试议金融危机后中国货币供给量和经济增长、通货膨胀关系实证
最后修改时间：2024-02-16
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关键词：货币供给量 通货膨胀 经济增长 投资 消费
理由的提出
货币供给量是各国货币部门在其货币政策中时常采用的一个相似度检测目标，通过货币传导机制对整个宏观经济环境和市场资源进行疏导和调配。2008年后，为应对由美国次贷危机引发的全球性金融危机对我国经济所造成的影响，中国人民银行施行了较为宽松的货币政策。以广义货币供给量M2为例，金融危机后，由2008年1月的417846.17亿演变为2013年9月的1077379.16亿。不到六年的时间，增长了157.84%，相较于世界上其他经济体量相似的国家：美国、英国、日本，按汇率计，是美国的1.5倍、英国的4.9倍、日本的1.7倍，而相较于其他经济发展水平相似的发展中国家，更是相差甚远；我国同期GDP同比增长率一直稳定在8%左右的高增长水平；同期CPI累计增长率较大（详见图1：M2、GDP同比增长率、CPI累计增长率）。这一时期内货币政策更多关注于经济增长而非稳定币值。由宏观经济理论和货币理论观点，货币政策的最终目标之间存在一种内生性矛盾：即经济增长与充分就业必定是以牺牲物价稳定为代价的。再者，经济增长是货币传导机制里的最终目标，货币供给量实际上是从多个方面对最终目标进行影响，如：投资、消费、出口等。而仅仅以描述统计策略和粗略的横纵向比较为依据来分析和研究我国货币供给量与经济增长、通货膨胀的关系，是不具有科学性和说服力的。在此基础上还需做更加精确的实证研究。
相关文献综述
在研究货币供给量与经济增长、通货膨胀之间关系的国内文献中，大部分研究者会选择一个理由进行研究，但并没有统一的认识与结论。就笔者所参考2000年以来的近三十篇相关文献，多数研究者将货币供给量与通货膨胀之间的关系作为研究对象，如朱慧明、张钰（2005），杨奇志、朱胜男（2012）等。将货币供给量与经济增长之间的关系作为研究对象的研究者相对较少，如杨建明（2003）。而对于货币供给量具体通过怎样的方式去影响经济增长这一理由，相关文献没有做出合理规范的解释说明。
在研究理由的角度上也存在一定偏差，一部分研究者关注于货币需求方程的建立与说明，如王少平、李子奈（2004），谢仍明、马亚西（2012）的研究。一部分研究者关注于通货膨胀是否是一种货币现象，经济增长是否与货币供给量存在联系，如杨建明（2003），朱慧明、张钰（2005），马雪彬、朱东洋（2010）的研究。在理由研究的过程中，研究者的策略大体一致，构建误差修正模型和进行格兰杰因果关系检验等成为主要研究手段。
笔者在进行相关文献综述时发现：在研究策略大体一致的情况下，不同时期的实证分析往往得到有差异甚至对立的结论。例如：王少平、李子奈（2004）选取1976年至2002年的数据，运用协整关系检验和短期因果关系检验得出：我国货币需求的长期稳定性依赖于时间趋势，货币政策的目标变量应为M1。而谢仍明、马亚西（2012）运用2000年第一季度至2008第三季度的数据，在经过单位根检验、协整关系检验后，对M2、M1、M0分别进行了估计，建立对应的货币需求函数表明：M2、M0的需求方程存在较为明显的协整关系，M1的需求方程协整关系不强。但M2短期需求方程不稳定，M0适宜作为货币政策的相似度检测目标。由此可见，对不同时期的货币供给量与经济增长、通货膨胀的实证研究是有必要的。考虑到样本量不足等其他因素，大多数研究者都选用金融危机前的数据，有关金融危机后货币供给量与经济增长、通货膨胀的实证研究较少。就笔者看来，对金融危机后的货币供给量与经济增长，通货膨胀的研究从理论和实践的角度都是有作用的。
理论模型与研究思路
格兰杰因果关系检验可以从统计作用上验证两个变量间的因果关系，为理论与实际中因果关系判断提供重要的参考依据。本次实证分析选择其作为探究货币供给量与经济增长、通货膨胀关系的主要计量经济策略。格兰杰因果关系检验检测设对于两个变量X与Y中每一变量预测的信息全部包含在这些变量的时间序列之中。检验要求估计以下的回归：
（1）
（2）
其中白噪音μ1t 和μ2t 不相关。
若存在由X到Y的单向因果关系，则（1）式中滞后的Y的系数估计值在统计上整体的显著为零（即），同时（2）式中滞后的X的系数估计值在统计上整体的显著不为零（即），称X是引起Y变化的理由；若存在由Y到X的单向因果关系，则（2）式中滞后的X的系数估计值在统计上整体的显著为零（即），同时（1）式中滞后的Y的系数估计值在统计上整体的显著不为零（即），称Y是引起X变化的理由；若X和Y互为因果关系，则（1）式中滞后的Y的系数估计值在统计上整体的显著不为零（即），同时（2）式中滞后的X的系数估计值在统计上整体的显著不为零（即），称X和Y间存在双向因果关系；若X和Y间不存在因果关系，则（1）式中滞后的Y的系数估计值在统计上整体的显著为零（即），同时（2）式中滞后的X的系数估计值在统计上整体的显著为零（即），称X和Y间不存在因果关系。
格兰杰因果关系检验是通过受约束的F检验完成的。（1）式检测定当前X与Y自身以及X的过去值有关，而（2）式对Y也进行了类似检测定。对（1）式而言，其原检测设H0 ：δ1=δ2=…=δi=0。对（2）式而言，其原检测设H0 ：α1=α2=…=αi=0。针对各式量参数整体为零的原检测设，分别作包含与不包含变量的回归，根据回归所得的残差平方和计算F统计量，比较F分布相应临界值，拒绝或接受原检测设。
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