影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響機(jī)理與傳導(dǎo)機(jī)制

倪健惠，阮 加

（北京交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100044）

0 引言

防范化解重大風(fēng)險被視為我國三大攻堅戰(zhàn)之首，影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響引起決策部門和學(xué)術(shù)界的高度重視。金融危機(jī)推動我國影子銀行規(guī)模迅速發(fā)展，2020 年銀保監(jiān)會發(fā)行的《中國影子銀行報告》明確指出，我國影子銀行存在嚴(yán)重的金融風(fēng)險隱患，呈現(xiàn)系統(tǒng)性風(fēng)險特征。高風(fēng)險影子銀行業(yè)務(wù)放大了杠桿效應(yīng)，加劇了金融脫實向虛，影響我國經(jīng)濟(jì)金融體系的良性循環(huán)。因此，研究影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響，防范影子銀行風(fēng)險在金融系統(tǒng)的蔓延和擴(kuò)散，對于守住不發(fā)生系統(tǒng)性金融風(fēng)險的底線具有重要的現(xiàn)實意義。

我國影子銀行與常規(guī)商業(yè)銀行之間保持密切聯(lián)系[1]，具有提供信用、期限、流動性轉(zhuǎn)換等“類銀行”功能[2]。由于業(yè)務(wù)往來、信息聯(lián)動、資產(chǎn)-負(fù)債等方面具有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)性，因此商業(yè)銀行資金鏈一旦發(fā)生斷裂，將迅速推動金融風(fēng)險的集聚和擴(kuò)散，并產(chǎn)生一系列的風(fēng)險溢出和共振效應(yīng)，沖擊整個金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性，引發(fā)系統(tǒng)性金融風(fēng)險。基于此，本文以2008—2022 年16 家上市商業(yè)銀行為樣本，嘗試探究以下三個問題：第一，影子銀行如何影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險？是分散還是集聚風(fēng)險？是否存在轉(zhuǎn)折點？第二，影子銀行通過何種路徑對系統(tǒng)性金融風(fēng)險進(jìn)行傳導(dǎo)？第三，分別從商業(yè)銀行屬性、治理能力和杠桿水平三個微觀角度，及貨幣政策調(diào)控的宏觀視角出發(fā)，商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響是否存在異質(zhì)性？對于上述問題的研究，有助于深化影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險影響的理論認(rèn)識，為監(jiān)管部門有針對性地制定抑制過度影子銀行化、防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險的方針政策提供參考。

1 理論分析與研究假設(shè)

影子銀行與金融體系風(fēng)險密切相關(guān)，是導(dǎo)致系統(tǒng)性金融風(fēng)險的關(guān)鍵因素[3]。系統(tǒng)性金融風(fēng)險反映出單一銀行間存在多米諾骨牌傳染效應(yīng)，商業(yè)銀行通過“準(zhǔn)貸款”和“金融嵌套”等金融創(chuàng)新業(yè)務(wù)，推動銀行表外業(yè)務(wù)風(fēng)險傳遞至表內(nèi)，加劇金融風(fēng)險的集聚，影子銀行規(guī)模的快速擴(kuò)張加劇銀行系統(tǒng)脆弱性，擾動金融體系的正常運轉(zhuǎn)。涂曉楓和李政（2016）[4]發(fā)現(xiàn)影子銀行與系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間具有非線性關(guān)系，影子銀行業(yè)務(wù)發(fā)展初期有助于推動金融體系創(chuàng)新，通過風(fēng)險共擔(dān)緩解系統(tǒng)性風(fēng)險水平，但影子銀行規(guī)模超越閾值后則會加劇銀行間的風(fēng)險傳染效應(yīng)。Gennaioli等（2013）[5]認(rèn)為在投資方考慮尾部風(fēng)險的情況下，影子銀行間的依賴性能夠分散風(fēng)險。而李建軍和薛瑩（2014）[6]指出銀行部門是系統(tǒng)性金融風(fēng)險的主要承擔(dān)者，影子銀行體系的系統(tǒng)性風(fēng)險呈上升趨勢。由此，本文提出：

假設(shè)1：影子銀行與系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間存在“U”型曲線關(guān)系。

