货币流动性与经济增长：时变影响及门限效应※
刘晓星 李琳璐
内容提要： 通过构建时变参数向量自回归模型(TVP-VAR)和反映流动性过剩与否两种状态的门限回归模型，考察了货币流动性对经济增长的时变影响，并从货币流动性的供给渠道出发，具体分析了外汇占款及信贷规模对经济产出的影响变化。结合中国1996年至2018年的季度数据，实证研究发现，样本期内M2、国内信贷以及外汇占款对经济增长的影响具有明显的时变特征，对经济产出的影响随时间变化存在结构性变动和显著的单门限效应；在受到外部冲击时，各流动性变量对经济的促进作用和实际GDP的响应程度明显减弱；经济产出对货币流动性具有长期的正向影响，并且受资本边际报酬递减规律支配，对M2及国内信贷的影响呈现出“V”型时变特征；经济货币化程度较低时，货币流动性对经济增长影响显著为正，超出一定阈值后影响减弱且不再显著。
关 键 词： 货币流动性 经济增长 TVP-VAR模型 门限回归 时变特征
一、 引 言
根据传统的货币经济经典理论，货币流动性状况会影响经济发展的投融资成本，通过利率、信贷等渠道机制作用经济增长。虽然大部分情形货币流动性与经济增长存在正向变动趋势，货币当局在运用货币政策平抑经济波动时，通常实施相机抉择的政策措施，但在具体的经济运行中，两者有时存在理论与实际的背离。譬如1997年至2002年间我国货币流动性增加，甚至出现超额供给，但宏观经济层面并未出现流动性过剩引发的通货膨胀，相反出现了持续的通缩与经济下行；2016年利率一直低位运行，银行流动性明显过剩，但物价持续下滑，经济面临复苏压力。尤其2008年次贷危机后的宽松货币政策及四万亿投资刺激计划，更是引起了国内学者对货币流动性问题的广泛讨论：我国货币流动性与经济增长的正向影响是否存在时变效应？是否局限于某一区间？
实验室环境下,无线传感器节点连接轴端速度传感器与加速度传感器,采集整车振动试验台在40 km/h运行状态下的速度信号和车体加速度信号。加速度传感器量程为+2 gn～-2 gn,灵敏度为967.5 mV/gn。硬件连接与网络参数设置完成后,运行上位机软件,设置数据保存路径,点击网络连接与开始采集按钮,系统工作界面如图8所示,成功实现速度信号与加速度信号的采集与显示,网口数据传输速率达到2 Mbit/s,远超传统RS232串口传输速率,并且采集过程中工作稳定可靠,数据干扰小,与试验台有线传输仪器的测试结果基本一致,误差较小,证明了系统的可行性。
另一方面，货币流动性与货币供给紧密相关，而我国货币供给机制随着经济增长驱动机制转变也已然发生变化。我国改革开放以来的很长一段时间是出口导向型的经济增长模式，加入WTO后，国际收支“双顺差”导致央行口径下的外汇储备迅速扩张，外汇占款一度成为我国货币供给的主要渠道。但2008年次贷危机后，全球经济一度萎缩，外需下降，2011年四季度甚至出现新增外汇占款负增长，外汇占款占基础货币投放的比重呈趋势性下降。与此同时社会融资规模急剧攀升，信用创造对货币流动性影响显著提升，信贷渠道在货币供给机制中的重要性日渐彰显。那么随着货币供给机制的变化，外汇占款、信贷规模对经济增长的冲击是否呈现出此消彼长的特征？同时面临系列外部冲击(如次贷危机、欧债危机、英国脱欧以及中美贸易战等)，这些变化又是如何影响货币流动性与经济增长的？
针对上述问题，本文运用时变向量自回归模型(TVP-VAR)对我国1996年一季度至2018年二季度的宏观数据进行了实证检验，分析了M2、外汇占款以及信贷规模与经济增长间的时变效应，并通过门限回归模型研究了流动性过剩与否两种状态下货币流动性对经济增长影响的具体变化。
二、 文献综述
货币流动性作为经济发展的重要推力，一直备受关注。Barkand Kramer(2017) 认为货币流动性是市场流动性的基础，一般表现在短期利率和货币总体数量规模上，通常与短期借贷市场相联系。对于货币流动性，学术界主要选取了以下方法进行度量：基于存量规模的测度方法，如广义货币M2的增长率；基于货币结构的测度方法，主要是狭义货币M1与M2的存量比、增量比以及M2增长率与M1增长率之差等。
