銀行同業業務與貨幣政策傳導機制的關系研究

李婷婷

（1.河南農業大學 經濟與管理學院，鄭州 450046；2.河南財政金融學院 會計系，鄭州 451464）

0 引言

自2007年以來，特別是2009年四萬億投資以來，銀行同業業務已經逐漸成為商業銀行利潤增長的重要來源。在同業業務快速發展的同時，同業業務與影子銀行千絲萬縷的聯系，以及同業業務規避監管導致貨幣政策傳導機制受阻的問題受到業內關注。本文利用一定的分析方法，研究同業業務對貨幣政策的干擾影響，并量化干擾影響的具體程度，為貨幣政策制定和具體實施提供政策建議。

關于貨幣政策傳導機制的研究非常豐富，但是從同業業務角度分析的文獻十分有限，近年影子銀行以銀行同業業務為發展方向，影子銀行以同業業務形式對貨幣政策實施傳導。從國內研究成果看，影子銀行對貨幣政策傳導機制具有影響的結論基本一致，不同的是學者們觀察的角度和采用的方法各不相同[1-4]。相對于影子銀行，同業業務相關研究更為有限，實際上二者的邊際也相對模糊[5-8]。

現有的研究方法多數是借助于一般均衡模型，且變量選擇較為接近，類似的方法與類似的變量難免得出相似的結論。本文無意推翻以往結論，只是嘗試借助于新的方法，并且在變量選擇上更多考慮實際情況，考察同業業務對貨幣政策傳導情況的影響。

1 同業業務發展現狀分析

1.1 同業業務概念范疇

在2014年五部委規范同業業務以前，同業業務并無準確的定義，其概念邊界也是隨著同業業務發展創新與監管約束不斷衍生到今天。從同業業務發展的情況看，早期的同業業務僅是指商業銀行之間短期資金拆借業務，交易對手以商業銀行為主，交易目的以流動性安全為主，盈利目的較弱，同業業務規模在商業銀行總資產規模中占比較低。2007年以后，隨著理財發行規模的不斷擴大，商業銀行通過理財資金對接信貸投放的業務逐漸增多，限于監管的約束，商業銀行借助于信托公司等通道將理財資金與信貸投放對接，更多的商業銀行開始意識到通道公司在監管套利中的重要作用。與此同時，由于傳統同業業務可以節約資本消耗，風險資產占比較低，部分商業銀行開始將類信貸業務借助通道公司包裝成同業業務，同業業務具有信貸業務特征。本文認為，不論同業業務如何創新，其本質上是商業銀行基于盈利為目的的，相對于傳統信貸業務而開展的不限交易對手的各類投融資業務的總和。

1.2 同業業務總體情況

2006年以前，同業拆借交易量很低且趨勢穩定，平均累計交易量1.2萬億。2007年以后，同業拆借交易量逐年攀升，2015年達到64萬億。從同業拆借交易量情況看，2007年以后的同業業務規模擴大迅速。

從同業業務資產負債結構看，多數同業資產以吸收的同業負債作為資金來源，分析同業負債規?？梢酝茰y同業資產的增長情況。在商業銀行資產負債表上，并沒有同業負債這一科目，本文從其他存款性公司金融資產負債表間接推測同業負債規模。具體包括，對其他存款性公司負債、對其他金融性公司負債、債券發行三個科目，再將三個科目的合計金額作為同業負債的計算依據。結果發現，近幾年同業負債占總負債比重逐年提高，同業負債已經成為商業銀行存款以外的最重要的融資渠道。

2 模型設計與數據說明

2.1 模型設計

現有研究在模型選擇上，多選擇VAR自回歸模型、Granger因果檢驗分析等線性預測分析方法。盡管這些方法一定程度上有助于觀察同業業務對貨幣政策的影響，但是鑒于同業業務與貨幣政策的非線性可能特征，以及同業業務在近幾年迅速擴張的動態變化特征，本文嘗試借助于Copula函數，研究同業業務與貨幣政策的相關性。Copula是連接多個函數分布和單個函數邊緣分布之間的一類特殊函數，它可以描述多個變量之間的非線性和非對稱性相關結構。為了方便，Copula函數聯合分布估計一般采用兩步法，第一步先估計單變量邊緣分布，第二步根據估計出的[0,1]均勻分布序列，選擇合適的Copula聯合分布函數。

