我国货币政策的股票市场传导机制实证分析

作者简介：陈川奇（1989-），男，汉族，江西上饶人，在读研究生，东华大学，研究方向：商业银行经营管理与创新。

摘要：货币政策传导机制是指央行运用一定的货币政策工具，影响经济体制内的一系列经济变量，进而达到其预期目标的过程。传统的货币政策传导机制主要是通过利率影响企业投资、居民消费从而影响实体经济。随着金融市场的发展，特別是股票市场的从无到有，货币政策对实体经济的影响已经发生了深刻变化。本文基于股票市场的角度，将货币政策传导机制一分为二，即货币政策的操作对股票市场价格的影响以及股票价格的变化对实体经济的影响。

关键词：货币政策;传导机制;股票市场;实体经济一、文献综述

在西方国家，股票市场的发展由来已久，因此对于货币政策与股票市场之间关系的研究也比较丰富。Sprinkel（1964）选取1918年到1963年的数据，采用图表分析法，研究得出货币供给量对股票价格有直接影响，货币供给量的正向变动在15个月后使股票价格上升，货币供给量的反向变动在2个月后对股票价格有负作用。Bekrman（1975）将M1和M2作为货币供给量的代表变量，得出股票价格与货币供给量呈反方向变化。

在中国，由于股票市场发展的历史较短，因此有关货币政策与股票市场之间关系的研究并不多。李红艳、江涛（2000）选取1993-1999年的月度数据分析货币供应量和股价之间的关系，得出股票价格为因，货币供给量为果，并且股票价格对不同层次的货币供给量的影响不同。王毅冰（2010）实证分析了货币政策到股票市场传到的效率，得出利率效应是影响股价重要的因素之一，但对于我国现阶段而言股指对利率的变动并不敏感。

二、货币政策的股票市场传导机制第一阶段实证分析

（一）实证数据说明和处理

一般在实证研究过程中所采用的宏观经济变量数值比较大，因此分析时都采用其实际值的对数形式。LNM0、LNM1、LNM2、LNLL、LNSZSP、LNSHXF和LNSHTZ，分别表示货币供给量M0、M1、M2、利率、上证收盘综合指数、社会消费品零售总额以及全社会固定资产投资完成额。考虑到月度经济变量经常会受到季节性因素的影响，因此在建模之前需要对原始数据进行季节性调整，本文采用的是Eviews 7.0中的Census X—12方法。经过季节调整后的变量，其序列名称后面自动加上_SA，数据时间跨度为2007年1月—2013年12月。

（二）变量序列的平稳性检验

表1各变量序列的ADF检验变量ADF值检验类型1%临界值5%临界值10%临界值结论LNM0_SA-2.201779（C，T，2）-4.075340-3.466248-3.159780非平稳LNM1_SA-0.454110（C，T，0）-4.072415-3.464865-3.158974非平稳LNM2_SA-0.217613（C，T，0）-4.072415-3.464865-3.158974非平稳LNSZSP_SA-1.351904（C，0，0）-3.511262-2.896779-2.585626非平稳LNLL_SA-2.060695（C，0，0）-3.511262-2.896779-2.585626非平稳D（LNM0_SA）-11.61136（C，0，1）-3.513344-2.897678-2.586103平稳D（LNM1_SA）-9.267484（C，T，0）-4.073859-3.465548-3.159372平稳D（LNM2_SA）-8.501853（C，0，0）-3.512290-2.897223-2.585861平稳D（LNSZSP_SA）-8.524067（0，0，0）-2.593468-1.944811-1.614175平稳D（LNLL_SA）-10.77461（0，0，0）-2.593468-1.944811-1.614175平稳注：①检验类型中的C和T表示带有常数项和趋势项，K表示所采用的滞后阶数;②表中的临界值是由MacKinnon给出的数据计算出来的;③D表示变量的一阶差分。

由表1可以看出，变量序列LNM0_SA、LNM1_SA、LNM2_SA、LNLL_SA和LNSZSP_SA在1%、5%及10%的显著性水平下，ADF值均大于各自的临界值，接受原假设，即存在单位根，序列是非平稳的;而变量序列的一阶差分D（LNM0_SA）、D（LNM1_SA）、D（LNM2_SA）、D（LNSZSP_SA）和D（LNLL_SA）在1%、5%及10%的显著性水平下，ADF值均小于各自的临界值，拒绝原假设，即不存在单位根，序列是平稳的。因此，选取的各时间序列变量都是一阶差分平稳的，也就是属于序列I（1）。

（三）变量序列的协整检验

关于协整检验，本文采用Jonansen和Juselius提出的基于向量自回归VAR（p）模型的分析技术进行检验。根据无约束模型VAR的LR、FPE、AIC、SC、HQ检验准则确定滞后阶数为1，协整方程为：E=LNSZSP_SA-0.937333LNLL_SA+3.938501LNM0_SA-2.280514LNM1_SA-0.312966LNM2_SA，对E进行单位根检验发现在5%的显著性水平下，满足平稳性假定。因此，各变量的长期协整关系为：LNSZSP_SA=0.937333LNLL_SA-3.938501LNM0_SA+2.280514LNM1_SA+0.312966LNM2_SA。

