影子銀行投資與宏觀經濟波動的相關性分析,宏觀經濟學論文摘要：現(xiàn)代金融服務于實體經濟離不開供應側構造性改革,更離不開風險防備,根本落腳點在于資金投向。影子銀行知足了實體經濟的資金需求,但可能會放大宏觀經濟波動?；诿姘寤貧w模型和GMM方式方法分析了影子銀行在不同所有權性質、行業(yè)屬性、風險特征的上市公司之間的資金投向情況,結果發(fā)現(xiàn)大量資金流入了地方國營企業(yè)、產能過剩行業(yè)和高風險投資標的,意味著經濟的順周期性得到了強化。進而,立足于資金投向為影子銀行加劇經濟波動的現(xiàn)象提供了一種佐證和解釋。本文關鍵詞語：影子銀行;經濟波動;資金投向;風險監(jiān)管;一、引言影子銀行能否有利于宏觀經濟發(fā)展?學界觀點一般以為,影子銀行規(guī)模的擴張知足了實體經濟的資金需求,促進了宏觀經濟增長,但同時也加劇了順周期效應與經濟波動,積聚了金融風險(林琳,2021;Stein,2020)。陳利鋒(2021)的詳細分析發(fā)現(xiàn),在外生技術沖擊導致的經濟波動中影子銀行發(fā)揮了放大作用,而在緊縮性貨幣政策沖擊驅動的經濟波動中影子銀行發(fā)揮了抵消作用,兩相疊加的最終結果是使宏觀經濟波動增大、貨幣政策趨于失效、社會福利惡化。徐亞平和宋楊(2021)、肖崎和阮健濃(2020)的研究結論與此類似,以為影子銀行規(guī)模擴張與社會融資渠道多元化將弱化貨幣政策效果,進而加劇經濟的順周期性,即波動性。大多數(shù)文獻是DSGE框架下展開的理論性研究,針對影響機制進行驗證的實證研究很少,但莊子罐等(2021)曾提出猜測:影子銀行資金流入過剩產能行業(yè)和低效率企業(yè)可能是經濟波動加劇的潛在原因。因而,影子銀行對宏觀經濟的影響主要具體表現(xiàn)出兩方面:一是,影子銀行作為金融服務商發(fā)揮了調配資金供求、優(yōu)化資源配置的功能,有助于刺激經濟增長;二是,會帶來宏觀經濟風險積累、效率降低,不利于長期發(fā)展。文章在分析影子銀行效應的經過中將主要討論影子銀行、經濟波動與資金投向三者之間的關系,故分別給出概念界定。(1)影子銀行。一般以為影子銀行是指缺乏金融監(jiān)管的信譽中介服務,但詳細內涵尚未達成共鳴。實證分析中往往基于數(shù)據準確性、可獲得性考慮,采用核心影子銀行的統(tǒng)計口徑,即信托貸款、委托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票三者之和(李建軍和胡鳳云,2020)。(2)經濟波動。經濟波動常指實際經濟增長率的變動(陳利鋒,2021)。華而不實,負向波動是經濟增長率變動為負時的波動,一般情況下也是經濟系統(tǒng)負向沖擊導致的波動;正向波動則指經濟增長率的變動為正時的波動。(3)資金投向。主要從3個維度衡量資金投向:行業(yè)屬性、所有權特征、風險特征。首先,區(qū)分過剩產能行業(yè)與其他行業(yè):根據程豪杰,劉志彪(2021)和國發(fā)[2018]38號文、工信部[2021]129號文,將鋼鐵業(yè)、煤炭業(yè)、建材業(yè)(包括水泥和玻璃)和電解鋁業(yè)的企業(yè)納入過剩產能行業(yè)。這些行業(yè)在研究時段內一直處于產能過剩狀態(tài)。其次,區(qū)分國有企業(yè)、地方國有企業(yè)和民營企業(yè)。最后,參考張敏等(2021)的方式方法,區(qū)分高風險企業(yè)與低風險企業(yè)。本文并不關注資金投向的絕對規(guī)模分布情況,而是分析影子銀行規(guī)模擴張對不同類別企業(yè)融資約束的緩解情況。