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一、引言

貨幣政策傳導機制一直是貨幣政策理論中的核心問題。在中國，目前利率市場化還未完全實現，這就限制了通過利率傳導的貨幣政策效果的發揮，而通過銀行傳導的信貸渠道仍然是當前中國貨幣政策傳導中的主渠道。因此，以組織資金融通任務為主要任務的銀行業在貨幣政策傳導機制中發揮著重要的作用［1］。在現實經濟中，銀行資本充足率程度的差異、流動性水平的不同和規模大小的區別使得各個銀行表現出異質性特征，這就使得每個銀行對貨幣政策都具有不同的敏感性，對信貸規模具有不同程度的控制力。與國外相比，中國銀行業具有市場集中度高、受政策性控制強、有效競爭不充分等特點，因此，關注中國特有的銀行業市場結構特征對貨幣政策銀行信貸渠道的影響，對完善中國貨幣政策傳導機制、提高銀行信貸渠道傳導效應具有一定的現實指導意義和理論價值。基于此，本文在Kashyap、Stein、Matousek和Sarantis的模型基礎上，通過選取中國不同類型的57家銀行1998—2010年間的面板數據①，對1998年中央銀行正式取消對商業銀行貸款規模控制以來的中國銀行業結構特征對貨幣政策信貸渠道的傳導效應進行了實證分析。本文從銀行資本充足率、流動性和規模三方面特征入手，同時引入中資銀行與外資銀行的虛擬變量，運用廣義矩估計（GMM）方法考察了中國銀行業結構特征對貨幣政策傳導的影響及內外資銀行的傳導效應的差異性。

二、相關文獻回顧

將銀行產業組織理論引入貨幣政策及其傳導機制研究，是近年來貨幣政策傳導機制研究的一個新的視角。Kashyap、Stein和Cecchetti指出銀行業市場集中度和銀行體系的健康發展是貨幣政策傳導機制發揮作用的重要因素［2－3］。同時由于有些銀行有能力通過非存款資金緩沖流動資產，所以不同的銀行對貨幣政策的反應是不一樣的，銀行在貨幣政策傳導中的作用不能一概而論，不同的銀行在貨幣政策傳導過程中扮演著不同的角色。有關銀行業結構特征對貨幣政策傳導的反應程度的研究，主要從以下三個方面展開：

（一）銀行資本充足率特征與銀行信貸渠道傳導

20世紀90年代初，學術界開始關注資本充足率對銀行和經濟的影響，隨著巴塞爾協議在世界范圍內的推廣，圍繞資本充足率對銀行信貸行為和貨幣政策影響的相關研究更是大量出現。Modigliani和Miller認為，在資本市場完美的條件下，銀行的資本水平對貸款沒有任何影響，因為銀行能夠在資本市場上籌措資金以滿足貸款的需求［4］。因為MM理論提出完美資本市場的要求過于嚴格，在現實生活中很難滿足，所以更普遍的觀點是，由于存在信息不對稱和市場不完善的條件，銀行資本可能會影響銀行貸款，這也是資本充足率影響銀行信貸和經濟的理論基礎。在實證研究中，學者們試圖分析在巴塞爾協議最低資本充足率的約束下，不同資本充足率的銀行對貨幣政策傳導效果的不同影響情況。Peek、Rosengren、Kishan和Opiela認為，在緊縮性貨幣政策的沖擊下，資本充足率較低的銀行更容易削減它們的信貸供給，原因在于資本不充足的銀行由于資金限制而沒有能力獲得更多的非存款性融資（Non－DepositFinancing）［5－7］。VandenHenvel對美國的實證研究表明，資本約束對貸款增長具有顯著的影響，資本約束強化了貨幣政策的信貸傳導途徑［8－9］。戴金平等人認為：以提高資本充足率為核心的監管行為不僅有效地影響了商業銀行的信貸行為和風險意識，而且強化了“逆風向行事”的貨幣政策的非對稱效應［10］。

