余麗霞 李政翰

【摘 要】 貨幣政策作為宏觀經(jīng)濟調(diào)控“左右手”之一，對于金融穩(wěn)定發(fā)揮著重要作用，而近年來同業(yè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展對原有貨幣政策傳導(dǎo)體系形成干擾，甚至改變了商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)渠道。以90家商業(yè)銀行2010—2021年的數(shù)據(jù)為樣本，使用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法研究發(fā)現(xiàn)：在貨幣政策傳導(dǎo)過程中，銀行風(fēng)險承擔(dān)會發(fā)生變化，且銀行風(fēng)險承擔(dān)對于價格型貨幣政策工具的使用更為敏感；銀行同業(yè)業(yè)務(wù)會作用于貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道，隨著同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴張，銀行在寬松貨幣政策環(huán)境下的風(fēng)險承擔(dān)水平更高，且相比于國有和股份制商業(yè)銀行，以城商行和農(nóng)商行為代表的中小型銀行這一影響更為顯著。

【關(guān)鍵詞】 貨幣政策； 銀行風(fēng)險承擔(dān)； 同業(yè)業(yè)務(wù)； 異質(zhì)性

【中圖分類號】 F832.22? 【文獻標(biāo)識碼】 A? 【文章編號】 1004-5937（2023）21-0096-09

一、引言

當(dāng)前由于受到中美貿(mào)易摩擦、地緣政治不確定等影響，整體經(jīng)濟增速放緩，為緩解經(jīng)濟低迷、內(nèi)需不旺的現(xiàn)象，我國更多選擇較為寬松的貨幣政策。而近年來，隨著我國金融市場的不斷發(fā)展，其與實體經(jīng)濟的聯(lián)系日益密切，受復(fù)雜內(nèi)外部環(huán)境的影響，系統(tǒng)性金融風(fēng)險發(fā)生的可能性不斷增加?；谖覈膰?，目前我國金融體系仍以間接融資為主，商業(yè)銀行居于主體地位，它會在貨幣政策傳導(dǎo)過程中對其風(fēng)險承擔(dān)行為作出主動調(diào)整，進而影響其實際承擔(dān)的風(fēng)險水平[1]。國外學(xué)者的研究顯示，投資的風(fēng)險溢價會在寬松貨幣政策環(huán)境下降低[2]，商業(yè)銀行對于風(fēng)險的容忍度也會隨之增加，風(fēng)險承擔(dān)意愿上升[3]，通過降低其信貸標(biāo)準(zhǔn)，商業(yè)銀行在獲取更高收益的同時也面臨了更多的無法被自身風(fēng)險管理體系化解的重大風(fēng)險[4]。國內(nèi)學(xué)者的研究也表明，商業(yè)銀行會在寬松的貨幣環(huán)境下提高其風(fēng)險承擔(dān)意愿，主動降低其信貸審批的標(biāo)準(zhǔn)，從而導(dǎo)致其承擔(dān)過多的風(fēng)險[5-6]。商業(yè)銀行作為傳導(dǎo)中介深刻影響著貨幣政策效果的最終實現(xiàn)，其風(fēng)險承擔(dān)水平也制約著我國金融市場的穩(wěn)定、實體經(jīng)濟的有序發(fā)展，因此應(yīng)該高度關(guān)注貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。另一方面，經(jīng)濟全球化導(dǎo)致我國銀行業(yè)的競爭日趨激烈，隨著利率市場化改革的逐步推進，傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)的獲利空間正在逐漸縮小，緊張的外部環(huán)境迫使商業(yè)銀行積極尋求新的業(yè)務(wù)增長點，以增強自身競爭力，推動長遠發(fā)展。

銀行同業(yè)業(yè)務(wù)是以金融同業(yè)客戶為服務(wù)與合作的對象，以同業(yè)資金融通為核心的各項業(yè)務(wù)的總稱。最初主要作為短期調(diào)整流動性的工具，用于銀行間資金拆借，但近年來同業(yè)業(yè)務(wù)憑借著其低資本占用、低風(fēng)險、操作靈活等特性得到了商業(yè)銀行等各類金融機構(gòu)的關(guān)注，并逐漸成為商業(yè)銀行提高資金使用效率的重要業(yè)務(wù)模式，其規(guī)模也隨之增長。同業(yè)業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展背后隱藏著的是高杠桿、逃避金融監(jiān)管、期限錯配、鏈條冗長、多層嵌套且高度信息不對稱，其不斷擴張實際扭曲了商業(yè)銀行的經(jīng)營行為，在革新傳統(tǒng)經(jīng)營模式、提高盈利水平的同時也由于其復(fù)雜的交易模式對商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生了重要的影響。隨著同業(yè)業(yè)務(wù)的不斷發(fā)展，金融機構(gòu)間的聯(lián)系也越發(fā)緊密，某一資金鏈條斷裂就會導(dǎo)致市場流動性驟然收緊，2013年和2016年兩次“錢荒”事件導(dǎo)致市場恐慌①，也讓金融監(jiān)管部門認識到同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展背后的巨大風(fēng)險。2014年起金融監(jiān)管部門陸續(xù)出臺相關(guān)政策以對同業(yè)業(yè)務(wù)的不健康發(fā)展進行強制約束，并明確了同業(yè)業(yè)務(wù)的類型和范疇；2017年監(jiān)管部門啟動了“三三四十”專項治理行動②；2018年“資管新規(guī)”《關(guān)于規(guī)范金融機構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》正式落地，同業(yè)鏈條利差受到壓縮，發(fā)展速度減緩，但其總體規(guī)模仍不容小覷。

