李金花，李玉娟

（貴州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，貴州 貴陽(yáng) 550025）

一、引言

“互聯(lián)網(wǎng)+”的出現(xiàn)沖擊著傳統(tǒng)商業(yè)銀行經(jīng)營(yíng)模式，業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)出現(xiàn)困難，在此背景下，追求穩(wěn)定經(jīng)營(yíng)的同時(shí)也希望能降低自身的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。黨的十九大報(bào)告指出，需要打好防范化解重大風(fēng)險(xiǎn)等三大攻堅(jiān)戰(zhàn)；黨的二十大報(bào)告也提到，要完善和健全金融風(fēng)險(xiǎn)的防范、預(yù)警和處置機(jī)制。商業(yè)銀行進(jìn)行創(chuàng)新迫在眉睫，但金融創(chuàng)新在提升銀行的經(jīng)營(yíng)水平的同時(shí)容易引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)隱患，并且信用風(fēng)險(xiǎn)是我國(guó)銀行的主要風(fēng)險(xiǎn)?；诖?，金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響有待進(jìn)一步檢驗(yàn)。金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)鮮有文獻(xiàn)研究，本文引入2012—2021 年的數(shù)據(jù)，選取16 家商業(yè)銀行，建立面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，實(shí)證檢驗(yàn)金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響。

二、文獻(xiàn)回顧

（一）國(guó)外文獻(xiàn)綜述

國(guó)外文獻(xiàn)研究主要集中于金融創(chuàng)新與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方面的內(nèi)容，Peneder（2012）[1]研究指出，金融創(chuàng)新是具有動(dòng)態(tài)性的，所以金融創(chuàng)新給使用者帶來(lái)的就是隨著使用方式的變化而變化。Davis 和Karim（2008）[2]認(rèn)為金融危機(jī)期間不確定性增加和非理性行為是金融市場(chǎng)創(chuàng)新、創(chuàng)新產(chǎn)品的復(fù)雜性以及不透明性所導(dǎo)致的。Fecht 等（2012）[3]、Dinger 和Hagen（2009）[4]指出由于巴塞爾協(xié)議提高了銀行自有資本比率，所以銀行不得不發(fā)展高風(fēng)險(xiǎn)高收益的表外業(yè)務(wù)。擴(kuò)張的表外業(yè)務(wù)容易造成資金的期限錯(cuò)配，因此，當(dāng)銀行面臨流動(dòng)性危機(jī)時(shí)，更依賴于從銀行同業(yè)拆借市場(chǎng)獲取資金來(lái)補(bǔ)充流動(dòng)性[5]。

（二）國(guó)內(nèi)文獻(xiàn)綜述

在國(guó)內(nèi)學(xué)者研究金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系中，郭立侖和周升起（2022）[6]用隨機(jī)森林模型來(lái)研究影響商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的因素是來(lái)自外部還是內(nèi)部，經(jīng)實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)內(nèi)部因素占比較大，比如業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)、經(jīng)營(yíng)管理。從宏觀角度來(lái)看，袁慶祿（2014）[7]通過(guò)分析杠桿率監(jiān)管制度變革的基礎(chǔ)上，認(rèn)為杠桿率監(jiān)管新規(guī)的推出使商業(yè)銀行推出金融創(chuàng)新時(shí)要慎重。鄧偉等（2022）[8]、陳志成等（2022）[9]研究指出經(jīng)濟(jì)政策的不確定性上升，商業(yè)銀行會(huì)將高風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)向低風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)轉(zhuǎn)移，此舉勢(shì)必會(huì)造成商業(yè)銀行的資產(chǎn)流動(dòng)性囤積，降低信貸業(yè)務(wù)的流動(dòng)性，容易引發(fā)商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

從微觀角度來(lái)看，姚婷和宋良榮（2021）[10]從技術(shù)創(chuàng)新研究商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)濟(jì)資本是如何被影響的。也有的研究（李佳，2019）[11]認(rèn)為資產(chǎn)證券化是不利于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的緩解的。但有學(xué)者認(rèn)為金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)之間呈線性關(guān)系。韓民和張楠（2021）[12]用SYS-GMM 估計(jì)方法，基于動(dòng)態(tài)面板模型下研究金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)是呈現(xiàn)倒“U”型的關(guān)系，羅萍（2020）[13]基于主成分分析的方法認(rèn)為在經(jīng)濟(jì)上行時(shí)期，積極的金融創(chuàng)新會(huì)降低銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，反之，經(jīng)濟(jì)下行時(shí)期，金融創(chuàng)新反而會(huì)增加銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

