駱祚炎 莫賢銳

一、引言

銀行理財產(chǎn)品是針對特定客戶設計的資管計劃。2004年9月銀監(jiān)會批準商業(yè)銀行開展理財業(yè)務，次年出臺《商業(yè)銀行個人理財業(yè)務管理暫行辦法》和《商業(yè)銀行個人理財風險管理指引》，奠定了我國銀行理財業(yè)務發(fā)展的基礎。在我國資本市場尚未成熟的年代，銀行理財產(chǎn)品作為新生的投資品，申購和贖回較為靈活，同時具有一定的收益率，逐漸在一定程度上成為存款的替代品。近十幾年間，我國銀行理財產(chǎn)品規(guī)?？焖僭鲩L(見圖1，數(shù)據(jù)根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫和文獻[1]整理)。其中，2004—2018年處于快速增長階段，2019年小幅度收縮隨后反彈，2020年我國銀行理財產(chǎn)品規(guī)模達到25.86萬億元。

圖1 2004—2020年我國銀行理財產(chǎn)品規(guī)模圖

影子銀行體系監(jiān)管套利問題曾經(jīng)被認為是引發(fā)次貸危機的重要原因。近年來，在監(jiān)管趨嚴的背景下，防范和化解重大金融風險成為研究的熱點問題。2020年12月，中國銀保監(jiān)會發(fā)布《中國影子銀行報告》，指出銀行理財產(chǎn)品是我國影子銀行的主要組成部分之一，并以套利為主要目的。本文根據(jù)穆迪公司關于我國影子銀行的系列研究報告(《中國影子銀行季度監(jiān)測報告》)整理出我國影子銀行規(guī)模圖(見圖2)。其中，2020年我國影子銀行規(guī)模約為59.2萬億，其中理財產(chǎn)品和資管計劃對接資產(chǎn)規(guī)模為24.7萬億，占我國影子銀行體系的41.72%。由圖2可知，2014年后銀行理財產(chǎn)品成為我國影子銀行占比最大的組成部分。

圖2 2010—2020年我國影子銀行規(guī)模圖資料來源：作者根據(jù)穆迪《中國影子銀行季度監(jiān)測報告》整理繪制。

銀行理財產(chǎn)品種類繁多，涉及的資金規(guī)模龐大。對理財產(chǎn)品按照投資期限和收益類型劃分，可知銀行理財產(chǎn)品以非保本浮動收益型為主，并具有短期化的特點(見圖3和圖4。數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)計區(qū)間為2014年10月—2018年5月。Wind現(xiàn)已停止更新)。銀行理財產(chǎn)品是以銀行為主導的影子銀行業(yè)務，銀行將其作為各類通道業(yè)務的橋梁來實施套利，具有嵌套性、資金錯配等特點，容易引發(fā)系統(tǒng)性金融風險。當前在“資管新規(guī)”的過渡期內，銀行理財產(chǎn)品仍游離在監(jiān)管體系的邊緣。銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度增加意味著金融風險的增加，其監(jiān)管套利程度還會影響到貨幣政策調控的有效性，因此必須加強對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的研究，尤其是對其套利程度的定量化研究。

圖3 各投資期限理財產(chǎn)品發(fā)行量資料來源：作者根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫整理繪制。

圖4 各收益類型理財產(chǎn)品發(fā)行量資料來源：作者根據(jù)Wind數(shù)據(jù)庫整理繪制。

當前從國內外文獻研究來看，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的研究主要表現(xiàn)在，對影子銀行及其監(jiān)管套利從定性角度研究其動因、模式、市場影響和風險化解等方面。相關文獻單獨對商業(yè)銀行理財產(chǎn)品研究較少，對商業(yè)銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度等定量研究則更少見，對影子銀行監(jiān)管套利程度的測度研究同樣很少見。為彌補研究中的相關不足，本文擬以商業(yè)銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度及其風險化解為研究對象，對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度是本文的主要創(chuàng)新點。

本文的研究目的是，在測度銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的基礎上，尋找化解相關風險的對策。本文從兩個方面來實現(xiàn)此目的。一是對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度進行單項和總體測度，并在此基礎上提出直接針對理財產(chǎn)品監(jiān)管套利風險的化解對策。這個對策可以看作是微觀和行業(yè)層面的對策。二是進一步從宏觀層面或者宏觀政策尤其是貨幣政策的角度提出化解理財產(chǎn)品套利風險的對策。為此，本文將銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的程度作為變量引入貨幣政策規(guī)則中，實證分析其對貨幣政策的影響，論證理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度作為貨幣政策關注目標的可行性。從全文最終的分析結果上看，上述目標均已實現(xiàn)。

二、文獻綜述

監(jiān)管套利理論興起于20世紀90年代初。從以往分析看，大多數(shù)文獻集中于利用實證分析證明監(jiān)管套利的存在，以及利用監(jiān)管套利理論去解釋現(xiàn)實經(jīng)濟中的問題。但是，關于監(jiān)管套利程度測度的研究十分少見。

