周 曄，王亞梅

一、引 言

流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)不僅是商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)管理中最常見的風(fēng)險(xiǎn)，也是影響程度最大的風(fēng)險(xiǎn)之一。一方面，現(xiàn)代銀行業(yè)中資金來源與銀行同業(yè)市場復(fù)雜緊密的關(guān)聯(lián)，使得流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的表現(xiàn)形式不斷演化，在一定程度上掩飾了商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)不斷放大所引致的流動(dòng)性缺口。另一方面，由于競爭因素、監(jiān)管壓力、政府干預(yù)以及特定事件沖擊(如新冠疫情暴發(fā))的影響，商業(yè)銀行在經(jīng)營管理過程中被迫承擔(dān)各類風(fēng)險(xiǎn)，而流動(dòng)性的變動(dòng)往往會(huì)影響到銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。2013年流動(dòng)性緊缺而引發(fā)的“錢荒”，以及2019年錦州銀行和包商銀行等中小銀行相繼被接管所引發(fā)的銀行同業(yè)流動(dòng)性風(fēng)波，充分體現(xiàn)了商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性。研究流動(dòng)性與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的因果關(guān)系，在微觀上有助于減少商業(yè)銀行因流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)所誘發(fā)的清算倒閉事件，在宏觀上則有利于通過加強(qiáng)對優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)的配置，防范流動(dòng)性沖擊引致的系統(tǒng)性金融危機(jī)，因而具有較強(qiáng)的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

為了應(yīng)對復(fù)雜多變的金融環(huán)境，保持銀行業(yè)的穩(wěn)定經(jīng)營，2008年全球金融危機(jī)之后，中國也將流動(dòng)性監(jiān)管納入金融監(jiān)管的重點(diǎn)范疇，緊跟國際銀行業(yè)步伐修訂了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的監(jiān)管規(guī)則。尤其自2013年“錢荒”危機(jī)以來，國內(nèi)監(jiān)管政策逐步與國際趨同。2014—2018年間，銀監(jiān)會(huì)相繼發(fā)布《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》的試行、修訂以及最終版本，取代先前單一的“存貸比”監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，逐步將流動(dòng)性覆蓋率、凈穩(wěn)定資金比例、流動(dòng)性比例、流動(dòng)性匹配率和優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)充足率五大流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)列入監(jiān)管框架，這一系列相關(guān)法規(guī)的頒布充分體現(xiàn)了銀行業(yè)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理的必要性，也引發(fā)了國內(nèi)外學(xué)者對流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)研究的重視。從國內(nèi)現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，在不同方面針對銀行流動(dòng)性與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系進(jìn)行研究，得出的結(jié)論也不盡相同：如馬勇和李振(1)馬勇、李振：《資金流動(dòng)性與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)——來自中國銀行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2019年第7期。認(rèn)為較強(qiáng)的資金流動(dòng)性導(dǎo)致銀行承擔(dān)更大風(fēng)險(xiǎn)；而蔣海和黃敏(2)蔣海、黃敏：《負(fù)債結(jié)構(gòu)對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響——基于中國上市銀行的實(shí)證研究》，《國際金融研究》2017年第7期。則從負(fù)債角度出發(fā)，得出非存款負(fù)債占比增加會(huì)降低銀行風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論。

針對上述學(xué)者研究得出的不同觀點(diǎn)，本文借助Bankfocus數(shù)據(jù)庫以及國家統(tǒng)計(jì)局?jǐn)?shù)據(jù)，選取2008—2019年間188家商業(yè)銀行的年度數(shù)據(jù)，從銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的結(jié)果入手，區(qū)分外部融資流動(dòng)性以及內(nèi)部資金穩(wěn)定性對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，中國商業(yè)銀行流動(dòng)性水平的變動(dòng)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間存在較強(qiáng)的因果關(guān)系。一方面，外部融資流動(dòng)性指標(biāo)MS越大，即銀行間市場利差越大，銀行越難從市場獲得融資，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大。另一方面，內(nèi)部凈穩(wěn)定資金比例NSFR越大，即銀行自身的穩(wěn)定資金越充足，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越小。此外，保持內(nèi)部充足的穩(wěn)定資金水平可以減少商業(yè)銀行對外部融資的依賴。從多個(gè)角度進(jìn)行的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果均支持基準(zhǔn)回歸模型的觀點(diǎn)。

與以往相關(guān)的文獻(xiàn)研究相比，本文可能有以下幾點(diǎn)改進(jìn)與創(chuàng)新：第一，在研究視角方面，論文從外部融資市場的流動(dòng)性利差以及銀行自身內(nèi)部資金穩(wěn)定性水平兩個(gè)角度入手，檢驗(yàn)流動(dòng)性變動(dòng)對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的綜合影響，并且通過區(qū)分流動(dòng)性指標(biāo)的水平變化和波動(dòng)變化，從NSFR波動(dòng)性的視角進(jìn)一步闡明銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)，豐富了當(dāng)前國內(nèi)銀行流動(dòng)性研究的相關(guān)文獻(xiàn)。第二，通過對NSFR指標(biāo)更為細(xì)致的分解檢驗(yàn)，一定程度上拓展了流動(dòng)性研究的深度和廣度。第三，論文使用2008—2019年188家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，不僅驗(yàn)證了不同類型銀行之間獲取流動(dòng)性的不同傾向，還研究了商業(yè)銀行在不同資產(chǎn)規(guī)模、資本充足水平、貸款質(zhì)量等異質(zhì)性情境下，流動(dòng)性對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的不同影響，研究更為深入細(xì)致。

論文的結(jié)構(gòu)安排如下：第二部分在綜述國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，依據(jù)理論和文獻(xiàn)分析提出研究的基本假設(shè)；第三部分是研究設(shè)計(jì)，主要論述了文章的模型設(shè)計(jì)，變量和樣本數(shù)據(jù)的選取，并描述樣本數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)特征；第四部分是回歸結(jié)果分析，運(yùn)用不同方法檢驗(yàn)流動(dòng)性變動(dòng)對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響并進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)；第五部分是對流動(dòng)性的進(jìn)一步討論；第六部分為研究結(jié)論和政策建議。

二、文獻(xiàn)綜述與理論假設(shè)

商業(yè)銀行流動(dòng)性與風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系一直是學(xué)術(shù)研究的熱點(diǎn)?；谝酝墨I(xiàn)研究，本文從兩部分探究流動(dòng)性變動(dòng)對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響：一部分是來自外部銀行間市場的融資流動(dòng)性，另一部分來自銀行內(nèi)部自身特定的凈穩(wěn)定資金。

(一)銀行外部融資流動(dòng)性與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

由于金融危機(jī)的突出特點(diǎn)是流動(dòng)性供給的突然且廣泛的短缺，這種現(xiàn)象形成的直接原因是金融機(jī)構(gòu)對同業(yè)拆借資金的普遍依賴(3)Acharya，V.V.，Merrouche，O.，“Precautionary Hoarding of Liquidity and Interbank Markets：Evidence from the Subprime Crisis”，Review of Finance，Vol.17，No.1，2013，pp.107-160.，依賴從央行或同業(yè)市場等所獲取的外部融資可以幫助商業(yè)銀行在短期內(nèi)解決財(cái)務(wù)困境。然而過度依賴短期融資工具的銀行，很容易陷入流動(dòng)性枯竭(Brunnermeier)的境地(4)Brunnermeier，M.K.，“Early Stages of the Credit Crunch：Deciphering the Liquidity and Credit Crunch 2007-2008”，Journal of Economic Perspectives，Vol.23，No.1，2009，pp.77-100.。早期Frank等(5)Frank，N.，Gonzalez-Hermosillo，B.，Hesse，H.，“Transmission of Liquidity Shocks：Evidence from the 2007 Subprime Crisis”，IMF Working Paper，2008.的研究就發(fā)現(xiàn)，在金融動(dòng)蕩時(shí)期，金融市場流動(dòng)性和融資流動(dòng)性壓力之間存在相互作用的強(qiáng)化機(jī)制。尤其21世紀(jì)以來，伴隨著金融市場的快速融合，不同市場之間的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)聯(lián)動(dòng)現(xiàn)象日益加劇，從而導(dǎo)致流動(dòng)性螺旋緊縮在市場間快速傳播。一旦多家銀行同時(shí)采取流動(dòng)性緊縮策略，很容易引發(fā)資產(chǎn)拋售行為，加劇流動(dòng)性短缺，甚至引發(fā)系統(tǒng)性流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。(6)Benzschawel，T.，“Early Warning Signals and Systems for Liquidity Risk”，Journal of Risk Management in Financial Institutions，Vol.8，No.1，2015，pp.6-26.