（三）文獻(xiàn)評(píng)述

綜上所述，金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響研究主要有從銀行外部、銀行內(nèi)部進(jìn)行分析，在這些研究的基礎(chǔ)上，學(xué)者們不斷引入新的指標(biāo)和模型衡量銀行信用風(fēng)險(xiǎn)，如杠桿率監(jiān)管等，不僅升華了研究?jī)?nèi)容，也提高了研究的準(zhǔn)確性與精準(zhǔn)性。本研究基于金融創(chuàng)新理論和現(xiàn)有實(shí)證研究的基礎(chǔ)上以及金融創(chuàng)新對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響并沒(méi)有統(tǒng)一的看法上，認(rèn)為商業(yè)銀行不斷進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新，本文選取16 家上市商業(yè)銀行，研究金融創(chuàng)新與商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系，旨在為商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)管理提出些許可行性建議。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源與樣本的選擇

考慮到樣本數(shù)據(jù)的可得性、準(zhǔn)確性以及覆蓋面，本文選取2012—2021 年中國(guó)16 家上市商業(yè)銀行作為研究對(duì)象，分別是農(nóng)業(yè)銀行、工商銀行、建設(shè)銀行、中國(guó)銀行、平安銀行、寧波銀行、浦發(fā)銀行、華夏銀行、民生銀行、招商銀行、南京銀行、興業(yè)銀行、北京銀行、光大銀行、中信銀行、交通銀行。數(shù)據(jù)均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站、同花順iFinD。

（二）變量選取

1.被解釋變量。商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)衡量的指標(biāo)有Z值的變化、預(yù)期違約率、資本充足率等指標(biāo)。通過(guò)閱讀大量文獻(xiàn)可知，預(yù)期違約率的估計(jì)難度很大，并且我國(guó)商業(yè)銀行主要以存、貸、匯為主要業(yè)務(wù)收入來(lái)源，這就說(shuō)明我國(guó)商業(yè)銀行面臨的主要風(fēng)險(xiǎn)是信用風(fēng)險(xiǎn)。因此，本文借鑒田雅群（2022）[14]的研究，選取不良貸款率（NPL）作為衡量商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的主要變量。為保證結(jié)果的可信度，借鑒王曉和李佳（2019）[15]的研究，以撥備覆蓋率（PCR）的倒數(shù)作為被解釋變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

2.解釋變量。金融創(chuàng)新（NIR），銀行在經(jīng)營(yíng)過(guò)程中，為應(yīng)對(duì)市場(chǎng)環(huán)境變化的需求，其自身要進(jìn)行產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新以滿足客戶需求，來(lái)增加自己的收益并使得自身得以長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展。因此，綜合考量下，本文借鑒權(quán)飛過(guò)和王曉芳（2016）[16]的研究，以非利息收入占比作為金融創(chuàng)新的代理變量來(lái)進(jìn)行實(shí)證研究。

3.控制變量。參照前人的研究，本文選取的控制變量主要考慮到兩個(gè)方面的因素，銀行自身因素方面包括資產(chǎn)規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、成本收入比、資本充足率；外部環(huán)境因素包括GDP 增長(zhǎng)率、M2 增長(zhǎng)率。如表1 所示。

表1 變量定義及符號(hào)

（三）模型設(shè)定

金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行金融創(chuàng)新對(duì)我國(guó)上市商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的模型：

其中，被解釋變量NPL為不良貸款率，度量商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的變量；解釋變量NIR為非利息收入占比，為金融創(chuàng)新的代理變量；控制變量有6 個(gè)，Lnasset為對(duì)資產(chǎn)規(guī)模取對(duì)數(shù)；ROE為凈資產(chǎn)收益率；CIR為成本收入比；CAR為資本充足率；gGDP為GDP 同比增長(zhǎng)率；M2 為貨幣供給增長(zhǎng)率；α0為常數(shù)項(xiàng)；u代表個(gè)體效應(yīng)；λ代表時(shí)間效應(yīng)；ε為殘差項(xiàng)；下標(biāo)i和t分別表示個(gè)體和時(shí)間；α1、α2、α3、α4、α5、α6、α7分別為對(duì)應(yīng)回歸變量的系數(shù)項(xiàng)。

四、實(shí)證分析

（一）描述性分析

做實(shí)證分析之前，對(duì)各變量都進(jìn)行LLC平穩(wěn)檢驗(yàn)，結(jié)果顯示各個(gè)變量P值都小于0.05，說(shuō)明變量平穩(wěn)，不需要對(duì)變量進(jìn)行處理。表2 為主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果。

表2 描述性統(tǒng)計(jì)

（二）實(shí)證回歸結(jié)果

為研究金融創(chuàng)新對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)系，將變量做回歸，所得結(jié)果如表3 所示。

