吕江林 万远哲 张斓弘：我国影子银行与货币政策实施效果研究——基于垄断竞争的影子银行体系下的金融加速器模型

作者简介：

吕江林，江西财经大学金融学院教授，上海财经大学特聘教授、博士生导师，江西省高校哲学社会科学领军人才、江西省高校教学名师，美国宾夕法尼亚大学高级访问学者，享受国务院特殊津贴专家，中国金融学年理事。主要研究领域：货币银行、国际金融、资本市场与风险管理。在《经济研究》《金融研究》《数量经济技术经济研究》等期刊发表论文百余篇；主持完成国家级、省部级科研课题10多项；获省部级以上科研奖励10多项；出版专著3部，主编教材9部，教育部精品课程和精品资源共享课程《证券投资学理论与实务》带头人。

引用本文：吕江林,万远哲,张斓弘.我国影子银行与货币政策实施效果研究——基于垄断竞争的影子银行体系下的金融加速器模型[J].河北经贸大学学报,2021(2):73-84.

摘要：探究我国垄断竞争的影子银行体系对于货币政策实施效果的影响。构建一个基于垄断竞争的影子银行体系下的金融加速器，进而建立一个垄断竞争的影子银行与完全竞争的商业银行共存的DSGE模型，并与以往的基于完全竞争金融中介机构的金融加速器的DSGE模型进行对比。研究结果表明，垄断竞争的影子银行体系具有较强的逆周期特征，其存在会明显削弱紧缩或扩张的货币政策的有效性；高风险企业家与低风险企业家对货币政策冲击的反应存在显著差异；垄断竞争的影子银行体系的存在，会使微观经济金融主体在面临货币政策冲击时其金融风险状况发生更大变化，当面临央行加息的货币政策冲击时，在垄断竞争的影子银行和完全竞争的商业银行体系下，影子银行的违约率会明显更高，高风险企业的外部融资溢价和杠杆率也明显更高，相应地，当面临央行降息的货币在政策冲击时，也会在更大程度上降低影子银行与高风险企业的金融风险。

关键词：影子银行；金融加速器；货币政策；商业银行；动态随机一般均衡

一、引言及文献综述

　　进入21世纪，尤其是本轮国际金融危机，影子银行在世界各国经济、金融运行中的地位和作用愈益显著，引起了国内外学术界的高度重视。在欧美国家，影子银行主要进行证券化等金融创新活动，发行资产支持商业票据、资产支持证券等创新性金融工具，而中国的影子银行则扮演着商业银行的信用中介角色；国内对影子银行的需求主要来自企业的融资需求，而不是欧美国家那种资金逐利的需求。

　　近年来，影子银行已经在中国经济、金融活动中扮演着越来越重要的角色。高善文等人（2013）立足中国央行发布的社会融资规模指标，估算出2012年我国三种口径的影子银行规模：最小口径规模是7.10万亿元，居中口径规模是10.75万亿元，最大口径规模则达21.90万亿元。统计资料显示，2012年我国金融机构人民币贷款余额是62.99万亿元，可见我国影子银行规模与金融机构贷款规模相比已不容小觑。Chen等（2017）的测算结果显示：截至2016年底，我国最小口径影子银行（仅包括委托贷款、信托贷款以及未贴现银行承兑汇票）的融资规模已达23.5万亿元人民币，年增长率约为30%，占当年GDP约1/3。可见我国影子银行不仅增速快，而且规模已与当年GDP在一个数量级上。影子银行正在并将继续对我国经济金融体系产生重大影响。

