融资流动性、流动性监管与银行风险承担——基于中国53家银行的实证研究.docx

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1、： （ （ J金融与经济 2018.03 ournal of Finance and Economics 融资流动性、流动性监管与银行风险承担 基于中国 53 家银行的实证研究 唐齐鸣，曹 甜 本文利用 20072016 年中国 53 家银行的非平衡面板数据，运用动态面板 GMM 估计方法，研究银行融资 流动性与风险承担之间的关系，以及净稳定资金比率（ NSFR）对风险的影响，得出结论：短期流动性风险较低 的银行风险承担较大，但 NSFR 监管通常限制银行在资金流动性风险较低时承担更多风险，且 NSFR 对区域 银行风险承担的作用更显著。因此，在改善银行流动性的同时，可以采取 NSFR 监管来

2、限制银行风险承担行 为，引导银行稳健运营，但同时应当针对不同类型银行采取差异性的流动性监管措施。 关键词 融资流动性；风险承担；净稳定资金比率；动态面板 中图分类号 F832.33 文献标识码 A 文章编号 1006-169X（ 2018） 03-0004-08 DOI 10.19622/36-1005/f.2018.03.001 基金项目： 国家自然科学基金项目 “利率市场化下的系统性风险与宏观审慎监管 ”71473092）。 唐齐鸣（ 1956-），华中科技大学经济学院数量经济与金融研究中心，教授，博士生导师，副主任，研究方 向为金融计量学、货币金融理论、资本市场；曹甜（ 1993-），安

3、徽安庆人，华中科技大学经济学院，硕士研究 生，研究方向为银行风险管理、科技金融创新。 湖北武汉 430074） 一、引言 2008 年，全球金融危机导致多个国家的银行及 其他金融机构破产和倒闭，给世界经济带来了深远 影响 ，此 次金融危机中 ，不 少资本充足的银行都难 逃厄运，表明良好的资本基础虽是银行应对重大冲 击的必要条件 ，但 并非充分条件 ，流 动性管理不善 是此次银行倒闭的重要原因。在流动性过剩时，银 行总是过度依赖负债流动性管理，并倾向于持有过 多流动性差的风险资产以寻求高风险收益，导致银 行的资产负债期限结构严重错配。一旦市场流动 性收紧 ，银 行融资渠道发生问题 ，或 者无法以

4、合理 价格快速获取资金。现有流动性储备无法满足流 动性需求，银行便会面临公众信用度下降而引发挤 兑风险，最终陷入破产或倒闭困境。恐慌甚至可能 进一步蔓延至整个银行业，造成大规模银行流动性 危机，对整个社会的金融体系造成严重打击。 此次金融危机引发了全球金融监管改革，巴塞 尔银行监管委员 会（ BCBS） 2010 年 12 月正式颁布 巴塞尔协议 ：流动性风险计量、标准和监测的国 际框架，全面构建银行流动性管理的系统性框架， 并提出两个流动性风险定量指标来加强其流动性 框架 ：流 动性覆盖率和净稳定资金比率 。 其中 ，净 稳定资金比率（以下简称 NSFR）用于度量较长时间 内银行可使用的稳定

5、资金来源对其表内外业务的 支持能力 ，其 被定义为可用稳定资 金（ ASF）与 所需 稳定资金（ RSF）之比。该指标综合考虑了银行的融 资流动性和资产流动性，旨在促进银行以更稳定的 资金来源为其活动提供资金，以降低资产和负债之 间的期限错配程度。 我国银行业也面临严重的期限错配，其资金来 源主要是存款和同业拆借等，而资金运用主要是政 府投资项目和房地产等长期项目。在此背景下，作 为巴塞尔委员会成员国之一 ，我 国积极推进 Basel 框架下的流动性监管进 程。 2011 年 4 月 ，银 监会 发 布关 于中国银行业实施新监管标准的指导意 见，并于同年 10 月发布了商业银行流动性风险管 理

