货币供应量对社会消费动态影响的实证分析

张 斌，尹 竹

（吉林大学珠海学院，广东 珠海 130025）

0 引言

2016年4月，国家制定了促进消费带动转型升级行动方案，落实这一方案既需要城乡居民转变消费理念，更需要国家宏观政策进行调控。研究货币供应量对社会消费的影响，对于国家制定金融政策，落实促进消费带动转型升级行动具有重要意义。

凯恩斯理论认为，货币供应量是影响消费的重要因素，扩大内需是促进经济发展的重要措施。在20世纪90年代后期及以前，我国的货币供应量与贷款、外汇储备基本上不存在协整关系，货币供应中的均衡关系在20世纪90年代后期出现变化[1]。货币供应量的增加既可以促进经济发展，也可以促使通货膨胀加剧[2]。货币供应量的增加会有效刺激投资和消费，从而带动就业，拉动经济的发展，影响通货膨胀[3]。有研究认为，货币增长率短期内对通货膨胀作用不确定，但在中长期内货币扩张驱动了通货膨胀[4]。有学者认为，货币增长率对真实经济增长不具有显著驱动效应[5]。其实，货币供应量的增长率超过产出的增长率一般会导致通货膨胀[6]。纵观国内学者的研究成果，关于货币供应对通货膨胀影响的观点并不完全一致。那么，到底应当如何利用货币政策扩大内需呢？为了弄清这一问题，本文运用AVR模型根据1990—2016年的统计数据研究货币供应量对社会消费的影响。

1 研究假设

货币量的多少是决定行为的重要影响因素，无论从企业还是居民的行为特点来分析，具备了足够多的货币，必然会去寻找货币的出路。从企业来讲，必然会寻找合适的投资项目，谋求资本的增值；从居民个人来讲，手上有了足够多的货币，就会寻找投资项目，同时增大消费投入，提高消费水平。据此，本文提出如下假设：

假设1：流通中的现金供应量对社会消费产生显著正向影响。因为人们赚钱的动力之一就是为了提高消费水平和消费质量，当居民拥有足够多的货币时，就有了消费的物质条件，就会在提高消费质量上产生内在动力。

假设2：活期存款对社会消费的影响不显著。因为活期存款虽然也是流动货币，但在储存期间，不会参与市场流通，仅仅是一种潜在的购买能力。因此，不会对社会消费产生影响。

假设3：社会消费对活期存款产生负向影响，对流通中的现金供应量产生正向影响。因为社会消费需要货币支付，必然会减少活期存款，从而增加流通中的现金供应量。

2 模型设定、变量选取和数据来源

2.1 模型设定

根据以上假设，建立以下VAR（p）矩阵模型：

基于n个时间序列变量，形成n个方程，组成VAR（p）矩阵模型。

2.2 变量选取与数据来源

货币供应量是国家根据不同时期经济发展的情况，进行宏观调控的重要手段，不仅对经济的发展产生具有重要的作用，而且对消费市场的发展变化也会产生重要的影响。为此，本文选择流通中现金供应量（mo）、货币供应量中活期存款量（md）作为自变量，选择社会消费品零售总额（sc）作为因变量，建立AVR模型。本文所用数据均来自国家统计局网站，1990—2015年数据来自国家统计局国家数据，2016年数据来自《中国统计年鉴》。因此，保证了数据的权威性。

3 实证分析

3.1 变量统计特征

出口和内需构成拉动经济增长的两大市场，在不同的时期，我国政府采取不同的货币政策，引导扩大出口和扩大内需。图1的变化轨迹显示，1990年以来，我国货币供应量中，活期存款量（md）和社会消费品零售总额（sc）基本上是同步增长，2002年以来，增长幅度提升。流通中现金供应量（mo）增长幅度不大，但一直处于增长之中。

图1 1990—2016年流通中的货币供应量、活期存款和社会消费变动图

近27年来，随着国家经济的发展，货币供应量和准货币供应量逐年增加，1990—2016年现金供应量（mo）平均值为26592.82亿元，最大值为68303.87亿元，最小值为2644.400亿元；活期存款量（md）最大值为418253.4亿元，最小值为4306.300亿元；社会消费品零售总额（sc）最大值为332316.3亿元，最小值为8300.100亿元。三个变量的基本统计特征值如表1所示。

表1 变量基本特征值

3.2 变量的平稳性检验

数据平稳是减少伪回归，提高计量模型分析的科学性的前提。为此，本文通过单位根检验方法来判断变量的平稳性，各变量的单位根检验结果如表2所示。

由表2可知：时间序列mo=0.9541，大于5%显著性水平；md=0.3580，大于5%显著性水平；sc=0.8747，大于5%显著水平。在一阶差分前，表明此时时间序列存在单位根，是不平稳的。一阶差分处理得到△mo=0.4931，它的ADF检验值大于5%显著性水平的临界值；△md=0.0332，它的ADF检验值小于5%显著性水平的临界值，已平稳；△sc=0.4799，意味着仍然是不平稳的。二阶差分后得到序列△2mo、△2md和△2sc，它们的ADF值均小于5%显著性水平的临界值，说明此时序列是平稳的。

