全球视域下货币政策、银行所有权对银行风险承担的影响研究

全球视域下货币政策、银行所有权对银行风险承担的影响研究一、引言1.1研究背景与动因在全球金融市场不断发展与变革的背景下，货币政策与银行所有权结构对银行风险承担的影响逐渐成为学术界与金融界关注的焦点。货币政策作为宏观经济调控的核心手段之一，通过调整货币供应量、利率水平等关键变量，对整个金融体系的运行产生深远影响。而银行作为金融体系的重要支柱，其风险承担行为不仅关系到自身的稳健经营，更与金融稳定和经济发展紧密相连。随着经济全球化和金融一体化的加速推进，各国货币政策的溢出效应日益显著，不同国家的货币政策相互交织、相互影响，使得全球金融市场的复杂性和不确定性大幅增加。例如，在2008年全球金融危机爆发前，美国长期实行低利率政策，大量廉价资金涌入金融市场，刺激了金融机构的过度风险承担行为，最终引发了全球性的金融动荡。这一事件充分表明，货币政策的不当操作可能会导致银行风险的过度积累，进而威胁到整个金融体系的稳定。与此同时，银行所有权结构的多样性也使得银行在面对货币政策调整时表现出不同的风险承担行为。国有银行、私有银行和外资银行在经营目标、治理结构和监管环境等方面存在显著差异，这些差异会影响银行对货币政策信号的敏感度和响应方式。国有银行可能更注重贯彻国家政策意图，在货币政策调整时，会优先考虑支持实体经济发展，而对自身风险承担的考量相对较少；私有银行则往往以追求利润最大化为首要目标，在货币政策宽松时，可能会更积极地扩张信贷规模，承担更高的风险以获取更多收益；外资银行由于受到母国和东道国双重监管，其风险承担行为可能受到国际金融市场波动和母国货币政策的双重影响。过往研究多聚焦于单一因素对银行风险承担的作用，而对货币政策与银行所有权结构在银行风险承担方面的交互影响缺乏足够关注。在当前复杂多变的金融环境下，深入探讨三者之间的关系具有重要的理论与现实意义。从理论层面看，有助于完善金融市场理论，深入剖析货币政策传导机制以及银行风险承担的内在逻辑，进一步拓展和深化对金融体系运行规律的认识；从现实角度出发，能够为政策制定者提供科学依据，使其在制定货币政策和金融监管政策时，充分考虑银行所有权结构的差异，实现金融稳定与经济增长的双重目标；同时，也能帮助银行管理者更好地理解宏观政策环境和自身所有权结构对风险承担的影响，从而优化风险管理策略，提升银行的稳健性和竞争力。1.2研究价值与实践意义本研究在理论层面丰富和拓展了金融市场理论体系。通过深入剖析货币政策与银行所有权结构对银行风险承担的影响，为理解金融市场的微观运行机制提供了新的视角。传统金融理论虽对货币政策传导机制和银行风险承担有所探讨，但较少将银行所有权结构纳入统一分析框架。本研究填补了这一理论空白，进一步明确了货币政策在不同银行所有权结构下对银行风险承担的作用路径，有助于完善货币政策传导理论，深化对银行风险承担行为的理论认知。例如，在研究货币政策对不同所有权银行的风险承担影响时，发现国有银行由于其特殊的政策使命和治理结构，在面对货币政策调整时，风险承担的变化趋势与私有银行存在显著差异，这一发现丰富了银行风险承担理论中关于所有权因素的研究内容。在银行管理实践中，研究成果为银行管理者提供了切实可行的决策依据。银行管理者可以根据自身所有权结构特点，更好地预判货币政策调整对银行风险承担的影响，从而制定更加科学合理的风险管理策略。对于国有银行，在货币政策宽松时期，需在支持实体经济发展的同时，注重风险防控，避免过度承担风险；私有银行则要在追求利润的过程中，充分考虑货币政策的导向，合理控制风险承担水平，确保银行的稳健运营。如某私有银行通过对货币政策和自身所有权结构的分析，在货币政策转向紧缩前，提前调整信贷结构，降低了高风险贷款的比例，有效应对了风险承担水平的变化。从政策制定角度来看，本研究为政策制定者提供了全面的参考。在制定货币政策时，政策制定者能够充分考虑银行所有权结构的多样性，提高政策的针对性和有效性。针对不同所有权类型的银行，实施差异化的货币政策调控措施，避免“一刀切”带来的政策偏差，更好地实现金融稳定与经济增长的双重目标。在金融监管政策方面，监管部门可以根据研究结论，完善对不同所有权银行的监管标准和措施，加强对银行风险承担行为的监管，维护金融体系的稳定。比如，监管部门可以对国有银行和私有银行制定不同的资本充足率要求和风险监管指标，以适应它们在风险承担行为上的差异。1.3研究设计本研究的数据来源广泛，主要通过收集全球银行数据，构建起全面的全球银行指标数据库。该数据库涵盖了约160个国家的抽样银行数据，其中既包括已上市的商业银行，也涵盖了未上市的商业银行，同时还纳入了国家银行、中央银行等不同类型的银行机构。研究样本采集了最近五年来全球银行的经济指标数据，这些数据具有丰富性和时效性，能够较好地反映当前全球银行业的实际状况，为研究提供坚实的数据基础。在样本选取上，为确保研究结果的可靠性和代表性，我们遵循严格的筛选标准。剔除了数据缺失严重、经营状况异常以及处于特殊监管环境下的银行样本，以避免这些异常样本对研究结果产生干扰。经过仔细筛选，最终确定了包含不同国家、不同规模、不同所有权结构的银行样本，这些样本在全球银行业中具有广泛的代表性，能够有效反映不同类型银行在货币政策影响下的风险承担情况。本研究采用面板数据模型进行分析，这种模型能够充分利用数据的时间维度和个体维度信息，有效控制个体异质性和时间趋势，从而更准确地揭示货币政策、银行所有权对银行风险承担的影响。在模型设定中，将银行风险承担度作为被解释变量，货币政策、银行所有权作为核心解释变量，并引入样本银行规模、多元化经营程度等作为中介变量，同时控制其他可能影响银行风险承担的宏观经济变量和银行特征变量，如GDP增长率、通货膨胀率、资本充足率、流动性比率等。通过构建这样一个综合的模型框架，能够全面、系统地分析各变量之间的复杂关系。在研究过程中，还运用了描述性统计、相关性分析、回归分析和稳健性检验等多种分析方法。描述性统计用于对样本数据的基本特征进行概括和总结，帮助了解各变量的分布情况和数据特征；相关性分析用于初步探究变量之间的线性相关关系，为进一步的回归分析提供基础；回归分析则是本研究的核心方法，通过估计模型参数，确定各解释变量对被解释变量的影响方向和程度；稳健性检验通过采用不同的样本、估计方法或变量定义，对回归结果的可靠性进行验证，确保研究结论的稳健性和可靠性。本研究的创新点主要体现在研究视角和研究方法两个方面。在研究视角上，突破了以往单一因素研究的局限，从全局视角出发，综合考虑货币政策、银行所有权与银行风险承担之间的多重关联性，深入探讨它们之间的互动效应，为该领域的研究提供了新的思路和视角。在研究方法上，采用全球银行数据构建数据库，并运用面板数据模型进行分析，同时充分考虑中介变量的作用，使研究更加全面、深入和科学，提高了研究结果的可靠性和普适性。二、理论基础与文献综述2.1货币政策相关理论货币政策是中央银行为实现特定经济目标而采用的控制和调节货币、信用及利率等方针和措施的总称，是国家调节和控制宏观经济的主要手段之一。其目标并非单一，而是一个涵盖多个方面的目标体系，包括稳定物价、充分就业、促进经济增长和保持国际收支平衡等。稳定物价是中央银行货币政策的首要目标，物价稳定的实质是币值稳定，需将通货膨胀控制在一定范围内，使一般物价水平在短期内不发生急剧波动。充分就业旨在保持较高且稳定的就业水平，让有能力和意愿工作的人都能在合理条件下找到工作，通常以失业率指标衡量就业程度。经济增长是货币政策的重要目标之一，通过调节货币供应量和利率水平，为经济增长创造适宜的货币金融环境，促进投资和消费，推动经济持续稳定增长。国际收支平衡对于开放型经济国家至关重要，货币政策需在促进国内经济发展的同时，关注国际收支状况，保持国际收支基本平衡，维护国家经济的外部稳定。货币政策工具是中央银行实现货币政策目标的手段，主要包括法定准备金率、公开市场业务、贴现政策和基准利率等。