6、办法试 行，给 出 NSFR 计算中各项目对应权重 ， 并将 NSFR 与流动性覆盖率 、存 贷比和流动性比例 4 JRYJJ 1 2 融资流 动性、流动性监管与银行风险承担 基于中国 53 家银行的实证研究 共同作为我国流动性风险监管指标 。 2015 年颁布 的流动性风险管理办法暂未将 NSFR 纳入流动性 监管指标 ，只 是要求各银行机构向其报备 ，但 随着 我国银行业经营环境和业务模式的变化 ， NSFR 指 标更能全面覆盖银行业务，银监会结合中国实际情 况 ，于 2017 年 12 月 就流 动性管理办法修订意 见 公开征集意见 ，拟 将 NSFR 纳入银行流动性监管指 标；我国央行

7、也将 NSFR 纳入宏观审慎指标体系。 近年来，随着利率市场化、互联网金融兴起、同 业竞争加剧 ，我 国银行业金融机构面临严峻挑战 ， 其融资来源 、业 务模式也发生较大变化 ，逐 渐从吸 收储户的单一融资渠道向上市融资 、同 业负债转 变 ，同 时其在资本市场参与度越来越高 ，表 外业务 迅速扩张，理财、企业债券承销与投资等业务活跃， 银行业风险特征正发生深刻变化 ，风 险的隐蔽性 、 复杂性 、传 染性和破坏性加大 ，流 动性风险更进一 步突出，传统的流动性监管指标只涉及银行存贷款 项目 ，不 能全 面衡量银行流动性风险 ，而 巴塞尔 提出的 NSFR 监管包括银行所有资产负债项目 ，包

8、括表外项目 ，对 银行的流动性监管更全面而广泛 ， 且 NSFR 可激励银行改善资产负债结构 ，提 升流动 性管理水平 。 因此 ，在 我国金融市场不断深化改 革，银行业转型发展过程中， NSFR 将是流动性监管 的一个重要补充。 目前，银行监管改革主要目的是使银行具有充 分的流动性 ，能 够更好地应对市场冲击 ，但 更强的 流动性通常也激励银行持有更多风险资产，增加不 稳定性（ Khan et al.， 2017），而 Basel 提出的强调资 金流动性的新要求及中国监管机构提出的新的监 管指标是否会使银行风险减小及使金融体系未来 更加稳定 ，还 有待研究 。 由此可见 ，更 好地理解银 行

9、资金流动性风险与其冒险行为之间的潜在关系 以及新的流动性监管指标对银行风险的影响至关 重要，对我国金融业稳步发展具有重要意义。 二、文献综述 流动性风险早已被认为是金融机构管理和金 融体系稳定的重大威胁 。 Wagner（ 2007）关 于短期 流动性对银行风险承担影响的理论研究表明，高水 平的流动性可能潜在地增加银行风险，并需要进一 步关注银行危机中风险银行可能造成的重大福利 成本。 Sawada（ 2010）发现，银行存款与风险资产配 置之间存在紧密关系，存款所衡量的资金流动性风 险较低可能会促使银行经理进行更激进的贷款业 务 。 王晓晗和杨朝 军（ 2014）从 融资流动性视角构 建理论

10、模型，发现金融市场在改善银行流动性的同 时，也改变了其资产配置行为，融资流动性越好，银 行持有的风险资产越多 ，从 而增加银行风险承担 。 Khan et al.（ 2017）利用美国银行控股公司 1986 年至 2014 年数据，实证检验了存款比例增加一直伴随银 行风险加权资产和流动性创造的增加，银行规模和 资本缓冲在一定程度上抑制了银行承担更多风险。 关于流动性监管 NSFR 对银行风险承担行为的 影响 ， Ashraf et al.（ 2016）对 伊斯兰银行业的研究发 现， NSFR 对银行的稳定性有积极影响，但其边际影 响随着银行规模的增加而降低。 Wei et al.（ 2017）

11、构 建由银行经理选择银行风险资产结构和债务期限 结构的理论模型，最优选择下会导致短期债务和风 险资产较高，社会效率低下，而 NSFR 监管减少了银 行对短期融资的使用，可以提高社会福利并达到有 效率的结果 。 近年来我国也加强了对 NSFR 的研 究，罗雪飞等（ 2015）分析了实施新规定对我国经济 金融的影响。发现提高流动性标准有助于降低银 行危机发生的概率 ，虽 然短期实施成本相对较高 ， 但长期而言会产生正向净收益 。 李明辉 等（ 2016） 通过实证研究表明净稳定资金比率显著降低了银 行的贷款信用风险，对银行稳定性有显著影响。 本文分别从理论和实证角度研究银行融资流 动性对其风险承担

