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    貨幣供給量與影子銀行、通貨膨脹的關(guān)系
    ——基于可變參數(shù)狀態(tài)空間模型的實證檢驗

    2017-09-28 10:47:23朱方圓
    河北工業(yè)科技 2017年5期
    關(guān)鍵詞:供給量供應(yīng)量貨幣政策

    朱方圓

    (1.遼寧大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,遼寧沈陽 110036;2.渤海大學(xué)經(jīng)法學(xué)院,遼寧錦州 121013)

    貨幣供給量與影子銀行、通貨膨脹的關(guān)系
    ——基于可變參數(shù)狀態(tài)空間模型的實證檢驗

    朱方圓1,2

    (1.遼寧大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院,遼寧沈陽 110036;2.渤海大學(xué)經(jīng)法學(xué)院,遼寧錦州 121013)

    為了提高貨幣政策的可操作性,為貨幣政策的制定提供更加明確的方向,運用平穩(wěn)性檢驗、協(xié)整關(guān)系檢驗、Granger因果關(guān)系檢驗等方法,基于可變參數(shù)的狀態(tài)空間模型,研究貨幣供給量與影子銀行、通貨膨脹之間的動態(tài)變化關(guān)系,確定彈性系數(shù)的大小。研究發(fā)現(xiàn),貨幣供應(yīng)量的通貨膨脹彈性系數(shù)呈現(xiàn)出明顯的下降趨勢,通貨膨脹的影響逐漸降低;貨幣供應(yīng)量的影子銀行彈性系數(shù)呈上升趨勢,影子銀行的影響力越來越大。對三者關(guān)系進行研究所獲得的結(jié)論有利于加強對影子銀行的監(jiān)管,提高貨幣政策實施的有效性。

    金融市場;影子銀行;通貨膨脹;貨幣供給量;信用創(chuàng)造

    自2008年金融危機爆發(fā)以來,影子銀行逐漸成為國際學(xué)術(shù)界和監(jiān)管當局關(guān)注的焦點。影子銀行對經(jīng)濟金融領(lǐng)域的影響是多方面的,眾多專家學(xué)者從不同的角度對影子銀行展開了研究。關(guān)于影子銀行的實證分析主要集中于3個方面:第一,影子銀行對經(jīng)濟增長的影響;第二,影子銀行對貨幣政策的影響,主要從對貨幣供給量的影響、對貨幣政策傳導(dǎo)的影響等方面進行分析的較多;第三,影子銀行自身的風(fēng)險性,主要是對商業(yè)銀行的風(fēng)險溢出,以及對銀行體系穩(wěn)定性的影響。

    在影子銀行的信用創(chuàng)造方面,國內(nèi)外學(xué)者有了一定的研究。GORTON等[1]通過分析影子銀行的運行機制,發(fā)現(xiàn)影子銀行具有與傳統(tǒng)商業(yè)銀行相類似的貨幣創(chuàng)造框架,影子銀行本身也具有信用創(chuàng)造體系和相應(yīng)的貨幣供應(yīng)機制。POZSAR等[2]指出影子銀行所具有的貨幣創(chuàng)造能力會影響貨幣政策的傳導(dǎo)。李波等[3]分析了影子銀行體系的運行模式,并從其信用創(chuàng)造的角度研究影子銀行對貨幣政策的影響。李小開[4]采用VAR模型實證研究了影子銀行與廣義貨幣供應(yīng)量之間的動態(tài)關(guān)系,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn),二者互為Granger因果關(guān)系。劉潤佐等[5]從信托公司的角度出發(fā),對信托公司的“信用增加”與“貨幣增加”、“信用創(chuàng)造”與“信用擴張”進行了區(qū)別和分析。解鳳敏等[6]研究發(fā)現(xiàn),影子銀行規(guī)模的擴張會擴大貨幣乘數(shù),影子銀行與貨幣政策調(diào)控之間的矛盾會弱化貨幣政策的效果。周啟清等[7]構(gòu)建誤差修正模型,研究發(fā)現(xiàn)影子銀行、貨幣存量M1與通貨膨脹呈正相關(guān)關(guān)系,而 GDP 的增長與通貨膨脹呈負相關(guān)關(guān)系。王銘利[8]利用中國 A 股上市公司數(shù)據(jù)證明了廣義信貸傳導(dǎo)渠道已經(jīng)成為中國貨幣政策傳導(dǎo)的重要路徑,發(fā)現(xiàn)影子銀行業(yè)務(wù)會弱化貨幣政策的效力。蔡雯霞[9]基于IS-LM模型和CC-LM模型分析了影子銀行業(yè)務(wù)對貨幣政策的影響,研究發(fā)現(xiàn)傳統(tǒng)商業(yè)銀行在貨幣政策傳導(dǎo)中的作用被削弱了,影子銀行可以通過影響資產(chǎn)價格從而影響貨幣政策的資產(chǎn)價格傳導(dǎo)渠道。

