利率市場化背景下LPR改革的宏觀經濟效應

徐明文 劉義圣

摘要：利率市場化是金融供給側結構性改革的核心內容之一，必須始終堅持發揮市場在利率形成中的決定性作用。LPR機制的形成為疏通貨幣政策傳導機制、豐富報價內容與方式、推進利率市場化改革邁出了重要一步?；赥VP-VAR模型，采用2013年10月至2022年12月的月度數據，分別繪制LPR、M2與物價水平、經濟增長的不同提前期脈沖響應函數圖和時點脈沖響應函數圖，利于分階段探討LPR、M2的價格效應與經濟增長效應的特征。研究結果表明，隨著利率市場化的推進，M2對經濟增長的逆周期調節作用逐漸減弱，對物價水平的調節作用較顯著，LPR對經濟增長和物價水平的逆周期調節效果均顯著，但同時兩者的逆周期調節效果都受到宏觀經濟波動與利率市場化程度的影響。因此，應根據政策目標選擇貨幣工具，提高LPR市場化程度，加強LPR與財政政策的協調及建立完善的風險管理機制。

關鍵詞：LPR改革；貨幣政策傳導機制；利率市場化；利率政策

基金項目：國家社會科學基金項目“利率市場化后央行基準利率問題研究”（14BGL028）

中圖分類號：F832.4文獻標識碼：A文章編號：1003-854X（2024）04-0030-09

一、引言和文獻綜述

利率是資金的價格，對宏觀經濟運行發揮重要的調節作用（1）。利率市場化是金融供給側結構性改革的核心內容之一，必須始終堅持發揮市場在利率形成中的決定性作用。2019年8月，中國人民銀行（以下簡稱央行）完善貸款市場報價利率（Loan Prime Rate，以下簡稱LPR）形成機制，從報價內容、形成方式等方面提高了LPR的市場化程度。LPR改革后，貸款利率的報價方式以1年期中期借貸便利（MLF）利率為基礎，再加上一定點數形成，而MLF利率是通過市場化招標方式來決定的，因此，貸款利率的定價基準由原來的中央銀行貸款基準利率轉換為LPR，從而更加市場化。從實施情況來看，LPR已成為銀行貸款利率的基準，大多數金融機構的貸款利率都以LPR為定價參考，LPR的形成為疏通貨幣政策傳導機制和推進利率市場化改革邁出了重要一步。

2019年LPR推出以來，受到學術界的廣泛關注。一方面，學界主要從宏觀角度研究LPR在打破利率雙軌制、提高貨幣政策傳導效率以及推動利率市場化等方面的作用；另一方面，學界從微觀角度探討LPR改革對于商業銀行防范風險、企業融資等的作用。從宏觀角度來看，較為一致的觀點認為LPR的形成有利于疏通貨幣政策傳導機制，推進利率市場化進程。李宏瑾采用格蘭杰因果分析論證我國利率雙軌制與體制性矛盾下的風險溢價導致了我國貨幣政策傳導機制不暢（2）。王雷和張自力認為LPR的推出進一步提高了利率傳導效率（3）。徐寧等認為，LPR有效打通了貨幣政策的利率傳導路徑（4）。孫秋楓和吳梅認為，LPR對利率市場化的推動作用主要集中在貸款利率及存款利率的傳導方面（5）。在對存款利率傳導上，LPR改革后存款定價的市場化程度有所提升，貨幣市場利率變動對存款利率變動的傳導效率有所提高（6）。但監管套利、金融市場不成熟等造成的市場分割問題導致市場化利率在“形得成”和傳導方面存在障礙（7），短期利率向中長期利率傳導受到阻礙，此時應選擇中長期利率作為操作目標，因而LPR新機制是金融市場不完美階段的最優選擇（8）。宋光宇運用合成控制法和靜態面板固定效應模型證明了LPR報價行制度在跨周期調控方面具有積極的作用，并從探索報價行制度的結構性引導作用、發揮價格型工具的跨周期調節作用等方面提出了政策建議（9）。也有學者認為，現階段的LPR改革存在一定局限性，并沒有從本質上打破利率雙軌制，僅僅是利率市場化改革的過渡階段，并且LPR機制實施沒有考慮我國信用擴張結構的動態變化（10），LPR錨定政策利率的MLF占銀行負債比重相對較?。?1），距離利率市場化改革目標還有一段距離。

