M1與M2增速差和PPI的動態相關性探究——基于Var模型的實證檢驗

○劉藝

（中南財經政法大學金融學院 湖北 武漢 430073）

一、引言及文獻綜述

根據國家統計局發布的數據，2014年3月份全國居民消費價格指數（CPI）同比上漲2.4%，處于溫和區間；工業生產者出廠價格（PPI）則同比下降2.3%，PPI出現連續第25個月的負增長，由此造成中上游企業利潤大幅下滑，實際債務負擔加重，加大了金融風險和經濟下行壓力。從統計數據和相關研究來看，PPI的走勢要領先于CPI，對經濟運行具有較好的預見性（楊燦、陳龍，2013；蕭松華、伍旭，2009）。現階段，對我國這樣一個工業產值位居全球第一的制造業大國，從貨幣調控政策來說，不僅要從控通脹的角度盯緊CPI，更應從穩增長的角度關注PPI。

我國貨幣調控模式以數量和價格為主。當前，央行數量型調控模式的有效性存在爭議（戴曉兵，2013；王曦、鄒文理，2012）；此外，由于利率還未完全市場化，價格模式尚待完善。研究結果指出，貨幣結構與經濟運行的變化密切相關（范立夫、張捷，2011），若選取合適的貨幣結構指標，探究其與PPI的相關性，預測其運行趨勢和變動路徑，既有可行性，也有必要性。

在貨幣結構指標中，貨幣流動性比率（M1/M2）多反映的是一種長期趨勢，時效性較弱。M1與M2增速差可定義為貨幣活化指標，因其能很好地反映經濟活躍程度及企業投資需求變動（劉海影，2013）。從2011年下半年以來，M1和M2增速差持續處于歷史低位水平，反映了實體經濟放緩，微觀主體投資需求下降，與PPI的走勢相吻合，且領先PPI的變動。因此，本文選取M1與M2增速差作為貨幣結構變化的指標，來探究其與PPI的相關性。

對于我國貨幣供應量與經濟運行的關系，學界觀點主要為以下幾種：貨幣非中性，與經濟增長之間呈正相關（黃先開、鄧述惠，2000；徐強，2001）；貨幣短期內非中性，長期內對產出不產生影響，對物價產生顯著影響（劉斌，2002）；貨幣完全中性，被動的適應經濟波動而不是主導的服務經濟增長（張立華，2003）。具體看貨幣供應量與PPI的關系：陳鈺（2011）指出M2與PPI不存在G r a n g e r因果關系，而楊繼生、馮焱（2013）的研究指出，貨幣供給沖擊對重工業以及產業鏈上游行業PPI波動的貢獻度達74%。由此可見，貨幣供應量對經濟運行的效應存在較大爭議。而關于貨幣結構對經濟的影響，學者的觀點較為一致，認為貨幣結構優化對經濟產出有顯著的正向作用，央行的貨幣政策應引導貨幣結構合理化，代表學者有肖衛國、劉杰、趙圣偉（2013）。就本文要展開研究的貨幣結構指標M1與M2增速差來說，已有文獻指出其與CPI存在顯著相關關系（范立夫、張捷，2011），但更多學者關注的是其對股票指數的影響，鮮有文獻研究M1與M2增速差和PPI的動態相關關系，本文試圖對這一領域作出貢獻。

二、理論分析

根據央行的統計口徑，狹義貨幣M1=流通中現金＋單位活期存款；廣義貨幣M2=M1＋居民儲蓄存款＋單位定期存款＋單位其他存款+證券公司客戶保證金+住房公積金中心存款+非存款類金融機構存款。M1與M2增速差，衡量了存款的活期化傾向，反映了微觀層面企業的經營活力和投資意愿。當經濟放緩時，企業投資更加謹慎，定期存款比例上升，對中長期貸款的需求相應下降，從而造成M1與M2增速差處于低位，反之同理。另外，2001年以來，企業儲蓄出現快速增長并在國民儲蓄中的占比不斷上升（江靜，2013），也增強了M1與M2增速差對企業投資需求變動的敏感性。PPI是工業品出廠價格指數，體現了工業企業的定價能力，顯然受到投資需求的影響。投資需求變動把M1與M2增速差和PPI聯系起來，使得兩者存在高度相關性成為必然。

