安強(qiáng)身,孫華婕,宣亞麗

(1.濟(jì)南大學(xué) 商學(xué)院, 山東 濟(jì)南 250024;2.山東省資本市場(chǎng)創(chuàng)新發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心, 山東 濟(jì)南 250011;3.山東省財(cái)政廳 省財(cái)政研究和教育中心, 山東 濟(jì)南 250002)

一、引言

金融不僅是現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)的核心,也是國(guó)家競(jìng)爭(zhēng)力的重要構(gòu)成。近年來(lái),習(xí)近平總書(shū)記在中央政治局集體學(xué)習(xí)以及全國(guó)金融工作會(huì)議等重要場(chǎng)合,多次強(qiáng)調(diào)金融工作、金融穩(wěn)定以及金融安全的重要性。2017年,國(guó)務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會(huì)(1)2023年9月24日,中共中央辦公廳、國(guó)務(wù)院辦公廳調(diào)整中國(guó)人民銀行職責(zé)機(jī)構(gòu)編制,不再保留國(guó)務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會(huì)及其辦公室,將國(guó)務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會(huì)辦公室職責(zé)劃入中央金融委員會(huì)辦公室。的成立,更是我國(guó)金融穩(wěn)定與金融安全發(fā)展重要性的彰顯。金融穩(wěn),經(jīng)濟(jì)穩(wěn)。在全球經(jīng)濟(jì)深度調(diào)整、國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速下行壓力加大的雙重影響下,我國(guó)金融業(yè)發(fā)展面臨的“黑天鵝”“灰犀?！憋L(fēng)險(xiǎn)不斷積聚并增強(qiáng)。新發(fā)展格局下,防控和化解金融風(fēng)險(xiǎn),深化金融體制機(jī)制改革以保障金融穩(wěn)定和支持經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展成為當(dāng)前的核心任務(wù)之一。

防控和化解金融風(fēng)險(xiǎn)、精準(zhǔn)識(shí)別與洞悉風(fēng)險(xiǎn)源及其引致因素是首要前提。不論是2014年以來(lái)IMF、BIS不斷對(duì)我國(guó)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)的警示,還是近年來(lái)國(guó)家金融監(jiān)督管理總局領(lǐng)導(dǎo)集體多次表示有關(guān)房地產(chǎn)是現(xiàn)階段我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)最大的“灰犀?！钡恼摂?均顯示影子銀行和房地產(chǎn)風(fēng)險(xiǎn)已成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中的重要金融壓力[1]。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)增速放緩、虛擬行業(yè)利潤(rùn)高漲以及實(shí)體經(jīng)濟(jì)不景氣,非金融企業(yè)影子銀行化現(xiàn)象愈演愈烈,具體表現(xiàn)為越來(lái)越多的企業(yè)突破原有生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)范圍,涉足金融領(lǐng)域,利用自身融資優(yōu)勢(shì)將原本用于生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)性業(yè)務(wù)的資源投資于金融資產(chǎn),通過(guò)委托貸款、委托理財(cái)和民間借貸等多種方式為資金需求方提供流動(dòng)性資金,這些企業(yè)逐漸成為影子銀行新的參與主體。與傳統(tǒng)影子銀行相比,非金融企業(yè)參與影子銀行業(yè)務(wù)的形式多樣,并已開(kāi)辟多種渠道開(kāi)展類(lèi)金融銀行業(yè)務(wù),包括購(gòu)買(mǎi)傳統(tǒng)金融衍生品、以投資融資為目的參與資本市場(chǎng)金融交易等。這種影子銀行化行為在一定程度上擴(kuò)充了處于融資劣勢(shì)地位的企業(yè)的融資渠道,可以部分緩解資源配置扭曲、降低金融市場(chǎng)摩擦和提高生產(chǎn)率[2]。但不容忽視的是,企業(yè)的再放貸行為極易形成典型的資金脫實(shí)向虛問(wèn)題:一方面,企業(yè)以資本積累為目標(biāo),會(huì)導(dǎo)致中國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)能過(guò)剩和產(chǎn)業(yè)空心化問(wèn)題;另一方面,也使得金融機(jī)構(gòu)間的關(guān)聯(lián)度增加以及國(guó)家貨幣政策有效性降低,一旦發(fā)生違約,會(huì)引發(fā)連鎖反應(yīng),直接沖擊我國(guó)金融體系的穩(wěn)定性。

