，根據(jù)假說驗(yàn)證需要對(duì)其進(jìn)行拓展。

（三）變量說明

1.被解釋變量：商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)（RISK）?，F(xiàn)有關(guān)于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的主要衡量指標(biāo)有Z值、不良貸款率和風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占比。參考Delis和Kouretas（2011）[25]的研究，本文采用風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占比（RWA）來衡量商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，可很好反映商業(yè)銀行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占比等于商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)與資產(chǎn)總額之比，數(shù)值越大說明商業(yè)銀行承擔(dān)的相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)越大。

2.核心解釋變量：商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造（LC）。本文在Berger和Bouwman（2009）[14]、田國強(qiáng)和李雙建（2020）[26]研究方法的基礎(chǔ)上，參考宋科等（2021）[15]的研究，將商業(yè)銀行活動(dòng)劃分為流動(dòng)性、準(zhǔn)流動(dòng)性或非流動(dòng)性③，按照“發(fā)放貸款及墊款”科目分類，進(jìn)而構(gòu)建我國商業(yè)銀行基于貸款期限和貸款類別的流動(dòng)性創(chuàng)造指標(biāo)。基于貸款類別，將抵押貸款、消費(fèi)貸款劃分為流動(dòng)性資產(chǎn)，將企業(yè)貸款、其他貸款劃分為非流動(dòng)性資產(chǎn)；基于貸款期限，將到期期限不超過1年的發(fā)放貸款及墊款劃分為流動(dòng)資產(chǎn)，將到期期限超過1年的發(fā)放貸款及墊款劃分為非流動(dòng)性資產(chǎn)。由此，構(gòu)建基于貸款期限的流動(dòng)性創(chuàng)造（LCMa）、基于貸款期限且排除表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造（LCMaEx）、基于貸款類別的流動(dòng)性創(chuàng)造（LCCa）、基于貸款類別且排除表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造（LCCaEx）、基于貸款期限的資產(chǎn)端流動(dòng)性創(chuàng)造（LCAssetMa）、基于貸款類別的資產(chǎn)端流動(dòng)性創(chuàng)造（LCAssetCa）、負(fù)債端流動(dòng)性創(chuàng)造（LCLia）和表外流動(dòng)性創(chuàng)造（LCOff）。同時(shí)，為便于研究比較，本文將流動(dòng)性創(chuàng)造用總資產(chǎn)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，避免給大型商業(yè)銀行賦予更高的權(quán)重。

3.控制變量。參考蔣海等（2022）[27]、李雙建和田國強(qiáng)（2020）[28]的研究，本文選取的商業(yè)銀行層面控制變量包括：（1）商業(yè)銀行規(guī)模（Asset）；（2）商業(yè)銀行資本充足率（CAR）；（3）商業(yè)銀行存貸比（LDR）；（4）商業(yè)銀行運(yùn)營效率（CIR）；（5）商業(yè)銀行流動(dòng)性（LIQ）；（6）市場(chǎng)勢(shì)力（ALR）。其他層面控制變量包括：（1）監(jiān)管約束（REG），若在《商業(yè)銀行資本管理辦法（試行）》正式實(shí)施之前，則將REG定義為1，反之定義為0；（2）為排除因遺漏變量帶來的內(nèi)生性問題，本文還加入監(jiān)管約束與商業(yè)銀行類別虛擬變量（OWN）的交互項(xiàng)，若商業(yè)銀行為國有商業(yè)銀行或是由地方政府控股，則將OWN設(shè)置為1，反之設(shè)置為0。宏觀經(jīng)濟(jì)層面控制變量包括：（1）經(jīng)濟(jì)增長率（GDPR）；（2）貨幣政策（IRL）；（3）貨幣供應(yīng)量（M2）；（4）商業(yè)銀行業(yè)景氣指數(shù)（BBI）。