一些文獻驗證了監(jiān)管套利的存在性。Rao等(2011)[2]認為，企業(yè)通常將監(jiān)管差異視為公司政策性的機遇，并挖掘這種監(jiān)管差異使其競爭者處于劣勢。Houston等(2012)[3]認為，跨國監(jiān)管差異影響國際銀行資本流動，銀行會轉移資金去監(jiān)管程度更寬松的市場。這種監(jiān)管套利行為的存在，削弱了國內監(jiān)管機構管控銀行風險承擔的能力。Carbo-valverde等(2012)[4]檢驗了歐盟各國銀行安全網(wǎng)利益的規(guī)模和特征，表明監(jiān)管差異有助于解釋跨境并購的監(jiān)管套利活動，各國央行需要評估伙伴國監(jiān)管強弱差異所導致的后果。Karolyi和Taboada(2015)[5]研究了銀行監(jiān)管的差異如何影響跨境銀行收購和股價對跨境交易公告的反應，當收購方來自約束性更強的銀行監(jiān)管環(huán)境時，圍繞交易公告的總體異?；貓鬄檎腋?。同時，不良的監(jiān)管套利通常是在“監(jiān)管競次”動機下驅動的，而良性監(jiān)管套利目的是為了開拓業(yè)務和多樣化經(jīng)營。Ferri和Pesic(2017)[6]研究了銀行的監(jiān)管套利行為，得出銀行監(jiān)管套利是存在的，其通過操縱內部評級模型的風險權重來實現(xiàn)，高級別的內部評級銀行在風險權重操縱方面有更大的自由度。Temesvary(2018)[7]研究發(fā)現(xiàn)美國銀行在其海外活動中普遍規(guī)避監(jiān)管，在監(jiān)管較少的國家建立分支機構，并通過跨境貸款在監(jiān)管更嚴格的司法管轄區(qū)為借款人提供服務；外資持股比例較低的低資本銀行最容易規(guī)避監(jiān)管；銀行在外國監(jiān)管下的風險敞口與其海外活動的盈利能力之間存在著強烈的負相關關系。Buchak等(2018)[8]指出，傳統(tǒng)銀行受到更多監(jiān)管約束后市場份額會收縮，而影子銀行填補了這些空隙，基于抵押貸款的定量模型分析表明監(jiān)管因素導致約60%的影子銀行增長。郁蕓君等(2021)[9]測算了銀行真實不良貸款率，通過與其披露的不良貸款率進行對比，反映出銀行隱藏不良貸款等規(guī)避監(jiān)管事實。

另一些文獻利用監(jiān)管套利理論去解釋現(xiàn)實經(jīng)濟中的現(xiàn)象。Carruthers和Lamoreaux(2016)[10]把關于監(jiān)管套利理論的文獻歸為四類，即勞動力管制、環(huán)境保護、公司治理以及銀行和金融。Goyal(2010)[11]認為監(jiān)管失敗會導致經(jīng)濟的過度波動、順周期性和信息失靈等負面影響，審慎監(jiān)管的全球協(xié)調是必要的，其普遍應用可以防止監(jiān)管套利。Fung等(2011)[12]研究了市場障礙、貿(mào)易數(shù)據(jù)違規(guī)和稅收誘導下監(jiān)管套利之間的關系，發(fā)現(xiàn)企業(yè)通過貿(mào)易將資金轉移到中國內地邊境，通常是香港或者離岸避稅地區(qū)，再以外國直接投資形式重新進入中國以節(jié)約稅收成本。Kroszner和Strahan(2011)[13]指出監(jiān)管套利推動了資產(chǎn)支持商業(yè)票據(jù)(ABCP)市場的爆炸式增長，而該市場存在較大的金融風險。Sherpa(2013)[14]認為，基于影子銀行的功能進行監(jiān)管可以減小監(jiān)管套利規(guī)模，但這可能以經(jīng)濟增長放緩為代價。Erel等(2014)[15]基于監(jiān)管套利理論發(fā)現(xiàn)，銀行持有高評級證券的資本要求相對較低，與具有類似資本要求的其他證券相比，高評級部分證券的收益率更高，使得高評級證券隨著銀行監(jiān)管成本的增加而增加，隨著銀行監(jiān)管審查成本的降低而減少。Boyson等(2016)[16]發(fā)現(xiàn)，具有高特許經(jīng)營價值的銀行擁有低風險和高資本水平是最理想的，具有低特許經(jīng)營價值的銀行擁有高風險和低資本水平是最優(yōu)選擇。防范銀行監(jiān)管套利最好的方法是影響其特許經(jīng)營價值。Plantin(2015)[17]指出，影子銀行的崛起很大程度上是由監(jiān)管套利推動的，影子銀行在監(jiān)管保護傘之外重現(xiàn)銀行業(yè)的基本要素，例如貨幣市場基金股份扮演存款的角色，而資產(chǎn)支持證券(ABS)扮演著長期資產(chǎn)的角色等。Wright和Rosen(2018)[18]指出，中國監(jiān)管機構內部的競爭因素結合在一起，產(chǎn)生一系列監(jiān)管漏洞，促進了影子銀行的發(fā)展。馬亞明等(2018)[19]從監(jiān)管套利視角去研究影子銀行對房地產(chǎn)市場的影響，發(fā)現(xiàn)影子銀行推動了房地產(chǎn)規(guī)模的擴張。陳國進等(2021)[20]從監(jiān)管套利視角出發(fā)，分析銀行系統(tǒng)性風險累積的內在機理，指出監(jiān)管套利弱化資產(chǎn)透明度和資本監(jiān)管機制對銀行系統(tǒng)性風險承擔的約束作用。周安(2019)[21]研究發(fā)現(xiàn)，影子銀行規(guī)模在銀行競爭下快速增大，對貨幣政策傳導的有效性造成實質性影響。Chen等(2018)[22]研究了中國貨幣政策與影子銀行的關系，發(fā)現(xiàn)2009—2015年緊縮的貨幣政策導致影子銀行貸款快速上升，抵消了傳統(tǒng)銀行貸款預期下降的影響，抵消了貨幣政策對銀行信貸總量調控的有效性。王艷艷等(2020)[23]研究發(fā)現(xiàn)，銀行延付薪酬雖然能改善表內的風險評價指標，但卻以影子銀行的方式轉移了高風險貸款以實現(xiàn)監(jiān)管規(guī)避。Holden等(2020)[24]指出增加事前監(jiān)管成本可能會遏制明顯有監(jiān)管套利行為的公司，但此做法可能遭受公眾抵制并被指責扼殺創(chuàng)新。陳和和陳增歡(2020)[25]在監(jiān)管套利的模式分析上進行了實證分析，發(fā)現(xiàn)銀行核心資本充足率偏低時，會通過票據(jù)類買入返售業(yè)務和收回同業(yè)拆借款項來規(guī)避監(jiān)管。Boyer和Kempf(2020)[26]研究發(fā)現(xiàn)監(jiān)管博弈的唯一納什均衡是一個集合契約，在監(jiān)管套利的驅動下，監(jiān)管機構甚至無法區(qū)分不同效率水平的銀行。蔣為等(2021)[27]通過分析海外監(jiān)管套利機制，發(fā)現(xiàn)中資銀行的海外擴張?zhí)嵘似滹L險資產(chǎn)持有水平。侯成琪和黃彤彤(2020)[28]研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行在監(jiān)管套利動機下向影子銀行轉移資金以規(guī)避監(jiān)管，弱化了銀行監(jiān)管的有效性。

