非银行金融机构影子贷款是否影响银行流动性创造？

顾海峰 朱慧萍

(东华大学旭日工商管理学院，上海 200051)

一、引言

影子银行不仅是一种金融创新形式，与传统融资渠道相辅相成、互为补充，同时其潜在风险特质使其成为世界各国防范系统性金融风险的关键。目前，影子银行体系大致可分为两类：一是主要发生在银行系统内部，如理财产品、表外业务等；二是游离在银行体系之外的非银行金融机构，如基金、小额贷款、典当等。目前，中国金融体系仍是以商业银行为主导，非银行金融机构影子贷款主要通过影响商业银行流动性创造而发挥作用，并且较强的业务关联性助推了金融风险在银行内外部之间的传染和扩散，进而增加了系统性金融风险。因此，科学揭示非银行金融机构影子贷款影响商业银行流动性创造的规律，可为提升影子银行监管效能及强化商业银行流动性风险治理给予新的思路。

多数文献主要从银行内部影子业务视角考察影子银行的经济后果(杨云，2015；祝继高等，2016；胡利琴和陈思齐，2020；项后军和周雄，2022；赵静和郭晔，2023)，具体包括经济稳定性(Moreira and Savov，2017；马勇和吕琳，2022)、金融脆弱性(Zou et al.，2013；Liu and Ou，2021；郭娜等，2021；宋鹭等，2022)、金融防御(Diallo and Al-Mansour，2017；Fève et al.，2019；王晰等，2020)、货币政策有效性(Gorton et al.，2010；Yang et al.，2019；杜立和钱雪松，2021)、银行同业拆放利率(方先明和权威，2018)等，研究外部影子银行体系的相关文献相对较少。目前来看，尚未有文献探究非银行金融机构影子贷款与商业银行流动性创造之间的关系。

鉴于此，本文以2010—2022年中国商业银行为研究样本，探究非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的影响及其作用机理。研究发现，非银行金融机构影子贷款对银行流动性创造具有抑制作用。相对于股份制银行，非银行金融机构影子贷款对国有银行与城农商行流动性创造的抑制力度更大。采用2018年出台的资管新规进行政策效应检验发现，资管新规的实施有助于减缓非银行金融机构影子贷款对银行流动性创造的抑制力度。同业业务在非银行金融机构影子贷款与银行流动性创造的关系中承担着中介作用。

本文的创新之处主要在于：第一，虽然有学者考察了影子银行与银行流动性创造的关系，但是基于银行内部影子业务视角，本文从外部视角，采用非银行金融机构发展规模来刻画影子银行特征，拓展和丰富了外部影子银行相关研究。第二，本文构建中介效应模型考察了“影子银行-同业业务-银行流动性创造”这一传导渠道的有效性，并进一步考察了不同类型同业业务在两者关系中承担中介传导渠道的非对称性特征，从而有助于精准识别非银行金融机构影子贷款影响银行流动性创造的传导机制。

二、理论分析与研究假设

(一)非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的影响

非银行金融机构影子贷款不仅是金融创新与金融监管演化博弈的结果，也是我国金融体系的重要组成部分(郭娜等，2021)。非银行金融机构影子贷款业务与传统商业银行所提供的金融服务具有一定的相似性，尤其是“类银行”功能会在一定程度上冲击商业银行资产端业务，由此减弱其流动性创造水平。

从信贷规模视角看，非银行金融机构影子贷款是企业融资的重要渠道，其具竞争力的融资成本会使商业银行信贷规模收缩，流动性创造功能受到制约。非银行金融机构影子贷款业务的发展可以为客户提供更便捷、高效及针对性的服务，为客户提供多元化的融资选择，如借呗、京东白条等，进而缓解了客户向商业银行获取贷款的迫切性。但与此同时，非银行金融机构影子贷款可能会提高信贷双方的信息不对称程度，进而加大商业银行准确甄别违约风险的难度。出于谨慎性考量，商业银行会增加贷款审批程序，严格评估贷款风险违约率，甚至可能会通过实施“惜贷”行为来缩减信贷供给规模。监管部门的政策性要求也是促使商业银行减少信贷投放的重要动因，信贷业务量下降导致银行流动性创造转化速度放缓，由此抑制了银行流动性创造水平。

