金融二元结构与货币政策有效性

宋 华，梁 恒

（安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601）

一、引 言

在中国长期的金融管制和政策扭曲下，金融资源的流向带有很强的政策引导，再加上民营经济自身的脆弱性、信息不对称等原因，造成大量中小企业难以获得来自正规金融机构的信贷支持。正是在这种环境下，一个能够满足民营经济融资需求的非正规金融市场得以发展壮大，从而在中国形成了正规金融与非正规金融并存的金融二元结构。

货币政策是中央银行调控宏观经济最重要的经济手段之一，其在熨平经济周期波动、实现经济稳定健康发展的过程中发挥着重要的作用。而评价货币政策有效性的一个重要指标是广义货币供给量M2，作为央行货币政策中介目标的货币供给量M2，其统计数据上的偏差，将直接影响央行宏观调控政策的实施效果。然而，在金融二元结构存在的条件下，民间大量闲置资金以及正规金融机构的漏出资金流向非正规金融市场，并被投向社会形成资本，在货币创造效应影响下，社会经济活动中的货币供给量被隐性放大，其可控性、可测性降低，对中央银行货币政策产生了复杂的影响。

二、文献回顾

有关金融二元结构及其对货币政策有效性的影响，国内外学者已有很多研究。关于金融二元结构产生的原因，Mckinnon-Show（1973）[1-2]的金融抑制理论以及 Anders Isaksson（2002）[3]的研究结论认为，金融二元结构的存在是一国金融抑制和政策扭曲的必然结果。目前，从企业信贷可获得性来看，我国存在着长期的金融抑制，企业能否取得信贷主要取决于商业银行（戴春霞，2004）[4]。正是在我国金融政策扭曲的背景下，非正规金融才能得以迅速发展（史晋川，2001）[5]。林毅夫和孙希芳（2005）[6]则认为金融抑制并非非正规金融存在的根本原因，其从信息经济学角度分析，认为在信息不对称的情形下，非正规金融相对于正规金融在处理隐性信息上的绝对优势才是其存在的根本原因。刘民权等（2003）[7]从供需角度分析，认为金融市场间的溢出效应以及非正规金融机构在信息、交易成本、担保、嵌入性等方面的优势是其产生的主要原因。与传统的否定非正规金融市场的观点不同，20世纪80年代兴起的新结构主义学派[8]明确指出非正规金融市场比正规金融市场更加自由、更具效率，其对经济增长发挥着积极的促进作用。邵传林、王莹莹（2012）[9]认为可以通过财政手段与税收杠杆激励实施非正规金融与正规金融机构业务联结。

关于金融二元结构对货币政策有效性影响方面，现有文献中也存在两种不同的观点。Waldron（1995）[10]通过数据分析指出非正规金融市场能够吸引大量的民间闲置资金，并对资金进行有效配置，提高了一国金融体系抵抗风险的能力。新结构主义[8]指出非正规金融无存款准备金要求，能够减少资金的漏出，进而提高资金的使用效率。然而，绝大多数学者认为金融二元结构的存在将削弱货币政策的实施效果。倪丹荣等（2004）[11]认为非正规金融在三个方面制约了货币政策效用的有效发挥，表现在导致货币供给总量难以控制和监测、导致货币流通速度波动性增强以及导致资金回流效应削弱。卢亚娟等（2006）[12]指出在金融市场中，非正规金融存在着风险效应、金融中介效应和资金吸出效应，并通过构建模型分析指出金融二元结构对传统的货币供给总量模型产生修正作用，导致央行货币调控政策的实施出现偏差。

从上述研究成果来看，学者们基本上都同意我国现阶段金融二元结构的存在对中央银行货币政策调控的效果产生一定的负面影响，只是关于金融二元结构与货币政策有效性的研究多是规范性分析，相关计量实证研究较少。究其原因，由于非正规金融处于监管当局监测和统计范畴之外，缺乏公开、正式的统计数据，因此难以进行相关定量研究。基于此，本文通过借鉴李建军（2005）[13]关于非正规金融规模的测算方法以及彭芳春（2011）[14]的计量方法，估测我国1994-2012年各年非正规金融与正规金融规模，并在此基础上，运用单位根检验、协整分析、格兰杰因果检验、脉冲响应函数和方差分解等计量方法对我国金融二元结构对货币政策有效性的影响进行实证分析。

三、非正规金融与正规金融规模的估算

非正规金融市场处于监管当局的监测之外，隐蔽性较强，其规模的大小很难准确测量。因此要获得相关的数据只能通过调查估算的方法来进行，目前已有的非正规金融规模测算的方法主要有样本推测法、现金比率法、收入支出法、资金需求供给轧差法、Ө值法等。相比较之下，本文借鉴李建军（2005）[13]经济金融相关系数法（即Ө值法），并在此基础上进行改进以估测非正规金融与正规金融的规模大小。