上述變量的定義及說明詳見表1。

表1：變量定義與說明

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表2報(bào)告了基準(zhǔn)回歸結(jié)果。其中，列（1）和列（2）是基于貸款類別的流動(dòng)性創(chuàng)造的估計(jì)結(jié)果，列（3）和列（4）是基于貸款期限的流動(dòng)性創(chuàng)造的估計(jì)結(jié)果。從列（1）和列（2）列示的回歸結(jié)果可以看出，基于貸款類別的流動(dòng)性創(chuàng)造和基于貸款類別且排除表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明基于貸款類別的流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。而且，基于貸款類別且排除表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造的估計(jì)系數(shù)要顯著大于基于貸款類別且包括表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造的估計(jì)系數(shù)，這也間接說明表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造存在降低商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的可能。從列（3）和列（4）列示的回歸結(jié)果可以看出，基于貸款期限和基于貸款期限且排除表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明基于貸款期限的流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。上述結(jié)果表明，流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)增加商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，驗(yàn)證了H1。原因在于，無論是從資產(chǎn)端還是從負(fù)債端來看，商業(yè)銀行利用短期流動(dòng)性負(fù)債為相對(duì)非流動(dòng)的資產(chǎn)進(jìn)行融資時(shí)，極易導(dǎo)致資產(chǎn)和負(fù)債的期限錯(cuò)配，隨著期限錯(cuò)配的不斷積累，當(dāng)面臨的不確定性增加時(shí)，會(huì)打破原有的流動(dòng)性均衡狀態(tài)，容易引發(fā)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)（彭建剛等，2014）[29]。同時(shí)，“合成效應(yīng)”的作用使流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)一步通過商業(yè)銀行間市場(chǎng)傳染，增加商業(yè)銀行脆弱性（項(xiàng)后軍和曾琪，2019）[30]。

表2：基準(zhǔn)回歸檢驗(yàn)結(jié)果

（二）基于流動(dòng)性創(chuàng)造子維度的檢驗(yàn)

表3報(bào)告了基于流動(dòng)性創(chuàng)造子維度的檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，基于貸款期限的資產(chǎn)端流動(dòng)性創(chuàng)造（LCAssetMa）、基于貸款類別的資產(chǎn)端流動(dòng)性創(chuàng)造（LCAssetCa）和負(fù)債端流動(dòng)性創(chuàng)造（LCLia）對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的回歸系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明從資產(chǎn)端和負(fù)債端來看，流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。此外，表外流動(dòng)性創(chuàng)造（LCOff）的回歸系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，說明表外流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

表3：基于流動(dòng)性創(chuàng)造子維度的檢驗(yàn)結(jié)果

（三）基于業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍④的分組檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步考察在不同的業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍下，流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)影響的異質(zhì)性，本文對(duì)模型（1）進(jìn)行了分組檢驗(yàn)。從表4列示的檢驗(yàn)結(jié)果可以看出，無論是全國性商業(yè)銀行還是區(qū)域性商業(yè)銀行，核心解釋變量的回歸系數(shù)均至少在10%的水平上顯著為正；通過對(duì)比顯著性和回歸系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，相比全國性商業(yè)銀行，流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)區(qū)域性商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響更大。進(jìn)一步地，核心解釋變量的組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)⑤的P值在1%的水平上拒絕了兩組系數(shù)不存在差異的原假設(shè)，說明流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)不同業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響存在顯著差異，再次驗(yàn)證了上述結(jié)論。原因在于，全國性商業(yè)銀行有著較高的資本監(jiān)管要求，風(fēng)險(xiǎn)意識(shí)更強(qiáng)；而區(qū)域性商業(yè)銀行近年來同業(yè)業(yè)務(wù)迅速擴(kuò)張，借助通道業(yè)務(wù)游離于監(jiān)管體系之外的表外業(yè)務(wù)增長過快，加之內(nèi)部治理體系不健全，風(fēng)險(xiǎn)控制體系薄弱，應(yīng)對(duì)外部沖擊能力較弱，多種因素導(dǎo)致區(qū)域性商業(yè)銀行在進(jìn)行流動(dòng)性創(chuàng)造時(shí)的經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)較大。

表4：基于業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍的分組檢驗(yàn)結(jié)果

（四）內(nèi)生性問題的處理⑥

1.采用動(dòng)態(tài)面板模型?？紤]到商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)可能具有高度的自相關(guān)性，商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與商業(yè)銀行個(gè)體特征變量（如資產(chǎn)規(guī)模、存貸比等）也可能存在互為因果的聯(lián)立內(nèi)生關(guān)系，本文在模型（1）的基礎(chǔ)上引入被解釋變量的滯后項(xiàng)，采用動(dòng)態(tài)面板廣義矩估計(jì)模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。兩階段DIF-GMM檢驗(yàn)回歸結(jié)果顯示，AR（1）檢驗(yàn)的P值均小于0.1，AR（2）檢驗(yàn)的P值均大于0.1，Hansen檢驗(yàn)的P值均大于0.1，說明殘差項(xiàng)存在一階自相關(guān)而不存在二階自相關(guān)，且無法拒絕工具變量有效的原假設(shè)，表明模型的設(shè)定是合理的。檢驗(yàn)結(jié)果證明了本文的研究結(jié)論是可靠的。同理，兩階段SYS-GMM回歸結(jié)果也驗(yàn)證了模型設(shè)定的合理性，檢驗(yàn)結(jié)果再次證實(shí)了流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)增加商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

