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    宏觀審慎政策工具協(xié)同下影子銀行對貨幣政策有效性的影響

    2021-06-22 05:01王千紅陳伯威
    金融理論探索 2021年1期
    關(guān)鍵詞:銀行信貸宏觀信貸

    王千紅 陳伯威

    摘? ?要:為防范系統(tǒng)性風險,我國推出了宏觀審慎政策工具,該工具在協(xié)同貨幣政策實施中對影子銀行的傳導通道效應有什么樣的影響成為本文關(guān)注的焦點。通過觀察影子銀行信貸擴張的現(xiàn)實特征,基于2002年1月至2019年12月的樣本數(shù)據(jù),運用結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR)模型,對比檢驗在有無宏觀審慎工具協(xié)同情境下,影子銀行對貨幣政策有效性的影響程度。研究發(fā)現(xiàn),單獨使用貨幣政策調(diào)控信貸時,影子銀行信貸規(guī)模迅速擴張,致使央行統(tǒng)計的貨幣供應量與實際貨幣供應量出現(xiàn)較大偏離,降低了貨幣政策有效性;當宏觀審慎政策工具協(xié)同貨幣政策工具使用時,影子銀行信貸規(guī)??梢缘玫娇刂?,并減少了對貨幣政策有效性的不利影響。

    關(guān)? 鍵? 詞:影子銀行;貨幣政策有效性;宏觀審慎政策;貨幣供應量

    中圖分類號:F830.33? ? ? 文獻標識碼:A? ? ? ?文章編號:2096-2517(2021)01-0003-14

    DOI:10.16620/j.cnki.jrjy.2021.01.001

    一、引言

    影子銀行伴隨商業(yè)銀行的發(fā)展而出現(xiàn),具備吸收存款和發(fā)放貸款等傳統(tǒng)商業(yè)銀行的業(yè)務功能,能為社會創(chuàng)造信用。因此傳統(tǒng)商業(yè)銀行在央行利用緊縮性貨幣政策調(diào)控信貸時產(chǎn)生了監(jiān)管套利的動機,將信貸擴張活動轉(zhuǎn)移到影子銀行,使得影子銀行信貸規(guī)模大幅擴張。與傳統(tǒng)商業(yè)銀行相比,影子銀行融資門檻低,通常會被金融監(jiān)管忽視,表現(xiàn)在中央銀行的貨幣統(tǒng)計范圍沒有將影子銀行信用創(chuàng)造的部分包括在內(nèi),當通過貨幣政策工具抑制信貸市場過熱時會出現(xiàn)無功而返。馬勇等(2013)認為宏觀審慎概念提出在客觀上反映了現(xiàn)有政策工具在應對信貸扭曲、金融失衡和系統(tǒng)性風險方面的嚴重缺陷[1]。

    面對影子銀行信貸規(guī)模的擴張,中國人民銀行自2016年起建立宏觀審慎評估體系(MPA),將表外理財?shù)扔白鱼y行業(yè)務納入了監(jiān)管范圍,黨的十九大報告也明確指出要健全貨幣政策與宏觀審慎政策雙支柱調(diào)控框架。盡管貨幣政策與宏觀審慎政策的具體協(xié)調(diào)配合實施路徑、方式和效應方面還存在分歧,但是實踐探索和理論研究都強調(diào)了二者保持協(xié)調(diào)的重要性。

    宏觀審慎政策的實施是我國在宏觀調(diào)控框架方面的一項重大理論創(chuàng)新,說明政策監(jiān)管在評估影子銀行給貨幣政策有效性帶來不利影響的同時,已經(jīng)在探索將影子銀行納入其中的宏觀審慎政策框架。嚴重忽視影子銀行借貸活動,不僅會對貨幣政策有效性造成不利影響,甚至可能引發(fā)系統(tǒng)性金融風險。眾所周知,貨幣政策作為一種間接調(diào)控手段,其政策效應在很大程度上取決于微觀經(jīng)濟主體的適應性與非適應性反應。因此,觀察研究不同政策調(diào)控情境下影子銀行適應性與非適應性特征,對貨幣政策效應及其在宏觀審慎政策協(xié)調(diào)下的效應具有重要的現(xiàn)實意義。

    本文以影子銀行為觀測對象,聚焦討論兩個核心問題:一是隨著融入全球化程度的加深,影響銀行信貸擴張的路徑方式會表現(xiàn)出怎樣的特征?緊縮性貨幣政策在影子銀行信貸擴張的通道上會有什么效應?二是將宏觀審慎政策和貨幣政策協(xié)同配合使用,其政策效應在影子銀行信貸擴張的通道上是否會有效?本文嘗試分析在宏觀審慎政策工具協(xié)同下貨幣政策的效應是否會有差異性,以期為政策實施提供一些參考建議。

