中國M2/GDP變動指數與消費價格指數的關系

曹劍濤

(1.上海商學院，上海 201400；2.特華博士后科研工作站，北京 100029)

中國M2/GDP變動指數與消費價格指數的關系

曹劍濤1，2

(1.上海商學院，上海 201400；2.特華博士后科研工作站，北京 100029)

M2/GDP變動指數反映金融深化程度的變動情況，消費價格指數(CPI)反映物價水平的變動情況，二者之間具有對等關系。根據交易方程式的理論基礎，構建VAR模型，選取1990—2015年的數據，可實證分析中國M2/GDP變動指數與消費價格指數的關系。研究結果表明，二者存在協整關系以及長期穩定關系。在現有數據基礎上進行相關變量的預測，對貨幣政策有所啟示。

M2/GDP變動指數；消費價格指數；貨幣超發

一、研究背景

M2/GDP是廣義貨幣供應量(M2)跟國內生產總值(GDP)的比值，它是一個常用的金融指示或經濟指標，能夠衡量一個國家一定時期內金融深化的程度。M2/GDP值過高不好，已經成為學術界和貨幣管理部門的共識，但是對于這一比值達到多少才是過高或過低，尚未形成一致觀點[1-2]。

當前，中國M2與GDP差額越來越大，M2/GDP值越來越高，這就使得貨幣超發成為中國經濟學界以及政府管理部門深切關注的焦點。1995年，中國GDP和M2分別為61 339.9億元、60 750.5億元，二者幾乎相當。2015年，中國GDP達到676 707.8億元，同期M2為1 392 278.1億元，M2/GDP值為2.06①數據來源：根據國家統計局和中國人民銀行數據推算得出。。顯然，20年來中國M2/GDP不斷上揚，直到2015年時M2超出GDP一倍之余。由于美國與中國是世界上最大的兩個經濟體，人們經常會拿中國的數據與美國相比，發現兩國的M2/GDP水平相差甚遠，因為多年來美國M2/GDP值一直維持在1倍以下水平。中國的M2/GDP不斷走高，而又保持了較高經濟增長速度，因此，這一個看似違背經濟規律的現象被國外學者稱為“中國之迷”[1]。

近年來，國內外學者熱切關注中國貨幣超發現象，并探討貨幣超發可能引起的后果以及產生的原因。其中，一些學者認為這一現象是不合理的，并探討其危害和風險，如戴根有(2000)[3]、李國疆(2001)[4]、張杰和曉鷗(2006)[5]、楊繼生(2009)[6]、許(Hsu，2014)[7]；另一些學者認為這一現象存在一定的合理性，并試圖提出相關的假說和依據，如易綱(1995)[8]、謝平和俞喬(1996)[9]、曾令華(2001)[10]、伍志文(2003)[11]、裴平和熊鵬(2003)[12]、劉士余和王振華(2005)[13]、李斌(2010)[14]、李治國等(2010)[15]、巴曼尼-奧斯庫伊等(Bahmani-Oskooee et al.，2013)[16-17]。此外，在M2/GDP上升的同時，消費價格指數(CPI)也在上升，故很多研究文獻都致力于研究M2或M2/GDP與CPI或其他物價指數之間的相互影響關系。一些研究認為，貨幣因素與通貨膨脹或物價增長之間不存在直接關系，如興等人(Hsing et al.，2009)[18]、費兆奇(2012)[19]、謝家智和張明(2012)[20]、趙海華(2013)[21]、賈非(2015)[22]。也有一些研究認為，貨幣因素與物價增長或通貨膨脹之間存在著短期或長期的相互影響關系，如奧斯汀等(Austin et al.，2007)[23]、方勇和吳劍飛(2009)[24]、巴哈魯姆沙等(Baharumshah et al.，2009)[25]、伍德福德(Woodford，1994)[26]、張成思(2012)[27]、張五六(2013)[28]、田濤(2013)[29]。

