融資流動性、資金穩定性與商業銀行風險承擔

周 曄，王亞梅

一、引 言

流動性風險不僅是商業銀行風險管理中最常見的風險，也是影響程度最大的風險之一。一方面，現代銀行業中資金來源與銀行同業市場復雜緊密的關聯，使得流動性風險的表現形式不斷演化，在一定程度上掩飾了商業銀行資產負債結構不斷放大所引致的流動性缺口。另一方面，由于競爭因素、監管壓力、政府干預以及特定事件沖擊(如新冠疫情暴發)的影響，商業銀行在經營管理過程中被迫承擔各類風險，而流動性的變動往往會影響到銀行的風險承擔能力。2013年流動性緊缺而引發的“錢荒”，以及2019年錦州銀行和包商銀行等中小銀行相繼被接管所引發的銀行同業流動性風波，充分體現了商業銀行流動性風險管理的重要性。研究流動性與銀行風險承擔之間的因果關系，在微觀上有助于減少商業銀行因流動性風險所誘發的清算倒閉事件，在宏觀上則有利于通過加強對優質流動性資產的配置，防范流動性沖擊引致的系統性金融危機，因而具有較強的理論和現實意義。

為了應對復雜多變的金融環境，保持銀行業的穩定經營，2008年全球金融危機之后，中國也將流動性監管納入金融監管的重點范疇，緊跟國際銀行業步伐修訂了流動性風險的監管規則。尤其自2013年“錢荒”危機以來，國內監管政策逐步與國際趨同。2014—2018年間，銀監會相繼發布《商業銀行流動性風險管理辦法》的試行、修訂以及最終版本，取代先前單一的“存貸比”監管標準，逐步將流動性覆蓋率、凈穩定資金比例、流動性比例、流動性匹配率和優質流動性資產充足率五大流動性風險指標列入監管框架，這一系列相關法規的頒布充分體現了銀行業流動性風險管理的必要性，也引發了國內外學者對流動性風險研究的重視。從國內現有文獻來看，在不同方面針對銀行流動性與風險的關系進行研究，得出的結論也不盡相同：如馬勇和李振(1)馬勇、李振：《資金流動性與銀行風險承擔——來自中國銀行業的經驗證據》，《財貿經濟》2019年第7期。認為較強的資金流動性導致銀行承擔更大風險；而蔣海和黃敏(2)蔣海、黃敏：《負債結構對銀行風險承擔的影響——基于中國上市銀行的實證研究》，《國際金融研究》2017年第7期。則從負債角度出發，得出非存款負債占比增加會降低銀行風險的結論。

針對上述學者研究得出的不同觀點，本文借助Bankfocus數據庫以及國家統計局數據，選取2008—2019年間188家商業銀行的年度數據，從銀行風險承擔的結果入手，區分外部融資流動性以及內部資金穩定性對商業銀行風險承擔的影響，實證結果發現，中國商業銀行流動性水平的變動與風險承擔之間存在較強的因果關系。一方面，外部融資流動性指標MS越大，即銀行間市場利差越大，銀行越難從市場獲得融資，銀行的風險承擔越大。另一方面，內部凈穩定資金比例NSFR越大，即銀行自身的穩定資金越充足，銀行的風險承擔越小。此外，保持內部充足的穩定資金水平可以減少商業銀行對外部融資的依賴。從多個角度進行的穩健性檢驗結果均支持基準回歸模型的觀點。

與以往相關的文獻研究相比，本文可能有以下幾點改進與創新：第一，在研究視角方面，論文從外部融資市場的流動性利差以及銀行自身內部資金穩定性水平兩個角度入手，檢驗流動性變動對商業銀行風險承擔的綜合影響，并且通過區分流動性指標的水平變化和波動變化，從NSFR波動性的視角進一步闡明銀行抵御風險的動機，豐富了當前國內銀行流動性研究的相關文獻。第二，通過對NSFR指標更為細致的分解檢驗，一定程度上拓展了流動性研究的深度和廣度。第三，論文使用2008—2019年188家商業銀行數據，不僅驗證了不同類型銀行之間獲取流動性的不同傾向，還研究了商業銀行在不同資產規模、資本充足水平、貸款質量等異質性情境下，流動性對銀行風險承擔的不同影響，研究更為深入細致。

論文的結構安排如下：第二部分在綜述國內外相關文獻的基礎上，依據理論和文獻分析提出研究的基本假設；第三部分是研究設計，主要論述了文章的模型設計，變量和樣本數據的選取，并描述樣本數據的統計特征；第四部分是回歸結果分析，運用不同方法檢驗流動性變動對商業銀行風險承擔的影響并進行穩健性檢驗；第五部分是對流動性的進一步討論；第六部分為研究結論和政策建議。

二、文獻綜述與理論假設

商業銀行流動性與風險的關系一直是學術研究的熱點?；谝酝墨I研究，本文從兩部分探究流動性變動對商業銀行風險承擔的影響：一部分是來自外部銀行間市場的融資流動性，另一部分來自銀行內部自身特定的凈穩定資金。

