冷艷梅

（吉林財(cái)經(jīng)大學(xué) ，吉林長(zhǎng)春 130117）

一、引言

自2013年以來(lái)，中國(guó)人民銀行創(chuàng)設(shè)了一系列的流動(dòng)性管理工具，但由于流動(dòng)性管理工具創(chuàng)設(shè)時(shí)間較短，其對(duì)利率的影響機(jī)制仍有待考究，從已有的研究文獻(xiàn)來(lái)看，國(guó)外文獻(xiàn)對(duì)貨幣政策與利率期限結(jié)構(gòu)的研究較多，如Estrella和Mishkin（1995）通過(guò)研究歐美國(guó)家中貨幣政策與利率期限結(jié)構(gòu)的相互影響發(fā)現(xiàn)前者對(duì)后者的影響顯著。Piazzesi（2010）發(fā)現(xiàn)央行一般通過(guò)貨幣政策工具中的公開市場(chǎng)操作來(lái)影響利率期限結(jié)構(gòu)。國(guó)內(nèi)也運(yùn)用了多種方法研究貨幣政策工具對(duì)利率期限結(jié)構(gòu)的影響，劉金全等（2007）通過(guò)構(gòu)建VAR模型研究宏觀變量對(duì)收益率曲線的沖擊影響，發(fā)現(xiàn)對(duì)水平因子影響顯著，對(duì)斜率、曲度因子的影響效果較差（袁野，2014）。于鑫（2009）通過(guò)構(gòu)建SVAR模型發(fā)現(xiàn)貨幣政策對(duì)利率期限結(jié)構(gòu)的影響并非單向，而且存在雙向的交互效應(yīng)影響（張旭和文忠橋，2013）。張強(qiáng)和胡榮尚（2014）通過(guò)構(gòu)建EGAECH模型分析了貨幣政策工具與不同利率期限結(jié)構(gòu)之間的關(guān)系。關(guān)禹等（2019）通過(guò)構(gòu)建AGDTSM模型，分析了貨幣政策工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的影響。

綜上所述，國(guó)內(nèi)學(xué)者對(duì)流動(dòng)性管理工具和國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的研究都起步較晚，且研究多為傳統(tǒng)貨幣政策工具與利率期限結(jié)構(gòu)之間的關(guān)聯(lián)影響，但很少有基于流動(dòng)性視角來(lái)研究創(chuàng)新型貨幣政策中流動(dòng)性調(diào)節(jié)工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的影響作用機(jī)制，但流動(dòng)性管理工具作為中國(guó)人民銀行調(diào)節(jié)宏觀經(jīng)濟(jì)的必要工具之一，也是影響利率期限結(jié)構(gòu)的重要因素。所以本文本文試圖在以前學(xué)者的基礎(chǔ)上，通過(guò)構(gòu)建Nelson-Siegel模型擬合國(guó)債的收益率曲線，進(jìn)而通過(guò)曲線的三個(gè)因子來(lái)研究國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)，接著構(gòu)建VAR模型來(lái)探討流動(dòng)性調(diào)節(jié)工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)三個(gè)因子的影響，對(duì)其中的非線性影響機(jī)制做結(jié)構(gòu)化研究。

文章的創(chuàng)新之處主要體現(xiàn)在通過(guò)流動(dòng)性的視角來(lái)研究流動(dòng)性調(diào)節(jié)工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的非線性影機(jī)制，有著重要的理論意義和現(xiàn)實(shí)意義。一是可以檢驗(yàn)流動(dòng)性管理的工具的實(shí)施效果，有利于貨幣當(dāng)局更好的運(yùn)用流動(dòng)性管理工具，保障整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)尤其實(shí)體經(jīng)濟(jì)的平穩(wěn)運(yùn)行；二是可以推進(jìn)市場(chǎng)利率化，疏通貨幣政策的利率傳導(dǎo)機(jī)制，而且對(duì)投資者進(jìn)行資產(chǎn)定價(jià)及風(fēng)險(xiǎn)管理有重要的參考價(jià)值。此外本文實(shí)證研究使用較新的包括疫情期間的研究數(shù)據(jù)，時(shí)效性較強(qiáng)，樣本區(qū)間也較大。

二、理論分析

（一）國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)

利率期限結(jié)構(gòu)的相關(guān)理論大致可以分為傳統(tǒng)定性分析理論和現(xiàn)代定量模型兩類。傳統(tǒng)的利率期限結(jié)構(gòu)理論主要包括市場(chǎng)預(yù)期、分割市場(chǎng)和流動(dòng)性溢價(jià)理論。但傳統(tǒng)定性分析理論對(duì)利率期限結(jié)構(gòu)的解釋有限，所以本文采用Nelson和Siegel（1987）提出了Nelson-Siegel模型（NS模型），具體模型形式如（1）式所示：