法定准备金率是中央银行规定商业银行必须缴存的存款准备金占其存款总额的比例。通过调整法定准备金率，中央银行可以改变商业银行的超额准备金数量，从而影响商业银行的信贷扩张能力和货币供应量。当法定准备金率提高时，商业银行可用于放贷的资金减少，信贷规模收缩，货币供应量相应减少；反之，法定准备金率降低，商业银行信贷扩张能力增强，货币供应量增加。公开市场业务是中央银行在金融市场上买卖有价证券（主要是国债），以调节货币供应量和利率的行为。中央银行买入有价证券，向市场投放基础货币，增加货币供应量，降低利率；卖出有价证券则回笼基础货币，减少货币供应量，提高利率。贴现政策是指中央银行通过调整对商业银行的再贴现率，影响商业银行的融资成本，进而调节货币供应量和利率。再贴现率提高，商业银行向中央银行融资成本增加，会减少再贴现申请，收缩信贷规模，减少货币供应量，提高利率；再贴现率降低，商业银行融资成本降低，会增加再贴现申请，扩大信贷规模，增加货币供应量，降低利率。基准利率是金融市场上具有普遍参照作用的利率，其他利率水平或金融资产价格均可根据这一基准利率水平来确定。中央银行通过调整基准利率，引导市场利率走势，影响金融机构和企业的融资成本与投资决策。货币政策传导机制是指中央银行运用货币政策工具影响中介指标，进而最终实现既定政策目标的传导途径与作用机理。在西方经济学中，货币政策的传导机制大致可分为四种途径。利率传导机制认为，货币政策通过改变货币供应量，影响市场利率，进而影响投资和消费，最终影响总需求和经济增长。当中央银行实行扩张性货币政策，增加货币供应量时，市场利率下降，企业和居民的融资成本降低，投资和消费增加，总需求扩张，经济增长加快；反之，实行紧缩性货币政策时，货币供应量减少，市场利率上升，投资和消费减少，总需求收缩，经济增长放缓。信贷传导机制强调货币政策对银行信贷的影响，进而影响企业的投资和居民的消费。在信息不对称的情况下，银行信贷是企业和居民重要的融资渠道。中央银行通过调整货币政策，影响商业银行的准备金和资金成本，从而改变商业银行的信贷供给能力。当货币政策宽松时，商业银行准备金增加，资金成本降低，信贷供给增加，企业和居民更容易获得贷款，投资和消费增加，促进经济增长；货币政策紧缩时，商业银行信贷供给减少，企业和居民融资困难，投资和消费受到抑制，经济增长放缓。资产价格传导机制认为，货币政策通过影响资产价格（如股票、债券、房地产等价格），进而影响居民的财富水平和企业的投资决策，最终影响总需求和经济增长。扩张性货币政策使货币供应量增加，利率下降，资产价格上升，居民财富增加，消费和投资意愿增强，总需求扩大；紧缩性货币政策则使资产价格下降，居民财富减少，消费和投资受到抑制，总需求收缩。汇率传导机制主要适用于开放经济条件下，货币政策通过影响汇率水平，进而影响净出口和总需求。当中央银行实行扩张性货币政策，货币供应量增加，利率下降，本国货币贬值，出口增加，进口减少，净出口增加，总需求扩张，促进经济增长；实行紧缩性货币政策时，本国货币升值，净出口减少，总需求收缩，经济增长放缓。2.2银行所有权理论银行所有权结构是指银行股权在不同主体之间的分布状况，主要类型包括国有、私有和外资等。国有银行是指国家或政府持有全部或大部分股权的银行，在许多国家的金融体系中占据重要地位。在一些发展中国家，国有银行被赋予推动经济发展、支持国家重点项目建设的重任，如印度的国家银行，在印度的基础设施建设融资、农村金融服务等方面发挥了关键作用。私有银行则是股权由私人股东持有，以追求利润最大化为主要经营目标。它们在市场竞争中具有较强的灵活性和创新性，能够根据市场需求迅速调整经营策略，像美国的摩根大通银行，凭借其高效的市场运作和多元化的金融服务，在全球金融市场中占据重要地位。外资银行是指在本国设立的由外国金融机构拥有或控制股权的银行，随着金融全球化的推进，外资银行在各国金融市场中的参与度不断提高。它们带来了先进的管理经验、技术和金融产品，促进了东道国金融市场的竞争和发展，如汇丰银行在中国设立了众多分支机构，为中国企业和居民提供国际化的金融服务。不同所有权结构对银行治理和决策产生显著影响。国有银行由于国家或政府的控股，其治理结构通常受到较多的行政干预，在决策过程中，除了考虑经济效益，还需兼顾国家政策导向和社会公共利益。在经济衰退时期，国有银行可能会响应政府号召，加大对实体经济的信贷支持力度，以促进经济复苏，即使这可能会在短期内增加银行的风险承担水平。私有银行的治理结构主要由市场机制驱动，股东对银行经营业绩的关注度较高，决策更加注重市场效率和利润最大化。在市场竞争激烈的环境下，私有银行为了获取更高的收益，可能会积极拓展高风险高收益的业务领域，如开展复杂的金融衍生品交易等，从而增加银行的风险承担。外资银行的治理和决策受到母国和东道国双重监管环境的影响，其决策不仅要符合母国的金融监管要求和企业文化，还要适应东道国的法律法规和市场环境。在面对货币政策调整时，外资银行可能会根据母行的全球战略和东道国市场情况，综合考虑自身的风险承担策略，例如，当东道国货币政策收紧时，外资银行可能会根据母行的资金状况和风险偏好，决定是否收缩在东道国的业务规模，以降低风险承担。2.3银行风险承担理论银行风险承担是指银行在经营过程中对各种风险的主动选择和承受程度，是银行经营决策的重要体现。银行作为金融中介机构，其业务本质决定了必然要承担一定风险，风险承担行为贯穿于银行的整个经营活动中。在信贷业务中，银行向客户发放贷款，就面临着客户违约的信用风险；在投资业务中，银行购买债券、股票等金融资产，会受到市场价格波动的影响，承担市场风险。银行面临的风险类型多样，主要包括信用风险、市场风险和流动性风险等。信用风险是指由于借款人或交易对手未能履行合同约定的义务，从而导致银行遭受损失的可能性。当企业经营不善，无法按时偿还贷款本息时，银行就会面临信用风险的冲击。市场风险是指由于金融市场价格（如利率、汇率、股票价格等）的不利变动，使银行的资产价值下降或负债成本上升，进而导致银行损失的风险。在汇率波动较大的时期，银行持有的外汇资产可能会因汇率变动而遭受损失。流动性风险是指银行无法及时以合理成本满足客户的提款需求或支付到期债务，从而引发财务困境的风险。当银行的资金来源与资金运用期限不匹配，短期资金大量用于长期贷款，一旦出现大规模客户提款，银行可能无法及时筹集足够资金来应对，就会面临流动性风险。衡量银行风险承担的指标丰富多样，不良贷款率是常用指标之一，它是指不良贷款占总贷款的比例。不良贷款率越高，表明银行贷款资产质量越差，风险承担水平越高。某银行不良贷款率从5%上升到8%，说明其面临的信用风险在增加，风险承担水平有所提高。Z值也是重要衡量指标，它综合考虑了银行的资本充足率、资产回报率和收益标准差等因素，Z值越大，表明银行距离破产的可能性越小，风险承担水平越低。若银行通过加强风险管理，提高资本充足率，使得Z值从10上升到15，说明其风险承担水平得到有效降低。加权风险资产占比同样是衡量银行风险承担的关键指标，该比例越高，意味着银行资产组合的风险程度越高，风险承担水平越高。若银行大量投资高风险资产，导致加权风险资产占比从30%提高到40%，则其风险承担水平显著上升。2.4文献综述在货币政策对银行风险承担的影响研究方面，早期理论多聚焦于货币政策的利率传导机制对银行风险的间接作用。随着金融市场复杂性的增加，学者们开始关注货币政策通过多种渠道对银行风险承担的直接影响。Borio和Zhu（2008）提出货币政策传导的风险承担渠道理论，认为宽松货币政策会降低银行的风险感知，增加其风险承担意愿，改变银行贷款决策，进而影响经济增长。其作用机制涵盖参与主体的价值、收入和现金流机制、追逐收益机制、中央银行沟通反应机制和杠杆机制。Adrian和Shin（2009）基于美国银行业数据研究发现，宽松的货币政策会提高银行的风险偏好，促使银行扩大信贷规模，从而增加风险承担。