非銀行金融機構影子貸款是否影響銀行流動性創造？

顧海峰 朱慧萍

(東華大學旭日工商管理學院，上海 200051)

一、引言

影子銀行不僅是一種金融創新形式，與傳統融資渠道相輔相成、互為補充，同時其潛在風險特質使其成為世界各國防范系統性金融風險的關鍵。目前，影子銀行體系大致可分為兩類：一是主要發生在銀行系統內部，如理財產品、表外業務等；二是游離在銀行體系之外的非銀行金融機構，如基金、小額貸款、典當等。目前，中國金融體系仍是以商業銀行為主導，非銀行金融機構影子貸款主要通過影響商業銀行流動性創造而發揮作用，并且較強的業務關聯性助推了金融風險在銀行內外部之間的傳染和擴散，進而增加了系統性金融風險。因此，科學揭示非銀行金融機構影子貸款影響商業銀行流動性創造的規律，可為提升影子銀行監管效能及強化商業銀行流動性風險治理給予新的思路。

多數文獻主要從銀行內部影子業務視角考察影子銀行的經濟后果(楊云，2015；祝繼高等，2016；胡利琴和陳思齊，2020；項后軍和周雄，2022；趙靜和郭曄，2023)，具體包括經濟穩定性(Moreira and Savov，2017；馬勇和呂琳，2022)、金融脆弱性(Zou et al.，2013；Liu and Ou，2021；郭娜等，2021；宋鷺等，2022)、金融防御(Diallo and Al-Mansour，2017；Fève et al.，2019；王晰等，2020)、貨幣政策有效性(Gorton et al.，2010；Yang et al.，2019；杜立和錢雪松，2021)、銀行同業拆放利率(方先明和權威，2018)等，研究外部影子銀行體系的相關文獻相對較少。目前來看，尚未有文獻探究非銀行金融機構影子貸款與商業銀行流動性創造之間的關系。

鑒于此，本文以2010—2022年中國商業銀行為研究樣本，探究非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的影響及其作用機理。研究發現，非銀行金融機構影子貸款對銀行流動性創造具有抑制作用。相對于股份制銀行，非銀行金融機構影子貸款對國有銀行與城農商行流動性創造的抑制力度更大。采用2018年出臺的資管新規進行政策效應檢驗發現，資管新規的實施有助于減緩非銀行金融機構影子貸款對銀行流動性創造的抑制力度。同業業務在非銀行金融機構影子貸款與銀行流動性創造的關系中承擔著中介作用。

本文的創新之處主要在于：第一，雖然有學者考察了影子銀行與銀行流動性創造的關系，但是基于銀行內部影子業務視角，本文從外部視角，采用非銀行金融機構發展規模來刻畫影子銀行特征，拓展和豐富了外部影子銀行相關研究。第二，本文構建中介效應模型考察了“影子銀行-同業業務-銀行流動性創造”這一傳導渠道的有效性，并進一步考察了不同類型同業業務在兩者關系中承擔中介傳導渠道的非對稱性特征，從而有助于精準識別非銀行金融機構影子貸款影響銀行流動性創造的傳導機制。

二、理論分析與研究假設

(一)非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的影響

非銀行金融機構影子貸款不僅是金融創新與金融監管演化博弈的結果，也是我國金融體系的重要組成部分(郭娜等，2021)。非銀行金融機構影子貸款業務與傳統商業銀行所提供的金融服務具有一定的相似性，尤其是“類銀行”功能會在一定程度上沖擊商業銀行資產端業務，由此減弱其流動性創造水平。

從信貸規模視角看，非銀行金融機構影子貸款是企業融資的重要渠道，其具競爭力的融資成本會使商業銀行信貸規模收縮，流動性創造功能受到制約。非銀行金融機構影子貸款業務的發展可以為客戶提供更便捷、高效及針對性的服務，為客戶提供多元化的融資選擇，如借唄、京東白條等，進而緩解了客戶向商業銀行獲取貸款的迫切性。但與此同時，非銀行金融機構影子貸款可能會提高信貸雙方的信息不對稱程度，進而加大商業銀行準確甄別違約風險的難度。出于謹慎性考量，商業銀行會增加貸款審批程序，嚴格評估貸款風險違約率，甚至可能會通過實施“惜貸”行為來縮減信貸供給規模。監管部門的政策性要求也是促使商業銀行減少信貸投放的重要動因，信貸業務量下降導致銀行流動性創造轉化速度放緩，由此抑制了銀行流動性創造水平。

