对我国货币供给内生性与外生性问题的再探讨下.docx
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对我国货币供给内生性与外生性问题的再探讨下
对我国货币供给内生性与外生性问题的再探讨（下）
——基于联立方程回归的实证研究
杨旭冯兆云
2013-3-189:
46:
39 来源：
《财经问题研究》2012年第12期
2.关于货币的供给函数
任何一种商品的供给都是来自于它的生产者。
而在现代银行体系下，货币的直接供给者是商业银行，而商业银行的背后是中央银行。
所以，弗里德曼与施瓦兹[27]在其合作的经典著作《美国货币史（1867—1960）》一书中给出了后来成为标准教科书中重要内容的货币供给公式：
即：
M1=H×k或者M1=（Cu+R）×k
（2）
又因为，狭义货币供给量（M1）被定义为：
通货（Cu）+贷款总额（D），即，M1=Cu+D。
所以，货币创造乘数就表示为：
（3）
其中，Cu/D表示现金存款比；rd表示法定准备率；re表示超额准备率。
在货币的供给机制中，基础货币（又称高能货币H）被认为是由中央银行完全控制的，而“货币创造乘数”则较为复杂。
根据公式（3），法定准备率（rd）是由中央银行完全控制的，外生的。
而超额准备率（re）是由银行与借贷者共同决定的。
影响它的因素很多，其中就包括“贷款利率”。
如果假设其他因素保持不变，那么当贷款利率提高时，商业银行会有增加贷款的动力，从而降低它的超额准备率（re）。
而r。
的下降，会导致货币创造乘数的提高，从而增加货币供给量。
因此，如果我国的货币供给是内生的（且供给曲线向右上方倾向），即，货币供给量受利率的影响，那么其中的机理就在于此。
当然，是否内生还需要在后文中加以证实，因为虽然这种机制在理论上存在，但在现实中这种作用机制是否明显还需要定量的分析。
根据上述论证，本文认为“货币的供给函数”可构造为如下的一般形式：
其中，M表示货币供给量；H表示基础货币，它与M之间应该呈正相关关系；rd表示法定准备率，它与M之间应该呈负相关关系；r表示贷款利率，如果货币供给是内生的，那么它与M之间应该呈正相关关系。
3.货币供求函数的计量模型
综合以上分析，本文所构造的货币的供求函数方程组的一般形式可表示如下三个模型。
模型一：
（5）
模型二：
（5）′
模型三：
（5）″
对于实际的计量分析，需要给出具体的函数形式，本文将具体的形式设定为：
模型一：
（6）
模型二：
（6）′
模型三：
（6）″
之所以设定为半对数函数形式，原因是：
首先，需求函数是遵循了大多数学者进行同类研究时所采取的形式；其次，供给函数之所以被设定为线性形式，其机理是：
通过对
（2）式的左右两边同时取对数得到：
Ln（Ms）=Ln（H）+Ln（k）。
之后，进一步假设Ln（k）与rd、r，以及常数之间，呈近似的线性关系，从而可得（6）式、（6）′式以及（6）″式中的半对数线性形式。
此外，采用上述形式还有一个好处：
每个解释变量前的系数都有明确的经济含义。
四、计量分析
本文将以联立方程组（6）—（6）″式为基础，使用2004—2009年的季度数据进行回归分析。
1.数据处理
第一，对于“名义收入（Y）”，由于是季度数据，所以该序列呈现明显的季节波动，该波动将严重影响回归的质量，因此在进行回归分析之前，需要进行季节性调整。
本人使用X11对原序列进行调整，之后再进行对数处理。
第二，对于“利率r”，本文使用“一年期贷款名义利率”。
由于该变量没有现成的季度数据，所以本文先构造该变量的月度数据，然后再构造成季度数据。
在构造月度数据的过程中，采用加权平均的方法，比如，2006年8月份，前19天利率为5.85，从第20天开始变为6.12，那么该月的平均利率=5.85×19/31+6.12×（1-19/31）≈5.95。
从月度数据向季度数据转换时，使用Eviews的自动转换功能（加权平均）。
第三，法定准备率（rd）也需要进行手工处理，方法及过程“利率”的处理方法相同。
第四，股票指数。
本文选用上证指数在每个季度的最大值。
第五，货币数量使用M1。
数据总结如表1所示。
表12004—2009年季度数据
时间
GDP（亿元）
X11处理后的GDP
一年期贷款利率（%）
基础货币（H）（亿元）
法定准备金率（%）
上证指数（最高值）
M1（亿元）
2004Q1
33420.60
85318.54
5.31
50461.59
7.00
1845.80
231654.60
2004Q2
70405.90
89731.87
5.31
51305.77
7.36
1870.01
238427.50
2004Q3
109967.60
94151.85
5.31
53150.02
7.50
1570.04
243757.00
2004Q4
159878.30
96567.46
5.50
58856.11
7.50
1507.98
253207.70
2005Q1
39117.00
99833.29
5.58
57588.32
7.50
1394.58
264588.90
2005Q2
81913.00
104415.90
5.58
57360.22
7.50
1315.76
275785.50
2005Q3
126657.00
108441.80
5.58
60771.21
7.50
1285.68
287438.30
2005Q4
184937.00
111691.00
5.58
64343.13
7.50