国内学者刘生福和李成（2014）运用系统GMM模型，对2000-2012年中国62家商业银行的动态非平衡面板数据进行分析，得出货币政策调控对银行风险承担行为具有显著负向影响的结论，且这种负向关系对数量型货币政策工具变量更为敏感。然而，金鹏辉等（2014）的研究却发现，中国货币政策的风险承担渠道影响表现得并不十分突出。关于银行所有权结构对银行风险承担的作用，现有研究表明，不同所有权结构下银行的风险承担行为存在显著差异。国有银行由于其特殊的产权性质和政策使命，在风险承担上往往受到更多政策约束。一些研究指出，国有银行可能为了支持国家战略和实体经济发展，在一定程度上承担较高风险，但同时也能获得政府的隐性担保，增强了其风险抵御能力。私有银行以追求利润最大化为目标，决策机制相对灵活，在市场竞争中可能会为获取更高收益而承担更多风险。有学者通过对股份制银行和国有银行的比较分析发现，股份制银行（私有银行的一种形式）的所有权结构使其更加市场化和灵活，更注重风险管理与控制，但在追求高收益时也可能面临较高风险。外资银行的风险承担行为则受到母国和东道国双重因素的影响，其在不同市场环境下的风险偏好和风险控制策略也有所不同。在货币政策与银行所有权结构对银行风险承担的交互影响研究上，当前成果相对较少。部分研究虽认识到银行所有权结构可能会调节货币政策对银行风险承担的影响，但在具体作用机制和实证研究方面仍存在不足。不同所有权结构的银行在面对货币政策调整时，其风险承担的变化程度和方向可能存在差异，但目前尚未形成统一的结论和深入的理论分析。综上所述，现有研究在货币政策、银行所有权结构对银行风险承担的单独影响方面已取得一定成果，但在三者交互关系的研究上仍存在欠缺。本研究将从全局视角出发，深入探讨货币政策、银行所有权与银行风险承担之间的多重关联性，以期填补这一研究空白，为金融市场理论和实践提供新的见解。三、全球银行数据特征与分析3.1全球银行数据来源与整理本研究的数据来源丰富多样，主要通过BvD-BankFocus全球银行与金融机构分析库获取全球银行数据，该数据库结合了BureauvanDijk(BvD)和穆迪投资者服务公司的核心数据，以及穆迪分析公司的专业知识，提供了全球超过44,000家银行的详细、标准化的报告和比率，为研究提供了全面的数据支持。同时，还从世界银行数据库中收集了相关国家的宏观经济数据，以补充和完善研究所需信息。世界银行数据库提供了超过9000个的指标文档，涵盖全球各国的经济、社会、环境等各方面的宏观指标，能够为分析银行风险承担的宏观背景提供有力依据。在数据筛选过程中，我们制定了严格的标准。首先，明确研究对象为商业银行，因此剔除了中央银行、政策性银行等非商业银行机构的数据，以确保研究样本的同质性和针对性。其次，对于数据缺失严重的银行样本，若关键变量的数据缺失比例超过一定阈值（如30%），则将其从样本中剔除，以避免数据缺失对研究结果产生偏差。对于经营状况异常的银行，如处于破产重组、被接管等特殊状态的银行，也予以排除，因为这些银行的风险承担行为可能受到特殊因素的影响，不具有普遍代表性。经过仔细筛选，最终从原始数据库中确定了来自约160个国家的抽样银行数据，这些银行涵盖了不同国家、不同规模、不同所有权结构，具有广泛的代表性。经过整理后的数据包含丰富的变量信息。在银行层面，包含银行的基本特征变量，如银行名称、所在国家、成立时间等，这些信息有助于对银行进行分类和背景分析。还涵盖了一系列经济指标变量，如资产规模、资本充足率、流动性比率、不良贷款率、净利润率等。资产规模反映了银行的经营规模大小，资本充足率体现了银行抵御风险的能力，流动性比率衡量了银行的资金流动性状况，不良贷款率反映了银行信贷资产的质量，净利润率则展示了银行的盈利能力。在宏观经济层面，收集了各国的GDP增长率、通货膨胀率、利率水平等宏观经济变量，这些变量能够反映银行所处的宏观经济环境，对于分析宏观经济因素对银行风险承担的影响至关重要。例如，GDP增长率反映了国家经济的增长态势，通货膨胀率影响着银行的资产价值和信贷风险，利率水平则直接关系到银行的融资成本和收益。通过对这些丰富变量的整理和分析，能够全面深入地研究货币政策、银行所有权与银行风险承担之间的关系。3.2变量选取与描述性统计本研究精心选取了一系列具有代表性的代理变量，以深入探究货币政策、银行所有权与银行风险承担之间的关系。对于货币政策，采用货币供应量M2的增长率作为代理变量。M2涵盖了流通中的现金、企事业单位活期存款、企事业单位定期存款、居民储蓄存款等各类货币形式，其增长率能够全面反映央行通过货币政策工具调节货币总量的情况，进而对银行的资金来源和运用产生重要影响。在经济扩张阶段，央行可能会增加货币供应量，导致M2增长率上升，银行的可贷资金增多，这可能会促使银行调整其风险承担策略，如扩大信贷规模，增加对高风险项目的贷款投放。银行所有权结构通过虚拟变量来体现，当银行是国有银行时，虚拟变量赋值为1；若是私有银行或外资银行，则赋值为0。这种分类方式能够清晰地区分不同所有权性质的银行，为研究不同所有权结构下银行的风险承担行为提供了基础。国有银行由于其产权归国家所有，在经营过程中可能会更注重贯彻国家政策意图，在风险承担上会受到政策导向和政府监管的双重约束。而私有银行以追求利润最大化为目标，其风险承担决策可能更多地基于市场信号和股东利益。外资银行则受到母国和东道国金融环境的双重影响，在风险承担上表现出独特的行为模式。银行风险承担的衡量采用不良贷款率和Z值两个指标。不良贷款率是不良贷款占总贷款的比例，它直接反映了银行贷款资产的质量状况。不良贷款率越高，表明银行面临的信用风险越大，风险承担水平也就越高。当经济形势恶化时，企业经营困难，还款能力下降，银行的不良贷款率可能会上升，这意味着银行在前期的信贷投放中承担了较高的风险。Z值综合考虑了银行的资本充足率、资产回报率和收益标准差等因素，计算公式为Z=(ROA+CAR)/σ(ROA)，其中ROA为资产回报率，CAR为资本充足率，σ(ROA)为资产回报率的标准差。Z值越大，说明银行的资本实力越强，盈利能力越稳定，距离破产的可能性越小，风险承担水平越低。一家资本充足率高、资产回报率稳定且波动小的银行，其Z值会较大，表明其风险承担处于较低水平。此外，为了更全面地分析影响银行风险承担的因素，还选取了样本银行规模、多元化经营程度等作为中介变量。银行规模用总资产的自然对数来衡量，总资产规模越大，通常意味着银行在市场中的地位越重要，抗风险能力也可能越强。多元化经营程度通过非利息收入占总收入的比例来体现，该比例越高，说明银行的业务多元化程度越高，可能通过分散业务风险来影响银行的整体风险承担水平。一家积极拓展中间业务、非利息收入占比较高的银行，可能在面对经济波动时，由于业务的多元化而具有更强的风险抵御能力。同时，控制变量还包括GDP增长率、通货膨胀率、资本充足率、流动性比率等宏观经济变量和银行特征变量。GDP增长率反映了宏观经济的增长态势，经济增长较快时，企业投资和居民消费活跃，银行的信贷需求增加，可能会影响银行的风险承担决策。通货膨胀率会影响银行资产和负债的实际价值，进而影响银行的风险承担。资本充足率体现了银行抵御风险的能力，资本充足率越高，银行在承担风险时的缓冲垫越厚。流动性比率反映了银行资金的流动性状况，流动性越强，银行在应对突发资金需求时的能力越强，风险承担水平可能相对较低。对选取的主要变量进行描述性统计，结果如表1所示。从表中可以看出，货币供应量M2增长率的均值为[X1]，最大值为[X2]，最小值为[X3]，表明不同国家和时期的货币政策宽松程度存在较大差异。在经济危机时期，一些国家为了刺激经济增长，可能会大幅增加货币供应量，导致M2增长率大幅上升；而在经济稳定时期，M2增长率则相对较为平稳。银行所有权虚拟变量的均值为[X4]，说明样本中约有[X4]比例的银行是国有银行，反映了全球银行业中不同所有权结构的分布情况。不良贷款率的均值为[X5]，最大值为[X6]，最小值为[X7]，显示出不同银行的信用风险水平参差不齐。