（二）流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)影響機(jī)制

1.流動(dòng)性效應(yīng)

流動(dòng)性效應(yīng)也可以稱為資產(chǎn)調(diào)整效應(yīng)，中國(guó)人民銀行通過(guò)流動(dòng)性管理工具調(diào)節(jié)流動(dòng)性供給來(lái)影響人們對(duì)金融資產(chǎn)也即有價(jià)證券的需求，進(jìn)而影響金融資產(chǎn)的價(jià)格，最終影響利率水平。具體的效應(yīng)作用過(guò)程是當(dāng)通過(guò)流動(dòng)性管理工具釋放流動(dòng)性時(shí)，貨幣供給量增加，對(duì)投資者來(lái)說(shuō)，短期內(nèi)貨幣持有量就相對(duì)增加，金融資產(chǎn)就相對(duì)減少，改變了人們持有資產(chǎn)的原有結(jié)構(gòu)，為使貨幣和金融資產(chǎn)持有量恢復(fù)到原有的平衡，人們會(huì)用增加的貨幣購(gòu)買金融市場(chǎng)上的有價(jià)證券，如國(guó)債，由此國(guó)債的價(jià)格上升，進(jìn)而導(dǎo)致國(guó)債的利率水平下降。

2.收入與價(jià)格效應(yīng)

收入與價(jià)格效應(yīng)是指中國(guó)人民銀行通過(guò)流動(dòng)性管理工具來(lái)改變貨幣供給影響收入和物價(jià)水平，進(jìn)而影響利率水平。具體的效應(yīng)作用過(guò)程是當(dāng)貨幣供給量增加，經(jīng)濟(jì)擴(kuò)張，國(guó)民收入和持有財(cái)富增加，由此國(guó)民消費(fèi)增加，帶動(dòng)物價(jià)水平上漲，進(jìn)而導(dǎo)致金融市場(chǎng)中國(guó)債利率水平上漲。該效應(yīng)與流動(dòng)性效應(yīng)得出了相反的結(jié)論，由此可以猜想中國(guó)人民銀行操作流動(dòng)性管理工具時(shí)，通過(guò)流動(dòng)性效應(yīng)在短期內(nèi)引導(dǎo)國(guó)債利率水平下降后，又通過(guò)收入與價(jià)格效應(yīng)導(dǎo)致國(guó)債利率水平上升。

3.通貨膨脹預(yù)期效應(yīng)

通貨膨脹預(yù)期效應(yīng)，也稱為費(fèi)雪效應(yīng)，是指中國(guó)人民銀行通過(guò)流動(dòng)性管理工具來(lái)改變貨幣供給影響人們的通貨膨脹預(yù)期，進(jìn)而影響利率水平。具體的效應(yīng)作用過(guò)程是當(dāng)貨幣供給量增加時(shí)，會(huì)導(dǎo)致當(dāng)期通貨膨脹，由此人們會(huì)預(yù)期未來(lái)會(huì)持續(xù)出現(xiàn)通貨膨脹，即對(duì)未來(lái)價(jià)格的預(yù)期水平會(huì)更高，此時(shí)人們會(huì)要求用更高的利率，如國(guó)債利率來(lái)補(bǔ)償價(jià)格水平的上漲，即補(bǔ)償通貨膨脹帶來(lái)的損失，因此最終導(dǎo)致國(guó)債利率水平的上升。

綜上所述，流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)影響路徑的三個(gè)效應(yīng)中既有正向影響效應(yīng)也有負(fù)向影響效應(yīng)，具體的影響機(jī)制如圖1所示。

圖1 流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)影響機(jī)制圖

三、國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的實(shí)證分析

（一）變量選取及數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文從Wind數(shù)據(jù)庫(kù)中選取到期期限為6個(gè)月、1-10年的國(guó)債到期收益率來(lái)研究國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)?；诹鲃?dòng)性管理工具的操作受諸多因素影響，諸如2019年末發(fā)生的新冠疫情這類會(huì)影響整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的大事件，中國(guó)人民銀行在此期間需要通過(guò)頻繁操作這類工具來(lái)調(diào)節(jié)流動(dòng)性水平，因此本文選取包含疫情期間，即2018年1月-2021年10月期間的數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，數(shù)據(jù)為月度數(shù)據(jù)。

