探析影子銀行、中小企業(yè)融資與深化金融改革
——基于結(jié)構(gòu)向量自回歸模型的實(shí)證研究

沈 欣

(江蘇財(cái)會(huì)職業(yè)學(xué)院,連云港222000)

金融改革的持續(xù)深化推動(dòng)了金融市場(chǎng)結(jié)構(gòu)與金融資源配置情況的變化,信息不對(duì)稱(chēng)、逆向選擇等因素對(duì)于民營(yíng)中小企業(yè)貸款需求與融資結(jié)構(gòu)的優(yōu)化產(chǎn)生限制作用。影子銀行作為介于正規(guī)金融機(jī)構(gòu)與中小企業(yè)間的新型金融機(jī)構(gòu),憑借高利率放貸一定程度上緩解了民營(yíng)企業(yè)融資缺口,但同時(shí)也在長(zhǎng)期層面對(duì)于中小企業(yè)發(fā)展以及金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行構(gòu)成一定影響,成為當(dāng)前亟待解決的問(wèn)題。

一、研究方法與樣本數(shù)據(jù)選取

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

本文選取中國(guó)人民銀行、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局等機(jī)構(gòu)于2002-2009年發(fā)布的中國(guó)影子銀行季度監(jiān)測(cè)報(bào)告作為樣本數(shù)據(jù),采用二次指數(shù)平滑法針對(duì)缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)及填補(bǔ),經(jīng)整合計(jì)算得出各項(xiàng)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。

(二)指標(biāo)測(cè)度

1.影子銀行規(guī)模

由于我國(guó)影子銀行的規(guī)模增長(zhǎng)多源于財(cái)富管理產(chǎn)品,所以倘若對(duì)客戶(hù)承諾的高收益率無(wú)法兌現(xiàn),則極易造成投資鏈條斷裂,并且因影子銀行與傳統(tǒng)銀行間存在一定的滲透關(guān)系,還有可能對(duì)以傳統(tǒng)銀行為代表的正規(guī)金融機(jī)構(gòu)造成影響,甚至引發(fā)金融危機(jī)。因此,缺乏有效監(jiān)管成為影子銀行的主要特征,對(duì)于銀行機(jī)構(gòu)的資金流向、資金配置情況以及金融市場(chǎng)發(fā)展具有重要影響[1]。考慮到未觀測(cè)信貸等金融活動(dòng)缺乏準(zhǔn)確的計(jì)量標(biāo)準(zhǔn),因此選取未觀測(cè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模(NOES)、金融機(jī)構(gòu)貸款余額(L)、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)、國(guó)民生產(chǎn)總值(GNP)與城鄉(xiāng)人口總收入(OI)五項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行影子銀行總規(guī)模數(shù)據(jù)的間接測(cè)算,則影子銀行規(guī)模(SBK)計(jì)算公式為:

將本文收集到的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)代入公式中,得出影子銀行規(guī)模的均值為54.89億元,最大、最小值分別為5946億元和-80.78億元,標(biāo)準(zhǔn)差為94.14,觀測(cè)值為94。

2.中小企業(yè)融資規(guī)模

選取民營(yíng)企業(yè)作為研究對(duì)象。民營(yíng)中小企業(yè)的融資規(guī)模數(shù)據(jù)(PEL)主要來(lái)源于私營(yíng)企業(yè)與個(gè)體貸款數(shù)據(jù),指我國(guó)以商業(yè)銀行為代表的正規(guī)金融機(jī)構(gòu)在單位時(shí)間內(nèi)利用人民幣為私營(yíng)企業(yè)與個(gè)體企業(yè)提供短期貸款的總額。本文選取私營(yíng)企業(yè)、個(gè)體企業(yè)的月度貸款數(shù)據(jù)計(jì)算中小企業(yè)的融資規(guī)模,利用二次指數(shù)平滑法進(jìn)行缺失數(shù)據(jù)的填補(bǔ)。選取民營(yíng)中小企業(yè)作為樣本數(shù)據(jù),其融資規(guī)模的均值為455.87億元,最大、最小值分別為430.45億元和-2833.1億元,標(biāo)準(zhǔn)差為1162.15,觀測(cè)值為94。