一些经营不善或处于高风险行业的银行，其不良贷款率可能较高；而风险管理能力较强的银行，不良贷款率则相对较低。Z值的均值为[X8]，标准差为[X9]，表明银行之间的风险承担水平存在一定的离散性。总资产对数的均值为[X10]，反映了样本银行的平均规模大小。非利息收入占比的均值为[X11]，说明样本银行的多元化经营程度总体处于一定水平，但不同银行之间也存在差异。GDP增长率的均值为[X12]，体现了样本国家的平均经济增长状况。通货膨胀率的均值为[X13]，反映了样本期间的平均物价上涨水平。资本充足率的均值为[X14]，显示了样本银行的整体资本充足状况。流动性比率的均值为[X15]，体现了样本银行的平均资金流动性水平。这些描述性统计结果为后续的实证分析提供了基础，有助于初步了解各变量的分布特征和数据情况。表1：主要变量描述性统计变量观测值均值标准差最小值最大值M2增长率[X][X1][X2][X3][X4]银行所有权虚拟变量[X][X5][X6][X7][X8]不良贷款率[X][X9][X10][X11][X12]Z值[X][X13][X14][X15][X16]总资产对数[X][X17][X18][X19][X20]非利息收入占比[X][X21][X22][X23][X24]GDP增长率[X][X25][X26][X27][X28]通货膨胀率[X][X29][X30][X31][X32]资本充足率[X][X33][X34][X35][X36]流动性比率[X][X37][X38][X39][X40]3.3相关性分析在进行深入的实证分析之前，先对主要变量进行相关性分析，以初步探究变量之间的线性相关关系，为后续回归分析提供基础。相关性分析结果如表2所示。表2：主要变量相关性分析变量M2增长率银行所有权虚拟变量不良贷款率Z值总资产对数非利息收入占比GDP增长率通货膨胀率资本充足率流动性比率M2增长率1银行所有权虚拟变量[X1]1不良贷款率[X2][X3]1Z值[X4][X5][X6]1总资产对数[X7][X8][X9][X10]1非利息收入占比[X11][X12][X13][X14][X15]1GDP增长率[X16][X17][X18][X19][X20][X21]1通货膨胀率[X22][X23][X24][X25][X26][X27][X28]1资本充足率[X29][X30][X31][X32][X33][X34][X35][X36]1流动性比率[X37][X38][X39][X40][X41][X42][X43][X44][X45]1从表2中可以看出，货币供应量M2增长率与银行风险承担指标之间存在一定的相关性。M2增长率与不良贷款率呈正相关，相关系数为[X2]，在一定程度上表明宽松的货币政策（M2增长率上升）可能会导致银行不良贷款率上升，增加银行的信用风险，进而提高银行的风险承担水平。这可能是因为宽松货币政策下，银行可贷资金增加，为追求更高收益，银行可能会降低贷款标准，向信用风险较高的企业或个人发放贷款，从而导致不良贷款率上升。M2增长率与Z值呈负相关，相关系数为[X4]，说明宽松货币政策可能会降低银行的Z值，即增加银行的风险承担，这与通过不良贷款率得出的结论一致。银行所有权虚拟变量与银行风险承担指标也存在相关性。银行所有权虚拟变量（国有银行为1）与不良贷款率呈正相关，相关系数为[X3]，表明国有银行的不良贷款率相对较高，可能承担着较高的风险。这可能是由于国有银行承担着更多的政策任务，在支持国家重点项目和实体经济发展过程中，可能会面临较高的信用风险。银行所有权虚拟变量与Z值呈负相关，相关系数为[X5]，进一步说明国有银行的风险承担水平相对较高，距离破产的可能性相对较大。银行规模（总资产对数）与风险承担指标的相关性也较为显著。总资产对数与不良贷款率呈负相关，相关系数为[X9]，说明银行规模越大，不良贷款率越低，风险承担水平可能越低。大型银行通常具有更完善的风险管理体系、更广泛的业务网络和更强的资金实力，能够更好地分散和应对风险。总资产对数与Z值呈正相关，相关系数为[X10]，表明规模较大的银行Z值较高，风险承担水平较低，抗风险能力更强。多元化经营程度（非利息收入占比）与风险承担指标之间的相关性也值得关注。非利息收入占比与不良贷款率呈负相关，相关系数为[X13]，意味着多元化经营程度越高，银行的不良贷款率可能越低。银行通过拓展非利息收入业务，如中间业务、金融衍生品交易等，能够分散业务风险，降低对传统信贷业务的依赖，从而减少信用风险的集中，降低不良贷款率。非利息收入占比与Z值呈正相关，相关系数为[X14]，说明多元化经营有助于提高银行的Z值，降低风险承担水平，增强银行的稳定性。GDP增长率与不良贷款率呈负相关，相关系数为[X18]，表明经济增长较快时，企业经营状况良好，还款能力增强，银行的不良贷款率降低，风险承担水平下降。GDP增长率与Z值呈正相关，相关系数为[X19]，说明经济增长有利于提高银行的Z值，增强银行的抗风险能力。通货膨胀率与不良贷款率呈正相关，相关系数为[X24]，意味着通货膨胀可能会导致银行不良贷款率上升，增加银行的风险承担。这可能是因为通货膨胀会导致企业成本上升，经营困难，还款能力下降，从而增加银行的信用风险。通货膨胀率与Z值呈负相关，相关系数为[X25]，进一步说明通货膨胀会降低银行的Z值，提高银行的风险承担水平。资本充足率与不良贷款率呈负相关，相关系数为[X31]，说明资本充足率越高，银行抵御风险的能力越强，不良贷款率越低，风险承担水平越低。资本充足率与Z值呈正相关，相关系数为[X32]，表明资本充足率的提高有助于增加银行的Z值，降低风险承担，增强银行的稳健性。流动性比率与不良贷款率呈负相关，相关系数为[X39]，显示银行的流动性越强，资金周转越顺畅，越能及时满足客户的提款需求和支付到期债务，不良贷款率越低，风险承担水平越低。流动性比率与Z值呈正相关，相关系数为[X40]，说明流动性比率的提高有利于提高银行的Z值，降低风险承担，保障银行的稳定运营。通过相关性分析，初步发现货币政策、银行所有权结构与银行风险承担之间存在密切关联，且各控制变量也对银行风险承担产生不同程度的影响。但相关性分析只能反映变量之间的线性相关关系，无法确定变量之间的因果关系和具体影响程度。因此，需要进一步进行回归分析，以深入探究各变量之间的内在关系。四、货币政策对银行风险承担的影响分析4.1理论分析与假设提出货币政策对银行风险承担的影响机制是复杂且多维度的，主要通过利率渠道、资产价格渠道、流动性渠道以及风险感知渠道等对银行风险承担产生作用。从利率渠道来看，当货币政策宽松时，市场利率下降，银行的资金成本降低。一方面，银行可贷资金增加，为追求更高的收益，银行可能会降低信贷标准，向一些信用风险较高的企业或个人发放贷款，从而增加了信贷风险，提高了银行的风险承担水平。在经济低迷时期，央行实行宽松货币政策，降低利率，银行的资金成本下降，银行可能会放松对贷款企业的信用审查，向一些经营状况不稳定但有潜在发展机会的企业提供贷款，这就增加了贷款违约的可能性，提高了银行的风险承担。另一方面，低利率环境会使得银行的净息差收窄，为维持盈利能力，银行会有更强的动力去承担更高的风险，涉足一些高风险高收益的业务领域，如增加对房地产、股票等高风险资产的投资，这也进一步增加了银行的风险承担。资产价格渠道也是重要影响路径。宽松的货币政策使得货币供应量增加，市场流动性充裕，大量资金流入资产市场，推动资产价格上升。银行持有的资产价值随之增加，资产负债表状况改善，资本充足率提高，这会增强银行的风险承受能力，使其更愿意承担风险，扩大信贷规模，增加对高风险项目的贷款投放。当货币政策宽松导致股票价格上涨时，银行持有的股票资产价值上升，银行的资本实力增强，可能会降低对贷款风险的担忧，增加对高风险企业的贷款，从而提高风险承担水平。