利率期限結(jié)構(gòu)與銀行風(fēng)險承擔(dān)*

辛兵海，徐紅艷，程 棟

（1. 河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)金融與企業(yè)創(chuàng)新研究中心，河北 石家莊 050061；2. 桂林旅游學(xué)院，廣西 桂林 541006）

一、引言及文獻(xiàn)綜述

2008年國際金融危機(jī)以及隨后的歐債危機(jī)，對世界經(jīng)濟(jì)的影響可謂深遠(yuǎn)，更是將全球帶入“超低利率時代”（李揚(yáng)，2021）。為穩(wěn)定金融體系、刺激經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，美聯(lián)儲不斷降低政策利率水平，歐元區(qū)和日本等經(jīng)濟(jì)體相繼效仿。政策利率觸底疊加量化寬松政策，導(dǎo)致短期利率和長期利率雙降，進(jìn)而帶來利率期限結(jié)構(gòu)①利率期限結(jié)構(gòu)是指特定時點(diǎn)上，不同期限的即期利率與到期期限的對應(yīng)關(guān)系及變化規(guī)律。利率期限結(jié)構(gòu)可以用零息債券的收益率曲線來表示，收益率曲線的變化本質(zhì)上體現(xiàn)了債券的到期收益率與期限之間的關(guān)系，即債券的短期利率和長期利率的差異性。的變化（Ferrero等，2019）。利率環(huán)境深刻變化后的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，尤其是對金融穩(wěn)定的影響，日益受到眾多研究者的關(guān)注。

全球低利率市場環(huán)境以及中國經(jīng)濟(jì)增速換擋等因素疊加，加劇了中國所面臨的利率下行壓力。一方面，隨著中國對外開放的深度和廣度的提升，全球低利率環(huán)境的溢出效應(yīng)會強(qiáng)化中國市場的低利率表現(xiàn)。投資者對中國經(jīng)濟(jì)的良性預(yù)期，以及受套利動機(jī)驅(qū)動，全球資本不斷流入中國，引致市場資金流動性充溢。另一方面，長期市場利率中樞將隨經(jīng)濟(jì)增速的逐步下降而下移（易綱，2021）。當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)從高速增長向高質(zhì)量發(fā)展的轉(zhuǎn)型過程中，經(jīng)濟(jì)增速處于長期下降通道。伴隨著利率市場化的推進(jìn)，長期國債利率與GDP增速間的差距已經(jīng)顯著收窄。中國金融體系以銀行業(yè)為主導(dǎo)，而銀行業(yè)的最主要收入來源為利息收入。那么，利率下行所引致的利率期限結(jié)構(gòu)變化，對中國銀行業(yè)收益以及風(fēng)險承擔(dān)會產(chǎn)生何種影響？這種影響在異質(zhì)性銀行之間是否存在差異？這種影響對中國整體金融體系的穩(wěn)定性會帶來何種沖擊？厘清上述問題，對于宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定、金融監(jiān)管以及銀行業(yè)穩(wěn)健經(jīng)營均具有重要意義。

理論上，利率期限結(jié)構(gòu)對于銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響并不確定。就短期利率而言，既有研究普遍認(rèn)為短期利率降低伴隨著寬松的流動性，降低銀行的風(fēng)險感知能力，加重銀行的代理問題，從而激勵商業(yè)銀行放松信貸標(biāo)準(zhǔn)，并承擔(dān)更多的信用風(fēng)險（Acharya 和 Naqvi，2012；Jiménez 等，2013；杜崇東等，2021） 。但是，對于長期利率如何影響銀行風(fēng)險承擔(dān)，存在兩類對立的觀點(diǎn)。一方面，根據(jù) “獲得收益（reach-for-yield）” 假說，長期利率下降將降低銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。該理論指出，長期利率下降導(dǎo)致收益率曲線斜率更為平緩，銀行在 “短借長貸” 的期限錯配模式下的預(yù)期利差收益將下降，收益下降將侵蝕資本金積累，進(jìn)而降低銀行擴(kuò)張貸款的能力（Adrian and Shin, 2010）。另一方面，根據(jù)“追逐收益（search-for-yield）”假說和“風(fēng)險轉(zhuǎn)移（risk-shifting）”假說，長期利率下降會提高銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。前者指出，由于管理層薪酬與商業(yè)銀行收益掛鉤，為應(yīng)對預(yù)期收益下降所導(dǎo)致的預(yù)期薪酬下降，管理層有動機(jī)增持更多高風(fēng)險資產(chǎn)，從而助推商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)水平上升（Rajan，2006）。后者指出，在信息不對稱和有限責(zé)任制度下，長期利率下降導(dǎo)致銀行預(yù)期利差收益下降，道德風(fēng)險會促使商業(yè)銀行降低識別和監(jiān)督新增貸款的激勵（Allen等，2011；Dell’Ariccia等，2014）。

