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会员注册摘要：本文在阐述我国CPI与货币供应量现状的基础上，从M0、M1、M2三方面分析了货币供应量对CPI的影响机制。本文采用分位数自回归实证方法对比分析了货币供应量增速与CPI的关系，结果表明：CPI处于低位和处于高位时，三个层次货币供应量对其影响程度和影响机制均不相同，依据货币政策中介目标不同进而选择不同货币政策工具有利于更有效的控制CPI变化。
关键词：CPI、货币供应量、分位数回归
一、引言
2008年国际金融危机以来，国内信贷投放较多，货币增长较快，而我国经济先于其他国家恢复增长又吸引了大量国外投资资本流入，国内外两方面因素影响导致国内流动性过于充裕。在2011年CPI高企的大背景下央行货币政策操作重点为“控通胀”，从适度宽松转向为稳健的货币政策。此阶段，央行主要采用“提准”这一数量工具控制货币供应量，进而影响CPI走势，这一方法的有效性如何？作用机制又是怎样的？本文分析了分位数回归较传统最小二乘法更适用于分析金融时间序列的优势，并采用分位数回归方法对货币供应量与CPI之间的关系进行实证分析。
现代经济学认为，当一国经济高速增长时，生产和消费需求增长，工资上涨、失业下降，同时伴随着物价增长。2001年中国加入WTO后经济高速增长，CPI却并未像预期的那样快速升高，甚至在2009年和2010年还出现了“通货紧缩”，如何理解这一现象？当局为了各种政策目标，需要不断调整货币政策，依据过去经验研究理论，货币增发后半年CPI会受影响上升，回顾近十年货币供应量与CPI变动趋势，发现货币供应量变动轨迹与CPI呈现相似趋势，是否两者存在可辨识的数量相关关系？当2011年CPI成为调控重点时，货币政策工具更是被频繁应用。在全球货币大宽松的大背景下，将CPI控制在可控范围内，决策层又应依据何种标准选择未来的货币政策工具？
（一）2000年至今CPI增长趋势
2006年初CPI达到短期内最低点后进入较快的上涨时期，央行在2007年下半年至2008年上半年4次加息、10次提高存款准备金率，在此一系列操作后，CPI进入迅速下降期间，于2009年7月达到最低值，同比降低1.80%。此后，为应对2008年国际金融危机，央行采取适度宽松的货币政策，伴随着货币供给量的快速增长，CPI于2010年下半年重新“抬头”，央行为“控通胀”，从2010年10月起，不得不5次加息、9次提高存款准备金率并扩大存款准备金率缴存基数。在2011年下半年，通胀回落、经济增长放缓及欧债危机恶化为货币政策放松再次创造条件，央行于当年11月下调存款准备金率，2012年2月受经济形势继续恶化、市场流动性紧张、通胀进一步回落等因素影响，央行再一次进行微调，降低存款准备金率。
我国央行将货币供应量划分为M0、M1和M2，三者包含的内容分别为：M0：流通中的现金；M1：M0+非金融性公司的活期存款；M2：M1+M1+非金融性公司的定期存款+储蓄存款+其他存款。因此，本文将对三个层次的货币供应量与CPI的关系进行实证分析。
（二）CPI与M0增长趋势
由CPI与M0趋势图中可以看出，M0显著影响CPI走势，且M0较CPI更早达到峰值。2008年4月CPI同比增长率达到十多年来最高值8.50%，M0同比增长率已经于当年1月达到短期最高值31.21%；2011年1月M0同比增长率达到十年多历史最高值后，2011年4月CPI同比增长率达到短期最高值6.50%。
（三）CPI与M1增长趋势
M1与CPI显示出更紧密的联系，M1对CPI的影响存在明显的滞后效应，且两者走势显示出更强的一致性，M1到达短期波峰后CPI必然会迎来一个短期波峰，而M2形成短期波谷后CPI也必然跟随形成一个短期波谷。这种滞后的趋势一致符合经典的货币主义宏观经济理论，可以解释为货币增发后CPI的滞后反应。
（四）CPI与M2 增长趋势
央行是否可以通过货币政策调整M2数量，消除国内巨大的流动性，进而保证CPI在社会可接受范围内呢？从下图形可以看出，作为货币政策中介目标的M2与CPI波形存在较大差异性，但两者可能存在不可直接观察到的更为复杂的影响关系，因此，分析M2与CPI数量上存在的关系是必要的。
二、研究设计
2010年以后 CPI高企，学术界和社会各界对其产生的原因基本达成共识，即流动性泛滥，金融危机以来央行发行过多货币，导致各类要素价格上涨，最终导致了消费品物价上升。而央行行长周小川则不认同此种说法，他认为鉴于我国国情与其他发达国家并不相同，参考其他国家货币化程度比例并不一定适用于分析我国货币是否存在超发现象。