從微觀角度看，LPR改革能否起到暢通貨幣政策傳導機制、推進利率市場化并實現貨幣政策逆周期調節作用的關鍵在于商業銀行風險承擔水平、貸款利率定價以及企業融資成本。湯奎認為，LPR改革將使商業銀行存貸利差收窄，盈利壓力增大，風險定價能力面臨更大挑戰，同時將重塑商業銀行風險偏好，加劇行業分化（12）。戴夢珂認為，LPR改革使得銀行優質客戶的利率議價能力增強，銀行不得不降低客戶評級以追求更高水平的風險溢價來實現既定的利潤目標（13）。劉妍和郭紅玉等采用DID等方法證實了LPR改革會導致銀行利差收窄、競爭加劇、風險提升（14）。還有學者對LPR影響貸款定價、增大銀行風險的原因進行分析。利率并軌影響銀行的生息資產占比、管理決策層的風險偏好、信用風險、運營成本占比，導致其凈息差水平下降，進而影響商業銀行的存貸款定價能力（15）。LPR改革會降低銀行貸款利率，進而降低資產收益率和增加存貸比，從而增大銀行風險，影響銀行經營的穩定性（16）。在LPR對中小企業融資影響上，殷秀仙等實證檢驗了LPR機制改革的影響，發現中小企業融資規模顯著提升、融資成本顯著下降（17）。曹立偉和張建軍進一步探討LPR改革在化解我國中小企業融資困境中所產生的影響及其應對策略（18）。王霞和朱艷芳認為，相較于2013年LPR改革，2019年的LPR新機制改革降低了中小企業的融資成本（19）。

現有文獻從宏觀、微觀兩個角度對LPR改革效應進行分析，為本文的進一步研究奠定了堅實基礎，但存在兩個方面的不足：其一，學界對LPR改革的宏觀經濟效應研究集中于理論闡釋；其二，既有文獻對LPR政策有效性研究選取樣本有限，且未對其進行比較研究。本文從宏觀角度采用TVP-VAR模型檢驗LPR改革影響貨幣政策目標傳導的時變特征，并將貨幣供應量引入模型進行對比分析，為完善LPR機制、深化金融供給側改革提供決策參考。

二、LPR的傳導機制分析

研究LPR改革的宏觀經濟效應，需要了解我國貨幣政策調控框架。一般而言，我國貨幣政策調控框架主要包括貨幣政策操作目標、中介目標以及最終目標。貨幣政策操作目標主要包括基礎貨幣及準備金；貨幣政策中介目標主要有價格型中介目標和數量型中介目標。數量型中介目標主要包括M2和社會融資規模等，價格型中介目標主要指中長期利率。中介目標在不同國家以及不同金融發展階段不盡相同（20）。發達國家金融市場一般采用的是價格型中介目標，隨著利率市場化改革的推進和金融市場的發展，數量型中介目標的可控性與經濟的相關性明顯下降（21），由數量型調控模式轉向價格型調控模式并推進利率市場化是大勢所趨。貨幣政策最終目標一般包括金融穩定、穩定物價、充分就業、經濟增長和國際收支平衡?！吨袊嗣胥y行法》明確規定，我國貨幣政策的最終目標是保持貨幣幣值穩定，并以此促進經濟增長。因此，中國貨幣政策在實際實施過程中，主要是盯住物價穩定和經濟增長兩大目標（22）。

在利率市場化條件下，暢通的貨幣政策傳導機制是貨幣政策→操作目標→中介目標→最終目標，具體如圖1所示。央行通過法定存款準備金、再貸款再貼現以及公開市場操作等工具有效調節銀行的準備金及基礎貨幣，銀行再通過準備金及基礎

圖 1 貨幣政策傳導機制

貨幣等操作目標去影響中介目標，由中介目標傳導至最終目標。過去，我國存在著利率雙軌制，在計劃軌端，商業銀行存貸款利率參考存貸款基準利率，進而影響信貸市場利率，最終影響產出、通貨膨脹等經濟指標；在市場軌端，央行通過操作政策工具調節市場短期利率，通過調整貨幣市場利率進而對資本市場利率及信貸市場的中長期利率產生作用，最終影響產出及物價水平等。市場軌的市場利率與計劃軌的存貸款基準利率在傳導過程中會形成信號交叉，這會嚴重影響貨幣政策有效性，有時甚至會產生反向作用（23），利率市場化可以提高貨幣政策調控的有效性（24）。

