基于SVAR模型的利率市场化的宏观经济效果研究

黄泽华

摘 要：基于1980—2013年农村经济数据，通过设定利率市场化水平的制度变量，在向量自回归模型框架下，进行数据平稳性检验、协整检验和Granger因果检验后，建立并估计结构向量自回归（SVAR）模型，通过其脉冲响应函数，对利率市场化的宏观经济效果进行动态分析和评估。分析结果表明，利率市场化对宏观经济具有长期持续的正向影响，但在现实经济运行中，其作用发挥得并不充分。最后在揭示相应的政策含义的基础上，提出一些建议。

关键词：利率市场化;宏观经济效果;SVAR;脉冲响应

中图分类号：F832        文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2015）24-0007-06

引言

金融市场的发展与经济发展密切相关，稳定的金融环境是经济高速发展的前提和保证。随着我国改革开放程度的不断深入，金融改革逐步成为全面深化改革的牵引点和重点，利率市场化是金融市场改革的重要一环，根据央行总体布局和改革顺序，将逐步放开利率市场和债券市场，从而将推进金融市场改革的深化。利率市场化的最终目标是建立起由市场供求关系决定的金融机构利率形成机制，央行通过货币政策工具（数量工具向价格工具转变）调控和引导市场利率，使市场机制在金融资源配置中起决定性作用。利率市场化将提高金融资源的配置效率，促进经济结构转型，促进长期经济增长。

我国渐进的利率市场化进程已迈上了新的台阶，下一步是逐步放开存款利率上限，这意味着利率市场化已经进入了最后的攻坚时期。在这样的现实背景下，基于20世纪70年代麦金农和肖提出的“金融抑制”理论和20世纪90年代产生的“金融约束”理论（HMS模型）这两种看似矛盾的观点，探讨利率市场化对中国这样一个发展中国家到底效果怎么样，如何有效评价这一改革的效果和缺陷，就成为了一个有价值的课题。

一、文献综述

目前，国外对利率市场化的研究大量集中在论述金融自由化或放松金融管制的宏观经济影响方面，Fry（1980）计量分析发现，实际存款利率的提高给储蓄带来正的影响，并且能够增加实际信贷的供给，进而促进经济增长。Ueda（2006）从金融部门竞争程度证实了金融自由化对投资和储蓄的正向“数量效应”。Ang 和 McKibbin（2007）采用主成分分析方法构建了马来西亚金融抑制的指标，结果表明，金融抑制显著阻碍了马来西亚的经济发展。Abaid，Omes和Ueda（2008）以5个新兴市场国家公司层面数据为样本，利用Tobins Q不平等系数衡量资源配置效率，发现金融自由化提高了资源配置效率。Song.et al.（2011）在新古典经济学的分析框架下认为，中国1992年以来的经济增长，其基础就在于具有异质性生产力的企业间的金融不完善和金融再分配。定量分析中国利率市场化改革效果的文献还很少见。

国内学者对这一问题的相关研究则主要集中在以下两个方面：一是着眼于利率水平对经济增长的作用。如沈坤荣、汪建（2000）对实际利率水平、利率传导机制与经济增长进行了经济计量检验，分析了利率与经济增长的关系。张凤（2008）系统阐述了我国利率对经济增长的促进作用。二是关注利率调整政策的宏观经济效应。如方先明、熊鹏（2005）实证研究了中国利率政策的时滞效应，结果表明利率工具有着非常明显的时滞效应，利率政策的有效性并不充分，因此需要不断推进利率市场化。易纲（2009）综合梳理了改革开放三十年来我国利率市场化的进程，并探索了利率政策的有效性问题。刘雅然（2011）实证分析发现中国利率政策的效应正在逐步增强，但对于金融市场的影响还不成熟。

二、数据来源及说明

本文是基于我国1980—2013农村经济数据进行研究，共34个样本，若无特别说明，本文数据都来自《中国统计年鉴》（1999—2014年）《新中国五十年统计资料汇编（1949—1999年）》和《中国金融年鉴》（2014），基于数据的可得性，选取了以下变量（见下表表1）。

关于利率市场化水平（Liberal）的度量，本文采用了六个月至一年的贷款基准利率，主要是因为：（1）存款利率的放开遵循“先长期大额，后短期小额”“存款利率向下浮动，管住上限”思路进行，利率水平是由借贷双方协商确定，难以统计和量化;（2）调整央行基准利率是央行影响社会资金供求状况、实现货币政策既定目标的有效利率工具之一，因此银行存贷款基准利率本身包含了利率市场化的信息;（3）目前在农村贷款中，短期贷款占有较大比例。

三、实证分析

（一）构建向量自回归模型（VAR）

向量自回归（VAR）把系统中的每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型。VAR模型常用来预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。根据研究需要建立VAR（p）模型：

yt=β1yt-1+β2yt-2+…+βpyt-p+εt    （1）

其中，yt表示t时期k个相关内生经济变量的列向量，在本文中为相关宏观经济变量的自然对数（LNPROD、LNINVEST、LNINCOME、LNCONSUME和LNSAVING）以及Liberal的列向量，p为内生变量的滞后阶数，βp表示p阶滞后内生变量的系数矩阵。

