利率市场化论文范文

一、研究设计

(一)模型设计根据现有研究，本文的理论假设是:商业银行风险与竞争之间的关系受到“风险转移效应”和“利润边际效应”两方面的共同影响，两种效应综合得到的结果表现为商业银行竞争度与风险之间呈U型关系。“风险转移效应”表现为商业银行风险与竞争度呈负相关关系。在信贷市场中，集中的银行系统具有较高的市场利率，从而会推高贷款市场利率，导致借款企业承受较大的偿债压力，增加企业寻找高风险项目的动力，最终使得企业道德风险问题增加;相应的，银行承受的信用风险增加。与此相反，当银行竞争度提升时，风险降低。“利润边际效应”表现为商业银行风险与竞争度呈正相关关系。银行竞争的加剧会降低贷款市场利率，降低负债企业的偿债压力，从而缓解银行的信贷风险，但是与此同时，贷款利率的降低将导致银行的收益随之下降，使银行对风险的抵御能力受到损害，从而导致风险的积累。当利率降低对银行风险抵御能力产生的负面影响强于利率降低对银行信贷风险产生的正面影响时，利率边际效应发挥作用，商业银行风险与竞争度呈正向关系。综上所述，本文以Martinez－Miera和Repullo(2010)提出的“银行风险与竞争呈U型关系”作为理论基础，引入银行竞争度的二次方项对银行风险与竞争度的非线性关系进行测度。其中，Riskit表示第i家银行第t年的银行风险，分别用总体风险和信用风险刻画，Compit度量第i家银行第t年的竞争度，F(n)it为一组银行控制变量，用来控制银行其他变量对银行风险产生的影响，G(n)t为一组宏观控制变量，用以控制宏观环境对银行风险产生的影响。

(二)变量选择1．银行风险(1)银行信贷风险。选择不良贷款率的超越对数函数(PL)作为衡量银行信贷风险的指标，考察银行经营过程中最主要的经营风险———贷款市场上的风险行为。由于不良贷款率这一指标有界，为保证模型等式左右的一致性，本文对不良贷款率进行超越对数处理，以消除其有界性。PL的计算公式。(2)银行总体风险。选择Z指数作为单个银行总体风险的度量，也可以理解为单个银行的破产风险。具体来说，Z指数将盈利性指标、杠杆比率和盈利波动性联系在一起，反映商业银行的总体风险。较高的资产收益率和银行权益资本与总资产的比值带来较高的银行稳定性，而较高的盈余波动性则带来较低的银行稳定性，因此Z指数是银行总体风险的反向度量，即Z指数的增加意味着银行风险暴露的减少，说明银行具有较强的稳定性。2．银行竞争度(Lerner指数)勒纳指数基于非结构式的新经验产业组织(NEIO)理论来衡量银行的市场势力，度量了银行产出的边际价格超过其边际成本的百分比，即在边际成本之上的定价能力。该指数介于0到1之间，Lerner=0为完全竞争，Lerner=1为完全垄断，0＜Lerner＜1为垄断竞争或寡头垄断。Lerner指数与银行竞争度呈反方向变动。其中，Pit是银行的产出价格，由银行总收入(包括利息收入和非利息收入)与总资产的比值来衡量;MCit是银行的边际成本，根据超越对数成本函数推导得出。本文借鉴AngeliniandCetorelli(2003)及FermandezandMaudos(2007)中的计算方法建立超越对数成本函数。假设银行总成本为银行产出、银行资金价格、银行劳动价格、银行资本价格和技术变动的函数，即TC=C(TA，W1，W2，W3，Trend)。银行的资金价格(W1)用存款利息支出除以总存款表示，银行劳动价格(W2)用人员开支除以员工人数表示，银行资本价格(W3)用资本费用除以固定资产表示，其中资本费用为扣除人员开支后的营业成本，Trend表示技术变动，用时间趋势衡量。图1展示了不同资产规模的银行在2000－2012年中的Lerner指数的均值走势①。在现实情况中，具有较大资产规模的银行在资产配置、资本获取、员工配置等方面确实具有较强实力，具有较强的市场议价能力，即由Lerner指数反映出来的银行竞争度较低，故图1结果基本符合现实情况。不同类型商业银行Lerner指数趋势的分离说明将银行分类进行竞争与风险的研究是必要的。从图1还可以观察到，自2004年利率市场化政策实现实质性推进之后，银行竞争度整体态势先降后升，这说明贷款利率市场化的逐步放开对商业银行的竞争产生了有效促进，利率上限的适时放开有利于信贷资产的审慎定价和行业内部的有效竞争。但2009年之后，Lerner指数走势向上反转，特别是大型银行的竞争度不升反降，说明在2008年以来的经济危机中，大型银行因其固有优势所获得政策支持更多，故其市场势力在此阶段逐步攀升。3．利率市场化利率市场化改革过程中，商业银行面对的利率环境和金融市场环境发生变化，本文选择时间哑变量度量利率市场化的关键事件对银行风险产生的影响，选择存贷利差方面的变量度量利率市场化对银行风险的渐进式影响。2004年10月29日放开金融机构贷款利率上限和存款利率下限是中国利率市场化改革进程中具有里程碑意义的重要举措，故本文以此为起点构建时间哑变量(Y05)刻画利率市场化这一政策，自2005年起该变量取值为1，否则取值为0。存贷利差方面，本文从基准存贷利差(LD)和银行净利差(IGAP)两方面对其进行阐述。随着利率市场化改革的推进，基准存贷利差依照“贷款利率管下限、存款利率管上限”的阶段性目标逐步放开，而净利差的变化趋势由于银行个体差异有所不同:大型银行的平均净利差在2005年之后呈阶段性降低，而中小型银行的平均净利差则持续增长。基准存贷利差为一年期贷款基准利率与一年期存款基准利率的差值。考虑到利率政策的时滞性，我们选取年度加权值进行计算。银行净利差计算方法。其中，LIR为实际贷款利率，等于银行的利息收入与总生息资产之商;DIR为实际存款利率，等于利息支出除以存款与短期借款之和。2000－2012年不同类型商业银行存贷利差的走势见图2，其中中小型银行代表中小型银行平均净利差，大型银行代表大型银行平均净利差。图2中，不同类型商业银行净利差的走势出现明显分离，中小银行的平均净利差始终高于大型银行的平均净利差。由此可见，中小型银行和大型银行面对的市场有所差异，中小银行面临的市场具有较高的净息差;与此相对应，中小银行面对的市场具有较高的市场风险。该图也为中小银行对存贷业务依赖较大提供了佐证，说明中小银行相对于大型银行来说对于利息和风险追求的动机也更为强烈。4．其他控制变量为了控制宏观经济活动对银行风险的影响，本文选取经济增长环境、货币环境等作为额外解释变量。此外，由于利率市场化改革的逐步深入对银行的经营产生深远影响，本文加入存贷利差和时间哑变量来控制这一政策变迁带来的影响。经济增长环境(pGDP)用平减后的实际GDP来刻画，我们预期银行风险在稳定的经济环境下较小。货币环境(MG)由广义货币M2与GDP的比值衡量，宽松的货币环境下，过多的货币流动性带来资金业务的快速扩张和银行间的过度竞争，导致银行信贷风险和利率风险提升。为控制其他银行变量对解释变量的影响，本文在现有研究基础上，选择银行规模、存款规模、净资本占资产比率和流动比率作为风险的解释变量。银行规模增长率(Sizegr)变量的平稳性检验表明总资产的自然对数不平稳，故引入其自然对数的差分项度量。规模较大的银行由于具有更大的投资范围和更多的投机机会，因而具备较强的风险分散能力;但同时，由于“大而不倒”的隐性保护政策，规模较大的银行对于高风险业务具有更高偏好，导致风险的积累。净资本占资产比率(EA)值越高，意味着银行防范风险性资产引发重大损失的能力越强，应对市场风险的能力越强。由于在我国商业银行中，存贷款业务仍占据较大比例，本文引入存贷比(DB，即贷款总规模/存款总规模)以衡量由于存贷款业务带来的流动性风险。

