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经济•财会
 
利率市场化背景下LPR改革的宏观经济效应
双击自动滚屏 发布者:guangminglw 时间:2024-5-2 11:40:47 阅读:44次 【字体:

利率市场化背景下LPR改革的宏观经济效应


关键词:利率政策利率市场化


徐明文 刘义圣

摘要:利率市场化是金融供给侧结构性改革的核心内容之一,必须始终坚持发挥市场在利率形成中的决定性作用。LPR机制的形成为疏通货币政策传导机制、丰富报价内容与方式、推进利率市场化改革迈出了重要一步。基于TVP-VAR模型,采用2013年10月至2022年12月的月度数据,分别绘制LPR、M2与物价水平、经济增长的不同提前期脉冲响应函数图和时点脉冲响应函数图,利于分阶段探讨LPR、M2的价格效应与经济增长效应的特征。研究结果表明,随着利率市场化的推进,M2对经济增长的逆周期调节作用逐渐减弱,对物价水平的调节作用较显著,LPR对经济增长和物价水平的逆周期调节效果均显著,但同时两者的逆周期调节效果都受到宏观经济波动与利率市场化程度的影响。因此,应根据政策目标选择货币工具,提高LPR市场化程度,加强LPR与财政政策的协调及建立完善的风险管理机制。

关键词:LPR改革;货币政策传导机制;利率市场化;利率政策

基金项目:国家社会科学基金项目“利率市场化后央行基准利率问题研究”(14BGL028)

中图分类号:F832.4文献标识码:A文章编号:1003-854X(2024)04-0030-09

一、引言和文献综述

利率是资金的价格,对宏观经济运行发挥重要的调节作用(1)。利率市场化是金融供给侧结构性改革的核心内容之一,必须始终坚持发挥市场在利率形成中的决定性作用。2019年8月,中国人民银行(以下简称央行)完善贷款市场报价利率(Loan Prime Rate,以下简称LPR)形成机制,从报价内容、形成方式等方面提高了LPR的市场化程度。LPR改革后,贷款利率的报价方式以1年期中期借贷便利(MLF)利率为基础,再加上一定点数形成,而MLF利率是通过市场化招标方式来决定的,因此,贷款利率的定价基准由原来的中央银行贷款基准利率转换为LPR,从而更加市场化。从实施情况来看,LPR已成为银行贷款利率的基准,大多数金融机构的贷款利率都以LPR为定价参考,LPR的形成为疏通货币政策传导机制和推进利率市场化改革迈出了重要一步。

2019年LPR推出以来,受到学术界的广泛关注。一方面,学界主要从宏观角度研究LPR在打破利率双轨制、提高货币政策传导效率以及推动利率市场化等方面的作用;另一方面,学界从微观角度探讨LPR改革对于商业银行防范风险、企业融资等的作用。从宏观角度来看,较为一致的观点认为LPR的形成有利于疏通货币政策传导机制,推进利率市场化进程。李宏瑾采用格兰杰因果分析论证我国利率双轨制与体制性矛盾下的风险溢价导致了我国货币政策传导机制不畅(2)。王雷和张自力认为LPR的推出进一步提高了利率传导效率(3)。徐宁等认为,LPR有效打通了货币政策的利率传导路径(4)。孙秋枫和吴梅认为,LPR对利率市场化的推动作用主要集中在贷款利率及存款利率的传导方面(5)。在对存款利率传导上,LPR改革后存款定价的市场化程度有所提升,货币市场利率变动对存款利率变动的传导效率有所提高(6)。但监管套利、金融市场不成熟等造成的市场分割问题导致市场化利率在“形得成”和传导方面存在障碍(7),短期利率向中长期利率传导受到阻碍,此时应选择中长期利率作为操作目標,因而LPR新机制是金融市场不完美阶段的最优选择(8)。宋光宇运用合成控制法和静态面板固定效应模型证明了LPR报价行制度在跨周期调控方面具有积极的作用,并从探索报价行制度的结构性引导作用、发挥价格型工具的跨周期调节作用等方面提出了政策建议(9)。也有学者认为,现阶段的LPR改革存在一定局限性,并没有从本质上打破利率双轨制,仅仅是利率市场化改革的过渡阶段,并且LPR机制实施没有考虑我国信用扩张结构的动态变化(10),LPR锚定政策利率的MLF占银行负债比重相对较小(11),距离利率市场化改革目标还有一段距离。