（二）数据平稳性的单位根检验

为了避免伪回归，要检验相关数据的平稳性。随着协整理论的发展，对于非平稳时间序列，也可建立VAR模型，但各变量之间必须存在协整关系。这里采用非平稳时间序列的平稳性检验方法——ADF单位根检验。经过对原序列的趋势图的观察，确定所有变量的检验方程均包含常数项和线性时间趋势项。

从表2中的检验结果来看，在5%显著性水平下，变量LIBERAL 变量LNPROD、变量LNINVEST和变量LNCONSUME是一阶单整序列，变量LNINCOME和变量LNSAVING是在二阶差分后才变得平稳，是二阶单整I（2）。

（三）基于回归系数的Johansen协整检验

协整检验的目的是决定一组非平稳序列的线性组合是否具有协整关系。假定是线性趋势，包含常数项和趋势项，变量滞后区间取[1，1]。检验结果（见下页表3）。

从下页表3中可以看到，迹统计量和最大特征值统计量都拒绝了不存在协整关系的假设，说明变量间一定存在协整关系，即利率市场化水平和各宏观经济变量之间具有长期均衡关系。同时迹检验和最大特征值检验都显示拒绝最多有3个协整向量的假设，这表明至少存在4个协整向量。

（四）基于VAR模型的Granger因果检验

传统的VAR模型理论要求模型的每一个变量都是平稳的，对于非平稳时间序列需要经过差分，得到平稳序列在建立VAR模型，这样通常会损失水平序列所包含的信息。而随着协整理论的发展，对于非平稳时间序列，只要各变量之间存在协整关系也可以建立VAR模型。因此，采用VAR（2）模型，利用协整向量LNPROD、LNINVEST、LNINCOME、LNSAVING、LNCONSUME和LIBRAL进行估计，模型结果表达式为：

= +

对其进行了模型的AR单位根检验。被估计的VAR模型的所有的单位根模的倒数都落于单位圆内，说明所建立的VAR（2）模型是稳定的。从估计得出的系数矩阵中第一列（除第一个数值）来看，利率市场化存在一定程度的滞后效应。

Granger因果检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有在Granger意义上的因果关系。Granger因果检验用于分析时间序列经济变量之间的因果关系。本文对VAR（2）模型进行检验，结果（见表4）。

从表4的结果可以看到，在LIBERAL方程的检验中，在5%的显著性水平下，LNPROD、LNINVEST和LNSAVING变量都接受了不是LIBRAL的Granger原因的假设，这与本文的利率市场化是外生的假设是一致的。在5%显著性水平下，LIBERA拒绝了不能Granger引起LNINVEST的原假设，说明利率市场化中包含了预测投资变动的有效信息。

其中，不能拒绝LIBERAL不是LNPROD的Granger原因，一方面，可能是因为利率市场化水平并没有满足农村地区的信贷需求，因而对经济增长的贡献有限;另一方面，农村生产力的发展可能更多的是取决于经济体制改革和政府公共投资等其他因素;LIBERAL不是LNSAVING的Granger 原因不能拒绝则反映出由于农村地区较高的消费倾向，农村金融市场的存款利率弹性较低，也说明了利率市场化对储蓄的作用可能是间接的。

（五）SVAR模型的建立、估计

在公式（1）中可以看到，变量间的当期关系没有直接给出，而是隐藏在误差项的相关关系结构中难以解释。Blanchard和Quah（1989）等提出的SVAR模型则能够利用经济理论对结构式残差之间进行约束，从而使外生冲击具有了明确而合理的经济含义，受到广泛应用，特别是应用于货币政策和财政政策对宏观经济的动态冲击方面。本文采用了此模型，考虑k个变量情形的p阶SVAR（p）基本方程如下：

Cyt=Γ1yt-1+Γ2yt-2+…+Γpyt-p+μt  t=1，2，…T  （2）

式中C和Γ都是k×k阶矩阵，C的对角线元素为1。如果C可逆，那么式（2）中的SVAR模型就可以转化为无约束的VAR模型，即：

yt=C-1Γ1yt-1+C-1Γ2yt-2+…+C-1Γpyt-p+C-1μt

=B1yt-1+B2yt-2+…+Bpyt-p+εt     t=1，2，…T      （3）

其中，εt=C-1μt，因此，可以利用前面VAR模型估计到的残差对结构矩阵C中的元素进行估计，根据经济学理论和逻辑关系，利率市场化首先影响投资，然后促进产出增长，最后拉动收入、消费和储蓄的增长。

yt=  C=  μt=

对于k元p阶SVAR模型，需要对结构式施加k（k-1）/2个限制条件才可以识别结构冲击。因此，根据现实经济理论的约束，本文提出如下粗略假设：

1.投资、产出、收入、消费和储蓄的变动不影响利率市场化水平，c12=c13=c14=c15=c16=0。

2.产出水平对当期收入、消费和储蓄有影响，而反过来当期收入、消费和储蓄不会影响产出，c34=c35=c36=0。

3.收入对储蓄有影响， 而当期储蓄又不影响其收入即c46=0。

4.其他宏观经济变量之间既相互影响又相互作用。同时，采用对变量间建立线性回归模型，对SVAR约束矩阵的一些未知参数进行估算，得到如下估计结果，c32=0.9812，c43=0.8654，c53=0.8826，c63=0.3808，c64=0.4639，c54=0.9516（见表5）。

