中国货币供给内生性研究——基于改进模型的实证分析

马方方，胡朝阳

（首都经济贸易大学 经济学院，北京 100070）

一、引言与文献综述

伴随金融体制改革的不断深入，中国人民银行基于货币外生理论的政策调控效果并不明显，许多学者认为货币供给量主要取决于由商品交易、经济活动等内部因素带来的货币需求的变化，因此，货币供给日益表现出内生性特点[1]。在此背景下，对中国货币供给内生性的进一步分析检验，有助于货币管理和货币政策框架的完善。

货币供给内生性理论的系统研究起源于20世纪60年代的美国，目前已取得非常丰富的成果。1963年，美国经济学家Friedman等首先提出“导致广义货币数量长期和周期性变化的主要因素是货币供给”，将货币供给视为一个外生性变量[2]。同时期，后凯恩斯主义的代表学者Gurley等（1960）提出了金融中介机构理论，认为随着金融资产形式和金融市场的发展，货币与非货币金融资产之间具有极强的替代性[3]。进而Tobin（1963）通过真实资产估价与资本自身重置成本的比率，阐述了随着金融结构的深化人们资产选择行为导致货币传导过程中的内生性[4]。在此基础上，不少学者进一步完善了货币的内生理论。Weintraub（1978）以工资理论模型为基础说明了货币供给、劳动成本、实际产出的传导机制，分析物价水平对货币政策效率间接的影响，为货币供给的内生性提供依据[5]。Kaldor（1983）从信贷需求的角度揭示了货币存量由货币需求决定的原因，认为中央银行“最后贷款人”的职能充分说明货币供给的内生性[6]。Moore（1985）则从货币来源的角度对货币进行分类，指出伴随融资工具的发展创新，商业银行在金融市场发行信用凭证的操作变得更加主动，从而削弱中央银行对商业银行的控制程度，使货币的内生性逐渐加强[7]。

伴随上述理论的提出，国外对于货币供给内生性的实证检验越来越普遍。Handa（1971）考察了加拿大1946—1967年特许银行通知存款、信托公司存款、抵押贷款公司存款等资产与货币的替代性，估计加拿大的流动性偏好函数，进一步证明货币供给的内生性[8]。Myatt（1986）采用格兰杰因果检验，以1954—1984年美国的月度数据分析了美国利率、货币增长和通货膨胀率之间的关系[9]。Pollin（1991）从货币的调节内生性理论和结构内生性理论两个角度进行分析，实证检验美国货币供给量的调节内生性[10]。以上研究均从货币供给出发，选取指标进行实证。此外，Mann（2005）分析了实际工资与宏观经济调整的关系，分析了货币政策是否增加了实际工资的顺周期行为，检验欧洲货币内生调整机制的存在性[11]。Roshan（2014）研究了伊朗货币供应量和价格的关系，发现通货膨胀确实对货币供应增长产生了反馈效应，进而证明了货币供给的内生性[12]。Cupidon 等（2016）通过构建 GRACH 模型实证检验汇率和GDP的变化对货币供给量波动的影响程度，分析不同国家货币政策的有效性[13]。Smyth等（2012）以实际产出、汇率等变量为基础，通过SVAR模型研究斐济群岛的货币政策传导机制[14]。Asongu（2013）根据近年非洲国家货币供给量和经济发展水平的变化，探讨了货币政策的短期效应和长期效应，为货币成为发展中国家经济活动工具提供了重要依据[15]。上述研究从货币政策效应角度阐述不同总需求变量（就业、收入、价格等）与货币供给的相关关系，从而验证了宏观经济运行中的主要变量对货币供给的影响，进而对货币政策效应的影响。不足之处在于：计量模型所选取的变量单一，没有从多角度选取变量构建系统性量化指标体系来检测货币供给的内生性。同时，相关研究均没有引入上期货币供给量分析其对当期货币供给的影响，没有考虑货币政策的延续性。