二、实证研究

(一)样本和数据本文选取2000－2012年中国50家商业银行的面板数据作为样本数据。选取银行的标准为:能够收集到关键指标———员工总人数的商业银行。样本涵盖所有的国有商业银行、12家股份制银行、26家城市商业银行以及8家农村商业银行，样本总资产占银行类金融机构总资产的比例在70%②以上，具备较高的代表性。数据来源于Bankscope全球银行与金融机构分析库、中国金融年鉴、国泰安经济数据库及商业银行年报。借鉴吴栋和周建平(2006)的银行分类标准，依据资产规模和经营区域两个标准将样本银行分为大型银行和中小银行，大型银行同时也是通常意义所指的全国性银行，中小型银行则包括小型股份制银行(恒丰银行、浙商银行)、城市商业银行、农村商业银行等地方性银行。模型中各变量的描述性统计见表1。

(二)研究方法本文对数据进行了截面异方差、自相关检验，发现样本数据存在截面异方差、组内自相关和截面同期相关等问题。解决以上问题可行的方法有面板校正标准差估计、可行广义最小二乘法和固定效应或随机效应搭配稳健标准差估计等。在三种方法中，可行广义最小二乘法仅适用于长面板(本文T仅为13，属于N＞T，因此不适用此方法)，而面板校正标准差估计对小样本数据的适用性较差，故本文选择固定效应或随机效应搭配稳健标准差估计作为实证方法。在标准差选择方面，Hoechele(2007)通过对聚类文件标准差、White异方差一致标准差、Newey－West标准差和Driscoll－Kraay标准差进行比较，指出当存在截面异方差时，Driscoll－Kraay标准差回归效果最优。因此，考虑本文数据结构特征，并且在豪斯曼检验③的基础上，最终选择固定效应(组内)搭配Driscoll－Kraay标准差，回归结果见表2。考虑到模型的稳定性，本文采用不同的银行控制变量进行了实证研究，得到的实证结果的方向及显著性均无明显变化，由此说明本文模型具有稳健性。

