我国影子银行发展与银行体系稳定，本文主要内容关键词为：银行论文,影子论文,体系论文,稳定论文,我国论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
作为金融理论界兴起的新范畴，影子银行在支撑经济发展、推动金融改革中发挥着不可替代的作用。当前，我国经济发展逐步迈入新常态阶段，在经济下行压力增大、社会资金趋紧的背景下，影子银行能够有效地弥补社会融资缺口、缓解信贷压力。然而，由于缺乏强有力的安全保障和监管体系，我国影子银行逐渐暴露出业务不规范以及监管套利等问题，影子银行风险逐渐积聚，进而成为整个金融体系的安全隐患。在经济新常态时期，如何引导影子银行发挥积极作用，同时有效维护金融稳定成为当下亟待解决的问题。 现有文献对影子银行和金融稳定的关系进行了初步研究，但大多从理论层面分析两者的相互作用，而对其影响机制进行实证检验的文章较为鲜见。影子银行的适度发展能够为传统银行体系提供有益补充，但是其盲目发展会导致金融风险的积聚和扩散。[1][2]然而，现有研究对影子银行的“适度规模”问题较少提及。此外，已有文献均从全球或全国层面研究影子银行的作用和弊端，[3][4]但是由于我国不同区域的经济和金融发展状况存在巨大差异，需要对不同地区的影子银行发展和承受能力进行分析及比较。 针对以上不足，本文以我国各省份为研究样本，基于金融与经济的基本关系原理测度各地区的影子银行规模。在此基础上，我们研究了影子银行对银行体系稳定性的影响，并进一步分析了不同区域的银行体系对影子银行承受能力的差异。本文的创新之处主要体现在以下几个方面：首先，我们从省级层面对我国影子银行规模进行了测度，首次系统地考察了不同省份影子银行的发展状况及趋势；其次，本文从理论和实证两个层面进行分析，发现影子银行规模与银行体系稳定性之间存在阈值效应，并首次估测了我国各省份对影子银行的承受能力；最后，我们研究了不同区域影子银行承受能力的差异性，为不同地区结合自身经济发展状况调控影子银行的发展规模提供参考。 二、文献综述 2008年国际金融危机之后，影子银行产生和发展的根源一直饱受热议。众多学者认为监管套利是导致影子银行产生的重要因素，Pozsar、王达等从供给端和需求端剖析了影子银行产生和快速发展的根源，强调了监管套利和机构投资者在影子银行发展进程中的作用。[5][6]而部分学者认为影子银行是金融抑制的产物。刘超和马玉洁指出，由于严格的金融控制导致传统商业银行不能满足实体经济发展对资金的需求，资金供求关系的作用使得影子银行应运而生。[1]此外，政治背景因素在影子银行的发展中发挥了很大作用。Lan认为中国商业银行偏好将资金借贷给国有企业，这迫使小型私营企业转向非正规金融机构寻求融资，因此商业银行的优先贷款政策也是影子银行产生和发展的关键因素。[7] 为了分析影子银行的发展变化趋势，国内外学者提出不同方法对影子银行的规模进行测度。Pozsar等首先对影子银行进行分类，分别估算各类影子银行的规模，然后加总得到影子银行的总体规模。[3]该方法一般将银行理财产品、社会融资规模中的表外融资以及民间借贷等各类影子银行规模直接加总。但是，由于影子银行的界定没有统一标准，且这类方法未对各类业务交叉带来的重复计算加以考虑，因此相关估算结果存在较大误差。此外，一些研究将影子银行规模等同于未观测信贷规模，基于金融与经济的基本关系原理，从借款人的角度对影子银行规模进行测算。[4][8]这类方法比较适合我国国情，并且数据的可获得性较高，因此测算结果较为可信，这也是本文采用此方法测度影子银行规模的原因。 作为金融创新的产物，影子银行内部隐藏着巨大的金融风险。