跨境資本流動與商業銀行系統性風險

謝賢君 郁俊莉

摘要：

防范化解商業銀行系統性風險是推動銀行高質量發展的重要路徑，也是牢牢守住不發生系統性金融風險、保障國家金融安全的重要抓手。在理論分析基礎上，運用銀行微觀數據實證檢驗跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響效應和影響機制。研究表明：第一，提高跨境資本流動強度顯著降低了商業銀行系統性風險，增強證券投資、其他投資的資本流動強度顯著降低了商業銀行系統性風險，而增強直接投資資本流動強度有利于降低商業銀行系統性風險。第二，銀行信貸規模和信貸集中度是跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險影響的重要渠道，提高跨境資本流動強度有利于增加銀行信貸規模，降低銀行信貸集中度，而銀行信貸規模的增加和銀行信貸集中度的降低有助于降低商業銀行系統性風險?！翱缇迟Y本流動強度—信貸規模/信貸客戶集中度—商業銀行系統性風險”傳導渠道有效。第三，相比大型國有銀行，跨境資本流動降低商業銀行系統性風險效應在中小銀行中表現更明顯。因此，在進一步建立健全跨境資本流動機制的基礎上，應更加重視銀行信貸業務，強化銀行監管，同時加強同國際金融機構合作，推動商業銀行高質量發展。

關鍵詞：跨境資本流動；商業銀行系統性風險；銀行信貸規模；銀行信貸集中度

文獻標識碼：A???文章編號：100228482024（01）000115

一、問題提出

自2005年7月人民幣匯率改革以來，中國非儲備性質的金融賬戶差額和國際收支差額呈現雙向波動的趨勢，由雙順差轉變為國際收支順差、金融賬戶逆差，跨境資本流動速度和頻率加快，活躍度逐漸增強，且跨境資本流動呈現短期化、結構化的新特征。隨著外匯制度改革持續推進、金融對外開放程度不斷提升，直接投資持續流入且穩定，2010—2022年直接投資差額均值達7?144億元；證券投資流入流出波動性上升，證券投資差額占非儲備性質金融賬戶差額比重由2010年的8.43%上升到2022年的131.40%；其他投資流入流出呈現較大幅度的波動，且流動規模大幅增加。2010—2022年，除2022年外，其他投資資產均為負，由2010年的7?917億元增長到2021年的25?028億元，增長幅度達216.15%，其他投資資產規模大幅增加，國內經濟主體大量配置外幣和存款，并加大國外貸款和貿易信貸力度，導致大規模內資外流，成為其他投資項產生逆差的主要誘因。2010—2022年，其他投資負債由2010年的12?773億元下降到2022年的6?248億元，國外居民也配置

人民幣和人民幣存款，導致外資流入；其他投資凈流入額由2010年的4?856億元下降到2022年的3?140億元，且在此期間其他投資出現較高額度的凈流出。而貨幣和存款、貸款、貿易信貸是其他投資資本的主要組成成分，中國銀行業對外存款、貸款、債券以及其他金融負債中外幣負債占比也高達66%

數據來源于中國國際收支平衡時間序列表（BPM6）。，這表明跨境資本流動可通過商業銀行資產負債等渠道對商業銀行穩定性產生沖擊。

由于銀行是金融系統的重要組成部分，銀行風險尤其是商業銀行系統性風險對系統性金融風險的邊際貢獻最高[1]REF_Ref20367rh*MERGEFORMAT。雖然中國資本賬戶開放松弛有度，資本管制合理充分，對于防范跨境資本大規模流出風險具有一定的作用，但張明等[2]REF_Ref20648rh*MERGEFORMAT認為，一國經常賬戶順差持續性縮小甚至產生逆差、非金融儲備性質金融賬戶余額盈余持續性縮小甚至由盈余轉為虧損，不僅會導致該國匯率顯著上升，引起其貨幣貶值，還會增加該國資產價格的波動性。因此，跨境資本流動對商業銀行系統性風險造成的沖擊也必須引起高度重視，要更加充分地應對跨境資本流動對商業銀行穩定性產生的沖擊，這對于穩步推進金融對外開放、保持中國金融業穩定發展以及構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局至關重要。鑒于此，本文將基于資本流動強度視角，考察跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響，邊際貢獻如下：拓展跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險影響的理論分析框架，以進一步豐富和完善跨境資本流動對商業銀行系統性風險影響的理論機理；度量跨境資本流動強度和商業銀行系統性風險并進行實證檢驗，為跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險影響效應、影響機制提供重要的經驗證據。

二、文獻綜述與理論分析

（一）文獻綜述

已有證據表明，債務風險和信貸風險是跨境資本流入誘導銀行系統性風險產生的重要渠道?？缇迟Y本流動可能帶來的嚴重的債務危機，對一國銀行業的穩定性產生沖擊。部分文獻基于跨境資本流入視角探討了跨境資本流動的債務風險形成過程?？缇迟Y本大規模流入易導致銀行外債水平積累[3]REF_Ref20719rh*MERGEFORMAT，一旦發生國際金融環境震蕩，將會導致跨境資本向資產更安全的地區流動，使得資金流出國金融機構面臨資金缺失問題，引發嚴重的貨幣貶值，并通過資產負債表效應，擴大本幣計價的外債規模，從而導致債務違約風險增加[4]REF_Ref20768rh*MERGEFORMAT。例如，在非洲、美洲和亞洲等國家的現存跨國銀行中，以美元計價外債占外債結構比重最高，信貸比高達90%。為此，這類經濟體現存銀行更容易受到美元流動性及美國政策調整的影響，更容易遭受外債風險的沖擊[5]REF_Ref16987rh*MERGEFORMAT。進一步，Maddaloni等[6]REF_Ref15792rh*MERGEFORMAT指出銀行危機爆發的根源在于信貸活動的擴張，正是銀行信貸活動的擴張，且趨向比較激進的風險抉擇，推升了銀行系統加總風險。同時，更多的文獻和研究證據表明跨境資本流入刺激信貸擴張，易引發信貸風險，進而沖擊銀行系統的穩定性[7]REF_Ref20958rh*MERGEFORMAT。

