货币化的实际经济增长效应实证分析，本文主要内容关键词为：实证论文,经济增长论文,效应论文,货币化论文，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。
有关经济增长与货币供应之间的关系问题，历来就是经济学家争论的“热点”之一，不同的经济学派从不同的视角出发，并基于各自对经济主体经济行为的不同假设，而得出了不同的结论。在实践中，货币供应作为各国中央银行实施货币政策的主要中介变量，它与实际经济增长的关系直接决定了货币决策的效果。改革开放后，随着我国经济市场化程度不断加深，货币供应对总需求的变化有着越来越大的影响，但这并不意味着货币供应也一定对实际经济增长（尤其是长期内）产生了影响（注：易纲等(1998)通过对80年代以来的数据统计分析发现，我国的货币量变化大约超前工业产值变化两个季度，但他们并没有确认货币增长引起了产出增长。）。那么，我国的货币供应和实际经济增长之间到底有什么样的联系呢？本文利用时间序列技术对两者的关系进行探讨，并得出相应的结论。
一、研究的理论框架和方法
戈氏非因果检验的方法将有助于确定变量之间是否存在着某种因果关系，而协整检验技术则有助于考察在水平数据上变量之间，是否存在着某种长期均衡的关系。在对变量时序特征的要求上，戈氏非因果检验要求所用时间序列变量必须是平稳的，而协整检验的对象则是具有单位根特征的时间序列向量。因此，在运用这两种方法对实际数据进行分析之前，必须对所用变量进行平稳性(stationary)检验。
1.时间序列平稳性的ADF检验方法
对时间序列平稳性的检验称作单位根检验(Unit root test)。用于单位根检验的方法主要有：DF检验法（70～80年代）、ADF检验法(1979)和PP检验法(1987,1988)。其中ADF和PP检验法比DF检验法更具一般性，其主要差异在于对误差项的分布假设上。ADF检验就是对关于下列模型中的参数ρ的假设H[,0]:ρ=1进行显著性检验。这些可供选择的模型为（模型形式不同，检验统计量的分布是不同的）：
y[,t]=β[,1]△y[,t-1]+…+β[,p]△y[,t-p] +ρy[,t-1]+ε[,t](1)
y[,t]=β[,1]△y[,t-1]+…+β[,p]△y[,t-p]+α
+ρy[,t-1]+ε[,t](2)
y[,t]=β[,1]△y[,t-1]+…+β[,p]△y[,t-p]+α
+ρy[,t-1]+δ[,t]+ε[,t] (3)
2.变量之间因果关系检验方法
首先在无约束条件下求出模型
的残差平方和SSE[,1]；然后，再在约束条件b[,j]=0(j=1,…,n)的条件下求出模型
的残差平方和SSE[,2]。由于在假设H[,0]:b[,j]=0(j=1,…,n)成立的条件下，
(SSE[,2]-SSE[,1])/n
统计量F=─────────────服从F(n,T-m-n-1)分布，
SSE[,1]/(T-m-n-1)
因此，可利用统计量F对假设进行检验。关于x不是y的原因的检验方法与此类似。
3.变量之间协整检验方法
协整检验的目的是研究n维向量单位根过程的各分量之间，是否存在着某种长期的均衡关系。基于协整向量(Co-integrating Vector)的不同估计方法，对随机向量的协整检验有最小二乘法和极大似然法。若向量中可能仅有惟一的协整关系，一般可用最小二乘检验法，由于我们考察的是二维随机向量的协整性，因此，下面采用的正是这种方法。关于它的检验步骤，以二维随机向量为例，设待估计模型为：
y[,1t]=α+βy[,2t]+μ[,t] (6)
用OLS法求得其残差估计为：
然后，将残差表示成：
利用ADF法对式(8)中假设H[,0]:ρ=1进行单位根检验，检验基于统计量
。若拒绝H[,0]，则说明[y[,1t]
y[,2t]][T]是协整向量；否则，说明y[,1t]和y[,2t]不存在协整关系。
二、变量选择与数据说明