(一)銀行外部融資流動性與風險承擔

由于金融危機的突出特點是流動性供給的突然且廣泛的短缺，這種現象形成的直接原因是金融機構對同業拆借資金的普遍依賴(3)Acharya，V.V.，Merrouche，O.，“Precautionary Hoarding of Liquidity and Interbank Markets：Evidence from the Subprime Crisis”，Review of Finance，Vol.17，No.1，2013，pp.107-160.，依賴從央行或同業市場等所獲取的外部融資可以幫助商業銀行在短期內解決財務困境。然而過度依賴短期融資工具的銀行，很容易陷入流動性枯竭(Brunnermeier)的境地(4)Brunnermeier，M.K.，“Early Stages of the Credit Crunch：Deciphering the Liquidity and Credit Crunch 2007-2008”，Journal of Economic Perspectives，Vol.23，No.1，2009，pp.77-100.。早期Frank等(5)Frank，N.，Gonzalez-Hermosillo，B.，Hesse，H.，“Transmission of Liquidity Shocks：Evidence from the 2007 Subprime Crisis”，IMF Working Paper，2008.的研究就發現，在金融動蕩時期，金融市場流動性和融資流動性壓力之間存在相互作用的強化機制。尤其21世紀以來，伴隨著金融市場的快速融合，不同市場之間的流動性風險聯動現象日益加劇，從而導致流動性螺旋緊縮在市場間快速傳播。一旦多家銀行同時采取流動性緊縮策略，很容易引發資產拋售行為，加劇流動性短缺，甚至引發系統性流動性風險。(6)Benzschawel，T.，“Early Warning Signals and Systems for Liquidity Risk”，Journal of Risk Management in Financial Institutions，Vol.8，No.1，2015，pp.6-26.

另一方面，過度依賴短期批發融資的銀行更容易出現經營失敗(7)Vazquez，F.，Federico，P.，“Bank Funding Structures and Risk：Evidence from the Global Financial Crisis”，Journal of Banking and Finance，Vol.61，2015，pp.1-14.。Bologna(8)Bologna，P.，“Is There a Role for Funding in Explaining Recent U.S.Banks’ Failures”，IMF Working Paper，2011.的研究表明，短期批發融資的供給者沒有太多激勵去監督銀行，導致高度依賴短期批發融資的金融機構降低了對市場的監控強度。每當貸款質量下降，銀行出現負面財務信號時，市場上資金的快速撤離，很容易加劇銀行系統的流動性風險。同時，市場上流動性風險的增加也會削弱經濟運行的平穩性。Lopez-Espinosa等(9)Lopez-Espinosa，G.，Moreno，A.，Rubia，A.，Valderrama，L.，“Short-Term Wholesale Funding and Systemic Risk：A Global CoVaR Approach”，Journal of Banking and Finance，Vol.36，No.12，2012，pp.3150-3162.也發現，金融機構往往利用短期資金來擴大貸款規模，導致短期資金持有和資產期限的錯配，從而放大銀行體系的脆弱性。

由于銀行同業市場是無擔保市場，交易對手的償付能力構成了銀行的外部融資流動性風險。(10)國際貨幣基金組織(2011)將外部融資風險定義為多個金融機構同時存在流動性困難的風險，進而提出了系統流動性風險指數的概念。鑒于銀行融資流動性的重要性，銀行間市場利差(即TED價差)被視為事前系統性風險衡量指標，進而成為衡量市場融資流動性的早期預警指標(11)Bisias，D.，Flood，M.，Lo，A.W.，Valavanis，S.，“A Survey of Systemic Risk Analytics”，Annual Review of Financial Economic，Vol.4，No.1，2012，pp.255-296.?；谌谫Y流動性指標構建的理論基礎，本文認為當銀行市場間同業市場拆放利率與無風險收益率的利差越大，市場的融資成本越高，銀行就越難以從市場獲得融資，減少了流動性的獲取可能性，從而加大了銀行的風險承擔。綜合既往衡量銀行融資流動性風險的理論文獻，提出本文的假設1。

假設1：商業銀行的風險承擔與外部市場流動性利差之間呈正相關關系，市場間利差越大，商業銀行獲取融資流動性的成本就越高，商業銀行的風險承擔越高。

(二)銀行內部資金穩定性與風險承擔

銀行內部流動性如何影響銀行風險承擔的機制大致可以歸納為以下兩個方面，一是流動性窖藏理論(Acharya和Merrouche(12)Acharya，V.V.，Merrouche，O.，“Precautionary Hoarding of Liquidity and Interbank Markets：Evidence from the Subprime Crisis”，Review of Finance，Vol.17，No.1，2013，pp.107-160.；Holmstrom和Tirole(13)Holmstrom，B.，Jean，T.，Inside and Outside Liquidity，Cambridge：MIT Press，2011.)。商業銀行窖藏越多的流動性存量，就越有能力以其充足的流動性儲備抵御外部風險沖擊，銀行的風險承擔能力相應越強。二是從資產以及負債結構角度來看，流動性資產的增加會改善銀行整體的資產質量，對儲戶釋放銀行穩健經營的信號，從而減少擠兌風險。Kohler(14)Kohler，M.，“Which Banks Are More Risky？The Impact of Business Models on Bank Stability”，Journal of Financial Stability，No.16，2015，pp.195-212.發現，增加存款資金占比更利于儲蓄與合作銀行的穩定性。同樣，Altunbas等(15)Altunbas Y.，Manganelli，S.，Marques-Ibanez，D.，“Bank Risk During the Financial Crisis：Do Business Models Matter？”，ECB Working Paper，2011.的研究顯示，具有強大存款基礎和收入多樣化特征的經營模式，能夠顯著降低銀行風險，其中存款基礎的作用更大。

