金融危机背景下政府干预与银行信贷风险研究，本文主要内容关键词为：金融危机论文,银行论文,政府干预论文,信贷风险论文,背景下论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言
我国的金融体系是以商业银行为主的直接融资体系，其中国有商业银行居主导地位，在政策执行和传导上发挥着不可替代的重要作用。通常政府不直接干预国有银行的经营与日常业务，但是在其公司治理结构中，国家作为第一大股东，仍保持对国有银行的控制。政府干预的手段主要表现为对管理者的任命、晋升和罢免以及决定对银行的财政补贴数额(俞乔和赵昌文，2008)。当经济受到金融危机的外部冲击时，政府(尤其是地方政府)为了实现经济发展目标，常常介入国有银行的信贷活动以保证和支持地方的重点项目建设。由于政府的干预，银行往往根据地方政府财政收支状况和偿还能力做出判断，而无法做到对具体贷款的债项评级，从而弱化了对项目收益和风险的甄别和控制能力。
我国国有商业银行风险的特殊性在于，在政府干预下国有商业银行被赋予了利润最大化经营目标和金融政策支持目标的双重约束。从委托代理的角度看，当激励机制与监督机制不健全时，商业银行管理者可能凭借在经营中获得的信息优势进行“政策”套利，特别是政府出于政治性目的对银行实行“指令性贷款”干预而与银行经营目标不一致时，过度的政治干预可能成为改善银行治理的障碍，从而加剧银行的道德风险行为。因此，这一双重委托代理目标为国有商业银行采取机会主义行为提供了更大的空间，形成了国有商业银行独特的信贷风险生成机理。Holmstrom和Milgrom(1991)提出了多目标委托代理模型，认为当代理人从事性质不同的多种工作时会给监督和激励带来更大的困难，代理人在不同任务之间存在精力分配上的冲突，因此对代理人的激励应综合考虑不同任务的相互影响。本文试图以Holmstrom和Milgrom(1991)的多任务委托代理模型为基础，从我国的现实国情出发，研究金融危机背景下政府干预对国有商业银行的贷款激励行为及由此产生的信贷风险影响，并使用动态面板数据检验相关结论。
二、文献综述
既往相关研究多集中于宏观制度和预算软约束等方面。La Porta(2002)、Shleifer和Vishny(1994)、方军雄(2007)等认为，当国家控制银行时具有政治关系的国有企业更方便得到银行信贷资金支持，发生金融危机时陷入财务困境的国有企业也更容易获得政府的金融救助，但这种“金融歧视”的所有制破坏了市场效率原则，导致大量呆坏账的发生，加剧宏观金融风险。Dinc(2004)的跨国经验证据表明国有银行通常会成为政府干预的工具，在选举临近时国有银行贷款增加的规模要明显高于私有银行。林毅夫和李志赟(2005)从预算软约束角度指出在政府对商业银行给予补贴的情况下，由于信息不对称政府无法区分银行经营不善或亏损的原因究竟是政策性因素还是经营性因素，从而引发银行管理者的道德风险问题：银行管理者有动机将银行业绩不佳或亏损归咎于银行承担的政策性负担。在这种情况下，国有银行的管理者会偏离商业银行的经营目标，只满足于完成政府的指令性任务。
我国学者王一江和田国强(2004)对比了中日韩三国银行业的经验，认为政府介入国有商业银行的经营使商业银行和国有企业之间形成非经济借贷关系，从而导致银行信贷资源配置的无效率和金融风险上升。张璟和刘晓辉(2006)认为，由于我国金融机构的管理层大多由政府任命，转型经济中银行信贷决策很大程度上受制于政府行为，这样就导致银行贷款行为的异化，具体表现在：一是银行不能完全自主地根据资金成本和收益原则选择贷款对象；二是银企关系并不是建立在市场化的信用契约基础上，而是基于个人及非正常手段的竞争。何贤杰等(2008)从会计稳健性角度考察国有商业银行多重利益驱动下的贷款行为，认为对没有政府干预或干预很少的贷款，其信贷要求能够根据债务人的风险做出调整；而国有商业银行政策性贷款存在一定程度的“异化”，国有商业银行为了控制信贷风险对非国有企业采用过于严格的信贷标准。卢峰和姚洋(2004)认为，国有商业银行对国有企业和民营私有企业的坏账采取不同态度，国有企业出现坏账通常可以接受，但非国有企业出现坏账则被怀疑接受了贿赂。
