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      銀行家預(yù)期影響經(jīng)濟波動的傳導機制研究
      ——表內(nèi)信貸還是影子銀行?

      2020-12-08 07:48:04劉世偉
      稅務(wù)與經(jīng)濟 2020年6期
      關(guān)鍵詞:經(jīng)濟波動銀行家因果關(guān)系

      趙 宇,于 震,劉世偉

      (1.長春財經(jīng)學院 金融學院,吉林 長春 130122; 2.吉林大學 經(jīng)濟學院,吉林 長春 130012)

      一、引 言

      預(yù)期是經(jīng)濟主體從自身利益出發(fā),利用掌握的信息集,對經(jīng)濟趨勢或經(jīng)濟變量做出的主觀估計及判斷,而預(yù)期變動會通過微觀層面影響經(jīng)濟主體在經(jīng)濟活動中的決策,進而產(chǎn)生宏觀層面的經(jīng)濟效應(yīng)。西方學者對預(yù)期在宏觀經(jīng)濟波動中扮演角色的討論最早可以追溯到庇古的《工業(yè)波動論》,這一經(jīng)典文獻從投資角度出發(fā),闡述了經(jīng)濟主體對未來經(jīng)濟預(yù)期如何通過影響投資規(guī)模變動最終引發(fā)實體經(jīng)濟波動。其后,凱恩斯在《通論》中通過提出“動物精神”概念從需求和供給均衡角度同樣闡釋了經(jīng)濟主體預(yù)期對經(jīng)濟波動的影響。然而,早期普遍缺乏更為直觀的經(jīng)驗研究,而且對于經(jīng)濟主體類型的辨析也不夠深入。

      經(jīng)濟活動中存在的預(yù)期形式隨著經(jīng)濟主體的不同而不同,預(yù)期變動所產(chǎn)生的經(jīng)濟后果也有所差異。近年來,金融市場和機構(gòu)的重要性隨著金融發(fā)展與深化而不斷提升,促使金融市場主體預(yù)期,尤其是銀行家預(yù)期的影響力在眾多經(jīng)濟主體預(yù)期中脫穎而出。所謂“銀行家”指的是商業(yè)銀行業(yè)務(wù)經(jīng)營活動的高級管理人員,尤其是信貸業(yè)務(wù)的重要決策者。[1]遺憾的是,總結(jié)經(jīng)濟主體預(yù)期的文獻不難發(fā)現(xiàn),現(xiàn)有研究一部分普遍基于消費者預(yù)期或證券市場投資者預(yù)期等買方視角,還有一部分聚焦于企業(yè)家預(yù)期等賣方視角,但對于聯(lián)接買賣雙方的信貸市場主體預(yù)期研究卻嚴重缺失。而從中國的經(jīng)濟實踐可知,銀行家預(yù)期至少在兩個方面發(fā)揮著不可忽視的影響。一方面,與金融市場發(fā)達的國家不同,中國證券市場成熟度不夠,實體經(jīng)濟融資對銀行信貸渠道的依賴程度較高,間接融資仍是解決資金需求最主要且最普遍的方式。根據(jù)中國人民銀行《社會融資規(guī)模存量統(tǒng)計數(shù)據(jù)報告》,2018年對實體經(jīng)濟發(fā)放的人民幣貸款余額占同期社會融資規(guī)模存量的比例高達67.1%,商業(yè)銀行作為金融市場規(guī)模最龐大的核心經(jīng)濟主體,不僅掌控了社會融資的主要來源,而且還控制著信貸資金的投放規(guī)模和去向,銀行家預(yù)期顯然可以通過改變信貸決策引起信貸規(guī)模和結(jié)構(gòu)波動,從而最終影響經(jīng)濟運行軌跡。另一方面,銀行家預(yù)期還是中國貨幣政策傳導鏈條上的重要一環(huán)。例如,在面對經(jīng)濟過熱情況下的貨幣政策緊縮時,銀行家會隨著貨幣當局政策意圖調(diào)低未來經(jīng)濟預(yù)期,并通過評估政策沖擊對資產(chǎn)負債表產(chǎn)生的影響,采取信貸標準提高、貸款利率上浮等決策行為調(diào)整信貸發(fā)放數(shù)量及投向,配合貨幣當局實現(xiàn)回收流動性的政策目標,為經(jīng)濟降溫;當然,反向過程亦有銀行家預(yù)期的參與。綜上可見,銀行家預(yù)期完全可以通過信貸波動最終引發(fā)經(jīng)濟波動,同時也是貨幣政策傳導的重要一環(huán)。

