2017年
财会月刊(32期)
财经论坛
影子银行体系对货币供应的影响——基于VAR模型和脉冲响应的实证分析

作  者
常 凯1,2(副教授),葛方平1,程紫瑶1,邵方宏1

作者单位
1.浙江财经大学金融学院,杭州310018;2.浙江财经大学中国金融研究院,杭州310018

摘  要
    【摘要】选取2007 ~ 2015年的月度数据,通过建立VAR模型、协整检验、脉冲响应分析、方差分解等方法分析影子银行体系对货币政策各层次的影响效果。结果显示:信贷渠道是我国主要的货币传导渠道;影子银行体系能够创造信用和影响货币政策传导机制,影子银行体系的扩张削弱了货币政策工具的效力。影子银行的扩张降低了中介目标的可控性、相关性和可测性,使M2统计值不能完全反映市场真实的货币供给量,同时影子银行可以为中小企业提供资金,对经济增长有一定的促进作用,虽然这个作用不太明显。
【关键词】影子银行;货币政策;货币供应;传导机制;VAR模型
【中图分类号】F832      【文献标识码】A      【文章编号】1004-0994(2017)32-0107-5

一、引言
影子银行最早出现于2008年美国次贷危机之后,按照金融稳定理事会(2011)的定义,影子银行是指游离于银行监管体系之外、可能引发系统性风险和监管套利等问题的信用中介体系,其中包括各类相关机构和业务活动。在金融危机之前影子银行在全球范围内迅速发展,这是造成次贷危机的重要原因之一。影子银行一方面促进了金融行业的迅猛发展,提升了资金的流动性,提升了资源配资的效率;另一方面,在影子银行快速发展的过程中,金融产品之间紧密度越来越高,风险不断累积,使得单个风险对整体系统性风险的影响越来越大。通过对影子银行的研究,探究影子银行对货币政策传导的影响过程,对完善货币传导机制,提升货币政策的有效性有所帮助。
Geithner(2008)将影子银行系统称作“平行银行系统”,他认为影子银行系统包括了存在于传统银行系统之外的一些机构运营的融资工具。Hirofumi和William(2008)将贷款、证券投资和不良贷款纳入生产距离函数,评估日本银行业效率低下和问题贷款影子价格衍生出不良副产品的处理问题贷款过程。Bengtsson(2013)分析在全球金融危机形势下欧洲货币基金市场关键事件的传输渠道,发现金融不稳定性从货币基金市场蔓延到更广泛的金融系统。Acharya等(2013)发现印度非银行金融公司的贷款和资产融资是印度经济的直接贷款替代品。Duca(2015)验证了金融监管、风险、利率和短期商业贷款等因素对影子银行贷款使用情况的影响。John V. Duca(2016)认为在短期内,影子银行规模在存款利率上限时对传统银行的约束力上升,经济前景改善,或风险溢价下降时则会降低约束力。
影子银行的巨大影响也吸引了国内学者的研究。巴曙松(2009)认为影子银行是一把双刃剑,一方面可以带来金融市场的繁荣,另一方面影子银行具有高杠杆性和不透明性,会使得金融体系变得十分脆弱。易宪容(2009)则对美国次贷危机进行了分析,认为影子银行的信用扩张是引起2008年次贷危机的关键因素。中国人民银行行长周小川(2010)指出,我国的影子银行体系和其他国家的影子银行体系存在着较大的差别;同时,他认为影子银行具有货币创造功能,会对货币乘数有放大作用,因此要考虑影子银行对货币政策传导机制的变化。张明(2013)从投融资的角度分析了我国影子银行的产生原因,认为影子银行是金融抑制环境下的自发性金融创新行为,政府应该积极规范与引导影子银行的发展,加强对影子银行的监管和信息披露要求。Li等(2014)在研究了我国影子银行金融机构的风险后发现,运用银行压力测试方法检验影子银行系统的偿债能力风险,流动性短缺可能会导致影子银行金融机构的破产风险和其他潜在风险。Lu等(2015)探讨了我国影子银行发展与企业融资所涉及的各种问题,分析了影子银行类型、规模、风险、监管等一系列问题,建议将非正规市场的影子银行体系纳入政府监管系统中。解凤敏、李媛(2014)认为,影子银行体系的扩张放大了我国的货币乘数,当社会总需求扩张时,影子银行体系可以有效补充银行信贷供给不足;当社会总需求紧缩时,影子银行体系又与商业银行信贷形成替代。毛泽盛、许艳梅(2015)对影子银行对于货币政策的对称效应进行了研究,认为影子银行的存在强化了扩张性货币政策效果,但削弱了紧缩性货币政策效果,同时提出了加快利率市场化改革来提高货币政策效率的建议。