從上述文獻分析來看，定量研究監(jiān)管套利程度的文獻很少見，而以銀行理財產(chǎn)品為對象的監(jiān)管套利程度的定量研究則更少。雖然國內有少量文獻研究銀行理財產(chǎn)品，但是基本屬于定性研究這一類，對監(jiān)管套利程度進行定量的研究基本缺乏。例如，王曉倩(2015)[29]歸納并分析了銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的模式和種類。劉莉亞等(2019)[30]研究發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行在監(jiān)管套利驅動下擴張表外理財業(yè)務，但提高銀行透明度和理財產(chǎn)品透明度可以緩解影子銀行過度承擔風險。邵新建等(2020)[31]研究了理財產(chǎn)品崛起的機制，發(fā)現(xiàn)銀行通過打造理財產(chǎn)品表外投資通道來應對越來越嚴格的資本金監(jiān)管要求。王天奇(2021)[32]驗證了銀行理財產(chǎn)品參與貨幣政策的利率傳導過程。同時，從本文引言部分的描述來看，理財產(chǎn)品的規(guī)模已經(jīng)十分龐大，占我國影子銀行體系的比例較大，其對金融風險和貨幣政策的影響已經(jīng)不容忽視。本文以銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度為研究對象，既能夠彌補相關文獻研究的不足，也能給政策制定尤其是規(guī)避相關金融風險提供一定的實證依據(jù)。對銀行理財產(chǎn)品的監(jiān)管套利程度進行測度是本文主要的創(chuàng)新點。本文參考事件研究法的思路，構建銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度方法，對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度分單項和總體進行測度，并運用TVP-VAR模型來檢驗銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策的沖擊效應。本文接下來的研究分為以下幾個部分：第一，參考事件研究法的思想來設計銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度方法。第二，對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度分單項和總體進行測度。第三，運用TVP-VAR模型檢驗銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策的沖擊效應。最后提出相應的政策建議。

三、監(jiān)管套利程度的測算方法

銀行理財產(chǎn)品是我國影子銀行體系的重要組成部分，其部分游離在監(jiān)管體系之外，具有監(jiān)管套利的特性。從引發(fā)監(jiān)管套利的原因來看，有效市場假說是解釋包括銀行理財產(chǎn)品在內的影子銀行監(jiān)管套利的重要理論基礎(限于文章篇幅，本文不展開論述)。進一步來看，事件研究法的基本思想是，測度異常收益率或累積異常收益率，從而說明市場的扭曲程度或者非有效程度。從理論上來說，銀行理財產(chǎn)品的收益率剔除不存在監(jiān)管套利狀態(tài)時的標準收益率，即理財產(chǎn)品的異常收益率或累積異常收益率，可以在一定程度上反映監(jiān)管套利程度的大小。這個思想與事件研究法中的異常收益率的測度思想是吻合的。鑒于上述理由，本文借鑒事件研究法的思路，測度銀行理財產(chǎn)品的異常收益率和累積異常收益率并用來反映監(jiān)管套利的程度。由于國內外文獻中鮮有文獻對包括理財產(chǎn)品在內的影子銀行監(jiān)管套利程度進行定量測度，本文借鑒事件研究法的思路使用異常收益率或者累積異常收益率來測度理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的程度，是一種進行定量化研究的努力和嘗試，是為了彌補相關研究的不足。

本文參考事件研究法的思想來設計銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度方法，并將銀行理財產(chǎn)品分單項和總體進行測度。其測算的基本思路是首先設立事件窗口，利用股價計算出實際收益率，然后剔除事件沒有發(fā)生時的正常收益率，計算得出異常收益率(Abnormal Return，下文簡稱AR)和累積異常收益率(Cumulative Abnormal Return，下文簡稱CAR)，以此來測算出事件的影響程度。

(1)