关于货币流动性对经济增长影响的研究由来已久。较早的研究多直接从货币供给量出发，如牛筱颖(2005)指出货币供给对产出的影响有一两年时滞；张玮和苏珺(2010)运用VAR模型得出中国货币供应量在短期内对产出有影响，中期是中性的。但信贷规模同样是重要的流动性指标之一。刘小铭和沈利生(2008)使用因果关系检验和非线性协整等经济计量方法发现流动性系统由信贷规模和货币供应量组成。因此国内信贷也逐渐被给予越来越多的关注。杜丽群和黎文忠(2016)认为金融危机前信贷渠道是经济产出的主要传导渠道，货币渠道是物价变动的主要传导渠道，但金融危机后信贷渠道与货币渠道共同成为经济产出的主要渠道，同时信贷渠道取代货币渠道成为物价变动的主要传导渠道；张梦云等(2016)提供了货币政策信贷传导渠道的微观证据，认为银行信贷供给收缩是经济下滑的原因。鉴于经济的复杂性日益显现，学者们开始通过非传统计量方法分析论证货币流动性与经济增长之间的非线性关系。谭太平(2011)通过可变参数状态空间模型分析了国内信贷、货币供给对经济增长的动态影响，表明产出的国内信贷弹性和货币弹性存在此消彼长的关系；赵晓男等(2013)采用MSVAR探讨了我国货币政策的非对称效应，即经济扩张期紧缩性货币政策的抑制效应显著大于经济紧缩期扩张性货币政策的刺激效应；刘金全和解瑶姝(2016)发现在经济低速增长阶段货币政策有效性较弱但持续性强，经济高速增长阶段货币政策有效性增强但稳定性减弱；Ellington等(2017)通过贝叶斯时变参数VAR模型发现，流动性冲击对经济活动、资产结构和通货膨胀的影响随时间而变化，主要取决于流动性的增长来源以及经济的基本状态(资产价格周期、商业周期、信贷周期、通货膨胀周期以及货币政策立场)。但需要指出的是，外汇占款鲜有被考虑在货币流动性影响分析内，尽管外汇占款对基础货币存在显著的影响作用(王煊，2014)，并且个别时期甚至成为基础货币投放的主要甚至唯一渠道(丁志杰，2013)。仅有少部分学者分析了外汇占款对宏观经济的影响，如吉翔和陈曦(2012)通过协整检验得出外汇占款与货币供给和经济增长存在正向关系的结论；付志鸿(2012)发现外汇占款的剧增对我国基础货币、货币供应量及信贷规模都有扩张的影响，并最终影响到国内生产总值的增加。不过，虽然2002年以来外汇占款一直是我国货币供给主渠道，但2015年我国外汇储备连续多季度负增长，不少学者指出我国货币供给机制已然发生改变。肖崎和王迪(2015)证明自2011年开始，外汇占款对我国货币供给影响较之前有所减弱，张平(2017)也指出进入经济新常态后，外汇占款不断减少，应逐步建立以公债为基础的央行资产。此外，流动性过剩问题在次贷危机后备受关注，不少学者对我国经济中流动性过剩程度进行了测算，如裴平和黄余送(2008)以最优货币供给规则为依据提出了适度货币供给增长率并测算出中国曾出现三个时间段的流动性过剩。但流动性过剩后，货币流动性对经济的影响究竟发生怎样的变化，学术界尚未有相关的实证比较。
北京燃气集团研究院院长助理乔佳将中国天然气发展难度总结为以下几个方面：一是天然气定位不准确，包括发展路径选择在内的认识不到位；二是经济上无奈，在不考虑环境成本的情况下，天然气在价格上无法和煤炭相比；三是政策支持力度不够，与可再生能源相比，政策支持的力度明显不足；四是市场机制不完善，市场化水平有待提升，还未形成有效的贸易机制，价格还未完全市场化。从北京市天然气发展的经验看，乔佳认为，城市化进程及经济发展是影响天然气发展的重要因素，但天然气的发展并不完全依赖经济水平，更多依靠政策导向、政府作为以及燃气企业的努力。
三、 货币流动性冲击对经济增长的时变影响
1. 理论框架
货币流动性通过信贷渠道以及利率渠道对经济增长发挥着刺激调节作用。鉴于宏观经济的整体性，在构建TVP-VAR模型时还须考虑诸如利率、通货膨胀、资产价格等其他经济变量，不能简单地仅考虑两者间关系。比如不少学者认为资产价格过高时流动性对经济刺激作用减弱，我国经济整体出现了资金“脱实向虚”现象(任羽菲，2017)。从经济运行全局看，货币流动性对宏观经济的影响机制可以运用传统的货币市场均衡模型进行刻画：
M s /P =M d =f (Y ,r ,π e )
形态学检查骨髓瘤细胞所占的中位数比例为59.00%(5.00%～96.00%)，流式细胞学检测骨髓瘤细胞所占的中位数比例为36.12%(4.00%～85.00%)，免疫组化检测骨髓瘤细胞所占的中位数比例为34.59%(8.00%～86.00%)。形态学检查骨髓瘤细胞所占比例明显高于流式细胞学以及免疫组化检测(P<0.05)，流式细胞学以及免疫组化检测相比无明显差异(P>0.05)。
