企业影子银行化对商业银行风险承担的影响研究

金融观察©
企业影子银行化对商业银行风险承担的影响研究
陈惠
(南京财经大学金融学院，江苏南京210023)
摘要:近年来，影子银行的快速发展对我国金融体系的稳定造成了一定的冲击，非金融企业影子银行化作为影子银行的重要组成部分，其对商业银行的风险承担产生了很大的影响。

论文从理论和实证两方面探讨了非金融企业影子银行化对商业银行风险承担的影响，结果显示，非金融企业影子银行化增加了商业银行的风险承担，因此，相关部门应该积极引导企业影子银行化健康发展。

关键词：企业影子银行化；商业银行；风险承担
中图分类号:F830.33文献标识码：A文章编号：1008-4428(2021)09-0131-03
Research on lhe impact of corporate shadow banking on
commercial banks9risk-taking
Chen Hui
(School of Finance,Nanjing University of Finance&Economics,Nanjing,Jiangsu,210023)
Abstract:In recent years,the rapid development of shadow banking has had a certain impact on the stability of my country's financial system.As an important part of shadow banking,the shadow banking of non-financial enterprises has had a great impact on commercial banks'risk-taking.This paper discusses the impact of non-financial corporate shadow banking on commercial banks'risk-taking from both theoretical and empirical aspects.The results show that non-financial corporate shadow banking has increased the risk-taking of com­mercial banks.Therefore,relevant departments should actively guide the healthy development of corporate shadow banking.
Key words:corporate shadow banking;commercial bank;risk-taking
一、弓言
2008年次贷危机及其演变而来的全球性金融危机，吸引了社会各界对影子银行问题的关注，越来越多的国内外学者展开了对影子银行的相关研究。

但相较于西方的影子银行，我国的影子银行有着自己的特色，即非金融企业影子银行化（以下简称企业影子银行化），具体来说，即一些大型非金融企业直接充当金融中介为其他中小企业提供信用融资，从而成为影子银行体系的一部分。

企业影子银行化是企业进行金融投资的一种方式和状态。

现实中，企业常通过一个“隧道”将内部资产向其他企业进行转移或出售（Johnson et al.,2000），这种现象普遍存在于多个国家。

胡进（2012）、Baek等（2006）以及Atanassov等（2018）分别对中国、韩国和美国的情况进行研究,发现企业影子银行化现象存在于这些国家。

针对企业从事影子银行业务的动因,Brown等（2011）认为非金融企业持有金融资产,进行金融化可以在一定程度上降低调整成本,促进企业进行实体投资，企业的创新研发活动得到激励。

刘贯春等（2018）指出企业影子银行化将减少企业对有形资产的持有份额，有利于其提高杠杆率和借债能力。

李建军和韩珣（2019）则认为,非金融企业开展影子银行业务主要不是为了进行“预防性储蓄”，而是为了“追逐利润”。

有一部分学者展开了影子银行对商业银行风险承担的影响研究。

姚思旭（2020）指出影子银行加剧了商业银行系统性风险的积聚,对商业银行的稳定性造成了一定的影响。

骆婉琦和杨思齐（2019）利用微观数据实证证明表外影子银行显著增加了国商行、城商行及农商行的经营风险,但降低了股份制商业银行的风险。

余晨星（2018）提出影子银行对商业银行的影响是一把双刃剑，因此要注重规范和引导，促使影子银行朝积极的一面发展。

关于企业影子银行化对商业银行风险承担的影响，目前尚未有学者进行相关研究，故这也是论文的一个重要创新点。

二、企业影子银行化对商业银行风险承担的理论分析
企业影子银行化通过替代效应和竞争效应影响商业银行风险承担:大型国有企业信贷约束较小，他们从商业银行以低利率获得大规模的贷款，再充当“影子银行”,以较高利率放贷给融资难却具有较好成长性的中小企业。

大型企业这一行为替代了商业银行，削弱了商业银行充当信用中介的职能,商业银行放出贷款的数量减少，同时，商业银行的利润空间大大减小，并且中小企业由于经营不稳定，只能偿还部分贷款,非金融企业收回的贷款不足以偿还从商业银行获得
作者简介：陈惠，女，江苏常州人，南京财经大学金融学院硕士研究生，研究方向：货币理论与政策。