从商业银行盈利性视角看，非银行金融机构影子贷款的交易成本优势会抬升商业银行在客户维护方面的费用，收入既定的情况下费用的增加也导致银行的盈利能力降低，从而致使银行的风险承担能力下降。由于非银行金融机构影子贷款业务加大了信贷市场竞争程度，商业银行被迫采用低贷款利率策略来增强市场竞争优势，由此导致银行利差收益减少，该现象会对银行经营稳定性产生不利影响，进而制约了商业银行流动性创造功能的发挥。此外，利率市场化改革政策的推进也加剧了非银行金融机构影子贷款业务对银行流动性创造的挤占效应。鉴于此，本文提出如下研究假设：

H1：非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造具有抑制作用。

(二)同业业务的中介作用

我国商业银行同业业务呈现规模迅速扩张、创新模式不断多元化的特点，逐渐改变了商业银行传统的经营方式。非银行金融机构影子贷款具有高杠杆性，“类银行”功能使其与商业银行具有紧密的资金往来业务。非银行金融机构影子贷款通过减少同业业务规模而对银行流动性创造形成抑制作用，具体而言：第一，非银行金融机构与商业银行之间的关联度不断增强，同业业务是两者间进行资金融通的重要形式，而非银行金融机构影子贷款规模的扩张会分流商业银行的同业业务资金，从而减少了银行创造流动性的资金储备量。第二，商业银行从非银行金融机构取得的同业负债期限往往比同业资产期限更短(潘彬等，2018)，且该项资金业务链冗长，从而导致同业业务存在严重的期限错配问题。若政策收紧或者资金链中断，极易诱发流动性风险(吴晗和张克菲，2019)。因此金融监管部门加大了对银行同业业务的监管力度，迫使商业银行减少同业业务，进而削弱了银行流动性创造能力。第三，非银行金融机构通过提供具有吸引力的存款利率而聚集社会资金，以同业业务的方式流入银行时会要求支付更高的利率，从而导致银行的资金占用成本增加，尤其是在没有及时转化为信贷资金创造流动性的情况下。因此，商业银行基于预防性动机会适度控制同业业务规模，进而会削弱流动性创造能力。鉴于此，本文提出如下研究假设：

H2：同业业务在非银行金融机构影子贷款与商业银行流动性创造的关系中承担着中介作用。

三、研究设计

(一)数据来源

本文选取2010—2022年中国商业银行为研究样本，并对数据缺失的样本进行剔除，最终得到177家商业银行的非平衡面板数据。本文数据主要来自万得数据库。为剔除异常值的影响，本文进行了1%与99%分位数的缩尾处理。

(二)变量定义

1.解释变量：非银行金融机构影子贷款(shadow)

既有文献关于影子银行的度量方式主要分为以下两类：一是商业银行的影子业务，采用影子业务的会计科目之和的自然对数来衡量。二是采用银行同业资产与总资产的比值来评估影子银行发展规模(吴娜等，2020)。考虑到主要考察以非银行金融机构为主导的外部影子银行体系，本文参照孙国峰和贾君怡(2015)、李文喆(2019)、张冰洁等(2021)、佟孟华等(2021)的做法，以非银行金融机构贷款余额之和的自然对数来测度该变量，具体包括基金、信托、融资租赁、资产证券化、小额贷款、网络借贷、典当行业及保理业务。

2.被解释变量：商业银行流动性创造(lc)

商业银行不仅可以通过表内业务创造流动性，也可以通过表外业务创造流动性。商业银行流动性创造的测度方法主要有两种：一种方法是Deep and Schaefer(2004)的流动性缺口法，采用流动性负债与流动性资产的差额除以总资产的比值来衡量银行流动性风险的大小。若流动性缺口为负值，则意味着银行流动性资金充沛，发生流动性风险的可能性较低，反之则说明银行面临的流动性风险较高。但是，流动性缺口法指标的构建过于简单，对银行业务的反映比较单一。为弥补上述指标的缺陷，Berger and Bouwman(2009)构建了另一种更为完善的商业银行流动性创造测度方法，把资产负债表的表内与表外业务纳入考察范畴。

