非金融企業影子銀行對宏觀流動性的影響研究

■肖 崎，熊婷慧

一、引言與文獻綜述

近年來，我國經濟增速放緩，越來越多的融資優勢企業將原本用于經營性業務的資源投資于金融資產，主動充當信用中介，通過委托貸款、委托理財和股權創新等多種方式為中小企業和非上市民營企業提供資金。非金融企業正逐漸成為我國影子銀行體系中的一個重要參與主體。據筆者統計，2007年第一季度，上市公司中非金融企業參與影子銀行的業務規模僅為3487.3億元，至2018年第四季度，非金融企業影子銀行業務規模則高達39527.9億元。在此期間，GDP僅僅增長了4倍左右，而非金融企業影子銀行業務規模卻增長了10倍以上。

次貸危機后，有大量文獻研究了影子銀行對流動性和貨幣政策的影響。由于我國影子銀行主要根植于商業銀行，對傳統銀行有著較強的依從關系。因此，前期的研究主要是從銀行類影子銀行活動出發，如委托貸款、信托貸款、銀行承兌匯票、同業業務等。如李波等（2011）和李揚等（2014）研究了影子銀行的信用創造機制。裘翔等（2014）和郭曄等（2018）研究了我國影子銀行對貨幣政策的影響。何平等（2018）和潘彬等（2018）研究了影子銀行對流動性的影響。同時，還有大量文獻研究了“企業金融化”問題。企業金融化是指非金融企業逐漸脫離傳統產品生產和貿易活動，利潤來源更加依賴金融投資。大多數研究是站在微觀企業個體參與金融投資的角度研究其宏微觀影響。微觀角度主要考察企業金融化對自身經營績效的影響：如研究對實業投資績效的影響（Demir，2009）、對經營收益率的影響（宋軍和陸旸，2015；李建軍等，2017；戚聿東等，2018）、對生產效率的影響（劉篤池等，2016）、對創新創新績效的影響（解維敏，2018）、對杠桿率的影響（劉貫春等，2018）、對企業財務風險的影響（黃賢環等，2018）等。宏觀角度主要考察企業金融化對實體投資和金融風險的影響：如研究對實體投資的擠出效應（Orhangazi，2008）、對宏觀經濟波動的影響（朱映惠，2017）、對系統性風險的影響（李思龍，2017）、對實業投資率的影響（張成思等，2016）等。

近年，有部分文獻把企業參與金融投資作為影子銀行的一種新形式。如劉珺（2014）研究我國企業部門參與影子銀行的業務機制及社會福利損失問題。張路（2015）認為我國相關法律規定，企業募集資金不能用于企業間的資金拆借活動，但金融部門監管的缺失導致上市公司容易挪動超募資金，從事影子銀行活動，實現監管套利。王永欽等（2015）研究如何識別我國非金融企業影子銀行活動。余琰等（2016）研究了參與以高息委托貸款為代表的影子銀行業務對企業創新和未來業績的影響。韓珣等（2017）研究非金融企業影子銀行化與融資結構關系，認為經濟增長放緩會加劇非金融企業影子銀行化趨勢，股權融資較債權融資對非金融企業影子銀行規模的促進作用更強。Du et al.（2017）對包括中國在內的轉型經濟體非金融企業影子銀行活動中的再貸款業務進行比較分析。

筆者認為“非金融企業影子銀行”這一概念有別于“企業金融化”。一般認為，影子銀行是指游離于金融監管之外，卻行使著傳統商業銀行基本功能的經濟主體。“非金融企業影子銀行”概念的提出，是基于我國非金融企業大量參與影子銀行活動的特征事實，把“非金融企業”作為我國影子銀行的一種重要而特殊的形式。非金融企業主要通過充當信用中介和參與影子銀行鏈條兩種方式，連接金融市場和影子銀行體系，在監管體系之外發揮著傳統商業銀行的信用創造、流動性轉換和期限轉換的等功能。“企業金融化”的研究更多的是站在微觀企業參與金融投資的角度研究其微觀影響。而影子銀行體系因其信用創造功能、高杠桿、信息不對稱程度高以及法律主體不明確等特點，使得其對宏觀經濟及穩定帶來了不可忽視的影響。

