李婷婷

（1.河南農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，鄭州 450046；2.河南財(cái)政金融學(xué)院 會(huì)計(jì)系，鄭州 451464）

0 引言

自2007年以來(lái)，特別是2009年四萬(wàn)億投資以來(lái)，銀行同業(yè)業(yè)務(wù)已經(jīng)逐漸成為商業(yè)銀行利潤(rùn)增長(zhǎng)的重要來(lái)源。在同業(yè)業(yè)務(wù)快速發(fā)展的同時(shí)，同業(yè)業(yè)務(wù)與影子銀行千絲萬(wàn)縷的聯(lián)系，以及同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)避監(jiān)管導(dǎo)致貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制受阻的問(wèn)題受到業(yè)內(nèi)關(guān)注。本文利用一定的分析方法，研究同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)貨幣政策的干擾影響，并量化干擾影響的具體程度，為貨幣政策制定和具體實(shí)施提供政策建議。

關(guān)于貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制的研究非常豐富，但是從同業(yè)業(yè)務(wù)角度分析的文獻(xiàn)十分有限，近年影子銀行以銀行同業(yè)業(yè)務(wù)為發(fā)展方向，影子銀行以同業(yè)業(yè)務(wù)形式對(duì)貨幣政策實(shí)施傳導(dǎo)。從國(guó)內(nèi)研究成果看，影子銀行對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)機(jī)制具有影響的結(jié)論基本一致，不同的是學(xué)者們觀察的角度和采用的方法各不相同[1-4]。相對(duì)于影子銀行，同業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)研究更為有限，實(shí)際上二者的邊際也相對(duì)模糊[5-8]。

現(xiàn)有的研究方法多數(shù)是借助于一般均衡模型，且變量選擇較為接近，類(lèi)似的方法與類(lèi)似的變量難免得出相似的結(jié)論。本文無(wú)意推翻以往結(jié)論，只是嘗試借助于新的方法，并且在變量選擇上更多考慮實(shí)際情況，考察同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)貨幣政策傳導(dǎo)情況的影響。

1 同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展現(xiàn)狀分析

1.1 同業(yè)業(yè)務(wù)概念范疇

在2014年五部委規(guī)范同業(yè)業(yè)務(wù)以前，同業(yè)業(yè)務(wù)并無(wú)準(zhǔn)確的定義，其概念邊界也是隨著同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展創(chuàng)新與監(jiān)管約束不斷衍生到今天。從同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的情況看，早期的同業(yè)業(yè)務(wù)僅是指商業(yè)銀行之間短期資金拆借業(yè)務(wù)，交易對(duì)手以商業(yè)銀行為主，交易目的以流動(dòng)性安全為主，盈利目的較弱，同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模在商業(yè)銀行總資產(chǎn)規(guī)模中占比較低。2007年以后，隨著理財(cái)發(fā)行規(guī)模的不斷擴(kuò)大，商業(yè)銀行通過(guò)理財(cái)資金對(duì)接信貸投放的業(yè)務(wù)逐漸增多，限于監(jiān)管的約束，商業(yè)銀行借助于信托公司等通道將理財(cái)資金與信貸投放對(duì)接，更多的商業(yè)銀行開(kāi)始意識(shí)到通道公司在監(jiān)管套利中的重要作用。與此同時(shí)，由于傳統(tǒng)同業(yè)業(yè)務(wù)可以節(jié)約資本消耗，風(fēng)險(xiǎn)資產(chǎn)占比較低，部分商業(yè)銀行開(kāi)始將類(lèi)信貸業(yè)務(wù)借助通道公司包裝成同業(yè)業(yè)務(wù)，同業(yè)業(yè)務(wù)具有信貸業(yè)務(wù)特征。本文認(rèn)為，不論同業(yè)業(yè)務(wù)如何創(chuàng)新，其本質(zhì)上是商業(yè)銀行基于盈利為目的的，相對(duì)于傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)而開(kāi)展的不限交易對(duì)手的各類(lèi)投融資業(yè)務(wù)的總和。