現(xiàn)有文獻(xiàn)表明，影子銀行具有期限錯配特征。裘翔（2015）[7]指出影子銀行將涌入的流動性負(fù)債進(jìn)行長期投資，即“短貸長投”易出現(xiàn)投融資錯配行為。此外，期限錯配通常伴隨著流動性風(fēng)險，金融機(jī)構(gòu)通過影子銀行體系進(jìn)行資金融通的過程中易出現(xiàn)資金鏈斷裂的情況，且高杠桿經(jīng)營方式會加劇流動性風(fēng)險。黃哲和邵華明（2018）[8]發(fā)現(xiàn)規(guī)模小的銀行體系會加劇流動性錯配風(fēng)險，而規(guī)模越大則越有助于降低流動性風(fēng)險。商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)提高了銀行風(fēng)險承擔(dān)水平，擾動銀行的穩(wěn)定性。銀行信貸在我國融資體系中具有重要作用，影子銀行游離于商業(yè)銀行信貸系統(tǒng)，通過金融工具創(chuàng)新拓展增加信貸規(guī)模，在滿足金融體系資金需求的同時，可能放大流動性風(fēng)險，與常規(guī)商業(yè)銀行相比，影子銀行缺乏最后貸款人保護(hù)，突發(fā)性風(fēng)險無法及時得到有效緩解。關(guān)于非利息收入與系統(tǒng)性金融風(fēng)險間的關(guān)系，朱波等（2016）[9]指出銀行非利息收入業(yè)務(wù)能夠降低和分散系統(tǒng)性風(fēng)險。由此，本文提出：

假設(shè)2：影子銀行規(guī)模在不同的臨界值狀態(tài)下對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的傳導(dǎo)路徑存在差異。

不同類型影子銀行的風(fēng)險溢出效應(yīng)存在差異，國有商業(yè)銀行、城市商業(yè)銀行和股份制商業(yè)銀行的風(fēng)險溢出程度逐漸遞增[10]。由于商業(yè)銀行的治理監(jiān)管體系不同，佟孟華等（2021）[11]認(rèn)為公司治理效率高的銀行具有較強(qiáng)的風(fēng)險承受能力，而治理效率較低的銀行風(fēng)險承擔(dān)能力較弱，對系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生不利沖擊。于博和吳菡虹（2020）[12]研究發(fā)現(xiàn)同業(yè)杠桿率與商業(yè)銀行的信貸風(fēng)險間呈先下降后上升的“U”型非線性關(guān)系，且隨著同業(yè)杠桿率的提高，國有制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行能夠緩解信貸風(fēng)險，而股份制商業(yè)銀行則會加劇信貸風(fēng)險。貨幣政策是重要的宏觀調(diào)控工具，不同方向貨幣政策的調(diào)整導(dǎo)致影子銀行存在逆周期性特征，對系統(tǒng)性風(fēng)險產(chǎn)生不同的影響。在寬松貨幣政策環(huán)境下，影子銀行規(guī)模收縮，增加了金融機(jī)構(gòu)的風(fēng)險承擔(dān)意愿，提升金融系統(tǒng)風(fēng)險水平。由此，本文提出：

假設(shè)3：影子銀行的個體微觀特征差異和外部貨幣政策調(diào)整導(dǎo)致影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響存在異質(zhì)性。

2 研究設(shè)計

2.1 計量模型設(shè)定

為檢驗影子銀行發(fā)展對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響，本文構(gòu)建如下基準(zhǔn)計量模型：

其中，i和t分別代表銀行和時間，Sysriski,t表示系統(tǒng)性金融風(fēng)險，Shadowi,t表示影子銀行規(guī)模，為影子銀行規(guī)模的二次項，Xi,t表示一系列控制變量，μi和δt分別表示銀行和時間固定效應(yīng)，εi,t表示隨機(jī)擾動項。

為進(jìn)一步探究影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的傳導(dǎo)路徑，了解影子銀行如何影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險，本文構(gòu)建如下回歸模型：

其中，Mi,t表示影子銀行影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險的潛在傳導(dǎo)路徑，β2是需要重點關(guān)注的系數(shù)，衡量影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響程度。

2.2 變量選擇與說明

2.2.1 系統(tǒng)性金融風(fēng)險的度量

本文采用Adrian 和Brunnermeier（2016）[13]提出的條件在險價值（CoVaR）和系統(tǒng)性風(fēng)險溢出（ΔCoVaR）度量商業(yè)銀行的系統(tǒng)性金融風(fēng)險及貢獻(xiàn)程度。

