曹衷陽(yáng)，劉 芮

(河北經(jīng)貿(mào)大學(xué) 金融學(xué)院，河北 石家莊 050061)

一、引言

利率市場(chǎng)化改革自20世紀(jì)90年代開始。2004年1月央行將金融機(jī)構(gòu)貸款利率下限調(diào)整為貸款基準(zhǔn)利率的0.9倍，同年10月，央行放開了金融機(jī)構(gòu)人民幣貸款利率上限，2015年10月放開存款利率上限。2019年12月央行發(fā)布公告稱，將推動(dòng)存量浮動(dòng)利率貸款定價(jià)基準(zhǔn)轉(zhuǎn)換。市場(chǎng)人士預(yù)計(jì)，在存量貸款換錨完成后，貸款基準(zhǔn)利率或?qū)⒃?020年取消。利率市場(chǎng)化進(jìn)程正在加快。2018年以來，受中美貿(mào)易戰(zhàn)的沖擊，加之我國(guó)經(jīng)濟(jì)進(jìn)入“新常態(tài)”，經(jīng)濟(jì)增速的下滑，高質(zhì)量增長(zhǎng)所需要的“去杠桿”壓力加劇了銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的積累。2019年2月，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第十三次集體學(xué)習(xí)時(shí)指出，打好防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)特別是防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的攻堅(jiān)戰(zhàn)，推動(dòng)我國(guó)金融行業(yè)健康發(fā)展，是金融工作的根本任務(wù)。

經(jīng)驗(yàn)表明，世界各國(guó)在利率市場(chǎng)化進(jìn)程中都曾引發(fā)過銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。[1]運(yùn)用計(jì)量模型，實(shí)證研究利率市場(chǎng)化、資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，把握銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的防范渠道，對(duì)于建立科學(xué)的風(fēng)險(xiǎn)監(jiān)控體系，維護(hù)金融市場(chǎng)的穩(wěn)定具有深遠(yuǎn)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

2008年由美國(guó)次貸危機(jī)引起的國(guó)際金融危機(jī)爆發(fā)。近年來，各國(guó)政府和學(xué)者對(duì)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的研究尤為關(guān)注。系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)不僅會(huì)嚴(yán)重影響一國(guó)經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定，更造成了國(guó)家福利和社會(huì)財(cái)富的大范圍流失。國(guó)際貨幣基金組織將系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)定義為金融系統(tǒng)大面積遭受損失并造成大范圍的金融服務(wù)供給中斷、給實(shí)體經(jīng)濟(jì)帶來嚴(yán)重影響的風(fēng)險(xiǎn)。由于銀行“大而不倒”的特性及固有的脆弱性[2]，銀行在我國(guó)金融體系中處于中心地位。

(一)利率市場(chǎng)化對(duì)商業(yè)銀行的影響

隨著利率市場(chǎng)化改革的進(jìn)行，金融環(huán)境日益復(fù)雜，陸靜[3](2014)認(rèn)為利率市場(chǎng)化將給銀行機(jī)構(gòu)帶來各方面的風(fēng)險(xiǎn)積聚，即廣義的金融脆弱性理論。已有的文獻(xiàn)主要為利率市場(chǎng)化改革后對(duì)銀行盈利性和風(fēng)險(xiǎn)方面的研究。在國(guó)際方面，肖欣榮[4](2011)通過研究美國(guó)利率市場(chǎng)化發(fā)現(xiàn)銀行凈息差在利率市場(chǎng)化改革初期趨于收窄，傳導(dǎo)機(jī)制為利率市場(chǎng)化進(jìn)程中，銀行間競(jìng)爭(zhēng)加劇，從而影響銀行的凈息差，進(jìn)而降低銀行的盈利能力。薛晴和劉湘勤[5](2017)的研究則發(fā)現(xiàn)利率波動(dòng)引起的不確定性也是利率市場(chǎng)化影響銀行盈利能力的重要渠道。王道平[6](2016)認(rèn)為利率市場(chǎng)化改革的深化會(huì)增加金融的脆弱性，提高發(fā)生系統(tǒng)性銀行危機(jī)的概率。在中國(guó)方面，中國(guó)銀行國(guó)際金融研究所的研究報(bào)告中指出，如果我國(guó)利率市場(chǎng)化進(jìn)程完全實(shí)現(xiàn)，工行、建行、農(nóng)行、中行四大行整體的利息凈收入將減少近一半。陸軍和陳鄭[7](2014)指出，利差收入是中國(guó)銀行機(jī)構(gòu)的核心收入來源。利率放開，市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)的存在使得利差收入減少，銀行利潤(rùn)降低，會(huì)給銀行體系帶來流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)。為減小利率市場(chǎng)化后利差收窄給銀行帶來的不利影響，其有動(dòng)力增加高風(fēng)險(xiǎn)、高收益的信貸資產(chǎn)投放規(guī)模。