1.2 同業(yè)業(yè)務(wù)總體情況

2006年以前，同業(yè)拆借交易量很低且趨勢(shì)穩(wěn)定，平均累計(jì)交易量1.2萬(wàn)億。2007年以后，同業(yè)拆借交易量逐年攀升，2015年達(dá)到64萬(wàn)億。從同業(yè)拆借交易量情況看，2007年以后的同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大迅速。

從同業(yè)業(yè)務(wù)資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)看，多數(shù)同業(yè)資產(chǎn)以吸收的同業(yè)負(fù)債作為資金來(lái)源，分析同業(yè)負(fù)債規(guī)?？梢酝茰y(cè)同業(yè)資產(chǎn)的增長(zhǎng)情況。在商業(yè)銀行資產(chǎn)負(fù)債表上，并沒(méi)有同業(yè)負(fù)債這一科目，本文從其他存款性公司金融資產(chǎn)負(fù)債表間接推測(cè)同業(yè)負(fù)債規(guī)模。具體包括，對(duì)其他存款性公司負(fù)債、對(duì)其他金融性公司負(fù)債、債券發(fā)行三個(gè)科目，再將三個(gè)科目的合計(jì)金額作為同業(yè)負(fù)債的計(jì)算依據(jù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，近幾年同業(yè)負(fù)債占總負(fù)債比重逐年提高，同業(yè)負(fù)債已經(jīng)成為商業(yè)銀行存款以外的最重要的融資渠道。

2 模型設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)說(shuō)明

2.1 模型設(shè)計(jì)

現(xiàn)有研究在模型選擇上，多選擇VAR自回歸模型、Granger因果檢驗(yàn)分析等線(xiàn)性預(yù)測(cè)分析方法。盡管這些方法一定程度上有助于觀察同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)貨幣政策的影響，但是鑒于同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策的非線(xiàn)性可能特征，以及同業(yè)業(yè)務(wù)在近幾年迅速擴(kuò)張的動(dòng)態(tài)變化特征，本文嘗試借助于Copula函數(shù)，研究同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策的相關(guān)性。Copula是連接多個(gè)函數(shù)分布和單個(gè)函數(shù)邊緣分布之間的一類(lèi)特殊函數(shù)，它可以描述多個(gè)變量之間的非線(xiàn)性和非對(duì)稱(chēng)性相關(guān)結(jié)構(gòu)。為了方便，Copula函數(shù)聯(lián)合分布估計(jì)一般采用兩步法，第一步先估計(jì)單變量邊緣分布，第二步根據(jù)估計(jì)出的[0,1]均勻分布序列，選擇合適的Copula聯(lián)合分布函數(shù)。

在第一步邊緣分布估計(jì)中，借助ARMA(0,0)-GARCH(1,1)-偏t模型進(jìn)行邊緣分布擬合，具體如式（1）所示：

其中，標(biāo)準(zhǔn)化殘差ei't服從偏t分布，偏t分布的密度函數(shù)為式（2）：

其中：

第二步，利用Copula函數(shù)分析動(dòng)態(tài)相關(guān)性。根據(jù)Sklar定理可知，如果F是邊緣分布F1和F2聯(lián)合分布函數(shù)時(shí)，存在一個(gè)Copula函數(shù)C，當(dāng)[ ]0'12→[0'1]時(shí)，有F(x1'x2)=C(F(x1)'F(X2))，其中F對(duì)應(yīng)的密度函數(shù)為：

其中，c是Copula函數(shù)的密度函數(shù)，f(x1)和 f(x2)是隨機(jī)變量X1和X2的密度函數(shù)。由于Copula函數(shù)具有單調(diào)遞增情況下函數(shù)值保持不變的特征，因此可以將常見(jiàn)的收益率序列相關(guān)結(jié)構(gòu)研究轉(zhuǎn)換為殘差序列的相關(guān)結(jié)構(gòu)研究。其中，收益率為ri't和rj't，殘差為ei't和ej't，收益率ri't關(guān)于rj't的時(shí)變密度函數(shù)為：

式（4）中，c（t…|…）表示時(shí)變結(jié)構(gòu)參數(shù)為Rt，自由度為λ的T-DDC-Copula的密度函數(shù)。為了研究同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策的動(dòng)態(tài)相關(guān)性，本文借助了T-DDCCopula函數(shù)，該函數(shù)假設(shè)條件相關(guān)矩陣服從DCC(1'1)過(guò)程：