另一方面，過度依賴短期批發(fā)融資的銀行更容易出現(xiàn)經(jīng)營失敗(7)Vazquez，F(xiàn).，F(xiàn)ederico，P.，“Bank Funding Structures and Risk：Evidence from the Global Financial Crisis”，Journal of Banking and Finance，Vol.61，2015，pp.1-14.。Bologna(8)Bologna，P.，“Is There a Role for Funding in Explaining Recent U.S.Banks’ Failures”，IMF Working Paper，2011.的研究表明，短期批發(fā)融資的供給者沒有太多激勵(lì)去監(jiān)督銀行，導(dǎo)致高度依賴短期批發(fā)融資的金融機(jī)構(gòu)降低了對市場的監(jiān)控強(qiáng)度。每當(dāng)貸款質(zhì)量下降，銀行出現(xiàn)負(fù)面財(cái)務(wù)信號時(shí)，市場上資金的快速撤離，很容易加劇銀行系統(tǒng)的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，市場上流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的增加也會(huì)削弱經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的平穩(wěn)性。Lopez-Espinosa等(9)Lopez-Espinosa，G.，Moreno，A.，Rubia，A.，Valderrama，L.，“Short-Term Wholesale Funding and Systemic Risk：A Global CoVaR Approach”，Journal of Banking and Finance，Vol.36，No.12，2012，pp.3150-3162.也發(fā)現(xiàn)，金融機(jī)構(gòu)往往利用短期資金來擴(kuò)大貸款規(guī)模，導(dǎo)致短期資金持有和資產(chǎn)期限的錯(cuò)配，從而放大銀行體系的脆弱性。

由于銀行同業(yè)市場是無擔(dān)保市場，交易對手的償付能力構(gòu)成了銀行的外部融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。(10)國際貨幣基金組織(2011)將外部融資風(fēng)險(xiǎn)定義為多個(gè)金融機(jī)構(gòu)同時(shí)存在流動(dòng)性困難的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而提出了系統(tǒng)流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的概念。鑒于銀行融資流動(dòng)性的重要性，銀行間市場利差(即TED價(jià)差)被視為事前系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)，進(jìn)而成為衡量市場融資流動(dòng)性的早期預(yù)警指標(biāo)(11)Bisias，D.，F(xiàn)lood，M.，Lo，A.W.，Valavanis，S.，“A Survey of Systemic Risk Analytics”，Annual Review of Financial Economic，Vol.4，No.1，2012，pp.255-296.?；谌谫Y流動(dòng)性指標(biāo)構(gòu)建的理論基礎(chǔ)，本文認(rèn)為當(dāng)銀行市場間同業(yè)市場拆放利率與無風(fēng)險(xiǎn)收益率的利差越大，市場的融資成本越高，銀行就越難以從市場獲得融資，減少了流動(dòng)性的獲取可能性，從而加大了銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。綜合既往衡量銀行融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的理論文獻(xiàn)，提出本文的假設(shè)1。

假設(shè)1：商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與外部市場流動(dòng)性利差之間呈正相關(guān)關(guān)系，市場間利差越大，商業(yè)銀行獲取融資流動(dòng)性的成本就越高，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越高。

(二)銀行內(nèi)部資金穩(wěn)定性與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)

銀行內(nèi)部流動(dòng)性如何影響銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的機(jī)制大致可以歸納為以下兩個(gè)方面，一是流動(dòng)性窖藏理論(Acharya和Merrouche(12)Acharya，V.V.，Merrouche，O.，“Precautionary Hoarding of Liquidity and Interbank Markets：Evidence from the Subprime Crisis”，Review of Finance，Vol.17，No.1，2013，pp.107-160.；Holmstrom和Tirole(13)Holmstrom，B.，Jean，T.，Inside and Outside Liquidity，Cambridge：MIT Press，2011.)。商業(yè)銀行窖藏越多的流動(dòng)性存量，就越有能力以其充足的流動(dòng)性儲(chǔ)備抵御外部風(fēng)險(xiǎn)沖擊，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力相應(yīng)越強(qiáng)。二是從資產(chǎn)以及負(fù)債結(jié)構(gòu)角度來看，流動(dòng)性資產(chǎn)的增加會(huì)改善銀行整體的資產(chǎn)質(zhì)量，對儲(chǔ)戶釋放銀行穩(wěn)健經(jīng)營的信號，從而減少擠兌風(fēng)險(xiǎn)。Kohler(14)Kohler，M.，“Which Banks Are More Risky？The Impact of Business Models on Bank Stability”，Journal of Financial Stability，No.16，2015，pp.195-212.發(fā)現(xiàn)，增加存款資金占比更利于儲(chǔ)蓄與合作銀行的穩(wěn)定性。同樣，Altunbas等(15)Altunbas Y.，Manganelli，S.，Marques-Ibanez，D.，“Bank Risk During the Financial Crisis：Do Business Models Matter？”，ECB Working Paper，2011.的研究顯示，具有強(qiáng)大存款基礎(chǔ)和收入多樣化特征的經(jīng)營模式，能夠顯著降低銀行風(fēng)險(xiǎn)，其中存款基礎(chǔ)的作用更大。