    二、影子銀行對貨幣政策有效性的影響和宏觀審慎政策實踐的研究進展

    (一)影子銀行信貸擴張影響貨幣政策有效性的研究進展

    當經(jīng)濟處于上行期時,中央銀行會采取緊縮性貨幣政策來防止商業(yè)銀行信貸的過度擴張,此時商業(yè)銀行則有動機規(guī)避監(jiān)管,從而減少緊縮性貨幣政策對其信貸擴張能力帶來的不利影響,達到提高利潤的目的。影子銀行通過委托貸款、信托計劃和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票等方式進行業(yè)務操作,將大量資金轉(zhuǎn)移出表,使其游離在監(jiān)管系統(tǒng)之外。其獨有的運行模式成為商業(yè)銀行套利的通道,拓寬了市場中資金需求方的融資渠道,造成影子銀行規(guī)模的順周期擴張,最終導致社會融資規(guī)模擴大。影子銀行在這種信用創(chuàng)造機制下帶來的貨幣供給并沒有準確納入央行的統(tǒng)計范圍,此時市場上真實的貨幣供應量大于央行統(tǒng)計的貨幣供應量。影子銀行這種不確定影響因素的增加,使得貨幣供應量的可測性與可控性降低,改變了原本以商業(yè)銀行為信用創(chuàng)造主體的貨幣政策傳導機制,影響了貨幣政策的有效性。

    國內(nèi)外學者在這一問題上做了廣泛討論。Den等(2011)研究發(fā)現(xiàn)緊縮性貨幣政策雖然能控制傳統(tǒng)銀行信貸業(yè)務活動,但同時也推動了影子銀行信貸規(guī)模的擴張[2]。Jiménez等(2014)的研究同樣表明緊縮性貨幣政策能抑制傳統(tǒng)銀行中介的信貸擴張,而對影子銀行體系信貸規(guī)模的控制作用并不明顯[3]。Moreira等(2017)建立了一個包含影子銀行的宏觀金融模型,發(fā)現(xiàn)影子銀行在一定程度上擴大了經(jīng)濟系統(tǒng)中的流動性, 且這種流動性是脆弱的,屬于一種類貨幣供給[4]。為了從宏觀經(jīng)濟理論的角度更深入地探討影子銀行的貨幣創(chuàng)造機制,相關(guān)文獻通過修正傳統(tǒng)的IS-LM模型研究影子銀行與貨幣政策的關(guān)系,討論影子銀行對貨幣政策中介指標的影響,發(fā)現(xiàn)影子銀行創(chuàng)造的信用增加了實際貨幣供應量M2, 這使得中央銀行運用貨幣政策工具調(diào)控宏觀經(jīng)濟的難度增加[5]。其深層原因是影子銀行表現(xiàn)出了順周期特性,而這種與貨幣政策逆周期調(diào)控存在的矛盾最終使得貨幣政策效果被弱化[6-7]。蔡雯霞(2015)基于IS-LM模型和CC-LM模型分析了影子銀行對貨幣政策的影響,研究表明影子銀行的剛性兌付現(xiàn)象對貨幣政策工具產(chǎn)生沖擊,使中介目標出現(xiàn)偏差,不利于貨幣政策最終目標的實現(xiàn)[8]。李向前等(2016)研究指出,影子銀行規(guī)模的擴大會在一定時期內(nèi)減弱經(jīng)濟增長波動幅度,加劇物價水平的不穩(wěn)定性,降低央行對貨幣供應量的控制力,進而影響我國貨幣政策實施效果[9]。在此基礎上,雷銳(2020)進一步研究了影子銀行的這種順周期特征對貨幣政策中介目標的負向分流作用,并建議擴大M2的統(tǒng)計范圍[10]。以上研究均表明當央行試圖實施緊縮性貨幣政策調(diào)控信貸時,影子銀行信貸規(guī)模的擴張會對傳統(tǒng)信貸規(guī)模形成替代作用,影響貨幣政策的有效性。而貨幣政策緊縮時影子銀行的擴張可能會加劇系統(tǒng)性金融風險,因此監(jiān)管部門要加強緊縮性貨幣政策環(huán)境下對影子銀行的監(jiān)管,防止產(chǎn)生系統(tǒng)性金融風險[11]。

