南开大学经济学院：银行规模和风险承担——基于中国银行业数据的实证研究.pdf_大学文库

前提下才具有实际重要性,因此有必要限制单个银行规模,甚至使用多种手段拆分大型商业银行。与上述政策建议相呼应,美国2010年通过的《多德-弗兰克华尔街改革与消费者保护法案》在限制商业银行规模方面先行一步,规定单一商业银行在储蓄存款市场所占份额不得超过10% 然而,通过限制银行规模以降低银行风险承担从而加强金融系统稳定性的做法并非牢靠的共识,仅从实证分析角度看,应用不同样本、模型、变量和估计方法得到的结论就存在明显差异。例如,同样是基于美国银行样本, Boyd and Runkle (1993)、 De nicolo et al.(2010)的研究表明大银行倾向于承担更高的风险, 但 Stiroh(2004)、 Stiroh and rumble(2006)则认为规模对风险承担的影响并不明确,而 De Haan and Poghosyan(2012b)的研究则表明规模越大的银行风险承担越小。考虑到制度背景、经济环境和银行业发展水平的差异,不同国家银行规模和风险承担的关系也有所不同,例如Lee(2008)对韩国1994-2005年商业银行的研究表明,大型银行承担了更多风险(以不良贷款率衡量),但 Kasman and Kasman(2012)使用土耳其202-2012年的银行面板数据却发现银行规模能显著降低银行风险(以盈利波动性衡量)。那么,中国商业银行规模对风险承担存在何种影响?这一影响是否具有经济意义上的显著性?在当期利率市场化背景下, 上述问题具有重要的现实意义。一方面,我国不乏大型银行(*,若大银行风险高,我国银行业整体将较为脆弱,能否经受利率市场化的考验成为一个问题。另方面,利率市场化将全面增加银行经营风险,不同规模的商业银行如何根据自身风险特征予以应对值得深入思考。但就我们目前掌握的文献来看,专门探讨我国商业银行规模和风险承担关系的文献较少,仅有宋清华等(2011)发现我国银〔*)英国《银行家》杂志公布的2013年“全球1000家大银行”排名榜单中,有96家中资银行上榜

前提下才具有实际重要性，因此有必要限制单个银行规模，甚至使用多种手段拆分大型商业银行。与上述政策建议相呼应，美国 2010 年通过的《多德-弗兰克华尔街改革与消费者保护法案》在限制商业银行规模方面先行一步，规定单一商业银行在储蓄存款市场所占份额不得超过 10%。然而，通过限制银行规模以降低银行风险承担从而加强金融系统稳定性的做法并非牢靠的共识，仅从实证分析角度看，应用不同样本、模型、变量和估计方法得到的结论就存在明显差异。例如，同样是基于美国银行样本，Boyd and Runkle （1993）、De Nicoló et al.（2010）的研究表明大银行倾向于承担更高的风险，但Stiroh（2004）、Stiroh and Rumble（2006）则认为规模对风险承担的影响并不明确，而De Haan and Poghosyan（2012b）的研究则表明规模越大的银行风险承担越小。考虑到制度背景、经济环境和银行业发展水平的差异，不同国家银行规模和风险承担的关系也有所不同，例如Lee（2008）对韩国 1994-2005 年商业银行的研究表明，大型银行承担了更多风险（以不良贷款率衡量），但Kasman and Kasman（2012）使用土耳其 2002-2012 年的银行面板数据却发现银行规模能显著降低银行风险（以盈利波动性衡量）。那么，中国商业银行规模对风险承担存在何种影响？这一影响是否具有经济意义上的显著性？在当期利率市场化背景下，上述问题具有重要的现实意义。一方面，我国不乏大型银行﹝*﹞ ，若大银行风险高，我国银行业整体将较为脆弱，能否经受利率市场化的考验成为一个问题。另一方面，利率市场化将全面增加银行经营风险，不同规模的商业银行如何根据自身风险特征予以应对值得深入思考。但就我们目前掌握的文献来看，专门探讨我国商业银行规模和风险承担关系的文献较少，仅有宋清华等（2011）发现我国银 ﹝*﹞ 英国《银行家》杂志公布的 2013 年“全球 1000 家大银行”排名榜单中，有 96 家中资银行上榜