　　关于影子银行如何影响到央行货币政策的有效性，国内外已有较多研究文献。在国外，一些学者研究并肯定了影子银行的信用创造机制和货币供给机制。Sheng（2011）的研究则显示，影子银行的期限错配和高杠杆率会影响货币政策的有效性。Verona和Manuel（2011）运用DSGE模型研究发现，影子银行严重影响了货币政策目标的实现。Mazelis（2014）构建DSGE模型，进一步发现除传统商业银行与影子银行对货币政策反应的渠道并不一致，不同于传统银行通过资产负债表渠道产生反应，影子银行的反应主要通过贷款渠道；两者叠加的总体效果是显著地削弱了货币政策的信贷渠道传导效应。KaiJiChen，JueRen和TaoZha（2018）的DSGE模型研究结果显示，面临紧缩性货币政策时，影子银行的贷款会逆向大增，从而抵消了传统银行贷款的下降，这样便削弱了货币政策对银行体系信贷总量调控的有效性。LiuYang等（2019）的实证研究揭示，影子银行部门的金融摩擦产生了“双重金融加速”机制，影子银行的存在对货币政策的传导以及对货币政策与宏观审慎政策的有效性均产生负面影响。在国内，李波、伍戈（2011）研究了影子银行对货币政策有效性的影响，认为具有高杠杆率且游离于常规监管之外的影子银行体系不仅对金融稳定形成严峻挑战，而且对货币政策调控的目标包括最终目标、中间目标乃至操作目标均形成挑战，影响到货币供应的调控和货币政策工具的效力。袭翔等（2014）构建了一个包含影子银行的金融中介部门的DNK－DSGE模型，用以探讨该中介体系对于货币政策传导有效性的影响。该研究发现，正向（负向）的利率冲击在抑制（刺激）商业银行信贷并降低（提高）低风险企业的杠杆的同时，又导致影子银行体系的扩张（收缩）以及高风险企业的加（减）杠杆行为；影子银行具有显著的逆周期特征，会相当程度地削弱货币政策的有效性。林琳等（2015）实证分析了影子银行存在的货币政策实施效应，结果表明，这一效应依货币政策的工具与阶段的不同而存在明显差异；数量型货币政策工具相对更有效，而紧缩的货币政策效应被对冲，扩张的货币政策效应被放大。胡志鹏（2016）通过构建DSGE模型，得出“影子银行”的发展推高了产出、投资、消费、广义货币和信贷的稳态水平，改变了各变量面临随机冲击时的脉冲响应动态轨迹。李向前、孙彤（2016）采用FAVAR模型揭示了影子银行对货币政策实施效果影响新的侧面：随着影子银行的发展，在一定时期内经济增长波动会降低，但物价水平的波动却会加剧，总体上央行对货币供应量的控制力会被削弱。近年来，一些学者通过DSGE模型研究发现，由于影子银行体系存在“金融窖藏”功能、影子银行融资规模变动的逆周期和目前我国资产管理业务发展仍不规范，使得货币政策传导受阻，货币政策的有效性受到削弱。

　　关于影子银行如何伴随货币政策的实施而影响系统性金融风险，Ahn和Breton（2014）较早发现，商业银行之所以开展影子银行活动，主要是为了应对激烈的同业竞争，银行不得不开展影子银行业务，以提高自身收益，而这加大了系统性风险。Chernenko和Sunderam（2014）通过聚焦货币市场共同基金的借贷活动，实证考察了影子银行的金融摩擦效应，得到了肯定性的结论。Becker和Ivashina（2015）通过实证检验保险公司的投资决策数据，进一步证实了由于信息不对称和委托代理问题等金融摩擦的存在，影子银行容易导致金融机构出现过度风险承担。国外学者比较一致地认为，采用证券化等金融创新方式的影子银行的融资渠道，加速了金融系统性风险的传递，放大了金融风险，当含影子银行的中介机构杠杆率上升和资产负债表扩张时，市场流动性会过于充裕，而一旦经济显著下行，流动性则迅速枯竭，包括影子银行体系在内的中介机构对此却无能为力，由此易导致金融市场出现危机。在国内，李建军、薛莹（2014）基于马尔科夫过程并运用投入产出法构建系统性风险测度模型，分析了影子银行风险传染机制及其影响，结果显示，在中国，系统性风险最主要的承担者是银行，而主要的风险源来自信托公司，必须重点防范以信托公司为主要代表的影子银行部门的系统性风险上升趋势。林琳等（2016）构建了一个DSGE模型，研究中国式影子银行下金融系统的脆弱性问题，发现中国式影子银行的发展在很大程度上产生于商业银行的监管套利行为，而影子银行的行为又具有顺周期性，因而其发展无疑加大了金融系统的脆弱性。方先明、谢雨菲（2016）研究认为，影子银行在我国主要是以“银行的影子”的形式而存在，替代或补充商业银行信贷中介职能，由于其游离于监管体系之外，故交叉传染风险可能对我国金融体系的稳健运行造成冲击。郭晔、赵静（2017）运用2008年以来上市银行的面板数据，采用GMM等方法进行实证分析，发现我国银行存款竞争与影子银行规模互为因果，并推高了银行系统性风险。肖崎、邓少慧（2017）采用动态面板系统广义矩法的实证研究结果表明，我国宽松的货币政策会显著增加影子银行机构的风险承担，因此影子银行的存在放大了货币政策的扩张效应，这容易导致金融体系不稳定，建议监管当局应构建起有效的宏观审慎管理框架。