綜上所述，利率市場(chǎng)化會(huì)增加銀行風(fēng)險(xiǎn)的原因可以概括為以下四點(diǎn)：(1)在利率市場(chǎng)化背景下，利率的高低不再受政府的管制而由市場(chǎng)決定，其名義利率比受政府管制下的名義利率波動(dòng)范圍大，利率的不穩(wěn)定性加劇了銀行體系的脆弱性，這種現(xiàn)象在利率市場(chǎng)化改革初期較為明顯。(2)隨著利率市場(chǎng)化的開展，銀行為競(jìng)爭(zhēng)存款提高存款利率，這降低了銀行的盈利能力，加劇了銀行業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)，使銀行更加容易受到經(jīng)營(yíng)過程中的非系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的影響，導(dǎo)致無效率銀行破產(chǎn)。(3)在利率市場(chǎng)化改革之前，我國(guó)通常設(shè)置貸款利率上限，這使銀行無法給高風(fēng)險(xiǎn)客戶貸款從而賺取較高的風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)；隨著貸款上限的解除，銀行有動(dòng)力為賺取高額的利潤(rùn)而選擇高風(fēng)險(xiǎn)貸款者，若在利率市場(chǎng)化中監(jiān)管機(jī)構(gòu)未能審慎監(jiān)管，可能導(dǎo)致銀行信用風(fēng)險(xiǎn)積累。(4)利率市場(chǎng)化改革后，相應(yīng)的監(jiān)管制度與體系也要隨之更新，監(jiān)管者因缺乏監(jiān)管新“體系”的技能和經(jīng)驗(yàn)，會(huì)降低監(jiān)管效率，導(dǎo)致部分投機(jī)銀行的風(fēng)險(xiǎn)積累。

(二)利率市場(chǎng)化與資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)

利率市場(chǎng)化改革的深化對(duì)資產(chǎn)價(jià)格同樣產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。周暉和王擎[8](2009)、陳繼勇[9](2013)、張紅偉和冉芳[10](2016)、鄧創(chuàng)和徐曼[11](2019)均從股票價(jià)格和房地產(chǎn)價(jià)格著手研究金融資產(chǎn)。本文借鑒以上學(xué)者的看法，研究利率市場(chǎng)化改革對(duì)股價(jià)、房?jī)r(jià)的影響。

利率市場(chǎng)化對(duì)股票市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的影響主要體現(xiàn)在三個(gè)方面：第一，市場(chǎng)利率的變化將嚴(yán)重影響企業(yè)在銀行等金融機(jī)構(gòu)的貸款利率，從而影響借貸成本，造成經(jīng)營(yíng)成本的變化，進(jìn)而影響企業(yè)的營(yíng)業(yè)狀況，從而造成股價(jià)的波動(dòng)。郭金龍和李文軍[12](2004)利用ROSS套利定價(jià)模型揭示了證券價(jià)格與利率的內(nèi)在聯(lián)系，得出利率與證券價(jià)格存在負(fù)向作用。第二，利率市場(chǎng)化進(jìn)程中，存貸款利率限制放開，貸款利率上升時(shí)，對(duì)于通過借貸來進(jìn)行股票投資的消費(fèi)者而言，交易成本增加，從而市場(chǎng)中股票交易減少，需求降低，股票價(jià)格下降。第三，當(dāng)銀行中的存款利率下降時(shí)，機(jī)會(huì)成本降低，刺激消費(fèi)者進(jìn)行高收益的證券交易，這將導(dǎo)致股票市場(chǎng)的上漲，股票價(jià)格上升。

