基于VAR分析金融科技對貨幣政策時滯的緩沖

王順龍

摘要：文章以社會融資規模增量的變動作為貨幣政策時滯性以及金融科技緩沖有效性的參考標準，分別建立不包含金融科技和包含金融科技的VAR模型并分別進行長短期的脈沖響應分析來驗證金融科技的緩沖作用。研究表明，貨幣政策中介目標的貨幣供應量相對于利率而言，對社會融資產生的時滯沖擊更大，持續期限更長，但長期環境下，這種時滯效應會逐漸消減;金融科技短期內會有效緩解時滯，但長期由于自身不確定風險，也會對社會融資造成不利影響。

關鍵詞：貨幣政策時滯;社會融資;金融科技;脈沖響應;金融監管

一、引言

社會融資（AFRE）一直是研究實體經濟與金融市場之間資金流通關系的重要指標。隨著互聯網金融、第三方支付、區塊鏈等科技性手段的產生，融資方式層出不窮，按照大的方面來劃分，仍然分為直接融資和間接融資。伴隨融資方式不斷拓展的還有融資工具的不斷創新，包括最直接的人民幣貸款，到直接融資方式下的股票、債券等有價證券融資，以及越來越多以私募、期權為代表的另類投資及金融市場衍生工具，同時也反映出資本市場直接融資對AFRE規?？偭康呢暙I度隨著金融市場自身發展而越來越高。資本市場“金融+科技”概念的提出將進一步放大這一趨勢。

央行接連出臺的一系列貨幣政策對AFRE規模擴張具有積極的推動作用。截至2020年9月，AFRE規模達到280.07萬億元，同比增長13.5%。2020年11月26日，中國人民銀行發布了2020年《第三季度中國貨幣政策執行報告》，其中提出的“保持流動性合理充裕，保持廣義貨幣供應量（M2）和AFRE增速同反映潛在產出的名義國內生產總值增速基本匹配?！斌w現了貨幣政策包括利率和貨幣供應量（M1、M2）對AFRE增速的影響。但傳統金融背景下的貨幣政策對于任何市場的沖擊都具有時間和空間上的滯后缺點，大致包括兩個方面：一是貨幣當局的政策頒布至傳達到全國各地的消耗期，與各地銀行、非銀金融機構對政策調整的適應期存在時間缺口，這種缺口體現為對前一期政策響應的慣性;二是企業或一般投資者接收到政策變更的信息后需要對自己原先的投資計劃做出適應性的調整，這一過程同樣存在消耗期。結合這兩點來看，社會融資規模長期的擴張效率較慢可見一斑，政策如何更快速地傳達到市場并使執行者減少時間成本，是一個亟待解答的難題——換言之，金融市場能否借助科技的沖擊力量來適度消耗因貨幣政策時滯導致的市場慣性？

結合貨幣政策已存在的時滯效應以及金融市場近年對科技發展的高度關注，基于對金融科技能否緩沖該時滯效應的猜想來研究我國金融科技發展能力對貨幣政策傳導機制時滯效應的緩沖作用就具有一定的前瞻性。本文以研究貨幣政策對社會融資的影響為判斷工具，引入金融科技的相關評價指標探討其對貨幣政策在傳統金融市場上的時滯性是否具有有效的緩沖作用，根據觀測結果得出檢驗結論，最后就金融科技與金融監管的關系提出補充性建議。