　　迄今国内外文献关于影子银行与货币政策实施效果的研究具有较好的参考价值。不过，这些文献对于我们准确把握中国影子银行与货币政策实施效果尚未能提供比较中肯、一致的意见。具体而言，不少文献在研究我国货币政策有效性问题时，实际考察的是影子银行在货币政策实施下对货币供给的扩张或收缩效应，顺周期或逆周期效应，而很少研究我国影子银行如何影响我国的实际产出等重要宏观经济变量。毕竟，所谓货币政策的有效性，从理论上讲最终指向的是货币政策对实体经济影响的效果；研究影子银行如何影响货币政策的有效性问题，实质上是指在影子银行作用下货币政策如何影响实际宏观经济变量，核心是如何影响实际产出。不少文献研究了我国影子银行的形成、发展与系统性金融风险的关系，却少有文献研究我国影子银行在货币政策冲击下的系统性风险效应，即使有些文献试图对此进行尝试，也是或对影子银行作狭义的限制（直接以委托贷款与信托贷款等变量代表影子银行），或对影子银行做完全竞争的行为假定，未能深入研究影子银行行为。然而在当前中国国情下，不容忽视的是影子银行具有垄断竞争的行为特征。因此，基于含垄断竞争特征的影子银行的合理模型展开对中国影子银行与货币政策实施效果的研究，探讨中国影子银行如何影响到实际产出等宏观经济变量，影子银行如何伴随货币政策的冲击影响系统性金融风险，更为贴近中国的现实。

　本文借鉴BenBernanke、MarkGertler和SimonGilchrist（1999）含金融加速器的DSGE模型，并参考林东杰等（2019），立足中国国情予以拓展，充分考虑到中国影子银行部门具有一定的垄断性，在金融加速器机制上予以改进，即不仅以传统的完全竞争的金融加速器描述商业银行行为，而且以垄断竞争的金融加速器描述影子银行行为，从而使得DSGE模型能够揭示货币政策对两个部门影响渠道的不同，进而更准确、全面地探讨我国货币政策实施效果。众所周知，按照经济学理论，完全竞争市场与垄断竞争市场之间最大的区别，在于产品是否完全同质，厂商能否给产品定价。在完全竞争市场下，产品完全同质，厂商对产品完全没有定价权；而在垄断竞争市场下，产品多少存在一些差别，厂商具有一定的产品定价权。那么当前我国影子银行业运营机制透明度低以及缺乏监管，并且业务模式多样，融资产品种类繁多，造成影子银行对融出资金的利率具备较强的议价能力，属于垄断竞争市场。

　　本文假设经济体中存在两类企业家：高风险企业家（占比ηt）和低风险企业家（占比1-ηt），其中低风险企业家能够通过商业银行融资，而高风险企业家只能通过影子银行进行融资。参考裘翔、周强龙（2014），假定影子银行资金全部来自商业银行。两类企业家的资本回报率均存在不确定性，在受到冲击足够大时将出现违约，其中高风险企业家受冲击后资本回报率的不确定性更大。若出现违约，两类企业家的剩余资产均将被清算。

　　二、理论模型

　　本文DSGE模型含家庭、资本品生厂商、中间厂商、零售商、企业家、金融中介、政府部门以及中央银行。进一步将金融中介部门划分为商业银行部门和影子银行部门，只有低风险企业家能够获得商业银行贷款，而高风险企业家的贷款只能通过影子银行获得。

　　（一）家庭

　　家庭部门通过劳动获得收入，此外尚有商业银行存款性收入，中间厂商剩余利润的支付以及政府的转移支付；家庭的效用函数中包括消费和休闲，目标是毕生效用最大化。设定家庭期望效用函数为：

（1）

　　其中，0<β<1为代表性家庭的贴现率，υ为休闲在效用函数中的权重。为家庭t时期的消费水平，1－为家庭在t时期的闲暇时间。家庭面临的预算约束为：

（2）

　　其中为t时期家庭在商业银行的存款，为劳动供给，为商业银行无风险利率，为生产中间产品的厂商对居民支付的剩余利润，为政府提供给家庭部门的转移支付。求解家庭最优问题的一阶条件：