事實上，一個國家貨幣供應量多少，并非是隨意的，總是會由于這樣或那樣的原因產生，或者同其他經濟因素和政策相聯系。而且，貨幣供應量是一個持續的過程，不可能會驟然地上升或下降。僅僅盯著M2與GDP差額的大小以及M2/GDP這一比值的大小，沒有太多實際意義。本文認為，CPI作為物價指數之一，是對消費物價的變動指數衡量，而M2/GDP僅僅是一個當期數據比值，與CPI沒有可比性。為此，本文將采用M2/GDP變動指數，即參考CPI計算方法，以當期M2/GDP除以參照基期M2/GDP。采用M2/GDP變動指數與CPI比較，有著重要意義：首先，當年M2/GDP或M2與GDP差額都是靜態的，而M2/GDP變動指數是動態的，反映金融深化程度的變動情況，可以更好地解釋經濟現象的變化；其次，CPI是物價水平變動指數，選用M2/GDP變化指數來比較，使二者有著對等性；最后，理論推導表明，這種比較有著理論依據(具體見下文)。

因此，本文將研究M2/GDP變動指數與消費價格指數之間的關系。換句話說，貨幣超發是否合理，以及如何解釋，并不是本文所研究的問題。本文主旨在于：分析兩個指數之間是否存在長期的均衡或穩定關系；如果這個穩定關系存在，那么可以在現有框架下預測M2/GDP及其變化趨勢，并進一步探討對中國貨幣政策的啟示。

二、理論及模型

(一)理論基礎

為了更好地分析M2/GDP變動指數與消費價格指數的關系，需要溯本求源，從最基本的貨幣公式進行探討。根據經典的貨幣理論，費雪提出了交易方程式：M·V=P·Y。其中，M指貨幣數量，V是貨幣流通速度，Y指商品交易總量，P是平均價格水平。庇古、馬歇爾等提出和發展了劍橋方程式，即M=K·P·Y。其中，M和P仍指貨幣數量和物價水平，Y指名義收入，K指貨幣占名義收入Y的比重。事實上，如果取K=1/V，兩個方程式有著異曲同工之妙。后來，一些經濟學家在此基礎上，對貨幣公式進行拓展，提出更多貨幣方程。但是，萬變不離其宗，貨幣公式的核心還是在描述貨幣量與物價、國民收入等變量之間的關系。

為了簡單起見，本文在交易方程式的基礎上進行推導。以M2表示貨幣量，以GDP表示國民收入，V和P仍然表示為貨幣流通速度和物價水平，則在第t期，存在以下等式：

M2t·Vt=Pt·GDPt

(1)

參照式(1)，也可以很容易寫出第i期的等式。兩個等式進行比較后，便可以得出如下等式：

(2)

(3)

為了更好判斷指數變量之間關系變化的穩定性，對式(3)取對數，所得結果如下：

(4)

式(4)便是本文構建模型的理論基礎。而且，式(4)和式(3)表明了M2/GDP比值變動指數與消費價格指數的對等關系。

(二)模型構建

根據式(4)，lnCPIt和lnMPIt均是時間序列變量。時間序列變量一般存在著向量自相關現象，故無法運用簡單的普通最小二乘估計模型(OLS)進行回歸處理。向量自回歸模型(VAR)能夠有效地描述和時間變量系統，可以預測長期動態的穩定關系。為此，構建VAR模型如下：

yt=μ+Γ1yt-1+Γ2yt-2+…+Γpyt-p+et

(5)

運用VAR模型，首先需要進行平穩性檢驗或同階差分單整檢驗。若通過平穩性檢驗則可以直接估計模型和直接進行Granger因果關系檢驗(不平穩時可采用Wald-Granger因果關系檢驗)。否則，需要經過同階差分單整檢驗，且通過同階單整檢和協整檢驗，然后再進行模型估計。最后，進行Wald-Granger因果關系檢驗、脈沖響應檢驗等。

三、數據描述及實證分析

(一)數據來源及描述

為了更好了解和分析廣義貨幣供應量、國內生產總值和消費價格指數的趨勢，本文根據1990—2015年國家統計局、中國人民銀行的統計數據，選取和整理出相關數據。并且，將1990年M2/GDP比值為基期，將1990年消費價格水平作為基期，從而推算出MPI和CPI以及它們的對數值lnMPI和lnCPI，如表1所示。

表1 M2、GDP及CPI等變量及演算(1990—2015)

表1(續)