(1)
其中M s 表示货币供给，M d 表示为货币需求，f (Y ,r ,π e )为具体的货币需求函数，P 为价格水平，Y 为总收入亦即总产出，r 为名义利率，π e 为其他货币需求影响因素。由式(1)可得价格水平P 可表示为：
P =M s /M d =M s /f (Y ,r ,π e )
(2)
通过对南方集体林区的发展现状分析，明确该林区林下经济发展时呈现出不同的形态。如图2所示为林下经济效益的组织形态影响，根据图中相关信息可以了解到，三者共同经营是该林区林下经济效益最高的经营方式，农户和公司分别经营是该区林下经济效益最低的经营方式。由此可以看出，三者共同经营方式是优势最多的一种经营形态，可以减少农户和公司分别经营时的交易成本，加快市场交易进程并提高市场交易的便利性。但在南方集体林区林下经济发展中却是占比最少的，因此林下经济效益不可避免的受到影响。
(3)
由式(3)可知，通货膨胀率即货币供给增长率与货币需求增长率之差，因此当经济中货币流动性供给过多时，必然会推高商品或资产的价格水平，造成通货膨胀或资产泡沫。
以上模型仅基于封闭型经济环境。但我国改革开放以来，外汇储备剧增，外汇占款成为我国货币供给的主要渠道，所以必须在开放的经济环境中讨论货币流动性问题，关注外汇占款以及汇率对货币流动性的影响。
三是对以“合同”之名行“行政”之实不服的救济方式。出让人在出让合同中将一些实为行政行为，通过合同约定为合同行为或者出让人在行使合同权利时，借 “合同”之名，行“行政强制”之实运用国家强制力实施的一些行为，因这些行为本质上属于行政行为，受让人可通过行政复议、行政诉讼的方式进行救济。如合同约定出现违约行为时收回开采权、注销采砂许可证、停业整顿等。
2. TVP-VAR模型设定
时变参数向量自回归模型(Time-Varing Parameter VAR, TVP-VAR)最初由Primicer(2005)提出并应用于宏观经济问题分析，可灵活稳健地识别经济中潜在的时变结构。
TVP-VAR模型可表示为以下形式：
y t =c t +B 1t y t-1 +…+B st y t-s +e t， e t ～N (0,Ωt )
从表8可知：如果每年降水中有20 d形成下渗补充地下水，则形成的下渗深度分别为3.26 m和1.56 m；按土壤给水度为0.1计算，则形成的地下水量分别为326 mm和156 mm；均大于多年平均降水量的20%。对于水田而言，去掉渗水严重的暗棕壤和其他土类，平均渗透系数为0.024 m/d，每年有水层的时段(含泡田期)大于80 d，故形成的下渗深度大于1.92 m，形成的地下水量大于192 mm，接近表7中田间平均耗水量的30%。
(4)
表3、表4以及表5分别列出了三个模型的参数估计结果，包括后验均值、后验标准差、95%置信区间，Geweke的CD收敛诊断值以及无效影响因子。从收敛性来看，三个模型的Geweke值都小于5%的临界值1.96，表明收敛于后验分布的原假设不能被拒绝。为了得到不相关样本所需抽样的次数通过无效因子进行衡量，因此，Inef值越小，样本越有效。三个模型估计参数的Inef值均不超过100，表明用上述10000次抽样得到的样本对于TVP-VAR模型的后验推断是足够的。
(5)
其中，
和Σh 是对角矩阵，β s+1 ～N (μ β0 ,Σβ0 )，a s+1 ～N (μ a0 ,Σa0 )，并且h s+1 ～N (μ h0 ,Σh0 )。模型使用MCMC方法进行估计，具体估计过程参见Nakajima Jouchi(2011)。MCMC估计方法能够解决非线性导致似然函数难以获得的问题，并且还能对先验参数和状态变量同时抽样，在参数不确定情形下对状态变量进行估计，同时还能在估计脉冲响应函数时考虑到参数不确定性问题(孙焱林和张倩婷，2016)。根据前文分析，本文构建三个TVP-VAR模型分别考察货币供应量、国内信贷、外汇占款对经济增长的流动性冲击。各模型内生变量包含的向量如下：