實(shí)證研究方面，既有文獻(xiàn)多集中于分析短期利率變動的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，基于貨幣政策的風(fēng)險承擔(dān)視角（Borio 和 zhu，2012）。多數(shù)文獻(xiàn)研究證實(shí)短期利率和銀行風(fēng)險承擔(dān)呈現(xiàn)負(fù)向關(guān)系（方意等，2012；徐明東和陳學(xué)彬，2012；Jiménez 等，2014；汪莉，2017；Bonfim等，2018；馬勇和姚池，2021）。將視線轉(zhuǎn)向長期利率，僅有少數(shù)文獻(xiàn)分析長期利率變動對于銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響，且由于樣本差異和方法差異，既有文獻(xiàn)的研究結(jié)論不盡相同。例如，Paligorova 和 Santos （2012）、Ferrero等（2019）研究發(fā)現(xiàn)，長期利率與銀行風(fēng)險承擔(dān)之間呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系；而Maddaloni 和 Peydrò （2011）、 Dell’ Ariccia 等（2017）研究發(fā)現(xiàn)，長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)不存在顯著性影響。

上述文獻(xiàn)為理解利率期限結(jié)構(gòu)與銀行風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系提供了有益借鑒，但是仍存在改進(jìn)的空間。一方面，由于利率期限結(jié)構(gòu)作為一個整體性概念，相關(guān)研究大多集中考察短期（政策）利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響，將短期和長期利率進(jìn)行聯(lián)合分析的研究文獻(xiàn)相對較少。另一方面，基于中國樣本的研究文獻(xiàn)，對銀行風(fēng)險承擔(dān)的度量多借助于不良貸款率、風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)等銀行財(cái)務(wù)指標(biāo)，更偏重于被動風(fēng)險承擔(dān)，這類指標(biāo)存在一定的局限性（方意，2015）②銀行風(fēng)險承擔(dān)是指銀行的非風(fēng)險中立，即銀行本身對風(fēng)險具有一定的感知及容忍度。而不良貸款率等銀行指標(biāo)所定義的風(fēng)險承擔(dān)，既包含銀行風(fēng)險容忍度的變化，也包含由于宏觀經(jīng)濟(jì)沖擊或微觀企業(yè)突發(fā)事件等不利因素導(dǎo)致借企業(yè)的違約風(fēng)險加大，從而導(dǎo)致銀行被動風(fēng)險承擔(dān)的增大。故在不良貸款率等指標(biāo)中，銀行的風(fēng)險態(tài)度和其他不利因素交織在一起，存在一定局限性，不能有效定義銀行是否風(fēng)險中立問題。。鮮有文獻(xiàn)從企業(yè)信用視角更為直接地度量銀行的主動風(fēng)險承擔(dān)意愿。有鑒于此，本文以2008—2020年中國銀行—企業(yè)匹配數(shù)據(jù)為樣本，使用授信企業(yè)信用評級（Z值）定義信用風(fēng)險，實(shí)證考察短期和長期利率變動對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。

與既有文獻(xiàn)相比，本文研究具有如下邊際貢獻(xiàn)：第一，注重利率期限結(jié)構(gòu)的整體性，將短期利率和長期利率進(jìn)行聯(lián)合分析，揭示利率因素對銀行風(fēng)險承擔(dān)影響的全貌，為這一研究領(lǐng)域提供了來自中國的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。第二，基于銀行—企業(yè)匹配數(shù)據(jù)，直接利用銀行信貸對企業(yè)信用評級（Z值）的敏感性對于銀行風(fēng)險承擔(dān)變量進(jìn)行有效定義。企業(yè)Z值屬于企業(yè)（信貸需求方）特質(zhì)性風(fēng)險因素，獨(dú)立于銀行（信貸供給方）特征和貸款特征，可以更為有效地分析銀行對貸前風(fēng)險的感知和容忍度，從而規(guī)避變量度量偏差導(dǎo)致的內(nèi)生性問題。并且，銀行—企業(yè)匹配數(shù)據(jù)的使用，可以更為全面地控制信貸供需雙方的特征變量，從而提高實(shí)證結(jié)論的說服力。第三，厘清了利率期限結(jié)構(gòu)影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的作用機(jī)制和條件。本文重點(diǎn)考察了長期利率影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的獲得收益機(jī)制、追逐收益機(jī)制和風(fēng)險轉(zhuǎn)移機(jī)制，并明確久期缺口和杠桿率兩類異質(zhì)性因素在“利率期限結(jié)構(gòu)-銀行風(fēng)險承擔(dān)效應(yīng)”關(guān)系中的調(diào)節(jié)作用，從而揭示了利率期限結(jié)構(gòu)影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的作用路徑和條件，可為金融監(jiān)管及銀行業(yè)穩(wěn)健經(jīng)營提供更具針對性的建議。

二、理論分析與研究假設(shè)

（一）短期利率與銀行風(fēng)險承擔(dān)

貨幣政策的銀行風(fēng)險承擔(dān)渠道的影響機(jī)制可歸納為以下四個方面：一是估值和現(xiàn)金流效應(yīng)。低利率提高了資產(chǎn)與抵押品的價值，使銀行對貸款風(fēng)險感知及對貸款損失的預(yù)期下降（Borio 和 Zhu，2008；Adrian 等，2009；王晉斌等，2017；Bonfim等，2018）。在險價值（VaR）等風(fēng)險測度方法的使用，更是使估值效應(yīng)得到進(jìn)一步增強(qiáng)（Altunbas等，2014）。二是利率追逐效應(yīng)。當(dāng)市場利率低于（粘性）收益率時，會促使銀行風(fēng)險容忍度增加，以追逐更多的收益（Borio 和 Zhu，2008；方意等，2012；徐斯旸和劉梅子，2017）。三是慣性效應(yīng)。在寬松貨幣政策環(huán)境下，市場一片繁榮，銀行會認(rèn)為繁榮將持續(xù)下去，因而會降低風(fēng)險厭惡程度（Altunbas等，2014）。四是保險效應(yīng)。銀行預(yù)期在經(jīng)濟(jì)面臨下行壓力時央行會降低利率以提振經(jīng)濟(jì)，這就為銀行風(fēng)險承擔(dān)行為提供了保險與激勵（Blinder 等，2008；Borio等，2012；項(xiàng)后軍等，2016）。上述四類效應(yīng)具有一致的作用方向，而貨幣政策的風(fēng)險承擔(dān)渠道則是上述效應(yīng)的綜合作用的結(jié)果。綜上，提出本文的第一個研究假設(shè)：