（3）

（4）

（5）

　　（二）资本品生产商

　　假设存在两类资本品生产商；在t期，a类资本品生产商购买新的投资品以及上期折旧后的低风险企业家资本K^a，生产出新的资本品并提供给低风险企业家下期进行生产，b类资本品生产商购买新的投资品以及上期折旧后的高风险企业家资本K^b，生产出新的资本品并提供给高风险企业家下期进行生产。第i（i=a，b）类资本存量的演变方程为：

（6）

　　参考刘兰凤、袁申国（2012），使用存在调整成本的投资模型，资本品生产商在t时期的利润为：

  _（7）

　　其中表示资本价格，为投入品成本，为资本调整成本。

　　假设资本品生产商从零售商处购买部分最终物品作为投资品I_t，并与现有的资本存量组合，生产出新的资本品

K_t+1。这些新资本品除去取代折旧的部分后，大部分则增加了资本存量。

　　参考López（2008），假设资本品生产商还具有二次资本调整成本：

（8）

　　其中，δ是资本折旧率。

　　资本品生产商选择最佳投资数量，使得其利润达到最大化，可求得资本品生产商的一阶条件：

（9）

　　（三）中间厂商

　　假设中间厂商的生产函数为如下的柯布—道格拉斯形式：

   _（10）

　　假设A_t服从AR(1)过程，，其中，ρ^A为自回归系数，ε_t为均值为0，标准差为σ的白噪声过程。K_t和L_t分别代表投入的资本和劳动。投入的资本可看作是高风险企业家资本和低风险企业家资本的混合，有：

_（11）

　　其中ρ代表两类资本间的替代率，η_t为两类企业家的相对规模。

　　厂商成本最小化问题如下：

  _（12）

　　约束条件为（10）与（11）式。其中与为A类资本与B类资本的实际资本租赁利率。求解最优问题可得资本服务的套利条件：

（13）

　　假设企业家是否为低风险企业家由商业银行决定，企业家被判定为低风险企业家的概率为η_t，当商业银行察觉到紧缩的货币政策时，将更加严格审查企业家风险，减少低风险企业家的认定，本文假设：

_（14）

　　其中η为稳态时商业银行认定的低风险企业家比例，为商业银行审查企业家对利率变化的反应系数。由于社会资本中低风险资本占比为ηt，高风险企业家资本占比为1-η_t，因此低风险企业家实际资本，高风险企业家实际资本。

（四）零售商

　　根据Calvo（1983）[34]的假设，在每一时期，中间产品生产者都会以一个固定的概率来调整价格，也就是说，在所有的中间产品生产者中随机地挑选比例的厂商来调整其中间产品价格，并将第t期的价格设定为最优价格，余下的中间产品生产商按照上一期通货膨胀率定价：，由此可得：

（15）

　　其中，为中间产品的替代弹性，与为如下递归形式：

 _（16）

_（17）

　　总通货膨胀水平：

（18）

　　（五）低风险企业家与商业银行

　　低风险企业家吸收商业银行贷款进行生产，假设每一期低风险企业家存活到下一期的概率为，则低风险企业家的期望寿命为 _。

　　在t期，低风险企业家以的名义价格购买物质资本，有。到了t+1期，为了获得回报最大化，其确定最佳资本利用率，在t+1期末卖出折旧后的资本。因此，在t期购买的资本在t+1期的资本总收益率可以表示为：

 ₍₁₉₎

　　低风险企业家具有自身净资产，但尚须向商业银行融资，所需的融资总量为：。

　　由于商业银行处于相对信息劣势地位，低风险企业家向其进行外部融资时面临外部融资溢价。融资溢价为企业家杠杆率的增函数:

_（20）

　　并且 ， ，。式（20）显示，当杠杆率上升时，低风险企业家的融资溢价与外部融资规模成正比。

　　低风险企业家对最优资本存量的选择，是使得预期实际回报率等于预期实际借贷利率：

 _（21）

　　对于每一期存活的低风险企业家，其净资产的运动方程为:，其中为低风险企业家的净收益。低风险企业家的净收益等于其资本回报与借贷成本之差，由此可得：

 （22）

　　（六）高风险企业家与影子银行

　　高风险企业家只能通过影子银行融资，而影子银行之间存在异质性，故本文以垄断竞争的形式改进Bernanke等（1999）的金融加速器机制。

　　类似低风险企业家，假设每一期高风险企业家以的概率存活到下一期，高风险企业家在t期购买的资本在t+1期的资本总收益率可以表示为：

（23）

　　所需的融资总量为：

（24）

　　由于每个影子银行z在开展中介服务时有一定的市场力量，高风险企业家会选择在不同的影子银行间分散借款，假设在第z家影子银行借款为，为使成本最小化，有：

  （25）

（26）

　　其中为为第z家影子银行的利率，为随时间变化的影子银行贷款利率弹性。该问题的一阶条件产生高风险企业家的资金需求曲线为：

（27）

　　其中为为t+1期影子银行市场中的名义平均利率，定义如下：

（28）

　　生产中t+1期的资本总收益率为，反映总体资本的平均收益状况，不同单个厂商的收益率用表示，反映厂商的个体风险。假定收益冲击服从对数正态分布：

  （29）

　　其累计概率分布函数和概率密度函数分别为和，均值为。

　　影子银行贷款合约约定的t+1期的贷款利率为，贷款金额为 。根据经典金融加速器模型中的设定，此时对高风险企业家的冲击存在一个阈值，其定义为：

（30）

　　当冲击的实际值时，高风险企业家的清偿能力足够偿还影子银行到期本息，与此同时其保留剩余部分的资本存量；当冲击的实际值时，高风险企业家清偿能力不足发生破产清算。由于高风险企业家在每家影子银行都有贷款，因此每家影子银行都有破产清算的权利。本文假设第z家影子银行将根据高风险企业家贷款份额获得公司剩余资产，即发生破产清算时，第z家影子银行获得高风险企业家资本份额为。由于信息不对称，影子银行审计高风险企业家的值和总资产需要支付调查审计成本，这一成本设为高风险企业家价值的比例。因此，当高风险企业家偿债违约时，影子银行事实上只能获得的价值。因此，在t期末，第z家影子银行面临如下的利益最大化问题：

（31）

　　其中为影子银行的融资成本。约束条件为：

  （32）

　　其一阶条件整理变形可得：

（33）

　　影子银行系统整体利润为：

（34）

　　将（28）式与（33）式带入（34）式，并且假设各高风险企业家完全对称，可得：

（35）

　　令为银行发放贷款的毛利润份额，为银行的监管成本，定义表达式如下：

  （36）

（37）

　　则银行的净利润份额为，高风险企业家的利润份额为，式（35）可以进一步化简为：

（38）

　　因此，高风险企业家和影子银行的最优债务协议安排可通过求解下面的利润最大化问题：

（39）

　　约束条件为（30）式，求解该方程一阶条件变形可得：

（40）

　　式（40）可简化为：

 （41）

　　并且 _{， ，。}

　　式（41）表明当杠杆率上升时，高风险企业家的融资溢价与外部融资规模成正比。这意味着高风险企业家的外部融资溢价高于低风险企业家的外部融资溢价。

　　与传统商业银行相比，影子银行为保证获得较高的收益率通常更倾向于承担更多的风险，且对融资对象资产的安全状况更为敏感。因此，当高风险企业家的资产净值增加时，影子银行的决策者对贷款前景更为乐观,参照Funke等（2012），将这种乐观定义为该决策者的风险偏好，且影子银行贷款利率弹性为：

 （42）

（43）

　　其中为影子银行贷款利率弹性的稳态值， 为影子银行决策者坚持原风险偏好的权重，则衡量其风险偏好关于高风险企业家净值变化的敏感程度。显然影子银行的风险偏好与高风险企业家的资产状况正相关。随着影子银行决策者风险偏好的递增和资金需求的利率弹性加大将导致影子银行贷款利率的下降。

　　影子银行资本金的动态过程可以表示为：

（44）

　　其中为影子银行的违约概率，其表达式为：

（45）

　　其中，表示影子银行的资本比率，为影子银行净资本，为高风险企业家贷款总量；为标准差。由（45）可知，当影子银行资本比率下降时，违约概率上升，商业银行便会要求更高的风险溢价，这将拉升影子银行融资成本，进而拉升高风险企业家融资成本。

　　假设商业银行资产全部由商业银行提供，由于影子银行有一定违约风险，商业银行将资金贷给影子银行时有如下零利润条件：

（46）

　　（七）中央银行

　　假设中央银行货币政策遵循利率规则，具体遵循泰勒规则（Taylor，1993）[36]，名义利率对通胀和产出缺口反应。参照Smets和Wouters（2007），设定货币政策规则如下：

