中国资本监管对银行信贷规模的影响分析基于动态面板模型的GM.docx
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中国资本监管对银行信贷规模的影响分析基于动态面板模型的GM
收稿日期:
2011－10－18
基金项目:
教育部人文社科研究规划基金项目（09YJA790174;河南省政府决策研究课题（2011B678
作者简介:
袁庆禄（1973—,男,河南信阳人,信阳师范学院经济与管理学院讲师,国家财政部财科所博士后流动站应用
经济学博士后,
研究方向为财政监督与金融监管。
中国资本监管对银行信贷规模的影响分析
———基于动态面板模型的GMM估计
袁庆禄
1,2
（1.信阳师范学院经济与管理学院,河南信阳464000;
2.国家财政部财科所博士后流动站,北京100142
摘
要:
采用国内12家上市银行20042010年的面板数据,建立贷款增长率的动态面板模型,运用GMM估计方法,揭示
当前中国资本监管对银行信贷规模产生的影响。
估计结果显示,当前中国资本监管的政策效应并不明显,仍然需要进一步提高资本充足率监管标准,抑制银行放款冲动;建立动态拨备制度,以免经济下行时侵蚀资本;建立杠杆率监管标准,防止资本充足率与杠杆率出现监管目标背离。
关键词:
资本监管;信贷规模;动态面板模型;GMM估计
中图分类号:
F832
文献标识码:
A
文章编号:
1004－972X（201202－0087－04
一、引言
长期以来,以银行为主导的金融体系决定了银
行信贷一直是中国实体投资的主要来源。
中国作为处于转型关键期的发展中国家,
其资本监管与银行信贷规模之间的关系具有自身的特殊规律。
关于中国资本监管对银行信贷规模的影响问题,
无论是理论依据方面还是在经验检验方面,学术界和银行业界一直存在较大的争议。
随着资本监管政策的不断演进,考察中国新阶段的资本监管对银行信贷规模产生的影响具有重要的参考意义。
中国资本监管制度改革有两个关键性时间窗口。
第一个是2004年,中国银监会发布了《商业银行资本充足率管理办法》（以下简称“《管理办法》”。
《管理办法》发布以后,中国商业银行在资本监管建设方面开始取得了实质进展,银行业资本充足率水平逐渐提高。
第二个是2009年,此次金融危机的巨大破坏力使资本监管的有效性受到普遍质
疑,巴塞尔委员会因此出台了“巴塞尔协议III”,对现行资本监管框架做出重大修订与补充。
与此相对
应,中国银监会于2009年下半年提出“大型银行按
11.5%、中小银行按10%的资本充足率计提资本”的新要求。
2011年4月,中国银监会发布《中国银
行业实施新监管标准的指导意见》,推出包括资本充足率、
杠杆率、贷款拨备率（以下简称“拨备”在内的资本监管新标准体系,资本监管日渐趋严。
第一个时间窗口前后,国内关于资本监管与银行信贷关系的研究成果积累较多。
第二个时间窗口以来,对资本监管制度改革与银行信贷关系研究涉及较少。
那么,在当前新的资本监管渐成体系、资本监管多元化、资本约束趋紧的背景下,商业银行的信贷决策会做怎样的应变式调整?
杠杆率和动态拨备率与银行信贷变动存在怎样的关系?
银行行为变化会给中国资本监管制度改革带来怎样的启示?