進(jìn)一步,制造業(yè)與金融、房地產(chǎn)等行業(yè)近年發(fā)展呈現(xiàn)顯著的相對(duì)不均衡,制約了我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的提升?？疾飕F(xiàn)實(shí)可以發(fā)現(xiàn),非金融企業(yè)影子銀行化與房地產(chǎn)價(jià)格關(guān)系密切,而這種關(guān)聯(lián)主要源于不同行業(yè)利潤(rùn)率水平差異下的資本流動(dòng),不均衡的資本流動(dòng)會(huì)導(dǎo)致不同行業(yè)資產(chǎn)價(jià)格的不均衡,這種不均衡必然驅(qū)動(dòng)逐利資本脫實(shí)向虛的動(dòng)機(jī)不斷增強(qiáng),使得實(shí)體經(jīng)濟(jì)資金不足、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型困難,不利于我國(guó)金融穩(wěn)定和經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期可持續(xù)發(fā)展[3]。據(jù)作者測(cè)算,2007—2019年滬深兩市非金融類(lèi)上市公司僅參與委托代理和民間借貸的規(guī)模就由2 103.39億元上升到2.64萬(wàn)億元,而2012年1月以來(lái)我國(guó)典型城市的住宅房售租比從29上升到40以上,房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)入高泡沫階段[4]。飛速擴(kuò)大的影子銀行規(guī)模和房地產(chǎn)泡沫已對(duì)中國(guó)宏觀金融的穩(wěn)定構(gòu)成了威脅。因此,正確認(rèn)識(shí)非金融企業(yè)影子銀行化行為,探討其影響我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格和宏觀金融穩(wěn)定的內(nèi)在機(jī)理,對(duì)深化金融市場(chǎng)改革、防范金融風(fēng)險(xiǎn)和維護(hù)金融安全具有重要理論和現(xiàn)實(shí)意義。

二、文獻(xiàn)綜述

風(fēng)險(xiǎn)防范是金融發(fā)展的永恒主題,國(guó)內(nèi)外的相關(guān)研究可謂汗牛充棟。近年來(lái),伴隨影子銀行發(fā)展在世界各國(guó)引致的金融風(fēng)險(xiǎn)不斷加大,針對(duì)影子銀行風(fēng)險(xiǎn)防范的研究日趨豐富且深入。在我國(guó),伴隨經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)入新常態(tài),經(jīng)濟(jì)增速放緩,非金融企業(yè)開(kāi)始成為影子銀行業(yè)務(wù)的主體之一。相關(guān)研究發(fā)現(xiàn),越來(lái)越多的企業(yè)利用自身融資優(yōu)勢(shì)將閑置的經(jīng)營(yíng)性業(yè)務(wù)資源投資于金融領(lǐng)域,充當(dāng)起信用中介的角色,成為影子銀行體系的一部分,這種現(xiàn)象導(dǎo)致生產(chǎn)性投資和技術(shù)創(chuàng)新活動(dòng)受到抑制,使經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)日益明顯的“脫實(shí)向虛”趨勢(shì)[5-6]。非金融企業(yè)部門(mén)已成為商業(yè)銀行、證券公司、信托公司等金融中介之外重要的影子銀行市場(chǎng)參與主體,它們通過(guò)銀行理財(cái)、券商資管、委托貸款、信托融資、表外商業(yè)匯票和地下融資等形式投入“類(lèi)金融業(yè)務(wù)”,獲取投資收益,攫取高額金融利潤(rùn)[7]。但是更需警惕的是,大量上市公司也或明或暗充當(dāng)了信用中介,利用融資優(yōu)勢(shì)將低成本獲得的資金投向虛擬行業(yè)或房地產(chǎn)領(lǐng)域。理論上,非金融企業(yè)部門(mén)通過(guò)影子銀行業(yè)務(wù)成為金融市場(chǎng)的信用中介,一定程度上具備了傳統(tǒng)金融機(jī)構(gòu)貨幣創(chuàng)造、信用轉(zhuǎn)換和期限轉(zhuǎn)換的功能[8]。但是,企業(yè)的這種資本化運(yùn)作和投機(jī)行為逐步呈現(xiàn)出取代傳統(tǒng)主營(yíng)業(yè)務(wù)的趨勢(shì),并且加劇了稀缺社會(huì)資本從產(chǎn)業(yè)部門(mén)向金融部門(mén)的轉(zhuǎn)移,這種社會(huì)資本轉(zhuǎn)移一旦超過(guò)一定的限度,必然導(dǎo)致產(chǎn)業(yè)空心化和經(jīng)濟(jì)虛擬化[9]。

究其本質(zhì),非金融企業(yè)影子銀行化屬于企業(yè)金融化的范圍。梳理已有文獻(xiàn),我們注意到越來(lái)越多的文獻(xiàn)在研究企業(yè)金融化或者影子銀行化具有的正外部效應(yīng)。安強(qiáng)身[10]認(rèn)為金融資源從國(guó)有企業(yè)部門(mén)向私人部門(mén)的非規(guī)范漏損行為是對(duì)融資劣勢(shì)部門(mén)的一種“反哺”行為,銀行信貸配給低效的問(wèn)題在一定程度上得到彌補(bǔ)。王永欽等[2]的研究發(fā)現(xiàn),企業(yè)間資源的不合理配置會(huì)降低整個(gè)經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)率,而企業(yè)影子銀行化會(huì)重新配置企業(yè)資金,國(guó)有企業(yè)將從銀行獲得的貸款再貸給中小型企業(yè),一定程度上能夠解決中小企業(yè)抵押品匱乏的問(wèn)題,緩解信貸約束,對(duì)不完善的金融體系可能是一個(gè)“帕累托改進(jìn)”。戴賾等[11]的研究也支持了這一觀點(diǎn)。另外,嚴(yán)武等[12]認(rèn)為企業(yè)金融化存在的“擠出效應(yīng)”不會(huì)持續(xù),高股利分配公司的金融化行為會(huì)對(duì)下期實(shí)業(yè)投資產(chǎn)生“蓄水池效應(yīng)”。方先明等[13]的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)影子銀行的發(fā)展有利于金融穩(wěn)定,但長(zhǎng)期來(lái)看,影子銀行內(nèi)部積累的風(fēng)險(xiǎn)會(huì)傳染到實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén),引致金融體系和宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的不穩(wěn)定。

