風(fēng)險承擔(dān)、凈息差趨勢與銀行穩(wěn)定發(fā)展研究

孫青志 劉錫良

作者簡介：孫青志（1974—），男，山西運城人，高級經(jīng)濟師，西南財經(jīng)大學(xué)中國金融研究院博士研究生，研究方向：貨幣政策、金融理論與實踐;劉錫良（1956—），男，四川自貢人，博士，西南財經(jīng)大學(xué)中國金融研究院教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：中央銀行、貨幣政策與宏觀調(diào)控、金融理論與實踐。

摘要：基于Ho和Saunders的做市商模型，引入監(jiān)管資本約束，優(yōu)化調(diào)整凈息差理論模型，定量解釋風(fēng)險承擔(dān)與凈息差及銀行穩(wěn)定機制。運用線性回歸模型及其輔助分析方法，依據(jù)30家銀行2009—2019年面板數(shù)據(jù)，考量風(fēng)險承擔(dān)、凈息差趨勢與銀行穩(wěn)定發(fā)展的實驗證據(jù)。結(jié)果顯示：風(fēng)險承擔(dān)與凈息差呈現(xiàn)倒“U”形關(guān)系；區(qū)域經(jīng)濟市場化程度對促進銀行發(fā)展具有穩(wěn)定效應(yīng)，風(fēng)險承擔(dān)能力對優(yōu)化凈息差區(qū)間存在規(guī)模效應(yīng)。鑒于此，銀行應(yīng)加強風(fēng)險承擔(dān)與凈息差趨勢管理，充分運用市場機制配置信貸資源服務(wù)實體經(jīng)濟，積極完善銀行治理，提高發(fā)展的穩(wěn)定性。

關(guān)鍵詞： 風(fēng)險承擔(dān)；凈息差;資產(chǎn)質(zhì)量;穩(wěn)定發(fā)展

中圖分類號：F832.33；F272.3 文獻標(biāo)識碼：A文章編號：1003-7217（2023）03-0018-09

一、引言及文獻綜述

近年來部分中小銀行因風(fēng)險高、盈利能力弱而被兼并重組，銀行穩(wěn)定再次受到學(xué)界關(guān)注。凈息差（net interest margin，NIM）是利息收入減去利息費用后與平均盈利資產(chǎn)的比值 [1，2]。大型跨國商業(yè)銀行常以凈息差水平變動趨勢來衡量經(jīng)營管理中存在的不足與不良資產(chǎn)的波動，以及成本效益管理水平，以確保各財年的經(jīng)營發(fā)展目標(biāo)穩(wěn)定[3]。

國外研究文獻主要從金融自由化和市場競爭視角，對銀行凈息差進行了深入研究。金融自由化對銀行利差影響顯著，宏觀經(jīng)濟政策及市場效率在穩(wěn)定利率的同時也使銀行的利差收窄[4，5]。凈息差是銀行效率的體現(xiàn)，高效銀行可以顯著降低凈息差。特別是外資銀行準(zhǔn)入導(dǎo)致金融市場競爭加劇，降低運營成本，對降低銀行利差有重要貢獻 [6，7] 。學(xué)者們也關(guān)注到貨幣政策對銀行凈息差的影響。發(fā)達國家低利率政策對銀行凈息差的影響比高利率政策更加顯著 [8] 。歐洲銀行的負(fù)利率政策使代表性銀行的凈息差和資產(chǎn)回報率分別降低14.5BP和18.5BP[9]。隨著各國監(jiān)管放松市場效率上升，銀行內(nèi)部管理成為研究凈息差的重要視角。歐元區(qū)銀行以ROE最大化為目標(biāo)，經(jīng)營戰(zhàn)略從關(guān)系型銀行向交易型銀行轉(zhuǎn)變，進而改變資產(chǎn)負(fù)債表結(jié)構(gòu)并降低利差水平 [10]。資產(chǎn)組合結(jié)構(gòu)與運營成本、市場競爭力、風(fēng)險厭惡程度和流動性風(fēng)險對東南亞金融危機后的銀行利差有重要影響 [11] 。資產(chǎn)負(fù)債期限結(jié)構(gòu)錯配導(dǎo)致利率敏感性差異，凈息差與政策利率具有同向變動特征[12]。銀行收入結(jié)構(gòu)變化對凈息差的影響表現(xiàn)為非利息收入與凈息差負(fù)相關(guān)，對貸款的信用定價能力具有替代效應(yīng)和補償效應(yīng)[13]。