本文在传统研究的基础上,纳入新的考察变量,通过实证检验寻找上述问题的合理解释,这将对中国现已开展的资本监管体系改革具有一定的借鉴意义。
二、文献回顾自巴塞尔协议实施以来,资本监管的每一次制
度变革对银行信贷规模形成的影响,
都成为理论研究与监管实践关注和争论的热点,形成了大量学术
7
8
成果和不同的学术观点。
Bernanke和Lown（1991、Peek和Rosengren（1995、Hancock等（1995均指出美国银行资本监管在20世纪80年代末到90年代初出现过信贷紧缩效应。
Thakor（1996研究得出扩张的货币政策既可能增加信贷也可能减少信贷的结论。
Chiuri等（2002认为资本充足率监管的实施明显地削弱了银行的信贷供给能力,信贷紧缩在新兴国家的表现比在十国集团国家的表现更为强烈。
国内学者刘斌（2005指出当实际资本充足率低于最低要求时,货币政策不能达到预期效果,信贷收缩现象将会出现。
王胜邦（2007、2009、陈颖（2009却发现由于我国商业银行主要通过增加监管资本的方式提高资本充足率,严格的资本约束并未导致严重的信贷紧缩。
郭伟（2010对我国20042007年数据分析后认为,资本软约束现象有所改善。
杜荣耀和胡海鸥（2011引入银行资产负债表模型,证明准备金率对贷款规模的控制作用已经弱化,资本充足率对贷款规模的控制作用加强。
张勇和黄旭平（2011认为银行资产规模小,资本充足率和流动性比率就高,面临较高的外部融资成本,银行贷款下降幅度较大。
由于研究范围、研究时段以及研究方法存在差异,导致国内外学者的研究结论不尽相同。
本文增加代表资本监管补充工具的解释变量,通过建立信贷增长率的动态面板模型,对当前中国资本监管与银行信贷决策的变化特征及关联关系展开研究。
三、模型构建
当前中国商业银行信贷规模的变动受到诸多因素的影响,可分为内部因素和外部因素。
内部因素主要体现商业银行的个体特征,例如权益保障能力（杠杆率、企业获利能力（平均资产报酬率、风险补偿能力（资本充足率、拨备覆盖率、资产规模扩张能力（存款增长率以及各个银行面临的资本充足监管压力和存贷比监管压力等。
外部因素主要有宏观经济层面以及政府调控与监管层面,宏观经济变量指标一般选取经济增长率,货币政策变量指标选取贷款利率,银监会的监管政策体现于资本充足率、拨备提取度以及存贷比等方面的规定,这些规定给不同性质的银行带来不同的影响效果,最终体现到资本充足监管压力、拨备覆盖监管压力和存贷比监管压力上。
本文纳入上述变量（变量代号及定义见表1,构建银行信贷增长率的动态面板回归模型,基本表达式为:
DL
i,t=a
+a
1
DL
i,t－1
+a
2
DP
i,t
+a
3
CAP
i,t－1
+
a
4
LLP
i,t－1
+a
5
LR
i,t
+a
6
ROAA
i,t
+a
7
PDP
i,t
+
a
8
PCAP
i,t
+a
9
DGDP
t
+a
10
INT
t
（1
其中,DL
i,t
、DP
i,t
、CAP
i,t－1
、LLP
i,t－1
、LR
i,t
、
ROAA
i,t
数据来自各商业银行年报,年报中缺失的部
分数据从BANKSCOPE数据库（按LocalGAAP口
径对比选取,按相关公式计算补充;DGDP
t
数据来
自历年《中国统计年鉴》;INT
t
为中国人民银行规定
的金融机构一年期贷款基准利率,数据来自央行网
站,如果某年的贷款利率发生变动,则按不同利率水
平实施的时间长短进行加权处理,依此计算当年平
均贷款利率。
由于自2006年中国银监会提出拨备
覆盖率监管指标以来,各大银行均能满足监管要求,
模型中没有包括拨备覆盖率的监管压力指标。
本文数据选取20042010年的时段,计入样本
的商业银行分别为工商银行、中国银行、建设银行、
交通银行、中信银行、光大银行、华夏银行、深圳发展
银行、招商银行、浦发银行、兴业银行、民生银行,共
计12家。
12家上市银行的总资产和总贷款在中国
银行业总资产和总贷款的比例均达到65%以上①,
具有一定的代表性。
表1变量代号、定义及计算公式
变量
代号
变量定义计算公式
参数预
期符号
DLi,ti银行第t年贷款增长率（DLi,t－DLi,t－1/DLi,t－1
DPi,ti银行第t年存款增长率（DPi,t－DPi,t－1/DPi,t－1+
CAPi,t－1i银行第t－1年的资本充足
水平
i银行第t－1年的资本充足率+
