1、2014 年我国两次降准对利率风险溢价的影响摘要：文章利用 2014 年 3 月 7 日至 2015 年 3 月 1 日的日数据，通过两配对样本 t 检验，实证检验了对贷款利率风险溢价的影响，计量模型结果表明，两次降准显著降低了贷款利率风险溢价总体分布均值，4月 22 日降准对贷款利率风险溢价总体分布均值的影响较之 6 月 9 日降准对贷款利率风险溢价总体分布均值的影响要大。 关键词：降准；贷款利率风险溢价；两配对样本 t 检验 2014 年以来，为进一步有针对性地加强对“三农”和小微企业的支持，增强金融服务实经济的能力，中国人民银行对部分金融机构两次定向降低存款准备金。2014 年 4 月
2、22 日，央行宣布农村商业银行和农村合作银行存款准备金降低 1 个百分点，6 月 9 日宣布“三农”或小微企业贷款达到一定比例的法人金融机构降低人民币存款准备金 0.5 个百分点。本文以央行降准政策为自变量，以小微企业贷款利率和大型企业贷款利率的风险溢价为内生变量，通过方差分析，解释降准对小微企业贷款利率和大型企业贷款利率风险溢价的影响。 一、模型构建 利率理论包括利率决定理论和利率结构理论，前者解释利率水平的决定因素，后者说明利率体系中各种利率之间的关系。利率决定理论认为利率可以分为资金的时间价格和风险补偿利率两部分，其中资金的时间价格即无风险利率，风险补偿利率分为信用风险补偿利率、流动性风
3、险补偿利率、税收风险补偿利率。 i=i*+if=i*+ic+il+it 其中，i 表示债券风险，i*表示无风险利率，if 表示债券的风险补偿利率，ic 表示债券的信用风险补偿利率，il 表示债券的流动性风险补偿利率，it 表示债券的税收风险补偿利率。 利率结构理论分为利率风险结构理论和利率期限结构理论，前者解释同样期限不同风险债券利率之间的关系，后者解释同样风险不同期限债券（贷款）利率之间的关系。利率风险结构理论认为利率相同期限的债券由于其风险不同，造成相同期限的债券具有不同的利率水平。利率风险结构理论可以表示如下： i=i*+if=ic+il+it 其中，i 表示相同期限债券利差，if 表示
4、相同期限债券的风险溢价，ic 表示相同期限债券的信用风险溢价，il 表示相同期限债券的流动性风险溢价，it 表示相同期限债券的税收风险溢价。 2013 年 10 月 29 日，银行间同业拆借中心贷款基础利率（LPR）集中报价机制和发布机制正式运行。贷款基础利率（LPR）是商业银行对其最优质客户执行的贷款利率，其他贷款利率可在此基础上加减点生成。贷款基础利率的集中报价和发布机制是在报价行自主报出本行贷款基础利率的基础上，银行间同业拆借中心对报价进行加权平均计算，形成报价行的贷款基础利率报价平均利率并对外予以公布。目前，LPR 报价银团由工商银行、农业银行、中国银行、建设银行、交通银行、中信银行、
5、浦发银行、兴业银行和招商银行等 9 家商业银行组成，种类为 1 年期贷款基础利率。由于报价银团具有代表性，LPR 能够代表我国一年期最优客户贷款利率。贷款基础利率（LPR）由以下因素决定： ilpr=i*+iflpr=i*+iclpr+illpr+itlpr 其中，ilpr 表示 LPR 利率，i*表示无风险利率，iflpr 表示一年期最优客户贷款的风险补偿利率，iclpr 表示一年期最优客户贷款的信用风险补偿利率，illpr 表示一年期最优客户贷款的流动性风险补偿利率，itlpr 表示一年期最优客户贷款的税收风险补偿利率。 P2P 是英文 peer to peer 的缩写，意即“个人对个人”