現有文獻還通過構建理論模型闡釋了流動性監管對銀行內部流動性的重要性。Acharya和Naqvi(16)Acharya，V.，Naqvi，H.，“The Seeds of a Crisis：A Theory of Bank Liquidity and Risk Taking over the Business Cycle”，Journal of Financial Economics，Vol.106，No.2，2012，pp.349-366.模擬不同危機救助政策對銀行內部流動性選擇的影響，發現流動性監管可以減輕道德風險的問題。Allen等(17)Allen，B.，Chan，K.，Milne，A.，Thomas，S.，“Basel Ⅲ：Is the Cure Worse than the Disease？”，International Review of Financial Analysis，Vol.25，2012，pp.159-166.也認為，巴賽爾Ⅲ協議迫使銀行向負債管理轉型?？傮w看來，商業銀行自身內部的流動性水平與銀行風險水平之間呈反向關系，流動性的增加會減少銀行的風險。需要指出的是，自巴塞爾協議Ⅲ引入兩大流動性指標(流動性覆蓋率和凈穩定資金比例)以來，凈穩定資金比率(NSFR)對銀行和實體經濟影響的討論受到日益廣泛的重視。如?tker-Robe等(18)?tker-Robe，O.，Pazarbasioglu，C.，di Perrero，A.B.，Iorgova，S.，Kininbay，T.，Le Leslé，V.，Melo，F.，Podpiera，J.，Sacasa，N.，Santos，A.，“Impact of Regulatory Reforms on Large and Complex Financial Institutions”，IMF Working Paper，2010.發現，為適應NSFR的監管要求，許多金融機構被迫增加凈穩定融資。Scalia等(19)Scalia，Antonio，Longoni，Sergio，Rosolin，Tiziana，“The Net Stable Funding Ratio and Banks Participation in Monetary Policy Operations：Some Evidence for the Euro Area”，SSRN Electronic Journal，2013.的研究則證實，NSFR會造成銀行資產負債表的變化，銀行進而通過增加貸款利差以應對零售和中小企業客戶貸款的成本上升，這些變化對金融市場和中央銀行的政策調整產生較大影響。Distinguin等(20)Distinguin，I.，Roulet，C.，Tarazi，A.，“Bank Regulatory Capital and Liquidity：Evidence from US and European Publicly Traded Banks”，Journal of Banking and Finance，Vol.37，No.9，2013，pp.3295-3317.的實證研究卻發現，雖然NSFR較高的銀行在短期內有明顯的成本劣勢，但長期并不一定導致較低盈利水平。其后，Dietrich等(21)Dietrich，A.，Hess，K.，Wanzenried，G.，“The Good and Bad News About the New Liquidity Rules of Basel Ⅲ in Western European Countries”，Journal of Banking and Finance，Vol.44，No.6，2014，pp.13-25.發現，低NSFR的歐盟銀行并未將其優勢轉化為盈利，反而增加了其收益的波動性。

相較國外，2008年之前我國的金融機構主要受到以資本監管為代表的傳統監管體系的約束，對流動性風險的重視不夠。金融危機爆發后，尤其自中國引入巴塞爾協議Ⅲ流動性流監管指標以來，相關文獻研究日益增多。但是由于國內實證數據的缺乏，相關問題的研究主要集中在凈穩定資金比率方面，研究結果不盡相同，并且將外部融資流動性水平與銀行自身特定流動性水平結合起來的相關研究量較少?，F有利用已知數據對NSFR進行間接衡量后的相關文獻大致可以歸納為以下幾個方面。

一是將流動性指標與其他宏觀政策變量(主要是貨幣政策變量)結合起來，綜合分析其對銀行風險的影響，如管佳英和王呈斌(22)管佳英、王呈斌：《流動性監管新政抑制商業銀行風險研究——基于中國商業銀行的經驗數據》，《現代營銷》2019年第8期?；?006—2017年111家商業銀行的年度數據，考察不同的貨幣政策工具對凈穩定資金比率指標以及銀行風險的影響。龐曉波和錢錕(23)龐曉波、錢錕：《貨幣政策、流動性監管與銀行風險承擔》，《金融論壇》2018年第1期?；?008—2015年87家銀行的微觀數據，發現提高凈穩定資金比率可以削弱利率對銀行風險承擔的影響。馮玉梅和任儀佼(24)馮玉梅、任儀佼：《流動性監管對我國貨幣政策的銀行風險承擔渠道影響研究》，《經濟與管理評論》2019年第5期?；谖覈?003—2015年88家商業銀行數據，發現流動性監管對貨幣政策的銀行風險承擔渠道傳導效果有顯著影響。羅煜等(25)羅煜、張祎、朱文宇：《基于銀行流動性管理視角的宏觀審慎與貨幣政策協調研究》，《金融研究》2020年第10期。借助凈穩定資金比率，從流動性管理的視角，分析了其對貨幣政策信貸傳導渠道的影響。二是NSFR指標與資本監管比率進行區別比較，如廉永輝和張琳(26)廉永輝、張琳：《流動性沖擊、銀行結構流動性和信貸供給》，《國際金融研究》2015年第4期。，李明輝和周邊。(27)李明輝、周邊：《Basel Ⅲ 凈穩定融資比率能否替代存貸比？——來自中國上市銀行的經驗證據》，《財經論叢》2018年第1期。三是研究流動性監管指標NSFR和銀行風險之間的關聯性，如潘敏等(28)潘敏、汪怡、陶宇鷗：《凈穩定資金比率監管會影響商業銀行的風險承擔和績效嗎——基于中國銀行業的經驗證據》，《財貿經濟》2016年第6期。以2003—2014年中國78家銀行的非平衡面板數據為研究樣本，檢驗實施NSFR監管要求對中國商業銀行風險承擔和績效的影響；崔婕等(29)崔婕、王思遙、張曉燕：《凈穩定融資比率調整對銀行業系統性風險的影響研究》，《經濟問題》2020年第6期。以中國上市銀行為樣本，發現凈穩定資金比率會顯著降低銀行整體系統性風險。

