M1與IEC、IBC關(guān)系的實(shí)證分析①

遼寧大學(xué)工商管理學(xué)院 蘭文巧

1 導(dǎo)言

我國(guó)貨幣總量分為四個(gè)層次:M0、M1、M2和M3,其內(nèi)容如下:M0=流通中的現(xiàn)金；M1= M0+單位活期存款+個(gè)人持有的信用卡存款；M2= M1+居民儲(chǔ)蓄存款(包括活期儲(chǔ)蓄和定期儲(chǔ)蓄)+單位定期存款+其他存款；M3= M2+金融債券+商業(yè)票據(jù)+大額可轉(zhuǎn)讓定期存單等[1]，其中，M1反映居民和企業(yè)資金松緊變化，是經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的先行指標(biāo)，它是商品和勞務(wù)交換的媒介，反映經(jīng)濟(jì)中的現(xiàn)實(shí)購(gòu)買力，對(duì)當(dāng)期價(jià)格水平具有更為直接的影響[2]。

企業(yè)家信心指數(shù)(IEC，Index of Entrepreneur Confidence)是根據(jù)企業(yè)決策者對(duì)企業(yè)外部市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)環(huán)境與宏觀政策的認(rèn)識(shí)、看法和對(duì)本行業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的判斷及其未來(lái)走勢(shì)的預(yù)期而編制的指數(shù)，反映企業(yè)決策者對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展的信心和預(yù)期[3]；企業(yè)景氣指數(shù)(IBC ，Index of Business Climate)是根據(jù)企業(yè)負(fù)責(zé)人對(duì)本企業(yè)綜合生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況的判斷與預(yù)期而編制的指數(shù)，用以綜合反映企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況。

顯然，貨幣供應(yīng)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在一定聯(lián)系性，而企業(yè)作為一國(guó)經(jīng)濟(jì)主體之一，其相關(guān)指標(biāo)對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行也具有重要意義。中央銀行的貨幣供應(yīng)影響經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，而企業(yè)家信心指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)上升或下降的動(dòng)態(tài)特征也直接反映了經(jīng)濟(jì)運(yùn)行所處的狀態(tài)。那么，與一國(guó)經(jīng)濟(jì)均有聯(lián)系的貨幣供應(yīng)量與企業(yè)家信心(IEC)、企業(yè)景氣指數(shù)(IBC)之間是否有一定的聯(lián)系？貨幣政策操作能對(duì)企業(yè)經(jīng)營(yíng)發(fā)展產(chǎn)生怎樣的實(shí)質(zhì)性效果？如何評(píng)價(jià)貨幣政策對(duì)企業(yè)家信心、企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)的影響？

2 貨幣供應(yīng)量與企業(yè)家信心指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)的關(guān)系分析

2.1 數(shù)據(jù)選取說(shuō)明

本文選取2007年7月～2009年7月的共8個(gè)季度的全國(guó)總體數(shù)據(jù)(所有數(shù)據(jù)全部來(lái)源于中國(guó)人民銀行網(wǎng)站)，采用計(jì)量分析軟件Eviews5.0進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，希望能對(duì)我國(guó)貨幣供應(yīng)量與企業(yè)家信心指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)關(guān)系有較清晰了解。

由于貨幣供應(yīng)量中的M1反映居民和企業(yè)資金松緊變化，是經(jīng)濟(jì)周期波動(dòng)的先行指標(biāo)，因此本文選取M1研究其對(duì)企業(yè)家信心指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)作用的大小，貨幣供應(yīng)量以各月度期末M1存量衡量，以人民幣計(jì)價(jià)，單位為億元。對(duì)于企業(yè)家信心指數(shù)(IEC)、企業(yè)景氣指數(shù)(IBC)采用中國(guó)人民銀行網(wǎng)站2007年第三季度以來(lái)，每季度發(fā)布的數(shù)據(jù)衡量。

2.2 數(shù)據(jù)的處理

由于貨幣供應(yīng)量是以月份統(tǒng)計(jì)，而景氣指數(shù)以季度統(tǒng)計(jì)，本文采用簡(jiǎn)單求和法將貨幣供應(yīng)量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為季度統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，同時(shí)，為了消除數(shù)據(jù)中的異方差性，分別對(duì)每個(gè)變量取自然對(duì)數(shù)，得到M11、IEC1、IBC1。

