奥鹏易百

 找回密码
 立即注册

扫一扫,访问微社区

QQ登录

只需一步,快速开始

查看: 636|回复: 0

中国影子银行顺周期性及其货币政策效应

[复制链接]

2万

主题

27

回帖

6万

积分

管理员

积分
60146
发表于 2019-8-17 21:36:52 | 显示全部楼层 |阅读模式
扫码加微信
中国影子银行顺周期性及其货币政策效应
——基于TVP-VAR模型的分析

摘 要: 基于TVP-VAR模型,本文重点对经济周期、影子银行、货币政策的动态关系进行理论分析和实证研究,主要得到以下结论:一是影子银行具有顺周期性,宏观经济环境的变化使得顺周期行为具有时变性;二是影子银行降低了广义货币供应量的可测性、可控性和相关性,M2作为数量型货币政策中介目标的有效性值得商榷;三是影子银行对经济增长和物价水平均具有正向作用,且该作用具有长期性。影子银行对宏观经济的冲击会间接地影响到影子银行自身的运行,形成正反馈环机制,放大经济的周期性波动,增加货币政策调控的难度。最后,文章从影子银行顺周期问题的治理、货币政策调控方式的转变以及影子银行的规范发展三个方面给出建议。
关键词: 顺周期性; 影子银行; 货币政策; TVP-VAR模型
一、引言
我国中央银行货币政策的最终目标是“保持货币币值稳定,并以此促进经济增长”,其中,保持物价稳定是首要目标。然而,在“四万亿计划”刺激下,2009年末-2012年,我国出现了较严重的通货膨胀,尽管中央银行此后收紧商业银行信贷规模,但物价水平仍未能得到有效控制[1]。骆振心和冯科(2012) [2]考察了这一时期情况,认为虽然银行信贷规模得到有效控制,但由于影子银行规模的急剧扩张,直接导致了货币政策效果不明显。据中国银监会首席顾问沈联涛估算,2010年我国存量影子银行贷款已达20万亿元。FSB在《2013年全球影子银行监测报告》中指出,在其追踪的25个国家和地区中,中国影子银行资产增速最快。虽然2014年以来增速有所放缓,但截至2017年底,我国影子银行规模达到65.6万亿元,占GDP的比重约为79.3%[注]数据来源于MOODY’S INVESTORS SERVICE发布的2017年《Quarterly China Shadow Banking Monitor》。。影子银行作为传统信贷的替代和补充对金融体系和货币政策调控造成了显著的影响,胡志鹏(2016)[3]认为影子银行业务成为与商业银行贷款等量齐观的信用形式,金融市场过去两年的运行情况表明影子银行已然加剧并放大了货币市场波动性,对货币政策操作形成挑战。
理论上,货币政策信贷渠道的传导取决于“货币政策冲击—银行信贷供给行为决策—企业投资或家庭消费决策行为”链条能否有效发挥作用[4]。然而,影子银行在不改变现有货币存量的前提下,加快了货币流通速度,增强了货币供给的内生性,降低了商业银行对中央银行以及企业和家庭部门对商业银行的融资依赖度,模糊了中央银行货币政策的窗口指导口径[5]。
当前关于影子银行与货币政策的研究较多,但争议也不少。周莉萍(2013)[6]以美国影子银行体系为例,从理论层面对影子银行的顺周期原理进行探讨;刘璐(2016)[7]实证研究发现,当宏观经济处于扩张周期时,影子银行发展会受到一定的抑制;方先明和权威(2017)[8]提出信贷型影子银行总体具有顺周期性。关于影子银行对货币政策最终目标的影响,学者们也未能达成一致意见。陈剑和张晓龙(2012) [9] 、李丛文(2015)[10]研究发现影子银行的发展对经济增长具有促进作用,对通货膨胀并不存在显著影响。王振和曾辉(2014)[11]提出影子银行的资金趋利性极强,不具有长期效应,容易引发经济危机。于菁(2013)[12]、李存和杨大光(2016)[13]发现影子银行通过增加实际货币供应量和流动性,产生了强烈的物价效应。中国影子银行运行是否具有顺周期性?对货币供应量有何影响?影子银行对GDP、CPI具有正向还是负向作用,抑或不具有显著影响?这些问题尚需进一步探讨解决。
本文构建TVP-VAR模型,利用2006年1月至2017年12月有关宏观经济变量数据,实证检验我国影子银行的顺周期性及其对数量型货币政策中介目标、最终目标的影响。与现有文献相比,本文研究的边际贡献在于:第一,在宏观经济发展的不同阶段,经济变量间的联动关系可能具有差异性,本文采用的TVP-VAR模型参数具有时变性,能及时捕捉经济系统中的结构性变化,充分反映变量间的动态非线性关系;第二,本文将经济周期、影子银行和货币政策置于同一个研究框架之下,对中国影子银行的顺周期原理以及影子银行对货币政策的影响机制从理论和实证两个层面进行分析和论证,以期为我国影子银行的治理和货币政策调控方式的转变提供依据。
