張世寧 傅亞平

（上海交通大學(xué) 安泰經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，上海 200030）

0 引言

近年來，在利率市場化大背景下，中國銀行業(yè)金融創(chuàng)新深化，銀行間競爭加劇，導(dǎo)致銀行傳統(tǒng)存貸利差空間愈發(fā)收緊，利潤空間逐漸被擠壓。為應(yīng)對經(jīng)營環(huán)境的不利變化，商業(yè)銀行不斷拓展影子銀行業(yè)務(wù)。商業(yè)銀行參與影子銀行活動不僅改變了其業(yè)務(wù)結(jié)構(gòu)和盈利方式，而且給宏觀貨幣政策的實施和金融穩(wěn)定帶來了巨大挑戰(zhàn)。

本文主要關(guān)注如下三個問題：一、在貨幣政策沖擊下，商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)之間是否存在顯著的替代效應(yīng)，影子銀行業(yè)務(wù)是否會弱化貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的有效性。二、影子銀行業(yè)務(wù)對貨幣政策通過銀行信貸渠道的傳導(dǎo)效果是否具有非對稱性影響。三、考慮商業(yè)銀行從事影子銀行業(yè)務(wù)的影響，傳統(tǒng)銀行信貸渠道的有效性如何。為解決上述問題，本文利用2011—2016年20家中國商業(yè)銀行的微觀數(shù)據(jù)，構(gòu)建計量模型進(jìn)行實證研究。

1 研究假設(shè)

當(dāng)貨幣政策立場改變時，央行通過調(diào)整存款準(zhǔn)備金率等手段影響商業(yè)銀行的可貸資金水平，從供給端對信貸規(guī)模加以控制。但從需求端來看，市場上對信貸資金的需求不會立刻改變。為彌合供需缺口，商業(yè)銀行的影子銀行規(guī)模會相應(yīng)調(diào)整，以緩沖貨幣政策沖擊對表內(nèi)信貸規(guī)模的影響。因此，商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)之間存在顯著的替代效應(yīng)。

此外，國有銀行由于自身業(yè)務(wù)規(guī)模較大，資本更為充足，具有更好的盈利能力、更為豐富的可貸資金來源以及更強(qiáng)的資產(chǎn)負(fù)債表實力。相比非國有銀行，國有銀行的傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)對貨幣政策沖擊的敏感度較低，受貨幣政策影響較小。從控制風(fēng)險的角度來看，國有銀行自然也無須大量從事影子銀行活動。因此，影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)之間的替代效應(yīng)在非國有銀行中應(yīng)該體現(xiàn)得更為明顯。

基于上述分析，本文提出第一個假設(shè)H1：商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)之間存在顯著的替代效應(yīng)，且該效應(yīng)在非國有銀行中表現(xiàn)得更為突出。

在緊縮性貨幣政策下，商業(yè)銀行信貸供給受到嚴(yán)格限制，資金市場上的供需缺口較大。這時候，商業(yè)銀行便開始擴(kuò)張影子銀行業(yè)務(wù)來部分替代傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)，以彌合資金供需缺口。但是，當(dāng)資金面較為緊張時，影子銀行業(yè)務(wù)融資成本高，客戶違約風(fēng)險大，商業(yè)銀行出于控制風(fēng)險的考慮，會對影子銀行業(yè)務(wù)的擴(kuò)張采取較為謹(jǐn)慎的態(tài)度。因此，在緊縮性貨幣政策下，商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)間的替代效應(yīng)較弱。在寬松性貨幣政策下，市場流動性較為充裕，商業(yè)銀行可貸資金充足。此時，影子銀行渠道的融資成本較高，競爭力下降，企業(yè)會轉(zhuǎn)向融資成本較低的傳統(tǒng)信貸渠道進(jìn)行融資，影子銀行的業(yè)務(wù)規(guī)模會大幅收縮。因此，在寬松性的貨幣政策下，商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)間的替代效應(yīng)較強(qiáng)。

