刘顺飞，谢圣远

（深圳大学a.经济学院；b.中国特区经济研究中心，广东 深圳 518060）

货币供应量和准货币供应量对经济发展影响的实证分析

刘顺飞a,b，谢圣远a,b

（深圳大学a.经济学院；b.中国特区经济研究中心，广东 深圳 518060）

文章运用VAR模型研究货币供应量和准货币供应量对经济发展的影响。结果显示，经济增长和货币供应量、准货币供应量之间存在着长期均衡关系；从短期看，货币供应量是GDP的格兰杰原因，准货币供应量不是GDP的格兰杰原因；从长期看，货币供应量不是GDP的格兰杰原因，准货币供应量不是GDP的格兰杰原因，货币供应量对GDP的贡献逐步递增。

货币供应；经济增长；相互影响

0 引言

在实行供给侧结构改革的大背景下，充分利用货币政策促进实体经济稳健发展，已经成为一项重要战略任务。那么，在供给侧结构性改革的大背景下，货币供应量和准货币供应量对经济发展到底产生什么样的影响？弄清这一问题，对于正确认识货币供应与经济发展的关系，为国家制定货币政策提供参考具有重要意义。

纵观国内外学者关于货币供应量、准货币供应量对经济增长影响的研究，观点各不相同。在关于货币供应量与经济增长是否有关系的问题上，有些学者认为货币供应量和短期内经济增长具有相关性[1]，储蓄过剩会造成经济失衡[2]；有些学者认为货币供应增加和实际产出没有相关性[3]；有些学者认为货币供给增长率和经济增长率存在双向因果关系[4]。在关于货币供应量与经济增长的具体关系上，有些学者认为货币供应是经济增长的原因，经济增长不是货币供应的原因[5]。货币供应量短期内对产出和物价均产生影响，从长期来看对产出不产生影响，只对物价产生显著的影响[6]。因为我国货币供给数量管理而受制于央行执行的贷款计划、外汇占款等因素，货币乘数机制无法发挥作用[7]，我国的货币政策规则在很大程度上注重产出缺口波动[8]，新常态下货币增长率和信贷融资规模的增加都更容易提高通胀预期[9]，但适度的货币冲击可以对货币流通和经济产出产生正面的刺激效应[10]。

已有的研究成果都是基于经济高速增长时期的数据进行研究，没能结合我国经济稳增长的现实。基于此，本文从经济稳增长的现实需要出发，对我国货币供应量、准货币供应量对经济增长的影响进行研究，为科学地确定货币政策提供依据。

1 理论分析与假设

关于货币供应量对经济增长的影响的理论分析也较多，典型的有货币中性论和货币非中性论。货币中性论认为货币供给相对于货币需求增加或减少，为取得均衡，就产生了物价的降低或提高，故货币与实际产出没有关系[3]。但西方国家经济快速发展的实践证明，货币对经济增长具有调节作用，故出现了货币非中性论。货币非中性论认为，当货币供应量增加时，货币利率低于其应有利率，企业家必然选择扩大生产。由于货币供给的增加，同时带动物价上涨，呈现出经济高速扩张的社会状态。因此，货币供应机制的最优实施可以较为有效地管理供应冲击和需求冲击对宏观经济的影响，在减弱外生冲击对宏观经济不利影响的同时增强其有利影响[11]。其实，货币的中性与非中性关键在于货币能否实际影响产出，这与每个国家的经济体制特点有关。我国是一个以公有制经济为主的国家，公有制由国家所掌控，货币的供应量必然会对经济的增长产生影响。因此，我国财政金融部门仍以货币非中性为理论指导。本文提出如下假设：

假设1：货币对经济增长产生显著正向影响。因为我国经济是公有制为主的经济，货币的增加导致利率下降，国有企业为了维护稳定，减少职工下岗或加大职工就业，就会扩大生产规模。

假设2：准货币对经济增长产生显著正向影响。因为准货币具有货币的同等效用，同理，增加准货币也会刺激国有企业扩大生产规模。

假设3：经济增长对货币供应量、准货币供应量产生显著正向影响。因为货币总量是经济总量的表现，经济增长后必须表现为货币总量的增长，货币总量增长又会引导发货币供应量的增长。准货币和经济的关系具有同样的道理。

2 模型构建、变量选取和数据说明

2．1 模型构建

根据上文假设，可以建立以下矩阵模型：

模型（1）表示，由n个方程组成n个时间序列变量的VAR(p)模型。

2．2 变量选取

资金供应历来作为国家支持经济发展的宏观调控措施，对经济的发展确实发挥了重要作用。为此，本文选择货币供应量（hb）和准货币供应量（zhb）作为自变量，选择GDP作为因变量，代表经济发展指标。

