中国货币需求函数的建模论文

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摘要：在对中国货币需求理论研究过程中，制度变量有可能在很大程度上影响中国货币需求，但在建模时经常被忽略，而那些对制度因素感兴趣的学者往往无法测度出制度变量或者建模技术过于陈旧，难以给出较严格的货币需求函数。因此，本文的目的是利用1998～2002年的月度数据，选取了能够代表经济结构转型和企业信贷活动规模两个方面的制度变量，通过Johansen检验，试图找出长期稳定关系，并得出经过向量误差调整（VEC）的货币需求函数。本文的贡献就在于对若干制度变量的选取和测度，使得模型更具备对中国货币经济现象的解释能力。

关键词：货币需求函数制度变量协整分析向量误差调整

货币需求函数是宏观经济理论研究中的焦点，从费雪交易方程式和剑桥方程式的古典学派，到凯恩斯的流动性偏好理论和托宾－鲍莫尔的存货模型，直至弗里德曼和梅尔茨的货币主义学派，投身于这方面研究的学者不计其数，所获得的成果也是相当可观。货币需求函数模型的建立也是政府调控货币供应量的基础性工作，也是人们研究宏观经济形势的起点。进一步讲，对中国货币需求函数的研究是非常有意义的，这是本文的出发点。

1.理论和研究方法回顾

1．1国内理论的回顾

由于国外的货币需求理论汗牛充栋，各类文献都有涉及，故本文不给予回顾，而是主要着眼于国内理论的新近发展。从国内的有关文献看，近年来的货币需求理论大多是在国外经典理论上的修补，部分学者看到国外发达市场上发展出来的货币需求理论并不能完全解释中国的货币现象，从而引入了制度变量。易纲（1991）提出旨在突出经济货币化因素的货币需求函数，他认为，中国转轨经济中货币化因素促使了超额货币需求的产生。根据其模型的推断，随着货币化程度的提高，货币化指数的影响程度必然会逐步缩小，货币化进程对超额货币需求的吸收能力也将逐渐变小。秦朵（1997）经过实证分析发现，用一般的货币数量论来解释我国改革以来的货币需求关系过于简单，仅仅构成Goldfeld和Sichel（1990）货币需求理论的一个特例，她对通用货币需求模型进行扩展时考虑了与中国经济制度有关的三方面因素：一是由计划控制造成的抑制性投资需求，二是计划体制软约束造成的过度资金需求，三是市场化改革引起的对货币的超常需求。李成（2002）在对易纲、秦朵、张杰等人的理论进行研究之后认为，中国在不同改革阶段，货币需求函数中包含的主要因素不相同，处在制度转轨期的中国货币需求函数需要做出不断修正和扩展，才能对改革中出现的新情况加以解释。改革初期货币化进程是促成货币超额需求的主要因素，90代国家控制能力又成了促使货币供应量超高速增长的主要原因，90年代末期迄今则需要新货币需求函数的出现。

另外，在选取制度变量方面比较有特色的有：郭浩（1999）从金融资产积累角度考察了货币需求。李恒光（2000）对美国和亚洲九国的情况进行了实证分析，认为金融创新不仅改变了传统的货币定义，而且也使货币需求动机和货币需求目标变量发生变化。谢富胜（2000）和焦瑾璞（2002）对证券市场的发展与货币需求函数之间的影响进行实证分析。王平权（2002）运用大量的数据和事实研究了人口因素对货币需求的影响。王松奇（2003）通过对银行、证券和保险业务内涵的重新解释，理论上解释了金融市场的发展对货币需求总量和结构的影响。

1．2国外研究方法的回顾

90年代以来，对货币需求的研究大多采用动态时间序列分析方法，考察货币需求与相关变量的长期均衡关系。LastrapesandSelgin（1994）运用向量自回归时间序列分析方法研究短期持有的实际货币需求量对货币供给量变化的反应；Darrat（1996）利用协整分析和误差修正模型做出了阿拉伯联合酋长国的长期和短期货币需求函数，值得注意的是他引入了外汇作为其中的一个因变量，以代替该国的国内资本市场收益。

