金融脫媒對貨幣政策傳導機制影響的實證

陳荊松,李映妮,羅 振,苑小娟（中南財經政法大學 統(tǒng)計與數學學院，武漢 430073）

金融脫媒對貨幣政策傳導機制影響的實證

陳荊松,李映妮,羅 振,苑小娟
（中南財經政法大學 統(tǒng)計與數學學院，武漢 430073）

文章運用貝葉斯方法去估計向量自回歸VAR模型，即用BVAR模型去探究金融脫媒對不同貨幣政策傳導機制的影響。得到結論：金融脫媒在一定程度上抑制了利率渠道，并弱化了信貸渠道，卻強化了資產價格渠道的作用。

金融脫媒；貨幣政策傳導機制；貝葉斯向量自回歸（BVAR）

0 引言

金融脫媒（Financial Disintermediation），是指在經濟金融化與金融市場化的進程中，資金的需求與供給雙方繞開金融中介而直接進行融資的現象。金融脫媒的出現，不僅給傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來了更多的挑戰(zhàn)，也極大地影響了貨幣政策的傳導機制。在貨幣政策利率傳導渠道方面，金融脫媒極大地改變了企業(yè)的融資方式，使得企業(yè)在資本市場的直接融資中對利率更為敏感，從而疏通了貨幣政策的利率傳導渠道。

當前，國內學者們在金融脫媒對貨幣政策傳導機制的影響方面的研究相對集中在向量自回歸模型（VAR）或者結構向量自回歸模型。然而在實際的經濟系統(tǒng)中，傳統(tǒng)模型對數據與參數依賴性較強，并且貨幣政策在實際傳導過程中也可能存在諸多隨機不確定性因素，因此用貝葉斯VAR模型能較好地避免這些不利因素，有可能更好地解決貨幣政策傳導過程中存在的不確定性問題。

1 貝葉斯向量自回歸（BVAR）模型

1．1 向量自回歸（VAR）模型

向量自回歸VAR模型最初是由學者Sims（1980）所提出的，用以研究多變量的時間序列問題。

假設兩個時間序列變量{y1t，y2t}，分別為兩個回歸方程的被解釋變量；這兩個變量的p階滯后值作為回歸方程的解釋變量，以此構成了一個簡單的二元的VAR（p）模型：

其中，{ε1t}與{ε2t}是白噪聲過程，不存在自相關，但兩個回歸方程的擾動項之間允許存在同期相關性：

兩個方程的解釋變量完全一樣，將兩個方程寫在一起：

將同期變量寫成列向量，并把相應的系數合并為矩陣：

定義相應的系數矩陣為Γ0，Γ1，...，Γp，可得：

由于與AR（p）相似，故并名為VAR（p）。

在宏觀經濟和金融領域廣泛運用的VAR模型隨著變量的增多、滯后階數的增大，會產生大量的待估參數，其數量將以平方的速度增加。大量的參數估計無疑將導致過度擬合問題。

1．2 貝葉斯向量自回歸（BVAR）模型

為克服VAR模型中參數過多的問題，Litterman（1986）提出了Minnesota先驗分布，用貝葉斯的方法來估計VAR模型，即貝葉斯向量自回歸（BVAR）模型。BVAR利用包含信息的先驗分布彌補樣本中的信息缺失，以減少估計的不確定性。

除Minnesota先驗分布之外，還有以Wishart先驗分布為基礎發(fā)展起來的Normal-Wishart先驗分布和Independent Normal-Wishart先驗分布。George（2008）提出了SSVS先驗分布，以及將SSVS與Wishart結合起來的先驗分布。Koop（2013）考察了不同的先驗分布，結果證明相比于VAR模型，基于貝葉斯方法的VAR模型，即BVAR更加具有穩(wěn)健性。本文采取SSVS與Wishart結合起來的先驗分布進行貝葉斯估計。

假設有一個模型A，模型的參數由θA表示，模型的參數的概率密度函數為p。那么該模型A參數的先驗分布假設為p(θA|A)。在貝葉斯估計中一般采取試錯的辦法來確定更優(yōu)的分布。再利用觀測數據得到給定模型及觀測值條件下的似然函數：

在已有先驗概率密度函數與似然函數條件下，運用貝葉斯定理得到事后分布。則事后分布的密度函數為：

p(YT|A)為邊緣密度函數，并且：

并計算出事后分布的核密度函數：

K(θA|YT，A)為核密度函數。運用卡爾曼濾波和Metropolis-Hastings算法等可得到事后分布。

2 金融脫媒指數的測度與數據選取

2．1 金融脫媒指數的測度

對于金融脫媒指標的測度，本文借鑒了Roldos（2006）和宋旺（2010）的方法，使用直接融資占社會融資總額的比重來衡量我國的金融脫媒現象。

其中，直接融資主要是指股票融資額和企業(yè)債券發(fā)行額，間接融資主要是指人民幣貸款額。指標上升說明直接融資渠道占比增加，進而表明金融脫媒程度正在加大，數值變化可以反應我國金融脫媒發(fā)展趨勢。