更多的研究認為，跨境資本流出帶來了銀行流動性緊縮，進而對銀行穩定性帶來沖擊。Gourinchas?等[8]REF_Ref9493rh*MERGEFORMAT研究發現，跨境資本流入突然停止會致使銀行出現較大規模的資本短缺，制約銀行的流動性。劉仁伍等[9]REF_Ref21046rh*MERGEFORMAT認為，金融危機發生的主要原因在于跨境資本的迅速撤出所導致的銀行流動性不足。高志勇等[10]REF_Ref21098rh*MERGEFORMAT研究顯示，短期資本流動顯著負向沖擊中東歐國家的銀行體系穩定性，其根源在于跨境資本外逃所導致的流動性下降。馬宇等[11]REF_Ref21150rh*MERGEFORMAT研究表明，在新興市場國家流入驅動型資本、凈流入型資本突停均會顯著降低銀行流動性，從而提高銀行危機爆發的概率。顧海峰等[12]REF_Ref16742rh*MERGEFORMAT也認為，銀行資本金充足性在一定程度上受到跨境資本流動帶來的遮蔽效應的影響，同時銀行流動性風險隨著跨境資本流動對資產價格產生沖擊程度的提高而提高。

已有研究從銀行債務、銀行信貸活動、銀行流動性等方面探討了跨境資本流動對商業銀行系統性風險的影響，但大部分來自宏觀月度數據以及跨國面板數據的經驗證據，缺乏來自微觀層面的細致且深入的經驗證據，導致跨境資本流動與銀行系統性風險之間關系的研究結論和影響機制不一致。本文擬在辨析跨境資本流動強度對銀行系統性風險的影響機制基礎上，基于微觀銀行面板數據實證檢驗跨境資本流動強度對銀行系統性風險的影響，為該領域的研究增添重要的微觀經驗證據。

跨境資本流動強度提高意味著直接投資、證券投資、其他投資流動水平和活躍度顯著提高，有利于提高資本市場和金融機構資金流動性，這不僅有利于促進金融資源合理競爭，也有助于改善金融生態環境[13]REF_Ref27564rh*MERGEFORMAT。特別是雙向直接投資可平滑經濟波動，促進經濟平穩增長，改善銀行經營環境[14]REF_Ref27701rh*MERGEFORMAT，提高銀行經營績效，降低銀行風險承擔水平，從而降低商業銀行系統性風險。

（二）理論分析

1.銀行經營績效提升效應

跨境資本流動強度的提高，在一定程度上可提高商業銀行信貸收益，有效提升商業銀行經營績效。首先，其他投資流入強度的提高有利于提高銀行資金流動性，提高信貸資金規模，有助于銀行向借款人提供更多的信貸資金，提高銀行信貸經營規模，提高銀行信貸經營收益。同理，其他投資流出強度的提高有利于提高銀行信貸市場份額，拓寬信貸國際渠道，提高信貸收入來源，增加銀行信貸經營收入。此外，其他投資流出強度的提高，也會倒逼商業銀行進行技術、管理等方面的創新，倒逼商業銀行不斷改善經營理念，實現更高水平的風險管理。其次，提高外商直接投資強度，有利于增加企業資金來源，改善企業融資約束，提高企業全要素生產率；同理，提高對外直接投資強度，有利于企業擴大國際產品市場規模，提高經營利潤和增加企業收益，增加企業現金流，提升企業生產率。企業生產率的提高意味著企業適應市場能力更強、抵御風險能力更高，同時企業還可通過外商直接投資不斷創新產品和服務，增加產品和服務規模，提高產品和服務質量，擴大產品和服務市場份額，提高企業收益水平，不斷增加企業市場價值，也增加企業抵押資產價值。隨著企業市場價值的增加，銀行信貸規模和強度也會隨之增加，這不僅有利于增加銀行信貸經營收益，也會進一步提高企業經營利潤，形成銀行與企業經營績效的良性互動。最后，增加證券投資流入強度，可提高資本市場流動性，提高企業在資本市場直接融資可獲得性，改善企業融資約束，提高企業生產率；同樣，增加證券投資流出強度，推動資本市場“走出去”，可提升資本市場活躍度，提高企業獲利能力，提高企業生產率，從而增加企業市場價值，增加銀行信貸意愿和規模，促進銀行與企業良性循環。

2.銀行信貸違約改善效應

提高跨境資本流動強度在一定程度上可增加企業經營績效和利潤水平，進而降低企業信貸違約率，從而改善銀行不良貸款率。一方面，外商直接投資、證券資本流入及其他投資流入強度的

提高不僅可緩解企業融資約束、提高企業全要素生產率及降低政策扭曲，還有助于提高資本配置效率，促進實體經濟投資，改善企業經營績效，降低信貸違約率，降低銀行不良貸款率[15]REF_Ref27597rh*MERGEFORMAT，同時，也可以有效應對對外金融資產負債可持續約束[16]REF_Ref27767rh*MERGEFORMAT。另一方面，對外直接投資、證券投資流出及其他投資流出強度的提高可促進企業獲得國際競爭優勢，包括東道國稅收補貼優惠政策、工資成本更低等競爭優勢，增加企業國際投資收益，這不僅有利于降低企業信貸違約率，也有利于提高銀行經營效率，顯著改善銀行不良貸款率。史恩義等[17]REF_Ref27819rh*MERGEFORMAT認為，對外直接投資可通過自身效應和逆向技術溢出路徑顯著促進中國銀行業穩定發展。具體地，對外直接投資不僅可改善企業交易成本，增強競爭優勢，提高企業利潤，降低貸款違約率，還可通過信息機制、資源機制和“制度規避”機制緩解企業信貸約束REF_Ref27969rh*MERGEFORMAT，提高企業經營績效，增加企業收入，降低信貸違約率[18]REF_Ref21611rh*MERGEFORMAT。

