对货币流通速度的再认识--对1993~2003年我国虚拟经济与实体经济关系的分析_虚拟经济论文

货币流通速度的再认识——对中国1993-2003年虚拟经济与实体经济关系的分析,本文主要内容关键词为:再认论文,经济论文,中国论文,实体论文,货币论文,此文献不代表本站观点,内容供学术参考,文章仅供参考阅读下载。

货币流通速度是货币经济学的一个重要问题,这不仅涉及到货币需求以及货币供给政策的调整,而且其本身的变化一方面是宏观经济环境变化的结果,另一方面反映出宏观经济的许多问题。但目前无论理论界还是各国政府决策层,对货币流通速度的测算或预测,以及由此对货币供应量的决定,其理论依据不外乎传统的交易型货币数量公式MV=PQ和收入型货币数量公式MV=PY,其中M为货币数量,V为货币流通速度,P为交易商品的价格,Q为商品交易量,Y为名义收入。不可否认,这两个货币数量公式在特定的历史时代背景下无疑是有效的理论工具,估算出的货币流通速度变化相当平稳且与实际情况吻合,其原因在于货币需求函数的稳定性。国外的许多研究结果表明,在20世纪70年代中期以前,只要适当地考虑时滞后的收入和利率等变量,就可以对货币需求作出合理和可靠的解释。但时过境迁,在20世纪70年代中期以后,研究结果越来越缺乏解释力,传统货币需求方程的估测结果系统地大于实在的货币余额,从而出现了一个“失踪货币”。货币需求函数的不稳定使货币流通速度可以预测的货币主义观点受到挑战,进而使货币政策作为稳定经济的一个主要工具受到质疑。究其原因,我们认为一国经济环境乃至整个国际经济环境的变化是其背后的深刻原因。因此对货币流通速度的重新认识便提上了议事日程。

传统意义上认为货币流通速度不是一个现实的经济变量,只是货币市场事后均衡结果,单独分析它不会给我们更多信息。在本文中笔者从经济虚拟化发展的角度,利用虚拟经济理论已有的研究成果,建构货币循环流模型提出自己对货币流通速度的重新认识,希望能在理论界引起讨论。文章结构如下:第一部分分析经济虚拟化对货币流通速度的影响;第二部分论证交易型货币数量论的复归倾向,在此基础上对交易型货币需求函数进行实证检验;第三部分提出新的货币流通速度公式,并建立现代信用货币经济的六部门货币循环流模型,分析货币流通速度在现代信用货币经济中的新特点;第四部分在对中国货币流通速度进行重新估算的基础上,分析检验我国虚拟经济与实体经济的关系,然后针对出现的问题提出相应的政策措施和建议。

一、经济虚拟化对货币流通速度的影响

(一)经济虚拟化

20世纪70年代以来,世界经济出现了新的趋势,即经济的虚拟化,虚拟经济越来越脱离实体经济而曰益成为一个相对独立的经济活动领域,虚拟经济不再是实体经济的附属品,作为虚拟经济重要组成部分的“金融是现代经济的核心”。随着这种经济结构的变化,虚拟资产在经济虚拟化过程中越来越居于主导地位,在宏观层面主要表现为国民财富构成发生变化。如西方发达国家和加入到金融全球化行列中的新兴发展中国家,自上世纪70年代以来虚拟资产与国民财富的比率不断提高,并且出现趋同化趋势,一些发展中国家的虚拟资产膨胀速度赶上甚至超过一些发达国家,到上世纪90年代这些国家拥有的虚拟资产总量都超过GDP总量,有的国家达到3倍多。在微观层面体现在居民家庭财富和收入来源构成以及企业利润来源中虚拟财富占比的增大。如主要工业国家的居民所持有的财富形式越来越与物质财富相脱离,虚拟资产财富在家庭财富中逐渐占据主要地位(见表1)。由此可见,经济虚拟化的发展使整个经济出现结构性的变化,这势必影响到经济主体行为方式和经济运行规律的变化。