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的贷款，这就延长了风险链条,导致商业银行风险承担上升。

企业影子银行化对缓解部分中小企业融资难的问题有 着积极的促进作用，但也加剧了企业与商业银行之间的信贷 竞争。

非金融企业经营稳定,能长期从商业银行获得较低利 率的信贷资金，这些信贷资金以低于商业银行利率而高于非 金融企业贷款利率的价格被输送至中小企业,使得本该属于 商业银行的客户资源大大流失,这就形成了非金融企业与商 业银行之间的竞争机制。

商业银行为弥补流失的市场份额, 增加盈利,不得不调整投资结构，增加对风险资产的持有,最 终导致商业银行整体风险承担上升，此即所谓的竞争效应。

三、选取数据和变量的定义
(一) 企业影子银行化规模的测定
企业影子银行化作为本文的核心解释变量，其规模的测 度也是本文的重难点。

论文借鉴韩珣(2017)利用会计科目 的方法来测算我国企业影子银行化规模,计算公式为：
Shadow-(L+F+M)/A
其中‘Shadow 表示企业影子银行化规模,L 为委托贷款, F 为委托理财,M 为民间借贷,A 为企业总资产。

委托贷款主
要包括企业一年内到期的非流动资产、其他流动资产以及其 他非流动资产，民间借贷用其他应收款科目表示。

(二) 数据选择与处理1. 被解释变量
选取Z-Score 作为商业银行风险承担的度量,并参照 Laeven 和 Levine(2009)的做法，将 Z-Score 界定为：
z 二 “(ROA"
""ROA, +CAR,
其中,ROA 为资产收益率,”(ROA)为资产回报率的标 准差,CAR 为资本资产比率。

Z-Score 越大，该商业银行资产 回报率的波动越大,杠杆率越高，故其风险承担越多。

2. 解释变量
论文的核心解释变量为企业影子银行化规模。

企业影 子银行化规模由非金融企业委托贷款、委托理财以及民间借 贷之和占总资产的比率表示。

3. 控制变量
为了防止结果的误差偏大,控制变量主要从宏观经济状 况和银行异质特征两方面来选取，主要包括GDP 增长率、 CPI 、固定资产投资价格指数(SIP )、流动性比例(liquidity )、 成本收入比(CIR )和资产规模,实证分析时,对资产规模进行 了取对数处理。

被解释变量、解释变量以及控制变量的数据主要来源于 Wind 数据库、Csmar 数据库等,具体的数据来源及各变量的 符号表示如表 1 所示。

表 1 变量描述
四、实证分析( 一) 模型设定
论文旨在研究企业影子银行化对商业银行风险承担的 影响，考虑到影子银行对商业银行风险承担的影响具有持续 性，故加入一阶滞后项，构建动态面板模型,具体模型为：
类型
名称符号数据来源
被解释变量Z 值
Z-Score Wind 数据库以及笔者计算解释变量
企业影子银行化Shadow
Csmar 数据库以及笔者计算
控制变量
流动性比例
Liquidity Wind 数据库以及银行年报成本收入比
CIR Wind 数据库以及银行年报资产规模取对数
Size
Wind 数据库以及银行年报
国内生产总值增速GDP
Wind 数据库居民消费价格指数CPI Wind 数据库固定资产价格指数
SIP
Wind 数据库
Risk it 二 a 0+a 1 Risk i ,t -1 +a 2Shadow+a 3 M i ,t +a 4X i ,t + ©i +%t
其中,i-l,2,代表样本所包含的商业银行家数,t 为
时间变量,Risk 为被解释变量，核心解释变量为企业影子银 行化指标Shadow,M 表示宏观层面的控制变量,X 表示银行 层面的控制变量。

文章主要考察核心解释变量前的系数«2 来判断企业影子银行化对商业银行风险承担的影响。

由于模型中含有被解释变量的滞后项,通常的OLS 估计 与固定效应模型估计均为有偏估计，所以论文采用Arellano 和Bond(1991)提出的GMM 差分动态面板估计方法,该方法 可以有效克服模型中被解释变量存在的内生性问题。

