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經濟論文

信貸證券化對信貸擴張的影響

來源:職稱閣分類:經濟論文 時間:2019-09-04 10:49熱度:

  文章利用中國商業銀行信貸資產證券化的數據,構建動態非平衡面板數據模型,研究信貸資產證券化對信貸擴張和道德風險的影響。結果表明,資產證券化與貸款增長率呈顯著的正相關,證券化激勵銀行信貸擴張;資產證券化與貸款過度增長率也具有顯著的正相關,證券化促進銀行承擔更多風險;證券化與不良貸款率不存在顯著的相關關系,證券化擴張了信貸,但并沒有降低貸款審核和監管努力水平。

信貸證券化對信貸擴張的影響

  信貸證券化;動態面板;道德風險

  在信貸資產證券化過程中,銀行具有貸款創造者和貸款出售者雙重角色。這種信息不對稱的存在可能導致銀行在證券化過程中出現道德風險和逆向選擇。體現在基礎標的和表內資產質量的惡化,進而影響了銀行穩定,甚至金融系統的穩定。2008年起因美國的金融危機中,過度創新的住房貸款證券化,盡管有效地實現了資產流動性和風險轉移,但降低了管理者審核監督努力水平。發放大量低質貸款,并利用資產證券化等工具將低質貸款轉移出表,然后再發放低質貸款。銀行系統信用鏈條擴大,積累了大量的信用風險,提高了銀行系統的脆弱性,最終導致金融危機爆發。金融風險的累積和爆發,固然有監管努力不足的原因,但金融創新工具造成的信息不對稱和銀行動機扭曲才是主要原因[1,2]。金融創新工具內含的道德風險和自循環機制值得關注[3,4]。商業銀行利用資產證券化工具增強流動性和轉移風險,在出售不良貸款的同時,可能會降低貸款審核標準和監督努力[5]。無論在何種情況下,信貸資產證券化都會增強商業銀行經營資產的流動性,進而會提高商業銀行的風險承擔水平,降到監管努力水平[6]。對文獻進行梳理后發現,資產證券化增強了銀行流動性,從而為擴張貸款提供基礎,在信貸資產擴張出表提高了銀行利潤,規避了監管,又進一步促使銀行降低貸款標準和貸后的監督努力水平。本文著重分析中國商業銀行信貸資產證券化對信貸擴張和道德風險的影響,討論資產證券化對商業銀行動機扭曲的影響。

  1模型設定與變量選取

  1.1模型設定

  為了檢驗信貸資產證券化中對信貸擴張過程中是否存在道德風險問題,本文采用面板數據模型進行研究。其基本面板數據模型可以表示為:本文結合基本模型(1),考慮設計三個解釋變量來解釋資產證券化對信貸擴張和道德風險的影響。具體的參考模型見式(2)所示:DEPit=αi+β1SECit+β2BKCit+β3MACRQjt+μit(2)式(2)中,DEPit為被解釋變量,代表t時刻第i家銀行的信貸擴張和道德風險指標,i為樣本銀行的個數,j為銀行所在的區域。根據代玉簪(2017)[5]研究,被解釋變量可具體再分解,信貸擴張可用貸款增長率(LR)和貸款過度增長率(TLR)來表示,道德風險可用不良貸款率(NPL)來表示。SECit表示t時刻第i家銀行的開展資產證券化業務的情況。另外,選擇變量DSECit和TSECit作為資產證券化的虛擬變量與資產證券化程度變量來檢驗證券化過程中銀行是否存在道德風險。為了減少因遺失變量帶來的誤差,選擇BKCit表示一組銀行微觀控制變量,包括資本充足率(CAR)、流動比率(LIQ)、不良貸款率(NPL)等指標。選擇MACROit為一組宏觀層面的控制變量,該組變量在同期內對所有銀行具有同等影響。因為宏觀經濟發展影響著銀行資產的質量,進而對銀行資產證券化活動產生影響。