6、 。所谓 P2P 网贷，是指个人通过网络平台相互借贷，借款人在 P2P 网站上发布贷款需求，投资人根据借款人发布的贷款需求信息进行投资。自 2005 年以来，以 Zopa， Lengding club， Prosper 为代表的 P2P 网贷在欧美兴起，之后迅速在世界范围内推广开来。在短短几年内，P2P 借贷模式也迅速在国内兴起并且快速发展。根据网贷之家数据统计：截止 2015 年 2 月底，我国 P2P 网贷平台数量为 1646 家，同比增长 73.63%，贷款余额达到 1246亿元，是去年同期的 3.70 倍，贷款综合利率 15.46%，同比下降 6.17 个百分点，平均借款期限 7.02
7、 个月，同比延长 2.49 个月。可以认为，P2P网贷综合利率能够代表我国小微企业贷款利率的平均水平。P2P 网贷利率由以下因素决定： ip2p=i*+ifp2p=i*+icp2p+ilp2p+itp2p 其中，ip2p 表示 P2P 网贷利率，i*表示无风险利率，ifp2p 表示 P2P网贷的风险补偿利率，icp2p 表示 P2P 网贷的信用风险补偿利率，ilp2p表示 P2P 网贷的流动性风险补偿利率，itp2p 表示 P2P 网贷的税收风险补偿利率。 考虑到 p2p 网贷大部分贷款期限在 1 年以内，所以，p2p 网贷综合利率与 LPR 的差值主要体现为风险溢价。 i=ip2p-ilpr
8、=（i*+icp2p+ilp2p+itp2p）-（i*+iclpr+illpr+itlpr）=（icp2p-iclpr）+（ilp2p-illpr）+（itp2p-itlpr）=ic+il+it 在我国资产证券化进程缓慢，p2p 网贷与 LPR 贷款二级市场均未建立，p2p 网贷与 LPR 贷款的流动性没有差别，p2p 网贷利息收入与 LPR 利息收入之间的税收差异很小。因此，可以假定 P2P 网贷利率和 LPR 贷款利率没有流动性风险和税收风险差异，P2P 网贷利率和 LPR 贷款利率的流动性风险溢价和税收风险溢价为零，P2P 网贷利率和 LPR 贷款利率的差异主要体现在信用风险溢价上。P2
9、P 网贷利率和 LPR 贷款利率的风险溢价表示如下。 假定： il=（ilp2p-itlpr）=0 it=（itp2p-itlpr）=0 则 i=ip2p-ilpr=（i*+icp2p+ilp2p+itp2p）-（i*+iclpr+illpr+itlpr）=（icp2p-itlpr）+（ilp2p-illpr）+（itp2p-itlpr）=ic+il+it=ic 调整存款准备金对贷款风险溢价的影响机制可提出如下假设：金融机构放贷，借记资产项贷款，贷记负债项存款，金融机构在放贷的同时必然增加同等数额的存款，根据现行监管要求，增加存款必须对应14%20%不等的法定存款准备金，央行降准会能同等数量的
10、法定存款准备金适配较多的存款，间接增大银行的放贷能力，央行调高法定存款准备金率能使同等数量的法定存款准备金适配较少的存款，间接压缩银行的放贷能力。央行调整法定存款准备金率，银行放贷能力增强，信贷市场供给增加，金融机构对信贷资金增加对企业信用状况的改善有两种预期：其一、金融机构认为信贷资金供给增加对小微企业经营的改善程度大于对大企业的改善程度，也就是，小微企业因货币政策宽松所下降的信用风险大于大企业因此下降的信用风险，金融机构所要求的小微企业利率降幅会大于大企业利率降幅，贷款利率风险溢价随之降低，其二，金融机构认为信贷资金供给增加对大企业经营的改善程度大于对小微企业的改善程度，也就是，大微企业因
11、货币政策宽松所下降的信用风险大于小微企业因此下降的信用风险，金融机构所要求的大微企业利率降幅会大于小微企业利率降幅，贷款利率风险溢价随之提高。 二、数据选取与实证方法 本文的自变量、应变量选取如下：自变量是指中国人民银行的降准政策。水平是自变量的取值，有三个取值。取值一，2014 年 4 月 22 日前，对金融机构贷款存款准备金执行 20%和 18%的政策，取值二，2014 年 4月 23 日到 2014 年 6 月 9 日，农村商业银行和农村合作银行存款准备金降低 1 个百分点，取值三，2014 年 6 月 9 日后“三农”或小微企业贷款达到一定比例的法人金融机构降低人民币存款准备金 0.5