從2005年至今的M1，M2，M1與M2增速差和PPI的走勢圖（見圖1）來看，M1與M2增速差和PPI的波動幅度與走勢最為吻合，呈高度正相關，且PPI有滯后性。

通過圖1的分析，結合當時我國經濟的實際運行情況，可以看出，2005年至今，我國經歷了兩個完整的經濟周期。在這兩個周期中，M1與M2增速差都及時體現出了實體經濟的周期變化、貨幣政策的調整、企業投資需求的波動。在每一周期的開始階段（2005年和2008年的上半年），都出現了工業增長趨緩，企業效益下滑，經濟呈現下行趨勢。為了穩增長，政府實施寬松的貨幣政策，信貸和投資開始反彈，M1與M2增速差顯著上升。而此時企業還處在去庫存階段，PPI變動不明顯。由于投資持續增長，部分產品出現供應緊張，提價出現可傳導性，PPI開始上揚。PPI上行，經濟加速復蘇，投資繼續增長；PPI和投資水平的持續上升帶動通脹壓力上升。貨幣政策開始收緊，M1、M2增速回落；隨著新建產能的逐步釋放，在產能過剩加大、集中度低和同質化競爭激烈的行業，庫存加大，由于信貸政策收緊，資產負債表開始惡化，產品出現降價，并從下游向上游傳導，PPI下行。此時，企業利潤下滑，邊際資本回報率下降，企業投資需求下降，M1與M2增速差快速下行。同時，固定資產投資往往包含大量的不可逆性投資成本，加上我國特有的行政干預和地方保護，進一步延長了PPI的下行時間。

圖1 M1，M2，M1與M2增速差與PPI變化趨勢

理論上，需求、供給和預期是價格形成機制的三要素。一方面，固定資產投資是一個重要的需求因素，另一方面，固定資產投資也影響行業供給能力。張軍、方紅生（2007）的研究指出，貨幣供給通過全社會實際固定資產投資間接地成為價格水平變動的主因；而M1與M2增速差對投資需求的變動更為敏感，其與價格水平的相關性也更強。

M1與M2增速差和PPI的相關性，也與我國這一階段的經濟增長方式和工業結構變化的背景有關。從1999年開始，我國的重工業化開始加速，工業結構中重化工業化特征較為顯著，1999—2011年間，我國重化工業占比由58.1%上升到71.3%。一般來說，重工業增速代表了投資需求的增長，輕工業增速則相對代表消費需求的增長；重化工業化特征使得投資水平變動對PPI的影響占主導地位。

再從M1與M2增速差與工業結構指標（重工業與輕工業增速之差）的走勢來看（見圖3），兩者高度相關，計算Spearman秩相關系數達0.77。這進一步佐證M1與M2增速差和PPI之間的高度相關性和作用途徑。

綜合上述分析，M1與M2增速差和PPI高度相關。M1與M2增速差對PPI的影響預期符號為正；關于PPI對M1與M2增速差的影響方向，缺乏文獻資料支撐。依據上文對經濟實際運行情況的解釋，PPI上行在短期內將通過刺激投資引導M1與M2增速差擴大，長期則由于經濟過熱、供給過剩，導致M1與M2增速差的逐步回落，因而預期PPI對M1與M2增速差的影響為短期正效應、長期負效應。本文在M1與M2增速差和PPI具有高度相關性的基礎上，欲通過構建VAR模型，實證探究M1與M2增速差和PPI的動態相互影響，明確兩者間的動態響應機制。

圖2 重工業與輕工業產值之比柱形圖

圖3 M1與M2增速差與工業結構指標走勢圖

三、樣本及數據選擇

從上文的分析可以看出，2005年是實體經濟兩個完整經濟周期的起點，本文選取2005年作為樣本的時間起點，研究的視線窗為2005年1月至2014年3月，時間跨度為9年零3個月，樣本容量為111期。筆者選用月度數據作為樣本，較好地反映M1與M2增速差與PPI指標變動的連續性。M1與M2增速差計算的是M1同比增長率與M2同比增長率的差值，下文以符號DIF表示；PPI指標也為同比增長率數值，基期為去年同月。兩變量數據均來源于國家統計局網站。

