任碧云 程茁倫

（天津財(cái)經(jīng)大學(xué) 天津 300222）

一、引言

金融脫媒現(xiàn)象最早起源于20世紀(jì)60年代的美國，Hester（1969）①Hester D.D.Financial disintermediation and policy［J］.Journal of Money，Credit and Banking，1969（3）：600-617.首次提出了金融脫媒的概念，即指在金融管制的情況下，資金供給繞開商業(yè)銀行體系，直接輸送給需求方和融資者。近年來，伴隨著我國股票市場、債券市場、理財(cái)市場的蓬勃發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)日新月異，使得商業(yè)銀行的金融脫媒趨勢(shì)逐年顯著。國家統(tǒng)計(jì)局公布的數(shù)據(jù)顯示，從2002年1月至2013年12月，新增人民幣貸款在社會(huì)融資規(guī)模中的占比由91.9%降至51.4%，而非銀行融資工具在社會(huì)融資規(guī)模中的占比由8.1%升至48.6%，可見非銀行融資渠道在社會(huì)融資方面起到越來越重要的作用。金融脫媒正在深刻地改變著我國社會(huì)融資結(jié)構(gòu)及融資效率，并對(duì)我國商業(yè)銀行的傳統(tǒng)業(yè)務(wù)帶來前所未有的挑戰(zhàn)。如何使我國商業(yè)銀行在經(jīng)受金融脫媒?jīng)_擊的同時(shí)，可以發(fā)揮金融脫媒的矯正效應(yīng)，令傳統(tǒng)銀行業(yè)務(wù)煥發(fā)新的活力，本文將對(duì)此進(jìn)行深入探討。

二、國內(nèi)外對(duì)金融脫媒研究的文獻(xiàn)評(píng)述

國外學(xué)者對(duì)金融脫媒的前期研究主要是從金融脫媒的靜態(tài)視角展開的。Smith（1971）②Paul.F.Smith.Economics of Financial Institution and Markets［M］.Richard.D.Irwin，Inc，1971：114-123.則從交易成本的角度分析，企業(yè)融資方式的選擇更多考慮的是交易成本，而大型企業(yè)直接通過資本市場進(jìn)行融資的交易成本比間接融資的成本要低，因而銀行資金產(chǎn)生了向金融市場轉(zhuǎn)移的可能。Jacobs等 （1972）③Donald.P.Jacobs，Loring.C.Farewell，Edwin.H.Neave，F(xiàn)inancial Institution［M］.Richard.D.Irwin，Inc，1972：427-429.從監(jiān)管角度指出，由于監(jiān)管機(jī)構(gòu)通常為了控制或管制商業(yè)銀行的創(chuàng)新而實(shí)施干預(yù)，商業(yè)銀行業(yè)務(wù)就會(huì)進(jìn)入其他的渠道，脫媒隨之產(chǎn)生。Leyshon和Thrift（1997）④Leyshon A.，Thrift N.J.Money space：Geographies of Monetary Transformation［M］.Routledge，1997：29-55.從信息獲取成本角度闡述信用創(chuàng)造過程變得更加透明并更多依賴于評(píng)級(jí)公司對(duì)信用的 “客觀”度量，信用數(shù)據(jù)更自由的獲取使得企業(yè)融資能夠迅速地越過銀行直接進(jìn)入金融市場，即產(chǎn)生金融脫媒。Allen和Santomero（1998）⑤Allen F.A.M.Santomero.The Theory of Financial Intermediation［J］.Journal of Banking and Finance，1998（21）：1461-1485.從參與成本角度提出，雖然金融市場的完善降低了交易成本，但投資者辨別金融工具的參與成本卻增加了，而一些以代理投資方式出現(xiàn)的金融產(chǎn)品，如共同基金，則會(huì)降低參與成本，分流了部分銀行儲(chǔ)蓄，從而出現(xiàn)金融脫媒。