現(xiàn)有文獻(xiàn)還通過構(gòu)建理論模型闡釋了流動(dòng)性監(jiān)管對銀行內(nèi)部流動(dòng)性的重要性。Acharya和Naqvi(16)Acharya，V.，Naqvi，H.，“The Seeds of a Crisis：A Theory of Bank Liquidity and Risk Taking over the Business Cycle”，Journal of Financial Economics，Vol.106，No.2，2012，pp.349-366.模擬不同危機(jī)救助政策對銀行內(nèi)部流動(dòng)性選擇的影響，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性監(jiān)管可以減輕道德風(fēng)險(xiǎn)的問題。Allen等(17)Allen，B.，Chan，K.，Milne，A.，Thomas，S.，“Basel Ⅲ：Is the Cure Worse than the Disease？”，International Review of Financial Analysis，Vol.25，2012，pp.159-166.也認(rèn)為，巴賽爾Ⅲ協(xié)議迫使銀行向負(fù)債管理轉(zhuǎn)型?？傮w看來，商業(yè)銀行自身內(nèi)部的流動(dòng)性水平與銀行風(fēng)險(xiǎn)水平之間呈反向關(guān)系，流動(dòng)性的增加會(huì)減少銀行的風(fēng)險(xiǎn)。需要指出的是，自巴塞爾協(xié)議Ⅲ引入兩大流動(dòng)性指標(biāo)(流動(dòng)性覆蓋率和凈穩(wěn)定資金比例)以來，凈穩(wěn)定資金比率(NSFR)對銀行和實(shí)體經(jīng)濟(jì)影響的討論受到日益廣泛的重視。如?tker-Robe等(18)?tker-Robe，O.，Pazarbasioglu，C.，di Perrero，A.B.，Iorgova，S.，Kininbay，T.，Le Leslé，V.，Melo，F(xiàn).，Podpiera，J.，Sacasa，N.，Santos，A.，“Impact of Regulatory Reforms on Large and Complex Financial Institutions”，IMF Working Paper，2010.發(fā)現(xiàn)，為適應(yīng)NSFR的監(jiān)管要求，許多金融機(jī)構(gòu)被迫增加凈穩(wěn)定融資。Scalia等(19)Scalia，Antonio，Longoni，Sergio，Rosolin，Tiziana，“The Net Stable Funding Ratio and Banks Participation in Monetary Policy Operations：Some Evidence for the Euro Area”，SSRN Electronic Journal，2013.的研究則證實(shí)，NSFR會(huì)造成銀行資產(chǎn)負(fù)債表的變化，銀行進(jìn)而通過增加貸款利差以應(yīng)對零售和中小企業(yè)客戶貸款的成本上升，這些變化對金融市場和中央銀行的政策調(diào)整產(chǎn)生較大影響。Distinguin等(20)Distinguin，I.，Roulet，C.，Tarazi，A.，“Bank Regulatory Capital and Liquidity：Evidence from US and European Publicly Traded Banks”，Journal of Banking and Finance，Vol.37，No.9，2013，pp.3295-3317.的實(shí)證研究卻發(fā)現(xiàn)，雖然NSFR較高的銀行在短期內(nèi)有明顯的成本劣勢，但長期并不一定導(dǎo)致較低盈利水平。其后，Dietrich等(21)Dietrich，A.，Hess，K.，Wanzenried，G.，“The Good and Bad News About the New Liquidity Rules of Basel Ⅲ in Western European Countries”，Journal of Banking and Finance，Vol.44，No.6，2014，pp.13-25.發(fā)現(xiàn)，低NSFR的歐盟銀行并未將其優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為盈利，反而增加了其收益的波動(dòng)性。

相較國外，2008年之前我國的金融機(jī)構(gòu)主要受到以資本監(jiān)管為代表的傳統(tǒng)監(jiān)管體系的約束，對流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的重視不夠。金融危機(jī)爆發(fā)后，尤其自中國引入巴塞爾協(xié)議Ⅲ流動(dòng)性流監(jiān)管指標(biāo)以來，相關(guān)文獻(xiàn)研究日益增多。但是由于國內(nèi)實(shí)證數(shù)據(jù)的缺乏，相關(guān)問題的研究主要集中在凈穩(wěn)定資金比率方面，研究結(jié)果不盡相同，并且將外部融資流動(dòng)性水平與銀行自身特定流動(dòng)性水平結(jié)合起來的相關(guān)研究量較少?，F(xiàn)有利用已知數(shù)據(jù)對NSFR進(jìn)行間接衡量后的相關(guān)文獻(xiàn)大致可以歸納為以下幾個(gè)方面。

一是將流動(dòng)性指標(biāo)與其他宏觀政策變量(主要是貨幣政策變量)結(jié)合起來，綜合分析其對銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響，如管佳英和王呈斌(22)管佳英、王呈斌：《流動(dòng)性監(jiān)管新政抑制商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)研究——基于中國商業(yè)銀行的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)》，《現(xiàn)代營銷》2019年第8期。基于2006—2017年111家商業(yè)銀行的年度數(shù)據(jù)，考察不同的貨幣政策工具對凈穩(wěn)定資金比率指標(biāo)以及銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響。龐曉波和錢錕(23)龐曉波、錢錕：《貨幣政策、流動(dòng)性監(jiān)管與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)》，《金融論壇》2018年第1期?；?008—2015年87家銀行的微觀數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)提高凈穩(wěn)定資金比率可以削弱利率對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。馮玉梅和任儀佼(24)馮玉梅、任儀佼：《流動(dòng)性監(jiān)管對我國貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道影響研究》，《經(jīng)濟(jì)與管理評論》2019年第5期。基于我國2003—2015年88家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)流動(dòng)性監(jiān)管對貨幣政策的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)渠道傳導(dǎo)效果有顯著影響。羅煜等(25)羅煜、張祎、朱文宇：《基于銀行流動(dòng)性管理視角的宏觀審慎與貨幣政策協(xié)調(diào)研究》，《金融研究》2020年第10期。借助凈穩(wěn)定資金比率，從流動(dòng)性管理的視角，分析了其對貨幣政策信貸傳導(dǎo)渠道的影響。二是NSFR指標(biāo)與資本監(jiān)管比率進(jìn)行區(qū)別比較，如廉永輝和張琳(26)廉永輝、張琳：《流動(dòng)性沖擊、銀行結(jié)構(gòu)流動(dòng)性和信貸供給》，《國際金融研究》2015年第4期。，李明輝和周邊。(27)李明輝、周邊：《Basel Ⅲ 凈穩(wěn)定融資比率能否替代存貸比？——來自中國上市銀行的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《財(cái)經(jīng)論叢》2018年第1期。三是研究流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)NSFR和銀行風(fēng)險(xiǎn)之間的關(guān)聯(lián)性，如潘敏等(28)潘敏、汪怡、陶宇鷗：《凈穩(wěn)定資金比率監(jiān)管會(huì)影響商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效嗎——基于中國銀行業(yè)的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)》，《財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)》2016年第6期。以2003—2014年中國78家銀行的非平衡面板數(shù)據(jù)為研究樣本，檢驗(yàn)實(shí)施NSFR監(jiān)管要求對中國商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)和績效的影響；崔婕等(29)崔婕、王思遙、張曉燕：《凈穩(wěn)定融資比率調(diào)整對銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響研究》，《經(jīng)濟(jì)問題》2020年第6期。以中國上市銀行為樣本，發(fā)現(xiàn)凈穩(wěn)定資金比率會(huì)顯著降低銀行整體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

在國內(nèi)外文獻(xiàn)研究基礎(chǔ)上，本文采用結(jié)構(gòu)性的衡量指標(biāo)，以凈穩(wěn)定資金比率NSFR代表銀行內(nèi)部資金穩(wěn)定性水平，從資產(chǎn)和負(fù)債兩方面同時(shí)度量商業(yè)銀行的流動(dòng)性。具體來看，銀行內(nèi)部流動(dòng)性資產(chǎn)的增加會(huì)提高銀行的資產(chǎn)質(zhì)量和盈利能力，從側(cè)面釋放經(jīng)營穩(wěn)健的信號，進(jìn)而吸引更多儲(chǔ)戶，增強(qiáng)銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。綜合上述理論和文獻(xiàn)，本文提出假設(shè)2。

假設(shè)2：商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與自身內(nèi)部的資金穩(wěn)定性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，NSFR比率越高，抵御外界風(fēng)險(xiǎn)沖擊的能力就越強(qiáng)，銀行承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)相應(yīng)減少。