事件研究法對于本文監(jiān)管套利程度測算方法的構建具有啟示作用。銀行理財產(chǎn)品作為我國影子銀行的組成部分，具有監(jiān)管套利的基礎。本文借鑒事件研究法，將銀行理財產(chǎn)品的收益率剔除無監(jiān)管套利狀態(tài)時的標準收益率，計算得出異常收益率(AR)和累積異常收益率(CAR)來反映其監(jiān)管套利程度。本文將銀行理財產(chǎn)品按照投資期限劃分為3個月、6個月和1年期三個種類，然后分別選取相應的標準收益率，測算出單項和總體產(chǎn)品的監(jiān)管套利程度，具體的測算方法如下：

(2)

(3)

四、銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度

(一)單項理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度

1.短期理財產(chǎn)品(投資期限3個月)。

短期理財產(chǎn)品的異常收益率分布見圖5，短期理財產(chǎn)品的累積異常收益率分布見圖6。由圖5可以看出，短期理財產(chǎn)品的異常收益率散點分布在總體上呈波浪式上升，共有4個波峰和3個谷底，最高峰值出現(xiàn)在2018年2月，達到3.84%，2018年之后逐漸下降。由圖6可以看出短期理財產(chǎn)品的累積異常收益率散點呈現(xiàn)出向右上方傾斜的近線性分布，在本文統(tǒng)計周期內(2010年1月—2020年12月)累積異常收益率為337.56%。短期理財產(chǎn)品累積異常收益率分布呈現(xiàn)出上述特征有以下原因：一是本文將存在監(jiān)管套利狀態(tài)和不存在監(jiān)管套利狀態(tài)的收益率進行比較并求其差額，求出異常收益率再進行時間上的累加。二是本文選擇的不存在監(jiān)管套利狀態(tài)的標準收益率為定期存款利率，此值小于理財產(chǎn)品收益率并使異常收益率為正值。

圖5 短期理財產(chǎn)品異常收益率分布圖資料來源：作者根據(jù)測算結果繪制。

圖6 短期理財產(chǎn)品累積異常收益率分布圖資料來源：作者根據(jù)測算結果繪制。

2.中期理財產(chǎn)品(投資期限6個月)。

中期理財產(chǎn)品的異常收益率情況見圖7，中期理財產(chǎn)品的累積異常收益率情況見圖8。由圖7可以看出，中期理財產(chǎn)品的異常收益率散點分布在總體上呈波浪式上升，共有4個波峰和4個谷底，最高峰值出現(xiàn)在2018年2—3月，達到3.68%，2018年之后逐漸下降。從圖8可以看出中期理財產(chǎn)品的累積異常收益率呈現(xiàn)出向右上方傾斜的近線性分布，在本文統(tǒng)計周期內(2010年1月—2020年12月)累積異常收益率為330.21%。中期理財產(chǎn)品累積異常收益率分布呈現(xiàn)出上述特征的原因，與短期理財產(chǎn)品相同，即與測度的方法和參照標準有關(見短期理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度測度)。

圖7 中期理財產(chǎn)品異常收益率分布圖資料來源：作者根據(jù)測算結果繪制。

圖8 中期理財產(chǎn)品累積異常收益率分布圖資料來源：作者根據(jù)測算結果繪制。

3.長期理財產(chǎn)品(投資期限1年)。

長期理財產(chǎn)品的異常收益率情況見圖9，長期理財產(chǎn)品的累積異常收益率情況見圖10。由圖9可以看出，長期理財產(chǎn)品的異常收益率散點分布在總體上呈波浪式上升，但在2013年之前散點分布的連續(xù)性較弱，分別有三個明顯的波峰和谷底，最高峰值出現(xiàn)在2018年3月，達到3.53%，2018年之后逐漸下降。由圖10可以看出長期理財產(chǎn)品的累積異常收益率散點呈現(xiàn)出向右上方傾斜的近線性分布，在本文統(tǒng)計周期內(2010年1月—2020年12月)累積異常收益率為339.36%。

圖9 長期理財產(chǎn)品異常收益率分布圖資料來源：作者根據(jù)測算結果繪制。

圖10 長期理財產(chǎn)品累積異常收益率分布圖資料來源：作者根據(jù)測算結果繪制。

通過對比各單項理財產(chǎn)品的異常收益率和累積異常收益率可以得出，短期和長期理財產(chǎn)品的監(jiān)管套利程度相差較小，中期理財產(chǎn)品的監(jiān)管套利程度最低。同時可以發(fā)現(xiàn)，短期理財產(chǎn)品體量大、異常收益率峰值較高，是各單項理財產(chǎn)品中監(jiān)管套利程度最高的品種。