國內(nèi)研究文獻同樣包含銀行經(jīng)營面臨的外部環(huán)境和內(nèi)部效率。鑒于國內(nèi)利率市場化進程，銀行利差會先趨于擴大，達到一個峰值后開始逐漸縮小，逐漸開始反映信貸市場的供求關(guān)系，與風(fēng)險規(guī)避程度和不良貸款率正相關(guān)[14]。利率市場化程度提升對銀行凈息差的顯著負(fù)向影響表現(xiàn)為，手續(xù)費及傭金收入以“交叉補貼效應(yīng)”對凈息差產(chǎn)生影響，交易性業(yè)務(wù)通過“資源替代效應(yīng)”對凈息差產(chǎn)生影響[15]。銀行凈息差還與成本收入比負(fù)相關(guān)[2]，業(yè)務(wù)國際化程度也可以通過價格效應(yīng)促進凈息差提升[3]。從貨幣銀行理論角度看，凈息差是銀行在資源配置過程中，因資產(chǎn)負(fù)債期限轉(zhuǎn)換的杠桿效應(yīng)而承擔(dān)風(fēng)險賺取收益。金融杠桿趨高或波動不僅會危及經(jīng)濟增長，還會增加金融體系的脆弱性，對穩(wěn)定發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面影響[16]。

綜上，銀行資產(chǎn)集風(fēng)險承擔(dān)與息差收益于一體，影響銀行財務(wù)穩(wěn)健程度。但如何識別風(fēng)險承擔(dān)能力并管控凈息差趨勢，使風(fēng)險收益符合銀行穩(wěn)定發(fā)展目標(biāo)呢？鮮有文獻深入研究。為此，本文將監(jiān)管資本引入理論模型，將影響凈息差的因素定量分解為存貸款的價格效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)，提出了銀行凈息差的理論邊界與最優(yōu)值，為識別風(fēng)險承擔(dān)能力和銀行穩(wěn)定發(fā)展提供了理論支持。實證考量了風(fēng)險承擔(dān)與凈息差的“倒U”形特征；信貸資源投向?qū)嶓w經(jīng)濟，風(fēng)險承擔(dān)與凈息差的邊際效應(yīng)顯著為正，有利于銀行穩(wěn)定發(fā)展；而虛擬資產(chǎn)增加使風(fēng)險承擔(dān)與凈息差邊際效應(yīng)顯著為負(fù)，銀行發(fā)展的穩(wěn)定性下降。

式（10）右邊第一部分為市場平均利差，稱為準(zhǔn)自然利差；第二部分是與銀行風(fēng)險承擔(dān)能力相適應(yīng)的浮動利差，與存貸款自然發(fā)生率αa、αd成正比，與存貸款浮動比例的邊際效應(yīng)βa、βd成反比，反映風(fēng)險承擔(dān)的價格效應(yīng)對銀行凈息差的影響；第三部分為風(fēng)險承擔(dān)的規(guī)模效應(yīng)對凈息差的影響，由銀行的風(fēng)險厭惡程度ρ、存貸款業(yè)務(wù)的風(fēng)險承擔(dān)因子δ2d、δ2a及其對非利息收入的間接因子δya、δyd共同決定。

監(jiān)管資本質(zhì)量和數(shù)量決定了貸款增量Qa（k）及銀行風(fēng)險承擔(dān)能力，進而對凈息差產(chǎn)生影響，（NIM）k>0，2（NIM）k2<0，故風(fēng)險承擔(dān)與凈息差有“凹函數(shù)”關(guān)系。

