影子银行对我国货币供应量影响的实证分析

2014-02-09李新功

当代经济研究 2014年1期

关键词：货币供应量影子银行VAR模型

李新功

（河南大学工商管理学院，河南开封475004）

影子银行对我国货币供应量影响的实证分析

李新功

（河南大学工商管理学院，河南开封475004）

摘要：影子银行运用自身信用创造功能向社会增加了信贷供给，实际扩大了货币供应量，这对当前我国货币供应量中介目标产生了冲击，影响了货币政策调控效果。采用1992－2010年的年度数据建立相应的VAR模型，实证研究影子银行与货币供应量之间的动态关系，根据实证结论并结合我国当前的现状提出相应的政策建议：采用信用总量主导的货币政策降低影子银行影响；加快利率市场化改革弱化货币总量波动；规范银行理财业务降低金融风险等。

关键词：影子银行；货币供应量；货币政策；VAR模型

影子银行这一概念是美国太平洋投资管理公司执行董事保罗.麦卡利在2007年首先提出的，是指“一整套被杠杆化的非银行投资渠道、载体与结构”。［1］影子银行发端于1970年代的美国住房按揭贷款证券化，后来在金融监管改革、金融创新、信息技术、经济全球化等因素的推动下得到快速发展。影子银行是个广泛性概念，中外学者对其进行了不同的界定，如美联储经济学家波萨尔等将影子银行定义为“通过诸如资产支持商业票据（ABCP）、资产支持证券（ABS）、抵押债务凭证（CDO）与回购协议（Repos）等证券化和担保融资技巧进行融资媒介的机构”。［2］英格兰银行PaulTucker将影子银行定义为以单独或合作的方式提供流动性、期限匹配和提高杠杆率等服务的工具、结构、企业或市场。［3］金融稳定委员会（FSB）将影子银行体系定义为，常规银行体系之外的主体与活动提供信用媒介的体系。［4］欧盟委员会认为，与影子银行有关的活动应包括证券化、证券借贷与回购。［5］我国学者巴曙松从金融机构的角度由窄到宽四种口径对影子银行进行了定义，认为最窄口径只包括商业银行理财业务和信托公司两类；较窄口径包括最窄口径、财务公司、汽车金融公司、金融租赁公司等；较宽口径包括较窄口径、商业银行表外业务、担保公司、小额贷款公司、典当行等；最宽口径包括较宽口径和民间借贷。［6］

影子银行已经成为信用创造和影响货币政策的重要载体。［7］不少学者将证券化产品及金融衍生工具视为由影子银行体系创造的“广义流动性”的有机组成部分。Strahan认为，金融中介部门涉及的流动性已经不局限于资金流动性，非银行类金融中介机构的二级市场操作也在大量地提供市场流动性。［8］GortonandMetrick描述了影子银行体系的信用创造机制，认为证券化产品是一种“货币”。易宪容等提出金融创新参与了信用创造机制，而影子银行是信用扩张的工具。［9］王增武以银行理财产品市场为例，指出影子银行体系放大了货币供应量，干扰中央银行对信贷规模的控制。［10］李波，伍戈实证分析了影子银行的信用创造过程，指出其创造的具有广义流动性特征的各种金融产品具有一定“货币”属性，可以随时通过回购交易等迅速变成现金，加速货币流通速度，对中央银行的货币供应调控造成影响。［11］周莉萍通过对影子银行体系的信用创造机制及效应进行全面研究，提出影子银行的信用创造机制对商业银行具有有限替代效应，并在货币市场上产生外部溢出效应。［12］上述学者充分论证了影子银行体系具有类似于商业银行的独立信用创造机制，但是传统的货币供应量并不涵盖影子银行创造的流动性。

定稿日期：2013－09－16

影子银行体系对我国的人民币存款和货币供应量造成频繁扰动，从而对中央银行继续将货币供应量作为货币政策中介目标的做法提出了挑战。我国从1996年开始使用货币供应量作为货币政策中介目标，在过去的实践中，央行通过调整货币供应量来对经济进行调整取得了显著的效果。但是随着我国金融监管改革的推进和金融市场发达程度的不断提高，影子银行体系在我国得到了飞速发展，这对我国货币供应量中介目标产生了巨大影响。

本文在前人研究的基础上实证分析影子银行体系的信用创造、金融市场流动性波动，从而对货币供应量产生哪些影响、其影响程度如何以及我国应采取什么货币政策等。

一、方法及数据说明

1.变量选取及数据说明

（1）广义货币供应量M2

本文选取我国的广义货币M2作为货币供应量的度量指标，其数据来自历年《中国金融年鉴》。广义货币M2，和狭义货币相对应，是货币供给的一种形式或口径，我国的广义货币包括流通中的现金、银行活期存款、定期存款、储蓄存款、证券公司客户保证金等。M1仅包含流通中的现金和银行活期存款两类，它是经济中现实购买力的反应；和M1相比，M2不仅反映现实的购买力，还可以反映潜在的购买力，具有更强的外生性。此外，影子银行体系创造的金融工具和M2具有较强的相关性。随着我国金融工具的不断创新，中央银行不断对货币供应量统计口径进行修订，比如2011年中央银行将住房公积金存款和非存款类金融机构在商业银行中的存款纳入M2的统计范围。