(二)理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的總體測度

本文對總體理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度是通過各單項理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的加權平均計算出來，但由于3個月、6個月和1年期理財產(chǎn)品沒有相應的發(fā)行量數(shù)據(jù)，本文參考另外統(tǒng)計口徑的發(fā)行量作為權重(1)本文根據(jù)投資期限1個月以下、1～3個月、3～6個月、6～12個月和1年以上的理財產(chǎn)品在統(tǒng)計周期內(2014年10月—2018年5月，Wind數(shù)據(jù)庫現(xiàn)已停更)的累積發(fā)行量占比作為權重。其中，3個月期理財產(chǎn)品的權重=投資期限1個月以下+投資期限1～3個月的累積發(fā)行量占比≈0.545 1，6個月期理財產(chǎn)品的權重=投資期限3～6個月+投資期限6～12個月的累積發(fā)行量占比≈0.409 7，1年期理財產(chǎn)品的權重=投資期限1年以上的累積發(fā)行量占比≈0.045 1。，具體的測度結果如圖11和圖12所示。總體理財產(chǎn)品的異常收益率分布見圖11，總體理財產(chǎn)品的累積異常收益率分布見圖12。由圖11可以看出，總體理財產(chǎn)品的異常收益率散點分布在總體上呈波浪式上升，分別有4個頂峰和3個谷底，最高峰值出現(xiàn)在2018年2月，達到3.76%，2018年之后逐漸下降。由圖12可以看出總體理財產(chǎn)品的累積異常收益率散點呈現(xiàn)出向右上方傾斜的近線性分布，在本文統(tǒng)計周期內(2010年1月—2020年12月)累積異常收益率為334.59%?？傮w理財產(chǎn)品累積異常收益率分布呈現(xiàn)上述特征的原因與短期理財產(chǎn)品相同，即與測度的方法和參照標準有關(見短期理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度測度)。

圖11 總體理財產(chǎn)品異常收益率分布圖資料來源：作者根據(jù)測算結果繪制。

圖12 總體理財產(chǎn)品累積異常收益率分布圖資料來源：作者根據(jù)測算結果繪制。

上述測算結果表明，銀行理財產(chǎn)品存在監(jiān)管套利，并且監(jiān)管套利程度(累積異常收益率)呈現(xiàn)出逐年上升的趨勢。

五、銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策的沖擊效應

為了進一步從宏觀層面提出化解銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利風險的對策，本文將監(jiān)管套利程度引入貨幣政策規(guī)則中，實證分析監(jiān)管套利程度對貨幣政策的沖擊效應，并分析監(jiān)管套利程度作為貨幣政策關注目標的可行性。在本部分，首先從理論上分析理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度影響貨幣政策的作用機制，然后進行相關檢驗和實證結果分析。

(一)將銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度納入貨幣政策規(guī)則的依據(jù)

貨幣政策與銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的相互影響主要體現(xiàn)在兩方面。一方面，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利干擾利率傳導。當經(jīng)濟過熱時，央行可以通過操作目標提高利率，流動性的收緊導致銀行無法滿足資金缺口，進而催生銀行發(fā)行理財產(chǎn)品進行監(jiān)管套利。銀行為了滿足資金缺口，提升理財產(chǎn)品資金端的利率以吸引投資者，這導致理財產(chǎn)品投資端的利率也因資金成本上升而提高。銀行理財產(chǎn)品通常對接債券以及非標資產(chǎn)等，理財投資利率上升導致企業(yè)轉向銀行貸款滿足資金需求，由此推動貸款利率上漲。反之，當央行降低利率刺激經(jīng)濟的時候，理財產(chǎn)品資金利率下降導致投資成本降低，企業(yè)轉向影子銀行等非正規(guī)金融渠道融資，導致銀行貸款利率下降。銀行理財產(chǎn)品的監(jiān)管套利部分扭曲了貨幣政策操作目標向中介目標的傳導。另一方面，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利直接影響中介目標，即貨幣供應量和社會融資規(guī)模等。以銀行理財產(chǎn)品為代表的影子銀行游離在監(jiān)管的邊緣，其資金利率高于正規(guī)金融渠道，因此吸引大量逐利的資金，這給貨幣供應量這個中介目標的調控帶來較大的不確定性。同時，影子銀行是我國金融體系的有效補充，在一定程度上提高了金融系統(tǒng)的效率。通過正規(guī)金融渠道難以獲得融資的中小微企業(yè)轉向影子銀行以滿足融資需求，由此增加了社會融資規(guī)模，進而影響到貨幣政策最終目標的實現(xiàn)。基于上述影響機制，本文認為可以將銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度納入貨幣政策的關注目標中。

(二)將監(jiān)管套利程度引入泰勒規(guī)則

相機抉擇和規(guī)則型貨幣政策是世界各國貨幣當局廣泛實踐的貨幣政策方式。規(guī)則型貨幣政策包括調控數(shù)量的麥克勒姆規(guī)則和調控價格的泰勒規(guī)則，規(guī)則型貨幣政策操作框架見圖13。我國自1996年將貨幣供應量作為中介目標以來，貨幣政策以數(shù)量型調控為主。但隨著金融市場的不斷創(chuàng)新，數(shù)量型調控的效果逐漸下降。隨著我國經(jīng)濟向高質量發(fā)展，貨幣政策不斷由數(shù)量調控向價格調控轉型。本文在分析貨幣政策與銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的相互影響機制基礎上，引入理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度來對泰勒規(guī)則進行拓展。

圖13 規(guī)則型貨幣政策操作框架資料來源：作者整理。

Taylor(1993)[33]提出可以通過短期利率調節(jié)產(chǎn)出和通貨膨脹率，泰勒規(guī)則有以下形式：

(4)

(5)

其中，ARt代表銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度。公式(5)為本文擴展的貨幣政策規(guī)則模型。

(三)變量的選取與平穩(wěn)性檢驗

基于本文擴展的貨幣政策規(guī)則模型，本文選取相應的變量來檢驗理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策的沖擊效應。這些變量包括銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的程度、產(chǎn)出缺口、通脹缺口和利率缺口。本文實證部分的變量樣本時間為：2010年1月—2020年12月，頻率為季度。

銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度：銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的程度，由前文測算的理財產(chǎn)品的總體異常收益率來表示。本文在各單項產(chǎn)品監(jiān)管套利程度基礎上根據(jù)權重求得總體產(chǎn)品的監(jiān)管套利程度。此處將前文測得的理財產(chǎn)品異常收益率由月度頻率取平均值調整為季度，用AR表示。數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫，統(tǒng)計周期為2010年1月—2020年12月。

通脹缺口:本文采用2000—2020年的CPI數(shù)據(jù)計算通脹缺口。將原始月度CPI取均值調整為季度數(shù)據(jù)，作為衡量物價水平的代理變量，再用統(tǒng)計期內的CPI平均值2.25%作為通貨膨脹目標，實際CPI減去目標CPI即為通脹缺口，用CPI_gap表示。數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局。

利率缺口:本文采用2000—2020年的銀行間7天同業(yè)拆借利率數(shù)據(jù)計算利率缺口。按照每個季度內相應的月度同業(yè)拆借成交金額作為權重轉換為季度數(shù)據(jù)，并減去同期CPI得出實際利率，再用HP濾波求出潛在值，實際利率減去潛在利率得到利率缺口，用R_gap表示。數(shù)據(jù)來自Wind數(shù)據(jù)庫。

產(chǎn)出缺口:本文采用2000—2020年的GDP數(shù)據(jù)計算產(chǎn)出缺口?？紤]到價格因素和季節(jié)因素，首先將數(shù)據(jù)除以2000年為基期的CPI調整為實際GDP，再用Census ×12方法進行季節(jié)性調整，采用HP濾波得到潛在值，用實際GDP減去潛在GDP得出產(chǎn)出缺口?？紤]到產(chǎn)出缺口數(shù)值過大，取萬億為單位，用GDP_gap表示。數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局。

平穩(wěn)性檢驗:對各變量進行ADF檢驗，可以看出各變量經(jīng)過一階差分處理后均在1%的顯著性水平上平穩(wěn)(見表1)。

表1 變量的平穩(wěn)性檢驗(ADF)

資料來源：作者利用Eviews計算得到。

(四)實證分析模型的構建與設定

1.TVP-VAR模型。

由于現(xiàn)代金融系統(tǒng)中存在著結構變革與宏觀事件沖擊，研究者們普遍認為常參數(shù)貨幣政策規(guī)則的適用性在減弱?；诖?，本文采用具有時變參數(shù)的TVP-VAR模型來研究引入監(jiān)管套利程度擴展的貨幣政策規(guī)則?；A的VAR模型為以下形式：

Ayt=F1yt-1+F2yt-2+…+Fsyt-s+μt

t=s+1, …,n

(6)

公式(6)中，yt為k×1維可觀測變量，A,F1,…,FS為k×k維系數(shù)矩陣，μt為k×1維擾動項，μt～N(0,ΣΣ′)，Σ為k×k維對角矩陣，A為下三角矩陣，即：

令Bi=A-1F,i=1,…,s，則公式(6)可整理為：

yt=B1yt-1+B2yt-2+…+Bsyt-s+A-1Σεt,εt～N(0,Ik)

(7)

yt=Xtβ+A-1Σεt

(8)

公式(8)即為SVAR模型的一般形式，將式中各系數(shù)向動態(tài)推廣便得到TVP-VAR模型：

(9)

βt+1=βt+μβt，αt+1=αt+μαt，ht+1=ht+μht

t=s+1, …,n

其中，βs+1～N(μβ0,Σβ0)，αs+1～N(μα0,Σα0)，hs+1～N(μh0,Σh0)。

2.模型設定。

運用MCMC算法對模型參數(shù)進行估計，迭代10 000次得到有效樣本，參數(shù)估計結果見表2。由表2可知，Geweke的CD收斂診斷值均小于5%水平下的臨界值1.96，表明MCMC算法抽樣收斂。Inef.值最大為54.72，即抽樣10 000次得到182個不相關的樣本，足以支持模型的后驗推斷。

表2 模型參數(shù)估計結果

(五)結果分析

1.等間隔脈沖響應分析。

銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策沖擊的等間隔脈沖響應見圖14。其中，實線、長虛線和短虛線分別表示滯后2、4、6期的動態(tài)響應特征。由圖可以看出，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對通脹缺口、利率缺口和產(chǎn)出缺口的沖擊，以及利率缺口對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度、通脹缺口和產(chǎn)出缺口的沖擊在等間隔的滯后期總體變化趨勢基本相同，表明模型估計結果是穩(wěn)健的。

(1)銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對通脹缺口、利率缺口和產(chǎn)出缺口沖擊的等間隔脈沖響應見圖14的第一行。由圖可見，通脹缺口受到理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為負，曲線持續(xù)下降并于2015年左右下降到谷底，隨后逐漸減弱，沖擊效果在不同間隔期的差別不大。利率缺口受到理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為正，曲線持續(xù)上升并于2017年左右到達頂峰，隨后逐漸減弱，沖擊的效果在短期較為強烈，中長期逐漸降低。產(chǎn)出缺口受到理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為負，在2015年左右脈沖響應曲線由負轉正，沖擊效果在長期內逐漸增強。

