學術與市場研究發現了眾多能夠影響利率的宏觀因素，這些因素雖然龐雜，但大致能夠納入兩個框架：供給-需求框架與儲蓄-投資框架。
供給-需求框架
供給-需求透過兩個渠道影響名義利率：一是供給（生產法下近似於產出）的變動，潛在經濟增速直接影響著實際利率；二是供需力量的對比，直接影響著價格水平。
供給方面，國際供給維度，全球化壓低發達經濟體物價，但幅度有限。1800年以來，全球化經歷了數次深化與退潮，但物價與全球化之間的關係並不穩定。國內供給維度，潛在經濟增速放緩會降低利率。當全要素生產率達到美國的60%-70%左右時，全要素生產率進步的速度會放緩，而我國全要素生產率仍較低，有潛力實現較快的增長。
需求方面，更加公平的收入分配格局有助於提振總需求，這也是上世紀70年代全球利率飆升的重要推手；更低的勞動者報酬份額，會導致需求減少和利率下降；更年輕的勞動力結構，能改善收入增長預期與需求。
產能利用率是刻畫供需力量對比最直接的指標。日本兩次產能利用率的系統性下降，對應著兩次利率中樞的趨勢性回落。
儲蓄-投資框架
儲蓄決定了資金供給，投資決定了資金需求，由此決定了資金的價格，即利率。
投資方面，政府投資對利率的影響分為兩階段，當政府的債務負擔適中，公共投資會抬高利率，擠出效應占主導；當政府債務負擔較重，貨幣可能配合財政寬鬆。同時，投資回報率與利率正相關；資本品相對價格下降（無形資產佔比上升）使利率下降。
儲蓄方面，收入差距越大、撫養比越低，則儲蓄率越高，利率越低；跨境資金流動會改變國內資金供給；危機等特殊情況下預防性儲蓄上升，壓低利率。
儲蓄者的風險偏好同樣重要。嚴格的金融監管會降低金融機構的風險偏好；若監管部門呵護產業與就業的意願較強，金融體系可能向低效企業“輸血”，壓低利率水平。老齡化率上升、避險情緒升溫都會降低風險偏好。
影響強弱
哪些因素對長期利率趨勢更加重要？在不同經濟體和不同時期，這一答案可能存在差異，但經濟增長（技術與勞動力的變化）與人口結構始終是核心變數。
大緩和開始後的約30年間，G7長期實際利率下降中，22%來自經濟增長放緩（受勞動力和技術影響）；20%來自人口結構變化帶來的儲蓄率上升。日本自然利率下降中，56%來自技術因素，18%來自勞動年齡人口變化。
對於利率的影響因素，學術與市場研究已汗牛充棟。現有研究提出了許多能夠影響利率的宏觀因素，這些因素雖然龐雜，但大致能夠納入兩個框架：儲蓄-投資框架與供給-需求框架。本文將沿著上述兩個框架，系統梳理影響利率的宏觀因素與其對應的經濟指標，這些指標對於利率的影響可能是短期的、立竿見影的，也可能是中長期的、潛移默化的。
一、儲蓄-投資框架
儲蓄決定了資金供給，投資決定了資金需求，由此決定了資金的價格，即利率。國內流行的貨幣-信用框架本質上也是傳統的儲蓄-投資框架的變形。如果進一步考慮資金供需的結構，尤其是資金供給方的風險偏好，則可以將分析從寬泛的利率細化至無風險利率與風險溢價。
1.1 投資
1.1.1 投資回報率
投資回報率的高低直接影響著經濟主體的投資意願。當投資回報率較高時，借入資金投資有利可圖，經濟體系的資金需求會增加，驅動利率上行，反之亦然。日本失去三十年中所經歷的利率下行，即為投資回報率降低的結果（Nakamura，2002）。我們根據日本財務省公佈的企業財務報表調查資料，使用經常利潤（Ordinary Profits）加回利息支出除以總資產來計算企業資產回報率（ROA）[1]，以代表實體經濟的投資回報率。結果顯示，日本製造業企業ROA於1988年末率先見頂（2.14%），除金融保險外所有企業ROA於1989年第一季度見頂（1.82%）。而後，由於房地產市場低迷和產業空心化，兩者陷入了近10年的趨勢性回落，直至1998年末見底，分別降至0.76%和0.74%。由於企業盈利回落，實體經濟中的投資回報率下行，導致日本長期利率持續走低。1986年第三季度至1999年末，日本10年期國債收益率與除金融外所有企業ROA的相關係數高達0.81，與製造業企業ROA的相關係數也達到約0.75。