綜上所述，由于我國非金融企業參與影子銀行業務是一種新的影子銀行形式，現有少量文獻涉及了非金融企業影子銀行業務其產生的原因，機制和影響進行研究，尚未有文獻從宏觀角度研究非金融企業影子銀行對宏觀流動性的影響。本文的主要貢獻就在于：選擇非金融企業這類新的影子銀行參與主體進行研究，從社會總體流動性和貨幣流動性兩方面，考察其對我國宏觀流動性的影響。

二、非金融企業影子銀行對宏觀流動性的影響機制

次貸危機之后，流動性問題引起全球央行的廣泛關注，流動性一般分成四種層次：銀行流動性、市場流動性、貨幣流動性和社會總體流動性。其中，前兩者屬于微觀層面的流動性，后兩者屬于宏觀層面的流動性。下文主要基于貨幣流動性和社會總體流動性兩方面，研究非金融企業影子銀行對宏觀流動性的影響。

（一）對貨幣流動性的影響

貨幣流動性是為市場運行和資金流轉提供流動性的貨幣儲備，可理解為中央銀行在整個經濟實體中能控制的貨幣數量。非金融企業影子銀行對貨幣流動性的影響有正負兩方面：一方面，非金融企業通過參與影子銀行鏈條幫助商業銀行繞開監管，增強了銀行信用創造的能力。商業銀行的貨幣創造行為會受到現金制約、清算制約和準備金制約。非金融企業通過發行、購買銀行理財，作為影子銀行鏈條中的資金提供者和需求方，促使銀行理財產品的規模擴大。而銀行理財產品的準備金率低于法定存款準備金率。通過規避準備金率和資本充足率的監管，商業銀行能以同樣的成本獲取更多盈利，盤活資金，在信用創造上更具主動性。因此，從這角度說，非金融企業影子銀行會增加貨幣流動性。另一方面，非金融企業投向影子銀行體系的資金，一部分來自內部盈余，一部分是從銀行、股市和債市融得的資金。這兩部分資金較少回流至銀行存款，主要在資本市場空轉。何平等（2018）認為由于影子銀行的信貸創造是對傳統商業銀行業務的替代，一部分本應創造出流動性的銀行信貸變成了無法創造貨幣流動性的影子銀行信貸，因此影子銀行規模的擴張會降低貨幣流動性水平。

（二）對社會總體流動性的影響

社會總體流動性可以理解為不同統計口徑的貨幣信貸總量。非金融企業影子銀行對社會總體流動性的影響也存在正負兩方面：在非危機狀態下，主要表現為正向作用。非金融企業通過非傳統融資渠道規避監管，實現期限轉換和流動性轉換等功能，創造了大量非貨幣金融資產。在非危機時，這些資產在市場上的流動性較高，被納入廣義貨幣范疇中，增加了社會總體流動性規模，導致流動性過剩的局面。具體機制包括：第一，非金融企業通過股權創新等手段，持有長期股權、金融衍生產品和其他交易性金融資產，以達到規避金融風險和獲取超額收益的目的。彭俞超（2018）指出的，從廣義上看，企業在房地產、股票等資本市場上進行金融資產交易實現了投融資功能，也屬于影子銀行活動范疇。在此過程中企業將資金投入了股市和債市，增加了金融市場的流動性，促進社會融資規模的增加。第二，非金融企業將大量資金投入投資性房地產，增加了房地產市場和城投平臺的融資流動性。第三，非金融企業的監管不足，財報披露相對不透明，相比傳統影子銀行，非金融企業影子銀行挪用超募資金的余地更大。企業與證券公司、保險公司合作，通過買入返售、抽屜協議等手段為銀行同業業務提供融資周轉通道，這種方式創造的流動性進一步體現在銀行的委托貸款和信托貸款規模上。然而，危機發生時，非金融企業影子銀行對社會總體流動性的影響表現為負向作用。由于非金融企業影子銀行創造的資產并非流動性認可度較高的貨幣，危機爆發使得非金融企業影子銀行創造的非貨幣金融資產出現價值縮水，交易萎縮，市場流動性下降，進而導致社會總體流動性下降，出現流動性緊縮的局面。

三、非金融企業影子銀行對宏觀流動性的影響實證檢驗

（一）變量設定和數據來源

2011年，我國央行開始使用社會融資總量作為社會總體流動性的重要參考指標，因此筆者選擇社會融資總量反映社會總體流動性。為了避免量綱的影響，對原時間序列作對數處理，指標含義是社會融資總量的對數（RSF）。選擇廣義貨幣存量M2來度量貨幣流動性，對M2序列同樣作對數差分處理（RM2）。

