國債收益率與貨幣政策傳導研究

■唐 博，張凌楓

一、引言與文獻綜述

優化貨幣政策目標、創新貨幣政策工具和疏通貨幣政策傳導機制是健全現代貨幣政策框架的重要要求（孫國峰，2021）。債券市場作為我國金融體系的重要組成部分，其利率屬性和投融資屬性使之成為貨幣政策利率傳導的重要樞紐。國債收益率是金融市場的定價基準，決定了市場主體直接融資成本的高低（強靜等，2018），在貨幣政策利率傳導過程中發揮承上啟下的作用（尚玉皇和鄭挺國，2018）。因此，貨幣政策調控能否有效地傳導到國債收益率曲線，在一定程度上決定了利率傳導機制有效性的高低，對于研究貨幣政策的宏觀調控效果具有重要的理論和實踐意義。

關于貨幣政策向債券收益率曲線的傳導，其理論基礎是利率期限結構理論。一方面，央行通過在金融市場的操作實現對短期利率的調控，可以有效影響金融機構（主要是商業銀行）的資金成本，進而促使其調整資產結構（郭豫媚等，2018）。另一方面，國債是優質的擔保品，央行與金融機構間的國債貼現、抵押等，是重要的流動性創造機制之一。商業銀行運用所獲取的流動性進行同業業務、購買其他資產或加大信貸投放，會對債券需求形成替代效應，進而影響其收益率水平。由于央行貨幣政策調整會對金融機構持有債券的資金成本和債券需求替代效應產生影響，因此央行貨幣政策操作是債券收益率的主要決定因素之一（強靜等，2018）。

關于貨幣政策向收益率曲線的傳導效果，國內學者普遍認為貨幣政策實施能夠對國債收益率曲線產生顯著影響，但由于國債發行結構不合理、衍生品市場不發達、利率市場化定價能力不足等問題，收益率曲線在貨幣政策傳導方面還存在缺陷（林木材，2018）。同時，由于貨幣政策對不同期限的利率影響不同，因而政策調整會對收益率曲線的形態特征產生影響，即寬松的貨幣政策會使短期利率的下降幅度大于中長期利率，從而使得長短期利差擴大，曲線變得陡峭（康書隆和王志強，2010）。

關于貨幣政策向收益率曲線的傳導渠道，根據無套利利率期限結構模型，收益率曲線的變動包含預期收益率（風險中性部分）的變動以及風險溢價的變動（Albagli et al.，2019）。這意味著，貨幣政策調整使得投資者改變對未來短期利率的預期或者對風險溢價進行重估，從而影響收益率曲線。在預期變動方面，當期短期利率變動會直接引起未來短期收益率預期的變動（李艷麗，2018）。一般而言，貨幣政策的實施會直接影響當前短期利率的水平，因此投資者對未來短期利率的預期側面反映了投資者對央行貨幣政策的預期（林木材，2018）。在風險溢價方面，對不同期限國債的凈需求（李艷麗，2018）、通脹不確定性（Bauer et al.，2014）等都是影響期限溢價的重要因素。相較于預期收益率，貨幣政策對風險溢價的影響較為間接，這也使得貨幣政策在收益率曲線上的傳導更加復雜。

在利率期限結構建模方面，相關研究認為NS模型具有結構簡約、擬合與預測能力優越等特點（談正達和霍良安，2012），但NS模型不滿足利率期限結構的無套利要求，缺乏相應的理論基礎（Diebold et al.，2005）。后續學者將仿射無套利假設（affine arbitrage—free assumption）與NS模型相結合得到無套利利率期限結構（AFNS）模型（Niu&Zeng，2013）。AFNS模型在滿足無套利假設的前提下，同樣具有模型簡潔的優點，并解決了NS模型的理論弱點。

