我国货币发行与经济发展关系的实证研究

梅冰菁

(新疆财经大学 金融学院，新疆 乌鲁木齐 830012)



我国货币发行与经济发展关系的实证研究

梅冰菁

(新疆财经大学 金融学院，新疆 乌鲁木齐 830012)

摘要：一国的货币发行与自身的经济发展之间存在着密切联系，研究二者之间的相互关系具有重要意义。流通中的现金是一国货币发行的主要内容，而流通中的现金量主要是由居民消费水平、全社会固定资产投资和进出口总额三个因素决定的。通过建立VAR模型实证研究我国货币发行与经济发展之间的关系，得到货币发行对我国经济发展有显著影响，以及我国经济发展能够引起货币发行变动的结论。

关键词：货币发行；经济发展；实证分析

一、问题的提出

在研究中国货币发行与经济发展之间的关系之前，首先应该了解货币发行的相关理论。由于货币发行理论研究的主要内容是关于货币流通，所以货币发行理论也称为货币流通规律。目前，关于货币流通规律的研究已有很多相关论述。亚当·斯密明确指出，一国流通中的商品必须配有一定量的货币，如果商品量增加，货币量也需要增加；商品量减少，货币量也应减少[1]。大卫·李嘉图认为，在支付数额一定的条件下，流通所需的货币量决定于其价值，如果价值增高，所需货币量自然减少；如果价值降低，所需货币量自然增多[2]。

研究我国货币发行与经济发展之间的相互关系，可以帮助我们更好地了解我国货币发行状况，有助于分析我国当前经济发展状况，同时可丰富此领域的学术研究成果，对国家制定宏观经济政策具有一定的参考价值。

二、实证分析

(一)前提假设

一个国家的货币持有主体一般包括家庭、企业和政府，所以要研究流通中的现金对经济发展的影响，就可以通过研究居民消费水平、全社会固定资产投资和进出口与流通中的现金量之间的关系来体现一国货币发行与经济发展之间的关系。因此，本文关于我国货币发行与经济发展关系的研究基于以下假设：1.假设我国的货币发行量主要是流通中的现金量；2.假设经济发展中影响货币流通量的因素主要有三个，即居民消费水平、全社会固定资产投资和进出口总额。假定企业投资不随利率和产量而变动。假定进出口也不随汇率而变动。

(二)模型构建和数据选择

本文要对我国货币发行量与经济发展之间的关系进行实证分析，为了更深入地研究各个因素对自变量的影响程度，提高实证研究的精确性，本文采用逐步回归的方法来研究。依据三个不同的因素建立三个相应的 VAR 模型。建立滞后期为 2 的 VAR 模型：yt=A1yt-1+A2yt-2+Bxt+ut。在下面的实证检验中，以 Y 代表流通中的现金量；以CE、FI、IX 分别代表居民消费支出总额、全社会固定资产投资总额和进出口总额。

实证分析的样本选取 1990—2014 年我国流通中的现金量、居民消费水平、固定资产投资总额和进出口总额。样本数据来源于国泰安数据库。研究使用工具为Eviews 8.0 数据分析软件。

(三)实证检验

在进行回归分析之前要对数据进行平稳性检验，以防止数据的非平稳性导致出现伪回归的情况。首先需要对各组变量进行 ADF单位根检验，若存在单位根，则需要进行差分处理消除单位根。单位根检验以后再进行协整检验，检验各变量之间是否存在长期稳定的关系。滞后期的选择采用 AIC 准则。

1.ADF检验和协整检验

如表1 所示，ADF检验结果表明：Y、CE、FI 和 IX 都是二阶差分之后变成平稳的时间序列，所以它们都是二阶单整的，所以在此基础上可以进行协整检验。

表1　ADF单位根检验结果

如表2所示，协整检验结果表明：二阶差分后的残差数据在ADF单位根检验中不存在单位根，所以残差序列是一个平稳序列，从而表明变量 Y 与 CE、FI、IX 之间长期存在稳定的协整关系。

表2　Y与CE、FI、IX的协整检验结果

2.VAR回归结果

在通过ADF单位根检验和协整检验后就可以进行回归分析，根据建立的 VAR 模型，首先将中国居民消费水平(CE)与中国流通中的现金(Y)通过OLS进行回归。回归结果如下：

Log(y)=0.558+1.39log(y(-1))-0.536log(y(-2))-0.134log(ce(-1))+0.247log(ce(-2))

s.e.=(0.12)(0.22)(0.25)(0.228)(0.2)

t=(2.793)(6.312)(-2.144)(-0.589)(1.234)

Log(y)=-0.2+0.576log(y(-1))-0.384log(y(-2))+log(ce(-1))+log(ce(-2))

s.e.=(0.125)(0.138)(0.156)(0.143)(0.125)

R2=0.997AdjustedR2=0.996

由回归结果可知，该模型的拟合优度达到0.996，属于非常高的水平，而且通过对回归后的残差进行ADF检验，得出该模型是稳定的。

在得到回归结果和回归方程之后，为了解居民消费水平对流通中现金量的贡献度，进行脉冲响应分析和方差分解分析(详见图1和图2)。

如图1所示，在本期给居民消费一个正冲击后，流通中的现金量缓慢上升，大约在第6期达到最高点。在第2期之后，给居民消费支出一个负冲击后，流通中的现金缓慢下降，大约在第4期达到最低点。

如图2所示，上图显示居民消费对流通中现金量的贡献率，大约只有3%的水平，贡献率较低；下图显示流通中的现金量对居民消费支出的贡献率在20%-80%之间，平均贡献率在50%以上。