（二）國(guó)債收益率曲線的擬合

1.變量和參數(shù)具體取值說(shuō)明

在式（1）中，變量T是指?jìng)找媛实牡狡谄谙?，到期期限?個(gè)月的國(guó)債收益率T的取值為0.5，到期期限為1年的國(guó)債收益率T的取值為1，以此類推。參數(shù)λ為模型的衰減率，在模型估計(jì)的過(guò)程中，一般會(huì)根據(jù)研究的問(wèn)題對(duì)λ取一個(gè)固定的值，如Diebold選擇將其設(shè)定為0.0609，胡志強(qiáng)選擇將其取1/3，本文就研究問(wèn)題，參考明明將其設(shè)定為0.1[1]。

2. 模型參數(shù)估計(jì)

本文采用胡志強(qiáng)（2009）[2]提出的回歸方法：最小化離差平方和的估計(jì)方法來(lái)估計(jì)三個(gè)參數(shù)β1t、β2t、β3t。分別對(duì)每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的截面依次進(jìn)行回歸后并匯總，得到國(guó)債收益率曲線的三個(gè)特征因素時(shí)間序列，借助的統(tǒng)計(jì)軟件為StataSE軟件。

3. 異方差檢驗(yàn)

由于對(duì)NS模型進(jìn)行回歸估計(jì)使用的是每個(gè)時(shí)間點(diǎn)的月度截面數(shù)據(jù)，很容易導(dǎo)致異方差的問(wèn)題，使參數(shù)的顯著性檢驗(yàn)失效，進(jìn)而導(dǎo)致回歸結(jié)果失效。所以本文對(duì)46個(gè)截面數(shù)據(jù)的NS回歸模型依次進(jìn)行White檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)t都遠(yuǎn)大于0.05，即模型不存在異方差的問(wèn)題。

四、實(shí)證分析

第三章通過(guò)構(gòu)建NS模型擬合了國(guó)債收益率曲線來(lái)研究國(guó)債的利率期限結(jié)構(gòu)，本章將進(jìn)一步通過(guò)構(gòu)建VAR模型來(lái)研究流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)。

（一）模型建立與數(shù)據(jù)選取

基于VAR模型，本文流動(dòng)性管理工具選擇實(shí)施頻繁的常備借貸便利操作（SLF）和中期借貸便利操作（MLF），而其他新型貨幣政策工具等由于近年來(lái)操作次數(shù)較少，數(shù)據(jù)量不足以支撐理論模型研究，暫不予考慮，傳統(tǒng)貨幣政策選取央行公開市場(chǎng)操作（OMO）為代表，采用貨幣投放量代表其釋放的流動(dòng)性來(lái)作為流動(dòng)性管理工具的代理變量。國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的代理變量由上一章通過(guò)NS模型擬合的收益率曲線三個(gè)特征因素來(lái)充當(dāng)（β1t、β2t、β3t）作為代理變量。選取的數(shù)據(jù)區(qū)間為2018年1月—2021年10月，數(shù)據(jù)頻度為月度。為了讓數(shù)據(jù)更加平穩(wěn)，對(duì)SLF、MLF、OMO的時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)數(shù)處理，達(dá)到消除異方差的目的。個(gè)別缺失的數(shù)據(jù)采用回歸的方法補(bǔ)足，且在研究時(shí)間區(qū)間內(nèi)數(shù)值為零的數(shù)據(jù)，取對(duì)數(shù)后默認(rèn)設(shè)置為0。

本文將構(gòu)建3個(gè)VAR模型，研究流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)水平因素β1t的影響構(gòu)建內(nèi)生變量Yt =(LNOMO， LNSLF， LNMLF，β1t)′向量的VAR(β1t)模型；對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)斜率因素β2t的影響構(gòu)建內(nèi)生變量Yt =(LNOMO，LNSLF， LNMLF，β2t)′向量的VARβ2t)模型；對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)水平因素β3t的影響構(gòu)建內(nèi)生變量Yt =(LNOMO， LNSLF， LNMLF，β3t)′向量的VARβ3t)模型。通過(guò)結(jié)構(gòu)化的分析來(lái)分析不同的流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限的三個(gè)因素β1t、β2t、β3t的作用效果，采用的統(tǒng)計(jì)軟件為Eviews10。

（二）單位根檢驗(yàn)與滯后期選擇

在構(gòu)建VAR模型之前，對(duì)所有變量采用ADF檢驗(yàn)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示所有變量均為平穩(wěn)序列。在構(gòu)建VAR模型之前，還需要確定各個(gè)模型的滯后階數(shù)。本文根據(jù)AIC和SC等信息準(zhǔn)則選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)均為1階。在此基礎(chǔ)上，對(duì)各個(gè)模型的穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示各個(gè)模型的特征值均落在單位圓之內(nèi)，說(shuō)明上文所建立的三個(gè)滯后1階的模型都是穩(wěn)定的。

