一、引 言

“宏觀審慎”概念最早出現(xiàn)在20世紀(jì)70年代著名的庫克會議的會議記錄中。從官方文件來看，國際清算銀行于1986年首次公布“宏觀審慎政策”，該政策的主要目標(biāo)是保障金融系統(tǒng)的安全和維護支付系統(tǒng)的穩(wěn)定。［1］2000年，當(dāng)時擔(dān)任國際清算銀行行長的Andrew Crockett最早對宏觀審慎概念做出了界定，這意味著宏觀審慎監(jiān)管理論框架初步成型。此外，Borio在研究中最先提出建構(gòu)宏觀審慎監(jiān)管框架的問題［2］，這對后來從事此方面研究的學(xué)者具有一定的啟發(fā)意義。隨著時間的推移，關(guān)于宏觀審慎政策的研究在2008年之后開始成為熱點，大部分國家都密切關(guān)注著該政策的發(fā)展。

隨著金融行業(yè)迅猛發(fā)展，我國逐步建構(gòu)了極具開放性的金融市場，打造了以多樣化為特征的金融產(chǎn)品體系以及層次分明的金融機構(gòu)體系。這在促進金融行業(yè)繁榮發(fā)展的同時，也對風(fēng)險防范體系提出了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。［3］現(xiàn)階段，我國金融發(fā)展出現(xiàn)的最大問題是風(fēng)險不斷積聚，防范金融危險、維護金融穩(wěn)定已不再是單個銀行或者某個組織的事情，而是已經(jīng)成為國家所關(guān)注的重大問題之一。

在2017年召開的第五次全國金融工作會議上，我國正式提出了要牢牢守住金融行業(yè)發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險的底線。目前，中央銀行根據(jù)我國的具體情況，基于維護金融穩(wěn)定的目的，已經(jīng)開始思考和探索如何維護金融穩(wěn)定的舉措，并逐步建構(gòu)了宏觀審慎政策，在此基礎(chǔ)上形成貨幣政策和宏觀審慎政策相結(jié)合的雙支柱政策框架。［4］（P63-73）作為金融行業(yè)重要的調(diào)控工具，宏觀審慎政策將直接與金融體系發(fā)生密切關(guān)聯(lián)，而無需通過其他中介。［5］但是，這一舉措也存在一個問題，那就是最終執(zhí)行所產(chǎn)生的效果是否可以有效降低金融風(fēng)險需要作深入探討和具體研究。從目前的情況來看，宏觀審慎政策的核心在于實行2017年的宏觀審慎評估體系，而商業(yè)銀行是其主要監(jiān)管對象。

有鑒于此，在既有理論基礎(chǔ)上，本文主要從微觀主體銀行行為視角出發(fā)，將宏觀審慎政策有效性評估的對象從中間目標(biāo)延伸至商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)層面，實證分析中國宏觀審慎政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。

二、模型設(shè)定和方法說明

（一）計量模型的設(shè)定

根據(jù)Lim［6］、梁琪［7］等的研究，本文建立以下基準(zhǔn)模型：

其中，i=1,2,...n，表示研究所包含的銀行的數(shù)量，t是時間變量。υi是個體效應(yīng)，而εi,t則是隨機擾動項。RT(Risk Taking)是衡量商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)情況的被解釋變量，MPP(Macroprudential Policy)是核心解釋變量，即宏觀審慎政策的代理變量，k代表不同的宏觀審慎政策工具。另外，模型（1）還包括其他三個解釋變量：一是RTi,t的滯后項，表示當(dāng)前風(fēng)險受上一期風(fēng)險影響的程度；二是BV(BanksVar)，包括對商業(yè)銀行特質(zhì)因素進行控制的變量；三是MV（MarketVar），它是對宏觀經(jīng)濟環(huán)境進行控制的變量。

與此同時，在模型（1）的基礎(chǔ)上引入宏觀審慎政策和宏觀經(jīng)濟環(huán)境變量的交叉項MPP*MV，以此研究宏觀審慎工具是否會影響到風(fēng)險承擔(dān)的變動以及其與宏觀經(jīng)濟環(huán)境是否呈正向關(guān)系：

交叉項β4是模型（2）的主要考察對象，以此來驗證逆周期特征。

此外，通過引入宏觀審慎政策和商業(yè)銀行特征變量的交叉項μPP*BV，來研究商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)受宏觀審慎工具的影響以及和商業(yè)銀行特征的關(guān)系：