國外學(xué)者對(duì)金融脫媒的后期研究主要是從金融脫媒的動(dòng)態(tài)視角展開的。Merton（1995）⑥Merton R.C.A Functional Perspective of Financial Intermediation［J］.Financial Management，1995，24（2）：23-41.提出金融創(chuàng)新螺旋理論 （FIS理論），該理論認(rèn)為以商業(yè)銀行為代表的金融中介更適合提供為少量客戶特別定制的金融產(chǎn)品，而金融市場則傾向于為大多數(shù)客戶提供具有標(biāo)準(zhǔn)化條款并且在定價(jià)上能夠被交易信息充分披露的金融產(chǎn)品。從動(dòng)態(tài)角度分析，金融中介與金融市場是一種相互協(xié)調(diào)的依存關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，Saffo（1998）⑦Paul Saffo.Disintermediation：Longer，Not shorter，Value Chains Are Coming［R／OL］.http：／／www.soffa.org／disintermediation.html.2009-4-5.首次提出脫媒校正理論 （Re-intermediation）。該理論認(rèn)為金融脫媒不但不會(huì)使像商業(yè)銀行這樣的金融中介消失，反而會(huì)促使更具活力的金融中介組織被不斷創(chuàng)新出來，形成金融脫媒的校正效應(yīng)。之后，Nissen（2000）⑧Mark Nissen.Agent-based Supply Chain Disintermediation Versus Re-intermediation：Economic and Technological Perspectives，Intelligent Systems in Accounting［J］.Finance＆Management，2000，9（4）：237-256.指出，金融脫媒推動(dòng)了商業(yè)銀行自身的金融創(chuàng)新，使其在完善公司治理結(jié)構(gòu)以及風(fēng)險(xiǎn)管理體系的同時(shí)，增強(qiáng)了盈利能力，提高了在金融市場的競爭力。

我國學(xué)者近幾年在金融脫媒領(lǐng)域結(jié)合中國實(shí)際做出了深入的研究。宋旺 （2011）⑨宋旺.中國金融脫媒研究 ［M］.北京：中國人民大學(xué)出版社，2011：123-152.利用MS-AR模型對(duì)中國金融脫媒指標(biāo)的測(cè)度結(jié)果表明，在銀行部門和金融部門兩個(gè)層次以及資產(chǎn)和負(fù)債兩個(gè)方面，中國都出現(xiàn)了明顯的金融脫媒。中國金融脫媒的趨勢(shì)在未來很長一段時(shí)間內(nèi)還將持續(xù)下去。任碧云 （2012）○10上官永清，任碧云.金融脫媒 ［M］.北京：中國財(cái)政經(jīng)濟(jì)出版社，2012：77-167.分析了剛剛平息的金融危機(jī)使金融脫媒的多個(gè)環(huán)節(jié)暴露出原先潛在的風(fēng)險(xiǎn)，通過 “金融脫媒的影響—影響中表現(xiàn)出的風(fēng)險(xiǎn)—脫媒風(fēng)險(xiǎn)的控制”，從另一面揭示了金融脫媒在中國的演進(jìn)和發(fā)展需要健康的引導(dǎo)和謹(jǐn)慎的利用。當(dāng)前，隨著金融脫媒對(duì)我國商業(yè)銀行產(chǎn)生的巨大影響，更應(yīng)在研究時(shí)加入顯著影響商業(yè)銀行金融脫媒進(jìn)程的關(guān)鍵因素，建立起多因素相互作用的系統(tǒng)模型，進(jìn)一步深入評(píng)估金融脫媒對(duì)我國商業(yè)銀行業(yè)務(wù)沖擊的動(dòng)態(tài)影響。

三、研究方法及指標(biāo)數(shù)據(jù)說明

（一）研究方法

由上述理論可知，金融脫媒是在一個(gè)開放動(dòng)態(tài)的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各種內(nèi)外部因素相互作用與反作用的運(yùn)動(dòng)過程。研究這一系統(tǒng)動(dòng)態(tài)的經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象，本文需要引入一種非結(jié)構(gòu)性方法來建立各個(gè)變量之間關(guān)系的模型。1980年Sims將VAR（向量自回歸模型）引入到經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)動(dòng)態(tài)性分析中，用于分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊以及預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)，從而分析各種經(jīng)濟(jì)沖擊因素對(duì)經(jīng)濟(jì)變量造成的影響程度。

