王相悅，曹 鵬，王 琳

（1.格拉斯哥大學(xué) 亞當(dāng)斯密商學(xué)院，英國 格拉斯哥G128QQ；2.山西財經(jīng)大學(xué) 金融學(xué)院，山西 太原030006）

一、引言

金融危機(jī)的爆發(fā)引發(fā)了業(yè)界和學(xué)界對傳統(tǒng)金融監(jiān)管的重新思考。金融監(jiān)管是各國金融系統(tǒng)健康運(yùn)行的保護(hù)傘，是維護(hù)金融業(yè)穩(wěn)健運(yùn)行、促進(jìn)金融經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的關(guān)鍵。傳統(tǒng)貨幣政策調(diào)控的重點(diǎn)是實(shí)體經(jīng)濟(jì)層面的價格和就業(yè)雙穩(wěn)定，而僅僅價格穩(wěn)定并不能保證金融穩(wěn)定。隨著我國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展時期，一些在長期發(fā)展中積累的體制性、周期性問題逐漸暴露出來，再加上國際金融環(huán)境復(fù)雜化和金融開放程度的逐步提高，實(shí)體經(jīng)濟(jì)下行的壓力不斷增大。2017 年黨的十九大報告明確提出“健全貨幣政策和宏觀審慎政策雙支柱調(diào)控框架，深化利率和匯率市場化改革，健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線”的要求，同年11 月我國成立了中國金融穩(wěn)定與發(fā)展委員會。我國2020 年的政府工作報告強(qiáng)調(diào)，要加大“六穩(wěn)”工作力度，其中，“穩(wěn)金融”具有重要意義。目前，我國正著力健全和完善“雙支柱”體系，將其作為深化金融體制改革、應(yīng)對金融風(fēng)險的關(guān)鍵目標(biāo)，并積極探尋兩種政策的靈活配合，為穩(wěn)定金融發(fā)展提供新的方向。有鑒于此，貨幣政策和宏觀審慎政策如何分工以及如何構(gòu)建有效的“雙支柱”體系等問題，就成為值得深入研究的重要命題。

二、文獻(xiàn)綜述

宏觀審慎政策和貨幣政策的內(nèi)容是相輔相成、相互交織的，二者協(xié)調(diào)配合形成“雙支柱”，成為維護(hù)金融穩(wěn)定的關(guān)鍵?！半p支柱”調(diào)控框架是推動我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的客觀要求，是保持價格穩(wěn)定和維護(hù)金融穩(wěn)定的重要手段，這方面的研究對于保持我國乃至全球金融的穩(wěn)定均具有重要意義。

2008 年金融危機(jī)之后，部分學(xué)者開始關(guān)注更廣泛意義上的整體價格穩(wěn)定，認(rèn)為貨幣政策不僅可以應(yīng)對通貨膨脹和產(chǎn)出變動，而且可以對資產(chǎn)價格泡沫或杠桿率產(chǎn)生作用（Angeloni & Faia，2009）[1]。同時，貨幣政策需要考慮金融周期，央行應(yīng)該將維護(hù)金融體系的整體穩(wěn)定納入貨幣政策的考量范疇（程海星，2018；馬俊等，2019；馬勇等，2020）[2-4]。然而，僅僅依靠貨幣政策管理和防范系統(tǒng)性風(fēng)險難度較大。一方面，貨幣政策本身承擔(dān)過多的職責(zé)會使貨幣政策的目標(biāo)體系更加復(fù)雜化（李斌等，2019）[5]；另一方面，貨幣政策屬于總量政策，難以兼顧不同的市場和經(jīng)濟(jì)主體（李波，2018）[6]。宏觀審慎政策的主要目標(biāo)是防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險，通過逆周期的調(diào)節(jié)和跨市場的監(jiān)管，維護(hù)企業(yè)和金融機(jī)構(gòu)的穩(wěn)定（易綱，2018）[7]，而且宏觀審慎政策還能有效降低信貸泡沫產(chǎn)生的概率，防止信貸過度緊縮（Dell’Ariccia 等，2012）[8]。貨幣政策和宏觀審慎政策在目標(biāo)上雖各有側(cè)重，但其彼此之間并不割裂，而是相互影響、相互作用，二者只有協(xié)調(diào)配合，才能更好地實(shí)現(xiàn)穩(wěn)定金融的目標(biāo)（王愛儉等，2014；黃益平等，2019）[9，10]。我國當(dāng)前正在著力推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，要改善實(shí)體經(jīng)濟(jì)與金融市場之間的互動關(guān)系，實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長和金融市場穩(wěn)定的目標(biāo)，貨幣政策與宏觀審慎政策需要協(xié)調(diào)配合，形成“雙支柱”調(diào)控框架，產(chǎn)生“一加一大于二”的政策效應(yīng)遞增效果。