從利率市場(chǎng)化改革對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)方面的影響來看，萬(wàn)阿俊[13](2015)認(rèn)為房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)利率價(jià)格形成具有時(shí)變溢出效應(yīng),總體呈負(fù)向影響。董凱和許承明[14](2017)通過構(gòu)建MS-VAR模型分析利率、房?jī)r(jià)和匯率三者的動(dòng)態(tài)關(guān)系，結(jié)果表明利率的扭曲不僅會(huì)導(dǎo)致房?jī)r(jià)上漲，還會(huì)引致實(shí)際匯率貶值。鄭挺國(guó)[15](2018)采用異方差時(shí)變參數(shù)模型和兩步極大似然估計(jì)法來探討短期利率對(duì)房?jī)r(jià)失調(diào)反應(yīng)的時(shí)點(diǎn)和特征，研究表明,以利率調(diào)整措施為主的貨幣政策和房市的宏觀調(diào)控政策呈現(xiàn)相互配合的狀態(tài)。

(三)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

舒長(zhǎng)江等[16](2017)認(rèn)為,資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)是造成商業(yè)銀行脆弱性的主要擾動(dòng)源,即資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間存在緊密的聯(lián)系。劉劍、蔣紫薇[17](2014)研究認(rèn)為，從內(nèi)生角度來看,資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)可能通過金融創(chuàng)新、銀行信貸與流動(dòng)性、微觀主體行為等途徑,引起金融不穩(wěn)定和宏觀經(jīng)濟(jì)波動(dòng)從而導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。

從銀行信貸的角度來看，Allen[18](2000)建立了一個(gè)信貸擴(kuò)張影響資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的理論模型。該理論說明資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)性加劇了銀行信貸的不穩(wěn)定性，當(dāng)銀行出售風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)，資產(chǎn)價(jià)格下降引起信貸的下降，加劇了金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的蔓延。Borio[19](2002) 認(rèn)為信用規(guī)模的擴(kuò)張會(huì)促進(jìn)資產(chǎn)價(jià)格泡沫的產(chǎn)生，從而導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的過熱，引發(fā)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和金融危機(jī)。

從微觀主體行為中發(fā)現(xiàn)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的信息不對(duì)稱性會(huì)引起銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。唐建偉[20](2004)認(rèn)為資產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì)通過各種渠道來促進(jìn)消費(fèi)的增長(zhǎng)。流動(dòng)性約束效應(yīng)反映了股票價(jià)格上漲提高消費(fèi)者持有的資產(chǎn)組合價(jià)值，刺激消費(fèi)者將資產(chǎn)組合抵押獲得更多的信貸支持。當(dāng)出現(xiàn)逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn)問題時(shí)，容易陷入金融的不穩(wěn)定性。

國(guó)內(nèi)外學(xué)者在商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)研究過程中，主要研究了相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)的防范渠道。在現(xiàn)有文獻(xiàn)方面，從利率市場(chǎng)化、資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)等多個(gè)角度提供了能夠降低銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)。迄今為止，鮮有文獻(xiàn)同時(shí)考察了利率市場(chǎng)化、資產(chǎn)價(jià)格對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，本研究豐富了這一方面的研究?jī)?nèi)容。在影響機(jī)制方面，本文以涵蓋股價(jià)波動(dòng)和房?jī)r(jià)波動(dòng)的資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)為傳導(dǎo)變量，通過對(duì)這條傳導(dǎo)路徑的研究，分析影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的因素，進(jìn)而能夠另辟蹊徑地引起監(jiān)管層對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)的重視。

三、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)變量選擇與數(shù)據(jù)來源

1．利率市場(chǎng)化指標(biāo)

利率市場(chǎng)化指標(biāo)作為本文的核心解釋變量，涵蓋利率市場(chǎng)的各個(gè)方面。為了保證結(jié)果的準(zhǔn)確性，本文借鑒王舒軍和彭建剛[21](2014)構(gòu)建的權(quán)重。將利率市場(chǎng)化分為兩個(gè)層次，選擇5個(gè)一級(jí)指標(biāo)和11個(gè)二級(jí)指標(biāo)，指標(biāo)涵蓋存貸款市場(chǎng)、貨幣市場(chǎng)、債券市場(chǎng)以及投資和理財(cái)產(chǎn)品市場(chǎng)。利率市場(chǎng)化程度計(jì)算公式為：

利率市場(chǎng)化指=存款利率得分×ω1+貸款利率得分×ω2+貨幣市場(chǎng)利率得分×ω3+債券市場(chǎng)利率得分×ω4+理財(cái)產(chǎn)品收益率×ω5，其中ωi為一級(jí)指標(biāo)權(quán)重。

