资产证券化与商业银行风险
上QQ阅读APP看书,第一时间看更新

第三节 经济下行期我国银行资产证券化发展动因的实证考察

目前,国内外学术界关于商业银行资产证券化业务的影响因素或动因已做了大量研究,但现有文献主要是针对发达国家进行理论与实证剖析的。对于我国而言,金融工具的创新往往具有浓厚的政府主导色彩,并且由于处在起步阶段,及银行主导型金融体系结构与发达国家的较大区别,同时我国正处于经济下行期的特殊周期阶段,使商业银行资产证券化业务的影响因素必定与发达国家存在显著区别。鉴于此,针对我国现实情况,如何借鉴发达国家银行资产证券化业务的发展经验,深入分析我国银行发展资产证券化业务的影响因素,并剖析政策因素与特殊经济周期环境在资产证券化发展中的作用具有重要的现实意义。

一 研究假说的提出

已有研究系统分析了银行资产证券化的影响因素,并基于资产证券化的正面与负面影响梳理了发达国家的发展经验,同时论述了我国银行资产证券化的发展动因,得出了与发达国家略微不同的结论。但由于我国经济发展阶段、金融体系结构,及商业银行特征与发达国家的显著区别,相关研究结论未必适合我国,因此针对我国的研究需要继续深入,主要体现在:第一,针对经济发展状况、银行体系与发达国家的区别,我国商业银行资产证券化的影响因素必定与发达国家存在不同,虽然已有文献针对我国情况进行研究,但多数仅是从资产证券化对商业银行微观层面之影响的角度展开,很少有文献涉及银行微观特征对资产证券化的影响,鉴于此,需要基于实际对我国银行资产证券化影响因素或动因进行详细分析。第二,目前,关于银行资产证券化的政策力度偏于宽松,但政策因素是否显著推动了资产证券化业务?这是当前文献较少涉及的领域,虽然针对发达国家的研究提到了政府支持情况,但相应的实证分析还较为匮乏。第三,针对发达国家的研究一般并不区分大银行与小银行,而国内部分文献虽然已进行了相关研究,但并没有涵盖资产证券化所有的微观动因,这方面的研究仍需进一步拓展。第四,现有文献关于经济增长因素的讨论仍不够深入,并且发达国家资产证券化迅速发展时期基本与经济增长趋势相吻合,而我国正处在经济下行周期,经济变化趋势可能对资产证券化产生与发达国家不同的影响,因此需要深入探讨我国经济发展趋势与资产证券化的关系。

(一)关于我国银行资产证券化微观影响因素的现实分析

我国银行资产证券化的微观影响因素可能与发达国家略有不同:第一,现有文献认为,“流动性需求是银行涉足资产证券化普遍动因”,欧美国家的发展经验也基本与该观点相符。而流动性过剩是我国金融体系的常态,为此涉足资产证券化业务的银行并不是以增加流动性为目的,国内相关文献已得出类似结论,因此我们认为流动性因素并不是银行发展资产证券化的动因之一。第二,从最初试点来看,只有风险管理水平较高的银行才能进入资产证券化市场,但经济持续下行导致不良贷款和不良率的“双升”[4],迫使监管机构于2016年2月正式试点不良贷款ABS。可以预见的是,不良资产的变化将使银行更多地考虑资产证券化的风险转移功能,这与发达国家情况类似。第三,我国银行资本充足率水平普遍较高,监管部门针对资本充足率的监管也较为严格,为此资本需求并不是银行当前考虑的问题,同时我国银行体系的创新水平还不足以通过资产证券化实现监管资本套利,这一点与发达国家存在显著区别。第四,作为周期性行业,银行体系与宏观经济趋势同处在下行阶段,并且在利率市场化的影响下,银行传统盈利空间和盈利水平都将受到影响,可见,通过资产证券化改善自身营利性将逐步成为银行的可选手段,这方面的表现与发达国家基本相同。为此,我们提出如下假设:

假设1:从微观因素来看,流动性和资本充足性因素不是银行资产证券化业务的主要动因,而风险和营利性因素将促使银行发展资产证券化。

(二)关于政策因素对我国银行资产证券化业务影响的现实分析

政策因素在发达国家资产证券化发展历程中存在不同作用。对于美国和日本而言,最初均由政府主导发起资产支持证券,但后来美国的市场力量占据主导。而对于英国,资产证券化一直由市场力量推动。可见,政策因素虽然在多数发达国家占据一定地位,但最终主导力量仍是市场。对于我国而言,一方面,我国金融市场属于典型的“政策市”,大多数金融创新均离不开政策力量的推动,这一点与发达国家存在显著区别。另一方面,目前国家对银行资产证券化的监管力度趋于宽松,标志性事件即2014年年底政策部门陆续将信贷资产证券化业务由审批制改为备案制或注册制[5]。根据上述阐述提出第二个假设。