目前有關(guān)“雙支柱”調(diào)控穩(wěn)金融政策效應(yīng)的研究主要包括兩個層面。（1）微觀層面，即“雙支柱”對商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。Borio 等（2012）[11]提出“風(fēng)險承擔(dān)渠道”，認(rèn)為在寬松的貨幣政策環(huán)境下，銀行為了保證自身的盈利水平，常常會放寬貸款標(biāo)準(zhǔn)，過度承擔(dān)風(fēng)險，這極易導(dǎo)致金融的不穩(wěn)定性（Altunbas等，2010；張強(qiáng)等，2013；黃繼承等，2020）[12-14]。隨著宏觀審慎政策重要性的凸顯，國內(nèi)外學(xué)者開始將目光轉(zhuǎn)向貨幣政策與宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)配合，研究“雙支柱”調(diào)控對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。Suh（2012）[15]實(shí)證分析了最優(yōu)貨幣政策與宏觀審慎政策之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)在受到金融沖擊時，貨幣政策與宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)配合可以有效穩(wěn)定信貸和通貨膨脹。徐長生等（2018）[16]研究發(fā)現(xiàn)，貨幣政策和宏觀審慎政策均能顯著影響商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平和信貸增長水平，且在寬松的貨幣政策環(huán)境下，適度、合理的宏觀審慎政策能夠有效降低商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。（2）宏觀層面，即“雙支柱”對資產(chǎn)價格波動的調(diào)控。國內(nèi)外學(xué)者普遍認(rèn)為，宏觀審慎政策能夠抑制房地產(chǎn)價格波動，降低房地產(chǎn)市場對消費(fèi)的溢出效應(yīng)，改善家庭的福利狀況，但這些都需要貨幣政策的協(xié)調(diào)配合（Gelain 等，2013；Bruneau 等，2016；趙勝民等，2018；郭娜等，2019；莊雷等，2020；王小騰等，2020；冉珍梅等，2020）[17-23]。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，學(xué)者們對“雙支柱”調(diào)控框架進(jìn)行的大量研究主要集中于“雙支柱”框架的形成及“雙支柱”的政策效應(yīng)方面。首先，貨幣政策應(yīng)將金融穩(wěn)定目標(biāo)納入調(diào)控范疇，但因其存在局限性，監(jiān)管部門只有引入宏觀審慎政策與貨幣政策協(xié)調(diào)配合形成“雙支柱”，才是穩(wěn)金融的最優(yōu)選擇。其次，目前對“雙支柱”穩(wěn)金融政策效應(yīng)的分析主要分為宏觀和微觀兩個層面。在微觀層面，國內(nèi)外文獻(xiàn)主要考察了“雙支柱”對銀行風(fēng)險承擔(dān)行為的調(diào)控，以抑制金融的不穩(wěn)定性。在宏觀層面，國內(nèi)外文獻(xiàn)主要考察了“雙支柱”對房地產(chǎn)價格的調(diào)控，以抑制資產(chǎn)價格的波動，維護(hù)本國金融的穩(wěn)定。

隨著我國“穩(wěn)金融”工作的不斷推進(jìn)，“雙支柱”穩(wěn)金融政策效應(yīng)的相關(guān)研究暴露出一些缺陷。首先，在微觀層面，學(xué)者們僅對“雙支柱”調(diào)控銀行風(fēng)險承擔(dān)的政策效應(yīng)進(jìn)行了大量研究，而對作為我國實(shí)體經(jīng)濟(jì)“基本盤”以及“穩(wěn)金融”工作重要一環(huán)的上市公司研究較少。其次，在宏觀層面，國內(nèi)外的研究主要集中于“雙支柱”調(diào)控房地產(chǎn)價格的政策效應(yīng)方面，而對“雙支柱”調(diào)控股票價格的研究較少。鑒于此，本文擬從宏觀和微觀兩個層面分析我國“雙支柱”體系對上市公司風(fēng)險承擔(dān)和資產(chǎn)價格等重要指標(biāo)的影響，總結(jié)“雙支柱”穩(wěn)金融的政策效應(yīng)，以期為經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下構(gòu)建“雙支柱”調(diào)控框架維護(hù)金融穩(wěn)定提供一些啟示。

三、理論分析與研究假設(shè)

“穩(wěn)金融”關(guān)系到“穩(wěn)政策”“穩(wěn)杠桿”“穩(wěn)股市”“穩(wěn)房市”四個方面。本文從微觀和宏觀兩個層面研究“雙支柱”穩(wěn)金融的政策效應(yīng)，微觀層面的“穩(wěn)金融”主要體現(xiàn)在金融支持實(shí)體經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，即“雙支柱”對銀行或公司風(fēng)險承擔(dān)的影響，而宏觀層面的“穩(wěn)金融”主要體現(xiàn)在穩(wěn)定資產(chǎn)價格，即“穩(wěn)股市”和“穩(wěn)房市”。

