• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)與銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)

      2022-01-10 02:06:24
      科學(xué)決策 2021年12期
      關(guān)鍵詞:非標(biāo)債權(quán)債務(wù)

      代 盛 許 坤

      1 引 言

      黨的十八大以來(lái),習(xí)近平總書(shū)記多次強(qiáng)調(diào)著力防范化解重大風(fēng)險(xiǎn),守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)底線。銀行是我國(guó)金融監(jiān)管的重心。銀行不同于一般的工商企業(yè),具有高杠桿和外部性特點(diǎn)。銀行利用專業(yè)技術(shù)生產(chǎn)排他信息,通過(guò)高杠桿經(jīng)營(yíng),獲取高額利潤(rùn)。正是因?yàn)殂y行信息挖掘的隱蔽性,使得儲(chǔ)戶很難去觀察貸款資金運(yùn)用情況,也缺乏動(dòng)力監(jiān)督銀行內(nèi)部治理狀態(tài)。因此,政府成立專門的監(jiān)管機(jī)構(gòu)代替儲(chǔ)戶開(kāi)展監(jiān)管,由于銀行涉及儲(chǔ)戶存款,面對(duì)的客戶群體最為龐大,針對(duì)銀行的監(jiān)管最為嚴(yán)格。根據(jù)我國(guó)目前監(jiān)管要求,銀行僅可以開(kāi)展流動(dòng)資金貸款和項(xiàng)目貸款,使得銀行在日益競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)環(huán)境中越來(lái)越被動(dòng)。為了利潤(rùn)最大化,或在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中不被淘汰,打破貸款業(yè)務(wù)的限制,銀行積極參與各類金融產(chǎn)品創(chuàng)新。非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)是近十多年銀行產(chǎn)品最大的創(chuàng)新。截至2019年底,我國(guó)30家上市銀行的非標(biāo)準(zhǔn)化(簡(jiǎn)稱“非標(biāo)”)債權(quán)投資規(guī)模超過(guò)6.90萬(wàn)億,非標(biāo)債權(quán)投資已是銀行金融投資中最主要的業(yè)務(wù)之一。非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)是指未在銀行間市場(chǎng)及證券交易所市場(chǎng)交易的債權(quán)性資產(chǎn),包括但不限于信貸資產(chǎn)、信托貸款、委托債券、承兌匯票、信用證、應(yīng)收賬款、各類受(收)益權(quán)、帶回購(gòu)條款的股權(quán)型融資等。a中國(guó)銀監(jiān)會(huì)《關(guān)于規(guī)范商業(yè)銀行理財(cái)業(yè)務(wù)投資運(yùn)作有關(guān)問(wèn)題的通知》(銀監(jiān)發(fā)〔2013〕8號(hào))第一條。銀行利用自有資金或第三方理財(cái)資金購(gòu)買非標(biāo)債權(quán)產(chǎn)品,看似與銀行表內(nèi)債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)不相關(guān),實(shí)際上卻密切相關(guān)。不同于標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)產(chǎn)品,非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)資產(chǎn)一般缺乏流動(dòng)性,投資收益雖高,但風(fēng)險(xiǎn)也大。針對(duì)銀行自有資金,購(gòu)買一些計(jì)入表內(nèi)應(yīng)收款項(xiàng)投資或買入販?zhǔn)圪~下的非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)資產(chǎn),將直接導(dǎo)致銀行債務(wù)水平上升,且投資產(chǎn)生的損失也會(huì)降低銀行資本金,進(jìn)一步導(dǎo)致負(fù)債率上升;針對(duì)第三方理財(cái)資金,也會(huì)直接導(dǎo)致債務(wù)水平上升,且因存在剛性兌付,投資產(chǎn)生的損失也將由銀行承擔(dān),銀行資本金下降,負(fù)債率進(jìn)一步上升。債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)水平反映了銀行的償付能力,由于非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)不易察覺(jué),其對(duì)銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響也具有隱蔽性,而資本充足無(wú)法反映非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)對(duì)銀行償付能力影響。因此,研究非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)對(duì)銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響具有重要的現(xiàn)實(shí)價(jià)值,為監(jiān)管機(jī)構(gòu)通過(guò)資管新規(guī)去金融機(jī)構(gòu)杠桿提供了政策依據(jù)。