我国货币政策框架最早是建立在外生货币理论的基础之上的，内生货币供给理论是在借鉴发达国家经验的基础上逐步自我完善形成的，因此，国内相关研究的起步较晚。早期学者的观点是央行能够通过调节货币乘数进而间接地控制货币发行总量。谢平等（1996）认为随着金融结构的调整，我国的货币供给外生性逐渐减弱，央行对货币供给量实行逆向数量控制将会越来越难[16]。现阶段，学者们从不同角度，运用不同计量模型检验货币供给量与实体经济因素之间的相关关系，提出一系列提升货币政策效率的建议。其中，唐安宝等（2009）从定义的角度划分货币层次，对我国货币供给的产出效应进行格兰杰因果检验，以验证经济增长与货币供给的相关关系[17]。毛通（2010）从货币乘数与基础货币之间的联系出发，通过ARIMA模型对乘数的内生属性进行实证检验，并对货币政策效果进行预测[18]。徐斯旸等（2017）则从货币供给来源视角对中国内生性货币供给机制做出了剖析，选取国内投资、信贷需求、外汇储备这三个指标分别反映中央银行的“三大债权”，通过回归模型分析不同因素对货币供给量的影响[19]。

通过对相关文献的分析发现，现存针对货币供给内生性的理论研究已较为丰富，但相关实证研究确定解释变量时有较大的随意性。问题主要体现在三个方面：一是选取的解释变量多反映货币供给而不是货币需求，不能够得到“货币供给决定于货币需求”的结论，因此不能用来分析货币供给的内生性问题。二是部分研究所选取的指标缺乏系统性，不能从多角度反映货币需求。三是模型没有考虑上一期的货币供给量对当期货币供给的影响。

针对上述问题，本文采用理论分析与实证分析相结合的方式，从基础变量选取和数据处理方法两方面做出改进。就理论分析而言，本文在货币供给内生理论框架下，分析影响货币需求的经济内在因素与货币供给数量的相关程度。同时从货币供给模型出发，研究导致货币供给内生性因素。就实证分析而言，本文结合中国货币供需的现实情况，从货币供给和需求两个角度选取反映货币内生性的基础变量，形成系统性量化指标体系。在此基础上，通过HP滤波平滑数据，提升数据的精准度，以此构建新的考察货币供给内生性的模型，检验宏观经济运行中多种因素对货币供给量的影响，为中国货币供给内生性模型构建和实证分析提供新的思路。

本文其余部分的安排如下：第二部分主要从货币供求两方面分析影响货币供给的主要宏观指标，为实证分析中变量的选取提供理论依据；第三部分在货币供给内生理论框架下选取合适的计量模型，对中国货币供给影响因素进行实证分析；最后根据实证结论，分析中国的货币供给制度体系的内生性逐渐加强的原因，提出提升货币政策效率的建议。

二、货币供给内生性的理论分析

内生货币供应论认为货币供应量主要取决于实际经济体系内的许多变量，中央银行不能有效控制这些变量，即货币供给量是由经济主体的货币需求所决定的。另外，社会公众的资产偏好也能够影响经济主体的货币供给，且不由中央银行进行干预调整。因此，本文主要从货币需求和社会公众的资产偏好两个角度进行理论分析。

（一）货币需求的影响因素

主流经济学认为，货币的长期需求模型一般与收入、价格水平、利率等因素直接相关，如方程（1）所示[20]。

其中，Md表示名义货币需求量；Q和p分别表示收入和价格水平；i表示实际利率水平；Z′表示其他影响货币需求的变量，如货币流通速度等。

凯恩斯的流动性偏好理论认为，利率是影响货币需求的主要经济因素，其传导机制如下：利率的调整直接导致了投资量的变动，进而改变了收入水平和就业量，导致货币的长期需求发生变化[21]。同时，凯恩斯的流动性偏好理论强调，利率对货币供求的传导机制发生作用的前提是利率完全市场化。尽管我国从2015年10月24日起，正式宣布对商业银行等金融机构不再设置利率的浮动上限，标志着利率市场化改革的完成，但从实际效果而言，相应的配套机制尚未完善，还没有实现真正意义上利率全面市场化。就微观层面而言，由于对利率反应相对敏感的民营企业仍然受到较大的信贷约束，市场化利率并不能充分反映投资和消费的变动情况。就宏观层面而言，中国的货币政策框架仍处在数量型向价格型转型的关键期，尚未形成市场化的利率基准。因此，目前利率还不具备作为反映货币供给内生性主要影响因素的变量指标。本文认为，长期来看，收入和价格水平产生于经济模型内部，是主要反映货币供给内生性的因素。