行规模与风险承担呈倒U型关系,即规模过小和过大均对应着较高的风险。但是他们的研究样本只有13家商业银行,代表性不足。值得注意的是,研究我国商业银行风险承担行为的多数文献都将银行规模纳入控制变量集,但得到的估计符号并不一致:张雪兰和何德旭(2012)在研究货币政策对银行风险承担的影响时发现银行总资产规模与银行风险承担显著负相关;张宗益等(2012)对商业银行价格竞争和风险承担关系的研究则发现,银行规模扩大有助于控制整体经营风险,但对信贷风险无明显影响;牛晓健和裘翔(2013)则发现银行风险水平和自身规模之间不存在明显关联。本文采用我国91家商业银行1998-2012年的非平衡面板数据探讨了银行规模对其风险承担的影响。本文研究特点如下:首先,我们选取了风险调整的收益、破产风险、不良贷款率和拨备覆盖率等四组不同的银行风险承担指标,以全面反映银行风险承担轮廓。其次,我们在不同的模型设定、样本区间、变量选择情形下对银行规模和风险承担的关系进行回归,从而得到更为可靠的结果。最后,我们不仅考虑了银行规模对风险承担的影响在统计意义上是否显著,还分析了影响力度的大小(经济意义上的显著性)。在控制了其他可能影响银行风险承担的银行微观特征变量和宏观经济变量后,发现与“大而不倒”范式相反,我国银行规模对风险承担具有负向影响,且这一负向影响同时具有统计意义和经济意义上的显著性。本文研究结论不仅丰富了金融机构规模和风险承担的相关文献,也提醒监管者重视中小银行的风险承担行为文章结构安排如下:第二部分梳理银行规模影响风险承担的多重机制:第三部分设计计量模型并说明本文的变量和数据选取;第四部分对回归结果进行分析和稳健性检验;第五部分总结结论并提出政策建议

行规模与风险承担呈倒U型关系，即规模过小和过大均对应着较高的风险。但是他们的研究样本只有 13 家商业银行，代表性不足。值得注意的是，研究我国商业银行风险承担行为的多数文献都将银行规模纳入控制变量集，但得到的估计符号并不一致：张雪兰和何德旭（2012）在研究货币政策对银行风险承担的影响时，发现银行总资产规模与银行风险承担显著负相关；张宗益等（2012）对商业银行价格竞争和风险承担关系的研究则发现，银行规模扩大有助于控制整体经营风险，但对信贷风险无明显影响；牛晓健和裘翔（2013）则发现银行风险水平和自身规模之间不存在明显关联。本文采用我国 91 家商业银行 1998-2012 年的非平衡面板数据探讨了银行规模对其风险承担的影响。本文研究特点如下：首先，我们选取了风险调整的收益、破产风险、不良贷款率和拨备覆盖率等四组不同的银行风险承担指标，以全面反映银行风险承担轮廓。其次，我们在不同的模型设定、样本区间、变量选择情形下对银行规模和风险承担的关系进行回归，从而得到更为可靠的结果。最后，我们不仅考虑了银行规模对风险承担的影响在统计意义上是否显著，还分析了影响力度的大小（经济意义上的显著性）。在控制了其他可能影响银行风险承担的银行微观特征变量和宏观经济变量后，发现与“大而不倒”范式相反，我国银行规模对风险承担具有负向影响，且这一负向影响同时具有统计意义和经济意义上的显著性。本文研究结论不仅丰富了金融机构规模和风险承担的相关文献，也提醒监管者重视中小银行的风险承担行为。文章结构安排如下：第二部分梳理银行规模影响风险承担的多重机制；第三部分设计计量模型并说明本文的变量和数据选取；第四部分对回归结果进行分析和稳健性检验；第五部分总结结论并提出政策建议

