辛兵海，徐红艳，程 栋
（1. 河北经贸大学金融与企业创新研究中心，河北 石家庄 050061；
2. 桂林旅游学院，广西 桂林 541006）
2008年国际金融危机以及随后的欧债危机，对世界经济的影响可谓深远，更是将全球带入“超低利率时代”（李扬，2021）。为稳定金融体系、刺激经济复苏，美联储不断降低政策利率水平，欧元区和日本等经济体相继效仿。政策利率触底叠加量化宽松政策，导致短期利率和长期利率双降，进而带来利率期限结构①利率期限结构是指特定时点上，不同期限的即期利率与到期期限的对应关系及变化规律。利率期限结构可以用零息债券的收益率曲线来表示，收益率曲线的变化本质上体现了债券的到期收益率与期限之间的关系，即债券的短期利率和长期利率的差异性。的变化（Ferrero等，2019）。利率环境深刻变化后的经济效应，尤其是对金融稳定的影响，日益受到众多研究者的关注。
全球低利率市场环境以及中国经济增速换挡等因素叠加，加剧了中国所面临的利率下行压力。一方面，随着中国对外开放的深度和广度的提升，全球低利率环境的溢出效应会强化中国市场的低利率表现。投资者对中国经济的良性预期，以及受套利动机驱动，全球资本不断流入中国，引致市场资金流动性充溢。另一方面，长期市场利率中枢将随经济增速的逐步下降而下移（易纲，2021）。当前中国经济从高速增长向高质量发展的转型过程中，经济增速处于长期下降通道。伴随着利率市场化的推进，长期国债利率与GDP增速间的差距已经显著收窄。中国金融体系以银行业为主导，而银行业的最主要收入来源为利息收入。那么，利率下行所引致的利率期限结构变化，对中国银行业收益以及风险承担会产生何种影响？这种影响在异质性银行之间是否存在差异？这种影响对中国整体金融体系的稳定性会带来何种冲击？厘清上述问题，对于宏观经济政策制定、金融监管以及银行业稳健经营均具有重要意义。
理论上，利率期限结构对于银行风险承担的影响并不确定。就短期利率而言，既有研究普遍认为短期利率降低伴随着宽松的流动性，降低银行的风险感知能力，加重银行的代理问题，从而激励商业银行放松信贷标准，并承担更多的信用风险（Acharya 和 Naqvi，2012；
Jiménez 等，2013；
杜崇东等，2021） 。但是，对于长期利率如何影响银行风险承担，存在两类对立的观点。一方面，根据 “获得收益（reach-for-yield）” 假说，长期利率下降将降低银行风险承担水平。该理论指出，长期利率下降导致收益率曲线斜率更为平缓，银行在 “短借长贷” 的期限错配模式下的预期利差收益将下降，收益下降将侵蚀资本金积累，进而降低银行扩张贷款的能力（Adrian and Shin, 2010）。另一方面，根据“追逐收益（search-for-yield）”假说和“风险转移（risk-shifting）”假说，长期利率下降会提高银行风险承担水平。前者指出，由于管理层薪酬与商业银行收益挂钩，为应对预期收益下降所导致的预期薪酬下降，管理层有动机增持更多高风险资产，从而助推商业银行风险承担水平上升（Rajan，2006）。后者指出，在信息不对称和有限责任制度下，长期利率下降导致银行预期利差收益下降，道德风险会促使商业银行降低识别和监督新增贷款的激励（Allen等，2011；
Dell’Ariccia等，2014）。
实证研究方面，既有文献多集中于分析短期利率变动的经济效应，基于货币政策的风险承担视角（Borio 和 zhu，2012）。多数文献研究证实短期利率和银行风险承担呈现负向关系（方意等，2012；
徐明东和陈学彬，2012；
Jiménez 等，2014；
汪莉，2017；
Bonfim等，2018；
马勇和姚池，2021）。将视线转向长期利率，仅有少数文献分析长期利率变动对于银行风险承担的影响，且由于样本差异和方法差异，既有文献的研究结论不尽相同。例如，Paligorova 和 Santos （2012）、Ferrero等（2019）研究发现，长期利率与银行风险承担之间呈现正相关关系；
而Maddaloni 和 Peydrò （2011）、 Dell’ Ariccia 等（2017）研究发现，长期利率对银行风险承担不存在显著性影响。