VAR模型將所有影響因素視為內(nèi)生變量，且將被解釋變量的滯后變量也視為解釋變量。因此，不僅避免了由于內(nèi)生變量和外生變量劃分不準(zhǔn)確造成的模型構(gòu)建誤差，而且避免了由于不完善的經(jīng)濟(jì)理論而造成的偏差，為在一個(gè)系統(tǒng)中研究動(dòng)態(tài)變量之間的關(guān)系提供了很好的思路。

VAR模型一般的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

式中：Yt為k維內(nèi)生變量列向量，Xt為d維外生變量向量，p和r分別為內(nèi)生變量和外生變量的滯后階數(shù)，εt為k維隨機(jī)擾動(dòng)列向量。

高鐵梅 （2009）①高鐵梅.計(jì)量經(jīng)濟(jì)方法與建模 ［M］.北京：清華大學(xué)出版社，2009：270-295.指出，傳統(tǒng)的VAR理論要求模型中每一個(gè)變量是平穩(wěn)的，對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列需要經(jīng)過差分，得到平穩(wěn)序列再建立VAR模型，這樣通常會(huì)損失水平序列包含的信息。而隨著協(xié)整理論的發(fā)展，對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列，只要各變量之間存在協(xié)整關(guān)系也可以直接建立VAR模型。

（二）指標(biāo)數(shù)據(jù)說明

本文數(shù)據(jù)主要來源于2000年至2013年 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、 《中國金融統(tǒng)計(jì)年鑒》，以及中國統(tǒng)計(jì)局、中國人民銀行、中國銀監(jiān)會(huì)、中國證監(jiān)會(huì)、中國債券信息網(wǎng)、wind數(shù)據(jù)庫。從中篩選出了以下7個(gè)指標(biāo)的季度數(shù)據(jù)：

（1）LOAN：商業(yè)銀行人民幣各項(xiàng)貸款季度余額；

（2）DEP：商業(yè)銀行人民幣各項(xiàng)存款季度余額；

（3）GDP：國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP的當(dāng)季累計(jì)值；

（4）BOND：包括企業(yè)債券、短期融資券、超短期融資券、資產(chǎn)支持證券、中期票據(jù)、集合票據(jù)等各種債券發(fā)行當(dāng)季值合計(jì)；

（5）STOCK：境內(nèi)外股票市場發(fā)行籌資合計(jì)當(dāng)季值；

（6）TRUST：包括證券投資信托、貸款類信托、股權(quán)投資信托、債權(quán)投資信托、權(quán)益投資信托、融資租賃信托、組合投資信托、買入返售信托、其他投資信托等各類信托資產(chǎn)規(guī)模當(dāng)季值合計(jì)；

（7）BFP：商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品當(dāng)季發(fā)行數(shù)目。

本文之所以沒有選用近期規(guī)模迅速攀升的貨幣基金作為影響商業(yè)銀行存款的因素，是因?yàn)榫用駜?chǔ)戶將活期存款轉(zhuǎn)入貨幣基金，而貨幣基金主要投向銀行同業(yè)存款，銀行再將該資金投向非標(biāo)資產(chǎn)，最終借由通道投向融資企業(yè)，形成企業(yè)在銀行的存款，不造成明顯的存款流失。

本文運(yùn)用Eviews6對(duì)已構(gòu)建的VAR模型進(jìn)行了各項(xiàng)檢驗(yàn)、參數(shù)估計(jì)、建立脈沖響應(yīng)函數(shù)、進(jìn)行方差分解，從而分別分析金融脫媒對(duì)我國商業(yè)銀行資產(chǎn)、負(fù)債業(yè)務(wù)沖擊的動(dòng)態(tài)影響。

四、VAR模型估計(jì)與結(jié)果分析

（一）金融脫媒對(duì)我國商業(yè)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)沖擊的實(shí)證分析

1.協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

本文采用了Johansen協(xié)整檢驗(yàn)中的特征根跡檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1。

表1 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)中的特征根跡檢驗(yàn)

上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，這5個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，且特征根跡檢驗(yàn)表明存在兩個(gè)協(xié)整向量。按照協(xié)整理論，對(duì)于非平穩(wěn)時(shí)間序列，只要各變量之間存在協(xié)整關(guān)系就可以直接建立VAR模型。因此，本文可以直接建立VAR模型。

2.Granger檢驗(yàn)

