发展中国家货币需求模型 ____中国当前货币需求因素分析

发展中国家货币需求模型
____中国当前货币需求因素分析
内容摘要:本文麦金农的金融抑制理论为基础,结合中国当前经济金融实际,分析中国货币需求的各项因素.在本文的模型中,我们引入了国民收入,实际存款利率和投资这三个变量,分析货币需求和这三者之间的关系.在此基础上,我们加入通货膨胀因素对各变量的影响,从而更加准确地度量各解释变量对被解释变量的影响程度.

关键词: 金融抑制理论，实际货币需求,实际投资额，协整
一. 经济理论阐述
在众多的货币需求理论中,麦金农提出了一个和发展中国家货币需求相关的理论,即是发展中国家的金融抑制理论.所谓金融抑制,是指在市场机制的作用没有得到充分发挥的发展中国家存在的过多金融管制,利率限制,信贷配额,金融资产单调等现象.在该理论中,麦金农提出,金融抑制战略对经济发展和经济成长有负效应,而这四个负效应分别为:负收入效应;负储蓄效应;负投资效应;负就业效应.由于存在这些负效应,使得许多发展中国家的资本市场欠缺,信用工具单一.在内源融资的约束下,经济单位必须先进行一定数量的货币积累,才能进行投资.如果投资的意愿越强,对货币的积累需求越大,而货币积累量越多,实质资本的形成就越快,实质投资率就越高.所以,在全部投资是通过内源融资进行的情况下,平均现金余额持有量同投资(储蓄)倾向正向相关.这样,货币与实质资本在相当范围内是同方向增减的.它们是互相促进,互相补充的互补品,而不是相互替代的竞争品.这就使货币成为投资的一条渠道,资本积累就会通过这条渠道而产生.于是货币需求增加,会同时有实质资本形成率的提高.这个过程被称为渠道效应 .基于上述观点，麦金农认为，需要有新的理论来为发展中国家服务。
结合我国近年来的货币需求与供给的实际情况和经济形势的发展,我们认为麦金农的金融抑制理论能够较好地解释我国货币需求状况,为我们建立我国货币需求模型提供了理论基础.
麦金农的发展中国家的货币需求理论认为，在发展中国家里,货币需求由以下几个因素构成:实际国民生产总值Y,实际投资I,实际存款利率D- R* (D为名义利率, R*为物价预期变动率),货币需求函数(M/P)=L(Y,I/Y,D-R*) 。
需要说明的变量主要是投资占国民生产总值的比重和存款利率。
一.I/Y说明投资占国民生产总值比与实际货币需求是正相关的.因为在相对落后的发展中国家,大都是”分割”经济,即企业,政府机构和生产单位相互隔绝.在这种情况下,土地,劳动力等资本品要素不存在统一的共同价格,各部门也难以获得同等水平的生产技术.由于资本市场极为落后,间接金融机构的机能也比较软弱,市场在融资领域发挥的作用非常有限.因此,众多的小企业要进行投资和技术改革,只有通过内源融资,即依靠自身积累货币的办法来解决.在投资不可细分的情况下,投资者在投资前必须积累很大一部分货币,计划投资规模越大,所需积累的实际货币余额就越多,因此,I/Y对货币需求不仅影响很大,而且是正相关的关系.
二. 以货币存款形态持有收入的实际收益.这是因为发展中国家大多存在通货膨胀的情况.因此, （D-R*）对货币需求的影响也是正相关的,如果（D-R*）为正,就会引致实际现金积累不断增加,企业自源融资条件下的资本形成机会也会增多.但是如果货币的实际收益率超过某一限度,许多人就会以现金的形式保有货币,而不愿将其转化为投资或实际资本,因此投资率会下降,而实际货币余额M/P大量地迅速地增长,会有助于投资和总产出的迅速增长,但是发展中国家,由于金融压制,M/P的增长很有限.
由以上分析可以看出,麦金农的发展中国家的货币需求理论指出:收入,投资,利率,通货膨胀率对货币需求函数都有一定的影响。

二. 理论模型的设定
根据以上的经济理论的分析，在设立模型时将国民收入,实际投资占国民收入的比重和实际存款利率作为决定货币需求总量的解释变量.由于三个变量之间数量级存在差异,若直接回归会存在一些潜在问题,为了回避这一问题,本文在设定模型时采用了对数模型,此外,双对数模型中,各解释变量的参数即为弹性,具有良好的经济解释意义.
先假定不存在通货膨胀的影响，模型设定如下:
ln(Ｍ)=β0+β1lnＹ+β2(I/Y) +β3R + ui
其中, M— 货币需求量
P— 一般物价水平(改良模型中将会用到)
Y— 国内生产总值
I/Y--- 名义投资额占国内生产总值的比重
R--- 名义存款利率
ui--随机扰动项
β0、β1、β2、β3--参数
注: 用投资占国民生产总值的比重这一相对数来反映投资额对货币需求的影响，加上对数的作用，更好的表示了投资对货币需求的弹性。
存款利率采用百分比,一方面可以避免对数取负,另一方面,可以用数学推导证明这种代入并不影响参数的意义, β3仍然表示存款利率对货币需求的弹性.