国外学者普遍认为影子银行具有低透明度、高杠杆率等特点，[9][10]这都会使影子银行的自身风险增加。而Adrian和Ashcraft从资产质量、融资脆弱性及流动性支持三个方面分析了影子银行的风险隐患。[11]国内研究中，部分学者认为期限错配造成的流动性风险、信用违约风险以及对货币政策的挑战构成了中国影子银行的潜在风险。[12]而乔静予从信用中介的角度进行分析，认为影子银行充当信用中介时链条明显加长，这导致隐藏的金融风险加大。[13]另外，监管的缺失也是影子银行发展过程中面临的重大问题。[14] 影子银行通过金融市场提供其产品和服务，必然会直接或间接对金融市场和其他金融机构产生影响。一方面，影子银行的发展对金融体系具有一定的积极作用。裘翔等认为传统商业银行受制于监管和自身风险控制的约束，难以对实体经济提供充足的信贷支持，而影子银行能够作为传统银行体系的有益补充。[2]Elliott等指出，影子银行以更小的成本和更低的门槛提供金融服务，这在一定程度上促进了金融和经济的发展。[10]另一方面，影子银行体系会导致金融风险的累积和扩散。首先，影子银行的高杠杆在经济下行时会造成“资产价格下跌循环”，放大系统性风险；[15][16]其次，影子银行的运作模式及其与金融机构的关联极易造成风险扩散；[3]最后，影子银行弱化和扭曲了传统的信贷渠道，并降低货币政策的实施效果，进而影响金融业的稳定性。[17][18] 现有研究对影子银行的发展历程进行了梳理，鉴于影子银行对金融体系的稳定具有重要影响，部分文献针对相关内容进行了理论分析，但对此进行实证检验的文章并不多见。此外，已有研究均是基于全球或全国的层面考察影子银行的作用和弊端，研究范围较为笼统。由于我国不同区域的经济状况和金融禀赋差异较大，需要对不同地区影子银行发展状况及差异进行探讨，因此，本文利用省际面板数据对我国各省份的影子银行规模进行测度，并在此基础上研究影子银行对银行体系稳定性的非线性影响，同时估测了各省份的影子银行承受能力，为我国在新常态下调控影子银行发展提供量化依据。最后，我们进一步探讨不同区域影子银行承受能力的差异，为各地区实施“因地制宜”的金融监管政策提供参考。 三、理论分析 影子银行的发展在一定程度上拓展了社会的投融资渠道，推动了我国的金融改革和创新。但由于其处于监管灰色地带，且与商业银行体系在经营模式和业务等方面联系紧密，因此影子银行的风险极易扩散到商业银行体系。一般来说，影子银行与银行体系的内在关联可概括为直接关联和间接关联两种。 (一)直接关联 首先，影子银行通过资产负债表和支付体系根植于商业银行系统。我国的影子银行与商业银行在融资方面相互依赖，几乎所有影子银行机构都与商业银行在资金链上存在紧密的联系。[2]这使得两者的资产负债表形成交叉，从而在一定程度上风险共担。其次，影子银行与商业银行之间存在直接的信用风险关联。商业银行发放的抵押贷款为影子银行的资产证券化业务提供资金来源，如果发生抵押贷款违约，信用风险就会在影子银行与商业银行之间传递。最后，影子银行与商业银行的经营业务直接相关，由于商业银行已经参与到影子银行的业务过程中，一旦影子银行出现经营危机或破产，商业银行会受到直接牵连。 (二)间接关联 首先，业务趋同和经营模式的高度相关使得影子银行与商业银行面临着共同的市场风险。一方面，影子银行与商业银行的业务联系逐渐加强，业务交叉领域增加，使得两者的界限日益模糊；另一方面，影子银行与商业银行的高杠杆经营模式和逐渐趋同的资金模式增加了两者的间接风险关联。其次，影子银行会由于市场信心、羊群效应等因素与商业银行形成间接关联。商业银行具有与生俱来的脆弱性，一旦影子银行风险爆发，极易引发金融恐慌与羊群效应，从而导致银行发生挤兑风险。影子银行与商业银行体系的内在关联如图1所示。