2.2.2 影子銀行規(guī)模的度量

本文從商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表的資產(chǎn)角度出發(fā)，用影子銀行業(yè)務(wù)涉及的會計科目加總后與銀行總資產(chǎn)的比值表示影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模（Shadow）?？紤]到我國影子銀行主要包含“準(zhǔn)貸款”和“金融嵌套”業(yè)務(wù)，本文選取存放同業(yè)、拆出資金、交易性金融資產(chǎn)和買入返售金融資產(chǎn)四項會計科目。其中，將存放同業(yè)、拆出資金和買入返售金融資產(chǎn)科目劃分為“準(zhǔn)貸款”業(yè)務(wù)形式，將交易性金融資產(chǎn)科目劃分為“金融嵌套”業(yè)務(wù)形式。

2.2.3 機(jī)制變量

本文從“風(fēng)險”和“績效”視角出發(fā)，進(jìn)一步探討影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的傳導(dǎo)路徑。

（1）期限錯配程度（LMT）。參考Brunnermeier 等（2011）[14]和Bai 等（2015）[15]的做法，構(gòu)建期限錯配指數(shù)衡量影子銀行期限錯配程度。結(jié)合我國影子銀行的發(fā)展情況，將銀行表內(nèi)影子銀行業(yè)務(wù)資產(chǎn)和負(fù)債的流動性程度劃分為三類，并對應(yīng)賦予權(quán)重值。

其中，θt,Aj和θt,Lk分別表示影子銀行資產(chǎn)和負(fù)債科目的權(quán)重（見表1），代表第i家銀行資產(chǎn)科目j和負(fù)債科目k對應(yīng)的值，TA代表銀行總資產(chǎn)。期限錯配指數(shù)越大，說明期限錯配程度越低，反之則越高。

表1 影子銀行業(yè)務(wù)流動性劃分及權(quán)重

（2）穩(wěn)定程度（Z-Score）。參考郭曄等（2018）[16]的計算方法，選用Z-Score衡量銀行的穩(wěn)定性，即：

其中，σ代表資產(chǎn)收益率（ROA）的標(biāo)準(zhǔn)差，Z-Score值越大表明經(jīng)營狀況越好。

（3）銀行貸款總額（Loan）。本文對銀行貸款總額取自然對數(shù)，代表信貸傳導(dǎo)渠道。

（4）非利息收入占比（NIRR）。由于商業(yè)銀行非利息收入占比影響銀行的盈利能力，因此本文采用銀行非利息收入與營業(yè)收入的比值衡量。

2.2.4 控制變量

為了盡可能克服遺漏變量的影響，參考已有文獻(xiàn)，本文從銀行微觀層面和宏觀層面考慮需要控制的潛在影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險的變量。具體如下：銀行規(guī)模（SIZE），用銀行總資產(chǎn)的自然對數(shù)表示；凈息差（NIM），用利息凈收入與生息資產(chǎn)平均余額的比值表示；資產(chǎn)收益率（ROA），用凈利潤與總資產(chǎn)的比值表示；存貸比（LDR），用貸款總額與存款總額的比值衡量；不良貸款率（BLR），用三類不良貸款總額與貸款總額的比值衡量；GDP增速的虛擬變量（GDP）,當(dāng)GDP增速快于上一年時取1，否則取0；數(shù)量型貨幣政策（M2）,用廣義貨幣供應(yīng)量M2同比增速表示；價格型貨幣政策（R），用7天銀行間同業(yè)拆借利率衡量；通貨膨脹水平（CPI），用CPI同比增速表示；金融開放程度（OPEN），用資本和金融差額與GDP的比值表示。

2.3 數(shù)據(jù)說明與描述性統(tǒng)計

本文選取2008—2022 年的半年度非平衡面板數(shù)據(jù)，由于國際金融危機(jī)以后，我國影子銀行規(guī)模迅速膨脹，故將2008年作為研究起點?？紤]到商業(yè)銀行上市時間長度和樣本數(shù)據(jù)的完整度，最終選取16 家具有代表性的上市銀行，包括5家國有大型商業(yè)銀行、8家全國性股份制商業(yè)銀行、3家城市商業(yè)銀行。影子銀行業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)通過各商業(yè)銀行的半年度和年度報表手工整理得到，其他數(shù)據(jù)主要來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

