现用2009年1月到2013年12月的月度数据，对云南省定投资（INV）、一年期贷款基准利率（R1）和云南工业增加值(PROX)等指标分别建立回归方程。由以上结果我们可以看出，两个回归方程的拟合度都不是很好，说明贷款基准利率与投资间不存在明显的线性关系，工业增加值与固定资产之间也不存在显著的线性关系，但从解释变量的系数来看，贷款基准利率的变化与投资变化呈反向变动，这符合经济学意义，而工业增加值的变化也与固定资产投资的变化趋势相反，其中可能的原因是当工业值增加时，厂商可能将大量资金转向其他方面的投资，并没有加大对固定资产的投资。此外，我们还能看出，利率变动对固定资产投资的影响远远大于工业增加值对固定投资的影响。可见，面对投资决策，厂商更加关注利率的变动。
2利率与消费关系的研究
我们用2009年1月—2013年12月的月度数据来建模研究利率与消费之间的关系，设Δcons=βΔrt-i+λ1ar(8)+λ2ma(1)，其中，Δrt-i为一阶差分存款基准利率的I阶滞后项，不同的i表示存款基准对消费存在一定的滞后影响，β为一年期存款基准利率的系数，Δcons为消费的一阶差分，之所以对一年期存款基准利率和消费进行一阶差分是为了消除方程的自相关，λ1、λ2分别表示ar（8）和ma(1)的系数，其中ar（8）和ma(1)分别表示方程存在8阶自回归和1阶移动平均现象，我们一共滞后了2期的利率，进行了3次回归，回归后的结果见表2所示。由表2我们可以看出，利率与消费存在一定的滞后性，滞后期大约为2个月，从可决系数上看，方程拟合程度均比较好，滞后1期和滞后2期的t值也说明拟合方程的系数比较显著，β值为正，说明利率的提高对未来消费有促进作用，这符合跨时期消费模型中，利率对未来消费影响的情况，即若假设利率提高产生的替代效应大于收入效应，则随着利率的提高，未来消费是增加的，我们回归分析的结果符合经济学意义。此外，我们还可以看出当利率滞后2期时对未来消费产生的影响最大，为2.208，而当期利率提高对消费产生的影响最小为0.309。
3结论
经过实证分析，我们得出以下研究结论：首先一年期存款基准利率与云南地区CPI之间存在一定的正相关关系，但没有证据表明存款基准利率的变动能够抑制CPI的变动，也没有证据能说明利率的变动对CPI的变动具有前瞻性；第二，存款基准利率的变动对CPI的影响存在一定的滞后性，且该滞后期比较长；第三，存款基准利率的变动对固定资产投资具有反向作用，而且与工业增加值相比，存款基准利率的变动更能引起固定资产投资的大幅度变动；第四，存款基准利率变动与未来消费之间存在一定的正相关关系，而且利率变动对消费的影响还存在一定的滞后性，滞后期大约为2个月。
4云南省利率市场化改革的相关建议
是衡量某一时点有限的金融资源在所有竞争者中分配的合理性以及有效程度的指标。从发展中国家的实践来看，为降低农户融资成本，提高农户福利，对农村金融市场进行利率管制已成为一种常态。但是，在不同的农村金融市场结构下，利率管制对农村金融市场效率的影响存在差异。在完全竞争的农村金融市场上，价格机制可以自动实现市场出清，农村金融市场效率达到最大化，利率管制会造成资金供求不平衡、降低农村金融市场效率。因此，若农村金融市场是完全竞争的，实行利率市场化会提高农村金融市场效率。我国农村金融市场长期处于不完全竞争状态，此时利率管制对农村金融市场效率的影响取决于管制利率的高低。rL为农村金融市场贷款需求曲线(rL=rL(L))，MC为边际成本曲线，当边际收入(MI)与边际成本(MC)相等时，农村金融机构利润达到最大值，此时金融机构的贷款数量和贷款利率分别为L*和r*L。由于市场势力造成的农村金融市场效率损失为Δabc，即哈伯格三角，其面积为:为降低效率损失，对该市场实行管制，当管制利率(r1)低于市场均衡利率(MC)时，资金需求大于资金供给，存在资金短缺;当管制利率等于MC时，资金供给等于资金需求，农村金融市场效率损失为零;当管制利率(r2)高于MC但低于r*L时，农村金融市场效率损失为Δdec的面积;当管制利率大于或等于r*L时，利率管制无效，农村金融市场效率损失为Δabc的面积。因此，当管制利率低于市场均衡利率时，实行利率市场化可以提高农村金融市场效率，当管制利率高于市场均衡利率时，实行利率市场化则会使农村金融市场效率降低。由此可见，利率市场化对农村金融市场效率的影响与农村金融机构的贷款价格密切相关。由于不同市场结构下农村金融机构的市场势力不同，其贷款定价能力存在差异，使得相同程度的利率管制引起农村金融市场效率损失不同。在完全竞争市场上，利率市场化使得农村金融机构贷款定价趋于市场均衡价格，农村金融市场效率损失为零;在不完全竞争市场上，农村金融机构市场势力越强越易实施垄断定价，金融市场效率损失越大，而竞争度增强会降低其市场势力，促使其降低贷款价格，农村金融市场效率损失减少。据此，本文提出以下两个假说:假说一:利率市场化会提高农村信用社贷款价格，其上升幅度与农村信用社的市场势力有关。其市场势力越强，贷款价格上升幅度越大;反之，贷款价格上升幅度越小。假说二:不同市场结构下，利率市场化对农村金融市场效率损失的影响存在差异。在完全竞争市场上，利率市场化会降低农村金融市场效率损失;在不完全竞争市场上，利率市场化对农村金融市场效率损失的影响取决于金融市场竞争程度和金融机构市场势力。金融市场竞争程度越弱，金融机构市场势力越强，农村金融市场效率损失越大;反之，效率损失越小。
二、市场势力与农村金融市场效率测度
1．样本选择和数据来源江苏省作为我国最早开始农村金融改革的试点地区之一，各项改革措施和成效均在此得到较全面的反映。截至2013年末，江苏省金融机构人民币存款余额85604.1亿元，比上年末增长13.4%;贷款余额61836.5亿元，比上年末增长13.6%。此外，江苏省内县域农村经济发展水平差异较大，呈现苏南、苏中和苏北三地不同的农村经济发展格局，对于我国东部沿海和中西部地区具有较强的代表性，能够反映出不同金融市场结构下利率市场化对农村金融市场效率损失影响的内在差异。本文以江苏省33个县域农村金融市场以及县域内33家农村信用社为样本，其中，苏南12家，苏中9家，苏北12家。研究数据来源于2000—2011年《江苏省统计年鉴》和相关年度的各家农村信用社财务报表。
2．江苏省农村金融市场竞争程度和农村信用社市场势力(1)县域金融机构数县域金融机构数是指县域金融市场上银行类金融机构的家数，该指标反映了农村金融市场的竞争程度。2000—2011年江苏省县域金融机构数变化趋势考察期内，苏南、苏中和苏北三地区县域金融机构数平均依次为9家、8家和7家。2000—2007年，三地区县域金融机构数增长缓慢;2007—2011年，数量激增。其中，苏南县域金融机构数增幅最大，为66.7%;苏中次之，为57.1%，苏北最小，为50.0%。(2)农村信用社市场份额本文以农村信用社市场份额(MS)来衡量其市场势力，计算公式为MS=Nit/Xit，其中Nit表示第i家农村信用社t时期的存、贷款规模，Xit表示第i个县域t时期的农村金融市场存、贷款总规模。2000—2011年江苏省农村信用社市场份额变化趋势。苏北地区农信社市场份额显著大于苏南和苏中地区，三地区农村信用社市场份额均呈现先上升后下降的趋势。2000—2008年，苏北地区农村信用社市场份额升幅最大，苏中和苏南较为平缓;2008年以后，三地区农村信用社市场份额均显著下降，其中苏北降幅最大。
