占云生

(中國(guó)人民銀行?？谥行闹?，海南?？?70105)

金融危機(jī)爆發(fā)后，宏觀(guān)審慎政策成為金融宏觀(guān)調(diào)控模式改革的重中之重。筆者認(rèn)為，宏觀(guān)審慎政策的啟動(dòng)應(yīng)該基于對(duì)系統(tǒng)脆弱性(風(fēng)險(xiǎn))的監(jiān)測(cè)和深入分析。因此，本文分別針對(duì)來(lái)源于銀行部門(mén)以及房地產(chǎn)部門(mén)的脆弱性，對(duì)當(dāng)前較成熟的理論和實(shí)證研究成果進(jìn)行梳理和總結(jié)，提出相應(yīng)的監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系，并分析調(diào)控工具的傳導(dǎo)機(jī)制及其有效性、不同調(diào)控工具之間的相互作用及使用順序，以及如何視情對(duì)工具進(jìn)行校準(zhǔn)，最終達(dá)到緩和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的目的。

一、銀行部門(mén)監(jiān)測(cè)指標(biāo)與調(diào)控工具

(一)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的選擇

1.核心指標(biāo)：信貸缺口

“信貸缺口(credit gap)”被定義為信貸/GDP比率與其長(zhǎng)期趨勢(shì)的偏離。該指標(biāo)首先在巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)(Basel Committee on Banking Supervision，BCBS)關(guān)于使用逆周期資本緩沖作為核心參考變量的指引中提出，而該指引主要是基于Drehmann等人(2010，2011)的研究成果。他們發(fā)現(xiàn)，在眾多潛在變量 (包括信貸增速、GDP增速、不動(dòng)產(chǎn)價(jià)格以及銀行盈利能力等)中，信貸缺口是銀行業(yè)危機(jī)最重要的指標(biāo)，當(dāng)信貸/GDP比率比歷史趨勢(shì)高出10個(gè)百分點(diǎn)，可作為一場(chǎng)即將發(fā)生的危機(jī)的最強(qiáng)信號(hào)。盡管最初研究只是使用發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的數(shù)據(jù)，近期的研究證實(shí)這一信號(hào)在新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體也同樣起作用(Drehmann和 Tsatsaronis，2014；歐洲系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)委員會(huì)，2014)。國(guó)際貨幣基金組織(IMF)鼓勵(lì)其工作人員以“信貸缺口”作為起點(diǎn)，來(lái)評(píng)估系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的積累。

2.補(bǔ)充指標(biāo)

信貸增長(zhǎng)指標(biāo)。Jorda等(2010)指出，信貸增速是預(yù)測(cè)金融不穩(wěn)定的重要指標(biāo)。Bas等(2012)發(fā)現(xiàn)，盡管很難區(qū)分“好的”和“壞的”信貸暴漲，但是壞的暴漲傾向于更猛烈、持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)。從歷史數(shù)據(jù)看，差不多半數(shù)持續(xù)時(shí)間超過(guò)6年的信貸暴漲最終都會(huì)發(fā)生危機(jī)。IMF2011年指出，信貸缺口超過(guò)3個(gè)百分點(diǎn)可以作為提前一至兩年預(yù)測(cè)金融危機(jī)的早期預(yù)警信號(hào)。

資產(chǎn)價(jià)格偏離長(zhǎng)期趨勢(shì)。Borio和 Lowe(2002)，Borio 和 Drehmann(2009)，以及IMF(2011)指出，綜合考慮信貸及資產(chǎn)價(jià)格的長(zhǎng)期趨勢(shì)偏離，可以更好地預(yù)測(cè)銀行業(yè)危機(jī)。房?jī)r(jià)及商業(yè)不動(dòng)產(chǎn)價(jià)格相對(duì)于收入或租金的上漲可以作為失衡積累的有價(jià)值的預(yù)測(cè)指標(biāo)(Gerdrup，Kvinlog及 Schaanning，2013)。

市場(chǎng)波動(dòng)率及利差。Brunnermeier及Sannikov2014年對(duì)所謂的“波動(dòng)性悖論”做出解釋?！安▌?dòng)性悖論”指的是，即使風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)并不顯著，金融體系也可能遭受危機(jī)。 Gilchrist和 Zakrajsek(2012)以及 Stein(2014)提出，當(dāng)風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)很低時(shí)，后續(xù)信貸利差上漲的可能性反而更大。風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)包括國(guó)債的期限溢價(jià)以及企業(yè)債券和資產(chǎn)支持證券的信貸風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)。對(duì)低利差進(jìn)行解釋是困難的，因?yàn)榈屠羁赡苡上M(fèi)者情緒或是消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)偏好或是消費(fèi)者風(fēng)險(xiǎn)承受能力決定 (Stein，2014)。盡管如此，Bush等2014年指出，如果風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)極低，那么融資則非常便宜，宏觀(guān)審慎政策就很方便采取保險(xiǎn)措施并進(jìn)行逆向干預(yù)。

