嚴佳佳 陳金鋒

摘 ? 要：2019年8月推出的貸款市場報價利率（LPR）標志著我國貸款端“利率并軌”工作正式完成，信貸利率將掛鉤于市場錨以實現(xiàn)利率市場化的階段性改革目標。本文利用2019年8月2日至2020年2月4日的交易日數據，運用事件研究法研究LPR對上海銀行間同業(yè)拆放利率（Shibor）的影響，以判斷LPR是否已經成為我國貸款利率市場化的新基準。整體效應和單日效應檢驗結果表明，LPR對短期Shibor影響顯著，而對長期Shibor影響有限。均值效應和累積效應檢驗結果進一步證明了LPR對Shibor已經產生影響的事實?；诖?，本文結合美、日兩國LPR發(fā)展的國際經驗，推衍得出增強Shibor對LPR的定價錨作用的啟示并且給出相關政策建議。

關鍵詞：LPR;Shibor;聯(lián)動效應

中圖分類號：F832.4 ?文獻標識碼：A ?文章編號：1674-2265（2020）06-0028-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2020.06.004

一、引言

2019年8月，中國人民銀行啟動LPR改革，標志著我國貸款端“利率并軌”工作正式完成。與2013年10月啟用的“貸款基礎利率”相比，LPR呈現(xiàn)出不同的特征：以中期借貸便利（MLF）為基準加點進行報價、增加報價行基數至18家、增加5年期LPR報價品種、調整報價頻率至每月一次、確定新老劃斷并且將LPR應用納入MPA考核。LPR報價機制的建設目的在于成為金融機構內部測算貸款利率的參考基準和計價標尺，打破存貸款基準利率與市場化無風險利率并存的“兩軌”局面，通過“兩軌合一軌”使中央銀行不再對終端信貸利率進行直接調控，而是讓信貸利率掛鉤于市場錨。這意味著我國政策調控終端信貸利率與市場化決定非信貸金融市場利率并存局面的結束，利率運行傳導機制將轉變?yōu)橹醒脬y行通過各類政策工具引導貨幣市場核心基準利率達到目標水平：先影響整個資金批發(fā)市場利率，再利用各類金融工具定價機制和各類金融機構資產配置行為向各融資渠道終端傳導，影響證券、信貸等利率和融資規(guī)模?？梢?，LPR改革成功的一個重要標志體現(xiàn)為貨幣市場利率和市場化的存貸款利率的聯(lián)動效應會顯著增強，即LPR的影響力會得到提升。結合我國當前貨幣市場主要利率的形成機制和定價影響，兼顧決策層的設計意圖，學者們普遍認同Shibor應當成為LPR的定價錨（孫付，2019;中國銀行研究院，2019）[1，2]。鑒于此，本文基于利率聯(lián)動效應視角，采用事件研究法考察LPR對Shibor的影響以判斷LPR的有效性，并且借鑒美國、日本的國際經驗為我國今后的LPR報價機制建設和利率市場化改革提出政策建議。

本文其他部分的內容安排如下：第二部分為相關文獻回顧;第三部分通過事件研究法，從整體效應、單日效應、均值效應及累積效應等視角，分析探討LPR對Shibor的影響;第四部分在總結實證結論的基礎上結合美、日兩國LPR發(fā)展的國際經驗得出啟示。

二、文獻綜述

根據市場信息傳染理論，在一個非完全理性預期的模型中，即使是純粹由于錯誤或者噪聲交易引起的波動，也會導致一個收益率變化影響其他收益率的走勢，產生利率之間的聯(lián)動效應?？疾炖事?lián)動效應最基本的方法是使用Granger因果檢驗研究不同利率之間的線性引導關系，但是該方法被普遍認為基于數據統(tǒng)計而并不一定代表真實的因果關系，因此大多結合其他方法針對具體研究對象進行具體分析。