从微观角度看,LPR改革能否起到畅通货币政策传导机制、推进利率市场化并实现货币政策逆周期调节作用的关键在于商业银行风险承担水平、贷款利率定价以及企业融资成本。汤奎认为,LPR改革将使商业银行存贷利差收窄,盈利压力增大,风险定价能力面临更大挑战,同时将重塑商业银行风险偏好,加剧行业分化(12)。戴梦珂认为,LPR改革使得银行优质客户的利率议价能力增强,银行不得不降低客户评级以追求更高水平的风险溢价来实现既定的利润目标(13)。刘妍和郭红玉等采用DID等方法证实了LPR改革会导致银行利差收窄、竞争加剧、风险提升(14)。还有学者对LPR影响贷款定价、增大银行风险的原因进行分析。利率并轨影响银行的生息资产占比、管理决策层的风险偏好、信用风险、运营成本占比,导致其净息差水平下降,进而影响商业银行的存贷款定价能力(15)。LPR改革会降低银行贷款利率,进而降低资产收益率和增加存贷比,从而增大银行风险,影响银行经营的稳定性(16)。在LPR对中小企业融资影响上,殷秀仙等实证检验了LPR机制改革的影响,发现中小企业融资规模显著提升、融资成本显著下降(17)。曹立伟和张建军进一步探讨LPR改革在化解我国中小企业融资困境中所产生的影响及其应对策略(18)。王霞和朱艳芳认为,相较于2013年LPR改革,2019年的LPR新机制改革降低了中小企业的融资成本(19)。

现有文献从宏观、微观两个角度对LPR改革效应进行分析,为本文的进一步研究奠定了坚实基础,但存在两个方面的不足:其一,学界对LPR改革的宏观经济效应研究集中于理论阐释;其二,既有文献对LPR政策有效性研究选取样本有限,且未对其进行比较研究。本文从宏观角度采用TVP-VAR模型检验LPR改革影响货币政策目标传导的时变特征,并将货币供应量引入模型进行对比分析,为完善LPR机制、深化金融供给侧改革提供决策参考。

二、LPR的传导机制分析

研究LPR改革的宏观经济效应,需要了解我国货币政策调控框架。一般而言,我国货币政策调控框架主要包括货币政策操作目标、中介目标以及最终目标。货币政策操作目标主要包括基础货币及准备金;货币政策中介目标主要有价格型中介目标和数量型中介目标。数量型中介目标主要包括M2和社会融资规模等,价格型中介目标主要指中长期利率。中介目标在不同国家以及不同金融发展阶段不尽相同(20)。发达国家金融市场一般采用的是价格型中介目标,随着利率市场化改革的推进和金融市场的发展,数量型中介目标的可控性与经济的相关性明显下降(21),由数量型调控模式转向价格型调控模式并推进利率市场化是大势所趋。货币政策最终目标一般包括金融稳定、稳定物价、充分就业、经济增长和国际收支平衡。《中国人民银行法》明确规定,我国货币政策的最终目标是保持货币币值稳定,并以此促进经济增长。因此,中国货币政策在实际实施过程中,主要是盯住物价稳定和经济增长两大目标(22)。

在利率市场化条件下,畅通的货币政策传导机制是货币政策→操作目标→中介目标→最终目标,具体如图1所示。央行通过法定存款准备金、再贷款再贴现以及公开市场操作等工具有效调节银行的准备金及基础货币,银行再通过准备金及基础

图 1 货币政策传导机制

货币等操作目标去影响中介目标,由中介目标传导至最终目标。过去,我国存在着利率双轨制,在计划轨端,商业银行存贷款利率参考存贷款基准利率,进而影响信贷市场利率,最终影响产出、通货膨胀等经济指标;在市场轨端,央行通过操作政策工具调节市场短期利率,通过调整货币市场利率进而对资本市场利率及信贷市场的中长期利率产生作用,最终影响产出及物价水平等。市场轨的市场利率与计划轨的存贷款基准利率在传导过程中会形成信号交叉,这会严重影响货币政策有效性,有时甚至会产生反向作用(23),利率市场化可以提高货币政策调控的有效性(24)。

