金融危机后我国货币供给量与经济增长、通货膨胀关系实证研究

内容摘要：金融危机后，作为我国货币政策重要的中介目标，货币供给量增长迅速。本文通过对2008年后广义货币供给量、国内生产总值等相关数据的实证分析，认为我国在金融危机后货币政策主要通过投资、消费促进经济增长，同时也引发了一定程度的通货膨胀。本文实证分析在研究角度、数据搜集、方法处理上相较于以前的研究都有所改进。

关键词：货币供给量 通货膨胀 经济增长 投资 消费

问题的提出

货币供给量是各国货币部门在其货币政策中时常采用的一个中介目标，通过货币传导机制对整个宏观经济环境和市场资源进行疏导和调配。2008年后，为应对由美国次贷危机引发的全球性金融危机对我国经济所造成的影响，中国人民银行施行了较为宽松的货币政策。以广义货币供给量M2为例，金融危机后，由2008年1月的417846.17亿演变为2013年9月的1077379.16亿。不到六年的时间，增长了157.84%，相较于世界上其他经济体量相似的国家：美国、英国、日本，按汇率计，是美国的1.5倍、英国的4.9倍、日本的1.7倍，而相较于其他经济发展水平相似的发展中国家，更是相差甚远；我国同期GDP同比增长率一直稳定在8%左右的高增长水平；同期CPI累计增长率较大（详见图1：M2、GDP同比增长率、CPI累计增长率）。这一时期内货币政策更多关注于经济增长而非稳定币值。由宏观经济理论和货币理论观点，货币政策的最终目标之间存在一种内生性矛盾：即经济增长与充分就业必然是以牺牲物价稳定为代价的。再者，经济增长是货币传导机制里的最终目标，货币供给量实际上是从多个方面对最终目标进行影响，如：投资、消费、出口等。而仅仅以描述统计方法和粗略的横纵向比较为依据来分析和研究我国货币供给量与经济增长、通货膨胀的关系，是不具有科学性和说服力的。在此基础上还需做更加精确的实证研究。

相关文献综述

在研究货币供给量与经济增长、通货膨胀之间关系的国内文献中，大部分研究者会选择一个问题进行研究，但并没有统一的认识与结论。就笔者所参考2000年以来的近三十篇相关文献，多数研究者将货币供给量与通货膨胀之间的关系作为研究对象，如朱慧明、张钰（2005），杨奇志、朱胜男（2012）等。将货币供给量与经济增长之间的关系作为研究对象的研究者相对较少，如杨建明（2003）。而对于货币供给量具体通过怎样的方式去影响经济增长这一问题，相关文献没有做出合理规范的解释说明。

在研究问题的角度上也存在一定偏差，一部分研究者关注于货币需求方程的建立与说明，如王少平、李子奈（2004），谢仍明、马亚西（2012）的研究。一部分研究者关注于通货膨胀是否是一种货币现象，经济增长是否与货币供给量存在联系，如杨建明（2003），朱慧明、张钰（2005），马雪彬、朱东洋（2010）的研究。在问题研究的过程中，研究者的方法大体一致，构建误差修正模型和进行格兰杰因果关系检验等成为主要研究手段。

笔者在进行相关文献综述时发现：在研究方法大体一致的情况下，不同时期的实证分析往往得到有差异甚至对立的结论。例如：王少平、李子奈（2004）选取1976年至2002年的数据，运用协整关系检验和短期因果关系检验得出：我国货币需求的长期稳定性依赖于时间趋势，货币政策的目标变量应为M1。而谢仍明、马亚西（2012）运用2000年第一季度至2008第三季度的数据，在经过单位根检验、协整关系检验后，对M2、M1、M0分别进行了估计，建立对应的货币需求函数表明：M2、M0的需求方程存在较为明显的协整关系，M1的需求方程协整关系不强。但M2短期需求方程不稳定，M0适宜作为货币政策的中介目标。由此可见，对不同时期的货币供给量与经济增长、通货膨胀的实证研究是有必要的。考虑到样本量不足等其他因素，大多数研究者都选用金融危机前的数据，有关金融危机后货币供给量与经济增长、通货膨胀的实证研究较少。就笔者看来，对金融危机后的货币供给量与经济增长，通货膨胀的研究从理论和实践的角度都是有意义的。