二、银行规模和风险承担:机制分析对于银行规模和风险承担的关系,既有文献大多围绕“大而不倒”这一命题展开。 Aghion et a1.(1999)的理论研究表明,与“大而不倒”政策相对应的政府安全网提升了大型银行追逐高风险项目的冲动。除了引发银行自身的道德风险外,“大而不倒”还可能弱化银行面临的市场约束( Bertay et al.,2013)。以存款的市场约束效应为例,储户会对高风险银行要求更高的存款利率(价格型市场约束),或者干脆“用脚投票”来转移存款(数量型市场约束)。但是,“大而不倒”会扭曲储户对大银行风险状况的认知,甚至表现出对商业银行的“规模偏好”(马草原和王岳龙,2010)。弱化的市场约束赋予大银行低成本融资的特权, 可能进一步刺激了银行的风险承担行为。总之,在“大而不倒”的前提下,银行规模对风险承担影响为正( De nicol6,2000)。然而,对“大而不倒”的实证检验并未给出一致的支持证据,甚至有文献表明大银行比小银行更为稳健。除了不同文献的实证细节有所差异外,结论不一致的根本原因可能在于:在“大而不倒”引发的道德风险和市场约束弱化之外,银行规模还可以通过其他机制影响风险承担。梳理文献发现,银行规模可以通过自身风险管理能力、外部监管强度、贷款客户构成和融资成本水平影响风险承担水平。第一,银行规模越大,风险管理能力越髙。大银行用于风险管理的硬件设施 (如计算机设备)和软件设施(如风险控制模型)均较为先进,且一般具有更为丰富的市场经验和信息优势,因此往往可以及时识别和合理处置风险( Saunders etal.,1990; Lepetit et al.,208;张雪兰和何德旭,2012)(*。第二, *)当然,更高的风险管理能力也可能导致银行有恃无恐而从事更多的“风险吸收”行为 (Berger and Bouwman, 2009)

二、银行规模和风险承担：机制分析对于银行规模和风险承担的关系，既有文献大多围绕“大而不倒”这一命题展开。Aghion et al.（1999）的理论研究表明，与“大而不倒”政策相对应的政府安全网提升了大型银行追逐高风险项目的冲动。除了引发银行自身的道德风险外，“大而不倒”还可能弱化银行面临的市场约束（Bertay et al.，2013）。以存款的市场约束效应为例，储户会对高风险银行要求更高的存款利率（价格型市场约束），或者干脆“用脚投票”来转移存款（数量型市场约束）。但是，“大而不倒”会扭曲储户对大银行风险状况的认知，甚至表现出对商业银行的“规模偏好”（马草原和王岳龙，2010）。弱化的市场约束赋予大银行低成本融资的特权，可能进一步刺激了银行的风险承担行为。总之，在“大而不倒”的前提下，银行规模对风险承担影响为正（De Nicoló ，2000）。然而，对“大而不倒”的实证检验并未给出一致的支持证据，甚至有文献表明大银行比小银行更为稳健。除了不同文献的实证细节有所差异外，结论不一致的根本原因可能在于：在“大而不倒”引发的道德风险和市场约束弱化之外，银行规模还可以通过其他机制影响风险承担。梳理文献发现，银行规模可以通过自身风险管理能力、外部监管强度、贷款客户构成和融资成本水平影响风险承担水平。第一，银行规模越大，风险管理能力越高。大银行用于风险管理的硬件设施（如计算机设备）和软件设施（如风险控制模型）均较为先进，且一般具有更为丰富的市场经验和信息优势，因此往往可以及时识别和合理处置风险（Saunders et al.，1990；Lepetit et al.，2008；张雪兰和何德旭，2012）﹝*﹞ 。第二， ﹝*﹞ 当然，更高的风险管理能力也可能导致银行有恃无恐而从事更多的“风险吸收”行为（Berger and Bouwman，2009）

