中國(guó)影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定影響的實(shí)證研究

1、中國(guó)影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定影響的實(shí)證研究摘要：近年來(lái)影子銀行規(guī)模逐年擴(kuò)大，對(duì)金融市場(chǎng)影響也日益凸顯。分別構(gòu)建VAR模型分析影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定性指數(shù)和各金融穩(wěn)定要素的影響作用，認(rèn)為影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定的綜合狀態(tài)具有一定影響，尤其對(duì)金融信貸規(guī)模有較強(qiáng)影響。關(guān)鍵詞：影子銀行；金融穩(wěn)定；金融監(jiān)管中圖分類(lèi)號(hào)：F83文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j ki.1672-3198.2021.18.0651變量選擇1.1影子銀行指標(biāo)本文參照馮建秀、張國(guó)祚2021用社會(huì)融資規(guī)模扣除人民幣貸款、外幣貸款、企業(yè)債券以及非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資后局部實(shí)體經(jīng)濟(jì)融資存量來(lái)估計(jì)中國(guó)影子銀行存量規(guī)模。社會(huì)融資規(guī)模，指一定時(shí)期內(nèi)

2、實(shí)體經(jīng)濟(jì)主體從金融體系借貸的資金總額。中國(guó)人民銀行于2004年開(kāi)始統(tǒng)計(jì)，之前影子銀行存量較小，假設(shè)此點(diǎn)前影子銀行規(guī)模為0元。本文選擇影子銀行相對(duì)規(guī)模影子銀行存占社會(huì)融資規(guī)模存量之比作為影子銀行規(guī)模的替代指標(biāo)。1.2金融穩(wěn)定要素指標(biāo)劉超和馬玉潔2021采用金融機(jī)構(gòu)存款余額、貸款余額、同業(yè)拆借利率作為我國(guó)金融市場(chǎng)穩(wěn)定和開(kāi)展的表現(xiàn)指標(biāo)，研究了中國(guó)影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定影響。馮建秀和張國(guó)祚2021參考王雪峰2021選取利率、匯率、股票價(jià)格、房地產(chǎn)價(jià)格、金融機(jī)柜狀況等金融穩(wěn)定指標(biāo)，構(gòu)建了包括影子銀行在內(nèi)的6個(gè)變量的向量自回歸模型，分析了影子銀行對(duì)五個(gè)金融穩(wěn)定要素的實(shí)證研究。本文參考以上學(xué)者的變量、建模選擇，

3、選取全國(guó)銀行間同業(yè)拆借7日加權(quán)平均利率RI、人民幣實(shí)際有效匯率REER、上證綜合指數(shù)收盤(pán)價(jià)SCI、實(shí)際商品房銷(xiāo)售均價(jià)CHP、社會(huì)融資規(guī)模中人民幣貸款與外幣貸款之和占社會(huì)融資規(guī)模之比SL分別作為利率、匯率、股票價(jià)格、房地產(chǎn)價(jià)格、金融信貸規(guī)模的替代變量。2金融穩(wěn)定性指數(shù)構(gòu)建本文采用因素分析方法，將5個(gè)金融市場(chǎng)穩(wěn)定要素指標(biāo)合成1個(gè)金融穩(wěn)定性指數(shù)FSI。因子分析法可將原始指標(biāo)分類(lèi)成幾個(gè)少數(shù)因子來(lái)反映原數(shù)據(jù)信息，分析模型如下：本文采用KMO球檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)來(lái)檢驗(yàn)原變量是否適宜進(jìn)行因子分析，5個(gè)變量KMO值為0.590，大于0.5認(rèn)為可進(jìn)行因子分析。Bartlett統(tǒng)計(jì)量對(duì)應(yīng)概率為0.000小

4、于0.05的顯著性水平，拒絕了“變量無(wú)相關(guān)假設(shè)，也說(shuō)明適于進(jìn)行因子分析。以正交法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)，抽取特征值大于1的因子，通過(guò)SPSS軟件自動(dòng)計(jì)算出各樣本因子得分情況，最后將得到的綜合因子作為金融穩(wěn)定性指數(shù)FSI，其季度趨勢(shì)如圖1所示?？紤]到金融穩(wěn)定性指數(shù)是由標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)構(gòu)建，其正負(fù)性無(wú)意義，而波動(dòng)程度可以反映金融市場(chǎng)的穩(wěn)定狀態(tài)。2021年金融穩(wěn)定性指數(shù)大幅下降，2021年至2021年波動(dòng)較頻繁，圖中曲線(xiàn)變化趨勢(shì)根本與中國(guó)金融穩(wěn)定狀態(tài)一致。3實(shí)證模型選擇本文選擇目影子銀行課題常用的向量自回歸模型VAR模型。VAR模型不以嚴(yán)格的經(jīng)濟(jì)理論為依據(jù)，而是依靠數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)性分析。本文實(shí)證分析分為兩局部。第一局部構(gòu)