圖1我國的金融脫媒指數FD

從圖1可以看出，我國的金融脫媒指數FD在2005年之前都在0.2左右的一個較低的位置浮動，從2005年開始迅速攀升，到2007年第三季度到達頂峰0.8左右，在2008年迅速跌落，之后幾年里有所回升，基本維持在0.4的水平。這是由于2005年我國的債券市場擴容，股票市場快速發(fā)展，并在2007年到達巔峰。在2008年全球金融危機的影響下，我國股市低迷，例如2010年IPO暫停等，但由于新三板和互聯網金融的刺激，我國的金融脫媒指數有所回升。

2．2 數據的選取

本文選擇Mt來表示貨幣供應量M，產出Y用來表示國民生產總值，利率r為7天上海同業(yè)拆借率SHIBOR，固定投資完成額用投資I表示。資產價格選取股票價格為研究對象，選擇上證綜合指數作為股票價格INDEX，消費C則選取社會消費品零售總額作為變量。商業(yè)銀行的貸款量LOAN使用金融機構人民幣境內各項貸款余額來表示。本文的數據區(qū)間從2002年1月到2015年3月，表示產出Y的國民生產總值的數據為季度數據，除此之外的其他數據均是月度數據。數據來源于中經網數據庫和中國人民銀行官網等。

首先，由于產出Y為季度數據，為保證樣本的統(tǒng)一性，故將其他所有變量的月度數據通過算數平均轉化為季度數據。其次，由CPI數據換算出通貨膨脹率，進而得出實際利率r、實際產出Y和實際貨幣供應量M等。再次，為消除季度數據的季節(jié)性周期影響，采用Census X-12方法對數據進行調整以避免季節(jié)性的干擾。最后，為減小異方差性對時間序列數據的影響和去量綱化，考慮到利率r和金融脫媒指數FD已經是百分比表示變化率的變量，因此對除利率r和金融脫媒指數FD之外的其他變量取對數。

3 金融脫媒對貨幣政策傳導渠道影響的實證

3．1 利率傳導渠道

貨幣政策利率傳導渠道是由于貨幣增發(fā)導致利率降低，進而使得投資增加，最后引致產出的增加。首先建立如下不含有金融脫媒因素FD的貝葉斯向量自回歸BVAR-1模型：

以及加入金融脫媒因素而建立的BVAR-2模型：

在BVAR模型中，包含有大量的參數，而這些參數的經濟意義又非常難以單獨解釋，故將注意力集中于脈沖響應函數的分析。脈沖響應函數則是描述了某內生變量的沖擊對其他變量帶來的影響，即某個變量對另一個變量的一個標準信息單位正向沖擊。

首先在沒有加入金融脫媒因素的BVAR-1模型中，分別得出投資對貨幣供應量和利率的脈沖響應函數。其脈沖響應結果如圖2和圖3所示，其中橫坐標代表了沖擊的滯后階數，縱坐標代表了沖擊單位，中間的曲線代表了脈沖響應后驗分布的均值，兩側曲線分別表示脈沖響應函數后驗分布16%和84%的均值。

圖2 BVAR-1中投資對貨幣供應量的脈沖響應

圖3 BVAR-1中投資對 利率的脈沖響應

其次，在加入了金融脫媒因素的BVAR-2模型中，再次分別得出投資對貨幣供應量和利率的脈沖響應函數。其脈沖響應結果如圖4和圖5所示。

圖4 BVAR-2中投資對貨幣供應量的脈沖響應

圖5 BVAR-2中投資對 利率的脈沖響應

由圖3和圖5可知，在BVAR-1中投資對于利率的一個正向沖擊，在第二期達到最小值，隨后兩期雖有波動，但最終穩(wěn)定于-0.01的單位水平。而在金融脫媒影響下的BVAR-2中，投資對于利率的一個正向沖擊，趨勢與BVAR-1大致相同，但波動幅度更小。這與理論分析的結果金融脫媒強化了貨幣政策的利率政策有所出入，可能的原因是：雖然金融脫媒現象能夠使企業(yè)獲得更多的利率型的資產，使企業(yè)更容易受到利率變動的影響，但是隨著金融脫媒的不斷深化，企業(yè)繞過銀行媒介的間接融資，能夠在資本市場取得更多的融資渠道，從而降低了資本市場à易的金融摩擦。而金融摩擦的降低可能會減小產出缺口變換的持續(xù)性，進而減弱產出對于利率的反應。因此，金融脫媒在一定程度上減弱了貨幣政策的利率途徑，使其對于投資和產出的促進效果大打折扣。另外，我國的利率政策并不完善，利率市場化也不完善，存款利率和定價機制不能隨行就市。金融脫媒使得資金供求雙方繞開銀行，更少受到當局監(jiān)管，無意之中增加了資本市場的風險性與不確定性。因此，金融脫媒對貨幣政策的利率傳導渠道總的來說還是增加了風險波動性、減弱了最終效果。