理论模型与研究思路

格兰杰因果关系检验可以从统计意义上验证两个变量间的因果关系，为理论与实际中因果关系判断提供重要的参考依据。本次实证分析选择其作为探究货币供给量与经济增长、通货膨胀关系的主要计量经济方法。格兰杰因果关系检验假设对于两个变量X与Y中每一变量预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归：

（1）

（2）

其中白噪音μ1t 和μ2t 不相关。

若存在由X到Y的单向因果关系，则（1）式中滞后的Y的系数估计值在统计上整体的显著为零（即），同时（2）式中滞后的X的系数估计值在统计上整体的显著不为零（即），称X是引起Y变化的原因；若存在由Y到X的单向因果关系，则（2）式中滞后的X的系数估计值在统计上整体的显著为零（即），同时（1）式中滞后的Y的系数估计值在统计上整体的显著不为零（即），称Y是引起X变化的原因；若X和Y互为因果关系，则（1）式中滞后的Y的系数估计值在统计上整体的显著不为零（即），同时（2）式中滞后的X的系数估计值在统计上整体的显著不为零（即），称X和Y间存在双向因果关系；若X和Y间不存在因果关系，则（1）式中滞后的Y的系数估计值在统计上整体的显著为零（即），同时（2）式中滞后的X的系数估计值在统计上整体的显著为零（即），称X和Y间不存在因果关系。

格兰杰因果关系检验是通过受约束的F检验完成的。（1）式假定当前X与Y自身以及X的过去值有关，而（2）式对Y也进行了类似假定。对（1）式而言，其原假设H0 ：δ1=δ2=…=δi=0。对（2）式而言，其原假设H0 ：α1=α2=…=αi=0。针对各式中变量参数整体为零的原假设，分别作包含与不包含变量的回归，根据回归所得的残差平方和计算F统计量，比较F分布相应临界值，拒绝或接受原假设。

基于菲利普斯曲线和相关货币理论中货币政策最终目标内生性矛盾的启发，笔者并未将研究角度局限于仅研究货币供给量与经济增长或者货币供给量与通货膨胀单方面关系而是同时考察货币供给量与两者的关系。一方面考虑到我国货币传导机制对经济增长存在滞后期的影响，笔者采用2008年第一季度到2013年第三季度GDP与M2季度数据来考察货币供给量与经济增长的关系，在此基础上，由于经济增长并非直接受到货币供给量的影响，而是受其间接调控，笔者着重考察货币供给量通过怎样方式影响经济增长这一问题，进一步检验货币供给量增长率与消费、出口、投资三者增长率间的因果关系。另一方面采用2008年1月到2013年9月CPI与M2月度数据来考察货币供给量与通货膨胀的关系。结合以前研究者的较为成熟相关成果和结论，对原始数据进行必要的筛选、处理和调整，通过平稳性检验和协整关系检验、格兰杰因果关系检验等计量经济方法来验证和说明金融危机后中国人民银行所应用的货币政策究竟对我国近期的经济增长、通货膨胀是否产生了影响，怎样产生影响。得出实证分析结论并同时提出后续应该关注的一些问题。