按照巴塞爾協(xié)議規(guī)定的風(fēng)險資產(chǎn)計量標(biāo)準(zhǔn)，對實體企業(yè)貸款的風(fēng)險承擔(dān)系數(shù)為ηnt=1，其余金融資產(chǎn)的風(fēng)險承擔(dān)系數(shù)為0<ηnt<1。若放松銀行僅對實體企業(yè)貸款的理論假設(shè)，則可以市場化配置實體企業(yè)信貸資產(chǎn)和虛擬金融資產(chǎn)（包括實體企業(yè)將過度信貸融資投向金融資產(chǎn)）。但虛擬資產(chǎn)占比上升未能增加實際產(chǎn)出，而市場風(fēng)險、流動性風(fēng)險等不確定性上升，銀行的實際收益減少，穩(wěn)定性減弱。風(fēng)險承擔(dān)、凈息差趨勢和穩(wěn)定發(fā)展的機制如圖1所示。

基于NIM理論模型，監(jiān)管資本、風(fēng)險偏好、資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)和市場競爭力決定了銀行的風(fēng)險承擔(dān)總量，在服務(wù)實體經(jīng)濟中促進自身穩(wěn)定發(fā)展，因此提出如下假設(shè)：

H1銀行風(fēng)險承擔(dān)與凈息差呈現(xiàn)“倒U”形；當(dāng)風(fēng)險承擔(dān)對凈息差的邊際效應(yīng)為正時，銀行處于穩(wěn)定發(fā)展階段，反之穩(wěn)定性下降。

H2銀行風(fēng)險承擔(dān)對凈息差及穩(wěn)定發(fā)展的影響因規(guī)模和市場化程度差異而表現(xiàn)異質(zhì)。

健全的公司治理可以減少金融機構(gòu)的風(fēng)險承擔(dān)，并對經(jīng)營效益產(chǎn)生積極影響[20]。在現(xiàn)行銀行高管薪酬制度下，高企的銀行高管薪酬降低了其通過超額風(fēng)險資產(chǎn)來獲取超額收益風(fēng)險博弈傾向，從而降低了銀行風(fēng)險承擔(dān)水平[21]。故優(yōu)化公司治理和高管薪酬激勵約束機制可以對風(fēng)險承擔(dān)與凈息差趨勢產(chǎn)生邊際效應(yīng)，并促進銀行穩(wěn)定發(fā)展，故提出假設(shè)：

H3加強公司治理和高管薪酬激勵約束，可以改善銀行的風(fēng)險承擔(dān)能力對凈息差的邊際效應(yīng)，進而提高穩(wěn)定發(fā)展能力。

三、實證模型設(shè)計

（一）引入控制變量

因信息不對稱和有限承諾，以及經(jīng)濟環(huán)境變化、戰(zhàn)略決策調(diào)整等，其影響過程更為復(fù)雜，故增加銀行內(nèi)部控制變量和宏觀經(jīng)濟控制變量，以防變量遺漏導(dǎo)致模型設(shè)定錯誤。

（二）模型設(shè)計與變量定義

1.被解釋變量的定義。

以年度利息收入減去利息費用作為分子，除以年度資產(chǎn)余額，得到年度凈息差，作為被解釋變量NIM樣本數(shù)據(jù)的選取標(biāo)準(zhǔn)。

2.核心解釋變量的定義。

結(jié)合NIM理論模型，將風(fēng)險承擔(dān)（EAR）作為核心解釋變量，表示銀行按照資本質(zhì)量和風(fēng)險厭惡程度選擇風(fēng)險承擔(dān)總量和財富目標(biāo)。取權(quán)益資產(chǎn)與總資產(chǎn)比值為EAR代理變量，表示在監(jiān)管資本約束下，銀行以凈資產(chǎn)為風(fēng)險承擔(dān)保障，以總資產(chǎn)為銀行經(jīng)營杠桿效應(yīng)帶來的風(fēng)險承擔(dān)總量，以二者比值綜合反映風(fēng)險承擔(dān)能力。