上述文献为理解利率期限结构与银行风险承担的关系提供了有益借鉴，但是仍存在改进的空间。一方面，由于利率期限结构作为一个整体性概念，相关研究大多集中考察短期（政策）利率对银行风险承担的影响，将短期和长期利率进行联合分析的研究文献相对较少。另一方面，基于中国样本的研究文献，对银行风险承担的度量多借助于不良贷款率、风险加权资产等银行财务指标，更偏重于被动风险承担，这类指标存在一定的局限性（方意，2015）②银行风险承担是指银行的非风险中立，即银行本身对风险具有一定的感知及容忍度。而不良贷款率等银行指标所定义的风险承担，既包含银行风险容忍度的变化，也包含由于宏观经济冲击或微观企业突发事件等不利因素导致借企业的违约风险加大，从而导致银行被动风险承担的增大。故在不良贷款率等指标中，银行的风险态度和其他不利因素交织在一起，存在一定局限性，不能有效定义银行是否风险中立问题。。鲜有文献从企业信用视角更为直接地度量银行的主动风险承担意愿。有鉴于此，本文以2008—2020年中国银行—企业匹配数据为样本，使用授信企业信用评级（Z值）定义信用风险，实证考察短期和长期利率变动对银行风险承担的影响。
与既有文献相比，本文研究具有如下边际贡献：第一，注重利率期限结构的整体性，将短期利率和长期利率进行联合分析，揭示利率因素对银行风险承担影响的全貌，为这一研究领域提供了来自中国的经验证据。第二，基于银行—企业匹配数据，直接利用银行信贷对企业信用评级（Z值）的敏感性对于银行风险承担变量进行有效定义。企业Z值属于企业（信贷需求方）特质性风险因素，独立于银行（信贷供给方）特征和贷款特征，可以更为有效地分析银行对贷前风险的感知和容忍度，从而规避变量度量偏差导致的内生性问题。并且，银行—企业匹配数据的使用，可以更为全面地控制信贷供需双方的特征变量，从而提高实证结论的说服力。第三，厘清了利率期限结构影响银行风险承担的作用机制和条件。本文重点考察了长期利率影响银行风险承担的获得收益机制、追逐收益机制和风险转移机制，并明确久期缺口和杠杆率两类异质性因素在“利率期限结构-银行风险承担效应”关系中的调节作用，从而揭示了利率期限结构影响银行风险承担的作用路径和条件，可为金融监管及银行业稳健经营提供更具针对性的建议。
（一）短期利率与银行风险承担
货币政策的银行风险承担渠道的影响机制可归纳为以下四个方面：一是估值和现金流效应。低利率提高了资产与抵押品的价值，使银行对贷款风险感知及对贷款损失的预期下降（Borio 和 Zhu，2008；
Adrian 等，2009；
王晋斌等，2017；
Bonfim等，2018）。在险价值（VaR）等风险测度方法的使用，更是使估值效应得到进一步增强（Altunbas等，2014）。二是利率追逐效应。当市场利率低于（粘性）收益率时，会促使银行风险容忍度增加，以追逐更多的收益（Borio 和 Zhu，2008；
方意等，2012；
徐斯旸和刘梅子，2017）。三是惯性效应。在宽松货币政策环境下，市场一片繁荣，银行会认为繁荣将持续下去，因而会降低风险厌恶程度（Altunbas等，2014）。四是保险效应。银行预期在经济面临下行压力时央行会降低利率以提振经济，这就为银行风险承担行为提供了保险与激励（Blinder 等，2008；
Borio等，2012；
项后军等，2016）。上述四类效应具有一致的作用方向，而货币政策的风险承担渠道则是上述效应的综合作用的结果。综上，提出本文的第一个研究假设：
H1：短期利率上升（下降），会降低（提高）商业银行的风险承担。
（二）长期利率与商业银行风险承担
从理论角度看，长期利率变化引致利率期限结构变化，会通过三种不同的潜在机制影响商业银行对风险的态度，分别为获得收益机制、追逐收益机制和风险转移机制。
商业银行通过“短借长贷”的方式发挥期限转换职能，从而为实体经济提供流动性支持（Bryant，1980；
Kashyap等，2002）。固有的期限错配模式，使得商业银行的资产负债表以短期负债和长期资产为主要特征（Berger和Bouwman，2009），商业银行可以从收益率曲线中获得长短利差收益。根据获得收益模型（Adrian和Shin，2010），长期利率上升导致收益率曲线斜率更为陡峭，商业银行中介收益得以提升，贷款的盈利能力提高。因此，商业银行未来现金流的贴现价值以及预期资本金将提高，伴随着资本金的进一步补充，商业银行的信贷扩张空间边际得以扩展。反之，长期利率下降导致收益率曲线斜率更为平缓，商业银行中介收益受到挤压，贷款的盈利能力降低。因此，商业银行未来现金流的贴现价值下降，对银行资本金的前瞻性预期降低，受限于资本充足率监管的约束，金融中介机构的信贷风险承担能力降低（汪莉，2017；