12、 个百分点。应变量为小微企业贷款利率和大企业贷款利率的风险溢价，用 p2p 网贷利率与 LPR 的差值表示：i=ip2p-ilpr=ic。 对应自变量的三个水平，应变量（小微企业贷款利率和大企业贷款利率的风险溢价）分布分为三个组：第一组 i1，表示自变量取值为一的情况下对应的 i，第二组 i2，表示自变量取值为二的情况下对应的 i，第三组 i3，表示自变量取值为三的情况下对应的 i。本文的内容就是要比较第一组 i1 总体分布与第二组 i2 总体分布的均值差异，以确定 4 月 22 日降准是否对 i 产生显著性影响；比较第二组 i2总体分布与第三组 i3 总体分布的均值差异，以确定 6 月 9
13、日降准是否对产生显著性影响。 配对样本是指对同源样本进行两次测试所获取得到的两组数据，或对两个完全相同的样本在不同条件下进行测试所得到的两组数据。两配对样本 t 检验就是根据样本数据对另个配对样本来自的两配对总体的均值是否有显著性差异进行推断。在配对样本 T 检验中，强调被试一定要同质，其目的就为了消除目的是额外变量的影响，更能反映自变量和因变量之间的关系。 两配对样本 t 检验的前提条件是： 第一，两样本应该是配对的，即两配对总体相关性不显著。 第二，样本来自的两个总体应该服从正态分布。 其中，第一个前提条件为弱假设，第二个前提条件为强假设。 本文中，样本 i1 与样本 i2 为同源分别接受
14、两种不同的处理所得到的数据，样本 i1 与样本 i2 构成一对配对样本，记为配对 1；样本 i2 与样本 i3 为同源分别接受两种不同的处理所得到的数据，样本 i2 与样本 i3 构成一对配对样本，记为配对 2。比较第一组 i1总体分布与第二组 i2 总体分布的均值差异，以确定 4 月 22 日降准是否 i 对产生显著性影响，转换为，检验比较配对 1 两个配对样本来自的配对总体均值差异，以确定 4 月 22 日降准是否对 i 产生显著性影响；比较第二组 i2 总体分布与第三组 i3 总体分布的均值差异，以确定6 月 9 日降准是否对 i 产生显著性影响，转换为，检验比较配对 2 两个配对样本来
15、自的配对总体均值差异，以确定 4 月 22 日降准是否对 i 产生显著性影响。 三、实证检验 i1 样本分布的均值为 13.5169，标准差为 0.9245，标准误为0.1634，说明，i1 样本分布均值有 86%的可能性落在（13.5169-0.1634， 13.5169+0.1634）区间内；i2 总体分布的均值为 12.9791，标准差为 0.8248，标准误为 0.1458，说明，i2 总体分布均值有 86%的可能性落在（12.9791-0.1458， 12.9791+0.1458）区间内；i3 样本分布的均值为 12.4694，标准差为 0.5480，标准误为 0.0969，说明，i
16、3总体分布均值有 86%的可能性落在（12.4694-0.0969， 12.4694+0.0969）区间内。可以看出，i1 样本分布、i2 样本分布、i3 样本分布均值之间存在差异，但这一差异是否能推广到总体中，也就是 i1 样本分布、i2 样本分布、i3 样本分布均值差异是否能推论到 i1 总体分布、i2 总体分布、i3 总体分布就需要配对样本 t检验进行检验。 i1 样本的 Jarque-Bera 值为 17.2647，其相伴概率为 0.0002，小于 0.1 的显著性水平，i1 总体服从正态分布；i2 样本的 Jarque-Bera 值为 131.7514，其相伴概率为 0.0000，小