我國的工業企業ROA與10年國債收益率也呈現出一定的同步性。2013年以來我國工企ROA呈現波動下降的趨勢，可以部分解釋無風險利率的下行。
1.1.2 資本品的價格
資本品相對價格下降，也會減少經濟體系對資金的需求。多種因素可能導致資本品相對價格的下降，例如，技術進步降低了生產資本品的成本；無形資產的重要性上升導致有形資產的價格下降等。尤其是資訊科技時代無形資產的規模擴張，對債務資金的需求減少，成為影響利率的重要因素。David & Gourio(2023)發現，在美國，20世紀50年代無形資產只佔總投資的7%，有形資產佔93%，但現在投資流量中27%是無形資產，73%是有形資產。這種變化不僅減少了企業的債務融資需求，也削弱了傳統貨幣政策的效力。為什麼無形資產更少依賴債務融資，對利率更不敏感？除了缺乏抵押品這一普遍共識外，無形資產更快的折舊速度也導致其與債務融資模式不匹配。從美國的資料來看，無形資產如智慧財產權的折舊率略超過20%，而固定資產如住宅建築的折舊率僅略超2%。緩慢的折舊使住宅建築帶來的現金回報是“後置”的，因而更加適合債務融資的模式。在過去30年全球長期實際利率450bps左右的下跌中，資本品價格的下降貢獻了約50bps（Rachel & Smith，2017）。
在我國，我們用研發支出來近似刻畫無形資產的投資。2010年以來，我國固定資本形成佔GDP的比例呈下降趨勢，2023年約40%；研發支出與GDP之比不足3%，但是上升趨勢較快。隨著以人工智慧為代表的未來產業蓬勃發展，未來我國投資中固定資產佔比下降、無形資產佔比上升的態勢還將延續，這也給貨幣政策帶來新的挑戰。
1.1.3 廣義政府債務融資
對於利率趨勢而言，政府債務融資的影響是分階段的。當政府的債務負擔適中，政府主導的公共投資增加，會推升融資需求，進而抬高利率，這也是經濟學教科書經典的“擠出效應”。在1960年至2000年，“擠出效應”在美國是成立的。20世紀70年代美國的高利率是政府債務擴張過快的結果，而隨著里根、克林頓政府整頓財政政策，美國利率中樞逐步回落。不過，“擠出效應”在21世紀消失了，反映出東南亞金融危機後境新興經濟體增加外匯儲備、儲蓄湧入美國的影響。
然而，隨著政府槓桿率的持續上升，如果政府的債務負擔變得沉重，償債壓力較大，此時貨幣政策可能配合財政政策擴張，使利率低於名義增長，甚至大規模購買國債，使本國債務的融資成本保持在較低水平，以實現財政可持續，也就是2000年後日本的經歷。
由於隱性債務的存在，我國政府債務融資與利率之間的關係更加特殊。一方面，近年來“安全資產荒”實際上反映了公共投資放緩後“擠出效應”的消退，即基建融資需求減少引發無風險利率下移。另一方面，當隱性債務償債壓力較大時，可能會出現貨幣寬鬆與債務置換相配合的情況，如2015年與2024年。2016年第四季度利率的上升發生在債務置換已經持續了一段時間、隱債償付壓力有所緩和的背景下。
對於海外經濟體而言，資本品價格下降對長期實際利率下降的貢獻更大，公共投資下降的貢獻相對較小，但我國無形資產在投資中的佔比尚低、基建投資的佔比較高，因此，我國公共投資對於長期利率走勢的影響更大。
1.2 儲蓄
1.2.1 撫養比
人一生中的收入呈現先上升後下降的倒U型，相應地，為了平滑消費、為老年生活做準備，儲蓄也呈現青年時期低、中年時期高、老年時期低的倒U型特徵。因此，撫養比（非勞動年齡人口/勞動年齡人口）直接影響著一個經濟體的儲蓄率高低。Rachel & Smith(2017)發現，撫養比每下降1個百分點，會帶動儲蓄率上升0.5個百分點。據其估算，20世紀80年代後的三十年中，全球撫養比下降了約8個百分點，使全球儲蓄率上升4個百分點，實際利率下降90bps。同期長期實際利率下降約450bps，也就是說撫養比下降對長期實際利率下降的貢獻達到20%。