在國內外文獻研究基礎上，本文采用結構性的衡量指標，以凈穩定資金比率NSFR代表銀行內部資金穩定性水平，從資產和負債兩方面同時度量商業銀行的流動性。具體來看，銀行內部流動性資產的增加會提高銀行的資產質量和盈利能力，從側面釋放經營穩健的信號，進而吸引更多儲戶，增強銀行抵御風險的能力。綜合上述理論和文獻，本文提出假設2。

假設2：商業銀行的風險承擔與自身內部的資金穩定性呈負相關關系，NSFR比率越高，抵御外界風險沖擊的能力就越強，銀行承擔的風險相應減少。

(三)銀行內外部流動性之間的權衡

歷次金融危機昭示，從銀行間市場進行融資不應成為商業銀行獲取流動性的主要方式，保持自身充足的流動性水平才是銀行抵御風險的不二法寶。原因在于，首先從銀行間市場融資雖然可以在短期內解決資金短缺的困境，但是過度依賴外部渠道獲取流動性的銀行可能會失去穩健經營銀行的動力，增大經營失敗概率。其次，在外部融資市場上，各類“黑犀?！笔录l的銀行間聯動反應極易造成市場流動性緊缺，增加系統性風險發生的概率。最后，從銀行內部出發，保持充足的穩定流動資金不僅可以維持銀行的經營穩定，樹立銀行的良好信譽，而且能夠在極端事件爆發時穩定市場情緒，有助于更好地抵御流動性風險的發生。因此與從銀行間市場融資以獲取流動性相比，多數商業銀行更傾向于利用自身內部的流動性以降低風險承擔，銀行在內部流動性充足的情況下，會減少對外部融資的依賴。綜合上述分析，提出本文的第三個假設。

假設3：商業銀行通過保持自身充足的流動性以減少對外部融資的依賴。

三、研究設計

(一)樣本和數據來源

本文樣本源自Bankfocus數據庫、上市公司年報、國家統計局以及Wind數據庫。通過在可得樣本數據中剔除相關外資銀行以及連續數據不足三年的銀行之后，剩余樣本共囊括2008—2019年間188家商業銀行的年度數據。最后，為了避免極端值對實證結果產生影響，論文中還對所有連續變量分別進行了1%和99%分位的縮尾處理。

(二)模型設定和變量處理

為檢驗內、外部流動性水平對商業銀行風險承擔的影響，借鑒Hong等(30)Hong，H.，Huang，J.Z.，Wu，D.，“The Information Content of Basel Ⅲ Liquidity Risk Measures”，Journal of Financial Stability，Vol.15，2014，pp.91-111.的文獻，選取代表外部融資流動性的MS指標以及代表銀行自身內部資金穩定性的NSFR指標作為解釋變量，設立如下計量模型進行回歸。

首先，檢驗外部融資流動性對銀行風險承擔的影響，假設1設定的模型如下：

(1)

其次，假設2檢驗內部資金穩定性對銀行風險承擔的影響，所以設定如下模型：

(2)

最后，為了綜合檢驗假設1和假設2，將代表外部融資流動性的MSt和內部資金穩定性的NSFRi，t同時放入回歸模型中，具體設定形式如下：

(3)

其中被解釋變量為銀行風險承擔指標Zscorei，t，主要的解釋變量分別為：以市場流動性利差表示的融資流動性指標MSt以及用凈穩定融資比率表示的銀行內部資金穩定性指標NSFRi，t，Xi，t為控制變量，主要包括銀行微觀層面的roei，t、nimi，t、nltai，t、capi，t、asseti，t以及宏觀層面的變量gdpi，t和M2i，t，μt為時間固定效應，δi為個體固定效應，εi，t為殘差項。模型中所有變量皆為年度數據或由年度數據計算所得。模型的設定包括了所需檢驗的代表變量以及常見的控制變量，以滿足檢驗假設的需求。

根據前述文獻以及理論分析，當市場間利差變大，即融資流動性風險增大時，商業銀行從外部金融市場獲得融資的成本上升，會加大商業銀行風險，即市場利差越大，風險承擔越大，所以預計上述回歸模型中β1的符號顯著為負。相對于銀行自身而言，無論是從資產端還是負債端來看，都需要保持充足的流動性以抵御銀行可能面臨的各種風險情況，即銀行自身的穩定資金越多，越有能力抵御風險沖擊，據此預計回歸模型中β2的符號顯著為正。

(三)相關變量測算和定義

模型中所涉及變量的計算方法和定義說明如下。

1.風險承擔指標

在文獻研究中，風險承擔存在著多種衡量方法，并且根據風險承擔的動機、行為以及結果的區別，有不同層面的側重指標。本文采用較為常用的Z-score度量商業銀行的風險承擔，將銀行的風險承擔定義為虧損(負利潤)超過資本(凈資產)的概率。Z-score越高表明銀行越穩定，風險承擔越低。計算方法為：