二、文献综述
Paul McCulley(2007)首次提出“影子银行”的概念,并将其定义为“一个杠杆化的金融机构,其负债与传统银行存款具有相似的流动性”。2008年金融危机之后,影子银行受到全球关注,但其概念界定却不唯一。FSB发表了多份报告后最终正式地将影子银行定义为“游离于常规银行体系之外的、可能引发监管套利等问题的信用中介体系”。然而,在不同的经济金融环境中,影子银行的表现形式、运作模式和风险特征往往存在显著差异。在欧美各国,影子银行业务依托于成熟的资本市场,产品模式以资产证券化为核心;在我国,尽管未能就中国影子银行的定义达成共识,但监管机构和多数学者认为中国影子银行是经济金融结构不平衡的产物,是商业银行体系的延伸,本质为信用中介,具有监管套利之嫌,更多地表现为“银行的影子”[14-18]。
(一)影子银行顺周期性
顺周期性是指金融体系与实体经济形成动态正反馈机制,这种相互增强的效应可以放大实体经济周期的波动并引起或加剧金融体系的不稳定性[注]参见FSF(Financial Stability Forum),“Report of the Financial Stability Forum on Addressing Procyclicality in the Financial System”,2009.。金融危机之前,学术界主要关注商业银行的顺周期性,即经济上行时,商业银行对未来前景过于乐观,倾向于扩张信用主动承担风险;经济下行时,为规避风险,商业银行倾向于紧缩信贷[19-20]。商业银行顺周期性的原因有多重,包括信贷活动中的灾难短视行为[21]、资本监管[22]、信息不对称[23]、羊群效应[24]以及信用评级机构和公允价值会计准则[25]等。金融危机爆发后,影子银行作为新的金融范式进入全球视野,非银行金融机构的顺周期行为成为学者们关注的焦点。Nijathaworn (2009) [26]认为顺周期性源于金融周期、经济周期和风险承担周期的相互强化。周丽萍(2013)[6]通过理论研究提出影子银行自身的交易理念和行为同质性的反馈环机制是顺周期性的的重要推动因素,具体体现为短期的市场交易策略和风险管理制度,以及长期居于主导地位的正反馈环机制。然而刘璐(2016)[7]借助VAR模型和VECM模型进行实证分析并提出,当宏观经济扩张时,影子银行规模收缩,表现出逆经济周期的特征。方先明和权威(2017)[8]提出我国信贷型影子银行的顺周期行为具有时滞性和时变性。结合商业银行顺周期性的研究成果及影子银行的本质和特征,本文认为我国影子银行具有顺周期性,其顺周期性起因于市场需求、资金来源以及自身风险承担的顺周期性。
首先,市场需求的顺周期性。经济上行时,对经济增长的积极预期导致社会融资需求增加,然而商业银行受监管指标、国家产业政策等的约束,不能满足旺盛的融资需求,影子银行作为新的融资渠道,填补了市场主体的融资缺口。其次,资金来源的顺周期性主要体现为两个方面。一方面,我国居民持有储蓄的主要形式为银行存款,但经济上行时,受通货膨胀影响,银行存款实际利率下降甚至成为负值,影子银行产品由于高收益率而对商业银行存款形成分流。另一方面,经济上行时,为防止经济过热,中央银行倾向于提高存款准备金率及存贷比等,在逐利动机驱使下,商业银行往往通过影子银行业务规避监管,提高了影子银行的信用扩张能力。最后,风险承担的顺周期性。同商业银行类似,影子银行在风险管理过程中也存在短视行为,经济扩张时,对未来的积极预期会促使其扩张信用,主动承担风险;经济下行时则会紧缩信贷以规避风险。
(二)影子银行与货币政策
间接金融占主导地位、金融管制比较严重且不同层次利率尚未形成市场化的传导链条,使得信贷传导渠道在我国货币政策传导中发挥着非常重要的作用[27]。Bernanke & Blinder (1988) [28]提出贷款具有特殊作用、货币政策能够影响银行贷款行为是信贷渠道的两个必要条件。影子银行作为规避监管、银行表外活动诱发的金融创新,具有期限转换、流动性转换和信用转换等功能,使得商业银行不再是唯一的货币供给主体,对货币政策信贷渠道的两个必要条件形成挑战。