三、农村金融市场效率损失影响因素实证及结果分析
1．模型设定与变量选择为进一步验证前文提出的假说，本文采用双向固定效应模型(Two-wayFixedEffectsModel)对利率市场化进程中农村金融机构的市场势力与农村金融市场效率损失之间的关系进行实证分析。该模型可以有效消除普通模型存在的自相关问题，有效控制那些不随时间或不随截面变动的因素，在变量选择方面，本文选用县域金融机构数和农村信用社市场份额作为市场结构变量，分别衡量农村金融市场的竞争程度和农村信用社的市场势力。根据本文假说，农村金融市场机构数对农村金融市场效率损失具有负向影响，农村信用社市场份额对农村金融市场效率损失具有正向影响。利率政策变量用政策允许的利率浮动上限来表示，利率浮动上限提高会提升农村信用社的贷款价格，扩大农村金融市场效率损失，利率政策变量预期与农村金融市场效率损失正相关。本文的风险变量主要指信用风险，以农村信用社不良贷款率衡量，由于不良贷款对其经营绩效的影响存在滞后性，因此对不良贷款率取滞后项，预期与农村金融市场效率损失正相关。农村信用社的营运能力变量则通过权益比、存贷比、收入结构以及平均营业成本率表示。其中，权益比表示农村金融机构的资本化水平，预期与农村金融市场效率损失负相关;存贷比表示农村金融机构的资金运用能力，该比率越高说明其资金配置能力越强，预期与农村金融市场效率负相关;收入结构衡量农村金融机构的收入结构和产品创新能力，该比值越高表示收入来源越单一，创新能力不足，其与金融市场效率损失正相关;平均营业成本率衡量农村金融机构的管理水平，该值越大说明金融机构的边际成本越大，但也会带来金融机构贷款价格的提高，因此与农村金融市场效率损失的关系不确定。本文选用县域人均GDP和第一产业占比这两个指标作为宏观经济环境变量，其对农村金融市场效率损失的影响有待进一步检验。
2．回归结果分析与讨论利用Stata12．0软件，对上述双向固定效应模型进行估计。结论:第一，利率市场化会提高农村金融市场的贷款价格。根据实证结果可知，三地区农村信用社贷款利率浮动上限均与农村金融市场效率损失显著正相关，即实行利率市场化会提高农村金融市场的贷款价格、扩大农村金融市场效率损失。据此，假说一成立。第二，利率市场化对不同市场结构下农村金融市场效率损失的影响存在差异。苏南样本中，县域金融机构数与农村信用社市场份额两个变量均未通过显著性检验，表明在竞争性较强的农村金融市场上，农村信用社市场势力对农村金融市场效率损失无显著影响;苏中样本中，县域金融机构数未通过显著性检验，农村信用社市场份额在5%显著性水平上与农村金融市场效率损失正相关，表明在竞争性稍弱的农村金融市场上，农村信用社市场势力会增加农村金融市场效率损失;苏北样本中，县域金融机构数在5%显著性水平上与农村金融市场效率损失负相关，农村信用社市场份额在10%显著性水平上与农村金融市场效率损失正相关，表明在垄断程度较高的农村金融市场上，农村信用社市场势力会显著增大农村金融市场效率损失。据此，假说二成立。第三，风险变量与营运能力变量对农村金融市场效率损失的影响基本符合预期。苏南和苏中地区的不良贷款率与农村金融市场效率损失显著正相关，农村信用社不良贷款越多，风险溢价越高，农村金融市场效率损失越大。苏北地区农村信用社权益比与农村金融市场效率损失显著负相关，说明农村信用社资本化水平越低农村金融市场效率损失越大。三地区存贷比与农村金融市场效率损失不相关;农村信用社收入结构与农村金融市场效率损失显著正相关，表明农村信用社业务形式越单一、利息收入占总收入的比重越大，农村金融市场效率损失越大。苏北与苏南地区平均营业成本率与农村金融市场效率损失显著负相关，其原因在于营业成本增加引起贷款价格上升，但是贷款价格上升幅度小于营业成本上升幅度，由此造成贷款价格与边际成本的偏离程度减小，农村金融市场效率损失减少。第四，衡量农村地区宏观经济环境的变量中，苏南地区的人均GDP与农村金融市场效率损失正相关，表明利率市场化进程中，经济发展水平越高的地区农村信用社边际成本降幅越大，但由于农村信用社贷款价格的降幅小于边际成本降低的幅度，造成两者的偏离水平增加，农村金融市场效率损失增大。此外，苏南和苏中地区的第一产业占比与农村金融市场效率损失负相关，说明农业占比提高会降低农村信用社贷款价格，从而减少农村金融市场效率损失，这主要与我国对农业信贷的利率优惠政策相关。
四、研究结论及政策启示
面板门槛回归模型首先设定一个含有个体固定效应的面板门槛回归模型，并提出相应的估计和检验方法。面板门槛模型借助渐进分布理论估计待估参数，运用自举法（bootstrap）检验门槛值的显著性（Hansen，1999）。这里建立一个关于面板双重门槛回归模型，对其估计步骤进行介绍。对（2）式的门槛值(γ1,γ2)的计算可以使用如下三阶段估计方法：首先假设存在一个门槛值，将单一门槛模型的残差平方和记为S1(γ)，并使用格点搜索方法寻找使S1(γ)最小化的门槛值γ̂1；接着对于计算的γ̂1，用双门槛回归模型对其进行估计，将估计双门槛回归模型得到的残差平方和记为Sr2(γ2)，并最小化Sr2(γ2)，得到第二个门槛估计值，即γ̂r2=argminSr2(γ2)；最后对于已计算的γ̂r2，使残差平方和Sr1(γ1)最小化，再估计γ1，即γ̂r1=argminSr1(γ1)。通过上述三阶段估计方法，得到门槛值(γ1,γ2)的最终。
二、数据与变量
（一）数据选取本文构建面板门槛模型，对利率市场化关于地方银行盈利能力的门槛效应展开研究①。其中以资产收益率作为盈利能力的变量，即模型的因变量；以银行净利差作为利率市场化的反应变量，即模型的核心自变量；以城市银行的个体特征（市场份额、人均资产）以及宏观变量（准备金率、基准利差）等为控制变量，以业务结构为门槛变量。本文搜集和整理了2008—2012年间河南省14家地市级城市银行的数据，分别是郑州银行、开封市商业银行（简称“开封商行”）、洛阳银行、平顶山银行、安阳银行、鹤壁银行、新乡银行、焦作市商业银行（简称“焦作商行”）、许昌银行、漯河银行、三门峡银行、南阳银行、商丘银行、信阳银行②。数据主要来自历年各家银行的年度报告和历年《河南金融年鉴》。部分数据来自Bankscope数据库和Wind数据库，部分数据来自城市银行的债券募集说明书，还有部分数据根据历年《中国城市商业银行竞争力评价报告》进行了推算。对比银行选取了10家国内商业银行在河南省的分支机构，分为大型商业银行（以下简称“大型银行”）和股份制商业银行（以下简称“股份制银行”）两类。大型银行包括工商银行、中国银行、建设银行和交通银行，股份制银行包括中信银行、光大银行、广发银行、浦发银行、招商银行和兴业银行。