5、建SBR與FSI、兩變量VAR模型，分析中國(guó)影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定性指數(shù)的影響；第二局部構(gòu)建SBR、RI、REER、SCI、CHP、SL六個(gè)變量VAR模型，進(jìn)一步挖掘影子銀行對(duì)金融市場(chǎng)穩(wěn)定要素的影響。采用2021年1月至2021年1月月度數(shù)據(jù)，相關(guān)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中央人民銀行、國(guó)際清算銀行和wind數(shù)據(jù)庫(kù)等，并采用對(duì)各數(shù)據(jù)取對(duì)數(shù)后，分別標(biāo)記為L(zhǎng)NSBR、LNFSI、LNRI、LNREER、LNSCI、LNCHP、LNSL。4實(shí)證分析4.1平穩(wěn)性檢驗(yàn)與協(xié)整檢驗(yàn)構(gòu)建VAR模型前先確保模型各個(gè)變量的平穩(wěn)性。文本先采取ADF單位根檢驗(yàn)顯示：在5%顯著性水平下，各變量時(shí)間序列不平穩(wěn)，而各個(gè)變量一階差分序

6、列是平穩(wěn)的，進(jìn)一步進(jìn)行本文采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)來(lái)保證模型有意義。根據(jù)結(jié)合LR、FRE、AIC、SC和HQ等準(zhǔn)那么，分別確定模型最優(yōu)滯后階數(shù)為6、模型為2。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)顯示：在5%顯著性水平下，兩個(gè)模型內(nèi)變量均存在協(xié)整關(guān)系。4.2脈沖響應(yīng)分析與方差分解分析1模型：影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定性指數(shù)影響的實(shí)證分析。對(duì)VAR模型分析要借助脈沖響應(yīng)、方差分解等方法分析該模型動(dòng)態(tài)效應(yīng)。脈沖響應(yīng)函數(shù)反映一個(gè)內(nèi)生變量對(duì)來(lái)自其他內(nèi)生變量沖擊的變動(dòng)軌跡。圖2表示影子銀行相對(duì)存量規(guī)模產(chǎn)生正向沖擊后金融穩(wěn)定性指數(shù)的曲線(xiàn)，總體來(lái)看影子銀行相對(duì)于金融穩(wěn)定性指數(shù)有顯著正向作用。這可能是影子銀行通過(guò)金融創(chuàng)新機(jī)制擴(kuò)

7、大金融體統(tǒng)信貸規(guī)模，促進(jìn)了金融市場(chǎng)繁榮。圖3表示金融穩(wěn)定性指數(shù)產(chǎn)生正向沖擊后影子銀行相對(duì)存量規(guī)模的曲線(xiàn)，金融穩(wěn)定性指數(shù)對(duì)影子銀行的短期沖擊微弱，長(zhǎng)期內(nèi)緩慢正向沖擊。說(shuō)明金融穩(wěn)定綜合狀態(tài)對(duì)影子銀行影響不大、長(zhǎng)期內(nèi)能促進(jìn)影子銀行體系良性增長(zhǎng)。圖4顯示金融穩(wěn)定性指數(shù)方差分解結(jié)果。短期內(nèi)波動(dòng)主要原因是其自身，長(zhǎng)期來(lái)看，影子銀行相對(duì)存量規(guī)模影響奉獻(xiàn)率逐漸上升，在第10期趕超金融穩(wěn)定性指數(shù)，說(shuō)明在長(zhǎng)期內(nèi)影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定綜合狀態(tài)影響顯著。2模型：中國(guó)影子銀行對(duì)各金融市場(chǎng)穩(wěn)定要素影響的實(shí)證分析。圖5表示影子銀行產(chǎn)生正向沖擊后利率的波動(dòng)曲線(xiàn)。影子銀行對(duì)利率在短期正向促進(jìn)。這可能由于是影子銀行代替?zhèn)鹘y(tǒng)商業(yè)銀行信

