影子价格范文

影子价格范文（精选7篇）

影子价格 第1篇

关键词：线性规划,影子价格,方向导数,资源配置

引言

影子价格是运筹学、管理学和经济学中的一个重要概念。在实际计算中采用一般偏向求导法或者单纯形表可以衡量资源的影子价格。但是,长期生产所对应的影子价格的论述较为罕见。本项研究试图借助Aucamp与Steinberge等的研究成果,从对偶函数的极点值着手,利用Akgulm所提出的影子价格方向导数定义,计算短、长期生产所对应的影子价格。

一、问题的提出

影子价格与线性规划对偶理论渊源极深,考虑如下一对线性规划问题,原规划问题(1)。

如果y*=(y1*,y2*,…,ym*)T为对偶规划(2)的最优解,则最优值z*可看做是资源量bi(i=1,2,…,m)的一个函数,即z*=b1y1*+b2y2*+…+bmym*(3),对bi求右向偏导数即为yi*:

显然,此影子价格仅对应于一个短期生产问题,其前提是其他资源数量保持不变,一般通过单纯形法求得。

考虑一个生产运作问题。设某工厂利用K、L两种资源生产甲、乙两种产品,资源要素量、产品的单位价格及可耗用的资源总量(如表1所示):

对于上述问题,为确定最优资源配置计划,以收益为目标函数,以可耗资源为约束,构造线性规划问题(5)。

利用单纯形法对问题(5)求解,结果(如表2所示)。

根据表2,推断资源K的影子价格为75,资源L的影子价格为15。

但是,如果我们对资源K、L的数量同时进行调整的长期生产问题,上述计算方法难以确定资源影子价格,需要引进新的定义方式与计算方法。

二、影子价格的长期划分与计算

本文拟借助Aucamp与Steinberge等的研究成果,从生产最优值函数的极点解进行分析,通过Akgulm的方向导数进而确定长期多资源变化的影子价格。

Akgulm定义了函数Z*(b1,…,bm)在资源组合点B处沿方向u=(u1,u2,…,um)T∈Rm的导数:

为资源组合u的影子价格。利用凸分析的一个结论,有Duz*(b)=min{u Ty|y∈鄣z*(b)}(7),通过(7)式我们可以求得多种资源变化时的影子价格,我们称之为资源的组合影子价格。

三、长期资源调整的计算示例

对于例题,原规划问题的对偶可行域的极点有三个,分别为(0,3)(75,15)(2,0),于是在短期生产范围内,给定b1=600不变,仅b2发生变化,即此时资源组合点B沿单位方向詛(0,1)方向发生变化:

在长期范围内,多种资源甚至所有资源投入都可进行调整,资源可以就任何方向进行调整。比如,假设当前要素组合沿单位方向詛=姨1姨5,2姨5姨进行调整,由于最优对偶解单一,此时资源组合的影子价格如下:

结论

实际生产总表现出某种时期特性,不同时期特性下的影子价格定义方式、估计方法不尽相同。如果单纯考察给定要素变动对收益的影响,采用收益函数对该要素的右向偏导数即可。如果给定时间范围内涉及到至少两种以上生产要素的调整,则需采用方向导数方能测度投入要素对收益函数的影响,唯有如此才能根据影子价格合理指导资源配置。

参考文献

[1]刘舒燕.关于资源影子价格不唯一性问题的讨论[J].运筹与管理,2001,(2):33-36.

[2]D.C.Aucamp and D.I.Steinberg.The computation of shadow prices in linear Programming.The Journal the Operational Research Society[J],Vol.33,No.6,1982:557-565.

[3]Akgulm.A note on shadow prices in linear programming.The Journal of the Operational Research Society[J],Vol.35,No.5,1984:425-431.

影子价格 第2篇

一、引言

近年来中国影子银行规模迅猛扩大， 《中国金融监管报告》 指出，基于市场数据，中国“影子银行”体系规模 底达到 27 万亿元，占银行业总资产的 19%。根据金融稳定委员会(FSB)的统计， 年中国影子银行资产规模同比增长超37%，总额排名世界第三。随着中国影子银行规模的扩大，其系统重要性不断增强，在某种程度上改变了中国的金融结构乃至经济发展的状况，为此经济政策制定者和理论界对影子银行的宏观经济效应进行了大量的研究，大部分学者都肯定了影子银行的积极作用，且认为我国影子银行的特性使其不具备引发系统性金融风险的条件。然而已有文献都侧重于定性分析且关于影子银行与特定经济要素之间关系的专门研究较少，特别是影子银行对素有“经济晴雨表”之称的房地产行业的作用的定性和定量研究就几乎没有。

伴随着影子银行规模的扩张， 年以来，我国的房地产价格也一直处于上升通道， REICO 工作室 《中国房地产市场报告》 显示，2010 年、 年、 年，70 大中城市新建住宅价格分别同比上涨 12.2%、4.4%和 4.45%。武康平、鲁桂华[1]认为，金融市场与房地产市场之间具有共生性。影子银行作为金融信贷市场中的创新成分，与房地产价格波动之间也应具有天然的经济联系。在对 年次贷危机中美国房地产价格泡沫形成以及破裂的原因分析中，相关学者已经开始重视影影子银行体系对房地产价格的作用机理探究单 畅，韩复龄，李浩然(中央财经大学金融学院，北京 100081)摘 要：通过信用创造增强效应、风险承担意愿增强效应和资产替代增强效应，影子银行体系较传统银行信贷对房地产价格变动子银行体系的重要作用，影子银行被认为难辞其咎，Coleman etal.(2008)[2]认为，美国影子银行体系所产生的需求冲击了房地产价格，同时这种信用方式催生了房地产价格泡沫。根据我国目前的经济表现和国外的相关研究，影子银行体系和房地产价格之间的关系、具体影响机理和影响效果值得进行理论研究和实证检验，这不仅对有效调控影子银行和房地产价格这两个经济问题具有重要的理论意义，而且对金融自由化过程中的金融监管和宏观经济调控也具有重要的借鉴意义。已有文献在研究我国房地产价格上涨问题时，大多集中于对货币供应量、信贷规模尤其是传统银行信贷等变量的影响进行研究，单独将影子银行信贷和房地产价格之间的关系进行研究的文献很少。

文章基于已有文献对银行信贷和房地产价格相关关系的研究，首先从影子银行和传统银行信贷的区别入手，分析其在影响房地产价格时的特殊作用机理，并选取 2010 年 1 月至 9 月的相关数据，通过 VAR 模型、Granger 因果检验、脉冲响应函数、方差分解等分析影子银行贷款、银行信贷对房地产价格的不同作用效果和作用方向，充分考察影子银行信贷和房地产价格之间的短期影响和长期动态均衡。

二、影子银行体系对房地产价格的作用机理

国内外学者运用金融加速器原理、预期理论和金融中介理论对银行信贷和房地产价格之间的关系进行了大量研究，大多数学者都认为银行信贷和房地产价格之间存在顺周期关系，银行信贷是引发房地产价格泡沫并引发金融危机的重要原因。Borio et al.()[3]运用金融加速器原理，认为金融机构的顺周期性进一步强化了经济上升期的信贷发放和下降期的信贷紧缩,从而扩大了房地产价格波动的幅度。Renaud()[4]认为，随着金融自由化的发展，金融机构不惜违反金融监管过度借贷，承担更多的金融风险，对房地产价格的波动造成了显著影响，加速了房地产泡沫的形成与破灭。Allen et al.(2004)[5]基于金融机构理论和预期理论，认为商业银行对房价的预期决定了自身对房地产信贷的投放，由此导致房地产价格的顺周期波动。且以往研究成果一致认为银行主要通过改变信贷数量来影响房地产价格，这是由于房地产行业属于资金密集型行业且外源融资尤其是借贷资金占比较大，信贷市场资金的变动通过影响房地产供求导致房地产价格波动，信贷市场资金的流入数量和流入供或求的方向不同间接决定了房地产价格的波动程度和波动方向。

中国影子银行作为规则边缘获利的金融创新产品，是传统商业银行的信贷补充渠道。约束诱导理论认为金融创新是微观金融组织受到约束后寻求利润最大化的“自我保护”路径，金融机构通过开发新的金融工具和产品，绕开政府管控，提高资金运行效率并降低交易成本。在中国二元金融结构体制下，影子银行固有的“影子”特性使得其在规避监管、降低交易成本的同时，向房地产行业注入资金的方向和数量都与传统银行相区别，导致其对房地产价格的影响强度和方向与传统银行也有所差别。

1. 影响程度

在影响强度上，影子银行内在规避监管、降低交易成本的特有属性通过重新排列金融要素、转换业务流程、创造交换媒介等途径衍发出特殊借贷机制，通过信用创造增强、风险承担意愿增强和资产替代增强效应，较传统银行在流动性转换、风险转换和期限转换中发挥更大作用，为房地产市场提供了更充足的融资来源。Nersisyan et al.(2010)[6]认为影子银行快速增长的杠杆导致金融虚拟化，使实体经济更易受金融不稳定的影响。

(1) 信用创造增强效应

影子银行资金回避了存贷比和资本充足率的限制，本身的创新属性提供形式多样的金融工具和理财产品，可以以高于银行存款的利率将企业和个人的闲散资金吸入囊中，居民投融资需求增强和影子银行竞争力提升双重效应叠加导致影子银行信用创造的能力强于传统银行体系。周丽萍(2012)[7]从影子银行运行机制出发，认为影子银行机构在无中央银行存款准备金制度的约束下调动并运用全社会闲置资金，加速货币的流动，创造流动性，实现信用规模的扩张。易宪容()[8]认为影子银行的证券化运作方式会导致信用的无限扩张。同时，影子银行作为新型交换媒介，本身就是金融机构降低交易成本的创新产物，具有门槛低、办理灵活的优点，有利于提高储蓄投资转化的效率和数量，增强资金的流动性。特别是在房地产价格上涨预期下，影子银行贷款受获利意愿驱动大部分投入房地产市场，扩大了房地产企业的资金来源，增加了房地产商品的供给。初至 2011 年，政府持续收紧银根以抑制房地产价格快速上涨，连续 12 次上调存款准备金率，并限制金融机构对房地产企业的贷款，但是，2012 年房地产建筑施工面积仍然比 20同比上涨 41.46%，竣工面积同比上涨 26%。房地产企业的资金链没有断裂且开发面积高速上涨就是得益于影子银行提供的大量资金支持。