从以往的文献可以看出，虽然外汇占款一度是货币供给的主要渠道，但分析货币流动性对经济增长影响时，大多数学者仅从货币供应量和国内信贷着手。因此本文在分析货币流动性影响时，兼顾了外汇占款因素。由于货币流动性对经济的非线性影响已是共识，因此本文采用TVP-VAR方法来捕捉货币流动性的时变冲击变化，并兼顾货币供给机制变化，使得信贷冲击、外汇占款冲击的前后对比更加直观。此外，过往研究少有探讨经济增长对货币流动性的影响，本文针对此点进一步分析了货币流动性与经济增长的双向影响。最后，鉴于以往流动性过剩研究对货币流动性影响在过剩前后的具体变化方面缺乏对比研究，本文通过门限回归来考察不同流动性状态下货币流动性对经济增长影响的前后差别。
模型1：Y 1=(CPI ,GDP ,R ,HP ,SP ,M 2,REER )
(6)
模型2：Y 2=(CPI ,GDP ,R ,HP ,SP ,LOAN ,REER )
(7)
综合比较三类模型可发现，M2、国内信贷及外汇占款三类流动性指标对实际GDP冲击的响应均表现为正，说明经济增长会带动流动性的增加：一是经济增长过程中活跃的交易性活动会带动流动性的增加，二是经济增长强化了企业投资意愿，投资需求增加，从而导致流动性增加。关于M2及国内信贷对实际GDP影响所呈现的“V”型时变特征，一个可行的解释是，金融危机前，经济总体处于高速增长时期，同期外商投资、基建投资、国内信贷等流动性急剧增长，不考虑技术进步等其他因素，资本边际报酬递减，因此，经济增长对整体流动性M2及信用贷款的正向作用逐年递减；而金融危机后，经济面临下行压力，资本边际作用凸显，因此经济增长动力重塑时期，经济产出对M2及信贷的推动作用不断深化。
(8)
其中，CPI为消费价格指数，GDP为实际国民生产总值，R为三个月定期存款名义利率，SP为上证综指收盘价，HP为国房景气指数，REER为实际有效汇率指数，M2即广义货币供应量，LOAN为信贷总量，WAIHUI为外汇占款规模。
3. 样本描述及数据处理
本文选取GDP作为经济增长指标，M2作为货币流动性指标，同时货币供给机制方面选取金融机构各项贷款余额(LOAN)以及外汇占款余额(WAIHUI)作为流动性细分指标，用上证综合指数收盘价(SP)以及国房景气指数(HP)考察资产价格变化，三个月定期存款利率(R,跨季度利率按时间跨度加权平均)作为利率变量，以及实际有效汇率(REER)作为汇率变量。所有数据均来自同花顺数据库，CPI和REER为定基数据(2010=100),利用CPI价格指数，对GDP进行平减，剔除价格因素影响。除利率变量外，对其余变量运用Census X12季节调整方法以消除季节因素影响，同时为消除异方差影响，对所有变量取对数(除了利率变量)。
对各变量进行单位根检验，结果如表1所示。为便于经济涵义解释，最终选取所有变量一阶差分构建TVP-VAR模型(可解释为各变量的增长率，但利率变量仍以原序列形式进入VAR模型)。根据Log Likelihood指标最大化、AIC和SC指标最小化原则以及AIC、SC准则不一致情形下的LR检验结果，本文最终对三个模型均选取二阶滞后进行估计。模型的先验分布设置为：
表1 单位根检验结果
(续表)
注：* * *、* *分别表示1%和5%的水平下通过检验；Δ 表示一阶差分；检验形式中三个字符分别表示单位根检验中包含截距、时间趋势项以及滞后阶数，前两项中为0表示不含有截距项或时间趋势项。
表2 不同滞后阶数Log Lkelihood、AIC、SC值
TVP-VAR模型的MCMC模拟迭代次数设为10000次(模型估计用Matlab2015a完成)。
4. 结果分析
MCMC方法模拟10000次后得到了有效样本。图1、图2和图3说明M2、国内信贷以及外汇占款三个模型的样本自相关系数稳定下降，样本路径图显示抽样数据平稳，表明初始参数设定下MCMC抽样获得了不相关的有效样本。
高潮回复一个“OK”的表情，应声道：好香啊，要抓住一个男人，只需抓住他的胃，这战术，老婆运用得咋跟颠鸾倒凤一般娴熟呢？
其中t =s +1,…,n ，y t 是k ×1维的内生变量向量，B 1t ,…B st 是k ×k 维的时变系数矩阵，Ωt 是k ×k 维的时变协方差矩阵。Ωt 可表示分解为
