央行一天两次“加息” 专家：有助于抑制资产泡沫
央广网北京2月4日消息(记者张明浩 洛佳莹)据中国之声《新闻纵横》报道，昨天(3日)是金融市场“鸡年”的首个交易日，市场的变动就像“金鸡报晓”，给“鸡年”的金融市场发出重要的信号。3日，中国人民银行开市就使出霹雳手段：“加息”，而且一天之内两次“加息”。
这里的“加息”不同于通常意义上中国人民银行直接对存贷款基准利率的调整，而是中国人民银行定点或者在特定环节将利息抬高，即全面上调“逆回购”的中标利率。逆回购利率提高，意味着银行从中国人民银行那里借钱的成本提高，银行的成本自然会转嫁到下游，进而将利率抬高的影响传导至整个经济体。
中国人民银行昨天全面上调公开市场操作逆回购利率，分别是7天、14天、28天品种，分别上调了10个基点至2.35%、2.5%和2.65%。此外，还同时上调了常备借贷便利SLF利率，隔夜品种上调35个基点到3.1%，7天和1个月品种都上调了10个基点。政策利率全线上调，是否意味着加息周期的启动？对市场又将带来哪些影响？
逆回购操作和常备借贷便利(SLF)，都是眼下中国人民银行最常见的流动性投放手段。其中，逆回购操作指的是中国人民银行通过从商业银行手中回购央行票据向市场注入资金。而常备借贷便利(SLF)，则是为满足金融机构期限较长的大额流动性需求。
银行业资深人士张成介绍，“我们说的SLF是借鉴外国央行的做法，它的实质内容是央行允许商业银行、政策性银行主动发起向央行进行资金拆借，时间周期是一个月到三个月，以自身的高信用等级债券作为抵押品。银行灵活操作，当资金周转不开时可以向央行进行季度性借款。”
国务院发展研究中心金融研究所研究员吴庆认为，节后首个交易日，中国人民银行宣布上调逆回购操作和常备借贷便利(SLF)两大资金利率，是在短期经济稳定、通胀回升的背景下进行的，也和金融去杠杆、贷款节奏过快、美联储加息等多重因素有关。“从国内来看，我们预测2017年中国的物价水平可能会比2016年有比较明显的上升，到2017年年底，CPI的上涨会比去年高出接近1个百分点。从全球来看，2016年12月份美联储提高利率0.25个百分点，同时暗示在2017年美联储可能会加息3次。这样的预期可能会推动全球利率的上升，对中国央行而言又会增加一个加息的动力。”
吴庆指出，政策利率全线上调，显示出中国人民银行在开年的操作中，给货币市场发出了重要的转向信号。在美国美联储通过对经济的预期以及对未来利率走势的预期来影响市场；在中国的金融市场上还没有形成制度化的惯例来实现央行和金融市场的沟通。这次通过金融市场的操作，央行在表达一种态度，2017年未必是一个货币供应量大幅收缩的一年，但利率上行的可能性非常大。作为金融市场的参与者应该充分预计，控制好自己的风险。
此前的中央经济工作会议定调，抑制房地产泡沫、防范金融风险和推进改革将是2017年首要目标。有分析指出，这次利率上调是中国人民银行做出的去杠杆举措，也确认了货币政策已由中性转紧。中央财经大学中国银行业研究中心主任郭田勇对此认为，政策利率上调有利于进一步“去杠杆”。去杠杆包括调结构，需要在一个不能过于宽松的货币环境下，如果货币环境过于宽松，利率水平非常低，资金成本会变得很廉价，这样会刺激一些企业过度融资。
也有分析指出，中国人民银行此番上调政策利率也有防范资金外流的作用。有消息指出，美国总统特朗普将于美国时间周五签署行政令，废除《多德·弗兰克法》。这一法案是奥巴马政府在金融危机后标志性的“约束”政策，被认为是“大萧条”以来最全面、最严厉的金融改革法案和全球金融监管改革的标尺。因此，特朗普废除这一法案被业内认为是进一步放松金融业监管的重要措施。
复旦大学公共经济研究中心主任石磊认为，特朗普废除《多德·弗兰克法》如果要实施，对央行来说与其之后采取应对措施，不如提前布局。因为从近一两个月的时间看，中国资本外流的规模和速度都比较显著，因此要尽快采取措施。“一方面要研究特朗普政府政策力度到底有多大，以及该政策对中国资本流动的影响程度到底有多高，要把这两件事放在一起来采取相对有效的应对措施，措施不能采取太过，太过可能起到应对作用的同时对自身的伤害比较严重。无论是国内的去杠杆所采取的利率上调政策，还是应对特朗普政府外汇美元资产所应该采取的应对措施，两方面都应该综合权衡。”
此外，政策利率全线上调无疑也将影响房地产市场。事实上，去年火爆的中国楼市在今年春节期间已经遭遇惨淡。中央财经大学中国银行业研究中心主任郭田勇指出，多地楼市在春节期间都量价齐跌，这其中虽然不乏政策压力，楼市调控收紧的作用，此次政策利率全线上调，将加码楼市调控，有助于抑制资产泡沫。“中国的房地产市场某种程度上是资金推动型，房价上涨是不断加杠杆而形成的结果，央行把带有政策性指导的利率水平向上调，对遏制大量资金进入房地产领域，去加杠杆是有帮助。也可以认为是一个有利于控制房价、抑制资产泡沫的政策。”