（一）“雙支柱”調(diào)控的微觀層面作用機(jī)理

圖1 “雙支柱”對銀行風(fēng)險承擔(dān)的作用機(jī)理

1.“雙支柱”調(diào)控與銀行風(fēng)險承擔(dān)?！半p支柱”調(diào)控是指貨幣政策與宏觀審慎政策的有機(jī)協(xié)調(diào)配合，其對銀行風(fēng)險承擔(dān)的作用機(jī)理主要體現(xiàn)在六個方面。一是收入、估值和現(xiàn)金流效應(yīng)。寬松的“雙支柱”政策會使資產(chǎn)估值上升，提高銀行的收益和利潤，從而降低銀行防范風(fēng)險的能力，其自身的風(fēng)險容忍度會提高，愿意承擔(dān)更高的風(fēng)險。二是逐利效應(yīng)。在寬松的“雙支柱”政策影響下，相比于風(fēng)險資產(chǎn)收益，無風(fēng)險資產(chǎn)收益的降幅更大，并且資產(chǎn)替代效應(yīng)會使銀行的資產(chǎn)組合收益下降，逐利效應(yīng)就會產(chǎn)生，即銀行會增加高風(fēng)險資產(chǎn)投資，使其風(fēng)險承擔(dān)水平上升。三是預(yù)期效應(yīng)。在寬松的“雙支柱”政策下，經(jīng)濟(jì)形勢樂觀，受市場繁榮表象的影響，投資者的消費(fèi)能力及投資意愿大幅提升，而其風(fēng)險感知度、風(fēng)險規(guī)避意識下降，風(fēng)險厭惡程度也在降低。四是杠桿效應(yīng)。該效應(yīng)源自銀行杠桿的順周期特征，即銀行經(jīng)營受到外部阻礙時，其通常會優(yōu)先選擇增加或減少資產(chǎn)以改變資產(chǎn)規(guī)模，使銀行資本發(fā)生變化，維持銀行杠桿率的穩(wěn)定。五是銀行的冒險行為。由于存在信息不對稱以及存款人與銀行之間的風(fēng)險共擔(dān)，一旦銀行面臨損失或破產(chǎn)，存款人將與銀行共同承擔(dān)風(fēng)險。因此，從緊的貨幣政策會促使銀行追逐更高的收益，從而降低信貸標(biāo)準(zhǔn)，承擔(dān)更大的風(fēng)險。六是使用宏觀審慎政策工具，即利用資本充足率、杠桿率和反周期資本可以降低風(fēng)險分擔(dān)效應(yīng)、杠桿率和順周期效應(yīng)，但這些宏觀審慎政策的調(diào)控措施對整個金融體系的影響較小。

圖2 “雙支柱”對企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)的作用機(jī)理

2.“雙支柱”調(diào)控與企業(yè)風(fēng)險承擔(dān)?！半p支柱”對微觀企業(yè)產(chǎn)生影響主要有利率渠道、信貸渠道和非理性預(yù)期渠道，即“雙支柱”政策通過調(diào)控利率引致企業(yè)融資成本的變化，進(jìn)而影響企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)；通過控制信貸渠道影響企業(yè)的融資成本，促使企業(yè)優(yōu)化資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)，進(jìn)而影響杠桿率和風(fēng)險承擔(dān)；通過對社會公眾的心理預(yù)期產(chǎn)生影響，使其改變投資策略，并最終對企業(yè)的風(fēng)險承擔(dān)產(chǎn)生影響?；谝陨戏治觯疚奶岢黾僭O(shè)1。

假設(shè)1：從緊的“雙支柱”調(diào)控可以有效抑制上市公司（包括上市銀行和非金融行業(yè)上市公司）的風(fēng)險承擔(dān)行為。

（二）“雙支柱”調(diào)控的宏觀層面作用機(jī)理

圖3 “雙支柱”對資產(chǎn)價格的作用機(jī)理

央行傳統(tǒng)的以貨幣政策為核心的單一調(diào)控框架存在明顯缺陷，難以有效應(yīng)對系統(tǒng)性金融風(fēng)險，其在一定程度上還可能縱容資產(chǎn)泡沫的產(chǎn)生，從而積聚金融風(fēng)險，必須引入宏觀審慎政策加以應(yīng)對。維護(hù)金融穩(wěn)定除了保證整體價格的穩(wěn)定外，還要考慮資產(chǎn)價格的穩(wěn)定（陳繼勇等，2013）[24]，尤其是房地產(chǎn)價格和股價?！半p支柱”作為維護(hù)金融穩(wěn)定的宏觀調(diào)控政策，其對資產(chǎn)價格波動的調(diào)控尤為關(guān)鍵。一方面，貨幣政策通過調(diào)控貨幣供給環(huán)境直接影響資產(chǎn)價格的變化趨勢，包括貨幣供應(yīng)量、利率調(diào)節(jié)、信貸變動、公眾預(yù)期四個主要方面。在寬松的貨幣政策環(huán)境下，公眾用于投機(jī)需求、交易需求和謹(jǐn)慎需求的貨幣量增加，更多的貨幣被用于追逐金融資產(chǎn)或?qū)嵨镔Y產(chǎn)，從而引致資產(chǎn)價格的變化。另一方面，由于資產(chǎn)價格存在順周期性，資產(chǎn)價格波動對實(shí)體經(jīng)濟(jì)沖擊的效果會被放大，從而使經(jīng)濟(jì)體系產(chǎn)生過度風(fēng)險，造成金融失衡。宏觀審慎政策的實(shí)施可以有效降低金融體系的順周期性，控制系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險，并在適當(dāng)?shù)臅r候以宏觀審慎工具化解資產(chǎn)價格波動的風(fēng)險?；谝陨戏治?，本文提出假設(shè)2 和假設(shè)3。

