金融科技与影子银行互动关系研究

刘萌萌

（青海民族大学经济与管理学院，西宁 810007）

一、引言

2020年12 月，中国银保监会发布《中国影子银行报告》，首次对影子银行进行了明确的定义。影子银行是指常规银行体系以外的各种金融中介业务，通常以非银行金融机构为载体，对金融资产的信用、流动性和期限等风险因素进行转换，扮演着“类银行”的角色。与欧美等发达国家的影子银行以资产证券化为核心的情况不同，我国影子银行是以商业银行为主导，因此被称为“银行的影子”。虽然中西方国家的影子银行存在差异，但是其潜在的风险累积到一定程度最终都有可能引发系统性风险。影子银行的规模变动是一把“双刃剑”，积极作用与消极作用同时存在。影子银行的扩张可以满足金融市场上参与主体多种多样的金融需求，但是影子银行规模的增加可能会积聚金融风险最终导致金融危机，不利于一国的金融稳定。

金融科技通过金融与科技的融合加速催化了金融领域的变革，促进了金融业的发展，提高了资源配置效率。然而在优化金融行业格局的同时，也给金融监管带来了一定的难题。

“十四五”规划提出推进金融创新要遵循宏观审慎监管，提高监管的透明度，“稳妥发展金融科技，加快金融机构数字化转型”和“防范化解影子银行风险”。因此，本研究从金融科技发展和影子银行之间的关系出发，探究金融科技发展对影子银行规模变动的影响，以期为以后引导影子银行的良性发展提供一些思路。

二、文献综述

（一）关于影子银行的研究

对于影子银行规模的测算方法，国内外学者从不同方面进行了探究。封思贤等（2014）利用未观测信贷法，即“未观测信贷规模与未观测经济规模之间的比值和可观测信贷规模与可观测经济规模之间的比值相等”，测算出了影子银行规模；方先明等（2017）以委托贷款、信托贷款、未贴现承兑汇票三项数据之和作为影子银行规模的代理变量；贾晓斐等（2021）在探究金融科技与影子银行业务关系时，直接选择了《中国影子银行报告》中广义影子银行和狭义影子银行共同包含的“委托贷款”数据来代表影子银行规模；解凤敏等（2014）认为影子银行具有服务实体经济的融资功能，因此，她采用社会融资规模总量减去人民币贷款、外币贷款、企业债券和非金融企业境内股票融资，由此得到的差值作为影子银行规模的代理变量。目前，大多数学者采用的是以下三种方法：第一，相加汇总法。直接将委托贷款、信托贷款、未贴现承兑汇票等相关数据直接进行加总作为影子银行规模的代理变量。第二，扣减法。用社会融资规模总量减去金融机构本外币贷款余额、资本市场融资规模等得到的差值，作为影子银行的代理变量。第三，采用未观测信贷法对影子银行规模进行测算。由于第一种方法和第二种方法都是从社会融资规模总量出发，在其构成数据之间直接进行运算，最终得到影子银行规模，主要反映了商业银行将一些贷款业务转化到资产负债表外，从而形成与商业银行相关的影子银行业务以及非银行金融机构相关的影子银行规模。第三种方法是利用间接测算的方法计算出影子银行规模，主要反映了非金融机构的影子银行规模。

（二）关于金融科技的研究

金融科技是以技术为手段、金融为目标，以技术为推动力的金融创新。不同学者从不同角度对金融科技进行了研究。盛天翔等（2022）在构建了各地区金融科技发展水平指数的基础上，利用实证分析的方法得出金融科技对商业银行流动性创造能力有一定的正向作用；庄雷、Jun Liu 等人（2015）认为，在金融科技投资的推动下，客户可以用更少的精力和时间管理预算与贷款；刘志洋（2021）指出，金融科技的本质是风险科技，并没有改变金融的本质。Vucˇinic′ Milena and 和 Luburic′ Radoica（2022）认为，金融科技创新改变了人们的生活方式，使人们习惯运用金融科技来提高生活及工作效率，并重塑了提供金融服务的金融机构和消费者之间的沟通渠道，改变了传统金融服务的提供方式，但是在带来各种好处和便利的同时，金融科技的发展对金融体系构成潜在威胁。