（47）

　　其中为名义利率，，为名义利率平滑系数，为名义利率对通胀的反应系数，为名义利率对当期产出缺口的反应系数。为货币政策冲击，为均值为0、标准差为的白噪声。

　　（八）政府部门

　　政府支出规则可表示为：

（48）

　　其中为政府支出平滑系数，为稳态时政府支出占总产出的比率，为政府支出冲击，为白噪声（均值为0、标准差为）。

　　（九）一般均衡和市场出清

　　宏观经济实现一般均衡时市场出清：

（49）

　　其中，，表示退出市场的企业家消费_。

　　信贷市场出清为：

（50）

　　作为技术处理，在稳态附近将均衡条件予以对数线性化。

　　三、参数校准与贝叶斯估计

　　（一）参数校准

　　模型涉及的参数可分为两组。第一组参数决定模型内生变量的稳态水平，对于这一组参数本文采用金融加速器模型中被国内外文献广泛接受和使用的标准参数。第二组参数只影响模型动态特征，而不影响稳态取值（如各冲击系数），对于这一组参数，采用贝叶斯方法进行估计。

在参数校准中，对于家庭部门，参考林东杰等（2019），令β= 0. 99；参考侯成琪、龚六堂（2013），令资本产出弹性取值为0.5；参考金融加速器的经典文献，将两类企业家稳态下的杠杆率水平均取为2，即；参考曲昭光（2018），政府支出占GDP比重稳态值取值为0.13；参考庄子罐等（2018），高风险企业家生存概率取为0.85；参考袭翔、周强龙（2014），低风险企业家生存概率取为0.95，商业银行审查成本与影子银行审查成本均取为0.12；参考刘兰凤、袁申国（2012），将资本折旧率δ取值为0.025；稳态时低风险企业家持有资本的权重，曲昭光、王湃（2018）取0.714，庄子罐等（2018）取0.8，本文取中间值0.75；参考庄子罐等，将影子银行贷款利率弹性的稳态值ξ设为228；参考田野（2014），资本替代弹性设为0.6，价格粘性设为0.75；参考Hansen（1985），均衡时劳动者的工时数为0.33，再将劳动负效用的权重设为内生变量，结合本文计算出的工资稳态值，将效用函数中的参数υ校准为1.28；参数校准结果如表1所示。

　　（二）贝叶斯估计

　　现对第二组参数运用贝叶斯方法进行估计。令模型中引入的冲击包括技术冲击、货币政策冲击、消费偏好冲击和投资效率冲击，按照贝叶斯估计要求，将GDP、消费和投资的实际值选为观测变量。数据来源于Wind金融终端，样本区间为2000年第一季度至2018年第四季度。参数的估计结果见表2。

　　四、数值模拟与脉冲响应分析

　　图1为对应本文完整的DSGE模型的基准情形的脉冲响应图。图1中展示的是一个标准差的紧缩的货币政策冲击对各宏观经济与金融变量的影响，以及对影子银行、高风险企业家和低风险企业家的若干金融财务变量的影响。由图1可见，一个标准差的紧缩的货币政策使得名义利率上升从而经济收缩，产出、通胀、投资与消费均呈负向反应，在初始时刻分别达到最小值，即与均衡水平相比，产出下降7.28%，通胀率下降0.52%，投资下降6.12%，消费下降0.45%，然后产出、通胀和投资在5期之内恢复至稳态水平，而消费经过波动性反弹后，到第5期以后，也基本恢复至仅比均衡水平下降0.2%左右。这说明代表紧缩货币政策的利率冲击短期内会减少产出、投资与消费，抑制通货膨胀，但不会对经济产生长期持久的影响。

　　此外，从图1中可以看出，影子银行的违约率在冲击初期时刻即上升到比稳态水平高出0.17%，此后下降，第2期恢复到均衡水平，此后继续下降，到第6期降至-0.10%，然后又开始回升，到第20期基本恢复到均衡水平；影子银行的贷款风险偏好在冲击初期时刻即下降至最大值，比稳态水平低20.2%，随后上升，第7期回到稳态水平后继续小幅度上升，到第15期比稳态水平高出3.85%，然后又开始下降，在第30期基本回到稳态水平。