2013年7月，為打破利率雙軌制帶來的弊端，央行取消了對貸款利率浮動下限的管控，貸款端利率市場化改革正式啟動。2013年10月25日，央行正式推出LPR集中報價與發布機制，LPR是商業銀行對其最優質客戶執行的貸款利率。我國LPR報價行最初有十家商業銀行，均為綜合實力較強、具有較大影響力且具有自主定價能力的銀行。該機制推出后，銀行貸款利率仍參照貸款基準利率，LPR與貸款基準利率走勢長期保持同步，缺乏彈性，因此其市場化程度不高。

為暢通政策利率向市場利率的傳導渠道，實現貸款利率與市場利率的“兩軌并一軌”，有效降低企業融資成本，服務實體經濟，2019年8月，央行改革完善LPR形成機制（25）。新LPR機制以公開市場操作利率MLF為錨，根據18家報價行（后擴展至20家）的成本加成形成，18家報價行的成本加成則是基于市場化利率的信息。此次改革通過不斷擴大MLF規模來影響商業銀行的中長期信貸利率，直接實現中期利率向中長期利率的傳導。央行不再對終端信貸利率進行直接調控，LPR錨定政策利率MLF后，打通了政策利率與市場利率之間的通道，即由政策工具直接影響中介目標，進而影響產出等宏觀經濟指標，提高了貨幣政策傳導機制的有效性。

三、研究設計

本文借鑒Primiceri等（26）構建的時變參數向量自回歸（TVP-VAR）模型研究LPR對經濟增長和物價水平的影響，同時將貨幣供應量引入模型與LPR作對比。本文設定基本的結構向量自回歸（VAR）模型，在此模型的基礎上允許參數隨時間改變，將VAR模型擴展至TVP-VAR模型。該模型能夠捕捉到經濟結構的變化，能夠更好地刻畫各變量之間的動態時變關系。

（一）模型構建

在進行TVP-VAR模型的構建之前，本文構建VAR模型如下：

Ayt=F1yt-1+…+Fs yt-s+μt （1）

其中長度為k的列向量yt為內生變量；k×k的矩陣A為下三角矩陣，其元素代表變量之間的同期影響；k×k的矩陣Fi（i=1，…，s）表示變量滯后項對當前項的影響；長度為k的列向量μt為隨機擾動項，服從相關性為0的多元正態分布：

μt～N（0，ΣΣ）

Σ=diag（σ1，…，σk ）

方程（1）左右兩邊同時乘以A-1，得

Yt=A-1F1 yt-1+…+A-1Fs yt-s+A-1μt

進一步簡寫成

Yt=B1 yt-1+…+Bs yt-s+A-1μt （2）

進行參數向量化操作，得到長度為k2s的列向量：

β=［vec（B1） …vec（Bs）? ］

對內生變量滯后項作對應的堆疊變換，得到矩陣維度為k×k2s的矩陣Xt：

Yt=Xt β+A-1Σεt， εt～N（0，Ik） （3）

將時不變參數β、A和Σ修改成時變參數，則得到TVP-VAR模型：

yt=Xt βt+At-1Σtεt， εt～N（0，Ik ） （4）

根據Primiceri和Nakajima等（27）相關研究，進行如下的向量化操作：

at=[a21，t，a31，t，a41，t，…，akk-1，t]

ht=[log（σ2i，t），…，log（σ2kt）]

