我国影子银行对宏观经济影响的实证分析

蔡晶晶　周雷

摘   要：在“金融脱媒”背景下研究我国影子银行规模扩张的宏观经济影响对于完善金融监管体系，打好防范化解金融风险攻坚战具有重要意义。通过构建度量影子银行规模和宏观经济波动的指标体系，收集2011年2月至2019年3月的月度时间序列数据，运用VAR模型进行脉冲响应分析，实证研究了影子银行规模扩张对主要宏观经济指标的动态影响。研究发现，影子银行规模扩张会推高通货膨胀率，不利于稳定物价，同时会削弱货币政策的有效性。但是影子银行也为实体部门的中小微企业补充了融资渠道，在客观上促进了利率市场化进程。最后，基于实证结果，提出了明确界定影子银行范围，完善影子银行风险监管，优化货币层次统计口径，畅通货币政策传导机制，深化利率市场化改革等政策建议。

关  键  词：影子银行;宏观经济;风险监管;脉冲响应函数

中图分类号：F820.2       文献标识码：A       文章编号：2096-2517（2020）03-0020-10

DOI：10.16620/j.cnki.jrjy.2020.03.003

一、引言

影子银行自20世纪80年代就开始存在，但是直至2008年全球金融危机才引起众多学者及投资者的关注。关于影子银行的定义，最早由美国的Paul McCulley于2007年提出， 他认为影子银行是不受监督但具有商业银行的存贷款职能，且能够通过非银行的机构或渠道来完成加杠杆的准金融机构[1]。我国影子银行自21世纪初进入公众视野， 大致经历了快速发展、稳步增长及新时代金融“严监管”环境下的逐渐收缩三个演进阶段。我国影子银行的运作模式与欧美发达国家相比存在明显的差异。由于间接融资为主的金融结构以及金融市场发育还远未成熟，我国的影子银行更多是作为融资型金融机构，充当银行的补充性角色，机构与机构之间往往相互独立，并没有像美国那样完整的影子银行体系和形成一体化的信用链条。同时，我国的商业银行主要通过发行理财产品向企业和个人筹集资金，替代传统储蓄向市场提供短期金融产品，实质上依旧是一种零售型的融资方式。

影子银行体系存在有其合理性， 但也必须承认，当其规模过于庞大时，所带来的金融风险是不可低估的。首先，当影子银行充当事实上的信用中介时，其融资客户通常是在传统银行难以获得资金的次级客户。影子银行可以为这些人提供较低的融资门槛，但也意味着影子银行必须承担更高的信用违约风险。其次，影子银行是一种规避监管的创新模式，脱离监管更为自由，但风险随之增加。面对我国规模已十分庞大的影子银行体系，一旦政府彻底收紧监管，将会对整体经济运行造成无法想像的冲击。而且影子银行也一直在“倒逼”政府金融监管部门，争取被纳入“监管沙盒”等金融监管创新试点，成为整个金融体系的组成部分。基于我国政府监管部门与影子银行多年的博弈经验，约束影子银行的规模扩张， 守住不发生系统性金融风险的底线，并合理引导影子银行体系在“阳光下”发挥其积极作用，具有现实可行性。因此，在新形势下实证研究我国影子银行的规模对宏观经济的影响，探索影子银行风险监管的有效路径， 对于健全我国金融监管体系，完善互联网金融监管机制，推动金融与实体经济良性循环具有重要意义。