LLPi,t－1i银行第t－1年的风险储备
水平
i银行第t－1年的拨备覆盖率+
LRi,ti银行第t年的权益保障水平第t年的权益资本/总资产②－
ROAAi,ti银行第t年的盈利水平第t年的净利润/（第t年初总资
产+第t年末总资产ˑ2
+
PDPi,t
i银行第t年的存贷比监管
压力③
若DLi,t/DPi,t＞75%,PDPi,t=
DLi,t/DPi,t－75%,否则PDPi,t
=0
－
PCAPi,ti银行第t年的资本充足监管
压力
若CAPi,t－1＞11.5%（大型银
行或10%（股份制银行,PCA-
Pi,t=CAPi,t－1－11.5%或
10%,否则PCAPi,t=0
+
DGDPt第t年经济增长率
DGDPt=（GDPt－GDPt－1/
GDPt－1,
+
INTt第t年利率水平第t年的平均贷款利率－
四、估计结果
大部分经济关系都具有动态性,而面板数据的
优势就在于它可以更好地挖掘出变量之间的变化特
征信息。
为了细致考察资本监管对银行信贷规模的
①中国农业银行数据空缺较多,没有作为本文的样本银行。
②银监会规定杠杆率=一级资本/调整后表内外资产余额,由于数据
可得性及计算口径调整等原因,本文用权益资本/总资产代替杠杆
率指标。
③我国《商业银行法》定,贷款余额与存款余额的比例不得超过
75%。
88
动态影响,在模型中引入DL的一阶滞后项作为解释变量,构建出银行贷款增长率的动态面板模型。
目前对动态面板模型的处理主要有差分广义矩估计（First－DifferencedGMM,FD－GMM和系统广义矩估计（SystemGMM,SYS－GMM两种。
在实际应用中,广义矩估计可分为两步,即一步广义矩估计和两步广义矩估计。
本文建立了6个动态面板模型,模型1模型6估计方法的选择如表2所示。
表2模型1模型6估计方法选择
模型序号估计方法
模型1OLS稳健性估计
模型2静态固定效应稳健性面板估计
模型3两步FD－GMM动态稳健性估计,内生变量的工具变量
为其2－3阶滞后项
模型4一步FD－GMM动态稳健性估计,内生变量的工具变量
为其2－3阶滞后项
模型5两步FD－GMM动态稳健性估计,内生变量的工具变量
为其2阶滞后项
模型6
一步FD－GMM动态稳健性估计,内生变量的工具变量
为其2阶滞后项
动态面板模型的解释变量中DL
i,t－1
、DP
i,t
、
CAP
i,t－1、LLP
i,t－1
、LR
i,t
、ROAA
i,t
、PDP
i,t
、PCAP
i,t
（作
为内生变量或前定变量分别尝试选取其2－3阶
滞后项及差分滞后项作为工具变量;DGDP
t、INT
t
（严格外生变量以其自身作为工具变量。
模型在STATA11软件上运行,估计结果如表3所示。
从模型1和模型2的估计结果来看,DL
i,t－1
回归系数远小于1,故对模型估计选用FD－GMM估计方法。
本文首先采用两阶段估计方法对模型进行筛选,然后采用一阶段稳健估计对模型进行回归。
经过比较,模型6的AR（1和AR（2检验表明残差存在一阶自相关,不存在二阶自相关,Sargan检验接受原假设,模型的工具变量联合有效,故模型6为本文的优选模型。
对模型6的估计结果分析如下:
DP与DL之间存在显著正相关关系,当DP增加1个百分点,DL会增加0.7434个百分点,表明商业银行贷款扩张对存款增长的依赖性仍然较强,中国的商业银行单纯依靠贷款增长的传统经营模式并没有太大改变。
虽然1998年央行才放弃对国有商业银行的贷款规模控制,但实际上自1995年商业银行就开始实行资产负债比例管理,其中最重要的内容就是“以存定贷”,商业银行只有占有更多存款,才能在贷款市场上取得竞争优势。
上年的CAP和上年的LLP对DL的影响不显著,说明存在这种可能性,就是那些上年资本充足率和拨备覆盖率水平较高的银行,尽管不存在资本充足率和拨备覆盖率的监管压力,已经有了摒弃原来单纯扩张信贷规模追求利润旧路子的苗头,银行的风险意识开始变强,希望通过对信贷资产结构的有效调整来谋求持续性发展的机会。
LR对DL在10%水平上影响显著,杠杆率的上升表明银行注意控制经营风险,经营失败概率下降,信贷增速降低也在情理之中。
PDP对DL的影响不显著,说明中国的存贷比监管压力仍处于软约束状态,银行的存贷比即使超过监管红线,也不会立即受到惩罚,靠存贷比监管来抑制银行的放贷冲动效果并不明显④。
