第三方互聯網支付對貨幣流通速度影響的實證分析

馬 麗

（西安郵電大學經濟與管理學院，西安710000）

引言

隨著中國互聯網技術和電子商務技術兩者的飛速發展，第三方互聯網支付孕育而生，并且以勢不可當的氣魄快速發展。從理論上說，第三方互聯網支付高流動性的特點，使得它對傳統貨幣的取代作用加大，這樣必然會改變貨幣流通速度。實際上，自第三方互聯網支付出現以來，貨幣流通速度也變得極其不穩定，因此可以斷定第三方互聯網支付必然會對貨幣流通速度產生影響。因而，本文通過對貨幣流通速度和第三方互聯網支付之間的相互影響研究，從另一個角度解釋貨幣流通速度變化的原因，及時提出應對的措施，對提高中央銀行貨幣政策的有效性有著重要的意義。

一、文獻綜述

在研究中國貨幣流通速度影響因素的研究中，游鴻輝（2007）[1]研究了電子貨幣的發展對貨幣流通速度影響；方興（2017）[2]借助時變參數的TVP-VAR模型從產出渠道和價格渠道深入分析第三方互聯網支付發展對我國貨幣流通以及貨幣政策的動態影響；李淑錦（2015）[3]研究第三方互聯網支付對中國各層次的貨幣流通速度的影響；劉達（2017）[4]通過構建以不同層次的貨幣流通速度作為因變量的計量經濟模型，解釋了第三方互聯網支付對于貨幣流通速度的影響，發現從長期來看，電子貨幣的發展最終能促進貨幣流通速度上升。但是王亮等（2013）[5]認為，我國電子貨幣對M0的替代程度較高，提高了貨幣流通速度；對M1的替代程度相對較低，這降低了貨幣流通速度。總體來說，當前我國電子貨幣仍處于使貨幣流通速度下降的階段。周光友（2006）[6]通過統計分析發現，中國電子貨幣對傳統貨幣有著兩個明顯的替代效應，一是替代加速效應，二是替代轉化效應。兩個替代效應的影響下，電子貨幣并沒有加快貨幣流通速度，反而降低了貨幣流通速度。

通過對文獻的梳理不難發現，現有研究基本認同第三方互聯網支付對貨幣流通速度產生了影響，而在其對貨幣流通速度正向影響還是負向影響的問題上觀點不一。本文在前人研究的基礎上，以第三方互聯網支付為研究對象，以2006年第一季度至2017年第一季度的數據為樣本，建立 VAR模型，實證分析其對中國不同層次的貨幣流通速度的影響，并在實證分析的基礎上，提出一些有效的、可操作的調控貨幣流通速度和第三方互聯網支付行業的政策建議。

二、模型構建、指標選取和數據來源

（一）模型構建

本文選取貨幣供應量M1、M2對應的貨幣流通速度V1、V2作為因變量，第三方互聯網支付交易額ZXL作為自變量，構建計量經濟模型，以探索第三方互聯網支付對于貨幣流通速度的影響。向量自回歸模型（VAR）可以用來預測相關聯的經濟時間序列系統，進而解釋經濟沖擊對于經濟變量所產生的影響.因而本文采用VAR模型進行分析。

（二）指標選取和數據來源

本文獲取到的數據為2006—2017年的季度數據。其中貨幣流通速度的相關數據來源于國家統計局和中國人民銀行；第三方互聯網支付的相關數據來源于艾瑞咨詢數據庫。

本文采用的變量：

1.貨幣流通速度V。根據費雪方程MV=PV，其中，M為貨幣供給量，V為貨幣流通速度；P為價格水平，Y為實際產出，因此PY等同于一國的名義GDP，對費雪方程進行變形，可得

本文選取V1、V2，從兩個層次的貨幣流通速度作為因變量研究第三方互聯網支付對于中國貨幣流通速度的影響。

2.第三方互聯網支付交易額（ZXL）。本文認為，第三方互聯網支付并不僅僅局限于社會消費品零售支付，還包括其他業務，因此采用第三方互聯網支付交易額更為恰當地反映了第三方互聯網支付的發展情況。

三、實證分析

本文實證部分選取2006年第1季度至2017年第1季度的季度數據。由于使用的是季度數據，因此對模型中使用的變量進行季節調整，消除季節影響后的各個變量用＿SA來表示。為避免出現偽回歸現象，先要檢驗各個變量的平穩性。

（一）單位根檢驗

本文采用ADF檢驗法驗證主要變量LV1_SA，LV2_SA，LZXL_SA，的平穩性。利用Eviews9.0對各變量進行檢驗，結果顯示，一階差分后，在5%的顯著水平LV1_SA的一階差分序列為平穩的時間序列，在1%的顯著水平其余變量的一階差分序列均為平穩的時間序列。滿足協整檢驗和構造VAR模型條件。

