■ 劉興華，余偉光，徐 博

一、引言

2008 年全球金融危機(jī)爆發(fā)后，世界經(jīng)濟(jì)步入衰退泥潭，由銀行倒閉事件引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)成為學(xué)界關(guān)注的焦點(diǎn)。各國(guó)加大金融監(jiān)管力度，制定更為嚴(yán)格的監(jiān)管標(biāo)準(zhǔn)，旨在防范日益凸顯的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。銀行作為聯(lián)結(jié)金融與實(shí)體的“紐帶”，成為各國(guó)當(dāng)前風(fēng)險(xiǎn)管理的重點(diǎn)對(duì)象。2010年，巴塞爾委員會(huì)推出“巴塞爾協(xié)議Ⅲ”，對(duì)商業(yè)銀行資本質(zhì)量及充足率提出更高要求，通過(guò)引入新的監(jiān)管指標(biāo)來(lái)提升銀行風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)對(duì)能力。2012年，中國(guó)銀監(jiān)會(huì)發(fā)布《商業(yè)銀行資本管理辦法（試行）》，要求銀行強(qiáng)化資本管理，完善信息披露制度。黨的十九大報(bào)告明確指出，健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)底線。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)已上升為國(guó)家戰(zhàn)略層面需要考慮的重大問(wèn)題。

當(dāng)前，中國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展邁入“新常態(tài)”，市場(chǎng)流動(dòng)性保持充裕，宏觀審慎監(jiān)管日臻完善，但銀行資金投放仍存結(jié)構(gòu)失衡矛盾。一是信貸資金配給不平衡。信貸資金主要流向國(guó)有大型企業(yè)，“三農(nóng)”和中小微企業(yè)長(zhǎng)期面臨“融資難、融資貴”問(wèn)題。二是同業(yè)資產(chǎn)套利擴(kuò)張。由于同業(yè)業(yè)務(wù)無(wú)須繳存法定準(zhǔn)備金，計(jì)提風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)準(zhǔn)備較低，銀行在利潤(rùn)驅(qū)動(dòng)下不斷擴(kuò)張同業(yè)業(yè)務(wù)，甚至將信貸資金隱匿為同業(yè)資產(chǎn)，進(jìn)而開(kāi)展影子銀行業(yè)務(wù)。在金融體系封閉流轉(zhuǎn)的同業(yè)業(yè)務(wù)背離平衡頭寸和調(diào)劑余缺的初衷，逐步淪為銀行的監(jiān)管套利工具。近年來(lái)，銀行通過(guò)多種渠道異化信貸資產(chǎn)，促使同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模迅速膨脹，同業(yè)資產(chǎn)與總資產(chǎn)占比從2010 年第1 季度的15.7%攀升到2017年第4季度的25.0%。同業(yè)資產(chǎn)所受監(jiān)管約束較少，削弱了央行對(duì)貨幣供應(yīng)量的控制，也給金融監(jiān)管有效性帶來(lái)極大挑戰(zhàn)。

同業(yè)資產(chǎn)的快速增長(zhǎng)給銀行系統(tǒng)的穩(wěn)健性帶來(lái)潛在影響。一方面，同業(yè)業(yè)務(wù)擴(kuò)張弱化了銀行流動(dòng)性約束，改變銀行資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致短期資金可能投資于長(zhǎng)期項(xiàng)目，造成銀行資產(chǎn)的期限錯(cuò)配，一旦出現(xiàn)資金鏈斷裂，銀行將難以應(yīng)對(duì)流動(dòng)性短缺問(wèn)題。另一方面，同業(yè)業(yè)務(wù)擴(kuò)張強(qiáng)化了金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)，提高風(fēng)險(xiǎn)傳染概率，而資產(chǎn)負(fù)債鏈條的延伸消耗銀行體系流動(dòng)性，削弱貨幣政策調(diào)控效果。為防范化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，金融監(jiān)管部門(mén)出臺(tái)《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)同業(yè)業(yè)務(wù)的通知》，將同業(yè)業(yè)務(wù)納入流動(dòng)性管理框架，要求金融機(jī)構(gòu)規(guī)范管理同業(yè)業(yè)務(wù)資金來(lái)源及運(yùn)用。監(jiān)管部門(mén)針對(duì)同業(yè)管理的規(guī)定，催動(dòng)同業(yè)業(yè)務(wù)增速放緩，同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模從2017年開(kāi)始呈逐步下降的態(tài)勢(shì)。

盡管中國(guó)加強(qiáng)同業(yè)業(yè)務(wù)監(jiān)管，仍有銀行通過(guò)同業(yè)資產(chǎn)追逐影子銀行業(yè)務(wù)，無(wú)疑增大銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)敞口。有關(guān)同業(yè)資產(chǎn)對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的研究不在少數(shù)，可從資本監(jiān)管視角研討此問(wèn)題的文獻(xiàn)卻不多見(jiàn)。由于系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)不統(tǒng)一，研究所得結(jié)論也存在一定差異。鑒于此，將同業(yè)資產(chǎn)、資本監(jiān)管和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)納入統(tǒng)一研究框架，探究同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響路徑，解析資本監(jiān)管在這一影響過(guò)程中的作用，試圖拓展貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制研究視角。此外，為增強(qiáng)邏輯的嚴(yán)謹(jǐn)性和結(jié)論的可信度，綜合選取多項(xiàng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，研判外部沖擊條件下同業(yè)資產(chǎn)對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。