      銀行主導(dǎo)的非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn),其他金融機(jī)構(gòu)參與,由此形成了龐大的銀行“影子”資產(chǎn),引起了監(jiān)管機(jī)構(gòu)的高度重視。為了化解銀行 “影子”資產(chǎn)的巨大潛在風(fēng)險(xiǎn), 中國(guó)人民銀行、中國(guó)銀保監(jiān)會(huì)、中國(guó)證監(jiān)會(huì)、國(guó)家外管局于2018年4月聯(lián)合下發(fā)《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見(jiàn)》(簡(jiǎn)稱“資管新規(guī)”),全面開(kāi)啟了銀行業(yè)去杠桿。監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)重新定義:“標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)類資產(chǎn)是指在銀行間市場(chǎng)、證券交易所市場(chǎng)等國(guó)務(wù)院和金融監(jiān)督管理部門批準(zhǔn)的交易市場(chǎng)交易的具有合理公允價(jià)值和較高流動(dòng)性的債權(quán)類資產(chǎn),具體認(rèn)定規(guī)則由人民銀行會(huì)同金融監(jiān)督管理部門另行制定。同時(shí)規(guī)定,其他債權(quán)類資產(chǎn)均為非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)類資產(chǎn)?!辟Y管新規(guī)對(duì)標(biāo)和非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)采用非此即彼定義,更加明確和完善了非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)的定義。對(duì)標(biāo)定義,銀行業(yè)清理整頓非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn),銀行“影子”業(yè)務(wù)全面收縮,引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的隱患得到了根除。

      與實(shí)務(wù)界不同,學(xué)術(shù)界雖較早關(guān)注到了影子銀行及其存在的風(fēng)險(xiǎn),但并未識(shí)別到我國(guó)非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)構(gòu)建的銀行“影子”資產(chǎn),也并未將其與影子銀行有效的區(qū)別,更不用說(shuō)深入系統(tǒng)研究其風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。任何一種金融創(chuàng)新都是迎合了市場(chǎng)供求雙方的需求(Greenbaum 和 Haywood,1971[1];Allen和 Gale,1991[2];Tufano,2003[3])。同時(shí),金融創(chuàng)新也是一種監(jiān)管套利行為(Kane,2012[4];Silber,1983[5])。目前大量文獻(xiàn)聚焦于影子銀行和銀行同業(yè)業(yè)務(wù)等金融創(chuàng)新研究。主要研究?jī)?nèi)容包括相關(guān)概念界定和特征描述(Tucker,2010[6]; FSB, 2011[7];袁增霆,2011[8];周麗萍,2012[9]),產(chǎn)生的動(dòng)因(Calmès 和 Théoret,2011[10];Feriozzi et al.,2009;[11]孫勇,2014[12];翟光宇等,2015[13]),引發(fā)的金融風(fēng)險(xiǎn)(Brunnermeier,2009[14];Henderson 和 Pearson,2011[15];Beck et al.,2016[16];王永海和章濤,2014[17]),其中大部分文獻(xiàn)認(rèn)為以影子銀行為代表的金融創(chuàng)新提高了銀行風(fēng)險(xiǎn)承擔(dān),甚至導(dǎo)致整個(gè)銀行體系的危機(jī)(Allen et al.,2000[18];Schnabel et al.,2004[19]; Mistrulli,2011[20];苗 曉宇和陳晞,2012[21]; 權(quán)飛過(guò)和王曉 芳,2016[22];周再清等,2017[23];吳念魯?shù)龋?017[24])??梢?jiàn),現(xiàn)有文獻(xiàn)在金融創(chuàng)新引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)方面達(dá)成了共識(shí), 但是影子銀行和同業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新本身就缺乏統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn),定義也比較模糊和抽象,我國(guó)更多是銀行的“影子”而非影子銀行,此外同業(yè)業(yè)務(wù)創(chuàng)新又屬于非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)。因此,探討影子銀行或同業(yè)業(yè)務(wù)未抓住我國(guó)金融創(chuàng)新的本質(zhì)和主要特征,因而理論研究與現(xiàn)實(shí)中銀行金融創(chuàng)新不符。

      綜上,本文采用2007-2018年我國(guó)銀行年度面板數(shù)據(jù),以買入返售和應(yīng)收款項(xiàng)類投資作為銀行非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)的代理變量,研究了非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)與銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。實(shí)證研究結(jié)果表明:銀行從事非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)投資會(huì)顯著提升其債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)導(dǎo)致銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升不是因?yàn)樾畔⒉煌该?,而是因?yàn)樽陨矸A賦因素。稟賦較差的地方性銀行通過(guò)非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)完成金融資源的跨區(qū)對(duì)接,從而顯著提升了銀行的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為了解決非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)內(nèi)生性問(wèn)題,本文采用不同地區(qū)和類型銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比平均值作為工具變量的兩階段最小二乘法,進(jìn)一步證實(shí)了上述觀點(diǎn)。此外,本文基于銀監(jiān)會(huì)2013年頒布針對(duì)非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)的8號(hào)文,構(gòu)造了一個(gè)政策效應(yīng)的虛擬變量進(jìn)行相關(guān)的測(cè)試。

