影子銀行是指游離于銀行監管體系之外、可能引發系統性風險和監管套利等問題的信用中介體系（包括各類相關機構和業務活動）。影子銀行也給中國的金融體系帶來了很大的變化，本文是一篇核心期刊投稿的論文范文，主要論述了影子銀行視角下央行貨幣政策工具非對稱效應研究。

　　〔摘要〕基于2004―2014年中國影子銀行的發展變化，本文采用非線性MS-VAR模型將影子銀行規模的變化狀況分為“平穩增長”和“高速增長”兩個區制，分析兩個區制下影子銀行的變化特征。選取貨幣供應量、影子銀行規模、法定存款準備金率、公開市場操作和基準利率的相關數據，考察影子銀行在不同發展階段下央行貨幣政策操作的差異以及這種差異對貨幣政策效果的影響。經驗分析結果表明，在影子銀行發展的不同狀態下，貨幣政策工具在調節貨幣供應量時存在著非對稱效應;在影子銀行高速增長的狀態下，法定存款準備金率、公開市場操作和再貼現政策的有效性均低于平穩增長狀態下的有效性，并且，公開市場操作在影子銀行高速增長狀態下失效。

　　〔關鍵詞〕影子銀行,中央銀行,貨幣政策工具,非對稱效應

　　一、問題的提出

　　隨著影子銀行的發展，中國金融結構和金融體系正在發生顯著變化，而這種變化無疑給主要依靠商業銀行體系進行傳導的貨幣政策帶來了挑戰。這種挑戰不僅體現在影子銀行體系的發展壯大導致商業銀行在金融體系中的地位逐漸下降，傳統貨幣政策傳導渠道變窄，還體現在影子銀行本身所具有的信用創造功能對貨幣供應量指標及貨幣政策工具效果的干擾上。雖然，貨幣政策工具不直接作用于影子銀行，但是，由于影子銀行體系具有信用創造功能，并與商業銀行體系之間有著很高的關聯性，這就使得商業銀行在面對中國人民銀行(簡稱央行)貨幣政策調控時存在監管套利空間，不同貨幣政策工具調節貨幣供應量的方向及力度更加難以判斷，貨幣政策工具操作的難度加大。并且，在影子銀行發展的不同時期，貨幣政策工具對貨幣供應量的調節作用也存在差異，表現出非對稱效應，而央行能否運用貨幣政策工具對貨幣供應量進行合理調節，直接影響貨幣政策的有效性，因此，研究影子銀行發展背景下中國貨幣政策工具的效果及其非對稱效應具有重要的理論意義和現實價值。

　　在中國，雖然目前還沒有形成以信貸資產證券化為核心的影子信用中介體系，但是，近年來快速發展起來的商業銀行表外理財業務、銀信合作、委托貸款、信托貸款、P2P網貸以及民間融資等已經具有影子銀行流動性、期限和信用轉換的部分功能，構成了中國的類影子銀行。銀監會年報顯示，截至2014年末，銀行業金融機構共存續理財產品54 107只，理財產品余額1503萬億元，與2013年末相比增長4716%。信托貸款、委托貸款和未貼現銀行承兌匯票快速發展，在社會融資規模中的比例從2004年的988%上升到2014年的1761%。相反，人民幣貸款在社會融資規模中的比例則由2004年的7920%下降到2014年的5940%。

　　理論上，影子銀行從事表外信用中介業務一般不受監管，因而貨幣政策工具無法直接作用于影子銀行。但是，隨著影子銀行體系的不斷發展，必然會對主要通過商業銀行和金融市場來調節貨幣供應量的貨幣政策工具產生沖擊，加大政策工具操作的難度。而央行能否運用貨幣政策工具對貨幣供應量進行合理調節，直接影響到貨幣政策的有效性。