其中A t 是对角线元素为1的下三角矩阵，Σt =diag (σ 1t ,…,σ kt )。定义β t 是B 1t ,…B st 行向量的堆叠矩阵；a t =(a 1t ,…,a qt )′是A t 行向量上自由下三角元素的堆叠矩阵；h t =(h 1t ,…,h kt )，其中
时变参数遵循随机游走过程：
(1) 等间隔脉冲响应函数分析。图4分别展示了三个模型中实际GDP对M2、国内信贷以及外汇占款三类流动性冲击的时变脉冲响应，冲击影响时间约束为2个季度、4个季度、6个季度。可以看出，样本期内M2、国内信贷以及外汇占款对经济增长的影响具有明显的时变特征，并且实际GDP响应程度随流动性冲击影响约束时间的增加而减弱。
由图4(a)可见，实际GDP对M2冲击的响应主要以2008年第三季度为转折点，呈现出先增强后减弱的趋势。其中，1996年三季度至2000年二季度期间实际GDP对M2正向冲击的响应在较长时间约束下(4个季度及6个季度)呈现出阶段性的下降趋势,这与当时经济背景相吻合，即受1997年亚洲金融危机影响，我国经济面临外部冲击和内部调整，企业亏损、产能过剩、金融风险加剧，尽管央行多次下调利率、实施宽松的货币政策，但经济基本面仍然增长乏力，出现了持续的通缩现象，货币刺激效果甚微。2000年四季度至2008年三季度间，受国际环境改善推动，外商投资和出口贸易增速攀升，国内基建及固定资产投资加快，经济高速增长得以拉动，期间为缓解通胀压力、防止经济过热，央行多次上调法定存款准备金率、紧缩货币阀门，并有所成效，因此该阶段实际GDP对M2正向冲击响应为正且敏感性不断增强；但2008年四季度开始，实际GDP对M2的同向响应程度不断下降，甚至在4个季度时间约束下，M2单位正向冲击对实际GDP的影响自2011年四季度开始呈现出负面特征，直至2016年一季度，各时间约束下实际GDP的响应程度才趋于平稳。这一阶段特征亦有经济事实支撑：受次贷危机影响，全球经济环境恶化，外需收缩，GDP增速下降，尽管货币政策自2008年9月转向宽松，但工业企业投资意愿并不强，到2009年下半年基建和地产投资需求拉动效应才开始显现，四万亿投资计划才初见成效。2014年随着房地产周期结束，投资、生产又陷入低迷，并且2015年上半年企业营收和利润增速并未出现好转，但M2增速明显回升，资金“脱实向虚”，在金融系统内轮动，对实体经济支撑有限。
图1 模型1(M2)：样本自相关系数(上)、样本路径(中)和后验分布(下)
图2 模型2(国内信贷)：样本自相关系数(上)、样本路径(中)和后验分布(下)
图3 模型3(外汇占款)：样本自相关系数(上)、样本路径(中)和后验分布(下)
表3 参数估计结果(模型1)
表4 参数估计结果(模型2)
表5 参数估计结果(模型3)
图4 实际GDP对M2(a)、国内信贷(b)及外汇占款(c)冲击的时变脉冲响应图
由图4(b)可知，实际GDP对国内信贷正向冲击的响应表现相比M2而言，时间维度上波动特征明显，但始终响应为正，即国内信贷扩张一直能刺激经济增长。1996年至2000年，实际GDP对信贷冲击的响应程度总体呈现下降趋势，与当时经济增长乏力、宽松货币政策收效甚微的基本面相符；2000年四季度至2011年四季度，实际GDP对信贷冲击响应幅度不断波动上升。此阶段内，以2006年四季度为分界点，前期经济长时间高速增长，企业投资热情高，信贷刺激效应明显，而后期主要涵盖金融危机始末，实际GDP对信贷正向冲击的响应程度增长放缓，且波动性加剧，这与经济基本面本身波动增加不无关系。2012年至2015年，信贷对实际GDP的促进作用逐渐衰弱，尤其是2015年。结合经济背景，可行的一个解释即该阶段国内经济结构性问题凸显，同时房地产市场受次贷危机后宽松货币政策刺激，呈现野蛮生长状态，股市投机行为过甚，资金“脱实向虚”态势明显，因而即使信贷条件放宽，企业实体投资热情反而不高，经济下行压力较大。2016年至今，实际GDP对信贷正向冲击的响应程度则逐渐小幅回升，这主要受益于供给面结构优化升级、经济增长动能重塑持续推进，经济开始呈现企稳态势。
是对x1的估计，即对x中与y相关部分的估计，对y的线性变换不可能估计与y不相关的部分x2.所以由y估计x的误差矢量包含了x1部分的估计误差和x2部分，当相关部分完全抵消时，误差e与y不相关，这是x的最小均方误差估计，也是x的最佳线性估计.
