楊依菲，石大林

（大連銀監(jiān)局，大連116000；東北證券股份有限公司，長(zhǎng)春130118）

一、引 言

同業(yè)業(yè)務(wù)是指金融機(jī)構(gòu)之間開(kāi)展的以投融資為核心的各項(xiàng)業(yè)務(wù)。近年來(lái)，在內(nèi)外雙重因素驅(qū)動(dòng)下，我國(guó)商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展方興未艾。外在因素主要涉及宏觀環(huán)境、政策環(huán)境和同業(yè)環(huán)境三個(gè)方面的因素：宏觀市場(chǎng)環(huán)境的變化，即我國(guó)金融改革持續(xù)深化、利率市場(chǎng)化進(jìn)程加速、金融脫媒現(xiàn)象深化；政策環(huán)境的變化，即信貸額度管控和資本計(jì)提充足的監(jiān)管約束強(qiáng)化、平臺(tái)企業(yè)及房地產(chǎn)企業(yè)融資條件日趨嚴(yán)苛；同業(yè)發(fā)展的差異，即銀行間競(jìng)爭(zhēng)壓力加劇、證券和保險(xiǎn)行業(yè)創(chuàng)新步伐加快。內(nèi)在因素主要來(lái)自商業(yè)銀行的逐利本性，在業(yè)績(jī)考核指標(biāo)的壓力下，傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)在上述外在因素的作用下存在利潤(rùn)低卻管控多的弊端，于是商業(yè)銀行紛紛在交易通道和創(chuàng)新手段更為豐富的同業(yè)業(yè)務(wù)中尋求新的利潤(rùn)增長(zhǎng)點(diǎn)。

同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)于商業(yè)銀行而言，其作用也從平衡銀行間頭寸的短期流動(dòng)性管理工具，演化成降低資本占用、擴(kuò)大信貸規(guī)模、拓展利潤(rùn)增長(zhǎng)等具有多重職能的高收益產(chǎn)品。毋庸置疑，同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)于創(chuàng)新金融產(chǎn)品、活躍國(guó)內(nèi)金融市場(chǎng)和提升金融運(yùn)行效率發(fā)揮了積極作用。

然而，在同業(yè)市場(chǎng)蓬勃發(fā)展的背后，也滋生了種種市場(chǎng)亂象：資產(chǎn)負(fù)債期限錯(cuò)配加劇流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)隱患，資金空轉(zhuǎn)套利脫實(shí)向虛。2013年6月爆發(fā)的“錢(qián)荒”事件讓市場(chǎng)重新審視看似蓬勃發(fā)展、活力無(wú)限的同業(yè)業(yè)務(wù)，對(duì)其背后隱藏的巨大風(fēng)險(xiǎn)也愈發(fā)擔(dān)憂。中國(guó)銀監(jiān)會(huì)于2017年啟動(dòng)了三三四檢查，將同業(yè)業(yè)務(wù)作為重點(diǎn)監(jiān)管內(nèi)容，旨在摸清風(fēng)險(xiǎn)底數(shù)，引導(dǎo)銀行業(yè)回歸本源，不斷提升服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)質(zhì)量和水平。

那么，我國(guó)商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)究竟是否影響到銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)？如果有影響，銀行同業(yè)資產(chǎn)端和負(fù)債端的作用機(jī)制又如何？

截至目前，商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)研究的焦點(diǎn)主要集中在宏觀研究層面，研究范圍也往往局限于上市的大型銀行（David，2011；Grzegorz和 Christoffer，2013；羅中和繆海斌，2013；郝慧剛和魏昆利，2014；肖崎和阮健濃，2014；翟光宇、何玉潔和孫曉霞，2015；林光豐等，2015）。

