资本账户自由化、信贷扩张与系统性银行危机风险

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资本账户自由化、信贷扩张与系统性银行危机风险*
朱一鸣 潘 奇
[提 要] 本文研究在资本账户自由化下，信贷扩张与资本流入对于系统性银行危机风险的影响。利用89个国家1973—2016年的长面板数据，并控制影响银行危机风险多项因素后，研究发现资本账户自由化有助于降低银行危机风险。进一步研究发现，FDI流入能显著降低银行危机风险；适量的股权投资流入有助于增强银行业稳定性；但当股权投资大量流入时，伴随着信贷过度扩张和资产泡沫，银行危机风险急剧增加；较低的债权投资流入对银行业稳定性无显著影响，但当超过一定规模时，银行危机风险显著增加。
[关键词] 资本账户自由化；信贷扩张；系统性银行危机
一、 引言
金融自由化改革包括以利率市场化为主的国内金融改革和以资本账户自由化为代表的金融开放改革。对于发展中国家，金融自由化改革被认为有助于改善国内金融部门发展，提升资源配置效率，促进投资和消费，进而实现经济的长期稳定增长(Bekaert et al.,2005)。但随着发展中国家爆发的一系列金融危机，对于金融自由化的争论主要集中在其对金融稳定性的负面影响。在金融监管不足和国内金融发展水平较低情况下，利率市场化被认为会导致银行危机(Demirgüc-Kunt & Detragiache, 1999)。而在资本账户开放后，跨境短期资本的快速流动，会对国内的资产价格和银行体系产生冲击，进而形成银行危机和货币危机(Kaminsky & Reinhart，1999)。但这类观点也受到相当挑战。一些学者发现在消除反向因果关系和完善数据后，金融自由化也具有降低金融危机的可能性(Boyd & De Nicolò, 2005; Yeyati & Micco,2007)。同时合理安排金融自由化路径，加强金融监管和构建宏观审慎监管体系，正确选择和搭配相关政策，有助于实现在金融自由化下的金融稳定(程惠芳等，2016)。
在金融自由化改革进程中，中国采取了一条渐进、审慎和可控的改革路径，建立了存款保险制度，2015年实现了利率市场化，基本完成国内金融自由化改革。同时在金融开放改革上，中国取得了一系列的成果，如有管理的浮动汇率制、跨境资本流动的双向额度管理等。尤其值得关注的是，习近平主席在2018年4月博鳌亚洲论坛所发表的主旨演讲，向世界宣布中国开放的大门不会关闭，只会越开越大，表明了中国金融开放的整体基调。随后央行行长易纲宣布了扩大金融业对外开放的具体措施和时间表，包括放宽银行、证券和保险业持股限制比例，以及外商准入国民待遇和负面清单等。中国正向全面开放资本账户的方向不断前进。但随着开放程度的提高，跨境资本流入对于银行体系稳定性影响，以及形成系统性银行危机的可能性，都值得深入研究和探讨。本文利用89个国家1973—2016年的面板数据，研究在资本账户自由化下，国内信贷过度扩张和资本流入所具有的系统性银行危机可能性。本文发现基于法律开放指标，并控制影响银行危机风险的多项因素后，资本账户自由化有助于降低系统性银行危机风险，并发现不同类型的资本流入项对于系统性银行危机风险具有不同影响。本文主要在以下方面做出贡献： (1)将面板数据扩展到最新数据，体现出世界经济变化，并包括了2008—2009年的全球金融危机数据。(2)设计了多种交互项，来理解资本账户自由化与信贷扩张之间的关系，并采用非线性的平均边际效应法对两个变量对银行危机的影响方式进行分析。(3)针对面板数据中国家间的异质性和变量间相互影响所形成的内生性问题，采用了随机效应—Mundlak模型。(4)采用扩展的阈值法(Mendoza & Terrones,2008)来全面定义信贷扩张过程。(5)将资本流入项分解为FDI投资、股权投资和债权投资，并与信贷扩张指标构建交互项，来深入研究不同类型资本流入项对银行体系稳定性的影响。
二、文献综述
对于大多数国家，完善健全的金融体系推动着经济可持续增长，同时银行业在金融体系中有着举足轻重的作用。因此保证银行业的平稳运行对于防范金融风险、实现金融稳定有着重要作用。2008—2009年爆发的全球金融危机加深了我们对系统性银行危机风险的认识，单一银行崩溃所形成的系统性风险，会对整个金融体系构成威胁，进而推动巴塞尔协议Ⅲ和宏观审慎监管政策的提出。
