杠杆率对中国银行业顺周期效应的改善效应浅析

杠杆率对中国银行业顺周期效应的改善效应浅析【摘要】巴塞尔协议ⅲ监管框架中新增基于风险中立的杠杆比率被视为资本充足率的有效补充，在改善银行资本顺周期效应的作用中亦被寄予厚望。

本文立足中国银行业，选取具有代表性的四大国有银行历史数据，独创周期因子指标，并结合杠杆率、盈利指数等变量，从实证角度分析杠杆率对中国银行业顺周期效应的改善效应，进而得出巴塞尔协议ⅲ和中国银监会4%基准规定具有适用性的初步结论。

【关键词】杠杆率；银行资本；顺周期；中国银行业
一、引言
2008年以来，源于美国、席卷全球的金融危机引发对大型金融机构，特别是国际大银行风险管理能力的新一轮思考。

高杠杆的放大效应、高度模型化的结构性产品、“太大而不能倒”的诸多金融巨擘，这些无不困扰着各国监管当局和国际监管机构。

国际清算银行（bs）辖内的巴塞尔委员会（bcbs）在此背景下，强势推出巴塞尔协议ⅲ（basel ⅲ），构建国际银行业风险监管新框架，以期加强银行风险抵御能力，维护金融系统稳定。

巴塞尔协议ⅲ在原有巴塞尔协议ⅱ的基础上，运用多种风险管理手段和方法，从宏观和微观审慎角度，对银行金融风险管理框架实施了全面改革。

其中，核心资本比率、资本充足率等的要求被提高，同时加入了逆周期资本缓冲比率等新元素，而基于风险中立的杠杆比率被视为资本充足率的有效补充，在改善银行资本顺周期效
应的作用中被寄予厚望。

中国银行业自改革上市以来，能够主动适应全球金融监管变革要求，主动融入中国经济转型发展大局，发展较为平稳。

即便如此，中国银行业亦未能在次贷危机中幸免于难，加强监管依然是当局的永恒话题。

继巴塞尔委员会发布巴塞尔协议ⅲ之后，中国银监会随即出台了《商业银行杠杆率管理办法》，并将杠杆率的最低要求由巴塞尔委员会规定的3%提高至4%，体现审慎态度。

在此，根据中国银行业发展的实践，讨论杠杆率对银行资本顺周期效应改善的作用，仍具有现实意义。

二、杠杆率对银行资本顺周期效应改善的理论分析——基于四大国有银行的历史表现
1.杠杆率计算方法和特点
中国银监会保留了巴塞尔委员会提供计算杠杆率的方法，对杠杆率的分子、分母计算予以明确规定。

其中规定，杠杆率（leverage ratio）=（一级资本—一级资本扣减项）/调整后的表内外资产余额，而分母中所谓“调整后的表内外资产余额”则是调整后的表内资产余额与调整后的表外项目余额的和减去巴塞尔委员会规定的
一级资本扣减项。

相对于资本充足率、核心资本充足率等传统指标而言，杠杆率最大的特点是其风险中立性。

忽略对风险加权手段的考虑，杠杆率显得更为直接和公正，有效规避了银行的监管套利行为。

此外，杠杆率的优势集中体现在，它反映出股东出资的真金白银对存款人的
保护和风险抵御作用，有利于维持银行资产质量、保证银行系统稳定性。

当然，不容忽视的是，正如巴塞尔委员会强调的那样，杠杆率无法代替传统比率在银行监管中独挡一面，它只是资本充足率监管框架的有效补充，帮助银行逃离资本顺周期现象的魔咒。

2.四大国有银行主要财务指标和对应杠杆率简析
自2006年以来，四大国有银行虽经历次贷危机的浩劫，其财务表现还算相对平稳，具有较强说服力的核心资本充足率平均水平保持在9%以上，而最近四年（2008年至2011年）的平均净资产收益率亦没有较大波动，保持在20%左右的水平。

