結(jié)售匯影響銀行風險承擔水平的機制實證分析報告目錄TOC\o"1-3"\h\u5281結(jié)售匯影響銀行風險承擔水平的機制實證分析報告 120941.1理論模型分析 1209891.1.1模型的理論直覺 1150061.1.2基于銀行資產(chǎn)負債表的模型設(shè)定 2215701.1.3兩家銀行時理論模型作用機制 4234721.2實證分析部分 870451.2.1實證假設(shè) 882171.2.2數(shù)據(jù)來源與說明 9130111.2.3實證模型及結(jié)果 1049151.2.4對更長期限及更多中小銀行的分析結(jié)果 18313841.3數(shù)值模擬分析 20297751.3.1參數(shù)校準 20233371.3.2結(jié)果分析 211.1理論模型分析1.1.1模型的理論直覺在中國，外匯流入后的結(jié)售匯交易是貨幣創(chuàng)造的主要渠道之一。從結(jié)售匯業(yè)務(wù)鏈條來看，居民（企業(yè)）將外匯售出給銀行（從銀行買入）會創(chuàng)造（消滅）貨幣，商業(yè)銀行再將外匯出售給央行（從央行買入）則會創(chuàng)造（消滅）基礎(chǔ)貨幣讀者可能會擔心，銀行與客戶的外匯交易是否會轉(zhuǎn)化為央行與銀行的外匯交易。從數(shù)據(jù)來看，自2010年有結(jié)售匯統(tǒng)計數(shù)據(jù)以來，商業(yè)銀行凈結(jié)匯規(guī)模與央行外匯占款的變動保持一致，二者的相關(guān)系數(shù)達到0.89，商業(yè)銀行結(jié)售匯與外匯占款存在高度相關(guān)關(guān)系，反映了銀行與央行的外匯交易確實與結(jié)售匯密切相關(guān)讀者可能會擔心，銀行與客戶的外匯交易是否會轉(zhuǎn)化為央行與銀行的外匯交易。從數(shù)據(jù)來看，自2010年有結(jié)售匯統(tǒng)計數(shù)據(jù)以來，商業(yè)銀行凈結(jié)匯規(guī)模與央行外匯占款的變動保持一致，二者的相關(guān)系數(shù)達到0.89，商業(yè)銀行結(jié)售匯與外匯占款存在高度相關(guān)關(guān)系，反映了銀行與央行的外匯交易確實與結(jié)售匯密切相關(guān)。在此過程中，相關(guān)各方會計T型賬戶見附錄A。圖1.SEQ圖4.\*ARABIC1結(jié)匯過程對央行、商業(yè)銀行、企業(yè)（居民）資產(chǎn)負債表影響示意圖銀行資產(chǎn)負債表在結(jié)匯過程中會發(fā)生膨脹，資產(chǎn)端的基礎(chǔ)貨幣和負債端的存款（即貨幣）同步增長，為銀行發(fā)放貸款提供了流動性支持。而在售匯時，銀行的資產(chǎn)負債表則發(fā)生完全相反的變化。此外，由于銀行之間存在異質(zhì)性，結(jié)售匯行為對不同規(guī)模銀行的風險承擔能力有不同的影響。大型銀行爭奪存款的能力遠強于中小銀行，造成流動性資源分配的不均衡。這種結(jié)構(gòu)會迫使中小銀行從大銀行拆借基礎(chǔ)貨幣以滿足流動性需要，同時也會通過提高自身的風險承擔水平追求更高收益；大型銀行會趨于保守，將多余的基礎(chǔ)貨幣投放給中小銀行獲取穩(wěn)定的拆借利息收益，而不必追求過高的風險收益。最終的結(jié)果是，中小銀行追求高收益而選擇高風險資產(chǎn)，但其本身資本承受能力和風險管理能力不足，對實體經(jīng)濟的支撐作用有限，還可能衍生出一系列風險；大型銀行謹慎保守，但其流動性和資本沒有得到充分利用，對中小企業(yè)下沉服務(wù)不足。1.1.2基于銀行資產(chǎn)負債表的模型設(shè)定基于理論直覺分析推演，本文分析商業(yè)銀行在結(jié)售匯及后續(xù)貸款發(fā)放過程中的資產(chǎn)負債表變化，并參考HachemandSong（2018）的理論模型，構(gòu)建了一個三期局部均衡模型。在模型中：T0時，商業(yè)銀行通過結(jié)售匯創(chuàng)造（消滅）貨幣；央行向商業(yè)銀行購買（賣出）外匯，創(chuàng)造（消滅）基礎(chǔ)貨幣，同時銀行發(fā)放貸款；T1時，央行考核商業(yè)銀行的流動性水平，銀行通過互相拆借或與央行拆借滿足流動性考核要求；T2時，銀行獲得貸款、法定存款準備金和超額準備金本息，并支付拆借和存款本息。本文主要研究的商業(yè)銀行的行為，故假設(shè)其他市場不變，依據(jù)商業(yè)銀行的主要資產(chǎn)負債表項目，從商業(yè)銀行自身盈利最大化目標出發(fā)構(gòu)建局部均衡模型（模型參數(shù)的詳細定義見表3.1）：max(（4-1）約束條件為：FXi（4-2）LBi（4-3）FXi（4-4）βL（4-5）Rs（4-6）目標函數(shù)（4-1）式中第一項、第二項和第三項分別表示法定存款準備金、超額準備金本息和貸款本息收入，第四項、第五項分別表示存款本息支出和同業(yè)拆借本息支出（收入），第六項表示流動性管理成本；約束條件（4-2）為存款市場出清條件，即所有的存款轉(zhuǎn)移合計為0；（4-3）為銀行間市場出清條件；（4-4）為流動性約束條件；（4-5）為資本約束條件；（4-6）為無套利約束條件，否則銀行可通過拆入資金或吸收存款存入超額儲備金賬戶套利。參考HachemandSong（2018）的做法，考慮到銀行在信貸上的冒險行為會引起監(jiān)管的關(guān)注和約束，比如，若其大量發(fā)放貸款造成流動性緊張，會造成監(jiān)管處罰，故銀行面臨著較大的流動性管理成本，本文在銀行目標函數(shù)中引入流動性管理成本因素。流動性管理成本與流動性水平有關(guān)。凈結(jié)匯會增加基礎(chǔ)貨幣，降低整體的流動性壓力；發(fā)放貸款則會增加存款，導致銀行需要繳納更多法定準備金，基礎(chǔ)貨幣的需求會增加，流動性減少。綜上，結(jié)售匯越多、發(fā)放貸款越少，銀行面臨的流動性壓力越小，流動性管理成本越低，反之亦然。