激励相容监管机制:银行业监管效率的基石

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1、激励相容监管机制:银行业监管效率的基石一、引言  20世纪80年代以来,全球性和区域性金融危机频繁发生,预示着建立于30年代以政府主导、分业监管为特征的金融监管体系已经越来越不能适应全球化、自由化条件下迅速膨胀的金融业发展要求,同时也使政府部门承担了巨额的金融机构经营损失。譬如20世纪80年代美国政府承担的储贷协会造成的损失高达1800亿美元,约占GDP的3.2%,发生银行危机的日本,政府用于处理坏账的支出高达GDP的10%以上,另外还有20世纪90年代中后期出现的墨西哥金融危机、英国巴林银行倒闭、东南亚金融危机、阿根廷金融危机等等事件。中国2000年“债转股”剥离的银行不良资

2、产也达到了13000亿人民币,占当年GDP的16%以上。由此我们可以得到一个初步结论:为纠正市场失灵、保护存款人及投资者利益而建立的金融监管体系并没有能够实现这一目标,相反却进一步出现了监管失灵,增加了金融体系的不稳定性。  金融监管体系的建立与设计的目标是矫正市场失灵,保持金融体系的稳定,从而保护存款人和投资者的利益。从新古典经济学的角度来看,也即在完备信息及对称信息、监管当局能够完全代表存款人和投资者利益的条件下,监管目标的实现是必然的。但在复杂的金融体系和现实社会中,上面的假设条件是不能成立的。完备信息及对称信息的假设在现实生活中是不成立的。监管当局与金融机构之间的信息是

3、不对称的,金融机构的道德风险行为与信息租金是不可避免的。在信息不对称的情况下,期望金融监管能够完全校正市场失灵是不现实的。如果要进一步考虑决策主体(特别是监管当局)的有限理性和不合理的监管制度安排,监管目标的实现可能更加遥远。  本文试图通过一个博弈分析框架,研究金融监管的激励缺失与失灵,并试图解释中国金融监管中激励严重缺失的原因,在此基础上提出形成激励相容的金融监管机制的基本思路与政策框架。  二、金融监管的激励缺失与失灵:一个博弈分析框架  目前,关于金融监管的大部分研究成果是建立在假设监管机构与金融机构之间具有完全信息。然而,现实中监管机构与金融机构之间的信息是不对称的,

4、从而造成金融监管的激励缺失与失灵。我们用博弈论的分析框架对此进行论证。  1.监管当局与金融机构间的监管博弈。  假设金融机构有两种选择:遵守监管规则或违反监管规则。假定判断金融机构遵守监管的概率为ξ,则金融机构违规的概率则为1-ξ。  金融机构获得的单位资产风险净收益:R,违反监管获得的单位资产风险净收益:R+r,r为超常收益;如果金融机构违反监管被发现后,将受到监管当局的处罚,单位资产罚金为F。由于监管当局与金融机构之间的信息不对称,金融机构具有完全信息,而监管当局并不确切知道金融机构是否遵守监管,只能通过现场或非现场调查数据对其是否违规进行概率上的判断。在该概率条件下监管

5、当局面临的是否对金融机构进行重点监控或采取听之任之的宽容战略,如果监管当局要对金融机构进行重点监控仍需要做进一步的调查工作并可能实施相应的惩罚措施,需要支付重点监控成本C;如果采取宽容战略则不需要支付监管成本,但是一旦金融市场出现比较大的动荡,监管当局则会受到批评和谴责。假定监管当局得到固定的低报酬I,如果金融机构违规而监管当局进行了处罚并得到了较好纠正时,监管当局受到好评和奖励的收益为θ;如果出现金融动荡受到批评和谴责的成本为η。他们之间的博弈扩展式如图1所示。  图1不对称信息条件下监管当局与金融机构间的博弈树    遵守监管者1-违规金融,银行-[飞诺网FENO.]   

6、 监控宽容监控宽容    (I-C,R)(I,R)(I+-C,R-F)(I-,R+r)  该博弈中,存在两个精炼贝叶斯纳什均衡:  (1)当监管者实施重点监控战略的净收益大于采取宽容战略的净收益时,即ξ(I-C)+(1-ξ)(I+θ-C)(ξ×I)+(1-ξ)(I-η)时,也即是ξπ(θ+η-C)/(θ+η)时,监管者的最优战略选择是实施重点监控战略,在金融机构知道监管者选择重点监控战略时,其最优选择是遵守监管规则,该博弈存在唯一均衡,即监管者努力进行监管,金融机构遵守监管。  (2)当ξθ(θ+η-C)/(θ+η)时,监管者的最优战略选择是宽容,在金融机构知道监管当局选择宽容

7、战略时其最优选择是不遵守监管规则,该博弈存在唯一均衡,即监管当局宽容,金融机构违规。  在国家的高度信用支持和保护条件下,金融体系出现动荡的可能性是比较低的,并且金融监管的透明度较低,一方面很难对监管当局的努力程度及其业绩进行准确衡量与判断,即θ与η都很低;另一方面监管当局实施有效监管的难度较大,即监控成本C较高,因而监管当局选择宽容的净收益一般高于选择进一步监控的净收益。所以当前金融监管的博弈均衡主要是第二种均衡,即监管当局宽容,金融机构违规。  2.金融机构之间的博弈关系。  金融机构之

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