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user: 4. 实证分析 4.1. 平稳性检验 如果使用未经过处理的非平稳变量直接进行回归分析将会导致结果在很大程度上产生偏差，即出现伪回归。为了防止伪回归现象的产生，在回归之前先对样本数据使用LLC检验来进行单位根检验。其原假设为：面板中的序列含有单位根。得出结果如表4所示。 Table 4 Results of LLC tes 变量 t值(P值) npl −6.2007 *** (0.0000) sec1 −10.3199 *** (0.0000) sec2 −5.4413 *** (0.0000) ear −25.3272 *** (0.0000) roa −6.6023 *** (0.0000) loan_a −4.2057 *** (0.0000) cdr −17.4784 *** (0.0000) m2 −11.2999 *** (0.0000) cpi −53.7637 *** (0.0000) rate −2.6080 *** (0.0046) 表4. LLC检验结果 注： *** 表示1%的显著性水平。 从表4的检验结果中可以得到，所有变量的单位根检验均显著，即原序列是平稳的序列，不存在单位根。 4.2. 信贷资产证券化对银行风险承担影响的基本分析 4.2.1. 模型构建 在进行相关检验后，基于相应的分析目的，建立了静态面板模型，选用固定效应模型进行实证分析。设定以下模型分析信贷资产证券化与银行风险承担的基本关系： Risk i ， t = α 0 + β sec i，t + controls i，t γ ′ + v i + μ i，t (1) 其中，Risk i 为银行风险承担变量；sec i 为信贷资产证券化变量，包括sec1 i 和sec2 i ；controls为控制变量；v i 为未观察到的银行个体效应；μ i，t 为残差项； i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ，代表银行个体；t为年份。 4.2.2. 回归结果 利用Stata/SE15软件对样本数据使用固定效应模型进行基本回归，所得回归结果如表5所示。 Table 5 Basic regression results of the relationship between securitization of credit assets and bank risk takin 变量 回归系数 sec1 0.0606 * (0.0332) sec2 0.0198 ** (0.00921) ear 6.207 ** (2.786) 6.253 ** (2.812) roa −0.565 *** (0.170) −0.553 *** (0.167) loan_a 1.815 *** (0.432) 1.817 *** (0.427) cdr −0.0250 (0.0168) −0.0233 (0.0162) m2 0.865 (0.623) 0.807 (0.641) cpi −0.0704 *** (0.0169) −0.0720 *** (0.0173) rate −0.226 *** (0.0360) −0.232 *** (0.0358) cons 9.123 *** (1.574) 9.303 * (1.617) N 408 408 R 2 0.695 0.695 F 38.18 37.48 表5. 信贷资产证券化与银行风险承担关系的基本回归结果 注： *** 、 ** 及 * 分别表示1%、5%及10%的显著性水平。 由表5可知，解释变量系数为正，即信贷资产证券化对银行不良贷款率有显著的提高效果。在控制了银行特征变量及宏观特征变量后，信贷资产证券化虚拟变量和参与度的回归系数分别在10%及5%的水平上显著为正，分别表示信贷资产证券化规模每提升1个百分点，银行的风险承担水平就会提高0.0606和0.0198个百分点。其原因可能为，监管部门对基础资产提出较高的要求，质量较差的资产难以进入基础资产池中，而银行往往采用风险自留从而使风险无法得到完全地转移，同时，银行也存在偏好风险较高业务的可能，使得信贷资产证券化提高了银行风险承担，此结论验证了假说。 从银行特征变量来看，权益资产比和贷款资产比的系数分别在5%和1%的水平上显著为正，表明银行规模与风险承担呈反比，即银行资产规模越大，不良贷款率就越小，风险承担水平就越低。资产较大的银行可能由于规模大而不能倒，在一定程度上会受到政府的支持和保护，较高资产比例的银行抗风险能力更强。总资产收益率系数在1%的显著性水平上与不良贷款率呈反比，即盈利能力升高可以提高银行对风险的抵抗能力，同时也意味着银行拥有较高的资产质量，其风险承担水平不会大幅增长。资本充足率与不良贷款率之间为负相关关系，说明资本充足率高的银行风险缓存能力较强，即资本充足率的增大可以有效缓解银行风险承担水平的上升。 