  1.2變量選取

  選擇銀行貸款增速(CLR)為被解釋變量,對于銀行來說,貸款業務是銀行利潤的主要來源,因而商業銀行具有不斷擴張貸款規模的動力。資產證券化工具為商業銀行擴張貸款規模提供了渠道,而商業銀行通過證券化獲得的流動性,又進一步擴張貸款。不過,信貸的過度擴張也是銀行道德風險行為的主要表現形式之一。王曉博和劉偉(2015)[7]提出用貸款過度增長率來衡量銀行貸款業務的道德風險,本文中貸款過度增長率主要考察銀行是否利用資產證券化工具過度地擴張信貸資產。對于核心解釋變量,主要是考察商業銀行資產證券化情況,分別選擇商業銀行資產證券化程度(TSEC)和資產證券化虛擬變量(DSEC)。資產證券化程度衡量的是證券化資產規模與銀行當期總資產的比值,證券化虛擬變量相當于開關變量,反映商業銀行是否開展資產證券化業務。為了減少遺漏變量而帶來分析上的偏差,選擇一些變量為控制變量。本文中分別從微觀和宏觀兩個角度展開,考慮變量的替代性和數據的可得性。微觀層面,選擇核心資本充足率(CAR)衡量銀行的資本充足水平,銀行的充足率水平對貸款供給有重要影響;選擇銀行凈資產收益率(ROE)反映銀行的盈利水平,高盈利水平對應同高風險承擔,就有能力和動力進一步擴張貸款等高風險業;選擇存款增速(DR)來控制銀行存款對貸款供給規模的影響;選擇流動性比例(LIQ)衡量銀行流動性水平;選擇總資產的自然對數來控制銀行的規模(SIZE)。從宏觀層面,由于宏觀經濟對商業銀行資產規模和資產質量以及盈利能力均有深刻的影響。因此,本文選擇一年期貸款基準利率(IR)和GDP增長率來體現宏觀經濟效應。貸款利率越高,銀行盈利水平也就越高,銀行就可能以更高的激勵擴張貸款規模。實際GDP增長率從宏觀層面用于控制需求因素對銀行信貸供給的影響。一般情況下,商業銀行存在順周期性,經濟上行時,銀行傾向于擴張信貸規模;經濟下行時,銀行傾向于惜售貸款。不過,在貨幣政策寬松時,銀行業也可能逆周期加速放貸。

  2實證分析

  2.1樣本數據說明

  本文的樣本選取中國60家商業銀行數據,其中包括5家大型國有銀行、12家全國性商業銀行、30家城商行和13家農商行,開展過資產證券化業務的有36家,未開展過資產證券化業務的有24家,時間跨度為2007—2017年。相關樣本的證券化數據來源于中國債券信息網和有關的公告信息。樣本相關的微觀數據來源于BankScope數據庫?;鶞世屎虶DP等宏觀數據來源于中國人民銀行和中國國家統計局。對樣本進行描述性統計分析發現,不同銀行間的不良貸款率、資本充足率、凈資產收益率、流動比率等微觀指標差異明顯。把樣本按是否開展證券化業務進一步分組,發現開展證券化業務的銀行貸款增速普遍高于未開展證券化業務的銀行,其貸款過度增長率和不良貸款率也高于后者。整體樣本來看,證券化銀行的貸款增長高于樣本銀行的整體貸款水平,其資產質量也相對較高。從銀行流動性的特性來看,開展資產證券化的銀行流動性水平更高,其盈利能力也相對更強,但也伴隨著較高的流動性風險和收益率波動風險。從資產規模角度來看,開展證券化業務的銀行總資產均值遠大于未開展證券化的銀行總資產均值,說明開展資產證券化業務的銀行資產規模更大,不過其資本充足率均值要低于未開展證券化銀行的資本充足率均值。