    對影子銀行與貨幣供應(yīng)量關(guān)系的研究大多是從貨幣政策傳導(dǎo)角度進行的,而針對影子銀行與貨幣供應(yīng)量及通貨膨脹關(guān)系的研究并不多。由于經(jīng)濟改革和金融創(chuàng)新的不斷深化,影子銀行、貨幣供應(yīng)量和通貨膨脹之間的關(guān)系也是動態(tài)變化的,所以本研究基于可變參數(shù)的狀態(tài)空間模型對三者的關(guān)系進行研究。

    1 影子銀行信用創(chuàng)造對貨幣供應(yīng)量影響的理論分析

    商業(yè)銀行受到核心資本充足率、存貸比等因素的限制,在控制了風(fēng)險的同時也限制了收益。為擴大收益,提升在市場中的競爭力,商業(yè)銀行不斷推出金融創(chuàng)新產(chǎn)品,將表內(nèi)業(yè)務(wù)向表外轉(zhuǎn)移,與其他金融機構(gòu)合作發(fā)放信托委托貸款,從而使影子銀行有了載體,能夠借助于商業(yè)銀行體系進行信用創(chuàng)造。

    基于影子銀行的運行特征,采用解鳳敏等[6]對存款派生倍數(shù)的簡化分析過程,筆者在分析中加入了超額存款準備金和現(xiàn)金漏損率指標。

    假設(shè)1:中央銀行、商業(yè)銀行和影子銀行構(gòu)成了整個金融體系;

    假設(shè)2:商業(yè)銀行按要求向中央銀行繳納Rd比例的法定存款準備金,商業(yè)銀行保留Re比例的超額存款準備金,并且存在Rc比例的現(xiàn)金漏損;

    假設(shè)3:由于影子銀行具有高額的回報率,客戶會將一部分銀行存款分流至影子銀行,分流的存款與銀行總存款之比為影子銀行漏損率s;

    假設(shè)4:影子銀行從獲得的資金中預(yù)留一部分作為償付保證,預(yù)扣資金與負債之比為預(yù)留扣減率a;

    假設(shè)5:影子銀行貸出的資金將以存款形式回流到商業(yè)銀行。

    假設(shè)中Rd,Re,Rc,s,a取值范圍均為(0,1)。

    客戶將原始存款H存入第1家商業(yè)銀行,然后從中取出Hs轉(zhuǎn)移至影子銀行。該商業(yè)銀行繳納法定存款準備金H(1-s)Rd、留存部分超額準備金H(1-s)Re、扣除現(xiàn)金漏損H(1-s)Rc后,將余下的H(1-s)(1-Rd-Re-Rc)作為發(fā)放貸款。影子銀行在預(yù)留扣減Hsa部分之后,將剩余Hs(1-a)作為發(fā)放貸款。第1家商業(yè)銀行與影子銀行的貸款總額為H[(1-s)(1-Rd-Re-Rc)+s(1-a)],將以派生存款形式進入第2家商業(yè)銀行,從而商業(yè)銀行與影子銀行共同進行存款創(chuàng)造。這一過程如表1所示。

    由表1可知,銀行的存款派生倍數(shù)為

    可以證明:

    表1 影子銀行參與信用創(chuàng)造的機制

    注:q=(1-s)(1-Rd-Re-Rc)+s(1-α)。

    由此可見,影子銀行預(yù)留扣減率和漏損率會直接影響影子銀行的信用創(chuàng)造。影子銀行預(yù)留扣減率降低會增大存款派生倍數(shù),導(dǎo)致貨幣供給增加;影子銀行漏損率與存款派生倍數(shù)的關(guān)系取決于法定存款準備金率、超額存款準備金率和現(xiàn)金漏損率之和與預(yù)留扣減率的相對大小,如果三者之和大于預(yù)留扣減率,那么影子銀行漏損率越高,存款派生倍數(shù)越大,將導(dǎo)致貨幣供給增加。

