貨幣政策對不同經(jīng)濟模式的影響效應(yīng)

吳志剛

[摘要]本文探討了貨幣政策對不同經(jīng)濟模式的影響。結(jié)合實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟，運用主成分分析遴選出分別代表兩類經(jīng)濟主體的指標(biāo)。運用2014年2月至2017年2月的月度數(shù)據(jù)，在序列平穩(wěn)化的基礎(chǔ)上建立VAR模型，探究各變量之間的因果關(guān)系，得出脈沖響應(yīng)函數(shù)。結(jié)果表明；廣義貨幣供給量與CPI之間關(guān)系顯著，銀行同業(yè)拆借利率與上證綜指關(guān)系顯著，貨幣政策對虛擬經(jīng)濟的方差貢獻更大。

[關(guān)鍵詞]貨幣政策；實體與虛擬經(jīng)濟；斜交旋轉(zhuǎn)矩陣；VAR模型；脈沖響應(yīng)函數(shù)

[中圖分類號]F822.0；F124.8；

新世紀(jì)所產(chǎn)生的虛擬資本經(jīng)濟模式，正在快速追趕甚至超越實體經(jīng)濟的規(guī)模，成為新興的財富增長之源。貨幣政策對經(jīng)濟實體的傳導(dǎo)效應(yīng)較弱，而對虛擬經(jīng)濟的影響效應(yīng)還有待分析。那么貨幣政策對實體經(jīng)濟是否有政府所預(yù)期的影響效應(yīng)呢？對于實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟兩個模式，貨幣政策的沖擊又有怎樣的差別呢？本文將通過系統(tǒng)的分析來探究。

一、文獻綜述

在貨幣政策對實體及虛擬經(jīng)濟影響的研究上，國內(nèi)外研究者各有見解。蘇治等認為虛擬經(jīng)濟與實體經(jīng)濟背離已成為全球經(jīng)濟體系的“典型化”特征，中國經(jīng)濟面臨“脫實向虛”問題[1]。周瑩瑩等認為需規(guī)范虛擬經(jīng)濟的發(fā)展，以發(fā)揮對實體經(jīng)濟投資擴張的有利影響[2]。OleRoste提出，盡管貨幣政策能夠通過利率來影響總需求，但對宏觀經(jīng)濟的影響不明顯[3]。Annette Meinusch等通過VAR模型分析得出量化寬松政策導(dǎo)致了利率的下降和股票價格的上升，并使得實體經(jīng)濟活力上升[4]。武學(xué)強等運用模型實證分析了貨幣供給剪刀差、實體經(jīng)濟和虛擬經(jīng)濟之間的動態(tài)關(guān)系[5]。李冬星等通過SVAR模型分析得出：實體經(jīng)濟更多的受到貨幣供應(yīng)量的非線性影響，而虛擬經(jīng)濟則更多的受到實際利率的線性影響[6]。

綜上所述，前人的研究涉及方方面面，但主要存在兩個問題，一是忽視了在貨幣政策的影響下，虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的內(nèi)在沖擊；二是缺乏系統(tǒng)的方式來挑選反映不同經(jīng)濟模式的代表指標(biāo)。

本文將采取近期數(shù)據(jù)結(jié)合相應(yīng)方法進行實證研究，以嘗試使該理論的研究體系更加完善。

二、基于主成分分析的指標(biāo)挑選

本文從SNA體系的各個環(huán)節(jié)挑選下列指標(biāo)：以規(guī)模以上工業(yè)增加值的增長率代表生產(chǎn)領(lǐng)域；以城鎮(zhèn)居民人均可支配收入代表分配領(lǐng)域；以CPI代表消費領(lǐng)域；以固定資產(chǎn)完成額增長率代表非金融投資領(lǐng)域；以股票成交額和市價總值代表金融投資領(lǐng)域，上證綜合A股收盤指數(shù)與深圳綜合A股收盤指數(shù)為附加指標(biāo)；以進口和出口額代表對外貿(mào)易領(lǐng)域。

相關(guān)系數(shù)矩陣以及KMO和Bartlett檢驗顯示適合進行主成分分析，其解釋的總方差表如下。前三個成份方差累計數(shù)達到91. 576%，能很好的解釋總體。

主成份F1由上證A股、深圳A股綜合收盤指數(shù)、股票總市值、股票成交額構(gòu)成，命名為“金融交易”因子；主成份F2由進出口和工業(yè)增加值構(gòu)成，命名為“生產(chǎn)及外貿(mào)交易”因子；主成份F3由居民消費價格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、固定資產(chǎn)完成額增長率構(gòu)成，命名為“非金融及經(jīng)常交易”因子。成份二和三同屬于實體經(jīng)濟因子，成份一屬于虛擬經(jīng)濟因子。

將每個指標(biāo)在各個成份里的系數(shù)絕對值作為分值，每個主成份的方差貢獻率作為權(quán)重，相乘得到綜合載荷。消費者價格指數(shù)排第五，在實體經(jīng)濟因子體系中排第一；上證A股綜合收盤指數(shù)排第一，在虛擬經(jīng)濟因子體系中排第一。