      然而,本文對銀行信貸渠道的討論不再局限于傳統(tǒng)的表內(nèi)信貸渠道,而是擴展到影子銀行。近年來,影子銀行的迅速崛起使得信貸內(nèi)涵由銀行表內(nèi)信貸所代表的“狹義”信貸擴展到“廣義”信貸。這一變化所帶來的表現(xiàn)之一是以銀行表內(nèi)信貸所計算的信貸運行呈現(xiàn)“強擴張弱收縮”的非對稱性特征,導致表內(nèi)信貸作為“數(shù)量型”貨幣政策中介目標的實際作用明顯減弱,貨幣政策傳導機制不暢(鄧創(chuàng)等,2019)。[2]而影子銀行業(yè)務(wù)作為資金需求方和供給方相互作用的產(chǎn)物,是在利率“雙軌制”并行、銀行業(yè)創(chuàng)新深化、同業(yè)競爭加劇和銀行表內(nèi)監(jiān)管力度加大所交疊構(gòu)成的金融環(huán)境下,商業(yè)銀行為彌補傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)利潤空間不足所拓展的表外業(yè)務(wù)類型。而且,影子銀行不僅通過滿足實體經(jīng)濟對傳統(tǒng)表內(nèi)信貸形成替代,也同時改變了傳統(tǒng)的信用創(chuàng)造過程。根據(jù)央行發(fā)布的《中國金融穩(wěn)定報告(2017)》,截至2016年末,銀行業(yè)表外業(yè)務(wù)余額253.52萬億元,表外資產(chǎn)規(guī)模相當于表內(nèi)總資產(chǎn)規(guī)模的109.6%。由于大多數(shù)表外業(yè)務(wù)在資本監(jiān)管、信息披露和風險管理等內(nèi)外部監(jiān)管要求上都大大低于表內(nèi)業(yè)務(wù),因此成為銀行規(guī)避監(jiān)管限制,突破貸款結(jié)構(gòu)、規(guī)模和投向管制的工具,并與新型同業(yè)業(yè)務(wù)交叉嵌套,成為“影子銀行”的重要組成部分。影子銀行系統(tǒng)將一部分資金輸送到國家限制發(fā)展的“三去一降一補”行業(yè)及地方融資平臺,從而弱化了貨幣政策的宏觀調(diào)控功能,卻顯著影響著實體經(jīng)濟。綜上,從中國式影子銀行的功能屬性和所受到的寬松監(jiān)管看,信貸的內(nèi)涵已經(jīng)發(fā)生了重要變化,因此,銀行家預(yù)期完全可以通過影響影子銀行資金作用于經(jīng)濟周期波動,這也是后文從中國的經(jīng)濟現(xiàn)實出發(fā),同時實證檢驗了兩類信貸傳遞渠道的主要原因。

      二、文獻綜述與研究假設(shè)