　　關于影子銀行的信用創造，國外學者主要是從影子銀行的運行機制出發進行研究。Gorton和Metrick[1]以機構為視角，通過研究回購協議的運行方式及市場批發性融資的特點，高度抽象出影子銀行體系獨特的信用創造機制。Pozsar等[2]的研究認為，影子銀行體系將傳統商業銀行的存貸款業務細分成由眾多專業化非銀行金融機構和證券化工具共同參與的復雜信用中介鏈條，一般可以劃分成七個步驟，即貸款的發放、貸款的倉儲、資產抵押債券的發行、資產抵押債券倉儲、資產抵押債券債務違約擔保憑證的發行、資產抵押債券中介服務及批發性融資，影子銀行通過這些緊密而復雜的業務運作，形成了影子銀行體系的信用中介網絡，發揮類似傳統商業銀行貨幣創造的功能。國內學者李波和伍戈[3]分析指出，由于影子銀行的權益比例不受控制，其信用創造乘數可能非常大，即具有非常強的信用創造能力，但影子銀行創造的是不包括在現行貨幣統計量指標中的廣義貨幣，對中國的貨幣政策目標產生了沖擊。周麗萍[4]從金融產品的視角剖析了影子銀行體系的信用創造機理，認為影子銀行體系是以信用工具替代商業銀行存單，通過回購協議讓這些信用工具在一定程度上具有貨幣屬性來創造信用，而決定貨幣創造乘數的是回購協議中的預留扣減率。班允浩[5]主張從兩個方面來理解影子銀行的信用創造，一方面是影子銀行本身所形成的新型信用供給機制，另一方面是影子銀行對商業銀行信用供給的擴張作用。尹泉[6]通過建立VAR模型實證研究認為影子銀行通過擴張貨幣供應量和實際市場流動性，產生強烈的物價效應，并對貨幣供應量M2具有長期的影響。

　　國外有關貨幣政策非對稱效應的研究源于對1929―1933年大蕭條時期擴張性貨幣政策有效性的質疑，在此之前，不同方向的貨幣政策沖擊效應被普遍認為是對稱的，但是，大蕭條時期異常寬松的貨幣政策對經濟的復蘇幾乎沒有產生什么積極影響，于是，學者們開始研究不同類型貨幣政策效果的差異性，即貨幣政策的非對稱性。Cover[7]使用美國1951―1987年的季度數據，對貨幣政策的非對稱效應進行了系統研究，發現相同幅度的緊縮性貨幣政策對經濟的抑制作用大于擴張性貨幣政策對經濟的促進作用。María-Dolores[8]運用馬爾可夫區制轉換向量自回歸模型(MS-VAR模型)對不同經濟周期下貨幣政策效果的非對稱特征進行了研究，表明經濟衰退時期貨幣政策的效果更為顯著。

　　隨著中國貨幣政策的不斷完善和獨立性的提高，國內學者也開始關注中國貨幣政策的非對稱效應。劉金全[9]發現不同方向的貨幣政策對實際產出波動性的影響具有顯著非對稱效應，緊縮性貨幣政策對經濟的抑制作用效果明顯。趙進文和閔捷[10]使用STR模型對中國貨幣政策的非對稱問題進行了實證研究，表明中國貨幣政策效果在1993年第1季度到2004年第2季度這段時期內具有明顯的非對稱性。王立勇等[11]利用開放條件下的VAR模型進行非線性檢驗后發現中國貨幣政策存在非對稱特征，然后采用LSTVAR模型分別研究了利率沖擊和信貸沖擊的價格效應與產出效應的差異性。 　　現有關于影子銀行信用創造的文獻對影子銀行發展背景下中國貨幣政策工具非對稱效應的研究較少。已有關于貨幣政策非對稱效應的研究主要針對貨幣政策對實際產出和物價影響的非對稱性，然而，王曉楓和王秉陽[12]認為貨幣政策工具在調節貨幣供應量方面也具有非對稱性。為此，本文在對影子銀行信用創造功能分析的基礎上，通過建立包括貨幣供應量、影子銀行規模、法定存款準備金率、公開市場操作和基準利率五個變量的非線性的MS-VAR模型，從實證的角度研究影子銀行發展背景下中國貨幣政策工具的非對稱特征。

