影子銀行會(huì)影響商業(yè)銀行的穩(wěn)定性嗎？
——來自中國2005-2015年103家商業(yè)銀行的證據(jù)

(蘭州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅 蘭州 730000)

影子銀行會(huì)影響商業(yè)銀行的穩(wěn)定性嗎？
——來自中國2005-2015年103家商業(yè)銀行的證據(jù)

李泉郭一凡孟方方

(蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，甘肅蘭州730000)

商業(yè)銀行的穩(wěn)定性反映了其在金融資源分配、風(fēng)險(xiǎn)管理、突發(fā)事件應(yīng)對和實(shí)現(xiàn)持續(xù)經(jīng)營方面所具備的綜合協(xié)同發(fā)展能力。基于中國2005-2015年間的金融面板數(shù)據(jù)，通過使用似無相關(guān)模型(Seemingly Unrelated Regression Model)實(shí)證檢驗(yàn)了影子銀行對不同性質(zhì)商業(yè)銀行穩(wěn)定性的具體影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：影子銀行與商業(yè)銀行穩(wěn)定性存在整體上的“U型”關(guān)系，影子銀行的規(guī)模變化對不同性質(zhì)商業(yè)銀行穩(wěn)定性的不同影響存在明顯差異。面對非銀行主導(dǎo)的影子銀行產(chǎn)生的巨大沖擊，商業(yè)銀行必須立足市場需求和良好競爭環(huán)境的營造，在注重內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制的基礎(chǔ)上不斷提升金融服務(wù)質(zhì)量和效率，實(shí)現(xiàn)影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性的正向推動(dòng)作用。

影子銀行；商業(yè)銀行；銀行穩(wěn)定性；似無相關(guān)回歸

一、研究回顧：國內(nèi)外文獻(xiàn)綜述

在國外，Stein(2010)通過研究影子銀行與金融系統(tǒng)脆弱性的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)影子銀行與商業(yè)銀行聯(lián)系緊密且影子銀行是依附商業(yè)銀行而存在；如果影子銀行系統(tǒng)發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)，與其有關(guān)系的商業(yè)銀行將面臨更大的風(fēng)險(xiǎn)，進(jìn)而影響整個(gè)金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性[1]。Calmès和Théoret(2010)的研究將影子銀行業(yè)務(wù)稱為OBS(表外)活動(dòng)，作者在標(biāo)準(zhǔn)銀行收益模型中引入風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)回報(bào)模型和ARCH-M方法，通過對加拿大的數(shù)據(jù)實(shí)證分析表明，OBS活動(dòng)能導(dǎo)致銀行業(yè)務(wù)更好的定價(jià)，并更好地將這些活動(dòng)與傳統(tǒng)貸款融為一體[2]。Pozsar(2013)基于影子銀行的資金來源和業(yè)務(wù)特征研究發(fā)現(xiàn)，一旦影子銀行資金供應(yīng)斷裂，將直接導(dǎo)致資金從商業(yè)銀行流出，引發(fā)擠兌風(fēng)險(xiǎn)[3]。Bengtsson(2013)通過觀察歐洲MMF(貨幣市場基金)行業(yè)在2008年全球金融危機(jī)期間的主要事件和發(fā)展，分析了金融不穩(wěn)定性從MMF行業(yè)擴(kuò)展到更廣泛的金融體系的可能性，提出資產(chǎn)價(jià)格下跌和投資者贖回是MMF行業(yè)遭受損失、金融不穩(wěn)定的主要原因[4]。FSB(美國金融穩(wěn)定理事會(huì))(2011)關(guān)于非傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的分類和針對影子銀行的分析認(rèn)為，非傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)對銀行的影響類似于影子銀行對商業(yè)銀行的影響[5]。DeYoung和Torna(2013)測試了非傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)的收入是否導(dǎo)致了美國商業(yè)銀行在金融危機(jī)期間的破產(chǎn)，通過Logit模型研究表明，銀行破產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)的概率隨著純粹的基于費(fèi)用的非傳統(tǒng)活動(dòng)如證券經(jīng)紀(jì)和保險(xiǎn)銷售而下降，隨著風(fēng)險(xiǎn)投資、投資銀行和資產(chǎn)證券化等基于資產(chǎn)的非傳統(tǒng)活動(dòng)而增加，從事有風(fēng)險(xiǎn)的非傳統(tǒng)活動(dòng)的銀行也傾向于在傳統(tǒng)業(yè)務(wù)領(lǐng)域面臨風(fēng)險(xiǎn)[6]。

