我国各层次货币供应量和信贷规模关系的研究

摘要：从整体趋势来看，各层次货币供应量和信贷规模不断增加，但也不乏短期的偏离，为探究其原因，本文运用单位根检验、Johansen协整检验，基于向量自回归（VAR）模型的Grange因果关系检验、脉冲响应函数等实证方法，从不同层次的货币供应量出发，探究各层次货币供应量与信贷规模的关系。以期深化对我国货币政策相关问题的认识，从而为货币政策的有效性以及解释现实问题提供理论基础和依据。

关键词：M2 M1 准货币 信贷规模 VAR模型

央行统计数据显示：2013年2月份，我国贷款总额为64.7万亿元，新增6200亿元，同比减少907亿元，较2013年1月份环比下降42%。与信贷增速减缓趋势相反，截至2012年底，我国货币供应量余额为97.42万亿元，位居世界第一，为排名第二的美国的1.5倍。随着货币供应量持续上升，截止2013年2月，我国货币供应量余额达到99.86万亿，逼近100万亿，仍居世界第一位，同比增长15.2%。由2002年初的16万亿增至如今的近100万亿，十多年间我国货币供应量增长超过5倍。我国货币是否超发？货币供应量增速与国内贷款增长为何经常出现背离，且差距趋于扩大？这些问题直接关系着我国货币的内外生性评定和货币政策有效性的评判。在此情况下，研究信贷规模和各层次货币供应量的关系，进而加强对信贷规模指标的关注和调控，充分发挥货币政策的效应，显得尤为必要和迫切。

一、简单基本理论说明与文献综述

货币供应量和信贷规模的相关理论早有研究，本文仅对涉及的基本理论进行简要说明。

（一）信贷规模与货币供应量的关系

1、货币供应量对信贷规模的影响

货币存量和信贷规模是社会公众资产负债表中资产和负债两方面的主要内容。从货币供求的来看，信贷属于货币需求方面，货币供应量属于货币供给方面。货币需求和货币供给虽处于不断调整变化的过程中，但从长期来看两者的变化趋势一致。因此，可从货币供求变化的角度来考察货币供应量变化对信贷的影响。作为货币需求的一部分，信贷的变化受到货币供应量变动和其他货币需求变动的双重影响，当其它货币需求保持不变时，货币供应量的增加或减少会使信贷规模作同方向的变化（刘小铭，2008）。当然，货币供应量的变化也可能被其它货币需求的变化所抵消，从而对信贷规模不产生明显影响；同时，信贷规模的变化也可能由货币供应量以外的其它因素所影响。

2、信贷规模对货币供应量的影响

广义货币供应量主要由基础货币和广义货币乘数决定。中央银行并不直接向社会提供货币供应量，主要通过影响商业银行的信用创造能力进而影响货币供应量。商业银行的信用创造主要包括两方面：一是信用工具的创造；二是信用的创造，即扩大信贷规模，进而扩大货币供应量。于是，中央银行可以通过利率、法定存款准备金率、公开市场操作等措施影响商业银行的信用创造能力，从而改变货币供应量。

（二）文献综述

由上述信贷规模与货币供应量相互关系的基本理论可知，两者各自的变化均可能引起对方发生相应变化，但信贷规模只是影响货币供应量的渠道之一，货币供应量的变化并不一定均是由信贷规模变化引起的。

目前，许多学者对两者的关系进行了研究，部分学者认为货币供应量单向影响信贷规模。刘小铭、沈利生（2008年）的研究结果显示，货币供应量是信贷规模的单向格兰杰因果关系，且同时存在即期因果关系，任何状态下货币供应量的误差修正效应均高于信贷规模。庞菁菁、石柱鲜（2011年）基于SVAR模型，对1999年1月—2010年6月间我国货币供应量和信贷规模的关系进行分时段研究。结果表明，在第一时段1999年1月—2007年1月，M1是信贷规模的格兰杰原因，而M2不是信贷规模变动的格兰杰原因；在第二时段2007年2月——2010年6月，M2是信贷规模的格兰杰原因，而M1不是信贷规模变动的格兰杰原因，这意味着我国信贷规模逐步市场化。