三、理论分析与研究假设

金融科技的发展对影子银行规模的影响可以从以下两个方面进行分析：

一方面，金融科技对影子银行的促进作用主要体现在减少信息不对称和提高服务效率两方面。金融科技的发展有助于金融机构快速寻找目标客户，提高工作效率。由于影子银行游离于监管体系之外，相对于传统银行其受到的限制较少，为无法在商业银行进行借贷的客户提供了新的选择，填补了商业银行在金融市场上部分无法完成的资金借贷业务的空白；影子银行可以通过利用互联网及人工智能等手段对客户的需求进行分析并评估其所能承受的风险，为客户匹配更适合的产品与服务，提高影子银行服务效率的同时还能优化客户体验。

另一方面，首先，金融科技的飞速发展促进影子银行发展的同时也为传统商业银行带来了便利，提高了商业银行业务办理结算的效率，也在一定程度上降低了银行的信贷风险，使诸多金融业务如贷款业务的办理手续趋于简便，增加客户黏性。其次，传统商业银行受到市场竞争的冲击，只能被迫改变自身的经营理念，利用金融科技加快新产品的研发创造，推出多种新型金融产品，并降低融资准入条件，以满足中小企业及市场其他参与者的金融需求。出于对风险的考虑，市场上的经济主体更倾向于选择商业银行而不是影子银行。最后，大部分投资者选择影子银行的主要原因是我国对商业银行的利率管制政策，而金融科技的发展加速了利率市场化进程，部分理性投资者为了规避风险会放弃影子银行而选择传统商业银行办理投融资业务。因此，金融科技的发展在一定程度上不利于影子银行规模的增长。

根据以上分析，可以提出以下两个假设：

H1：金融科技的发展对影子银行规模的增长具有促进作用。

H2：金融科技的发展对影子银行规模的增长具有抑制作用。

四、研究设计

（一）变量选取与数据来源

1.被解释变量

影子银行规模作为被解释变量，其测算方法尚未形成统一的标准，因此，在前文不同学者对影子银行规模测算方法总结的基础上，本研究通过综合以上三种方法分别赋予权重，最后得到影子银行规模的变动情况。

根据孙国峰（2015）对中国影子银行规模测算得出来的结果，商业银行表外影子银行业务总额在中国的整个影子银行体系中占比为三分之二，因此，本研究采用表1 所示方法和权重对影子银行规模变动情况进行测算，最后得出影子银行规模后取差值作为其规模变动的增量。由于官方公布的省级数据从2013年开始，因此，以未观测信贷法测算出的2012年各省的影子银行规模为基础，再根据前文算出的影子银行规模变动的增量，最终得出各省2013-2020年的影子银行规模变动率（数据来源于各省统计年鉴、中国人民银行官网）。

表1 影子银行规模测算权重

2.解释变量

金融科技发展水平作为解释变量，本研究通过借鉴赵瑞瑞等（2021）、邱晗等（2018）对金融科技发展指数的选择方式，采用北京大学互联网金融研究中心编制的《数字普惠金融指数》中的省级数据作为金融科技发展指数的代理变量。

3.控制变量

本研究选取各省2013-2020年实际GDP 增长率、银行业金融机构不良贷款率、银行业金融机构存贷款比率、居民消费价格指数作为控制变量。所有控制变量数据来源于各省统计局、国泰安数据库、各省金融运行报告、中国银保监会。

（二）描述性统计

本研究选取了我国31 个省份（不含港澳台地区）2013-2020年的平衡面板数据作为研究对象。从表2 的描述性统计结果可以看出，在2013-2020年间，各省份影子银行规模增长率存在较大的差异。同样，不同省份和不同年份的金融科技发展水平差别比较大。

表2 描述性统计结果

（三）模型设定

其中，i 代表省份，t 代表时间。被解释变量ShBri，t为某一省份i 第t年影子银行规模的变动情况；核心解释变量FINi，t为某一省份i 第t年的金融科技发展指数；控制变量 gi，t、NPLi，t、LTDi，t、CPIi，t分别为某省份i 第t年的实际GDP 增长率、银行业金融机构不良贷款率、银行业金融机构存贷款比率、居民消费价格指数。μit为误差项。