其中，ROAA表示銀行平均資產回報率，ETA表示權益與總資產的比值，σ(ROAA)指平均資產回報率的標準差。Z-score的計算以整個樣本為周期。

2.外部融資流動性指標

銀行的融資流動性反映的是銀行在市場間獲得融資的難易程度。Cornett等(31)Cornett，M.M.，McNutt，J.J.，Strahan，P.E.，Tehranian，H.，“Liquidity Risk Management and Credit Supply in the Financial Crisis”，Journal of Finance and Economics，Vol.101，No.2，2011，pp.297-312.認為銀行的融資成本與TED利差之間存在顯著的相關關系，所以可以使用TED利差作為融資流動性的代替指標。該指標是三個月期倫敦銀行間市場利率(LIBOR)與三個月期美國國債利率間的差價。銀行部門和監管機構廣泛使用銀行間利差來衡量市場的壓力。(32)其他較為普遍的定義還包括LIBOR-OIS利差，即三個月LIBOR在三個月的隔夜指數掉期(OIS)中的差價。TED差價和LIBOR-OIS利差之間通常差別是很小的。針對融資流動性水平指標的研究國內也有所涉獵，比如陳穎和紀曉峰(33)陳穎、紀曉峰：《流動性風險管理新工具的背景與影響：基于危機視角的考察》，《國際金融研究》2013年第9期。曾采用美國TED利差和LIBOR-OIS利差，分析研究2008年金融危機期間流動性風險的成因；黎靈芝等(34)黎靈芝、胡真、鄧坤：《存款競爭、市場約束與銀行風險行為》，《金融論壇》2014年第10期。參照美國TED利差，使用3個月上海同業拆放利率減去3個月銀行間固定利率國債到期收益率以捕捉市場流動性水平的變化程度。本文據此借鑒歐美金融市場TED利差的計算方式，以中國銀行間市場利差指標MS來代表商業銀行面臨的外部融資流動性。定義市場間流動性利差MS為：

MS= 1年期 SHIBOR利率-1年期中債國債到期收益率

3.銀行內部資金穩定性指標

本文采用凈穩定資金比率NSFR衡量商業銀行內部的資金穩定性水平，這一指標與僅根據銀行資產方或負債方信息得到的流動性指標(如現金資產占比、核心存款占比等)不同，它綜合考慮了銀行資產端以及負債端的流動性來源，并強調融資來源與資金運用相匹配，是一個結構性的指標(35)廉永輝、張琳：《流動性沖擊、銀行結構流動性和信貸供給》，《國際金融研究》2015年第4期。，所以選取NSFR可以更全面地捕捉銀行的流動性變動。目前已有文獻在如何衡量銀行的NSFR方面依然存在操作性困難。雖然可以采用幾種間接方法來測度銀行內部特定的流動性指標，但是每種方法都強調了流動性風險融資的不同方面，并且存在各種測量誤差(36)Koch，T.W.，MacDonald，S.S.，Bank Management，5th ed.，South-Western，2003.。目前的主流文獻嘗試使用資產和負債的粗略分類來計算NSFR的近似度量(Distinguin等(37)Distinguin，I.，Roulet，C.，Tarazi，A.，“Bank Regulatory Capital and Liquidity：Evidence from US and European Publicly Traded Banks”，Journal of Banking and Finance，Vol.37，No.9，2013，pp.3295-3317.；國際貨幣基金組織(38)International Monetary Fund，Global Financial Stability Report，Durable Financial Stability，2011.；King(39)King，M.R.，“The Basel Ⅲ Net Stable Funding Ratio and Bank Net Interest Margins”，Journal of Banking and Finance，Vol.37，No.11，2013，pp.4144-4156.；Yan等(40)Yan，M.，Hall，M.J.B.，Turner，P.，“A Cost-Benefit Analysis of Basel Ⅲ：Some Evidence from the UK”，International Review of Financial Analysis，Vol.25，2012，pp.73-82.)。這些研究都不可避免地簡化了可用穩定資金ASF和所需穩定資金RSF的假設。

NSFR通過計算銀行一年以內可用的穩定資金ASF與業務所需的穩定資金RSF之比，以衡量一家機構在特定壓力環境下，可用的長期穩定資金支持業務發展的能力。

NSFR=可用穩定資金/業務所需穩定資金，凈穩定資金比率的監管標準是≥100%。

其中，可用的穩定資金(ASF)=∑各類權益和負債×相應的ASF系數，業務所需的穩定資金(RSF)=∑各類資產和表外風險暴露×相應的RSF系數。

由于NSFR于2018年5月正式列入我國流動性監管指標行列，之前商業銀行年報中并未披露，需要利用資產負債表進行手工計算。在采用樣本數據計算NSFR的過程中，本文以巴塞爾協議Ⅲ以及銀監會《凈穩定資金比例計量標準》等相關監管規定為基礎，在兼顧數據可得性的同時，借鑒廉永輝和張琳(41)廉永輝、張琳：《流動性沖擊、銀行結構流動性和信貸供給》，《國際金融研究》2015年第4期。以及巴曙松和尚航飛(42)巴曙松、尚航飛：《我國商業銀行的期限轉換風險監管研究》，《經濟縱橫》2015年第7期。關于ASF和RSF權重的賦值方法，對ASF和RSF各個項目進行賦權，以減少NSFR計算過程中的偏誤。商業銀行表內相關項目NSFR權重賦值的設定如表1所示。論文根據表1中的指標及權重計算出各家樣本商業銀行的年度凈穩定資金比率。

表1 NSFR計算方法

需要指出的是，2019年銀保監會發布的《銀保監會關于印發商業銀行凈穩定資金比例信息披露辦法的通知》中，正式確定了凈穩定資金比例的披露方法。本文通過年報收集了2018年和2019年披露過NSFR指標的上市銀行，并將年報披露出的指標與本文計算所得的指標進行對比。對比結果如圖1所示。

圖1 實際NSFR與計算得出的NSFR對比圖資料來源：根據上市銀行年報手動搜集

在圖1中，搜集了所有可得的17家商業銀行年報中披露的NSFR數據，雖然2018年披露數據的銀行家數比較少，但是綜合2019年的對比結果可以看出，根據文中計算方法得出的NSFR與實際商業銀行披露的差別不大。這側面反映出了根據文中方法計算出的數據具有較好的精準度。