一般來(lái)說(shuō)，銀行風(fēng)險(xiǎn)特征在很大程度上取決于其資產(chǎn)和負(fù)債結(jié)構(gòu)。因此分別研究同業(yè)資產(chǎn)和同業(yè)負(fù)債與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)關(guān)系非常必要。本文基于資產(chǎn)端和負(fù)債端的雙重視角，以2013-2016年我國(guó)127家商業(yè)銀行的平衡面板數(shù)據(jù)為研究樣本，運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板System GMM模型對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，研究結(jié)論可為銀行的業(yè)務(wù)拓展和風(fēng)險(xiǎn)管理提供指導(dǎo)，也為監(jiān)管部門(mén)優(yōu)化監(jiān)管政策提供理論參考。

本文的主要貢獻(xiàn)是：在具有一定廣度的微觀視角下研究近年來(lái)我國(guó)商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展情況，并從同業(yè)資產(chǎn)和同業(yè)負(fù)債兩個(gè)角度分析其對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，豐富現(xiàn)有領(lǐng)域的研究；通過(guò)動(dòng)態(tài)面板System GMM模型同時(shí)控制了三種內(nèi)生性，而國(guó)內(nèi)的相關(guān)研究往往忽略了內(nèi)生性的問(wèn)題。

二、研究設(shè)計(jì)

（一）研究假設(shè)

根據(jù)商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債表，同業(yè)業(yè)務(wù)分為同業(yè)資產(chǎn)業(yè)務(wù)和同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)，同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)是銀行資金的來(lái)源，同業(yè)資產(chǎn)業(yè)務(wù)是同業(yè)資金的使用。在流動(dòng)性緊張的情況下，商業(yè)銀行通過(guò)發(fā)展同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)，吸收同業(yè)存款和拆入資金，可以調(diào)節(jié)資金頭寸補(bǔ)充流動(dòng)性，在一定程度上緩解流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。

因此，基于以上分析，本文提出第一個(gè)研究假設(shè)：

H1：銀行同業(yè)負(fù)債與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)。

商業(yè)銀行適度擴(kuò)大同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模，在有效降低資本占用的同時(shí)能帶來(lái)可觀利潤(rùn)。目前，商業(yè)銀行期限在3個(gè)月以下的同業(yè)資產(chǎn)，風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重僅為20%；期限為3個(gè)月以上的，風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重為25%。而信貸資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重最低為50%，最高可達(dá)150%，若直接對(duì)應(yīng)信托受益權(quán)則是100%的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重。商業(yè)銀行可以通過(guò)同業(yè)業(yè)務(wù)將對(duì)企業(yè)的債權(quán)轉(zhuǎn)換為對(duì)其他商業(yè)銀行的債權(quán)，從而有效降低資本占用。與此同時(shí)，銀行通過(guò)同業(yè)資產(chǎn)運(yùn)作，增強(qiáng)與金融機(jī)構(gòu)同業(yè)間交流合作，給銀行帶來(lái)低成本、多元化、綜合性的收益。資本充足率提高和利潤(rùn)率增加均有利于降低銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

然而，以信貸業(yè)務(wù)出表為目的進(jìn)行變相監(jiān)管套利的同業(yè)資產(chǎn)的過(guò)度發(fā)展給銀行帶來(lái)巨大風(fēng)險(xiǎn)：一是流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。為了獲取高額收益，銀行通常以短期性質(zhì)的同業(yè)負(fù)債對(duì)接房地產(chǎn)、政府融資平臺(tái)等長(zhǎng)期基礎(chǔ)資產(chǎn)，由此導(dǎo)致短借長(zhǎng)貸的期限錯(cuò)配問(wèn)題，在資金市場(chǎng)趨緊時(shí)則易引致流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。二是信用風(fēng)險(xiǎn)。銀行同業(yè)業(yè)務(wù)基礎(chǔ)資產(chǎn)多為以企業(yè)信用為主的信貸資產(chǎn)。若是將平臺(tái)公司、房地產(chǎn)、“兩高一剩”等行業(yè)的融資業(yè)務(wù)包裝成同業(yè)資產(chǎn)，信用風(fēng)險(xiǎn)表面上被掩蓋，實(shí)質(zhì)上隨著經(jīng)營(yíng)杠桿放大也被擴(kuò)大。三是操作風(fēng)險(xiǎn)。銀行若想將一筆信用貸款通過(guò)同業(yè)通道出表，在進(jìn)行買(mǎi)入返售業(yè)務(wù)時(shí)，往往通過(guò)簽訂信息不透明的補(bǔ)充協(xié)議提供隱形擔(dān)保來(lái)實(shí)現(xiàn)，這在一定程度上增加了操作風(fēng)險(xiǎn)。

