高偉剛 步艷紅

摘要：在通常情況下，通脹率與利率走勢呈現同向變動。但近10年來，二者走勢出現了三次背離：通脹率顯著上升，利率卻不斷走低。筆者通過構建門限自回歸模型進行研究發(fā)現，當通脹率不小于4.39%時，通脹率的變動才能夠有效地影響利率走勢。因此，隨著通脹率的下降，未來通脹率對利率的提升作用有限。

關鍵詞：通脹率? 利率? 門限自回歸模型? 流動性

通脹率與利率走勢的三次背離

一般來說，通貨膨脹率（以下簡稱“通脹率”）與利率的走勢是同向的。我國的通脹率與利率走勢基本趨同，因而一些前瞻性的研究往往會通過對未來一段時期通脹率走勢的預判來分析利率走勢，這存在一定的合理性。

但我國的通脹率與利率走勢在2009年至2016年曾出現兩次背離現象，分別為2009年12月至2010年7月、2015年10月至2016年10月。前者是在經濟下行期，貨幣環(huán)境偏寬松拉動地產投資，由此出現通脹率與利率走勢背離;后者也是在經濟下行期，供給側去產能促使煤炭、鋼鐵等價格上漲，通脹率與利率走勢出現背離。值得注意的是，自2019年11月初開始，我國通脹率與利率走勢又開始出現背離：由豬肉緊缺等因素導致的結構性漲價帶動總體物價水平逐步走高;伴隨著新一輪降息周期的開啟，國債收益率逐步走低（見圖1）。

上述三次通脹率與利率走勢背離的共同點是經濟處于下行期、通脹率相對較低、利率處于低位，在這種背景下，由于某種原因使得通脹率走高而利率保持低位，從而形成背離。同時，上述三次走勢背離說明兩者并不總是保持同向變動，也不能再簡單地通過對通脹率的預判來分析利率走勢。特別是在經濟下行期，通脹率往往處于較低水平，當通脹率上升時，利率未必會同步上升。對此，筆者將運用門限回歸模型（Threshold Regressive Model，簡稱“TR模型”）進一步分析二者的關系。

（編者注：1.將橙色圖例改為“中債10年期國債到期收益率月度值（左軸）”;2.將藍色圖例改為“國內生產總值（GDP）平減指數（右軸）”）

影響利率走勢的通脹率臨界值

針對解釋變量處于不同取值區(qū)間時對被解釋變量的影響不同這一問題，一般可采用門限回歸模型進行分析，其中劃分不同區(qū)間的取值即為“門限”，該解釋變量稱為“門限變量”。

筆者在分析通脹率與利率的關系時，嘗試考慮通脹率的門限作用。若存在通脹率的門限作用，則說明通脹率在不同的取值區(qū)間對利率的影響是不同的。

（一）數據變量的選取及處理

筆者以中債10年期國債收益率月度均值r代表利率水平，以工業(yè)增加值月度同比增速y代表經濟增長水平，以GDP平減指數月度同比增速p代表通脹水平，以廣義貨幣M2月度同比增速m代表貨幣供應量，以貨幣超發(fā)量e考察流動性對利率的沖擊作用。

其中，p的計算方法為：將居民消費價格指數（CPI）月度同比增速和工業(yè)生產者出廠價格指數（PPI）月度同比增速均轉換為季度數據，與GDP平減指數進行OLS回歸得到擬合公式，再利用月度CPI、PPI數據擬合出p值。此外，e=m-y-p。

筆者選取的樣本區(qū)間為2002年初至2019年底，共得到216個觀測值。數據來源于Wind，通過Eviews10.0進行回歸。

（二）模型門限變量的選取

筆者進行單位根檢驗顯示r、e、p均為平穩(wěn)變量，符合回歸要求。由于利率r為AR（1）過程（即自回歸過程，見圖2），當期數據受到上一期的影響，因此構建單一門限變量的門限自回歸（TAR）模型。