三、基于向量自回歸模型的實證分析

本文挑選M0（流通中的貨幣）、M1（狹義貨幣供給量）、M2（廣義貨幣供給量）、銀行間同業(yè)拆借利率LIBOR、美元兌人民幣平均匯率DRER代表貨幣政策指標(biāo)，作為解釋變量；用消費者價格指數(shù)CPI作為實體經(jīng)濟的代表變量，用上證A股綜合收盤指數(shù)SSE作為虛擬經(jīng)濟的代表變量，作為被解釋變量。

為消除異方差和量綱的影響，在利用CPI對各變量進行平減的基礎(chǔ)上將各變量對數(shù)化。觀察每一個變量的趨勢，對有明顯有季節(jié)性特征的數(shù)據(jù)進行12步差分，以消除季節(jié)性因素。

（一）平穩(wěn)性檢驗及期數(shù)確定——基于差分平穩(wěn)化與最優(yōu)滯后期準(zhǔn)則

在建立VAR模型之前，應(yīng)保證各變量構(gòu)成的時間序列是平穩(wěn)的，下面進行PP臨界值檢驗（如表3）。

上表顯示除CPI之外，其余的所有變量的原序列均不平穩(wěn)，考慮進行差分平穩(wěn)化。通過PP臨界值檢驗發(fā)現(xiàn)所有代理變量的原序列均不平穩(wěn)，但一階差分之后都在1%的水平上拒絕了原假設(shè)，說明差分之后的序列是一階單整序列，可進行協(xié)整檢驗。觀察LR并通過AIC和sc最小準(zhǔn)則發(fā)現(xiàn)，應(yīng)建立VAR（2）模型。

（二）協(xié)整方程的建立——基于單位根及Johansen檢驗

單位圓檢驗顯示VAR （2）模型穩(wěn)定，可進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，采取Johansen檢驗的方式，檢驗結(jié)果如下表5，協(xié)整向量用CV表示。

根據(jù)表可知，在5%的顯著水平上，各變量間存在長期協(xié)整關(guān)系，分別以LCPI、LSSE為被解釋變量建立的VAR （2）模型，并得出以下結(jié)論。

上證綜合A股收盤指數(shù)增長1%使CPI增長0.029%；狹義的貨幣供給增長給CPI帶來負向的變化，企事業(yè)的活期存款增加會抑制CPI的增長，另一方面也有利于緩解通貨膨脹；廣義的貨幣供給增長1%，會促使CPI增長0.096%，企業(yè)的定期存款的數(shù)額小于活期存款和貸款的資金，而居民的儲蓄存款大，說明居民儲蓄存款的增加會降低利率，刺激經(jīng)濟需求，貨幣供給增加刺激CPI上漲。

除M1外，其它變量增加引起上證A股綜合指數(shù)的負向變化。CPI的沖擊反映了實體經(jīng)濟對虛擬經(jīng)濟的沖擊；銀行拆解利率每上升1%引起上證A股綜合指數(shù)下降1.37%，說明利率的提高導(dǎo)致拆借成本提高，投資缺乏流通性，股票的市價總值下降；M2增長l%會使上證綜合A股收盤指數(shù)下降2.098%，超過M2增長幅度的一倍；人民幣匯率的上升導(dǎo)致該指數(shù)下降，說明外匯交易的貨幣政策會對股市產(chǎn)生影響；M1與該指數(shù)存在微弱的正相關(guān)關(guān)系，說明狹義貨幣供給的增加會促進虛擬經(jīng)濟領(lǐng)域的投資需求。

（三）變量因果探析——基于Granger因果檢驗

為進一步探究變量間的關(guān)系，明確原因和結(jié)果，對模型中的各變量進行Granger因果檢驗，表6僅顯示拒絕原假設(shè)的結(jié)論，其余均在滯后五階時接受，表中Granger皆用G代替。

上證A股綜合收盤指數(shù)會顯著的影響CPI，M0與CPI、Ml與CPI都存在雙向的Granger因果關(guān)系，M2單向影響著CPI，CPI是美元兌人民幣匯率的Granger原因。上證A股綜合收盤指數(shù)是M1、M2的Granger原因，銀行同業(yè)拆借利率與上證A股綜合收盤指數(shù)存在著雙向Granger因果關(guān)系，lO%的顯著水平上，上證A股綜合收盤指數(shù)也是人民幣外匯匯率的Granger原因。

實體經(jīng)濟代表指標(biāo)CPI會受到虛擬經(jīng)濟代表指標(biāo)SSE的影響，說明虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的沖擊較大，虛擬經(jīng)濟的波動會波及實體經(jīng)濟。貨幣供應(yīng)量對實體經(jīng)濟的影響大，廣義貨幣供給量的影響最大，同時CPI也會影響下期的Mo、M1；虛擬經(jīng)濟的發(fā)展會影響下一期貨幣的供應(yīng)量，且銀行同業(yè)拆借利率和股指之間的關(guān)系密切；實體經(jīng)濟與虛擬經(jīng)濟影響著下一期匯率政策的實施。

