我國利率投資效應產業差異實證研究

摘 要：本文主要分析了在市場經濟體制下，利率對投資的基本作用和基本影響關系，并應用了向量自回歸（Vector Auto Regression，簡稱VAR）模型，對利率投資效應產業差異進行實證研究。

關鍵詞：利率 投資效應 模型 市場經濟

中圖分類號：F822 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2013）06（a）-0203-02

利率投資效應是指利率的變動對投資作用的效應，或者說是投資對利率變動的反應程度。利率與投資之間存在密切的關系。資金是企業運行的基本要素，而利率就是資金的價格。在市場經濟體制下，企業的運行除了運用自有資金外，還需要對外部資金進行有效的利用。并在現有的資金規模下，最大限度的把資金用于能夠為企業創造價值的地方，并且還要注重擴大資金運用的規模，主要包括三個方面：（1）資本市場融資；（2）利潤的再資本化；（3）銀行貸款融資。我國金融市場的發展還未成熟，企業的融資體系基本上還是以間接融資尤其是銀行貸款為主，因為通常都是銀行解決企業所需要的大部分資金，并且這種情況在短期內也不會改變，這表明銀行利率是企業投融資的基本構成要素，對其有重要的影響作用。同時，利率不僅僅是銀行融資得到直接成本，也影響債券的利率和價格，利率還在一定程度上反映了企業自有資金的機會成本。當利率較高時，企業的利息費用增加，融資成本上升，使用自有資金的機會成本也提高；同理，若利率較低，市場產品價格不變的情況下，企業的收益將有較少的一部分將用于利息支出，使企業的可支出利潤增加，融資成本降低，使用資本的機會成本降低。綜上所述，可以得出：結論：（1）利率直接影響到企業的投資行為；（2）通常情況下，高利率會抑制企業擴大投資的積極性，利低率則提高企業擴大投資的積極性。

利率與企業投資的關系說明了在市場經濟體制下，利率對投資的基本作用與基本影響關系，然而這也要在一個基本的前提下才完全成立，就是企業是一個完全理性的市場行為主體，其投資決策的參考依據是自身盈利的大小，目標是實現利潤最大化。但在實際的經營中，企業除了考慮實現利潤最大化的目標之外，還會受到其他一些因素的影響和限制。一方面，企業即使是完全的市場主體，也會在不同的社會經濟環境和形勢之下，根據不同的企業戰略制定不同的投資決策目標，在企業發展的某一階段，其戰略目標可能是實現市場占有率的最大化，那時企業的目標就是追逐市場份額，而暫時忽略當期的利潤。在這種情況下，企業在進行投資決策時，最關注的便不是融資成本，即使利率相對較高，也仍然會擴大投資。雖然不同的hoFY0jV4eJOxel96EhikgQ==發展階段企業有不同的目標，無論是以銷售收入最大化為目標，還是以市場占有份額最大化為目標，企業最終的目的還是盈利，實現利潤最大化，只不過是分階段和分步驟實現的，而不僅僅只在某一個時間段上來實現利潤最大化的目標。因此在探索較長時期利率與投資關系時，往往不考慮這個因素。相比之下，在處于不同產業或者是不同行業的情況下，具備一個完善且多樣化的資本結構對企業來說是更重要的。因為有屬于輕資產性質的行業，也有屬于重資產性質的行業；有的行業股權資本占企業總資本比重較大，而有的行業債券資本占企業總資本比重較大；還有的行業固定資產占比很高，有的行業則流動資產比例較高等等。在不同情況下，企業具有不同的資本結構，就會對利率與投資的關系產生不同程度的影響。比如，有的產業屬于資金密集型產業，而有的企業屬于勞動密集型產業，那么資本密集型產業相對勞動密集型企業，其對利率的反應程度敏感性就更高。另一方面，從我國的實際經濟發展情況看，還需要考慮一個特殊因素，即企業的性質。根據我國企業產權性質的不同劃分，一般包括國有企業與非國有企業，而這兩種不同性質的企業對融資成本的反應有很大的不同。一般情況下，國有企業的資本主要來自國家財政，受財政支持力度大，或者由于產權利益的關系，對于融資成本變化的反應程度就會相對敏感；然而非國有企業對利率的變化比較敏感，因為利率的變動對企業的利息費用會產生較大的影響。這種情況同樣也適用于銀行，目前我國的銀行經營是自負盈虧、追求利潤的，其經營原則是安全性、流動性以及盈利性。因此對于不同產權性質的企業，貸款的行為和傾向也會有所差別，其貸款往往比較傾向于那些償債能力強、利息倍數高的對象。由此可見，在投資對利率的反應程度方面，企業的資本結構因素對其具有非常直接的影響，此外，企業的性質或其他社會方面的因素對其在一定程度上也將會起到相應的作用。

