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1、 论货币供应量作为我国货币政策中介目标的有效性.一、引言 货币政策中介目标的选择没有统一的模式。20世纪80年代以后，金融创新使货币供应量的概念变得模糊，许多国家选择利率作货币政策中介目标。1996年中国人民银行把货币供应量作为我国货币政策的中介目标。以货币供应量作为货币政策中介目标，一是可测性强，二是可控性强，三是与最终目标的相关性高。自1996年中国人民银行把货币供应量作为我国货币政策中介目标以来，货币供应量与宏观经济的总体关联度在增强，我国经济稳定较快增长。 但部分学者不这样看，他们认为货币供应量
2、已不适宜作为我国货币政策中介目标，而应以其他金融变量作为中介目标。其理由，一是认为基础货币投放难以控制和货币乘数不稳定，从而货币供应量的可控性较差并且下降。二是说我国货币流通速度下降，短期货币需求函数不稳定，货币量与物价和产出的相关性被削弱，因而货币供应量已不适合作为货币政策的中介目标123。 本文通过对1996年以来我国货币供应量的可控性与相关性进行分析，以期证明货币供应量作为货币政策中介目标的有效性。 二、我国货币供应量与经济增长之间的相关性分析 (一
3、)货币供应量相关性的理论分析货币政策有无真实效应(是否影响产量和就业)，取决于总供给曲线的形状。古典理论认为总供给曲线是垂直的，无论总需求怎样变化， 产出水平都不会发生移动，因此货币是中性的。凯恩斯把总供给曲线看成是水平的，实行扩张性财政、货币政策使就业和产量增加，但不影响价格水平。垂直的和水平的总供给曲线是两种极端情形，正常的总供给曲线是一条向上倾斜的曲线。因改革开放带来经济持续高增长，到20世纪末我国商品供求状况转变成了买方市场；加上亚洲金融危机的影响，我国20世纪末出现了有效需求不足、物价持续下降、经济增长减缓的局面。在金融方面，防范和化解金融风险成为头等大事，商业银行对信贷工作提出了贷
4、款质量终身负责制和新增贷款不良比率为零的指标要求，贷款更谨慎了。这意味着总需求曲线向左平移，总供给曲线的斜率下降。从总供给方面来看，由于体制改革、技术进步导致企业效率提高、成本下降、产品价格水平下降。这意味着总供给曲线向右平移，总供给曲线的斜率进一步下降。这样就使我国经济远离充分就业水平(或潜在产出水平)，而接近凯恩斯总供给曲线的情形。在此种形势下，扩张总需求(实行扩张性财政、货币政策)，会使产出增加而对物价水平影响不大。因此，在经济总体供大于求、货币币值相对稳定的情况下，以货币供应量为中介目标的货币政策有能力实现促进经济增长的目标。 (二)货币供
5、应量相关性的实证分析 1.变量、数据来源和模型的说明 本文的实证分析使用了四个季度时间序列：利用变量LCPI表示CPI定基比指数的对数时间序列；利用变量LGDP表示实际GDP的对数时间序列；利用变量LM1表示狭义货币供应量M,1的对数时间序列；利用变量LM2表示广义货币供应量M,2的对数时间序列。 我国没有公布CPI定基比指数，本文用我国公布的CPI月环比指数构造月定基比指数(以1995年12月为基期)，再把每季度三个月的消费物价月定基比指数用几何平均的方法
6、计算出CPI季度定基比指数。对季度GDP实际值，用GDP名义值除以CPI的季度定基比指数得到。对货币供应量M,1和M,2，使用公布的季末名义值。作计量分析时，各变量数据均经过X-11方法消除季节因素后再取常用对数值。本文使用的数据来源于中国经济景气月报和中国人民银行统计季报各期。数据范围为1996年一季度到2005年三季度，总计39个样本点。 对货币供应量与物价、产出的相关关系，应从整体上考查，片面地研究这三者中的两两关系不能说明三者关系的稳定性问题。本文的实证研究采用协整检验(用VAR模型)、VEC(向量误差校正)模型和方差分解方法。VAR模型的
7、滞后阶数由AIC准则和SC准则确定，用LR(最大似然比)检验进行取舍。建立VAR模型后，本文采用了方差分解方法来分析其动态特征。 2.实证分析与结果 (1)时间序列平稳性检验。为避免误回归的发生，本文采用最为常用的ADF检验。利用Eviews软件计算，得到各变量的单位根检验结果(见表1)。 表1的单位根检验结果表明，除LM1外，其他变量的一阶差分项都在1%的显著性水平下通过单位根检验。检验表明LM1的平稳性较差
8、，不能与LCPI、LGDP一起建模。 (2)协整关系检验和VEC模型。要判断变量之间是否存在长期稳定关系，必须对变量之间的关系进行协整检验。利用软件Eviews3.1，在选择滞后一阶后可确定VAR模型，应用Johansen的最大似然比(LR)法得到协整检验结果(见表2)。 协整检验的结果表明，LM2与LCPI、LGDP之间存在唯一的协整关系，即它们之间存在稳定的长期均衡关系。其协整方程为： 该方程表明，在LM2
