姜旭

內(nèi)容提要：通過包含異質(zhì)性特征的一致估計(jì)隨機(jī)邊界分析方法對(duì)2014-2019年109家商業(yè)銀行的成本效率進(jìn)行了測算，并考察了中期借貸便利(MLF)對(duì)商業(yè)銀行成本效率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，MLF通過數(shù)量和價(jià)格，均能對(duì)商業(yè)銀行的成本效率產(chǎn)生顯著積極影響，但對(duì)于不同類型銀行則存在異質(zhì)性效果，且在促進(jìn)金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)方面存在不足，定向調(diào)控的能力有待提升。研究認(rèn)為：未來應(yīng)在增強(qiáng)MLF與其他流動(dòng)性調(diào)控工具使用的協(xié)調(diào)性、擴(kuò)大MLF使用頻率和規(guī)模、提升MLF與宏觀審慎監(jiān)管良性互動(dòng)的基礎(chǔ)上，加強(qiáng)MLF的價(jià)格基準(zhǔn)與預(yù)期引導(dǎo)功能，并通過逐步置換部分總量型或政策導(dǎo)向性較強(qiáng)的工具，進(jìn)一步發(fā)揮MLF的市場化定向調(diào)控效果，使MLF與央行利率走廊建設(shè)形成有機(jī)結(jié)合。

一、 引言與文獻(xiàn)綜述

2008年金融危機(jī)之后，以維持價(jià)格穩(wěn)定為主要目標(biāo)的傳統(tǒng)貨幣政策框架受到巨大沖擊和廣泛質(zhì)疑。與此同時(shí)，各國央行為了應(yīng)對(duì)危機(jī)造成的經(jīng)濟(jì)衰退、緩解金融市場的流動(dòng)性緊缺、并促進(jìn)金融機(jī)構(gòu)向私人部門提供資金，創(chuàng)新和實(shí)施了一系列非常規(guī)貨幣政策，借貸便利類工具便是其中最具有代表性的政策之一。近年來在借鑒西方發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)驗(yàn)的基礎(chǔ)上，中國央行也陸續(xù)實(shí)行了常備借貸便利(SLF)、中期借貸便利(MLF)、以及定向中期借貸便利(TMLF)等工具。上述工具增強(qiáng)了貨幣政策傳導(dǎo)的有效性、拓寬了基礎(chǔ)貨幣投放渠道、豐富了貨幣政策調(diào)控手段，不僅是健全現(xiàn)代貨幣政策框架和建立現(xiàn)代金融機(jī)構(gòu)體系的重要組成部分(易綱，2020)，也有助于實(shí)現(xiàn)“十四五”規(guī)劃《綱要》對(duì)于完善宏觀調(diào)控政策體系的明確要求。在此背景下，考察借貸便利工具對(duì)于商業(yè)銀行效率的影響效果，兼具理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

從西方發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的實(shí)施經(jīng)驗(yàn)來看，借貸便利工具作為金融危機(jī)時(shí)期廣泛運(yùn)用的一類非常規(guī)貨幣政策，具有很強(qiáng)的現(xiàn)實(shí)性和實(shí)踐性。零利率下限的約束限制了傳統(tǒng)利率政策的使用，而危機(jī)對(duì)金融體系功能造成的重創(chuàng)，加劇了金融機(jī)構(gòu)對(duì)未來經(jīng)濟(jì)狀況的擔(dān)憂和對(duì)流動(dòng)性不足的恐慌，這使得即便央行短期內(nèi)釋放大量流動(dòng)性，金融機(jī)構(gòu)依舊會(huì)出現(xiàn)“惜貸”行為，從而產(chǎn)生“結(jié)構(gòu)性流動(dòng)性緊缺”(盧嵐和鄧雄，2015)。為擺脫上述困境，各國央行開始通過借貸便利工具直接參與市場交易，通過直接購買或以高流動(dòng)性資產(chǎn)置換低流動(dòng)性資產(chǎn)等方式向各類金融市場直接注入流動(dòng)性，從而增強(qiáng)市場信心、修復(fù)金融體系、降低市場風(fēng)險(xiǎn)、激勵(lì)金融機(jī)構(gòu)進(jìn)一步提供資金，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)降低家庭和中小企業(yè)融資成本、促進(jìn)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的目的(Michael等，2012；封北麟和孫家希，2016)。典型工具如美聯(lián)儲(chǔ)的定期貸款拍賣(TAF)、定期資產(chǎn)支持證券貸款工具(TALF)、商業(yè)票據(jù)融資便利(CPFF)，歐央行的定向長期再融資操作(TLTRO)、直接貨幣交易計(jì)劃(OMT)等(孔丹鳳和陳志成，2021)。這些工具從性質(zhì)上來說屬于中央銀行再貸款，且與再貼現(xiàn)政策十分類似，但在預(yù)期引導(dǎo)功能、抵押擔(dān)保品范圍、量價(jià)調(diào)控模式、交易對(duì)象與方式、目標(biāo)與資金定向性方面具有明顯差異(馬理和劉藝，2014；楊美超和郭紅玉，2021)。

