关于广义货币供应量M2影响因素的实证分析

摘要：货币供应量是宏观货币政策的重要中介变量，但影响我国货币供应量的因素比较复杂。将实证分析影响货币供应量的原因，包括金融市场的发展程度、总储蓄率居高不下、广义货币流通速度以及国家债务负债程度等，从而更为有效地把握宏观经济形势，理解货币政策变化以及判断金融市场走势提供参考依据。

关键词：货币供给;金融市场;多元线性模型

一、对M2影响因素的理论分析

1997年版的《统计手册》规定，各国在编制货币供应量时，主要考虑的应当是本国经济、金融特点。货币供应量统计口径共有三个层次：第一，流通中的现金M0，即现金;第二，狭义货币供应量M1，M1=M0+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，其所反映的是现实的购买力;第三，广义货币供应量M2，M2=M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+信托类存款+其他存款，另外，M2不仅反映了现实购买力，也反映了潜在购买力。

自改革开放以来，随着经济的增长，我国货币供应量持续增长，M2/GDP在改革期间不断增加。统计数据显示，1978年这一比值仅0.245，到2011年增长为1.800。33年来，M2/GDP增加了7.34倍。相比于国外，印度的M2/GDP在1988年为0.402，日本为1.046，美国为0.651;到1999年印度为0.480，日本为1.237，美国为0.601。相比之下，我国的M2/GDP过高且增长速度惊人。

理论方面，大多数学者认为影响货币供应量的因素有所不同。笔者从较为细化的方面分析主要影响因素。

第一，货币的流通速度。从国民收入货币化的角度来讲，分为货币化国民收入与非货币化国民收入。货币化国民收入的经济体吸收货币的能力较强，因此一定的货币供给量下，货币流通速度较慢。相反，在货币化程度较差的经济体下，同等货币供给量下吸收货币的能力较弱，也就是货币流通速度较快。我国之所以货币供给长期高于GDP与物价增幅之和而没有造成潜在通货膨胀压力的主要原因就是货币化程度较高[1]。

第二，中央银行的货币回笼政策。当市场上流通的货币量大于所需要的货币量时，政府会通过货币回笼将剩余的货币流回到中央银行，从而使货币供给与需求相适应，避免通货膨胀的发生。通过货币回笼的变化，可以探知当期的货币供给量是否符合市场所需要的货币量。

第三，资本市场的发展程度。自20世纪90年代以来，由于股票市场的发展，货币不再只流向商品市场，也向股票市场流动。而从经济学的一般原理来讲，货币供应量会通过一定机制传导到股票市场，如中央银行通过调节准备金控制货币供给量，从而影响到整个金融机构。当货币供给量增加时，人们持有的货币就会增加，相对于股票来说，持有股票的收益会更大，从而将货币市场的货币挤入股票市场，促使股价上升。另外，货币供给量增加后导致利率下降，投资增加，居民收入增加，通过乘数效应，股票价格又会上升。股价上升产生的保值意识会使流通中的货币量相应减少[2]。

第四，银行储蓄。银行储蓄总额可有效地解释广义货币中的准货币供给量。近年来，我国广义货币相对于GDP的持续超高速度增长主要是由准货币的高速增长造成的，上述计算得出准货币与GDP比率的增长速度为M1/GDP增速的2.4倍。准货币的高速增长又可基本由城乡储蓄的高速增长来解释。由此看来，在居民储蓄行为不变的前提下，丰富吸引居民储蓄的金融商品结构，将减小准货币过度增长的压力。

第五，国债的发行。我国自改革开放之后，政府长时间实施了积极的财政政策，尽管经济实力增加明显，财政收入也有所增加，但难免出现财政赤字，所以发行国债来弥补赤字就很有必要了。而国债的发行对货币供给有巨大的影响，虽然商业银行使用超额准备金购买国债会降低基础货币数量，但M1和M2并不会因此减少，反而国债的收入会扩张M1和M2的数量。

第六，经济增长和财政收支。经济增长率类似上述货币化程度对货币供给量的影响，由于经济各部门的快速发展，对货币的需求量会更大，必定会使货币供给量增加。而当前，财政收支均以货币形式进行，因此财政规模的扩大或缩小也会对货币的需求与攻击产生影响。

第七，外汇储备。我国自改革开放以后，由于人民币汇率很低，加上开放的劳务市场和商品市场，使出口成为国民收入的重要部门，由此在国际贸易中长期保持顺差，获得了大量的外汇储备。这不仅对我国的国民经济产生了重大影响，而且也对货币供给有一定的影响。这是因为央行买进外汇，将外汇账目记录在商业银行的账户中，这使商业银行拥有更多超额准备金，这相当于对市场增加了更多基础货币[3]。

二、实证分析

本文就上述提到的货币流通速度、货币回笼、证券市场发展程度、储蓄率、国债发展程度、经济增速、财政收支、外汇储备以及金融机构贷款余额、外汇占款余额等可能对货币供给量M2产生影响的因素进行实证分析。

直接参加回归模型计算的数据是以上各个宏观变量取对数值之后的数据。这样做的目的有两点：首先，诸变量取对数的回归结果，表明了在其他变量保持不变的情况下，解释变量每变化1个百分点所引起的被解释变量变化的百分比。这种解释形式和本文的研究目的是一致的。其次，由于进入模型中的各个宏观变量其数据很可能存在异方差本文对变量取对数，可以压缩测量变量的尺度。

其中x1代表货币流通速度，x2代表货币回笼，x3代表银行各机构贷款数额，x4代表A股成交额，x5代表储蓄率，x6代表国债余额/GDP，x7代表经济增长率，x8代表财政存款余额，x9代表外汇占款余额，x10代表外汇储备余额。进行首次回归，结果如表1。

由表1可以看出，R2很高，F统计量也很显著，但几乎所有的变量的t检验都不显著，说明多重共线性可能很严重，DW值接近3，可能有自相关性。经过逐步回归法，排除了变量x3、x6、x7、x9，最终得到模型2：ln*M2=β0+β1Y1+β2Y2+β3Y4+β4Y5+β5Y8+β6Y10+ε2。

再次进行回归，如表2。

由表2可以看出R2很高，F统计值也较显著，剩下的六个变量的t统计值也都很显著，说明基本消除了多重共线性，DW值接近2，消除了自相关性，再利用white检验，发现数据中不存在明显的异方差性，如图1。