图1　log(y)对 log(ce)的脉冲响应分析

图2　方差分解

以上是对中国居民消费水平如何影响流通中的现金量的分析，下面以同样的原理建立我国固定资产投资(FI)与流通中的现金(Y)的VAR模型，用OLS回归。回归结果如下：

Log(y)=0.856+0.96log(y(-1))-0.136log(y(-2))+0.213log(fi(-1))-0.126log(fi(-2))

s.e.=(0.325)(0.28)(0.247)(0.146)(0.155)

教育就是要“把一个人的体力、智力、情绪、伦理各方面的因素综合起来，使之成为一个完善的人。”(转引自刘旭，2011：68)大学教育通过大学课程活动来实现育人的使命，促进大学生素质发展。因此，大学课程必须具有深刻的内涵，引导学生养成专业的价值精神，掌握专业的学习与思考方法，成为既具有人文素养又具有专业素质的人。

t=(2.638)(3.432)(-0.55)(1.457)(-0.813)

Log(y)=-0.066+0.48log(y(-1))-0.435log(y(-2))+1.406(fi(-1))-0.438log(fi(-2))

s.e.=(0.533)(0.459)(0.406)(0.239)(0.255)

t=(-0.066)(1.046)(-1.073)(5.875)(-1.72)

R2=0.997AdjustedR2=0.996

回归结果表明，该模型的拟合优度很高，校正后的R2达到0.996，通过对残差进行ADF检验得到残差平稳，证明模型是稳定的。同理，下面进行脉冲响应分析和方差分解来研究全社会固定投资对流通中现金的贡献度(详见图3和图4)。

如图3所示，在本期给全社会固定资产投资支出一个正冲击后，流通中的现金量开始稳定增长。这表明固定资产投资的某一冲击会给流通中的现金量带来同向的冲击，即固定资产投资的增加会对流通中现金量的增加产生拉动作用。

图3　log(y)对log(fi)的脉冲响应分析

如图4 所示，上图显示的是固定资产投资支出额对流通中现金量的贡献率，几乎达到20%以上；下图显示流通中的现金量对居民消费支出的贡献率，贡献度约在40%左右。

图4　方差分解

最后，利用同样的原理建立我国进出口额(IX)与流通中的现金(Y)的VAR模型，用OLS进行回归。回归结果如下：

log(y)=0.773+1.331log(y(-1))-0.538log(y(-2))-0.092log(ix(-1))+0.213log(ix(-2))

s.e.=(0.185)(0.182)(0.173)(0.07)(0.07)

t=(4.189)(7.317)(-3.104)(-1.305)(3.024)

Log(y)=-0.319+1.217log(y(-1))-0.907log(y(-2))+0.822log(ix(-1))-0.067log(ix(-2))

s.e.=(-0.527)(0.597)(0.569)(0.231)(-0.291)

t=(-0.526)(2.04)(-1.595)(3.571)(-0.291)

R2=0.997AdjustedR2=0.997

回归结果表明，该模型拟合优度高，模型稳定。同样进行脉冲响应分析和方差分解来分析进出口对流通中现金量的贡献度(详见图5和图6)。

如图5所示，在本期给进出口支出总额一个正冲击后，流通中的现金量开始稳定增长。给当期一个负冲击后，流通中的现金量迅速下降，在第2期达到最低点，然后再缓慢上升。

图5　log(y)对 log(ix)的脉冲响应分析

如图6所示，上图显示进出口总额对流通中现金量的贡献率，贡献率达30%左右；下图显示流通中的现金量对进出口总额的贡献率，贡献率在30%以上。

图6　方差分解

3.回归分析

我国流通中的现金量与代表经济发展状况的居民消费水平、全社会固定资产投资和进出口总额之间存在相互影响。各变量在ADF单位根检验过程中，检验结果为各变量都是二阶差分变平稳的时间序列，在进行协整检验后发现回归后的残差序列为平稳序列，表明各变量之间长期存在着稳定的协整关系。VAR模型的OLS回归

结果显示，三个模型的回归方程拟合优度都很高，而且检验回归的残差为平稳序列，所以三个模型都是稳定可靠的。这证明我国货币发行和经济发展之间存在长期的动态关系。除了回归结果的拟合优度高、模型稳定之外，利用脉冲响应分析方差分解，研究各外生变量对流通中现金量的贡献度，分析结果表明了流通中的现金量与居民消费水平、全社会固定投资和进出口总额之间的相互影响程度，有助于更好地理解各个变量对流通中现金的影响程度。

三、结论

货币发行与居民消费、企业投资和进出口之间的相互关系问题一直是国内外货币金融学研究领域中的热点与难点之一。理论假设前提不同、样本数据不同会导致不同的研究结果。本文的实证研究结果表明，我国的货币发行，也就是流通中的现金量与代表经济发展状况的居民消费水平、全社会企业固定资产投资和进出口总额之间存在相互影响。VAR模型的OLS回归结果显示，三个模型的回归方程拟合优度都很高，而且检验回归的残差为平稳序列，所以三个模型都是稳定可靠的，从而证明中国货币发行和经济发展之间存在着长期的动态关系。

[参考文献]

[1]亚当·斯密. 国民财富的性质和原因的研究[M].郭大力，王亚南译.北京：商务印书馆，1997.

[2]大卫·李嘉图.政治经济学及赋税原理[M].北京：商务印书馆，1962.

[3]凯恩斯.就业、利息与货币通论[M].徐毓楠译.北京：商务印书馆，1997.

[4]高铁梅.计量经济分析方法与建模[M].清华大学出版社，2005.

(责任编辑：乔虹)

中图分类号：F832

文献标识码：A

文章编号：2095-3283(2016)03-0091-04

[作者简介]梅冰菁，硕士研究生，研究方向：金融学。