2013年7月,为打破利率双轨制带来的弊端,央行取消了对贷款利率浮动下限的管控,贷款端利率市场化改革正式启动。2013年10月25日,央行正式推出LPR集中报价与发布机制,LPR是商业银行对其最优质客户执行的贷款利率。我国LPR报价行最初有十家商业银行,均为综合实力较强、具有较大影响力且具有自主定价能力的银行。该机制推出后,银行贷款利率仍参照贷款基准利率,LPR与贷款基准利率走势长期保持同步,缺乏弹性,因此其市场化程度不高。

为畅通政策利率向市场利率的传导渠道,实现贷款利率与市场利率的“两轨并一轨”,有效降低企业融资成本,服务实体经济,2019年8月,央行改革完善LPR形成机制(25)。新LPR机制以公开市场操作利率MLF为锚,根据18家报价行(后扩展至20家)的成本加成形成,18家報价行的成本加成则是基于市场化利率的信息。此次改革通过不断扩大MLF规模来影响商业银行的中长期信贷利率,直接实现中期利率向中长期利率的传导。央行不再对终端信贷利率进行直接调控,LPR锚定政策利率MLF后,打通了政策利率与市场利率之间的通道,即由政策工具直接影响中介目标,进而影响产出等宏观经济指标,提高了货币政策传导机制的有效性。

三、研究设计

本文借鉴Primiceri等(26)构建的时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型研究LPR对经济增长和物价水平的影响,同时将货币供应量引入模型与LPR作对比。本文设定基本的结构向量自回归(VAR)模型,在此模型的基础上允许参数随时间改变,将VAR模型扩展至TVP-VAR模型。该模型能够捕捉到经济结构的变化,能够更好地刻画各变量之间的动态时变关系。

(一)模型构建

在进行TVP-VAR模型的构建之前,本文构建VAR模型如下:

Ayt=F1yt-1+…+Fs yt-s+μt (1)

其中长度为k的列向量yt为内生变量;k×k的矩阵A为下三角矩阵,其元素代表变量之间的同期影响;k×k的矩阵Fi(i=1,…,s)表示变量滞后项对当前项的影响;长度为k的列向量μt为随机扰动项,服从相关性为0的多元正态分布:

μt~N(0,ΣΣ)

Σ=diag(σ1,…,σk )

方程(1)左右两边同时乘以A-1,得

Yt=A-1F1 yt-1+…+A-1Fs yt-s+A-1μt

进一步简写成

Yt=B1 yt-1+…+Bs yt-s+A-1μt (2)

进行参数向量化操作,得到长度为k2s的列向量:

β=[vec(B1) …vec(Bs)  ]

对内生变量滞后项作对应的堆叠变换,得到矩阵维度为k×k2s的矩阵Xt:

Yt=Xt β+A-1Σεt, εt~N(0,Ik) (3)

将时不变参数β、A和Σ修改成时变参数,则得到TVP-VAR模型:

yt=Xt βt+At-1Σtεt, εt~N(0,Ik ) (4)

根据Primiceri和Nakajima等(27)相关研究,进行如下的向量化操作:

at=[a21,t,a31,t,a41,t,…,akk-1,t]

ht=[log(σ2i,t),…,log(σ2kt)]

其中元素aij,t为矩阵At下三角中的元素。

TVP-VAR模型有很多参数需要估计,有必要减少参数的数量,假定时变参数服从随机游走过程:

βt+1=βt+uβt ,uβt~N(0,Σβ )

At+1=at+uat ,uat~N(0,Σa )

Ht+1=ht+uht ,uht~N(0,Σh )

其中t=s+1,…,n。假定随机扰动项uβt,uat,uht相互之间是不相关的,于是有

βs+1~N(μβ0, Σβ0),as+1~N(μa0, Σa0),hs+1~N(μh0, Σh0)

