貨幣供應量作為貨幣政策中介目標的可行性分析——基于相關性視角的檢驗

趙 健

(黃淮學院 經濟管理系，河南駐馬店463000)

貨幣政策中介目標的選擇對貨幣政策的有效性具有重要影響，這既是保證貨幣政策實施預調和微調的基礎，更是提高貨幣政策操作及時、正確的前提。2011年中國人民銀行三次加息，六次上調、一次下調存準金率，種種手段背后，蘊含了央行怎樣的貨幣政策選擇思路?貨幣政策的實施重點應該繼續以數量型的中介目標為主還是選擇價格型的中介目標?

從中國貨幣政策的實踐來看，貨幣供應量，特別是M2一直備受央行關注，其中介目標的地位得到了普遍認可。自夏斌、廖強［1］等學者首次提出“貨幣供應量已不宜作為當前我國貨幣政策的中介目標”的論斷后，關于中介目標的選擇問題，就成為眾多學者關注的熱點之一。現有研究大部分都集中在利率與貨幣供應量的比較上。部分學者認為貨幣供應量作為中介目標的有效性在下降，利率是未來的改革方向，如劉明志認為貨幣供應量作為中介目標當前仍有一定的適用性，但利率是未來的改革方向［2］;部分學者則認為，從中國當前的實踐來看，雖然貨幣供應量作為中介目標存在一定的問題和不足，但與其他變量相比較，還是應該繼續選擇貨幣供應量作為中介目標，如陳延林、杜文光［3］，趙健［4］;還有部分學者認為應該選擇其他經濟變量作為我國貨幣政策的中介目標，如李建軍、李波［5］，主張將包括利率、匯率、貨幣供應量、信貸量的復合中介變量——廣義貨幣狀況指數GMCI作為貨幣政策的中介目標。李春琦、王文龍［6］認為貨幣供應量作為中介目標的有效性在降低，可逐步向包括利率、匯率在內的變量轉變。

文獻顯示，不同樣本數據和不同研究方法會導致不同的結論。本文結合中國現實，綜合選擇基礎貨幣、貨幣供應量、銀行信貸規模、利率等經濟變量，從貨幣政策中介目標的首要條件——相關性角度檢驗貨幣供應量作為貨幣政策中介目標的可行性。

一、變量選取與數據來源

從中國貨幣政策中介目標的選擇實踐來看，選取基礎貨幣、貨幣供應量、銀行信貸規模、利率作為工具變量，GDP和CPI作為目標變量。樣本空間為1994年3月至2011年9月的季度數據。數據來源于中國人民銀行網站、巨靈金融服務平臺以及EPS全球統計數據/分析平臺。

貨幣供應量指標同時考慮M1和M2兩個層次，為消除季節性趨勢，對原始數據進行了X－12的季節調整，為消除異方差，在調整的基礎之上進行了對數處理。基礎貨幣數據來自貨幣當局資產負債表中的儲備貨幣;銀行信貸規模(Loan)采取國內信貸的季度數據。因為同業拆借利率能夠及時、靈敏、準確地反映貨幣市場乃至整個金融市場短期資金供求關系，我們用7天同業拆借利率作為市場利率，其中，1995年的數據用上海融資中心的同業拆借利率表示，這是因為其數據可以反映1996年聯網以前全國同業拆借市場狀況(謝平，2002);選取CPI衡量通貨膨脹水平，這是因為CPI數據便于獲取，而且比較全面地反映了一般物價水平的變化，且與GDP之間關系緊密。為消除通貨膨脹的影響，GDP采用實際GDP。

二、實證思路與方法

對于中介目標與貨幣政策目標之間的相關性，我們可以從三個角度來分析，一是簡單相關系數，考察變量間的相關關系;二是利用凱恩斯結構化模型來進一步刻畫操作變量對目標變量的影響;三是采用非結構化模型，分析操作變量與目標變量的長期關系。