      相比已有文獻(xiàn),本文的主要貢獻(xiàn)在于以下兩個(gè)方面:一是,本文首次從非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)角度研究了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。防范和化解系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前和今后金融工作的重點(diǎn)內(nèi)容,銀行是系統(tǒng)重要性金融機(jī)構(gòu),防范和化解銀行業(yè)風(fēng)險(xiǎn)是重中之重。銀行最重要的風(fēng)險(xiǎn)是債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),已有文獻(xiàn)針對(duì)銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的研究大部分以表內(nèi)傳統(tǒng)業(yè)務(wù)(貸款和存款)風(fēng)險(xiǎn)為主,尚未研究非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)引發(fā)的銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題。目前,關(guān)于銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)的實(shí)證研究屈指可數(shù),并且更多研究了影子銀行而非銀行的“影子”。二是,本文的研究為針對(duì)非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)的監(jiān)管政策出臺(tái)提供了依據(jù)。不同于以資產(chǎn)證券化為主要產(chǎn)品的國(guó)外影子銀行,非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)是我國(guó)特殊金融制度背景下的產(chǎn)物,為銀行的“影子”資產(chǎn),對(duì)中國(guó)金融安全造成了巨大風(fēng)險(xiǎn)隱患,金融監(jiān)管當(dāng)局高度重視,未雨綢繆,積極出臺(tái)政策,及時(shí)堵截與疏通,防范和化解可能引發(fā)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。本文的非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)提高了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),及資源稟賦差異是引發(fā)銀行從事非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)重要因素等結(jié)論為相關(guān)政策出臺(tái)提供了依據(jù)。此外,本文在提高計(jì)量結(jié)果的可靠性上做了較大的努力,考慮到非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)和銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間存在互為因果關(guān)系,研究可能存在一定的內(nèi)生性問(wèn)題,本文分別采用銀行所在地區(qū)、類型相同等其他銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比平均值為工具變量的2SLS,較好的克服了這些問(wèn)題。

      2 理論分析與研究假設(shè)

      發(fā)展中國(guó)家普遍存在信息不對(duì)稱問(wèn)題,為了應(yīng)對(duì)信息不對(duì)稱引發(fā)的逆向選擇和道德風(fēng)險(xiǎn),發(fā)展中國(guó)家往往對(duì)金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)嚴(yán)格管制。但隨著經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),其他非金融機(jī)構(gòu)發(fā)展,嚴(yán)重制約了金融機(jī)構(gòu)發(fā)展,金融機(jī)構(gòu)為了在激烈競(jìng)爭(zhēng)中獲勝,降低交易成本,抵御利率風(fēng)險(xiǎn)和通脹風(fēng)險(xiǎn),創(chuàng)造更強(qiáng)的流動(dòng)性,開(kāi)展金融創(chuàng)新以逃避監(jiān)管,其中以銀行業(yè)務(wù)創(chuàng)新為典型代表。存貸款利率管制、存貸比限制、貸款業(yè)務(wù)種類限制等導(dǎo)致銀行在市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)中越來(lái)越處于劣勢(shì),為了應(yīng)對(duì)存款和貸款客戶雙重流失,銀行大量參與以非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)為主的創(chuàng)新產(chǎn)品設(shè)計(jì)與交易,例如理財(cái)產(chǎn)品、委托貸款、信托受益權(quán)等。通過(guò)參與非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)交易,銀行拓展了資金來(lái)源,突破了貸款規(guī)模限制,改善了流動(dòng)性,多樣化資產(chǎn)配置,實(shí)現(xiàn)了風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移,提高了銀行利潤(rùn)。

      雖然以非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)為代表的金融創(chuàng)新,有助于銀行提高競(jìng)爭(zhēng)力和獲得更高的回報(bào),但收益與風(fēng)險(xiǎn)并存,多數(shù)學(xué)者認(rèn)為以逃避金融監(jiān)管為目的的金融創(chuàng)新必然伴隨著多重風(fēng)險(xiǎn)上升,甚至破壞金融體系的穩(wěn)定性,使得銀行脆弱性增加。2008年美國(guó)次貸危機(jī)爆發(fā),對(duì)全球金融市場(chǎng)造成了巨大沖擊。危機(jī)之前,伴隨著資產(chǎn)證券化和金融衍生品等影子銀行業(yè)務(wù)快速發(fā)展,歐美國(guó)家金融部門杠桿率明顯上升,大型銀行資本充足率和杠桿率出現(xiàn)了較大程度背離,專家學(xué)者們一致認(rèn)為金融機(jī)構(gòu)的高杠桿是誘發(fā)此次危機(jī)的重要原因。危機(jī)之后,巴塞爾委員會(huì)等國(guó)際銀行組織針對(duì)巴塞爾II資本監(jiān)管框架進(jìn)行了完善和修訂,正式引入杠桿率監(jiān)管作為巴塞爾III資本充足率監(jiān)管的補(bǔ)充。同樣在中國(guó)信貸市場(chǎng),自2006年民生銀行推出第一款理財(cái)產(chǎn)品,我國(guó)的非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)蓬勃發(fā)展,銀行業(yè)金融部門大量參與非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)交易,由于剛性兌付和同業(yè)隱性擔(dān)保,信貸標(biāo)的資產(chǎn)本身風(fēng)險(xiǎn)容易被忽視,助推了我國(guó)銀行業(yè)金融部門杠桿率上升,而銀行無(wú)法與非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)脫離,這進(jìn)一步提升了銀行業(yè)金融部門的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)由于采用互持模式,銀行之間互相隱性擔(dān)保使得風(fēng)險(xiǎn)扔停留在銀行體系內(nèi)部。對(duì)提供項(xiàng)目的銀行來(lái)說(shuō),不管是自己持有還是在隱性擔(dān)保的前提下由其他銀行以買入販?zhǔn)圪Y產(chǎn)的形式持有,一旦發(fā)生風(fēng)險(xiǎn),也只能以轉(zhuǎn)入表內(nèi)的方式體現(xiàn)為銀行不良資產(chǎn),導(dǎo)致銀行債務(wù)水平上升。因此,本文提出如下假設(shè):

