利率上浮及其與貸款基準利率的關系探究

馬亞芳,鄒　克,倪青山

(1. 湖南大學 金融與統計學院，湖南 長沙　410079；2. 廣東金融學院 科技金融重點實驗室，廣東 廣州　510521)*

一、引　言

自新世紀以來，我國存貸款基準利率調整共經歷兩次上調階段、兩次下調階段。第一次上調階段(2002-2008年3季度)：自2001年中國人民銀行將1年期貸款基準利率①從5.49%提升至2007年12月的7.56%。第一次下調階段(2008年9月至2010年9月)：2008年開始，中國股市大跌，美國次貸危機發酵，宏觀經濟形勢嚴峻，中國人民銀行逐步將貸款基準利率下調，其中，2008年9-12月連續5次下調1年期貸款基準利率至5.4%。第二次上調階段(2010年10月至2011年7月)：2009年出臺的4萬億經濟刺激計劃導致信貸快速膨脹，經濟出現過熱現象，2010年10月，中國人民銀行將1年期貸款基準利率上調200bp，2011年7月將1年期貸款基準利率提升至6.65%。第二次下調階段(從2012年6月至2017年6月)：中國經濟進入新常態，經濟增長將長期處于“L”型的底部，中國人民銀行自2012年6月開始，下調貸款基準利率，隨后長達兩年多的時間里貸款基準利率保持不變，但隨著地方政府性債務積累的風險上升等因素，從2014年11月至2015年10月不到1年的時間里，中國人民銀行連續6次下調存貸款基準利率，2015年10月，1年期貸款基準利率下調至4.75%，為1989年以來1年期貸款基準利率的新低。

那么，基準利率調整對商業銀行的貸款利率有什么影響呢？在不同基準利率下，商業銀行的貸款利率上浮是否存在規律？不同省市對基準利率政策的反應是一致的嗎？隨著時間的推移，中國人民銀行的利率政策有效性如何？帶著這些問題，我們查閱了相關文獻，發現已有文獻中，大部分是對存款利率的研究，如Calem和Carlino(1991)研究了美國貨幣市場存款賬戶、3個月CD和6個月CD利率的影響因素[1]；Hannan和Prager(2006)用OLS回歸研究了可轉讓支付命令賬戶和儲蓄賬戶利率的影響因素[2]；Rosen(2007)用1988-2004年數據分析美國可轉讓支付命令賬戶利率的影響因素[3]。存款利率的影響因素上，Berger和 Hannan(1989)用美國數據研究發現，在市場集中度高的地方存款利率比市場集中度較低的地方的貸款利率低25～100bp[4]；Park和Pennacchi(2009)認為，大銀行支付較低利率是由于大銀行比小銀行能獲得更多非存款類資金，對存款的依賴度更低，因而不愿意支付更高的存款利率[5]。國內張橋云、王寧(2013)從銀行特征和市場環境兩方面研究影響我國銀行存款利率浮動幅度的因素，結果表明不同規模、不同所有制結構的銀行有不同的存款定價策略[6]，類似的研究還有陳彬(2016)[7]。

對基準利率的研究則主要集中于貨幣市場基準利率上，如李社環(2001)較早地探索了國際上基準利率的選擇原則和慣例，分析研究了適合我國利率體制開放環境的基準利率選擇問題與途徑[8]；溫彬(2004)研究得出，銀行間同業拆借市場和債券回購市場的利率更適合做基準利率[9]；蔣賢鋒等(2008)的研究顯示，存款利率尤其是活期存款利率應該成為金融市場的基準利率[10]；李宏瑾、項衛星(2010)分析指出央票利率已初步具備了中央銀行基準利率的特征[11]；戴金平、陳漢鵬(2013)的研究結果表明央行能夠通過Shibor對經濟進行微調[12]。