3.逆向選擇風險降低效應

跨境資本流動強度的提高，可實現優質企業信號傳遞，降低銀行逆向選擇風險。一方面，隨著外商直接投資和證券投資流入強度的提高，企業生產率能夠顯著提高，而企業生產率的提高意味著企業更加優質，違約率相對較低，有助于改善銀行逆向選擇風險。另一方面，Melitz[19]REF_Ref27927rh*MERGEFORMAT認為，生產率較高的企業可在國際市場上獲得利潤，而生產率較低的企業卻難以在國際市場上獲得利潤，從而退出國際市場。對外直接投資和證券投資流出強度的提高，有助于引導生產率較高的企業進入國際市場，實現國際國內資源重新配置，提升企業生產率。企業生產率高低也成為銀行在貸款對象篩選過程中評估企業競爭力、創新力的信號，有助于解決商業銀行與企業之間信息不對稱問題。擁有越高的生產率的企業，越容易“走出去”，企業在國內國際兩個市場融通資金可獲得性也就越高，對于銀行而言，這類企業也就越優質；反之則相反。同時，這種優質企業信號傳遞可幫助銀行降低逆向選擇風險，提升貸款服務效率，提高信貸資金配置效率，降低風險承擔水平。

4.信貸風險分散效應

已有經驗證據表明，隨著風險分散程度不斷提高，銀行系統性風險將顯著下降；反之，風險集聚度越高，銀行系統性風險發生概率越大。一方面，隨著外商直接投資、證券投資流入和其他投資流入強度的增加，企業生產率不斷提高，意味著企業資金利用率也不斷提升，使得企業不斷擴大產品市場規模，不斷提高國際國內兩個市場消費者偏好、產品價格、行業競爭、產品質量、產業前景等信息利用率，布局產品生產、產品銷售、技術研發、規模拓展等市場目標，不僅提高了企業自身收益，也為其他企業發展提供了更多機會，進而引致更多企業實現更高的收益，驅動銀行向更多企業提供信貸，有助于銀行實現信貸風險分散作用，降低銀行風險承擔水平。另一方面，對外直接投資、證券投資流出和其他投資流出強度的提高有助于企業獲得更為廣闊的國際市場份額、更高水平的技術創新、更優的企業經營管理模式、更強的企業獲利能力及更低的投資風險，進而改善企業財務杠桿和財務費用，這不僅能夠推動企業自身生產率的提高，也能帶來行業、產業整體生產率水平的提升，促使市場整體價值提升，銀行也會將信貸資金配置到更多企業，尤其是中小企業，有助于實現銀行分散化貸款。

總之，增強跨境資本流動強度可發揮其銀行經營績效提升效應、銀行信貸違約改善效應、逆向選擇風險降低效應和信貸風險分散效應，進而降低銀行風險承擔水平，實現商業銀行系統性風險降低。

三、實證設計

（一）計量模型

為檢驗跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響，設定實證檢驗的基準模型如下：

BSRit=C+αFLit+∑nj=1ρjXjit+μi+εit[JY]??（1）

其中，被解釋變量BSRit表示基于條件在險價值（CoVaR）法測度的商業銀行系統性風險，i表示銀行，t表示時間；核心解釋變量FLit表示跨境資本流動強度；∑

nj=1Xjit表示其他控制變量，其中，j=1、2、3，n表示不同的控制變量；C表示常數項，εit表示誤差項，μi表示個體固定效應。

（二）變量選取與定義

1.被解釋變量

CoVaR被認為是度量系統性風險的有效指標之一[20]REF_Ref21768rh*MERGEFORMAT，因此，利用CoVaR方法測度金融機構對整體系統性風險貢獻度已成為度量金融機構系統性風險貢獻度的主流方法。而分位數回歸方法、GARCHDCC模型方法及Copula方法等則是CoVaR常用的計算方法，且GARCHDCC模型法能夠較好地刻畫金融變量間動態相關性，為此，本文運用ARGARCHDCC模型為風險溢價度量工具計算CoVaR系統性風險值。

在險價值（VaR）測度的是商業銀行在一定持有期內和固定的置信水平條件下，金融資產最大可能損失。用rit表示t時期商業銀行i的資產收益率，則在置信水平為1-q時，概率分布函數fr，rit滿足條件：

VaRiq，t=－infritfr≤ritq[JY]（2）

其中，VaRiq，t體現的是t時期商業銀行i的資產收益率的q分位數，為負值，即inf1-q為損失函數。f（）為概率分布函數。CoVaR衡量當某一商業銀行發生危機時整個系統所面臨損失的可能性。t時期銀行i觸發事件D（Mi），即商業銀行i發生的極端風險事件，CoVaR則表示商業銀行i在置信水平1-q時的VaR值，即商業銀行i的損失處于VaRiq，t的水平時，整個商業銀行系統的條件風險價值。條件概率分布函數Prr，rit滿足公式：

Prrit≤VaRiD（Mi）q，tDri=Prrsys≤CoVaRsysiqri=VARiq=q[JY]（3）

其中，CoVaR表示在商業銀行i處于q分位時的VaR水平。進一步定義商業銀行系統性風險溢出（ΔCoVaR），ΔCoVaRsysmedq表示商業銀行i資產收益率處于正常中位數狀態的條件在險值。

Prrsys≤CoVaRsysi，medqri=medi=q

[JY]（4）

ΔCoVaRiq，t=CoVaRsysiq，t－CoVaRsysmedq，t[JY]（5）

ΔCoVaRiq，t表示單個商業銀行產生損失時，其對商業銀行系統性風險的作用。測算過程如下：

rit=β1i+λiYi，t－1+εi[JY]（6）

rsyst=β1sysi+β2sysirit+λsysiYi，t－1+εsysi[JY]（7）

其中，rsyst表示商業銀行系統總資產加權收益率，即整個商業銀行系統在面臨最大可能損失的條件下的溢出風險值，Yi，t－1表示滯后1期的狀態變量，如包含市場市盈率、市場市凈率、市盈率波動率、市凈率波動率、期限利差以及居民消費價格指數等重要變量，sys表示整體的商業銀行。進一步對上述公式進行處理：

