资本监管对银行风险非线性的影响

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  文章编号:1001-148X(2016)11-0061-08
  科研工作站/中国人民大学财政金融学院博士后科研流动站,北京100033)
  摘要:基于我国41家银行2004-2012年的平衡面板数据,采用面板门槛模型实证检验资本监管对银行风险非线性的影响。研究发现:资本监管对银行风险表现出明显的门槛特征,两者呈非线性关系,但资本监管与银行风险在不同的阈值范围内都呈正相关关系,验证了“监管假说”;本文估计出门槛值大于最低资本监管水平,这一发现启示监管当局应对银行施加适当的压力,提出银行达到最低资本监管标准具体的时限。
  关键词:资本监管;银行风险;面板门槛
  中图分类号:F8304文献标识码:A
  收稿日期:2016-06-23
  作者简介:刘文栋(1976-),男,安徽凤阳人,牡丹江师范学院讲师,经济学博士,研究方向:世界经济;王飞(1987-),女,山东泰安人,中国华融资产管理股份有限公司博士后科研工作站/中国人民大学财政金融学院博士后科研流动站在站博士后,经济学博士,研究方向:金融监管、救助性金融。
  基金项目:国家社科基金重大项目,项目编号:13&ZD018;牡丹江师范学院博士科研启动基金项目,项目编号:MNUB201412。
  一、引言
  关于资本监管与银行风险关系的理论分析,主要有道德风险理论和银行特许权价值理论,以及在特许权价值的基础上延伸出来的资本缓冲理论。道德风险理论和特许权价值理论有关银行资本和风险之间的关系是模糊的,而资本缓冲理论的创新之处在于把资本与风险之间的长期与短期关系区分开来,资本缓冲与银行风险之间的关系在短期来看取决于资本化水平。一部分学者(Merton,1977;Sharpe,1978;Furlong和Keeley,1989)的研究发现两者之间呈负相关关系,Jacques和Nigro(1997)认为两者之间的负相关关系可归因于风险度量方法的瑕疵。Shrieves和Dahl(1992)认为由于银行可以获取存款保险补贴,致使银行资本与风险调整之间存在负相关关系。Acharya(2009)指出假设效用函数是风险规避的,当银行面临更多的风险资产时,银行的资产组合会改变。但是,另一部分学者的研究发现两者之间呈正相关关系,这意味着银行在提高资本水平的同时会增加银行风险偏好。Shrieves和Dahl(1992)认为两者之间呈正相关关系,是基于最低资本监管要求所引起的监管成本、破产成本以及风险规避型的管理。Koehn和Santomero(1980)、Kim和Santomero(1988)、Rochet(1992)、Freixas和Rocher(1997))指出,银行会由于道德风险而调整银行的资本风险权重,使得银行的平均风险增加。
  特许权价值理论(charter value theory或者franchise value)是由Marcus(1984)、Boot和Greebaum(1992)、Demsetz等(1996)、Hellman Murdoch和Stiglitz(2000)、Matutes和Vives(2000)提出来的,该理论研究当银行经营失败时,银行所付出的成本。Calomiris和Kahn(1991)、Diamond和Rajan(2000)通过该理论延伸出银行资本和风险两者的关系,认为银行不是根据所规定的最低资本来确定其所持有的资本,而是根据最优资本水平或者目标资本水平来确定资本持有量。所以,特许权价值理论关于两者之间的关系是模糊不定的,原因有二:(1)高风险承担行为增加了银行违约概率,刺激银行持有更多的资本;(2)高风险承担行为降低了银行特许权价值,银行进而降低资本持有量。
  基于我国41家银行2004-2012年数据,并考虑潜在的非线性结构,本文试图构造资本监管与银行风险的门槛回归模型,分析资本监管对银行风险非线性的影响,并在对Shrieves和Dahl(1992)、Jacques和Nigro(1997)的研究进行拓展的基础上,提出当银行改变其风险承担行为时,资本监管压力存在一个具体的门槛值,而资本监管对银行风险的影响之所以不稳定,可能是由于随着资本监管标准发生了区制性(regime weitch)的变化。
  三、计量结果与分析
  (一)门槛效应检验
  根据Hansen(1999)的思路需对模型的门槛效应进行检验(余玲铮和魏下海,2012),以资本监管的代理变量资本充足率(car)作为门槛变量,表2的门槛效果自抽样检验报告了原假设下的门槛检验的F值和P值。从表2可见银行单一门槛效应在1%的显著性水平上通过检验,而双重门槛模型没有通过检验。因此,检验结果显示在回归关系中存在一个门槛值,因而应采用单一门槛模型。表3报告了我国银行单一门槛下的门槛估计值和置信区间,门槛估计值为1349,而其对应的置信区间较小。因此,通过门槛模型而划分的区间是合理的。通过上述分析可知以资本充足率car作为门槛变量可以拒绝线性关系的原假设,门槛效应显著。因此,资本监管与银行风险之间的非线性关系得到验证。
  通过对γ所对应的极大似然函数图进行细致分析,该图采用Hansen(1999)提出的优化搜索方法搜寻并估计出门槛值,搜索出门槛γ,实际上就是单一门槛模型所对应的门限值(见图1),其中γ95%置信区间是介于极大似然比函数图LR与水平断点之间的部分。
  (二)单一门槛模型估计结果与分析
  1.门槛变量估计结果与分析