(二)变量选取与参数估计

1.变量选取

在传统的凯恩斯经济学模型中,货币政策的传导机制为:货币政策影响利率,利率对经济主体持有货币的机会成本产生影响,进而改变投资和消费决策,经济主体的投资和消费决策最终影响产出和价格水平,因此选择反映利率、经济增长和物价水平的变量来构建模型。为比较LPR的政策效应,同时选取了数量型货币政策作为参照,以广义货币供应量M2增速作为数量型货币政策的替代变量,LPR减去通货膨胀率得到实际利率,LPR数据来源于央行,记为LPR。经济增长水平一般采用GDP增速来衡量,但我国只公布每个季度GDP,参考丁慧等(28)的研究,采用工业增加值产出缺口作为经济增长的代理变量。工业增加值产出缺口=(实际工业增加值-潜在工业增加值)/潜在工业增加值,其中潜在工业增加值通过H-P滤波进行估计。使用居民消费者价格指数(CPI)来衡量通货膨胀率,并对其进行季节调整。M2、工业增加值及CPI来源于wind数据库,分别记为M2、AY和APR。由于我国LPR机制是从2013年10月开始公布,因此样本区间为2013年10月—2022年12月,所有数据均为月度数据。

2.检验与估计

基于前文分析,本文通过构建两个TVP-VAR模型来考察我国价格型货币政策和数量型货币政策经济效应的变化与差异。模型1中的变量选取LPR、APR、AY,模型2中变量设置为M2、APR、AY,使用Eviews软件对数据进行处理并选择模型的滞后阶数,利用OxMetrics软件对参数进行估计。

(1)平稳性检验。TVP-VAR模型建立的重要前提条件为时间序列是平稳的,否则参数估计结果不能反映变量之间的真实关系,统计推断无效。在实证检验中,通常用拓展的DF检验(ADF检验)来进行单位根检验,若能够拒绝“变量存在单位根”的原假设,则认为序列是平稳的,否则需要对序列进行合适的转换,使其成为平稳时间序列。本文利用Eviews软件对各变量的平稳性进行检验,变量AY和APR的单位根检验结果显示其序列为平稳序列,变量LPR与M2经过一阶差分处理后为平稳序列。

(2)滞后阶数选取。由前文可知,模型1中的变量为LPR、APR、AY,模型2中的变量为M2、APR、AY,需要确定模型中的滞后阶数k。通常的做法是对比似然比检验统计量(LR)、最终预测误差标准(FPE)、赤池信息准则(AIC)、施瓦茨准则(SC)和汗南-奎因准则(HQ)五种检验方法的结果。基于LR、FPE、AIC、SC及HQ准则,对两个模型进行最佳滞后期检验,确定最佳滞后期均为1期。滞后阶数的选取结果如表1和表2所示。

(3)参数估计结果。运用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)方法抽样10000次,其中前10%次抽样作为预烧样本舍弃,最终得到9000次有效抽样样本。在TVP-VAR模型的参数估计过程中,可以通过Geweke诊断值和无效因子来判断计算结果的有效性。表3和表4给出了部分参数的后验估计结果。在6个参数中,除模型2中的参数sh1以外的其他11个参数的无效因子都比较小,最高的无效因子为128.77,这意味着至少可以获得77(10000/128.77)个不相关的样本,足够支持TVP-VAR模型的后验推断。

四、实证结果分析

TVP-VAR的脉冲响应分析包括不同提前期的脉冲响应分析和基于不同时点的脉冲响应分析。本文主要研究LPR对经济增长和物价水平的影响,并与数量型货币政策的宏观经济效应进行对比,因而选择不同提前期的脉冲响应函数进行分析以更好地观察其全周期的冲击过程,同时分析不同时点的脉冲响应以比较政策的效果。

(一)等间隔脉冲响应函数分析

图2呈现的是等间隔脉冲响应函数图,本文选取的提前期分别为提前4期(4个月)、8期(8个月)和12期(12个月),分别反映短期、中期和长期LPR、M2影响经济增长、物价水平的动态路径。

