商业银行流动性转变的实证研究
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摘 要:本文采用超额准备金对商业银行2008年流动性转变现象进行了分析。从供给需求角度,运用自回归分布滞后(ARDL)模型、误差修正(ECM)模型分析流动性需求的外部长、短期影响因素。另外,还从内部因素方面进行了相关分析。结果发现:银行流动性2008年出现转变,其原因可用需求因素来解释;银行流动性主要受宏观经济的影响,长期受经济波动的影响较大,银行流动性具有逆周期性;银行流动性短期主要受超额准备金率变化的影响,其调整速度很慢;商业银行及时调整流动性存在反应不足,经营上存在刚性;对于规模不同的银行,内部因素对流动性的影响存在很大差异。
关键词:银行流动性;超额准备金;供给需求因素; ARDL-ECM
中图分类号:F830.4 文献标识码:A
文章编号:1000-176X(2009)12-0068-07
银行流动性在2008年出现了转变的现象:“次贷危机”爆发前人们普遍认为银行流动性过剩;“次贷危机”爆发后,银行信贷的紧缩导致市场流动性蒸发,世界各国央行不断向银行系统注入流动性,我国人民银行也在2008年9月份后三次同时下调存贷款基准利率和存款准备金率。理论上导致信贷紧缩的原因主要有两个:一是由于商业银行体系缺少流动性,即供给因素;二是家庭、厂商贷款的偿还能力下降,导致银行不愿意发放贷款,即需求因素[1]。Ghosh和Atish(1999)的研究表明东南亚信贷紧缩前期的原因是银行紧缩信贷而后期的原因是借款需求减少[2],而Agenor等(2004)的研究认为泰国信贷紧缩是源于供给的减少[3]。因此,对于不同时期的流动性问题都要考虑信贷供给和需求因素,不同阶段影响的因素可能是不一样的,分析我国流动性的决定性因素是供给或者需求因素对于流动性问题的判定和解决都有重要的意义。鉴于对于流动性问题人们讨论比较多的是过剩问题,而对于流动性转变的分析却很少,更没有对流动性转变原因的实证研究,本文针对银行流动性的转变进行理论与实证分析。
一、文献综述
对于流动性的界定一般有货币流动性、银行流动性和金融资产流动性之分[4],本文主要分析银行系统的流动性内外影响因素。对于衡量银行流动性时采用何种指标有些争论[5]。王国刚(2008)通过对各种指标的比较分析后认为其他指标都不适合,把握流动性过剩的直接指标应是超额存款准备金。对于流动性的影响因素,他对“全球流动性过剩”、外贸顺差等导致流动性过剩的观点进行了分析,认为它们不能解释银行流动性过剩,“资金过剩源于储蓄>资本形成+外贸顺差” [6]。
对于银行流动性的供给需求因素分析中,Domac 和Ferri(1999)发现银行信贷下降的同时,贷款利率与无风险资产的代表利率的利差一直较大,认为贷款需求的下降不可能比信贷供给下降的更快,信贷的紧缩源于银行供给的减少[7]。Ghosh和Atish(1999)的研究表明供给和需求因素都有影响:东南亚信贷紧缩前期的原因是银行紧缩信贷而后期的原因是借款需求减少[2]。Agenor等(2004)从提取存款、外部融资成本和央行调控等影响银行超额准备金的因素方面,采用两步法来考察东南亚受到金融危机的国家中信贷紧缩多大程度上是由供给或者需求因素引起的。结论表明银行放贷的减少源于供给因素,泰国的中小企业在危机后获得信贷面临诸多限制[3]。
另外,一些学者注意到,国有商业银行和股份制商业银行的流动性问题存在差异:廖峰(2006)认为尽管从总体上看银行体系存在流动性过剩问题,但是它主要存在于国有银行中,股份制银行反而存在流动性不足的可能[8];王晓枫、袁绍锋(2008)发现超额准备金受银行规模的影响[9],这都说明流动性与银行的规模相关。
综上,本文采用超额准备来衡量银行的流动性,在Agenor等(2004)建立的需求函数基础上,从经济增长、市场资金需求等因素对银行流动性进行分析,并通过对银行流动性的动态预测,判断市场流动性变化的供求决定因素,然后再对银行内部因素进行分析,对银行流动性变化给出一些新的解释。本文在分析银行内部因素对流动性影响时将商业银行分为国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行。
二、理论基础与实证模型
(一)理论基础