PCAP对DL的影响较为显著,证明现阶段的资本充足监管标准仍然不能对一些银行尤其是国有大型银行形成有效约束。
银行的资本充足监管压力越小,银行在保持最低资本监管要求的基础上,就越有机会对资本充足率做适当的反向调整,以拓展盈利的空间,释放信贷扩张的冲动,结果降低了资本监管的有效性。
表3FD－GMM方法的估计结果（无常数项
变量代号模型1模型2模型3模型4模型5模型6DLi,t－10.0111
（0.13
－0.2103*
（－1.95
－0.5701
（－1.49
－0.1843*
（－1.81
－0.1294
（－0.36
－0.2034
（－1.60DPi,t0.7797
***
（6.20
0.6858**
（2.94
0.4248
（0.94
0.8023***
（3.21
1.1725**
（2.45
0.7434***
（3.15
CAPii,t－10.4399
（0.69
0.9581
（0.80
－1.9126
（－0.85
0.8182
（0.73
－1.2362
（－0.72
－0.2124
（－0.33
LLPi,t－10.0093
（0.27
0.0652
（1.43
0.0417
（0.35
0.0753*
（1.59
－0.1385
（－0.48
0.0903
（1.63
LRi,t－1.1866
（－1.58
－2.5153
（－2.09
1.5053
（0.24
－2.8274
（－2.06
4.5431
（0.57
－2.6116
（1.96
ROAAi,t0.4406
（0.11
－2.9973
（－0.60
－1.8871
（－0.14
－4.7061
（－1.01
18.1112
（0.58
－2.7960
（－0.56
PDPi,t－0.5699
（－1.57
－0.7439
（－1.12
0.4700
（0.26
－1.0717
（1.55
－2.3034
（－1.70
－0.8166
（－1.22
PCAPi,t1.7943
（1.51
1.0042
（0.95
10.9270
（1.67
1.0433
（1.05
1.5158
（0.31
2.4343**
（2.39
DGDPt0.5666
（1.24
0.7023
（0.85
1.0674
（1.33
0.8496
（0.91
－0.5792
（－0.32
0.7722
（0.79
INTt－0.3692
（－0.36
－0.4581
（－0.28
－6.6472
（－1.39
0.2102
（0.12
－6.1636
（－0.71
－0.2968
（－0.21
观察值数727260606060
工具变量数－－57574141
AR（1－－0.3760.0110.2200.014
AR（2－－0.0020.2270.7550.144Sargantest－－
64.32
（0.047
64.32
（0.047
40.83
（0.111
40.83
（0.111
注:
***、**、*分别代表在1%、5%、10%的水平上显著,括号内为t统计量值,样本期为20042010年。
Sargan为检验报告卡方值,括号内为t值。
AR（1、AR（2分别为Arellano－Bond一阶差分方程的一阶和二阶序列相关检验。
五、结论及建议
本文采用12家国内商业银行20042010年的面板数据,建立银行贷款增长率的动态面板模型,以揭示中国资本监管与银行信贷规模之间的关系,进而探讨中国资本监管的有效性。
主要结论和政策建
98
④从2011年6月起,中国银监会决定施行更严格的存贷比监管,对银行日均存贷比设定75%的监管红线。
议如下:
（一中国资本监管的约束效应开始减弱
1.自2009年资本充足监管新要求实施以来,2010年底中国银行业平均资本充足率达到1
2.2%,绝大多数银行已经达到监管新要求。
大部分银行一旦失去资本充足监管压力,其放贷意愿就会增强,推动银行的贷款增长率上升,重新积聚大量的信用风险,目前偏低的资本充足率标准使资本充足监管渐失效力。
2.存贷比监管基本处于真空状态,不仅表现在监管当局对银行的存贷比监管不严,也表现在各个银行对存贷比的随意计算。
在当前商业银行仍然依靠“以存定贷”的经营模式下,存贷比监管的力度亟待加强。
3.拨备覆盖率监管同样没有达到应有的效果。
当前各大银行普遍偏高的拨备覆盖率使得该指标监管对贷款增长率的上升没有任何约束力,其带来的亲周期性问题无法有效解决。