该方法假设全国各地区在各年度存在相同的经济金融相关系数θ，即

其中，SLi/SLj为i/j地区金融机构短期贷款（按年初值与年末值的平均数计算）；EFi/EFj为i/j地区资本市场融资中的股票筹资额；FDIi/FDIj为i/j地区实际利用外商直接投资额；NFi/NFj为i/j地区非正规金融规模；GDPi/GDPj为i/j地区一年的国内生产总值。由于北京市属于我国政治中心，该地区的金融监管相对其他地区更加严格，因此可以假定北京市不存在非正规金融。首先计算出北京市θi=( )SLi+EFi+FDIi/GDPi，再计算全国非正规金融规模，即NFj=θiGDPj-（i、j分别代表北京地区和全国）。

按照上述改进的估算方法进行计算，其结果见表1所列。表1中正规金融规模（用FF表示）包括全国正规金融机构本外币贷款、实际利用外商直接投资额和股票筹资额。其中，全国正规金融机构本外币贷款用年初数与年末数的平均值计算。图1显示的是非正规金融规模与正规金融规模1994-2012年走势，从图1可以看出：全国正规金融规模呈逐年平稳上升趋势；而非正规金融在2005年之前发展规模较小，发展比较平缓，之后，中国非正规金融迅速发展，规模庞大。近几年，非正规金融一直占正规金融规模的1/3左右，最高可达正规金融规模的48%。

表1 非正规金融与正规金融规模估测结果

图1 全国正规金融与非正规金融规模趋势(1994-2012年)

四、非正规金融对货币政策有效性影响的实证分析

（一）假设、变量与样本选取

广义货币供给量M2能较好地体现社会总需求的变化，也是影响宏观经济健康稳定运行的重要因素，因此被央行用来作为货币政策的中介目标，本文选取货币供给量M2作为被解释变量。另外假设在影响货币供给量M2的因素中，正规金融、非正规金融、货币当局国外资产、汇率、货币当局发行债券、政府存款均对货币供给量M2产生影响，分别用FF、NF、MFA、E、MBI、GD表示，作为解释变量，其中，MBI、GD均使用年初值与年末值的平均值计算。样本选取全国1994-2012年前述相关指标的时间序列，数据来源于《中国统计年鉴》（1994-2013）、中国人民银行官方网站。对以上全部变量首先进行对数化处理，以消除原始变量的异方差影 响，记 为lnM2、lnFF、lnNF、lnMFA、lnE、lnMBI、lnGD。然后进行ADF检验，结果显示lnE、lnGD与lnM2不为同阶平稳，不能建立协整关系，最终选取lnFF、lnNF、ln-MFA、lnMBI作为解释变量，lNM2作为被解释变量。

（二）计量分析

1.单位根检验

对时间序列进行分析，首先应保证时间序列是平稳序列，而对非平稳的序列进行回归模型分析，可能会存在伪回归问题。因此首先对各变量进行ADF检验，发现LnFF、LnNF、LnMFA、LnMBI与LnM2都是二阶单整序列，如表2所列。

表2 单位根检验结果

2.Johansen协整检验

由表2可知，lnFF、lnNF、lnMFA、lnMBI与lnM2都是二阶单整序列，即lnFF～I（2），lnNF～I（2），lnMFA～I（2），lnMBI～I（2），lnM2～I（2），符合协整的必要条件，即变量的单整阶数相同。下面使用Johansen协整检验方法检验这些变量之间是否存在长期均衡关系，结果见表3所列。

表3 协整检验结果

由表3可知，根据迹统计量的检验判定，lnFF、lnNF、lnMFA、lnMBI、lnM2五个变量间至少存在4个协整关系。同样，最大特征值的判断结果与迹统计量相同。由此可得出对数似然值最大的协整关系式，该关系式也是VEC中回归的协整关系式，如下所示：

其中，括号内数字为标准误差。

上式表明，在1994-2012年间，lnM2与lnFF、lnNF、ln-MFA之间存在正相关的长期均衡关系，与lnMBI存在负相关的长期均衡关系：正规金融每上升1%，货币供给量将上升0.76%；非正规金融每上升1%，货币供给量将上升0.1%；货币当局国外资产每上升1%，货币供给量将上升0.24%；货币当局债券发行每上升1%，货币供给量将下降0.04%。另外，表2中D（lnM2）、D（lnFF）方程的调整系数值为负值，说明该协整关系有效。从结果中，可以看出非正规金融对货币供给量有干扰效应，使得货币供给量作为货币政策中介目标的效果受到影响。为考察两者间的动态影响，下面将借助基于VAR模型的格兰杰因果关系检验、IRF脉冲响应函数和方差分解等工具具体分析货币供给量与非正规金融两者间的因果关系、动态影响以及每个扰动项因素影响VAR模型内各个变量的相对程度。