图2(a)表示不同提前期条件下LPR对物价水平的时变冲击。从三个不同提前期来看,时变脉冲响应函数趋势基本一致,说明了模型的稳定性。从图中可以看出,LPR对物价水平呈现负效应,说明LPR上升会导致物价水平的下降,侧面反映了LPR对贷款利率的锚定作用,银行资金供给端紧缩后,贷款利率随之上升,投资下降进而导致物价水平下跌。冲击效应在2019年底出现最低值,由于图中显示的是反事实关系,对应到现实中则是LPR下降引起物价水平的上升,物价在2019年底达到最高值,其原因在于同年央行对LPR机制进行改革,打破了贷款基准利率的隐性下限,降低了中小企业融资成本,推动企业融资规模扩大,进而提升了物价水平。从不同提前期的冲击效应来看,短期冲击效应最强,中期次之,长期最弱,说明LPR的调整对物价水平的逆周期调控作用短期就能

(a)

(b)

(c)

(d)

4-period ahead     8-period      12-period

图 2 等间隔脉冲响应函数

显现,这也是因为LPR能在供给端传导至贷款利率,贷款利率进一步对物价水平产生影响,冲击效应自然较强。2020年受新冠疫情影响,1年期LPR随之下降10个基点,需求走弱,导致曲线下降;2021—2022年受国外需求上升的影响,物价水平小幅上升,2023年后,国内需求不足导致曲线再次下跌。

图2(b)为LPR对经济增长影响的短期、中期和长期时变特征。整体来看,LPR对经济增长产生明显的负向冲击,即LPR上升会抑制经济增长且冲击力度会随时间减弱。LPR的正向變动会引致投资降低,贷款活动减少,因而抑制了实体经济需求,导致经济增长下降。从不同时期来看,中长期效应基本稳定,短期效应则呈现明显的动态时变特征,表现出先上升后下降又上升的趋势,这也符合我国经济发展及利率调控周期。具体而言,为了打破利率双轨制的弊端,深化利率市场化改革,央行于2013年10月25日正式运行LPR,金融机构自主定价的空间进一步扩大,实际存贷款利率均有所下行,一定程度上释放了改革的红利,促进了经济增长,但由于利率市场化程度不够,对经济增长的促进作用有限,LPR下降对经济增长的边际效应递减。2016年起我国房地产金融化趋势显著,资金“脱实向虚”。2016年,金融机构各项贷款总额较上年增长13.5%,但企业经营性贷款仅增长6.6%,工业长期贷款仅增长3.1%。资产价格泡沫化倾向的背后,存在着部分金融机构偏离实体经济等问题,不仅拉长了企业的融资链条,也造成了资金“脱实向虚”。2017年的《政府工作报告》提出要“促进金融机构突出主业、下沉重心,增强服务实体经济能力,坚决防止脱实向虚”,要求通过监管规则的一致性,减少金融机构过度混业经营和加杠杆,使资金能够更多地流入实体经济,强调关注普惠金融、绿色金融等领域,加强对“三农”、小微等金融薄弱领域的支持,引导金融机构进一步增强服务实体经济的能力。由于国家政策引导金融机构贷款利率下行,资金“脱虚向实”对经济增长的促进效应逐渐显现,尤其是在2019年LPR新机制形成期间,利率下行对经济增长的促进作用明显,说明了货币政策传导渠道逐步畅通。2022年后,LPR引导贷款利率下行对经济增长的促进作用开始降低,这与国际格局变化以及后疫情时代国内消费和需求不足密切相关。

图2(c)展示了物价水平对M2在不同期限下的时变脉冲响应。M2对物价水平呈正向影响,短期冲击效应最强,长期冲击效应最弱。总体来说,无论处于哪个时期,货币供应量M2对物价的作用都是正向的,这与传统的货币数量论的观点一致。具体来看,M2对物价的促进作用在2019年达到峰值,主要在于2019年为了抑制经济下行、缓解中小企业融资约束,政府采取了相对宽松的货币政策和积极的财政政策。2020年M2对物价水平的响应系数下降,这与新冠疫情造成的经济低迷有关。总体来说,我国数量型货币政策对物价水平仍具有调节作用,调节效果与宏观经济周期、利率市场化程度有关,但总体来看强度不及价格型货币政策。