(三)实证结果及分析实证结果显示，不同类型银行竞争度与风险间行为关系确有不同，体现在拐点和U型关系的方向两方面。模型1、3、5中，Lerner指数的平方项显著，符合Martinez－Miera等(2007)提出的银行竞争与银行风险呈U型关系。为了进一步确定我国商业银行竞争与风险的关系，本文将Lerner指数的分布与该二次函数的拐点④进行比较。银行总体Lerner指数的82.9%分位数为0.539，拐点为0.540，可知从银行总体来看，竞争度与总体风险呈负相关;大型银行拐点为0.792，结合其Lerner指数98.1%分位数为0.788，可以判定其竞争度与总体风险呈负相关;小型银行拐点为0.171，Lern-er指数15.1%分位数为0.169，可得出其竞争度与总体风险正相关。为直观表现不同类型商业银行竞争度与风险的差异性，本文根据拐点关系和U型曲线开口方向画出银行竞争度与总体风险关系的概念图(见图3)⑤。由图3可知，银行总体的拐点位于大型银行和中小型银行之间，大型银行与小型银行U型曲线的分布截然不同，大型银行受到“风险转移效应”的影响更大，竞争度的提升有助于其总体风险的降低，而小型银行的竞争－风险关系则由利润边际效应主导，激烈的竞争会削弱其稳定性。该结果与现实经济中的情况相符:大型银行在资产规模、经营范围、内控能力、品牌价值等方面具有更强的实力，因而具备更强的市场适应能力，竞争增加能够促使其业务转变，从而有利于降低总体风险。与此相反，由于其自身实力较弱，激烈竞争给中小银行带来的是利润降低，抗风险能力的削弱。模型2、6中，银行竞争度与信贷风险正向相关。竞争度的提升可能会导致银行承受较大的利润压力，导致其取得高利润业务的动力增大，对业务风险的审核要求降低，信贷风险在此过程中逐步积累。中小银行由于其业务单一性和对于利差的依赖性，在这一点上表现得尤为明显。但模型4却显示，大型银行信贷风险与竞争度相关性不显著，究其原因是由于大型银行具有强大的经营实力、较广泛的业务范围和风险控制能力，因而信贷风险受竞争度的影响不大。表1、表2中基准存贷利差和净利差的实证结果基本一致:对于大银行来说，净利差与总体风险正相关，与信贷风险负相关，也就是说净利差虽然导致大型银行的信贷风险增加，但降低了其总体风险;中小银行则正好相反，其净利差与总体风险呈负相关关系，但与与信贷风险关系不显著。关于利差的实证检验说明:中小银行由于资产规模小、营业范围受限、网点数量少、内部管理能力有限等原因，相比大型银行更加依赖传统业务，因此净利差的收窄将会直接威胁其生存经营，因而在利率市场化改革推进过程中，识别不同类型商业银行竞争与风险关系的差异性，并对其进行分类引导尤为重要。对时间哑变量Y05的实证检验结果说明利率市场化对于银行竞争度和风险的关系确有影响，表现为在利率市场化实质推进后，我国商业银行整体信贷风险有所降低，但是由于对改革不适应等原因，阶段性经营风险却有所累积。

三、结语

1利率与投资关系的研究

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

从上文的分析我们可以看出云南在实行利率市场化改革的过程中，虽然取得了一定的成果但仍有许多问题有待我们解决，而在未来的改革中采取一些具有针对性的政策，选择适当的改革路径是十分必要的。我们在推进利率市场化的过程中，应采取既谨慎又积极的态度和做法，既不能在条件很不成熟的情况下就冒然将利率全面放开，又不能等各项相关制度的改革均到位了，一切条件都完备了才实行利率市场化。事实上，利率市场化的过程就是创造利率市场化条件的过程，二者相互依存相互促进，因此我们必须不等不靠，积极地在利率市场化过程中构造其所需条件。我们不应再将利率市场化改革等价于放松利率管制，而是应该把利率的市场化看作是利率体系的重塑过程及利率市场化条件的创造过程。在改革方式上，需逐渐实现从政府外生推动型改革，向市场内生演进型改革的转型。即使在目前的政府外生推动型改革中，也要注意市场的制度演进作用的发挥。在具体步骤上，将重心转移到利率市场化必备条件和配套措施的搭建上来。

一、在利率市场化进程中国债期货的功能

（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。

一、模型构建

假设模型中存在的经济主体有家庭、生产部门、政府和中央银行。其中，生产部门包括中间品生产部门、最终品生产部门。家庭提供劳动，将剩余收入按固定利率存入商业银行，获得工资、利息和转移利润用于消费；中间品企业部门处于垄断竞争市场，雇佣劳动和向资本生产中间产品；最终品厂商处于完全竞争中，将中间品合成最终品出售。政府和银行构成广义政府，实施货币政策。

（一）家庭行为假定市场上存在大量无差异家庭，家庭需要消费、货币、休闲来满足其需求。参考Ireland（2003），代表性家庭的效用函数为MIU形式，预期效用贴现如式（1）所示。方程（2）为家庭部门居民预算约束条件，方程（3）为资本转移方程。其中，式（4）表示劳动供给式，该式表明，当期消费受实际工资的影响，提高实际工资可以增加当期消费。式（5）为家庭问题的跨期一阶条件，它反映了家庭在当前消费和未来消费之间的选择，表明在通胀稳定的情况下，期末名义存款利率上升会抑制当期消费，增加未来消费。由此可以认为，现阶段中国居民消费比例相对较低而投资比例相对过高的主要原因可能是：较低的期末名义存款利率抑制居民的当期消费，较高的资本回报率抑制当期居民消费、提高居民投资水平。对式（6）可以做类似理解。式（7）为居民的货币需求方程，表明在利率不变的情况下，若要增加消费，则需要增加货币需求量。