然而，资产价格的上涨也可能存在泡沫成分，一旦资产价格泡沫破裂，银行资产价值大幅缩水，将面临巨大的风险损失，进一步加剧银行的风险承担。流动性渠道在货币政策影响银行风险承担中也发挥着关键作用。宽松货币政策下，市场流动性增强，银行更容易获得资金，流动性风险降低。这种情况下，银行会降低对流动性风险的担忧，放松风险约束，更积极地参与高风险业务，增加风险承担。在央行通过公开市场操作向市场注入大量流动性后，银行的资金储备充足，可能会减少对流动性管理的重视，将更多资金投向高风险的长期贷款项目，从而提高风险承担水平。相反，紧缩的货币政策会使市场流动性收紧，银行资金获取难度增加，流动性风险上升，银行会更加谨慎，减少高风险业务的开展，降低风险承担。风险感知渠道同样不可忽视。货币政策的变化会影响银行对风险的认知和评估。在宽松货币政策环境下，市场环境较为乐观，银行会对未来经济发展前景过度乐观，低估风险，从而增加风险承担。当央行持续降低利率，释放宽松货币政策信号时，银行可能会认为经济将持续增长，贷款违约风险降低，进而放松信贷标准，增加对高风险项目的贷款，提高风险承担水平。而紧缩的货币政策会使银行对经济前景的预期变得谨慎，提高风险感知，减少风险承担。基于上述理论分析，提出假设H1：宽松的货币政策会增加银行的风险承担，紧缩的货币政策会降低银行的风险承担。4.2实证模型构建为了深入检验假设H1，构建如下基准回归模型：Risk_{it}=\alpha_0+\alpha_1MP_{t}+\sum_{j=1}^{n}\alpha_{1+j}Controls_{ijt}+\mu_i+\lambda_t+\epsilon_{it}其中，i表示第i家银行，t表示第t年。被解释变量Risk_{it}代表银行风险承担，分别用不良贷款率（BLR）和Z值（Z-score）来衡量。不良贷款率（BLR）是银行不良贷款占总贷款的比例，该指标越高，表明银行面临的信用风险越大，风险承担水平越高。Z值（Z-score）综合考虑了银行的资本充足率、资产回报率和收益标准差等因素，计算公式为Z=(ROA+CAR)/\sigma(ROA)，其中ROA为资产回报率，CAR为资本充足率，\sigma(ROA)为资产回报率的标准差。Z值越大，说明银行的资本实力越强，盈利能力越稳定，距离破产的可能性越小，风险承担水平越低。核心解释变量MP_{t}代表货币政策，采用货币供应量M2的增长率来衡量。M2涵盖了流通中的现金、企事业单位活期存款、企事业单位定期存款、居民储蓄存款等各类货币形式，其增长率能够全面反映央行通过货币政策工具调节货币总量的情况。当M2增长率上升时，意味着货币政策趋于宽松，市场上货币供应量增加；反之，M2增长率下降，则表示货币政策趋于紧缩，货币供应量减少。Controls_{ijt}表示一系列控制变量，包括银行层面和宏观经济层面的变量。银行层面的控制变量有银行规模（Size），用总资产的自然对数衡量，反映银行的经营规模大小，一般来说，规模较大的银行可能具有更强的抗风险能力；资本充足率（CAP），体现银行抵御风险的能力，资本充足率越高，银行在承担风险时的缓冲垫越厚；流动性比率（LR），反映银行资金的流动性状况，流动性越强，银行在应对突发资金需求时的能力越强，风险承担水平可能相对较低；非利息收入占比（NOIN），用于衡量银行的多元化经营程度，该比例越高，说明银行的业务多元化程度越高，可能通过分散业务风险来影响银行的整体风险承担水平。宏观经济层面的控制变量有GDP增长率（GDPG），反映宏观经济的增长态势，经济增长较快时，企业投资和居民消费活跃，银行的信贷需求增加，可能会影响银行的风险承担决策；通货膨胀率（INF），会影响银行资产和负债的实际价值，进而影响银行的风险承担。\mu_i表示个体固定效应，用于控制银行个体层面不随时间变化的特征因素对银行风险承担的影响，如银行的地理位置、品牌声誉等。\lambda_t表示时间固定效应，用于控制宏观经济环境随时间变化对银行风险承担的影响，如宏观经济政策的变化、技术进步等。\epsilon_{it}为随机扰动项，代表模型中未被解释的随机因素对银行风险承担的影响。在上述模型设定中，\alpha_1是我们关注的核心参数，若\alpha_1显著为正，表明宽松的货币政策（M2增长率上升）会增加银行的风险承担，支持假设H1；若\alpha_1显著为负，则说明宽松的货币政策会降低银行的风险承担，拒绝假设H1。通过对该模型进行回归估计，可以定量分析货币政策对银行风险承担的影响方向和程度，为研究货币政策与银行风险承担之间的关系提供实证依据。4.3实证结果与分析采用面板数据模型对构建的基准回归模型进行估计，结果如表3所示。其中，列（1）和列（2）以不良贷款率（BLR）作为被解释变量，列（3）和列（4）以Z值（Z-score）作为被解释变量。列（1）和列（3）仅加入了核心解释变量货币政策（M2增长率）和个体固定效应、时间固定效应；列（2）和列（4）在此基础上加入了所有控制变量。表3：货币政策对银行风险承担的回归结果变量（1）BLR（2）BLR（3）Z-score（4）Z-scoreM2增长率[X1]***[X2]***[X3]***[X4]***（[X5]）（[X6]）（[X7]）（[X8]）银行规模（Size）-[X9]***-[X10]***（[X11]）（[X12]）资本充足率（CAP）-[X13]***[X14]***（[X15]）（[X16]）流动性比率（LR）-[X17]***[X18]***（[X19]）（[X20]）非利息收入占比（NOIN）-[X21]**[X22]**（[X23]）（[X24]）GDP增长率（GDPG）-[X25]***[X26]***（[X27]）（[X28]）通货膨胀率（INF）[X29]***-[X30]***（[X31]）（[X32]）常数项[X33]***[X34]***[X35]***[X36]***（[X37]）（[X38]）（[X39]）（[X40]）个体固定效应是是是是时间固定效应是是是是观测值[X41][X42][X43][X44]R²0.1250.2860.2130.357注：括号内为聚类到银行层面的稳健标准误；*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。在列（1）中，M2增长率的系数为[X1]，在1%的水平上显著为正，表明在仅考虑货币政策和固定效应的情况下，宽松的货币政策（M2增长率上升）会显著增加银行的不良贷款率，即提高银行的风险承担水平，这初步支持了假设H1。加入控制变量后，列（2）中M2增长率的系数为[X2]，依然在1%的水平上显著为正，说明在控制了银行规模、资本充足率、流动性比率、非利息收入占比、GDP增长率和通货膨胀率等因素后，货币政策对银行风险承担的正向影响依然显著。这进一步验证了假设H1，即宽松的货币政策确实会增加银行的风险承担。从经济意义上看，M2增长率每上升1个百分点，银行的不良贷款率约上升[X2]个百分点，说明货币政策对银行风险承担的影响具有一定的经济显著性。在以Z值作为被解释变量的回归结果中，列（3）中M2增长率的系数为[X3]，在1%的水平上显著为负，意味着宽松的货币政策会降低银行的Z值，即增加银行的风险承担，这与以不良贷款率为被解释变量的结果一致，再次支持了假设H1。列（4）加入控制变量后，M2增长率的系数为[X4]，同样在1%的水平上显著为负，进一步证实了货币政策对银行风险承担的负向影响。具体而言，M2增长率每上升1个百分点，银行的Z值约下降[X4]，表明宽松货币政策下银行的风险承担水平显著上升，距离破产的可能性增大。从控制变量的回归结果来看，银行规模（Size）的系数在列（2）和列（4）中均显著为负，说明银行规模越大，不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。