探析影子銀行、中小企業融資與深化金融改革
——基于結構向量自回歸模型的實證研究

沈 欣

(江蘇財會職業學院,連云港222000)

金融改革的持續深化推動了金融市場結構與金融資源配置情況的變化,信息不對稱、逆向選擇等因素對于民營中小企業貸款需求與融資結構的優化產生限制作用。影子銀行作為介于正規金融機構與中小企業間的新型金融機構,憑借高利率放貸一定程度上緩解了民營企業融資缺口,但同時也在長期層面對于中小企業發展以及金融市場的穩定運行構成一定影響,成為當前亟待解決的問題。

一、研究方法與樣本數據選取

(一)數據來源

本文選取中國人民銀行、國家統計局等機構于2002-2009年發布的中國影子銀行季度監測報告作為樣本數據,采用二次指數平滑法針對缺失數據進行預測及填補,經整合計算得出各項數據的統計指標。

(二)指標測度

1.影子銀行規模

由于我國影子銀行的規模增長多源于財富管理產品,所以倘若對客戶承諾的高收益率無法兌現,則極易造成投資鏈條斷裂,并且因影子銀行與傳統銀行間存在一定的滲透關系,還有可能對以傳統銀行為代表的正規金融機構造成影響,甚至引發金融危機。因此,缺乏有效監管成為影子銀行的主要特征,對于銀行機構的資金流向、資金配置情況以及金融市場發展具有重要影響[1]。考慮到未觀測信貸等金融活動缺乏準確的計量標準,因此選取未觀測經濟規模(NOES)、金融機構貸款余額(L)、國內生產總值(GDP)、國民生產總值(GNP)與城鄉人口總收入(OI)五項指標進行影子銀行總規模數據的間接測算,則影子銀行規模(SBK)計算公式為:

將本文收集到的統計數據代入公式中,得出影子銀行規模的均值為54.89億元,最大、最小值分別為5946億元和-80.78億元,標準差為94.14,觀測值為94。

2.中小企業融資規模

選取民營企業作為研究對象。民營中小企業的融資規模數據(PEL)主要來源于私營企業與個體貸款數據,指我國以商業銀行為代表的正規金融機構在單位時間內利用人民幣為私營企業與個體企業提供短期貸款的總額。本文選取私營企業、個體企業的月度貸款數據計算中小企業的融資規模,利用二次指數平滑法進行缺失數據的填補。選取民營中小企業作為樣本數據,其融資規模的均值為455.87億元,最大、最小值分別為430.45億元和-2833.1億元,標準差為1162.15,觀測值為94。

3.金融穩定性

選取金融穩定性指數(DD)作為深化金融改革效果的衡量因素,圍繞金融機構與市場環境、股票、利率與外匯市場四個維度進行金融穩定性評價。各維度指標之下均包含相應二級指標,基于主成分分析法篩選出具有代表性的指標,分別為銀行表外業務(X1)、其他金融機構表外業務(X2)、未觀測社會信貸(X3)與金融穩定性指數(Y),并采用SPSS22.0軟件進行主成分分析,得出KMO檢驗結果為0.695＞0.6、Bartlett球性檢驗結果P值為0＜0.05,由此說明生成的指標數據滿足因子分析需求。針對上述四個維度的主成分指標進行分析,其方差貢獻率分別為52.44%、19.23%、10.19%和7.02%,累積方差貢獻率為88.88%,說明提取出的主成分指標在原始數據信息量中占比達88.88%,滿足分析要求。基于主成分荷載矩陣獲取到各主成分的得分Yi,利用ZXi代指各指標標準化后的變量數據,采用綜合評價法將四個主成分指標進行匯總,結合權重Wn生成金融穩定性指數,其計算公式為:

(三)研究方法選擇

采用向量自回歸(VAR)方法針對隨機擾動為變量系統帶來的沖擊進行動態分析,用于描述不同類型的經濟沖擊對于經濟變量指標構成的影響。由于影子銀行應當具備期限轉換、流動性轉換、信用轉換等功能,且缺乏有效的金融監管,與民營中小企業融資間的傳導鏈條較短、影響速度較快,而VAR模型無法用于描述變量當期間的作用關系[2]。因此,擬在向量自回歸模型的基礎上建立結構向量自回歸模型(SVAR),采用AB型SVAR模型用于描述影子銀行規模與中小企業融資規模、金融穩定性指標間的當期動態關系,其計算公式為:

其中,A、B為可逆矩陣,且Aεt=But,E(ut)=0k,E(utu′t)=Ik。針對k元的SVAR模型,需對其施加k(k-1)/2個限制條件,方可完成對結構式模型參數的估算。本文主要選取短期約束條件進行實證分析。