H1：短期利率上升（下降），會降低（提高）商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)。

（二）長期利率與商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)

從理論角度看，長期利率變化引致利率期限結(jié)構(gòu)變化，會通過三種不同的潛在機(jī)制影響商業(yè)銀行對風(fēng)險的態(tài)度，分別為獲得收益機(jī)制、追逐收益機(jī)制和風(fēng)險轉(zhuǎn)移機(jī)制。

商業(yè)銀行通過“短借長貸”的方式發(fā)揮期限轉(zhuǎn)換職能，從而為實(shí)體經(jīng)濟(jì)提供流動性支持（Bryant，1980；Kashyap等，2002）。固有的期限錯配模式，使得商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債表以短期負(fù)債和長期資產(chǎn)為主要特征（Berger和Bouwman，2009），商業(yè)銀行可以從收益率曲線中獲得長短利差收益。根據(jù)獲得收益模型（Adrian和Shin，2010），長期利率上升導(dǎo)致收益率曲線斜率更為陡峭，商業(yè)銀行中介收益得以提升，貸款的盈利能力提高。因此，商業(yè)銀行未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)價值以及預(yù)期資本金將提高，伴隨著資本金的進(jìn)一步補(bǔ)充，商業(yè)銀行的信貸擴(kuò)張空間邊際得以擴(kuò)展。反之，長期利率下降導(dǎo)致收益率曲線斜率更為平緩，商業(yè)銀行中介收益受到擠壓，貸款的盈利能力降低。因此，商業(yè)銀行未來現(xiàn)金流的貼現(xiàn)價值下降，對銀行資本金的前瞻性預(yù)期降低，受限于資本充足率監(jiān)管的約束，金融中介機(jī)構(gòu)的信貸風(fēng)險承擔(dān)能力降低（汪莉，2017；馬勇和姚池，2021）。根據(jù)獲得收益機(jī)制，長期利率與商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。綜上，提出本文的第二個研究假設(shè)：

H2：長期利率提高（降低），會提高（降低）商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)。

長期利率下降還會通過追逐收益機(jī)制和風(fēng)險轉(zhuǎn)移機(jī)制提高銀行風(fēng)險承擔(dān)水平。追逐收益機(jī)制具體可以表述為：當(dāng)基于利率期限結(jié)構(gòu)的預(yù)期利潤率與（粘性）目標(biāo)收益率之間存在差異時，商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)意愿會發(fā)生改變。例如，長期利率下降引致收益率曲線斜率降低，長久期信貸資產(chǎn)的預(yù)期回報率下降，商業(yè)銀行通過期限轉(zhuǎn)換所獲利差收益將受到擠壓。由于契約制度（對目標(biāo)回報的承諾、管理者的薪酬激勵計(jì)劃等）和貨幣幻覺等因素，金融機(jī)構(gòu)在盈利能力下降時將增加風(fēng)險承擔(dān)（Rajan，2006），以彌補(bǔ)預(yù)期利潤率與目標(biāo)收益率之間的缺口。反之，在長期利率上升導(dǎo)致收益率曲線陡峭時，銀行可以通過投資更具安全性的資產(chǎn)以實(shí)現(xiàn)目標(biāo)收益率要求，隨之降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。

在信息不對稱和有限責(zé)任制度下，利率期限結(jié)構(gòu)會通過銀行資產(chǎn)負(fù)債表產(chǎn)生風(fēng)險轉(zhuǎn)移效應(yīng)（Dell’ Ariccia 等，2010；Allen 等，2011）。這一機(jī)制具體可以表述為：長期利率降低在導(dǎo)致長久期信貸資產(chǎn)的收益率下降的同時，亦會導(dǎo)致長久期負(fù)債成本下降?？紤]到商業(yè)銀行的資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)以短期負(fù)債和長期資產(chǎn)為主要特征（Berger 和 Bouwman，2009），長期利率變化對資產(chǎn)端和負(fù)債端會帶來非對稱效應(yīng)，即長期利率降低所引致的資產(chǎn)回報率的下降幅度要大于其所引致的負(fù)債成本的下降幅度。伴隨著銀行利差收益的下降，銀行特許權(quán)價值降低，銀行道德風(fēng)險上升，進(jìn)而會提高銀行的風(fēng)險承擔(dān)動機(jī)以轉(zhuǎn)嫁風(fēng)險（馬勇和姚池，2021）。綜上，基于追逐收益機(jī)制和風(fēng)險轉(zhuǎn)移機(jī)制分析，提出本文的第三個研究假設(shè)：

H3：長期利率提高（降低），會降低（提高）商業(yè)銀行的風(fēng)險承擔(dān)。

圖1以直觀形式梳理了利率期限結(jié)構(gòu)影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的內(nèi)在機(jī)理。