（二）变量设计（1）资产收益率（ROA）。资产收益率衡量的是银行的盈利能力，其计算公式为：ROAj,t=第j家银行的第t年净利润/第t年末总资产。（2）净利差（NIM）。净利差的计算公式为：NIMj,t=第j家银行的（第t年利息收入-第t年利息支出）/第t年末总资产。净利差反映了商业银行实际的经营管理水平和资金的运用效果，也是中央银行放松利率管制与商业银行谋求市场定价行为之间的动态博弈结果。（3）中间业务收入占比（IOIR）。中间业务收入占比的计算公式为IOIRj,t=第j家银行的第t年手续费及佣金收入/第t年末总资产。该变量代表银行的业务结构变化，能从一定程度上反映银行的业务创新能力。（4）基准利差（JZLC）。基准利差的计算公式为名义贷款利率减去名义存款利率，即DKLLt-CKLLt，DKLLt为一年期贷款利率，CKLLt为一年期存款利率，两者的差值反映了官方约定的银行赚取利差收入的基础空间。（5）准备金率（ZBJL）。按央行公布的历次准备金率的调整期间，逐月计算加权平均后，求得各年的加权平均存款准备金率。（6）市场份额（SCFE）。SCFEj,t=第j家银行的第t年末总资产/河南省银行业第t年末总资产。市场份额是银行竞争能力的主要影响因素，该变量反映了商业银行对市场结构的势力分割。（7）人均资产（RJZC）。人均资产反映企业一定的生产力的发展水平。RJZCj,t=第j家银行的第t年末总资产/第t年末职工人数。
（三）变量描述性统计由表1可以看出，2008年以来，河南省银行业的整体盈利能力快速提高。其中，城市银行的盈利能力相对较高，一直呈持续增长态势。2012年末，城市银行的盈利能力已经超过了大型银行和股份制银行。受全球金融危机影响，大型银行和股份制银行的盈利能力在2008—2009年间分别出现了不同程度的下降，随后才转为缓慢上升。2008—2012年间河南省三类银行净利差的变动方向是一致，呈逐渐上升态势，2009年和2012年稍有下降。城市银行净利差高于大型银行和股份制银行大约1-2个百分点。主要原因在于城市银行的贷款对象大部分为中小企业和个人，这些客户的经营风险普遍较高，多数缺乏担保或抵押，为了弥补风险，城市银行就会对其要求较高的贷款利率。从2008年至今，河南省银行业的中间业务收入占比逐年增加，但利息收入在总收入中占据绝对地位的现象没有根本性改变。大型银行的中间业务收入占比相对较高，股份制银行次之，城市银行最低。不过，大型银行的中间业务收入占比近年来有下降趋势，股份制银行则保持平稳上升态势。城市银行的中间业务收入占比一直处于较低水平，说明城市银行的业务转型步伐相对缓慢。2008—2012年间，城市银行和股份制银行的市场份额有所上升，大型银行的市场份额略有下降。尽管如此，2012年末大型银行的市场份额仍然占到40.53%，股份制银行次之，为13.79%，城市银行占比最小，仅占9.53%。2008—2012年间，河南省三类银行的人均资产呈上升趋势，其中股份制银行人均资产最高，大型银行次之，城市银行最低。股份制银行的人均资产波动性相对较大，这与股份制银行职工人数增加较慢，而资产规模快速扩张有关；城市银行的职工人数增加较快，但是资产规模增加较为平稳。
三、实证检验
（一）面板单位根检验传统面板计量分析方法隐含假设是时间序列均为平稳，实际数据并不如此。如果数据是非平稳的，运用传统面板计量方法就会造成虚假回归，因此有必要对各个变量进行面板的单位根检验。为避免单一检验可能形成的误判，本文选取LLC检验、IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验等四种单位根检验方法。其中，LLC检验是一种基于相同单位根的检验方法，IPS检验、Fisher-ADF检验和Fisher-PP检验则是基于不同单位根的检验方法，四种检验的原假设均为变量存在单位根。从表2中各变量的单位根检验结果观察，绝大部分的检验方法拒绝了原假设，即变量并不存在单位根。表中变量均为I（0）单整，选择上述变量进行模型估计不会存在虚假回归现象。
（二）面板门槛模型估计建立关于银行盈利能力的面板门槛模型，其中以NIM为核心解释变量，以IOIR为门槛变量，如（3）式。基于（3）式估计门槛值及其95%渐近置信区间，所得结果见表3：结合表4可知，单一门槛模型和双重门槛模型的F值都显著，三重门槛模型的F值不显著。因此，首先尝试建立双重门槛回归面板模型进行分析。进一步对估计的门槛值进行检验（即γ1=0.050%，γ2=0.110%）。对γ1门槛值进行检验，发现估计导致置信区间过大而归于无效，可见γ1的估计结果不可靠，γ2则为正常，因此选择建立以γ=0.110%为门槛值的单一门槛面板模型更为合理。构造出γ门槛估计值的95%置信区间图见图1，其中所取95%置信区间是所有LR值小于5%显著水平下的临界值7.35（对应图中虚线）的各个门槛估计值所构成的区间。使用POLS方法估计（3）式，得到模型的估计结果见表5。该面板模型既考虑固定效应因素，又考虑了异方差因素，并经过了稳健性检验。由表5可知，银行净利差与盈利能力之间确实存在着较为显著的非线性关系，可以将净利差对盈利能力的影响过程划分为低水平区制（IOIR≤0.110%）和高水平区制（IOIR>0.110%）两个区制。当中间业务收入占比不高于0.110%时，即银行处于低水平区制内时，净利差对银行盈利能力的影响为0.407。当中间业务收入占比高于0.110%时，即银行处于高水平区制内时，净利差对银行盈利能力的影响下降为0.287。反言之，银行处于低水平区制时，其净利差水平下降给银行盈利能力带来的不利影响要比银行处于高水平区制更大。表6列示了2008—2012年分别处于不同区制内商业银行的家数。可以看出，大型银行全部处于高水平区制内，股份制银行基本上处于高水平区制内。城市银行正处于从低水平区制向高水平区制的过渡阶段，大部分城市银行处于低水平区制，只有少部分处于高水平区制。2010年以前只有洛阳银行和漯河银行处于高水平区制，2011年和2012年开封商行已经跨入高水平区制，鹤壁银行、焦作银行和南阳银行则在区制分界点上下波动。各区制内极不均匀的分布说明了城市银行与其他银行在业务结构优化方面存在较大的差距，其对传统利息收入的依赖程度大大超过其他银行。在当前中国的金融政策环境下，城市银行依靠较大的净利差保持着较高的盈利水平，但是这确实是一个暂时现象。一旦利率市场化改革完成，金融市场日渐完善，竞争环境更加充分，城市银行单一业务的弊端就会暴露出来。因此，对城市银行来讲，需要解决的问题之一就是尽快实施业务转型，提高中间业务收入的比重，及早从低水平区制跨入到高水平区制。
四、结论和建议
本文利用河南省不同类型银行的面板数据，以业务结构为门槛变量，考察了利率市场化对地方银行盈利能力的非线性影响。估计结果表明：近些年来，较之大型银行和股份制银行，河南省地方银行表现出更高的盈利能力。非完全的利率市场化改革促使地方银行形成得天独厚的高净利差水平，地方银行获得更多的政策红利。但是随着利率市场化改革的不断深入，市场环境日臻完善，一旦改革完成，银行净利差水平收窄现象就会到来，这将给地方银行带来比其他银行更大的价格冲击和成本冲击，地方银行以利息收入为主、盈利靠规模驱动的发展方式和盈利模式无法持续。严峻的生存环境、激烈的同业竞争以及偏高的风险水平，将使地方银行陷入发展困境，必须尽早考虑经营转型战略。
（一）积极调整信贷结构，保持稳定合理的净利差水平一方面，地方银行应该创新金融产品，丰富存贷款产品线，满足客户的差异化需求；提高服务质量，改善服务方式，以质换量，形成自身的独特优势和品牌效应，稳定和扩大客户基础。另一方面，地方银行应该顺应国家产业政策，立足于地方经济，找准新的盈利增长点，并且在风险可控的基础上，及时调整信贷结构，扩大信贷投放范围，加快发展中小微企业客户融资、个人消费贷款和信用卡等业务，以信贷结构调整获取更多的利差收益。
