【作　　者】
李小开

【作者单位】
（河南大学工商管理学院 河南开封 475004）

【摘　　要】

      【摘要】从国内外现有文献来看，对影子银行的研究主要集中在影子银行对金融体系的影响和金融监管方面，实证研究较少。本文采用1992 ~ 2010年的年度数据建立相应的VAR模型实证研究影子银行与广义货币供应量之间的动态关系，结果发现，二者互为Granger因果关系，并在长期内存在正向的拉动作用。
【关键词】影子银行   货币供应量   VAR模型   动态关系

一、引言
影子银行这一概念是由美国太平洋投资管理公司执行董事保罗·麦卡利在2007年首先提出来的，它通常是指游离于银行体系之外、从事类似传统银行业务的非银行机构。20 世纪 70 年代，影子银行发端于美国住房按揭贷款证券化，后来随着金融创新的不断发展逐渐成为现代金融体系中的一个重要组成分。尤其是在全球经济一体化和IT技术的推动下，影子银行体系得到快速发展，在发达经济体里，影子银行融资规模甚至超过了正规的金融体系。
但是影子银行具有期限错配和高杠杆率等特征，容易导致流动性风险并对其进行成倍放大。由于金融市场的联动效应，这些放大的风险会传递到整个金融体系，并对宏观经济造成巨大影响，2007年爆发的全球金融危机就是一个例证。
影子银行体系基于自身的信用创造机制，向金融市场提供流动性，这势必对货币供应量产生影响，而货币供应量对影子银行的影响如何，以及二者之间的动态关系是什么样的，本文将对这些问题进行探讨。
二、变量说明和数据选择
围绕影子银行体系的问题，国内外学者进行了大量的理论研究，中国影子银行体系面临的风险之一就是对我国的人民币存款与广义货币供应量造成频繁扰动，对货币当局将M2作为货币政策中间目标的做法提出了挑战。
1. 方法阐述。向量自回归模型（VAR）不以经济理论为基础，采用自回归模型的联立形式，在模型的每一个方程中，内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归，从而估计全部内生变量的动态关系。该模型对于相互联系的时间序列变量系统具有较高的有效性，可以用来预测相互联系的时间序列系统和分析随机扰动对变量系统的动态冲击，可以很好地解释动态冲击对经济变量形成的影响。本文以广义货币供应量和影子银行作为内生变量，将其他诸多因素作为随机项，建立向量自回归模型（VAR），在VAR基础上进行协整检验、Granger因果关系检验、方差分解和脉冲响应函数分析等，考察和分析它们之间的长期均衡、短期动态和因果关系等。
2. 变量选取及数据说明。
（1）广义货币供应量M2。本文选取我国的广义货币M2作为货币供应量的度量指标，其数据来自历年《中国金融年鉴》。广义货币M2，和狭义货币相对应，是货币供给的一种形式或口径，我国的广义货币包括流通中的现金、银行活期存款、定期存款、储蓄存款、证券公司客户保证金等。M1仅包含流通中的现金和银行活期存款两类，它是经济中现实购买力的反映；和M1相比，M2不仅反映现实的购买力，而且反映潜在的购买力，同时具有更强的外生性。
（2）影子银行规模SK。关于影子银行体系规模的度量，鉴于数据的可得性，笔者主要借鉴李建军（2010）和毛泽盛、万亚兰（2012）的研究成果，从借款人的角度对银子银行规模进行测算。这种测算是基于经济与金融的基本关系原理：相应的GDP需要一定的信贷规模支持。用SK表示我国影子银行规模。同时为了消除时间序列中可能存在的异方差和减小数据的波动性，对原数据进行对数化处理。定义对数化处理后数据为：LNM2、LNSK。本文的样本区间为1992 ~ 2010年。
三、实证分析
1. 变量的平稳性检验。VAR模型的建立和协整检验都要求系统中各变量具有平稳性，因此，首先对所选用的时间序列数据进行单位根检验，得到它们的平稳状况和单整阶数。本文利用Eviews7.0软件，采用ADF方法对LNM2、LNSK进行单位根检验，检验结果见表1。由表1可以看出，LNSK和LNM2的ADF检验统计量均大于10%显著性水平临界值，而其一阶差分序列的ADF统计量均小于10%显著水平下的临界值，这说明LNSK和LNM2均是I（1）序列，由此可以在VAR模型的基础上进一步检验变量的协整关系。

