謝俊明

(福建師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福州350108)

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我國(guó)商業(yè)銀行規(guī)模對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響研究

謝俊明

(福建師范大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，福州350108)

摘要：近年來,商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)問題成為了監(jiān)管層和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)，而銀行業(yè)“大而不倒”的現(xiàn)象引發(fā)人們對(duì)銀行規(guī)模與商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間關(guān)系的思考?；谖覈?guó)16家上市商業(yè)銀行2004-2014年的數(shù)據(jù)，就二者之間的關(guān)系進(jìn)行了研究。研究表明：商業(yè)銀行規(guī)模與銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈正向關(guān)系，商業(yè)銀行的盲目擴(kuò)張會(huì)加劇銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，而且大型商業(yè)銀行面臨的銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平比股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行更高。因此，必須適當(dāng)限制商業(yè)銀行的規(guī)模，加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行的監(jiān)管。

關(guān)鍵詞：商業(yè)銀行規(guī)模；銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)；大而不倒

一、引言

2008年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā)后，美國(guó)出現(xiàn)大規(guī)模的大型商業(yè)銀行倒閉，美國(guó)政府對(duì)這些大型商業(yè)銀行的救助使其入不敷出。于是，大型商業(yè)銀行的規(guī)模問題引起了政府和相關(guān)監(jiān)管單位的關(guān)注。2010年7月21日，美國(guó)總統(tǒng)奧巴馬簽署了具有劃時(shí)代意義的《多德——弗蘭克華爾街改革與消費(fèi)者保護(hù)法案》，其重點(diǎn)是限制商業(yè)銀行規(guī)模，規(guī)定單一商業(yè)銀行在儲(chǔ)蓄存款市場(chǎng)所占份額不得超過10%。此規(guī)定還將拓展到非存款資金等其他領(lǐng)域，以此來限制商業(yè)銀行的增長(zhǎng)和合并。由此，爭(zhēng)論已久的“大而不倒”問題將得到根本解決。

大型商業(yè)銀行受到了“大而不倒”政策的保護(hù)，一方面會(huì)鼓勵(lì)其追求高風(fēng)險(xiǎn)的投資項(xiàng)目，進(jìn)而承擔(dān)更大的風(fēng)險(xiǎn)；另一方面，由于銀行的規(guī)模太大難以約束，他們會(huì)利用其影響力左右政策制定者和管理當(dāng)局。因此規(guī)模巨大的商業(yè)銀行也容易產(chǎn)生道德風(fēng)險(xiǎn)。我國(guó)同樣也有類似于美國(guó)“大而不倒”等政府安全網(wǎng)的影響存在。在我國(guó)，大型商業(yè)銀行是商業(yè)銀行的主體，一方面扮演商業(yè)銀行逐利的角色，另一方面也承擔(dān)著較重的政治任務(wù)。他們受政策干預(yù)較多，對(duì)社會(huì)長(zhǎng)期發(fā)展有益的項(xiàng)目必須為其提供融資服務(wù)(如我國(guó)的高鐵建設(shè)項(xiàng)目)，其中的高風(fēng)險(xiǎn)由國(guó)家信用作擔(dān)保。為保證大型商業(yè)銀行的這些重要作用，政府必須對(duì)其進(jìn)行扶持。但是，在我國(guó)是否要借鑒美國(guó)的“限制商業(yè)銀行規(guī)?！边@一政策仍然存在很大爭(zhēng)議。贊成者認(rèn)為，限制商業(yè)銀行的規(guī)模可以削弱它們進(jìn)行冒險(xiǎn)投資的動(dòng)機(jī)，避免“大而不倒”引發(fā)的道德風(fēng)險(xiǎn)問題和促進(jìn)金融市場(chǎng)的公平競(jìng)爭(zhēng)。反對(duì)者認(rèn)為，限制商業(yè)銀行規(guī)模不是解決“大而不倒”問題的最好辦法。因?yàn)樵诂F(xiàn)實(shí)中商業(yè)銀行的規(guī)模多大才合理無法界定，而且限制商業(yè)銀行的規(guī)模會(huì)削弱我國(guó)銀行的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力。