假設(shè)2：從緊的“雙支柱”調(diào)控可以有效抑制房價波動，維護(hù)金融市場穩(wěn)定。

假設(shè)3：從緊的“雙支柱”調(diào)控可以有效維護(hù)股票價格穩(wěn)定，但由于貨幣政策的作用過強(qiáng)，“雙支柱”框架應(yīng)以宏觀審慎政策為主。

四、實(shí)證過程

（一）變量描述和數(shù)據(jù)選擇

本文選取41 家上市商業(yè)銀行2008—2019 年的非平衡動態(tài)面板數(shù)據(jù)、100 家非金融行業(yè)上市公司2008—2018 年的平衡動態(tài)面板數(shù)據(jù)以及我國2008—2019 年的宏觀數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。上市商業(yè)銀行和非金融行業(yè)上市公司的數(shù)據(jù)來源于各公司年報及國泰君安數(shù)據(jù)庫，宏觀數(shù)據(jù)主要來源于國泰君安數(shù)據(jù)庫及國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。41 家上市銀行包括6家大型商業(yè)銀行、8 家全國性股份制銀行、17 家城商行、10 家農(nóng)商行。100 家非金融行業(yè)上市公司來自于11 個不同的行業(yè)，這可以保證實(shí)證結(jié)果的普遍性。其中，房地產(chǎn)行業(yè)選取10 家上市公司，石油加工行業(yè)選取7 家公司，汽車行業(yè)選取18 家公司，食品行業(yè)選取11 家公司，煤炭行業(yè)選取15 家公司，家電行業(yè)選取6 家公司，釀酒行業(yè)選取10 家公司，鋼鐵行業(yè)選取7 家公司，材料行業(yè)選取3 家公司，傳播制造行業(yè)選取2 家公司，電力行業(yè)選取11 家公司。本文所選的100 家公司全部來自于滬深A(yù) 股上市公司。

1.“穩(wěn)金融”變量。

（1）微觀層面：上市銀行和上市公司風(fēng)險承擔(dān)。從上市銀行方面來看，根據(jù)現(xiàn)有文獻(xiàn)，衡量商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的變量通常有加權(quán)風(fēng)險資產(chǎn)率、Z值、預(yù)期違約概率（EDF）、不良貸款率等。Z值（Z=（ROA+EA）/σ（ROA））反映的是商業(yè)銀行破產(chǎn)風(fēng)險，Z值越大，商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平就越高（張曉玫和毛亞琪，2014）[25]。由于存在政府擔(dān)保，我國銀行破產(chǎn)的概率是微乎其微的。此外，由于我國的信用評級還不健全，EDF指數(shù)無法獲得，故兩種指標(biāo)都不能很好地反映銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。徐長生等（2018）[16]選取風(fēng)險資產(chǎn)比率（RISKL/A）作為商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的代理變量，可以很好地反映商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平。該比率越大，說明商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)能力越弱，反之則越強(qiáng)?；诖耍疚倪x取風(fēng)險資產(chǎn)比率作為商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的代理變量?？紤]到相關(guān)數(shù)據(jù)的可獲得性，本文采用貸款凈值與總資產(chǎn)的比值近似地作為銀行風(fēng)險資產(chǎn)比率，記為RISKLA。銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)來自于上市銀行的年報。此外，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文采用的是不良貸款率，記為LOAN。

從非金融行業(yè)上市公司方面來看，國內(nèi)外的研究文獻(xiàn)多采用公司盈利的波動性衡量公司的風(fēng)險承擔(dān)水平，其計(jì)算公式如下：

其中，RISKCit表示公司風(fēng)險承擔(dān)水平，ROAit表示每個公司的凈資產(chǎn)收益率或資產(chǎn)收益率，T等于3年或等于5 年滾動計(jì)算平均值。

本文也采用盈利波動性指標(biāo)衡量公司的風(fēng)險承擔(dān)水平。在數(shù)據(jù)處理上，為了消除行業(yè)和經(jīng)濟(jì)周期的影響，本文先將100 個上市公司的資產(chǎn)收益率（ROA）按照年度和行業(yè)分類，再依次減去相應(yīng)年度該行業(yè)資產(chǎn)收益率的平均值，從而得到調(diào)整后的資產(chǎn)收益率，記為AROAi，t：

