對1996
—2015年中國影子銀行月度規模數據的測算

李錦成

(中國社會科學院　數量經濟與技術經濟研究所,北京　100732)

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對1996
—2015年中國影子銀行月度規模數據的測算

李錦成

(中國社會科學院數量經濟與技術經濟研究所,北京100732)

[摘要]近年來,中國影子銀行規模呈現井噴式增長,中國廣義貨幣M2/GDP在1996年后首次有效突破了100%,與美國等發達金融市場長期保持M2/GDP在80%以下相比,這種貨幣超發現象值得反思。文章首次通過M2、GDP、信貸規模等要素測算出了1996—2015年的中國影子銀行月度規模數據,結果發現自2003年后影子銀行規?？焖僭鲩L,一直到2012年基本穩定在了一個區間內上下波動,而2015年以后,影子銀行規模呈現出顯著的下降趨勢。

[關鍵詞]影子銀行；規模測算；月度數據

[DOI]10.13939/j.cnki.zgsc.2016.24.071

1影子銀行的界定

由于影子銀行是次貸危機后的新創金融術語,所以,并沒有一個統一且權威的定義,各學者和各機構對影子銀行的統計口徑從大至小各不相同。美國1929年大蕭條股災的導火索事件是對銀行的擠兌，從而產生了流動性危機。而2008年次貸危機就是對影子銀行的擠兌，從而產生的流動性危機。影子銀行良性發展對金融市場流動性有積極作用,比如重慶市市長黃奇帆曾指出：“社會需要影子銀行,2013年重慶市社會融資增量接近一半都是來自影子銀行,對重慶的經濟發展起到了重要作用?！?/p>

2009年,作為權威機構銀監會工作年報最早提出了中國影子銀行一詞,但并無詳細闡述。2011年,銀監會在上半年經濟形勢分析會上將影子銀行列為銀行業三大風險之一,并首次提出了影子銀行統計口徑方面的范疇不包含信托公司、財務公司、汽車金融公司、金融租賃公司、貨幣經紀公司、消費金融公司以及非銀行金融機構。2012年,銀監會在監管任務部署中再次將影子銀行列為四大重點監管領域之一。2014年,一行三會與外管局聯合發布了9號文《關于規范金融機構同業業務的通知》,首次將理財產品、信托產品、銀行同業業務在內的整個影子銀行體系納入監管。同年,國務院辦公廳頒發了被稱為“中國影子銀行基本法”的107號文《國務院辦公廳關于加強影子銀行監管若干問題的通知》,將影子銀行大大擴圍,根據一行三會“誰批設機構誰負責”的原則,由相關部門分工實施歸口監管。文中界定了影子銀行：第三方理財機構、無監管的信用中介、網絡金融公司、存在監管不足的貨幣市場基金、證券化資產、部分理財產品。這是界定影子銀行的首次官方發文,但是文中并沒有具體到哪種資金屬于影子銀行范疇,而是僅僅羅列了影子銀行機構類型。107號文彰顯了監管層清晰化了監管思路,但對影子銀行認識仍然處于模糊狀態,無法有效統計銀子銀行。在107號文之前,中國學術界和金融市場都對中國影子銀行有所研究,但對其統計的口徑并沒有達成一個較為統一的看法。

2中國影子銀行的統計方法

107號文后,學術界對影子銀行規模的測算方法有了進一步的實踐,胡碧等(2014)指出從1990—2012年,M2增長了63倍,但GDP僅僅增長了27倍,M2/GDP由1990年的0.94倍增長到了2012年的1.88倍,而中國CPI最高5%,說明M2虛夸了實體經濟真實貨幣供應,影子銀行導致貨幣供應統計失真。胡碧和曹寶玉(2015)對之前學者對影子銀行規模統計口徑算法進行了修正：利用M2/GDP以GDP為權重的加權平均值測算出貨幣需求系數β,然后用名義GDP乘以需求系數算出各年份貨幣需求量Md,假設本年份的信貸規模為Sc,即影子銀行規模公式為：Shadow Banking=Md-Sc,流入到虛擬經濟的貨幣規模為：SX=MS-Md。假設貨幣供求在E點達到平衡,此時利率為I,貨幣需求量為X0,從銀行獲得信貸規模為X1,則影子銀行提供的資金為(X0-X1),而市場實際貨幣供應為X2,則流入虛擬經濟的貨幣為(X2-X0)。以上方法修正了以前統計方法的兩個不足：一是從銀行獲得信貸不能反映實體經濟對資金的真實需求,比如銀行主要貸款給央企國企,而中小微民營企業卻無法從商業銀行獲得貸款,只能尋求影子銀行；二是沒有統計流入虛擬經濟的貨幣,比如商業銀行放貸后,央企國企由于產能過剩,資金無法流入實體后進入了虛擬經濟,類似股市、房地產市場和貨幣市場。如圖1所示。