      已有文獻提供了銀行家預(yù)期可以通過商業(yè)銀行信貸及影子銀行影響經(jīng)濟波動的豐富證據(jù)。首先,經(jīng)濟主體預(yù)期對經(jīng)濟波動的影響已經(jīng)得到廣泛證實。其中,一類研究表明預(yù)期可以通過影響經(jīng)濟主體的投資和消費等決策引發(fā)經(jīng)濟波動。如Beaudry和Portier(2004)較早發(fā)現(xiàn)預(yù)期可以通過影響市場參與主體的消費和勞動供給引發(fā)經(jīng)濟周期波動,為后續(xù)研究奠定了基礎(chǔ)。[3]Karnizova(2010)研究表明,在加入預(yù)期驅(qū)動機制后,消費、投資和就業(yè)等因素對于生產(chǎn)率沖擊的反應(yīng)提高了傳統(tǒng)模型對經(jīng)濟波動的解釋力。[4]Milani(2017)的研究則表明,美國40%以上的歷史性經(jīng)濟波動可以由預(yù)期波動解釋,而且其中與預(yù)期波動緊密相關(guān)的投資波動是絕大多數(shù)波動的源頭。[5]國內(nèi)一些研究可以視為此類研究,如陳彥斌和唐詩磊(2009)率先驗證了企業(yè)家信心與宏觀經(jīng)濟波動的因果關(guān)系。[6]祝梓翔和鄧翔(2020)發(fā)現(xiàn)預(yù)期對于經(jīng)濟波動的影響具有很強的正向持續(xù)性,當以商業(yè)信心指數(shù)作為預(yù)期變量時,則可以解釋60%的潛在產(chǎn)出波動和55%的GDP波動。[7]另一類研究則從近年來興起的行為經(jīng)濟學理論出發(fā),考察了經(jīng)濟主體過度自信、樂觀或悲觀情緒等非理性預(yù)期對經(jīng)濟波動的影響。如Farmer和Guo(1994)較早地將凱恩斯的“動物精神”機制化,使其與傳統(tǒng)實際經(jīng)濟周期模型(RBC)相結(jié)合,研究結(jié)果表明,以“動物精神”為代表的非理性預(yù)期可以顯著增強傳統(tǒng)經(jīng)濟周期模型對美國經(jīng)濟波動的解釋力,這一研究也開啟了行為經(jīng)濟模型在宏觀經(jīng)濟波動分析中的廣泛運用。[8]例如,Eusepi和Preston(2011)提出的由經(jīng)濟主體預(yù)期驅(qū)動的行為經(jīng)濟模型顯示,經(jīng)濟主體的過度樂觀會放大并擴散暫時性基本面沖擊對實體經(jīng)濟的負面影響。[9]與此同時,也有研究通過提取情緒成份構(gòu)建非理性預(yù)期指標,并利用宏觀經(jīng)濟模型展開討論。如Benhabib和Spiegel(2019)所使用的情緒變量提取自密歇根大學消費者情緒指數(shù),其結(jié)論表明樂觀沖擊是美國經(jīng)濟周期波動的顯著驅(qū)動因素。[10]上述文獻肯定了預(yù)期是經(jīng)濟波動的重要推動力量,也為本文考察銀行家預(yù)期對經(jīng)濟波動的影響提供了經(jīng)驗支持。

      其次,銀行家預(yù)期能夠顯著引發(fā)信貸波動已經(jīng)被大量研究所揭示。銀行家作為銀行決策層的核心成員,其預(yù)期可視為銀行內(nèi)部管理者個體預(yù)期的集合與總體反映,而銀行內(nèi)部人員預(yù)期變化與信貸波動聯(lián)系緊密。如Cortés等(2016)的研究表明,預(yù)期顯著影響銀行從業(yè)人員的風險承受能力和主觀判斷,信貸審批人員樂觀預(yù)期與信貸批準的寬松程度顯著正相關(guān),而信貸審批人員悲觀預(yù)期造成的負面影響幅度顯著大于樂觀預(yù)期產(chǎn)生的正向影響幅度。此外,當金融決策發(fā)生在人力資源投入增加、自動化審查程度降低以及資本約束相對較弱等情況下,預(yù)期的影響更加顯著。[11]與之相似,Agarwal等(2012)也提供了信貸審批人員上述預(yù)期影響的經(jīng)驗證據(jù)。該研究表明,在信貸審批人員積極預(yù)期影響下,信貸審批的通過率要比一般情況平均高出4.6%,相比之下,消極預(yù)期可導致0.6%的下降。[12]Ma(2015)研究發(fā)現(xiàn),銀行經(jīng)營決策與CEO個人預(yù)期密切相關(guān)。CEO樂觀預(yù)期與繁榮時期銀行資產(chǎn)中房地產(chǎn)貸款的增加呈正相關(guān)關(guān)系,與危機時期銀行股票收益率呈負相關(guān)關(guān)系,銀行CEO樂觀預(yù)期加劇了房地產(chǎn)信貸的風險敞口和銀行在危機期間的虧損。[13]國內(nèi)的一些研究也可以視為此類研究,如于震等(2020)的研究表明,銀行家宏觀信心指數(shù)所代表的銀行信心是信貸波動的領(lǐng)先和前瞻性指標,而且與表內(nèi)信貸相比,銀行家預(yù)期變動與影子銀行的關(guān)聯(lián)性更強。[14]