（2）影子银行规模SK

关于影子银行体系规模的度量，鉴于数据的可得性，笔者主要借鉴李建军［13］的研究成果，从借款人的角度对影子银行规模进行测算。这种测算是基于经济与金融的基本关系原理：社会经济体实现一定的GDP需要一定的信贷规模支持。用SK表示我国影子银行规模。为了消除时间序列中可能存在的异方差和减小数据的波动性，对原数据进行对数化处理。定义对数化处理后数据为：LNM2、LNSK。本文的样本区间为1990—2010年。

2.方法阐述

向量自回归（VAR）不以经济理论为基础而是基于数据的统计性质建立模型，对变量之间的动态联系提供一个严密的说明。VAR把系统中每一个内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。［14］该模型对于相互联系的时间序列变量系统具有较高的有效性，可以用来预测相互联系的时间序列系统和分析随机扰动对变量系统的动态冲击，并很好的解释动态冲击对经济变量形成的影响。本文把广义货币供应量和影子银行规模作为内生变量，而其他诸多因素作为随机项，建立向量自回归模型（VAR），在VAR基础上进行协整检验、Granger因果关系检验、方差分解和脉冲响应函数分析等，考察和分析它们之间的短期动态、长期均衡和因果关系等。

二、实证分析

1.变量的平稳性检验

VAR模型的建立和协整检验都要求系统中各变量具有平稳性，因此，首先对所选用的时间序列数据进行单位根检验，得到它们的平稳状况和单整阶数。本文利用Eviews7.0软件，采用ADF方法对LNM2，LNSK进行单位根检验，检验结果见表1。

表1　变量的平稳性检验

由表1可以看出LNSK和LNM2的ADF检验统计量均大于10%显著性水平临界值，而其一阶差分序列的ADF统计量均小于10%显著性水平下的临界值，这说明LNSK和LNM2均是I（1）序列，由此可以在VAR模型的基础上进一步检验变量的协整关系。

2.VAR模型滞后期的选择和协整检验

本文考虑样本为年度时间序列且样本区间较短，选择最大滞后期为2进行检验，然后再根据似然比检验（LR统计量）、AIC准则、SC准则、最终预测误差（FPE）等指标进行最优滞后阶数的选择，检验结果见表2.

表2　LNSK、LNM2变量VAR模型最优滞后期的确定标准

从表2可以看出，根据AIC准则模型的滞后阶数为2阶，而根据SC准则和LR准则模型的最优滞后阶数为1阶，出现了相互矛盾情况，所以VAR模型的最优滞后期暂时定位1阶，即建立VAR（1）模型，模型方程如下：

稳定的VAR模型是进行协整分析、Granger因果检验、脉冲响应的基础，VAR模型稳定的充要条件是模型特征方程的所有根都要小于1，即都位于单位圆之内。VAR（1）的两个根分别为0.982307、0.667039都在单位圆之内，即VAR（1）模型是稳定的，最优滞后阶数确定为1阶。

由于LNM2、LNSK都是I（1）序列，可以进行协整检验。本文采用基于回归残差的单一方程协整检验，常用方法是Engle－Granger两步法：首先采用OLS法进行协整回归，取得方程残差项，记为R，然后对R进行ADF平稳性检验。本文以LNM2为回归子，LNSK为回归元进行协整回归。R的平稳性检验如表3所示。在10%显著水平下，残差序列是平稳的，这说明LNM2、LNSK之间存在协整关系。

表3　R的平稳性检验

3.基于向量误差修正模型LNM2和LNSK的Granger因果关系检验

协整检验结果表明，LNM2和LNSK之间存在长期均衡关系，并且都是一阶单整变量，因此可以通过建立向量误差修正模型（VEC）来检验LNM2和LNSK之间的因果关系。根据VEC模型输出结果所得协整方程为：