由于在施工技术应用过程中，对应施工技术的应用影响因素较多，需要在施工技术的应用过程中，及时的按照对应的施工技术应用控制，及时将对应的施工技术应用及施工结构及节点控制好，这样才能满足施工中的技术应用控制。由于在此次钢结构网架施工技术应用过程中，对应施工周期在冬季，整个施工技术应用中，需要按照对应的施工技术应用控制，按整个施工技术处理中的要求，去设计对应的施工技术应用，以及设计具体的施工技术，并且需要在技术的应用设计中，及时将技术应用中的天气影响因素排除，保障整个结构施工技术应用质量能够得到保障。
由图4(c)可知，实际GDP对外汇占款正向冲击的响应在三个时间约束上均表现为正，且均在2011年第四季度开始出现急剧下降，并最终于2016年一季度小幅回升。两个季度时间约束上，实际GDP对外汇占款正向冲击的响应程度一直维持增长趋势至2011年二季度。结合经济现实，对此结果的一个解释是，改革开放以来，我国经济早期依靠出口贸易拉动，国际收支双顺差导致外汇占款成为央行基础货币的主要投放渠道，尤其加入WTO后，因此 外汇占款在为经济创造良好的流动性环境方面尤为重要，实际GDP对外汇占款冲击的响应程度早期不断增加。2011年四季度外汇占款新增净额首次为负，其在货币供给机制中的重要地位发生转折性改变，对经济增长影响明显减弱。
【解读】 疾病在不同阶段可以有不同表现。胎儿期可获得的疾病相关表型资料很有限，一方面是观察手段有限，大多只能依赖于影像学检测；另一方面是很多疾病在胎儿期无可见的异常表现。面对这种情况，高通量测序应该仅针对有限表型进行检测，进行更大范围(全外显子组或全基因组)的检测并无指南或依据；另，高通量测序可能发现一些跟已观察到的表型不相关的基因突变，是否应当逐一仔细分析这些与当前表型“无关”的突变的致病性并报告给孕妇及其家属，或者对这些“无关”突变置之不理，目前尚无依据或准则。
对比三类模型发现，实际GDP对M2正向冲击的响应在时间维度上变化最为平缓，对国内信贷正向冲击的响应波动最为剧烈。从当前趋势看，实际GDP对外汇占款正向冲击的响应程度下降明显，而对国内信贷正向冲击的响应程度在经历了回落过程后上升势头明显，并且在较长时间约束下赶超外汇占款，说明随着外汇储备下降，外汇占款在我国货币供给机制中地位下降，对经济的刺激调节作用逐渐减弱，而信贷渠道的重要性则相对越来越突出。
图5 M2(a)、国内信贷(b)及外汇占款(c)对实际GDP冲击的时变脉冲响应图
图5分别展示了三个模型中M2、国内信贷以及外汇占款三类流动性对实际GDP冲击的时变脉冲响应，冲击影响时间约束为2个季度、4个季度、6个季度。可以看出，样本期内实际GDP冲击对M2、国内信贷的影响具有明显的时变特征，但对外汇占款的影响则不存在时变效应。
由图5(a)可见，M2对实际GDP冲击的响应在三个时间约束上均为正。时间维度上，实际GDP冲击对M2的影响总体呈现出“V”型的时变特征，以金融危机为转折点：金融危机前，M2对实际GDP冲击的响应程度呈现递减状态；金融危机后，M2对实际GDP冲击的响应程度总体呈上升趋势(除2015年股灾期间M2对实际GDP冲击的响应明显剧减)。
如果相机支持机内多重曝光功能，可以尝试将不同的主体混合于同一画面。或者也可以尝试用Photoshop对多个图层进行混合。
由图5(b)可见，国内信贷对实际GDP冲击的响应在三个时间约束上均为正响应，4个季度时间约束下响应程度最高。其响应变化与对M2的响应变化相似，呈现出“V”型的时变特征，以金融危机为界，先降后升，并在2015年股灾期间出现了骤降。
模型3：Y 3=(CPI ,GDP ,R ,HP ,SP ,WAIHUI ,REER )
图6 实际GDP对M2(a)、国内信贷(b)及外汇占款(c)冲击的时点脉冲响应图
(2) 时点脉冲响应函数分析。为分析经济受到外部冲击时，流动性对经济的影响是否发生结构性变化，本文选取特定时间点，在三个模型中分别考察流动性对实际GDP的影响会发生怎样变化。