（二）加快实施业务转型，改变传统的盈利模式与国际上先进银行相比，河南省地方银行的非利息收入还存在着很大提升空间。地方银行应根据市场需求，加大业务创新力度，优化业务结构，增加中间业务收入在营业收入中的占比，谨慎进入保险、证券、信托等新业务领域，降低银行盈利对净利差的依赖程度，挖掘资产收益率的提升潜力。
利率市场化对银行定价影响表现在以下两方面。一方面，利率市场化使商业银行的自主定价能力增强，银行对风险与成本的要价更加市场化、更加合理化。例如，贷款浮动区间的扩大有利于补偿中小企业贷款相对较高的风险和成本价格。另一方面，利率市场化也会改变商业银行面临的风险与成本大小，从而改变纯利差对风险与成本的弥补。例如，利率市场化后利率波动幅度也将加剧，这使商业银行面临更大的利率不确定性；再如，被压抑的实际利率水平由于利率管制放松而上升，这通常会导致信贷市场的逆向选择和逆向激励，从而会加大银行业整体信用风险。此外，利率市场化还会改变银行的业务结构，提高贷款利息以外的多元化收入占比，为了与客户建立长期合作关系并在非传统业务中获利，银行会通过降低贷款利息来吸引长期客户，从而影响利差定价。其作用机理见图1。根据上述作用机理，本文提出如下假设：（1）利率市场化程度的加深使政策保护在商业银行定价中的作用降低。（2）由于利率市场化的推进使商业银行面临的风险及其管理难度加大，故银行在定价过程中将更加注重对风险的弥补。
二、影响净利差的因素
（一）纯利差的影响因素根据Maudos和Guevara（2004）的做市商模型，纯利差的理论决定因素有：市场结构、营业成本、风险厌恶程度、信用风险、利率风险、交易规模。Valverde&Fernández（2007）在所推导的做市商模型中又引入了非传统业务这个因素，本文将其也考虑在纯利差的影响因素内。另外，牟怡楠、周好文等（2007）认为在考虑纯利差的决定模型时还应结合中国利率管制的背景，即基准利差[10]。据此，本文认为中国的纯利差的决定因素有：市场结构、营业成本、风险厌恶程度、违约风险、利率风险、交易规模、非传统业务、基准利差。
（二）控制变量做市商模型所推导的利差为银行的最优利差，也称“纯利差”。但实际利差还受到理论模型以外的所谓市场和机构不完美因素所影响。我们在实证估计银行利差的决定因素时,需考虑这些因子，即控制变量。根据对现有文献的分析，这些因子主要包括隐含利息支付、机会成本、流动性风险、资产规模等。通过对现有国内外文献的实证总结与比较，本文选择的变量及其预期与净利差相关性可归纳为表1。
三、实证检验
本文采用的数据来源于bankscope数据库，用于计算基准利差的原始数据来源于中国人民银行货币政策司。数据的时间跨度为2005—2012年，本文得到的有效银行数据为49家，总共的观测值为392个，包括5家国有银行、11家全国性股份制商业银行和33家城市商业银行。
（一）最优利差的分离SaundersandSchumache（r2000）使用Ho和Saunders的最优利差模型，运用计量方法分离出不同国家不同时期的纯利差[11]。本文采用类似的计量分离方法，控制一系列的变量后分离出纯利差。从表2的回归结果来看，机会成本和隐含利息支付对净利差有显著影响，且与预期方向一致，说明机会成本和隐含利息支付所带来的成本越高，银行所要求的利差就越高。流动性风险与预期方向一致，与净利差正相关，但不显著，这可能是由于流动性风险小的银行在保留了充分的流动性的同时也丧失了用资金进行贷款获利的机会，保持流动性的成本增加，导致银行要求高的利差，这种对净利差负向的可能性影响也就导致原本理论上正向的影响受到影响，导致回归结果的不显著。银行的资产规模与预期方向一致但不显著，这说明小银行比大银行存在着更大风险，因而会要求更高的净利差，但这并不起决定性作用。由图2可以看出，纯利差均值与净利差均值的变动趋势基本保持一致，且都在2007和2008年有大幅度的上涨，这主要是因为2007年开始的世界金融危机使商业银行面临的信用风险加大，商业银行对风险的弥补要求也相应增加。总体来看，从2005—2012年，随着利率市场化程度的加深，纯利差均值与净利差均值整体来说是呈增长趋势的。这与现在大部分学者所认为的利率市场化会使利差收窄的观点是相悖的。虽然利率市场化会加大银行业之间的竞争，银行可能会为了吸引客户而降低利差收入，但是利率市场化也会使商业银行的自主定价能力增强，银行作为做市商是存在于一个垄断市场的，当其自主定价能力增强，银行会选择更加合理的风险和成本补偿大小来决定利差，这就解释了为什么利率市场使得银行索要的利差扩大，而利率市场化具体是通过哪些因素怎样来影响利差的将通过后文的实证分析来解释。
（二）利率市场化影响银行定价能力的实证分析1.实证模型做市商模型将银行看作一个做市商，具有自主定价能力，因此做市商模型推导的纯利差决定模型实际上反映的是银行的定价选择情况。因此，将上式求得的纯利差采用前述的中国利率市场化下的纯利差决定模型进行回归分析：我国实行的是渐进式的利率市场化，随着时间的推移，利率市场化程度是加深的，且在2008年10月为了进一步扩大利率市场化，央行将商业性个人住房贷款利率下限扩大到基准利率的0.7倍。为了研究利率市场化不同进程对银行定价能力的影响，本文将时间段分为2005—2008年、2009—2012年两段（后者比前者的利率市场化程度深）分别进行回归分析，比较不同利率市场化进程阶段商业银行净利差影响因素的重要性及其变化,从而验证利率市场化改革对于商业银行定价能力增强的成效。2.回归结果根据表3的回归结果，在上述三个模型中，交易规模对净利差的影响为显著正相关，说明交易规模带来的正向影响要大于其可能带来的负向影响。即银行对潜在损失的弥补要求大于规模经济带来的成本优势。信用风险、风险厌恶程度都与预期结果一致，对净利差的影响为显著正相关。平均营运成本对净利差的影响与预期方向一致，但在2009—2012年中模型不显著。利率风险对净利差的影响为正向，与预期相同，但仅在2009—2012年中模型显著。基准利差对净利差的影响与预期方向一致，但在2009—2012年中模型不显著。市场结构和非传统业务都与预期一致，对净利差的影响为正向，但二者都在2005—2008年模型不显著。从表4中两个利率市场化进程的对比结果来看，不同利率市场化进程下的定价差别主要体现在以下几方面：（1）规模因素。从2005—2008年阶段到2009—2012年阶段，交易规模对净利差的正向影响显著性增加，且回归系数增大，这表明交易规模对净利差的影响程度增加。银行的交易规模越大，意味着银行面临的潜在损失越大，所以银行要索取更大的价差。由这一观点可以看出，从2005—2008年阶段到2009—2012年阶段，随着利率市场化的深入，银行自主定价能力增强，对交易规模带来的潜在损失的重视程度增加，因而交易规模对存贷款定价的影响程度增大。另一方面，由于交易规模对净利差的影响结果为正向，说明规模经济所带来的优势并未发挥作用。（2）成本因素。