假设2:政策环境是推动我国银行发展资产证券化的重要因素。

(三)关于经济增长因素对我国银行资产证券化业务影响的现实分析

学术界主要基于市场或政府立法角度探讨银行资产证券化的宏观影响因素,而关于经济增长与资产证券化关系的研究并不多。作为发源地,美国资产证券化诞生于20世纪70年代的储蓄贷款危机,资产证券化的出现为储贷机构摆脱危机起到了关键作用,并且资产证券化市场的另一次迅速扩张正是在“互联网泡沫”破灭之后,当时美国经济经历了长达近6年的稳定增长,直至次贷危机的爆发。与此同时,英国MBS市场的迅速发展也伴随着当时的经济复苏(比如1996年),而金融危机的冲击也导致MBS市场规模出现萎缩,可见欧美国家资产证券化市场存在一定的顺周期性。对于我国而言,虽然银行资产证券化仍处在起步期,但政策的推动必将使其迅速发展,再者,我国宏观经济正处在下行周期,这与“发达国家资产证券化市场规模扩张与经济上升周期一致”的状况相悖,经济环境的变化也将使商业银行流动性、风险、营利性等问题出现,在此背景下,资产证券化也将逐渐成为银行处理自身问题,推动经营转型的重要手段,为此提出第三个假设:

假设3:经济下行周期将促使银行进一步推动资产证券化业务。

二 样本选择与研究设计

(一)不同层面变量的界定及说明

被解释变量:现有研究关于资产证券化的设定主要从两个方面展开:一是将其设为虚拟变量;二是设定资产证券化参与度,即资产支持证券占总资产之比。我们认为,资产证券化发行次数(或笔数)更能反映银行对该业务的偏好,虽然也有文献考虑到了这一点,但主要是基于数据存在向0左归并的特点(因为发行次数最小值为0),运用面板Tobit模型进行处理,而我们认为采用面板计数模型更为直接,因此以银行i在时期t的发行次数为被解释变量。

解释变量:对于解释变量,分为银行、宏观和政策三个层面进行设定和说明。

第一,银行层面控制变量。主要从流动性、风险转移、资本充足性和营利性等方面设定银行层面变量,并将银行资产纳入微观层面的规模变量。相关变量界定如下:

(1)流动性效应变量:资产证券化的流动性效应即通过将非流动性资产转化为流动性资产而实现,为此多数研究选取流动性比率进行衡量,本部分延续这一分析思路,选取流动性比率作为资产证券化流动性效应的衡量变量。

(2)风险转移变量:资产证券化风险转移功能主要是针对信用风险,因此选取不良贷款率为信用风险转移的衡量指标。

(3)资本充足性变量:以2013年开始实施的《商业银行资本管理办法(试行)》所计算的资本充足率作为资本充足性变量衡量指标, 2013年前的资本充足率指标根据《商业银行资本充足率管理办法》相关规定计算。

(4)营利性变量:同时选取资产收益率(ROA)和净资产收益率(ROE)来衡量银行的营利性,具体采用平均总资产回报率和平均净资产收益率等指标的计算方式。

(5)银行层面规模变量:选取总资产作为银行层面规模变量,并进行对数化处理。

第二,宏观层面控制变量。本部分仅考虑宏观经济环境的影响,因此以经济增长率(GDP增长率)作为宏观经济变化的衡量指标。

第三,政策变量。虽然我国资产证券化规模并不大,但政策倾向却趋于宽松。虽然目前针对资产证券化发展的政策角度,但最具典型意义的即2014年年底银监会和证监会分别将信贷资产证券化业务由审批制改为备案制,为此关于政策因素的选择即“审批制”向“备案制”或“注册制”的变化,变量的时点确定为2015年年初,在2015年年初之后的时间取值为1,其他时间取值为0(见表3-1)。