由于M[,0]的范围过于狭窄，而统计年鉴中尚未有关于M[,3]的统计数据，因此，为研究货币供应与经济增长的关系，M[,0]和M[,3]都不是一个可行的指标。对于M[,1]和M[,2]，容易看出M[,1]主要从现实需求的角度反映货币供应对经济增长的影响，而M[,2]除从需求的角度反映货币供应对经济增长的影响外，由于储蓄存款是企业投资资金的重要来源，因此，它还从供给方面反映了货币供应与经济增长的关系。鉴此，我们决定选择M[,2]作为刻划货币供应量的指标，而经济发展水平则由名义GDP来反映。关于样本数据的取得，GDP的样本来自1998年和1987年的《中国统计年鉴》，M[,2]的样本来自1993年～1999年有关各期的《中国统计年鉴》，样本区间均为1980年～1998年。
三、实证分析的结果
1.平稳性检验的结果
利用1980年～1997年的样本数据，得以下估计结果（见表1）
表1变量稳定性检验结果
水平检验结果一阶差分检验结果
变量
t
临界值
滞后阶数 t 临界值滞后阶数
统计值 (α=0.01 T=25) (p)统计值 (α=0.01 T=25)
(p)
GDP 0.42-4.38
2 -1.56-1.60 1
M[,2] -2.83-4.38
1 -1.73-1.60 3
从表1可见，GDP和M[,2]是一阶单整过程的假设被严格拒绝；而其一阶差分是一阶单整过程的假设则可基本通过，因此GDP和M[,2]均为单位根过程。
2.因果关系检验的结果
利用前述样本数据，对GDP和M[,2]进行戈氏非因果检验，检验结果列于表2中。
表2GDP和M[,2]之间戈氏非因果检验结果
原假设m=1,n=2 m=1,n=4
m=2,n=4
F(2,11) 临界值F(4,7) 临界值F(4,6) 临界值
实际值 (α=0.10) 实际值 (α=0.10) 实际值 (α=0.10)
△GDP→△M[,2]
3.282.86 8.992.96 4.293.18
△M[,2]→△GDP 19.512.86 9.232.96 3.403.18
表2的结果显示，GDP的变化不是M[,2]变化原因的假设，和M[,2]变化不是GDP变化原因的假设，在显著性水平α=0.10的情况下都被拒绝，这说明GDP和M[,2]之间存在反馈。
3.协整检验的结果
由于GDP和M[,2]都是单位根过程，因此，要考察它们长期内是否是相互关联的，可对其进行协整检验。检验的结果如下：
GDP对M[,2]做回归的OLS估计为：
GDP[,t] = 4650.87 + 0.84M[,2t]
(635.82) (0.02)
R[2]=0.99
D.W=0.83
残差
的ADF检验结果为：
(0.214) (0.265)
R[2]=0.75 D.W=1.20t=-4.27
四、结论
(1)货币供应变化是造成实际经济波动的一个重要原因，货币远不是中性的。现代货币中性论认为，只有中性货币才是品质好的货币，货币只有在经济运行中保持中性，才能避免信用膨胀造成的生产结构失调和经济危机。从这个角度来看，我国的货币供应与经济产出之间具有强烈的因果关系并非是好现象。关于这一点，可以从我国的历次经济波动中货币供应所起的作用得到印证。而要实现货币中性，该理论认为关键是实行均衡的市场利率，因此，利率市场化改革应作为健全我国金融市场的重要一步来进行。
(2)实际经济变化反过来又是货币供应变化的一个重要原因。这说明我国的货币供应并非是外生的，因此，通常将货币供应作为外生变量处理之经济模型的正确性是值得怀疑的。实际上，经济产出对货币供应具有反馈作用的经济运行机制，在于我国的经济增长对信用扩张的较强依赖性。因此，从这个意义上说，应加速我国的经济增长方式的转变，促进经济发展主要应当在完善企业内部经营机制，从而提高其经济效率的轨道上进行。
(3)货币供应和经济产出之间，长期内存在着某种协同互动的均衡关系。因此，尽管货币供应和经济产出都是非稳定的变量，但对长期而言，它们是相关的。这说明在样本期内，通过控制货币供应从而控制经济发展速度的货币政策是有效的。