图1 影子银行与商业银行体系的关联 四、实证研究设计 (一)样本及数据 中国影子银行的快速发展始于21世纪初，至今已有十多年的时间。结合中国影子银行发展状况以及数据的可得性，本文以2005-2013年为研究区间。由于数据缺失，我们剔除了部分省份和直辖市，具体样本包括辽宁、上海、江苏、浙江、山东、广西和海南7个东部省份和直辖市，山西、内蒙古、吉林、黑龙江、安徽、河南、湖北和湖南8个中部省份，以及四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆8个西部省份。所采用数据来自wind数据库和各省份的《统计年鉴》《中国农村金融服务报告》以及《新中国60年统计资料汇编》等。 (二)影子银行规模测度方法 本文采用毛泽盛和万亚兰对影子银行的界定，即影子银行包括民间金融、地下金融、住户内部借贷活动，以及正规金融体系中由于资料收集过程和统计监测缺陷而被遗漏的金融活动，[4]并借鉴李建军的研究成果，基于金融与经济的基本关系原理，从借款人的角度对影子银行规模进行测算。[8] 由于我国中小型经济主体的信用风险高且借贷规模小，正规金融机构缺乏对其贷款的积极性。为了满足自身资金需求，这些中小型经济主体只能转向非正规金融机构进行融资，因此，我国影子银行的借款对象主要包括农户、私营企业和个体工商户等中小型经济主体。根据经济与金融的基本关系原理，社会生产一定单位的GDP需要相应的信贷资金支持。我们使用“单位GDP的贷款系数”(全社会未偿还贷款余额/GDP)衡量正规金融机构对经济活动的支持程度，记作
。相应的，农户、个体私营企业获得的正规金融机构贷款与其创造的GDP比率用
表示，反映正规金融机构对中小型经济主体的支持程度。则
与
的比值可以反映正规金融机构对中小型经济主体的贷款满足程度
，即：
若农户、私营企业和个体工商户所创造的GDP用
表示，则这些中小型经济主体的未观测信贷，即影子银行的规模为：
其中，ShadBank代表影子银行规模。基于金融与经济的基本关系原理，生产单位GDP需要的贷款数量为
，则中小型经济主体生产
单位GDP需要贷款
，而其贷款满足程度为
，因此中小型经济主体从非正规金融机构获得的贷款数量可以表示为
，即为影子银行规模。 (三)影子银行对银行体系稳定性的影响 影子银行与商业银行体系之间存在密切关联，它的发展必然会对银行体系的稳定产生影响。新常态下，怎样把控影子银行的发展规模，以及如何在金融稳定的前提下充分发挥影子银行的积极作用是我们急需解决的问题。为此，本文利用年度省际面板数据，针对我国影子银行对银行体系稳定性的影响进行实证分析。 1.变量选择。现有文献选取多项指标衡量银行体系的稳定性，如是否发生银行危机、[19][20]资本充足率和不良贷款率等。[21][22]鉴于本文以各省份为研究对象，一方面我国并未发生过大规模的银行危机；另一方面资本充足率的核算是以银行法人为单位，各省份的银行资本充足率并无太大意义，因此选取两者衡量各省份的银行稳定性均不合适。一般来说，流动性风险是商业银行破产的最直接原因，而不良贷款率可以反映商业银行的流动性风险，是用以预测银行危机和失败的重要指标。[23]因此，本文选择不良贷款率作为各省份银行体系稳定性的代理变量，不良贷款率越低银行体系稳定性越好；反之，银行稳定性越差。 本文以影子银行规模作为解释变量，考察其对银行体系稳定性的影响。为了排除其他因素对银行稳定性带来的干扰，我们还要对相关的宏观经济变量加以控制，参考毛泽盛、[4]冀志斌等[22]的研究成果，影响银行体系稳定性的主要宏观变量包括危机虚拟变量、消费价格指数、固定资产投资增长率以及各省份的银行集中度。其中，危机虚拟变量在2007-2009年取值为1，其余年份取值为0。[20]各省份的银行集中度由银行的资产集中度表示，即前五大商业银行资产总额占比。以上主要变量的定义及说明如表1所示。
