我國影子銀行發展與經濟增長關系的實證研究

許付常　王傳東

摘 要：本文從信貸需求角度對我國1990—2014年影子銀行規模進行系統測度，通過建立VAR模型對影子銀行發展與經濟增長的關系進行實證研究。結果顯示：經濟增長與影子銀行發展存在單向因果關系，即經濟增長促進了影子銀行發展，反之則不成立。本文認為監管部門應加強對影子銀行的監管，引導影子銀行資金流向，建立預警監測系統以保證影子銀行風險可控。

關鍵詞：影子銀行；經濟增長；VAR模型

中圖分類號：F830.35 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2015）03-0072-06

一、引言

2008年爆發的金融危機令美國等歐美國家陷入了大蕭條以來最長的衰退期，“影子銀行”被很多人認為是誘發危機的“罪魁禍首”：“影子銀行”將原本流動性差、風險高、信用評價低的次級債務進行結構化、分發和打包，進而轉換成諸如CDO、MBS等流動性較高、信用評級較高的短期證券化產品，最終銷售給投資者。然而這些衍生工具隱含著極高的違約風險，一旦市場出現不利變動（如央行緊縮銀根或者是利率上升等），這些證券化產品很可能會無法償付，從而導致金融機構現金流斷裂，引發金融危機。

伴隨著我國經濟的高速發展，影子銀行規模在我國也呈現出幾何式增長。圖1為2002—2014年我國社會融資規模與人民幣貸款規模的比較。統計顯示，2002年我國人民幣貸款規模為20112億元，占同期社會融資規模的比例高達91.86%；而2014年人民幣貸款規模為97813億元，占同期社會融資規模的比例降至59.59%，這表明我國社會融資結構發生了巨大變化，委托貸款、信托貸款、貼現票據等融資大幅增加。但相較于歐美發達國家，當前我國金融自由化程度仍然較低，金融工具相對簡單，因而我們不能“談影色變”，應客觀研究當前我國影子銀行的發展，對其進行合理監管與引導。

二、相關文獻綜述

（一）關于影子銀行的概念界定與特征的研究

“影子銀行”一詞最早是由美國太平洋投資管理咨詢公司（PIMCO）執行董事麥卡利（Paul McCulley）于2007年提出，意指那些游離于傳統商業銀行體系之外但從事類似傳統商業銀行業務的非銀行機構，包括投資銀行、對沖基金、貨幣市場基金、債券保險公司、結構性投資工具等。同年，PIMCO聯合創始人債券大王格羅斯（Bill Gross）提出了“秘密銀行體系”的概念，該體系建立在金融衍生產品之上卻在監管體系之外，包含商業銀行體系之外的所有金融創新。2008年，紐約聯邦儲備銀行行長蓋納（Tim Geithner）提出“平行銀行系統”（Parallel Banking System）概念，這一系統利用短期市場融資購買大量高風險、低流動性的長期金融資產。2011年，金融穩定理事會（FSB）在其研究報告中將影子銀行定義為：傳統商業銀行體系之外的，通過借短貸長、杠桿交易和不良信用轉化等方式套利而帶來系統風險的信用中介體系。國內方面，易憲容（2009）認為影子銀行是把銀行貸款證券化，通過證券市場獲得信貸基金、實現信貸擴張的一種融資方式，它使傳統的銀行信貸關系演變為隱藏在證券化中的信貸關系。周小川（2011）將影子銀行定義為行使商業銀行功能但卻基本不受監管或僅受較少監管的非銀行金融機構，比如對沖基金、私募股權基金、特殊目的實體公司（SPV）等。張世強等（2013）認為影子銀行向企業、居民和其他金融機構提供流動性、期限錯配和提高杠桿率等服務，不同程度上替代了商業銀行功能的工具、機構、企業或市場，從而在不同程度上規避監管或不受監管，實現監管套利。國務院辦公廳2013年107號文對我國影子銀行進行了界定，文件指出，我國影子銀行主要包括三類：一是不持有金融牌照、完全無監管的信用中介機構，包括新型網絡金融公司、第三方理財機構等。二是不持有金融牌照、存在監管不足的信用中介機構，包括融資性擔保公司、小額貸款公司等。三是機構持有金融牌照、但存在監管不足或規避監管的業務，包括貨幣市場基金、資產證券化、部分理財業務等。