(2) 风险承担意愿增强效应

影子银行体系业务链条较长，贷款发起方不是最终的贷款违约风险承担者，且不受正规金融机构操作规范的限制，因此贷款者仔细审查借款者资质的驱动性减弱，风险承担意愿增强，Wheaton et al.(2008)[9]and Pavlov et al.(2011)[10]认为资产证券化使得次级抵押贷款的审核标准降低，信用大规模扩张导致房地产价格泡沫。同时，由于预期房地产价格会持续走高，贷款者承担风险获取利润的意愿增强，会放松信贷标准，不满足银行贷款条件的借款者也能够从影子银行体系获得贷款。Allen etal.()[11]认为，当投资者用借来的资金进行投资且只承担有限责任时，投资者会对风险资产进行过度投资。依据中国人民银行的统计数据，2010 年到 2013 年，委托贷款、信托贷款年累计增加额分别同比增长 191.11%、376.17%。另一方面，影子银行贷款的利率一般都会高于银行中长期贷款利率 2～3 个百分点，在经济形势较好房地产价格持续升高的情况下，房地产企业愿意承担较高的贷款利率进行外部融资，而增加的融资成本和运营风险最终会体现在上涨的房地产价格中。

(3) 资产替代增强效应

影子银行规避金融监管，通过资产池操作推出具有期限错配特征的各种类型理财产品，在货币市场吸收大量短期资金，并投向非标的的长期性资产，造成长期高风险资产对短期低风险负债的资产替代效应增加，杨军华(2011)的研究认为，在经济繁荣时期，影子银行使得整个金融中介体系的期限错配加剧。影子银行的资产负债结构失调的同时也稳定增加了房地产企业的信用总量。

2. 影响方向

在影响方向上，影子银行作为信贷紧缩的产物，在我国由金融抑制而产生的二元金融结构中将资金“悄然”投向房地产开发企业，也就是房地产商品的供给方。国内学者在研究银行贷款和房地产价格之间的关系时，主要侧重于住房抵押贷款和房地产价格之间的关系，即以房地产需求方资金流动作为传导中介，并认为信用扩张与资产价格的上升在一定程度上具有同期效应。信贷资金流入方向的区别使得对房地产供求的影响方向也有所区别，虽然相对于房地产需求来说，房地产供给短期弹性不大，但从长期来看，影子银行贷款会通过增多房地产有效供给对房地产价格产生反向影响。

三、影子银行规模变动和房地产价格关系的实证分析

1. 变量与数据的选取

结合上述理论分析，文章采用自 2010 年 1 月至 2014 年 9月的月度数据，运用向量自回归模型(VAR)，对我国影子银行规模、传统银行信贷、影子银行贷款利率和房地产价格之间的关系进行检验。关于代表影子银行规模的数据，由于我国影子银行的界定尚明确统一，且影子银行具有表外性和隐蔽性，对影子银行规模全面准确的统计数据获得比较困难。根据已有研究影子银行问题的实证研究文献，对我国影子银行规模的估计方法主要分为三类：一是社会融资总量减去人民币贷款和外币贷款部分;二是李建军(2008)[12]利用支出法从借款人角度根据实现 GDP 所需信贷规模计算得出的“未观测金融”数据;三是选取影子银行中的可观测部分进行趋势估计。文章采用第三种方法，选取委托贷款和信托贷款累计额(SL)作为影子银行的观测数据，虽然如此会缩小了影子银行的范围，但是由于其占影子银行规模的大部分，是影子银行体系流入房地产行业的主流资金，也是统计口径比较一致的数据，所以可在一定程度上代表影子银行的发展趋势。同时，文章采用金融机构短期贷款和中长期贷款数据之和来代表传统银行信贷规模(YL);采用房地产开发企业商品房销售额与房地产开发企业商品房销售面积数据之比来代表房地产价格(HP);由于银行贷款利率受到国家的限制，所以文章采用房地产集合信托产品的收益率(SI)作为影子银行借贷利率，以期接近房地产企业的真实市场贷款利率。

为了消除异方差，在不改变原时间序列的性质及关系的原则下，分别对原序列 SL、HP、YL 取对数，转换成 LSL、LHP、LYL。所有原始数据来自中经网统计数据库和用益信托网，采用 Eviews6.0 软件对数据进行处理。

2. 变量序列平稳性检验和 Johansen 协整检验

为避免“伪回归”，首先使用 ADF 方法对各变量序列进行单位根检验，判断变量序列的的平稳性，检验结果见表 1。结果表明，四个变量的原序列都是非平稳序列，经过一阶差分后，四个变量序列在 1%的显著水平上都拒绝了原假设，变为平稳序列，因此判定 LSL、LYL、LHP、SI 都是一阶单整序列，即 I(1) 满足进行协整的.前提条件。款人角度根据实现 GDP 所需信贷规模计算得出的“未观测金融”数据;三是选取影子银行中的可观测部分进行趋势估计。文章采用第三种方法，选取委托贷款和信托贷款累计额(SL)作为影子银行的观测数据，虽然如此会缩小了影子银行的范围，但是由于其占影子银行规模的大部分，是影子银行体系流入房地产行业的主流资金，也是统计口径比较一致的数据，所以可在一定程度上代表影子银行的发展趋势。同时，文章采用金融机构短期贷款和中长期贷款数据之和来代表传统银行信贷规模(YL);采用房地产开发企业商品房销售额与房地产开发企业商品房销售面积数据之比来代表房地产价格(HP);由于银行贷款利率受到国家的限制，所以文章采用房地产集合信托产品的收益率(SI)作为影子银行借贷利率，以期接近房地产企业的真实市场贷款利率。为了消除异方差，在不改变原时间序列的性质及关系的原则下，分别对原序列 SL、HP、YL 取对数，转换成 LSL、LHP、LYL。所有原始数据来自中经网统计数据库和用益信托网，采用 Eviews6.0 软件对数据进行处理。2. 变量序列平稳性检验和 Johansen 协整检验为避免“伪回归”，首先使用 ADF 方法对各变量序列进行单位根检验，判断变量序列的的平稳性， 1。结果表明，四个变量的原序列都是非平稳序列，经过一阶差分后，四个变量序列在 1%的显著水平上都拒绝了原假设，变为平稳序列，因此判定 LSL、LYL、LHP、SI 都是一阶单整序列，即 I(1) 满足进行协整的前提条件。整关系检验，无线性趋势和常数项。检验结果见表 2，迹检验结果和最大特征值检验结果都表明在 95%的置信水平下四个变量序列之间最多存在一个协整方程，也就是存在长期均衡关系。

3. 格兰杰因果检验

为确定模型中影子银行规模、银行信贷规模、房地产价格水平和影子银行贷款利率四个变量之间的相互作用，需要对四个变量的因果关系进行格兰杰因果检验，由于四个变量都是一阶单整，且存在唯一的协整方程，因此可以进行格兰杰因果检验。由检验结果可知，滞后 2 阶在 5%的显著性水平上，房地产价格和影子银行规模存在双向格兰杰因果关系，房地产价格和影子银行贷款利率存在双向格兰杰因果关系，银行贷款规模是引起房地产价格变动的格兰杰原因，影子银行贷款利率是引起银行贷款规模变动的格兰杰原因。也就是说，影子银行规模、影子银行贷款利率和银行贷款规模变动都能对房地产价格波动有很好的解释力度，同时，房地产价格波动又能对影子银行规模和影子银行贷款利率的变动具有一定的解释力度。可见房地产价格波动和影子银行规模、影子银行贷款利率及银行贷款规模的变动都有一定关系。

4. 脉冲响应分析

脉冲响应函数可以具体验证各个变量系列之间的关系以及影响进程，即衡量来自某个内生变量的随机扰动项的一个标准差的冲击对 VAR 模型中其他内生变量当前值和未来取值的影响。文章利用脉冲响应函数的方法，测量影子银行规模、传统银行信贷规模、影子银行贷款利率波动对房地产价格的影响，以及房地产价格波动对影子银行规模的反作用影响。其中的横轴表示冲击作用的滞后期间数，文章选取滞后 10 期 (单位：月度) 冲击响应函数，来观测变量之间的影响程度;纵轴表示接受冲击变量的响应程度;实线代表脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带。在影子银行贷款规模(LSL)一个标准差的冲击下，房地产价格(LHP)会先上升，在第 2 期达到最大后从第 3 期开始向下调整，直到第 15 期趋于稳定。而在银行贷款规模(LYL)一个标准差的冲击下，房地产价格(LHP)会显著上升，在第 3 期达到最大，在第 15 期趋于稳定，但是一直保持正向效应，这和王晓明(2010)[13]的研究结论一致。这表明和银行贷款规模(LYL)的影响方向不同，影子银行贷款规模(LSL)的波动对房地产价格(LHP)具有反向影响且具有一定时滞。这一结果可能是因为我国存在房地产商品供求总量结构性失衡相关，市场上生产的低档住宅明显供不应求，在需求依然旺盛的条件下，影子银行为房地产市场注入的资金并没有增加有效供给，因此短期内商品房价格会不断上扬。但从长期来看，房地产供给结构调整，有效供给逐步增加，在需求不变的情况下会引起房地产价格水平下降。