      H1:在其他條件不變的情況下,非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比越高,銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)越大。

      非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)針對(duì)不同規(guī)模和類型銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出效益不同,且股份制和城商行風(fēng)險(xiǎn)溢出高于國(guó)有銀行,產(chǎn)生的原因是因?yàn)橘Y源稟賦的差異。我國(guó)雖出臺(tái)了《中國(guó)銀監(jiān)會(huì)辦公廳關(guān)于允許股份制商業(yè)銀行在縣域設(shè)立分支機(jī)構(gòu)有關(guān)事項(xiàng)的通知》,允許股份制商業(yè)銀行在商業(yè)可持續(xù)原則和風(fēng)險(xiǎn)可控前提下,可以在具有城市群或經(jīng)濟(jì)緊密區(qū)特征的城市或縣域設(shè)立支行。但從政策出臺(tái)背景和初衷看,更多的是鼓勵(lì)縣域經(jīng)濟(jì)、新農(nóng)村建設(shè)和小企業(yè)發(fā)展提供金融服務(wù),強(qiáng)調(diào)股份制銀行金融服務(wù)的下沉,而不是鼓勵(lì)中小銀行去大城市設(shè)立分支機(jī)構(gòu)。說(shuō)明相對(duì)于大型商業(yè)銀行,中小銀行更多被界定為地方提供金融服務(wù)。由于信息不對(duì)稱嚴(yán)重,無(wú)法使用市場(chǎng)化信貸技術(shù)批量識(shí)別客戶,而且客戶本身具有脆弱性,使得中小銀行在本地貸款項(xiàng)目有限。為了突破貸款業(yè)務(wù)范圍限制,受制于無(wú)法在大型城市設(shè)立分支機(jī)構(gòu),大部分的城商行和農(nóng)商行通過(guò)在北京、上海設(shè)立金融市場(chǎng)部,采用同業(yè)資金或理財(cái)資金參與非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)交易對(duì)接異地貸款項(xiàng)目,逃避傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)監(jiān)管約束,還無(wú)需承擔(dān)異地貸款的高監(jiān)督成本,分享項(xiàng)目利潤(rùn)。因此,從項(xiàng)目資源稟賦看,城商行和農(nóng)商行等地方性銀行更有動(dòng)機(jī)從事非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)交易,從而引發(fā)更高的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。因此,本文提出如下假設(shè):

      H2:在其他條件不變的情況下,由于資源稟賦約束,城商行、農(nóng)商行等地方性銀行持有非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)將導(dǎo)致更高的債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

      3 研究設(shè)計(jì)

      3.1 樣本選擇

      本文研究對(duì)象包括5家大型國(guó)有商業(yè)銀行,12家全國(guó)股份商業(yè)銀行,171家城商行和農(nóng)商行。由于農(nóng)商行數(shù)據(jù)較難獲取,本文結(jié)合地區(qū)和城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況,樣本包括江蘇(14家)、浙江(12家)、廣東(8家)等發(fā)達(dá)省份的農(nóng)商行,也包括北京、上海、成都、重慶、武漢、天津、大連、南昌、廈門、福州、合肥等主要城市農(nóng)商行。本文的樣本研究期間為2007-2018年,為年度數(shù)據(jù)。商業(yè)銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)和公司治理數(shù)據(jù)主要來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù),部分缺失數(shù)據(jù)根據(jù)各商業(yè)銀行官方網(wǎng)站公布的年報(bào)手工收集整理。樣本銀行2018年資產(chǎn)規(guī)??偭空既珖?guó)商業(yè)銀行總資產(chǎn)比重93.86%,存款規(guī)模占全國(guó)存款總額比重80.99%,貸款規(guī)模占全國(guó)貸款總額比重81.88%,說(shuō)明樣本銀行選擇具有較好的代表性。a實(shí)際上,本文還計(jì)算了樣本銀行2018年買入返售(非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)業(yè)務(wù))總額為67047.87億元,而同期中央銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)規(guī)??偭繛?4271.96億元,樣本銀行數(shù)據(jù)更全面準(zhǔn)確反映了以買入返售為代表的銀行非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)業(yè)務(wù)發(fā)展情況。此外,樣本期內(nèi)地區(qū)人均GDP數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。

