影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模是否會(huì)增加銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)？
——基于14家上市銀行的實(shí)證分析

■鄭淑霞

影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模是否會(huì)增加銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)？
——基于14家上市銀行的實(shí)證分析

■鄭淑霞

影子銀行；系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；非線性模型；金融監(jiān)管

一、引言

2008年由美國次貸危機(jī)引發(fā)的金融危機(jī)后，許多學(xué)者認(rèn)為在這次危機(jī)中，銀行系統(tǒng)中的影子銀行（Shadow Banking）業(yè)務(wù)的不穩(wěn)定傳遞是造成金融動(dòng)蕩的主要因素。包括國際貨幣基金組織（IMF）、歐洲央行（ECB）在內(nèi)的眾多金融機(jī)構(gòu)對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)展開研究，同時(shí)也開始關(guān)注影子銀行業(yè)務(wù)以及影子銀行業(yè)務(wù)與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系。不可否認(rèn)，包括影子銀行在內(nèi)的金融產(chǎn)品在較大程度上對經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展帶來貢獻(xiàn)，但是如果盲目擴(kuò)張、不受合理監(jiān)控，則會(huì)使部分影子銀行業(yè)務(wù)為更高利益而不斷擴(kuò)大規(guī)模，影響金融穩(wěn)定性，增加銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

與西方國家相比，中國商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模處于較低水平，但隨著我國金融市場、金融規(guī)模的發(fā)展，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)?？焖僭鲩L。影子銀行業(yè)務(wù)在發(fā)展初期，為融資困難、投資渠道有限的中小企業(yè)、投資機(jī)構(gòu)以及其他經(jīng)濟(jì)體帶來了便捷性，促進(jìn)了金融機(jī)構(gòu)多元化發(fā)展、金融創(chuàng)新，也完善了資本市場，加快金融改革。但是，由于目前我國對影子銀行業(yè)務(wù)的監(jiān)管比較薄弱，近幾年發(fā)生的“錢荒”、卷款跑路、股市巨震等事件，既反映出我國金融市場存在一定的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，也說明我國有關(guān)監(jiān)管部門對影子銀行業(yè)務(wù)的監(jiān)管力度和范圍還遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠。在全國金融工作會(huì)議中，習(xí)近平總書記指出，防止發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)是金融工作的永恒主題。要把主動(dòng)防范化解系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)放在更加重要的位置，科學(xué)防范，早識別、早預(yù)警、早發(fā)現(xiàn)、早處置，著力防范化解重點(diǎn)領(lǐng)域風(fēng)險(xiǎn)，著力完善金融安全防線和風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)急處置機(jī)制。由此可見，商業(yè)銀行作為整個(gè)金融體系的核心，其影子銀行業(yè)務(wù)所積累的風(fēng)險(xiǎn)必然會(huì)傳導(dǎo)到銀行本身，影響整個(gè)金融市場的穩(wěn)定性，甚至引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)。這是中央不能容忍的。為此，本文將基于我國商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)，探討銀行業(yè)的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響，并測算影子銀行業(yè)務(wù)的最佳規(guī)模，從而為金融監(jiān)管部門進(jìn)行有效監(jiān)管、合理控制提供依據(jù)，也為政策設(shè)計(jì)者提供思路。