rit=β1imed+λimedYi，t－1+εimed[JY]（8）

商業銀行i的VaR和處于中位數水平的資產收益率（r→imed，t），即處于中位數商業銀行系統在面臨最大可能損失的條件下的溢出風險值。則：

VaRiq，t=?r-iq，t=?β-i1，q+?λ-iqYi，t－1[JY]（9）

r→imed，t=?β→i1，med+?λ→imedYi，t－1[JY]?（10）

進一步合并計算，則滿足：

CoVaRsysit=?β-sysi1+?β-sysi2VaRiq，t+?λ-sysiYi，t－1[JY]（11）

CoVaRsysi，medt=?β-sysi1+?β-sysi2rimed，t+?λ-sysiYi，t－1[JY]?（12）

則ΔCoVaRiq，t表示為：

ΔCoVaRiq，t=CoVaRsysit－CoVaRsysi，medt=?β-sysi2VaRiq，t－rimed，t[JY]?（13）

2.核心解釋變量

為反映現實交易量情況，本文基于國際收支平衡表中資本項目度量跨境資本流動強度更為有效?？缇迟Y本流動強度（FL），表示方法為：跨境資本流動強度=1/2×非儲備性質金融賬戶凈額/資本和金融賬戶余額。直接投資資本流動強度（FLO），表示方法為：直接投資資本流動強度=1/2×直接投資凈額/資本和金融賬戶余額。證券投資資本流動強度（FLZ），表示方法為：證券投資資本流動強度=1/2×證券投資凈額/資本和金融賬戶余額。其他投資資本流動強度（FLT），表示方法為：其他投資資本流動強度=1/2×其他投資凈額/資本和金融賬戶余額。

3.控制變量

郭品等[21]REF_Ref21853rh*MERGEFORMAT研究認為，商業銀行系統性風性會受到銀行自身資產負債、經營績效等特征的影響。張琳等[22]REF_Ref21879rh*MERGEFORMAT也認為，銀行個體風險和銀行個體與系統的關聯性也會受到銀行微觀特征的影響，進而對銀行系統性風險產生作用。此外，考慮到樣本的全面性和完整性，本文引入了銀行層面的控制變量，包括銀行的資本充足率、資產回報率、成本收入比、凈息差、不良貸款率、利息支出占比等指標。其中，銀行資本充足率（zbc）越高，銀行越有意愿和能力從事高風險信貸業務和投資業務，越可能增加銀行風險承擔水平。銀行資產回報率（roa）水平越高，越有能力弱化銀行風險水平，因此，本文選擇銀行資產回報率作為控制變量。宏觀經濟環境較好時，在銀行經營成本一定條件下，銀行經營收入更高，意味著銀行擁有更高水平的經營效率，也意味著銀行將會主動承擔更高水平的風險，將導致銀行將面臨更大概率的破產損失。本文借鑒方意[23]REF_Ref22316rh*MERGEFORMAT的研究方法，選擇成本收入比（cbs）衡量銀行經營效率，當成本收入比越高時，銀行經營效率越低；當成本收入比越低時，銀行經營績效越高。銀行擁有越高水平的業務盈利能力，表征銀行越有能力抵御外部沖擊帶來損失，本文選取凈息差（jxc）作為銀行業務盈利能力的代理指標。銀行擁有越高水平的不良貸款率，表征銀行發生損失可能性越大，本文選取銀行不良貸款率（bld）作為控制變量。銀行擁有越為合理的支出結構，越有能力緩釋或者化解外部沖擊。所以，本文以銀行利息支出占比（lxz）來衡量銀行支出結構。

（三）?數據來源及其描述性統計

1.數據來源說明

考慮到數據的可獲得性，將研究樣本的起止時間設定為2011—2020年。本文的被解釋變量、核心解釋變量和控制變量相關數據均來自中國人民銀行網站、銀保監會網站、證監會網站、國家統計局網站、商務部、國家外匯管理局、Wind經濟數據庫，均采用年度數據

基于數據可獲得性考慮系統性重要銀行在銀行系統性風險生成和溢出中占據主導地位，本文選取了中國銀行、中國工商銀行、中國建設銀行、中國農業銀行、招商銀行、交通銀行、民生銀行、華夏銀行、浦發銀行、光大銀行、中信銀行、郵政儲蓄銀行、興業銀行、平安銀行、浙商銀行、成都銀行、北京銀行、江蘇銀行、長沙銀行、西安銀行、鄭州銀行、上海銀行、青島銀行、無錫銀行、貴陽銀行、廈門銀行、重慶銀行、蘇州銀行、杭州銀行、寧波銀行、南京銀行、齊魯銀行、紫金銀行、重慶農商銀行、江陰銀行、青島農商銀行、張家港農村商業銀行、常熟銀行、瑞豐銀行、蘇州農商銀行、上海農商銀行共41家上市銀行。。

2.描述性統計

各主要變量的描述性統計指標見表1。其中，采用CoVaR方法測度的銀行系統性風險均值為-0.088，標準差為0.049，表明商業銀行面臨一定程度的系統性風險。各變量的均值、標準差均處于較為合理的范圍，能夠用于實證檢驗分析。

四、實證結果分析

（一）基準檢驗結果分析

跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險影響效應的基準回歸結果見表2。第（1）列檢驗了跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響效應，結果顯示跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險在10%的水平上存在顯著為正的影響，即隨著跨境資本流動強度的提高，商業銀行系統性風險也隨之下降。雖然跨境資本流動強度增加會對人民幣幣值穩定造成一定的沖擊[24]REF_Ref22375rh*MERGEFORMAT，但中國銀行規模和體量較大，金融市場自動調節能力較強，人民幣匯率調控和穩定機制健全，不僅能夠較好地吸收跨境資本流入以融入實體經濟發展，也能夠發揮好跨境資本“走出去”的優勢，以擴大全球市場份額和獲取穩定的收益，進而增加企業利潤，降低信貸違約率，有助于降低商業銀行系統性風險。第（2）列結果顯示，直接投資資本流動強度對商業銀行系統性風險存在正向影響，但尚未通過10%的水平檢驗，表明增加直接投資資本流動強度可降低商業銀行系統性風險，但并不顯著。第（3）列結果顯示，證券投資資本流動強度對商業銀行系統性風險在5%的水平上存在顯著的正向影響，即隨著證券投資資本流動強度的增加，商業銀行系統性風險也隨之降低。第（4）列結果顯示，其他投資資本流動強度對商業銀行系統性風險在5%的水平上存在顯著的正向影響，即隨著其他投資資本流動強度的增加，商業銀行系統性風險也隨之降低。