在國內(nèi)，毛澤盛和萬亞蘭(2012)指出影子銀行規(guī)模與商業(yè)銀行穩(wěn)定性之間具有閾值效應(yīng)，該值為6.07萬億元；當(dāng)影子銀行規(guī)模低于閾值時(shí)，影子銀行發(fā)展有助于提高商業(yè)銀行穩(wěn)定性，相反則會(huì)降低商業(yè)銀行的穩(wěn)定性[7]。與此研究類似，王家華和王瑞(2016)基于上市銀行2006-2014年的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，影子銀行和銀行資產(chǎn)組合風(fēng)險(xiǎn)之間存在閾值效應(yīng)，通過隨機(jī)效應(yīng)模型得到該閾值為33.7萬億元[8]。李叢文(2015)根據(jù)影子銀行的特點(diǎn)，通過 GARCH-時(shí)變 Copula-CoVaR模型測度了各類型影子銀行對商業(yè)銀行的整體以及局部動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)溢出效應(yīng)后發(fā)現(xiàn)，影子銀行對不同性質(zhì)商業(yè)銀行風(fēng)險(xiǎn)溢出存在差異，風(fēng)險(xiǎn)溢出由高到低依次為股份制銀行、城市商業(yè)銀行和國有銀行[9]。馬偉航(2014)研究發(fā)現(xiàn)影子銀行相對規(guī)模與商業(yè)銀行穩(wěn)定性之間具有顯著的二次關(guān)系，呈倒“U”型[10]。江西(2014)利用面板數(shù)據(jù)分析了影子銀行對不同類型商業(yè)銀行穩(wěn)定性的影響，認(rèn)為影子銀行對國有和股份制商業(yè)銀行的穩(wěn)定影響是正向的，對城市商業(yè)銀行的影響是負(fù)向的[11]。王陽和錢曉英(2016)通過貸款系數(shù)法測算影子銀行規(guī)模，并通過構(gòu)建VEC模型得出，影子銀行對商業(yè)銀行的穩(wěn)定性具有正向提高作用[12]。

梳理國內(nèi)外學(xué)者諸多頗具參考價(jià)值的研究成果可以發(fā)現(xiàn)，學(xué)者們普遍肯定了影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性所存在的重要影響，但這種影響作用的方向(積極或消極的)和程度因研究視角、研究方法和研究樣本等不同而存在差異。在現(xiàn)實(shí)層面，盡管中國影子銀行的發(fā)展和國外影子銀行存在較大差距，但學(xué)者們的研究成果卻非常有助于加深我們對影子銀行的認(rèn)識(shí)，其研究方法對我們也不無重要參考價(jià)值。特別需要提及的是，諸多學(xué)者從整體上研究了影子銀行對中國商業(yè)銀行穩(wěn)定性的影響，卻忽視了這種影響對不同性質(zhì)的商業(yè)銀行是不同的；即使有學(xué)者具體分析了影子銀行對不同性質(zhì)商業(yè)銀行穩(wěn)定性的影響，但在其研究中卻并未包含農(nóng)村商業(yè)銀行，這與近年來農(nóng)村商業(yè)銀行規(guī)模日益壯大的發(fā)展現(xiàn)實(shí)存在差距。不僅如此，從2013年以來以P2P、眾籌等為代表的互聯(lián)網(wǎng)金融異軍突起，鮮見有學(xué)者能較為系統(tǒng)地將其納入影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性影響的研究視野，這就使得筆者的研究設(shè)計(jì)及實(shí)證檢驗(yàn)具有重要的理論意義和實(shí)踐借鑒價(jià)值。