二、理論分析和文獻(xiàn)回顧

影子銀行最早由美國太平洋投資管理公司執(zhí)行董事McCulley在2007年的美聯(lián)儲(chǔ)年度會(huì)議上提出，此后不同國家主要金融機(jī)構(gòu)和金融學(xué)者對影子銀行進(jìn)行了界定。金融穩(wěn)定理事會(huì)（2011）認(rèn)為，影子銀行是指游離于銀行監(jiān)管體系之外、可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)和監(jiān)管套利等問題的信用中介體系。Gorton&Metrick（2010）認(rèn)為影子銀行有著和傳統(tǒng)商業(yè)銀行同樣的功能，但是參與者卻與商業(yè)銀行不同，監(jiān)管非常少，或者根本沒有監(jiān)管，從廣義來看，影子銀行包括共同基金、債券回購協(xié)議、資產(chǎn)支持證券、債務(wù)抵押債券、資產(chǎn)支持商業(yè)票據(jù)等。在金融危機(jī)后期，我國政府對影子銀行的關(guān)注度也越來越強(qiáng)，如國務(wù)院在2013年12月發(fā)布了《關(guān)于加強(qiáng)影子銀行監(jiān)管有關(guān)問題的通知》，將我國影子銀行分為不持有金融牌照、完全無監(jiān)督的信用中介機(jī)構(gòu)，不持有金融牌照、存在監(jiān)管不足的信用中介機(jī)構(gòu)，持有金融牌照、但存在監(jiān)管不足的金融機(jī)構(gòu)。但中國商業(yè)銀行主動(dòng)將資產(chǎn)和負(fù)債從表內(nèi)轉(zhuǎn)移到表外以規(guī)避監(jiān)管約束，實(shí)際上是構(gòu)成中國影子銀行的主體，因此本文的影子銀行主要是指商業(yè)銀行中的影子銀行業(yè)務(wù)。涂曉楓等（2016）也指出我國影子銀行是以傳統(tǒng)銀行為主導(dǎo)的，影子銀行資金的最終提供方是商業(yè)銀行。從國外和國內(nèi)關(guān)于影子銀行的定義概括來看，影子銀行業(yè)務(wù)具有創(chuàng)新性、復(fù)雜性、隱蔽性、突發(fā)性等特點(diǎn)，而這些特點(diǎn)會(huì)誘發(fā)銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。

首先，銀行的影子業(yè)務(wù)作為金融合規(guī)業(yè)務(wù)范圍外的一種補(bǔ)充，能提升金融效率，降低銀行業(yè)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)作為主導(dǎo)性金融資源的一種補(bǔ)充，能優(yōu)化金融資源的配置，提高社會(huì)資金的使用效率，為一些融資困難、投資渠道有限的中小企業(yè)、投資機(jī)構(gòu)以及其他經(jīng)濟(jì)體帶來便捷性融資，促進(jìn)商業(yè)銀行業(yè)務(wù)的多元化發(fā)展，提升金融創(chuàng)新，從這個(gè)角度看，影子銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展能在一定程度上分散商業(yè)銀行金融資源投放過于集中的風(fēng)險(xiǎn)，降低系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生概率。

其次，影子銀行業(yè)務(wù)也成為商業(yè)銀行規(guī)避管制的重要工具，由于監(jiān)管制度缺失會(huì)加速金融系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的積累和爆發(fā)。一方面，影子銀行業(yè)務(wù)能為商業(yè)銀行帶來高收益，使得影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模不斷膨脹，資金杠桿風(fēng)險(xiǎn)不斷加強(qiáng)。銀行表內(nèi)業(yè)務(wù)的嚴(yán)監(jiān)管特征使影子銀行業(yè)務(wù)范疇與監(jiān)管薄弱的高杠桿金融工具相掛鉤，造成信用擴(kuò)張，風(fēng)險(xiǎn)積累。影子銀行業(yè)務(wù)資金往往流向高收益的資本市場、房地產(chǎn)市場，這導(dǎo)致一些企業(yè)不再將銀行貸款、民間借貸資金流向?qū)崢I(yè)，相反流向風(fēng)險(xiǎn)更高的股票市場、房地產(chǎn)市場等。這會(huì)導(dǎo)致虛擬資產(chǎn)價(jià)格與實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的失衡，也會(huì)引致資產(chǎn)價(jià)格波動(dòng)更大、更加頻繁，一旦股票市場、房地產(chǎn)受到較大的負(fù)面沖擊，就會(huì)造成短期內(nèi)資產(chǎn)價(jià)格的暴跌，連鎖反應(yīng)到商業(yè)銀行，增加銀行系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)。2015年的股市危機(jī)深刻表明了利用配資高杠桿行為嚴(yán)重提高了金融系統(tǒng)性危機(jī)概率。另一方面，目前我國監(jiān)管部門對影子銀行業(yè)務(wù)的監(jiān)管不足。目前影子銀行還沒有受到正規(guī)金融監(jiān)管，透明度低、隱蔽性強(qiáng)、復(fù)雜性高，使得法律體系和監(jiān)控手段很難準(zhǔn)確展開。這使得影子銀行業(yè)務(wù)實(shí)施主體為了利益肆意擴(kuò)大影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模。當(dāng)流動(dòng)性充裕、資金流有序運(yùn)行時(shí)，可能影子銀行能平穩(wěn)可控，但當(dāng)市場流動(dòng)性趨緊、某條資金鏈斷裂后，影子銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)就會(huì)急劇上升，通過表外業(yè)務(wù)、債務(wù)關(guān)系等傳導(dǎo)到商業(yè)銀行。2013年幾次錢荒以及近兩年不斷出現(xiàn)的卷款跑路事件充分說明了監(jiān)管部門對影子銀行的監(jiān)管、控制力度不夠。