      再次,信貸周期理論研究成果已經(jīng)充分肯定了信貸在經(jīng)濟周期波動中扮演的重要角色。在信貸周期理論發(fā)展過程中,金融市場不完美和金融摩擦被廣泛納入到主流宏觀經(jīng)濟分析框架中,極大拓展了信貸周期作用于經(jīng)濟周期的機制空間,產(chǎn)生了金融加速器等標志性理論。在該理論框架下,當金融市場存在摩擦時,借款者和貸款者信息不對稱等摩擦導致企業(yè)外部融資成本高于內(nèi)部融資成本,即存在外部融資溢價。在此情況下,如果經(jīng)濟受到負面沖擊,借款者的凈資產(chǎn)和債務(wù)抵押價值將隨之萎縮,導致其不得不縮減杠桿與投資,這必然通過降低總需求惡化經(jīng)濟頹勢,進一步?jīng)_擊其資產(chǎn)負債表,外部融資溢價繼續(xù)升高,形成惡性循環(huán),即信貸擴張與收縮最終引發(fā)了放大和傳導外部沖擊的金融加速器效應(yīng)(Bernanke等, 1996; Kiyotaki與Moore, 1997)[15-16],即伴隨信貸波動產(chǎn)生的“小沖擊,大波動”現(xiàn)象(Guerrieri和Lorenzoni, 2017)。[17]而另一個經(jīng)典理論—金融脆弱性理論強調(diào)信貸周期對經(jīng)濟周期影響的內(nèi)生性(Minsky, 1992)。[18]可見,雖然兩個理論存在機制上的差異,但都一致肯定了信貸波動在經(jīng)濟波動過程中發(fā)揮的顯著作用。

      最后,在影子銀行業(yè)務(wù)迅速崛起的背景下,信貸的涵義發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)變,在廣義信貸層面上,影子銀行作為傳統(tǒng)信貸的補充對宏觀經(jīng)濟運行的影響不斷增強。如Moreira和Savov(2017)發(fā)現(xiàn)影子銀行在信用創(chuàng)造功能上與傳統(tǒng)商業(yè)銀行極其相似,因此,影子銀行擴展會增加經(jīng)濟體流動性過剩。[19]在此情況下,以銀行信貸為傳遞渠道的貨幣政策有效性逐漸弱化,政策實施難度加大(高然等,2018)。[20]與此同時,由于影子銀行對傳統(tǒng)銀行信貸渠道具有擠出效應(yīng),導致經(jīng)濟體內(nèi)關(guān)鍵性指標變動對實體經(jīng)濟的沖擊會被放大(Mazelis, 2015)。[21]襲翔和周強龍(2014)研究表明影子銀行具有逆周期性特征,雖然補充了傳統(tǒng)間接融資模式,但削弱了貨幣政策有效性。[22]

      綜合以上對現(xiàn)有文獻的梳理,本文推斷,銀行家預(yù)期不僅可以影響經(jīng)濟波動,而且其影響渠道既包括傳統(tǒng)銀行表內(nèi)信貸,也包括影子銀行業(yè)務(wù)。因此,本文提出研究假設(shè)“銀行家預(yù)期可以通過銀行表內(nèi)信貸和影子銀行影響經(jīng)濟波動”,并對此在后續(xù)實證中進行假設(shè)檢驗。

      三、變量選取與數(shù)據(jù)處理

      (一)變量選取

      1.銀行家預(yù)期變量。目前,預(yù)期測度最普遍的方式是根據(jù)“接近理性預(yù)期”學說,使用調(diào)查問卷采集數(shù)據(jù)。在各國銀行家的相關(guān)調(diào)查問卷中,以美聯(lián)儲開展的商業(yè)銀行高級管理人員意見調(diào)查(SLOOS)最為知名。而由中國人民銀行在2004年開始提供的《銀行家問卷調(diào)查報告》與SLOOS基本類似,根據(jù)中國人民銀行調(diào)查統(tǒng)計專題研究課題組(2014)[23]的介紹可知,該報告集中了全國3102家各類商業(yè)銀行總部及分支機構(gòu)主管的問卷數(shù)據(jù),共包括12個指標,其中,“銀行家宏觀信心指數(shù)”很好地反映了銀行家預(yù)期。該指數(shù)計算方法是在全部接受調(diào)查的銀行家中,先分別計算認為本季經(jīng)濟“正?!焙拖录窘?jīng)濟“正?!钡恼急龋儆嬎銉蓚€占比的算術(shù)平均值。最終加入到實證中的銀行預(yù)期變量為“銀行家宏觀信心指數(shù)”的對數(shù)差分(簡稱BCI)。