從商業銀行盈利性視角看，非銀行金融機構影子貸款的交易成本優勢會抬升商業銀行在客戶維護方面的費用，收入既定的情況下費用的增加也導致銀行的盈利能力降低，從而致使銀行的風險承擔能力下降。由于非銀行金融機構影子貸款業務加大了信貸市場競爭程度，商業銀行被迫采用低貸款利率策略來增強市場競爭優勢，由此導致銀行利差收益減少，該現象會對銀行經營穩定性產生不利影響，進而制約了商業銀行流動性創造功能的發揮。此外，利率市場化改革政策的推進也加劇了非銀行金融機構影子貸款業務對銀行流動性創造的擠占效應。鑒于此，本文提出如下研究假設：

H1：非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造具有抑制作用。

(二)同業業務的中介作用

我國商業銀行同業業務呈現規模迅速擴張、創新模式不斷多元化的特點，逐漸改變了商業銀行傳統的經營方式。非銀行金融機構影子貸款具有高杠桿性，“類銀行”功能使其與商業銀行具有緊密的資金往來業務。非銀行金融機構影子貸款通過減少同業業務規模而對銀行流動性創造形成抑制作用，具體而言：第一，非銀行金融機構與商業銀行之間的關聯度不斷增強，同業業務是兩者間進行資金融通的重要形式，而非銀行金融機構影子貸款規模的擴張會分流商業銀行的同業業務資金，從而減少了銀行創造流動性的資金儲備量。第二，商業銀行從非銀行金融機構取得的同業負債期限往往比同業資產期限更短(潘彬等，2018)，且該項資金業務鏈冗長，從而導致同業業務存在嚴重的期限錯配問題。若政策收緊或者資金鏈中斷，極易誘發流動性風險(吳晗和張克菲，2019)。因此金融監管部門加大了對銀行同業業務的監管力度，迫使商業銀行減少同業業務，進而削弱了銀行流動性創造能力。第三，非銀行金融機構通過提供具有吸引力的存款利率而聚集社會資金，以同業業務的方式流入銀行時會要求支付更高的利率，從而導致銀行的資金占用成本增加，尤其是在沒有及時轉化為信貸資金創造流動性的情況下。因此，商業銀行基于預防性動機會適度控制同業業務規模，進而會削弱流動性創造能力。鑒于此，本文提出如下研究假設：

H2：同業業務在非銀行金融機構影子貸款與商業銀行流動性創造的關系中承擔著中介作用。

三、研究設計

(一)數據來源

本文選取2010—2022年中國商業銀行為研究樣本，并對數據缺失的樣本進行剔除，最終得到177家商業銀行的非平衡面板數據。本文數據主要來自萬得數據庫。為剔除異常值的影響，本文進行了1%與99%分位數的縮尾處理。

(二)變量定義

1.解釋變量：非銀行金融機構影子貸款(shadow)

既有文獻關于影子銀行的度量方式主要分為以下兩類：一是商業銀行的影子業務，采用影子業務的會計科目之和的自然對數來衡量。二是采用銀行同業資產與總資產的比值來評估影子銀行發展規模(吳娜等，2020)?？紤]到主要考察以非銀行金融機構為主導的外部影子銀行體系，本文參照孫國峰和賈君怡(2015)、李文喆(2019)、張冰潔等(2021)、佟孟華等(2021)的做法，以非銀行金融機構貸款余額之和的自然對數來測度該變量，具體包括基金、信托、融資租賃、資產證券化、小額貸款、網絡借貸、典當行業及保理業務。

2.被解釋變量：商業銀行流動性創造(lc)

商業銀行不僅可以通過表內業務創造流動性，也可以通過表外業務創造流動性。商業銀行流動性創造的測度方法主要有兩種：一種方法是Deep and Schaefer(2004)的流動性缺口法，采用流動性負債與流動性資產的差額除以總資產的比值來衡量銀行流動性風險的大小。若流動性缺口為負值，則意味著銀行流動性資金充沛，發生流動性風險的可能性較低，反之則說明銀行面臨的流動性風險較高。但是，流動性缺口法指標的構建過于簡單，對銀行業務的反映比較單一。為彌補上述指標的缺陷，Berger and Bouwman(2009)構建了另一種更為完善的商業銀行流動性創造測度方法，把資產負債表的表內與表外業務納入考察范疇。

考慮到銀行規模的差異性及量綱問題，本文借鑒顧海峰和高水文(2020)、田國強和李雙建(2020)、劉莉亞等(2021)等文獻的做法，采用總資產標準化后的商業銀行單位資產流動性創造水平來衡量。在穩健性檢驗部分，采用商業銀行表內業務的流動性創造水平(lc1)進行度量。