首先，選擇廣義貨幣供應量與國內生產總值差額來衡量貨幣超發，沒有太多研究價值。根據表1數據，將M2、GDP、M2/GDP的數據值繪制成圖1。很容易發現，最近15年來，廣義貨幣供應量與國內生產總值之間差距越來越大，這正是很多學者所說的貨幣超發現象。同時，M2/GDP有著不斷上揚趨勢，但總體上這種趨勢較為平緩、穩定。因此，這進一步表明，分析M2/GDP變動指數，比分析廣義貨幣供應量與國內生產總值之間差額或M2/GDP，更有著現實意義。

圖1 M2、GDP及M2/GDP走勢(1999—2015年)

顯然，分析MPI(M2/GDP變動指數)更有實際意義。根據表1數據，直觀上很容易從看出CPI與MPI的變動趨勢，以及lnCPI與lnMPI的變動趨勢(見圖2)。如圖2所示，CPI與MPI有著一致的上揚趨勢，lnCPI與lnMPI有著較為平穩的上揚趨勢。而且，經測算，CPI與MPI之間的相關系數為0.90，lnCPI與lnMPI的相關系數達到0.98。這說明，不僅CPI與MPI，而且lnCPI與lnMPI都具有進一步研究的統計學意義。

圖2 MPI、CPI、lnMPI、lnCPI的走勢(1990—2015年)

(二)實證分析

1.平穩性檢驗

lnMPI與lnCPI為時間數列數據，建立VAR模型首先需要進行平穩性檢驗。一般采用單位根檢驗方法，檢驗時間序列變量的平穩性。本文主要采用ADF檢驗方法進單位根檢驗，檢驗所研究變量的平穩性。運用軟件Eviews，所得到ADF檢驗結果，如表2所示。

表2 lnMPI與lnCPI及各自差分的ADF檢驗結果

根據表2，顯然在5%顯著水平下，lnMPI與lnCPI均不是平穩序列。進一步運用軟件Eviews檢驗lnMPI與lnCPI的一階差分序列ΔlnMPI和ΔlnCPI的平穩性。結果顯示，在5%顯著水平下，ΔlnMPI和ΔlnCPI具有平穩性，這表明lnMPI與lnCPI滿足同一階單整要求。

2.協整檢驗

協整檢驗主要包括兩種方法：一種是用于多變量檢驗的回歸系數的協整檢驗[30]；另一種是用于雙變量的OLS(最小二乘法)回歸模型殘差協整檢驗[31]。本文主要研究lnMPI與lnCPI兩個變量之間的關系，故采用后者。

根據OLS模型，很容易建立lnMPI與lnCPI兩個變量的關系式(或協整方程)如下：

lnCPI=a+blnMPI+ε

(6)

其中，a和b是待估計參數，ε為隨機擾動項。根據OLS回歸結果，得到：

lnCPI=0.146 9+1.003 6lnMPI

(7)

(P值=0.77)(P值=1.71×10-10)

根據OLS回歸結果，b的估計值有統計學意義。這表明，lnMPI與lnCPI之間存在線性關系，它們之間存在著協整關系。而且，式(7)表明，當MPI增加1%時，CPI上升約為1%，也可以認為是二者之間的敏感度為1。這在一定程度上表明MPI與CPI存在比例關系，進一步證實了式(4)的理論意義。

表3 lnMPI與lnCPI之間OLS模型的殘差估計值序列的ADF檢驗

3.VAR模型估計

首先，進行滯后階數選擇。關于VAR模型滯后階數選擇標準，一般采用AIC和SC準則，取AIC和SC最小值。由于選取的樣本數量有限，僅有26個，為了確保滯后期樣本數的自由度在20個以上，故在滯后4期中進行識別。運用軟件Eviews，所得AIC與SC準則的結果，見表4。根據表4所示，顯然采用滯后階數p=2比較合適。

表4 AIC與SC準則的結果

然后，運用軟件Eviews估計出VAR模型，故得出式(5)的估計結果如下：

lnCPI= 0.147 1+1.640 8lnCPI(-1)-0.885 0lnCPI(-2)+

0.334 3lnMPI(-1)-0.110 4lnMPI(-2)

(8)

lnMPI= 0.271 6+ 0.002 6lnCPI(-1)+0.169 1lnCPI(-2)+

0.813 6lnMPI(-1)-0.036 1lnCPI(-2)