本文主要奉獻在于:基于實證研究發(fā)現(xiàn),影子銀行資金大量流入了低效率、高風險、過剩產能行業(yè)企業(yè),固然知足了實體經濟的資金需要,但是也降低了資金效率、加劇了經濟波動,因而應逐步規(guī)范影子銀行監(jiān)管,使影子銀行在陽光下健康發(fā)展。二、影子銀行對宏觀經濟的影響1.知足實體經濟的資金需要。從中國人民銀行頒布的社會融資規(guī)模來源上看,金融市場與金融機構是企業(yè)為完成投資項目而進行融資的兩類主要渠道。從構造上看,人民幣貸款占據著最重要的地位;而以信托貸款、委托貸款和未貼現(xiàn)銀行承兌匯票為主要形式的影子銀行資金則對新增人民幣貸款等正規(guī)信貸渠道有強烈的替代作用。圖1將2018-2021年月度的窄口徑影子銀行規(guī)模環(huán)比增量與新增人民幣貸款規(guī)模進行比擬,展示了影子銀行與正規(guī)信貸體系之間此消彼長的關系。圖1新增影子銀行規(guī)模、新增人民幣貸款占比圖22006年～2021年實際增長率變動在間接融資為主的中國,影子銀行主要表現(xiàn)為銀行信貸的直接延伸(殷劍峰和王增武,2020)。與人民幣貸款支持實體經濟發(fā)展的作用類似,影子銀行規(guī)模的擴張為企業(yè)提供了更為豐富的融資選擇和充足的資金來源。根據孫思棟、談申申(2021)的測算,中國的影子銀行規(guī)模從2018年的16.2萬億增長至2021年的80.2萬億,年均增速25.67%;同期核心影子銀行規(guī)模由9.21萬億上升到26.94萬億,擴大了兩倍多。這一數(shù)據與Chen等(2021)的結論基本一致。大量的資金通過影子銀行渠道流入實體經濟,卻不遭到正規(guī)信貸面臨的規(guī)則約束,不禁讓人擔憂:監(jiān)管缺位之下的影子銀行資金流向了哪里?能否能夠真正服務于產業(yè)升級與動能轉換?2.放大了經濟波動。美國次貸危機引發(fā)的全球金融海嘯轉變了世界經濟欣欣向榮的發(fā)展趨勢。外部詭譎多變的國際環(huán)境與內部日益困窘的增長壓力使中國宏觀經濟狀況面臨著史無前例的變化。面對著對外貿易端裹足不前的形勢,中國果斷采取了擴大基礎設施投資的積極財政政策,逐步拉動本國與世界經濟走出泥潭,重回增長軌道。然而同時,后財政刺激時代則遺留下產能過剩、流動性泛濫等眾多難題。在金融領域,這種變化不僅表現(xiàn)為企業(yè)債務水平顯著上升,還表現(xiàn)為宏觀政策轉向背景下企業(yè)融資渠道的復雜化、隱匿化。影子銀行則為企業(yè)在景氣時期非理性擴張、下行時期免于市場淘汰提供了資金保障。從這個意義上講,影子銀行發(fā)揮了金融杠桿對于宏觀經濟波動的放大作用。可見,影子銀行知足了實體經濟的資金需求卻放大了經濟波動,評估影子銀行對宏觀經濟的影響需要立足于更精到準確的微觀企業(yè)層面,應考察來自于影子銀行的資金支持了哪些類型的企業(yè)發(fā)展。三、資金投向與經濟波動1.研究假設。很多文獻發(fā)現(xiàn),影子銀行會在加劇了經濟順周期性的同時,減弱了貨幣政策效果(如,陳利鋒,2021)。一種可能的解釋是影子銀行資金多投資于波動性較大的經濟部門,比方風險抵御能力較差的中小企業(yè)和經營效率低下的過剩產能行業(yè)、地方國有企業(yè)乃至僵尸企業(yè)。固然企業(yè)資金匱乏難題得到解決有助于短期經濟增長,但影子銀行投資標的的這種產業(yè)與企業(yè)特性可能不利于經濟周期轉換的平穩(wěn)過渡、貨幣政策調整的相機抉擇、低效率企業(yè)的優(yōu)勝劣汰。