中國的借貸便利工具在操作方式上與西方發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體較為類似，但除了報(bào)價(jià)與申請流程具有市場化特點(diǎn)，以及具備提供緊急流動(dòng)性、降低中長期融資成本、緩解流動(dòng)性錯(cuò)配問題等功能之外，還陸續(xù)承擔(dān)了在外匯占款下降背景下拓寬基礎(chǔ)貨幣投放渠道、實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)直達(dá)的定向調(diào)控、暢通政策傳導(dǎo)機(jī)制、引導(dǎo)市場預(yù)期與市場利率形成、以及構(gòu)建中國利率走廊調(diào)控機(jī)制與央行調(diào)控框架轉(zhuǎn)型等方面的功能或作用(鄧偉和袁小惠，2016；李成等，2019)。此外，中國借貸便利工具日益常態(tài)化實(shí)施的特點(diǎn)也與西方發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體存在顯著差別，后者更多地是在危機(jī)時(shí)期作為補(bǔ)充性救助手段(潘敏和劉姍，2018)，而中國則將金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)作為重要目標(biāo)(陳豐華，2021)。

國內(nèi)外有關(guān)借貸便利工具的研究集中于流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)、影響機(jī)制、對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響等方面：一是流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)調(diào)控方面。相關(guān)研究認(rèn)為，借貸便利工具通過向市場中提供流動(dòng)性，對(duì)于資產(chǎn)流動(dòng)以及證券收益率具有顯著的穩(wěn)定作用，且有利于金融市場未來的修復(fù)(Duygan-Bump等，2013)。同時(shí)，相比于受特定支持的證券，借貸便利工具在穩(wěn)定投資者情緒、影響風(fēng)險(xiǎn)交易水平方面的作用更加明顯(Campbell等，2011)。二是影響機(jī)制方面。Acharya等(2017)的研究發(fā)現(xiàn)，借貸便利工具的效果取決于金融機(jī)構(gòu)的財(cái)務(wù)狀況和資產(chǎn)負(fù)債表流動(dòng)性。侯成琪和黃彤彤(2020)利用DSGE模型的結(jié)果顯示，借貸便利工具主要通過引導(dǎo)貸款市場定價(jià)和提供充足的流動(dòng)性來提高銀行的融資可得性，進(jìn)而降低市場風(fēng)險(xiǎn)。童晶和湯春玲(2021)針對(duì)MLF利率的實(shí)證結(jié)果則表明，中國MLF對(duì)信貸量的影響要大于對(duì)金融市場波動(dòng)的影響，現(xiàn)階段MLF利率的傳導(dǎo)效應(yīng)存在不足。三是對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響方面。Berger等(2017)的研究表明，借貸便利工具在不同銀行規(guī)模、不同貸款類別和期限等情況下均能促進(jìn)銀行的貸款供給。史本葉等(2020)的研究認(rèn)為借貸便利工具的效果具有區(qū)制特征，其在經(jīng)濟(jì)高增長區(qū)間對(duì)于經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用要強(qiáng)于低增長區(qū)間。王永欽和吳嫻(2019)利用三重差分法分析了MLF的抵押品渠道影響機(jī)制，發(fā)現(xiàn)其能夠降低中小企業(yè)的融資約束與融資成本?？椎P和陳志成(2021)的實(shí)證結(jié)果則表明，TMLF能夠?qū)γ駹I、小微企業(yè)在融資成本和信貸可得性方面提供有效的支持。