(2)利率缺口對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度、通脹缺口和產(chǎn)出缺口沖擊的等間隔脈沖響應見圖14的第二行。由圖可見，理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度受到利率缺口一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為正，在2014年左右達到峰值，隨后逐漸減弱，沖擊的效果在中長期較為強烈。通脹缺口受到利率缺口一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為負，滯后2、4、6期的脈沖響應曲線依次在2015、2017、2018年左右由負轉正，沖擊的效果在長期逐漸增強。產(chǎn)出缺口受到利率缺口一個標準差的正向沖擊后，滯后2期和4期的脈沖響應曲線為正，滯后6期的脈沖響應曲線由負轉正，沖擊的效果在短期較為強烈，中長期逐漸減弱。

圖14 銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策沖擊的等間隔脈沖響應圖資料來源：作者根據(jù)實證結果繪制。

2.時點脈沖響應分析。

銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策沖擊的時點脈沖響應見圖15。本文以影響銀行理財產(chǎn)品的相關政策以及對宏觀經(jīng)濟沖擊的事件作為選擇時點的依據(jù)。本文第一個時點為2015年第四季度，央行下調存貸款基準利率，放開存款利率上限管制，意味著基本放開利率管制。第二個時點為2018年第三季度，銀保監(jiān)會發(fā)布“資管新規(guī)細則”和“理財新規(guī)”，明確理財產(chǎn)品的投資范圍和過渡期內的估值方法，全面規(guī)范銀行理財業(yè)務。第三個時點為2020年第一季度，重大突發(fā)公共衛(wèi)生事件“新冠肺炎”大流行，對我國經(jīng)濟造成較大沖擊。

(1)銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對通脹缺口、利率缺口和產(chǎn)出缺口沖擊的時點脈沖響應見圖15的第一行。通脹缺口受到理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為負，表明理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對通脹缺口產(chǎn)生負向的抑制作用。第一個時點的脈沖響應較為強烈，曲線繼續(xù)下降到第二期達到谷底隨后上升。第二和第三個時點的脈沖響應曲線基本重合。利率缺口受到理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為正，表明理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對利率缺口產(chǎn)生正向的促進作用。第一個時點的脈沖響應較為強烈，第二和第三個時點的脈沖響應曲線基本重合。產(chǎn)出缺口受到理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為正，表明理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對產(chǎn)出缺口產(chǎn)生正向的促進作用，總體上第二和第三個時點的脈沖響應較為強烈，第三期之后第二和第三個時點的脈沖響應曲線基本重合。

(2)利率缺口對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度、通脹缺口和產(chǎn)出缺口沖擊的脈沖響應見圖15的第二行。理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度受到利率缺口一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為正，表明利率缺口對理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度產(chǎn)生正向的促進作用，第一個時點的響應較為強烈，第二和第三個時點的脈沖響應曲線趨勢相同并且基本重合。通脹缺口受到利率缺口一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線先正后負，第一個時點的脈沖響應較為強烈，第二和第三個時點的脈沖響應曲線基本重合，分別在第二期和第四期由正轉負，表明利率缺口對通脹缺口產(chǎn)生先促進后抑制的作用。產(chǎn)出缺口受到利率缺口一個標準差的正向沖擊后，脈沖響應曲線為正，表明利率缺口對產(chǎn)出缺口產(chǎn)生正向的促進作用，在三個時點下的脈沖響應曲線基本重合。

圖15 銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策沖擊的時點脈沖響應圖資料來源：作者根據(jù)實證結果繪制。

六、主要結論與化解監(jiān)管套利風險的對策

(一)主要結論

本文對理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度分為單項測度和總體測度。第一，單項理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度測度的結果表明，短期、中期和長期的銀行理財產(chǎn)品異常收益率呈現(xiàn)出波浪式上升的趨勢，從2018年至今處于穩(wěn)中有降的階段。累積異常收益率呈現(xiàn)出向右上方傾斜的近線性分布，表明近年來各單項理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度逐漸加深。其中，短期理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度最大，長期理財產(chǎn)品次之，中期理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度較低。短期理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的程度最高，與短期理財產(chǎn)品流動性較強有關，與短期資金的機會成本或機會收益有關，也與短期資金市場的供求狀況及短期理財市場的監(jiān)管較缺失等因素有關。這提示，從期限結構來看，應該將短期理財產(chǎn)品作為監(jiān)管和化解風險的重點。第二，從理財產(chǎn)品監(jiān)管套利總體程度的測度來看，銀行理財產(chǎn)品異常收益率同樣呈現(xiàn)出波浪式上升的趨勢，從2018年至今處于穩(wěn)定下降的階段。累積異常收益率呈現(xiàn)出向右上方傾斜的近線性分布，表明銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度從總體上看也在逐漸加深。出現(xiàn)這種情況的原因，一方面在于2018年出臺“資管新規(guī)”后，理財產(chǎn)品市場受到一定的監(jiān)管和約束，使理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度從分布上看在2018年以后出現(xiàn)一定程度的下降，這說明“資管新規(guī)”有效，應該繼續(xù)推進將理財產(chǎn)品納入監(jiān)管范圍。另一方面，理財產(chǎn)品累積異常收益率仍在上升，說明盡管“資管新規(guī)”等監(jiān)管政策產(chǎn)生了一定的效果，但距離較好地遏制監(jiān)管套利風險仍有一定差距。