表3-1 变量的界定与说明

(二)样本选择和数据来源

根据中国资产证券化分析网(https://www.cn-abs.com)统计显示,截至2017年年底,共有94家银行至少发行一笔资产支持证券,其中上市银行37家、其他股份制银行3家(渤海银行、广发银行与恒丰银行)、城市商业银行36家、农村商业银行15家及政策性银行3家,鉴于部分银行年报披露不完善,本部分选择其中85家银行为分析样本(不包括3家政策性银行)。由于我国于2012年重启银行信贷资产证券化,银行也是从2012年开始陆续重启该业务(部分银行在2012年已经开始发行资产支持证券,比如中国银行和交通银行),但我们特意设定一次没有发行记录的截面数据,以确保问题分析的全面性,为此选取样本区间为2011—2017年。此外,对于资产证券化发行次数基于中国资产证券化分析网产品汇总中的“证券列表”进行整理,以统计银行i在第t年的资产支持证券发行次数(或笔数);银行层面的微观控制变量数据来自银行(包括上市银行与非上市银行)年度报告与Wind咨询,经济增长率数据也是来自Wind咨询。

(三)描述性统计分析

表3-2为数据的描述性统计结果,通过区分全样本、上市银行样本与非上市银行样本进行汇报。具体来看,全样本num_abs最大值为60,上市银行与非上市银行的最大值分别为43和60,但非上市银行的平均值仅为1.342,低于全样本的2.199和上市银行样本的3.29,虽然非上市银行拥有最高的资产支持证券发行次数,但其波动程度不如全样本和上市银行样本,这从三者的标准差即可看出。对于流动性比率(lr),非上市银行的平均值和最大值分别为52.55%和106.62%,均高于上市银行,似乎非上市银行的流动性状况要优于上市银行,但前者的标准差也高于后者,而上市银行的不良贷款率(npl)表现要更好,其平均值和最大值分别为1.132%和2.41%,均低于非上市银行,说明上市银行不良贷款管理能力更强。从营利性情况来看,全样本的roa 和roe平均值分别为1.104%和16.90%,上市银行两者的平均值分别为1.114%和17.61%,均高于非上市银行的1.096%和16.32%,同时上市银行样本的最大值也高于非上市银行,非上市银行roa和roe的最小值竟然为负,说明上市银行盈利能力较强。对于总资产的对数值(lnasset),很显然,上市银行的平均值、最大值和最小值均最高。

表3-2 变量的描述性统计结果

(四)实证分析模型设计

1.基本回归模型

本部分主要考察银行i在时期t的资产证券化发行次数(或笔数),根据研究思路及上述变量说明,在基本回归中构建面板计数模型进行分析,基本模型如下:

上式中,num_abs为资产支持证券发行次数,LiquidityRiskCapitalEarningsSize分别为银行层面的流动性、风险、资本需求、营利性与规模等控制变量,Policy为政策变量。似然比结果显示,本部分数据适合于面板计数模型,具体采用面板泊松模型,同时由于固定效应耗费更多自由度,为此随机效应模型更为合适,Hausman检验也表明随机效应模型确实更优。

2.区分上市银行与非上市银行的资产证券化业务影响因素回归模型

为了区分上市银行与非上市银行的资产证券化业务行为,在基本回归的基础上,纳入上市银行虚拟变量,模型设定如下:

其中,l_bank为上市银行虚拟变量,同时,分别设置流动性因素、风险转移因素、资本充足因素、营利性因素、总资产与上市银行虚拟变量的交互项,从而研判上市银行与非上市银行资产证券化影响因素的区别。

3.政策因素对银行资产证券化业务影响的深入分析

为了进一步突出政策因素的作用,在基本回归模型的基础上,分别设置流动性因素、风险转移因素、资本充足因素、营利性因素、总资产与政策变量的交互项,通过控制政策变量后观察银行微观行为的变化,进一步分析政策因素与银行资产证券化的关系。

4.经济增长因素对银行资产证券化业务影响的回归模型

鉴于我国正处在经济增长周期下行阶段,相应的资产证券化发展态势与发达国家存在显著不同,为此基于基本回归模型纳入经济增长因素,以深入分析经济增长变化与银行资产证券化的关系,相关模型设定如下:

其中,gdp为经济增长变量,并设置流动性因素、风险转移因素、资本充足因素、营利性因素、总资产与经济增长率的交互项,以探讨控制经济增长的情况下,银行微观行为的变化。

5.稳健性检验

在稳健性检验中,我们重点考虑潜在的内生性问题。鉴于银行微观行为的变化对资产证券化的影响,资产支持证券的发行也会影响银行流动性、风险转移、营利性、资本充足率等因素,这种“互为因果关系”很有可能导致模型的内生性,因此对上述所有回归的解释变量进行一阶滞后处理,通过对潜在“内生性”的控制,以判断上述回归结果的稳健性。

