《表2 基准回归结果：银行竞争、批发融资与系统性风险》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《银行竞争、批发融资与系统性风险》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注：括号内是由稳健标准误计算出的t值，***、**和*分别表示1%、5%和10%显著性水平显著。Tdum代表时间固定效应，Adj＿R2是调整后的R2。下表同。

借鉴De Jonghe（2010）、Van Oordt和Zhou(2019）等研究银行系统性风险影响因素的实证文献，本文在基准回归中采用OLS方法运行模型（1）-（3）。为减少扰动项不规则带来的问题，所有回归均采用银行层面聚类稳健的标准误。表2列示模型（1）-(3）的基准回归结果。其中，列（1）用于估计核心解释变量银行竞争COM对系统性风险指标△CoVaR的总效应。COM的系数c显著为正，说明在控制其他因素后，面临竞争压力越大的商业银行系统性风险越高。这与郭晔、赵静（2017）基于国内上市银行、Hirata和Ojima(2019）基于日本区域性银行的研究结果一致。列（2）汇报银行竞争COM对中介变量银行批发融资占比WSF的影响。COM的系数a显著为正，说明更为激烈的市场竞争将促使银行更多地使用批发融资。在更大的竞争压力下，商业银行一方面被动地依赖批发融资以应对揽储困境，另一方面也会主动地运用批发融资实现规模扩张、参与同业资金套利，假说H1得到验证。列（3）汇报同时加入COM和WSF的回归结果。中介变量WSF的系数b显著为正，说明更为依赖批发融资的商业银行具有更高的系统性风险，假说H2得到验证。批发融资增加银行脆弱性，降低其对外部冲击的抵御能力，同时增加商业银行之间、银行和其他金融机构之前的关联，风险可以在不同机构间、不同市场间快速传染，金融体系的不稳定上升，发生系统性风险的可能性增大。由于批发融资的主体为银行同业负债业务，因此上述结论与隋聪等（2017）等对银行同业借贷增强风险传染的研究发现一致；此外，相比“存贷汇”等商业银行传统业务，批发融资业务属于非传统银行业务，而Moore和Zhou(2013）、Van Oordt和Zhou(2019）在研究商业银行业务模式的风险效应时发现，参与批发融资业务较多的银行具有更大的系统性风险，这与本文研究发现也是相符的。