將理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度引入泰勒規(guī)則，通過TVP-VAR模型檢驗發(fā)現(xiàn)以下一些特征。第一，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對利率缺口產(chǎn)生正向的促進作用，沖擊在短期較為強烈，中長期依次減弱。同時，利率缺口對銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度產(chǎn)生正向的促進作用，沖擊在中長期較為強烈，在短期相對較小。第二，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對產(chǎn)出缺口產(chǎn)生先負向后正向的作用，越往后沖擊效果越強，但是波動也較大。銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利對產(chǎn)出缺口目標的調節(jié)具有一定的不確定性。第三，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對通脹缺口產(chǎn)生負向的抑制作用，在不同的間隔期脈沖響應曲線差別不大。從總體上看，理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度主要通過對利率的作用對貨幣政策造成一定影響。這個實證分析表明，理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度與利率有一定的正向相關，而且與利率一樣對通貨膨脹有一定的抑制作用，將理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度納入貨幣政策規(guī)則具有一定的實證依據(jù)，理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度可以在一定程度上作為貨幣政策的關注目標，這個結論與本文在前述的機制分析是吻合的。

(二)抑制銀行理財產(chǎn)品引發(fā)監(jiān)管套利風險的對策

第一，根據(jù)理財產(chǎn)品的投資期限做好分類監(jiān)管，尤其要重點監(jiān)管短期理財產(chǎn)品。從本文對各單項理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度的測度結果可知，中期理財產(chǎn)品的監(jiān)管套利程度較低，而短期和長期理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度較大。這提示，在防范和化解理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的風險時，可以進行分類監(jiān)管，并將短期理財產(chǎn)品作為防范和化解風險的重點?？梢院侠硪龑Ф唐诶碡敭a(chǎn)品延長投資期限，同時縮短長期理財產(chǎn)品的運作期。同時，要打破銀行理財產(chǎn)品的剛性兌付，使之回歸到資管本質。加強對銀行理財產(chǎn)品實行穿透式監(jiān)管的力度，有效識別理財產(chǎn)品的最終投資者以及理財資金對接的底層資產(chǎn)，打破期限錯配的“資產(chǎn)池”模式和切斷層層嵌套的“通道”模式，進而有效管控銀行理財業(yè)務帶來的潛在信用和流動性風險等。

第二，繼續(xù)推進銀行理財產(chǎn)品納入監(jiān)管體系。本文實證分析表明，雖然理財產(chǎn)品的累積異常收益仍然在逐年上升，但近年來上升幅度有所下降，這是因為理財產(chǎn)品當期的異常收益率從“資管新規(guī)”2018年年底出臺并實施以來有所下降，帶動累積異常收益率上升幅度下降。這表明，“資管新規(guī)”在一定程度上發(fā)揮了作用。在“資管新規(guī)”“理財新規(guī)”的背景下，2018年12月，銀保監(jiān)會發(fā)布《商業(yè)銀行理財子公司管理辦法》，引導銀行通過設立子公司開展理財業(yè)務，理財產(chǎn)品市場逐漸走上正軌。當前，銀行理財產(chǎn)品仍處于“資管新規(guī)”過渡期內，對不符合新規(guī)的“老產(chǎn)品”的處理思路是，從資產(chǎn)端處置不符合監(jiān)管要求的存量資產(chǎn)，以及從負債端提前終止產(chǎn)品或使之自然到期。監(jiān)管當局應可出臺配套的利好政策加快理財子公司的落地，推進銀行理財產(chǎn)品納入監(jiān)管體系，轉變理財產(chǎn)品常常游離在監(jiān)管邊緣的影子銀行屬性。同時，需要進一步完善理財子公司業(yè)務監(jiān)管以及風險評估等相關的法律法規(guī)。此外有研究表明，2018年出臺資管新規(guī)后，影子銀行系統(tǒng)的活動受到一定程度的抑制，資金雖然“脫虛”，但“向實”的程度有限(彭俞超和何山,2020)[35]。因此，政策上需要“疏堵”結合，在適度限制包括理財產(chǎn)品在內的影子銀行交易活動的同時，應該在信貸上進一步打通向實體經(jīng)濟特別是中小企業(yè)輸送資金的渠道。

第三，將銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度作為貨幣政策關注目標。本文理論分析表明，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度通過多種途徑(包括利率傳導和中介目標影響等多種機制)與貨幣政策之間存在相互影響的作用機制。本文的實證分析表明，銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對利率有正向的影響，對通貨膨脹率有負向的影響。理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度對貨幣政策的沖擊效應的實證分析結果與理論分析取得一致。鑒于這些影響及銀行理財產(chǎn)品的規(guī)模，可將理財產(chǎn)品監(jiān)管套利程度作為貨幣政策的關注目標。

第四，貨幣政策和宏觀審慎政策等政策配合遏制理財產(chǎn)品可能引發(fā)的風險。根據(jù)本文測度的結果，從總體上看，雖然銀行理財產(chǎn)品各單項的異常收益率在2018年“資管新規(guī)”出臺和實施后“穩(wěn)中有降”，但是銀行理財產(chǎn)品的累積異常收益率仍在一定程度地上升，這表明監(jiān)管套利程度在提高，由監(jiān)管套利引發(fā)的風險在增加，僅靠“資管新規(guī)”等單一政策手段來化解銀行理財產(chǎn)品監(jiān)管套利的風險仍然不夠，需要將多種政策和對策結合起來化解相關風險。同時，銀行存在為應對更加嚴格的資本金管理要求，通過發(fā)行理財產(chǎn)品將業(yè)務表外化，達到規(guī)避資本金管理的目的。因此，需要將貨幣政策與宏觀審慎政策配合起來，以遏制影子銀行引發(fā)的金融風險。當前，保持貨幣政策的穩(wěn)定和適度中性，并配合宏觀審慎政策，可能是更好的選擇。