影子银行贷款利率(SI)一个标准差的冲击会使房地产价格(LHP)有个小幅波动后在第 3 期向下调整，在第 5 期向上调整直到第 15 期趋于稳定，总体来说，影子银行贷款利率会引起房地产价格的下降。这表明影子银行贷款利率长期对房地产价格具有负向效应。

5. 方差分解文章通过方差分解考察影子银行信贷规模、影子银行信贷利率、银行贷款规模变动在房地产价格波动中所占的比例。检验结果见图 3。结果表明，从长期来看，房地产价格变动大约有 61%由其自身决定，24%由影子银行信贷规模决定，7.4%由银行信贷规模决定，余下的大约 7.4%由影子银行信贷利率决定。也就是说，从长期来看，影子银行规模的变动对房地产价格的贡献率不断上升，远远超过银行信贷规模对房地产价格的影响，作用效果比较明显。

四、结论与政策建议

文章研究了我国 2010 年 1 月至2014 年9 月影子银行规模变动和传统银行信贷变动对房地产价格的影响，得出以下结论：首先，影子银行贷款规模变动和影子银行贷款利率变动会影响房地产价格，说明影子银行贷款中有很大部分流入了房地产市场，并对房地产价格的波动发挥作用。其次，影子银行贷款与房地产价格波动之间并不具有顺周期性，长期来看，影子银行贷款增加并没有对房地产价格的上涨起着推波助澜的作用，反而会最终降低房地产价格的上涨幅度。这是因为影子银行的对象主要是房地产开发商，而对于购置房屋的按揭贷款提供较少，房地产开发商的开发资金的增多会在长期增加有效供给，平抑房地产价格上涨趋势。最后，影子银行对房地产价格的作用强度要大于银行贷款，验证了影子银行对房地产价格波动确实具有增强效应的分析，同时也说明影子银行对房地产市场乃至对整个宏观经济的影响都在逐步增加。

基于以上理论分析和实证结论，文章认为：

(1) 中国影子银行作为现阶段金融创新的表现形式，应充分发掘并运用其积极经济效应

规避型金融创新理论认为在“监管—规避监管—追加监管”的博弈中，管控和规避管控的创新不断交错产生，影子银行体系的金融创新属性使得其在这种博弈的过程中适应性和效率螺旋上升，运用新媒介、设计新流程、采用多元化工具和产品满足了多样化的投融资需求，提高了金融资源的配置效率。专门就房地产市场来说，从长期来看，中国影子银行体系与房地产价格波动之间不具有顺周期性，甚至在一定条件下还会抑制房地产泡沫的形成，一般通用的金融加速器理论并不适用于解释影子银行和宏观经济的关系问题。因此在调控房地产市场时，应利用影子银行信贷的积极作用因素，合理引导贷款资金流向，扩大房地产的有效供给。同时应在构建科学的影子银行监测和统计体系的基础上，进一步验证影子银行信贷的经济效应，以正确评估和引导金融创新体系的发展。

(2) 不能忽视影子银行规避监管的特有属性和特殊借贷机制导致的自身积聚的大量风险

当房地产企业预期利润无法实现时，其投机性和庞兹性融资的特征将极容易产生信用风险并转嫁给影子银行，影子银行体系内积存的大量流动性风险、信用风险和期限错配风险就会随之引爆。且影子银行体系的风险溢出效应高于传统银行，使得金融风险的内在关联性更强、空间传染性更迅速，更易引发金融体系系统性风险。因此，应以填补监管真空地带为出发点，以将影子银行业务纳入监管范畴为目的，以实现博弈双方共赢的监管制度为载体，完善现有监管框架，在鼓励金融创新的同时减少金融摩擦、降低信息不对称和系统性风险，实现监管的可持续发展。如应按照系统重要性原则对影子银行分层监管，对于产品杠杆性较小、风险承担责任归属群体范围小，与银行业务联系不紧密的，可以采取行业自律措施，依靠市场手段由机构和业务自我监督调节;而对于产品业务链条、杠杆率高、风险承担责任涉及面巨大、与银行关联程度极高的产品，必须纳入审慎监管和行为监管，提出资本、流动性、行为规范等监管要求，坚决守住不发生系统性金融风险的底线。

(3) 应在充分发挥影子银行积极作用的基础上，积极拓宽房地产企业的融资渠道

影子价格 第3篇

关键词 煤炭资源开采；环境污染物；影子价格；产出方向性距离函数；边际减排成本

中图分类号 F124.5 文献标识码 A

文章编号 1002-2104(2012)08-0071-05 doi:10.3969/j.issn.1002-2104.2012.08.011

影子价格反映的是人们对某一种产品或资源价值的估计，是衡量其成本的一种有效方法，在环境污染难以被市场定价的现实前提下，被广泛应用于环境污染等生态治理评价中。借助于影子价格，我们可以相应地度量环境污染损失或者污染治理的成本。估测煤炭开采过程中所产生的环境污染物的影子价格，对于分析研究煤炭资源开采造成的环境问题，解决安徽目前面临的煤矿区环境困局，具有重要的参考价值。

1 文献综述

Coggins和Swinton借助于产出距离函数和收入函数的对偶性质，推导出美国威斯康星州燃煤发电厂排放的参数形式的SO2的影子价格平均是292.70 美元/t［1］。Reig-Martinez等使用距离函数估计了西班牙陶瓷镶嵌工业企业产生的废物的影子价格［2］。Lee，Park和Kim利用参数化方向性距离函数，解决了环境污染物影子价格的估计问题，同时也考虑到了电力生产过程的非效率问题。他们从1990-1995年期间韩国电力工业的实证研究中发现：环境污染物——SOx、NOx和TSP比全效率假设下的测算大约要低10%左右［3］。Vardanyan和Noh使用美国的电力工业面板数据，分析证明了不同的参数方法会得出不同的非期望产出影子价格的估计［4］。Liao，Onal和Chen则认为影子价格反映了稀缺资源的边际内在价值，它为资源管理决策提供了重要的信息。他们利用可交易污染许可市场，展示了当成本结构和排放水平一定前提下，平均影子价格可以被表示为均衡价格［5］。Lin和Zhang以一个实证动态模型，讨论了不可再生资源的影子价格。在这个模型的最小函数形式假设下，他们估计出9种矿产资源的影子价格［6］。

国内学者对于环境污染物影子价格的研究还处于起步阶段，而且主要围绕碳排放问题而展开。高鹏飞等应用能源、环境、经济耦合的中国MARKAL-MACRO模型给出了中国2010、2020、2030、2040和2050年碳边际减排成本（影子价格）曲线的函数形式［7］。涂正革采用非参数方法构建方向性环境生产前沿函数尝试计算了中国工业SO2排放的影子价格，大致是2.09 万元/t，并以北京、甘肃和河北为案例分析了这三个典型地区的工业SO2排放的影子价格及其变化特征，为政府提供一些环境规制政策的建议［8］。陈诗一分别使用参数化和非参数两种方法，利用方向性环境距离函数估计出中国工业38个两位数行业在1980-2008年跨度期内的CO2的影子价格。以煤炭开采和洗选业为例，参数化下的CO2的影子价格是0.04 万元/t，非参数化下为0.02 万元/t［9］。刘明磊等基于非参数距离函数方法估计出我国各省CO2的影子价格，同时对省级碳排放绩效进行了评价［10］。

综上所述，国内外学者已对影子价格的研究做出了许多有益的探索，使得利用影子价格来评价环境污染行为、制定公共环境政策的方法逐渐被认可。然而，目前影子价格估计的主要是某一种环境污染物，所探讨的也是整个工业的污染状况。本文创新在于，在环境技术的基础上，将传统的产出方向性距离函数进行扩展，使非期望产出向量由一维延伸到多维，进而构建了能够将多种环境污染物的影子价格进行综合估测新的影子价格模型，并以安徽煤炭企业为例证，使人们更深层次地把握煤炭开采利用的环境效应，为国家解决煤炭资源开采利用所引发的环境问题提供决策依据。

2 影子价格估计模型

2.1 环境技术

Fare等［11］开创性地系统地阐述了环境技术这一概念，它反映的是包含非期望产出（环境污染）在内的产出和投入间的技术结构关系，这种技术混合了产出的弱可处置性（Weak Disposability）和零点关联性(Null-jointness)。后面的解释最终告诉我们要得到期望产出，也必须有非期望产出的生产。

在继续前，一些概念必须要引入。投入被表示为x=(x1,…,xN)∈RN+，期望产出被表示为y=(y1,…,yM)∈RM+，非期望产出被表示为b=(b1,…,bJ)∈RJ+。非期望产出由煤炭资源开发过程中所产生的非期望副产品（比如废水、废气和固体废物）构成。

我们把产出集应用于构建一般环境技术模型，换言之，我们用产出集P(x)来勾勒环境技术：

P(x)=(y,b):x可以生产（y,b）,x∈RN+

由上面的一般环境技术模型可以看出，产出集P（x）由期望产出和非期望产出(y,b)共同构成，并能由每个投入向量x生成。

这种环境技术必须满足几大标准公理或环境公理，也可以称产出集P(x)所具有的几大性质：（1）投入是自由可处置的，也即如果x’≥x，那么P(x)P（x’）。（2）期望产出是自由可处置的，也即如果(y,b)∈P(x)和y’≤y意味着(y’,b)∈P(x)。（3）非期望产出是弱可处置的，也即如果(y,b)∈P(x)和0≤θ≤1意味着(θy,θb)∈P(x)。这说明减少非期望产出是可行的，但需要付出成本，具体表现为相应q比例的期望产出的减少。当然这也可以扩展到更一般的情形，我们称之为强可处置性条件，如果(y,b)∈P(x)和(y’,b’)≤(y,b)意味着(y’,b’)∈P(x)。（4）期望产出和非期望产出是零点关联的，也即如果(y,b)∈P(x)和b=0意味着y=0。这说明想要减少非期望产出的生产，必须同时放弃期望产出的生产。