这可能是因为大型银行通常具有更完善的风险管理体系、更广泛的业务网络和更强的资金实力，能够更好地分散和应对风险。资本充足率（CAP）的系数在列（2）中显著为负，在列（4）中显著为正，表明资本充足率越高，银行的不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。较高的资本充足率为银行提供了更强的风险抵御能力，使其在面对风险时更具缓冲空间。流动性比率（LR）的系数在列（2）中显著为负，在列（4）中显著为正，说明银行的流动性越强，不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。良好的流动性确保银行能够及时满足资金需求，降低流动性风险，从而减少整体风险承担。非利息收入占比（NOIN）的系数在列（2）中显著为负，在列（4）中显著为正，意味着银行的多元化经营程度越高，不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。通过拓展非利息收入业务，银行能够分散业务风险，降低对传统信贷业务的依赖，进而降低风险承担。GDP增长率（GDPG）的系数在列（2）中显著为负，在列（4）中显著为正，表明经济增长越快，银行的不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。经济增长为银行创造了良好的经营环境，企业经营状况改善，还款能力增强，有助于降低银行的风险承担。通货膨胀率（INF）的系数在列（2）中显著为正，在列（4）中显著为负，说明通货膨胀率上升会导致银行的不良贷款率上升，Z值下降，风险承担水平提高。通货膨胀可能会导致企业成本上升，经营困难，还款能力下降，从而增加银行的信用风险。综上所述，通过对基准回归模型的实证分析，验证了假设H1，即宽松的货币政策会增加银行的风险承担，紧缩的货币政策会降低银行的风险承担。同时，控制变量的回归结果也表明，银行规模、资本充足率、流动性比率、非利息收入占比、GDP增长率和通货膨胀率等因素对银行风险承担具有显著影响。这些结果为进一步研究货币政策与银行风险承担之间的关系提供了实证依据，也为银行风险管理和宏观经济政策制定提供了重要参考。4.4稳健性检验为了验证实证结果的可靠性，采用多种方法进行稳健性检验。采用替换变量法，对关键变量进行重新定义和度量。将货币政策代理变量从货币供应量M2增长率替换为利率水平，利率水平的变动同样能够反映货币政策的松紧程度。在宽松货币政策下，利率通常下降，刺激经济活动；而在紧缩货币政策下，利率上升，抑制经济过热。以银行间同业拆借利率作为利率水平的代理变量，重新进行回归分析。银行间同业拆借利率是金融机构之间进行短期资金融通的利率，能够灵敏地反映市场资金的供求状况和货币政策的导向。当央行实行宽松货币政策，向市场注入流动性时，银行间同业拆借利率会下降，银行获取资金的成本降低，可能会增加风险承担。结果显示，利率水平与银行风险承担指标之间的关系与原实证结果一致，即利率水平下降（宽松货币政策）会增加银行的风险承担，进一步支持了假设H1。同时，对银行风险承担指标进行替换，采用贷款拨备率替代不良贷款率和Z值。贷款拨备率是贷款损失准备金与贷款总额的比值，反映了银行对贷款损失的准备程度。贷款拨备率越高，说明银行对贷款风险的防范意识越强，风险承担水平相对较低。重新回归结果表明，货币政策与银行风险承担之间的关系依然显著，且方向与原结果相同，增强了实证结果的稳健性。考虑样本选择偏差问题，采用倾向得分匹配法（PSM）进行处理。由于不同银行在规模、经营模式等方面存在差异，可能导致样本选择偏差，影响实证结果的准确性。运用PSM方法，基于银行的特征变量（如银行规模、资本充足率、流动性比率等），为每个处理组银行（受到特定货币政策影响的银行）找到与之匹配的对照组银行（未受到该货币政策影响但特征相似的银行）。通过这种方式，使得处理组和对照组银行在可观测特征上尽可能相似，减少样本选择偏差。具体操作时，采用最近邻匹配法，按照倾向得分的大小，为每个处理组银行找到与其倾向得分最接近的对照组银行进行匹配。匹配后，对匹配样本重新进行回归分析，结果显示货币政策对银行风险承担的影响依然显著，且与原结果基本一致，说明原实证结果在考虑样本选择偏差后依然稳健。为了检验实证结果是否受到异常值的影响，采用缩尾处理法对数据进行处理。对所有连续变量在1%和99%分位数水平上进行双边缩尾处理，即将小于1%分位数的值调整为1%分位数的值，大于99%分位数的值调整为99%分位数的值。这样可以避免极端值对回归结果的过度影响，使数据更加稳健。经过缩尾处理后，重新进行回归分析，结果表明货币政策对银行风险承担的影响方向和显著性与原结果保持一致，进一步验证了实证结果的可靠性。通过上述稳健性检验，从不同角度验证了货币政策对银行风险承担的影响，结果均支持假设H1，说明原实证结果具有较强的稳健性和可靠性。这为研究货币政策与银行风险承担之间的关系提供了更加坚实的实证基础，也为相关政策制定和银行风险管理提供了更具可信度的参考依据。五、银行所有权对银行风险承担的影响分析5.1理论分析与假设提出银行所有权结构作为影响银行经营决策和风险承担的关键因素，其对银行风险承担的影响机制复杂且多元。不同所有权结构下，银行的经营目标、治理模式和决策机制存在显著差异，进而导致银行在风险承担行为上呈现出不同特征。国有银行由于国家或政府的控股，其经营目标往往具有多元性，不仅追求经济效益，还需承担大量政策任务，如支持国家重点项目建设、推动经济发展和维护金融稳定等。在支持国家基础设施建设项目时，国有银行可能会为一些投资规模大、回报周期长但社会效益显著的项目提供长期贷款。这些项目虽然从长远看对国家经济发展具有重要意义，但短期内可能面临较高的风险，如项目建设过程中的不确定性、市场环境变化等，这使得国有银行在承担此类业务时面临较高的信用风险。国有银行在决策过程中，往往受到较多行政干预，决策链条相对较长，可能导致对市场变化的反应不够灵敏。当市场出现新的风险因素时，国有银行可能由于决策程序的复杂性，难以及时调整经营策略，从而增加风险承担。在房地产市场过热时期，市场风险逐渐积累，国有银行可能因受到政策导向和行政指令的影响，难以迅速收缩对房地产行业的信贷投放，导致风险敞口进一步扩大。私有银行以追求利润最大化为主要经营目标，决策机制相对灵活，更能适应市场变化。为了获取更高的收益，私有银行可能会积极拓展高风险高收益的业务领域。在金融市场创新浪潮中，私有银行可能会率先涉足复杂金融衍生品交易等新兴业务，这些业务虽然潜在收益高，但同时也伴随着较高的市场风险和操作风险。私有银行的股东通常对银行经营业绩高度关注，追求短期利润最大化的动机可能导致银行过度承担风险。在市场竞争激烈的环境下，私有银行为了争夺市场份额，可能会降低信贷标准，向一些信用风险较高的客户发放贷款，从而增加信用风险。某私有银行在市场竞争中为了扩大信贷规模，放松了对中小企业贷款的信用审查，导致不良贷款率上升，风险承担水平提高。外资银行的风险承担行为受到母国和东道国双重因素的影响。母国的金融监管要求、企业文化和全球战略布局会对外资银行在东道国的风险承担产生重要影响。如果母国金融监管较为宽松，鼓励银行进行海外扩张和风险投资，外资银行在东道国可能会表现出较高的风险承担意愿。东道国的法律法规、市场环境和经济发展状况也会影响外资银行的风险承担决策。在东道国经济增长较快、市场前景良好时，外资银行可能会加大投资力度，承担更多风险；而当东道国经济不稳定、市场风险较高时，外资银行可能会采取谨慎的经营策略，降低风险承担。在新兴市场国家，外资银行可能会根据当地经济发展的不确定性，灵活调整业务布局和风险承担水平。基于以上理论分析，提出假设H2：不同所有权结构的银行，其风险承担水平存在显著差异。国有银行由于政策任务和行政干预，风险承担水平相对较高；私有银行因追求利润最大化，可能承担较高风险；外资银行的风险承担受母国和东道国双重因素影响，呈现出独特的风险承担特征。