圖1　影子銀行規模

本文認為胡碧等的影子銀行統計方法較為合理有效,故利用其方法來測算中國影子銀行規模。首先,需要確認利用哪些年的M2和GDP為基數測算出未來貨幣需求系數β,即哪幾年的M2/GDP算出來的β最有意義。那么,我們就需要理解中國M2發展情況。程國平和劉丁平(2015)研究了中國M2/GDP的比值和世界其他國家的比值,發現中國作為發展中國家,并且作為中等收入國家，M2/GDP在1996年后超過了100%,高達106%。這說明中國金融脫媒程度較低,沉淀在商業銀行的資金較多,社會直接融資水平仍然較低,資金無法繞開銀行進行交易,無法有效降低M2/GDP。

事實上,中國M2從1996年開始快速增長,與GDP比重有效超過了100%,即意味著再沒有出現低于100%的現象。如圖2所示,可以明顯看出中國M2的同比增速是大于中國GDP增速的。這說明了一些重要的問題：一是CPI增速在1996年后在顯著下降,甚至在1998年時跌為負值,而GDP增速和M2增速下降低于CPI,說明1996年后,城鄉居民收入沒有跑贏GDP增長,居民對未來的教育、醫療、養老、就業有很強的不確定性與不安全感,遏制了國內消費,不斷縮減開支增加儲蓄,導致M2增速加大,而價格指數CPI由于需求減少而下降,有顯著的通縮跡象。二是1996年后貨幣顯著的超發,貧富差距也是一個重要的關注點,大量的超發貨幣實際上集中在少數人手里,通過股票市場和房地產市場在低通脹水平下資產快速增值,尤其房地產市場,1998年被稱為中國房地產元年,房地產改革的大幕在那一年徹底掀開。股市價格上漲吸收了大量的貨幣供應,而很多資金在這兩個市場里空轉一圈后賺得盆滿缽滿,大量超發貨幣對中國的實際GDP增長甚微,只會顯得M2/GDP越來越高。三是M2居高不下說明中國貨幣流通率較慢,以國有經濟為主體的體制下,商業銀行惜貸民營企業,國有企業由于沒有有效的資源配置,導致產能過剩,杠桿率較高,這又進一步催化了商業銀行的不良貸款率,這些信貸長期沉淀在國企賬戶上,無法有效盤活導致進一步流動性放緩。四是中國的銀行存款處在一個長期居高不下的狀態,如果經濟現在和未來向好,那么無論個人還是企業都會增加開支,擴大生產、擴大消費。所以,1996年后,中國經濟給市場的信心實際是較低的。

圖2　中國1996—2015年GDP、M2、CPI同比增速對比

西方學者普遍認為M2/GDP畸高是金融市場不發達的信號,而高度成熟的金融市場這一比例反而較低,因為后者通常持有與之經濟相適應的貨幣量。理由是最高收入經濟體和地區金融市場發達,相對不依賴銀行來籌款,而是直接到股票或債券市場籌集資金,M2的功能及其需求就減少。如果以美國為標準的話,100%的比值或許是一個衡量貨幣超發與否的分水嶺。所以,將利用中國M2/GDP超過100%的年份作為統計序列,則以1996年后的月度M2和GDP來測算中國影子銀行規模。