那么，商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)究竟有怎樣的關(guān)系？規(guī)模擴(kuò)大是起著抑制風(fēng)險(xiǎn)還是加劇風(fēng)險(xiǎn)的作用？這些正是本文研究的問題和意義所在。本文選取2004-2014年16家上市商業(yè)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)，采用面板計(jì)量模型研究商業(yè)銀行規(guī)模對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響。為更準(zhǔn)確地反映出商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的關(guān)系，本文還將這16家銀行根據(jù)它們的性質(zhì)進(jìn)行分類，分為國(guó)有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行三類。最后根據(jù)結(jié)論對(duì)我國(guó)商業(yè)銀行的管理提出相應(yīng)的建議。

二、文獻(xiàn)綜述和研究假設(shè)

國(guó)外很多專家學(xué)者認(rèn)為，銀行規(guī)模和風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間存在某種關(guān)系，并且相關(guān)的文獻(xiàn)主要是圍繞“大而不倒”問題進(jìn)行研究的，既有理論分析、數(shù)理建模分析，也有實(shí)證分析。如Mayer(1975)分析了規(guī)模較大的問題銀行倒閉以及對(duì)其進(jìn)行救助的利弊，探討了是否應(yīng)該讓嚴(yán)重虧損的大銀行倒閉問題[1]。Demsez和Strahan(1995)采用美國(guó)150家1980—1993年銀行控股公司數(shù)據(jù)，得出結(jié)論：金融控股公司的非系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和規(guī)模呈負(fù)向關(guān)系；金融控股公司的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和規(guī)模呈正向關(guān)系[2]。Aghion、Bolton和Fries(1999)從道德風(fēng)險(xiǎn)的角度研究了“大而不倒”政策實(shí)施過程中存在的問題，認(rèn)為“大而不倒”會(huì)誘發(fā)銀行無限擴(kuò)大規(guī)模，刺激其追逐風(fēng)險(xiǎn)過高的投資項(xiàng)目，使其承擔(dān)更高的道德風(fēng)險(xiǎn)[3]。Jonghe(2010)與Kunt,Huizinga(2011)通過研究發(fā)現(xiàn)，銀行規(guī)模越大，風(fēng)險(xiǎn)敞口越大，風(fēng)險(xiǎn)越容易傳染，進(jìn)一步加劇了銀行的風(fēng)險(xiǎn)程度[4]。Adrian,Brunnermeier(2011)通過分析美國(guó)銀行的實(shí)際數(shù)據(jù)，指出銀行規(guī)模是影響銀行風(fēng)險(xiǎn)的決定因素之一。Krasa,Villamil(1992)和Sun(2007)將銀行監(jiān)管成本和風(fēng)險(xiǎn)兩方面結(jié)合起來考慮，推導(dǎo)了銀行的最優(yōu)規(guī)模。

國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)商業(yè)銀行與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)之間的關(guān)系有著不同的看法。徐東明和陳學(xué)彬(2012)把銀行規(guī)模作為控制變量納入模型，得出銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與資產(chǎn)收益率、資產(chǎn)規(guī)模呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[5]。江曙霞和陳玉嬋(2012)用三種不同變量來衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)，實(shí)證結(jié)果均顯示銀行規(guī)模與其風(fēng)險(xiǎn)水平呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系[6]。然而譚政勛(2013)則把銀行規(guī)模作為解釋變量和交叉變量帶入模型，得出：隨著銀行規(guī)模的擴(kuò)大其風(fēng)險(xiǎn)也將上升，且通過承擔(dān)高風(fēng)險(xiǎn)銀行能獲得較高的收益率[7]。馬國(guó)杰(2011)通過聯(lián)立方程構(gòu)建了銀行風(fēng)險(xiǎn)影響因素識(shí)別的模型,認(rèn)為規(guī)模的增長(zhǎng)對(duì)資本風(fēng)險(xiǎn)影響顯著。王曼舒、周嬌(2013)通過對(duì)14家商業(yè)銀行2008—2010年的季度數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，得出資產(chǎn)規(guī)模對(duì)銀行脆弱性呈顯著正向影響[8]。宋清華、曲良波和陳雄兵(2011)把16家銀行的規(guī)模數(shù)據(jù)一同帶入模型，認(rèn)為銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)之間并非呈簡(jiǎn)單線性相關(guān)關(guān)系，而是呈U型關(guān)系[9]。

由于本文的研究目的是探究大型商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平是否會(huì)隨著其規(guī)模的增大而升高，因此本文提出的第一個(gè)研究假設(shè)如下：

假設(shè)1：商業(yè)銀行規(guī)模與風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)呈正向關(guān)系