17、于 0.1 的显著性水平，拒绝“总体分布不服从正态分布”的原假设，i2 总体服从正态分布；i3 样本的 Jarque-Bera 值为 4.2691，其相伴概率为 0.0983，小于 0.1的显著性水平， ，拒绝“总体分布不服从正态分布”的原假设，i3 总体服从正态分布。 配对 1 的两个总体独立，配对 2 的两个总体非独立，i1 总体分布、i2 总体分布和 i3 总体分布均服从正态分布。总体上，运用两配对样本 t 检验是合理的。 从区间估计角度看，配对 1 的标准差的 95% 置信区间为（0.2282，0.0724） ，说明，配对 1 两配对总体的均值差有 95%的可能性落在（0.2282，0
18、.0724）区间内，也就是说，4 月 22 日降准，使i 总体均值的下降幅度有 95%可能性落在区间（0.2282，0.0724）区间内。配对 2 的标准差的 95% 置信区间为（0.2057，0.9292） ，说明，配对 2 两配对总体的均值差有 95%的可能性落在（0.2057，0.9292）区间内，也就是说，6 月 9 日降准，使 i 总体均值的下降幅度有 95%可能性落在区间（0.2057，0.9292）区间内。 从点估计角度看，配对 1 样本均值差为 0.5378，t 值 17.7501，其相伴概率为 2.3568，小于 0.05 的显著性水平，说明，配对 1 两配对总体分布均值差有
19、 95%的可能性为 0.5378；配对 2 样本均值差为 0.5097，t 值2.4781，其相伴概率为 0.0189，小于 0.05 的显著性水平，说明，配对 2两配对总体分布均值差有 95%的可能性为 0.5097。 总体而言，无论从区间估计角度看还是点估计角度看，两次降准显著降低了贷款利率风险溢价（i）总体分布均值，其中，4 月 22 日降准对贷款利率风险溢价（i）总体均值的影响较之 6 月 9 日降准对贷款利率风险溢价（i）总体均值的影响要大。2014 年央行两次降低法定存款准备金率，银行放贷能力增强，信贷市场供给增加，金融机构认为信贷资金供给增加对小微企业经营的改善程度大于对大企业的
20、改善程度，也就是，小微企业因货币政策宽松所下降的信用风险大于大企业因此下降的信用风险，金融机构所要求的小微企业利率降幅会大于大企业利率降幅，贷款利率风险溢价随之降低。 四、政策建议 当前，我国“融资难、融资贵”的一个突出表现就是小微企业较之大企业“融资难、融资贵”更为突出，也就是小型企业信贷与大型企业信贷的风险溢价较高。针对上述分析，提出如下降低利率风险溢价的政策建议。 第一，通过降低法定存款准备金率等政策措施，降低信用风险溢价。i=ic+il+it，通过降低法定存款准备金率等措施可以有效降低信用风险溢价 ic，从而减低小型企业信贷与大型企业信贷的利率风险溢价。 第二，建设小微企业信贷二级市场
21、，活跃小微企业二级市场交易，提高小微企业信贷流动性，降低流动性风险溢价 il，从而减低小型企业信贷与大型企业信贷的利率风险溢价。 第三，对小微企业利息收入给予较大的税收优惠，降低税收风险溢价 it，从而减低小型企业信贷与大型企业信贷的利率风险溢价。 （本文仅代表作者个人观点，文责自负） 参考文献： 1李静.我国存款准备金制度的实践与发展趋势J.经营与管理，2015（04）. 2张方波.中国存款准备金率对商业银行贷款利率的影响分析J.金融与经济，2015（04）. 3杨婕.提高存款准备金率抑制通货膨胀的有效性评价及政策建议J.时代金融，2014（08）. 4李佳.我国存款准备金率对利率及 CPI 传导效应研究J.重庆工商大学学报（自然科学版） ，2014（05）. 5余力，陈红霞.上调存款准备金率对市场利率结构的影响研究基于流动性过剩时期的经验证据J.财经论丛，2010（03）. 6马莉莉，李泉.中国投资者的风险偏好J.统计研究，2011（08）. （作者单位：中国人民银行银川中心支行）