  2.2實證結果分析

  首先選擇在2007—2017年間開展資產證券化業務的36家銀行,核心解釋變量為資產證券化程度(TSEC),通過分析檢驗,分別對模型(3)至模型(5)進行固定面板效應回歸分析,結果見下頁表2所示。從表2中模型(3)的擬合結果來看,商業銀行開展資產證券化業務與貸款增長率存在顯著的正向關系,這也表明商業銀行在開展證券化業務實現流動性的同時,有動力竭力擴張信貸,擴大利潤,這又可能導致銀行和市場流動性進一步放大。在宏觀和微觀審慎監管到位的情況下,適當的銀行和市場流動性互為促進,有利于銀行穩定。若監管不到位,流動性較差的貸款數量,因為銀行盈利目的,可能通過證券化渠道進一步放大。低質量的貸款規模越大,銀行需要承擔的風險越高。在銀行其他控制變量中,銀行的不良貸款率和資產規模在1%置信水平下與貸款增長率均顯著,表明銀行資產質量越差,資產規模越大的銀行信貸擴張就越緩慢。近年來,不少中小商業銀行采取了激進的策略,貸款不良率快速上升,反過來約束銀行資產進一步擴張。核心資本充足率與貸款增長率在1%的置信水平下顯著正相關,通常情況下,銀行資本充足,就有動力擴張資產規模。在宏觀經濟變量中,貸款基礎利率在5%的置信水平下顯著,符號為正。由于銀行主要利潤是存貸利率差,貸款利率上升表明銀行收益的增加,銀行有動力擴張貸款規模以獲取更多的收益。不過,GDP增長率在5%的置信水平下顯著負相關,表明在宏觀經濟的上行周期,銀行貸款規模增速下降,在下行周期,貸款增速增加,似乎與預期不一致。但這個結果符合中國投資型經濟的特點,銀行業逆周期擴大貸款規模,有利于刺激經濟走出低谷。從模型(4)的擬合結果來看,資產證券化活動對貸款過度增長率有正向沖擊作用,這表明現階段開展資產證券化業務的商業銀行存在過度放貸現象。在新時代的金融業體系下,混業經營還不充分,分業監管模式也沒完全到位,商業銀行經營范圍還受到不少管制。因此商業銀行產品結構簡單,品種單一,信貸業務還是商業銀行主要的利潤來源。在激烈的競爭環境下,商業銀行有強烈動力擴張信貸。特別是中小銀行,為了在激烈的競爭環境下搶占市場份額、做大做強,其規模擴張動力更強,相應的貸款增長水平普遍比國有商業銀行高。資產證券化業務為商業銀行提供一個融資渠道,促使銀行為獲得利潤過度放貸。在其他控制變量中,不良貸款率和銀行資產規模在1%置信水平下顯著負相關,表明銀行資產質量約束了資產擴張的速度。相比之下,資產規模大的銀行風險管理水平相對較高,風險承受能力也較強。另外,在1%的置信水平下,核心資本充足率與貸款過度增長率關系顯著,且系數為正,說明銀行資本充足就有擴張的沖動。從模型(5)的擬合結果來看,銀行資產證券化業務開展與不良貸款率沒有明顯的相關關系??梢娿y行因資產證券化提高了資產的流動性,激勵擴張風險資產。但實際上,并沒有降低貸款的審核標準或放松監督努力,所有不良貸款率沒有因為證券化業務的開展而提高。在控制變量中,貸款增長率與不良貸款率在1%置信水平下呈現顯著的負相關,這與常理不符,實際也說明銀行在擴展資產規模中,并未降低審核標準或監督努力水平,反而降低了不良貸款占銀行總資產的比例。在1%置信水平下,存款增速與不良貸款率顯著正相關,存款大幅度增長刺激銀行追求高風險資產。凈資產收益率和資本充足率均與不良貸款率負相關,這與預期一致,穩健盈利、資本越充足的銀行風險控制能力較高,風險資產的配置合理,資產質量也越高。宏觀經濟變量中,貸款基準利率系數在1%的置信水平顯著正相關,這和模型(3)和模型(4)的結論一致。