三 实证结果分析

(一)商业银行资产证券化业务影响因素的基本回归结果

表3-3汇报了银行资产证券化业务影响因素的基本回归结果,其中,列(1)和列(3)、列(2)和列(4)分别以平均资产回报率(roa)和平均净资产收益率(roe)为营利性变量,并且列(1)和列(2)汇报了解释变量当期值结果,列(3)和列(4)汇报了解释变量滞后一期值结果,后者可视为对前者的稳健性检验。结果显示:第一,政策变量在1%的水平上显著为正,凸显2014年年底审批制向备案制的政策变化,是推动银行资产证券化的重要动力,这与我国金融市场“政策市”的现实高度吻合,同时也验证了假设2。第二,流动性效应结果为正值,并在5%或10%的水平上显著,即流动性比率上升时银行将发行资产支持证券,这与陈小宪、李杜若(2017)的结论,即“我国从事资产证券化业务的银行并不缺乏流动性”一致,可见流动性效应结果与发达国家存在显著区别。第三,npl结果基本上在1%的水平上显著为正,说明不良贷款率上升时银行将发展资产证券化,即随着不良贷款规模的攀升,银行逐步将资产证券化“风险转移”功能作为应对方式之一。第四,列(2)和列(4)关于roe的结果显著为负,列(1)关于roa的结果显著为负,而列(3)的结果不显著,可见roe的结果更体现了“营利性下降是银行发展资产证券化业务影响因素”的结论。第五,cdr当期值在1%的水平上显著为负,系数符号也与发达国家“监管资本套利”假说相符,但滞后一期值的系数不符合预期,并且也不显著,说明回归结果是不稳健的,可见资本充足率并不是影响银行资产证券化的主要因素。第六,lnasset结果在1%的水平上显著为正,反映资产规模显著促进了银行资产证券化业务,说明资产规模的扩张为银行发展资产证券化提供了必要平台。总体来看,关于银行微观因素的回归结果,基本验证了假设1和假设2。

表3-3 商业银行资产证券化业务影响因素的基本结果

注:括号中为稳健标准误,***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

(二)区分上市银行与非上市银行的资产证券化业务影响因素分析

1.区分上市银行与非上市银行资产证券化业务影响因素的基本回归结果

表3-4即区分上市银行与非上市银行资产证券化业务影响因素的基本回归结果,由于roa结果不理想,为此在后续分析中,营利性指标全部采用roe。表3-4中,l_lr、l_npl、l_cdr、l_roe、l_a分别为流动性比率、不良贷款率、资本充足率、平均净资产收益率、总资产与上市银行虚拟变量的交互项,结果显示:第一,lr、npl、roe、lnasset 等结果与表3-3一致,显著性水平也基本接近,同时cdr结果不显著,可见表3-3结果的稳健性。第二,l_bank结果在1%的水平上显著为负,即非上市银行相比上市银行更愿意发行资产证券化,说明由于业务空间相对较窄,为了拓展业务或推动经营转型,非上市银行更偏好于利用资产证券化这项创新平台。第三,流动性效应、营利性因素、总资产对数值与上市银行虚拟变量的交叉项显著为负,反映上市银行更看重资产证券化的微观功能,也就是说相对于非上市银行,上市银行利用资产证券化的首要目标并不是拓展业务或推动转型,而是为了应对流动性和营利性等基本问题,这也凸显出上市银行对经营稳健性的重视。与此同时,不良贷款率与上市银行虚拟变量的交互项并不显著,结合表3-3的回归结果,我们认为不良贷款率的上升是整个银行业面临的共同问题,不同类型银行在对待不良贷款率的态度相同。

表3-4 区分上市银行与非上市银行的资产证券化业务影响因素回归结果

表3-4 区分上市银行与非上市银行的资产证券化业务影响因素回归结果续表

注:括号中为稳健标准误,***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

2.针对上市银行与非上市银行基本回归结果的稳健性检验

表3-5汇报了所有解释变量的滞后一期结果,即对表3-4结果的稳健性检验。结果显示:滞后一期lr、npl、cdr、roe、lnasset与表3-3和表3-4结果基本一致,滞后一期l_bank与表3-4结果也基本一致。此外,滞后一期流动性比率、平均净资产收益率、总资产对数值与上市银行虚拟变量交互项的结果也保持一致,并且滞后一期不良贷款率与上市银行虚拟变量交互项的结果也不显著,这些结果均显示表3-4结果的稳健性。