莊子罐等(2021)以為,4萬億刺激計劃衍生的大量項目在信貸政策頻繁轉向背景下的融資需求和社會財富增長背景下的投資需求是影子銀行規(guī)模膨脹的重要原因。假如信貸緊縮政策對過熱經濟階段的冷卻作用被影子銀行對接近破產企業(yè)的輸血作用所抵消,信貸擴張政策對經濟回暖階段的刺激作用被影子銀行對正規(guī)社會融資渠道的替代作用所擠出,則影子銀行在刺激經濟順周期波動的同時將雙向減弱貨幣政策的調控效果,最終將導致放大經濟波動的現(xiàn)象。那么,影子銀行的資金投向將是兩者關系研究中的一個重要切入點。本文據此提出了2個研究假設:H1:從企業(yè)所有權性質上看,影子銀行資金主要投向了地方國有企業(yè);H2:從行業(yè)上看,影子銀行資金主要投向了過剩產能行業(yè)。2.模型設定。影子銀行的資金投向反映在資金需求方表現(xiàn)為其對不同類別企業(yè)的融資約束緩解程度。屈文洲等(2018)選擇用投資對現(xiàn)金流的敏感性衡量融資約束,是一種比擬成熟的方式方法。該方式方法需要設定適宜的投資方程估計投資現(xiàn)金流敏感性。參考蔡鍵等(2021)采用歐拉方程模型,并考慮預期的影響,將解釋變量均設定為滯后一期項,同時參加現(xiàn)金流與影子銀行的交乘項,以衡量影子銀行對不同類別企業(yè)融資約束的緩解情況,能夠得到回歸方程式:為了解決動態(tài)滯后效應帶來的內生性問題,本文采用GMM方式方法對回歸方程進行估計。3.變量選取。表1列示了相關變量的詳細定義。εit是隨機誤差項,華而不實i是不可觀察的個體效應,υit是異質性沖擊。假如當期現(xiàn)金流與期初總資產之比的系數(shù)4為正,則企業(yè)面臨外部融資約束;4越大,外部融資約束越嚴重。假如現(xiàn)金流與影子銀行交乘項的系數(shù)5為負,講明影子銀行規(guī)模擴張有助于緩解此類企業(yè)的融資約束,絕對值越大則緩解程度越高。表1變量定義與取值表2描繪敘述性統(tǒng)計分析結果(單位:億元)4.樣本選擇與描繪敘述性統(tǒng)計。研究樣本包括滬深兩市全部A股上市公司剔除金融和被ST企業(yè)。變量數(shù)據時間范圍是2018年3季度至2021年2季度。剔除數(shù)據披露不全企業(yè)后的樣本數(shù)為1393家,共39004個企業(yè)季度觀測值組成平衡面板數(shù)據。表2報告了主要變量的描繪敘述性統(tǒng)計結果。變量I的均值為5.94億元,中位數(shù)為0.63億元,講明有50%以上的企業(yè)購建固定資產、無形資產和其他長期資產所支付的現(xiàn)金在0.63億元以上。變量CF的均值為4.91億元,中位數(shù)為0.36億元,有一些樣本企業(yè)經營活動現(xiàn)金流量存在凈流出。變量Y和變量K的標準差較大,講明樣本企業(yè)的主營業(yè)務收入和資產總額數(shù)據的離散性較大。四、實證結果分析1.針對不同所有權性質企業(yè)分析。按所有權性質對企業(yè)分類回歸,考察影子銀行規(guī)模擴張與不同類別企業(yè)融資情況的關系。根據實際控制人屬性,選取屬于國有企業(yè)、地方國有企業(yè)和民營企業(yè)的上市公司分別回歸并采用GMM方式方法估計模型參數(shù),工具變量選擇三期滯后項,采用Sargan方式方法檢驗結果的有效性。不考慮公眾企業(yè)、集體企業(yè)和外資企業(yè)。表3的PanelA中,Sargan檢驗顯示接受模型存在過度約束的原假設,估計結果可信。