朱曉武 莫陽東

法律保護水平、特質性沖擊與銀行風險

x摘 要：法律保護水平和銀行風險一直是學術和實踐關注的熱點，但迄今二者的關系尚無定論。本文選擇2007-2014年中國121家商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，以其中5個大型銀行構建特質性沖擊指數(shù)，探討法律保護水平和中小銀行風險的關系，分析大銀行特質性沖擊對中小銀行風險的影響，最后研究法律保護水平是否可以調節(jié)大銀行特質性沖擊和中小銀行風險的關系。研究發(fā)現(xiàn)，法律保護水平和中小銀行風險存在U形關系，存在一個最低銀行風險的法律保護水平;大銀行的正向特質性沖擊顯著減少中小銀行的風險;法律保護水平減弱了前一期大銀行特質性沖擊對中小銀行風險的影響。本文的方法和結論對政策制定具有一定的參考價值，法律保護對銀行風險起到了防火墻的作用，銀行風險可以作為衡量法律保護水平的新指標。

關鍵詞：法律保護水平;特質性沖擊;銀行風險;BGR

中圖分類號：F832文獻標識碼：A 文章編號：1674-9448 （2019） 01-0024-08

Abstract：? Legal protection and bank risk are hot issues， which have aroused extensive academic and practical concern. But the relation between legal protection and bank risk remains an open question. Using a unique sample of 121 Chinese banks for from 2007 to 2014， it sets up the Banking Granular Residual of idiosyncratic shocks by 5 large banks and examines the relation between legal protection and bank risk. Then it analyses the impact of idiosyncratic shocks by large banks to small and medium banks. At last it studies whether legal protection can moderate the relation between idiosyncratic shocks of large banks and small and medium banks risk. This paper shows that legal protection and bank risk have a U-curve relation. There exists a law protection level of minimum bank risk. The positive idiosyncratic shocks at large banks can reduce the risk of small and medium banks. Legal protection moderates the idiosyncratic shocks at large banks to the risk of small and medium banks. These findings have certain reference value to policy. Legal protection has an effect of “firewall” for bank risk. Bank risk may be a new indicator of legal protection.

Key words：? legal protection， idiosyncratic shock， bank risk，Banking Granular Residual

一、引言

黨的十八屆四中全會明確指出，全面推進依法治國。依法治國是國家治理中的系統(tǒng)性革命，法治經(jīng)濟是這個系統(tǒng)工程中一個重要的環(huán)節(jié)。從世界各國的經(jīng)驗來看，不斷完善法律規(guī)范對經(jīng)濟發(fā)展具有重要的影響。以銀行業(yè)為例，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會制定了一系列協(xié)議和監(jiān)管標準以減少銀行破產的風險，各國采取立法規(guī)定或其它措施，并結合自身實際情況，逐步實施其所制定的監(jiān)管標準，對穩(wěn)定金融秩序起到了積極作用。但是法律保護與銀行風險之間的關系至今卻尚無定論。從不同的行為主體來說，法律保護從兩個角度產生作用：借款人（需求）和銀行（供給）（張健華和王鵬）[1]。如果加強對債權人的法律保護，那么企業(yè)債券評級增加、收益率減少，融資成本降低，企業(yè)將增加對債券的需求（Boubakri和Ghouma）[2]，企業(yè)對銀行貸款的需求將會降低，銀行業(yè)務風險降低。從銀行的角度來說，債權人法律保護水平的提升又讓銀行更愿意提供貸款，增加信貸供給，隨之而來的就是信貸的增長（Djankov等[3]; 張健華和王鵬[1]），但是這進一步提高了金融危機發(fā)生的可能性（Houston等[4]）。法律保護雖然一方面有助于促進金融市場的完善和經(jīng)濟的發(fā)展，但是另一方面對銀行風險的影響卻是喜憂參半。由此可以發(fā)現(xiàn)，法律保護水平和銀行風險之間關系還需要進行深入研究。