Delis和 Kouretas(2011)指出，不同類型銀行可能因自身特征和外部環(huán)境的變化采取不同的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)策略，因此，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)與其影響因素的關(guān)系會(huì)隨樣本的變化而發(fā)生變化。另外，由于大型商業(yè)銀行受政策干預(yù)較多，股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行更受經(jīng)濟(jì)利益的驅(qū)動(dòng)，重視風(fēng)險(xiǎn)管理，考慮到這兩點(diǎn)，本文將這16家銀行根據(jù)其性質(zhì)分為三類，并提出假設(shè)2：

假設(shè)2：大型商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平比股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行更高

三、研究方法與樣本

(一)樣本數(shù)據(jù)來源

本文選取的樣本期是2004—2014年，對(duì)象是在滬深A(yù)股市場(chǎng)上市的16家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)①16家銀行包括：中國(guó)工商銀行，中國(guó)農(nóng)業(yè)銀行，中國(guó)銀行，中國(guó)建設(shè)銀行，交通銀行，光大銀行，平安銀行，華夏銀行，民生銀行，浦發(fā)銀行，興業(yè)銀行，招商銀行，中信銀行，北京銀行，南京銀行，寧波銀行。，除去異常值和缺失數(shù)據(jù)，共得到169個(gè)觀測(cè)值。數(shù)據(jù)來源于wind資訊數(shù)據(jù)庫(kù)、上市商業(yè)銀行的年報(bào)。這16家商業(yè)銀行根據(jù)其性質(zhì)分為三類：分別是大型商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行。

(二)變量選擇

1.被解釋變量

根據(jù)已有文獻(xiàn)，衡量銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的指標(biāo)主要有：Z值、不良貸款率、預(yù)期違約概率和加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)凈額等。其中，Z值是指破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)，最早是由Hannan和Hanweck(1988)[10]提出的，近年來，諸多文獻(xiàn)用其來衡量商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。由于數(shù)據(jù)完整性的限制，本文采用加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)凈額自然對(duì)數(shù)來度量商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

2.解釋變量

本文參考國(guó)內(nèi)外主流方法，采用銀行總資產(chǎn)的自然對(duì)數(shù)(lnA)作為解釋變量。為了更準(zhǔn)確地研究銀行規(guī)模對(duì)風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的影響，本文還加入了資產(chǎn)規(guī)模增長(zhǎng)率(GA)這一指標(biāo)，這一指標(biāo)越高意味著銀行在這一時(shí)期內(nèi)的規(guī)模擴(kuò)張速度越快，這給銀行帶來更多不可預(yù)見的風(fēng)險(xiǎn)。

3.控制變量

(1)不良貸款率(NPL)。銀行的資產(chǎn)質(zhì)量，尤其是貸款的回收情況，會(huì)影響銀行的風(fēng)險(xiǎn)狀況。不良貸款率是衡量銀行資產(chǎn)安全狀況的重要指標(biāo)之一。本文選取不良貸款率來度量銀行的資產(chǎn)質(zhì)量。

(2)存款規(guī)模(DEP)。這里的存款規(guī)模是指存款總額與總資產(chǎn)的比值。存款是銀行的主要業(yè)務(wù)之一，也是商業(yè)銀行負(fù)債的主要組成部分，存款規(guī)模越大，說明該銀行負(fù)債就越多，這加大了銀行的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致銀行產(chǎn)生過高的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

4.模型設(shè)定

根據(jù)本文選取的各個(gè)變量的指標(biāo)，設(shè)定動(dòng)態(tài)面板模型(1)(不考慮銀行性質(zhì)約束)來檢驗(yàn)假設(shè)1，如下：

RISKit=α0+β1lnAit+β2GAit+β3DEPit+β4NPLit+γit+uit

(1)

其中，被解釋變量RISKit為加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)凈額的自然對(duì)數(shù)，為商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平代理變量；解釋變量lnAit為銀行規(guī)模的代理變量，GAit為銀行規(guī)模增長(zhǎng)率的代理變量；γit隨個(gè)體和時(shí)間變化；uit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。本文將用固定效應(yīng)的F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量和隨機(jī)效應(yīng)的Hausman統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?1)應(yīng)選擇何種效應(yīng)。

然后根據(jù)本文將商業(yè)銀行分成的三類，加入兩個(gè)虛擬變量D1it、D2it。若是大型商業(yè)銀行，D1it為1，其他取值為0；若是股份制商業(yè)銀行，D2it為1，其他為0。為檢驗(yàn)假設(shè)2設(shè)定的模型(2)如下：

