基于VAR 法的中国货币供应量影响因素实证分析

王腾飞，蔡岩兵

(1.山东师范大学 人口·资源与环境学院，济南250014;2.山东工商学院 半岛经济研究院，山东烟台264005)

一、研究背景

中国人民银行是我国货币政策的具体实施者，1984年金融体制改革后，中国人民银行明确了其货币政策的中介目标由控制信贷规模和现金的发行量，转为控制货币供应量同时会兼顾利率，货币供应量成为人民银行执行货币政策最重要的中介变量［1］。因此，分析目前我国货币供应量的影响因素，对于正确理解我国货币政策的变化，预测下一阶段金融市场走势，分析其对国民经济产生的影响，把握宏观经济运行形势具有重要的意义。

目前，国内对于我国货币供应量的影响因素的实证分析主要分为三类。第一类是从货币供给的角度出发，通过建立多元回归模型分析货币供应量的影响因素。比如胡俊华通过分解我国货币供应量的诸多宏观影响因素，建立了一个货币供应量多变量模型，分析各宏观经济变量对货币供应量的影响并对我国货币供应量做了预测［2］。这种简单的多元回归方法的缺点是对于时间序列数据来说，无法确定变量之间的真实关系，无法克服“伪回归”问题。第二类是从货币需求方程出发研究货币供给的影响因素。比如隋鹤从货币需求理论出发，以国民生产总值、物价水平和利率为解释变量，建立了一个符合我国实际的货币理论模型，结果显示货币供给与价格水平和国民收入密切相关，与利率关系不大，这符合我国现实情况，模型的预测也比较好［3］。这种从货币需求角度出发研究货币供给问题的方法，缺乏对货币供给问题本身的思考而且无法解释“货币需求之谜”。从20世纪70年代中期以来，“货币需求之谜”就一直存在，即用传统的货币需求方程估计的货币供应量增长率与实际的货币余额增长率存在较大偏差，导致货币供应量与实体经济变量失去了稳定的内在联系。第三种方法是通过利用非结构模型方法研究货币供给的影响因素。比如袁永德、邓晓兰、陈宁建立了一个货币供应量的多变量回归模型［4］，同时通过对变量进行了协整分析和VAR分析，得出了商业银行信贷途径、国库资金以及国债余额是影响中国货币供应量的最重要因素。这一类别的方法是研究时间序列数据的常用方法，可以有效解决时间序列数据的“伪回归”问题。但是，目前这类研究采用样本数据普遍较少，初始变量的选择不够充分。因此，本文将从货币供给角度出发，增加样本数据，利用VAR这种非结构模型方法去分析对我国货币供应量产生影响的因素。向量自回归方法(VAR)是一种处理时间序列数据出现内生性的较好的方法。在使用VAR模型时事先不需要设定变量之间的因果关系，即不需要辨别向量的内生性，克服了时间序列数据的“伪回归”问题。通过这种非结构模型的方法直接讨论一种变量的冲击和波动对另一变量的影响，是处理多个相关经济指标的分析与预测最容易操作的模型之一。

二、实证分析

(一)变量选取处理及数据来源

货币供应量不完全是由中央银行控制的外生变量，而是一个受经济体系内诸多因素影响的内生变量。也就是说，货币供应量主要是由经济系统内生决定的，中央银行对货币供给具有相对的控制能力。因此我认为影响我国货币供应量的因素主要来自五个方面。一是中央银行系统，主要是通过基础货币控制、公开市场操作、利率控制和信用控制来实现。二是财政系统，主要包括反映政府财政政策的国债和财政存款余额。当前，在我国发行国债弥补财政赤字或是偿还旧债对货币供应量都会产生影响，彭志远在《我国国债对货币供应量的影响分析》中通过考察我国国债对货币供给量的影响发现1998年以后我国国债对货币供应量的影响是扩张的［5］。财政存款余额作为一种变动的货币资源沉淀于中央银行，相当于增加了央行的基础货币投放，其存量和变动直接影响着货币供应量。三是国际收支状况，主要是外汇储备的变动对中央银行的基础货币投放产生的影响造成货币供给量的变动。四是商业银行体系，商业银行系统是货币供应的最重要参与者。五是金融市场，货币供给量的变动与股市、债市、同业拆借等金融市场存在着一定程度上的关联。综上所述，本文选择广义货币供应量M2作为中国货币供应变量的代表，综合考虑央行货币政策、财政收支状况、国际收支状况、商业银行体系、金融市场等五方面因素影响因素，选取央行票据余额、法定存款准备金率、外汇储备、财政存款余额、金融机构本外币贷款余额、在中央银行准备金总额、全国股票交易成交额、国债市场成交额以及银行间同业拆借市场成交额作为可能对中国货币供应量产生影响的因素。