12、的影响以及 NSFR 能否有效抑制 银行的风险承担，促进银行稳健运营。理论部分在 Wagner（ 2007）及 王晓晗和杨朝 军（ 2014）的 模型基 础上引入融资流动性，探讨银行融资流动性与银行 风险的关系 ，并 简要分析 NSFR 对银行稳定性的影 响 。 与理论相对应 ，利 用中国商业银行 2007 年至 2016 年的数据，实证检验银行融资流动性风险对银 行风险承担的影响以及与 NSFR 的交互影响 ，并 探 讨了 NSFR 监管针对不同类型银行作用程度是否相 同。 三、理论模型及假设 （一）模型基本假设 考虑一个三时期模型 t=0， ，不 考虑时间价 值，假设在 t=0 时刻，银行

13、短期借款所占比例为 ，资 本比例为 1-。存款利率为 i，反映存款人承受银行 违约风险的溢价 。 同时 ，银 行决定资产配置 ，可 投 资于两种资产：风险资产和无风险资产。假设无风 JRYJJ 5 =（ 1 + i） - （ 1 - ） E（ ） =p ( + - 1) + 1 -(1 + i) f ()d （ 2） d = （ 2- (1-p)2(p)2 + (1-2p)(1-(1+i)2d 2 =- （ (1-2p)(1-(1+i)d E() p (p)23 ） （ 4） 当 1-2p0，即 。 银行预期能够获得短期 r 1 ， 1 r 1) 金融与经济 2018.03 险资产利率为 0，

14、可视为现金。风险资产在 t=1 时刻 没有现金流入 ，在 t=2 时刻获得回报 。 收益 V 有两 个取值 ： 和 0，其 中 r0，在 t=1 时期 被所有人观察 到 ，在 t=2 时刻获得 r 的概率为 p(假设 p 较大 )，假 设 r=+， 1， 服从 -1， 的均匀分布，概率密度函数 为 f()=1/2，假 设两种资产具有不变的规模报酬 ，将 总资产价值标准化为 1，风 险资产比例为 ，现 金比 例为 1- 0， 。 在 t=1 时刻， 可观测，存款人可选择是否取款， 如果银行不能满足存款人的取款要求，银行不得不 清算风险资产，假设单位风险资产的清算价值为 ， 0， 。 在 t=2

15、时刻，银行所有不确定性问题都解决了， 银行风险资产得到收益 r 或 0，所有债务都得到偿还 或违约 。 若银行风险资产收益 r 足够高 ，在 支付所 有负债所需偿还金额后，银行获得利润 。 （二）银行最优选择与风险承担 借鉴王晓晗和杨朝军（ 2014）存款人模型分析， 存款人在 t=1 时期不提取存款的条件是银行的清算 价值大于存款人要求回报 ，即 L=p（ +） +1- （ 1+i） ，从而得到银行风险资产收益冲击 最小值： p - （ 1） 通常假设（ 1+i） （ 1-），即银行负债比例大于 现金持有比例 1. 银行最优选择 当 时 ，存 款人不提取存款 ，银 行继续运营 ，在 t=2

16、时 刻 ，银 行以 p 的概率得到收益 r， =（ +） +1- （ 1+i） ；以 概率 1-p 得到收益为 0，此 时银行 =0。 则银行在 t=1 时刻的期望收益为： 1 在式（ 2），将银行期望收益对风险资产比例 求 一阶和二阶导数： dE() p 4 (p)2 ） （ 3） 2 2 2 d2 (1 - 2)2资金使其持有风险资产数量增加，即银行融资流动 性增加导致银行风险承担行为增加。 从静态来看，由式（ 6）可知，在银行改善短期融 资流动性时 ，银 行能够承受的最低收益更低 ，抗 压 能力更强。但从动态来看，由式（ 8）可知，融资流动 性增强会刺激银行持有更多风险资产，使银行抵御