其中元素aij，t為矩陣At下三角中的元素。

TVP-VAR模型有很多參數需要估計，有必要減少參數的數量，假定時變參數服從隨機游走過程：

βt+1=βt+uβt ，uβt～N（0，Σβ ）

At+1=at+uat ，uat～N（0，Σa ）

Ht+1=ht+uht ，uht～N（0，Σh ）

其中t=s+1，…，n。假定隨機擾動項uβt，uat，uht相互之間是不相關的，于是有

βs+1～N（μβ0， Σβ0），as+1～N（μa0， Σa0），hs+1～N（μh0， Σh0）

（二）變量選取與參數估計

1.變量選取

在傳統的凱恩斯經濟學模型中，貨幣政策的傳導機制為：貨幣政策影響利率，利率對經濟主體持有貨幣的機會成本產生影響，進而改變投資和消費決策，經濟主體的投資和消費決策最終影響產出和價格水平，因此選擇反映利率、經濟增長和物價水平的變量來構建模型。為比較LPR的政策效應，同時選取了數量型貨幣政策作為參照，以廣義貨幣供應量M2增速作為數量型貨幣政策的替代變量，LPR減去通貨膨脹率得到實際利率，LPR數據來源于央行，記為LPR。經濟增長水平一般采用GDP增速來衡量，但我國只公布每個季度GDP，參考丁慧等（28）的研究，采用工業增加值產出缺口作為經濟增長的代理變量。工業增加值產出缺口=（實際工業增加值-潛在工業增加值）/潛在工業增加值，其中潛在工業增加值通過H-P濾波進行估計。使用居民消費者價格指數（CPI）來衡量通貨膨脹率，并對其進行季節調整。M2、工業增加值及CPI來源于wind數據庫，分別記為M2、AY和APR。由于我國LPR機制是從2013年10月開始公布，因此樣本區間為2013年10月—2022年12月，所有數據均為月度數據。

2.檢驗與估計

基于前文分析，本文通過構建兩個TVP-VAR模型來考察我國價格型貨幣政策和數量型貨幣政策經濟效應的變化與差異。模型1中的變量選取LPR、APR、AY，模型2中變量設置為M2、APR、AY，使用Eviews軟件對數據進行處理并選擇模型的滯后階數，利用OxMetrics軟件對參數進行估計。

（1）平穩性檢驗。TVP-VAR模型建立的重要前提條件為時間序列是平穩的，否則參數估計結果不能反映變量之間的真實關系，統計推斷無效。在實證檢驗中，通常用拓展的DF檢驗（ADF檢驗）來進行單位根檢驗，若能夠拒絕“變量存在單位根”的原假設，則認為序列是平穩的，否則需要對序列進行合適的轉換，使其成為平穩時間序列。本文利用Eviews軟件對各變量的平穩性進行檢驗，變量AY和APR的單位根檢驗結果顯示其序列為平穩序列，變量LPR與M2經過一階差分處理后為平穩序列。

（2）滯后階數選取。由前文可知，模型1中的變量為LPR、APR、AY，模型2中的變量為M2、APR、AY，需要確定模型中的滯后階數k。通常的做法是對比似然比檢驗統計量（LR）、最終預測誤差標準（FPE）、赤池信息準則（AIC）、施瓦茨準則（SC）和汗南－奎因準則（HQ）五種檢驗方法的結果?；贚R、FPE、AIC、SC及HQ準則，對兩個模型進行最佳滯后期檢驗，確定最佳滯后期均為1期。滯后階數的選取結果如表1和表2所示。

（3）參數估計結果。運用馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法抽樣10000次，其中前10%次抽樣作為預燒樣本舍棄，最終得到9000次有效抽樣樣本。在TVP-VAR模型的參數估計過程中，可以通過Geweke診斷值和無效因子來判斷計算結果的有效性。表3和表4給出了部分參數的后驗估計結果。在6個參數中，除模型2中的參數sh1以外的其他11個參數的無效因子都比較小，最高的無效因子為128.77，這意味著至少可以獲得77（10000/128.77）個不相關的樣本，足夠支持TVP-VAR模型的后驗推斷。

四、實證結果分析

TVP-VAR的脈沖響應分析包括不同提前期的脈沖響應分析和基于不同時點的脈沖響應分析。本文主要研究LPR對經濟增長和物價水平的影響，并與數量型貨幣政策的宏觀經濟效應進行對比，因而選擇不同提前期的脈沖響應函數進行分析以更好地觀察其全周期的沖擊過程，同時分析不同時點的脈沖響應以比較政策的效果。

（一）等間隔脈沖響應函數分析

圖2呈現的是等間隔脈沖響應函數圖，本文選取的提前期分別為提前4期（4個月）、8期（8個月）和12期（12個月），分別反映短期、中期和長期LPR、M2影響經濟增長、物價水平的動態路徑。