有多种因素会对银行业的稳定性产生负面影响。首先依据Diamond & Dybvig(1983)的研究，由于期限错配、信息不对称和道德风险的存在，银行自身存在着内在脆弱性。巴塞尔协议Ⅰ和巴塞尔协议Ⅱ的微观审慎监管，以及存款保险制度的建立，使银行自身的金融风险显著降低。其次，金融自由化也会对银行业的稳定性产生重要影响。传统的“竞争—脆弱性”观点认为，利率市场化改革后名义利率波动加大，以及资本账户自由化后外资银行进入，都会加剧银行业的竞争，削弱了银行业特许经营权价值，降低了银行谨慎行事动机，从而导致银行业的脆弱性增加(Demirgüc-Kunt & Detragiache， 1999；王道平，2016)。
繁荣—萧条周期和资产价格泡沫的文献表明，信贷过度扩张会在国家层面造成银行体系的不稳定性(Mendoza & Terrones, 2008;Schularick & Taylor,2012)。仔细分析可以发现信贷过度扩张会通过金融自由化对银行业稳定性产生影响。首先资本账户自由化带来了资本流入激增；其次银行业的顺周期性使得国内信贷过度扩张，推高了企业的金融杠杆；最后在微观审慎监管中，银行业监管的顺周期性加剧了问题的严重性。取消资本账户限制会导致资本流入激增，一种可能后果是资本价格泡沫(Mc Kinnon & Pill，1997)。Furceri et al.(2012)研究了资本流入与银行危机发生概率之间的关系，在利用112个国家1970—2007年的数据后，发现在资本流入后的两年中，银行业危机概率显著提高了。银行业的顺周期性使得资本流入会促进企业和家庭的金融杠杆上升，在抵押品约束条件下，会在资产价格下跌和企业与家庭信贷违约之间形成负向反馈机制，从而影响银行业的稳定性(Schularick & Taylor, 2012)。同时银行业监管也具有顺周期性，在经济繁荣期，金融监管的资本约束条件较松，推动信贷扩张，但当经济下行时，伴随着针对商业银行的资本约束条件收紧，银行业产生信贷收缩过程，从而引发系统性银行危机(李文泓和罗猛，2010)。
传统观点认为对于发展中国家的资本管制有助于实现金融稳定，但研究发现在完善金融监管和消除不利因素后，金融自由化也能成为提升金融稳定性的重要渠道(Eichengreen, 2004)。首先利率市场化有助于消除大型企业和小型企业之间的借贷成本差异，使得企业的融资约束会随着时间的推移而减少(Laeven, 2003)，因此利率市场化提升了商业银行的资源配置效率。其次，无论是利率市场化还是资本账户自由化，都倾向于改善金融基础设施建设和银行业治理水平(Schmukler, 2004)。再次，在资本账户自由化下，外资银行准入加剧银行业的竞争，这有助于规范化商业银行， 增强其管理能力和风险承受能力，在存款保险制度保障下，降低了道德风险和银行危机风险，从而提升了金融稳定性 (Yeyati & Micco,2007; 王道平，2016)。最后，不同形式的资本流动对于银行业的稳定性有着不同作用。FDI 投资流入对银行业起到了稳定作用，而债务投资流入则具有负面作用(Furceri et al., 2012)。过度依赖债务资本被认为是金融危机背后的基本原因(Rogoff, 1999)。但对于发展中国家来说，由于融资成本和融资规模限制，外债融资无法被 FDI 投资或是股权投资所取代，同时在融资约束条件内，适度运用外债融资有助于实现经济增长潜力(Tornell & Westermann, 2005)。在资本账户开放下，审慎区分不同类型资本流动对金融稳定性的影响，结合宏观审慎监管政策，可以降低系统性银行危机风险(Ahrend et al.,2011)。
三、 实证模型
基于文献综述分析，一般观点认为资本账户自由化会对国内银行业的稳定性产生负面影响， 同时跨境资本大量流入会对国内信贷过度扩张起到重要作用。因此实证模型尝试验证以下两个假说。
H1 在控制相关影响因素后，资本账户自由化会增加一个国家的银行危机概率。
H2 在控制相关影响因素后，资本账户自由化会通过信贷扩张增加银行危机概率。
在模型上，采用基于面板数据的多元Logit模型，其中因变量yi,t是银行危机的二值变量(0 为正常，1为国家i在第t年出现了银行危机)。在Logit模型中，采用作为潜在变量表示银行危机的发生可能性。当潜在变量超过阈值时，出现银行危机。具体随机效应模型如下：

(1)
α+βXi,t-1+γCBi,t-1+θCLi,t-1
+δ(CLi,t-1×CBi,t-1)+ωi+εi,t
(2)
式中，假设E[ε|X,CB,CL,ω]=0，包括信贷扩张指标 CBi,t-1、资本账户开放指标 CLi,t-1、控制变量Xi,t-1、资本账户开放指标与信贷扩张指标之间的交互项 CLi,t-1×CBi,t-1及常数项 α、国家间差异截距项 ωi和随机误差扰动项 εi,t。在模型中，取解释变量的滞后一期，以降低银行危机发生期对解释变量影响所形成的内生性问题。