(9)

4.對VAR模型進一步檢驗

首先，進行Wald-Grange因果檢驗。對于非平穩時間序列變量，不能夠直接使用Granger因果檢驗，但是可利用Wald-Grange方法進行因果檢驗。運用軟件Eviews，檢驗結果見表5。根據表5，顯然拒絕“lnMPI不是引起lnCPI的Wald-Grange原因”的假設，證實lnMPI是引起lnCPI變化的Wald-Grange原因；同時，通過“lnCPI不是引起lnMPI的Wald-Grange原因”假設。這就進一步證實了VAR模型的估計結果(8)式的統計學的意義。由此可見，從Wald-Grange因果檢驗角度來看，MPI的變動是CPI變動的原因。此外，也可以這樣理解，如果說CPI變動仍在合理范圍之內，那么MPI的變動理應可以給予合理的解釋。

表5 關于lnCPI和lnMPI的Wald-Grange因果檢驗

圖3 AR根圖

其次，進行AR根圖表檢驗。VAR模型是否穩定也可以運用AR根圖表進行檢驗。如果AR逆根倒數位于單位圓之外(根模小于1)，則表明VAR模型不滿足穩定條件；反之則反是。由于AR逆根的圖與表具一致性，且圖示更為直觀，故在這里僅提供AR根圖結果。運用軟件Eviews得到VAR模型結果的AR根圖(見圖3)。圖3反映的結果表明，AR逆根沒有位于單位圓之外，VAR模型是有效，滿足了穩定性條件。

第三，脈沖響應分析。運用軟件Eviews得到VAR模型的10期脈沖響應圖，如圖4與圖5所示。圖4表明，lnMPI在2期之后對lnCPI存在明顯正向影響，到4期時影響最大，到8期之后趨于穩定。圖5表明，lnCPI在2期內對lnMPI存在一定的負影響，之后影響不明顯并趨于穩定。可見，脈沖響應分析再次表明，VAR模型中lnMPI對lnCPI的影響傳導關系。

圖4 lnMPI對lnCPI的響應(10期)

圖5 lnCPI對lnMPI的響應(10期)

最后，進行VAR模型的方差分解分析。運用軟件Eviews得出VAR模型的方差分解的結果，如表6所示。根據表6，10期內lnCPI對lnMPI的方差分解的貢獻比重一直不高，大部分維持在1/3以下；然而，lnMPI對lnCPI的方差分解的貢獻比重較高，大部分維持在一半以上。可見，VAR模型的方差分解結果與脈沖響應結果較為類似，都能夠驗證lnMPI可以更好地解釋lnCPI。

表6 VAR模型的方差分解

表6(續)

四、預測

由VAR模型結果，可以推算出2016—2010連續5年的lnCPI和lnMPI的數值，并且以此可以換算CPI和MPI的值，以及M2/GDP，如表7所示。根據表7，按照目前經濟數據進行預測，中國M2/GDP變動指數年均增長了1.73%。同時，CPI年均增長4.89%，這表明雖然有一定的通脹壓力，但是通脹水平仍然低于5%可控范圍之內。

表7 VAR模型對2016—2020年的預測

①2016—2020年的幾何平均增長率。

近年來，中國經濟總體上處于下行狀態。針對今后中國經濟走勢，有學者進行綜合判斷，認為中國經濟運行不可能是U型或V型，而是L型的走勢[32]。2015年中國全年GDP增長6.9%，2016年上半年中國GDP同比增長了6.7%*數據來源：國家統計局。。亞投行預測中國經濟2016年全年GDP增速為6.5%*數據來源：亞洲開發銀行《2016年亞洲發展展望》。，中國社會科學院預測2016年中國經濟增長為6.6%～6.8%[33]。為此，假定今后5年內，中國L型經濟走勢基本形成，并且GDP增長率全部維持在6.6%水平上。根據這個假定，就可以測算出中國2016—2020年GDP值，并且根據VAR模型預測的M2/GDP，可以進一步預測出中國2016—2020年的M2(見表7)。由表7可以看出，到2020年，中國GDP預測可以達到931 509.3億元，而同期M2余額預測值為2 083 303.8億元。M2預測值與GDP預測值的差額進一步拉大，M2將超出GDP1.24倍。