式（5）中，ut和vt是對(duì)殘差進(jìn)行概率積分變換后，得到的服從U(0'1)分布的子序列，為標(biāo)準(zhǔn)t分布的逆分布，是et的樣本協(xié)方差矩陣，是2×2階矩陣，其中主對(duì)角值為Q的平方根，其余值為0。在上述模型的基礎(chǔ)上，通過(guò) Kendall相關(guān)系數(shù)（τt=(2/π)arcsin(ρt)）把線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)轉(zhuǎn)化為非線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)，最終得到的非線(xiàn)性相關(guān)系數(shù)就是本文分析的依據(jù)。

2.2 數(shù)據(jù)選擇與說(shuō)明

本文研究的是同業(yè)業(yè)務(wù)影響下貨幣政策的有效性，由于貨幣政策從發(fā)布到落地再到最終影響涉及到工具運(yùn)用、中介指標(biāo)和最終目標(biāo)三個(gè)方面，考察同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)貨幣政策的影響應(yīng)當(dāng)結(jié)合貨幣政策的三個(gè)內(nèi)容，因此本文的變量選擇如下：

（1）同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模指標(biāo)。從商業(yè)銀行實(shí)際情況看，同業(yè)負(fù)債資金去向主要用于投資同業(yè)資產(chǎn)，以同業(yè)負(fù)債金額估算同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模相對(duì)有效。本文以同業(yè)負(fù)債占金融機(jī)構(gòu)總負(fù)債比值作為研究對(duì)象，記為RLL。

（2）貨幣政策工具指標(biāo)。貨幣政策工具是央行達(dá)到貨幣政策目標(biāo)而采取的手段，一般以一般性工具為研究對(duì)象。公開(kāi)市場(chǎng)操作是央行干預(yù)金融市場(chǎng)貨幣供應(yīng)量的貨幣政策工具。本文以央行月度公開(kāi)市場(chǎng)資金凈投放量為依據(jù)，具體以資金凈投放量的同比增速為研究對(duì)象，記為RND。存款準(zhǔn)備金率為各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)央行公布的存款準(zhǔn)備金率為研究對(duì)象，記為RAD。再貼現(xiàn)率反映金融市場(chǎng)資金利率水平，由于該指標(biāo)相對(duì)于實(shí)際市場(chǎng)利率變動(dòng)滯后，且在貨幣政策系列工具中作用逐漸弱化，本文以銀行間債券回購(gòu)利率為研究對(duì)象，以此反映金融市場(chǎng)資金利率水平，記為RLN。

（3）貨幣政策中介目標(biāo)。貨幣政策中介目標(biāo)主要包括兩個(gè)內(nèi)容，一是量的目標(biāo)，二是價(jià)的目標(biāo)。量是指貨幣供應(yīng)量、基礎(chǔ)貨幣的投放量，價(jià)是指短期市場(chǎng)利率和長(zhǎng)期市場(chǎng)利率。我國(guó)具體實(shí)踐情況是，以往貨幣政策一直以量的目標(biāo)為中介目標(biāo)，即貨幣供應(yīng)量目標(biāo)。本文將貨幣政策中介目標(biāo)確定為兩個(gè)，分別是貨幣供應(yīng)量和短期資金利率，其中短期資金利率具體為銀行間市場(chǎng)7天債券回購(gòu)加權(quán)利率，記為RSR。

（4）貨幣政策的最終目標(biāo)。貨幣政策的一般目標(biāo)包括穩(wěn)定物價(jià)、充分就業(yè)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和國(guó)際收支平衡。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定的同時(shí)，物價(jià)穩(wěn)定也是貨幣政策關(guān)注的重要內(nèi)容。GDP增長(zhǎng)率沒(méi)有月度數(shù)據(jù)，本文通過(guò)工業(yè)增加值數(shù)據(jù)與GDP的線(xiàn)性關(guān)系估算月度GDP的實(shí)際增長(zhǎng)率，記為RGDP。一般情況下，涉及到物價(jià)穩(wěn)定指標(biāo)時(shí)，通常會(huì)選擇CPI，但由于我國(guó)CPI指標(biāo)統(tǒng)計(jì)范圍一直飽受詬病，本文選用與經(jīng)濟(jì)景氣度更為緊密的PPI指標(biāo)代表物價(jià)穩(wěn)定目標(biāo)，記為RPPI。