图2(d)展示了经济增长对M2在不同期限的时变脉冲响应。从时间期限上看,2014年至2018年,M2对经济增长呈促进作用,但强度越来越弱,且短期效果大于长期效果。2018年,M2对经济增长的促进作用转为抑制作用,此时我国正处于深度推进利率市场化改革的过程中,货币政策框架由数量型轉为价格型,此后M2对经济的逆周期调节作用下降。2019年政府工作报告首次提出广义货币M2和社会融资规模增速与国内生产总值名义增速相匹配,不再设定具体数值的货币增速目标。这也符合我国处于高质量发展阶段的特征,兼顾了保持物价稳定和促进经济增长的要求。

对比M2与LPR对物价水平及经济增长的影响可知,通过调整利率来实现宏观经济政策目标是可行的,LPR逆周期调节作用强于M2。但从强度上看,还需要进一步完善LPR机制,保证政策实施的效果。

(二)时点脉冲响应函数分析

2015年10月,央行宣布放开存款利率管制上限,至此我国存贷款利率上下限均已放开,标志着我国在名义上实现了利率市场化。2019年8月20日,央行授权全国银行间同业拆借中心公布贷款市场报价利率,我国利率市场化程度进入更高的发展阶段。2022年4月,央行指导利率自律机制建立了存款利率市场化调整机制,自律机制成员银行参考以10年期国债收益率为代表的债券市场利率和以1年期LPR为代表的贷款市场利率,合理调整存款利率水平。这一机制的建立,可促使银行跟踪市场利率变化和提升存款利率市场化定价能力,因而本文将时间点分别设为2015年10月、2019年8月以及2022年4月。

图3(a)展示了LPR受到一单位正向冲击后,物价水平的响应路径。整体上看,LPR上升会对物价水平产生明显的负向冲击,三个时点的路径基本一致,只是程度有所不同,最后收敛至0,说明该模型具有一定的稳定性。具体而言,当LPR受到一个标准差的正向冲击时,物价水平的响应系数为负,表明LPR上升会抑制物价增长。对比2015年与2019年时点的脉冲响应结果,显然随着LPR新机制的形成,货币政策传导渠道进一步畅通,传导效果有所增强。2022年的时点脉冲响应强度虽然不及2019年,但也强于2015年。2022年效果弱于2019年的原因可能与需求走弱有关。

(a)

(b)

(c)

(d)

2015.10     2019.8      2022.4

图 3 时点脉冲响应函数

图3(b)展示了LPR受到一单位正向冲击后,经济增长的响应路径。经济增长对LPR冲击的响应路径与物价水平基本一致,只是程度有所不同,最后也收敛至0,说明了该模型的稳定性。具体而言,当LPR受到一单位正向冲击时,经济增长的响应系数为正,随后转为负值直至收敛为0,可见2015年放开存款利率管制、名义上实现了利率市场化后,贷款利率一定程度上反映了市场化报价,对实体经济的逆周期调节作用开始显现。随着2019年8月LPR机制换锚后,经济增长的响应强度比此前有所增加。2022年4月,中国人民银行指导利率自律机制建立了存款利率市场化调整机制,商业银行的利率传导由贷款端反向传导至存款端,同时存款端利率参照更加市场化的国债利率,形成国债利率→存款利率→贷款利率和LPR→贷款利率→存款利率的双向传导,经济增长的响应系数比2019年8月进一步增大。可见,随着利率市场化程度的加深,LPR对经济增长的逆周期调节效应越来越强,时滞越来越短。

图3(c)展示了M2对物价水平的时点影响。M2对物价水平呈正向影响,在前两期内,三个时点的物价水平响应路径几乎一致。2022年物价水平对M2的响应强度低于2019年,说明2022年受到疫情影响,需求走弱,数量型货币政策工具效果不如2019年。

图3(d)为不同时点下经济增长对数量型货币政策冲击的脉冲响应:对货币增长率不同时点的脉冲冲击,经济增长呈现出较为一致的响应轨迹,即正负向波动后收敛于零值。但不同的是,2015年10月时点冲击在第二期后的正效应与2019年8月和2022年4月时点冲击后的负效应显著不同,说明自2019年利率市场化改革后,M2对经济增长的效果有所改变,数量型货币政策与经济增长的关联性下降。

