陸 超 王欣康 喬靖媛 張斯毓

一、引言

2008年金融危機(jī)爆發(fā)以來，世界各國紛紛采取積極貨幣政策緩解金融市場動蕩、提振公眾信心并穩(wěn)定市場預(yù)期。歐洲央行為應(yīng)對金融危機(jī)帶來的負(fù)面沖擊，迅速將政策利率調(diào)至零值附近，并調(diào)用長期再融資操作(Long-Term Refinancing Operation，簡稱LTRO)等非常規(guī)政策工具，通過大規(guī)模擴(kuò)充央行資產(chǎn)負(fù)債表為市場提供中長期流動性。然而，在不斷寬松的貨幣政策立場下，歐元區(qū)經(jīng)濟(jì)形勢卻依舊沒有起色，加之主權(quán)債務(wù)危機(jī)的蔓延，實(shí)體經(jīng)濟(jì)的投資與消費(fèi)需求不足，通貨緊縮趨勢加劇，經(jīng)濟(jì)陷入低迷。在此背景下，為避免經(jīng)濟(jì)衰退并抵抗通貨緊縮，歐洲央行2014年6月宣布將三大政策利率之一的存款便利利率由0降為-0.1%，成為繼瑞典與丹麥后又一個實(shí)行負(fù)利率政策的經(jīng)濟(jì)體。為刺激銀行信貸并引導(dǎo)公眾預(yù)期，歐洲央行此后不斷下調(diào)政策利率，于2019年9月下調(diào)至-0.5%并保持至今。然而，無論是經(jīng)典貨幣理論還是現(xiàn)代貨幣理論，均不包含對于負(fù)利率理論的系統(tǒng)闡述。支持“零利率下限約束”(Zero Lower Bound，簡稱ZLB)的學(xué)者們認(rèn)為，當(dāng)利率降至零值時人們將以現(xiàn)金或儲蓄的方式持有財(cái)富，貨幣政策將無法達(dá)到刺激經(jīng)濟(jì)的目的。盡管Gesell(1958)[1]提出的對囤積貨幣征收“攜帶稅”的理論之中蘊(yùn)含著“負(fù)利率”的思想，但是他也強(qiáng)調(diào)負(fù)的名義利率是不合理的。因此，歐元區(qū)及其他經(jīng)濟(jì)體施行的負(fù)利率政策在某種意義上是對貨幣理論的一種“突破”。

隨著越來越多的國家已經(jīng)推出或正在考慮推出負(fù)利率政策，負(fù)利率已經(jīng)成為諸多發(fā)達(dá)國家貨幣政策的新常態(tài)，并有可能在未來延續(xù)相當(dāng)長時間。負(fù)利率的研究主要聚焦于負(fù)利率政策的傳導(dǎo)機(jī)制和宏微觀的影響(Arteta等,2016[2]; Altavilla等,2019[3]; Lane,2019[4]；Lane,2020[5])。在微觀影響方面，部分學(xué)者認(rèn)為“存款利率零下限”是負(fù)利率政策在實(shí)施過程中不可避免的一大壁壘(Dell’ Ariccia等,2018[6]; 孫國峰和何曉貝,2017[7])。也就是說，當(dāng)政策利率進(jìn)入負(fù)值區(qū)間時，商業(yè)銀行出于對客戶流失顧慮等因素往往不會對儲戶施加負(fù)的存款利率。筆者搜集并整理了近年來歐洲央行隔夜存款便利利率(Deposit Facility Rate)、銀行間市場加權(quán)隔夜拆借利率(Euro Overnight Index Average，簡稱EONIA)以及銀行的隔夜存款利率(Overnight Deposit Rate)的變動情況。分析的結(jié)果發(fā)現(xiàn)，負(fù)利率并沒有順暢地傳導(dǎo)至銀行針對企業(yè)及家庭的存款利率，存款利率存在“零下限”的現(xiàn)象。經(jīng)筆者計(jì)算，銀行的隔夜存款利率與歐洲央行隔夜存款便利利率之差由正利率時期的每月平均相差0.258%上升至負(fù)利率時期的0.430%。與此同時，負(fù)利率政策實(shí)施后，歐洲商業(yè)銀行針對企業(yè)的一年期以上的存款利率與貸款利率之差平均下降了約30%。那么，這種“扭曲”的現(xiàn)象是否會對商業(yè)銀行的盈利能力產(chǎn)生影響？又會產(chǎn)生何種影響？對于這一問題，現(xiàn)有文獻(xiàn)涉及很少?；诖?，筆者在厘清負(fù)利率影響銀行盈利能力的內(nèi)在邏輯的基礎(chǔ)上，選取2011—2018年歐元區(qū)61家商業(yè)銀行的年度面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)負(fù)利率政策對商業(yè)銀行盈利能力的影響。

二、文獻(xiàn)綜述及研究假設(shè)

(一)文獻(xiàn)綜述

負(fù)利率政策自實(shí)施以來，國內(nèi)外學(xué)者的研究主要集中在以下幾個方面：

一是負(fù)利率政策的傳導(dǎo)機(jī)制問題。Wright 和Hannoun(2015)[8]認(rèn)為負(fù)利率可能從信貸渠道、資產(chǎn)價格渠道、通貨膨脹渠道和外匯渠道影響短期經(jīng)濟(jì)增長。Lane(2019,2020)[4][5]認(rèn)為負(fù)利率至少會帶給公眾“利率可以進(jìn)一步下調(diào)”的信息，對于零下限的突破將增強(qiáng)非常規(guī)貨幣政策的效力。Altavilla等(2019)[3]認(rèn)為負(fù)利率政策可以通過預(yù)期渠道影響收益率曲線的形狀。Khayat(2018)[9]則通過對丹麥的研究發(fā)現(xiàn)，負(fù)利率政策至少可以通過兩個渠道對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響，即銀行資金外流以及增加貨幣貶值壓力。