银行规模越大,所受监管力度越强。银行业差异化发展对差异化监管提出了客观需要,因此差异化监管理念也逐渐获得各国银行监管部门的认可。目前我国银监会按照“是否属于系统性重要银行”来执行差异化监管,如“中国版巴塞尔协议 3”要求非系统重要性银行的资本充足率不低于10.5%,而系统重要性银行(目前为中农工建交“五大行”)不低于11.5%。不言而喻,更为严格的监管可以降低大银行的风险水平。第三,银行规模越大,贷款对象中大企业占比往往越高。虽然中小银行在服务中小企业和小微企业方面具有比较优势(傅勇,2011),但中小企业和小微企业信息透明度低,抗冲击能力弱,违约可能更高,从而导致小银行比大银行承担了更多风险。第四,银行规模越大,融资成本越低。作为一个典型事实,许多国家的大银行比小银行更具融资优势。 Kroszner(2013)在关于银行融资成本的综述中提出,大银行的融资优势可能并非来自与“大而不倒”相联系的市场约束扭曲,而是因为大银行更容易进入资本市场融资*。相比之下, 为了覆盖其较高的融资成本,小银行更容易因“追逐收益率”而承担更多风险上述机制与“大而不倒”的推论相反,均表明银行规模可抑制风险承担。除此之外,还存在一条具有中国经济转型期特征的作用机制,该机制的核心在于城市商业银行与地方政府的关系。城市商业银行大多于20世纪90年代中期脱胎于城市信用合作社,在我国商业银行体系中属于除国有商业银行、股份制商业银行之外的“第三梯队”,先天具有规模小、资产质量差的劣势。另一方面,我国绝大多数城市商业银行是政策主导的产物,产权结构、治理结构不完善。因此,城市商业银行在具有政府、政策资源优势的同时也带有强烈的政府干预的痕迹,地方政府往往利用本地城市商业银行获得资金支持以促进地方经济的发展。由此导 *)例如2004年至2012年我国商业银行共发行次级债券138只,其中国有商业银行发行41只股份制商业银行发行44只,而为数众多的城市商业银行共发行50只,农村商业银行和村镇银行则仅发行

银行规模越大，所受监管力度越强。银行业差异化发展对差异化监管提出了客观需要，因此差异化监管理念也逐渐获得各国银行监管部门的认可。目前我国银监会按照“是否属于系统性重要银行”来执行差异化监管，如“中国版巴塞尔协议 3”要求非系统重要性银行的资本充足率不低于 10.5%，而系统重要性银行（目前为中农工建交“五大行”）不低于 11.5%。不言而喻，更为严格的监管可以降低大银行的风险水平。第三，银行规模越大，贷款对象中大企业占比往往越高。虽然中小银行在服务中小企业和小微企业方面具有比较优势（傅勇，2011），但中小企业和小微企业信息透明度低，抗冲击能力弱，违约可能更高，从而导致小银行比大银行承担了更多风险。第四，银行规模越大，融资成本越低。作为一个典型事实，许多国家的大银行比小银行更具融资优势。Kroszner（2013）在关于银行融资成本的综述中提出，大银行的融资优势可能并非来自与“大而不倒”相联系的市场约束扭曲，而是因为大银行更容易进入资本市场融资﹝*﹞ 。相比之下，为了覆盖其较高的融资成本，小银行更容易因“追逐收益率”而承担更多风险。上述机制与“大而不倒”的推论相反，均表明银行规模可抑制风险承担。除此之外，还存在一条具有中国经济转型期特征的作用机制，该机制的核心在于城市商业银行与地方政府的关系。城市商业银行大多于 20 世纪 90 年代中期脱胎于城市信用合作社，在我国商业银行体系中属于除国有商业银行、股份制商业银行之外的“第三梯队”，先天具有规模小、资产质量差的劣势。另一方面，我国绝大多数城市商业银行是政策主导的产物，产权结构、治理结构不完善。因此，城市商业银行在具有政府、政策资源优势的同时也带有强烈的政府干预的痕迹，地方政府往往利用本地城市商业银行获得资金支持以促进地方经济的发展。由此导 ﹝*﹞ 例如 2004 年至 2012 年我国商业银行共发行次级债券 138 只，其中国有商业银行发行 41 只，股份制商业银行发行 44 只，而为数众多的城市商业银行共发行 50 只，农村商业银行和村镇银行则仅发行 3 只