由此說明，商業(yè)銀行的影子業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)大能在一定程度上給銀行帶來業(yè)績補(bǔ)充，同時(shí)也會(huì)由于其規(guī)模變化影響銀行業(yè)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，并且由于影子銀行業(yè)務(wù)范圍、監(jiān)管的復(fù)雜性，其業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系仍然難以確定。

目前從實(shí)證上分析較多的是對影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模和系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的測算上，如李若愚（2013）、裴平和印文（2014）、孫國峰（2015）對中國的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模進(jìn)行了測算，方意等（2011）、高國華（2011）、宋清華（2014）對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測算。本文在此對兩個(gè)變量的測算方法不進(jìn)行過多關(guān)注，本文重點(diǎn)是討論影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模變化是否會(huì)加劇銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。然而，國內(nèi)外學(xué)者對影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的研究較少。部分學(xué)者進(jìn)行了初步分析，大致得到了兩類結(jié)論：一是線性關(guān)系，陳曉靜等（2016）分析結(jié)果顯示銀行整體影子業(yè)務(wù)對商業(yè)銀行穩(wěn)定性存在負(fù)面影響，張寶林和潘煥學(xué)（2013）實(shí)證分析發(fā)現(xiàn)銀行影子業(yè)務(wù)在長期內(nèi)會(huì)引起房價(jià)上漲，而房地產(chǎn)泡沫的擴(kuò)大會(huì)導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)增加；二是非線性關(guān)系，毛澤盛和萬亞蘭（2012）分析發(fā)現(xiàn)銀行影子業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行體系穩(wěn)定性之間存在閾值效應(yīng)。涂曉楓和李政（2016）通過16家商業(yè)銀行數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)銀行的影子業(yè)務(wù)與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間呈U型關(guān)系。王擎和白雪（2016）研究表明我國地區(qū)間影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模差異較明顯，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行體系穩(wěn)定性呈現(xiàn)倒“U”型關(guān)系，存在顯著的閾值效應(yīng)。王家華和王瑞（2016）同樣實(shí)證得出二者之間存在閾值效應(yīng)。

從上面來看，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模和銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是當(dāng)前金融學(xué)的研究熱點(diǎn)，對此的研究既能增加其機(jī)理和相關(guān)理論，同時(shí)也能為防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)、增強(qiáng)銀行業(yè)影子業(yè)務(wù)有效監(jiān)管提供實(shí)踐操作根據(jù)。本文將利用我國A股上市商業(yè)銀行作為對象，在測算銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上，分析影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響關(guān)系，并計(jì)算出最佳的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）模型的建立

前面指出商業(yè)銀行中影子銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展對于一些金融發(fā)展尚不成熟、金融多元化業(yè)務(wù)程度低的國家和地區(qū)，能提高銀行資產(chǎn)的多元化，從而能分散業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，降低單個(gè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。但是，隨著影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模增加，金融系統(tǒng)的關(guān)聯(lián)水平提高，可能會(huì)通過金融加速作用放大影子銀行業(yè)務(wù)對金融主體的負(fù)向沖擊，造成系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。因此，銀行的影子業(yè)務(wù)對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系既可能是線性關(guān)系，也更可能是非線性關(guān)系?；诖耍疚慕⒁粋€(gè)基于多家商業(yè)銀行作為樣本的面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析，具體的模型方程如下：

