摘 要：投機(jī)文化作為一種非正式制度，會(huì)對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生重要影響。研究發(fā)現(xiàn)：濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)導(dǎo)致地方銀行面臨嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)，因而會(huì)加劇其信貸風(fēng)險(xiǎn)。一方面，投機(jī)文化可以通過(guò)促使地方銀行過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)兩條途徑加劇信貸風(fēng)險(xiǎn)。另一方面，凈利差收窄和同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇帶來(lái)的壓力均會(huì)加劇投機(jī)文化的不利影響。加強(qiáng)微觀審慎監(jiān)管可以抑制投機(jī)文化的不利影響。宏觀審慎管理方面，收緊貸款發(fā)放條件和提高流動(dòng)性要求均有助于抑制投機(jī)文化的不利影響；單純提高靜態(tài)的資本要求則容易造成“逆向激勵(lì)”的問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：城市商業(yè)銀行；農(nóng)村商業(yè)銀行；風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；資本周轉(zhuǎn)；宏觀審慎管理；微觀審慎監(jiān)管

中圖分類(lèi)號(hào)：F832 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1674-2265（2024）09-0023-12

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2024.09.004

一、引言

金融供給側(cè)改革實(shí)施以來(lái)，金融安全問(wèn)題備受關(guān)注。2019年2月22日，習(xí)近平總書(shū)記在中共中央政治局第十三次集體學(xué)習(xí)時(shí)指出，防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)特別是防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，是金融工作的根本性任務(wù)。金融是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心，很大程度上影響甚至決定著經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展，銀行業(yè)作為一國(guó)金融系統(tǒng)的根基，不僅承擔(dān)著信用中介、支付中介、信用創(chuàng)造的社會(huì)職能，更是一國(guó)貨幣政策傳導(dǎo)的樞紐，其破產(chǎn)、倒閉不僅影響著金融系統(tǒng)的穩(wěn)定，也會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生嚴(yán)重的危害。因此，維護(hù)金融系統(tǒng)穩(wěn)定、防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)，銀行業(yè)是重中之重。諸多金融風(fēng)險(xiǎn)中，信貸風(fēng)險(xiǎn)作為銀行業(yè)面臨的首要風(fēng)險(xiǎn)，尤其值得關(guān)注（陳天鑫和李軍帥，2021）[1]。

以城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行為代表的地方銀行，立足區(qū)域經(jīng)濟(jì)、廣泛服務(wù)民眾，是我國(guó)多層次金融服務(wù)體系不可或缺的組成部分（王龑?zhuān)?019）[2]。經(jīng)過(guò)不斷地探索、改革與發(fā)展，地方銀行取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步。但相較于國(guó)有銀行和股份制銀行，地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的區(qū)域集中度高，極易受到區(qū)域性因素的影響，體量較小、基礎(chǔ)薄弱的短板也嚴(yán)重制約了其風(fēng)險(xiǎn)抵御能力。因此，地方銀行既是我國(guó)金融系統(tǒng)的重要組成部分，又是當(dāng)前信貸風(fēng)險(xiǎn)防控工作的薄弱環(huán)節(jié)。

對(duì)于中國(guó)這樣一個(gè)文化傳統(tǒng)悠久燦爛的國(guó)家而言，地域文化的作用不容小覷（傅頎和胡港夏，2023）[3]。而在諸多地域文化中，投機(jī)文化對(duì)經(jīng)濟(jì)金融領(lǐng)域的影響最為廣泛（羅黨論等，2021）[4]。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者關(guān)于投機(jī)文化的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的研究主要集中于兩個(gè)方面：一是投機(jī)文化對(duì)股票市場(chǎng)的影響（李桃和馬書(shū)琴，2013；胡妍等，2021；熊家財(cái)和楊來(lái)峰，2023）[5-7]，二是投機(jī)文化對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)決策的影響（傅頎和胡港夏，2023；趙奇鋒等，2018；謝露等，2021；陳欣和陳德球，2021；盛明泉和丁鋒，2022）[3，8-11]。

本文探究了地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，相較于已有研究，具有以下邊際貢獻(xiàn)：第一，本文先從信息不對(duì)稱(chēng)的角度揭示了地域投機(jī)文化直接加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在機(jī)理，進(jìn)而從過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)兩方面深入剖析了地域投機(jī)文化加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的具體機(jī)制，不僅實(shí)現(xiàn)了研究視角的創(chuàng)新，也為制定相應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)策略提供了分析思路。第二，本文將凈利差收窄帶來(lái)的內(nèi)部壓力和同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇帶來(lái)的外部壓力引入研究框架，豐富了相關(guān)領(lǐng)域的研究?jī)?nèi)容。第三，本文不僅揭示了地域投機(jī)文化如何影響地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，還結(jié)合防控金融風(fēng)險(xiǎn)、保障金融安全的現(xiàn)實(shí)需要，將微觀審慎監(jiān)管和宏觀審慎管理引入了研究框架，從文化環(huán)境的角度為我國(guó)深化金融監(jiān)管體制改革提供了有益參考。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的直接影響

信息不對(duì)稱(chēng)是導(dǎo)致銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的根本原因（尹志超和甘犁，2011）[12]。在信用環(huán)境較好的地區(qū)，銀行與借款人之間的信息不對(duì)稱(chēng)程度通常較低，因而銀行面臨的信貸風(fēng)險(xiǎn)也相對(duì)較?。ㄥX(qián)先航和曹春方，2013）[13]。濃厚的投機(jī)文化氛圍則會(huì)導(dǎo)致信用環(huán)境惡化，進(jìn)而加劇信息不對(duì)稱(chēng)導(dǎo)致的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

一方面，濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)導(dǎo)致當(dāng)?shù)劂y行面臨更為嚴(yán)重的“逆向選擇”。“逆向選擇”是信息不對(duì)稱(chēng)在交易之前引發(fā)的問(wèn)題，即“那些最有可能造成不利后果（最有可能制造信貸風(fēng)險(xiǎn)）的潛在借款人，往往是那些最積極尋求貸款，并且最有可能獲取貸款的人”。投機(jī)文化氛圍越濃厚，越容易導(dǎo)致當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)信息環(huán)境不透明，加劇市場(chǎng)上的信息不對(duì)稱(chēng)（羅黨論等，2021）[4]。受地域投機(jī)文化的影響，企業(yè)管理者會(huì)更加傾向于長(zhǎng)時(shí)間地隱藏其負(fù)面信息（謝露等，2021；Ji等，2021）[9，14]。進(jìn)一步的研究顯示，在投機(jī)文化氛圍較為濃厚的地區(qū)，企業(yè)出于自利動(dòng)機(jī)隱藏其負(fù)面消息后，還會(huì)積極主動(dòng)地利用其信息優(yōu)勢(shì)實(shí)施一些機(jī)會(huì)主義行為（熊家財(cái)和楊來(lái)峰，2023；趙奇鋒等，2018）[7，8]。這意味著，在信貸市場(chǎng)上，受地域投機(jī)文化的影響，那些資信狀況較差的借款人會(huì)更加積極地掩蓋真實(shí)情況并嘗試申請(qǐng)貸款，這無(wú)疑會(huì)加劇“逆向選擇”導(dǎo)致的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