在中國，雖然微觀家庭資料通常不支援儲蓄率倒U型的假說，但撫養比與儲蓄之間的反向關係確實存在（徐升豔等，2013）。2000年以來，我國撫養比先降後升，儲蓄率隨之先升後降。這可能是由於撫養比越高，勞動年齡人口撫養非勞動年齡人口的支出越多，導致儲蓄率被動下降。不過，2016年以來我國儲蓄率總體平穩，撫養比上升對於儲蓄率的影響被削弱了。
1.2.2 收入分配
由於邊際消費傾向遞減，高收入人群的儲蓄率通常更高，因此，收入差距越大，總儲蓄率可能越高（Bean et al., 2015），進而壓低利率水平。20世紀50年代以來，美國的長債收益率與收入差距負相關，收益率最高的70年代也是美國收入分配差距最小的時期。2016年以來，我國城鎮居民中位數收入與平均收入之比有所下降，這可能一定程度上解釋了為什麼在撫養比上升的情況下，我國的儲蓄率保持基本穩定。
1.2.3 跨境資金流動
除了境內的儲蓄之外，跨境資金流動還會將境外的儲蓄帶入境內，改變境內的資金供給格局。在跨境資本自由流動的經濟體中，跨境資金對於利率的影響更為明顯。典型的例子是20世紀90年代後亞洲的儲蓄流向美國。1998年東南亞金融危機後，外向型的東亞、東南亞經濟體加大了外匯儲備的積累力度，其中大量儲備以美元資產的形式存在，流入美國債券市場。同一時期，油價快速上漲，中東與北非的產油國也將一些石油收入投向美國，推升了美國債券市場的資金供給。根據 Barsky & Easton（2021），1994年海外投資者持有的美債佔比約20%，到2006年這一比例上升到50%左右，其背後的驅動力是積累了大量儲蓄的海外經濟體對安全資產的追求。據其估算，海外對安全資產的需求帶動美債收益率下降了50bps。
不過，境外機構在我國債券市場中的佔比不高，因此，跨境資金流動渠道對我國利率的影響相對有限。
1.2.4 預防性儲蓄
預防性儲蓄源於居民對不確定性的規避，不論是收入不確定性，還是利率不確定性，均可能帶來預防性儲蓄的上升。預防性儲蓄需求通常變化不大，但在金融危機、疾病流行等特殊情況下，預防性儲蓄可能出現突然性的上升，進而壓低利率水平。Mody et al.（2012）根據OECD資料估計，2007-2009年全球金融危機期間居民儲蓄率的上升有五分之二屬於預防性儲蓄。我國城鎮儲戶的儲蓄意願在2008年之後、2020年之後也出現了上升。從歷史經驗來看，預防性儲蓄的上升具有一定的剛性，儲蓄意願恢復到原先的水平並不容易。
1.3 風險偏好
1.3.1 金融監管
金融監管對於風險偏好的影響，既體現在監管規則對金融機構資產負債管理的要求，也體現在金融監管對於產業與就業的呵護傾向。
一方面，2008年後，宏觀審慎管理框架逐步完善，巴塞爾委員會對銀行業設計了更為複雜的監管指標體系。例如，LCR（流動性覆蓋率）指標要求銀行持有足夠的高流動性資產，以滿足在30天壓力情境下的淨現金流出需求，防範短期流動性緊缺，而國債顯然是優質的高流動性資產。
另一方面，監管對產業與就業的呵護態度，也會影響金融機構的風險偏好。日本的主銀行制、交叉持股使銀行有意願向經營困難企業繼續發放貸款，早期日本金融監管的“護衛艦”模式也使日本商業銀行面臨道德風險問題。日本泡沫破滅後，殭屍企業比率從1990年的4.2%一路提升至2001年的25.5%，2002年後殭屍企業比率開始下降，到2007年下降至11.1%（張季風和田正，2017）。相似的情況也出現在全球金融危機後的歐洲。根據Hallak et al.（2018），2013年希臘、愛爾蘭等殭屍企業佔比都超過了15%。殭屍企業的存在，需要金融體系持續“輸血”，以較低的融資成本維繫其存活，這種風險偏好的“扭曲”也會壓低利率水平。
1.3.2 人口結構