圖2（a）表示不同提前期條件下LPR對物價水平的時變沖擊。從三個不同提前期來看，時變脈沖響應函數趨勢基本一致，說明了模型的穩定性。從圖中可以看出，LPR對物價水平呈現負效應，說明LPR上升會導致物價水平的下降，側面反映了LPR對貸款利率的錨定作用，銀行資金供給端緊縮后，貸款利率隨之上升，投資下降進而導致物價水平下跌。沖擊效應在2019年底出現最低值，由于圖中顯示的是反事實關系，對應到現實中則是LPR下降引起物價水平的上升，物價在2019年底達到最高值，其原因在于同年央行對LPR機制進行改革，打破了貸款基準利率的隱性下限，降低了中小企業融資成本，推動企業融資規模擴大，進而提升了物價水平。從不同提前期的沖擊效應來看，短期沖擊效應最強，中期次之，長期最弱，說明LPR的調整對物價水平的逆周期調控作用短期就能

（a）

（b）

（c）

（d）

4-period ahead? ? ?8-period? ? ? 12-period

圖 2 等間隔脈沖響應函數

顯現，這也是因為LPR能在供給端傳導至貸款利率，貸款利率進一步對物價水平產生影響，沖擊效應自然較強。2020年受新冠疫情影響，1年期LPR隨之下降10個基點，需求走弱，導致曲線下降；2021—2022年受國外需求上升的影響，物價水平小幅上升，2023年后，國內需求不足導致曲線再次下跌。

圖2（b）為LPR對經濟增長影響的短期、中期和長期時變特征。整體來看，LPR對經濟增長產生明顯的負向沖擊，即LPR上升會抑制經濟增長且沖擊力度會隨時間減弱。LPR的正向變動會引致投資降低，貸款活動減少，因而抑制了實體經濟需求，導致經濟增長下降。從不同時期來看，中長期效應基本穩定，短期效應則呈現明顯的動態時變特征，表現出先上升后下降又上升的趨勢，這也符合我國經濟發展及利率調控周期。具體而言，為了打破利率雙軌制的弊端，深化利率市場化改革，央行于2013年10月25日正式運行LPR，金融機構自主定價的空間進一步擴大，實際存貸款利率均有所下行，一定程度上釋放了改革的紅利，促進了經濟增長，但由于利率市場化程度不夠，對經濟增長的促進作用有限，LPR下降對經濟增長的邊際效應遞減。2016年起我國房地產金融化趨勢顯著，資金“脫實向虛”。2016年，金融機構各項貸款總額較上年增長13.5%，但企業經營性貸款僅增長6.6%，工業長期貸款僅增長3.1%。資產價格泡沫化傾向的背后，存在著部分金融機構偏離實體經濟等問題，不僅拉長了企業的融資鏈條，也造成了資金“脫實向虛”。2017年的《政府工作報告》提出要“促進金融機構突出主業、下沉重心，增強服務實體經濟能力，堅決防止脫實向虛”，要求通過監管規則的一致性，減少金融機構過度混業經營和加杠桿，使資金能夠更多地流入實體經濟，強調關注普惠金融、綠色金融等領域，加強對“三農”、小微等金融薄弱領域的支持，引導金融機構進一步增強服務實體經濟的能力。由于國家政策引導金融機構貸款利率下行，資金“脫虛向實”對經濟增長的促進效應逐漸顯現，尤其是在2019年LPR新機制形成期間，利率下行對經濟增長的促進作用明顯，說明了貨幣政策傳導渠道逐步暢通。2022年后，LPR引導貸款利率下行對經濟增長的促進作用開始降低，這與國際格局變化以及后疫情時代國內消費和需求不足密切相關。

圖2（c）展示了物價水平對M2在不同期限下的時變脈沖響應。M2對物價水平呈正向影響，短期沖擊效應最強，長期沖擊效應最弱?？傮w來說，無論處于哪個時期，貨幣供應量M2對物價的作用都是正向的，這與傳統的貨幣數量論的觀點一致。具體來看，M2對物價的促進作用在2019年達到峰值，主要在于2019年為了抑制經濟下行、緩解中小企業融資約束，政府采取了相對寬松的貨幣政策和積極的財政政策。2020年M2對物價水平的響應系數下降，這與新冠疫情造成的經濟低迷有關?？傮w來說，我國數量型貨幣政策對物價水平仍具有調節作用，調節效果與宏觀經濟周期、利率市場化程度有關，但總體來看強度不及價格型貨幣政策。