对于H1假说检验，采取在模型中不包括交互项，通过CLi,t-1系数θ 的显著性水平和符号进行验证。对于H2假说验证，则利用在模型中加入资本账户开放指标和信贷扩张指标的交互项进行分析。由于Logit模型具有非线性特征，交互项系数和显著性水平会伴随着解释变量变化而改变(Ai & Norton,2003;Norton et al.,2004)，因此交互项的显著性水平检验并无正确意义(Norton et al.,2004)。依据 Ai & Norton(2003)的研究，本文采用平均边际效应分析法分析交互项的平均边际效应(average marginal effects)。
以上面板模型的回归采用最简单的方法是假定国家截距项ωi和解释变量之间不存在相关性， 即解释变量为外生变量，无国家间变化影响，可利用随机效应模型作为回归模型。但是国家间差异显著，如人均收入差异等。因此截距项 ωi和解释变量之间往往存在相关性，一种策略是使用固定效应模型来控制国家间异质性所形成的变量内生性。但是固定效应模型只采用了被解释变量的变化值，因此未发生银行危机的国家数据被排除在外，从而形成选择性偏差问题。
Caballero(2012)基于 Mundlak(1978)对随机效应模型进行了改进，放松了解释变量外生性假设。假设实际模型为其中不包括体现国家间差异的截距项ωi。由于在ωi和xi,t之间存在相关性，因此在实际模型中，β会出现偏差。假设ωi和xi,t之间关系为ωi=φ0+φ1xi,t+ui，由于ωi为国家间差异，重写上式为其中为解释变量，为国家平均值，带入实际模型中为和因此在此模型中，增加了解释变量按国家平均值后，解释变量系数β的估计具有无偏性。同时研究表明该模型对于非线性模型和不平衡面板数据同样适用。在后续研究中，笔者利用随机效应Mundlak 模型对面板数据进行回归分析。
四、 数据分析
本文采用了1973—2016年89个国家的非平衡面板数据。主要指标解释如下所述。
(一)资本账户开放程度指标
资本账户开放程度指标一般包括法律开放指标和事实开放指标，以衡量一个国家允许跨境金融交易和跨境资本流动的程度。从1997开始，IMF将资本账户开放项目细分为7大类11项40个子项，而如果东道国开放信贷工具交易，并开放项目在6项以上，可以视作基本实现资本账户开放。本文中，法律开放指标采用Chinn & Ito(2008)构建的指标。(1)Chinn-Ito指标可以从链接下载：http://web.pdx.edu/～ito/Chinn-Ito_website.htm，数据最新更新到2017年。数据是基于IMF汇率制度安排和限制的年度报告(AREAER)，包括四个方面：(1)开放资本账户；(2)开放经常账户；(3)出口过程管制；(4)存在资本账户交易的多重汇率。该指标是基于四类指标的第一主成分，取值范围是在-1.767到2.603之间。该指标数据来源于IMF的《汇兑安排与汇兑限制》报告(AREAER)。事实开放指标为累计外国资本量与累计外国负债量之和占国内生产总值比重，其中累计外国资本量、累计外国负债量数据，以及FDI投资流入、股权投资流入和债权投资流入数据来自国家外部财富数据库(Lane & Milesi-Ferretti,2007)。(2)Lane & Milesi-Ferretti(2007)的数据库包括从1970—2004年期间145个国家的外国资产和外国负债数据，最新数据库扩展到2011年，可以从http://www.philiplane.org/EWN.html链接下载。该数据库的最新数据到2011年。本文利用IMF的BOP数据库将数据扩展到2016年。
(二)信贷扩张程度指标
Mendoza & Terrones(2008)提出阈值法来定义一次信贷过度扩张(credit boom)。巴塞尔委员会在2012年采用类似方法定义信贷过度扩张。一次信贷过度扩张为在一定周期内，信贷扩张量超越了正常周期内的信贷扩张量。对于信贷扩张量的衡量，一些研究使用基于世界银行数据库的国内私营部门信贷量/GDP指标(3)数据来源于世界银行。国内私营部门信贷量/GDP包括私营部门的国内信贷是指通过贷款、购买非股权证券、贸易信用以及其他应收账款等方式提供给私营部门并确立了偿还要求的金融资源。对于某些国家，此类债权包括对国有企业的信贷。，巴塞尔委员会推荐广义信贷量/GDP指标。(4)广义信贷/GDP包括非金融部门的所有债务余额，即境内和境外主体对境内非金融部门发放的贷款、购买的债券及其他债务融资。