在經(jīng)濟(jì)變量中有一些變量顯著相關(guān)，但它們未必都有意義。因此，我們需要判斷一個(gè)變量的變化是否是另一個(gè)變量變化的原因，1969年由Granger提出，1972年由Sims推廣的Granger因果檢驗(yàn)可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)判斷。Granger檢驗(yàn)結(jié)果如表2。

表2 LOAN與GDP BOND STOCK TRUST BFP之間的Granger檢驗(yàn)

上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著水平上，可以拒絕GDP、BOND、STOCK、TRUST、BFP不是LOAN的Granger原因的假設(shè)，即 GDP、BOND、STOCK、TRUST、BFP的變化是LOAN變化的Granger原因。

3.確定最大滯后階數(shù)

VAR模型中在選擇滯后階數(shù)時(shí)，通常需要綜合考慮，既要具備足夠數(shù)目的滯后項(xiàng)，能完整反映所構(gòu)造模型的動(dòng)態(tài)特征，又要有相對(duì)充足的自由度。本文運(yùn)用 LR、FPE、AIC、SC、HQ等準(zhǔn)則檢驗(yàn)來確定VAR模型的滯后階數(shù)，檢驗(yàn)結(jié)果詳見表3。

如表3所示，根據(jù)LR、FPE、AIC、SC、HQ等準(zhǔn)則檢驗(yàn)，同時(shí)考慮模型的自由度，本文將此VAR模型的滯后階數(shù)定義為2階具有一定的合理性。

表3 最大滯后階數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

4.VAR參數(shù)估計(jì)

根據(jù)上述整關(guān)系檢驗(yàn)、Granger檢驗(yàn)以及最大滯后階數(shù)的確定，我們可以建立VAR模型，最大滯后階數(shù)為2，將常數(shù)項(xiàng)作為外生變量。參數(shù)估計(jì)共有6組結(jié)果，其中關(guān)于因變量LOAN參數(shù)估計(jì)結(jié)果如下：

上述參數(shù)估計(jì)的R-Squared值為0.999 293，其他5組的 R-Squared值為 0.771 92、0.956 424、0.678 234、0.999 434、0.995 746，雖然有2個(gè)方程的R-Squared值達(dá)到完全理想的狀態(tài)，且有個(gè)別系數(shù)不是很顯著，但從總體看，VAR（2）具有一定的實(shí)際意義。

參數(shù)估計(jì)結(jié)果表明，長期以來，我國商業(yè)銀行貸款投向傾向龍頭行業(yè)、大型國有企業(yè)、大型項(xiàng)目，而以上這些行業(yè)及企業(yè)往往具備在債券市場、股票市場等金融市場上融資的能力，所以債券發(fā)行規(guī)模的擴(kuò)大、上市融資規(guī)模擴(kuò)大、信托資產(chǎn)規(guī)模擴(kuò)大、商業(yè)銀行理財(cái)產(chǎn)品數(shù)量增多，都將導(dǎo)致商業(yè)銀行貸款規(guī)模減少。

5.脈沖響應(yīng)函數(shù)

由于VAR模型中無需對(duì)變量作出任何先驗(yàn)性約束，因此在分析VAR模型時(shí)，往往不關(guān)注一個(gè)變量的變化對(duì)另一個(gè)變量的影響，而是構(gòu)建脈沖響應(yīng)函數(shù)，分析當(dāng)一個(gè)誤差項(xiàng)發(fā)生變化，或者說模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。在向量自回歸模型VAR（2）的基礎(chǔ)上，分別給 GDP、BOND、STOCK、TRUST、BFP一個(gè)正向單位的沖擊得到的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖解，見圖1。

