劉萌萌

（青海民族大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，西寧 810007）

一、引言

2020年12 月，中國銀保監(jiān)會發(fā)布《中國影子銀行報告》，首次對影子銀行進(jìn)行了明確的定義。影子銀行是指常規(guī)銀行體系以外的各種金融中介業(yè)務(wù)，通常以非銀行金融機(jī)構(gòu)為載體，對金融資產(chǎn)的信用、流動性和期限等風(fēng)險因素進(jìn)行轉(zhuǎn)換，扮演著“類銀行”的角色。與歐美等發(fā)達(dá)國家的影子銀行以資產(chǎn)證券化為核心的情況不同，我國影子銀行是以商業(yè)銀行為主導(dǎo)，因此被稱為“銀行的影子”。雖然中西方國家的影子銀行存在差異，但是其潛在的風(fēng)險累積到一定程度最終都有可能引發(fā)系統(tǒng)性風(fēng)險。影子銀行的規(guī)模變動是一把“雙刃劍”，積極作用與消極作用同時存在。影子銀行的擴(kuò)張可以滿足金融市場上參與主體多種多樣的金融需求，但是影子銀行規(guī)模的增加可能會積聚金融風(fēng)險最終導(dǎo)致金融危機(jī)，不利于一國的金融穩(wěn)定。

金融科技通過金融與科技的融合加速催化了金融領(lǐng)域的變革，促進(jìn)了金融業(yè)的發(fā)展，提高了資源配置效率。然而在優(yōu)化金融行業(yè)格局的同時，也給金融監(jiān)管帶來了一定的難題。

“十四五”規(guī)劃提出推進(jìn)金融創(chuàng)新要遵循宏觀審慎監(jiān)管，提高監(jiān)管的透明度，“穩(wěn)妥發(fā)展金融科技，加快金融機(jī)構(gòu)數(shù)字化轉(zhuǎn)型”和“防范化解影子銀行風(fēng)險”。因此，本研究從金融科技發(fā)展和影子銀行之間的關(guān)系出發(fā)，探究金融科技發(fā)展對影子銀行規(guī)模變動的影響，以期為以后引導(dǎo)影子銀行的良性發(fā)展提供一些思路。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）關(guān)于影子銀行的研究

對于影子銀行規(guī)模的測算方法，國內(nèi)外學(xué)者從不同方面進(jìn)行了探究。封思賢等（2014）利用未觀測信貸法，即“未觀測信貸規(guī)模與未觀測經(jīng)濟(jì)規(guī)模之間的比值和可觀測信貸規(guī)模與可觀測經(jīng)濟(jì)規(guī)模之間的比值相等”，測算出了影子銀行規(guī)模；方先明等（2017）以委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)承兌匯票三項(xiàng)數(shù)據(jù)之和作為影子銀行規(guī)模的代理變量；賈曉斐等（2021）在探究金融科技與影子銀行業(yè)務(wù)關(guān)系時，直接選擇了《中國影子銀行報告》中廣義影子銀行和狹義影子銀行共同包含的“委托貸款”數(shù)據(jù)來代表影子銀行規(guī)模；解鳳敏等（2014）認(rèn)為影子銀行具有服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的融資功能，因此，她采用社會融資規(guī)?？偭繙p去人民幣貸款、外幣貸款、企業(yè)債券和非金融企業(yè)境內(nèi)股票融資，由此得到的差值作為影子銀行規(guī)模的代理變量。目前，大多數(shù)學(xué)者采用的是以下三種方法：第一，相加匯總法。直接將委托貸款、信托貸款、未貼現(xiàn)承兌匯票等相關(guān)數(shù)據(jù)直接進(jìn)行加總作為影子銀行規(guī)模的代理變量。第二，扣減法。用社會融資規(guī)模總量減去金融機(jī)構(gòu)本外幣貸款余額、資本市場融資規(guī)模等得到的差值，作為影子銀行的代理變量。第三，采用未觀測信貸法對影子銀行規(guī)模進(jìn)行測算。由于第一種方法和第二種方法都是從社會融資規(guī)?？偭砍霭l(fā)，在其構(gòu)成數(shù)據(jù)之間直接進(jìn)行運(yùn)算，最終得到影子銀行規(guī)模，主要反映了商業(yè)銀行將一些貸款業(yè)務(wù)轉(zhuǎn)化到資產(chǎn)負(fù)債表外，從而形成與商業(yè)銀行相關(guān)的影子銀行業(yè)務(wù)以及非銀行金融機(jī)構(gòu)相關(guān)的影子銀行規(guī)模。第三種方法是利用間接測算的方法計算出影子銀行規(guī)模，主要反映了非金融機(jī)構(gòu)的影子銀行規(guī)模。