相較于既有文獻(xiàn)，本文嘗試在以下方面進(jìn)行邊際創(chuàng)新：首先，既有文獻(xiàn)大多是從宏觀或金融市場的角度考察借貸便利工具的作用，而有關(guān)對(duì)商業(yè)銀行影響的分析則相對(duì)較少，考慮到商業(yè)銀行體系在中國金融體系以及貨幣政策傳導(dǎo)中的重要地位，借貸便利工具影響商業(yè)銀行自身業(yè)務(wù)水平的方式與效果，具有現(xiàn)實(shí)意義和探討價(jià)值。其次，由于相關(guān)工具在中國實(shí)施的時(shí)間較短，許多文獻(xiàn)選擇將包括借貸便利、短期流動(dòng)性調(diào)節(jié)工具(SLO)、抵押補(bǔ)充貸款(PSL)在內(nèi)的各類結(jié)構(gòu)性貨幣政策工具合并研究，而專門針對(duì)借貸便利工具的研究也多側(cè)重于SLF或事件分析。事實(shí)上，隨著央行貨幣政策調(diào)控框架的日趨完善，各類創(chuàng)新工具也逐漸顯示出明確的分工與側(cè)重，而在這些工具中，MLF的重要性日益提高。最后，由于MLF工具不僅是重要的流動(dòng)性調(diào)控工具和基礎(chǔ)貨幣投放手段，同時(shí)也具有很強(qiáng)的價(jià)格信號(hào)作用，特別是LPR利率以MLF為基準(zhǔn)，這使得MLF的數(shù)量和價(jià)格均會(huì)對(duì)市場產(chǎn)生重要影響。此外，借貸便利工具在申請資質(zhì)方面，也與宏觀審慎政策聯(lián)系密切?，F(xiàn)階段相關(guān)文獻(xiàn)圍繞上述方面的討論相對(duì)有限。

有鑒于此，本文從成本效率的角度實(shí)證檢驗(yàn)借貸便利工具對(duì)商業(yè)銀行的影響。具體地，本文使用隨機(jī)邊界分析(SFA)方法計(jì)算商業(yè)銀行成本效率，并分別從數(shù)量與價(jià)格兩個(gè)角度，對(duì)中期借貸便利工具(MLF)通過商業(yè)銀行流動(dòng)性、價(jià)格基準(zhǔn)和信號(hào)、宏觀審慎規(guī)范作用等三個(gè)方面的有效性，進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

二、 效率測算與模型設(shè)定

本文所使用商業(yè)銀行面板數(shù)據(jù)均來自國泰安(CSMAR)數(shù)據(jù)庫，共包含各類商業(yè)銀行109家，其中全國性商業(yè)銀行16家、城市商業(yè)銀行65家、農(nóng)村商業(yè)銀行與農(nóng)村信用社28家。宏觀時(shí)間序列數(shù)據(jù)均來自萬得(Wind)數(shù)據(jù)庫。原始數(shù)據(jù)的樣本區(qū)間為2014年至2019年，頻率為年度。此外，為了避免極端異常值對(duì)估計(jì)結(jié)果造成影響，后續(xù)實(shí)證過程中對(duì)連續(xù)變量進(jìn)行了1%縮尾處理。所有計(jì)算均基于Stata 16。

