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会员注册摘要：文章基于VAR模型，运用脉冲响应函数方法和方差分解技术，对我国1996年第一季度至2011年第二季度共62个季度的货币增长与通货膨胀观测值进行了经验研究。研究结果表明：我国货币增长不仅是通货膨胀的格兰杰原因，而且对通货膨胀的影响具有滞后性和衰退性；我国民众对通货膨胀具有后顾预期性。
关键词：货币增长，通货膨胀，VAR模型
作者简介：刘克庆（1981-），男，硕士，会计师，研究方向为公共经济学
2011年，以消费者物价指数表示的通货膨胀率从1月份的4.9%逐月上升，至7月份达到了6.5%。通货膨胀成了全民关注的焦点，同时也是国家宏观调控的重点。2010年12月份召开的中央经济会议就已经明确把稳定物价总体水平放在更加突出的位置。
现代通货膨胀理论认为，根据影响通货膨胀的主要因素不同，可以将通货膨胀划分为需求拉上型和成本推动型。当总需求的增长超过了经济潜在生产能力，一般价格水平就会上升以平衡总供给和总需求，就会发生需求拉上型通货膨胀。在失业率很高且资源利用不足时，由于成本上升所造成的通货膨胀，就会形成了成本推动型通货膨胀。无论是需求拉上型通货膨胀，还是成本推动型通货膨胀，其背后原因通常是货币供给的快速增加。货币供给通过影响名义总需求和总供给，进而影响通货膨胀水平。
纯货币数量论（David Hume，1752）认为价格水平是货币供给的函数。当然，这种关系还取决于货币流通速度与实际产出之间的关系。如果货币流通速度的任何周期性变化都被产出的周期性变化所抵消，那么价格水平就与货币供给成比例关系。这是由于当经济增长较快时，货币的流通速度也会加快；当经济增长放缓时，货币的流通速度会随之放缓，因此实际经济增长对实际货币的需求被货币流通速度所抵消，这时候货币供给增加，必然导致价格水平的上涨。后来的古典货币数量论者（Henry Thornton，1802；Irving Fisher，1926；Eugene Rotwein，1970）也都认为，名义货币量的上升提高了总体物价水平，并且经验地证明了名义货币数量的变动可以解释大部分物价水平的长期变化。
现代货币主义者（弗里德曼，1968）更加直接地指出，通货膨胀是而且只能是由于货币数量增长速度快于产出的增长速度而造成的，通货膨胀在任何地方都永远只是一种货币现象。
卡甘模型（Philip Cagan1956）认为，如果货币余额需求量取决于持有货币的成本，那么物价水平就取决于现期的货币供给和未来的货币供给。所以，通货膨胀就取决于现期和未来货币供给的增长。卡甘模型还说明了信任对于结束恶性通货膨胀的重要性。因此，要结束高通货膨胀，货币增长和预期的货币增长都应该下降。预期又取决于信任——对中央银行承诺的新的、更稳定的货币政策的感觉（预期）。
理性预期学派（Robert Barro，1978）认为，预期到的货币供给变动使总体价格水平同比例地变动，而产出则不会变动。随着经济学知识的普及以及宏观经济政策的透明化，人们更有能力进行理性预期，这使得价格水平与货币供给变动更加密切。
国内外关于货币增长与通货膨胀之间关系做了许多经验研究，但也没有形成很一致的结论。国外的经验研究集中在研究货币供给、价格水平和经济增长之间的关系。格威克（Geweke，1986）采用了1870-1978年的年度数据和战后的季度数据对不同政策与产出及货币增长进行格兰杰因果关系检验表明，产出与货币增长率影响之间的关系不显著，由此证明了货币的超中性。Ralph C.Bryant，Peter Hooper，and Gerald Holtham（1988）研究表明，货币政策的变动对价格水平的影响逐年增强，对真实产出的影响逐年减弱。Stock & Watson（1993） Swanson（1998） Dutkowsky & Atesoglu（2001）等研究结果认为以上三变量之间的确存在协整关系。