二、文獻綜述

對于我國貨幣政策傳導機制的時變性，目前也有學者進行了實證分析。熊禮慧等（2020）基于TVP-VAR模型檢驗了貨幣政策傳導對社會融資規模的時變特征，得出結論：社會融資規模具有正向的擴大效應，但也反映了的貨幣政策的時滯性。向俞澄（2020）基于VAR模型研究了我國貨幣政策對我國股票市場的影響，研究表明廣義貨幣供應量和銀行同業拆借利率與上證指數都存在長期均衡的關系。程國平等（2014）通過相關性檢驗和回歸分析得出社會融資規模作為中間目標更有利于分析我國貨幣政策傳導機制和效果。宋寒凝等（2020）研究了在金融科技視角下我國貨幣政策中介目標的選擇問題，通過引入金融科技度（M2/M1）這一指標來衡量我國金融科技發展水平，并建立VAR模型來進行實證分析，研究表明利率和貨幣供應量兩個指標都受到了金融科技的影響，但利率受到的弱化沖擊相對于貨幣供應量而言要小，利率對實現貨幣政策最終目標效果更好。謝星等（2019）以法定數字貨幣為研究對象，分別分析了其對貨幣供給機制、貨幣政策傳導機制的影響，認為法定數字貨幣與普通貨幣的替代性以及數字貨幣對流動性的提升將會減少通貨與基礎貨幣的數量。政策傳導機制方面，研究認為法定數字貨幣將有效減少政策傳導過程中出現的阻塞問題，并且數字貨幣背景下以利率為主導的價格型中介目標更具優勢。肖衛國等（2013）在Bernanke（1992）提出的貨幣政策可預期和不可預期的基礎上，通過建立SVAR模型對產出時滯和通貨膨脹時滯進行了測量，研究表明貨幣政策的不可預期部分的時滯期更短，且利率相對于貨幣供應量而言，這種時滯也更加短暫。

三、實證分析

（一）變量選取

關于計量分析所需要的變量，本文針對貨幣供應量中介指標選取了M1、M2兩個時間序列數據，利率指標以SHIBOR（上海銀行間同業拆借利率）為替代指標。最后引入金融科技度（M2/M1），在建模時將以FT表示。所有變量的數據時間范圍均為2008年1月至2018年12月的月度數據。

（二）模型建立與檢驗

1. VAR模型的建立

VAR模型在研究內生性變量之間的關系時具有十分強大的優勢，根據相關計量理論，建立如下兩個VAR模型：

（1）不包含金融科技度FT的VAR模型，記為VAR（1）。

（2）包含金融科技度FT的VAR模型，記為VAR（2）。

其中，為常數向量，為各變量及其滯后階數的待估計參數，p為變量滯后階數。由于FT=M2/M1，為了避免多重共線性，VAR（2）在VAR（1）的基礎上剔除了M1和M2兩個變量，二者的變化全部反映在金融科技度FT上。

2. ADF單位根檢驗

本文通過Eviews10.0對各變量繪制時間序列圖發現變量無明顯的時間趨勢，可以進行單位根檢驗。由于在建立各類VAR模型時為了避免偽回歸，要求所使用的數據必須均為平穩時間序列，因此需要對各變量數據進行平穩性檢驗和處理。檢驗結果如表1所示。

結果顯示，除SHIBOR利率（R）為平穩時間序列外，AFRE、M1、M2、FT都存在單位根。對存在單位根的變量進行一次差分后，對應P值最終都拒絕了存在單位根的假設，即都為平穩時間序列，因此可以進行Granger因果關系檢驗。

3.Granger因果關系檢驗

對兩個VAR模型分別進行Granger檢驗。首先對VAR（1）檢驗，檢驗結果如表2所示。

VAR（1）的檢驗結果表明，在5%的顯著性水平下，且未引入FT時，M1和AFRE互為Granger原因，而AFRE亦為M2的Granger原因，反之不成立，因此三者之間就存在一條鏈式關系：貨幣政策在通過貨幣供應量調節社會融資時，若對M1進行擴張，會直接影響到AFRE的規模擴展，這種結果最終會反饋為M2的上升。貨幣政策中介目標內部的因果關系也很明確，其中最明顯的特征表現為SHIBOR和M1都是M2的Granger原因，而反之都不成立，說明在未考慮金融科技度情況下的貨幣供應量更側重M1對社會融資規模的影響，可以解釋為金融科技不完備的市場大多數都在依靠市場真實存在的流通性極強的實物現金來進行融資，此時M2處于被動增長的狀態，商業銀行定期存款、儲蓄存款規模變動很小，信用擴張意愿因此顯得不足，融資困境產生。