償債比率。Drehmann和Juselius(2014)發(fā)現(xiàn)，除了信貸缺口指標(biāo)外，償債比率指標(biāo)作為早期預(yù)警指標(biāo)的表現(xiàn)持續(xù)優(yōu)于其他指標(biāo)。從長(zhǎng)期來(lái)看，信貸缺口是單一最好指標(biāo)，通常在危機(jī)發(fā)生前3至5年提供早期預(yù)警，而償債比率則在短期內(nèi)(2年)表現(xiàn)優(yōu)異。

杠桿指標(biāo)。單一貸款或特定資產(chǎn)種類(lèi)的杠桿情況(例如，不動(dòng)產(chǎn)的貸款價(jià)值比(Loan to Value，LTVs)、柜臺(tái)衍生品的保證金要求等等)可以揭示風(fēng)險(xiǎn)積累的有用信息(Geanokoplos and Pedersen，2011)。除了平均杠桿水平外，資產(chǎn)杠桿情況的分布以及投資者杠桿情況的分布也是有益的信息補(bǔ)充。

批發(fā)性融資。銀行的債務(wù)結(jié)構(gòu)也是有用的早期預(yù)警指標(biāo)(Shin，2013)。由于不可持續(xù)的信貸激增經(jīng)常是由非核心資金來(lái)融資的，因此將銀行融資分解為核心及非核心有助于揭示銀行承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的程度以及金融周期的階段。Gerdrup，Kvinlog以及Schaanning(2013)指出批發(fā)性融資比率是系統(tǒng)性危機(jī)的有用指標(biāo)。

經(jīng)常賬戶(hù)赤字。出口疲軟導(dǎo)致的經(jīng)常賬戶(hù)赤字經(jīng)常在金融危機(jī)前被觀(guān)察到(Kaminsky 和 Reinhart，1999)。Jorda 等(2010)指出，貸款激增和經(jīng)常賬戶(hù)失衡的關(guān)聯(lián)在近幾十年有所增加。經(jīng)常賬戶(hù)赤字與房?jī)r(jià)上漲也是緊密聯(lián)系的(Aizenmann和Jinjarak，2009)，這兩個(gè)指標(biāo)聯(lián)合使用能較好地預(yù)測(cè)銀行業(yè)危機(jī)(Barrel等，2010；Reinhart和 Rogoff，2009)。

(二)調(diào)控工具及傳導(dǎo)機(jī)制

銀行部門(mén)的調(diào)控工具主要影響信貸敞口，包括逆周期資本緩沖(countercyclical capital buffers，CCBs)，杠桿率(leverage ratios)以及動(dòng)態(tài)貸款損失撥備要求(dynamic loan loss provisioning requirements，DPRs)。 這些工具是互補(bǔ)的：動(dòng)態(tài)貸款損失撥備覆蓋正常經(jīng)濟(jì)周期中預(yù)期出現(xiàn)的損失；逆周期資本緩沖覆蓋金融緊張時(shí)出現(xiàn)的“非預(yù)期”的損失，并限制銀行提高整體頭寸風(fēng)險(xiǎn)的能力；杠桿率被用來(lái)補(bǔ)充基于風(fēng)險(xiǎn)的資本需求；還可以采取對(duì)信貸增長(zhǎng)設(shè)置上限的方法。

1.逆周期資本緩沖

逆周期資本緩沖主要是增強(qiáng)銀行抵御風(fēng)險(xiǎn)的能力而不是降低信貸增長(zhǎng)。實(shí)證研究表明，隨著資本比率要求提高一個(gè)百分點(diǎn)，銀行的利差只相應(yīng)提高2到20個(gè)基點(diǎn)(宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)評(píng)估小組，Macroeconomic Assessment Group(MAG)，2010)。另一方面，當(dāng)資本要求提高一個(gè)百分點(diǎn)，系統(tǒng)性危機(jī)的可能性預(yù)計(jì)降低20%到50%。但是更高資本比率的邊際效益隨著初始資本水平的提高而降低(CGFS，2012)。IMF(2013)對(duì)危機(jī)時(shí)期資本緩沖對(duì)信貸的更強(qiáng)作用提出了額外的證據(jù)。