    (二)宏觀審慎政策在控制信貸順周期方面的研究進展

    宏觀審慎政策的目標主要是防范系統(tǒng)性金融風險,其中包括影子銀行信貸的順周期擴張帶來的系統(tǒng)性風險,因此宏觀審慎評估體系通過盯住廣義信貸增速約束商業(yè)銀行的資產(chǎn)業(yè)務。在廣義信貸考核下,從2016年下半年開始,商業(yè)銀行加快了資產(chǎn)調(diào)整,通過不斷壓縮高流動性的資產(chǎn)間接抑制商業(yè)銀行的信用派生功能??傮w來看,在宏觀審慎政策下,中央銀行通過直接評估商業(yè)銀行資產(chǎn)負債表的增速來間接加強對M2增速的控制,從而限制商業(yè)銀行通過影子銀行進行的信用派生功能[12]。

    其他文獻資料也基本贊成宏觀審慎政策有助于防范系統(tǒng)性風險從而促進金融穩(wěn)定的觀點。如逆周期資本緩沖工具能對信貸順周期行為做出反應,資本緩沖較高的銀行在經(jīng)濟上行階段信貸增長更慢[13],資本緩沖一個單位的正向沖擊會導致銀行信貸減少[14]。此外,對宏觀審慎政策的適當校準也是至關(guān)重要的,強有力的宏觀審慎政策能有效控制信貸繁榮[15]。梁琪等(2015)通過研究貸款價值比以及差別存款準備金動態(tài)調(diào)整機制等宏觀審慎政策工具,發(fā)現(xiàn)其能發(fā)揮逆周期調(diào)節(jié)作用,對銀行信貸增長的影響較為顯著,可以有效減少銀行信貸的順周期性[16]。此外,與貨幣政策工具相結(jié)合的宏觀審慎工具能夠更好地抑制金融的順周期效應[17]。這都說明宏觀審慎政策工具在控制信貸順周期方面是有效的。

    通過文獻梳理發(fā)現(xiàn),既有的研究成果多集中在討論我國影子銀行如何影響貨幣政策有效性,從觀測對象、路徑以及研究方法上形成了一些具有共識性的觀點。但是相關(guān)研究還在不斷推進,隨著我國影子銀行的發(fā)展路徑和方式在實踐中不斷發(fā)生變化,繼續(xù)觀測其變化特征成為貨幣政策有效性研究的一個重要動因。然而,隨著我國融入全球化的進程加快和深度遞進,防范系統(tǒng)性風險的工作意義逐步強化,我們需要討論和關(guān)注在這樣的背景下影子銀行信貸擴張對貨幣政策有效性的影響是否發(fā)生變化。隨著我國推出宏觀審慎政策工具,需要進一步考察宏觀審慎政策工具協(xié)同下貨幣政策在影子銀行傳導通道方面的表現(xiàn)。貨幣政策方面的實證研究通常采用向量自回歸模型(VAR)作為分析工具,而結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR) 在VAR的基礎上考慮了各變量之間的同期關(guān)系,對政策傳導過程中變量間相關(guān)關(guān)系具有更強的解釋力。 鑒于此,本文將建立不含宏觀審慎政策的SVAR1模型和包含宏觀審慎政策的SVAR2模型研究影子銀行對貨幣政策有效性的影響。

    三、 貨幣政策與宏觀審慎政策背景下我國信貸發(fā)展現(xiàn)狀

    (一)傳統(tǒng)信貸與影子銀行信貸在貨幣政策調(diào)控下的表現(xiàn)

    一是傳統(tǒng)信貸規(guī)模(人民幣貸款)和影子銀行信貸規(guī)模(信托貸款、委托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票三項數(shù)據(jù)之和)呈現(xiàn)出此消彼長的趨勢(見圖1和圖2)。

    二是從傳統(tǒng)信貸增速以及影子銀行信貸增速與M2增速的關(guān)系(見圖3、圖4)可以看出,M2的變動與傳統(tǒng)信貸規(guī)模變動表現(xiàn)出同向關(guān)系,而與影子銀行信貸規(guī)模表現(xiàn)出反向關(guān)系①。 中國當前的貨幣政策調(diào)控工具仍以存款準備金率為主,以M2作為中介目標,M2增速較小說明此時的存款準備金率較高,反之則較低。當貨幣政策緊縮時,傳統(tǒng)信貸規(guī)模受到限制, 而影子銀行信貸規(guī)模卻不斷擴張,但影子銀行創(chuàng)造的貨幣沒有納入到M2的統(tǒng)計中,影響了貨幣政策的有效性。

    (二)宏觀審慎政策背景下傳統(tǒng)信貸與影子銀行信貸的發(fā)展現(xiàn)狀

    通過觀察宏觀審慎政策實施后傳統(tǒng)信貸規(guī)模和影子銀行信貸規(guī)模在社會融資規(guī)模中的占比發(fā)現(xiàn),2016年和2018年是信貸結(jié)構(gòu)發(fā)生變化的兩個重要節(jié)點(如表1所示)。