近些年來(lái),伴隨房地產(chǎn)在我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)中地位的增強(qiáng),房地產(chǎn)價(jià)格的波動(dòng)對(duì)我國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)健康運(yùn)行的影響也在不斷加大。在房地產(chǎn)市場(chǎng)盈利預(yù)期增強(qiáng)甚至固化的情況下,包括非金融企業(yè)在內(nèi)的各類(lèi)投資、投機(jī)資本不斷流入,推動(dòng)房地產(chǎn)價(jià)格上漲的同時(shí)也使這一市場(chǎng)成為我國(guó)金融風(fēng)險(xiǎn)最大的“灰犀?！?。由此,越來(lái)越多的學(xué)者開(kāi)始致力于將房地產(chǎn)市場(chǎng)納入宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)研究體系,將房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)與金融風(fēng)險(xiǎn)防控、金融穩(wěn)定聯(lián)系起來(lái)。許多國(guó)外學(xué)者研究發(fā)現(xiàn),銀行穩(wěn)定性會(huì)受到房?jī)r(jià)泡沫的顯著影響[14]。Anundsen[15]檢測(cè)到美國(guó)房?jī)r(jià)泡沫是許多代表金融不穩(wěn)定性指標(biāo)的格蘭杰原因。眾多研究表明,金融和經(jīng)濟(jì)的運(yùn)行會(huì)由于房?jī)r(jià)泡沫的破裂而遭到嚴(yán)重的負(fù)面沖擊[16-17]。隨著影子銀行的發(fā)展,將其納入房地產(chǎn)市場(chǎng)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與金融風(fēng)險(xiǎn)防范框架的研究日漸豐富。有學(xué)者指出,長(zhǎng)期來(lái)看,影子銀行會(huì)引發(fā)房地產(chǎn)價(jià)格上漲,與此同時(shí),房?jī)r(jià)泡沫膨脹也能加劇系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)[18]。馬亞明等[19]建立了一個(gè)包含影子銀行、房地產(chǎn)市場(chǎng)與其他重要宏觀經(jīng)濟(jì)部門(mén)的DSGE模型,模擬結(jié)果表明影子銀行的沖擊會(huì)降低貨幣政策有效性,但房?jī)r(jià)會(huì)隨著影子銀行規(guī)模擴(kuò)大而降低。雷霖[20]通過(guò)建立TVP-VAR模型,探究影子銀行、房地產(chǎn)市場(chǎng)和金融穩(wěn)定間的關(guān)系,證實(shí)影子銀行規(guī)模和房地產(chǎn)價(jià)格相互促進(jìn),兩者規(guī)模的膨脹都會(huì)對(duì)金融系統(tǒng)穩(wěn)定產(chǎn)生明顯的負(fù)面效應(yīng)。趙勝民等[21]分析了貨幣政策傳導(dǎo)和房?jī)r(jià)受影子銀行影響的內(nèi)在機(jī)理,發(fā)現(xiàn)與銀行信貸相比,影子銀行信貸會(huì)對(duì)房?jī)r(jià)產(chǎn)生更強(qiáng)烈、更迅速的影響,表現(xiàn)出更加明顯的時(shí)變性。房?jī)r(jià)上升會(huì)促使影子信貸規(guī)模增加,但銀行信貸規(guī)模則會(huì)降低;房?jī)r(jià)與影子銀行信貸存在相互促進(jìn)的作用機(jī)制,與銀行信貸之間存在內(nèi)生穩(wěn)定機(jī)制。劉子策[22]利用DSGE模型實(shí)證檢驗(yàn)了影子銀行、地價(jià)、房地產(chǎn)價(jià)格上漲之間的相互影響關(guān)系及其對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的沖擊,并發(fā)現(xiàn)貸款通過(guò)影子銀行系統(tǒng)輸送到房地產(chǎn)部門(mén),進(jìn)而推升房地產(chǎn)價(jià)格,在引入影子銀行后,房地產(chǎn)需求沖擊會(huì)對(duì)我國(guó)實(shí)體經(jīng)濟(jì)部門(mén)帶來(lái)明顯的擠出效應(yīng)。

