基于VAR的我国影子银行对货币创造影响的研究

摘要：近年来我国的影子银行在这种环境中不断壮大，由于影子银行自身存在着货币创造机制，其规模的扩大势必对正规银行的货币创造产生影响。基于此，本文建立VAR模型，实证分析了影子银行对我国货币创造的影响。实证结果表明，我国影子银行对货币创造具有明显的负效应。

关键词：影子银行；货币创造；货币乘数

文章编号：1004-7026（2016）03-0064-02 中国图书分类号：F832.3；F822.0 文献标志码：A

影子银行这一概念最早是由保罗·麦卡利提出的，在2008年金融危机之后，一些学者认为影子银行是危机爆发的原因，从此，影子银行成为研究热点。在我国，影子银行并没有国外那么复杂，但是中国特色的影子银行确是存在的。由于影子银行从事的是类银行业务，那么影子银行的存在，势必会对货币创造产生影响。截止目前，从实证方面研究影子银行对货币创造的影响的文献还较少，因此，本文拟在测度我国影子银行规模的基础上，实证研究其对正规银行货币创造的影响。

1 文献综述

目前，影子银行对正规银行货币创造影响方面的研究并不丰富，本文对相关的文献进行梳理。Gorton（2009）开拓性地从机构视角研究影子银行的货币创造过程，认为影子银行可以放大整个货币创造体系的货币创造能力。ZoltanPozsar，et.al（2010）剖析影子银行的货币创造机制，认为影子银行会影响正规银行货币创造的传导渠道和传导机制，使得正规银行货币创造机制比传统理论中的货币创造机制要复杂得多。李扬（2011）认为，影子银行是通过提升货币流动性的方式向金融市场投放货币供应，但这对整个货币存量并没有产生明显的影响，不过影子银行会削弱了货币当局的货币调控基础。李扬（2011）认为，影子银行是通过提升货币流动性的方式向金融市场投放货币供应，但这对整个货币存量并没有产生明显的影响，不过影子银行会削弱了货币当局的货币调控基础。肖睿（2013）提出，银行理财产品、信托产品和券商资产管理计划等影子银行形态依附于正规银行而存在，其实质是商业银行变相信贷，但是影子银行并没有存款准备金的限制，因此可以增强整个社会货币创造能力。

2 我国影子银行规模的测算

目前国内外对中国影子银行规模的测算并没有统一的估计方法，估算结果也参差不齐。本文对影子银行规模的测算方法参考了李若愚（2013）的影子银行规模测算方法，对中国影子银行规模进行估算。主要包括以下几部分：

（1）银行理财产品。该部分至包含计算非保本银行理财产品余额。

（2）银行同业业务。根据中国社会科学院金融研究所公开资料显示，银行同业业务形成的影子银行近似等于银行部门对金融机构的净债权。

（3）委托贷款余额。委托贷款余额的计算方法相对简单，等于委托存款与委托贷款的差额。根据央行公布的相关数据即可算出。

（4）未贴现银行承兑汇票余额。有部分会通过银行加以贴现，纳入银行资产方，并构成银行信贷规模的组成部分。该数据可以从社会融资规模中获取。

将以上几项数据相加并扣除银行理财产品余额与其他二者之间重复的部分，可以计算出我国影子银行规模。

3 我国影子银行对货币创造的实证研究

3.1 样本区间和变量的选取

本文实证部分选取为2007年4季度至2014年1季度作为样本区间。

（1）影子银行变量的选取。

本文将影子银行占银行总资产比率定义为影子银行变量，用“SB”表示。中国影子银行规模数据来源于万德数据库和主要财经网站公布数据。

（2）正规银行货币创造变量的选取

根据货币创造的相关理论，本文选取货币乘数作为货币创造变量的代理变量，记为“m”。数据来源于中国人民银行统计数据。

3.2 实证分析

3.2.1 平稳性检验与滞后阶数的选择。为了保证模型回归结果的正确性，必须要考虑相关金融时间序列的平稳性特征，平稳性检验通常采用的方法是ADF检验。结果显示，变量的水平值不能拒绝单位根检验的原假设，变量的水平值是非平稳的。一阶差分后，在1%的显著性水平上拒绝原假设，是平稳的。因此，SB、m、都满足一阶单整，即都是I（1）序列。

利用Eviews软件对模型的滞后阶数的选择进行了检验。结果表明所构建模型滞后期为4，因此我们构建4阶滞后期的VAR模型。

3.2.2 实证结果分析。所有的相关变量是平稳的，利用最小二乘法可以求出VAR方程的参数估计结果，如表4-2所示。

从整个方程式来看，方程显著。方程中影子银行变量四个滞后期的系数有三个为负且显著，另一个为正，但不显著，这说明影子银行对货币乘数具有很强的负相关性，影子银行的增长会带来正规银行货币创造过程中货币乘数的下降。因此，影子银行会减少甚至动摇正规银行货币创造基础，从实质上会减少正规银行货币创造过程中的货币乘数，降低正规银行的货币创造能力。

3.2.3 脉冲响应与方差分解。为了完善实证分析，对上述VAR模型进行了脉冲响应分析与方差分解。模型的脉冲响应函数如图4-1（a）所示。

从图4-1（a）中可以知道，影子银行在银行业总资产比重（sB）的变动对货币乘数（m）总体上产生较大的负效应，并且影响较强，持续期较长。对ASB给定一个正的随机冲击，对△m的影响在第二期达到最大为-0.16，从第三期开始在0上下减幅震荡，第三期为极大值0.1，随后下跌至第六期为极小值-0.09，随后上升在第八期为极大值0.08，从第九期到之后趋于0。货币乘数受影子银行的标准单位冲击，冲击具备持久性和长期稳定性。从图4-1（b）方差分解结果可以看出，影子银行在银行业总资产比重（SB）的变动对货币乘数（m）的贡献率很大，第二期贡献率高达65%，随后出现小幅的下降，从第8期又开始上升，在第8期达到极值点69%，并维持在69%的水平。因此，△SB对△m有贡献率很强。

4 结论与建议

本文采用2007年第四季度至2014年第一季度的数据，通过建立VAR模型，实证分析了我国影子银行对货币创造的影响。研究结果表明，影子银行对货币创造具有明显的负效应。这意味着，影子银行规模越大，在社会货币创造中的重要性越大，从而降低正规银行的货币创造效应。

基于此，本文提出以下建议：（1）完善影子银行的监测和研究。需要强化调查统计，为政策的制定提供可靠依据。（2）协调运用数量型货币政策工具和价格型货币政策工具。