由此可以發(fā)現(xiàn)，商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)會對貨幣政策通過銀行信貸渠道的傳導(dǎo)效果產(chǎn)生明顯的非對稱性影響，即緊縮性貨幣政策下影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模的擴(kuò)張幅度要小于寬松性貨幣政策下影子銀行業(yè)務(wù)規(guī)模的收縮幅度。

從而，本文提出第二個假設(shè)H2：商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)間的替代效應(yīng)在緊縮性貨幣政策下較弱，在寬松性貨幣政策下較強(qiáng)。

貨幣政策旨在通過銀行信貸渠道控制商業(yè)銀行的信貸規(guī)模，但也隨之導(dǎo)致其影子銀行規(guī)模的調(diào)整。商業(yè)銀行通過調(diào)整影子銀行規(guī)模以緩沖貨幣政策沖擊對表內(nèi)信貸規(guī)模的影響?？傮w上看，如果同時考慮商業(yè)銀行通過貸款方式和影子銀行方式對外提供的融資規(guī)模，貨幣政策可能無法通過銀行信貸渠道從整體上影響商業(yè)銀行的對外融資規(guī)模以實現(xiàn)調(diào)節(jié)流動性水平的目的。當(dāng)商業(yè)銀行大量通過影子銀行活動對外融資時，銀行信貸渠道的有效性可能會受到削弱。

因此，本文提出第三個假設(shè)H3：在考慮商業(yè)銀行從事影子銀行業(yè)務(wù)的情況下，貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的有效性會受到削弱。

2 數(shù)據(jù)與模型

2.1 樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文有關(guān)商業(yè)銀行的數(shù)據(jù)均來自Bankscope數(shù)據(jù)庫，貨幣政策數(shù)據(jù)整理自中國人民銀行，宏觀數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫。

本文選擇2011—2016年作為樣本區(qū)間。根據(jù)模型對數(shù)據(jù)可得性的要求，經(jīng)由Bankscope數(shù)據(jù)庫篩選，最終選擇20家中國商業(yè)銀行作為研究對象。本文最終獲得包括五大國有銀行、8家股份制銀行、6家城市商業(yè)銀行、1家農(nóng)村商業(yè)銀行在內(nèi)共120個年度觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析。

2.2 模型設(shè)計與變量定義

基于饒品貴和姜國華（2013）及陳雄兵和鄧偉（2016）等的研究思路，構(gòu)建如下計量模型：

其中，i代表第i家銀行，t代表第t年，ε為隨機(jī)擾動項。

模型中的因變量在隨后的分析中基于不同分析目的分別為貸款規(guī)模占比（DEBTPER）、影子銀行規(guī)模占比（SBPER）、貸款與影子銀行規(guī)模（DEBT+SB）。

為研究影子銀行業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的替代效應(yīng)，本文定義貸款規(guī)模占比（DEBTPER，某一銀行的貸款規(guī)模占該銀行貸款和影子銀行規(guī)模之和的比值）。與之對應(yīng)，定義影子銀行規(guī)模占比（SBPER，某一銀行的影子銀行規(guī)模占該銀行貸款和影子銀行規(guī)模之和的比值）。為對貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的有效性進(jìn)行研究，本文定義貸款與影子銀行規(guī)模（DEBT+SB，某一銀行的貸款和影子銀行規(guī)模之和除以其總資產(chǎn)規(guī)模以標(biāo)準(zhǔn)化）。

表外業(yè)務(wù)是商業(yè)銀行參與影子銀行活動的最主要途徑之一。因此，在實證研究部分本文用商業(yè)銀行表外業(yè)務(wù)規(guī)模來代表商業(yè)銀行的影子銀行規(guī)模。

本文選擇一年期貸款基準(zhǔn)利率（R1）與存款準(zhǔn)備金率（RR）的平均值作為貨幣政策變量MP。

定義STATE為國有銀行虛擬變量，若該銀行為國有銀行，則STATE=1，否則STATE=0。

為研究貨幣政策傳導(dǎo)的非對稱性，仿照多數(shù)文獻(xiàn)中的做法，定義緊縮性貨幣政策虛擬變量TIGHT，若該年度為貨幣政策緊縮年度，則TIGHT=1，否則，TIGHT=0。結(jié)合2011—2016年存款準(zhǔn)備金率和一年期貸款基準(zhǔn)利率的變化情況，本文定義2011—2014年為貨幣政策緊縮性年度，2015—2016年為貨幣政策寬松性年度。