（二）銀行流動性特征與銀行信貸渠道傳導

商業銀行流動性（Liquidity）是指銀行可以滿足存款人提取現金、支付到期債務和借款人正常貸款需求以及其他支付請求的能力。對于貨幣政策銀行信貸傳導渠道來說，貨幣政策工具如利率、存款準備金、公開市場操作等，在一定程度上都是在針對銀行流動性發揮作用，進而改變銀行發放貸款的成本或可發放貸款的數量。同時，具有不同流動性水平的個體銀行在面對貨幣政策沖擊時也將會表現出不同的反應效果，這也就直接影響到貨幣政策傳導的有效性問題。Kashyap、Stein和Ehrmann等人的研究為銀行的流動性特征影響貨幣政策提供了證據。他們指出，當面對緊縮性貨幣政策時，具有充裕流動性的銀行能夠通過貸款組合、關系型融資等方式抵消貨幣政策帶來的沖擊，但是缺乏流動性的銀行無法這樣做。因此，缺乏流動性的銀行對貨幣政策的傳導更加有效［11－12］。

（三）銀行規模特征與銀行信貸渠道傳導

一般地，商業銀行規模被認定為是一個關于商業銀行分支機構數量、從業人數、總資產和存貸款規模、中間業務規模、資本金規模以及市場份額等量的指標［13］。許多國外學者把銀行資產規模引入到貨幣政策銀行信貸傳導渠道進行研究發現：由于存在信息不對稱的問題，在面對緊縮性的貨幣政策時，資產規模小的銀行將遇到比資產規模大的銀行更嚴重的困難，因為規模小的銀行無法通過提高非存款資金或運用其他金融市場工具來抵消貨幣政策沖擊，它們的資產規模水平也不可能支撐足夠多的貸款發放。因此，資產規模小的銀行對貨幣政策沖擊的反應更加靈敏［5］。綜上所述，當前有關銀行產業結構特征對貨幣政策傳導機制影響的研究已經形成了較為系統的理論體系，也出現了許多針對美國及歐盟國家的實證研究文獻，但由于各國之間的金融制度和監管體系不盡相同，得到的結論也不盡一致。而對于中國銀行業市場結構對貨幣政策傳導機制影響的研究，國內學者的關注甚少，現有的研究多集中于金融結構與貨幣政策的傳導，未能對銀行業市場結構與貨幣政策傳導的研究引起足夠重視。

三、計量模型設定

在以資本充足率、流動性和資產規模三個典型因素代表銀行業特征，研究具有不同特征的銀行對貨幣政策對銀行信貸渠道傳導效果的文獻中，Kashyap、Stein第一次從銀行業市場結構特征角度研究了貨幣政策的銀行信貸渠道［14］。其后許多學者分別通過對Kashyap和Stein的修正和擴展，檢驗了不同國家中銀行業結構特征對貨幣政策傳導機制的影響。一個具有代表性的模型是Matousek、Sarantis基于Kashyap和Stein模型發展而來的，公式如下［15］：其中i＝1，2，…，N，表示不同銀行。t＝1，2，…，T，表示不同的時期。Lit表示個體銀行i在時期t時的貸款數量。ΔRt－j是短期名義利率的一階差分，用以表示貨幣政策傳導機制的指標。ΔGDPt－j和ΔCPIt－j分別代表經濟增長率和通貨膨脹率。銀行業資本充足率、流動性和資本規模特征由zit表示。由于外資銀行可以在全球范圍內進行資本配置，可以根據東道國宏觀經濟環境及貨幣政策形勢對信貸規模做出靈活的調整，而內資銀行缺乏替代性選擇。因此，Matousek和Sarantis認為外資銀行會表現出更顯著的貨幣政策傳導效應。他們通過引入虛擬變量，以區分內資銀行和外資銀行的特征對貨幣政策信貸渠道的不同影響。