(三)銀行內(nèi)外部流動(dòng)性之間的權(quán)衡

歷次金融危機(jī)昭示，從銀行間市場進(jìn)行融資不應(yīng)成為商業(yè)銀行獲取流動(dòng)性的主要方式，保持自身充足的流動(dòng)性水平才是銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的不二法寶。原因在于，首先從銀行間市場融資雖然可以在短期內(nèi)解決資金短缺的困境，但是過度依賴外部渠道獲取流動(dòng)性的銀行可能會(huì)失去穩(wěn)健經(jīng)營銀行的動(dòng)力，增大經(jīng)營失敗概率。其次，在外部融資市場上，各類“黑犀牛”事件所引發(fā)的銀行間聯(lián)動(dòng)反應(yīng)極易造成市場流動(dòng)性緊缺，增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。最后，從銀行內(nèi)部出發(fā)，保持充足的穩(wěn)定流動(dòng)資金不僅可以維持銀行的經(jīng)營穩(wěn)定，樹立銀行的良好信譽(yù)，而且能夠在極端事件爆發(fā)時(shí)穩(wěn)定市場情緒，有助于更好地抵御流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的發(fā)生。因此與從銀行間市場融資以獲取流動(dòng)性相比，多數(shù)商業(yè)銀行更傾向于利用自身內(nèi)部的流動(dòng)性以降低風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，銀行在內(nèi)部流動(dòng)性充足的情況下，會(huì)減少對外部融資的依賴。綜合上述分析，提出本文的第三個(gè)假設(shè)。

假設(shè)3：商業(yè)銀行通過保持自身充足的流動(dòng)性以減少對外部融資的依賴。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)樣本和數(shù)據(jù)來源

本文樣本源自Bankfocus數(shù)據(jù)庫、上市公司年報(bào)、國家統(tǒng)計(jì)局以及Wind數(shù)據(jù)庫。通過在可得樣本數(shù)據(jù)中剔除相關(guān)外資銀行以及連續(xù)數(shù)據(jù)不足三年的銀行之后，剩余樣本共囊括2008—2019年間188家商業(yè)銀行的年度數(shù)據(jù)。最后，為了避免極端值對實(shí)證結(jié)果產(chǎn)生影響，論文中還對所有連續(xù)變量分別進(jìn)行了1%和99%分位的縮尾處理。

(二)模型設(shè)定和變量處理

為檢驗(yàn)內(nèi)、外部流動(dòng)性水平對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，借鑒Hong等(30)Hong，H.，Huang，J.Z.，Wu，D.，“The Information Content of Basel Ⅲ Liquidity Risk Measures”，Journal of Financial Stability，Vol.15，2014，pp.91-111.的文獻(xiàn)，選取代表外部融資流動(dòng)性的MS指標(biāo)以及代表銀行自身內(nèi)部資金穩(wěn)定性的NSFR指標(biāo)作為解釋變量，設(shè)立如下計(jì)量模型進(jìn)行回歸。

首先，檢驗(yàn)外部融資流動(dòng)性對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，假設(shè)1設(shè)定的模型如下：

(1)

其次，假設(shè)2檢驗(yàn)內(nèi)部資金穩(wěn)定性對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，所以設(shè)定如下模型：

(2)

最后，為了綜合檢驗(yàn)假設(shè)1和假設(shè)2，將代表外部融資流動(dòng)性的MSt和內(nèi)部資金穩(wěn)定性的NSFRi，t同時(shí)放入回歸模型中，具體設(shè)定形式如下：

(3)

其中被解釋變量為銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)Zscorei，t，主要的解釋變量分別為：以市場流動(dòng)性利差表示的融資流動(dòng)性指標(biāo)MSt以及用凈穩(wěn)定融資比率表示的銀行內(nèi)部資金穩(wěn)定性指標(biāo)NSFRi，t，Xi，t為控制變量，主要包括銀行微觀層面的roei，t、nimi，t、nltai，t、capi，t、asseti，t以及宏觀層面的變量gdpi，t和M2i，t，μt為時(shí)間固定效應(yīng)，δi為個(gè)體固定效應(yīng)，εi，t為殘差項(xiàng)。模型中所有變量皆為年度數(shù)據(jù)或由年度數(shù)據(jù)計(jì)算所得。模型的設(shè)定包括了所需檢驗(yàn)的代表變量以及常見的控制變量，以滿足檢驗(yàn)假設(shè)的需求。

根據(jù)前述文獻(xiàn)以及理論分析，當(dāng)市場間利差變大，即融資流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)增大時(shí)，商業(yè)銀行從外部金融市場獲得融資的成本上升，會(huì)加大商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)，即市場利差越大，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大，所以預(yù)計(jì)上述回歸模型中β1的符號顯著為負(fù)。相對于銀行自身而言，無論是從資產(chǎn)端還是負(fù)債端來看，都需要保持充足的流動(dòng)性以抵御銀行可能面臨的各種風(fēng)險(xiǎn)情況，即銀行自身的穩(wěn)定資金越多，越有能力抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊，據(jù)此預(yù)計(jì)回歸模型中β2的符號顯著為正。

(三)相關(guān)變量測算和定義

模型中所涉及變量的計(jì)算方法和定義說明如下。

1.風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)

在文獻(xiàn)研究中，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)存在著多種衡量方法，并且根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的動(dòng)機(jī)、行為以及結(jié)果的區(qū)別，有不同層面的側(cè)重指標(biāo)。本文采用較為常用的Z-score度量商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，將銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)定義為虧損(負(fù)利潤)超過資本(凈資產(chǎn))的概率。Z-score越高表明銀行越穩(wěn)定，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越低。計(jì)算方法為：

其中，ROAA表示銀行平均資產(chǎn)回報(bào)率，ETA表示權(quán)益與總資產(chǎn)的比值，σ(ROAA)指平均資產(chǎn)回報(bào)率的標(biāo)準(zhǔn)差。Z-score的計(jì)算以整個(gè)樣本為周期。

2.外部融資流動(dòng)性指標(biāo)

銀行的融資流動(dòng)性反映的是銀行在市場間獲得融資的難易程度。Cornett等(31)Cornett，M.M.，McNutt，J.J.，Strahan，P.E.，Tehranian，H.，“Liquidity Risk Management and Credit Supply in the Financial Crisis”，Journal of Finance and Economics，Vol.101，No.2，2011，pp.297-312.認(rèn)為銀行的融資成本與TED利差之間存在顯著的相關(guān)關(guān)系，所以可以使用TED利差作為融資流動(dòng)性的代替指標(biāo)。該指標(biāo)是三個(gè)月期倫敦銀行間市場利率(LIBOR)與三個(gè)月期美國國債利率間的差價(jià)。銀行部門和監(jiān)管機(jī)構(gòu)廣泛使用銀行間利差來衡量市場的壓力。(32)其他較為普遍的定義還包括LIBOR-OIS利差，即三個(gè)月LIBOR在三個(gè)月的隔夜指數(shù)掉期(OIS)中的差價(jià)。TED差價(jià)和LIBOR-OIS利差之間通常差別是很小的。針對融資流動(dòng)性水平指標(biāo)的研究國內(nèi)也有所涉獵，比如陳穎和紀(jì)曉峰(33)陳穎、紀(jì)曉峰：《流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理新工具的背景與影響：基于危機(jī)視角的考察》，《國際金融研究》2013年第9期。曾采用美國TED利差和LIBOR-OIS利差，分析研究2008年金融危機(jī)期間流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)的成因；黎靈芝等(34)黎靈芝、胡真、鄧?yán)ぃ骸洞婵罡偁帯⑹袌黾s束與銀行風(fēng)險(xiǎn)行為》，《金融論壇》2014年第10期。參照美國TED利差，使用3個(gè)月上海同業(yè)拆放利率減去3個(gè)月銀行間固定利率國債到期收益率以捕捉市場流動(dòng)性水平的變化程度。本文據(jù)此借鑒歐美金融市場TED利差的計(jì)算方式，以中國銀行間市場利差指標(biāo)MS來代表商業(yè)銀行面臨的外部融資流動(dòng)性。定義市場間流動(dòng)性利差MS為：