(二)经济虚拟化对货币流通速度的影响

由上文分析可知,经济虚拟化的发展不仅影响到居民财富观念的转变,从视实物资产为真正的财富逐渐过渡到越来越重视对虚拟财富的拥有,而且对虚拟经济与实体经济关系产生重大影响:整个经济系统日益分成虚拟经济和实体经济两大子系统。在这两大子系统中有着截然不同的定价方式:一个是附着在商品上的物价系统,另一个是资产价格系统。前者是成本支撑的价格系统,后者是观念支撑的价格系统,它们根本的区别不是有形和无形,而是定价方式所反映的行为方式(成思危、刘骏民,2003)。正是这种微观理财行为和投资心理以及宏观层面运行机理的变化,使货币流通速度出现结构性的变化,即有必要把货币流通速度分成实体经济和虚拟经济流通速度。原因如下:

表1 主要工业国家金融资产占家庭净财富(%)

年份 英国日本法国英国加拿大

1981-1985

69.742.537.851.9 58.6

1986-1990

71.741.549.652.7 63.9

1991-1995

76.950.155.264.1 67.3

1996-1999

82.258.258.868.8 70.2

资料来源:IMF,World Economic Outlook,October 2001,P65.

1.资产定价方式强化两种货币流通速度的差异性

实物资产实行成本加成定价,而虚拟资产实行资本化定价,所以价格变动的决定因素是不同的。前者价格主要取决于资产成本、预期利润水平和供需状况,而这些变量变化相对平稳,因此实物资产价格变化是较稳定的。而后者价格主要受贴现率、预期、市场情绪、投资者对市场信息判断偏差等不确定性因素的影响,它们能在较短的时期内反复变化,投资者对其价格变动的敏感程度高,因此虚拟资产价格的波动性较实物资产要大得多。而正是由于这种资产价格升跌频率的差异,或投资者获取资本价差利得机会的差异,使货币流通速度的差异性得以形成。经济虚拟化程度越高,这种差异性就越强。

2.现代信息技术的不对称性影响强化差异性

现代信息技术对虚拟资产与实物资产流通速度的影响是不对称性的。如“电子数据交换”和“电子资金转移”等计算机网络技术使虚拟资产能24小时不问断地以“光的速度”在全球范围内流动,几百万美元的国际资本能在几秒钟内转移至全球各地,但实物资产的交易受运输条件限制不可能以“光的速度”流动。这样即使是同一货币,它在虚拟经济与实体经济中的流通速度是不同。在虚拟经济全球化的今天,区别对待这两种货币流通速度具有非同寻常的意义,因为这直接涉及到货币需求与供给、金融风险的防范和货币政策应对措施的制定等等。

二、交易型货币需求函数的实证分析

(一)收入型货币数量论复归交易型货币数量论

货币需求函数有交易型和收入型之分,理论界对何种需求函数更符合现实存在长久争论,特别是在实证检验分析中,当定位于交易的模型应用不理想时,理论学者便考虑使用收入模型试图使情况有所改善。现代货币数量论的重要代表弗里德曼曾对为什么要使用收入型货币数量论而不使用交易型货币数量论做过详细的论证(Friedman,1970)。但笔者认为,随着经济虚拟化以及居民虚拟财富占比的提高,货币需求函数正不断向交易型货币数量论复归。

一方面GDP总量指标包含的内容已远小于交易总额,另一方面收入型货币数量理论的准确性和可靠性日益下降。其实,对收入流通速度和交易流通速度的稳定可靠性,理查德·T·塞尔登在《美国的货币流通速度》(载米尔顿·弗里德曼等,2001)一文中早有详细的研究。他认为收入流通速度和交易流通速度的发散,在很大程度上取决于现金作为交易媒介和作为价值储藏手段的相对重要性。如果前一个职能非常重要,发散意味着稳定,下降。随着虚拟经济的发展,财富更多地以诸如股票、债券、储蓄存款等虚拟资产形式持有,现金作为交易媒介的职能得到强化。瑞典经济学家魏克赛尔(1983)认为,在货币的三个主要职能(价值尺度、价值储藏手段和交换媒介)中,“只有交换媒介才在真正意义上表现了货币的特征”;而价值储藏手段只有从个人或私人的观点来说,货币才具有这一职能,对整个社会而言货币并没有这一职能,在货币完全虚拟化的今天更是如此。

