论文标题：Population Aging and Bank Risk-Taking

中文标题：人口老龄化与银行风险承担

原文来源：Doerr, S., Kabas, G., Ongena S. 2023. "Population Aging and Bank Risk-Taking". Journal of Financial and Quantitative Analysis, 58（5）: 37–71.

供稿：彭菁

封面图片来源：Pexels

编者按

文章利用美国各县老龄化的地理差异，并结合银行抵押贷款和存款的详细数据，研究了人口老龄化对金融稳定的影响。研究发现，对老龄化县风险敞口较高的银行会放松贷款标准，即提高贷款收入比。而在大衰退时期，宽松的贷款标准会导致不良贷款增加，产生更高的信贷风险。机制分析表明，老龄化通过两个并行机制影响银行风险承担：老龄化导致的存款流入以及当地信贷需求的下降，从而使得银行，尤其是处在没有分行的县时，为了追求收益选择高风险客户。文章首次揭示了人口老龄化如何对银行贷款标准产生影响，还为探讨银行如何在信贷繁荣期间调整其贷款标准的文献做出了贡献。

研究背景

美国65岁及以上的老年人口在未来十年将增长1800万（或33%），其他大多数发达经济体也在发生类似的发展。老年人口的这种空前增长引发了一场辩论，即人口老龄化是否会导致金融部门风险的积累。老年人的高储蓄率可能导致储蓄过剩和回报率下降，从而可能鼓励银行寻求收益（IMF，2019）。低预期回报和银行对收益率的追求，则可能导致金融不稳定（Brookings，2019）。

为了衡量银行在老龄化县的存在及其对贷款标准的影响，文章将银行风险敞口定义为银行设有分支机构的县之间老年人数量变化的加权平均。权重由样本期开始时的存款占比给出。通过对银行风险敞口的衡量，文章发现对老龄化县风险敞口较大的银行放宽了贷款标准。作为风险承担的主要指标，文章关注LTI比率，它与事后违约高度相关（Fuster，Plosser，and Vickery，2021）。研究结果表明，银行风险敞口每增加33个百分点，LTI比率就会显著上升约22个百分点。由于借款人与最近的分支机构的距离越远，可能导致筛选和监测的效率越低，因此无分行县LTI比率的上升表明其信贷风险增加。这说明地方老龄化不仅会降低总体贷款标准，还会对其他市场的金融稳定产生溢出效应。

风险敞口银行放宽贷款标准意味着信用风险增加，可能对金融稳定产生负面影响。为了更详细地研究这一方面，文章发现，在大衰退期间，对老龄化县风险敞口较高的银行的不良贷款比例显著增加。重要的是，在大衰退之前控制银行对房价上涨的风险并不影响其估计。研究结果表明，老龄化导致的贷款标准放松会对经济衰退期间的金融稳定产生负面影响。

在明确了人口老龄化与银行风险承担之间的关联后，文章还研究了可以解释这种联系的潜在渠道。研究发现人口老龄化可能通过资本供给和需求的变化影响银行。一方面，Becker（2007）认为老年人更有可能以存款的形式进行储蓄，这是一种稳定而廉价的资金来源（Hanson, Shleifer, Stein, and Vishny，2015），（Carletti, De Marco, Ioannidou, and Sette，2021）。因此，增加对老龄化县的敞口可能会导致存款流入，降低银行的资金成本，转化为贷款的增加，但允许银行追求更安全、回报更低的项目。另一方面，人口老龄化可能会降低当地对信贷的需求，压低回报。老年人的住房自有率和储蓄最高，他们创办新公司的可能性较小（Azoulay, Jones, Kim, and Miranda，2020）。老龄化导致的劳动力下降也降低了企业的资本边际产量，进一步降低了资本需求（Auclert, Malmberg, Martenet, and Rognlie，2021）。机制分析表明，老年人更倾向于以存款形式的储蓄，会导致储蓄过剩和回报率下降；同时老龄化又会导致当地信贷需求下降。上述原因均会导致银行为了追求收益，选择高风险客户。

