我国货币政策有效性的实证分析

　 一、引言
　　 所谓货币政策，是指中央银行通过控制货币供应量以及通过货币供应量来调节利率，进而影响投资和整个经济，以达到一定经济目标的行为。在我国，货币政策从1984年以来，经过近30年的不断发展和完善，逐步趋于稳健，在保持宏观经济平稳运行中发挥的作用日益显著。1994年，我国通货膨胀达到新中国成立以来的历史高点，由此引发了经济过热的现象，中央银行审时度势，果断地实行了从紧的货币政策，有效地降低了经济中高通胀的现象，并于1996年实现了我国经济“软着陆”，这也为我国今后实行货币政策积累了经验。接下来的几年间，我国频繁使用货币政策对宏观经济运行中出现的问题进行调控，也取得了显著效果。2008年，由美国次贷危机引发的全球行金融危机的负面影响，使我国经济增速放缓。为有效地应对危机，我国开始实行宽松的货币政策，顺利实现了“保8”的任务。进入2010年，随着CPI的不断走高，通货膨胀风险加剧，使得我国又开始实行稳健的货币政策，以期使通胀率被控制在一个合理的范围之内，从而保证经济的平稳增长。
　　 纵观我国实行货币政策的这近30年的过程中，货币政策作为我国宏观调控的一种重要手段，在保持我国经济平稳运行方面起到了积极的作用，尤其是在控制通货膨胀方面，效果显著。货币政策的实施，保证了货币供给与实体经济对货币的需求相一致。但是，货币政策作为宏观经济政策实施的几十年来，对其效果大小的争论持续不断。国外学者对货币政策有效性问题的争论主要有货币中性论、货币非中性论和货币短期非中性而长期中性三种观点。国内的学者以我国的实际情况进行了研究，大都认为货币政策在短期内是有效的。本文通过对我国2000─2010年货币政策与经济增长的关系进行协整检验，来分析货币政策对我国经济增长的影响，并建立误差修正模型，期望对比货币政策分别在长期和短期对我国经济的影响，然后得出相应结论。
　　
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[1]电大学习网.免费论文网[EB/OL]. /d/file/p/2024/0425/fontbr二、实证分析
　　 1.我国近年来货币供给对经济的影响。由图1可知，从总体趋势上看，我国货币供应量（M2）的增长率从2000年开始一直处于上升趋势，一直到2009年。其中虽然在2004年有所下降，但之后又继续增长，尤其是到了2009年，增速为近年来最快的一年。同一时期内，以GDP增长率所代表的经济增速从总体趋势上也呈上升趋势，尽管2008年和2009年有所下降。很明显，这是受到了国际金融危机的影响。从总体上来说，货币供应量（M2）的增长率与经济增长率之间存在着一定的正相关关系。但是，正如图形中所示，他们之间并不存在着严格的正比例关系，在个别年份，货币供应量增速的提高并没有带来经济增速的提高。所以，我们无法从图形中研究货币政策对经济增长的影响，需要通过协整分析和误差修正模型来进一步分析二者之间的关系。
　　 2.变量的选取和数据的来源。首先，我们需要选取衡量货币政策效果的指标。实行的目标主要有四个：物价稳定、经济增长、充分就业和国际收支平衡。根据研究的对象不同，货币政策目标的选取也应有所不同。由于经济增长是我国宏观调控的主要目标，且最能代表经济的发展现状，所以本文选用季度国内生产总值(GDP)作为衡量货币政策效果的指标。而货币政策的衡量指标一般包括：货币供应量、基准利率、描述性指标和收益率价差等。由于我国以数量型货币政策操作工具为主且中国人民银行将货币供应量作为货币政策的中介目标，所以本文选择货币供应量M2的季末累计数作为货币政策衡量指标。
　　 本文选取2000─2010年的季度数据为研究对象，分别用M2和GDP表示基于1978年的广义货币供应量和国内生产总值。季度GDP为当季发生数，即用本季的当年累计数减去上年的当年累计数。经定基的居民消费价格指数（1999年12月为100）调整后得到了去除价格因素影响的实际货币供应量RM2和实际国内生产总值RGDP。由于选用的是季度数据，所以需要用移动平均季节乘法消除RGDP和RM2的季节因素，分别记为RGDPSA和RM2SA。为了消除异方差，对RGDPSA和RM2SA进行对数变换，变换后并不改变原序列的协整关系，且自变量的系数不会随因变量测度单位的变化而改变。变量的对数形式分别表示为LNRM2 SA和LNRGDPSA。所有原始数据均来自中经网和《中国统计年鉴2010》，统计软件为Eviews6.0。