一方面,市场主体对商业银行的依赖度下降,银行贷款的特殊性受到影响。影子银行是正规金融服务的有益补充,即使在商业银行得不到融资,企业、个人也可以从影子银行那里满足流动性需求。另一方面,中央银行与商业银行的关系也发生了改变。影子银行产生的内生动力之一就是监管套利[14],商业银行借助影子银行业务变相授信以规避监管,同时,影子银行业务的多样化也为商业银行增加了新的融资渠道,中央银行对商业银行贷款行为的调控能力降低。李向前等人(2013)[29]也曾提出影子银行的发展会减弱金融机构对中央银行再贷款、再贴现的依赖程度。影子银行扩大了总的货币供应量,但其“信用创造”效应尚未得到及时监管,货币供应量的可测性和可控性降低[1-2,12,30];当广义货币供应量(M2)不能真实反映市场中的流动性时,数量型货币政策中介目标(M2)与最终目标(CPI、GDP)的相关性也会下降。Lucas(1983) [31]也曾提出金融创新降低了货币供应量的可控性,对货币当局能否通过盯住货币供应量目标来控制名义收入形成挑战。
我国中央银行货币政策的最终目标是“保持货币币值稳定,并以此促进经济增长”。影子银行的本质是信用中介,具有信用创造功能,必然通过货币供应量的投放对经济增长和物价稳定产生影响。一方面,影子银行提高了金融体系活力,盘活了社会闲置资金,拓宽了中小微企业的融资渠道,提高了储蓄-投资转化率,对经济增长具有促进作用[9,32-37]。另一方面,影子银行信贷在“两高一低”行业、地方融资平台和房地产等国家限制发展领域的融资活动中扮演着重要角色,不利于中国经济增长模式的转型[38-40];同时,由于影子银行业务的隐秘性,一部分资金“渗漏”到资本市场“自我空转”,不利于实体经济的发展[41]。影子银行提供的融资便利使得与房地产、大宗商品相关的产品价格不断上涨,不利于物价稳定 [12-13,37]。但陈剑和张晓龙(2012)[9]的研究表明影子银行对通货膨胀的影响不显著。
金融危机之后,国内外学者围绕影子银行与货币政策的关系进行了广泛讨论,但就影子银行的顺周期性、影子银行对货币政策最终目标的影响等问题并未达成一致的结论。另外,随着宏观经济环境和金融监管的变化,经济变量间的关系会发生改变,现有的实证分析多采用线性、静态的分析方法,不能充分反映变量间的相互关系。本文运用既能刻画非线性特征,参数又具有时变性的TVP-VAR模型对影子银行的顺周期行为及其货币政策效应进行实证研究,可弥补线性、常系数模型解释力不足的缺陷,充分反映宏观经济变量间的联动关系。
三、研究变量与实证检验
(一)研究变量确定与数据来源
与欧美以资本市场为主导,以资产证券化产品为核心的成熟影子银行体系相比,我国影子银行尚处于初级阶段,关于影子银行规模的测度,业界和学术界尚未达成一致意见。我国多数学者[11,42-44]将社会融资总规模中的信托贷款、委托贷款及未贴现银行承兑汇票规模之和作为我国影子银行规模的代表,穆迪公司也将此三项视为我国影子银行核心组成部分。综合影子银行组成部分的代表性、数据可得性,同时为了提高同其他文章研究结论的可比性,本文以信托贷款、委托贷款及未贴现银行承兑汇票的月度规模之和作为我国影子银行规模的代理变量。借鉴金雯雯和杜亚斌(2013)[45]、方先明和权威(2017)[8]的研究,选取宏观经济景气指数中的一致指数作为经济周期的代理变量,刻画宏观经济运行状态。我国不同期限结构利率间尚未形成市场化的传导链条,货币政策调控仍然以数量型货币政策为主,鉴于此,本文主要选取广义货币供应量(M2)作为我国货币政策中介目标的代理变量。我国中央银行货币政策的最终目标是“保持货币币值稳定,并以此促进经济增长”,借鉴多数学者[7,12,37,40]的做法,选取CPI和GDP分别作为物价水平和经济增长的代理指标。
本文样本期间是2006年1月至2017年12月。自2006年1月起影子银行核心组成部分的统计数据开始相对完整,2017年12月的统计数据是研究时所能获得的最新数据。数据频率为月度,共得144组样本。本文实证研究所用宏观经济数据均来源于Wind数据库。
对于季度数据GDP,通过quadratic-match average方法转换成月度数据;为消除物价影响,将影子银行规模、广义货币供应量以及国内生产总值数据根据定基CPI进行调整,得到实际水平。除已经进行过季节性处理的宏观经济景气指数外,其他指标均采用Census-X12方法进行季节调整。对所有变量进行对数差分处理,处理后变量的经济含义为环比增长率。对各变量进行平稳性检验,如表1所示,经过对数差分后的各变量均在5%的显著性水平上拒绝原假设,得到平稳的时间序列。
表1 变量的平稳性检验