目前，關(guān)于同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展對于銀行風(fēng)險承擔(dān)的研究中，國內(nèi)外學(xué)者似乎達成了共識，認為競爭的加劇推動了同業(yè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展[7]，商業(yè)銀行借助同業(yè)通道進行放貸實際提高了其風(fēng)險資產(chǎn)的配置比例，最終導(dǎo)致商業(yè)銀行風(fēng)險顯著增加[8-9]。商業(yè)銀行偏向于拆借短期便宜的負債投向長期收益率高、信用風(fēng)險大的資產(chǎn)，這樣高杠桿的業(yè)務(wù)運作特性，大大增加了商業(yè)銀行破產(chǎn)的可能性，從而導(dǎo)致商業(yè)銀行的風(fēng)險劇增[10]。同業(yè)業(yè)務(wù)模式的復(fù)雜化增加了商業(yè)銀行的潛在風(fēng)險，削弱了政策當(dāng)局對于宏觀經(jīng)濟調(diào)控效果的把控程度，加劇了金融系統(tǒng)的脆弱性。因此，隨著同業(yè)業(yè)務(wù)的快速發(fā)展，有必要將其納入貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的研究框架中，豐富這一傳導(dǎo)渠道影響因素和作用機制的研究。本文搜集了90家商業(yè)銀行2010—2021年的數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建動態(tài)面板模型，使用系統(tǒng)廣義矩估計（SYS-GMM）方法，考察商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)對貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響，并在此基礎(chǔ)上研究其異質(zhì)性效應(yīng)，最后基于實證研究結(jié)果從商業(yè)銀行和金融監(jiān)管部門兩個層面提出相應(yīng)的對策建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

基于商業(yè)銀行在貨幣政策傳導(dǎo)過程中的重要作用，貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系目前已經(jīng)成為學(xué)界的研究熱點，從已有研究成果來看，貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)的理論機制主要表現(xiàn)為思維定式和保險效應(yīng)機制[11]，估值、收入和現(xiàn)金流機制[12]，收益追逐機制[13]。首先，在“隱性擔(dān)保”的刺激下，系統(tǒng)重要性銀行往往會形成“大而不倒”的思維定式，在寬松貨幣政策背景下其為追求自身利益的最大化，可能會主動調(diào)增其高風(fēng)險資產(chǎn)的配置比例，擴大高風(fēng)險投資的規(guī)模，從而造成其風(fēng)險承擔(dān)的提高；其次，利率的變動會影響商業(yè)銀行對于融資客戶風(fēng)險的評估，寬松的貨幣環(huán)境降低了商業(yè)銀行對于風(fēng)險的感知能力，使其實際放松風(fēng)險約束，從而增加放貸規(guī)模，相應(yīng)的商業(yè)銀行抵御風(fēng)險的能力也降低，最終導(dǎo)致商業(yè)銀行承擔(dān)更多的風(fēng)險；最后，在低利率的貨幣政策環(huán)境下，銀行粘性目標(biāo)收益率與市場收益率之間的缺口增大，信貸投資相較于其他資產(chǎn)收益下降幅度較小，契約、制度或行為等因素迫使銀行放寬信貸標(biāo)準(zhǔn)，積極從事高風(fēng)險業(yè)務(wù)，以達到預(yù)期收益，銀行風(fēng)險承擔(dān)隨之增加。貨幣政策可分為數(shù)量型和價格型，數(shù)量型政策工具側(cè)重于直接調(diào)節(jié)市場中的流動性，價格型政策工具則通過調(diào)整利率價格從而作用于市場主體。隨著我國利率市場化程度的逐步深入，商業(yè)銀行關(guān)于利率變動的敏感程度也顯著提高，從而更大程度地作用于其風(fēng)險承擔(dān)。因此，提出假設(shè)1。