（二）反映社会公众的资产偏好的因素

根据货币供给理论，货币供给量受到基础货币和货币乘数的共同作用[22]。从基础货币（B）的构成来看，基础货币包括流通中的现金（C）和金融机构存款准备金（R），如公式（2）所示。广义的货币供给量（M2）是一国经济中可用于各种交易的货币总量。根据信用工具的流动性大小划分，具体包括：现金（C）、活期存款（D）、定期存款（T）、其他金融工具等，如公式（3）所示。将公式（2）代入公式（3），得到M2的表达式，如公式（4）所示。

在上述公式中，qc表示现金漏损率表示法定存款准备金率表示超额准备金率；qt表示定期存款与活期存款比率；B表示基础货币供给量。

根据上述货币供给模型的基本框架，分析货币供给内生的影响因素可以从央行对基础货币和货币乘数的主动可控性两个层次展开。其中，基础货币主要由金融机构存款准备金构成，同时，金融机构存款准备金还是反映银行等金融机构流动性的重要指标，是目前判断货币供给外生性的主要基础变量。影响基础货币的直接因素是央行资产，其中最不易受一国央行主动控制的资产是对外净资产。此外，对政府债权的控制更多取决于央行独立性，以及央行主动运用调控工具的能力。因此，对于基础货币内生性的分析可以从央行资产构成结构和影响因素来做出判断。从货币乘数来看，法定准备金率一般被视为央行可以主动控制的指标，现金漏损率和存款结构更多由社会公众资产选择偏好决定，金融市场的发展状况，各种资产的预期报酬率、支付制度、消费习惯等因素都会对社会公众的持币结构产生重要影响。

综上，从指标选取的角度看，影响货币供给的因素中，法定准备金率、基础货币供给量是能够或在一定程度上由中央银行控制或调整的变量，可以被视为影响货币供给的外生因素。现金漏损率衡量社会公众的持币结构，因此，现金漏损率可视为产生于经济运行内部，主要影响货币供给量的因素，可以用来反映不直接受货币当局控制的变量。

三、中国货币供给内生性实证分析

（一）变量选取

根据前文的理论分析框架，本文选取GDP、CPI、现金漏损率（q）作为货币供给内生性变量，因为这些指标发挥作用的机制均来自于经济体系内部货币需求的变动或公众主观心理引起的资产选择行为的变化，而不是货币当局干预调整的结果。与此同时，选取金融机构存款准备金作为外生性变量加入计量模型，通过不同基础指标变量在模型中的权重，从正反两个角度说明货币的内生性。因此，本文实证分析选择的基础指标如表1所示。

表1 计量模型基础指标的选择情况

（二）数据来源与预处理

本文相关数据来源于中国统计年鉴和中国金融年鉴，基础数据为年度数据，时间跨度为1997—2016年。其中金融机构准备金（R）是分别统计大型金融机构和中小金融机构的存款量，按照不同的准备金率计算并加总而成的。由于部分原始序列并非是完全线性的，为了消除异方差对实证分析结果的影响，本文对所选的时间序列变量 Y、X1、X2、X4分别取对数，记为 LnY、LnX1、LnX2、LnX4。

实证检验主要包括时间序列的单位根检验、协整检验、格兰杰因果关系检验，在此基础上，本文构建回归模型分析不同变量对中国货币供给影响。

1.原始数据的单位根检验

对于时间序列而言，如果数据有明显的随时间上升的趋势，即变量的均值没有在相对固定的范围上下波动，序列过程就是不平稳的。此时进行回归分析可能会存在伪回归现象，使构建的模型失去意义。为了构建合理的计量模型，通过ADF检验原时间序列和一阶差分序列的平稳性，结果如表2所示。

