货币政策与物价稳定的非线性动态关系（上）——基于货币供应量的视角

内容提要：采用2001-2011年货币供应量与物价水平的季度时间序列数据，通过非线性平滑转换模型对货币供应量与物价稳定之间的动态关系进行研究，结果表明：货币供应量与物价稳定之间存在着双向的格兰杰因果关系，并且这种关系可以通过非线性LSSTR2模型表示；两者之间的非线性转换以时间为转换变量，转换分别发生在2003年的非典时期和次贷危机之后；我国物价水平主要受到其自身的影响，说明我国物价水平具有较强的惯性。

关键词：货币供应量，物价水平，平滑转换回归模型

作者简介：初彦波(1979-)，男，内蒙古赤峰人，东北财经大学金融学院博士研究生，内蒙古银监局工作人员，研究方向为金融理论与资本市场；丁林涛(1984-)，男，山东菏泽人，东北财经大学金融学院博士研究生，研究方向为金融理论与资本市场。

一、引言

货币政策最终目标一般包括充分就业、稳定物价、经济增长和国际收支平衡四项内容。但是，在经济发展过程中，货币政策目标是随经济条件的不同而不断发展和变化。20世纪70年代中期以后发达经济体普遍出现滞涨现象，使得货币政策的目标转为稳定物价为主。在Friedman(1970)提出货币政策最主要的目标在于维持物价水平稳定，促进经济增长后，货币政策对物价水平和经济增长的作用成为宏观经济学最热的议题之一。1990年，新西兰率先提出，货币政策应当以控制通货膨胀为唯一目标，其后，美国、英国、加拿大、澳大利亚等十几个国家相继接受了反通货膨胀的货币政策。

2007—2008年，我国经济运行中出现流动性过剩现象，为抑制通货膨胀，稳定物价，央行连续6次加息，1年期存款基准利率从2.52%上调至4.14%，累积上调幅度为1.62%。之后，由于受到全球性金融危机的冲击，我国经济增长速度持续下降，为抵御金融危机的冲击，我国央行将货币政策由从紧转向适度宽松，其主要标志是从2008年下半年开始，三个多月连续5次降息，一年期存款基准利率从4.14%下调至2.25%，累积下调幅度为1.89%。2010年，全球经济进入复苏期，中国经济也迅速增长，随着日渐增加的通胀预期，为缓解通胀压力，央行两次上调一年期存款基准利率。目前，由于我国宏观经济存在潜在的全面通货膨胀的危险，国家已经明确地将物价稳定作为近期经济工作的最终目标。在这种背景下，研究货币政策与物价稳定之间的关系具有重要的现实意义。

二、文献综述

目前国内外学者对货币政策与物价稳定两者之间的关系进行了大量的研究。Hafer and Kutan(1993)使用1952—1987年的年度数据，检验了中国的实际收入、M₀、M₂和物价水平之间的关系。他们认为，这些变量之间的关系对物价指数的类型尤为敏感，而且M₀和M₂这类货币总量指标对于中国的货币政策来说是有用的指标。Mccandless and Weber(1995)通过对110个国家进行研究发现：货币供应量与通货膨胀之间有很强的相关性，其相关系数在0.92～0.9，并且从长期来看，货币供给量的增加与实际产出无关，而仅与通货膨胀有关，即货币供应量的变化最终会体现在物价的变化上。而Crowder(1998)则认为，从理论上来说，货币供应量是影响的通货膨胀最重要的因素，央行可以通过控制货币供应量进而影响通胀预期和通胀水平。但是，大量实证分析表明，现实中货币供应量对通货膨胀的解释能力很有限。Estrella and Mishkin(1997)则认为，由于货币流通速度的不稳定性，通货膨胀难以仅依靠货币供应量的变化来解释。Roffia and Zaghini(2008)对15个工业化国家的研究发现，货币增长对通货膨胀的短期冲击不明确。Milas(2009)通过对英国的实证研究表明，只有当货币增长率超过10%时，才能对通货膨胀产生影响。