H1：我國貨幣政策會影響銀行風(fēng)險承擔(dān)，且在寬松貨幣政策背景下價格型工具更容易引起銀行風(fēng)險的增加。

近年來，同業(yè)業(yè)務(wù)逐漸成為各商業(yè)銀行獲取利潤以獲得競爭優(yōu)勢的重要業(yè)務(wù)，其主要通過期限錯配、信息不對稱以及關(guān)聯(lián)度效應(yīng)等途徑作用于銀行的風(fēng)險承擔(dān)。首先，在利益驅(qū)動下，商業(yè)銀行會選擇將其他同業(yè)機構(gòu)存放的款項或者拆入的期限較短的資金投向期限較長、收益率較高的資產(chǎn)，從而通過期限錯配的模式來獲取高額的投資回報。其次，商業(yè)銀行的傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)一般會受到金融監(jiān)管機構(gòu)的嚴格管控，當(dāng)其表內(nèi)信貸規(guī)模超過監(jiān)管規(guī)定時，商業(yè)銀行就會借助銀信、銀證、銀基、銀保合作等同業(yè)業(yè)務(wù)的形式繞道向客戶發(fā)放貸款來滿足其融資需求，為此所設(shè)計的同業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新模式和資金鏈條會更為繁復(fù)，風(fēng)險的隱蔽性和傳染性隨之升高。最后，當(dāng)貨幣當(dāng)局實行寬松貨幣政策時，會進一步誘發(fā)商業(yè)銀行通過同業(yè)業(yè)務(wù)擴大資金來源，規(guī)避監(jiān)管，擴大高風(fēng)險資產(chǎn)規(guī)模[14]，如流向資產(chǎn)負債表不健康、風(fēng)險較高的房地產(chǎn)企業(yè)、地方政府融資平臺等，這類貸款對象不僅自身信用風(fēng)險管理較弱，同時還容易受到宏觀經(jīng)濟、國家政策的影響，違約概率較大。同業(yè)資產(chǎn)質(zhì)量的良莠不齊和期限錯配極大地增加了商業(yè)銀行的違約風(fēng)險和流動性風(fēng)險，由此提出假設(shè)2。

H2：商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模越大，貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道作用效果越顯著。

由于受到各種因素影響，商業(yè)銀行類型的不同會導(dǎo)致其業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)不同，同業(yè)業(yè)務(wù)參與程度的不同也會對貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道產(chǎn)生差異性的影響。國有商業(yè)銀行由于對于金融穩(wěn)定的重要作用，其面臨的監(jiān)管壓力較大，對風(fēng)險的態(tài)度極為謹慎，業(yè)務(wù)經(jīng)營通常較為穩(wěn)健。而且，相對于其他類型商業(yè)銀行國有銀行在政策信息獲取方面往往較為精準(zhǔn)，能夠及時對業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)進行調(diào)整，其風(fēng)險承擔(dān)受到政策沖擊的影響較小。全國性股份制商業(yè)銀行業(yè)務(wù)競爭方面雖不及國有商業(yè)銀行，但其在營業(yè)網(wǎng)點、業(yè)務(wù)創(chuàng)新以及風(fēng)險管控等方面的能力遠遠超過其他中小型、區(qū)域型銀行，且股份制商業(yè)銀行資金來源較為穩(wěn)定，對于高風(fēng)險同業(yè)模式的依賴程度較低，其較為完善的風(fēng)險防控體系也能高效地化解面臨的風(fēng)險，開展同業(yè)業(yè)務(wù)產(chǎn)生的影響較小。反觀城市商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)銀行這兩類中小型銀行無論是在資產(chǎn)規(guī)模、治理結(jié)構(gòu)還是戰(zhàn)略定位等方面都與其余兩類商業(yè)銀行存在著顯著的差異，僅通過傳統(tǒng)存貸款業(yè)務(wù)的模式難以支持自身的持續(xù)發(fā)展，且不具備業(yè)務(wù)創(chuàng)新方面的優(yōu)勢，在同業(yè)競爭中缺乏差異化核心競爭力，因而其更偏向于參與和拓展高風(fēng)險高收益的同業(yè)業(yè)務(wù)，一旦貨幣流動性收緊，其獲取資金的成本會顯著提高，流動性風(fēng)險發(fā)生的可能性會更大。由此，提出假設(shè)3。

H3：同業(yè)業(yè)務(wù)對貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的影響具有異質(zhì)性效應(yīng)。

H3a：國有和股份制商業(yè)銀行的同業(yè)業(yè)務(wù)對貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響不顯著。

H3b：城商行和農(nóng)商行等中小型商業(yè)銀行的同業(yè)業(yè)務(wù)對貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響更為顯著。

三、研究設(shè)計

（一）樣本數(shù)據(jù)選取

基于數(shù)據(jù)的可獲得性，本文搜集了2010—2021年我國銀行業(yè)中90家不同類型商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)③。銀行數(shù)據(jù)主要來源Wind、CSMAR以及全球銀行與金融機構(gòu)分析庫（BankFocus），宏觀數(shù)據(jù)來自于央行以及國家統(tǒng)計局官網(wǎng)。針對于未能在以上數(shù)據(jù)庫中獲取到的銀行缺失數(shù)據(jù)，則通過查閱商業(yè)銀行年報以及手工計算獲得，最終得到1 080個觀測值。此外為排除極端值影響，本文還對所有連續(xù)性變量進行1%～99%縮尾（Winsorize）處理，在此基礎(chǔ)上進行回歸檢驗。