　　在经历1个单位紧缩性货币政策冲击时，高风险企业家与低风险企业家行为有较大差异。从图1中可知，高风险企业家与低风险企业家外部融资溢价在受到冲击的初始时刻分别达到最大值0.5%与0.058%，此时高风险企业家的外部融资溢价远高于低风险企业家外部融资溢价，随后迅速下降，到第5期略微低于稳态值，然后直到20期，慢慢地回归到稳态值，而低风险企业家的外部融资溢价则比较均匀地缓慢下降，直到20期回归到稳态值。从图1中还可以看出，在受到1个单位紧缩性货币政策冲击后，两类企业家杠杆率均上升，其中高风险企业家杠杆率在初期即达到最大值，增加了6.96%，低风险企业家杠杆率则在第2期才达到最大值，增加了3.99%，随后两类企业家杠杆率均下降，在22期后回到稳态水平；在此过程中，高风险企业家杠杆率增幅持续高于低风险企业家杠杆率的增幅。总之，从外部融资溢价和杠杆率情况来看，高风险企业家与低风险企业家对货币政策冲击的反应存在显著差异。

　　影子银行违约率波动的原因在于，在货币政策紧缩期，由于商业银行对企业家风险评定的收紧，无法从商业银行获得贷款的高风险企业家占比增加，从而使影子银行贷款额度增加，影子银行贷款额度的增加导致违约率上升和影子银行资本比率下降，但由于影子银行贷款额度增加后其利润增加幅度大于贷款额度增加的幅度，这样，随着影子银行利润的累积，资本比率逐渐上升，违约率又出现下降趋势。

　　造成企业外部融资溢价与杆杆率上升的原因在于，紧缩的货币政策降低了企业对资本的需求，使得企业投资与资本价格下降，降低了企业资产净值，从而抬高了外部融资溢价，进而刺激了杠杆率的升高。而造成两类企业对货币政策冲击的反应存在显著差异的原因在于，高风险企业资产净值下降后，垄断竞争的影子银行收回贷款的信心更快下降，导致影子银行贷款风险偏好降低，造成高风险企业家外部融资溢价的大幅度升高，这使得高风险企业家资产负债水平和实际债务负担进一步攀升，进而导致更高的杠杆率。

　　概而言之，影子银行体系一方面对传统银行信贷形成了替代和补充，另一方面由于其垄断竞争的特性，削弱了货币政策的宏观实施效果。不仅如此，由于影子银行和商业银行信贷规模决策机制的不同，央行加息过程中高风险企业家的外部融资溢价幅度和杠杆率增加幅度显著高于低风险企业家的相应幅度。

图1 DSGE基准模型的脉冲响应图

　　为了进一步考察不同的金融加速器对货币政策实施效果的影响，本文以上述包含垄断竞争的影子银行的DSGE模型作为基准情形（以下图中显示为模型1的各种脉冲反应），与仅包含完全竞争的金融中介（包括商业银行与影子银行）的传统DSGE模型（以下图中显示为模型2的各种脉冲反应）进行对比（见图2）。

图2 基准模型与传统模型紧缩的货币政策冲击脉冲相应比较

　　由图2可见，同样面临一个标准差的紧缩的货币政策冲击，垄断竞争的影子银行体系下与完全竞争的影子银行体系下相比，产出、通货膨胀率、投资等指标的波动幅度更小，尤其是在冲击的初始时刻，垄断竞争的影子银行体系下的产出、通货膨胀率、投资的负向波动幅度仅分别为完全竞争的影子银行体系下负向波幅的61.0%、75.8%和57.5%。然而与此同时，垄断竞争的影子银行体系与完全竞争的影子银行体系下相比，影子银行违约率、高风险企业家外部融资溢价与杠杆率的波动幅度则要大得多。垄断竞争的影子银行体系下违约率最大偏离值为0.17%，完全竞争的影子银行体系下违约率最大偏离值仅为0.026%，前者是后者的6.54倍；垄断竞争的影子银行体系下高风险企业家的杠杆率最大偏离值为6.96%，完全竞争的影子银行体系下高风险企业家的杠杆率最大偏离值为6.44%，前者为后者的1.08倍，更重要的是直到20期基本恢复稳态值以前，与完全竞争的影子银行体系下相比，垄断竞争的影子银行体系下高风险企业家的杠杆率偏差始终更高；相应垄断竞争的影子银行体系下高风险企业家的外部融资溢价最大偏离值为0.5%，完全竞争的影子银行体系下高风险企业家的外部融资溢价最大偏离值仅为0.22%，前者为后者的2.27倍。

　　通过比较分析可以发现，与完全竞争的影子银行体系下相比，垄断竞争的影子银行使得紧缩的货币政策的宏观紧缩效果被更大程度地削弱，但同时也更加增大了企业和影子银行风险。这样的结果理论上是完全可以理解的：正是因为影子银行的垄断竞争性质所导致的其赚取风险收益的行为，使得紧缩的货币政策的宏观紧缩效果被更大程度地削弱，也使得紧缩的货币政策导致影子银行与高风险企业家产生更大的金融风险。