2.杠桿率

巴塞爾III框架提出用最低杠桿率指標(biāo)來(lái)對(duì)加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資本要求進(jìn)行補(bǔ)充。后者要求銀行對(duì)其加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)頭寸進(jìn)行融資，而杠桿率則要求銀行對(duì)其全部頭寸(按同等權(quán)重)進(jìn)行融資。

危機(jī)前的經(jīng)驗(yàn)是，在加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)要求已經(jīng)滿(mǎn)足的情況下，銀行仍然增加其杠桿到不可持續(xù)的水平。這是加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資本要求在抑制整體杠桿水平上的缺陷。英格蘭銀行(2014)和Haldane(2013)根據(jù)實(shí)證數(shù)據(jù)指出，1990年代中期以來(lái)國(guó)際銀行集團(tuán)的平均風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重一直在下降，主要原因是銀行業(yè)操縱權(quán)重來(lái)提高披露的資本比率。但是2008年危機(jī)表明，平均風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重下降并不代表系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)減小(英格蘭銀行，2014)。

銀行使用以?xún)?nèi)部評(píng)級(jí)為基礎(chǔ)的方法 (the internal ratings based(IRB)approaches)來(lái)計(jì)算加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的時(shí)候，用本行的數(shù)據(jù)和模型來(lái)決定輸入指標(biāo)(例如，資產(chǎn)的違約概率以及特定頭寸的違約損失率)。與標(biāo)準(zhǔn)方法相比，該方法有更多的彈性。但是，這一彈性也可以導(dǎo)致道德風(fēng)險(xiǎn)。例如，巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)2013年發(fā)現(xiàn)，在美國(guó)、歐洲及亞洲的銀行里，即使銀行間有相近的資產(chǎn)組合，風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)也是不同的。Tarullo(2014)指出，以?xún)?nèi)部評(píng)級(jí)為基礎(chǔ)的風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)的復(fù)雜性及不透明為博弈、錯(cuò)誤以及監(jiān)測(cè)困難留下了風(fēng)險(xiǎn)空間。而且存在這么一種風(fēng)險(xiǎn)，即當(dāng)資本要求提升時(shí)，銀行通過(guò)調(diào)整風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)來(lái)應(yīng)對(duì)，而不是增加資本。

有證據(jù)表明，即使在所有清償能力指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力很低時(shí)，杠桿率指標(biāo)也表現(xiàn)良好，在預(yù)測(cè)銀行破產(chǎn)時(shí)，杠桿率在大多數(shù)情況下表現(xiàn)優(yōu)于風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資本方法 (Haldane，2013)。杠桿率指標(biāo)不應(yīng)單獨(dú)使用，其目的是加強(qiáng)或補(bǔ)充資本要求。同時(shí)使用杠桿率指標(biāo)及資本要求是承認(rèn)這么一個(gè)事實(shí)：沒(méi)有任何一個(gè)資本充足指標(biāo)能較好地捕獲所有他們?cè)噲D捕獲或應(yīng)對(duì)的風(fēng)險(xiǎn) (英格蘭銀行，2014)。

3.動(dòng)態(tài)撥備要求

動(dòng)態(tài)貸款損失撥備的主要目標(biāo)是通過(guò)在“好時(shí)機(jī)”逐漸建立逆周期貸款損失準(zhǔn)備，并在“壞時(shí)機(jī)”使用這些準(zhǔn)備來(lái)覆蓋損失，從而在整個(gè)周期中平滑撥備成本。Jiménez等(2012)發(fā)現(xiàn)，動(dòng)態(tài)撥備在西班牙幫助平滑了信貸供給周期并在經(jīng)濟(jì)下行時(shí)發(fā)揮了正面的效用。特別是，撥備良好的銀行通過(guò)以更低價(jià)格提供更多貸款部分緩和了危機(jī)的沖擊。Wezel and others(2012)對(duì)動(dòng)態(tài)貸款損失撥備的有效性進(jìn)行了深度的研究并就如何建立動(dòng)態(tài)貸款損失撥備提出了指引。

4.限制信貸增長(zhǎng)

當(dāng)信貸激增導(dǎo)致系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升時(shí)，如果逆周期資本緩沖、動(dòng)態(tài)貸款損失撥備或是杠桿率等指標(biāo)的效果不如預(yù)期，一些國(guó)家則采取對(duì)信貸增長(zhǎng)設(shè)置上限的方法。這種方法理論上會(huì)促使商業(yè)銀行提高貸款標(biāo)準(zhǔn)來(lái)選擇優(yōu)質(zhì)客戶(hù)。

