影子銀行對我國貨幣政策調控效果的影響

胡振華，王 振，，文興易

（1.中南大學 商學院，長沙 410083；2.中國人民銀行總行，北京100800）

0 引言

2007年底始于美國華爾街的次貸危機，衍變成一場21世紀以來最嚴重的經濟危機，其影響到現在仍未完全消除。關于此次危機產生的原因，越來越多的文獻指向了一種新的金融創新體系—“影子銀行體系”。

“影子銀行”這一概念最先是由美國太平洋投資管理公司首席執行官麥考林于2007年美聯儲會議上提出，他認為“影子銀行是非銀行投資渠道、工具和結構性產品杠桿化的組合”。然而到目前為止，“影子銀行”還沒有公認的統一定義。這一方面與該術語出現時間較短有關，另一方面也與不同經濟實體的金融架構及監管方式有關。此外，影子銀行體系隨著金融創新和監管體制的變化而變化，因此具有不固定性和動態演變特征。但是，影子銀行“類銀行”的投融資金融功能，或者期限、信用及流動性轉換的信用中介功能得到了學者廣泛認同?，F有文獻大都是基于影子銀行的信用創造機制，從理論上分析影子銀行對貨幣政策調控效果的影響，較少使用模型或實證方法進行驗證。最近幾年，我國央行通過貨幣政策對流動性控制能力下降，抑制通脹和防投資過熱難度加大，系統性金融風險增加，已經引起了大家的關注，這與我國經濟的復雜程度、央行的調控水平有很大關系，但是影子銀行對貨幣政策調控效果的影響同樣不容忽視。因此本文擬根據經濟學相關理論，構建模型，收集相關數據，就影子銀行對貨幣政策調控效果的影響進行量化分析。

1 理論分析

根據傳統的IS-LM模型，利率、貨幣供給對產出的影響較大。從商品市場上來看，影子銀行的動機取決于貸款利率和市場利率間的差，利差越大則潛在利潤空間越大，影子銀行就越傾向于擴張。當中央銀行采取緊縮性貨幣政策時，商業銀行的貸款配置減少，市場上的資金需求并沒有減少，這就造成市場利率與商業銀行貸款利率之間的差距擴大，影子銀行傾向于擴張，從而彌補了商業銀行對企業貸款配置減少造成的影響，資金供給實際上并沒有減少，導致央行貨幣政策工具達不到所預期的目標。

從信貸傳導途徑上看，影子銀行的存在使得銀行可以通過多種方式以非銀行信貸渠道向經濟主體提供流動性支持，從而削弱政策效果，如表外理財、信托產品等。從貨幣政策利率傳導途徑上看，貸款利率上升和債券利率上升會壓低投資需求，進而壓低總需求?？紤]到影子銀行能夠形成額外的流動性和額外的信用，這會放松交易約束和融資約束，導致商品需求上升，因此IS曲線向右方移動，從而對利率傳導的效果造成影響。（見圖1）

從貨幣市場上來看，影子銀行擴大了銀行體系的資金來源，這會導致貸款規模擴大，即提供了更多的信用從而放松了融資約束，從而導致LM曲線向右移動；另外商業銀行的影子銀行負債具有較強流動性和一定收益，即提供了更多的流動性從而放松了交易手段約束，這對貨幣產生替代從而減少了貨幣需求，也將導致LM曲線向右移動。

從上述分析可知，影子銀行對經濟具有擴張作用，參見圖1（“LM_SD”指考慮影子銀行因素的LM曲線，“IS_SD”指考慮影子銀行因素的IS曲線）。IS曲線右移將導致產出擴張和債券利率上升，LM曲線右移將導致產出擴張和債券利率下降；因此，影子銀行將導致產出擴張，而債券利率是上升還是下降則是不確定的。

圖1 影子銀行的擴張作用

2 變量、模型選擇與識別

2.1 變量選擇

本文研究影子銀行對貨幣政策效果的影響，而貨幣政策的效果主要從中介指標和最終目標多個方面來進行分析，因此需要研究影子銀行對貨幣政策效果多個方面的相互影響。變量選擇也相應的涉及到多個變量。綜合上文中的理論分析，本文做出如下變量選擇方案。

貨幣政策工具指標：金融市場基準利率。借鑒國際上通行的以金融機構間同業拆借資金價格作為一國金融市場基準利率的做法，采用上海同業拆借利率作為金融市場基準利率衡量指標。本文采用一個月期限的同業拆借加權平均利率代替市場化利率，記為RATE。