表2 顯示了主要變量的描述性統(tǒng)計結(jié)果。在樣本期內(nèi)影子銀行規(guī)模的最小值為2.8464，最大值為40.3955，各樣本的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模差別較大，反映了銀行個體經(jīng)營的業(yè)務(wù)形式和風(fēng)險偏好存在差異，可能導(dǎo)致不同銀行對系統(tǒng)性風(fēng)險的影響程度不同，因此有必要進(jìn)一步進(jìn)行異質(zhì)性檢驗。存貸比的均值為75.7335，最小值為42.84，最大值為116.23，說明樣本銀行的盈利水平存在差異。期限錯配程度的最小值為-9.9853，最大值為23.6976，反映了不同銀行個體的流動性狀態(tài)不同，期限錯配指數(shù)小于0的銀行處于流動性缺口狀態(tài)，期限錯配程度較高，而大于0 的則處于流動性盈余狀態(tài)，期限錯配程度較低。Z-score 的均值為27.3302，最小值為3.7107，最大值為44.4780，表明銀行的穩(wěn)定性存在差異，Z-score的值越小，則銀行面臨風(fēng)險越高。

表2 變量描述性統(tǒng)計

3 實證結(jié)果分析

3.1 基準(zhǔn)回歸

下頁表3 分別匯報了未加入和加入各控制變量的回歸結(jié)果，且均控制了銀行個體和時間的固定效應(yīng)。列（1）和列（2）的結(jié)果顯示，無論是否加入控制變量，影子銀行規(guī)模與系統(tǒng)性金融風(fēng)險均呈“U”型曲線關(guān)系，假設(shè)1 得到驗證。在影子銀行規(guī)模較小時，加強(qiáng)金融機(jī)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)性可以分散系統(tǒng)性金融風(fēng)險；當(dāng)影子銀行規(guī)模超過臨界值時，隨著影子銀行規(guī)模的擴(kuò)大，金融同業(yè)業(yè)務(wù)不斷擴(kuò)張，造成銀行間的聯(lián)系過度密切而產(chǎn)生“羊群效應(yīng)”，金融機(jī)構(gòu)之間的風(fēng)險共擔(dān)關(guān)系將轉(zhuǎn)變?yōu)轱L(fēng)險交互傳染，單一銀行的風(fēng)險承擔(dān)增加，加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

表3 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

此外，其他控制變量系數(shù)的顯著性及正負(fù)方向與已有文獻(xiàn)研究結(jié)果基本一致。其中，銀行規(guī)模（SIZE）的系數(shù)在10%的水平上顯著為負(fù)，表明銀行資產(chǎn)規(guī)模越大，越有可能減弱系統(tǒng)性金融風(fēng)險，因為銀行具有規(guī)模效應(yīng)，具備較完備的經(jīng)營體系，競爭能力較強(qiáng)；存貸比（LDR）和不良貸款率（BLR）的系數(shù)在5%的水平上顯著為正，不良貸款率會提高銀行經(jīng)營風(fēng)險，降低銀行盈利權(quán)重，較高的存貸比會降低銀行貸款質(zhì)量，不良貸款比重升高，影響銀行盈利水平；數(shù)量型貨幣政策（M2）和金融開放程度（OPEN）的系數(shù)在1%的水平上顯著為負(fù)，表明在寬松的貨幣政策和開放的金融環(huán)境下，可利用資金增加，銀行受到的約束降低，規(guī)避監(jiān)管的動機(jī)減弱，分散系統(tǒng)性金融風(fēng)險；價格型貨幣政策（R）和通貨膨脹水平（CPI）的估計系數(shù)均顯著為正，一方面是因為銀行間同業(yè)拆借利率上升導(dǎo)致商業(yè)銀行獲得的流動性成本增加，另一方面，通貨膨脹增加銀行的籌資成本，加劇資產(chǎn)價格市場泡沫。

為識別影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對系統(tǒng)性金融風(fēng)險影響的轉(zhuǎn)折情況，本文根據(jù)基準(zhǔn)回歸結(jié)果，進(jìn)一步測算出二者關(guān)系轉(zhuǎn)變的拐點為0.2。這表明，當(dāng)商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模低于該拐點時，拓展影子銀行業(yè)務(wù)有助于減弱或緩解系統(tǒng)性金融風(fēng)險水平，當(dāng)超過該拐點時將加劇系統(tǒng)之間風(fēng)險的集聚和傳染。