控制變量方面，銀行資本充足率與商業銀行系統性風險顯著負相關，說明銀行資本充足率越高越可能導致商業銀行系統性風險上升?？赡茉蛟谟阢y行資本充足率越高，銀行越有意愿從事高風險信貸業務和投資業務，造成銀行風險承擔水平顯著上升，對商業銀行系統性風險造成正向沖擊。銀行資產回報率與商業銀行系統性風險顯著正相關，說明銀行資產回報率越高，越可能使得商業銀行系統性風險下降。銀行成本收入比與商業銀行系統性風險顯著正相關，即銀行成本收入比可降低商業銀行系統性風險。銀行凈息差與商業銀行系統性風險顯著負相關，說明銀行凈息差越高，越可能致使商業銀行系統性風險上升。銀行不良貸款率與商業銀行系統性風險顯著負相關，說明銀行不良貸款率越高，越可能引致更高的商業銀行系統性風險。

（二）穩健性檢驗

1.跨境資本流動強度增長率替換變量

變更核心解釋變量穩健性檢驗結果如表3所示。第（1）列檢驗了跨境資本流動強度增長率對商業銀行系統性風險的影響，結果顯示跨境資本流動強度增長率對商業銀行系統性風險在1%的水平上存在顯著的正向影響，隨著跨境資本流動強度增長率的提高，商業銀行系統性風險也隨之降低。第（2）列檢驗了直接投資資本流動強度增長率對商業銀行系統性風險的影響，結果顯示直接投資資本流動強度增長率對商業銀行系統性風險存在正

向影響，隨著直接投資資本流動強度增長率的提高，商業銀行系統性風險也隨之降低，但并不顯著。第（3）列檢驗了證券投資資本流動強度增長率對商業銀行系統性風險的影響，結果顯示證券投資資本流動強度增長率對商業銀行系統性風險在10%的水平上存在顯著的正向影響，表明隨著證券投資資本流動強度增長率提高，商業銀行系統性風險也隨之降低。第（4）列檢驗了其他投資資本流動強度增長率對商業銀行系統性風險的影響，結果顯示證券投資資本流動強度增長率對商業銀行系統性風險在10%的水平上存在顯著的正向影響，隨著證券投資資本流動強度增長率的提高，商業銀行系統性風險隨之降低。這表明了研究結論的穩健性。

2.變更SRISK測度法

系統性風險（SRISK）指數測度方法更加關注資本短缺程度，跨境資本流動強度的變化也會引起資本短缺程度的改變，SRISK指數測度方法不失為一種較好的測度方法。剛健華等[25]REF_Ref22440rh*MERGEFORMAT認為，SRISK指數測度法具有前瞻性和預測性，可將股票價格信息與金融機構杠桿率提取的價值信息有益結合，同時，SRISK指數測度法能夠統籌觀測中國宏觀經濟中存在的系統性風險，也符合當前中國宏觀審慎監管的思路和要求，切合研究的實際情況。因此，可選擇SRISK指數測度法作為穩健性檢驗。進一步根據Brownlees?等[26]REF_Ref22496rh*MERGEFORMAT提出的系統性風險指數計算方法，在給定銀行審慎性監管要求的情況下，經濟體內具有系統重要性的銀行i在系統性金融危機中所面臨的預期資本缺口，實質是計算危機時需要補足的預期資金短缺，即在t時期內，銀行i的系統性風險指數表示為：

SRIi，t=Et－1CSi，tY=1[JY]（14）

其中，SRI代表SRISK指數；依據股票市場指數的變化可界定系統性金融危機Y，通常根據市場指數變化考察期間長短來劃分：如果在1天內市場指數下降2%，則認定為金融系統面臨的是短期系統危機；銀行i的股票下跌比例則被稱為短期邊際期望損失（MES）；如果在未來半年內下降40%，則金融系統面臨長期系統性危機，銀行i的股票下跌被稱為長期邊際期望損失（LME）。而Brownlees?等[27]REF_Ref22636rh*MERGEFORMAT則指出，短期MES因過于關注短期沖擊而無法反映系統風險長期動態變化，構建SRISK應當采取長期LME。

假定在未來半年內債務的賬面價值是穩定不變的，權益資本價值下降幅度為LME。銀行i在t時期的資金缺口為：

SRIi，t=max0;EkDi，t+1+Si，t+1－Si，t+1Y=1??[JY]（15）

Di，t=Di，t+1[JY]（16）

Si，t+1=1－LMEi，t×Si，t[JY]（17）

SRIi，t=max0;kDi，t－1－k1－LMEi，t×Si，t

[JY]（18）

其中，k表示銀行的核心資本充足率，巴塞爾協議將8%作為其參考值，且也被世界大多數國家所接受；Di，t為銀行i在t時期的總負債，Si，t為銀行i在t時期的總權益價值。應當注意的是，各銀行系統性風險加總時，由于銀行之間并不能自由轉移盈余資金，當各個銀行的系統性風險存在時，則恒大于0。因此有：

SRIi，t=kDi，t－1－k1－LMEi，t×Si，t?[JY]（19）

SRI=∑ji=1SRIi，t[JY]（20）

因此，SRISK指數測度法包含四個方面因素：資本充足率，一般設定為8%；總負債和總權益價值均可直接獲??；長期邊際期望損失LME近似等于1-exp（-18MESi，t）[28]REF_Ref24795rh*MERGEFORMAT。對于MES的估計采用以下計量方法：首先，構建二元異方差模型。

[JB（{]rm，t=σm，tεm，tri，t=σi，tρi，m，tεm，t+1－ρ2i，m，t1/2ξi，t

[JB）][JY]（21）

[HJ2.45mm]其中，ri，t、rm，t分別表示銀行i和市場m在第t期的對數收益率，σi，t、rm，t分別表示銀行和市場的條件標準差，ρi，m，t為銀行和市場的條件相關系數。εm，t，ξi，t屬于獨立同分布。根據Brownlees?等[26]REF_Ref22496rh*MERGEFORMAT的研究，將MES前置1期作為短期MES，即

[JP4]MES－1I，t－1C=Et－1Ri，tRm，tC=σi，tρi，m，tEt－1εm，tεm，tC/σm，t+σi，t1－ρ2i，m，t

1/2Et－1ξi，tεm，tC/σm，t[JY]（22）

通常，C設定為-2%，表示股票市場價格指數一日內下降2%。進一步采用GJRGARCH和DCC模型進行多步建模，采用非參數估計來估計尾部期望Et－1ξi，tεm，tC/σm，t，從而獲得MES。