考虑到银行规模的差异性及量纲问题，本文借鉴顾海峰和高水文(2020)、田国强和李双建(2020)、刘莉亚等(2021)等文献的做法，采用总资产标准化后的商业银行单位资产流动性创造水平来衡量。在稳健性检验部分，采用商业银行表内业务的流动性创造水平(lc1)进行度量。

3.控制变量

本文借鉴顾海峰与朱慧萍(2022)、佟孟华等(2021)的研究，分别从银行微观个体层面和宏观经济层面选取控制变量。银行微观层面包括：银行规模(size)、成本收入比(cost)、存贷比(lbr)、不良贷款率(npl)及不良贷款拨备覆盖率(nplc)。宏观经济层面包括：银行业景气度(bbi)、贷款需求度(ld)、宏观经济发展水平(gdp)及通货膨胀率(cpi)。

4.中介变量：同业业务(inbk)

本文采用拆入资金、拆出资金、买入返售金融资产与卖出回购金融资产之和的自然对数来衡量同业业务。为进一步考察不同同业业务类型的中介传递机制，将同业业务划分为传统同业业务(tinbk)和新兴同业业务(xinbk)，分别用拆入与拆出资金之和的自然对数、买入返售金融资产与卖出回购金融资产之和的自然对数来衡量。

变量定义如表1所示。

表1 变量定义

(三)计量模型构建

为考察非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的影响，本文构建如下形式的基准模型：

其中，被解释变量lci,t为商业银行流动性创造，采用商业银行流动性创造与总资产的比值来测度。解释变量shadowt是非银行金融机构影子贷款，以非银行金融机构贷款余额之和的自然对数来表示。α0为截距项，系数α1代表非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的作用程度。为缓解个体异质性对银行流动性创造的影响，本文还考虑了个体固定效应μi，εi为误差项，其余为控制变量。

借鉴既有文献的中介效应检验程序，本文采用三步法来验证：首先，非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造存在显著影响，即模型(1)中系数α1显著。其次，非银行金融机构影子贷款对中介变量同业业务存在显著影响，即模型(2)中系数β1显著。最后，商业银行流动性创造同时对非银行金融机构影子贷款与同业业务进行回归，观察模型(3)中非银行金融机构影子贷款的系数γ1与中介变量同业业务的系数γ2是否显著。若中介变量系数γ2显著，那么当非银行金融机构影子贷款系数γ1不显著时，同业业务发挥完全中介效应；若非银行金融机构影子贷款系数γ1显著时，则同业业务发挥部分中介效应。若非银行金融机构影子贷款系数γ1显著、中介变量系数γ2不显著，则需依据Sobel检验结果来判断是否存在同业业务中介渠道。为考察非银行金融机构影子贷款是否通过同业业务作用于商业银行流动性创造，本文构建如下形式的中介效应检验模型：

为进一步考察不同类型同业业务的中介作用是否存在差异，本文将同业业务划分为传统同业业务(tinbk)与新兴同业业务(xinbk)两种类型。为检验非银行金融机构影子贷款是否通过传统同业业务作用于商业银行流动性创造，本文基于中介效应检验程序构建如下模型：

为检验非银行金融机构影子贷款是否通过新兴同业业务作用于商业银行流动性创造，本文基于中介效应检验程序构建如下模型：

(四)变量描述性统计

表2给出了变量描述性统计结果。在样本期间内177家商业银行共计得到1717个观测值。商业银行流动性创造(lc)的均值为0.175，标准差为0.103，说明银行间流动性创造水平存在一定差异。解释变量非银行金融机构影子贷款(shadow)的均值为13.200，标准差为0.692，反映了在样本期间内影子银行规模存在波动。同业业务(inbk)均值5.289，标准差为1.789，意味着商业银行间同业业务规模差异较大。银行规模(size)的均值为7.715，标准差为1.595。存贷比(lbr)的均值为0.673，标准差为0.136。不良贷款率(npl)的平均水平为1.501，标准差为0.753。银行业景气度(bbi)的均值为0.707，标准差0.069，意味着银行业发展前景乐观。贷款需求度(ld)的均值为0.685，标准差0.068，反映出整个社会的贷款需求水平相对较高。宏观经济发展水平(gdp)均值为0.093，标准差为0.040，表明宏观经济发展保持平缓速度。通货膨胀率(cpi)均值为0.005，标准差为0.014。