就国内学者而言，朱慧明和张钰(2005)采用协整和误差修正模型实证分析了我国1994-2004年间货币供给量增长与通货膨胀之间的长期均衡关系和短期动态关系，研究表明中国的通货膨胀是货币现象，货币政策最终会影响到物价水平。马雪彬和朱东洋(2010)利用VAR模型进行实证研究表明：货币供给量变动是通货膨胀的格兰杰原因，并且货币供给量变动对通货膨胀的有效影响时期为9个季度，其影响程度于滞后第5期达到峰值。其研究结果表明中国的通货膨胀仍然是一种货币现象。吴剑飞和方勇(2010)基于新开放宏观经济学(NOEM)框架分析了中国的通货膨胀问题，并利用贝叶斯向量自回归模型(BVAR)进行了计量检验。研究结果发现新开放宏观模型对中国的通货膨胀有较好的解释力，货币供应量无论是在长期还是短期都是诱发通货膨胀的主要原因，而外部冲击向中国的传导路径是受阻碍的。然而，我国部分学者的研究也有一些不同的观点。刘金全(2004)利用1982-2004年间的M₀和M₁月度同比增长率进行实证检验，检验结果表明通货膨胀率与货币供给增长率之间不存在显著的协整关系。杨溢(2011)通过实证研究发现，货币供应量的冲击并不能有效解释我国通货膨胀现象，超额的货币供应并不是影响我国通货膨胀的重要原因。

综合以上分析，目前对于货币供应量对通货膨胀的影响研究主要运用向量自回归模型(VAR)和误差修正模型这两种方法进行的实证研究。这两种方法都是在线性假设的前提下进行的研究，但这种假设显然是与现实经济运行相违背的。以中国为例，从20世纪80年代至今，我国的宏观经济政策、经济制度、经济结构等方面都发生了重大的变化，这种经济环境的转变必然会对通货膨胀的形成机制产生非线性的影响，从而影响到货币供应量对通货膨胀的作用机制。因此，为克服已有文献的不足，本文拟采用STR模型对此问题进行实证分析，从而更精确地揭示货币供应量与通货膨胀之间的内在非线性依从规律。

三、实证模型及变量选取

(一)实证模型

平滑转换回归(STR)模型是在Quandt(1985)提出的门限自回归模型基础上进一步扩展而成。

STR模型(即平滑转换回归模型)的一般形式为：

y_t=x_t'φ+(x_t'θ)G(γ，c，s_t)+u_t，t=1，L，T (1)

其中，y_t为目标变量，x_t为解释变量，包括目标变量y_t的直到k阶的滞后变量和m个其他解释变量。φ=(φ₀，φ₁，L，φ_p)和θ=(θ₀，θ₁，L，θ_p)分别为线性和非线性部分的参数向量，u_t～iid(0，σ²)。转换函数G(γ，c，s_t)为转换变量s_t的连续有界函数，其值域为[0，1]，随着S_t-d的变化，G(γ，c，s_t)在0～1平滑转换。γ为转换速度，c为转换发生的位置参数向量c=(c₁，…，ck)，(c₁≤…，c_k)，d为延迟参数。根据转换函数的性质，可将其写成一个广义逻辑函数：

(2)

其中，γ＞0是一个识别约束。将方程(1)和(2)联合起来就是STR模型。

Granger和Teräsvirta(1993)依据转换函数G(γ，c，s_t)的具体函数形式，将STR模型分为两大类，即逻辑函数模型(LSTR)和指数函数模型(ESTR)。

如果转换函数G(γ，c，s_t)具有如下形式：

G(γ，c，s_t)=[1+exp(-γ(s_t-c))]^-1，γ＞0 (3)

则称此类STR模型为LSTR1模型。方程(3)是方程(2)中变量c_k中的k=1时的情况。其中，G(γ，c，s_t)是介于0和1之间的转换变量s_t的单调递增函数。位置参数c用来确定转换函数G=0和G=1这两种极端状态的转变时刻，斜率γ反映了这两种极端状态转换的速度。

Granger和Teräsvirta(1993)给出的另一种重要的非单调类转换函数：

G(γ，c，s_t)={1+exp[(-γ(s_t-c₁)(s_t-c₂)]}^-1，γ＞0，c₁≤c₂ (4)