另一方面，濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)導(dǎo)致當(dāng)?shù)劂y行面臨更為嚴(yán)重的“道德風(fēng)險(xiǎn)”?！暗赖嘛L(fēng)險(xiǎn)”是信息不對(duì)稱(chēng)在交易之后引發(fā)的問(wèn)題，即“銀行向借款人發(fā)放貸款后，借款人可能會(huì)利用自身的信息優(yōu)勢(shì)，積極地開(kāi)展高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，并將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁給銀行”。地域投機(jī)文化會(huì)提高當(dāng)?shù)鼐用竦拿半U(xiǎn)傾向，使之表現(xiàn)出更加強(qiáng)烈的冒險(xiǎn)意愿（Spurrier等，2015）[15]。投機(jī)文化氛圍越濃厚的地區(qū)，當(dāng)?shù)毓镜膭?chuàng)新行為越激進(jìn)（陳欣和陳德球，2021）[10]，管理層也更愿意投資高風(fēng)險(xiǎn)的項(xiàng)目（謝露等，2021）[9]。此外，地域投機(jī)文化導(dǎo)致市場(chǎng)信息環(huán)境不透明，不僅會(huì)加劇管理層信息操縱程度，還會(huì)阻礙信息的有效傳遞，使得資金提供者無(wú)法知曉企業(yè)的真實(shí)經(jīng)營(yíng)狀況（羅黨論等，2021）[4]。這意味著，在信貸市場(chǎng)上，受地域投機(jī)文化的影響，借款人可能會(huì)利用自身的信息優(yōu)勢(shì)，更加積極地開(kāi)展高風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，這無(wú)疑會(huì)加劇“道德風(fēng)險(xiǎn)”導(dǎo)致的信貸風(fēng)險(xiǎn)。

基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H1：濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)導(dǎo)致地方銀行面臨更為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)，從而加劇其信貸風(fēng)險(xiǎn)。

（二）地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的間接影響

濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)促使銀行管理者采取更為激進(jìn)的經(jīng)營(yíng)方式，進(jìn)而通過(guò)“忽視風(fēng)險(xiǎn)”和“以小博大”兩條途徑導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)攀升。

一是“忽視風(fēng)險(xiǎn)”，這會(huì)促使地方銀行過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，進(jìn)而導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)攀升。投機(jī)文化氛圍越濃厚的地區(qū)，管理者的逐利動(dòng)機(jī)越強(qiáng)烈，因而越容易產(chǎn)生過(guò)度自信的情緒（傅頎和胡港夏，2023）[3]。根據(jù)“冒險(xiǎn)假說(shuō)”，一旦銀行管理者產(chǎn)生過(guò)度自信的情緒，就會(huì)忽視信貸業(yè)務(wù)的真實(shí)風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而在開(kāi)展業(yè)務(wù)時(shí)采取激進(jìn)的冒險(xiǎn)行為，將大量信貸資金投向高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目，這會(huì)導(dǎo)致其風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平迅速攀升（劉忠璐，2016；Liao，2018）[16，17]。過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，無(wú)疑會(huì)加劇銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)（周順興，2018；朱小能和李雄一，2022；何涌和謝磊，2022）[18-20]。

二是“以小搏大”，這會(huì)促使地方銀行過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)，進(jìn)而導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)攀升。在資本充足率的監(jiān)管要求下，銀行的業(yè)務(wù)規(guī)模會(huì)受到其資本規(guī)模的限制。長(zhǎng)期以來(lái)，地方銀行受限于資本不足，難以大量開(kāi)展業(yè)務(wù)。近些年，隨著信貸資產(chǎn)證券化和信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓市場(chǎng)的不斷完善，很多地方銀行都傾向于進(jìn)行“以小搏大”，試圖以有限的資本開(kāi)展更多的業(yè)務(wù)。而濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)加劇管理者的逐利動(dòng)機(jī)，使其作出更為激進(jìn)的經(jīng)營(yíng)決策，其中最明顯的心態(tài)特點(diǎn)就是“以小博大”（胡妍等，2021；王進(jìn)朝和劉星宇，2023）[6，21]。具體而言，銀行管理者會(huì)積極采取信貸資產(chǎn)證券化、信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓等手段釋放原有信貸業(yè)務(wù)的資本占用，進(jìn)而將釋放出的資本快速投入下一輪的信貸業(yè)務(wù)中。通過(guò)這種“釋放資本占用→開(kāi)展信貸業(yè)務(wù)→再釋放資本占用→再開(kāi)展信貸業(yè)務(wù)”的動(dòng)態(tài)循環(huán)方式，銀行可以利用資本的高速周轉(zhuǎn)繞開(kāi)靜態(tài)的資本約束，從而以有限的資本開(kāi)展更多的業(yè)務(wù)。但是，這種資本高周轉(zhuǎn)的業(yè)務(wù)模式也存在潛在風(fēng)險(xiǎn)：一方面，信貸資產(chǎn)證券化的“風(fēng)險(xiǎn)自留”會(huì)加速銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)積累（李佳，2019；郭子增等，2020）[22，23]。根據(jù)監(jiān)管規(guī)定，銀行進(jìn)行信貸資產(chǎn)證券化時(shí)，必須自留一定比例的次級(jí)檔債券，從而為優(yōu)先檔債券和中間檔債券提供風(fēng)險(xiǎn)緩沖，這種“風(fēng)險(xiǎn)自留”使得信貸風(fēng)險(xiǎn)并未完全出表，從而導(dǎo)致銀行表內(nèi)信貸風(fēng)險(xiǎn)更快速地積累。另一方面，信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓過(guò)程中的隱含條款也會(huì)加劇銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)積累（李利，2022）[24]。銀行進(jìn)行信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓時(shí)，很多情況下仍需要對(duì)轉(zhuǎn)出資產(chǎn)進(jìn)行擔(dān)保、回購(gòu)、兜底，這導(dǎo)致很多信貸風(fēng)險(xiǎn)仍舊潛藏在表內(nèi)。因此，過(guò)度利用信貸資產(chǎn)證券化和信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓加速資本周轉(zhuǎn)，來(lái)謀求以有限的資本開(kāi)展更多的業(yè)務(wù)，反而容易加速銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)積累。

基于上述分析，本文提出如下假設(shè)：

H2A：地域投機(jī)文化可以通過(guò)促使地方銀行過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的途徑，導(dǎo)致地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)攀升。

H2B：地域投機(jī)文化可以通過(guò)促使地方銀行過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)的途徑，導(dǎo)致地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)攀升。