2. VAR模型滞后期的选择和协整检验。本文考虑样本为年度时间序列且样本区间较短，选择最大滞后期为2进行检验，然后再根据似然比检验（LR统计量）、AIC准则、SC准则、最终预测误差（FPE）等指标进行最优滞后阶数的选择，检验结果见表2。

从表2可以看出，根据AIC准则模型的滞后阶数为2阶，而根据SC准则和LR准则模型的最优滞后期为1阶，出现了相互矛盾情况，所以VAR模型的最优滞后期暂时定位1阶，即建立VAR（1）模型，模型方程如下：
LNSK=0.495 94*LNSK（-1）+ 0.333 08*LNM2（-1）+ 1.224 44
LNM2=- 0.249 84*LNSK（-1）+1.153 41*LNM2（-1）+ 0.856 83
稳定的VAR模型是进行协整分析、Granger因果检验、脉冲响应的基础，VAR模型稳定的充要条件是模型特征方程的所有根都要小于1，即都位于单位圆之内。VAR（1）的两个根分别为0.982 307、0.667 039都在单位圆之内，因此VAR（1）模型是稳定的，最优滞后阶数确定为1阶。
由于LNM2、LNSK都是I（1）序列且VAR（1）模型是稳定的，可以进行协整检验。本文采用基于回归残差的单一方程协整检验，常用方法是Engle-Granger两步法：首先采用OLS法进行协整回归，取得方程残差项，记为R，然后对R进行ADF平稳性检验。
本文以LNM2为回归子，LNSK为回归元进行协整回归。R的平稳检验如表3所示。在10%显著水平下，残差序列是平稳的，这说明LNM2、LNSK之间存在协整关系。

3. Granger因果关系检验。协整检验结果表明，LNM2和LNSK之间存在均衡关系。为了检验这种均衡关系是否是因果关系，需要对这些变量进一步做因果关系检验。

从表4可以看出，LNSK在1%显著水平下拒绝原假设；LNM2在5%显著水平下拒绝原假设。我们可以认为在5%显著水平下LNSK与LNM2互为Granger原因，说明影子银行和广义货币供应量存在着互动关系。
4. LNM2和LNSK的脉冲响应函数分析。脉冲响应函数可以分析模型受到某种冲击时对系统的动态影响，为一个变量作用于另一个变量的动态特征提供更多的信息。我们以VAR（1）模型为基础，采用Cholesky分解技术，分析LNM2和LNSK分别产生一个标准差大小的信息冲击时，对其当期值和未来值所产生的影响，分析结果如图1、图2所示。

图1表明在对数水平下我国影子银行受到广义货币供应量一个标准差单位冲击后的脉冲响应函数。可以看出，广义货币供应量对影子银行进行了正向冲击且从第一期到第四期为单调递减，第四期之后为单调递增；而影子银行受到冲击后则在第一期到第六期微弱上升，之后是微弱下降。这表明广义货币供应量对影子银行具有正向的推动作用，其冲击前期影响较大后期趋于稳定，但有一定的短期时滞性。图2表明在对数水平下我国广义货币供应量受到影子银行一个标准差单位冲击后的脉冲响应函数。从图中可以看出，广义货币供应量受到影子银行冲击后的影响前九期一直都是缓慢递减的，第十期略有上升，但一直非常平缓；就各期而言，影子银行对广义货币供应量的冲击为零，之后到第三期达到最小值，也就是对广义货币供应量的负向冲击达到最大值，随后又开始缓慢上升，到第七期之后为正向冲击。这表明影子银行在长期内会显著影响广义货币供应量，但具有一定时滞性，其冲击在开始几年影响较大，而后期比较稳定。
5. 方差分解。方差分解是把系统中每个内生变量的波动按其成因分解为各方程新息（随机误差项）相关联的组成部分，了解各新息对内生变量的重要性。本文运用方差分解法分析广义货币供应量对影子银行冲击的大小，实证结果见表5。