圖2（d）展示了經濟增長對M2在不同期限的時變脈沖響應。從時間期限上看，2014年至2018年，M2對經濟增長呈促進作用，但強度越來越弱，且短期效果大于長期效果。2018年，M2對經濟增長的促進作用轉為抑制作用，此時我國正處于深度推進利率市場化改革的過程中，貨幣政策框架由數量型轉為價格型，此后M2對經濟的逆周期調節作用下降。2019年政府工作報告首次提出廣義貨幣M2和社會融資規模增速與國內生產總值名義增速相匹配，不再設定具體數值的貨幣增速目標。這也符合我國處于高質量發展階段的特征，兼顧了保持物價穩定和促進經濟增長的要求。

對比M2與LPR對物價水平及經濟增長的影響可知，通過調整利率來實現宏觀經濟政策目標是可行的，LPR逆周期調節作用強于M2。但從強度上看，還需要進一步完善LPR機制，保證政策實施的效果。

（二）時點脈沖響應函數分析

2015年10月，央行宣布放開存款利率管制上限，至此我國存貸款利率上下限均已放開，標志著我國在名義上實現了利率市場化。2019年8月20日，央行授權全國銀行間同業拆借中心公布貸款市場報價利率，我國利率市場化程度進入更高的發展階段。2022年4月，央行指導利率自律機制建立了存款利率市場化調整機制，自律機制成員銀行參考以10年期國債收益率為代表的債券市場利率和以1年期LPR為代表的貸款市場利率，合理調整存款利率水平。這一機制的建立，可促使銀行跟蹤市場利率變化和提升存款利率市場化定價能力，因而本文將時間點分別設為2015年10月、2019年8月以及2022年4月。

圖3（a）展示了LPR受到一單位正向沖擊后，物價水平的響應路徑。整體上看，LPR上升會對物價水平產生明顯的負向沖擊，三個時點的路徑基本一致，只是程度有所不同，最后收斂至0，說明該模型具有一定的穩定性。具體而言，當LPR受到一個標準差的正向沖擊時，物價水平的響應系數為負，表明LPR上升會抑制物價增長。對比2015年與2019年時點的脈沖響應結果，顯然隨著LPR新機制的形成，貨幣政策傳導渠道進一步暢通，傳導效果有所增強。2022年的時點脈沖響應強度雖然不及2019年，但也強于2015年。2022年效果弱于2019年的原因可能與需求走弱有關。

（a）

（b）

（c）

（d）

2015.10? ? ?2019.8? ? ? 2022.4

圖 3 時點脈沖響應函數

圖3（b）展示了LPR受到一單位正向沖擊后，經濟增長的響應路徑。經濟增長對LPR沖擊的響應路徑與物價水平基本一致，只是程度有所不同，最后也收斂至0，說明了該模型的穩定性。具體而言，當LPR受到一單位正向沖擊時，經濟增長的響應系數為正，隨后轉為負值直至收斂為0，可見2015年放開存款利率管制、名義上實現了利率市場化后，貸款利率一定程度上反映了市場化報價，對實體經濟的逆周期調節作用開始顯現。隨著2019年8月LPR機制換錨后，經濟增長的響應強度比此前有所增加。2022年4月，中國人民銀行指導利率自律機制建立了存款利率市場化調整機制，商業銀行的利率傳導由貸款端反向傳導至存款端，同時存款端利率參照更加市場化的國債利率，形成國債利率→存款利率→貸款利率和LPR→貸款利率→存款利率的雙向傳導，經濟增長的響應系數比2019年8月進一步增大?？梢?，隨著利率市場化程度的加深，LPR對經濟增長的逆周期調節效應越來越強，時滯越來越短。

圖3（c）展示了M2對物價水平的時點影響。M2對物價水平呈正向影響，在前兩期內，三個時點的物價水平響應路徑幾乎一致。2022年物價水平對M2的響應強度低于2019年，說明2022年受到疫情影響，需求走弱，數量型貨幣政策工具效果不如2019年。

圖3（d）為不同時點下經濟增長對數量型貨幣政策沖擊的脈沖響應：對貨幣增長率不同時點的脈沖沖擊，經濟增長呈現出較為一致的響應軌跡，即正負向波動后收斂于零值。但不同的是，2015年10月時點沖擊在第二期后的正效應與2019年8月和2022年4月時點沖擊后的負效應顯著不同，說明自2019年利率市場化改革后，M2對經濟增長的效果有所改變，數量型貨幣政策與經濟增長的關聯性下降。