（三）地域投機(jī)文化、內(nèi)外部壓力與地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)

當(dāng)銀行管理者面臨內(nèi)外部壓力時(shí)，更有可能在地域投機(jī)文化的影響下采取激進(jìn)經(jīng)營(yíng)策略，導(dǎo)致自身信貸風(fēng)險(xiǎn)快速攀升。

一是來(lái)自?xún)衾钍照膬?nèi)部壓力。銀行的日常經(jīng)營(yíng)，就是利用負(fù)債端籌集資金，再利用資產(chǎn)端配置資金，從而獲取資金轉(zhuǎn)移過(guò)程中的差額利潤(rùn)（王龑和郭子增，2019）[25]。在市場(chǎng)利率存在嚴(yán)格管制的時(shí)期，存貸款利差一度為銀行業(yè)創(chuàng)造了豐厚收益（史永東等，2019）[26]。然而，隨著利率市場(chǎng)化改革的不斷深化，銀行的凈利差日漸收窄，盈利能力開(kāi)始持續(xù)承壓（王龑和郭子增，2019；史永東等，201_{tlOjTn7L8J6xHZeXHjeMns1YK+Yyr9Jx+TizUUENpFY=}9）[25，26]。

二是來(lái)自同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的外部壓力。銀行業(yè)在我國(guó)金融體系中占據(jù)重要地位，不僅承擔(dān)著信用中介、信用創(chuàng)造、支付中介的社會(huì)職能，更是貨幣政策的傳導(dǎo)樞紐。在嚴(yán)格的準(zhǔn)入管制下，銀行業(yè)一度憑借其壟斷地位進(jìn)行著低效競(jìng)爭(zhēng)（王龑等，2014）[27]。金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的不斷深化加劇了銀行業(yè)的市場(chǎng)化競(jìng)爭(zhēng)，部分盈利能力差的銀行未來(lái)面臨著被市場(chǎng)淘汰的風(fēng)險(xiǎn)（王龑?zhuān)?024）[28]。

綜上，凈利差收窄、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇導(dǎo)致銀行盈利能力承壓。這種情況下，銀行管理者如果急于改善自身盈利水平，則更有可能在地域投機(jī)文化的驅(qū)動(dòng)下采取激進(jìn)經(jīng)營(yíng)策略，要么過(guò)度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)，以期通過(guò)開(kāi)展高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目獲取更高的回報(bào)（即忽視風(fēng)險(xiǎn)），要么過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)，以期通過(guò)循環(huán)開(kāi)展業(yè)務(wù)獲取更高的回報(bào)（即以小搏大）?？梢灶A(yù)期，凈利差越小、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈，地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響將會(huì)越大。

基于上述分析，本文進(jìn)一步提出如下假設(shè)：

H3：凈利差越小的地方銀行，地域投機(jī)文化加劇其信貸風(fēng)險(xiǎn)的情況越嚴(yán)重。

H4：銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈的省份，地域投機(jī)文化加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的情況越嚴(yán)重。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）變量選取

1. 被解釋變量。參考王龑和郭子增（2019）[25]、鮑星等（2022）[29]的做法，選取各銀行的不良貸款率作為信貸風(fēng)險(xiǎn)的代理變量（risk）。

2. 解釋變量。為了獲取極低概率下的巨額回報(bào)而大量購(gòu)買(mǎi)彩票，本身不是一種理性的投資行為。因此，現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍認(rèn)為彩票銷(xiāo)售額可以很好地反映當(dāng)?shù)氐耐稒C(jī)偏好（傅頎和胡港夏，2023；趙奇鋒等，2018；Rhee等，2014）[3，8，30]。相應(yīng)地，人均彩票銷(xiāo)售額作為地域投機(jī)文化的度量指標(biāo)，也被廣泛應(yīng)用于相關(guān)研究中（羅黨論等，2021；熊家財(cái)和楊來(lái)峰，2023；陳欣和陳德球，2021）[4，7，10]。為避免反向因果關(guān)系產(chǎn)生的內(nèi)生性問(wèn)題，本文采用各地上一年度的人均彩票銷(xiāo)售額（單位：百元/人）作為地域投機(jī)文化的代理變量（lottery）。人均彩票銷(xiāo)售額越高，說(shuō)明當(dāng)?shù)氐耐稒C(jī)文化氛圍越濃厚。

3. 中介變量與調(diào)節(jié)變量。本文選取的中介變量包括：主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平（RWA），采用各銀行的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)比例進(jìn)行度量（趙江山等，2023）[31]，即“風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)/總資產(chǎn)”；資本周轉(zhuǎn)速度（CTR），采用各銀行的資本周轉(zhuǎn)率進(jìn)行度量，即“營(yíng)業(yè)收入/資本”。本文選取的調(diào)節(jié)變量包括：凈利差（spread），即各銀行的“平均生息資產(chǎn)收益率與平均計(jì)息負(fù)債成本率之差”；銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)（compete），借鑒姜付秀等（2019）[32]的做法，利用國(guó)家金融監(jiān)督管理總局關(guān)于銀行機(jī)構(gòu)的金融許可證信息，計(jì)算出各銀行各年度在各省份的物理網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量，進(jìn)而構(gòu)建各省份銀行業(yè)物理網(wǎng)點(diǎn)的赫芬達(dá)爾指數(shù)（HHI），并用“100%-HHI”反映各省份銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的激烈程度。

4. 控制變量。參考史永東和王龑?zhuān)?017）[33]的做法，本文選取了資產(chǎn)規(guī)模（size）、資產(chǎn)利潤(rùn)率（ROA）、資本充足率（CAR）、貸存比（SLR）、權(quán)益資產(chǎn)比（AER）、經(jīng)濟(jì)狀況（GDP）、物價(jià)水平（CPI）和金融環(huán)境（finance）作為控制變量。具體變量定義見(jiàn)表1。

（二）樣本選擇

考慮到全國(guó)性經(jīng)營(yíng)的國(guó)有銀行和股份制銀行受地方因素的影響并不明顯，本文將研究對(duì)象鎖定為立足于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的地方銀行，并參考王龑?zhuān)?019）[2]的做法，以城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行作為地方銀行的代表。剔除信息披露不全（未披露本文模型所需的關(guān)鍵指標(biāo)）的地方銀行后，本文選取了2008—2022年156家地方銀行數(shù)據(jù)作為研究樣本，包括109家城市商業(yè)銀行和47農(nóng)村商業(yè)銀行，覆蓋我國(guó)除西藏自治區(qū)和港澳臺(tái)地區(qū)以外的30個(gè)?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市，以下簡(jiǎn)稱(chēng)省份）。數(shù)據(jù)來(lái)源包括銀行年報(bào)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、財(cái)政部網(wǎng)站和各省份統(tǒng)計(jì)年鑒。

（三）模型設(shè)定

本文先基于式（1）檢驗(yàn)地域投機(jī)文化（lottery）對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響：