從金融業(yè)自身的角度來說，大銀行的波動對中小銀行也有顯著的影響，法律保護是減少銀行之間風險蔓延的重要手段。2008年美國次貸危機，華爾街第五大投資銀行貝爾斯登公司被摩根大通收購，第四大投資銀行雷曼兄弟破產，第三大投資銀行美林公司被美國銀行收購，高盛和摩根士丹利向美國聯(lián)邦儲備委員會提出轉為銀行控股公司。自此華爾街五大投資銀行的格局天翻地覆，全球金融市場出現(xiàn)劇烈動蕩，甚至被媒體稱為“金融海嘯”。Buch和Neugebauer[5]發(fā)現(xiàn)歐洲各國的大銀行（總收入前5%的大銀行）對本國的經(jīng)濟波動性有顯著影響。當企業(yè)規(guī)模分布服從胖尾分布時，大企業(yè)的特質性沖擊直接導致總體波動（di Giovanni等[6]）。Blank等[7]對德國銀行風險進行研究，發(fā)現(xiàn)大銀行的正向特質性沖擊會影響中小銀行的財務狀況，進而減少中小銀行發(fā)生危機的可能性。面對這種波動，為了控制銀行風險，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會（2010）制定了巴塞爾協(xié)議III，把商業(yè)銀行的一級資本充足率由4%上調到6%，計提2.5%的防護緩沖資本和不高于2.5%的反周期準備資本等系列措施，但是較強的債權人保護導致銀行盈利下降，從而對沖了資本充足率的上升，使得以銀行Z值衡量的風險仍有可能無法降低。法律保護是否能夠起到防火墻的作用，減弱銀行之間的風險蔓延？這個問題至今還沒有得到回答。

綜合上述情況，本文提出如下兩個問題：第一，法律保護水平和銀行風險之間是什么關系？第二，法律保護是否會調節(jié)大銀行的特質性沖擊對中小銀行風險的影響？對于中國這樣一個轉型期的大國，法律在市場經(jīng)濟中發(fā)揮的作用越來越受到學者的關注，Allen等[8]、張健華和王鵬[1]、沈藝峰等[9]、余明桂和潘紅波[10]、張健華和王鵬[1]均得到了有意義的結論。與以往的研究相比，本文有如下幾個創(chuàng)新之處：（1）本文選擇中國121家商業(yè)銀行2007—2014年的數(shù)據(jù)，研究的時間期限涵蓋了2008年金融危機之后銀行面臨的特質性沖擊，其中大型國有商業(yè)銀行5家、全國性股份制銀行11家、城市商業(yè)銀行70家、農村商業(yè)銀行19家、中外合資銀行16家。（2）從時間趨勢來看，法律保護水平有助于銀行風險的降低，但是也存在一個微弱的U形關系，這個發(fā)現(xiàn)有助于解釋現(xiàn)有文獻之間中出現(xiàn)的矛盾。（3）本文發(fā)現(xiàn)法律保護可以調節(jié)大銀行特質性沖擊對中小銀行風險的影響，能夠起到防火墻的作用。