克羅地亞曾在2003-2004年間對(duì)信貸增速設(shè)置了16%的上限，并在2007年設(shè)置了12%的上限，直到2009年危機(jī)爆發(fā)導(dǎo)致信貸增速放緩后才取消上限。土耳其當(dāng)局從2011年開(kāi)始使用道義勸告統(tǒng)一設(shè)置了25%的年度貸款增幅，并根據(jù)匯率波動(dòng)進(jìn)行調(diào)整。

(三)調(diào)控工具的校準(zhǔn)

對(duì)逆周期資本緩沖進(jìn)行校準(zhǔn)應(yīng)考慮使用巴塞爾銀行監(jiān)管委員會(huì)的 “緩沖指引”公式，并參考信貸缺口指標(biāo)。首先，考慮2到10個(gè)百分點(diǎn)區(qū)間的信貸缺口。當(dāng)信貸缺口突破低臨界值(2個(gè)百分點(diǎn))，而且對(duì)經(jīng)濟(jì)形勢(shì)的監(jiān)測(cè)支持系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)正在積累的判斷的話(huà)，那么應(yīng)該做出提升緩沖的決定。當(dāng)信貸缺口到達(dá)高臨界值(10個(gè)百分點(diǎn))時(shí)，逆周期資本緩沖應(yīng)該設(shè)在加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)的2.5%的水平。當(dāng)然，基于宏觀(guān)審慎考慮，高臨界值和低臨界值也可以校準(zhǔn)。根據(jù)銀行業(yè)危機(jī)歷史數(shù)據(jù)做出的測(cè)算發(fā)現(xiàn)，上述低臨界值和高臨界值在不同的經(jīng)濟(jì)體之間并無(wú)顯著區(qū)別(BCBS，2010；Drehmann和 Tsatsaronis，2014；ESRB，2014)。

設(shè)置低臨界值允許銀行業(yè)在危機(jī)發(fā)生前有足夠時(shí)間逐漸積累資本。在低臨界值這個(gè)水平上，危機(jī)發(fā)生的可能性已經(jīng)很大，因此監(jiān)管層應(yīng)該開(kāi)始逐漸積累資本。鑒于銀行業(yè)通常需要1年的準(zhǔn)備期來(lái)募集額外的資本，因此建立緩沖的過(guò)程通常需要在危機(jī)發(fā)生前2-3年開(kāi)始，這樣才會(huì)起作用(BCBS，2010)。逆周期資本緩沖積累的速度不一定要與信貸缺口成線(xiàn)性關(guān)系，而應(yīng)從整體系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升的速度來(lái)做出判斷。

二、房地產(chǎn)部門(mén)監(jiān)測(cè)指標(biāo)與調(diào)控工具

(一)監(jiān)測(cè)指標(biāo)的選擇

Crowe等(2013)通過(guò)實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，住房繁榮通常與信貸繁榮同步(在其樣本中超過(guò)半數(shù)的案例)。幾乎所有同時(shí)經(jīng)歷住房與信貸雙繁榮的國(guó)家最后都發(fā)生了金融危機(jī)或嚴(yán)重的GDP緊縮。在信用周期的上升階段，樂(lè)觀(guān)情緒引導(dǎo)住戶(hù)增加貸款需求來(lái)資助房產(chǎn)投機(jī)，導(dǎo)致房?jī)r(jià)升值。這又通過(guò)使現(xiàn)有的住房所有者的預(yù)算約束寬松進(jìn)一步促進(jìn)貸款增長(zhǎng)。一旦這一反饋環(huán)(feedback loop)開(kāi)始運(yùn)行，要想打破是非常困難及高成本的。

1.核心指標(biāo)

(1)核心信貸指標(biāo)。包括住戶(hù)(按揭)貸款增長(zhǎng)以及住戶(hù)貸款占比的增速，最好是月度數(shù)據(jù)。例如，在那些經(jīng)歷過(guò)近期銀行業(yè)危機(jī)的國(guó)家，按揭貸款增速在全球金融危機(jī)前的中位數(shù)是12-15%(連續(xù)三年)，并在2006年四季度達(dá)到峰值。