在反映资产质量的不良贷款率方面，除了农业银行改革上市的特殊时期，其他数据均反映出一定下降趋势。

根据年报提供数据，笔者在误差可控基础上，计算出2006年至2011年的四大银行杠杆率水平，发现其均达到国内4%的监管要求，平均杠杆率水平在5%以上。

其中，各银行水平不齐，而中国工商银行表现最为稳定，整个考察周期的数据均控制在5.5%左右的水平。

三、杠杆率对银行资本顺周期效应改善的实证分析——基于四大国有银行的历史数据
1.指标、样本选取及计算
在借鉴已有研究的基础上，笔者选取现有数据中的杠杆比率、资本充足率和盈利指数（即上文提及的平均资产收益率）作为实证分析的主要指标。

考虑到周期因素的影响，本文特别建立周期因子指标，用当年核心资本充足率与gdp膨胀指数的商表示，作为另一
个重要指标，考察杠杆率对银行资本顺周期效应改善的能力。

经测
算，2006—2011年四大银行的周期因子指数依次为9.935%、9.349%、
9.072%、8.246%、9，106%和9.297%。

样本的选取延续本文第二部分，为对上市国有银行可获数据的
一定处理。

数据来源主要是上海证券交易所历年公布的四大国有银
行年报和国家统计局的数据库查阅，较为全面和权威。

2.相关性分析
针对本文的研究对象，这里主要考察杠杆率和银行资本周期因
子的相关性。

表1摘录了用spss软件对周期因子（cf）和杠杆比
率（lr）这两个指标进行pearson相关性检验的计算矩阵，结果显
示，选取99%的置信区间（双侧），二者显著相关。

较高的pearson
相关系数初步验证了杠杆率对银行资本顺周期效应的改善关系。

3.回归模型分析及检验
在验证了核心指标周期因子（cf）和杠杆比率（lr）相关性的
基础上，笔者拟选取杠杆比率（lr）、资本充足率（car）、盈利指
数（pi）作为解释变量，建立回归模型以进一步考察上述指标对周
期因子（cf）的影响。

初步拟定的回归方程为：
cf = a lr + b car + c pi + d （ⅰ）
这里，考虑到周期因子（cf）的计算中涉及（下转第208页）（上
接第187页）核心资本充足率，可能与解释变量中的资本充足率
（car）存在一定相关关系，故使用spss软件采用逐步回归的方式
确定最优模型。

表2的结果显示，模型2的调整r方较大，从拟合优度方面考
察，预测变量中的常量选取盈利指数（pi）和杠杆比率（lr）较为
合理。

结合表3的系数矩阵进行分析，模型2的系数t检验在90%
的置信水平基础上均为显著，模型2能够很好地解释周期因素与杠
杆比率和盈利指数之间的关系。

此外，表3的方差分析显示，作为
观测变量的周期因子，其变动主要是由控制因素造成，即模型2的
解释变量对被解释变量的影响显著。

综合表2、表3的逐步回归分析结果，并参考spss软件在计算
中列示的其他信息，我们最终确定的方程为：
cf = 1.209 lr + 0.113 pi – 0.002 （ⅱ）
方程ⅱ作为杠杆比率和盈利指数影响周期因子的简单线性方
程，初步解释了杠杆比率和基于周期中立的银行资本之间的关系，
略大于1的系数明显高于gdp膨胀指数的平均水平，进一步肯定了
杠杆比率对银行资本顺周期效应的改善。

结合方程的各项考虑，不
难发现的是，中国银监会规定的4%指标，更有助于国内银行核心资
本充足率维持在最新要求的6%及以上水平。

四、结论与展望
杠杆比率与银行资本显著相关，且在银行资本顺周期的特征反
应上有一定的改善作用，这是针对中国银行业占据半壁江山以上的
四大国有银行的实证分析结果，这一结论初步验证了巴塞尔协议ⅲ
在中国的适用性和国内监管者决策的准确性。

然而，受数据缺失和模型本身影响，本文结论难免存在一些误差，因此只作参考意义，笔者期待用更全面的数据分析和计量实证对杠杆率这一银行业风险管理议题的进一步探讨。

参考文献：
[1]对我国银行业杠杆率问题的分析与建议，吴祖鸿，中国农村金融，2011.2
[2]商业银行并表和未并表杠杆率均不得低于4%，张朝晖，中国证券报，2011.5.23
[3]from basel 1 to basel 3：the integration of state—of—the—art risk modeling in banking regulation， laurent balthazar，2006
[4] basel iii： towards a safer financial system，jaime caruana，remark，2010.9。