Agenor等(2004)建立了一个银行超额流动性需求模型,本文在此基础上,加上中国的实际情况进行分析。假设商业银行存款D外生,以利润最大化为经营目标的商业银行将存款分配为贷款L和储备资产R,即R+L=D。设法定准备金为Rd,法定准备金率为θ,超额准备金为ER,则有R=Rd+ER=θD+ER。假设rL为贷款利率,rD为存款利率。考虑我国对准备金发放利息的情况,设rRd和rER分别为法定准备金利率和超额准备利率。假设存款流量为U(UL,UH)为一随机变量。如果净现金流出量大于超额准备金,即U≥ER,银行将以利率q借入其不足部分MAX(0,U≥ER),其中q称为惩罚利率Agenor等(2004)设定惩罚利率大于贷款利率,而我国无论是同业拆借利率、再贷款或再贴现利率均低于商业银行贷款利率,本文根据实际成本考虑。。综上,银行的利润函数为:
π=rLL+rRdRd+rERER-rDD-qmax(0,U-ER)(1)
对于银行系统而言,现金流量需求U为流动中的现金C,由于R +L =D,法定准备金率为θ,所以等式(1)可以写成:
π=rLL+rRdθD+rERER-rDD-qmax(0,C-((1-θ)D-L)) (2)
对于贷款L和存款D,设其为预期产出Ye的函数。其中L=f(rL)Ye,f′0。在货币市场上,现金C和存款D代表广义货币,设其总和为产出Y的函数:C+D=kY,k>0K为周转率的倒数,并假设是不变的。。设c=C/D,则有C=c/(1+c)kY=(1+ξ)Y;假设产出Y与预期产出Ye的关系为Y=Ye(1+ε),得到C=xYe,其中ε和ξ为随机变量,x=(1+ε)(1+ξ)~N(μ,σ2)。因此,可以把等式(2)改写成:
π=rLL+rRdθD+rERER-rDD-qmax(0,C-((1-θ)D-L))
=rLf(rL)Ye+(rRdθ-rD)g(rD)Ye+rERER-qmax(0,xYe-((1-θ)g(rD)Ye-f(rL)Ye))
=[rLf(rL)+(rRdθ-rD)g(rD)]Ye+rERER-qmax(0,[x-((1-θ)g(rD)-f(rL)]Ye))(3)
由于π为ER的函数,对其求偏导,则可以看出影响因素主要是:预期产出Ye,准备金率θ,惩罚利率q以及随机变量x。存贷款利率和法定准备金及超额准备金利率(rL、rD、rRd、rRd)为一般为央行设定的数值。
(二)实证模型与变量选取
根据上述分析,我们采用Pesaran等(2001)提出的自回归分布滞后(Autoregressive Distributed Lag Approach,ARDL)方法和边界检验(Bound tests)结合误差修正模型ECM来做计量分析[10]。因为ARDL和边界检验方法适用于无法确定模型变量是完全的零阶单整或完全的一阶单整或两者混合的情况,有效地克服了常用的协整(cointegration)方法要求变量完全为一阶单整的不足,优于Engle-Granger两步法和Johanson法,而且ARDL-ECM方法比VAR方法更稳健,更适合小样本估计。
基于等式(3)设定超额准备金的需求方程为:
ln(ERD)=c+a1(l)ln(ERD)+a2(l)ln(RdD)+a3(l)cvC/D+a4(l)cvY/Yt+a5(l)ln(YYt)+a6(l)ln(gov)+a7(l)q+ε
其中c为常数项,ai(l)为滞后多项式,定义为:
a1(l)=a11L+…+a1pLp
aj(l)=1+aj1L+…+ajpLp,j≥2,
其中L为滞后算子。
ER为超额准备金,根据货币当局的资产负债表中的其他存款性公司在央行存款与其活期存款、定期存款和居民储蓄总和所要求的法定准备金之差得到2006年以前为存款货币银行与特定存款机构在央行存款的总和。原因是央行的统计变化,下同。。C为央行的货币发行。D为活期存款、定期存款和居民储蓄的总和2006年以前为货币概览中的数据,2006以后为其他存款性公司的数据。。Rd根据活期存款、定期存款和居民储蓄的总和乘以当月月底的法定准备金率得到。Y代表产出,使用工业增加值指数来代替,基期为2000年1月,值为100。Yt是工业增加价值的趋势部分,本文先采用X12方法进行季节性调整,然后采用HP滤波方法得到趋势部分。cvC/D、cvY/yt为变量的变异系数,根据滞后3期的值与当前值得到。q为惩罚利率,考虑到中国存在同业拆借利率和准备金付息等情况,本文采用同业拆借利率与超额准备金利息率之差表示。