实证分析

（一）数据的筛选与调整

在实证分析中，模型需要涵盖研究所有变量的相关信息，所以表征量的取舍尤为重要。GDP（国内生产总值）是指一定时期内一个国家或地区生产的全部最终产品和劳务的价值，也是衡量这个国家或地区经济运行的最佳指标，普遍地用来表征一个国家或地区经济增长状况。通货膨胀通常由CPI（居民消费价格指数）和RPI（零售物价指数）两种衡量指标进行衡量。在指标编制的原理与方法上，RPI并未将服务价格包括在内，就我国第三产业的生产总值已占国内生产总值的46.09%的经济现实，CPI更能全面衡量我国通货膨胀表现。货币供给量的表征量选取M2（广义货币供给量），M2不仅包括流通中的现金和活期存款，还包括定期存款，能充分反映我国经济运行中的货币总量。同样近年来的相关研究与文献表明：M2相对于M0（流通中的现金量）、M1（狭义货币供给量）等货币供给量衡量指标而言，更具有外生性。同时随着我国的信贷规模扩大，M2更能满足货币数量论的要求。

在研究货币供给量通过何种方式影响经济增长的问题时，需要能代表投资、消费、出口的表征量。固定资产投资包括基本建设、更新改造、房地产开发投资、其他固定资产投资四个部分，是投资量主要组成部分，固定资产同比增长率是反映和衡量一个国家或地区投资量增长的主要指标。鉴于我国经济现状，城镇居民消费水平同比增长率能充分代表我国消费水平的增长情况，相关文献也提供了理论依据。而进出口增长率是国内研究出口相关问题最具有代表性也最常用的表征量。本次实证分析采用的数据时间范围是2008年1月至2013年9月，与以往实证分析的数据选取不同，将金融危机后一段时期内相关研究对象的表征量独立考察，更加准确。本文应用计量经济学软件Eviews 6.0来进行实证分析。

根据选取原始数据的性质，在进行平稳性检验之前，使用X12方法对含季节因素的变量序列进行季节调整，剔除季节因素的影响。同时为消除异方差，在进行了季节调整的情况下，对需要调整的序列进行对数化处理，分别得到以下7个时间序列：M2季、GDP季、M2月、CPI月、G1、G2、G3（M2月、M2季表示M2经过季节调整后对数化的月度、季度数据；G1为进出口同比增长率（月度），G2为固定资产同比增长率（月度），G3为城镇居民人均消费同比增长率（季度））。

（二）平稳性检验

涉及时间序列数据的回归分析背后存在隐含假定：即这些数据是平稳的。如果将非平稳的时间序列数据进行回归分析，往往会造成变量间本来不存在实际意义的关系而回归结果却得出有意义关系的“伪回归现象”。平稳性的检验大体可分为两种：依据自相关函数的检验、单位根检验。本文采用应用最为广泛的ADF法进行单位根检验。表1、表2、表3为检验结果。

ADF检验结果表明，表1中：M2季序列为非平稳序列，其一阶差分在5%显著性水平下拒绝原假设，为平稳序列，即M2季～I（1），d M2季～I（0）。GDP季序列为非平稳序列，其一阶差分在5%显著性水平下接受原假设，在10%显著性水平下拒绝原假设，综合P值检验与样本量较小的因素，认为其一阶差分序列为平稳序列，即GDP季～I （1），d GDP季～I（0）。表2中：M2月序列为非平稳序列，其一阶差分在1%的显著性水平下拒绝原假设，为平稳序列，即M2月～I（1），d M2月～I（0）。CPI月序列为非平稳序列，其一阶差分在1%显著性水平下拒绝原假设，为平稳序列，即CPI月～I（1），d CPI月～I（0）。表3中：G1为非平稳序列，其一阶差分序列在1%的显著性水平下拒绝原假设，均为平稳序列，即G1～I（1），d G1～I（0）。G2、G3在10%的显著性水平下拒绝原假设，均为平稳序列，即G2～I（0）、G3～I（0）。