1233.62
298755.50
2006Q1
45316.00
115621.10
5.58
62551.31
7.50
1376.85
310490.70
2006Q2
95429.00
121708.30
5.77
63096.19
7.50
1781.64
322756.40
2006Q3
147341.00
126209.20
5.98
66187.10
8.23
1848.43
331865.40
2006Q4
216314.00
130551.20
6.12
77757.83
8.75
2839.92
345577.90
2007Q1
54756.00
139755.00
6.16
76990.09
9.60
3441.19
364104.70
2007Q2
115999.00
148048.60
6.47
82663.98
10.80
4545.60
377832.20
2007Q3
180101.00
154316.80
6.90
88212.33
11.78
5836.24
393098.90
2007Q4
265810.00
160320.00
7.31
101545.40
13.12
6429.68
403401.30
2008Q1
66284.00
169228.90
7.47
104224.20
14.94
5796.72
423054.50
2008Q2
140478.00
179435.50
7.47
115353.10
16.34
3972.95
443141.00
2008Q3
217026.00
186050.20
7.43
117336.10
17.50
3096.66
452898.70
2008Q4
314045.00
189257.00
6.23
129222.30
16.83
2381.34
475166.60
2009Q1
69754.80
178179.00
5.31
124276.70
15.50
2522.74
530626.70
2009Q2
148080.70
189252.60
5.31
123929.70
15.50
3146.61
568916.20
2009Q3
231139.40
198139.80
5.31
133406.60
15.50
3651.20
585405.30
2009Q4
340506.90
205135.00
5.31
143985.00
15.50
3525.59
610224.50
数据来源：
国家统计局网站、中国人民银行网站。
2.各变量的平稳性检验
在进行回归之前，需要对所有变量进行平稳性检验。
本文使用Eviews6.0中的ADF单位根检验法得到的结果如下：
变量Ln（M1）、Ln（H）、Ln（SI）、rd，以及r均为I
（2）过程。
经过X11处理后的名义GDP的对数值Ln（Y）是一个I
（1）过程。
由此可见，被解释变量Ln（M1）是I
（2）过程，解释变量中最高也是I
（2）过程，因此在它们之间有可能呈现“协整关系”（这里只给出结果，如需检验过程，请与作者联系）。
3.应用两阶段最小二乘法（TSLS）估计供求函数的各项参数
需求函数和供给函数的估计结果如表2、表3所示。
表2被解释变量：
Ln（M1）
解释变量
模型一
模型二
模型三
C
-0.59（-1.31）
0.25（0.75）
0.49（1.07）
Ln（Y）
1.10（25.03）
0.95（26.40）
0.92（17.19）
r
-0.10（-4.71）
-0.12（-6.69）
-0.14（-5.02）
Ln（SI）
0.13（4.49）
Ln（SI（-1））
0.16（3.31）
R2
0.97
0.99
0.98
2
0.97
0.99
0.98
DW
0.84
1.39
1.67
注：
括号内的为t值。
表3被解释变量：
Ln（M1）
解释变量
模型一
模型二
模型三
C
-2.31（-1.71）
-2.15（-1.80）
-2.11（-1.74）
Ln（H）
1.27（10.32）
1.26（11.29）
1.26（11.15）
Rd
-0.05（-3.90）
-0.05（-4.31）
-0.05（-4.26）
R
0.03（1.27）
0.03（1.45）
0.02（1.15）
R2
0.97
0.98
0.98
2
0.97
0.97
0.97
DW
1.23
1.32
1.50
注：
括号内的为t值。
4.模型残差的平稳性检验
经检验，三个模型的需求函数及供给函数的残差都是平稳的，因此可以说三个模型都不太可能出现“伪回归”的问题。
当然三个模型拒绝“伪回归”的可能性是不一样的，相对而言，模型三以更大概率拒绝。
同时考虑其他的显著性指标后，笔者认为模型三最可靠。
因此，如果要估计我国货币的需求函数，可以考虑使用模型三中需求函数的形式（这里只给出结果，如需检验过程，请与作者联系）。
5.计量结果
首先，三个模型的拟合度都很高，主要变量都通过了显著性检验（常数项除外），各项系数的正负号也与理论预计的相一致，而且残差经检验都是平稳的，所以可以认为这些模型的建立是成功的。
其次，计量结果显示，在考察期内，三种模型都显示出：
货币供给函数中利率系数的估计量都没有通过显著性检验。
因此，无法拒绝“利率前的系数是零”的结论。
换言之，在（r，LnM1）的坐标系中，货币供给曲线最有可能的形态是垂直的。
因此，本文
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