(二) TVP-VAR检验模型设定及适用性检验
本文参照Nakajima(2011)提出的带有随机扰动项的时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型进行实证研究。在宏观经济发展的不同阶段,经济变量间的联动关系可能具有时变性,TVP-VAR模型的系数、方差和协方差矩阵均具有时变特征,可弥补结构突变时常系数模型解释力不足的缺陷,及时捕捉经济结构的时变特征,充分反映各经济变量之间的联动关系。该模型不区分内生和外生变量,可以避免传统模型设定上的先验错误。TVP-VAR模型的一般形式如下:

(1)
该模型中,系数βt、参数At及Σt都是时变的。指定at用来表示下三角形矩阵At中非0和非1的元素;ht=(h1t,h2t,…,hkt)′,其中,假定参数服从随机游走过程,即
βt+1=βt+uβ t,at+1=at+uat,ht+1=ht+uht
(2)

(3)
其中,βs+1~N(μβ0,Σβ0),αs+1~N(uα0,Σα0),hs+1~N(uh0,Σh0),冲击扰动在参数βt、αt、ht之间是不相关的,∑β、∑a、∑h均为对角矩阵。βt 刻画滞后项对当前项的非线性影响,αt刻画变量间同期响应的时变性,ht刻画外生的随机波动。借助OxMetrix6.0软件对模型参数进行估计,利用MCMC算法连续抽样10 000次,舍弃前1 000次抽样,模型参数估计结果如表2所示。
表2 模型参数估计结果

表2显示的参数的后验均值均位于95%的置信区间以内,CD收敛值均小于5%显著性水平下的临界值1.96,表明参数收敛于后验分布。无效因子表示为得到不相关样本所需进行抽样的次数,无效因子数值越小,说明MCMC抽样越有效。估计结果显示,即使是最大值86.29也显著小于抽样次数10000。为进一步诊断模型的适用性,样本的自相关图、样本路径图及后验分布密度图如图1所示。
由图1可知,样本自相关系数在0附近波动,说明样本基本不存在自相关关系;样本路径稳定,表明样本数据具有平稳性。
(三)实证检验结果
1.影子银行顺周期性检验
在TVP-VAR模型中,中的自由元素at以递归识别的形式反映了对于某变量一单位的初始冲击,其他变量的同期响应。宏观经济景气指数与影子银行的同期关联特征如图2所示。图2中,在样本期间内,宏观经济景气指数与影子银行规模关联系数的后验均值为正,且位于正负一个标准差的置信区间内,表明影子银行规模具有顺宏观经济周期波动的特征。
TVP-VAR模型的系数、方差具有时变性,能准确反映不同时点上经济变量间相互作用的动态特征。为深入研究影子银行规模顺宏观经济周期膨胀的规律,利用等时间间隔脉冲响应图进行分析。等时间间隔脉冲响应图反映了在特定的滞后期条件下,影子银行规模对于宏观经济景气指数一单位标准差的初始冲击的时变脉冲响应,见图3。

图1 样本自相关图(上)、样本路径图(中)和样本后验分布(下)