值得说明的是，从经济学意义考虑，d M2月、d M2季作为M2月、M2季的差分序列分别表示M2的月度、季度增长率。检验G1、G2、G3与d M2月、d M2季之间的因果关系可以进一步解释货币供给量增长与出口增长、投资增长、消费增长间是否存在因果关系。而G1作为非平稳序列不具备与d M2月进行格兰杰因果关系检验的基本条件。在计量经济学中，如果两个变量是平稳的，即都是I（0），则可以直接进行格兰杰因果关系检验，如果两个是非平稳的I（1），要先检验是否存在协整关系，若有协整关系，可进行格兰杰因果关系检验。

（三）协整关系检验

就实证分析的经验来看，大多数经济变量都是非平稳的，由这些非平稳的经济变量所构成经典回归模型不具有统计意义，而实际经济活动和经济理论都指出某些经济变量间确实存在着长期均衡关系。利用协整关系检验，可以检验并构造出多个非平稳经济变量间的某种平稳线性组合。本次实证分析需要对两个非平稳时间序列进行协整关系检验，故采用由Granger与Engle于二十世纪八十年代提出的E-G两步法。

首先，将GDP季、CPI月作为被解释变量，M2季、M2月作为解释变量进行回归，得到回归方程如下：

（3）

（4）

由检验结果可知（3）、（4）式各解释变量的T统计量高度显著，调整后可决系数表明拟合程度优良，F统计量显著，用OLS法估计的回归模型合理。随后，对上述两个回归合理模型所生成的残差序列e1、e2进行平稳性检验。表4为检验结果。

检验结果表明在5%的显著性水平下，残差序列e1、e2均为平稳序列，即经济增长（GDP季）与货币供给量（M2季）、通货膨胀（CPI月）与货币供给量（M2月）存在协整关系，它们的长期均衡关系方程为（3）、（4）。值得注意的是，以上的两个长期均衡关系方程仅仅能表示两个变量间的依存关系，而并非具有统计意义上的因果关系，下文将助格兰杰因果关系检验来进一步研究变量间是否存在因果关系。

（四）格兰杰因果关系检验

由计量经济学理论，两个平稳的时间序列数据之间或非平稳但存在协整关系的时间序列数据之间可以通过格兰杰因果关系检验更深入探究两者关系，但在进行格兰杰因果关系检验之前，需要对格兰杰检验的最优滞后期进行确定，在此之前的大多数实证分析主观地看重货币供给对经济增长、通货膨胀的短期影响，在格兰杰因果关系检验中人为地设定最优滞后期而得到不具有可信度的结果。而格兰杰因果关系检验的最佳滞后期，是需要根据进行因果关系检验的变量构成的内生模型以及多种信息准则权衡确定的。

笔者首先构建四组双变量的VAR模型，随后在VAR模型的输出结果中计算各个滞后期的各种信息值，再根据SC、AIC信息准则找出最优滞后期。得到本次实证分析的最优滞后期并进行格兰杰因果关系检验。表5为最优滞后期判断结果，表6为格兰杰因果关系检验结果。

根据信息原则的重要性，样本量与估计参数量等因素综合分析，由表5得出最佳滞后期分别为：1、1、2、1。

由表6可知，在5%的显著性水平下，M2季是GDP季的格兰杰原因，拒绝原假设；GDP季不是M2季的格兰杰原因，接受原假设。d M2月是G2的格兰杰原因，拒绝原假设；G2不是d M2月的格兰杰原因，接受原假设。d M2季是G3的格兰杰原因，拒绝原假设；G3不是d M2季的格兰杰原因，接受原假设。在7%的显著性水平下，M2月是CPI月的格兰杰原因，拒绝原假设；CPI月不是M2月的格兰杰原因，接受原假设。

结论与展望

从整体的角度出发，金融危机后我国货币供给量与经济增长具有稳定的长期关系。金融危机后的货币供给量是这一时期经济增长统计意义上的格兰杰原因，即货币政策对经济增长产生了影响。然而经济增长却不是货币供给量统计意义上的格兰杰原因。理论上是符合宏观经济学与金融学有关货币传导机制与中央银行货币政策的主流观点；同样印证了实践中我国的“四万亿”宏观经济政策在金融危机后一定时期内对经济增长所起到的积极作用。