（二）企业部门最优行为这里引入一个在中间产品领域存在垄断竞争的基本模型。Blanchard和Kiyotak（i1987）、Ball和Rome（r1991）、Ireland（2003）也曾运用这种模型。（2）中间产品企业行为。假定中间投入产品的生产是垄断竞争的，垄断竞争的中间投入品生产企业生产有差别的中间投入品，它们有同样的生产技术。以上两个方程表示中间品企业需要的资本和劳动力。由于中间产品生产是垄断竞争的，垄断竞争的企业有一定的产品定价能力，这样就可能产生价格粘性。引入新凯恩斯主义的名义价格粘性，假定中间产品企业定价方式为Calvo（1983）的交错定价形式，在每一期，只有1-ρ比例的企业可以最优化价格。

（三）政府和中央银行行为1.数量型工具。参考金中夏等（2013），中央银行利用名义货币增速作为货币政策执行工具，方程（18）和（19）表示了货币政策的执行过程。方程（18）表示期末名义货币余额、期初名义货币余额和名义货币增量之间的关系，方程（19）是央行名义货币增量决定方程，由方程（19）可知，中央银行名义货币增量取决于稳态货币增长速度Θ、货币增速偏差eut和期初名义货币余额Mt-1。货币增速偏差服从一阶向量自回归AR（1）过程。2.价格型工具。目前中国的利率体系既包括管制利率（如存贷款利率），也包括市场化利率（如银行间同业拆借和回购利率）。相比而言，管制利率对实体经济活动和金融资产的影响较大一些（张屹山、张代强，2007），而中央银行的利率调整是以一年期存款利率为基础，因此选用一年期存款利率代表价格型工具，这与理论模型也保持了一致。

二、参数的估计与检验

本文模型中的参数分为两类：一类为反映模型稳态特性的参数，另一类为刻画模型动态特征的参数。前者主要采取校准的方法来估计，后者主要采取贝叶斯估计。

（一）数据的选取和初步处理由于本文包含消费者冲击、货币偏好冲击、技术冲击和货币政策冲击，为了避免估计过程中的“奇异性”问题，并考虑数据的可得性，本部分选取国内生产总值、社会消费品零售总额、货币供应量M2、一年期银行存款利率分别作为模型中产出、消费、货币需求和利率的替代变量，通货膨胀是以环比的居民消费价格指数CPI作为价格的替代变量计算得到。1995年，中国人民银行才开始在国务院领导下执行独立的货币政策，因此，数据分析区间是1996年第1季度到2014年第3季度。选用国家统计局公布的居民消费者价格指数CPI表征中国的通货膨胀率，国家统计局于2001年开始公布月度CPI环比，结合月度CPI同比，计算得到1995~2000年的月度CPI环比，在此基础上将同一季度内三个月的CPI环比值连乘求得季度环比序列和以1995年第1季度为基期的CPI定基比序列。用该定基比序列表征季度GDP平减指数，实际产出为GDP的季度名义值除以上述CPI定基比序列。宏观经济变量的数据来源于国家统计局网站和中国人民银行网站。数据处理过程：首先利用定基比通货膨胀率序列计算得到实际的产出；然后对各时间序列进行季节性调整和HP滤波处理，从而得到各宏观经济变量波动部分的时间序列。

一、文献回顾

关于利率市场化对财政政策效应的文献较为鲜见，有关财政政策对经济的影响效应方面的文献较多，下面从研究结论和研究方法两个方面来叙述。研究结论上，其中最有争议的是财政政策对投资和消费的挤入挤出效应。一种观点认为积极的财政政策具有挤出效应，代表性成果有Burnside(2004)［4］、McGrattan＆Ohanian(2006)［5］、王明成和尤思梦(2013)［6］、张延(2010)［7］等。另一种观点则否认中国的积极财政政策具有挤出效应甚至存在挤入效应，代表性成果有Linnemann＆Schabert(2006)［8］、Galietal．(2007)［9］、贾松明(2002)［10］、李永友和丛树海(2006)［11］、张龙和贾明德(2008)［12］、王文甫和朱保华(2010)［13］等。学者们认为积极财政政策具有挤出效应的主要理由有:(1)政府作为投资主体，以大规模的财政货币资金投资于基础建设，必然排挤经济主体进入竞争性的基础建设项目，抑制了投资需求的有效增长。(2)大规模的信贷资金与财政资金的配套，客观上减少了商业银行对企业(特别是中小企业)的信贷资金的供应量，减少企业的投资。(3)如果政府的支出是靠税收增加的，那么表明私人部门的投资将会减少;如果政府不靠增加税收来提高支出，那么意味着政府借款增加，这样同样会减少私人部门可借贷资金的减少，从而减少私人部门的投资。学术界认为积极财政政策不存在挤出效应主要是从增发国债对利率、借贷资金及居民消费的影响三个方面进行论证:第一，增发国债对利率的影响。由于中国尚未实行名义利率的市场化，积极财政政策不会影响名义利率的升降。实际利率的上升主要是因为物价水平的下降，而中央银行没有及时随物价变动调整名义利率所致。第二，民间投资主要受到民间资本的边际产出和公共投资的影响，民间资本边际产出上升会提高民间投资，如果公共资本投向竞争领域，即与民间资本的生产相互代替，增加公共投资就会挤出民间投资。积极财政政策的投资领域主要是高速公路、供水和机场等基础设施，属于社会公共支出领域，对民间投资不会形成挤出效应。第三，中国财政支出与居民消费总体上是互补关系，扩大政府支出对需求总体具有扩张效应。研究方法上，过去关于财政政策效应的研究主要集中在IS－LM的分析框架下，如马拴友(2001)通过IS—LM曲线来推导财政政策乘数，估算出中国1983—1999年间的财政政策乘数大约为2。［14］郭庆旺等(2004)也在IS－LM的分析框架下进行了类似的研究。