其中，i代表上市公司，t代表年份，k代表公司i所在的行業(yè)，Ni代表上市公司i所在行業(yè)的公司個數(shù)。

上市公司的風(fēng)險承擔(dān)記為RISKC，其計(jì)算公式如下：

式中，T代表觀測的時間段，考慮到我國上市公司董事每屆的任期不得超過3 年，觀測時間段T=3。在測算上市公司風(fēng)險承擔(dān)方面，本文采用滾動計(jì)算的方法，即2018 年的風(fēng)險承擔(dān)用2016—2018 年的標(biāo)準(zhǔn)差表示，以此類推，最終可以得到2008—2018年上市公司風(fēng)險承擔(dān)的代理變量數(shù)據(jù)。同時，在穩(wěn)健性檢驗(yàn)中，本文選用ROAmax與ROAmin之差這個指標(biāo)，記為RISKCII。

（2）宏觀層面：資產(chǎn)價格。房地產(chǎn)和股票是“穩(wěn)金融”工作的重要部分，本文分別從房價和股價兩個方面研究宏觀層面貨幣政策和宏觀審慎政策調(diào)控的有效性。在房價變量的選取上，由于國房景氣指數(shù)是反映我國房地產(chǎn)發(fā)展情況的重要指標(biāo)，故本文選取2008—2019 年年度國房景氣指數(shù)作為房價變量，記為HP。在股價指標(biāo)的選取上，本文選取2008—2019年上證收盤綜合指數(shù)的年度數(shù)據(jù)衡量股價的變化情況，記為SP。一般來說，在上海交易所上市的公司多是業(yè)績相對穩(wěn)定、分紅和收益較高的大盤藍(lán)籌股或績優(yōu)股，而且上證與深證兩種指數(shù)具有很強(qiáng)的相關(guān)性，選用其中一種就可代表股票價格，其不失一般性。

2.貨幣政策和宏觀審慎政策變量。

（1）貨幣政策方面。本文選用銀行同業(yè)間加權(quán)平均利率作為貨幣政策的變量，記為IIR，數(shù)據(jù)來源于CSMAR 數(shù)據(jù)庫。通過對一年的銀行間加權(quán)平均利率進(jìn)行算數(shù)平均，本文得到所需的年度銀行間加權(quán)平均利率。

（2）宏觀審慎政策方面。本文構(gòu)建了宏觀審慎指數(shù)（MPI），作為宏觀審慎的代理變量。Cerutti 等（2017）[26]利用IMF 開展的全球宏觀審慎政策工具調(diào)查，通過對工具使用與否進(jìn)行加總構(gòu)建了宏觀審慎指數(shù)，即如果一個國家有一個工具，其得1 分，沒有則得0 分。該指數(shù)將一國所有的宏觀審慎政策工具都納入其中，可以全面反映一國宏觀審慎政策的強(qiáng)度。本文根據(jù)我國宏觀審慎政策的實(shí)施情況進(jìn)行賦值，即2003 年是2，2004—2007 年是4，2008—2010年是5，2011—2012 年是7，2013—2014 年是8，2015年是9，2016 年是10，2017—2019 年是11。①

3.變量定義。

（1）微觀層面。為了有效識別貨幣政策的影響，本文控制了其他影響上市銀行和非金融行業(yè)上市公司風(fēng)險承擔(dān)能力的重要變量，包括它們自身的特征等變量。

表1 給出了上市銀行層面的控制變量和數(shù)據(jù)來源，表2 給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。從上市商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)的角度來看，商業(yè)銀行凈貸款與資產(chǎn)比率的平均值為45.208%，平均不良貸款率為1.96%，說明商業(yè)銀行整體風(fēng)險承擔(dān)水平不高。各上市銀行的規(guī)模差異較大，大型商業(yè)銀行和全國性股份制銀行的規(guī)模較大，而城商行和農(nóng)村商業(yè)銀行的規(guī)模較小。另外，41 家上市銀行的平均總資產(chǎn)收益率達(dá)到1.016%，說明上市銀行具有較強(qiáng)的盈利能力。上市銀行的平均流動性比率為49.036%，說明上市銀行的流動性非常充足。從宏觀審慎政策指標(biāo)數(shù)據(jù)來看，MPI從2008 年的5 增加到2019 年的11，說明宏觀審慎政策力度在不斷加大。

表1 上市銀行層面的控制變量

表2 上市銀行層面控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表3 給出了100 家非金融行業(yè)上市公司層面的控制變量和數(shù)據(jù)來源，表4 給出了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果。上市公司風(fēng)險承擔(dān)水平（RISKC）的均值為0.029，標(biāo)準(zhǔn)差為0.035，說明不同上市公司風(fēng)險承擔(dān)水平的差異較大。從100 家非金融行業(yè)上市公司的總資產(chǎn)對數(shù)來看，我國上市公司整體規(guī)模的差異性較大。此外，上市公司資產(chǎn)的流動比率均值為1.742，即本文選取的上市公司的流動比率水平整體上處于合理的范圍之內(nèi)，說明上市公司具有良好的償債能力。

