我国利率投资效应产业差异实证研究

摘 要：本文主要分析了在市场经济体制下，利率对投资的基本作用和基本影响关系，并应用了向量自回归（Vector Auto Regression，简称VAR）模型，对利率投资效应产业差异进行实证研究。

关键词：利率 投资效应 模型 市场经济

中图分类号：F822 文献标识码：A 文章编号：1672-3791（2013）06（a）-0203-02

利率投资效应是指利率的变动对投资作用的效应，或者说是投资对利率变动的反应程度。利率与投资之间存在密切的关系。资金是企业运行的基本要素，而利率就是资金的价格。在市场经济体制下，企业的运行除了运用自有资金外，还需要对外部资金进行有效的利用。并在现有的资金规模下，最大限度的把资金用于能够为企业创造价值的地方，并且还要注重扩大资金运用的规模，主要包括三个方面：（1）资本市场融资；（2）利润的再资本化；（3）银行贷款融资。我国金融市场的发展还未成熟，企业的融资体系基本上还是以间接融资尤其是银行贷款为主，因为通常都是银行解决企业所需要的大部分资金，并且这种情况在短期内也不会改变，这表明银行利率是企业投融资的基本构成要素，对其有重要的影响作用。同时，利率不仅仅是银行融资得到直接成本，也影响债券的利率和价格，利率还在一定程度上反映了企业自有资金的机会成本。当利率较高时，企业的利息费用增加，融资成本上升，使用自有资金的机会成本也提高；同理，若利率较低，市场产品价格不变的情况下，企业的收益将有较少的一部分将用于利息支出，使企业的可支出利润增加，融资成本降低，使用资本的机会成本降低。综上所述，可以得出：结论：（1）利率直接影响到企业的投资行为；（2）通常情况下，高利率会抑制企业扩大投资的积极性，利低率则提高企业扩大投资的积极性。

利率与企业投资的关系说明了在市场经济体制下，利率对投资的基本作用与基本影响关系，然而这也要在一个基本的前提下才完全成立，就是企业是一个完全理性的市场行为主体，其投资决策的参考依据是自身盈利的大小，目标是实现利润最大化。但在实际的经营中，企业除了考虑实现利润最大化的目标之外，还会受到其他一些因素的影响和限制。一方面，企业即使是完全的市场主体，也会在不同的社会经济环境和形势之下，根据不同的企业战略制定不同的投资决策目标，在企业发展的某一阶段，其战略目标可能是实现市场占有率的最大化，那时企业的目标就是追逐市场份额，而暂时忽略当期的利润。在这种情况下，企业在进行投资决策时，最关注的便不是融资成本，即使利率相对较高，也仍然会扩大投资。虽然不同的hoFY0jV4eJOxel96EhikgQ==发展阶段企业有不同的目标，无论是以销售收入最大化为目标，还是以市场占有份额最大化为目标，企业最终的目的还是盈利，实现利润最大化，只不过是分阶段和分步骤实现的，而不仅仅只在某一个时间段上来实现利润最大化的目标。因此在探索较长时期利率与投资关系时，往往不考虑这个因素。相比之下，在处于不同产业或者是不同行业的情况下，具备一个完善且多样化的资本结构对企业来说是更重要的。因为有属于轻资产性质的行业，也有属于重资产性质的行业；有的行业股权资本占企业总资本比重较大，而有的行业债券资本占企业总资本比重较大；还有的行业固定资产占比很高，有的行业则流动资产比例较高等等。在不同情况下，企业具有不同的资本结构，就会对利率与投资的关系产生不同程度的影响。比如，有的产业属于资金密集型产业，而有的企业属于劳动密集型产业，那么资本密集型产业相对劳动密集型企业，其对利率的反应程度敏感性就更高。另一方面，从我国的实际经济发展情况看，还需要考虑一个特殊因素，即企业的性质。根据我国企业产权性质的不同划分，一般包括国有企业与非国有企业，而这两种不同性质的企业对融资成本的反应有很大的不同。一般情况下，国有企业的资本主要来自国家财政，受财政支持力度大，或者由于产权利益的关系，对于融资成本变化的反应程度就会相对敏感；然而非国有企业对利率的变化比较敏感，因为利率的变动对企业的利息费用会产生较大的影响。这种情况同样也适用于银行，目前我国的银行经营是自负盈亏、追求利润的，其经营原则是安全性、流动性以及盈利性。因此对于不同产权性质的企业，贷款的行为和倾向也会有所差别，其贷款往往比较倾向于那些偿债能力强、利息倍数高的对象。由此可见，在投资对利率的反应程度方面，企业的资本结构因素对其具有非常直接的影响，此外，企业的性质或其他社会方面的因素对其在一定程度上也将会起到相应的作用。