马勇和姚池，2021）。根据获得收益机制，长期利率与商业银行的风险承担呈现正相关关系。综上，提出本文的第二个研究假设：
H2：长期利率提高（降低），会提高（降低）商业银行的风险承担。
长期利率下降还会通过追逐收益机制和风险转移机制提高银行风险承担水平。追逐收益机制具体可以表述为：当基于利率期限结构的预期利润率与（粘性）目标收益率之间存在差异时，商业银行的风险承担意愿会发生改变。例如，长期利率下降引致收益率曲线斜率降低，长久期信贷资产的预期回报率下降，商业银行通过期限转换所获利差收益将受到挤压。由于契约制度（对目标回报的承诺、管理者的薪酬激励计划等）和货币幻觉等因素，金融机构在盈利能力下降时将增加风险承担（Rajan，2006），以弥补预期利润率与目标收益率之间的缺口。反之，在长期利率上升导致收益率曲线陡峭时，银行可以通过投资更具安全性的资产以实现目标收益率要求，随之降低银行风险承担。
在信息不对称和有限责任制度下，利率期限结构会通过银行资产负债表产生风险转移效应（Dell’ Ariccia 等，2010；
Allen 等，2011）。这一机制具体可以表述为：长期利率降低在导致长久期信贷资产的收益率下降的同时，亦会导致长久期负债成本下降。考虑到商业银行的资产负债表结构以短期负债和长期资产为主要特征（Berger 和 Bouwman，2009），长期利率变化对资产端和负债端会带来非对称效应，即长期利率降低所引致的资产回报率的下降幅度要大于其所引致的负债成本的下降幅度。伴随着银行利差收益的下降，银行特许权价值降低，银行道德风险上升，进而会提高银行的风险承担动机以转嫁风险（马勇和姚池，2021）。综上，基于追逐收益机制和风险转移机制分析，提出本文的第三个研究假设：
H3：长期利率提高（降低），会降低（提高）商业银行的风险承担。
图1以直观形式梳理了利率期限结构影响银行风险承担的内在机理。
图1 利率期限结构对银行风险承担的影响机理
（一）模型设定与变量选择
本文借助如下回归模型检验上述研究假设：
其中：下标i表示银行，j表示企业，t表示时间。被解释变量Loan表示在年度t银行i流向企业j新增贷款数额的对数值。通过设定利率期限结构（即短期利率shortrate和长期利率longrate）和滞后期企业风险risk的交互项shortrate×risk和longrate×risk，来考察利率期限结构对银行风险承担的影响。考虑到企业财务风险信息向商业银行传递的时滞，本文使用滞后期的企业Z值。本文重点考察系数β1和β2的系数符号：基于假设1，预期β1的系数符号为负；
由于存在竞争性假设研究（H2和H3），本文对于β2的系数符号不做判断。
参考Altman（1968）、Altman 等（1994），本文使用企业Z值作为授信企业风险risk的代理变量，Z值越高则企业信用评级越高，企业发生破产的可能性越低。Z值模型计算公式为：Z=1.2×（营运资本/总资产）+1.4×（留存收益/总资产）+3.3×（息税前利润/总资产）+ 0.6×（总市值/总负债）+0.999×（营业收入/总资产）。
本文选用银行间7日回购利率DR007作为短期利率shortrate的代理变量，DR007为银行间发生实际交易之后而得出的真实成交利率。选用10年期国债收益率（Bond10）作为长期利率longrate的代理变量。该期限附近市场价格点丰富，在中国国债收益率曲线中，10年期国债收益率走势最受市场关注（易纲，2021）。此外，后文本文还尝试选用其他短期利率和长期利率的替代变量，进行稳健性分析。
X表示向量集，涵盖了银行层面可能影响信贷投放的主要因素。具体而言，模型控制了资产规模size、权益比率lev、不良贷款率npl、零售贷款占比retail、流动比率liquid和资产收益率roa。所有的银行微观变量均滞后一期，以弱化内生性对模型估计结果的影响。同时，模型还加入了银行固定效应ωi，以控制未识别且非时变的银行个体异质性。此外，本文统一在模型中加入行业固定效应φh和时间固定效应τt，以控制行业特征、宏观经济环境和其他未识别的时变因素。在此基础上，模型控制了宏观经济因素Macro（具体包括失业率unemploy、物价指数cpi）和企业风险变量risk的交互项Macro×risk，以进一步识别经济周期对银行风险承担所发挥的调节效应。需要说明的是，由于模型已通过时间固定效应τt对宏观变量进行了联合控制，如果同时控制时间效应和宏观变量则会存在完全共线性问题（Berger和Bouwman，2017；