圖1 利率期限結(jié)構(gòu)對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)理

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定與變量選擇

本文借助如下回歸模型檢驗(yàn)上述研究假設(shè)：

其中：下標(biāo)i表示銀行，j表示企業(yè)，t表示時間。被解釋變量Loan表示在年度t銀行i流向企業(yè)j新增貸款數(shù)額的對數(shù)值。通過設(shè)定利率期限結(jié)構(gòu)（即短期利率shortrate和長期利率longrate）和滯后期企業(yè)風(fēng)險risk的交互項(xiàng)shortrate×risk和longrate×risk，來考察利率期限結(jié)構(gòu)對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響?？紤]到企業(yè)財(cái)務(wù)風(fēng)險信息向商業(yè)銀行傳遞的時滯，本文使用滯后期的企業(yè)Z值。本文重點(diǎn)考察系數(shù)β1和β2的系數(shù)符號：基于假設(shè)1，預(yù)期β1的系數(shù)符號為負(fù)；由于存在競爭性假設(shè)研究（H2和H3），本文對于β2的系數(shù)符號不做判斷。

參考Altman（1968）、Altman 等（1994），本文使用企業(yè)Z值作為授信企業(yè)風(fēng)險risk的代理變量，Z值越高則企業(yè)信用評級越高，企業(yè)發(fā)生破產(chǎn)的可能性越低。Z值模型計(jì)算公式為：Z=1.2×（營運(yùn)資本/總資產(chǎn)）+1.4×（留存收益/總資產(chǎn)）+3.3×（息稅前利潤/總資產(chǎn)）+ 0.6×（總市值/總負(fù)債）+0.999×（營業(yè)收入/總資產(chǎn)）。

本文選用銀行間7日回購利率DR007作為短期利率shortrate的代理變量，DR007為銀行間發(fā)生實(shí)際交易之后而得出的真實(shí)成交利率。選用10年期國債收益率（Bond10）作為長期利率longrate的代理變量。該期限附近市場價格點(diǎn)豐富，在中國國債收益率曲線中，10年期國債收益率走勢最受市場關(guān)注（易綱，2021）。此外，后文本文還嘗試選用其他短期利率和長期利率的替代變量，進(jìn)行穩(wěn)健性分析。

X表示向量集，涵蓋了銀行層面可能影響信貸投放的主要因素。具體而言，模型控制了資產(chǎn)規(guī)模size、權(quán)益比率lev、不良貸款率npl、零售貸款占比retail、流動比率liquid和資產(chǎn)收益率roa。所有的銀行微觀變量均滯后一期，以弱化內(nèi)生性對模型估計(jì)結(jié)果的影響。同時，模型還加入了銀行固定效應(yīng)ωi，以控制未識別且非時變的銀行個體異質(zhì)性。此外，本文統(tǒng)一在模型中加入行業(yè)固定效應(yīng)φh和時間固定效應(yīng)τt，以控制行業(yè)特征、宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境和其他未識別的時變因素。在此基礎(chǔ)上，模型控制了宏觀經(jīng)濟(jì)因素Macro（具體包括失業(yè)率unemploy、物價指數(shù)cpi）和企業(yè)風(fēng)險變量risk的交互項(xiàng)Macro×risk，以進(jìn)一步識別經(jīng)濟(jì)周期對銀行風(fēng)險承擔(dān)所發(fā)揮的調(diào)節(jié)效應(yīng)。需要說明的是，由于模型已通過時間固定效應(yīng)τt對宏觀變量進(jìn)行了聯(lián)合控制，如果同時控制時間效應(yīng)和宏觀變量則會存在完全共線性問題（Berger和Bouwman，2017；田國強(qiáng)和李雙建，2020；劉海明和李明明，2020），故本文基準(zhǔn)模型中未對宏觀變量進(jìn)行單獨(dú)控制。

本文模型各變量的具體定義情況見表1。

表1 變量定義

（二）樣本選擇及描述性統(tǒng)計(jì)

文中實(shí)證分析所使用的數(shù)據(jù)來源如下：銀行—企業(yè)匹配貸款數(shù)據(jù)、企業(yè)特征數(shù)據(jù)來源于CSMAR數(shù)據(jù)庫；銀行特征數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，缺失數(shù)據(jù)通過查閱銀行年報最大限度補(bǔ)齊。本文對原始樣本進(jìn)行如下處理：①剔除政策性銀行；②剔除未獲得信貸的企業(yè)樣本；③對所有連續(xù)變量進(jìn)行上下1%縮尾處理，以排除極端異常值的影響。最終得到2008—2020年54家商業(yè)銀行、479家上市企業(yè)的1165個銀行—企業(yè)匹配數(shù)據(jù)，樣本涵蓋6家大型商業(yè)銀行、9家股份制商業(yè)銀行、29家城市商業(yè)銀行和10家農(nóng)村商業(yè)銀行，樣本銀行資產(chǎn)占行業(yè)總資產(chǎn)的比重在樣本期間內(nèi)始終保持在80%以上，能夠反映我國商業(yè)銀行主體信貸狀況。

具體變量的統(tǒng)計(jì)特征如表2所示。各變量均在合理區(qū)間取值，不存在極端異常值。樣本企業(yè)risk的均值為3.315，標(biāo)準(zhǔn)差為3.010，最大值超過10，而最小值僅為0.804，說明不同企業(yè)的違約風(fēng)險存在較大差異。與長期利率longrate相比，短期利率shortrate的均值較低但標(biāo)準(zhǔn)差較高，說明短期利率的波動性相對較大。