如何看待CPI与货币供应量关系？国内主流思想是货币主义的，认为通货膨胀归因于货币超发。货币供应量增多，会在多大程度、多长时间后影响CPI，还需要进一步探讨。
（一）数据样本
本文选取2000年1月至2012年2月CPI同比月度数据、货币供应量月度数据作为样本数据（数据分别来源于国家统计局、中国人民银行），实证分析采用Stata12.0软件。
（二）模型设定
最小二乘（OLS）回归模型分析解释变量X对被解释变量Y条件期望E（Y|X）的影响，即为均值回归，当条件分布Y|X分布为非对称情况时，基于条件期望E（Y|X）的OLS回归方法很难分析得出X对整个条件分布Y|X的影响。Koenker and Basset（1978）提出的分位数（QR）回归方法估计若干重要条件分位数，提供关于条件分布Y|X的更为全面的信息。
QR回归较传统的OLS回归方法在对金融时间序列进行建模时具有以下优点：
（1）OLS回归假定残差和估计参数服从正态分布，QR回归并无此约束，且QR回归采用最优化途径计算分位点，更适用于分析具备尖峰厚尾特征的金融时间序列。
（2）OLS回归仅给出变量的均值信息，而QR回归可以估计任意分位点，并且更详细地给出变量的条件分布信息，较OLS方法能够更多发掘变量数据信息。
（3）OLS回归方法为最小化目标函数残差平方和，此种方法容易受极值影响，QR方法则最小化目标函数残差绝对值的加权平均数，保证了此方法不易受极值影响。
本文研究分析各层次货币供应量与CPI关系，为了实证分析M0、M1和M2影响CPI的机制存在何种差异，将分别对其构建模型进行估计。对CPI与货币供应量关系方程进行估计，需要考虑到CPI自身可能存在的自回归效应，也需要考虑到货币供应量变化的滞后效应，因此在回归方程中引入CPI和货币供应量滞后项，考虑到变量滞后效应的方程如下。
方程式中M可以替换为M0、M1和M2，CPI、M分别表示居民消费价格指数和货币供应量，为随机误差项，下标k、l分别代表CPI和M相应的滞后项。
三、实证分析
本文采用分位数自回归方法对CPI和货币供应量月度数据进行实证分析，并理清其作用机制，据此为当局提供决策理论支撑，以便于决策层选择合理货币政策工具将CPI控制在社会公众可承受范围之内。
（一）描述性统计
首先对样本进行描述性统计分析（表1），从货币供应量三个层次同比均值来看，M0平均增长速度显著低于M1、M2增速，且M0、M1在由最小值到1/4分位数和3/4分位数到最大值两个区间内增长速度较快，M2仅在3/4分位数到最大值区间内增长速度较快，其分位数函数左偏；CPI分位数统计显示，CPI同比在超过中位数时增加较快，即表明当CPI处于低位时增长较慢，在CPI处于高位时增长速度较快，其分位数函数左偏。CPI和货币供应量中位数统计信息显示，在两个变量处于高位或低位时，都不是处于相对稳定的状态，这种不稳定的状态向当局的货币政策提出了挑战，因此，深入研究货币供应量与CPI之间可能存在的影响关系是必要的。
（二）实证分析
依据CPI月度数据利用自相关及偏相关图像进行判别，如图5所示，自相关图像显示CPI月度数据截尾，偏相关图像同样显示截尾，采用AIC方法进行判别，认为CPI服从AR（1）过程，即实证模型中CPI滞后阶k确定为1。
物价稳定作为货币政策目标之一，是影响当局调整货币政策走向的重要因素。其影响机制可能为下列两种情形中的一种或两种兼而有之。（1）当CPI指数超出其设定的可承受区间时，决策当局通常利用货币政策工具影响货币供给数量，进而试图影响CPI变动趋势，但由于货币政策传导存在滞后效应，导致货币供给数量的调整也存在滞后性，因此，认为货币供给量及其滞后项与CPI存在显著的相关关系；（2）货币当局出于其他政策目标考虑而执行的货币政策，引起货币供应量的变动，进而引起CPI的变动，因此，推断货币供应量与CPI存在显著的相关关系。
1、CPI与M0关系
依据以前研究得到，货币政策效果滞后半年才能够显示出来，将M0滞后期确定为12期，包括一个完整年度，在更大范围内考虑货币政策的滞后效应。在进行分位数回归分析的过程中，考虑具有代表性的0.25、0.5、0.75及0.9分位数进行实证分析。
如表2显示，在常见的显著性水平下，CPI与其滞后1阶显著正相关，相关系数较大，表明当前期CPI较高时对后期CPI存在较大正向影响；CPI与MO显著相关，但相关系数较小，当期M0增长1%，CPI增长约0.04%-0.06%，鉴于M0均值为12.28%，则由当期M0增长引起的CPI增长平均值为0.5%-0.7%。对四个分位数回归模型回归系数进行分析时发现：（1）当CPI处于低位运行时，CPI与多个M0滞后项显著相关，且其影响方向并不完全相同；（2）CPI当CPI处于高位运行时，CPI仅与M0及其8期滞后显著正相关，表明M0的增长无论在长期还是短期都对CPI有正向影响，结合M0增长均值考虑，其影响程度在约为正向1.2%。总之，实证结果表明CPI处于高位和低位时，M0对其影响程度及影响机制并不相同。