3．2 資產價格傳導渠道

貨幣政策利率傳導渠道是由于貨幣增發(fā)導致股票價格的上升，進而使得消費支出增加，最后增加產出。運用金融脫媒指數（FD）、貨幣供應量（M）、上證綜合指數INDEX）、社會消費品零售總額（C）、總產出（GDP）建立資產價格傳導渠道下的不含金融脫媒因素FD的貝葉斯向量自回歸BVAR-3模型和加入金融脫媒因素FD后的BVAR-4模型，這里模型結構同BVAR-1和BVAR-2。

對于脈沖響應函數，首先在沒有加入金融脫媒因素的BVAR-3模型中，分別得出資產價格對貨幣供應量、消費對資產價格的脈沖響應函數。其脈沖響應結果如圖6和圖7所示。

圖6 BVAR-3中資產價格對貨幣供應量的脈沖響應

圖7 BVAR-3中消費對 資產價格的脈沖響應

其次，在加入了金融脫媒因素的BVAR-2模型中，再次分別得出資產價格對貨幣供應量、消費對資產價格的脈沖響應函數。其脈沖響應結果如圖8和圖9所示。

圖8 BVAR-4中資產價格對貨幣供應量的脈沖響應

圖9 BVAR-4中消費對 資產價格的脈沖響應

由圖7和圖9可知，在沒有金融脫媒影響的BVAR-3中，消費對于資產價格的一個正向沖擊在第3期開始上漲，并在第8期穩(wěn)定于0.02的單位水平。而在加入金融脫媒的影響因素后，消費對于資產價格的一個正向沖擊在第2期就開始上漲，并在第5期穩(wěn)定于0.03個單位水平。這與預期的效果是吻合的，金融脫媒加速了資產價格傳導渠道的效應。其主要原因在于金融脫媒現象的出現極大地促進了證券市場的發(fā)展，從而加速了貨幣政策的資產價格傳導渠道。同時，互聯網快速的信息à流溝通進一步增強了我國資產價格渠道的作用，避免了貨幣政策傳遞過程中的信息衰減。

3．3 信貸傳導渠道

貨幣政策的信貸傳導渠道是由于貨幣增發(fā)引致銀行發(fā)放的貸款增加，進而使得投資增加，從而導致產出的增加。使用金融脫媒（FD）、貨幣供應量（M）、貸款（LOAN）、投資（I）、總產出（GDP）建立信貸傳導渠道下的不含金融脫媒因素FD的貝葉斯向量自回歸BVAR-5模型和加入金融脫媒因素FD后的BVAR-6模型，其中模型結構同BVAR-1和BVAR-2。

對于脈沖響應函數，首先在沒有加入金融脫媒因素的BVAR-5模型中，分別得出信貸對貨幣供應量、投資對信貸的脈沖響應函數。其脈沖響應結果如圖10和圖11所示。

圖10 BVAR-5中信貸對貨幣供應量的脈沖響應

圖11 BVAR-5中投資對 信貸的脈沖響應

然后，在加入了金融脫媒因素的BVAR-6模型中，再次分別得出信貸對貨幣供應量、投資對信貸的脈沖響應函數。其脈沖響應結果如圖12和圖13所示。

圖12 BVAR-6中信貸對貨幣供應量的脈沖響應

圖13 BVAR-6中投資對 信貸的脈沖響應

由圖11和圖13可知，在沒有金融脫媒影響下的BVAR-5中，投資對于信貸的一個正向沖擊穩(wěn)步上升并在第4期趨向于0.02個單位水平的穩(wěn)定值。而在加入了金融脫媒的影響因素后，投資對于信貸的一個正向沖擊在第2期才開始逐步增長，并在第4期穩(wěn)定于0.01個單位水平附近。這與理論分析的結果是一致的，即金融脫媒弱化了貨幣政策信貸傳導渠道的作用。其主要原因可能是金融脫媒的不斷深化、金融市場的不斷發(fā)展完善、金融產品的不斷創(chuàng)新，資金需求者有著更多樣化的融資渠道，相較于向商業(yè)銀行貸款的間接融資渠道，資金需求者們更傾向于股票和債券等當時融資，從而引致銀行信貸萎靡。對于貨幣政策信貸渠道來說，銀行到企業(yè)的傳導環(huán)節(jié)效果大打折扣。

4 結論

在我國金融體系和資本市場不斷完善，政府大力支持的背景下，金融脫媒有非常明顯的表現。本文通過BVAR模型，研究了金融脫媒對貨幣政策利率、資產價格、信貸傳導途徑的影響。我國金融脫媒的發(fā)展對加快貨幣政策的利率傳導渠道并未有預期的效果。對于貨幣政策信貸渠道來說，金融脫媒弱化了貨幣政策信貸傳導渠道的作用。從價格傳導渠道來看，金融脫媒的發(fā)展可以促進資產的有效配置，在一定程度上強化了貨幣政策資產價格渠道的作用。從整體來看，金融脫媒一方面加快了貨幣政策的傳導，另一方面，金融脫媒加劇了資產價格的波動，融資雙方面臨更大的資本市場風險。

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（責任編輯/劉柳青）

F830.9

A

1002-6487（2016）24-0166-04

中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助項目（2012094）

陳荊松（1979—），男，湖北荊州人，博士，副教授，研究方向：金融計量模型。李映妮（1991—），女，四川廣安人，碩士，研究方向：數量經濟學。