      3.2 指標(biāo)選取

      債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)(lnleve)。債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)主要是指銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的負(fù)債率。非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)對(duì)銀行負(fù)債率影響具有隱秘性,但破壞性極大。負(fù)債水平的增加,反映了銀行債務(wù)清償能力下降,破產(chǎn)可能性上升。鑒于破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)是銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)最重要的風(fēng)險(xiǎn)防控內(nèi)容,也是引發(fā)巨大金融危機(jī)的重要推手,本文參考銀行風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)構(gòu)建,使用樣本銀行總負(fù)債/總資產(chǎn)比值構(gòu)建債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)指標(biāo)。leve變量值取對(duì)數(shù)一是有助于數(shù)據(jù)平穩(wěn)性,二是有助于消除數(shù)據(jù)異方差,三是可以考察被解釋變量與解釋變量之間(半)彈性變動(dòng)關(guān)系。

      非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)(ln_nscr)。該指標(biāo)主要來(lái)源于樣本銀行財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)“買入返售”和“應(yīng)收款項(xiàng)類投資”兩項(xiàng)資產(chǎn)之和占總資產(chǎn)比值的對(duì)數(shù)值。從簿記方式看,非標(biāo)準(zhǔn)化債權(quán)資產(chǎn)在商業(yè)銀行報(bào)表中多披露為“買入返售”項(xiàng)下的信托受益權(quán),以及以信托受益權(quán)為投資標(biāo)的信托貸款、財(cái)產(chǎn)性質(zhì)信托受益權(quán)中商業(yè)銀行信貸資產(chǎn)對(duì)應(yīng)的收益權(quán);或者是“應(yīng)收款項(xiàng)類投資”項(xiàng)下的資產(chǎn)管理收益權(quán)、基金收益權(quán)等。b非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)有狹義和廣義之區(qū)別,狹義的非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)指在銀行表內(nèi)披露的“買入返售”和“應(yīng)收款項(xiàng)類投資”項(xiàng)下資產(chǎn);廣義的非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)還包括銀行表外的理財(cái)產(chǎn)品。本文研究對(duì)象聚焦狹義的非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)。

      控制變量:一是地區(qū)宏觀控制變量(地區(qū)人均GDP的增速的對(duì)數(shù)值,即Ln_GDP)。參考Cai and Treisman(2005)[25]、張曙宵和戴永安(2012)[26]、陸銘和向?qū)捇ⅲ?012)[27]、李文泓和羅猛(2011)[28]等已有研究選取了地區(qū)人均GDP來(lái)控制地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異影響。地區(qū)人均GDP還可以度量經(jīng)濟(jì)周期影響,經(jīng)濟(jì)周期會(huì)對(duì)商業(yè)銀行資產(chǎn)配置總量和結(jié)構(gòu)產(chǎn)生影響(Bikker 和 Metzemakers, 2005[29]; Stolz 和 Wedow,2005[30])。二是銀行微觀控制變量。參考錢先航等(2011)[31]、王擎和吳瑋(2012)[32]、祝繼高等(2016)[33]等已有研究,本文選取了如下的主要控制變量:ln_loan,銀行貸款占總資產(chǎn)比例的對(duì)數(shù);ln_deposit,銀行存款占總資產(chǎn)比例的對(duì)數(shù);ln_risk,風(fēng)險(xiǎn)加權(quán)資產(chǎn)占總資產(chǎn)比例的對(duì)數(shù);ln_Npl,不良貸款率的對(duì)數(shù);ln_r,凈利差的對(duì)數(shù);ln_p,凈利潤(rùn)占總資產(chǎn)比例的對(duì)數(shù);lnExp_i,利息支出占總資產(chǎn)比例的對(duì)數(shù);lnInc,利息收入占總資產(chǎn)比例的對(duì)數(shù);lnnon,非利息收入占總資產(chǎn)比例的對(duì)數(shù);lnExp_b,營(yíng)運(yùn)成本業(yè)務(wù)及管理費(fèi)占總資產(chǎn)比例的對(duì)數(shù)。此外,為了控制時(shí)間效應(yīng),本文加入了年度的虛擬變量。變量定義請(qǐng)參見(jiàn)表1。