4.其他相關變量的定義及計算方法

表2列示了模型中相關變量的描述和計算方法。

表2 變量定義表

(四)描述性統計和相關系數分析

回歸模型中相關變量的描述性統計結果如表3所示，從表中可以看出，銀行風險承擔指標Z-score的均值為5.149，最小值1.572和最大值10.46之間差異較大，說明我國商業銀行整體風險水平參差不齊。市場利差指標MS的均值為1.17，最小值為0.557，最大值為2.073，標準差為0.437，說明2008—2019年間市場上的年度融資水平較為穩定。資金穩定性指標NSFR的平均值為1.263，最大值1.426，最小值為1.105，滿足巴塞爾協議Ⅲ監管要求(>100%)，說明我國銀行業整體符合流動性監管標準。

表3 相關指標描述性統計表

四、回歸結果分析

(一)基準回歸

首先，根據相關假設探究銀行流動性水平與風險承擔之間的關系，為了增加回歸結果的穩健性，在固定效應的基礎上采用聚類穩健標準誤回歸。假設1和假設2的實證回歸結果如表4所示。其中，對應模型(3)使用了固定效應和隨機效應兩種回歸方法。從回歸結果來看，融資流動性指標MS符號顯著為負，表現為市場利差越大，融資成本越高，則銀行的風險承擔越大，符合假設1。商業銀行的資金穩定性指標NSFR與風險承擔指標Z-score呈現顯著正相關關系，說明商業銀行自身保持的穩定資金越充足，則風險承擔越小，符合假設2。最后，從綜合的模型(3)回歸結果來看，通過豪斯曼檢驗證明使用固定效應，并且外部的融資流動性MS與內部NSFR指標的回歸結果與假設均一致且顯著，證實假設1和假設2均成立。

表4 總體樣本回歸結果

(二)內生性處理

由于銀行的融資流動性為SHIBOR利率與中債國債到期收益率的差值，是一個相對宏觀的指標，具有一定的外部性，所以我們判斷模型內生性主要體現在銀行內部的資金穩定性與風險承擔方面。一是銀行在預計可能會出現財務困境時，為了增強自身的風險承擔能力而增加流動性緩沖，即銀行內部流動性與風險之間可能存在反向因果問題。二是基于銀行風險的“慣性”特征可能會存在動態面板偏差的問題。

為解決模型的內生性問題，本文分別采用滯后自變量、2SLS、廣義矩估計3種方法來盡可能解決。其中2SLS中使用的工具變量參考Hong等(43)Hong，H.，Huang，J.Z.，Wu，D.，“The Information Content of Basel Ⅲ Liquidity Risk Measures”，Journal of Financial Stability，Vol.15，2014，pp.91-111.采用自變量NSFR前三期的平均值作為第四期的工具變量，這樣既可以保證工具變量對自變量具有相關性，也能確保與誤差項不相關的重要特性。從表5中可以看出，在對內生性問題進行處理之后，NSFR指標的回歸結果均顯著為正，即銀行內部保持的穩定資金越多，流動性越充足，銀行越有能力抵御風險沖擊，符合假設2。同時，銀行的融資流動性指標回歸結果為負，并且在使用滯后變量與GMM的回歸結果中存在顯著性，也就是當銀行處在較為寬松外部融資環境的情況下，其風險會相對降低，這在很大程度上反映了外部融資松緊程度與銀行風險承擔之間的內在關聯，也驗證了假設1。

表5 內生性問題處理

除此之外，為了逐步融入國際流動性發展的新趨勢中，我國參考巴塞爾協議Ⅲ的改革方案，在2014—2018年間，銀保監會相繼發布《商業銀行流動性風險管理辦法》的試行、修訂以及最終版本，取代先前單一的“存貸比”監管標準，逐步將流動性覆蓋率、凈穩定資金比例、流動性比例、流動性匹配率和優質流動性資產充足率五大流動性風險指標列入監管框架。為了檢驗流動性監管的逐步變動是否會對回歸結果產生影響，我們通過設置時間虛擬變量yeardummy，將2014年及其之后設為1，其他年份設為0，并與NSFR變量交乘，來探究法規變動的影響效果，排除其他因素的干擾。從回歸結果來看，NSFR指標仍然顯著為正，并且對比基準回歸結果來看，與虛擬變量交乘后的回歸系數1.019更大(基準回歸系數為0.84)，說明NSFR指標對銀行風險的抑制作用在2014年之后更明顯，進一步證實了銀行內部資金穩定性指標可以降低風險的結論。

(三)穩健性檢驗

為確?；貧w結果的穩健性，本文從多個角度，分別采用以下方法對基準回歸模型進行穩健性檢驗。

方法1：變換自變量指標。借鑒曾智和何雅婷(44)曾智、何雅婷：《我國商業銀行流動性結構對資本緩存的影響》，《國際金融研究》2016年第9期。的計算方法，使用改變NSFR指標的資產和負債權重重新進行計算得到后的新指標替代原有指標進行回歸檢驗。

方法2：變換因變量指標。使用貸款損失準備LLP以及不良貸款率NPL作為銀行風險水平的替代變量，替代原被解釋變量Z-score進行回歸檢驗。

方法3：樣本優化。將原回歸樣本數量188減少至123家商業銀行，覆蓋范圍更為精確，數據質量更佳。

方法4：刪除宏觀控制變量。因為在基準回歸模型中既包含了宏觀控制變量，同時又控制了時間固定效應，為了避免回歸結果可能存在的共線性問題(45)Thompson，S. B.，“Simple Formulas for Standard Errors that Cluster by both Firm and Time”，Journal of Financial Economics，Vol.99，No.1，2010，pp.1-10.，將宏觀控制變量(gdp、M2)刪除后，進行回歸檢驗。

具體檢驗結果如表6所示，各種穩健性檢驗方法的回歸結果與正文主回歸結果基本一致，即銀行外部的融資流動性水平越高，內部資金越穩定，風險水平越低，進一步證明了回歸結果的穩健性。