（二）關于影子銀行運行機制和影響的研究

克魯格曼（Paul Krugman，2008）認為影子銀行體系通過復雜的金融創新設計來規避傳統的金融監管，可以從事比商業銀行更廣泛的業務領域，但過度的影子銀行現象會引起金融危機。艾德里安和申（Tobias Adrian和Hyun Song Shin，2009）認為影子銀行的高杠桿操作和期限錯配導致了金融體系的脆弱性，并建議在后危機時代加強對資產證券化和影子銀行的監管。佐爾坦等（Zoltan等，2010）研究了影子銀行與傳統商業銀行之間的關系，認為影子銀行與傳統銀行具有一定的競爭關系，影子銀行系統通過期限轉換和信貸轉換才促進金融繁榮且蘊含著較高的風險。盛（Andrew Sheng，2011）通過大量的數據研究發現影子銀行使貨幣政策變得復雜，期限錯配和高杠桿性增加了金融體系的系統性風險，他提出將影子銀行體系納入到貨幣供應量統計指標中，以擴大貨幣政策實施和監管的范圍。本特松（Elias Bengtsson，2013）深入研究2008年的金融危機，分析了影子銀行的運行機制和風險，認為影子銀行的高杠桿操作和期限錯配加大了整個金融體系的脆弱性，為了防范金融不穩定現象，應該加強對資產證券化和影子銀行業務的監管。

國內方面，巴曙松（2009）認為，影子銀行通過在金融市場大量發行各種復雜的金融衍生產品，大規模擴張資產和負債業務，在嚴重缺少監管的情況下會積累大量的金融風險。李波和伍戈（2011）從信用創造的角度，分析影子銀行對貨幣政策所構成的挑戰。其研究認為，影子銀行通過創造不受中央銀行約束的具有廣義流動性特征的金融資產，對貨幣政策的理論和實踐形成諸多挑戰。毛澤盛、萬亞蘭（2012）研究了我國影子銀行規模和金融體系穩定性之間的關系，得出結論為影子銀行規模與銀行體系穩定性之間存在閾值效應，當影子銀行規模低于閾值時，影子銀行的發展有利于提高銀行體系的穩定性，相反則降低銀行體系的穩定性。沈悅和謝坤鋒（2013）通過實證研究得出的結論為經濟增長與影子銀行發展存在單向因果關系和長期穩定均衡關系。王曉楓和申妍（2014）以影子銀行的流動性、銀行的表內信貸和經濟增長為主要指標，實證分析了影子銀行的流動性及其對宏觀經濟的影響，并與銀行表內信貸的流動性創造進行了對比分析。結果表明： 自2007年以來，影子銀行的流動性創造對我國經濟增長發揮了一定的積極作用； 在短期內影子銀行創造的流動性波動較大，對經濟增長具有一定的負面效應，但是從長期看將趨于穩定； 影子銀行的發展具有順周期性。劉超和馬玉潔（2014）利用我國2002—2012年數據，建立VAR模型研究影子銀行對金融發展和金融穩定的脈沖響應，結果顯示，影子銀行系統對我國金融發展具有正向促進作用，但其發展對金融穩定產生負向沖擊。

三、影子銀行的規模測度

本文借鑒李建軍（2010）的研究方法，從信貸需求角度測算我國影子銀行規模。這種測算方法的經濟理論基礎是“一定時期內全社會經濟活動主體實現的GDP對應全部金融機構的信貸支持”，稱為“單位GDP的貸款系數”，用RYL表示，公式為RYL=全社會未償還貸款余額/國內生產總值。該指標體現了經濟活動受到正規金融機構信貸支持的程度。測算的整體思路是用影子銀行的借款主體創造的GDP測算出借款主體所需的信貸總規模，然后剔除借款主體從正規金融機構獲得的貸款金額，剩余即為影子銀行規模。

農戶、私營企業、個體工商戶等中小經濟單位由于具有經營風險高，可抵押資產少，融資“短、小、頻、急”的特點，很難獲得商業銀行等正規金融機構的融資支持，因而他們是影子銀行的主要借款者。我們用第一產業的產值YF代替農戶部門創造的GDP，用“私營企業與個體經濟單位的就業人數比例與第二、三產業的單位就業人數創造的產值乘積” YE測算私營企業和個體經濟單位創造的GDP；以農業貸款當年余額表示農戶獲得的正規信貸額度，以私營企業與個體貸款當年余額表示私營企業和個體經濟單位獲得的正規信貸額度。這樣就可以分別計算出農戶單位GDP的貸款系數RFL、私營企業和個體工商戶單位GDP的貸款系數REL。繼而農戶、私營和個體經濟單位的正規貸款滿足率可以分別表示為：SFL= RFL/RYL，SEL=REL/RYL。最后，影子銀行規模的測算公式可表示為：[SB=RYL·YF（1-SFL）+RYL·YE（1-SEL）]。依據上述理論和公式對我國1990—2014年影子銀行規模進行測算，結果如表1所示。