（四）影響效應(yīng)具體分析——基于脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解

1.以實體經(jīng)濟為響應(yīng)變量

（1） CPI對自身的響應(yīng)

利用近36月數(shù)據(jù)進行函數(shù)擬合與以往的研究有所差異。當(dāng)給CPI一個正的沖擊時，前四期正沖擊效應(yīng)明顯，第五期至第十期一直負增長，3年內(nèi)CPI對自身的沖擊不穩(wěn)定，呈現(xiàn)出一上一下的波動特征（如圖1）。

（2） CPI對M2的響應(yīng)

給M2一個正的沖擊，CPI第二期到第三期開始負增長，第三期末開始由負轉(zhuǎn)正，與第四期中葉沖擊達到最大，第二個響應(yīng)高峰期在第六期，第七期及之后漸趨平穩(wěn)（如圖2）。

2.以虛擬經(jīng)濟為響應(yīng)變量

（1） SSE對自身的響應(yīng)

圖3顯示，對于SSE的正沖擊，其本身在前八期呈現(xiàn)出正增長的態(tài)勢，但速度相對于CPI對自身的沖擊來說要緩慢的多，第九期開始由正轉(zhuǎn)負。

（2） SSE對IBOR的響應(yīng)

圖4顯示，在銀行同業(yè)拆借利率的正沖擊下，上證指數(shù)在短期內(nèi)表現(xiàn)為增長的態(tài)勢，說明銀行拆解利率的提高會短期內(nèi)刺激資本回流至股票市場，但長期來看正值變小漸趨平穩(wěn)，理論上長期來看股票市場利空，很可能變?yōu)樨摂?shù)。

3.方差分解

（1） CPI方差分解

如圖5左，到第十期CPI對自身沖擊的影響以平緩的速度下降，在第十六期時自身和SSE的沖擊持平。

十六期后，SSE逐漸超過CPI對自己的貢獻，成為影響CPI的主要因素。M1、M2對CPI的方差貢獻在七期之后穩(wěn)定在10%左右。更長時期的貢獻率顯示，CPI自身的沖擊被M1、M2超越，SSE貢獻率更是達到45%以上，說明虛擬經(jīng)濟對實體經(jīng)濟的貢獻長期高于貨幣政策本身的貢獻程度。

（2） SSE方差分解

如圖5右，對SSE影響的所有變量到第十期基本平穩(wěn)，以后各期上證綜合A股收盤指數(shù)對自身貢獻穩(wěn)定在41%，CPI對其貢獻穩(wěn)定在22%，銀行同業(yè)拆借利率穩(wěn)定在18%，貨幣政策五項指標(biāo)總貢獻達37%且長期穩(wěn)定，高于貨幣政策對實體經(jīng)濟31%的貢獻率。

四、基于實證分析的相關(guān)結(jié)論

結(jié)論一：虛擬經(jīng)濟在經(jīng)濟發(fā)展中的作用不容小覷，同時對實體經(jīng)濟的擠出效應(yīng)也不可忽視。主成分分析的過程顯示，對經(jīng)濟體貢獻最大的成份一是由虛擬經(jīng)濟指標(biāo)解釋的，說明虛擬經(jīng)濟在近36個月內(nèi)對經(jīng)濟體的沖擊越來越大，逐漸超越實體經(jīng)濟的地位，同時也給生產(chǎn)消費等環(huán)節(jié)造成逆行壓力。應(yīng)加大實體經(jīng)濟資金投入，平衡實體與虛擬經(jīng)濟資源分配。

結(jié)論二：實體經(jīng)濟更多的受貨幣供應(yīng)量影響，虛擬經(jīng)濟更多的受利率影響，在反向影響下一期貨幣政策的層面，虛擬經(jīng)濟作用更明顯。脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示，CPI受自身、SSE和M1、M2沖擊波動較大，而SSE受銀行同業(yè)拆借率沖擊大，說明貨幣供應(yīng)量對實體經(jīng)濟有一定作用，而虛擬經(jīng)濟受利率影響大，對貨幣供應(yīng)量有反向影響的作用。應(yīng)長期踐行穩(wěn)健貨幣政策，挖掘?qū)嶓w經(jīng)濟內(nèi)在潛力。

結(jié)論三：虛擬經(jīng)濟受貨幣政策影響更穩(wěn)定，虛擬經(jīng)濟超越貨幣政策成為影響實體經(jīng)濟的主要因素。方差分解顯示，CPI受自身影響逐漸削弱，而股指的影響甚至超越貨幣政策成為關(guān)鍵因素；SSE受銀行同業(yè)拆借利率影響很大并長期穩(wěn)定。從穩(wěn)定性來看，CPI一大部分由SSE貢獻；從貢獻率來看，貨幣政策對SSE貢獻高于對CPI的貢獻。應(yīng)改善貨幣政策內(nèi)部結(jié)構(gòu)，健全沖擊實體經(jīng)濟傳導(dǎo)機制。

主要參考文獻：

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