综上所述，现有研究重点分析政府干预对贷款需求方——企业的影响及其后果，而缺乏对资金供给方——银行的信贷行为及其风险的研究。转轨经济条件下我国商业银行自身经营的复杂性决定了国有银行在双重任务约束下必然会产生信贷行为的激励偏差与异化，并造成银行呆账等信贷风险。因此，探讨多任务委托代理下国有银行激励行为的微观机理具有重要意义。
三、模型设定
本文以Holmstrom和Milgrom(1991)提出的多任务委托代理模型为基础做简单修正。假定在信息不对称情况下银行经营者行为不可观测，委托人(政府)无法辨别银行提供的贷款L中哪些是经营性贷款，哪些是政策性贷款。
1.任务独立下的国有银行激励模型
假定1：在信息不对称条件下，政府无法观察到国有银行采取的行动。国有银行作为代理人，一方面要完成
上述分析认为，在信息不对称情况下，如果不同任务的努力成本彼此独立，那么政府对国有银行在不同任务上的激励强度与政府从不同任务获得的边际收益和不同任务的贷款利率成正比，与国有银行的风险态度、努力边际成本的变化率和任务的风险大小成反比。
2.任务之间的关联性对激励的影响
Holmstrom和Milgrom(1991)多任务模型证明，当代理人从事多项任务时，对任何给定任务的激励不仅取决于该项任务的可观测性，而且取决于其他任务的可观测性。换言之，如果政府希望银行在某项任务上投入更多的努力而该项工作又难以观测，那么对另外的任务则不应采取过多的激励。
式(8)的结论显示，当-1＜θ＜0即不同任务的努力成本之间存在互补性时，
＞0，换言之，如果政策性贷款上的努力和商业性贷款上的努力在成本上互补，那么发放政策性贷款的激励应该加强。当0＜θ＜1即不同任务的努力成本之间存在替代性时，＜0，此时政府应弱化对政策性贷款任务的激励，因为较高政策性贷款激励将诱使国有商业银行把过多的精力放在政策性贷款业务上，而缺乏创造利润的商业性经营任务上的努力。
在追求自身利润最大化与贯彻执行政府宏观经济政策之间的权衡上，若二者的努力存在互补关系，那么任何一项任务上的努力都会对另外的任务有促进作用。
然而大多数情况下，银行的信贷资金是有限的，银行不可能既满足政府的干预要求，又产生较好的经营效益。在单一目标约束下，委托代理关系中的任务执行风险主要源于随机因素的干扰，而双重目标约束下激励约束机制的明晰化和制度化更加困难。在这种情况下，政府有两种办法使银行增加在指定任务上的努力，即直接奖励该项任务或减少其他任务的激励。对比国有银行面临的不同任务后发现，政策性贷款任务(维护社会稳定、解决失业问题等)是由上级政府直接观测和度量的，任务执行方差很小，接近于零，而自主经营任务则具有更大的不确定性，如果政府想让国有银行创造更多利润，唯一的办法是减少在政策性贷款上的提成，否则将使银行把过多的精力放在政治任务上而忽略追求商业利润，这显然违背了现代商业银行利润最大化的公司经营原则。
四、政府干预与银行信贷风险的经验研究
(一)变量定义和样本选取
度量银行金融风险的基本技术是分析资产负债表的信息，这些信息往往能较准确地反映银行经营中的问题。因此本文从资产负债表中选取银行的不良贷款率和贷款/存款两个指标作为银行信贷风险的代理变量。银行不良贷款率是评价金融机构信贷资产安全状况的重要指标之一，不良贷款率高说明金融机构收回贷款的风险大。同样，贷款/存款偏高表明商业银行对其资源过度使用，一旦经济遭受严重外部冲击，银行遭受损失的潜在可能性上升。
解释变量中以银行对政府的债权表示政府对银行的干预程度，商业银行对政府的债权是银行对政府及关联企业的贷款。地方政府为了融资，成立各类由其直接出资或政府性部门出资组建的公司，再由这些公司向商业银行贷款。这些公司较多经营着政府垄断的项目，向银行的贷款也往往由地方政府财政担保，贷款真正的使用者和债务的承担者都是地方政府。
为了控制模型的回归结果，我们还选取其他一些会对银行信贷风险产生影响的控制变量，本文分别从银行流动性、安全性、外部融资成本和对外经济等角度选取指标来衡量银行的信贷风险。各解释变量的定义如表1所示：
上述变量除利率和汇率外均取对数，这样可以有效降低数据的异方差性。其中，不良贷款数据来自银监局网站，其余数据来自CCER货币政策数据库。样本区间从2004年1季度至2009年4季度，全部样本数量为120笔。