部分文獻將Granger因果檢驗與協(xié)整檢驗、向量自回歸模型（VAR模型）相結合，進行脈沖響應與方差分解分析不同利率之間的聯(lián)動效應。趙東喜（2012）[3]利用上述方法發(fā)現(xiàn)中美兩國利率間具有顯著的聯(lián)動效應，但是影響程度具有不對稱性。范立夫等（2015）[4]采用相同的方法證明了我國銀行間質押式回購利率對Shibor有較大影響，但是反向影響較弱，說明銀行間債券回購市場和同業(yè)拆借市場之間存在單向傳遞關系。陳雯詩和葉修群（2015）[5]、林進忠（2016）[6]亦采用該方法證明了Shibor和CNH-Hibor之間存在一定程度的聯(lián)動效應，并且短期期限品種比中長期期限品種對沖擊的響應更為迅速。近期利用VAR模型的研究重點在于對模型進行擴展，以克服無法滿足模型本身對數據特征要求的缺陷。殷克東等（2016）[7]在VAR模型上加入移動平均項后構建了時變參數狀態(tài)空間模型，綜合分析不同利率時間序列之間的領先滯后關系、程度和方向，發(fā)現(xiàn)Shibor和國際主要基準利率之間存在動態(tài)聯(lián)動效應，尤其在經濟異動時期有加劇趨勢。劉小寧和徐安察（2017）[8]通過構建貝葉斯向量自回歸模型（BVAR模型），有效克服模型待估參數較多和小樣本條件下估計精度過低的問題，發(fā)現(xiàn)我國民間利率和正規(guī)金融利率之間呈現(xiàn)同向變動關系。楊文華等（2018）[9]為了規(guī)避利率時間序列的分布假設以及更為全面地刻畫不同市場間的風險溢出效應，采用MVMQ-CAViaR模型度量了P2P網貸市場利率與傳統(tǒng)金融市場利率的尾部風險及其溢出效應，發(fā)現(xiàn)短期期限的傳統(tǒng)金融市場利率對P2P網貸市場利率存在單向極端風險傳遞，而中長期期限的利率存在雙向風險溢出效應。方先明和楊坤英（2019）[10]認為時間序列難以保證同階單整，因此利用向量自回歸分布滯后模型（ARDL模型）的邊限協(xié)整檢驗中美利率的相互影響關系，發(fā)現(xiàn)中長期利率聯(lián)動效應強于短端。

部分文獻將Granger因果檢驗與GARCH模型相結合，分別檢驗不同利率之間的均值溢出效應和波動溢出效應。利用GARCH模型檢驗波動溢出效應的主流方法是建立多元GARCH模型，根據條件方差方程系數的顯著性以及似然比檢驗、瓦爾德檢驗來判斷溢出方向及強度，在條件方差方程方面目前應用最為廣泛的是BEKK形式。劉亞等（2009）[11]運用Granger因果檢驗和GARCH-BEKK（1，1）模型發(fā)現(xiàn)，境內外人民幣利率之間總體上存在雙向報酬溢出效應和波動溢出效應，并且境外利率在波動溢出方面占有明顯優(yōu)勢。馮永琦等（2014）[12]和嚴佳佳等（2015）[13]運用同樣方法分別發(fā)現(xiàn)日元、人民幣的離岸與在岸利率相互傳導在不同發(fā)展階段有著迥異的表現(xiàn)，利率市場化是離、在岸利率聯(lián)動效應增強的重要內部條件。李成等（2010）[14]則利用均值方程VAR模型檢驗均值溢出效應，構建的多元非對稱VAR-MVGARCH（1，1，1）—ABEKK模型證明了中美兩國利率在次貸危機前后均不存在均值溢出效應，卻存在明顯的波動溢出效應，并且兩國利率協(xié)動性的影響具有非對稱效應。李輝等（2019）[15]運用相同方法檢驗Shibor和CNY-Hibor之間的聯(lián)動效應發(fā)現(xiàn)，在岸利率對離岸利率存在單向報酬溢出效應，離、在岸利率間的雙向波動溢出效應越發(fā)顯著。闕澄宇和馬斌（2016）[16]在此基礎上納入負向沖擊的杠桿效應，構建二元VAR-GJR-MVGARCH-BEKK模型進一步探討不同交易期限離、在岸人民幣利率之間的均值溢出效應、波動溢出效應和來自不同市場的正負新信息沖擊可能造成的非對稱效應。李慶華等（2019）[17]認為相關系數矩陣可能具有時變特征，因此使用DCC-MVGARCH模型以證明余額寶收益率與商業(yè)銀行利率存在正向聯(lián)動效應。