對于利率政策的區域異質性，王德忠、秦麗(2008)認為，我國不適當的考評機制促成地方政府“增長沖動”，利率傳導機制出現區域異化現象，其現實后果是地方政府偏好寬松的貨幣政策，而對從緊的貨幣政策進行抵制[13]；張輝、王征(2013)從利率、信貸等角度綜合分析了2005-2010年我國貨幣政策的區域效應，認為企業結構差異、政府行為差異和金融結構差異是影響貨幣政策區域不對稱性的三個重要因素[14]。

綜上可見，對貸款基準利率的研究主要是考察其對貨幣政策傳導效應，已有文獻也考察了利率政策的區域異質性。但是沒有針對貸款基準利率對商業銀行貸款利率浮動幅度影響，以及這種浮動的區域異質性及時間趨勢變化的研究，基于此，本文擬對不同地區的貸款利率浮動情況進行測算，并分析利率上浮與貸款基準利率之間的關系。

二、統計分析

(一)各省市貸款利率上浮幅度的測算

1. 測算方法。貸款利率上浮幅度即為貸款利率減去貸款基準利率。各省市的《金融運行報告》均公布了金融機構人民幣貸款各利率浮動情況，以北京市為例，2012年1月，貸款利率上浮區間在[0.9,1)的貸款占13.4%，貸款利率與基準利率的比例占41.4%，貸款利率上浮區間在(1,1.1]的貸款占27.8%，貸款利率上浮區間在(1.1,1.3]的貸款占12.7%，貸款利率上浮區間在(1.3,1.5]的貸款占3.7%，貸款利率上浮區間在(1.5,2]的貸款占0.9%，貸款利率上浮區間在2.0以上的貸款占0.1%，則根據組中值求平均值的方法，2012年1月，北京市貸款利率上浮幅度為：

0.95×13.4%+1×41.4%+1.05×27.8%+1.2×12.7%+1.4×3.7%+1.75×0.9%+2.25×0.1%-1=0.0554

將1-12月的貸款利率上浮幅度按上述方法計算后進行平均，得到2012年北京市貸款利率上浮幅度為0.39。

2. 測算結果。根據各省市的《金融運行報告》，本文整理與估算出2005-2015年各省1年期貸款利率的上浮幅度(部分結果見表1)②。

表1　2005-2015年各地區1年期貸款利率上浮幅度

(二)對貸款利率上浮幅度的統計分析

1．對各省市取平均值(結果見圖1)。可見，2005-2015年，貸款利率上浮最高的省份是內蒙古，達到2.41個百分點，其次為寧夏和河北，貸款利率分別上浮2.26和2．01個百分點，排名前三的都是中西部地區。貸款利率上浮平均幅度最低是的西藏與北京，平均上浮幅度只有0.1個百分點左右。另外，上海、海南、天津、廣東、重慶的平均上浮幅度也比較低，不超過0.65個百分點。除西藏外，貸款利率上浮平均幅度低的基本上是直轄市或東部發達或沿海省份。

以上結果顯示，基準利率調控主要對北京市、上海市等直轄市的金融市場產生影響，尤其對北京市的貸款利率調控的效果最為明顯。北京是主要國有銀行總部所在地，同時聚集了最多的國企總部，國有銀行受政府及中國人民銀行的行政影響較強，大型國企的貸款議價能力也相對較強，這使得北京受利率政策的影響最為顯著。

圖1　各省市貸款利率上浮平均幅度(2005-2015)比較

2．不同地區貸款利率上浮幅度對比分析，見圖2。可見，東部的貸款利率上浮平均幅度最低，均值為0.95；西部次之，為1.25；中部最高，為1.41。如果剔除掉西藏的數據，中部跟西部的貸款利率上浮平均幅度基本持平。從時間趨勢來看，2009年以前，東、西部的貸款利率上浮幅度比較接近；從2010年開始，東、西部的差距拉大，西部跟中部的差距縮小；2011年，西部超過了中部。自2005年以來，中部省份貸款利率最高，可能是中部省份正處于快速城鎮化過程中，對貸款資金的需求最為旺盛；從2009年開始，外貿出口下降，國家提出了內需拉動經濟的轉型戰略，東部過剩產能與高污染的制造業逐漸遷往中西部地區，同時，西部地區的基礎設施建設投資增加，導致西部地區的資金需求上升，貸款利率直追中部地區。

