存款基准利率和法定存款准备金率对CPI的影响分析

存款基准利率和法定存款准备金率对CPI 的影响分析作者：赵丹隆来源：《现代经济信息》2018年第04期摘要：为了探究货币政策工具对居民生活质量的影响程度，本文主要研究存款基准利率和法定存款准备金率这两大货币政策工具对居民消费价格指数的影响。

采用2006年1月～2014年12月的三个变量的月度数据，使用VAR模型对数据进行分析。

通过分析发现，居民消费价格指数和存款基准利率互为格兰杰原因，存款准备金率是存款基准利率的单向格兰杰原因。

从协整检验结果来看，存款基准利率与居民消费价格指数成正比关系，而存款准备金率与居民消费价格指数是成反比关系。

根据方差分解分析和脉冲响应函数分析的结果可知，存款准备金率和存款基准利率对居民消费价格指数的变化都有一定程度的作用，但是存款基准利率对居民消费价格指数的影响大小相对于存款准备金率的作用要大。

关键词：存款基准利率；存款准备金率；居民消费价格指数；VAR模型中图分类号：F822.0 文献识别码：A 文章编号：1001-828X（2018）004-0-04一、引言2014年，我国经济面临着经济下行的压力以及低通胀的趋势，针对这一形势，我国政府和央行采取了一系列的措施，不断创新宏观调控思路和方式，丰富政策工具，优化政策组合，瞄准经济运行中的突出问题，用调结构的方式适时适度预调微调。

在2014年7月，我国央行首创一项货币政策工具——抵押补充贷款（PSL），以期借PSL的利率水平来引导中期政策利率，以实现央行在短期利率控制之外，对中长期利率水平的引导和掌控；11月22日，为拯救实体经济，央行下调金融机构人民币贷款和存款基准利率，这是时隔28个月来央行的首次降息；11月30日，为了更好的保护老百姓的利益，国务院宣布即将推出存款保险制度，这些举措在对我国的经济运行产生了一定的积极作用。

近几年来，我国一直都是实施稳健的货币政策，同时，为了更好的对经济运行变化进行微调，央行更是对货币政策工具进行了创新，短期流动性调节工具、中期借贷便利以及抵押补充贷款等，配合着传统的货币政策工具调控着我国整体经济。

但是货币政策工具的使用力度，会从多方面影响我国经济的运行状况，从而影响居民的生活质量。

在国内，有很多学者对于货币政策工具的使用对居民生活质量的影响进行了研究，并且大部分学者将通货膨胀程度作为分析居民生活质量的指标。

在对整体货币政策工具对通货膨胀的影响研究中，周浩（2012）研究了不同货币政策工具对通胀预期的影响，发现相对于数量型货币工具，价格型货币工具对通胀预期有着更大的影响。

王曦，邹文理，叶茂（2012）通过对货币政策工具的研究，认为狭义的货币供应量是治理通货膨胀的最有效的中介目标。

对于具体的货币政策工具对通货膨胀的影响研究，邓宏（2009）运用黑箱分析方法得出名义利率和通货膨胀之间存在着明确的正向关系。

汪昊（2011）利用神经网络模型，发现存款准备金率的上调主要是为了对抗通货膨胀。

李佳（2014）从存款准备金率的传导途径出发，得出存款准备金率的调整对于CPI的影响有一定的时滞，并且两者呈正相关的关系。

综上所述，本文在国内学者对货币政策工具对通货膨胀的影响的研究上，在第二部分利用Eviews 6.0这一计量软件进行了定量分析，包括数据的平稳性检验，格兰杰因果检验，VAR模型的构建，协整检验，方差分解和脉冲响应函数分析，从存款基准利率和存款准备金率出发，对货币政策工具对CPI的影响进行了实证分析。

最后给出了结论和政策建议。

二、实证分析（一）变量选择和数据处理本文在研究货币政策工具对通货膨胀的影响时，选择存款基准利率和存款准备金率作为解释变量，居民价格消费指数作为被解释变量。

在数据的选取上面，由于2006年以前调整的比较少，对CPI的影响可能不会很明显，因此本文选择2006年1月～2014年12月的大型金融机构的存款基准利率（Rd）、法定存款准备金率（RR）和能代表通货膨胀水平的CPI的月度数据，所有数据来源于中华人民共和国统计局网站。

由于存款基准利率和存款准备金率并不是定期的调整，因此在对数据进行实证分析之前需要作出适当的调整，对于某些月份中调整的，采取时间加权平均的方法对数据进行处理。

经过处理后的存款利率和存款准备金率与CPI的变化趋势如图1所示。

由图1可以看出，存款基准利率和法定存款准备金率与CPI在变化上有着类似的趋势，在2008年7月之前，三者都是处于上升的阶段，而在2008年7月到2009年7月之间是处于下降阶段，接下来又开始上升。

因此我们可以假设，三者之间存在着某种变化关系。

下面本文将使用计量软件Eviews 6.0对三个变量进行实证分析。

（二）模型建立和数据分析对于研究变量之间的因果关系实证研究，向量自回归模型（Vector autoregression，VAR）是一种恰当有效的方法，通常用于多变量的时间序列系统的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响。

模型构建如下所示：其中Yt是k维向量，是系数，是误差项。

1.数据的格兰杰因果检验在对变量之间建立VAR模型之前，首先对变量之间是否存在因果关系进行判断。

我们通常采用格兰杰因果检验的方法在判断，检验结果如下表1。

通过上表发现，在滞后阶数为3阶时，Rd是CPI的原因的概率接近于1，因此可以认为，在置信度为1%的水平下，Rd是CPI的格兰杰原因，同理可知，CPI是Rd的原因。