二、我国影子银行的形成
我国影子银行的形成和国外有所不同,我国一直以来存在着严格的金融控制,改革开放之后实体经济发展得十分迅速,传统银行由于金融控制或其他一些原因无法满足实体经济的需求,由此影子银行便应运而生。影子银行伴随着我国利率市场化的进程不断快速发展。
本文将影子银行分为三类:第一类是商业银行体系内部的影子银行业务,主要包括:商业银行理财产品、银行同业代付、票据买断并买入返售等。第二类是商业银行体系内外合作的影子银行业务,主要包括:委托贷款、银证合作。第三类是独立于商业银行体系外的影子银行业务,主要包括:互联网金融平台业务、民间借贷、其他非银行金融机构的理财业务、货币市场基金业务、私募股权基金业务、典当业务、担保业务、小额贷款业务等。
三、模型的构建
向量自回归模型(Vector Auto Regressive,VAR)是指使用模型中所有内生变量的若干滞后变量来对内生变量进行回归的时间序列模型,本文采用VAR模型进行实证研究,VAR模型表达式可以写为:
yt=A1yt-1+A2yt-2+A3yt-3+…+ANyt-N+Bxt+μt(t=1,2,…,n)
其中:yt为k维内生变量;xt为d维外生变量向量;μt是k维误差向量;A1,A2,A3,…,AN是待估的系数矩阵。
本文选择的变量包括:影子银行体系(SB)、广义货币供应量(M2)、金融机构人民币贷款余额(LOAN)、国内生产总值(GDP)、居民消费价格指数(CPI)。所有变量都采用月度环比增长率。
影子银行体系的规模SB:影子银行的具体规模很难得到,参考以往文献,本文以委托贷款和信托贷款之和作为影子银行的相关代理变量。
广义货币供应量M2:我国货币政策的中介指标是货币供应量,M2比较适合,因此选为中介目标的代理变量。
金融机构人民币贷款余额LOAN:根据之前的分析,信贷渠道是我国货币传导的主要方式,本文选择金融机构人民币贷款余额作为货币政策信贷渠道的相关代理变量。
国内生产总值GDP:国内生产总值是货币政策的目标之一,本文采用的都是月度数据,而政府公布的都是季度数据,因此将以公式“当月GDP/当月工业增加值=当季GDP/当季工业增加值”进行换算。
居民消费价格指数CPI:这是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。
本文采用的是2007年1月 ~ 2015年12月的月度数据,一共108个观测值,使用的处理软件是Eviews 8.0。
四、影子银行对货币供应影响的实证分析
首先,对SB、M2、LOAN、GDP、CPI数据作取自然对数处理,因为各个原始数据的数据规模不同,波动情况也有所不同,取对数处理可以在不影响原始数据平稳性的基础上削弱其波动性,将处理后的数据记为LSB、LM2、LLOAN、LGDP、LCPI。
同时由于月度数据存在季节性波动,因此本文采用Eviews中自带的Census X12季节调整法对原始数据进行调整,以消除季节性因素的影响,将调整后的数据分别记为:LSB_SA、LM2_SA、LLOAN_SA、LGDP_SA、LCPI_SA。
1. 平稳性检验。在进行实证分析前,必须对数据进行平稳性检验,避免出现伪回归的现象。先对LSB_SA、LM2_SA、LLOAN_SA、LGDP_SA、LCPI_SA进行ADF检验。结果见表1。