      2.經(jīng)濟波動變量。本文采用已有研究中測度經(jīng)濟波動的普遍方式,使用GDP實際值的增長率(簡稱GDP)刻畫經(jīng)濟波動,計算方法為名義GDP通過基期CPI平減。由于CPI原始數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù),本文采用了每季度內(nèi)的月度平均值作為本季度的CPI數(shù)據(jù)。

      3.銀行表內(nèi)信貸變量。由于商業(yè)銀行貸款各項數(shù)據(jù)不可得,所以本文對比了與之構(gòu)成最為接近的“社會融資規(guī)模人民幣貸款”、“存款類金融機構(gòu)人民幣貸款”和“金融機構(gòu)人民幣各項貸款”數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)三者相差很小,因此,本文最后選擇了“金融機構(gòu)人民幣各項貸款”代表商業(yè)銀行表內(nèi)貸款,采用中國人民銀行發(fā)布的金融機構(gòu)人民幣各項貸款季度增量除以上季度存量值作為銀行表內(nèi)信貸的代表變量(簡稱LBF)。

      4.影子銀行變量。中國式影子銀行具有“類銀行”特點,也可稱為“信貸型影子銀行”。本文參考方先明等(2017)[24]的思路,從融資總量中剔除影子銀行無關(guān)項后獲得影子銀行規(guī)模。具體計算方法是“社會融資規(guī)模-人民幣貸款-外幣貸款-企業(yè)債券-非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資”,得出的信貸型影子銀行規(guī)模不僅包括以銀行部門為主導的委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票等影子銀行業(yè)務(wù),還包括小額貸款公司貸款、民間借貸等非銀行部門影子銀行業(yè)務(wù)。最終加入到實證中的影子銀行變量為本季度新增除以上季度存量,等同于規(guī)模增長率(簡稱SB)。

      (二)數(shù)據(jù)處理

      本文選取變量的原始數(shù)據(jù)均來自Wind數(shù)據(jù)庫,樣本區(qū)間為2004Q1~2019Q4,運用Eviews 8.0中X12進行了季節(jié)調(diào)整,最后加入實證檢驗的變量均通過了ADF檢驗,滿足時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性要求。

      四、基于Granger因果關(guān)系檢驗的假設(shè)檢驗與結(jié)果分析

      (一)線性Granger因果關(guān)系檢驗及其結(jié)果分析

      1969年Granger因果關(guān)系檢驗提出之后,廣泛應(yīng)用于經(jīng)濟理論研究和政策制定。在傳統(tǒng)的Granger因果關(guān)系檢驗中,“解釋變量Xt不是引起被解釋變量Yt變動的Granger原因”這一假設(shè)可以通過向量自回歸模型(稱為VAR模型)實現(xiàn)檢驗,具體模型表示如下:

      (1)

      其中,k為滯后階數(shù),模型中可以加入常數(shù)項和趨勢項?!癤t不是引起Yt變動的Granger原因”的零假設(shè)可以表示為H0:β1=β2=…=βk=0,即(1)式中Xt滯后變量的所有回歸系數(shù)均不顯著時H0成立;如果存在顯著性,那么Xt就是引起Yt變動的Granger原因。上述Granger因果關(guān)系檢驗方法更適合對線性和參數(shù)型時間序列模型進行因果關(guān)系檢驗。

      本文對BCI、LBF和GDP的組合,以及BCI、SB和GDP的組合分別建立VAR模型。根據(jù)Akaike信息準則(AIC)確定滯后階數(shù),檢驗了兩個系統(tǒng)內(nèi)的線性Granger因果關(guān)系(見表1和表2)。

      表1 BCI、LBF和GDP三者線性Granger因果關(guān)系檢驗

      表2 BCI、SB和GDP三者線性Granger因果關(guān)系檢驗

      前文研究假設(shè)成立的基礎(chǔ)充分非必要條件是,“BCI是引起SB和LBF變動的Granger原因”、“SB和LBF是引起GDP變動的Granger原因”以及“BCI是引起GDP變動的Granger原因”同時成立。然而,從表1和表2的線性Granger因果關(guān)系檢驗結(jié)果可以得到以下結(jié)論:LBF不是引起GDP變動的Granger原因、BCI不是引起GDP變動的Granger原因,從而使得前文研究假設(shè)“銀行家預(yù)期可以通過銀行表內(nèi)信貸和影子銀行影響經(jīng)濟波動”并不成立。那么,線性Granger因果關(guān)系檢驗的結(jié)果是不是就是最終結(jié)論呢?