模型（1）用于判斷影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的線性影響，在模型中SRit表示i銀行在t時(shí)期的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)水平，BSit表示i銀行在t時(shí)期的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模，Xj表示第j個(gè)控制變量。為判斷影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是否為非線性關(guān)系，在模型（1）基礎(chǔ)上引入影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模的平方項(xiàng)。模型（2）可判斷兩者間是否為非線性關(guān)系，又可以估算出影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模的拐點(diǎn)。

對于上面兩個(gè)方程，本文用面板數(shù)據(jù)模型進(jìn)行分析?？紤]到因變量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)可能反過來會(huì)影響影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模，模型可能存在內(nèi)生性問題，為此，本文在靜態(tài)面板模型估計(jì)的同時(shí)，采用面板數(shù)據(jù)系統(tǒng)廣義矩估計(jì)（System GMM）法進(jìn)行估計(jì)。系統(tǒng)GMM法的優(yōu)點(diǎn)是不但克服了個(gè)體異質(zhì)性和內(nèi)生性問題，并且更加充分地利用了樣本信息，提高了估計(jì)效率。

（二）樣本和變量數(shù)據(jù)

本文選取我國商業(yè)銀行作為研究影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)關(guān)系的對象，根據(jù)數(shù)據(jù)的完整性和準(zhǔn)確性原則，本文選擇在A股上市的銀行樣本，由于光大銀行和農(nóng)業(yè)銀行上市時(shí)間較晚，因此將這兩家銀行剔除，共包括工商銀行等14家上市銀行樣本。嚴(yán)格來講，商業(yè)銀行影子業(yè)務(wù)在2009年才開始快速發(fā)展，因此本文的時(shí)期區(qū)間為2007年7月到2017年3月?？紤]到銀行業(yè)財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)的披露周期，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模等變量都采用季度指標(biāo)，全部變量原始數(shù)據(jù)來源于國泰安（CSMAR）金融數(shù)據(jù)庫。

各個(gè)變量的選取和說明介紹如下。

1.因變量：系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)

目前對于商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)主要包括兩種測算方法：一是采用由Adrian&Brunnermeier（2011）提出的動(dòng)態(tài)CoVaR方法，高國華和潘英麗（2011）、楊有振（2013）采用該方法對我國商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了測算，CoVar方法在度量金融機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)采用的是一種“自下而上”的分析方法，即以單個(gè)金融機(jī)構(gòu)的破產(chǎn)倒閉為條件來估計(jì)整個(gè)金融體系的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)；二是采用Brownlees&Engle（2012）提出的動(dòng)態(tài)MES來度量單個(gè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，宋清華和姜玉東（2014）、郭衛(wèi)東（2013）采用該方法對我國商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了估計(jì)，Brownlees&Engle（2012）進(jìn)一步發(fā)展了MES的計(jì)算方法，通過雙變量DCC-GARCH模型和非參數(shù)估計(jì)計(jì)算MES，這樣計(jì)算出的MES具有頻度高、靈活性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)。

考慮到CoVaR方法復(fù)雜度更高，本文選用MES法來衡量銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。MES方法在度量金融機(jī)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)時(shí)采用一種“自上而下”的分析方法。根據(jù)對金融結(jié)構(gòu)系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的定義，可將金融體系處于危機(jī)狀態(tài)看作一個(gè)系統(tǒng)性事件，記為{Rmt∶t+h＜C}，其中Rmt：t+h表示t～t+h時(shí)期的市場收益率，C表示市場收益率的門檻值。則單個(gè)銀行的資本短缺可表示為：