( 二) 实证检验
回归结果如表2所示，解释变量Shadow 前的系数在1%
的水平上显著为正，这说明企业影子银行化行为确实增加了 商业银行的风险承担,与前面的理论分析结果相符，一方面, 企业影子银行化通过替代效应使得商业银行的信用中介职 能大大降低，并使得商业银行的风险传染链条延长,从而商 业银行的风险承担上升。

另一方面，竞争效应使得企业影子 银行化占有了商业银行的部分贷款客户，从而其利润空间被 压缩，为获得黏性的目标收益率，商业银行不得不增持风险 资产，最终商业银行的风险承担上升。

再看银行特质变量，首先是流动性比例，其系数显著为 负,商业银行的流动性比例越高，其风险承担越小，这也与实 际相符，流动性比例越高，银行需要迅速变现的能力越强，从 而可以有效避免流动性风险，且优质的流动性资产可以有效 缓冲银行不良贷款带来的其他风险，因此降低了商业银行的 整体风险承担水平;其次看成本收入比，其系数在1%的显著 性水平上显著为负，这是因为成本收入比越低的银行获取收 入的能力越强,出于逐利性原则,他会将资金投向收益高的 风险资产中，因此其风险承担就会上升;最后看银行的资产 规模,银行风险承担成正向关系，因为规模小的银行由于风 险承担能力弱而倾向于更为稳健的经营策略,从而导致其风 险承担水平降低。

表2处理效应结果
注:***表示在1%的水平上显著。

变量
回归系数
Z-Score t -1 2.021 ***(0.00869)Shadow
0.313***(0.0481)
Liquidity -0.00963 ***(0.00273)
CIR -0.0280***(0.00411)
Size
0.167 ***(0.0519)GDP
-0.193 ***(0.0168)CPI -0.364 ***(0.0294)
SIP -0.0124***(0.00101)_cons
1.082***(0.261)N 390
AR(2)
0.1196Sargan
1.0000
五、政策建议
论文从理论和实证两方面均证实了企业影子银行化增
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加了商业银行的风险承担,但是其对我国经济的影响并非百害而无一利，因此，应引导其健康发展,对于如何规范对企业影子银行化的监管，让其对经济发展发挥积极作用,论文提出以下三点建议：
首先，对于政府部门来说，要合理配置资源。

相较于大型企业，中小民营企业处于融资劣势，由于它们缺乏相应抵押品而存在借贷歧视，多数金融机构都不愿意提供借款给中小企业，因此，政府部门要采取相应措施减少大型企业与中小企业的融资差距。

具体来说,可以出台一系列政策鼓励各金融机构创新金融产品,降低对企业固定资产和抵押品的要求，增强对中小企业成长空间和发展潜力的调查，让中小企业也可以获得相对平等的金融服务和金融资源。

其次，对于中小企业来说，他们在参与影子银行活动之前,应先评估一下企业内部的风险大小，重视对企业发展过程、发展能力的考察。

通过企业影子银行活动得到资金后,企业应该创新经营方式，加快数字化改革，对于借出资金的大企业来说,他们应把控好贷方企业的信用问题，利用社会资源了解其背景和企业发展，借款前做好尽职分析，以减少违约风险。

最后，对于相关监管部门来说,不能实行一刀切政策，而应积极引导企业影子银行化行为健康发展。

企业影子银行化活动可以缓解部分企业融资难的问题,尤其是在金融危机背景下，银行贷款落实周期变长，大企业的影子银行化行为可以救部分中小企业于危难之中，为中小企业注入资金与活力,但同时由于其隐蔽性、复杂性的特点，增大了金融体系的内部风险。

监管部门可以加强企业资金活动的披露,建立健全对企业影子银行化行为的识别和监测机制,让企业影子银行化活动阳光化、合规化。

参考文献：
[1]韩珣，田光宁，李建军.非金融企业影子银行化与融资结构：中国上市公司的经验证据[J].国际金融研究，2017(10): 44-54.
(上接第109页)
本进行分析,得出以下结论:首先，内源融资规模与公司绩效呈正相关，且内源融资率呈现逐年递增状态，可见公司对该类融资方式比较重视。