MS= 1年期 SHIBOR利率-1年期中債國債到期收益率

3.銀行內(nèi)部資金穩(wěn)定性指標(biāo)

本文采用凈穩(wěn)定資金比率NSFR衡量商業(yè)銀行內(nèi)部的資金穩(wěn)定性水平，這一指標(biāo)與僅根據(jù)銀行資產(chǎn)方或負(fù)債方信息得到的流動(dòng)性指標(biāo)(如現(xiàn)金資產(chǎn)占比、核心存款占比等)不同，它綜合考慮了銀行資產(chǎn)端以及負(fù)債端的流動(dòng)性來源，并強(qiáng)調(diào)融資來源與資金運(yùn)用相匹配，是一個(gè)結(jié)構(gòu)性的指標(biāo)(35)廉永輝、張琳：《流動(dòng)性沖擊、銀行結(jié)構(gòu)流動(dòng)性和信貸供給》，《國際金融研究》2015年第4期。，所以選取NSFR可以更全面地捕捉銀行的流動(dòng)性變動(dòng)。目前已有文獻(xiàn)在如何衡量銀行的NSFR方面依然存在操作性困難。雖然可以采用幾種間接方法來測度銀行內(nèi)部特定的流動(dòng)性指標(biāo)，但是每種方法都強(qiáng)調(diào)了流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)融資的不同方面，并且存在各種測量誤差(36)Koch，T.W.，MacDonald，S.S.，Bank Management，5th ed.，South-Western，2003.。目前的主流文獻(xiàn)嘗試使用資產(chǎn)和負(fù)債的粗略分類來計(jì)算NSFR的近似度量(Distinguin等(37)Distinguin，I.，Roulet，C.，Tarazi，A.，“Bank Regulatory Capital and Liquidity：Evidence from US and European Publicly Traded Banks”，Journal of Banking and Finance，Vol.37，No.9，2013，pp.3295-3317.；國際貨幣基金組織(38)International Monetary Fund，Global Financial Stability Report，Durable Financial Stability，2011.；King(39)King，M.R.，“The Basel Ⅲ Net Stable Funding Ratio and Bank Net Interest Margins”，Journal of Banking and Finance，Vol.37，No.11，2013，pp.4144-4156.；Yan等(40)Yan，M.，Hall，M.J.B.，Turner，P.，“A Cost-Benefit Analysis of Basel Ⅲ：Some Evidence from the UK”，International Review of Financial Analysis，Vol.25，2012，pp.73-82.)。這些研究都不可避免地簡化了可用穩(wěn)定資金ASF和所需穩(wěn)定資金RSF的假設(shè)。

NSFR通過計(jì)算銀行一年以內(nèi)可用的穩(wěn)定資金ASF與業(yè)務(wù)所需的穩(wěn)定資金RSF之比，以衡量一家機(jī)構(gòu)在特定壓力環(huán)境下，可用的長期穩(wěn)定資金支持業(yè)務(wù)發(fā)展的能力。

NSFR=可用穩(wěn)定資金/業(yè)務(wù)所需穩(wěn)定資金，凈穩(wěn)定資金比率的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)是≥100%。

其中，可用的穩(wěn)定資金(ASF)=∑各類權(quán)益和負(fù)債×相應(yīng)的ASF系數(shù)，業(yè)務(wù)所需的穩(wěn)定資金(RSF)=∑各類資產(chǎn)和表外風(fēng)險(xiǎn)暴露×相應(yīng)的RSF系數(shù)。

由于NSFR于2018年5月正式列入我國流動(dòng)性監(jiān)管指標(biāo)行列，之前商業(yè)銀行年報(bào)中并未披露，需要利用資產(chǎn)負(fù)債表進(jìn)行手工計(jì)算。在采用樣本數(shù)據(jù)計(jì)算NSFR的過程中，本文以巴塞爾協(xié)議Ⅲ以及銀監(jiān)會(huì)《凈穩(wěn)定資金比例計(jì)量標(biāo)準(zhǔn)》等相關(guān)監(jiān)管規(guī)定為基礎(chǔ)，在兼顧數(shù)據(jù)可得性的同時(shí)，借鑒廉永輝和張琳(41)廉永輝、張琳：《流動(dòng)性沖擊、銀行結(jié)構(gòu)流動(dòng)性和信貸供給》，《國際金融研究》2015年第4期。以及巴曙松和尚航飛(42)巴曙松、尚航飛：《我國商業(yè)銀行的期限轉(zhuǎn)換風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)管研究》，《經(jīng)濟(jì)縱橫》2015年第7期。關(guān)于ASF和RSF權(quán)重的賦值方法，對ASF和RSF各個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行賦權(quán)，以減少NSFR計(jì)算過程中的偏誤。商業(yè)銀行表內(nèi)相關(guān)項(xiàng)目NSFR權(quán)重賦值的設(shè)定如表1所示。論文根據(jù)表1中的指標(biāo)及權(quán)重計(jì)算出各家樣本商業(yè)銀行的年度凈穩(wěn)定資金比率。

表1 NSFR計(jì)算方法

需要指出的是，2019年銀保監(jiān)會(huì)發(fā)布的《銀保監(jiān)會(huì)關(guān)于印發(fā)商業(yè)銀行凈穩(wěn)定資金比例信息披露辦法的通知》中，正式確定了凈穩(wěn)定資金比例的披露方法。本文通過年報(bào)收集了2018年和2019年披露過NSFR指標(biāo)的上市銀行，并將年報(bào)披露出的指標(biāo)與本文計(jì)算所得的指標(biāo)進(jìn)行對比。對比結(jié)果如圖1所示。

圖1 實(shí)際NSFR與計(jì)算得出的NSFR對比圖資料來源：根據(jù)上市銀行年報(bào)手動(dòng)搜集

在圖1中，搜集了所有可得的17家商業(yè)銀行年報(bào)中披露的NSFR數(shù)據(jù)，雖然2018年披露數(shù)據(jù)的銀行家數(shù)比較少，但是綜合2019年的對比結(jié)果可以看出，根據(jù)文中計(jì)算方法得出的NSFR與實(shí)際商業(yè)銀行披露的差別不大。這側(cè)面反映出了根據(jù)文中方法計(jì)算出的數(shù)據(jù)具有較好的精準(zhǔn)度。

4.其他相關(guān)變量的定義及計(jì)算方法

表2列示了模型中相關(guān)變量的描述和計(jì)算方法。

表2 變量定義表

(四)描述性統(tǒng)計(jì)和相關(guān)系數(shù)分析

回歸模型中相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表3所示，從表中可以看出，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)Z-score的均值為5.149，最小值1.572和最大值10.46之間差異較大，說明我國商業(yè)銀行整體風(fēng)險(xiǎn)水平參差不齊。市場利差指標(biāo)MS的均值為1.17，最小值為0.557，最大值為2.073，標(biāo)準(zhǔn)差為0.437，說明2008—2019年間市場上的年度融資水平較為穩(wěn)定。資金穩(wěn)定性指標(biāo)NSFR的平均值為1.263，最大值1.426，最小值為1.105，滿足巴塞爾協(xié)議Ⅲ監(jiān)管要求(>100%)，說明我國銀行業(yè)整體符合流動(dòng)性監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。