（四）变量序列的格兰杰因果检验

格兰杰因果检验结果表明，在5%的显著性水平上，代表股票价格的LNSZSP_SA是狭义货币供给量LNM1_SA的格兰杰原因，而狭义货币供给量LNM1_SA不是代表股票价格的LNSZSP_SA的格兰杰原因;代表股票价格的LNSZSP_SA是广义货币货币供给量LNM2_SA的格兰杰原因，而广义货币供给量LNM2_SA不是代表股票价格的LNSZSP_SA的格兰杰原因;货币供给量M0与股票市场价格变动之间则不存在Granger因果关系。

得出上述结论的原因主要是：论文选取的时间段是2007—2013年，众所周知，自2007年8月份开始席卷全球的美国次贷危机深刻地影响了我国的股票市场，导致我国股票价格自2007年起开始狂跌，政府为了救市于2008年启动了四万亿的投资计划。四万亿救市的结果是货币供给量大增（包括M0、M1和M2），股票市场价格也开始上升。当然，物价也开始上升，满足日常交易需求的M0的增加并未进入到股市，而是被通货膨胀效应所抵消，结果是货币供给量M0与股票市场价格变动之间不存在Granger因果关系。经历过危机后，无论是股民还是机构投资者的投资都变得更加谨慎，即使是手中持有的闲余资金增加（M1中的活期存款以及M2中的定期存款都可以视为是闲余资金），也并未立即投入到股市，所以会得出货币供给量M1和M2不是股票市场价格变动的Granger原因;但是，当他们观望到股市最糟糕的情况确实已经过去了，手中持有的闲余资金便陆续进入到股票市场，所以有股票市场价格变动则是M1和M2的Granger原因。

三、货币政策的股票市场传导机制第二阶段实证分析

（一）股票价格变化对企业投资的影响

对代表企业投资的全社会固定资产投资完成额LNSHTZ_SA序列进行单位根检验，发现其属于I（1）。因此，对序列LNSHTZ_SA和LNSZSP_SA进行协整检验。由于是对两变量进行协整检验，因此采用EG两步法。采用OLS估计法并对残差进行平稳性检验，ADF单位根检验结果如下：

表2LNSZSP_SA和LNSHTZ_SA回归残差的ADF检验序列ADF值1%临界值5%临界值10%临界值结论随机误差项-2.387321-4.072415-3.464865-3.158974非平稳由上表可知，LNSZSP_SA和LNSHXF_SA回歸残差的ADF检验均大于在1%、5%和10%的显著性水平下的临界值，随机误差项是非平稳序列。这就说明LNSZSP_SA和LNSHTZ_SA之间不存在长期均衡关系。

（二）股票价格变化对居民消费的影响

对代表居民消费的社会消费品零售总额LNSHXF_SA序列进行单位根检验，发现其属于I（1）。因此，对序列LNSHXF_SA和LNSZSP_SA进行协整检验。采用EG两步法，对变量序列进行OLS估计并对残差进行平稳性检验，ADF单位根检验结果如下：

表3LNSZSP_SA和LNSHXF_SA回归残差的ADF检验序列ADF值1%临界值5%临界值10%临界值结论随机误差项-2.342249-4.072415-3.464865-3.158974非平稳由上表可知，LNSZSP_SA和LNSHXF_SA回归残差的ADF检验均大于在1%、5%和10%的显著性水平下的临界值，随机误差项是非平稳序列。这就说明LNSZSP_SA和LNSHXF_SA不存在长期均衡关系。

通过上面对股票市场价格变化作用于实体经济的实证分析，可以得出我国股票市场价格变化与投资和消费之间不存在长期均衡关系。主要原因在于我国股票市场发展不够成熟，也不具备托宾“q”效应的前提条件，同时也由于我国股票市场存在严重的投机现象，导致股价波动幅度大，难以形成持久的收入。

当然，以上的分析结论受所选的样本影响，样本不同，结论可能也不同。由于本文选择的样本数据时间跨度小，且集中在2008年金融危机前后，因此结论难免会和前人的研究有所不同。（作者单位：东华大学）

参考文献：

[1]Sprinkel，B.Money and Stock Prices.1964.Homewood，Ⅲ：Richard D.Imin，Inc.

[2]Bekrman，N.G On the Significance of Weekly Changes in M1.New England Economic Review.1978.May/June：5-22.

[3]李红艳，江涛，中国股票价格与货币供给量关系的实证分析.预测.2000.3：37-40.

[4]王毅冰.我国货币市场货币政策传导效应的研究[J].证券市场，2010（1）.