表3 非利息收入與不良貸款率的回歸結(jié)果

從實(shí)證分析結(jié)果中可知：由表3 的最后一列可知r2為81.5%，說(shuō)明模型的擬合優(yōu)度比較高。從表3中可知，資產(chǎn)規(guī)模和凈資產(chǎn)收益率的加入使得非利息收入占比回歸系數(shù)為0.009，在10%的水平上顯著；成本收入比對(duì)于商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響并不顯著，而資本充足率在5%的水平下顯著。而兩個(gè)外部因素的加入皆在5%的水平下顯著。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證研究結(jié)論的穩(wěn)健性，將撥備覆蓋率的倒數(shù)作為不良貸款率的替代變量，重新建立回歸模型，所得結(jié)果如表4 所示。

表4 非利息收入與撥備覆蓋率倒數(shù)的回歸結(jié)果

由表4 可以看出：非利息收入占比回歸系數(shù)仍是顯著的，這說(shuō)明，非利息收入占比、資產(chǎn)規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率、資本充足率以及M2 增長(zhǎng)率對(duì)商業(yè)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生顯著影響。這表明研究結(jié)論是穩(wěn)健的。

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)

根據(jù)不同銀行類型，分為國(guó)有四大銀行和其他銀行兩大類，分別為工商銀行、建設(shè)銀行、農(nóng)業(yè)銀行和中國(guó)銀行4 家銀行，和其余12 家商業(yè)銀行，分組回歸如表5 所示。

表5 不同類型銀行的分組回歸

表5 中，列（1）、列（2）結(jié)果表明金融創(chuàng)新對(duì)四大銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)影響顯著，且有效降低信用風(fēng)險(xiǎn)，這是因?yàn)樗拇筱y行是國(guó)家直接控股的四家國(guó)有銀行，并且有國(guó)家信譽(yù)作保障，規(guī)模更是遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于其他銀行。由此可知，金融創(chuàng)新能有效降低四大銀行信用風(fēng)險(xiǎn)。列（3）、列（4）為其他銀行的分組回歸結(jié)果，金融創(chuàng)新對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的增加效應(yīng)顯著，這是因?yàn)橐?guī)模較小的銀行應(yīng)對(duì)信用風(fēng)險(xiǎn)的能力有限，且不合理的金融創(chuàng)新造成的信用風(fēng)險(xiǎn)，銀行難以及時(shí)給出相應(yīng)的策略解決和資金支撐。

五、結(jié)論與政策建議

（一）結(jié)論

一是非利息收入占比對(duì)銀行自身信用風(fēng)險(xiǎn)呈正向作用，說(shuō)明金融產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新會(huì)導(dǎo)致商業(yè)銀行的信用風(fēng)險(xiǎn)增加，金融創(chuàng)新產(chǎn)品和服務(wù)的創(chuàng)新會(huì)給銀行帶來(lái)不確定性因素，造成風(fēng)險(xiǎn)、成本的增加。

二是將16 家商業(yè)銀行根據(jù)類別分為四大銀行和其他銀行兩大類進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)金融創(chuàng)新對(duì)銀行信用風(fēng)險(xiǎn)的影響，對(duì)其他銀行的影響要高于四大銀行，說(shuō)明四大銀行在抑制金融創(chuàng)新造成的信用風(fēng)險(xiǎn)的作用要強(qiáng)于其他銀行。

（二）建議

一是商業(yè)銀行自身要有風(fēng)險(xiǎn)憂患的意識(shí)，經(jīng)營(yíng)好自身的業(yè)務(wù)固然重要，但也要隨著環(huán)境的變化而做出相應(yīng)的政策措施，依托信息平臺(tái)的發(fā)展各行各業(yè)都在不斷創(chuàng)新自己的產(chǎn)品與服務(wù)，以此提升自己的經(jīng)營(yíng)業(yè)績(jī)，所以金融機(jī)構(gòu)也不例外，基于以上實(shí)證分析，商業(yè)銀行應(yīng)該進(jìn)行適度的創(chuàng)新，對(duì)于金融市場(chǎng)的產(chǎn)品要開展實(shí)時(shí)追蹤，以保證其在流通中不為銀行帶來(lái)重大風(fēng)險(xiǎn)。

二是銀行對(duì)于創(chuàng)新應(yīng)該從多個(gè)角度去思考，建立健全風(fēng)險(xiǎn)制度、風(fēng)險(xiǎn)管理、風(fēng)險(xiǎn)措施，通過(guò)實(shí)證分析我們可以看到，銀行的資產(chǎn)規(guī)模、凈資產(chǎn)收益率與其所承受的風(fēng)險(xiǎn)存在顯著性負(fù)相關(guān)關(guān)系，對(duì)于資產(chǎn)實(shí)力較弱的銀行，要加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控水平，提高風(fēng)險(xiǎn)把控能力。