RISKit=α0+β1lnAit+β2GAit+β3DEPit+β4NPLit+β5D1it+β6D2it+γit+uit

(2)

四、實(shí)證分析與結(jié)果

(一)變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2給出了描述性統(tǒng)計(jì)。全樣本中，風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平的代理變量RISK的均值為9.0865，中位數(shù)為9.1769，這說明，樣本中多數(shù)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平高于平均風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平；銀行規(guī)模的代理變量lnA的均值也略小于中位數(shù)，這意味著銀行的大部分資產(chǎn)集中于少數(shù)幾家銀行，而且銀行規(guī)模增長(zhǎng)率GA的均值大于中位數(shù)，這說明少數(shù)銀行的增長(zhǎng)速度拉高了所有樣本的平均增長(zhǎng)速度。

從分樣本來看，大型商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的均值為10.5977，大于股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的平均水平，這說明，大型商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)高于股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行。大型商業(yè)銀行的規(guī)模代理變量的均值為11.1939，大于股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行規(guī)模的均值，這說明我國(guó)銀行業(yè)的資產(chǎn)主要集中在幾家大型商業(yè)銀行中。大型商業(yè)銀行的資產(chǎn)增長(zhǎng)速度為16.11%，遠(yuǎn)小于股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的平均增長(zhǎng)速度，這說明，盡管股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行資產(chǎn)不占支配地位，但發(fā)展速度較快。從其他變量來看，大型商業(yè)銀行的存款規(guī)模占比DEP的均值、不良貸款率NPL的均值均高于股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，這也從側(cè)面說明了大型商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平要高于后兩者。

表1　研究變量概述

表2　變量描述統(tǒng)計(jì)

(二)面板單位根檢驗(yàn)和協(xié)整檢驗(yàn)

1.面板單位根檢驗(yàn)

為確保模型的準(zhǔn)確性，避免出現(xiàn)偽回歸，我們?cè)趯?duì)模型進(jìn)行回歸之前需要檢驗(yàn)面板數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，即檢驗(yàn)是否存在單位根。由于面板數(shù)據(jù)同時(shí)反映了時(shí)間和截面二維上的信息，因此，面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)有其特有的檢驗(yàn)方法，主要有兩類：一類是相同根單位根檢驗(yàn)，這類方法有LLC檢驗(yàn)、Breitung檢驗(yàn)和Hadri檢驗(yàn)；另一類是不同根單位根檢驗(yàn)，這類方法有IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)和Fisher-PP檢驗(yàn)。如果這兩類檢驗(yàn)均拒絕存在單位根的原假設(shè)則說明序列是平穩(wěn)，反之則不平穩(wěn)。

本文使用Eviews6.0，對(duì)模型(1)的各個(gè)變量進(jìn)行了單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3。從表中我們得知除了RISK和lnA為一階單整變量，其余的變量都沒有單位根，即變量GA、NPL和DEP是平穩(wěn)序列。對(duì)于非平穩(wěn)的序列RISK和lnA，在進(jìn)行面板回歸之前需要對(duì)其做面板協(xié)整檢驗(yàn)。

表3　變量面板單位根檢驗(yàn)

注：(1)I與I&T分別指單位根檢驗(yàn)中帶漂移項(xiàng)、同時(shí)帶漂移項(xiàng)和趨勢(shì)項(xiàng)。

(2)括號(hào)內(nèi)數(shù)值是統(tǒng)計(jì)量值的P值。

2.面板協(xié)整檢驗(yàn)

表4提供了模型(1)變量RISK和lnA的面板協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果。從表中可以看出，Kao檢驗(yàn)、Pedroni檢驗(yàn)的Pannelrho-stastic、Pannelpp-stastic、Panneladf-stastic和GroupPP-Statistic統(tǒng)計(jì)量，以及Johansen檢驗(yàn)說明變量RISK和lnA之間存在協(xié)整關(guān)系。所以，盡管單位根檢驗(yàn)變量RISK和lnA不平穩(wěn)，但是，由于它們之間存在協(xié)整關(guān)系，可以直接對(duì)模型(1)進(jìn)行面板回歸估計(jì)。

表4變量面板協(xié)整檢驗(yàn)

(三)模型效應(yīng)設(shè)定

1.F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)

對(duì)于模型(1)應(yīng)該采用哪種效應(yīng)，本文先用F統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)是應(yīng)該建立混合回歸模型還是個(gè)體固定效應(yīng)模型。F統(tǒng)計(jì)量的原假設(shè)和備擇假設(shè)如下：

