我国金融市场利率粘性研究——基于时变参数随机波动模型分析*

周 源，陈 冀

（1.南京大学理论经济学博士后流动站，江苏南京210093；2.中国人民银行南京分行金融研究处，江苏南京210004；3.交通银行金融研究中心，上海200120）

一、引 言

自2013年起，中国金融改革明显提速，政府和相关监管机构陆续推出了一系列对中国金融市场影响深远的改革举措。2013年7月19日，人民银行宣布全面放开贷款利率管制；2013年10月25日，贷款基础利率集中报价和发布机制正式开始运行；2013年12月8日，人民银行发布了大额可转让存单的发行和交易细则；2015年10月24日，取消存款利率上限限制，我国利率管制基本放开。建立一个由市场决定的、能够高效配置资源的金融市场已经成为现阶段中国金融改革的重要目标之一，其基础在于透明的资产定价，使得投资者能够有效地管理投资收益和其所承担的风险。一个能够高效配置资源的金融市场，其利率必定是由市场金融资源的供给所决定。市场化程度高的利率能够更有效地传导中央银行的政策意图，并且更加透明合理地对信贷资源进行分配和定价。同时，通过利率市场化的金融创新，能够进一步提高金融市场的运转效率和活力。

为促进金融市场发展，建立完善的市场化利率定价机制，人民银行于2007年推出上海银行间同业拆放利率（Shanghai Interbank Offered Rate,SHIBOR），银行间回购定盘利率和贷款基础利率。目前公布的SHIBOR品种包括隔夜、1周、2周、1个月、3个月、6个月、9个月及1年共计八个品种。银行间回购定盘利率由人民银行授权同业拆借中心自2006年3月8日起每天对外发布。银行间回购定盘利率品种包括隔夜、7天、14天三个品种。贷款基础利率集中报价和发布机制（Loan Prime Rate,LPR）于2013年10月25日起正式运行，LPR为长期限的贷款提供了新的指标。

经过多年的发展，我国短期利率的市场化水平已经获得极大地改善，然而利率是否能够充当货币政策价格调控工具，是否能够有效地传导中央银行的政策意图，是否能够合理地配置市场金融资源，还取决于一个非常重要的环节，即货币市场利率与信贷市场利率之间的传导效率，即“利率粘性”。粘性理论是当前宏观经济学主要流派新凯恩斯主义的理论基础，具体包括工资粘性和价格粘性，新凯恩斯主义利用粘性理论来解释宏观经济的波动，在此基础上提出刺激总需求的政策主张。价格是具有粘性的，那么利率作为货币的价格，是否也有粘性呢？

由于货币市场利率对于体现中央银行意图的政策利率反应较为迅速，信贷市场利率反应相对“迟钝”，如果存在利率粘性、并且利率粘性越高，货币市场利率与信贷市场利率之间的同步性越差，进而会降低利率调控机制的传导效率，不利于实现价格调控目标。由此，笔者认为当前我国利率市场化已经进入全新阶段的背景下，深入研究分析我国当前利率体系中所存在的利率粘性及其动态变化趋势非常有必要。把握好银行贷款利率对货币市场利率变动反应的程度和速度，对于进一步理顺货币政策传导机制，在此基础上加强货币政策的有效性，提高金融市场活力，实现精确调控具有重要意义。

二、研究背景

在规范的货币政策模型中，政策利率和零售贷款利率之间的关系很少被关注。实际上，相对于政策利率或货币市场利率、零售贷款利率，尤其是长期贷款利率与企业和家庭的金融行为关系更为密切[1]。通常研究货币政策的文章都假定经济系统中存在惟一的利率品种，并未对货币市场利率和信贷利率进行有效的区分[2]，这就存在一个隐含的假设：中央银行能够有效地通过政策利率或短期市场利率控制或影响企业和家庭的经济行为。然而客观事实告诉我们，这样的假设在现实中不完全成立。