從內部現(xiàn)金流的系數(shù)上看,3類企業(yè)均存在外部融資約束,但民營企業(yè)最高、地方國有企業(yè)較高、國有企業(yè)非常低。該結果與我們國家企業(yè)當下的融資現(xiàn)在狀況一致:國有企業(yè)普遍信譽較好、盈利能力強,經營范圍符合國家產業(yè)政策要求,最容易獲得貸款;地方國有企業(yè)固然有信譽擔保,但負債率一般較高,往往存在過度投資傾向,外部融資約束較強;民營企業(yè)自負盈虧,不良貸款風險較大,所以最難通過傳統(tǒng)融資渠道獲得外部融資。從現(xiàn)金流與影子銀行規(guī)模交乘項的系數(shù)上看,3類企業(yè)的融資約束均隨影子銀行規(guī)模的擴大而有所緩解,華而不實地方國有企業(yè)的緩解程度最大,民營企業(yè)次之,國有企業(yè)最低,表示清楚影子銀行規(guī)模擴張著重緩解了地方國有企業(yè)和民營企業(yè)的資金匱乏難題,并以地方國有企業(yè)為甚。2.針對不同行業(yè)性質的企業(yè)分析。按行業(yè)屬性對企業(yè)分類回歸,考察影子銀行規(guī)模擴張與過剩產能行業(yè)、全行業(yè)兩類企業(yè)融資情況的關系。表3的PanelB中,Sargan檢驗結果顯示接受模型過度約束的原假設,GMM估計結果可信。內部現(xiàn)金流的系數(shù)均為正,影子銀行與內部現(xiàn)金流交乘項的系數(shù)均為負,證明了我們國家企業(yè)普遍存在外部融資約束,而影子銀行發(fā)展有利于降低企業(yè)的融資約束。華而不實過剩產能企業(yè)面臨的外部融資約束程度明顯高于全行業(yè)平均水平;從交乘項的系數(shù)上看,影子銀行發(fā)展對過剩產能企業(yè)的融資約束緩解程度明顯高于全行業(yè)平均水平,表示清楚影子銀行資金為過剩產能行業(yè)提供了重要的金融支持。五、影子銀行資金投向與宏觀經濟波動的關系大量資金流入地方國營企業(yè)和過剩產能行業(yè)為影子銀行規(guī)模擴張加劇宏觀經濟波動的現(xiàn)象提供了一種解釋。首先,地方國有企業(yè)作為受地方管控的機構,需要協(xié)助當?shù)貙崿F(xiàn)就業(yè)、稅收、經濟增長、產業(yè)政策等目的,贏利目的反而成為其次。不少學者從干涉、晉升鼓勵、財政壓力、軟預算約束、財務窘境等角度分析了地方國有企業(yè)過度投資、高負債、低效率等難題(曹春芳等,2020;姚震宇,2020)。在信譽背書下,影子銀行替代正規(guī)信貸渠道向地方國有企業(yè)持續(xù)輸血,在經濟上升期推動了企業(yè)投資項目的非理性擴張,在經濟下行期延長了企業(yè)的債務鏈條。由于地方國營企業(yè)普遍利潤少、財務支出大,金融風險不斷聚集將放大宏觀經濟波動。擠出效應作用下私人投資的減少和全社會投資效率的下降則會加劇這種情況(龔旻、張帆,2021)。表3實證分析結果注:N為企業(yè)數(shù)量;*、**、***分別代表10%、5%和1%顯著性水平下的顯著情況。其次,影子銀行對過剩產能行業(yè)的支持實際上延緩了市場出清經過。固然在經濟下行期能夠刺激經濟短暫反彈,但同時進一步加劇了產能過剩程度,降低了產能利用率和企業(yè)效率,有可能使整個實體經濟陷入更深層次的蕭條(程豪杰、劉志彪,2021)。由于過度擴張,過剩產能行業(yè)在經濟下行階段將經歷殘酷的調整。高善文(2021)比擬了經濟繁榮到低谷經過中,過剩產能行業(yè)與其他行業(yè)毛利率、ROA的平均降幅,結果發(fā)現(xiàn)過剩產能行業(yè)高達-27.3%、-5.3%,其他行業(yè)則僅為-6.8%和-1.83%?？