(2)核心價(jià)格指標(biāo)。建議監(jiān)測(cè)三個(gè)房?jī)r(jià)指標(biāo)：(實(shí)際)房?jī)r(jià)增速，房?jī)r(jià)收入比以及房?jī)r(jià)租金比。IMF(2011)指出，平均房?jī)r(jià)傾向于在金融緊張出現(xiàn)前兩年增長(zhǎng)10-12%。Igan和Loungani(2012)從一個(gè)包括55個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體和新興經(jīng)濟(jì)體的樣本中發(fā)現(xiàn)，2006年末以房?jī)r(jià)收入比指標(biāo)衡量的房?jī)r(jià)高估越多，則房?jī)r(jià)在危機(jī)中下降的幅度越大。有三個(gè)非常有用的數(shù)據(jù)來(lái)源：IMF的全球住房觀(guān)察 (Global Housing Watch)、IMF研究部開(kāi)發(fā)的房地產(chǎn)市場(chǎng)模塊 (real estate market module)，以及國(guó)際清算銀行 (BIS)的跨國(guó)不動(dòng)產(chǎn)價(jià)格統(tǒng)計(jì) (crosscountry property price statistics)。

2.補(bǔ)充指標(biāo)

(1)住房貸款占比及增速(按房產(chǎn)類(lèi)型分，實(shí)際及名義數(shù)據(jù)，月度環(huán)比，年度同比)。

(2)區(qū)域性房?jī)r(jià)：房?jī)r(jià)經(jīng)常表現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征，首先在主要區(qū)域快速增長(zhǎng)，然后擴(kuò)散到其他區(qū)域。區(qū)域性房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)可以用來(lái)評(píng)估是否房地產(chǎn)繁榮是全國(guó)現(xiàn)象還是區(qū)域性現(xiàn)象，從而幫助政策制定者設(shè)計(jì)宏觀(guān)審慎調(diào)控指標(biāo)。

(3)資產(chǎn)負(fù)債表指標(biāo)。新貸款在一段時(shí)期內(nèi)LTV(貸款價(jià)值比)比率的均值及分布以及老貸款在特定時(shí)點(diǎn)LTV比率的均值及分布。在房地產(chǎn)繁榮時(shí)期，用正常方法衡量的風(fēng)險(xiǎn)經(jīng)常會(huì)下降，放款機(jī)構(gòu)也有意愿維持市場(chǎng)份額，從而導(dǎo)致貸款標(biāo)準(zhǔn)經(jīng)常偏于寬松，并進(jìn)一步導(dǎo)致更高的LTV比率。新貸款平均LTV比率的上升表明更多的住戶(hù)暴露在房?jī)r(jià)的沖擊下。比率越高，房地產(chǎn)泡沫破滅的可能性越高(IMF，2011)。

(4)承受能力指標(biāo)。一定時(shí)期內(nèi)DSTI(償債支出/收入)比率在新借款人中的均值及分布以及所有借款人在特定時(shí)點(diǎn)的數(shù)據(jù)。寬松的貸款標(biāo)準(zhǔn)通常導(dǎo)致更高的DSTI比率。DSTI均值如果很高并且持續(xù)增長(zhǎng)，表明更多的借款人暴露在收入及利率的沖擊下(Wolken，2013)。同時(shí)DSTI比率在不同收入階層(尤其是低收入群體)的分布情況也可以很好揭示金融體系脆弱性。Drehmann和Juselius(2012)建議，如果DSTI比率持續(xù)高于其15年趨勢(shì)，那么就可以作為提前1年預(yù)測(cè)金融緊張的指標(biāo)。作為經(jīng)驗(yàn)法則，DSTI比率超過(guò)20%-25%成功地預(yù)測(cè)了很多國(guó)家的銀行業(yè)危機(jī)。此外，與信貸/GDP缺口相似，可以計(jì)算住戶(hù)LTI(貸款/收入)比率及其與長(zhǎng)期趨勢(shì)的缺口，這可稱(chēng)為住戶(hù)信貸缺口，可作為有用的早期預(yù)警指標(biāo)(Wolken，2013)。

3.應(yīng)多指標(biāo)搭配分析并輔以主觀(guān)判斷

IMF(2011)指出，房?jī)r(jià)和按揭貸款這兩個(gè)指標(biāo)一起分析，能對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的積累發(fā)出強(qiáng)力的信號(hào)，并能提前2-4年對(duì)危機(jī)發(fā)出預(yù)警。Arregui等(2013)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)信貸和房?jī)r(jià)快速增長(zhǎng)時(shí)，危機(jī)發(fā)生的可能性呈非線(xiàn)性上升。盡管如此，是否采取行動(dòng)仍然需要依靠充分考慮各種相關(guān)信息后的判斷。例如，假如按揭貸款增長(zhǎng)強(qiáng)勁，但是房?jī)r(jià)不漲，可能意味著住房滲透程度的提高以及供給彈性較高，從而減小了宏觀(guān)審慎干預(yù)的必要性。相反，當(dāng)一國(guó)經(jīng)歷短暫的或周期性的住房供給短缺時(shí)，房?jī)r(jià)上漲迅猛，但是按揭貸款增長(zhǎng)并不強(qiáng)勁。在這種情況下，通過(guò)結(jié)構(gòu)性措施增加土地及住房的供給比部門(mén)性的宏觀(guān)審慎工具更有效。