2.采用工具變量方法。本文采用商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的滯后一期（L.LC）作為工具變量來進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。在工具變量的相關(guān)性檢驗(yàn)中，Anderson canon.corr.LM統(tǒng)計(jì)量的P值均小于0.1，拒絕工具變量識(shí)別不足的原假設(shè)；Cragg-Donald Wald F統(tǒng)計(jì)量均大于相應(yīng)的Stock-Yogo臨界值16.38，拒絕弱工具變量的原假設(shè)，說明工具變量的選取是適宜的。利用工具變量控制檢驗(yàn)的內(nèi)生性后，回歸結(jié)果再次證明了流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

（五）穩(wěn)健性檢驗(yàn)⑦

1.更換被解釋變量度量方式。一方面，參考 Delis和 Kouretas（2011）[25]的研究，根據(jù)RWA2=（0.2×同業(yè)和其他金融機(jī)構(gòu)存放款項(xiàng)+固定資產(chǎn)+貸款總額）/總資產(chǎn)×100%，計(jì)算得到新的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占比，作為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量。另一方面，參考劉生福和李成（2014）[31]的研究，以凈貸款與總資產(chǎn)之比（RWA3）來近似代替商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比。上述檢驗(yàn)結(jié)果與原檢驗(yàn)結(jié)果保持一致。

2.替換被解釋變量。進(jìn)一步地，采用Z分?jǐn)?shù)作為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的替代變量，考慮到Z值的正態(tài)性和異方差性，采用對(duì)數(shù)形式表示，即Z_score=ln[(CAR+ROA)/δ(ROA)]。檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)一步驗(yàn)證了流動(dòng)性創(chuàng)造會(huì)增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

3.剔除金融危機(jī)期間樣本?？紤]到金融危機(jī)期間政府的經(jīng)濟(jì)刺激政策和市場(chǎng)干預(yù)行為會(huì)導(dǎo)致處于金融危機(jī)期間的樣本觀察值并不具有隨機(jī)性，因此，本文將剔除金融危機(jī)期間（2009年和2010年）后的樣本重新對(duì)計(jì)量模型（1）進(jìn)行回歸。結(jié)果進(jìn)一步印證了本文研究結(jié)論的穩(wěn)健性。

五、進(jìn)一步分析

（一）作用機(jī)制檢驗(yàn)

根據(jù)前文理論分析，流動(dòng)性創(chuàng)造能夠通過提高商業(yè)銀行的盈利動(dòng)機(jī)激勵(lì)能力和提高商業(yè)銀行的杠桿水平兩個(gè)渠道提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。為驗(yàn)證上述渠道，本文設(shè)置如下中介效應(yīng)模型：

其中，Mediatori,t為中介變量，分別代表資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）和杠桿率（LEV）變量。

資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）可以全面、準(zhǔn)確地反映商業(yè)銀行盈利狀況，等于凈利潤與平均總資產(chǎn)的比值；商業(yè)銀行杠桿率（LEV），等于商業(yè)銀行權(quán)益資本與總資產(chǎn)的比值。其中，模型（2）用于檢驗(yàn)流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，模型（3）和模型（4）著重討論了流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的直接和間接影響。具體地，只有當(dāng)模型（3）中的流動(dòng)性創(chuàng)造的估計(jì)系數(shù)?1和模型（4）中的中介變量的估計(jì)系數(shù)θ2都顯著時(shí)，才能證明其存在中介效應(yīng)。模型（4）中流動(dòng)性創(chuàng)造的估計(jì)系數(shù)θ1則強(qiáng)調(diào)了流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的直接影響。模型（2）的檢驗(yàn)結(jié)果同模型（1），在此不再贅述。