17、风险资产收益冲击能力下降。因此需综合考虑融 资流动性对银行稳定性的影响。 6 JRYJJ =- 1 + p2 * ddf （ 9） NSFR= s +(1 - ) df 0，随 着银行 t=1 时 前文 d f dffs s c 融资流动性、流动性监管与银行风险承担 基于中国 53 家银行的实证研究 由式（ 6）有： df df p 而均衡条件下 ， 由 式（ 8）决 定 ，将 式（ 8）对 f 求 导，再带入式（ 9）得： d 0。即综合考虑两方面影 响，银行能够承受的风险资产最小收益随其融资流 动性增加而增加，银行抵抗能力减弱，稳定性降低。 由此提出假设 1：银 行融资流动性风险减少会 导

18、致银行持有更多风险资产，从而增加风险承担。 （三） NSFR 对银行选择的影响 为了限制银行在融资流动性增强时的风险承 担行为 ，引 入流动性监管 ， NSFR 是 Basel 提出的 银行流动性风险的一个监管指标，要求银行在持续 的压力情景下，仍然有稳定的资金来源用来维持经 营和生存一年以上，旨在通过限制短期债务和风险 资产的联合效应来降低银行流动性风险，优化融资 结构和资产配置。这里简要分析 NSFR 对银行风险 承担行为的影响。 NSFR 定义为银行可用稳定资金除以所需稳定 资金，要求大于 1，其中可用稳定资金及所需稳定资 金各项目对应权重由监管机构根据期限长短、流动 性大小等设定。在模

19、型中， t=0 时刻，银行可用稳定 资金有资本和负债两个来源 ，其 中 ，资 本由于其稳 定性而 赋予权重 1，负 债来自存款 ，在 t=1 时刻存款 人可能会提款从而对银行造成挤兑，所以负债稳定 性较弱，赋予权重 s0 可知 ， f 在 NSFR 监管下会减小 ，即 银 行能够承受的风险资产最小收益下降，银行抵抗能 力增强，稳定性提高。 此外，很多学者都对 NSFR 监管进行了研究，所 得结果均支持本文结论 。 邹传 伟（ 2016）对 银行流 动性风险计量和监管进行了分析，定义了流动性危 机概率 。 Wei et al.（ 2017）构 建理论模型 ，由 银行经 理决定债务期限结构和资产构

20、成 ，研 究 NSFR 要求 对管理者选择的影响，发现当短期负债权重足够低 时银行会降低短期融资比例；否则银行会通过降低 风险资产投资比例达到监管要求，从而降低银行风 险 ，增 强稳定性 。 Hugonnier & Morellec（ 2017）构 建 一个动态模型以评估流动性对隐含该融资决策和 破产概率的影响 ，并 得出强制 NSFR 流动性要求会 增加银行流动性储备，降低银行违约损失。 由此提出假设 2： NSFR 监管能有效抑制银行融 资流动性风险下降时的风险承担行为。 四、模型及实证分析 （一）理论模型 1. 模型设定 为了检验银行融资流动性风险对银行风险承 担行为的影响 ，以 及 N

21、SFR 对银行风险承担是否有 改善，我们采用动态面板模型模拟我国商业银行的 稳定性状况。使用动态模型是考虑到银行行为具 有持久性，银行管理层会根据现行金融市场环境和 监管环境来改变其策略，这些环境及策略变化可能 会影响到其未来稳定性。实证模型包括一系列可 观察到的银行个体因素和宏观经济变量，这些变量 都可能影响银行风险承担行为。基本计量模型为： Riskit=Riskit-1+Liquidityit+Cit+vi+t+it （ 10） 其中 ， Riskit 是衡量银行风险承担的变量 ，分 别 用风险加权资产与总资产比例、贷款损失准备金与 JRYJJ 7 计算公式为： Z= CARit + (

22、ROA)i ， （ （ 金融与经济 2018.03 资产总额比例以及 Z-score 来衡量。风险加权资产 和贷款损失准备金在文献中被广泛用作银行风险 的衡量指 标（ Khan et al.， 2016），一 般认为风险加权 资产和贷款损失准备金越高，资产风险越高。 Z-score 一般用来衡量银行的总体风 险（ Houston et al. 2010）， (ROA)i ，由 于 Z-score 的高偏 度 ，文 中使用其自然对数来衡量银行风险 。 此外 ， 由于 Z-score 越高意味着银行风险越低，而其他替代 变量均成正比 ，本 文实证模型中将 Z-score 数值乘 以 -1 以便更好