(一)相關系數

采用中介目標和產出、物價間的相關性來反映中介目標與最終目標的關聯性。基礎貨幣(B)、貨幣供應量(M1和M2)、銀行信貸規模(LOAN)與貨幣政策目標GDP和CPI的相關系數，見表1所示。

表1顯示:(1)從整體上看，基礎貨幣與貨幣政策目標的相關性更強一些。(2)M2作為操作變量與目標變量的相關性也比較高，但其相關程度卻在下降，近幾年甚至出現負相關。1995年第1季度到1998年第4季度，M2的增長率與貨幣政策目標的關系最密切，其相關系數分別為0.9836和0.9732;1999年第1季度到2007年第4季度，M2的相關系數下降到0.4061和0.0604;2008年之前M2與目標之間的變動趨勢保持一致，2008年之后卻出現背離現象，相關系數為負，這種負相關，除了經濟自身積累的結構性問題外，貨幣流通速度的下降也是主要原因。(3)信貸規模與貨幣政策目標的相關性不強，特別是在1998年取消信貸限額前后，該相關性出現了很大的變化，由1998年之前的0.9368和0.8666下降至0.3512和0.0409，近幾年也出現了與貨幣政策目標背離的趨勢。(4)M1與貨幣政策目標的關聯性一直都不是很高，這說明選擇M2作為操作變量是優于M1的。

以上分析是基于變量的同期相關分析，而貨幣政策具有滯后效應，因此我們需要考慮滯后一定時期的相關程度。經驗研究表明，貨幣政策的滯后期一般是一年左右，我們在這里就選擇操作變量4個季度的滯后期，即操作變量先行，相關關系結果如表2所示。

表1 基礎貨幣、信貸規模、貨幣供應量和目標變量之間的相關關系(同期)

表2 基礎貨幣、信貸規模、貨幣供應量和目標變量之間的相關關系(滯后4期)

滯后4期后，由表1顯示的結果在表2中更明顯，1998年取消信貸限額前后，信貸規模與貨幣政策目標的相關性發生了顯著變化，由之前的0.5397和0.7814 降至為0.1521 和0.5939;與M1 相比，M2更適合作為操作變量，其與貨幣政策目標的相關性一直都很顯著，只是近幾年這種相關程度有所降低，而且M2與貨幣政策目標的關系比較穩定，一直都是同方向變化趨勢;M1與貨幣政策目標的關系就不是很穩定，既有同方向變化趨勢還有背離趨勢。

(二)簡單單方程回歸

僅僅依賴相關系數分析，不能深刻揭示各中介目標與政策目標之間的關系，即無法分析各變量對目標的實際影響，為此我們借助單方程滯后回歸模型來進一步考察變量之間的關系。依據凱恩斯的結構化模型，我們引進單方程的滯后回歸模型如下:對原始數據進行X—12濾波處理以消除季節趨勢，之后再取對數，以消除異方差。LOAN－銀行信貸，B－基礎貨幣，r－利率，1995年用上海融資中心銀行間同業拆借利率表示，1996年聯網后采取同業拆借利率，季度數據的獲取是根據中國人民銀行季度報告中的月度數據，附以交易量為權重加權后得到的;Y(－1)表示因變量自身的滯后一期值;信貸規模LOAN，從1999年第四季度才獲取其連續季度數據，因此我們從1999年第四季度開始，2004年十月份開始取消商業銀行信貸規模上限，因此我們以2004年為界劃分兩階段進行觀察。在1999Q4－2004Q4階段進行回歸，回歸結果如表3所示。