　　二、基礎模型及樣本數據

　　馬爾可夫區制轉換模型(MS模型)最早由Hamilton將其應用在時間序列分析當中，該模型假設時間序列的生成機制取決于一個不可觀測的區制變量St，St服從一個馬爾可夫隨機過程，馬爾可夫隨機過程由以下轉換概率確定：pij=Pr(St+1=j|st=i)，∑M[]j=1pij=1，i，j∈{1，…，M}其中，M為區制個數，pij表示當期處于區制i下期轉換到區制j的條件概率。

　　Krolzig[13]開創性地將MS模型與VAR模型結合起來，提出了MS-VAR模型，MS-VAR模型假設參數值隨區制的轉換而發生改變，但在每個區制下參數值是穩定的。根據對均值轉變方式假設的不同，可以將MS-VAR模型分為兩種類型，均值形式的MS-VAR模型和截距項形式的MS-VAR模型，均值形式的MS-VAR模型假設均值隨區制的轉化發生跳躍性變化，而截距項形式的MS-VAR模型則假設序列的生成過程隨區制的轉化平滑調整。在央行運用貨幣政策工具調節貨幣供應量的過程中，由于政策預期等因素的影響，時間序列的生成機制不會隨影子銀行規模增速的轉變而突變，數據生成路徑在區制發生變化后有一個平滑調整的過程，實際上，大多數經濟變量的演化過程都具有一定的持續性，演化路徑相對平滑，因此，截距項形式的MS-VAR模型更能反映影子銀行發展背景下貨幣政策在調節貨幣供應量時的非對稱特征，更具合理性。

　　截距項形式的MS-VAR模型假設均值隨區制的轉化進行平滑調整，其一般形式可以表示為：yt=v(st)+A1(st)yt-1+…+Ap(st)yt-p+ut，st為區制變量，取值為1，…，M。

　　出于數據可獲得性和準確性的考慮，本文的樣本包括了從2004年5月至2014年5月的月度數據。選取了貨幣供應量、影子銀行規模、法定存款準備金率、公開市場操作和基準利率五個變量。其中，考慮到M2較M1更有利于控制信貸規模，反映實際經濟增長，因此，選用M2的增長變化作為衡量貨幣供應量指標;使用信托貸款、委托貸款和未貼現銀行承兌匯票三者之和來代表影子銀行的規模;選取大型金融機構使用的存款準備金率來衡量央行法定存款準備金工具的操作狀況;選擇央行的月度凈回籠量來代表公開市場操作;使用銀行同業拆借市場7天的加權平均利率代表基準利率。

　　由于經濟數據一般都存在季節性因素，在進行數據處理時首先利用Eviews72中的X12方法對以上變量進行季節調整，然后對貨幣供應量、影子銀行規模取對數，以降低或消除時間序列中的異方差問題，公開市場操作的凈回籠量因為有負值不能進行對數轉換，因而保留其原始序列。本文數據主要來源于國泰安研究服務中心、瑞思金融研究數據庫和中國人民銀行網站。

　　三、經驗分析

　　(一)平穩性檢驗

　　變量進行平穩性

　　，表1是在Eviews72中對各變量進行ADF單位根檢驗的結果。

　　檢驗，結果表明，貨幣供應量(LNM2)、影子銀行規模(LNYZ)、法定存款準備金率(DR)和基準利率(IBR)在1%的顯著性水平下不能拒絕原假設，即存在單位根，序列是非平穩的。因此，對這四個變量進行一階差分處理，分別記為DLNM2、DLNYZ、DDR和DIBR。一階差分后的序列在1%的顯著性水平下拒絕原假設，即一階差分后的序列不存在單位根，DLNM2、DLNYZ、DDR和DIBR是平穩的。公開市場操作(OMO)在1%的顯著性水平下拒絕原假設，說明OMO序列是平穩的，不需要一階差分。因此，本文對 DLNM2、DLNYZ、DDR、OMO和DIBR建立MS-VAR模型。