从2005—2008年阶段到2009—2012年阶段，平均经营成本对净利差的正向影响显著性降低，且回归系数减小，平均经营成本影响商业银行净利差的程度降低，同样的平均营运成本所带来的净利差增加额是降低的。这说明，利率市场化的推进使得商业银行对经营成本的弥补降低，成本因素虽然依旧显著影响净利差但不再起决定作用。（3）风险因素。风险厌恶程度对利差的影响在两个阶段都是5%水平下显著为正，但回归系数增大。这说明利率市场化使得商业银行的风险厌恶程度对净利差的决定作用增加，面对同样风险厌恶程度，银行用来弥补风险的利差增加。信用风险因素对利差的影响在两个阶段也都是5%水平下显著为正，但回归系数增大。信用风险作为商业银行面临的主要风险，一直都是利差决定的主导因素，因此在利率市场化的两个阶段其回归系数都是5%水平下显著为正，而回归系数的增大也说明利率市场化程度的加深使商业银行对覆盖违约风险更加重视。从2005—2008年阶段到2009—2012年阶段，利率风险因素对利差影响由不显著变为显著，且回归系数增加。这表明随着利率市场化的深入，商业银行在贷款定价中对利率风险的考虑程度增加。综上几个风险因素来看，随着利率市场化的推进，商业银行风险意识增强，银行定价行为中越来越多地考虑风险的弥补，风险因素起着举足轻重的作用，假设2得证。（4）政策保护因素。基准利差代表着政策对银行利差的保护，结果显示，从2005—2008年阶段到2009—2012年阶段基准利差对利差的影响由显著为正变为不显著，且回归系数减小。这表明银行利差越来越多地由市场决定，利差的政策保护所对利差决定所起到的作用越来越小，利率市场化取得了一定的成效，假设1得到了证实。（5）非传统业务因素。从2005—2008年阶段到2009—2012年阶段，非传统业务因素对利差的影响由不显著变为10%水平下负显著，且回归系数的绝对值变大。这是由于随着利率市场化，银行之间的竞争程度增加，银行由主要经营传统业务开始转向业务多元化，对非传统业务的依赖程度越来越大，非传统业务收入的增加对银行的利差要价有着越来越大的抵消作用。总体而言，随着利率市场化进程的不断推进，中国的商业银行的自主定价能力增强，在定价过程中越来越重视风险因素和非传统业务因素，而成本因素和政策保护因素在银行定价中的重要性降低，这也是利率市场化初级阶段取得一定成果的表现。
四、结论与建议
关键词：发展中国家；利率市场化；改革
利率市场化改革作为金融体制改革的重要部分，无论是在理论上还是在实践上都受到了国际上的广泛关注。利率市场化，是指政府完全或部分放弃对利率的直接管制，使利率由金融市场上资金的供求关系决定，利率的上下按价值规律自发调节[1]。利率市场化作为利率决定机制的变迁，会伴随有一定的成本及由此而获得的收益，而要成功实现利率市场化，使其收益大于成本是需要具备相应的条件的。
一、利率市场化问题的提出
20世纪70年代，经济学家麦金农和肖从发展中国家货币金融特殊性的角度出发，对发展中国家的货币金融与经济发展的关系作了系统的论述。他们的“金融抑制论”、“金融深化理论”为发展中国家进行利率市场化改革提供了理论依据[2]。众多发展中国家于20世纪七八十年代纷纷进行了利率市场化改革的实践，但以失败者居多，不但没有达到改革的预期目标，反而引发了不同形式的金融危机，给宏观经济的发展造成了很大损失［3］。根据金融发展理论的分析，发展中国家是有必要实行利率市场化的，所以问题的关键是如何来实现利率市场化。
利率市场化是一项复杂的系统工程。利率市场化的整个过程既要具备相应的前提条件，在利率市场化过程中又要有相应的制度保障和监管措施，决不可以将其简单地交给市场，让市场的自发调节机制来替我们完成这一艰巨的任务。而对于发展中国家来说，若想引入利率市场化改革必须仔细分析其国内经济基础和监管水平。根据现有理论和实证研究表明，利率市场化的初始条件对利率市场化改革的效应具有重要影响，所以有必要对利率市场化所应具备的初始条件进行清楚的认识。
二、宏观经济条件
稳定的宏观经济环境是发展中国家实施利率市场化最重要也是最基本的前提条件，也是利率市场化顺利运作的最根本的载体。当某国经济从计划经济走向市场经济时，市场机制将逐渐取代原有的计划机制而在经济生活中起主导和支配作用，健康稳定的宏观环境有助于利率杠杆和价格体系有效发挥作用。而当宏观经济不稳定时，无论是过热时期还是萧条时期，实施利率市场化都可能造成经济更大的波动，这又会反作用于利率市场化，使改革受挫[4]，并且可能导致发生不同程度的金融危机。市场市场化的宏观经济条件主要有两个方面。
1.宏观经济条件的定性要求
首先，国内经济稳定增长。经济增长通常是一国国内生产总值的增长，这是金融发展的基石，作为金融部门基础的实际经济部门只有在维持一个较长时期的增长后，才能积聚起相当的经济实力来支撑金融改革。
其次，国际经济波动不大。经济全球化已经使每个国家很难脱离别国的影响而独善其身。所以只有交往中的各国经济都比较平稳发展，尤其是汇率比较稳定，国外游资没有大进大出，国内的利率市场化才能顺利进行。
第三，财政纪律严格有序。这主要指政府向央行的借款问题，即“政府借款需求必须是可接受的，以此避免中央银行储备货币产生通货膨胀性的扩张。”[5]而引起这一扩张的情况有两种：一是政府国内借债的直接影响，即可能出现的财政政策的“挤出效应”；另一种是政府借债的间接影响，即面对巨大的资本流入，中央银行为了避免本币汇率上升，必须大量购入外币，从而导致货币的扩张结果。
第四，物价水平基本稳定。这是宏观经济稳定的最突出表现和基本标志。发展中国家利率市场化的实践表明，在存在高度通胀的国家，利率放开后往往导致过高的名义利率，会出现金融机构和企业无法适应而经营困难。并且在这种物价不稳的状态下的利率市场化往往又会带来物价的进一步上扬，增大宏观经济的震荡性，形成恶性循环。
第五，资本项目控制有力。对发展中国家来说，对资本项目的适当管制有助于经济的健康运行。从当今世界形势来看，国际游资规模之大已达惊人程度。东南亚金融危机所展示的国际游资对于一国金融体系甚至整个经济体系的巨大冲击力至今仍令人心有余悸。如果实现利率市场化后迅速放开资本项目管制，任由规模巨大的国际游资对国内金融体系肆意冲击，将很难控制其中所隐藏的金融风险，这会扭曲利率市场化所带来的正效应。
2.宏观经济条件的定量判断标准
各国经济发展的实践表明，没有科学的量化指标作为指导，各种经济决策成功实行的可能性就不大。通过经济学家对泰国、阿根廷、智利等发展中国家利率市场化前GDP增长率、通货膨胀率、金融深化率等指标的实证分析，可得出一国在选择进行利率市场化时宏观经济条件的三个定量判断标准。
首先，经济运行稳定性定量标准。根据中国学者史宝平的实证研究可得，一国利率市场化的时点应选择在宏观经济最近三年稳定增长，GDP增长率的变异系数在0.6以下、平均通货膨胀率在5%以下[6]。
其次，资金市场规模与金融深化定量标准。较高的金融深化程度不仅反映一国现代金融机构和资金市场的发展，而且反映相对较低的通货膨胀及缓和的金融抑制。较大的资金市场规模和较高的金融深化率在进行利率市场化时，更能加速金融深化发展。一国实行利率市场化一般应选择在最近五年的真实金融深化率达到60%以上、银行信贷占GDP的比重达到80%以上的时点上。