近年来，越来越多的学者开始关注“利率传导性（interest rate pass-through）”这样一个概念，其实也就是研究政策利率或货币市场利率在多大程度上影响信贷市场利率。部分实证研究也证实，对于某些经济现象，使用贷款利率能够获得比使用政策利率更好的解释。比如：Tillmann[3]通过实证分析，如果使用贷款利率替代政策利率来构建的“菲利普斯曲线[4]”，能更好地解释美国和英国的通货膨胀现象。因此，Tillmann认为，规范的价格型货币政策模型需要对政策利率（短期利率）与零售贷款利率进行有效地区分。

在欧洲，由于欧元区建立后“政策利率”的单一性，导致欧洲中央银行于2008年再次强调金融市场的集中度问题是欧元区最值得关注的问题之一。单一的政策利率，对欧元区内不同国家产生了不同的影响结果，主要原因就在于欧元区国家在“利率粘性”方面的异质性。大量的欧元区金融一体化的实证研究，也将落脚点放在了货币市场利率与信贷市场利率之间传导性以及国家之间利率传导的异质性之上[5-8]。欧洲的事实表明了利率粘性的客观存在，且影响了利率政策的传导性和调控效率，进而影响到了整个欧元区金融市场的集中性。

对于利率粘性产生的原因，国外研究者将其归纳为三个方面：一是贷款利率存在调整成本[9-10]；二是贷款利率存在跨期的“合同效应”[11-13]；三是银行贷款市场的竞争状况，在完全竞争、垄断或寡头垄断的贷款市场中，从货币市场利率的变动传递到零售贷款利率的程度是不同的[14]。这些针对利率粘性产生原因的研究提供了一个可观测的利率粘性微观基础。

宏观地看待利率粘性问题，即是直接检验货币市场利率与银行零售利率之间的相关关系。货币市场利率的变动表示商业银行边际成本的变化，这种变化可能会促使银行调整贷款利率，这样就形成了货币市场的批发利率变化向银行零售利率的传导。Borio认为，从货币市场利率向银行零售利率传导速度越快、传导程度越完整，那么利率市场化的水平就越高[15]。

国内关于利率粘性的实证文献很少，戴国强等利用协整和线性回归方程分析了商业银行贷款利率的粘性，他们认为，我国货币市场利率和商业银行贷款利率不存在相关关系，也就是不存在贷款利率的粘性[16]。他们的研究采用的是2004年以前的数据，而近年来我国利率市场化状况发生了很大的改观；而且“不存在相关关系”的判断也和我们直观的感受不一致。

对我国金融市场利率粘性状况进行实证研究具有重要意义。而且，由于我国的银行存贷款利率水平在很长的一段时期内都处于管制状态，其利率的确定参照中央银行的存贷款利率基准进行浮动，这一点与国外利率自由化程度较高的国家存在显著的差异。随着我国利率市场化进入新阶段，存贷款利率管制也已经放开，我国市场的利率粘性是否存在？其程度、变化趋势如何？文中接下来的部分将围绕此问题进行展开。

三、中国市场的利率粘性分析

（一）中国货币市场与信贷市场利率粘性关系

如前文所述，我国的信贷市场利率与欧美发达国家有很大的不同，并且我国目前并未形成一个货币市场上的“政策利率”基准，因此针对我国利率粘性问题的研究角度和方法需要反映出我国的特点。

近年来，我国的利率市场化水平得到进一步长足的发展，商业银行贷款利率与货币市场利率之间的相关关系也在逐渐发生变化，尤其表现在期限较短的利率水平上。图1、图2显示了2006—2014年我国人民币加权贷款利率与同等期限银行间同业拆借利率的趋势（数据来源：Wind数据库）。通过直观地观察可以发现：一方面，近年来，我国商业银行贷款利率与货币市场利率在走势形态上具有一定的相似性，趋同性在逐渐增强；另一方面，信贷市场利率与货币市场利率之间的“离差”整体处于收缩的趋势，这也间接说明我国利率市场化水平在逐渐提高，利率管制对利率市场化所带来的阻滞正在逐渐削弱。为了测度这种趋势性的变化，下面将构建时变参数随机波动模型对近年来我国利率粘性（利率传导性）动态特征进行量化分析。