根据上述对约束矩阵的参数的假定和估算，在满足模型识别条件的情况下，根据滞后准则，选取滞后阶数2，对C矩阵进行估计，然后进行脉冲响应分析。基于SVAR的脉冲响应函数（IRF）用于衡量来自随机扰动项的一个标准差结构冲击对内生变量当前和未来取值的影响，能够直观地刻画出变量之间的动态交互作用及其效应。基于已建立的 SVAR（2）模型得到如下（非累积）脉冲响应图（见下页图）。

从下页图可以看出，不考虑利率市场化受自身冲击影响，在利率市场化水平的一个正向结构新息的随机冲击下，相关宏观经济变量会先达到一个峰值，然后经过小幅波动后，趋于收敛，这表明本文建立的SVAR（2）模型是稳定的。

在相关宏观经济变量中，利率市场化水平的一个正向随机冲击对投资和储蓄的冲击效果最大，分别在第2期和第9期达到最高点（其自然对数值分别达到0.031和0.0218），随后受影响程度逐渐减弱。而产出和收入则是在利率市场化水平的一个正向随机冲击下，先减少，在第4期以后才开始增长，并分别在第9期和第10期达到最大值（分别为0.0162和0.0157）。这些结果表明，在长期中利率市场化对产出和收入都存在正向和滞后的影响，并且其影响有较强的持续效应。从影响的绝对值来看，利率市场化对投资和储蓄的影响比较大，对产出、消费和收入的影响较为薄弱。

上述结果与理论并不一致，这主要是由于我国农村信贷市场存在信息不对称所造成的。理论上认为，在利率市场化进程中，由于存贷款利率浮动空间的扩大，存贷利差增大了，银行发放贷款的积极性增加，在乘数作用下，投资会增长，进而拉动经济增长。但实际情况是，尽管在2006年底放宽了农村金融机构的准入限制，允许村镇银行的设立。但是在短期内，农村金融机构中农村信用合作社一定程度上的垄断主体地位仍然不会发生太大变化，在缺乏竞争的情况下其业务开展和创新的动力就不是很充足。而且，由于地方金融机构普遍受到行政干预的原因，使得农村金融机构的行为受到了制约，从而阻碍了利率政策效应的传导，限制了利率市场化作用的充分发挥。

关于利率对消费的影响较为薄弱，可能是由于农村地区利率变动对消费影响的不确定性，使得利率变动对消费的效应即使有，也会比较低。关于利率变动对收入的相对较弱的正向影响，是因为利率管制的放松改善了农村的资金的供求关系，提高了资金的配置效率，最终导致了人均收入水平的提高和社会福利的改善。

结论

综合上述实证分析的结果，结合我国现有的利率政策和利率市场化改革的实际情况，本文提出以下三条建议：

第一，坚定利率市场化改革方向。改革开放三十多年来，我国的利率改革取得重要的阶段性成果，并直接对储蓄和投资产生了影响，对居民消费和收入产生了刺激作用。存款利率的逐步放开是下一步改革的关键，政府应该根据宏观经济效果，冷静观察，恰当选择改革的时机，从而为提高资金配置效率，让市场在资源配置中真正发挥决定性作用创造有利条件。

第二，完善市场经济体制，促进货币政策传导渠道更加顺畅。从实证分析结果来看，利率市场化吸引投资的显著增长，表明现阶段我国农村地区的金融抑制情况依然存在。过强的金融约束，往往会阻碍金融资源配置效率的提升，现阶段农村金融的发展情况更加符合金融抑制理论。因此，在当前的金融改革中，政府应逐步减少金融机构基于特许权价值的租金，放松管制，弱化金融约束，优化金融资源配置机制，为资本市场服务实体经济发展创造有利条件。

第三，继续培育多层次的金融体系，加强金融监管和风险防范。从农村地区情形来看，金融机构竞争的缺乏和地方行政干预一定程度上阻碍了利率市场化作用的发挥。面对这一情况，政府虽然放宽了市场准入，为多种所有制金融机构提供了更多的发展空间。然而，可能是因为利率市场化的滞后效应等因素，实证结果显示，利率市场化功能还要进一步加强，还要坚持改革方向。关键时期，政府应继续完善金融微观基础设施建设，继续培育多层次、多方位地金融市场，把握好金融服务实体经济发展的大方向。同时政府还应逐渐以法律法规取代对利率和金融的直接干预，加强有效的金融监管和风险防范，竭力避免系统性和区域性金融危机的产生，维护金融稳定，从而保证利率市场化的顺利进行。

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