影子銀行發展的盈利能力研究范文

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一、模型設計

（一）模型變量1.商業銀行盈利能力資產收益率（ROA）和資本收益率（ROE）是衡量商業銀行盈利能力的眾多指標中應用最為廣泛的兩個指標。本文對這兩個指標加入風險因素，用經風險調整的資產收益率（RROA）和資本收益率（RROE）來衡量商業銀行的盈利能力，RROA和RROE的優點在于將銀行的贏利與風險結合在一起，可以測度單位風險所創造的利潤，這既體現了銀行風險的特點，也使盈利性的比較更加客觀和公平。2.影子銀行規模當前我國影子銀行規模缺乏權威統計口徑和數據，大多采取間接的方式來進行計算：一是從信貸需求角度對我國影子銀行規模進行測算；二是從影子銀行體系范圍界定的角度對其規模進行測算[10-12]。本文擬從信貸需求角度測算我國影子銀行規模。這種測算方法的經濟理論基礎是“一定時期內全社會經濟活動主體實現的GDP對應全部金融機構的信貸支持”，稱為“單位GDP的貸款系數”，用RYL表示，該指標體現了正規金融機構對經濟活動的信貸支持程度。測算的整體思路是用影子銀行的借款主體創造的GDP測算出借款主體所需的信貸總規模，然后剔除借款主體從正規金融機構獲得的貸款金額，剩余即為影子銀行規模。中小經濟單位（農戶、私營企業、個體工商戶等）由于可抵押資產少，經營風險高，且融資具有“短、小、頻、急”的特點，很難得到正規金融機構的融資支持，因而他們是影子銀行的主要借款者。本文用第一產業的產值YF代替農戶部門創造的GDP，用“私營企業與個體經濟單位的就業人數與第二、三產業的單位就業人數創造的產值乘積”YE測算私營企業和個體經濟單位創造的GDP；以農業貸款當年余額表示農戶獲得的正規信貸額度，以私營企業與個體貸款當年余額表示私營企業和個體經濟單位獲得的正規信貸額度。因此，農戶單位GDP的貸款系數RFL、私營企業和個體工商戶單位GDP的貸款系數REL，則農戶、私營和個體經濟單位的正規貸款滿足率可以分別表示為。表1顯示，2014年我國影子銀行規模為211139.3億元，是2000年的10倍之多，新世紀以來我國影子銀行實現了突飛猛進的發展。為消除時間序列中可能存在的異方差性，本文對測算出的原始數據進行對數化處理，記為LNSBS。3.控制變量為了消除其它因素對該研究的影響，本文選取了以下控制變量：在商業銀行內部層面，選擇銀行資產規模（LNA）、資產負債率（DA）和不良貸款率（NPL）作為控制變量；在宏觀經濟層面，選擇國內生產總值增長率（GDPG）和貨幣流動性（M2/GDP）作為控制變量（見表2）。

（二）數據來源本文選取2000—2014年間我國27家商業銀行的平衡面板數據作為樣本，其中銀行財務數據來源于國泰安數據庫、Bankscope數據庫和各商業銀行年報（部分缺失數據利用線性插值法進行補齊），宏觀經濟數據來源于國家統計局網站、中國人民銀行網站，影子銀行規模測算得出。

（三）模型選擇本文使用如下分析模型研究影子銀行對商業銀行盈利能力的影響情況。

二、實證分析

（一）變量的描述性統計分析由表3可知：RROA和RROE的均值分別為7.582、8.594，最大值分別為20.622、32.592，而最小值則均為負值-3.114、-0.640，這說明我國商業銀行的盈利能力參差不齊，甚至有的銀行出現了虧損情況；我國影子銀行規模均值為10.886，已經明顯超過了商業銀行的平均資產規模（8.523），說明我國影子銀行在近些年取得了突飛猛進的發展；我國商業銀行的資產規模（LNA）、資產負債率（DA）、不良貸款率（NPL）均值、最值差距都非常顯著。

（二）計量模型結果分析本文運用Eviews8.0軟件對面板數據進行回歸分析，經F檢驗和Hausman檢驗，最終確定選用個體固定效應模型，回歸結果見表4。由表4可知，模型調整后的判決系數均大于90%，即被解釋變量的90%能夠被模型選擇的解釋變量所解釋，模型的擬合優度較高。下面我們簡要分析各自變量的回歸結果。影子銀行方面，影子銀行規模（LNSBS）和RROA、RROE均在1%顯著水平上成正向相關關系，且影子銀行規模每擴大1%，RROA、RROE將分別提高1.262%、0.803%，說明我國影子銀行的發展顯著提高了商業銀行的盈利能力。原因主要有以下兩點：一是近些年我國互聯網金融、小額貸款公司、民間借貸等影子銀行的迅速崛起加速了“金融脫媒”的步伐，但真正被“脫”掉的那一部分多數是信用級別相對比較低、很可能會造成商業銀行違約損失的借款者（比如農戶和小微企業），這就間接提高了商業銀行客戶的整體信用水平，進而促使商業銀行的盈利水平提高；二是商業銀行在自身涉及的委托貸款、非保本理財產品、承兌票據等影子銀行業務中是以中間人和人的身份出現（銀行僅對這些業務收取一定的手續費、管理費），它們不占用銀行的自有資產，銀行也無需承擔業務本身的盈虧責任，因而所需承擔風險較小，這些業務在一定程度上也提高了商業銀行的盈利水平。商業銀行內部控制變量方面，銀行資產規模（LNA）和RROA、RROE在5%顯著水平上負向相關，說明商業銀行資產規模的擴大反而降低了自身的盈利能力。規模較大的商業銀行會更有動力拓展高風險業務以謀取高利潤，這也導致其遭受損失概率更高；資產負債率（DA）和RROA、RROE在5%顯著水平上負向相關，說明負債率越高，商業銀行經營負擔越重，風險也就越大；不良貸款率（NPL）在1%顯著水平上與RROA、RROE負向相關，即不良貸款率（NPL）越高，商業銀行的盈利能力越低。宏觀經濟變量方面，國內生產總值增長率（GDPG）和RROA、RROE不存在顯著性關系，但影響方向是正向的，即穩定的經濟增長可以在一定程度上提高商業銀行盈利水平；貨幣流動性（M2/GDP）和RROA、RROE在1%顯著水平上負向相關；充足的資本流動使商業銀行更容易獲得廉價資本，進而促使其投資高風險業務，結果導致風險被放大。