我国的相关经验研究也很多。王明舰（2001）通过对我国物价进行双变量和多变量格兰杰因果关系检验得出，我国近年来物价变化的主要原因有货币变化、投资变化和产出变化。其中货币和投资变化是物价变化的直接原因，而产出通过货币和投资构成物价变化的间接原因。王少平（2003）认为，无论是短期还是长期，货币供给（M2）的增长率都是通货膨胀的格兰杰原因。陆云杭（2005）认为，价格水平、真实产量和货币供给（MO）之间存在协整关系。赵留彦（2005）认为，1952-2001年间的中国货币存量与价格水平之间存在长期、动态关系。高茵（2010）采用1996年1月至2008年12月的月度数据，运用财政支出、广义货币供应量和居民消费价格指数建立VEC模型进行分析，结果表明，物价自身在短期内对通货膨胀起决定作用，而长期看货币供应量是影响通货膨胀的最主要因素。
综上所述，无论是理论研究还是经验研究，都表明货币供给是影响通货膨胀的重要因素。理论研究不足以指出货币增长与通货膨胀之间具体的量化关系；而已有的经验研究也没给出货币增长对通货膨胀的冲击影响程度和持续时间。正是基于这些原因，本文采用向量自回归（VAR）模型，通过脉冲响应和方差分解来刻画我国货币增长与通货膨胀之间系统的动态特征。
一、VAR模型特征以及变量样和本数据选择
VAR（Vector Autoregression）模型由西姆斯（C.A.Sims，1980）提出，他推动了对经济系统动态分析的广泛应用，是当今世界上的主流模型之一，受到普遍重视。VAR模型主要用于预测和分析随机扰动对系统的动态冲击及冲击的大小、正负和持续的时间。虽然VAR模型不以严格的经济理论为依据，但在建模过程中必须要明确哪些变量进入模型和滞后阶数，进入模型的变量要求具有格兰杰因果关系。由于VAR模型需要估计的参数较多，所以，为了保证估计参数的精度，一般要求样本量大于50。
货币增长与通货膨胀之间理论关系的成立是以市场经济体制为前提的。我国从1978年开始改革开放建立社会主义市场经济体制，至今尚未超过50年，年度数据尚不能满足VAR模型的要求。因此，本文选择了1996年一季度至2011年二季度期间的共62个季度数据作为观测值，变量选择货币增长率（MG）和通货膨胀率（IR），通货膨胀率以消费者物价指数计算得到。考虑到Ml是通货、活期存款和支票存款以及其他可支取存款之和，与消费者物价指数有更直接的相关性，所以，模型中的货币增长变量选择Ml的增长率。货币增长率和通货膨胀率数据均来自中国经济信息网统计数据库。本文计量检验所采用的软件是Eviews6.0。
二、经验检验及分析
（一）变量平稳性检验
VAR模型要求变量之间具有格兰杰因果关系。格兰杰因果关系检验式也是回归式，因此，要求受检验的变量是平稳的，对非平稳变量要求是协整的，以避免伪回归问题。为此，我们需要对货币增长率（MG）和通货膨胀率（IR）进行平稳性检验。采用ADF单位根检验方法对变量进行平稳性检验，输出结果如表1所示。
由表1的单位根检验结果可以看出，MG和IR在5%的临界水平下都是平稳的。
（二）格兰杰因果检验
由于格兰杰因果检验对滞后期选择敏感，为此本文选择1-5阶滞后期对货币增长率和通货膨胀率进行格兰杰检验，输出结果如表2所示。
由表2可知，在5%水平下，1-4阶滞后情况中货币增长率都是通货膨胀的格兰杰原因，也就是说货币供给对通货膨胀的影响要滞后1-4个季度才反映出来。
（三）建立VAR模型
建立VAR模型也需要确定滞后阶数，滞后阶数太小，残差可能存在自相关，并导致参数估计的非一致性；滞后阶数过大，待估参数多，自由度降低严重，直接影响模型参数估计的有效性。确定滞后阶数的方法一般采用赤池信息准则（AIC）和施瓦茨（SC）准则；当AIC与SC准则结果不一致时，则采用LR检验法结果。表3是根据VAR Lag Order Selection Criteria的输出结果。