(二)交易型货币需求函数的实证分析

对货币需求函数的实证检验,无论在国内还是在国外,许多经济学家都对此作过深入的探讨和研究。中国人民银行研究局课题组注意到传统货币数量理论的准确性和可靠性日益下降,认为我国目前货币供应没有充分考虑股票市场对货币的交易需求。他们对1993年1季度到2000年3季度的季度数据,运用多元线性回归模型实证分析股市发展对货币需求的影响,结果表明这种影响确实存在(中国人民银行研究局课题组,2002)。其他学者如戴根有(2000),石建民(2001),谢富胜、戴春平(2000),高莉、樊卫东(2001)等都提出过类似观点。在国外也有许多类似的研究,如Allen(1994)把证券市场交易量指标引入货币数量方程,通过对20世纪80年代数据进行回归分析发现,货币需求与包括GDP交易、金融交易在内的经济体系所有交易的相关性仍十分显著。Field(1984)和Gramer(1986)也做过类似的研究。

为了证实虚拟经济的发展是否对货币产生交易性需求,本文采用动态分布滞后(ADL)模型对货币需求函数进行分析。由于国内学者对2000年以前的交易性货币需求已有实证研究成果,所以本文只对2000年后的交易性货币需求函数进行实证分析。模型样本采用2000年1月到2003年12月的月份数据,数据来源于《中国经济景气月报》各期。为了消除季节性因素的影响,所有数据都采用同比增长率。模型因变量采用最能体现货币交易媒介职能的M1增长率指标(△M1),实体经济的自变量采用工业增加值(△GIP)和社会消费品零售总额(△TCG)指标,虚拟经济采用全国股票成交金额(△TRD)、证券投资基金成交金额(△SIF)、国债现货成交金额(△TBS)和国债回购成交金额(△TBR)指标。其中△TCG变量在回归过程中因未能通过t统计检验而被剔除。在解释变量中,除△TBR指标外,其他变量都通过了5%显著性水平的单位根检验,而△TBR与因变量△M1存在协整关系,回归模型残差项通过1%显著性水平的AEG检验。模型回归结果如表2。

从表2的长期关系式来看,货币交易需求(△AM1)与全国股票成交金额(△TRD)的弹性系数为正,虽然系数不大,但已具有统计显著性,说明股票成交金额的放大确实产生了相应的货币需求。货币交易需求(△M1)与证券投资基金成交金额(△SIF)、国债现货成交金额(△TBS)和国债回购成交金额(△TBR)的弹性系数为负。从表面看来这有悖于上文的理论分析,其实不然。因为在短期内滞留于虚拟经济系统中用于媒介虚拟资产交易的货币量相对稳定,因此用于各种资产交易的货币量之间存在此消彼涨的替代效应,其相关系数为负(见表3)。下文的货币循环流模型也能证实这一点。

表2 货币交易需求的回归结构(2000.1-2003.12)

表3

相关分析结果

 △GIP

 △SIF

△TBS

△TBR

△TRD

-0.042

 0.980

-0.153  -0.003

三、新货币流通速度公式

由上文的分析可知,在传统的货币数量公式中,应该添加各类证券交易所需要的货币量。于是便有新的货币数量公式(刘骏民,1998):

M·V=P.Q+SP·SQ

(1)或M=(P·Q+SP·SQ)/V

其中SP表示证券的一般价格水平,SQ表示证券的数量,其他字母含义同上。它能更好地反映经济现实的本质,也能更好地对一些经济现象作出解释和预测。这样同一时期的货币分流入虚拟经济系统和实体经济两子系统(即),因此有:

这就是交易性货币流通速度公式。。下面根据交易性货币流通速度公式建立一个六部门货币循环流模型,进一步分析货币在现代信用货币经济体系中的循环运转情况(如图1)(注:该模型参考了Binswanger(1997)部分观点。)。

在模型中,整个经济系统被分成两大经济系统:实体经济系统和虚拟经济系统。其中实体经济包括家庭部门和企业部门,虚拟经济系统包括股市、债市、期市、汇市、地产等,金融部门包括金融机构和非金融中介机构,它处于模型中心,体现了金融是现代经济核心的思想。模型中的参数变量含义分别为:

图1 货币循环流模型

在模型中投入到虚拟经济的净资金流量△是一个非常重要的变量,它分别来自实体经济系统、金融部门以及国外部门,并以独立的形式游离于实体经济系统之外,根据资产收益率的大小在股市、债市、期货市场和房地产等市场中循环运转,谋取投资收益最大化。当然△变量可正可负、可大可小,这取决于同时期实物资本收益率和虚拟资产收益率的大小。根据资产选择理论,金融机构和代理人会根据风险—收益组合不断地调整其资产组合,当虚拟资产收益率相对于实物资产收益率较高时,各部门的经济代理人会增加虚拟资产的持有,△就会增加。流入虚拟经济系统的货币资金会同样根据风险一收益组合在股市、债市、期货市场和房地产等市场中运转,因此会存在一定的替代效应,上文第三部分对我国的实证证实了该论点。