3實證研究

為了計算中國影子銀行月度規模數據,首先需要收集GDP月度數據、M2月度數據和信貸規模月度數據。人民銀行公布的M2和信貸規模都為月度數據,不需要進行處理。而國家統計局公布的GDP為季度數據,且存在顯著的季節波動性,所以本文需要對GDP季度數據進行處理。如圖3所示,中國GDP季度累計值在每年的一季度最低,在四季度時達到頂峰,這些要素會掩蓋經濟發展中的客觀變化。

通過對圖3的GDP季度數據圖進行X-12法處理后,季節調整序列為GDP-SA、季節因子為GDP-SF、趨勢循環序列為GDP-TC、不規則要素為GDP-IR,如圖4所示。

從圖4也可以明顯地看出：季節因子要素對GDP影響最為顯著,如圖GDP-SF,季節調整后的GDP季度數據GDP-SA有了經濟意義。然而,由于GDP數據為季度數據,所以需要轉換低頻數據為高頻數據,即從季度數據轉換到月度數據,為了使曲線光滑更貼近現實,利用三次樣條插入法,從而得到了GDP的月度時間序列,如圖5所示。

本文利用月度M2/GDP乘以GDP為權重的加權平均值得出貨幣需求系數β,由于要實證檢驗的時間序列為月度數據,所以,利用各年的月度名義GDP乘以β得到各個月的貨幣需求量Md,最后利用Md減去月度信貸規模Sc得到月度影子銀行規模,如表1和表2所示。

圖3　中國1989—2015年季度GDP累計數據

圖4　中國1989—2015年季度GDP累計數據季節調整

圖5　中國1989—2015年月度GDP累計數據

指標年份GDP(億元)M2M2/GDP權重需求系數1996/1/137540.1358401.001.5556953780.0009561996/2/137872.3363778.001.6840264170.0009641996/3/138342.7464511.001.6824830020.0009761996/4/139018.9265723.001.6843880640.0009931996/5/139809.466880.001.6800054280.001014……………2015/8/1405982.51356907.983.3422818590.0103372015/9/1408678.11359824.063.3273719420.0104062015/10/1410858.61361020.703.3126253670.0104612015/11/1412571.51373956.013.3302255490.0105052015/12/1414050.41392278.113.3625808440.0105422.799

數據來源：Wind資訊。

表2　影子銀行規模測算

續　表

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數據來源：Wind資訊。

圖6　中國影子銀行月度規模圖(1996—2015)

從圖6可以看出,影子銀行規模主要經歷了三段顯著的趨勢,第一段是1996—2003年年底；第二段是2004—2011年年底；第三段是2012—2015年。實際上,從周期上看影子銀行規模的發展趨勢有很強的政治周期性,三段顯著的趨勢正好處于三界中央政府的執政期。具體來看,第一段趨勢期(1996—2003年)影子銀行發展平穩,基本穩定在5萬億～8萬億箱體內上下波動。第二段趨勢期(2004—2011年)影子銀行出現了高速的發展,2004年年底,規?？焖偻黄屏?0萬億整數大關,一路上揚至2011年年底的近30萬億元,這段趨勢中有過一次較大的波動,就是在次貸危機時期,影子銀行規?？焖傧陆岛笥种饾u反彈上升,原因是2008年年底的四萬億計劃導致社會流動性泛濫,短期內沖淡了影子銀行的需求。第三段趨勢期(2012—2015年)影子銀行規模再次出現了第一階段的平穩發展狀態,呈現25萬億～30萬億元箱體內波動狀態,尤其是在2015年開始,影子銀行規模開始顯著的下降。結合本屆政府的供給側改革經濟方針,說明了本屆中央政府對貨幣的管理能力有了顯著加強,貨幣發行將逐漸適量化,而不是長期的超發狀態。對“僵尸企業、產能過剩產業”將逐漸執行破產、兼并或重組,截斷對這些企業的無效輸血,破舊立新,使貨幣在宏觀經濟領域更有效的配置。

參考文獻：

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[4]胡碧,曹寶玉,吳姍姍.基于影子銀行的我國貨幣供應量統計失真問題探討[J].商業時代,2014(32):84-87.

[作者簡介]李錦成(1982—),漢族,男,山西太原人,中國社會科學院,數量經濟與技術經濟研究所,博士后。研究方向：資本市場。