3.金融穩(wěn)定性

選取金融穩(wěn)定性指數(shù)(DD)作為深化金融改革效果的衡量因素,圍繞金融機(jī)構(gòu)與市場(chǎng)環(huán)境、股票、利率與外匯市場(chǎng)四個(gè)維度進(jìn)行金融穩(wěn)定性評(píng)價(jià)。各維度指標(biāo)之下均包含相應(yīng)二級(jí)指標(biāo),基于主成分分析法篩選出具有代表性的指標(biāo),分別為銀行表外業(yè)務(wù)(X1)、其他金融機(jī)構(gòu)表外業(yè)務(wù)(X2)、未觀測(cè)社會(huì)信貸(X3)與金融穩(wěn)定性指數(shù)(Y),并采用SPSS22.0軟件進(jìn)行主成分分析,得出KMO檢驗(yàn)結(jié)果為0.695＞0.6、Bartlett球性檢驗(yàn)結(jié)果P值為0＜0.05,由此說(shuō)明生成的指標(biāo)數(shù)據(jù)滿(mǎn)足因子分析需求。針對(duì)上述四個(gè)維度的主成分指標(biāo)進(jìn)行分析,其方差貢獻(xiàn)率分別為52.44%、19.23%、10.19%和7.02%,累積方差貢獻(xiàn)率為88.88%,說(shuō)明提取出的主成分指標(biāo)在原始數(shù)據(jù)信息量中占比達(dá)88.88%,滿(mǎn)足分析要求?；谥鞒煞趾奢d矩陣獲取到各主成分的得分Yi,利用ZXi代指各指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后的變量數(shù)據(jù),采用綜合評(píng)價(jià)法將四個(gè)主成分指標(biāo)進(jìn)行匯總,結(jié)合權(quán)重Wn生成金融穩(wěn)定性指數(shù),其計(jì)算公式為:

(三)研究方法選擇

采用向量自回歸(VAR)方法針對(duì)隨機(jī)擾動(dòng)為變量系統(tǒng)帶來(lái)的沖擊進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析,用于描述不同類(lèi)型的經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)于經(jīng)濟(jì)變量指標(biāo)構(gòu)成的影響。由于影子銀行應(yīng)當(dāng)具備期限轉(zhuǎn)換、流動(dòng)性轉(zhuǎn)換、信用轉(zhuǎn)換等功能,且缺乏有效的金融監(jiān)管,與民營(yíng)中小企業(yè)融資間的傳導(dǎo)鏈條較短、影響速度較快,而VAR模型無(wú)法用于描述變量當(dāng)期間的作用關(guān)系[2]。因此,擬在向量自回歸模型的基礎(chǔ)上建立結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR),采用AB型SVAR模型用于描述影子銀行規(guī)模與中小企業(yè)融資規(guī)模、金融穩(wěn)定性指標(biāo)間的當(dāng)期動(dòng)態(tài)關(guān)系,其計(jì)算公式為:

其中,A、B為可逆矩陣,且Aεt=But,E(ut)=0k,E(utu′t)=Ik。針對(duì)k元的SVAR模型,需對(duì)其施加k(k-1)/2個(gè)限制條件,方可完成對(duì)結(jié)構(gòu)式模型參數(shù)的估算。本文主要選取短期約束條件進(jìn)行實(shí)證分析。

二、實(shí)證分析與研究結(jié)果

(一)平穩(wěn)性檢驗(yàn)

考慮到周期性時(shí)間序列具有非平穩(wěn)性特征,為防止參數(shù)估計(jì)結(jié)果失去可靠性,需在建模前針對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。采用Eviews8.0軟件分別針對(duì)SBK、PEL兩個(gè)時(shí)間序列進(jìn)行ADF單位根檢驗(yàn)分析,序列檢驗(yàn)形式均為(C,T,Q),其中T為時(shí)間趨勢(shì)、Q為滯后階段、C為常數(shù)項(xiàng)。檢驗(yàn)結(jié)果表明,SBK變量的ADF統(tǒng)計(jì)量為-10.88,1%、5%和10%臨界值依次為-4.06、-3.47、-3.16,P值為0;PEL變量的ADF統(tǒng)計(jì)量為-4.90,1%、5%、10%臨界值依次為-4.06、-3.46、-3.16,P值為0。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可知,兩序列的各變量均為零階單整的I(0),且均通過(guò)ADF單位根檢驗(yàn),符合VAR模型的建構(gòu)要求。

在研究影子銀行與金融穩(wěn)定性的相關(guān)性時(shí),同樣采用ADF檢驗(yàn)方法進(jìn)行四個(gè)維度變量指標(biāo)的檢驗(yàn),得出經(jīng)由二階拆分后四個(gè)序列均由不平穩(wěn)轉(zhuǎn)變?yōu)槠椒€(wěn)序列,符合VAR模型建立的前提條件。