    2016年宏觀審慎評估體系的建立使影子銀行信貸在社會融資規(guī)模中的占比大幅下降,2018年新政策的出臺則使得影子銀行信貸在社會融資規(guī)模中的占比直接降到了0以下, 而2019年宏觀審慎管理局的成立使該比例保持負值。這說明中國宏觀審慎政策的實施在控制影子銀行信貸規(guī)模方面取得了較大成效,驗證了宏觀審慎政策在控制信貸增速方面相關(guān)理論的合理性。

    四、基于SVAR模型的實證檢驗

    (一)變量與模型選擇

    1.變量選取

    貨幣政策工具:作為貨幣政策的“三大法寶”,存款準備金率在當前貨幣政策調(diào)控工具中仍然占有很重要的地位。而且我國貨幣政策本質(zhì)上依然是數(shù)量型的,中介目標是M2,因此需要使用存款準備金率這種數(shù)量型工具。同時,存款準備金率不僅可以改變商業(yè)銀行可貸資金的規(guī)模,還會影響貨幣乘數(shù),而且可控性較好。因此本文參照王玨等(2015)[18]、戰(zhàn)明華等(2018)[19]的研究方法,選用大型存款類金融機構(gòu)的人民幣存款準備金率作為貨幣政策工具變量,記為RRR。

    貨幣政策中介目標:研究貨幣政策的實施效果時通常會衡量貨幣政策目標的完成情況, 蔡雯霞(2015)[8]、李向前等(2016)[9]、雷銳(2020)[10]、高然等(2018)[20]在研究影子銀行影響貨幣政策有效性時,都在不同程度上提出影子銀行最終會影響到中介目標的可控性。本文參照上述學者的研究方法, 通過度量影子銀行對貨幣政策中介目標(廣義貨幣供應量M2) 的影響程度來觀察影子銀行對貨幣政策有效性的影響。關(guān)于M2數(shù)據(jù)序列的處理方法,則參照徐云松(2017)[21]在研究貨幣政策與信貸關(guān)系時處理廣義貨幣供應量M2樣本數(shù)據(jù)的方法,使用M2的月度環(huán)比增長率作為貨幣政策中介目標的代理變量,記為RM2。

    傳統(tǒng)信貸規(guī)模:選用社會融資規(guī)模中人民幣貸款的月度環(huán)比增長率作為傳統(tǒng)信貸規(guī)模變量,記為RL。

    影子銀行信貸規(guī)模: 從資金運用角度出發(fā),選用信托貸款、委托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票三項數(shù)據(jù)之和的月度環(huán)比增長率作為影子銀行信貸規(guī)模變量,記為RSB。

    宏觀審慎政策工具:宏觀審慎政策工具實施載體在現(xiàn)實政策運行中是存在實踐差異的。巴塞爾協(xié)議III為觀察逆周期資本緩沖的監(jiān)管目標在實施過程中對于銀行信貸順周期行為的調(diào)節(jié)功能,提議將逆周期資本緩沖的計提與“信貸/GDP”和其長期趨勢之間的缺口值(GAP)掛鉤。我國則根據(jù)中國實踐引入了“社會融資規(guī)?!边@一新的宏觀經(jīng)濟指標,被用來全面反映金融對實體經(jīng)濟的資金支持情況。國內(nèi)盛松成(2012)、胡繼曄等(2018)的研究成果顯示,信貸能反映銀行體系直接的信用創(chuàng)造,但不能統(tǒng)計影子銀行等提供資金支持后新的信用創(chuàng)造,因此使用信貸指標可能會低估信用擴張的實際水平。而社會融資規(guī)模由于其統(tǒng)計的范圍更完整,因此其相對于信貸來說更有利于經(jīng)濟部門有針對性地防控金融風險,能更準確地反映經(jīng)濟處于過熱階段還是過冷階段[22-23]。相關(guān)研究還證實,社會融資規(guī)模是更宏觀的金融體系數(shù)據(jù),將其作為逆周期資本緩沖的掛鉤指標與宏觀審慎政策防范系統(tǒng)性金融風險的目標在內(nèi)在邏輯上具有一致性。為此,本文選用“社會融資規(guī)模/GDP”與其長期趨勢值之間的缺口值GAP作為宏觀審慎政策工具變量[23-24],記為MP。為了與巴塞爾協(xié)議III保持一致性,在計算方法上仍參考巴塞爾協(xié)議III“信貸/GDP”的計算方法,具體步驟如下:

    第一步,計算社會融資規(guī)模與GDP的比值:

    Ratiot=SFt/GDPt? (1)

    (1)式中,SFt代表第t時期的社會融資規(guī)模,GDPt代表第t時期的國內(nèi)生產(chǎn)總值。

    第二步,計算SFt/GDPt與其長期趨勢值的偏離度:

    GAPt=Ratiot-Trendt? (2)

    (2)式中,GAPt代表偏離度,Trendt代表Ratiot的長期趨勢值。 根據(jù)巴塞爾協(xié)議III的建議, 利用H-P濾波法計算長期趨勢值, 其通過平滑因子λ的值確定趨勢值的平滑度,λ越大則越平滑,這里取λ=400 000。

    數(shù)據(jù)來源于WIND數(shù)據(jù)庫和中國人民銀行官網(wǎng),數(shù)據(jù)樣本周期為2002年1月至2019年12月,數(shù)據(jù)頻率單位為月度,其中用來計算偏離度GAPt的GDP數(shù)據(jù)是通過EVIEWS9.0的Quadratic-match average方法將季度GDP轉(zhuǎn)化為月度GDP,并通過EVIEWS9.0對存在季節(jié)性趨勢的原始序列進行Census X-12季節(jié)調(diào)整以消除季節(jié)性因素的影響。

    2.模型選擇

    已有的關(guān)于貨幣政策方面的實證研究以向量自回歸模型(VAR)為主,但VAR模型存在將變量間同期關(guān)系隱藏在誤差項中的缺陷,而結(jié)構(gòu)向量自回歸模型(SVAR)在VAR的基礎上考慮了各變量之間的同期關(guān)系,對政策傳導過程中變量間相關(guān)關(guān)系具有更強的解釋力。參照董運佳(2015)[25]、蔣海等(2011)[26]、張恒等(2014)[27]、周波等(2019)[28]建立基準SVAR模型和擴展SVAR模型研究相關(guān)問題的思路,本文建立不含宏觀審慎政策的基準SVAR(SVAR1)模型和包含宏觀審慎政策的擴展SVAR(SVAR2)模型,研究影子銀行對貨幣政策有效性的影響。

    考慮q個變量的情形,將p階結(jié)構(gòu)向量自回歸模型SVAR(p)表示為:

    C0Yt=Г1Yt-1+Г2Yt-2+…+ГpYt-p+μt? (3)

    其中,

    C0= 1? -c12? …? -c1q-c21? 1? ?…? -c2q…? … …? …-cq1 -cq2? ?…? 1? (4)

    μt=μ1tμ2t …μqt (6)

    其中,Yt代表變量間當期關(guān)系的系數(shù)矩陣,SVAR1模型中的Yt=RRRtRLtRSBtRM2t,SVAR2模型中的

    Yt=RRRtMPtRLtRSBtRM2t,Гi代表變量間滯后第i階的系數(shù)矩陣, μt代表隨機誤差項向量。

    將C0Yt=Г1Yt-1+Г2Yt-2+…+ГpYt-p+μt轉(zhuǎn)化為更一般的“AB型”模型:Aεt=But,其中εt是可觀測的殘差,ut是無法觀測的結(jié)構(gòu)式殘差,這是一種復合沖擊,εt和ut均是q維向量。A、B是待估計的q×q階矩陣,這里按喬利斯基(Cholesky)分解思路對兩個SVAR系統(tǒng)設置短期約束,即將A矩陣設置為主對角線元素全為1的下三角矩陣,將B矩陣設置為對角矩陣。這是由于短期約束允許研究者根據(jù)相關(guān)經(jīng)濟理論對模型施加約束。

    在SVAR1系統(tǒng)中,A= 1? ? 0? ? 0? ?0NA? ?1? ? 0? ?0NA? NA? ?1? ?0NA? NA? NA? 1,

    B=NA? ?0? ? 0? ?0 0? NA? 0? ?0 0? ?0? ?NA? 0 0? ?0? ?0? ?NA;(7)

    在SVAR2系統(tǒng)中,A= 1? ? 0? ? 0? ? 0? ? 0NA? ?1? ? 0? ? 0? ? ?0NA? NA? ?1? ? 0? ? 0NA? NA? NA? ?1? ?0NA? NA? NA? NA? 1,

    B=NA? ?0? ? 0? ?0? ? ?0 0? NA? 0? ?0? ? ?0 0? ?0? ?NA? 0? ? ?0 0? ?0? ?0? ?NA? ?0 0? ?0? ?0? ? 0? ?NA。

    (8)