从宏观特征变量来看，广义货币增长率的系数为正，说明货币宽松政策会导致银行不良贷款率提升，此时银行更倾向于选择高风险的业务。通货膨胀率在1%的显著性水平上与被解释变量呈反比，即通货膨胀率越低，不良贷款率就越高。当经济不景气时，整体市场环境不佳，企业违约率上升，此时银行信贷资产质量下降，即风险承担水平上升。一年期贷款基准利率的系数在1%的水平上显著为负，表示贷款利率的下降会使得不良贷款率提高，意味着银行在利率下降时更倾向于选择风险较高的业务。 4.3. 动态视角下信贷资产证券化对银行风险承担的影响分析 4.3.1. 模型构建 商业银行作为信贷资产证券化的主要发起机构，在其经营管理的过程中会表现出风险承担。从理论角度分析，银行前期的风险承担水平可能会对当期的风险承担水平产生影响。因此，对所选51家银行在样本区间内的不良贷款率进行描述性统计，以观察银行风险承担是否存在惯性特征，统计结果如表6所示。 Table 6 Descriptive statistics of non-performing loan ratio of bank samples from 2011 to 201 年份 均值 标准差 中位数 最大值 2011 0.749 0.331 0.74 1.84 2012 0.830 0.419 0.8 2.75 2013 0.876 0.355 0.86 2.48 2014 1.131 0.379 1.11 2.49 2015 1.388 0.346 1.43 2.26 2016 1.521 0.326 1.52 2.41 2017 1.528 0.320 1.49 2.39 2018 1.547 0.343 1.52 2.53 全部 1.196 0.477 1.19 2.75 表6. 2011~2018年样本银行不良贷款率描述性统计 从表6可以观察到，样本银行不良贷款率的均值每年连续上升，表明商业银行风险承担水平存在惯性。换而言之，当银行开始出现较高的风险承担水平时，在其后续经营过程中很有可能会持续较长时间。因此，后续在建立分析模型时，将模型设置为动态面板模型，纳入了银行风险承担的滞后项。借鉴郭甦和梁斯(2017) [ 10 ] 的研究思路，选取GMM面板回归模型来分析商业银行信贷资产证券化对其风险承担水平的影响作用。模型如下： Risk i ， t = c + α 1 Risk i ， t − 1 + ⋯ + α 1 Risk i ， t − k + β sec i，t + controls i，t γ ′ + v i + μ i，t (2) 其中，Risk为银行风险承担变量；sec为信贷资产证券化变量；controls为控制变量；v i 为未观察到的银行个体效应；μ i，t 为残差项； i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， n ，代表银行个体；t为年份。 4.3.2. 回归结果 对公式(2)运用系统GMM进行分析，表7为系统GMM结果。依次加入银行特征变量以及宏观经济变量，观测解释变量的稳健性。结果表明，信贷资产证券化参与度系数显著为正，即信贷资产证券化提高了银行风险承担。 Table 7 Dynamic panel results of the relationship between securitization of credit assets and bank risk takin 变量 回归系数 npl(−1) 0.808 *** (0.0794) 0.630 *** (0.0929) 0.628 *** (0.0979) npl(−2) −0.0389 (0.0844) −0.00566 (0.0642) 0.0206 (0.0786) sec2 0.116 *** (0.0339) 0.136 *** (0.0466) 0.122 ** (0.0501) ear 25.00 *** (7.346) 25.06 *** (7.573) roa −0.715 *** (0.249) −0.878 *** (0.327) loan_a −0.767 (1.766) −0.974 (0.988) cdr −0.201 *** (0.0502) −0.173 *** (0.0541) m2 0.793 (1.274) cpi −0.0287 (0.0524) rate 0.0552 (0.0505) cons 0.306 *** (0.0386) 2.328 *** (0.556) 4.754 (5.307) N 306 306 306 AR(1) 0.008 0.004 0.003 AR(2) 0.946 0.405 0.413 Hansen值 0.095 0.847 0.828 表7. 信贷资产证券化与银行风险承担关系的动态面板结果 注： *** 及 ** 分别表示1%及5%的显著性水平。 4.3.3. 稳健性检验 为确保回归结果的有效性，参考郭甦和梁斯(2017) [ 10 ] 的方法使用变量替换法进行稳健性检验。