小议货币供应量与经济增长的关系

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关键词：货币政策；国内生产总值；协整检验；Granger因果检验

提要：实证研究表明：在长期，国内生产总值与货币供应量之间存在均衡的协整关系，且二者之间存在因果关系；在短期，货币供应量对国内生产总值的影响性质与长期基本相同，但M2对国内生产总值的影响是反向的，即M2增长，国内生产总值反而会下降。因此，国家在制定货币供应政策时要以推动GDP的增长为目的，在制定利率政策时要考虑均衡的利率，同时还要综合运用财政政策，增强货币政策的灵活性和可持续性。

在现代市场经济中，货币供应量与经济的增长有着密切联系。分析货币供应量的变动与经济增长之间的关系，对于制定正确的宏观经济调控政策具有重要的意义。

一、数据来源和统计方法

（一）数据说明。本文主要是检验我国实行的货币政策对经济增长的影响。因此，在货币政策方面，选用了不同层次的货币供给量M0、M1、M2作为研究对象；在反映国家经济增长方面，国内生产总值可根据核算价格标准的不同，分为名义GDP和实际GDP。因为货币供应量的变动会引起价格水平的变动，进而影响名义GDP的变动。因此，本文选用了名义国内生产总值作为研究对象。其中，各层次货币供应量的统计口径如下：

M0：流通中现钞；

M1：M0+活期存款；

M2：M1+定期存款+储蓄存款+其他存款。

本文数据均来自2009年统计年鉴，样本区间为1990～2008年，数据处理使用Eviews5.1软件。

由于数据的自然对数变换不改变原来的协整关系，并能使其趋势线性化，消除时间序列中存在的异方差现象，所以对名义GDP和3种货币供应量进行自然对数变换，分别用lnGDP、lnM表示自然对数的名义国内生产总值、货币供应额。

（二）统计方法。本文运用协整检验和Granger因果检验的方法对我国国内生产总值与不同层次货币供应量的关系进行分析。具体分为以下四个步骤：

1、单位根检验。经济的时间序列大多是非平稳的，采用非平稳的时间序列来研究变量之间的相互关系，很可能会出现谬误回归，得出错误的结论。为了避免谬误回归的出现，在对时间序列进行分析时，首先要进行序列的平稳性检验。单位根检验是平稳性检验常用的方法，包括DF检验和ADF检验。为消除误差项自相关的影响，一般采用ADF检验。

2、协整检验。一些时间序列，虽然自身是非平稳的，但是它们的某种线形组合却是平稳的，这个线形组合反映了变量之间长期稳定的关系，称为协整关系。具有协整关系的时间序列是不会产生谬误回归的。通常对双变量进行协整检验时，一般采用Engel和Granger的二阶段分析法。

3、误差修正模型。根据Granger定理，有协整关系的变量之间一定存在误差修正模型，它反映了变量之间的短期动态影响关系。我们通过差分把非平稳序列变换为平稳序列时，不仅经济变量关系的长期信息会丧失，还会导致回归模型序列具有相关性，使回归分析失效。而误差修正模型则可以克服这些问题，不仅能够保留变量关系的长期动态信息，而且还能够保证回归分析的有效性。

4、Granger因果检验。Granger曾指出，若变量之间存在协整关系，则这些变量之间至少存在一个方向上的Granger因果关系，Granger因果关系是描述两变量相互作用影响的一种统计关系，它是基于

双变量VAR来实现的。

二、检验结果与分析

（一）ADF检验结果。表1是对我国国内的生产总值与不同层次的货币供应量进行ADF检验的结果。（表1）从中可以看出，原序列lnGDP的ADF检验统计量是-0.622529，大于显著性水平为10%的临界值-2.660551，表明原序列是非平稳的，但经过一阶差分后的ADF统计量是-2.7129，小于临界值-2.673459，是平稳的，即非平稳序列lnGDP经过一阶差分平稳，是一阶单整序列。同理，lnM0、lnM1、lnM2的水平序列均没有通过数据平稳的假设，是不平稳的，而一阶差分序列通过了假设，是平稳的，因此这些经济变量的时间序列都是一阶单整的，可以进行变量间的协整检验。

（二）协整检验结果。本文采用Engle-Granger两步检验法检验lnGDP与lnM是否协整。首先用最小二乘法对lnGDP与lnM进行协整回归，然后再对协整回归得到的残差进行单位根检验，若残差序列平稳，则说明存在协整关系，否则不存在。检验结果见表2。（表2）可知，由于序列e0、e1、e2的检验统计量值均小于临界值，可以认为估计残差序列e为平稳序列，这表明lnGDP与lnM0、lnM1、lnM2存在长期稳定的均衡关系，即协整关系。

lnGDP＝1.298366＋1.072621lnM0（1）

（5.2646）（40.85478）

lnGDP＝2.42845＋0.837883lnM1（2）

（11.66）（42.9697）

lnGDP＝2.37＋0.7757lnM2（3）

（14.6576）（55.7063）

方程（1）～（3）为两变量间的协整方程，即变量间长期均衡关系。协整检验结果表明，货币供给量与国内生产总值之间存在协整关系，货币供给量与国内生产总值正相关，扩张的货币政策能够推动国内生产总值的增加，促进经济的增长。紧缩的货币政策能减缓经济的增长，货币供给量对国内生产总值有重要影响。

（三）误差修正模型。根据定理，若干单整变量只要存在协整关系，就可以建立误差修正模型，采用Eviews5.1软件可以得到：

△lnGDP＝0.075＋0.557△lnM0＋0.6277et-1

△lnGDP＝0.055＋0.5514△lnM1-0.2754et-1

△lnGDP＝-0.0298＋0.96△lnM2-0.1575et-1

协整方程描述了变量间的长期关系，误差修正模型描述了变量间的短期关系。误差修正模型可以确定变量间的相互调整速度和短期互动影响力。

从模型中可以看出，如果M0变化1%，会引起国内生产总值变化57.7%，误差修正系数为0.6277。如果M1变化1%，会引起国内生产总值变化55.14%，误差修正系数为-0.2754，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有27.54%会在下期得以调整。如果M2变化1%，会引起国内生产总值变化96%，误差修正系数为-0.1575，符合反向调整机制，当期短期波动与长期均衡的偏离有15.75%会在下期得以调整。因此，我国货币供给量的变化对经济的增长有明显的促进作用。

（四）Granger检验。对经济变量两两进行Granger检验，结果如表3、表4、表5所示。(表3、表4、表5)

通过因果检验可以看出，lnM0、lnM1、lnM2均为引致lnGDP变化的Granger原因，而lnGDP是引致lnM2变化的Granger原因。因此，在Granger意义上，货币供应量与经济增长之间存在因果关系，相互影响，形成一个复杂的循环。即一方面货币供应量的变化会引起经济增长的变化；另一方面经济增长的变化也会引起货币供应量的变化，这表明货币政策和经济增长之间存在一定的互动关系。

三、政策建议

从以上的实证分析可以得出以下结论：从长期看，货币供给量是推动经济增长的主要因素。由于货币政策能够通过货币供给量来影响国内生产总值，因此可以通过实施适宜的货币政策对经济增长进行宏观调控。由于在长期中货币供给量对经济的增长具有正向影响，紧缩性的货币政策可以抑制经济的过快增长，而稳定的货币供应量可以避免消费和投资的过快增长，可以有效稳定市场经济，防止通货膨胀的发生。

主要参考文献：

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