表6 穩健性檢驗回歸結果

五、對流動性的進一步討論

(一)銀行內外部流動性的關系分析

第四部分的基準回歸驗證了假設1和假設2的存在性，即商業銀行既可以依靠自身內部積累流動性，也可以從外部市場通過同業拆借獲取流動性，以提高自身的風險承擔能力。為檢驗商業銀行所面臨的內、外部流動性之間的關系，假設3在模型(3)的基礎上，將外部融資利差MS和內部NSFR指標的交乘項放入回歸中進行檢驗，具體模型為：

(4)

根據假設3，倘若商業銀行通過自身保有充足的流動性水平來抵御風險，便會減少從外部融資的依賴，那么在假設1和假設2成立的前提下，預計交乘項β3的符號顯著為正。具體的回歸結果如表7所示。

表7 內外部流動性交乘分析

從回歸結果可以看出，銀行可以通過內部持有穩定資金和外部融資兩種方式降低自身的風險承擔。在表7第(1)列的回歸中，MS項顯著為負，銀行通過外部融資可以有效緩解流動性缺口，提高銀行的風險承擔能力。NSFR的系數顯著為正，即銀行通過內部保持資金穩定性也會顯著降低銀行的風險水平。同時，MS*NSFR交乘項回歸系數顯著為正，表明NSFR顯著削弱了MS項對銀行風險的緩釋能力，商業銀行在自身流動性充足的情況下會減少對外部融資的依賴，假設3得到驗證。表7第(2)列為采用NSFR的工具變量(工具變量選取方法與表5一致)進行回歸的結果，其中MS回歸系數為負，NSFR1以及MS*NSFR1交乘項仍然顯著為正，進一步印證了假設3。

(二)對流動性指標波動狀況的研究

在上述研究中主要從流動性指標的水平層面分析了銀行流動性與風險承擔之間的關系。目前已有文獻多從所持有流動性資產的數量方面進行研究，并且得出了不同的結論，但鮮有學者從流動性的波動水平這一角度出發，探究流動性與風險承擔之間更為內在的聯系。為此，本文進一步研究流動性波動對商業銀行風險承擔的影響。

我們將流動性指標(主要是NSFR指標)波動性分為總體和銀行個體兩個方面，具體計算方法為：

總體NSFR波動性TNSFRVOLi，t=NSFRi，t-mean(NSFR)，其中，mean(NSFR)為樣本中商業銀行NSFR的總體均值。如果NSFRi，t>mean(NSFR)，則TNSFRVOLi，t為正，反之TNSFRVOLi，t為負。

個體NSFR波動性INSFRVOLi，t=NSFRi，t-mean(NSFRi)，其中mean(NSFRi)為樣本中各個商業銀行NSFR的均值。如果NSFRi，t>mean(NSFRi)，則INSFRVOLi，t為正，反之INSFRVOLi，t為負。

由于外部流動性指標RATE為時間序列變量，計算其整體和個體波動性并沒有數值上的區別，所以對這一指標不單獨進行波動性的計算。

將解釋變量替換為波動性指標進行回歸，結果如表8所示?？梢钥闯?，以NSFR的波動值替代水平值后，回歸結果依然能夠滿足本文的假設，即外部流動性RATE與風險承擔顯著負相關，NSFR的波動值與風險承擔顯著正相關。值得注意的是，NSFR整體的正向波動具有顯著性，即顯著性存在于銀行整體實際NSFR大于均值的情形中，也就是說，NSFR越充足，越能降低銀行風險。

表8 NSFR的波動變化與風險承擔回歸結果

(三)凈穩定資金比率NSFR的分解檢驗

為了進一步探尋資金穩定性NSFR與銀行風險承擔Z-score之間的關系，參考DeYoung和Torna(46)DeYoung，R.，Torna，G.，“Nontraditional Banking Activities and Bank Failures during the Financial Crisis”，Journal of Financial Intermediation，Vol.22，No.3，2013，pp.397-421.，將NSFR分解為可用的穩定資金ASF和業務所需的穩定資金RSF兩部分(47)為剔除數量量綱的影響，將分解指標除以銀行自身的資產規模。，如圖2所示。從圖2中可以看出，ASF指標要大于RSF指標，即我國商業銀行整體的NSFR指數大于1，符合監管標準。且RSF指標和ASF指標的整體變化趨勢比較平穩，上市銀行和非上市銀行的變化趨勢也較為一致。

由上述回歸結果可知，銀行的流動性指標NSFR與風險承擔指標Z-score之間顯著正相關，即銀行內部保留的穩定資金越多，則銀行風險越低。從NSFR分解指標的相關計算公式來看，為保證回歸結果的一致性，商業銀行的ASF應與Z-score正相關，RSF與Z-score負相關。為檢驗這一假定，設立如下回歸模型：

(5)

對模型(5)的回歸結果如表9所示?？梢钥闯?，在總體樣本中，ASF指標顯著為正，RSF指標顯著為負，符合理論預期的符號。并且這種結果只存在于非上市銀行的ASF指標中，而上市銀行不存在這種顯著關系?；貧w結果說明了上市銀行和非上市商業銀行之間不同的流動性資產儲備偏好，相比上市銀行來看，非上市銀行儲備可用穩定資金來降低自身風險的動機更為明顯。

表9 NSFR分解對比

(四)異質性分析

從銀行類型來看，在較長的時間段內，商業銀行在銀行間市場通過外部融資的方法調節自身流動性受制于各家銀行的信用狀況。由于基準回歸中覆蓋的樣本量大，銀行類型各異，為了增強回歸結果的解釋力度，有必要從不同銀行類型這一角度出發，進一步探討流動性變動對風險承擔的影響。