　　(二)影子銀行規模的區制特征分析

　　1滯后階數和區制數量選擇

　　滯后階數的選擇是根據不考慮馬爾可夫區制狀態下VAR模型的最優滯后階數確定的，為此，先建立包含DLNM2、DLNYZ、DDR、OMO和DIBR五個變量的線性VAR模型，然后綜合考慮LR統計量與FPE、AIC、SC和HQ信息準則來判斷VAR模型的最優滯后階數。各滯后期的信息準則表明，SC準則傾向于選擇最短的滯后期，而FPE和AIC信息準則(赤池準則)都更傾向于選擇更長的滯后期。一般認為在進行滯后階數選擇時，FPE信息準則的結論更為重要，因此，應當選擇最優滯后期為2。選擇模型最優區制數量的方法是極大似然比檢驗，不同模型的極大似然估計值如表2所示。

　　由表2可知，MS-VAR模型的對數似然估計值為1 84822，大于線性VAR模型的對數似然估計值1 76010，MS-VAR模型的AIC值比線性VAR模型的AIC值要小，因此，MS-VAR模型優于線性VAR模型。模型的LR線性檢驗

　　統計量值為17625，是顯著的，說明模型存在明顯的區制轉換，并且，DAVIES統計量在1%

　　的顯著性水平下也拒絕單一區制的假設。說明建立二區制MS-VAR模型是合理的，比線性VAR模型的解釋能力更強，能夠較好地反映貨幣供應量、影子銀行規模、法定存款準備金率、公開市場操作和基準利率之間的非對稱關系。

　　2不同區制下影子銀行規模的變化特征分析

　　首先，通過影子銀行規模的區制概率圖分析其在不同區制下的變化，影子銀行規模在每個區制都有其相對穩定的時期，區制轉換比較明顯。區制一主要包括2004年6月到2006年6月、2008年7月到2009年1月、2011年1月到2011年9月、2011年12月到2012年12月、2013年2月到2014年1月五個時間段。區制二主要包括2006年7月到2008年6月、2009年2月到2010年12月兩個時間段。 　　其次，分析影子銀行規模在不同區制下的均值和標準差，在區制一狀態下，影子銀行規模增長速度的均值為002，方差為002;在區制二狀態下，影子銀行規模增長速度的均值為003，方差為004。因此，區制一代表的是影子銀行規模平穩增長狀態，區制二代表的是影子銀行規模高速增長狀態。

　　根據影子銀行規模2004―2014年的時序變化可以發現，區制的劃分與影子銀行規模的增長狀況具有高度一致性，影子銀行規模的每次高速增長基本都與區制二平滑概率為1的時期相對應，因此，兩區制的MS-VAR模型能夠反映中國影子銀行規模變動的真實情況，以此為依據來研究影子銀行發展背景下中國貨幣政策在調節貨幣供應量方面的非對稱特征可以很好地揭示出經濟變量之間的關系。研究發現，兩個區制的穩定性較好，若t期處于平穩增長區制下，t+1期仍維持在該區制的概率為081，轉換到高速增長區制的概率為019;若t期處于高速增長區制下，下期轉換到平穩增長區制下的概率為029，維持在該區制的概率為071。平穩增長區制的持續期比高速增長區制的持續期長，說明中國影子銀行規模在大部分時期都處于平穩增長狀態。

　　(三)貨幣政策工具在影子銀行變化中的區制差異

　　在分析了影子銀行規模變化兩種狀態的基礎上，選取存款準備金率、基準利率和公開市場操作的相關數據，考察不同狀態下貨幣政策工具操作的差異，以及這種差異對貨幣政策工具效果的影響。本文采用的是兩區制MS-VAR模型，常數項和各參數項都會有兩個取值，從而能夠反映出貨幣政策工具在不同區制下對影子銀行規模帶來的不同影響。通過模型的參數估計，得出模型的主要參數基本滿足顯著性的要求(如表3所示)。

　　從模型參數估計結果來看，DLNYZ在區制一狀態下，一階滯后和二階滯后的符號均為負，但其t值不顯著，說明在平穩增長時期，影子銀行規模對M2沒有顯著影響，之所以出現這種現