表2 变量的描述性统计结果

四、实证结果与分析

(一)基准检验：非银行金融机构影子贷款对银行流动性创造的影响

表3列示了基准模型的回归结果。第(1)列报告了非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的影响显著，说明非银行金融机构影子贷款与商业银行流动性创造存在显著的负相关关系，验证了本文假设H1。一方面是非银行金融机构影子贷款能为顾客提供灵活、针对性的服务，有助于提升顾客认可度，进而通过非银行金融机构办理贷款业务的意愿增强，由此可能将原属于商业银行的部分客户分流出去，致使银行流动性创造能力下降。另一方面是非银行金融机构影子贷款的价格竞争优势，从而导致商业银行信贷市场份额降低。企业有多元化的融资渠道，融资成本是选择何种方式的重要衡量标准，非银行金融机构影子贷款的发展可以降低企业对商业银行贷款的迫切性，进而为资金需求方客户提供了逆向选择空间。非银行金融机构影子贷款也可以向客户提供较高额度的信贷承诺，在一定程度上能够削弱商业银行表外业务的流动性创造水平。特别是在宏观货币政策紧缩期，社会融通资金量的减少影响了融资成本，从而导致信贷需求量减少，与此同时商业银行可自由支配的资金体量收缩，为满足金融监管要求银行会实施“惜贷”政策，银行流动性创造功能也会受到限制。

表3 非银行金融机构影子贷款对银行流动性创造的影响及其异质性检验结果

(二)异质性检验

表3第(2)～(4)列的异质性检验结果说明，相对于股份制银行而言，非银行金融机构影子贷款对国有银行、城农商行流动性创造的抑制力度更大。引发异质性特征的主要原因可归结为如下几个方面：

第一，商业银行所有权性质差异。国有银行具有政策指引性，并有国家隐性信用担保，日常经营多承担政策性任务，主要服务于宏观调控，维持金融稳定，逐利性动机较弱，由此导致流动性创造业务受到被动管理，因此非银行金融机构影子贷款规模急剧增加时，为调整社会流通资金量，监管部门会适当限制国有银行放贷业务。股份制银行所有权由全体股东持有，以价值最大化作为经营目标，其逐利性动机最强。在面对非银行金融机构影子贷款抢占市场份额时，股份制银行会积极接受市场竞争，力求获取更多的业务份额，从而倾向于增加贷款，通过流动性创造获取更高的利差收益。城农商行多由地方政府控股，虽然以利润最大化作为其经营目标，但面对非银行金融机构影子贷款这一新型业务模式，尤其是针对性服务，业务扩张受自身规模的制约。另外与国有银行和股份制银行不同的是，城农商行服务区域经济发展的导向性较强，创收能力欠佳。因此，鉴于银行所有权性质的差异，股份制银行的逐利性会减弱非银行金融机构影子贷款对流动性创造的抑制作用，一定程度上提升银行流动性水平。

第二，商业银行业务范围差异。国有银行规模较大，营业网点覆盖面广，与经济政策的关联错综复杂，风险管控是银行经营过程中关注的重点，流动性收缩是银行防范风险的有效措施，因此非银行金融机构影子贷款对其业务所造成的影响较小。股份制银行具有业务类型多、分布范围广的特点，可根据非银行金融机构影子贷款发展趋势及时调整战略布局，拓展业务类型以削弱非银行金融机构影子贷款的业务挤占效应，进而有助于提高市场份额占比。城农商行的业务类型则比较单一，经营范围倾向于地域性。非银行金融机构影子贷款业务的崛起会迅速侵占城农商行的市场份额，对其贷款业务产生较大威胁。

(三)稳健性检验

本文按照如下方法进行稳健性检验：

一是改变被解释变量商业银行流动性创造的衡量方式。本文考察了银行表内与表外业务的流动性创造水平(lc)，在稳健性检验部分以银行表内业务的流动性创造水平(lc1)作为替代度量，回归结果如表4第(1)列所示，与上文研究结论一致。

表4 稳健性检验结果

二是改变样本区间。金融危机之后我国影子银行规模得到迅速扩张，宏观杠杆率水平得到极大提升，金融风险的不断积聚、叠加已威胁金融稳定，监管部门决定自2017年起实施3年专项治理，遏制影子银行野蛮生长的态势。截至2019年底，影子银行规模大幅缩减，很大程度上缓解了发生系统性金融风险的可能性。鉴于外部监管政策对影子银行产生的冲击可能会弱化样本期间内非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的作用程度，本文选取2010—2016年的样本数据再次予以检验，结果如表4第(2)列所示，与上文研究结论一致。