H0:αi=α。模型中不同個(gè)體的截距相同(真實(shí)模型為混合回歸模型)。

H1：模型中不同個(gè)體的截距項(xiàng)αi不同(真實(shí)模型為個(gè)體固定效應(yīng)模型)。

該統(tǒng)計(jì)量的定義如下：

其中，SSEr表示混合估計(jì)模型的殘差平方和，SSEu表示個(gè)體固定效應(yīng)的殘差平方和。N表示截面成員個(gè)數(shù)，T表示時(shí)間的期數(shù)，k是變量個(gè)數(shù)。由Eviews6.0的檢測(cè)結(jié)果可知，SSEr=7.9600,SSEu=6.0459,代入F統(tǒng)計(jì)量公式得到：F=3.29。又F0.05(15，156)=1.67，F(xiàn)=3.29>F0.05(15，156)=1.67，推翻原假設(shè)，應(yīng)該建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。

2.Hausman統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)

對(duì)于模型(1)是個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型還是個(gè)體固定效應(yīng)模型，本文采用Hausman統(tǒng)計(jì)量來檢驗(yàn)。Hausman統(tǒng)計(jì)量的原假設(shè)和備擇假設(shè)如下：

H0：個(gè)體效應(yīng)與回歸變量無關(guān)(個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)模型)。

H1：個(gè)體效應(yīng)與回歸變量相關(guān)(個(gè)體固定效應(yīng)模型)。

Eviews6.0可以直接進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，Hausman統(tǒng)計(jì)量的值為8.95，相對(duì)應(yīng)的概率為0.0424，小于顯著性水平0.05，因此，我們拒絕原假設(shè)，建立個(gè)體固體效應(yīng)模型。

(四)實(shí)證分析：

采用Eviews6.0對(duì)模型(1)、(2)進(jìn)行回歸的實(shí)證結(jié)果及其面板回歸殘差的單位根檢驗(yàn)，如表5、6所示。表6的結(jié)果表明模型回歸之后的殘差并無單位根，殘差是平穩(wěn)的，這說明，本文對(duì)模型(1)、(2)的面板回歸是有效的。

從表5的實(shí)證結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：

(1)從模型(1)、(2)的回歸結(jié)果來看，銀行規(guī)模的估計(jì)系數(shù)在1%的水平上顯著為正，這說明，銀行規(guī)模與銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平呈正向關(guān)系，銀行規(guī)模越大，商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平越高，驗(yàn)證了本文的假設(shè)1。銀行規(guī)模增長(zhǎng)速度(GA)前的系數(shù)，在1%水平上顯著為正數(shù)，這意味著不僅銀行規(guī)模過大，而且規(guī)模擴(kuò)張的速度越快也會(huì)加劇銀行的不穩(wěn)定性，提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平。

(2)當(dāng)考慮銀行性質(zhì)時(shí)，兩個(gè)虛擬變量(D1it-1、D2it-1)前的系數(shù)在1%水平上顯著為正數(shù)，這說明與股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行相比，大型商業(yè)銀行面臨的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平更高。另外，股份制商業(yè)銀行與城市商業(yè)銀行相比，前者面臨的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平更高，這恰好驗(yàn)證了本文的假設(shè)2。

(3)當(dāng)考慮全樣本時(shí)，不良貸款率(NPL)和存款占比(DEP)都在5%的水平上顯著為正，這說明，這兩個(gè)指標(biāo)的擴(kuò)大也會(huì)促使銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平增大。而考慮銀行性質(zhì)時(shí)，不良貸款率(NPL)對(duì)銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的影響變得不顯著，這可能與政府對(duì)大型商業(yè)銀行不良貸款率(NPL)嚴(yán)格控制有關(guān)，銀監(jiān)會(huì)從2006年起規(guī)定國(guó)有五大行的不良貸款率(NPL)必須控制在5%以下，在此規(guī)定下，不良貸款率的波動(dòng)并不會(huì)對(duì)銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平造成顯著的影響。