基于以上回顧，針對貨幣政策工具向國債收益率曲線傳導的問題，國內外學者較少涉及對各類工具調控效果之間的橫向比較，也沒有對收益率曲線進行分解以便于更好地分析貨幣政策利率傳導的效果和具體的傳導渠道。同時，現有的利率期限結構研究大多基于NS或DNS模型框架，不滿足無套利假設的理論條件。為此，本文采用中國國債到期收益率曲線的日度數據，基于AFNS模型對國債利率期限結構進行分解，全面考察不同的貨幣政策工具對國債利率期限結構的傳導效果和渠道以及對收益率曲線形態的即期影響。

二、收益率曲線的建模及估計

（一）AFNS模型

筆者采用AFNS模型對國債收益率曲線進行建模。首先假設國債市場上短期利率方程如下：

其中，Xt=[Lt，St，Ct]′為NS三因子，δ0為常數，為短期利率的因子載荷。在物理測度以及風險中性Q測度下，NS因子Xt的動態都遵循VAR（1）過程：

為了使NS因子的載荷符合傳統NS模型的設定，參考Niu&Zeng（2013）對參數進行如下限定：

根據以上設定，可以得到剩余期限為n的零息國債收益率yt，n的顯示解：

其中，a1=δ0=-A1，b1=δ1=-B1。

通過迭代，bn可以簡化為剩余期限n和形參λ的函數形式：

基于AFNS模型可進一步將國債收益率分解為預期收益率和風險溢價兩個部分。其中，預期收益率公式如下：

收益率yt，t+n和預期收益率之差即為風險溢價：

（二）參數估計方法

將參數集分為兩個子集Θ1=（λ，，σ），Θ2=（μ，Φ，Ω）。第一步，給定Θ1，并假定常數項An=0，采用Diebold—Li的“兩步法”得到Xt和Θ2的初始估計值，分別記為并計算常數項?①根據Niu&Zeng（2013），?中的常數項僅影響?的估計，對?和?并無影響，因此可以將帶入An的計算公式得到調整項?。。第二步，采用調整后的常數項?，重復上一階段的“兩步法”，得到Xt的無偏估計及Θ2的修正估計，分別記為第三步，將上述的參數估計值作為參數集Θ1的函數，采用極大似然估計（MLE）得到Θ1的估計值，記為。第四步，將MLE估計的帶入前兩階段，則可得到Θ2的條件估計，記為

（三）模型估計結果

采用2006年1月4日至2020年6月30日期間中債國債到期收益率的日度數據對模型進行估計，選取的期限有1月、3月、6月、9月以及1到10年期。表1展示了AFNS模型的參數估計結果。根據σ的估計值可知，模型殘差的標準差為9.64個基點。此外，Φ的單位根均小于1，說明模型具有穩定性。

表1 AFNS模型的參數估計結果

根據部分關鍵期限國債收益率的擬合結果，如表2所示，各期限擬合誤差均在11個基點以內，與σ的估計結果基本一致，表明AFNS模型對銀行間國債收益率曲線具有良好的擬合效果。

表2 部分關鍵期限收益率的擬合結果（單位：bps）

三、變量說明與實證思路

（一）被解釋變量

基于前述研究目的，被解釋變量根據收益率曲線分解方式的不同分為兩類，一類為收益率及其兩成份（預期收益率和風險溢價）的日變動，用于考察不同貨幣政策工具的利率傳導效果及渠道；另一類為NS三因子（Lt、St和Ct），用于考察不同貨幣政策工具對收益率曲線形態的影響。

（二）主要解釋變量

根據央行的分類，主要選取存款準備金率（以下簡稱“存準”）和存貸款基準利率（以下簡稱“存貸利率”）調整、公開市場操作、SLF以及MLF作為貨幣政策事件。存準和存貸利率的調整分別記為MPczt和MPcdt。當t時刻沒有調整時，MPczt和MPcdt取值為0；若t時刻央行宣告調整存準或存貸利率，MPczt和MPcdt分別取值為調整幅度的均值①若在t時刻，央行對大型和小型商業銀行的存準調整幅度不同，此時存準調整幅度取兩類銀行調整幅度的均值。同時，由于央行通常一起調整不同期限的存貸利率，且調整幅度也很類似，因此本文選取1年期整存整取定期存款利率和1年期以內（含1年）貸款利率調整幅度來計算存貸利率調整均值。。由于央行通常在交易結束后宣布對存準或存貸利率進行調整，本文主要考察這兩個事件對次一交易日收益率曲線變動的影響。