表3 相關(guān)指標(biāo)描述性統(tǒng)計(jì)表

四、回歸結(jié)果分析

(一)基準(zhǔn)回歸

首先，根據(jù)相關(guān)假設(shè)探究銀行流動(dòng)性水平與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系，為了增加回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，在固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上采用聚類穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤回歸。假設(shè)1和假設(shè)2的實(shí)證回歸結(jié)果如表4所示。其中，對應(yīng)模型(3)使用了固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)兩種回歸方法。從回歸結(jié)果來看，融資流動(dòng)性指標(biāo)MS符號顯著為負(fù)，表現(xiàn)為市場利差越大，融資成本越高，則銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越大，符合假設(shè)1。商業(yè)銀行的資金穩(wěn)定性指標(biāo)NSFR與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)Z-score呈現(xiàn)顯著正相關(guān)關(guān)系，說明商業(yè)銀行自身保持的穩(wěn)定資金越充足，則風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)越小，符合假設(shè)2。最后，從綜合的模型(3)回歸結(jié)果來看，通過豪斯曼檢驗(yàn)證明使用固定效應(yīng)，并且外部的融資流動(dòng)性MS與內(nèi)部NSFR指標(biāo)的回歸結(jié)果與假設(shè)均一致且顯著，證實(shí)假設(shè)1和假設(shè)2均成立。

表4 總體樣本回歸結(jié)果

(二)內(nèi)生性處理

由于銀行的融資流動(dòng)性為SHIBOR利率與中債國債到期收益率的差值，是一個(gè)相對宏觀的指標(biāo)，具有一定的外部性，所以我們判斷模型內(nèi)生性主要體現(xiàn)在銀行內(nèi)部的資金穩(wěn)定性與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)方面。一是銀行在預(yù)計(jì)可能會(huì)出現(xiàn)財(cái)務(wù)困境時(shí)，為了增強(qiáng)自身的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力而增加流動(dòng)性緩沖，即銀行內(nèi)部流動(dòng)性與風(fēng)險(xiǎn)之間可能存在反向因果問題。二是基于銀行風(fēng)險(xiǎn)的“慣性”特征可能會(huì)存在動(dòng)態(tài)面板偏差的問題。

為解決模型的內(nèi)生性問題，本文分別采用滯后自變量、2SLS、廣義矩估計(jì)3種方法來盡可能解決。其中2SLS中使用的工具變量參考Hong等(43)Hong，H.，Huang，J.Z.，Wu，D.，“The Information Content of Basel Ⅲ Liquidity Risk Measures”，Journal of Financial Stability，Vol.15，2014，pp.91-111.采用自變量NSFR前三期的平均值作為第四期的工具變量，這樣既可以保證工具變量對自變量具有相關(guān)性，也能確保與誤差項(xiàng)不相關(guān)的重要特性。從表5中可以看出，在對內(nèi)生性問題進(jìn)行處理之后，NSFR指標(biāo)的回歸結(jié)果均顯著為正，即銀行內(nèi)部保持的穩(wěn)定資金越多，流動(dòng)性越充足，銀行越有能力抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊，符合假設(shè)2。同時(shí)，銀行的融資流動(dòng)性指標(biāo)回歸結(jié)果為負(fù)，并且在使用滯后變量與GMM的回歸結(jié)果中存在顯著性，也就是當(dāng)銀行處在較為寬松外部融資環(huán)境的情況下，其風(fēng)險(xiǎn)會(huì)相對降低，這在很大程度上反映了外部融資松緊程度與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，也驗(yàn)證了假設(shè)1。

表5 內(nèi)生性問題處理

除此之外，為了逐步融入國際流動(dòng)性發(fā)展的新趨勢中，我國參考巴塞爾協(xié)議Ⅲ的改革方案，在2014—2018年間，銀保監(jiān)會(huì)相繼發(fā)布《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》的試行、修訂以及最終版本，取代先前單一的“存貸比”監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，逐步將流動(dòng)性覆蓋率、凈穩(wěn)定資金比例、流動(dòng)性比例、流動(dòng)性匹配率和優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)充足率五大流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)列入監(jiān)管框架。為了檢驗(yàn)流動(dòng)性監(jiān)管的逐步變動(dòng)是否會(huì)對回歸結(jié)果產(chǎn)生影響，我們通過設(shè)置時(shí)間虛擬變量yeardummy，將2014年及其之后設(shè)為1，其他年份設(shè)為0，并與NSFR變量交乘，來探究法規(guī)變動(dòng)的影響效果，排除其他因素的干擾。從回歸結(jié)果來看，NSFR指標(biāo)仍然顯著為正，并且對比基準(zhǔn)回歸結(jié)果來看，與虛擬變量交乘后的回歸系數(shù)1.019更大(基準(zhǔn)回歸系數(shù)為0.84)，說明NSFR指標(biāo)對銀行風(fēng)險(xiǎn)的抑制作用在2014年之后更明顯，進(jìn)一步證實(shí)了銀行內(nèi)部資金穩(wěn)定性指標(biāo)可以降低風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)論。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為確?；貧w結(jié)果的穩(wěn)健性，本文從多個(gè)角度，分別采用以下方法對基準(zhǔn)回歸模型進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

方法1：變換自變量指標(biāo)。借鑒曾智和何雅婷(44)曾智、何雅婷：《我國商業(yè)銀行流動(dòng)性結(jié)構(gòu)對資本緩存的影響》，《國際金融研究》2016年第9期。的計(jì)算方法，使用改變NSFR指標(biāo)的資產(chǎn)和負(fù)債權(quán)重重新進(jìn)行計(jì)算得到后的新指標(biāo)替代原有指標(biāo)進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。

方法2：變換因變量指標(biāo)。使用貸款損失準(zhǔn)備LLP以及不良貸款率NPL作為銀行風(fēng)險(xiǎn)水平的替代變量，替代原被解釋變量Z-score進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。

方法3：樣本優(yōu)化。將原回歸樣本數(shù)量188減少至123家商業(yè)銀行，覆蓋范圍更為精確，數(shù)據(jù)質(zhì)量更佳。

方法4：刪除宏觀控制變量。因?yàn)樵诨鶞?zhǔn)回歸模型中既包含了宏觀控制變量，同時(shí)又控制了時(shí)間固定效應(yīng)，為了避免回歸結(jié)果可能存在的共線性問題(45)Thompson，S. B.，“Simple Formulas for Standard Errors that Cluster by both Firm and Time”，Journal of Financial Economics，Vol.99，No.1，2010，pp.1-10.，將宏觀控制變量(gdp、M2)刪除后，進(jìn)行回歸檢驗(yàn)。

具體檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示，各種穩(wěn)健性檢驗(yàn)方法的回歸結(jié)果與正文主回歸結(jié)果基本一致，即銀行外部的融資流動(dòng)性水平越高，內(nèi)部資金越穩(wěn)定，風(fēng)險(xiǎn)水平越低，進(jìn)一步證明了回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)回歸結(jié)果

五、對流動(dòng)性的進(jìn)一步討論

(一)銀行內(nèi)外部流動(dòng)性的關(guān)系分析

第四部分的基準(zhǔn)回歸驗(yàn)證了假設(shè)1和假設(shè)2的存在性，即商業(yè)銀行既可以依靠自身內(nèi)部積累流動(dòng)性，也可以從外部市場通過同業(yè)拆借獲取流動(dòng)性，以提高自身的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。為檢驗(yàn)商業(yè)銀行所面臨的內(nèi)、外部流動(dòng)性之間的關(guān)系，假設(shè)3在模型(3)的基礎(chǔ)上，將外部融資利差MS和內(nèi)部NSFR指標(biāo)的交乘項(xiàng)放入回歸中進(jìn)行檢驗(yàn)，具體模型為：

(4)