鉴于2008年下半年,政府加大投资刺激经济增长,而我国实行银行金库制,财政动用结余,就意味着信贷资金来源的减少,进而影响银行体系的流动性,所以本文加上代表政府财政政策的变量,根据货币当局资产负债表中的对政府债权与政府存款的差额得到。对于外汇储备的增长是否是导致我国银行系统流动性过剩的一个重要原因,王国刚(2008)认为中国人民银行通过提高存款准备金率或发行央行票据向商业银行收回流动性然后向商业银行购买外汇资产,央行没有通过发行人民币对冲外汇占款而是通过大量的央行票据,鉴于此,本文不考虑外汇储备在分析流动性过剩来源时,有人认为和外汇储备有关系。实际上中国的结售汇制度带来的外汇占款被央行通过发行票据和公开操作吸收了大部分(参考货币政策执行报告中的政策目标),这也是中国准备金要付利息的原因。夏斌、陈道富(2007)也认为偏多流动性更多的是内生因素。。
三、流动性需求的实证分析
(一)超额准备金的需求函数
样本区间为2002年1月―2008年12月,数据为月度数据,来自于中国人民银行网站和中经网统计数据库以及中国人民银行统计季报。
1. ADF检验
由于ARDL模型要求序列数据为I(0)或I(1),如果存在I(2)或以上的变量,则由Pesaran等(2001)提供的F值统计表则不再有效。因此,在进行ARDL模型边界检验之前,需要进行单位根检验。
运用ADF检验我们发现ln(ER/D)、ln(Rd/D)、cvY/Yt、ln(Y/Yt)、q为I(1),而cvC/D和ln(gov)为I(0),ARDL-ECM模型是适用的。
2.长期关系的检验
依照Agenor等(2004),我们分别设定3个等式,以区别波动性因素的影响。因为是月度数据,最大滞后期设为12,根据AIC和SIC最小准则,得到滞后期p为6。通过LM检验发现回归都不存在自相关。情形1、情形2、情形3的边界检验F统计量值分别为218.2、259.49、341.26,与Pesaran等(2001)提供的临界值进行比较,明显拒绝零假设,表明超额准备金率与各市场因素之间存在长期关系。本文还用各个估计方程递归残差累计和(CUSUM)及递归残差平方累计和(CUSUMSQ)对模型结构的参数稳定性进行检验,发现3个方程的CUSUM检验、USUMSQ检验结果均是稳定的,估计结果比较可靠。等式估计结果如表3所示:
从表3可以看出,回归结果的解释能力较好,R2都大于0.995。ln(ER/D)、ln(Rd/D)、cvC/D、cvY/Yt和惩罚利率q的系数符号与预计符合。对比情形2和情形3系数的回归结果,发现cvC/D对估计的结果影响不大,所有系数符号与预计都一致;但是情形1与情形2、情形3比较可以发现,ln(Y/Yt)、ln(gov)的系数符号发生了变化,除q外其它系数大小也发生了很大变化。这说明经济波动cvY/Yt对超额准备金的影响比较大,现金需求波动cvC/D的影响很弱,政府财政政策的影响很小。
3. ARDL-ECM模型结果
基于ARDL模型,采用边界检验发现超额准备金与市场因素的长期关系,而利用ECM模型可以分析市场因素与超额准备金的短期动态关系。ARDL-ECM模型设定如下:
Δln(ERD)t=c+∑pk=0a1(l)kΔln(ERD)t-k+∑pk=0a2(l)kΔln(RdD)t-k+∑pk=0a5(l)kΔln(YYt)t-k+
∑pk=0a6(l)kΔln(gov)t-k+∑pk=0a7(l)kΔqt-k+a8ECM(-1)+ε
其中,ECM=ln(ERD)-0.410362+3.5927ln(RdD)+0.1345ln(RdD)+0.1345ln(YYt)-0.0029ln(gov)-0.0843q。
估计结果如表4所示:
表4中基于情形3的p=7时ECM模型的回归结果中调整项ECM(-1)的系数为负,且具有1%的统计显著性,但是数值很小,说明在一个月的时间里超额准备金得到纠正的速度很慢仅有15%,当市场变化央行不断进行调控时,商业银行面临很大的流动性管理压力。估计结果与长期回归一致的有:除q外,其他系数的符号都与预期一致,Δln(ER/D)与ln(ER/D)一样系数都很大,财政政策和惩罚利率的影响较小。但也有一些不一致:(1)Δln(Rd/D)在短期的影响很小而长期较大,加上两个模型中常数项的统计性显著可以认为:由于超额准备金率一直处在较高水平,短期效应主要受超额准备金率变化的影响,法定准备金率的短期影响不大。(2)Δln(Y/Yt)长期影响一般,而短期影响很大,这体现了长期而言我国经济增长较为稳定进而产生的影响较小,而短期经济增长对银行超额准备金率的影响较大,这与短期经济波动cvY/Yt对超额准备金的影响比较大相一致。(3)惩罚利率系数q的符号发生变化,长期为正号,短期变为负号,这说明短期内市场利率上升而银行超额准备金率下降,商业银行及时调整流动性的反应不足,经营上存在刚性。
(二)动态预测