公開市場操作兼具“量”“價”調節的作用（林木材和牛霖琳，2020），因此從流動性調節和利率引導的兩個角度對該事件的影響進行研究，分別記為OMOliqt和OMOratet。當央行沒有執行公開市場操作時，OMOliqt和OMOratet為0；當t時刻有流動性投放或回籠時，OMOliqt的取值為當天貨幣凈投放量的對數值②按照公開市場操作的交易品種，貨幣凈投放量的計算公式如下：貨幣凈投放=正回購到期+逆回購+SLO投放-正回購-逆回購到期-SLO回籠。為縮小量綱，當央行通過逆回購釋放n億資金，OMOliqt取值log（n），若通過正回購回收n億資金，則取-log（n）。，若當天的回購中標利率相比于一個月內最近的同期限中標利率發生了變化，則OMOratet取值為不同期限中標利率調整值的均值。由于央行公開市場操作一般處于市場開市期間，因此本文主要考察該調整事件對當日收益率曲線的影響。

對MLF的考察同樣從流動性調節和利率調節的角度出發，分別記為MLFliqt和MLFratet。對于SLF操作，考慮到SLF的發起方為金融機構，央行能決定的僅為SLF的利率水平，這里僅考察其利率調整的影響，記為SLFratet。指標取值規則與上述規則一致，以上事件一般也在開市期間發生，因此同樣考察事件發生當天對收益率曲線的影響。

（三）數據描述

數據來源主要是Wind數據庫，部分貨幣政策數據依據央行貨幣政策公告進行調整。收益率序列、存貸利率以及各類中標利率變動的單位設定為基點（bps），為方便比較將存準調整的單位也設定為0.01%。描述性統計如表3所示。由于各期限收益率及其兩成份的日變動指標數量過多，這里僅以1年期序列為代表，下同。可以看到，被解釋變量呈現出有偏、尖峰的特征，進一步觀察其時間序列變化趨勢，發現序列存在明顯的波動聚集現象。

表3 變量描述性統計

（四）模型設定

針對變量數據有偏、尖峰且存在波動聚集的特點，進一步進行自相關和偏自相關檢驗，并基于AIC準則和SC準則構建如下GARCH（1，1）模型。模型的均值方程和條件方差方程如下：

其中，Rt分別代指和Ct。εt為誤差項，假設εt=htσt，其中σt～idd N（0，1），則εt服從均值為0，方差為的正態分布。

進一步對各時間序列變量進行平穩性檢驗，如表4所示，這些變量在1%的顯著性水平下均為平穩序列。

表4 各時間序列變量的平穩性檢驗

四、實證結果與分析

（一）各類貨幣政策工具的傳導效果

將各類貨幣政策工具引入前述的GARCH（1，1）模型，表5僅展示各類貨幣政策工具調整對3月期、6月期、1年期、5年期和10年期收益率日變動的回歸結果。根據ARCH—LM檢驗，各殘差序列不存在ARCH效應，結果平穩。

根據表5的結果，在5%的水平下，存準調整對國債收益率的影響顯著為正。而存貸利率調整與國債收益率的回歸系數明顯大于前者，并具有1%的顯著性水平。這反映出二者在貨幣政策工具箱中的基礎地位。

表5 央行各類貨幣政策工具對收益率曲線日變動的影響

在其他流動性調節工具中，公開市場操作對收益率曲線的影響有正有負，回歸系數的絕對值均小于0.0050，且只有部分期限的系數顯著。而中期借貸便利對大部分關鍵期限的收益率并無穩定一致的顯著影響，該結果與林木材和牛霖琳（2020）—致。這可能是由于我國央行一般性的流動性操作屬于緩釋型操作工具，其目標是熨平臨時性因素對銀行體系流動性的擾動，而非調節市場利率走勢。同時，公開市場操作和MLF分別實行每日和每月操作常態化機制，這也有助于引導市場預期，降低對市場利率的沖擊。