上述數(shù)據(jù)樣本選擇時(shí)間為2004—2016年，之所以選擇2004年，是因?yàn)槲覈?guó)第一筆理財(cái)起始于2004年。數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind資訊、國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站，觀察周期為月度數(shù)據(jù)，所有數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)BOX-COX平方根變換，季節(jié)性因素對(duì)輸出結(jié)果的影響初步消除。

3 實(shí)證分析

3.1 同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)貨幣政策工具影響

首先看同業(yè)業(yè)務(wù)與存款準(zhǔn)備金率的Kendall指數(shù)變動(dòng)情況（見(jiàn)圖1），同業(yè)業(yè)務(wù)與存款準(zhǔn)備金率（RAD）的相關(guān)性較強(qiáng)，最低值為-0.25，最高值為0.3。不過(guò)，從波動(dòng)情況看，由于存款準(zhǔn)備金率變動(dòng)不頻繁，2004—2016年，央行共調(diào)整存款準(zhǔn)備金率43次，平均每年調(diào)整不足4次，且分布不均衡，例如2007年調(diào)整存款準(zhǔn)備金率10次，2011年調(diào)整存款準(zhǔn)備金率7次。再看同業(yè)業(yè)務(wù)與再貼現(xiàn)率(RLN)的Kendall指數(shù)變動(dòng)情況，相對(duì)于RAD的指數(shù)變動(dòng),RLN的Kendall指數(shù)變動(dòng)較弱，說(shuō)明同業(yè)業(yè)務(wù)與再貼現(xiàn)率相關(guān)性較弱，這與實(shí)際情況相符。實(shí)際上近些年商業(yè)銀行通過(guò)向中央銀行再貼現(xiàn)獲得資金幅度較往年已經(jīng)明顯較少，這主要由于央行貨幣市場(chǎng)工具的逐漸豐富，以及利率市場(chǎng)化背景下商業(yè)銀行獲得資金的渠道逐漸增多。同業(yè)業(yè)務(wù)與公開(kāi)市場(chǎng)操作(RND)的Kendall指數(shù)變動(dòng)較為明顯，其中最高值為0.25，最低值為-0.11，且波動(dòng)較為劇烈，相對(duì)于前兩種貨幣市場(chǎng)工具，公開(kāi)市場(chǎng)操作與同業(yè)業(yè)務(wù)相關(guān)程度最高。

圖1 同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策工具的Kendall指數(shù)變動(dòng)情況

從時(shí)間區(qū)域劃分上看，2007年以前，同業(yè)業(yè)務(wù)與RAD的相關(guān)指數(shù)多為正值，2007年以后，相關(guān)指數(shù)負(fù)值開(kāi)始增多，其原因在于同業(yè)業(yè)務(wù)不同階段具有不同的規(guī)模特征。2007年以前，同業(yè)業(yè)務(wù)以資金短期拆借為主，業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)不以盈利為唯一目的，此時(shí)的同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)存款準(zhǔn)備金變動(dòng)并不敏感，且未表現(xiàn)負(fù)相關(guān)的特征；2007年以后，隨著同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模增大，其對(duì)資金市場(chǎng)資金松緊更為敏感，市場(chǎng)流動(dòng)性越強(qiáng)，貨幣供給量越大，同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展速度就越快，規(guī)模擴(kuò)張的強(qiáng)度也越高，其中Kendall指數(shù)在2009年達(dá)到最低，為-0.25，這個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)正是中國(guó)推出4萬(wàn)億投資計(jì)劃，貨幣供應(yīng)量急速擴(kuò)張的時(shí)期。