第三，财政赤字规模的定量标准。在实行利率市场化前应保持财政收支基本平衡，财政赤字应控制在GDP的3%～5%，并且财政赤字要通过发行国债等非通胀的方式来弥补，中央银行不应为财政透支。如果财政赤字主要通过中央银行贷款弥补，会形成通货膨胀的主要压力。在这个问题的处理上，阿根廷的利率市场化改革提供了佐证。
三、微观经济基础条件
1.对银行体系的要求
银行作为货币经营的最重要主体，它们的经营管理体制是否科学合理，自身是否具备充足的资本实力，能否保证所经营资产的质量，是利率市场化成功与否的关键。
第一，实行银行体制改革。对于广大发展中国家而言，银行体系中一般都是国有银行占绝对地位。所以在这种背景下，必须在推进利率市场化之前对银行制度加以调整，来为改革顺利进行作好准备。这种调整可体现为两个方面：一是国有银行民营化，使之成为真正独立的市场主体，对金融市场利率变化迅速作出反应；二是国有银行实行商业化经营，政府给予其极大的经营自，并且在外部监管和内部监管方面实行有效机制，增强银行的市场行为能力和抗风险能力。
第二，积累较充裕的资本。这主要体现在货币资本上。为了经营上的安全，按《巴塞尔协议》规定银行的自有资本不能少于8%。另外信息资本和人力资本不可或缺。在信息资本方面，银行在进行正常的业务活动中，需要尽可能详细地获取有关人的信息，减轻信息约束。在实行利率市场化后，银行在已积聚的信息资源基础上能够顺利地适应新的市场环境；在人力资本方面，人是系统中最活跃的因素，信息是通过人来收集和处理的，系统行为决策是由人来制定与执行的，工作人员的技能水平及内部激励制度对银行的长期发展具有极为重要的作用。所以提高人力资本数量与质量是银行适应利率市场化环境、加强竞争力的一个关键性因素。
第三，提高银行资产质量。实行利率市场化，利率的决定机制、利率结构发生变化，会对银行原有的资产结构带来冲击，并且利率市场化后的激烈竞争会暴露出银行资产负债原来所被掩盖的缺陷。如果银行资产质量较差，那么在新的市场机制下，银行的这种资产体系的脆弱性会加大，进而可能导致资产质量状况的进一步恶化，难以保持金融资源的供应。所以银行资产质量是有效推行利率市场化、维护金融体系稳健性所需具备的一个基本要素。
2.对企业组织的要求
企业组织作为使用价值的最重要创造者，它是否具备了相关的条件，也是利率市场化成功与否的重要一环。
首先，建立良好的产权制度。关于这个方面，需要考虑企业存在的所有权形势以及在现代企业制度中所有权与控制权分离的结构设计与执行。其总的原则是从产权方面形成对企业的有效约束与激励机制，提高市场主体的行为能力，是指对资金产生合理需求，避免由所有权约束不力而产生扭曲的信贷需求，从而使利率决定机制更为有效。
其次，形成合理的资产负债率。对企业资产负债比例起决定性作用的一项因素是企业的融资成本，主要由债务成本和股权成本来确定。利率的变化会对成本的构成比例造成影响，所以企业需要根据在收益一定的情况下，融资成本达到最小化的原则来构造一个合理的资产负债率。对于广大发展中国家来说，普遍的情况是资本市场不发达，个人财富拥有水平不高，企业自源融资较少，更多地依赖外援融资，负债比重较大。因此，广大发展中国家在为利率市场化作准备的过程中，逐渐降低企业负债率是一项重要任务[7]。
总之，以上对发展中国家实现有效利率市场化的条件不是相互割裂的。它们渗透于整个利率市场化的进程，只不过是在不同的方面所表现的突出程度有所不同。这些条件与利率市场化本身之间也是一种互动关系，实行利率市场化需要这些条件，而有效利率市场化的实现又会反过来促进这些条件的完善。
参考文献：
[1]周荣芳.关于中国利率市场化改革的思考[J].中国金融，2001，（8）:20-23.
[2]黄萍.利率自由化和金融危机[J].现代经济探讨，2004，（2）:49-51.
[3]周梅.外国利率市场化改革给我们的启示[J].经济问题，2003，（2）:49-50.
[4]佘传奇，祝清.国外当代利率市场化理论探讨与实践的借鉴[J].经济问题，2003，（3）:40-42.
[5]MaxwellJ.Fry.Interest-RateLiberalizationandMonetaryControlinChina.ExperienceswithFinancialLiberalization.KanhayaI
Gupta，Eds.Boston，Kluwer.1997:69-90.
关键词:利率市场化;商业银行;风险;对策
利率市场化一直是我国金融界长期关注的热点问题。随着经济的发展,商业银行的风险控制能力不断有新的挑战,如何从容应对利率市场化形势,提高利率风险管理水平,在日益开放的经济环境中立于不败之地,已成为当今我国商业银行资产管理中的重要内容。
一、国内外利率市场化进程
(一)国外利率市场化的借鉴
利率市场化是金融自由化的重要方面。该理论的理论基础是源于麦金农和肖在20世纪70年代提出的金融压抑论和金融深化论。近30年来,利率市场化成了世界各国普遍采用的一项非常重要的经济政策。美国到1986年完全实现了利率的市场化。而日本是商业银行的金融创新驱使政府逐步放松利率管制,承认创新的合法性,最终实现利率市场化。但是,利率的市场化在活跃金融市场的同时也加大了利率风险对商业银行的影响,从19世纪80年代伊利若斯银行破产,到今天的美国次债危机,商业银行在利率市场化的进程中风险控制都被提到更高的位置。
(二)我国利率市场化进程
从实际的情况而言,利率市场化始于1978年,但直至1996年6月放开了银行间同业拆借市场利率的举措才真正揭开了我国利率市场化改革第一幕,到2000年9月21日实现外币贷款利率的市场化才实质性的迈出第一步,应对金融全面开放当2007年上海同业拆借利率的时候,我国的利率市场化已远远超过了金融开放的要求,因此我国的利率市场化已经基本走到了存贷款利率市场化的最后攻坚和破解阶段。
二、利率市场化对我国商业银行风险的影响
(一)利率市场化加剧我国商业银行的流动性风险
市场利率波动对于商业银行经营的影响越来越大。正因为如此,利率市场化一旦实施,必将给银行的业务经营带来极大的不确定性,这样的不确定性,将使我国商业银行面临银行资金流人相关经营项目无法得到及时回补,致使资金停滞在经营项目中,极大的加剧了银行的流动性风险。
(二)利率市场化加剧了商业银行竞争及收益曲线风险
目前我国对于利率的管制主要在控制存款利率上限和贷款利率下限的方式.这种限制使金融资源配置在很大程度上保证了商业银行高额的利差。若管制放开,在金融全面开放的前提下,国内外金融机构存贷款竞争必然加剧,利差缩小在所难免,而目前我国银行业的业务单一,存贷利差收入是主要利润来源,这无疑给对商业银行带来沉重的打击。鉴于此,在目前中间业务尚不发达的时候银行将会千方百计的加大存贷业务,由于存贷业务利率的敏感性存在着千差外别,随着利率的上下浮动,将造成商业银行资产、负债期限结构不匹配,从而导致收益不确定性的收益性风险被加剧。
(三)利率市场化将导致商业银行利率的结构性风险
存贷款利率波动不一致导致利率结构风险,这种风险通常表现为随着存贷款利率波动幅度不一致或长短期存贷利差波动幅度不一致的,导致银行净利息收入减少。随着利率的市场化,这样的利率波动幅度不一致将在市场上不断的商业,使商业银行利率的结构性风险加大。
(四)利率市场化加剧了借款者逆向选择和信用风险