　　那么，上述结论在宽松的货币政策冲击下是否仍然成立呢？换句话说，垄断竞争的影子银行对货币政策冲击产生的效应是否对称呢？本文再以上述包含垄断竞争的影子银行的DSGE模型作为基准情形（模型1），与仅包含完全竞争的金融中介的DSGE模型（模型2）进行对比，考察同一标准差的宽松的利率政策冲击的脉冲反应，结果如图3所示。

图3 基准模型与传统模型宽松的货币政策冲击脉冲相应比较

　　由图3可见，面临1个单位标准差的宽松的货币政策冲击时，两种模型下产出、通货膨胀、投资这些宏观总量指标都向上偏离稳态，但模型1与模型2相比，产出、通货膨胀率和投资等指标的向上波动幅度更小；另一方面，两种模型下影子银行违约率、高风险企业家外部融资溢价和杠杆率这些微观指标则均向下偏离稳态，即得到改善，但模型1情形下影子银行违约率、高风险企业家外部融资溢价和杠杆率这些微观指标的改善幅度更大。

　　综观图2与图3，与完全竞争的影子银行体系下相比，垄断竞争的影子银行体系的存在，一方面更大程度地削弱了紧缩货币政策的宏观紧缩效果，同时也更大程度地加大了影子银行与高风险企业的金融风险；另一方面更大程度地削弱了宽松货币政策的宏观扩张效果，同时也更大程度地降低了影子银行与高风险企业的金融风险。

五、结论

　　本文构建了一个基于垄断竞争的影子银行体系下的金融加速器，进而建立了一个垄断竞争的影子银行与完全竞争的商业银行共存的DSGE模型，并与以往的基于完全竞争的金融中介机构的金融加速器的DSGE模型进行模拟比较，探究我国影子银行体系对于货币政策实施效果的影响。

　　1.垄断竞争的影子银行体系的存在会进一步削弱货币政策的有效性。本文模拟结果发现，当面临央行加息即紧缩的货币政策冲击时，同时含有垄断竞争的影子银行和完全竞争的商业银行体系，与仅含有完全竞争的金融中介机构体系相比，货币政策的紧缩效果会得到更多的削弱。同样，当面临央行减息即宽松的货币政策冲击时，同时含有垄断竞争的影子银行和完全竞争的商业银行体系与仅含有完全竞争的金融中介机构体系相比，货币政策的扩张效果也会得到更多的削弱。

　　2.高风险企业家与低风险企业家对货币政策冲击的反应存在显著差异。从本文模拟情况看，当面临1个单位标准差的紧缩货币政策冲击的初始时刻，高风险企业家外部融资溢价增加值是低风险企业家外部融资溢价增加值的8.62倍，而高风险企业家的杠杆率增长峰值是低风险企业家杠杆率增长峰值的1.74倍，差别巨大。

　　3.垄断竞争的影子银行体系的存在会使微观经济金融主体面临货币政策冲击时金融风险状况发生更大变化。本文模拟结果发现，当面临央行加息的货币政策冲击时，同时含有垄断竞争的影子银行和完全竞争的商业银行体系，与仅含有完全竞争的金融中介机构体系相比，前者影子银行在冲击初始时刻出现的违约率远远高于后者，前者高风险企业家的外部融资溢价和杠杆率也都明显高于后者。而当面临央行减息的货币政策冲击时，同时含有垄断竞争的影子银行和完全竞争的商业银行体系，与仅含有完全竞争的金融中介机构体系相比，前者影子银行在冲击初始时刻出现的违约率远远低于后者，前者高风险企业家的外部融资溢价和杠杆率也都明显低于后者。

　　本文的结论对于我国的货币政策调控和银行业监管具有启示意义：一是货币政策调控无论是紧缩还是宽松，在力度上要留有一定余地，以便在必要时能够主动地随时持续发力，以抵消有垄断竞争的影子银行体系对货币政策效果的削弱作用。二是在紧缩的货币政策调控工具出台时，在力度把握上要特别注意谨慎适度，以避免导致影子银行和高风险企业的高金融风险，避免诱发金融危机。三是在货币政策尤其是紧缩的货币政策调控时，还应综合考虑不同企业部门和金融中介机构的异质性特征，尽可能通过针对性、区别性的精准调控，更好地维持宏观经济和金融稳定。

参考文献：（略）

征稿启事（2021）

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