表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

retail（%） 1165 16.814 5.866 7.524 28.348 npl（%） 1165 1.564 1.397 0.660 24.210 lev （%） 1165 6.847 1.167 3.184 8.509 liquid （%） 1165 12.998 3.926 7.505 22.164 roa （%） 1165 0.991 0.203 0.324 1.340 shortrate （%） 1165 2.746 0.705 1.253 4.084 longrate （%） 1165 3.440 0.367 2.858 4.156 unemployment （%） 1165 3.992 0.205 3.620 4.300 cpi 1165 2.345 1.334 -0.728 5.925

表3展示了主要變量的pearson相關(guān)系數(shù)矩陣。其中，loan與risk之間存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系，且在1%顯著性水平下顯著，從而可初步判斷，在企業(yè)破產(chǎn)風(fēng)險降低時，銀行會擴(kuò)張對企業(yè)的貸款投放，從而增加風(fēng)險承擔(dān)。各變量之間的相關(guān)系數(shù)普遍較小，表明本文的模型設(shè)定不太容易受到多重共線性問題的干擾。

表3 主要變量的相關(guān)系數(shù)矩陣

四、回歸分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

表4第（1）列展示了基準(zhǔn)計(jì)量模型的回歸結(jié)果。其中，企業(yè)風(fēng)險變量risk的系數(shù)顯著為負(fù)，表明商業(yè)銀行對授信企業(yè)的貸前違約風(fēng)險較為敏感，在其他條件相同的情形下，商業(yè)銀行會降低對高違約風(fēng)險企業(yè)的信貸投放。短期利率和企業(yè)風(fēng)險的交互項(xiàng)shortrate×risk的系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為負(fù)，這意味著短期利率對“企業(yè)風(fēng)險—銀行信貸”關(guān)系存在負(fù)向調(diào)節(jié)作用，即短期利率上升（下降），銀行的信貸風(fēng)險承擔(dān)水平將下降（上升），驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)H1。長期利率和企業(yè)風(fēng)險的交互項(xiàng)longrate×risk的系數(shù)在5%顯著性水平下顯著為正，這意味著長期利率對“企業(yè)風(fēng)險—銀行信貸”關(guān)系存在正向調(diào)節(jié)作用，即長期利率水平上升（下降），收益率曲線變得更為平緩（陡峭），銀行的信貸風(fēng)險承擔(dān)水平將上升（下降），驗(yàn)證了本文的研究假設(shè)H2。實(shí)證結(jié)果表明，基于中國情境，在長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的三類潛在影響機(jī)制中，獲得收益機(jī)制發(fā)揮主導(dǎo)作用，而追逐收益機(jī)制和風(fēng)險轉(zhuǎn)移機(jī)制的影響不顯著。經(jīng)濟(jì)顯著性方面，長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響大于短期利率。具體而言，如果短期利率shortrate降低1個百分點(diǎn)，loan增加4.2%（e0.041-1）；如果長期利率longrate增加1百分點(diǎn)，loan增加10.4%（e0.099-1）。

此外，表4第（1）列顯示，失業(yè)率與企業(yè)風(fēng)險交互項(xiàng)unemployt×risk的系數(shù)在1%顯著性水平下顯著為負(fù)，物價指數(shù)與企業(yè)風(fēng)險的交互項(xiàng)cpi×risk的系數(shù)顯著為正。對于上述回歸結(jié)果的解釋：經(jīng)濟(jì)上行周期中，失業(yè)率下降，物價指數(shù)上升，銀行對宏觀經(jīng)濟(jì)形勢呈現(xiàn)較為樂觀的預(yù)期，故會增加自身的風(fēng)險承擔(dān)水平以獲取更多收益。

在控制時間、銀行和行業(yè)固定效應(yīng)的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步加入了時間趨勢項(xiàng)Trend、趨勢項(xiàng)和銀行效應(yīng)的交互項(xiàng)Trend×bank、趨勢項(xiàng)和行業(yè)效應(yīng)的交互項(xiàng)Trend×industry，以控制趨勢特征因素對銀行信貸的影響。表4第（2）至（3）列展示了進(jìn)一步控制趨勢特征因素的回歸結(jié)果，其中，核心變量shortrate×risk和longrate×risk的系數(shù)符號及統(tǒng)計(jì)顯著性水平保持穩(wěn)健。

表 4 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.替換利率變量的度量方式

第一，替換短期利率shortrate的度量方式。一是使用一年期國債收益率。二是分別選用隔夜（Shibor1d）、一周（Shibor1w）和三個月（Shibor3m）期限的銀行同業(yè)拆放利率來度量短期利率。與銀行間回購協(xié)議不同，銀行同業(yè)拆放利率屬于報價利率而非真實(shí)成交利率。三是選用R007作為短期利率的度量方式。DR007僅限于存款類金融機(jī)構(gòu)間的回購利率，與之不同的是，R007是全市場金融機(jī)構(gòu)的加權(quán)平均回購利率。表4第（1）至（5）列展示了使用上述指標(biāo)度量短期利率的回歸結(jié)果，各列中短期利率和企業(yè)風(fēng)險的交互項(xiàng)shortrate×risk系數(shù)均保持顯著為負(fù)，長期利率與企業(yè)風(fēng)險交互項(xiàng)longrate×risk系數(shù)均保持顯著為正，且unemploy×risk和cpi×risk的回歸結(jié)果穩(wěn)健，說明本文核心結(jié)論不因短期利率度量指標(biāo)的變化而改變。