      (二)非線性Granger因果關(guān)系檢驗方法

      眾所周知,線性Granger因果關(guān)系檢驗以總體分布已知為前提,因此,基礎(chǔ)假設(shè)根本不符合現(xiàn)實情況。然而,線性Granger因果關(guān)系檢驗的最大問題來自于對經(jīng)濟體系中結(jié)構(gòu)突變的忽略。由于經(jīng)濟政策的非預(yù)期性變化或經(jīng)濟風險的沖擊,經(jīng)濟變量普遍存在結(jié)構(gòu)突變的現(xiàn)象,其中,非線性和非對稱性是這一現(xiàn)象的明顯標志。因此,采用線性Granger因果關(guān)系檢驗容易扭曲或者遺漏經(jīng)濟變量之間的因果信息,而非參數(shù)(非線性)Granger因果關(guān)系檢驗也應(yīng)運而生。其中,由Hiemstra和Jones(1994)[25]與Diks和Panchenko(2006)[26]先后提出的HJ檢驗和DP檢驗應(yīng)用最為廣泛。HJ檢驗奠定了非線性Granger因果關(guān)系檢驗的理論基石,但HJ檢驗存在嚴重的過度拒絕問題。對此,Diks和Panchenko(2006)提出了修正和改進的DP檢驗。[26]該檢驗的創(chuàng)新之處在于檢驗統(tǒng)計量“Tn統(tǒng)計量”的提出。Tn統(tǒng)計量可以通過帶寬和條件分布的設(shè)置適應(yīng)更加復雜的假設(shè),因此具備了穩(wěn)定和優(yōu)良的統(tǒng)計性質(zhì)。DP檢驗的簡要過程可以表示如下:

      假設(shè)存在兩個嚴格平穩(wěn)的時間序列分別稱為{Xt}與{Yt},從0~t時刻{Xt}和{Yt}對應(yīng)觀測值包含的信息集記為FX,t與FY,t。在“{Xt}不是引起{Yt}變動的Granger原因”的原假設(shè)下,有以下關(guān)系成立:

      H0:Yt+1|(FX,t,FY,t):Yt+1|FY,t

      (2)

      (3)

      經(jīng)過修正后有以下關(guān)系式成立:

      q≡E[fX,Y,Z(x,y,z)fY(y)-fX,Y(x,y)fY,Z(y,z)]=0

      (4)

      (5)

      其中,en為帶寬參數(shù),與樣本數(shù)量相關(guān)。自此,可以構(gòu)造Tn檢驗統(tǒng)計量如下:

      (6)

      帶寬序列en選取適當與否,決定了估計值是否一致、無偏和有效。根據(jù)Powell和Stoker(1996)[27]對帶寬參數(shù)的處理方法,一般可以將帶寬參數(shù)設(shè)置為:

      (7)

      其中,C表示任意數(shù)。在其基礎(chǔ)上,Diks和Panchenko(2006)[26]對帶寬參數(shù)設(shè)置進行改進,將其設(shè)置為en=max(Cn-2/7,1.5)。因此,經(jīng)過修正后的DP檢驗所運用的統(tǒng)計量Tn服從正態(tài)分布,并有如下關(guān)系成立:

      (8)

      其中,Sn為Tn漸進方差的估計值。

      (三)基于非線性Granger因果關(guān)系檢驗的假設(shè)檢驗及結(jié)果分析

      本文對BCI、LBF和GDP的組合,以及BCI、SB和GDP的組合分別建立VAR模型。根據(jù)Akaike信息準則(AIC)確定滯后階數(shù),并采用大多數(shù)研究中e=1.5σ的帶寬參數(shù),采用更為穩(wěn)健的非線性Granger因果關(guān)系DP檢驗方法,對研究假設(shè)進行了再次檢驗。

      根據(jù)表3的實證結(jié)果,無論影子銀行業(yè)務(wù)還是銀行表內(nèi)信貸業(yè)務(wù),在滯后3階和10%的顯著性水平上,都拒絕了“BCI不是引起GDP變動的非線性Granger原因”。也就是說,前文的研究假設(shè)成立,即銀行家預(yù)期影響經(jīng)濟波動的傳導渠道既包括銀行表內(nèi)信貸,也包括影子銀行,從而證實了前文的推斷。