本文在相关性分析后，发现两类指标的相关性很高。由于广义信贷量/GDP指标数据相对较难获得，因此本文采用国内私营部门信贷量/GDP指标。采用Mendoza & Terrones(2008)的做法，首先进行Hodrick-Prescott滤波将一国年信贷量分解为长期趋势值和周期偏离值di,t；其次得到周期偏离值的标准差σ(di,t)；最后将周期偏离值与阈值进行比较，当超越一定阈值时，即di,t≥Φσ(di)，定义为一次信贷过度扩张，其中Φ是信贷扩张的阈值因子。(5)由于数据为年度数据，因此HP滤波的平滑参数设置为100。在Mendoza & Terrones(2008)的论文中，采用事件分析法(event analysis)、频率分析法(frequency analysis)，对于平滑参数的选择和阈值因子Φ的选择进行了详细的讨论。在特定国家的商业周期中，阈值因子是信贷量的标准偏差乘数，这使在一次信贷扩张中，阈值水平会随着信贷周期性变化而改变，不同的国家之间的信贷扩张阀值水平会不同。通过采用事件分析法和频率分析法，Mendoza & Terrones(2008)认为Φ值为1时，能比较准确地获得发展中国家和发达国家的一次信贷扩张。为进一步考察信贷扩张情况，笔者扩展了Φ的取值范围为(0，0.5，1，1.5，2)。同时在后续统计中，定义Φ≥1为一次信贷过度扩张。
(三)利率市场化指标和银行业监管指标
利率市场化指标体现国内金融市场化程度，同时银行业监管指标为国内银行业的监管水平。依据 Abiad et al.(2010)的金融改革数据库，利率市场化指标被量化为完全管制(0)、部分管制(1)、较高市场化程度(2)和完全市场化(3)这四个等级，而银行业监管指标从银行监管独立性、符合巴塞尔协议规定、监管覆盖面三方面，将指标划分为无监管(0)、较少监管(1)、大规模监管(2)和严格监管(3)。该数据库涵盖了91个国家1973—2005 年的数据，本文基于Abiad et al.(2010)的指标构建方法，首先利用文献查找和政策搜索法将利率市场化指标延展到2016年(6)借鉴王道平(2016)的思路，由于一国的利率市场化过程往往是从管制到市场化的过程，对于2005年已实现利率市场化的国家，基于政策连贯性，2005年后也取值为3。对于2005年没有实现利率市场化的国家，通过文献和政策检索对这些国家2005—2016年数据进行补齐，如无法找到相关数据，则采取缺省处理。，其次利用世界银行2017—2019年的全球银行监管调查数据(7)全球银行监管调查始于2017年，于2019年完成。该调查提供了160个司法管辖区的银行监管信息。这项调查的数据涵盖2011—2016年，网址：https://www.worldbank.org/en/research/brief/BRSS。对银行业监管指标进行延展。
(四)存款保险制度指标
Demirgüç-Kunt et al.(2014)构建了包括180个国家1960—2013年的存款保险制度指标数据。该指标为0和1的开关指标，为1时表示一国建立了显性的存款保险制度。通过对相关政策和文献资料检索，本文将该指标延展到2016年。
(五)系统性银行危机指标
Laeven & Valencia(2018)更新了他们之前在2008年和2013年所构建的系统性银行危机数据库。该数据库涵盖了1970—2017年间全球系统性银行危机事件数据。依据Demirgüç-Kunt & Detragiache(1999)定义，系统性银行危机表现为：(1)银行业出现超过10%的不良贷款率；(2)出现了大规模的银行挤兑及其他紧急措施，如政府全额担保、冻结存款等；(3)对于问题银行的援助成本超过GDP的2%；(4)政府救助出现大规模国有化银行机构。
(六)其他控制变量
参考Demirgüç-Kunt & Detragiache(2005)的研究，其他控制变量有实际人均GDP均值、实际GDP增长率和通货膨胀率。表1显示了变量的统计描述信息。
表1 变量的统计描述

资料来源：笔者根据相关数据统计。
(七) 数据分析
表2中列出高收入国家、中等收入国家和低收入国家1973—2016年的银行危机和信贷过度扩张的统计值。从数据上看，高收入国家和中等收入国家在1990年后，信贷过度扩张和银行危机次数明显增加，而低收入国家则略有增加。而从资本账户开放程度来看，1990年后，高收入国家和中等收入国家的金融开放程度都有显著提升，而低收入国家基本保持资本管制状态。在金融全球化的背景下，金融开放程度的不断提高，世界各国的信贷过度扩张和银行危机的频率都在增加。