9、与LCPI、LGDP的长期均衡关系中，LM2的乘数为0.492，而LGDP的乘数为0.921，也就是说LM2与LCPI负相关，而与LGDP正相关。获得协整关系后，可以将VAR模型转换为VEC(向量误差校正)模型： 在VEC模型中，协整关系对各变量的增长起到了反向修正作用，即当它们增长超出均衡约束(即,t0)时，其误差修正作用降低当前水平，使它们的增长具有一定的稳定性。 VEC模型中变量的弹性系数各异，LCPI的弹性系数只有-0.006，LGDP的为-0.9
10、98，而LM2的则有-0.226。这反映了协整关系对各变量的影响程度不同，它对LM2影响较大而对LCPI的影响很小。再看上期LM2对本期各变量的影响，LCPI的弹性系数为-0.0275，而LGDP的则有0.442，这说明上期LM2对LCPI起反向修正作用(但很弱)，而对LGDP起着很大的促进作用。对LCPI影响最大的是上期的LCPI，说明LCPI变化有较强的传递性，表现出很强的适应性预期特1征，同时上期的LGDP对LCPI有比较明显的正效应。上期的LGDP对本期LGDP和LM2的弹性系数都为负，分别为-0.691和-0.063，这表明一旦经济开始有过热的趋势就存在一种力量使经济降温使货币供应量
11、减少。 (3)方差分解分析。方差分解方法用于研究VAR模型的动态特征，其主要思想是把系统中每个内生变量(共m个)的波动(k步预测均方误差)按其成因分解为与各方程信息相关联的m个组成部分，从而了解各信息对模型内生变量的相对重要性4(P143185)。本文分别对LCPI和LGDP的预测误差依各种冲击进行分解(在此设定方程顺序仍为LM2，LGDP，LCPI)，分解结果见表3、表4。 从表3可以看出，LGDP的波动主要源自LGDP自身的冲击，无论是短期还是长期，L
12、GDP自身的冲击解释LGDP变动的70%左右；另外LGDP的波动也有相当大的部分由LM2变化来解释(短期为15%左右，长期则有25左右)。再从表4来看，LCPI的波动主要来自LCPI和LGDP两方面的冲击，短期(一年内)而言LCPI本身冲击解释LCPI波动的大部分，但长期来说LCPI的变动更多地来自于LGDP的冲击；而LM2的冲击对其波动的解释程度无论是长期还是短期都很小(几乎可以忽略)。 3.实证分析结果提供的启示 通过对广义货币供应量M,2与物价、产出关系的分析，产生了令人迷惑的结果： M,2对物价
13、只产生微弱影响且M,2与物价负相关；M,2与产出正相关，对产出有很强的促进作用；上期的产出变动对本期的产出及M,2的变化有反向修正作用。为什么会出现这种情况呢？ 如果我们联系1996年以来我国的宏观调控实际，就可以发现其背后的理论依据和现实根源。 (1)上文的协整方程、VEC模型和方差分解分析都表明M,2与产出正相关，对产出有很强的促进作用。上期LM2对本期的LGDP的影响明显，其弹性系数为0.44，这说明上期LM2对LGDP起着很大的促进作用。LGDP的波动有相当大的部分由LM2变化来解释(短期为15%左右，长期则有25左右)。从M,2对产出具有
14、很强的促进作用来看，货币供应量与最终目标之间存在着较强的相关性。因此，就相关性而言，货币供应量作为我国货币政策的中介目标是有效的。 (2)上文的协整方程和VEC模型都表明M,2与物价微弱负相关。这与传统理论似乎不一致。著名的费雪交易方程式假设货币流通速度V为常数并且货币量M对实际产出没有效应，因此货币供应量的变化就体现在物价上而不影响产出。但是费雪方程式的这两个假设在我国不成立。上文已论述我国M,2对产出有促进作用。我国货币流通速度也不是常数，而是下降的， 1978年是3.1，1996年是0.96，到2004年则只有0.54。有人认为流通速度V是价
15、格指数和实际GDP等变量的函数5(P194208)。另外，M,2中的准货币不是用于消费和投资的，不形成对商品和劳务的需求，因而准货币与物价负相关。如果M,2的增长主要由准货币的增长引起，物价与M,2就是负相关的。19962005年间，我国M,1占M,2的比重有下降的趋势，1996年第一、二、三、四季度该比例分别为0.371、0.361、0.366、0.375，1999年各季度分别为0.351、0.349、0.364、0.382，2005年前三季度分别为0.358、0.358、0.351，这表明准货币比M,1增长得快。 CPI的波动还值得继续讨论。上文的VEC模型和方差分解分析表明，上期的LGDP对LCPI有比较明显的正效应；LCPI的波动主要来自LCPI和LGDP两方面的冲击，短期(一年内)而言LCPI本身冲击解释LCPI波动的大部分，但长期来说LCPI的变动更多地来自于LGDP的冲击；而LM2冲击对LCPI波动的解释程度无论是长期还是短期都很小(几乎可以忽略)。这就说明，广义货币供应量M,2与CPI之间没有明显的直接关系。 再看看实际情况：1996年初M,2为60 750.5亿元，到2005年一季度M,2达到264 588.9亿元，是1996年初的4.4倍。以1995年底为基数