（二对银行资本实现多元化、动态性监管
1.提高资本充足率监管标准。
设定资本充足率标准仍然是中国未来资本监管的核心内容。
政府需要进一步提高中国资本充足率监管标准,以此持续保持在未来很长的一段时间内银行的资本监管压力,资本充足率硬约束形成的外部压力将迫使银行抑制银行放款冲动,优化自身资产结构,提高风险管理水平,推动其经营模式的转变。
2.建立动态拨备制度。
拨备作为银行抵御信贷风险的第一道防线,其计提是否充足直接影响银行资本吸收损失的能力。
多数研究表明,贷款余额的高速增长极易导致随后不良贷款率的上升。
中国需要建立具有前瞻性的动态拨备制度,以免经济下行时侵蚀到资本,导致资本充足率下降,进而影响银行的放贷行为,加剧经济衰退。
3.建立杠杆率监管标准。
引入杠杆率可以为银行的杠杆率确定一个基本的底线,抑制银行的过度杠杆化行为,防范银行过度扩张带来的风险,还可以防止资本充足率计算中产生的模型设定风险,避免资本充足率与杠杆率出现监管目标背离,进一步提高中国资本监管的有效性。
当前中国正在从宽松的货币政策转向稳健的货币政策,未来几年中国银行信贷增速会逐步降低。
那么,资本监管新标准在引导商业银行调整资产结构、拓展资本节约型业务、提高风险管理能力方面能否起到应有的作用,仍然有待进一步探讨和验证。
参考文献:
[1]刘斌.资本充足率对我国贷款和经济影响的实证研
究[J].金融研究,2005,（1.
[2]王胜邦.资本约束对商业银行信贷扩张和经济增长的
影响:
分析框架和典型案例[J].产业经济研究,2007,
（4.
[3]王胜邦,陈颖.中国商业银行资本监管:
制度变迁和
效果评价[J].国际金融研究,2009,（5.
[4]郭伟.资产价格波动与银行信贷:
基于资本约束视角
的理论与经验分析[J].国际金融研究,2010,（4.
[5]杜荣耀,胡海鸥.准备金率和资本充足率影响商业银行
贷款规模的机制分析[J].上海金融,2011,（1.
AnalysisoftheImpactofCapitalRegulationontheBankLoanSizeinChina:
GMMEstimationBasedonDynamicPanelModel
YUANQing－lu1,2
（1.SchoolofEconomicsandManagement,XinyangNormalUniversity,Xinyang464000,China;
2.Post－doctoralResearchStation,ResearchInstituteForFiscalScience,MinistryofFinance,Beijing100142,China
Abstract:
Thispaperusesthepaneldataofdomestic12listedbanksfromyear2004to2010,buildsadynamicpanelmodelontheloangrowthrateandrevealsoftheimpactofcapitalregulationonthebankloansizeinChinabytheGMMestimationmethod.Fromtheimpactofthreecapitalregulationindicatorsontheloangrowthrate,thecapitalregulation,spolicyeffectisnotevident.Ourcountrystillneedtoenhancecapitaladequacyrateregulationstandard,establishaforward－lookingdynamicprovisioningsystemlestcapitaliserodedintheeconomicdownlinkphase,andestablishlevelrateregulationstandardlestbetweencapitaladequacyregulationandlevelrateregulationcomeintobeinggoaldeviation.
Keywords:
capitalregulation;loansize;dynamicpanelmodel;GMMestimation
（责任编辑:
韩克勇09
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