與上述研究有所區(qū)別的是，部分學者認為利率在復雜經濟環(huán)境影響下還具有顯著的非線性特征，傳統(tǒng)的線性檢驗無法捕捉非線性關系。卜林和劉淇（2018）[18]采用非線性Granger因果檢驗方法證明了Shibor和CNH-Hibor之間存在的非線性動態(tài)同步變化趨勢，發(fā)現(xiàn)長期品種利率比短期品種利率具有更顯著的雙向非線性Granger因果關系。宋平平等（2017）[19]采用Markov區(qū)制轉移模型對Shibor和Libor的非線性聯(lián)動效應進行研究，發(fā)現(xiàn)在“弱波動”和“強波動”區(qū)制中，Libor對Shibor產生正向的影響，而在“中波動”區(qū)制中該影響轉為負向。然而，與已有文獻研究的利率時間序列對象不同，為給報價行平衡和匡算成本和收入關系提供更多緩沖時間，LPR采取每月20日發(fā)布的報價頻率，并不適用于建立連續(xù)時間序列變量進行考察，因此本文創(chuàng)造性地采用事件研究法進行利率聯(lián)動效應的實證研究。本次LPR形成機制改革目的在于深化利率市場化改革，提高利率傳導效率，推動降低實體經濟融資成本。研究LPR對Shibor的影響不僅有助于檢驗LPR改革是否具有成效，而且對未來進一步完善LPR報價機制、推動利率市場化改革也起到一定的指導作用。

三、實證檢驗與結果分析

（一）數據來源與處理

事件研究法是通過LPR報價事件發(fā)生日前后Shibor變動來觀察LPR報價這一特定事件對異常收益率和累計異常收益率等指標的影響，從而判斷市場對此類事件的反應。在一個有效的市場上，事件產生的影響將立即通過價格反映出來，并且可以通過對一段時間內異常收益率的變化進行分析來測量影響程度。根據待研究事件定義事件窗口、劃分相應區(qū)間，如圖 1所示。圖中，t=0為事件發(fā)生日;時間t從[T0]至[T1]（含），共7日為估計窗口的長度，用以計算正常收益率;時間t從[T1]至[T2]（含），共11（5+1+5）日為事件窗口的長度，通過計算實際收益率與正常收益率之差得到異常收益率。

圖1：事件研究的時間線

本文以隔夜、1周、2周、1個月、3個月、6個月、9個月及1年共計8個品種的Shibor為研究樣本。選取Shibor的時間為2019年8月2日—2020年2月4日中的108個交易日，該時間段內共發(fā)生6次LPR報價，其時間分別為2019年8月20日、9月20日、10月21日、11月20日、12月20日和2020年1月20日①。以上數據均來自中國人民銀行。

（二）研究設計

實證研究按照以下思路進行：第一步，進行整體效應分析，判斷LPR報價與Shibor的整體變化是否存在顯著的相關性并解釋原因。第二步，進行單日效應分析，判斷在事件窗口單日兩者是否存在顯著的相關性并分析原因。第三步，進行均值效應和累積效應分析，將所有品種的Shibor所受的影響進行匯總討論。

