资产价格与货币供应量的实证分析

丁远慧

(安徽大学 经济学院,安徽 合肥 230039)

在20世纪70、80年代,西方国家出现了普遍的滞胀现象,传统的凯恩斯理论无法对这一现象进行合理解释,于是货币主义应运而生,他们主张政府通过调控货币供应量来调节经济。从货币的流通量规律可知,货币供应量的增长率等于经济增长率、通货膨胀率以及货币流通速度下降率之和。在货币流通速度不变的条件下,增加的货币供应量会带来经济的增长或通货膨胀的出现。政府可针对实体经济出现的经济增长和通胀的情况来相应的增加或减少货币供应量。

一、我国货币供应量与经济发展的关系

20世纪90年代我国借鉴西方的做法,也采用了货币单一规则,通过图1来了解这一规则在我国具体的实施情况。在图1中以名义GDP的增长率来代替经济增长率和通胀率之和,以避免重复计算。

图1

从图1可以看出在1996年之前,经济增长率、通胀率与货币流通速度随着货币供应量的变化而变化,至1993年随着货币供应量的增加而增加,1993—1996年又随着货币供应量的下降而下降,说明这一时期单一规则的货币政策确实发挥了相当好的作用,此时的货币供应量增长与经济增长之间的缺口大致在20%。但从1996年以后二者的变化趋势出现了一定的偏差,从1996—2003年货币供应量每年保持将近116.5%的增幅,而此时的经济增长率从大约90%下降到82%,然后又上升到约88%,同时缺口值也在扩大,最大时期达到了近40%,近几年仍维持在31%,还有扩大的趋势。也就是说每年货币供应量的增加量只有60%～70%作用到了实体经济,那么其他增发货币去了哪里?从图1可以看到货币供应量改变真正能作用到实体经济的量在逐渐减少,实体经济增长停滞的情况下,各国采取了宽松的货币政策,利率一再调低,信贷总量不断扩大,这一系列措施并没有使实体经济情况明显好转,反而虚拟经济却出现了快速增长,在2009年7月份公布的统计数据中各类企业的利润都在下降,而2009年5—7月涌现了10个地王,股市也逼近3500点。实体经济与虚拟经济发展呈两级分化的现象在中国格外引人关注。本文将在原始的泰勒规则的基础之上,结合中国的具体国情,考虑加入资产价格后对货币供应量的影响,对这一现象进行解释。

二、泰勒规则的实证分析

(一)泰勒规则

1.原始泰勒规则:泰勒认为,政策规则不一定是政策工具的固定设定或一个机械的公式,规则型行为是系统地而不是随机地按照某一计划实施货币政策。初始的泰勒规则可以表述为:

其中rt表示联邦基金利率,为长期均衡实际利率,为前四个季度平均通胀率,为目标通胀率,为产出缺口。

2.模型设计。由于泰勒规则中的中介目标是利率,而我国主要是通过货币供应量进行调节,结合实际国情将原始泰勒规则中的rt改为货币供应量M2,并建立以下模型:

(二)样本数据的选择和处理

利用Eviews软件,对1996年1季度到2009年1季度数据进行分析,首先对所有数据进行单位根检验,确定数据是否平稳,在数据都是同阶单整的情况下,进行协整分析我国泰勒规则的具体形式,以及加入资产价格后泰勒规则的变化情况,最后用VAR分析各变量的变动对货币供应量影响的脉冲响应函数和方差分解的结果。下面对数据情况进行简要说明:

1.货币供应量指标(M2):由于1996年开始我国的货币政策中介目标由原来的信贷额改为货币供应量,所以选取1996年一季度到2009年一季度的M2指标作为货币供应量的代表,并用X11方法进行季节调整后取对数值。

2.通货膨胀率(INF):对通胀率的衡量指标有CPI和RPI,但由于CPI中包含了服务的价格,所以本文采用了同比CPI作为通胀的代理变量。

3.GDP缺口(GDPGAP):首先利用定基CPI数据将GDP数据转化为实际GDP,再用X11方法对实际GDP进行季节调整,最后对季节调整后的数据进行HP滤波,从而得到GDP缺口。

4.房地产价格指数(ESTATE):本文选取了综合性比较强的国房景气指数,由于它的编制是以1995年3月为基期的,所以样本区间为1995年1季度到2009年1季度。

5.股票价格指数:选取上证综合指数(SSE)和深圳成分指数(SZ)月度收盘价的季度平均作为股价指数的代理变量。

上述所有数据来源于Wind数据库,中国国家统计局以及国研网。

(三)实证分析

1.单位根检验:对上述所有数据取对数化,然后对数据的平稳性进行检验。检验结果见表1:

表1 各变量单位根检验的结果

⊿M2 (C,0,0) -5.2033 -3.5625 -2.9190 -2.5970⊿GDP GAP (0,0,2) -3.9682 -2.5983 -1.9454 -1.6184⊿INF (0,0,0) -5.5429 -2.5973 -1.9452 -1.6183⊿ESTATE (0,0,0) -4.8769 -2.6048 -1.9465 -1.6189⊿SSE (0,0,2) -2.9807 -2.5983 -1.9454 -1.6184⊿SZ (0,0,0) -6.6437 -2.5973 -1.9452 -1.6183

从结果可知,所有的原始变量均是不平稳变量,对其进行一阶差分后变量均平稳,所以所有的变量均为I(1)过程。

2.协整检验:由于所有的变量均是一阶单整,所以对其进行E-G两步法的协整检验,检验方程如表2所示:

表2 协整检验结果

从模型(1)可以看出当经济出现过热,实际产出高于潜在产出时,政府会收紧银根,减少货币供应量,同时当通货膨胀率不断上升时,货币供应量会下降,以缓解通胀的上涨趋势。而且从二者的系数可以看出,我国政府的目标是稳定物价和经济增长,但政府的工作重心是用来发展经济,也就是说货币政策的主要作用是为了刺激经济。然后在模型当中加入国房景气指数,其系数为-0.1697,说明当房地产出现泡沫时,货币供应量下降,且房价上升1%,货币供应量下跌16.97%。当上证综合指数和深圳成份指数分别加入模型时,发现无论是上证综合指数还是深圳成份指数的系数均为正值,也就是说当股市指数上升时,货币供应量却在增加,政府不仅默认了股价的上升,甚至存在一定的推动作用。但不管是上证综合指数还是深圳成份指数的系数均小于房价的系数,所以目前中国房价的影响大于股市的影响。

3.根据AIC与SC最小的原则,VAR的滞后阶数为(1,2)。将所有的原始序列进行一阶差分后,得出的脉冲反映图如图2:

从图2可以看出,在前三期,GDPGAP一个标准差的变化带来货币供应量的负向冲击,直到第四期后对货币供应量冲击开始转为正向,到第六期以后影响逐步趋向于零。通货膨胀对于货币供应量产生了负向的冲击,通胀一个标准差的冲击会使得前五期的货币供应量下降,到第六期以后影响逐步稳定。房地产价格的变化对货币供应量的冲击类似于通胀的反映,在前四期,房价冲击带来货币供应量的下降这种影响持续到第五期以后逐渐转正并稳定下来。上证指数冲击带来货币供应量的负向变化,到第七期以后影响转为正向,深圳成份指数带来货币量的正向冲击,在第三期以后趋于零。

图2

4.方差分解。对货币供应量进行方差分解如表3:

表3 Variance Decomposition of DM2SA:

对货币供应量而言,其方差的主要来源是货币供应量本身,但这种影响随着时间变化而逐渐减少,GDPGAP和INF对货币供应量随着时间按变动变化不大,两者之和大致构成货币供应量方差的8%,房产价格、上证指数对货币供应量的影响逐渐上升。深圳成份指数影响却有不断下滑的趋势,三者构成了货币供应量方差的约25%,远大于GDP缺口和通胀之和,也就是说货币供应量的变化随着时间的推移更多地作用到了房市和股市,对实体经济作用相对较小。从房市和股市价格指数的方差分解中看到,对房产价格指数而言,货币供应量对其方差的贡献从2%逐步上升到了约13%,而对上证综合指数,货币供应量构成了上证综合指数方差的约30%,对深圳指数的贡献度逐步下降,平均为4%,货币供应量的变动是推动房市和股市价格变化的原因,而且这种影响有逐渐加强的趋势。

三、结论

通过货币供应量与GDP缺口、通胀、房价指数、股价协整分析,发现货币供应量与GDP缺口、通胀、房价指数存在负向变动关系,与股价指数正向相关,说明我国货币政策当中并未考虑到股市的因素,容忍了股市泡沫的存在,在方差分解中,房价指数、股价对货币供应量贡献度在不断上升,而同时货币供应量也成为房价和股价的推动因素。这也解释了我国货币供应量猛增,而实体经济仍固步不前的现象。正是由于货币供应量不断流向虚拟经济,带来虚拟经济的发展,但是这种没有实体经济作为基础的发展也只能是空中楼阁,不能持久,所以当前通过增加货币供应量的货币政策并不能惠及实体经济,不能真正促进经济的发展,

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