參照彭俞超（2018）、劉珺等（2014）和宋軍等（2015）的研究，使用上市公司財務報表中的長期股權融資、可供出售金融資產、投資性房地產、買入返售資產、交易性金融資產、衍生金融資產、持有至到期投資、發放貸款及墊款八個科目來衡量非金融企業影子銀行的規模。考慮到2009年以后我國影子銀行規模和形式的爆發性增長，因此使用上市公司中非金融企業的影子銀行業務規模與這些企業總資產凈額的比例，即非金融企業影子銀行相對規模（RSBE）作為非金融企業影子銀行業務的代理變量。全文數據來源Wind金融數據庫，樣本為2007第一季度至2018年第四季度上市A股公司，剔除金融行業、房地產行業以及ST的企業，共3324家非金融企業。各變量及其對應含義列于表1。

表1 各項變量的計算方式及其含義

（二）模型檢驗

1.平穩性檢驗

時間序列分析通常要求樣本序列服從I（0）過程，即變量平穩，否則會出現偽回歸問題。使用Eviews軟件，對各變量序列進行ADF單位根檢驗，結合各變量實際走勢確定是否加入常數項和趨勢項，檢驗結果如表2所示。

表2 各變量及其一階差分形式的ADF檢驗結果

2.協整檢驗

建立VAR模型一般需要使用平穩序列，對不平穩的序列一般進行差分處理，將其變成平穩序列再建立VAR模型。在差分過程中可能會失去很多信息，因此對非平穩序列可以考慮建立基于協整約束的VAR，即VEC模型。而建立VEC模型的前提是變量間存在協整關系，因此需要進一步做協整檢驗。根據單位根檢驗的結果，在1%的顯著性水平上，RSF、RM2、RSBE都服從I（1）過程，即一階同階單整，符合協整檢驗的前提條件。分析可以得到根據LR、AIC、SC等各種準則確定的VAR模型最佳滯后階數，如表3所示。

表3 VAR模型的最優滯后階數

根據LR、AIC和SC準則，選取VAR最優滯后階數P=6，因此做Jonhansen檢驗的最佳滯后階數（P-1）是5。如表4所示，在5%的顯著性水平下，拒絕協整關系個數K=0的原假設，接受K≤1的原假設，這表明在1%的顯著性水平下，RSF、RM2、RSBE中存在一階協整關系，因此可以建立向量誤差修正模型（VECM）。根據VAR模型確定的最優滯后期數和Jonhansen檢驗確定的協整關系個數，本文建立滯后期為5、協整階數為1的VECM模型。

表4 Jonhansen協整關系檢驗結果

表5 格蘭杰因果關系檢驗結果

3.格蘭杰因果檢驗

由表5列出的格蘭杰因果檢驗結果可見，在1%的置信水平上，非金融企業影子銀行相對規模（RSBE）與社會總體流動性（RSF）互為格蘭杰因果，貨幣流動性（RM2）與社會總體流動性（RSF）互為格蘭杰因果；在5%的置信水平上，非金融企業影子銀行相對規模（RSBE）可以看作是貨幣流動性（RM2）的格蘭杰原因，但是反之，貨幣流動性（RM2）不是非金融企業影子銀行相對規模（RSBE）的格蘭杰原因。

4.基于VECM模型的廣義脈沖響應分析和方差分解

圖1 RSF與RM2對RSBE的脈沖響應圖、RSBE對RSF的脈沖響應圖

圖2 RSF、RM2、RSBE的方差分解圖

從圖1和圖2是脈沖響應和方差分解的結果可見，貨幣流動性（RM2）對非金融企業影子銀行（RSBE）的沖擊響應一直在零附近上下波動，波幅在10期以后迅速收斂于零，非金融企業影子銀行（RSBE）的變動能夠解釋貨幣流動性（RM2）變動的5%～10%左右。因此，可以認為非金融企業影子銀行對貨幣流動性有微弱的負向影響，但造成的波動程度較小，而貨幣流動性對非金融企業的影子銀行行為并不敏感。這證實了非金融企業影子銀行創造的不是真正意義上的貨幣流動性，通過非金融企業影子銀行運作而變得具有流動性的資產不能納入廣義貨幣的范疇。