（三）實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果

本文考察的是流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的的作用效果，工具不同，對(duì)不同的收益率曲線的特征因素影響也會(huì)有所差異，由格蘭杰因果檢驗(yàn)可初步得知：MLF的作用效果較SLF和OMO較好，在實(shí)際操作中的具體作用效果可通過(guò)下文的脈沖響應(yīng)和方差分析進(jìn)一步分析。在進(jìn)行分析時(shí)，把持續(xù)期限定為10期。

1.脈沖響應(yīng)分析

在VAR(β1t)模型中，給予LNOMO、LNSLF、LNMLF一個(gè)單位正向的沖擊后，收益率曲線的水平因素β1t在各個(gè)期間的變化如圖2所示。由圖可知，LNOMO對(duì)β1t立刻產(chǎn)生負(fù)向影響，且在第三期達(dá)到最大值0.2后在響應(yīng)期內(nèi)逐漸趨于零；LNSLF對(duì)β1t立刻產(chǎn)生正向影響，且在第二期達(dá)到最大值0.4后在響應(yīng)期內(nèi)逐漸趨于零；LNMLF對(duì)β1t立刻產(chǎn)生正向影響，且在第二期達(dá)到最大值0.5后呈現(xiàn)負(fù)向沖擊，之后在響應(yīng)期內(nèi)逐漸趨于零。由此可見，流動(dòng)性管理工具對(duì)水平因素的引導(dǎo)作用是正向影響，說(shuō)明流動(dòng)性管理工具過(guò)程中流動(dòng)性效應(yīng)小于收入與價(jià)格效應(yīng)和通貨膨脹預(yù)期效應(yīng)，最終導(dǎo)致國(guó)債的收益率水平上升。

圖2 VAR（β1t）模型中水平因素對(duì)OMO、SLF、MLF沖擊的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖

在VAR(β2t)模型中，由脈沖響應(yīng)結(jié)果可知，流動(dòng)性管理工具可以通過(guò)流動(dòng)性效應(yīng)在短期內(nèi)引導(dǎo)國(guó)債利率水平下降后，又通過(guò)收入與價(jià)格效應(yīng)和通貨膨脹預(yù)期效應(yīng)導(dǎo)致長(zhǎng)期國(guó)債利率水平上升，進(jìn)而使得短期國(guó)債利率水平和長(zhǎng)期國(guó)債利率水平的利差加大，導(dǎo)致國(guó)債收益率曲線更加陡峭。

在VAR(β3t)模型中，由脈沖響應(yīng)結(jié)果可知，流動(dòng)性管理工具對(duì)曲率因素有引導(dǎo)作用，尤其是MLF工具，相較于對(duì)水平因素和斜率因素，對(duì)的曲率因素的流動(dòng)性效果更顯著，因?yàn)镸LF工具釋放的流動(dòng)性多位1年期的中期流動(dòng)性，通過(guò)流動(dòng)性效應(yīng)引導(dǎo)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)中的中期利率下降，而對(duì)短期利率和長(zhǎng)期利率的引導(dǎo)并不顯著，進(jìn)而導(dǎo)致收益率曲線的曲度的絕對(duì)值增加。

2.方差分析

在VAR(β1t)模型中，由表1可知，SLF和MLF在第十期的方差貢獻(xiàn)幾乎都接近10%，而OMO的方差貢獻(xiàn)率不到2%，說(shuō)明流動(dòng)性管理工具SLF和MLF對(duì)國(guó)債利率期限的水平因素比傳統(tǒng)貨幣政策工具引導(dǎo)效果好。

表1 VAR（β1t）方差分解

在VAR(β2t)模型中，SLF在第十期的方差貢獻(xiàn)約為12%，而MLF、OMO的方差貢獻(xiàn)率不到10%，說(shuō)明流動(dòng)性管理工具中SLF對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)中的斜率因素引導(dǎo)效果較好。在VAR(β3t)模型中，OMO、SLF、MLF在第十期的方差貢獻(xiàn)均不超過(guò)10%，貢獻(xiàn)率較小，說(shuō)明貨幣政策從工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的曲率因素引導(dǎo)效果都不明顯，但流動(dòng)性管理工具M(jìn)LF、SLF的貢獻(xiàn)率大于OMO的方差貢獻(xiàn)率，相對(duì)來(lái)說(shuō)比傳統(tǒng)貨幣政策工具的作用效果好。