二、理論闡釋：影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性的影響機(jī)理

近10多年來，中國影子銀行發(fā)展迅速，影子銀行與商業(yè)銀行聯(lián)系日益密切，尤其是對商業(yè)銀行的影響不容忽視。2017年4月，習(xí)近平總書記在中共中央政治局第四十次就維護(hù)國家金融安全進(jìn)行集體學(xué)習(xí)時(shí)指出，必須著力深化金融改革、加強(qiáng)金融監(jiān)管、科學(xué)防范風(fēng)險(xiǎn)、強(qiáng)化安全能力建設(shè)，不斷提高金融業(yè)競爭能力、抗風(fēng)險(xiǎn)能力和可持續(xù)發(fā)展能力；在10月18日召開的黨的十九大上，習(xí)近平總書記的報(bào)告則進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)了新時(shí)代中國特色社會(huì)主義市場經(jīng)濟(jì)體制的完善必須健全金融監(jiān)管體系，守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)的底線。這就要求我們必須系統(tǒng)分析對金融穩(wěn)定性產(chǎn)生重要影響的各類宏微觀因素，洞悉影子銀行與商業(yè)銀行因市場競爭、業(yè)務(wù)創(chuàng)新、風(fēng)險(xiǎn)防范等所產(chǎn)生的內(nèi)在系統(tǒng)性關(guān)聯(lián)。第一，影子銀行的高風(fēng)險(xiǎn)會(huì)降低商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。在現(xiàn)實(shí)層面，商業(yè)銀行主導(dǎo)的影子銀行本來就是商業(yè)銀行為規(guī)避監(jiān)管而進(jìn)行的邊緣業(yè)務(wù)創(chuàng)新，不受資本充足率、撥備覆蓋率等商業(yè)銀行監(jiān)管指標(biāo)的約束。以商業(yè)銀行的非保本理財(cái)業(yè)務(wù)為例，這種業(yè)務(wù)主要采取“資產(chǎn)池模式”，“發(fā)新償舊”“期限錯(cuò)配”等類業(yè)務(wù)必然會(huì)加大非保本理財(cái)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。同時(shí)，大多數(shù)商業(yè)理財(cái)業(yè)務(wù)都具有隱性擔(dān)保條款，這就使得商業(yè)銀行成為風(fēng)險(xiǎn)最終承擔(dān)者，影子銀行無疑會(huì)加大商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)敞口，直接降低商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。不僅如此，非商業(yè)銀行主導(dǎo)的影子銀行本來內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制能力低又面臨外部監(jiān)管缺位，從而其整體經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)必然較高。雖然這類影子銀行不直接和商業(yè)銀行發(fā)生聯(lián)系，但間接影響了商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。例如，部分信貸公司“過橋貸款”業(yè)務(wù)的資金就是來自商業(yè)銀行。因此可見，正是金融市場主體之間普遍存在的緊密關(guān)聯(lián)性，使商業(yè)銀行的穩(wěn)定性受到影子銀行的必然影響。第二，影子銀行的發(fā)展會(huì)加劇金融市場的競爭，降低商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。為了維護(hù)自身市場份額，商業(yè)銀行面對日益激烈的市場競爭必然會(huì)開展影子銀行業(yè)務(wù)。在追求利潤的目標(biāo)驅(qū)使下，商業(yè)銀行可能容易弱化風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別，可能涉足風(fēng)險(xiǎn)較高的業(yè)務(wù)。進(jìn)而，非銀行主導(dǎo)的影子銀行致使資金從商業(yè)銀行流出，侵蝕商業(yè)銀行的市場份額和盈利空間，最終降低其經(jīng)營的穩(wěn)定性。第三，影子銀行業(yè)務(wù)能夠拓寬商業(yè)銀行的利潤渠道，有利于推進(jìn)商業(yè)銀行的改革轉(zhuǎn)型和增強(qiáng)商業(yè)銀行的持續(xù)經(jīng)營能力，提高商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)本來就是商業(yè)銀行的一種監(jiān)管套利行為，這種行為推進(jìn)了商業(yè)銀行零售業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)型升級(jí)和中間業(yè)務(wù)的發(fā)展，這為商業(yè)銀行提供了長期的內(nèi)在發(fā)展動(dòng)力和穩(wěn)定性。

綜合上述三個(gè)方面，影子銀行對商業(yè)銀行的穩(wěn)定性既有正向作用又有負(fù)向作用。至于哪種作用強(qiáng)，很難從理論上直接判斷。況且中國商業(yè)銀行間的異質(zhì)性較強(qiáng)，不同性質(zhì)的商業(yè)銀行在盈利能力、影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模、風(fēng)險(xiǎn)控制能力等方面差別較大，對于影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性的影響及其程度不可一概而論?？紤]到以往學(xué)者的研究不足以及中國商業(yè)銀行發(fā)展現(xiàn)實(shí)，在衡量商業(yè)銀行穩(wěn)定性和中國影子銀行規(guī)模的基礎(chǔ)上，筆者利用修正Z指數(shù)作為商業(yè)銀行穩(wěn)定性的評價(jià)指標(biāo)，通過面板數(shù)據(jù)和似無相關(guān)模型檢驗(yàn)影子銀行對不同性質(zhì)商業(yè)銀行穩(wěn)定性的影響。其中，商業(yè)銀行的研究樣本包括國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行等103家；影子銀行包括商業(yè)銀行非保本型理財(cái)業(yè)務(wù)、未貼現(xiàn)銀行承兌匯票、委托貸款、信托貸款、券商的資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)、典當(dāng)、財(cái)務(wù)公司、汽車金融公司、金融租賃公司、小額貸款公司、互聯(lián)網(wǎng)金融(主要包括P2P融資、非股權(quán)眾籌)等①。