（二）變量定義

1.被解釋變量

銀行風(fēng)險承擔(dān)（RISK）?，F(xiàn)有研究中，衡量指標(biāo)主要包括不良貸款率、風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比率、預(yù)期違約頻率以及撥備覆蓋率[15]。由于信用風(fēng)險是現(xiàn)階段銀行的主要風(fēng)險，我國金融監(jiān)管部門一直將不良貸款率作為銀行監(jiān)管的重要指標(biāo)，因此參照方意等[16]的研究，選取不良貸款率（NPL）作為銀行風(fēng)險承擔(dān)的主要測量指標(biāo)，NPL越大，銀行風(fēng)險承擔(dān)越大。

另外，撥備覆蓋率作為衡量商業(yè)銀行貸款損失準(zhǔn)備金計提是否充足的一個重要指標(biāo)，可以從宏觀上反映銀行貸款的風(fēng)險程度及社會經(jīng)濟環(huán)境、誠信等方面的情況，銀行撥備覆蓋率越小，銀行風(fēng)險承擔(dān)越大。本文參考以往學(xué)者的研究，將撥備覆蓋率倒數(shù)（PCR）作為替代被解釋變量來進行穩(wěn)健性檢驗。

2.解釋變量

（1）貨幣政策（MP）

考慮到我國使用貨幣政策調(diào)控工具的實際情況，本文分別選取數(shù)量型工具法定存款準(zhǔn)備金率（RR）[17]和價格型工具一年期定期存款基準(zhǔn)利率（RD）[19]，來衡量兩種類型的貨幣政策，其中RR和RD均采用時間加權(quán)計算得出。

（2）同業(yè)業(yè)務(wù)（I）

目前關(guān)于同業(yè)業(yè)務(wù)的度量，主要是基于同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模，具體包括同業(yè)資產(chǎn)和同業(yè)負債。由于開展同業(yè)的收益主要來源于資產(chǎn)端，因此本文決定從同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模角度出發(fā)選取同業(yè)資產(chǎn)占比IBa指標(biāo)來衡量同業(yè)業(yè)務(wù)[19]。

3.控制變量

除貨幣政策、同業(yè)業(yè)務(wù)外，銀行風(fēng)險承擔(dān)還會受到其他指標(biāo)的影響，因此，本文還對銀行以及宏觀層面的指標(biāo)進行了控制，其中銀行層面指標(biāo)包括貸存比（LDR）、資本充足率（CAR）、銀行規(guī)模（SIZE）、成本收入比（CTI），宏觀層面指標(biāo)包括經(jīng)濟增長率（RGDP）、企業(yè)景氣指數(shù)（FIRMPI）。

具體變量定義如表1所示。

（三）模型設(shè)立

根據(jù)研究假設(shè)，構(gòu)建如下模型：

首先，檢驗貨幣政策影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的基準(zhǔn)模型。銀行風(fēng)險具有持續(xù)性，借鑒Ariccia et al.[20]的研究，設(shè)定系統(tǒng)GMM動態(tài)面板模型，模型如下：

RISKi，t=α0+α1RISKi，t-1+α2MPi，t+βXi，t+θMi，t+μi，t（1）

其中，i表示銀行，t表示年份，RISK表示銀行風(fēng)險承擔(dān)，MP表示貨幣政策，X和M分別表示銀行和宏觀層面的控制變量（下同）。模型1中需要關(guān)注貨幣政策的系數(shù)α2是否顯著小于0，若小于0且顯著，則證明了銀行風(fēng)險承擔(dān)的變化。

其次，檢驗在同業(yè)業(yè)務(wù)影響下的貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)，模型如下：

RISKi，t=α0+α1RISKi，t-1+α2MPi，t+α3Ii，t+α4Ii，t×MPi，t+

βXi，t+θMi，t+μi，t （2）

其中，I表示同業(yè)業(yè)務(wù)，I×MP表示同業(yè)業(yè)務(wù)的代理變量與貨幣政策的代理變量這二者的交乘項。模型2中需關(guān)注貨幣政策的系數(shù)α2、同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策二者的交乘項系數(shù)α4，若系數(shù)α4與系數(shù)α2的方向相同且顯著，則說明貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的作用效果會受到同業(yè)業(yè)務(wù)的影響。

最后，檢驗同業(yè)業(yè)務(wù)的異質(zhì)性影響，模型如下：

RISKi，t=α0+α1RISKi，t-1+α2MPi，t+α3Ii，t+α4Ii，t×MPi，t+

α5Ii，t×MPi，t×DUMk+βXi，t+θMi，t+μi，t （3）

其中，DUMk表示銀行類型的虛擬變量，其中k=1，2，3。當(dāng)銀行類型為國有商業(yè)銀行DUM1=1，為股份制商業(yè)銀行時DUM2=1，為城商行和農(nóng)商行時DUM3=1，I×MP×DUMk表示同業(yè)業(yè)務(wù)、貨幣政策以及銀行類型這三者的交乘項。模型3中需關(guān)注貨幣政策的系數(shù)α2、同業(yè)業(yè)務(wù)、貨幣政策以及銀行類型這三者的交乘項系數(shù)α5，若系數(shù)α5與系數(shù)α2的符號相同且通過顯著性檢驗，則說明該類商業(yè)銀行的同業(yè)業(yè)務(wù)能夠作用于貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)間的關(guān)系；若未通過顯著性檢驗，則說明該類商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)的影響效果不顯著。