H.Fujiki（1998）利用季节调整合成数据（paneldata）的方法，估计了日本货币需求的收入弹性，检验结果是强有效的。MichaelFunke（2001）利用1980～1998年间的季度数据考察了欧元区的货币需求长期有效性和短期有效性之间的联系。JunNagayasu（2003）通过对货币需求模型的稳定性检验，发现标准货币需求模型无法解释1992年以来（即日本经济泡沫破裂之后）的经济衰退现象。

1．3国内研究方法的回顾

我国目前对货币需求函数建模的方法与西方国家之间并不存在太大的差别。黄先开和邓述慧（2000）利用1980～1996的季度数据给出了Johansen检验结果，得到两个协整向量，分别对应货币市场和和商品市场相关经济变量之间的长期稳定关系，然后建立了误差调整模型。陆金海和陈浪南（2000）运用了协整分析和误差调整(ECM)分析方法，考察了货币流通速度对货币需求的影响，发现我国的货币需求同样存在长期均衡，货币需求量受货币流通速度的影响呈显著水平。汪红驹（2002）根据误差修正（ECM）模型估计了中国1979～2000年的货币需求函数，结果表明M1和M2的实际金额与实际GDP和一年期存款利率之间存在同积关系，说明长期的货币需求与实际GDP以及利率变量之间存在稳定的关系。

2.变量选取和数据说明

在对理论和研究方法的回顾过程中我们注意到，那些参考国外的经典理论并用较为现代的计量方法建立的模型，尽管在统计意义上看是成功的，但他们建模时大多忽略了制度变量，这些制度变量有可能在很大程度上影响中国货币需求；而那些对制度因素感兴趣的学者往往无法测度出制度变量或者建模技术过于陈旧，难以给出较严格的货币需求函数。因此，本文的目的是利用1998～2002年的月度数据，选取了能够代表经济结构转型和企业信贷活动规模两个方面的制度变量，通过Johansen检验，试图找出长期稳定关系，并得出经过向量误差调整（VEC）的货币需求函数。本文的贡献就在于对若干制度变量的选取和测度，使得模型更具备对中国经济现象的解释能力。本文之所以只选取代表经济结构转型和企业信贷活动规模两方面的制度变量，是因为我们在选取制度变量时，主要考虑到目前经济运行中较为突出的现象，比如经济结构转型，这是贯穿于中国经济现象的长期命题，不可忽略；而企业信贷活动扩张恰好是当前中国市场的一个特殊现象，中国市场化改革的主要特征之一是非国有经济的快速发展，国有经济分额不断下降，但投融资体制改革和银行体制改革停滞不前，对国有企业仍然有着体制性的“软预算”机制。正是这些现象，它们对货币需求影响程度有多大，把它们引入长期的货币需求函数中是否合理，就成了本文要考察的问题了。影响实际货币需求量的因素复杂而且广泛，除了以往经典理论里出现的解释变量外，要想对货币需求函数精确建模，还需要现在和后来的学者们不断挖掘尚未发现的解释变量。

以下是对本文建模所包含的变量以及数据的说明：

2.1因变量：

实际狭义货币MR=M1/P：中国人民银行将M1定义为现金+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款。我们采用M1作货币指标，而不采取M0和M2；原因在于：一、M0已经无法反映实际货币需求；二、M2包含的货币存量部分与国民生产总值这类代表社会总收入的流量指标不相匹配，通常，存量与流量之比例总是时变的，但这并不反映理论隐含的规律性。另外，我国的M2统计口径在不同年份有较多差异，从数据的可采取程度来看，也不倾向于采取M2。这里的P我们取较常用的消费价格指数。

2.2规模变量：

实际消费品零售额YR=Y/P：一般代替财富的规模变量可选用GDP,GNP，国民收入，社会商品零售总额，居民货币收入等，鉴于数据的可得性，我们采取了消费品零售额，在实际操作中是反映国民永久性收入的一个比较好的变量。

2.3机会变量：

2.3.1实际利率RR：等于一年期定期存款利率R减去通货膨胀率INF

2.3.2静态预期通货膨胀率INF：即INF=P(-1)。

2.3.3实际证券市场市价总值VALUE：

在弗里德曼的货币需求函数里，债券收益率和股票收益率是货币持有的机会成本，但由于我国的债券市场较晚开展，而且交易量较小，其对货币需求影响不大，另外，债券收益率数据在中国是相当难采集的；而股票市场的收益率由市价总值来度量，是以往的文献里较多出现的测度指标，更值得注意的是证券市场总量的急剧扩容有可能是影响货币需求量的因素。