　　 3.实证分析。（1）相关分析。从图2中我们可以看出，变量LNRM2SA和LNRGDPSA同时呈现出不断增长的趋势,并且两个变量的变动方向和幅度较为一致。这说明两变量之间存在着一定的相关关系。我们再来考察两个变量之间的相关系数。如表1所示，我们可以看出两变量的相关系数为0.994。这表示两个变量之间具有很强的相关关系，但这不足以说明他们二者之间具有因果关系。所以，我们还需要继续使用协整检验和Granger因果关系检验来进一步分析。（2）在对变量进行实证分析的过程中，时间序列数据有可能是不平稳的。如果使用非平稳时间序列建立模型进行实证分析，得出的结果可能和实际不符，形成伪回归。所以，在进行回归分析之前，我们首先要对时间序列进行平稳性检验，这是避免伪回归的前提。常用的方法为ADF单位根检验法，通过ADF检验可以对变量平稳性进行检验，并确定其单整阶数。若变量的ADF值大于显著性水平下的临界值，则说明变为不平稳，需要进行差分直到使其变为平稳序列。
　　 这里我们运用ADF检验方法对变量LNRM2SA和LNRGDPSA以及他们的一阶差分序列进行ADF检验，检验方程的选取根据相应的数据图形和检验参数来确定，选用AIC准则和SC准则来确定最佳滞后阶数，各差分序列的检验类型按相应原则来确定，检验结果如表2所示。
　　 表2数据表明，变量LNRM2SA和LNRGDPSA的ADF检验绝对值均大于10%的置信水平下的临界值，说明两时间序列为非平稳序列，不能直接进行回归分析。而经过一阶差分后的序列ΔLNRM2SA和ΔLNRGDPSA中，ADF检验绝对值均小于5%置信水平下的临界值。因此，我们由此得出结论，即时间序列LNRM2SA和LNRGDPSA的水平序列是一阶单整I(1)的。因此，运用传统的经济计量学理论建立模型是不可靠的。我们需要通过协整理论来研究2000─2010年我国货币政策与经济增长的长期动态关系。（3）协整检验。对于一些非平稳序列，它们的某种线性组合可能是平稳的，这种线性组合反映了变量之间长期的稳定关系。这种长期稳定的关系称为协整关系。而变量间是否存在协整关系，我们需要运用协整检验进行验证。如果被检验的时间序列不平稳，但各变量之间是同阶单整的，在确定时间序列之间是否存在协整关系时，就需要进行协整检验。协整检验的方法主要有EG法和JJ法。其中EG法比较适合两变量的协整模型检验，它利用回归模型的残差进行检验，通过建立OLS 模型检验其残差的平稳性。所以，本文采用EG法对上文两时间序列进行协整检验。由于变量LNRM2SA和LNRGDPSA都是I(1)序列，所以本文以LNRM2SA为解释变量，以LNRGDPSA为被解释变量，通过OLS法进行协整回归，得到的协整方程如下：







　　 LNRGDPSA=-0.335+0.883LNRM2SA+Et（1）
　　t=（-1.805） （59.789）
　　R2=0.988 Adjusted R2=0.988 DW=2.24
　　 计算OLS估计的残差，得到序列：
　　 Et= 0.335 - 0.883 LNRM2SA + LNRGDPSA
　　 由以上计算结果可知，模型的拟合优度较好，且不存在序列相关和异方差现象。若变量LNRM2SA和LNRGDPSA存在协整关系，则模型估计式（1）的残差序列应该具有平稳性。对残差序列Et做单位根检验，ADF检验结果如表3所示。
　　 从表3我们可以看出，残差序列Et的ADF检验统计量为-5.585，小于1%显著水平时的临界值，这说明估计残差序列Et是平稳序列。因此根据EG法则，变量LNRM2SA和LNRGDPSA之间存在着协整关系，这表明经济增长与货币政策之间存在着长期的稳定关系。从协整方程（1）可以看出，变量LNRM2SA的系数为0.883，这说明货币政策对以GDP为代理变量的经济增长的长期弹性为0.883，即从长期看，M2每增加1%，GDP便会增长0.883%。（4）建立误差修正模型。上文分析了变量LNRM2SA和LNRGDPSA之间的长期弹性，为了继续分析它们二者之间的短期弹性，即在短期内，货币供给对经济增长的影响，我们需要建立误差修正模型。根据Granger定理，由于变量LNRM2SA和LNRGDPSA之间存在着唯一的协整关系，所以两者之间一定具有误差修正模型的表达式存在，因此我们可以建立误差修正模型。表达式如下式：