(二)動(dòng)態(tài)相關(guān)性檢驗(yàn)

為實(shí)現(xiàn)對(duì)影子銀行規(guī)模與中小企業(yè)融資規(guī)模之間關(guān)系的動(dòng)態(tài)評(píng)價(jià)以及相關(guān)性檢驗(yàn),基于動(dòng)態(tài)相關(guān)性原則進(jìn)行SBK、PEL兩時(shí)間序列的動(dòng)態(tài)相關(guān)性分析。根據(jù)兩變量在滯后期0-10期內(nèi)的相關(guān)系數(shù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果可知,兩變量的相關(guān)系數(shù)最大值出現(xiàn)在當(dāng)期,Lag、Lead函數(shù)值均為0.29,說(shuō)明中小企業(yè)融資規(guī)模對(duì)于影子銀行規(guī)模反應(yīng)敏感;伴隨滯后期的延長(zhǎng),兩變量短期相關(guān)系數(shù)的最大值出現(xiàn)在第6期,Lag、Lead函數(shù)值分別為-0.22和0?；赩AR模型最佳滯后階數(shù)p的檢驗(yàn)結(jié)果可知,在5%的顯著性水平下,p值的似然比檢驗(yàn)(LR)、最終預(yù)測(cè)誤差(FPE)與信息準(zhǔn)則(AIC)三項(xiàng)指標(biāo)的最后滯后期均為第6期,由此將VAR模型的滯后階數(shù)設(shè)為6。

綜合考慮 LR、FPE、AIC、SC、HQ 準(zhǔn)則,得出在5%顯著性水平下,應(yīng)將p值的滯后階數(shù)設(shè)為6,且各單位根模的倒數(shù)均小于1、位于單位圓范圍內(nèi),因此可以判斷該VAR模型是穩(wěn)定的。

(三)Granger因果檢驗(yàn)

采用Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法進(jìn)行 SBK、PEL兩序列變量的因果關(guān)系檢驗(yàn),以現(xiàn)在的因變量Y能夠在多大程度上被過(guò)去的自變量X解釋作為判斷標(biāo)準(zhǔn)。由于Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)于滯后階數(shù)的選擇敏感,因此擬選取滯后階數(shù)1-6進(jìn)行兩序列的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果可知,當(dāng)滯后期為第1期時(shí),使SBK不是PEL的Granger原因,這一原假設(shè)成立,F值為1.96、P值為0.16;當(dāng)滯后期為第2-6期時(shí),SBK是PEL的Granger原因;當(dāng)滯后期為第1-6期時(shí),PEL是SBK的Granger原因,這一假設(shè)均通過(guò)檢驗(yàn)。將檢驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行匯總,可判斷影子銀行規(guī)模與中小企業(yè)融資規(guī)?；镚ranger原因。當(dāng)影子銀行規(guī)模發(fā)生變化時(shí),民營(yíng)中小企業(yè)從商業(yè)銀行獲得的正規(guī)融資支持也將產(chǎn)生變動(dòng),反映出資金流動(dòng)過(guò)程存在一定的反饋機(jī)制。

針對(duì)SBK與DD兩序列變量進(jìn)行因果關(guān)系檢驗(yàn),可以發(fā)現(xiàn)X1與X3互為原因,說(shuō)明未觀測(cè)社會(huì)信貸規(guī)模的持續(xù)擴(kuò)大將對(duì)正規(guī)金融機(jī)構(gòu)的盈利空間產(chǎn)生擠出效應(yīng),致使傳統(tǒng)商業(yè)銀行將發(fā)展重點(diǎn)部分轉(zhuǎn)移到表外業(yè)務(wù)領(lǐng)域,兩項(xiàng)指標(biāo)在中小企業(yè)融資過(guò)程中構(gòu)成競(jìng)爭(zhēng)替代關(guān)系,將導(dǎo)致金融市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)摩擦增大,由此加劇金融市場(chǎng)的不穩(wěn)定性。同時(shí),還可以發(fā)現(xiàn)X2與X3互為原因,說(shuō)明在緊縮性貨幣政策實(shí)施的前提下,具有融資需求的中小企業(yè)將更加傾向于向影子銀行獲取資金支持,導(dǎo)致影子銀行規(guī)模持續(xù)擴(kuò)大,傳統(tǒng)商業(yè)銀行的業(yè)務(wù)空間被持續(xù)壓縮,對(duì)于整體金融結(jié)構(gòu)體系構(gòu)成沖擊,甚至有可能成為金融危機(jī)再次爆發(fā)的原因[3]。