3.銀行內(nèi)部控制變量的定義。

（1）成本收入比（CIR）。成本與收入比衡量的是商業(yè)銀行日常運營過程中對成本費用的控制、規(guī)劃以及運用能力，與商業(yè)銀行的盈利能力直接相關(guān)[22]。作為銀行管理能力的代理變量，較高的成本收入比意味著銀行經(jīng)營成本增加或者成本不變的前提下收益萎縮 [2]，控制銀行經(jīng)營管理能力對凈息差的影響。

（2）非利息收入占比（NIR）。非利息收入與銀行存貸款業(yè)務(wù)具有同步性，對利息支出影響更加強烈，因此凈息差與非利息收入之間可以互為替代[13]。非利息收入對我國商業(yè)銀行的凈息差產(chǎn)生了顯著的負(fù)向替代關(guān)系[15]。故將非利息收入占總收入之比作為銀行內(nèi)部控制變量，控制非利息收入與凈息差的“互補效應(yīng)”。

（3）拔備貸款比（RLR）。不良貸款是反映信用風(fēng)險的核心指標(biāo)，不良貸款率越高表明高風(fēng)險資產(chǎn)越多[14]。貸款損失準(zhǔn)備作為監(jiān)管制度安排，既預(yù)防信用風(fēng)險又使經(jīng)營穩(wěn)健。以貸款損失準(zhǔn)備與貸款余額之比（RLR）衡量單位貸款風(fēng)險管理的財務(wù)成本，控制信用風(fēng)險管理成本對凈息差的影響。

（4）存款余額取相對數(shù)（LDEB）和貸款余額取對數(shù)（LLOB）。NIM的理論模型表明，存貸款交易額是凈息差的重要決定因素，故選取期末存貸款余額的對數(shù)值作為銀行資產(chǎn)負(fù)債規(guī)模的控制變量。

4.宏觀經(jīng)濟控制變量的定義。

根據(jù)金融與經(jīng)濟增長率的波動關(guān)系的主流文獻，宏觀控制變量一般包括金融發(fā)展水平、增長率、通脹率等[23]。貸款利率市場化使得下限放開后可以降低企業(yè)債務(wù)違約風(fēng)險[24]，銀行貸款定價顯著體現(xiàn)風(fēng)險定價原則[25]。故選取GDP同比增長率（GDPR）、貨幣供應(yīng)量增長率（M2R）、貸款市場利率（LOR）等宏觀經(jīng)濟變量，以控制宏觀經(jīng)濟、貨幣政策和利率市場化的沖擊。

5.機制變量的定義。

股東和銀行經(jīng)理人作為金融機構(gòu)投資的風(fēng)險受益人，應(yīng)建立風(fēng)險準(zhǔn)備制度，根據(jù)投資資產(chǎn)的風(fēng)險情況定期返還[26]。銀行風(fēng)險承擔(dān)對高管的貨幣薪酬具有顯著的約束作用，商業(yè)銀行應(yīng)提高內(nèi)部治理水平，以增強抵御系統(tǒng)性風(fēng)險的能力[21]。獨立董事對董事會治理發(fā)揮積極作用，可以幫助建立先進的風(fēng)險管理機制，有效提高銀行的資本充足率和貸款質(zhì)量[27]。因此，以第一大股東持股比例（FSR）、高管平均薪酬取對數(shù)（AVSA）和獨立董事占比（DDR）作為機制變量，與EAR交乘，分析銀行治理能力對凈息差及穩(wěn)定發(fā)展的驅(qū)動機制。