通過設(shè)計STATE、TIGHT與貨幣政策變量MP的交叉項，可以對商業(yè)銀行因控制權(quán)屬性不同導(dǎo)致的異質(zhì)性和貨幣政策傳導(dǎo)的非對稱性進(jìn)行有效分析。

在銀行特征層面的控制變量選擇上，在參照Hou和 Wang（2013）及陳雄兵和鄧偉（2016）研究的基礎(chǔ)上，增加運(yùn)營能力指標(biāo)（OPERA），以增強(qiáng)模型的穩(wěn)定性。本文共選取銀行相對規(guī)模指標(biāo)（SIZE，銀行總資產(chǎn)對數(shù)值與樣本內(nèi)同時期全部銀行總資產(chǎn)對數(shù)值平均數(shù)之差）、資本充足指標(biāo)（CAP，銀行權(quán)益資產(chǎn)比）、流動性指標(biāo)（LIQ，銀行流動資產(chǎn)與存款和短期借款之和的比值）及運(yùn)營能力指標(biāo)（OPERA，平均總資產(chǎn)收益率ROAA）。

此外，經(jīng)濟(jì)環(huán)境與企業(yè)的資金需求密切相關(guān)，良好的宏觀經(jīng)濟(jì)狀況將擴(kuò)大企業(yè)的資金需求。銀行的信貸規(guī)模大小是由供給與需求兩方面決定的，而本文主要站在供給角度研究商業(yè)銀行的行為特征，因而需要控制企業(yè)的資金需求。參照饒品貴和姜國華（2013）的做法，使用當(dāng)年的 GDP增長率（GDPGROWTH）來對企業(yè)的資金需求進(jìn)行控制。

3 實證結(jié)果與分析

3.1 來自DID模型的直觀證據(jù)

本文首先通過單變量對比分析與DID模型為假設(shè)H1與H3提供直觀證據(jù)。

表1中將總樣本在貨幣政策寬松期與緊縮期之間、國有銀行與非國有銀行之間劃分為4個子樣本，并給出各子樣本中貸款規(guī)模占比（DEBTPER），影子銀行規(guī)模占比（SBPER），貸款與影子銀行規(guī)模（DEBT+SB）的平均值。

表1 單變量對比分析

本文首先關(guān)注的一個重點問題是在貨幣政策沖擊下商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)間是否存在顯著的替代效應(yīng)，以及該替代效應(yīng)在不同權(quán)屬性質(zhì)的商業(yè)銀行間是否存在差異。以貨幣政策緊縮期為例，國有銀行的傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)占比出現(xiàn)下降，傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的占比從寬松期的79.829%下降到緊縮期的76.516%，下降3.313%（10%水平下顯著）；非國有銀行的傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)占比則從寬松期的73.847%下降到69.354%，下降4.493%（10%水平下顯著）。這說明在貨幣政策緊縮期，無論國有銀行還是非國有銀行，都會降低傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的占比，提高影子銀行業(yè)務(wù)的占比，傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)與影子銀行業(yè)務(wù)間產(chǎn)生顯著替代。此外，緊縮性貨幣政策對非國有銀行的影響要大于對其對國有銀行的影響，DID（Difference in Difference）檢驗顯示其差異為1.180%，統(tǒng)計上不顯著。事實上，正如前文所言，國有銀行通過其他渠道獲得可貸資金的能力更強(qiáng)，因而不論處于何種貨幣政策時期，國有銀行傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的占比均高于非國有銀行。

由于變量設(shè)計的對稱性，本文只對貸款規(guī)模占比（DEBTPER）進(jìn)行分析，基于影子銀行規(guī)模占比（SBPER）的分析結(jié)論與此完全一致，此處不做贅談。