  2.3穩定性檢驗

  為了保證模型實證結果的可靠性和有效性,需要對模型進行多重穩定性驗證。首先用廣義矩估計(GMM)對動態面板模型進行穩定性檢驗;其次在三個模型中核心解釋變量(TSEC)用證券化虛擬變量(DSEC)來代替;最后,在用(DSEC)為核心解釋變量情況下,擴大樣本容量,將24家未開展資產證券化業務銀行納入樣本,進一步驗證模型。文中限于篇幅,只給出GMM方法的驗證結果,見下頁表3所示。對于后續兩種驗證,只給出分析結論。在表3中,自回歸和Sargan的檢驗結果均接受原假設,因此工具變量的選擇是合理的。從穩定性檢驗的整體結果來看,盡管各模型的擬合系數存在顯著差異,但是資產證券化與信貸擴張和貸款過度增長率等指標的正向相關關系并沒有改變,與不良貸款率指標的相關關系同樣不顯著。因此,本文實證結果是適合的,有較強的穩定性。

  3結論

  本文以60家中國商業銀行2007—2017年的年度非平衡面板數據為研究樣本,以貸款增長率作為銀行信貸擴張代理被解釋變量,貸款過度貸款率和不良貸款率為道德風險代理被解釋變量,以資產證券化作為核心解釋變量建立模型,實證分析資產證券化對中國商業銀行貸款擴展的影響,并檢驗在資產證券化過程中是否存在道德風險問題。得出如下結論:一是資產證券化活動開展對貸款增長率值有顯著的正向相關關系,說明該業務刺激了銀行信貸擴張。此結果在一定程度上解釋了資產證券化業務降低商業銀行流動性水平;二是資產證券化對貸款過度增長率有正向促進作用,表明資產證券化業務盡管有利于提高資產流動性,但會刺激銀行承擔更多風險,這對銀行穩定造成負面影響;三是資產證券化與不良貸款率之間的相關關系不顯著,表明證券化活動盡管刺激了銀行過度擴張信貸,但并沒有降低審核標準和監督努力水平。在傳統盈利模式下,商業銀行是信用中介,并承擔相應的信用風險。為了有效管理風險,銀行會做嚴格的貸款審核并重視存續期的監督。但在資產證券化過程中,銀行作為發起人與服務商,只是業務參與者。從銀行角度來說,在證券化業務中信用風險可以被轉移出去,盡管銀行在資產違約中難以獨善其身,但不需要承擔所有后果。因此,道德風險行為可能在資產證券化過程中滋生,如降低貸款審核、放松事后監督等。由于信息不對稱的存在,資產支持證券的持有者難以發現風險,即便商業銀行主動或被動持有證券化產品,銀行無須承擔全部風險,因此其也可能傾向于“搭便車”。在目前資產證券化發展進程中,商業銀行的逆向選擇和道德風險并不明顯,但隨著該業務高速發展,大幅提高了信貸資產流動性,信用風險轉移更為快捷,這極有可能增加銀行的動機扭曲,惡化銀行道德風險。因此,為了有效發揮資產證券化對銀行的正面作用,維持資本市場持續健康和銀行系統的穩定發展,制定針對銀行在證券化過程中的逆向選擇和道德風險約束激勵機制是必要的。

  參考文獻:

  [1]倪志凌.動機扭曲和資產證券化的微觀審慎監管——基于美國數據的實證研究[J].國際金融研究,2011,(8).

  [2]李悅.資產證券化對商業銀行微觀審慎監管的影響——基于流動性的思考[J].商業經濟與管理,2014,(10).

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  [7]王曉博,劉偉.存款保險制度對商業銀行道德風險影響的實證研究[J].管理科學,2015,(5).

  作者:屈劍峰 單位:北京大學國家發展研究院 中信證券股份有限公司

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文章名稱:信貸證券化對信貸擴張的影響

文章地址:http://www.592mir.com/jjlw/13624.html

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