3.控制變量

本文借鑒顧海峰與朱慧萍(2022)、佟孟華等(2021)的研究，分別從銀行微觀個體層面和宏觀經濟層面選取控制變量。銀行微觀層面包括：銀行規模(size)、成本收入比(cost)、存貸比(lbr)、不良貸款率(npl)及不良貸款撥備覆蓋率(nplc)。宏觀經濟層面包括：銀行業景氣度(bbi)、貸款需求度(ld)、宏觀經濟發展水平(gdp)及通貨膨脹率(cpi)。

4.中介變量：同業業務(inbk)

本文采用拆入資金、拆出資金、買入返售金融資產與賣出回購金融資產之和的自然對數來衡量同業業務。為進一步考察不同同業業務類型的中介傳遞機制，將同業業務劃分為傳統同業業務(tinbk)和新興同業業務(xinbk)，分別用拆入與拆出資金之和的自然對數、買入返售金融資產與賣出回購金融資產之和的自然對數來衡量。

變量定義如表1所示。

表1 變量定義

(三)計量模型構建

為考察非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的影響，本文構建如下形式的基準模型：

其中，被解釋變量lci,t為商業銀行流動性創造，采用商業銀行流動性創造與總資產的比值來測度。解釋變量shadowt是非銀行金融機構影子貸款，以非銀行金融機構貸款余額之和的自然對數來表示。α0為截距項，系數α1代表非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的作用程度。為緩解個體異質性對銀行流動性創造的影響，本文還考慮了個體固定效應μi，εi為誤差項，其余為控制變量。

借鑒既有文獻的中介效應檢驗程序，本文采用三步法來驗證：首先，非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造存在顯著影響，即模型(1)中系數α1顯著。其次，非銀行金融機構影子貸款對中介變量同業業務存在顯著影響，即模型(2)中系數β1顯著。最后，商業銀行流動性創造同時對非銀行金融機構影子貸款與同業業務進行回歸，觀察模型(3)中非銀行金融機構影子貸款的系數γ1與中介變量同業業務的系數γ2是否顯著。若中介變量系數γ2顯著，那么當非銀行金融機構影子貸款系數γ1不顯著時，同業業務發揮完全中介效應；若非銀行金融機構影子貸款系數γ1顯著時，則同業業務發揮部分中介效應。若非銀行金融機構影子貸款系數γ1顯著、中介變量系數γ2不顯著，則需依據Sobel檢驗結果來判斷是否存在同業業務中介渠道。為考察非銀行金融機構影子貸款是否通過同業業務作用于商業銀行流動性創造，本文構建如下形式的中介效應檢驗模型：

為進一步考察不同類型同業業務的中介作用是否存在差異，本文將同業業務劃分為傳統同業業務(tinbk)與新興同業業務(xinbk)兩種類型。為檢驗非銀行金融機構影子貸款是否通過傳統同業業務作用于商業銀行流動性創造，本文基于中介效應檢驗程序構建如下模型：

為檢驗非銀行金融機構影子貸款是否通過新興同業業務作用于商業銀行流動性創造，本文基于中介效應檢驗程序構建如下模型：

(四)變量描述性統計

表2給出了變量描述性統計結果。在樣本期間內177家商業銀行共計得到1717個觀測值。商業銀行流動性創造(lc)的均值為0.175，標準差為0.103，說明銀行間流動性創造水平存在一定差異。解釋變量非銀行金融機構影子貸款(shadow)的均值為13.200，標準差為0.692，反映了在樣本期間內影子銀行規模存在波動。同業業務(inbk)均值5.289，標準差為1.789，意味著商業銀行間同業業務規模差異較大。銀行規模(size)的均值為7.715，標準差為1.595。存貸比(lbr)的均值為0.673，標準差為0.136。不良貸款率(npl)的平均水平為1.501，標準差為0.753。銀行業景氣度(bbi)的均值為0.707，標準差0.069，意味著銀行業發展前景樂觀。貸款需求度(ld)的均值為0.685，標準差0.068，反映出整個社會的貸款需求水平相對較高。宏觀經濟發展水平(gdp)均值為0.093，標準差為0.040，表明宏觀經濟發展保持平緩速度。通貨膨脹率(cpi)均值為0.005，標準差為0.014。