(1)

指標(biāo)權(quán)重如表1所示。

表1 利率市場(chǎng)化指標(biāo)權(quán)重

將利率市場(chǎng)化指標(biāo)體系分為兩個(gè)層次，指標(biāo)包含存款利率、貸款利率、貨幣市場(chǎng)利率、債券市場(chǎng)利率及理財(cái)產(chǎn)品利率5個(gè)市場(chǎng)的利率。樣本中利率市場(chǎng)化程度的季度數(shù)據(jù)分配在0～1的范圍內(nèi)，數(shù)值越接近1表示利率市場(chǎng)化程度越高，將指標(biāo)賦值結(jié)果乘以每個(gè)指標(biāo)權(quán)重并求和，以獲得利率市場(chǎng)化指數(shù)來衡量利率市場(chǎng)化程度，得出2008年至2019年的利率市場(chǎng)化程度指數(shù)分別為0.6308、0.6382、0.6426、0.6515、0.7436、0.8514、0.9683、1、1、1、1、1。

2．銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

結(jié)合我國(guó)利率市場(chǎng)化發(fā)展進(jìn)程，考慮數(shù)據(jù)的可得性，本文選取2008第一季度到2019年第三季度來源于 Wind數(shù)據(jù)庫(kù)的銀行數(shù)據(jù)及各家商業(yè)銀行年報(bào)研究。根據(jù)金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的概念，變量選取要涵蓋銀行系統(tǒng)的方方面面，不僅要包含銀行系統(tǒng)外部指標(biāo)，也要包含銀行系統(tǒng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，以便于能客觀并準(zhǔn)確反映出銀行系統(tǒng)狀態(tài)的變化。本文銀行性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)共分為四類指標(biāo)：第一類是宏觀經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，主要反映宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生的影響；第二類是國(guó)際收支風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，反映國(guó)際收支層面給銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響；第三類是證券市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，反映在證券市場(chǎng)層面的指標(biāo)變化對(duì)銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的影響；第四類是銀行系統(tǒng)內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)，反映了銀行系統(tǒng)內(nèi)部的風(fēng)險(xiǎn)大小。具體指標(biāo)選取如下表2。

表2 銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)測(cè)度指標(biāo)體系

銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)的構(gòu)建。由于選取指標(biāo)個(gè)數(shù)過多，不易比較，本文利用主成分分析法最終提取出三個(gè)主成分。主成分矩陣的荷載值如下表3。

表3 銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)主成分矩陣

利用表3中的數(shù)據(jù)除以主成分對(duì)應(yīng)的特征值的平方根，三個(gè)特征值分別為7.933、3.709、2.782得到3個(gè)主成分中每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的系數(shù)，將3個(gè)主成分指數(shù)序列F1、F2、F3以每個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的特征值占特征值總數(shù)的比例為權(quán)重與3個(gè)主成分指數(shù)序列相乘，即得到綜合指數(shù)序列Risk，參見公式：

(2)

3．資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)

從商業(yè)銀行資本補(bǔ)充工具可知，商業(yè)銀行的資產(chǎn)結(jié)構(gòu)中占比較高的資產(chǎn)為股本、貸款資產(chǎn)和存放于央行的存款準(zhǔn)備金。其中貸款利率和存款準(zhǔn)備金率變動(dòng)較小，但風(fēng)險(xiǎn)較大和具有較大波動(dòng)性的是股市和房地產(chǎn)市場(chǎng)。因此，本文沿用陳繼勇、袁威[9]等(2013)對(duì)資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)指標(biāo)的處理方法，選取股價(jià)和房?jī)r(jià)兩項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行衡量。股價(jià)選取上證綜合指數(shù)的同比波動(dòng)指數(shù)并取自然對(duì)數(shù)(lnSR)；由于房地產(chǎn)價(jià)格指數(shù)測(cè)算方法不完善、樣本數(shù)據(jù)缺乏代表性等缺點(diǎn)，所以選取與消費(fèi)者日常生活密切相關(guān)，并且能夠反應(yīng)房地產(chǎn)市場(chǎng)變化的指標(biāo)，居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)并取自然對(duì)數(shù)(lnHP)。