文章首次揭示了人口老龄化如何对银行贷款标准产生影响。文章利用美国各县广泛存在的老龄化差异，并结合银行抵押贷款和存款的详细数据开展研究。研究发现，在老龄化县，特别是在银行没有分行的县，银行在发放新贷款时放宽了贷款标准：贷款收入比（LTI）增加。在经济低迷时期，风险敞口较大的银行的不良贷款（NPLs）也会急剧上升，这意味着人口老龄化导致的信贷风险增加。机制分析表明，这些结果是由两股力量形成的：由于老年人更倾向于以存款形式的储蓄，银行可用资金增加；同时老龄化会导致当地信贷需求下降。

文章主要有两个方面的贡献。第一，文章首次研究了人口老龄化对贷款标准的影响，以及在多大程度上存在跨市场的溢出效应；第二，文章还为探讨银行如何在信贷繁荣期间调整其贷款标准的文献做出了贡献。随着发达经济体在未来十年面临老年人数量前所未有的增长，银行承担人口老龄化风险的渠道对金融稳定的重要性可能会增加。

研究设计

文章的主要分析集中在1997年至2007年期间，原因有三。首先，在该样本期内没有出现重大的金融监管变化，非常适合确定人口老龄化对银行风险承担的影响。其次，文章可以利用2008年金融危机来分析危机前几年较高的风险承担是否表现为冲击时期较高的不良贷款。第三，文章避免将利率降至零下限。

（一）主要变量

1.人口老龄化

文章在县一级的主要解释变量是1997年至2007年65岁及以上人口的对数变化，记为ΔOLDc。文章使用老年人数量的变化而不是比率的变化（老年人占总人口的比例），因为份额的变化可能是由分子或分母的变化驱动的。按年龄组划分的详细人口数据由国家癌症研究所监测、流行病学和SEER计划提供。文章还使用这些数据来构建其他年龄组规模的变化。

2.银行风险敞口

联邦存款保险公司（FDIC）存款摘要（SOD）中的数据提供了有关银行存款地理分布的信息。文章使用该数据计算银行对老龄化县的风险敞口：

其中DEPOSITSb,c、DEPOSITSb为b银行在c县的存款及1997年存款总额。ΔOLDc为c县65岁及以上人口对数的变化量。较高的风险敞口对应于银行借款国存款加权平均账龄的增加。风险敞口是根据样本开始的存款份额构建的，减轻了人们对银行有选择地在老龄化县开设分支机构的担忧。

3.工具变量

老年人数量增长迅速的县可能在影响存款增长的其他维度上有所不同。因此文章预测ΔOLD，即同一县1997年至2007年65岁及以上人口的变化与1977年至1987年45岁至65岁人口的变化一致。文章使用每个县年龄结构的预定组成部分（样本期之前20年）作为年龄结构实际变化的IV。

4.LTI比率、贷款增长和存款增长

《住房抵押贷款披露法》（HMDA）涵盖了美国绝大多数的申请和批准的抵押贷款。数据包括申请结果（批准或拒绝）、贷款金额以及每笔贷款的借款人收入。文章通过LTI比率来衡量银行的风险承担，LTI比率定义为贷款额除以申请人收入。文章计算了平均LTI比率的变化，以及每个银行－县单元中第10、25、50、75和90百分位的变化：

此外，文章计算了每个银行－县单元中被拒绝申请的份额的变化。对于这些风险度量，文章只考虑银行在1997年和2007年发放贷款的县。进一步，文章将银行－县一级的贷款额和存款变化计算为：

其中y为HMDA贷款或存款。为了考虑长期内进入和退出县的情况，文章通过各自的中点对变量的变化进行标准化。此定义将增长率限制在[-2，2]区间内，其中-2表示银行在1997年至2007年间退出某个县，2表示该银行进入该县。最后，文章定义虚拟NO_BRANCH，如果1997年，b银行在c县没有分行，取值为1，反之为0。