再來(lái)看公開(kāi)市場(chǎng)操作的時(shí)間區(qū)域劃分，主要有兩個(gè)特征：一是整體上公開(kāi)市場(chǎng)操作與同業(yè)業(yè)務(wù)的Kendall指數(shù)為正，也即是總體上二者表現(xiàn)為正相關(guān)特征，這與實(shí)際情況吻合。相對(duì)于存款準(zhǔn)備金率影響整個(gè)M2供應(yīng)量，進(jìn)而影響商業(yè)銀行可貸款額度，公開(kāi)市場(chǎng)操作主要影響的是貨幣市場(chǎng)的資金供給量，這與同業(yè)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)特征恰好吻合。由于同業(yè)業(yè)務(wù)主要是商業(yè)銀行吸收同業(yè)負(fù)債開(kāi)展同業(yè)投資，因此其對(duì)貨幣市場(chǎng)資金松緊異常敏感；二是2013年以后，公開(kāi)市場(chǎng)操作的Kendall指數(shù)明顯高于其他兩個(gè)貨幣政策工具，這說(shuō)明公開(kāi)市場(chǎng)操作對(duì)同業(yè)業(yè)務(wù)的影響正逐步提高。實(shí)際上近幾年央行正逐步放棄存款準(zhǔn)備金率等影響較大的工具，更傾向于利用公開(kāi)市場(chǎng)操作開(kāi)展政策微調(diào)，這意味著央行貨幣政策執(zhí)行的方式更加成熟，更加市場(chǎng)化。以2016年為例，央行頻繁進(jìn)行各種期限的正回購(gòu)與逆回購(gòu)，以此調(diào)整貨幣市場(chǎng)資金供給與利率水平。尤其是在2016年8月以后，央行改變以往貨幣寬松的政策思路，轉(zhuǎn)為偏緊的貨幣思路，回購(gòu)期限由短變長(zhǎng)，引導(dǎo)同業(yè)業(yè)務(wù)去杠桿、去泡沫。最終，2016年12月份出現(xiàn)了2013年以來(lái)的第二次錢(qián)荒，應(yīng)當(dāng)說(shuō)，2016年錢(qián)荒與央行持續(xù)開(kāi)展的鎖短放長(zhǎng)貨幣政策密切相關(guān)。盡管商業(yè)銀行等金融機(jī)構(gòu)在此次事件中出現(xiàn)投資損失，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)來(lái)看，降低錯(cuò)配強(qiáng)度的貨幣政策導(dǎo)向有利于金融系統(tǒng)整體穩(wěn)定，也有利于商業(yè)銀行轉(zhuǎn)變同業(yè)業(yè)務(wù)經(jīng)營(yíng)模式。在重視規(guī)模的同時(shí)，更要重視風(fēng)險(xiǎn)防控能力的提升和投資策略的優(yōu)化。

3.2 同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策中介目標(biāo)的關(guān)系

圖2是同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策目標(biāo)的Kendall指數(shù)變動(dòng)情況?？梢钥闯觯瑯I(yè)業(yè)務(wù)與M2的Kendall指數(shù)值在0.15～0.3之間波動(dòng)，且波動(dòng)較為頻繁，說(shuō)明同業(yè)業(yè)務(wù)與M2貨幣供應(yīng)量的相關(guān)關(guān)系較強(qiáng)。該指數(shù)為正值，說(shuō)明同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)M2保持正向影響，當(dāng)同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)張時(shí)，貨幣供應(yīng)量規(guī)模增大，意味著同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展對(duì)于貨幣供應(yīng)量影響較為明顯。

圖2 同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策中介目標(biāo)的Kendall指數(shù)變動(dòng)關(guān)系