6.樣本選擇與變量描述④。

實驗選取了30家銀行2009—2019年的面板數(shù)據(jù)，并對極少量的異常值進行了剔除，變量的統(tǒng)計性描述見表1。

四、實證分析

面板數(shù)據(jù)需要選擇模型并對變量進行檢驗。運用LM檢驗，比較RE模型、混合OLS模型回歸效果，RE模型更為顯著。通過Hausman檢驗FE模型與RE模型，檢驗結(jié)論為不接受原假設(shè)，故選擇FE模型較為適合。限于篇幅，主要報告FE模型結(jié)果。通過單位根檢驗，驗證序列的平穩(wěn)性，核心解釋變量不接受存在單位根的原假設(shè)，說明序列是平穩(wěn)的，可運用回歸模型分析。

（一）基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果

表2是基準(zhǔn)模型回歸結(jié)果。模型（1）是OLS回歸結(jié)果，EAR及其平方項均不顯著，可能是變量遺漏所致。將銀行內(nèi)部控制變量置入模型（2），采用固定效應(yīng)（FE）回歸，在1%的顯著性水平上，凈息差受風(fēng)險承擔(dān)影響顯著，而β1>0，β2<0，實驗結(jié)果與“倒U”形理論假設(shè)相符。模型（3）是在模型（2）中繼續(xù)加入宏觀經(jīng)濟控制變量，進行固定效應(yīng)（FE）回歸分析，通過了5%的顯著性水平檢驗，且仍具有“倒U”形特征，模型（3）是研究的核心模型。模型（2）和模型（3）的結(jié)果驗證了H1的前半部分假設(shè)，也進一步證實模型（1）屬于變量遺漏型錯誤。另外，金融數(shù)據(jù)具有較強的時間序列特征，為避免多重共線性，模型中沒有加入時間固定效應(yīng)。

內(nèi)生性是模型要考慮的重要因素，由式（2）可知，資本充足率（CAR）受監(jiān)管約束具有強外生性，可以作為風(fēng)險承擔(dān)（EAR）的工具變量。模型（4）是在模型（2）的基礎(chǔ)上，以資本充足率作為工具變量的回歸結(jié)果，CAR對NIM影響不顯著，主要原因是缺少宏觀經(jīng)濟控制變量。繼續(xù)在模型（3）中引入工具變量得到模型（5），回歸結(jié)果通過了5%的顯著性水平檢驗，CAR對凈息差影響顯著，且仍具有“倒U”形特征，排除了模型的內(nèi)生性。

由式（11）對凈息差（NIM）求關(guān)于風(fēng)險承擔(dān)（EAR）的一階和二階偏導(dǎo)數(shù)，由模型（3）可知，β1>0，β2<0，最優(yōu)時，有（NIM）（EAR）=β1+2β2EAR=0，可得EAR=－β12β2=8.5849，此時風(fēng)險承擔(dān)總量與凈息差完全匹配，銀行的發(fā)展穩(wěn)定性最優(yōu)。且2（NIM）（EAR）2=2β2=－0.0424，說明擬合曲線為凹函數(shù)，與理論研究一致。

綜上，風(fēng)險承擔(dān)與凈息差呈現(xiàn)倒“U”形。當(dāng)（NIM）（EAR）<－β12β2時，風(fēng)險承擔(dān)對凈息差的邊際效應(yīng)為正，隨著資產(chǎn)的增長，凈息差呈擴大趨勢，財務(wù)穩(wěn)健性增強，稱為銀行的穩(wěn)定發(fā)展階段。此時，銀行貸款以滿足實體經(jīng)濟的發(fā)展需求為導(dǎo)向，支持企業(yè)創(chuàng)造實際價值，促進實體經(jīng)濟增長，并獲得與其風(fēng)險承擔(dān)相匹配的收益，增加EAR可以獲得更高的NIM，銀行穩(wěn)定發(fā)展源自實體經(jīng)濟增長。

當(dāng)（NIM）（EAR）＞-β12β2時，風(fēng)險承擔(dān)對凈息差的邊際效應(yīng)為負(fù)，此時虛擬資產(chǎn)開始增加，但并沒有導(dǎo)致產(chǎn)出增長，凈息差呈縮小趨勢，財務(wù)穩(wěn)健性下降，銀行的穩(wěn)定性變?nèi)酢．?dāng)資金過度集中于虛擬經(jīng)濟時，銀行的脆弱性更加凸顯，即增加風(fēng)險承擔(dān)降低了NIM和穩(wěn)定性。