      表1 變量定義表

      續(xù)表

      3.3 模型構(gòu)建

      本文重點(diǎn)研究了非標(biāo)債務(wù)業(yè)務(wù)與銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),構(gòu)建了如下的面板數(shù)據(jù)模型:

      模型中i和t分別表示商業(yè)銀行、時(shí)期;被解釋變量、核心解釋變量和控制變量定義參見(jiàn)表1。iη表示截面固定效應(yīng),以控制所無(wú)法觀察的銀行個(gè)體因素影響;itε為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng),它與個(gè)體截面固定效應(yīng)以及自變量不相關(guān)。

      3.4 描述性統(tǒng)計(jì)

      表2報(bào)告了樣本的描述性統(tǒng)計(jì)。從表2中可以看出,lnleve、ln_nscr、ln_mrfs、ln_yskx、ln_loan、ln_deposit、ln_risk、lnNpl、ln_r、ln_p、lnExp_i、lnInc、ln_p、Lnnon、lnExp_b和 lngdp平均值和中位數(shù)都很接近,說(shuō)明各變量滿足正態(tài)分布。

      表2 樣本的描述性統(tǒng)計(jì)

      4 實(shí)證模型的估計(jì)

      本文在采用OLS估計(jì)基礎(chǔ)上,主要采用面板數(shù)據(jù)模型?;贖ausman檢驗(yàn)結(jié)果,本文采用固定效益模型。

      4.1 基準(zhǔn)回歸

      表3為基準(zhǔn)回歸結(jié)果。列(1)和列(2)為OLS估計(jì)結(jié)果,列(3)和列(4)為固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果。在列(1)中,非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)在1%水平上顯著為正,說(shuō)明銀行雖使用自有資金從事非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù),但此舉會(huì)使得銀行債務(wù)杠桿上升,提高銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。列(3)面板數(shù)據(jù)模型的固定效應(yīng)估計(jì)結(jié)果也得到了一致的結(jié)果。列(2)和列(4)考察了不同種類非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)的異質(zhì)性。在列(2)中,應(yīng)收款項(xiàng)投資在1%水平上顯著為正,說(shuō)明銀行從事資管、基金等非標(biāo)業(yè)務(wù)顯著提升了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn);而從事信托貸款等非標(biāo)業(yè)務(wù)雖提升了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)但并顯著。H1假設(shè)成立。

      表3 基準(zhǔn)回歸

      4.2 工具變量

      考慮到非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)與銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)之間可能存在互為因果的解釋關(guān)系,例如從事非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)提升了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),但也有可能是債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)較高的銀行才會(huì)大量從事非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)。本文采用面板數(shù)據(jù)模型解決了遺漏重要變量的問(wèn)題,但模型仍然可能存在非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)預(yù)先設(shè)置的內(nèi)生性問(wèn)題。因此,本文進(jìn)一步采用工具變量的兩階段最小二乘法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

      本文構(gòu)造的工具變量為不同類型(4家大型國(guó)有銀行、13家全國(guó)股份制銀行、城市和農(nóng)村商業(yè)銀行)的銀行平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比,即每年同類型銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)規(guī)模除以每年同類型銀行規(guī)??傤~。每家銀行對(duì)應(yīng)的平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比是剔除了這家銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)及總資產(chǎn)規(guī)模外,剩下的同類型銀行的非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比,從而使指標(biāo)更加干凈。每年同類型銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比能成為當(dāng)年每家銀行非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)的合適工具變量,有以下兩點(diǎn)原因。第一,銀行從事非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)時(shí),往往會(huì)參考同類型其他銀行的平均情況。因此,該工具變量與每家銀行從事非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)具有較強(qiáng)相關(guān)性,從而克服弱工具變量問(wèn)題。第二,同類型銀行非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)占比平均水平對(duì)單個(gè)銀行債務(wù)水平具有一定的外生性,因?yàn)閱蝹€(gè)銀行債務(wù)水平更多是由銀行自身個(gè)體決定的。此類方法也在同類文獻(xiàn)中被廣泛運(yùn)用于解決內(nèi)生性問(wèn)題(Lin et al.,2011,2012;Campello & Gao,2017;許坤和笪亨果,2019;吳蒙等,2020)。基于同樣的原理,本文還根據(jù)每家銀行注冊(cè)地構(gòu)建了東部、中部和西部三個(gè)不同地區(qū)銀行平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比的工具變量。一階段估計(jì)的F值都大于0,模型不存在弱工具變量問(wèn)題。