货币供给量增长与投资、出口、消费增长率表征量的实证结果表明，货币供给量增长是投资增长、消费增长统计意义上的格兰杰原因，而投资增长、消费增长并非是货币供给量统计意义上的格兰杰原因。出口增长与货币供给量增长不满足构成协整关系的条件，即不存在长期均衡关系。说明我国货币供给量通过投资、消费方面达到货币政策的最终目标之一，即促进经济增长。截至2013年前三季度，我国固定资产投资已达309207.6亿元，而我国2013前三季度GDP为386762亿元，固定资产投资占国民生产总值的占比高达79.95%。结合实证分析结论，笔者认为，投资成为货币供给量促进经济增长最重要的依托手段，然而这种靠主要投资带动的国民经济结构是否健康值得思考。

同样，金融危机后我国货币供给量与通货膨胀也具有稳定的长期关系。金融危机后的货币供给量是这一时期通货膨胀统计意义上的格兰杰原因，即通货膨胀是一种货币现象。而通货膨胀却不是货币供给量统计意义上的格兰杰原因。研究结果表明货币供给量是我国短期内通货膨胀现象的一个原因。同时回答了笔者在实证分析之前提出的问题，即货币政策的最终目标之间存在一种内生性矛盾：经济增长与充分就业必然是以牺牲物价稳定为代价的。

本次实证分析说明我国以货币供给量作为中介目标的货币传导机制是有效的，货币供给量的增加支持了我国在金融危机后一段时期内的经济增长与发展。并且从货币传导机制的有效性也侧面证实我国所进行的金融体制改革和市场经济体制改革已经逐步完善和同步。值得注意的是，我们不能单方面地追求经济增长而忽视物价的变动，因此对由货币供给量引起的通货膨胀需予以关注。近期，不论是美联储退出QE的方案，还是我国政府“盘活存量”的宏观经济思路也都意识到靠货币供给量拉动的经济增长是中央银行特殊时期的非常对策。经济增长在于技术的革新、生产力的发展、资本健康而自由地流动以及经济体系中的合理结构，而过多的货币供给量不仅容易导致经济结构出现失衡的问题，还可能使通货膨胀现象进一步恶化。

实证分析过程中也启发了笔者需要继续研究与考察的相关问题。本次实证分析更多关注货币作为交易媒介这一功能，而货币的资产功能在近年我国经济活动中所占的分量不可忽略，究竟有多少货币流入了实体部门，又有多少货币流入了证券、房地产等资产市场有待继续研究。另外，实证分析后期笔者同时也查阅了我国利率水平的变化趋势，按照经济学一般性理论观点，当货币供给激增时，资本价格（即利率水平）会降低，然而我国却出现了融资困难这样的“异常现象”，比较社会融资规模增长率与GDP的增长率不难发现我国可能存在货币空转的现象，那么衡量货币供给对实际的经济增长程度的具体影响同样值得思考。

参考文献：

1.王少平，李子奈.我国货币需求的协整分析及其货币政策建议.经济研究，2004（7）

2.谢仍明，马亚西.货币需求的长期与短期均衡关系：基于金融危机前的数据.金融评论，2012（4）

3.杨建明.我国货币供给量对产出、物价预测能力的实证研究.南开经济研究，2003（1）

4.朱慧明，张钰.基于ECM模型的货币供给量与通货膨胀关系的研究.管理科学，2005（10）

5.马雪彬，朱东洋.中国货币供给量与通货膨胀的VAR模型实证分析.长安大学学报，2010（9）

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7.杨奇志，朱胜男.货币供给量与通货膨胀的关系研究.商业时代，2012（33）

8.刘巍.计量经济学软件：Eviews操作简明教程.暨南大学出版社，2009

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