第二，替換長期利率longrate的度量方式。在10年期國債收益率的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步選用15年期（Bond15）、20年期（Bond20）和30年期（Bond30）的國債收益率作為長期利率的替代變量。表5第（6）至（8）列展示了使用上述指標(biāo)度量長期利率的回歸結(jié)果，各列中短期利率和企業(yè)風(fēng)險交互項(xiàng)shortrate×risk、長期利率與企業(yè)風(fēng)險交互項(xiàng)longrate×risk的回歸系數(shù)均保持穩(wěn)健，且unemployt×risk和cpi×risk的回歸結(jié)果保持穩(wěn)健，說明本文結(jié)論不因長期利率度量指標(biāo)的變化而改變。

表5 穩(wěn)健性檢驗(yàn)（一）

Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制Constant -7.052（-0.909）-6.774（-0.872）year 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制bank 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制industry 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制R2_a 0.339 0.341 0.339 0.341 0.340 0.339 0.341 0.340 Obs 1165 1165 1165 1165 1165 1165 1165 1165-7.415（-0.954）-6.387（-0.819）-6.883（-0.889）-7.168（-0.921）-6.513（-0.835）-7.179（-0.924）

2.使用縮尾前數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸

對數(shù)據(jù)進(jìn)行縮尾處理，有可能會導(dǎo)致尾端數(shù)據(jù)失真，降低數(shù)據(jù)的變異程度，從而干擾回歸結(jié)果的可靠性（Leone等，2019），本文使用縮尾前的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析，并對縮尾前后的回歸結(jié)果進(jìn)行比較。表6第（1）列呈現(xiàn)了基于縮尾前數(shù)據(jù)進(jìn)行的回歸結(jié)果，可以發(fā)現(xiàn)核心變量shortrate×risk和longrate×risk的系數(shù)符號及顯著性水平，與使用縮尾后數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果（表3第（1）列）相比，未發(fā)生本質(zhì)變化，核心結(jié)論保持穩(wěn)健。這說明本文所使用數(shù)據(jù)真實(shí)有效，尾端不存在較為嚴(yán)重的異常值。

3.同時控制時間效應(yīng)和利率變量

本文基準(zhǔn)計(jì)量模型設(shè)定中，加入了時間固定效應(yīng)，作為對宏觀利率變量的聯(lián)合控制。旨在穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文在計(jì)量模型中進(jìn)一步加入短期利率shortrate和長期利率longrate變量，進(jìn)行回歸分析。表6第（2）列呈現(xiàn)了回歸結(jié)果：核心變量shortrate×risk和longrate×risk的系數(shù)符號及統(tǒng)計(jì)顯著性水平均保持穩(wěn)定。

4.使用銀行風(fēng)險承擔(dān)的替代變量

本文借助如下計(jì)量模型，對核心結(jié)論的穩(wěn)健性進(jìn)行交叉檢驗(yàn)：

參照方意（2015）的研究，選用風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)比率Rwar，作為銀行風(fēng)險承擔(dān)的替代變量，并基于樣本銀行的季度面板數(shù)據(jù)〔式（2）下標(biāo)t表示季度〕進(jìn)行回歸分析。變量X為前述銀行層面控制變量集，ydum為年份虛擬變量。表6第（3）列呈現(xiàn)了計(jì)量模型的回歸結(jié)果：其中，短期利率shortrate對銀行風(fēng)險承擔(dān)變量Rwar具有顯著負(fù)向影響，長期利率longrate對銀行風(fēng)險承擔(dān)變量Rwar具有顯著正向影響。回歸結(jié)果反映了本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性。

5.使用長短期利差進(jìn)行分析

本文基準(zhǔn)計(jì)量模型設(shè)定中，潛在含義是在控制短期利率的條件下，長期利率變動引致利率期限結(jié)構(gòu)的變化，進(jìn)而影響銀行風(fēng)險承擔(dān)。出于穩(wěn)健性檢驗(yàn)的考慮，本文使用長短期利差Slope替代長期利率，直接考察識別利率期限結(jié)構(gòu)變化對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響機(jī)制，表6第（4）列呈現(xiàn)了回歸結(jié)果。利差的計(jì)算公式為Slope=Bond10-DR007。需要指出的是，在Slope的設(shè)定下，短期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響效應(yīng)調(diào)整為-0.040（即0.059-0.099=-0.040）。利差變量與企業(yè)風(fēng)險的交互項(xiàng)Slope×risk系數(shù)顯著為正，說明當(dāng)長短期利差上升時，商業(yè)銀行期限錯配的預(yù)期收益上升，通過獲得收益機(jī)制，商業(yè)銀行將增加風(fēng)險承擔(dān)。因此，回歸結(jié)果印證了本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性。