二是負(fù)利率政策的宏觀影響。由于政策實(shí)施時間尚短，學(xué)者們對其實(shí)施效果尚未達(dá)成共識。一些學(xué)者對其預(yù)期效果并不看好，例如，Arteta等(2016)[2]認(rèn)為負(fù)利率政策可能對金融穩(wěn)定構(gòu)成風(fēng)險(xiǎn)，特別是長期使用該政策可能導(dǎo)致銀行和其他金融中介的過度承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)。Hameed和Rose(2018)[10]同樣在開放經(jīng)濟(jì)的視角下研究發(fā)現(xiàn)，負(fù)利率政策不會給進(jìn)出口帶來積極的作用，也不會顯著影響一國的匯率波動。馬理等(2018)[11]基于歐元區(qū)宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，研究發(fā)現(xiàn)負(fù)利率政策難以達(dá)到促進(jìn)經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇與消除通縮的作用。陸超等(2019)[12]通過合成控制法研究負(fù)利率政策給歐元區(qū)造成的影響，結(jié)果同樣顯示負(fù)利率政策對于通脹以及經(jīng)濟(jì)增長的影響并不顯著。也有學(xué)者認(rèn)為負(fù)利率政策的作用是積極的，例如：Fukuda(2018)[13]通過對日本的研究發(fā)現(xiàn)，負(fù)利率政策會對周邊國家的資本市場產(chǎn)生積極影響，通過正的溢出效應(yīng)帶動整個區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長。Dell’ Ariccia等(2018)[6]通過對歐元區(qū)和日本的研究發(fā)現(xiàn)，相較于量化寬松政策，負(fù)利率較為明顯地降低了收益率曲線的遠(yuǎn)端，提升了資產(chǎn)價格并降低了匯率，因此負(fù)利率有一定的積極意義。Abo-Zaid和Garín(2016)[14]進(jìn)一步建立引入信貸摩擦與貨幣需求的新凱恩斯模型，指出存在最優(yōu)貨幣政策，其中政策利率為-4%。李杰等(2020)[15]則基于主要發(fā)達(dá)國家的樣本，探討利率水平對私人儲蓄的影響，認(rèn)為負(fù)利率環(huán)境在一定程度上增強(qiáng)了貨幣政策傳導(dǎo)的有效性。

三是負(fù)利率政策的微觀影響。Gauti等(2019)[16]發(fā)現(xiàn)對于瑞典的商業(yè)銀行而言，負(fù)利率確實(shí)造成政策利率與存貸款利率的脫節(jié)。Ioannidou等(2015)[17]發(fā)現(xiàn)，負(fù)利率會改變銀行的風(fēng)險(xiǎn)偏好，隨著短期利率下降，銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)水平顯著上升。Adrien等(2019)[18]則在研究意大利抵押貸款機(jī)構(gòu)在負(fù)利率政策施行前后的行為時，發(fā)現(xiàn)零售隔夜存款占總資產(chǎn)比率較高的銀行對新的固定利率抵押貸款收取更多費(fèi)用，銀行融資結(jié)構(gòu)可能對負(fù)政策利率的傳導(dǎo)發(fā)揮重要作用。此外，部分學(xué)者已經(jīng)開始關(guān)注到負(fù)利率政策對商業(yè)銀行盈利能力可能造成的沖擊。Dell’ Ariccia等(2017)[19]、孫國峰和何曉貝(2017)[7]通過理論闡述及模型模擬，認(rèn)為“存款利率零下限”問題的存在使得負(fù)利率對銀行利息收入產(chǎn)生負(fù)面影響。熊啟躍和王書朦(2020)[20]評估了負(fù)利率政策對銀行凈息差這一項(xiàng)指標(biāo)的影響，發(fā)現(xiàn)負(fù)利率環(huán)境下銀行凈息差對政策利率下調(diào)的敏感性明顯增強(qiáng)。Heider等(2019)[21]則通過DID將高存款比例銀行作為實(shí)驗(yàn)組，低存款比例銀行作為對照組，討論存款比例異質(zhì)性對銀行總資產(chǎn)收益率的影響。縱觀已有文獻(xiàn)，現(xiàn)有研究成果更多關(guān)注負(fù)利率政策對商業(yè)銀行的凈息差、利息收入等特定指標(biāo)的影響，而理論上商業(yè)銀行的盈利來源是多樣的，負(fù)利率政策對不同盈利指標(biāo)的影響很可能存在顯著差異。同時，這些不同的盈利指標(biāo)共同構(gòu)成了商業(yè)銀行的整體盈利能力，但現(xiàn)有文獻(xiàn)對負(fù)利率政策影響商業(yè)銀行整體盈利能力的研究卻相對匱乏。

(二)理論分析與研究假設(shè)

貨幣政策對商業(yè)銀行的影響是復(fù)雜且多樣的(Albertazzi和Gambacorta,2009[22])。就歐元區(qū)而言，歐洲央行可以通過利率走廊機(jī)制將短期市場利率控制在特定的目標(biāo)附近，而利率水平的變動無疑會對商業(yè)銀行盈利能力及盈利結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響(Alessandri和Nelson,2015[23])。在正利率時期，已有文獻(xiàn)證明了這種相關(guān)性的存在(Borio等,2015[24];劉志洋和李風(fēng)鵬,2016[25])。但是，當(dāng)名義利率降為負(fù)值以后，這種影響可能會與正常時期有所不同。根據(jù)衡量商業(yè)銀行經(jīng)營狀況的基本等式：凈利息收入+非利息收入-非利息支出=稅前凈利潤，筆者將分別闡述負(fù)利率政策對商業(yè)銀行盈利能力的影響機(jī)制。