5.银行和县级数据

FDIC在其存款机构统计数据（SDI）中提供了详细的银行资产负债表数据。文章收集了1997年第二季度银行总资产、一级资本比率、不良贷款、资产回报率、存款总额、负债总额、住房抵押贷款总额、非利息占总收入的比例以及间接成本（效率）的数据。文章还包括一个机构在资产集中度方面的主要专业化指标，该指标具有10个不同的值。文章收集了1997年和2007年银行存款总额、负债总额和贷款总额的数据，并计算了每个变量对数的变化。为了删除异常值，文章对第0.5个和第99.5个百分位数的所有变量进行缩尾处理。然后修剪所有剩余的高于或低于平均值至少5个标准差的极值。

6.消费者财务调查

SCF提供了有关家庭金融资产分配的详细信息。文章结合了1998年和2007年的调查数据（41,366个观测值）。文章收集受访者的金融资产总额、存款和债务以及表明他们在过去一年中是否借款、是否有任何未偿债务，或者他们是否在过去5年内曾被拒绝信贷或担心被拒绝信贷等虚拟变量。文章进一步使用教育水平、子女数量、性别、种族、婚姻状况、房屋所有权和企业所有权的虚拟指标等作为控制变量。

（二）描述性统计

表1提供了主要变量的描述性统计，样本总共包括1,843家银行。由面板A可知SDI中的银行风险敞口和其他资产负债表特征。面板B报告了银行－县级的汇总统计数据。

-表1- 主要变量描述性统计

为了检验银行样本中初始协变量的平衡性，文章将银行分为风险敞口分布中位数以下（低风险敞口）和高于风险敞口分布中位数（高风险敞口）的银行。如表2所示：高风险敞口的银行规模略小，从事抵押贷款的银行较少（在10%的水平上差异显著）。在不良贷款比例、资产回报率、资本比率、存款与负债比率或效率比率（反映间接成本）方面，它们在统计上是相似的。在C&I贷款占比或向无分行县延伸的贷款占比方面，也没有显著差异。

-表2- 平衡性

 实证研究

（一）人口老龄化与贷款标准

为了研究人口老龄化对银行风险承担的影响，文章估计了银行县级的以下回归：

式中，ΔLTIb,c 为样本期内c县银行b抵押贷款平均LTI比率的变化。变量EXPOSUREb是样本初始期银行对老龄化县的风险敞口。文章纳入了细粒度的借款人县固定效应（ϑc），以吸收任何不可观察的县特征。回归结果如表3所示，表明银行对老龄化县的风险敞口越大，LTI比率越高。

-表3- 人口老龄化和贷款标准：LTI比率

银行风险承担的增加可能与银行的整体信贷增长或新市场扩张相关。信贷繁荣的研究已经确定了信贷快速增长对贷款标准的负面影响（DellAriccia and Marquez 2006），（DellAriccia，2012）。文章在表4中研究了这些可能性。

-表4 - 人口老龄化和贷款标准：分支机构网络

综上所述，表3和表4的结果表明，对老龄化县的风险敞口较高的银行的LTI比率会增加，特别是在没有分支机构的县。

（二）贷款标准与信贷风险

老龄化导致的贷款标准下降是否会导致信用风险增加？在负面冲击期间，受影响银行的业绩是否会受到影响，从而影响更广泛的金融稳定？来自大衰退的证据表明了这一点：图A和图B被用来展示在大萧条期间，银行风险承担与人口老龄化之间的关系。具体来说，这些图表追踪了不同暴露水平银行的不良贷款（NPL）比率随时间的变化。图A专注于1-4户住宅贷款的不良贷款比率，这些贷款是针对单户住宅的贷款。图B展示了总体不良贷款比率的变化，包括所有类型的贷款，而不仅仅是住宅贷款。图1表明，在大衰退期间，相对于敞口较低的银行，敞口较高的银行表现更差。然而，在前趋势中没有明显的差异，也就是说，只有在经济进入衰退时，更大的冒险行为才会表现为更高的不良贷款率。

-图1- 大衰退期间的不良贷款

为了更详细地研究风险敞口对不良贷款的影响，文章进行了以下形式的银行层面回归：

其中Δyb是2007年至2010年不良住宅抵押贷款（1-4户住房）与总资产的比率或不良贷款总额与总资产的比率的变化。为了控制银行风险敞口受到危机前房地产繁荣的影响，文章构建了银行对1997年至2007年县级房价指数（HPI）变化的敞口（EXPOSURE_TO_ΔHPIb）。