田国强和李双建，2020；
刘海明和李明明，2020），故本文基准模型中未对宏观变量进行单独控制。
本文模型各变量的具体定义情况见表1。
表1 变量定义
（二）样本选择及描述性统计
文中实证分析所使用的数据来源如下：银行—企业匹配贷款数据、企业特征数据来源于CSMAR数据库；
银行特征数据来源于Wind数据库，缺失数据通过查阅银行年报最大限度补齐。本文对原始样本进行如下处理：①剔除政策性银行；
②剔除未获得信贷的企业样本；
③对所有连续变量进行上下1%缩尾处理，以排除极端异常值的影响。最终得到2008—2020年54家商业银行、479家上市企业的1165个银行—企业匹配数据，样本涵盖6家大型商业银行、9家股份制商业银行、29家城市商业银行和10家农村商业银行，样本银行资产占行业总资产的比重在样本期间内始终保持在80%以上，能够反映我国商业银行主体信贷状况。
具体变量的统计特征如表2所示。各变量均在合理区间取值，不存在极端异常值。样本企业risk的均值为3.315，标准差为3.010，最大值超过10，而最小值仅为0.804，说明不同企业的违约风险存在较大差异。与长期利率longrate相比，短期利率shortrate的均值较低但标准差较高，说明短期利率的波动性相对较大。
表2 变量描述性统计结果
retail（%） 1165 16.814 5.866 7.524 28.348 npl（%） 1165 1.564 1.397 0.660 24.210 lev （%） 1165 6.847 1.167 3.184 8.509 liquid （%） 1165 12.998 3.926 7.505 22.164 roa （%） 1165 0.991 0.203 0.324 1.340 shortrate （%） 1165 2.746 0.705 1.253 4.084 longrate （%） 1165 3.440 0.367 2.858 4.156 unemployment （%） 1165 3.992 0.205 3.620 4.300 cpi 1165 2.345 1.334 -0.728 5.925
表3展示了主要变量的pearson相关系数矩阵。其中，loan与risk之间存在着负相关关系，且在1%显著性水平下显著，从而可初步判断，在企业破产风险降低时，银行会扩张对企业的贷款投放，从而增加风险承担。各变量之间的相关系数普遍较小，表明本文的模型设定不太容易受到多重共线性问题的干扰。
表3 主要变量的相关系数矩阵
（一）基准回归结果
表4第（1）列展示了基准计量模型的回归结果。其中，企业风险变量risk的系数显著为负，表明商业银行对授信企业的贷前违约风险较为敏感，在其他条件相同的情形下，商业银行会降低对高违约风险企业的信贷投放。短期利率和企业风险的交互项shortrate×risk的系数在5%显著性水平下显著为负，这意味着短期利率对“企业风险—银行信贷”关系存在负向调节作用，即短期利率上升（下降），银行的信贷风险承担水平将下降（上升），验证了本文的研究假设H1。长期利率和企业风险的交互项longrate×risk的系数在5%显著性水平下显著为正，这意味着长期利率对“企业风险—银行信贷”关系存在正向调节作用，即长期利率水平上升（下降），收益率曲线变得更为平缓（陡峭），银行的信贷风险承担水平将上升（下降），验证了本文的研究假设H2。实证结果表明，基于中国情境，在长期利率对银行风险承担的三类潜在影响机制中，获得收益机制发挥主导作用，而追逐收益机制和风险转移机制的影响不显著。经济显著性方面，长期利率对银行风险承担的影响大于短期利率。具体而言，如果短期利率shortrate降低1个百分点，loan增加4.2%（e0.041-1）；
如果长期利率longrate增加1百分点，loan增加10.4%（e0.099-1）。