(二)研究方法
在估计方法选择上，我们采用Arellano和Bond(1991)、Arellano和Bover(1995)以及Blundell和Bond(1998)发展起来的系统广义矩方法(System GMM)来估计动态面板数据模型。在GMM估计时，除了选取合适的工具变量外，为了使假设检验具有稳健性，在方差计算上我们采用传统异方差序列相关稳健性估计量计算标准误，将怀特逐期协方差矩阵代入最小化正交矩阵中将对其最小化，所得到的GMM估计量及其方差估计具有一致性和稳健性。
之所以采用这一估计方法，主要有三点理由：首先，由于采用季度数据度量政府干预对商业银行信贷风险的影响，考虑到这些变量在时间上可能存在一定程度的持续性，上一季度的数据可能影响下一季度的变化。因变量滞后项作为解释变量会导致解释变量与随机扰动项相关，出现内生性问题。其次，不同类型的商业银行可能存在不可观测的固定效应，如果这些不可观测的固定效应与被解释变量相关，将会影响估计的一致性。最后比较重要的是，我们采用的度量指标中存在相互决定的可能(如政府干预影响银行信贷风险，反过来银行坏账损失进一步造成政府补贴的增加等)。因此，控制这些解释变量潜在的联合内生性(joint endogeneity)十分必要。
动态面板估计方程如下所示。
动态面板GMM估计方法的好处在于，通过差分或使用工具变量控制未观察到的时间和个体效应，同时使用前期的解释变量和滞后的被解释变量作为工具变量克服内生性问题。为了消除特定固定效应，对式(9)采用一阶差分去除个体效应。同时，差分GMM估计量采用水平值的滞后项作为差分变量的工具变量，系统GMM估计则进一步采用差分变量的滞后项作为水平值的工具变量，相当于进一步增加了可用的工具变量，且估计过程同时使用水平方程和差分方程，这样可以克服差分GMM估计方法造成的弱工具变量问题。
(三)实证结果分析
图1是政府干预与银行(主要包括大型国有商业银行、股份制商业银行、城市商业银行、农村商业银行和外资银行)不良贷款风险当期之间的散点图。图1显示两者之间存在线性拟合关系。图1中三条正斜率相似的拟合线为国有大型商业银行、股份制银行和城市商业银行，三者表现出来的只是截距上的变化。而农村商业银行与其他三类银行存在一定差别，可能的原因是样本量过少造成拟合误差，但总体趋势与国内其他银行的变化规律相似。而外资银行持有政府债券与不良贷款率之间呈负向关系，与国有银行的变化趋势完全相反，说明外资银行没有国内政策性任务的约束，对政府债券的选择持更加谨慎的态度，自然会选择优质的政府金融资产，因此，外资银行持有更多政府债权反而降低了银行的不良贷款率。
考察政府干预当期对银行存贷比的影响，过高的银行贷存比率意味着银行存款资源的过度利用，可能产生潜在的外部风险。图2中大型国有商业银行、股份制银行和城市商业银行三条拟合直线具有正斜率，即政府干预的加强会导致银行资金过度投放，从而引起信贷风险的上升。而外资银行持有政府债权与自身贷款扩张呈反向关系，表明外资银行增加政府债券会降低自身贷款的规模，从而降低自身信贷风险。
我们接下来考察政府干预对银行信贷风险的动态关系，利用Roodman(2006)编写的xtabond2命令进行系统广义矩估计，通过反复估计筛选，动态面板估计结果如表2所示。
GMM方法可以采用Sargan检验确定工具变量的有效性，同时利用Arellano-Bond统计量检验GMM估计中残差的自相关状态。表2中报告的Sargan检验结果显示，各模型工具变量的选择均合理有效。同时，模型Arellano-Bond自相关检验表明方程(1)在10％的统计水平下通过AR(1)检验，方程(2)在5％显著性水平下也通过AR(1)检验。二阶自相关AR(2)表明：方程(1)和方程(2)全部通过检验，因此模型估计结果总体上合理有效。