23、进行解释。 核心解释变量 Liquidityit 是银行融资流动性风 险测度。参照 Khan et al.（ 2016），用总存款占总资产 的比率代表银行资金流动性风险，他们认为银行存 款过多的银行不太可能在短期内面临资金危机，会 诱使银行经理承担更多风险，即预期 0。 Cit 是银行特征因素 。 参考 Ashraf et al.（ 2016）、 宋琴和郑振龙（ 2011）等选取银行规模（ SIZE）、资本 比率（ CAR）、商业模式（ NIS）、表外业务发展（ OBS）、 资产收益 率（ ROA）等 作为银行风险的潜在 决定因 素。应当强调的是在使用 Z-score 模型中，资本比率 和资产

24、收益率不被视为控制变量，因为 Z-score 是这 两个变量的函数 ，会 导致结果有偏 。 此外 ，除 了银 行特征因素 ，还 包括一些宏观经济变量 ，例 如 GDP 增长率（ GDP）、市场集中度（ CONC） 潘敏等， 2016）、 互联网金融发展（ IB） 张金林等， 2015）来衡量银行 风险与流动性风险之间的关系。为控制样本选择 期间金融危机可能对银行流动性风险产生影响，本 文使用 Cris 作为虚拟变量 ，在 20082010 年取值 为 1，其他年份取值为 0。 在此基础上，引入另一个核心解释变量 NSFR， 以检验 NSFR 流动性监管对银行风险承担是否具有 改善效果，并探讨不

25、同类型的银行监管效果是否不 同，本文加入虚拟变量 D 表示银行类别，国有控股银 行及全国股份制银行等跨区域经营银行赋值为 1， 其他银行为 0： Riskit=+0NSFRit- 1Liquidityit- 1+1NSFRit- 1+2 Liquidityit-1+Cit-1+i+t+it （ 11） 其中 ， NSFR 表示银行流动性监管指标净稳定 资金比率。根据 BCBS（ 2014）最终修订稿，借鉴 IMF （ 2014）等的假设方法，对我国商业银行各类项目的 折算率做出具体假设。从风险承担的角度看， NSFR 有助于提高银行风险厌恶程度 ，降 低风险承担水 平。回归模型还包括银行层面和

26、宏观经济变量的 潜在影响 。 稳健标准误 it表示银行层面冲 击，并 允 许存在异方差和自相关。 2. 样本选取与数据来源 本文选择 20072016 年商业银行的年度非平衡 面板数据作为研究样本 ，剔 除政策性银行 、非 银行 金融机构以及数据连续缺失 3 年以上的银行后 ，共 有 53 家银行 10 年的观测值 。 此外 ，按 类别将银行 样本划分成国有银行及全国股份制银 行（ 17 家）和 地方性商业银 行（ 36 家）。 本文银行数据主要来自 Bankscope 数据库 ，宏 观经济变量来自于国泰安数 据库及各网站资料整理。 3. 估计方法 在动态面板数据模型中，传统 OLS 估计方法

27、会 产生有偏性和非一致性，因为解释变量中包括被解 释变量滞后项 ，从 而导致解释变量和扰动项相关 。 Arellano & Bond（ 1991）提 出 GMM 估计方法以解决 上述问题 。 GMM 估计包括一步 GMM 估计和两步 GMM 估计。由于两步估计的标准差存在向下偏误， 导致估计量的近似渐进分布不可靠，所以实证中一 般使用一步 GMM 估计量。本文参照通常做法运用 一步系统 GMM 估计方法，但一步 GMM 也增加了矩 约束条件的数量 ,从而需要进行 Sagran 检验以判断 新增的工具变量是否有效。 （二）实证分析 1. 描述性统计 表 1 变量描述性统计结果 Obs Mean

28、Std.Dev. Min Max RWA（ %） 496 58.74 9.42 23.24 80.49 LLR（ %） 510 2.39 1.51 0.2 22.01 z-score 510 4.05 0.98 1.55 7.28 CDL（ %） 510 67.72 15.64 32.77 98.65 NSFR 510 1.27 0.20 0.82 2.31 SIZE 510 12.79 1.77 8.93 19.96 CAR（ %） 510 6.84 2.53 2.12 19.27 ROA（ %） 510 0.89 0.33 0.02 1.9 NII（ %） 493 20.23 13.99