由于本文選取的利率市場(chǎng)化、銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)及資產(chǎn)價(jià)格等相關(guān)數(shù)據(jù)均為季度數(shù)據(jù)，在數(shù)據(jù)處理的過程中發(fā)現(xiàn)具有明顯的季節(jié)效應(yīng)，因此要進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整，從時(shí)間序列中剔除季度和不規(guī)則因素對(duì)數(shù)據(jù)的影響。

(二)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文采用ADF單位根檢驗(yàn)方法對(duì)IRL序列、lnSR序列、lnHP序列和Risk序列實(shí)施平穩(wěn)性檢驗(yàn)。結(jié)果見表4

表4 各變量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

由表4可知IRL、LnHP、Risk三個(gè)變量序列的P值為0.3675、0.3554、0.5565，接受原假設(shè)，存在單位根，這三個(gè)變量序列是非平穩(wěn)的，而差分之后的序列d(IRL)、d(LnHP)、d(Risk)的P值均小于0.05，拒絕原假設(shè)，不存在單位根是平穩(wěn)的序列。由于LnSR序列為平穩(wěn)序列，所以其差分之后的序列d(LnSR)仍為平穩(wěn)序列。綜上所述，可確定IRL、LnHP、Risk、LnSR均為一階單整時(shí)間序列。

(三)協(xié)整檢驗(yàn)

在建立SVAR模型之前還需確定最佳滯后階數(shù)。檢驗(yàn)結(jié)果如下表5。

表5 滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

由表5可知，各種檢驗(yàn)方法均顯示最佳滯后階數(shù)為2。

由表4分析可知，確定IRL、LnHP、Risk、LnSR序列為一階單整序列，并且根據(jù)AIC和SC信息準(zhǔn)則可確定最佳滯后階數(shù)為2。在下表6中的協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果中P值均小于0.05，則拒絕原假設(shè)，存在協(xié)整關(guān)系，可以從結(jié)果看出存在四個(gè)協(xié)整向量，變量之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的關(guān)系。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果如下表6。

表6 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

(四)SVAR模型構(gòu)建

1．模型設(shè)定

本文運(yùn)用AB型的SVAR模型構(gòu)建利率市場(chǎng)化指數(shù)、上證綜指同比波動(dòng)指數(shù)、居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間的動(dòng)態(tài)分析系統(tǒng)，并分析結(jié)構(gòu)項(xiàng)μt對(duì)系統(tǒng)的沖擊情況。模型形式如下：

AXt=Γ1Xt-1+…+ΓpXt-p+μt,t=1,2,…,T

(3)

其中，Xi為n維內(nèi)生變量列向量；μt為結(jié)構(gòu)式?jīng)_擊(誤差)列向量；Γi,i=1,2,…,n為n維系數(shù)矩陣；A為表示各變量之間同期關(guān)系的n維系數(shù)矩陣。模型可以進(jìn)一步簡(jiǎn)化為：

Xt=Φ1Xt-1+…+ΦpXt-p+εt

(4)

其中，Φi=A-1Γi，i=1,2,…,n；簡(jiǎn)化式(4)中的擾動(dòng)項(xiàng)εt與(3)中的μt的關(guān)系如下：

Aεt=Bμt

(5)

對(duì)A矩陣和B矩陣進(jìn)行約束，使A∑A'=BB'。

2．模型約束條件

對(duì)于結(jié)構(gòu)式的AB型SVAR模型，施加n(n-1)/2個(gè)限制條件才能估計(jì)出結(jié)構(gòu)模型的參數(shù)。根據(jù)已有對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的研究和相關(guān)金融理論知識(shí)，約束條件如下：由于在利率市場(chǎng)化改革中，受眾多因素影響，傳導(dǎo)渠道多且利率市場(chǎng)化改革存在時(shí)效性，所以假設(shè)利率市場(chǎng)化指數(shù)在當(dāng)期只受自身因素的影響，即a12、a13、a14為0；影響我國(guó)股票市場(chǎng)的主要因素有政治環(huán)境、企業(yè)的經(jīng)營(yíng)狀況和宏觀經(jīng)濟(jì)周期，雖然居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)產(chǎn)生影響，但由于政府和相關(guān)部門的監(jiān)督與把控，影響程度較低，因此假設(shè)居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)不會(huì)在當(dāng)期對(duì)上證綜合指數(shù)產(chǎn)生影響，即a23、a24的數(shù)值為0；由于我國(guó)銀行性系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)的傳播范圍大多限于金融企業(yè)，并且我國(guó)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)管控加強(qiáng)，因此假設(shè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不會(huì)對(duì)居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)現(xiàn)期產(chǎn)生影響，即a34的數(shù)值為0。 綜上所述，SVAR模型的擾動(dòng)項(xiàng)與結(jié)構(gòu)影響項(xiàng)之間的關(guān)系如下：