1.負(fù)利率政策與銀行凈利息收入。

凈利息收入主要指銀行發(fā)放貸款的利息收入減去客戶存款的利息支出后的剩余部分，即銀行作為信用中介機(jī)構(gòu)賺取存貸利差的傳統(tǒng)路徑，也是傳統(tǒng)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)收入中的核心。通常來說，利率水平與銀行凈利息收入是高度相關(guān)的。Borio等(2015[24])認(rèn)為，利率水平至少會通過以下四個渠道影響凈利息收入：一是零售存款的稟賦效應(yīng)；二是資本的稟賦效應(yīng)；三是相互抵消的“價格效應(yīng)”及“數(shù)量效應(yīng)”；四是重新定價滯后和信用損失核算的動態(tài)均衡轉(zhuǎn)換。其中，渠道一和四都是基于存款利率有相當(dāng)調(diào)整空間的假設(shè)。但是在低利率及負(fù)利率時期，存款利率遭遇“零下限”約束，浮動彈性極低，利率水平將不能再通過這些渠道作用于凈利息收入，或者說作用的效果將大大降低。而資本的稟賦效應(yīng)作為零售存款稟賦效應(yīng)的極端情況也是可以忽略的。對于“價格效應(yīng)”及“數(shù)量效應(yīng)”，負(fù)利率的引入將很大程度上改變其作用機(jī)制：常規(guī)時期，央行放寬貨幣政策將導(dǎo)致市場利率的下降，商業(yè)銀行可以以更低的成本獲取央行短期資金或同業(yè)拆借。由于銀行間競爭的存在，更低的資金獲取成本導(dǎo)致商業(yè)銀行下調(diào)其貸款利率。由于非存款類融資比例的上升及維持利潤率的原因，貸款利率的下調(diào)通常伴隨著存款利率的同步下調(diào)(Dell’ Ariccia等,2017[19])。商業(yè)銀行將低融資成本以存貸利率下調(diào)的形式轉(zhuǎn)嫁給企業(yè)及居民，社會貸款需求將得到提振，存貸利差保持相對穩(wěn)定，利率下降的“數(shù)量效應(yīng)”占據(jù)主導(dǎo)，此時寬松的貨幣政策將產(chǎn)生正面作用。當(dāng)政策利率降至負(fù)值區(qū)間后，貸款利率由于銀行間競爭隨之下降，按照傳統(tǒng)的傳導(dǎo)路徑，存款利率理應(yīng)同步下調(diào)，但是商業(yè)銀行由于擔(dān)心客戶流失與對其聲譽(yù)可能造成的影響，往往不愿對儲戶實(shí)行負(fù)的存款利率(Gauti等,2019[16])，存款利率遭遇“零下限”約束，存貸款利率開始發(fā)生偏離。隨著負(fù)利率的進(jìn)一步深入，利差空間不斷壓縮產(chǎn)生的“價格效應(yīng)”將占據(jù)主導(dǎo)，銀行凈利息收入將受到損失?；谝陨侠碚摷艾F(xiàn)實(shí)分析，本文提出假設(shè)1：

H1：負(fù)利率環(huán)境下，由于存款利率零下限的制約，凈利息收入將隨政策利率水平下降而減少。

2.負(fù)利率政策與銀行非利息收入。

非利息收入即商業(yè)銀行除去傳統(tǒng)存貸利差收入以外的其他收入。對歐元區(qū)銀行來說，非利息收入往往占據(jù)了相當(dāng)?shù)谋壤?通常占其總營業(yè)收入的50%以上)。利率水平會通過以下兩個渠道對非利息收入產(chǎn)生影響：一是影響相關(guān)金融資產(chǎn)的估值。通常來說，按照資產(chǎn)價格的貼現(xiàn)算法，市場利率的下降會降低資產(chǎn)貼現(xiàn)率，抬升資產(chǎn)價格。銀行可以自主決定保留或出售該資產(chǎn)，由于資產(chǎn)估值提升帶來的額外收益在會計(jì)處理下將被計(jì)入所有者權(quán)益或直接加至損益表中，將對銀行利潤產(chǎn)生影響(Borio等,2015[24])。二是影響中間費(fèi)用收入。包含銀行表外業(yè)務(wù)、投行業(yè)務(wù)等，該部分的利潤通常占非利息收入的一半以上(劉志洋和李風(fēng)鵬,2016[25])。銀行收取這部分費(fèi)用的渠道是相當(dāng)豐富的，包括從直接與借貸相關(guān)的活動(如信貸額度、交易服務(wù)等)，到各種投行類型的活動(如并購、做市等)，因此在常規(guī)時期很難將其和利率水平建立明確的聯(lián)系。但是，當(dāng)利率水平處于低位時，較低的無風(fēng)險(xiǎn)收益率使得用戶對于資產(chǎn)保值與升值的需求增加，銀行提供專業(yè)資產(chǎn)管理服務(wù)帶來的收益增加。負(fù)利率環(huán)境下，由于資產(chǎn)價格推升以及各種中間費(fèi)用及傭金收入的增加，非利息收入比例將在一定程度上有所提升。同時，由于凈利息收入減少，銀行為維持其利潤水平，存在主動拓展各種非利息收入渠道的激勵。綜上分析，本文提出假設(shè)2：

H2：負(fù)利率時期銀行盈利結(jié)構(gòu)發(fā)生變動，非利息收入將隨政策利率水平下降而增加。

3.負(fù)利率政策與銀行非利息支出。

銀行非利息支出是指銀行在經(jīng)營過程中除去傳統(tǒng)業(yè)務(wù)支付利息以外的成本項(xiàng)目，包括管理費(fèi)用、固定資產(chǎn)折舊、宣傳及招待費(fèi)用等。該指標(biāo)在一定程度上反映了商業(yè)銀行控制成本的能力，通常與銀行經(jīng)營狀況、宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)期等因素有關(guān)。商業(yè)銀行作為經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)的特殊企業(yè)，需要以豐補(bǔ)歉(陸靜等，2013[26])。盡管支付客戶存款利息的多少幾乎不可控，在追求利潤最大化的目標(biāo)下，商業(yè)銀行仍然可以通過削減人力資本和各種其他費(fèi)用的手段減少非利息支出。Dell’ Ariccia等(2017[19])指出，在負(fù)利率環(huán)境下，傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)盈利受損、政策不確定性增加。為保護(hù)整體利潤水平，商業(yè)銀行將主動縮減管理及額外費(fèi)用預(yù)算以規(guī)避損失。由此，本文提出假設(shè)3：