[risk=α+β×lottery+j=18θj×controlj+u] （1）

式（1）中，[control]代表控制變量；[u]代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

然后，本文采用逐步回歸法（溫忠麟和葉寶娟，2014）[34]對(duì)地域投機(jī)文化影響地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的具體機(jī)制進(jìn)行檢驗(yàn)：

[mediator=λ+δ×lottery+j=18θj×controlj+u] （2）

[risk=σ+ω×lottery+?×mediator+j=18θj×controlj+u] （3）

式（2）用于檢驗(yàn)地域投機(jī)文化對(duì)中介變量（mediator）的影響，式（3）在式（1）的基礎(chǔ)上引入了中介變量，用于檢驗(yàn)中介變量對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響。當(dāng)然，為確保中介效應(yīng)的顯著性，還需要進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)，其統(tǒng)計(jì)量如下：

[z=δ??δ2?S2δ+?2?S2?] （4）

其中，[δ]為式（2）中[lottery]的系數(shù)，[Sδ]為[δ]的標(biāo)準(zhǔn)誤差；[φ]為式（3）中[mediator]的系數(shù)，[Sφ]為[φ]的標(biāo)準(zhǔn)誤差。

最后，本文在式（1）的基礎(chǔ)上引入調(diào)節(jié)變量（moderate）與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)：

[risk=α+β×lottery+γ×moderate+ρ×moderate×lottery+j=18θj×controlsj+u] （5）

當(dāng)[β]和[ρ]同號(hào)時(shí)，調(diào)節(jié)變量的增大會(huì)強(qiáng)化地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，具有正向調(diào)節(jié)作用；當(dāng)[β]和[ρ]異號(hào)時(shí)，調(diào)節(jié)變量的增大會(huì)抑制地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，具有負(fù)向調(diào)節(jié)作用。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸

基準(zhǔn)回歸的結(jié)果見(jiàn)表2，本文采用OLS方法檢驗(yàn)了地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響?？紤]到可能存在隨時(shí)間變化的趨勢(shì)性特征和不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性，本文在模型中控制了時(shí)間和個(gè)體效應(yīng)。列（1）—（4）中，地域投機(jī)文化的系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明投機(jī)文化氛圍的濃厚程度與地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)存在正向關(guān)系。該結(jié)果支持了本文假設(shè)H1，濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)導(dǎo)致地方銀行面臨更為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)，因而會(huì)加劇其信貸風(fēng)險(xiǎn)。

（二）內(nèi)生性討論

其一，自選擇偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。地域投機(jī)文化并非隨機(jī)變量，而是與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)社會(huì)的發(fā)展情況存在密切關(guān)聯(lián)（受到一些前定因素的影響），這可能導(dǎo)致自選擇偏誤。在這種情況下，投機(jī)文化氛圍較濃厚地區(qū)的銀行與投機(jī)文化氛圍不濃厚地區(qū)的銀行在信貸風(fēng)險(xiǎn)上的差異，既有可能是投機(jī)文化氛圍不同造成的，又有可能是前定因素不同造成的。因此，自選擇偏誤可能掩蓋地域投機(jī)文化的真實(shí)影響，導(dǎo)致嚴(yán)重的內(nèi)生性問(wèn)題。鑒于此，本文借鑒李志輝等（2022）[35]的做法，根據(jù)地域投機(jī)文化的樣本期均值定義了虛擬變量lottery_dummy。處理效應(yīng)模型的解釋變量需要設(shè)定為虛擬變量形式，當(dāng)“l(fā)ottery＞均值”時(shí)，lottery_dummy取值為1，代表投機(jī)文化氛圍較濃厚；當(dāng)“l(fā)ottery≤均值”時(shí)，lottery_dummy取值為0，代表投機(jī)文化氛圍不濃厚。進(jìn)而采用處理效應(yīng)模型進(jìn)行回歸分析，從而修正自選擇偏誤帶來(lái)的干擾。相應(yīng)地，選取的協(xié)變量包括：經(jīng)濟(jì)狀況（GDP），即各省份地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)率；城鎮(zhèn)化率（urban），即各省份的“城鎮(zhèn)人口/總?cè)丝凇保坏诙a(chǎn)業(yè)比重（two），即各省份的“第二產(chǎn)業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值”；金融環(huán)境（finance），即各省份的“金融業(yè)增加值/地區(qū)生產(chǎn)總值”；城鎮(zhèn)登記失業(yè)率（lost）；外貿(mào)依存度（open），即各省份的“進(jìn)出口貿(mào)易總額/地區(qū)生產(chǎn)總值”；固定資產(chǎn)投資增速（invest）；物價(jià)水平（CPI），即各省份消費(fèi)者物價(jià)指數(shù)的增速；技術(shù)因素（tech）即各省份每萬(wàn)人擁有的專(zhuān)利授權(quán)數(shù)。處理效應(yīng)模型的回歸結(jié)果見(jiàn)表3：一階段的Probit回歸中，協(xié)變量較好地控制了前定因素對(duì)虛擬變量lottery_dummy的影響；二階段的診斷性指標(biāo)（rho和lambda）均顯著，說(shuō)明確實(shí)存在自選擇偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性，采用處理效應(yīng)模型是合理的，回歸系數(shù)依然顯著為正，支持了本文假設(shè)H1。

其二，遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。本文在模型中引入了銀行的個(gè)體效應(yīng)，這在很大程度上緩解了銀行個(gè)體層面遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性。此外，本文還借鑒王龑?zhuān)?024）[28]的做法，在表4列（1）中控制了省際效應(yīng)（考慮到同時(shí)控制個(gè)體效應(yīng)和省際效應(yīng)會(huì)存在完全共線(xiàn)性，因而只能控制其中之一），用以緩解省際層面遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性，回歸結(jié)果依然支持了本文假設(shè)H1。

其三，反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題?？紤]到地方銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)可能反向影響地域投機(jī)文化，本文借鑒盛明泉和丁鋒（2022）[11]的做法，進(jìn)一步對(duì)解釋變量做了滯后一期處理，表4列（2）中的回歸結(jié)果依然顯著為正，支持了本文假設(shè)H1。

其四，測(cè)量誤差導(dǎo)致的內(nèi)生性問(wèn)題。本文借鑒現(xiàn)有文獻(xiàn)（張杰等，2017；張璇等，2019；李春濤等，2020）[36-38]基于行政區(qū)劃分割性構(gòu)建工具變量的做法，采用相鄰省份人均彩票銷(xiāo)售額的均值（lottery_ave）作為工具變量。該方法構(gòu)建的工具變量可以同時(shí)滿(mǎn)足相關(guān)性和外生性的要求：一方面，相鄰省份的地域投機(jī)文化一般比較相似，這可以確保其相關(guān)性；另一方面，由于行政區(qū)劃的分割性，相鄰省份的彩票銷(xiāo)量相對(duì)于本省而言又是外生的。相應(yīng)地，表4列（3）直接采用工具變量進(jìn)行OLS回歸；表4的列（4）和列（5）是兩階段最小二乘法（2SLS）的回歸結(jié)果，LM檢驗(yàn)拒絕了工具變量識(shí)別不足的原假設(shè)，Kleibergen-Paap rk Wald F統(tǒng)計(jì)量則拒絕了存在弱工具變量的原假設(shè)。總體來(lái)看，核心解釋變量的回歸系數(shù)依然顯著為正，支持了本文假設(shè)H1。