表2 单位根检验结果

3.3 协整检验

鉴于时间序列sc和mo、md在二阶差分后均平稳，它们之间可能存在着协整关系，本文采用Johansen检验对序列sc和mo、lnmd进行协整检验，检验结果如表3所示。

表3 Log（mo）、Log（md）与Log（sc）的协整检验结果

该协整方程说明Log（sc）和Log（mo）、Log（md）之间存在着长期均衡关系，即协整关系。具体而言，Log（sc）与Log（mo）存在着长期的正向均衡关系，与Log（md）存在着长期的负向均衡关系。

3.4 Granger因果检验

为了进一步分析现金供应量、活期存款在不同时期对社会销售量的影响，特作格兰杰因果检验，不同时期相互影响情况见下页表4。

货币供应量中活期存款量（md）和社会消费品零售总额（sc）基本上是同步增长，2002年以来，增长幅度提升。流通中现金供应量（mo）增长幅度不大，但一直处于增长之中。

由表4可知，在滞后1期时，流通中现金供应量（mo）和社会消费品零售总额（sc）不是对方的格兰杰原因的P值分别为0.9609和0.4323，均大于0.05的显著性水平，通过原假设，说明流通中现金供应量（mo）和社会消费品零售总额（sc）都不是对方的格兰杰原因；活期存款量（md）不是社会消费品零售总额（sc）的格兰杰原因的P值为0.8308，也大于0.05的显著性水平。社会消费品零售总额（sc）不是活期存款量（md）的格兰杰原因的P值为0.0056，小于0.05的显著性水平，没有通过原假设，说明社会消费品零售总额（sc）是活期存款量（md）的格兰杰原因。滞后2期、3期、4期、5期的结果类似。到滞后6期时，所有假设的P值都

由协整检验中的“特征根迹检验（trace检验）”和“最大特征值检验（Max—Eigen）”可知存在协整方程：大于0.05的显著性水平，均通过原似设，说明流通中现金供应量（mo）、活期存款量（md）和社会消费品零售总额（sc）相互之间均不构成格兰杰原因。

表4 Granger因果检验结果

3.5VAR模型分析

3.5.1 模型滞后阶数的选取

因时间序列Log（sc）和Log（mo）、Log（md）二阶差分后平稳且存在着显著的协整关系，已经具备VAR模型构建的基本条件；同时，由表5可知，滞后4期的*号有3个，优势明显，故本文VAR模型的最佳滞后阶数应该为4。据此，构建以社会消费品零售总额（sc）、流通中现金供应量（mo）和货币供应量中活期存款量（md）为系统的二元结构VAR模型。

表5 VAR模型滞后阶数的选择性检验

3.5.2 模型有效性检验

该模型有效性如何，需要采用AR多项式特征进行判断。图2显示，特征根均在单位圆内，表明序列无自相关且平稳，即模型有效。因此，可以作进一步的方差分解进行分析。

图2 VAR模型的AR检验

根据计量结果，VAR估计结果的矩阵形式如下：

VAR模型实证通过F检验、T检验、AIC和Schwarz SC检验，第一期的R=0.999809，R2=0.999581，第二期的R=0.999483，R2=0.998862，都大于0.8的经验值，且所有单位根位于单位圆内，说明模型结构稳定，模型拟合效果理想。

3.5.3 方差分解

为了研究各因素不同时期对自身发展的影响，运用EVIEWS6.0专用软件，基于向量自回归模型VAR得到如表6所示的Log（sc）的方差分解。

表6 Log（sc）的方差分解

从表6方差分解结果可以看出，社会消费品零售总额（SC）为从高到低的变化，说明社会消费品零售总额（SC）随时间的推移自身的贡献在减少，流通中现金供应量（mo）的变化始终没有超过15%，说明现金的供应量对社会消费品零售总额（SC）比较显著，但不是主要因素，活期存款量（md）的贡献随时间的推移逐年变大，到第10期时，达到39.89%，说明活期存款对社会消费品零售影响很大。

4 结论

（1）协整结果显示，社会消费品零售总额（SC）与流通中现金供应量（mo）存在着长期的正向均衡关系，与活期存款量（md）存在着长期的负向均衡关系。

（2）格兰杰检验结果显示，从短期来看，流通中现金供应量（mo）和社会消费品零售总额（sc）不是对方的格兰杰原因，活期存款量（md）也不是社会消费品零售总额（SC）的格兰杰原因，社会消费品零售总额（sc）是活期存款量（md）的格兰杰原因。从长期来看，流通中现金供应量（mo）、活期存款量（md）和社会消费品零售总额（sc）相互之间均不构成格兰杰原因。

（3）方差分析结果显示，社会消费品零售总额（SC）自身的贡献占有很大成份，而且随着时间的变化逐年变小；现金供应量（mo）对社会消费品零售总额（SC）有一定的贡献，但始终不超过15%；活期存款量（md）对社会消费品零售总额（SC）的冲击较大，而且随着时间的推移影响逐年变大。

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