（一）模型設定

本文沿襲Kashyap、Stein、Matousek和Saran－tis的研究思路，考慮到本文所選取的樣本縱向長度有限，故以增長率代替對數差分項，進而構建針對中國銀行業特征對貨幣政策傳導的基本模型其中i＝1，2，…，N，表示不同銀行。t＝1，2，…，T，表示不同的時期。l表示滯后期數，此處滯后期選擇為1期［16］。Lit為貸款數量，r是利率，表示貨幣政策沖擊變量。zit表示銀行特征變量，分別代表資本充足率、流動性和資本規模。CPI和GDP表示貨幣政策最終效果變量，分別為居民消費價格指數和國內生產總值。αi為個體銀行影響效果。εit為誤差項。對于內資銀行和外資銀行的特征對貨幣政策信貸渠道的影響是否不同，Haas和Lelyveld曾發現在中東歐國家中，外資銀行能夠對貸款供給產生穩定性的作用，而在其他文獻中沒有發現外資銀行對貨幣政策傳導的顯著影響［17］。為了考察中國具有不同銀行業特征的內資銀行和外資銀行是否對貨幣政策銀行信貸渠道產生不同影響，本研究中借鑒Matousek和Sarantis計量模型中虛擬變量的設定，引入虛擬變量dum構建模型（2）：其中dum為虛擬變量，當dum＝1時，代表中資銀行，當dum＝0時，代表外資銀行。其他變量內涵同式（1）中所示。除此之外，考慮到本文樣本數量和時期的選取限制，對模型的滯后期選擇進行變更，希望能發現更適合中國實際情況的模型設置。因此，考慮剔除各解釋變量的滯后項，模型如下式所示，稱之為模型（3）

（二）銀行業結構特征指標設定

在計量模型中，對于銀行業特征的資本充足率、流動性和資本規模三個指標需要特別計算。而目前文獻中采用最多的計算方法如式（5）、（6）、（7）所示，因此，本文亦延續此種做法。其中規模（Sit）用總資產（Ait）取對數進行調整來表示，流動性（Liqit）用流動性資產（一般包括現金、銀行間同業借貸和證券）與總資產之比進行調整來表示，資本充足率（Capit）用資本及儲備與總資產之比來表示。以上三個特征變量都進行了正規化處理，目的在于使得在相應時期內所有橫截面上的觀測值的指標總和為0，這也就意味著對于式（1）或式（2）來說，交互項rt－j×zi（t－1）的均值總是0，系數γi便可以直接反應貨幣政策沖擊對貸款的平均影響效應。

四、計量檢驗與分析

（一）變量選取與數據處理

為了揭示統一貨幣政策實施對具有不同特征銀行的短期動態效應，本文研究采用年度面板數據，樣本期為1998年至2010年，橫截面樣本包括了國有商業銀行、股份制商業銀行、城市商業銀行和外資銀行在內的共57家銀行構成的銀行業市場。關于被解釋變量的貸款，以各個銀行在不同時期的年度貸款余額取對數取得。關于解釋變量，利率（r）選取的是金融機構人民幣貸款基準利率六個月至一年（含一年）的年利率，代表貨幣政策的調整；GDP選取國內生產總值指數（上年＝100）為代表，CPI選取居民消費價格指數（上年＝100）為代表，兩者共同反應對信貸需求方面的作用，也可以說是反映貨幣政策最終傳導效果的指標；規模、流動性、資本充足率通過式（5）～（7）獲得。本文選用的銀行業特征數據和貸款數據來自Bankscope數據庫，GDP和CPI數據來自國研網數據庫，利率數據來自中國人民銀行網站。