回归结果如表五所示，其表明对老龄化县存在风险敞口的银行会增加其LTI比率，从而可能承担信用风险。这种影响在银行没有分行的县更为明显（这意味着人口老龄化对金融稳定的地理溢出效应）。此外，在大衰退之前，老龄化诱发的银行冒险行为会导致不良贷款的激增，因此银行对老龄化县的敞口可能加剧了金融危机对银行健康和金融稳定的负面影响。

-表5- 大衰退期间的不良贷款

机制分析

（一）老龄化与存款

老年人持有存款的倾向较高（Becker 2007），这与老年家庭风险资产的投资组合份额较低一致（Fagereng、Gottlieb 和 Guiso 2017）。不同年龄群体间存款持有的差异意味着当经济老龄化时，存款是一种安全、廉价的资金来源，可能对银行的融资条件产生巨大影响（Kashyap,Rajan, and Stein，2002）。此外，客户的存款持有时间较长证明其与银行的关系更加稳定，因此老龄化县的风险敞口导致的存款流入可能是解释银行冒险行为的重要因素。

在储蓄行为的人口变化基础上，文章通过以下银行－县层面的横截面回归研究了当地人口结构的长期变化与银行存款之间的关系：

其中ΔDEPOSITSb,c是样本期内b银行在c县的存款变化。解释变量ΔOLDc是c县65岁及以上人口的变化。在式（6）中，系数β>0表明本地老龄化导致本地银行存款增加。回归结果如表6所示，这些结果表明当地老龄化对银行存款有因果影响，一个县老年人数量的增加会使得其银行存款增加。

-表6 - 人口老龄化与本地存款

（二）当地信贷需求

除了对存款产生积极影响外，人口老龄化还可能减少当地的信贷需求。老年人通常拥有自己的房产并拥有较高的储蓄，因此他们不太需要借贷。此外，老年人创办新公司的可能性也显著降低（Azoulay 等人，2020），这进一步抑制了信贷需求。文章通过SCF 的受访者（i）级数据证实了年轻人与老年人借款行为的这些差异。文章进行了以下回归：

自变量RESPONDENT_AGE_65i 是一个虚拟变量，如果受访者年龄为65岁及以上，则值为1，否则为0。结果如表7所示。在第1列和第2列中，因变量是一个虚拟变量，如果受访者表示他/她在过去一年中没有借款，则该变量的值为1。结果显示，老年人被拒绝信贷的可能性明显较小，这与老年人对信贷的需求低于年轻受访者的论点是一致的。如果受访者表示他/她在第3列和第4列中没有未偿还的家庭债务，则该虚拟变量取值为1时，我们会得到类似的结果。原则上，借款不频繁且没有未偿债务也可能是供给因素造成的。为了解释这一情况，第5列和第6列使用了一个虚拟变量来判断受访者是否表示他/她在过去5年内曾被拒绝信贷或担心被拒绝信贷。

-表7- 老年人借钱的可能性较小

为了进一步证明老年人数量的增加减少了当地的信贷需求，文章遵循Amiti和 Weinstein（2018）的做法，将每个银行县单元的抵押贷款增长分解为供给和需求因素。为此，我们从以下方程开始：ΔHMDA=αc+βb +εc,b，其中因变量是c县银行b发放的所有抵押贷款金额的增长。借款人－县的需求渠道由αc表示，而βb表示银行供给渠道。表8显示，老年人口数量的增长对信贷需求因素具有显著且经济上相当大的负面影响。

-表8- 人口老龄化和信贷需求

（三）贷款与银行资产配置的地理分布

在老龄化县经营分支机构的银行受到存款流入的影响，但同时在这些县面临更低的需求和更少的投资机会。这两股力量可能会迫使银行寻找新的客户，特别是在没有开设分行的县。为了研究人口老龄化对各市场银行贷款的影响，文章以每个借款人县的银行抵押贷款变化作为因变量来估计式（4）。