已有文獻(xiàn)不僅對(duì)影子銀行業(yè)務(wù)及其風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了研究,也將房地產(chǎn)市場(chǎng)納入影子銀行與金融風(fēng)險(xiǎn)防范的研究框架進(jìn)行了探討,為本文研究奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ),但較少有研究將非金融企業(yè)這一新的影子銀行參與主體作為研究對(duì)象,并將其與房地產(chǎn)金融風(fēng)險(xiǎn)和宏觀金融穩(wěn)定相結(jié)合加以分析。同時(shí),國(guó)內(nèi)外學(xué)者關(guān)于企業(yè)影子銀行化行為對(duì)企業(yè)創(chuàng)新、經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)、股價(jià)崩盤(pán)的影響的研究多是從微觀角度展開(kāi),而從宏觀角度對(duì)非金融企業(yè)影子銀行化與金融穩(wěn)定的研究非常有限。上述問(wèn)題和不足為本文研究提供了一個(gè)新的可能,不僅在理論上豐富有關(guān)影子銀行與金融風(fēng)險(xiǎn)的相關(guān)研究,也為當(dāng)前中國(guó)金融穩(wěn)定與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。

與已有研究相比,本文創(chuàng)新之處主要在于:其一,選擇非金融企業(yè)這類(lèi)新的影子銀行參與主體,并將房地產(chǎn)市場(chǎng)價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)納入研究框架,研究非金融企業(yè)影子銀行化對(duì)我國(guó)金融穩(wěn)定的影響,是對(duì)以往關(guān)于影子銀行與金融穩(wěn)定的深入和拓展。其二,運(yùn)用面板向量自回歸(PVAR)模型,將非金融企業(yè)影子銀行化、房地產(chǎn)價(jià)格與金融穩(wěn)定三者納入同一系統(tǒng)中,分析三者相互間的作用關(guān)系和面對(duì)沖擊時(shí)的響應(yīng),不僅能夠反映觀測(cè)樣本的個(gè)體差異,還能很好地解決變量間的內(nèi)生性問(wèn)題。

三、模型設(shè)定與變量選擇

(一)模型設(shè)定

已有文獻(xiàn)表明,非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模、房地產(chǎn)價(jià)格和金融穩(wěn)定之間存在著復(fù)雜的相互作用機(jī)制,選取的模型需要真實(shí)全面地反映變量間的相互作用關(guān)系。面板向量自回歸模型(PVAR)兼具時(shí)序和面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點(diǎn),不需要區(qū)分內(nèi)生變量和外生變量,能夠兼顧所有變量間滯后效應(yīng)的影響,可以有效解決變量間的內(nèi)生性及自相關(guān)等問(wèn)題。因此,本文運(yùn)用面板向量自回歸(PVAR)模型分析非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模、房地產(chǎn)價(jià)格、金融穩(wěn)定之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,并設(shè)定這3個(gè)變量作為系統(tǒng)內(nèi)生變量,在參考已有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,建立以下PVAR模型:

(1)

其中,Yit表示一個(gè)1×3階向量,包含內(nèi)生變量非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模(Shadowbanking)、房地產(chǎn)價(jià)格(Houseprice)、金融穩(wěn)定水平(FSI);α0表示截距;αj表示回歸系數(shù)矩陣;i表示省份(自治區(qū)、直轄市);t表示時(shí)間(以年為單位);j表示滯后階數(shù);δt表示時(shí)間效應(yīng)向量;θi表示個(gè)體效應(yīng)向量;εit表示“白噪聲”隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

(二)數(shù)據(jù)來(lái)源及變量選取

本文使用2007—2019年全國(guó)31個(gè)省(自治區(qū)、直轄市)面板數(shù)據(jù)(不含港澳臺(tái)的數(shù)據(jù)),非金融企業(yè)影子銀行化數(shù)據(jù)包括在滬深交易所上市并發(fā)行A股的企業(yè)。為了準(zhǔn)確觀測(cè)非金融類(lèi)企業(yè)的影子銀行化活動(dòng),將樣本中金融類(lèi)和房地產(chǎn)類(lèi)的上市公司剔除,同時(shí)剔除ST和*ST兩類(lèi)財(cái)務(wù)狀況和盈利能力存在異常的企業(yè)樣本。數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)(CSMAR)、Wind數(shù)據(jù)庫(kù)、銳思數(shù)據(jù)庫(kù)。房地產(chǎn)價(jià)格、金融穩(wěn)定基礎(chǔ)指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自中經(jīng)網(wǎng)、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、中國(guó)人民銀行、各省統(tǒng)計(jì)局。

1.非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模

對(duì)非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模的測(cè)算,現(xiàn)有測(cè)量方法不盡相同。通過(guò)對(duì)相關(guān)文獻(xiàn)的梳理,非金融企業(yè)開(kāi)展影子銀行業(yè)務(wù)的機(jī)理主要有以下兩種:一是充當(dāng)實(shí)質(zhì)信用中介,包括成立擔(dān)保或小額貸款公司,參股、控股財(cái)務(wù)公司等,變身為非銀行金融機(jī)構(gòu);二是間接參與體制內(nèi)銀行業(yè)務(wù),包括委托銀行貸款、購(gòu)買(mǎi)銀行理財(cái)、券商理財(cái)、信托公司的信貸產(chǎn)品、結(jié)構(gòu)性存款等,以此參與到影子銀行鏈條中?；趯?duì)文獻(xiàn)的分析,考慮上市公司參與影子銀行業(yè)務(wù)的機(jī)理和數(shù)據(jù)的可得性,參考韓珣等[8]的思路,將委托貸款、委托理財(cái)和民間借貸3類(lèi)規(guī)模加總得到非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模。由于民間借貸具有較強(qiáng)隱蔽性,因此參考王永欽等[2]的思路,將其他應(yīng)收款作為衡量企業(yè)之間資金漏損的代理變量。委托貸款和委托理財(cái)?shù)木唧w信息可以從上市公司公告中獲得。一般而言,非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模受當(dāng)?shù)亟鹑诎l(fā)展水平的影響較大,地區(qū)差異明顯,因此本文在測(cè)度該指標(biāo)時(shí),采用非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模與GDP的比值作為代理變量。

