第二节 考虑结构性因素的利率传导分析

对利率传导的分析一般包括两个环节，分别是货币政策对市场利率的传导，以及市场利率对总需求的影响。在前一个环节，即央行货币政策利率影响市场利率这一环节，近年来，西方经济学家“打开利率传导的黑匣子”，做了进一步拆分。Illes和Lombardi将政策利率到贷款利率的传导分解为三个部分：

Rl-Rp=（Rl-Rg）+（Rg-Rb）+（Rb-Rp）

其中，Rl表示贷款利率，Rp表示政策利率，Rg表示一年期政策债券利率，Rb表示银行间隔夜拆借利率。第一部分（Rb-Rp）表示政策利率到银行间隔夜拆借利率的传导，两者的差异主要反映了金融市场流动性风险。第二部分（Rg-Rb）表示银行间拆借利率到一年期国债利率的传导，两者的差异主要反映了金融市场期限溢价。第三部分（Rl-Rg）表示从国债利率到贷款利率的传导，两者的差异主要反映了信用溢价和银行贷款行为偏好（Illes，Lombardi，2013）。

一 政策利率到银行间市场利率的传导

对于政策利率到银行间拆借利率的传导，一些理论从影子银行体系的发展入手进行分析。20世纪90年代以来，影子银行体系快速发展，美联储各会员银行为调整准备金而相互拆放联邦基金的利率已经不能准确反映金融市场资金供求状况。Geithner认为，随着金融市场的不断发展，非银行金融机构在整个市场中的影响正在逐渐变大，如果仅通过联邦基金利率执行货币政策，可能将难以达到预期的政策效果（Geithner，2008）。

二 短期利率到长期利率的传导

大量经验研究表明，长期利率与短期利率之间存在协整关系，利率期限结构的预期理论（即长期利率是未来短期利率预期的加权平均）是成立的（Engle，Granger，1987；Hall et al.，1995）。Papadamou等分析了市场预期对利率传导机制的影响，研究表明，当市场能够有效预测货币政策时，利率向长期限国债的传导就更有效（Papadamou et al.，2017）。从实证角度，Cook和Hahn认为，美国联邦基金利率和长期利率之间存在着相关性，但会随国债期限的延长而有所降低（Cook，Hahn，1989）。

国内方面，大部分学者研究表明，中国国债收益率曲线会受到央行货币政策的影响，但主要体现在短中期的利率变化，对长期方向的影响则相对有限。何运信通过实证分析，认为货币政策利率主要影响的是收益率曲线的斜率（何运信，2008）。李宏瑾、马骏和纪敏的研究表明，中国的利率期限结构支持预期理论，包含大量宏观经济信息，货币政策利率操作应当以短期利率为目标利率（李宏瑾，2013；马骏、纪敏，2016）。

三 无风险利率到信用利差的传导

国外文献分别从微观与宏观角度对信用利差进行了分析，其中关于货币政策的研究大多基于宏观角度，认为信用利差与经济周期相关。在经济上行阶段，通常会认为企业破产可行性较小，信用利差也会相对变小。Merton引入期权定价思想，认为无风险利率和债券看跌期权的价值存在反向变动关系，当无风险利率上升时，债券看跌期权价值下降，导致债券持有价值上升，债券信用利差下降。因此，信用利差与无风险利率呈反向变动关系（Merton，1974）。Altman发现，信用利差与实际GDP、利率等也呈反向变动关系（Altman，1983）。大量的实证研究也都证明了债券信用利差与宏观经济景气状况呈负相关关系，基本逻辑是经济向好促使企业违约概率及信用利差下降。Longstaff和Schwartz的实证分析也表明，信用利差通常会随宏观经济情况变好而缩窄，反之亦然（Longstaff，Schwartz，1995）。