方程(4)是方程(2)中变量c_k中的k=2时的情况。具有这类转换函数的STR模型也属于逻辑函数型STR模型，称为LSTR2模型。与LSTR1相比，此转换函数主要的特征在于G值关于点(c₁+c₂)/2对称，并且G=1。同时，对于一切c₁≤s_t≤c₂，当γ→∞时，G→0，而在其他值处时，G→1。

另外，若转换函数G(γ，c，s_t)具有如下形式：

G(γ，c，s_t)=1-exp(-γ(s_t-c)²)，γ＞0 (5)

则称此类STR模型为ESTR模型，即指数型STR模型。

根据标准的平滑转换模型，本文采用如下的平滑转换模型：

方程(6)中，cpi代表居民消费价格指数，ms为货币供应量，转换变量s_t根据Teräsvirta和Anderson(1992)提出的条件选取。ε_t是均值为零的白噪声序列。设定居民消费价格指数和货币供应量的最大滞后阶数为8，在实证建模过程中，根据AIC和SC准则，t值和D-W值逐一剔除不显著的滞后阶数。

(二)变量选择与数据说明

cpi_i为第i期的居民消费价格指数，dcpi_i为该序列的一阶差分序列，本文将其作为物价稳定的代理变量；ms_i为第i期的货币供应量，本文选取狭义货币M₁(流通中的现金加上企事业单位活期存款)作为货币政策的中介目标变量。在构建模型的过程中也选择了广义货币供应量M₂，但其对物价稳定的影响滞后12期，并且在建立模型非线性部分时多数变量不显著。

本文数据采用2001年第1季度到2011年第1季度的cpi与M1数据，首先将cpi转换成以2000年cpi为基期的定比序列，然后采用X12方法对两组数据进行季节调整并取常用对数。为表达简洁，下文依然使用cpi_i和ms_i来表示经过这一系列预处理之后的数据。

四、模型设定和实证结果

(一)模型估计

1.单位根检验。为了客观分析货币供应量与物价稳定之间的相互关系，首先对时间序列进行平稳性检验。我们分别采用ADF和PP检验，检验结果见表1。

表1 单位根检验结果

注：检验显著水平设定为1%，检验形式中c代表截距项，t代表时间趋势。

从表1的平稳性检验结果可以看出，cpi_i和ms_i序列的ADF值均大于1%显著水平上的临界值，不能拒绝单位根假设。而一阶差分后两个序列的ADF值均小于1%显著水平上的临界值，因此拒绝单位根假设。其一阶差分序列均为平稳序列，说明两个序列都是1阶单整的。

2.协整检验。本文采用Johansen协整检验法来检验两者之间的协整关系。根据从一般到特殊的建模过程，得出两变量最理想组合为自变量滞后2阶，因变量滞后1阶。然后采用Johansen极大似然估计法对VAR(1，2)模型进行检验，检验结果见表2。由表2可以看出，货币供应量与物价水平之间存在两个协整关系。

表2 Johansen检验结果

3.因果关系检验。协整检验表明货币供应量与通货膨胀之间存在两个协整关系，因而可以进行格兰杰因果关系检验，结果见表3。

表3 Granger因果关系检验

4.非线性检验。在确定自回归项后，根据Teräsvirta(1998)的处理方法，首先要在选定转换变量的情况下，对模型进行线性假设检验，在拒绝线性假设的条件下，需要进一步确定模型的形式是LSTR1还是LSTR2，模型的选择是基于H₀₂、H₀₃、H₀₄的序贯检验：

H₀₄：β₃=0

H₀₃：β₂=0/β₃=0

H₀₂：β₁=0/β₂=β₃=0

以确定转换变量以及模型的形式，检验结果见表4。

表4 线性假设检验及转换变量和模型形式选择结果

由表4的检验结果可以看出，当以时间变量TREND为转换变量时，接受线性假设的概率为3.702 0e-02，即在5%的显著水平上，拒绝货币供应量与物价水平之间存在线性关系的原假设，从而接受备择假设，即货币供应量与物件水平之间存在非线性关系。根据序贯检验原来，由于F3统计量的P值最小，从而可以确定转换函数G的形式为LSTR2型，即(4)式。

责任编辑：夏雨