當流動性無限充足時，管理成本趨近于0；當流動性余額為0時，管理成本達到最大?；谏鲜龇治觯环良僭O(shè)流動性管理成本為：LMiLQ為銀行間市場的整體流動性水平，引入LQ的目的在于使后續(xù)的推導更為簡潔。（4-7）貸款利率定價與風險系數(shù)正相關(guān)，且風險系數(shù)為0時，貸款利率為無風險利率，不妨假設(shè)貸款利率風險定價公式為：R（4-8）隨著現(xiàn)金的使用頻率降低，流動性沖擊的設(shè)定不再主要關(guān)注儲戶取現(xiàn)的沖擊，而主要關(guān)注準備金供給和需求沖擊。銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)消耗流動性都是內(nèi)生的，主要的外部流動性沖擊還是來源于結(jié)售匯的影響，故流動性沖擊可以表示為隨機因子θθ是隨機變量，期望θ是隨機變量，期望Eθ=ξ（4-9）1.1.3兩家銀行時理論模型作用機制在實務(wù)中，市場上存在多家銀行，每家銀行的資產(chǎn)負債表結(jié)構(gòu)和業(yè)務(wù)模式特點各不相同。為簡化模型，假設(shè)市場上僅存在兩家銀行，一家為大型銀行，另一家為中小銀行，更加復雜的模型可以在這一模型基礎(chǔ)上展開。對于兩家銀行模型，其模型參數(shù)存在如下關(guān)系：表1.SEQ表4.\*ARABIC1模型符號含義及相互關(guān)系變量符號變量定義變量相互關(guān)系大型銀行（標記為1）中小銀行（標記為2）FX凈結(jié)匯FX1>FX2α存款流動比率可以是正數(shù)或負數(shù)，為正數(shù)時代表凈流入，為負數(shù)時為凈流出，最小值為-1（即全部流失）。α1=-(FX2+L2)α2/(FX1+L1)r法定存款準備金率在實際中，大型銀行和中小銀行的法定存款準備金率略有不同，但二者差異不大。為簡化模型推導，本文假設(shè)二者相等。從實際效果來看，對結(jié)果的影響不大。r1=r2=rRr法定存款準備金利率Rr=RsRs超額存款準備金利率法定存款準備金繳納對銀行決策行為影響較小，為簡化模型，此處假設(shè)其與超額準備金利率相同。RL貸款利率RL1RL2RD存款利率大型銀行和中小銀行存款利率存在差異，但二者差異較小，不影響推導結(jié)論，因此假設(shè)二者相等。RD1=RD2=RDLB銀行間凈拆借LB1+CB=LB2CB中央銀行凈拆借假設(shè)僅有大型銀行可以和央行進行拆借交易且和央行的交易可以是拆出或拆入，CB>0或CB<0均可。RLB銀行間拆借利率RLB1=RLB2=RLBξ流動性沖擊ξξβL貸款風險系數(shù)β1β2?流動性管理成本系數(shù)?1?2βLB同業(yè)拆借資產(chǎn)風險系數(shù)βLB1=βLB2=βLBC資本承受能力C1>C2η貸款利率風險敏感系數(shù)η1=η2=ηRf無風險利率Rf1=Rf2=Rf在上參數(shù)假設(shè)基礎(chǔ)上，根據(jù)理論模型可以得出如下推論：推論1：隨著外匯流入的增加，銀行的風險偏好上升，且大銀行的風險偏好上升速度快于小銀行。證明：從附錄B中可以得到關(guān)于RL1和RL2的非線性二元方程組：RL1（4-10）RL2（4-11）由附錄B的推導可知：?R（4-12）?R（4-13）在非極端情況下流動性沖擊因子期望值θ小于1，故（4-12）和（4-13）的分子均為正；分母第二項相對于第一項較小，若忽略第二項，（4-12）和（4-13）均為正數(shù)，即兩類銀行凈結(jié)匯的增加均增加各自的風險偏好。為比較大型銀行和中小銀行對結(jié)售匯的敏感程度，用（4-12）除以（4-13）得到，?R（4-14）大型銀行和小型銀行受到的流動性懲罰系數(shù)?1和?2之間的差異遠遠小于β1和β2之間的差異，故?R這意味著相對中小銀行，大型銀行對于結(jié)售匯的增加更為敏感。在凈結(jié)匯增加時，中小銀行的流動性緊張得到緩解，大型銀行投放貸款的收益會高于對中小銀行進行拆借，其風險承擔水平會相應提升。而在凈結(jié)匯收窄后，中小銀行面臨更嚴重的流動性壓力，大型銀行會更偏好銀行間拆借，其信用收縮也較中小銀行更為嚴重。推論2：流動性沖擊的不確定性越大，即銀行需要準備的用于預防流動性沖擊的基礎(chǔ)貨幣越多，銀行的風險偏好越低，且結(jié)售匯對風險偏好的作用越不顯著。證明：在前文的模型設(shè)定中，使用流動性沖擊系數(shù)θ的期望θ作為銀行所面臨的流動性沖擊。而在實踐中，無論是監(jiān)管機構(gòu)還是銀行管理層往往會要求銀行的流動性水平能夠經(jīng)受極端流動性沖擊。流動性要求的規(guī)定比較復雜，為了便于在模型中分析，在模型中設(shè)定θ會變大《商業(yè)銀行流動性風險管理辦法》中有諸如做好融資安排、資產(chǎn)處置等等要求。為了在模型中體現(xiàn)，這些要求都可以轉(zhuǎn)換為銀行面臨更大的《商業(yè)銀行流動性風險管理辦法》中有諸如做好融資安排、資產(chǎn)處置等等要求。為了在模型中體現(xiàn)，這些要求都可以轉(zhuǎn)換為銀行面臨更大的θ沖擊。當然，也可以通過隨機模擬的方法來模擬沖擊的情況。此時，就不能再計算θ的期望值，而是應該通過數(shù)值模擬的方式計算出模擬出θ值，例如通過生成隨機數(shù)的方式模擬流動性需要經(jīng)受住95%沖擊的情況。本文在第五部分也做了相應的程序模擬分析，感興趣的讀者可以向作者索取程序代碼。附錄B中已經(jīng)得到了?RL1?在證明H1的過程中已經(jīng)得到了?RL1?FX1和?RL2?FX2的表達式，在正常參數(shù)范圍內(nèi)二者均為正。但也要看到，?RL1?FX1和?RL2?FX2的正負與?2（4-15）?2（4-16）?2RL1?FX1?θ和?2通過上述分析可以看到，當銀行面臨較大的流動性沖擊時，其風險偏好可能不會隨外匯流入的增加而增加，且增加的速度也會隨著沖擊的變大而變小，最終的影響存在較大的不確定性。