交叉項β4是模型（3）的主要考察對象，以此來驗證商業(yè)銀行在宏觀審慎政策中的特質(zhì)性。

（二）變量選取與數(shù)據(jù)說明

1.變量的選取。被解釋變量RT。現(xiàn)階段，不管是國內(nèi)學(xué)者還是國外學(xué)者，在研究商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)時通常都會選擇三個主要變量，一是預(yù)期違約頻率EDF（expected default frequency），如Brissimis、Delis［8］和Altunbas等［9］在研究中就運用到這個變量。二是貸款違約率，如Jiménez［10］。三是Z值，通常認(rèn)為Z值的大小和商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)呈現(xiàn)一種反向的比例關(guān)系。Z值重點闡述的是商業(yè)銀行的破產(chǎn)風(fēng)險，而非商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)代表的內(nèi)在含義，就當(dāng)前我國的研究情況來說，本文認(rèn)為不需要將被解釋變量Z列入考量范圍。基于此，本文所選取的被解釋變量為不良貸款率NPL（nonperforming loan），它是商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的重要變量，也是衡量信貸風(fēng)險在實際運用中所產(chǎn)生的主要結(jié)果。同時，商業(yè)銀行風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比率RWAR（risk weighted asset ratio）比率越高，則表明收益越大，與此同時其所面臨的風(fēng)險也越高，在這種情況下，商業(yè)銀行需要承擔(dān)的風(fēng)險也就更高。此外，出于研究普遍性考慮，在本文中將被解釋變量取作貸款損失準(zhǔn)備金率LLRR（Loan loss reserve ratio），這是商業(yè)銀行自身對信貸風(fēng)險的估量，該數(shù)字越大，則代表銀行在風(fēng)險承擔(dān)方面越謹(jǐn)慎。

核心解釋變量MPP。從國際上來看，我國開展宏觀審慎政策實踐起步較早，雖然現(xiàn)階段沒有專門的宏觀審慎政策概念，但是我國所采取的諸多政策經(jīng)實踐證明都是成效顯著的。具體來說，宏觀審慎政策工具主要包括限制資產(chǎn)負(fù)債表、對金融機構(gòu)征收稅款、存款準(zhǔn)備金率、時變/動態(tài)準(zhǔn)備金、杠桿率、債務(wù)收入比、貸款價值比等。本文主要采用宏觀審慎工具中的兩個代表，一個是法定存款準(zhǔn)備金率DRR，一個是住房抵押貸款LTV上限，將其作為研究宏觀審慎工具的主要對象，同時根據(jù)法定存款準(zhǔn)備金率、LTV上限實際使用的時間，對他們進行年度加權(quán)平均。

控制變量。商業(yè)銀行自身特質(zhì)變量：一是核心資本充足率CCAR，主要代表商業(yè)銀行的資產(chǎn)狀況；二是資產(chǎn)收益率ROA，主要代表銀行的盈利能力；三是資產(chǎn)規(guī)模（取對數(shù)之后的LnAS），主要代表銀行經(jīng)營規(guī)模的大小。通常而言，資產(chǎn)充足率以及總資產(chǎn)收益率數(shù)字越大，表明銀行的融資能力越強，其承擔(dān)風(fēng)險的能力也越強。宏觀經(jīng)濟變量選取GDP同比增長率、上證綜指的年收益率STOCK，來衡量商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為受宏觀經(jīng)濟環(huán)境影響的大小。

交叉項。當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好時，銀行往往會進行信貸擴張，提高杠桿率。但是，一旦經(jīng)濟出現(xiàn)下滑趨勢，商業(yè)銀行則會改變政策，同時會采取一系列舉措如去杠桿化、緊縮信貸、提高信貸標(biāo)準(zhǔn)等對企業(yè)的信用施加影響，惡化實體經(jīng)濟發(fā)展環(huán)境。針對這種情況，有學(xué)者如Lim等通過跨國宏觀研究，分析信貸規(guī)模和杠桿變動是否會受到宏觀審慎工具的影響。因此，本文引入宏觀經(jīng)濟環(huán)境與宏觀審慎政策的交叉項來驗證上述現(xiàn)象。與此同時，本文通過引入宏觀審慎政策與商業(yè)銀行特征變量的交叉項來研究商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)是否受到宏觀審慎工具和銀行特質(zhì)共同作用的影響。