當(dāng)（NIM）（EAR）=－β12β2時，NIM處于拐點，風(fēng)險承擔(dān)達到合理邊界，凈息差達到峰值，穩(wěn)定性最優(yōu)。由此證明H1是正確的。

（二）異質(zhì)性分析

按照全國性銀行和區(qū)域性銀行，考察業(yè)務(wù)和客戶規(guī)模異質(zhì)性。表3中模型（1）和模型（2）給出了業(yè)務(wù)及客戶異質(zhì)效應(yīng)，全國性銀行通過了5%的顯著性水平檢驗，區(qū)域性銀行為10%，風(fēng)險承擔(dān)對凈息差影響的顯著性水平異質(zhì)，但均具有倒“U”形特征。由一階條件可知，EAR全=8.0556>EAR區(qū)=7.9221，均小于樣本最優(yōu)值8.5849，故風(fēng)險承擔(dān)與凈息差均處于穩(wěn)定發(fā)展階段，但敏感性表現(xiàn)異質(zhì)，區(qū)域性銀行凈息差曲線陡峭，且隨著EAR上升拐點出現(xiàn)早于全國性銀行，表明風(fēng)險承擔(dān)能力與凈息差區(qū)間存在規(guī)模效應(yīng)。

按照經(jīng)濟發(fā)達程度分為東部區(qū)域和非東部區(qū)域，驗證市場化和非市場化因素對凈息差及銀行穩(wěn)定的影響差異，詳見表3中模型（3）和模型（4）。在1%的顯著性水平上，東部區(qū)域市場化程度高，銀行凈息差與風(fēng)險承擔(dān)的關(guān)系呈現(xiàn)倒“U”形，EAR東=7.4627<8.5849，風(fēng)險承擔(dān)與凈息差處于穩(wěn)定發(fā)展期。而非東部區(qū)域受非市場化因素影響大，銀行凈息差受風(fēng)險承擔(dān)的影響不顯著，但仍具有倒“U”形特征，且EAR非東=9.1083>8.5849，風(fēng)險承擔(dān)導(dǎo)致凈息差收窄，增加了銀行的脆弱性。究其原因，關(guān)系型貸款的資源配置較價格型仍占優(yōu)勢，未能充分反映資源的稀缺性；關(guān)系型企業(yè)存在過度融資，增加了銀行的風(fēng)險承擔(dān)，降低了穩(wěn)定性。因此，風(fēng)險承擔(dān)能力、凈息差區(qū)間和發(fā)展穩(wěn)定性與區(qū)域經(jīng)濟市場化程度正相關(guān)。異質(zhì)性檢驗證明了H2是正確的，同時也是對近年來非東部區(qū)域中小銀行兼并重組事實多發(fā)的解釋。

（三）機制檢驗

在式（12）中，M包含第一大股東持股比例（FSR）、高管平均薪酬的對數(shù)（AVSA）和獨立董事占比（DDR），與風(fēng)險承擔(dān)（EAR）交乘后，加入銀行內(nèi)部控制變量X和宏觀經(jīng)濟控制變量Y，采用FE驗證銀行治理和薪酬激勵機制對風(fēng)險承擔(dān)與凈息差的邊際效應(yīng)，以及對銀行穩(wěn)定產(chǎn)生的影響，即驗證H3。分析結(jié)果詳見表4。

1.第一大股東的作用。

模型（1）是EAR與FSR交乘后的回歸結(jié)果，在10%水平上顯著，對凈息差邊際效應(yīng)顯著為負(fù)，說明降低第一大股東股權(quán)占比，有利于改善風(fēng)險承擔(dān)、凈息差和穩(wěn)定發(fā)展程度。