3.2 路徑傳導(dǎo)機(jī)制

表4 列（1）至列（4）分別檢驗了影子銀行期限錯配程度、穩(wěn)定程度、銀行貸款總額和非利息收入占比作為影子銀行影響系統(tǒng)性金融風(fēng)險的傳導(dǎo)路徑。檢驗結(jié)果表明，在期限錯配程度和穩(wěn)定程度兩種傳導(dǎo)路徑下，影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響呈“U”型，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果一致。也就是說，二者之間的非線性關(guān)系在一定程度上是通過銀行期限錯配程度和穩(wěn)定程度產(chǎn)生的，當(dāng)影子銀行規(guī)模過大時，上述兩種傳導(dǎo)路徑會加劇系統(tǒng)性風(fēng)險的傳染。銀行同業(yè)業(yè)務(wù)的期限錯配加劇風(fēng)險承擔(dān)，導(dǎo)致風(fēng)險在銀行間加速傳染，加劇銀行的脆弱性，擾動金融系統(tǒng)穩(wěn)定性。而通過銀行貸款總額和非利息收入占比兩種傳導(dǎo)路徑，影子銀行和系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間轉(zhuǎn)化為“倒U”型曲線關(guān)系，銀行貸款總額和非利息收入占比反映個體銀行的競爭力和多元化水平，然而二者的負(fù)向效應(yīng)不足以抵消期限錯配程度和穩(wěn)定程度的正向效應(yīng)。

表4 傳導(dǎo)路徑回歸結(jié)果

3.3 穩(wěn)健性檢驗

（1）排除其他政策干擾。通過梳理相關(guān)文件，本文選取兩個以防范系統(tǒng)性金融風(fēng)險為目的的政策，即2016 年起中國人民銀行實施的“宏觀審慎評估體系”和2018 年4月發(fā)布的《關(guān)于規(guī)范金融機(jī)構(gòu)資產(chǎn)管理業(yè)務(wù)的指導(dǎo)意見》。其中，HSpolicy表示宏觀審慎政策時間虛擬變量，在2016 年之前取0，否則取1；ZGpolicy 表示資管新規(guī)政策時間虛擬變量，在2018年之前取0，否則取1。排除兩項監(jiān)管政策干擾后的估計結(jié)果（見表5）與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相似。

表5 穩(wěn)健性檢驗結(jié)果

（2）加入遺漏變量。參考已有研究，本文在控制變量中加入融資缺口（QK）和資本充足率（CAR）。其中，融資缺口=社會融資規(guī)模-（新增人民幣貸款+新增外幣貸款+企業(yè)債券融資+非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資），資本充足率=資本凈額/風(fēng)險加權(quán)資產(chǎn)。表5中結(jié)果顯示，補(bǔ)充上述兩個控制變量后，前文結(jié)論仍然成立。

（3）縮短時間窗口?？紤]到美國金融危機(jī)和歐債危機(jī)對中國金融體系造成較大沖擊，且農(nóng)業(yè)銀行和光大銀行的上市時間均在2010 年下半年，部分報表數(shù)據(jù)存在缺失。因此，本文借鑒已有文獻(xiàn)做法，剔除2008—2010年的樣本數(shù)據(jù)，進(jìn)一步考察樣本子區(qū)間的模型估計結(jié)果，檢驗結(jié)果與前文研究結(jié)論基本一致。

（4）樣本縮尾處理。根據(jù)被解釋變量Sysrisk 依次對樣本進(jìn)行1%的截尾后，重新對式（1）進(jìn)行回歸。估計結(jié)果表明，剔除極端值后，影子銀行規(guī)模二次項系數(shù)估計值在1%的水平上通過顯著性檢驗，影子銀行與系統(tǒng)性金融風(fēng)險的“U”型非線性關(guān)系仍然成立，與基準(zhǔn)回歸結(jié)果相似。