三是考虑到非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的影响可能具有滞后性，本文构建滞后一期的动态面板模型，并分别采用差分GMM和系统GMM方法进行估计。表4第(3)列是系统GMM方法估计的结果，非银行金融机构影子贷款(shadow)与商业银行流动性创造(lc)显著负相关。表4第(4)列是差分GMM方法估计的结果，非银行金融机构影子贷款(shadow)与商业银行流动性创造(lc)之间亦存在显著负相关关系。该结论与前面结论一致。

(四)内生性检验

为尽量缓解内生性问题对研究结论造成的干扰，本文采用工具变量法予以检验。借鉴蒋敏等(2020)、倪宣明等(2022)的研究，选取新増社会融资规模与新増人民币贷款的差额作为解释变量的工具变量。表5第(1)(2)列报告了检验结果，在第一阶段第(1)列中工具变量的系数显著，第二阶段第(2)列中其影响系数为显著为负，与上文研究结论保持一致，意味着本文模型估计有效。

表5 内生性及政策效应检验结果

(五)政策效应检验

为考察政策效应对非银行金融机构影子贷款与商业银行流动性创造关系的影响，本文以2018年出台的资管新规为准自然实验，采用双重差分法(DID)进行检验。平行趋势检验结果表明，在2018年之前实验组和对照组具有相同的趋势特征。在基准回归模型的基础上构建如下模型：

其中，lci,t为商业银行流动性创造；shadow1是非银行金融机构影子贷款的代理变量，当高于中位数时取值为1，否则取值为0；post为时间虚拟变量，2018年以后设置为1，其他年份为0；ctrls表示控制变量(同上文)。模型中的交互项系数α3是本文所关注的政策效应。由表5第(3)列回归结果可知，资管新规的实施有助于减缓非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的抑制力度。

五、进一步研究：作用机制检验

(一)同业业务的传导渠道检验

表6列示了同业业务的传导渠道检验结果。第(1)列表明非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造产生显著的负向影响。第(2)列显示非银行金融机构影子贷款与中介变量显著负相关。第(3)列表明非银行金融机构影子贷款与同业业务对商业银行流动性创造的影响关系中，同业业务系数不显著，因此需要进行Sobel检验来判断中介效应的显著性。Sobel检验Z值为2.73且显著，并且中介效应占比为8.18%，说明非银行金融机构影子贷款通过同业业务抑制了商业银行流动性创造，即“非银行金融机构影子贷款-同业业务-商业银行流动性创造”的传导渠道有效，假设H2成立。非银行金融机构影子贷款使其与银行等金融机构具有紧密的资金往来业务，通过同业业务为商业银行融通资金。非银行金融机构影子贷款扩张可以为银行同业业务提供资金，但同业负债的期限较短，如果没有及时转化为信贷资金来创造流动性，那么就会导致银行的资金占用成本增加，因此非银行金融机构影子贷款与同业业务之间存在负相关关系。但是金融监管力度的加大促使商业银行要适度控制同业业务规模，并且需要满足硬性监管条件，从而致使其用于信贷投放的自由支配资金量减少，由此抑制了银行流动性创造。另外，同业业务中交易对手的逾期偿还或回购行为会加大银行流动性缺口，为缓解流动性压力，商业银行更倾向于通过降低信贷投放来应对流动性风险，由此降低了商业银行流动性创造水平。

表6 同业业务传导渠道检验结果

(二)区分同业业务类型的渠道检验

本文将同业业务划分为传统同业业务与新兴同业业务两种类型，以进一步考察不同类型同业业务的中介效应，表6第(4)～(7)列列示了区分同业业务类型的渠道检验结果。第(4)列报告了非银行金融机构影子贷款对传统同业业务的影响系数为显著为正。第(5)列显示了非银行金融机构影子贷款与传统同业业务对商业银行流动性创造的影响系数分别显著为负，并且中介效应占比为7.83%，说明传统同业业务在传导路径中承担部分中介作用。由于传统同业业务具有期限短、流动性强、风险相对较低的特点，为预防流动性危机的出现，加强短期流动性管理，商业银行面临融资约束时会更多地采用传统同业业务融集资金，使非银行金融机构影子贷款与传统同业业务存在正相关关系。传统同业业务的增加势必会减少银行信贷资金规模，银行管理层不得不实施“惜贷”行为，减少信贷资金投放量，致使流动性创造功能受限，由此导致传统同业业务对商业银行流动性创造产生负向影响，即“非银行金融机构影子贷款-传统同业业务-商业银行流动性创造”的传导渠道有效。