三、穩健性檢驗

為確保研究結論的穩健性，本文進行了兩方面的穩健性檢驗。一方面用ROA（資產收益率）和ROE（資本收益率）作為RROA、RROE的替代指標來衡量商業銀行的盈利能力，回歸結果如表5所示。另一方面，本文的研究樣本中既包含大型國有商業銀行，又包含全國性股份制商業銀行和地方性商業銀行，為了避免研究樣本的差異對本文研究結論造成影響，本文按照樣本銀行資產規模大小，剔除了資產規模超過100000億的4大國有商業銀行和資產規模不足1000億的6家地方性商業銀行，然后對剩余樣本進行回歸分析，結果如表6所示。由表5、表6可知，影子銀行發展與商業銀行的盈利能力依然在1%顯著性水平上成正向相關關系，控制變量方面，盡管個別變量的顯著性水平與基準模型不同，但正負相關性回歸結果與基準模型基本保持一致。這兩方面的穩健性檢驗說明，前文基準模型的結論依然適用，因此研究結論是穩健的。

四、結論與建議

本文選取2000—2014年間我國27家商業銀行平衡面板數據作為研究對象，實證檢驗了我國影子銀行的發展對于商業銀行盈利能力的影響情況。在當前金融體制下，一方面影子銀行吸引了大量低信用的信貸需求者，另一方面商業銀行在其自身涉及的影子銀行業務中所需承擔的風險相對較小，我國影子銀行的發展在一定程度上提高商業銀行的盈利能力。我國的影子銀行是長期金融抑制下金融創新的產物，它雖然存在一定風險，但卻為實體經濟提供了大量流動性，有效緩解了實體經濟（尤其是小微企業）融資難的困境，也對我國金融體系的改革和金融全球化起到了一定的推動作用。因此，對于影子銀行的發展，我們不能全盤否定，而應理性客觀對待，加強監管，控制影子銀行內部風險積累和外部風險傳染，使影子銀行成為我國金融體系的新生力量。綜合本文研究結論和我國當前影子銀行的發展現狀，提出如下三點監管建議：

第一，建立獨立的金融協調部門，彌補“分業監管”造成的監管套利行為。當前我國金融業發展迅速，金融產品（尤其是影子銀行產品）通過利用計算機技術、計量模型等使得產品結構十分復雜，銀行、證券、保險的邊界也越來越模糊。“一行三會”的分業監管模式對于影子銀行監管存在職責不明確的問題，既存在監管過度，又存在監管空白，因此影子銀行就可以利用監管空白進行套利。本文認為我國有必要建立類似美國“金融穩定監管委員會”的金融協調部門，并在法律上確定其獨立的監管地位。金融協調部門的一個重要職責就是對金融業務中的交叉地帶進行協調監管，從而有效規制混業經營的套利行為。

第二，建立防火墻制度，嚴防影子銀行與傳統商業銀行的風險傳染。商業銀行是我國金融體系的主體，它主導著我國金融體系的穩定性。近些年利率市場化的推進倒逼商業銀行去不斷拓展理財產品、委托貸款、承兌票據等影子銀行類中間業務以應對傳統信貸業務利差收窄的影響，因而商業銀行在影子銀行體系中扮演著重要角色。商業銀行自身要充分認識并全面評估開展影子銀行業務的各種風險，在銀行與其附屬機構之間、影子銀行業務與傳統信貸業務之間建立防火墻制度，嚴格進行風險隔離，防止信用違約風險、中間業務風險和外部風險的傳染。

第三，建立信息披露制度，提高影子銀行的透明度。影子銀行的一個特點就是信息不透明、信息披露不充分，這既導致投資者和影子銀行之間存在嚴重的信息不對稱問題，又使監管部門無法了解影子銀行真實狀況，加大了監管難度。為提高影子銀行的信息透明度，一要明確規定影子銀行的信息披露責任人、需要披露的信息內容等披露標準，并由監管部門進行監督。二要建立統一完善的影子銀行信息收集系統，加強各行業信息共享。

作者：許付常 王傳東 單位：山東農業大學 經濟管理學院