1. 收益率的計算。

（1）正常收益率的計算。定義[NRit]為同業(yè)拆借利率i在第t期的正常收益率，則[NRit]可以由式（1）確定：

[NRit=φi+εit] ? ?（1）

其中，[φi]為利率i在估計窗口的平均收益率，即[φi=1T1-T0t=T0+1T1NRit];[εit]為利率i在第t期的隨機誤差項，且[Eεit=0]，[Var（εit）=σ2εi]。

（2）異常收益率的計算。在某次LPR報價事件n下，將[ACit，n=Rit-E（NRit|Xt，n）]定義為異常收益率。其中，[ACit，n]、[Rit]、E（[NRit]|[Xt，n]）分別為異常收益率、實際收益率、正常收益率;i、t、n分別表示利率品種、事件窗口內的時間、某次事件。

①計算利率i在某次事件n的事件窗口內的異常收益率[ACit，n]的均值[ACin]，如式（2）：

[ACin=1T2-T1t=T1+1T2ACit，n] ? （2）

②計算利率i在所有N次事件的[ACin]的均值[CACi]，如式（3）：

[CACi=1Nn=1NACin] ? ?（3）

（3）日異常收益率的計算。日異常收益率是對事件窗口內單個天數在所有事件發(fā)生情況下的異常收益率[ACit，n]的均值。計算利率i在某次事件n的事件窗口內的異常收益率[ACit，n]的均值[CACit]，如式（4）：

[CACit=1Nn=1NACit，n] ?（4）

（4）均值日異常收益率和累計均值異常收益率的計算。

①定義[CACt]為均值日異常收益率，其反映的是事件窗口內利率對LPR報價事件的反應，可以更為直觀地展現(xiàn)利率的波動特征，如式（5）：

[CACt=i=18CACit] ? （5）

其中，[T1]

②定義累計均值異常收益率[CAACT]，其反映的是異常收益率的累積效應，如式（6）：

[CAACT=t=T1+1T2CACt] ? ? （6）

2. 異常收益率的檢驗。假設事件發(fā)生對利率無影響時，[CACi]和[CACit]都服從均值為0的正態(tài)分布，對[CACi]和[CACit]是否顯著異于0進行統(tǒng)計檢驗。零假設[H0]表示事件發(fā)生對利率無影響。

（1）對[CACi]進行顯著性檢驗。

設[H0]：[CACi=0];[H1]：[CACi≠0]

構造T統(tǒng)計量[t（CACi）=CACiS（CACi）/N]，其中[S2CACi=]

[1N-1n=1N（ACin-CACi）2]。

（2）對[CACit]進行顯著性檢驗。

設[H0]：[CACit=0];[H1]：[CACit≠0]

構造T統(tǒng)計量[t（CACit）=CACitS（CACit）/N]，其中[S2CACit=]