H3：負(fù)利率環(huán)境下，銀行非利息支出將隨政策利率水平下降而減少。

4.負(fù)利率政策與銀行整體盈利能力。

通常，資產(chǎn)收益率(ROA)被用作衡量商業(yè)銀行的整體盈利水平(Alper和Anbar,2011[27];Bolt等,2012[28])。根據(jù)等式：凈利息收入+非利息收入-非利息支出=稅前凈利潤，資產(chǎn)收益率的變動會由凈利息收入、非利息收入與非利息支出共同決定。原則上，當(dāng)各項(xiàng)的相對大小無法明確時，這種加總的影響是不確定的(Borio等,2015[24])。根據(jù)本研究的理論分析，負(fù)利率政策對銀行凈利息收入產(chǎn)生負(fù)面影響，然而非利息收入的增加以及非利息支出的減少將在一定程度上彌補(bǔ)這一損失。需要注意的是，貸款損失撥備作為會計(jì)處理中不可忽視的指標(biāo)，也會對ROA的計(jì)算產(chǎn)生影響。但是在貨幣政策寬松時期，利率下降導(dǎo)致的貸款違約率下降與新增貸款預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān)的增加也會相互抵消((Borio和Zhu,2008[29])，該項(xiàng)將不會出現(xiàn)顯著變化。由此，本文提出假設(shè)4：

H4：負(fù)利率政策對于商業(yè)銀行整體盈利能力的影響不顯著。

三、實(shí)證研究設(shè)計(jì)

(一)樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文選取2011—2018年間歐元區(qū)銀行業(yè)數(shù)據(jù)，剔除有一年以上數(shù)據(jù)缺失的商業(yè)銀行個體，參考銀行官網(wǎng)披露的財(cái)務(wù)報(bào)表補(bǔ)全數(shù)據(jù)，對剩下的缺漏值采用回歸插補(bǔ)法填補(bǔ)，最終得到歐元區(qū)61家銀行共488個觀測值的年度平衡面板數(shù)據(jù)(1)這61家商業(yè)銀行中包括法國14家、西班牙9家、荷蘭8家、德國7家、芬蘭6家、比利時3家、奧地利2家、愛爾蘭2家、意大利2家、立陶宛2家、盧森堡2家、葡萄牙2家、拉脫維亞1家、馬耳他1家。。樣本涵蓋了歐元區(qū)銀行資產(chǎn)排名前10名中的全部以及前30名中的23家銀行，資產(chǎn)額覆蓋了歐元區(qū)銀行總資產(chǎn)額的65%以上，具備一定的代表性。商業(yè)銀行的微觀數(shù)據(jù)來自Bankscope數(shù)據(jù)庫，剩余數(shù)據(jù)來自Eurostat及ECB統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫。

(二)變量選取與說明

1.被解釋變量。

根據(jù)理論分析中對于商業(yè)銀行盈利結(jié)構(gòu)的討論并參考相關(guān)文獻(xiàn)，本文選取凈利息收入、非利息收入、非利息支出、資產(chǎn)收益率(Albertazzi和Gambacorta,2009[30];Rajan,2013[31];Borio等,2015[24])作為衡量銀行經(jīng)營過程中盈利狀況的指標(biāo)。

2.解釋變量。

本文選取歐元加權(quán)平均隔夜利率(EONIA)作為市場利率水平的代理變量(2)EONIA是歐元區(qū)內(nèi)指定銀行的歐元隔夜拆借利率的加權(quán)平均值,它由歐洲央行根據(jù)EURIBOR和相關(guān)金融衍生品市場指數(shù)制定,是針對歐元區(qū)市場的有效基準(zhǔn)利率。，并且參照Borio等(2015)[24]、Borio和Gambacorta(2017)[32]的做法計(jì)算其年度加權(quán)平均值，作為衡量該年度利率水平的指標(biāo)。

進(jìn)一步，本文采用虛擬變量區(qū)分常規(guī)時期與負(fù)利率時期。參照Borio和Gambacorta(2017)[32]對于正利率時期的定義，選定2015—2018年為負(fù)利率時期，賦值為1；其余時期賦值為0。

3.控制變量。

銀行規(guī)模、流動性水平、資本充足率、融資結(jié)構(gòu)等指標(biāo)的異質(zhì)性會造成銀行市場份額、可貸資金成本、信息成本的差異，進(jìn)而影響銀行的行為與盈利能力(Stein,1998[33];Kashyap和Stein,2000[34]; Kishan和Opiela,2000[35]；Adrian和Shin,2010[36])，因此選用其作為銀行特征層面控制變量。本文選擇總資產(chǎn)的自然對數(shù)衡量銀行規(guī)模，流動資產(chǎn)(現(xiàn)金及證券)與總資產(chǎn)之比衡量流動性水平，權(quán)益資本與總資產(chǎn)之比衡量資本充足率，存款總額與總資產(chǎn)之比衡量融資結(jié)構(gòu)。

需要注意的是，除了個體特征及相關(guān)政策以外，銀行盈利能力往往還會受到宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境的影響(Altavilla等,2018[37])，故本文將經(jīng)濟(jì)增長率以及通脹水平作為宏觀層面指標(biāo)加入控制變量組。

本文主要變量的具體說明詳見表1。

表1 主要變量說明

(三)模型構(gòu)建

根據(jù)理論分析并參考Borio等(2015)[24]的研究，本文構(gòu)造以下動態(tài)模型考察銀行盈利狀況，如式(1)所示：

Yit=α+βYit-1+γΔrit+φΔrit×NIRPit+δXit-1+λZit+εit

(1)

其中：Yit為商業(yè)銀行盈利情況，包括niiit、nniiit、nieit及roait，作為模型中的被解釋變量；Δrit為利率水平的差分，代表利率變動情況；Δrit與NIRPit的交互項(xiàng)度量引入負(fù)利率政策對于銀行盈利能力的影響。綜合考慮(γΔrit+φΔrit×NIRPit)項(xiàng)：當(dāng)NIRPit虛擬變量取0時，該項(xiàng)系數(shù)為γ，表征常規(guī)時期利率變動的影響；當(dāng)NIRPit虛擬變量取1時，該項(xiàng)系數(shù)為(γ+φ)，表征負(fù)利率時期利率變動的影響，而系數(shù)φ正是衡量了引入負(fù)利率政策對被解釋變量造成的影響。事實(shí)上結(jié)合本文研究背景，此交互項(xiàng)亦可看作分段函數(shù)的形式，如式(2)所示：