近年来，学术界逐渐开始采用宏观结构模型、结构VAR模型以及动态随机一般均衡模型的定量分析。如李生祥和丛树海(2004)通过建立宏观联立方程模型，分别测算了中国的理论财政政策乘数和实际财政政策乘数。［16］对于IS－LM模型和宏观结构模型的缺陷，早在20世纪70年代就受到Lucas的批判，他认为结构性模型的参数会随着外部条件发生变化，因此无法用于政策分析(Lucas，1976)。［17］受卢卡斯批评的影响，宏观经济学家发展出了包含理性预期和跨时最优的动态随机一般均衡(DSGE)模型。基于时间序列的研究成果，Sims将向量自回归模型引入宏观经济学。所以最近大部分的研究都采用向量自回归模型(VAR)和动态随机一般均衡模型(DSGE)来分析财政政策效应。如郭庆旺和贾俊雪(2005)利用VAR分析框架，实证分析了中国1978—2004年间公共资本投资对长期经济增长的影响，发现中国政府物质资本投资和人力资本投资与经济增长之间存在着长期均衡关系。［18］还有一些学者也用该模型进行研究，如Blanchardetal．(2002)［19］、刘金全和梁冰 (2005)［20］、李树培和白战伟(2009)［21］、吕光明(2012)［22］等。由于VAR类模型缺乏DSGE模型所具有的微观经济机制，因此近期有不少学者采用DSGE模型对财政政策效应进行研究。如黄赜琳(2005)利用DSGE方法将政府支出作为外生随机冲击变量，构建中国三部门RBC模型，对中国财政政策与实际经济波动之间的关系进行实证检验，研究发现，政府支出的增加挤占了部分的居民消费和投资，存在挤出效应。［23］目前，运用新凯恩斯DSGE模型进行财政政策研究较多，如Cogan(2010)［24］、Christianoetal．(2011)［25］等。财政政策对宏观经济的影响因为假设条件和使用的模型不同存在差异，随着经济模型的不断发展，而使用新凯恩斯DSGE模型分析宏观经济已成为主流，本文在新凯恩斯框架下将财政政策内生化，试图能够反映利率市场化改革对于财政政策的影响，进而研究利率市场化对于财政政策效应的影响。

二、模型构建

由于中国的市场经济具有“政府主导型”特征，本文充分考虑了这一宏观体制因素，参考Tsung－wuHo(2001)的方法将政府支出加入居民效用函数中。

(一)居民最优行为居民从私人支出、提供劳动和政府公共支出中获得效用。居民在将政府支出和税收政策当作给定的情形下，决定消费需求、债券需求、劳动供给和资本供给。

(二)企业部门最优行为1．最终品生产企业竞争性的代表性最终产品企业投入yit单位的第i中名义价格为Pit的中间产品，生产技术的规模报酬不变。最终品企业面对市场既定的价格Pt，选择中间品投入数量来最大化其利润，并受到生产函数的限制，一阶条件。

(三)政府和中央银行行为将中央银行和财政部门合并为一个广义政府部门，政府执行财政政策和货币政策调控经济，本文不考虑货币需求。政府部门选择支出以最优化社会福利，并受约束于预算约束和私人部门的边际条件。现在考虑政府最优支出问题，假定政府希望在决策中考虑到居民户的最优条件，并受这些条件约束。我们可以通过所谓的可实现条件得到居民户对政策决策所施加的约束，该条件可以通过以下分析得到。

一、利率市场化对商业银行的影响

在我国的利率市场化进程中，势必会给银行带来巨大的影响，存款利率上调，会使得短期存款的利率差额减小，而却对金融创新尤其是中间业务的发展有积极的影响。以美国为例，在美国利率市场化的进程当中，其利率市场化的每一步都会对商业银行带来改变。

1.利率市场化对银行净息差的影响。净息差指的是银行净利息与生息资产的比值。存贷利差、资产负债结构产生变化等的共同影响，使得银行的净息差也受到影响。如果利率的限制被取消，那么银行之间很可能会通过调整利息的方法进行竞争，提高存款的利息，降低贷款的利息，这就使得银行之间的竞争加剧，银行之间的竞争同时也会对利率市场化产生影响，使得利率市场化的进程受到阻碍，然而这只是理论上的说法，根据当前的全球局势来看，结果并不一定如此。以美国为例，美国的利率市场化使得存贷款之间的利息差额减小，然而当利率市场化完成之后，存贷款之间的利息差额出现了微小的浮动，而净息差得到了提高。如图1，从1979年开始净息差呈现出逐渐下降的趋势，而后，在1976年开始有了微小的上升，到美国利率市场化结束时，净息差出现了明显的升高。从上述讨论可以看出，尽管利率市场化会影响存贷款的利息差额，在利率市场化的进程当中也会对净息差带来一定的不良影响，但是，当利率市场化完成以后，存贷款的比值上升，净息差也出现了明显的提高。同时，在利率市场化完成之后，利率市场的资金来源稳定，银行的资金配置能力得到提升，利率市场化的负面影响也最终能够得到缓解。