3.4 內(nèi)生性檢驗

本文通過反向回歸驗證影子銀行和系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間可能存在的潛在反向因果關(guān)系。使用工具變量法克服內(nèi)生性問題，將影子銀行規(guī)模一次項和二次項的滯后項（lShadow和lShandow2）作為工具變量，采用兩階段最小二乘法（2SLS）進(jìn)行估計。表6 顯示了工具變量法的回歸結(jié)果，結(jié)果顯示無論是否加入控制變量，LM 統(tǒng)計量和Cragg-Donald Wald F 統(tǒng)計量均表明工具變量不存在識別不足、弱識別或者過度識別的問題。在考慮影子銀行與系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間可能存在的內(nèi)生性問題后，影子銀行的二次項系數(shù)仍然顯著為正，進(jìn)一步驗證了影子銀行與系統(tǒng)性金融風(fēng)險之間存在“U”型曲線關(guān)系。

表6 工具變量法的回歸結(jié)果

4 異質(zhì)性分析

4.1 商業(yè)銀行屬性的異質(zhì)性

根據(jù)不同商業(yè)銀行的屬性，本文基于式（1）分別對國有商業(yè)銀行、股份制商業(yè)銀行和城市商業(yè)銀行樣本的三類數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。表7 列（1）至列（3）分別展示了不同類型商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)對系統(tǒng)性風(fēng)險的影響?？梢钥闯?，當(dāng)國有商業(yè)銀行規(guī)模擴(kuò)大到一定程度，即超過臨界值時能夠提高承擔(dān)影子銀行業(yè)務(wù)風(fēng)險的能力；與國有商業(yè)銀行相比，當(dāng)股份制商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模超過臨界值后，可能面臨期限錯配等問題加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險水平。不同屬性商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)導(dǎo)致風(fēng)險在金融系統(tǒng)聚集的程度存在差異，導(dǎo)致該結(jié)果的原因可能是：大型國有商業(yè)銀行的防風(fēng)險和吸儲能力較強(qiáng)，而在中小商業(yè)銀行中易出現(xiàn)“羊群效應(yīng)”，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模的不斷拓展加劇中小商業(yè)銀行間面臨的信用風(fēng)險和流動性風(fēng)險，出現(xiàn)風(fēng)險跨部門、跨市場傳染。

表7 商業(yè)銀行屬性和管理水平異質(zhì)性分析檢驗結(jié)果

4.2 銀行管理水平的異質(zhì)性

本文以樣本商業(yè)銀行獨立董事占比的中位數(shù)為分界線，將樣本劃分為管理水平較高和管理水平較低的兩組進(jìn)行回歸，檢驗不同管理水平是否會導(dǎo)致影子銀行業(yè)務(wù)對風(fēng)險影響的異質(zhì)性，表7 列（4）和列（5）展示了分組檢驗結(jié)果。當(dāng)影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模未超過臨界值時，如果銀行管理水平較高，則能夠緩解潛在的系統(tǒng)性風(fēng)險沖擊，減少風(fēng)險在銀行系統(tǒng)的聚集，當(dāng)超過臨界值后，治理效果減弱；在低管理水平的銀行分組中，影子銀行的二次項系數(shù)估計值雖然不顯著，但仍然為正，與上文的基準(zhǔn)回歸結(jié)果基本一致?？傮w來看，高管理水平在影子銀行規(guī)模適度發(fā)展階段能夠分散系統(tǒng)性金融風(fēng)險。

4.3 銀行杠桿水平的異質(zhì)性

影子銀行的杠桿水平影響機(jī)構(gòu)間的系統(tǒng)關(guān)聯(lián)性和脆弱性。本文借鑒已有文獻(xiàn)，將同業(yè)杠桿率的計算方式表示為（賣出回購金融資產(chǎn)-拆入資金-同業(yè)或存入其他金融機(jī)構(gòu)存入款項）/（同業(yè)拆出+存放同業(yè)或其他金融機(jī)構(gòu)存入款項+買入返售金融資產(chǎn)），按照中位數(shù)將樣本銀行分為高杠桿率組和低杠桿率組進(jìn)行回歸檢驗，回歸結(jié)果在表8列（1）和列（2）顯示。對于高杠桿水平商業(yè)銀行，影子銀行業(yè)務(wù)的二次項估計系數(shù)為0.2100，且在1%的水平上顯著，而低杠桿水平商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)二次項系數(shù)不顯著。產(chǎn)生這種現(xiàn)象的原因可能是，影子銀行信貸的過度擴(kuò)張弱化了監(jiān)管約束，導(dǎo)致其投機(jī)性融資增加，影子銀行杠桿率攀升，信貸風(fēng)險水平升高。

