货币政策对不同经济模式的影响效应

吴志刚

[摘要]本文探讨了货币政策对不同经济模式的影响。结合实体经济与虚拟经济，运用主成分分析遴选出分别代表两类经济主体的指标。运用2014年2月至2017年2月的月度数据，在序列平稳化的基础上建立VAR模型，探究各变量之间的因果关系，得出脉冲响应函数。结果表明；广义货币供给量与CPI之间关系显著，银行同业拆借利率与上证综指关系显著，货币政策对虚拟经济的方差贡献更大。

[关键词]货币政策；实体与虚拟经济；斜交旋转矩阵；VAR模型；脉冲响应函数

[中图分类号]F822.0；F124.8；

新世纪所产生的虚拟资本经济模式，正在快速追赶甚至超越实体经济的规模，成为新兴的财富增长之源。货币政策对经济实体的传导效应较弱，而对虚拟经济的影响效应还有待分析。那么货币政策对实体经济是否有政府所预期的影响效应呢？对于实体经济与虚拟经济两个模式，货币政策的冲击又有怎样的差别呢？本文将通过系统的分析来探究。

一、文献综述

在货币政策对实体及虚拟经济影响的研究上，国内外研究者各有见解。苏治等认为虚拟经济与实体经济背离已成为全球经济体系的“典型化”特征，中国经济面临“脱实向虚”问题[1]。周莹莹等认为需规范虚拟经济的发展，以发挥对实体经济投资扩张的有利影响[2]。OleRoste提出，尽管货币政策能够通过利率来影响总需求，但对宏观经济的影响不明显[3]。Annette Meinusch等通过VAR模型分析得出量化宽松政策导致了利率的下降和股票价格的上升，并使得实体经济活力上升[4]。武学强等运用模型实证分析了货币供给剪刀差、实体经济和虚拟经济之间的动态关系[5]。李冬星等通过SVAR模型分析得出：实体经济更多的受到货币供应量的非线性影响，而虚拟经济则更多的受到实际利率的线性影响[6]。

综上所述，前人的研究涉及方方面面，但主要存在两个问题，一是忽视了在货币政策的影响下，虚拟经济对实体经济的内在冲击；二是缺乏系统的方式来挑选反映不同经济模式的代表指标。

本文将采取近期数据结合相应方法进行实证研究，以尝试使该理论的研究体系更加完善。

二、基于主成分分析的指标挑选

本文从SNA体系的各个环节挑选下列指标：以规模以上工业增加值的增长率代表生产领域；以城镇居民人均可支配收入代表分配领域；以CPI代表消费领域；以固定资产完成额增长率代表非金融投资领域；以股票成交额和市价总值代表金融投资领域，上证综合A股收盘指数与深圳综合A股收盘指数为附加指标；以进口和出口额代表对外贸易领域。

相关系数矩阵以及KMO和Bartlett检验显示适合进行主成分分析，其解释的总方差表如下。前三个成份方差累计数達到91. 576%，能很好的解释总体。

主成份F1由上证A股、深圳A股综合收盘指数、股票总市值、股票成交额构成，命名为“金融交易”因子；主成份F2由进出口和工业增加值构成，命名为“生产及外贸交易”因子；主成份F3由居民消费价格指数、城镇居民人均可支配收入、固定资产完成额增长率构成，命名为“非金融及经常交易”因子。成份二和三同属于实体经济因子，成份一属于虚拟经济因子。

将每个指标在各个成份里的系数绝对值作为分值，每个主成份的方差贡献率作为权重，相乘得到综合载荷。消费者价格指数排第五，在实体经济因子体系中排第一；上证A股综合收盘指数排第一，在虚拟经济因子体系中排第一。

三、基于向量自回归模型的实证分析

本文挑选M0（流通中的货币）、M1（狭义货币供给量）、M2（广义货币供给量）、银行间同业拆借利率LIBOR、美元兑人民币平均汇率DRER代表货币政策指标，作为解释变量；用消费者价格指数CPI作为实体经济的代表变量，用上证A股综合收盘指数SSE作为虚拟经济的代表变量，作为被解释变量。