2.利率市场化对商业银行资产负债结构的影响。在负债方面，利率市场化提高了存款利息，银行能够吸引到更多的存款，然而也会使得银行吸收存款的成本升高。美国制定了Q条例对其国家的存款利息进行限制，使得美国存款的数量减少。在利率市场化刚开始的阶段，银行存款付息成本大大增加。然而当利率市场化完成之后，这一情况基本得到解决。利率市场化使得银行之间通过提高存款利率的方式进行竞争，将存款的利息调高，贷款的利息降低，而这样一来，银行的成本也增高了。同时，在当今市场环境下，原来在银行体系融资的大企业集团更青睐于在资本市场进行直接融资，迫使银行寻求新的贷款客户，比如房地产和中小企业贷款，提升了银行资产配置风险偏好。

3.利率市场化对商业银行业务转型的影响图2显示了美国非金融公司向银行进行借贷的份额变化。图中表明，从20世纪80年代开始，银行逐渐开始拓宽业务的种类及范围，而从长期的角度来看，贷款占到所有业务的比例却是逐渐减小的。商业银行非利息收入绝大部分来自于表外业务，因此从非利息收入的增长可以看出在这接近20年的时间当中，美国银行表外业务得到了快速的发展。然而需要特别注意的是，这里所说的表外业务特指银行业务中除去资产负债表的所有业务的总和。在美国利率仍旧受到管制的阶段，非利息收入占比长期低于20%，但是在利率市场化的进程当中，金融创新得到不断的提升，银行的表外业务也得到了深远的发展，非利息收入占到的比重不断升高，1979年时该比率为18.25%，而到了2000年就上升到43.11%，然而，净利息收入占到的比例却呈现下降的趋势。从结构上看，美国银行表外业务收入可以分为四个部分：与存款相关的服务收入、来自信托活动的收入、各种衍生交易收入和其他收入。利率市场化对银行产生的影响是多方面的，在不同的方面会产生不同的影响，不能一概认为利率市场化只会对银行产生积极或消极的影响。利率市场化的不断深入，使得银行之间的竞争不断加大，为了能够获得更多的资金，银行纷纷提高存款的利率，以此来吸引融资者，同时，还要适当降低贷款的利息，顺利放出融入的资金，因此，就会出现存贷款利息差额逐渐扩大的局面。与此同时，金融创新在利率市场化的进程中得到重视，出现了更多进行融资的方式，降低了贷款利率的提升空间，这就加剧了存贷款的利息差额。利率市场化的整个进程当中，银行受到的利息的限制逐渐减小，存贷款之间的利息差额减小，使得银行不得不进行转型，加大对表外业务的投入，通过这种方式获取更多的利益。

二、银行发展中间业务进行金融创新

利率市场化使得银行的利息限制被打破，存贷款方面的业务数量逐渐减少，使得银行必须谋求其他业务弥补存贷款方面的缺陷，同时，利率市场化的进程中，货币市场的利率以及存贷款方面的利率得到联合，使银行通过衍生品交易转移利率风险成为可能，同时也提高了贷款定价的准确性，刺激了资产证券化业务的开展。因此，利率市场化促进了银行中间业务的产生和发展，使得其相应业务的收入份额得到提升，以此来弥补存贷款造成的利润差额。然而，从对美国的利率市场化研究的结果可以发现，尽管美国的银行中间产业得到了迅猛的发展，却并不是每一个银行都享受到了同等的待遇，只有少数极具竞争力的银行能够获益。建设银行作为我国的五大国有银行之一，具有足够强的竞争力，然而，如果建设银行没有及时抓住机遇，也是没有办法在我国利率市场化的进程中获益的，怎样乘着利率市场化的春风进行建设银行的发展呢？这是本次课题的一个十分重要的内容。

1.建设银行转型发展中间业务的优势分析。建设银行自身方面，首先，由于过往的积累，建设银行拥有很多的客户资源。第二，建设银行在全国各地都设有网点，服务面广。第三，建设银行提供的产品与服务具有创新性，建设银行的服务平台建设得比较完善，产品创新能力强。第四，建设银行具有较高的知名度。从生活中我们也可以发现，建设银行凭借着以上四点优势建立了一个坚实的形象，在我国银行业中处于领先地位，其中间业务赚取的利润较之于其他银行也比较多。

一、文献综述

20世纪70年代,各国利率市场化改革加快推进,针对利率市场化的研究逐步增多。Peter.S.Rose(1993)对利率市场化下贷款的成本加成定价、价格领导定价、客户盈利分析定价进行了研究,强调了各自的优缺点以及实现条件。AronA.Gottesman和GordonS.Roberts(2004)检验了利率市场化中银行的长期贷款是否取得了相应的利差补偿,和控制自身风险是否迫使借款人借入短期贷款。BerlinM和MesterLJ.按照贷款方式将商业银行贷款划分为市场交易型贷款和关系型贷款,并将关系借贷定义为“建立全面、细致的银企关系,利用银行和小企业之间的长期合作关系,最大程度地减少小企业借贷风险的一种借贷协议。楠斯.波特(2005)等运用模型模拟利率市场化对中国银行业的影响,表明利率市场化会导致利率上升,改进金融中介结构和货币政策的传导效率,促使银行对服务不够的部门(中小企业和家庭)增加金融支持。Murray(2011)认为贷款利率的确定需要考虑到交易双方的搜寻成本,无风险利率视银行议价能力而不同,以此得出银行贷款利率的确定在相同的政策背景下可能会有不同的结论。