表3 非金融行業(yè)上市公司層面控制變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（2）宏觀層面。

從表4 報告的宏觀層面變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果來看，2008—2019 年我國的房地產(chǎn)業(yè)運(yùn)行良好，而股市則存在一定的波動性。

表4 宏觀層面變量的描述性統(tǒng)計(jì)

（二）模型構(gòu)建

1.微觀層面：基于系統(tǒng)廣義矩法的面板數(shù)據(jù)分析。為了實(shí)證分析貨幣政策和宏觀審慎政策對我國上市銀行和非金融行業(yè)上市公司風(fēng)險承擔(dān)的影響，本文構(gòu)建了針對上市銀行的模型（1）和針對非金融行業(yè)上市公司的模型（2）。

其中：RISKLAi，t表示第i期上市銀行的風(fēng)險承擔(dān)，RISKLAi，t-1表示滯后一期的第i期商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)，RISKLAi，t-1的存在使得模型成為動態(tài)面板模型；MPIt為第t期的宏觀審慎政策指數(shù)，IIRt為第t期貨幣政策的代理變量，考慮到貨幣政策與宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)性，本文引入了MPIt與IIRt的叉積；Xi，t代表第t期銀行層面的控制變量，包括總資產(chǎn)的對數(shù)（lnSIZE）、平均資產(chǎn)回報率（ROAA）、產(chǎn)權(quán)比率（EQR）和流動比率（LIR）；Zt代表第t期宏觀層面的控制變量，包括國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（GDPR）、居民消費(fèi)價格指數(shù)增長率（CPIR）和固定資產(chǎn)投資指數(shù)增長率（FAIR）；εi，t是誤差項(xiàng)。

其中：RISKCi，t表示第i期上市公司 的風(fēng)險承擔(dān)，RISKCi，t-1表示滯后一期的第i期上市公司的風(fēng)險承擔(dān)，RISKCi，t-1的存在使得模型成為動態(tài)面板模型；MPIt為第t期的宏觀審慎政策指數(shù)，IIRt為第t期貨幣政策的代理變量，考慮到貨幣政策與宏觀審慎政策的協(xié)調(diào)性，模型亦引入MPIt與IIRt的叉積；Xi，t代表第t期上市公司層面的控制變量，包括總資產(chǎn)的對數(shù)（lnSIZE）、平均資產(chǎn)回報率（ROAA）、產(chǎn)權(quán)比率（EQR）和流動比率（LIR）；Zt代表第t期宏觀層面的控制變量，即國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（GDPR）；εi，t是誤差項(xiàng)。

2.宏觀層面：基于結(jié)構(gòu)向量自回歸的時序數(shù)據(jù)分析（SVAR）。本文將房地產(chǎn)變量HP、貨幣政策變量IIR、宏觀審慎政策變量MPI與股票變量SP、IIR、MPI分別納入SVAR 模型，利用喬利斯基約束對該模型進(jìn)行約束。同時，本文還進(jìn)行了敏感度分析，以比較不同變量序列的不同結(jié)果，保證約束的準(zhǔn)確性。

（三）實(shí)證分析

1.微觀層面。表5 的檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有的系統(tǒng)GMM 估計(jì)均通過了Arellano-Bond 檢驗(yàn)和Hansen檢驗(yàn)，說明模型設(shè)置合理，評估結(jié)果可靠。

表5 “雙支柱”調(diào)控框架對上市公司風(fēng)險承擔(dān)的影響

從RISKLA（1）、RISKLA（2）、RISKC（1）、RISKC（2）來看，貨幣政策和宏觀審慎政策顯著為負(fù)，說明緊縮性的貨幣政策和宏觀審慎政策能夠有效降低上市公司（包括上市銀行和非金融行業(yè)上市公司，下同） 的風(fēng)險承擔(dān)水平。從RISKLA（3）和RISKC（3）來看，引入宏觀審慎政策工具與貨幣政策工具交叉項(xiàng)的結(jié)果顯示，交叉項(xiàng)系數(shù)與貨幣政策工具變量的系數(shù)符號相反，且顯著為正，說明適度的宏觀審慎政策可以在一定程度上緩解寬松貨幣政策對上市公司過度承擔(dān)風(fēng)險的影響。前一期的風(fēng)險承擔(dān)水平對當(dāng)期的風(fēng)險承擔(dān)水平具有顯著的正向影響，這就驗(yàn)證了融資的順周期性，說明上市公司的風(fēng)險承擔(dān)行為具有明顯的連續(xù)性。從上市公司特征的影響來看，上市銀行的資產(chǎn)規(guī)模對其風(fēng)險承擔(dān)具有顯著的正向影響，說明上市銀行的資產(chǎn)規(guī)模越大，其就有越多的資產(chǎn)抵御違約資產(chǎn)所帶來的風(fēng)險，上市銀行的風(fēng)險承擔(dān)水平也就越高。非金融行業(yè)上市公司的資產(chǎn)規(guī)模對其風(fēng)險承擔(dān)具有顯著的負(fù)向影響，說明上市公司的整體規(guī)模越大，其對高風(fēng)險、高收益資產(chǎn)的需求就越小。上市公司的盈利能力對其風(fēng)險承擔(dān)具有顯著的負(fù)面影響，因?yàn)橛芰?qiáng)的公司通過公司治理等內(nèi)部治理已經(jīng)擁有較高的利潤水平，不需要為追求更多的利潤而承擔(dān)更大的風(fēng)險。上市銀行的流動比率對風(fēng)險承擔(dān)具有顯著的正向影響，因?yàn)榱鲃有猿渥愕你y行具有較強(qiáng)的風(fēng)險抵御能力，其在追求利潤的過程中會選擇承擔(dān)較大的風(fēng)險。上市公司的流動比率對其風(fēng)險承擔(dān)具有顯著的負(fù)向效應(yīng)，其原因可能是流動比率越高的公司受到市場監(jiān)管的力度也越大，以此來維持市場穩(wěn)定。