利率引導工具中，回購利率調整對1年期及以下的收益率有著顯著的正向影響，特別是對3個月期國債收益率的回歸系數達0.0207，且在1%水平下顯著。而一年期以上期限并沒有得到穩健且顯著的結果。其次，以10%為標準，MLF中標利率調整對整條收益率曲線的正向影響顯著，且隨著期限延長回歸系數從3個月期的0.0896下降到10年期的0.0083。而SLF利率調整對收益率的影響不一致，系數也較低，在10%的標準下，SLF的利率變動僅對部分期限的收益率有顯著影響。從收益率的反映看，公開市場操作利率以及MLF利率在一定程度上發揮其作為短期、中期市場利率中樞的作用，而SLF利率的影響并不顯著。SLF作為利率走廊上限曾多次被市場利率擊穿，央行也曾數次調整SLF利率以適應貨幣市場利率中樞的上行①根據2017年四季度《貨幣政策執行報告》，央行在2017年3次上調常備借貸便利（SLF）利率，以反映經濟基本面情況和適應貨幣市場利率中樞上行。。

（二）貨幣政策操作的傳導渠道分析

對于貨幣政策傳導渠道，本文發現不管是基于系數大小還是顯著性水平，從預期收益率渠道向國債收益率曲線傳導的效果明顯強于風險溢價渠道。預期收益率渠道是依據貨幣政策對曲線短端的直接影響，通過引導預期和期限套利傳導到曲線長端。而風險溢價渠道則需要改變投資者對長期國債的凈需求或者投資者的長期通脹預期，進而間接影響收益率曲線。因而貨幣政策在預期收益率渠道上的傳導效果高于風險溢價渠道。

同時，除存準和存貸利率這兩個基礎工具外，其余的貨幣政策操作對中長期期限溢價的影響有限。根據李艷麗（2018）的研究，投資者的期限偏好會通過對不同期限債券的凈需求影響期限溢價。從債券配置的角度，短期債券對拆借、回購等貨幣市場品種有較強的替代效應，貨幣政策能夠直接影響貨幣市場利率，因而短期債券的需求對貨幣政策變動更加敏感。而長期國債的需求還受到如通脹預期、經濟不確定性等長期因素的影響，從而導致長期期限溢價對貨幣政策不敏感。

此外，雖然MLF利率變動能通過預期收益率渠道傳導到整條收益率曲線，但傳導效應隨著期限延長而降低。MLF利率變動對三個月期的預期收益率的回歸系數為0.0464，顯著性水平為1%，而對10年期預期收益率的回歸系數為0.0027，顯著性水平為5%。這可能是由于MLF利率變動所傳導出的央行干預經濟的信號會抑制其在該渠道上的傳導。比如，MLF利率下調會導致長期通脹預期上行，投資者會認為當前的低利率在未來難以維持，長期國債的風險中性部分也不會隨之下降。

（三）不同貨幣政策工具對收益率曲線形態的影響

表6 央行各類貨幣政策工具對收益率及其兩成份日變動的影響

根據無套利期限結構（AFNS）模型，進一步將收益率曲線分為水平、斜率和曲率因子，采用上述方法考察貨幣政策工具對收益率曲線形態的即期影響。

根據表7的結果，發現貨幣政策工具對國債收益率曲線的水平因子影響較為一致，當央行采取緊縮類貨幣政策時，比如提高存準和存貸利率以及引導公開市場操作利率和MLF利率上行，能夠使得整條曲線顯著抬升。同時，央行采取寬松（緊縮）的貨幣政策會導致利率期限結構變得陡峭（平坦），斜率因子增加（減小）。短期利率往往決定于貨幣政策和流動性水平，緊縮的貨幣政策會立即引起短期利率的上行，但長期利率的上行幅度相對較小，因而造成曲線斜率的變動。但也不盡然，研究發現央行在公開市場投放流動性反而會使得收益率曲線變得更為平坦。這可能由于長端利率水平更多反映的是市場對經濟基本面的預期，經濟較為疲弱時，市場對于央行通過公開市場投放流動性有充分預期，導致長端下行幅度更大。此外，貨幣政策工具普遍對曲率因子影響不顯著。