(6)

(五)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)方法是分析SVAR模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量帶來的影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果如圖1。

圖1 變量IRL、LNSR、LNHP的脈沖函數(shù)響應(yīng)圖注：數(shù)據(jù)來源于wind數(shù)據(jù)庫(kù)，結(jié)果由Eviews 6.0分析得出。

在給利率市場(chǎng)化指數(shù)的擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)正向沖擊時(shí)，銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)一開始出現(xiàn)正效應(yīng)，此時(shí)為最大值為0.03后逐漸減小，在第2期降到最低，此時(shí)為負(fù)效應(yīng)，接下來上升轉(zhuǎn)為正效應(yīng)并逐漸減弱趨于平穩(wěn)，表明利率市場(chǎng)化改革初期對(duì)銀行業(yè)影響較大；在利率市場(chǎng)化深化的過程中，利率市場(chǎng)化的進(jìn)行從利率波動(dòng)、流動(dòng)性資產(chǎn)降低等方面大大增加了銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，但隨著恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)管制度的出臺(tái)以及銀行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)逐漸減小。

上證綜指波動(dòng)指數(shù)對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的沖擊中，前兩期表現(xiàn)為急劇增加的正向趨勢(shì)，在第2期達(dá)到峰值0.05，隨后急劇下降，第4期減小至0，從第7期開始呈現(xiàn)出細(xì)微負(fù)效應(yīng)并逐漸減小趨于平緩。出現(xiàn)上述現(xiàn)象的原因主要為影響股票市場(chǎng)的因素眾多，且股票市場(chǎng)的傳導(dǎo)路徑復(fù)雜并具有一定的時(shí)滯性，當(dāng)股票市場(chǎng)出現(xiàn)巨大風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致股票價(jià)格出現(xiàn)大幅波動(dòng)時(shí)，會(huì)在一定程度上加劇銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，但隨著恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)管制度的出臺(tái)以及銀行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)得到了控制。

給居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)一個(gè)正的沖擊，在1-3期對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有一個(gè)逐漸增加的正影響，第3期存在最大正效應(yīng)為0.05，隨后效應(yīng)逐漸減弱，第5期轉(zhuǎn)為負(fù)效應(yīng)并在第6期達(dá)到最大負(fù)效應(yīng)-0.02，然后震蕩變小，其影響在16期接近于0，其后幾乎為0。從已有經(jīng)驗(yàn)可知，當(dāng)居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)過低時(shí)房?jī)r(jià)的負(fù)向波動(dòng)會(huì)導(dǎo)致消費(fèi)者的賴賬心理，不愿繳納相應(yīng)的房貸，造成銀行流動(dòng)性的短缺，引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。從我國(guó)實(shí)際經(jīng)濟(jì)運(yùn)行過程中得知，房?jī)r(jià)一直居高不下，“炒房”浪潮的出現(xiàn)，導(dǎo)致大量信貸資金流向房地產(chǎn)市場(chǎng)，房?jī)r(jià)泡沫的出現(xiàn)，增加了銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)，從而增加了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

(六)方差分解

從脈沖響應(yīng)函數(shù)分析中可知，利率市場(chǎng)化指數(shù)、上證綜指波動(dòng)指數(shù)、居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)均對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)產(chǎn)生影響，為判斷其對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，需進(jìn)行方差分解。方差分解結(jié)果如表7所示。

表7 RISK方差分解

表7方差分解的結(jié)果表明，在考慮銀行系統(tǒng)自身的貢獻(xiàn)率條件下，銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)自身對(duì)其解釋能力最大，在第14期貢獻(xiàn)率趨于穩(wěn)定達(dá)到53%；居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)和利率市場(chǎng)化因素貢獻(xiàn)率次之，分別為26%、20%，但利率市場(chǎng)化因素貢獻(xiàn)率開始為0，隨著時(shí)期的增大而增加，在第16期趨于穩(wěn)定貢獻(xiàn)率達(dá)到20%，表明隨著利率市場(chǎng)化的深化，其對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響逐漸增加。最弱為股價(jià)波動(dòng)指數(shù)，在第16期貢獻(xiàn)率趨于穩(wěn)定約為3%。這說明在銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的誘發(fā)因素中，房地產(chǎn)市場(chǎng)的影響度相對(duì)較高，這是由于利率市場(chǎng)化改革的不斷完善和股票市場(chǎng)的管控，而房地產(chǎn)市場(chǎng)近年來發(fā)展迅速，銀行貸款資金由實(shí)向虛，房?jī)r(jià)泡沫積累增加了銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)爆發(fā)的可能性，該結(jié)論與我國(guó)目前房地產(chǎn)市場(chǎng)實(shí)際相符。