3.格兰杰因果检验

在建立lnM2与lnNF两者间的VAR模型的基础上，进行格兰杰因果检验，根据AIC取值最小的原则，确定模型最优滞后期为4，所得结果见表4所列。由结果可知，lnM2与LNNF存在双向的Granger因果关系。

表4 格兰杰因果检验结果

4.脉冲响应与方差分解

Johansen检验和Granger检验只能说明变量间的关系，而不能说明变量间关系的强度。为了详细分析lnM2与lNNF两个变量在不同时期的互动关系及其相互影响程度，对lnM2与lnNF两者间的VAR模型进行长度为10期的脉冲响应分析和方差分解，所得结果如图2、图3所示。

图2 脉冲响应图

图3 方差分解图

由图2中左图的脉冲响应值的轨迹可以看出货币供给量受到非正规金融一个正的冲击后，开始波动下行为负值，并持续下行到第2期达到最小值，然后开始出现上扬为正值，到第4期达到最大值，随后影响逐渐减弱，到第6期影响趋于消失，之后一直波动下行为负值，在第8期达到最小值，然后又开始上扬。这表明，非正规金融规模的增长从长期来看对货币供给量的规模有扩大作用，并持续时间较长；短期内对M2规模有抑制作用，持续时间较短。从图2中右图可以看出货币供给量对非正规金融整体上为正向冲击，影响强度随时间不同而变化。这表明，货币供给量的增长从长期来看对非正规金融规模有扩大作用。

脉冲响应函数捕捉的是VAR模型系统内一个变量的冲击对另一个变量的动态影响路径，而方差分解则是把内生变量中的变化分解为多个随机扰动项的影响。从图3中左图可以看出随着期数的增加，货币供给量变动方差由非正规金融变动解释的部分逐渐增加，在第9期达到最大值，之后略有下降并保持稳定，即大约有15%的货币供给量M2变动由非正规金融NF变动可以解释。同理，从右图可以看出大约有15%的非正规金融NF变动由货币供给量M2变动可以解释。这再次验证了上文中的结论，即非正规金融与货币供给量之间存在双向的Granger因果关系。非正规金融的发展直接影响到以货币供给量作为中介目标的货币政策的实施效果。

五、结论与政策建议

近几年，非正规金融规模增长迅速，通过估测对比非正规金融规模与正规金融规模，非正规金融规模已占正规金融规模的1/3左右，金融二元结构客观存在。计量结果表明，正规金融与非正规金融均对作为央行货币政策中介目标的货币供给量M2产生不同程度的正向影响。通过重点分析非正规金融与货币供给量的关系得知，从长期来看，非正规金融的发展将导致货币供给量M2大约15%的增长。究其原因，是由于非正规金融体系资金融通过程中的高利率特征，吸引了民间闲置资金和正规金融机构中的部分沉淀资金，造成大量的资金游离于央行监管之外，而这部分资金又被投放到社会形成投资资本，进而影响了货币乘数和货币流通速度的波动性，增加了货币的流动性，使得社会经济活动中的货币供给总量被隐性放大，货币供给量变得更加难以控制和监测，这必将影响到央行货币政策制定和实施的效果。具体来讲，当央行采取扩张性货币政策时，非正规金融的干扰作用使得货币供给总量超限度扩张，造成通货膨胀压力；当央行采取紧缩性货币政策时，由于非正规金融市场的繁荣以及其以短期借贷为主的特点，提高了货币乘数和货币流通速度，造成对紧缩性政策实施效果的抵消作用[12]。

因此，非正规金融的存在，造成货币供给量的可控性、可测性降低，削弱了央行货币政策的有效性。鉴于此，央行及政府部门应当采取以下相应措施：

（1）央行应成立专门机构对非正规金融活动进行监测、研究；在选取和监控中介目标、制定和执行货币政策的过程中，应将非正规金融的影响纳入考虑范畴内，尽量减少非正规金融活动的干扰。

（2）非正规金融的产生具有客观必然性，其部分弥补了正规金融的不足，有效满足了民营经济的融资需求，对经济增长有一定的贡献。政府部门对非正规金融应当区别对待：对于危害经济秩序和社会稳定的非正规金融应当坚决依法取缔；对于具有互助合作性质、比较规范的非正规金融应当给予法律支持，并积极引导其走向阳光化、合法化，逐步将其纳入国家金融监管体系[12]，使货币调控政策的制定和执行更加合理有效。

（3）政府部门应减少对正规金融机构的利率、贷款等方面的行政管制，加快利率市场化改革进程。市场化程度越高，金融市场的供求机制才能越完善，才能促进正规金融市场与非正规金融市场的真正、有效融合，这也将有助于优化货币调控政策的实施效果。

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