表2 變量的描述性統計結果

四、實證結果與分析

(一)基準檢驗：非銀行金融機構影子貸款對銀行流動性創造的影響

表3列示了基準模型的回歸結果。第(1)列報告了非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的影響顯著，說明非銀行金融機構影子貸款與商業銀行流動性創造存在顯著的負相關關系，驗證了本文假設H1。一方面是非銀行金融機構影子貸款能為顧客提供靈活、針對性的服務，有助于提升顧客認可度，進而通過非銀行金融機構辦理貸款業務的意愿增強，由此可能將原屬于商業銀行的部分客戶分流出去，致使銀行流動性創造能力下降。另一方面是非銀行金融機構影子貸款的價格競爭優勢，從而導致商業銀行信貸市場份額降低。企業有多元化的融資渠道，融資成本是選擇何種方式的重要衡量標準，非銀行金融機構影子貸款的發展可以降低企業對商業銀行貸款的迫切性，進而為資金需求方客戶提供了逆向選擇空間。非銀行金融機構影子貸款也可以向客戶提供較高額度的信貸承諾，在一定程度上能夠削弱商業銀行表外業務的流動性創造水平。特別是在宏觀貨幣政策緊縮期，社會融通資金量的減少影響了融資成本，從而導致信貸需求量減少，與此同時商業銀行可自由支配的資金體量收縮，為滿足金融監管要求銀行會實施“惜貸”政策，銀行流動性創造功能也會受到限制。

表3 非銀行金融機構影子貸款對銀行流動性創造的影響及其異質性檢驗結果

(二)異質性檢驗

表3第(2)～(4)列的異質性檢驗結果說明，相對于股份制銀行而言，非銀行金融機構影子貸款對國有銀行、城農商行流動性創造的抑制力度更大。引發異質性特征的主要原因可歸結為如下幾個方面：

第一，商業銀行所有權性質差異。國有銀行具有政策指引性，并有國家隱性信用擔保，日常經營多承擔政策性任務，主要服務于宏觀調控，維持金融穩定，逐利性動機較弱，由此導致流動性創造業務受到被動管理，因此非銀行金融機構影子貸款規模急劇增加時，為調整社會流通資金量，監管部門會適當限制國有銀行放貸業務。股份制銀行所有權由全體股東持有，以價值最大化作為經營目標，其逐利性動機最強。在面對非銀行金融機構影子貸款搶占市場份額時，股份制銀行會積極接受市場競爭，力求獲取更多的業務份額，從而傾向于增加貸款，通過流動性創造獲取更高的利差收益。城農商行多由地方政府控股，雖然以利潤最大化作為其經營目標，但面對非銀行金融機構影子貸款這一新型業務模式，尤其是針對性服務，業務擴張受自身規模的制約。另外與國有銀行和股份制銀行不同的是，城農商行服務區域經濟發展的導向性較強，創收能力欠佳。因此，鑒于銀行所有權性質的差異，股份制銀行的逐利性會減弱非銀行金融機構影子貸款對流動性創造的抑制作用，一定程度上提升銀行流動性水平。

第二，商業銀行業務范圍差異。國有銀行規模較大，營業網點覆蓋面廣，與經濟政策的關聯錯綜復雜，風險管控是銀行經營過程中關注的重點，流動性收縮是銀行防范風險的有效措施，因此非銀行金融機構影子貸款對其業務所造成的影響較小。股份制銀行具有業務類型多、分布范圍廣的特點，可根據非銀行金融機構影子貸款發展趨勢及時調整戰略布局，拓展業務類型以削弱非銀行金融機構影子貸款的業務擠占效應，進而有助于提高市場份額占比。城農商行的業務類型則比較單一，經營范圍傾向于地域性。非銀行金融機構影子貸款業務的崛起會迅速侵占城農商行的市場份額，對其貸款業務產生較大威脅。

(三)穩健性檢驗

本文按照如下方法進行穩健性檢驗：

一是改變被解釋變量商業銀行流動性創造的衡量方式。本文考察了銀行表內與表外業務的流動性創造水平(lc)，在穩健性檢驗部分以銀行表內業務的流動性創造水平(lc1)作為替代度量，回歸結果如表4第(1)列所示，與上文研究結論一致。

表4 穩健性檢驗結果

二是改變樣本區間。金融危機之后我國影子銀行規模得到迅速擴張，宏觀杠桿率水平得到極大提升，金融風險的不斷積聚、疊加已威脅金融穩定，監管部門決定自2017年起實施3年專項治理，遏制影子銀行野蠻生長的態勢。截至2019年底，影子銀行規模大幅縮減，很大程度上緩解了發生系統性金融風險的可能性。鑒于外部監管政策對影子銀行產生的沖擊可能會弱化樣本期間內非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的作用程度，本文選取2010—2016年的樣本數據再次予以檢驗，結果如表4第(2)列所示，與上文研究結論一致。