因此，基于以上分析，本文提出第二個(gè)研究假設(shè)：

H2：銀行同業(yè)資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)存在非線性U型關(guān)系。

（二）研究樣本

2013年對(duì)于我國(guó)商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展是一個(gè)重要節(jié)點(diǎn)。嚴(yán)格房地產(chǎn)、“兩高一?！毙袠I(yè)和地方融資平臺(tái)授信管理等銀行監(jiān)管要求相繼出臺(tái)。息差不斷收窄和相關(guān)企業(yè)融資條件日趨嚴(yán)苛的現(xiàn)狀倒逼商業(yè)銀行尋找傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)之外新的增長(zhǎng)渠道。2013年6月“錢(qián)荒”爆發(fā)的原因之一也被指是同業(yè)業(yè)務(wù)過(guò)度發(fā)展導(dǎo)致的資金錯(cuò)配。與此同時(shí)，《中國(guó)銀監(jiān)會(huì)關(guān)于規(guī)范商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)投資運(yùn)作有關(guān)問(wèn)題的通知》（2013年8號(hào)文）對(duì)商業(yè)銀行非標(biāo)業(yè)務(wù)進(jìn)行了限制，業(yè)內(nèi)認(rèn)為這是對(duì)同業(yè)業(yè)務(wù)進(jìn)行重點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)監(jiān)管的開(kāi)始。

因此，本文選取2013年作為樣本數(shù)據(jù)的起始年份，研究區(qū)間鎖定為2013年到2016年，以更好地研究在利率市場(chǎng)化加速和同業(yè)業(yè)務(wù)監(jiān)管加劇雙重影響下我國(guó)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)情況。在剔除財(cái)務(wù)狀況異常、財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)不全以及信息披露不完整等銀行數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，本文最終得到127家樣本銀行，共504個(gè)觀測(cè)值。為了剔除異常值的影響，對(duì)變量用Winsorize方法在1%水平上進(jìn)行了極端值處理。數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Bankscope數(shù)據(jù)庫(kù)，缺漏值從各商業(yè)銀行年報(bào)中整理獲取。本文使用的軟件是Stata12.0。

（三）變量選擇與定義

1.被解釋變量

本文分別選取不良貸款率（NPLR）和撥備覆蓋率（LC）作為風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的衡量指標(biāo)。Disyatat（2011）和Sebastiaan等（2015）在分析相關(guān)問(wèn)題時(shí)指出，不良貸款率的一個(gè)有效的替代指標(biāo)為撥備覆蓋率。兩者的區(qū)別在于，不良貸款率是關(guān)于銀行整體信貸資產(chǎn)質(zhì)量的變化結(jié)果，側(cè)重于事后風(fēng)險(xiǎn)度量；而不良貸款撥備覆蓋率是衡量商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備金計(jì)提是否充足的一個(gè)重要指標(biāo)，側(cè)重于事前風(fēng)險(xiǎn)度量。在撥備一定的前提下，撥備覆蓋率越低，說(shuō)明銀行的不良信貸資產(chǎn)越多，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高。

2.解釋變量

同業(yè)資產(chǎn)包括拆出資金、存放同業(yè)及買(mǎi)入返售金融資產(chǎn)。同業(yè)負(fù)債包括拆入資金、同業(yè)存放和賣(mài)出回購(gòu)金融資產(chǎn)。鑒于數(shù)據(jù)可獲得性和代理變量的高度正向相關(guān)性，本文分別用銀行間存放同業(yè)（INA）和同業(yè)存放（INL）作為同業(yè)資產(chǎn)和同業(yè)負(fù)債的衡量指標(biāo)。