2、CPI与M1关系
将M1滞后期设定为一年，即12个周期，根据回归系数显著性水平确定进入方程的变量。因此，进入分位数回归方程的自变量为：滞后一期的CPI和回归系数显著的M1滞后项，并选择代表性的0.25、0.5、0.75和0.9分位数进行拟合，回归结果如表3所示。
回归结果显示，在常见显著性水平下，CPI与其滞后1阶显著正相关且相关系数较大，显示了CPI变动趋势具有较大的惯性，即上一期CPI值显著影响下一期CPI值；CPI与滞后一期的M1显著相关，相关系数约为0.09-0.13，M1均值为17.2%，可以推测出下一期CPI受本期M1影响大小约为1.5%-2.2%之间，多期M1滞后对CPI影响程度较小且影响方向不同。对四个分位数回归方程回归系数进行分析时发现，在CPI处于低位运行时，CPI与M1多个滞后项显著相关；而CPI处于高位运行时，CPI仅与M1的滞后6期正相关，一定程度上解释了CPI与M1波峰波谷相随的趋势吻合现象。
3、CPI与M2关系
央行将M2作为货币政策中介目标，通过控制M2数量来稳定CPI。将M2滞后阶设定为12阶后，依据回归系数t<1时则将变量从分位数回归方程中删除的规则对方程进行简化，然后利用简化的分位数回归方程对因变量0.25、0.5、0.75和0.9分位数分布函数进行拟合。
回归结果显示，与前述CPI与M0、M1回归结果类似，CPI值与滞后一阶CPI值显著正相关，并在1%的显著性水平下显著；当因变量处于中位数以下时，CPI与M2显著负相关，与滞后3期的M2显著正相关，其作用机制表述为，在CPI处于低位运行时，在长期M2增加1%时，CPI增加0.166%-0.207%，依据M2均值进行分析，发现长期M2对CPI影响程度可达到增加约2.89%-3.57%。当CPI处于高位运行，即对超过中位数的因变量分位数函数进行估计时，CPI与滞后4期的M2显著负相关，作用机制可能如下所述，在前期CPI及M2逐渐升高的情况下，央行利用货币政策进行控制，在经过4个月的政策传导后央行的货币政策效应开始呈现，此时长期M2增加1%时，CPI减少0.145%-0.203%，由于长期M2均值约为17%，可以分析得到此时长期M2对CPI负向影响为2.55%-3.45%之间。
四、结论与启示
本文的实证结论验证了“通货膨胀是一种货币现象”这一经济学共识，并建立了货币供应量如何影响CPI的实证模型。实证研究结果表明：
（1）M0对CPI影响存在滞后效应，CPI较低时，短期内影响为正，长期影响为负，当某时期流通中现金较多时，推动物价上涨，经过货币政策调整后，央行回收流动性，CPI下降；CPI较高时，M0及其滞后8期均对CPI产生正向影响，当CPI增长到一定高度后，无论当期增长的M0还是以前时期增长的M0都会对其产生助推作用。
（2）对M1与CPI分位数回归结果进行分析时，可以发现滞后一期的CPI依然是CPI的最大影响因素，滞后一期的M1对其产生正向影响作用，表明会短期内M1增大引起物价上升；当CPI分别处于低位和高位时，M1对CPI的影响机制也并不相同，当利用货币政策控制货币供应量调控CPI时，CPI处于低位时比处于高位时反应更为灵敏，货币政策更有效。
（3）当CPI处于低位时，M2对CPI有弱的负向影响，滞后3期的M2对其有显著正向影响，且其正向影响程度约为2.89%-3.57%；当CPI处于高位时，滞后4期的M2对其产生负向影响，结合近几年M2平均增速分析，对CPI产生的负向影响程度约在2.55%-3.45%之间。综前所述，CPI处于不同位置时，M2对其产生影响的作用机制并不相同，当控制货币供应量M2调控CPI增长时，CPI处于高位时比CPI处于低位时货币政策更有效。
实证研究表明，货币供应量影响CPI具有明显的滞后性，因此，在制定货币政策并选择货币政策工具时，需要从整体上分析各货币供应量层次对CPI的不同影响，考虑到其影响的滞后性，从而推出合理有效的货币政策对CPI进行调控。除考虑上述因素外，在制定货币政策时，还需要结合国内经济形势和国际金融环境变化进行前瞻性判断，分析货币政策对国内经济的影响并依政策目标变化进行调整。
参考文献：
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