??Et－1εi，tεm，tC/σm，t=∑Tt=1εm，tMfC/σm，t－εm，t/f/

∑Tt=1MfC/σm，t－εm，t/f=∑Tt=1ξm，tMfC/σm，t－εm，t/f/∑Tt=1MfC/σm，t－εm，t/f[JY]（23）

其中，Mμ為核函數，f為寬度函數。本文嚴格按照上述邏輯和步驟進行測度。獲取銀行i的數據后，在模型中系統性風險指標選取的是半年內市場下滑超過40%情況下的SRI。依照這一標準篩選出具有系統重要性的銀行，進而加總得到一定時期的銀行系統性風險總值，如果個別SRI值小于0，則按0計算。

變更被解釋變量穩健性檢驗結果如表4所示。第（1）列檢驗了跨境資本流動強度對商業銀行資本短缺程度的影響，結果顯示，跨境資本流動強度對商業銀行資本短缺程度在5%的水平上存在顯著的負向影響，隨著跨境資本流動強度的提高，商業銀行資本短缺程度隨之下降，也就是提升跨境資本流動強度，可顯著抑制商業銀行資本短缺程度。第（2）～（4）列分別檢驗了直接投資、證券投資和其他投資的資本流動強度對商業銀行資本短缺程度的影響，結果顯示直接投資、證券投資資本的流動強度對商業銀行資本短缺程度存在負向影響，但并不顯著。其他投資資本流動強度對商業銀行資本短缺程度在5%的水平上存在顯著的負向影響，隨著其他投資資本流動強度的提高，顯著抑制了商業資本短缺程度。

3.更改時間窗口

為進一步獲得更加可靠的實證檢驗估計結果，本文通過更改時間考察窗口，以實證檢驗跨境資本流動影響商業銀行系統性風險的穩健性，檢驗結果如表5所示。在第（1）～（3）列中，將跨境資本流動強度變量進行滯后1～3期處理，在第（4）～（6）列中，將商業銀行系統性風險變量進行前置1～3期處理，并進行實證檢驗。研究發現，跨境資本流動強度指標滯后1～3期的估計系數為正且均通過10%顯著性檢驗，商業銀行系統性風險指標前置1～3期后，跨境資本流動強度的估計系數也為正且通過10%顯著性檢驗，也就意味著無論是對核心解釋變量進行滯后處理或對被解釋變量進行前置處理，跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響都呈現出顯著的正向影響，說明提高跨境資本流動強度可顯著降低商業銀行系統風險。這也再次表明，本文“跨境資本流動強度的提高有助于顯著降低商業銀行系統性風險”這一結論成立并依然穩健。

4.內生性處理

為采取準自然試驗的方法進一步處理內生性問題，本文構建了如下雙重差分模型來檢驗跨境資本流動對商業銀行系統性風險的影響。由于全口徑跨境融資宏觀審慎調節參數政策的實施，宏觀審慎調節參數的調整將引起跨境資本流動規模、幅度、頻率等發生變化，且這一政策外生于跨境資本流動。因此，為克服內生性問題，本文將利用2017年中國人民銀行發布的《關于在全國范圍內實施全口徑跨境融資宏觀審慎管理的通知》所規定的全口徑跨境融資宏觀審慎調節參數政策實施這一外生沖擊事件作為準自然實驗，并采用雙重差分（DID）方法作為政策績效的“凈效應”估計工具，從而有效地克服非隨機變量的內生問題。表達式如下：

BSRit=α0+α1treit×posit+α2treait+α3postit+

∑nj=1ρjXjit+μi+εit?[JY]（24）

其中，i表示銀行，t表示時間，被解釋變量為上述所測得的商業銀行系統性風險。tre×pos表示分組虛擬變量與政策實施虛擬變量的交互項，其系數α1反映了全口徑跨境融資宏觀審慎調節參數政策實施前后，實驗組相比對照組的商業銀行系統性風險的變化。

基于雙重差分法的實證檢驗結果如表6所示。在第（3）（4）列中，tre×pos的估計系數顯著為正且均至少通過1%的顯著性檢驗，這表明全口徑跨境融資宏觀審慎調節參數政策實施對商業銀行系統性風險具有顯著抑制作用，即全口徑跨境融資宏觀審慎調節參數政策實施顯著降低了商業銀行系統性風險。特別是，第（5）列在引入tre和pos兩個變量后，tre×pos的估計系數依然顯著為正，但結論依舊穩健。進一步，從第（1）～（5）列中可以基本認定在采用雙重差分克服內生性問題后，跨境資本流動強度提升顯著降低了商業銀行系統性風險。由此可見，經過多重的穩健性和內生性處理，本文的核心結論依舊保持著高度一致性。

五、影響機制及異質性檢驗

（一）影響機制檢驗

1.信貸規模渠道

本文進一步基于如下模型實證檢驗信貸規模渠道下跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響機制。

xdgit=C+βFLit+∑nj=1ρjXjit+μi+εit

[JY]（25）

BSRit=C+ω2xdgit+∑nj=1ρjXjit+μi+εit[JY]（26）

其中，xdgit表示銀行信貸規模。信貸是銀行最主要的經營業務，信貸業務水平越高，銀行經營績效越好，越不容易發生產生系統性風險。為此，本文運用銀行客戶貸款總額與資產總額的比值表示銀行信貸規模，該比值越大，其信貸規模越大。

信貸規模渠道下跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響機制檢驗結果如表7所示。第（1）～（4）列分別檢驗了跨境資本流動強度及直接投資、證券投資和其他投資的資本流動強度對銀行信貸規模的影響，結果顯示跨境資本流動強度及直接投資、證券投資的資本流動強度對銀行信貸規模的影響均在5%的水平上顯著為正，隨著跨境資本流動強度、直接投資、證券投資的資本流動強度增加，銀行信貸水平也隨之提高。而其他投資資本流動強度對銀行信貸規模存在正向影響，但并不顯著。第（5）列中引入銀行信貸規模變量后，結果表明銀行信貸水平對商業銀行系統性風險的影響在1%的水平上顯著為正，說明銀行信貸規?？娠@著降低商業銀行系統性風險。為此，增加跨境資本流動強度可通過增加銀行信貸規模提升銀行經營績效實現商業銀行系統性風險的抑制作用。