为消除异方差和量纲的影响，在利用CPI对各变量进行平减的基础上将各变量对数化。观察每一个变量的趋势，对有明显有季节性特征的数据进行12步差分，以消除季节性因素。

（一）平稳性检验及期数确定——基于差分平稳化与最优滞后期准则

在建立VAR模型之前，应保证各变量构成的时间序列是平稳的，下面进行PP临界值检验（如表3）。

上表显示除CPI之外，其余的所有变量的原序列均不平稳，考虑进行差分平稳化。通过PP临界值检验发现所有代理变量的原序列均不平稳，但一阶差分之后都在1%的水平上拒绝了原假设，说明差分之后的序列是一阶单整序列，可进行协整检验。观察LR并通过AIC和sc最小准则发现，应建立VAR（2）模型。

（二）协整方程的建立——基于单位根及Johansen检验

单位圆检验显示VAR （2）模型稳定，可进行脉冲响应函数分析，采取Johansen检验的方式，检验结果如下表5，协整向量用CV表示。

根据表可知，在5%的显著水平上，各变量间存在长期协整关系，分别以LCPI、LSSE为被解释变量建立的VAR （2）模型，并得出以下结论。

上证综合A股收盘指数增长1%使CPI增长0.029%；狭义的货币供给增长给CPI带来负向的变化，企事业的活期存款增加会抑制CPI的增长，另一方面也有利于缓解通货膨胀；广义的货币供给增长1%，会促使CPI增长0.096%，企业的定期存款的数额小于活期存款和贷款的资金，而居民的储蓄存款大，说明居民储蓄存款的增加会降低利率，刺激经济需求，货币供给增加刺激CPI上涨。

除M1外，其它变量增加引起上证A股综合指数的负向变化。CPI的冲击反映了实体经济对虚拟经济的冲击；银行拆解利率每上升1%引起上证A股综合指数下降1.37%，说明利率的提高导致拆借成本提高，投资缺乏流通性，股票的市价总值下降；M2增长l%会使上证综合A股收盘指数下降2.098%，超过M2增长幅度的一倍；人民币汇率的上升导致该指数下降，说明外汇交易的货币政策会对股市产生影响；M1与该指数存在微弱的正相关关系，说明狭义货币供给的增加会促进虚拟经济领域的投资需求。

（三）变量因果探析——基于Granger因果检验

为进一步探究变量间的关系，明确原因和结果，对模型中的各变量进行Granger因果检验，表6仅显示拒绝原假设的结论，其余均在滞后五阶时接受，表中Granger皆用G代替。

上证A股综合收盘指数会显著的影响CPI，M0与CPI、Ml与CPI都存在双向的Granger因果关系，M2单向影响着CPI，CPI是美元兑人民币汇率的Granger原因。上证A股综合收盘指数是M1、M2的Granger原因，银行同业拆借利率与上证A股综合收盘指数存在着双向Granger因果关系，lO%的显著水平上，上证A股综合收盘指数也是人民币外汇汇率的Granger原因。

实体经济代表指标CPI会受到虚拟经济代表指标SSE的影响，说明虚拟经济对实体经济的冲击较大，虚拟经济的波动会波及实体经济。货币供应量对实体经济的影响大，广义货币供给量的影响最大，同时CPI也会影响下期的Mo、M1；虚拟经济的发展会影响下一期货币的供应量，且银行同业拆借利率和股指之间的关系密切；实体经济与虚拟经济影响着下一期汇率政策的实施。

（四）影响效应具体分析——基于脉冲响应函数与方差分解

1.以实体经济为响应变量

（1） CPI对自身的响应

利用近36月数据进行函数拟合与以往的研究有所差异。当给CPI一个正的冲击时，前四期正冲击效应明显，第五期至第十期一直负增长，3年内CPI对自身的冲击不稳定，呈现出一上一下的波动特征（如图1）。