三、指標(biāo)選取、模型設(shè)計(jì)與控制變量

1. 指標(biāo)選取

(1)影子銀行規(guī)模

借鑒對影子銀行構(gòu)成的最寬口徑界定[13]，同時(shí)將互聯(lián)網(wǎng)金融(P2P、眾籌等)納入影子銀行范疇，在此基礎(chǔ)上對2004-2015年歷年各影子銀行構(gòu)成部分進(jìn)行加總，可以得到該年度中國影子銀行的總體規(guī)模，結(jié)果如表1所示。

表1 2004-2015年我國影子銀行規(guī)模 (單位：億元人民幣)

數(shù)據(jù)來源：wind數(shù)據(jù)庫。

(2)樣本銀行

首先，從商業(yè)銀行體系中去除政策性銀行和外資銀行；其次，去除成立時(shí)間小于5年(包括5年)的商業(yè)銀行；最后，去除數(shù)據(jù)在時(shí)間上不連續(xù)的商業(yè)銀行。最終得到的樣本銀行包括國有商業(yè)銀行5家、股份制商業(yè)銀行9家、城市商業(yè)銀行28家、農(nóng)村商業(yè)銀行61家。由于2005年以前數(shù)據(jù)庫中商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)缺失量較大可能導(dǎo)致研究結(jié)果偏誤，因此將研究區(qū)間設(shè)定為2005-2015年。商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)來自Bankscope數(shù)據(jù)庫。

(3)商業(yè)銀行穩(wěn)定性

為避免主觀影響，此處采取距離破產(chǎn)指數(shù)來衡量商業(yè)銀行的穩(wěn)定性，又稱為Z指數(shù)法。Z指數(shù)最早由Hannan和Hanweck(1998)提出[14]，后經(jīng)De Nicolo(2000)等發(fā)展[15]。直接計(jì)算的Z指數(shù)不具備可比性，一般采用修正Z指數(shù)。Z指數(shù)法和修正Z指數(shù)計(jì)算公式如下：

P(-ROA

(a)

(b)

(c)

其中，P為商業(yè)銀行破產(chǎn)概率，Z為商業(yè)銀行穩(wěn)定性指數(shù)，AZ為修正的商業(yè)銀行穩(wěn)定性指數(shù)，ROA為商業(yè)銀行資產(chǎn)收益率，CAR為商業(yè)銀行的資本資產(chǎn)率，ROWA為加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)收益率，CWAR為商業(yè)銀行資本與加權(quán)風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)比。

由公式(a)-(c)可知，商業(yè)銀行的破產(chǎn)概率和AZ值成反比，商業(yè)銀行的穩(wěn)定性和AZ值成正比。筆者分別計(jì)算每家樣本銀行的AZ值，然后計(jì)算不同性質(zhì)商業(yè)銀行在相應(yīng)年份的AZ值的均值，并以此作為該類型商業(yè)銀行相應(yīng)年份的AZ值，具體公式為：

(d)

根據(jù)公式(a)-(d)計(jì)算得到不同性質(zhì)商業(yè)銀行的穩(wěn)定性，結(jié)果如圖1所示。分析發(fā)現(xiàn)，研究區(qū)間內(nèi)中國國有商業(yè)銀行的穩(wěn)定性最高；2007-2008年股份制商業(yè)銀行和農(nóng)村商業(yè)穩(wěn)定性下降，到2009年其穩(wěn)定性才停止下降；從2007年以后，國有商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行的穩(wěn)定性高于其他性質(zhì)的商業(yè)銀行；農(nóng)村商業(yè)銀行的穩(wěn)定性在2009年超過城市商業(yè)銀行，這種現(xiàn)象主要是由于這一時(shí)期農(nóng)村信用合作社逐步轉(zhuǎn)型為農(nóng)商行，同時(shí)部分地方性質(zhì)的農(nóng)商行新成立，這一方面提高了農(nóng)商行的市場化水平、增強(qiáng)了經(jīng)營穩(wěn)定性，同時(shí)沖擊了城市商業(yè)銀行的市場份額，共同造成農(nóng)村商業(yè)銀行穩(wěn)定性的提高和城市商業(yè)銀行穩(wěn)定性的下降?？傮w來看，修正后的Z指數(shù)能夠反映中國商業(yè)銀行的穩(wěn)定性現(xiàn)狀。