對比兩者的時點效應圖可知，LPR和M2對物價水平的逆周期調控較易受到經濟形勢的影響；從經濟增長效應來看，隨著利率市場化的推進，M2的逆周期調節效應逐漸減弱，而LPR的調控效果較好，且受到外界影響較小。

五、研究結論與政策建議

LPR作為我國信貸市場的基準利率，對我國的經濟運行具有重要影響。本文運用TVP-VAR模型分別檢驗了LPR、M2與經濟增長、物價水平的時變特征，研究發現：

第一，LPR對物價水平具有一定的逆周期調控作用?？傮w上看，LPR對經濟增長和物價水平的逆周期調控效果較明顯，且隨著利率市場化加深，效果隨之增強。從時間上看，短期效果最佳，中期次之，長期最弱。從響應路徑來看，物價水平的變動極易受到國內外環境的影響，如國外需求與國內需求，當需求走弱時，LPR下降對物價水平的響應系數隨之下降。

第二，LPR對經濟增長具有一定的逆周期調控作用。從時間上看，短期調控效果最佳，中期次之，長期最弱。與LPR和物價水平的影響關系類似，經濟增長也受到利率市場化程度與外部經濟環境的影響。從時點上看，當LPR受到一單位正向沖擊后經濟增長的響應值并沒有立即轉為負，而具有一定的時滯。同時，從響應強度上看，系數雖隨著利率市場化推進而增大，但是總體系數較小，貨幣政策的價格渠道傳導強度有待提升。

第三，M2對物價水平有一定影響。從不同提前期脈沖響應圖可知，M2促進物價的增長，但強度有所不同，其效果也與經濟周期密切相關?？傮w上看，數量型貨幣政策效果不及價格型貨幣政策效果。另外，M2對經濟增長具有逆周期調節作用，作用強度隨利率市場化的推進而減弱。

基于此，本文提出以下政策建議：

第一，央行應根據政策目標選擇貨幣工具。對于物價水平調控，可采用LPR和M2，二者對物價的調控效果均顯著，可以有效地控制物價。對于經濟增長的調控，更多地采用貨幣政策操作目標影響LPR。由于我國利率市場化機制逐步形成，數量型貨幣政策作用逐漸減弱，選擇M2的調控效果不佳。相比之下，LPR對經濟增長的逆周期調節效果較好。因此，央行應更多地采用LPR對經濟增長進行調控。

第二，提高LPR的市場化程度。應給予非報價行更多的自主定價權和更靈活的資金使用權限，提高其參與LPR報價的積極性；減少LPR報價行的準入門檻，簡化相關審批程序，降低報價行參與LPR報價的成本；建立更加完善的市場信息披露機制，提高市場透明度和信息公開度，使得市場參與者更加容易獲得和分析市場信息，鼓勵新的金融機構參與LPR報價。同時，應推動更多中小銀行作為LPR報價行的參與者，保證基準利率在一定廣度和深度的市場參與群體中產生。另外，央行應該加大對貨幣市場的引導力度，推動市場化基準利率的形成，建立成熟的貨幣市場基礎設施和交易機制。

第三，加強LPR與財政政策的協調。宏觀經濟運行的復雜性決定了LPR機制不是萬能的，LPR的有效傳導離不開財政政策等其他宏觀經濟政策的配合，因而需要強化LPR與財政政策的協同效應，通過稅收優惠、貼息和政府擔保等措施，降低小微企業和民營企業的融資成本，提高資源配置效率，進而實現宏觀經濟目標。

第四，建立完善的風險管理機制。貨幣政策側重于物價穩定、經濟增長等宏觀經濟目標，但在提高LPR市場化程度的同時還需要注重對金融風險的管理。要加強對金融市場的監管，建立完善的風險分散機制，減少市場風險；構建風險緩釋機制，通過保險、擔保等方式緩解金融機構的風險壓力。設立風險緩釋基金，支持金融機構降低風險；同時，要加強對擔保、保險等機構的監管，確保其資金的安全性；建立完善的風險管理制度，加強宏觀審慎管理，減少過度波動和不必要的風險，確保金融市場平穩運行。