从国内研究来看,上世纪九十年代掀起了研究利率市场化的热潮。在对贷款影响的研究方面,毛仲玖(2003)着重介绍了国外银行的客户盈利分析模型,该模型考虑了企业与银行各种业务往来的成本与收益,并将其称为“以银行整体关系为基础的贷款定价模型”。曹青山等(2005)从贷款定价理论入手,分析了我国商业贷款定价现状,提出在利率市场化下要综合考虑客户的信用风险、综合收益、综合成本、信贷市场变化等因素,建立价格领导定价测算模型和以客户盈利能力为参数的贷款定价机制。陆岷峰等(2009)着眼于从小企业贷款的价值基础来寻找其贷款产品定价的方案,结合小企业贷款产品的价值与特征,运用基准利率加风险溢价的模型对小企业贷款产品定价和分析,表明适度提高现行小企业贷款产品价格是解决小企业贷款难的关键所在。邓超等(2012)分析了大银行与小银行的共生关系,认为关系型贷款是大银行和小企业的最佳结合路径,用实证测算了银企合作给银行带来的潜在收益——关系租金。巴曙松等(2013)研究了利率市场化对商业银行的影响,提出了中小银行应提高自身经营能力和管理水平,利用中小银行在信息收集、贷款谈判、监督成本等方面优势,积极拓展中小企业的融资服务,改善中小企业融资环境。目前我国商业银行贷款定价较为笼统,银行贷款策略较为“同质化”,缺乏对特殊领域贷款的指导思想和指导方针,不能较好地解决中小企业融资问题。本文旨在研究利率市场化背景下,商业银行如何改变对中小企业的贷款策略,对中小企业贷款合理定价,有效地控制贷款风险,拓宽贷款业务。

二、利率市场化对商业银行贷款定价与管理的冲击

(一)利率市场化改革导致银行存贷利差缩小长期以来,我国商业银行对贷款定价的实际操作中没有严格的约束机制,主观随意性较大。由于目前存款利率上限尚未放开,盈利空间较大,所以银行往往会简单地以客户的信用等级来划分贷款利率的浮动范围。随着利率市场化改革的推进,商业银行对贷款定价有了更多的自主性,同时也给商业银行带了更大的挑战。如何在减少风险、较低损失的同时,保持一定的市场竞争力,商业银行需要重新审视贷款定价方式,提高定价能力。

(二)利率市场化改革促使商业银行转变授信对象在授信对象方面,存贷利差的收窄使得商业银行仅依靠现有贷款对象(多为大型优质企业)不能再获得理想的收益。为了在存贷款方面保持一定的盈利水平,这就需要商业银行扩大贷款范围,涉足新的贷款领域。目前我国商业银行对于中小型企业一直持“惜贷”的态度,主要原因是中小型企业由于自身的管理不合理、运作效率低下、财务账目不规范等原因,决定了商业银行给这些企业的贷款管理成本高、风险大。当利率逐步放开后,银行可以根据市场需求进行资金分配和资金定价,对风险覆盖能力提高,因此银行有必要重视中小企业信贷业务。

(三)利率市场化改革使商业银行经营风险增加随着利率市场化改革的推进,利率作为资金的价格,将主要受到市场供求关系的影响。在这一进程中,利率变化的特征是显著升高或者变动不定,若利率敏感资产与利率敏感负债不匹配,利率的变动会对银行的存贷业务净收入差产生一定的影响。如果银行不具备利率市场化随机波动带来到风险,银行就可能遭遇巨大的损失。

三、商业银行中小企业贷款定价模式转型策略

一、利率市场化下民间金融面临的冲击

如前所述，我国民间金融的兴起在一定程度是我国利率抑制的结果。但随着我国利率市场化进程的不断加深，利率管制将逐渐放开，我国民间金融也必然面对利率市场化的冲击，主要体现在：首先，民间借贷资金的供给将下降。居民持有资产形式的选择主要有三种，一是选择流动性。即选择闲置现金以及银行活期存款的形式持有资产，闲置现金具有完全的流动性，而银行的活期存款也接近完全的流动性，居民只要花费微小的交通成本、时间成本就能从银行将该部分资金变现。其中闲置现金没有收益，银行活期存款则享有活期存款利息收益；二是选择银行等金融机构的理财产品。银行等金融机构的理财产品流动性较差，但收益率较高，同时理财产品也具有一定的风险；三是选择民间借贷。民间借贷流动性也较差，但收益率往往最高，同时由于缺乏法律保护，因而民间借贷风险也最高。在利率管制下，居民选择民间借贷的概率较高，因为利率管制下，银行的存款利率相对较低，从实际利率看，为刺激投资，银行存款利率有时甚至是负的利率水平。因此，只要有其他可投资的渠道，居民并不会选择将资金闲置或是以活期存款形式持有；且在利率管制下，银行等金融机构主要依赖利差获得收入，对理财产品的开发与创新缺乏动力，居民对银行等金融机构提供的理财产品也没多大兴趣；而民间借贷虽然风险较大，但收益率较高，且在“熟人”、“亲人”关系网的掩饰下，居民往往意识不到潜在的风险，大量的资金流入到民间借贷市场。一旦利率管制放开，银行等金融机构能够根据自身资金与经营实力来制定竞争存款利率，存款利率必定大幅度上升，银行存款对居民的吸引力也会增加；且利率放开后，银行等金融机构获得利差收入将会越来越小，为了寻找新的收入来源，银行等金融机构会更加重视理财产品的开发与创新，理财产品会越来越多，理财组合也会更加多样化，对居民资金的吸引力也会上升。因此，流入民间借贷市场的资金也必然减少。其次，民间借贷资金的需求将下降。