圖1 2005-2015年中國不同性質(zhì)商業(yè)銀行穩(wěn)定性時(shí)序圖

2. 實(shí)證模型

通過面板數(shù)據(jù)利用似無相關(guān)回歸模型(Seemingly Unrelated Regression Estimation Model)進(jìn)行系數(shù)估計(jì)。似無相關(guān)回歸模型假定各方程變量之間沒有內(nèi)在聯(lián)系，但各方程干擾項(xiàng)之間存在同期相關(guān)性。根據(jù)似無相關(guān)模型，此處將模型設(shè)定為：

AZit=β0i+β1iTSBt+β2iTSBt2+β3iCt+β4iCit+εit

(e)

上式(e)中，i取值為1到4，分別代表國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行，AZit為商業(yè)銀行第t年的修正穩(wěn)定性指數(shù)；TSBt為第t年影子銀行規(guī)模；Ct為外部控制變量；Cit為內(nèi)部控制變量；εit為殘差。

模型滿足如下兩個(gè)假設(shè)：

東半壁店小流域內(nèi)垃圾主要為村莊、設(shè)施大棚區(qū)及工業(yè)企業(yè)區(qū)的生活、生產(chǎn)垃圾。隨著近年新農(nóng)村建設(shè)的大力投入，流域內(nèi)實(shí)施垃圾密閉化、無害化管理，對垃圾進(jìn)行分類處理，生產(chǎn)垃圾統(tǒng)一運(yùn)到鎮(zhèn)垃圾填埋場回填；生活垃圾統(tǒng)一運(yùn)到鎮(zhèn)垃圾壓縮轉(zhuǎn)運(yùn)站進(jìn)行壓縮后運(yùn)往安定垃圾消納場消納。

假設(shè)1：E(εitεjs)=σij，t=s或E(εitεjs)=0，t≠s。

假設(shè)2：β11=β12=β13=β14，β21=β22=β23=β24不同時(shí)成立。

模型的解釋如下：第一，根據(jù)前文影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性影響的機(jī)理分析，影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性既有提高作用又有降低作用，即二者之間可能存在非線性關(guān)系。因此，在模型中加入影子銀行規(guī)模的平方項(xiàng)(TSBt2)。如果平方項(xiàng)系數(shù)顯著，則二者之間存在非線性關(guān)系；反之則不存在。第二，一些外部的沖擊可能共同影響商業(yè)銀行的穩(wěn)定性，例如外部的金融環(huán)境、行業(yè)整體現(xiàn)狀等。同時(shí)，不同性質(zhì)的商業(yè)銀行之間的穩(wěn)定性也可能存在聯(lián)系，也就是說不同性質(zhì)商業(yè)銀行模型的干擾項(xiàng)之間存在同期相關(guān)性，即假設(shè)1成立。如果假設(shè)1成立，說明利用似無相關(guān)模型可以提高系數(shù)的有效性。第三，由于商業(yè)銀行體系的異質(zhì)性，不同性質(zhì)商業(yè)銀行穩(wěn)定性受影子銀行的影響不同，即假設(shè)2成立；如果假設(shè)2不成立，則說明影子銀行對不同性質(zhì)商業(yè)銀行的穩(wěn)定性影響不存在差異。第四，商業(yè)銀行穩(wěn)定性除受影子銀行影響外，還可能受其他因素的影響，應(yīng)當(dāng)在控制這些因素的基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性的影響。因此，在模型中加入控制變量。

3. 控制變量

首先，商業(yè)銀行的穩(wěn)定性受外部宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的影響。外部宏觀經(jīng)濟(jì)形勢好，社會(huì)資金需求大，投資收益保障性高，這有利于降低商業(yè)銀行貸款發(fā)生損失的概率、提高商業(yè)銀行的經(jīng)營收益，進(jìn)而提高商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。GDP增長率是廣泛采用的衡量宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的指標(biāo)，GDP增長率高，宏觀經(jīng)濟(jì)形勢好，商業(yè)銀行穩(wěn)定性高，反之亦然。此外，貨幣供應(yīng)量(M2)、固定資產(chǎn)投資增長率、匯率等指標(biāo)也是評價(jià)宏觀經(jīng)濟(jì)的重要指標(biāo)，但GDP和這些指標(biāo)具有較高的相關(guān)性。為了避免多重共線性和過度消耗自由度，此處選取GDP增長率作為衡量宏觀經(jīng)濟(jì)形勢的外部控制變量。其次，商業(yè)銀行的自身因素也會(huì)影響其穩(wěn)定性，此處選取商業(yè)銀行的資產(chǎn)收益率和不良貸款率作為商業(yè)銀行內(nèi)部控制變量。選取這兩個(gè)指標(biāo)的原因是：這兩個(gè)指標(biāo)直接影響商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。資產(chǎn)收益率高，商業(yè)銀行的收益穩(wěn)定、流動(dòng)性充足，穩(wěn)定性高。不良貸款率低，則商業(yè)銀行經(jīng)營高效穩(wěn)健、經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)控制能力強(qiáng)，穩(wěn)定性高。