二、文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

（一）系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的界定和度量

由于形成機(jī)理的復(fù)雜性及研究視角差異性，目前國(guó)內(nèi)外尚未對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)形成統(tǒng)一界定，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的認(rèn)知仍在不斷發(fā)展和完善之中。系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是存在于絕大部分經(jīng)濟(jì)體系，并對(duì)經(jīng)濟(jì)體系造成大范圍負(fù)向沖擊。Kaufman（1996）將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)視為因某一事件（如信用違約）而引發(fā)金融機(jī)構(gòu)出現(xiàn)連鎖違約的概率。陳國(guó)進(jìn)和馬長(zhǎng)峰（2010）從復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論入手，提出系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染途徑依靠金融機(jī)構(gòu)的資產(chǎn)負(fù)債聯(lián)結(jié)和信息的傳播，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)因市場(chǎng)恐慌和“羊群效應(yīng)”發(fā)生累積。金融穩(wěn)定委員會(huì)（FSB）較全面地剖析了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的隱匿性、累積性、傳染性和負(fù)外部性等特征。

當(dāng)前，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量主要基于網(wǎng)絡(luò)傳導(dǎo)分析法，依據(jù)風(fēng)險(xiǎn)溢出及風(fēng)險(xiǎn)傳染，構(gòu)建金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，具體的度量方法：一是基于經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)建立直接和間接關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；二是根據(jù)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論直接生成風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)；三是運(yùn)用統(tǒng)計(jì)計(jì)量方法建立金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。

還有學(xué)者基于金融機(jī)構(gòu)和金融市場(chǎng)整體的關(guān)聯(lián)進(jìn)行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的構(gòu)建，Adrian &Brunnermeier（2011）構(gòu)建條件在險(xiǎn)價(jià)值指標(biāo)（CoVaR）及風(fēng)險(xiǎn)溢出價(jià)值（ΔCoVaR），度量單個(gè)機(jī)構(gòu)出現(xiàn)危機(jī)時(shí)整個(gè)金融系統(tǒng)的風(fēng)險(xiǎn)；李叢文和閆世軍（2015）對(duì)CoVaR 的度量方法進(jìn)行了改進(jìn)；Brownless&Engle（2017）構(gòu)建邊際期望損失（MES），刻畫(huà)金融市場(chǎng)出現(xiàn)危機(jī)時(shí)單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的損失。慮及金融機(jī)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)是市場(chǎng)損失的一部分，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)不但反映金融機(jī)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的貢獻(xiàn)，也反映金融機(jī)構(gòu)抵御市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的能力，MES 值越小，說(shuō)明金融機(jī)構(gòu)對(duì)市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的抵抗能力越強(qiáng)（卜林和李政（2015）。鑒于現(xiàn)有研究大都探討機(jī)構(gòu)對(duì)金融市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出，故把關(guān)注點(diǎn)放在金融市場(chǎng)發(fā)生危機(jī)條件下銀行的損失或風(fēng)險(xiǎn)承受。

（二）同業(yè)資產(chǎn)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

同業(yè)資產(chǎn)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)在學(xué)術(shù)界存在兩種不同看法。Flannery（1996）早期提出的同業(yè)監(jiān)督說(shuō)較具代表性，認(rèn)為同業(yè)業(yè)務(wù)增強(qiáng)銀行同業(yè)之間的相互約束和監(jiān)督，可以達(dá)到降低風(fēng)險(xiǎn)的效果。 Allen & Gale（2000）提出了與之相反的風(fēng)險(xiǎn)傳染說(shuō)，認(rèn)為銀行同業(yè)業(yè)務(wù)增加風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)程度，成為銀行間風(fēng)險(xiǎn)傳染的渠道。國(guó)內(nèi)有關(guān)同業(yè)業(yè)務(wù)和金融風(fēng)險(xiǎn)的研究起步較晚，主流觀點(diǎn)認(rèn)為，同業(yè)業(yè)務(wù)和銀行風(fēng)險(xiǎn)之間存在正向關(guān)聯(lián)，概因中國(guó)影子銀行主要以同業(yè)業(yè)務(wù)的形式存在于銀行體系內(nèi)部，這與國(guó)外影子銀行大為不同（Huang&Shen，2019）。國(guó)內(nèi)研究最初圍繞同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展模式進(jìn)行探討，直到2013年“錢(qián)荒”事件出現(xiàn)，大量學(xué)者才轉(zhuǎn)而意識(shí)到同業(yè)業(yè)務(wù)存在隱患，開(kāi)始對(duì)同業(yè)業(yè)務(wù)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)展開(kāi)廣泛探討。

綜觀現(xiàn)有文獻(xiàn)，大多將視角著眼于銀行個(gè)體，從單個(gè)銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行討論。商業(yè)銀行在逐利動(dòng)機(jī)的驅(qū)動(dòng)下，借助同業(yè)、信托、理財(cái)?shù)扔白鱼y行渠道投放資金，會(huì)造成過(guò)度的期限錯(cuò)配，并使銀行流動(dòng)性出現(xiàn)短缺。潘彬等（2018）的研究發(fā)現(xiàn)，同業(yè)行為會(huì)導(dǎo)致資產(chǎn)負(fù)債的期限錯(cuò)配，增加銀行的流動(dòng)性危機(jī)。同業(yè)業(yè)務(wù)引發(fā)的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)通過(guò)資產(chǎn)負(fù)債表渠道在金融機(jī)構(gòu)之間傳染，引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。同業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展加強(qiáng)了銀行與其他金融機(jī)構(gòu)之間的聯(lián)系，導(dǎo)致金融風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)聯(lián)程度大幅度提升，少數(shù)機(jī)構(gòu)的破產(chǎn)違約會(huì)通過(guò)同業(yè)鏈條傳導(dǎo)到整個(gè)金融系統(tǒng)，大大增加系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能（肖崎和阮健濃，2014）。吳念魯?shù)龋?017）建立復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，通過(guò)計(jì)算機(jī)模擬方法驗(yàn)證了上述觀點(diǎn)，并進(jìn)一步指出小銀行相比大銀行來(lái)說(shuō)更容易受到系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的沖擊。