四、結(jié)論及政策建議

(一)研究結(jié)論

參照國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究文獻(xiàn)，選取2008-2019年利率市場(chǎng)化改革、以股價(jià)和房?jī)r(jià)為代表的資產(chǎn)價(jià)格和我國(guó)銀行的相關(guān)數(shù)據(jù)為研究樣本，運(yùn)用SVAR模型實(shí)證研究了利率市場(chǎng)化、資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)對(duì)銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。分析結(jié)果表明：

1．利率市場(chǎng)化改革對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在負(fù)的沖擊作用。在利率市場(chǎng)化改革初期，由于銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)防范措施的缺乏，其對(duì)利率市場(chǎng)化改革的到來未做好充足準(zhǔn)備。在利率市場(chǎng)化深化的過程中，利率市場(chǎng)化的進(jìn)行從利率波動(dòng)、流動(dòng)性資產(chǎn)降低等方面大大增加了銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，但隨著恰當(dāng)?shù)谋O(jiān)管制度的出臺(tái)以及銀行業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)，銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)逐漸降低，表明利率市場(chǎng)化改革對(duì)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響呈現(xiàn)U型趨勢(shì)。

2．資產(chǎn)價(jià)格對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)有顯著的負(fù)效應(yīng)。股票市場(chǎng)出現(xiàn)巨大風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致股票價(jià)格出現(xiàn)大幅波動(dòng)時(shí)，會(huì)在一定程度上加劇銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。居住消費(fèi)價(jià)格指數(shù)過高，導(dǎo)致大量信貸資產(chǎn)流向房地產(chǎn)市場(chǎng)，房?jī)r(jià)泡沫的出現(xiàn)，增加了銀行的信貸風(fēng)險(xiǎn)，從而增加了銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

3．利率市場(chǎng)化增加了資產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)性。其中利率的上升對(duì)股價(jià)的變動(dòng)呈負(fù)向沖擊作用，貸款利率上升公司借貸成本增加，減少了企業(yè)未來利潤(rùn)，同時(shí)利率上升使部分資金流向儲(chǔ)蓄和債券，減少股票需求，股價(jià)降低。貸款利率的回落，減少了貸款買房消費(fèi)者的利息成本，從而降低了消費(fèi)者居住價(jià)格的成本。

(二)政策建議

基于上述理論分析與實(shí)證研究，為能在利率市場(chǎng)化深化過程中減小系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的可能性，擬提出如下建議：第一，增強(qiáng)銀行定價(jià)管理，加強(qiáng)風(fēng)險(xiǎn)防控。2013年貸款基礎(chǔ)利率(LPR)集中報(bào)價(jià)和發(fā)布機(jī)制正式運(yùn)行，我國(guó)已經(jīng)建立市場(chǎng)利率定價(jià)自律機(jī)制。在市場(chǎng)化定價(jià)體系中，大型銀行應(yīng)發(fā)揮領(lǐng)導(dǎo)作用制定相關(guān)定價(jià)策略，定價(jià)能力差的中小銀行采用大型銀行的定價(jià)策略，并加強(qiáng)對(duì)重點(diǎn)業(yè)務(wù)的定價(jià)管理與風(fēng)險(xiǎn)防控。第二，增強(qiáng)資本市場(chǎng)監(jiān)控，建立有效監(jiān)控體系。資產(chǎn)價(jià)格對(duì)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具有顯著負(fù)效應(yīng)，銀行相關(guān)部門應(yīng)加強(qiáng)對(duì)股價(jià)、房?jī)r(jià)等資產(chǎn)價(jià)格的監(jiān)控，建立有效監(jiān)控體系，掌控信貸資金流向，嚴(yán)防信貸資金流向股票、房地產(chǎn)市場(chǎng)。