本文下面的結構安排是：第二部分是研究設計，第三部分是結果分析，第四部分是結論和政策建議。

二、研究設計

（一）法律保護水平

以往研究中關于法律保護水平的定義和數(shù)據(jù)主要來自樊綱等[11]的調查《中國市場化指數(shù)：各地區(qū)市場化相對進程的報告》，該報告中列出了政府與市場的關系指數(shù)、非國有經(jīng)濟發(fā)展指數(shù)、產品市場發(fā)育水平指數(shù)、要素市場發(fā)育水平指數(shù)、市場中介與法律環(huán)境指數(shù)這5個方面的指數(shù)。但該報告中有一些指標數(shù)據(jù)存在缺失（樊綱等[11，12]），本文也考慮過采用張保生等[13]的調查《中國司法文明指數(shù)報告2014》，但是由于司法文明指數(shù)只有一年的數(shù)據(jù)，無法進行時間序列的分析，為了與以往研究具有可比性，本文仍舊以樊綱等[11]的調查為基礎，用各地區(qū)市場中介與法律環(huán)境指數(shù)作為法律保護水平的替代變量，為了避免法律制度可能存在的內生性問題，在具體取值上，以上一年數(shù)據(jù)來衡量當年的法律保護水平，可以得到2007—2010年的法律保護水平。樊綱等[11]的調查數(shù)據(jù)僅僅截至到2009年，2010—2014年的法律保護水平數(shù)據(jù)是根據(jù)已有的數(shù)據(jù)，分析其存在時間趨勢，隨著時間的推移，法律保護水平的數(shù)值越來越大。本文通過時間序列移動平均方法進行估算得到2010—2014年的法律保護水平數(shù)據(jù)，然后依次取前一年的數(shù)據(jù)來衡量當年的法律保護水平。本文對法律保護水平測量的指標包括市場中介組織的發(fā)育、對生產者權益保護、對消費者權益保護以及知識產權保護。根據(jù)樊綱等[12]的說明，由于市場中介組織的發(fā)育數(shù)據(jù)不全，所以衡量法律保護水平時未采用市場中介組織的發(fā)育數(shù)據(jù)，只選擇對生產者權益保護、對消費者權益保護和知識產權保護的數(shù)據(jù)（樊綱等[11，12]）

（二）銀行風險

根據(jù)Houston等[4]、張健華和王鵬[1]等的研究，本文采用Z值來衡量銀行風險，該指標衡量了銀行的償付能力和破產風險，具體計算公式如下：

ROA表示銀行總資產收益率，銀行總資產收益率=銀行凈利潤/總資產;CAR表示銀行的資本充足率;σ（ROA） 表示總資產收益率的標準差。由此計算公式可知，Z值越大，銀行破產風險越低。為了消除偶發(fā)因素導致的年度異常波動，本文使用滾動周期移動平均值代替當年值。根據(jù)Z值的定義公式，計算出銀行各年份的Z值得分，并沿用以往研究對Z值取自然對數(shù)（lnZ）。

（三）大型商業(yè)銀行的特質性沖擊

特質性沖擊（Idiosyncratic Shock）指的是某幾個企業(yè)生產率的波動而不是整體性的波動，Gabaix[14]列舉了多個例子解釋特質性沖擊，如Nokia的特質性沖擊對芬蘭GDP波動的影響、Samsung和Hyundai的特質性沖擊對韓國GDP的影響，以此來說明特質性沖擊與粒度假說（Granular Hypothesis），即少數(shù)幾個大企業(yè)的個體波動對宏觀經(jīng)濟整體的影響（Gabaix[14]）。2008年金融危機之后，大銀行的波動對中小銀行產生了深遠的影響。Buch和Neugebauer[5]在此基礎上引入信貸規(guī)模作為銀行的生產率代理變量并衍生為BGR指數(shù)（Banking Granular Residual）即大銀行的特質性沖擊。

Gabaix[14]提出的GR（Granular Residual）構建方法計算公式如下：

k表示第k個規(guī)模最大的公司。git表示在第t年i公司生產率的增長率。對于非金融類的公司（如制造業(yè)等），Gabaix[14]用人均銷售額作為生產率的代理變量，Sit表示第t年i公司的規(guī)模。Buch和 Neugebauer[5]在此基礎上進行了拓展，構建了BGR指數(shù)（Banking Granular Residual）。在確定采取何種指標衡量銀行規(guī)模時，現(xiàn)有研究中采取存貸款、總資產、營利性資產、活期存款和總運營收入總額等作為銀行規(guī)模的替代變量（Haan和Poghosyan[15]）在選擇構建BGR的變量時需要滿足2個條件：一是數(shù)據(jù)具有可獲得性，二是不存在較大的誤差。由于銀行業(yè)務發(fā)展的多元化，非利息收入也是銀行收入的一部分，所以以貸款和存款總額作為銀行規(guī)模的代理變量是不完全的。本文綜合考慮以上因素，利用營業(yè)收入（利息收入加上非利息收入）作為衡量銀行規(guī)模的變量。由于目前中國的銀行非利息業(yè)務主要包括加工業(yè)務、交易業(yè)務、咨詢業(yè)務，主要收入來自于信用卡業(yè)務和結算業(yè)務，相對穩(wěn)定，受到的沖擊較小。但是信貸業(yè)務由于受利率變動和經(jīng)濟周期影響很大，導致特質性沖擊較大。就中國的銀行目前的收入結構來看，利息收入仍占據(jù)主體地位，一般都占主營業(yè)務收入的80%以上，所以對于銀行生產率的增長率的測量方式，本文仍然沿用Buch和Neugebauer[5]的方法，利用銀行信貸增長率來進行計算，loan表示信貸總量。gi，t=ln（loan）i，t-ln（loan）i，t-1為第i個銀行在第t年的信貸增長率。由此得到銀行的特質性沖擊BGR為：