2.房地產(chǎn)價(jià)格

房地產(chǎn)價(jià)格變量由商品房銷(xiāo)售額/銷(xiāo)售面積計(jì)算得到,為了剔除不同年份物價(jià)水平對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響,本文利用定基CPI指數(shù)的方法對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格進(jìn)行處理。為了消除數(shù)據(jù)過(guò)大帶來(lái)的異方差性,本文對(duì)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

3.金融穩(wěn)定指數(shù)

本文從宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境、金融市場(chǎng)、地方財(cái)政3個(gè)維度選取17個(gè)指標(biāo)對(duì)區(qū)域金融穩(wěn)定性進(jìn)行衡量,具體指標(biāo)體系見(jiàn)表1。為更加全面地衡量地區(qū)金融穩(wěn)定水平,保證各指標(biāo)權(quán)重的合理性,采用熵值法為各指標(biāo)賦權(quán),得出各個(gè)省份的金融穩(wěn)定指數(shù)。

表1 區(qū)域金融穩(wěn)定指標(biāo)體系

(三)變量的面板單位根檢驗(yàn)

為避免出現(xiàn)虛假回歸現(xiàn)象,保證變量均屬于平穩(wěn)序列,使回歸結(jié)果更加穩(wěn)健,在進(jìn)行PVAR模型估計(jì)前需要進(jìn)行面板單位根檢驗(yàn),本文采用IPS和Harris-Tzavalis兩種檢驗(yàn)方法對(duì)樣本進(jìn)行單位根檢驗(yàn),確定變量的單整階數(shù)。結(jié)果表明,對(duì)3個(gè)變量進(jìn)行一階差分后得到dShadowbanking、dHouseprice和dFSI這3個(gè)序列全部平穩(wěn),如表2所示。

表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)結(jié)果

(四)面板協(xié)整檢驗(yàn)

在面板單位根檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上,采用Pedroni檢驗(yàn)和Westerlund檢驗(yàn)方法進(jìn)行面板協(xié)整檢驗(yàn),結(jié)果見(jiàn)表3。從協(xié)整結(jié)果看,檢驗(yàn)結(jié)果均拒絕Shadowbanking、Houseprice、FSI之間“不存在協(xié)整關(guān)系”的零假設(shè)。因此,可以認(rèn)為三者之間存在協(xié)整關(guān)系。

表3 面板數(shù)據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

四、實(shí)證結(jié)果分析

(一)滯后階數(shù)的選取

本文選取赤池信息準(zhǔn)則(AIC)、貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)和漢南-奎因信息準(zhǔn)則(HQIC)來(lái)判定模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。根據(jù)表4的結(jié)果,選擇2階滯后項(xiàng)作為PVAR模型的最優(yōu)滯后期數(shù)。

表4 滯后階數(shù)

(二)PVAR模型估計(jì)

為了消除PVAR模型結(jié)果的偏誤,在運(yùn)用GMM法估計(jì)前,需要先消除模型中的固定效應(yīng),因此運(yùn)用Helmert轉(zhuǎn)換來(lái)消除個(gè)體固定效應(yīng),采用“組內(nèi)均值差分法”來(lái)消除時(shí)間固定效應(yīng),以此保證滯后變量不受固定效應(yīng)的干擾,然后將滯后變量作為工具變量進(jìn)行回歸。估計(jì)過(guò)程使用Stata 15.0軟件和PVAR 2程序,估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5 PVAR模型GMM估計(jì)結(jié)果

由表5可知,對(duì)金融穩(wěn)定(FSI)而言,一階滯后的非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模的系數(shù)為正(14.86),且在1%的顯著水平上顯著,二階滯后的非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模的系數(shù)為負(fù)(-4.426),且在1%的顯著水平上顯著?？梢?jiàn)非金融企業(yè)的再放貸行為對(duì)我國(guó)金融穩(wěn)定的影響呈現(xiàn)出一種先促進(jìn)后抑制的過(guò)程,這主要與我國(guó)不完善的金融體制有關(guān)。另外,二階滯后的房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)金融穩(wěn)定的影響在1%水平上顯著為負(fù)(-0.592),這意味著我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)已積累了較大的風(fēng)險(xiǎn)。對(duì)于房地產(chǎn)價(jià)格(Houseprice)而言,二階滯后的非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模的系數(shù)在1%水平上顯著為正(6.007),由此可見(jiàn),企業(yè)再放貸行為推動(dòng)了我國(guó)房地產(chǎn)價(jià)格上漲,成為影響我國(guó)金融穩(wěn)定的重要因素。