    (二)相關(guān)檢驗

    1.影子銀行對貨幣政策有效性的影響

    因為脈沖響應和方差分解的分析結(jié)果均建立在Cholesky分解技術(shù)的基礎上,嚴重依賴于變量的排列順序,且變量的排列順序也能在一定程度上解釋各變量的作用過程,因此將基準SVAR(SVAR1)模型的變量排列次序定為RRR、RL、RSB、RM2,原因是當中央銀行通過提高存款準備金率實施緊縮性貨幣政策時首先會降低的是傳統(tǒng)信貸規(guī)模,從而使社會流動資金供不應求,導致資金需求過剩的部分不得不通過傳統(tǒng)信貸以外的渠道(影子銀行)來獲得,因此影子銀行的信貸活動在分流傳統(tǒng)信貸總量后導致社會上總的資金流通量增加,最終影響貨幣供應量。

    (1)平穩(wěn)性檢驗

    通過EVIEWS9.0采用Augmented Dickey-Fuller(ADF)方法對5個變量進行平穩(wěn)性檢驗,結(jié)果如表2所示。 其中RL和RSB在1%的顯著性水平下平穩(wěn),RRR、RM2和MP在1%的顯著性水平下不平穩(wěn),但在一階差分后均平穩(wěn),因此DRRR、RL、RSB、DRM2、DMP滿足向量自回歸模型的建模條件。

    (2)滯后階數(shù)選擇

    分別用滯后0~8階依次進行檢驗,檢驗結(jié)果如表3所示。SVAR1模型的最佳滯后階數(shù)為3階。

    (3)穩(wěn)定性檢驗

    由圖5發(fā)現(xiàn)模型的AR根均位于單位圓內(nèi),說明SVAR1模型滿足穩(wěn)定性要求。

    (4)約束矩陣估計

    利用EVIEWS 9.0軟件對SVAR1模型的約束矩陣A、B進行估計,得出SVAR1模型的兩個矩陣為:

    A= 1.000000? ? ? 0? ? ? ? ?0? ? ? ? 0 5.964683? ?1.000000? ? ? 0? ? ? ? 0-14.28068? ?0.155931? ?1.000000? ? ?0 0.462515? -0.005490? -0.000670? 1.000000,

    B=0.002617? ? ? 0? ? ? ? 0? ? ? ? ?0? ? 0? ? 0.391433? ? ? 0? ? ? ? ?0? ? 0? ? ? ? 0? ? ?2.733589? ? ? 0? ? 0? ? ? ? 0? ? ? ? ?0? ? ?0.009713。

    (5)脈沖響應函數(shù)分析

    SVAR1模型的相關(guān)脈沖響應如圖6至圖8所示,其中橫軸表示期數(shù),縱軸表示變化率。圖6為存款準備金率DRRR對影子銀行信貸RSB的脈沖沖擊效應圖,可以看出影子銀行在受到存款準備金率一個單位的正向沖擊后立即做出了反應,影子銀行規(guī)模開始擴張,于第2期達到最大值約0.1個百分點。 隨著時間的推移影子銀行規(guī)模逐漸回落,在第9期之后趨于0,說明影子銀行表現(xiàn)出的這種順周期性持續(xù)時間較長,將對金融穩(wěn)定帶來不利影響。這可能是由于商業(yè)銀行在受到緊縮性貨幣政策下存款準備金率的限制時,大量存款無法轉(zhuǎn)化為貸款獲得收益,從而將資金通過影子銀行體系轉(zhuǎn)移出表,最終促使影子銀行擴張。

    圖7顯示,傳統(tǒng)信貸RL受到存款準備金率DRRR一個單位的正向沖擊時立刻做出負向反應,在第3期達到最低值約0.04個百分點,并且這種負向的沖擊效應影響直到第10期之后才基本消除,這說明緊縮性貨幣政策能有效地控制傳統(tǒng)信貸規(guī)模。對比圖6,在緊縮性貨幣政策調(diào)控下,傳統(tǒng)信貸規(guī)模和影子銀行信貸規(guī)模呈現(xiàn)出“此起彼伏”的動態(tài)效應,會削弱貨幣政策執(zhí)行的有效性。

    圖8顯示,影子銀行增加一個標準差的沖擊后,DRM2立即達到最大值, 這說明影子銀行能迅速影響貨幣供應量。 然后DRM2迅速降到0以下,在第2期達到最低值,直到第13期才逐漸回到0。這說明影子銀行的存在分流了一部分貸款,并且影子銀行創(chuàng)造的信用沒有納入到M2的統(tǒng)計中,導致貨幣政策中介目標失效,即影子銀行影響了貨幣政策的有效性。