然而，另一部分学者认为信贷规模单向影响货币供应量。吴培新（2008）运用1988年—2006年的季度数据，建立了VAR模型并进行Granger因果关系检验，得出如下结论：货币供应量M2与信贷规模间存在由信贷规模到货币供应量M2的单向Granger 因果关系，认为M2或许是信贷规模的代理变量。沈昊驹、周松月（2011年）发现在影响货币供应量的四个主要因素（法定存款准备金率、信贷规模、财政收支、国际储备）中，信贷规模的拟合度最高，是影响货币供给量的主要原因。蔡高媛（2012年）认为，从长期来看信贷规模对货币供应量有较大的正向影响。

已有文献资料多侧重于研究货币供应量和信贷规模孰优孰劣，较少涉及两者之间的相互关系，或者仅研究广义货币供应量M2或狭义货币供应量M1和信贷规模的关系。为了更好的调节货币供应量和信贷规模，有必要对信贷与各层次货币供应量间的关系进行更深入的研究，探析信贷与各层次货币供应量间Granger 因果关系如何，分析与货币供应量的哪个层次关系更为密切。

本文运用单位根检验、Johansen协整检验、Granger因果关系检验、脉冲响应函数等实证方法分析货币供应量与信贷的关系，并且进一步细分，从不同层次的货币供应量出发，探究各层次货币供应量与信贷规模的关系，从而判定哪个层次的货币供应量与信贷规模的关系最为紧密，以期深化对我国货币政策的认识，为货币政策的有效性、相关工具的选取提供理论基础和依据。

二、实证分析

根据本文的目的，选取狭义货币供应量（M1）、广义货币供应量（M2）、准货币（ZHB）、金融机构各项贷款余额（XD）等变量，以2000年1月—2013年2月的158个月度数据为（数据来源于中国人民银行官方网站、中国统计年鉴等）基础，研究信贷规模与货币供应量的关系。

（一）单位根检验

由于狭义货币供应量（M1）、广义货币供应量（M2）、准货币（ZHB）、金融机构各项贷款余额（XD）等变量均为时间序列数据，为降低异方差，对以上变量取对数，分别为LNM1、LNM2、LNZHB、LNXD。为防止“伪回归”的出现，本文首先采用ADF检验方法对所有数列进行单位根检验，判断序列的平稳性。使用Eviews软件进行，检验结果如表1所示。

在5%的显著性水平下，所有变量的ADF统计量绝对值均小于临界值的绝对值，即序列存在单位根，所有变量都是非平稳的； 而其一阶差分的ADF统计量绝对值均大于相应的临界值的绝对值，即所有变量的一阶差分序列是平稳的，即DLNM2、DL-NM1、DLNZHB、DLNXD均为平稳序列，说明这些变量均为一阶单整I（1）。

（二）协整检验

本文选择Johansen协整检验方法检验信贷与各个层次货币供应量的对数值间是否存在协整关系。由于Johansen 协整检验结果对滞后阶数较敏感，应取拟合变量关系最佳的VAR模型的滞后阶数，然后根据施瓦茨和赤池信息准则，选择最佳滞后阶数为2。

进行协整检验前，首先生成数据组（LNXD，LNM2）、（LNXD，LNM1）、（LNXD，LNZHB），分别对以上三个数据组进行Johansen协整检验。表2为滞后阶数为2时的Johansen协整检验结果。

由表2可得，根据Johansen协整检验的迹统计量，三个数据组的迹统计量大于5%显著性水平下的临界值，因此拒绝不存在协整向量的原假设和最多存在一个协整向量的原假设，说明三组数据之间均存在协整关系。

（三）Granger因果检验

本文采用Granger因果检验进一步研究信贷规模和各个层次货币之间的因果关系。格兰杰因果关系检验结果如表3。

由格兰杰因果关系检验可知，在滞后期为2期、5%的显著性水平下，M2是信贷的格兰杰原因，信贷不是M2的格兰杰原因；而M1、准货币和信贷之间存在双向的因果关系。以上结果表明，M2、M1、准货币的变化均能引起信贷规模的变化，而信贷规模的变化仅能引起M1、准货币的变化，而不能引起M2的变化。说明M2过去的行为影响信贷规模的当前行为，信贷规模和M1、准货币过去行为在相互影响着彼此的当前行为。

（四）脉冲响应分析

为识别外生冲击对变量的传导过程和机制，笔者对变量进行了脉冲响应分析。图1为M1、M2、ZHB对XD变动的脉冲响应图，图2为XD对M1、M2、ZHB的变动的响应图。图中横轴表示冲击作用的滞后期，纵轴分别表示相应变量的变化。