進(jìn)一步假定當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于危機(jī)狀態(tài)時(shí)，銀行破產(chǎn)倒閉的兼并重組機(jī)制將會(huì)失效，此時(shí)銀行債務(wù)不能被回購，意味著Et（Dit+h│Rmt+h∶t＜C）=Dit，代入式（3）可得：

式（4）中，MESi，t+h（C）=Et（Ri，t+h│Rm，t+h＜C）表示系統(tǒng)性事件下銀行股權(quán)回報(bào)率的尾部期望。則銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)可定義為：SRISKit=max（0，CSit）。

由（4）式可知，計(jì)算單個(gè)銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)指數(shù)需要每家銀行負(fù)債的賬面價(jià)值、股權(quán)的市場價(jià)值和編輯預(yù)期損失（MES），前兩個(gè)可通過銀行的財(cái)務(wù)報(bào)表簡單計(jì)算得到，而MES的計(jì)算亦有兩種方法，本文通過DCC-GARCH模型計(jì)算各銀行的MES。根據(jù)Brownlees&Engle（2012）的市場波動(dòng)模型，將市場指數(shù)收益率與單個(gè)金融機(jī)構(gòu)收益率定義如下：

其中，rmt表示市場指數(shù)收益率，rit表示第i個(gè)銀行的股票收益率，σmt表示市場指數(shù)收益率的條件標(biāo)準(zhǔn)差，σit表示銀行股票收益率的條件標(biāo)準(zhǔn)差，ρit表示市場和銀行之間的動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)，（εmt，ξit）表示均值為0、方差為1、協(xié)方差為0的擾動(dòng)項(xiàng)。F為一個(gè)未指定具體分布的二變量分布過程。則單個(gè)銀行一步向前的MES可表示為：MESi，t-1（C）=Et-1（rit│rmt＜C），利用上面市場指數(shù)收益率與單個(gè)金融機(jī)構(gòu)收益率的定義，通過簡單的推導(dǎo)可得：

式（6）中，波動(dòng)率σit、σmt和動(dòng)態(tài)條件相關(guān)系數(shù)ρit可通過DCC-GARCH模型運(yùn)用準(zhǔn)極大似然估計(jì)法估計(jì)得到，兩個(gè)尾部條件期望Et-1（εmt│εmt＜C/σmt）和Et-1（ξit│εmt＜C/σmt）可以簡單地通過滿足εmt＜C/σmt條件下，殘差序列（εmt，ξit）的均值計(jì)算得出。本文主要通過DCC-GARCH模型估計(jì)得到σit、σmt和ρit，然后通過公式（6）計(jì)算MES。

在測度銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)具體計(jì)算過程中，需要利用到各銀行時(shí)期股價(jià)收益率數(shù)據(jù)以及對應(yīng)的股票綜合指數(shù)（本文選取上證綜合指數(shù)）收盤價(jià)收益率數(shù)據(jù)，收益率采用本期期末對數(shù)收盤價(jià)與上一期期末對數(shù)收盤價(jià)之差表示。

2.自變量：影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模

表1 控制變量說明

目前大多數(shù)學(xué)者基于影子銀行規(guī)模的業(yè)務(wù)種類出發(fā)來衡量影子銀行規(guī)模，但各學(xué)者的影子銀行業(yè)務(wù)種類并不完全相同，如涂曉楓（2016）將商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)涉及的存放同業(yè)、拆出資金、買入返售金融資產(chǎn)、應(yīng)收款項(xiàng)類投資、可供出售金融資產(chǎn)、交易性金融資產(chǎn)等歸為銀行影子業(yè)務(wù)。赫國勝（2015）則認(rèn)為影子銀行業(yè)務(wù)主要包括資產(chǎn)負(fù)債率外的非保本銀信理財(cái)產(chǎn)品、未貼現(xiàn)承兌匯票、委托貸款。陳子元（2015）指出中國商業(yè)銀行影子銀行業(yè)務(wù)主要包括理財(cái)類（理財(cái)產(chǎn)品）、委托承諾類（委托貸款、信托貸款）、代理類（同業(yè)代收代付業(yè)務(wù)）和票據(jù)類（未貼現(xiàn)銀行票據(jù)）。本文借鑒涂曉楓（2016）的影子銀行衡量方法，將商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表內(nèi)涉及的存放同業(yè)、拆出資金、買入返售金融資產(chǎn)、應(yīng)收款項(xiàng)類投資、可供出售金融資產(chǎn)、交易性金融資產(chǎn)等歸為銀行影子業(yè)務(wù)。考慮到這幾個(gè)科目并非全部為影子銀行業(yè)務(wù)部分，因此本文按這幾個(gè)科目金額的50%計(jì)提為影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模。考慮到數(shù)量級差異，本文用相對數(shù)即影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行總資產(chǎn)的比率作為影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模的最終衡量變量。

