我国货币供应与经济增长、物价水平关系研究 - 图文

2.货币供应量与经济增长、物价水平关系的定性分析

2.1西方学者对货币供给与经济增长、物价水平关系的理论分析

在西方国家，关于货币政策主要存在两种观点：一是货币中性理论，二是货币非中性理论。

新旧古典学派认为货币呈现中性，即货币经济对实际经济变量不产生实质性影响。古典学派中货币数量论占主导地位，认为货币数量只与物价水平有关；其它条件不变时，物价水平与货币供应量成正比。而新古典学派在继承了旧古典学派的基础上，提出了市场出清说与理性预期假说。新古典学派认为，人们能够理性预期政府采取的政策措施及其后果。因此，无论政府如何干预宏观经济，人们都可以根据政策调整自己的行为，达到自己的理想状态，从而货币政策失效[12]。

然而，凯恩斯提出了货币非中性理论。凯恩斯认为，价格和工资呈“刚性”，市场也不会出清，而且劳动市场达到均衡时通常是处于非充分就业状态的。在其它因素不变的条件下，增加货币供应量，将会促进产出增加，同时价格水平也会提高，货币供给的变动影响实际产出与就业。但是，若在充分就业状态下，增加货币供应量，产出并没有改变，只是提高了物价。在凯恩斯理论中，中央银行可以通过制定货币政策来影响产出，调控宏观经济，但当存在“流动性陷阱”时，货币政策将失效[13]。

相比较新旧古典学派及凯恩斯学派，货币主义则秉持货币短期非中性，长期中性的观点，主要代表人物有欧文·费雪、庇古和弗里德曼。货币主义认为，货币数量是影响价格水平的基本因素。费雪强调货币的交易媒介作用，提出了“交易方程”：Py=MV；费雪方程表明，价格P与货币供应量M成正比[14]。而庇古则强调了货币的贮藏手段，提出了“剑桥方程”：M=kY=kPy，认为货币需求取决于货币的流通速度和名义国名收入，与流通速度1/k成反比，与收入成正比。同时，价格水平由货币供应量决定，两者成正比关系。弗里德曼在费雪方程及剑桥方程的基础上，吸收凯恩斯的偏好理论，创造了新货币数量论。他主张，货币供给完全取决于货币当局的决策，与影响货币需求的因素无关。短期内，扩张的货币政策促进经济增长。长期来看，货币政策并不影响实际经济变量，只影响价格水平，扩张的货币政策导致价格上涨，甚至引发通货膨胀。

2.2我国货币供给与经济增长、物价水平关系的理论分析

我国金融界不同学者对货币供给与经济增长之间的关系也持有不同的观点，主要有推动论、抑制论和中性观点。推动论是指货币供给的增加促进经济增长；抑制论则恰恰相反，认为扩张的货币政策阻碍经济的发展；而中性观点则将货币看作一种手段，对经济不产生影响。

一般而言，关于货币供应量与经济增长、物价水平之间的关系，我国理论界普遍认为，扩张的货币政策，促进经济增长。中央银行采取适度宽松的货币政策，使得货币市场中流动的货币量增加。一方面，刺激了投资消费，社会总需求增加，从而促进经济增长，增加就业。另一方面，货币供应量的过度增加，导致货币市场供过于求，以致于引发通货膨胀，物价持续上涨。物价的持续上涨，又抑制了国民的投资和消费，进而阻碍了经济的发展，使得货币扩张政策的有效性减弱。货币供给的内生性[15]让决策者陷入了经济增长与物价稳定的两难困境。因此，目前我国政府主要采取适度的货币政策在保证充分就业和物价稳定的基础上逐步实现经济持续增长。

3.货币供应与经济增长、物价水平关系的实证分析

3.1变量选取与数据处理

本文采用广义货币供应量（M2）作为货币供应量的度量指标；国内生产总值（GDP）作为经济增长指标；居民消费物价指数（CPI）作为物价水平的衡量指标。由于在1984 年之前，我国实行“大一统”银行体制，经济开放程度低，计划经济占主体地位，不利于货币供给对宏观经济影响的分析。因此，本文选取1984—2009年的年度数据作为实证研究样本。数据来源于《中国统计年鉴》和中国人民银行网。所有数据见附录。

在数据处理方面，为统一研究口径，本文将广义货币供应量M2、国内生产总值GDP以1984年为基期进行指数化[16]，同时将CPI指数也转化为以1984年为基期的时间序列数据。其次，将各变量指标取自然对数，以消除时间序列数据中存在的异方差现象[17]。

3.2协整检验

协整是指多个非平稳的经济变量的某种线性组合是平稳的。虽然一些经济变量的时间序列非平稳，但是它们之间却往往存在长期稳定关系即协整关系[18]。协整过程的数学描述

?，ykt）'表示k维向量为：设有k个序列?y1t?，?y2t?，…，?ykt?，（k≥2）,用 Yt?(y1t，y2t，?y2t?，?ykt?均是d阶单整序列，序列。如果：（1）每个序列?y1t?，…，则yjt～I(d)，j=1,2，…，

?，ak）'，使得Vt??'Yt?a1y1t?a2y2t???akykt～k；（2）存在非零向量??(a1，a2，?，ykt）'的分量间存在（d，b）阶协整关系，I(d?b)，0﹤b≤d。则称向量序列Yt?(y1t，y2t，?，ak）'成为协整向量。记为Yt～CI?d，b?，向量??(a1，a2，特别地，若yt～I(1)，xt～I(1)，

且存在非零常数?1、?2，使得?1xt??2yt～I(0)，则称xt和yt是协整的[19]。 3.2.1序列的平稳性检验

为消除时间序列潜在的异方差现象，本文对M2、GDP、CPI三个指数序列分别取自然对数，即lnM2、lnGDP、lnCPI。其一阶差分分别用?lnM2、?lnGDP、?lnCPI表示，代表货币供应量增长率、经济增长率和物价上涨率。原序列的二阶差分代表各增长率

的变化，分别用?2lnM2、?2lnGDP、?2lnCPI表示。

经济学家发现，有时经济变量之间不存在相关性，但回归结果却得出它们之间存在有意义关系的结论，这就是“伪回归”现象。这主要是由于时间序列变量的非平稳性引起的，因此，本文有必要对时间序列数据进行平稳性检验。

单位根检验方法主要有ADF检验、DFGLS检验、PP检验、KPSS检验、ERS检验和NP检验[20]，本文采用ADF方法进行单位根检验，它也是目前最流行、最有效的方法。ADF检验主要有以下三种回归模型：

Yt??Yt-1???i?Yt-i??t （3.1）

i?1pYt????Yt-1???i?Yt-i??t （3.2）

i?1pYt????t??Yt-1???i?Yt-i??t （3.3）

i?1p回归式（3.1）不含有常数项和趋势项，（3.2）只包含常数项，（3.3）包含了常数项和趋势项。

其中?t为随机扰动项，服从独立同分布的白噪声过程。上述模型检验的原假设为

H0：??1的t统计量的极限分布。若接受原假设，则存在一个单位根，序列非平稳。否则，序列平稳。

首先，观察lnM2、lnGDP和lnCPI的趋势图。

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图3.1 变量lnM2、lnGDP和lnCPI的趋势图

从图中可看出，lnM2、lnGDP和lnCPI均有明显的上升趋势且有截距，不具有平稳性。于是，对其进行差分，并通过ADF检验分析各变量的单整阶数。在给定的显著性水