另外,根据货币循环流模型,还可以解释目前许多国家面临的“现代市场经济之谜”,即货币供应量增加,实体经济没有增长,且无通货膨胀,相反出现持续性的通货紧缩和资产价格的不断膨胀现象。这是因为新增货币供应量直接流入虚拟经济,而没有影响实体经济,所以物价水平不升反降,虚拟资产价格上升。由此可见,传统的货币政策、价格指数和GDP概念所赋予的内涵在经济虚拟化过程中都面临前所未有的挑战,而这些都需要我们从理论上联系实际进行深入探讨,特别是对处于转型期的我国更是如此,当然问题也相对更复杂。

由此看来,对货币流通速度实行“两分法”分析,即分为虚拟经济货币流通速度和实体经济货币流通速度是完全有必要的,像过去那样将两者混为一谈已不能反映现实生活全貌。为进一步讨论其理论和实践意义,在下一部分中以我国1993-2003年虚拟经济与实体经济关系为例,根据货币流通速度公式和货币循环流图模型,对其予以解释分析。

四、对虚拟经济与实体经济关系的分析

(一)货币流通速度的重新测算

在分析虚拟经济与实体经济关系之前,我们先利用交易性货币流通速度公式来对我国货币流通速度进行重新测算。这里要加以说明的是,虚拟经济交易额本应包括股市、债市、期市、地产和外汇市场等交易额,但由于统计数据的完整性和为了保持测算口径的一致性,虚拟经济交易额只包括了股市交易总额,这虽然会影响综合速度的大小,但不影响实体经济和虚拟经济货币流通速度比值的大小,因此不影响本文结论。

在测算中,考虑到交易性货币M1既媒介实体经济的活动,又参与虚拟经济活动的交易,但又无法对分流到两经济系统中的货币量进行准确核算,(注:理查德·T·塞尔登也提到这一问题,具体内容参见米尔顿·弗里德曼等(2001),第243页。)所以我们用工业企业的销售收入与流动资产平均余额的比值代表实体经济中货币的流通速度,(注:关于工业企业销售收入对GDP的代表性问题,笔者对1993-2003年的数据整理发现,工业企业的销售收入与GDP的比值稳定在0.9附近,波幅为0.1左右,因此具有较好的代表性。)用沪深两市股票成交金额与两市股市流通市值的比值代表虚拟经济中货币的流通速度,这样整个经济系统的货币流通速度等于(工业企业的销售收入+沪深两市股票成交金额)/M1。应加以说明的是,由于我国股市中国有及国有控股上市公司占了绝大多数,在2001年高达78.35%,所以在与股市货币流通速度进行比较时,我们采用国有及国有控股工业企业的货币流通速度,即国有及国有控股工业企业的销售收入与其流动资产平均余额的比值(测算结果见表4)。

(二)虚拟经济与实体经济关系的量化分析

判断虚拟经济与实体经济发展平衡与否,或经济体系中是否存在泡沫,不同的理论有截然不同的计算方法。本文按照货币循环流模型和新货币流通速度公式,从资金流量的角度对虚拟经济与实体经济的关系进行量化分析,并判断虚拟资产价格是否存在过度膨胀。具体思路如下:在虚拟经济与实体经济关系模型比值的变化来判断虚拟经济与实体经济关系的协调发展状况,以及分析经济泡沫出现的可能性。

理由:根据等式,(注:表5中比值与上证指数和股票成交额占比×成反比的事实以及图2都为此提供了经验支持。)经济泡沫出现的可能性减小。因此,上述思路可以总结为:比值变化越大,曲线协调并行发展状况就越差,两者相交或背离的可能性越大,这在资金流量图中表现为流入流出虚拟经济系统的资金量△出现大幅波动,虚拟经济或实体经济出现资金短缺或过多的现象,致使整个经济“倾斜”发展。

