我国广义货币供应量M2与国内生产总值GDP关系的实证分析

我国广义货币供应量M2与国内生产总值GDP关系的实证分析

货币供应量即货币存量，是指一国在某一时点上流通手段和支付手段的总和。一般表现为金融机构的存款、流通中的现金等负债，亦即金融机构和政府之外的企业、居民、机关团体等经济主体的金融资产。它可以及时全面反馈货币政策执行情况，因而货币供应量是货币政策从操作到货币政策最终目标实现之间的一组重要监测指标。根据货币供应量与物价、与国内生产总值等重要指标的相关分析，我们可以预测货币政策实施效果，这对于适时、适度推出货币政策具有现实意义。我国自1998 年取消了对国有商业银行贷款规模的限额控制，在形式上以货币供应量为唯一中介目标。长期以来，货币供应量与总产出、价格之间的相互关系一直是货币经济学的核心问题，也是宏观经济学争论的焦点。Friedman（1963），Schwards（1963）和Tobin（1970），通过实证研究得出结论：货币供应量的变化很可能是真实产量变动结果的内生性货币的结论，货币供给量与名义收入呈有规则的正比关系，而Mccandless 和Weber（1995）通过实证分析得出了从长期看产出增长率和货币供应量增长率没有相关性的结论。对于我国近10 年来货币政策的有效程度，本文将对M2与GDP 关系加以实证分析。

一、 变量选取与数据样本

(一) 经济增长指标

GDP 是衡量国民经济发展情况最重要的一个指标，是本文中的被解释变量，也是衡量货币政策行为传导的重要宏观经济变量。在具体的实证分析中，季度数据样本区间为2000 年第1 季度-2011 年第4 季度GDP 的实际发生数。

(二) 货币供应量

货币供应量可以按其流动性的强弱，划分成不同的层次，根据国际通用的原则，结合我国的国情，把货币供应划分为M0、M1、M2、M3四个层次。

M0：流通中的现金。

M1：M0+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款。 M2：M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+外币存款+信托类存款。

M3：M2+金融债券+商业票据+大额可转让定期存单等。

M0为现金流通量，M1是通常所说的狭义货币供应量，M2是广义货币供应量，M2与M1之差是

准货币，M3是考虑到金融不断创新的现状而增设的。M2 不仅反映了现实购买力，也反映了潜在购买力。本文选取广义货币供应量M2作为解释变量，季度数据的样本区间为2000 年第1 季度-2011 年第

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4 季度。由于GDP、M2 采用的都是季度数据，为了消除数据样本的季节变动影响，本文首先采用X-11 方法对数据进行季节调整，剔除季节影响的过程，更好地揭示季度序列的特征或者基本趋势，调整后的数据标以SA；然后对调整后的数据取自然对数，以消除时间序列的异方差。最终的变量分别用LnGDPSA、LnM2SA 表示。

二、 对GDP与M2进行相关分析

(一) 单位根检验

在进行时间序列回归时，需要首先对变量进行平稳性检验，如果模型中含有非平稳序列，建立的回归模型可能是伪回归，从而推断出来的结论也是错误的。平稳性检验是运用ADF 检验方法对时间序列数据的平稳性进行单位根检验。分别对LnGDPSA、LnM2SA 检验的结果如表1 所示：

表1 2000-2011年GDP、M2季度数据平稳性检验结果

原序列检验 一阶差分检验 变量 LnGDPSA LnM2SA ADF检验值 临界值1% 0.786802 1.606458 临界值5% 临界值10% 平稳判断 -3.581152 -2.926622 -2.601424 否 -3.577723 -2.925169 -2.600658 否 ▽LnGDPSA -10.32325 -3.581152 -2.926622 -2.601424 是 ▽LnM2SA -4.596532 -3.581152 -2.926622 -2.601424 是 注：本表中ADF检验结果采用Eviews6.0软件计算得到，检验的形式都为常数项。

根据单位根检验结果，LnGDPSA、LnM2SA 的原序列都是非平稳序列，但两个一阶差分序列在α=0.01下都拒绝存在单位根的原假设的结论，说明▽LnGDPSA和▽LnM2SA序列在α=0.01下平稳，为一阶单整的时间序列，即为Ln（GDPSA）～I（1），Ln（M2SA）～I（1）。因此就可以对二者进行协整关系检验。

(二) 协整检验

由于LnGDPSA、LnM2SA 都为I（1）型时间序列，需要对变量进行进一步的协整检验，以确定这些非平稳的经济变量之间是否存在长期稳定的均衡关系。首先用变量LnGDPSA对LnM2SA进行普通最小二乘回归，得到回归的估计结果如下表2所示：

Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.