2.4制度变量：

2.4.1国有工业产值比重RATIO：

即国有企业工业产值占工业总产值的比重，它是反映我国经济结构转轨过程的常用变量，把它归入制度变量，目的在于考察市场化程度对货币需求的影响。对于为什么选取这个指标，秦朵（1997）给出了论证，我们这里直接采用。

2.4.2企业信贷活动规模CREDIT：

谷京萍（2001）曾重点阐述了企业信贷需求过度扩张的成因，她认为企业信贷需求过度扩张在于国有企业的微观机制的改革与宏观经济政策改革的滞后二者之间的矛盾，造成了企业的投资饥渴与个人收入的超分配，企业需要大量的信贷资金来维持正常的生产以及过度的投资需求和收入分配需求，而银行信贷约束的软化使企业过度扩张的信贷需求得以实现。她由企业的资产负债表构造一个新的指标衡量企业信贷需求扩张对货币需求的影响，但这涉及到各个企业混乱的微观财务状况，统计意义并不明显。1998年，构成我国金融资产总量中，对银行债权仍占78.4％，构成金融资产总量最主要的因素仍然是银行存款贷款；而银行的资金运用中，信贷资金占到了70.4%。企业在贷款取得后一部分存在企业活期帐户和少量现金持有以待扩大投资，另一部分一般是弥补亏损，我们要测度的是这部分企业信贷占金融机构贷款的比重变化程度对货币需求的影响程度，所以大致上取CREDIT＝【（金融机构存款－居民储蓄）＋企业亏损额】÷金融机构贷款。

2.5随机因素：

随机变量u，包含其他制度变量以及数据观测误差等等，除本文选取的两个制度变量外，其他的变量还有待学者们进一步挖掘。

相应的，以上变量取对数形式后，分别为LMR=LOG(MR)，LYR=LOG(YR)，LRR=LOG(RR)，LINF=LOG(INF)，LVALUE=LOG(VALUE)，LRATIO=LOG(RATIO)，LCREDIT=LOG(CREDIT)；上述变量都经过了从名义变量到实际变量的转换，且不考虑对上述变量进行季节调整。

从而函数表达式为：

LMR=F（LYR，LRR，LINF，LVALUE，LRATIO，LCREDIT，u）；

需要说明的是，本文的所有数据都来源于《中国统计年鉴》、《中国金融年鉴》、《中国人民银行统计季报》、《中国经济景气月报》等，数据从1998年1月至2002年12月，60个样本，这次考虑只是做1998年至2002年的函数形式，原因在于：一、以往的文献证明了，随着经济的发展和改革的深化，1994年以后的货币化程度可以在模型中忽略掉，这样做可以减少模型的复杂性（谢富胜2000）；二、满足数据统计口径的一致性，因为中国人民银行从1994年第三季度起定期公布季度数据，而月度数据在1998年以后比较容易计算和获得。三、我们认为5年符合中国5年发展计划的宏观调控周期，可视为中长期时间跨度，在这个期间内，制度变量是不可忽略的。

3.计量方法与实证分析

3．1计量方法：

由于时间序列的非平稳性，利用时间序列数据进行回归分析时，容易出现伪回归（SpuriousRegression）现象。因此在建立计量模型之前要对所有的时间序列进行单位根检验，以确定各序列的平稳性和整形阶数。本文采用增广的Dickey-Fuller检验（ADF检验）对变量进行检验。

对于1阶差分稳定的时间序列变量，采用协整分析方法可以确定各变量之间的长期稳定关系。关于协整检验研究已经发展成了两种主要的方法：一是1987年Engle和Granger提出的基于协整回归残差的ADF检验；二是Johansen（1988、1991）和Juselius（1990）提出的基于VAR的协整系统检验。Johansen极大似然法可以精确地检验出协整向量的数目r，因此我们采用Johansen方法。

在协整检验的基础上利用向量误差修正（VEC：VectorErrorCorrection）模型对函数进行估计。向量误差修正模型不同于误差向量调整模型（ECM），是因为它对诸变量施加了协整约束条件的向量自回归模型，并且，VEC模型只能用于有协整关系的序列建模。

