根据表3中式 (11) 的估计结果, 虽然β3的系数在不同估计方法下均为正, 但却是不显著的。这说明即便存在互联网金融通过完善证券市场而影响货币政策银行信贷渠道的效应, 这种效应也是不重要的。但是, 相比较而言, 交叉项MP*SE显著为正的结果表明, 在紧缩性货币政策条件下, 银行确实存在着通过在证券市场卖出非贷款资产以应对流动性趋紧的行为, 而β3系数的不显著则表明互联网金融的发展并未显著地强化这一过程。产生这一结果的原因, 可能与互联网金融并未深度大规模参与证券市场有关。
(三) 企业融资结构效应的检验
根据假说4, 互联网金融对企业融资影响存在两种相反效应:一是企业融资结构错配效应;二是企业融资结构优化效应。可见, 互联网金融究竟如何影响了银行对企业的融资供给, 取决于实证结果。为此, 构建如下计量模型:
其中, I为企业投资支出;CF为企业经营过程中产生的现金流量净额;K为企业总资产;CON为控制变量, 包括投资机会和盈利能力。投资机会IO和总资产报酬率ROA分别用总资产增长率和盈利能力来表示。样本数据是来自Wind咨询的200家数据齐全的中小企业。首先, 如果银行存在对中小企业的信贷配给, 那么应当有β1是大于0的。其次, 如果假说4中的错配效应占优, 那么, 互联网金融的存在应当强化了企业投资对内部现金流的依赖性, 而且在紧缩性货币政策可以显著强化企业投资对内部现金流依赖性的情况下, 互联网金融的发展进一步加剧了这一效应, 即:当β2>0且β3显著非0, 有β4>0。最后, 如果假说4中的结构优化效应占优, 那么, 互联网金融的存在应当弱化了企业投资对内部现金流的依赖性, 且在紧缩性货币政策对企业投资—现金流敏感度具有强化作用的情况下, 互联网金融的发展弱化了货币政策的这一效应, 即:当β2<0且β3显著非0, 有β4<0。
表3 假说2和假说3的估计结果 (1)
表4中的各系数估计结果和reset检验显示, 式 (12) 中未观测的固定效应和随机扰动项在时序上的相关性等因素, 未对估计结果产生严重影响, 混合和固定效应回归结果显示了较高的一致性。根据结果, 首先, 互联网金融的发展确实比较显著地弱化了中小企业投资对内部现金流的影响。 (CF/K) it*IFt系数显著为负表明, 互联网金融的发展对于内部现金流影响企业投资的边际效应, 有着负的影响, 即互联网金融的发展弱化了企业投资对内部现金流的依赖性。对此结果的一种虽较难验证但比较可能的解释是, 互联网金融发展对于中小企业融资的影响, 并不在于互联网金融本身为中小企业直接提供了多少替代性的资金供给选择, 而更可能是互联网金融发展诱发了金融市场的“鲶鱼效应”。即互联网金融的发展扰动了传统金融市场的生态环境, 激发了传统金融部门运用新技术或通过金融服务创新来为中小企业提供融资的动力。其次, 紧缩性货币政策对企业投资关于内部现金流的依赖性具有一定的强化作用, 这从一个角度支持了货币政策银行信贷渠道的重要性。MP* (CF/K) it的系数为正, 说明当货币政策紧缩时, 企业投资对内部现金流的依赖性一定程度上在增强。虽然这是一个支持广义信用渠道存在性的结果, 但考虑到银行信贷在中国企业融资中的主导地位, 这一结论也在某种意义上为货币政策银行信贷渠道的重要性提供了支持。最后, 假说4中互联网金融的资源错配与结构优化效应互相抵消, 即从企业融资结构环节来看, 货币政策银行信贷渠道在货币政策整个传导渠道中的地位, 并没有因互联网金融的发展而被显著弱化。观察IFt* (CF/K) it*MP的系数, 以及对包含与不包含IFt* (CF/K) it*MP项的估计结果比较表明, 控制IFt* (CF/K) it*MP虽然会产生负的预期偏误, 但是这种偏误是不显著的。虽然由于微观数据缺失, 我们无法在实证中检验互联网金融资源错配效应与结构优化效应的存在性, 但这两种效应的存在是符合中国金融市场的直观逻辑的。因而IFt* (CF/K) it*MP系数为负但不显著的结果很可能表明, 虽然互联网金融的发展从中长期看有助于弱化中小企业的融资约束, 但是, 就应对短期货币政策冲击来说, 互联网金融对弱化货币政策银行信贷渠道的作用是不显著和微弱的。
表4 式 (12) 假说4估计结果
五、结论和政策含义
近年来, 互联网金融的迅速兴起对作为货币政策传导“介质”的金融结构产生了巨大的冲击, 而这无疑会改变货币政策的传导机制与效果。考虑到货币政策传导渠道的多样性和银行在金融资源配置中的特殊重要性, 本文集中考察了互联网金融发展对货币政策银行信贷渠道的影响。研究集中于互联网金融发展是如何影响货币政策银行信贷渠道传导的两个环节———银行资产负债结构变化和企业融资结构变化, 并得到了一些有意义的结论。