二、文献综述

我国影子银行发展对宏观经济的影响是学术界和实务界关注的热点课题。而影子银行的界定则是其影响研究的逻辑起点。已有文献大多通过列举的方式给出影子银行的范围，如巴曙松（2013）将影子银行按统计口径从小到大划分为四个层次：第一个层次仅包括商业银行的理财产品和信托公司的信托业务; 第二个层次是第一个层次加上财务公司、消费金融公司等;第三个层次是第二个层次再加上银行表外业务以及小额贷款公司等准金融机构：第四个层次口径最宽，是第三层次再加上具有较高隐蔽性、形式灵活的民间借贷[2]。国务院发布的《关于加强影子银行监管的通知》（国办发[2013]107号）提出我国影子银行主要包括三类：一是不持有金融牌照、完全无监督的信用中介机构，如第三方理财机构;二是不持有金融牌照，存在监管不足的信用中介机构，如融资担保公司、小额贷款公司;三是机构持有金融牌照，但存在监管不足或规避监管的业务，如货币市场基金、部分理财业务等[3]。徐书杰等（2018）将影子银行定义为存在于银行体系之外的承担部分金融功能并参与信用创造过程的信用中介机构以及游离于监管当局审慎监管之外或监管不足的“影子”业务[4]。可见，我国影子银行的范围有多种界定标准，但一般均包括准金融机构和具有监管套利性质的业务两大类。

在范围界定的基础上，我国学者尝试从不同角度实证研究了影子银行对宏观经济的影响。 首先，从货币政策和宏观调控的角度，高然等（2018）基于反事实模拟验证了影子银行会替代传统商业银行的信贷渠道，从而降低通过货币政策实施宏观调控的有效性[5]。陆岷峰等（2018）运用货币乘数决定理论，实证研究得出影子银行对货币乘数变动具有显著的负相关关系，且具有顺周期性特征[6]。其次，从对实体经济影响的角度，李存等（2017）认为影子银行既有助于拓宽实体经济融资渠道、优化实体经济投资结构、 将闲置资金转为储蓄和增强资金流动性，但也会抬高实体经济融资成本、引起实体经济空心化和加剧实体经济风险积聚[7]。张庆君等（2019）发现影子银行、金融市场化和政府债务规模的增加分别会抑制、提高和不利于实体经济资本的有效配置[8]。王潞（2020）认为影子银行会促进GDP的增长，也能降低失业率，但是不利于物价稳定[9]。此外，利率也是影子银行影响金融市场和宏观经济的重要传导渠道， 学者们的研究结果也不尽相同。刘艳艳（2017）从金融稳定性角度，实证研究发现影子银行具有推进利率市场化的作用，从而促进金融市场深化和经济增长[10]。刘明康等（2018）在研究银行体系与利率市场化关系时发现，我国影子银行的发展在一定程度上降低了利率市場化改革的成效[11]。

综上所述，已有文献主要探讨了我国影子银行的范围界定，并较为深入地研究了影子银行发展对货币政策效果、实体经济增长、利率市场化等方面的影响。但是得出的结论不尽相同，可能的原因是已有研究大多只关注影子银行对宏观经济某个层面的影响，而对宏观经济多个层面动态影响的研究相对较少。同时，在样本数据选择方面， 大多利用2008年金融危机之后的年度数据进行实证分析，鲜有利用月度数据进行综合实证研究。 为弥补已有研究的不足，本文构建度量影子银行规模和宏观经济波动的综合指标体系，利用WIND数据库提供的我国2011年2月至2019年3月的月度经济金融统计数据， 建立VAR模型进行格兰杰因果关系检验和脉冲响应函数分析，实证研究我国影子银行对宏观经济各层面的影响，并提出政策建议。

三、 我国影子银行对宏观经济的影响分析

2008年国际金融危机之后， 我国影子银行规模一度快速增长。2013年以后，随着相关监管政策的出台，影子银行增速逐步放缓。特别是2018年以后，“一委一行两会”金融监管新格局形成以及资管新规出台，影子银行进入平稳发展阶段。新常态下严格监管和金融创新的叠加，使我国影子银行对宏观经济的影响日益复杂。