（二）關(guān)于金融科技的研究

金融科技是以技術(shù)為手段、金融為目標(biāo)，以技術(shù)為推動力的金融創(chuàng)新。不同學(xué)者從不同角度對金融科技進(jìn)行了研究。盛天翔等（2022）在構(gòu)建了各地區(qū)金融科技發(fā)展水平指數(shù)的基礎(chǔ)上，利用實(shí)證分析的方法得出金融科技對商業(yè)銀行流動性創(chuàng)造能力有一定的正向作用；莊雷、Jun Liu 等人（2015）認(rèn)為，在金融科技投資的推動下，客戶可以用更少的精力和時間管理預(yù)算與貸款；劉志洋（2021）指出，金融科技的本質(zhì)是風(fēng)險科技，并沒有改變金融的本質(zhì)。Vucˇinic′ Milena and 和 Luburic′ Radoica（2022）認(rèn)為，金融科技創(chuàng)新改變了人們的生活方式，使人們習(xí)慣運(yùn)用金融科技來提高生活及工作效率，并重塑了提供金融服務(wù)的金融機(jī)構(gòu)和消費(fèi)者之間的溝通渠道，改變了傳統(tǒng)金融服務(wù)的提供方式，但是在帶來各種好處和便利的同時，金融科技的發(fā)展對金融體系構(gòu)成潛在威脅。

三、理論分析與研究假設(shè)

金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模的影響可以從以下兩個方面進(jìn)行分析：

一方面，金融科技對影子銀行的促進(jìn)作用主要體現(xiàn)在減少信息不對稱和提高服務(wù)效率兩方面。金融科技的發(fā)展有助于金融機(jī)構(gòu)快速尋找目標(biāo)客戶，提高工作效率。由于影子銀行游離于監(jiān)管體系之外，相對于傳統(tǒng)銀行其受到的限制較少，為無法在商業(yè)銀行進(jìn)行借貸的客戶提供了新的選擇，填補(bǔ)了商業(yè)銀行在金融市場上部分無法完成的資金借貸業(yè)務(wù)的空白；影子銀行可以通過利用互聯(lián)網(wǎng)及人工智能等手段對客戶的需求進(jìn)行分析并評估其所能承受的風(fēng)險，為客戶匹配更適合的產(chǎn)品與服務(wù)，提高影子銀行服務(wù)效率的同時還能優(yōu)化客戶體驗(yàn)。

另一方面，首先，金融科技的飛速發(fā)展促進(jìn)影子銀行發(fā)展的同時也為傳統(tǒng)商業(yè)銀行帶來了便利，提高了商業(yè)銀行業(yè)務(wù)辦理結(jié)算的效率，也在一定程度上降低了銀行的信貸風(fēng)險，使諸多金融業(yè)務(wù)如貸款業(yè)務(wù)的辦理手續(xù)趨于簡便，增加客戶黏性。其次，傳統(tǒng)商業(yè)銀行受到市場競爭的沖擊，只能被迫改變自身的經(jīng)營理念，利用金融科技加快新產(chǎn)品的研發(fā)創(chuàng)造，推出多種新型金融產(chǎn)品，并降低融資準(zhǔn)入條件，以滿足中小企業(yè)及市場其他參與者的金融需求。出于對風(fēng)險的考慮，市場上的經(jīng)濟(jì)主體更傾向于選擇商業(yè)銀行而不是影子銀行。最后，大部分投資者選擇影子銀行的主要原因是我國對商業(yè)銀行的利率管制政策，而金融科技的發(fā)展加速了利率市場化進(jìn)程，部分理性投資者為了規(guī)避風(fēng)險會放棄影子銀行而選擇傳統(tǒng)商業(yè)銀行辦理投融資業(yè)務(wù)。因此，金融科技的發(fā)展在一定程度上不利于影子銀行規(guī)模的增長。

根據(jù)以上分析，可以提出以下兩個假設(shè)：

H1：金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模的增長具有促進(jìn)作用。

H2：金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模的增長具有抑制作用。

四、研究設(shè)計

（一）變量選取與數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

影子銀行規(guī)模作為被解釋變量，其測算方法尚未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)，因此，在前文不同學(xué)者對影子銀行規(guī)模測算方法總結(jié)的基礎(chǔ)上，本研究通過綜合以上三種方法分別賦予權(quán)重，最后得到影子銀行規(guī)模的變動情況。