首先, 互联网金融的发展从总体上确实弱化了货币政策银行信贷渠道的传导效果, 其实现机制是有效弱化了经济中的金融摩擦。理论上, 货币政策银行信贷渠道的重要性是与金融市场的摩擦程度成正比的。由于可以有效降低贷款人的信息收集成本, 作为一种新兴金融业态, 互联网金融可以有效降低借贷双方的信息不对称程度, 并通过改变金融市场的生态而促进金融产品和金融工具的创新, 从而降低金融市场的摩擦程度, 进而弱化货币政策银行信贷渠道的效果。实证结果表明, 逐步回归法的估计结果显示, 互联网金融对货币政策银行信贷渠道的抑制效应, 是通过减少金融摩擦的程度来实现的, 且与不存在互联网金融的情形相比, 互联网金融对货币政策银行信贷渠道的弱化效应大约是10%。
其次, 互联网金融影响货币政策银行信贷渠道的微观机理, 是通过影响家庭、银行和企业等微观主体的金融决策实现的, 且在理论上会产生多种效应。本文构建的特定系统中的一般均衡模型显示, 互联网金融通过影响家庭的储蓄决策、银行的资产负债表调整决策和企业的融资决策, 而显著地影响了货币政策银行信贷渠道。在均衡的实现过程中, 互联网金融会产生银行资产负债表的结构调整效应、资产负债表的流动性效应, 以及企业融资结构的资源错配效应和融资结构优化效应。其中, 银行资产负债表的结构调整效应源自银行应对家庭部门储蓄偏好因互联网金融而产生的变化, 资产负债表效应则是来自互联网金融参与证券市场, 从而强化证券市场的流动性, 进而减少银行非贷款资产转换为贷款资产的成本。企业融资结构错配效应是由于与不存在互联网金融的情形相比, 基于竞争效应, 当面临紧缩性货币政策时, 银行会发行更多的理财委托产品, 而这些资金大多被供给了大型或国有企业, 从而恶化了中小企业的融资环境。企业融资结构的优化效应, 则是由于互联网金融发展会迫使银行开发出针对中小企业的新的信贷技术, 从而增加对中小企业的信贷供给, 降低紧缩性货币政策通过银行信贷渠道的作用效果。
再次, 互联网金融影响货币政策银行信贷渠道的各种效应的显著性, 在实证上存在着较大的差异, 其中仅有银行负债结构调整效应是显著的。相关检验结果表明, 在紧缩性货币政策条件下, 互联网金融的发展更容易诱发银行多发行非准备金要求的理财产品来应对政策冲击, 而银行的信贷供给行为也对银行的负债结构表现了高度的敏感性, 这表明互联网金融对银行负债表的结构效应是显著存在的。但是, 与此形成对比的是, 虽然实证结果显示, 在面对紧缩性货币政策时, 银行会通过资产转换来缓冲贷款供给的减少, 但是这一过程受互联网金融发展的影响是不显著的, 这可能与互联网金融参与证券市场的规模较小有关。另外, 虽然实证结果支持了紧缩性货币政策对强化中小企业融资约束的加速器效应, 且互联网金融的发展对放松中小企业的融资约束也确有一定作用, 但是, 在互联网金融发展引起的金融资源错配效应与企业融资结构优化效应之间, 并不存在主导效应。这两种作用方向相反效应的相互抵消, 使得互联网金融的发展并没有在中小企业融资约束环节, 有效削弱货币政策银行信贷渠道的加速器效应。
最后, 本文研究具有比较重要的政策含义。诸如互联网金融的兴起等结构变迁, 是新常态下中国金融市场的基本特征, 因而货币政策选择应当具有对金融结构变迁的敏感性。“外部冲击—金融结构变化—货币政策传导渠道传导机理与传导效果变化”的逻辑分析链条, 应当作为新常态下货币政策选择的重要范式。就互联网金融的影响而言, 虽然相对于传统金融, 互联网金融有助于降低信息搜寻成本, 并在一定程度上解决信息不对称问题, 但是, 互联网金融并没有在管理风险和解决激励等功能方面对传统金融形成全面有效替代, 也不可能对借贷合约执行成本具有决定作用的法律等基础制度设施产生影响, 互联网金融发展对于传统金融的影响更可能是产生一种促使传统金融创新服务的“鲶鱼效应”, 而非互联网金融本身具有多么强大的金融功能。货币政策的制定与对金融市场的监管, 应当从这一角度出发考虑互联网金融的影响权重。
参考文献：
[1]胡利琴、陈锐、班若愚, 2016:《货币政策、影子银行发展与风险承担渠道的非对称效应分析》, 《金融研究》第2期。
[2]李波、伍戈, 2011:《影子银行的信用创造功能及其对货币政策的挑战》, 《金融研究》第12期。
[3]刘澜飚、齐炎龙、张靖佳, 2016:《互联网金融对货币政策有效性的影响——基于微观银行学框架的经济学分析》, 《财贸经济》第1期。
[4]倪鹏飞、刘伟、黄斯赫, 2014:《证券市场、资本空间配置与区域经济协调发展——基于空间经济学的研究视角》, 《经济研究》第5期。
[5]裘翔、周强龙, 2014:《影子银行与货币政策传导》, 《经济研究》第5期。