此外，表4第（1）列显示，失业率与企业风险交互项unemployt×risk的系数在1%显著性水平下显著为负，物价指数与企业风险的交互项cpi×risk的系数显著为正。对于上述回归结果的解释：经济上行周期中，失业率下降，物价指数上升，银行对宏观经济形势呈现较为乐观的预期，故会增加自身的风险承担水平以获取更多收益。
在控制时间、银行和行业固定效应的基础上，本文进一步加入了时间趋势项Trend、趋势项和银行效应的交互项Trend×bank、趋势项和行业效应的交互项Trend×industry，以控制趋势特征因素对银行信贷的影响。表4第（2）至（3）列展示了进一步控制趋势特征因素的回归结果，其中，核心变量shortrate×risk和longrate×risk的系数符号及统计显著性水平保持稳健。
表 4 基准回归结果
（二）稳健性检验
1.替换利率变量的度量方式
第一，替换短期利率shortrate的度量方式。一是使用一年期国债收益率。二是分别选用隔夜（Shibor1d）、一周（Shibor1w）和三个月（Shibor3m）期限的银行同业拆放利率来度量短期利率。与银行间回购协议不同，银行同业拆放利率属于报价利率而非真实成交利率。三是选用R007作为短期利率的度量方式。DR007仅限于存款类金融机构间的回购利率，与之不同的是，R007是全市场金融机构的加权平均回购利率。表4第（1）至（5）列展示了使用上述指标度量短期利率的回归结果，各列中短期利率和企业风险的交互项shortrate×risk系数均保持显著为负，长期利率与企业风险交互项longrate×risk系数均保持显著为正，且unemploy×risk和cpi×risk的回归结果稳健，说明本文核心结论不因短期利率度量指标的变化而改变。
第二，替换长期利率longrate的度量方式。在10年期国债收益率的基础上，本文进一步选用15年期（Bond15）、20年期（Bond20）和30年期（Bond30）的国债收益率作为长期利率的替代变量。表5第（6）至（8）列展示了使用上述指标度量长期利率的回归结果，各列中短期利率和企业风险交互项shortrate×risk、长期利率与企业风险交互项longrate×risk的回归系数均保持稳健，且unemployt×risk和cpi×risk的回归结果保持稳健，说明本文结论不因长期利率度量指标的变化而改变。
表5 稳健性检验（一）
Controls 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制Constant -7.052（-0.909）-6.774（-0.872）year 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制bank 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制industry 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制 控制R2_a 0.339 0.341 0.339 0.341 0.340 0.339 0.341 0.340 Obs 1165 1165 1165 1165 1165 1165 1165 1165-7.415（-0.954）-6.387（-0.819）-6.883（-0.889）-7.168（-0.921）-6.513（-0.835）-7.179（-0.924）
2.使用缩尾前数据进行回归
对数据进行缩尾处理，有可能会导致尾端数据失真，降低数据的变异程度，从而干扰回归结果的可靠性（Leone等，2019），本文使用缩尾前的原始数据进行回归分析，并对缩尾前后的回归结果进行比较。表6第（1）列呈现了基于缩尾前数据进行的回归结果，可以发现核心变量shortrate×risk和longrate×risk的系数符号及显著性水平，与使用缩尾后数据的回归结果（表3第（1）列）相比，未发生本质变化，核心结论保持稳健。这说明本文所使用数据真实有效，尾端不存在较为严重的异常值。
3.同时控制时间效应和利率变量
本文基准计量模型设定中，加入了时间固定效应，作为对宏观利率变量的联合控制。旨在稳健性检验，本文在计量模型中进一步加入短期利率shortrate和长期利率longrate变量，进行回归分析。表6第（2）列呈现了回归结果：核心变量shortrate×risk和longrate×risk的系数符号及统计显著性水平均保持稳定。