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图1描绘了满足上述环境公理的环境技术。首先，对任何在P(x)中观察到的（y，b），它的等比例（θy,θb）缩减是可行的，并且它属于P(x)。第二，在期望产出（y轴）和原点0的产出P(x)的唯一的共同点是零点关联的，并且b是y的副产品。

2.2 产出方向性距离函数

近年来利用非参数生产模型来估计产出方向性距离函数和计算影子价格的研究在不断增多，这些研究对方向性距离函数线性规划的设定不尽相同。为了定义表示期望产出与非期望产出在一定投入、技术条件下的数量变动关系的函数，我们引进了产出方向性距离函数。根据陈诗一 ［12］非参数生产模型的构建过程，本文用来估算产出方向性距离函数的分段线性生产技术和线性规划问题同样设定为：

D0→（xij,yi,bi;1,-1）=maxb,lb

s．t．Yl≥(1+b)yi;Bl≤(1-b)bi

Xl≤xi;iTl≤1;b,l≥0（1）

其中:X、Y和B代表所有决策单位的投入矩阵和好、坏产出矩阵。i为单位列向量。l为强度列向量，表示一个单位的资源在多大程度上被用来投入生产，即把前沿内决策单位映射到该生产前沿之上的权重。根据现有研究文献的结论，本文进一步假定安徽煤炭开采和洗选业为非递增规模报酬（NIRS），即iTl≤1。取得（1）式的距离函数估计值D0→(?)后，可以沿着观察值(y,b)的有效率路径(y*,b*)在技术前沿面上推导出计算影子价格的公式，这个使得决策单位变得更有效率的方向性向量设定为：

y*=(1+D0→(?))y;b*=(1-D0→(?))b（2）

每一个决策单位将沿着上述有效率路径实行利润最大化，即：

maxx,y,b pyy*+pbb*-wTx

s．t． D*0→(x,y*,b*)=1（3）

其中，w为投入要素的价格向量。相应的拉格朗日函数为：

maxx,y,b,m pyy*+pbb*-wTx+mD→*0(x,y*,b*)-1（4）

其中，m为拉格朗日乘子。基于好、坏产出所求得的上述利润最大化问题的两个一阶条件为：

pb+m?D→*0(x,y*,b*)b*?(1-D0→(?))＝0（5）

py+m?D→*0(x,y*,b*)y*?(1+D0→(?))＝0（6）

由（5）和（6）两式可以推导得到环境污染相对于煤炭开采和洗选业工业总产值的相对影子价格计算公式如下：

pbpy=D→*0(x,y*,b*)/(b*)D→*0(x,y*,b*)/(b*)?(1-D0→(?))(1+D0→(?))（7）

因此，对第i个决策单位而言，要计算影子价格，首先要计算有效路径上的距离函数值D→*0(?)，其线性规划通常设定为：

Di*0→（xij,yi*,bi;1,-1）=maxb,lb

s．t． Yl≥(1+b)yi*;Bl≤(1-b)bi*

Xl ≤xi;iTl≤1;b,l≥0（8）

如果用ti(i)和ti(ii)表示由（8）式所构造拉格朗日函数中对应期望产出和非期望产出限制条件的拉格朗日乘子的话，它们的比例就等于公式（7）中Di*0→(?)/yi*和Di*0→(?)/bi*的比例。如同参数化方法一样，令piy等于1元，则计算第i个决策单位绝对影子价格的计算公式为：

pib→=piy?Di*0→(?)/bi*Di*0→(?)/yi*?1-Di0→(?)1+Di0→(?)

=ti(ii)ti(i)?1-Di0→(?)1+Di0→(?)（9）

结合前面的环境技术定义模型，我们也同样可以绘制出使用产出方向性距离函数方法计算的影子价格模型，如图2所示。

在图2的影子价格模型中，P(x)代表最优生产边界，g=(1,-1)代表(y,b)的向量关系，其中A点是现有的生产点，(y,b)代表原最优生产点，环境污染物或非期望产出——b的影子价格等于A点切线的斜率。

3 影子价格估计实例

3.1 数据来源与处理

本文的数据来自安徽省环境科学研究院2009年仅有的一次对该省煤炭开采和洗选企业的全面调查，我们获得了38家样本企业的具体数据。

对于这些样本数据，我们作了如下处理。首先令i=1,2,3,…,38分别代表本文所研究的38家煤炭开采和洗选业样本企业，t表示对应的研究时间跨度，本文的j表示本文将使用的三种投入向量X，j’=1,2,3依次代表用电量、劳动从业人数和固定资产净值平均余额，煤炭工业总产值作为期望产出用向量Y表示，煤炭资源开发过程中所产生的环境污染物作为非期望产出用向量B表示，b=1,2,3分别代表废水、废气和固体废物三种主要的环境污染物。

3.2 估计结果分析

表1是本文研究所使用的安徽煤炭开采和洗选企业样本数据统计分析的结果。

从表2中，我们可以看出，期望产出：工业总产值符号显示为正，这当然是因为煤炭开采和洗选企业生产的主要目的就是为了追求产值最大化；投入向量：用电量、从业人数和固定资产净值平均余额都显示负号，这表示这三种资源投入是生产对其的一种必然消耗；非期望产出：废水、废气、固体废物的符号显示为负，这是因为这三种环境污染物作为生产的附属品并不是生产所期望的，是一种环境负效应，这更进一步表明我们的估计结果与模型设计在符号上是总体一致的。

环境污染物的影子价格也可以被理解为是一种边际减排成本，它反映的是减少1单位污染物的排放，所引起的期望产值的损失量。从上表中我们可以看到，每t废水的平均影子价格为0.021 6 万元，这表明减少1 t废水的排放，将导致煤炭工业产值损失0.021 6 万元。每t废气和固体废物的平均影子价格则分别是0.031 37 万元和0.178 48 万元，这显示出如果减少1 t废气或固体废物的排放，将导致煤炭工业产值分别损失0.031 37 万元和0.178 48 万元。这三种环境污染物的影子价格存在差异，反映出安徽煤炭开采企业处理不同环境污染物所面临的环境成本是不同的。这也提醒环境行为监管者在制定公共环境政策时，要考虑到环境政策对不同环境行为的影响，更好地约束企业的行为，实现社会福利最大化。

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4 结 论

本文采用产出方向性距离函数的非参数方法对煤炭资源开采环境污染物（废水、废气、固体废物）的影子价格进行了估计。研究结果发现：2009年安徽煤炭资源开采三种主要环境污染物：废水、废气和固体废物的影子价格分别是0.021 6 万元/t、0.031 37 万元/t和0.178 48 万元/t。也就是说，减少1 t废水、废气和固体废物排放所带来的煤炭产值损失分别为216 元、313.7 元和1 784.8 元。三种环境污染物的影子价格存在差异，显示它们的减排成本是不同的。本文估计的环境污染物的影子价格在一定程度上客观地反映了煤炭开采和洗选行业的污染治理成本，对于政府制定相应的公共政策，具有重要的现实意义。

（编辑：刘呈庆）

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Estimating Shadow Pricing of Environmental Pollutants from Coal Mining Industry:

Based on the Investigation Data of Anhui’s Coal Enterprises

WAN Lun-lai TAO Jian-guo

(School of Economics, Hefei University of Technology, Hefei Anhui 230009, China)

Abstract

Shadow prices of environmental pollutants indicate the marginal abatement cost, and they are the important basis for the government to formulate public environmental policies. On the basis of environmental technology, this paper extends the traditional output directional distance function approach, and then constructs a new shadow price model which could make a comprehensive estimation of multiple environmental pollutants. Using this new method and the sample data of Anhui’s coal mining and dressing enterprises, the paper estimates the shadow prices of three pollutants from the process of coal mining emissions: waste water, waste gas and solid waste. The results show that the shadow price of waste water, waste gas and solid waste discharged by Anhui’s coal mining and dressing enterprises, is 216 Yuan/t, 313.7 Yuan/t and 1 784.8 Yuan/t, respectively. The shadow prices of these three kinds of environmental pollutants are different, which reflects that the cost to deal with different environmental pollutants faced by Anhui’s coal mining enterprises is different. Environmental regulators should take it into consideration before their decision-making on environmental regulations.

Key words coal resource exploitation; environmental pollutants; shadow price; output directional distance function; marginal abatement cost

影子价格在经济管理中的实际应用 第4篇

关键词：影子价格,对偶问题,择优决策,经济管理

一、影子价格的数学方法

影子价格通常是指线性规划问题与之对应的对偶问题的最优解。在运用单纯形法求线性规划模型最优解时, 其对偶规划模型的最优解可同时得出。如果线性规划问题是在一定资源条件约束下求利润或效益函数最大化, 那么对偶问题的最优解则代表影子价格。设对偶问题的最优解即影子价格为wi, 在其他条件不变的前提下, 那么第i种资源变化的条件下, 引起原问题目标函数最优值的变化, 即当第i种资源增加或减少一单位时, 引起原问题目标函数增加或减少一个单位的。

二、影子价格的经济分析[1]

(一) 将资源的影子价格yi视作第i种资源的边际值

单位资源对目标极值的贡献是资源的单位价格, 反映资源在企业内部运用的贡献情况, 称之为资源的影子价格yi。它是资源和产品在完全自由竞争市场中的供求均衡价格, 是商品或生产要素的边际增量所引起的社会福利的增加值。

(二) 资源的影子价格是一种机会成本

在纯市场经济条件下, 设第i种资源的单位市场价格为mi, 如果yimi, 时, 企业愿意购进这种资源, 单位资源的纯利为yi-mi, 则有利可图, 增加效益。客观反映资源在系统内的稀缺程度, 靠的是影子价格的大小, 影子价格越高, 资源在系统中越稀缺。随着资源的买进卖出, 它的影子价格也将随之发生变化, 一直到影子价格与市场价格保持同等水平时, 才处于平衡状态。