1.商業(yè)銀行效率測算

既有文獻(xiàn)中對(duì)于商業(yè)銀行效率的研究，按照分析視角可以分為規(guī)模與范圍經(jīng)濟(jì)效率、生產(chǎn)前沿效率分析兩類，從方法則可分為非參數(shù)方法和參數(shù)方法，前者以數(shù)據(jù)包絡(luò)分析(DEA)為代表，后者以隨機(jī)邊界分析(SFA)為代表(童馨樂和卞華斌，2020)。由于中國作為發(fā)展中新興轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟(jì)體，所面臨的經(jīng)濟(jì)與金融環(huán)境往往更加復(fù)雜多變，而當(dāng)存在較多不確定性因素時(shí)，DEA方法由于對(duì)數(shù)據(jù)誤差敏感性高、穩(wěn)定性差，可能會(huì)導(dǎo)致較大測量與隨機(jī)誤差，而SFA方法在這種情況下則更加適宜(陳其安和劉艾萍，2015)。因此，本文采用SFA方法測算商業(yè)銀行成本效率，并使用超越對(duì)數(shù)形式的生產(chǎn)函數(shù)，以規(guī)避C-D函數(shù)等形式下假設(shè)過于嚴(yán)格、無法捕捉交互項(xiàng)與非線性特征等缺點(diǎn)。函數(shù)具體如式(1)所示：

(1)

表1 投入產(chǎn)出指標(biāo)的選取與計(jì)算方式

更進(jìn)一步地，為了在測算中考慮異質(zhì)性因素，本文采用了Belotti和Ilardi(2018)的一致估計(jì)固定效應(yīng)面板SFA方法。相比較常用的Battese和Coelli(1995)方法，這種方法既能夠克服無效率成分與個(gè)體異質(zhì)性無法得到有效區(qū)分的問題，即所謂“Greene難題”，也不存在無效率項(xiàng)只能單調(diào)變化的限制，從而可以捕捉商業(yè)銀行效率變化的非線性趨勢。其具體設(shè)置如下：

σvi=exp(φ0+φ1wit),σui=exp(γ0+γ1zit)

(2)

通過式(2)可以將異方差引入到隨機(jī)誤差項(xiàng)和非效率項(xiàng)的計(jì)算中，wit、zit分別為可能引起異方差的變量，本文將wit設(shè)置為公司規(guī)模(以總資產(chǎn)的對(duì)數(shù)lnTA衡量)，而將zit設(shè)置為資產(chǎn)負(fù)債率(ALR)、資本充足率(CAR)、存貸比(LDR)。上述異質(zhì)性設(shè)置的依據(jù)主要基于以下考慮：由于樣本涵蓋了全國性商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等各類型，其規(guī)模大小可能對(duì)隨機(jī)誤差的波動(dòng)產(chǎn)生影響，而在非效率項(xiàng)的測算中，商業(yè)銀行的效率與監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)息息相關(guān)，而所選取的三項(xiàng)均為較常見的審慎監(jiān)管指標(biāo)。表2、圖1、表3分別展示了SFA系數(shù)估計(jì)結(jié)果和商業(yè)銀行效率水平測算結(jié)果。如表2所示，lnTA、ALR、LDR系數(shù)均顯著為負(fù)，前者表明銀行規(guī)模越大，其隨機(jī)測量誤差波動(dòng)越小，后二者表明更好的財(cái)務(wù)狀況表現(xiàn)能顯著降低非效率項(xiàng)的波動(dòng)情況，銀行效率更加穩(wěn)定。上述結(jié)果與常規(guī)認(rèn)知較為契合。

表2 商業(yè)銀行成本效率的SFA估計(jì)結(jié)果

SFA方法計(jì)算出的效率水平衡量了商業(yè)銀行的實(shí)際效率與理論最優(yōu)效率之比，其取值范圍為[0,1]，數(shù)值越大表明效率越高。圖1展示了商業(yè)銀行效率的計(jì)算結(jié)果，其中左圖展示了所有銀行在樣本區(qū)間內(nèi)的平均效率變化趨勢，右圖則進(jìn)一步按照全國性商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等三類進(jìn)行劃分，分別展示了各類商業(yè)銀行的平均成本效率。從全樣本平均成本效率變化趨勢來看，其與中國經(jīng)濟(jì)金融環(huán)境變化趨勢較為符合，基本對(duì)應(yīng)了中國GDP增速下降、外匯與國內(nèi)金融市場波動(dòng)、央行貨幣政策調(diào)控轉(zhuǎn)型、中美貿(mào)易摩擦與全球不確定性上升等時(shí)點(diǎn)，反映出國內(nèi)商業(yè)銀行對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境變化的敏感性。其中，在2016年出現(xiàn)的較為明顯的趨勢轉(zhuǎn)向，可能與供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革與宏觀審慎政策的實(shí)施，以及MLF增設(shè)1年期期限有關(guān)。從變化幅度來看，全樣本的平均成本效率基本處于0.93水平附近，且波動(dòng)幅度不大，這意味著在不改變技術(shù)和投入的條件下，商業(yè)銀行的平均成本要比理論最優(yōu)的成本高約7%。