(三)面板格蘭杰因果檢驗(yàn)

由于PVAR模型假定所有變量均為內(nèi)生,因此需要利用面板格蘭杰因果檢驗(yàn)來(lái)驗(yàn)證各經(jīng)濟(jì)變量間的因果關(guān)系,從而確定PVAR模型中變量選擇的合理性。因此,對(duì)樣本進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn),具體檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 格蘭杰因果檢驗(yàn)

如表6所示,樣本統(tǒng)計(jì)量服從chi2分布,P值表示大于卡方分布臨界值的概率,P值小于0.05則拒絕原假設(shè),證明本文選取的變量間存在格蘭杰因果關(guān)系,符合前述模型假定。由此可知:(1)非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模是金融穩(wěn)定的單向格蘭杰因;(2)房地產(chǎn)價(jià)格和非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)?；楦裉m杰因,二者存在雙向因果關(guān)系;(3)房地產(chǎn)價(jià)格是金融穩(wěn)定的格蘭杰因,與此同時(shí),金融穩(wěn)定也是房地產(chǎn)價(jià)格的格蘭杰因。以上分析表示維持我國(guó)金融行業(yè)的長(zhǎng)久穩(wěn)定必須警惕非金融企業(yè)影子銀行化行為,同時(shí),合理調(diào)控房地產(chǎn)價(jià)格也是保證金融領(lǐng)域長(zhǎng)治久安的關(guān)鍵一環(huán)。

(四)脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)能夠描述在控制其他變量不變的情況下,給予一個(gè)變量外部沖擊能給模型中其他變量帶來(lái)的瞬時(shí)影響情況,它能夠全面呈現(xiàn)各個(gè)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。圖1～3反映了對(duì)非金融企業(yè)影子銀行化、房地產(chǎn)價(jià)格、金融穩(wěn)定進(jìn)行500次蒙特卡洛模擬得到的響應(yīng)軌跡。脈沖響應(yīng)圖中橫軸代表沖擊反應(yīng)的響應(yīng)期數(shù),縱軸代表被解釋變量對(duì)各解釋變量沖擊的響應(yīng)程度,中間的一條折線代表具體的脈沖響應(yīng)軌跡,陰影部分代表95%的置信區(qū)間。

圖1 非金融企業(yè)影子銀行化對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的影響

1.非金融企業(yè)影子銀行化對(duì)房地產(chǎn)價(jià)格的沖擊效應(yīng)分析

圖1顯示,房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)由于非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模的正向沖擊而產(chǎn)生明顯的響應(yīng),在第1期,房地產(chǎn)價(jià)格的脈沖值有輕微的下降,但立刻轉(zhuǎn)為正向影響,并在第2期達(dá)到最大值,然后逐漸趨于0。這表明,房地產(chǎn)價(jià)格會(huì)受非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模膨脹的影響,且價(jià)格上漲明顯。這主要是由于非金融企業(yè)影子銀行化行為為房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商拓寬了融資渠道,使更多的社會(huì)資金流入房地產(chǎn)市場(chǎng),但房地產(chǎn)商的融資成本會(huì)由于影子銀行體系的高利率而增加,加之地方政府土地財(cái)政政策的壓力,也會(huì)使房地產(chǎn)商的拿地成本攀升。然而,依靠房地產(chǎn)市場(chǎng)自身的壟斷屬性,房地產(chǎn)商最終能夠?qū)⒊杀旧蠞q的部分轉(zhuǎn)嫁給購(gòu)房者,從而使房?jī)r(jià)不降反增。此外,當(dāng)房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商從正規(guī)金融部門(mén)獲取貸款的行為受到監(jiān)管當(dāng)局限制時(shí),企業(yè)的再放貸行為能在很大程度上緩解房地產(chǎn)商的資金缺口壓力,進(jìn)而使高房?jī)r(jià)得以持續(xù)。