[1N-1n=1N（ACit，n-CACit）2]。

（三）實證結果與解釋

1. 整體效應分析。由表 1可知，9月與8月相比，除了半年期和一年期Shibor的[ACin]有所上升外，其余品種利率的[ACin]跟隨一年期LPR一同下行。由于一年期的Shibor成交量甚小，市場關注度較低，無法準確地反映經濟運行的客觀情況，因此就半年期利率而言，變動原因可能是跨年帶來的資金需求出現(xiàn)結構性增加，導致同期限的Shibor上升。雖然10月LPR報價沒有出現(xiàn)變化，但是與9月相比不同品種利率的[ACin]漲跌互現(xiàn)，這是Shibor的影響因素多元化導致的。一方面，中央銀行為了對沖年底稅期高峰提前、維持銀行體系流動性合理充裕，通過逆回購等方式投放一定量的貨幣，從而一定程度上促使與稅期相匹配的2周、1個月和半年期利率的[ACin]下降。另一方面，受中美經貿磋商積極影響，企業(yè)加大恢復生產力度，銀行借貸資金成本跟隨上升，因此其余品種利率的[ACin]呈現(xiàn)上升態(tài)勢。11月，在一年期和五年期LPR均下調的背景下，除隔夜品種外，其余品種利率的[ACin]均上升。原因可能是中美貿易摩擦初現(xiàn)“降級”跡象，全球制造業(yè)周期暫穩(wěn)，并且國內基建投資加速，加上中央銀行嚴監(jiān)管和跨年等因素，導致市場資金面較為緊張。12月，1周、2周和1個月品種利率的[ACin]出現(xiàn)較大幅度提高，進一步解釋了年底銀行信貸高峰、春節(jié)提現(xiàn)、大量資金到期等因素帶來的資金面壓力，對應期限的市場化利率調整迅猛。其間一年期LPR下調導致其余品種的[ACin]大幅降低，LPR對Shibor的影響得到證實。2020年1月，在現(xiàn)金投放高峰、政府債券發(fā)行繳款、金融市場資金集中到期等因素的影響下，2周以內所有品種的[ACin]一貫呈上升趨勢，商業(yè)銀行短期資金面較為緊張。相反地，其余品種受這些品種影響較小，因此其[ACin]是下降的。

表 2顯示，1周、2周和1個月的品種均受到顯著影響，整體效應著重體現(xiàn)在短期Shibor所出現(xiàn)的反應，說明LPR對Shibor已經產生了影響。但是，其余品種所受影響并不顯著，這與盧倩倩和許坤（2019）[20]、張雪瑩等（2010）[21]的結論一致，由于金融機構的資產配置效率和對利率的敏感程度不同，中央銀行可以較為直接且有效地控制短期利率，對長期利率的影響有限，即短期利率與長期利率并不是同步變化的。

2. 單日效應分析。由表 3可知，在LPR報價日前夕，隔夜、1周和2周的品種延續(xù)著單日效應。從報價之日起，2周和1個月品種的日異常收益率呈現(xiàn)出較強的顯著性，并且隨著時間的推移，顯著性水平越來越高。但是，3個月、9個月和一年期品種在整個事件窗口期內并沒有產生顯著反應，隔夜品種在事件發(fā)生當日及日后也沒有受到顯著影響。因此就單日效應來看，上述現(xiàn)象印證了同處基準地位的利率——LPR和Shibor的關系的確較為緊密，LPR的運行一定程度上能影響Shibor的大體走勢。這與整體效應檢驗結果是一致的。

3. 均值效應和累積效應分析。由表 4可知，事件窗口下，均值日異常收益率呈現(xiàn)先上升后下降的趨勢，這表明LPR報價對于同業(yè)拆借利率的影響一般都是越接近事件發(fā)生日越顯著，越遠離事件發(fā)生日越微弱。累計均值異常收益率不斷攀升，說明在事件窗口內事件所造成的異常波動會產生持續(xù)的影響，推動累計均值異常收益率絕對值持續(xù)增大。綜合來看，兩種效應均印證了LPR對Shibor產生影響的事實證據。

四、結論與啟示

本文以LPR形成機制改革為背景，采用事件研究法從整體效應、單日效應、均值效應及累積效應等角度探討LPR與Shibor間的聯(lián)動效應問題，以此判斷LPR改革成效。整體效應和單日效應檢驗結果表明，LPR對短期Shibor影響顯著，而對長期Shibor影響有限;均值效應和累積效應檢驗結果亦共同表明LPR對Shibor已經產生了一定影響?？梢姡贚PR報價周期內，銀行的流動性和資金成本呈現(xiàn)不同程度的波動。短端Shibor反應顯著、交易活躍，表明商業(yè)銀行采取的行動能夠積極響應貨幣當局的政策意圖，引導市場利率發(fā)生協(xié)同變化。長端Shibor反應程度欠佳則表明，商業(yè)銀行為應對新增貸款數量可能驟增的情況及時調整自身資產負債，大量拆入的是短期資金，這也與存款金融機構一貫作風有關。同時，短端利率變動對長端利率的影響是通過金融機構進行資產重新配置來實現(xiàn)的，因此商業(yè)銀行對利率變動的敏感度，即資產配置的效率是影響短端利率向長端利率傳導效率的關鍵所在。這也意味著國內金融機構內部激勵和約束機制還有待于進一步完善和加強。綜上， LPR報價機制提高了定價基準的市場化程度，較好地體現(xiàn)了利率市場化改革的方向，進一步的完善必將有利于推動我國政策利率向市場利率轉軌、增強貨幣政策傳導效率。