      表4為兩階段最小二乘法估計(jì)結(jié)果,其中列(1)和列(2)為采用不同地區(qū)的銀行平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比工具變量的回歸結(jié)果;列(3)和列(4)為采用不同類型的銀行平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比工具變量的回歸結(jié)果。列(1)和列(3)中,ln_nscr在1%水平上均顯著為正,說(shuō)明非標(biāo)債務(wù)資產(chǎn)占比上升顯著提升了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),從而驗(yàn)證了基準(zhǔn)回歸結(jié)果的穩(wěn)健性。在列(2)和列(4)中,ln_yskx分別在5%和1%水平上顯著為正,說(shuō)明應(yīng)收款項(xiàng)投資占比上升顯著提升了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn),與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。

      表4 2SLS的估計(jì)結(jié)果

      續(xù)表

      5 可能的機(jī)制:信息或稟賦

      本文認(rèn)為導(dǎo)致這一結(jié)果的內(nèi)在機(jī)制有可能是信息透明度不同,也可能是稟賦不同。信息透明度會(huì)由于銀行是否上市而不同:非上市銀行比上市銀行擁有更低的信息透明度,更易利用信息的不透明大量從事躲避監(jiān)管的非標(biāo)債務(wù)業(yè)務(wù)。稟賦會(huì)由于銀行性質(zhì)而不同:全國(guó)性銀行比地方性銀行擁有更多的資源稟賦,全國(guó)性銀行業(yè)務(wù)牌照齊全,項(xiàng)目資源可實(shí)現(xiàn)跨地區(qū)調(diào)配,而地方性銀行業(yè)務(wù)牌照受限,項(xiàng)目資源局限在地方,只能通過(guò)繞開(kāi)監(jiān)管的非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)完成項(xiàng)目的異地對(duì)接。本文感興趣的是非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)導(dǎo)致銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升究竟是因?yàn)樾畔⒉煌该?,還是因?yàn)榻鹑谫Y源稟賦不同。

      5.1 信息透明度

      表6為非上市銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)與銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)回歸結(jié)果。在表6中,ln_nscr分別在5%和1%水平上顯著為正;ln_yskx分別在5%和1%水平上顯著為正。非上市銀行的回歸結(jié)果與總體樣本回歸基本一致。

      表6 非上市銀行:基準(zhǔn)回歸

      表7為上市銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)與銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)回歸結(jié)果。在表7中,ln_nscr分別在1%和1%水平上顯著為正;ln_yskx分別在1%和5%水平上顯著為正。上市銀行與非上市銀行、總體樣本均得到了一致的回歸結(jié)果。

      表7 上市銀行:基準(zhǔn)回歸

      續(xù)表

      因此,擁有不同信息透明度的銀行在非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)對(duì)銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)影響中不存在差別,可見(jiàn),非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)導(dǎo)致銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升的原因不是信息透明度不同。

      5.2 稟賦機(jī)制檢驗(yàn)

      表8為地方性銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)與銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)回歸結(jié)果。在表8中,ln_nscr分別在5%和1%水平上顯著為正;ln_yskx分別在1%和1%水平上顯著為正。地區(qū)性銀行的回歸結(jié)果與總體樣本回歸基本一致。

      表8 地方性銀行:基準(zhǔn)回歸

      表9為全國(guó)性銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)與銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)回歸結(jié)果。在表9中,ln_nscr分別在10%和1%水平上顯著為負(fù);ln_yskx也分別在5%和5%水平上顯著為負(fù)。

      表9 全國(guó)性銀行:基準(zhǔn)回歸

      全國(guó)性銀行與地方性銀行、總體樣本回歸結(jié)果截然相反,H2假設(shè)成立。全國(guó)性銀行擁有強(qiáng)大的金融資源稟賦,從事非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)更多出于資產(chǎn)配置,并未提高其債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。不同于全國(guó)性銀行,地方性銀行通過(guò)非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)完成資源跨區(qū)對(duì)接,游離于監(jiān)管體系之外,這個(gè)過(guò)程本身造成了巨大的安全隱患(吳蒙等,2020)。可見(jiàn),非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)導(dǎo)致銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升的原因是因?yàn)榻鹑谫Y源稟賦不同。

      5.3 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

      為了進(jìn)一步驗(yàn)證模型的可靠性,本文在工具變量構(gòu)建基礎(chǔ)上,開(kāi)展分組的二階段最小二乘回歸。

      續(xù)表

      表10為采用不同地區(qū)、類型銀行的平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比的工具變量的兩階段最小二乘估計(jì)的非上市銀行結(jié)果。回歸的結(jié)果基本與表6一致。

      表10 非上市銀行:2SLS

      表11為采用不同地區(qū)、類型銀行的平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比的工具變量的兩階段最小二乘估計(jì)的上市銀行結(jié)果?;貧w的結(jié)果基本與表7一致。