(三) 影子价格区别于市场价格

资源的市场价格相对比较稳定, 是已知数;而资源的影子价格则取决于资源的使用情况, 是未知数。可将yi看做第i种单位资源的附加值或附加价格, 它依赖于资源占用者对第i种资源使用的经济效果的一种评价。由于企业产品结构、产品数量、产品类型和生产任务等情况发生变化时, 资源的影子价格yi也随之改变。当把yi看做一种附加价格时, 企业在加大市场资源购置数量或实现资源有偿转让时必须把yi作为一个重要因素来考虑。假设第i种单位资源原来的市场采购价为pi, 那么企业必须把pi+yi作为新价格来实现第i种资源的有偿转让。当企业要增加某种资源的采购量时, pi+yi可能会成为企业实现这种资源购置的最高限价, 否则, 企业将无利可图, 甚至亏本。

三、影子价格在经济决策中的具体应用

(一) 影子价格的计算

将本企业资源的影子价格与当时的市场价格进行比较, 若某种资源的影子价格大于市场价格——买进;若某种资源的影子价格小于市场价格——卖出。

(二) 投资决策的依据

影子价格可以作为企业增加设备, 扩大生产规模, 需要投资, 增加投资, 择优投资的依据。从全局利益出发, 从增加效益出发, 优先满足影子价格大的部门或企业, 优先投资影子价格大的设备或项目, 才能尽快见到成效, 收回投资, 获得效益。

(三) 新产品开发的决策依据

企业开发新产品必须分析新产品未来的经济利润, 从而利用影子价格来决定其是否可以投入生产。根据互补松弛性定理:按影子价格计算出新产品的单位消耗资源值。若该产品的售价等于按影子价格计算所消耗的资源价值, 即w (0) pi=cj则在最优方案中肯定有Xj (0) >0, 说明该产品可以投产, 增加经济效益;若该产品的售价小于按影子价格计算所消耗的资源价值, 即w (0) pi>cj则该产品在最优方案中一定有Xj (0) =0, 说明该产品不能投入生产, 否则, 减少经济效益。

(四) 工艺改变对资源的影响[2]

如果工艺改变带来的收益大于所需的代价, 则可以进行工艺改造, 从而获得更多利润。

工厂在计划期内生产甲乙两种产品, 已知生产单位甲乙产品所需的设备台时分别1台和2台;生产单位甲产品消耗A、B两种原材料分别4kg和0kg, 生产单位乙产品消耗A、B两种原材料分别0kg和4kg;该工厂每生产一件产品甲可获利2元, 每生产一件产品乙可获利3元。目前, 工厂设备台时数为8, 原材料A有16kg, 原材料B有12kg, 如何安排生产计划才能使该工厂获利达到最多?

设X1、X2分别表示在计划期内产品甲和乙的产量, 通过分析得出数学模型为:max Z=2X1+3X2;

由单纯形法求解LP可同时给出两个信息:一个是线性规划问题 (LP) 的最优解, 另一个是其对偶问题的最优解, 即各种资源的影子价格。

可求得线性规划问题 (LP) 的最优解:X*= (X1, X2) T= (4, 2) T, Z*=14 (元)

即该工厂在计划内的最优生产方案是:生产甲产品4件, 生产乙产品2件, 获得最大利润为14元。

其对偶问题的最优解:W*= (w1*, w2*, w3*) = (1.5, 0.125, 0)

即三种资源——设备、原材料A、原材料B的影子价格分别为1.5, 0.125, 0。

1. 影子价格决定资源的最优分配方案[3]

在实际工作中, 我们要根据影子价格判断某种资源的作用及其短缺程度, 促使企业充分挖掘内部潜力, 达到资源的合理利用, 才能更好增加效益。该厂的原材料A和设备的影子价格分别是0.125和1.5, 都是稀缺资源, 在系统中已全部用完, 而设备的影子价格为1.5, 它是3种资源中影子价格最大的, 这说明设备最紧缺, 应首先考虑增加设备, 利润才会增加。另外, 该厂原材料B的影子价格为0, 说明原材料B在资源的分配方案中有剩余, 即便再增加原材料B的投入, 总利润也不会改变。因此, 该厂的决策者对各资源进行最优分配时, 应根据各资源的影子价格大小来决定。即可优先考虑增加设备, 再考虑增加原材料A的投入, 减少原材料B的投入, 从而为企业降低成本增加经济效益。

企业需减 (增) 某些资源的投量时, 若目标函数z为总利润, 应首先考虑减少 (增加) 影子价格低 (高) 的资源。部门之间调配资源时, 应将资源由影子价格较低的部门调向较高的部门。从上面的分析得出:采用本方法, 系统决策者可以对系统内各部门的资源利用情况进行评价, 对现有的资源分配方案进行调整, 从而达到最优化。这样, 既能使有限的人、财物资源, 从利润低的部门流向利润高的部门, 从而提高整体经济效益, 又能促使部门自身降低资源消耗, 提高劳动生产率, 使自己现有资源得到最大利用, 从而获得最大的经济效益, 获得最大的利润。

2. 影子价格决定原材料的最优采购方案

大多企业往往根据产品的订货量和市场需求来购买原材料, 安排生产。此时, 应根据影子价格以及各资源总量计算出的最优生产方案来制定采购方案。如当资金有限时, 首先选择影子价格与市场价格比值最大的资源优先购进, 增加其资源投入, 这样企业获得的利润就可达到最大化。

若甲厂所需原材料由乙厂提供, 乙厂是甲厂的协作厂家, 两厂在协商原材料的价格时, 应在甲厂原材料的影子价格和乙厂生产原材料的单位成本之间考虑, 才能使双方都能获利。否则, 若高于甲厂原材料的影子价格, 甲厂将不买乙厂的原材料而改选其他家;若低于乙厂生产原材料的单位成本, 乙厂会亏损。假设乙厂生产原材料A的单位成本为0.1元, 因甲厂原材料A的影子价格是0.125元, 所以, 原材料A的价格定在0.1—0.125元之间, 双方均可接受。

3. 项目的最优投资方案由影子价格来确定

由前面的分析我们已经得出设备是甲厂最紧缺的资源, 所以应考虑扩大生产规模, 增添新设备, 从而获得效益。影子价格应作为选择投资项目的依据, 应优先选择影子价格大的项目, 才可能尽快地见到成效, 获得利润, 收回投资。

结语

影子价格应用范围很广, 本文结合具体经济实例, 对企业的投资决策、择优决策、开发决策、有限资源的分配等进行了详细的分析。使企业管理者在决策方案定性分析的基础上获得了可靠的定量分析信息。为科学决策提供了方法上的保障, 它是经营决策中进行定量分析的强有力工具。影子价格作为对偶问题的经济学解释, 在企业的经济管理运行和决策中发挥着重要的作用。

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影子价格 第5篇

影子价格是进行项目经济分析专用的计算价格。影子价格依据经济分析的定价原则测定, 反应项目的投入物和产出物的真实经济价值, 反映市场供求关系, 反映资源合理配置的要求。进行项目经济分析时, 项目的主要投入物和产出物, 原则上应采用影子价格。影子价格应当根据项目的投入物和产出物对社会经济的影响, 从“有无对比”的角度研究确定。项目使用了投入物, 将造成两种影响:对社会经济造成资源消耗或挤占其他用户的使用;项目生产的产品及提供的服务, 也会造成两种影响:用户使用得到效益或挤占其他供应者的市场份额。在公路项目中, 需要对部分材料由市场价格调整为影子价格, 主要有沥青、柴油、汽油、钢材、水泥、原木等。

2 货物分类

根据货物的可外贸性, 将货物分为可外贸货物和非外贸货物;根据货物价格机制的不同, 分为市场定价货物和非市场定价货物。可外贸货物通常属于市场定价货物。非外贸货物中既有市场定价货物也有非市场定价货物。由于土地、劳动力和自然资源的特殊性, 将他们归类为特殊投入物。在公路项目中, 需要对土地、劳动力等进行影子价格调整。

3 市场定价货物的影子价格

随着我国市场经济的发展和国际贸易的增长, 大部分货物已经主要由市场定价, 政府不再进行管制和干预, 市场价格由市场形成, 可以近似反映支付意愿或机会成本。进行项目经济分析应采用市场价格作为市场定价货物的影子价格的基础, 另外加上或者减去相应的物流费用作为项目投入物或产出物的“厂门口” (进厂或出厂) 影子价格。

3.1 可外贸货物影子价格。

项目使用或生产可外贸货物, 将直接或间接影响国家对这种货物的进口或出口。包括:3.1.1项目产出物直接出口、间接出口和替代进口;3.1.2项目投入物直接进口、间接进口和减少出口。在实践中, 为了简化工作, 可以只对投入物中直接进口的和产出物中直接出口的, 采取进出口价格测定影子价格。其他几种情况仍按国内市场价格定价。直接进口投入物的影子价格 (到厂价) =到岸价 (CIF) ×影子汇率+进口费用直接出口产出物的影子价格 (出厂价) =离岸价 (FOB) ×影子汇率-出口费用其中, 影子汇率是指外汇的影子价格, 由国家指定的专门机构统一发布。进口费用和出口费用是指货物进出口环节在国内所发生的各种相关费用, 包括货物的在物流环节上的费用支出、损失、损耗以及资金占用的机会成本、工厂与口岸之间的长途运输费用。进口费用和出口费用应采用影子价格估值, 用人民币计价。

3.2 市场定价的非外贸货物影子价格。

价格完全取决于市场的, 且不直接进出口的项目投入物和产出物, 按照非外贸货物定价, 其国内市场价格作为确定影子价格的基础, 并按下式换算为到厂价和出厂价:

投入物影子价格 (到厂价) =市场价格+国内运杂费;