四、實證結(jié)果與分析

（一）描述性統(tǒng)計結(jié)果

表2是對90家商業(yè)銀行相關(guān)數(shù)據(jù)進行的描述性統(tǒng)計。根據(jù)表中數(shù)據(jù)可知，不良貸款率（NPL）的標(biāo)準(zhǔn)差是0.611，這表明我國商業(yè)銀行對于風(fēng)險的管理存在著較大差距，各商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)具有一定的差異。法定存款準(zhǔn)備金率（RR）標(biāo)準(zhǔn)差為3.230，說明樣本時期貨幣當(dāng)局的政策調(diào)整變化較大。存款基準(zhǔn)利率（RD）均值為2.159，說明在整個樣本期間，我國貨幣政策總體較為寬松。從銀行微觀層面的控制變量來看，銀行貸存比（LDR）的最大值為106.221，約為最小值30.804的3倍，且LDR是所有指標(biāo)中標(biāo)準(zhǔn)差最大的，這表明各商業(yè)銀行流動性管理方面的差異極大；金融監(jiān)管的重要指標(biāo)資本充足率（CAR）均值為13.164，符合我國金融監(jiān)管部門對于商業(yè)銀行資本充足率的監(jiān)管要求；資產(chǎn)規(guī)模（SIZE）最大值為國有商業(yè)銀行的17.052，標(biāo)準(zhǔn)差為1.587，這表明我國商業(yè)銀行的發(fā)展不均衡；成本收入比（CTI）最大值和最小值存在較大差距，這顯示不同商業(yè)銀行的經(jīng)營狀況及經(jīng)驗效率之間也有很大的區(qū)別。關(guān)于宏觀層面的控制變量，經(jīng)濟增長指標(biāo)（RGDP）最大值是2010年，符合我國現(xiàn)實情況，我國經(jīng)濟增長速度自2010年起開始持續(xù)放緩；企業(yè)景氣指數(shù)（FIRMPI）均值為122.823，說明我國企業(yè)借款人對未來的資金需求較大。另外同業(yè)資產(chǎn)占比（IBa）的最大值為56.125，說明某些商業(yè)銀行過于依賴同業(yè)業(yè)務(wù)。

（二）相關(guān)性分析

為排除多重共線性干擾，本文對主要變量進行了相關(guān)性分析。結(jié)果顯示僅法定存款準(zhǔn)備金率（RR）和存款基準(zhǔn)利率（RD）這兩個貨幣政策工具變量的相關(guān)系數(shù)略大于0.8，因此可以認定大部分變量之間未出現(xiàn)明顯的多重共線性。為進一步驗證變量選取的合理性，本文還通過VIF檢驗對選取的變量進行了多重共線性診斷，結(jié)果顯示，VIF值均小于5，因此可以認為變量選取是有效的④。

（三）貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)關(guān)系的分析

表3的列（1）、列（2）是模型1的回歸估計結(jié)果。從表中數(shù)據(jù)可以看出，兩組回歸中的二階序列自相關(guān)以及Hansen過度識別均通過檢驗，這表明實證回歸中不存在干擾項序列自相關(guān)問題，且工具變量具有較好的外生性，其選擇合理有效。因此，可以認定使用SYS-GMM進行估計的結(jié)果是可靠的。

從銀行風(fēng)險承擔(dān)來看，兩組回歸方程中不良貸款率（NPLt-1）的系數(shù)分別為0.316、0.228，均通過了顯著性檢驗，這說明商業(yè)銀行風(fēng)險具有連續(xù)性的特征，前期的風(fēng)險會作用于下期的銀行風(fēng)險承擔(dān)。從貨幣政策來看，法定存款準(zhǔn)備金率（RR）的系數(shù)為-0.106，存款基準(zhǔn)利率（RD）的系數(shù)為-0.487，兩種政策工具的回歸結(jié)果均通過了顯著性檢驗。這說明當(dāng)處于寬松貨幣政策環(huán)境時，商業(yè)銀行的不良貸款率（NPL）會上升，即此時商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)增加。此外，RD的絕對值大于RR，說明銀行風(fēng)險承擔(dān)對于RD的變化更為敏感。H1得到驗證。

（四）同業(yè)業(yè)務(wù)對貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)關(guān)系的影響分析

表3的列（3）、列（4）是模型2的檢驗結(jié)果。從中可以看出，RR和RD的系數(shù)分別為-0.053、-0.258，再次驗證了H1。同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策的交乘項IBa×RR、IBa×RD的系數(shù)分別為-0.005、-0.015，與貨幣政策指標(biāo)RR、RD的回歸系數(shù)符號相同，且在5%的水平上顯著，這說明隨著同業(yè)資產(chǎn)業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷擴張，寬松貨幣政策對銀行風(fēng)險承擔(dān)的促進作用被進一步放大。H2得到驗證。