8、貸中介彌補(bǔ)了實(shí)體企業(yè)短期內(nèi)流動(dòng)性缺乏的問(wèn)題，以更高的資金本錢(qián)向影子銀行借貸，說(shuō)明影子銀行在利率市場(chǎng)化進(jìn)程中具有重要作用。圖6表示影子銀行相對(duì)存量規(guī)模產(chǎn)生正向沖擊后匯率的波動(dòng)曲線(xiàn)，長(zhǎng)期來(lái)看促進(jìn)匯率上升。說(shuō)明影子銀行相對(duì)規(guī)模的提升會(huì)短期內(nèi)抑制、長(zhǎng)期內(nèi)促進(jìn)人民幣有效匯率上升。圖5-圖7表示影子銀行相對(duì)存量規(guī)模產(chǎn)生正向沖擊后股票價(jià)格的波動(dòng)曲線(xiàn)，長(zhǎng)期來(lái)看抑制股票價(jià)格。結(jié)果說(shuō)明影子銀行的開(kāi)展短期會(huì)沖擊股價(jià)上漲，但長(zhǎng)期是有抑制作用的。這可能由于是影子銀行提供了更多的投資選擇，使得局部社會(huì)資金流出股市。圖8表示影子銀行相對(duì)存量規(guī)模產(chǎn)生正向沖擊后房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)曲線(xiàn)。對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格沖擊作用短期內(nèi)正向，中期負(fù)向，1

9、4個(gè)月后又是穩(wěn)定的正向作用。這可能因?yàn)橄喈?dāng)一局部影子銀行資金流入了房地產(chǎn)行業(yè)，在較長(zhǎng)階段保障了房地產(chǎn)行業(yè)的融資需求。圖9表示影子銀行相對(duì)存量規(guī)模產(chǎn)生正向沖擊后金融機(jī)構(gòu)信貸相對(duì)規(guī)模的波動(dòng)曲線(xiàn)?？傮w上會(huì)抑制對(duì)金融機(jī)構(gòu)信貸規(guī)模，表達(dá)了影子銀行對(duì)傳統(tǒng)金融信貸機(jī)構(gòu)的競(jìng)爭(zhēng)替代效應(yīng)。這一結(jié)果可能是由于，影子銀行局部代替了傳統(tǒng)商業(yè)銀行的信貸功能，這說(shuō)明我國(guó)金融體系正在打破傳統(tǒng)的格局，并逐步向多元化融資結(jié)構(gòu)方向開(kāi)展。圖10-圖14分別顯示利率、匯率、股票價(jià)格、房地產(chǎn)價(jià)格、金融信貸規(guī)模的方差分解結(jié)果。顯示影子銀行對(duì)匯率、房地產(chǎn)價(jià)格影響作用奉獻(xiàn)非常??；匯率、股票價(jià)格的影響有一定奉獻(xiàn)，但作用有限；對(duì)金融機(jī)構(gòu)信貸規(guī)模的

10、奉獻(xiàn)率很高，并且長(zhǎng)期內(nèi)高于金融機(jī)構(gòu)信貸規(guī)模自身。說(shuō)明影子銀行規(guī)模對(duì)傳統(tǒng)商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)的沖擊較為明顯，也反映了影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定的影響機(jī)制與商業(yè)銀行業(yè)務(wù)體系聯(lián)系緊密。5結(jié)論與建議在第一局部實(shí)證分析中，脈沖響應(yīng)、方差分解分析結(jié)果都充分表達(dá)了影子銀行對(duì)金融穩(wěn)定綜合狀態(tài)的影響。第二局部進(jìn)一步分析結(jié)果顯示，影子銀行相對(duì)規(guī)模提高，短期內(nèi)沖擊利率上升，長(zhǎng)期內(nèi)沖擊匯率、房地產(chǎn)價(jià)格上漲，抑制股票價(jià)格、金融機(jī)構(gòu)貸款相對(duì)規(guī)模。方差分解分析顯示，影子銀行對(duì)幾種金融資產(chǎn)價(jià)格影響不強(qiáng)，而對(duì)金融信貸機(jī)構(gòu)影響較為顯著，說(shuō)明影子銀行的開(kāi)展對(duì)商業(yè)銀行信貸業(yè)務(wù)抑制較強(qiáng)。本文認(rèn)為影子銀行對(duì)金融市場(chǎng)穩(wěn)定有一定影響，但影響主要分布于信貸業(yè)務(wù)關(guān)聯(lián)緊密的商業(yè)銀行體系。我國(guó)影子銀行規(guī)模龐大，其業(yè)務(wù)交叉難以監(jiān)測(cè)，內(nèi)部仍積累了大量的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。合理引導(dǎo)影子銀行的健康開(kāi)展、樹(shù)立宏觀(guān)審慎管理框架成為我國(guó)金融開(kāi)展的必經(jīng)之路，聯(lián)合完善各個(gè)金融監(jiān)管機(jī)構(gòu)對(duì)影子銀行體系監(jiān)管機(jī)制，根據(jù)優(yōu)勢(shì)共享信息、合理分工。參考文獻(xiàn)【1】王雪峰.中國(guó)金融穩(wěn)定狀態(tài)指數(shù)的構(gòu)建基于狀態(tài)空間模型分析J.當(dāng)代財(cái)經(jīng)，2021，5：51-60.【2】劉