取所有n個銀行的貸款增長率的平

均值作為基準值。

Buch和 Neugebauer[5]在計算時用的是k個大銀行的均值，但是Gabaix[14]建議用所有銀行的貸款增長率平均值計算得到的特質性沖擊可以更好地控制住行業(yè)內的相互干擾，從而得到更接近真實值的BGR。這兩種計算方法在本研究中都進行了嘗試，發(fā)現(xiàn)取所有n個銀行的貸款增長率的平均值作為基準值，得到的最終結果更加穩(wěn)健，所以本文仍采用Gabaix[14]的建議。

（四）控制變量

在宏觀經(jīng)濟變量的選擇方面，本文選擇利率作為控制變量。利率是影響信貸的重要外生性因素，利率表示貨幣的“價格”。從銀行供給信貸的角度來說，利率越高，銀行越傾向于多供給貸款，則銀行的風險增加，故此利率與銀行的Z值是負相關。對銀行本身而言，本文借鑒的是美國金融機構統(tǒng)一評級制度（Uniform Financial Institutions Rating System），它包括5個基本項目，資本充足率（Capital Adequacy）、資產質量（Assets Quality）、管理水平 （Management）、盈利能力（Earning）、流動性（Liquidity）。以這5個變量為控制變量，聚焦于大銀行特質性沖擊和法律保護對中小銀行的風險影響。結合中國商業(yè)銀行經(jīng)營的實際情況，并考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性，本文使用權益資產比率、壞賬準備金、貸款總額、總資產、股權回報率作為上述5個變量的替代變量，反映各家商業(yè)銀行的經(jīng)營狀況。

（五）研究假設

以往的文獻中關于法律保護水平與銀行風險的關系可以總結為兩類：第一種是法律保護水平與銀行風險是正相關的關系，即法律保護水平越高銀行風險越大（Z值越?。◤埥∪A和王鵬[1]）;第二種是法律保護水平與銀行風險是負相關的關系，即法律保護水平越高銀行風險越小（Z值越大）（Acharya等[16]）。這些觀點的分歧關鍵點在于所站的角度：債權人是企業(yè)還是銀行？另外由于不同國家對于法律保護水平的測量指標的規(guī)定有所差異，所以也可能導致結果分歧。本文主要以中國的商業(yè)銀行為研究對象，參照比較的相關文獻主要是關于中國商業(yè)銀行的一系列研究。從長遠來看，市場的法治化水平提升有助減小銀行風險，對生產者、消費者和知識產權的保護有助于銀行破產風險降低（Z值越大），但是從短期來看在較高的法律保護水平下銀行更傾向于放貸（增加信貸規(guī)模）從而導致破產風險增加。從銀行的具體經(jīng)營行為來看，當法律保護水平提高，銀行作為債權人的保護水平隨之而提高，銀行破產風險降低;但是隨著法律保護水平進一步提高，企業(yè)債權融資成本降低，銀行的盈利水平降低，導致銀行破產風險增加。因此，本文在現(xiàn)有研究的基礎上增加一個法律保護的平方項，提出假設1和假設2并建立如下模型：