對VAR（2）進行Granger因果關系檢驗，檢驗結果如表3所示。VAR（2）的檢驗主要基于驗證FT是否可以作為M1、M2和R的Granger原因，因此只顯示這四個變量的檢驗結果。

VAR（2）的檢驗結果表明，當引入金融科技度FT時，M2與之形成了互為Granger原因的關系。綜合來看，貨幣政策內部鏈式關系仍然維持，加入FT后，M1、M2和R都以FT的Granger原因呈現，說明FT的發展在初始階段是受到貨幣政策中介目標發展的影響或沖擊的，金融科技在這樣的時代變更以及貨幣政策的不斷調整下應運而生，發展成熟時將很大可能會全面影響貨幣政策中介目標，進而影響社會融資規模。

（三）VAR模型滯后階數的確定

綜合根據LR、AIC和SC信息準則對兩個模型的滯后階數進行確定。首先確定VAR（1）的滯后階數，借助Eviews10.0對VAR（1）進行了1～12階的檢驗，發現當VAR（1）分別設定為9、10、11階時，LR、AIC和FPE均指向9階，但滯后9階的LR更大、AIC更小，因此可以確定VAR（1）滯后階數為9階，此時將VAR（1）記為VAR（1）（9）。得到的滯后階數統計如表3所示。

對考慮金融科技度FT的VAR（2）進行滯后階數的確定，同樣根據LR、AIC和SC信息準則發現滯后12階的LR最大、AIC最小，因此建立12階滯后期數的VAR（2）模型，記為VAR（2）（12）。

（四）脈沖響應分析

通過脈沖響應分析來進行假說的驗證，將兩個模型進行對比，并依次觀察FT對M1、FT對R以及FT對M2的緩沖效果。判斷是否具有緩沖作用的方法是：以對AFRE的影響為參考，如果FT對AFRE的沖擊方向與M1、M2以及R中的任意一個指標對AFRE沖擊方向相反，則認為金融科技對于貨幣政策時滯是具有一定作用的。

1. VAR（1）（9）的長短期脈沖響應分析

首先檢驗不考慮金融科技度FT時M1、M2和R分別對AFRE的短期沖擊（以12期即一年為基準），脈沖響應分析結果如圖1所示。

與理論推導的結論對照分析，橫向來看，12期內M1和M2對AFRE的沖擊在同方向性質上的持續期為5期左右，而利率的沖擊持續期為大約3期，表明貨幣供應量對AFRE的時滯性影響強于市場利率。根據沖擊程度縱向比較三者對AFRE的沖擊，顯然M1和M2在單位沖擊期內的波幅大于利率的沖擊波幅。

下面進行M1、M2、R對AFRE的長期脈沖影響的分析，如圖2所示。

通過M1、M2和R的脈沖響應圖可以確定，三者長期內對AFRE沖擊持續期為10～15期，且呈現周期性，即三者對AFRE沖擊方向的改變以10～15期為一個單位周期。前1～2期內M1、M2對AFRE具有正向沖擊，表明當貨幣供應量增加時，社會融資規模隨之擴大，而同時期內的R卻對社會融資產生負面沖擊，只有當利率上升時，利率對于社會融資而言才屬于負面沖擊，因此這段時期內利率處于上升階段。因此可以得出結論：貨幣供應量和利率都對AFRE具有時滯性影響，且貨幣供應量對AFRE的長期負向沖擊較市場利率的持續期更長，即貨幣供應量對社會融資規模擴展的時滯效應更強，長期內貨幣政策的沖擊幅度將趨于收斂。