（2） CPI对M2的响应

给M2一个正的冲击，CPI第二期到第三期开始负增长，第三期末开始由负转正，与第四期中叶冲击达到最大，第二个响应高峰期在第六期，第七期及之后渐趋平稳（如图2）。

2.以虚拟经济为响应变量

（1） SSE对自身的响应

图3显示，对于SSE的正冲击，其本身在前八期呈现出正增长的态势，但速度相对于CPI对自身的冲击来说要缓慢的多，第九期开始由正转负。

（2） SSE对IBOR的响应

图4显示，在银行同业拆借利率的正冲击下，上证指数在短期内表现为增长的态势，说明银行拆解利率的提高会短期内刺激资本回流至股票市场，但长期来看正值变小渐趋平稳，理论上长期来看股票市场利空，很可能变为负数。

3.方差分解

（1） CPI方差分解

如图5左，到第十期CPI对自身冲击的影响以平缓的速度下降，在第十六期时自身和SSE的冲击持平。

十六期后，SSE逐渐超過CPI对自己的贡献，成为影响CPI的主要因素。M1、M2对CPI的方差贡献在七期之后稳定在10%左右。更长时期的贡献率显示，CPI自身的冲击被M1、M2超越，SSE贡献率更是达到45%以上，说明虚拟经济对实体经济的贡献长期高于货币政策本身的贡献程度。

（2） SSE方差分解

如图5右，对SSE影响的所有变量到第十期基本平稳，以后各期上证综合A股收盘指数对自身贡献稳定在41%，CPI对其贡献稳定在22%，银行同业拆借利率稳定在18%，货币政策五项指标总贡献达37%且长期稳定，高于货币政策对实体经济31%的贡献率。

四、基于实证分析的相关结论

结论一：虚拟经济在经济发展中的作用不容小觑，同时对实体经济的挤出效应也不可忽视。主成分分析的过程显示，对经济体贡献最大的成份一是由虚拟经济指标解释的，说明虚拟经济在近36个月内对经济体的冲击越来越大，逐渐超越实体经济的地位，同时也给生产消费等环节造成逆行压力。应加大实体经济资金投入，平衡实体与虚拟经济资源分配。

结论二：实体经济更多的受货币供应量影响，虚拟经济更多的受利率影响，在反向影响下一期货币政策的层面，虚拟经济作用更明显。脉冲响应函数显示，CPI受自身、SSE和M1、M2冲击波动较大，而SSE受银行同业拆借率冲击大，说明货币供应量对实体经济有一定作用，而虚拟经济受利率影响大，对货币供应量有反向影响的作用。应长期践行稳健货币政策，挖掘实体经济内在潜力。

结论三：虚拟经济受货币政策影响更稳定，虚拟经济超越货币政策成为影响实体经济的主要因素。方差分解显示，CPI受自身影响逐渐削弱，而股指的影响甚至超越货币政策成为关键因素；SSE受银行同业拆借利率影响很大并长期稳定。从稳定性来看，CPI一大部分由SSE贡献；从贡献率来看，货币政策对SSE贡献高于对CPI的贡献。应改善货币政策内部结构，健全冲击实体经济传导机制。

主要参考文献：

[1]苏治，方彤，尹力博，中国虚拟经济与实体经济的关联性——基于规模和周期视角的实证研究[J].中国社会科学，2017 （8）：8 7-109.

[2]周莹莹，刘传哲，我国虚拟经济发展对实体经济投资扩张效应影响研究[J].山西财经大学学报，2014 （3）：21-32.

[3] Ole Roste. Monetary Policy and MacroeconomicStabilization [J].Taylor&Francis;， 2017.

[4] Annette Meinusch， Peter Tillmann. The macroeconomicimpact of unconventional monetary policy shocks [J].Journal of Macroeconomics， 2016： 58-67.

[5]武学强，谷瀛，张杰.货币供给剪刀差对虚拟经济和实体经济影响实证研究[J].牡丹江师范学院学报，2016 （2）：38-42.

[6]李翔，李冬星，张丽，货币政策对实体经济和虚拟经济的非线性影响——中国市场实证研究[J]，投资研究，2015 （5）：33-47.