2.3 模型構(gòu)建

基于上述思路，初步假定在長(zhǎng)期中，貨幣供應(yīng)量(M11)增加引起企業(yè)家信心指數(shù)(IEC1)、企業(yè)景氣指數(shù)(IBC1)變動(dòng)，于是貨幣供應(yīng)量和企業(yè)家信心指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)間存在以下線性關(guān)系，建立如下模型:

其中M11表示貨幣供應(yīng)量，IEC1表示企業(yè)家信心指數(shù)，IBC1表示企業(yè)景氣指數(shù)。

在長(zhǎng)期中，M1與IEC、IBC是否真的存在以上關(guān)系，需要在下面的分析中檢驗(yàn)。

2.4 模型變量分析

從M11、IEC1、IBC1變動(dòng)趨勢(shì)圖可以看出,變量M11呈現(xiàn)不斷增長(zhǎng)的趨勢(shì)，IEC1、IBC1變動(dòng)的方向和步調(diào)與其相反，這說(shuō)明它們之間有一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系。

然而，很多時(shí)間序列具有非平穩(wěn)性的特征，如果事先不考慮時(shí)間序列的平穩(wěn)性，直接對(duì)時(shí)間序列作回歸，得到的結(jié)果很可能是荒謬的，即“偽回歸”現(xiàn)象存在[4]。因此，還需用協(xié)整、因果關(guān)系檢驗(yàn)方法分析它們之間的關(guān)系。

2.5 單位根檢驗(yàn)(平穩(wěn)性檢驗(yàn))

本文采用ADF檢驗(yàn)來(lái)對(duì)M11、IEC1、IBC1序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，從ADF穩(wěn)定性檢驗(yàn)表中可以看出,在5%的置信區(qū)間下，M11、IEC1、IBC1變量的ADF檢驗(yàn)值大于臨界值，因此接受原假設(shè)，即存在單位根，水平序列是平穩(wěn)的，是一階單整I(1)序列，可以對(duì)M11和IEC1、IBC1變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)其變量之間是否存在長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系。

2.6 協(xié)整檢驗(yàn)

Engle和Granger于1987年提出了兩步檢驗(yàn)法，序列M11、IEC1、IBC1都是一階單整，用一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)作回歸，用OLS法得到的協(xié)整方程如下:

各項(xiàng)結(jié)果顯示，模型基本通過(guò)擬合優(yōu)度、參數(shù)顯著性等檢驗(yàn)，其中 、 為殘差序列，其估計(jì)值為:

對(duì)殘差序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)的結(jié)果說(shuō)明，M11和IEC1、IBC1均具有協(xié)整關(guān)系，之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

2.7 格蘭杰(Granger)因果檢驗(yàn)

協(xié)整檢驗(yàn)告訴我們變量之間是否存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，但相關(guān)并不一定表示存在實(shí)際意義，在經(jīng)濟(jì)計(jì)量學(xué)領(lǐng)域存在一些顯著的相關(guān)，但它們都是無(wú)意義的，如教師工資與酒精消費(fèi)之間存在正相關(guān)，但這種關(guān)系是否構(gòu)成因果關(guān)系還需進(jìn)一步檢驗(yàn)。Granger在1969年解決了是否是x引起y的問(wèn)題，如果x在y的預(yù)測(cè)中有幫助，那就是說(shuō)y是x 的Granger-caused。

由M11和IEC1、IBC1的Granger因果檢驗(yàn)數(shù)據(jù)表可知，在5%的臨界值水平上，對(duì)M11和IEC1Granger因果檢驗(yàn)的結(jié)果表明，對(duì)于M11不是IEC1的Granger成因的原假設(shè)，拒絕它犯第一類錯(cuò)誤的概率是0.00162，不能拒絕原假設(shè)，表明M11是IEC1的Granger成因的概率較大。

第二個(gè)對(duì)M11和IBC1的Granger因果檢驗(yàn)的相伴概率為0.60348，這說(shuō)明M11和IBC1之間不存在單向Granger因果關(guān)系。

3 研究結(jié)論及延伸

3.1 基本結(jié)論

從Eviews5.0數(shù)據(jù)分析結(jié)果可以看出:

(1)貨幣供應(yīng)量是影響企業(yè)家信心指數(shù)的原因，貨幣供應(yīng)量增加，企業(yè)家信心指數(shù)則會(huì)下降，二者明顯負(fù)相關(guān)。根據(jù)前期文獻(xiàn)研究結(jié)果，由于貨幣供應(yīng)量與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、通貨膨脹、物價(jià)之間的正相關(guān)也為企業(yè)家所感受，從而，貨幣供應(yīng)量增加，企業(yè)家對(duì)企業(yè)負(fù)責(zé)人對(duì)企業(yè)外部市場(chǎng)環(huán)境與宏觀政策的認(rèn)識(shí)不樂(lè)觀。因此，國(guó)家在使用貨幣政策進(jìn)行宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控時(shí)，有必要考慮經(jīng)濟(jì)實(shí)體的經(jīng)營(yíng)者——企業(yè)家的信心，在實(shí)施貨幣政策時(shí)，采用一定的措施如輿論宣傳、放松貸款等措施增強(qiáng)企業(yè)家的經(jīng)營(yíng)信心。

(2)貨幣供應(yīng)量與企業(yè)景氣指數(shù)之間雖存在相關(guān)關(guān)系，但貨幣供應(yīng)量并不是是影響企業(yè)景氣指數(shù)的原因，也就是說(shuō)，貨幣供應(yīng)量增加導(dǎo)致企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況不景氣的可能性很小，即使貨幣供給適度，企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況也有可能不景氣。企業(yè)經(jīng)營(yíng)狀況不景氣，還需要從經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)、金融結(jié)構(gòu)機(jī)構(gòu)和工具及制度等方面找原因。

3.2 進(jìn)一步思考的問(wèn)題

(1)按照指數(shù)編制原理，企業(yè)景氣指數(shù)是根據(jù)企業(yè)負(fù)責(zé)人對(duì)本企業(yè)綜合生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)情況的判斷與預(yù)期而編制的指數(shù)，用以綜合反映企業(yè)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)狀況，既然如此，當(dāng)企業(yè)家信心指數(shù)下降，即企業(yè)家信心不足時(shí)，企業(yè)景氣指數(shù)也應(yīng)下降，兩者之間應(yīng)具有正相關(guān)關(guān)系，IEC1、IBC1的變動(dòng)趨勢(shì)圖也反映了這種關(guān)系，同樣，吳健輝、洪旺元、郝朝暉對(duì)中部六省企業(yè)家信心指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)的研究也證實(shí)了這種關(guān)系[5]。然而，本文的Granger因果檢驗(yàn)數(shù)據(jù)卻表明，IEC1不是IBC1的Granger成因的可能性是0.60504，也就是說(shuō)，企業(yè)家信心降低并不是引起企業(yè)景氣指數(shù)降低的Granger成因，那么，需要進(jìn)一步探討的問(wèn)題是：企業(yè)家信心和企業(yè)景氣二者是如何相關(guān)的，在哪些方面相關(guān)，其它哪些因素導(dǎo)致了企業(yè)不景氣？

(2)由中國(guó)人民銀行的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可以看出，在2007年第3季度至2009年第2季度的8個(gè)季度統(tǒng)計(jì)期內(nèi)，企業(yè)家信心指數(shù)和企業(yè)景氣指數(shù)均低于臨界值100，表明此期間我國(guó)經(jīng)濟(jì)狀態(tài)趨于下降或惡化，處于不景氣狀態(tài)。本文主要分析貨幣供應(yīng)量對(duì)企業(yè)家信心指數(shù)、企業(yè)景氣指數(shù)的影響，但由于這一期間的經(jīng)濟(jì)狀態(tài)具有特殊性，從2007年3月開(kāi)始由美國(guó)次貸危機(jī)引起的國(guó)際金融危機(jī)，無(wú)疑給中國(guó)經(jīng)濟(jì)帶來(lái)巨大沖擊，在這一背景下，企業(yè)家信心指數(shù)和企業(yè)景氣指數(shù)也會(huì)有所降低，因此，需進(jìn)一步探討在M1、IEC、IBC關(guān)系模型構(gòu)建過(guò)程中如何消除金融危機(jī)的影響。

[1]朱新蓉.金融學(xué)[M].北京:中國(guó)金融出版社,2005(18).

[2]耿中元,曾令華.我國(guó)貨幣供應(yīng)量對(duì)物價(jià)和產(chǎn)出影響的實(shí)證分析[J].價(jià)格理論與實(shí)踐,2009(2).

[3]吳健.企業(yè)家信心指數(shù)告訴我們什么[J].今日海南,2002(8).