影子銀行規(guī)模與經(jīng)濟增長的關(guān)系研究

王潞

[摘 要] 以我國影子銀行2006年-2017年的季度數(shù)據(jù)為研究對象，通過建立包含影子銀行規(guī)模，經(jīng)濟增速，居民消費價格指數(shù)，城鎮(zhèn)登記失業(yè)率以及金融機構(gòu)人民幣貸款余額增長率的VAR模型來研究影子銀行規(guī)模與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。實證結(jié)果顯示：一方面，影子銀行的發(fā)展會促進GDP的增長，也能降低失業(yè)率，但是卻不利于物價穩(wěn)定;另一方面，經(jīng)濟的發(fā)展會促進影子銀行的規(guī)模擴張，而失業(yè)率和物價水平的波動對影子銀行規(guī)模的影響均不顯著。

[關(guān)鍵詞] 影子銀行;經(jīng)濟增長;物價穩(wěn)定;失業(yè)率

[中圖分類號] F832[文獻標識碼] A[文章編號] 1009-6043（2020）01-0186-03

一、引言

“影子銀行”的具體概念，是由美國太平洋投資管理公司的Paul McCulley最早提出的，他認為影子銀行是一類通過非銀行的機構(gòu)或渠道來完成加杠桿，實現(xiàn)類似于商業(yè)銀行的存貸款職能，但是沒有受到相應監(jiān)督的金融機構(gòu)。

我國的影子銀行產(chǎn)生于21世紀初期，距今也有十來年的時間，作為金融體系創(chuàng)新發(fā)展的產(chǎn)物，其對我國經(jīng)濟增長所發(fā)揮的作用也日益增強。一方面，影子銀行的出現(xiàn)改善了融資活動對傳統(tǒng)銀行體系過度依賴的情況，在滿足了實體經(jīng)濟的部分融資需求的同時，也豐富和拓寬了個人和企業(yè)的融資渠道，增強了金融體系的流動性，提高了全社會的投融資效率。另一方面，由于影子銀行具有期限錯配和高杠桿率的特點，所以其對風險的抵御能力也較弱，而且影子銀行體系的風險很容易擴散到整個金融體系，使得原有的金融系統(tǒng)結(jié)構(gòu)發(fā)生變化，從而對我國經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生影響。

總體來說，影子銀行的發(fā)展是一把雙刃劍，如何做到興利除弊，在規(guī)范監(jiān)督影子銀行發(fā)展的同時更好地促進國民經(jīng)濟的發(fā)展，也是本文研究的意義所在。

二、文獻綜述

相對于商業(yè)銀行的各種研究，學者對影子銀行的研究相對較少。首先關(guān)于影子銀行的產(chǎn)生原因，張明（2013）認為我國影子銀行的興起，來源于中小企業(yè)的融資需求以及居民旺盛的投資需求。李建軍（2015）則分析了影子銀行的形成機理，發(fā)現(xiàn)社會信貸供求缺口是其成因。在此基礎上，萬曉莉（2016）就中國影子銀行的套利模式進行了研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)影子銀行的演變是與監(jiān)管措施不斷博弈的結(jié)果。李建軍（2014）研究了影子銀行的風險傳染機制發(fā)現(xiàn)，公司是主要的風險源，銀行則是風險的主要承擔者。

其次是關(guān)于影子銀行的經(jīng)濟效應，徐軍輝（2013）研究發(fā)現(xiàn)，影子銀行的規(guī)模擴張會對中小企業(yè)融資產(chǎn)生消極影響。裘翔（2014）認為影子銀行雖然完善了商業(yè)銀行的間接融資系統(tǒng)，但卻降低了貨幣政策的有效性。封思賢（2014）研究表明，影子銀行主要通過對社會融資成本、貨幣政策和銀行穩(wěn)定等產(chǎn)生沖擊而影響金融穩(wěn)定。蔡雯霞（2015）實證研究發(fā)現(xiàn)，影子銀行削弱了傳統(tǒng)商業(yè)銀行在貨幣政策中的作用，弱化了利率對實體經(jīng)濟的傳導。