在第一步邊緣分布估計中，借助ARMA(0,0)-GARCH(1,1)-偏t模型進行邊緣分布擬合，具體如式（1）所示：

其中，標準化殘差ei't服從偏t分布，偏t分布的密度函數為式（2）：

其中：

第二步，利用Copula函數分析動態相關性。根據Sklar定理可知，如果F是邊緣分布F1和F2聯合分布函數時，存在一個Copula函數C，當[ ]0'12→[0'1]時，有F(x1'x2)=C(F(x1)'F(X2))，其中F對應的密度函數為：

其中，c是Copula函數的密度函數，f(x1)和 f(x2)是隨機變量X1和X2的密度函數。由于Copula函數具有單調遞增情況下函數值保持不變的特征，因此可以將常見的收益率序列相關結構研究轉換為殘差序列的相關結構研究。其中，收益率為ri't和rj't，殘差為ei't和ej't，收益率ri't關于rj't的時變密度函數為：

式（4）中，c（t…|…）表示時變結構參數為Rt，自由度為λ的T-DDC-Copula的密度函數。為了研究同業業務與貨幣政策的動態相關性，本文借助了T-DDCCopula函數，該函數假設條件相關矩陣服從DCC(1'1)過程：

式（5）中，ut和vt是對殘差進行概率積分變換后，得到的服從U(0'1)分布的子序列，為標準t分布的逆分布，是et的樣本協方差矩陣，是2×2階矩陣，其中主對角值為Q的平方根，其余值為0。在上述模型的基礎上，通過 Kendall相關系數（τt=(2/π)arcsin(ρt)）把線性相關系數轉化為非線性相關系數，最終得到的非線性相關系數就是本文分析的依據。

2.2 數據選擇與說明

本文研究的是同業業務影響下貨幣政策的有效性，由于貨幣政策從發布到落地再到最終影響涉及到工具運用、中介指標和最終目標三個方面，考察同業業務對貨幣政策的影響應當結合貨幣政策的三個內容，因此本文的變量選擇如下：

（1）同業業務規模指標。從商業銀行實際情況看，同業負債資金去向主要用于投資同業資產，以同業負債金額估算同業業務規模相對有效。本文以同業負債占金融機構總負債比值作為研究對象，記為RLL。

（2）貨幣政策工具指標。貨幣政策工具是央行達到貨幣政策目標而采取的手段，一般以一般性工具為研究對象。公開市場操作是央行干預金融市場貨幣供應量的貨幣政策工具。本文以央行月度公開市場資金凈投放量為依據，具體以資金凈投放量的同比增速為研究對象，記為RND。存款準備金率為各個時間節點央行公布的存款準備金率為研究對象，記為RAD。再貼現率反映金融市場資金利率水平，由于該指標相對于實際市場利率變動滯后，且在貨幣政策系列工具中作用逐漸弱化，本文以銀行間債券回購利率為研究對象，以此反映金融市場資金利率水平，記為RLN。

（3）貨幣政策中介目標。貨幣政策中介目標主要包括兩個內容，一是量的目標，二是價的目標。量是指貨幣供應量、基礎貨幣的投放量，價是指短期市場利率和長期市場利率。我國具體實踐情況是，以往貨幣政策一直以量的目標為中介目標，即貨幣供應量目標。本文將貨幣政策中介目標確定為兩個，分別是貨幣供應量和短期資金利率，其中短期資金利率具體為銀行間市場7天債券回購加權利率，記為RSR。