由图1可知，在单位XD的正向冲击下：M1对XD冲击的脉冲响应呈先反向后正向的趋势，第二期达到反向峰值约-0.005，影响逐渐消失；M2对XD冲击的响应呈先正向后同向的趋势，第二期达正向峰值约0.0015，从第四期趋于零；ZHB对XD冲击的脉冲响应呈先正向后反向的趋势，第二期达正向峰值约0.003，第三期达反向峰值约0.001，第四期便趋于零，影响的时间较短。

由图2可知，在单位M1、M2、ZHB的正向冲击下：XD对M1冲击的响应呈先同向后反向最后正向的响应方向，第一期产生最大影响约0.003，第三期达到反向峰值约-0.001，影响逐渐消失，响应程度相比同期M2弱；XD对M2变动的脉冲响应最为显著，响应的方向为同向，第一期时达最大约0.006，以后各期影响程度逐渐削弱；XD对ZHB冲击的脉冲响应在第一期约0.004，第六期几乎为零，以后趋于零。

纵观图1、图2可知：相比ZHB，信贷对M1的影响较大，且影响的时间最长，M2和ZHB的响应方向大体一致。信贷XD对M2、准货币ZHB冲击的脉冲响应响应方向大体一致，仅响应程度和响应时间不同，这是因为准货币在M2中所占比重较高，从2000年以来准货币在M2中的占比达65%左右；相比M1、ZHB对信贷规模的影响，M2对信贷规模的影响时间较长且影响程度较大。说明信贷规模与M2的关系较为紧密，将M2作为货币政策中介目标具有可行性及有效性。

四、结论

本文使用因果关系检验、Johansen 协整检验和向量自回归模型（VAR）下的脉冲响应等经济计量方法对2000年1月—2013年2月我国信贷规模与各层次货币供应量的相互关系进行探析，结论如下：

（1）从因果关系方面来看，只存在从广义货币供应量到信贷的单向 Granger 因果关系；信贷、准货币和狭义货币供应量存在双向的 Granger因果关系。广义货币供应量的变化有助于对未来信贷规模的预测，而信贷规模的变化则无助于对未来货币供应量的预测，即从信贷到广义货币供应量的派生机制较弱。

（2）我国信贷规模与货币供应量间存在协整关系。虽然短期内可能存在非均衡状态，误差修正项会使系统逐渐趋于其长期均衡状态。

（3）从VAR模型的脉冲响应函数来看，信贷规模对狭义货币供应量的影响最大，对广义货币供应量M2和准货币ZHB的影响程度相近。

我国货币供应量对信贷规模有显著的影响，货币供应量的变化几乎会引起信贷规模相同幅度的变化，货币供应量到信贷规模的传导是有效的。从各个层次来看，信贷创造狭义货币供应量，同时M1也会影响信贷规模，准货币的变化同样会引起信贷规模的变化，最终广义货币供应量与信贷规模关系最为紧密，对其影响最大且影响时间最长。因此，制定有关解决流动性过剩的货币政策时，应重视广义货币供应量变化对信贷规模的影响。控制住货币供应量也就意味着抓住了解决流动性过剩问题的关键，同时，也表明货币供应量和信贷相结合，更能发挥货币政策的效应。

参考文献：

[1]刘小铭，沈利生.我国信贷规模与货币供应量关系的实证研究[J].经济纵横，2008（23）

[2]庞菁菁，石柱鲜.基于SVAR模型的货币政策——对信贷规模的影响分析[J].财经问题研究，2011（5）

[3]吴培新.我国宏观调控中的货币供应量和信贷规模[J].经济学动态，2008（8）

[4]沈昊驹，周松月.我国货币供应量影响因素的实证分析[J].金融发展研究，2011（8）

[5]夏斌，廖强.货币供应量已不宜作为当前我国货币政策的中介目标[J].经济研究，2001（8）

[6]Granger，C.W.J.，Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-spectral methods[J].Econometric，1969（37）

[7]Lütkepohl，H.，Introduction to Multiple Time Series Analysis [M]. SpingerVerlag，Berlin，1991

[8]Johansen， S. Statistical analysis of cointegration vectors [J].Journal of Economic Dynamics and Control，1988（12）

（李志芸，华中科技大学经济学院经济学实验班）