在置信度为10%的水平下，CPI和RR互为格兰杰原因，RR是Rd的格兰杰原因，但是Rd不是RR的格兰杰原因。

此外，RR和Rd对CPI的影响的滞后期为3期。

由上分析可知，三个变量之间是有一定的联系的，因此可以建立VAR模型。

2.数据的平稳性检验在前面，我们知道存款基准利率、存款准备金率和CPI在变化过程中，都没有围绕其均值上下波动，因此，可以初步认定三个变量是非平稳的时间序列数据。

因此需要对时间序列数据进行平稳性检验。

分别对CPI、RR、Rd三个变量用ADF检验进行平稳性检验，得到相关检验结果见下表2。

由表2可知，三个变量在未差分前都是不平稳的序列，接受存在单位根的假设，在经过一阶差分之后，dcpi，drd，drr均是平稳的，即各个序列均为一阶单整的，记为I（1）。

3.最大滞后阶数的确定和模型的平稳性检验对数据进行VAR模型分析时，滞后阶数的选择多少将对估计结果的有效性产生一定的影响，因此首先对模型要确定滞后阶数。

通过运行Eviews 6.0软件，模型的滞后阶数的确定结果如表3所示。

表中给出了0～7阶VAR模型的FPE，LR，AIC，SC，HQ值，并以*标记出依据相应准则的选择出来的滞后阶数。

可以看到，超过一半的准则选择出来的滞后阶数为3阶，可以将VAR模型的滞后阶数定义为3阶。

再对模型进行平稳性检验，即必须使方程的所有特征根的模的倒数全都小于1，如果不平稳则不能对模型进行协整检验。

根据前面确定的最大滞后阶数，对模型进行平稳性检验，软件输出结果如下图2：由图可以看出，方程所有特征根的模的倒数均在单位圆内，说明前面建立的VAR模型通过了平稳性检验，可以进行协整检验。

4.协整检验如果时间序列是非平稳的，需要判断它们之间是否存在着协整关系，具有协整关系的平稳序列可以用 OLS方法得到它们之间的长期相关系数，此时估计量是一致的，不存在伪回归问题。

如果它们之间不存在协整关系，则需要对非平稳变量进行差分处理，使之变为平稳序列，然后才能进行模型估计。

本文采用基于VAR 模型的Johansen协整检验法进行，检验结果如表4和表5：通过对模型进行Johansen协整检验，我们发现在5%的置信水平下，三个变量之间是存在协整关系的。

表明存款基准利率、存款准备金率和CPI之间是存在长期的稳定关系的。

由于存款基准利率、存款准备金率和CPI都是一阶单整序列，因此可以使用EG两步法对变量进行协整检验。

用OLS对变量进行估计，得到回归方程如下：CPI=95.02+3.1287Rd+0.0713RRS.E：（0.7967）（0.2592）（0.0363）t： 119.2642 12.0723 -1.9624Adjusted R2 =0.586328， F = 76.121。

对上述结果结果做出如下解释：从回归方程可以看出，存款基准利率与CPI成正比关系，存款基准利率每上升1%，CPI也会随之上升3.1287%；而存款准备金率与CPI是成反比关系，存款准备金率每上升1%，会引起CPI下降0.07%。

同时，在显著性水平为5%的情况下，F值远大于临界值，因此，尽管调整的可决系数不大，但是我们也可以认为模型很好的反映了存款准备金率和存款基准利率对CPI的共同影响。

再对残差进行单位根检验，得到结果见下表6：由表6可以看出，在5%的置信水平下，残差序列是平稳序列，表明变量之间的协整关系成立。

即回归方程CPI=95.02+3.1287Rd+0.0713RR表示了存款基准利率和存款准备金率与CPI 之间存在长期的均衡关系。

5.模型的方差分解方差分解（Variance Decomposition）是建立在向量自回归模型（VAR）的基础之上，通过分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进一步评价不同结构冲击的重要性。

本文在这里对数据进行方差分解，以解释各变量变动时，其所受到影响因素所起作用的强弱程度。

根据表7和图3可以看出，在长期，对于存款准备金率和存款基准利率，CPI受存款基准利率的影响比较大，在观测期内，存款基准利率的影响是随着时间的推移而逐渐增大，而存款准备金率的影响程度在一定程度上是保持均衡不变的。

6.脉冲响应函数脉冲响应函数（Impulse Response Function，IRF）可以刻画每个内生变量的变动或冲击对它自己活其他内生变量产生的影响作用。

对所建立的VAR模型进行脉冲响应函数分析。

假定给CPI一个单位Cholesky正向冲击，得到的脉冲响应结果如图4所示。

从脉冲图可以看出，刚开始时，CPI对RD和RR的一个Cholesky标准差新息的响应值为0，随后逐渐增大，到第5期时，CPI对RD的响应值达到最大值，第15期时，CPI对RD的响应值达到最小值，在第52期时，RD的脉冲冲击效果进入了稳定期。

而CPI对RR的脉冲响应值在第6期达到最大值，第24期到达最小值，在第42期时，RR的脉冲冲击效果进入了稳定状态。

同时从图上可以观察到，CPI对RD的脉冲响应值的最大值要大于RR的脉冲响应值，最小值也相对较小。

因此，我们可以知道，RR和RD对CPI的变化都起着一定的作用，但是RD对CPI的影响要相对大一些。

三、结论和建议（一）结论根据格兰杰因果检验结果，在置信度为1%的水平下，CPI是存款准备金率互为格兰杰原因；在置信度为10%的水平下，CPI和存款基准利率互为格兰杰原因，存款准备金率是存款基准利率的格兰杰原因，但是存款基准利率不是存款准备金率的格兰杰原因。