從商業銀行微觀層面來看，為抵御風險，除了保持高水平的流動性之外，還可以采用其他辦法，如通過擴大銀行規模、增加銀行資本等手段來進一步提高銀行的風險承擔能力，所以不同水平的微觀變量對流動性和風險承擔之間關系也存在異質性的影響。

因此，我們通過設置虛擬變量來分析不同銀行類型以及不同資產規模、資本充足水平、貸款質量等微觀變量對論文結論的異質性影響。虛擬變量的具體設置方法為：將上市銀行設為1，非上市銀行設為0；將微觀層面變量中代表銀行規模指標的asset、代表資本充足水平的指標tcar以及代表貸款質量的指標nlta以中值為界進行高低分組，其中高于樣本中值的設為1，低于樣本均值的設為0。將dummy變量及其與主要解釋變量的交乘項同時放入回歸模型中，具體結果如表10所示。在表10中，不同列的dummy代表不同的虛擬變量指標。從結果來看，上市銀行以及規模較大的銀行更容易從銀行間市場獲取流動性，而資本充足率低以及貸款質量差的銀行越需要從自身保持充足的穩定資金來降低風險。

表10 異質性分析

相較于實力雄厚的上市銀行來說，經營實力較差的非上市銀行基于預防心理，會有持有高流動性來降低自身風險的動機?？紤]到銀行間市場上，大型商業銀行是資金的主要供給方，中小銀行是資金的需求方(48)張一林、林毅夫、龔強：《企業規模、銀行規模與最優銀行業結構——基于新結構經濟學的視角》，《管理世界》2019年第3期。，并且相較于非上市銀行，上市銀行擁有更多元化的資產、規模優勢、跨區域經營、存款保險制度加之系統性重要銀行等長期以來積累的聲譽，這使得它們能夠從活期存款和短期同業拆借業務中吸收資金，擁有較強抵御風險的能力。反之，非上市銀行不具備大型銀行的優勢，更依賴通過自身持有充足的流動性水平來降低風險。因此，上市銀行與規模較大的銀行更容易從銀行間市場獲得融資。而資本充足率低以及貸款質量差的銀行由于自身經營實力較弱，在保持充足的流動性以滿足監管要求之余，更加依賴通過保持充足的內部穩定資金以降低風險。

六、結 論

既往諸多金融危機的慘痛經驗證實，銀行流動性短缺以及流動性不匹配問題始終是誘發金融體系不穩定，進而引發系統性危機事件的導火索。本文基于巴塞爾協議Ⅲ框架，研究商業銀行內、外部不同的流動性來源對銀行風險承擔的影響，通過搜集和手動計算2008—2019年間188家商業銀行的融資流動性指標MS和資金穩定性指標NSFR數據，以風險承擔指標Z-score為主要被解釋變量，從流動性指標的水平和波動變化兩方面進行的實證研究發現：

首先，中國商業銀行的流動性水平變動與風險承擔之間存在顯著關系。外部融資流動性指標MS越大，即銀行間市場利差越大，銀行越難從市場獲得融資，從而增加銀行風險。而內部凈穩定資金比例NSFR越大，即銀行自身的穩定資金越充足，銀行承擔的風險則會越小。穩健性檢驗也支持上述觀點。并且在保持內部充足的流動性水平下，會減少對外部融資的依賴。從內部流動性的波動情況來看也滿足我們的理論預期，在高于平均流動性水平的銀行中，增加NSFR來降低風險的行為更明顯。

其次，通過對NSFR指標進行分子與分母的分解檢驗后還發現，可用的穩定資金ASF回歸結果顯著為正，業務所需的穩定資金RSF回歸結果顯著為負，與NSFR整體的回歸結果符合，即保持充足的可用穩定資金可以降低銀行風險。

最后，對商業銀行的異質性進行分析還發現，上市銀行和規模較大銀行更容易從市場間獲得融資，而資本充足率低以及貸款質量差的銀行更需要自身保有充足的穩定資金來降低風險。

本文的研究從商業銀行流動性的內外部獲取，以水平和波動兩個變動方向進行全面的分析，得出的結論對于商業銀行經營者和相關監管機構具有一定借鑒意義。

第一，對商業銀行來講，為抵御風險沖擊，無論從外部融資流動性還是內部資金穩定性來看，均需要保持充足的流動性水平。其中，銀行間拆借市場是銀行獲得流動性的重要渠道。增強各類銀行，尤其是中小銀行在銀行間市場的融資能力是提高商業銀行風險承擔能力的有效路徑?？紤]到中小商業銀行已經成為《商業銀行流動性風險管理辦法》的監管對象，在縮減同業業務規模、降低自身的杠桿水平以及合理配置優質流動性資產等一系列監管重擔之下，要關注廣大非上市中小銀行在銀行間市場的融資規模和融資成本，以提高各類銀行的風險承擔能力。

第二，實力雄厚的大型銀行相對于中小銀行來說更容易從外部市場獲得資金，因此在滿足流動性監管要求的情況下，需要注重對自身內部流動性和外源融資的平衡調節，做好流動性的優化配置。

第三，資本充足率高、貸款質量好的商業銀行，在同樣的流動性水平下，抵御風險沖擊的能力較強。所以流動性管理也應與其他運營監管指標以及績效指標相結合，以降低商業銀行的風險承擔成本，實現穩健經營。

第四，監督管理部門可以嘗試在《巴塞爾協議Ⅲ》以及《商業銀行流動性風險管理辦法》的監管框架之下，進一步豐富完善宏觀審慎政策工具，通過多種路徑加強對商業銀行流動性指標的監管，尤其要針對不同性質的銀行實行分類的差異化監管，將金融機構的風險降低到可控制的范圍之內。