后續(xù)研究依據(jù)同業(yè)業(yè)務(wù)的發(fā)展變遷，將其細(xì)分為傳統(tǒng)同業(yè)業(yè)務(wù)和同業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)，并就不同類型同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的影響進(jìn)行了探討。周再清等（2017）發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)同業(yè)業(yè)務(wù)的擴(kuò)張可以緩解銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)，但同業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)則對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)具有正向效應(yīng)，在二者對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)的共同作用中，正向效應(yīng)占據(jù)主導(dǎo)。高蓓等（2019）的研究支持了這一觀點(diǎn)，發(fā)現(xiàn)同業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)才是引發(fā)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的主要原因，出現(xiàn)這一現(xiàn)象是因?yàn)閭鹘y(tǒng)同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)揮短期流動(dòng)性調(diào)節(jié)的基本作用，而同業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)才是商業(yè)銀行開(kāi)展影子銀行業(yè)務(wù)的主要承擔(dān)者。

由于金融市場(chǎng)發(fā)生危機(jī)，銀行拆放的資金可能因拆入方違約而得不到償還，抑或拆入方違約概率增大引起信用評(píng)級(jí)下調(diào)，導(dǎo)致拆出資金出現(xiàn)減值。這意味著銀行向同業(yè)拆放資金越多，在危機(jī)情形下遭受的損失就會(huì)越大。從資產(chǎn)負(fù)債表角度看，銀行拆出資金對(duì)應(yīng)同業(yè)資產(chǎn)端，相較于同業(yè)負(fù)債來(lái)說(shuō)，金融危機(jī)條件下銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)與同業(yè)資產(chǎn)之間的關(guān)聯(lián)可能更為密切。已有研究主要基于個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)視角，少有學(xué)者關(guān)注不同類別同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。鑒于上述分析，提出假設(shè)1。

假設(shè)1：同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張會(huì)導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升，其中創(chuàng)新類同業(yè)資產(chǎn)的影響最為顯著。

同業(yè)業(yè)務(wù)通過(guò)何種途徑對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，有關(guān)這一問(wèn)題的研究也頗為豐富。同業(yè)業(yè)務(wù)的高杠桿屬性及期限錯(cuò)配特征，會(huì)增強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)之間的系統(tǒng)性、關(guān)聯(lián)性和內(nèi)在脆弱性（肖崎和阮健濃，2014）。后續(xù)研究從多維度對(duì)同業(yè)業(yè)務(wù)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的作用渠道展開(kāi)探討。方意（2016）對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染渠道進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)杠桿渠道和銀行違約渠道最為重要。高蓓等（2019）基于銀行經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性的視角，發(fā)現(xiàn)同業(yè)業(yè)務(wù)會(huì)伴隨著銀行杠桿率的增加，同時(shí)造成總資產(chǎn)收益率的下降，進(jìn)而降低了銀行的經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性。項(xiàng)后軍和曾琪（2019）指出，同業(yè)業(yè)務(wù)的期限錯(cuò)配會(huì)引起銀行流動(dòng)性下降，加劇銀行脆弱性。

上述研究關(guān)注了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的杠桿率渠道和期限錯(cuò)配渠道。當(dāng)銀行借助同業(yè)資產(chǎn)參與影子銀行業(yè)務(wù)時(shí)，由于監(jiān)管不足和自身逐利動(dòng)機(jī)，其實(shí)際信貸規(guī)?？赡軙?huì)超出金融監(jiān)管要求，這意味著銀行杠桿率存在變相擴(kuò)張。此外，由于同業(yè)資金大量投放于長(zhǎng)期項(xiàng)目，同業(yè)資金來(lái)源不乏期限較短者，這無(wú)疑加劇資金的期限錯(cuò)配。

危機(jī)來(lái)臨時(shí)，銀行資產(chǎn)的價(jià)值會(huì)因市場(chǎng)違約事件頻發(fā)而出現(xiàn)信用減值，高杠桿銀行的債務(wù)規(guī)模相對(duì)較大，這會(huì)導(dǎo)致其資不抵債的概率顯著提高。因此，同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張導(dǎo)致銀行杠桿水平提升，從而進(jìn)一步增加了銀行對(duì)市場(chǎng)危機(jī)的敏感性。

同時(shí)，伴隨著市場(chǎng)恐慌和“擠兌”風(fēng)潮，銀行償債壓力又會(huì)大大增加，期限錯(cuò)配的加劇將使得銀行難以快速獲取資金來(lái)應(yīng)對(duì)流動(dòng)性短缺問(wèn)題。因此，同業(yè)資產(chǎn)加劇了銀行期限錯(cuò)配，這導(dǎo)致銀行在市場(chǎng)危機(jī)時(shí)應(yīng)對(duì)流動(dòng)性短缺的能力下降，且銀行自身風(fēng)險(xiǎn)隨之提高。同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張會(huì)通過(guò)杠桿率渠道和資金期限錯(cuò)配渠道影響銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，鑒此，提出假設(shè)2和假設(shè)3。

假設(shè)2：同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張會(huì)通過(guò)杠桿率渠道引發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加。

假設(shè)3：同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張會(huì)通過(guò)期限錯(cuò)配渠道引發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加。