2.數(shù)據(jù)說明。本文所選取的樣本為2000—2018年間的128家商業(yè)銀行，樣本不僅包括五大國有商業(yè)銀行如中國銀行、交通銀行等，還包括招商銀行、平安銀行、民生銀行等12家大型股份制銀行以及111家城市商業(yè)銀行和農(nóng)商行，如北京銀行、上海銀行、北京農(nóng)商行、青島農(nóng)商行等。本文所需要的樣本數(shù)據(jù)主要來源于Bankscope數(shù)據(jù)庫，而貨幣政策，宏觀審慎政策代理變量則來源于Wind數(shù)據(jù)以及央行官網(wǎng)。具體如表1所示。

表1 變量選擇和來源

三、實證分析與結(jié)果說明

（一）宏觀審慎政策與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)基本檢驗

表2、3分別列出了宏觀審慎工具（存款準(zhǔn)備金率DRR、住房抵押貸款LTV上限）對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)及其順周期性的影響。在5%的顯著性水平下，Sargan檢驗和自相關(guān)檢驗均不能拒絕原假設(shè)，表明系統(tǒng)GMM估計選取的工具變量是合理的，擾動項不存在顯著的序列相關(guān)。

表2 基于DRR基準(zhǔn)模型的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)檢驗結(jié)果

表3 基于LTV基準(zhǔn)模型的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)檢驗結(jié)果

1.宏觀審慎政策下的商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)分析。通過觀察表2和表3不難發(fā)現(xiàn)，當(dāng)商業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的滯后一期變量的系數(shù)為正數(shù)時，表明商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)具有黏性，也就是我們常說的慣性。

在表2中，宏觀審慎政策工具變量存款準(zhǔn)備金率與三個被解釋變量之間的系數(shù)都是至少在5%上顯著為負(fù)的。之所以出現(xiàn)這個結(jié)果，主要原因在于商業(yè)銀行信貸能力受到央行上調(diào)存款準(zhǔn)備金率的影響，如果央行上調(diào)這一數(shù)值，則商業(yè)銀行的信貸供給能力就下降，這可以抑制商業(yè)銀行出現(xiàn)信貸擴張的現(xiàn)象。所以，商業(yè)風(fēng)險承擔(dān)代理變量會隨著DRR的上升而出現(xiàn)減小的趨勢。因此，在宏觀審慎政策下，商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)出現(xiàn)明顯下降。

從表3可以看出，LTV上限的系數(shù)至少在5%上顯著為正，這意味著如果要抑制抵押貸款的增長，可以通過降低LTV上限、提高住房抵押貸款的首付成數(shù)的方法達到這個效果。這有利于從側(cè)面降低風(fēng)險承擔(dān)，同時能夠避免銀行更多地介入和參與到房地產(chǎn)中去從而過度暴露敞口。因此，本文驗證了商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)同人民幣存款準(zhǔn)備金率呈負(fù)相關(guān)，同貸款價值比水平呈正相關(guān)，這也就說明了宏觀審慎政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)具有抑制作用。

2.商業(yè)銀行特征的風(fēng)險承擔(dān)分析。通過觀察商業(yè)銀行特征的系數(shù)可以發(fā)現(xiàn)，大部分系數(shù)在10%的水平下表現(xiàn)為顯著，同時其系數(shù)多為負(fù)值。由此可知，隨著規(guī)模不斷擴大，商業(yè)銀行所承擔(dān)的風(fēng)險也逐漸降低。這可能是因為隨著銀行規(guī)模的擴大，其傾向于采用相對保守的經(jīng)營策略。現(xiàn)階段，我國商業(yè)銀行大都具有擴張的沖動，較高的資本充足率和盈利水平奠定了擴張的基礎(chǔ)。然而，與之對應(yīng)的是銀行的風(fēng)險控制水平也有了明顯的提升。也就是說，銀行風(fēng)險承擔(dān)會隨著資本充足率和盈利水平的提高而下降。

3.宏觀經(jīng)濟環(huán)境的風(fēng)險承擔(dān)風(fēng)險分析。通過觀察表2和表3不難發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)會受到A股市場波動的影響。盡管受分業(yè)經(jīng)營的約束，商業(yè)銀行并不可以直接從事A股投資，但是它們會通過成立理財子公司的方式參與股票市場投資活動。將表2和3結(jié)合起來分析發(fā)現(xiàn)，GDP系數(shù)都保持在10%上顯著。GDP系數(shù)對于RWAR和LLRR都顯著為正，表明風(fēng)險承擔(dān)和經(jīng)濟增長兩者之間是顯著正相關(guān)，也就是說，商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)順周期特征極為明顯。與此同時，NPL的GDP系數(shù)至少在5%上顯著為負(fù)數(shù)，表明當(dāng)經(jīng)濟發(fā)展良好時，商業(yè)銀行所出現(xiàn)的不良貸款率會較低。