偨Y來看,在面臨經濟負向沖擊時,過剩產能企業(yè)會經歷下面變化鏈條:市場需求下降-產品價格下跌盈利惡化影子銀行高融資成本使盈利進一步惡化企業(yè)虧損或倒閉經濟負向波動被放大。綜上所述,影子銀行的資金流向特點是其加劇經濟波動的一個因素。六、穩(wěn)健性檢驗表3PanelA和PanelB的分析發(fā)現(xiàn),影子銀行的資金投向集中于地方國有企業(yè)和過剩產能行業(yè),本文推斷正是由于這些企業(yè)具備高負債率、低經營效率等風險特征,影子銀行的金融支持才會加劇了經濟的順周期性和波動性。針對該推斷,應繼續(xù)進行穩(wěn)健性檢驗。詳細是采用愈加直接的評估標準對企業(yè)分類,針對甄別出的高風險企業(yè)融資約束情況和影子銀行對其的緩解情況展開研究,進而進一步準確的證實影子銀行是通過為特定類型企業(yè)提供金融支持的方式加劇了宏觀經濟波動。參考張敏等(2021)的方式方法,利用股票回報率的波動性衡量企業(yè)個體異質性層面的風險承當水平。它等于研究期限內、經過行業(yè)調整后的企業(yè)股票收益率的標準差。華而不實,經過行業(yè)調整后的企業(yè)股票收益率=當年企業(yè)股票收益率-該行業(yè)所有企業(yè)當年收益率的平均值。波動性越大代表了企業(yè)風險承當水平越高。解維敏和唐清泉(2020)、Low(2018)也采用了這種方式方法測算企業(yè)的風險承當。利用該方式方法,本文剔除了數(shù)據缺失樣本,計算了所有企業(yè)的風險承當水平,并將數(shù)值較高的前50%的企業(yè)定義為高風險企業(yè)。表3PanelC列示了針對該類別企業(yè)的回歸結果。假如使之與PanelB中全行業(yè)企業(yè)的情況比照,能夠從內部現(xiàn)金流、影子銀行與內部現(xiàn)金流交乘項的系數(shù)上發(fā)現(xiàn):高風險企業(yè)面臨的外部融資約束比一般企業(yè)更大,同時影子銀行對高風險企業(yè)融資約束的緩解程度更強。講明影子銀行為此類企業(yè)提供了重要的金融支持。與表3其他回歸結果的分析結論一致,穩(wěn)健性檢驗講明影子銀行的資金投向是其放大宏觀經濟波動的一個原因。七、結論與建議影子銀行對經濟發(fā)展有復雜的影響,本文從微觀企業(yè)層面出發(fā),針對中國上市公司開展實證分析,立足于資金投向角度考察了影子銀行對宏觀經濟的影響。由于影子銀行資金大部分流向了地方國有企業(yè)、過剩產能行業(yè),而不是盈利能力較好的產業(yè),所以在整體上會惡化宏觀經濟效率。經濟上升階段,地方國有企業(yè)在影子銀行支持下,存在過度投資傾向,負債水平有可能進一步上升;同時過剩產能行業(yè)在產品價格上揚的背景下會擴大投資水平,最終推動經濟過熱。經濟下行階段,兩類企業(yè)則紛紛依靠影子銀行輸血生存、接近破產,加劇經濟蕭條。該機制為很多研究發(fā)現(xiàn)的影子銀行規(guī)模擴張加劇宏觀經濟波動的現(xiàn)象提供了一種有力解釋。固然影子銀行知足了實體經濟的資金需求,但其資金投向對金融資源配置的扭曲不利于宏觀經濟穩(wěn)定。因而,在將來應從功能監(jiān)管出發(fā),著力實現(xiàn)影子銀行運行的顯性化,真正置于陽光之下;引導影子銀行資金流向優(yōu)質產業(yè),為符合國家產業(yè)政策方向的行業(yè)企業(yè),十分是部分風險較低、有發(fā)展前景的民營企業(yè)提供金融支持,在宜疏不宜堵的原則下發(fā)揮出它對宏觀經濟的正面作用。以下為參考文獻[1]吳曉求.改革開