從表3的回歸結果來看:(1)狹義貨幣供應量M1與GDP之間的關系整體上是不顯著，沒能通過檢驗，但1995年到2007年卻是顯著的;M1與利率的關系整體上也不顯著，2008年之前，M1與利率的關系是不顯著的，2008年之后才顯著。(2)廣義貨幣M2與GDP、利率之間的關系都是顯著的，且與GDP呈正相關，與利率呈負相關。這說明M2可以反映與GDP和利率的實際關系特征，是一個刻畫貨幣政策的很好指標。(3)信貸規模LOAN與GDP之間的關系明顯，呈正相關，但與利率之間的關系總體上不顯著，2005年之后才顯著，呈負相關，這說明，在中國信貸對利率不敏感，貨幣政策難以通過利率杠桿來調節信貸規模，貨幣政策的信貸渠道受阻。不過，近幾年，信貸規模對利率是敏感的，信貸渠道在逐漸向良性發展。(4)基礎貨幣和GDP、利率之間的關系都是顯著的，這說明基礎貨幣是非中性的。

表3 幣供應量、信貸規模、基礎貨幣與總需求之間的回歸結果

表4 信貸規模的二階移動平均的回歸結果

表5 貨幣供應量、銀行信貸與實際產出的ADF檢驗

同時我們注意到，變量LOAN在一階平均下對應的DW=1.127，依然存在自相關，這可能是原模型遺漏了解釋變量。為了再度觀察傳導機制滯后期數，為此我們進行二階平均移動回歸處理，結果如表4所示。

從表4可以看到，經過二階平均移動處理后，自相關現象消除，這表明在對信貸規模存在上限限制時，利率傳導機制受阻，反應滯后;而上限規模被取消后，從2008年之后的結果來看，信貸對利率的反應趨于敏感，逐步趨于市場化機制，反映了中國人民銀行在2004年取消信貸上限的政策效果。

(三)貨幣供應量、信貸規模與 GDP之間的VAR模型

前面我們雖然利用簡單的單變量回歸方程對結構式模型進行了初步檢驗，但處于經濟轉軌期的中國，由于利率非市場化等原因，會導致結構式模型的解釋能力存在一定的缺陷，因此，接下來我們采用非結構式模型來進一步考察操作變量和目標變量之間的相互影響。

同樣選取實際GDP表示產出，M1，M2和B表示不同層次的貨幣供應量，國內信貸LOAN表示銀行信貸變量，樣本空間為1994第一季度至2010年第三季度的季度數據，并利用X－12對上述數據進行了季節性調整，之后取對數，處理后的變量我們分別記為lnM1、lnM2、lnB、lnLOAN 和lnGDP，其差分后的數據在相應變量前加D表示。

1.單位根檢驗

為避免偽回歸，我們需要對相關變量進行單位根檢驗，檢驗結果如表5所示。從結果來看，所有變量都是不平穩的。為此，對變量進行一階差分，結果都變平穩，這說明這些變量都是一階單整的，我們可以進行協整檢驗，進一步來考察變量間是否存在長期穩定關系。

2.協整檢驗

采用Johansen檢驗，結果如表6所示。

兩種檢驗方法的結果是一樣的，廣義貨幣量M2同銀行信貸LOAN與實際GDP存在長期均衡關系，其協整關系如下(括號內為標準差):

3.Granger因果檢驗

lnM2、lnLOAN與lnGDP之間因果檢驗的結果如表7所示。

從表7可以看出:(1)貨幣供應量(M2)和信貸規模(LOAN)都是實際產出(GDP)的原因，這說明貨幣政策可以通過貨幣渠道和信貸渠道來影響實際產出。(2)實際產出是M2的格蘭杰原因，這說明貨幣供應量的內生性比較大，M2可控性比較強。(3)M2是LOAN的原因，但LOAN卻不是M2的原因看，這說明央行銀根松動是信貸規模擴張的前提，即貨幣供應量的增加導致了信貸規模的擴大。(4)實際GDP不是銀行信貸的原因，這說明信貸規模的內生性比較大。

4.脈沖響應函數分析——基于VECM模型

由于變量lnM2、lnLOAN與lnGDP之間存在協整關系，所以可以采用誤差修正模型來研究各變量之間的長期穩定關系和短期動態調整關系。VAR模型的結果如表8所示，誤差修正模型(VECM)的結果如表9所示。