（四）穩健性檢驗①

①限于篇幅，穩健性檢驗結果留存備索。

為驗證上述實證結果的穩健性，從兩個角度進行檢驗。一是改變變量賦值方法，根據潘敏和劉姍（2018）的方法，依據存準、存貸利率調整與否，給與0或1的賦值；直接采用公開市場操作、MLF流動性投放量的原始數據（單位億元）進行實證。二是改變樣本區間，選取2013年10月—2020年6月的數據（新型貨幣政策工具創設之后）重復上述的實證過程。從穩健性檢驗的結果看，改變變量的賦值方式并不影響本文的主要結論；縮小樣本區間后回歸結果基本保持一致，甚至部分指標（MLF利率）更為顯著，這都表明本文的研究結論具有較好的穩健性。

五、研究結論與政策建議

本文實證研究了我國貨幣政策工具對國債收益率曲線的傳導效果和渠道，以及對曲線形態的即期影響。研究發現：第一，存款準備金率和存貸款基準利率的調整對國債收益率具有顯著的正向影響，而公開市場操作和中期借貸便利的流動性調節對曲線并無穩定一致的效應。公開市場操作利率以及MLF利率在一定程度上發揮其作為短期、中期市場利率中樞的作用，SLF利率的影響并不顯著。第二，對于貨幣政策傳導渠道，從預期收益率渠道向國債收益率曲線傳導的效果明顯強于風險溢價渠道。其中，MLF利率變動的預期收益率渠道傳導效果隨期限延長而降低。此外，除存準和存貸利率這兩個基礎工具外，其余的貨幣政策操作對中長期期限溢價的影響有限。第三，對收益率曲線形態的影響方面，緊縮（寬松）的貨幣政策能夠顯著抬升（降低）整條收益率曲線，同時導致利率期限結構變得更為平坦（陡峭），但各類工具普遍對曲率因子影響不顯著。

基于以上結論，為進一步疏通貨幣政策利率傳導機制，提出如下政策建議：第一，深化債券市場發展，健全國債收益率曲線。中央銀行在金融市場間的操作需要以發達且具備高流動性的國債市場為載體。在一個具有相當廣度和深度的債券市場中，債券價格能夠迅速體現貨幣政策調控的影響，從而使貨幣政策信號快速影響公眾預期，增強貨幣政策的傳導效率。在未來階段，政府可以適當增加不同期限債券的供給，完善國債收益率曲線，增強作為其金融市場定價基準的職能。同時，央行應充分發揮國債作為優質擔保品的角色，并繼續擴大合格擔保品的范圍，提升市場交易的活躍度，為中小金融機構融資拓寬來源渠道。第二，科學把握各類政策工具的特點和效果，提高政策實施的精準性。在當前穩健的貨幣政策主基調下，為加強政策的靈活精準、合理適度，央行需精準施策，如充分發揮公開市場操作利率對貨幣市場利率的傳導作用，更加靈活地應對貨幣市場利率波動；不斷強化MLF利率的引導功能，并通過LPR形成機制有效降低實體經濟的融資成本。此外，央行可合理利用預期調節的低成本優勢，比如通過前瞻性指引等手段提高貨幣政策透明度，強化貨幣政策在預期收益率渠道上的傳導效率。第三，構建有效的利率走廊機制，加強其在平抑市場利率波動方面的作用。當前，SLF操作的期限和金額分布非常不均勻，央行可以適當增加對SLF工具的使用，并拓展其交易對手和金融機構覆蓋范圍，促進SLF充分發揮利率走廊上限的功能。同時，央行也可以擇機推出常備存款便利，完善利率走廊機制下限的設定。