如圖1所示，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù) （單位：季度），縱軸表示商業(yè)銀行貸款的金額，實(shí)線表示各沖擊變量對(duì)商業(yè)銀行貸款的反映程度，虛線表示正負(fù)兩倍的標(biāo)準(zhǔn)差偏離范圍。根據(jù)圖1可以看出，LOAN對(duì)GDP正向沖擊的脈沖響應(yīng)圖呈現(xiàn)出先升后降然后再升的正向響應(yīng)趨勢(shì)，而LOAN對(duì)BOND、STOCK、TRUST、BFP正向沖擊的脈沖響應(yīng)圖呈現(xiàn)出不同程度的反向響應(yīng)趨勢(shì)，其中LOAN對(duì)BOND與STOCK呈現(xiàn)持續(xù)反方向響應(yīng)趨勢(shì)，而TRUST與BFP呈現(xiàn)先降后升再降的反向響應(yīng)趨勢(shì)，這也同當(dāng)前金融監(jiān)管的要求相吻合。假設(shè)我國商業(yè)銀行維持現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式不做改變，從長期來看，發(fā)行債券、股票、信托、銀行表外理財(cái)產(chǎn)品均將給商業(yè)銀行貸款帶來反方向越來越強(qiáng)的持續(xù)沖擊。

圖1 LOAN對(duì)GDP、BOND、STOCK、TRUST、BFP的脈沖響應(yīng)圖

6.方差分解

以上分析的脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響。而引入方差分解是為了通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要程度。圖2為跨期為10的方差分解圖。

圖2 LOAN的方差分解圖

在跨期為10的方差分解中，在不考慮LOAN自身貢獻(xiàn)率的情況下，GDP與BOND對(duì)商業(yè)銀行貸款LOAN影響反應(yīng)都很靈敏，在第1～3期有一段快速增長，且BOND在第10期對(duì)商業(yè)銀行貸款可以達(dá)到20%的貢獻(xiàn)度，而STOCK相對(duì)BOND反應(yīng)較慢，到第6期可以達(dá)到最大值20%的貢獻(xiàn)度，而TRUST、BFP在第2期之后對(duì)LOAN反應(yīng)不敏感，且對(duì)于商業(yè)銀行貸款維持低于10%的貢獻(xiàn)率。

（二）金融脫媒對(duì)我國商業(yè)銀行負(fù)債業(yè)務(wù)沖擊的實(shí)證分析

1.協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

通過Johansen協(xié)整檢驗(yàn)中的特征根跡檢驗(yàn)，對(duì)DEP、BOND、STOCK、TRUST、BFP進(jìn)行協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果如表4。

表4 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)中的特征根跡檢驗(yàn)

上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，這5個(gè)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，且特征根跡檢驗(yàn)表明存在三個(gè)協(xié)整向量。因此，可以直接建立VAR模型。

2.Granger檢驗(yàn)

DEP與GDP BOND STOCK TRUST BFP之間的Granger檢驗(yàn)結(jié)果如表5。

表5 DEP與GDP BOND STOCK TRUST BFP之間的Granger檢驗(yàn)

上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，在5%的顯著水平下，可以拒絕GDP、BOND、STOCK、TRUST、BFP不是DEP的Granger原因的假設(shè)，即 GDP、BOND、STOCK、TRUST、BFP的變化是DEP變化的Granger原因。

3.確定最大滯后階數(shù)

通過LR、FPE、AIC、SC、HQ等準(zhǔn)則檢驗(yàn)最大滯后階數(shù)，結(jié)果如表6。

表6 最大滯后階數(shù)檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量

如表6所示，通過對(duì)滯后項(xiàng)數(shù)目以及自由度數(shù)目的綜合考慮，本文將此VAR模型的滯后階數(shù)定義為2階具有一定的合理性。

4.VAR參數(shù)估計(jì)

根據(jù)上述整關(guān)系檢驗(yàn)、Granger檢驗(yàn)以及最大滯后階數(shù)的確定，我們可以建立VAR模型，最大滯后階數(shù)為2，將常數(shù)項(xiàng)作為外生變量。參數(shù)估計(jì)共有6組結(jié)果，其中關(guān)于因變量DEP參數(shù)估計(jì)結(jié)果如下：

上述參數(shù)估計(jì)的R-Squared值為0.999 6，其他5組的 R-Squared值為 0.796 7、0.955 4、0.678 2、0.999 5、0.995 7，雖然有2個(gè)方程的R-Squared值未達(dá)到完全理想的狀態(tài)，且有個(gè)別系數(shù)不是很顯著，但從總體看，VAR（2）具有一定的實(shí)際意義。