  表4显示了单一门槛估计模型的系数估计值、同方差设定下的t值(tOLS)以及异方差设定下的t值(tWHITE),结果显示以资本充足率car为门槛变量,按照估计出的门槛值将资本监管分为低区制carL(car≤1349)和高区制carH(car≥1349)两个区制,资本充足率在两个区制内对银行风险的影响的系数为分别为-334774和-115128,这说明不管监管水平处于低区制还是高区制,资本监管car和银行风险Z值之间均为负向关系,即资本监管同银行风险是正相关关系。这意味着不管银行资本不充足还是资本充足性较高,资本监管的加强均增加了银行风险。但是,在监管处于不同区制内时,两者之间的影响系数显著不同,说明资本监管与银行风险之间不是简单的线性关系,而是存在鲜明的门槛特征。当银行资本较为不充足时,提高资本监管标准会刺激银行采取更大风险承担行为,而随着银行资本充足率的提高,资本监管压力对银行风险刺激作用越来越小。这意味着当银行面临较大的监管压力时,资本监管对银行的风险承担行为的刺激作用较强;跨过一定的门槛值,银行面临的监管压力较小,资本监管对银行风险刺激作用减弱,这与监管假说的观点一致。资本监管与银行风险之间的非线性关系说明资本监管对银行风险的影响,不仅由于商业银行资本充足水平的差异而强度不同,而且还随着资本充足水平的动态变化而变化(王胜邦,2007)。   估计结果显示估计出的门槛值大于最低资本监管水平,而且银行在低区制区间增加风险的幅度更大,即低区制资本监管对银行风险的正向刺激作用比高区制更大。这说明即使银行意识到其资本水平接近监管干预水平,但对即将到来的监管压力也没有充分反应,主要由于以下几点:(1)现有最低资本监管干预对银行成本影响不大,对资本不充足的银行不足以产生应有的影响,既有的监管干预措施不能阻止银行实施更大的风险行为;(2)监管机构的监管措施在限制银行更大风险行为时机把握较晚或者对资本不充足银行的监管干预调节时机太晚了;(3)由于低区制区间的银行所面临的资本监管压力更大,相较高区制间银行采取更大的风险行为。由于以上几点,使得现有风险资本监管措施没有充分地发挥作用。该结果的政策含义在于资本监管可以提出银行达到最低资本监管标准具体的时间期限,或者监管成本足够高,而对银行进行监管干预。
  根据以上分析得到以下结论:在样本期间内,资本监管水平与银行风险之间不是简单的线性关系,而是存在鲜明的门槛特征;在资本监管门槛值所划分的不同区制内,资本监管对银行风险的影响不同;我国风险资本监管的成本较低,对资本不充足的银行影响不大,且对其干预时机较晚。
  2.控制变量估计结果分析
  (1)微观银行特征对银行风险的影响。银行规模对银行风险的影响效果不显著;流动性ladsh与Z值呈正相关关系,即银行的流动性与银行风险呈负相关关系,这与Mussa(2010)的研究结果一致,银行流动性越高,银行风险越小,这是因为银行业的流动性短缺时信贷危机的特点之一(De Necolo等,2010);nlta与Z值呈正向关系,即贷款比率与银行风险呈负向关系;roa与Z值呈负向关系,即资产收益率对有银行风险具有正向作用,若银行资产回报率较高,则说明银行发展形势较好,刺激银行更多的风险投资行为,过快的收入增长提高了银行风险。
  (2)宏观经济环境对银行信贷的影响。CR4与Z值呈负相关关系,即行业集中率与银行风险具有正相关关系,银行业市场竞争越充分,银行风险承担越低,而行业越集中,银行越趋向于风险投资行为。因此,我国应鼓励银行业加强竞争,降低银行业的风险。GDPG同Z值呈正相关关系,即GDP增长率同银行风险呈负相关关系,这说明银行风险会受到GDP冲击的影响,当GDP增长率较高的时候即经济环境较好,此时银行风险较小,反之亦然,这表明银行的风险行为特征具有顺周期性。fr与Z值呈正相关关系,即法定存款准备金率与银行风险呈负相关关系。这是由于法定存款准备金率表示货币政策的松紧状态,在法定存款准备金率较低的时候表示宽松的货币政策环境刺激银行风险行为,而偏紧的货币政策对银行风险起到了一定的抑制作用。
  (三)稳健性分析
  本文采取资本监管的另一代理变量杠杆率lr,针对单一门槛回归模型进行稳健性分析,杠杆率越小说明资本越不充足;反之,杠杆率越大说明资本充足性越高。
  1.杠杆率的门槛效应检验
  该部分同样采用Hansen(1999)的面板门槛模型,检验过程同第三部分类似,不再赘述。表5门槛效果自抽样检验报告了杠杆率lr和银行风险Z值假设下的门槛检验的F值和P值,从中可见银行单一门槛效应在1%的显著性水平上通过检验。双重门槛模型没有通过检验,因此,检验结果显示在回归关系中存在一个门槛值,该部分应采用单一门槛模型。表6报告了我国银行在杠杆率lr单一门槛下的门槛估计值和置信区间,门槛估计值为643,而其对应的置信区间较小,通过门槛模型而划分的区间是合理的。通过上述分析可知以杠杆率lr作为门槛变量可以拒绝线性关系的原假设,门槛效应显著。所以,杠杆率与银行风险之间的非线性关系得到验证。图2表示以杠杆率lr为门槛的单一门槛图。
  2.以杠杆率为门槛的单一门槛模型估计结果
  表7显示了以杠杆率lr为门槛的估计结果,lr与Z值呈负相关关系,按照估计出的门槛值将资本监管分为低区制lrL(car≤1349)和高区制lrH(car≥1349)两个区制,不管监管水平处于低区制还是高区制,资本监管lr和银行风险Z值之间均为负向关系,即资本监管同银行风险是正相关关系。这与第三部分的结果相一致,意味着不管银行资本持有量多少,加强资本监管均增加了银行风险,但在监管处于不同区制内时,两者之间的影响系数显著不同,这说明资本监管与银行风险之间不是简单的线性关系,而是存在鲜明的门槛特征。当银行资本较为不充足时,资本监管加强对银行风险的影响较大,而随着资本充足率的提高,资本监管对银行风险的正向作用越来越小,这意味着当银行监管跨过门槛值时,资本监管对银行风险的约束作用减弱,这与监管假说的观点一致。资本监管与银行风险的门槛关系还验证了两者间的非线性关系,资本监管对银行风险的影响会随着银行资本充足水平的差异而强度不同,还会随着资本充足水平的动态变化而变化。