2.信貸集中度渠道

本文基于如下模型實證檢驗信貸集中度渠道下跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響機制。

dkjit=C+β+∑nj=1ρjXjit+μi+εit[JY]（27）

BSRit=C+ω2dkjit+∑nj=1ρjXjit+μi+εit[JY]??（28）

其中，dkjit表示銀行貸款集中度。信貸集中度是銀行產生信貸風險的重要影響因素，信貸集中度越高，銀行信貸風險發生可能性越大。為此，本文運用銀行1年內到期的客戶貸款與客戶貸款的比值表示銀行信貸集中度，該比值越大，其信貸集中度程度越高，信貸風險越大。

信貸集中度渠道下跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響機制檢驗結果如表8所示。第（1）～（4）列分別檢驗了跨境資本流動強度及直接投資、證券投資和其他投資的資本流動強度對銀行信貸集中度的影響，結果顯示跨境資本流動強度及直接投資、證券投資的資本流動強度對銀行信貸集中度的影響均在1%的水平上顯著為負，隨著跨境資本流動及直接投資、證券投資的資本流動強度增加，銀行信貸集中度也隨之下降。而其他投資資本流動強度對銀行信貸集中度存在負向影響，但并不顯著。第（5）列中引入銀行信貸集中度變量后，檢驗結果表明，銀行信貸集中度對商業銀行系統性風險的影響在1%的水平上顯著為負，說明銀行信貸集中度可顯著提高商業銀行系統性風險。換言之，跨境資本流動強度的提高，可顯著改善銀行信貸客戶集中度，進而顯著降低商業銀行系統性風險。

（二）異質性檢驗

值得注意的是，在不同所有制屬性差異下，跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響可能存在異質性效果，因此對這類情況的探討有助于形成差異化的政策導向。為實現上述目的，本文將全樣本根據不同所有制屬性進行分樣本檢驗。表9展示了不同所有制屬性下實證檢驗結果，結果發現在國[JP+1]有銀行組別中，跨境

[KH-*3D]資本流動強度及直接投資、證券投資和其他投資的資本流動強度對商業銀行系統性風險的估計系數盡管為正，但無法通過統計顯著性檢驗；而中小銀行組別中，跨境資本流動強度及直接投資、證券投資和其他投資的資本流動強度對商業銀行系統性風險的估計系數則至少通過了5%的顯著性檢驗，結果表明相比大型國有銀行，中小銀行能夠更好地吸收跨境資本，降低商業銀行系統性風險。由于中小銀行面臨著更高的生產成本和市場競爭壓力，為了獲取足夠的市場份額，這類銀行有著更強烈的主觀意愿進行跨境資本流動活動，提高自身銀行績效和利潤水平，增加市場競爭力。因此，與大型國有銀行相比，跨境資本流動降低商業銀行系統性風險效應在中小銀行中表現更加突出。

六、研究結論與政策啟示

深入認知跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險的影響，對于穩步推進金融對外開放，建設高起點、高標準、高水平、全方位的經濟對外開放格局以及構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局至關重要。本文分析了跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險影響的理論機理，并運用銀行微觀數據實證檢驗了其影響效應和影響機制。研究表明：第一，提高跨境資本流動強度顯著降低了商業銀行系統性風險，且增強證券投資、其他投資的資本流動強度也顯著降低了商業銀行系統性風險，而直接投資資本流動強度也有利于降低商業銀行系統性風險，但并不顯著。在變更替換變量、更改時間窗口、控制潛在的內生性問題等一系列穩健性檢驗之后，提高跨境資本流動強度顯著降低了商業銀行系統性風險這一結論依然成立。第二，銀行信貸規模和信貸集中度是跨境資本流動強度對商業銀行系統性風險影響的重要渠道，提高跨境資本流動強度有利于增加銀行信貸規模和降低銀行信貸集中度，而銀行信貸規模的增加和銀行信貸集中度的降低有助于顯著降低商業銀行系統性風險?！翱缇迟Y本流動強度—信貸規模/信貸客戶集中度—商業銀行系統性風險”傳導渠道有效。第三，相比大型國有銀行，跨境資本流動降低商業銀行系統性風險效應在中小銀行中表現更強。

本文的政策啟示有以下三點：首先，建立健全跨境資本流動機制，實現國際資本流動平穩運行。堅持實施獨立貨幣政策，以靈活應對美聯儲貨幣政策調整外溢效應；堅持有管理的浮動匯率制度，增強人民幣雙向波動彈性，避免短期內陷入資本流出與人民幣貶值惡性循環；加強宏觀政策國際協調與溝通，審慎做好資本項目管理，增強跨境資本可管控性。其次，重視銀行信貸業務，強化銀行監管。隨著經濟開放程度不斷提高，國際借貸資金、國外居民存款更加容易流入國內銀行體系，使得銀行信貸資金規模增加；同時，寬松的開放經濟環境提高了銀行體系的風險承擔意愿，在增加銀行經營績效的同時也相應地推升了銀行信貸風險。因此，要重點關注由信貸渠道產生的銀行系統不穩定性，這是保障金融體系穩定的前提條件。最后，加強中小銀行與外部國際金融機構合作，支持中小銀行引入科技、人才等要素，鼓勵中小銀行開展國際化多元化經營，進一步拓展業務范圍，推動中小銀行高質量發展，發揮好中小銀行在利用跨境資本流動降低商業銀行系統性風險中的競爭優勢，形成良好的激勵與約束機制，實現共同防范商業銀行系統性風險的目的。

參考文獻：

［1］

白雪梅，石大龍.?中國金融體系的系統性風險度量[J].?國際金融研究，2014（6）：7585.

［2］?張明，劉瑤.?經常賬戶惡化是否會加大國內資產價格波動：基于G20數據的作用機制及時變效應研究[J].國際金融研究，2021（5）：3443.

［3］?KALEMLIOZCAN?S，?LUTTINI?E，?SORENSEN?B.?Debt?crises?and?risksharing：?the?role?of?markets?versus?sovereigns[J].?Scandinavian?Journal?of?Economics，?2014，116（1）：253276.

［4］?張榮峰.?國際資本流動與銀行穩定[J].?國際金融研究，2007（2）：6674.

［5］?鐘紅，劉家琳.?債務型資本流動對主權債務違約風險影響研究[J].?國際金融研究，2021（4）：4356.