(四)模型檢驗(yàn)與脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

1.模型檢驗(yàn)

考慮到SVAR模型建立在VAR模型的基礎(chǔ)上,基于似然比檢驗(yàn)、最終預(yù)測(cè)誤差、信息準(zhǔn)則三項(xiàng)指標(biāo),確定VAR模型的最佳滯后階數(shù)為6,將兩時(shí)間序列的變量參數(shù)分別代入模型中,得到穩(wěn)定性檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果:

結(jié)合VAR模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)的估計(jì)結(jié)果與AB型多項(xiàng)式根的滯后結(jié)構(gòu)可以發(fā)現(xiàn),模型內(nèi)的所有根均在單位圓范圍內(nèi),由此判斷VAR模型通過(guò)穩(wěn)定性檢驗(yàn)。在此基礎(chǔ)上,建立用于表示變量間當(dāng)期關(guān)系的AB型SVAR模型,將變量個(gè)數(shù)代入約束條件計(jì)算公式,得出需針對(duì)模型施加1個(gè)約束,確保模型滿(mǎn)足識(shí)別條件。通過(guò)將統(tǒng)計(jì)結(jié)果的可靠性進(jìn)行比較可知,中小企業(yè)融資規(guī)模對(duì)于當(dāng)期影子銀行規(guī)模無(wú)反應(yīng)這一短期約束條件具備較強(qiáng)的可靠性,且a12=0,則施加短期約束條件后的模型表示為:

采用極大似然法進(jìn)行矩陣A、B的估計(jì)(***代表在%的顯著性水平下通過(guò)Z檢驗(yàn)),計(jì)算得出:

通過(guò)觀察上述估計(jì)結(jié)果可以發(fā)現(xiàn),影子銀行規(guī)模對(duì)于當(dāng)期民營(yíng)中小企業(yè)融資規(guī)模產(chǎn)生正向影響,但影響效果不顯著,由此說(shuō)明在短期內(nèi)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大能夠幫助中小企業(yè)解決融資問(wèn)題,滿(mǎn)足其金融服務(wù)需求,減輕中小企業(yè)融資約束,提高短期債務(wù)占比。

2.脈沖響應(yīng)分析

SVAR模型中可以得到正交化的脈沖響應(yīng)函數(shù),用于實(shí)現(xiàn)對(duì)各變量沖擊對(duì)其他變量影響的分析。選取結(jié)構(gòu)因子進(jìn)行A、B兩矩陣的分解,基于脈沖響應(yīng)函數(shù)分別對(duì)PEL、SBK兩變量進(jìn)行脈沖響應(yīng),將沖擊作用的滯后期間數(shù)設(shè)為0-25個(gè)月,影響程度取值區(qū)間分別為[-80,80]、[-800,1200](億元)。

根據(jù)PEL對(duì)SBK擾動(dòng)的脈沖響應(yīng)圖可知,中小企業(yè)融資并未立刻針對(duì)影子銀行規(guī)模擾動(dòng)做出響應(yīng),其響應(yīng)過(guò)程呈現(xiàn)為先波動(dòng)減小、后波動(dòng)上升的變化規(guī)律。結(jié)合脈沖函數(shù)表進(jìn)行分析可以發(fā)現(xiàn),當(dāng)中小企業(yè)融資規(guī)模受到影子銀行規(guī)模的沖擊后,其最小值出現(xiàn)在第5個(gè)月,此后呈現(xiàn)出波動(dòng)遞增的趨勢(shì),但仍保持負(fù)向。由此可以判斷,影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大在短期內(nèi)有助于提高中小企業(yè)從正規(guī)商業(yè)銀行獲取融資貸款的規(guī)模,但伴隨時(shí)間的延長(zhǎng)其負(fù)面影響也持續(xù)增大,將促使中小企業(yè)的經(jīng)營(yíng)成本提高、融資風(fēng)險(xiǎn)增大,對(duì)于中小企業(yè)獲取到正規(guī)融資產(chǎn)生擠出效應(yīng)。根據(jù)SBK對(duì)PEL擾動(dòng)的脈沖響應(yīng)圖可知,中小企業(yè)融資對(duì)影子銀行規(guī)模造成的擾動(dòng)具有響應(yīng)速度快、影響程度劇烈的特點(diǎn)。影子銀行對(duì)于中小企業(yè)擾動(dòng)產(chǎn)生的響應(yīng)在當(dāng)期為正向的,其最大值出現(xiàn)在第5個(gè)月,此后呈現(xiàn)出波動(dòng)減小趨勢(shì),但整體來(lái)看仍保持正向沖擊。由此可以判斷出,當(dāng)中小企業(yè)從正規(guī)商業(yè)銀行獲取貸款規(guī)模呈正向遞增趨勢(shì)后,也將對(duì)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大產(chǎn)生正向影響,但該影響的持續(xù)時(shí)長(zhǎng)較短,伴隨時(shí)間的延長(zhǎng)將趨近于0,說(shuō)明中小企業(yè)產(chǎn)生的較大融資需求一定程度上將對(duì)影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大產(chǎn)生刺激作用,致使影子銀行體系在短期內(nèi)呈急劇膨脹趨勢(shì)。