29、1.67 128.42 OBS（ %） 460 14.64 8.59 0 54.02 GDP（ %） 530 9.15 2.10 6.9 14.16 CONC（ %） 530 67.98 4.26 61.32 73.48 IB（ %） 530 9.63 1.58 6.66 11.68 8 JRYJJ RWA-1 (0.087) LLP-1 (0.000) -Z-score-1 (0.029) CDL (0.000) (0.015) (0.031) SIZE (0.000) (0.000) (0.003) CAR (0.030) (0.000) ROA (0.287) (0.024) NII (

30、0.703) (0.130) (0.063) OBS (0.324) (0.043) (0.082) GDP (0.247) (0.097) (0.078) CONC (0.109) (0.000) (0.000) IB (0.535) (0.555) (0.005) Cris (0.028) (0.063) (0.004) 49 51 53 banks 0.1215 RWA-1 LLP-1 (0.000) -Z-score-1 (0.000) CDL (0.002) (0.093) (0.091) NSFR (0.127) (0.071) (0.096) NSFR*CDL (0.036) (

31、0.032) (0.075) -0.2614* -0.2870* -0.0698* * 融资流动性、流动性监管与银行风险承担 基于中国 53 家银行的实证研究 表 1 为变量描述性统计结果 。本文对所有连续 变量样本数据在 1%和 99%百分位上进行缩尾处理 以消除极端值的影响。从表中可看出，银行存款占 比平均值为 67.72%，最 高值为 98.65%，说 明我国大 部分商业银行还是以存款作为主要融资渠道，以存 款占比作为银行融资流动性风险代表指标有现实 意义 。 NSFR 的平均值为 1.27，最 小值为 0.82，说 明 我国商业银行平均 NSFR 达到监管要求 ，在 样本观 测期间还有

32、银行没有满足其最低标准。 表 2 融资流动性风险对银行风险承担的影响 RWA LLP -Z-score 0.1468* 0.9306* 0.1732* 0.3376* 0.0216* 0.0369* -16.9010* -3.2759* -0.1167* 1.1390* -0.5963* -7.1382* 0.3171 0.1188* -0.0020 0.0052 0.2410* -0.0170 -0.0104* -0.8154 -0.1362* -0.1067* -3.5844* -0.4039* -0.0947 -1.4186 -0.1737 -0.4737* -5.0179* -0.28

33、49* -0.6229* Observations 282 304 329 Number of Sargan test-p 0.687 0.374 0.475 注 ：括 号内为 p 值 ， *， *， 分别表示在 1%、 5%、 10%的置信水平下显著， Sargan test-p 代表模型 工具变量过度识别检验的 值，下同。 2. 实证结果及分析 表 2 显示融资流动性风险对银行风险承担的回 归结果 ，客 户存款占比的系数均显著为正 ，这 证实 了理论假设，说明较低的流动性风险会显著增加银 行的风险承担行为，与 Acharya & Naqvi（ 2012）一致， 当银行由于大量存款流入而导致

34、其融资流动性风 险较低时，银行管理者可以通过降低贷款利率来增 加贷款数量及报酬，因为银行管理者的报酬可能与 贷款数量挂钩 ，从 而导致银行承担较高的违约风 险。 从其他控制变量系数来看，银行规模对风险承 担的作用显著为负 ，一 般而言 ，规 模较大的银行享 有更高的特许经营权价值 ，业 务比较稳定 ，可 以利 用多元化作为风险管理的工具导致银行风险承担 较低。银行集中度与风险承担显著负相关，银行集 中度表示银行业的竞争程度 ，集 中度越低 ，竞 争程 度越强 ，而 银行管理者为应对竞争日益激烈的环 境 ，可 能会投资于更具有风险的资产 ，导 致银行风 险承担增加。而金融危机期间，管理者受到更大

35、的 监管和市场约束，导致银行风险承担最终下降。 为了检验银行流动性风险变化对银行风险承 担的影响，表 3 给出了 NSFR 指标对融资流动性及银 行风险承担的影响的回归结果。 NSFR 对风险加权 资产数量及 Z-score 在 10%显著性水平下显著为负， 即 NSFR 能够改善银行风险 承担行为 ，并 提高银行 稳定性。 NSFR 与融资流动性风险交互项也显著为 负 ，说 明 NSFR 较高的银行在面临较低的资金流动 性风险时倾向于整体承受较小的风险。因为 NSFR 较高的银行改善了银行的期限错配问题，使得银行 使用更加稳定的资金来源 ，投 资于质量更高 、流 动 性更强的风险资产 ，有