［6］?MADDALONI?A，?PEYDRO?J?L.?Monetary?policy，?macroprudential?policy?and?banking?stability：evidence?from?the?Euro?area[J].?International?Journal?of?Central?Banking，?2013，9（1）：121169.

［7］?王小華，鄧曉雯，周海洋.?金融科技對商業銀行經營績效的影響：促進還是抑制？[J].?改革，2022（8）：141155.

［8］?GOURINCAHS?P?O，?JEANNE?O.?The?elusive?gains?from?international?financial?integration[J].?The?Review?of?Economic?Studies，?2006，73（3）：715741.

［9］?劉仁伍，劉華，黃禮健.?新興市場國家的國際資本流動與雙危機模型擴展[J].?金融研究，2008（4）：3754.[ZK）]

［10］[KG*2][ZK（#]高志勇，劉赟.?轉型經濟國家資本流動與銀行穩定關系的實證研究：基于中東歐8國面板數據的分析[J].?國際貿易問題，2010（7）：4854.

［11］[KG*2]馬宇，王紅平.?資本流動突停能引發銀行危機嗎：基于61個新興市場國家樣本的實證分析[J].?經濟經緯，2018（3）：7581.

［12］[KG*2]顧海峰，卞雨晨.?跨境資本流動、資產價格與銀行流動性風險：貨幣政策不確定性與銀行業競爭的調節作用[J].?財經科學，2020（12）：1327.

［13］[KG*2]武力超，施桑桑，韓華桂，等.?外商直接投資、財政政策波動與地區金融生態環境[J].?金融論壇，2018（2）：2034.

［14］[KG*2]黃新飛，劉爽.?全球流動性沖擊下雙向直接投資與經濟復蘇：基于DSGE模型的分析[J].?中山大學學報（社會科學版），2022（2）：169181.

［15］[KG*2]才國偉，楊豪.?外商直接投資能否改善中國要素市場扭曲[J].?中國工業經濟，2019（10）：4260.

［16］[KG*2]朱孟楠，陳沖.?跨境資本流動對中美國際收支失衡的影響：基于對外金融資產負債可持續約束視角[J].?國際貿易問題，2020（11）：159174.

［17］[KG*2]史恩義，張燕青.?OFDI影響母國金融發展的機理及效應研究：基于雙重路徑視角[J].?國際商務（對外經濟貿易大學學報），2019（3）：97111.

［18］[KG*2]倫曉波，楊竹莘，李欣.?所有制、對外直接投資與融資約束：基于金融資源錯配視角的實證分析[J].?世界經濟研究，2018（6）：8393.

［19］[KG*2]MELITZ?M?J.?The?impact?of?trade?on?intraindustry?reallocations?and?aggregate?industry?productivity[J].?Econometrica，?2003，?71：16951725.?

［20］[KG*2]宮曉莉，熊熊.?波動溢出網絡視角的金融風險傳染研究[J].?金融研究，2020（5）：3958.

［21］[KG*2]郭品，沈悅.?互聯網金融加重了商業銀行的風險承擔嗎：來自中國銀行業的經驗證據[J].?南開經濟研究，2015（4）：8097.

［22］[KG*2]張琳，廉永輝，方意.?政策連續性與商業銀行系統性風險[J].?金融研究，2022（5）：95113.

［23］[KG*2]方意.?貨幣政策與房地產價格沖擊下的銀行風險承擔分析[J].?世界經濟，2015（7）：7398.

［24］[KG*2]郭鳳娟，丁劍平.?人民幣國際化、匯率與跨境資本流動互動關系研究[J].?當代經濟科學，2023（2）：112

［25］[KG*2]剛健華，趙揚，高翔.?短期跨境資本流動、金融市場與系統性風險[J].?經濟理論與經濟管理，2018（4）：98112.

［26］[KG*2]BROWNLEES?C，?ENGLE?R.?SRISK：?a?conditional?capital?shortfall?measure?of?systemic?risk[J].?Review?of?Finance?and?Studies，2017，30（1）：?4879.

［27］[KG*2]BROWNLEES?C，?ENGLE?R，?KELLY?B.?A?practical?guide?to?volatility?forecasting?through?calm?and?storm[J].?SSRN?Electronic?Journal，2012，14（2）：322.

［28］[KG*2]ACHARYA?V?V，?PEDERSEN?L?H，?PHLIPPON?T，?et?al.?[JP2]Measuring?systemic?risk[J].?Review?of?Financial?Studies，?2017，30（1）：247.

［本刊相關文獻鏈接］

［1］?郭品，程茂勇，沈悅.金融科技發展對銀行系統性風險的影響：理論機制與經驗證據[J].當代經濟科學，2023（5）：1529.

[2]?高蓓，金健，何德旭，等.資管新規背景下的中國影子銀行體系：特征事實、風險演變與潛在影響[J].當代經濟科學，2023（5）：114.

[3]?胡利琴，王藝，郭微微.金融系統性風險的演化與監管研究：基于實體經濟視角[J].當代經濟科學，2022（5）：3953.

[4]?顧海峰，朱慧萍.數字金融是否影響商業銀行特許權價值？[J].當代經濟科學，2022（4）：88102.

[5]?熊家財，楊來峰.地方金融發展能緩解企業投融資期限錯配嗎：來自城商行設立的準自然實驗[J].當代經濟科學，2022（4）：103114.

[6]?李欣越.定向降準對企業信貸的調控有效性研究：基于三輪政策調整的視角[J].當代經濟科學，2021（5）：86100.

[7]?王韌，劉于萍，李志偉.貨幣調控宣示方式與商業銀行經營效率：預期引導的異質性效應[J].當代經濟科學，2021（5）：7185.

[8]?喻微鋒，康琦.經濟政策不確定性會降低商業銀行流動性創造水平嗎：基于銀行業的經驗證據[J].當代經濟科學，2021（6）：5264.

[9]?陳旭東，嚴靜詩，賈攀.城商行股權集中度、跨區經營戰略與經營業績[J].當代經濟科學，2021（5）：101113.

[10][KG*2]楊振宇，李富有，張中巖.外資銀行進入對我國信貸資本配置效率的影響：基于面板門限模型的實證分析[J].當代經濟科學，2021（2）：4857.

編輯：鄭雅妮，高原