表2 银行危机、信贷过度扩张和法律开放程度

资料来源：笔者根据相关数据统计。
对于新兴市场国家，金融危机背后经常可以发现信贷过度扩张的因素(Eichengreen & Arteta, 2002)。表3显示了高收入国家、中等偏上收入国家、中等偏下收入国家、低收入国家和所有国家在信贷过度扩张的六年窗口期间发生银行危机的次数和百分比。从表3中可以发现，银行危机往往会发生在信贷过度扩张窗口期。在高收入国家中，有接近3/4的银行危机年份出现在信贷过度扩张窗口期，而中等偏上收入国家，有70%的银行危机年份出现在了信贷过度扩张期，中等偏下收入国家为47.30%，而低收入国家为42.86%。同时值得关注的是，在信贷过度扩张期达到峰值之后，银行危机的发生率达到最高水平，其中，高收入国家有50.75%的银行危机年份出现在信贷过度扩张峰值期，中等偏上收入国家该比率为44.87%。
表3 信贷过度扩张和银行危机

说明：依据Mendoza & Terrones(2008)的研究，信贷扩张采用六年窗口期;括号外数字为次数，括号内数字为百分比。
资料来源：笔者根据相关数据统计。
五、实证分析
(一)基础模型分析
由于资本账户开放程度指标的准确性会对模型结果产生显著影响，笔者首先对于法律开放指标和事实开放指标进行比较分析，以选择相对准确的开放指标。表4主要对H1假说进行验证，其中模型(4.1)采用了法律开放指标(Chinn-Ito)，模型(4.2)使用了事实开放指标，模型(4.3)和(4.4)对高收入国家数据回归，模型(4.5)和(4.6)对中等偏上收入国家(8)世界银行按人均国民收入对世界各国分成四组，即低收入国家、中等偏下收入国家、中等偏上收入国家和高收入国家。依据世界银行2008年公布的数据，人均国民收入低于975美元为低收入国家，在976美元至3 855美元之间为中等偏下收入国家，在3 856美元至11 905美元之间为中等偏上收入国家，高于11 906美元为高收入国家。中国属于中等偏上收入国家，因此在后续研究中对高收入国家和中等偏上收入国家的数据进行重点分析。数据回归。
表4 资本账户的法律开放指标和事实开放指标

说明：括号内是t统计量，其中*为p<0.1， **为p<0.05， ***为p<0.01 。下表同。
在模型(4.1)中，法律开放指标系数为负值，且在5%水平上显著，说明从法律角度看，资本账户开放具有降低银行危机风险的作用，即H1假说被拒绝。但在(4.2)中，事实开放指标系数在5%水平上显著为正值，反映出从事实角度看，资本账户开放会增加银行危机风险。这体现出资本账户开放具有复杂性和争议性。从指标的准确性上看，法律开放指标(Chinn-Ito)基于国际货币基金组织的最新数据，反映了一个国家在资本账户制度上的选择，但是由于存在资本管制漏洞，以及新技术出现会绕过资本管制措施，因此法律开放指标在一定程度上会低估实际资本账户开放程度。事实开放指标依据实际资本流入和流出来衡量，不仅会反映资本账户开放程度，还会受到全球经济和贸易增长，以及全球经济一体化影响，因此会高估资本账户开放程度(Eichengreen,2004)。所以在模型(4.1)和模型(4.2)中对于资本账户开放会得出相反结论。
值得关注的是，自20世纪90年代以来，高收入国家(发达国家)都已实现资本账户开放，因此高收入国家的法律开放指标都接近于1(表2中，高收入国家在1990—2016年法律开放指标平均值为0.882)，但事实开放指标随着经济发展和跨境资本流动量增加会不断升高，因此从高收入国家角度来看，法律开放指标准确度量了资本账户开放水平，而事实开放指标则高估了实际开放程度。因此高收入国家的模型(4.3)采用了法律开放指标是相对准确的结果，将高收入国家的模型(4.3)和模型(4.4)与模型(4.1)和模型(4.2)相比较，可以发现在显著性水平和系数符号上相一致，说明采用法律开放指标的模型(4.1)结果更为准确和值得信赖。同时在模型(4.5)和模型(4.6)中，笔者进一步采用中等偏上收入国家的数据进行验证，可以发现法律开放指标和事实开放指标系数都是负数，并在1%水平上显著。
综上分析，笔者认为法律开放指标是更为准确的指标，并支持拒绝H1假说。在后续研究中，笔者主要利用法律开放指标展开深入研究。