表8 商業(yè)銀行杠桿水平和貨幣政策環(huán)境異質(zhì)性分析檢驗結(jié)果

4.4 貨幣政策環(huán)境的異質(zhì)性

貨幣政策對影子銀行具有非對稱影響，本文采用陸正飛和楊德明（2011）[17]估算貨幣政策的方法，即MP=M2 增長率-（GDP 增長率+CPI 增長率），以對應(yīng)中位數(shù)為分界線，劃分為寬松貨幣政策環(huán)境和緊縮貨幣政策環(huán)境。對不同松緊程度的貨幣政策環(huán)境進(jìn)行回歸檢驗，估計結(jié)果見表8列（3）和列（4），兩種貨幣政策環(huán)境下影子銀行規(guī)模的二次項系數(shù)均在5%的水平上顯著為正，表明貨幣政策確實能影響銀行風(fēng)險承擔(dān)能力。其中，寬松貨幣政策環(huán)境下，影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響程度更大，而在緊縮貨幣政策環(huán)境下能夠產(chǎn)生“水床效應(yīng)”，刺激影子銀行業(yè)務(wù)的發(fā)展。

5 結(jié)論與建議

本文基于2008—2022年我國16家上市銀行的面板數(shù)據(jù)，使用ΔCoVaR 方法度量商業(yè)銀行系統(tǒng)性金融風(fēng)險，探討影子銀行對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響以及傳導(dǎo)路徑，并進(jìn)行異質(zhì)性分析，得出如下結(jié)論：（1）影子銀行與系統(tǒng)性金融風(fēng)險間呈“U”型曲線關(guān)系。當(dāng)影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模不超過臨界值時，影子銀行規(guī)模的適度增加有助于推動金融產(chǎn)品創(chuàng)新和資產(chǎn)多樣性，不同金融機(jī)構(gòu)間風(fēng)險共擔(dān)，對系統(tǒng)性風(fēng)險具有分散效應(yīng)；當(dāng)影子銀行規(guī)模超過臨界值時，商業(yè)銀行個體間的關(guān)聯(lián)性導(dǎo)致不同金融體系間風(fēng)險交互傳染，產(chǎn)生風(fēng)險共振效應(yīng)和溢出效應(yīng)，對系統(tǒng)性金融風(fēng)險具有集聚效應(yīng)。（2）影子銀行業(yè)務(wù)對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的“U”型影響主要通過期限錯配和穩(wěn)定程度兩種路徑傳導(dǎo)，當(dāng)影子銀行規(guī)?？刂圃诤侠淼姆秶鷥?nèi)時，這兩種路徑可以分散系統(tǒng)性風(fēng)險的集聚；而通過銀行貸款總額和非利息收入占比兩種傳導(dǎo)途徑則呈“倒U”型關(guān)系。（3）影子銀行業(yè)務(wù)對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響會因商業(yè)銀行屬性、管理水平、杠桿水平和外部貨幣政策環(huán)境的不同而存在差異。國有商業(yè)銀行對影子銀行風(fēng)險的承擔(dān)能力更強(qiáng)；在影子銀行規(guī)模適度發(fā)展階段，若銀行內(nèi)部治理效率較高則能夠分散系統(tǒng)性金融風(fēng)險；影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模過度擴(kuò)張，則同業(yè)杠桿程度越高，對影子銀行風(fēng)險的沖擊越強(qiáng)；寬松貨幣政策環(huán)境下，影子銀行業(yè)務(wù)對系統(tǒng)性金融風(fēng)險的影響程度更大。

根據(jù)上述結(jié)論，本文提出如下建議：（1）監(jiān)管部門應(yīng)適時調(diào)整監(jiān)管方式，對影子銀行業(yè)務(wù)進(jìn)行一致性和穿透式監(jiān)管，將影子銀行規(guī)?？刂圃诤侠淼姆秶鷥?nèi)，防止影子銀行模式過度衍生。（2）增強(qiáng)中央銀行與國家金融監(jiān)督管理總局的協(xié)同性，規(guī)范交叉金融監(jiān)管，構(gòu)建更細(xì)化的影子銀行監(jiān)管體系，實行差異化管理，促使影子銀行通道更有效地服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)。