　　ΔLNRGDPSA=0.057+0.518ΔLNRM2SA-0.115ΔEtt-1（2）
　　t=（5.184） （2.025） （-1.816）
　　 模型(2)描述了变量LNRGDPSA和LNRM2SA之间的短期动态波动规律及弹性程度，即以M2代表的货币供应量每增加1%，以GDP代表的国内生产总值便会增长0.518%。这个数值比模型（1）中长期协整回归方程中的系数值要小一些。这说明货币政策在长期中对经济增长的影响更为显著，而从短期来看，也具有一定效果，但作用弱于长期。
　　 同时，误差修正项Ett-1的系数为负值，表明长期均衡趋势偏离的收敛机制是:（1）当LNRGDPSAt-1+0.335+0.883 LNRM2SAt-1>0时，ΔEtt-1对GDP起减少作用;（2）当LNRGDPSAt-1+0.335+0.883LNRM2SAt-1<0时，ΔEtt-1对GDP起增加的作用。ΔEtt-1的系数为-0.115，说明长期均衡趋势误差校正项对以GDP代表的经济增长的调整幅度为11.5%，表明货币政策具有一定的调节作用。（5）格兰杰因果关系检验。由上文的协整检验我们可以认为，变量LNRGDPSA和LNRM2SA之间存在着长期的均衡关系。但是，构成均衡关系的两个变量之间是否具有因果关系，或是它们之间是否为互为因果关系，尚需利用Granger因果关系进一步进行检验。
　　 从上文的分析中，我们可以看出变量LNRGDPSA和LNRM2SA之间具有协整关系，所以他们之间至少存在一个方向上的因果关系，但究竟谁是谁的因，谁是谁的果，我们并不知道。所以对这两个变量进行格兰杰检验，依据最小AIC准则，得到的检验结果如表4所示。
　　 由检验结果可以看出，货币供应量是GDP的格兰杰原因，而GDP不是货币供应量的格兰杰原因。这说明我国的货币政策与经济增长之间存在单向的因果关系，即货币政策对经济增长有一定影响，而经济增长不是货币政策的格兰杰原因。这说明货币供应量对我国经济增长具有促进作用，货币政策在我国是有效的。
　　 三、结论
　　 本文通过对以GDP为代理变量经济增长和以货币供应量M2为代理变量的货币政策之间的关系进行协整分析，并运用格兰杰检验分析货币政策与经济增长的因果关系，得出以下结论:
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第一，从长期来看，货币供应量M2与国内生产总值GDP之间存在着稳定的均衡关系，这说明我国经济增长与货币政策之间存在着长期的协整关系。从上文模型（1）的协整关系系数0.883来看，货币政策对以GDP为代理变量的经济增长的长期弹性为0.883，即从长期看，M2每增加1%，GDP便会增长0.883%，这说明货币供应量的增加对经济增长起到了积极的促进作用，尤其是在经济处于衰退时期，央行通过实施积极的货币政策来增加货币供应量，对刺激经济作用显著，货币政策非中性。这为央行实行长期的货币政策提供了理论依据。
　　 第二，从短期来看，货币政策对经济增长的影响依然显著，只是与从长期角度看相比要弱一些。从上文模型（2）的误差修正模型中我们可以发现，0.518的弹性系数显然要比0.883要小，但这不足以否认在短期货币政策的有效性。这为央行在实行货币政策时考虑政策影响时间时提供了理论依据：在实施货币政策的过程中，不应只注重短期效应，更应该从经济发展的长期水平来制定政策。而从长期误差项系数大小反映了对偏离长期均衡的调整力度，从误差修正模型中的长期误差项系数估计值- 0.115来看，调整力度较小。
　　 第三，我们通过格兰杰因果关系检验可知，我国的货币政策与经济增长之间存在单向的因果关系，即实行货币政策对我国经济增长有促进作用。当然，这个结论的前提是央行在恰当的时机实行了恰当的货币政策。积极货币政策的实施必然会增加货币供应量，如果时机不恰当，有可能会造成流动性泛滥。如果使用恰当，货币政策对我国经济的发展则一定会起到积极作用。