图1 变量折线图

本文选取2006年1月到2012年6月共78个月度数据。所有数据来源于中国人民银行公布的统计数据。其中央行票据余额用央行发行在外的债券代替;商业银行在中央银行的储备金总额根据央行统计政策的变化2011年之前以金融性机构在央行存款额代替，2011年以后采用其他存款性公司存款余额代替;法定存款准备金率根据中央银行网站公告整理得出;其余变量均从网站直接获得。为减少异方差的影响对数据取对数。变量前加LN表示变量取对数，加D表示一阶差分形式。

(二)统计描述与平稳性检验

直接通过建立线性回归模型进行分析容易出现“伪回归”问题原因是时间序列数据往往都是非平稳变量，他们都随时间变化而变化，这样即使方程通过了显著性检验，也不能说明变量之间存在真正的关系。图1是本文所选取的各个变量的折线图。

从图1简单的折线图中就可以看出，各个变量都有随着时间的变化不断增加的趋势。下面对变量做ADF检验，ADF检验是检验变量平稳性的一种常用方法。检验结果如从表1所示。

可以看出，变量序列 lnm2、lnwaihui、lnzhunbeijin、lnrzhunbeijin、lnyangpiao、lnczck、lnxindai、lngupiao、lnguozhai、lntongye在1%的显著水平下都不是平稳序列。所以，我们不能直接建立货币供应量与各变量之间的多元回归模型。不过，ADF检验结果同时表明各变量的一阶差分形式都通过单位根检验，具有平稳性，说明它们都是一阶单整序列，我们可以对其进行协整分析和建立向量自回归模型。

表1 变量的单位根检验

(三)格兰杰因果分析

格兰杰检验是一种检验时间序列数据是否存在“伪相关”的统计方法，通过格兰杰检验可以确定变量之间是否存在实质关系。进行检验要求变量是平稳序列，由上面可知，各变量序列的一阶差分形式是平稳序列，我们可以对各变量的一阶差分做格兰杰检验。格兰杰检验的方法的依据是如果在X和Y消除了趋势之后，利用过去的X值和过去的Y值一起来对Y值本期或未来值进行预测，比单用Y过去值进行预测的效果更好，就说明X是Y的格兰杰原因，即X与Y之间存在因果关系。格兰杰因果关系检验假设了有关每一变量的预测信息全部包含在这些变量的时间序列之中。由于格兰杰检验对滞后期的选择比较敏感，我们对各变量对M2的影响最多选择到滞后5期进行检验。

表2 各变量对M2的格兰杰检验

通过格兰杰原因分析，我们可以看出，对我国目前来说，商业银行准备金总额、财政存款余额、法定存款准备金率、股票市场成交额以及银行间同业拆借额是M2的格兰杰原因;而外汇储备总额、商业银行信贷本外币余额、国债市场总成交额以及央行票据余额不是M2的格兰杰原因。

进一步深入分析，首先是符合我们一般认识规律的几点:商业银行准备金总额是我国M2的格兰杰原因是因为在实行准备金制度后，存款准备金的数额多少反映的是商业银行的可贷货币的总额，随着商业银行规模的扩大，其在中央银行的储备金总额在扩大，带动我国货币供应量的增加;央行票据余额不是我国货币供应量变动的影响因素，应该说是因为目前中央银行的公开市场操作无论是规模还是能力还不是很成熟的体现;法定存款金率是M2的格兰杰原因说明在我国利率尚未完全市场化的背景下，法定存款准备金率政策是央行调节货币供给的重要供具;中国人民银行作为目前我国国库管理的主体，财政存款余额是其主要负债项目之一，财政存款余额的变动直接影响中国人民银行的资产负债表，直接影响中国人民银行进行基础货币投放和信贷调节，财政存款余额反映了我国财政政策对货币量的影响，可见我国目前的国债政策、税收政策以及其他财政收支政策对我国货币供应量产生明显影响;股票市场、和银行间同业拆借市场反映了目前金融市场对我国货币供应量的影响，金融市场的日益繁荣加速货币的流通，对货币供应量产生了深远的影响。其次，我们发现现在大家一直比较关注的外汇储备，商业银行信贷余额以及国债市场并不是我国M2的格兰杰原因。外汇储备之所以没有像我们想象的那样对我国的货币供应量产生影响，是因为目前来说，虽然我们面临着外汇储备增加所带来的货币被动投放，但是中央银行已成功对冲了它对我国货币供应量的影响，把外汇储备增加而被动投放的货币纳入整体货币投放来管理，而不是消极地进行管理。商业银行信贷余额不是M2的格兰杰原因主要是由于2010年下半年以来我国商业银行信贷规模趋于稳定增长，不能有效解释货币供应量的变动，所以没有通过格兰杰因果检验。这也说明商业银行信贷余额相对于准备金总额不是很好的反映我国商业银行信贷能力变化的变量，不能简单地把其作为商业银行信贷能力的变量进行多元线性回归分析。上面反映国债变动的财政存款余额对我国的货币供应量产生了影响，但是国债市场的成交额却不是我国货币供应量的格兰杰原因，这反映了我国目前国债市场的发展不是很成熟，国债变动对货币供应量的变化影响有限。