四、實證分析

1、單位根檢驗

計量分析要求數據是平穩的，不平穩則要求存在協整關系，否則易造成偽回歸的問題。Johanson協整檢驗的前提是變量滿足同階單整（通常是一階單整），故首先對變量進行單位根檢驗，確定其是否平穩或者滿足一階單整過程。本文采用ADF檢驗法，分別根據A I C和S C滯后階數準則進行檢驗，檢驗結果均顯示兩變量水平值在5%顯著性水平下是非平穩的，經過一階差分后平穩，因此兩變量原始水平值服從一階單整，滿足了協整檢驗的必要前提。表1給出了根據A I C準則的單位根檢驗結果。

表1 變量單位根檢驗結果

2、協整—Johanson實證

（1）確定協整最佳滯后階數L。根據VAR 模型最佳滯后階數的確定準則逐一測試從0 到3 滯后階數的檢驗值，在5%的顯著性水平下，FPE、AIC 表明最佳滯后階數為3，LR、SC、HQ 表明最佳滯后階數為2。一般來說，VAR 模型的滯后階數根據AIC和SC 準則共同確定。當AIC和SC 準則結果一致時，滯后階數隨之確定；AIC和SC 準則出現沖突時，則根據LR 準則確定最佳滯后階數。因此，本文確定VAR 模型滯后階數L=2，相應地，協整最佳滯后階數L=2。

（2）Johanson協整檢驗。確定最佳滯后階數L=2之后，接下來利用Johanson提出的協整似然比檢驗方法判斷兩變量間的協整關系。結合數據特征并經反復測試，協整檢驗假設選擇含截距項、時間項，不含線性趨勢。協整檢驗結果如表3所示。

表3中，r表示協整關系的個數，在5%的顯著性水平下，跡統計量表明拒絕變量間沒有協整關系的原假設，接受變量間存在一階協整關系的假設；最大特征值統計量同樣拒絕r=0，接受r≤1，即變量間最多存在一階協整關系。所以M1與M2增速差與PPI兩變量間存在一階協整關系。

3、Granger因果檢驗

VAR模型要求變量間需存在雙向Granger 因果關系，因此本文在兩變量間存在協整關系的前提下進行Granger 因果檢驗，滯后階數L=2，結果如表4 所示。在5%的顯著性水平下，P值表明應拒絕原假設PPI 不是DIF 的Granger 原因，同樣拒絕原假設DIF 不是PPI 的Granger 原因。所以結論是PPI與M1與M2 增速差存在雙向Granger 因果關系。

4、模型構建

本文要研究的是M1與M2 增速差與PPI 之間的動態相關關系。根據理論分析，兩變量均為內生變量且相互間影響存在滯后性，VAR（Vector Auto Regression model）是理想合適的估計方法。由于兩變量均存在負值，故不再取對數而直接進入實證方程。因此，本文構建的實證模型為：

DIFt=α0+α1PPIt-1+α2DIFt-1+…+εt

PPIt=α0+α1PPIt-1+α2DIFt-1+…+εt

表2 水平VAR模型的最佳滯后階數

表3 Johanson協整檢驗結果

5、Var結果

（1）回歸結果。在變量間存在協整關系及Granger因果關系的前提下，本文采用OLS估計方法，借助Eviews 7.0估計VAR模型，結果見表5。

VAR模型回歸方程如下：

（2）穩定性檢驗。VAR模型本身需要對之進行穩定性檢驗，從圖4可以看出，全部根的倒數均在單位圓之內，模型的穩定性條件得到滿足。

圖4 殘差的穩定性檢驗

L M自相關檢驗得到，L M1=1.78，P值=0.7765；L M2=5.38，P值=0.25，不存在自相關；white異方差檢驗（無交叉項）顯示，χ2=49.86，P值=0.06，不存在異方差。通過診斷得出，VAR模型效果良好。