本文主要應用了向量自回歸（Vector Auto Regression，簡稱VAR）模型，對利率投資效應產業差異進行實證研究。VAR模型將每個變量都當作內生變量，巧妙地避開了結構建模中需要對系統中每個內生變量關于所有變量滯后值函數的建模問題，所以VAR模型一般不需要前提約束條件，著重表現出數據作用的特點。也正是由于VAR模型具有的這些特點，這種模型被認為是一個最為實用的工具，并廣泛應用于表現研究變量間動態關系方面。在使用VAR模型時不需要事先假定模型中利率的外生性或內生性，本文應用該模型對我國利率投資效應產業差異進行考察。

根據VAR模型基本形式分別建立全國整體經濟的VAR模型和各產業（包括第一產業、第二產業、第三產業）的VAR模型，共兩組。其中一組以實際固定資產投資額和實際貸款利率為內生變量，另一組以金融機構實際貸款額和實際貸款利率為內生變量。

對于利率R，本文選用的數據是“一年期金融機構法定貸款利率”，由于實際情況的復雜性并且為了便于分析計算，因此需要對原始數據進行一些相關處理。首先，在相同的年分中，可能存在利率不相同，對這些數據處理，本文將采用加權平均法，即以該利率存在的時間長度為權數進行加權平均，即可得到該年度的“一年期貸款的名義利率”。此外，投資中所面臨的通常是實際利率，因此實際利率就用加權平均利率減去通貨膨脹率。對于投資I，本文采用兩個變量作為代表，分別是“全社會固定資產投資”和“金融機構貸款總額”。

在20世紀90年代之前，我國貸款利率波動平穩，大部分都在7%～8%之間，并且是單邊上揚；與此同時在20世紀90年代以前，我國對第一、二、三產業的所有固定資產總額的統計方法與口徑都與之后有所不同，因此本文利用20世紀90年代之后的數據，主要選取了1990—2009這20年間全國和各產業年度相關數據。對于“貸款總額”變量，考慮到現實情況以及該數據的可得性，以“金融機構短期農業貸款余額”作為第一產業投資情況的考察變量，以“金融機構短期工業貸款余額”與“金融機構短期建筑業貸款余額”的加總來考察第二產業的投資情況，以“金融機構短期貸款余額”與工業、農業、建筑業的短期貸款余額之和相減所得的差來代表第三產業的投資情況。同樣數據樣本是1990—2009年的相關數據。本文采用的有效時間序列變量分別為：實際貸款利率（RR）；全國實際固定資產投資（RFAI），第一產業實際固定資產投資（RFAI01），第二產業實際固定資產投資（RFAI02），第三產業實際固定資產投資（RFAI03）；全國銀行實際貸款總額（RL），第一產業實際貸款總額（RL01），第二產業實際貸款總額（RL02），第三產業實際貸款總額（RL03）。

為了解決時間序列中可能存在的異方差問題，減少樣本數據的波動性，同時又保持相關序列的特性，本文利用對數對這些已得數據進行相關調整。對數變換后的時間序列變量主要是：實際貸款利率（RR）；全國實際固定資產投資（LNRFAI），第一產業實際固定資產投資（LNRFAI01），第二產業實際固定資產投資（LNRFAI02），第三產業實際固定資產投資（LNRFAI03）；全國銀行實際貸款總額（LNRL），第一產業實際貸款總額（LNRL01），第二產業實際貸款總額（LNRL02），第三產業實際貸款總額（LNRL03）。

通過驗證可知，當利率被施加一個正向沖擊時，全國第一、二、三產業的固定資產投資明顯受到影響，即利率對投資的影響作用很顯著，并且各產業受到的影響明顯不同，主要是表現在影響的程度和方向上。具體分析如下：第一產業在1990—2009年之間的響應方向全部為正，與利率和投資額呈負相關的理論相悖，這說明在我國利率對第一產業的固定資產投資影響不顯著；同時第一產業的響應和累積響應曲線幾乎呈一條直線，也表明第一產業投資受利率影響不顯著，對利率變化的響應不強。然而從實證結果可以看出，第二、三產業的固定資產投資受利率的影響比較顯著，兩者均滯后一期便呈現出負向反應，且在二期時第二產業（0.023802）<第三產業（0.067256），第三產業在第二期便出現響應峰值。從最大響應程度來看，第二產業（0.031665）<全國（0.031719）<第三產業（0.067256）；從最大累積響應來看，第二產業（0.087827）<全國（0.120166）<第三產業（0.129733）。由此可以得出第二產業固定資產投資對利率的敏感性較弱，明顯低于第三產業也和全國平均水平。