(四)协整检验

对我国货币供应量产生影响的存款准备金额、财政存款余额、存款准备金率、股票市场成交额以及银行同业拆借市场成交额与货币供应量它们本身都不是平稳变量，而是一阶单整变量。VAR(向量自回归分析)分析要求变量之间存在长期稳定关系，通过协整分析我们可以检验它们之间是否存在长期的稳定关系，进而可以进行向量自回归分析。

通过表3我们可以看出在百分之一水平上变量之间存在两个协整关系，我们对这些变量进行向量自回归分析是有意义的。

表3 协整检验

(五)构建VAR模型

建立非限制VAR模型，根据AIC和SC原则，建立滞后三期的VAR模型。在此基础上我们进行脉冲响应分析和方差分解。模型结果如表4所示。

(六)脉冲响应

表4 滞后三期的VAR模型

在检验了各变量之间的协整关系以及建立了VAR模型的基础上建立各变量对M2的脉冲响应图，结果如图2～图6所示。

图2反映了对准备金总额的一个正的冲击对M2的影响轨迹。可以看出，首先货币供应量会有一个正的增长，在第二个月和第四个月达到最大值，接着影响会稍微降低，在第七个月达到最低点，之后逐渐提高并趋于稳定。准备金总额对货币供应量的变化的影响在短暂的波动后会趋于稳定的正的影响。这说明，我国目前商业银行规模的扩大，信贷的扩张会对我国货币供应量将产生一个正的影响，而且这个影响将趋于稳定。

图2 准备金总额的一个正的冲击对M2的影响

图3 财政存款余额的一个正的冲击对货币供应量的影响

图3反映了财政存款余额的一个正的冲击对货币供应量的影响。财政存款余额一个正的变动会带来M2较大的负的波动，在第四个月达到最低点，之后负的影响开始减弱，并从第十八个月开始稳定在较小的水平。财政存款余额一个正的波动会对货币供应造成短期较大的负的影响，但之后也会趋于稳定。比如国债的发行短期内会吸收一定的存款，从而降低银行的信贷能力和货币的流通量。可以看出，我国财政政策，包括国债、税收等的变动会对我国货币供应量是会产生一定影响的。

图4反映的是商业银行法定存款准备金率一个正的冲击对我国货币供应量影响。可以看出，法定存款准备金率一个正的波动会导致货币供应量一个较大幅度的负波动，在第六个月达到最低值，之后影响会逐渐减轻，从20个月开始稳定在一个较低的水平。法定存款准备金率的提高会对商业银行的信贷能力造成明显的影响，而且这种影响是直接性的，从图4货币供应量短时间内较大幅度的负波动就可以看出。这也可以提醒我国在采取调节法定存款准备金率时要考虑到其对市场货币供给的影响，随着我国货币市场的发展，存款准备金率政策调整对市场的冲击在增强。

图4 商业银行法定存款准备金率一个正的冲击对我国货币供应量影响

图5是股票市场的一个正的冲击对我国货币供应量的影响。首先货币供应也是一个正的波动，在第三个月达到最高点，接着影响会逐渐减弱，在第十个月达到最低点也是唯一的负的影响，之后货币供给的波动会逐渐提高在36个月之后逐渐稳定在一个较高水平。可以看出，虽然目前中国股市持续性下跌，市场信心不足，但作为我国金融市场的重要组成部分，其对货币供给的影响是显著的，而且对长期的货币供应有着更为明显的影响。因此，目前对我国来说必须考虑到股市波动对货币供应量的影响。推动建立一个比较成熟的股票市场从对于我国货币政策的影响来看也会对我国整体国民经济产生深远影响。

图6反映的是银行间同业拆借市场的一个正的冲击对我国货币供应量的影响。货币供给在第一年波动较大，在第五个月达到一个短期的最大值，之后货币供给的波动会逐渐提高，在第三十个月之后逐渐稳定在一个较高水平。银行间同业拆借市场是货币市场的一个重要组成部分，而且是目前来说市场化程度比较高的一个市场，它的正的波动对我国货币供应量从长期来说会产生一个比较大的正的影响。