表4 货币流通速度的重新测算结果

 单位:亿元

资料来源:《中国金融统计年鉴》、《中国证券期货年鉴》、《中国统计年鉴》相关各年,2002和2003年数据根据《中国经济景气月报》各期整理得出。,注:本文或本表中的工业企业是指全部国有及规模以上非国有工业企业,指称国有及国有控股企业时会做单独说明。

沿袭这一思路,接下来对我国1993-2003年虚拟经济与实体经济的关系以及经济中是否存在泡沫进行判断分析。在计算比值时,考虑到我国资本市场结构变动,但由于统计数据缺失原因,没有把债市、期市等考虑在内,为了保持与计算口径的一致,本文用(股票成交额占比×值来替代(股票成交额占比×)值来替代,这并不影响本文结论。具体估算结果见表5。应加以说明的是,虽然我国股市中国有及国有控股上市公司处于绝对主体地位,但在分析流入虚拟经济与实体经济的资金流量时,无须单独考虑国有及国有控股企业和股市的对应问题。

从表5和图2、3,可以得到两个主要结论:

1.虚拟经济的货币流通速度高于实体经济的货币流通速度

从表5可以看出,除1993、2000和2001年外,其余年度比值均大于1,与此对应,图3中同期内曲线位于(股票成交额占比×)曲线之上。由此可知,虚拟经济的货币流通速度高于实体经济的货币流通速度。

2.1993和2000-2003年我国虚拟经济与实体经济的协调性发展欠佳

从图3中看出,我国虚拟经济与实体经济的关系在1994-1999年处于基本正常的发展状态,股票成交额占比×能与值协调并行变动,而同期也没有发生大的波动(见图2,1995年例外)。这说明货币循环流模型中△没有出现大幅波动,从而没有虚拟资产价格的过度膨胀,上证指数6年间的稳定增长证实了这一点,见图4(该图中的上证指数为12月平均值)。除此之外的1993和2000-2003年,我国虚拟经济与实体经济的协调性较差,特别是后者。根据上文的分析,可以认为1993和2000这两年中我国资本市场存在泡沫。从资金流量来看,1999-2000年流入股市与实体经济的资金规模之比即股票成交额占比×明显扩大,超过值的变化幅度,在图3中表现为前者的曲线斜率超过后者并与之在2000年相交。而同期比值从1.80急剧降至0.86,减小了近1倍。从市盈率来看,2000年股市市盈率大幅攀升,达到历史最高水平59.14。与之形成鲜明对比的是2001-2003年股市与实体经济的情况,从图3看出,从2001年开始股票成交额占比×几乎直线下降,到2002年与曲线相交,大量资金逃离股市,市盈率也从59.14降至34.50,减少41.66%。而同期比值却从2001年的0.95上升到2003年的9.10,增加了近9倍。这样,从1999-2003年股市资金经历了大规模流入和大规模撤离的过程,与之相应股票成交额占比×值也经历了从0.180快速上升到0.624和0.477,再急剧下降到0.114和0.040的大幅波动过程。说明这几年来△变动过大,股市资金大进大出,给经济的稳定增长和虚实经济的协调发展带来不利冲击。因此有必要采取适当的政策措施和监控指标来对△值进行调控和观察,以防止△值的波动性过于偏离值,对此货币政策应有所为。

表5

股市与实体经济相关指标

资料来源:《中国统计年鉴》、《中国证券期贷统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国经济景气月报》相关各期,股市指标均采用沪市数据。2003年市盈率数据来自www.csrc.gov.cn,,整理计算得出。

五、货币政策的理论事实依据及监控指标设计

(一)理论事实依据:资金流量阀值的可控性分析

从第三部分的货币循环流模型和第四部分对我国实际情况的分析结果来看,△是一个非常重要的变量,它的净值变化关系到虚拟经济和实体经济的协调发展与否,因此采取适当的政策措施对资金流量流向进行监控是必要的。根据新货币流通速度公式,。当然,这里存在一个问题,即所有指标都是同期的,而要是得到了同期各指标数据,那么上述公式则是多此一举。但是我们可以对该公式做一些符合事实的假设以及对变量指标特征进行具体分析,那么就可以利用它来进行有效的预测和监控。根据我国1993-2003年的具体情况,不管采用1993-2003年的年度数据(见表4),还是采用1999年1月-2003年12月数据,(注:数据来源:《中国经济景气月报》。在计算Vgpt和Vpt时,由于原统计数据均为月份累计值,所以我们对其进行整理计算。其中1月和2月的货币流通速度值采用全年平均值。)虚拟经济的货币流通速度都明显快于其他三种货币流通速度,(注:个别月份,短期内这是完全可能的,但从长期来看。)并且前者的波动性远高于后三者。因此为简化分析,