從不同類型商業(yè)銀行的平均成本效率水平來看，農(nóng)村商業(yè)銀行的平均效率相對(duì)更加穩(wěn)定，而全國性商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行變化幅度較大，且均在2016年之后呈現(xiàn)出較快的增長趨勢。為了排除樣本量差別造成的干擾，表3進(jìn)一步列出了各類型商業(yè)銀行成本效率的5%與95%分位數(shù)，可以看到，城市商業(yè)銀行的個(gè)體差異最為明顯，而全國性商業(yè)銀行雖然平均效率水平隨時(shí)間變化的趨勢較大，但標(biāo)準(zhǔn)差較小、分位數(shù)相對(duì)集中，這說明不同全國性商業(yè)銀行的效率表現(xiàn)差異較小，個(gè)體之間隨時(shí)間變動(dòng)的趨勢具有相似性。

表3 商業(yè)銀行成本效率的描述統(tǒng)計(jì)

2.MLF對(duì)商業(yè)銀行效率影響的模型設(shè)定

本文樣本中包含109家各類商業(yè)銀行，根據(jù)修正Wald檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)和似然比檢驗(yàn)結(jié)果，采用雙向固定效應(yīng)模型進(jìn)行估計(jì)，并使用穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。模型設(shè)定如下：

effit=β0+β1Xt+β2Controlit+β3Macrot+μi+λt+εit

(3)

effit為商業(yè)銀行成本效率，前文利用一致估計(jì)固定效應(yīng)SFA方法進(jìn)行了測算。Xt為借貸便利變量，本文使用MLF累計(jì)余額的對(duì)數(shù)(lnMLF)、1年期MLF利率(rate)分別作為數(shù)量型、價(jià)格型借貸便利工具的度量指標(biāo)。前者由MLF月度期末余額加總得到年度值，反映各年度MLF累計(jì)使用數(shù)量。后者為1年期MLF利率的月度加權(quán)平均，之所以選擇1年期MLF利率而非3個(gè)月期或6個(gè)月期，一方面是因?yàn)?年期MLF使用的頻率最高，另一方面是因?yàn)?個(gè)期限的MLF利率在變動(dòng)時(shí)間和幅度上均保持一致，因此1年期MLF利率具有良好代表性。為避免計(jì)算方式對(duì)結(jié)果產(chǎn)生影響，本文后續(xù)還使用了其他替代指標(biāo)，以驗(yàn)證結(jié)果的穩(wěn)健性。

Controlit為銀行微觀特征控制變量，包括總資產(chǎn)對(duì)數(shù)(lnTA)、資產(chǎn)收益率(ROA)、資產(chǎn)負(fù)債率(ALR)、以及是否上市虛擬變量(ipo)，從而對(duì)銀行規(guī)模、經(jīng)營情況、業(yè)務(wù)透明度等方面進(jìn)行控制。Macrot為宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境控制變量，本文選取以不變價(jià)計(jì)算的GDP年度增速(gdpr)作為衡量指標(biāo)。相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表4所示。

表4 主要解釋變量含義與描述性統(tǒng)計(jì)

由于回歸中包括核心解釋變量在內(nèi)使用了多個(gè)宏觀時(shí)間序列指標(biāo)，此時(shí)控制年度固定效應(yīng)可能會(huì)導(dǎo)致共線性問題。本文參考楊箏等(2019)的判斷標(biāo)準(zhǔn)，通過計(jì)算各變量間的相關(guān)系數(shù)，發(fā)現(xiàn)所有變量的相關(guān)系數(shù)均在0.8以下，表明多重共線性問題不嚴(yán)重。后文中還將以其他方法作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)的步驟。