根據(jù)假設(shè)3，倘若商業(yè)銀行通過自身保有充足的流動(dòng)性水平來抵御風(fēng)險(xiǎn)，便會(huì)減少從外部融資的依賴，那么在假設(shè)1和假設(shè)2成立的前提下，預(yù)計(jì)交乘項(xiàng)β3的符號顯著為正。具體的回歸結(jié)果如表7所示。

表7 內(nèi)外部流動(dòng)性交乘分析

從回歸結(jié)果可以看出，銀行可以通過內(nèi)部持有穩(wěn)定資金和外部融資兩種方式降低自身的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)。在表7第(1)列的回歸中，MS項(xiàng)顯著為負(fù)，銀行通過外部融資可以有效緩解流動(dòng)性缺口，提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。NSFR的系數(shù)顯著為正，即銀行通過內(nèi)部保持資金穩(wěn)定性也會(huì)顯著降低銀行的風(fēng)險(xiǎn)水平。同時(shí)，MS*NSFR交乘項(xiàng)回歸系數(shù)顯著為正，表明NSFR顯著削弱了MS項(xiàng)對銀行風(fēng)險(xiǎn)的緩釋能力，商業(yè)銀行在自身流動(dòng)性充足的情況下會(huì)減少對外部融資的依賴，假設(shè)3得到驗(yàn)證。表7第(2)列為采用NSFR的工具變量(工具變量選取方法與表5一致)進(jìn)行回歸的結(jié)果，其中MS回歸系數(shù)為負(fù)，NSFR1以及MS*NSFR1交乘項(xiàng)仍然顯著為正，進(jìn)一步印證了假設(shè)3。

(二)對流動(dòng)性指標(biāo)波動(dòng)狀況的研究

在上述研究中主要從流動(dòng)性指標(biāo)的水平層面分析了銀行流動(dòng)性與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系。目前已有文獻(xiàn)多從所持有流動(dòng)性資產(chǎn)的數(shù)量方面進(jìn)行研究，并且得出了不同的結(jié)論，但鮮有學(xué)者從流動(dòng)性的波動(dòng)水平這一角度出發(fā)，探究流動(dòng)性與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間更為內(nèi)在的聯(lián)系。為此，本文進(jìn)一步研究流動(dòng)性波動(dòng)對商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。

我們將流動(dòng)性指標(biāo)(主要是NSFR指標(biāo))波動(dòng)性分為總體和銀行個(gè)體兩個(gè)方面，具體計(jì)算方法為：

總體NSFR波動(dòng)性TNSFRVOLi，t=NSFRi，t-mean(NSFR)，其中，mean(NSFR)為樣本中商業(yè)銀行NSFR的總體均值。如果NSFRi，t>mean(NSFR)，則TNSFRVOLi，t為正，反之TNSFRVOLi，t為負(fù)。

個(gè)體NSFR波動(dòng)性INSFRVOLi，t=NSFRi，t-mean(NSFRi)，其中mean(NSFRi)為樣本中各個(gè)商業(yè)銀行NSFR的均值。如果NSFRi，t>mean(NSFRi)，則INSFRVOLi，t為正，反之INSFRVOLi，t為負(fù)。

由于外部流動(dòng)性指標(biāo)RATE為時(shí)間序列變量，計(jì)算其整體和個(gè)體波動(dòng)性并沒有數(shù)值上的區(qū)別，所以對這一指標(biāo)不單獨(dú)進(jìn)行波動(dòng)性的計(jì)算。

將解釋變量替換為波動(dòng)性指標(biāo)進(jìn)行回歸，結(jié)果如表8所示。可以看出，以NSFR的波動(dòng)值替代水平值后，回歸結(jié)果依然能夠滿足本文的假設(shè)，即外部流動(dòng)性RATE與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著負(fù)相關(guān)，NSFR的波動(dòng)值與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)顯著正相關(guān)。值得注意的是，NSFR整體的正向波動(dòng)具有顯著性，即顯著性存在于銀行整體實(shí)際NSFR大于均值的情形中，也就是說，NSFR越充足，越能降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

表8 NSFR的波動(dòng)變化與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)回歸結(jié)果

(三)凈穩(wěn)定資金比率NSFR的分解檢驗(yàn)

為了進(jìn)一步探尋資金穩(wěn)定性NSFR與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)Z-score之間的關(guān)系，參考DeYoung和Torna(46)DeYoung，R.，Torna，G.，“Nontraditional Banking Activities and Bank Failures during the Financial Crisis”，Journal of Financial Intermediation，Vol.22，No.3，2013，pp.397-421.，將NSFR分解為可用的穩(wěn)定資金ASF和業(yè)務(wù)所需的穩(wěn)定資金RSF兩部分(47)為剔除數(shù)量量綱的影響，將分解指標(biāo)除以銀行自身的資產(chǎn)規(guī)模。，如圖2所示。從圖2中可以看出，ASF指標(biāo)要大于RSF指標(biāo)，即我國商業(yè)銀行整體的NSFR指數(shù)大于1，符合監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)。且RSF指標(biāo)和ASF指標(biāo)的整體變化趨勢比較平穩(wěn)，上市銀行和非上市銀行的變化趨勢也較為一致。

由上述回歸結(jié)果可知，銀行的流動(dòng)性指標(biāo)NSFR與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)Z-score之間顯著正相關(guān)，即銀行內(nèi)部保留的穩(wěn)定資金越多，則銀行風(fēng)險(xiǎn)越低。從NSFR分解指標(biāo)的相關(guān)計(jì)算公式來看，為保證回歸結(jié)果的一致性，商業(yè)銀行的ASF應(yīng)與Z-score正相關(guān)，RSF與Z-score負(fù)相關(guān)。為檢驗(yàn)這一假定，設(shè)立如下回歸模型：

(5)

對模型(5)的回歸結(jié)果如表9所示。可以看出，在總體樣本中，ASF指標(biāo)顯著為正，RSF指標(biāo)顯著為負(fù)，符合理論預(yù)期的符號。并且這種結(jié)果只存在于非上市銀行的ASF指標(biāo)中，而上市銀行不存在這種顯著關(guān)系?；貧w結(jié)果說明了上市銀行和非上市商業(yè)銀行之間不同的流動(dòng)性資產(chǎn)儲(chǔ)備偏好，相比上市銀行來看，非上市銀行儲(chǔ)備可用穩(wěn)定資金來降低自身風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)更為明顯。

表9 NSFR分解對比

(四)異質(zhì)性分析

從銀行類型來看，在較長的時(shí)間段內(nèi)，商業(yè)銀行在銀行間市場通過外部融資的方法調(diào)節(jié)自身流動(dòng)性受制于各家銀行的信用狀況。由于基準(zhǔn)回歸中覆蓋的樣本量大，銀行類型各異，為了增強(qiáng)回歸結(jié)果的解釋力度，有必要從不同銀行類型這一角度出發(fā)，進(jìn)一步探討流動(dòng)性變動(dòng)對風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。

從商業(yè)銀行微觀層面來看，為抵御風(fēng)險(xiǎn)，除了保持高水平的流動(dòng)性之外，還可以采用其他辦法，如通過擴(kuò)大銀行規(guī)模、增加銀行資本等手段來進(jìn)一步提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力，所以不同水平的微觀變量對流動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間關(guān)系也存在異質(zhì)性的影響。