表2 原始数据的单位根检验结果

由表 2可知，对于时间序列LnY、LnX1、LnX2、X3及LnX4而言，其ADF统计量均满足P值高于显著性水平0.05。此时，接受原假设，认为原始序列都是非平稳的时间序列。当对上述时间序列分别进行一阶差分后，LnX2、X3和LnX4的一阶差分序列的统计检验结果满足P值低于显著性水平0.05；LnY和LnX1的一阶差分序列的统计检验结果仍然满足P值高于显著性水平0.05。由此可以得出：变量LnX2、X3、LnX4均为一阶单整的时间序列；变量LnY、LnX1是非平稳的时间序列，且进行一阶差分后仍不能保证序列的平稳性。

2.数据的平滑处理

通过对M2和GDP的进一步分析发现，这两个指标的原始数据存在周期性的波动，是序列进行一阶差分后仍然不平稳的主要原因。为了观测相关变量的长期趋势，构建合适的计量模型，对相关数据进行平滑处理。通过对LnY、LnX1序列进行HP滤波，将相关时间序列分为趋势成分和波动成分。滤波结果如图1和图2所示。

在数据平滑处理的基础上，本文最终选择了货币供应量M2取对数后进行平滑的结果，GDP取对数后进行平滑的结果，CPI取对数后的结果，现金漏损率（q）的计算结果，存款准备金取对数后的结果作为计量模型的基础变量，分别记为LnY、LnX1、LnX2、X3、LnX4。

为检验数据的处理效果，对新的时间序列进行ADF检验，结果如表3所示。

图1 LnM2序列的HP滤波结果

图2 LnGDP序列的HP滤波结果

表3 模型基础变量的单位根检验结果

由表3不难看出，在5%的显著水平下，原始变量 滤 波 后 形 成 的 基 础 变 量LnY、LnX1、LnX2、X3、LnX4的时间序列都是非平稳序列。但相关变量经过一阶差分后其ADF统计量均满足P<0.05，此时，拒绝原假设，认为基础变量进行一阶差分后都是平稳的时间序列，即所选取的计量模型变量LnY、LnX1、LnX2、X3、LnX4是一阶单整的。

（三）内生性货币供给模型的构建与分析

1.模型的协整检验

协整检验是检验非平稳序列之间是否存在稳定的长期均衡关系。在实际中，多数变量特别是宏观经济变量都是非平稳的，但某些特定变量的线性组合却可能是平稳的。此时，这些非平稳的序列存在协整关系，相关数据仍然可以被用于回归分析。本文采用Johansen检验法对基础变量之间的协整关系进行检验，结果如表4所示。

表4 基础变量的协整检验结果

由表4可得，Johansen检验的最大特征根统计量远大于5%显著水平下的临界值，协整检验结果的P值均满足P<0.05。因此，在95%的置信水平上，拒绝表4中有关协整变量个数的原假设，认为所选取的 5 个基础变量 LnY、LnX1、LnX2、X3、LnX4之间都存在协整关系。

2.变量的格兰杰因果检验

通过协整检验结果只能确定相关变量数据之间有长期均衡关系，却不能用来分析变量之间是否真的存在因果关系。格兰杰因果检验则能够通过比较变量间的概率分布关系，判断变量之间的内在联系。该方法常用于研究经济变量之间的相关关系，为计量模型变量的选择提供依据。对于基础变量LnY、LnX1、LnX2、X3、LnX4来说，其格兰杰因果检验结果如表5所示。

表5 变量的格兰杰因果检验结果

通过表5发现，原假设“LnY不是LnX1的格兰杰原因”，其对应的F值为36.35，相对的P值小于0.05。在5%的显著水平下，拒绝原假设，认为LnY是LnX1的格兰杰原因。同理，在5%的显著水平下，LnX2、X3、LnX4均可以作为 LnY 的格兰杰原因。而相反的，原假设“LnY不是LnX2的格兰杰原因”和“LnY不是X3的格兰杰原因”所对应的P值大于0.05，即在95%的置信水平上接受原假设。格兰杰因果检验结果表明的具体经济意义是：国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、现金漏损率（q）和金融机构存款准备金（R）对广义货币供给量（M2）的影响显著，广义货币供给量（M2）的变化可以看作主要由GDP、CPI、q及R的变化所引起。