产出物影子价格 (出厂价) =市场价格-国内运杂费。

4 政府调控价格货物的影子价格

我国尚有少部分产品或服务, 不完全由市场机制决定价格, 而是由政府调控价格。这些产品或者服务的价格不能完全反映其真实的经济价值。在经济分析中, 往往需要采取特殊的方法测定这些产品或服务的影子价格, 主要为成本分解法、消费者支付意愿法和机会成本法。下面简述成本分解法的主要计算过程。分解成本是指某种货物的生产所需要消耗的全部社会资源价值, 包括物料的投入以及人工、土地等投入, 也包括资本投入所应分摊的费用, 各种耗费都需要用影子价格重新计算。具体步骤如下:

4.1 数据准备。列出该非外贸货物按生产费用要素计算的单位财务成本。

4.2 确定重要投入物的影子价格, 计算单位经济费用。

4.3 对建设投资进行调整和等值计算。按照建设期各年投资比例, 计

算出建设期各年建设投资额, 用下式把分年建设投资额换算到生产期初:

式中IF——等值计算到生产期初的单位建设投资;

It——建设期各年调整后的单位建设投资 (元) ;n1——建设期 (年) ;

is——社会折现率 (%) 。

4.4 用固定资金回收费用取代财务成本中的折旧费。设每单位该货物的固定资金回收费用为MF, 不考虑固定资产余值回收时为:

考虑固定资产余值回收时为:

式中SV——计算期末回收的固定资产余值;

n2——生产期。

4.5 用流动资金回收费用取代财务成本中的流动资金利息。设每单位该货物的流动资金回收费用为MW, 则有:

式中W——单位该货物占用的流动资金。

4.6 财务成本中的其他科目可不予调整。

4.7 完成上述调整后, 计算的各项经济费用总额即为该货物的分解成本, 可作为其出厂影子价格。

5 特殊投入物影子价格

项目的特殊投入物主要包括:劳动力、土地和自然资源, 其影子价格需要采取特定的方法确定。

5.1 劳动力的影子价格——影子工资。

影子工资是指项目使用劳动力, 社会为此付出的代价。应根据项目所在地的人力资源市场、就业、技术熟练程度等方面分析确定。在公路建设项目中, 一般以工程定额中确定的人工费标准作为基数, 结合当前的社会现实情况, 对于大量使用农村转移劳动力的项目, 推荐影子工资换算系数一般宜取值0.25-0.8。

5.2 土地影子价格。

土地是一种特殊投入物, 在我国是一种稀缺资源。项目使用了土地, 就造成了社会费用, 无论是否实际需要支付费用, 都应根据机会成本或消费者支付意愿计算土地影子价格。土地的地理位置对土地的机会成本或消费者支付意愿影响很大, 因此土地地块的地理位置是影响土地影子价格的关键因素。

5.2.1非生产性用地的土地影子价格。项目占用住宅区、休闲区等非生产性用地, 市场完善的, 应根据市场交易价格作为土地影子价格;市场不完善或无市场交易价格的, 应按消费者支付意愿确定土地影子价格。5.2.2生产性用地的土地影子价格。项目占用生产性用地, 主要指农业、林业、牧业、渔业及其他生产性用地, 按照这些生产用地的机会成本及因改变土地用途而发生的新增资源消耗进行计算。即:土地影子价格=土地机会成本+新增资源消耗。a.土地机会成本。土地机会成本按照项目占用土地而使社会成员由此损失的该土地“最佳可行替代用途”的净效益计算, 并用项目计算期各年净效益的现值表示。土地机会成本计算公式:

式中:OC——土地机会成本;

n____项目计算期;

NB0——基年土地净效益;

t——净效益计算基年距项目开工年的年数;

g——土地效益增长率;

is——社会折现率。

b.新增资源消耗。新增资源消耗应按照在“有项目”情况下土地的占用 造成原有地上附属物财产的损失及其他资源耗费来计算。土地平整等开发成本通常应计入工程建设投资中，在土地影子费用估算中不再重复计算。新增资源消耗是指劳动力在本项目新就业或由原来的岗位转移到本项目而发生的经济资源消耗，包 括迁移费、新增的城市交通、城市基础设施配套等相关投资和费用，在公 路建设项目中，一般情况下只将拟建项目土地上发生的拆迁补偿进行调 整，价格换算系数一般取 1.1。

结束语

影子价格 第6篇

影子价格一直是运筹学研究中的一个重点内容,其经济意义对于企业的生产具有重要的指导作用。关于影子价格的研究,过去10多年中有很多文献,其中有一方面的研究是关于影子价格在企业内部资源调配中的应用,耿吉第、李慧等[1,2]人认为资源应该由影子价格小的企业转移到影子价格大的企业,但并没有提及具体的操作方法。高永聚、姚静等[3,4]人研究了2个企业之间的资源调配,但并没有考虑多企业之间的资源调配。罗晓阳等[5]人研究了博弈论如何在航空企业优化人力资源部署,钟声等[6]人研究了航天企业多项目管理中的资源配置问题。基于此,本文在前人研究的基础上[7],研究了某种资源如何在航天科技集团公司各子公司间合理调配,以使得总公司实现利润最大化,这对于指导企业组织生产具有重要的现实意义。

1 影子价格经济意义

线性规划的最优解为Z*=CBB-1b,其中B为最优基矩阵,令y*=CBB-1可得,由此求偏导数可得Z*=y*b,由此求偏导数可得:

其中,即为影子价格,影子价格显示了资源的稀缺程度,如果,表明这种资源是短缺的,企业管理者要增加利润则要考虑增加该种资源的投入;若,表明该种资源有剩余或刚够[8]。

2 资源在多企业之间调配的方法研究

由线性规划的目标函数z的表达式可知,非基变量

的检验数为,现假设有k个公司,生产几种产品,每种产品需要m种原材料,(n+1≤q≤n+m)表示第q-n种资源的影子价格。现假设分别表示第1至第k个公司的第q-n种资源的影子价格。现规定前l (1≤l<k)个公司的第q-n种资源的影子价格大

于零,即后k-l个公司的

第q-n种资源的影子价格等于零,即(l+1≤j≤k)。根据影子价格的经济意义可知,前l个公司的第q-n种资源短缺,第l+1至第k个公司的第q-n种资源有剩余或刚够,那么企业想提高总利润就需要将资源从不稀缺的地方转移到稀缺的地方。在确定转移量之前,要先对各个企业的第q-n种资源进行灵敏度分析,以保证该资源在各个企业的影子价格不变。根据对偶理论可知,要保证影子价格不变,只需保证B-1b≥0,由此可以求出每个公司的第q-n种资源的变化范围,即b'i≤b≤b"i (1≤i≤k)。其中,bi、b'i;、b"i,分别表示每个公司的第q-n种资源的拥有量、最大变化下界、最大变化上界。现在按max (bi-b'i)(l+1≤i≤k)确定资源转出公司,

按确定资源转入公司,

现假设按此规则确定了a(l+1≤a≤k)公司和d (1≤d≤l)公司分别为资源转出和转入公司,则第q-n种资源的最大转移量为p=min(ba-ba',b"d-bd）。

现在要分情况进行讨论:①若p<bd"-bd,则说明d公司的第q-n种资源仍处于短缺状态,现在要从除去a公司以外的公司中再按max (bi-b'i)(l+1≤i≤k,i≠a)再次确定第q-n种资源的转出公司,也就是寻找max(bi-b'i)(l+1≤i≤k)的次最大值。若得到e (l+1≤e≤k,e≠a)公司为转出公司,则最大转移量p'=min (b"dbd-p,be-b'e)。若此时p+p'<b"d-bd,则需寻找max(bi-b'i)(l+1≤i≤k)的次次最大值,然后确定资源转出公司,再确定转出量直到d公司的第q-n种资源得到最大满足或者所有转出公司都已将多余资源转出。若后一种情况出现,则第q-n种资源分配结束,即第l+1至第k个企业都将剩余的第q—n种资源转移到d公司。②若p=b"d-bd,则说明d公司的第q-n种资源已得到最大满足。接下来要寻找下一个公司作为第q-n种资源的调入

公司,同样按确定

资源调入公司,假设为f公司,然后从剩下的未分配给d公司的企业中,按max (bi-b'i)确定资源调出公司,假设为g公司,按p"=min (b"f-bf,bg-b'g)进行调配。同样,若p"<b"f-bf,则需按①所述寻找下一个资源转出公司。若p"=b"f-bf,则f公司第q-n种资源已得到最大满足,此时需再次寻找资源转入公司,即按确定,然后再确定转入量,依次循环直到任意转入公司第q-n种资源都得到满足或者任意转出公司的第q-n种资源都没有剩余,此时第q-n种资源最优配置结束。

3 算例

若航天科技集团公司现有3个子公司,其中A公司

生产A1、A2 2种产品所需的机器C数都为1台;原材料A分别为2、1单位;原材料B分别为1、0单位。A1、A22种产品的利润分别为6、5。A公司拥有的C机器数为30台,原材料A、原材料B为40、25单位,建立A公司获利的最大数学模型:

求得最优生产方案为生产A1产品1 0件、A2产品20件,此时能达到最大利润z=160。3种资源的影子价格分别为4、1、0。由影子价格的经济解释可知,机器C、原材料A是稀缺资源,原材料B有剩余。因此,航天科技集团公司要想提高利润就得适当提高机器C、原材料A的数量,对于多余的原材料B可以在下次采购中适当减少其采购量,这样可以减少资金暂用量,最大化地提高企业的资金利用率。

B公司生产B1、B2 2种产品,同时也用到机器C、原材料A、原材料B 3种资源。生产B1、B2 2种产品所需的机器C数分别为2、1台;原材料A分别为1、2单位;原材料B分别为0、1单位。B1、B2 2种产品的利润分别为6、7。B公司拥有机器C数量为30台,原材料A、原材料B为30、9单位,建立B公司获利的最大数学模型:

解得线性规划模型的最优解为x1=10.5,x2=9,z=126,3种资源的影子价格分别为3、0、4。由3种资源的影子价格可知,机器C、原材料B是稀缺资源,原材料A有剩余或刚够。

C公司生产C1、C2 2种产品,同时也用到机器C、原材料A、原材料B 3种资源。生产C1、C2 2种产品所需的机器C数分别为3、5台;原材料A分别为2、1单位;原材料B分别为1、1单位。C1、C2 2种产品的利润分别为5、8。C公司拥有机器C数为62台,原材料A、原材料B为20、10单位,建立C公司获利的最大数学模型:

解得线性规划模型的最优解为x1=0,x2=10,z=80,3种资源的影子价格分别为0、0、8。由3种资源的影子价格可知,机器C、原材料A是多余或刚够,原材料B稀缺。

现以机器C为例说明如何在企业内部配置资源使公司总利润实现最大化。在重新配置资源前,为保证资源的影子价格不变,需要对机器C这一资源进行灵敏度分析。经分析可知,A、B、C3个公司的资源变动范围为20≤b1≤40,30≤b2≤55,10≤b3;9≤b1≤33,28.5≤b2,0≤b3≤10;50≤b1,10≤b2,0≤b3≤12.4。按照上文的转移原则,由于A、B公司机器C的影子价格均大于零,而C公司的影子价格等于零,所以为使总利润提高,需将C公司的部分机器C转移到A、B公司。根据取大原则,由于机器C在A公司的影子价格大于B公司的影子价格,所以应先将C公司的多余机器C转移给A公司,最大转移量z=min (40-30,62-50)=10。此时,A公司的机器C需求已得到最大满足,因此根据之前所说的原则选择影子价格次小的B公司作为资源调入公司,最大转移量为z=min (33-30,52-50)=2。此时,虽然B公司的机器C数没有满足最大需求,但由于C公司的多余机器C已全部调完,所以根据之前所述,机器C调配结束。此时总利润增加,z=46。

4 总结

本文通过利用资源影子价格的经济意义,论述某种资源在多企业间调配的方法,为企业提高总利润提供了一种新的方法,当然本文也有许多不足,比如说只研究了一种资源在多企业间的调配,而没有研究如何调配企业间的所有资源从而使企业利润最大化。为此,作者将继续做深入的研究,也欢迎广大研究者加入其中。

摘要：文章通过运用影子价格的经济意义,首先从理论方面阐述了某种资源如何在各子公司内部合理调动以使得总公司利润逐步提高,然后通过一个具体的算例说明该方法如何在中国航天科技集团公司的内部资源调配中应用,从而实现总公司利润最大化。实践证明,该方法对于其他企业同样具有应用价值。

关键词：影子价格,资源调配,提高利润

参考文献

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影子价格 第7篇

关键词：影子银行,资产价格,信用创造机制

一、引言

近年来, 中国银行业贷款占全社会融资总量的比重有所下降, 而“影子银行”发展迅速。根据中国人民银行数据, 2002~201年我国银行业贷款占全社会融资规模的比重从92%下降至51%, 而以委托贷款和信托贷款为主的银行理财产品在2013年分别上升为14.7%和10.6%。融资渠道多元化不仅改变了传统金融结构, 也对货币政策和金融监管体系提出了挑战。

影子银行的发展形成了对金融资产的需求, 与资产泡沫的形成密切相关。然而游离于传统监管之外的影子银行, 其本身具有的高杠杆性和期限错配极易引发系统性风险, 破坏金融市场稳定性。因此从理论上分析影子银行发展对资产价格的推动作用, 并结合实证分析结果就我国影子银行的现状提出政策建议, 对于规范和引导中国影子银行的发展有着重要意义。

二、文献综述

目前, 国内外学者对影子银行的研究成果多集中于对影子银行的构成、信用创造机制, 及其对货币政策的影响和如何监管方面的分析。Gennaioli等 (2011) 研究了金融机构的资产证券化行为, 深度分析了金融机构所面临的预算约束、债务约束对于其资产证券化决策的影响。王博, 刘永余 (2013) 认为影子银行的信用创造机制主要通过传统流动性效应和新型流动性效应两种方式影响金融市场的流动性。在对影子银行信用创造机制的研究基础上, 国内学者进一步分析了影子银行的运行对于货币政策有效性的影响。骆振心、冯科 (2012) 指出影子银行对货币政策的影响具有非对称性。李新功 (2014) 通过建立影子银行规模及广义货币供应量的双因素模型, 以年度数据实证说明了二者之间存在较稳定的协整关系。

关于货币供应量与资产价格关系的研究, B o r d o a n d Wheelock (2004) 以美国历史上金融危机为背景进行分析, 发现金融泡沫的形成一般都伴随货币发行和银行贷款的超额增长;易纲、王召 (2002) 通过建立货币政策的股票传导机制的模型, 指出货币供给的增加并没有完全转化为普通商品价格的上升, 而是相当一部分在股票市场溢出。毛彦军 (2011) 采用Phillips-Hansen完全修正估计方法对2000~2009年间我国货币供应量和股票价格之间的关系进行分析, 指出二者之间存在长期均衡的协整关系。

综上, 现有文献中关于影子银行发展对资产价格推动作用的研究甚少。李波、伍戈 (2011) 通过分析影子银行的信用创造机制后指出, 影子银行创造的信用主要形成了对金融资产的需求, 一定程度上推动了资产价格, 却未对二者关系进行任何定量的分析。因此, 本文以我国股票市场为例, 首先从理论上阐述影子银行通过信用创造机制影响股票价格, 再结合实证分析进一步对二者的关系进行说明, 最后根据研究结论对货币政策的制定及相关的金融监管提出建议。

三、影子银行影响资产价格的理论分析

本文认为, 目前我国影子银行发展对资产价格的推动机制主要是借助货币供应量这一中间变量来完成, 下面将分别对影子银行影响货币供应量和货币供应量影响资产价格的理论进行阐述。

(一) 影子银行对货币供应量的影响

影子银行对货币供应量的影响实质上是其创造信用的过程。在我国, 由于金融市场发展尚不充分、仍以商业银行的信贷活动为主要融资渠道, 影子银行的信用创造机制主要通过扩大现有商业银行的信用创造能力来发挥作用, 常见形式有信托及委托贷款等。

以信托贷款为例, 由于我国利率市场化水平较低, 有限的信贷资源向大型国有企业倾斜, 致使中小型民间企业常常面临资金短缺的困境。另一方面, 商业银行由于受到存贷比、资本充足率等监管指标的限制, 亟待将其表内资产表外化以获取更大的利润。于是, 银信合作推出的信托贷款应运而生。下面以初始金额为△D的信托贷款为例作出说明: (见表1)

假设一家商业银行 (记为“0”) 与信托公司合作, 通过发行理财产品募集到资金△D, 并交付给信托公司发放信托贷款。由于理财产品属于表外业务, 无需缴纳法定存款准备金, 因此银行可将全部理财资金△D都用来发放贷款。当借款人贷到资金△D后, 将其存放于自己的开户行 (记为“1”) , 接下来这笔存款的派生方式就和一般的商业银行存款派生过程类似, 故不再赘述。

可见, 在法定存款准备金率rd一定的情况下, 由于商业银行发放信托贷款无需缴纳法定存款准备金, 整个社会新增△D的流动性。这一定程度上放大了商业银行的信用创造能力, 也增加了流通中货币供应量。

(二) 货币供应量对资产价格的影响

货币供应量对资产价格影响的理论主要以近代的货币数量论和现代的货币效应论为代表。

1、货币数量论

货币数量论是一种用流通中货币数量的变动来说明商品价格变动的货币理论, 具体可由费雪方程式说明:MV=PT, M指货币供应量, V是货币流通速度, P为物价水平, T为商品和服务的社会交易量。该理论假设在短期内货币流通速度V和交易量T保持不变, 则货币供应量M和物价水平P呈同向变动的关系。近年来, 随着资本市场的迅速发展, 许多学者提出应对费雪方程式做出相应的修正:MV=PT+S, 其中S为资本市场的货币需求。同样, 在假设短期内V、T不变的前提下, 当M增加并且P保持稳定时, 若要维持等式均衡, 则资产价格S也应当上升。因此, 当货币供应量增加时, 由于货币需求不变, 公众手中持有的货币量超过其意愿就会将其用于购买非金融资产或金融资产, 如股票、债券等。当过多的货币进入股票市场购买股票时, 股票价格会被抬高。

2、货币效应论

现代经济学家詹姆斯·S·杜森贝里、托马斯·梅耶等人认为, 人们持有的包括货币在内的各种资产的边际效应相等。当持有货币量的变化使货币的边际收益发生改变时, 人们就需要权衡各种资产的边际收益。当政府实行扩张性货币政策使货币供应量增加时, 人们手中持有货币的边际收益递减, 其他资产 (如股票) 的边际收益相应增加而更具吸引力, 于是人们转而购买股票, 股票价格上升。

四、影子银行影响资产价格的实证研究

(一) 模型设定及变量说明

由于本文探究的是影子银行发展对于股票价格的推动作用, 因此在实证分析时以股票价格作为研究对象, 讨论影子银行对其影响。根据Chen等 (1986) 提出的所谓“简单而又直观的金融理论”, 一个国家的股票市场价格指数通常会受到来自经济增长、利率和通货膨胀率等宏观经济因素的影响。因此, 综合相关理论和已有研究, 本文拟建立包括影子银行、股票价格和其他影响因素在内的VAR模型如下:

其中i表示滞后期阶数。

模型中各变量分别为:

SH:上海证券综合指数。本文选用上海证券综合指数来反映我国股票价格的总体水平, 以上证综指的月度收盘价作为观测变量。

SB:影子银行规模。由于学术界对影子银行构成的界定一直存在分歧, 以及影子银行的隐蔽性造成的数据获取困难, 因此有关影子银行的规模测算一直是对其进行实证分析的最大障碍。在已有研究的基础上, 本文将我国的影子银行界定为:商业银行理财产品、银信合作的委托及信托贷款、小额贷款公司、私募股权基金和民间金融。考虑到数据的可获得性, 本文选取了委托贷款、信托贷款和未贴现银行承兑汇票三类在我国影子银行规模中占有相当比重的信用中介活动来反映我国影子银行整体发展状况。理论上, 影子银行规模扩大, 上证综指上升, 因此预期呈现正相关关系。

GDP:国内生产总值。国内生产总值增加时, 社会总需求增加, 企业利润增加。根据股利折现模型, 企业能够支付给投资者的股息增加, 股票价格上升。

CPI:全国居民消费价格指数。物价高涨时, 政府往往采取紧缩政策, 控制货币发行, 经济增长速度放缓, 易造成股价下跌。另一方面, 高通货膨胀率使风险溢价上升, 故股利折现率增加, 导致股票价格下降。

IR:利率。利率上升时, 证券、基金公司等机构投资者拆入资金的成本增加, 将会减少股票市场的资金供给, 导致股票下降。本文采用全国银行间同业拆借7天加权平均利率来反映货币市场利率水平。

DEAL:股票成交额。将股票视为一种特殊的“商品”, 股票成交额即为其需求量。在供给不变的假设下, 需求增加会导致股票价格的上涨。相应地, 本文选择上证综指成交量作为该指标的观测变量。

以上各指标的数据来源:中国人民银行网站、国家统计局网站、同花顺软件。

本文选取上述六个变量2003-2013年间的月度数据进行观测, 共计132个样本数据, 采用eviews6.0软件进行分析。

(二) 数据预处理

由于本文选取的是月度数据, 因此首先采用Census X12法进行季节调整, 以消除季节变动造成的影响。另外, 考虑到所选样本数据为时间序列, 可能存在较强的趋势性而导致异方差, 因此在对其进行季节调整的基础上再取对数, 由此降低异方差性。

(三) 单位根检验

为了避免时间序列出现伪回归的问题, 首先对各序列进行ADF平稳性检验, 结果如 (表2) :

由表2可知, 模型中六个变量一阶差分序列的ADF统计量均小于5%显著性水平临界值, 这说明CPI、DEAL、GDP、IR、SH、SB均为一阶单整序列, 由此可进一步检验变量间的协整关系。

(四) Johansen协整检验

由单位根检验结果可知, 上述变量为同阶单整变量, 符合Johansen检验的前提条件。在根据AIC准则和SC准则确定最优滞后阶数为2之后, 协整检验结果如 (表3) :

从表3可以看出, 显著水平为5%的前提下, DCPI、DDEAL、DGDP、DIR、DSH、DSB之间至少存在5个协整向量, 说明上证综指和影子银行, 及其他影响因素间存在长期稳定的关系。根据Johansen检验输出的一个协整方程为:

从式 (2) 可知, 在短期, 影子银行的发展对股票价格的推动作用较为显著, 具体来说, 影子银行规模每扩大1%, 上证综指相应上升2.73%;物价指数同预期一样, 与股票价格呈负相关关系;上证综指成交量对上证综指的影响也较为明显, 这也与现实中二者的紧密关系相契合;国内生产总值对上证综指的正向推动作用最大, 可见上证综指能较好反映国民经济的运行状况;利率也对股票价格有正向效应, 这与前述理论不符, 但考虑到在短期, 若投资者对市场看好, 即使利率提高, 他们也会借入资金购买股票, 使股票价格上升。但从长期来看, 由于资金成本增加, 股票价格最终还是会下降。

(五) 格兰杰因果检验

为了研究影子银行和上证综指间的影响关系, 下面采用格兰杰因果法对其进行检验:

由表4可知, SH和SB都在10%的显著性水平下拒绝原假设, 影子银行是上证综指的格兰杰原因的概率为91.93%, 而上证综指是影子银行的格兰杰原因的概率是95.25%。这说明影子银行在推动股票价格的同时, 股票价格也反作用于影子银行, 即股票价格的上升, 也会使投资者对市场看好而增加各类资产的交易 (如私人股权基金) , 扩大影子银行规模。

(六) 脉冲响应分析

脉冲响应函数用于衡量来自某个内生变量随机扰动项的一个标准差的冲击对VAR模型中所有内生变量当前值和未来取值的影响。在本文建立的VAR (2) 模型基础上, 利用脉冲响应的方法, 让股票价格的各影响因素对股票价格进行冲击得到脉冲响应函数, 结果如 (图1-5) 所示:

注:图中横轴表示冲击作用的滞后期间数。实线表示脉冲响应函数, 虚线表示正负两倍标准差偏离带。

由图1知, 股票价格在受到物价指数的一个正向冲击后, 在前两期呈现正效应, 第3期之后迅速降至零下, 在第4期达到负效应最大值, 之后冲击效应缓慢趋近于零。因此, 物价指数的上升对于股票价格有负向的冲击效应, 但具有一定滞后期。这与实际经济中的现象一致, 物价上涨, 政府往往采取紧缩的货币政策, 而货币政策的传导具有时滞, 需要一段时间才能反映在股价上。

图2中, 给予股票价格一个正向的成交额误差冲击后, DSH在本期达到正效应最大值, 之后骤降至零以下, 第2期以后有所回升, 之后都呈现出正效应。这说明股票价格对于成交量的变化较为敏感。

如图3, 在本期给予股票价格一个关于GDP的单位正向冲击, 股票价格的波动初始为正, 在第2期上升至最大值, 之后迅速下降到零附近并保持稳定, 最终趋向于零。由此可见, 国内生产总值对于股价的影响在短期内更为显著, 影响力随时间递减。

图4中, 股票价格在受到利率的一个正向冲击后, 前两期呈现出正效应, 但之后迅速降至零以下, 并在第3期达到负效应最大值。之后略有回升, 但一直保持负效应并逐渐趋于零。这说明利率对于股票价格的影响存在时滞, 通常为2.5期左右, 这与前述协整方程的分析结果一致。

如图5, 初始时刻给予股票价格单位正向误差冲击后, DSH在本期呈现正效应并达到最大值, 之后冲击效应缓慢减弱并逐渐趋于零。由此说明影子银行的发展对于股票价格具有一定推动作用, 但这种作用力的大小随时间递减, 即短期内影子银行对股票价格的影响更为显著。从长期来看, 这种影响可能会受到经济系统中其他变量的干扰而逐渐被抵消。此外, 该图也说明了影子银行的发展对股票价格的正向推动作用较为稳定, 没有出现大幅度的波动。

五、结论及建议

(一) 结论

1、影子银行对资产价格有一定影响

虽然目前我国影子银行的发展处于初始阶段, 仍是以银行理财产品、信托贷款等体制内影子银行系统的形式存在, 但是从实证结果来看, 影子银行对于股票价格的推动作用已经较为明显, 并且在短期内效果更为显著。另一方面, 本文在实证过程中也发现影子银行和股票价格之间的推动作用是相互的, 即股票等金融资产的价格上涨也会反作用于影子银行, 但彼此的影响程度存在差异。由此可见, 影子银行与资产价格之间的影响机制较为复杂, 二者之间的关系也对货币政策提出了挑战, 加大了货币政策的调控难度。

2、影子银行会干扰货币政策

本文认为, 我国目前金融市场的发展尚不充分, 金融产品创新不足, 影子银行对资产价格的影响机制主要是通过货币供应量这一中间变量来传导的, 并且影子银行创造流动性影响货币供应量的过程存在较大隐蔽性, 受监管程度较低。因此, 传统的货币供应量已经难以完全涵盖流动性的真实水平, 这势必会对货币政策的有效性造成一定干扰。

3、有关后续研究

在研究影子银行对资产价格推动作用的过程中, 考虑到不同种类的资产性质及其所在市场的特点存在较大差异, 因而影子银行对资产价格的作用机制也不尽相同, 所以本文并没有采用目前研究中常用的加权资产价格作为研究对象, 而是仅以我国的股票市场为例进行说明。因此, 对于如房地产、期货等其他种类的资产, 影子银行对其价格的影响机制及程度是否会不同有待进一步研究。另一方面, 本文对影子银行的构成界定、规模测算及信用创造机制都是以我国目前的金融市场发展水平为前提, 所以随着我国市场化改革和金融创新的不断推进、资产证券化的发展, 影子银行对资产价格的作用机制也会发生改变, 有可能是影子银行创造的信用将直接形成对金融资产的需求而使其价格上升, 不再需要货币供应量的传导, 但具体情况仍有待后续研究。

(二) 相关建议

综上所述, 我国影子银行的发展对股票价格已经存在明显的影响, 二者之间的关系也对货币政策及金融监管提出了不小挑战。因此, 本文根据上述结论提出如下建议:首先, 货币政策在以物价水平为最终目标的同时, 也应当重点关注由影子银行的信用创造出的各类资产价格的波动状况, 以便在事前对资产泡沫进行控制;其次, 鉴于影子银行对货币供应量的干扰, 现有的货币供应量已不能完全覆盖真实的流动性, 因此货币当局宜采用以信用总量为主导的货币政策来消除影响, 将一些如影子银行的金融产品纳入货币统计范畴, 以更为准确地估计流通中的货币量, 同时加强对影子银行体系创造的金融资产存量和流量的变化进行统计和监测;由于目前我国影子银行的存在形式仍以银行理财产品为主, 因此有必要对银行理财业务进行规范以降低金融风险, 金融监管当局一方面要根据理财产品链条中各类金融机构的不同特点, 引入资本、流动性监控及信息披露监管, 另一方面可将银行理财产品等纳入存款类金融机构管理, 要求其缴纳法定存款准备金来控制风险。

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