三是考慮到非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的影響可能具有滯后性，本文構建滯后一期的動態面板模型，并分別采用差分GMM和系統GMM方法進行估計。表4第(3)列是系統GMM方法估計的結果，非銀行金融機構影子貸款(shadow)與商業銀行流動性創造(lc)顯著負相關。表4第(4)列是差分GMM方法估計的結果，非銀行金融機構影子貸款(shadow)與商業銀行流動性創造(lc)之間亦存在顯著負相關關系。該結論與前面結論一致。

(四)內生性檢驗

為盡量緩解內生性問題對研究結論造成的干擾，本文采用工具變量法予以檢驗。借鑒蔣敏等(2020)、倪宣明等(2022)的研究，選取新増社會融資規模與新増人民幣貸款的差額作為解釋變量的工具變量。表5第(1)(2)列報告了檢驗結果，在第一階段第(1)列中工具變量的系數顯著，第二階段第(2)列中其影響系數為顯著為負，與上文研究結論保持一致，意味著本文模型估計有效。

表5 內生性及政策效應檢驗結果

(五)政策效應檢驗

為考察政策效應對非銀行金融機構影子貸款與商業銀行流動性創造關系的影響，本文以2018年出臺的資管新規為準自然實驗，采用雙重差分法(DID)進行檢驗。平行趨勢檢驗結果表明，在2018年之前實驗組和對照組具有相同的趨勢特征。在基準回歸模型的基礎上構建如下模型：

其中，lci,t為商業銀行流動性創造；shadow1是非銀行金融機構影子貸款的代理變量，當高于中位數時取值為1，否則取值為0；post為時間虛擬變量，2018年以后設置為1，其他年份為0；ctrls表示控制變量(同上文)。模型中的交互項系數α3是本文所關注的政策效應。由表5第(3)列回歸結果可知，資管新規的實施有助于減緩非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的抑制力度。

五、進一步研究：作用機制檢驗

(一)同業業務的傳導渠道檢驗

表6列示了同業業務的傳導渠道檢驗結果。第(1)列表明非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造產生顯著的負向影響。第(2)列顯示非銀行金融機構影子貸款與中介變量顯著負相關。第(3)列表明非銀行金融機構影子貸款與同業業務對商業銀行流動性創造的影響關系中，同業業務系數不顯著，因此需要進行Sobel檢驗來判斷中介效應的顯著性。Sobel檢驗Z值為2.73且顯著，并且中介效應占比為8.18%，說明非銀行金融機構影子貸款通過同業業務抑制了商業銀行流動性創造，即“非銀行金融機構影子貸款-同業業務-商業銀行流動性創造”的傳導渠道有效，假設H2成立。非銀行金融機構影子貸款使其與銀行等金融機構具有緊密的資金往來業務，通過同業業務為商業銀行融通資金。非銀行金融機構影子貸款擴張可以為銀行同業業務提供資金，但同業負債的期限較短，如果沒有及時轉化為信貸資金來創造流動性，那么就會導致銀行的資金占用成本增加，因此非銀行金融機構影子貸款與同業業務之間存在負相關關系。但是金融監管力度的加大促使商業銀行要適度控制同業業務規模，并且需要滿足硬性監管條件，從而致使其用于信貸投放的自由支配資金量減少，由此抑制了銀行流動性創造。另外，同業業務中交易對手的逾期償還或回購行為會加大銀行流動性缺口，為緩解流動性壓力，商業銀行更傾向于通過降低信貸投放來應對流動性風險，由此降低了商業銀行流動性創造水平。

表6 同業業務傳導渠道檢驗結果

(二)區分同業業務類型的渠道檢驗

本文將同業業務劃分為傳統同業業務與新興同業業務兩種類型，以進一步考察不同類型同業業務的中介效應，表6第(4)～(7)列列示了區分同業業務類型的渠道檢驗結果。第(4)列報告了非銀行金融機構影子貸款對傳統同業業務的影響系數為顯著為正。第(5)列顯示了非銀行金融機構影子貸款與傳統同業業務對商業銀行流動性創造的影響系數分別顯著為負，并且中介效應占比為7.83%，說明傳統同業業務在傳導路徑中承擔部分中介作用。由于傳統同業業務具有期限短、流動性強、風險相對較低的特點，為預防流動性危機的出現，加強短期流動性管理，商業銀行面臨融資約束時會更多地采用傳統同業業務融集資金，使非銀行金融機構影子貸款與傳統同業業務存在正相關關系。傳統同業業務的增加勢必會減少銀行信貸資金規模，銀行管理層不得不實施“惜貸”行為，減少信貸資金投放量，致使流動性創造功能受限，由此導致傳統同業業務對商業銀行流動性創造產生負向影響，即“非銀行金融機構影子貸款-傳統同業業務-商業銀行流動性創造”的傳導渠道有效。