3.控制變量

對于控制變量，本文參考郭衛(wèi)東（2013）、涂曉楓（2016）等，共選取了總資產(chǎn)增長率、銀行規(guī)模、不良貸款率、權(quán)益比率、凈資產(chǎn)收益率、銀行貸款比重和衍生金融資產(chǎn)比重七個(gè)變量。各個(gè)變量的具體定義見表1。

四、實(shí)證分析結(jié)果

（一）描述性統(tǒng)計(jì)

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

表2顯示了各個(gè)變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果，可以看到14家商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的平均水平為0.445，其中最小的銀行為0.028，最大的銀行達(dá)到1.110；影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模占銀行總資產(chǎn)的比重為13.7%，可見影子銀行業(yè)務(wù)已成為商業(yè)銀行資產(chǎn)的重要組成部分，其中最小的銀行為4.2%，最大的銀行則為26.2%。對于控制變量，14家商業(yè)銀行在樣本期間的季度總資產(chǎn)增長率均值為4.7%，最小值為-11.8%，最大值為34.8%；總資產(chǎn)規(guī)模均值水平為2.5萬億元，不良貸款率均值水平為1.167%，權(quán)益比率均值水平為0.062，凈資產(chǎn)收益率均值為12.5%，最小值只有2.9%，最大值為35.8%；銀行貸款比重均值為1.8%，衍生金融資產(chǎn)比例均值為0.2%。

（二）模型估計(jì)結(jié)果

表3顯示了影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的線性和非線性影響估計(jì)結(jié)果，其中列（1）和列（2）是靜態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的估計(jì)結(jié)果，列（3）和列（4）是面板數(shù)據(jù)系統(tǒng)廣義矩估計(jì)結(jié)果。首先，從列（1）和列（2）看，F(xiàn) test和Hausman test下模型最終選擇了面板數(shù)據(jù)隨機(jī)效應(yīng)。具體從系數(shù)看，列（1）下，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模變量系數(shù)為0.328，但統(tǒng)計(jì)不顯著。七個(gè)控制變量中，在10%概率下統(tǒng)計(jì)顯著的有銀行規(guī)模、不良貸款率、貸款規(guī)模和衍生金融資產(chǎn)比例，其中銀行規(guī)模和衍生金融資產(chǎn)比例系數(shù)為負(fù)，說明規(guī)模越大、衍生金融資產(chǎn)比例增加能降低銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，不良貸款率和貸款規(guī)模系數(shù)為正，說明不良貸款率越高、貸款規(guī)模越大會(huì)導(dǎo)致銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。列（2）下，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模一次變量系數(shù)為-1.258，在10%概率水平下統(tǒng)計(jì)不顯著，而其平方項(xiàng)bs12變量系數(shù)為4.982，統(tǒng)計(jì)顯著，因此影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)不是一次線性關(guān)系，而是二次函數(shù)的U型關(guān)系。計(jì)算影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模的拐點(diǎn)系數(shù)，得到拐點(diǎn)值為0.126。說明在影子銀行業(yè)務(wù)相對規(guī)模低于0.126時(shí)，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模增加會(huì)降低銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，而當(dāng)影子銀行業(yè)務(wù)相對規(guī)模超過0.126后，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模增加會(huì)提高銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。七個(gè)控制變量中，變量顯著性和符號與列（1）一致。