五、实证结果及分析

（一）总体样本回归结果

本研究运用stata16.0 依次对面板数据的三种模型进行回归（结果如表3 所示）。

从表3 的结果可以看出，金融科技的发展与影子银行规模的增长率呈负相关关系，并且通过了1%水平的显著性检验，这也就意味着金融科技的发展对影子银行规模增长率都有显著的抑制作用。

表3 金融科技对影子银行变动的影响回归结果

通过F 检验、BP 检验和Hausman 检验选择最终选择固定效应模型为最终的回归模型。从固定效应模型的回归结果可以看出控制变量与被解释变量之间的变动关系：经济增长率的系数为负值，但不显著，说明经济增长与影子银行规模的增长存在一定的负相关关系；银行业金融机构的不良贷款率系数显著为负，说明银行业金融机构不良贷款率与影子银行规模的增加，银行业金融机构存贷款比率的系数显著为负，说明银行业金融机构存贷款比率的上升会抑制影子银行规模的增长；居民消费价格指数的系数显著为正，居民消费价格指数的增长会抑制影子银行规模的增长。

（二）不同区域样本的回归结果

我国地域广阔，省份较多，不同地区间的经济发展水平、金融科技发展状况及金融需求差别较大，从整体上探讨金融科技发展状况对影子银行规模增长率的影响并未考虑到各区域之间的差异性。为考察不同区域金融科技发展状况对影子银行规模增长率的影响差异，将选取的我国31 个省份划分为东、中、西三个区域。同样，根据F 检验、BP 检验以及Hausman 检验结果，最终选择固定效应模型对分组后的不同区域进行回归（回归结果如表4 所示）。

从表4 的分区域回归结果可以看出，不同区域金融科技对影子银行规模变动的影响存在较大差异。但总体上来看，东部、中部和西部地区金融科技发展水平与影子银行规模变动率均呈现出负相关关系，说明金融科技的发展对影子银行规模的增长有一定的抑制作用。东部地区的这种关系最显著，这与东部地区经济较发达、科技水平较高、金融科技发展速度较快，且监管制度及措施较为完善等原因有很大的关系。这就导致东部地区金融科技的发展对影子银行规模的增长具有明显的抑制作用。中、西部地区金融科技的发展对影子银行规模变动的影响均没有东部地区显著，说明中、西部经济和金融发展状况相对于东部较差，创新能力不佳，使得金融科技发展水平整体较为落后，再加上对影子银行的监管力度不到位，最终导致金融科技的发展对影子银行规模变动的影响没有东部地区显著。

表4 分区域回归结果

六、结论与政策启示

本研究选取2013-2020年我国31 省的平衡面板数据，运用固定效应模型进行实证研究了金融科技的发展对影子银行规模变动的影响，并得出了结论：从全国样本来看，金融科技的发展对影子银行的增长具有显著的抑制作用，即使在控制实际GDP增长率、银行业金融机构不良贷款率、银行业金融机构存贷款比率、居民消费价格指数等情况下，实证结果仍然显著；从不同区域样本来看，东部、中部、西部地区金融科技的发展与影子银行的增长都是负相关关系，东部地区的这种负相关关系更为显著，即东部地区金融科技的发展对影子银行增长的抑制作用比中部和西部地区更强。基于以上实证结论，得出政策启示如下：

第一，金融科技的发展在一定程度上遏制了影子银行规模的增长，有助于防范金融风险，在一定程度上降低金融危机发生的可能。但是，金融科技的过度发展同样会带来风险，由于信息不对称、隐私保护制度不完善、数据容易泄露等问题都会给消费者带来损失。因此，相关部门应增加对这两者的关注度并制定相关的政策，积极引导金融科技、影子银行的良性发展，促进两者给社会带来积极作用。

第二，由于东部、中部和西部地区的经济发展状况差异较大，金融科技和影子银行发展之间的负相关关系显著情况不同，相对来说东部地区更显著，因此，要注意对东、中、西部地区实行差异化政策，来应对金融科技发展以及影子银行规模变动带来的负面影响。

第三，根据我国不同区域金融科技发展水平存在差异的情况，兼顾所有地区的协同发展，加强区域间协作，通过东部地区发展来促进中部和西部的发展，以此来提高全国金融科技整体发展水平。