图2 影子银行与宏观经济景气指数的同期关联关系

图3 影子银行对于宏观经济景气指数冲击的等时间
间隔脉冲响应图
由图3可知,滞后4期、8期、12期的时变等时间间隔脉冲响应图的走势大体相同且基本为正;走势的波动性说明影子银行顺周期性特征具有时变性。脉冲响应在2008年下半年之前,走势平稳,表明影子银行规模对宏观经济景气指数冲击的敏感性基本保持不变。2008年下半年至2009期间,脉冲响应图呈先上升后下降的趋势,这主要是由于,受全球金融危机影响,2008年下半年以来我国经济增速放缓,随后通过采取宽松货币政策和积极财政政策,经济在2009年企稳回升,因而影子银行增长率对宏观经济景气指数的敏感性呈先上升后下降的趋势。2014年以来,我国经济从高速增长转为中高速增长,银监会等陆续发布“33号文”、“99号文”及“127”号文等规范影子银行发展,影子银行增长率对宏观经济景气指数的敏感性再次成上升趋势,于2015年以后趋于平稳。
影子银行与宏观经济景气指数的同期关联关系图和时变等时间间隔脉冲响应图均表明影子银行具有顺经济周期发展的运行特点,而且影子银行对宏观经济景气指数的敏感度具有时变性,随着宏观经济环境的变化而波动。市场需求、资金来源以及自身风险承担的顺周期性是影子银行顺周期行为的重要诱因。影子银行顺周期运行的特点和货币政策的逆周期调控相矛盾,增加了货币政策调控的难度。
2.影子银行对货币政策中介目标的影响
作为数量型货币政策中介目标,广义货币供应量M2应当具有可测性、可控性以及与货币政策最终目标的相关性。Lucas(1983) [31]提出金融资产之间具有替代性,金融创新对货币当局盯住货币供给量来调控宏观经济的做法形成挑战。影子银行具有“类似银行”的功能[11],成为新的货币供给主体,增强了货币供给的内生性,对数量型货币政策中介目标的有效性形成挑战。
如图4所示,图中实线、长虚线及短虚线分别代表滞后4期、8期和12期的等时间间隔脉冲响应图。三种不同等时间间隔的冲击响应函数走势基本一致,说明时变估计具备稳健性;脉冲响应函数基本为正并呈波动上升趋势,表明影子银行的冲击会引起货币供应量的同向响应,且该正向关系具有时变性。2009年之前,货币供应量对于影子银行规模冲击的敏感性相对平稳,2009年之后,呈波动态势,这主要归因于金融危机之后宽松、紧缩货币政策的频繁转换。为抑制金融危机发生后宽松政策引致的经济过热局面,从2010年开始,中央银行采取一系列紧缩货币政策进行调控,至2011年第三季度,中央银行先后五次上调基准利率共125个基点,多次上调存款准备金率共450个基点。2012年至2014年间货币政策再次出现松紧反复。随着影子银行的快速扩张,民间借贷危机、资管计划兑付危机频频爆出,影子银行蕴藏的风险引起了监管当局的注意。2014年以后,监管当局陆续出台多项文件对影子银行业务进行整顿,影子银行增速放缓。货币供给量对于影子银行增速的脉冲响应自2014年以来也逐渐下降并趋于平稳,最终维持在0.1左右。在图5中,对于货币供应量的初始正向冲击,国内生产总值和居民消费价格指数的最大正向响应大体上呈下降趋势,表明广义货币供应量与国民生产总值、居民消费价格指数的关联度减弱。影子银行的发展过程也是与监管博弈的过程,但监管始终滞后于创新,影子银行创造的流动性没有纳入央行监测范围,广义货币供应量不能完全涵盖市场中的真实流动性,导致M2的可测性、可控性以及与GDP、CPI的相关性降低,数量型货币政策中介目标的有效性值得商榷,根据广义货币量变动判断宏观经济运行状况的难度大大增加,货币政策误判的风险上升。

图4 货币供应量对于影子银行冲击的等时间
间隔脉冲响应图
3.影子银行对货币政策最终目标的影响
如图6所示,图中实线、长虚线及短虚线分别代表滞后4期、8期和12期的等时间间隔脉冲响应图。对于影子银行一单位的正向冲击,国内生产总值和居民消费价格指数的脉冲响应均显著为正,表明影子银行对经济增长具有促进作用,但可能引致通货膨胀。中小企业是国民经济的重要组成部分,对托住经济增速合理区间的下限发挥重要作用;但由于信息不透明、缺乏可抵押资产,即便在经济上行期也难以从商业银行获得资金支持,融资压力巨大。在我国金融管制严格、融资渠道单一的金融体系中,影子银行填补了正规金融服务的空白。影子银行基本不受监管指标约束,为市场主体尤其是中小企业提供了及时便利的融资渠道,提高了储蓄投资转化能力和资源配置效率[33];高融资成本也会对企业形成“优胜劣汰”的选择机制,提高边际产出,促进经济增长。影子银行对经济的促进作用具有时变性,表现为,短期内逐渐减弱并趋于平稳,但中长期有稳步增强之势。影子银行资金具有天生的逐利性,在经济逐渐走向新常态的过程中,影子银行吸收的部分资金滞留在金融体系内部,加剧了资产价格波动,降低了金融资源配置效率,不利于物价稳定和经济发展;在经济下行、政府稳增长的背景下,监管当局对影子银行的监管套利、空转套利行为进行规范,以确保金融资源流向实体经济。随着监管趋严,影子银行对经济增长和物价稳定的不利影响得到适度控制。

