影子银行发展的盈利能力研究范文

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一、模型设计

（一）模型变量1.商业银行盈利能力资产收益率（ROA）和资本收益率（ROE）是衡量商业银行盈利能力的众多指标中应用最为广泛的两个指标。本文对这两个指标加入风险因素，用经风险调整的资产收益率（RROA）和资本收益率（RROE）来衡量商业银行的盈利能力，RROA和RROE的优点在于将银行的赢利与风险结合在一起，可以测度单位风险所创造的利润，这既体现了银行风险的特点，也使盈利性的比较更加客观和公平。2.影子银行规模当前我国影子银行规模缺乏权威统计口径和数据，大多采取间接的方式来进行计算：一是从信贷需求角度对我国影子银行规模进行测算；二是从影子银行体系范围界定的角度对其规模进行测算[10-12]。本文拟从信贷需求角度测算我国影子银行规模。这种测算方法的经济理论基础是“一定时期内全社会经济活动主体实现的GDP对应全部金融机构的信贷支持”，称为“单位GDP的贷款系数”，用RYL表示，该指标体现了正规金融机构对经济活动的信贷支持程度。测算的整体思路是用影子银行的借款主体创造的GDP测算出借款主体所需的信贷总规模，然后剔除借款主体从正规金融机构获得的贷款金额，剩余即为影子银行规模。中小经济单位（农户、私营企业、个体工商户等）由于可抵押资产少，经营风险高，且融资具有“短、小、频、急”的特点，很难得到正规金融机构的融资支持，因而他们是影子银行的主要借款者。本文用第一产业的产值YF代替农户部门创造的GDP，用“私营企业与个体经济单位的就业人数与第二、三产业的单位就业人数创造的产值乘积”YE测算私营企业和个体经济单位创造的GDP；以农业贷款当年余额表示农户获得的正规信贷额度，以私营企业与个体贷款当年余额表示私营企业和个体经济单位获得的正规信贷额度。因此，农户单位GDP的贷款系数RFL、私营企业和个体工商户单位GDP的贷款系数REL，则农户、私营和个体经济单位的正规贷款满足率可以分别表示为。表1显示，2014年我国影子银行规模为211139.3亿元，是2000年的10倍之多，新世纪以来我国影子银行实现了突飞猛进的发展。为消除时间序列中可能存在的异方差性，本文对测算出的原始数据进行对数化处理，记为LNSBS。3.控制变量为了消除其它因素对该研究的影响，本文选取了以下控制变量：在商业银行内部层面，选择银行资产规模（LNA）、资产负债率（DA）和不良贷款率（NPL）作为控制变量；在宏观经济层面，选择国内生产总值增长率（GDPG）和货币流动性（M2/GDP）作为控制变量（见表2）。

（二）数据来源本文选取2000—2014年间我国27家商业银行的平衡面板数据作为样本，其中银行财务数据来源于国泰安数据库、Bankscope数据库和各商业银行年报（部分缺失数据利用线性插值法进行补齐），宏观经济数据来源于国家统计局网站、中国人民银行网站，影子银行规模测算得出。

（三）模型选择本文使用如下分析模型研究影子银行对商业银行盈利能力的影响情况。

二、实证分析

（一）变量的描述性统计分析由表3可知：RROA和RROE的均值分别为7.582、8.594，最大值分别为20.622、32.592，而最小值则均为负值-3.114、-0.640，这说明我国商业银行的盈利能力参差不齐，甚至有的银行出现了亏损情况；我国影子银行规模均值为10.886，已经明显超过了商业银行的平均资产规模（8.523），说明我国影子银行在近些年取得了突飞猛进的发展；我国商业银行的资产规模（LNA）、资产负债率（DA）、不良贷款率（NPL）均值、最值差距都非常显著。

（二）计量模型结果分析本文运用Eviews8.0软件对面板数据进行回归分析，经F检验和Hausman检验，最终确定选用个体固定效应模型，回归结果见表4。由表4可知，模型调整后的判决系数均大于90%，即被解释变量的90%能够被模型选择的解释变量所解释，模型的拟合优度较高。下面我们简要分析各自变量的回归结果。影子银行方面，影子银行规模（LNSBS）和RROA、RROE均在1%显著水平上成正向相关关系，且影子银行规模每扩大1%，RROA、RROE将分别提高1.262%、0.803%，说明我国影子银行的发展显著提高了商业银行的盈利能力。原因主要有以下两点：一是近些年我国互联网金融、小额贷款公司、民间借贷等影子银行的迅速崛起加速了“金融脱媒”的步伐，但真正被“脱”掉的那一部分多数是信用级别相对比较低、很可能会造成商业银行违约损失的借款者（比如农户和小微企业），这就间接提高了商业银行客户的整体信用水平，进而促使商业银行的盈利水平提高；二是商业银行在自身涉及的委托贷款、非保本理财产品、承兑票据等影子银行业务中是以中间人和人的身份出现（银行仅对这些业务收取一定的手续费、管理费），它们不占用银行的自有资产，银行也无需承担业务本身的盈亏责任，因而所需承担风险较小，这些业务在一定程度上也提高了商业银行的盈利水平。商业银行内部控制变量方面，银行资产规模（LNA）和RROA、RROE在5%显著水平上负向相关，说明商业银行资产规模的扩大反而降低了自身的盈利能力。规模较大的商业银行会更有动力拓展高风险业务以谋取高利润，这也导致其遭受损失概率更高；资产负债率（DA）和RROA、RROE在5%显著水平上负向相关，说明负债率越高，商业银行经营负担越重，风险也就越大；不良贷款率（NPL）在1%显著水平上与RROA、RROE负向相关，即不良贷款率（NPL）越高，商业银行的盈利能力越低。宏观经济变量方面，国内生产总值增长率（GDPG）和RROA、RROE不存在显著性关系，但影响方向是正向的，即稳定的经济增长可以在一定程度上提高商业银行盈利水平；货币流动性（M2/GDP）和RROA、RROE在1%显著水平上负向相关；充足的资本流动使商业银行更容易获得廉价资本，进而促使其投资高风险业务，结果导致风险被放大。