    2 變量選取與數(shù)據(jù)檢驗

    2.1變量的選擇與說明

    基于上述理論分析,針對2007年1月至2016年8月的月度數(shù)據(jù)進行實證分析,檢驗影子銀行的信用創(chuàng)造與通貨膨脹之間的關(guān)系。一般來說,影子銀行的預(yù)留扣減率越低、漏損率越高,影子銀行參與信用創(chuàng)造的規(guī)模越大??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性,筆者選取影子銀行規(guī)模作為研究對象,采用李叢文[10]的方法,考慮內(nèi)部影子銀行和外部影子銀行。外部影子銀行由全社會融資規(guī)??偭颗c其各個組成部分之和的差值來衡量,主要指民間融資類影子銀行;內(nèi)部影子銀行規(guī)模選取信托貸款與委托貸款之和。整體影子銀行規(guī)模由內(nèi)外部影子銀行規(guī)模之和構(gòu)成,用SHB來表示。貨幣供應(yīng)量指標選取廣義貨幣供應(yīng)量M2,通貨膨脹指標選取CPI為代理變量。

    本文數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫和中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫。為防止月度數(shù)據(jù)受季節(jié)因素的影響,所以采用X-12方法進行季節(jié)調(diào)整。對3個變量取對數(shù),分別表示為lnSHB,lnM2和lnCPI。

    2.2平穩(wěn)性檢驗

    為避免偽回歸,需要對各個變量進行平穩(wěn)性檢驗。對影子銀行規(guī)模變量lnSHB、貨幣供應(yīng)量指標lnM2和通貨膨脹指標lnCPI的平穩(wěn)性檢驗結(jié)果如表2所示。

    表2 各個相關(guān)變量平穩(wěn)性檢驗(ADF檢驗)

    注:檢驗類型(c,t,k)中的c,t,k分別表示常數(shù)項、趨勢項和滯后階數(shù);“*”表示在1%的顯著性水平上拒絕或者接受原假設(shè);滯后階數(shù)由AIC信息準則確定。

    根據(jù)平穩(wěn)性檢驗結(jié)果,所有變量均拒絕一階差分序列有單位根的假設(shè),即所有變量都是一階單整序列,從而可以進行進一步分析,保證分析的可行性與可靠性。

    2.3協(xié)整關(guān)系檢驗

    本文對各變量進行基于VAR模型的Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗,來分析變量是否具有長期穩(wěn)定關(guān)系。由于AIC和SC準則無法同時取最小值來確認最優(yōu)滯后期。所以根據(jù)LR準則,確定變量的最優(yōu)滯后期為11。協(xié)整結(jié)果如表3所示,結(jié)果表明變量間存在長期協(xié)整關(guān)系。

    表3 協(xié)整檢驗結(jié)果

    2.4Granger因果關(guān)系檢驗

    根據(jù)SC準則和HQ準則,滯后階數(shù)取1;根據(jù)FPE準則和AIC準則,滯后階數(shù)取4;根據(jù)LR準則,滯后階數(shù)取11。在進行因果檢驗時,分別取這3個滯后階數(shù)進行分析變量間的因果關(guān)系。檢驗lnSHB,lnM2和lnCPI之間的Granger因果關(guān)系,結(jié)果如表4所示。

    表4 Granger因果檢驗結(jié)果

    結(jié)果表明:通貨膨脹率的變動是貨幣供給量變動的Granger原因,而貨幣供給量的變動并不是通貨膨脹率變動的Granger原因,這在國內(nèi)是可能存在的。雖然貨幣學(xué)派認為貨幣供給量的增加會引發(fā)通貨膨脹,但國內(nèi)的貨幣供給量受國家調(diào)控的程度比較大,所以貨幣供給量的變化并未表現(xiàn)出是通貨膨脹率變化的Granger原因;由于通貨膨脹率的變化,導(dǎo)致國家的貨幣政策發(fā)生一定的調(diào)整,從而影響貨幣供給量,這在一定程度上可以解釋通貨膨脹率的變化能夠引起貨幣供給量的變化[11-14]。

    影子銀行規(guī)模的變動不是通貨膨脹率變動的Granger原因,而通貨膨脹率的變動在較長的滯后期后是影子銀行規(guī)模變動的Granger原因。這是由于通貨膨脹率較高,導(dǎo)致資金更多地流向能夠帶來高額回報的影子銀行體系,導(dǎo)致影子銀行規(guī)模發(fā)生變化。

    影子銀行規(guī)模的變動在滯后期為4時表現(xiàn)為貨幣供給量變動的Granger原因;而貨幣供給量變動在滯后期為1和滯后期為4時均表現(xiàn)為影子銀行規(guī)模的變動的Granger原因。綜合看來,影子銀行和貨幣供給量互為Granger原因。