2．3 数据说明

本文所用数据均来自国家统计局网站。1995—2015年数据来自国家统计局国家数据，2016年数据根据国家统计局《中华人民共和国2016年国民经济和社会发展统计公报》和中国人民银行2016年数据整理。因此，保证了数据的权威性。

改革开放以来，我国政府采取了一系列宏观调控政策，致力于经济的快速发展。从图1的变化轨迹可以看出，2008年以前，经济发展平稳，2009年以来，准货币的供应量快速增加，货币供应量与GDP同步增长。可以说经济的增长主要是在国家货币和准货币的刺激下得到的快速增长。

图1 1995—2015年全国GDP、货币供应量、准货币供应量变化趋势

为了研究方便，对各变量进行统计性描述。为了消除可能存在的异方差性，对三个变量采取自然对数处理，自然对数变换并不影响原始变量之间的协整关系，分别记为Loghb、Logzhb与Loggdp，并求取平均值、中位数、最大值、最小值及标准差（见表1）。

表1 变量基本特征值

3 实证分析

3．1 平稳性检验

首先，需要对各变量的平稳性进行检验，以减少伪回归问题，提高模型分析的科学性。本文运用单位根检验方法来判断变量的平稳性，各变量的单位根检验结果如表2所示。

表2 单位根检验结果

由表2可知，时间序列Log(hb)=0.9216，大于5%显著性水平，Log（zhb）=0.6058，大于5%显著性水平，Log（gdp）=0.0725，大于5%显著水平，在一阶差分前，表明此时时间序列存在单位根，是不平稳的。一阶差分处理得到△Log(hb)=0.0087，它的ADF检验值小于5%显著性水平的临界值，△Log(zhb)=0.1055，它的ADF检验值大于5%显著性水平的临界值，△Log(gdp)=0.5708，意味着此时序列△Log(gdp)仍然是不平稳的。二阶差分后得到序列△2Log(hb)、△2Log(zhb)和△2Log（gdp），它们的ADF值均小于5%显著性水平的临界值，说明此时序列是平稳的。

3．2 协整检验

鉴于时间序列Log(gdp)与Log（hb）、Log(zhb)在二阶差分后均平稳，它们之间可能存在着协整关系，本文采用Johansen检验对序列Log(gdp)与Log（hb）、Log(zhb)进行协整检验，检验结果如表3所示。

表3 Log(hb)、Log(zhb)与Log(gdp)的协整检验结果

由协整检验中的“特征根迹检验(trace检验)”和“最大特征值检验（Max—Eigen）”可知此时存在着唯一的协整方程：

该协整方程说明 Log(gdp)与 log(hb)、log（zhb）之间存在着长期均衡关系，即协整关系。具体而言，Log(gdp)与log（hb）、log（zhb）存在着长期的正向均衡关系。

3．3 Granger因果检验

为了进一步判断货币供应量、准货币供应量与GDP之间的因果关系，故对两组时间序列数据进行格兰杰因果检验，检验结果见表4。

由表4可知，在滞后1期时，货币供应量不是GDP的格兰杰原因的P值为0.4782，大于0.05的显著性水平，通过原假设，说明货币供应量不是GDP的格兰杰原因；GDP不是货币供应量的格兰杰原因的P值为0.0002，小于0.05的显著性水平，通过原假设，说明GDP是货币供应量的格兰杰原因。在滞后1期时，准货币供应量不是GDP的格兰杰原因的P值为0.9901，大于0.05的显著性水平，通过原假设，说明准货币供应量不是GDP的格兰杰原因；GDP不是准货币供应量的格兰杰原因的P值为0.0045，小于0.05的显著性水平，没有通过原假设，说明GDP是准货币供应量的格兰杰原因。为此，说明货币供应量与GDP是单方面的格兰杰因果关系，准货币供应量不是GDP的格兰杰原因，GDP是准货币供应量的格兰杰原因。滞后2、3、4期的情况和滞后1期相同。

表4 Granger因果检验结果

在第5期，货币供应量不是GDP的格兰杰原因的P值为0.1068，大于0.05的显著性水平，接受原假设，说明货币供应量不是GDP的格兰杰原因；GDP不是货币供应量的格兰杰原因的P值为0.1753，大于0.05的显著性水平，接受原假设，说明GDP不是货币供应量的格兰杰原因；准货币供应量不是GDP的格兰杰原因的P值为0.4025，大于0.05的显著性水平，接受原假设，说明准货币供应量不是GDP的格兰杰原因；GDP不是准货币供应量的格兰杰原因的P值为0.0460，小于0.05的显著性水平，拒绝原假设，说明GDP是准货币供应量的格兰杰原因。

综上所述，从短期来看，货币供应量不是GDP的格兰杰原因，而GDP是货币供应量的格兰杰原因；准货币供应量也不是GDP的格兰杰原因，GDP是准货币供应量的格兰杰原因。但从长期来看，货币供应量不是GDP的格兰杰原因，GDP也不是货币供应量的格兰杰原因；准货币供应量不是GDP的格兰杰原因，GDP是准货币供应量的格兰杰原因。