因此，當整個金融系統(tǒng)處在危機時期，銀行面臨較大不確定性而囤積流動性時，其風險偏好會趨于保守，這也會導致社會信用的快速收縮，企業(yè)面臨較大的融資壓力。推論3：當外匯流入FX1和FX2較大時若α2為正數(shù)如前文定義，α2為正數(shù)代表中小銀行的存款向大型銀行轉(zhuǎn)移，α2為0代表無相互之間無存款轉(zhuǎn)移，α如前文定義，α2為正數(shù)代表中小銀行的存款向大型銀行轉(zhuǎn)移，α2為0代表無相互之間無存款轉(zhuǎn)移，α2為負數(shù)代表大型銀行存款向中小銀行轉(zhuǎn)移。證明：將（4-10）和（4-11）兩個式子相減，整理后得到，RL1（4-17）對分母，由于風險系數(shù)β大于0，故RL1和RL2均大于Rf，因此分母大于0。對分子第二項，當流動性較高時基本趨近于0。當α2為正數(shù)時，對分子的第一項，RLB和Rs點差一般很小銀行間拆借利率是中央銀行的重要目標利率，各國央行一般會采用利率走廊等方式，保證政策利率和銀行間市場利率差距不會過大。，簡化后為α2(RLB?RD2)。RLB和RD差距也不大，因此一般情況下RLB<RD2，故第一項為負；當流動性較高時，分子的第二項趨近于0，故RL1<R銀行間拆借利率是中央銀行的重要目標利率，各國央行一般會采用利率走廊等方式，保證政策利率和銀行間市場利率差距不會過大。這意味著，中小銀行通過結(jié)售匯和貸款創(chuàng)造的存款會流向大型銀行，導致中小銀行本就緊張的流動性更加稀缺，而大型銀行則有較大的流動性盈余，但大型銀行多余的流動性并不能有效轉(zhuǎn)換為更高的風險偏好，而是拆借給中小銀行或者央行，中小銀行則不得不通過提高風險偏好獲得更高的利潤。1.2實證分析部分1.2.1實證假設(shè)為驗證理論模型的準確性，根據(jù)理論模型推導得到的三個結(jié)論，結(jié)合現(xiàn)實中數(shù)據(jù)來源的可得性和研究方法的可行性，提出了以下幾個假設(shè)：H1：銀行風險承擔水平與凈結(jié)匯規(guī)模正相關(guān)，且總凈結(jié)匯水平和經(jīng)常項目凈結(jié)匯水平與風險承擔的關(guān)系顯著，而資本項目凈結(jié)匯水平與風險承擔的關(guān)系不顯著。H1結(jié)合了推論1和推論2的部分內(nèi)容。對于資本項目，隨著滬港通、滬倫通、債券通等政策的落地推出，境內(nèi)外資本市場的聯(lián)通越來越緊密，包括證券投資在內(nèi)的資本項目的結(jié)售匯波動也越來越劇烈，導致資本項目帶來的流動性沖擊越來越大本文本文樣本中資本項目和經(jīng)常項目結(jié)售匯占生息資產(chǎn)比重的變異系數(shù)分別為16.46和5.23，可見資本項目波動確實遠高于經(jīng)常項目。H2：銀行風險承擔水平與凈拆出資金負相關(guān)。H2主要反映了推論3的內(nèi)容。由于存款流動在實踐中很難直接被直接觀察到，因此在實證中采用凈拆出資金作為存款流動的代理變量更為精確的代理變量應為銀行的平均超額準備金水平，但各銀行均不披露該指標。更為精確的代理變量應為銀行的平均超額準備金水平，但各銀行均不披露該指標。H3：凈結(jié)匯對大型銀行風險承擔水平的影響大于中小銀行，而凈拆出資金對大型銀行的影響則小于中小銀行。H3主要反映了推論1和推論3的部分內(nèi)容。在實證中，采用斷點檢驗的方式對大型銀行和中小銀行進行比較，可以得出大型銀行和中小銀行是否存在理論模型中所預測的差異。1.2.2數(shù)據(jù)來源與說明各家銀行2011-2018年的季度財務(wù)數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫；結(jié)售匯數(shù)據(jù)來自2011-2018年的國家外匯管理局結(jié)售匯統(tǒng)計月報。樣本包含了結(jié)售匯規(guī)模較大且數(shù)據(jù)比較完整的10家銀行這10家銀行為：中國銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、中信銀行、招商銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行。，這10家銀行的結(jié)售匯總量占到2011年末所有金融機構(gòu)結(jié)售匯總量的76.17%，占到2018年末的68.34%，且10家銀行涵蓋了國有大型銀行和主要中小股份制銀行，兩類銀行的結(jié)售匯交易也具有鮮明特點這10家銀行為：中國銀行、工商銀行、農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、交通銀行、中信銀行、招商銀行、華夏銀行、浦發(fā)銀行、民生銀行。樣本中大型銀行凈結(jié)匯占生息資產(chǎn)比均值為0.0033，而中小銀行為-0.0010，二者在結(jié)售匯交易方向、大小上有明顯區(qū)別。表1.SEQ表4.\*ARABIC2各變量計算取值方式及描述性統(tǒng)計變量名稱變量定義變量計算及取值方式觀察值平均值標準差最小值最大值risk風險加權(quán)資產(chǎn)占比風險加權(quán)資產(chǎn)/生息資產(chǎn)3200.630.060.520.78logat總資產(chǎn)總資產(chǎn)的對數(shù)32029.600.8327.7130.97capr資本水平資本充足率3200.1270.0140.0950.172ndlob凈拆出資金（拆出資金+買入返售資產(chǎn)-拆入資金-賣出回購負債）/生息資產(chǎn)3200.040.05-0.040.25big大型銀行虛擬變量若為工、農(nóng)、中、建、交五行則取值1，其他銀行取值03200.500.500.001.00c2013時間虛擬變量2013年（含）以后為1，之前為03200.750.4301netfxr結(jié)售匯規(guī)模結(jié)售匯凈額/總資產(chǎn)，計算凈額時結(jié)匯為正數(shù)，售匯為負數(shù)3200.00120.0073-0.02420.0339netcapfxr資本項目結(jié)售匯規(guī)模資本項目結(jié)售匯凈額/生息資產(chǎn)3200.00010.0025-0.01670.0135netcurfxr經(jīng)常項目結(jié)售匯規(guī)模經(jīng)常項目結(jié)售匯凈額/生息資產(chǎn)3200.00130.0065-0.02460.0325CoVaR系統(tǒng)性風險水平采用劉孟儒和沈若萌（2019）的方法進行計算3200.630.060.520.781.2.3實證模型及結(jié)果1.2.3.1不同類型結(jié)售匯業(yè)務(wù)對銀行風險承擔的影響及穩(wěn)健性檢驗衡量銀行風險承擔的主要指標種類較多，包括風險加權(quán)資產(chǎn)占比、Z值、不良貸款率、貸款損失準備占貸款總額比例等，也包括CoVaR（AdrianandBrunnermeire，2016）和SES（Acharya等，2017）等指標在內(nèi)的系統(tǒng)性風險水平指標。上述指標中，風險加權(quán)資產(chǎn)占比能夠比較全面地反映銀行各類資產(chǎn)的風險情況，且監(jiān)管對風險加權(quán)資產(chǎn)的計算有比較嚴格的約束，主觀調(diào)整的空間較小，其問題在于各家銀行的模型可能會略有不同；Z值常用來衡量破產(chǎn)風險，需要用到利潤相關(guān)數(shù)據(jù)（如ROA）和資產(chǎn)負債表相關(guān)數(shù)據(jù)（如杠桿率），其優(yōu)勢在于數(shù)據(jù)易于獲取，但由于監(jiān)管機構(gòu)對銀行風險抵補水平有逆周期調(diào)節(jié)的要求例如，《商業(yè)銀行資本管理辦法（試行）》規(guī)定“商業(yè)銀行應當在最低資本要求和儲備資本要求之上計提逆周期資本”。例如，《商業(yè)銀行資本管理辦法（試行）》規(guī)定“商業(yè)銀行應當在最低資本要求和儲備資本要求之上計提逆周期資本”。綜合上述分析，本文選取風險加權(quán)資產(chǎn)占比作為測度風險承擔水平的指標，并用系統(tǒng)性風險指標CoVaR作為穩(wěn)健性檢驗時的因變量。結(jié)售匯數(shù)據(jù)（FX）分別使用：（1）總結(jié)售匯規(guī)模（netfxr）；（2）資本項目結(jié)售匯規(guī)模（netcapfxr）和（3）經(jīng)常項目結(jié)售匯規(guī)模（netcurfxr）?？刂谱兞康倪x擇參考了徐明東和陳學彬（2012）的模型，采用如下回歸模型：riskit（4-18）模型中使用了被解釋變量的滯后項會帶來內(nèi)生性問題，因此本文使用了系統(tǒng)廣義矩估計（systemgeneralizedmethodofmoments，systemGMM）方法予以克服。系統(tǒng)廣義矩估計方法是由ArellanoandBond（1991）提出的估計方法，該方法廣泛應用于各種動態(tài)面板的回歸中，已經(jīng)被證明能夠比較好地克服內(nèi)生性問題。按照此方法回歸得到的結(jié)果如下所示：表1.SEQ表4.\*ARABIC3風險加權(quán)資產(chǎn)占比影響因素回歸結(jié)果(1)總結(jié)售匯(2)資本項目結(jié)售匯(3)經(jīng)常項目結(jié)售匯(4)總結(jié)售匯(5)資本項目結(jié)售匯(6)經(jīng)常項目結(jié)售匯L.risk0.469**0.547**0.452**0.3830.6160.43(2.34)(1.97)(2.08)(1.24)(0.58)(1.28)logat-0.00962-0.127-0.02340.1030.540.0117(-0.08)(-1.28)(-0.18)(0.60)(0.44)(0.06)roa30.61*-3.87132.76*43.03-17.5837.44(1.70)(-0.30)(1.79)(1.28)(-0.18)(0.91)capr1.6051.9431.6241.1013.661.436(0.43)(0.72)(0.43)(0.27)(0.26)(0.39)ndlob-0.5670.0839-0.700-0.7072.805-0.765(-0.83)(0.16)(-1.03)(-1.19)(0.54)(-1.30)big-0.1950.219-0.219-0.4880.122-0.322(-0.64)(0.84)(-0.69)(-1.01)(0.07)(-0.54)c20130.09820.07590.114*0.0942-0.3570.114(1.53)(0.90)(1.71)(1.20)(-0.44)(1.29)FX2.653**-3.4263.066**2.570**35.313.019**(2.15)(-0.43)(2.33)(2.08)(0.52)(2.15)常數(shù)項0.1693.7140.568-3.034-15.87-0.433(0.05)(1.31)(0.16)(-0.61)(-0.46)(-0.08)控制季度變量是是是是是是控制結(jié)售匯滯后項否否否是是是AR(1)0.0560.1410.0520.1160.9930.111AR(2)0.3360.4890.2500.4470.5140.221Sargan檢驗0.4790.1170.5780.3890.9830.389N320320320310310310注：1.*p<0.10,**p<0.05,***p<0.01，下同2.Arellano-Bond、Hansen檢驗均給出P值3.表中所有回歸均采用穩(wěn)健標準誤，下同。