（三）資本監(jiān)管與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

有關(guān)資本監(jiān)管與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的討論較為熱烈，但看法并不一致。一種觀點(diǎn)認(rèn)為，資本監(jiān)管和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間具有正相關(guān)性，高資本充足率要求，銀行存在風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁的動(dòng)機(jī)。Acharya（2009）研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)面臨更高資本監(jiān)管要求時(shí)，出于風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁動(dòng)機(jī)，所有銀行將會(huì)增加資產(chǎn)組合的相關(guān)性，從而造成系統(tǒng)脆弱性的提高。蘇帆等（2019）佐證了上述觀點(diǎn)，資本充足率的提高雖然對(duì)銀行的個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)有緩解效果，但會(huì)誘使其通過(guò)同業(yè)網(wǎng)絡(luò)將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁到其他金融機(jī)構(gòu)，這意味著資本監(jiān)管無(wú)法兼顧微觀審慎和宏觀審慎的雙重目標(biāo)。田嬌和王擎（2015）比較了普通資本充足率和核心資本充足率之間的影響效果，普通資本充足率的提高會(huì)增加銀行的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁動(dòng)機(jī)，使得個(gè)體的不良貸款率下降，但對(duì)外部的風(fēng)險(xiǎn)溢出上升，核心資本充足率對(duì)個(gè)體風(fēng)險(xiǎn)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響方向則完全相反。

另一種觀點(diǎn)認(rèn)為，銀行資本是保障銀行經(jīng)營(yíng)穩(wěn)健性的基石，在危機(jī)來(lái)臨時(shí)具有吸收損失的效果，并對(duì)這一效應(yīng)展開(kāi)多角度的實(shí)證研究。Br?mer et al.（2014）通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模擬發(fā)現(xiàn)，資本監(jiān)管能降低金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險(xiǎn)傳染。鮑洋和石大龍（2016）認(rèn)為，資本監(jiān)管意味著危機(jī)來(lái)臨時(shí)銀行能得到政府救助，對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)起到緩沖效果，資本監(jiān)管和流動(dòng)性監(jiān)管都能降低銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。王擎和田嬌（2016）指出，資本監(jiān)管對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是否具備抑制效果與其調(diào)整幅度有關(guān)，小幅度提升監(jiān)管要求有助于抑制系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)?；谏鲜隼碚摲治觯岢黾僭O(shè)4a和假設(shè)4b。

假設(shè)4a：風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁說(shuō)——銀行的風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁動(dòng)機(jī)會(huì)增強(qiáng)同業(yè)資產(chǎn)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的正向關(guān)聯(lián)。

假設(shè)4b：監(jiān)管有效說(shuō)——資本監(jiān)管具備有效性，會(huì)弱化同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的正向效應(yīng)。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

依據(jù)數(shù)據(jù)可得性原則，選取滬深兩市16 家上市銀行作為研究對(duì)象，2020年這16家銀行占所有銀行總資產(chǎn)的56.84%，所選樣本具有較好的代表性。考慮金融機(jī)構(gòu)上市時(shí)間及數(shù)據(jù)的可比性，將樣本研究時(shí)間設(shè)置為2013 年第1 季度到2020 年第4 季度。上市銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自CSMAR 數(shù)據(jù)庫(kù)，宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)及Wind 數(shù)據(jù)庫(kù)，股票市場(chǎng)數(shù)據(jù)來(lái)自RESSET數(shù)據(jù)庫(kù)。

（二）變量選取

1.被解釋變量。被解釋變量為銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，采用風(fēng)險(xiǎn)接收度、風(fēng)險(xiǎn)溢出價(jià)值及邊際期望損失三項(xiàng)指標(biāo)來(lái)度量。

風(fēng)險(xiǎn)接收度（FC）。借鑒李政等（2019）研究，構(gòu)建一個(gè)涵括不同類別的金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)，用FC衡量金融機(jī)構(gòu)受到來(lái)自關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)其他金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)溢出，F(xiàn)C的構(gòu)建方法：

其中，k 為金融機(jī)構(gòu)數(shù)量，D為機(jī)構(gòu)j 對(duì)機(jī)構(gòu)i 的風(fēng)險(xiǎn)溢出強(qiáng)度。建立的風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)除了樣本中16家上市銀行外，還包括12家證券公司和3家保險(xiǎn)公司。根據(jù)股票收盤(pán)價(jià)的周頻數(shù)據(jù)計(jì)算金融機(jī)構(gòu)對(duì)數(shù)收益率，進(jìn)行1%和99%的縮尾處理，并通過(guò)分位數(shù)回歸得到金融機(jī)構(gòu)在險(xiǎn)價(jià)值。

其中，R為機(jī)構(gòu)j在第t期的股票收益率，計(jì)算方法為 R=ln（P/P）×100，M 表示宏觀狀態(tài)變量，B表示金融機(jī)構(gòu)j的特征變量。借鑒白雪梅和石大龍（2014）研究，狀態(tài)變量及特征變量的選取及計(jì)算方法見(jiàn)表1。

表1 狀態(tài)變量和特征變量的計(jì)算方法

將分位數(shù)值設(shè)為5%及50%，可得相應(yīng)的在險(xiǎn)價(jià)值（VaR和VaR），采用LASSO 分位數(shù)回歸構(gòu)建時(shí)變風(fēng)險(xiǎn)關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)（見(jiàn)式3），樣本窗口長(zhǎng)度為51期。X是除金融機(jī)構(gòu)i之外其他金融機(jī)構(gòu)第t期的收益率向量（見(jiàn)式4）。

風(fēng)險(xiǎn)溢出價(jià)值（△CoVaR），最早由Adrian&Brunnermeier（2011）提出，采用分位數(shù)回歸方法運(yùn)算，考慮到收益率分布特征，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用GARCH 模型計(jì)算△CoVaR。Reboredo et al.（2015）將Copula 函數(shù)和動(dòng)態(tài)時(shí)變相關(guān)系數(shù)引入指標(biāo)的計(jì)算之中。李叢文和閆世軍（2015）采用基于偏t 分布的GARCH-時(shí)變Copula 模型度量影子銀行體系對(duì)商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，相較于分位數(shù)回歸方法的優(yōu)勢(shì)是考慮到風(fēng)險(xiǎn)溢出的非線性情況?？紤]到股票收益率對(duì)正負(fù)向沖擊的非對(duì)稱反應(yīng)，采用偏t-GJR（1，1）-Copula模型度量金融市場(chǎng)對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出，并對(duì)計(jì)算方法進(jìn)行簡(jiǎn)要說(shuō)明。