綜合上述方法，本文還對(duì)潛在的內(nèi)生性進(jìn)行了綜合修正，回歸結(jié)果見(jiàn)表5。首先，采取了處理效應(yīng)模型，用以修正自選擇偏誤導(dǎo)致的內(nèi)生性；其次，模型對(duì)解釋變量進(jìn)行了滯后一期處理（L1.lottery_dummy），用以修正反向因果導(dǎo)致的內(nèi)生性；再次，將“相鄰省份人均彩票銷(xiāo)售額的均值”（lottery_ave）納入處理效應(yīng)的協(xié)變量當(dāng)中（陳強(qiáng)，2014）[39]，用以修正測(cè)量誤差導(dǎo)致的內(nèi)生性；最后，列（1）和列（2）中分別控制了個(gè)體效應(yīng)和省際效應(yīng)，用以緩解個(gè)體層面和省際層面遺漏變量導(dǎo)致的內(nèi)生性。從回歸結(jié)果來(lái)看，系數(shù)依然顯著為正，支持了本文假設(shè)H1。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

一是采用動(dòng)態(tài)面板方法?？紤]到地方銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)可能存在“慣性”，本文參考史永東和王龑?zhuān)?017）[32]的做法，將模型設(shè)定為動(dòng)態(tài)面板形式，分別采用系統(tǒng)GMM方法和偏差校正的LSDV法進(jìn)行回歸，結(jié)果見(jiàn)表6。列（1）是GMM方法的回歸結(jié)果，Sargan檢驗(yàn)和二階序列自相關(guān)檢驗(yàn)的P值均大于0.10，說(shuō)明不存在工具變量過(guò)度識(shí)別和干擾項(xiàng)序列自相關(guān)的問(wèn)題；列（2）—（4）是偏差校正的LSDV法的回歸結(jié)果，依次采用了Anderson-Hsiao估計(jì)量、Arellano-Bond差分GMM估計(jì)量和Blundell-Bond系統(tǒng)GMM估計(jì)量?？傮w來(lái)看，核心解釋變量的系數(shù)依然顯著為正。

二是更換解釋變量。首先，借鑒胡妍等（2021）[6]的做法，將解釋變量更換為各省份歷年的“彩票銷(xiāo)售額/地區(qū)生產(chǎn)總值”（lottery_GDP）。其次，將解釋變量更換為各省份歷年“彩票銷(xiāo)售額的變化率”（lottery_growth）。再次，借鑒謝露等（2021）[9]的做法，將解釋變量分別更換為各省份歷年的“人均福利彩票銷(xiāo)售額”（lottery_welfare）和“人均體育彩票銷(xiāo)售額”（lottery_sports）。最后，借鑒盛明泉和丁鋒（2022）[11]的做法，本文采用企查貓顯示的各省棋牌室企業(yè)數(shù)量取自然對(duì)數(shù)，作為地域投機(jī)文化的代理變量（card_room）。更換解釋變量后的回歸結(jié)果見(jiàn)表7，結(jié)論未出現(xiàn)實(shí)質(zhì)性變化。

（四）機(jī)制檢驗(yàn)

表8對(duì)地域投機(jī)文化通過(guò)促使地方銀行過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)。列（3）在列（1）的基礎(chǔ)上引入了各銀行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，地域投機(jī)文化的系數(shù)由0.0979變?yōu)?.0732（絕對(duì)值變小），符合中介效應(yīng)的特征。列（2）顯示，投機(jī)文化氛圍越濃厚的地區(qū)，地方銀行的主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平就越高。列（3）中主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的上升加劇了地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。主動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的中介效應(yīng)在10%的顯著性水平上通過(guò)了Sobel檢驗(yàn)，該結(jié)果支持了假設(shè)H2A，即地域投機(jī)文化可以通過(guò)促使地方銀行過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的途徑，導(dǎo)致地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的攀升。

表9對(duì)地域投機(jī)文化通過(guò)促使地方銀行過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)。列（3）在列（1）的基礎(chǔ)上引入了各銀行的資本周轉(zhuǎn)速度，地域投機(jī)文化的系數(shù)由0.0979變?yōu)?.0688（絕對(duì)值變?。?，符合中介效應(yīng)的特征。列（2）顯示，投機(jī)文化氛圍越濃厚的地區(qū)，地方銀行的資本周轉(zhuǎn)速度就越高。列（3）中資本周轉(zhuǎn)速度的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明資本周轉(zhuǎn)速度的上升加劇了地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)。資本周轉(zhuǎn)速度的中介效應(yīng)在10%的顯著性水平上通過(guò)了Sobel檢驗(yàn)，該結(jié)果支持了假設(shè)H2B，即地域投機(jī)文化可以通過(guò)促使地方銀行過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)的途徑，導(dǎo)致地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的攀升。

（五）調(diào)節(jié)效應(yīng)：內(nèi)外部壓力

一是內(nèi)部壓力，即凈利差收窄。表10列（1）中引入了各銀行的凈利差與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)。可以看出，交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明在地域投機(jī)文化加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中，凈利差發(fā)揮了負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即隨著凈利差的收窄，地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響會(huì)逐步增大。該結(jié)果支持了本文假設(shè)H3即凈利差越小的地方銀行，地域投機(jī)文化加劇其信貸風(fēng)險(xiǎn)的情況越嚴(yán)重。

二是外部壓力，即同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇。表10列（2）中引入了各銀行所在省份的銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)。可以看出，交互項(xiàng)的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明在地域投機(jī)文化加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中，銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)發(fā)揮了正向調(diào)節(jié)作用，即隨著銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)的日趨激烈，地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響會(huì)逐步增大。該結(jié)果支持了本文假設(shè)H4：銀行同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)越激烈的省份，地域投機(jī)文化加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的情況越嚴(yán)重。