对比两者的时点效应图可知,LPR和M2对物价水平的逆周期调控较易受到经济形势的影响;从经济增长效应来看,随着利率市场化的推进,M2的逆周期调节效应逐渐减弱,而LPR的调控效果较好,且受到外界影响较小。

五、研究结论与政策建议

LPR作为我国信贷市场的基准利率,对我国的经济运行具有重要影响。本文运用TVP-VAR模型分别检验了LPR、M2与经济增长、物价水平的时变特征,研究发现:

第一,LPR对物价水平具有一定的逆周期调控作用。总体上看,LPR对经济增长和物价水平的逆周期调控效果较明显,且随着利率市场化加深,效果随之增强。从时间上看,短期效果最佳,中期次之,长期最弱。从响应路径来看,物价水平的变动极易受到国内外环境的影响,如国外需求与国内需求,当需求走弱时,LPR下降对物价水平的响应系数随之下降。

第二,LPR对经济增长具有一定的逆周期调控作用。从时间上看,短期调控效果最佳,中期次之,长期最弱。与LPR和物价水平的影响关系类似,经济增长也受到利率市场化程度与外部经济环境的影响。从时点上看,当LPR受到一单位正向冲击后经济增长的响应值并没有立即转为负,而具有一定的时滞。同时,从响应强度上看,系数虽随着利率市场化推进而增大,但是总体系数较小,货币政策的价格渠道传导强度有待提升。

第三,M2对物价水平有一定影响。从不同提前期脉冲响应图可知,M2促进物价的增长,但强度有所不同,其效果也与经济周期密切相关。总体上看,数量型货币政策效果不及价格型货币政策效果。另外,M2对经济增长具有逆周期调节作用,作用强度随利率市场化的推进而减弱。

基于此,本文提出以下政策建议:

第一,央行应根据政策目标选择货币工具。对于物价水平调控,可采用LPR和M2,二者对物价的调控效果均显著,可以有效地控制物价。对于经济增长的调控,更多地采用货币政策操作目标影响LPR。由于我国利率市场化机制逐步形成,数量型货币政策作用逐渐减弱,选择M2的调控效果不佳。相比之下,LPR对经济增长的逆周期调节效果较好。因此,央行应更多地采用LPR对经济增长进行调控。

第二,提高LPR的市场化程度。应给予非报价行更多的自主定价权和更灵活的资金使用权限,提高其参与LPR报价的积极性;减少LPR报价行的准入门槛,简化相关审批程序,降低报价行参与LPR报价的成本;建立更加完善的市场信息披露机制,提高市场透明度和信息公开度,使得市场参与者更加容易获得和分析市场信息,鼓励新的金融机构参与LPR报价。同时,应推动更多中小银行作为LPR报价行的参与者,保证基准利率在一定广度和深度的市场参与群体中产生。另外,央行应该加大对货币市场的引导力度,推动市场化基准利率的形成,建立成熟的货币市场基础设施和交易机制。

第三,加强LPR与财政政策的协调。宏观经济运行的复杂性决定了LPR机制不是万能的,LPR的有效传导离不开财政政策等其他宏观经济政策的配合,因而需要强化LPR与财政政策的协同效应,通过税收优惠、贴息和政府担保等措施,降低小微企业和民营企业的融资成本,提高资源配置效率,进而实现宏观经济目标。

第四,建立完善的风险管理机制。货币政策侧重于物价稳定、经济增长等宏观经济目标,但在提高LPR市场化程度的同时还需要注重对金融风险的管理。要加强对金融市场的监管,建立完善的风险分散机制,减少市场风险;构建风险缓释机制,通过保险、担保等方式缓解金融机构的风险压力。设立风险缓释基金,支持金融机构降低风险;同时,要加强对担保、保险等机构的监管,确保其资金的安全性;建立完善的风险管理制度,加强宏观审慎管理,减少过度波动和不必要的风险,确保金融市场平稳运行。