圖2　不同地區的貸款利率上浮幅度對比

將各年度各省的貸款利率上浮幅度進行簡單平均，得到每年的貸款利率上浮幅度，作貸款利率上浮幅度與基準利率之間的散點圖，見圖3。總體上，貸款利率上浮幅度與基準利率之間存在較為明顯的負相關關系，貸款基準利率越高，則貸款利率上浮幅度越小。貸款基準利率高時，實體企業利息承擔能力有限，商業銀行利率上浮的空間變小，因而貸款利率上浮幅度較小；貸款基準利率低時，商業銀行受經營績效考核壓力的影響，傾向于將名義貸款利率上調，貸款利率上浮幅度較大。

圖3　貸款利率上浮幅度與基準利率之間的散點圖

從圖2還可以發現，從2012年開始貸款利率上浮幅度不斷擴大，平均超過1.30個百分點。隨著2014年11月開始貸款基準利率的連續下調，2015年的貸款利率上浮幅度超過了1.70個百分點。原因如下：在貨幣供應量適度從緊的政策下，互聯網金融的快速發展導致理財產品收益率上升，商業銀行存款競爭激烈化，提升了銀行負債端的成本，使得商業銀行的經營壓力不斷上升，因而，商業銀行傾向于提高貸款利率，使得貸款利率上浮幅度擴大；另外，隨著地方政府性債務的陸續到期③，資金需求旺盛，在貸款供給一定的條件下，貸款利率上升，也推高了貸款利率上浮幅度；利率市場化也可能是重要原因，2012年開始，存、貸款利率逐步放開，商業銀行可根據資金的需求情況，調整貸款利率，使得貸款利率上浮幅度擴大。

貸款利率上浮幅度不斷擴大意味著在資金供求不均衡的條件下，中國人民銀行通過基準利率所釋放的宏觀調控信號，難以傳遞到金融市場與金融產品價格上。在利率市場化后，通過利率政策影響宏觀經濟運行的作用將越來越低，要促進中國經濟保持平穩發展，財政政策作用需要更加積極。

三、實證分析

(一)模型構建

構建如下模型分析貸款基準利率對利率上浮的影響：

irfit=α0+β1birt+X′γ+εit

(1)

其中，被解釋變量貸款利率上浮幅度(loan interest rate floating range)用irfit表示，irfit為面板數據；解釋變量貸款基準利率(loan benchmark interest rate)用birt表示，birt為時間序列數據。

根據對貸款利率上浮幅度的統計分析及相關經濟學原理可知，其可能影響因素還包括：金融包容程度、資金供需情況、經濟增長速度、城鎮化水平、商業銀行經營管理情況等。在控制變量中納入了金融包容水平(ifiit)④、貸款余額占GDP的比重(logdpit)、經濟增長速度(gdprit)、城鎮化率(urit)、不良貸款率(nplit)變量。

(二)數據來源說明與描述性統計

貸款利率上浮幅度根據2005-2015年各省市的《金融運行報告》計算得到；貸款基準利率根據時間加權計算得到；各省的GDP、經濟增速、城鎮化率指標數據來源于國家統計局網站；各省貸款余額、不良貸款率來源于WIND數據庫，金融包容水平指標體系中的金融機構數、金融從業人員數、金融資產總額、保險深度、保險密度以及一年期貸款加權平均利率數據來源于省級《金融運行報告》。各指標的描述性統計見表2。