3．2中国的实证：

我们利用计量软件SPSS10.0对中国的货币需求函数，即对LMR=F（LYR，LRR，LINF，LVALUE，LRATIO，LCREDIT，u）建模。

3.2.1ADF单位根检验：

在进行长期的协整分析之前，必须对时间序列进行平稳性检验，考察它们是否具备同阶整形的条件，这也是进入协整分析的前提。

ADF单位根检验结果

变量ADF检验值检验类型（c,t,n）临界值(5%)

LCREDIT-2.314544（c,t,3）-3.4904

LCREDIT-5.620754（c,o,1)-2.9127

LMR-3.068633（c,t,3）-3.4904

LMR-7.944472（c,0,1)-2.9127

LYR-4.586632（c,t,3）-3.4904

LYR-4.920526（c,0,1)-2.9127

LRR-2.580948（c,0,3）-2.9137

LRR-7.757722（c,0,1)-2.9127

LINF-3.187362（c,0,3）-2.9137

LINF-5.890185（c,0,1)-2.9127

LVALUE-0.879052（c,t,3）-3.4904

LVALUE-4.635321（c,0,1)-2.9127

LRATIO-0.366660（c,0,3）-2.9137

LRATIO-7.611158（c,0,1）-2.9127

注：检验形式(C，T，N)分别表示单位根检验方程包括常数项，时间趋势和滞后阶数；表中所列临界值为5％置信水平下的ADF检验Mackinnon统计值。

我们可以看到在95％的置信区间里，上述7个变量全部是1阶整形；可以进入下一步的协整分析。

3.2.2Johansen检验：

通过Johansen检验发现，第五个似然比统计量大于99％水平下的临界值，因而第五个原假设被拒绝，即至少有4个协整关系。我们关心有一般经济意义的协整关系式，故取经过标准化的协整系数表，如下：

表2Johansen检验结果

EigenvalueLikelihoodRatio5%CriticalValue1％CriticalValueHypothesizedNo.ofCE(s)

0.756385221.3992124.24133.57None**

0.529316140.905794.15103.18Atmost1**

0.45029497.9522568.5276.07Atmost2**

0.42446163.8450647.2154.46Atmost3**

0.34331132.3555329.6835.65Atmost4*

0.1279038.38445215.4120.04Atmost5

0.0101890.5837653.766.65Atmost6

注：*(**)表示在5%(1%)置信水平下拒绝原假设

表3标准化协整系数

LMRLYRLRRLINFLVALUELRATIOLCREDITC

1.0000001.168161

(0.36872)0.301516

(0.06185)3.514679

(0.83901)0.109613

(0.10296)2.413601

(0.39713)-2.832221

(0.57258)-37.75279

写成数学表达式：

LMR＝1.168161LYR＋0.301516LRR＋3.514679LINF＋0.109613LVALUE＋2.413601LRATIO－2.832221LCREDIT－37.75279

该方程式反映了序列间的某种长期均衡关系。

另外，令

VECM＝LMR＋1.168161LYR＋0.301516LRR＋3.514679LINF＋0.109613LVALUE＋2.413601LRATIO－2.832221LCREDIT－37.75279

对序列VECM进行单位根检验，发现它已经是平稳序列，并且在0附近上下波动，验证了协整关系是正确的。需要注意的是，VECM是向量误差修正模型的核心部分。

从协整关系看，

1、实际消费品零售额的系数为1.168161，接近于国际上的检验结果，即实际消费品零售额每变化1个百分点，货币需求量正向变化1.168161个百分点；一般而言，实际货币需求的弹性收入大于1，说明经济中的货币化进程对货币需求产生影响。但模型中的弹性系数并未偏离太多，可以大致认为，中国的货币化进程基本结束，这与以往学者们的结论一致。

2、利率与货币需求量呈正相关关系，利率每变动1个百分点，货币需求量正向变化0.3个点。但要注意到，中国利率尚为市场化，利率的变动并真正不能反映市场的需求和供给均衡，人们在持有货币时并未十分考虑利率因素，认为中央政府一旦将利率提高就意味着要紧缩经济，反而持币观望。