（一）我国影子银行对实体经济的影响

我国中小微企业融资长期以来面临着较大的“麦克米伦缺口”，由于银行等正规金融机构的信贷配给不足和“金融排斥”，急需资金的中小微企业转向成本较高的影子银行等非正规金融渠道融资，客观上使影子银行发挥了对正规金融体系的补充作用。影子银行将大量社会闲散资金集聚起来，其中一部分用于满足中小微企业短期资金融通的需求，实体经济由此得益。同时，影子银行创造了大量投资渠道，如余额宝、理财通等第三方支付平台与货币市场基金合作提供的渠道， 还有银行理财产品、信托产品、资产证券化产品、网贷互联网金融产品等，满足了社会可投资资产多样化的保值增值需求。其中，银行理财产品的发售对象主要是一般个人客户，其占比始终保持在60%以上，特别是2018年其占比飞跃式上升到80%（见图1）。可见，银行理财产品是大部分普通投资者的首选，其风险低，收益率高于存款利率， 满足了社会公众的投资需求。

（二）我国影子银行对虛拟经济的影响

虚拟经济是相对于实体经济而言的，是金融深化的产物，这里主要指金融行业本身。影子银行对虚拟经济的影响主要表现为对金融机构、 金融市场以及金融稳定性产生的影响[12]。小额贷款公司、私募债以及互联网金融等形式的影子银行虽然会夺走商业银行等传统金融机构的一部分市场份额和利润来源， 但是银行通过借鉴学习影子银行的模式，不断创新各种理财产品和证券化产品，拓展中间业务和表外业务， 也可能形成新的利润增长点。影子银行增加了市场流动性，并且促使各传统银行和金融机构之间形成“既竞争又合作”的局面，使得金融体系更加完整和灵活。同时，影子银行不仅提升了微观经济主体的利率敏感度，而且凭借及时有效的利率调控作用，提高资金配置效率，创新推出满足市场不同需求的风险与期限搭配的金融产品，为深化利率市场化改革提供了重要的市场条件[13]。但是，影子银行的发展也会对金融风险防控和金融稳定带来不利影响。影子银行可能加剧金融机构之前的竞争，诱使正规金融机构规避监管，推动表内资产向表外转移， 增加金融风险监管和防控的难度。我国部分P2P网贷平台在“野蛮生长”过程中也逐渐偏离了信息中介的定位，成为具有信用中介性质的影子银行。 由于网贷行业监管缺失和风控薄弱，导致了风险积累和“脱实向虚”，一旦出现“集中暴雷”，可能冲击区域金融稳定，甚至带来系统性金融风险隐患[14]。

（三）我国影子银行对宏观调控的影响

我国影子银行对宏观调控的影响，主要体现在对货币政策调控有效性的影响上。影子银行规模的扩张会带来期限错配风险，加剧信用风险[15]，同时对宏观经济各项指标都有显著的冲击和影响，增加了宏观调控的难度。 影子银行具有信用创造功能，且不受央行和金融监管部门的充分监督与管理。影子银行对货币政策的传导具有多面性。首先，影子银行存在像传统银行一样的信用创造机制，使社会融资总额不断增加，但是影子银行脱离监管，资金无法经央行总体调控，削弱了货币政策的宏观调控能力。其次，影子银行通过银信、银证、银基和互联网金融等合作渠道拉长了信用中介链条，使货币政策传导过程中出现更多的不确定性和难以控制的风险， 降低货币供应量与中介目标之间的关联性。最后，影子银行的信用创造扩大了信贷规模，降低了货币供应量的可测性、可控性，从而削弱公开市场操作、法定存款准备金率和再贴现等货币政策工具的有效性，也会降低央行对操作目标的调控效果和传导机制，影响货币政策最终目标的实现。

四、 我国影子银行对宏观经济影响的实证分析

本部分通过构建衡量影子银行规模和宏观经济波动的指标体系，基于我国2011年2月至2019年3月的月度时间序列统计数据， 运用VAR模型实证研究影子银行规模对货币供应量、利率、工业增加值和通货膨胀率等主要宏观经济指标的短期影响和长期动态效应。计量实证研究所使用的软件为Eviews 8.0。