      表3 BCI與GDP之間非線性Granger因果關(guān)系檢驗

      其中,銀行表內(nèi)信貸充當銀行家預(yù)期影響經(jīng)濟波動的傳導渠道完全在情理之中,而影子銀行同樣傳導了銀行家預(yù)期的影響力也符合中國金融體系的發(fā)展情況。從2004年以來,影子銀行業(yè)務(wù)隨著金融監(jiān)管的放寬而不斷擴張,規(guī)模迅速崛起。尤其是在2008年“次貸危機”之后,由于經(jīng)濟刺激計劃所帶來的經(jīng)濟過熱和通脹出現(xiàn),在貨幣政策由寬松轉(zhuǎn)為穩(wěn)健過程中,實體經(jīng)濟中大量的融資需求得不到滿足,以銀行理財產(chǎn)品為代表的表外業(yè)務(wù)通過“三套利”脫離金融監(jiān)管,替代傳統(tǒng)銀行信貸業(yè)務(wù)與實體經(jīng)濟緊密相連。據(jù)統(tǒng)計,截至2019年末影子銀行流入實體經(jīng)濟的資金規(guī)模達到60萬億元,相當于銀行表內(nèi)信貸的50%。影子銀行的特點決定其受到的金融監(jiān)管不可與銀行表內(nèi)信貸同日而語,在不受存款準備金等一系列監(jiān)管硬性要求的約束下,影子銀行會大量流入“三去一降一補”等政策整治行業(yè)和企業(yè),造成貨幣政策和產(chǎn)業(yè)政策失靈,而這在很大程度上受到銀行家個人意志的左右。因此,本文的實證結(jié)果恰恰反映了除傳統(tǒng)銀行表內(nèi)信貸之外銀行家預(yù)期發(fā)揮影響力的另一個“體系”,對“去杠桿”等宏觀調(diào)控政策的效果具有明顯破壞作用。與此同時,影子銀行作為傳統(tǒng)銀行表內(nèi)信貸的補充,解決了部分難以匹配傳統(tǒng)信貸渠道的企業(yè)融資需求,在一定程度上服務(wù)于實體經(jīng)濟,與其緊密相連,但也將擠占貨幣政策傳導渠道,導致通過銀行信貸渠道傳導的貨幣政策實施效果大打折扣。

      (四)穩(wěn)健性檢驗

      本文將代表銀行家預(yù)期的主觀層面指標BCI替換成客觀層面指標——信用息差(Credit Spread,簡稱Spread),并采取相同的檢驗方法再次進行實證檢驗。信用息差作為金融市場主要參與者的預(yù)期變量已經(jīng)被大量研究所使用。Spread變量之所以可以代理銀行家預(yù)期,與中國金融體系結(jié)構(gòu)特點有關(guān)。一般情況下,債券市場的預(yù)期由資金需求者和資金提供者根據(jù)資金供需關(guān)系決定,然而,在中國銀行主導型的金融體系中,社會融資主要來自于商業(yè)銀行,債券市場更是如此。商業(yè)銀行作為債權(quán)市場的核心交易者,其預(yù)期完全決定了債券信用息差的變動趨勢,因此,可以將其視為反映銀行家預(yù)期高低的指標。

      為構(gòu)建Spread變量,本文采用剩余期限小于一年的AAA級8年期中債企業(yè)債與8年期中債國債每季度最后一個交易日的到期收益率分別代理企業(yè)債和國債的季度到期收益率,然后通過計算兩者到期收益率的對數(shù)差值得到Spread。AAA級8年期中債企業(yè)債和8年期中債國債的日度數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫,共計46只債券,樣本期間為2007Q3~2019Q4,對季末日數(shù)據(jù)構(gòu)成的季度序列進行了季節(jié)調(diào)整。

      表4 Spread與GDP之間非線性Granger因果關(guān)系檢驗

      穩(wěn)健性檢驗結(jié)果如表4所示,在以Spread變量作為銀行家預(yù)期代理變量時,在VAR模型滯后4~8階時,無論是在銀行表內(nèi)信貸,還是在影子銀行的系統(tǒng)中,均可以得到Spread是引起經(jīng)濟波動非線性Granger原因的結(jié)論,即Spread的變化可以對經(jīng)濟波動產(chǎn)生非線性影響,而且其傳導渠道既包含傳統(tǒng)銀行表內(nèi)信貸,也同時包括影子銀行。值得注意的是,從顯著性水平來看,影子銀行作為傳導渠道的顯著程度超過了同期的銀行表內(nèi)信貸作為傳導渠道,這進一步揭示了影子銀行在金融和經(jīng)濟體系中的地位已經(jīng)非常重要。