因此，我們通過設(shè)置虛擬變量來分析不同銀行類型以及不同資產(chǎn)規(guī)模、資本充足水平、貸款質(zhì)量等微觀變量對論文結(jié)論的異質(zhì)性影響。虛擬變量的具體設(shè)置方法為：將上市銀行設(shè)為1，非上市銀行設(shè)為0；將微觀層面變量中代表銀行規(guī)模指標(biāo)的asset、代表資本充足水平的指標(biāo)tcar以及代表貸款質(zhì)量的指標(biāo)nlta以中值為界進(jìn)行高低分組，其中高于樣本中值的設(shè)為1，低于樣本均值的設(shè)為0。將dummy變量及其與主要解釋變量的交乘項(xiàng)同時(shí)放入回歸模型中，具體結(jié)果如表10所示。在表10中，不同列的dummy代表不同的虛擬變量指標(biāo)。從結(jié)果來看，上市銀行以及規(guī)模較大的銀行更容易從銀行間市場獲取流動(dòng)性，而資本充足率低以及貸款質(zhì)量差的銀行越需要從自身保持充足的穩(wěn)定資金來降低風(fēng)險(xiǎn)。

表10 異質(zhì)性分析

相較于實(shí)力雄厚的上市銀行來說，經(jīng)營實(shí)力較差的非上市銀行基于預(yù)防心理，會(huì)有持有高流動(dòng)性來降低自身風(fēng)險(xiǎn)的動(dòng)機(jī)。考慮到銀行間市場上，大型商業(yè)銀行是資金的主要供給方，中小銀行是資金的需求方(48)張一林、林毅夫、龔強(qiáng)：《企業(yè)規(guī)模、銀行規(guī)模與最優(yōu)銀行業(yè)結(jié)構(gòu)——基于新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟(jì)學(xué)的視角》，《管理世界》2019年第3期。，并且相較于非上市銀行，上市銀行擁有更多元化的資產(chǎn)、規(guī)模優(yōu)勢、跨區(qū)域經(jīng)營、存款保險(xiǎn)制度加之系統(tǒng)性重要銀行等長期以來積累的聲譽(yù)，這使得它們能夠從活期存款和短期同業(yè)拆借業(yè)務(wù)中吸收資金，擁有較強(qiáng)抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力。反之，非上市銀行不具備大型銀行的優(yōu)勢，更依賴通過自身持有充足的流動(dòng)性水平來降低風(fēng)險(xiǎn)。因此，上市銀行與規(guī)模較大的銀行更容易從銀行間市場獲得融資。而資本充足率低以及貸款質(zhì)量差的銀行由于自身經(jīng)營實(shí)力較弱，在保持充足的流動(dòng)性以滿足監(jiān)管要求之余，更加依賴通過保持充足的內(nèi)部穩(wěn)定資金以降低風(fēng)險(xiǎn)。

六、結(jié) 論

既往諸多金融危機(jī)的慘痛經(jīng)驗(yàn)證實(shí)，銀行流動(dòng)性短缺以及流動(dòng)性不匹配問題始終是誘發(fā)金融體系不穩(wěn)定，進(jìn)而引發(fā)系統(tǒng)性危機(jī)事件的導(dǎo)火索。本文基于巴塞爾協(xié)議Ⅲ框架，研究商業(yè)銀行內(nèi)、外部不同的流動(dòng)性來源對銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響，通過搜集和手動(dòng)計(jì)算2008—2019年間188家商業(yè)銀行的融資流動(dòng)性指標(biāo)MS和資金穩(wěn)定性指標(biāo)NSFR數(shù)據(jù)，以風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)指標(biāo)Z-score為主要被解釋變量，從流動(dòng)性指標(biāo)的水平和波動(dòng)變化兩方面進(jìn)行的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)：

首先，中國商業(yè)銀行的流動(dòng)性水平變動(dòng)與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間存在顯著關(guān)系。外部融資流動(dòng)性指標(biāo)MS越大，即銀行間市場利差越大，銀行越難從市場獲得融資，從而增加銀行風(fēng)險(xiǎn)。而內(nèi)部凈穩(wěn)定資金比例NSFR越大，即銀行自身的穩(wěn)定資金越充足，銀行承擔(dān)的風(fēng)險(xiǎn)則會(huì)越小。穩(wěn)健性檢驗(yàn)也支持上述觀點(diǎn)。并且在保持內(nèi)部充足的流動(dòng)性水平下，會(huì)減少對外部融資的依賴。從內(nèi)部流動(dòng)性的波動(dòng)情況來看也滿足我們的理論預(yù)期，在高于平均流動(dòng)性水平的銀行中，增加NSFR來降低風(fēng)險(xiǎn)的行為更明顯。

其次，通過對NSFR指標(biāo)進(jìn)行分子與分母的分解檢驗(yàn)后還發(fā)現(xiàn)，可用的穩(wěn)定資金ASF回歸結(jié)果顯著為正，業(yè)務(wù)所需的穩(wěn)定資金RSF回歸結(jié)果顯著為負(fù)，與NSFR整體的回歸結(jié)果符合，即保持充足的可用穩(wěn)定資金可以降低銀行風(fēng)險(xiǎn)。

最后，對商業(yè)銀行的異質(zhì)性進(jìn)行分析還發(fā)現(xiàn)，上市銀行和規(guī)模較大銀行更容易從市場間獲得融資，而資本充足率低以及貸款質(zhì)量差的銀行更需要自身保有充足的穩(wěn)定資金來降低風(fēng)險(xiǎn)。

本文的研究從商業(yè)銀行流動(dòng)性的內(nèi)外部獲取，以水平和波動(dòng)兩個(gè)變動(dòng)方向進(jìn)行全面的分析，得出的結(jié)論對于商業(yè)銀行經(jīng)營者和相關(guān)監(jiān)管機(jī)構(gòu)具有一定借鑒意義。

第一，對商業(yè)銀行來講，為抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊，無論從外部融資流動(dòng)性還是內(nèi)部資金穩(wěn)定性來看，均需要保持充足的流動(dòng)性水平。其中，銀行間拆借市場是銀行獲得流動(dòng)性的重要渠道。增強(qiáng)各類銀行，尤其是中小銀行在銀行間市場的融資能力是提高商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力的有效路徑?？紤]到中小商業(yè)銀行已經(jīng)成為《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》的監(jiān)管對象，在縮減同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模、降低自身的杠桿水平以及合理配置優(yōu)質(zhì)流動(dòng)性資產(chǎn)等一系列監(jiān)管重?fù)?dān)之下，要關(guān)注廣大非上市中小銀行在銀行間市場的融資規(guī)模和融資成本，以提高各類銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)能力。

第二，實(shí)力雄厚的大型銀行相對于中小銀行來說更容易從外部市場獲得資金，因此在滿足流動(dòng)性監(jiān)管要求的情況下，需要注重對自身內(nèi)部流動(dòng)性和外源融資的平衡調(diào)節(jié)，做好流動(dòng)性的優(yōu)化配置。

第三，資本充足率高、貸款質(zhì)量好的商業(yè)銀行，在同樣的流動(dòng)性水平下，抵御風(fēng)險(xiǎn)沖擊的能力較強(qiáng)。所以流動(dòng)性管理也應(yīng)與其他運(yùn)營監(jiān)管指標(biāo)以及績效指標(biāo)相結(jié)合，以降低商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)成本，實(shí)現(xiàn)穩(wěn)健經(jīng)營。

第四，監(jiān)督管理部門可以嘗試在《巴塞爾協(xié)議Ⅲ》以及《商業(yè)銀行流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)管理辦法》的監(jiān)管框架之下，進(jìn)一步豐富完善宏觀審慎政策工具，通過多種路徑加強(qiáng)對商業(yè)銀行流動(dòng)性指標(biāo)的監(jiān)管，尤其要針對不同性質(zhì)的銀行實(shí)行分類的差異化監(jiān)管，將金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)降低到可控制的范圍之內(nèi)。