（二）協整檢驗

采用Johanse檢驗，結果顯示，在95%的顯著性水平下，LV1_SA、LZXL_SA之間存在兩個協整向量，這說明V1，ZXL之間存在協整關系。95%的顯著性水平下，LV2_SA、LZXL_SA之間存在兩個個協整向量，這說明V2，ZXL之間存在協整關系。

選取與模型相一致的關系式估計結果為：

從上述估計結果可W得出，長期內，LZXL_SA和LV1_SA、LV2_SA之間卻存在負向關系，第三方互聯網支付ZXL對貨幣流通速度V1和V2具有減緩作用。

檢驗結果顯示，式（2）、式（3）各變量在1%水平均顯著，且擬合優度達到0.70以上，回歸結果可信度較高。因此，可以斷定第三方互聯網支付使用率與不同層次的貨幣流通速度存在長期協整關系。

（三）滯后階數的確定

為了進一步研究V1和ZXL、V2和ZXL之間的短期動態關系，本節通過建立VAR模型進行分析。建模之前需要先確定模型的滯后階數，滯后階數判斷結果：VAR（LV1_SA）模型的滯后階數為1階；VAR（LV2_SA）模型的滯后階數為2階。

（四）Granger因果關系檢驗

采用格蘭杰因果關系進行驗證，結果顯示，在5%的顯著性水平，LZXL_SA是LV1_SA的格蘭杰原因；在1%的顯著性水平，LZXL_SA是LV2_SA的格蘭杰原因，而LV0_SA、LV1_SA、LV2_SA不是LZXL_SA的原因，即為單向因果關系。因此，可以判定第三方互聯網支付的使用時引起不同層次貨幣流通速度變化的原因。

（五）脈沖響應分析

VAR模型的優點在于，能夠通過響應函數圖探究系統中各變量之間的短期動態效應。由上文的格蘭杰因果關系檢驗結果，只需分析LZXL_SA對LV1_SA的沖擊效應，以及LZXL_SA對LV2_SA的沖擊效應。

圖1 V1對第三方互聯網支付沖擊的響應

從圖1中可以看出，給LZXL_SA一個正向沖擊，V1從第1期開始迅速上升，第2期達到峰值，隨后開始趨于平穩，直到第3期開始迅速下降，并且于第7期增速趨于0。

圖2給第三方互聯網支付一個正的沖擊，V2一直到第2期都反應不敏感，直到第三期開始，V2迅速下降為負數，并且一直迅速下降，第7期下降到極小，第8期開始以緩慢的速度上升。

圖2 V2對第三方互聯網支付沖擊的響應

四、結論及政策建議

（一）結論

第三方互聯網支付的發展對傳統貨幣的影響主要有兩個方面：替代加速效應和替代轉化效應。兩個效應對貨幣流通速度有不同的影響。替代加速效應指第三方互聯網支付對通貨的替代，使貨幣流通速度加快；替代轉化效應指第三方互聯網支付使得貨幣層次的快速轉化，使不同貨幣層次低成本轉化，較高層次的貨幣能帶來更高的收益，其持有機會成本較低，第三方互聯網支付使得提高了高層次貨幣的占有比例，反而降低了V1及V2的速度。

（二）政策建議

根據本文的研究結果，提出以下兩點建議：

第一，本文通過實證分析表明，第三方互聯網支付對我國貨幣流通速度的確有影響。所以，中央銀行在制定貨幣政策時，應該考慮到第三方互聯網支付的影響，制定有效的貨幣調控措施。

第二，有關部門應加強對第三方互聯網支付市場的關注度，出臺針有關第三方互聯網支付的明確條例，減小由于監管不到位而給我國金融體系帶來的不利影晌。

參考文獻：

[1]游鴻輝，苑德宇.電子貨幣對貨幣流通速度的影響[J].統計研究，2007，（11）：94-96.

[2]方興，郭子睿.第三方互聯網支付、貨幣流通速度與貨幣政策有效性——基于TVP-VAR模型的研究[J].經濟問題探索，2017，（3）：183-190.

[3]李淑錦，張小龍.第三方互聯網支付對中國貨幣流通速度的影響[J].金融論壇，2015，（12）：25-33.

[4]劉達.第三方互聯網支付加快了貨幣流通嗎?[J].中央財經大學學報，2017，（2）：32-42.

[5]王亮，吳浜源.中國電子貨幣的通貨膨脹效應——基于2003—2011年季度數據的實證分析[J].當代經濟科學，2013，（4）：13-18，124.

[6]游鴻輝，苑德宇.電子貨幣對貨幣流通速度的影響[J].統計研究，2007，（11）：94-96.

[7]周光友，施怡波.互聯網金融發展、電子貨幣替代與預防性貨幣需求[J].金融研究，2015，（5）：67-82.