2.面板数据模型 (1)模型设定。作为金融创新的产物，影子银行成为传统商业银行的有益补充，它在丰富企业投融资渠道、服务实体经济等方面发挥了重要作用，同时也促进了金融体系的发展。但影子银行的盲目扩张及监管的缺失，使其自身风险不断积聚，从而对金融体系的稳定产生影响。[3][10]可见，影子银行规模与银行体系稳定性之间存在着非线性关系，并且可能存在一定的阈值效应。因此，我们使用二次函数对影子银行规模和银行体系稳定性之间的关系进行描述。构建如下面板数据模型：
方程(3)中，ShadBank为影子银行规模；Crisis、CPI、INVGR和BCR为宏观控制变量；
为常数项；
(t=1，2，…，6)为待估系数。 由于我国不同区域的经济发展状况和金融禀赋存在较大差异，影子银行对银行体系的影响效应也会有所区别。我们按照东部地区、中部地区和西部地区将样本中的23个省份划分为三组，通过分组回归分析不同地区影子银行承受能力的差异。此外，为了考察不同地区影子银行承受能力的差异是否显著，我们使用邹氏检验方法对三组回归系数进行差异显著性检验。 (2)面板数据模型检验。第一，面板单位根检验方法。由于宏观数据具有非平稳性，为了避免“伪回归”，我们采用xtfisher检验方法对模型中的不良贷款率、影子银行规模以及控制变量进行面板单位根检验，考察各变量序列是否平稳。第二，面板协整检验方法。若模型中各变量都平稳或均为同阶单整，我们进一步采用Kao提出的ADF检验，考察变量序列之间是否存在协整关系，从而验证模型的正确性。 五、实证结果与分析 (一)影子银行规模测度结果 测度各省份影子银行规模的关键在于明确农户、私营企业和个体工商户等中小型经济主体创造的GDP。本文中农户创造的GDP使用第一产业的产值衡量，由于我国国民经济核算体系没有对私营企业和个体工商户创造的GDP进行分类统计，我们按照这两类经济主体的劳动力投入比例对其GDP进行估算。对于三类中小型经济主体的贷款余额，2009年之前各省份的相应数据可由《统计年鉴》获得；2009年之后统计口径发生变化，各省份的农业贷款、私营企业和个体工商户贷款数据并未单独列出，我们从逢双年出版的《中国农村金融服务报告》中可获得2010年和2012年各省份农业贷款数据。由于农业贷款、私营企业和个体工商户贷款数据整体呈现平稳上升趋势，对于少数缺失数据利用插值方法得到。 在中小经济主体的贷款核算方面，农业贷款、私营企业和个体工商户的贷款统计数据只包括短期贷款。但事实上，各省份中小型经济主体从商业银行等正规金融机构获取的贷款均以短期贷款为主。农业贷款方面，我国2010年和2011年农业短期贷款占比分别为93.30%和93.55%；个体私营企业贷款方面，我国绝大多数个体私营企业很难从商业银行获得中长期贷款，即使通过“还旧借新”和“挤占挪用”等操作使部分短期贷款转变为实际上的中长期贷款，但这部分贷款依旧统计在短期贷款之中。[24]因此，农业、私营企业和个体工商户的短期贷款数据基本可以代表其从商业银行获得的贷款规模。利用各省份及其中小经济主体的GDP和从正规金融得到的信贷数据，我们根据金融与经济的基本关系原理，能够得到各省份的影子银行规模以及影子银行总体规模。具体测算结果如图2和表2所示。