與年輕人相比，老年人展現出更低的風險偏好，因此老齡化率的提升會降低經濟體的風險偏好。以美國的傳統IRA為例，截至2020年底，在所有年齡段中，40-49歲IRA投資者的權益類資產投資比例最高，為62.3%。其次為50-59歲，該年齡段持有權益類資產的比例為61.1%。而隨著年齡的進一步增長，權益類資產的持有比例則隨之降低，年長的投資者傾向於更多地投資於債券和債券基金。60-69歲和70歲以上年齡段投資債券資產的比例分別為18.6%和21.3%，顯著高於全年齡16.9%的平均水平。
除了老齡化外，人口結構的一些其它變化也會影響風險偏好，例如，研究表明，移民的風險偏好更高、女性的風險偏好更低等（Halek& Eisenhauer，2001）。
1.3.3 避險情緒
當風險資產的回報率下降，投資者可能產生避險情緒，資金流向低風險資產（flight to safety），驅動無風險利率下行。從海外來看，股票市場動盪時期這一影響機制可能佔據絕對主導，例如2008年全球金融危機後、2020年2-3月，都出現了美股急劇調整、美債收益率快速下行的情況。
在我國，居民資產配置中住房的佔比較高，因此，10年國債的收益率與債基相對二手房的回報負相關。2021年以來，隨著房地產市場的調整，居民儲蓄從房地產流入銀行存款、理財等，從而進入債券市場。
二、供給-需求框架
我們通常接觸到的利率是名義利率，由實際利率與價格水平共同影響。從這個角度來看，供給-需求框架透過兩個渠道影響名義利率：一是供給（生產法下近似於產出）的變動，潛在經濟增速直接影響著實際利率；二是供需力量的對比，直接影響著價格水平，當供給較多而有效需求不足時，物價通常回落，進而壓低利率，反之亦然。
2.1 供給
2.1.1 國際產出
20世紀90年代至2020年前，發達經濟體CPI的降低伴隨著快速的全球化。貿易全球化之下，跨國公司將一些生產環節向要素成本更低的地區轉移，再出口至發達經濟體，發達經濟體的物價隨之下降。Attinasi &Balatti（2021）發現，一個經濟體全球化的程度越高（參與全球價值鏈的程度更深，或者出口與GDP之比更高），其物價受本國經濟週期的影響越小。不過，他們也指出，如果控制全球有效需求不足等其它更為關鍵的變數，會發現全球化對於物價的影響幅度是有限的。長週期數據也證明了這一點。1800年以來，全球化經歷了數次深化與退潮，但物價與全球化之間的關係並不穩定。在逆全球化的20世紀20-30年代，由於資產泡沫破滅、貿易壁壘上升等導致的需求不足，物價反而陷入了低谷。
2.1.2 國內產出
2008年全球金融危機以來，我國經濟增速穩中有降，未來潛在增速仍可能延續溫和放緩的趨勢。一方面，在老齡化、少子化的影響下，未來勞動年齡人口可能繼續下降；另一方面，我國技術趕超仍有較大空間。當後發經濟體的技術明顯落後於全球領先水平時，可以透過承接產業轉移、模仿、幹中學實現技術的快速進步，實現快速的經濟增長。而當其技術日益接近全球技術前沿，其技術提升的速度也將隨之放緩。從日本與韓國的經驗來看，當全要素生產率達到美國的60%-70%左右時，全要素生產率進步的速度會放緩，而我國全要素生產率仍低於美國的50%，有潛力實現較快的增長。儘管我國的製造業技術在多個領域達到了全球前沿水平，但農業與服務業的生產率有較大的提升空間。
2.2 需求
上文提到的收入分配也影響著需求的強弱。高收入群體的邊際消費傾向更低，因此，更加公平的收入分配格局有助於提振總需求，這也是上世紀70年代全球利率飆升的重要推手。在此不再贅述，下文主要介紹其它影響需求的因素。
2.2.1 勞動者報酬份額
國民收入中勞動者報酬的份額直接影響著居民的消費能力，進而影響著總需求。20世紀90年代以來，美國國民收入中勞動者報酬的份額呈波動下降趨勢，加劇了其利率中樞下移的局面。而我國勞動者報酬份額相對穩定。
2.2.2 勞動力年齡結構