根據(jù)孫國峰（2015）對中國影子銀行規(guī)模測算得出來的結(jié)果，商業(yè)銀行表外影子銀行業(yè)務(wù)總額在中國的整個影子銀行體系中占比為三分之二，因此，本研究采用表1 所示方法和權(quán)重對影子銀行規(guī)模變動情況進(jìn)行測算，最后得出影子銀行規(guī)模后取差值作為其規(guī)模變動的增量。由于官方公布的省級數(shù)據(jù)從2013年開始，因此，以未觀測信貸法測算出的2012年各省的影子銀行規(guī)模為基礎(chǔ)，再根據(jù)前文算出的影子銀行規(guī)模變動的增量，最終得出各省2013-2020年的影子銀行規(guī)模變動率（數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計年鑒、中國人民銀行官網(wǎng)）。

表1 影子銀行規(guī)模測算權(quán)重

2.解釋變量

金融科技發(fā)展水平作為解釋變量，本研究通過借鑒趙瑞瑞等（2021）、邱晗等（2018）對金融科技發(fā)展指數(shù)的選擇方式，采用北京大學(xué)互聯(lián)網(wǎng)金融研究中心編制的《數(shù)字普惠金融指數(shù)》中的省級數(shù)據(jù)作為金融科技發(fā)展指數(shù)的代理變量。

3.控制變量

本研究選取各省2013-2020年實(shí)際GDP 增長率、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款率、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款比率、居民消費(fèi)價格指數(shù)作為控制變量。所有控制變量數(shù)據(jù)來源于各省統(tǒng)計局、國泰安數(shù)據(jù)庫、各省金融運(yùn)行報告、中國銀保監(jiān)會。

（二）描述性統(tǒng)計

本研究選取了我國31 個省份（不含港澳臺地區(qū)）2013-2020年的平衡面板數(shù)據(jù)作為研究對象。從表2 的描述性統(tǒng)計結(jié)果可以看出，在2013-2020年間，各省份影子銀行規(guī)模增長率存在較大的差異。同樣，不同省份和不同年份的金融科技發(fā)展水平差別比較大。

表2 描述性統(tǒng)計結(jié)果

（三）模型設(shè)定

其中，i 代表省份，t 代表時間。被解釋變量ShBri，t為某一省份i 第t年影子銀行規(guī)模的變動情況；核心解釋變量FINi，t為某一省份i 第t年的金融科技發(fā)展指數(shù)；控制變量 gi，t、NPLi，t、LTDi，t、CPIi，t分別為某省份i 第t年的實(shí)際GDP 增長率、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款率、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款比率、居民消費(fèi)價格指數(shù)。μit為誤差項(xiàng)。

五、實(shí)證結(jié)果及分析

（一）總體樣本回歸結(jié)果

本研究運(yùn)用stata16.0 依次對面板數(shù)據(jù)的三種模型進(jìn)行回歸（結(jié)果如表3 所示）。

從表3 的結(jié)果可以看出，金融科技的發(fā)展與影子銀行規(guī)模的增長率呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，并且通過了1%水平的顯著性檢驗(yàn)，這也就意味著金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模增長率都有顯著的抑制作用。

表3 金融科技對影子銀行變動的影響回歸結(jié)果

通過F 檢驗(yàn)、BP 檢驗(yàn)和Hausman 檢驗(yàn)選擇最終選擇固定效應(yīng)模型為最終的回歸模型。從固定效應(yīng)模型的回歸結(jié)果可以看出控制變量與被解釋變量之間的變動關(guān)系：經(jīng)濟(jì)增長率的系數(shù)為負(fù)值，但不顯著，說明經(jīng)濟(jì)增長與影子銀行規(guī)模的增長存在一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系；銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)的不良貸款率系數(shù)顯著為負(fù)，說明銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款率與影子銀行規(guī)模的增加，銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款比率的系數(shù)顯著為負(fù)，說明銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款比率的上升會抑制影子銀行規(guī)模的增長；居民消費(fèi)價格指數(shù)的系數(shù)顯著為正，居民消費(fèi)價格指數(shù)的增長會抑制影子銀行規(guī)模的增長。