Yit=α+βYit-1+γΔrit+δXit-1+λZit+εit(正利率時期)

Yit=α+βYit-1+(γ+φ)Δrit+δXit-1

+λZit+εit(負(fù)利率時期)

(2)

其中：Xit-1是包含銀行規(guī)模、流動性水平、資本充足率、融資結(jié)構(gòu)的向量，控制可能對被解釋變量產(chǎn)生影響的銀行個體特征，為防止同期相關(guān)性造成的結(jié)果偏差，對其進(jìn)行滯后處理；Zit包含GDP增長率、CPI通脹率，控制宏觀經(jīng)濟(jì)狀況對商業(yè)銀行的影響；εit為不可觀測擾動項(xiàng)?？紤]到銀行盈利狀況往往與上一期存在相關(guān)性，本文同樣將Yit-1加入模型。

四、實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果分析

(一)描述性統(tǒng)計(jì)與分析

本文將所有變量按照正利率時期與負(fù)利率時期分別展示，表2報(bào)告了具體的變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。首先可以看到，在正利率時期，銀行凈利息收入占總資產(chǎn)比例平均為1.389 4%，非利息收入占總資產(chǎn)比例為1.724 0%，高于凈利息收入。這說明非利息收入在歐元區(qū)商業(yè)銀行總營收中占據(jù)了相當(dāng)大的比重，也從另一個側(cè)面印證了對其考察的必要性。其次，對各個指標(biāo)正負(fù)利率時期的變化進(jìn)行縱向比較：銀行凈利息收入均值由正利率時期的1.3894%降至負(fù)利率時期的1.378 3%、非利息收入由1.724 0%升至1.737 9%、非利息支出由2.105 1%降至1.950 1%、資產(chǎn)收益率由0.484 5%升至0.485 6%，總體上與研究假設(shè)中的趨勢保持一致。銀行層面的控制變量均有不同程度的變化：銀行總資產(chǎn)的自然對數(shù)由18.031 0降至17.930 3、流動性水平由23.001 2%升至25.633 6%、資本充足率由6.792 1%升至8.593 4%、存款占比由46.373 2%升至52.552 1%。對于宏觀經(jīng)濟(jì)變量來說，經(jīng)濟(jì)增長率在正負(fù)利率時期的均值分別為0.475 0%和2.100 0%，通貨膨脹率為0.950 0%和0.975 0%，反映了歐元區(qū)面臨的嚴(yán)峻經(jīng)濟(jì)形勢。下文筆者將在理論分析與研究假設(shè)的基礎(chǔ)上，結(jié)合設(shè)定的實(shí)證模型進(jìn)行更為嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆治觥?/p>

表2 變量統(tǒng)計(jì)性描述

(二)實(shí)證結(jié)果分析

由于被解釋變量商業(yè)銀行盈利能力指標(biāo)并不是完全的外生變量，它可能與銀行規(guī)模、流動性水平、資本充足率、融資結(jié)構(gòu)之間存在一定關(guān)聯(lián)與相互影響。為了避免內(nèi)生性造成的結(jié)果偏差，本文采用系統(tǒng)GMM進(jìn)行估計(jì)，實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。

1.負(fù)利率政策與銀行凈利息收入。

表3列(1)的回歸結(jié)果顯示，凈利息收入總體上隨利率水平下降呈現(xiàn)出倒U型。利率變動(Δrit)的系數(shù)為-0.248 7，在10%的水平上顯著，說明常規(guī)時期銀行凈利息收入與利率水平反向變動，與理論分析一致。即在正利率時期，貨幣當(dāng)局調(diào)低政策利率時，銀行存貸款利率同步下調(diào)，更低的貸款成本在一定程度上刺激了實(shí)體部門信貸，穩(wěn)定利差下銀行凈利息收入增加。貨幣政策與負(fù)利率虛擬變量的交互項(xiàng)(Δrit×NIRPit)系數(shù)為1.050 4，在1%的水平上顯著，說明由于存款利率存在零下限，負(fù)利率環(huán)境造成的存貸款利率分離擠壓了銀行存貸業(yè)務(wù)盈利能力，更加寬松的貨幣政策將對銀行凈利息收入產(chǎn)生顯著負(fù)面影響，并且這種負(fù)面影響隨著負(fù)利率政策的深入不斷加深，銀行凈利息收入以實(shí)施負(fù)利率為轉(zhuǎn)折點(diǎn)呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。假設(shè)1得到驗(yàn)證。

表3 基于系統(tǒng)GMM的估計(jì)結(jié)果

銀行特征控制變量方面，銀行規(guī)模(sizeit)的影響系數(shù)為-0.484 6，在1%的水平上顯著，說明銀行凈利息收入隨規(guī)模增加而減少?？赡艿慕忉屖沁@些銀行具有較大的客戶存款數(shù)量，由于商業(yè)銀行在吸收存款時不具備自主選擇能力，因此存款利率零下限問題將使其承擔(dān)更為繁重的負(fù)債成本。另一方面，隨著負(fù)利率政策的實(shí)施，較大存量的可變利率貸款收益減少。同時，規(guī)模較大的商業(yè)銀行在調(diào)整其經(jīng)營模式時成本往往更高，在遭遇經(jīng)濟(jì)下行時將承擔(dān)更大風(fēng)險(xiǎn)(Nucera等,2017[38])。宏觀經(jīng)濟(jì)控制變量方面，通貨膨脹(CPIit)的影響系數(shù)為-0.106 2，在1%的水平上顯著，說明在通縮嚴(yán)重的2014、2015、2016年，歐元區(qū)銀行業(yè)整體的凈利息收入水平優(yōu)于其他年份。