三. 数据来源及搜集处理方法
1 .货币需求量M数据的搜集：
M用广义货币供应量M2代替，因为货币的供给主要是由中央银行来进行，而货币的需求则取决于流动性偏好，尤其是投机动机。由于流动性偏好是一种心理活动，难以操纵和控制，货币需求也就难以预测和控制，需要变动的是货币供应量。这种替代具有一定的合理性.
M= M2= M1+M0.
M0=现金流通量，
M1= M0+银行活期存款，
M2= M1+储蓄存款+定期存款。
广义货币的供给量可以从《中国金融统计年鉴》中查得，但是由于统计项目的调整，只能直接得到广义货币供给量1986-2001年的数据。对于1981-1985年的广义货币供给量通过试算方法得到. 根据1986年的《中国金融统计年鉴》，用M2=各项存款总额-财政存款+现金流通量，试算出各年的广义货币供给量，将此试算值与以后年度的《中国金融统计年鉴》给出的M2值进行核对，发现两者是一致的。因此，可将以前年度的广义货币的试算值应用到模型中，这样就得到了M2的全部数据。

2.一般物价水平数据的搜集
由于物价预期变动率不是实际指标，而是管理当局或公众的预期变量，因此它对因变量的影响程度很难精确度量。在此，我们选用实际物价指数代替预期物价变动率的作用。又由于商品零售物价指数最能够代表一般物价水平,因此,采用历年的环比商品零售物价指数作为一般物价水平的代表.

3.国民生产总值数据的搜集
对于国民生产总值的数据，用各年GDP表示，1982--2002年间的GDP数据可以从《中国统计年鉴》中直接得到.

4.投资占国民生产总值的比重数据的搜集
关于投资额的数据，可以从国家统计局的《全国年度统计公报》中得到，然后用这一名义投资总额除以国民生产总值，得到了名义比重；再用这个名义比重除以通货膨胀率得到实际的投资额占国民生产总值的比重。

5.利率数据的搜集
麦金农的货币需求理论中,采用存款利率来衡量利率水平对货币需求量的影响.在此,我们选用一年期定期存款利率为名义利率,在此基础上减去通货膨胀率,得到实际存款利率.

6.通货膨胀率和物价预期变动率数据的搜集
由于模型中其他变量,如实际国民生产总值,实际投资额也要用到物价水平的数据,而环比物价指数更符合麦金农的理论要求,因此我们选用历年的环比物价指数作为基数,便于和其他解释变量建立一致的标准.在此基础上减1,得到通货膨胀率.
由于物价预期变动率不是实际指标，而是管理当局或公众的预期变量，因此它对因变量的影响程度很难精确度量。在此，我们选用实际的通货膨胀率来代替物价预期变动率.

数据来源：《中国金融年鉴》、《中国统计年鉴》、《全国年度统计公报》,中国经济信息网
这样,模型所需变量的数据都搜集齐了.下面就利用Eviews进行模拟.

四.参数估计.

       原始数据:
年份  M  Y  I  R  P
1982  2589.8  4247  845  5.76  107.8
1983  3075  4673  952  6.84  102
1984  4146.3  5485  1160  7.2  106.8
1985  5198.9  7780  2475  8.64  122.5
1986  6721  9380  2967  11.34  106.1
1987  8349.7  10920  3518  11.34  114.4
1988  10099.6  13853  4314  10.08  128.1
1989  11949.6  15677  4000  8.64  125.4
1990  15293.7  17400  4451  7.56  101.6
1991  19439.9  19580  5279  7.56  103
1992  25402.1  23938  7582  9.18  107.3
1993  31501  31380  11829  9.18  120.1
1994  46923.5  43806  15926  10.98  118.2
1995  60750  57733  19445  9.18  112.4
1996  76094.9  67795  23660  7.47  107.7
1997  90995.3  74772  25300  5.67  103.3
1998  104498.5  79553  28457  5.22  99.3
1999  119897.9  82054  29870  4.77  99.3
2000  134610.3  89404  32619  3.78  102.8
2001  158301.9  95933  36898  2.25  97.8
2002  185007  102398  43533  1.98  101.2