隨后，用DCC模型估計(jì){e}和{e}的動(dòng)態(tài)時(shí)變相關(guān)系數(shù){ρ}，并借助高斯Copula 函數(shù)擬合二者的聯(lián)合分布，進(jìn)一步得到銀行對(duì)金融市場(chǎng)的條件概率密度函數(shù)，見(jiàn)式（9）。其中，F(xiàn)是標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列的分布函數(shù)，f 是標(biāo)準(zhǔn)化殘差序列的概率密度函數(shù)，c是Copula函數(shù)的概率密度函數(shù)。

邊際期望損失（MES）。對(duì)MES 的界定來(lái)自期望損失（ES），期望損失反映市場(chǎng)整體發(fā)生極端損失時(shí)金融機(jī)構(gòu)的期望收益，兩者計(jì)算方法如式（13）、式（14）所示。

其中，R為金融市場(chǎng)收益率，采用上證金融指數(shù)的日度收益率對(duì)數(shù)進(jìn)行衡量，R為16 家上市銀行的收益率對(duì)數(shù)，C 反映極端損失水平，用上證金融指數(shù)收益率的5%分位數(shù)測(cè)度。MES的計(jì)算方法參照Brownless&Engle（2011），構(gòu)建二元條件異方差模型，σ、σ分別對(duì)應(yīng)金融機(jī)構(gòu)i和金融市場(chǎng)的波動(dòng)率；{υ}是一個(gè)獨(dú)立同分布序列，均值為0，方差為1，協(xié)方差為0；F 是一個(gè)二元分布，ρ是機(jī)構(gòu)i和市場(chǎng)收益率之間的動(dòng)態(tài)時(shí)變相關(guān)系數(shù)，可通過(guò)DCC模型計(jì)算。

2.解釋變量。解釋變量為同業(yè)資產(chǎn)，參考肖崎和阮健濃（2014），以買(mǎi)入返售資產(chǎn)、存放同業(yè)款項(xiàng)與拆出資金之和除以總資產(chǎn)來(lái)表示同業(yè)資產(chǎn)相對(duì)規(guī)模，記為IBA；將三項(xiàng)同業(yè)資產(chǎn)分別除以總資產(chǎn)，得到買(mǎi)入返售金融資產(chǎn)比例（MRFS）、存放同業(yè)款項(xiàng)比例（CFTY）和拆出資金比例（CCZJ），用以探討各自對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的效應(yīng)。

3.中介變量。中介變量為杠桿率（LEV）及資金錯(cuò)配缺口（Mismatch）。杠桿率用總資產(chǎn)與權(quán)益資本之比來(lái)表示，資金錯(cuò)配缺口反映了銀行的期限錯(cuò)配程度，參照潘彬等（2018）計(jì)算，將其定義為：

長(zhǎng)期資金使用指向銀行資產(chǎn)端，包括長(zhǎng)期股權(quán)投資、中長(zhǎng)期貸款、衍生金融資產(chǎn)、投資性房產(chǎn)、買(mǎi)入返售金融資產(chǎn)、持有至到期投資；長(zhǎng)期資金來(lái)源、短期資金來(lái)源指向銀行負(fù)債端，分別用銀行個(gè)人及企業(yè)定期存款、活期存款來(lái)表示。其中，短期資金來(lái)源穩(wěn)定部分的計(jì)算參照朱孟楠和侯哲（2014），用H-P 濾波將活期存款的長(zhǎng)期趨向成分提取出來(lái)，選取95%為置信水平，計(jì)算短期波動(dòng)成分的波動(dòng)下限，將兩者加總可得短期資金來(lái)源的穩(wěn)定部分。

4.調(diào)節(jié)變量。由于普通資本充足率和核心資本充足率對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的影響效果存在差異，探討資本監(jiān)管的調(diào)節(jié)效應(yīng)時(shí)，將普通資本充足率（CAR）和核心一級(jí)資本充足率（CORECAR）均引入模型來(lái)反映資本監(jiān)管力度，并對(duì)實(shí)證結(jié)果進(jìn)行比較分析。

5.控制變量。為控制其他因素對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，控制了微觀層面的總資產(chǎn)收益率（ROA）、資產(chǎn)規(guī)模（SIZE）、非利息收入比（NIR）、凈息差（NII）、成本收入比（CP）、融資率（EF）、貸款額比（LR），同時(shí)控制了宏觀層面的銀行競(jìng)爭(zhēng)程度（HHI）、GDP同比增速（GDPR）、經(jīng)濟(jì)政策不確定性（EPU）、滬深300 指數(shù)波動(dòng)率（VOL）、房地產(chǎn)市場(chǎng)景氣度（RE）、M2 同比增速（MP）。模型中所有變量都經(jīng)過(guò)1%和99%的縮尾處理。

（三）模型設(shè)計(jì)

為驗(yàn)證假設(shè)1，構(gòu)建面板回歸模型（16）—（19），先探究銀行同業(yè)資產(chǎn)（IBA）對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響效應(yīng)，再分項(xiàng)就買(mǎi)入返售資產(chǎn)（MRFS）、存放同業(yè)款項(xiàng)（CFTY）以及拆出資金（CCZJ）的影響效果進(jìn)行分析。

表2 變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)

其中，Risk 表示銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，選取風(fēng)險(xiǎn)接受度FC、風(fēng)險(xiǎn)溢出價(jià)值△CoVaR、邊際期望損失MES 進(jìn)行度量，Micro 表示微觀層面控制變量，Macro 表示宏觀層面控制變量，μ和ν分別表示銀行個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)。