表5為盈利機(jī)制的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果?？梢钥闯?，無論是從貸款類別還是從貸款期限來看，流動(dòng)性創(chuàng)造均與商業(yè)銀行盈利能力顯著正相關(guān)，且加入中介變量資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）之后，商業(yè)銀行盈利能力與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)正相關(guān)，流動(dòng)性創(chuàng)造仍與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)正相關(guān)，說明流動(dòng)性創(chuàng)造通過增強(qiáng)商業(yè)銀行的盈利能力導(dǎo)致監(jiān)管部門和商業(yè)銀行自身具有虛假的安全感，加劇了商業(yè)銀行經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)，盈利機(jī)制在流動(dòng)性創(chuàng)造影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的過程中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了H2。

表5：盈利機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

表6匯報(bào)了杠桿機(jī)制的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果顯示，流動(dòng)性創(chuàng)造均與商業(yè)銀行杠桿率顯著正相關(guān)，且加入中介變量杠桿率（LEV）之后，商業(yè)銀行杠桿率和流動(dòng)性創(chuàng)造均與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著正相關(guān)，說明流動(dòng)性創(chuàng)造通過提高商業(yè)銀行杠桿率進(jìn)而增加了商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，杠桿機(jī)制在流動(dòng)性創(chuàng)造影響商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的過程中發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，驗(yàn)證了H2。

表6：杠桿機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果

為進(jìn)一步確保中介效應(yīng)的顯著性，本文使用系數(shù)乘積檢驗(yàn)方法對(duì)中介效應(yīng)的顯著性進(jìn)行檢驗(yàn)。系數(shù)乘積檢驗(yàn)法主要是檢驗(yàn)經(jīng)過中介變量路徑上的回歸系數(shù)乘積項(xiàng)是否顯著，即檢驗(yàn)原假設(shè)H0：?1×θ2=0。若拒絕原假設(shè)，則說明中介效應(yīng)顯著，反之，則不顯著。具體地，借鑒Sobel方法，檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量是否處于臨界值內(nèi)，這里分別為回歸系數(shù)?1和θ2的標(biāo)準(zhǔn)誤。經(jīng)過計(jì)算，得到統(tǒng)計(jì)量Z的絕對(duì)值均大于5%顯著性水平上的臨界值0.97，拒絕原假設(shè)，則中介效應(yīng)顯著，說明盈利機(jī)制和杠桿機(jī)制的中介效應(yīng)顯著存在。H2得到進(jìn)一步驗(yàn)證。

（二）拓展性討論

1.考慮貨幣政策。本文選取法定存款準(zhǔn)備金率（RT）作為數(shù)量型貨幣政策的代理指標(biāo)，選取一年期貸款基準(zhǔn)利率（LR）作為價(jià)格型貨幣政策的代理指標(biāo)，然后在基準(zhǔn)模型中引入貨幣政策變量與流動(dòng)性創(chuàng)造的交互項(xiàng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表7所示。檢驗(yàn)結(jié)果表明，數(shù)量型貨幣政策與流動(dòng)性創(chuàng)造的交互項(xiàng)均顯著為正，價(jià)格型貨幣政策與流動(dòng)性創(chuàng)造的交互項(xiàng)均顯著為負(fù)，說明數(shù)量型貨幣政策會(huì)放大商業(yè)銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，而價(jià)格型貨幣政策會(huì)降低商業(yè)銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，這進(jìn)一步驗(yàn)證了存款基準(zhǔn)利率和法定存款準(zhǔn)備金率兩種貨幣政策工具的同時(shí)調(diào)整對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響具有非對(duì)稱性。

2.考慮流動(dòng)性監(jiān)管。參考蔣海等（2022）[27]的研究，本文采用凈穩(wěn)定資金比例（可用穩(wěn)定資金與業(yè)務(wù)所需穩(wěn)定資金之比）作為流動(dòng)性監(jiān)管（NSFR）的代理變量，然后在基準(zhǔn)模型中納入流動(dòng)性監(jiān)管變量與流動(dòng)性創(chuàng)造的交互項(xiàng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表8所示?？梢钥闯?，流動(dòng)性監(jiān)管與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的交互項(xiàng)均在1%的水平上顯著為負(fù)，說明流動(dòng)性監(jiān)管能夠從資產(chǎn)端和負(fù)債端強(qiáng)化商業(yè)銀行應(yīng)對(duì)流動(dòng)性沖擊的能力，顯著降低流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)的放大作用，進(jìn)而降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。

