我国货币政策的两阶段风险承担渠道初探
中图分类号：F830.31 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2015）017-00000-02
引言
尽管由于较低的金融开放度和较严格的金融管制，我国受次贷危机的影响较小，但这并不代表我国银行等金融机构不存在类似美国次贷危机的风险。相反，我国目前金融体系中间接融资的比重较高，货币政策对我国银行风险承担的影响更加不容忽视。为了应对次贷金融危机，我国中央商业银行在2008年底下调金融机构人民币存款准备金率和人民银行对金融机构再贷款（再贴现）利率，一年期存款利率由2.52%下调至2.25%，一年期的贷款利率由5.58%下调至5.31%。这种适度宽松的货币政策在“保增长”中发挥了重要作用，但是商业银行信贷过度扩张也催生了资产价格泡沫问题。随后我国将适度宽松的货币政策调整为稳健的货币政策，但是广义货币供应量M2还是从2008年底的47.5万亿扩张到了2014年底的122.84万亿的庞大规模。以上的数据显示我国现在处于宽松货币政策环境，所以研究我国货币政策的风险承担渠道也成为当下学术界的热点。
一、银行风险承担的内涵及理论机制
（一）银行风险承担的内涵
货币政策风险传导渠道是一种广受关注的新的货币政策传导机制，它主要侧重的是货币政策工具的变化对投资举措等行为可能造成的影响，作为完整的货币政策效应的一部分与其他传导渠道共同作用于金融系统以及实体经济。这里需要指出的是，尽管传统的货币政策广义信贷渠道和货币政策风险传导渠道都能影响银行等金融机构的投资决策，但两者的作用机制却截然不同。前者更多的是通过影响投资者的价值预期来影响银行的信贷投放等投资决策，最终的作用对象是整个实体经济的产出；而后者则是通过改变银行对风险的容忍度和辨识度影响投资决策，最终对整个金融体系的稳定性造成影响。
（二）银行风险承担渠道的理论机制
货币政策与银行风险承担之间的关联是一个复杂的动态过程，故本节梳理相关文献，以期厘清两者之间涉及的理论机制，夯实本文的逻辑基础。由于本文认为货币政策的银行风险承担渠道是一个包含两阶段的完整过程，即既包括货币政策对银行风险承担的作用，又包括银行风险承担对于银行信贷的影响，下面将分别就各个过程涉及的理论机制进行梳理：
1.风险定价机制
宽松的货币政策通常会影响对风险资产的定价，使银行高估了市场环境，提高了银行对风险的容忍度，进而促使银行调整了对违约概率、违约损失以及市场波动性的预期，最终导致银行持续的扩张自己的资产负债表。此外，银行对市场风险的错估又会作用于银行资产规模和杠杆率，这反过来放大了“金融加速器”效应，进一步刺激银行承担更多风险。
2.“利益追逐”机制
具有“粘性”的目标收益率和降低的市场利率之间的不匹配，会促使金融机构追求风险更大的资产，这即是“利益追逐”机制。这种“利益追逐”主要是因为金融机构通常需要在资产方获得必要的收益来匹配其在负债方的支出，而这部分支出由于契约、行为或者制度方面的原因存在相当的“粘性”。因此，在高利率的环境下，金融机构可以通过投资稳健的资产获得收益，但在低利率时，金融机构就不得不投资于风险较高的资产，以匹配其负债方的支出。此外，私人投资者如果以短期收益来衡量金融机构的实力，也会促使各类金融机构在低利率时期采用激进的投资策略。
3.杠杆机制
一般来说，商业银行有固定的顺周期的杠杆比例目标，即杠杆率随资产负债表的扩张而上升，随资产负债表的收缩而下降。当在宽松的货币政策环境下，银行的资产价格会上升，资产规模扩大，在负债保持不变的条件下，金融机构的杠杆率将下降。由于杠杆率是顺周期的，在资产规模扩大的条件下，必须调整银行的杠杆率。而研究发现，当银行等金融机构面对外部冲击时，一般会优先调整总资产规模，而不是通过分红或增加资本等来应对。所以，银行必须增加对风险资产的需求，提高自身的风险承担。
4.中央银行沟通和反馈机制
银行的风险承担可能因为中央银行的沟通策略和反应函数的有效性而增强，即中央银行沟通和反馈机制。随着央行政策透明度和可预测性的提升，中长期利率以及金融市场价格的不确定性降低，这提高了银行定价能力。在较高的定价能力和宽松的货币政策环境的结合下，银行受利润驱动就可能增加自身的风险承担。此外，由于政策的可预测性增强，银行通常会倾向认为央行在经济下行或者经济不确定性大时采取有力的刺激措施，这种“保险效应”的预期会导致一系列道德风险问题，使银行过度承担风险。
二、实证设计与变量选择
（一）实证设计
根据本文的研究重点和文献整理情况，文章将对以下问题进行研究：首先，我国货币政策是否存在一个完整的两阶段银行风险承担渠道，即是否既包含货币政策对银行风险承担的作用，也存在商业银行风险承担对银行信贷的影响。针对上述的问题，本文构建了以下的模型：
通常认为银行风险承担具有高度持续性的特征，由于这种银行平滑风险承担为，本文设定关于第一阶段的动态模型如下：