五、進(jìn)一步研究

（一）微觀審慎監(jiān)管的有效性

我國(guó)銀行業(yè)地方金融監(jiān)管主要由中央金融管理部門(mén)的地方派出機(jī)構(gòu)負(fù)責(zé)，屬于傳統(tǒng)的微觀審慎監(jiān)管，旨在維護(hù)屬地單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)。參考唐松等（2020）[40]的做法，本文計(jì)算了各省份歷年的“地方金融監(jiān)管支出/金融業(yè)增加值”（regu_1）和“地方金融監(jiān)管支出/金融從業(yè)人員數(shù)”（regu_2），用以反映微觀審慎監(jiān)管力度①。表11分別引入了各省的微觀審慎監(jiān)管力度（regu_1、regu_2）與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)?？梢钥闯觯航换ロ?xiàng)的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明在地域投機(jī)文化加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)程中，微觀審慎監(jiān)管可以發(fā)揮負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即加強(qiáng)微觀審慎監(jiān)管有助于抑制地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響。究其原因：根據(jù)上文研究，濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)導(dǎo)致地方銀行面臨更為嚴(yán)重的“逆向選擇”和“道德風(fēng)險(xiǎn)”，由中央金融管理部門(mén)的地方派出機(jī)構(gòu)加強(qiáng)屬地內(nèi)的金融監(jiān)管，一方面，可以督促地方銀行在貸前審批的過(guò)程中更加嚴(yán)格、審慎地進(jìn)行盡職調(diào)查，這有助于避免信貸資金投向低質(zhì)低效的企業(yè)和項(xiàng)目；另一方面，可以督促地方銀行強(qiáng)化貸后管理和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，這有助于及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題貸款并采取處置措施，從而避免信貸風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)度積累。

（二）宏觀審慎管理的有效性

我國(guó)的宏觀審慎管理主要由中國(guó)人民銀行負(fù)責(zé)，旨在維護(hù)整個(gè)金融體系的穩(wěn)定。本文采用IMF（國(guó)際貨幣基金組織）的iMaPP數(shù)據(jù)庫(kù)提供的宏觀審慎政策指數(shù)，作為我國(guó)宏觀審慎管理的度量指標(biāo)（Alam等，2019）[41]。具體地，針對(duì)目前已有的17種宏觀審慎政策工具，采用虛擬變量法進(jìn)行賦值計(jì)算：在指定的時(shí)間區(qū)間內(nèi)，對(duì)于某種宏觀審慎政策工具，若“其開(kāi)始生效或者收緊”則記為1，若“其開(kāi)始失效或者放松”則記為-1，若“其沒(méi)有發(fā)生變化”則記為0；然后，對(duì)當(dāng)期17種宏觀審慎政策工具的賦值結(jié)果進(jìn)行加總，就可以得到當(dāng)期的宏觀審慎政策指數(shù)（MaPP）。此外，本文還對(duì)有關(guān)“流動(dòng)性要求”“貸款條件限制”和“資本要求”的宏觀審慎政策工具的賦值結(jié)果分別進(jìn)行了加總②，得到了貸款條件限制指數(shù)（M_Loan）、流動(dòng)性要求指數(shù)（M_Liq）和資本要求指數(shù)（M_Cap）。

表12的列（1）中引入了宏觀審慎政策指數(shù)與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)，其系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明：宏觀審慎管理整體上可以抑制地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響。本文進(jìn)一步在模型中引入了三個(gè)分項(xiàng)指數(shù)（M_Loan、M_Liq、M_Cap）與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)。

列（2）中，貸款條件限制指數(shù)與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)（M_Loan[×]lottery）系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明通過(guò)收緊貸款發(fā)放條件強(qiáng)化宏觀審慎管理，有助于抑制地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響。究其原因：濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)導(dǎo)致地方銀行面臨更為嚴(yán)重的“逆向選擇”和“道德風(fēng)險(xiǎn)”。收緊貸款發(fā)放條件，一方面，有助于督促地方銀行更加審慎地選擇貸款客戶(hù)，避免低質(zhì)量的信貸資產(chǎn)入表；另一方面，有助于督促地方銀行強(qiáng)化對(duì)宏觀形勢(shì)、區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)前景的研究和預(yù)判，從而進(jìn)行前瞻性的信貸布局，為信貸資產(chǎn)提質(zhì)增效。

列（3）中，流動(dòng)性要求指數(shù)與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)（M_Liq[×]lottery）的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明通過(guò)提高流動(dòng)性要求強(qiáng)化宏觀審慎管理，有助于抑制地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響。究其原因：地域投機(jī)文化通過(guò)促使地方銀行過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，而提高流動(dòng)性要求有助于督促地方銀行在“資產(chǎn)端”配置更多低風(fēng)險(xiǎn)的流動(dòng)性資產(chǎn)，這可以抑制其過(guò)度風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)行為，從而抑制地域投機(jī)文化對(duì)信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響。

列（4）中，資本要求指數(shù)與地域投機(jī)文化的交互項(xiàng)（M_Cap[×]lottery）的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明通過(guò)提高資本要求強(qiáng)化宏觀審慎管理，反而會(huì)強(qiáng)化地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響。究其原因：地域投機(jī)文化通過(guò)促使地方銀行過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)，加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)，而現(xiàn)有的監(jiān)管框架只考慮了靜態(tài)的資本充足率要求，未考慮動(dòng)態(tài)的資本周轉(zhuǎn)速度，因而存在監(jiān)管套利的空間。受此影響，單純提高靜態(tài)的資本要求，反而會(huì)對(duì)投機(jī)文化氛圍濃厚地區(qū)的地方銀行產(chǎn)生逆向激勵(lì)，促使其管理者更加積極地“以小博大”，通過(guò)加快資本周轉(zhuǎn)的方式繞開(kāi)資本約束進(jìn)行監(jiān)管套利，最終導(dǎo)致信貸風(fēng)險(xiǎn)的積累。

六、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文在理論分析的基礎(chǔ)上，基于156家地方銀行的數(shù)據(jù)實(shí)證檢驗(yàn)了地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的影響，研究發(fā)現(xiàn)：濃厚的投機(jī)文化氛圍會(huì)導(dǎo)致地方銀行面臨更為嚴(yán)重的信息不對(duì)稱(chēng)，因而會(huì)加劇其信貸風(fēng)險(xiǎn)。機(jī)制檢驗(yàn)顯示：除了直接影響，投機(jī)文化還會(huì)通過(guò)促使地方銀行過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和促使地方銀行過(guò)度加速資本周轉(zhuǎn)兩條途徑，間接導(dǎo)致地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)攀升。調(diào)節(jié)效應(yīng)檢驗(yàn)表明：凈利差收窄帶來(lái)的內(nèi)部壓力、同業(yè)競(jìng)爭(zhēng)加劇帶來(lái)的外部壓力，均會(huì)加劇投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響。本文進(jìn)一步考察了微觀審慎監(jiān)管和宏觀審慎管理在地域投機(jī)文化加劇地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)過(guò)程中發(fā)揮的作用，研究發(fā)現(xiàn)：從微觀審慎監(jiān)管的層面來(lái)看，由中央金融管理部門(mén)的地方派出機(jī)構(gòu)加強(qiáng)屬地內(nèi)的金融監(jiān)管，有助于抑制投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響。從宏觀審慎管理的層面來(lái)看，收緊貸款發(fā)放條件、提高流動(dòng)性要求有助于抑制投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響；但是，單純提高靜態(tài)的資本充足率要求反而會(huì)對(duì)投機(jī)文化氛圍濃厚地區(qū)的地方銀行產(chǎn)生“逆向激勵(lì)”，促使其過(guò)度進(jìn)行資本周轉(zhuǎn)，加快信貸風(fēng)險(xiǎn)的積累。