    (6)方差分解

    從表4和表5可以看出,在第1期,存款準備金率DRRR對傳統(tǒng)信貸RL的影響因子約為0.159%, 而對影子銀行RSB的影響因子約為0.021%,這說明貨幣政策首先影響的是傳統(tǒng)信貸,當傳統(tǒng)信貸受阻時影子銀行便開始擴張,這也符合前文給出的變量最優(yōu)排列次序。

    貨幣政策在調(diào)控傳統(tǒng)信貸規(guī)模方面的能力及其對影子銀行信貸規(guī)模的控制情況如何呢?根據(jù)表4和表5, 存款準備金率DRRR對傳統(tǒng)信貸RL的影響力從第2期的0.144%開始逐漸增加到第10期的0.927%,DRRR對影子銀行規(guī)模RSB的影響力則從第2期的0.134%開始逐漸增加到第10期的0.145%。 這說明貨幣政策調(diào)控能夠給信貸規(guī)模帶來持續(xù)的影響,且對傳統(tǒng)信貸規(guī)模的影響遠遠大于對影子銀行信貸規(guī)模的影響,即緊縮性貨幣政策在調(diào)控傳統(tǒng)信貸方面有很明顯的作用,只是未將影子銀行考慮在內(nèi)。

    表6的結(jié)果則表明,從長期來看,影子銀行信貸規(guī)模對貨幣供應量的解釋能力不斷提高,從第2期約2.798%一直上漲到第10期的3.592%,這說明影子銀行削弱了貨幣政策的實施效果,增加了貨幣政策調(diào)控信貸總量的難度,其在實施貨幣政策的過程中愈發(fā)成為一個需要被考慮的因素。

    2.加入宏觀審慎工具時影子銀行對貨幣政策有效性的影響

    為了研究實施宏觀審慎政策后影子銀行對貨幣政策有效性的影響程度,對基準SVAR模型進行擴展,加入宏觀審慎政策工具這一新的變量。因為世界各國建立宏觀審慎政策框架的目的是為了彌補貨幣政策在防范系統(tǒng)性金融風險以維護金融穩(wěn)定方面暴露出的不足,因此在擴展的SVAR(SVAR2)模型中,宏觀審慎政策工具變量(DMP)的最佳位置是排在貨幣政策工具變量(DRRR)之后,即SVAR2模型的變量次序為DRRR、DMP、RL、RSB和DRM2。

    (1)滯后階數(shù)選擇與穩(wěn)定性檢驗

    同理,分別用滯后0~8階依次進行檢驗,檢驗結(jié)果如表7所示。SVAR2模型的最佳滯后階數(shù)為3階,且模型的根均落在單位圓內(nèi)(見圖9),說明SVAR2是穩(wěn)定的,符合做脈沖響應和方差分解的前提條件。

    (2)約束矩陣估計

    同上,得出SVAR2模型的兩個矩陣為:

    A= 1.000000? ? ? 0? ? ? ? ?0? ? ? ? ?0? ? ? ? ?0-0.415047? 1.000000? ? ? 0? ? ? ? ?0? ? ? ? ?0 5.227696? 0.105721? ?1.000000? ? ?0? ? ? ? ?0-18.64012? 1.945339? ?0.114450? 1.000000? ? ?0 0.444623? 0.023263? -0.005616? -0.000557 1.000000

    B=0.002620? ? ? ?0? ? ? ? ? 0? ? ? ? ?0? ? ? ? ?0? ? 0? ? ?0.113380? ? ? ?0? ? ? ? ?0? ? ? ? ?0? ? 0? ? ? ? ?0? ? ?0.389452? ? ? 0? ? ? ? 0? ? 0? ? ? ? ?0? ? ? ? ?0? ? ?2.727529? ? ?0? ? 0? ? ? ? ?0? ? ? ? ?0? ? ? ? ?0? ? ?0.009331

    (3)脈沖響應函數(shù)對比分析

    圖10為SVAR2模型中宏觀審慎政策工具DMP對影子銀行信貸RSB的脈沖沖擊效應圖,可以看出影子銀行在受到宏觀審慎政策工具一個單位的正向沖擊后立即做出了負向的反應, 影子銀行規(guī)模緩慢擴張到第2期后迅速下降到最低值約-0.25個百分點,之后一旦有擴張趨勢就迅速被拉到0以下, 從第10期開始回歸到0。 將圖10和圖6對比可以發(fā)現(xiàn),SVAR1模型中影子銀行在第0期迅速做出正向反應并基本保持正值, 而SVAR2模型中的宏觀審慎政策工具一直在對影子銀行信貸規(guī)模進行監(jiān)控和調(diào)整, 這說明宏觀審慎政策能對影子銀行表現(xiàn)出的順周期性立即做出逆周期調(diào)控, 在較短的時間內(nèi)控制影子銀行的信貸規(guī)模,防范影子銀行的過度擴張給金融系統(tǒng)帶來系統(tǒng)性風險。