門限自回歸模型SSR檢驗結果（見圖3）表明，在p、e、m、y四個變量中，p的SSR值最小，這意味著p對r的影響存在門限區(qū)間，可以作為門限變量。

門限自回歸模型的估計結果如表1所示。表1中“門限回歸1”列顯示，p存在單一的門限值4.39%，因此模型應為兩區(qū)制單一門限值模型：當p<4.39%時，流動性沖擊對利率的影響并不顯著，此時通脹水平并不能有效影響利率走勢;當p≥4.39%時，流動性沖擊會明顯降低利率水平，彈性系數為-0.0185，通脹水平升高將帶動利率水平同向變動。

鑒于CPI為常用通脹指標，筆者繼續(xù)采用CPI作為替代變量進行門限回歸，結果如表1中“門限回歸2”列所示，其與“門限回歸1”所列示的結果類似，即CPI同比增速達到2.25%是影響利率變動的單一門限值;當CPI高于這一水平時，通脹率變動對利率走勢的影響會較為明顯。

門限回歸模型的啟示及對利率的研判

（一）門限回歸模型的啟示

通過研判通脹率走勢進而分析未來利率走勢是進行債券投資較為常用和有效的方法之一。但高頻數據顯示，自2019年11月以來，通脹率與利率走勢出現了明顯背離，如果通過研判通脹率來準確預測利率，將難以實現。歷史數據顯示，此前出現的兩次通脹率與利率走勢背離現象與這次的背離現象存在一定的相似性。因此，有必要通過模型驗證低通脹率對利率走勢預測的有效性。

門限回歸模型揭示了通脹率與利率走勢的關系，進一步表明前述經驗判斷很可能會帶來研判上的偏差。低通脹率不能有效影響利率走勢。嚴格地說，只有當p≥4.39%時，通脹率的變動才能夠有效地影響利率走勢。2020年1月p值為5.138%，已經超過臨界值，此時將呈現通脹率助推利率上行的趨勢;1月CPI同比增速達到5.4%，也將產生推動利率上行的效果。

但同時應看到，當前通脹率上升是豬肉供給收縮所致，同時疊加了2020年春節(jié)在1月這一因素，而2019年春節(jié)在2月，因而2020年1月的總體通脹率大概率已經達到年內高點。隨著節(jié)后需求回落，疊加豬肉供應量有望在三季度恢復，預計2020年CPI將呈現前高后低走勢。預計PPI總體上不存在大幅上漲的基礎，大概率將圍繞零值上下波動。從總體上看，2020年國內通脹率將呈現前高后低走勢。此外，2019年12月的p值僅為4.295%， 并且通脹率在2020年1月之后逐步回落，其對利率的拉動作用將會明顯減弱，利率不存在因通脹水平抬升而上行的動力。

（二）未來利率走勢研判

從經濟增長的角度看，新冠肺炎疫情對經濟的沖擊主要集中在一季度。自2020年4月開始，隨著疫情防控形勢持續(xù)向好，消費和投資將出現補償性反彈并帶動經濟企穩(wěn)，因此2020年國內經濟增速整體將呈現前低后高走勢，從而帶動年內利率水平有所上行。

從流動性來看，在經濟下行壓力增大疊加疫情沖擊的情況下，貨幣調控將遵循廣義貨幣M2和社會融資規(guī)模增速與GDP名義增速相適應并略高的原則，體現逆周期調節(jié)力度。因此，我國整體流動性將保持合理充裕，從而為經濟增長營造適宜的貨幣環(huán)境。

在短期內，利率走勢主要受到逆周期調節(jié)政策的影響，預計將保持低位運行。從利率的下行空間來看，一方面，商業(yè)銀行的凈息差將逐步壓縮，讓利實體經濟。商業(yè)銀行的總體凈息差以及大型銀行的凈息差在2019四季度均上升1BP?！?019年第四季度中國貨幣政策執(zhí)行報告》提出，銀行“應適當降低對短期利潤增長的過高要求，向實體經濟讓利”。筆者認為，這具體表現為貸款市場報價利率（LPR）加點壓縮和一般貸款加權利率下降。另一方面，預計年內我國將通過定向降準、全面降準、中期借貸便利（MLF）利率下調、存款基準利率下調等方式引導LPR和實際貸款利率下降。

作者單位：中郵理財有限責任公司

責任編輯：耿鵬? 劉穎