接著，我們希望通過單變量對比分析來檢驗銀行信貸渠道的有效性。將傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)和影子銀行業(yè)務(wù)結(jié)合在一起來看，無論國有銀行還是非國有銀行，貸款與影子銀行規(guī)模（DEBT+SB）都在緊縮期較高，寬松期較低。以貨幣政策緊縮期為例，國有銀行貸款與影子銀行規(guī)模相對其經(jīng)濟(jì)體量（總資產(chǎn)規(guī)模）的占比從寬松期的66.764%上升到緊縮期的69.839%，上升3.076%（10%水平下顯著）；非國有銀行貸款與影子銀行規(guī)模相對其經(jīng)濟(jì)體量（總資產(chǎn)規(guī)模）的占比從寬松期的59.368%上升到緊縮期的67.989%，上升8.621%（5%水平下顯著）。在考慮商業(yè)銀行從事影子銀行業(yè)務(wù)的情況下，緊縮性貨幣政策沖擊未能通過銀行信貸渠道從整體上顯著降低商業(yè)銀行的對外融資規(guī)模，影子銀行規(guī)模的擴(kuò)張在一定程度上彌補(bǔ)了貸款規(guī)模下降帶來的影響，貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的有效性受到削弱。并且由于非國有銀行在開展影子銀行業(yè)務(wù)時更顯激進(jìn)，央行貨幣政策沖擊通過銀行信貸渠道對其產(chǎn)生的影響也更弱。DID（Difference in Difference）檢驗顯示其差異為5.545%，統(tǒng)計上不顯著。

單變量對比分析得到的結(jié)論相當(dāng)直觀，但DID檢驗的差異統(tǒng)計上并不顯著。這并不意味著上述結(jié)論的穩(wěn)健性存在問題，完整的DID模型可以為上述結(jié)論提供更有力的支持。基于模型（1）的基本框架，稍作修改得到如下DID模型：

其中，i代表第i家銀行，t代表第t年，ε為隨機(jī)擾動項。

在DID模型中將基本模型（1）中的控制變量都包括進(jìn)來，目的在于控制那些影響商業(yè)銀行貸款規(guī)模和影子銀行規(guī)模的其他因素。此外，包含這些控制變量的另一個重要作用便是降低模型估計參數(shù)的標(biāo)準(zhǔn)誤，增強(qiáng)其穩(wěn)健性，這也是標(biāo)準(zhǔn)的DID模型與之前單變量對比分析最主要的區(qū)別。

表2展示的是DID模型的回歸結(jié)果。第1至第3列列示的是貸款規(guī)模占比（DEBTPER）、影子銀行規(guī)模占比（SBPER）、貸款與影子銀行規(guī)模（DEBT+SB）分別作為因變量進(jìn)行回歸的結(jié)果。

表2 DID模型回歸結(jié)果

在全部三組回歸中，國有銀行虛擬變量STATE、緊縮性貨幣政策虛擬變量TIGHT、國有銀行虛擬變量與緊縮性貨幣政策虛擬變量的交叉項STATE×TIGHT的估計系數(shù)均至少在10%水平下顯著，系數(shù)的大小及方向也與之前的單變量對比分析相自洽。特別需要說明的是，交叉項STATE×TIGHT的估計系數(shù)與單變量對比分析中DID檢驗的差異具有相同的解釋，通過在DID模型加入更多的控制變量，DID檢驗的顯著性得到很大提高，其估計系數(shù)至少在10%水平下顯著，也更能反映真實情況。

從上面的分析可以看到，商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)具有替代影響，在傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)規(guī)模相對下滑的情況下，影子銀行業(yè)務(wù)成為商業(yè)銀行對外提供融資獲取利潤的重要替代方式，而非國有銀行在這一方面表現(xiàn)更為明顯。總體來講，商業(yè)銀行通過開展影子銀行業(yè)務(wù)部分抵消了貨幣政策沖擊對其傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的影響，貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的有效性受到削弱。

3.2 基礎(chǔ)回歸結(jié)果與分析

接下來開始基于模型（1）的實證分析。表3展示的是模型（1）的回歸結(jié)果。第1至第3列列示的是貸款規(guī)模占比（DEBTPER）、影子銀行規(guī)模占比（SBPER）、貸款與影子銀行規(guī)模（DEBT+SB）分別作為因變量進(jìn)行回歸的結(jié)果。

