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0M 、1M 、2M 、3M 四个层次。

0M ：流通中的现金。

1M ：0M +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。 2M ：1M +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。

3M ：2M +金融债券+商业票据+大额可转让定期存单等。

0M 为现金流通量，1M 是通常所说的狭义货币供应量，2M 是广义货币供应量，2M 与1M 之差是

准货币，3M 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

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

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 -0.201613 0.160416 -1.256812 0.2152

LNM2SA 0.872925 0.012669 68.90044 0.0000

R-squared 0.990403 Mean dependent var 10.83971

Adjusted R-squared 0.990195 S.D. dependent var 0.510372

S.E. of regression 0.050538 Akaike info criterion -3.091399

Sum squared resid 0.117489 Schwarz criterion -3.013433

Log likelihood 76.19358 Hannan-Quinn criter. -3.061936

F-statistic 4747.270 Durbin-Watson stat 0.850840

Prob(F-statistic) 0.000000

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 -3.505654 0.0121

Test critical values: 1% level -3.577723

5% level -2.925169

10% level -2.600658

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