上述回歸結(jié)果中，銀行規(guī)模與風險承擔水平的關(guān)系不顯著且方向不定，而大型銀行虛擬變量回歸系數(shù)則比較穩(wěn)定為負FX為資本項目凈結(jié)匯時規(guī)模虛擬變量不為負，這可能與其較強的內(nèi)生性有關(guān)，后文會通過引入工具變量進行克服。，這表明大型銀行和中小銀行風險承擔水平的差異更多是源于二者在經(jīng)營模式、管理模式和監(jiān)管模式的差異，而非單純是由規(guī)模造成的。資本充足率的回歸系數(shù)也不顯著但基本穩(wěn)定為正，這與徐明東和陳學彬（2012）得出的結(jié)論有一定差異，可能的原因在于其使用的樣本時間范圍在2010年以前，彼時資本充足率高的銀行信貸行為更為審慎。而隨著近幾年來銀行競爭越來越激烈，資本充足率較高的銀行為增加利潤會傾向于提高風險承擔水平，導致資本充足率和風險承擔行為之間的關(guān)系不再如之前顯著。時間虛擬變量系數(shù)為正，這是由于新資本管理辦法對商業(yè)銀行風險加權(quán)資產(chǎn)計算進行了規(guī)范，實質(zhì)上提高了風險加權(quán)資產(chǎn)計算結(jié)果比較各家銀行2013年的年報中披露的用兩種方法計算的資本充足率，按照《商業(yè)銀行資本管理辦法》計算的結(jié)果明顯更低。。FX為資本項目凈結(jié)匯時規(guī)模虛擬變量不為負，這可能與其較強的內(nèi)生性有關(guān)，后文會通過引入工具變量進行克服。比較各家銀行2013年的年報中披露的用兩種方法計算的資本充足率，按照《商業(yè)銀行資本管理辦法》計算的結(jié)果明顯更低。代表結(jié)售匯規(guī)模的FX對風險加權(quán)資產(chǎn)占比的系數(shù)均為正，且總凈結(jié)匯和經(jīng)常項目凈結(jié)匯的回歸系數(shù)顯著為正，資本項目凈結(jié)匯則為負且不顯著。對統(tǒng)計結(jié)果顯著的總凈結(jié)匯和經(jīng)常項目凈結(jié)匯，一個標準差的變動，會使得風險加權(quán)資產(chǎn)占比分別變化2.1、2.2個百分點，相當于樣本中風險加權(quán)資產(chǎn)平均年度變動的30%左右。進一步比較二者，可以發(fā)現(xiàn)經(jīng)常項目凈結(jié)匯的統(tǒng)計和經(jīng)濟顯著度均高于總凈結(jié)匯，這也證明售匯對銀行信貸為的影響主要體現(xiàn)在經(jīng)常項目上。凈拆出資金的回歸系數(shù)穩(wěn)定為負凈拆出資金回歸系數(shù)顯著度偏低，其可能與樣本數(shù)量偏低，特別是中小銀行的比例偏低有關(guān)。在現(xiàn)實中，中小銀行的數(shù)量大大多于大型銀行，且這些銀行基本為凈拆入資金。，一個標準差的變動導致加權(quán)風險資產(chǎn)化約-3.4個百分點，即風險加權(quán)資產(chǎn)年度變動的-50%左右?？刂平Y(jié)售匯滯后項后，上述結(jié)果依然穩(wěn)健。這一回歸結(jié)果驗證了H1和H2成立：總凈結(jié)匯和經(jīng)常項目凈結(jié)匯對風險偏好為正向影響，而凈拆出資金則為負向影響；資本項目凈結(jié)匯對風險承擔水平的影響因其波動更大資本項目結(jié)售匯變異系數(shù)（標準差/均值）為56.26，遠高于總體結(jié)售匯3.90和經(jīng)常項目結(jié)售匯3.56。而不顯著。凈拆出資金回歸系數(shù)顯著度偏低，其可能與樣本數(shù)量偏低，特別是中小銀行的比例偏低有關(guān)。在現(xiàn)實中，中小銀行的數(shù)量大大多于大型銀行，且這些銀行基本為凈拆入資金。資本項目結(jié)售匯變異系數(shù)（標準差/均值）為56.26，遠高于總體結(jié)售匯3.90和經(jīng)常項目結(jié)售匯3.56。1.2.3.2采用不同方式對內(nèi)生性進行克服為了提高結(jié)果的說服力，需要對回歸的內(nèi)生性問題進行進一步分析。在前文回歸中，筆者已經(jīng)使用了系統(tǒng)廣義矩估計來克服被解釋變量一階滯后項帶來的內(nèi)生性問題，但結(jié)售匯變量同樣存在內(nèi)生性：結(jié)售匯交易代表了企業(yè)的經(jīng)營狀況，企業(yè)自身的變化也可能導致銀行對企業(yè)前景判斷更為樂觀而更勇于承擔風險。針對這一問題，本文主要采用兩種方式進行進一步驗證。一是分析外匯貸款與結(jié)售匯的關(guān)系。由于結(jié)售匯行為本身就代表了企業(yè)（主要是外貿(mào)企業(yè)）的現(xiàn)金流狀況，如果風險承擔水平確實是企業(yè)自身主導的，應該能觀察到外匯貸款包括貿(mào)易融資產(chǎn)品，如信用證、保函、福費廷、保理、押匯等。趨勢的相應變化最為直接的觀測指標是外幣貸款風險加權(quán)系數(shù)的變化。但由于這些信息各家銀行一般不公開披露，只能退而求其次，觀察外匯貸款與銀行凈結(jié)匯的關(guān)系。。采用金融機構(gòu)總外匯貸款和總凈結(jié)匯進行觀察（如圖1.2所示），發(fā)現(xiàn)這兩個指標的相關(guān)系數(shù)為-0.002，二者從統(tǒng)計上幾乎沒有相關(guān)關(guān)系。此外，外匯貸款在總貸款中的比例占比很低包括貿(mào)易融資產(chǎn)品，如信用證、保函、福費廷、保理、押匯等。最為直接的觀測指標是外幣貸款風險加權(quán)系數(shù)的變化。但由于這些信息各家銀行一般不公開披露，只能退而求其次，觀察外匯貸款與銀行凈結(jié)匯的關(guān)系。2019年末，外匯貸款總額（按平均匯率折人民幣后）為人民幣貸款總額的3.6%。圖1.SEQ圖4.\*ARABIC2外匯貸款與銀行凈結(jié)匯關(guān)系圖二是引入工具變量。本文采用各家銀行“向中央銀行負債”科目作為工具變量，其依據(jù)在于，一方面向央行借款是銀行獲取基礎(chǔ)貨幣的一種補充，其與凈結(jié)匯高度負相關(guān)經(jīng)計算，2011-2018年，央行對存款性金融機構(gòu)的借款（銀行向央行借款的鏡像）與累計凈結(jié)匯的相關(guān)系數(shù)為-0.84，二者高度負相關(guān)。