三、結果分析

（一）數(shù)據(jù)選擇與描述性統(tǒng)計

本文的中國商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)主要來自BvD-Bankscope，缺失的數(shù)據(jù)以銀行年報來補充完整，包括121家中國商業(yè)銀行2007—2014年的數(shù)據(jù)。本文定義的5家大銀行分別是工商銀行、農業(yè)銀行、中國銀行、建設銀行、交通銀行，其余的銀行均作為中小銀行，包括全國性股份制銀行、城市商業(yè)銀行、農村商業(yè)銀行以及中外合資銀行。宏觀的經(jīng)濟變量數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。法律保護水平的數(shù)據(jù)來源于樊綱等[11]的《中國市場化指數(shù)》。各個變量的描述性統(tǒng)計如表1。

（二）結果分析

表2報告了模型1至模型7的回歸結果。經(jīng)過Wald檢驗和B—P檢驗本文拒絕了截面混合回歸，Hausman檢驗顯示面板模型下的隨機效應回歸和固定效應回歸結果并無差異性，但是由于選擇面板模型下的固定效應回歸損失自由度較大，所以本文選擇了面板模型下的隨機效應回歸。

由模型1可以得到法律保護水平與Z值正相關，相關系數(shù)為0.00952且顯著，這表明隨著法律保護水平增加，銀行風險減小，假設1得到驗證。模型2中引入法律保護水平的平方項，得到其與Z值為負相關且顯著，這表明法律保護水平與Z值存在倒U形的關系。模型3、模型4和模型5分別檢驗了大銀行的BGR（t）和BGR（t-1）對中小銀行Z值的影響，系數(shù)均為正且顯著。這表明大銀行特質性沖擊（BGR）對中小銀行的風險有顯著的影響，大銀行的正向沖擊有助于減少中小銀行的風險，這個結論與Blank等[7]一致。由圖1可知，2007—2014年貸款增長率逐年降低，大銀行和中小銀行作為貸款供給方是相互競爭的，大銀行的行為對中小銀行風險具有顯著影響。

模型6和模型7分別檢驗了法律保護是否能調節(jié)大銀行特質性沖擊對中小銀行的風險的影響。法律保護水平與前一期的大銀行特質性沖擊的交互項與中小銀行的Z值顯著負相關，這表明法律保護水平減弱了前一期大銀行特質性沖擊對中小銀行Z值的影響。這表明了法律保護可以成為大銀行和中小銀行之間的防火墻，減小銀行之間風險的傳遞和蔓延。

（三）自洽性檢驗

為了進一步證明上述實證結果的自洽性，以模型2和模型7的結果進行對照分析。為便于表達，此處忽略常數(shù)項、控制變量和誤差項。模型2可以表示為：

模型7得到的法律保護水平閾值（Law=22.08）與模型2中得到極值點的法律保護水平（Law=20.65）非常接近，由于法律保護的測量值用法律環(huán)境指數(shù)代替，無法精確得到其確切值。這表明在大銀行的特質性沖擊一定的情況下，隨著法律保護水平的提高，中小銀行的風險的變化趨勢是先減小，當超過某個法律保護水平之后，中小銀行的風險增大。即引入大銀行的特質性沖擊之后，中小銀行的風險隨著法律保護水平的變化依然是穩(wěn)健的，二者表現(xiàn)為U形關系，證明這個最小銀行風險的法律保護水平是存在的。

四、結論和政策建議

本文探討了法律保護對銀行風險的影響，通過中國121家商業(yè)銀行2007—2014年的數(shù)據(jù)，其中包括5家大型銀行和116家中小銀行。利用Z值衡量116家中小銀行的風險，選擇法律環(huán)境指數(shù)（樊綱等[11]）作為法律保護水平的替代變量。研究表明，隨著法律保護水平的增加，中小銀行的風險呈減小趨勢，這確實說明法律對防范銀行風險有重要的作用。但是法律保護水平和銀行風險也存在U形關系，即隨著法律水平的提高銀行風險先減小而后增大。這個結果能解釋以往文獻中的矛盾之處，即法律保護水平增加產生兩個方面的效果：一是企業(yè)債券評級增加、收益率減少，融資成本降低，企業(yè)將增加對債券的需求，銀行業(yè)務風險降低;二是銀行更愿意提供貸款，增加信貸供給，隨之而來的就是信貸的增長和整體性風險提高。