RISKi，t=β1RISKi，t-1+β2MPi，t+β3BANKi，t+β4MACEt+εi，t 类似的，本文建立了第二阶段的动态模型，其中i=1，2，…N，表示银行家数，t表示样本时间，RISKi，t表示第i家银行t期的风险承担行为指标，LOANi，t表示第i家银行t期的银行信贷指标。MPi，t为衡量货币政策的指标；BANKi，t表示的银行的微观特征。MACEt是宏观经济状况的指标。第一个方程的核心解释变量为货币政策代理变量MPi，t，第二个方程的核心解释变量是风险承担代理变量BANKi，t，若两者的系数显著的异于零，则说明我国存在货币政策的风险承担渠道，且是作为一个两阶段的完整过程存在的。
（二）变量选择
1.被解释变量的选择
根据既有文献的相关研究，目前学术界衡量银行风险承担的指标主要有预期违约率（EDF），Z值以及不良贷款率等。由于我国没有建立完善的违约信息库，金融行业相关违约数据是统计盲点，所以有效的EDF数据获取存在较多的困难。通常认为Z值越高则代表银行破产的概率越大，也即风险承担水平越高。但是，我国实际上存在政府的隐性保险，相关部门也尚未制定关于商业银行破产的法律，因此国内银行实际上并不存在破产的风险。所以，鉴于数据获取的可得性和有效性，本文选择不良贷款率（Risk1）作为银行资产风险承担指标。此外，为了探究银行风险承担与信贷增长之间的作用关系，本文将银行信贷总额增长率（Loanr）作为刻画风险承担渠道第二阶段中银行信贷的指标。
2.解释变量的选择
国外学者通常会将市场化的短期利率作为货币政策的代理变量，但考虑到我国目前还未真正实现利率市场化，银行间质押式回购利率等也尚未成为我国的基准利率。故本文参考江曙霞和陈玉禅（2012）等学者的做法，将一年期加权的存款基准利率（Rate）作为货币政策的代理变量之一。而且鉴于央行的货币政策工具的多样性，会综合使用价格型和数量型工具，故本文还引入广义货币供应量（M2）作为数量型的货币政策代理变量。此外，如果第一阶段模型通过检验，那么第一阶段的被解释变量（Risk1）成为第二阶段的解释变量。
3.控制变量的选择
（1）GDP增速（GDPr）。根据各种实证的研究显示，国内生产总值增长率是反映一国经济发展状况的良好指标，与银行风险承担行为、银行信贷投均息息相关。故本文选取国内生产总值的增长率作为宏观经济情况的代理变量之一，用以考察对银行风险承担渠道的影响。
（2）银行规模（Size）。规模不同的银行经营管理和风险控制的要求都有所差异，因此对风险的感知和承担能力都会存在差距，进而可能会影响银行对信贷业务的决策。故本文将总资产的自然对数用来表示银行规模，取对数则是为了减少异方差可能对回归带来的干扰。
（3）资本充足率（Cap）。本文选取了衡量资本充足性的常用指标资本充足率，表示为银行资产对其风险资产的比率，反映了一家银行能在多大程度以自由资本来承担可能造成的损失。资本充足率同样可以反映银行的风险承担水平，并对银行信贷决策产生影响。
（4）资产收益率（Roa）。本文选取资产收益率代表银行的盈利水平，表示为银行净利润对其宗资产的比率，反映了银行在考察期间每单位资产创造多少净利润。
三、我国货币政策风险承担渠道的研究及结论
本文关注的问题是我国货币政策是否存在一个完整的两阶段银行风险承担渠道，即是否既包含货币政策对银行风险承担的作用，也存在商业银行风险承担对银行信贷的影响。本文收集了我国2004-2014年的16家上市银行的微观数据和宏观经济数据，并采用stata12.0软件对模型进行差分GMM回归，得到的结果如表所示：
需要对表进行说明的是，为节省篇幅，本文仅列示本文关心的解释变量系数和标准差。回归①和回归③代表本文提及的两阶段银行风险承担渠道的第一个阶段，即货币政策对银行资产风险承担的作用，回归②和回归④为第二阶段
由回归结果可以发现，我国货币政策的两阶段银行风险承担渠道存在。从第一阶段的回归结果来看，银行风险承担（Risk1）与货币供应量（M2）显著的正相关，与加权一年期存款基准利率（Rate）显著的负相关。第一阶段的两个回归中银行资产风险承担变量的滞后项（L.Risk1）均显著为正，说明银行的风险平滑效应显著，银行对资产风险承担的调整需要一定时间。从第二阶段的回归结果来看，银行信贷总额增长率（Loanr）与银行风险承担（Risk1）显著的负相关，表明银行资产风险承担与银行信贷投放有着反向的关系。
综上所述，我国货币政策的两阶段银行风险承担渠道是存在的，且宽松的货币政策刺激银行风险承担，而银行风险承担会抑制银行的信贷投放，且两种作用都存在一定的滞后性。由于银行风险天然具有亲周期的特征，中国人民银行应建立逆周期的信贷动态调控机制，交替使用数量型和价格型货币政策工具，既重视利率等价格型指标，也重视货币供应量等数量型指标，并与银行监管部门建立的逆周期资本缓冲制度相互协调，提高货币政策在实现抗击通胀、维护金融稳定的政策目标上的有效性，弥补现有单一工具在应对金融脆弱性和系统性风险中的不足。