列（3）和列（4）是面板數(shù)據(jù)系統(tǒng)廣義矩估計(jì)的結(jié)果，兩個(gè)方程結(jié)果中，AR(1)、AR(2)檢驗(yàn)的概率系數(shù)顯示一階差分方程隨機(jī)誤差項(xiàng)中，存在一階自相關(guān)但不存在二階自相關(guān)，此外，Sargan檢驗(yàn)結(jié)果也說明了模型設(shè)定的工具變量有效，因此估計(jì)結(jié)果是可信的。具體觀察變量系數(shù)，線性模型下，bs1變量系數(shù)為1.942，統(tǒng)計(jì)不顯著，在非線性模型下，bs1變量系數(shù)為-15.912，bs12變量系數(shù)為54.301，后者在5%概率水平下統(tǒng)計(jì)顯著，再次說明影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在二次函數(shù)的非線性U型關(guān)系。計(jì)算得到影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模拐點(diǎn)值為0.146，與列（2）的拐點(diǎn)非常接近。控制變量中，統(tǒng)計(jì)顯著的有銀行資產(chǎn)增長率、銀行規(guī)模、不良貸款率、權(quán)益比率、貸款規(guī)模和和衍生金融資產(chǎn)比重，其中銀行資產(chǎn)增長率在兩列下一正一負(fù)，因此其與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的關(guān)系并不確定，其余變量與列（1）、（2）相同，也與前面的理論預(yù)期一致。

由表3的結(jié)果可以看出，我國商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在U型關(guān)系，在開始影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模增大時(shí)，能降低銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，但是隨著影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模增加到一定水平后，會(huì)提高銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。并且可以計(jì)算得到最佳的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模為[0.126*2.5萬億，0.146*2.5萬億]區(qū)間。

表3 影子銀行對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響

考慮到上述變量部分指標(biāo)為時(shí)點(diǎn)變量，時(shí)點(diǎn)變量可能會(huì)忽略變化機(jī)制，為此本文用兩個(gè)時(shí)點(diǎn)的均值水平表示時(shí)期變量，進(jìn)一步穩(wěn)健性檢驗(yàn)，結(jié)果見表4。從列（1）和列（2）看出，單獨(dú)變量bs1系數(shù)為0.211，統(tǒng)計(jì)不顯著，而在二次函數(shù)下，bs1變量為-0.972，同樣不顯著，但bs12變量系數(shù)顯著為正，說明影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間仍然是U型函數(shù)關(guān)系，計(jì)算影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模拐點(diǎn)值為0.128?？刂谱兞恐校灿?lnasset、npl、equityratio、loan和derivatives五個(gè)變量統(tǒng)計(jì)顯著，其中除equityratio外其余四個(gè)變量符號與表3相同，equityratio系數(shù)顯著為負(fù)，說明權(quán)益比例增加會(huì)導(dǎo)致銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)上升。列（3）和列（4）下，同樣在一次函數(shù)時(shí)，bs1不顯著，二次函數(shù)時(shí)，bs1一次項(xiàng)系數(shù)不顯著，二次項(xiàng)bs12系數(shù)顯著為正，計(jì)算拐點(diǎn)系數(shù)為0.160。列（2）與列（4）的拐點(diǎn)值與表3也較為接近?？刂谱兞恐校鍌€(gè)顯著性變量在符號上與列（1）、（2）完全相同。因此，表4的結(jié)論與表3相同，說明表3關(guān)于影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)存在U型影響關(guān)系的結(jié)論是穩(wěn)健的。

表4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

五、結(jié)論與政策建議

本文選取2007年3季度到2017年1季度數(shù)據(jù)，在測算影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模和商業(yè)銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)基礎(chǔ)上，采用面板數(shù)據(jù)模型分析了影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。實(shí)證得到，我國影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間為非線性的U型關(guān)系，在影子銀行業(yè)務(wù)發(fā)展初期，能降低銀行的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，但是隨著影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模增加到一定水平后，會(huì)提高銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。最佳的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模為[0.126*2.5萬億，0.160*2.5萬億]=[0.315萬億，0.4萬億]區(qū)間，由此比例可計(jì)算出每家商業(yè)銀行的最佳影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模。