2.非金融企業(yè)影子銀行化對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)分析

圖2顯示,給予非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模一單位的正向沖擊,對(duì)金融穩(wěn)定的脈沖值在初期為0,并迅速出現(xiàn)正向影響,脈沖值在第1期達(dá)到最高點(diǎn),但到了第2期之后,這種沖擊對(duì)金融穩(wěn)定產(chǎn)生了最大的負(fù)向影響,此后震蕩變小直至為0。這表明,短期內(nèi)非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模的擴(kuò)張有利于金融穩(wěn)定,但是這種現(xiàn)象不具有可持續(xù)性,隨著時(shí)間的加長(zhǎng)會(huì)對(duì)我國(guó)金融穩(wěn)定造成一定的負(fù)面影響。這可能是由于我國(guó)金融抑制和金融歧視現(xiàn)象的積弊。一方面,長(zhǎng)期以來(lái),我國(guó)中小企業(yè)受到融資約束,而企業(yè)的再放貸行為能夠?yàn)橹行∑髽I(yè)、資本市場(chǎng)以及地方政府提供流動(dòng)性支持和信貸支持,可以說(shuō)在一定程度上提高了資金的分配效率和使用效率,部分緩解了資源配置扭曲的現(xiàn)象,穩(wěn)定了金融市場(chǎng)。但是隨著影子銀行化規(guī)模的擴(kuò)大,其帶來(lái)的系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)也會(huì)隨之增加,如果部分企業(yè)違約,則容易導(dǎo)致資金鏈斷裂,使企業(yè)的正常經(jīng)營(yíng)業(yè)務(wù)難以為繼,進(jìn)一步地,風(fēng)險(xiǎn)會(huì)從借款企業(yè)傳染至貸款企業(yè),更甚可能會(huì)將風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)嫁給商業(yè)銀行,引發(fā)流動(dòng)性危機(jī)。另一方面,非金融企業(yè)影子銀行化本質(zhì)上是一種“脫實(shí)向虛”行為,對(duì)于經(jīng)濟(jì)產(chǎn)能過(guò)剩和產(chǎn)業(yè)空心化等問(wèn)題的影響不容忽視,也極易導(dǎo)致實(shí)體經(jīng)濟(jì)行業(yè)出現(xiàn)資金匱乏、復(fù)蘇乏力等問(wèn)題,從而影響金融穩(wěn)定狀況,最終使金融穩(wěn)定性下降。

圖2 非金融企業(yè)影子銀行化對(duì)金融穩(wěn)定性的影響

3.房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)金融穩(wěn)定的沖擊效應(yīng)分析

圖3顯示,當(dāng)給予房地產(chǎn)價(jià)格一個(gè)單位的正向沖擊以后,當(dāng)期就對(duì)金融穩(wěn)定造成負(fù)面影響,且在第2期達(dá)到最大值,隨后這種負(fù)面影響持續(xù)減弱并逐漸趨于0。這表明,長(zhǎng)期以來(lái)我國(guó)的房地產(chǎn)市場(chǎng)已經(jīng)積累了較大的隱患,風(fēng)險(xiǎn)一觸即發(fā),一旦泡沫破裂,會(huì)給我國(guó)金融穩(wěn)定帶來(lái)較大的負(fù)面影響。我國(guó)房?jī)r(jià)存在脫離經(jīng)濟(jì)基本面的情況,市場(chǎng)預(yù)期經(jīng)濟(jì)收入對(duì)房?jī)r(jià)占有正向主導(dǎo)地位[23]。房地產(chǎn)價(jià)格的上漲會(huì)使房地產(chǎn)企業(yè)加大投資力度,同時(shí)非金融企業(yè)也會(huì)因?yàn)槠渲鹄拘?將大量閑置資金再放貸給房地產(chǎn)商,導(dǎo)致資金在此行業(yè)聚集,容易引發(fā)風(fēng)險(xiǎn)傳染,使金融系統(tǒng)的脆弱性提高,不易承擔(dān)外部沖擊,從而使金融穩(wěn)定性下降。另外,一旦房?jī)r(jià)下跌,房地產(chǎn)企業(yè)利潤(rùn)會(huì)隨之下降,同時(shí),房地產(chǎn)抵押資產(chǎn)價(jià)值也會(huì)下降,將導(dǎo)致貸款人利益受到損害,致使銀行面臨流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn),政府土地財(cái)政收入也會(huì)隨之受到影響,使金融體系的穩(wěn)定性受損。

圖3 房地產(chǎn)價(jià)格對(duì)金融穩(wěn)定的影響

(五)方差分解

基于PVAR模型的方差分解,能夠精確分析當(dāng)內(nèi)生變量受到?jīng)_擊時(shí)不同變量對(duì)其產(chǎn)生的貢獻(xiàn)度,這是衡量不同沖擊重要性的核心指示。表7給出了不同變量在第1個(gè)、第5個(gè)和第10個(gè)預(yù)測(cè)期的方差分解值。觀察第5個(gè)與第10個(gè)預(yù)測(cè)期的結(jié)果可知,二者數(shù)值差距較小,說(shuō)明系統(tǒng)基本穩(wěn)定。

第10個(gè)預(yù)測(cè)期的結(jié)果顯示:在面板變量金融穩(wěn)定(FSI)方程中,3個(gè)變量貢獻(xiàn)比例為FSI∶Houseprice∶Shadowbanking=0.476 883∶0.074 292 8∶0.448 824 2;在面板變量房地產(chǎn)價(jià)格(Houseprice)中,其余變量的貢獻(xiàn)度分別為0.031 753 5∶0.715 431 5∶0.252 815;在面板變量非金融企業(yè)影子銀行化(Shadowbanking)中,各變量的貢獻(xiàn)比為0.037 057 4∶0.039 352 5∶0.923 590 1。方差分解的結(jié)果表明,我國(guó)金融穩(wěn)定和房地產(chǎn)價(jià)格都會(huì)明顯受到非金融企業(yè)影子銀行化行為的影響,從數(shù)值來(lái)看,貢獻(xiàn)度分別達(dá)到44%和25%。而非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模主要受企業(yè)自身的影響?？傮w而言,上述結(jié)果與脈沖響應(yīng)分析的結(jié)果基本一致。