图1人民币贷款基准利率与SHIBOR走势图（期限：6月）

图2 人民币贷款基准利率与SHIBOR走势图（期限：1年）

（二）我国利率粘性估计模型的构建

考虑到我国金融改革与利率市场化快速发展的实际情况，我们认为定参数结构的计量方法不能适用于检验我国金融市场上的利率粘性关系，因此本文采用估计变参数的贷款利率曲线的参数结构，以达到检验和评估我国利率粘性现状及趋势的目的。

Teranishi在2008年提出了一个贷款利率曲线的结构化模型，形如：

其中Rt为t时刻的贷款利率，Et为期望算子，it是货币市场利率。 λ1、λ2、λ3都是大于0的参数，其中 λ1、λ2、λ3分别为：

φ是Calvo参数，其表示了银行根据货币市场利率主动对贷款利率进行动态调整的概率，β为贴现因子。本文在此基础上进行了改进，采用TVP-SV模型重新定义了贷款利率结构曲线，估计方程如下：

时变系数λt满足如下关系：

随机波动参数ht为：

模型中的时变参数λt不再固定以充分体现利率粘性发生的结构性变化。此时，

φt为Calvo参数的动态版本。如此构造的时变参数随机波动模型具有非线性高斯状态空间模型的特征，本文将采用马尔科夫链蒙特卡洛模拟的方法对模型的参数进行Bayesian估计（Chib和Greenberg,1996）。在对模型进行参数估计前，我们假定各自的先验分布分别为：

（三）基于MCMC算法的利率粘性系数估计

采用Shephard和Pitt（1996）、Watanabe和Omori（2004）提出MCMC抽样方法进行参数估计的迭代，图3显示u、η、λ93、φ93几个参数的10000次MCMC抽样估计结果（截去前4 000次结果）。

图3 的MCMC抽样估计结果（左：抽样路径；右：后验分布）

从图3的估计结果中，我们可以根据左列各个参数的抽样路径判定各个参数的估计结果收敛，估计结果可靠。由于篇幅所限，图3中仅仅选取了样本最后一期参数的估计结果。表1中列出了参数λt最后10期的后验分布估计的描述统计结果，从结果中可以看出，λt在最后10期的均值趋于稳定，维持在0.255水平附近，这同样也表明TVP-SV模型的参数估计结果收敛稳健。

通过对TVP-SV模型的参数估计，可以得到两方面的结论：

第一，通过数量方法证实，我国货币市场利率与银行贷款利率之间存在弱滞后传导影响关系，即“同步性”特征。结合式（5）可知，仅当时变参数λt在样本期各个时刻皆显著为0时，可认为我国货币市场利率和银行零售贷款利率间不存在相关关系，然而实证结果表明 λ1至 λ93都在0.25左右，显著不为0。这也就证实我国货币市场利率与信贷市场利率之间的联动关系虽然受到“利率粘性”的干扰，但这种联动关系仍然客观存在。事实上，央行所发布的人民币贷款基准利率为我国货币市场利率与银行贷款利率之间建立起滞后传导影响关系的“桥梁”，时变参数模型中参数λt显著不为0，也即是证实了这一点。

表1 参数最后10期后验分布描述统计表

表1 参数最后10期后验分布描述统计表

参数λ84 λ85 λ86 λ87 λ88 λ89 λ90 λ91 λ92 λ93均值0.2542 0.2543 0.2545 0.2548 0.2545 0.2549 0.2551 0.2551 0.255 0.2546标准差0.2402 0.2408 0.2411 0.2414 0.2421 0.2426 0.2429 0.2433 0.2435 0.2436 MC误差0.002862 0.002847 0.002814 0.002811 0.002856 0.002871 0.002832 0.002842 0.002864 0.002857 2.5%分位数-0.158-0.1538-0.1588-0.163-0.1664-0.1664-0.166-0.1691-0.1706-0.1679 97.5%分位数0.7766 0.7804 0.782 0.7792 0.7823 0.7819 0.7822 0.7807 0.7809 0.7807

实证表明，模型估计结果基本与我国的现实相符。正如前文所述，我国利率市场化改革的关键步骤集中在近几年。商业银行零售贷款利率的松绑直到2013年7月才正式实施，存款利率则在近期刚取消管制。即使利率管制已经基本取消，但利率市场化并非已鸣金收兵，相反地，由于利率放开时间并不长，商业银行自主定价能力还不强。因此2007年至今的大部分时间里，商业银行零售贷款利率仍以中央银行公布的基准利率为参照进行浮动，这也解释了为什么我国金融市场上的利率粘性时变参数在过去几年内没有出现较大的趋势性变化。