度,预期inf对风险承担也有正向影响。近来对货币政策影响银行风险承担的研究表明,宽松的货币政策促使银行承担更多风险( Borio and zhu,2012),故本文引入广义货币M2的增长率m2作为控制变量。此外, Baum et al.(2002)、 Talavera et al.(2006)的研究表明,宏观经济不确定性上升显著降低了银行的贷款增速,而银行的贷款行为与银行的信贷风险密切相关,因此本文还创新性的对宏观经济不确定性unc予以控制〔*〕,uc取值越大意味着宏观经济不确定性程度越髙,此时银行会采取更为谨慎的经营策略,故预期其对银行风险承担具有负向影响。 z代表银行微观层面的控制变量(↑),与 Delis and Kouretas(2011) 致,本文选取了银行资产回报率roa和资本充足率car。较低的盈利能力通常意味着银行较为保守的经营策略和较低的风险承担,但也可能引致银行为改善盈利而采取高风险的策略(徐明东和陈学彬,2012),因此其估计符号待定。资本充足率水平反映了银行的经营稳健程度,故预期其符号为负。此外,我们还控制了反映银行经营管理能力的成本收入比cti(营业费用与营业收入的比率)和反映银行收入结构的指标lir(贷款利息收入与总营业收入之比)。成本收入比体现了银行成本控制水平和经营效率,较高的成本收入比意味着银行经营管理能力较差,因而可能会被动地承担较高的风险,预期符号为正。银行利息收入占比越高, 意味着银行收入主要来着于贷款资产,换言之其收入多元化程度较低,这对银行风险承担的影响未能一概而论(周开国和李琳,2011),故其符号难以事先判断。 (二)银行风险承担指标〔*〕uc由一年内所有月度工业增加值增速的标准差得到。月度工业增加值增速的 garche(1,1)模型得到的条件方差作为宏观经济不确定性指标所得结论与正文一致。〕写作过程中本文尝试使用银行微观特征的滞后项作为控制变量,结果发现模型整体拟合优度和变量系数显著性下降,但基本结论仍然成立

度，预期inf对风险承担也有正向影响。近来对货币政策影响银行风险承担的研究表明，宽松的货币政策促使银行承担更多风险（Borio and Zhu，2012），故本文引入广义货币M2 的增长率m2 作为控制变量。此外，Baum et al.（2002）、 Talavera et al.（2006）的研究表明，宏观经济不确定性上升显著降低了银行的贷款增速，而银行的贷款行为与银行的信贷风险密切相关，因此本文还创新性的对宏观经济不确定性unc予以控制﹝*﹞，unc取值越大意味着宏观经济不确定性程度越高，此时银行会采取更为谨慎的经营策略，故预期其对银行风险承担具有负向影响。 mir Zt 代表银行微观层面的控制变量﹝† ﹞，与Delis and Kouretas（2011）一致，本文选取了银行资产回报率roa和资本充足率car。较低的盈利能力通常意味着银行较为保守的经营策略和较低的风险承担，但也可能引致银行为改善盈利而采取高风险的策略（徐明东和陈学彬，2012），因此其估计符号待定。资本充足率水平反映了银行的经营稳健程度，故预期其符号为负。此外，我们还控制了反映银行经营管理能力的成本收入比cti（营业费用与营业收入的比率）和反映银行收入结构的指标liir（贷款利息收入与总营业收入之比）。成本收入比体现了银行成本控制水平和经营效率，较高的成本收入比意味着银行经营管理能力较差，因而可能会被动地承担较高的风险，预期符号为正。银行利息收入占比越高，意味着银行收入主要来着于贷款资产，换言之其收入多元化程度较低，这对银行风险承担的影响未能一概而论（周开国和李琳，2011），故其符号难以事先判断。（二）银行风险承担指标 ﹝*﹞ unc 由一年内所有月度工业增加值增速的标准差得到。月度工业增加值增速的 garch(1,1)模型得到的条件方差作为宏观经济不确定性指标所得结论与正文一致。 ﹝†﹞ 写作过程中本文尝试使用银行微观特征的滞后项作为控制变量，结果发现模型整体拟合优度和变量系数显著性下降，但基本结论仍然成立