(二)調(diào)控工具及傳導(dǎo)機(jī)制

房地產(chǎn)部門(mén)的宏觀(guān)審慎調(diào)控工具，包括提高資本要求(風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重)、LTV及DSTI。全球金融危機(jī)爆發(fā)后，這些工具的使用在新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體及發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體都有所增加。

1.部門(mén)資本要求(風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重)

更嚴(yán)格的資本要求將轉(zhuǎn)化為更高的融資成本及貸款利率，從而抑制信貸增長(zhǎng)(信貸供給渠道)。

2.對(duì)LTV比率的限制

即對(duì)擔(dān)保貸款相對(duì)于物業(yè)價(jià)值的比率限定了上限。LTV限制直接減少了借款人的資金來(lái)源，并將邊緣借款人剔除出抵押貸款市場(chǎng)。這有助于減少對(duì)房地產(chǎn)的需求，抑制房?jī)r(jià)增長(zhǎng)，從而抑制信貸及資產(chǎn)價(jià)格之間的順周期反饋。緊縮措施也將引導(dǎo)住戶(hù)向下調(diào)整未來(lái)房?jī)r(jià)預(yù)期，從而減少投機(jī)性刺激。對(duì)LTV比率的限制也通過(guò)提高借款人在居住物業(yè)中的權(quán)益來(lái)增強(qiáng)借款人對(duì)房?jī)r(jià)下跌的抵御能力。通過(guò)實(shí)施最低首付款，對(duì)LTV比率的限制也有助于降低借款人在房?jī)r(jià)下跌時(shí)的策略性違約沖動(dòng)。

3.對(duì)DSTI比率上限的限制

即對(duì)償債金額與住戶(hù)收入的比率做出限制，確保了住戶(hù)的可支付性。也可以對(duì)貸款/收入比(LTI)比率設(shè)定上限。這些上限和LTV比率上限存在區(qū)別：LTV比率上限在房?jī)r(jià)上漲時(shí)的效力下降 (Kuttner和Shim，2013)，因此需要持續(xù)地緊縮，而DSTI比率上限在房?jī)r(jià)上漲速度超過(guò)收入上漲速度時(shí)更有約束力。正是由于這一內(nèi)置的自動(dòng)穩(wěn)定器特征，DSTI上限可以平滑信貸繁榮。

三、調(diào)控工具使用及有效性的國(guó)際經(jīng)驗(yàn)

(一)加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資本指標(biāo)

對(duì)按揭貸款的某一特定種類(lèi)施加更高的資本要求在一些國(guó)家是有效的，例如，英格蘭銀行(2014)指出，澳大利亞把非保險(xiǎn)的“少材料(low-doc)”按揭貸款①的風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重從50%提高到100%，從而抑制了此類(lèi)貸款的增長(zhǎng)。IMF(2013)指出，在巴西，對(duì)新的汽車(chē)貸款(高貸款價(jià)值比)施加更高的資本要求降低了這一類(lèi)型貸款的增長(zhǎng)。但是，Crowe and others(2013)指出，在保加利亞、克羅地亞、愛(ài)沙尼亞和烏克蘭等國(guó)，對(duì)按揭貸款的某一特定種類(lèi)施加更高的資本要求并未有效阻止信貸膨脹，原因可能是：第一，銀行的資本遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于最低監(jiān)管要求，因此監(jiān)管當(dāng)局提高風(fēng)險(xiǎn)權(quán)重對(duì)這些銀行的影響有限；第二，當(dāng)貸款人迫切需要維持市場(chǎng)份額時(shí)，更高的資本要求會(huì)迫使其將相關(guān)成本內(nèi)部化，而不是提高貸款利率，這經(jīng)常發(fā)生在房地產(chǎn)市場(chǎng)火熱的時(shí)候。

(二)貸款價(jià)值比(LTV)和償債支出/收入(DSTI)