6、脈沖響應分析

VAR模型不以經濟理論為基礎，所以對參數的含義一般不做解釋，其主要應用在于脈沖響應函數。脈沖響應函數刻畫的是在誤差項上加一個標準差大小的沖擊對內生變量的當前值和未來值所帶來的影響。以下是基于Monte Carlo模擬、滯后18期的脈沖響應曲線。

圖5描述了PPI對于M1與M2增速差單位新息沖擊的響應程度，可以看出，PPI對M1與M2增速差的反應滯后3期，之后表現為正向響應，且數值不斷變大，滯后12期即一年之后逐漸減弱。說明M1與M2增速差具有領先性，并與PPI高度正相關。

表4 Granger因果檢驗結果

圖6描述了M1與M2增速差對于PPI單位新息沖擊的響應程度，對于PPI的沖擊，M1與M2增速差的反應呈現出先上升后下降，短期正響應、長期負響應的態勢，拐點出現在滯后6期的時間點。這說明PPI的上升在短期內會引導M1與M2增速差的擴大，長期則會導致M1與M2增速差的回落。對此現象的解釋是：PPI上升，企業利潤回升，經濟景氣度上升，投資需求回暖，M1與M2增速差相應擴大；M1與M2增速差的擴大又進一步導致了PPI的上揚，如此循環便出現了經濟過熱、供給過剩。貨幣政策收緊，企業擴大再生產的需求萎縮，M1與M2增速差在較長一段時期內逐步回落。這也十分符合我國這近十年的經濟運行軌跡：投資擴張帶來了經濟的增長，但大規模的重復投資也造成了如今產能過剩，企業利潤縮減，債務高企，投資需求不振，重工業增速回落的局面。

7、方差分解

在考察VAR模型時，還可以采用方差分解方法研究模型的動態特征。兩變量的方差結果見表6、表7。

可以看出，無論在短期還是長期，PPI自身是其變動的最主要貢獻因素，不過影響力逐步下降，隨著滯后期數的增加，M1與M2增速差對PPI的解釋力逐步增強，滯后18期其貢獻度達到22.57%；PPI對M1與M2增速差的解釋力度在滯后8期之后顯著增加，且在滯后18期時達到了41.18%，說明PPI對M1與M2增速差的長期影響是十分顯著的。

五、研究結論及啟示

第一，M1與M2增速差可作為PPI的領先指標，與PPI高度正相關。鑒于PPI在現今重工業增速回落背景下的特殊意義，貨幣政策的中介目標也應加大對M1與M2增速差的關注。

表5 VAR模型估計參數

圖5 PPI對M1與M2增速差的響應

圖6 M1與M2增速差對PPI的響應

表6 PPI方差分解結果

表7 M1與M2增速差方差分解結果

第二，PPI的上升在短期內會引導M1與M2增速差的擴大，長期則會導致M1與M2增速差的回落，大約滯后六個月出現拐點。

第三，M1與M2增速差和PPI存在動態相互影響，它們的周期變動也就形成了企業層面的通脹與通縮周期；M1與M2增速差可作為周期反轉的指示性指標，其底部反轉或頂部反轉形態具有較強的預示作用。

第四，當前經濟形勢下，PPI持續低迷，M1與M2增速差短期內將延續弱勢，只有當去產能、去杠桿的過程完成后，M1與M2增速差才可能出現負響應，觸底反彈，引導新一輪的經濟周期。從正響應反轉為負響應的這個拐點所須的時間是留給政策可操作的空間。去產能、去杠桿并不意味著摒棄投資，相反，在當前經濟形勢下，應十分強調有效投資：在技術創新、產業升級、基礎設施完善、環境治理、醫療、養老等方面，還有許多經濟和社會回報都很高的投資機會。另外，應借鑒小島清的邊際產業擴張理論和日本海外投資的經驗，鼓勵企業走出去，這也是化解產能過剩矛盾、調整優化國內產業結構、改善企業效益的一條重要途徑。

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