四、實(shí)證結(jié)果

為檢驗(yàn)同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，對(duì)模型（16）進(jìn)行回歸，其結(jié)果如表3所示。表3列（1）—（3）控制了時(shí)間固定效應(yīng)和個(gè)體固定效應(yīng)，列（4）—（6）只控制了個(gè)體固定效應(yīng)。從列（1）—（6）可以發(fā)現(xiàn)，同業(yè)資產(chǎn)占比的增加對(duì)三類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)均產(chǎn)生顯著的正向效應(yīng)，究其原因：第一，商業(yè)銀行為規(guī)避監(jiān)管、追逐利潤(rùn)將信貸業(yè)務(wù)隱匿在同業(yè)資產(chǎn)之中，借助其他金融機(jī)構(gòu)將資金投放到地方融資平臺(tái)及房地產(chǎn)等高風(fēng)險(xiǎn)項(xiàng)目中，為危機(jī)爆發(fā)埋下隱患。第二，當(dāng)金融市場(chǎng)處于危機(jī)時(shí)，違約現(xiàn)象屢見(jiàn)不鮮，大量金融機(jī)構(gòu)陷入困境，同業(yè)資產(chǎn)的償還失去保障，風(fēng)險(xiǎn)順著同業(yè)鏈條傳遞到銀行，使得銀行遭受損失。

表3 同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的估計(jì)結(jié)果

從控制變量看，微觀層面的總資產(chǎn)收益率（ROA）對(duì)上述三類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的影響均為正，其中列（2）—（5）均顯著。這表明風(fēng)險(xiǎn)和收益往往相伴，當(dāng)銀行追逐高回報(bào)項(xiàng)目時(shí)，通常將承擔(dān)更高風(fēng)險(xiǎn)。從宏觀層面看，市場(chǎng)波動(dòng)率對(duì)三類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的影響均在1%的顯著性水平下為正，這說(shuō)明在金融市場(chǎng)劇烈震蕩的時(shí)期，銀行將承受更大系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。M2增速對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響表現(xiàn)為負(fù)，這意味著貨幣政策緊縮會(huì)使得系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提高，究其原因：一是貨幣政策緊縮使得銀行流動(dòng)性收縮、盈利能力下降，通過(guò)將信貸業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)移至表外來(lái)維持自身盈利水平；二是中小企業(yè)融資問(wèn)題變得更為突出，被迫借助影子銀行體系獲取融資，二者共同作用加劇了影子銀行體系的膨脹，誘發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。

在主回歸基礎(chǔ)上，將買(mǎi)入返售資產(chǎn)（MRFS）、存放同業(yè)款項(xiàng)（CFTY）、拆出資金（CCZJ）分別對(duì)模型（17）—（19）回歸，表4報(bào)告了相應(yīng)回歸結(jié)果。三類同業(yè)資產(chǎn)中，買(mǎi)入返售資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著為正，無(wú)論選擇何種風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，買(mǎi)入返售金融資產(chǎn)的增加都會(huì)顯著提高銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。究其原因，不同類型同業(yè)資產(chǎn)的功能不同，銀行的傳統(tǒng)同業(yè)資產(chǎn)包含存放同業(yè)和拆出資金，主要用以解決銀行間短期流動(dòng)性不足的問(wèn)題，不會(huì)給銀行風(fēng)險(xiǎn)防范帶來(lái)明顯的負(fù)面效應(yīng)；相反，大量創(chuàng)新類同業(yè)資產(chǎn)雖以買(mǎi)入返售的形式存在，實(shí)際上卻發(fā)揮著躲避監(jiān)管以發(fā)放信貸的功能，這部分同業(yè)資產(chǎn)是誘發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)鍵因素。因此，實(shí)證結(jié)論支持了假設(shè)1。

表4 不同類別同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的估計(jì)結(jié)果

五、進(jìn)一步分析：中介效應(yīng)和調(diào)節(jié)效應(yīng)

（一）中介效應(yīng)

為驗(yàn)證假設(shè)2，探討同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響機(jī)制，借鑒溫忠麟和葉寶娟（2014），建立模型（20）—模型（22）對(duì)中介效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，Intermediate 為中介變量。檢驗(yàn)過(guò)程中，需要關(guān)注模型中α、γ、θ、?等系數(shù)。若α、γ、?均顯著，θ不顯著，存在完全中介效應(yīng)；若α、γ、?、θ都顯著，且γ?和θ同號(hào)，則存在部分中介效應(yīng)；若γ、?之中有一項(xiàng)不顯著，可進(jìn)行Sobel 檢驗(yàn)來(lái)判斷是否存在中介效應(yīng)。對(duì)上述所有逐步回歸結(jié)果都進(jìn)行了Sobel檢驗(yàn)和Bootstrap檢驗(yàn)。

表5 給出了以杠桿率為中介變量的估計(jì)結(jié)果，鑒于中介效應(yīng)的第一步在基準(zhǔn)回歸中已經(jīng)展示，在此僅給出后兩步的回歸結(jié)果。列（1）是同業(yè)資產(chǎn)與杠桿率的回歸結(jié)果，發(fā)現(xiàn)同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模的上升能顯著提升銀行杠桿水平。列（2）—列（4）將中介變量和解釋變量同時(shí)納入方程中，發(fā)現(xiàn)杠桿率對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在部分中介效應(yīng)。表6中匯報(bào)了Sobel檢驗(yàn)及Bootstrap 檢驗(yàn)的結(jié)果，三類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的Sobel 檢驗(yàn)p 值分別為0.0260、0.0939、0.0810，表明中介效應(yīng)顯著存在。Bootstrap檢驗(yàn)結(jié)果和Sobel檢驗(yàn)結(jié)果整體保持一致，三類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的p值分別為0.034、0.096和0.075。此外表6還匯報(bào)了直接效應(yīng)，即系數(shù)θ的顯著性，由于直接效應(yīng)均顯著，因此，得出杠桿率發(fā)揮了部分中介效應(yīng)，通過(guò)計(jì)算得到中介效應(yīng)在總效應(yīng)中的占比分別是10.14%、5.22%、6.19%。