貨幣政策最終目標指標：各國央行在宏觀調控過程中，貨幣政策多個目標很難同時實現，必須要有所取舍，物價穩定和經濟增長這兩個目標是我國央行宏觀調控最為關注的目標，因此考慮影子銀行對貨幣政策效果的沖擊，我們主要觀察其對物價穩定和經濟增長的沖擊。物價方面選擇居民消費者價格指數（CPI）作為觀測指標，本文選用月度CPI的同比增長率作為測量工具，記為RCPI。經濟增長選擇國民生產總值（GDP）作為觀測指標。由于現行統計的GDP均為季度值，本文采用“季度GDP數據/季度工業增加值數據=對應月度GDP數據/對應月度工業增加值數據”的估算方法，分別轉換出月度的GDP數據，同時以月度GDP的同比增長率RGDP作為研究變量。

影子銀行規模指標：影子銀行不單指具備獨立法人資格的金融機構，還涵蓋各種類似或替代傳統銀行的業務部門或金融工具，范圍很廣泛。由于數據可得性，我們主要考慮銀行信托貸款、委托貸款、未貼現銀行承兌匯票的余額總額作為影子銀行規模，這三類影子銀行的規模大概能夠占傳統金融體系內影子銀行規模的70%，基本可以作為影子銀行的代表。也有學者僅僅用委托貸款和信托貸款作為我國影子銀行的代表進行分析。對數據作同比增長率處理后使用，記為RSB。

貨幣政策中介指標：廣義貨幣供應量M2，取月度同比增長率記作RM2。

傳統融資方式指標：一直以來，通過銀行貸款的傳統信貸模式是我國企業獲取資金的最主要的方式。為了分析影子銀行發展對傳統融資方式的沖擊，本文選取銀行貸款月度同比增長率（記為RLOAN）進行分析。

本文數據來源于Wind數據庫，人民銀行網站。根據人民銀行公布的委托貸款、信托貸款等指標數據，可查的最早的數據可追溯到2002年，為了盡可能展現影子銀行對我國貨幣政策調控效果的影響，根據數據可得性，本文采用2003年1月至2013年6月月度數據進行實證分析。分析采用的統計軟件為Eviews6.0。

2.2 模型選擇

在關于多變量之間相互影響關系的分析中，向量自回歸模型(VAR)和結構向量自回歸模型(SVAR)得到了普遍應用，得到的結果對實際經濟行為解釋也較為合理。但VAR模型不能反映變量之間當期相關關系的確切形式，并且由于這些當期相關關系隱藏在誤差項的相關結構之中，其意義常難以解釋，缺乏經濟含義。結構向量自回歸模型(SVAR)以經濟理論為支撐，設置變量當期之間的相互關系，避免了隱藏在VAR模型誤差中無法解釋的缺陷；其次，通過對變量施加少數約束條件，減少了被估計參數的個數和模型自由度的損失，很大程度上避免了VAR模型在無約束條件下分析結果的不足，能夠更好地解釋隨機擾動對系統的動態沖擊，也更符合經濟現實。因此本文選擇SVAR模型。

含有k個變量的p階結構向量自回歸模型SVAR(p)一般矩陣形式可表示如下：

2.3 模型的建立和識別

在SVAR模型的估計中，經常會遇到模型的識別性問題，即如果不對SVAR模型參數加以限制，將對模型參數無法估計。一般地，對于k元 p階的SVAR模型，至少需要對結構式施加限制條件的個數為k(k-1)/2個，才能估計出模型的參數。特別地，對于AB型SVAR模型，通過短期約束條件一般將矩陣A設定為主對角元素為1的矩陣，將矩陣B設定為單位矩陣，此時還需要根據經濟學原理在矩陣A中添加2k2-k(k+1)/2-(k2+k)個約束條件。在本文中，考慮建立包含RM2、RATE 、RCPI、RGDP、RLOAN、RSB在內的六個變量的SVAR模型，則需要根據經濟學原理在模型中添加15個約束條件。

本文對SVAR模型的設定主要依據現代貨幣政策傳導機制中常用的歐拉等式（即IS等式）、菲利普斯曲線和貨幣政策反應方程（Taylor規則）三個方程：

其中xi表示真實總產出缺口，πt表示通貨膨脹，it表示短期利率，uxt、uπt和uit分別表示需求沖擊、供給沖擊和貨幣政策沖擊項。

IS等式描述了真實經濟產出缺口與真實利率(it-πt)之間的線性關系，由于實際產出缺口無法觀測，如果將GDP增長率近似為產出缺口，即表明GDP主要受自身外的名義利率水平和通貨膨脹因素的影響。菲利普斯曲線將通貨膨脹定義為歷史的膨脹率和真實經濟產出缺口的函數。貨幣政策反應方程則說明了貨幣政策工具，即短期利率，本身具有一定的平滑性特征（利率滯后項的出現），同時受到經濟產出缺口和通脹壓力的影響。鑒于以上三個等式本文將約束矩陣A中部分元素設定為0。