由于2008年一季度所凸显的通货膨胀情况,我国目前所进行的主要工作就是紧缩的货币政策和财政政策,因此金融市场里直接融资萎缩间接融资又成市场资金的主要来源,利率市场化往往导致利率水平上升,而利率上升之后,由于金融市场普遍存在着信息不对称,通常就会导致信贷市场的逆向选择和逆向激励,从而加大整体信用风险。
三、加强利率市场化下的银行业风险控制的对策
利率市场化在目前我国金融市场尚未成熟时期给商业银行业务经营带来的隐含的风险是前所未有的。对此,商业银行一定要有相应的充分准备,以应对利率市场化的波动的风险。因此,在应对路径是选择上可以从以下几个方面进行:
(一)调整资金比例,降低资金成本,提升商业银行内部资金充足率
内部运作成本是商业银行经营过程中主要的束缚之一,成本过高,将导致较高风险,因此降低成本是保证利率市场化过程商业银行赢利的重要举措之一。
(二)优化金融产品定价机制保证商业银行负债业务的营利性
1.加强中间业务的发展,摆脱利差利润的限制
据统计,2006年,美国花旗银行中间业务收入已占总收入的比重为80%,大通银行为68.9%,总的来说,西方国家商业银行中间业务收入占全部收入的比重已达到了50%左右,而我国2006年,开办的中间业务品种仅有260多个,各银行中间业务占全部收入的比重平均为10%左右,最高为22%,有的甚至不足1%,因此中间业务发展的空间还很大。由于我国商业银行业务长期被传统业务统治,利润随存贷款利差依赖过强,因此开展中间业务银行可以依靠金融产品创新和服务创新来吸引顾客,扩大银行营业收入,从而弥补利差的损失,摆脱利差利润的限制降低利率风险。
2.加大专业人才的培养,增强银行营销力度
利率市场化对我国银行业产品服务方面的贡献而言,它使商业银行业务的同质性得到缓解,因此若能有一个很好的营销系统作为支撑,对于银行开展非一致化业务有很大帮助。而这需要加大对专业人才的培养,提升员工的素质,真正从营销的角度来做市场,而非从推销的角度片面用关系争取业务,使业务销售稳固性增强,促使信息流畅,稳定客户群体,减少借款者的逆向选择和信用风险。
开展利率市场化是促进我国金融业发展的好途径,但它必然会对我国商业银行造成一定的影响,我们必须采取合理的手段去减弱,消除其中的负面影响,使我国商业银行在利率市场化条件下健康持续发展。
参考文献:
[1]易宪容.繁荣下的理性[M].北京:北京大学出版社,2006.
（一）利用国债期货规避利率波动风险国债期货作为最成熟的利率期货，起源于20世纪70年代中期美国利率市场化过程中对规避利率风险的需求，美国国债期货的推出对其利率市场化的完成起到了积极的推动作用。目前，国债期货已是全球最重要的利率风险管理工具之一，其规避利率风险的功能，是以在国债现货和期货市场之间进行套期保值交易作为手段来实现的。利用国债期货进行套期保值的基本原理是：国债期货价格与其标的资产现货价格在同一时空内受相同经济因素的影响和制约，因而一般情况下两个市场的价格变动趋势和方向具有一致性，只是波动幅度可能有所差异。套期保值就是利用两个市场的这种价格关系，同时在期货市场和现货市场做相反方向的买卖，用一个市场的盈利弥补另一个市场的亏损，从而达到规避因为利率波动造成的国债现货价格风险的目的。另外，当期货合约临近交割时，现货价格与期货价格趋于一致，二者的基差接近于零。两个市场在最终价格上的“趋合性”也使套期保值交易行之有效。
（二）利用国债期货寻找基准利率收益率曲线基准利率收益率曲线作为资本市场中各种金融资产的定价基础，是利率市场化的核心。根据发达国家资本市场的经验，他们通常以国债收益率作为基准利率，并由不同期限的基准利率构建基准利率收益率曲线。但是仅仅依靠国债现货市场形成基准利率收益率曲线是有很大缺陷的，而国债期货市场具有交易合约标准化、交易成本最小化、交易集中化的特点，以及国债期货市场具有很高的透明度和极高的流动性，这些都弥补了国债现货市场的不足，从而可以通过国债期货交易发现未来某一时间国债现货的价格，使国债期货市场对国债现货市场具有价格发现功能，在国债收益率的形成过程中起引导作用。因为国债期货市场的公开、公平、公正、高效、竞争的交易机制，逐渐促进国债市场形成具有真实性、预期性、连续性和权威性的国债收益率体系，并以此构建出市场化的基准利率收益率曲线。
二、中国国债期货核心功能发挥的实证检验
从2013年9月6日国债期货上市以来的交易情况来看，上市之初短暂的交易活跃之后即遭遇冷场，但是大跌之后逐渐反弹，交易日渐活跃，各合约的交易量和持仓量稳步增加。国债期货的平稳运行和功能发挥直接影响其对利率市场化的作用和影响，并且关系到国债期货自身的成败。本部分基于国债期货上市以来的数据对国债期货规避利率风险和价格发现的功能发挥进行实证分析。
（一）数据样本的选择及描述1.数据选择及说明本文采用中债国债5~7年全价指数的日收盘价作为现货数据，采用由国债期货各主力合约构造的连续日收盘价序列作为期货数据。现货和期货的样本区间为2013年9月6日到2014年8月14日。剔除其中非期现货共同交易日期的样本点，共有228个样本点。对于因节假日暂停交易导致的缺失数据，采用“等差数列填补法”进行处理来填补缺失的数据，从而在最大限度不影响数据趋势的情况下，使交易数据成为满足每周5个交易日的规则数据序列，处理后的数据扩充为245个样本点。数据均来源于Wind资讯，计量分析软件为Eviews6.0。国债期货和现货的日收盘价格分别用F、S表示，为消除时间序列可能存在的异方差，本文对国债期货和现货的收盘价取自然对数，以LF、LS分别表示期货和现货价格的对数值序列，即LF=lnF，LS=lnS。并分别对LF、LS取差分，即期货对数收益DLF=lnFt-lnFt-1，现货对数收益率DLS=lnSt-lnSt-1。2.数据序列的基本统计量描述首先对要研究的期货和现货的价格序列和收益率序列进行一个基本特征的统计（见表1）。从表1可以看出5年期国债期货收益率的均值小于对应的现货，但是收益率的标准差大于现货，即期货收益率的波动要大于现货收益率的波动，这可能是由于期货的交易费用比较低，对市场信息反应比较灵敏所致。另外，从J-B统计量可以看出期现货的价格序列和收益率序列均拒绝正态分布的原假设。3.数据序列的相关性分析现货和期货价格的相关程度越高，两者的引导关系就越显著，套期保值的效果也越好。本文所选期、现货的价格走势图如图1所示。从图1可以看出中债国债5~7年全价指数与5年期国债期货价格长期走势非常一致。其中，d軈为dt的算术平均值，TE越小说明两序列的走势越相似。经计算，样本区间内，中债国债5~7年全价指数和5年期国债期货的跟踪误差值仅为0.001608，说明二者有很高的相关度。另外，中债国债5~7年全价指数和5年期国债期货的价格序列相关系数为0.845054，收益率相关系数为0.642394。综上，走势图和两个相关性指标均表明所选择的现货数据和期货数据具有很高的相关性。