四、實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

1. 描述性統(tǒng)計(jì)量

表2列出了模型中主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)量。從AZ指數(shù)的均值來看，國有商業(yè)銀行最大，其次是城市商業(yè)銀行、農(nóng)村商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行。但從標(biāo)準(zhǔn)差來看，股份制商業(yè)銀行最小，農(nóng)村商業(yè)銀行最大，這主要是由于股份制商業(yè)銀行的穩(wěn)定性指數(shù)一直較低、波動(dòng)性較小；農(nóng)村商業(yè)銀行前期穩(wěn)定性較低，但近幾年發(fā)展較快，穩(wěn)定性大幅提高，因此波動(dòng)性較大。影子銀行規(guī)模的最小值為0.736萬億元，中位數(shù)為5.391萬億元，最大值為35.528萬億元，說明中國影子銀行近期的發(fā)展速度大大高于前期。外部控制變量，GDP的增長速度，從其各百分位數(shù)和最大最小值可以看出，該指標(biāo)呈現(xiàn)下降趨勢。

不同性質(zhì)商業(yè)銀行的內(nèi)部控制變量差異比較顯著。從資產(chǎn)收益率來看，農(nóng)村商業(yè)銀行的均值最大，其次是國有商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行。但是，從資產(chǎn)收益率的波動(dòng)性來看，股份制商業(yè)銀行最大，其次是農(nóng)村商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行，國有商業(yè)銀行最低。不良貸款率指標(biāo)的均值，農(nóng)村商業(yè)銀行最高，其次是國有商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行。這說明農(nóng)村商業(yè)銀行雖然發(fā)展迅速，資產(chǎn)收益率均值高，但是要注重控制不良貸款的規(guī)模。國有商業(yè)銀行的穩(wěn)定性雖然最高，但其不良貸款率均值僅次于農(nóng)村商業(yè)銀行。從分位數(shù)來看，商業(yè)的不良貸款率大致呈上升趨勢，因此商業(yè)銀行要控制不良貸款的規(guī)模，確保經(jīng)營的穩(wěn)定性。

表2 相關(guān)變量描述性統(tǒng)計(jì)

2. 回歸結(jié)果分析

(1)基本模型回歸結(jié)果

表3 實(shí)證結(jié)果

注：*表示在10%的水平上顯著，**表示在5%水平上顯著，***表示在1%水平上顯著；所有模型均在1%水平上通過系數(shù)聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)。

(2)附加約束回歸結(jié)果

在基本回歸模型的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步檢驗(yàn)假設(shè)2是否成立。由表4可知，在10%的顯著性水平上拒絕了β11=β12=β13=β14的原假設(shè)，但無法拒絕β21=β22=β23=β24的原假設(shè)，即無法同時(shí)拒絕β11=β12=β13=β14, β21=β22=β23=β24的假設(shè)，模型假設(shè)2成立，說明影子銀行對不同性質(zhì)商業(yè)銀行穩(wěn)定性影響不同。

表4 假設(shè)2檢驗(yàn)結(jié)果

在附加β21=β22=β23=β24約束條件下，重新估計(jì)模型中變量的系數(shù)，結(jié)果如表5所示。相比不附加約束回歸，附加約束回歸模型的估計(jì)系數(shù)符號(hào)沒有改變，部分系數(shù)的顯著性水平提高、系數(shù)整體的標(biāo)準(zhǔn)誤變小，說明附加約束的回歸模型系數(shù)估計(jì)更加有效。

表5 附加約束回歸結(jié)果

注：*表示在10%的水平上顯著，**表示在5%水平上顯著，***表示在1%水平上顯著；所有模型均在1%水平上通過系數(shù)聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)。