參數(shù)估計(jì)結(jié)果表明，由于長期以來，我國商業(yè)銀行存款傾向居民儲(chǔ)蓄以及非金融企業(yè)的活期存款，而以上這些存款對(duì)于商業(yè)銀行來說資金成本較低，一旦出現(xiàn)債券市場、證券市場、信托產(chǎn)品、銀行理財(cái)產(chǎn)品的收益率高于活期存款甚至定期儲(chǔ)蓄，將導(dǎo)致商業(yè)銀行存款規(guī)模大幅減少。

5.脈沖響應(yīng)函數(shù)

在向量自回歸模型VAR（2）的基礎(chǔ)上，分別給GDP、BOND、STOCK、TRUST、BFP一個(gè)正向單位的沖擊得到的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖解如下。

如圖3所示，橫軸表示沖擊作用的滯后期間數(shù)（單位：季度），縱軸表示商業(yè)銀行存款的金額，實(shí)線表示各沖擊變量對(duì)商業(yè)銀行存款的反映程度，虛線表示正負(fù)兩倍的標(biāo)準(zhǔn)差偏離范圍。根據(jù)圖3可以看出，DEP對(duì)GDP正向沖擊的脈沖響應(yīng)圖呈現(xiàn)升降交錯(cuò)的正向響應(yīng)趨勢(shì)，而DEP對(duì)BOND、STOCK、TRUST、BFP正向沖擊的脈沖響應(yīng)圖呈現(xiàn)出不同程度的反向響應(yīng)趨勢(shì)，其中DEP對(duì)BOND與STOCK呈現(xiàn)持續(xù)擴(kuò)大的反方向響應(yīng)趨勢(shì)，而TRUST與BFP呈現(xiàn)較弱的反向響應(yīng)趨勢(shì)，這也同當(dāng)前金融監(jiān)管的要求相吻合。假設(shè)我國商業(yè)銀行維持現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式不做改變，從長期來看，購買債券、股票、信托、銀行表外理財(cái)產(chǎn)品均將給商業(yè)銀行存款帶來反方向越來越強(qiáng)的持續(xù)沖擊。

圖3 DEP對(duì)GDP、BOND、STOCK、TRUST、BFP的脈沖響應(yīng)圖

6.方差分解

通過分析BOND、STOCK、TRUST、BFP沖擊對(duì)DEP變化的貢獻(xiàn)度，并進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性，圖4為跨期為10的方差分解圖。

在跨期為10的方差分解中，在不考慮DEP自身貢獻(xiàn)率的情況下，GDP與BOND對(duì)商業(yè)銀行存款DEP影響反應(yīng)都很靈敏，在第1～3期有一段快速增長，且BOND在第3期可以達(dá)到20%的貢獻(xiàn)度，而STOCK相對(duì)BOND反應(yīng)較慢，到第10期可以達(dá)到最大值20%的貢獻(xiàn)度，而TRUST、BFP在第2期之后對(duì)DEP反應(yīng)不敏感，且維持低于10%的貢獻(xiàn)率。

五、結(jié)論及啟示

本文通過對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的GDP、債券發(fā)行量、股票市場籌資規(guī)模、信托資產(chǎn)規(guī)模、銀行理財(cái)產(chǎn)品的發(fā)行數(shù)量等影響因素分別與商業(yè)銀行貸款規(guī)模、存款規(guī)模建立VAR模型，詳細(xì)探討了金融脫媒對(duì)我國商業(yè)銀行資產(chǎn)、負(fù)債業(yè)務(wù)的影響時(shí)效及作用路徑，得出以下結(jié)論：

第一，對(duì)于我國商業(yè)銀行資產(chǎn)業(yè)務(wù)，企業(yè)目前在債券市場融資對(duì)商業(yè)銀行貸款分流作用明顯，且在未來有加強(qiáng)的趨勢(shì)；而企業(yè)通過發(fā)行股票、信托產(chǎn)品、銀行理財(cái)產(chǎn)品的方式融資，由于容易受到監(jiān)管政策的約束，短期來看對(duì)商業(yè)銀行貸款分流作用有限，但隨著我國金融市場相關(guān)制度以及金融工具配套的日趨完善，假設(shè)我國商業(yè)銀行維持現(xiàn)有的資產(chǎn)業(yè)務(wù)模式，未來金融市場上會(huì)有更多的融資工具對(duì)商業(yè)銀行貸款起到分流作用。