表5 中介效應(yīng)估計(jì)結(jié)果：杠桿率

表6 Sobel檢驗(yàn)和Bootstrap檢驗(yàn)：杠桿率

資金錯(cuò)配缺口為中介變量的檢驗(yàn)方法同上，其結(jié)果見(jiàn)表7。資金錯(cuò)配缺口在同業(yè)資產(chǎn)對(duì)△CoVaR 并未產(chǎn)生顯著的中介效應(yīng)，但對(duì)FC、MES 兩類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)存在顯著的中介效應(yīng)，其中資金錯(cuò)配缺口對(duì)FC存在部分中介效應(yīng)，中介效應(yīng)的占比為30.45%，對(duì)MES則存在完全的中介效應(yīng)，Bootstrap 檢驗(yàn)及Sobel 檢驗(yàn)的結(jié)果支持了上述結(jié)論。

表7 中介效應(yīng)估計(jì)結(jié)果：資金錯(cuò)配缺口

上述實(shí)證結(jié)果支持了假設(shè)2 和假設(shè)3，在商業(yè)銀行同業(yè)資產(chǎn)大量擴(kuò)張的情形下，伴隨而來(lái)的杠桿率上升和期限錯(cuò)配，一方面使得銀行在危機(jī)時(shí)面臨了更大債務(wù)償還壓力；另一方面流動(dòng)性短缺又使得銀行應(yīng)對(duì)壓力的能力下降。二者共同作用造成了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)加重。

表8 Sobel檢驗(yàn)和Bootstrap檢驗(yàn)：資金錯(cuò)配缺口

（二）調(diào)節(jié)效應(yīng)

根據(jù)假設(shè)3，考察同業(yè)資產(chǎn)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系是否受資本監(jiān)管影響，選取普通資本充足率及核心一級(jí)資本充足率作為調(diào)節(jié)變量，建立分析調(diào)節(jié)效應(yīng)的模型（23）—（24）。CORECAR、CAR分別表示核心一級(jí)資本充足率和資本充足率。

資本監(jiān)管調(diào)節(jié)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表9。由表9可知，交乘項(xiàng)CORECAR·IBA對(duì)三類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的系數(shù)顯著為負(fù)，而交乘項(xiàng)CAR·IBA對(duì)△CoVaR、MES的系數(shù)顯著為負(fù)。這表明普通資本充足率和核心一級(jí)資本充足率提高，都會(huì)帶來(lái)同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的顯著弱化；其中核心一級(jí)資本充足率的調(diào)節(jié)效應(yīng)則更為顯著，證明資本監(jiān)管對(duì)有效防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)揮了重要作用。

表9 資本監(jiān)管調(diào)節(jié)效應(yīng)的估計(jì)結(jié)果

為驗(yàn)證資本監(jiān)管的調(diào)節(jié)效應(yīng)對(duì)不同類銀行是否存在異質(zhì)性，將商業(yè)銀行分為中農(nóng)工建交五大國(guó)有銀行和其他銀行，表10 報(bào)告了資本監(jiān)管調(diào)節(jié)效應(yīng)異質(zhì)性分析的回歸結(jié)果。相對(duì)國(guó)有五大銀行，其他銀行的同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的正向效應(yīng)更為顯著。與此同時(shí)，資本監(jiān)管的調(diào)節(jié)效應(yīng)在其他銀行中表現(xiàn)得更為顯著?？赡茉蛴校浩湟?，國(guó)有五大銀行的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力和吸收儲(chǔ)蓄的能力相較于其他銀行可能更強(qiáng)，具備更強(qiáng)的風(fēng)險(xiǎn)抵御能力；其二，國(guó)有五大銀行的平均普通資本充足率為14.35%、平均核心一級(jí)資本充足率為11.37%，相對(duì)于其他銀行的12.28%和9.07%，都要高出兩個(gè)百分點(diǎn)，意味著二者所受的資本約束是非對(duì)稱的。其他銀行的資本約束更弱，其業(yè)務(wù)模式可能更為激進(jìn)，系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)對(duì)同業(yè)資產(chǎn)的敏感性更大，這時(shí)增強(qiáng)資本監(jiān)管可以取得明顯成效；而國(guó)有銀行本身的經(jīng)營(yíng)模式更為審慎，進(jìn)一步增強(qiáng)資本監(jiān)管效果有限。

表10 資本監(jiān)管調(diào)節(jié)效應(yīng)的異質(zhì)性分析

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

穩(wěn)健性檢驗(yàn)包括以下方面：首先從被解釋變量入手，對(duì)原有三類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，在此基礎(chǔ)上利用主成分分析建立綜合的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)（記為Risk_PC）并納入回歸模型；然后考慮到僅采用股票市場(chǎng)收益率計(jì)算得到的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的度量效果可能存在不足。參照陳國(guó)進(jìn)等（2020）對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的度量，采用未定權(quán)益模型（CCA 模型）計(jì)算得到信用違約距離并取負(fù)號(hào)，以確保和其他系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)變量的度量方向相一致；其次是對(duì)解釋變量進(jìn)行了替換，先將三類同業(yè)資產(chǎn)規(guī)模加總?cè)∽匀粚?duì)數(shù)（記為L(zhǎng)NIBA），來(lái)代換同業(yè)資產(chǎn)占銀行總資產(chǎn)的比重（IBA）；最后為降低模型的內(nèi)生性問(wèn)題，對(duì)解釋變量IBA取滯后一階代入回歸模型中（記為 L.IBA）。表 11 的列（1）—（5）對(duì)應(yīng)LNIBA對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，發(fā)現(xiàn)其對(duì)各類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的影響均為顯著。列（6）—（10）對(duì)應(yīng)的解釋變量為L(zhǎng).IBA，可以說(shuō)明即便對(duì)模型中的解釋變量取滯后一階，結(jié)論仍然顯著。