图2 影子银行总规模及增长率 注：影子银行总规模是各省份(研究样本)影子银行规模的总和，左侧纵坐标为影子银行总规模；右侧纵坐标为影子银行总规模增长率。 图2显示了我国影子银行整体发展规模及增长率。可以看出，近年来我国影子银行规模总体呈现迅猛的增长态势，2005年影子银行总规模不足5万亿元，而截至2013年年底，各省份的影子银行规模之和达到21.6万亿元。此外，从图2可以发现，近年来我国影子银行总规模年增长率均在15%以上。其中2009年的增长率高达38.6%，说明金融危机期间正规金融信贷受到政策限制，中小经济体通过影子银行渠道获得的信贷支持迅猛增加。 不同省份的影子银行规模如表2所示，从地区分布来看，我国不同区域的影子银行发展规模具有明显差异。其中，江苏、上海和浙江等东部省份的影子银行规模最大，2013年影子银行借贷规模均超过2.9万亿元；而西部省份的影子银行规模较小，其中青海、宁夏和甘肃的影子银行借贷规模均不足0.3万亿元。由于东部省份经济相对发达，个体私营企业等中小型经济主体众多；而正规金融机构受到自身风险控制和监管等约束，并不能满足这些中小型经济主体的融资需求，因此民间借贷等影子银行凭借其快捷便利、低门槛等优势迅速发展壮大。同时，上述结果表明，各地区的影子银行规模与其自身的经济发展水平、产业结构等密切相关。 (二)影子银行对银行体系稳定性影响分析 1.面板单位根检验。利用xtfisher检验方法对面板数据的平稳性进行检验，结果见表3。从表3可以看出，根据xtfisher检验结果，危机虚拟变量、CPI和银行集中度序列平稳，不良贷款率、影子银行规模及其平方项、固定资产投资增长率的水平值都不平稳，但其一阶差分在1%的水平下均拒绝原假设(存在单位根)，表明这些变量均为一阶单整。 2.面板协整检验。由于以上非平稳序列均为同阶单整，故可对这些变量进行协整检验。本文采用Kao提出的面板协整检验方法，对各变量序列之间是否存在长期协整关系进行检验，结果如表4。检验结果显示，在1%的水平下拒绝原假设，表明变量之间存在长期均衡关系。 3.总体回归结果。利用我国2005-2013年的省际面板数据，模型(3)的回归结果如表5所示，其中，第一列仅以影子银行规模及其平方项作为解释变量。为了检验研究结果的稳健性，我们还在第二列中加入危机虚拟变量、CPI、固定资产投资增长率和银行集中度作为控制变量。 从表5中的结果可以看出，影子银行规模的回归系数显著为负，其平方项的系数显著为正，说明影子银行规模与银行体系稳定性之间存在倒“U”型关系，即使在控制宏观经济状况及银行业结构对银行体系稳定性的影响之后，这一结果依然成立。上述结果表明，影子银行规模与银行体系稳定性之间存在显著的阈值效应，其中阈值点(倒“U”型关系的拐点)可以看作各省份影子银行规模的平均承受能力。根据第二列的回归结果，影子银行规模的阈值点为1.985。这一结果意味着，平均来看，各省份的影子银行规模小于1.985万亿元时，影子银行的发展有利于银行体系的稳定；当影子银行规模达到1.985万亿元时，银行体系的稳定性最高；此后，影子银行规模的壮大将对银行体系的稳定产生不利影响。
上述回归结果中的倒“U”型关系与当前关于影子银行的研究理论相一致，阈值效应的存在说明影子银行对银行体系稳定性的影响具有双重性。一方面，长期以来我国的金融市场欠发达，企业融资渠道受到限制，而影子银行的发展能够向中小型经济主体提供信贷支持，极大地弥补了企业的融资缺口，因而能够促进就业和经济增长，同时也有利于银行体系的稳定和协同发展；另一方面，当影子银行的发展规模达到一定程度时，其自身的潜在风险以及监管缺失等问题日益凸显，影子银行的过度发展在一定程度上弱化和扭曲了传统的信贷渠道，并且增加了金融市场的不确定性和宏观调控难度，从而对银行体系的稳定形成冲击。 