基于SVAR模型的利率市场化的宏观经济效果研究
时间：2021-02-25 12:02:04 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
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Tobin’s 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。