36、效降低了银行的风险承担 ， 由此验证了假设 2。 表 3 高 NSFR对融资流动性及银行风险承担的影响 RWA LLP -Z-score * (0.098) 0.8038* 0.3032* 0.5775* 0.0261* 0.0259* -16.2257* -1.3554 -0.6247* * Controls Yes Yes Yes Observations 282 304 329 Number of banks 49 51 53 Sargan test-p 0.409 0.297 0.353 注 ：为 简单起见 ，省 略其他控制变量回归系数 JRYJJ 9 (0.175) (0.000)

37、(0.096) (0.000) (0.012) (0.000) (0.270) (0.034) (0.061) (0.038) (0.054) (0.001) (0.019) (0.201) (0.029) 金融与经济 2018.03 的列示，下同。 如表 4 所示， NSFR 和银行类型虚拟变量 D 的交 互作用项系数显著为正，说明跨区域经营的国有控 股及股份制银行中 NSFR 的边际影响较弱。本文认 为，导致上述差异的主要原因在于两类银行自身经 营模式及环境限制。一方面，跨区域银行一般资产 规模大，由于 “大规模偏好 ”使存款人对其拥有更高 的信赖度和依赖感 ，更 倾向于将资金投向大型银

38、行。并且此类银行大部分都在 A 股上市，除了吸收 储户存款外 ，还 可以通过股票市场进行再融资 ，或 发行债务融资，使得银行可用资金来源增加。 另一 方面，跨区域银行包括系统性重要银行和网点覆盖 面广的其他银行 ，风 险传染性更强 ，对 国家金融体 系稳定影响更大，政府出于守住不发生系统性风险 的底线，对国有控股和股份制银行等大型银行的资 本监管更为严格，银行更倾向于风险分散， NSFR 的 作用相对较小。而受经营区域限制，城商行及农商 行等一般在本地发展，规模较小、网点较少，且大部 分区域银行仍未上市或者才上市不久，融资渠道有 限，长期稳定融资来源较少，一旦发生流动性冲击， 遭受的影响更大

39、，且 地方政府救助能力有限 ，因 而 区域性银行需保持较高水平的长期流动性来抵御 流动性冲击。 表 4 银行规模对 NSFR 与银行风险承担的影响 3. 稳健性检验 本文进行了多项稳健性检验：在被解释变量方 面，以不良贷款率作为银行风险的代表性指标进行 回归分析 ；在 核心解释变量方面 ，为 反映银行面临 的短期流动性状况 ，以 小于 1 年的银行客户存款为 融资流动性代表指标 ；在 控制变量方面 ，以 地区生 产总值的增长率（ GPDLG）作为宏观经济控制变量， 所得结论均未发生改变 。 五、结论与政策建议 本文在理论分析的基础上，利用 2007 年至 2016 年 53 家商业银行的数据

40、，采 用动态面板 GMM 估计 方法，实证检验了银行融资流动性风险对其冒险行 为的影响以及流动性监管指标 NSFR 的作用。 研究表明：面临较低短期融资流动性风险的银 行倾向于承担更大的投资风险 ，存 款和 NSFR 变量 之间的交互项与银行的风险指标显著负相关，证实 了高 NSFR 可以抑制银行的风险投资 ，增 强银行的 稳定性 。 原因在于 NSFR 对短期融资赋予较低比 重 ，从 而改变了银行的融资结构 ，使 银行更倾向于 使用更稳定融资来源，同时对于风险大的资产银行 所需支持资金较高，也限制了银行对风险资产的持 有。 进一步发现 ， NSFR 对区域性银行的风险承担 水平的影响较为显著

41、，而对于跨区域大型商业银行 RWA-1 LLP-1 -Z-score-1 CDL NSFR D NSFR*D Controls Observations Number of banks Sargan test-p RWA 0.0622 0.4018* -34.4391* -20.5777* 0.2605* Yes 282 49 0.355 LLP 0.7689* 0.1261 -3.799* -0.7700* 0.3002* Yes 304 51 0.413 -Z-score 0.4814* 0.2362* -12.92* -0.3237 0.9963* Yes 329 53 0.319 的影