3.控制變量

本文選取了6個(gè)控制變量以增強(qiáng)模型有效性，其中包括銀行資產(chǎn)特征角度的資產(chǎn)規(guī)模（SIZE）和資產(chǎn)結(jié)構(gòu)（ER），盈利能力角度的總資產(chǎn)回報(bào)率（ROA）和成本收入比（CI），償債能力角度的資本充足率（CAR），以及實(shí)證研究通?？刂频臅r(shí)間（YEAR）。

研究選取的變量說(shuō)明及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果分別見(jiàn)表1和表2。

表1 變量定義與含義

表2 127家商業(yè)銀行變量描述性統(tǒng)計(jì)

I N A 0．3 7 6 0．2 6 0 1．8 5 5 0．0 2 4 0．3 4 9 I N L 0．3 1 1 0．2 8 0 1．1 6 7 0．0 0 3 0．2 2 3 S I Z E 4 2．9 4 0 4 3．5 6 5 6 0．2 9 0 1 9．5 8 0 9．3 5 0 E R 7．9 6 4 7．4 6 0 2 1．0 3 0 4．2 0 0 2．7 4 6 R O A 0．9 2 2 0．9 6 0 1．8 9 0 －0．2 1 0 0．3 9 3 C I 4 3．4 6 5 3 9．5 9 0 9 0．6 4 0 2 4．3 4 0 1 2．9 5 8 C A R 1 3．7 1 4 1 2．7 8 5 3 1．0 4 0 9．9 0 0 3．4 0 9

（四）模型設(shè)計(jì)

Wintok等（2012）認(rèn)為動(dòng)態(tài)面板GMM模型與普通最小二乘法和面板的固定效應(yīng)模型相比，優(yōu)點(diǎn)是可以解決潛在由不可觀測(cè)的異質(zhì)性引起的內(nèi)生性、同期聯(lián)立內(nèi)生性和跨時(shí)期的動(dòng)態(tài)內(nèi)生性問(wèn)題。動(dòng)態(tài)面板GMM模型主要包括一階差分GMM模型（the dynamic difference GMM model）與系統(tǒng)GMM模型。其中，系統(tǒng)GMM模型通過(guò)加入水平方程解決了一階差分GMM模型中的弱工具變量問(wèn)題，更加有效。因此，本文采取系統(tǒng)GMM模型 （the dynamic system GMM model），如公式（1）所示。

根據(jù)研究“假設(shè) 1”和“假設(shè) 2”的理論分析，建立了模型（1）至模型（3）。 其中，H表示不可觀測(cè)的異質(zhì)性；εit表示誤差項(xiàng)。

三、實(shí)證分析

表3為模型（1）的回歸結(jié)果。在對(duì)NPLR的回歸中，模型（1A）僅考慮銀行同業(yè)資產(chǎn)INA和同業(yè)負(fù)債INL對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)NPLR的影響，模型（1B）至模型（1D）加入代表資產(chǎn)特征、盈利能力和償債能力的控制變量。其中，模型（1B）單獨(dú)考察銀行同業(yè)資產(chǎn)INA與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)NPLR之間的關(guān)系，模型（1C）單獨(dú)考察銀行同業(yè)負(fù)債INL與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)NPLR之間的關(guān)系，模型（1D）加入全部變量。

同業(yè)資產(chǎn)INA的平方項(xiàng)系數(shù)在1%的置信區(qū)間內(nèi)均顯著，且系數(shù)為正，即銀行同業(yè)資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈U型曲線關(guān)系，說(shuō)明在銀行同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較小時(shí)，適度拓展同業(yè)資產(chǎn)業(yè)務(wù)，將有利于銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平降低，而當(dāng)同業(yè)資產(chǎn)發(fā)展程度達(dá)到臨界點(diǎn)時(shí)，繼續(xù)擴(kuò)大同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模將提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平；同業(yè)負(fù)債INL系數(shù)均顯著為負(fù)，即銀行同業(yè)負(fù)債與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)的開(kāi)展降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