（五）異質(zhì)性影響分析

在模型2的基礎(chǔ)上繼續(xù)引入同業(yè)業(yè)務(wù)、貨幣政策以及銀行類型三者的交乘項，通過建立模型3來驗證同業(yè)業(yè)務(wù)影響的異質(zhì)性效應(yīng)。根據(jù)表4中的相關(guān)數(shù)據(jù)可知，在國有商業(yè)銀行中，貨幣政策RR和RD的系數(shù)分別為-0.045、-0.209，同業(yè)業(yè)務(wù)、貨幣政策以及銀行類型三者的交乘項IBa×RR×DUMk和IBa×RD×DUMk的系數(shù)分別為-0.003、-0.006，交乘項與貨幣政策指標(biāo)的符號相同，但交乘項系數(shù)并不顯著。在股份制商業(yè)銀行中也是如此，IBa×RR×DUMk和IBa×RD×DUMk的系數(shù)符號同RR和RD，系數(shù)均小于0，但交乘項未通過顯著性檢驗。因而對于這兩種類型的商業(yè)銀行而言，同業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展不足以對貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)間的關(guān)系產(chǎn)生顯著影響，驗證了H3a的正確性。同時表4中關(guān)于城商行和農(nóng)商行的回歸結(jié)果顯示，貨幣政策指標(biāo)RR和RD的系數(shù)均為負值，同業(yè)業(yè)務(wù)、貨幣政策以及銀行類型三者的交乘項IBa×RR×DUMk和IBa×RD×DUMk的系數(shù)分別為-0.002、-0.016，交乘項與貨幣政策指標(biāo)符號相同，且分別通過了5%和1%水平上的顯著性檢驗，這表明隨著這兩類中小型銀行同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴張，寬松的貨幣政策使銀行風(fēng)險承擔(dān)增加的顯著性會更加凸顯，H3b得到驗證。導(dǎo)致這一結(jié)果的原因可能有兩點：首先，綜合實力和風(fēng)險管理水平的差異。相對于國有、股份制銀行，城商行、農(nóng)商行往往資產(chǎn)規(guī)模較小、風(fēng)控能力較弱、人員綜合素質(zhì)較低，同業(yè)市場競爭能力與國有、股份制銀行有明顯差距，在同業(yè)市場上普遍存在融資成本高的情況。在寬松貨幣政策背景下，其同業(yè)業(yè)務(wù)的開展會進一步擴大其資產(chǎn)負債表的風(fēng)險敞口，一旦市場流動性突變，操作不當(dāng)、應(yīng)對不及時，它們會更容易受到?jīng)_擊和承擔(dān)風(fēng)險。其次，受區(qū)域經(jīng)濟波動和地方政府行政干預(yù)的影響差異。相比于國有、股份制銀行，城商行、農(nóng)商行的業(yè)務(wù)開展更容易受到地區(qū)經(jīng)濟和地方政府的影響，其區(qū)域集中度風(fēng)險無法規(guī)避。在寬松貨幣政策下，地方政府可能會進一步加大基礎(chǔ)設(shè)施投資、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，在財政資金短缺、政治晉升等多重壓力作用下可能會增加城商行、農(nóng)商行在特定區(qū)域、特定行業(yè)、特定領(lǐng)域的融資需求和風(fēng)險敞口（如基礎(chǔ)設(shè)施、政績工程、地方政府融資平臺、小微企業(yè)等），其同業(yè)業(yè)務(wù)擴張可能會更加敏感地使銀行風(fēng)險承擔(dān)水平進一步提高。因此，不同類型的商業(yè)銀行的同業(yè)業(yè)務(wù)的作用效果不同，H3得到驗證。

五、穩(wěn)健性分析

為了增強前文中實證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文將銀行風(fēng)險承擔(dān)的衡量指標(biāo)替換為撥備覆蓋率的倒數(shù)（PCR），貨幣政策指標(biāo)以及同業(yè)業(yè)務(wù)指標(biāo)均保持不變，對模型進行重新估計。根據(jù)表5的列（1）、列（2）可以看出，RR與RD的系數(shù)均小于0，與撥備覆蓋率的倒數(shù)PCR在1%的水平上負相關(guān)，且RR的絕對值小于RD，與模型1的主回歸結(jié)果一致。H1的穩(wěn)健性檢驗通過。

根據(jù)表5的列（3）、列（4）可以看出，同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策交乘項IBa×RR、IBa×RD與貨幣政策指標(biāo)RR、RD的方向相同，均和撥備覆蓋率的倒數(shù)PCR顯著負相關(guān)，與模型2的主回歸結(jié)果一致。H2的穩(wěn)健性檢驗通過。

根據(jù)表6，在三種類型的商業(yè)銀行中，銀行類型、同業(yè)業(yè)務(wù)以及貨幣政策三者的交乘項IBa×RR×DUMk、IBa×RD×DUMk均與RR、RD的符號一致，系數(shù)值均小于0，但僅有城商行和農(nóng)商行此類小型銀行交乘項系數(shù)通過顯著性檢驗。這表明同業(yè)業(yè)務(wù)的影響存在異質(zhì)性效應(yīng)，與模型3的主回歸結(jié)果一致。H3的穩(wěn)健性檢驗通過。