表3 基礎(chǔ)回歸結(jié)果

在因變量為DEBTPER的回歸方程中，貨幣政策變量 MP的系數(shù)為-20.815（5%水平下顯著為負(fù)），符合傳統(tǒng)銀行信貸渠道的相關(guān)理論。在面對緊縮性貨幣政策時，商業(yè)銀行的傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)占比下降，影子銀行業(yè)務(wù)占比上升，商業(yè)銀行的傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)與影子銀行業(yè)務(wù)之間存在顯著的替代效應(yīng)，與假設(shè)H1相一致。國有銀行虛擬變量與貨幣政策變量的交叉項STATE×MP的系數(shù)為1.435（1%水平下顯著為正），說明傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)與影子銀行業(yè)務(wù)之間的替代效應(yīng)在國有銀行中表現(xiàn)得較弱，符合假設(shè)H1。緊縮性貨幣政策虛擬變量與貨幣政策變量的交叉項TIGHT×MP的系數(shù)為2.921（5%水平下顯著為正），說明在緊縮性貨幣政策下，商業(yè)銀行的影子銀行業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的替代效應(yīng)較弱，這與假設(shè)H2相符。

在因變量為SBPER的回歸方程中，由于變量設(shè)計的對稱性，回歸系數(shù)大小相同、符號相反（常數(shù)項除外）?；谟白鱼y行規(guī)模占比（SBPER）的分析結(jié)論與基于貸款規(guī)模占比（DEBTPER）的分析結(jié)論完全一致，此處不做贅談。

商業(yè)銀行可以通過參與影子銀行活動來開展類信貸業(yè)務(wù)，以規(guī)避監(jiān)管當(dāng)局對傳統(tǒng)表內(nèi)信貸業(yè)務(wù)的管制。影子銀行業(yè)務(wù)客觀上可以創(chuàng)造信用，提高流動性水平。因此，在評價貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的有效性時，將商業(yè)銀行通過影子銀行方式對外提供的融資規(guī)模和流動性考慮在內(nèi)更為準(zhǔn)確。

我們對因變量為DEBT+SB的回歸方程進(jìn)行分析。貨幣政策變量MP的系數(shù)為13.684，統(tǒng)計上并不顯著。正如前文的分析，在考慮商業(yè)銀行從事影子銀行業(yè)務(wù)的情況下，貨幣政策未能通過銀行信貸渠道從整體上顯著影響商業(yè)銀行的對外融資規(guī)模，這一結(jié)論印證了假設(shè)H3。事實上，當(dāng)影子銀行業(yè)務(wù)對傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)的替代效應(yīng)非常顯著時，貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的有效性大大削弱。這一實證結(jié)論也說明，僅對商業(yè)銀行的傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)規(guī)模進(jìn)行控制，例如通過存款準(zhǔn)備金率調(diào)節(jié)商業(yè)銀行的可貸資金，很難通過銀行信貸渠道從整體上控制實體經(jīng)濟(jì)中的流動性水平。

3.3 穩(wěn)健性檢驗

表3基礎(chǔ)回歸的結(jié)果是采用混合OLS模型得到的，但本文所用到的數(shù)據(jù)屬于平衡面板數(shù)據(jù)，采用面板數(shù)據(jù)的計量分析方法或許能更好地對模型進(jìn)行刻畫。因此，我們分別采用面板數(shù)據(jù)分析中的固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型重新運(yùn)行模型（1），希望為基礎(chǔ)回歸中得到的結(jié)論提供進(jìn)一步的支撐。

首先，對因變量分別為貸款規(guī)模占比（DEBTPER）、影子銀行規(guī)模占比（SBPER）、貸款與影子銀行規(guī)模（DEBT+SB）的回歸方程進(jìn)行模型設(shè)定的例行檢驗見表4。可以看到，在似然比檢驗中，三個方程均在1%水平下顯著拒絕原假設(shè)，而在豪斯曼檢驗中，三個方程均無法拒絕原假設(shè)。似然比檢驗的結(jié)果說明引入固定效應(yīng)模型是合適的，而豪斯曼檢驗的結(jié)果則推薦我們使用隨機(jī)效應(yīng)模型。本文出于穩(wěn)健性考慮，同時匯報固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的運(yùn)行結(jié)果。