表2　變量的描述性統計

(三)模型檢驗

對模型中的變量做單位根檢驗，結果見表3，可認為所有變量均為平穩變量。

表3　變量的面板單位根檢驗

對基本模型(1)的模型形式進行檢驗，結果見表4，基于此，基本模型選擇固定效應進行回歸。

表4　模型選擇檢驗

(四)回歸結果分析

1. 整體回歸結果分析(見表5)。其中列(1)顯示：貸款基準利率bir的系數為負，在1%的顯著性水平下顯著，貸款基準利率越高，商業銀行貸款利率上浮幅度就會越小；貸款基準利率越低，商業銀行貸款利率上浮幅度就會越大。貸款利率上浮既跟實體企業的盈利相關，也與商業銀行的經營績效相關，貸款基準利率越高，貸款利率上浮幅度越大，商業銀行從單筆貸款獲得的利息收入相應地更多。但是貸款規模受實體企業的盈利水平限制，當貸款利率上升時，貸款規模將下降，進而影響到商業銀行的盈利能力，因而商業銀行將從利益最大化的角度確定貸款利率上浮幅度。

從控制變量來看，金融包容水平ifi的系數為負，在1%的顯著性水平下顯著。金融包容水平越高，中小企業、低收入群體能夠以可負擔的利率獲得相應的貸款需求等金融服務，降低了中小企業對高成本資金的追逐，有利于貸款利率水平的下降，降低了貸款利率上浮幅度。貸款占GDP比重logdp的系數為正，在1%的顯著性水平下顯著，貸款占GDP比重越高，該地區對貸款需求程度越高，在資金供給限定的情況下，貸款利率上浮幅度也會越大。經濟增長速度gdpr的系數為負，在5%的顯著性水平下顯著，經濟上行期，信貸風險較低，因此，商業銀行在經濟上行期貸款利率的上浮幅度較小；另外，經濟上行期貸款基準利率一般較高，也使得利率的上浮幅度較小。城鎮化率ur的系數為正，在1%的顯著性水平下顯著，城鎮化進程越快，基礎設施投資、房地產投資等需求越多，貸款利率上浮幅度越大。不良貸款率npl的系數為負，在5%的顯著性水平下顯著，不良貸款率越高，本來會導致商業銀行將損失轉嫁給貸款需求者，進而導致貸款利率上升，但在國家宏觀調控的影響下，需要降低實體企業的利息負擔，反而使得貸款利率上浮幅度受到限制。

利用動態面板進行回歸，結果見表5中的(2)，同樣地，解釋變量基準利率bir的系數為負，在1%的顯著性水平下顯著，與(1)的結果基本一致，控制變量的符號與顯著性水平也基本一致，表明(1)的結果具有一定的穩健性。

2. 分地區的回歸結果分析。結果見表6中的(3)～(5)，東部地區的回歸結果(3)顯示，貸款基準利率的系數為-0.181，僅在10%的顯著性水平下顯著；中部地區的回歸結果(4)顯示，貸款基準利率的系數為-0.451，在1%的顯著性水平下顯著；西部地區的回歸結果(5)顯示，貸款基準利率的系數為-0.393，在1%的顯著性水平下顯著。東部地區資金相對充裕，基準利率對利率上浮幅度的影響相對較小；中西部地區的資金限制明顯，在基準利率下降時，商業銀行將通過加大貸款利率上浮幅度保證經營績效。

表5　貸款基準利率對利率上浮幅度影響的回歸結果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著性水平下顯著，表6同。

表6　貸款基準利率對利率上浮幅度影響的回歸結果(分地區)