表8：流動(dòng)性監(jiān)管檢驗(yàn)結(jié)果

3.考慮宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性?？紤]到宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)影響商業(yè)銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造，進(jìn)而會(huì)影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，因此，本文參考田國強(qiáng)和李雙建（2020）[26]的研究，以采用廣義自回歸條件異方差模型獲得的年度層面上的條件方差（滯后一期）作為宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性（MEU）的代理變量，然后在基準(zhǔn)模型中納入引入宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性與商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造的交互項(xiàng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表9所示?？梢钥闯?，流動(dòng)性創(chuàng)造與宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性的交互項(xiàng)的估計(jì)系數(shù)均在1%的水平上顯著為正，說明宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)放大商業(yè)銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

表9：宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性檢驗(yàn)結(jié)果

六、進(jìn)一步分析：面板門檻效應(yīng)

根據(jù)“流動(dòng)性創(chuàng)造過度假說”（Fungá?ová等，2013）[32]，適度的流動(dòng)性創(chuàng)造不會(huì)增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，反而有助于促進(jìn)商業(yè)銀行進(jìn)行有效的風(fēng)險(xiǎn)管理，抑制商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，但是當(dāng)流動(dòng)性創(chuàng)造過度時(shí)，則會(huì)加劇商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，二者之間存在非線性關(guān)系，即流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響可能存在門檻效應(yīng)。本文構(gòu)建如下面板門檻效應(yīng)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)：

本文將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為平衡面板數(shù)據(jù)后，采用Bootstrap反復(fù)抽樣500次進(jìn)行門檻效應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)。門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果和門檻模型LR檢驗(yàn)結(jié)果均表明，無論是基于貸款期限還是基于貸款類別，以及無論是否排除表外科目，流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響均存在單一門檻效應(yīng)，且門檻效應(yīng)估計(jì)值分別為0.2975、0.3272、0.3354、0.3767⑧。

模型（5）門檻效應(yīng)回歸結(jié)果如表10所示。結(jié)果表明，無論是基于貸款類別或貸款期限的流動(dòng)性創(chuàng)造，還是基于貸款類別或貸款期限且排除表外科目的流動(dòng)性創(chuàng)造，均與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈正相關(guān)關(guān)系，且當(dāng)流動(dòng)性創(chuàng)造超過門檻值時(shí)，其對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響的估計(jì)值顯著變大，說明當(dāng)流動(dòng)性創(chuàng)造超過一定閾值時(shí)，流動(dòng)性創(chuàng)造過度將進(jìn)一步加劇商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)。

表10：門檻模型回歸結(jié)果

七、研究結(jié)論與政策啟示

商業(yè)銀行作為金融中介，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中承擔(dān)著風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移和流動(dòng)性創(chuàng)造兩個(gè)重要職能。本文基于2007—2020年我國174家商業(yè)銀行非平衡面板數(shù)據(jù)，系統(tǒng)梳理了流動(dòng)性創(chuàng)造與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系和作用機(jī)制，通過理論和實(shí)證分析，得出如下結(jié)論：無論是基于貸款期限還是基于貸款類別，以及無論是否排除表外科目，流動(dòng)性創(chuàng)造均會(huì)增加商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；與全國性商業(yè)銀行相比，流動(dòng)性創(chuàng)造更能顯著提高區(qū)域性商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；機(jī)制檢驗(yàn)結(jié)果表明，流動(dòng)性創(chuàng)造通過提高商業(yè)銀行盈利激勵(lì)動(dòng)機(jī)和商業(yè)銀行杠桿率水平提高了商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，數(shù)量型貨幣政策和宏觀經(jīng)濟(jì)不確定性會(huì)放大增加商業(yè)銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，價(jià)格型貨幣政策和流動(dòng)性監(jiān)管會(huì)降低商業(yè)銀行的流動(dòng)性創(chuàng)造風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平；面板門檻模型檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造超過一定閾值時(shí)，即存在流動(dòng)性創(chuàng)造過度，會(huì)加劇商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，驗(yàn)證了流動(dòng)性創(chuàng)造對(duì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響存在門檻效應(yīng)。