（4）貨幣政策的最終目標。貨幣政策的一般目標包括穩定物價、充分就業、經濟增長和國際收支平衡。經濟增長穩定的同時，物價穩定也是貨幣政策關注的重要內容。GDP增長率沒有月度數據，本文通過工業增加值數據與GDP的線性關系估算月度GDP的實際增長率，記為RGDP。一般情況下，涉及到物價穩定指標時，通常會選擇CPI，但由于我國CPI指標統計范圍一直飽受詬病，本文選用與經濟景氣度更為緊密的PPI指標代表物價穩定目標，記為RPPI。

上述數據樣本選擇時間為2004—2016年，之所以選擇2004年，是因為我國第一筆理財起始于2004年。數據來源于Wind資訊、國家統計局網站，觀察周期為月度數據，所有數據經過BOX-COX平方根變換，季節性因素對輸出結果的影響初步消除。

3 實證分析

3.1 同業業務對貨幣政策工具影響

首先看同業業務與存款準備金率的Kendall指數變動情況（見圖1），同業業務與存款準備金率（RAD）的相關性較強，最低值為-0.25，最高值為0.3。不過，從波動情況看，由于存款準備金率變動不頻繁，2004—2016年，央行共調整存款準備金率43次，平均每年調整不足4次，且分布不均衡，例如2007年調整存款準備金率10次，2011年調整存款準備金率7次。再看同業業務與再貼現率(RLN)的Kendall指數變動情況，相對于RAD的指數變動,RLN的Kendall指數變動較弱，說明同業業務與再貼現率相關性較弱，這與實際情況相符。實際上近些年商業銀行通過向中央銀行再貼現獲得資金幅度較往年已經明顯較少，這主要由于央行貨幣市場工具的逐漸豐富，以及利率市場化背景下商業銀行獲得資金的渠道逐漸增多。同業業務與公開市場操作(RND)的Kendall指數變動較為明顯，其中最高值為0.25，最低值為-0.11，且波動較為劇烈，相對于前兩種貨幣市場工具，公開市場操作與同業業務相關程度最高。

圖1 同業業務與貨幣政策工具的Kendall指數變動情況

從時間區域劃分上看，2007年以前，同業業務與RAD的相關指數多為正值，2007年以后，相關指數負值開始增多，其原因在于同業業務不同階段具有不同的規模特征。2007年以前，同業業務以資金短期拆借為主，業務經營不以盈利為唯一目的，此時的同業業務對存款準備金變動并不敏感，且未表現負相關的特征；2007年以后，隨著同業業務規模增大，其對資金市場資金松緊更為敏感，市場流動性越強，貨幣供給量越大，同業業務發展速度就越快，規模擴張的強度也越高，其中Kendall指數在2009年達到最低，為-0.25，這個時間節點正是中國推出4萬億投資計劃，貨幣供應量急速擴張的時期。

再來看公開市場操作的時間區域劃分，主要有兩個特征：一是整體上公開市場操作與同業業務的Kendall指數為正，也即是總體上二者表現為正相關特征，這與實際情況吻合。相對于存款準備金率影響整個M2供應量，進而影響商業銀行可貸款額度，公開市場操作主要影響的是貨幣市場的資金供給量，這與同業業務經營特征恰好吻合。由于同業業務主要是商業銀行吸收同業負債開展同業投資，因此其對貨幣市場資金松緊異常敏感；二是2013年以后，公開市場操作的Kendall指數明顯高于其他兩個貨幣政策工具，這說明公開市場操作對同業業務的影響正逐步提高。實際上近幾年央行正逐步放棄存款準備金率等影響較大的工具，更傾向于利用公開市場操作開展政策微調，這意味著央行貨幣政策執行的方式更加成熟，更加市場化。以2016年為例，央行頻繁進行各種期限的正回購與逆回購，以此調整貨幣市場資金供給與利率水平。尤其是在2016年8月以后，央行改變以往貨幣寬松的政策思路，轉為偏緊的貨幣思路，回購期限由短變長，引導同業業務去杠桿、去泡沫。最終，2016年12月份出現了2013年以來的第二次錢荒，應當說，2016年錢荒與央行持續開展的鎖短放長貨幣政策密切相關。盡管商業銀行等金融機構在此次事件中出現投資損失，但從長遠來看，降低錯配強度的貨幣政策導向有利于金融系統整體穩定，也有利于商業銀行轉變同業業務經營模式。在重視規模的同時，更要重視風險防控能力的提升和投資策略的優化。