注：由于分地區的樣本量相對較小，地區數據的異方差問題較小，回歸時沒有控制穩健標準誤。

從控制變量看，金融包容水平ifi對貸款利率上浮幅度在東中西部均有顯著的負影響，貸款占GDP比重logdp對貸款利率上浮幅度在東中西部均有顯著的正影響，經濟增速gdpr雖然對貸款利率上浮幅度有負影響，但不顯著，經濟上行期貸款需求旺盛部分抵消了因信貸風險下降導致貸款成本下降；城鎮化率ur對西部貸款利率上浮幅度的正向影響最大、中部次之、東部最小，東部一些直轄市與沿海中心城市已進入城市化的尾聲，城市化相關的基礎設施建設投資占比相對較小；而不良貸款率npl對中部地區的負影響是最顯著的，東部與西部地區的影響不顯著，中部地區不良貸款壓力大，受政策的影響支持實體經濟的力度也大，需要適度降低貸款利率。

加入直轄市的虛擬變量，通過隨機效應回歸，考察直轄市的利率上浮是否存在顯著差別，回歸結果見(6)：直轄市的利率上浮明顯小于其它地區，平均要低1.033個百分點，表明直轄市受利率政策的影響更為明顯；其它解釋變量與控制變量系數的符號與(1)一致，且均在1%的水平下顯著。

3. 年份效應分析。使用雙向固定效應對基本模型進行回歸，得到以2005年為基期的貸款利率上浮幅度的年份效應，見圖4所示。2010年以前，不同年份的利率上浮幅度差異較小，但從2011年開始，商業銀行的貸款利率的上浮幅度明顯增大，且呈逐年攀升的趨勢，在貸款需求旺盛的前提下，隨著利率市場化的逐步推進，中國人民銀行通過基準利率調控金融市場與實體經濟借貸成本的有效性降低，商業銀行會通過提高利率上浮幅度來抵消基準利率的下降。與統計分析中所得到的結論基本一致。

圖4　貸款利率上浮幅度的年份效應

四、結論與啟示

通過以上對各省市的貸款利率相對基準利率上浮情況的研究，得到以下結論：一是貸款利率上浮幅度與貸款基準利率負相關，貸款基準利率越高，貸款利率上浮幅度越小；反之則相反。二是貸款利率上浮幅度自2010年開始逐年上升，與地方政府性債務累積、利率市場化有很大關系。三是不同地區的貸款利率上浮幅度差異明顯，直轄市尤其是北京市的貸款利率上浮幅度較小，一般省份(除西藏外)的貸款利率上浮幅度較大；中國人民銀行通過利率政策進行宏觀調控中，主要對北京市、上海市的貸款利率形成傳遞效應，對其它地區的影響相對較小，且隨著利率市場化推進人民銀行基準利率政策的有效性降低。

以上結論的政策啟示是：(1)基準利率越低，商業銀行的貸款利率上浮的幅度越大，人民銀行在較低基準利率下進一步下調基準利率對降低資金成本的作用有限，商業銀行會提高貸款利率上浮幅度加以應對，也可能通過加杠桿提高績效，這有可能加大金融業風險[16]。因此，中國人民銀行應在適度區間進行基準利率調節。(2)地方性商業銀行與地方政府可能存在“政銀合謀”，因此，有必要阻斷地方性商業銀行與地方政府間的利益關系，加強人民銀行對地方性商業銀行的宏觀審慎管理能力。(3)在利率市場化條件下，相關的基準利率政策要與數量型貨幣政策工具相配合，從而在資金供給充分的情況下，發揮基準利率下調降低實體經濟融資成本的有效性；在資金適度從緊的情況下，才能發揮通過基準利率上調提高資金成本的有效性。

注釋：

① 1年期貸款基準利率指1-3年期限的貸款基準利率，下同。

② 由于各年公布的數據形式不一致，可能對測算結果造成一定的誤差。但并不影響本文對貸款利率上浮幅度的趨勢性分析與地區差異比較。

③ 根據2013年12月30日國家審計署公布的《全國政府性債務審計結果》，2013-2015年是地方政府性債務償還的高峰期，其中，江蘇、浙江、北京2014年和2015年需償還的債務占比分別為46.43%、43.07%、42.21%。

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