Fujita and Fujiwara（2014）將勞動力分為三類：無經驗的年輕勞動力，有經驗的中老年勞動力，無經驗的中老年勞動力。勞動力個體從無經驗的青年逐漸成為具有特定工作經驗、生產率更高的中老年。在勞動力成長的過程中，他們獲得更高的實際薪資，進而推動消費和通脹。因此，若勞動力結構更加年輕，則其收入增長的前景更加可觀，需求也會更加旺盛。興業研究外匯商品部2022年釋出的報告《“大緩和”已終結？》對上述假說進行了驗證。如果定義新增勞動力佔比為16至24歲勞動力與勞動力總量之比，則可以發現，日本新增勞動力佔比的趨勢性下降決定了日本的長期通縮。這一規律在美國同樣適用。
在中國，2011年以來15-29歲年輕勞動力在總人口中的佔比呈現下降的趨勢，不過，從0-14歲人口占比的來看，2025年後15-29歲人口占比可能止跌轉穩。
2.2.3 勞動力就業結構
就業性質的變化也會影響勞動者的收入預期與消費行為，進而影響總需求。20世紀90年代至2010年間，日本就業結構發生重大變化，臨時僱傭的比例顯著上升，非農勞動者家庭收入的增速也隨之放緩。同時，由於臨時僱傭者的收入預期更具不確定性，其消費信心也會受到影響。這也成為日本物價沉痾難愈的原因之一。
根據暨南大學經濟與社會研究院和智聯招聘聯合釋出的《2024中國新型靈活就業報告》，從2019到2024年，我國新型靈活就業的招聘職位數佔比從8.4%增至15.2%。與日本不同的是，我國靈活就業佔比的上升與網際網路等新業態的蓬勃發展有關，而日本非正式僱傭上升是企業節支的結果。為了提升靈活就業群體的信心，進而擴大總需求，2025年政府工作報告要求“加強靈活就業和新就業形態勞動者權益保障”。
2.3 供需對比
產能利用率是刻畫供需力量對比最直接的指標。日本經歷了兩次產能利用率的系統性下降，分別發生在90年代泡沫破滅後，和2008年全球金融危機後，隨之而來的是兩次利率中樞的系統性下降。
中國10年國債收益率與工業產能利用率之間亦展現出較好的聯動性。當前部分重點行業結構性矛盾等待解決，加之貿易不確定性上升，使價格與利率中樞均處於較低水平。從2016-2017年的經驗來看，待重點行業結構性矛盾化解後，利率中樞可能重拾回升的動力。
三、總結
上述影響因素中，哪些對長期利率趨勢更加重要？在不同經濟體和不同時期，這一答案可能存在差異，但經濟增長（技術與勞動力的變化）與人口結構始終是核心變數。
對於大緩和開始後的30年（主要樣本區間為1985年-2013年），Rachel & Smith（2017）估計，全球（主要指G7）長期實際利率下降了約450bps，其中勞動力增速下降與技術進步放緩導致的經濟增速下降，大約能解釋其中的100bps；人口結構變化（撫養比）引發的儲蓄行為的改變大約貢獻了90bps；資本品相對價格降低貢獻50bps；收入不平等的加劇約解釋45bps；東南亞金融危機後新興經濟體的高儲蓄流向美國約貢獻了25bps（Barsky & Easton（2021）估計的結果是50bps）；公共部門投資的減少約貢獻20bps。
對於90年代的日本，Braun et al.（2004）則認為，人口因素和TFP增長緩慢是利率下降的決定性因素。Okazaki & Sudo（2018）發現，與20世紀80年代相比，2013-2017年自然利率下降了3.84%，其中技術因素能夠解釋2.16%，勞動年齡人口的變化解釋0.69%，需求因素（外需與貼現因子的變化）解釋0.58%。
對於中國，情況也是類似的。2008年全球金融危機後名義GDP對10年中債收益率的解釋能力在37%左右，但近年來情況有所改變。我們在2024年6月釋出的報告《長期利率下行的宏觀原因與政策啟示》中對此進行了探討。2021年前，作為經濟增速的“影子”，資本回報率基本決定了利率的趨勢；2021年後儲蓄行為變化對利率的解釋力度上升。不過從國際經驗來看，經濟增長與人口結構依然是決定長期利率趨勢的主因。
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注：
[1]參照Nakamura（2002）的演算法。
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