；另一方面，央行對銀行的借款作為一種流動性支持的貨幣政策工具，更多與央行的貨幣政策操作目標有關(guān)，其與商業(yè)銀行日常的經(jīng)營，特別是風險承擔水平的關(guān)系相對不大，具有良好的外生性特點。引入“向中央銀行借款”需要注意的是，工商銀行實質(zhì)上向中央銀行的借款并非主要簿記在“向中央銀行借款”這一科目中，其絕大部分簿記在“賣出回購金融資產(chǎn)款”科目中，故工商銀行的這一數(shù)據(jù)不能直接使用報表科目。筆者主要采用了《中國金融統(tǒng)計年鑒》中的“大型銀行向中央銀行借款”這一統(tǒng)計數(shù)據(jù)（此項目中工行的數(shù)據(jù)為其實際數(shù)據(jù)），扣除掉農(nóng)、中、建、交、郵儲、國開等其他6家的數(shù)據(jù)后間接得到。其中，國開行的數(shù)據(jù)又是通過人民銀行定期披露的“大型銀行向中央銀行人民幣借款”（此統(tǒng)計項目中工行的數(shù)據(jù)仍使用的是其賬面數(shù)據(jù)）倒算出來的。這里本文做了一個假設(shè)，央行對國開行的外幣借款數(shù)量不大。從國開行目前為止僅披露的2018經(jīng)計算，2011-2018年，央行對存款性金融機構(gòu)的借款（銀行向央行借款的鏡像）與累計凈結(jié)匯的相關(guān)系數(shù)為-0.84，二者高度負相關(guān)。需要注意的是，工商銀行實質(zhì)上向中央銀行的借款并非主要簿記在“向中央銀行借款”這一科目中，其絕大部分簿記在“賣出回購金融資產(chǎn)款”科目中，故工商銀行的這一數(shù)據(jù)不能直接使用報表科目。筆者主要采用了《中國金融統(tǒng)計年鑒》中的“大型銀行向中央銀行借款”這一統(tǒng)計數(shù)據(jù)（此項目中工行的數(shù)據(jù)為其實際數(shù)據(jù)），扣除掉農(nóng)、中、建、交、郵儲、國開等其他6家的數(shù)據(jù)后間接得到。其中，國開行的數(shù)據(jù)又是通過人民銀行定期披露的“大型銀行向中央銀行人民幣借款”（此統(tǒng)計項目中工行的數(shù)據(jù)仍使用的是其賬面數(shù)據(jù)）倒算出來的。這里本文做了一個假設(shè)，央行對國開行的外幣借款數(shù)量不大。從國開行目前為止僅披露的2018年、2019年年報數(shù)據(jù)來看，這一假設(shè)也基本和事實相符。結(jié)售匯變量的回歸系數(shù)顯著度略有降低，這可能是由于工具變量的引入減少了凈結(jié)匯變量的部分內(nèi)生性。表1.SEQ表4.\*ARABIC4使用工具變量后風險加權(quán)資產(chǎn)占比影響因素回歸結(jié)果(1)總結(jié)售匯(2)資本項目結(jié)售匯(3)經(jīng)常項目結(jié)售匯(4)總結(jié)售匯(5)資本項目結(jié)售匯(6)經(jīng)常項目結(jié)售匯L.risk0.2560.1520.2730.283*0.160.295(1.28)(0.49)(1.13)(1.67)(0.51)(1.36)logat0.007820.06650.0153-0.01930.0681-0.00536(0.08)(0.54)(0.13)(-0.25)(0.58)(-0.05)roa-12.49-5.905-10.35-11.77-7.919-11.56(-0.91)(-0.35)(-0.62)(-1.30)(-0.54)(-0.81)capr-1.898-1.855-2.174-1.63-1.983-1.947(-0.45)(-0.46)(-0.48)(-0.46)(-0.53)(-0.47)ndlob-0.757*-0.695-0.925**-0.574*-0.614-0.816**(-1.91)(-0.70)(-2.34)(-1.85)(-0.60)(-2.34)big-0.182-0.369-0.212-0.0993-0.348-0.154(-1.10)(-1.03)(-1.09)(-0.71)(-0.97)(-0.81)c20130.0686**0.0679***0.0634*0.0733***0.0643***0.0676**(2.25)(3.23)(1.77)(3.52)(3.92)(2.33)FX1.746*1.5732.385*1.656*1.2942.338*(1.75)(1.00)(1.71)(1.86)(0.74)(1.92)常數(shù)項0.756-0.890.5571.482-0.9151.102(0.35)(-0.32)(0.22)(0.86)(-0.35)(0.49)控制季度變量是是是是是是控制結(jié)售匯滯后項否否否是是是AR(1)0.0560.1410.0520.1160.9930.111AR(2)0.3360.4890.2500.4470.5140.221Sargan檢驗0.4790.1170.5780.3890.9830.389N3203203203103103101.2.3.3穩(wěn)健性檢驗為驗證結(jié)果的穩(wěn)健性，將因變量更換為CoVaR及其差分△CoVaR。對于CoVaR仍然采用類似的估計模型，而對于△CoVaR由于不存在滯后項，則采用固定效應模型，兩個模型分別如下所示：CoVaRit（4-19）ΔCoVaR（4-20）得到的結(jié)果如表1.5所示：表1.SEQ表4.