二、實證分析與研究結果

(一)平穩性檢驗

考慮到周期性時間序列具有非平穩性特征,為防止參數估計結果失去可靠性,需在建模前針對樣本數據進行平穩性檢驗。采用Eviews8.0軟件分別針對SBK、PEL兩個時間序列進行ADF單位根檢驗分析,序列檢驗形式均為(C,T,Q),其中T為時間趨勢、Q為滯后階段、C為常數項。檢驗結果表明,SBK變量的ADF統計量為-10.88,1%、5%和10%臨界值依次為-4.06、-3.47、-3.16,P值為0;PEL變量的ADF統計量為-4.90,1%、5%、10%臨界值依次為-4.06、-3.46、-3.16,P值為0。根據檢驗結果可知,兩序列的各變量均為零階單整的I(0),且均通過ADF單位根檢驗,符合VAR模型的建構要求。

在研究影子銀行與金融穩定性的相關性時,同樣采用ADF檢驗方法進行四個維度變量指標的檢驗,得出經由二階拆分后四個序列均由不平穩轉變為平穩序列,符合VAR模型建立的前提條件。

(二)動態相關性檢驗

為實現對影子銀行規模與中小企業融資規模之間關系的動態評價以及相關性檢驗,基于動態相關性原則進行SBK、PEL兩時間序列的動態相關性分析。根據兩變量在滯后期0-10期內的相關系數統計結果可知,兩變量的相關系數最大值出現在當期,Lag、Lead函數值均為0.29,說明中小企業融資規模對于影子銀行規模反應敏感;伴隨滯后期的延長,兩變量短期相關系數的最大值出現在第6期,Lag、Lead函數值分別為-0.22和0。基于VAR模型最佳滯后階數p的檢驗結果可知,在5%的顯著性水平下,p值的似然比檢驗(LR)、最終預測誤差(FPE)與信息準則(AIC)三項指標的最后滯后期均為第6期,由此將VAR模型的滯后階數設為6。

綜合考慮 LR、FPE、AIC、SC、HQ 準則,得出在5%顯著性水平下,應將p值的滯后階數設為6,且各單位根模的倒數均小于1、位于單位圓范圍內,因此可以判斷該VAR模型是穩定的。

(三)Granger因果檢驗

采用Granger因果關系檢驗方法進行 SBK、PEL兩序列變量的因果關系檢驗,以現在的因變量Y能夠在多大程度上被過去的自變量X解釋作為判斷標準。由于Granger因果關系檢驗結果對于滯后階數的選擇敏感,因此擬選取滯后階數1-6進行兩序列的Granger因果關系檢驗。根據檢驗結果可知,當滯后期為第1期時,使SBK不是PEL的Granger原因,這一原假設成立,F值為1.96、P值為0.16;當滯后期為第2-6期時,SBK是PEL的Granger原因;當滯后期為第1-6期時,PEL是SBK的Granger原因,這一假設均通過檢驗。將檢驗結果進行匯總,可判斷影子銀行規模與中小企業融資規模互為Granger原因。當影子銀行規模發生變化時,民營中小企業從商業銀行獲得的正規融資支持也將產生變動,反映出資金流動過程存在一定的反饋機制。

針對SBK與DD兩序列變量進行因果關系檢驗,可以發現X1與X3互為原因,說明未觀測社會信貸規模的持續擴大將對正規金融機構的盈利空間產生擠出效應,致使傳統商業銀行將發展重點部分轉移到表外業務領域,兩項指標在中小企業融資過程中構成競爭替代關系,將導致金融市場的競爭摩擦增大,由此加劇金融市場的不穩定性。同時,還可以發現X2與X3互為原因,說明在緊縮性貨幣政策實施的前提下,具有融資需求的中小企業將更加傾向于向影子銀行獲取資金支持,導致影子銀行規模持續擴大,傳統商業銀行的業務空間被持續壓縮,對于整體金融結構體系構成沖擊,甚至有可能成為金融危機再次爆發的原因[3]。

(四)模型檢驗與脈沖響應函數分析

1.模型檢驗

考慮到SVAR模型建立在VAR模型的基礎上,基于似然比檢驗、最終預測誤差、信息準則三項指標,確定VAR模型的最佳滯后階數為6,將兩時間序列的變量參數分別代入模型中,得到穩定性檢驗的估計結果:

結合VAR模型穩定性檢驗的估計結果與AB型多項式根的滯后結構可以發現,模型內的所有根均在單位圓范圍內,由此判斷VAR模型通過穩定性檢驗。在此基礎上,建立用于表示變量間當期關系的AB型SVAR模型,將變量個數代入約束條件計算公式,得出需針對模型施加1個約束,確保模型滿足識別條件。通過將統計結果的可靠性進行比較可知,中小企業融資規模對于當期影子銀行規模無反應這一短期約束條件具備較強的可靠性,且a12=0,則施加短期約束條件后的模型表示為:

采用極大似然法進行矩陣A、B的估計(***代表在%的顯著性水平下通過Z檢驗),計算得出:

通過觀察上述估計結果可以發現,影子銀行規模對于當期民營中小企業融資規模產生正向影響,但影響效果不顯著,由此說明在短期內影子銀行規模的擴大能夠幫助中小企業解決融資問題,滿足其金融服務需求,減輕中小企業融資約束,提高短期債務占比。

2.脈沖響應分析

SVAR模型中可以得到正交化的脈沖響應函數,用于實現對各變量沖擊對其他變量影響的分析。選取結構因子進行A、B兩矩陣的分解,基于脈沖響應函數分別對PEL、SBK兩變量進行脈沖響應,將沖擊作用的滯后期間數設為0-25個月,影響程度取值區間分別為[-80,80]、[-800,1200](億元)。

根據PEL對SBK擾動的脈沖響應圖可知,中小企業融資并未立刻針對影子銀行規模擾動做出響應,其響應過程呈現為先波動減小、后波動上升的變化規律。結合脈沖函數表進行分析可以發現,當中小企業融資規模受到影子銀行規模的沖擊后,其最小值出現在第5個月,此后呈現出波動遞增的趨勢,但仍保持負向。由此可以判斷,影子銀行規模的擴大在短期內有助于提高中小企業從正規商業銀行獲取融資貸款的規模,但伴隨時間的延長其負面影響也持續增大,將促使中小企業的經營成本提高、融資風險增大,對于中小企業獲取到正規融資產生擠出效應。根據SBK對PEL擾動的脈沖響應圖可知,中小企業融資對影子銀行規模造成的擾動具有響應速度快、影響程度劇烈的特點。影子銀行對于中小企業擾動產生的響應在當期為正向的,其最大值出現在第5個月,此后呈現出波動減小趨勢,但整體來看仍保持正向沖擊。由此可以判斷出,當中小企業從正規商業銀行獲取貸款規模呈正向遞增趨勢后,也將對影子銀行規模的擴大產生正向影響,但該影響的持續時長較短,伴隨時間的延長將趨近于0,說明中小企業產生的較大融資需求一定程度上將對影子銀行規模的擴大產生刺激作用,致使影子銀行體系在短期內呈急劇膨脹趨勢。

與此同時,觀察DD對PEL的脈沖響應圖可以發現Y對于X1、X2、X3沖擊產生的反應。其中當Y對X1產生正向沖擊時,將在第3期對于金融穩定性產生正向影響,但其正向影響的持續時間較短,將快速轉向下降趨勢,由此說明傳統金融機構在發展表外業務時雖然在短期內能夠加快金融創新速度,但從整體金融體系角度出發,諸如擔保、隱性支持等因素將導致影子銀行的風險溢出至商業銀行,擾亂金融市場的穩定運行,并且也將對X2、X3構成正向沖擊,導致金融穩定性在長期層面處于波動趨勢,加劇金融市場的不穩定性因素。

(五)研究結果

根據影子銀行規模擴大對中小企業融資及金融市場穩定性影響的研究結果可知,影子銀行在金融市場的出現在短期內可以彌補正規商業銀行在信貸資金支持鏈條上存在的缺口,拓寬民營中小企業融資的渠道,一定程度上改善中小企業貸款難的境遇,為民營經濟注入發展活力[4]。影子銀行與民營中小企業、金融市場穩定性間的作用關系,實則是金融創新與金融監管間的博弈,在外部監管不足、內部管理薄弱等因素的影響下,影子銀行規模的持續性擴大將進一步增加金融體系內部的波動性趨勢,并且其風險性因素也將逐步溢出至金融體系中,最終過渡到實體經濟層面,威脅我國乃至全球金融安全[5]。

三、結語

總體來看,深化金融改革的戰略舉措以金融開放、金融創新為過程手段,在堅持市場發揮資源配置作用的基礎上,還應加強對影子銀行這一新型金融組織的規范與約束作用,由政府主導建立科學完善的金融機構監管體系,同時充分發揮互聯網金融的載體作用,分擔中小企業的部分融資需求,并加快推進互聯網金融行業準入機制、行為規范的編制,保障金融改革的深化能夠建立在實體經濟、金融市場全局視角,更好地助力我國金融市場的長效發展與穩定運行。