除违约风险因素外，国外文献还对可能影响信用利差的其他因素进行了研究。Elton等对美国工业及金融公司债券进行了实证研究，发现系统性风险对信用利差的影响最大，而违约风险因素和税收因素的影响则相对较小（Elton et al.，2001）。Geske和Delianedis认为，多数信用利差实际上是由税收因素、流动性风险因素等决定，违约风险并非影响信用利差的决定性因素（Geske，Delianedis，2001）。Longstaff等认为违约风险和流动性风险分别是决定信用利差的主要和次要因素（Longstaff et al.，2005）。Churn和Panigirtzoglou发现，信用利差由流动性风险、违约风险和违约损失等因素形成的利差组合而成，而不同评级水平的债券信用利差受上述因素的影响程度各有不同（Churn，Panigirtzoglou，2005）。流动性与利率方面的因素是影响高信用评级债券信用利差的主要原因（Lepone，Wong，2009）。国内研究方面，陈施微对信用利差的形成原因进行了研究，认为经济周期等宏观经济因素都会对信用利差造成影响（陈施微，2008）。高强、邹恒甫认为，信用债券的利率会受到各类宏观经济因素的影响（高强、邹恒甫，2010）。

四 货币政策利率到贷款利率的传导

国外文献集中从三个方面分析了货币政策利率到存贷款利率的传导关系。

第一，对利率传导程度的估计。大部分学者认为短期内利率传导不是完全的，这已基本成为共识。但是，学者们对于长期中利率的传导效率则存在分歧。如Cottarelli和Kourelis的检验结果表明利率传导在长期是有效和完全的，短期内的传导程度约为长期内的传导程度的三分之一（Cottarelli，Kourelis，1994）。

第二，影响利率传导效率的因素。Hannan和Berger，Cottarelli和Kourelis认为，银行菜单成本、存款市场集中度、资本管制程度、对货币市场自由波动的管制程度、银行体系的产权形式和竞争性会影响传导效率（Hannan，Berger，1991；Cottarelli，Kourelis，1994）。Bredin等发现，在完全竞争的贷款市场中，货币市场利率的变化会比较快，并能够将利率的变动较为完整地传递至贷款利率，但在垄断或寡头市场中则传导效应较差（Bredin et al.，2001）。Hefferman和Fuertes等通过对英国市场的分析发现，货币政策基准利率与存贷款利率之间呈正相关，同时各类机构和产品分别对政策表现出不同的敏感性（Hefferman，1997；Fuertes，Heffernan，2005）。

第三，利率传导的对称性问题。一些学者从市场竞争角度进行研究，发现存款利率具有“易下难上”的特征，在市场利率上升时存款利率随之迅速上升，但市场利率下降时为防止市场份额下降倾向于保持利率水平（Hannan，Berger；1991）。一些理论从商业银行的风险承担角度入手进行分析，Von Borstel等考察了2008年国际金融危机以来欧元区的利率传导机制，结果表明2008年货币政策利率到银行贷款利率的传导机制出现了扭曲，原因是经济下行期内银行的风险偏好下降（Von Borstel et al.，2015）。Cuaresma等人考察了负政策利率导致商业银行行为的变化，结果表明在负政策利率的环境下商业银行发放了更多高风险贷款，其原因是在低利率水平和相对平坦的利率期限的环境下，商业银行利润较低（Cuaresma et al.，2016）。

关于中国货币政策利率传导问题的研究，2008年前的文献大多认为中国货币政策传导机制有效性不足，中国央行的货币政策通常会从信贷等方面机制对宏观经济形成影响（周英章、蒋振声，2002；盛朝晖，2006；盛松成、吴培新，2008；Koivu，2012）。2008年以来，随着利率市场化的推进，对于利率传导机制的研究不断丰富，比较一致的判断是数量型调控效率下降，而利率调控有效性日益提高（项卫星、李宏瑾，2012）。关于货币政策利率向商业银行存贷款利率的传导这一问题，已有文献以传导系数的估计、传导机制的研究和传导阻滞因素的分析为主。