当前我国经济发展态势欠佳，企业对自有资金充分利用可以削减外部融资带来的风险。

而商业信用率、股权融资率对公司绩效并无显著影响，可见企业融资渠道过于狭窄。

因此企业需根据自身特点调整好融资结构,拓宽融资渠道，采取多元化的融资方式,保持资金链不断裂。

论文为研究食品行业上市公司融资结构对公司绩效的影响提供了实证依据，其结果不仅可以帮助企业改善融资结构,提高自身绩效，还可为分析公司经营状况的投资者提供有用信息，促使其做出正确科学的决策。

参考文献：
[1]罗如芳，周运兰，潘泽江.债务融资结构对财务绩效的影响研究：以我国民族地区上市公司为例[J].会计之友,2015 (10)：64-69.
[2]张光利，韩剑雷.商业信用还是负债融资：基于金融发展的视角[J].山西财经大学学报,2014(10).[2]胡进.上市公司从事影子银行业务模式、问题与应对思路[J].长江大学学报(社会科学版),2012,35(5):52-55, 191-192.
[3]李建军，韩珣.非金融企业影子银行化与经营风险[J].经济研究,2019,54(8)：21-35.
[4]刘贯春，张军，刘媛媛.金融资产配置、宏观经济环境与企业杠杆率[J].世界经济,2018,41(1):148-173.
[5]骆婉琦，杨思齐.我国影子银行业务对于商业银行风险承担的影响：区分表内外影子银行与不同类型商业银行[J].中国林业经济，2019(6):137-140.
[6]姚思旭.影子银行业务对商业银行系统性风险的影响[J].现代营销：经营版,2020(6)：216-217.
[7]余星晨.影子银行对国有商业银行盈利性的影响分析：兼论商业银行风险防控[J].商场现代化,2018(9)：86-88.
[8]ARELLANO M,BOND S.Some tests of specification for panel data:monte carlo evidence and an application to employment e-quations[J].Review of Economic Studies,1991(58)：277-297.
[9]BAEK J S,KANG J K,LEE I.Business groups and tunneling:evidence from private securities offerings by korean chaebols[J].The Journal of Finance,2006,61(5)：2415-2449.
[10]BROWN J R,PETERSEN B C.Cash holdings and R&D smoothing[J].Journal of Corporate Finance,2011,17(3)：694-709.
[11]JOHNSON S,LA PORTA R,L6PEZ-DE-SILANES F,et al. Tunneling[J].American Economic Review Papers and Proceed-ings,2000,90(2)：22-27.
[12]ATANASSOV J,MANDELLB A J,.Corporate governance and dividend policy:Evidence of tunneling from master limited partnerships[J].Journal of Corporate Finance,2018(153): 106-132.
[13]LAEVEN L,LEVINE R.Bank governance,regulation and risk taking[J].Journal of Financial Economics,2009,93(2)：259-275.
[3]张跃超.杜邦分析视角下中小企业商业信用融资与经营绩效关系探讨：以创业板上市公司为例[J].商业经济研究，2016(9):158-160.
[4]陈勇.我国股权众筹信用风险及其防范研究[D].北京：中央民族大学，2017.
[5]DAVYDOV D.Debt structure and corporate performance in e­merging markets[J].Social Science Research Net-work,2015 (1)
.
[6]马甜甜，朱家明.互联网公司融资结构对公司绩效的影响：基于沪深A股互联网企业的实证研究[J].长沙大学学报,2018,32(2)：70-73.
[7]黄勇.物联网上市公司融资结构与企业绩效关系研究[J].山东社会科学,2017(3):115-120.
[8]THOMSEN S,PEDERSEN T,KVIST H K.Blockholder own­ership:Effects on firm value in market and control based govern­ance systems[J].Journal of Corporate Finance,2005,12(2). [9]邵清君.上市公司融资结构对公司绩效影响的实证研究[D].大连：东北财经大学,2010.
[10]赵海燕，宋怡.公司绩效的影响因素研究：基于新能源上市公司[J].黑龙江八一农垦大学学报,2018,30(5):114-119.
—133—。