2.負(fù)利率政策與銀行非利息收入。

表3列(2)的回歸結(jié)果顯示，非利息收入滯后一期(Yit-1)的影響系數(shù)為0.239 2，在10%的水平上顯著，說明銀行除貸款利息外的其他業(yè)務(wù)收入具有連續(xù)性，即當(dāng)期非利息收入同上一期呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。此外，非利息收入總體上隨利率水平下降呈現(xiàn)出U型。利率變動(Δrit)的系數(shù)為0.238 9，在10%的水平上顯著，說明在正利率時期傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)收入一定程度上對非利息收入產(chǎn)生了“擠出”，即商業(yè)銀行的營收重心置于傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)賺取利差上，其他中間業(yè)務(wù)產(chǎn)生的非利息收入僅作為補(bǔ)充。交互項(xiàng)(Δrit×NIRPit)的系數(shù)為-0.333 8，在10%的水平上顯著，表明在負(fù)利率環(huán)境下，由于存貸業(yè)務(wù)盈利能力受損及凈息差壓力的高企，銀行產(chǎn)生改變其經(jīng)營結(jié)構(gòu)的激勵。即商業(yè)銀行會增加諸如交易業(yè)務(wù)、咨詢業(yè)務(wù)等各類其他業(yè)務(wù)的規(guī)模，進(jìn)而賺取手續(xù)費(fèi)與傭金等更為穩(wěn)定的非利息收入。而且會計(jì)處理下資產(chǎn)估值提升帶來的額外收益也對非利息收入產(chǎn)生正面影響?？傮w來看，負(fù)利率時期銀行盈利結(jié)構(gòu)發(fā)生顯著變化，利率水平與非利息收入呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。假設(shè)2得到驗(yàn)證。

3.負(fù)利率政策與銀行非利息支出。

表3列(3)的回歸結(jié)果顯示，非利息支出滯后一期(Yit-1)的影響系數(shù)為0.714 1，在1%的水平上顯著，說明滯后一期的非利息水平會對當(dāng)期產(chǎn)生正向影響，即商業(yè)銀行對各種人力資本及其他費(fèi)用的調(diào)整存在一定的“粘性”。此外，利率變動(Δrit)的系數(shù)為-1.886 0，在5%的水平上顯著。交互項(xiàng)(Δrit×NIRPit)的系數(shù)為7.627 3，與Δrit異號，且在10%的水平上顯著，表明負(fù)利率時期存在非利息支出與利率水平同向變動的趨勢，即支出隨利率的下降而顯著減少。假設(shè)3得到驗(yàn)證。進(jìn)一步說明了由于凈利息收入下降與盈利結(jié)構(gòu)調(diào)整成本的存在，銀行在負(fù)利率政策引入后的非常規(guī)時期將進(jìn)一步縮減開支以維持其利潤。

4.負(fù)利率政策與銀行資產(chǎn)收益率。

表3列(4)的回歸結(jié)果顯示，利率變動(Δrit)的系數(shù)為0.992 7，在5%的水平上顯著，說明在正利率時期銀行整體收益下滑。這是由于金融危機(jī)以來銀行業(yè)長期積累的高額壞賬及疲軟的實(shí)體經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)共同導(dǎo)致。而利率變動與虛擬變量交互項(xiàng)(Δrit×NIRPit)的影響在統(tǒng)計(jì)上并不顯著，即隨著負(fù)利率政策的實(shí)施銀行資產(chǎn)收益率并沒有呈現(xiàn)出顯著的變化趨勢。這說明負(fù)利率時期銀行通過主動調(diào)整經(jīng)營模式、增加非利息收入、縮減支出等方式在一定程度上對沖了由于凈利息收入減少而對整體利潤水平產(chǎn)生的負(fù)面影響，資產(chǎn)收益率相較于正利率時期基本保持穩(wěn)定。

銀行特征控制變量方面，銀行規(guī)模(sizeit)的影響系數(shù)為-1.062 8，在5%的水平上顯著，與凈利息收入的分析類似，較大的資產(chǎn)負(fù)債規(guī)模基數(shù)與相對高昂的結(jié)構(gòu)調(diào)整成本可能是造成這一負(fù)面影響的原因。資本充足率(capiit)的影響系數(shù)為6.620 2，在1%的水平上顯著，這是由于當(dāng)銀行所處外部環(huán)境存在不確定性時，銀行資本儲備作為應(yīng)對風(fēng)險(xiǎn)的緩沖資金，可以有效防止預(yù)期外的損失，同時上一期資本金可以作為內(nèi)部融資從而減少銀行當(dāng)期外部融資成本(De Young等,2015[39])。

Hansen J(3)Hansen(1982)提出的檢驗(yàn)工具變量過度識別的方法，相較于傳統(tǒng)的Sargan檢驗(yàn)，其可以識別異方差問題。與AR(2)的檢驗(yàn)結(jié)果在統(tǒng)計(jì)上均不顯著，拒絕了殘差二階自相關(guān)與過度識別的原假設(shè)，說明動態(tài)GMM模型的工具變量設(shè)計(jì)合理。綜合以上實(shí)證研究結(jié)果，本研究發(fā)現(xiàn)，在負(fù)利率政策實(shí)施后，商業(yè)銀行的整體盈利能力保持平穩(wěn)，但盈利結(jié)構(gòu)卻發(fā)生了顯著變化。假設(shè)4得到驗(yàn)證。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

(一)使用凈息差及股東權(quán)益回報(bào)率指標(biāo)替換凈利息收入與資產(chǎn)收益率

凈息差(NIM)是銀行凈利息收入與生息資產(chǎn)的比值，股東權(quán)益回報(bào)率(ROE)是凈利潤與股東權(quán)益的比值。這兩項(xiàng)指標(biāo)也經(jīng)常被用來衡量商業(yè)銀行的盈利能力(Alper和Anbar,2011[27])。為進(jìn)一步檢驗(yàn)本研究結(jié)論的一般性，筆者將原模型中的凈利息收入及資產(chǎn)收益率替換為凈息差及股東權(quán)益回報(bào)率進(jìn)行檢驗(yàn)，回歸結(jié)果如表5所示。