根據(jù)研究結(jié)論，本文提出兩點(diǎn)政策建議：

（一）合理準(zhǔn)確引導(dǎo)影子銀行業(yè)務(wù)方向。目前我國影子銀行業(yè)務(wù)發(fā)展還不到十年，但其業(yè)務(wù)規(guī)模、產(chǎn)品多元化程度已可與發(fā)達(dá)國家相比，加上影子銀行帶有明顯的逐利、高收益等特性，使得每年影子銀行的創(chuàng)新金融產(chǎn)品應(yīng)接不暇、參差不齊，在激活金融市場活力的同時(shí)，也使得部分風(fēng)險(xiǎn)性高、漏洞多的影子銀行業(yè)務(wù)以不同的形式和品種呈現(xiàn)，這不僅擾亂了金融市場的秩序和穩(wěn)定性，同時(shí)也給監(jiān)管帶來了難度，增加了系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的概率。為此，相關(guān)部門要合理引導(dǎo)商業(yè)銀行以及非銀行金融機(jī)構(gòu)的影子銀行發(fā)展方向和業(yè)務(wù)類型，防范高杠桿的銀行影子業(yè)務(wù)，將影子銀行限定在可測可控范圍內(nèi)。

（二）加強(qiáng)對影子銀行業(yè)務(wù)的監(jiān)管，完善監(jiān)管體系和法律法規(guī)建設(shè)。影子銀行范疇的爭議性和業(yè)務(wù)的模糊性質(zhì)，以及影子銀行隱蔽性、復(fù)雜性的特點(diǎn)，歷來對影子銀行的監(jiān)管強(qiáng)度低于影子銀行的發(fā)展速度，使得許多投機(jī)機(jī)構(gòu)為追逐高收益而不顧風(fēng)險(xiǎn)。此外，目前就我國而言，政府官員、學(xué)術(shù)界和銀行等金融機(jī)構(gòu)對當(dāng)前影子銀行的態(tài)度并不統(tǒng)一，部分持樂觀觀點(diǎn)。針對這些，本文認(rèn)為有關(guān)金融監(jiān)管部門應(yīng)該重新測算影子銀行規(guī)模，在此基礎(chǔ)上，對不合理、風(fēng)險(xiǎn)高的影子銀行業(yè)務(wù)加強(qiáng)監(jiān)管級別，同時(shí)加快相關(guān)法律法規(guī)建設(shè)，完善金融機(jī)構(gòu)法人治理結(jié)構(gòu)，加強(qiáng)宏觀審慎管理制度建設(shè)，更加重視行為監(jiān)管，將不合法的業(yè)務(wù)采用較為嚴(yán)格的監(jiān)控體系。

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影子銀行作為金融市場監(jiān)管力度相對薄弱的區(qū)域，其是否會(huì)影響銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)以及如何影響系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)是金融部門監(jiān)管、政府制定相關(guān)政策的主要依據(jù)。本文選取2007～2017年的季度數(shù)據(jù)，利用面板數(shù)據(jù)模型系統(tǒng)廣義矩估計(jì)方法分析了影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)的影響。實(shí)證結(jié)果顯示，我國影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模與銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)之間為非線性的U型關(guān)系，當(dāng)影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模較低時(shí)，會(huì)降低銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，而當(dāng)影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模超過一定水平后，將擴(kuò)大銀行系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)。最佳的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模為0.315萬億元至0.4萬億元之間。本文的研究結(jié)論對于合理引導(dǎo)影子銀行業(yè)務(wù)方向和加強(qiáng)對影子銀行的監(jiān)管，具有重要的政策含義。

F830.4

A

1006-169X（2017）11-0020-07

10.19622/j.cnki.cn36-1005/f.2017.11.003

鄭淑霞（1983-），福建莆田人，講師，碩士研究生，福建江夏學(xué)院數(shù)理教研部。（福建福州 350108）