當前國際上存在兩種主流的LPR利率形成機制，分別以美國和日本為代表。美國的LPR與貨幣政策調控利率掛鉤（見圖2），貨幣政策傳導效率高，但是犧牲了直接對市場化利率彈性的調整。日本的LPR與貨幣市場利率掛鉤，由商業(yè)銀行根據貨幣市場利率變化自主確定，在保證貨幣政策傳導效率的同時能夠較好匹配資產、負債，但是可能出現(xiàn)貨幣市場過度反應時對貨幣政策傳導的背離?？紤]到這兩類機制的制衡關系，以利率市場化為目標的最優(yōu)LPR應在兩類機制中尋求平衡。與美國、日本相比，我國LPR改革的最大特點是將利率錨設為MLF，報價行按照各自資金成本、風險溢價及市場供求等因素確定LPR。以MLF為加點基準的理論邏輯在于克服短端利率向中長期利率傳導中的阻滯，解決貨幣政策傳導不暢的問題。MLF兼具常規(guī)貨幣政策和非常規(guī)貨幣政策的功能。常規(guī)貨幣政策功能表現(xiàn)為MLF、公開市場操作（OMO）和常備借貸便利（SLF）均屬于貨幣政策工具，中國人民銀行通過“OMO+MLF+SLF”組合調整流動性投放、平抑利率過度波動以實現(xiàn)貨幣政策目標。非常規(guī)貨幣政策工具功能表現(xiàn)為MLF具有選擇性政策工具的特征，MLF的流動性投放有選擇，對象為符合宏觀審慎管理要求的商業(yè)銀行、政策性銀行，在實施中體現(xiàn)貨幣政策基本方針的調整?？梢姡覈鳯PR利率形成機制具有美國和日本機制相結合的特點，隱性地與貨幣政策利率掛鉤，增加銀行自主報價加點的空間，能夠更好地吸收貨幣市場的信息，保障融出銀行獲得息差穩(wěn)定收入來源。

數據來源：美聯(lián)儲，同花順iFind

圖2：美國利率市場化LPR與聯(lián)邦基金利率走勢對比（%）

LPR和Shibor聯(lián)動效應未來能夠繼續(xù)增強的動力主要來源于MLF克服自身尚存的缺陷。第一，MLF在商業(yè)銀行負債總量中占比較小，無法準確反映銀行資金成本。大多數商業(yè)銀行采用成本加成法進行貸款定價，發(fā)放貸款時主要考量自身負債端成本。從商業(yè)銀行負債結構上看，MLF在總負債中占比較低，最大值僅在3%左右（見圖 3）。這說明MLF并非商業(yè)銀行負債結構的重要組成部分，即商業(yè)銀行主要資金來源并不是MLF。第二，MLF調整頻率低、非持續(xù)操作的事實導致定價錨作用相對固化。LPR是按照市場化定價方式推進，因此作為定價錨的MLF利率也應當具備一定彈性，與市場利率變化保持較高的相關性。然而，自2018年4月以來，MLF利率僅在2019年11月出現(xiàn)下調。MLF調整頻率低一定程度上削弱了其作為LPR報價基準的地位。由于LPR=MLF+溢價調整，在MLF利率相對固化的背景下商業(yè)銀行不得不主動損失自身風險補償，只能通過直接降低溢價補償的方式促使LPR下降。倘若商業(yè)銀行無法承擔過多讓利，那么在MLF利率不變的情況下LPR很難出現(xiàn)明顯下調，利率市場化改革徹底與否便有待商榷。此外，LPR新增報價行中絕大多數不是公開市場一級交易商②，意味著這些商業(yè)銀行在參考MLF報價時可能無法準確反映自身負債管理情況，進而影響LPR的報價質量。