图2 和市盈率

图3 、股市占用资金和市盈率

(二)监控指标设计

资金流量的可控性为货币政策监控指标设计提供了前提条件,货币当局可以根据值的变化来监控各期流入虚拟经济和实体经济的资金量大小。但由于变量不能直接观测得到,货币政策要对其实施监控,则有必要找到一些与其有稳定关系且具有可操作性的指标来间接地达到目的。下面我们提供一些具体监测指标来分析。

1.长期指标:股市指数

在我国的倒数(即虚拟经济交易货币量与实体经济交易货币量之比)与沪深两市指数的涨落有相当高的相关性。如果用上证成分指数12月平均值与的年度数据做相关分析,那么1993-2003年两者的相关系数高达0.75。说明(或值高(低),沪深两市指数就向下回落(上升),相反则反之。图4中两曲线明显地表明了这一趋势的变化。这就从经验上为我们通过直接观测股市指数大小来判断的变化提供了有力的支持,虽然精度不高,但从判断整体趋势来讲却是一个很有效的指标。

2.短期指标:或虚拟资产收益率(GSTO)

表达式中,由于短期内可以假定不变,所以虚拟经济货币流通速度的决定是一个非常关键的变量,其大小直接决定着的变化方向,在短期内可以直接根据的变动趋势来判断资金流量的流向。但是又不便于直接观察,所以可以选择一个能直接观察到的替代指标:虚拟资产收益率(GSTO),原因在于GSTO与的变化不仅具有同步性,而且前者是后者变化的葛兰杰原因(见图5和表6)。

先对两者在1999年1月-2003年12月的月份数据做相关分析,相关系数达到0.75。但相关分析并不考虑变量之间的因果关系,为了进一步探求两者相关的方向,继续采用葛兰杰因果检验法对这两变量进行因果关系检验。为了避免虚假回归,对相关变量进行单位根检验,结果表明GSTO与是平稳的。从表6结果看出,在5%的置信水平上,滞后1和2期通过了显著性检验,说明GSTO是的葛兰杰原因。表明高虚拟资产收益率导致投资者积极参与虚拟资产的交易活动,使虚拟经济的货币流通速度加快,值上升。这样货币当局就可根据GSTO指标的变动采取相应的货币政策,防止资金大进大出资本市场,抑制虚拟资产价格暴涨暴跌现象,间接地维护市场的稳定。

图4 与股指波动的同步性

FC==虚拟经济与实体经济货币交易量之比

SH=上证指数各年12个月的平均值

图5 虚拟经济的货币流通速度与虚拟资产收益率

六、结语

经济虚拟化的发展,为新货币流通速度公式的提出和货币流通速度的“两分法”提供了客观的经济环境。从对我国10余年虚拟经济与实体经济关系的检验来看,对货币流通速度的重新认识,在理论上,使传统观念认为货币流通速度不是一个现实的经济变量,只是货币市场事后的均衡结果,单独分析它不会给我们更多信息的观点受到质疑。通过本文的分析发现,两种货币流通速度的差异,一方面是经济虚拟化过程的必然产物,经济虚拟化程度越高,这种差异性就越显化;另一方面却是经济系统内在运行状况的“指示器”,两大经济系统中资产收益率差异和资金进出量之比都能在货币流通速度的差异变化上得到反映。在政策方面,本文通过新货币流通速度公式设计了长期和短期资金流量监控指标,为货币当局对社会资金流量的监管提供了新的工具和分析方法,有助于防范和预警金融危机的发生。当然本文研究也有不足之处,在计算货币流通速度时,本应把虚拟经济细分为股市、债市、期货市场和地产市场等,并估算出各自的流通速度,但由于数据资料的限制,只能忍痛割爱,在某种程度上使文章分析的力度和深度大打折扣,这不能不说是一件很遗憾的事。

表6 与GSTO因果关系检验

滞后期数 零假设 观测数

F统计量

P值

1 GSTO不是葛兰杰原因 59

  5.43929

0.02331

2 GSTO不是葛兰杰原因 58

  3.16044

0.04923

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