图5 股票市场的一个正的冲击对我国货币供应量的影响

我们从上面各图中可以发现一个共同点就是，这些变量的影响在经过了短期的波动之后会维持在一个相对稳定的水平上，这也反映了货币政策的波动会对我国货币供应量进而对国民经济首先会产生一个短期的较大的冲击和震荡，之后会逐渐趋于稳定并维持在一个相对稳定的水平上。这启发我们在坚定使用货币政策调节货币供应量的时候，要考虑到其对国民经济的冲击和时滞效应。

图6 银行间同业拆借市场的一个正的冲击对我国货币供应量的影响

(七)方差分解模型

方差分解是从另一个角度来描述系统动态变化的方法。脉冲响应反应的是系统中一个变量冲击对另一个变量的影响，而方差分解试图将系统的均方误差分解成系统中各个变量冲击所做的贡献，计算出每个变量冲击的相对重要性。下面作各变量对货币供应量的方差分解，来看一下各变量对货币供应量影响的大小。

图7 各变量对货币供应量的方差分解

从图7可以看出:首先货币供应量自身对其波动的解释能力是一直是最强的;然后，随着时间的推移，货币供应量自身的解释能力在下降，准备金总额、股票市场和拆借市场成交额的解释能力在逐渐增强，法定准备金率在短暂的迅速提高之后开始逐渐下降，财政存款余额对货币供给波动的影响则一直维持在较低水平;最后，从长期来看，除货币供应本身以外，反映商业银行信贷规模变动的储备金总额以及金融市场的规模对货币供应量产生较大的影响，而存款准备金率和财政存款余额等政策性变量对货币供应波动的影响较小。这说明，首先货币供应量具有很强的内生性，并不是一个我们完全可以控制的外生变量，但是它对自身解释能力的下降以及其余变量解释能力的提高也说明我们对货币供应量是能够产生一定影响的。其次，我们可以看到存款准备金率对货币供给短期波动解释能力较强，更加显示了存款准备金率政策对货币供给的短期冲击影响。最后我们看到从长期来看，对货币供应产生影响的是包括货币供给自身在内的一些市场变量，而财政存款和存款准备金率等政策性变量对货币供给的长期影响不显著，这提示我们推动货币市场发展，维持货币政策的稳定，尽量减少对货币政策的频繁调整，为国民经济发展提供稳定的环境［6］。

三、重要结论和政策建议

1.当前真正对我国货币供应量产生影响的因素是法定存款准备金率政策、商业银行的储备金总额、政府的国债等财政政策、股票市场以及银行间同业拆借市场，政府在进行宏观货币政策调控时应该主要考虑这些影响因素;我们对外汇储备增加对我国货币供应压力的担忧是不必要的，不存在外汇储备增加而被动进行不必要的货币投放造成国内通货膨胀的可能性，国内出现通货膨胀现象不能归咎于外因，应更多的从自身找原因;法定存款准备金率政策对货币供应进而对国民经济的短期冲击较大，央行应维持货币政策的稳定性，减少不必要的变动;央行的公开市场业务需要进一步灵活的运用，真正发挥作用;目前的国债市场对我国货币供应量未产生应有的调控作用，需要进一步提升和发展国债市场［7］。

2.货币政策具有较强的内生性和时滞效应。因此应该坚持货币政策的稳健性，减少货币政策上的频繁调整。我们应该探索确立一个真正适合我国经济社会发展的货币供应量变动模型，避免流动性的过度泛滥，出现通货膨胀，带来经济衰退，同时为货币市场和国民经济发展提供稳定的环境。

［1］王建国.货币供应量作为我国货币政策中介目标的探讨－基于货币需求和货币供给的探讨［D］.上海:复旦大学，2006.

［2］胡俊华.我国广义货币供应量M2的回归模型与预测［J］.中国货币市场，2007，(7):31－35.

［3］隋鹤.中国货币供给理论及其实证分析［J］.统计与决策，2007，(3):114－116.

［4］袁永德，邓晓兰，陈宁.我国货币供应量影响因素的实证分析－兼论货币管理与国库现金管理之间的协调［J］.财经理论与实践，2006，(5):13 －19.

［5］彭志远.我国国债对货币供给量的影响分析［J］.当代财经，2004，(4):29－32.

［6］张丽娟.中美市场利率风险结构的差异与启示［J］.湖南财政经济学院学报，2012，(6):79－84.

［7］高丽.“推进利率市场化”能走多远?［J］.理论探索，2012，(1):73－75.