向量误差修正模型（VEC）为：

D（LNSK）＝－0.3886*（LNSK（－1）－0.6748*LNM2（－1）－1.9819）＋0.0075*D（LNSK（－1））＋1.0384*D（LNM2（－1））－0.0452

D（LNM2）＝－0.1835*（LNSK（－1）－0.6748*LNM2（－1）－1.9819）＋0.0744*D（LNSK（－1））＋0.2408*D（LNM2（－1））＋0.1225

VEC模型残差的自相关、异方差和正态性检验均接受原假设，并且误差修正项系数显著为负，说明两个变量都会对短期内的不均衡做出调整使之趋于长期均衡。

表4　LNM2、LNSK序列基于VEC模型的Granger因果关系检验结果

从表4可以看出，D（LNSK）在10%显著水平下拒绝原假设，说明影子银行是广义货币供应量的Granger原因的概率是90.85%，也就是说影子银行的发展可以导致广义货币供应量的快速增长；虽然在10%显著水平下接受了D（LNM2）不是D（LNSK）的Granger原因的原假设，但是从上面的结果可以看出，广义货币供应量虽然不是影子银行发展的显著原因，但是其概率也接近85%。我们可以近似理解广义货币供应量和影子银行存在一定的相互推动关系，只是相互影响的程度不同。

4.LNM2和LNSK的脉冲响应函数分析

由于VAR模型是非理论和非结构化的模型，可以利用脉冲响应函数（IRF）来分析模型中每个内生变量对其它内生变量的扰动做出的反应。本文在VAR（1）模型基础上，利用Cholesky分解技术，分析LNM2和LNSK分别产生一个标准差大小的信息冲击时，对其当期值和未来值所产生的影响，分析结果如下。

图1　LNM2对LNSK的冲击影响

图2　LNSK对LNM2的冲击影响

图1和图2中，横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：年），实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带。

图1表明在对数水平下我国影子银行受到广义货币供应量一个标准差单位冲击后的脉冲响应函数。从图中可以看出广义货币供应量给影子银行一个正向冲击在第一期有最大的正的影响，此后到第四期为单调递减，第四期之后为单调递增；而影子银行受到冲击后则在第一期到第六期有微弱的上升趋势，之后又是微弱的下降。这表明广义货币供应量对影子银行具有正向的推动作用，其冲击前期影响较大后期趋于稳定，但有一定的短期时滞性。

图2表明在对数水平下我国广义货币供应量受到影子银行一个标准差单位冲击后的脉冲响应函数。从图中可以看出广义货币供应量受到影子银行冲击后的影响前九期一直都是缓慢递减的，第十期略有上升，但也是一直非常平缓；就各期而言，影子银行对广义货币供应量的冲击为零，之后到第三期达到最小值也就是对广义货币供应量的负向冲击达到最大值，随后又开始缓慢上升，到第七期之后为正向冲击。这表明影子银行在长期内会显著影响广义货币供应量，但具有一定时滞性，其冲击在开始几年影响较大后期比较稳定。

从脉冲响应函数中我们很容易看出，广义货币供应量与影子银行之间的相互冲击影响都具有一定时滞性而且在长期内影响都趋于稳定。

三、完善我国货币政策的建议

1.采用信用总量主导的货币政策减除影子银行影响

货币中介目标是依据最终目标而定的，我国1994年通过的《关于金融体制改革的决定》和1995年通过的《中央银行法》都将货币政策目标定义为“保持币值稳定，并以此促进经济增长”。因此，现阶段如果中央银行继续采用货币供应量作为货币政策中介目标，必须充分考虑影子银行体系的影响。在我国影子银行体系虽然不具备发达国家成熟的证券化信用链条，但是其通过发行非货币债券而创造的信用工具，如理财产品、信托产品、商业票据、基金份额、资产管理计划等具有广义货币的性质，实际上向市场提供了流动性。因此经济中总体流动性除了传统商业银行创造的货币供应量，还包括影子银行体系创造的广义流动性。中央银行要关注流动性的变化，必须加强对影子银行体系创造的金融资产存量和流量的变化进行统计和监测。由于影子银行独特的运行机制，而且其大多数是规避金融监管的产物，具有隐蔽性。我们对其进行调查统计可以从金融机构业务创新及其相关会计报表处理的方面着手，将银行表外信贷项目显性化，对资金池—资产池中不同风险类型的产品进行分账管理与分类管理。将一些具有货币基本功能的金融产品纳入货币统计范畴，必要时将影子银行创造的流动性纳入广义流动性的范畴。影子银行创造的信用规模势必严重削弱信贷规模控制等数量型货币工具的效力，并对利率的期限结构造成冲击，这要求我国货币当局制定货币政策时尽快从货币总量主导型向信用总量主导型转变，全面分析整个金融体系和市场的发展，着眼于多元化的融资方式及其货币政策传导功能，紧密监测广义流动性的创造，增加货币政策工具种类并进行信用管制工具改革。

从传统的金融和实体经济的关系来看，金融机构一方面通过新增贷款来增加对实体经济的资金支持，另一方面以货币创造和流动性的形式增加自身的负债。因此在实际操作中，我国倾向于通过检测人民币新增贷款，来检测货币供应量。在金融脱媒和影子银行体系快速发展的背景下，商业银行的主导性地位及功能和以前相比发生了很大变化，人民币新增贷款已经不能反映金融与实体经济的关系，更不能反映实体经济的融资总量，所以单一检测人民币新增贷款已经不适合我国当前经济实际情况。

