《表5 资产证券化对银行风险影响的调节效应》

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《监管约束、资产证券化与银行风险承担》

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注：同表2

为了考察流动性储备降低后，资金是否流向高风险和高杠杆领域，进一步加深了资产证券化对银行风险承担的影响，验证假说H4，本文将利用模型6、模型7进行调节效应检验，并借以佐证银行利用资产证券化规避监管约束的行为，再次验证假说H1。本文在模型3的基础上，分别加入资产证券化与道德风险倾向的交互项（Sec-loan*LTD）以及资产证券化与杠杆率的交互项（Sec-loan*Lev），进行调节效应检验。表5列（1）、列（2）汇报了模型6、模型7的OLS回归结果，列（3）、列（4）是模型6、模型7的2SLS回归结果，这里采用工具变量法解决内生性问题。不难看出，当核心解释变量为资产证券化与贷存比的交互项（Sec-loan*LTD）时，列（1)OLS回归结果显示，资产证券化与贷存比交互项（Sec-loan*LTD）的系数为-0.009，在5%的统计水平下显著。从影响程度来看，Sec-loan*LTD的系数为-0.009，在贷存比（LTD）的平均值67.120处，资产证券化规模占比（Sec-loan）每增加1个标准差（0.697），银行稳定性（Z-value）就会降低约0.421个单位，具有经济显著性。这表明在此过程中，商业银行的道德风险倾向会加深资产证券化业务对银行风险的影响。列（3）加入工具变量后，2SLS回归结果显示，Sec-loan*LTD的系数绝对值上升至0.018，在5%的统计水平下显著为负，且第一阶段F值为43.212，表明工具变量是有效的。当核心解释变量为资产证券化与杠杆率的交互项（Sec-loan*Lev）时，列（2)OLS回归结果表明，资产证券化与杠杆率交互项（Sec-loan*Lev）的系数为-0.071，在1%的统计水平下显著。列（4)2SLS的估计结果显示，Sec-loan*Lev系数的绝对值上升为0.129，且第一阶段F值大于10，表明工具变量是有效的，并进一步验证了在资产证券化过程中，银行的高杠杆行为会提高银行的风险水平。从经济显著性来看，以列（2）为例，Sec-loan*Lev的系数为-0.071，在杠杆率（Lev）的平均值12.567处，资产证券化规模占比（Sec-loan）每增加1个标准差（0.697），银行稳定性（Z-value）会降低约0.622个单位，表明调节效应是显著的。综上，我们证明了在资产证券化过程中，存在的道德风险倾向及高杠杆行为会进一步提高银行的风险水平，资产证券化对银行风险影响的调节效应得到验证，假说H4成立。特别是上述实证结果表明，在此过程中商业银行确实存在着道德风险倾向与高杠杆行为，进一步证明了商业银行通过资产证券化在后续活动中放松了自身的监管约束，使其仍有空间可以从事高风险、高杠杆业务，很好地佐证了银行利用资产证券化规避监管约束的行为，并再次验证了假说H1。