表6第(6)列報告了非銀行金融機構影子貸款對傳統新興同業業務的影響系數顯著為負。第(7)列顯示了非銀行金融機構影子貸款與新興同業業務對商業銀行流動性創造的影響關系中，新興同業業務系數不顯著，需要通過Sobel檢驗來判斷中介效應的顯著性。Sobel檢驗Z值為2.631且顯著，并且中介效應占比為3.66%，說明新興同業業務在非銀行金融機構影子貸款抑制商業銀行流動性創造關系中起到了中介作用，但與傳統同業業務相比占比較小。由于新興同業業務具有期限長、流動性差、風險較高的特點，商業銀行參與新興同業業務會提升自身經營風險，降低資產收益率，因此，即使非銀行金融機構影子貸款主動提供資金融通業務，商業銀行從事新興同業業務的積極性也不高。然而，商業銀行參與新興同業業務在一定程度上會提升流動性創造水平，可能是由于新興同業業務加大了銀行信用風險承擔，基于金融逐利性增加信貸投放；也可能是商業銀行采用先賣出待信貸資金釋放后再回購的方式，信貸延遲會加劇杠桿效應，進而促進了商業銀行的流動性創造，即“非銀行金融機構影子貸款-新興同業業務-商業銀行流動性創造”的傳導渠道有效。

六、結論與建議

本文選取2010—2022年中國177家商業銀行年度數據，對非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的影響及其異質性特征進行了實證分析，并進一步考察了同業業務的中介作用。本文主要結論為：(1)非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造具有抑制作用。非銀行金融機構影子貸款的“類銀行”功能引發的業務擠占效應及利差縮窄效應降低了商業銀行流動性創造能力及傾向，由此抑制了商業銀行流動性創造水平。(2)非銀行金融機構影子貸款對商業銀行流動性創造的影響存在異質性特征。相對于股份制銀行，非銀行金融機構影子貸款對國有銀行與城農商行流動性創造的抑制力度更大。(3)政策效應檢驗發現，資管新規的實施有助于減緩非銀行金融機構影子貸款對銀行流動性創造的抑制力度。(4)同業業務在非銀行金融機構影子貸款與商業銀行流動性創造的關系中承擔著中介作用，非銀行金融機構影子貸款通過影響同業業務來影響銀行流動性創造，“非銀行金融機構影子貸款-同業業務-商業銀行流動性創造”的傳導渠道有效。(5)區分同業業務類型的進一步研究表明，傳統同業業務和新興同業業務的傳導渠道均有效。但相對于新興同業業務渠道，傳統同業業務渠道的中介效應占比更大，非銀行金融機構影子貸款更傾向于通過影響傳統同業業務來影響商業銀行流動性創造。

基于上述結論，本文提出如下政策建議：(1)考慮到非銀行金融機構影子貸款“類銀行”功能對商業銀行業務的沖擊效應，金融監管部門需要科學構建針對非銀行金融機構為主導的影子機構“類銀行”業務規模監測機制，一旦監測到影子機構“類銀行”業務規模超越事先設定的監管閾值，則取消影子機構“類銀行”業務的市場準入資格，以此來緩解影子機構對商業銀行的業務擠占效應及利差縮窄效應，從而有助于緩解對商業銀行流動性創造功能的制約效應。(2)金融監管部門需要構建銀行業同業資產與同業負債的期限錯配監測機制，以此來降低影子機構通過同業業務渠道對銀行業流動性創造的沖擊效應，從而有助于提升銀行業運營穩定性。(3)金融監管部門針對不同類型同業業務構建差異化監管機制，考慮到傳統同業業務的中介作用占比更大，監管部門應適度降低傳統同業業務監管閾值，同時適度提高新興同業業務監管閾值，以此來降低影子機構對商業銀行業流動性創造的沖擊效應，從而有助于實現銀行業流動性創造功能的合理化配置。 ■