      五、主要結(jié)論與政策建議

      在已有研究充分證明銀行家預(yù)期能夠顯著影響經(jīng)濟波動的理論支撐下,本文以銀行家宏觀經(jīng)濟信心指數(shù)作為銀行家預(yù)期的代理變量,通過非線性Granger因果關(guān)系檢驗方法考察了銀行家預(yù)期是否顯著影響經(jīng)濟波動,并重點檢驗其傳導機制。對于傳導機制的討論,與以往研究不同,本文不僅檢驗了傳統(tǒng)銀行表內(nèi)信貸,也檢驗了影子銀行。本文還進一步采用替換銀行家預(yù)期變量的方法進行了穩(wěn)健性檢驗。實證結(jié)果顯示,銀行家預(yù)期影響經(jīng)濟波動的傳導渠道不僅包括銀行表內(nèi)信貸,也包括影子銀行?;谏鲜鲅芯拷Y(jié)論,本文提出以下幾點政策建議:

      首先,政策制定部門應(yīng)加強對銀行家預(yù)期管理的重視,探索將銀行家預(yù)期納入宏觀調(diào)控政策工具箱。近年來,我國在宏觀預(yù)期管理領(lǐng)域發(fā)展相對落后的情況有所改進,但相應(yīng)的政策工具缺乏仍是難題。本文的實證結(jié)論表明,銀行家預(yù)期具備影響經(jīng)濟波動的機制,已經(jīng)在系統(tǒng)性金融風險和宏觀經(jīng)濟波動之間形成傳遞路徑,對宏觀審慎監(jiān)管提出了挑戰(zhàn)。當然,這也同時揭示了將銀行家預(yù)期作為重要金融市場主體預(yù)期的實踐意義。監(jiān)管部門完全可以通過監(jiān)測銀行家預(yù)期變動,預(yù)判金融市場主體預(yù)期突變,防范金融風險向?qū)嶓w經(jīng)濟蔓延,而這正是宏觀審慎監(jiān)管政策的主要職責??梢姡y行家預(yù)期管理在一定程度上可以視為宏觀審慎監(jiān)管的有力工具。

      其次,加強對銀行家預(yù)期的引導,保持貨幣政策傳導通暢。本文的研究結(jié)論表明,銀行家預(yù)期本質(zhì)上屬于貨幣政策傳導中信貸渠道的一部分,貨幣當局通過有效溝通勢必有助于銀行家形成合理預(yù)期,保證貨幣政策的有效性。因此,政策制定部門應(yīng)重視溝通手段和形式在預(yù)期管理中的作用,采取適當?shù)臏贤C制闡述和明確貨幣政策意圖,主動防范銀行家非理性預(yù)期造成的信貸和宏觀經(jīng)濟波動。對此,可以設(shè)立專門的溝通部門,以便于及時有效地開展各種形式的溝通活動。同時,需要重視學者、專業(yè)機構(gòu)、媒體在溝通過程中的作用,盡量讓溝通內(nèi)容通俗易懂,幫助銀行家更好地理解貨幣政策的反應(yīng)機制。

      最后,應(yīng)在合理監(jiān)管下通過制度引導影子銀行作為傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的有益補充。本文實證結(jié)果加深了對影子銀行在實體經(jīng)濟中扮演角色的理解,影子銀行之所以在銀行家預(yù)期與經(jīng)濟波動的因果關(guān)系鏈條中起到中介作用,本質(zhì)上體現(xiàn)了影子銀行與實體經(jīng)濟的密切聯(lián)系。盡管一部分影子銀行資金以銀證合作、銀信合作、抽屜協(xié)議暗保、票據(jù)期限分拆等監(jiān)管套利形式流入“兩高一?!钡刃袠I(yè),但也會流向融資資質(zhì)不夠,被正規(guī)金融所排斥的中小企業(yè),解決了這部分企業(yè)的融資難問題。因此,需要從正反兩個角度綜合對待影子銀行,既要規(guī)范相應(yīng)制度覆蓋其風險,也需要合理引導影子銀行業(yè)務(wù)更好地服務(wù)于實體經(jīng)濟。

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