本文的研究結(jié)論蘊(yùn)含著豐富的政策啟示。首先，要完善貨幣政策和監(jiān)管政策的協(xié)調(diào)機(jī)制。監(jiān)管政策應(yīng)注重中長期風(fēng)險(xiǎn)管理，防止商業(yè)銀行過度追求利潤而引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，同時(shí)應(yīng)注重貨幣政策的短期調(diào)節(jié)，防止流動(dòng)性危機(jī)的發(fā)生。其次，短期內(nèi)需要合理評(píng)估資本監(jiān)管和流動(dòng)性監(jiān)管強(qiáng)度對(duì)貨幣政策產(chǎn)生的外部性，在長期應(yīng)加強(qiáng)建設(shè)統(tǒng)一的監(jiān)管體系，將流動(dòng)性創(chuàng)造指標(biāo)納入宏觀審慎管理框架，同時(shí)加強(qiáng)宏觀審慎管理政策的針對(duì)性和有效性，切實(shí)加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行流動(dòng)性創(chuàng)造水平的監(jiān)測(cè)，引導(dǎo)商業(yè)銀行合理的流動(dòng)性供給，避免過度的流動(dòng)性創(chuàng)造，防止商業(yè)銀行個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)引致系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。最后，要構(gòu)建適應(yīng)金融機(jī)構(gòu)混業(yè)經(jīng)營方式的監(jiān)管框架。具體地，不僅要填補(bǔ)監(jiān)管空缺，協(xié)調(diào)已有監(jiān)管的沖突，還要加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)準(zhǔn)入、退出管理，通過功能監(jiān)管減少監(jiān)管套利現(xiàn)象。

注：

①174家商業(yè)銀行包括5家大型國有商業(yè)銀行、12家股份制商業(yè)銀行、109家城市商業(yè)銀行和48家農(nóng)村商業(yè)銀行。

②在本文研究區(qū)間內(nèi)，部分商業(yè)銀行成立時(shí)間晚或者商業(yè)銀行間存在合并重組等原因使得商業(yè)銀行并非每年都有觀測(cè)值，故樣本為非平衡面板數(shù)據(jù)。為了避免潛在數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)不合理問題，本文也采用2007—2020年我國商業(yè)銀行年度平衡面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，結(jié)果依然穩(wěn)健?？紤]到采用平衡面板數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行分析時(shí)，觀測(cè)值僅占非平衡面板數(shù)據(jù)的25%左右，樣本容量較小，故本文以我國商業(yè)銀行非平衡面板數(shù)據(jù)為研究對(duì)象。此外，本文數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)屬于大N小T型短面板數(shù)據(jù)，因此，無需對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

③限于篇幅，正文中未列示資產(chǎn)負(fù)債表和表外業(yè)務(wù)科目的流動(dòng)性具體劃分和權(quán)重結(jié)果，以及基于“發(fā)放貸款及墊款”科目的分類，具體參見宋科等（2021）[24]的文章附件。

④根據(jù)業(yè)務(wù)經(jīng)營范圍，將大型國有商業(yè)銀行和全國性股份制商業(yè)銀行劃分為全國性商業(yè)銀行，將城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行劃分為區(qū)域性商業(yè)銀行進(jìn)異質(zhì)性檢驗(yàn)。

⑤組間系數(shù)差異性檢驗(yàn)方法主要包括Chow檢驗(yàn)、似無相關(guān)模型檢驗(yàn)方法和費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)。其中，Chow檢驗(yàn)需要引入交互項(xiàng)，且需要假定控制變量的系數(shù)不隨組別發(fā)生變化，適用條件較為苛刻；似無相關(guān)模型檢驗(yàn)方法允許不同組別間控制變量存在差異，但該方法可能存在樣本選擇偏誤問題；費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)則基于自抽樣思路，通過不斷抽樣模擬總體樣本特征，適用范圍較為廣泛。因此，本文使用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)通過自抽樣法（Bootstrap）來檢驗(yàn)組間系數(shù)的差異性。此外，本文還采用其他兩種方法進(jìn)行檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)結(jié)果并未發(fā)生改變，檢驗(yàn)結(jié)果備索。

⑥限于篇幅，內(nèi)生性檢驗(yàn)結(jié)果未列示，作者備索。

⑦限于篇幅，穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果未列示，作者備索。

⑧限于篇幅，門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果、門檻估計(jì)值檢驗(yàn)結(jié)果和門檻模型LR檢驗(yàn)結(jié)果未列示，作者備索。