将解释变量信贷资产证券化参与度(sec2)用信贷资产证券化发行程度(sec3)代替。sec3的度量标准为：如果银行在某一时期不存在信贷资产证券发行记录，则取值为0；若有1到5次信贷资产证券发行记录，则取值为1；若有5次以上发行记录则取值为2。得到的回归结果如表8所示。 Table 8 Test results of robustnes 变量 回归系数 npl(−1) 0.855 *** (0.0682) 0.656 *** (0.0944) 0.663 *** (0.111) npl(−2) −0.123 * (0.0722) −0.108 (0.0891) −0.0544 (0.0934) sec2 0.131 *** (0.0340) 0.141 *** (0.0391) 0.172 *** (0.0604) ear 26.91 ** (11.65) 28.29 ** (11.04) roa −0.717 * (0.361) −0.981 ** (0.388) loan_a −0.827 (1.253) −1.351 (1.574) cdr −0.180 *** (0.0606) −0.142 *** (0.0509) m2 1.148 (1.147) cpi −0.0166 (0.0494) rate 0.0960 * (0.0521) cons 0.336 *** (0.0296) 2.045 *** (0.647) 2.948 (5.340) N 306 306 306 AR(1) 0.010 0.003 0.002 AR(2) 0.493 0.854 0.977 Hansen值 0.132 0.594 0.918 表8. 稳健性检验结果 注： *** 、 ** 及 * 分别表示1%、5%及10%的显著性水平。 从表8可知，稳健性检验的结果与上述系统GMM回归结果基本一致。解释变量sec3的系数显著为正，即信贷资产证券化发行程度的增加会导致风险承担水平的上升。其它控制变量的回归结果与基准模型差异不大，表明结果基本稳健，模型及变量选择合理。 4.3.4. 结果分析 从表7的估计结果可知，风险承担水平变量的一阶滞后项npl(−1)的系数在1%的水平上显著为正，表明商业银行的风险承担行为的确存在一定的惯性。信贷资产证券化参与度的回归系数显著为正，说明信贷资产证券化的发行会导致银行风险承担水平提升。 从银行层面的控制变量来看，权益资产比的系数显著为正，表明银行规模越大，其风险承担就会越低，规模扩大的同时银行的业务水平及风险防范能力都会得到相应的提高。另外，资产规模较大的银行在其它方面也有一定的优势，例如补充资本金和拓宽业务渠道等，这将会使它们在面对风险时有更强的防范意识及管控能力，同样可以降低其风险承担水平。总资产收益率的回归系数为负，且在1%的水平上显著，显示盈利能力强的商业银行有更有可能性减小风险承担，与商业银行的实际经营情况基本相符。资本充足率的回归系数显著为负，代表银行资本充足率越高，不良贷款率就越小，银行的风险承担水平就越低。其原因为资本充足率能够反映银行谨慎行为，相比资本充足的商业银行来说，资本不足的银行在进行资产组合时通常更倾向于采取激进的行为。即银行的资本越充足，其经营过程就会越谨慎；相反，资本充足率较低的银行，容易为了获取高收益而更偏好风险。 从宏观层面的控制变量来看，广义货币增长率的系数为正，说明宽松的货币政策更可能提高商业银行的风险承担水平。通货膨胀率与被解释变量存在不显著的负向关系，即在经济向好时，企业利润增速可能会上升，从而导致其违约风险下降。贷款利率对不良贷款率呈现正向影响，但并不显著。说明贷款利率的下降可能会刺激企业增加贷款的意愿，从而导致商业银行不良贷款率的上升。 4.4. 小结 通过固定效应模型和系统GMM模型分别进行实证，分析了信贷资产证券化对银行风险承担的影响以及控制变量与风险承担之间的相关关系。从固定效应模型的分析结果中可知，解释变量系数显著为正，表明信贷资产证券化对银行不良贷款率有显著提升效果。同时，权益资产比和贷款资产比的系数显著为正，表明银行资产规模越大，商业银行的风险承担水平越低；总资产收益率系数显著为负，表示盈利能力降低将使风险承担上升；资本充足率与银行不良贷款率呈反比，说明资本充足率高的银行风险缓存能力较强；广义货币供应量增长率与不良贷款率呈正相关关系，说明货币宽松政策会使银行不良贷款率提升；通货膨胀率的系数显著为负，即通货膨胀率越低，银行不良率越高；贷款利率与被解释变量表现出显著负相关，即贷款利率下降会导致银行不良率上升。 系统GMM模型的分析结果同样验证了信贷资产证券化会导致银行不良贷款率的上升。从控制变量来看，权益资产比的系数显著为正，即银行规模越大不良贷款率就越低；总资产收益率的回归系数显著为负，表明盈利能力较强的商业银行有更大的可能性去降低其风险承担水平；资本充足率与被解释变量不良贷款率呈负相关，表示银行资本充足率越高，银行的风险承担水平就越低，其结果与固定效应模型基本一致。