《表2 全样本的实证结果》

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《住房抵押贷款与银行业风险分析——来自中国商业银行的经验证据》

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注:（1）***、**、*分别表示显著性水平1%、5%、10%，括号中的数字为标准差。（2）由于采用随机效应法进行估计时无法准确得到拟合优度，所以没有汇报其拟合优度值。

首先对信贷传导机制进行实证分析。所有模型均采用固定效应法进行回归，且从检验方程所有系数是否均为0的F/Wald检验结果来看，拒绝了方程所有系数均为0的原假设，说明方程总体回归结果较为理想（见表2）。上文在构建商业银行风险Z值时指出，Z值越大说明商业银行风险越小，所以解释变量的系数为正则说明该变量将降低商业银行风险，系数为负说明该变量将提高商业银行风险。从表2的回归结果可知，住房抵押贷款规模的系数均显著为正，表明住房抵押贷款规模的提高确实能够降低商业银行风险，该结论与Martins et al．[12]的结论相同。另外，通过对商业银行风险Z值构成要素的进一步分析发现，增加住房抵押贷款规模主要是通过降低商业银行资本充足率的水平值和商业银行资产收益率的波动，同时提高商业银行资产收益率的水平值实现降低商业银行风险的效果的。另外，商业银行总资产对商业银行风险Z值具有显著的正面影响，表明商业银行扩大规模有助于降低银行风险，该结论与张健华和王鹏[19]的结论相同。非住房抵押贷款规模对商业银行风险Z值具有不显著的正面影响，表明商业银行扩大非住房抵押贷款规模也有助于降低商业银行风险，但该影响是不显著的。从商业银行收入结构来看，净利息收入和非利息收入均对商业银行风险Z值具有不显著的正面影响。不同的收入均对商业银行资产收益率产生显著的正面影响，且非利息收入对资产收益率的影响要大于利息收入。从外部环境来看，经济增速对商业银行风险Z值具有不显著的负面影响，表明经济增速越高，商业银行所面临的风险越大，该结论也与张健华和王鹏[19]的结论相同。房价变动对商业银行风险Z值具有不显著的负面影响，表明房价变动越大，商业银行所面临的风险越高。