三、 實(shí)證結(jié)果與分析

1.MLF對(duì)商業(yè)銀行效率的影響

本文首先使用全樣本回歸，考察中期借貸便利的數(shù)量指標(biāo)和價(jià)格指標(biāo)對(duì)于商業(yè)銀行成本效率的影響，為了避免指標(biāo)計(jì)算方式對(duì)計(jì)算結(jié)果造成影響，本文也使用了其他度量方式得到替代指標(biāo)。面板回歸結(jié)果如表5所示。

表5的(1)、(2)列顯示，MLF數(shù)量指標(biāo)的系數(shù)顯著為正，MLF價(jià)格指標(biāo)的系數(shù)顯著為負(fù)，說明借貸便利工具在數(shù)量和價(jià)格兩個(gè)方面均能提升商業(yè)銀行的成本效率。但回歸中所選取的指標(biāo)可能會(huì)存在以下問題：首先，MLF數(shù)量指標(biāo)是通過將MLF月度余額進(jìn)行加總而得到的年度累計(jì)值，雖然能夠衡量本年度MLF的總使用量，卻并不能反映本年度MLF的新增投入情況。這是因?yàn)镸LF的期限往往較長，本年度的月度余額中往往包含了上一年度的結(jié)余，而MLF的作用效果很可能與投放時(shí)機(jī)有關(guān)，若單純使用年度累計(jì)余額則容易忽略這一點(diǎn)。有鑒于此，本文基于MLF的月度新增額，進(jìn)而加總得到年度累計(jì)新增額，對(duì)原數(shù)量指標(biāo)進(jìn)行替代，回歸結(jié)果如第(3)列所示。其次，在計(jì)算價(jià)格型指標(biāo)時(shí)，使用1年期平均利率會(huì)丟失其他兩個(gè)期限所包含的信息，因此本文也以不同期限下月度新增額的數(shù)量為權(quán)重，重新計(jì)算了各年度的加權(quán)平均利率，回歸結(jié)果見第(4)列。最后，本文還綜合上述兩個(gè)因素，計(jì)算了經(jīng)利率期限結(jié)構(gòu)修正后的“實(shí)際”數(shù)量指標(biāo)，回歸結(jié)果見第(5)列。由于上述做法考慮了投放時(shí)間、持續(xù)期限等因素，加之本文使用的數(shù)據(jù)為年度，因此也可以消除MLF可能存在的季節(jié)性因素對(duì)結(jié)果穩(wěn)健性所造成的影響?？梢钥吹?，在改變MLF各指標(biāo)的度量方式后，各系數(shù)依然保持顯著。

表5 MLF對(duì)商業(yè)銀行成本效率的影響

2.MLF的異質(zhì)性影響分析

進(jìn)一步地，本文將商業(yè)銀行按照全國性商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行三個(gè)類別進(jìn)行劃分，對(duì)式(3)進(jìn)行重新驗(yàn)證，從而考察MLF工具對(duì)不同類型商業(yè)銀行是否存在異質(zhì)性影響，回歸結(jié)果如表6所示。

分樣本回歸的結(jié)果顯示，MLF的兩種指標(biāo)的系數(shù)符號(hào)雖然與全樣本回歸結(jié)果保持一致，但只有城市商業(yè)銀行的系數(shù)繼續(xù)保持顯著，且系數(shù)的絕對(duì)值均有所提高，這說明MLF的影響主要體現(xiàn)在城商行，而對(duì)于全國性商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行則沒有顯著影響。根據(jù)央行對(duì)于MLF實(shí)施對(duì)象的描述，符合宏觀審慎動(dòng)態(tài)監(jiān)管要求的國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行以及較大規(guī)模的城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行，均能夠參與MLF的市場化利率招標(biāo)申請。同時(shí)，城商行的規(guī)模和市場地位普遍介于全國性商業(yè)銀行和農(nóng)商行之間。根據(jù)以上兩點(diǎn)可以排除城市商業(yè)銀行在申請MLF時(shí)具有某種優(yōu)勢地位，因而表6所顯示的系數(shù)顯著性差別，更多地是由于商業(yè)銀行自身特點(diǎn)以及與MLF功能定位的符合程度所導(dǎo)致的。