本文主要应用了向量自回归（Vector Auto Regression，简称VAR）模型，对利率投资效应产业差异进行实证研究。VAR模型将每个变量都当作内生变量，巧妙地避开了结构建模中需要对系统中每个内生变量关于所有变量滞后值函数的建模问题，所以VAR模型一般不需要前提约束条件，着重表现出数据作用的特点。也正是由于VAR模型具有的这些特点，这种模型被认为是一个最为实用的工具，并广泛应用于表现研究变量间动态关系方面。在使用VAR模型时不需要事先假定模型中利率的外生性或内生性，本文应用该模型对我国利率投资效应产业差异进行考察。

根据VAR模型基本形式分别建立全国整体经济的VAR模型和各产业（包括第一产业、第二产业、第三产业）的VAR模型，共两组。其中一组以实际固定资产投资额和实际贷款利率为内生变量，另一组以金融机构实际贷款额和实际贷款利率为内生变量。

对于利率R，本文选用的数据是“一年期金融机构法定贷款利率”，由于实际情况的复杂性并且为了便于分析计算，因此需要对原始数据进行一些相关处理。首先，在相同的年分中，可能存在利率不相同，对这些数据处理，本文将采用加权平均法，即以该利率存在的时间长度为权数进行加权平均，即可得到该年度的“一年期贷款的名义利率”。此外，投资中所面临的通常是实际利率，因此实际利率就用加权平均利率减去通货膨胀率。对于投资I，本文采用两个变量作为代表，分别是“全社会固定资产投资”和“金融机构贷款总额”。

在20世纪90年代之前，我国贷款利率波动平稳，大部分都在7%～8%之间，并且是单边上扬；与此同时在20世纪90年代以前，我国对第一、二、三产业的所有固定资产总额的统计方法与口径都与之后有所不同，因此本文利用20世纪90年代之后的数据，主要选取了1990—2009这20年间全国和各产业年度相关数据。对于“贷款总额”变量，考虑到现实情况以及该数据的可得性，以“金融机构短期农业贷款余额”作为第一产业投资情况的考察变量，以“金融机构短期工业贷款余额”与“金融机构短期建筑业贷款余额”的加总来考察第二产业的投资情况，以“金融机构短期贷款余额”与工业、农业、建筑业的短期贷款余额之和相减所得的差来代表第三产业的投资情况。同样数据样本是1990—2009年的相关数据。本文采用的有效时间序列变量分别为：实际贷款利率（RR）；全国实际固定资产投资（RFAI），第一产业实际固定资产投资（RFAI01），第二产业实际固定资产投资（RFAI02），第三产业实际固定资产投资（RFAI03）；全国银行实际贷款总额（RL），第一产业实际贷款总额（RL01），第二产业实际贷款总额（RL02），第三产业实际贷款总额（RL03）。

为了解决时间序列中可能存在的异方差问题，减少样本数据的波动性，同时又保持相关序列的特性，本文利用对数对这些已得数据进行相关调整。对数变换后的时间序列变量主要是：实际贷款利率（RR）；全国实际固定资产投资（LNRFAI），第一产业实际固定资产投资（LNRFAI01），第二产业实际固定资产投资（LNRFAI02），第三产业实际固定资产投资（LNRFAI03）；全国银行实际贷款总额（LNRL），第一产业实际贷款总额（LNRL01），第二产业实际贷款总额（LNRL02），第三产业实际贷款总额（LNRL03）。