五、政策建議

1.限制商業(yè)銀行的規(guī)模特別是大型商業(yè)銀行的規(guī)模

根據(jù)本文得出的結(jié)論，銀行規(guī)模越大越會(huì)提高銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平，而大型商業(yè)銀行相比股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行，這方面的效應(yīng)更為明顯。因此，要限制商業(yè)銀行的規(guī)模特別是要限制商業(yè)銀行從事高風(fēng)險(xiǎn)業(yè)務(wù)，降低其風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的占比，防止商業(yè)銀行盲目進(jìn)行規(guī)模擴(kuò)張尤其是區(qū)域擴(kuò)張，因?yàn)轱L(fēng)險(xiǎn)在不同區(qū)域其性質(zhì)和大小都是有差異的。隨著銀行開展的綜合業(yè)務(wù)越來越多，銀行的風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平會(huì)越容易提高，所以，要在開展綜合業(yè)務(wù)的同時(shí)，加強(qiáng)對(duì)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)范圍和經(jīng)營(yíng)區(qū)域的監(jiān)管，在傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)同證券業(yè)務(wù)、保險(xiǎn)業(yè)務(wù)和衍生品業(yè)務(wù)等之間建立防火墻，提高商業(yè)銀行的穩(wěn)健性。

表5實(shí)證結(jié)果

表6　殘差面板單位根檢驗(yàn)結(jié)果

檢驗(yàn)方法統(tǒng)計(jì)量P值結(jié)論LLC-5.74060.0000IPS-3.44650.0003ADF64.36000.0006PP73.98500.0000沒有單位根

2.加強(qiáng)商業(yè)銀行的安全網(wǎng)建設(shè)

在商業(yè)銀行外部，要加快商業(yè)銀行的存款保險(xiǎn)制度建設(shè)和破產(chǎn)條例的制定，中央銀行承擔(dān)起最后貸款人的職責(zé)，一旦銀行系統(tǒng)內(nèi)支柱性銀行出現(xiàn)問題，要給予適當(dāng)?shù)恼吆唾Y金上的救治；在商業(yè)銀行內(nèi)部，要建立商業(yè)銀行預(yù)警指標(biāo)體系，完善商業(yè)銀行信息披露制度，對(duì)大型商業(yè)銀行以及行業(yè)內(nèi)所占比重較大的股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行要提高其資本充足率、撥備覆蓋率等要求。這樣才能從內(nèi)到外加強(qiáng)商業(yè)銀行安全網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。

3.加強(qiáng)宏觀審慎監(jiān)管，切實(shí)防范和化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

宏觀審慎監(jiān)管是微觀審慎監(jiān)管方法的有益補(bǔ)充，不僅要考慮單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險(xiǎn)敞口，更要從整個(gè)金融系統(tǒng)的角度出發(fā)對(duì)金融體系進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)測(cè)，從而維護(hù)金融系統(tǒng)穩(wěn)定。負(fù)責(zé)宏觀審慎監(jiān)管的中央人民銀行應(yīng)更好地利用其全局視角的優(yōu)勢(shì)，監(jiān)控商業(yè)銀行規(guī)模和綜合業(yè)務(wù)的過度擴(kuò)張。同時(shí)，銀行監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)著重關(guān)注國(guó)內(nèi)金融系統(tǒng)內(nèi)的重要金融機(jī)構(gòu)，并將具備影子銀行特征的機(jī)構(gòu)納入監(jiān)管范疇之內(nèi)。在實(shí)踐中銀行監(jiān)管當(dāng)局要適度引入逆周期監(jiān)管政策工具，在宏觀壓力測(cè)試場(chǎng)景中更多考慮內(nèi)生性風(fēng)險(xiǎn)因素。

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[責(zé)任編輯：趙春江]

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金融理論與實(shí)務(wù)

The Impact of Our Country Commercial Bank Size on Bank Risk Exposure Levels

XIE Jun-ming

(Fujian Normal University College of Econormy,Fuzhou 350108,China)

Abstract:In recent years,commercial bank's exposuring problems become the focus of regulators and academics,and the phenomenon of "too big to fail" in banking industry leads to the thinking of the relationship between commercial bank size and the bank risk exposuring.In this paper,we study this relationship based on datas of 16 listed commercial banks in china from 2004 to 2014.the research shows:the size of commercial bank size is proportional to bank risk exposuring levels,and blind espansion of commercial banks will aggravate the bank's risk exposuring level.What is more,large commercial banks'risk exposuring level is higher than joint-stock commercial banks'.Therefore,the size of commercial banks must be limited properly.Finally,we put forward relevant policy suggestion about the regulation of commercial banks.

Key words:commercial bank size;bank risk exposure;too big to fail

中圖分類號(hào)：F832.2

文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

文章編號(hào)：1671-7112(2015)06-0071-08

收稿日期：2015-08-15