      表11 上市銀行:2SLS

      續(xù)表

      表12為采用不同地區(qū)、類型銀行的平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比的工具變量的兩階段最小二乘估計(jì)的地方性銀行結(jié)果。回歸的結(jié)果基本與表8一致。

      表12 地方性銀行:2SLS

      表13為采用不同地區(qū)、類型銀行的平均非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比的工具變量的兩階段最小二乘估計(jì)的非上市銀行結(jié)果?;貧w的結(jié)果基本與表9一致。

      表13 全國(guó)性銀行:2SLS

      總之,表10-13的回歸結(jié)果進(jìn)一步說(shuō)明不是信息透明度,而是金融資源稟賦,使得非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)提升了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。

      6 結(jié)論與政策建議

      本文以買入返售和應(yīng)收款項(xiàng)類投資作為銀行非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)的代理變量,在采用OLS估計(jì)方法的基礎(chǔ)上,采用面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型,分析非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)對(duì)銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響,并對(duì)其機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明:非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比上升提高了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。針對(duì)嚴(yán)格監(jiān)管,不是信息透明度,而是金融資源稟賦約束,使得非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)提升了銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。為了解決非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)內(nèi)生性問(wèn)題,本文采取不同地區(qū)和類型銀行的非標(biāo)債權(quán)資產(chǎn)占比作為工具變量的兩階段最小二乘法,進(jìn)一步證實(shí)了上述觀點(diǎn)。相比于全國(guó)性銀行,地方性銀行為了獲取異地項(xiàng)目,打破監(jiān)管約束,提升市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)壓力,其更有動(dòng)力從事非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù),從而更易引發(fā)金融風(fēng)險(xiǎn)。

      因此,本文得出如下建議:第一:重視非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)對(duì)銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響。非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)雖使用銀行自有資金或第三方理財(cái)資金,并不會(huì)給儲(chǔ)戶等債權(quán)人造成直接損失,但非標(biāo)債務(wù)業(yè)務(wù)及其產(chǎn)生的延伸資產(chǎn)業(yè)務(wù),最終會(huì)使得銀行債務(wù)風(fēng)險(xiǎn)上升,不利于銀行體系穩(wěn)健。要防止非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)對(duì)應(yīng)的資金在銀行體系內(nèi)空轉(zhuǎn),積極引導(dǎo)非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)“脫虛向?qū)崱?,切?shí)做好金融創(chuàng)新更好地服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)的初衷。第二,從機(jī)制分析來(lái)看,銀行從事非標(biāo)債權(quán)業(yè)務(wù)不是因?yàn)槔眯畔⒉煌该鳎嗟氖且驗(yàn)橘Y源稟賦約束造成的,這應(yīng)該引起監(jiān)管機(jī)構(gòu)重視。僅僅強(qiáng)調(diào)信貸市場(chǎng)信息透明度的建設(shè)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的,監(jiān)管機(jī)構(gòu)應(yīng)進(jìn)一步改善銀行業(yè)市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)度、促進(jìn)銀行業(yè)公平競(jìng)爭(zhēng)、提升地方性銀行在市場(chǎng)中的地位,拓寬地方性銀行參與信貸市場(chǎng)的渠道。

      猜你喜歡
      非標(biāo)債權(quán)債務(wù)
      非標(biāo)設(shè)備制造質(zhì)量控制計(jì)劃的編制和實(shí)施
      基于BP與GA對(duì)非標(biāo)部件結(jié)構(gòu)對(duì)比研究
      非標(biāo)壓力容器報(bào)價(jià)快速估算方法探討
      家庭日常生活所負(fù)債務(wù)應(yīng)當(dāng)認(rèn)定為夫妻共同債務(wù)
      紅土地(2018年7期)2018-09-26 03:07:26
      西夏的債權(quán)保障措施述論
      西夏學(xué)(2018年2期)2018-05-15 11:22:04
      萬(wàn)億元債務(wù)如何化解
      債權(quán)轉(zhuǎn)讓擔(dān)保
      債權(quán)讓與擔(dān)保等的復(fù)合性運(yùn)用
      非標(biāo)項(xiàng)目外協(xié)采購(gòu)加權(quán)綜合打分法實(shí)踐研究
      萬(wàn)億元債務(wù)如何化解
      海原县| 吴桥县| 许昌市| 桃江县| 南阳市| 阿坝县| 东港市| 固始县| 开平市| 徐水县| 洱源县| 信宜市| 淳化县| 尚志市| 彭山县| 兴隆县| 晴隆县| 博野县| 泗洪县| 彭州市| 鄯善县| 建始县| 永州市| 金溪县| 岳阳县| 凤凰县| 长垣县| 阿拉善盟| 广平县| 江山市| 淮阳县| 宜川县| 南通市| 寻乌县| 台湾省| 姜堰市| 皮山县| 进贤县| 新乡县| 镇江市| 文登市|