在模型(4.1)中，信贷扩张指标系数为0.551，并在1%水平上显著，反映出信贷扩张对银行危机的发生有促进作用。实际人均GDP均值系数为-0.144，在1%水平上显著，体现出人均收入更高国家具有较低的银行危机风险。实际GDP增长率系数在1%水平显著为-0.110，表明经济增速对于银行危机有影响，同时通胀系数在5%水平显著为0.005，说明高通胀会导致银行危机。银行业监管指标系数在1%水平上显著为-0.573，体现出金融监管对于降低金融风险的作用。利率市场化指标系数在1%水平上显著为0.409，这与王道平(2016)的研究相一致，即以消除利率管制为主的金融自由化会显著增加银行危机风险。存款保险制度系数为-0.215，但是在所有模型中都不显著，这与已有针对存款保险制度的研究基本一致。存款保险制度需要在降低道德风险和信息不对称等问题后，才能降低银行业的危机风险。
(二)资本账户开放程度和信贷扩张程度之间的关系
在表4分析的基础上，一个值得关注的问题是在不同资本账户开放程度下，信贷扩张对银行危机的影响是会加强还是减弱。直观认识是在资本账户开放下，跨境资本流入会通过信贷扩张增加银行危机概率，即H2假说。
在表5中，笔者添加了法律开放指标和信贷扩张之间的交互项对H2假说进行验证，其中模型(5.1)包括了所有国家数据，模型(5.2)和(5.3)分别对高收入国家数据和中等偏上收入国家数据进行分析。在模型(5.1)中，资本账户开放对于银行危机影响被分解为两部分，即资本账户开放对银行危机的独立作用，资本账户开放和信贷扩张的交互项对银行危机的共同作用。对比模型(4.1)和(5.1)中的法律开放指标系数，在模型(5.1)中法律开放指标系数的显著性从5%水平提高到1%水平上显著，系数值从-1.08增加到-1.436，说明在消除资产账户开放和信贷扩张的共同影响后，资本账户开放对于降低银行危机风险的作用更为显著。同时信贷扩张指标被分解为从0到4四个等级，依据信贷扩张指标定义，等级2以上为信贷过度扩张，从模型(5.1)中的信贷扩张指标系数来看，随着信贷扩张程度提高，系数值和显著性都相应提高，从信贷扩张指标等于2时的5%水平显著和1.076，增加到信贷扩张指标等于4时的1%水平显著和1.620，说明随着信贷扩张程度提高，银行危机风险显著增加了。信贷扩张和法律开放指标的交互项系数基本为正值，同时并不是非常显著。依据Ai & Norton(2003)的分析，在逻辑回归中，交互项对于被解释变量具有非线性的影响，因此交互项的系数和显著性水平无法体现出信贷扩张和资本账户开放的共同作用对于银行危机的边际效应影响。在此本文利用平均边际效应分析图来研究交互项的非线性边际效应关系(见图1)。
表5 资本账户开放、信贷扩张与银行危机之间关系

图1显示了在不同的资本账户开放水平下，随着信贷扩张程度从0上升到4以后，银行危机发生概率的变化情况。从图1可以发现，伴随着资本账户开放程度的提高，信贷扩张所具有的银行危机风险显著降低，这点在高收入国家中显得尤为突出。对于高收入国家，在资本账户开放下，信贷扩张所带来的银行危机概率几乎保持不变，说明资本账户开放所带来的流动性有效降低了信贷过度扩张对于银行业稳定性的影响。同时在资本账户管制下，无论是所有国家，还是高收入国家和中等偏上收入国家，随着信贷扩张程度提高，银行危机概率显著升高，说明在资本管制下，信贷扩张对于银行业稳定性具有更为显著影响。还可以发现，在资本账户半开放和全开放下，一定范围内的信贷扩张(从1扩张到2)有助于降低银行危机风险。这说明在资本账户开放下，合理的资本流入会提升国内银行业管理能力和水平，从而使一定限度内的信贷扩张并不会增加银行危机风险。综上所述，本文拒绝了假说H2，认为资本账户开放并不会通过资本流入而增加信贷过度扩张所形成的银行危机风险，而会通过提供流动性和促进银行业发展，降低银行危机风险。

图1 资本账户开放和信贷扩张的平均边际效应分析
资料来源：笔者根据相关资料绘制。
(三) 扩展模型分析
为了进一步探讨在资本账户开放下跨境资本流入和信贷扩张对于银行危机风险的作用，笔者将跨境资本累计流入量分解为FDI/GDP、股权投资/GDP和债权投资/GDP三项，并分别与信贷扩张指标之间构建相互项。在表6中，模型(6.1)在模型(4.1)的基础上，增加了三项资本流入项，模型(6.2)则进一步添加了三项资本流入项与信贷扩张指标之间的交互项，模型(6.3)和模型(6.4)分析了高收入国家数据，模型(6.5)和模型(6.6)研究了中等偏上收入国家数据。
表6中呈现出三类资本流入在所有国家和不同类型国家所具有特点。首先在模型(6.1)中，股权投资/GDP系数在1%水平显著为-2.049和FDI/GDP系数在5%水平上显著为-1.029，说明这两类资本流入都能显著降低银行危机风险，但同时债权投资/GDP系数在1%水平上显著为2.316，表明债权投资流入会显著增加银行危机风险。
表6 资本流入项分解、信贷扩张与银行危机之间的关系