通過驗證可知，當利率被施加一個正向沖擊后，第一、二、三產業的金融機構貸款額度均表現出顯著的變化性，并且不同的產業差距大。具體分析如下：以“金融機構貸款額”作為第一產業投資變量衡量投資情況，第一產業對利率的響應程度以及速度的顯著性明顯強于“固定資產投資”，主要原因可能是由于第一產業的固定資產投資中有很大一部分是受國家政策控制的，受政策規劃和預算影響，與利率成本和預期收益關系不大。通過分析還得出第一、二產業的貸款額分別滯后一期、二期發生負向方向的響應，第一產業（0.006540）<第二產業（0.012116），說明第一產業貸款額度的利率敏感性明顯弱于第二產業；而第三產業直到第五期才發生負向響應（0.010925），這可能是由于第三產中包含的行業較多，很多行業受利率變化影響較小，但從整體上看，影響程度還是較為強烈，因此第三產業貸款額的利率敏感度也比較高。從最大響應來看，第二產業（0.046251）>第一產業（0.031800）>第三產業（0.030392）；從最大累積響應來看，第一產業（0.038340）<第二產業（0.046251）<第三產業（0.048564）與前述結論大致相同。

從以上所述可以發現，第一、二產業的固定資產投資額對利率的敏感性較高，而第一、二、三產業的貸款額度明顯受到利率的影響，不過不同產業其受到的影響程度不同。第一產業的利率投資效應明顯弱于第二產業；而第二產業在以“固定資產投資”為投資變量時其利率投資效應明顯弱于第三產業，在以“貸款額”為投資變量時則略強于第三產業。因此可以得出結論，利率投資效應在我國的各產業中都存在顯著的不同。

通過方差分解可以判斷利率對全國和各產業相關投資變量的影響權重。方差分解的結果表明我國利率對各產業固定資產投資的貢獻存在較大差異，與脈沖響應分析結果基本一致。按利率的貢獻大小排序為第三產業（77.0%左右）>第一產業（12.5%左右）>第二產業（9.2%左右）>全國（6.5%左右）。從以上可以看出第一、二產業的固定資產投資貢獻率明顯低于第一產業，由此可見，利率投資效應在我國的第一、二、三產業中的影響明顯不同。

根據方差分解的結果可知，我國利率對各產業金融機構貸款額的貢獻存在差異，與脈沖響應分析的結果基本一致。按利率的貢獻率大小進行排序：為第二產業（58.0%左右）>全國（48.5%左右）>第一產業（26.0%左右）>第三產業（9.5%左右）。利率對產業貸款余額的貢獻率方面，第一、三產業明顯低于第二產業，這說明，在以金融機構貸款額作為投資的衡量指標時，我國利率投資效應在第一、二、三產業中顯著不同。

同時，以不同變量作為投資的衡量指標與利率建立的VAR模型進行方差分解，其結果存在一定的差異，該差異主要表現在第三產業上：利率對第一產業、第二產業固定資產投資總額的貢獻率顯著低于第三產業；但利率對第二產業金融機構貸款額的貢獻率明顯要高于第三產業，這也和脈沖響應分析的結果基本相同。

通過綜合脈沖響應和方差分解分析的結果，可得出本文的結論：在我國利率投資效應十分明顯，并且顯著的產業差異，同時第二產業和第三產業的利率投資效應比于第一產業強；而當投資變量是固定資產投資總額時，利率對第三產業的影響明顯強于第二產業；當投資變量是金融機構貸款額時，利率對第三產業的影響減弱，低于第二產業，但敏感度仍然很高。

參考文獻

[1]戴金平，金永軍.貨幣政策的行業非對稱性效應[J]，世界經濟，2006（7）.

[2]王劍，劉玄.貨幣政策傳導的行業效應研究[J].財經研究，2005（5）.

[3]王德忠，秦麗.我國利率傳導機制區域異化的內生邏輯[J].財經科學，2008（9）.