（一）指标选取与数据来源

首先，影子银行规模是本文实证研究的核心解释变量。影子银行具有高度的复杂性、极强的隐蔽性以及业务交叉合作等特点，国内外对影子银行的范围尚未统一规范的界定，使得较难对其规模进行测算。借鉴姜世超（2019）的方法[16]，并考虑我国影子银行的主要构成以及数据可获得性，从中国人民银行公布的社会融资规模指标入手来测算影子银行的规模。社会融资规模指一定时期内，各类企业和居民个人等实体经济部门从金融体系中获得的全部资金总额。自2011年以来，社会融资规模成为衡量我国金融支持实体经济状况的重要指标，同时也是我国货币政策和金融监管的重要中介指标。根据表1所示的社会融资规模的主要构成，可以发现“银行贷款类”属于传统的商业银行资产业务，不属于影子银行范畴;同时，由于我国影子银行也以间接融资为主， 一定程度上发挥信用中介的职能，很少直接涉足证券市场业务，因此可以剔除“非金融企业股票融资”。综上，可以得到影子银行规模估算公式： 影子银行规模=信托贷款+委托贷款+未贴现的银行承兑汇票+企业债券融资。 该测算公式考虑了商业银行中具有影子银行性质的中间业务和表外业务以及主要的非银行金融机构和金融市场业务，但是尚未包括无法获得可靠统计数据的民间借贷和“地下金融”。

其次，根据前文的理论分析，在宏观经济指标的选取上， 需要综合考虑影子银行对实体经济、虚拟经济和宏观调控的影响。影子银行对实体经济的影响主要体现在为实体企业提供了补充融资渠道，借鉴孙思栋等（2018）[17]的做法，选取工业增加值作为实体经济增长的代理指标。影子银行对虚拟经济和金融深化的影响是通过利率渠道传导的，因此借鉴方先明（2017）等[18]和吕思聪（2019）等[19]的做法，使用全国银行间同业拆借加权平均利率作为利率水平的代理指标。影子银行对宏观调控的影响主要是可能削弱货币政策的有效性。借鉴毛寅成（2017）[20]和徐云松（2018）[21]的做法，选择广义货币供应量（M2）作为影子银行影响货币政策的中介指标。考虑到保持货币币值稳定，并以此促进经济增长是我国货币政策的主要目标，而影子银行也会对物价稳定造成冲击，因此借鉴周启清等（2016）[22]的做法，将CPI作为通货膨胀率的代理变量纳入宏观经济影响指标体系。此外，本文没有选择GDP作为经济增长指标的原因是GDP月度数据难以获取，而本文构建的VAR模型使用月度时间序列数据。

综上所述，本文选择工业增加值、银行间同业拆借利率、货币供应量和消费者物价指数作为受影子银行影响的宏观经济观测指标。 根据以上设定，实证研究所涉及的变量定义如表2所示。各变量均选取我国2011年2月至2019年3月的月度时间序列统计数据，共98个样本观测值，所需要的数据均来源于WIND数据库。

（二）数据处理

1.单位根检验

由于向量自回归模型（VAR）的构建要求各变量为平稳或同阶单整的时间序列数据，故本文首先用单位根检验中的ADF检验法对各变量的平稳性进行检验，检验结果如表3所示。

根据ADF检验结果，影子银行规模Y在5%的显著水平上拒绝存在单位根的原假设，变量Y是平稳的。同理，货币供应量M2和工业增加值GY在5%的显著性水平上也是平稳的，利率TY和CPI变量则在1%的显著性水平上是平穩的。因此，上述变量均通过了平稳性检验，可以建立VAR模型进行分析。