表3-5 区分上市银行与非上市银行资产证券化业务影响因素结果的稳健性检验

表3-5 区分上市银行与非上市银行资产证券化业务影响因素结果的稳健性检验续表

注:括号中为稳健标准误,***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

(三)关于政策因素对商业银行资产证券化业务影响的再讨论

1.政策因素对商业银行资产证券化业务影响的基本结果

表3-6在表3-3的基础上,深入分析了政策因素的影响。结果显示:lr、npl、cdr、roe、lnasset等结果与前述结果基本一致,反映了结果的稳健性。同时,表3-6也汇报了流动性比率、不良贷款率、资本充足率、平均净资产收益率、总资产对数值与政策变量的交互项结果,分别记为p_lr、p_npl、p_cdr、p_roe、p_a,相关结果显示:p_lr结果显著为正,这强化了“流动性并不是银行发行资产支持证券重要因素”的结论,即在政策允许的情况下,银行发行资产证券化的目的也不是为了流动性,这进一步说明了我国银行体系并不缺乏流动性;p_npl、p_roe分别在1%水平上显著为正和负,反映了在政策推动下,银行更愿意发行资产支持证券以应对不良贷款和营利性等问题,这也说明银行对不良贷款和营利性这两项微观问题的重视。同时,p_a结果也在1%水平上显著为正,意味着伴随政策因素推动,资产规模越高的银行越偏好于发行资产支持证券,这强化了表3-3中关于资产规模的回归结果。

表3-6 政策因素对资产证券化业务影响的基本回归结果

表3-6 政策因素对资产证券化业务影响的基本回归结果续表

注:括号中为稳健标准误,***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

2.政策因素对商业银行资产证券化业务影响结果的稳健性检验

表3-7汇报了表3-6所有解释变量的滞后一期结果,即对表3-6结果的稳健性检验。结果显示:滞后一期lr、npl、cdr、roe、lnasset与上述所有结果一致,说明上述结果的稳健性。同时,滞后一期流动性比率、不良贷款率、平均净资产收益率、总资产对数值与政策变量交互项结果也与表3-6结果一致,反映表3-6结果的稳健性。

表3-7 对政策因素影响资产证券化业务回归结果的稳健性检验

注:括号中为稳健标准误,***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

(四)纳入经济增长变量的商业银行资产证券化业务影响因素分析

1.经济增长因素对商业银行资产证券化业务影响的基本结果

表3-8汇报了经济增长对银行资产证券化影响的基本结果,其中, g_lr、g_npl、g_cdr、g_roe、g_a等分别为流动性比率、不良贷款率、资本充足率、平均净资产收益率、总资产对数值与经济增长率变量的交互项。结果显示:一方面,gdp在1%的水平上显著为负,说明经济增长率的下降推动了银行资产证券化业务。另一方面,g_lr、g_cdr、g_roe、g_a等交互项结果均在1%的水平上显著为负,g_npl结果在1%的水平上显著为正,意味着在既定经济增长趋势下,流动性比率、资本充足率和平均净资产收益率的下降,及不良贷款率的上升显著推动了银行资产证券化业务。结合这两点回归结果发现,从目前情况来看,我国正处在经济下行阶段,由于银行属于典型的顺周期行业,随着经济增长率下降,银行流动性、风险、营利性等问题均将逐步浮出水面,上述回归结果说明随着经济增长率下降带来的银行经营压力上升,银行将更加看重资产证券化在增加流动性、转移风险、提高营利性和补偿资本(或监管资本套利)等方面的功能,也就是说在我国经济下行压力下,银行涉足资产证券化的目的即提升自身经营效率和管理风险的能力,这也说明政府在当前大力推动银行资产证券化创新,不仅是为了实现“盘活存量资产”,更是为了助力银行有效面对经济下行趋势带来的经营压力,从而更好地实现业务转型。表3-8结果有效验证了假设3。

表3-8 经济增长因素对资产证券化业务影响的基本回归结果

表3-8 经济增长因素对资产证券化业务影响的基本回归结果续表

注:括号中为稳健标准误,***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。

2.针对经济增长因素影响的稳健性检验

表3-9汇报了表3-8所有解释变量的滞后一期结果,即对表3-8的稳健性检验。从表中可以看出,滞后一期流动性比率、不良贷款率、资本充足率、平均净资产收益率、总资产的对数值、经济增长率与上述所有结果一致,说明上述结果的稳健性。同时,g_lr、g_npl、g_cdr、g_roe、g_a等交互项的结果也与表3-8一致,这不仅进一步说明银行在经济下行压力下,亟待通过资产证券化业务以应对经营压力,同时也证明了表3-8结果的稳健性。

表3-9 经济增长率影响资产证券化业务结果的稳健性检验

表3-9 经济增长率影响资产证券化业务结果的稳健性检验续表

注:括号中为稳健标准误,***、**、*分别表示在1%、5%和10%的水平下显著。