    3 模型構(gòu)建與分析

    由于經(jīng)濟和金融形勢是不斷發(fā)展變化的,金融創(chuàng)新層出不窮,所以通貨膨脹率和影子銀行規(guī)模對貨幣供給量的作用也是動態(tài)變化的。鑒于此,筆者采用可變參數(shù)的狀態(tài)空間模型,構(gòu)造貨幣供應(yīng)量和CPI、影子銀行規(guī)模的變參數(shù)方程,對CPI、影子銀行規(guī)模對貨幣供應(yīng)量的影響效果進行估計。根據(jù)變量的相互關(guān)系,模型設(shè)定如下:

    量測方程:

    lnM2t=c(1)+γtlnCPIt-11+

    σtlnSHBt-4+[var=exp(c(2))]。

    狀態(tài)方程:

    γt=γt-1,σt=σt-1。

    狀態(tài)方程中γt和σt分別是通貨膨脹率和影子銀行的可變參數(shù),即各時點上貨幣供應(yīng)量對通貨膨脹率和影子銀行規(guī)模變化的敏感程度,也就是彈性。c(1)為截距項,c(2)為方差系數(shù)。實證分析結(jié)論由Eviews6.0得出,結(jié)果如表5所示,估計得到的量測方程參數(shù)c(1)= 14.791 98,c(2)=-19.859 48。用圖形可以更直觀地表示估計的各影響系數(shù)值,即彈性系數(shù)(γt和σt),如圖1、圖2所示。由彈性系數(shù)的變化分析貨幣供應(yīng)量對通貨膨脹和影子銀行規(guī)模變化的敏感性程度。

    表5 參數(shù)估計結(jié)果

    注:方法為最大似然法;觀察值個數(shù)為116;有效觀察值個數(shù)為105;1次迭代后收斂。對數(shù)似然值為-1.8E+308,AIC準則、HQ準則為3.4E+306。

    圖1 通貨膨脹對貨幣供應(yīng)量的影響系數(shù)的動態(tài)變化Fig.1 Dynamic changes of inflation influence coefficient in the money supply

    圖2 影子銀行規(guī)模對貨幣供應(yīng)量的影響系數(shù)的動態(tài)變化Fig.2 Dynamic changes of shadow banking scale influence coefficient in the money supply

    圖1顯示,貨幣供應(yīng)量的通貨膨脹彈性γt具有一個明顯的下降趨勢。2008年1月至2008年12月,彈性γt有一個明顯的下降,由-0.2左右下降到-0.45左右,2009年略有回升,但在2009年末至2010年末又出現(xiàn)一個明顯下降,下降到-0.55左右,在2011年第一季度回升至-0.4左右,而后第二季度至2016年第二季度,出現(xiàn)了大幅度的下降,降至-0.66左右??偟膩砜矗泿殴?yīng)量的通貨膨脹彈性系數(shù)呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,通貨膨脹的影響逐漸降低。這是由于金融危機爆發(fā),通貨膨脹不再是危機前央行所重點關(guān)注的調(diào)控指標,相反,國家更加關(guān)注如何阻止經(jīng)濟衰退,所以,由于通貨膨脹所帶來的政策的調(diào)整從而影響貨幣供應(yīng)量的現(xiàn)象在近幾年表現(xiàn)不明顯,表現(xiàn)為貨幣供應(yīng)量的通貨膨脹彈性γt明顯下降。

    從圖2可以看出,貨幣供應(yīng)量的影子銀行彈性σt總體呈上升趨勢,說明影子銀行規(guī)模的變化對貨幣供應(yīng)量的變化的影響力逐漸增強。在2009年的第二季度和2011年的第一季度,彈性系數(shù)有2次回落,但很快又恢復(fù)到原來水平,而后穩(wěn)步上升。這2次下降,是由于金融危機的爆發(fā),人們更加重視影子銀行行為,對其發(fā)展進行了一定的限制,導(dǎo)致其對貨幣供應(yīng)量的影響有所下降,但由于金融的發(fā)展及金融創(chuàng)新產(chǎn)品的不斷出現(xiàn),影子銀行的規(guī)模日益增加,其對貨幣供應(yīng)量的影響力也勢必上升,表現(xiàn)為貨幣供應(yīng)量的影子銀行彈性σt上升趨勢明顯。