4.使用银行风险承担的替代变量
本文借助如下计量模型，对核心结论的稳健性进行交叉检验：
参照方意（2015）的研究，选用风险加权资产比率Rwar，作为银行风险承担的替代变量，并基于样本银行的季度面板数据〔式（2）下标t表示季度〕进行回归分析。变量X为前述银行层面控制变量集，ydum为年份虚拟变量。表6第（3）列呈现了计量模型的回归结果：其中，短期利率shortrate对银行风险承担变量Rwar具有显著负向影响，长期利率longrate对银行风险承担变量Rwar具有显著正向影响。回归结果反映了本文核心结论的稳健性。
5.使用长短期利差进行分析
本文基准计量模型设定中，潜在含义是在控制短期利率的条件下，长期利率变动引致利率期限结构的变化，进而影响银行风险承担。出于稳健性检验的考虑，本文使用长短期利差Slope替代长期利率，直接考察识别利率期限结构变化对银行风险承担的影响机制，表6第（4）列呈现了回归结果。利差的计算公式为Slope=Bond10-DR007。需要指出的是，在Slope的设定下，短期利率对银行风险承担的影响效应调整为-0.040（即0.059-0.099=-0.040）。利差变量与企业风险的交互项Slope×risk系数显著为正，说明当长短期利差上升时，商业银行期限错配的预期收益上升，通过获得收益机制，商业银行将增加风险承担。因此，回归结果印证了本文核心结论的稳健性。
6.替换因变量的度量方式
CSMAR数据库中的银行—企业信贷匹配数据对信贷金额、信贷期限均进行了统计。除信贷金额外，信贷期限长短也可以在一定程度上反映银行的信贷风险承担意愿，银行可以通过调整信贷期限来控制风险承担。具体而言，信贷期限越长，银行所承担的信用风险敞口越大。本文使用信贷期限maturity来替代基准计量模型中的信贷金额loan，对本文核心结论的稳健性进行检验。表6第（5）列呈现了使用maturity作为因变量的回归结果，核心变量shortrate×risk和longrate×risk的系数符号及统计显著性水平均保持稳定，进一步支持了本文核心结论的稳健性。
表6 稳健性检验（二）
前述分析主要回答了“利率期限结构如何影响银行风险承担”，下面进一步研究哪些因素能够影响利率期限结构发挥其经济效应。基于获得收益机制分析，长期利率影响银行风险承担依托于银行期限错配和对资本金前瞻性预期，故本文主要对两类影响因素进行检验：商业银行久期缺口和权益比率。
（一）久期缺口对“利率期限结构—银行风险承担”关系的影响
就影响机制而言，获得收益机制意味着，当长期利率上升引致收益率曲线的斜率变陡峭时，久期缺口越大的银行所承担的信用风险就越大；
而风险转移和追逐收益机制则意味着，当长期利率降低引致收益率曲线变平缓时，久期缺口越大的银行所承担的信用风险相对越大。总而言之，银行风险承担与收益率曲线斜率之间的关系，取决于上述三类机制中谁占主导。但无论何种机制占主导，相较于久期缺口较小的银行，久期缺口相对较大的银行，其经济效应会更显著。
本文将样本银行观察值分为高gap组和低gap组，进而考察利率期限结构对银行风险承担的影响是否在两组之间存在明显异质性。表7第（1）（2）列呈现了分组回归结果，交互项longrate×risk系数显著为正，且分组回归的系数大小存在显著差异。一方面，高gap组内，longrate×risk的系数较大，即银行风险承担对长期利率的敏感性更高。另一反面，低gap组内，longrate×risk系数较小，即长期利率对银行风险承担的影响效应较低。上述估计结果表明，商业银行久期缺口会对“利率期限结构-银行风险承担”产生显著正向影响，即长期利率上升引致银行盈利和资本金预期增加时，会增强银行风险承担的意愿和能力；
而商业银行久期缺口越大，这种经济效应越显著，进一步印证了获得收益机制在三类机制中所发挥的主导作用。出于稳健性检验的考虑，本文用slope代替longrate，重新进行分组回归分析，表7第（5）（6）列结果表明，核心结论依然保持稳健。
（二）权益比率对“利率期限结构—银行风险承担”关系的影响
权益比率（lev）可以反映商业银行的资本充足情况，权益比率越高意味着商业银行资本储备越充足。根据获得收益机制，长期利率走高引致收益率曲线斜率更为陡峭时，商业银行基于期限错配将获得更多收益，而资本相对匮乏的商业银行获益相对更大。对于资本匮乏的商业银行来说，长期利率变动所带来的盈利能力增加，不仅增加了银行资本前瞻性预期从而放松了其所面临的资本约束，而且在新增风险贷款供给时可以获得相对更多的边际收益。因此，本文预期权益比率越低的银行，其银行风险承担对长期利率的敏感性越高。