表11 穩(wěn)性檢驗(yàn)1：替換變量

考慮到系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)滯后項(xiàng)可能對(duì)當(dāng)期產(chǎn)生影響，采用動(dòng)態(tài)面板模型，運(yùn)用“校正LSDV”方法對(duì)動(dòng)態(tài)面板參數(shù)進(jìn)行估計(jì)?；貧w結(jié)果如表12所示，除信用違約距離（DD）外各類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的滯后項(xiàng)都對(duì)其當(dāng)期存在顯著的正向影響，說(shuō)明系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在顯著的慣性效應(yīng)；發(fā)現(xiàn)IBA對(duì)Risk_PC、DD、FC、△CoVaR 及MES 的影響仍顯著為正，支持了同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升的結(jié)論。

表12 穩(wěn)健性檢驗(yàn)2：動(dòng)態(tài)面板校正LSDV模型

為考察資本監(jiān)管影響效應(yīng)的穩(wěn)健性，依據(jù)核心一級(jí)資本充足率進(jìn)行分組回歸。具體做法是以各年度核心一級(jí)資本充足率為對(duì)象，如果銀行這一指標(biāo)大于該年度核心一級(jí)資本充足率的75%分位數(shù)，將其歸為“高資本充足率”組，如果小于該年度核心一級(jí)資本充足率的25%分位數(shù)，則歸入“低資本充足率”，表13 展示了分組回歸的結(jié)果。不難發(fā)現(xiàn)，在低資本充足率組，同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的顯著性要明顯高于高資本充足率組。具體來(lái)說(shuō)，低資本充足率組中，IBA對(duì)Risk_PC、DD、FC、△CoVaR的影響均為正且顯著，但在高資本充足率組中，除對(duì)DD的影響顯著為負(fù)外，IBA 對(duì)各類系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)的影響均不顯著，進(jìn)一步佐證了研究結(jié)論穩(wěn)健可靠。

表13 穩(wěn)健性檢驗(yàn)3：按資本狀況分組回歸

鑒于2018年出臺(tái)的“資管新規(guī)”對(duì)銀行的同業(yè)資產(chǎn)業(yè)務(wù)存在著不可忽視的影響，以2018 年為界限對(duì)樣本期間進(jìn)行劃分，比較不同樣本期間內(nèi)同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)影響的差異性（見(jiàn)表14）。資管新規(guī)前，同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響顯著為正，但在政策推出之后，同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響不再顯著，從而證明了監(jiān)管政策的顯著效果，增強(qiáng)了穩(wěn)健性。

表14 穩(wěn)健性檢驗(yàn)4：按政策前后分期回歸

六、結(jié)論及對(duì)策建議

本文剖析銀行同業(yè)資產(chǎn)影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的內(nèi)在機(jī)理，利用16 家A 股上市銀行季度面板數(shù)據(jù)，采用風(fēng)險(xiǎn)接收度、風(fēng)險(xiǎn)溢出價(jià)值、邊際期望損失作為系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，實(shí)證檢驗(yàn)了同業(yè)資產(chǎn)變動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn)：（1）同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張顯著提升銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，相較存放同業(yè)款項(xiàng)和拆出資金，買(mǎi)入返售資產(chǎn)的風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)效果最為顯著。（2）在風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)的傳導(dǎo)機(jī)制中，同業(yè)資產(chǎn)擴(kuò)張帶動(dòng)銀行杠桿率、資金錯(cuò)配缺口增大，進(jìn)而導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)提高。（3）資本監(jiān)管有助于抑制同業(yè)資產(chǎn)對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的正向效應(yīng)，其中核心一級(jí)資本的抑制效果更為顯著。從銀行類別看，資本監(jiān)管對(duì)國(guó)有五大行以外的其他銀行的抑制作用更大。

針對(duì)上述研究結(jié)果，提出如下對(duì)策建議：首先，建立科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警體系。選用精準(zhǔn)的風(fēng)險(xiǎn)度量指標(biāo)，探尋合理的風(fēng)險(xiǎn)驅(qū)動(dòng)因素，提升有效的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)能力，弱化不利的風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)，緊緊把住不發(fā)生系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的底線。其次，規(guī)范銀行同業(yè)業(yè)務(wù)。特別對(duì)同業(yè)創(chuàng)新業(yè)務(wù)予以關(guān)注，有效控制影子銀行業(yè)務(wù)，讓同業(yè)資產(chǎn)回歸本源，充分發(fā)揮其原有的資金配置功能。再次，加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的資本監(jiān)管，尤其要關(guān)注股份制銀行和城市商業(yè)銀行。根據(jù)宏觀審慎監(jiān)管要求，監(jiān)督銀行保持充足的逆周期資本緩沖，增強(qiáng)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的應(yīng)對(duì)能力，杜絕系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的傳染渠道。最后，保持流動(dòng)性合理充裕，維系貨幣供應(yīng)量相對(duì)穩(wěn)定。防止過(guò)度寬松政策通過(guò)資產(chǎn)價(jià)格、貨幣幻覺(jué)渠道降低銀行風(fēng)險(xiǎn)感知能力，嚴(yán)防過(guò)度緊縮政策導(dǎo)致影子銀行體系的過(guò)度擴(kuò)張。