（二）不同區(qū)域樣本的回歸結(jié)果

我國地域廣闊，省份較多，不同地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、金融科技發(fā)展?fàn)顩r及金融需求差別較大，從整體上探討金融科技發(fā)展?fàn)顩r對影子銀行規(guī)模增長率的影響并未考慮到各區(qū)域之間的差異性。為考察不同區(qū)域金融科技發(fā)展?fàn)顩r對影子銀行規(guī)模增長率的影響差異，將選取的我國31 個省份劃分為東、中、西三個區(qū)域。同樣，根據(jù)F 檢驗(yàn)、BP 檢驗(yàn)以及Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果，最終選擇固定效應(yīng)模型對分組后的不同區(qū)域進(jìn)行回歸（回歸結(jié)果如表4 所示）。

從表4 的分區(qū)域回歸結(jié)果可以看出，不同區(qū)域金融科技對影子銀行規(guī)模變動的影響存在較大差異。但總體上來看，東部、中部和西部地區(qū)金融科技發(fā)展水平與影子銀行規(guī)模變動率均呈現(xiàn)出負(fù)相關(guān)關(guān)系，說明金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模的增長有一定的抑制作用。東部地區(qū)的這種關(guān)系最顯著，這與東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)、科技水平較高、金融科技發(fā)展速度較快，且監(jiān)管制度及措施較為完善等原因有很大的關(guān)系。這就導(dǎo)致東部地區(qū)金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模的增長具有明顯的抑制作用。中、西部地區(qū)金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模變動的影響均沒有東部地區(qū)顯著，說明中、西部經(jīng)濟(jì)和金融發(fā)展?fàn)顩r相對于東部較差，創(chuàng)新能力不佳，使得金融科技發(fā)展水平整體較為落后，再加上對影子銀行的監(jiān)管力度不到位，最終導(dǎo)致金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模變動的影響沒有東部地區(qū)顯著。

表4 分區(qū)域回歸結(jié)果

六、結(jié)論與政策啟示

本研究選取2013-2020年我國31 省的平衡面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用固定效應(yīng)模型進(jìn)行實(shí)證研究了金融科技的發(fā)展對影子銀行規(guī)模變動的影響，并得出了結(jié)論：從全國樣本來看，金融科技的發(fā)展對影子銀行的增長具有顯著的抑制作用，即使在控制實(shí)際GDP增長率、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)不良貸款率、銀行業(yè)金融機(jī)構(gòu)存貸款比率、居民消費(fèi)價格指數(shù)等情況下，實(shí)證結(jié)果仍然顯著；從不同區(qū)域樣本來看，東部、中部、西部地區(qū)金融科技的發(fā)展與影子銀行的增長都是負(fù)相關(guān)關(guān)系，東部地區(qū)的這種負(fù)相關(guān)關(guān)系更為顯著，即東部地區(qū)金融科技的發(fā)展對影子銀行增長的抑制作用比中部和西部地區(qū)更強(qiáng)?；谝陨蠈?shí)證結(jié)論，得出政策啟示如下：

第一，金融科技的發(fā)展在一定程度上遏制了影子銀行規(guī)模的增長，有助于防范金融風(fēng)險，在一定程度上降低金融危機(jī)發(fā)生的可能。但是，金融科技的過度發(fā)展同樣會帶來風(fēng)險，由于信息不對稱、隱私保護(hù)制度不完善、數(shù)據(jù)容易泄露等問題都會給消費(fèi)者帶來損失。因此，相關(guān)部門應(yīng)增加對這兩者的關(guān)注度并制定相關(guān)的政策，積極引導(dǎo)金融科技、影子銀行的良性發(fā)展，促進(jìn)兩者給社會帶來積極作用。

第二，由于東部、中部和西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r差異較大，金融科技和影子銀行發(fā)展之間的負(fù)相關(guān)關(guān)系顯著情況不同，相對來說東部地區(qū)更顯著，因此，要注意對東、中、西部地區(qū)實(shí)行差異化政策，來應(yīng)對金融科技發(fā)展以及影子銀行規(guī)模變動帶來的負(fù)面影響。

第三，根據(jù)我國不同區(qū)域金融科技發(fā)展水平存在差異的情況，兼顧所有地區(qū)的協(xié)同發(fā)展，加強(qiáng)區(qū)域間協(xié)作，通過東部地區(qū)發(fā)展來促進(jìn)中部和西部的發(fā)展，以此來提高全國金融科技整體發(fā)展水平。