图5 国内生产总值、居民消费价格指数对于货币供给量冲击的等时间间隔脉冲响应图

图6 国内生产总值、居民消费价格指数对于影子银行冲击的等时间间隔脉冲响应图
与陈剑和张晓龙(2012)[9]、王振和曾辉(2014)[11]、李丛文(2015)[10]的研究结果不同,本文认为影子银行对于经济增长和物价稳定均具有显著的正向作用,且该作用具有长期性。影子银行对宏观经济的影响会间接地影响到影子银行自身的运行,可能会形成正反馈环机制,放大经济的周期性波动,增加货币政策调控的难度。
四、稳健性检验
关于影子银行规模的测度,业界和学术界尚未达成一致意见。虽然大部分学者[11,42-44]将委托贷款、信托贷款和未贴现银行承兑汇票规模之和作为影子银行规模的代理指标,但部分学者[8,10,46]提出,该指标只能反映商业银行主导的影子银行业务规模,忽略了非银行类的影子银行业务,应从广义角度上衡量我国的影子银行规模,将影子银行规模表示为内部影子银行和外部影子银行规模之和,包括委托贷款、信托贷款以及社会融资规模总量扣除各组成部分之后的剩余。为了测试研究结果的稳健性,避免其受影子银行规模特定度量方式的影响,本文借鉴解凤敏和李媛(2014)[46]等学者的做法,将广义的影子银行规模带入实证模型重新分析。图7、图8、图9、图10显示的等时间间隔脉冲响应结果与上述分析结论基本一致,表明本文研究结论具有稳健性。