（二）建議

隨著利率市場(chǎng)化改革的不斷深化，銀行業(yè)的凈利差將進(jìn)一步收窄；隨著金融供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的不斷深化，銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將進(jìn)一步加劇。受此影響，地域投機(jī)文化對(duì)地方銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)的不利影響將愈加嚴(yán)重?；诖耍疚慕o出如下建議：

對(duì)于地方政府而言，投機(jī)文化氛圍越濃厚的地區(qū)，地方政府越要著力營(yíng)造良好的信用環(huán)境。在當(dāng)前數(shù)字經(jīng)濟(jì)蓬勃發(fā)展的背景下，此類(lèi)地區(qū)的地方政府應(yīng)當(dāng)積極推動(dòng)公共信用信息的歸集與共享，主動(dòng)打造地方性的信用信息服務(wù)平臺(tái)，作為央行征信系統(tǒng)的有機(jī)補(bǔ)充，以?xún)?yōu)化當(dāng)?shù)氐男庞铆h(huán)境，降低地域投機(jī)文化給信貸市場(chǎng)帶來(lái)的信息不對(duì)稱(chēng)。

對(duì)于地方銀行而言，投機(jī)文化氛圍越濃厚的地區(qū)，當(dāng)?shù)劂y行越要保持定力、穩(wěn)健經(jīng)營(yíng)。尤其是在當(dāng)前凈利差持續(xù)收窄、市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)不斷加劇的背景下，此類(lèi)地區(qū)的地方銀行更需要加強(qiáng)合規(guī)管理，完善內(nèi)控機(jī)制，避免管理層在地域投機(jī)文化的驅(qū)動(dòng)下忽視風(fēng)險(xiǎn)、以小博大，因過(guò)度進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)或過(guò)度進(jìn)行資本周轉(zhuǎn)而加劇自身信貸風(fēng)險(xiǎn)。

對(duì)于監(jiān)管部門(mén)而言，對(duì)于投機(jī)文化氛圍越濃厚的地區(qū)，越要投入資源加強(qiáng)微觀審慎監(jiān)管。一方面，要督促當(dāng)?shù)劂y行嚴(yán)格、審慎地進(jìn)行貸前審查，避免信貸資金投向低質(zhì)低效的企業(yè)和項(xiàng)目；另一方面，要督促當(dāng)?shù)劂y行持續(xù)強(qiáng)化貸后管理和風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，及時(shí)發(fā)現(xiàn)問(wèn)題貸款并采取處置措施，從而避免信貸風(fēng)險(xiǎn)的過(guò)度積累。宏觀審慎管理方面，在適當(dāng)收緊貸款發(fā)放條件、提高流動(dòng)性要求的同時(shí)，要適時(shí)改進(jìn)現(xiàn)有的資本監(jiān)管手段，既要盯緊靜態(tài)的資本充足率，也要關(guān)注動(dòng)態(tài)的資本周轉(zhuǎn)率，避免地方銀行過(guò)度利用資本周轉(zhuǎn)進(jìn)行監(jiān)管套利，防范信貸風(fēng)險(xiǎn)。

注：

①地方金融監(jiān)管支出指一省轄內(nèi)應(yīng)用于金融監(jiān)管事務(wù)的支出，反映了轄內(nèi)各類(lèi)金融監(jiān)管部門(mén)用于維護(hù)和執(zhí)行金融監(jiān)管活動(dòng)的總成本，通過(guò)除以金融業(yè)增加值、金融從業(yè)人員數(shù)可以消除規(guī)模效應(yīng)的影響（唐松等，2020）[40]。

②根據(jù)Alam等（2019）[41]構(gòu)建宏觀審慎政策指數(shù)時(shí)的分類(lèi)：“貸款條件限制”指數(shù)涵蓋了宏觀審慎目的的貸款損失準(zhǔn)備、貸款價(jià)值比要求、本幣貸款門(mén)檻限制、外幣貸款門(mén)檻限制；“流動(dòng)性要求”指數(shù)涵蓋了宏觀審慎目的的準(zhǔn)備金要求、流動(dòng)性要求、貸存比限制；“資本要求”指數(shù)涵蓋了宏觀審慎目的的逆周期資本緩沖、資本留存緩沖、資本要求、杠桿率限制。具體的，若在某一時(shí)間區(qū)間內(nèi)，對(duì)應(yīng)的工具生效或者收緊，則記為1；對(duì)應(yīng)的工具沒(méi)有發(fā)生變化，則記為0；對(duì)應(yīng)的工具開(kāi)始失效或者放松，則記為-1。通過(guò)對(duì)同一大類(lèi)的賦值結(jié)果進(jìn)行加總，就可以得到對(duì)應(yīng)的宏觀審慎政策指數(shù)。

參考文獻(xiàn)：

[1]陳天鑫，李軍帥.經(jīng)濟(jì)政策不確定性、資產(chǎn)價(jià)格與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)——資本監(jiān)管的調(diào)節(jié)作用 [J].云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2021，37（10）.

[2]王龑.中國(guó)式財(cái)政分權(quán)下的地方政府行為與地方銀行經(jīng)營(yíng)效率 [J].現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)探討，2019，（12）.

[3]傅頎，胡港夏.地域投機(jī)文化加劇了實(shí)體企業(yè)“脫實(shí)向虛”嗎？——來(lái)自我國(guó)上市企業(yè)的證據(jù) [J].財(cái)經(jīng)論叢，2023，（02）.

[4]羅黨論，劉聰聰，譚衍俊.投機(jī)文化與控股股東股權(quán)質(zhì)押行為 [J].會(huì)計(jì)研究，2021，（10）.

[5]李桃，馬書(shū)琴.經(jīng)濟(jì)非正義之過(guò)——中國(guó)股票市場(chǎng)投資文化之于投機(jī)文化弱勢(shì)探源 [J].宏觀經(jīng)濟(jì)研究，2013，（07）.

[6]胡妍，向海凌，吳非.股票流動(dòng)性與企業(yè)脫實(shí)向虛：促進(jìn)還是抑制——基于博彩文化的視角 [J].財(cái)經(jīng)論叢，2021，（02）.

[7]熊家財(cái)，楊來(lái)峰.地區(qū)博彩文化會(huì)影響股價(jià)崩盤(pán)風(fēng)險(xiǎn)嗎？——來(lái)自彩票銷(xiāo)售的經(jīng)驗(yàn)證據(jù) [J].審計(jì)與經(jīng)濟(jì)研究，2023，38（01）.

