广义货币与GDP的实证关系分析

【摘要】：广义货币与经济增长存在什么关系呢，为了研究这两种变量的关系，文章选取了1990—2013年的国内生产总值（GDP）与广义货币M2的数据，利用实证计量分析的方法对国民经济总量与广义货币数量之间的关系进行论证，探究两者之间存在着的内在关联，并利用包括格兰杰因果关系检验在内的多种计量方式来得出结论。

【关键词】：格兰杰因果检验 广义货币 GDP

一、引言

从1978年开始，我国经济增长得到飞速发展，到2010年的时候就已经成为了世界第二大经济强国。一般情况下，广义货币通过影响影响投资、融资，进而影响GDP的增长。当广义货币的供应量增长，社会投资、融资能力增强，会推动经济的增长，反之亦然。文章从实证分析广义货币与国民经济关系的双向规律，对于深化了解广义货币与国民经济发展的关系并促进这两种要素保持稳定增长具有重要的意义。

二、数据搜集与处理

据中国人民银行统计数据显示，截至2012年末我国广义货币（M2）余额达97.42万亿元。货币存量已位居世界第一。【1】本文结合来源于《中国统计年鉴》中获取的数据，选取了1990—2013年的国内生产总值（GDP）与广义货币M2的数据，将国内生产总值作为被解释变量（Y），广义货币M2作为解释变量（X）。

三、研究方法

格兰杰因果关系检验法可以准确地反映两个变量之间的因果关系。原理是：如果变量a 是变量b的因果原因，那么a的前期变化会让b带来显著的变化。在做b对别的因素的回归时，如果把a的滞后值带入到回归模型中能够显著地改变变量b的值，则称a是b的格兰杰原因，反之则不是。【2】运用EViews软件进行分析，首先分析得到滞后长度“1”，输出Granger因果关系检验结果。

再利用拉格朗日乘数法进行模型的序列相关性检验，可得到1阶滞后残差项的辅助回归函数拉格朗日乘数统计量LM=3.658118，小于5%的显著性水平下自由度有1的χ2分布的临界值χ20.05（1）=3.84，对应的伴随概率P=0.0558，可以判断模型不存在一阶自相关性。

同理得到2阶滞后残差项的辅助回归函数拉格朗日乘数统计量LM=4.226651，大于5%顯著性水平下自由度为1的χ2分布的临界值χ20.05（1）=3.84，对应的伴随概率P=0.0398，可以判断模型已经存在一阶自相关性。用同样的方法，可以得出2～6阶滞后的检验结果。下表给出了1～6阶滞后的格兰杰因果关系检验结果。

四、结论

我们可以发现以下几点： 1阶到6阶滞后期，检验模型都拒绝了“X不是Y的格兰杰原因”的假设，同时也拒绝了“Y不是X的格兰杰原因”的假设。第2阶到第6阶滞后期，在5%的显著性水平下，两检验模型都不存在序列相关性，再根据赤池信息准则，发现滞后6阶检验模型拥有较小的AIC值跟SC值。据此，可以判断国民经济总量与广义货币数量之间的关系存在着双向的Granger因果关系。

这表明了我国的货币具有内生性的特点，同时货币供给量是外生的可控变量，理论上使用货币供应量作为货币政策的中介目标是切实有效的。政府要坚持按照货币供给量与经济增长之间的稳定关系供给货币，就能使公众保持对货币政策的信心，采用货币政策进行调控产生的效果将更加有效，通货膨胀的预期也将得到有效的管理。

【参考文献】：

【1】吴斯. 中国广义货币供给的内在机制分析：2002-2012年[D].复旦大学，2014.

【2】范传棋，范丹.格兰杰因果检验中不同检验方法的功效比较[J].统计与决策，2017（23）：9-13.

作者简介：何业宏（1996年-），女，汉，重庆，硕士研究生，重庆交通大学，管理科学与工程。