2.高管平均薪酬的作用。

模型（2）是AVSA與EAR交乘后的回歸結(jié)果，在5%水平上顯著，對凈息差邊際效應(yīng)顯著為負(fù)，表明薪酬激勵不利于提高凈息差。相反，還有可能因追逐短期效益使風(fēng)險延遲暴露，而降低凈息差并影響長期穩(wěn)定性。

3.獨立董事的作用。

模型（3）是DDR與EAR交乘后的回歸結(jié)果，在5%水平上顯著，對凈息差邊際效應(yīng)顯著為正，表明非利益相關(guān)方參與銀行治理，可以監(jiān)督管理層充分發(fā)揮代理人作用，使風(fēng)險承擔(dān)與凈息差相匹配，促進銀行穩(wěn)定發(fā)展。

機制檢驗證明H3是合理的，加強銀行治理和高管薪酬激勵約束，有利于提升穩(wěn)定性。

（四）穩(wěn)健性檢驗

為了驗證回歸結(jié)果的可信度，以分位數(shù)回歸和動態(tài)面板回歸檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)健性，詳見表5。

1.分位數(shù)回歸。

樣本范圍選擇可能帶來系統(tǒng)性偏誤，模型（1）～模型（3）按照40%、60%、80%分位進行了FE回歸，與基準(zhǔn)回歸的模型（3）相比，核心解釋變量的系數(shù)符號保持一致，且通過了5%的顯著性檢驗，故模型的結(jié)論是穩(wěn)健的。

2.動態(tài)面板回歸。

模型（4）和模型（5）是DIF-GMM 和SYS-GMM動態(tài)回歸分析，DIF-GMM通過了1%的顯著性檢驗，SYS-GMM通過了10%的顯著性檢驗，動態(tài)回歸沒有改變模型結(jié)果，故模型結(jié)論可信。AR（1）檢驗結(jié)果拒絕原假設(shè)，證明殘差項存在一階自相關(guān)；AR（2）檢驗P值接受原假設(shè)，表明殘差項不存在二階自相關(guān)，可以斷定動態(tài)面板模型設(shè)定是合理的；Sargan檢驗接受過度識別假設(shè)，工具變量外生且有效。

五、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

通過調(diào)整Ho和Saunders的凈息差模型，從理論上解析了監(jiān)管約束條件下風(fēng)險承擔(dān)與凈息差的關(guān)系，以及對銀行穩(wěn)定發(fā)展的影響。銀行風(fēng)險承擔(dān)與凈息差呈現(xiàn)倒“U”形關(guān)系，邊際效應(yīng)為正時，貸款支持實體經(jīng)濟增長，銀行財務(wù)穩(wěn)健性增強，處于穩(wěn)定發(fā)展階段；邊際效應(yīng)為負(fù)時，虛擬資產(chǎn)規(guī)模上升，銀行財務(wù)穩(wěn)健性下降，穩(wěn)定性較弱；當(dāng)凈息差處于拐點時，風(fēng)險承擔(dān)與收益匹配，銀行發(fā)展的穩(wěn)定性最優(yōu)。

風(fēng)險承擔(dān)、凈息差趨勢及銀行穩(wěn)定發(fā)展因業(yè)務(wù)和客戶規(guī)模、市場經(jīng)濟發(fā)達程度而表現(xiàn)異質(zhì)。全國性銀行因業(yè)務(wù)和客戶的規(guī)模效應(yīng)，風(fēng)險承擔(dān)能力、凈息差最優(yōu)值和穩(wěn)定性好于區(qū)域性銀行。在市場經(jīng)濟發(fā)達區(qū)域，銀行受非市場因素干擾少，風(fēng)險承擔(dān)對凈息差影響顯著為正，銀行發(fā)展的穩(wěn)定性強；在市場經(jīng)濟落后的區(qū)域，關(guān)系型貸款降低了資源配置效率，增加了銀行的風(fēng)險承擔(dān)，發(fā)展的穩(wěn)定性較弱。