但是我們必須清晰地意識到，LPR并不是利率市場化改革的終點，其在利率市場化進程中主要發(fā)揮過渡性定價的作用。美國、日本的國際經驗也證明，在金融市場進一步發(fā)展后，商業(yè)銀行更加偏向市場化融資，LPR由于定價滯后通常不能滿足企業(yè)貸款的需求，應用范圍將逐步轉向規(guī)模較小或者對市場利率變動不敏感的貸款品種。美國在20世紀80年代分階段廢除Q條例之后，商業(yè)銀行陸續(xù)推出參考市場利率定價的貸款品種以穩(wěn)定利差收入，又通過降低其他類貸款利率提高競爭力，導致LPR作為貸款利率下限的作用逐漸弱化。當前，美國約15%的工商業(yè)貸款余額參考LPR進行定價，資產規(guī)模小、議價能力相對較弱的中小銀行成為LPR的主要使用者。日本在利率市場化改革加速后，大企業(yè)融資也更偏好市場化定價方式，LPR的應用范圍集中在中小企業(yè)貸款、個人住房貸款以及消費貸款等領域。這說明LPR定價基準改為MLF只是我國商業(yè)銀行貸款走向市場化定價的起步，在銀行對市場融資依賴程度更高之后，貨幣市場、債券市場、信貸市場之間將逐步打通，不同融資方式占比將更加均衡，MLF作為中期政策利率的作用勢必弱化，中央銀行可以考慮增強Shibor對LPR的定價錨作用，這有利于貨幣市場利率向實體經濟貸款利率的傳導以降低融資成本。

注：

①2019年8月20日：1年期LPR為4.25%，5年期以上LPR為4.85%。2019年9月20日：1年期LPR為4.20%，5年期以上LPR為4.85%。2019年10月21日：1年期LPR為4.20%，5年期以上LPR為4.85%。2019年11月20日：1年期LPR為4.15%，5年期以上LPR為4.80%。2019年12月20日：1年期LPR為4.15%，5年期以上LPR為4.80%。2020年1月20日：1年期LPR為4.15%，5年期以上LPR為4.80%。

②新增報價行主要來源于部分城商行和外資銀行，包括西安銀行、臺州銀行、上海農商銀行、順德農商銀行、渣打銀行（中國）、花旗銀行（中國）、前?；毡娿y行、網商銀行。

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Can LPR Become Loan Benchmark Interest Rate of Marketization？

——Evidence Based on the Effect of LPR on Shibor

Yan Jiajia/Chen Jinfeng

（School of Economics and Management，F(xiàn)uzhou University，F(xiàn)uzhou ? 350108，F(xiàn)ujian，China）

Abstract：Loan Prime Rate（LPR）launched in August 2019 marks the formal completion of interest rate consolidation in China's lending sector. The credit interest rate will be linked to the market anchor to realize the goal of phased reform in interest rate liberalization. Based on the data from August 2，2019 to February 4，2020，this paper has a study of the impact of LPR on Shanghai Interbank Offered Rate（Shibor）by utilizing event-study approach to judge whether LPR has become a new benchmark of loan interest rate liberalization in China. The results of the overall effect test and the one-day effect test show that LPR has a significant effect on short-term Shibor，but has a limited effect on long-term Shibor. It further certifies that LPR has effect on Shibor. Accordingly，combining the international experience of LPR development in the United States and Japan，this paper deduces that we should strengthen Shibor's anchor role in LPR pricing and gives relevant policy suggestions.

Key Words：LPR，Shibor，linkage effects