2.VAR模型滞后阶数的选择

表4显示，根据SC准则和HQ准则，最优滞后阶数为0;而根据LR、FPE和AIC准则，最优滞后阶数为4。滞后阶数越大，自由度就越小。一般根据AIC和SC准则来确定滞后阶数， 但是表4中AIC和SC准则的判定结果存在矛盾， 所以采用LR检验进行取舍，并根据经验判断，最终取4为最优滞后阶数。

（三）格兰杰因果关系检验

本文旨在分析当影子银行的规模变化时，货币供应量、利率、工业增加值和通货膨胀率是否也会发生相应的变化。因此，在进行VAR模型和脉冲响应函数分析之前，首先对研究的变量进行格兰杰因果关系检验，以验证影子银行的变动与各项宏观经济变量之间是否存在先导滞后的短期关系。格兰杰因果关系检验选择的滞后阶数与VAR模型相同，均为4阶滞后，检验结果如表5所示。

从表5可知， 影子银行规模变动Y是货币供应量M2和通货膨胀率CPI变动的格兰杰原因，但不是同业拆借利率TY和工业增加值GY变动的格兰杰原因。需要说明的是，格兰杰因果关系检验只能说明两者之前存在统计结果上的先导滞后关系，并不能揭示长期均衡关系。因此，下文将通过脉冲响应分析来进一步探究影子银行规模变动对各宏观经济变量的长期影响路径。

（四）脉冲响应分析

1.AR根检验

在进行脉冲响应函数分析之前，先进行VAR模型的AR根检验，结果如图2所示。可见，本文构建的VAR模型所有AR根均在单位圆内，所以该模型是稳定的，在此基础上进行脉冲响应函数分析是可靠的。

2.脉冲响应函数分析

基于VAR模型的脉冲响应分析， 能够用来估计一个变量的冲击对其他变量在不同时期的影响，即描绘变量之间的动态影响路径。对宏观经济变量分别进行脉冲响应函数分析，从而揭示影子银行规模Y一个标准差大小的冲击， 分别对货币供应量M2、利率TY、工业增加值GY和通货膨胀率CPI在冲击后第1期至第10期的动态影响路径。

图3是货币供应量M2在受到影子银行规模Y一个标准差冲击后的反应。 从图3可以看出，受到影子银行规模一个标准差的冲击时，货币供应量的变化是非常迅速且波动的，第1期上升，然后在第2期达到顶峰，随后迅速下降，在第3期达到波谷，第4期之后平稳回升，但始终在横轴以下。这说明，影子银行规模的扩张对货币供应量的影响总体是偏负面的，但是这种影响相对比较平稳。

图4表示通货膨胀率CPI受到影子银行规模Y一个标准差冲击后的反应效果。 可以看出， 通胀率CPI对影子银行Y的冲击反应是迅速的，在第2期达到顶峰，之后效果迅速减弱，但在第4期之后又反弹上升，且趋势明显，第6期之后下降趋于平稳，直至接近水平线。这表明影子银行Y一个标准差的冲击对通胀率的影响是明显的，但是最终会收敛。因此，影子银行规模的扩张会推高我国的通货膨胀率，但是，物价稳定是宏观经济政策的重要目标，当通货膨胀率明显上升时，国家会出台相应的政策来抑制影子银行的发展，加上消费者因过高的商品价格而减少其消费，导致通货膨胀率逐渐降低并趋于稳定。

图5描述的是利率TY受到影子银行规模Y一个标准差冲击后的反应。可以看出，利率会迅速产生正效应，这个效应会持续三个时期，且在第3期之后开始下降并在第4期以一个相对平稳的速率逐渐减弱。从总体上看，影子银行规模的扩张会导致利率水平的上升。因为影子银行的发展会加速传统银行“脱媒”，社会闲散资金从传统银行体系流向影子银行体系。这使得传统银行不得不提高利率水平以吸引储蓄存款，促使资金的价格越来越接近市场所决定的均衡利率水平，从而打破人为的低利率管制，推动利率市场化进程。