（二）国债期货价格发现功能的实证分析国债期货价格发现功能体现为在价格形成过程中国债期货是否领先国债现货，从而对国债现货市场未来价格形成起到预测和引导作用。本文采用Johansen协整检验、Granger因果检验以及向量误差修正（VEC）模型来实证分析中国国债期货价格与国债现货价格间的这种引导关系（华仁海，2005），在此基础上，进一步采用方差分解的方法分析出在价格引导的过程中国债期货和现货的贡献度。1.单位根检验和协整检验为了检验所选取数据序列的平稳性，首先采用ADF检验对数据序列进行单位根检验，结论如表2所示。从表2可以看出，国债期货和现货的对数价格序列在5%的显著水平接受有单位根的原假设，即对数化后的数据序列是非平稳的。而两个对数收益率序列都在1%的显著水平拒绝原假设，说明一阶差分后的两个数据序列都是平稳序列。单位根检验的结果表明，国债期货和现货价格的对数值序列都是一阶单整即Ι（1）的，符合协整关系检验的前提条件，因为协整的序列必须是同阶单整的。所以，接下来对国债期货和现货的对数价列做协整检验，本文采用基于回归系数的Jo-hansen协整检验法，结果如表3所示。协整检验的结果表明，国债期货和现货的对数价格序列在5%显著水平存在长期稳定的协整关系。可见在短时间内，国债期货和国债现货的价格之间可能偏离均衡状态，但从长期来看，自国债期货推出至今它们之间已经形成了长期的均衡关系。2.格兰杰因果检验格兰杰定理表明，存在协整关系的变量至少存在一个方向上的格兰杰因果关系。因为国债期货和现货价格序列存在一个协整关系，所以可以直接对期现货价格序列做格兰杰因果检验，检验结果如表4所示。格兰杰因果检验结果表明，在滞后1期时，在10%的显著水平都无法拒绝国债期货价格和现货价格互不为格兰杰原因的原假设。在滞后2、3、4期时，在1%的显著水平国债期货价格是国债现货价格的格兰杰原因。在滞后2期时，在10%的显著水平国债现货价格仍不是国债期货价格的格兰杰原因。在滞后3、4期时，在5%的显著水平国债现货价格也是国债期货价格的格兰杰原因。因此，国债期货价格和国债现货价格之间存在双向Granger引导关系，其中国债期货价格对现货价格的引导关系更加显著。3.向量误差修正模型因为协整检验说明了国债期货价格序列和现货价格序列之间存在长期均衡关系，所以可以进一步通过向量误差修正模型来研究国债期货价格与现货价格之间的相互引导关系，对二者之间由短期的偏离向长期均衡的调节过程进行分析，从而可以从长期和短期两个方面来刻画国债期货价格和现货价格之间的动态关系。由VECM模型估计结果可知，从长期来看，国债期货和现货的误差修正项调整系数均为负，符合负向调节机制。而且期货的调整系数在1%的显著性水平显著，另外期货的调整系数绝对值比现货的调整系数绝对值相对较大，这说明在系统偏离长期均衡状态时，期货市场对非均衡状态的反应更为灵敏，调整的速度更快。从短期来看，方程式（1）中D［LF（-1）］和D［LS（-2）］的系数都在1%的显著性水平显著，说明期货价格存在自相关性，也说明现货价格Granger引导期货价格。方程式（2）中D［LF（-1）］、D［LS（-1）］和D［LS（-2）］的系数均统计显著，说明现货价格存在很强的自相关，也说明期货价格Granger引导现货价格。图2国债期现货价格方差分解结果综上可得，在长期中国债期货市场比现货市场更快回到均衡状态，在短期中国债期货价格与现货价格之间存在双向的Granger因果关系。4.方差分解为了进一步分析国债期货和现货在价格形成过程中的相互作用过程和各自的贡献度，本文运用方差分解的方法进行分析（见图2）。由方差分解的结果可知，在国债期货的价格形成过程中，更多地受到自身的影响，虽然贡献率逐渐递减，但是在10个交易日时仍保持在98.34%，而国债现货对其的影响非常小，在第10个交易日时也只达到1.66%。在国债现货的价格形成过程中，开始时自身的贡献率为56.45%，稍占优势，但是国债期货对其贡献率逐渐增高，且很快超过现货对其自身的影响，在第10个交易日时达到66.7%，超过现货自身的影响。综上，虽然国债期货价格和现货价格存在双向Granger引导关系，但是在价格形成过程中，国债期货的价格发现能力更强，起主要引导作用。
（三）国债期货规避利率风险功能的实证分析国债期货作为利率期货其规避利率风险的功能体现在投资者利用国债期货为其持有的国债现货资产进行套期保值的效果。最优套期保值率记为h*，直接决定套保操作所买卖的期货合约数目，进而影响套期保值的效果。所以合理测算h*是不同套期保值模型的共同目的，也是套期保值成功的关键。由于传统的套期保值理论忽略了基差波动的风险，认为h*为1，这在现实中是不合适的，所以本文没有采用。本文先是采用普通最小二乘法（OLS）模型和向量自回归（VAR）模型这两种静态套期保值模型计算出最优套期保值比率h*（方世健、桂玲、吴博，2008），然后再基于风险最小化原则对套期保值的绩效做出评价。本部分设定2014年8月1日到2014年8月14日这10个交易日为样本外，之前的235个样本点为样本内。1.普通最小二乘法（OLS）模型OLS模型由Johnson（1960）提出，之后Ederington（1979）等研究者都将这一模型应用于套期保值的实证分析中。该模型认为一定时期内，现货收益率和期货收益率呈线性关系。式（3）中，ΔSt、ΔFt分别表示采用套期保值的现货和期货的对数收益率。通过将现货对数收益率对期货对数收益率进行普通最小二乘（OLS）回归估计线性模型的斜率β，该斜率即代表了最佳套期保值 率h*。本文以中债国债5~7年全价指数的对数收益率DLS为被解释变量，以5年期国债期货的对数收益率DLF为解释变量，建立基于OLS的线性回归模型，结果如表5所示。首先，根据信息准则AIC和SC确定VAR模型的滞后阶数为2。建立中债国债5~7年全价指数与国债期货数据序列的二元VAR（2）模型，参数估计结果如表6所示。由VAR（2）模型的残差序列的协方差矩阵可知，式（6）中的Cov（εst，εft）为1.70e-06，Va（rεft）为4.32e-06。由式（6）计算的最优套期保值率h*=1.70e-06/4.32e-06=0.393519。3.套期保值的绩效评价求解出最优套期保值率h*并按照其对现货资产进行套期保值后的资产组合是由套期保值工具（期货合约）和其所保护的资产（现货资产）所组成的一个新的资产组合，其对数收益率可表示为：套期保值前的资产组合即现货组合的对数收益率表示为：基于风险最小化原则的套期保值绩效评价，即根据Markowitz（1952）资产组合理论对跨期货、现货两市场的资产组合寻求固定收益下的最小风险。令σ2u=Va（rru）表示套期保值前现货组合对数收益率的方差，σ2h=Va（rrh）表示套期保值后资产组合对数收益率的方差。所以，风险最小化原则就是使rh的方差比套保前现货组合收益率ru的方差减少程度最大。套保绩效HE越大说明套期保值的效果越好。根据以上套保绩效评价方法计算出各套保模型的绩效，结果如表7所示。由表7的套保绩效可知，样本内数据利用OLS模型进行套期保值的效果略优于利用VAR模型进行套保的效果，规避资产组合所面临的利率率达到42%。但对于样本外数据，运用OLS模型套期保值失效，而VAR模型套保绩效也几乎为零。原因主要是在样本外时段即2014年8月1日到2014年8月14日期间，国债期货价格走势与国债现货明显背离，国债期货价格呈下降趋势，而此时国债现货价格为上升趋势，从而导致OLS套保失效，VAR套保绩效几乎为零。综上，国债期货已经发挥出了规避利率风险的功能。
三、结论及启示