通过验证可知，当利率被施加一个正向冲击时，全国第一、二、三产业的固定资产投资明显受到影响，即利率对投资的影响作用很显著，并且各产业受到的影响明显不同，主要是表现在影响的程度和方向上。具体分析如下：第一产业在1990—2009年之间的响应方向全部为正，与利率和投资额呈负相关的理论相悖，这说明在我国利率对第一产业的固定资产投资影响不显著；同时第一产业的响应和累积响应曲线几乎呈一条直线，也表明第一产业投资受利率影响不显著，对利率变化的响应不强。然而从实证结果可以看出，第二、三产业的固定资产投资受利率的影响比较显著，两者均滞后一期便呈现出负向反应，且在二期时第二产业（0.023802）<第三产业（0.067256），第三产业在第二期便出现响应峰值。从最大响应程度来看，第二产业（0.031665）<全国（0.031719）<第三产业（0.067256）；从最大累积响应来看，第二产业（0.087827）<全国（0.120166）<第三产业（0.129733）。由此可以得出第二产业固定资产投资对利率的敏感性较弱，明显低于第三产业也和全国平均水平。

通过验证可知，当利率被施加一个正向冲击后，第一、二、三产业的金融机构贷款额度均表现出显著的变化性，并且不同的产业差距大。具体分析如下：以“金融机构贷款额”作为第一产业投资变量衡量投资情况，第一产业对利率的响应程度以及速度的显著性明显强于“固定资产投资”，主要原因可能是由于第一产业的固定资产投资中有很大一部分是受国家政策控制的，受政策规划和预算影响，与利率成本和预期收益关系不大。通过分析还得出第一、二产业的贷款额分别滞后一期、二期发生负向方向的响应，第一产业（0.006540）<第二产业（0.012116），说明第一产业贷款额度的利率敏感性明显弱于第二产业；而第三产业直到第五期才发生负向响应（0.010925），这可能是由于第三产中包含的行业较多，很多行业受利率变化影响较小，但从整体上看，影响程度还是较为强烈，因此第三产业贷款额的利率敏感度也比较高。从最大响应来看，第二产业（0.046251）>第一产业（0.031800）>第三产业（0.030392）；从最大累积响应来看，第一产业（0.038340）<第二产业（0.046251）<第三产业（0.048564）与前述结论大致相同。

从以上所述可以发现，第一、二产业的固定资产投资额对利率的敏感性较高，而第一、二、三产业的贷款额度明显受到利率的影响，不过不同产业其受到的影响程度不同。第一产业的利率投资效应明显弱于第二产业；而第二产业在以“固定资产投资”为投资变量时其利率投资效应明显弱于第三产业，在以“贷款额”为投资变量时则略强于第三产业。因此可以得出结论，利率投资效应在我国的各产业中都存在显著的不同。

通过方差分解可以判断利率对全国和各产业相关投资变量的影响权重。方差分解的结果表明我国利率对各产业固定资产投资的贡献存在较大差异，与脉冲响应分析结果基本一致。按利率的贡献大小排序为第三产业（77.0%左右）>第一产业（12.5%左右）>第二产业（9.2%左右）>全国（6.5%左右）。从以上可以看出第一、二产业的固定资产投资贡献率明显低于第一产业，由此可见，利率投资效应在我国的第一、二、三产业中的影响明显不同。

根据方差分解的结果可知，我国利率对各产业金融机构贷款额的贡献存在差异，与脉冲响应分析的结果基本一致。按利率的贡献率大小进行排序：为第二产业（58.0%左右）>全国（48.5%左右）>第一产业（26.0%左右）>第三产业（9.5%左右）。利率对产业贷款余额的贡献率方面，第一、三产业明显低于第二产业，这说明，在以金融机构贷款额作为投资的衡量指标时，我国利率投资效应在第一、二、三产业中显著不同。

同时，以不同变量作为投资的衡量指标与利率建立的VAR模型进行方差分解，其结果存在一定的差异，该差异主要表现在第三产业上：利率对第一产业、第二产业固定资产投资总额的贡献率显著低于第三产业；但利率对第二产业金融机构贷款额的贡献率明显要高于第三产业，这也和脉冲响应分析的结果基本相同。

通过综合脉冲响应和方差分解分析的结果，可得出本文的结论：在我国利率投资效应十分明显，并且显著的产业差异，同时第二产业和第三产业的利率投资效应比于第一产业强；而当投资变量是固定资产投资总额时，利率对第三产业的影响明显强于第二产业；当投资变量是金融机构贷款额时，利率对第三产业的影响减弱，低于第二产业，但敏感度仍然很高。

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