\*ARABIC5CoVaR和△CoVaR影響因素回歸結(jié)果CoVaR△CoVaR(1)總結(jié)售匯(2)資本項目結(jié)售匯(3)經(jīng)常項目結(jié)售匯(4)總結(jié)售匯(5)資本項目結(jié)售匯(6)經(jīng)常項目結(jié)售匯L.CoVaR0.3880.2850.34(0.93)(0.35)(0.70)logat0.2160.1380.247-0.00522**-0.00654***-0.00559**(1.40)(0.91)(1.08)(-2.74)(-1.43)(-2.63)roa70.84*73.3667.97-1.261**-1.360**-1.220**(1.72)(1.29)(1.48)(-2.31)(-2.66)(-2.30)capr2.9291.9143.439*0.00511-0.02780.00777(1.51)(0.82)(1.69)(0.08)(-0.40)(0.12)ndlob-0.821-1.707-0.378-0.0427**-0.0448**-0.0436***(-1.24)(-1.45)(-0.53)(-3.17)(-3.09)(-3.26)big-0.855*-1.758-0.931(-1.74)(-1.04)(-1.43)FX1.590***9.6956.198*0.432***0.2400.577***(2.80)(0.98)(1.92)(5.23)(0.66)(5.43)常數(shù)項-7.139-1.248-8.0780.153**0.198***0.163**(-1.47)(-0.92)(-1.14)(2.37)(3.61)(2.36)控制季度變量是是是是是是控制結(jié)售匯滯后項是是是是是是AR(1)0.1900.2660.176AR(2)0.7640.8710.773Sargan檢驗0.6340.7210.592N310310310310310310回歸結(jié)果表明，無論是采用CoVaR還是△CoVaR，無論是采用系統(tǒng)廣義矩估計還是固定效應模型，結(jié)果均與使用風險加權(quán)資產(chǎn)為因變量時一致，即總結(jié)售匯規(guī)模和經(jīng)常項目的結(jié)售匯規(guī)模對銀行提高風險偏好有顯著正面影響，資本項目結(jié)售匯規(guī)?；貧w系數(shù)為正但不顯著；此外，銀行凈拆借資金也同CoVaR和△CoVaR保持穩(wěn)定的負相關(guān)關(guān)系。為更進一步比較大型銀行和中小銀行之間的差異，在模型中加入大型銀行虛擬變量和凈拆借資金和結(jié)售匯規(guī)模的交叉乘積項進行回歸。同樣，為了加強結(jié)果的穩(wěn)健性，因變量分別為風險加權(quán)資產(chǎn)占比、CoVaR和△CoVaR，回歸模型仍采用上文分析所用的模型，得到的回歸結(jié)果如表1.6所示為為節(jié)省篇幅，僅給出主要變量的結(jié)果，相關(guān)檢驗基本都能通過，也不再重復給出。從交叉項回歸的結(jié)果來看，總體凈結(jié)匯和經(jīng)常項目凈結(jié)匯與大型銀行虛擬變量的交乘項穩(wěn)定為正，證明大型銀行風險偏好隨凈結(jié)匯增加而提升的幅度要高于中小銀行。凈拆借資金與大型銀行虛擬變量交乘項結(jié)果也比較穩(wěn)定為負，即凈拆出資金越多，大型銀行的風險承擔水平較中小銀行越低。上述結(jié)果驗證了H3成立。表1.SEQ表4.\*ARABIC6加入交叉乘積項后加權(quán)風險資產(chǎn)占比和CoVaR影響因素回歸結(jié)果riskCoVaR△CoVaR(1)總結(jié)售匯(2)資本項目結(jié)售匯(3)經(jīng)常項目結(jié)售匯(4)總結(jié)售匯(5)資本項目結(jié)售匯(6)經(jīng)常項目結(jié)售匯(7)總結(jié)售匯(8)資本項目結(jié)售匯(9)經(jīng)常項目結(jié)售匯big-0.162-0.559-0.3460.0521-0.05170.0727(-0.53)(-0.54)(-0.76)(0.23)(-0.14)(0.38)ndlob-0.521-0.885-1.086-0.619**-0.679**-0.589**-0.0407**-0.0453***-0.0396**(-0.48)(-0.35)(-0.81)(-2.45)(-2.29)(-2.52)(-2.98)(-3.30)(-2.63)FX0.9091.6131.5420.2950.07230.5440.425***0.707***0.461***(0.47)(0.47)(0.48)(0.30)(0.03)(0.47)(5.31)(5.83)(5.18)big×FX2.526-2.6421.6930.92-0.5220.6320.0381-1.064*0.221(0.94)(-0.22)(0.46)(0.67)(-0.14)(0.46)(0.30)(-1.84)(0.93)big×ndlob-0.600-0.4881.294-0.989-2.957-0.648-0.0585-0.0212-0.0684(-0.15)(-0.11)(0.24)(-0.94)(-1.58)(-0.86)(-0.97)(-0.32)(-1.28)控制結(jié)售匯滯后項是是是是是是是是是控制季度變量是是是是是是是是是N310310310310310310310310310在回歸結(jié)果中，資本項目凈結(jié)匯與大型銀行虛擬變量交乘項系數(shù)不穩(wěn)定，并出現(xiàn)了顯著為負的情況。這一實證結(jié)果與理論預測存在差異，其原因在于簡化的理論模型推導假設(shè)了大型銀行和中小銀行面臨的流動性沖擊是相同的，而這與實際情況并不相符。大型銀行要為大量跨國公司提供跨境金融服務(wù)，特別是資本項目的結(jié)售匯業(yè)務(wù)，因此其更容易受到結(jié)售匯交易波動的影響。樣本中大型銀行和中小銀行三類凈結(jié)匯的變異系數(shù)單位均值標準差，即標準差與均值之比。比較如下圖所示，可以看到大型銀行和中小銀行總凈結(jié)匯和經(jīng)常項目凈結(jié)匯比較接近，但二者在資本項目上有很大差異。這會導致對大型銀行和中小銀行風險承擔水平的對比關(guān)系式，單位均值標準差，即標準差與均值之比。圖1.SEQ圖4.