考虑到与各流动性变量的相关性，在模型1(M2)和模型2(国内信贷)中，本文选取了次贷危机(2008年Q2)、欧洲主权债务危机(2011年Q4)、股灾(2015年Q2)、英国正式启动“脱欧”(2017年Q2)以及当前中美贸易战(2018年Q2)这五个时点作为考察组，选取经济较为稳健的2016年Q4时点作为对照组，比较经济受到外部冲击后M2和国内信贷对经济增长的刺激效应变化。由图6(a)可看出，实际GDP对M2正向冲击的响应程度在不同环境下短期差异不明显，但长期来看，其在次贷危机期间下降至最低，其次是2015年股灾，再次是欧洲债务危机时期。由图6(b)可看出，实际GDP对国内信贷正向冲击的响应程度则在2015年股灾时期降至最低。而相比于经济平稳时期，英国脱欧及中美贸易战对M2、国内信贷流动性冲击的影响并不是很明显。
上式进一步可转换得到各变量相对变化关系：
(4)建议修建多级拦挡坝，下游修建排导槽，对主要物源沙坡滑坡进行支挡、排水处理，开展坡面治理，封山造林，搞好水土保持，实行合理耕作活动，从根本上解决泥石流的灾害。
在模型3中，由于股灾与外汇占款之间关联并不大，反而2015年“811”汇改、人民币汇率步入双向浮动，对外汇占款影响深远，因此这里将股灾时间点替换为“811”汇改后的2015年第四季度。同时由于外汇占款自2011年第四季度开始出现负增长，因此选择此前2009年Q2作为对照时间点。由图6(c)可见，与M2和国内信贷不同，长时间约束下，实际GDP对外汇占款正向冲击的响应在次贷危机影响下并未达到最低点，反而在中美贸易战时期响应程度达到最低，其次是英国正式启动脱欧时期，再次是2015年汇改、欧债危机，反而2008年金融危机时期外汇占款对经济的长期调节作用并未减弱很多。
横向对比经济重大事件发生时点上M2、国内信贷及外汇占款对经济的冲击变化，可发现外汇占款调节效应对国际贸易环境更敏感，因而会在英国脱欧以及中美贸易战时期出现大幅下降，而在2008年次贷危机时期并未有较大改变，因为此时外汇占款仍保持较快增长，并在2009点达到外汇占款历史顶峰；M2、国内信贷的刺激效应，相比而言，对国内经济基本面更为敏感，次贷危机与欧债危机期间，国内企业投资生产热情严重受挫，因而二者对实体经济的刺激作用明显减弱，而股灾期间资金脱离实业发展、在金融体系内空转，同样削弱了二者对经济的促进作用，反观英国脱欧及中美贸易战时期，虽然外部环境恶化，但由于国内去产能调结构收效渐显，实体经济发展动能重塑，M2及信贷对经济的促进作用并未有较大滑坡。
四、 货币流动性对经济增长影响的门限效应
1. 理论框架与模型设定
根据剑桥方程式M =KPY (M 为货币数量；K 为以货币形式持有的名义国民收入的所占比例；P 为一般物价水平；Y 为一定时期内按不变价格计算的实际产出)，在构建经济产出对流动性的门限回归模型时，引入一般物价水平P 作为控制变量。为避免多重共线性问题，本文分别构建实际GDP对M2、国内信贷及外汇占款的三个门限回归模型。鉴于前文单位根检验结果以及为方便经济意义解释，这里仍然以实际GDP、M2、信贷规模、外汇占款及CPI的一阶差分形式(可理解为各变量对数增长率)进入各模型。由于本文主要考察不同流动性状态下，货币流动性对经济增长的影响是否存在显著门限效应，因此此处门限变量选取M2与实际GDP的对数增长率之差(超额货币增长率，表示为变量CHA)和M2与实际GDP的对数增长率之比(表示为变量RATIO)作为备选的门限变量进行检验。因此，最终各模型设定形式如下：
模型1：dlrgdp t =
(9)
模型2：dlrgdp t =
十月二日这天，蒋利学休假，所以早上起的就有一点晚。醒来后，也并没有急着起床，而是戴上花镜，随手拿起床头柜上的一本近期英文版《柳叶刀》杂志看了起来。才看了两页，他的手机便响了起来。
(10)
模型3：dlrgdp t =
(11)
2. 实证分析
求解门限回归模型前必须通过门限效应检验，否则门限回归将失去意义。表6的结果显示，模型1中选取M2和实际GDP增长率之比即变量RATIO作为门限变量时,M2对实际GDP的影响存在单门限效应；模型2中RATIO作为门限变量时，国内信贷对实际GDP的影响存在单门限效应;模型3中选取RATIO作为门限变量时，外汇占款对实际GDP的影响存在单门限效应。
表6 各模型门限效应检验结果
注：*Significant at the 0.05 level.；* * Bai-Perron (Econometric Journal, 2003) critical values.