圖4 DEP的方差分解圖

第二，對(duì)于我國商業(yè)銀行負(fù)債業(yè)務(wù)，目前在債券市場、股票市場對(duì)商業(yè)銀行長期存款分流作用明顯，且在未來有加強(qiáng)的趨勢(shì)；而企業(yè)與居民通過購買信托產(chǎn)品、銀行理財(cái)產(chǎn)品的方式投資，容易受到監(jiān)管當(dāng)局的政策約束，短期來看對(duì)商業(yè)銀行活期存款起到分流作用。隨著我國金融市場不同層次收益率金融投資產(chǎn)品的豐富，假設(shè)我國商業(yè)銀行維持現(xiàn)有業(yè)務(wù)模式，未來高收益、高效率的資金投資方式，將會(huì)持續(xù)分流商業(yè)銀行存款。

從以上實(shí)證研究結(jié)論可以看出，若我國的商業(yè)銀行選擇維持目前經(jīng)營模式，金融脫媒將會(huì)以極快的速度削弱其在我國金融系統(tǒng)中的領(lǐng)先地位。根據(jù)之前提到的金融脫媒校正理論，面對(duì)我國商業(yè)銀行目前極為強(qiáng)勁的金融脫媒趨勢(shì)，本文提出以下幾點(diǎn)政策建議：

第一，商業(yè)銀行業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型勢(shì)在必行。面對(duì)金融脫媒的巨大挑戰(zhàn)，我國商業(yè)銀行想要生存并有更大的發(fā)展空間，必須選擇一種以客戶為中心，綜合運(yùn)用銀行、證券、信托、資管等金融媒介，充分發(fā)揮商業(yè)銀行渠道、信息、聲譽(yù)等優(yōu)勢(shì)，為客戶在股權(quán)投資、兼并收購、專項(xiàng)理財(cái)、現(xiàn)金管理等方面提供整體解決方案的業(yè)務(wù)模式，積極拓展中間業(yè)務(wù)，擴(kuò)大非利息收入，加強(qiáng)銀行與非銀行金融機(jī)構(gòu)業(yè)務(wù)的交叉滲透，推動(dòng)商業(yè)銀行綜合經(jīng)營。

第二，加快商業(yè)銀行服務(wù)模式變革。隨著大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、人工智能等信息技術(shù)在金融領(lǐng)域的廣泛應(yīng)用，我國商業(yè)銀行必須順應(yīng)信息科技與金融滲透融合的發(fā)展趨勢(shì)，以互聯(lián)網(wǎng)思維改進(jìn)銀行服務(wù)模式，銀行通過自建綜合服務(wù)平臺(tái)如嵌入其他服務(wù)平臺(tái)，累積海量信息，深控客戶價(jià)值，響應(yīng)客戶需求，實(shí)現(xiàn)跨時(shí)區(qū)、全渠道不間斷金融服務(wù)。能夠帶給客戶最佳體驗(yàn)的商業(yè)銀行才能在金融脫媒大潮中脫穎而出。

第三，牢牢守住商業(yè)銀行金融脫媒的風(fēng)險(xiǎn)底線。金融脫媒在推動(dòng)銀行創(chuàng)新的同時(shí)，也為其埋下了金融安全隱患。這對(duì)于我國商業(yè)銀行的風(fēng)險(xiǎn)管控體系提出了更高的要求：一是建立健全風(fēng)險(xiǎn)管理政策體系；二是完善商業(yè)銀行公司治理結(jié)構(gòu)，從而提高我國商業(yè)銀行符合經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)管理的有效性；三是密切關(guān)注銀行理財(cái)產(chǎn)品資金池業(yè)務(wù)帶來的長短期資金錯(cuò)配的流動(dòng)性風(fēng)險(xiǎn)；四是引入適當(dāng)?shù)慕鹑谑袌龉ぞ呔徑馍疃葏⑴c金融市場交易的市場風(fēng)險(xiǎn)；五是嚴(yán)控商業(yè)銀行為應(yīng)對(duì)金融脫媒推出各種創(chuàng)新產(chǎn)品在監(jiān)管政策上的合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。