這兩個(gè)指標(biāo)對(duì)金融加速器機(jī)制非常有效。金融加速器機(jī)制通常導(dǎo)致信貸增長(zhǎng)和房?jī)r(jià)通脹之間雙向的正面反饋。幾個(gè)研究發(fā)現(xiàn)，收緊LTV和DSTI比率有助于按揭貸款增長(zhǎng)下降，從而降低了房地產(chǎn)泡沫出現(xiàn)的風(fēng)險(xiǎn)。Lim and others(2011)發(fā)現(xiàn)，當(dāng)引入LTV和DSTI比率限制后，信貸增長(zhǎng)下降，而且LTV限制顯著降低了信貸增長(zhǎng)的順周期性。Igan and Kang(2011)指出，LTV比率限制抑制了現(xiàn)有房屋業(yè)主的投機(jī)沖動(dòng)。Crowe and others(2013)用美國(guó)的數(shù)據(jù)證實(shí)了LTV和房?jī)r(jià)之間的關(guān)系：LTV比率上限提高10個(gè)百分點(diǎn)，伴隨著名義房?jī)r(jià)上升13%。Duca and others(2011)測(cè)算出針對(duì)首次購(gòu)房者的LTV比率下降10個(gè)百分點(diǎn)與房?jī)r(jià)升值率下降10個(gè)百分點(diǎn)相關(guān)。Krznar and Morsink(2014)發(fā)現(xiàn)，在加拿大，宏觀(guān)審慎政策收緊的四種方法(尤其是LTV)與按揭貸款和住房?jī)r(jià)格增長(zhǎng)的下降相關(guān)。IMF(2011b)發(fā)現(xiàn)，更低的LTV比率降低了實(shí)際GDP增長(zhǎng)以及人口增長(zhǎng)對(duì)房?jī)r(jià)的沖擊。Kuttner and Shim (2013)發(fā)現(xiàn)，收緊DSTI比率的次年，信貸增速下降了4-7個(gè)百分點(diǎn)。RBNZ(2014)指出，對(duì)高LTV貸款實(shí)施上限是有效的，自從2013年8月推出這項(xiàng)政策后，LTV比率高于80%的按揭貸款的份額急劇下降。Ahuja and Nabar(2011)發(fā)現(xiàn)，LTV比率限制降低了香港的房?jī)r(jià)及交易量，盡管存在時(shí)滯。

Lee(2012)指出，嚴(yán)格實(shí)施LTV和DSTI比率有助于預(yù)防房?jī)r(jià)下跌時(shí)的房貸違約，韓國(guó)的房?jī)r(jià)從2008年開(kāi)始下降，但直到2012年住房貸款違約率都低于1%。英國(guó)金融服務(wù)局(2009)發(fā)現(xiàn)更高的LTV比率和2008年英國(guó)更高的違約率呈現(xiàn)正相關(guān)。Hallissey and others(2014)發(fā)現(xiàn)，基于愛(ài)爾蘭的貸款數(shù)據(jù)，在發(fā)放時(shí)LTV和LTI水平較高的貸款的違約率更高，這一關(guān)系對(duì)房地產(chǎn)鼎盛時(shí)期發(fā)放的貸款更加明顯。此外，對(duì)LTV高于50%的貸款，違約損失率和LTV之間存在正相關(guān)，LTV高于85%的貸款的違約損失急劇增加。Wong and others(2011)利用跨國(guó)證據(jù)表明，房?jī)r(jià)下降1%，按揭違約的發(fā)生率對(duì)沒(méi)有LTV比率限制的國(guó)家是1.29個(gè)基點(diǎn)，對(duì)有LTV比率限制的國(guó)家是0.35個(gè)基點(diǎn)。這篇論文還指出，亞洲金融危機(jī)后，香港的房?jī)r(jià)從1997年9月到1998年9月之間下降超過(guò)40%，而按揭違約率卻維持在1.43%以下，這說(shuō)明LTV比率限制降低了貸款人面臨的違約可能性。

四、小結(jié)及政策建議

前文所述的監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系及調(diào)控工具的使用，主要是基于其他國(guó)家的數(shù)據(jù)及實(shí)踐，中國(guó)在建立自己的宏觀(guān)審慎監(jiān)測(cè)指標(biāo)體系及調(diào)控工具時(shí)，可以考慮從以下幾個(gè)方面著手。