2. VAR（2）（12）的長短期脈沖響應分析

VAR（1）（9）的脈沖響應分析結果證明了貨幣政策對社會融資規模擴展的時滯影響，下面將通過對VAR（2）（12）的脈沖響應分析來驗證金融科技是否對這種時滯效應具有緩沖作用。

首先進行短期的脈沖響應分析，如圖3所示。

FT對AFRE的沖擊方向相對于R的沖擊在短期內是相反的。在1～2期，R對AFRE產生了一個負面沖擊，但是FT卻呈現正向沖擊，由此可以說明，FT在一定程度上抵消了R的負面沖擊，經濟意義上表明金融科技度短期內提升，反映在M2增速高于M1增速，廣義貨幣供應量占據數量優勢，銀行定期存款、儲蓄存款等增加，存款結構的改善將促使銀行放寬貸款標準，因此社會融資規模必然會擴大。

通過短期脈沖響應函數，已經證實短期內的FT對貨幣政策的時滯性具有緩沖作用。但是長期內這種緩沖作用能否持續下去、持續多久，需要進行長期的脈沖響應分析。長期的脈沖響應函數如圖4所示。

從圖4呈現的結果來看，長期內R和FT對AFRE的沖擊并沒有明顯的時間趨勢，且隨時間的遞延，這種沖擊幅度也是逐漸收斂。但是值得注意的是，FT對AFRE的沖擊也存在較強的波動特征，說明FT本身也會產生融資困境，而正是因為金融科技性質的融資工具放大了傳統金融市場上原本存在的融資風險，這就需要制定政策來進行監管和約束。

四、研究結論和政策建議

本文通過理論推導和實證檢驗的方法，對我國貨幣政策的時滯效應和金融科技對時滯效應的緩沖進行了驗證。實證檢驗利用了2008年1月至2018年12月的數據，選取AFRE作為被響應變量，M1、M2、R和FT為響應變量，構建兩個VAR模型分別討論考慮金融科技和不考慮金融科技時的社會融資規模的時間序列變化情況，最終得出以下兩個結論：第一，貨幣政策的變更短期對社會融資規模發展存在時滯效應，從中間目標來看，貨幣供應量相對于市場利率導致的時滯期限更長，且沖擊幅度更大，但長期條件下這種沖擊會逐漸消減，時滯性由于時期的拉長被弱化。第二，金融科技短期內對于這種已存在的時滯效應具有緩沖作用，結果是廣義貨幣供應量M2相對于狹義貨幣供應量M1增速加快，銀行信用擴張意愿加強，最終促進社會融資的發展。但這種促進也僅限于短期，長期由于金融科技的不確定性引起的自身波動，使得市場無法預測其對社會融資的沖擊方向、程度、持續期和周期。因此需要制定有關金融科技監管方面的政策來約束這種被賦予金融性質的科技產品和平臺，保持金融穩定。

基于本文的研究結論，提出下列建議：第一，市場應當認清和把握金融科技創新的邊界。金融是一把雙刃劍，金融創新同樣如此，超越了邊界就會引發資金脫實向虛、市場風險加大、套利空間擴大、杠桿率飆升的惡性現象。第二，提高信息披露準確性的標準，并提高違法成本。利用好區塊鏈在不同場景下的適應性，構建金融市場信息透明的網絡體系，加大對融資需求方的征信力度，要求融資企業定期披露公司的財務報表和現金流水，同時監管機構自身也要精準識別市場中的違約和違規操作，基于法律的準繩，將監管工作與法律程序相聯系。第三，監管機構加強由金融科技導致的風險預測的能力。通過優化監管基礎設施，利用大數據手段全力推動監管工作信息化、智能化轉型。強化基礎設施監管和中介服務機構管理，對金融科技巨頭，在把握包容審慎原則的基礎上，采取特殊的創新監管辦法，在促發展中防風險、防壟斷。

參考文獻：

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（作者單位：南京財經大學金融學院）