貨幣供應增長率與通貨膨脹之間動態關系的實證研究

摘要:中國實施寬松的貨幣政策，貨幣供應量增幅快速回升，流動性加大，市場的通漲預期不斷高漲。故系統研究貨幣供應量、銀行信貸與通貨膨脹之間的動態關系，可為衡量貨幣政策有效性提供些依據。通過構建向量自回歸模型，分析貨幣供應、金融機構貸款和通貨膨脹之間的動態關系。

關鍵詞:貨幣供應量;通貨膨脹;VAR模型;脈沖響應函數

中圖分類號:F820.5文獻標志碼:A文章編號:1673-291X(2010)31-0082-02

引言

全球金融危機爆發以來，各國紛紛采取積極的財政貨幣政策、尤其是采取量化寬松的貨幣政策來刺激經濟增長。寬松的貨幣政策向市場釋放了大量的流動性，資產價格高漲，進而形成資產泡沫。一般來說，資產價格高漲會導致通貨膨脹。中國人民銀行也采取了降低存款準備金，貸款利率和放松銀行信貸審核要求等措施向金融市場釋放了大量的流動性，資產價格在短期內迅速膨脹，樓市股市價格都出現了嚴重的泡沫。2010年5月中國CPI同比上漲3.1%，通貨膨脹已經抬頭，截至2010年5月末，廣義貨幣(M2)余額66.34萬億元，同比增長21%，狹義貨幣供應量(M1) 余額23.65萬億元，同比增29.9%，增幅比上月末高6.41個百分點。隨著貨幣供應加快，市場流動性趨于增強，市場的通漲預期不斷高漲。

一、國內關于貨幣供應與通貨膨脹關系的研究綜述

由于通貨膨脹對經濟運行的重要性，國內學者便對貨幣供應與通貨膨脹間的關系進行了廣泛的驗證。劉金全、張文剛、劉兆波(2004)認為，貨幣供給增長率與通貨膨脹率之間不僅存在長期均衡關系，也存在短期誤差修正機制，這說明中國的貨幣政策具有最終影響價格水平的能力，但由于受到需求沖擊和貨幣沖擊的雙重影響，貨幣供給增長率與通貨膨脹率之間的短期波動帶來了兩者之間的顯著偏離。朱慧明、張玨(2005)采用協整和誤差修正分析技術，考察1994年第一季度至2004年第四季度間中國的貨幣供給量增長與通貨膨脹率之間的關系，結果表明不同層次貨幣供給量增長率與通貨膨脹率之間都存在協整關系，M2的增長率對通貨膨脹率的解釋能力最強。孫韋、鄭中華(2010)通過實證研究發現，當期的價格水平和前一期GDP的增長率是正相關，貨幣供應量的增加會引起下一年度物價水平的上升。調節貨幣供應量，保持適當的流動性是非常重要的。

由此可見，不同的研究報告得到的結論并不一致，原因主要是數據和方法的不同。本文擬研究貨幣供應、金融機構貸款和通貨膨脹之間的動態關系。基于上述考慮，本文利用1995—2008年的月度數據進行分析，包括狹義貨幣M1、金融機構月末貸款余額和能全面反映中國物價水平的居民消費價格指數(CPI)。狹義貨幣M1和金融機構月末貸款余額的單位為億元。構造由貨幣供應、金融機構貸款和通貨膨脹構成的三變量VAR模型。向量自回歸模型(VAR)是基于數據的統計性質建立模型，把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，常來預測相互聯系的時間序列系統及分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊，從而解釋各經濟沖擊對經濟變量形成的影響。

二、數據的處理與檢驗

(一)數據的處理

本文擬采用月度環比數據，用RCPI表示居民消費價格上漲率，它在數量上等于CPI月度環比數據減去100。基于CPI采用月度環比數據，貨幣供應和貸款則要采用月度增量數據。用M1表示狹義貨幣的月度增量，它在數量上等于本期月末余額減去上期月末余額。用L表示金融機構月末貸款余額的增量，它在數量上也等于本期月末余額減去上期月末余額。是用Eviews5.0軟件中提供的X12方法對數據進行季節調整。相應地，生成三個序列新序列，分別以RCPI_TC、M1_TC和L_TC表示。

(二)時間序列的單位根檢驗

計量模型中使用不平穩的時間序列會造成偽回歸問題，在做模型分析之前，應當對各時間序列進行單位根檢驗。本文采用ADF方法來進行單位根檢驗。對于RCPI_TC、M1_TC和L_TC這三個時間序列，依據AIC準則確滯后階數。經檢驗檢驗RCPI_TC是平穩的，而M1_TC和L_TC這兩個序列則是不平穩的，我們不能拒絕存在單位根假設。接下來對M1_TC和L_TC這兩個時間序列的一階差分進行單位根檢驗。分別用DM1_TC和DL_TC表示其一階差分序列。同樣依據AIC準則確定滯后階數。檢驗結果(見表1)。

從上表1可以看出，M1_TC和L_TC一階差分序列在5%的顯著性水平下都是平穩的;他們都服從I(1)過程。符合協整檢驗的條件。

(三)協整關系檢驗

協整檢驗主要是用模型來描述變量間直接動態的、長期的關系。主要方法有:EG兩步法、Johansen檢驗法。前文已經檢驗出RCPI_TC是平穩序列，M1_TC和L_TC的一階差分也是平穩序列，采用Johansen的方法進行檢驗，確定滯后階數為3。檢驗結果(見表2)。