注释:

(1)(7) 易纲:《中国的利率体系与利率市场化改革》,《金融研究》2021年第9期。

(2) 李宏瑾:《利率并轨、风险溢价与货币政策传导》,《经济社会体制比较》2020年第5期。

(3) 王雷、张自力:《LPR改革前后货币政策利率传导效应的实证研究——基于改进的条件格兰杰因果网络》,《管理现代化》2020年第6期。

(4) 徐宁、丁一兵、张男:《利率管制、LPR与完全市场化下的货币政策传导机制:理论对比与实证检验》,《南方经济》2020年第5期。

(5) 孙秋枫、吴梅:《贷款市场报价利率改革对利率市场化的作用及建议》,《经济纵横》2021年第1期。

(6) 彭家文、陈澍雨:《LPR改革的实施效果与难点》,《中国金融》2020年第12期。

(8) 郭栋:《利率市场化与LPR改革》,《中国金融》2020年第4期。

(9) 宋光宇:《利率市场化改革的信贷调控实效及应用研究》,《金融发展研究》2022年第11期。

(10) 周凯、刘达禹:《信用扩张结构、LPR改革与利率市场化:一个理论分析框架》,《经济体制改革》2021年第6期。

(11) 梁斯:《我国LPR的历史沿革、国际经验及政策建议》,《新金融》2020年第1期。

(12) 汤奎:《LPR改革对央行政策调控与商业银行经营的影响研究》,《新金融》2020年第4期。

(13) 戴梦珂:《LPR在商业银行定价中的应用》,《中国金融》2022年第5期。

(14) 刘妍、孙永志、宫长亮、曾刚:《LPR机制改革对商业银行盈利能力和风险承担的影响研究》,《国际金融研究》2022年第10期;郭红玉、耿广杰:《利率并轨与中小银行风险承担——基于LPR改革的视角》,《金融论坛》2022年第5期。

(15) 杜崇東、张婉琳、孟娜娜:《利率并轨对银行存贷款定价的影响——基于银行净息差的实证分析》,《南方金融》2021年第3期。

(16) 张港燕、张庆君:《LPR报价机制引入是否会导致银行业风险上升》,《金融与经济》2020年第11期。

(17) 殷秀仙、李悦铭、杨楠:《LPR机制对上市中小企业债务融资影响的异质性研究—— 基于DID方法的实证分析》,《上海金融》2020年第12期。

(18) 曹立伟、张建军:《利率市场化背景下LPR改革对于化解中小企业融资困境的研究》,《商业经济研究》2021年第15期。

(19) 王霞、朱艳芳:《利率市场化能降低中小企业的融资成本吗? ——基于DID方法的准自然实验》,《区域金融研究》2021年第9期。

(20) 王冰冰:《利率市场化及其传导效率的时变效应——基于DSGE和SV-TVP-VAR模型的分析》,《南方经济》2020年第12期。

(21) 孙国峰:《货币政策回顾与展望》,《中国金融》2019年第2期。

(22) 刘金全、石睿柯:《利率双轨制与货币政策传导效率:理论阐释和实证检验》,《经济学家》2017年第12期。

(23) 徐忠:《经济高质量发展阶段的中国货币调控方式转型》,《金融研究》2018年第4期。

(24)(25) 宗良、韩森:《LPR与商业银行贷款定价》,《中国金融》2021年第19期。

(26)(27) G. E. Primiceri, Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy, Review of Economic Studies, 2005, 72(3), pp.821-852; J. Nakajima, M. Kasuya, T. Watanabe, Bayesian Analysis of Time-Varying Parameter Vector Autoregressive Model for the Japanese Economy and Monetary Policy, Journal of the Japanese and International  Economies, 2011, 25(3), pp.225-245.

(28) 丁慧、陈颖、卞志村:《中国金融市场压力指数构建及其宏观经济非线性效应》,《现代财经(天津财经大学学报)》2020年第8期。

作者简介:徐明文,福建师范大学经济学院博士研究生,福建福州,350117;刘义圣,通讯作者,福建师范大学经济学院教授、博士生导师,福建福州,350117。


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