 

 

 

 

 

 


从表1中可以看出,LSB_SA、LM2_SA、LLOAN_SA、LGDP_SA、LCPI_SA均在5%的显著性水平上显示出不平稳性,但是在经过一阶差分后,LSB_SA、LM2_SA、LLOAN_SA、LGDP_SA、LCPI_SA均表现为平稳,为一阶单整。
2. 协整检验。协整检验的目的是确定一组非平稳序列的线性组合是否具有稳定的均衡关系。本文采用了Johansen协整检验,结果见表2。

 

 

 

 

表2显示,在5%的显著性水平上,这5个变量之间存在协整关系。在进行协整检验的同时得到了协整系数表(见表3)。在表3中,每一行都代表一个协整向量,说明5个变量之间存在5个协整向量,即5个变量之间存在长期的协整关系。

 

 

 


3. 稳定性检验。脉冲响应函数和方差分解分析有意义的重要前提之一就是VAR模型稳定。因此对建立的VAR模型作单位根检验,得到图1:

 

 

 

 

 


从图1中可以看出,VAR的单位根都在圆内。说明VAR模型是稳定的,可以继续对VAR模型进行分析。
4. 实证结果分析。
(1)脉冲响应分析。由图2的脉冲响应结果可看出,影子银行对CPI初期有一个正向的冲击,到第三期达到顶峰,随后影响逐渐降低,从第六期开始又产生了一个冲击,方向由正转为负。表明了影子银行规模的扩大,短期内会推高我国的物价指数,长期而言会降低物价指数并趋于平稳。这说明影子银行体系会对货币币值稳定造成一定的影响。
影子银行规模在扩大初期会对社会贷款余额(LOAN)产生负冲击,在第三期影响达到最大后减弱,随后冲击渐渐趋于稳定,这说明影子银行体系规模的增长会引起银行贷款规模的负增长。对于那些财务不达标或规模不够大的企业,它们无法从商业银行获得贷款,但是影子银行系统没有这么多的要求,企业为了生存与发展,就会选择通过影子银行系统获得资金,说明两者之间存在着一定的替代效应。我国影子银行系统依附于商业银行信贷系统而存在,即影子银行系统的扩大会削弱我国货币供应信贷渠道的效果。
影子银行初期对GDP产生了正向冲击,随后冲击减弱,在中期上下震荡,最后趋于平稳。影子银行系统的发展有相当一部分是为了满足中小企业的融资需要,影子银行的扩大促进了中小企业的发展,短期内刺激了社会经济的发展,但是这种效果不是很明显且具有不稳定性与风险性。在中期由于一些小企业破产等原因,反而会造成GDP的下降。在长期影响得以消化,影响趋于平稳。
影子银行对M2的影响曲线与CPI有点相似,先是有小小的正冲击,然后减弱,第三期开始产生较弱的负面冲击,最后在很远处趋于平稳。这说明了影子银行规模的扩大,在短期内会使M2的量变大,中期内会使M2的量变小,对M2的影响长期内会保持平稳状态。由于我国的影子银行以资产表外化为核心,商业银行的表外业务构成了大部分的影子银行体系,并且通过影子银行系统流出的资金最终又流回了传统商业银行体系之中,所以影子银行对M2的负面影响不会扩大,而是保持稳定。
(2)方差分解分析。方差分解显示的是某一内生变量受到的冲击影响发生变化后,在不同滞后期模型中的所有变量对该内生变量变化的贡献程度。通过方差分解可以进一步评价不同结构冲击对该变量变化的重要性。
从表4可以看出,影子银行对各个经济变量贡献不大,第1期对GDP的影响较大,第2 ~ 6期对LOAN影响较大,第7 ~ 10期对M2的影响较大。表明影子银行短期内对GDP有所影响但贡献度不高;中期内对LOAN影响最大,贡献度也有所提高,达到7% ~ 8%,而且持续时间较长;长期来说对M2的影响最大,贡献度比较高,且在研究期间从10%上升至20%,说明对M2的影响随着时间不断扩大。
五、结论与建议
从前期的平稳性检验可以看出,影子银行体系的规模(SB)、广义货币供应量(M2)、金融机构人民币贷款余额(LOAN)、国内生产总值(GDP)、居民消费价格指数(CPI)之间存在长期稳定的关系。影子银行对我国货币传导过程中的中介目标、最终目标有着不同的影响程度,在整个研究过程中的不同阶段也存在不一样的影响程度。
对中介目标(M2)来说,影子银行体系的增长在短期内会冲击M2,使M2变大;从中长期来说,冲击的负效应会使M2变小。从货币政策最终目标来看,影子银行对GDP的增长有微弱的正影响,但是并不是很稳定,对CPI也有一定的冲击。影子银行体系和银行系统之间存在着相互替代的关系。随着近几年金融业的快速发展,影子银行的数量和规模也在快速上升,理财产品、银信合作、金融租赁、私募基金、第三方支付等信用创造形式也在蓬勃发展。影子银行是把“双刃剑”,政府应尽量避免影子银行对我国货币供应的负面影响。对此,笔者认为可以实施以下相关的政策:
1. 充分发挥影子银行信用创造的功能。我国的影子银行从一定程度上补充了银行系统的弊端,为中小企业资金提供了巨大的流动性。重点是要出台相应的措施加强对影子银行的监管。由于影子银行由多种机构组成,所以并不能一概而论,而是要分而治之,建立完善、细致的监管法则,自上而下将影子银行的发展引至正确的道路。
2. 加快货币政策框架转型,创新货币政策工具。影子银行的出现创造了大量统计外的货币流动性,使得原有的货币统计规则出现了漏洞,所以要不断更新规则,以适应新出现的金融产品。同时,要主动将影子银行纳入货币统计,以提高央行货币政策的有效性。我国目前还在利率改革的初始阶段,还有很长的路要走。在监管大型银行的同时,也要关注民营银行和小银行的发展,规范机构间的良性竞争。
3. 建立宏、微观相结合的风险防范制度。对影子银行的规模应有一个合理的估计,及时了解其对社会经济发展的影响。我国的银行相互之间存在着十分紧密的关系,这也导致我国银行之间的风险传染十分迅速。为了防止系统性风险的发生,央行对银行业务进行了严格的管控,因此许多企业得不到需要的资金。因此在监管影子银行的时候要充分发挥其正面作用,同时要关注非银行金融机构,深化对非银行金融机构的改革,对那些逃避监管的业务要有充分的认知和了解。
4. 大力发展公开市场业务,完善货币政策传导机制。完善现有的市场机制,支持实体经济发展,开拓中小企业融资渠道。促进中小企业建立现代化的企业组织架构,使其可以从传统商业银行获得资金。同时,引导商业银行加强对中小企业的融资支持,建立更多适用于中小企业的“小”银行。

主要参考文献:
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Acharya V. V., Khandwala H., Öncü T. S.. The growth of a shadow banking system in emerging markets: Evidence from India [J].Journal of
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John V. Duca. How capital regulation and other factors drive the role of shadow banking in funding short-term business credit[J].Journal of Banking & Finance,2016(69).
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