第一，从估计结果来看，被解释变量信贷风险risk1和risk2滞后期对当期值的估计系数都显著，说明当期值显著受上期值的影响。从表2方程(1)的结果看，无论是系统GMM估计还是差分GMM估计，2004-2009年政府干预的当期和滞后期与银行不良贷款率在10％统计水平上不存在显著关系，说明政府干预没有造成商业银行不良贷款率的上升，研究结论与陈野华和卓野(2006)相似，他们认为，国有银行不良资产形成的原因中地方政府不当干预造成的占10％左右。表2中政府干预的当期和滞后1期对银行存贷比率的影响均在5％的统计水平上显著，表明政府干预导致了银行贷款规模的过度扩张。因此，从动态关系上可以认为政府干预造成了银行信贷资金的过度投放，使银行贷款损失的潜在风险进一步上升。造成上述现象的原因是，在商业银行面临商业性贷款与政策性贷款双重约束下，当不同任务的努力存在替代性时，多任务委托代理双方信息不对称问题更为突出，政府很难判断国有银行的行为，由此引发银行道德风险问题：处于信息优势地位的国有银行会利用这一机会加大风险性贷款的投放，于是造成经营风险通过政策性贷款业务而外部化，商业银行的理性选择是将资金投向垄断性行业、房地产和能源等高盈利行业以及具有政府担保的大型国有企业。大量贷款投放在上述行业，超过其承载能力，必然导致其盲目扩张。政府提高对政治性任务的激励强度不能起到预期效果，反而导致银行激励偏差、产生有悖于市场化原则的“异化”行为。
第二，表2中GMM估计系数表明，方程(1)和方程(2)中的利率(inter)对银行信贷风险的影响在5％的统计水平上不显著，说明银行风险管理对利率变动并不敏感。模型结论显示当不同任务的努力成本彼此独立时，贷款利率水平会影响国有银行在不同任务上的努力程度，利率越高相应任务上的贷款也应越多，但政府通过干预改变不同任务上的利率水平，并使银行的存贷利差大大缩小。为了弥补宽松货币政策下存贷利差缩小对盈利的影响，银行自然把注意力放在可直接观测的政治性任务上。更为严重的是，由于信息不对称，国有银行也有动机欺诈以获得政策支持的财政补贴，这将使央行的贷款利率形同虚设。
第三，估计结果表明，人民币对美元汇率在1％的统计水平上显著影响银行不良贷款率和贷款/存款，GMM模型估计系数均为负。因此，随着我国对外贸易的进一步扩大，外汇占款渠道对商业银行信贷风险存在不容忽视的影响。虚拟变量Year对银行信贷风险的回归系数没有显著影响，说明由于我国金融市场的相对封闭，金融危机冲击没有显著影响我国商业银行风险水平。同样虚拟变量Bank的动态估计系数显著，说明我国银行体系中不同类型的商业银行对信贷风险的影响存在较大差别。
五、结论与政策含义
金融危机中信息不对称导致企业外部融资成本上升，商业银行的理性选择是采取信贷紧缩策略。如果信贷紧缩持续恶化，容易引发“信贷陷阱”，因此，政府干预是解决信贷紧缩的有效方式之一。本文在一个多任务委托代理模型框架下分析了政府干预对国有商业银行贷款行为的影响，研究具有重要的政策含义：第一，本次金融危机表明，商业银行治理失效是危机发生、恶化的一个重要原因，商业银行唯有建立股东财富最大化或利润最大化的基本经营法则，才能真正具有市场竞争能力。因此，政府应减少对国有商业银行的干预或剥离商业银行的政策性任务，把维护社会稳定、经济增长的政策性任务交由政策性银行或财政部，商业银行则在平等、自愿的契约原则基础上，以市场化取向对贷款做出判断。同时，国有银行应以本次金融危机为契机，积极支持国家产业结构调整和战略新兴行业的发展，同时探索适合中小企业发展的有效信贷途径，实现“双赢”。第二，危机中政府干预的重点是如何解决信息不对称、降低银行风险。如果商业银行对经济基本面的判断不发生改变，认为放贷给企业不会产生预期收益，那么政府干预利率、注资等手段所起的作用是有限的，甚至可能引发更大的信贷风险。而政府直接与市场中的微观企业建立联系，如直接向企业提供融资、对其提供担保等，则能更有效地解决银行的信贷紧缩问题。
国外的经验事实证明，金融危机发展到一定程度，政府可能无力负担政治补贴或隐含的担保，从而造成国有银行再融资能力下降，严重的可能导致其破产。因政府干预和隐形担保而产生的过度借款和过度投资风险成为事实上的宏观金融风险，一旦经济遭受外部冲击或资本流向发生逆转，金融机构预期的资本金将会耗尽，银行系统的崩溃和经济的进一步衰退就难以避免。
注释：
①具体推导过程可参见Holmstrom和Milgrom(1991)的证明。
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