从以上方差分解结果可以看出，影子银行的方差主要来自于自身，广义货币供应量对其影响程度虽然一直递增，但是所占比例都比较小。这表明广义货币供应量对影子银行具有一定程度的影响，但是影响不够显著，这可能与现阶段我国影子银行体系不够发达，规模还不够强大有关系。

从LNM2的方差分解结果看出，在即期LNM2的方差主要来源于自身，此后各期逐渐递减，但是递减的幅度逐渐趋于缓和；与此相对应LNSK对LNM2方差的贡献度是逐渐递增的，递增幅度是逐渐趋于缓和；二者之间表现出此消彼长的态势。这表明影子银行对广义货币供应量的影响具有持久性和显著性，并且短期影响较为剧烈，这也充分表明影子银行对央行以M2作为货币政策中间目标的做法提出挑战。
6. 结论。首先，从协整检验结果看，广义货币供应量与影子银行在长期存在稳定的协整关系，在长期内双方相互之间具有正向的拉动作用。其次，从Granger因果关系检验结果看，，我们容易得出我国影子银行与广义货币供应量之间存在双向的Granger因果关系，即影子银行是广义货币供应量的Granger原因，同时广义货币供应量也是影子银行的Granger原因。这同时说明了：影子银行的发展促使货币当局扩大对广义货币供应量的投放，而广义货币供应量的投放又进一步推动了影子银行的发展，并且前者的作用强度大于后者。再次，从脉冲响应函数分析结果看，广义货币供应量对影子银行的冲击具有持续的正向影响，影响程度虽然在前几期稍大，但是整体上比较平缓；影子银行的冲击对广义货币供应量虽然短期内呈现逆向效应，但第七期之后都是正向影响；在双方的相互冲击影响中都表现出长期稳定性和一定程度的时滞性（滞后期一般为两期或者三期）。最后，从方差分解的结果来看，在对数水平下，影子银行的波动主要受到自身的影响，受广义货币供应量影响较小；广义货币供应量在前期受自身影响较大，受影子银行影响较小，而后期受影子银行影响较大，受自身影响较小。
四、政策建议
1. 应强化调查统计，定期采集相关数据，密切关注影子银行的运行发展。由于影子银行独特的运行机制，而且其大多数是规避金融监管的产物，具有隐蔽性。我们对其进行调查统计可以从金融机构业务创新及其相关会计报表处理的方面着手，将银行表外信贷项目显性化，对资金池—资产池中不同风险类型的产品进行分账管理与分类管理。将一些具有货币基本功能的金融产品纳入货币统计范畴，必要时将影子银行创造的流动性纳入广义流动性的范畴。
2. 我们要积极探索影子银行体系信用创作的机制及其效应。比如影子银行体系创造的金融产品是否具有潜在的货币功能，如何量化金融产品的货币性，这些金融产品对货币政策工具效力和货币政策调控目标的影响如何，这些都是需进一步研究的地方。
3. 应不断加强货币政策工具创新。影子银行创造的信用规模势必严重削弱信贷规模控制等数量型货币工具的效力，并对利率的期限结构造成冲击，这要求我国货币当局制定货币政策时尽快从货币总量主导型向信用总量主导型转变，全面分析整个金融体系和市场的发展，着眼于多元化的融资方式及其货币政策传导功能，紧密监测广义流动性的创造，增加货币政策工具种类并进行信用管制工具改革。
主要参考文献
      1. 高铁梅.计量经济分析与方法建模——Eviews应用及实例.北京：清华大学出版社，2009
2. 李扬. 影子银行体系发展与金融创新.中国金融，2011；12
3. 周莉萍.论影子银行体系国际监管的进展、不足、出路.国际金融研究，2012；1
4. 周莉萍.影子银行体系的信用创造：机制、效应和应对思路.金融评论，2011；4