為了確保模型分析結(jié)果的穩(wěn)健性和有效性，本文選取上市公司風(fēng)險承擔(dān)的另一個代理變量不良貸款率以及RISKCⅡ?qū)鶞?zhǔn)模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果如表6 所示。對比表5 和表6 可知，其結(jié)果基本相同，說明本文的假設(shè)成立，即“雙支柱”監(jiān)管框架對降低上市銀行風(fēng)險承擔(dān)水平具有顯著的作用。

表6 “雙支柱”調(diào)控框架對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的穩(wěn)健性檢驗(yàn)

2.宏觀層面。

（1）房地產(chǎn)。通過對SVAR 模型施加約束，本文分析了“雙支柱”調(diào)控對房地產(chǎn)市場價格的動態(tài)影響。這里選用的變量有國房景氣指數(shù)、銀行間平均同業(yè)拆借利率、宏觀審慎政策指數(shù)，研究時間段為2008—2019 年，數(shù)據(jù)來源于國泰君安CSMAR數(shù)據(jù)庫。

從表7 變量的時間序列單位根檢驗(yàn)結(jié)果來看，序列HP、IIR、MPI均為非平穩(wěn)序列，但經(jīng)過一階差分后，其在1%的置信水平上拒絕原假設(shè)，即為平穩(wěn)序列，三個變量都為一階單整序列。

表7 房地產(chǎn)方面的ADF 檢驗(yàn)結(jié)果

（續(xù)表7）

從圖4 及表8 的模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)來看，本文針對房地產(chǎn)價格變化建立的模型具有穩(wěn)定性。

圖4 模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

表8 模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

從圖5 的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果來看，宏觀審慎政策對國房景氣指數(shù)的沖擊在初期是積極的，但其影響很小，隨后其變得消極并逐漸趨近于0，說明宏觀審慎政策不能有效抑制房地產(chǎn)價格，房價在短期內(nèi)會上漲，致使國房景氣指數(shù)升高。其可能的原因是，同時收緊貨幣政策和宏觀審慎政策可能會使家庭借貸成本突然上升，家庭預(yù)期在未來需要還更多的貸款，故其會選擇籌集資金購買房產(chǎn)，導(dǎo)致短期住房價格上漲及國房景氣指數(shù)上升。貨幣政策對國房景氣指數(shù)的沖擊始終為負(fù)向沖擊，在初期就達(dá)到峰值，隨后逐漸攀升，最終無限趨近于0 并保持穩(wěn)定，說明貨幣政策能夠有效地、持續(xù)地抑制房地產(chǎn)價格上漲。從圖5 中還可以看出，貨幣政策與宏觀審慎政策之間的相互影響很小。

圖5 房價對宏觀審慎政策和貨幣政策沖擊的反應(yīng)

從表9 的方差分解結(jié)果來看，我國國房景氣指數(shù)的變化主要是受其自身的影響，該影響所占比例一直保持在70%左右，這再次證明了我國金融體系的順周期性和連續(xù)性。宏觀審慎政策對房價的影響比例僅占0.2%，貨幣政策影響的比例占25%～30%。此外，宏觀審慎政策并不適合作為調(diào)控房地產(chǎn)行業(yè)的主要政策，調(diào)控房地產(chǎn)價格應(yīng)以貨幣政策為主、宏觀審慎政策為輔。

表9 方差分解

（2）股市。本文有關(guān)貨幣政策和宏觀審慎政策對股票市場價格影響的研究，亦是通過對SVAR 模型施加約束完成的。這里選用的變量有上證收盤綜合指數(shù)、銀行間平均同業(yè)拆借利率、宏觀審慎政策指數(shù)，研究的時間段是2008—2019 年，數(shù)據(jù)來源于國泰君安CSMAR 數(shù)據(jù)庫。