图7 影子银行对于宏观经济景气指数冲击的等时间间隔脉冲响应图

图8 货币供应量对于影子银行冲击的等时间间隔脉冲响应图

图9 国内生产总值、居民消费价格指数对于货币供给量冲击的等时间间隔脉冲响应图

图10 国内生产总值、居民消费价格指数对于影子银行冲击的等时间间隔脉冲响应图
五、结论与政策建议
本文从理论和实证层面考察了影子银行的顺周期运行特征及其对数量型货币政策中介目标、最终目标的影响,基于时变脉冲响应图的研究结果表明:(1)影子银行运行具有顺周期性,宏观经济环境的变化使得顺周期行为具有时变性;(2)影子银行降低了广义货币供应量的可测性、可控性和相关性,M2作为数量型货币政策中介目标的有效性值得商榷;(3)影子银行对经济增长和物价水平均具有正向作用,且该作用具有长期性。影子银行对宏观经济的冲击会间接地影响到影子银行自身的运行,形成正反馈环机制,放大经济的周期性波动,增加货币政策调控的难度。
从上述结论可以得到以下政策含义:
首先,影子银行业务的顺周期性与货币政策调控的逆周期性的矛盾是货币政策调控的难点所在。影子银行顺周期性的诱因之一在于其与商业银行的内在关联机制。因而,针对顺周期性问题,应将商业银行与影子银行的顺周期性同时考虑在内,关注两者的联通机制;加强监管协调,提高监管规则的一致性,考虑监管导致的合规成本增加对金融和实体经济的影响;从关注短期转向兼顾长期,深化金融体制改革,建立健全多层次多功能金融市场体系。
其次,影子银行增强了货币供给的内生性,应重新审视数量型货币政策的有效性。广义货币供应量的可测性、可控性和相关性降低,意味着根据广义货币供应量判断和调控实体经济的难度上升。一方面,完善数量型货币政策中间目标体系,将影子银行纳入货币政策框架,探索更有效的政策工具和传导机制。另一方面,加强市场基准利率体系建设,在不同层次利率间形成市场化的传导链条,稳步推进数量型货币政策向价格型货币政策转型。
最后,将影子银行纳入平稳发展轨道。尽管影子银行在拓宽融资渠道、支持实体经济发展方面发挥了重要作用,但在经济增长模式转变、金融监管日趋严格的背景下,如何引导影子银行服务于经济结构转型、化解影子银行风险显得日益重要。规范影子银行资金投向,引导影子银行退出“两高一剩”产业,以更大的力度投入到国家产业政策鼓励的行业中,例如新能源、生物医药和信息技术等,助力产业结构升级;引导影子银行成为直接融资渠道,打破刚性兑付,降低实体经济融资成本;推进财税、国有企业等深层次结构性改革,让影子银行发展的内在动力回归为金融创新。
参考文献
[1]林德发,胡晓. 影子银行对货币政策的影响分析[J]. 西南金融,2016(2):7-10.
[2]骆振心,冯科. 影子银行与我国货币政策传导[J]. 武汉金融,2012(4):19-22.
[3]胡志鹏. “影子银行”对中国主要经济变量的影响[J]. 世界经济,2016,39(1):152-170.
[4]战明华,张成瑞,沈娟. 互联网金融发展与货币政策的银行信贷渠道传导[J]. 经济研究,2018,53(4):63-76.
[5]王增武. 影子银行体系对我国货币供应量的影响——以银行理财产品市场为例[J]. 中国金融,2010(23):30-31.
[6]周莉萍. 影子银行体系的顺周期性:事实、原理及应对策略[J]. 财贸经济,2013(3):71-78.
[7]刘璐. 货币政策、宏观经济波动与我国影子银行发展的研究[J]. 吉林金融研究,2016(1):6-13.
[8]方先明,权威. 信贷型影子银行顺周期行为检验[J]. 金融研究,2017(6):64-80.
[9]陈剑,张晓龙. 影子银行对我国经济发展的影响——基于2000—2011年季度数据的实证分析[J]. 财经问题研究,2012(8):66-72.
[10]李丛文. 中国影子银行与货币政策调控——基于时变Copula动态相关性分析[J]. 南开经济研究,2015(5):40-58.
[11]王振,曾辉. 影子银行对货币政策影响的理论与实证分析[J]. 国际金融研究,2014(12):58-67.
[12]于菁. 影子银行对我国货币政策的影响研究——基于VAR模型的实证分析[J]. 兰州学刊,2013(4):120-125.
[13]李存,杨大光. 影子银行对我国货币政策的影响与对策[J]. 经济纵横,2016(7):88-92.
[14]巴曙松. 新常态下金融改革的关键:影子银行的在线修复[J]. 金融电子化,2015(3):15-20+6.
[15]刘任重,刘冬冬,贡晓红.影子银行风险度量及预警体系构建[J].哈尔滨商业大学学报(社会科学版),2016(4):42-49.
[16]裘翔,周强龙.影子银行与货币政策传导[J].经济研究,2014,5:91-105.
[17]谭华清,王大中,陈瑞. 经济转型与货币政策有效性实证研究[J]. 商业研究,2016(2):35-40.
[18]梁琪,涂晓枫. 银行影子的发展及其运作模式探析[J]. 金融论坛,2017,22(4):3-12.
[19]Amato J D, Furfine C H. Are Credit Ratings Procyclical[J].Journal of Banking & Finance,2004,28(11):2641-2677.
[20]Cukierman A. Reflections on the Crisis and on its Lessons for Regulatory Reform and for Central Bank Policies[J]. Journal of Financial Stability,2011,7(1):26-37.
[21]Guttentag J,Herring R. Credit Rationing and Financial Disorder[J].Journal of Finance,1984,39(5):1359-1382.
[22]Chami R,Cosimano TF. Monetary Policy with a Touch of Basel[J]. Journal of Economics and Business,2010,62(3):161-175.
[23]Bernanke B,Gertler M. Agency Costs, Net Worth, and Business Fluctuations[J].American Economic Review,1989,79:14-31.
[24]Acharya VV. A Theory of Systemic Risk and Design of Prudential Bank Regulation[J].Journal of Financial Stability,2009,5(3):224-255.
[25]周小川. 关于改变宏观和微观顺周期性的进一步探讨[J]. 中国金融,2009(8):8-11.
[26]Nijathaworn B. Rethinking Procyclicality—What Is It Now and What Can Be Done? BIS Review,No.160/2009.
[27]姚余栋,李法瑾. 中国货币政策传导信贷渠道的经验研究:总量融资结构的新证据[J]. 世界经济,2013,36(3):3-32.