各模型门限回归估计结果如表7所示。为进一步评价估计结果，本文分别对三个模型估计结果进行残差诊断检验，包括平稳性检验以及LM自相关检验。如表8和表9所示，检验发现各模型回归残差均为平稳序列且不存在自相关，说明各门限回归模型估计结果至少具有一致性，具有经济分析意义。
由表7中的估计结果可知，实际GDP对M2、国内信贷以及外汇占款的门限回归模型可决系数均高于各自的线性模型，说明门限回归模型能够根据经济系统内流动性程度的高低，将模型划分为两个不同的区制，更好地解释各流动性变量与经济增长之间的关系。门限回归模型1的估计结果表明，当选取M2和实际GDP增长率之比低于模型估计的阈值时，M2对实际GDP能够产生显著的正向影响，但一旦超过该阈值，M2对实际GDP的影响不再显著，甚至呈现出负面影响，经济可能陷入“流动性陷阱”；门限回归模型2的估计结果表明，当流动性程度较低时，信贷能够有效刺激经济增长，但当流动性程度过高时，信贷反而抑制经济增长，一个可能的解释即信贷资金“脱实向虚”，资金运用效率降低；门限回归模型3的估计结果同样遵循该规律，即在一定流动性范围内，外汇占款对经济具有正面影响，但是超出该范围后，该影响转变为负面影响。
表7 各模型估计结果
注：* * *、* *、*分别表示在1%、5%和10%的统计水平上显著；括号中的数值为t 值。
表8 各门限回归模型残差单位根检验结果
注：* * *表示1%的显著水平下通过检验；检验形式中三个字符分别表示单位根检验中包含截距、时间趋势项以及滞后阶数，前两项中为0表示不含有截距项或时间趋势项。
表9 各门限回归模型残差自相关检验结果
五、 结论探讨与启示
本文通过分别构建包含货币供应量、国内信贷、外汇占款等因素的时变参数向量自回归模型TVP-VAR，分析了货币流动性及其细分供给渠道(外汇占款、国内信贷)与经济增长的时变影响，然后进一步构建了实际GDP关于M2、国内信贷及外汇占款的门限回归模型，研究了各流动性变量对经济增长影响的门限效应。研究发现：① 广义货币供应量对实际GDP的影响存在时变效应，2008次贷危机前M2对经济产出的刺激作用不断增强，危机后则逐渐减弱；② 国内信贷对经济的正向影响在时间维度上不如M2稳定，但波动中上行趋势为主，说明我国信贷刺激一直是经济发展的强心剂，但易受经济基本面变化而急剧波动；③ M2和国内信贷对经济的调节作用受国内经济基本面影响更大，次贷危机、欧债危机和2015年股灾期间两者的流动性冲击效力显著减弱，而外汇占款对经济的刺激效应则对国际环境更为敏感，在早前英国脱欧时期以及当前中美贸易战时期对经济的刺激效应明显降低；④ 对比分析国内信贷和外汇占款对经济产出影响的总体趋势，发现外汇占款日益减少，信贷供给稳步上扬，二者此消彼长的情形验证了我国货币供给机制已然发生变化；⑤ 长期来看，经济产出对M2、国内信贷及外汇占款均有正向影响，不考虑外汇占款和技术等因素，经济产出对M2及国内信贷的影响遵循资本边际产出递减规律，在经济高速增长时期影响程度逐年递减，在经济下行时期影响程度逐年递增；⑥ M2、国内信贷及外汇占款对经济产出的影响均存在显著的单门限效应，当经济货币化程度较低时，各流动性变量能够显著刺激经济增长；但当经济货币化程度超过某一阈值，流动性刺激作用不再明显，甚至产生抑制作用。
基于上述结论，我国货币流动性的供给一定要密切关注经济基本面变化和外部冲击。尤其当前我国经济转型升级和货币供给机制正在转变的关键时期，外汇占款在基础货币投放方面作用快速减弱，信贷在货币创造方面作用日益增强，需要根据不同货币供给机制，分析货币流动性的敏感性差异，在经济下行时辨明冲击来源，选择适宜的替代性货币政策工具或渠道进行调节。优化货币流动性供给机制，疏通企业融资渠道，引导资金有效流入实体经济。货币当局在实施宽松货币政策时，应当严格监视货币流动性状况，关注物价及资产价格，避免出现流动性空转。
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※ 基金项目： 国家哲学社会科学基金重大专项“新时代基于系统性金融风险的国家金融安全体系研究”(编号：18VSJ035);国家自然科学基金面上项目“大数据驱动的金融风险管理与监控研究”(编号：71673043)。
中图分类号： F822.0
文献标识码： A
文章编号： 1009-2382(2019)08-0051-12
作者简介: 刘晓星，东南大学经济管理学院教授；李琳璐，东南大学经济管理学院硕士生(南京 211189)。
[责任编辑：张 震]
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