(一)預(yù)先評(píng)估指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力

在使用監(jiān)測(cè)指標(biāo)前，建議分析指標(biāo)的歷史走勢(shì)以及將指標(biāo)在本國(guó)的表現(xiàn)與其他國(guó)家進(jìn)行比較，評(píng)估這些指標(biāo)作為早期預(yù)警工具的預(yù)測(cè)能力。信噪比(noise-to-signal ratio)、離散選擇模型 discrete choice models(IMF，2011)以及Drehmann和Juselius(2014)使用的受試者工作特征 (receiver operating characteristic，ROC)等方法可以用來(lái)評(píng)估指標(biāo)的預(yù)測(cè)能力。

(二)針對(duì)具體情況合理選擇指標(biāo)的搭配與補(bǔ)充

部門(mén)性資本要求施加于貸款人的資產(chǎn)負(fù)債表，傾向于通過(guò)信貸價(jià)格發(fā)生作用，通常扭曲性較小，但是在抑制過(guò)度信貸增長(zhǎng)方面的有效性通常弱于作用于需求方的工具(例如對(duì)LTV和DSTI比率設(shè)置上限)。因此，組合使用不同的指標(biāo)工具可以緩解單一指標(biāo)的缺陷，并有助于政策制定者使用不同的傳輸渠道，從而擴(kuò)大政策的回旋余地。

(1)對(duì)LTV及DSTI比率設(shè)限可以在削弱按揭貸款需求的周期性方面對(duì)彼此形成互補(bǔ)。他們還可以增強(qiáng)應(yīng)對(duì)房?jī)r(jià)沖擊及收入和利率沖擊的抵御能力。而且，DSTI上限通過(guò)限制使用非抵押貸款來(lái)獲得最低首付款的方式增強(qiáng)了LTV設(shè)限在應(yīng)對(duì)過(guò)度信貸增長(zhǎng)的有效性。

(2)對(duì)LTV較高的貸款施加更高的資本要求減輕了銀行對(duì)有風(fēng)險(xiǎn)的住房貸款的頭寸暴露，并增強(qiáng)其抵御能力。

(3)當(dāng)維持低利率來(lái)支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)時(shí)，DSTI比率會(huì)降低，從而導(dǎo)致冒險(xiǎn)行為以及過(guò)度的杠桿增加。在此情況下，政策制定者可以試試更加緊縮的DSTI上限，或是同時(shí)對(duì)LTI比率、LTV比率和DSTI比率實(shí)施上限。

(三)政府應(yīng)謹(jǐn)慎地進(jìn)行有效溝通

政策制定者需要解釋系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的來(lái)源、需要選擇哪些調(diào)控工具、這些操作如何緩解風(fēng)險(xiǎn)、如果達(dá)不到預(yù)期效果應(yīng)采取什么進(jìn)一步的行動(dòng)等。一般來(lái)說(shuō)，溝通行為會(huì)通過(guò)預(yù)期渠道增強(qiáng)工具的有效性。但是，事前溝通會(huì)導(dǎo)致被監(jiān)管對(duì)象的提前回應(yīng)及游說(shuō)行為。

注釋?zhuān)?/p>

① 這類(lèi)貸款要求借款人提交的申請(qǐng)材料相對(duì)較少。

[1]Bank of England(2014)：The Financial Policy Committee’s powers to supplement capital requirements–a Policy Statement，January.

[2]Barrell，R，E Davis，D Karim and I Liadze (2010)：“Calibrating macroprudential policy”，NIESER Discussion Papers，no 354.

[3]Berge，T and O Jorda(2011)：“Evaluating the classification of economic activity into recessions and expansions”，American Economic Journal：Macroeconomics，vol 3(2)，pp 246–77.

[4]Borio，C and M Drehmann (2009)：“Assessing the risk of banking crises–revisited”，BIS Quarterly Review，March，pp 29–46.

[5]Central Bank of Norway (2013)：“Criteria for an appropriate countercyclical capital buffer”，Norges Bank Papers，no 1/2013.

[6]Drehmann，M(2013)：“Total credit as an early warning indicator for systemic banking crises”，BIS Quarterly Review，June，pp 41–5.

[7]Drehmann，M，C Borio and K Tsatsaronis(2011)：“Anchoring countercyclical capital buffers：the role of credit aggregates”，BISWorking Papers，no 355.

[8]Drehmann，M and M Juselius(2012)：“Do debt service costs affect macroeconomic and financial stability?”，BIS Quarterly Review，September，pp 21–34.

[9]Farrell，G(2013)：“Countercyclical capital buffers and real-time credit-to-GDP gap estimates：a South African perspective”，mimeo.

[10]Shin，H S(2013)：“Procyclicality and the search for early warning indicators”，IMF Working Papers，no 13/258.

[11]World Bank (2010)：Comments on the consultative document countercyclical capital buffer proposal.