表5展示的是利用個體固定效應(yīng)模型與個體隨機(jī)效應(yīng)模型重新運(yùn)行模型（1）的回歸結(jié)果。第1至第3列列示的是貸款規(guī)模占比（DEBTPER），影子銀行規(guī)模占比（SBPER）、貸款與影子銀行規(guī)模（DEBT+SB）分別作為因變量進(jìn)行回歸的結(jié)果。

表4 似然比檢驗與豪斯曼檢驗

表5 引入固定效應(yīng)模型與隨機(jī)效應(yīng)模型的穩(wěn)健性檢驗

從個體固定效應(yīng)模型的三組回歸結(jié)果來看，MP、STATE×MP與TIGHT×MP這三個主要解釋變量的系數(shù)方向與表3中利用混合OLS模型進(jìn)行回歸得到的結(jié)果一致。除STATE×MP的系數(shù)不再顯著外，MP與TIGHT×MP的顯著性也與表3中的結(jié)果相同。

從個體隨機(jī)效應(yīng)模型的三組回歸結(jié)果來看，MP、STATE×MP與TIGHT×MP這三個主要解釋變量的系數(shù)方向與表3保持一致，并且從顯著性水平上來看，個體隨機(jī)效應(yīng)模型略優(yōu)于混合OLS模型。

總體來看，運(yùn)行個體隨機(jī)效應(yīng)模型與運(yùn)行混合OLS模型得到的結(jié)果非常相似，個體固定效應(yīng)模型與混合OLS模型的差異也不明顯。當(dāng)采用固定效應(yīng)模型與混合效應(yīng)模型重新運(yùn)行模型（1）后，本文表3基礎(chǔ)回歸的主要結(jié)論依然保持穩(wěn)健。

4 結(jié)論與建議

本文從微觀層面出發(fā)，研究商業(yè)銀行從事影子銀行業(yè)務(wù)對貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的影響。利用20家商業(yè)銀行2011—2016年的微觀數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建計量模型對這一問題進(jìn)行實證研究。研究發(fā)現(xiàn)，在貨幣政策的沖擊下，影子銀行業(yè)務(wù)與傳統(tǒng)信貸業(yè)務(wù)之間存在顯著的替代效應(yīng)，且該效應(yīng)在非國有銀行中表現(xiàn)得更為突出。此外，影子銀行業(yè)務(wù)對貨幣政策通過銀行信貸渠道傳導(dǎo)的效果具有非對稱性影響。影子銀行業(yè)務(wù)對寬松性貨幣政策的抵消作用更強(qiáng)，對緊縮性貨幣政策的抵消作用較弱。在考慮商業(yè)銀行從事影子銀行業(yè)務(wù)的情況下，貨幣政策未能通過銀行信貸渠道從整體上顯著影響商業(yè)銀行的對外融資規(guī)模，貨幣政策傳導(dǎo)銀行信貸渠道的有效性被削弱。

根據(jù)實證研究的結(jié)論，本文提出以下政策建議：一、如今，商業(yè)銀行對外融資的方式不僅局限于傳統(tǒng)的表內(nèi)信貸，還包括以各種影子銀行方式對外融資。因此央行在通過銀行信貸渠道進(jìn)行宏觀調(diào)控時，應(yīng)該綜合考慮商業(yè)銀行通過各種方式對外提供的融資規(guī)模，從整體上把控商業(yè)銀行體系的信用創(chuàng)造能力。二、貨幣政策沖擊對不同控制權(quán)屬性的商業(yè)銀行影響程度不同。針對不同性質(zhì)的銀行，政策的制定也應(yīng)有所區(qū)別。隨著金融結(jié)構(gòu)復(fù)雜程度的不斷加深，未來應(yīng)該根據(jù)不同類型的銀行施行更多的差異化政策，進(jìn)一步提高貨幣政策的有效性。