根据情形3的估计等式,我们对2007年的流动性需求进行预测,进而判断次贷危机以来流动性变化的原因是供给因素还是需求因素。先得到动态预测及其边界(2个标准差),看实际值是在边界内(需求因素)还是边界外(供给因素)。动态预测的方程为:
E[ln(ERD)t+h/Ωt]=1(l)ln(ERD)t+h+2(l)ln(RdD)t+h+5(l)ln(YYt)t+h+6(l)ln(gov)t+h+7(l)qt+h
其中,Ωt=[Et-s[ln(ER/D)t-s+1],ln(Rd/D)t+j,ln(Y/Yt)t+j,ln(gov)t+j,qt+j],s=1,2,…p,j=0,1,…h;i表示预测值。
根据情形3的估计结果得到的预测值与实际值的关系如图1、图2所示:
图1 超额准备金率的预测区间 图2 超额准备金率的预测值与实际值
从图1、图2可以看出,预测值与实际值的数值非常接近,可以认为是落在了区间内,因此可以认为银行超额准备金率的变化是源于需求因素,这与范志勇(2009)的观点是一致的。另外,图2中从2007年1月到2008年中期,预测值基本小于实际值,而后预测值和实际值都下降并且预测值大于实际值,说明经济危机前期流动性是过剩的,2008年下半年金融危机加深,银行系统流动性下降并出现紧缩的状况,银行流动性出现了转变。
四、融资约束与银行流动性
(一)融资约束与流动性需求
前面用外部因素分析了银行流动性的影响因素,从外部需求角度给出了解释,但是银行流动性也受到银行自身因素的影响。根据公司金融理论,外部融资存在一定限制,银行需要为未来的投资机会储备一定流动性进而实现利益最大化的目标[11]。对于小银行而言,由于存在到资本市场融资的困难,它们比大银行存在更多的融资限制,银行规模等因素对其流动性政策就有影响。为此,我们采用超额准备金的变动来分析不同规模银行内在因素对其的影响,尝试从利润最大化的角度解释超额准备金的变动。
(二)实证模型与结果分析
Almeida等 (2004)采用现金流量、投资机会和公司特殊因素来分析公司流动性的需求,其中采用Tobin’s Q代表投资机会,而我国银行上市的时间差异导致无法获得完全的Tobin’s Q。考虑到我国银行中间业务较少,存贷差基本能反映银行的风险行为和盈利能力,本文根据权益法采用存贷差与实收资本的比率代替银行的投资机会。对于代表不同规模银行的特殊因素,这里采用银行发行的债券数量、持有的国债数量以及央行债券来表示。考虑到银行规模的差异和数据的可获得性,采用2002年3月到2008年9月的季度数据分别对国有商业银行、股份制商业银行和城市商业银行进行分析,数据来自中国人民银行统计季报。银行流动性变化的估计等式为:
Δ(ERD)=c+β1(cashD)+β2opport+β3Δ(bondD)+β4Δ(govbondD)+β5Δ(CBBD)+ε
其中,Δ表示一阶差分变化,ER为超额储备,cash为银行持有的现金,opport是广义货币存款减去贷款D(对其他机构与居民债权总和)的差与银行资本的比率,bond为银行发行的债券,govbond为所持有的政府债券,CBB表示银行持有的净央行债务,由银行对政府债权(央行票据)与政府存款的差额得到,ε为随机项。估计得到的结果如表5所示:
表5中三类银行的内部因素总体解释能力都不强,它们相似处有:投资机会的回归系数都很小且不显著,对央行的净债权都为负数,但是都不显著。三类银行的差异有:常数项差异很大,符号也不一样;发行债券、持有政府债券的系数和统计上显著性都不一致,其中股份制银行的统计显著性最差。总体说明融资约束对于我国各类银行来说基本不成立,银行超额准备金的内部因素解释能力很差,与前面外部因素解释能力较强相照应。三类银行内部因素对超额准备金率的影响差异很大:规模较小的银行的国债持有量有一定的统计显著性,国有控股银行的债券发行有一定的统计显著性,城市商业银行一样而且现金也有显著性。
五、结论与建议
本文主要通过内、外部因素,在Agenor等(2004)、Almeida等(2004)基础上加入我国存在准备金付息的情况,分析商业银行流动性的转变现象,与诸多研究不同的是我们没有考虑外汇储备,得出的结论主要有:
第一,银行体系流动性2008年出现了转变,其原因是需求因素;银行体系流动性主要受外部的宏观经济的影响,长期受经济波动的影响较大。超额准备金率与经济增长长期关系的系数为负,银行流动性具有逆周期性。
第二,银行体系流动性的短期调整速度很慢,短期效应主要受超额准备金率变化的影响,法定准备金率的短期影响不大;商业银行及时调整流动性反应不足,经营上存在刚性。