（二）實證檢驗結果分析

本文所選取的數據，變量相對較多，橫截面單位數量眾多，遠遠大于時間序列跨度，由于GMM方法能夠有效地克服解釋變量內生性問題及隨機誤差項異方差和序列相關的問題，本文以GMM估計方法進行了實證檢驗，檢驗結果如表1。就模型總體來看，本文所設定的計量模型整體擬合效果優良，具有統計學意義，橫向對比設定的四個模型發現，虛擬變量dum的引入對模型總體和各變量系數的顯著性都有一定程度的降低，相較之下，模型（1）的方程顯著性和系數顯著性最強，是本文得到的銀行業結構特征對商業銀行信貸渠道影響的最優回歸方程。就解釋變量的系數來看：第一，資本充足率指標。在四個模型中cap的系數均為負，除模（2）外，此系數都具有統計上的顯著性。在模型（1）中，在當期和滯后1期時，資本充足率常表現出不一致性，即在當期資本不充足的銀行對貨幣政策沖擊反應靈敏，這與Kashyap和Stein等學者們的研究結果相一致。然而，在滯后1期時，資本充足的銀行又比資本不充足的銀行反應靈敏。這說明在貨幣政策實行緊縮性意圖的調控當期，資本不充足的銀行會迅速受到來自資本約束的限制，而資本充足的銀行還有能力維持原有水平的信貸供給，但是到滯后1期時，資本充足的銀行也會逐漸受到資本約束的限制，從而不得已減少信貸供給量。第二，流動性指標。四個模型中系數均為負，與現有文獻的理論分析一致，但只有模型（4）在10％水平下顯著。總體來看，中國目前銀行流動性指標尚未表現出與信貸余額和貨幣政策沖擊之間存在顯著的相關性。第三，規模。銀行規模對銀行信貸余額和貨幣政策沖擊在統計上表現出一定的顯著性，但是顯著程度不及資本充足率。與資本充足率特征所表現出的相似之處是，在當期和滯后1期時，規模也表現出不一致性，即在當期規模小的銀行對貨幣政策沖擊反應靈敏，而在滯后1期時，規模較大的銀行又比規模較小的銀行反應靈敏。說明規模小的銀行對貨幣政策沖擊的反應快速而靈敏，規模較大的銀行對貨幣政策沖擊的反應具有一定的滯后性。因此，對比中國銀行業三個典型結構特征對貨幣政策傳導的影響程度，可以歸納為：資本充足率對貨幣政策沖擊的影響最強烈，其次是規模，最后是流動性。第四，作為信貸余額的需求方，GDP系數在四個模型中為正，即來自GDP對貸款的需求增加時，貸款總量也將隨之增加，在模型（3）和模型（4）中表現出一定的顯著性，而CPI的系數為負，在模型（3）中和模型（4）中顯著。這兩個系數符號都與理論相一致。第五，虛擬變量dum。系數在模型（2）與模型（4）中均不顯著，說明中資銀行和外資銀行不會因為銀行業結構特征的不同而對貨幣政策銀行信貸渠道的傳導效果產生差異。這一結論雖然與理論預期不符，但就中國實際情況而言，由于中國實行了較嚴格的資本管制，使得外資銀行不能無限制地將資金自境內外轉移，那么其對貨幣政策的反應仍然是以現有資金為主，因而并沒有表現出比中資銀行更為顯著的貨幣政策傳導效應。

五、結論與啟示

本文選取中國57家銀行1998—2010年的面板數據，建立了一個動態面板模型，采用GMM方法考察了資本充足率、流動性和規模三個銀行業典型結構特征對貨幣政策傳導的影響作用。研究表明，在這三個結構特征指標中，資本充足率對貨幣政策傳導有著最強烈的影響，其次為規模特征，最后是流動性。而外資銀行受到資本管制，并沒有表現出比中資銀行更為顯著的傳導效應。資本充足率指標對貨幣政策顯著且強烈的影響說明，資本充足率不僅僅對防范金融風險有著重要意義，同時也影響著貨幣政策的調控效果。較高的資本充足率能夠保障金融安全，但又會增加貨幣政策的時滯，所以銀行業監管機構應當制定審慎的最低資本充足率要求。雖然在本文中沒有得到流動性指標與貨幣政策的相關性，但這也許與本文所選取的樣本區間有關，因為中國在1998－2010年間始終處于流動性充裕甚至過剩的階段，這便使得流動性并未對銀行產生任何約束效應，國外學者已經在理論研究和實證研究中證實了流動性特征對貨幣政策傳導的影響。銀行規模越大，對貨幣政策的傳導效應越滯后，這也說明中國以四大國有銀行為主體的壟斷競爭的銀行業市場結構在一定程度上降低了貨幣政策的傳導速度。因此，若要提高中國貨幣政策通過銀行信貸渠道傳導的效果，一方面要求各種所有制性質的銀行進一步提升資產質量，完善公司治理。另一方面也要求制定貨幣政策時能夠盡可能考慮到中國多種性質的商業銀行存在著的自身差異性，使政策的制定與實施更具有針對性和靈活性，以提高貨幣政策傳導機制的有效性。