[6]饶品贵、姜国华, 2013:《货币政策对银行信贷与商业信用互动关系影响研究》, 《经济研究》第1期。
[7]盛松成、吴培新, 2008:《中国货币政策的二元传导机制——“两中介目标, 两调控对象”模式研究》, 《经济研究》第10期。
[8]王振、曾辉, 2014:《影子银行对货币政策影响的理论与实证分析》, 《国际金融研究》第12期。
[9]吴晓求, 2015:《互联网金融:成长的逻辑》, 《财贸经济》第2期。
[10]杨德勇、刘笑彤、赵袁军, 2017:《互联网金融背景下中国货币政策工具的使用研究》, 《武汉金融》第2期。
[11]姚余栋、李宏瑾, 2013:《中国货币政策传导信贷渠道的经验研究:总量融资结构的新证据》, 《世界经济》第3期。
[12]战明华、徐杰灵、王石磊, 2016:《金融摩擦、产权异质与不同类型货币政策工具的效应》, 《财贸经济》第7期。
[13]赵蔚, 2013:《“影子银行”对商业银行信贷配给的影响研究》, 《经济问题》第5期。
[14]中国人民银行惠州市中心支行课题组, 2016:《互联网金融对货币政策传导的影响研究》, 《武汉金融》第3期。
[15]Altunbas, Y., and L.Gambacorta, and D.Marques-Ibanez, 2009, “Securitisation and the Bank Lending Channel”, European Economic Review, 53 (8) :996-1009.
[16]Bernanke, B.S., and M.Gertler, 1995, “Inside the Black Box:the Credit Channel of Monetary Policy Transmission”, Journal of Economic Perspectives, 9 (4) :27-48.
[17]Brissimis, S.N., and M.D.Delis, 2009, “Identification of a Loan Supply Function:A Cross-country Test for the Existence of a Bank Lending Channel”, International Financial Markets Institutions and Money, 321-335.
[18]Den Haan, W.J., and S.W.Summer., and G.M.Yamashiro, 2008, “Bank Lona Portfolios and the Canadian Monetary Transmission Mechanism”, Working Paper.
[19]Funke, Michael, Petar Mihaylovski, and Haibin Zhu, 2015, “Monetary Policy Transmission in China:A DSGE Model with Parallel Shadow Banking and Interest Rate Control”, BOFIT Discussion Papers 9.
[20]Gambacorta, Leonardo, and David Marques-Ibanez, 2011“The Bank Lending Channel:Lessons from the Crisis”, Economic Policy, April, 135-182 Printed in Great Britain.
[21]Mazelis, Falk, 2016, “Implications of Shadow Bank Regulation for Monetary Policy at the Zero Lower Bound”, SFB 649 Discussion Paper 2016-043.
[22]Norden, L., C.S.Buston, and W.Wagner, 2014, “Financial Innovation and Bank Behavior:Evidence from Credit Markets”, Journal of Economic Dynamics and Control, 43:130-145.
注释：
1 由于f_1、f_2、f_3、f_4均为IF_t的复杂函数, 这里证明过程做了较多的简化处理。
2 各方程均进行了一定的面板动态GMM等稳健性检验, 限于篇幅, 这里未予列出。
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