3、通货膨胀率与货币需求量呈正相关关系，且弹性系数相当大，将近3.5。我们知道，1998年以来，中央政府为了使经济走出通货紧缩，采取了积极财政政策和稳健的货币政策，这在很大程度上改善了宏观经济状况，但也不可避免的带来了实际货币需求量的大幅增加。

4、股票市值与货币需求量呈正相关关系，说明收入效应大于替代效应，说明投资者更愿意在股市上冒险赚钱，而不是分散风险。但0.1的弹性系数并不是太大，我们尚无法推断出收入效应与替代效应孰大孰小。

5、市场化程度与货币需求量呈正相关关系，且系数相当高2.4，这也表明了市场化程度对货币的超额需求影响相当大，中国经济转轨的制度因素对实际货币需求的影响不应该忽略，这也是学者们在从事货币需求理论研究时不能绕开的问题之一。随着国有经济比重的逐渐减小，实际货币需求量将大幅的减少。

6、企业信贷扩张与货币需求量呈相关系数相当高，接近于市场化程度弹性，这与我们对企业信贷扩张对实际货币需求影响的估计相符合的。这反映了近5年里，现行体制内对国有企业的“保护冲动”仍然存在，随之而来的政府对国企资金的“软预算”和对银行的特殊“安全”准则继续存在。国企改革和银行改革任重道远。

3.2.3向量误差调整模型：

最后在协整关系的约束条件下，建立货币需求函数的向量误差调整模型，观察在长期均衡中的短期波动。采用Hendry的从一般到特殊的原则，去掉检验不显著的变量，得到向量误差调整模型。

D(LMR)＝－0.4710102847×D(LMR(－1))－0.4330927203*D(LMR(－2))＋0.1503427887×D(LYR(－1))－0.8126287334×D(LINF(－1))＋0.053675543×D(LVALUE(－1))＋0.05528580046×D(LVALUE(－2))＋0.1052109636×D(LRATIO(－1))＋0.1682600795×D(LRATIO(－2))－0.3706352754×D(LCREDIT(－1))＋0.02635528142－0.153780584×VECM

其中，VECM＝LMR＋1.168161LYR＋0.301516LRR＋3.514679LINF＋0.109613LVALUE＋2.413601LRATIO－2.832221LCREDIT－37.75279

从拟合度、AIC和SC等统计量上看（如附录之表4所示），模型是成功的。

从结果上看，长期系数是－0.154，修正幅度并不太大，而短期冲击值得关注，这说明在研究中国货币需求函数时既要看中长期的稳定，也不能忽视短期内的波动。我们发现：

1、短期的滞后一期的收入弹性继续存在，且影响较大，即短期内实际消费品零售额波动1个百分点，货币需求量正向波动0.47个百分点。

2、模型中忽略掉利率变量，这与中国的利率非市场化有关，因为中国政府可以坚持2～3年利率不动，短期内利率期限结构曲线是条直线。公务员之家:

3、滞后一期的通货膨胀率与因变量呈负相关关系，且弹性较大，这既符合传统理论，也较好的解释了居民更愿意采用通胀率而不是利率来预期未来。

4、证券市场短期对人们的持币量影响很小，说明投资者短期内对中国证券市场不信任，容易用脚投票，短期内中国的股票市场投机性很强。

5、滞后一期和两期的市场化以及滞后一期的企业信贷扩张，它们在理论上是假设短期内不变，但我们还是将它们引入了模型，实证结果发现影响不大，这也与理论假设相符合。

4.结论

本文利用协整分析和向量误差修正模型估计了1998年1月～2002年12月间的中国货币需求函数，结果表明研究中国货币需求函数时既要看中长期的稳定，也不能忽视短期内的波动。我们发现，实际货币需求与实际消费品零售额、利率、通货膨胀率、实际证券市价总值和国有工业产值比重及企业信贷活动规模存在长期稳定关系，而在短期内利率、证券市值波动以及制度变量等一些解释变量不会对实际货币需求产生大的影响。通过分析，我们认为中国的货币化进程基本结束，利率市场化必须加快，中国经济转轨的制度因素对实际货币需求的影响不应该忽略，以及现行体制内政府对国企资金的“软预算”的现象继续存在。中国的货币需求函数建模是个复杂而又必要的工作，特别是对制度变量的挖掘，需要学者们进一步的探索。

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