表6第(6)列报告了非银行金融机构影子贷款对传统新兴同业业务的影响系数显著为负。第(7)列显示了非银行金融机构影子贷款与新兴同业业务对商业银行流动性创造的影响关系中，新兴同业业务系数不显著，需要通过Sobel检验来判断中介效应的显著性。Sobel检验Z值为2.631且显著，并且中介效应占比为3.66%，说明新兴同业业务在非银行金融机构影子贷款抑制商业银行流动性创造关系中起到了中介作用，但与传统同业业务相比占比较小。由于新兴同业业务具有期限长、流动性差、风险较高的特点，商业银行参与新兴同业业务会提升自身经营风险，降低资产收益率，因此，即使非银行金融机构影子贷款主动提供资金融通业务，商业银行从事新兴同业业务的积极性也不高。然而，商业银行参与新兴同业业务在一定程度上会提升流动性创造水平，可能是由于新兴同业业务加大了银行信用风险承担，基于金融逐利性增加信贷投放；也可能是商业银行采用先卖出待信贷资金释放后再回购的方式，信贷延迟会加剧杠杆效应，进而促进了商业银行的流动性创造，即“非银行金融机构影子贷款-新兴同业业务-商业银行流动性创造”的传导渠道有效。

六、结论与建议

本文选取2010—2022年中国177家商业银行年度数据，对非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的影响及其异质性特征进行了实证分析，并进一步考察了同业业务的中介作用。本文主要结论为：(1)非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造具有抑制作用。非银行金融机构影子贷款的“类银行”功能引发的业务挤占效应及利差缩窄效应降低了商业银行流动性创造能力及倾向，由此抑制了商业银行流动性创造水平。(2)非银行金融机构影子贷款对商业银行流动性创造的影响存在异质性特征。相对于股份制银行，非银行金融机构影子贷款对国有银行与城农商行流动性创造的抑制力度更大。(3)政策效应检验发现，资管新规的实施有助于减缓非银行金融机构影子贷款对银行流动性创造的抑制力度。(4)同业业务在非银行金融机构影子贷款与商业银行流动性创造的关系中承担着中介作用，非银行金融机构影子贷款通过影响同业业务来影响银行流动性创造，“非银行金融机构影子贷款-同业业务-商业银行流动性创造”的传导渠道有效。(5)区分同业业务类型的进一步研究表明，传统同业业务和新兴同业业务的传导渠道均有效。但相对于新兴同业业务渠道，传统同业业务渠道的中介效应占比更大，非银行金融机构影子贷款更倾向于通过影响传统同业业务来影响商业银行流动性创造。

基于上述结论，本文提出如下政策建议：(1)考虑到非银行金融机构影子贷款“类银行”功能对商业银行业务的冲击效应，金融监管部门需要科学构建针对非银行金融机构为主导的影子机构“类银行”业务规模监测机制，一旦监测到影子机构“类银行”业务规模超越事先设定的监管阈值，则取消影子机构“类银行”业务的市场准入资格，以此来缓解影子机构对商业银行的业务挤占效应及利差缩窄效应，从而有助于缓解对商业银行流动性创造功能的制约效应。(2)金融监管部门需要构建银行业同业资产与同业负债的期限错配监测机制，以此来降低影子机构通过同业业务渠道对银行业流动性创造的冲击效应，从而有助于提升银行业运营稳定性。(3)金融监管部门针对不同类型同业业务构建差异化监管机制，考虑到传统同业业务的中介作用占比更大，监管部门应适度降低传统同业业务监管阈值，同时适度提高新兴同业业务监管阈值，以此来降低影子机构对商业银行业流动性创造的冲击效应，从而有助于实现银行业流动性创造功能的合理化配置。 ■