银行风险承担存在多种衡量方法，目前主要有：预期违约频率（Altunbas et al.，2014）、Z-score（Laeven and Levine，2009）、风险加权资产比率（De Nicolò et al.，2010）、不良贷款率（Delise and Kouretas，2011）、风险调整的利润（即夏普指数）（Stiroh and Rumble，2006）等。此外，还有研究通过银行股票价格数据计算银行的风险（Anderso and Fraser，2000）。不得不承认，银行风险承担指标的多样化也是既有实证研究在银行规模如何影响风险承担这一问题上得出不同结论的一项原因。类比行为学中的“动机-行为-结果”范式，本文将商业银行风险承担看作一个多层次概念：商业银行的风险承担“动机”影响其风险承担“行为”，而风险承担“行为”影响风险承担“结果”。然而，动机因素的“潜变量”特征导致其无法直接观测，因此需要借助风险承担行为（如银行降低贷款审查标准）和风险承担结果（如银行业绩稳定性下降）来间接推测风险承担动机。因此，文献中以银行风险承担行为和结果作为反映银行风险承担动机指标的做法无可厚非，本文在实证分析部分也将遵循这一做法。本文选择如下四类银行风险承担指标，尽管其中每一个指标在衡量商业银行风险承担时均有一定的局限性，但却分别从不同的侧面反映出商业银行的风险承担情况，综合分析并加以相互印证，有助于我们较为全面地考察规模对银行风险承担的影响：第一，反映风险调整后盈利能力的sharp指数，计算方法为sharpi，t=roai，t/sd （roai，t-2，roai，t-1，roai，t）﹝*﹞ 。sharp指数即单位风险创造的利润，通常来讲， sharp指数越高，银行越稳定。第二，反映破产风险的Z 值，计算方法为zsocre=（roai，t+etai，t）/sd（roai， ﹝*﹞ 与黄隽和章艳红（2010）、徐明东和陈学彬（2012）相一致，本文计算过程中采用了 roa 连续三年的滚动标准差 sd(roai,t-2,roai,t-1,roai,t)作为分母

t-2，roai，t-1，roai，t），其中eta为权益资产比﹝*﹞ 。相比于sharp指数，zscore 包含了银行杠杆方面的信息，是一个更为常用的综合指数；zscore越高，银行风险承担越低。第三，反映信贷风险的不良贷款率 npl，为不良贷款与总贷款之比。贷款利息收入是我国银行的主要收入来源，信贷风险构成了银行主要的风险来源，因此该指标在研究中国银行业时具有一定的合理性；尽管不良贷款率可能受到商业银行扩大贷款总量的稀释及政府剥离不良贷款的影响，但总体上仍可反映出银行的风险承担结果。npl 越低，银行风险承担越小。第四，反映风险抵补能力的拨备覆盖率 pcr，为贷款损失准备与不良贷款率之比。拨备覆盖率可以反映出银行出于审慎经营的考虑，防范风险的措施是否到位。pcr 越高，银行抵御风险能力越强，风险承担水平越低。（三）数据说明与描述本文剔除了观测值不足四年的银行样本，最终选取 1998-2012 年间 91 家商业银行的年度非平衡面板数据作为研究样本。按照银监会的分类标准，91 家商业银行包括 5 家大型国有银行，12 家全国性股份制银行，59 家城市商业银行， 15 家农村商业银行和农村合作银行。从样本银行地理分布来看，样本涵盖了全国 20 个省、自治区和直辖市；从样本银行总规模上看，截至 2012 年底，样本银行占所有银行类金融机构总资产的 70.86%，总负债的 71.03%，因此本文所选样本具有良好的代表性。银行相关财务数据主要来源于 Bankscope 数据库，并以各家银行年报为补充，其中 gdp、inf、M2 和工业增加值增速等来源于中经网。为防止异常值对估计结果的干扰，对连续型变量在其分布的 1%和 99%的位置 ﹝*﹞ 由于 zscore 的高度有偏性，我们遵循 Leaven and Levien（2009）的建议，对其取自然对数进行处理