寻求民间融资的主体主要是从银行等金融机构无法获得贷款的居民与企业。而利率市场化后，随着存款“脱媒”情况的缓解，可贷资金总量的增加，银行等金融机构满足居民与企业贷款需求的能力也将增强，这必然减少参与民间借贷的主体。贷款利率放开后，银行等金融机构能够根据不同的收益与风险比来为不同的投资者制定个性化利率，理论上所有的投资者都能够获得贷款机会，这同样大大减少了参与民间借贷的主体。因此，社会对民间借贷资金的需求也必然减少。再次，民间借贷主体的信用水平可能下降。寻求民间融资的主体主要是从银行等金融机构无法获得贷款的居民与企业，这些主体中不乏一些信用良好，但是缺乏抵押品或是担保的居民与企业，不乏一些拥有较大发展潜力的项目但资金缺乏的投资者，也不乏一些选择风险高收益高项目的风险偏好投资者。贷款利率管制时，由于银行等金融机构不能有效的根据收益风险比来制定贷款利率，因此它们也没有将这些潜在的贷款对象区别出来的能力与动力。利率市场化后，根据收益风险比，这些潜在的贷款者实际上是银行增加收入的较为优质的贷款对象，根据不同的贷款利率这些主体都有极大的可能获得银行等金融机构的贷款，而一旦银行等金融机构将这些主体从民间借贷市场“夺走”，势必将拉低民间借贷市场主体的信用水平。

二、利率市场化下民间金融的发展机遇

随着我国利率市场化进程的加深，我国民间金融市场将面临资金供给下降、资金需求下降、借贷主体的信用水平下降等冲击，我国民间金融市场似乎走向了“死胡同”。但实际上，民间金融不可能消亡。从发达国家的金融市场发展来看，即使在当前金融市场最为发达的美国，其民间金融市场也保持着相当的活力。相对于银行等正规金融机构，民间金融特有的优势并没有改变，利率市场化带给民间金融市场的不仅仅是冲击，也有机遇：首先，民间金融的相对优势犹在。一是民间金融资金规模小，覆盖率高。

相对于银行等金融机构的信贷规模，民间金融规模很小，10万以内甚至几千、几百一笔的借贷金额普遍存在，这种规模的借贷对银行等金融机构来说规模效应太低，不利于成本控制。同时民间金融无处不在，覆盖全国各地没有死角，这是银行等金融机构无法比拟的；二是民间金融程序简单，快捷方便。银行等金融机构对于一笔贷款的发放，必须对贷款者的信用水平、资产状况、资金用途等进行全面的审核、审批，过程复杂且耗时长。而民间借贷的主要贷款对象往往是“熟人”、“亲人”，或者“熟人”、“亲人”所推荐的关系户，其信用水平、资产状况等在平时的生活交往中基本确定，并不需要进行专门的考察，也不需要复杂的审批过程，借贷的程序简单快速，这对一些急需资金“救急”的居民与企业可谓“及时雨”；三是信息不对称性更低。对于银行来说，完全掌握贷款者的信息是十分困难的，难免出现信息不对称而招到“骗贷”。而对于民间借贷，借贷双方的关系较为密切，在长期的交往中，相互的了解也较为细致，信用考察也更加针对性，因此，一定程度上，民间借贷的信息比银行等金融机构的贷款更加透明。四是民间借贷能够接纳的风险比银行等金融机构更高。对于银行等金融机构来说，虽然理论上可以按照收益风险比来确定贷款利率从而发放贷款，但是银行等金融机构要通过人行、银监会等相关监管机构的监管，必须控制不良贷款率，这就使得银行等金融机构无法接纳风险过高的贷款，即使贷款者能够支付较高的利率。而民间借贷则不受这些政策限制，只要有主体为了获得高收益而愿意承担相应的风险，就能实现供需双方的资金融通。

其次，民间利率与银行等金融机构的利率将趋向统一。长期以来，我国民间利率的综合水平远高于银行等金融机构，其原因在于民间高利贷、标会、地下钱庄的非法金融活动拉高了民间利率。利率市场化后，银行等金融机构满足社会融资需求的能力将大大提高，这会抑制民间高利贷、标会、地下钱庄的发展，同时伴随着利率市场化，政府对民间金融的监管将更加严密，民间高利贷、标会、地下钱庄也会进一步的受到抑制，因此，长期来看民间利率的综合水平有降低趋势。这极大地保证了贷款者的利益，降低了贷款者的融资成本，有利于民间金融市场的可持续发展。当然，由于民间借贷风险依旧高于银行等金融机构的贷款，根据收益风险对称原则，民间借贷利率依旧会长期的高于银行等金融机构的贷款利率。

再次，民间金融市场作为正规金融市场的补充其市场定位将更加明确。利率市场化要求经济社会具备完善的市场运行与监管机制，因此，政府的监管以及法律制度必将趋于完善，民间金融市场将更加规范，民间金融的违约风险将极大的降低，民间金融市场不再是投机倒把的场所。在政府监管与法律制度的规范下，民间金融市场对风险的识别能力也将极大提升，这极大地提升了民间借贷市场的信用度。居民与企业转向民间借贷的原因将主要是为了获得民间借贷相对于银行等金融机构所具备的独特优势，而不是为了“圈钱”、“骗钱”，民间金融也不再是高利贷的代名词，民间金融市场将作为正规金融市场的补充而长期存在与发展。