當中小銀行面臨大銀行的特質性沖擊，法律保護的作用顯得更為突出。從信貸市場的角度來說，大銀行和中小銀行是競爭關系。在信貸規(guī)模一定的情況下，大銀行提供的貸款越多，則中小銀行的貸款越少。因此大銀行的特質性沖擊越大，則中小銀行的風險越小，實證結果與本文的假設一致。2008年金融危機之后，國家實施了短暫的寬松貨幣政策刺激，而后銀行信貸增長率逐年遞減，導致大銀行與中小銀行之間的競爭更加激烈。法律保護則對大銀行和中小銀行之間的關系有顯著的負向調節(jié)作用，可以起到“防火墻”的作用，即防止由于大銀行的行為導致中小銀行的風險出現(xiàn)過度波動。

在本研究中把利率作為控制變量，得到的結果依然很穩(wěn)健。從模型1和模型2實證結果來看，利率對銀行風險具有顯著的影響，隨著利率的增加中小銀行的風險增大，這也說明利率增加之后刺激銀行傾向于提供更多的貸款，破產風險增大。根據(jù)美國金融機構統(tǒng)一評級制度的5個指標，本文使用權益資產比率、壞賬準備金、貸款總額、總資產、股權回報率作為控制變量，權益資產比率與中小銀行的Z值顯著為正，其它變量的關系不顯著。權益資產比率是所有者權益與資產總額的比率，這表明所有者權益占比越高則中小銀行的風險越小。

本文發(fā)現(xiàn)隨著法律保護水平的增加，銀行風險存在一個最小值點。加入大銀行的特質性沖擊之后，這個最小值點仍然穩(wěn)健存在。由于法律保護水平的測量問題，本文只能證明決定銀行風險極小值點的最優(yōu)法律保護水平是存在的，而無法求出其精確值。本文把GDP增長率引入模型之后，法律保護水平和GDP存在多重共線性，二者存在較高的相關性，最優(yōu)法律保護水平隨著GDP動態(tài)而變化。法治與經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關，從長遠來看法律保護水平的提高有助于銀行的風險增加，但是從短期來看，存在一個使得銀行風險最小的法律保護水平。

法律保護對銀行風險有著重要的影響，是防止銀行之間風險蔓延的防火墻。但是從現(xiàn)實來說，法律監(jiān)管太松，銀行的風險較高;法律監(jiān)管太嚴，銀行也會失去自我創(chuàng)新和風險主體意識，產生系統(tǒng)性風險。在一定的經(jīng)濟水平之下，法律保護水平存在一個平衡點，使得銀行風險最低，可以通過銀行風險的分析找到這個最優(yōu)法律保護水平。隨著經(jīng)濟的發(fā)展，法治水平不斷提高，最優(yōu)法律保護水平也將逐步提高。在設置與銀行相關的法律保護時，需要足夠的智慧保證創(chuàng)新和風險之間的平衡。當前中國各個地區(qū)法治化發(fā)展差異較大，還需要大力加強法治化建設。本文受限于至今沒有與金融相關的具體法律水平的調查數(shù)據(jù)，獲取到的法律保護水平是三個方面“生產者權益保護、消費者權益保護、知識產權保護”的調查數(shù)據(jù)，如果有更加具體的法律保護水平的測量數(shù)據(jù)，將能夠對具體的法律制定提供更準確的建議。

本文的局限性主要是由于法律保護水平的測量是用法律環(huán)境指數(shù)（樊綱等[11]），該調查只包括2010年之前的數(shù)據(jù)，2010—2014年的法律保護水平數(shù)據(jù)是根據(jù)已有數(shù)據(jù)的趨勢通過時間序列移動平均方法推算得到的。本文假設法律保護水平按照一定的趨勢線性增大，但是實際中法律保護水平的發(fā)展和經(jīng)濟水平相互關聯(lián)。在后續(xù)的研究中，可以考慮選擇2014年之后的數(shù)據(jù)，如采用《中國司法文明指數(shù)報告》（張保生等[13]）的后續(xù)調研數(shù)據(jù)，進行再次驗證。

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