[28]Bernanke BS,Blinder AS. Credit,Money,and Aggregate Demand[J].American Economic Review,1988,78(2):435-439.
[29]李向前,诸葛瑞英,黄盼盼. 影子银行系统对我国货币政策和金融稳定的影响[J]. 经济学动态,2013(5):81-87.
[30]李波,伍戈. 影子银行的信用创造功能及其对货币政策的挑战[J]. 金融研究,2011(12):77-84.
[31]Lucas R. Financial Innovation and the Control of Monetary Aggregates:Some Evidence from Canada[J], NBER Working Paper No.1157,1983.
[32]Feng L,Wang D. Shadow Banking Exposure Less than Feared and More than Priced In[R]. Tokyo,Nomura Securities Reports, June 24, 2011.
[33]张明.中国影子银行:界定、成因、风险与对策[J].国际经济评论,2013(3):82-92+6.
[34]李建军,胡凤云. 中国中小企业融资结构、融资成本与影子信贷市场发展[J]. 宏观经济研究,2013(5):7-11.
[35]王曼怡,张译文. 金融深化改革加速进程中我国影子银行的审视与管理[J]. 经济学动态,2014(2):84-90.
[36]王晓枫,申妍. 影子银行影响中国经济发展了吗?[J]. 财经问题研究,2014(4):49-55.
[37]李向前,孙彤. 影子银行对我国货币政策有效性的影响[J]. 财经问题研究,2016(1):49-55.
[38]丁晓峰. 影子银行发展路径与地方融资平台投融资模式转变[J]. 管理现代化,2014,34(3):10-12.
[39]程贵. 影子银行风险防范及监管[J]. 中国金融,2015(6):90-91.
[40]贾生华,董照樱子,陈文强. 影子银行、货币政策与房地产市场[J]. 当代经济科学,2016,38(3):13-19+30+124.
[41]马亚明,徐洋. 影子银行、货币窖藏与货币政策冲击的宏观经济效应——基于DSGE模型的分析[J]. 国际金融研究,2017(8):54-64.
[42]蔡雯霞. 影子银行信用创造及对货币政策的影响[J]. 宏观经济研究,2015(10):44-53.
[43]毛泽盛,许艳梅. 影子银行、信贷渠道与货币政策非对称效应[J]. 财经论丛,2015(3):39-47.
[44]胡振华,王振,文兴易. 影子银行对我国货币政策调控效果的影响[J]. 统计与决策,2015(10):151-155.
[45]金雯雯,杜亚斌. 我国信贷是持续顺周期的吗——基于期限结构视角的时变参数研究[J]. 当代经济科学,2013,35(5):12-19+124.
[46]解凤敏,李媛. 中国影子银行的货币供给补充与替代效应——来自货币乘数的证据[J]. 金融论坛,2014,19(8):20-28.
Procyclicality and Monetary Policy Effect of Chinese Shadow Banking——Analysis Based on TVP-VAR Model
MA Ya-ming, DUAN Qi-qi
(School of Finance,Tianjin University of Finance and Economics,Tianjin 300222)
Abstract:Based on the TVP-VAR model, this paper focuses on the theoretical analysis and empirical research on the dynamic relationship between economic cycle, shadow banking and monetary policy,and the main conclusions are as follows: First, shadow banking operates in a pro-cyclical manner, and the changes in macroeconomic environment make the pro-cyclical behavior time-varying; Second, shadow banking reduces the measurability, controllability and correlation of broad money supply; the effectiveness of M2 as the intermediary target of quantitative monetary policy is questionable; Third, shadow banking has a positive effect on economic growth and price level, and this effect is long-term. The impact of shadow banking on macro-economy will indirectly affect the operation of shadow banking itself, and a positive feedback loop mechanism will be formed to amplify the cyclical fluctuation of the economy and increase the difficulty of monetary policy control. Finally, this paper gives suggestions from three aspects: the governance of the procyclical behavior of shadow banking, the adjustment of the monetary policy control mode and the standardized development of the shadow banking.
Key words:procyclicality; shadow banking; monetary policy; TVP-VAR model

奥鹏易百网www.openhelp100.com专业提供网络教育各高校作业资源。
您需要登录后才可以回帖 登录 | 立即注册

本版积分规则

QQ|Archiver|手机版|小黑屋|www.openhelp100.com ( 冀ICP备19026749号-1 )

GMT+8, 2024-11-28 01:19

Powered by openhelp100 X3.5

Copyright © 2001-2024 5u.studio.

快速回复 返回顶部 返回列表