\*ARABIC3兩類銀行總體、資本項目、經(jīng)常項目凈結(jié)匯變異系數(shù)比較1.2.4對更長期限及更多中小銀行的分析結(jié)果除了大型銀行和規(guī)模較大的中小銀行之外，上述結(jié)論對更長的時間跨度范圍，對更多的小型銀行（包括外資銀行、城商行、農(nóng)商行等）是否仍然適用呢？受限于結(jié)售匯數(shù)據(jù)可得性的問題，主要通過案例分析和統(tǒng)計分析方法進行補充分析。1.2.1.1關(guān)于工商銀行的案例分析以資產(chǎn)規(guī)模最大的工商銀行為代表案例進行簡要分析。2010年之后的情況已經(jīng)通過回歸分析進行了詳細的研究。而在2010年之前，由于缺少銀行結(jié)售匯統(tǒng)計數(shù)據(jù)等關(guān)鍵定量信息，理論研究的結(jié)論是否成立可以通過對代表銀行的定性分析予以補充。工商銀行是國內(nèi)體量最大的銀行，可以通過宏觀的基礎(chǔ)貨幣增速變化大致推斷其自身的結(jié)售匯凈額變化趨勢，并用于比較分析。從下圖可以看到，在2006初到2008年年中，基礎(chǔ)貨幣增速大幅增加；而之后受國際金融危機影響外匯流入大幅萎縮，基礎(chǔ)貨幣增速驟降。同時，工商銀行的風險加權(quán)資產(chǎn)占比呈現(xiàn)出比較明顯的與基礎(chǔ)貨幣變化一致的趨勢：在2008年前保持較快增幅，而后也相應出現(xiàn)大幅下降；在2010年后隨著美國經(jīng)濟復蘇和外匯流入恢復，又再次步入快速增加的區(qū)間?？梢钥吹?，工商銀行風險承擔水平的變化與基礎(chǔ)貨幣增速保持了高度的相關(guān)性。圖1.SEQ圖4.\*ARABIC4基礎(chǔ)貨幣增速和工商銀行風險加權(quán)資產(chǎn)占比情況圖（2004-2010）1.2.1.2對更多中小銀行的統(tǒng)計分析在上述單家銀行的案例分析之外，按照結(jié)售匯統(tǒng)計月報和銀保監(jiān)會監(jiān)管的口徑，將商業(yè)銀行分為大型銀行、全國性股份制中小銀行（以下簡稱“股份制銀行”）、外資銀行和地方性中資銀行（以下簡稱“地方銀行”）進行統(tǒng)計分析按照外管局結(jié)售匯報表口徑，地方性中資銀行包括城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村信用合作社等。由于銀保監(jiān)會并沒有公布各類銀行的風險加權(quán)資產(chǎn)，因此在計算時采用在銀行間市場發(fā)行過債券的銀行公布的風險加權(quán)資產(chǎn)加總后的結(jié)果。但通過上述方法找到的部分類型銀行與銀保監(jiān)會披露的數(shù)量存在一定差距，因此筆者采用了能夠找到數(shù)據(jù)的銀行的風險加權(quán)資產(chǎn)占比來估算此類型銀行的情況。最終，按照估算的結(jié)果，通過全體商業(yè)銀行數(shù)據(jù)減去大型銀行、股份制銀行和外資銀行后得到地方性中資銀行的數(shù)據(jù)。，得到的結(jié)果如表7所示如果采用回歸分析的方法，大型銀行、股份制銀行、外資銀行和地方銀行在截面上各只有一個點，且時序上也僅有五個年度數(shù)據(jù)（因需要滯后一期），樣本量過小，結(jié)果極易受到干擾因素的影響，可能會非常不穩(wěn)健。此外按照外管局結(jié)售匯報表口徑，地方性中資銀行包括城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行、農(nóng)村信用合作社等。由于銀保監(jiān)會并沒有公布各類銀行的風險加權(quán)資產(chǎn)，因此在計算時采用在銀行間市場發(fā)行過債券的銀行公布的風險加權(quán)資產(chǎn)加總后的結(jié)果。但通過上述方法找到的部分類型銀行與銀保監(jiān)會披露的數(shù)量存在一定差距，因此筆者采用了能夠找到數(shù)據(jù)的銀行的風險加權(quán)資產(chǎn)占比來估算此類型銀行的情況。最終，按照估算的結(jié)果，通過全體商業(yè)銀行數(shù)據(jù)減去大型銀行、股份制銀行和外資銀行后得到地方性中資銀行的數(shù)據(jù)。如果采用回歸分析的方法，大型銀行、股份制銀行、外資銀行和地方銀行在截面上各只有一個點，且時序上也僅有五個年度數(shù)據(jù)（因需要滯后一期），樣本量過小，結(jié)果極易受到干擾因素的影響，可能會非常不穩(wěn)健。此外，銀保監(jiān)會并未披露不同類型銀行的部分控制變量指標，導致采用回歸分析存在一定障礙。因此，在數(shù)據(jù)可得性受限的前提下，比較結(jié)售匯與風險加權(quán)資產(chǎn)占比相關(guān)系數(shù)是一種相對可行的方法。表1.SEQ表4.\*ARABIC7不同類型銀行結(jié)售匯凈額與風險加權(quán)資產(chǎn)占比相關(guān)系數(shù)及其標準差（2013-2018）凈結(jié)匯與風險加權(quán)資產(chǎn)占比相關(guān)系數(shù)年度凈結(jié)匯標準差機構(gòu)數(shù)量機構(gòu)數(shù)量每年變化，表中呈現(xiàn)的機構(gòu)數(shù)為2013-2018的平均值。由于商業(yè)銀行中還包括民營銀行、農(nóng)村合作銀行、村鎮(zhèn)銀行等其他銀行類型，故上述四類銀行數(shù)量加總后并不等于全部商業(yè)銀行機構(gòu)數(shù)?？偨Y(jié)售匯資本項目經(jīng)常項目總結(jié)售匯資本項目經(jīng)常項目大型銀行0.890.080.850.0130.0020.0145股份制銀行0.540.670.440.0100.0040.00612外資銀行-0.73-0.51-0.820.1310.0510.08540地方銀行-0.62-0.37-0.620.0050.0020.0042380全部商業(yè)銀行0.810