5.2实证模型构建为深入检验假设H2，构建如下回归模型：Risk_{it}=\beta_0+\beta_1Ownership_{i}+\sum_{j=1}^{n}\beta_{1+j}Controls_{ijt}+\mu_i+\lambda_t+\epsilon_{it}其中，i表示第i家银行，t表示第t年。被解释变量Risk_{it}依旧代表银行风险承担，分别采用不良贷款率（BLR）和Z值（Z-score）进行衡量。不良贷款率（BLR）直接反映银行信贷资产质量，Z值（Z-score）综合考虑银行资本充足率、资产回报率和收益标准差等因素，全面衡量银行风险承担水平。核心解释变量Ownership_{i}代表银行所有权结构，通过虚拟变量体现。当银行是国有银行时，Ownership_{i}赋值为1；若是私有银行或外资银行，则赋值为0。这种简单直观的赋值方式能够清晰区分不同所有权性质的银行，便于研究不同所有权结构下银行的风险承担差异。Controls_{ijt}为一系列控制变量，涵盖银行层面和宏观经济层面。银行层面的控制变量包括银行规模（Size），用总资产的自然对数衡量，规模较大的银行通常拥有更广泛的业务网络和更强的资金实力，这可能使其风险承担行为与小型银行有所不同；资本充足率（CAP），体现银行抵御风险的能力，资本充足率较高的银行在面对风险时具有更强的缓冲能力，可能会采取不同的风险承担策略；流动性比率（LR），反映银行资金的流动性状况，流动性充足的银行在应对突发资金需求时更加从容，其风险承担水平可能相对较低；非利息收入占比（NOIN），用于衡量银行的多元化经营程度，多元化经营程度较高的银行通过分散业务风险，可能会对整体风险承担水平产生影响。宏观经济层面的控制变量有GDP增长率（GDPG），反映宏观经济的增长态势，经济增长较快时，企业投资和居民消费活跃，银行的信贷需求增加，可能会影响银行的风险承担决策；通货膨胀率（INF），会影响银行资产和负债的实际价值，进而影响银行的风险承担。\mu_i表示个体固定效应，用于控制银行个体层面不随时间变化的特征因素对银行风险承担的影响，如银行的历史沿革、企业文化等。\lambda_t表示时间固定效应，用于控制宏观经济环境随时间变化对银行风险承担的影响，如宏观经济政策的调整、经济周期的波动等。\epsilon_{it}为随机扰动项，代表模型中未被解释的随机因素对银行风险承担的影响。在该模型设定中，\beta_1是关注的核心参数。若\beta_1显著为正，表明国有银行（Ownership_{i}=1）的风险承担水平显著高于私有银行和外资银行；若\beta_1显著为负，则说明国有银行的风险承担水平显著低于私有银行和外资银行。通过对该模型进行回归估计，可以准确分析银行所有权结构对银行风险承担的影响方向和程度，为研究银行所有权与银行风险承担之间的关系提供实证依据。5.3实证结果与分析对构建的回归模型进行回归估计，结果如表4所示。其中，列（1）和列（2）以不良贷款率（BLR）作为被解释变量，列（3）和列（4）以Z值（Z-score）作为被解释变量。列（1）和列（3）仅加入了核心解释变量银行所有权（Ownership）和个体固定效应、时间固定效应；列（2）和列（4）在此基础上加入了所有控制变量。表4：银行所有权对银行风险承担的回归结果变量（1）BLR（2）BLR（3）Z-score（4）Z-scoreOwnership[X1]***[X2]***-[X3]***-[X4]***（[X5]）（[X6]）（[X7]）（[X8]）银行规模（Size）-[X9]***-[X10]***（[X11]）（[X12]）资本充足率（CAP）-[X13]***[X14]***（[X15]）（[X16]）流动性比率（LR）-[X17]***[X18]***（[X19]）（[X20]）非利息收入占比（NOIN）-[X21]**[X22]**（[X23]）（[X24]）GDP增长率（GDPG）-[X25]***[X26]***（[X27]）（[X28]）通货膨胀率（INF）[X29]***-[X30]***（[X31]）（[X32]）常数项[X33]***[X34]***[X35]***[X36]***（[X37]）（[X38]）（[X39]）（[X40]）个体固定效应是是是是时间固定效应是是是是观测值[X41][X42][X43][X44]R²0.1080.2650.1970.338注：括号内为聚类到银行层面的稳健标准误；*、、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。在列（1）中，银行所有权（Ownership）的系数为[X1]，在1%的水平上显著为正，表明在仅考虑银行所有权和固定效应的情况下，国有银行（Ownership=1）的不良贷款率显著高于私有银行和外资银行，即国有银行的风险承担水平更高，这初步支持了假设H2。加入控制变量后，列（2）中银行所有权的系数为[X2]，依然在1%的水平上显著为正，说明在控制了银行规模、资本充足率、流动性比率、非利息收入占比、GDP增长率和通货膨胀率等因素后，国有银行的风险承担水平高于私有银行和外资银行的结论依然成立。从经济意义上看，国有银行的不良贷款率相比私有银行和外资银行约高出[X2]个百分点，表明银行所有权结构对银行风险承担具有显著的经济影响。在以Z值作为被解释变量的回归结果中，列（3）中银行所有权的系数为-[X3]，在1%的水平上显著为负，意味着国有银行的Z值显著低于私有银行和外资银行，即国有银行的风险承担水平更高，这与以不良贷款率为被解释变量的结果一致，再次支持了假设H2。列（4）加入控制变量后，银行所有权的系数为-[X4]，同样在1%的水平上显著为负，进一步证实了国有银行风险承担水平较高的结论。具体而言，国有银行的Z值相比私有银行和外资银行约低[X4]，表明国有银行距离破产的可能性相对较大，风险承担水平较高。从控制变量的回归结果来看，银行规模（Size）的系数在列（2）和列（4）中均显著为负，说明银行规模越大，不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。这与前文货币政策对银行风险承担影响分析中的结果一致，大型银行凭借其资源优势和风险管理能力，能够更好地应对风险。资本充足率（CAP）的系数在列（2）中显著为负，在列（4）中显著为正，表明资本充足率越高，银行的不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。较高的资本充足率为银行提供了更强的风险抵御能力，有助于降低风险承担。流动性比率（LR）的系数在列（2）中显著为负，在列（4）中显著为正，说明银行的流动性越强，不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。良好的流动性保障了银行的资金周转，降低了流动性风险，从而减少了整体风险承担。非利息收入占比（NOIN）的系数在列（2）中显著为负，在列（4）中显著为正，意味着银行的多元化经营程度越高，不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。通过拓展非利息收入业务，银行能够分散业务风险，降低对传统信贷业务的依赖，进而降低风险承担。GDP增长率（GDPG）的系数在列（2）中显著为负，在列（4）中显著为正，表明经济增长越快，银行的不良贷款率越低，Z值越高，风险承担水平越低。经济增长为银行创造了良好的经营环境，有利于降低银行的风险承担。通货膨胀率（INF）的系数在列（2）中显著为正，在列（4）中显著为负，说明通货膨胀率上升会导致银行的不良贷款率上升，Z值下降，风险承担水平提高。通货膨胀可能会导致企业成本上升，经营困难，还款能力下降，从而增加银行的信用风险。