表9显示，风险敞口越大的银行在样本期内的贷款增长率越高。银行对老龄化县的敞口如何影响其贷款的地理分布？如果老龄化降低了当地的信贷需求，同时增加了存款流入，银行可能会将贷款供应导向那些没有分支机构、不会直接受到老龄化导致的信贷需求下降影响的县。为了研究这种可能性，表9的第3列和第4列与虚拟NO_BRANCH进行交互，该虚拟NO_BRANCH在银行没有分行的县中取值为1。结果表明，银行对老龄化县的敞口导致信贷显著且经济上相当大的增长，特别是在银行没有分行的县。面对当地信贷需求下降，银行不仅可以在地理上调整抵押贷款足迹，还可以将其投资组合转向其他资产类别。为此，文章以银行风险敞口和银行层面控制变量作为自变量来估计银行层面的回归。第5列和第6列的结果表明银行将其投资组合转向受老龄化导致的当地信贷需求下降影响较小的贷款类型。上述这些结果表明，对老龄化县风险敞口较大的银行将其资金用于增加不受贷款需求下降直接影响的县的贷款，同时也转向抵押贷款以外的资产类别。

-表9- 银行风险和贷款

额外测试与稳健性检验

为了更深入地考察了银行的风险承担情况。文章首先通过分别观察第10和第90百分位来研究LTI比率分布。其次引入交乘项NO_BRANCH，结果表明在没有分行的县，银行提高LTI比率的幅度更大。文章还使用拒绝贷款的份额作为因变量展开分析。稳健性检验的结果补充了文章的主要发现，即对老龄化县的风险敞口增加了银行的风险承担，尤其是在LTI比率较高的借款人中，而且他们拒绝贷款的次数较少。

补充材料详细说明了文章的工具变量策略，并发现地方老龄化和银行风险敞口在1997年前并未显著影响银行新分行的开设决策，这缓解了关于银行为获取老龄化带来的储蓄增长而策略性开分行的担忧。同时，文章确认，控制主要工作年龄或年轻人口变化后，老龄化对结果的影响依然显著，说明老龄化系数并非仅反映与其他年龄段人口增长的相关性。此外，文章还发现，在银行风险敞口较大的县，家庭债务与收入比率增长更为显著，这表明银行层面的风险承担和家庭债务水平之间存在关联。

研究结论

利用美国各地老年人变化的地理差异，文章发现，在大衰退期间，对老龄化县敞口越大的银行，其LTI比率会增加更多，不良贷款也会急剧上升。考察这一机制，文章发现老龄化导致的存款流入以及当地信贷需求的下降解释了人口老龄化与银行风险承担之间的联系。这些发现有助于揭示主要宏观经济趋势（人口老龄化）如何通过资本供需变化影响金融部门。文章的研究结果对政策具有影响：人口老龄化可能导致金融不稳定，并且通过地理溢出效应，即使在没有直接受到人口老龄化影响的地区也会导致金融不稳定。由于发达经济体未来十年将面临老年人数量前所未有的增长，这是一个令人担忧的发现。然而，资本比率较低的银行的风险承担更为明显，这可能意味着审慎的资本监管可以限制人口老龄化对金融稳定的负面影响。

Abstract:

What are the implications of an aging population for financial stability? To examine this question, we exploit geographic variation in aging across U.S. counties. We establish that banks with higher exposure to aging counties increase loan-to-income ratios. Laxer lending standards lead to higher nonperforming loans during downturns, suggesting higher credit risk. Inspecting the mechanism shows that aging drives risk-taking through two contempo-raneous channels: deposit inflows due to seniors propensity to save in deposits; and depressed local investment opportunities due to seniors lower credit demand. Banks thus look for riskier clients, especially in counties where they operate no branches.  estimate the effect of carbon pricing policy on bank credit to greenhouse gas emitting firms. Our analyses exploit the geographic restrictions inherent in California’s cap-and-trade bill and a discontinuity in the embedded free permit threshold of the federal Waxman-Markey cap-and-trade bill. Affected high emission firms face shorter loan maturities, lower access to permanent forms of bank financing, higher interest rates, and higher participation of shadow banks in their lending syndicates. These effects are concentrated among private firms, while credit terms of public firms are largely unaffected. Overall, we show that banks respond quickly to realizations of transition risk.