传导系数估计方面，马骏和纪敏发现，在不控制央行基准贷款利率变化影响的情况下，贷款利率对短期市场利率的弹性在0.6—0.67；控制了央行基准利率变化的影响之后，贷款利率对短期市场利率的弹性为0.16—0.17。他们认为这两组数据可分别被视为基准利率传导效率的上限和下限（马骏、纪敏，2016）。

传导机制方面，孙国峰和段志明基于我国商业银行内部相互分割的两部门决策机制（银行内部开展业务的部门也存在分割，两部门之间各自有一套业绩考核和利率定价机制），建立了三阶段动态博弈的理论模型，发现央行中期政策利率对引导商业银行贷款利率具有显著作用，且其效果明显优于央行短期政策利率（孙国峰、段志明，2016）。纪洋等则构建了利率双轨制模型，发现放开存款利率上限会显著提高存款利率，但是会降低贷款利率（纪洋等，2015）。

传导阻滞因素方面，马骏和纪敏认为存贷比限制、贷款的数量限制、利率管制、借款人的软预算约束等因素是导致利率传导不畅的主要因素（马骏、纪敏，2016）。

此外，也有部分文献专门探讨了中国利率市场化后，存款利率对银行间市场利率的影响。例如，Porter等通过构建一个利率管制下的市场模型，认为随着利率市场化的推进，存款利率会升高，从而进一步推高中国银行间市场利率（Porter et al.，2009）。何东和王红林运用GARCH模型研究发现，中国一年期存款基准利率对短端的货币市场利率有传导效应（何东、王红林，2011）。

五 货币政策到影子银行的利率传导

（一）“正规”影子银行

影子银行体系近十年兴起以来，学者们开始对影子银行如何影响货币政策传导进行深入分析，但大部分文献集中在影子银行发展与货币供应量和货币政策信贷传导渠道的关系方面。Sheng发现，实际货币供应量会受到影子银行的影响，建议在考量货币供应量时应将影子银行纳入计算范围（Sheng，2011）。Moe认为，影子银行会加剧金融市场的脆弱性，建议缩减影子银行规模，并在货币政策制定中充分考虑影子银行的影响（Moe，2014）。Mazelis通过建立DSGE模型，发现影子银行会降低货币政策传导的有效性（Mazelis，2014）。裘翔、周强龙指出，影子银行实际上为银行提供了向更多主体放贷的渠道，认为影子银行呈现明显的逆周期特征，削弱了货币政策的有效性（裘翔、周强龙，2014）。毛泽盛、许艳梅通过建立CC—LM模型，认为影子银行会在一定程度上取代传统银行的信用中介功能，并对央行货币政策造成非对称性影响（毛泽盛、许艳梅，2015）。大部分学者认为紧缩性货币政策刺激了影子银行的发展，如Mazelis和Nelson等认为，稳健型的货币政策可能会减小银行表内规模，并扩大影子银行规模（Mazelis，2014；Nelson et al.，2015）。

近年来陆续有一些关于影子银行发展与货币政策利率传导的关系的研究，但主要集中在国内，原因是西方国家不存在利率管制，因此很少有西方学者从利率角度研究影子银行问题。伍戈和刘琨提出，影子银行显著增大了IS曲线中利率对产出缺口的弹性，有利于充分发挥利率的资源配置作用，使货币政策的利率传导机制更有效（伍戈、刘琨，2013）。Funke等认为，在监管套利等因素的作用下，若中国央行调高政策利率，将会使影子银行规模增大（Funke et al.，2015）。许少强和颜永嘉就传统银行体系和影子银行体系的简化资产负债表进行了研究，认为影子银行发展改善了市场化利率的传导（许少强、颜永嘉，2015）。胡利琴、陈锐和班若愚进一步分析不同类型的货币政策对影子银行的影响，指出长期内紧缩性数量型货币政策更易引起影子银行的扩张行为（胡利琴、陈锐、班若愚，2016）。于建忠、刘海飞和宋素荣认为，若市场主体判断利率市场化水平足够高，就会减少影子银行业务（于建忠、刘海飞、宋素荣，2016）。