根據(jù)附加約束的回歸結(jié)果，肯定了商業(yè)銀行穩(wěn)定性和影子銀行規(guī)模之間存在“U”型關(guān)系、但不同性質(zhì)商業(yè)銀行之間的“U”型關(guān)系存在差異的研究結(jié)論。具體來說，當(dāng)影子銀行規(guī)模低于“閾值”時(shí)，其規(guī)模增大降低了商業(yè)銀行的穩(wěn)定性；當(dāng)影子銀行規(guī)模高于“閾值”時(shí)，其規(guī)模增大提高了商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。但不同性質(zhì)的商業(yè)銀行其“閾值”不同，農(nóng)村商業(yè)銀行最大為18萬億元，其次為國有商業(yè)銀行15.32萬億元、股份制商業(yè)銀行12.61萬億元、城市商業(yè)銀行-0.39萬億元。不同性質(zhì)商業(yè)銀行“閾值”的差異，說明影子銀行規(guī)模增大對不同性質(zhì)商業(yè)銀行的影響不同，其對農(nóng)村商業(yè)銀行穩(wěn)定性的降低作用持續(xù)時(shí)間最長，國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行次之。城市商業(yè)銀行的“閾值”為負(fù)，說明影子銀行規(guī)模增長只對其穩(wěn)定性起正向作用④。

五、簡短結(jié)論：穩(wěn)健性政策含義

總體而言，中國商業(yè)銀行的穩(wěn)定性和影子銀行規(guī)模呈現(xiàn)一種“U”型關(guān)系，但不同性質(zhì)商業(yè)銀行之間的“U”型關(guān)系存在差異。其中，影子銀行規(guī)模增長對農(nóng)村商業(yè)銀行穩(wěn)定性的降低作用持續(xù)時(shí)間最長，國有商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行次之，城市商業(yè)銀行基本不受影子銀行負(fù)向作用的影響，其穩(wěn)定性隨影子銀行規(guī)模的增大而提高。從“閾值”的具體數(shù)值來看，中國影子銀行的規(guī)模均大于所有商業(yè)銀行的“閾值”，影子銀行規(guī)模增長對商業(yè)銀行的穩(wěn)定性處于正向的提高階段。當(dāng)然，值得注意的是不能僅從影子銀行規(guī)模判斷其對商業(yè)銀行穩(wěn)定性的具體作用，這是因?yàn)椴煌瑫r(shí)期影子銀行的發(fā)展水平、創(chuàng)新程度和風(fēng)險(xiǎn)大小是不一致的。如果僅從規(guī)模去評價(jià)影子銀行對商業(yè)銀行穩(wěn)定性的影響，就會(huì)忽略影子銀行的內(nèi)在風(fēng)險(xiǎn)和其他影響。但是，正確認(rèn)識(shí)影子銀行規(guī)模發(fā)展對商業(yè)銀行穩(wěn)定性影響的具體影響形式，對商業(yè)銀行和其他影子銀行參與主體的行為具有重要意義[16]。

從研究結(jié)果的政策含義而言，商業(yè)銀行在面對非銀行主導(dǎo)的影子銀行的沖擊和更加激烈的市場競爭環(huán)境時(shí)，必須積極主動(dòng)轉(zhuǎn)變發(fā)展思路，特別是要立足市場需求進(jìn)行創(chuàng)新，提升其金融服務(wù)的質(zhì)量、水平和效率[17]。商業(yè)銀行主導(dǎo)的影子銀行業(yè)務(wù)從本質(zhì)上屬于商業(yè)銀行規(guī)避金融監(jiān)管的創(chuàng)新形式，但中國影子銀行與國外影子銀行相比創(chuàng)新水平和產(chǎn)品復(fù)雜程度低，尚處于影子銀行發(fā)展的初級(jí)階段，未來影子銀行的規(guī)模和水平都有很大的發(fā)展空間。商業(yè)銀行要規(guī)范其影子銀行業(yè)務(wù)，就必須注重內(nèi)部風(fēng)險(xiǎn)控制，只有風(fēng)險(xiǎn)可控的影子業(yè)務(wù)才能在更長的時(shí)期內(nèi)提高商業(yè)銀行的穩(wěn)定性。在現(xiàn)實(shí)層面，影子銀行在中國的迅速發(fā)展，說明其滿足了市場需求，適應(yīng)市場的發(fā)展方向。實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)論也表明，中國影子銀行發(fā)展對商業(yè)銀行的穩(wěn)定性具有積極的正向促進(jìn)作用。因此，為了逐步使市場決定性作用和政府功能更好發(fā)揮，制度頂層設(shè)計(jì)和監(jiān)管主體在面對商業(yè)銀行和非商業(yè)銀行主導(dǎo)的影子銀行時(shí)，必須科學(xué)客觀正視影子銀行之于銀行機(jī)構(gòu)和金融體系的積極促進(jìn)作用，做好市場規(guī)則的維護(hù)者和捍衛(wèi)者，切實(shí)建立公平有效的金融市場競爭環(huán)境。例如，逐步建立起影子銀行業(yè)務(wù)的準(zhǔn)入標(biāo)準(zhǔn)、機(jī)制和在現(xiàn)行監(jiān)管法律框架基礎(chǔ)上的影子銀行監(jiān)管規(guī)則，促進(jìn)金融市場競爭環(huán)境和良好制度的營造與成長。當(dāng)然，在金融創(chuàng)新領(lǐng)域?qū)嵤└影莺凸膭?lì)創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)的治理理念，推動(dòng)從處理具體事項(xiàng)的細(xì)則式管理轉(zhuǎn)變?yōu)槭孪仍O(shè)置安全閥及風(fēng)險(xiǎn)紅線的觸發(fā)式管理，更多從內(nèi)部和外部共同協(xié)調(diào)影子銀行健康發(fā)展，使影子銀行從一把“雙刃劍”轉(zhuǎn)變?yōu)樾鲁B(tài)時(shí)期供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革下引領(lǐng)中國金融改革創(chuàng)新和金融有效服務(wù)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)的“利劍”，對于中國未來時(shí)期創(chuàng)新金融審慎監(jiān)管制度和全面提升金融自我發(fā)展能力至關(guān)重要。