[8]趙奇鋒，趙文哲，盧荻，趙瓊薇.博彩與企業(yè)創(chuàng)新：基于文化視角的研究 [J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2018，39（09）.

[9]謝露，翟勝寶，童麗靜.博彩文化與企業(yè)費(fèi)用粘性[J].會(huì)計(jì)研究，2021，（05）.

[10]陳欣，陳德球.投機(jī)文化、管理者特征與公司創(chuàng)新[J].管理評(píng)論，2021，33（01）.

[11]盛明泉，丁鋒.博UBISbn+5ZScMPwIpb3/Pdw==彩文化對(duì)企業(yè)行為的影響研究——基于戰(zhàn)略差異的視角 [J].云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022，38（07）.

[12]尹志超，甘犁.信息不對(duì)稱(chēng)、企業(yè)異質(zhì)性與信貸風(fēng)險(xiǎn) [J].經(jīng)濟(jì)研究，2011，46（09）.

[13]錢(qián)先航，曹春方.信用環(huán)境影響銀行貸款組合嗎——基于城市商業(yè)銀行的實(shí)證研究 [J].金融研究，2013，（04）.

[14]Ji Q，Quan X，Yin H，Yuan Q. 2021. Gambling Preferences and Stock Price Crash Risk：Evidence from China [J].Journal of Banking & Finance，128.

[15]Spurrier M，Blaszczynski A，Rhodes P. 2015. Gambler Risk Perception：A Mental Model and Grounded Theory Analysis [J].Journal of Gambling Studies，31（3）.

[16]劉忠璐.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 [J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2016，（04）.

[17]Liao W. 2018. Research on the Impact of Internet Finance on Risk Level of Commercial Banks [J].American Journal of Industrial and Business Management，8（4）.

[18]周順興.影子銀行業(yè)務(wù)與中小商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)：傳導(dǎo)機(jī)制與實(shí)證研究 [J].金融監(jiān)管研究，2018，（08）.

[19]朱小能，李雄一.金融科技與銀行信用風(fēng)險(xiǎn)：加劇還是降低 [J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2022，44（11）.

[20]何涌，謝磊.金融科技的內(nèi)涵、風(fēng)險(xiǎn)與監(jiān)管的中國(guó)方案：一個(gè)基于文獻(xiàn)可視化的研究綜述 [J].金融發(fā)展研究，2022，（04）.

[21]王進(jìn)朝，劉星宇.博彩文化與企業(yè)避稅：“風(fēng)險(xiǎn)偏好”還是“道德悖論”？[J].會(huì)計(jì)之友，2023，（24）.

[22]李佳.資產(chǎn)證券化能否緩解銀行信用風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)？——來(lái)自中國(guó)銀行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù) [J].國(guó)際金融研究，2019，（06）.

[23]郭子增，王福臣，王龑.資產(chǎn)證券化真的緩解了銀行核心風(fēng)險(xiǎn)嗎？——基于“業(yè)務(wù)類(lèi)型”和“底層資產(chǎn)”的研究 [J].金融與經(jīng)濟(jì)，2020，（01）.

[24]李利.信貸資產(chǎn)轉(zhuǎn)讓政策演變 [J].現(xiàn)代商業(yè)銀行，2022，（04）.

[25]王龑?zhuān)釉?從“重資產(chǎn)”到“輕資產(chǎn)”：經(jīng)營(yíng)模式轉(zhuǎn)型是否影響了銀行風(fēng)險(xiǎn) [J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2019，34（05）.

[26]史永東，郭子增，王龑.從重資產(chǎn)到輕資產(chǎn)：商業(yè)模式轉(zhuǎn)型對(duì)銀行績(jī)效的影響——基于我國(guó)上市銀行的研究 [J].商業(yè)研究，2019，（07）.

[27]王龑?zhuān)惥昃?，黃子健.銀行業(yè)同質(zhì)化經(jīng)營(yíng)、分類(lèi)監(jiān)管改革與“監(jiān)管幻覺(jué)” [J].金融經(jīng)濟(jì)學(xué)研究，2014，29（05）.

[28]王龑.外部“替代性”數(shù)字金融與城市商業(yè)銀行利潤(rùn)效率——基于互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)發(fā)展的視角 [J].南方金融，2024，（02）.

[29]鮑星，李巍，李泉.金融科技運(yùn)用與銀行信貸風(fēng)險(xiǎn)——基于信息不對(duì)稱(chēng)和內(nèi)部控制的視角 [J].金融論壇，2022，27（01）.

[30]Rhee S G，Podolski E J，Chen Y，Veeraraghavan M .2014. Local Gambling Preferences and Corporate Innovative Success [J].Journal of financial and quantitative analysis，49（1）.

[31]趙江山，佟孟華，高凈鶴.宏觀審慎評(píng)估體系下的綠色信貸與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān) [J].世83c35fec2e996a64bfb0924da02811a8界經(jīng)濟(jì)研究，2023，（09）.

[32]姜付秀，蔡文婧，蔡欣妮，李行天.銀行競(jìng)爭(zhēng)的微觀效應(yīng)：來(lái)自融資約束的經(jīng)驗(yàn)證據(jù) [J].經(jīng)濟(jì)研究，2019，（06）.

[33]史永東，王龑.職務(wù)犯罪是否加劇了銀行風(fēng)險(xiǎn)？——來(lái)自中國(guó)城商行和農(nóng)商行的經(jīng)驗(yàn)證據(jù) [J].金融研究，2017，（09）.

[34]溫忠麟，葉寶娟.中介效應(yīng)分析：方法和模型發(fā)展[J].心理科學(xué)進(jìn)展，2014，22（05）.

[35]李志輝，陳海龍，張旭東.金融科技對(duì)商業(yè)銀行盈利能力的影響 [J].中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué)學(xué)報(bào)，2022，（05）.

[36]張杰，鄭文平，新夫.中國(guó)的銀行管制放松、結(jié)構(gòu)性競(jìng)爭(zhēng)和企業(yè)創(chuàng)新 [J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2017，（10）.

[37]張璇，李子健，李春濤.銀行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)、融資約束與企業(yè)創(chuàng)新——中國(guó)工業(yè)企業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù) [J].金融研究，2019，（10）.

[38]李春濤，閆續(xù)文，宋敏，楊威.金融科技與企業(yè)創(chuàng)新——新三板上市公司的證據(jù) [J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2020，（01）.

[39]陳強(qiáng).高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用（第二版） [M].高等教育出版社，2014.

[40]唐松，伍旭川，祝佳.數(shù)字金融與企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新——結(jié)構(gòu)特征、機(jī)制識(shí)別與金融監(jiān)管下的效應(yīng)差異[J].管理世界，2020，（05）.

[41]Alam Z，Alter A，Eiseman J，Gelos G，Wang N .2019. Digging Deeper-Evidence on the Effects of Macroprudential Policies from a New Database [J].IMF Staff Papers.