近年来，西方学者开始从微观机构风险承担角度研究包括影子银行在内的金融创新与利率传导的关系。金融机构的风险承担行为会对利率传导产生影响，进而影响利率中的风险溢价部分（Borio，Zhu，2012）。德雷克斯勒等阐述了低利率通过推高杠杆导致风险溢价下降的机制（Drechsler et al.，2017）。

（二）“民间”影子银行

民间金融也是影子银行的一个组成部分。作为近年来兴起的民间金融新中介模式——网贷平台的利率行为，国内外学者从不同角度进行了研究探索，主要集中在定价机制的研究，信息不对称和改善信息披露如何影响投资者的投资决策和利率，以及网贷利率的特征研究。

在定价机制的研究方面，Herzenstein、Barasinska、陈霄和叶德珠等比较分析了美国、英国、中国等国家的网络借贷市场，认为美国网贷平台的利率拍卖机制会通过借贷双方博弈达到均衡利率，是一种市场化的利率形成机制；而欧洲和中国的网贷平台上，利率是由借款人给定的，表面上看来是买方（借款人）市场，但出借人通过“靠脚投票”来实现均衡利率，类似于一种半市场化的利率（Herzenstein et al.，2011；Barasinska et al.，2014；陈霄、叶德珠，2016）。

在信息不对称对利率形成的影响研究方面，由于在网络上借贷双方信息不对称问题更加严重（Luo，Lin，2013），如何有效减少信息不对称是交易能否达成的关键。国外学者们发现，软信息、硬信息和用户行为信息（包括贷款人的信用、借款用途、收入水平、个人信息、年龄、种族、长相、羊群效应等）等的披露都会对融资利率和融资可得性产生影响（Kumar，Ravi，2007；Pope，Sydnor，2011；Duarte et al.，2012）。陈霄通过实证研究发现，借款金额、借款期限、认证方式、信用等级对借款利率影响显著，逾期次数、生理特征对借款利率影响不显著（陈霄，2014）。也有不少学者从较为宏观的角度来分析网贷利率问题，他们认为网贷平台本质上属于民间借贷，影响因素复杂多样，包括机会成本、交易成本、风险成本构成的供给因素，也包括需求方信用和需求偏好等需求因素，还包括正规金融的信贷资金供给、寻租成本、利率政策、信贷结构等影响因素（叶茜茜，2011；张庆亮、张前程，2010）。

P2P网贷利率的特征，如波动性以及网贷利率与货币政策的关系也是学者关注的问题。何启志和彭明生利用第一网贷公布的数据，通过构建多元GARCH模型，发现中国网络借贷的利率波动表现出集聚性和风险累积效应，且P2P网贷利率在一定程度上随着央行政策导向的变化而做出预期性调整。若政策利率升高，传统银行贷款供应减少，会导致借款者对网贷市场的需求增加，从而导致网络借贷的利率变高（何启志、彭明生，2016）。陈霄和叶德珠利用网贷之家的数据，使用ARCH模型进行实证研究发现，Shibor隔夜拆借利率对网贷市场利率具有一种单向格兰杰因果关系，且网贷市场利率的波动存在显著的集聚性现象具有宽尾特征，过去的波动对未来的波动会产生正向的推动影响（陈霄、叶德珠，2016）。

对于货币政策如何影响P2P平台利率的相关研究主要集中于研究货币政策是否会影响P2P平台利率。周耿等通过实证分析认为降息降准的货币政策实施对P2P市场利率产生显著影响，在控制其他因素后，政策使P2P市场利率平均下降54个基点（周耿、范从来，2016）。而对于货币政策影响P2P利率的渠道，相关研究则比较少。