第三,从内部因素看,总体解释能力不强,投资机会对国有控股银行、股份制银行和城市商业银行超额流动性的影响极小且不显著,央行票据的影响也较小且不显著,国债持有量对规模较小的银行有一定影响,说明它们主要通过持有国债来调节流动性;债券发行对国有控股银行、城市商业银行有显著性,说明大银行可以自身发行债务来融资、城市商业银行则可以进行借款来改变流动性;现金持有对城市商业银行流动性影响显著,说明它们资金不是很丰裕,从侧面反映其经营短板。
我们发现预测值与实际值的差异很小,可以认为商业银行长期根据经济形势的流动性供给是合理的,内部因素里面央行票据的影响较小且不显著,这些从侧面反映我国央行采取调整法定准备金率、发行票据的政策是及时、成功的。但是,这正如李斌(2006)的分析,“被央行票据对冲回去的基础货币并未与实体经济发生关系”[12]。因此,央行在顺利进行流动性管理的同时,应更多考虑“需求因素”,积极解决经济社会发展领域需要的资金和中小企业融资困难等问题,引导流动性的使用及其效率提高。尽管央行短期流动性的调节很有效,但是作为主要受外部因素影响的银行体系流动性,其根本控制方式是转变市场各行为主体的需求,这不仅能够促进经济增长,而且从根本上解决商业银行流动性不断增长带来的盈利压力,给央行和商业银行更多的选择空间。
另外,由于银行体系流动性的逆周期性,短期内银行体系流动性受经济增长的影响较大,其长期水平受经济周期(波动)的影响,商业银行要积极进行宏观经济风险的预测与管理;同时要积极创新,制定灵活的经营战略,进而避免经营刚性带来的流动性管理压力。同时,在竞争加剧的背景下,不同规模的商业银行要加强资产组合管理,合理配置流动性,创新流动性补给渠道,积极地探索盈利机会,进而实现利润最大化。
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The Change of banking liquidity
Theory and empirical analysis based on supply and demand views
Abstract:Phenomenon of Banking Liquidity Reverse in 2008 is discussed in this paper, by using excessive reserve. On the supply and demand views, long and short-term impact external factors of demand function of liquidity are analyzed using Autoregressive Distribution Lag (ARDL) model and Error Correction Model (ECM) respectively.In addition, we analyze the change of liquidity from internal factors.Results show that banking liquidity in 2008 has reversed because of demand factor. Banking liquidity is affected almost by macroeconomic factors, largely by volatility of economic in the long run, and it is countercyclical. In the short run, the liquidity is affected most by excess reserve ratio, and the banking liquidity is adjusted slowly. Banks are under-reactive in adjusting liquidity in time, which reflects that their operations are stiff. Internal factors show different impacts on the liquidity for banks with different sizes.
Key words:banking liquidity, excess reserve, supply and demand factors, ARDL-ECM