　　象，是因為影子銀行體系創造的主要是廣義流動性，而現行的M2指標并沒有涵蓋廣義流動性。在區制二狀態下，DLNYZ變量的系數為正，并且，其一階滯后的系數非常顯著，說明影子銀行規模的增長率每提高1%，下期貨幣供應量M2增速大約上漲001%。在由超額信貸需求引致的影子銀行規模高速增長時期，比如2007年和2010年，經濟過熱、貨幣政策偏緊，商業銀行面臨較高的存款準備金率和嚴格的存貸比限制，傳統銀行渠道的信貸供給受到限制，然而，社會存在超額的信貸需求，商業銀行借影子銀行間接向企業發放貸款，影子銀行體系成為商業銀行信用擴張的渠道。影子銀行通過金融創新，極大地豐富了金融產品，為居民和企業提供更加多元化的投資渠道，加快了貨幣流通速度，降低了現金漏損比率，提高了貨幣乘數，間接增強了商業銀行的信用創造能力，從而擴張貨幣供應量。

　　DDR在區制一狀態下一階滯后的系數顯著，在區制二狀態下二階滯后的系數顯著，且符號均為負，即存款準備金率的上升對貨幣供應量M2具有抑制作用，與理論分析一致。但是，存款準備金率政策的有效性在兩個區制下具有明顯差別，在影子銀行規模平穩增長狀態下，系數為-075;而在影子銀行規模高速增長狀態下，系數為-061，作用力度小于平穩增長時期，表現出了明顯的非對稱效應。在影子銀行規模高速增長狀態下，一方面，影子銀行的信用創造功能使得傳統貨幣乘數的可靠性和穩定性降低;另一方面，大量資金從商業銀行體系流入影子銀行體系，導致法定存款準備金率的作用范圍降低，這兩方面因素共同導致央行在影子銀行快速發展時期利用法定存款準備金政策工具調節貨幣供應量的效果減弱。

　　OMO的估計結果顯示，公開市場操作只在區制一狀態下對貨幣供應量具有明顯作用，在區制二狀態下的系數不顯著。在影子銀行規模平穩增長時期，作為公開市場操作代表的基礎貨幣回籠量每增加一個單位，貨幣供應量M2的增速就會下降001%，對M2的抑制效果比較理想，也就是說，公開市場操作在大部分時間內能夠取得預期效果。在影子銀行規模高速增長時期，公開市場操作不能有效地調節市場流動性，首先，公開市場操作傳導的渠道不暢通，中國還沒有形成發展完善的國債市場，國債的期限結構不夠豐富，央行不能通過買賣不同期限的國債在調控基礎貨幣的同時有效地影響利率的期限結構，雖然近年來央行正回購、逆回購以及央票發行的規模在逐漸增大，但僅作為數量型的政策工具對商業銀行準備金的作用力度還很有限。其次，影子銀行體系的發展抵消了公開市場操作對基礎貨幣的影響，當央行試圖通過發行央票、正回購等操作減少銀行體系的準備金來抑制銀行的信貸擴張時，商業銀行可以很容易地利用影子銀行體系來獲得資金，這使得本身作用力度就比較微弱的公開市場業務在影子銀行規模高速增長狀態下變得更加無效。

　　DIBR的系數均為負數，與理論分析的預測相一致，在區制一狀態下，一階滯后項的系數是顯著的，為-024，表明在影子銀行規模平穩增長時期，基準利率每增加1%，貨幣供應量增速將下降024%;在區制二狀態下，二階滯后項的系數也是顯著的，為-016，表明在影子銀行規模高速增長時期，基準利率每上升1%，貨幣供應量增速將下降016%。由此可見，基準利率在影子銀行規模高速增長的狀態下，調節貨幣供應量的有效性較低。影子銀行體系的快速發展，創新性理財業務和資產證券化的推出，不僅降低了商業銀行對再貼現融資的依賴性，而且，干擾了基準利率在引導市場利率走勢方面的作用，從而導致央行在影子銀行規模高速增長時期運用利率工具調節市場流動性的效果有所下降。