三、稳健性检验

为确保研究结论的稳健性，本文进行了两方面的稳健性检验。一方面用ROA（资产收益率）和ROE（资本收益率）作为RROA、RROE的替代指标来衡量商业银行的盈利能力，回归结果如表5所示。另一方面，本文的研究样本中既包含大型国有商业银行，又包含全国性股份制商业银行和地方性商业银行，为了避免研究样本的差异对本文研究结论造成影响，本文按照样本银行资产规模大小，剔除了资产规模超过100000亿的4大国有商业银行和资产规模不足1000亿的6家地方性商业银行，然后对剩余样本进行回归分析，结果如表6所示。由表5、表6可知，影子银行发展与商业银行的盈利能力依然在1%显著性水平上成正向相关关系，控制变量方面，尽管个别变量的显著性水平与基准模型不同，但正负相关性回归结果与基准模型基本保持一致。这两方面的稳健性检验说明，前文基准模型的结论依然适用，因此研究结论是稳健的。

四、结论与建议

本文选取2000—2014年间我国27家商业银行平衡面板数据作为研究对象，实证检验了我国影子银行的发展对于商业银行盈利能力的影响情况。在当前金融体制下，一方面影子银行吸引了大量低信用的信贷需求者，另一方面商业银行在其自身涉及的影子银行业务中所需承担的风险相对较小，我国影子银行的发展在一定程度上提高商业银行的盈利能力。我国的影子银行是长期金融抑制下金融创新的产物，它虽然存在一定风险，但却为实体经济提供了大量流动性，有效缓解了实体经济（尤其是小微企业）融资难的困境，也对我国金融体系的改革和金融全球化起到了一定的推动作用。因此，对于影子银行的发展，我们不能全盘否定，而应理性客观对待，加强监管，控制影子银行内部风险积累和外部风险传染，使影子银行成为我国金融体系的新生力量。综合本文研究结论和我国当前影子银行的发展现状，提出如下三点监管建议：

第一，建立独立的金融协调部门，弥补“分业监管”造成的监管套利行为。当前我国金融业发展迅速，金融产品（尤其是影子银行产品）通过利用计算机技术、计量模型等使得产品结构十分复杂，银行、证券、保险的边界也越来越模糊。“一行三会”的分业监管模式对于影子银行监管存在职责不明确的问题，既存在监管过度，又存在监管空白，因此影子银行就可以利用监管空白进行套利。本文认为我国有必要建立类似美国“金融稳定监管委员会”的金融协调部门，并在法律上确定其独立的监管地位。金融协调部门的一个重要职责就是对金融业务中的交叉地带进行协调监管，从而有效规制混业经营的套利行为。

第二，建立防火墙制度，严防影子银行与传统商业银行的风险传染。商业银行是我国金融体系的主体，它主导着我国金融体系的稳定性。近些年利率市场化的推进倒逼商业银行去不断拓展理财产品、委托贷款、承兑票据等影子银行类中间业务以应对传统信贷业务利差收窄的影响，因而商业银行在影子银行体系中扮演着重要角色。商业银行自身要充分认识并全面评估开展影子银行业务的各种风险，在银行与其附属机构之间、影子银行业务与传统信贷业务之间建立防火墙制度，严格进行风险隔离，防止信用违约风险、中间业务风险和外部风险的传染。

第三，建立信息披露制度，提高影子银行的透明度。影子银行的一个特点就是信息不透明、信息披露不充分，这既导致投资者和影子银行之间存在严重的信息不对称问题，又使监管部门无法了解影子银行真实状况，加大了监管难度。为提高影子银行的信息透明度，一要明确规定影子银行的信息披露责任人、需要披露的信息内容等披露标准，并由监管部门进行监督。二要建立统一完善的影子银行信息收集系统，加强各行业信息共享。

作者：许付常 王传东 单位：山东农业大学 经济管理学院