    從圖1和圖2的對比中可以看出,近年來,貨幣供應(yīng)量的通貨膨脹彈性系數(shù)呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,而貨幣供應(yīng)量的影子銀行彈性系數(shù)呈上升趨勢。由于貨幣供應(yīng)量是貨幣政策的重要中介指標,所以在一定程度上說明了影子銀行在貨幣政策制定中的影響已經(jīng)越來越大,影子銀行行為已經(jīng)成為貨幣政策制定中不可忽視的一個重要因素[15-16]。

    4 結(jié)論與建議

    4.1結(jié)論

    通過實證分析,得到如下結(jié)論:

    1)通貨膨脹的變動是貨幣供給量變動的Granger原因;

    2)通貨膨脹率的變動在較長的滯后期是影子銀行規(guī)模變動的Granger原因;

    3)影子銀行規(guī)模的變動在滯后期為4時表現(xiàn)為貨幣供給量變動的Granger原因;

    4)貨幣供給量變動在滯后期為1和滯后期為4時均表現(xiàn)為影子銀行規(guī)模變動的Granger原因;

    5)貨幣供應(yīng)量的通貨膨脹彈性系數(shù)呈現(xiàn)明顯的下降趨勢,通貨膨脹的影響逐漸降低;

    6)貨幣供應(yīng)量的影子銀行彈性系數(shù)呈上升趨勢,影子銀行的影響力越來越大。

    4.2建議

    針對本研究結(jié)論,提出以下政策建議。

    1)進一步推進利率市場化改革

    2015年10月起存款利率上限取消,中國利率管制已經(jīng)基本放開。取消利率的行政管制后,利率市場化改革進入新階段,但中國目前并沒有實現(xiàn)完全的利率市場化,這就導(dǎo)致貨幣供應(yīng)量與通貨膨脹之間的相互作用不明顯。貨幣政策的一個重要中介指標就是貨幣供應(yīng)量,貨幣政策的最終目標是維持物價穩(wěn)定并以此促進經(jīng)濟增長。所以,進一步推進利率市場化改革,加強貨幣供應(yīng)量與通貨膨脹之間的相互聯(lián)系,即加強貨幣政策中介指標和最終指標的聯(lián)系,才能使貨幣政策的調(diào)控更有效果。

    2)加強對影子銀行的監(jiān)管

    近年來,影子銀行迅速發(fā)展。金融危機以后,各國都重視并加強了對影子銀行的監(jiān)管。當前貨幣政策的制定與實施都不能不考慮影子銀行對其的影響,而影子銀行的發(fā)展又具有很強的隱蔽性,這給監(jiān)管帶來了很大的難度。加強對影子銀行的監(jiān)管首先應(yīng)該加強對影子銀行相關(guān)業(yè)務(wù)的定性和調(diào)查統(tǒng)計,拓寬信息獲取的渠道,為更加深入的研究提供數(shù)據(jù),為政策的制定奠定基礎(chǔ),為加強監(jiān)管提供有效依據(jù)。

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    Relationship among money supply, shadow banking and inflation:Based on variable parameter state space model

    ZHU Fangyuan1,2

    (1. School of Economics, Liaoning University, Shenyang, Liaoning 110036, China; 2. School of Economics and Law, Bohai University, Jinzhou, Liaoning 121013, China)

    To improve the operability of monetary policy and provide a more clear direction for monetary policy, the methods of stationarity test, cointegration relationship test and Granger causality test are used to study the dynamic change relationship among money supply, shadow banking and inflation based on variable parameter state space model, and the elastic coefficient is determined. The research shows that the inflation elastic coefficient of money supply has an obvious downward trend, and the effect of inflation on money supply gradually decreases. The shadow banking elastic coefficient of money supply is on the rise, and the influence of shadow banking gradually increases. The study on the relationship among shadow banking, money supply and inflation is beneficial to strengthen the regulation of the shadow banking and the effective implementation of monetary policy.

    financial market; shadow banking; inflation; money supply;credit creation

    1008-1534(2017)05-0311-06

    2017-03-21;

    2017-05-10;責(zé)任編輯:張 軍

    朱方圓(1981—),女(滿族),吉林四平人,講師,博士研究生,主要從事金融市場方面的研究。

    E-mail:zhufy2000@163.com

    F820.5

    :Adoi: 10.7535/hbgykj.2017yx05001

    朱方圓.貨幣供給量與影子銀行、通貨膨脹的關(guān)系——基于可變參數(shù)狀態(tài)空間模型的實證檢驗[J].河北工業(yè)科技,2017,34(5):311-316. ZHU Fangyuan.Relationship among money supply, shadow banking and inflation:Based on variable parameter state space model[J].Hebei Journal of Industrial Science and Technology,2017,34(5):311-316.

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