    (4)方差分解對比分析

    從表8可以看出, 宏觀審慎政策工具DMP對影子銀行RSB的影響力遠大于貨幣政策工具DRRR對影子銀行RSB的影響力, 說明貨幣政策只對傳統(tǒng)信貸規(guī)模的調(diào)控有效,如果要同時控制影子銀行的信貸規(guī)模,則需要將貨幣政策和宏觀審慎政策協(xié)同配合使用,讓宏觀審慎政策調(diào)控影子銀行信貸規(guī)模。

    表9比較了不包含宏觀審慎政策的基準SVAR模型和包含宏觀審慎政策的擴展SVAR模型中影子銀行RSB對貨幣供應量DRM2的貢獻度,可以發(fā)現(xiàn)宏觀審慎政策的實施使得影子銀行對貨幣供應量的影響力下降,這說明貨幣政策和宏觀審慎政策協(xié)同配合使用能在很大程度上減少影子銀行對貨幣政策有效性的不利影響。

    五、結(jié)論與政策建議

    本文基于2002年1月至2019年12月的月度數(shù)據(jù),建立基準SVAR和擴展SVAR模型,得出如下結(jié)論:首先,通過方差分解發(fā)現(xiàn)緊縮性貨幣政策在調(diào)控傳統(tǒng)信貸方面確實有很明顯的作用;其次,影子銀行的擴張影響了貨幣政策的可控性和可測性,給貨幣政策的有效性帶來了沖擊;最后,宏觀審慎政策工具和貨幣政策工具協(xié)同配合使用,讓宏觀審慎政策作為獨立的政策工具調(diào)控影子銀行信貸,能有效抑制影子銀行的擴張,并減少影子銀行對貨幣政策有效性的不利影響。

    結(jié)合上述分析,提出四點政策建議:

    第一,完善貨幣政策工具。如適度改進存款準備金制度,通過調(diào)整存款準備金的提取范圍等方式完善存款準備金的繳納機制。

    第二,改進貨幣政策中介目標。隨著我國金融市場的不斷創(chuàng)新以及社會融資規(guī)模統(tǒng)計方法的科學化,貨幣當局可以用社會融資規(guī)模取代M2作為監(jiān)測指標。

    第三,推進宏觀審慎政策工具的創(chuàng)新。宏觀審慎政策能解決金融體系的順周期問題,平抑金融風險。而現(xiàn)有宏觀審慎政策框架中,能體現(xiàn)逆周期調(diào)控性質(zhì)的工具主要是逆周期資本緩沖,因此要加快宏觀審慎政策工具創(chuàng)新的步伐,不斷擴充宏觀審慎政策工具箱。

    第四,加強宏觀審慎部門與貨幣政策部門的協(xié)調(diào)溝通。在使用宏觀審慎政策工具時要加強與貨幣政策部門的溝通,比如逆周期資本緩沖工具能通過控制影子銀行信貸規(guī)模來穩(wěn)定金融系統(tǒng),而貨幣政策工具中的法定存款準備金制度則具有調(diào)控傳統(tǒng)信貸規(guī)模的作用,逆周期資本緩沖工具和法定存款準備金工具的作用機制類似,因此在同時使用這兩種工具時要加強兩個部門的溝通,明確各自的目標,加強配合使用的效果。

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    Research on Shadow Banking's Impact on the Effectiveness of Monetary Policy Cooperated with Macro-Prudential Policy Tools

    Wang? Qianhong,Chen Bowei

    (Glorious Sun School of Business and Management, Donghua University, Shanghai 200051, China)

    Abstract: China has introduced macro-prudential policy tool to guard against systemic risks. The article focuses on the impact on shadow banking's transmission channel caused by the implementation of the policy tool and monetary policy. Based on the sample data from January 2002 to December 2019, two structural vector autoregressive (SVAR) models were established to compare the impact of shadow banking on the effectiveness of monetary policy with or without macro-prudential policy. The study found that when monetary policy is used alone to control credit, the scale of shadow banking credit expands rapidly, resulting in a large deviation between the money supply calculated by the central bank and the actual money supply, which reduces the effectiveness of monetary policy. When monetary policy and macro-prudential policy are used together, the scale of shadow banking credit is controlled and the negative impact on the effectiveness of monetary policy is reduced.

    Key words: shadow banking; effectiveness of monetary policy; macro-prudential policy; money supply

    (責任編輯:李丹;校對:龍會芳)

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