（二）宏觀審慎政策與宏觀經(jīng)濟變量交叉項對風(fēng)險承擔(dān)的影響

在模型（2）中，本文先后引入兩個變量的交叉項，一個是宏觀審慎政策代理變量與GDP的交叉項，另一個是與STOCK的交叉項，其主要目的是研究使用宏觀審慎政策是否會對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生一定影響以及同宏觀經(jīng)濟環(huán)境是否存在逆向關(guān)系，也就是通常所說的逆周期特征。表4表示的是宏觀審慎政策代理變量DRR與宏觀經(jīng)濟環(huán)境交叉項對風(fēng)險承擔(dān)所產(chǎn)生的影響：

可以看出，DRR這一宏觀審慎工具變量同宏觀經(jīng)濟代理變量交叉項的系數(shù)多在10%處呈現(xiàn)顯著特征。這意味著借助準(zhǔn)備金率的逆周期調(diào)節(jié)，可以有效調(diào)節(jié)貸款增速和經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系。通過觀察表4可以看出，DRR*GDP的系數(shù)以及DDR*STOCK的系數(shù)均同宏觀經(jīng)濟代理變量系數(shù)相反，這就表明這兩者之間存在明顯的逆周期性。需要特別強調(diào)的是，RWAR是影響最為突出的一個風(fēng)險承擔(dān)變量。另外，DRR*STOCK、DRR*GDP系數(shù)均同DRR系數(shù)符號相同，這表明在央行宏觀審慎政策影響下，商業(yè)銀行表現(xiàn)出來的行為其主要目的是避免風(fēng)險承擔(dān)上升。那么，這一結(jié)論如何在宏觀審慎政策工具變量LTV中進行有效檢驗?zāi)?？具體如表5所示。

從表5可以發(fā)現(xiàn)，LTV這一宏觀審慎工具變量與宏觀經(jīng)濟代理變量交叉項的系數(shù)多在10%處呈現(xiàn)為顯著特征，這就意味著借助貸款價值比上限的逆周期調(diào)節(jié)，能夠有效調(diào)節(jié)銀行行為自身同經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系。通過觀察表5可以看出，LTV*GDP的系數(shù)以及LTV*STOCK的系數(shù)均同宏觀經(jīng)濟代理變量系數(shù)相反，這就表明這兩者之間存在明顯的逆周期性。需要特別強調(diào)的是，RWARATIO是影響最為突出的一個風(fēng)險承擔(dān)變量。

表4 基于DRR的MPP*MV商業(yè)銀交叉項行風(fēng)險承擔(dān)檢驗結(jié)果

表5 基于LTV的MPP*MV商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)檢驗結(jié)果

（三）宏觀審慎政策與商業(yè)銀行特征變量交叉項對風(fēng)險承擔(dān)的影響

出于分析和研究風(fēng)險承擔(dān)行為的異質(zhì)性特征的目的，將商業(yè)銀行特征變量和宏觀審慎政策變量的乘積項引入基準(zhǔn)模型中，以檢驗銀行層面的控制變量同宏觀審慎政策變量之間的交互作用。為了保證所得到的結(jié)果是可靠的和穩(wěn)健的，本文同樣選擇不同的銀行風(fēng)險承擔(dān)和宏觀審慎政策代理變量進行實證分析。表6顯示的是宏觀審慎政策工具為DRR時，MPP*BV交叉項對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的回歸結(jié)果。

表6 基于DRR的MPP*BV商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)檢驗結(jié)果

表7 基于LTV的MPP*BV商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)檢驗結(jié)果

表7顯示的是宏觀審慎政策工具為LTV時，MPP*BV交叉項對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的回歸結(jié)果。