C LNM2SA

-0.201613 0.872925

0.160416 0.012669

-1.256812 68.90044

0.2152 0.0000

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R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.990403 Mean dependent var 0.990195 S.D. dependent var 0.050538 Akaike info criterion 0.117489 Schwarz criterion 76.19358 Hannan-Quinn criter. 4747.270 Durbin-Watson stat 0.000000

10.83971 0.510372 -3.091399 -3.013433 -3.061936 0.850840

表2 LnGDPSA 与 LnM2SA 回归方程估计结果

从上表2可以看到，LnM2SA估计的参数很显著，方程调整后的可决系数=0.9901，很接近于1，表明

模型拟合效果较好。除了D.W统计量值较小外，其他统计量表明模型估计效果比较理想。其得到回归方程的估计结果如下式所示：

LnGDPSA=-0.201613+0.872925LnM2SA+

可看出，经过调整的国内生产总值GDP 的自然对数与经过调整的广义货币供应量M2 有正向的线性关系，其中LnM2SA的系数估计值表示M2 每增加1 个百分点，GDP增加0.872925个百分点，说明广义货币供应量对我国经济增长有正面的效应。

得到回归方程估计后，在此基础上对其进行协整检验，即检验得到的回归残差是否平稳。对残差进行ADF检验得下表3：

t-Statistic

Prob.*

Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:

1% level 5% level 10% level

-3.505654 -3.577723 -2.925169 -2.600658

0.0121

表3 回归残差ADF检验

从表3可以看到，残差单位根检验得t统计量=-3.505654，其相应的概率值P=0.0121，小于5%的检验水平，因此拒绝残差序列存在单位根的原假设，既可以认为残差序列是平稳的。根据协整关系的定义，又因为LnGDPSA和LnM2SA都是1阶单整序列，所以可以认为序列LnGDPSA和序列LnM2SA之间存在协整关系。

(三) 误差修正模型ECM的建立

协整检验的结果表明我国LnGDPSA 与LnM2SA之间存在长期的均衡关系，但在短期内也会出现失衡，为了考察GDP和M2之间的动态关系，需要借助误差修正模型来进行分析。通过Eviews构建ECM模型的参数

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估计结果如下表4所示：

Coefficient

Std. Error

t-Statistic

Prob.

C D(LNM2SA) ECM(-1)

0.083470 -1.171575 -0.282622

0.016127 0.372756 0.099015

5.175627 -3.143011 -2.854330

0.0000 0.0030 0.0066

R-squared

Adjusted R-squared S.E. of regression Sum squared resid Log likelihood F-statistic Prob(F-statistic)

0.359042 Mean dependent var 0.329908 S.D. dependent var 0.032542 Akaike info criterion 0.046595 Schwarz criterion 95.84554 Hannan-Quinn criter. 12.32362 Durbin-Watson stat 0.000056

0.034780 0.039754 -3.950874 -3.832779 -3.906434 2.694957

表4 ECM模型估计结果

从表4可以看出，方程估计的参数都很显著，模型估计结果的F统计量相应的概率值P也非常小，从而表明模型估计整体上是显著的。 其ECM模型可表示为：

▽LnGDPSA=0.083470-1.171575▽LnM2SA-0.282622 ECM(-1) +

▽LnM2SA的系数估计值很显著，可以解释为国内生产总值GDP对广义货币供应量M2的短期弹性，即广义货币量M2增加1个点，那么在短期内，国内生产总值GDP将减少1.171575个点，与长期的效应有相反的效应。误差修正项ECM（-1）的系数估计值也很显著，该系数反应了国内生产总值GDP偏离长期均衡关系的调整力度，其绝对值越大，则将非均衡状态恢复到均衡状态的速度就越快。

对于国内生产总值GDP的短期变动可以由两部分进行分析，一部分是由于短期广义货币供应量M2变动（即▽LnM2SA）的影响，另一部分是由于前一期国内生产总值GDP偏离长期均衡关系（即影响。假如前一期国内生产总值没有偏离长期均衡关系，即

）的

=0，那么当期国内生产总值变动则全

部来自于当期广义货币供应量M2变动的影响；假如前一期国内生产总值偏离了长期均衡关系，即≠0，则为了维持国内生产总值与广义货币供应量的长期均衡关系，当期将以-0.282622的速度对前一期国内生产总值与广义货币供应量之间的非均衡状态进行调整，将其拉回到长期均衡状态。

三、 结论

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本文通过对我国2000年第一季度至2011年第四季度的国内生产总值GDP和广义货币供应量M2的统计数据进行协整检验及ECM模型修正，的出以下结论：

首先，从长期的协整的回归结果来看，我国的货币供应量M2 的变动与国内生产总值GDP 的变动是正相关的。我们也可以通过M2与GDP产期均衡关系式 LnGDPSA=-0.201613+0.872925LnM2SA 预计GDP的增长率。

其次误差修正模型ECM显示，在短期内，我国的货币供应量M2的变动与国内生产总值GDP的变动有着负相关的关系，而且上期误差对当期国内生产总值的当期波动调整幅度小，单位调整比例为-0.282622。

最后，在实践当中基础货币总量比较容易被央行所控制，广义货币总量M2 则很难为央行所控制，在央行不能够有效地控制货币供应量的前提下，以货币供应量作为中介目标的货币政策调控有较大的局限性。进一步深化金融体制改革，改变货币传导机制，或者选用其他更合适的中介指标，对我国的宏观调控效果具有更重要的意义。

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