從表10 的單位根檢驗(yàn)結(jié)果來看，序列SP較為平穩(wěn)，IIR、MPI均為非平穩(wěn)序列，但這些序列經(jīng)過一階差分之后，均在1%的置信水平上拒絕原假設(shè)，即其成為平穩(wěn)序列，三個變量都為一階單整序列。

表10 股市方面的ADF 檢驗(yàn)結(jié)果

從表11 及圖6 的模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)結(jié)果來看，本文針對股票市場價格變動所構(gòu)建的SVAR 模型也具有穩(wěn)定性。

表11 模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

0.1561068+ 0.435158i 0.462311 0.1561068- 0.435158i 0.462311-0.03276859 0.032769

圖6 模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

從圖7 股市的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果來看，宏觀審慎政策對股市的沖擊在初期呈現(xiàn)負(fù)向沖擊并達(dá)到頂峰，然后逐漸變?yōu)?，這說明宏觀審慎政策能夠有效調(diào)節(jié)股票市場且作用溫和，其影響是長期、有效的。貨幣政策對股票市場的沖擊較大，且逐漸減至0，這說明貨幣政策對股票市場的作用過于強(qiáng)勢，可能會導(dǎo)致股票市場出現(xiàn)較大波動，不應(yīng)長期、持續(xù)地作為調(diào)控手段。從圖7 中還可以發(fā)現(xiàn)，貨幣政策與宏觀審慎政策之間的相互作用非常微弱。

表12 方差分解

圖7 股票價格對宏觀審慎政策和貨幣政策沖擊的反應(yīng)

表12 的方差分解結(jié)果顯示，股價的變化主要是受其自身的影響，該影響在10 個周期中一直保持90%以上的比例，說明股票市場比房地產(chǎn)市場更具有順周期性和連續(xù)性特征。宏觀審慎政策對股價的影響比例為0.1%，而貨幣政策的影響比例為8%左右，考慮到兩種政策對股票價格的影響及其相互作用，本文認(rèn)為，宏觀審慎政策對股票價格的調(diào)節(jié)應(yīng)該發(fā)揮主導(dǎo)作用，因?yàn)槠溆绊懯菧睾?、持久的，且其受貨幣政策的影響甚微，具有相對?dú)立性。

五、結(jié)論與啟示

2008 年金融危機(jī)之后，我國結(jié)合自身金融發(fā)展的實(shí)際情況并借鑒各國的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)，將宏觀審慎政策引入金融體系，從單一的政策調(diào)控體系逐步向“雙支柱”調(diào)控體系轉(zhuǎn)變，以維護(hù)我國的金融穩(wěn)定。2018年，我國提出“六穩(wěn)”的工作方針，為經(jīng)濟(jì)的長期穩(wěn)定發(fā)展明確了方向。2020 年以來，受新冠疫情的影響，我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展受阻，實(shí)體經(jīng)濟(jì)面臨較大的困難。因此，完善穩(wěn)金融宏觀調(diào)控政策框架，構(gòu)建“雙支柱”調(diào)控體系迫在眉睫。

基于41 家上市銀行、100 家上市公司的數(shù)據(jù)，本文分別從微觀層面和宏觀層面研究了“雙支柱”調(diào)控穩(wěn)金融的政策效應(yīng)。研究結(jié)果表明：在寬松的宏觀政策下，上市銀行和非金融行業(yè)上市公司因受提高負(fù)債率的激勵而過度承擔(dān)風(fēng)險，“雙支柱”調(diào)控政策的實(shí)施能夠有效抑制兩者過度承擔(dān)風(fēng)險的動機(jī)，促進(jìn)上市公司優(yōu)化債務(wù)結(jié)構(gòu)，提高公司質(zhì)量，進(jìn)而維護(hù)銀行和企業(yè)等微觀主體的金融穩(wěn)定，助力實(shí)體經(jīng)濟(jì)快速度過困難期；“雙支柱”調(diào)控的政策效果在不同性質(zhì)的上市銀行和上市公司中是不同的，這意味著相關(guān)政策的制定需要考慮銀行和企業(yè)的異質(zhì)性，以進(jìn)一步提高政策的有效性；緊縮的“雙支柱”政策對房地產(chǎn)價格和股票價格均可產(chǎn)生有效作用，從而抑制其波動，維護(hù)宏觀層面的金融穩(wěn)定；房地產(chǎn)市場和股票市場具有很強(qiáng)的順周期性和持續(xù)性，貨幣政策和宏觀審慎政策需要靈活配合，以更好地維護(hù)金融穩(wěn)定，完成“穩(wěn)金融”“穩(wěn)房市”“穩(wěn)股市”的任務(wù)。

注釋：

①由于構(gòu)建宏觀審慎指數(shù)涉及主觀判斷，政策工具松緊的信息不易掌握，準(zhǔn)確判斷宏觀審慎政策的強(qiáng)度極為困難，因此，MPI 僅考察了宏觀審慎政策工具出現(xiàn)的時間。