图4 我国利率粘性时变参数估计均值变化趋势图

四、结论和建议

（一）结论

本文采用时变参数随机波动（TVP-SV）模型，对我国金融市场利率粘性进行了实证研究，结果表明，我国货币市场利率与商业银行贷款利率之间存在弱滞后传导影响关系，我国金融市场的利率粘性存在，利率粘性还比较高。并且，我国金融市场的利率粘性状况比较稳定，近年来未发生实质性变化。这其中，既有制度性因素，我国利率市场化改革主要在近几年集中推进，贷款利率完全放开时间不长；同时也存在市场因素，商业银行利率自主定价能力并不强。未来随着我国金融业态和产品不断丰富，金融参与主体不断壮大，金融市场不断扩容以及市场交易量节节攀升，下一步货币政策调控手段将逐步由数量型向价格型过渡。目前我国利率市场化改革进入了崭新阶段，各个金融市场之间的联动也就更加有效率，政策利率的传导和引导效果也就更加显著，届时我国金融市场上所存在的利率粘性则将进一步改善。

（二）建议

发达国家的经验表明，即使在一个存贷款利率自由化程度很高的国家，利率粘性现象仍无法避免，可以采取的措施只是寻找降低利率粘性的办法以畅通利率传导渠道，改善金融资源配置效率。

1.进一步畅通利率传导机制

首先，要加快培育形成能够被中央银行有效调控、对市场产生广泛影响力的政策利率。在利率管制基本放开的背景下，需要建立健全政策利率调控机制，以形成畅通的从货币当局到金融机构再到企业的利率传导机制，实行以利率为目标的价格型调控。短期利率方面，包括短期回购利率、常备借贷便利（SLF）利率等利率工具，中长期利率方面，包括再贷款等传统工具，也包括中期借贷便利（MLF）以及抵押补充贷款（PSL）等近期推出的利率工具。为配合政策利率的建设，可以构建利率走廊调控模式。利率走廊需要由中央银行构建，通过向金融机构提供的存款、贷款便利业务，形成利率的一个区间，例如上限可以是常备借贷便利利率，下限是超额存款准备金利率，这样就可以引导市场利率在政策利率附近波动。在此基础上，待政策利率体系成熟后，可以逐步取消存贷款基准利率。

其次，要继续健全收益率曲线。针对金融市场中长期利率产品较少的状况，要积极发展债券市场，丰富债券品种与期限结构，提升债券市场的深度和广度，健全国债收益率曲线。货币市场、信贷市场的利率可以按照短期回购利率、上海银行间同业拆借利率（Shibor）、国债收益率等来确定。在此基础上形成完善的市场收益率曲线，通过中央银行的宏观调控来影响收益率曲线，理顺利率传导机制。

2.提升金融机构利率定价能力

首先，要建设科学合理的存贷款定价系统。要提升信贷数据质量，为定价系统建设提供坚实的数据保障。运用国际国内先进的定价模型，结合金融机构实际情况，开发更新好存贷款定价模型。模型的建设中要考虑外部经济周期的影响，将定价系统放到更长的时期来考虑和完善。目前金融机构还要加快建设存款定价系统，要综合考虑资金成本率、管理成本率、目标收益率，以此判定存款定价基准，要整合好客户细分、业务处理、效益计算等关键流程，实现客户精细化、差异化的定价。

其次，要开展好内部资金转移定价。金融机构内部资金管理要从规模管理的方式向价格管理的方式转化，发挥资金价格在机构内部经营中的导向作用。要推行全面成本管理，在金融机构内部划分好成本中心和利润中心，做到科学地将成本分摊到各部门。要做好对分支机构资金定价的授权和分权，在履行必要管理程序的条件下，扩大分支机构的资产负债定价权，使得分支机构更有效地面向一线客户开展营销和服务工作。通过以上方式，使得内部资金紧紧围绕外部资金价格来周转，从金融机构层面降低利率粘性。