3 相關檢驗

3.1 平穩性檢驗

為建立SVAR模型,需要檢驗各指標時間序列的平穩性。對RM2、RATE、RCPI、RGDP 、RLOAN、RSB 進行平穩性檢驗，本文采用ADF法分別對六變量進行檢驗，結果如表1所示，在5%的顯著性水平，RM2、RATE 、RCPI、RGDP、RLOAN、RSB均為一階單整序列，符合向量自回歸模型建模的前提條件。

表1 各項變量的平穩性檢驗(ADF檢驗)

3.2 模型滯后階數檢驗

滯后期的選擇對估計SVAR模型至關重要：滯后期越短，誤差項的自相關性越嚴重，將會造成模型參數的非一致性估計；滯后期太長，雖然能夠完整地反映模型的動態特征，但由此導致的自由度減少將直接影響模型參數估計的有效性。本文分別用1～8階作為滯后階數依次進行檢驗，檢驗結果表明最佳滯后階數為2階。為此本文建立SVAR模型如下：

3.3 協整檢驗

協整關系是指兩個及兩個以上平穩時間序列之間具有一種長期穩定的均衡關系。在SVAR模型中變量為向量，因此本文采用Johansen檢驗法來檢驗RM2、RATE、RCPI、RGDP、RLOAN、RSB之間的協整關系。結果表明模型中存在一種協整關系，說明RM2、RATE 、RCPI、RGDP、RLOAN、RSB之間確實存在著一種長期穩定均衡狀態。

3.4 模型穩定性檢驗

VAR模型的穩定性檢驗是進行脈沖響應函數分析的前提，根據對上述變量構建的VAR模型的穩定性分析，發現VAR模型的單位特征根的倒數都在單位圓之內（如圖2所示），這說明VAR模型是穩定的，因此下一步可以運用脈沖響應函數來進行動態沖擊分析。

圖2 模型的穩定性檢驗

4 SVAR模型參數估計和分析

4.1 模型參數估計

SVAR模型的短期約束矩陣為A，B。其中A矩陣對角線為1，非約束元素為C(i)，i=1，2，…，16。B矩陣為單位矩陣，根據模型識別條件中各項經濟學理論對SVAR模型條件的限制，對矩陣A設定為：

利用Eviews6.0軟件對模型進行估計，估計結果見表2所示。

從表4對SVAR模型矩陣A的估計結果可以看出，大多數參數估計結果均為顯著，這表明所選變量之間存在當期相互影響關系，采用SVAR模型能夠較好地將這種關系揭示出來。

4.2 脈沖響應函數分析

脈沖響應函數的基本思想是用時間序列模型來分析變量之間的影響，考察單個變量的變化所帶來的擾動項是如何傳播到各個變量的。協整關系分析從靜態上反映了變量之間的長期均衡關系，而脈沖響應函數則從動態上揭示了變量之間的關系。沖擊效果如圖3和圖4，橫軸代表滯后期數，縱軸代表變化率。

表2 模型參數估計情況

4.2.1 RM2、RATE、RCPI、RGDP 、RLOAN 對影子銀行（RSB）的沖擊效應。

從圖3可以看出，RLOAN和RM2對RSB的沖擊持續時間較長，時滯期在12期以上，這是因為貨幣發行量的增加和銀行貸款的增加大部分會投入到實體經濟中，需要一定的生產周期之后才會影響到影子銀行規模；信貸沖擊初始會對影子銀行發展造成負向影響，說明傳統銀行信貸和影子銀行是此消彼長的關系。RATE和RCPI對RSB的影響為正向影響，逐漸衰減，時滯期為12期左右，可以理解為當物價水平上升時，居民處于避險保值的考慮會將資金投入到收益率相對較高的影子銀行當中。影子銀行資金利率符合市場利率，遠高于受管制的銀行存貸款利率，因此市場利率水平的上升會推動影子銀行收益率上升，高額的收益率會吸收更多的資金，導致影子銀行規模擴大。

圖3 M2、RATET、RCPI、RGDP 、RLOAN對RSB的沖擊效應圖

4.2.2 RSB 對RM2、RATE、RCPI、RGDP 、RLOAN的沖擊效應。

反過來看RSB對RM2、RATE、RCPI、RGDP 、RLOAN的沖擊效應，從圖4中可知，RSB對RATE、CPI、RGDP、RLOAN的沖擊均為逐漸衰減，其中對自身的沖擊衰減最快，在12期時幾乎衰減為0。其中影子銀行對利率的沖擊較小，說明我國的同業拆借市場利率受管制較強，還不能反映真實的市場利率水平。影子銀行對經濟增長的沖擊為正，說明影子銀行募集的資金大多還是會投入到實體經濟當中，促進經濟的快速增長，證明了上面所做的理論分析。但是初始沖擊較強，而后迅速衰減下去，這可以理解為影子銀行投入實體的資金不具有長期效應，資金有較強的逐利性，更多的流入見效快但又過熱的行業，如房地產等。從短期來看，會對經濟增長有積極作用，但是長期看為經濟危機的爆發埋下了隱患。另外，影子銀行規模對RM2的影響為正，且隨時間增加有逐步擴大趨勢，這表明影子銀行對貨幣供應量等貨幣政策中介指標會有影響，增加了央行通過貨幣政策工具對宏觀經濟調控的難度。這個結果同李波（2011），駱振心、馮科（2012）等的推論是一致的，同時也驗證了前文的理論分析。

