中图分类号：F83239文献标识码：A
文章编号：1000176X（2014）10005505
一、引言
银行和市场一直是金融体系最重要的组成部分，大量研究对银行主导型和市场主导型两类金融系统进行了深入研究。肯特和莱文[1]认为，银行在实施交易、监督投资和信息生产上存在规模收益，因而能够降低固定成本并获取剩余，市场在分担风险、包容创新等方面存在优势，其资金成本可能更低。
非银行中介网络的发展与全球金融业发展趋势总体上是一致的，Turner[2]认为具体体现在三个方面：一是金融密集度不断提高；二是用负债占GDP比重衡量的私人部门收入杠杆显著增加；三是杠杆率上升主要源于住房抵押贷款。
从融资方面看，非银行中介网络发展的核心元素是资产证券化和抵押融资。我国的资产证券化尚在起步阶段，银行在贷款之外对非金融部门的融资主要体现在表外业务和持有企业债券。按照本文对非银行中介网络概念的界定，可以把融资行为做如下具体划分：（1）获取存款，发放并持有信贷归类为银行行为；（2）企业发行证券，私人部门直接持有的归类为市场行为；（3）中介或者中介链通过市场共同完成资金配置的归类为非银行中介网络行为。这样，非银行中介网络因素包括了银行以及其他金融机构购买持有企业债券，商业银行表外信用，非银行中介机构信用，保险公司、基金公司、社保基金等持有股票，证券化信贷等。
二、文献综述
艾伦和盖尔[3]指出，在典型的传统金融体系里，财富较少的居民借助中介（例如银行）将资金借贷给企业，财富较多的私人部门更多是直接利用金融市场。中介最主要的作用是减少交易成本和提供信息。随着金融体系的演进和变革，这种情况发生了很大改变。Goldsmith[4]的研究发现，金融市场和中介的资产规模快速增长，其中金融市场的相对重要性在增加，市场范围也随着各种衍生工具的发展迅速拓展，这也是众多学者认为金融体系朝着市场主导方向发展的主要依据。然而，进一步的分析说明，金融市场重要性的加强不是因为个人和企业更多地参与市场，而是因为中介机构更广泛地利用了市场。
由于市场并不完美，企业管理层拥有投资者所没有的信息，投资者也无法观察到所有投资者的全部行为，信息不对称会导致投资者不能相信企业管理层所生成的项目收益预期。Shin和Stulz[5]认为，在这种情况下，必须有额外成本支付以对企业管理层进行约束，最终企业的外部融资成本要高于投资者的资本成本。也就是说，信息隐藏和行动隐藏的存在，导致两种资本成本中产生一个差值，当这个差值增加到一定程度，项目就失去了价值，投资将不会发生。
非银行金融中介网络发展的一个外部驱动因素被认为是投资者对低风险债务工具的需求。Gorton和Metrick[6]分析了1990―2010年间回购市场交易量，他们发现在交易活跃度显著上升的同时，抵押品的范围明显扩大。一系列的金融创新和监管调整削弱了存款的竞争力，而对用于金融交易的抵押品需求支持了证券化的发展和回购市场的流动性。货币市场共同基金、信贷资产证券化和回购是非银行中介融资的典型且关键的要素，这些机构和活动结合起来所构成的网络完成了传统中介的职能，但所受的监管要少得多。在监管套利和经济福利之间，投资者对于高流动性收益资产的追求推动了这类市场的发展。Gennaioli等[7]强调货币市场共同基金在提供流动性和类似于银行存款安全性的同时提供了高额收益，这种流动性、风险和收益的组合在宏观层面上是无法实现的。事实上，大量信贷证券忽略了背后存在的风险，使对实体经济的授信额度可能大大超过合意数量，最终不能在总体上提供能够产生预期现金流的合适项目，从而引发危机。
金融体系的核心作用是资金配置。Crockett[8]强调，金融体系不只是为支付结算和信贷活动提供便利的机构，它包含了所有引导实体经济资源到达最终用途的功能，从这个意义上讲，它是市场经济的中枢神经系统。非银行中介网络的发展促使人们更加深入地研究和分析金融结构的演化和影响，进而更多地了解其背后的驱动因素和外部效应。Hoeing[9]强调，对于大型银行机构来说，收益更多来自贷款发起和信用风险管理，而不是把贷款保留在资产负债表内获取利息。这样，投资者和借款人之间的距离可能很遥远，金融体系功能的发挥依赖于众多的代理机构，随着全球金融联系的增强，金融工具和债权经过多手交易后，结束时往往已经远离了交易的起点。这种由非银行中介网络迅速发展而带来的金融结构演变虽然适应了市场化的趋势，但也因为人们对其认识不足而带了新的不确定性。
三、微观机制分析
在标准的资产定价模型中，代理人先验概率信念是相同的，如果信息集不同，那么后验概率信念不同，如果信息集相同，例如相互充分交流，那么后验概率信念则会相同。在实际的融资行为中，共同的先验概率通常是不适用的，信息也往往很不充分，人们存在多样化的观点，不能最终形成一个共同的信念。在讨论为创新活动融资时，这是一个出发点。