銀行治理有利于提升風(fēng)險承擔(dān)與凈息差的匹配度并促進銀行穩(wěn)定發(fā)展。優(yōu)化股權(quán)結(jié)構(gòu)可以提升董事會的決策效率，提高銀行風(fēng)險承擔(dān)和盈利能力，促進穩(wěn)定發(fā)展；高管平均薪酬的限制或延期政策，消除了銀行的短視逐利行為；獨立董事使銀行決策更具科學(xué)性和透明度。

（二）政策建議

銀行應(yīng)重視風(fēng)險承擔(dān)與凈息差趨勢管理。隨著銀行風(fēng)險承擔(dān)數(shù)量的上升，對凈息差的邊際效應(yīng)的“倒U”形關(guān)系表明，銀行凈息差水平是有峰值的。銀行要充分認(rèn)識自身業(yè)務(wù)復(fù)雜程度、市場競爭能力和風(fēng)險承擔(dān)水平與凈息差趨勢之間的因果關(guān)系，優(yōu)化資源配置，擴大凈息差空間，提高盈利能力與財務(wù)穩(wěn)健性，增強穩(wěn)定發(fā)展能力。

堅持服務(wù)實體經(jīng)濟導(dǎo)向，防止出現(xiàn)局部經(jīng)濟過度金融化。持續(xù)改善滿足國家產(chǎn)業(yè)政策、低碳環(huán)保經(jīng)濟、企業(yè)技術(shù)創(chuàng)新等現(xiàn)代金融服務(wù)與需求的信貸供給能力，在支持綠色技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級過程中，履行金融服務(wù)實體經(jīng)濟的社會環(huán)境責(zé)任，促進經(jīng)濟高質(zhì)量增長。

強化銀行治理和代理人制度，優(yōu)化完善激勵約束機制，促進銀行穩(wěn)定發(fā)展。良好的治理機制使銀行董監(jiān)高的權(quán)責(zé)邊界更加清晰，對提升銀行運營效率、風(fēng)險承擔(dān)及盈利能力均有積極作用，完善優(yōu)化股東代理人制度，促進綜合效益持續(xù)穩(wěn)健。同時，良好的治理機制還可贏得社會聲譽，更有利于銀行的長期穩(wěn)定發(fā)展。

注釋：

① 巴塞爾協(xié)議的風(fēng)險資產(chǎn)計量方法，對η取值需參考資產(chǎn)質(zhì)量、期限等因素，故對風(fēng)險系數(shù)η加上了角碼n。

② 銀行的凈息差均值為2%左右，按監(jiān)管規(guī)定的35%成本收入比扣除管理成本，再考慮所得稅及資產(chǎn)減值準(zhǔn)備影響，凈息差對當(dāng)期財富的貢獻非常?。s1%），符合泰勒公式展開條件。

③ 存貸款利率水平的二次及更高次項非常小，為了簡化計算，在凈息差的求解過程中按省略處理。

④ 限于篇幅，變量相關(guān)系數(shù)表未展示，感興趣的讀者可向作者索取。

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（責(zé)任編輯：厲亞）

Abstract：Based on the dealer model of Thomas S. Y. Ho and Anthony Saunders， and subjected to regulatory capital， the theoretical model of net interest margin （NIM） was innovated.The relationship between risk-taking， net interest margin and bank stability is quantitatively explained. Based on the panel data of 30 banks from 2009 to 2019， this paper studies the experimental evidence of risk-taking， net interest margin trends and the stable development of banks through the linear regression model and its auxiliary analysis method.The results show that the relationship between risk taking and net interest margin is inverted U shape. The degree of regional economic marketization has a stable effect on promoting the development of banks. There is a scale effect of risk bearing capacity on optimizing the net interest margin range. According to these conclusions， banks should strengthen risk taking and net interest margin trend management. Market mechanisms should be fully applied to allocate credit resources and serve the real economy. And bank governance should be actively improved. Finally， the goal of stable development has been strengthened.

Key words：risk-taking; net interest margin; asset quality; stable development