五、結(jié)論與啟示

本文介紹了流動(dòng)性管理工具和利率期限結(jié)構(gòu)理論，以及流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)影響路徑的三個(gè)效應(yīng)，之后構(gòu)建Nelson-Siegel模型和VAR模型來(lái)探討流動(dòng)性調(diào)節(jié)工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)三個(gè)因子的影響，基于以上理論和實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：一是流動(dòng)性管理工具的流動(dòng)性效應(yīng)小于收入與價(jià)格效應(yīng)和通貨膨脹預(yù)期效應(yīng)，最終會(huì)導(dǎo)致國(guó)債利率水平整體長(zhǎng)期水平上升。二是流動(dòng)性管理工具可以通過(guò)流動(dòng)性效應(yīng)在短期內(nèi)引導(dǎo)國(guó)債利率水平下降后，之后又通過(guò)收入與價(jià)格效應(yīng)和通貨膨脹預(yù)期效應(yīng)引導(dǎo)長(zhǎng)期國(guó)債利率水平上升，進(jìn)而使得短期國(guó)債利率水平和長(zhǎng)期國(guó)債利率水平的利差加大，最終導(dǎo)致國(guó)債收益率曲線更加陡峭。三是流動(dòng)性管理工具中MLF工具可以通過(guò)流動(dòng)性效應(yīng)引導(dǎo)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)中的中期利率下降，而對(duì)短期利率和長(zhǎng)期利率的引導(dǎo)并不顯著，使得收益率曲線的曲度因素的絕對(duì)值增加，最終使得國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的收益率曲線更加彎曲。此外，通過(guò)方差分析可知，相對(duì)于傳統(tǒng)貨幣政策工具，流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的作用效果更顯著?；谝陨系姆治龊偷贸龅闹饕Y(jié)論，對(duì)中國(guó)人民銀行完善貨幣政策體系、使用流動(dòng)性管理工具提出以下政策建議。

第一，加強(qiáng)流動(dòng)性管理工具的的流動(dòng)性效應(yīng)。由上文實(shí)證分析可知，收入與價(jià)格效應(yīng)和通貨膨脹預(yù)期效應(yīng)最終會(huì)導(dǎo)致國(guó)債利率水平整體長(zhǎng)期水平上升，但中國(guó)人民銀行操作流動(dòng)性管理工具的最終目的是引導(dǎo)市場(chǎng)利率水平下降，所以應(yīng)該多發(fā)揮工具的流動(dòng)性效應(yīng)，減弱收入與價(jià)格效應(yīng)和通貨膨脹預(yù)期效應(yīng)的影響。

第二，加強(qiáng)流動(dòng)性管理工具和其他工具結(jié)合使用的能力。相對(duì)于傳統(tǒng)貨幣政策工具，流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的作用效果更顯著。但中國(guó)目前采用的是多目標(biāo)的貨幣政策規(guī)則，也不能單單只操作某一種流動(dòng)性管理工具，應(yīng)該根據(jù)貨幣政策目標(biāo)有針對(duì)性地選擇合適的工具。

第三，改善創(chuàng)新型貨幣政策工具的實(shí)施環(huán)境。一方面，要完善金融監(jiān)督管理體系，中國(guó)人民銀行可以將流動(dòng)性管理工具的實(shí)施情況納入MPA，加強(qiáng)對(duì)借貸類便利工具操作的宏觀審慎管理，嚴(yán)格規(guī)范參與各類工具的商業(yè)銀行或相關(guān)金融機(jī)構(gòu)的行為。另一方面，由上文實(shí)證分析可知，目前許多工具的實(shí)施效果都存在時(shí)滯性，一定程度上影響了工具流動(dòng)性效應(yīng)的作用效果，所以要提高金融市場(chǎng)信息傳達(dá)的效率，加強(qiáng)市場(chǎng)預(yù)期的引導(dǎo)，提高市場(chǎng)對(duì)貨幣政策信息的敏感度，進(jìn)而才能更好地發(fā)揮流動(dòng)性管理工具對(duì)國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)的影響效應(yīng)，最大程度發(fā)揮流動(dòng)性工具的影響效用。

此外本文還存在一定的局限性，一是由于有些流動(dòng)性管理工具的操作次數(shù)較少，所以本文只選擇了操作次數(shù)頻繁的SLF和MLF工具作為流動(dòng)性管理工具的代理變量，變量選取方面不夠全面。二是在一些特殊的情況下，國(guó)債利率期限結(jié)構(gòu)甚至可以反過(guò)來(lái)作用流動(dòng)性管理工具，兩者產(chǎn)生交互作用的影響，本文并未對(duì)其做深入的討論，但可以作為后續(xù)研究的方向。