對于凈息差，表5列(1)的結(jié)果顯示，交互項(xiàng)(NIRPit×Δrit)的系數(shù)為0.953 0，在5%的水平上顯著，印證了負(fù)利率政策對凈利息收入的負(fù)面影響。即無論被解釋變量的分母是總資產(chǎn)或生息資產(chǎn)，檢驗(yàn)結(jié)果保持一致。類似地，銀行規(guī)模(sizeit)的系數(shù)為-0.453 9，在5%的水平上顯著，表明凈息差會隨銀行規(guī)模擴(kuò)大而減少。通貨膨脹(CPIit)也會對凈息差產(chǎn)生顯著的負(fù)面影響。此外，銀行流動性水平(liqit)的影響系數(shù)為-0.988 0，在5%的水平上顯著。資本充足率(capiit)的影響系數(shù)為-2.459 2，在1%的水平上顯著。融資結(jié)構(gòu)(finit)的影響系數(shù)為0.786 4，在10%的水平上顯著。這說明凈息差會受到更多銀行層面控制變量的影響。

表5 替換凈利息收入與資產(chǎn)收益率后的實(shí)證結(jié)果

對于股東權(quán)益回報(bào)率，表5列(2)的結(jié)果顯示，交互項(xiàng)(NIRPit×Δrit)的系數(shù)雖然為-0.230 9，但是在統(tǒng)計(jì)意義上并不顯著，與資產(chǎn)收益率(ROA)的回歸結(jié)果一致，表明負(fù)利率政策并未對銀行的整體盈利能力造成顯著沖擊。銀行規(guī)模(sizeit)的影響系數(shù)為-0.174 8，在10%的水平上顯著，說明股東權(quán)益回報(bào)率與銀行規(guī)模呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系。其他銀行層面的控制變量及宏觀變量并未對ROE產(chǎn)生顯著影響，再次印證了銀行股東權(quán)益回報(bào)率的相對獨(dú)立(Alper和Anbar,2011[27])。

(二)使用EURIBOR利率指標(biāo)替換原EONIA利率

歐洲銀行間同業(yè)拆借利率(EURIBOR)是歐元區(qū)另一個被廣泛使用的參考利率，并且也常常作為市場利率水平的代理變量(Heider等,2019[21];Schmidt和Nautz,2012[40];Galardo和Guerrieri,2017[41])。為控制利率指標(biāo)選取的特殊性，筆者使用歐洲銀行間歐元三個月同業(yè)拆借利率(EURIBOR)作為市場利率的代理變量，替換原模型中的EONIA利率進(jìn)行檢驗(yàn)。主要回歸結(jié)果如表6所示。

表6 替換原EONIA利率后的實(shí)證結(jié)果

結(jié)果顯示，表6列(1)中，利率變動(Δrit)的系數(shù)為-0.583 9，在5%的水平上顯著；貨幣政策與負(fù)利率虛擬變量的交互項(xiàng)(Δrit×NIRPit)的系數(shù)為1.802 1，在1%的水平上顯著。列(2)中，Δrit的系數(shù)為0.379 6，在10%的水平上顯著；Δrit×NIRPit的系數(shù)為-0.571 2，在10%的水平上顯著。列(3)中，Δrit的系數(shù)為-4.707 9，在5%的水平上顯著；Δrit×NIRPit的系數(shù)為14.119 7，在10%的水平上顯著。這說明利率水平對銀行凈利息收入、非利息收入與非利息支出的影響在正負(fù)利率時期是相異的，負(fù)利率的引入在一定程度上改變了銀行盈利結(jié)構(gòu)，與本文的實(shí)證結(jié)果保持一致。列(4)的結(jié)果顯示，Δrit×NIRPit的系數(shù)依然不顯著，表明負(fù)利率政策的實(shí)施并未對商業(yè)銀行整體盈利能力產(chǎn)生顯著影響。

綜合以上分析，本研究的模型設(shè)計(jì)及研究結(jié)果具有良好的穩(wěn)健性。

六、研究結(jié)論與展望

(一)研究結(jié)論

隨著越來越多的國家已經(jīng)或正在考慮推出負(fù)利率，負(fù)利率政策的宏微觀影響效果越發(fā)受到學(xué)界和業(yè)界的關(guān)注。本研究聚焦“負(fù)利率政策對商業(yè)銀行盈利能力影響”這一主題，從歐元區(qū)實(shí)施負(fù)利率后遇到的“存款利率零下限”問題切入，實(shí)證檢驗(yàn)了負(fù)利率對歐元區(qū)商業(yè)銀行盈利能力的影響，揭示了由于存款利率零下限約束，負(fù)利率政策破壞了商業(yè)銀行穩(wěn)定的存貸款利差，進(jìn)而影響商業(yè)銀行盈利能力的內(nèi)在邏輯?；谪?fù)利率政策實(shí)施后歐元區(qū)商業(yè)銀行的整體盈利能力保持基本穩(wěn)定，而盈利結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化的實(shí)證結(jié)果，我們得出如下研究結(jié)論。

第一，實(shí)施負(fù)利率政策的后果未必直接影響到商業(yè)銀行的整體盈利能力。我們的研究結(jié)果顯示，負(fù)利率政策的實(shí)施并未對商業(yè)銀行的整體盈利能力造成顯著影響。具體而言，在負(fù)利率環(huán)境下，雖然存款利率“零下限”約束使得商業(yè)銀行傳統(tǒng)存貸業(yè)務(wù)的凈利息收入受到擠壓，但是商業(yè)銀行在追求利潤最大化的激勵下依然可以通過拓展收入渠道、控制成本等方式維持其總體利潤水平。這樣，負(fù)利率政策的實(shí)施使得政策利率持續(xù)下降，但并未對銀行資產(chǎn)收益率(ROA)或股東權(quán)益回報(bào)率(ROE)產(chǎn)生顯著影響。