2010年我国政府首次提出社会融资总量的概念（又称社会融资规模）。在金融统计上社会融资总量被定义为，一定时期内（每月、每季或每年）实体经济从金融体系中获得的资金总额，是全面反映金融对实体经济的资金支持以及金融与经济关系的总量指标。2012年9月中国人民银行和证监会、银监会、保监会、国家外汇管理局共同编制了中国《金融业发展和改革“十二五”规划》，该《规划》提出在继续关注货币供应量、新增贷款等传统中间目标的同时，发挥社会融资规模在货币政策制定中的参考作用。社会融资总量作为货币政策中介目标具有以下优点：（1）更能符合我国直接融资和非银行金融机构快速发展的变化趋势；（2）与新增人民币贷款相比，社会融资总量与GDP、社会消费品零售总额、城镇固定资产投资、工业增加值、CPI的关系更紧密，也就是说与货币政策最终目标相关性更强。社会融资总量这一概念，已经包含直接融资和影子银行体系创造的流动性，与货币供应量相比更能反映社会资金量的变化。因此，中央银行应注重社会融资总量指标的完善，并在条件成熟时尝试将其作为货币政策中介目标。

2.加快利率市场化改革弱化货币总量波动

影子银行对中国央行传统上将M2.作为货币政策中间目标的做法形成挑战。在2011年之前，中国人民币存款月度增量很少出现过负增长。但从2011年起，尤其是2011年下半年之前，中国人民币存款月度增量出现了非常有规律变动：在每个季度的第一个月至第三个月，人民币增量总是由低至高，而第一个月的人民币存款通常是负增长。［15］造成这一趋势的原因恰好是银行理财产品的兴起，由于银监会与央行在每个季度末对商业银行的贷存比指标进行考核，因此商业银行有在每个季度末维持较高人民币存款的冲动。为避免监管，商业银行倾向于在每个季度期初发行期限在3个月以内的理财产品，这就会形成人民币存款增量在每个季度第一个月大幅下降，而在第3个月大幅上升的局面。

由于M2.等于现金加上所有银行存款，因此银行存款增量的变动也会导致M2.增量变动，事实上，从2012年第一季度起，M2.月度增量也出现了每个季度从低到高趋势，且从2012年第二季度起，每个季度第一个月的M2.增量也呈现负增长。换言之，中国影子银行兴起造成的对M2.扰动，影响了M2.作为中国央行货币政策中间工具的有效性。一方面，不同理财业务对M2.的影响可能不同，位于银行资产负债表表内的理财业务变动会直接影响M2。虽然位于表外的理财业务与信托业务不会直接影响M2.存量，但会影响M2.流通速度；另一方面即使中国央行试图用社会融资总量来克服M2.的统计意义下降带来的问题，但社会融资总量也没有完全统计影子银行体系的一些重要业务；此外，必须指出的是M2.与社会融资总额等在很大程度上是内生变量，与其将上述内生变量作为货币政策中间目标，不如加快利率市场化改革，建立以银行间拆借利率为中心的货币金融调控体系。［16］

3.规范银行理财业务降低金融风险

首先，完善信息披露制度，提高理财产品透明度。从国外影子银行发展的历史进程看，影子银行体系在降低金融交易成本，提高金融交易效率，加快资源配置方面可以发挥重要作用，但是如果影子银行刻意隐藏信息和规避金融监管，将会给整个金融市场带来巨大风险。因此，金融监管当局要根据理财产品链条中各类金融机构的不同特点，引入资本、流动性、报告及信息披露监管。其次，明确理财产品的法律地位，发挥真正的财富管理功能。银行理财产品从诞生之初就没有明确的法律框架，究竟银行与客户在理财产品中是委托代理关系还是信托关系，抑或简单的债权债务关系，一直未有定论。如，当银行吸收非保本理财产品时，一般而言更类似于信托关系，客户将财富委托给银行管理，盈亏自负；但是，由于没有明确的法律关系，银行经常要面对刚性兑付难题。因此，未来要明确理财产品的法律地位，才能真正使银行发挥财富管理的功能。再者，逐步推进资产证券化，在理财资金和基础资产之间建立防火墙。在当前人民币理财产品的“资金池－资产池”的模式下，一旦基础资产出现违约问题，整个资产池类理财产品资金链条断裂，将可能出现严重的兑付问题。债务链条相对可控的前提下，可以逐步推进资产证券化的步伐，成立SPV市场主体，在理财产品和基础资产之间建立可靠的防火墙，同时防范表外业务风险向表内传导。

参考文献

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