6.替換因變量的度量方式

CSMAR數(shù)據(jù)庫中的銀行—企業(yè)信貸匹配數(shù)據(jù)對信貸金額、信貸期限均進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)。除信貸金額外，信貸期限長短也可以在一定程度上反映銀行的信貸風(fēng)險承擔(dān)意愿，銀行可以通過調(diào)整信貸期限來控制風(fēng)險承擔(dān)。具體而言，信貸期限越長，銀行所承擔(dān)的信用風(fēng)險敞口越大。本文使用信貸期限maturity來替代基準(zhǔn)計(jì)量模型中的信貸金額loan，對本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性進(jìn)行檢驗(yàn)。表6第（5）列呈現(xiàn)了使用maturity作為因變量的回歸結(jié)果，核心變量shortrate×risk和longrate×risk的系數(shù)符號及統(tǒng)計(jì)顯著性水平均保持穩(wěn)定，進(jìn)一步支持了本文核心結(jié)論的穩(wěn)健性。

表6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)（二）

五、進(jìn)一步討論

前述分析主要回答了“利率期限結(jié)構(gòu)如何影響銀行風(fēng)險承擔(dān)”，下面進(jìn)一步研究哪些因素能夠影響利率期限結(jié)構(gòu)發(fā)揮其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)?；讷@得收益機(jī)制分析，長期利率影響銀行風(fēng)險承擔(dān)依托于銀行期限錯配和對資本金前瞻性預(yù)期，故本文主要對兩類影響因素進(jìn)行檢驗(yàn)：商業(yè)銀行久期缺口和權(quán)益比率。

（一）久期缺口對“利率期限結(jié)構(gòu)—銀行風(fēng)險承擔(dān)”關(guān)系的影響

就影響機(jī)制而言，獲得收益機(jī)制意味著，當(dāng)長期利率上升引致收益率曲線的斜率變陡峭時，久期缺口越大的銀行所承擔(dān)的信用風(fēng)險就越大；而風(fēng)險轉(zhuǎn)移和追逐收益機(jī)制則意味著，當(dāng)長期利率降低引致收益率曲線變平緩時，久期缺口越大的銀行所承擔(dān)的信用風(fēng)險相對越大?？偠灾?，銀行風(fēng)險承擔(dān)與收益率曲線斜率之間的關(guān)系，取決于上述三類機(jī)制中誰占主導(dǎo)。但無論何種機(jī)制占主導(dǎo)，相較于久期缺口較小的銀行，久期缺口相對較大的銀行，其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)會更顯著。

本文將樣本銀行觀察值分為高gap組和低gap組，進(jìn)而考察利率期限結(jié)構(gòu)對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響是否在兩組之間存在明顯異質(zhì)性。表7第（1）（2）列呈現(xiàn)了分組回歸結(jié)果，交互項(xiàng)longrate×risk系數(shù)顯著為正，且分組回歸的系數(shù)大小存在顯著差異。一方面，高gap組內(nèi)，longrate×risk的系數(shù)較大，即銀行風(fēng)險承擔(dān)對長期利率的敏感性更高。另一反面，低gap組內(nèi)，longrate×risk系數(shù)較小，即長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響效應(yīng)較低。上述估計(jì)結(jié)果表明，商業(yè)銀行久期缺口會對“利率期限結(jié)構(gòu)-銀行風(fēng)險承擔(dān)”產(chǎn)生顯著正向影響，即長期利率上升引致銀行盈利和資本金預(yù)期增加時，會增強(qiáng)銀行風(fēng)險承擔(dān)的意愿和能力；而商業(yè)銀行久期缺口越大，這種經(jīng)濟(jì)效應(yīng)越顯著，進(jìn)一步印證了獲得收益機(jī)制在三類機(jī)制中所發(fā)揮的主導(dǎo)作用。出于穩(wěn)健性檢驗(yàn)的考慮，本文用slope代替longrate，重新進(jìn)行分組回歸分析，表7第（5）（6）列結(jié)果表明，核心結(jié)論依然保持穩(wěn)健。

（二）權(quán)益比率對“利率期限結(jié)構(gòu)—銀行風(fēng)險承擔(dān)”關(guān)系的影響

權(quán)益比率（lev）可以反映商業(yè)銀行的資本充足情況，權(quán)益比率越高意味著商業(yè)銀行資本儲備越充足。根據(jù)獲得收益機(jī)制，長期利率走高引致收益率曲線斜率更為陡峭時，商業(yè)銀行基于期限錯配將獲得更多收益，而資本相對匱乏的商業(yè)銀行獲益相對更大。對于資本匱乏的商業(yè)銀行來說，長期利率變動所帶來的盈利能力增加，不僅增加了銀行資本前瞻性預(yù)期從而放松了其所面臨的資本約束，而且在新增風(fēng)險貸款供給時可以獲得相對更多的邊際收益。因此，本文預(yù)期權(quán)益比率越低的銀行，其銀行風(fēng)險承擔(dān)對長期利率的敏感性越高。

本文將樣本銀行觀察值分為高lev組和低lev組，進(jìn)而考察利率期限結(jié)構(gòu)對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響是否在兩組之間存在明顯異質(zhì)性。表7第（3）（4）列呈現(xiàn)了分組回歸結(jié)果，交互項(xiàng)longrate×risk系數(shù)顯著為正，且分組回歸的系數(shù)大小以及顯著性水平存在顯著差異。一方面，高lev組內(nèi)，longrate×risk的系數(shù)較小，且顯著性水平較低。另一方面，低lev組內(nèi)，longrate×risk系數(shù)較大，且在1%顯著性水平下顯著為正，即長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響效應(yīng)較高。上述估計(jì)結(jié)果表明，長期利率上升引致銀行盈利和資本金預(yù)期增加時，會增強(qiáng)銀行風(fēng)險承擔(dān)的意愿和能力；商業(yè)銀行面臨的資本約束程度越高（對應(yīng)于低lev組）這種經(jīng)濟(jì)效應(yīng)越顯著。出于穩(wěn)健性檢驗(yàn)的考慮，本文用slope代替longrate，重新進(jìn)行分組回歸分析，表7第（7）（8）列結(jié)果表明，核心結(jié)論保持穩(wěn)健。