與此同時(shí),觀察DD對(duì)PEL的脈沖響應(yīng)圖可以發(fā)現(xiàn)Y對(duì)于X1、X2、X3沖擊產(chǎn)生的反應(yīng)。其中當(dāng)Y對(duì)X1產(chǎn)生正向沖擊時(shí),將在第3期對(duì)于金融穩(wěn)定性產(chǎn)生正向影響,但其正向影響的持續(xù)時(shí)間較短,將快速轉(zhuǎn)向下降趨勢(shì),由此說(shuō)明傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)在發(fā)展表外業(yè)務(wù)時(shí)雖然在短期內(nèi)能夠加快金融創(chuàng)新速度,但從整體金融體系角度出發(fā),諸如擔(dān)保、隱性支持等因素將導(dǎo)致影子銀行的風(fēng)險(xiǎn)溢出至商業(yè)銀行,擾亂金融市場(chǎng)的穩(wěn)定運(yùn)行,并且也將對(duì)X2、X3構(gòu)成正向沖擊,導(dǎo)致金融穩(wěn)定性在長(zhǎng)期層面處于波動(dòng)趨勢(shì),加劇金融市場(chǎng)的不穩(wěn)定性因素。

(五)研究結(jié)果

根據(jù)影子銀行規(guī)模擴(kuò)大對(duì)中小企業(yè)融資及金融市場(chǎng)穩(wěn)定性影響的研究結(jié)果可知,影子銀行在金融市場(chǎng)的出現(xiàn)在短期內(nèi)可以彌補(bǔ)正規(guī)商業(yè)銀行在信貸資金支持鏈條上存在的缺口,拓寬民營(yíng)中小企業(yè)融資的渠道,一定程度上改善中小企業(yè)貸款難的境遇,為民營(yíng)經(jīng)濟(jì)注入發(fā)展活力[4]。影子銀行與民營(yíng)中小企業(yè)、金融市場(chǎng)穩(wěn)定性間的作用關(guān)系,實(shí)則是金融創(chuàng)新與金融監(jiān)管間的博弈,在外部監(jiān)管不足、內(nèi)部管理薄弱等因素的影響下,影子銀行規(guī)模的持續(xù)性擴(kuò)大將進(jìn)一步增加金融體系內(nèi)部的波動(dòng)性趨勢(shì),并且其風(fēng)險(xiǎn)性因素也將逐步溢出至金融體系中,最終過(guò)渡到實(shí)體經(jīng)濟(jì)層面,威脅我國(guó)乃至全球金融安全[5]。

三、結(jié)語(yǔ)

總體來(lái)看,深化金融改革的戰(zhàn)略舉措以金融開(kāi)放、金融創(chuàng)新為過(guò)程手段,在堅(jiān)持市場(chǎng)發(fā)揮資源配置作用的基礎(chǔ)上,還應(yīng)加強(qiáng)對(duì)影子銀行這一新型金融組織的規(guī)范與約束作用,由政府主導(dǎo)建立科學(xué)完善的金融機(jī)構(gòu)監(jiān)管體系,同時(shí)充分發(fā)揮互聯(lián)網(wǎng)金融的載體作用,分擔(dān)中小企業(yè)的部分融資需求,并加快推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)金融行業(yè)準(zhǔn)入機(jī)制、行為規(guī)范的編制,保障金融改革的深化能夠建立在實(shí)體經(jīng)濟(jì)、金融市場(chǎng)全局視角,更好地助力我國(guó)金融市場(chǎng)的長(zhǎng)效發(fā)展與穩(wěn)定運(yùn)行。