说明：由于篇幅限制，表中没有显示股权投资/GDP、FDI/GDP 和债权投资/GDP 与信贷扩张的三个交互项系数和显著性，有需要可以向笔者索取。
其次在模型(6.3)中，高收入国家呈现出与所有国家相似特点。最后在模型(6.5)中，中等偏上收入国家的FDI/GDP系数在1%水平上显著为-16.966，债权投资/GDP系数在1%水平上显著为4.542，股权投资项系数为7.456，却并不显著，说明对于中等偏上收入国家，FDI流入具有显著地降低风险作用，而债权投资流入却会显著增加风险，但是与发达国家不同，股权投资流入对风险的影响并不确定。基于以上分析，我们可以发现资本账户开放对于银行危机风险的降低作用主要来自于FDI资本流入和股权投资流入，而债权投资流入则起到了相反作用。
在模型(6.2)、模型(6.4)和模型(6.6)中，添加了三类资本流入项与信贷扩张指标之间的交互项。在模型(6.2)中，信贷扩张指标的独立作用从1到4级都显示出对银行危机显著的正效应，信贷扩张指标与三类资本流入项的共同作用在图2中利用平均边际效应图进行分析，同时模型(6.4)和模型(6.6)显示出与模型(6.2)相似特点，并且模型(6.4)的平均边际效应图与图2相似。(9)由于篇幅限制，在此没有给出模型(6.4)的平均边际效应图，有需要者可向笔者索取。从图2中，首先可以发现FDI显著流入有效降低了同期信贷过度扩张所形成的银行危机风险，当FDI大量流入，同期又形成信贷过度扩张时，银行危机风险降低了。其次股权投资流入与信贷扩张之间在较低水平时对银行危机风险无影响，但是当股权投资大量流入和信贷急剧扩张时，银行危机风险显著增加。最后从债权投资和信贷扩张的平均边际效应图中，可以发现当债权投资流入量较低时，随着信贷扩张程度增强，银行危机概率保持在较低水平，但是当债权投资流入量达到高水平时，银行危机风险显著升高。因此在资本账户开放中，保持合理外债水平对于降低银行危机风险具有显著作用。

图2 三类资本流入项与信贷扩张之间交互项的平均边际效应分析
资料来源：笔者根据相关资料绘制。
综上研究，在控制影响银行危机的多种因素后，本文发现资本账户自由化具有降低系统性银行危机风险的作用。从资本流动角度来看，这种正面效应来自在合理流入范围内，三类资本流入对银行业稳定性的影响。其中外商直接投资(FDI)显然是最佳的资本流入形式，即使FDI资本大量流入，也能降低信贷扩张所形成的银行危机风险。股权投资流入在合理流入范围内，具有增强银行业稳定性作用，但当股权资本大量流入时，伴随着信贷过度扩张和资产泡沫出现，银行危机风险急剧增加。债权投资流入量在较低水平时，对于银行业稳定性并没有影响，但随着债权投资流入量增加，潜在的银行危机风险显著增加。
六、稳健性分析
模型稳健性分析对资本账户开放程度指标和信贷扩张程度指标进行替换来验证主要结论。在模型(7.1)和模型(7.2)中，法律开放指标(Chinn-Ito指标)采用了Fernández et al.(2016)新 构 建 的 资本管制指标(10)Fernández et al.(2016)的资本管制数据集涵盖了1995—2016年100个国家的10类流入和流出管控程度。数据集主要构建在Schindler(2004)和IMF的汇兑安排和汇兑限制年度报告基础上，因此与Chinn-Ito指标一样是法律开放程度指标。通过一定的数据转换，笔者将资本管制数据集转为从0，1，2，3等级资本账户开放程度数据。，经过替代后成为法律开放指标 2。在模型(7.3)和模型(7.4)中，信贷扩张指标替换为马勇等(2009)所采用的银行信贷/银行存款指标。(11)该指标取自世界银行的金融结构数据库(Financial Structure and Development Dataset)，最新数据库更新到 2018年。
表7报告了稳健性分析结果。在采用法律开放指标 2 后，模型(7.1)和模型(7.2)的系数和显著性水平与模型(4.1)和模型(5.1)的结果相似。在模型(7.1)中，法律开放指标 2 系数为负数，并在 1%水平上显著，同时在模型(7.2)中加入交互项后，法律开放指标2分解为两个因子，并在1%水平上显著为负数。在模型(7.1)中信贷扩张指标在1%水平上显著为正值，并且在模型(7.2)中信贷扩张指标从1到4级显著性水平不断提高，并为正值。对法律开放指标2和信贷扩张指标的交互项进行平均边际效应分析，可得到与图1类似结果。(12)由于篇幅限制未显示，有需要者可向笔者索取。
表7 稳健性分析

说明：由于篇幅限制和交互项所具有的非线性，表中没有显示法律开放指标2与信贷扩张的交互项和法律开放指标与信贷扩张2的交互项系数和显著性，笔者备索。