　　四、結論及建議

　　本文通過構建非線性的MS-VAR模型，經驗研究影子銀行發展背景下央行貨幣政策工具的非對稱效應，發現在影子銀行發展的不同狀態下，貨幣政策工具在調節貨幣供應量時表現出非對稱效應。具體表現在：

　　第一，法定存款準備金率在調節貨幣供應量時具有非對稱效應。模型估計結果表明，在影子銀行規模平穩增長狀態下，法定存款準備金率的系數為-075;而在影子規模銀行高速增長狀態下，系數為-061。這表明，影子銀行的發展降低了法定存款準備金的有效性。主要是因為：一方面，影子銀行的信用創造導致貨幣乘數的穩定性和可靠性降低;另一方面，影子銀行的發展降低了法定存款準備金的作用范圍。 　　第二，公開市場操作在調節貨幣供應量時具有非對稱效應。模型估計結果表明，公開市場操作在影子銀行規模平穩增長狀態下有效，但在高速增長狀態下無效，說明影子銀行的發展造成公開市場操作傳導機制受阻并抵消了其對基礎貨幣的影響，從而導致在影子銀行規模高速增長時期，央行無法通過公開市場操作合理調節貨幣供應量。

　　第三，再貼現政策在調節貨幣供應量時具有非對稱效應。模型估計結果顯示，基準利率在區制一狀態下的系數為-024，在區制二狀態下的系數為-016，再貼現政策在影子銀行規模高速增長狀態下的效果小于平穩增長狀態下的效果，也就是說再貼現政策在調節貨幣供應量時具有非對稱特征。這是因為，影子銀行的發展不僅降低了市場對信貸再融資的依賴性，而且還干擾了基準利率對市場利率的引導作用，從而使再貼現政策的效果減弱。

　　為提高央行貨幣政策工具操作的有效性，根據本文研究結論，提出以下建議：

　　第一，貨幣政策工具操作需要考慮影子銀行的發展狀況。為了提高貨幣政策的有效性，央行需要根據影子銀行的增長狀況合理運用政策工具。在影子銀行規模高速增長狀況下，央行應采取提高法定存款準備金率、再貼現利率或兩種工具配合的方式來抑制貨幣供應量的增長，收緊市場流動性，此時，公開市場操作不能達到理想效果。在影子銀行規模平穩增長的狀況下，法定存款準備金率、公開市場操作和再貼現政策均有效，但是，調整存款準備金率對貨幣供應量的作用力度過大，不宜頻繁使用，只有在市場流動性嚴重過剩時，提高存款準備金率才是適宜的，為提高貨幣政策的有效性，央行應該更加注重對公開市場操作的運用，通過主動靈活地買賣有價證券對貨幣供應量進行日常微調，以實現貨幣政策的目標。

　　第二，改革并創新貨幣政策工具。影子銀行的信用創造功能降低了傳統貨幣政策工具的效果，在影子銀行發展背景下，央行需要改革并創新貨幣政策工具。首先，擴大法定存款準備金的繳納范圍。影子銀行體系創新金融工具對存款進行替代，導致大量資金從商業銀行體系流出，規避監管。通過將理財產品、貨幣市場基金納入到準備金的提繳范圍，能夠減弱表外融資對準備金政策的不利影響，提高對社會信用的控制力。其次，充分發揮再貼現政策的效力。一直以來，再貼現政策在中國貨幣政策操作過程中的效果不明顯，影子銀行體系的發展壯大使得商業銀行可以繞過再貼現、再貸款進行融資，所以，要進一步發揮再貼現政策的作用，就要建立更加規范和開放的票據市場，放寬對再貼現票據的限制，加強對商業銀行表外業務的監管。最后，增加公開市場操作的實施力度。一方面，豐富國債的期限品種，提高國債市場的運行效率;另一方面，積極發展同業拆借市場和短期債券市場，形成完善的貨幣市場體系，加強各體系間的協調合作，促進資金高效流動，最終形成市場化的利率體系，及時準確地傳導貨幣政策意圖，實現調控目標。

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