根据上表3输出的结果可知：以AIC为标准时，滞后阶数应当为2；以SC为标准时，滞后阶数应当为1，得出了相互矛盾的结果。在AIC和SC标准出现矛盾的情况下，我们应当选择LR标准，因而滞后阶数应为2。
滞后阶数确定后，我们对货币供给增长率和通货膨胀率两变量之间建立VAR（2）模型，结果输出如下：
观察知该VAR（2）模型特征多项式的逆根都在单位圆内，因此该VAR（1）模型是稳定的。
（四）脉冲响应函数方法（IRF）分析
在分析VAR模型时，一般不分析一个变量变化对另一个变量的影响如何，而是分析当一个误差项发生变化，或者说模型受到某种冲击时对系统的动态影响，这就是所谓的脉冲响应函数方法分析。脉冲响应反映了在误差项上加一个标准差大小的冲击对内生变量的当前值和未来值所带来的影响。
尽管VAR模型是一种非理论性的模型，无需对变量作任何先验性约束，但本文已经对货币增长和通货膨胀之间建立了先验关系，因此，本文的脉冲影响函数方法分析也分析货币增长率对通货膨胀率的冲击影响，分别分析其单一冲击影响（见图1）和累积冲击影响（见图2）。由以上估计的VAR（2）模型可得到如下的脉冲响应函数图（见图1和图2）。横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：季度），纵轴表示相应的变量，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差偏离带。
图1和图2显示，MG的一个冲击初始会对IR有一个微小的负的影响，随后影响逐渐上升，并在6个季度后达到最大，响应值约为0.8，其后影响逐渐下降，直到13个季度后基本消失。这说明货币增长的增加会滞后引起通货膨胀率变化，这种变化随着时间推移由强逐渐减弱。
图3和图4显示，IR的一个标准差的正向冲击会导致IR自身的一个同等的跳空响应，随后这种响应逐渐衰退，8个季度后基本消失。这说明通货膨胀会对其自身有滞后冲冲击响应，并逐渐衰退直至消失。
（五）方差分解
脉冲响应函数描述的是VAR模型中的每一个内生变量的冲击对自身与其它内生变量带来的影响，或脉冲响应函数是随着时间的推移，观察模型中的各变量对于冲击的响应。而方差分解（variance decomposition）是进一步评价各内生变量对预测方差的贡献度。Sims于1980年提出了方差分解方法，定量地但是较为粗糙地计量了变量间的影响关系。方差分解是分析预测残差的标准差由不同信息的冲击影响的比例，亦即对应内生变量对标准差的贡献比例。因此，方差分解给出对VAR模型中的变量产生影响的每个随机扰动的相对重要性的信息。表4为各变量对IR影响的12期方差分解表。
从表4可看出，在对通货膨胀率变化的贡献率中，在第1期通货膨胀率对自身的贡献率最大，其对自身的贡献率是逐渐递减的，第10期时的贡献率下降到54%，而后呈现出平稳性。这说明通货膨胀率具有后顾预期特征，人们往往根据过去的通货膨胀率情况来预期未来的通货膨胀率，并且这种预期影响随着时间而逐渐衰减。而货币供给增长对通货膨胀率变化的贡献率是逐渐增强的，在第10期时的贡献率增加到46%，而后显示出平稳性。通货膨胀率对自身的贡献率始终大于货币增长对其贡献率。
三、结论和政策建议
我国货币增长与通货膨胀的向量自回归（VAR）动态计量模型的检验结果表明：（1）滞后至1-4个季度，货币增长都是通货膨胀的格兰杰原因。（2）货币增长对通货膨胀的脉冲响应先逐渐增强至最高点后又逐渐衰退，这表明我国货币增长对通货膨胀有滞后效应和衰退效应。（3）通货膨胀对自身有一个粘性并且逐渐衰退的效应。我国通货膨胀主要是由于货币供给导致的，是货币供给过快在一定滞后期的反映。同时通货膨胀还具有后顾预期的特征，因此具有一定的顽固性，需要人们对过去通货膨胀印象逐渐消化。因此，我国政府管理通货膨胀需要持续的、稳定的货币政策，短期的货币收缩并不能起到立竿见影的效果。
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责任编辑：夏雨