六、結(jié)論與建議

本文以2010—2021年90家商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，針對同業(yè)業(yè)務(wù)、貨幣政策與銀行風(fēng)險承擔(dān)之間的關(guān)系進行回歸分析。根據(jù)實證檢驗結(jié)果得出如下結(jié)論：（1）在我國貨幣政策的傳導(dǎo)過程中，存在著銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道。貨幣政策越寬松，銀行的風(fēng)險承擔(dān)越大，尤其是在使用價格型工具進行調(diào)控時，銀行風(fēng)險承擔(dān)變化的幅度更大。（2）商業(yè)銀行開展同業(yè)業(yè)務(wù)會作用于銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道，使其在寬松貨幣政策環(huán)境下增加風(fēng)險承擔(dān)。（3）同業(yè)業(yè)務(wù)的影響具有異質(zhì)性效應(yīng)。對于國有和全國性股份制商業(yè)銀行而言，同業(yè)業(yè)務(wù)的影響并不顯著，但對于城商行、農(nóng)商行等中小型商業(yè)銀行，同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模的擴張能夠顯著地作用于貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道。

根據(jù)以上研究結(jié)論，本文從銀行自身和監(jiān)管部門兩個角度提出相應(yīng)對策建議：

（一）商業(yè)銀行要加強風(fēng)險管理，創(chuàng)新發(fā)展業(yè)務(wù)

1.推動完善內(nèi)外部制度，實現(xiàn)同業(yè)業(yè)務(wù)全流程把控。商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)通過會計操作將表外資產(chǎn)轉(zhuǎn)移進表內(nèi)，增加了潛在的風(fēng)險，應(yīng)該在同業(yè)業(yè)務(wù)開展前、中、后通過各種途徑加大管控，防止其異常擴張。業(yè)務(wù)開展前，優(yōu)化內(nèi)部控制制度，建立健全同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險預(yù)防措施，完善規(guī)范同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)章制度，針對同業(yè)業(yè)務(wù)信息不對稱問題，可聯(lián)合其他金融機構(gòu)，利用更多金融科技手段進行信息共享，開展同業(yè)業(yè)務(wù)風(fēng)險評級。業(yè)務(wù)開展過程中，安排專人監(jiān)管合作機構(gòu)資金狀況，評估該業(yè)務(wù)的潛在風(fēng)險，以便及時做出反應(yīng)，做好同業(yè)業(yè)務(wù)期限配置，保持短期同業(yè)業(yè)務(wù)的比例，防止由于期限錯配產(chǎn)生的流動性風(fēng)險，將銀行風(fēng)險承擔(dān)控制在合理水平。業(yè)務(wù)結(jié)束后，對該筆業(yè)務(wù)相關(guān)資料進行歸檔，建立同業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫以備后期優(yōu)質(zhì)項目選擇。此外，商業(yè)銀行應(yīng)該及時關(guān)注資本充足率、存貸款比率等經(jīng)營指標(biāo)，做好實時監(jiān)測、評估工作，以對自身經(jīng)營風(fēng)險進行合理把握。

2.積極研發(fā)新型同業(yè)產(chǎn)品，打造市場品牌。商業(yè)銀行應(yīng)堅持以客戶為中心，貼合宏觀經(jīng)濟發(fā)展，聚焦客戶需求，提供優(yōu)質(zhì)的服務(wù)以吸引客戶，提高金融服務(wù)的深度；應(yīng)加大科技投入，構(gòu)建移動化在線渠道，突破地域限制，擴展金融服務(wù)的廣度；應(yīng)用區(qū)塊鏈技術(shù)識別風(fēng)險可控的客戶，利用大數(shù)據(jù)分析進行市場細分，制定更為有效的創(chuàng)新方案，增強市場競爭力，提高盈利水平；堅持人才理念，通過建立系統(tǒng)的員工培訓(xùn)體系以及科學(xué)合理的激勵機制吸引、培養(yǎng)以及留住人才，豐富人才儲備，為商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新和服務(wù)提供智力支持。

（二）金融監(jiān)管部門高效制定政策，完善風(fēng)險監(jiān)管

1.科學(xué)地制定和使用貨幣政策組合工具。由于價格型工具對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響效果更為顯著，所以央行需慎重使用，建議更多地利用數(shù)量型工具小幅度、多頻率地進行調(diào)整，以盤活貨幣存量，平穩(wěn)達到貨幣政策調(diào)控的目的；組合多種政策工具，注重貨幣政策與宏觀審慎監(jiān)管政策的協(xié)調(diào)搭配，根據(jù)不同性質(zhì)商業(yè)銀行的實際情況實施相應(yīng)的組合工具，對于規(guī)模較小的商業(yè)銀行應(yīng)進行重點關(guān)注；加強同市場機制之間的協(xié)調(diào)溝通，更好引導(dǎo)市場預(yù)期，增加貨幣政策的透明度和可預(yù)期性。