在表9中，誤差項(△ECM)的系數反映了所考察變量在長期存在收斂的可能性，M2的該系數是負的，說明從長期看，M2具有向長期穩定關系收斂的趨勢，但LOAN與GDP卻沒有這種趨勢。

表6 各個層次貨幣供應量與銀行信貸以及GDP變量之間協整關系

表7 lnM2、lnLOAN與lnGDP之間Granger因果檢驗

表8 lnM2、lnLOAN、lnGDP的 VAR 模型

表9 誤差修正模型(VECM)的估計結果

我們可以通過脈沖響應函數來分析各個變量對于沖擊的反應。圖1繪制了三個變量的脈沖響應函數。從圖1來看:(1)各個變量對其自身的沖擊反應都比較強烈。(2)對M2而言，來自LOAN一個標準差的沖擊在4期之后達到平穩，保持在0.06的水平，即LOAN改變1%，導致M2改變6%;來自GDP的沖擊在第3期達到最大，達到0.04，3期之后響應力度下降，在6－7期之后，出現負響應;顯然M2對GDP的沖擊響應比對LOAN的沖擊響應更敏感。(3)對信貸規模而言，對M2的沖擊響應在3期達到最大，其后開始下降;在8期之后基本趨于穩定，維持在0.06左右;對GDP沖擊的響應在3期達到最大，之后一直處于下降趨勢，變化很不穩定。(4)對GDP而言，其對M2的響應在4－5期之前是負響應，之后是正響應，6期之后趨于穩定，維持在0.005左右;對LOAN的沖擊在4期之后基本穩定，維持在0.05左右;4期之后，GDP對M2和LOAN的響應力度基本持平。

圖1 lnM2、lnLOAN以及lnGDP脈沖響應函數圖

從總體上看，GDP都會對M2和LOAN的沖擊產生響應，但M2沖擊對GDP的影響要比LOAN大些。

三、結論

利用簡單相關系數、簡單的結構方程、非結構化模型VAR和基于VECM模型的脈沖響應函數，我們分析了各中介目標與政策目標的相關性，得出如下結論:

第一，從協整關系上來看，貨幣供應量M2、信貸規模LOAN與實際GDP之間存在長期穩定關系;但從單方程回歸的結果看，信貸規模對利率不敏感，說明信貸渠道受阻。

第二，從格蘭杰因果檢驗結果來看，我國貨幣政策傳導機制是貨幣渠道和信貸渠道共同進行的;貨幣供應量M2的內生性比較大，說明其可控性比較弱;銀行信貸規模的擴展是以貨幣供應量的增加為前提的，即通過央行銀根松動來擴大信貸規模。

第三，M2與目標變量間的關系穩定，但M1與目標變量之間的關系不穩定，這說明M2更適合作為操作變量。但近幾年M2與目標變量間的相關性在逐步減弱。

第四，單方程回歸的結果表明，隨著利率市場化的進展，利率在貨幣政策中的作用日益加強，信貸規模對利率的敏感性也在增加，利率市場化的推進，對疏通信貸渠道是有益的。

［1］夏斌，廖強.貨幣供應量已不宜作為當前我國貨幣政策的中介目標［J］.經濟研究，2001(8).

［2］劉明志.貨幣供應量和利率作為貨幣政策中介的適應性［J］.金融研究，2006(1).

［3］陳延林，杜文光.貨幣供應量作為我國貨幣政策中介目標的可行性［J］.華南師范大學學報，2011(3).

［4］趙健.貨幣供應量作為操作變量的可行性分析——基于可控性角度的檢驗［J］.理論月刊，2012(4).

［5］李建軍，李波.我國貨幣政策中介目標GMCI的理論分析與實證檢驗［J］.天津商業大學學報，2010(1).

［6］李春琦，王文龍.貨幣供應量作為貨幣政策中介目標適應性研究.財經研究［J］.2007(2).