四、變量選擇和模型設計

（一）變量選取與數據說明

本文主要研究我國影子銀行發展與經濟增長兩者之間的相互影響關系，因此本文選取上文中測度的影子銀行規模（SB）來衡量影子銀行的發展程度，國內生產總值GDP被公認為是衡量國家經濟狀況的最佳指標，因而本文選用我國1990—2014年歷年GDP來衡量該時間段的經濟增長狀況。

需要說明的是，回歸變量的原始數據主要來自國家統計局數據庫、人民銀行數據庫和中國金融年鑒，個別年份的缺失數據，則根據其變化規律推算補齊。

（二）模型選擇

基于研究的需要，本文選取向量自回歸（VAR）模型來研究影子銀行發展與經濟增長之間的相互影響關系。VAR方法不以經濟理論為基礎，而是基于數據的統計性質建立模型，它把系統中每個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造非結構化模型，因而可以對變量之間的動態聯系提供嚴密的論證說明。一個含有N個變量滯后期為p階的VAR模型可表示如下：

yt=C+A1yt-1+……+Apyt-p+μt

公式中yt為N×1維時間序列列向量，C為N×1維常數項列向量，Ai（i=1，2，…，p）為N×N維系數矩陣，μt為N×1維隨機誤差向量。模型滿足：（1）E（μt）=0，即誤差項μt的期望為0；（2）E（μtyt-i）=0，即誤差項μt與內生變量的各階滯后項yt-i不相關。

五、實證分析

（一）平穩性檢驗

由于VAR模型的變量為時間序列數據，因而該模型使用的前提是變量平穩或不平穩但存在協整關系。本文采用ADF檢驗法對變量DLNY、DLNSB進行平穩性檢驗，結果見表2。

通過表2可以看出，原始序列Y、SB與對數序列LNY、LNSB的ADF檢驗值均大于5%顯著性水平臨界值，不是平穩的時間序列。但對兩個變量的對數序列進行一階差分后發現都是在5%的顯著性水平上拒絕存在單位根原假設，這說明DLNSB、DLNY均為平穩序列，本文選擇DLNY、DLNSB作為經濟增長和影子銀行的替代變量建立VAR模型。

（二）VAR模型選擇

鑒于本文的樣本數據均為年度數據且樣本期限較短，為保持合理的自由度，使模型具有較強的解釋能力，本文選擇最大滯后階數為3階。依據LR統計量 （似然比檢驗）、FPE（最終預測誤差）、AIC信息準則、SC信息準則與HQ（Hannan-Quinn）信息準則5個常用指標來進行選擇。

下面檢驗VAR（1）模型的平穩性，VAR模型穩定的條件是需要特征方程所有根的倒數值均小于1，即位于單位圓以內。從圖2可以看出 VAR（1）模型特征根的倒數均在單位圓內，符合穩定條件。

（三）Granger因果關系檢驗

為確定變量之間的相互關系，我們進行基于VAR模型的Granger因果檢驗，表4給出了Granger因果檢驗結果。結果表明，1990—2014年間，DLNY在5%的顯著性水平下拒絕原假設，DLNY是DLNSB的Granger原因；DLNSB在10%顯著水平下接受了不是DLNY的Granger原因的原假設。因此可以認為影子銀行發展和經濟增長之間存在單向因果關系，即經濟增長促進了影子銀行的發展，但影子銀行規模擴大并未對經濟增長產生積極作用。該結論與沈悅和謝坤鋒（2013）的研究結論一致。

（四）脈沖響應分析

脈沖響應函數（IRF）可以描述模型中的內生變量對沖擊的反應，即在擾動項上加1個標準差大小的信息沖擊對內生變量的當前值和未來值的影響。圖3是對VAR（1）模型的脈沖響應函數曲線（因Granger因果檢驗顯示，DLNSB不是DLNY的Granger原因，因而本文只做DLNSB對DLNY沖擊的響應圖）。圖3顯示，當在本期給DLNY1個標準差單位正向沖擊后，DLNSB開始迅速上升，并在第2年達到峰頂，第3年與第2年持平，隨后影響逐漸減弱，至第9年趨于0。這說明經濟增長對影子銀行具有顯著的正向推動作用，其沖擊前期影響較大，后期趨于平穩。