表6 MLF對(duì)不同類型商業(yè)銀行成本效率的異質(zhì)性影響

具體而言，全國性商業(yè)銀行在存款安全性方面的吸引力往往更高，融資來源多樣，且無論是規(guī)模、成本，還是在銀行間市場的融資難度方面，全國性商業(yè)銀行所面對(duì)的流動(dòng)性環(huán)境都更加寬松，因此對(duì)于MLF的依賴程度并不高。同時(shí)，全國性商業(yè)銀行業(yè)務(wù)復(fù)雜度、承擔(dān)的政策任務(wù)以及受監(jiān)管程度更高，這可能會(huì)導(dǎo)致其對(duì)MLF工具及附帶要求的敏感性相對(duì)更弱。通過進(jìn)一步剔除國有商業(yè)銀行樣本，發(fā)現(xiàn)MLF各類指標(biāo)對(duì)股份制銀行成本效率的影響依舊不顯著，從而排除了所有制結(jié)構(gòu)方面的原因，進(jìn)一步佐證了上述觀點(diǎn)。而農(nóng)村商業(yè)銀行雖然在補(bǔ)充流動(dòng)性方面有很強(qiáng)的動(dòng)機(jī)，但由于MLF在宏觀審慎評(píng)估表現(xiàn)與質(zhì)押品標(biāo)準(zhǔn)方面有一定要求，而農(nóng)商行在業(yè)務(wù)規(guī)范性和合格抵質(zhì)押品持有量方面均存在劣勢，因而MLF并不能明顯改善其融資成本，從而無法對(duì)成本效率產(chǎn)生顯著影響。而城商行的特點(diǎn)則介于兩者之間：一方面，MLF對(duì)其具有相當(dāng)程度的吸引力；另一方面，其自身各項(xiàng)業(yè)務(wù)指標(biāo)和合格抵質(zhì)押品持有量與MLF的要求較為契合。因此MLF的投放增加了城商行的流動(dòng)性獲取來源，降低了流動(dòng)性獲取成本和難度，從而顯著提高了其成本效率。

3.穩(wěn)健性檢驗(yàn)與進(jìn)一步分析

由于MLF變量為外生的宏觀數(shù)據(jù)，通常并不會(huì)存在明顯的內(nèi)生性問題。然而為了進(jìn)一步分析，除了前文替換指標(biāo)、分樣本回歸等方式之外，本文還圍繞以下方面進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)：一是改變樣本區(qū)間。MLF在最初設(shè)立階段，期限均為3個(gè)月，此后于2015年第4季度、2016年第1季度分別增設(shè)了6個(gè)月期和1年期，且之后逐漸以1年期MLF為主。有鑒于此，本文將樣本區(qū)間改為2016年至2019年進(jìn)行檢驗(yàn)。二是避免多重共線性。本文核心解釋變量MLF指標(biāo)為宏觀時(shí)間序列，因此當(dāng)模型中加入宏觀控制變量及時(shí)間固定效應(yīng)后，容易引起多重共線性問題，雖然前文參考楊箏等(2019)的標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了簡單判斷，但回歸中仍可能存在影響。對(duì)此，本文分別剔除時(shí)間固定效應(yīng)和宏觀控制變量，重新進(jìn)行估計(jì)。三是改變被解釋變量。本文采用成本效率衡量銀行效率，由于MLF具有向商業(yè)銀行提供中期流動(dòng)性的功能，因此可能會(huì)通過增加可貸資金從而影響商業(yè)銀行的收入，因此本文使用收入效率對(duì)此進(jìn)行檢驗(yàn)。四是模型設(shè)定與內(nèi)生性問題。雖然MLF指標(biāo)為外生變量，但商業(yè)銀行微觀層面的控制變量與成本效率間仍可能存在內(nèi)生性問題。為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，此處使用帶有被解釋變量與微觀控制變量1階滯后項(xiàng)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行系統(tǒng)GMM兩步穩(wěn)健估計(jì)。

穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果表明，改變樣本區(qū)間或剔除可能導(dǎo)致多重共線性的影響因素后，個(gè)別MLF指標(biāo)系數(shù)的顯著性有所下降，但整體來看仍可認(rèn)為結(jié)果保持穩(wěn)健，且2016年之后MLF對(duì)商業(yè)銀行成本效率的影響進(jìn)一步提高。將被解釋變量更換為收入效率后，MLF系數(shù)接近于零且不再顯著，說明以MLF為代表的借貸便利工具主要是通過降低銀行的資金成本來影響銀行效率，但并不能增加商業(yè)銀行的收入效率。這意味著，MLF雖然能夠通過資產(chǎn)負(fù)債表顯著改善商業(yè)銀行的經(jīng)營情況，降低資金使用成本，進(jìn)而使社會(huì)融資成本下降，但無法有效促進(jìn)商業(yè)銀行向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)進(jìn)一步增加信貸投放。限于篇幅，相關(guān)估計(jì)結(jié)果未列示，備索。

四、 結(jié)論與政策建議

基于2014—2019年109家商業(yè)銀行的年度面板數(shù)據(jù)，考察了以MLF為代表的借貸便利工具對(duì)商業(yè)銀行效率的作用。實(shí)證結(jié)果表明：① MLF工具不僅能夠通過提供額外流動(dòng)性使商業(yè)銀行受益，其作為價(jià)格基準(zhǔn)和政策信號(hào)的作用也同樣顯著。② MLF的政策效果會(huì)由于商業(yè)銀行自身特點(diǎn)而表現(xiàn)出異質(zhì)性，城市商業(yè)銀行與MLF的功能定位和交易要求最為匹配，因而其成本效率受MLF的影響最為顯著。③ 現(xiàn)階段MLF的效果更多地體現(xiàn)在流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理、基礎(chǔ)貨幣投放、價(jià)格基準(zhǔn)等方面，但在定向性、直達(dá)性等結(jié)構(gòu)性調(diào)整作用上尚有所欠缺。根據(jù)上述結(jié)論，提出政策建議如下。

首先，MLF對(duì)于部分商業(yè)銀行具有良好的定向支持效果，但通過市場流動(dòng)性進(jìn)而影響商業(yè)銀行體系的能力還有待提升，而后者很大程度上決定了MLF作為央行未來重要貨幣政策工具的最終調(diào)控效果。未來在進(jìn)一步增加MLF使用頻率和規(guī)模、擴(kuò)大MLF合格抵質(zhì)押及擔(dān)保品范圍的同時(shí)，還應(yīng)特別注意MLF與外匯占款、存款準(zhǔn)備金率、公開市場操作等傳統(tǒng)流動(dòng)性調(diào)控工具的協(xié)調(diào)統(tǒng)一，并逐步提高M(jìn)LF的使用占比，否則受限于流動(dòng)性投放占比不足，其調(diào)控效果也將大打折扣。

其次，隨著MLF進(jìn)一步常態(tài)化實(shí)施，其流動(dòng)性投放功能的邊際影響會(huì)逐漸減弱，未來應(yīng)更加注重MLF利率在價(jià)格基準(zhǔn)與預(yù)期引導(dǎo)方面的功能，加快其與央行利率走廊調(diào)控機(jī)制建設(shè)的有機(jī)融合。這也與貨幣政策從數(shù)量型調(diào)控轉(zhuǎn)向價(jià)格型調(diào)控的轉(zhuǎn)型方向相一致。

最后，MLF對(duì)于商業(yè)銀行監(jiān)管指標(biāo)等方面的要求可能增加了部分中小銀行獲取MLF的難度，削弱了MLF定向調(diào)控的效果。然而這并不意味著MLF應(yīng)當(dāng)放松申請要求，相反，MLF與宏觀審慎監(jiān)管的結(jié)合雖然在短期會(huì)對(duì)中小銀行造成一定程度的融資約束，但長期來看卻能夠促進(jìn)其改善業(yè)務(wù)水平、提高經(jīng)營效率、增強(qiáng)競爭能力。未來應(yīng)繼續(xù)加強(qiáng)MLF與宏觀審慎要求的良性結(jié)合，同時(shí)在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇態(tài)勢良好、經(jīng)濟(jì)增長趨于穩(wěn)定等適宜狀況下，通過逐步提升MLF的使用量，相機(jī)置換再貸款等政策指導(dǎo)性較強(qiáng)的工具，從而進(jìn)一步發(fā)揮MLF的市場化定向調(diào)控作用。