3．4 VAR模型分析

3.4.1 型滞后阶数的选取

因时间序列Log（GDP）与Log（HB）、Log（ZHB）二阶差分后平稳且存在着显著的协整关系，已经具备VAR模型构建的基本条件；同时，由表5可以看出，本文VAR模型的最佳滞后阶数应该为4。据此，构建以GDP和货币供应量、准货币供应量为系统的二元结构VAR模型。

表5 VAR模型滞后阶数的选择性检验

由表5可知，滞后4期的*号有4个，优势明显，故确定模型的最佳滞后期为4。最佳滞后期确定之后，还需要进一步检验模型的有效性。

3.4.2 型有效性检验

采用AR多项式特征判断模型有效性，见图2。图中的点为特征根，特征根均在单位圆内，表明序列无自相关且平稳，即模型有效，并写出回归模型表达式。因此，可以进行IRF脉冲响应函数分析与方差分解。

图2 VAR模型的AR检验

写出VAR估计结果的矩阵形式：

VAR模型实证通过F检验、T检验、AIC和Schwarz SC检验，第一期的R=0.998710，R2=0.998115，第二期的R=0.934296，R2=0.903971，都大于0.8的经验值，且所有单位根位于单位圆内，说明模型结构稳定，模型拟合效果非常理想。

3.4.3 方差分解

为了研究各因素不同时期对自身发展的影响，本文EVIEWS6.0专用软件，基于向量自回归模型VAR得到如表6所示的LOG（GDP）的方差分解。

从表6可以看出，在短期内，GDP自身的贡献远远大于货币供应量和准货币供应量的贡献，但随着时间的发展，GDP自身的贡献逐步递减，到第10期，GDP自身的贡献只有40.56%。递减的速度也是逐步减小，在第2期到第7期平均减少7%，而到9期至10期，只减少3.3%；货币供应量的贡献和GDP正好相反，每期逐步增加，从第2期的87.4%增加到第10期的95.2%；准货币供应量由第二期的2.95%增加到第10期的58.4%。

表6 LOG(GDP)的方差分解

4 结论

通过向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解分析，可以得出以下结论：经济增长与货币供应量、准货币供应量之间存在着长期均衡关系。从短期来看，货币供应量不是GDP的格兰杰原因，而GDP是货币供应量的格兰杰原因；准货币供应量也不是GDP的格兰杰原因，GDP是准货币供应量的格兰杰原因。但从长期来看，货币供应量不是GDP的格兰杰原因，GDP也不是货币供应量的格兰杰原因；准货币供应量不是GDP的格兰杰原因，GDP是准货币供应量的格兰杰原因。在短期内，GDP自身的贡献大于货币供应量和准货币供应量的贡献，随着时间的发展，GDP自身的贡献逐步递减，递减的速度也逐步减小。货币供应量的贡献和GDP正好相反，每期逐步增加，准货币供应量对经济发展的冲击持续加大。

参与文献:

[1]Friedman M,Schwartz A J.A Monetary History of the United States 1867—1960[M].New Jersey:Princeton University Press,1963,(31).

[2]Bernanke B.The Global Saving Glut and the US Current Account Deficit[J].Sandridge Lecture Speech,2005.

[3]Mccandless G T，Warren W E.Some Monetary Facts[J].Federal Reserve Bank of Minneapolis Quarterly Review,1995,19(3).

[4]李晓玲.基于协整理论货币供应量与经济增长、物价水平关系研究[J].经济问题，2012,（3）.

[5]童云.银行信贷、货币供应与经济增长的模型关系检验[J].经济问题，2013，34（5）.

[6]赵昕，刘玉峰.中国货币供应量、GDP和价格水平关系的再检验[J].统计与决策，2013，（3）.

[7]王曦，陈中飞，郭家新.中国经济转型中的货币供给研究[J].学术研究，2014,（1）.

[8]杜修立，董凯.引入房地产价格因素的货币政策反应函数再研究[J].统计与决策，2016,（8）.

[9]徐灼.新常态下不同货币政策对通货膨胀预期的影响[J].统计与决策，2016,（9）.

[10]朱宗元，王秋霞.货币供给波动与流通速度变动关系的实证分析[J].统计与决策，2016,（10）.

[11]刘静一.参数不确定对最优货币供应机制的影响分析[J].金融论坛，2016,（2）.

F820.2

A

1002-6487（2017）20-0157-04

国家社会科学基金资助项目（15BJL113）；教育部人文社会科学重点研究基地重大项目（11JJD790018）

刘顺飞（1976—），男，四川营山人，博士研究生，研究方向：金融与保险管理。

谢圣远（1967—），男，湖南辰溪人，教授，博士生导师，研究方向：风险评估与管理。

(责任编辑/刘柳青)