(六)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

前文構(gòu)建的非金融企業(yè)影子銀行化規(guī)模(Shadowbanking)=委托貸款+委托理財(cái)+民間借貸。在穩(wěn)健性檢驗(yàn)部分,參考肖崎等[24]的思路,使用上市公司財(cái)務(wù)報(bào)表中的可供出售金融資產(chǎn)、長(zhǎng)期股權(quán)投資、交易性金融資產(chǎn)、投資性房地產(chǎn)、買(mǎi)入返售金融資產(chǎn)、衍生金融資產(chǎn)、持有至到期投資、發(fā)放貸款及墊款8個(gè)科目來(lái)衡量非金融企業(yè)影子銀行的規(guī)模。構(gòu)建PVAR模型后得出的估計(jì)結(jié)果與脈沖響應(yīng)函數(shù)以及前文實(shí)證結(jié)果基本保持一致,證明了前文模型的穩(wěn)健性。

五、結(jié)論與政策建議

本文運(yùn)用2007—2019年31個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)(不含港澳臺(tái)的數(shù)據(jù)),采用熵值法建立我國(guó)金融穩(wěn)定指數(shù),并利用PVAR模型實(shí)證檢驗(yàn)非金融企業(yè)影子銀行化、房地產(chǎn)價(jià)格與金融穩(wěn)定之間的相互關(guān)系。研究結(jié)果表明:在短期內(nèi),非金融企業(yè)影子銀行化行為有利于我國(guó)金融穩(wěn)定,但在長(zhǎng)期會(huì)對(duì)金融穩(wěn)定產(chǎn)生負(fù)面影響;另外,非金融企業(yè)的再放貸行為會(huì)使大量資本集聚在房地產(chǎn)行業(yè),從而使房?jī)r(jià)居高不下,進(jìn)一步損害金融體系的穩(wěn)定性。

根據(jù)上述研究結(jié)論,本文提出如下的政策建議:

第一,明確我國(guó)非金融企業(yè)影子銀行化行為存在與發(fā)展的必然性。目前,我國(guó)金融市場(chǎng)正在朝著市場(chǎng)化和多元化的方向快速發(fā)展,企業(yè)適度規(guī)模的再放貸行為能夠增加社會(huì)資本總體流動(dòng)性,為中小微企業(yè)提供更為豐富的融資途徑,緩解我國(guó)金融抑制背景下的融資約束問(wèn)題,引導(dǎo)社會(huì)稀缺資源向?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)傾斜。應(yīng)辯證地看待非金融企業(yè)影子銀行化行為的存在,影子銀行的過(guò)度膨脹會(huì)給我國(guó)金融穩(wěn)定造成威脅,但不能因此否定其對(duì)金融深化發(fā)展的積極作用,應(yīng)當(dāng)結(jié)合實(shí)際情況,因地制宜,允許企業(yè)金融化行為的適度發(fā)展,引導(dǎo)其朝著更加合規(guī)的方向發(fā)展,從而更好地服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)非傳統(tǒng)金融業(yè)務(wù)的蓬勃發(fā)展。

第二,加強(qiáng)對(duì)企業(yè)金融化行為的監(jiān)管。雖然企業(yè)再放貸行為的積極作用不容忽視,但當(dāng)危機(jī)來(lái)臨時(shí),這種影響很可能迅速轉(zhuǎn)為負(fù)向危害,危及我國(guó)金融穩(wěn)定。因此,加強(qiáng)日常監(jiān)管對(duì)非金融企業(yè)來(lái)說(shuō)尤為重要,監(jiān)管當(dāng)局應(yīng)對(duì)企業(yè)所投資的金融資產(chǎn)范圍、規(guī)模和經(jīng)營(yíng)資質(zhì)作出明確的規(guī)定,嚴(yán)格控制其資金流向,尤其是要控制流入房地產(chǎn)行業(yè)的資金量,同時(shí)防止業(yè)績(jī)不穩(wěn)定、股利分配較低時(shí)的金融資產(chǎn)投資“擠出”實(shí)業(yè)投資。

第三,加快推動(dòng)金融機(jī)構(gòu)市場(chǎng)化改革。我國(guó)長(zhǎng)久以來(lái)的信貸歧視,使中小企業(yè)面臨融資困境難題,而企業(yè)影子銀行化規(guī)模能夠快速增長(zhǎng)的原因之一也在于其能解決中小企業(yè)的燃眉之急。因此,要想從根本上控制影子銀行市場(chǎng)的過(guò)度擴(kuò)張,關(guān)鍵在于促進(jìn)金融資源的高效率配置,不斷消除金融中介的信貸配給問(wèn)題。因此,政府應(yīng)進(jìn)一步提升金融業(yè)市場(chǎng)化水平,加快推動(dòng)直接融資市場(chǎng)的發(fā)展,鼓勵(lì)融資市場(chǎng)化,構(gòu)建多層次金融市場(chǎng),實(shí)現(xiàn)好金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)這一本質(zhì)功能。