表3 模型（1）的回歸結(jié)果

考慮到同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響可能不會(huì)立即體現(xiàn)在銀行當(dāng)年的財(cái)務(wù)報(bào)表上或沒(méi)有完全體現(xiàn)在銀行當(dāng)年的財(cái)務(wù)報(bào)表上，為此建立了模型（2）來(lái)研究同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)銀行未來(lái)（或者下一年度）風(fēng)險(xiǎn)的影響，回歸結(jié)果見(jiàn)表4。

解釋變量均滯后1期，自變量和控制變量的符號(hào)方向均未改變，說(shuō)明結(jié)論比較穩(wěn)健，從而支持了“假設(shè)1”和“假設(shè)2”。

表4 模型（2）和模型（3）的回歸結(jié)果

同時(shí)，鑒于銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的度量對(duì)實(shí)證結(jié)果影響較大，下文擬替換因變量對(duì)估計(jì)方程進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。本文采用撥備覆蓋率作為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的代理變量，建立模型（3），回歸結(jié)果見(jiàn)表4。

總體來(lái)看，替換因變量指標(biāo)后，相對(duì)應(yīng)的解釋變量的符號(hào)均發(fā)生了反方向變動(dòng)。由于代表風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的撥備覆蓋率與不良貸款率的方向也為反方向變動(dòng)，因此穩(wěn)健性檢驗(yàn)的結(jié)論有力地支持了前文的基本結(jié)論。

四、結(jié)論及對(duì)策建議

本文采用2013-2016年我國(guó)127家商業(yè)銀行的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)面板System GMM模型，考察了銀行同業(yè)資產(chǎn)和同業(yè)負(fù)債對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。實(shí)證結(jié)果表明，銀行同業(yè)負(fù)債與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈負(fù)相關(guān)，即同業(yè)負(fù)債業(yè)務(wù)開(kāi)展降低了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平；銀行同業(yè)資產(chǎn)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平成非線性U型關(guān)系，即在銀行同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模較小時(shí)，適度拓展同業(yè)資產(chǎn)業(yè)務(wù)，將有利于銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平降低，而當(dāng)同業(yè)資產(chǎn)發(fā)展程度達(dá)到臨界點(diǎn)時(shí)，繼續(xù)擴(kuò)大同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模將提高風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

基于以上研究結(jié)論，本文提出以下政策建議：

（1）對(duì)于商業(yè)銀行來(lái)說(shuō)，一方面要加強(qiáng)同業(yè)業(yè)務(wù)主動(dòng)負(fù)債管理，積極運(yùn)用規(guī)范透明的同業(yè)融資工具，拓展優(yōu)質(zhì)同業(yè)資金來(lái)源；另一方面要加強(qiáng)同業(yè)資產(chǎn)端的合規(guī)運(yùn)作。完善同業(yè)業(yè)務(wù)考核和激勵(lì)機(jī)制，合理控制同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模；加強(qiáng)同業(yè)業(yè)務(wù)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理，做好科學(xué)化敞口管理和壓力測(cè)試，提高資產(chǎn)負(fù)債匹配程度；規(guī)范同業(yè)業(yè)務(wù)操作流程，加強(qiáng)前中后臺(tái)各環(huán)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)管理控制。

（2）對(duì)于監(jiān)管部門(mén)來(lái)說(shuō)，要著重進(jìn)行商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)資產(chǎn)端的監(jiān)管，在控制同業(yè)資產(chǎn)總量的同時(shí)對(duì)其結(jié)構(gòu)進(jìn)行限制。細(xì)化同業(yè)業(yè)務(wù)資產(chǎn)科目統(tǒng)計(jì)內(nèi)容，擇機(jī)推出同業(yè)資產(chǎn)相關(guān)監(jiān)管指標(biāo)，加強(qiáng)對(duì)同業(yè)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)敞口監(jiān)測(cè)分析力度，引導(dǎo)同業(yè)業(yè)務(wù)回歸傳統(tǒng)本質(zhì)，提升服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)量和水平。