42、响则不显著。这是因为跨区域银行长期以来 受到更严格的监管，更倾向于多元化稳健经营以规 避监管处罚， NSFR 监管标准的满足压力较小，而小 型银行受经营区域限制 ，监 管较为宽松 ，银 行风险 承担较大 ，自 身规模较小且流动性状况较差 ，相 比 之下 NSFR 的监管作用更为显著。 根据本文研究所得结论，提出以下建议： 首先 ，尽 快引入 NSFR 监管指标 ，形 成以 NSFR 为核心的长期流动性风险管理 。 自 Basel 提出 NSFR 以来 ，我 国对该指标的研究层出不穷 ，但 银 监会在 2015 年颁布 的商 业银行流动性管理办法 （试 行）中 并未将其纳入流动性监管体系 ，随

43、着银 行面临环境日益复 杂， 2017 年 12 月银监会发 布商 业银行流动性风险管理办 法（修 订征求意见 稿）， 拟引入 NSFR 监管 ，自 2018 年 3 月 1 日起施行 ，这 意 本文分别从被解释变量、核心解释变量及控制变量选取方面开展了稳健性检验。限于篇幅，稳健性检验结果未 给出，留存备索。 10 JRYJJ ， （ （ （ （ （ ， ， 58 L ， 25： ， 96 ， ， ： ： ， ： 82： 融资流动性、流动性监管与银行风险承担 基于中国 53 家银行的实证研究 味着我国商业银行流动性监管体系将进一步完 善。 其次，对于不同类型银行根据其特点设置监管 标准。对于国

44、有银行及全国股份制商业银行等跨 区域银行这类系统重要性银行，面临较大系统性风 险 ，且 传染性更强 ，对 其流动性风险应当给予更高 关注，但跨区域银行在业务分散的同时也分散了部 分风险，并且 NSFR 对其风险承担影响较小，应当辅 助以其他监管措施加强流动性管理。对于城商行 和农商行等区域性银行 ，业 务集中 ，区 域性流动性 风险较强 ，且 NSFR 对银行风险承担有较强的抑制 作用 ，可 考虑根据不同地区的风险程度 ，按 银行融 资来源及业务集中程度来设定监管标准。 最后，在实施 NSFR 监管过程中，加强信息披露 工作。我国商业银行目前仅向银监会报备 NSFR 指 标， bankscop

45、e 数据库尚未含有 NSFR 指标具体数值， 信息披露滞后 。 因此 ，须 尽快加强 NSFR 的信息披 露工作 ，这 不仅有助于弥补监管信息缺口 ，提 高监 管透明度 ，还 使研究者可以更准确深入研究 NSFR 监管的效果 ，并 向监管机构提出针对性建议 ，同 时 也有助于市场参与者对商业银行流动性风险的判 断与把握。 参考文献 1李明辉 ，刘 莉亚等 . 巴塞尔协议 净稳定融 资比率对商业银行的影响 来自 中国银行业的 证据 J. 国际金融研究， 2016 347（ 3）： 5162. 2罗雪飞 ，彭 育贤等 . 我国实施巴塞尔 流动 性监管新规的影响研究 J. 金融监管研究 ， 2015

46、， （ 3）： 4663. 3潘敏 ，汪 怡等 . 净稳定资金比率监管会影响 商业银行的风险承担和绩效吗 基于中国银行 业的经验证据 J. 财贸研究， 2016， 6）： 1928. 4宋琴，郑振龙 . 巴塞尔协议 、风险厌恶与银 行绩效 基于中国商业银行 2004 2008 年面板 数据的实证 分析 J. 国际金融研究 ， 2011， 7）： 67 73. 5王晓晗，杨朝军 . 市场流动性、融资流动性与 银行风险研究 J. 投资研究， 2014， 7）： 1325. 6张金林 ，周 焰 . 互联网金融对中国商业银行 稳定性影响的实证研究 J. 武汉金融， 2015， 12）： 8 11. 7邹传伟 . 银行流动性风险计量和监管的理论 分析 J. 金融监管研究， 2016， 7）： 117. 8Acharya V， Naqvi H.The seeds of a crisis： A theory of bank liquidity and ri