五、結論與啟示

(一)研究結論

一是交易方程式理論仍然可以解釋中國的貨幣現象。理論推導表明，M2/GDP變動指數與物價指數存在比例關系；而且實證分析證實M2/GDP變動指數與CPI的協整關系，且二者之間敏感度約為1。

二是M2/GDP變動指數與CPI之間存在著長期穩定關系，而且M2/GDP變動指數是引起CPI的Wald-Grange原因。這進一步表明，從長期來看，中國物價指數上漲一定程度是受到M2/GDP變動指數不斷擴大的影響，而并不是M2/GDP變大所引起的。

(二)啟示

首先，由于各國統計口徑、數據使用習慣等原因，可能會出現一些指標對比出現差異現象，因此利用新的指標看待問題，會更有實際意義。使用動態的指標(如指數)，在一定程度可以消除一些不相關因素的影響，能夠動態地解釋和理解現有的經濟現象。所以，只是指出M2/GDP數值不斷上升，指出M2與GDP的差額不斷擴大，沒有多大現實意義。關鍵是要理解這些數值變化的背后規律是什么，而M2/GDP變動指數就可以更好地體現背后的規律。

其次，目前所謂貨幣超發現象，是中國內在經濟規律的反映，不必過于恐慌。M2/GDP變動指數與CPI存在著長期穩定關系，這是中國經濟發展規律，而且具有理論依據。事實上，到2020年，M2與GDP的差額會進一步推廣。為什么M2與GDP的差額會擴大？可能有一些深層次原因，值得進一步去探討。但是，不能因為二者差額不斷擴大，過于恐慌起來。如果中國物價指數是可控的，經濟增長能夠保持L型趨勢，供給側結構改革能夠順利進行，那么可以坦然面對中國貨幣超發現象。

再次，貨幣政策仍然是刺激和維持中國經濟增長的重要工具。M2/GDP變動指數涉及M2變動以及GDP變動。無須贅言，在現有經濟基礎上，維持MP2/GDP變動指數與其他指標(如CPI)的穩定關系，適當采用積極貨幣政策，將有助于保證GDP的增長水平。當然，也不可否認，采用積極貨幣政策應當是謹慎的，應當防止貨幣向資產領域的異常流動，滋長資產泡沫的風險。

最后，保證經濟維持一定的增長速度，仍然是必要的。如前所述，M2/GDP變動指數涉及GDP變動，因此可以設想，在其他條件不變情況下，GDP增長率持續下降勢必會引起M2/GDP變動指數異常增大。在中國經濟高速增長時期，GDP與M2差額不斷擴大，并沒有帶來不良經濟后果。可見，貨幣超發與經濟調高速增長聯系在一起，就不是什么大問題。但最大問題可能是，M2/GDP變動指數持續變大，是由于GDP增長率持續下降引起的。因此，中國必須警惕這樣的結果，穩妥地維持一定的經濟增長速度。

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(責任編輯：周 斌)

The Relation Between the Index of M2/GDP Ratio and the Consumer Price Index in China

CAO Jiantao1,2

(1.Shanghai Business School，Shanghai 201400，China； 2.Tehua Postdoctoral Programme，Beijing 100029，China)

The index of M2/GDP ratio(MPI)reflects the changes in the financial deepening degree，while the consumer price index(CPI)reflects the changes in the level of prices,both of which have a equivalence relation.Based on the Fisher monetary equation，this paper builds a VAR model，selects the data from 1990 to 2015 in China，and analyzes the relationship between China’s MPI and CPI.The results show that there are both the co-integration relationship and the long-term stable relationship of the two variables.Besides，on the basis of estimating the VAR model，relevant variables are predicted，and relevant monetary policies are put forward.

index of M2/GDP ratio；CPI；monetary excess

2016-10-20

上海高校青年教師培養資助計劃(ZZsxy15010)；上海市內涵建設重點學科專業項目“基于商務經濟的工商管理學科建設”

曹劍濤(1981—)，男，上海商學院講師，特華博士后科研工作站在站博士后。

10.13504/j.cnki.issn1008-2700.2017.03.001

F124

A

1008-2700(2017)03-0003-10