模型(7.3)和模型(7.4)与模型(4.1)和模型(5.1)的结果基本一致。对信贷扩张指标2和法律开放指标之间的交互项进行平均边际效应分析，可以获得与图1接近结果。总体来看，稳健性检验说明模型结论具有相当的稳健性。
七、结论
本文从信贷扩张和资本流入两方面深入探讨了资本账户自由化所具有的银行危机风险。研究表明，信贷过度扩张是导致银行危机的重要因素，同时加强银行监管有助于降低银行危机的风险。在银行监管完善和信贷扩张合理条件下，资本账户自由化有助于降低银行危机风险，并提高金融稳定性。进一步分析三类资本流入项，首先外商直接投资(FDI)的显著流入有助于降低银行危机风险，其作用主要来自于FDI流入会伴随着外资银行进入，进而推动国内银行业发展和金融风险管理能力提升，从而降低银行业风险。其次，合理的股权投资流入也有助于降低银行业风险，但是大量流入的股权投资，伴随着信贷过度扩张和资产泡沫形成，会使银行危机风险急剧增加。最后， 债权投资流入量需保持在较低水平，当外债规模超过一定水平时，银行危机风险显著增加。
以上结论为中国的资本账户自由化改革和金融监管提供了新证据。首先，资本账户自由化并不总是会带来金融风险，在完善的金融监管体系下并实施宏观审慎监管政策，资本账户自由化将有助于降低银行危机风险，从而实现金融稳定性。其次，对于不同类型资本流入需区别对待，鼓励FDI投资流入，允许股权投资流入，但需防范国内信贷扩张和资产泡沫的形成，监控债权投资流入，以防止短期债务超过一定警戒线。总体来看，在资本账户自由化后，基于逆周期的宏观审慎监管政策将发挥重要作用，结合宏观审慎监管工具，积极监控跨境资本流动量和方向，防范信贷过度扩张，以实现金融稳定。
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CAPITAL ACCOUNT LIBERALIZATION, CREDIT BOOM AND SYSTEMIC BANKING CRISIS
ZHU Yi-ming1,2 PAN Qi2
(1. Zhejing University of Technology; 2. Hangzhou Normal University)
Abstract: This paper studies the impact of credit boom and capital inflows on systemic banking crisis under capital account liberalization. Using long-panel data from 1973 to 2016 of 89 countries and controlling multiple factors that affect the risk of bank crisis, this paper finds that capital account liberalization helps reduce the risk of bank crisis. Further research finds that FDI inflows can significantly reduce the risk of bank crises; the appropriate amounts of equity investment inflows can help enhance the stability of the banking sector, but when large amounts of inflows are accompanied by excessive credit expansion and asset bubbles, the risk of bank crisis increases dramatically; when the inflow of debt investment is low, there is no significant impact on the stability of the banking sector, but when it exceeds a certain scale, the risk of banking crisis increases significantly.
Key words: capital account liberalization; credit boom; banking crisis