控制变量方面，危机虚拟变量的系数显著为负，表明国际金融危机并未使我国商业银行的不良贷款率上升，这可能是由于在金融危机期间我国政府实施了四万亿元的经济刺激计划，使得新增贷款增加，而新增贷款规模的扩张在一定程度上对不良贷款率起到稀释作用。银行集中度的系数显著为正，表明银行集中度与银行体系稳定性之间负相关，该结论在一定程度上验证了“集中度—脆弱性假说”。 4.不同地区的差异分析。我国各省份在经济发展状况、产业结构等方面存在较大差异，其银行体系对影子银行的承受能力也会有所不同。为了考察不同地区影子银行承受能力的差异是否显著，我们将研究样本分为东部地区、中部地区和西部地区三组，进行分组回归。回归结果如表6所示。
根据表6中的回归结果，东部、中部和西部地区影子银行规模及其平方项的系数大小不同。相应的邹氏检验结果显示，在1%的水平下拒绝原假设，说明三组回归系数存在显著性差异。在回归(1)和回归(2)中，ShadBank的系数均显著为负，并且其平方项系数显著为正，表明东部和中部地区的影子银行规模与银行体系稳定性之间呈现显著的倒“U”型关系。其中，东部地区影子银行规模的阈值为1.994万亿元，而中部地区的阈值仅为0.766万亿元。回归(3)的结果显示，西部地区影子银行规模的阈值为0.674万亿元，但该结果不显著。这可能由于西部地区影子银行整体规模较小，只有极少数地区达到其阈值点，因此影子银行与银行体系稳定性的倒“U”型关系并不显著。 以上分析表明，与其他地区相比，东部地区对影子银行的承受能力最强。一方面，东部地区个体私营等中小型经济主体数目众多，融资需求和融资缺口较大，因此对影子银行的承受能力较强；另一方面，我国东部地区的银行集中度一般低于西部和中部地区，根据上文所述的“集中度—脆弱性假说”，东部地区的银行体系稳定性更高，因此对影子银行的承受能力更强。 六、研究结论及启示 研究结果表明： 1.整体来看，近年来我国影子银行呈现迅猛发展的态势，影子银行总规模年增长率均在15%以上，这在一定程度上表明我国经济对影子银行的需求较大，作为银行体系的必要补充，影子银行已经成为我国金融体系的有机组成部分。 2.从不同区域来看，东部地区的影子银行规模最大，而西部地区的影子银行规模最小。说明各地区影子银行的发展与其自身的经济发展状况和产业结构等方面密切相关。 3.影子银行规模与银行体系稳定性之间呈现显著的倒“U”型关系，即两者之间存在阈值效应。平均来看，我国各省份影子银行规模的承受能力为1.985万亿元。 4.我国东部、中部和西部地区对影子银行规模的承受能力存在显著差异，其中东部地区的承受能力最强，中部地区次之，西部地区的承受能力最差。 本文的研究结论可以带来如下启示： 1.应当合理引导影子银行发展。我国的部分地区，尤其是中西部省份的影子银行规模距离阈值点仍有一定的发展空间。新常态下，我国经济下行压力大、社会资金面紧张，因此应当以各地区影子银行规模的阈值点作为参考，权衡影子银行的益处和风险，引导其健康发展。 2.完善影子银行监管机制、加大监管强度。由于影子银行对银行体系稳定性具有显著的阈值效应，在引导影子银行合理发展的同时，应当注重完善影子银行监管机制、加强监管，防止金融风险积聚。 3.制定差异化的区域监管政策。我国不同地区的影子银行需求和承受能力存在显著差异，为了提高监管效率，应当对影子银行实施区域差异化监管。根据本文研究，我国较多东部省份的影子银行规模已经超过阈值点，而其影子银行的增长率和活跃度并未降低，因此应当以东部地区为监管重点。
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