通過分析表6和表7所顯示的結(jié)果不難看出，CCAR和DRR、LTV之間乘積的系數(shù)大多至少在10%上顯著為正數(shù)，這就表明受銀行資本充足率提高的影響，銀行風(fēng)險承擔(dān)會有明顯的下降。但是，CCAR系數(shù)與CCAR*MPP系數(shù)在多數(shù)情況下并不一致，這就意味著在一定的宏觀審慎政策下，資本充足率對商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)可以進行抵消。ROA同宏觀審慎政策代理變量MPP的乘積系數(shù)在10%上顯著為負(fù)值，這表明對于有較高資產(chǎn)收益率的商業(yè)銀行來說，當(dāng)宏觀審慎政策出現(xiàn)變動時，面對風(fēng)險它們有一定的緩沖。另外，ROA系數(shù)同ROA*MPP系數(shù)是完全一致的，這就意味著受宏觀審慎政策工具變化的影響，商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)同方向變化。LnAS這一銀行規(guī)模變量同宏觀審慎政策代理變量MPP的乘積項系數(shù)在大多數(shù)情況下至少在10%上顯著為正數(shù)，這就表明銀行規(guī)模同宏觀審慎政策呈同方向變化。

四、結(jié)論與建議

本文重點研究了商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)受宏觀審慎政策的影響。一方面，通過建構(gòu)基準(zhǔn)估計模型檢驗宏觀審慎政策工具對風(fēng)險承擔(dān)的影響；另一方面，分析宏觀經(jīng)濟環(huán)境和商業(yè)銀行特征這兩個因素同宏觀審慎政策之間的相互影響。

（一）結(jié)論

宏觀審慎政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)具有一定的抑制作用。差別存款準(zhǔn)備金動態(tài)調(diào)整機制以及可變的LTV上限對于商業(yè)銀行風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比率、不良貸款率、貸款損失準(zhǔn)備金率等能夠產(chǎn)生顯著的影響，這就說明宏觀審慎政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)具有一定的抑制作用。

宏觀審慎政策能夠借助商業(yè)銀行自身的特征對其風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生一定的影響。一是銀行盈利能力對于風(fēng)險承擔(dān)具有明顯的影響，盈利能力強的商業(yè)銀行所具有的風(fēng)險水平要比其他的銀行風(fēng)險水平低；二是銀行資本充足率對于風(fēng)險承擔(dān)具有一定的影響，資本充足率高的商業(yè)銀行能夠抵消宏觀審慎政策對風(fēng)險承擔(dān)行為的影響；三是商業(yè)銀行規(guī)模對于風(fēng)險承擔(dān)也具有相應(yīng)的影響。

宏觀經(jīng)濟環(huán)境與宏觀審慎政策相互正向影響。本文研究發(fā)現(xiàn)，在經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好時期利用收緊政策工具，而在經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢呈現(xiàn)下行趨勢時采取寬松政策，可以弱化風(fēng)險承擔(dān)和宏觀經(jīng)濟環(huán)境之間的正向關(guān)系，有利于平滑信貸周期。此外，商業(yè)銀行信貸擴張的順周期性也能得到明顯降低。

（二）建議

一是完善宏觀審慎評估的監(jiān)管對象。商業(yè)銀行是宏觀審慎評估的主要對象，但是許多金融產(chǎn)品和市場活動等存在明顯的順周期性和結(jié)構(gòu)性風(fēng)險。比如，金融科技、貨幣市場基金等存在明顯的負(fù)債贖回風(fēng)險、資產(chǎn)價格風(fēng)險以及順周期流動性風(fēng)險等。因此，有必要將其納入宏觀審慎政策的框架中，以此保持金融市場穩(wěn)定。

二是引導(dǎo)商業(yè)銀行同不斷變化的政策環(huán)境相適應(yīng)。現(xiàn)階段，我國商業(yè)銀行大多已經(jīng)適應(yīng)了實行多年的低利率環(huán)境，隨著市場的變動，近來少數(shù)商業(yè)銀行內(nèi)部出現(xiàn)了流動性緊張的問題。在制定宏觀審慎政策時，監(jiān)管機構(gòu)需要同商業(yè)銀行進行溝通，引導(dǎo)其經(jīng)營行為。同時，鼓勵商業(yè)銀行提高資產(chǎn)負(fù)債管理能力和采用利率定價等方式應(yīng)對利率的上升。

三是建立符合實際且有效的宏觀審慎監(jiān)管工具箱。要從當(dāng)前經(jīng)濟發(fā)展的實際出發(fā)，選擇合適的工具，可以通過不同工具的組合取得疊加效果，以保持工具的有效性。在選擇工具時需要兼顧“因地制宜，因城施策”的原則，避免出現(xiàn)“一刀切”式的政策。在這里，差異化政策應(yīng)該是主流的實施方式。