按照Allen和Gale[10]的多样化观点模型，假设每个投资者有1个单位的资本用来投资；寻求融资的项目需要投入I个单位资本；投资者对项目的初始信念是对称的，在支付成本c后，根据获得的信息，或者预期投资正收益H>0，明确乐观态度，或者预期投资负收益L<0，显示悲观态度，在获取决策信息之前，投资者态度是未知的；知情者成为乐观者的概率用α表示；如果一个随机选择的知情者是乐观者，另一个随机选择的知情者和他观点一致的概率用β表示，也就是观点多样化程度为1-β。 在市场融资的情况，每一个希望获得决策信息的投资者需要支付成本c，只有当投资者是乐观者，他会选择投资，所以预期投资收益为：
Vm=αH-c（1）
在中介融资的情形，I个投资人成为一个集体，代理人或者管理者负责做出最终决策，他会获取信息成为知情者，如果他是乐观者，投资者对投资的预期报酬为βH+（1-β）L，考虑到中介价值和成本分担，预期投资收益为：
VI=α[βH+（1-β）L]-c/I（2）
扩展到非银行中介网络融资，是在中介融资基础上，利用市场增加了横截面风险分担，同时更好的信息生产和利用进一步降低了中介的平均信息成本，考虑到信息在中介和不知情投资者之间的不对称，用λ<1表示损失风险的分担，N>I表示信息成本的实际分担份数，则预期投资收益为：
VN=α[βH+（1-β）λL]-c/N（3）
市场融资、中介融资和非银行中介网络融资的边界可以用一个简略的示意（图1）来表示：
图1市场融资、中介融资和
非银行中介网络融资的边界
从图1可以看出，实线分割区域是市场与中介融资的占有区域，在观点多样化且信息成本很高时，项目不会获得融资；在观点多样化且信息成本很低时，市场融资占优；在观点相对一致且信息成本较高时，市场融资占优。虚线分割区域描述的是非银行中介网络融资相对市场融资的情形，与传统中介融资相比，融资范围有所扩大，在一些观点多样化程度较高的情况下，项目可能获得融资，与市场融资相比，在信息成本较高的情况下，结果类似，最终不融资的区域缩小了。
非银行中介网络是传统中介与市场交叉融合的产物，从权利义务关系和信息处理看更多展示的是中介本质，从风险管理和流动性角度看则明显表现出市场特征。近三十年来，金融体系的总体演化方向是中介与市场互相依存、互相促进和共生发展，大量金融创新和金融分工的进一步专业化则集中体现在非银行金融网络领域。
从微观机制深入分析，可以看出非银行中介网络的发展内生促进了金融发展水平。除了极少数发展成熟的传统产业（例如农业），大多数行业都存在不同的先验概率和信息不完全问题，而不仅是创新领域，这在经济周期和金融危机的反复出现中已经不断得到证实。从式（3）中可以看出，在给定投资人乐观态度概率的前提下，观点多样性、信息成本和风险分担最终决定了投资人的投资收益预期，也就决定了项目能够获得资金的可能性。
非银行中介网络的典型特征是将传统中介的职能细分，由多种中介形成信用链条，这种上下游的合作大大促进了观点的趋近，也就是β值向上部区域移动，从而减少了因为信念分歧导致的不融资现象。在信息生产和处理环节，分工更专业的中介网络在信息挖掘和共享上更有优势，从而比传统中介更好地降低了信息成本，同时在一定程度上能够避免市场机制下搭便车的问题，并从中获得收益。在风险分担上，由于融资的发起者并不会最终持有资产到期，而是会采用分层技术等手段，提炼出不同等级的资产进行证券化，这无疑降低了最初投资者的风险，而在系统风险不出现的情况下，市场会将风险和收益分配到不同偏好的投资人，当然发起分销模式也增加了不稳定性，这在2008年国际金融危机后得到了广泛的反思。
总体上看，非银行中介网络的快速发展有其内在因素，而这些因素与外部需求的结合促成了新的金融结构的浮现。
四、宏观实证研究
（一）变量的选择
1.被解释变量
金融结构（STRUC），本文是指非银行中介网络资产与金融业总资产的比值。非银行中介网络资产从资金运用方计算，包括：（1）金融中介表外资产，主要构成是委托贷款、信托贷款和未贴现票据，这些都是商业银行等中介从事的非信贷类融资活动，其典型特征是中介作为融资网络的一个环节，但并不直接持有信用资产；（2）中介持有的债券托管量，主要是商业银行、证券公司、保险公司和基金公司等持有的债券，这部分企业融资本质上是借助市场由金融中介提供资金，从融资角度与信贷的差别要远小于本来意义上的直接融资；（3）中介持有的股票市值，主要是证券公司、保险公司和基金公司等机构持有的股票市值，在我国中介持有的股票市值占比很低，这也反映了专业化程度较低的现状。考虑到数据的可获得性和内涵的一致性，金融业总资产是从资金提供方计算的，由银行业资产、债券市场市值和股票市场市值组成，并剔除了重复部分。其中，银行业资产用本外币存款度量，债券市场市值中剔除了银行业持有的部分，股票市场市值采用的是企业和个人直接持有的流通市值。