最后是有關(guān)影子銀行對經(jīng)濟增長的影響，陳劍（2012）研究發(fā)現(xiàn)，影子銀行的發(fā)展會促進經(jīng)濟增長和貨幣供給量的增加。沈悅（2013）研究顯示：經(jīng)濟增長與影子銀行發(fā)展之間存在單向因果關(guān)系。李存（2017）則表示，影子銀行對實體經(jīng)濟既有積極影響，也有消極影響。

通過閱讀文獻可以發(fā)現(xiàn)，第一，現(xiàn)有文獻大部分都是影子銀行與金融體系的相關(guān)研究，而研究其與經(jīng)濟增長的文獻較少，還有補充的空間;第二，關(guān)于影子銀行體系與經(jīng)濟增長的研究中，主要是分析其與GDP增長之間的關(guān)系，對其他經(jīng)濟增長的變量卻較少涉及;第三，已有文獻大都選取的是金融危機之后的年度數(shù)據(jù)進行實證，且以季度數(shù)據(jù)來實證研究的文獻也較少?；谝陨先c，本文將以2006年--2017年的季度數(shù)據(jù)為研究對象，通過構(gòu)建向量自回歸模型（VAR），研究影子銀行規(guī)模與經(jīng)濟增長之間的關(guān)系。

三、變量選擇和模型設計

（一）變量選取和數(shù)據(jù)來源說明

經(jīng)濟發(fā)展的目標主要是以下三個，即經(jīng)濟增長快、物價水平穩(wěn)定、失業(yè)率低，所以本文選用的研究變量有影子銀行規(guī)模、國內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費價格指數(shù)、城鎮(zhèn)登記失業(yè)率以及金融機構(gòu)貸款余額，具體研究變量如下：影子銀行規(guī)模。本文選用委托貸款、信托貸款及未貼現(xiàn)銀行承兌匯票的季度存量規(guī)模之和SH作為其代理指標，對SH取對數(shù)，記作LnSH;國內(nèi)生產(chǎn)總值。本文采用季度GDP的同比增長率作為代理變量，記作RGDP。居民消費價格指數(shù)。筆者以2005年為基期，再根據(jù)月度增長率計算得出各月指數(shù)，取其平均值當作季度數(shù)據(jù)，記為CPI。城鎮(zhèn)登記失業(yè)率。本文選取城鎮(zhèn)登記失業(yè)率的季度數(shù)據(jù)作為研究對象，記為UR。控制變量。本文選擇的控制變量為金融機構(gòu)季度的人民幣貸款余額的同比增長率，記作RLO。

所有的數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站和中國人民銀行網(wǎng)站，數(shù)據(jù)處理軟件采用Eviews9.0。

（二）模型選擇

分析多變量之間的相互影響，向量自回歸模型（VAR）的應用是目前最為普遍的。標準的VAR模型的數(shù)學表達式是：Yt=C+■AsYt-s+et，其中，Yt是包含代理變量（LnSH、RGDP、CPI、UR、RLO）的5×1列向量;C和As分別是5×1和5×5的系數(shù)矩陣;m是滯后長度;et是5×1列的預測誤差向量。

四、實證分析

（一）描述性分析

由表1可知，有效研究樣本數(shù)為48個，影子銀行規(guī)模對數(shù)值的平均值為11.4247，GDP同比增長率的平均值為9.1208%，CPI的平均值為121.5502，失業(yè)率的平均值為4.0871%，貸款余額增長率的平均值為16.3788%。

（二）平穩(wěn)性分析

首先對變量進行平穩(wěn)性檢驗，結(jié)果如下：

由表2可知，LnSH、RGDP、CPI、UR和RLO五個時間序列在1%的顯著性水平下都是不平穩(wěn)的，對其分別取一階差分，得到的相關(guān)序列在1%的顯著性水平下都是平穩(wěn)的。