综上所述，计量模型所选取的基础变量LnY、LnX1、LnX2、X3、LnX4之间的因果关系检验结果与理论结果相一致，即 LnY 是 LnX1、LnX2、X3、LnX4共同作用的结果。

3.计量模型的构建

基于上述理论分析和数据检验，本文构建的货币供给内生模型如方程（5）所示。其中，LnY、LnX1、LnX2、X3、LnX4为前文确定的计量模型基础变量，LnY（-1）表示上一期的货币供给量取对数并进行平滑的结果。该模型说明除了国内生产总值（GDP）、居民消费价格指数（CPI）、现金漏损率（q）和金融机构存款准备金（R），上一期的货币供给量也会对当期货币供给量产生影响。

本文以此为计量模型对相关参数进行估计，具体分析结果如表6所示。

表6 模型参数估计及统计分析结果

由表6可知，该模型总体回归方程的P值为1.18×10-16，在1%的显著水平下，可认为回归方程是显著的。且调整后的R2=0.991，表明货币供给量99.1%的变化可以由模型（5）进行解释，拟合情况较好。另外，从变量的角度看，在5%的显著水平下，LnY（-1）、LnX1、LnX2、X3和 LnX4作为线性变量，其P<0.05均成立，进一步阐明了变量的显著性。因此，该计量模型理论上对数据的解释程度较高。模型（5）回归分析结果如（6）式所示。

就内生变量而言，上一期货币供给量每增加1%，当期货币供给量增加约0.6589%；GDP每提高1%，当期货币供给量增加0.4138%；CPI指数每提高1%，当期货币供给量增加0.1337%；现金漏损率每减少1%，当期货币供给量增加0.1888%。这表明：上一期货币供给量与当期货币供给量之间存在较大的正效应；而GDP、CPI与货币供给之间均存在显著的正效应，反映了货币需求的增加对货币供给增加的积极作用。此外，随着中国移动支付的普及，社会公众持有的货币结构也逐渐调整。现金漏损率的急剧下滑也使得货币供给量在一定程度上有增加的趋势。这说明，现金漏损率与货币供给量之间存在负效应。

就外生变量而言，金融机构存款准备金数量每增加1%，当期货币供给量增加约0.0181%。这表明存款准备金数量对货币供给量促进作用的减弱，直观地反映了中央银行对货币的主观控制力削弱，货币供给愈发依赖于市场因素的调节。

由相应的系数可知，模型中外生变量的权重远小于相关内生变量的权重，表明货币供给更多地依赖货币需求和公众的主观偏好调整。显然，该模型符合一般经济意义和现阶段中国的实际情况，揭示了中国货币供给量日益显著的内生性。

四、结论与政策建议

（一）结论

本文针对货币供给内生性模型变量选取有较大的随意性，部分指标波动性大等问题，从基础变量选取和数据处理方法两个角度做出改进。在货币供给内生理论框架下，选取反映货币需求和社会公众的资产偏好的基础变量，并对波动性大的数据进行了平滑处理。在此基础上，提出一种新的计量模型来分析不同宏观经济因素对货币供给量影响，揭示了中国货币供给日益显著的内生性特征。具体结论如下：

第一，上一期货币供给量与本期货币供给量之间存在显著的正相关特性。上一期货币供给量越多，说明货币政策的效率越高，对于本期的经济增长和货币供给量有明显的促进作用。

第二，国内生产总值和居民消费价格指数与本期货币供给量之间均存在正相关特性。随着国内生产总值的增加和物价水平的上升，整个市场的货币需求量正在逐步上升。此时，为实现市场的动态均衡，货币供给也会呈现缓慢上升的趋势。

第三，现金漏损率与本期货币供给量之间均存在负相关特性。现金漏损率的下降，说明随着支付技术和金融体系的不断完善，社会公众对于现金的需求也逐渐减少。而消费者的持币结构逐步改善，拉动经济的增长，使得市场需要更多的货币满足人们的需求，货币供给量也会逐渐增加。