圖4 RSB對RM2、RATE、RCPI、RGDP 、RLOAN的沖擊效應圖

4.3 方差分解分析

脈沖響應函數描述的是SVAR模型中的一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的影響。而方差分解是通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。本為選擇幾個主要變量進行方差分解。

4.3.1 貨幣供應量（M2）的方差分解。

從M2的方差分解圖中可以看出，排除其自身的影響外，利率水平對M2的影響最大，在12期時達到29.1%。信貸水平次之，在12期時候為13.9%。影子銀行規模對M2也有較大影響，在12期時候為11.3%。

圖5 貨幣供應量（M2）的方差分解圖

4.3.2 傳統信貸（LOAN）的方差分解。

從信貸變量LOAN的方差分解圖中可以看出，M2對其有較為明顯的影響，在期初時候為48.23%，與該變量自身的影響幾乎相當（為48.6%）。影子銀行規模對信貸期初的影響較小，僅為1.92%，但后來有所增加，在12期時候增加至6.77%，表明在我國影子銀行并不能完全代替信貸，更多的是信貸的一種補充。利率和經濟增長對信貸開始影響不大，但是隨著時間的增加，影響越來越大。

圖6 傳統信貸（LOAN）的方差分解圖

4.3.3 影子銀行（SB）的方差分解。

從銀子銀行方差分解圖中可以看出，來自其自身的影響一直較為明顯，期初為100%，到12期時雖然有所減弱但仍在50%以上。可以這么理解，上期影子銀行發展狀況對投資者的預期會有很大的影響，上期影子銀行規模擴大會向投資者傳達出影子銀行受到廣大投資者的信任、風險可以控制的特征，再加之其高額收益率，會導致本期影子銀行規模再次擴大。與之相反，當上期影子銀行規模有所減少的時候，會向投資者傳達風險加大的信號，會導致影子銀行規模迅速減少。信貸和經濟狀況對影子銀行的影響也會逐步增強，在12期時，影響分別為11.14%和19.37%。這是因為當經濟快速增長時，實體經濟對資金的需求量較大，但傳統信貸易受信貸規模、存貸比等銀行監管因素的影響，追求利潤最大化的銀行會將資金轉移到監管較松的影子銀行，從而促進影子銀行發展；貨幣供應量對影子銀行也有所影響，但影響較為滯后，到12期時，影響為14.9%。這是因為，央行增加貨幣供給一般通過銀行信貸投入到實體經濟中進行傳導，需要一定的傳導時間。利率對影子銀行的影響不大，這與分析不符，這是因為我國市場利率管制較強，同業拆借市場利率并不能真實的代表市場化利率水平。

圖7 影子銀行（SB）的方差分解

5 結論與啟示

本文對IS-LM模型進行擴展分析，采用多項經濟指標建立并識別結構向量自回歸模型（SVAR）研究影子銀行對我國貨幣政策調控效果的影響。實證結果顯示，影子銀行同各經濟指標存在緊密的聯系；其發展對貨幣政策傳導機制如信貸、利率的傳導效果造成影響；影子銀行對貨幣供應量等貨幣政策中介指標會有影響，增加了央行通過貨幣政策工具對宏觀經濟調控的難度；影子銀行的發展對經濟具有擴張作用，但也存在影子銀行資金不具有長期效應，易流入見效快但又過熱行業從而引發經濟危機的負面作用；我國較強的利率管制使得通過同業市場拆借利率來研究我國影子銀行并不能得到滿意的結果。

上述研究結論也給我們以下啟示：中央銀行在進行宏觀調控時，需要調整原有貨幣政策反應函數，執行更為謹慎的貨幣政策（例如更低的貨幣增速或更高的基準利率），以抵消影子銀行的擴張作用，否則，中央銀行盯著貨幣供應量作為中介目標來調控經濟增長、通貨膨脹的目的將無法按預期實現。影子銀行的發展是金融發展，金融創新的必然結果，對影子銀行的發展我們要有正確的認識，不能全盤否定，但也不能放任自流，要注意加強監控，防控風險。

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