依據表2可知，三個序列之間存在兩個以上的長期協整關系。

(四)Granger因果關系檢驗

三個序列之間存在長期的均衡關系，但是這種均衡關系是否構成因果關系及因果關系的方向如何尚需要進一步驗證。采用Granger和Sims的因果關系檢驗法來進行分析。我們利用Eviews5.0對原始序列進行Granger因果關系檢驗，確定滯后階數為3。根據檢驗結果可初步判斷，在10%的顯著性水平下，CPI的變動與M1月增量的變化之間互為Granger原因;金融機構貸款月增量的變化與M1月增量的變化之間也是互為Granger原因;CPI的變動是金融機構貸款月增量變化的Granger原因，但金融機構貸款月增量的變化卻不是CPI變動的Granger原因。

三、VAR模型的估計和脈沖響應函數

(一)VAR模型的估計

利用RCPI_TC序列、M1_TC和L_TC的一階差分序列，構建三變量VAR模型，利用Eviews5.0對VAR模型進行估計，依據AIC準則將滯后階數確定為3，根據估計結果:第一，RCPI_TC的滯后一、二、三期對自身均具有顯著的正向影響，其系數的估計值分別約為2.860、-2.795、0.933。這說明當月CPI變動環比提高1個百分點，會使未來第一個月CPI變動環比提高約2.860個百分點，使未來第二個月CPI變動環比下降約2.795個百分點，使未來第三個月CPI變動環比提高約0.933個百分點。第二，DM1_TC的滯后1期和3期也對RCPI_TC具有正向影響，但影響不明顯，其系數的估計值非常小。DM1_TC的滯后2期對RCPI_TC也具有負向影響，影響也不明顯，系數的估計值也非常小;雖然系數估計值都非常小，但不等于說DM1_TC對RCPI_TC沒有影響。第三，DL_TC(-1)、DL_TC(-2)、DL_TC(-3)的系數估計值在5%的顯著性水平下，均沒有通過t檢驗，可以認為DL_TC對RCPI_TC沒有影響。模型的系數估計結果與前面所做的Granger因果檢驗比較吻合。

(二)脈沖響應函數

脈沖響應函數是用來衡量來自隨機擾動項的一個標準差沖擊對內生變量當前和未來值得影響的變動軌跡，能夠直觀的刻畫出變量之間的動態交互作用即效應依據上述建立的VAR模型，繪制脈沖響應圖。

根據上圖分析:在本期給通貨膨脹增長率一個正沖擊后，其自身立刻有反應，通貨膨脹增長率不斷升高，影響隨著時間的增加而加大，這可能與人們的通脹預期有關。當經濟中大多數人都預期到同樣的通貨膨脹，這種對通貨膨脹的預期就會變成現實。即使通貨膨脹的初始原因消失了，通貨膨脹也可以自行持續下去。從RCPI_TC對DM1_TC沖擊的響應圖來看，當DM1_TC沖擊發生后，第二年RCPI_TC出現正向反應，一路走高，持續期越長，影響越明顯。從RCPI_TC對DL_TC沖擊的響應圖來看，當在本期給DL_TC一個正沖擊后會對RCPI_TC帶來負面影響，這種影響非常小，且呈上升趨勢，在第8期達到最大，從第9期開始下降。

結論和政策建議

1.從長期看，狹義貨幣月度增量、金融機構貸款增量、CPI之間存在協整關系，貨幣供給的變化最終體現在價格水平上。

2.從Granger檢驗來看，狹義貨幣月度增量變化是CPI變動的原因，金融機構貸款增量變化不是CPI變動的原因。這說明中國CPI對金融機構貸款變動的敏感度不夠，這可能中國CPI并沒有把房地產價格計算在內有關。

3.由于對通脹的預期，CPI對自身的沖擊最為敏感，其影響持續的時間較長，且隨著持續期的延長，其影響也越來越明顯。因此降低通貨膨脹預期，增加貯藏貨幣的持有收益，提高利率，減少貯藏貨幣向交易貨幣的彈性溢出，這是控制通貨膨脹最直接的方法。

當月貸款增量的變化對CPI的變化有非常小的負向影響。步妍、李曉明(2009)從銀行信貸的角度，分析認為，由于生產領域的產能積壓，房地產領域的長期投資擴張以及股票市場的價值回歸三方面的因素，最終造成大量貨幣在生產領域及房地產領域的沉積，同時部分貨幣被房地產市場及股票市場的投資及投機交易吸收，從而使得銀行信貸資金不斷沉積，最終導致中國信貸供給與通貨膨脹存在細微的負相影響。

4.通貨膨脹短期內會使狹義貨幣供給擴張，這可能與人們對交易性貨幣需求增加有關。從長期來看，通貨膨脹會使得貨幣供應收縮，這可能是通過中央銀行的反通貨膨脹政策來發揮作用;金融機構貸款的增加會使得狹義貨幣供應擴張，這可能是由于金融機構大規模進行信貸投放，迫使中央銀行不得不增加貨幣供應。短期內，狹義貨幣供應增加會推動金融機構貸款規模的擴張，在長期來看，貨幣供應增量的正向變化會使金融機構貸款變化出現負向反應，這可能是因為，未來可能有通貨膨脹壓力，人們預期中央銀行可能要采取反通貨膨脹政策來收縮信貸。

參考文獻:

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