第四，就外生变量而言，存款准备金数量对货币供给量的促进作用正变得模糊，直观地反映了中央银行对货币的主观控制力的削弱，货币供给愈发依赖于市场因素的调节。

目前，中国的货币供给制度体系的内生性逐渐加强，原因主要包括以下三点：

第一，中国经济结构的转变。随着中国经济进入转型的关键期，经济由原来的高速增长逐步变为高质量增长。一方面，货币供给量的调节越来越依赖于消费者旺盛的需求和市场自身的活力；另一方面，产业结构的优化升级也使得大量传统行业从业者收入增速持续下滑，而居民对未来的不确定预期的增加会加大整个社会的储蓄倾向，引起公众资产偏好的变化。此外，经济开放程度和全球市场的不确定性增强，资本市场开放程度的加大使得经济的波动性增大，这同时增加了货币当局主动控制货币供给量的难度。为实现经济稳定增长，货币当局更加需要以货币供给历史数据作为基础，研究市场发展趋势，实现对货币供给量更加精准的调控。

第二，从基础货币的内生性来看，最不易受央行主动控制的对外净资产近年来发生了显著变化。1994年外汇管理体制改革后，外汇占款一直作为基础货币供给的主要渠道。中国人民银行的相关数据表明：1997—2010年，外汇占款对货币供给增长的贡献率平均在75%以上，这表明长期以来基础货币内生性主要来自于外汇占款。但是，2011年，外汇占款对我国货币供给增长的贡献率开始下降至31.57%，2015年开始，外汇占款出现负增长①笔者根据中国人民银行网站货币当局资产负债表历年官方数据计算得出。。这表明：外汇占款作为货币供给主渠道的传统货币供给模式正在改变，中国人民银行基础货币发行转向主要依赖增加对国内机构的债权，因此，随着经济结构的变化，我国越来越依赖于央行再贷款渠道进行基础货币创造。但是，这并不意味着基础货币供给的外生性增强，或者说中央银行调控基础货币供给量的能力增强了，因为这还要取决于央行→商业银行→企业、居民这一长的复杂传导链条中的经济内生因素的影响。

第三，中国金融体系逐步深化。金融创新使融资证券化趋势日益加强，进一步引发银行存款的减少，弱化了存款准备金率对货币供给的作用力。与此同时，各种金融工具的快速发展使得消费者持币比例明显下降，改变了传统的货币创造机制，引起货币供给量的变动。这些都削弱了央行主动控制货币量的能力。

（二）建议

货币供给的内生性一定程度上加大了央行调控货币供给的难度，降低了货币政策的有效性。针对上述问题，提出一系列完善货币政策框架的相关建议：

第一，建立宏观经济金融领域的监测机制，增强货币供给与经济指标的关联程度。充分利用互联网技术实现不同部门机构之间的信息共享，丰富货币工具的数量和类型，以此来加强对货币的管理。特别是对于货币供给相关风险的监管，要建立统一的金融数据统计机制，由国家进行严格管理和公开披露。只有这样，才能确保各层次货币供给的有效性和货币政策传导机制的正确性，进而实现中国经济社会的持续稳定健康发展。

第二，进一步推动改革，实现真正意义上的利率市场化。伴随货币供给的内生性逐渐加强，中央银行对货币的控制力已经逐渐减弱，以利率操作为主的价格型货币政策工具将逐步成为未来新的发展趋势。同时，利率作为中间目标的货币政策能够为中国进一步扩大金融市场开放程度提供支持。而货币政策工具从数量型工具变为价格型工具的前提是利率市场化，即保证利率的变化能够反映市场上的货币供需状况。我国金融机构利率体系尚不完善，市场化基准利率缺乏，因此需要进一步推进利率决定、利率传导、利率结构和利率管理的市场化，以实现真正意义上的利率市场化。

第三，有序发展虚拟经济，实现与实体经济的相互促进。随着互联网金融发展变革，各种金融创新工具的广泛使用，社会公众的持币结构有了大幅度调整，对货币供给相关政策产生了较大的冲击。为更好地提高货币政策的效率，促进经济的健康发展，应该在鼓励金融创新的同时，加强相应的监管，使相关措施与金融发展程度相匹配，促进虚拟经济形成具有持续发展能力的行业发展新模式。另外，通过建立一个连接虚拟经济与实体经济的通道，实现二者的协调发展。