  四、研究结论及建议
  基于我国41家银行2004-2012年的平衡面板数据,本文采用面板门槛模型实证检验了资本监管对银行风险非线性的影响,主要研究结论如下:
  第一,资本监管是影响银行风险的一个重要变量,资本监管对银行风险表现出明显的门槛特征,两者呈非线性关系;在不同的资本监管区制下,资本监管与银行风险均呈正相关;在同样的资本监管标准下,资本监管对不同资本充足性银行的风险影响程度不同,当银行资本较为不充足时,提高资本监管标准刺激银行采取更大风险承担行为,随着银行资本充足率的提高,资本监管压力对银行风险刺激作用越来越小。这意味着当银行面临较大的监管压力时,资本监管对银行的风险承担行为的刺激作用较强,而跨过一定的门槛值,银行面临的监管压力较小,资本监管对银行风险刺激作用减弱;资本监管对银行风险的影响随着银行资本充足水平的差异而强度不同,且随着资本充足水平的动态变化而变化。
  第二,文中估计出的门槛值大于最低资本监管水平,说明银行即使意识到了其资本水平接近监管门槛,但也没有做好充分的准备以应对即将到来的监管压力。因此,可推断出目前的风险资本监管的成本较低,对资本不充足的银行不足以产生应有的影响,且对资本不充足的银行监管干预的时机把握较晚。这说明当资本监管标准给银行施加适当的压力以使得其达到资本监管的标准,或者当银行不满足资本监管标准时,监管干预措施加大了银行的监管成本,或者两者兼而有之,此时风险资本监管措施将更加有效;资本监管当局可以提出银行达到最低资本监管标准具体的时间期限或者监管成本足够高,而对银行进行监管干预。   注释:
  ①41家银行既包括中国工商银行、中国建设银行、中国银行、中国农业银行4家国有商业银行,还有交通银行、招商银行、中信银行、浦发银行、民生银行、兴业银行、平安银行(原深圳发展银行)、华夏银行、北京银行、南京银行、宁波银行等上市的股份制银行以及上海银行、东莞商业银行、汉口银行、顺德农商银行等一些城市商业、农村商业银行。
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  The Nonlinear Effect of Capital Regulation on Bank Risk
  ——Based on the Panel Threshold Model Test
  LIU Wen-dong1,WANG Fei2
  (1.Mudanjiang Normal University, Mudanjiang 157011, China;2.Post-Doctoral Research Center, China Huarong
  Asset Management Co., Ltd/ The School of Finance, Renmin University of China, 100033 Beijing, China)
  Abstract:Based on the balance panel data of 41 banks in China during 2004-2012, this paper uses panel threshold model to empirically test the nonlinear effect of capital regulation on bank risk. The main conclusions are as follows: regulatory capital has a clear threshold characteristic on bank risk and they show a nonlinear relationship, but in the threshold range of different regulatory capitals, bank risk is correlated with regulatory capital positively, verifying the hypothesis of “supervision”; the estimated threshold value is greater than the minimum regulatory capital levels, which has some enlightenment to the regulatory authorities: regulatory authorities should apply appropriate pressure to allow banks to meet regulatory capital standards and put forward specific period of time for banks.
  Key words:capital regulation; bank risk; panel threshold
  (责任编辑:关立新)
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