2.加強金融監(jiān)管部門間的合作。銀銀、銀信、銀基、銀證同業(yè)業(yè)務(wù)的開展，增加了同業(yè)市場的參與主體，所以有必要實行不同金融監(jiān)管部門的聯(lián)合監(jiān)管，加強溝通，積極合作，減少由于監(jiān)管模糊而導(dǎo)致的金融風(fēng)險；鑒于同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的異質(zhì)性特征，監(jiān)管部門應(yīng)對商業(yè)銀行實行差別化、動態(tài)化監(jiān)管，高度重視中小型商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)的風(fēng)險，堅持對其實行穿透式監(jiān)管，通過明確資產(chǎn)分類、納入統(tǒng)一授信體系等舉措，做到對風(fēng)險的悉數(shù)掌握和全面把控，提高關(guān)于資本金和風(fēng)險撥備的要求；提高商業(yè)銀行會計核算的標(biāo)準(zhǔn)，督促商業(yè)銀行尤其是中小型商業(yè)銀行提升信息披露的質(zhì)量，使經(jīng)營數(shù)據(jù)能夠更高效地反映其經(jīng)營狀況，減少高風(fēng)險同業(yè)業(yè)務(wù)的灰色地帶。

【參考文獻】

［1］ BORIO C，ZHU H.Capital regulation，risk-taking and monetary policy：a missing link in the transmission mechanism？［J］.Journal of Financial stability，2012，8（4）：236-251.

［2］ PALIGOROVA T，SANTOS J A C.Monetary policy and bank risk-taking：evidence from the corporate loan market［J］.Journal of Financial Intermediation，2017，30：35-49.

［3］ NEUENKIRCH M，N？魻CKEL M.The risk-taking channel of monetary policy transmission in the Euro Area［J］.Journal of Banking & Finance，2018，93：71-91.

［4］ CLAUDIO OLIVEIRA DE MORAES，et al.Banks risk measures and monetary policy：evidence from a large emerging economy［J］.The North American Journal of Economics and Finance，2019，49：121-132.

［5］ 徐明東，陳學(xué)彬.貨幣環(huán)境、資本充足率與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)［J］.金融研究，2012（7）：489，50-62.

［6］ 李琳，潘煥學(xué).貨幣政策、流動性監(jiān)管與銀行風(fēng)險承擔(dān)［J］.金融與經(jīng)濟，2020（9）：14-20.

［7］ Thomas B.King.Discipline and liquidity in the interbank market［J］.Journal of Money，Credit and Banking，2008，40（2-3）：295-317.

［8］ 郭曄，程玉偉，黃振.貨幣政策、同業(yè)業(yè)務(wù)與銀行流動性創(chuàng)造［J］.金融研究，2018（5）：65-81.

［9］ 李婷婷.同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展、貨幣政策傳導(dǎo)與銀行風(fēng)險承擔(dān)［J］.商業(yè)研究，2020（1）：95-102.

［10］ 朱順泉，賴少鉞.上市商業(yè)銀行同業(yè)業(yè)務(wù)的風(fēng)險承擔(dān)影響實證研究——來自面板工具變量法的證據(jù)［J］.統(tǒng)計與信息論壇，2019，34（6）：36-44.

［11］ 陳忠陽，劉志洋.國有大型商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險貢獻度真的高嗎——來自中國上市商業(yè)銀行股票收益率的證據(jù)［J］.財貿(mào)經(jīng)濟，2013（9）：57-66.

［12］ 康立，何秀.我國貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)作用路徑研究［J］.投資研究，2018，37（12）：100-111.

［13］ 項后軍，郜棟璽，陳昕朋.基于“渠道識別”的貨幣政策銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道問題研究［J］.管理世界，2018，34（8）：55-66.

［14］ 馬勇，姚馳.雙支柱下的貨幣政策與宏觀審慎政策效應(yīng)——基于銀行風(fēng)險承擔(dān)的視角［J］.管理世界，2021，37（6）：51-69，3.

［15］ 楊君岐，任瑞，闞立娜，等.基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的商業(yè)銀行風(fēng)險評估研究［J］.會計之友，2021（5）：113-119.

［16］ 方意，趙勝民，謝曉聞.貨幣政策的銀行風(fēng)險承擔(dān)分析——兼論貨幣政策與宏觀審慎政策協(xié)調(diào)問題［J］.管理世界，2012（11）：9-19，56，187.

［17］ 金鵬輝，張翔，高峰.銀行過度風(fēng)險承擔(dān)及貨幣政策與逆周期資本調(diào)節(jié)的配合［J］.經(jīng)濟研究，2014，49（6）：73-85.

［18］ 王晉斌，李博.中國貨幣政策對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的影響研究［J］.世界經(jīng)濟，2017，40（1）：25-43.

［19］ 宋匯玄，姜旭朝.銀行同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展對貨幣政策風(fēng)險承擔(dān)渠道的影響——基于中國133家銀行微觀數(shù)據(jù)的GMM實證檢驗［J］.山東社會科學(xué)，2018（12）：153-159.

［20］ GIOVANNI DELLARICCIA，ROBERT MAR-

QUEZ.Interest rates and the bank risk-taking channel［J］.Annual Review of Financial Economics，2013，5（1）：123-141.