表7 異質(zhì)性分析結(jié)果

六、研究結(jié)論與政策建議

本文以我國2008—2020年商業(yè)銀行—企業(yè)匹配數(shù)據(jù)為研究樣本，使用銀行信貸對企業(yè)信用評級的敏感性定義銀行風(fēng)險承擔(dān)，實(shí)證考察短期和長期利率下行對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。研究結(jié)果表明：第一，短期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)具有顯著負(fù)向影響，長期利率下行對銀行風(fēng)險承擔(dān)具有顯著正向影響，且長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響大于短期利率。第二，作用機(jī)制分析表明，獲得收益機(jī)制是長期利率影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的主導(dǎo)機(jī)制。第三，異質(zhì)性分析表明，久期缺口越大、權(quán)益比率越低的銀行，長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的正向影響越大。

本文厘清了利率期限結(jié)構(gòu)影響銀行風(fēng)險承擔(dān)的作用機(jī)制和條件，對于宏觀經(jīng)濟(jì)政策制定、金融監(jiān)管以及銀行業(yè)穩(wěn)健經(jīng)營具有如下啟示意義：

第一，基于整條收益率曲線，全面認(rèn)識利率變動對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。既有研究更多關(guān)注短期（政策）利率，而忽視了長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的影響。本文在證實(shí)短期利率的貨幣政策承擔(dān)效應(yīng)的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)挖掘了長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的作用機(jī)制和條件，發(fā)現(xiàn)長期利率下行引致收益率曲線斜率相對平坦，商業(yè)銀行會降低銀行風(fēng)險承擔(dān)。而在全球低利率市場環(huán)境以及中國長期利率下行壓力下，商業(yè)銀行會降低風(fēng)險貸款的投放，從而降低風(fēng)險承擔(dān)水平。本文明確了長期利率下降引致的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，在中國以商業(yè)銀行為主體金融機(jī)構(gòu)的金融市場上，長期利率走低并不會對整體金融穩(wěn)定性造成負(fù)面影響，反而會在一定程度上降低金融風(fēng)險。從政策視角而言，降低長期利率以刺激長期經(jīng)濟(jì)增長的貨幣政策，不會增加金融風(fēng)險的積聚。

第二，注重不同類型政策工具的協(xié)調(diào)配合。長期利率走低的環(huán)境下，商業(yè)銀行降低信貸風(fēng)險承擔(dān)的同時，也減少了對低信用評級企業(yè)（尤其是中小企業(yè)）的流動性支持，隨之降低了金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的質(zhì)效。因此，降低長期利率以刺激長期經(jīng)濟(jì)增長的貨幣政策，應(yīng)與定向降準(zhǔn)、財(cái)政貼息等扶持中小企業(yè)融資的政策協(xié)調(diào)配合，以弱化特定利率期限結(jié)構(gòu)條件下商業(yè)銀行對中小企業(yè)流動性支持的下降。

第三，重視對商業(yè)銀行久期缺口和資本充足率的監(jiān)管。本文異質(zhì)性研究表明，久期缺口越大、權(quán)益比率越低的商業(yè)銀行，長期利率對銀行風(fēng)險承擔(dān)的正向影響越大。尤其是在長期利率上行波動期間，久期缺口較大且資本較匱乏的商業(yè)銀行反而會更大幅度地增加信貸風(fēng)險承擔(dān)，這會造成利率風(fēng)險、流動性風(fēng)險和信用風(fēng)險的三重疊加，從而加劇整體金融風(fēng)險的積聚?；诖?，監(jiān)管部門可以通過對久期缺口和資本充足率的動態(tài)監(jiān)測，關(guān)注商業(yè)銀行利率風(fēng)險敞口和期限錯配程度，規(guī)范商業(yè)銀行的投資范圍和方向，以實(shí)現(xiàn)對商業(yè)銀行的利率風(fēng)險、流動性風(fēng)險和信用風(fēng)險的聯(lián)合監(jiān)管。

第四，商業(yè)銀行創(chuàng)新業(yè)務(wù)模式，推動收入結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級，以緩解利差下降引致的經(jīng)營壓力。因此，推動商業(yè)銀行改革，重點(diǎn)方向是加速商業(yè)銀行從“產(chǎn)品推銷商”向“服務(wù)提供者”轉(zhuǎn)型，同時穩(wěn)步推動商業(yè)銀行向混業(yè)經(jīng)營模式轉(zhuǎn)型，增加服務(wù)收費(fèi)占比，在盈利模式上減少對利息差的過度依賴，從而弱化商業(yè)銀行風(fēng)險承擔(dān)對利率變動的敏感性程度。此外，監(jiān)管部門應(yīng)穩(wěn)步推進(jìn)商業(yè)銀行利率衍生工具的應(yīng)用，優(yōu)化利率衍生工具定價機(jī)制，適時擴(kuò)大市場參與主體，積極發(fā)揮利率衍生工具的利率風(fēng)險對沖功能。