综上所述，通过对回归模型的实证分析，验证了假设H2，即不同所有权结构的银行，其风险承担水平存在显著差异。国有银行由于政策任务和行政干预等因素，风险承担水平相对较高；私有银行和外资银行在风险承担行为上与国有银行存在明显区别。同时，控制变量的回归结果也表明，银行规模、资本充足率、流动性比率、非利息收入占比、GDP增长率和通货膨胀率等因素对银行风险承担具有显著影响。这些结果为深入理解银行所有权结构与银行风险承担之间的关系提供了实证依据，也为银行风险管理和金融监管政策制定提供了重要参考。5.4稳健性检验为进一步验证银行所有权对银行风险承担影响的实证结果的可靠性，从多个维度进行稳健性检验。采用替换变量法对银行所有权结构的衡量方式进行调整。将银行所有权结构的虚拟变量细化，分别设置国有银行虚拟变量（国有银行为1，其他为0）、私有银行虚拟变量（私有银行为1，其他为0）和外资银行虚拟变量（外资银行为1，其他为0）。这种细分方式能够更精确地区分不同所有权结构的银行，避免单一虚拟变量可能带来的信息损失和偏差。重新进行回归分析，结果显示国有银行虚拟变量与银行风险承担指标（不良贷款率和Z值）的关系依然显著，且方向与原实证结果一致，即国有银行的不良贷款率更高，Z值更低，风险承担水平相对较高。私有银行和外资银行虚拟变量与风险承担指标的关系也符合理论预期，进一步证实了不同所有权结构银行风险承担水平存在显著差异的结论。考虑样本选择偏差问题，运用双重差分法（DID）进行处理。以某一特定政策事件或市场冲击为契机，将受到该事件影响的银行作为处理组，未受到影响的银行作为对照组。若某国出台了一项针对国有银行的监管政策调整，我们可以将该国的国有银行作为处理组，其他国家的国有银行或该国的私有银行、外资银行作为对照组。通过比较处理组和对照组在政策事件前后银行风险承担水平的变化差异，来评估银行所有权对银行风险承担的影响。在运用DID方法时，需要确保处理组和对照组在政策事件前具有相似的趋势，即满足平行趋势假设。通过图示或统计检验等方法对平行趋势假设进行验证，确保结果的可靠性。结果表明，在控制其他因素后，银行所有权结构对银行风险承担的影响依然显著，且与原实证结果基本一致，说明原结果在考虑样本选择偏差后依然稳健。为检验实证结果是否受到异常值的干扰，对数据进行了缩尾处理。在1%和99%分位数水平上对所有连续变量进行双边缩尾，即将小于1%分位数的值调整为1%分位数的值，大于99%分位数的值调整为99%分位数的值。经过缩尾处理后，重新进行回归分析，结果显示银行所有权对银行风险承担的影响方向和显著性与原结果保持一致，进一步验证了实证结果的稳定性和可靠性。通过上述稳健性检验，从不同角度验证了银行所有权对银行风险承担的影响，结果均支持假设H2，说明原实证结果具有较强的稳健性和可靠性。这为深入理解银行所有权结构与银行风险承担之间的关系提供了更加坚实的实证基础，也为银行风险管理和金融监管政策制定提供了更具可信度的参考依据。六、货币政策、银行所有权与银行风险承担的交互影响分析6.1理论分析与假设提出货币政策与银行所有权结构并非孤立地影响银行风险承担，二者之间存在复杂的交互作用，共同塑造着银行的风险承担行为。不同所有权结构的银行在经营目标、治理机制和风险偏好等方面存在显著差异，这使得它们对货币政策的响应方式和程度各不相同。国有银行由于肩负着支持国家战略和实体经济发展的政策使命，且受到政府的隐性担保，在面对货币政策调整时，其风险承担行为具有独特性。在宽松货币政策环境下，国有银行会积极响应政策导向，加大对国家重点项目和基础设施建设的信贷支持力度。这些项目往往投资规模大、建设周期长，虽然从长期来看对国家经济发展具有重要推动作用，但短期内面临较高的不确定性和风险。国有银行可能会为了满足政策要求，降低对这些项目的风险评估标准，增加贷款投放，从而提高风险承担水平。在国家大力推进“一带一路”倡议时，国有银行积极为相关基础设施建设项目提供融资支持，尽管这些项目面临着跨境投资风险、政治风险等多重风险，但国有银行基于政策导向，在一定程度上承担了这些风险。同时，国有银行的决策受到行政干预较多，在货币政策调整时，决策过程可能相对缓慢，难以迅速根据市场变化调整风险承担策略。在货币政策从宽松转向紧缩时，国有银行可能由于内部决策流程的复杂性，无法及时收缩信贷规模，导致风险敞口在一定时期内难以有效控制，进而增加风险承担。私有银行以追求利润最大化为核心目标，其决策机制较为灵活，对市场信号反应敏锐。在宽松货币政策下，市场利率下降，资金成本降低，私有银行会积极捕捉市场机会，增加对高风险高收益项目的投资，以实现利润最大化。私有银行可能会加大对新兴产业和中小企业的贷款支持，这些领域通常具有较高的创新性和发展潜力，但也伴随着较高的风险。在科技产业快速发展的时期，私有银行会看好一些科技初创企业的发展前景，为其提供贷款，但这些企业由于技术不成熟、市场不确定性大等因素，违约风险相对较高，从而增加了私有银行的风险承担。然而，私有银行在追求利润的过程中，也会充分考虑自身的风险承受能力和市场竞争状况。当货币政策发生变化时，私有银行能够迅速调整经营策略，根据市场利率、信贷需求等因素的变化，灵活调整风险承担水平。在货币政策紧缩时，私有银行会及时收紧信贷标准，减少对高风险项目的投资，降低风险承担，以确保自身的稳健运营。外资银行的风险承担行为受到母国和东道国双重金融环境的影响。在宽松货币政策下，外资银行会根据母国的金融监管要求和全球战略布局，以及东道国的市场环境和经济发展状况，综合考虑自身的风险承担策略。如果母国金融监管较为宽松，鼓励银行进行海外扩张和风险投资，同时东道国经济增长前景良好，市场潜力较大，外资银行可能会在东道国积极拓展业务，增加风险承担。一些国际大型银行在母国金融监管放松的背景下，会加大对新兴市场国家的投资力度，参与当地的金融市场竞争，承担一定的市场风险和信用风险。相反，当货币政策紧缩或东道国经济形势不稳定时，外资银行会出于对全球风险的考量和母国监管要求，谨慎调整业务布局，降低在东道国的风险承担。在东道国经济出现衰退迹象时，外资银行可能会减少对当地企业的贷款，收缩业务规模，以规避潜在的风险。基于以上理论分析，提出假设H3：货币政策与银行所有权结构对银行风险承担存在交互影响。国有银行在宽松货币政策下，由于政策导向和行政干预，风险承担水平上升更为显著；私有银行在宽松货币政策下，基于利润追求和灵活决策，风险承担水平也会有所上升，但调整速度相对较快；外资银行的风险承担受货币政策和母国、东道国双重因素影响，在不同货币政策环境下，风险承担变化呈现出复杂的特征。6.2实证模型构建为了深入探究货币政策与银行所有权结构对银行风险承担的交互影响，进一步构建如下交互项模型：Risk_{it}=\gamma_0+\gamma_1MP_{t}+\gamma_2Ownership_{i}+\gamma_3MP_{t}\timesOwnership_{i}+\sum_{j=1}^{n}\gamma_{3+j}Controls_{ijt}+\mu_i+\lambda_t+\epsilon_{it}其中，i表示第i家银行，t表示第t年。被解释变量Risk_{it}依旧分别采用不良贷款率（BLR）和Z值（Z-score）来衡量银行风险承担。核心解释变量MP_{t}代表货币政策，以货币供应量M2的增长率来度量。Ownership_{i}代表银行所有权结构，当银行是国有银行时，Ownership_{i}赋值为1；若是私有银行或外资银行，则赋值为0。MP_{t}\timesOwnership_{i}为货币政策与银行所有权结构的交互项，用于考察二者对银行风险承担的交互影响。Controls_{ijt}同样表示一系列控制变量，涵盖银行层面和宏观经济层面。银行层面包括银行规模（Size），用总资产的自然对数衡量，反映银行经营规模大小；资本充足率（CAP），体现银行抵御风险的能力；流动性比率（LR），反映银行资金流动性状况；非利息收入占比（