【注釋】

① 考慮到保本型理財(cái)產(chǎn)品在性質(zhì)類似于商業(yè)銀行的傳統(tǒng)存款業(yè)務(wù)、不具備影子銀行的性質(zhì)，因此筆者未將其納入影子銀行的研究范圍；此處將互聯(lián)網(wǎng)金融納入影子銀行，則是因?yàn)榛ヂ?lián)網(wǎng)金融符合影子銀行的性質(zhì)且2013年以來發(fā)展迅速，對商業(yè)銀行形成了一定的沖擊。

② 事實(shí)上，這種變化與2008年國際金融危機(jī)也有很大關(guān)系，只不過金融危機(jī)對股份制商業(yè)銀行的影響持續(xù)時(shí)間較長。

③ 二次函數(shù)y=ax2+bx+c，當(dāng) a>0，函數(shù)開口向上，存在最小值； 當(dāng) a<0，函數(shù)開口向下，存在最大值。 其極值為：x=-b/2a。

④ 影子銀行規(guī)模最小為零，恒大于城市商業(yè)銀行的閾值。

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WhethertheShadowBanksWouldInfluencetheStabilityofCommercialBanks？ ——Based on the Seemingly Unrelated Regression Model of 2005-2015 of 103 Banks in China

LI Quan GUO Yi-fan MENG Fang-fang

(SchoolofEconomic,LanzhouUniversity,LanzhouGansu730000)

The stability of commercial banks reflects their comprehensive abilities such as the financial resource allocation, risk management, emergency response and the coordinated development of continuing operations aspects and so on. Based on China's financial panel data from 2005 to 2015, this paper uses the no relevant models (Seemingly Unrelated Regression Model) to analyze the influences about the shadow banks effects on the different properties commercial banks. The results show that there is a "U" relations between the shadow banks and commercial banks on the whole aspects, and the changes of the shadow banking size has different impacts on the stability of different commercial banks with different properties. Facing the huge shock produced by non-bank dominated the shadow banking, the commercial banks must be focused on the market demands, and every behavior subjects must try their best to create a good competition environments, pay more attention on the basis of the internal and external risks control, and improve the financial services quality and proficiency. Only following the above countermeasures, can we will make a active influences on bettering the shadow banks to push forward to the commercial banks in the long run continuously.

shadow bank, bank stability, panel data, seemingly unrelated regression

10.16546/j.cnki.cn43-1510/f.2017.06.003

F832.33

A

2095-1361(2017)06-0022-08

2017-08-20

蘭州大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)“‘一帶一路’專項(xiàng)資金重點(diǎn)項(xiàng)目”(項(xiàng)目編號(hào)：16LZUJBWZD004)

李泉(1976- )，男，甘肅寧縣人，蘭州大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院西北開發(fā)綜合研究所、蘭州大學(xué)西部經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展研究與評價(jià)中心副教授，博士，碩士研究生導(dǎo)師，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)與金融發(fā)展

(編輯：周亮；校對：余華)