本文将样本银行观察值分为高lev组和低lev组，进而考察利率期限结构对银行风险承担的影响是否在两组之间存在明显异质性。表7第（3）（4）列呈现了分组回归结果，交互项longrate×risk系数显著为正，且分组回归的系数大小以及显著性水平存在显著差异。一方面，高lev组内，longrate×risk的系数较小，且显著性水平较低。另一方面，低lev组内，longrate×risk系数较大，且在1%显著性水平下显著为正，即长期利率对银行风险承担的影响效应较高。上述估计结果表明，长期利率上升引致银行盈利和资本金预期增加时，会增强银行风险承担的意愿和能力；
商业银行面临的资本约束程度越高（对应于低lev组）这种经济效应越显著。出于稳健性检验的考虑，本文用slope代替longrate，重新进行分组回归分析，表7第（7）（8）列结果表明，核心结论保持稳健。
表7 异质性分析结果
本文以我国2008—2020年商业银行—企业匹配数据为研究样本，使用银行信贷对企业信用评级的敏感性定义银行风险承担，实证考察短期和长期利率下行对银行风险承担的影响。研究结果表明：第一，短期利率对银行风险承担具有显著负向影响，长期利率下行对银行风险承担具有显著正向影响，且长期利率对银行风险承担的影响大于短期利率。第二，作用机制分析表明，获得收益机制是长期利率影响银行风险承担的主导机制。第三，异质性分析表明，久期缺口越大、权益比率越低的银行，长期利率对银行风险承担的正向影响越大。
本文厘清了利率期限结构影响银行风险承担的作用机制和条件，对于宏观经济政策制定、金融监管以及银行业稳健经营具有如下启示意义：
第一，基于整条收益率曲线，全面认识利率变动对银行风险承担的影响。既有研究更多关注短期（政策）利率，而忽视了长期利率对银行风险承担的影响。本文在证实短期利率的货币政策承担效应的基础上，重点挖掘了长期利率对银行风险承担的作用机制和条件，发现长期利率下行引致收益率曲线斜率相对平坦，商业银行会降低银行风险承担。而在全球低利率市场环境以及中国长期利率下行压力下，商业银行会降低风险贷款的投放，从而降低风险承担水平。本文明确了长期利率下降引致的经济效应，在中国以商业银行为主体金融机构的金融市场上，长期利率走低并不会对整体金融稳定性造成负面影响，反而会在一定程度上降低金融风险。从政策视角而言，降低长期利率以刺激长期经济增长的货币政策，不会增加金融风险的积聚。
第二，注重不同类型政策工具的协调配合。长期利率走低的环境下，商业银行降低信贷风险承担的同时，也减少了对低信用评级企业（尤其是中小企业）的流动性支持，随之降低了金融服务实体经济的质效。因此，降低长期利率以刺激长期经济增长的货币政策，应与定向降准、财政贴息等扶持中小企业融资的政策协调配合，以弱化特定利率期限结构条件下商业银行对中小企业流动性支持的下降。
第三，重视对商业银行久期缺口和资本充足率的监管。本文异质性研究表明，久期缺口越大、权益比率越低的商业银行，长期利率对银行风险承担的正向影响越大。尤其是在长期利率上行波动期间，久期缺口较大且资本较匮乏的商业银行反而会更大幅度地增加信贷风险承担，这会造成利率风险、流动性风险和信用风险的三重叠加，从而加剧整体金融风险的积聚。基于此，监管部门可以通过对久期缺口和资本充足率的动态监测，关注商业银行利率风险敞口和期限错配程度，规范商业银行的投资范围和方向，以实现对商业银行的利率风险、流动性风险和信用风险的联合监管。
第四，商业银行创新业务模式，推动收入结构转型升级，以缓解利差下降引致的经营压力。因此，推动商业银行改革，重点方向是加速商业银行从“产品推销商”向“服务提供者”转型，同时稳步推动商业银行向混业经营模式转型，增加服务收费占比，在盈利模式上减少对利息差的过度依赖，从而弱化商业银行风险承担对利率变动的敏感性程度。此外，监管部门应稳步推进商业银行利率衍生工具的应用，优化利率衍生工具定价机制，适时扩大市场参与主体，积极发挥利率衍生工具的利率风险对冲功能。
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