社會總體流動性（RSF）對非金融企業影子銀行相對規模（RSBE）的沖擊響應表現為明顯的正向波動，波幅在15期以后趨于收斂于一個正的長期均衡，非金融企業影子銀行相對規模（RSBE）的變動能夠解釋社會總體流動性（RSF）變動的50%左右。同時，非金融企業影子銀行相對規模（RSBE）對社會總體流動性（RSF）的沖擊響應也表現為明顯的正向波動，后者的變動能夠解釋前者變動的20%左右。因此，可以認為非金融企業影子銀行與社會總體流動性之間有互相促進的作用。非金融企業影子銀行通過非傳統融資渠道規避監管，實現期限轉換和流動性轉換等功能，讓本來不能夠流通的資金變得具有流動性，從而增加了社會總體流動性規模；反之，社會總體流動性增加，原本擁有融資優勢的企業能進一步從社會融資增量中獲取更多的資金，用于投入新一輪信用創造的資本，進一步增大非金融企業的影子銀行規模。

四、結論與政策建議

基于2007年第一季度至2018年第四季度我國上市公司中非金融企業的財務數據，研究非金融企業影子銀行對宏觀流動性的影響。研究結果表明：第一，現階段，非金融企業影子銀行規模擴張會促進我國社會總體流動性，增加社會融資總量，社會融資總量的增加反過來會進一步增大非金融企業的影子銀行規模。第二，非金融企業影子銀行規模對貨幣流動性影響不大，略有擠出效應。基于上文的理論和實證分析，提出以下政策建議。

（一）中央銀行需要進一步完善流動性指標的統計口徑

目前，我國央行仍以貨幣供應量作為貨幣政策的中介目標，并以社會融資總量作為社會總體流動性的監測指標。考慮到非金融企業影子銀行對社會總體流動性的影響已經存在，央行需要與時俱進，建立對社會總體流動性更加全面的監控體系，將發展具有一定規模的新的影子銀行業務納入宏觀審慎框架，防范系統性流動性風險的出現。具體而言：央行應加強對非金融企業資金去向的監控，注意識別非金融企業影子銀行資金拆借和再放貸的行為。另外，在統計時，需要考慮交叉統計問題，非金融企業影子銀行涉及的機構之間可能互為對手或合作伙伴，其中可能存在復雜的多重委托代理關系。比如，通道業務可能既體現在企業的財務報表上，又出現在銀行的委托貸款或信托貸款上。在統計總量時，對非金融企業或者銀行的報表編制要求增設識別此類業務往來的子項，并嚴格信息披露規則。

（二）金融監管當局應加強對非金融企業影子銀行業務的監管，防范風險積累

現階段，非金融企業影子銀行的快速發展總體上促進社會總體流動性，但當經濟逆轉，危機爆發時，這種影響可能會迅速轉為負向，導致流動性緊縮，給金融穩定帶來不利影響。因此，監管當局應加強對非金融企業日常行為的監管，約束其過度風險承擔行為。第一，監管部門應對企業所投資的金融資產的范圍、規模和經營資質做出明確的規定，同時密切關注企業資金投向和比例，防止金融投資擠占實體投資。第二，加強對企業債權融資的約束，支持企業通過增加資本積累、引入戰略投資者、市場化債轉股等多種方式加大股權融資，建立完善的風險審計制度，幫助企業控制杠桿率，確保企業杠桿率與其規模和管理水平相適應。第三，定期對企業風險狀況進行檢查，對于具有較高風險承擔水平的企業可以要求其定期提交企業風險管理報告，鼓勵企業制定與風險成本掛鉤的薪酬體系，約束企業決策者過度承擔風險的行為。

（三）配套改革

進一步落實供給側結構性改革，促進財政政策、貨幣政策和產業政策間的協調配合，政府需要營造良好的實業投資和創新氛圍，如通過更多的減稅降費、技術補貼等引導企業投資實體經濟，鼓勵實體經濟轉型升級。另外，融資歧視導致的局部融資困境是非金融企業影子銀行過快發展的原因之一。2019年，中央政治局首次強調了金融供給側改革。為了讓金融真正服務于實體經濟，以市場需求為導向，應進一步提升金融業市場化水平，鼓勵發展中小型金融機構，降低間接融資的比例，推進融資市場化，構建多層次金融市場。