再看同業(yè)業(yè)務(wù)與RSR短期市場(chǎng)利率的關(guān)系，由圖1可知，相對(duì)于M2，同業(yè)業(yè)務(wù)與短期市場(chǎng)利率關(guān)系相對(duì)較弱，原因可能在于，一直以來(lái)央行制定貨幣政策主要盯住貨幣供應(yīng)量，M2是貨幣政策執(zhí)行效果的主要評(píng)價(jià)指標(biāo)。從貨幣政策調(diào)控改革的方向來(lái)看，建立利率調(diào)節(jié)機(jī)制的貨幣政策中介目標(biāo)是改革的方向，但從同業(yè)業(yè)務(wù)與M2、RSR的關(guān)系來(lái)看，同業(yè)業(yè)務(wù)明顯放大了M2的變動(dòng)情況，這意味著當(dāng)資金在金融系統(tǒng)過(guò)度逐利時(shí)，M2指標(biāo)被虛增了，而同時(shí)實(shí)體經(jīng)濟(jì)并未明顯獲得虛增的貨幣，這與央行制定貨幣政策穩(wěn)定實(shí)體經(jīng)濟(jì)的初衷相背離。說(shuō)明同業(yè)業(yè)務(wù)在推進(jìn)金融創(chuàng)新、活躍金融系統(tǒng)的同時(shí)，一定程度上弱化了貨幣政策中介指標(biāo)的測(cè)量效果，降低了金融對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的支持力度，提高了實(shí)體企業(yè)融資成本。從同業(yè)業(yè)務(wù)與RSR的關(guān)系來(lái)看，盡管二者關(guān)系相對(duì)較弱，但是Kendall指數(shù)為負(fù)，這說(shuō)明通過(guò)影響資金市場(chǎng)利率可以在一定程度上改變同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模。從近幾年央行貨幣政策的改革方向上看，弱化“量”的干預(yù)，強(qiáng)化“價(jià)”干預(yù)的改革思路逐漸明顯，建立利率走廊、不斷豐富公開(kāi)市場(chǎng)操作工具，包括MLF、SLF等借貸便利工具，系列舉措預(yù)示著央行建立將利率指標(biāo)作為貨幣政策中介指標(biāo)的方向與目標(biāo)。

3.3 同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策最終目標(biāo)的關(guān)系

先看同業(yè)業(yè)務(wù)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Kendall指數(shù)關(guān)系，由圖3可知，同業(yè)業(yè)務(wù)與RGDP變動(dòng)關(guān)系比較緊密，Kendall指數(shù)波動(dòng)較為頻繁，波動(dòng)幅度在[-0.2，0.28]之間，這說(shuō)明同業(yè)業(yè)務(wù)規(guī)模擴(kuò)大能夠刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。與此相對(duì)應(yīng)的是，同業(yè)業(yè)務(wù)與RPPI的Kendall指數(shù)關(guān)系較弱，變動(dòng)不明顯。從影響方向上看，Kendall指數(shù)為負(fù)，這說(shuō)明同業(yè)業(yè)務(wù)沒(méi)有明顯推高物價(jià)幅度，甚至表現(xiàn)為負(fù)。需要關(guān)注的是，2016年以后的Kendall變動(dòng)情況，同業(yè)業(yè)務(wù)與RGDP的Kendall指數(shù)逐步走弱，這說(shuō)明同業(yè)業(yè)務(wù)擴(kuò)張對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的刺激作用在減弱，失去實(shí)體經(jīng)濟(jì)支撐的貨幣擴(kuò)張式的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不可持續(xù)。另外，同業(yè)業(yè)務(wù)與RPPI的Kendall指數(shù)有走高趨勢(shì)，這說(shuō)明同業(yè)業(yè)務(wù)在沒(méi)有刺激經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，反而一定程度上推高了物價(jià)，盡管這種影響較弱，但其背后隱藏的趨勢(shì)特征不容忽視。

圖3 同業(yè)業(yè)務(wù)與貨幣政策目標(biāo)的Kendall指數(shù)變動(dòng)關(guān)系

4 結(jié)論

本文基于時(shí)變Copula函數(shù)模型，全面分析了同業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展與貨幣政策制定及其效果的關(guān)系。結(jié)論顯示：第一，根據(jù)貨幣政策工具不同，同業(yè)業(yè)務(wù)表現(xiàn)出不同的影響關(guān)系；第二，從影響趨勢(shì)上看，貨幣供應(yīng)量與同業(yè)業(yè)務(wù)的關(guān)系有弱化趨勢(shì)，但表現(xiàn)并不明顯，資金利率與同業(yè)業(yè)務(wù)的關(guān)系有加強(qiáng)趨勢(shì)，央行努力構(gòu)建的利率工具措施正逐步發(fā)揮作用；第三，2016年以后，同業(yè)業(yè)務(wù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用開(kāi)始減弱，而同業(yè)業(yè)務(wù)與物價(jià)變動(dòng)關(guān)系開(kāi)始緊密，同業(yè)業(yè)務(wù)一定程度上成為推高物價(jià)上漲的可能因素。

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