第二，實(shí)施負(fù)利率政策會影響商業(yè)銀行的盈利結(jié)構(gòu)。從我們研究的實(shí)證結(jié)果看，負(fù)利率政策實(shí)施后，商業(yè)銀行的盈利結(jié)構(gòu)發(fā)生了顯著變化。在負(fù)利率環(huán)境下，由于穩(wěn)定的存貸款利差遭到破壞，銀行凈利息收入隨政策利率下行而減少。為保護(hù)整體利潤水平，商業(yè)銀行會通過傭金及各種服務(wù)費(fèi)用等渠道增加非利息收入。同時，銀行會主動縮減管理及額外費(fèi)用以規(guī)避由凈利息收入減少帶來的損失。最終的結(jié)果是，隨著政策利率水平的下降，商業(yè)銀行凈利息收入減少、非利息收入增加、非利息支出減少。

(二)政策啟示

我國現(xiàn)階段正處于貨幣政策調(diào)控方式轉(zhuǎn)型的重要時期，如何檢驗(yàn)轉(zhuǎn)型中貨幣政策調(diào)控及其方式的微觀效果，也需做多重考量。上述研究及其結(jié)論，可以給予我們以下幾點(diǎn)啟示。

第一，中國的貨幣政策調(diào)控方式亟需向“價格型”為主的貨幣政策轉(zhuǎn)型。對于我國來說，由于早期實(shí)行計(jì)劃經(jīng)濟(jì)體制，為使商業(yè)銀行發(fā)揮出類似政府開發(fā)性金融機(jī)構(gòu)的功能，利率體系長期受到高度管制，央行在貨幣政策操作目標(biāo)上也以流動性水平、貨幣總供給等數(shù)量型指標(biāo)為主。然而，隨著金融市場的逐漸成熟、市場配置資源能力的加強(qiáng)以及金融創(chuàng)新程度的加深，數(shù)量型貨幣政策調(diào)控的靈活性及有效性均明顯下降，貨幣政策亟須由“數(shù)量型”向“價格型”轉(zhuǎn)型。但是，隱性的“利率雙軌制”卻極大地阻礙了我國貨幣政策價格型調(diào)控框架的形成。對于歐元區(qū)來說，盡管具備相對成熟的利率傳導(dǎo)體系，但是負(fù)利率政策的引入在一定程度上打破了這種局面。存款利率的下調(diào)粘性極大地降低了負(fù)利率的傳導(dǎo)效率，存在政策利率“軌”與存款利率“軌”并行的狀況，同樣形成了一種獨(dú)特的“雙軌制”現(xiàn)象。這種傳導(dǎo)的阻滯外化為對商業(yè)銀行的一系列影響。應(yīng)當(dāng)認(rèn)識到，不同層次利率之間的平滑傳導(dǎo)是構(gòu)建價格型調(diào)控框架的重要基礎(chǔ)。這就要求我國在消除市場壁壘、打通利率傳導(dǎo)渠道及構(gòu)建現(xiàn)代金融體系等方面繼續(xù)發(fā)力，重中之重是要加快利率市場化改革，優(yōu)化貨幣政策最終目標(biāo)體系，盡快明確短期政策利率及其目標(biāo)水平，探索符合中國實(shí)際的利率決策規(guī)則，提高調(diào)控的規(guī)則性和透明度。

第二，我們應(yīng)該更加重視貨幣政策微觀效果的檢驗(yàn)。貨幣政策對經(jīng)濟(jì)社會的影響是深刻且復(fù)雜的。在“新冠疫情”爆發(fā)、經(jīng)濟(jì)下行壓力巨大的情況下，貨幣政策不僅要關(guān)注政策本身與最終目標(biāo)，更要精細(xì)地考察貨幣政策對居民、企業(yè)、商業(yè)銀行等經(jīng)濟(jì)主體的微觀影響。從本研究可以看出，商業(yè)銀行一方面承擔(dān)著貨幣創(chuàng)造的重要職能，另一方面作為企業(yè)同樣具有追求利潤最大化的動力。負(fù)利率政策對商業(yè)銀行的沖擊事實(shí)上也大大限制了歐洲央行貨幣政策的有效性。就我國的實(shí)際情況來看，商業(yè)銀行的發(fā)展存在長期的不平衡問題，中小銀行在盈利能力、資產(chǎn)質(zhì)量、資本充足水平等方面與大型銀行均有較大差距，而民營及小微企業(yè)融資又更加依賴于深耕地方的中小銀行。因此，現(xiàn)階段中國貨幣政策的制定至少在銀行層面應(yīng)當(dāng)是差異化的。

(三)局限與展望

本研究揭示了負(fù)利率政策 影響商業(yè)銀行盈利能力的內(nèi)在邏輯，豐富了負(fù)利率政策微觀影響方面的現(xiàn)有文獻(xiàn)。但是，負(fù)利率問題作為一個新興的貨幣政策實(shí)踐問題，無論在理論方面還是在現(xiàn)實(shí)方面都有眾多問題需要進(jìn)一步的研究和解決：第一，負(fù)利率與貨幣政策信貸傳導(dǎo)機(jī)制問題。負(fù)利率政策對商業(yè)銀行的盈利能力及盈利結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了影響，那么這種影響是否會進(jìn)一步?jīng)_擊商業(yè)銀行的放貸行為，并進(jìn)而影響“貨幣政策—銀行信貸—最終目標(biāo)”這一傳統(tǒng)的貨幣政策信貸傳導(dǎo)機(jī)制，是值得進(jìn)一步研究的。第二，多種貨幣政策工具的綜合評估問題。2008年金融危機(jī)爆發(fā)以來，世界各國除了引入負(fù)利率政策以外，部分發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體還綜合運(yùn)用了量化寬松、前瞻性指引等非常規(guī)貨幣政策工具。理論上，不同工具之間存在交互效應(yīng)且共同對經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生影響。因此，將負(fù)利率及其他政策工具結(jié)合并統(tǒng)一到一個框架下進(jìn)行研究有望成為未來的重點(diǎn)方向之一。第三，負(fù)利率的溢出效應(yīng)。由于2020年全球“新型冠狀病毒”的全球性爆發(fā)，各國央行為應(yīng)對疫情，開啟了新一輪的貨幣政策“寬松浪潮”。隨著越來越多的國家正在考慮或即將推出負(fù)利率，該政策的溢出效應(yīng)也是未來需要密切關(guān)注的問題之一。