注釋：

（1）（7） 易綱：《中國的利率體系與利率市場化改革》，《金融研究》2021年第9期。

（2） 李宏瑾：《利率并軌、風險溢價與貨幣政策傳導》，《經濟社會體制比較》2020年第5期。

（3） 王雷、張自力：《LPR改革前后貨幣政策利率傳導效應的實證研究——基于改進的條件格蘭杰因果網絡》，《管理現代化》2020年第6期。

（4） 徐寧、丁一兵、張男：《利率管制、LPR與完全市場化下的貨幣政策傳導機制：理論對比與實證檢驗》，《南方經濟》2020年第5期。

（5） 孫秋楓、吳梅：《貸款市場報價利率改革對利率市場化的作用及建議》，《經濟縱橫》2021年第1期。

（6） 彭家文、陳澍雨：《LPR改革的實施效果與難點》，《中國金融》2020年第12期。

（8） 郭棟：《利率市場化與LPR改革》，《中國金融》2020年第4期。

（9） 宋光宇：《利率市場化改革的信貸調控實效及應用研究》，《金融發展研究》2022年第11期。

（10） 周凱、劉達禹：《信用擴張結構、LPR改革與利率市場化：一個理論分析框架》，《經濟體制改革》2021年第6期。

（11） 梁斯：《我國LPR的歷史沿革、國際經驗及政策建議》，《新金融》2020年第1期。

（12） 湯奎：《LPR改革對央行政策調控與商業銀行經營的影響研究》，《新金融》2020年第4期。

（13） 戴夢珂：《LPR在商業銀行定價中的應用》，《中國金融》2022年第5期。

（14） 劉妍、孫永志、宮長亮、曾剛：《LPR機制改革對商業銀行盈利能力和風險承擔的影響研究》，《國際金融研究》2022年第10期；郭紅玉、耿廣杰：《利率并軌與中小銀行風險承擔——基于LPR改革的視角》，《金融論壇》2022年第5期。

（15） 杜崇東、張婉琳、孟娜娜：《利率并軌對銀行存貸款定價的影響——基于銀行凈息差的實證分析》，《南方金融》2021年第3期。

（16） 張港燕、張慶君：《LPR報價機制引入是否會導致銀行業風險上升》，《金融與經濟》2020年第11期。

（17） 殷秀仙、李悅銘、楊楠：《LPR機制對上市中小企業債務融資影響的異質性研究—— 基于DID方法的實證分析》，《上海金融》2020年第12期。

（18） 曹立偉、張建軍：《利率市場化背景下LPR改革對于化解中小企業融資困境的研究》，《商業經濟研究》2021年第15期。

（19） 王霞、朱艷芳：《利率市場化能降低中小企業的融資成本嗎？ ——基于DID方法的準自然實驗》，《區域金融研究》2021年第9期。

（20） 王冰冰：《利率市場化及其傳導效率的時變效應——基于DSGE和SV-TVP-VAR模型的分析》，《南方經濟》2020年第12期。

（21） 孫國峰：《貨幣政策回顧與展望》，《中國金融》2019年第2期。

（22） 劉金全、石?？拢骸独孰p軌制與貨幣政策傳導效率：理論闡釋和實證檢驗》，《經濟學家》2017年第12期。

（23） 徐忠：《經濟高質量發展階段的中國貨幣調控方式轉型》，《金融研究》2018年第4期。

（24）（25） 宗良、韓森：《LPR與商業銀行貸款定價》，《中國金融》2021年第19期。

（26）（27） G. E. Primiceri， Time Varying Structural Vector Autoregressions and Monetary Policy， Review of Economic Studies， 2005， 72（3）， pp.821-852; J. Nakajima， M. Kasuya， T. Watanabe， Bayesian Analysis of Time-Varying Parameter Vector Autoregressive Model for the Japanese Economy and Monetary Policy， Journal of the Japanese and International? Economies， 2011， 25（3）， pp.225-245.

（28） 丁慧、陳穎、卞志村：《中國金融市場壓力指數構建及其宏觀經濟非線性效應》，《現代財經（天津財經大學學報）》2020年第8期。

作者簡介：徐明文，福建師范大學經濟學院博士研究生，福建福州，350117；劉義圣，通訊作者，福建師范大學經濟學院教授、博士生導師，福建福州，350117。

（責任編輯 李燈強）