六、結論與建議

本文利用我國1990—2014年影子銀行發展與經濟增長的數據，從實證分析的角度揭示出經濟增長與影子銀行發展的內在聯系。研究結果表明，我國經濟增長與影子銀行的發展之間存在單向因果關系，經濟增長促進了影子銀行的發展，而影子銀行的發展并未對經濟增長產生作用。造成這種現象的原因主要是：經濟增長促進了金融深化，加之通貨膨脹等因素，使得借款者資金需求更加旺盛。由于從正規金融機構融資的難度加大，貸款者為實現資金的保值增值更愿意投資于影子銀行市場，這就為影子銀行提供了良好的發展環境。另一方面，影子銀行的高利率使得借款人承受較高財務負擔，虛擬經濟的高利潤會促使借款人將資金從實體經濟抽離，導致經濟增長下滑。另外影子銀行存在的期限錯配、高杠桿性、信貸膨脹效應等問題也是導致其對經濟增長不利的原因。

基于研究結論，本文提出建議如下：

第一，明確界定影子銀行的范疇，加強對影子銀行的監管。由于各監管部門對影子銀行的統計數據口徑不一，容易造成監管空白，因此，有必要先明確影子銀行范圍。建立健全影子銀行監管相關的法律法規體系，明確“一行三會”的監管職責與權限，實現對影子銀行全方位的監管。

第二，引導影子銀行資金流向，促進影子銀行發揮“正能量”。由于資本的逐利本性，大量的影子銀行資金會流向高風險的證券市場。因此作為監管機構，應加強對影子銀行資金流向的監管。可以制定一些優惠待遇，引導影子銀行的資金流向小微企業、個體商戶等急需資金的實體經濟單位，促進影子銀行發揮“正能量”。

第三，建立影子銀行預警監測系統，保證影子銀行風險可控。影子銀行風險具有隱蔽性、脆弱性、突發性和傳染性等特點， 因此監管部門應建立動態審慎的風險監測、預警和化解機制。監管部門應對影子銀行的風險水平進行定期評估，防止影子銀行資產過度的期限錯配和杠桿化，強化影子銀行系統的風險監測與預警。

參考文獻：

[1]Paul McCulley.，2007. Teton Reflections. PIMCO Global Central Bank Focus[R].September.

[2]Bill Gross.，2007. Beware our shadow banking system[J].Fortune，Nov.

[3]Tim Geithner.，2008.Reducing Systemic Risk in a Dynamic Financial System. Federal Reserve Bank of New York. June 9.

[4]FSB.，2011. Shadow Banking： Scoping the Issues[EB/OL].Press Release.

[5]Paul Krugman.，2009. The Return of Depression Economies and the Crisis of 2008[M].W.W.W.Norton & Company，（8）.

[6]Tobias Adrian，Hyun Song Shin.，2009. The Shadow Banking System：Implications for Financial Regulation[R].Federal Reserve Bank of New York Staff Reports.

[7]Zoltan Pozsar，Tobias Adrian，Adam Ashcraft & Hayley Boesky.，2010. Shadow Banking[R].Federal Reserve Bank of New York Staff Reports.

[8]Andrew Sheng.，2011. The Erosion of U.S. Monetary Policy Management Under Shadow Banking[R].Thailand： International Conference on Business and Information，July，（7）.

[9]Elias Bengtsson.，2013. Shadow Banking and Financial Stability：European Money Market Funds in the Global Financial Crisis[J].Journal of International Money and Finance，（1）.

[10]易憲容.“影子銀行體系”信貸危機的金融分析[J].江海學刊，2009，（3）.

[11]周小川.金融政策對金融危機的響應——宏觀審慎框架的形成背景、內在邏輯和主要內容[J].金融研究，2011，（1）.

[12]張世強，張青超，眭悅.影子銀行規模估算與監管研究[J].國際商務（對外經濟貿易大學學報），2013，（5）.

[13]國務院辦公廳.關于加強影子銀行監管有關問題的通知[Z].2013.

[14]巴曙松.加強對影子銀行系統的監管[J].中國金融，2009，（14）.

[15]李波，伍戈.影子銀行的信用創造功能及其對貨幣政策的挑戰[J].金融研究，2011，（12）.

[16]毛澤盛，萬亞蘭.中國影子銀行與銀行體系穩定性閥值效應研究[J].國際金融研究，2012，（11）.

[17] 沈悅，謝坤鋒.影子銀行發展與中國的經濟增長[J].金融論壇，2013，（3）.

[18]王曉楓，申妍.影子銀行影響中國經濟發展了嗎？[J].財經問題研究，2014，（4）.

[19]劉超，馬玉潔.影子銀行系統對我國金融發展、金融穩定的影響——基于2002—2012年月度數據的分析[J].經濟學家，2014，（4）.

[20] 李建軍.中國未觀測信貸規模的變化：1978—2008年[J].金融研究，2010，（4）.