2.解释变量
（1）金融相关比率（FIR）。
金融相关比率采用的是经典定义，即金融业总资产与GDP的比值，用来表示金融发展水平。
（2）金融政策（CBA）。
采用中央银行资产占金融业总资产比例的指标衡量中央银行活动，进而估量对中介和市场发展的影响。
（3）同业资产比率（IBA）。
用存款类金融机构对其他存款类金融机构和对其他金融机构债权和占金融业总资产比率来衡量同业活动的发展。
（4）债市活跃度（DMA）。
用债券市场回购交易量和现券交易量的总和与债市托管量的比值来衡量债券市场的活跃程度。
（5）股市活跃度（STMA）。
用股票市场成交量与股票市场市值的比值来衡量股票市场的活跃程度。
（二）数据来源及处理
本文选取的样本区间为2002―2012年的季度数据，共44组。数据整理自Wind数据库、人民银行及中债公司公开发布的报告和报表。在实证过程中发现，FIR具有显著季节性，本文用X12法对FIR序列进行季节调整，季节调整后序列用FIR_SA表示季节性消除。对所有变量做对数处理，前面加“L”表示。 （三）实证检验与分析
1.平稳性检验
ADF检验表明，在5%的显著性水平下，各变量非平稳，但一阶差分平稳，因此，各变量为一阶单整时间序列，满足协整的必要条件，如表1所示。
2.协整检验
本文采用Johansen协整检验方法对六个变量进行协整关系检验。本文根据SC信息准则和AIC信息准则这两个指标来选择滞后阶数，同时对于相差不多的SC和AIC值来说，要选择较小的滞后期，以防止自由度的减少，从而影响模型参数估计的有效性。通过几次试验发现，随着滞后阶数的增加，SC和AIC的值变化不大，故本文的VAR模型选择最优滞后期为2。
由于六个变量均为I（1）序列，可以建立协整模型。根据初始数据形态，序列数据空间中没有确定的线性趋势，协整方程中有截距项，但无趋势项，最终的检验结果如表2所示。
λtrace统计量检验结果表明：在5%的显著性水平下，六个变量间存在协整关系。进一步建立协整方程式，参数估计如表3所示。
LSTRUCt=-409+095LFIR_SAt+070LCBAt+053LIBAt+033LDMAt-008LSTMAt+ecmt（4）
由协整方程式可以看出，金融相关比率对非银行金融结构影响最大且为正，中央银行资产和银行同业资产比率对金融结构影响次之且为正，债券市场活跃度对金融结构影响显著，股市活跃度对金融结构影响较小。
根据上文分析，基于VAR（2）模型，对六个变量进行Granger因果检验，结果如表4所示。
从表4中可以看出，在非银行金融结构方程中，在5%的显著性水平下，单个变量LCBA、LIBA、LDMA和LSTMA分别是STRUC的Granger成因，虽然LFIR_SA作为单个变量不是STRUC的Granger成因，但是联合检验结果拒绝原假设，因此，可以将FIR_SA、CBA、IBA、DMA和STMA作为STRUC的内生变量进行研究。
4.进一步分析
实证结果表明，金融发展水平（以金融深化程度衡量）对非银行中介网络的发展具有最为重要的影响，这也与目前对各主要经济体的金融体系演化观察相一致。伴随着金融深化与专业分工，传统的中介职能正在迅速分离重组，并产生了大量创新的产品和模式，这些活动的链式交叉特征以及对市场的充分运用，使非银行中介网络得以形成并快速扩张。传统的银行信贷和股票市场融资仍然发挥着基础性作用，但非银行中介网络代表了金融体系演化的方向和趋势，这也在一定程度上验证了金融体系演化内生性的命题。
金融政策和银行间市场对非银行中介网络发展影响显著。一方面，非银行中介类金融活动大多数与金融创新密不可分，天然具有规避政策风险的性质；另一方面，我国银行间市场是金融结构调整的前沿，其培育主要由中央银行推动，流动性供给和金融工具设计都是来自中央银行，所以，中央银行行为最能体现在金融结构的变动中。银行间债券市场已经成为最重要的债券交易平台，目前信贷在社会融资规模中占比持续下降，该市场的活跃是关键因素。同业业务也是能够说明我国金融体系演化的一个重要构成，为充分运用资产，商业银行开展了大量同业业务，银证、银信和银保的大量合作也体现了在分业交叉地带协作与融合的发展需求。另外，股市影响很小，这主要和我国股票市场近年来的发展缓慢有关，更多的非银行中介活动实际上产生于商业银行内部和银行间市场。
五、结论和政策建议
我国的金融深化程度正在快速提高，在达到一定阶段之后，也必然引起非银行中介网络的爆炸式发展，无论是商业银行向着全能化方向迈进，还是以大量新型中介机构的面貌出现，其本质都是相同的。由于金融深化和经济市场波动等各方面原因，使得各金融变量受到的外部冲击会给非银行金融结构带来不同程度和方向的影响，货币当局或者政府在制定相关政策时，应考虑其可能对金融结构产生的影响，及由此带来的之后一个时期金融体系运行状态的变化。