3.2 同業業務與貨幣政策中介目標的關系

圖2是同業業務與貨幣政策目標的Kendall指數變動情況。可以看出，同業業務與M2的Kendall指數值在0.15～0.3之間波動，且波動較為頻繁，說明同業業務與M2貨幣供應量的相關關系較強。該指數為正值，說明同業業務對M2保持正向影響，當同業業務規模擴張時，貨幣供應量規模增大，意味著同業業務發展對于貨幣供應量影響較為明顯。

圖2 同業業務與貨幣政策中介目標的Kendall指數變動關系

再看同業業務與RSR短期市場利率的關系，由圖1可知，相對于M2，同業業務與短期市場利率關系相對較弱，原因可能在于，一直以來央行制定貨幣政策主要盯住貨幣供應量，M2是貨幣政策執行效果的主要評價指標。從貨幣政策調控改革的方向來看，建立利率調節機制的貨幣政策中介目標是改革的方向，但從同業業務與M2、RSR的關系來看，同業業務明顯放大了M2的變動情況，這意味著當資金在金融系統過度逐利時，M2指標被虛增了，而同時實體經濟并未明顯獲得虛增的貨幣，這與央行制定貨幣政策穩定實體經濟的初衷相背離。說明同業業務在推進金融創新、活躍金融系統的同時，一定程度上弱化了貨幣政策中介指標的測量效果，降低了金融對實體經濟的支持力度，提高了實體企業融資成本。從同業業務與RSR的關系來看，盡管二者關系相對較弱，但是Kendall指數為負，這說明通過影響資金市場利率可以在一定程度上改變同業業務規模。從近幾年央行貨幣政策的改革方向上看，弱化“量”的干預，強化“價”干預的改革思路逐漸明顯，建立利率走廊、不斷豐富公開市場操作工具，包括MLF、SLF等借貸便利工具，系列舉措預示著央行建立將利率指標作為貨幣政策中介指標的方向與目標。

3.3 同業業務與貨幣政策最終目標的關系

先看同業業務與經濟增長的Kendall指數關系，由圖3可知，同業業務與RGDP變動關系比較緊密，Kendall指數波動較為頻繁，波動幅度在[-0.2，0.28]之間，這說明同業業務規模擴大能夠刺激經濟增長。與此相對應的是，同業業務與RPPI的Kendall指數關系較弱，變動不明顯。從影響方向上看，Kendall指數為負，這說明同業業務沒有明顯推高物價幅度，甚至表現為負。需要關注的是，2016年以后的Kendall變動情況，同業業務與RGDP的Kendall指數逐步走弱，這說明同業業務擴張對經濟增長的刺激作用在減弱，失去實體經濟支撐的貨幣擴張式的經濟增長不可持續。另外，同業業務與RPPI的Kendall指數有走高趨勢，這說明同業業務在沒有刺激經濟增長的同時，反而一定程度上推高了物價，盡管這種影響較弱，但其背后隱藏的趨勢特征不容忽視。

圖3 同業業務與貨幣政策目標的Kendall指數變動關系

4 結論

本文基于時變Copula函數模型，全面分析了同業業務發展與貨幣政策制定及其效果的關系。結論顯示：第一，根據貨幣政策工具不同，同業業務表現出不同的影響關系；第二，從影響趨勢上看，貨幣供應量與同業業務的關系有弱化趨勢，但表現并不明顯，資金利率與同業業務的關系有加強趨勢，央行努力構建的利率工具措施正逐步發揮作用；第三，2016年以后，同業業務對經濟增長的作用開始減弱，而同業業務與物價變動關系開始緊密，同業業務一定程度上成為推高物價上漲的可能因素。

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