准备工作：由于这些数据都是时间序列数据，因此有必要对它们进行平稳性检验,观察能否用其来进行建模。

做单位根检验得结果如下：

变量  检验类型(c, t, q) ADF检验 5％临界值  DW
LnM (1,0,1) -1.888 -3.0294  1.945
LnY (1,0,1) -2.008 -3.0294  1.810
I/Y (1,0,0) -1.410 -3.0199  1.639
R (0,0,1) -0.901 -1.9602  1.987
注：检验类型中的c,t,q分别表示带有常数项、趋势项和所采用的滞后阶数。
从这个表可以看出，4个变量的ADF值都大于5%显著性水平下的临界值,因此不能拒绝H0, 所以认为数据是非平稳的，有必要进一步作协整检验。但由于协整检验是针对残差的,因此有必要先对数据进行回归得到残差,然后再对残差进行协整检验.

在此之前先对数据进行回归。定义变量 LM=logM, LGDP=logGDP, IY=I/Y. 进行最小二乘估计,便可得到以下显示的结果.
LM = -2.0317 + 1.1986×LGDP + 0.8098×IY - 0.0344×R
t=-7.36         32.72               1.42          -4.29
R2＝0.997             DW＝1.647
临界值t0.025（17）＝2.11，因此可知C,LGDP的系数和R的系数是显著的,而I/Y的系数不显著。
考虑到实际经济意义，投资对货币需求量的影响作用应该有一定时滞效应，因此我们分别选用投资对国民生产总值滞后1，2，3期的方式进行回归,结果发现滞后3期效果较好。
选用logM,logGDP,I/Y(-3) 和R进行回归得到如下结果:
LM = -2.1444+ 1.2768*LGDP ＋1.2520*IY(-3) - 0.0415*R
T＝ -5.82       36.30              2.40         -4.28
R2＝0.997       DW＝1.219     F＝1546.242
在这里，由于自变量滞后了3期，损失了3个自由度，所以t分布的自由度应该是17-3=14，查表得T0.025（14）＝2.093。这样，截距项以及3个解释变量的系数的绝对值都大于T的临界值,应拒绝原假设，认为各个自变量对因变量的影响是显著的。
接着上面的讨论，我们进行协整检验，残差e的平稳性检验。检验结果为：
e＝-0.7533e（-1）
ADF＝-3.43   临界值（5％）：-1.96   DW＝1.62
由于ADF值为 -3.43<-1.96 ,表明残差是平稳的，所以上述变量之间有协整关系，数据可以用来建模。
下面进行模型的各个步骤的检验：
1 .经济学检验
从模拟的结果可以看出 logY的系数为正，(I/Y)的系数也为正，而R的系数为负。这正好与经济理论当中,收入和投资额与货币需求成正方向变化,而利率与货币需求成反方向变化的规律相一致.由此可见,从经济意义的角度来看,模型是合理的。
2. 统计检验(α=0.05)
从模拟的结果来看, logY的t值为36.30，I/Y的t值为-2.40，而t的临界值为2.093, 因此,拒绝解释变量对应变量没有显著影响的原假设,而接受备择假设.说明收入,投资和利率对货币需求有显著的影响作用。且F值为1546.242，而F的临界值为3.52.表明拒绝原假设,接受备择假设,即表明回归方程显著.
以下进行计量经济学检验:
1. 多重共线性检验
利用OLS的结果可以看出,可决系数为0.997,F值1546.242显著大于给定显著性水平下的临界值,同时各个变量对应的偏回归系数的T值也是显著的,因此可以认为变量之间不存在多重共线性.
2.异方差检验:
由于只有21个样本,而且为时间序列数据,因此主要采取ARCH检验来检验异方差的存在与否. 选用残差平方滞后2阶:

ARCH Test:
F-statistic
Obs*R-squared  0.949883
2.040050  Probability
Probability  0.412064
0.360586

从表中可以看出, Obs*R-squared=2.040050<=5.991,所以应接受H0, 认为模型的随机误差项不存在异方差.
与此同时，进行怀特检验（含交叉项）的结果为：
White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 2.327701 Probability 0.124138
Obs*R-squared 13.02579 Probability 0.161443

统计量均小于临界值，接受原假设，表明残差与解释变量不存在显著的线性关系，可认为残差序列不存在异方差。
3 .自相关检验
沿用上面的回归结果
LM = -2.1444+ 1.2768*LGDP ＋1.2520*IY(-3) - 0.0415*R
t＝ -5.82       36.30             -2.40         -4.28
R2＝0.997       DW＝1.219     F＝1546.242

模型结果显示DW值为1.219,而通过查表得到dL的值为0.933,du的值为1.696.DW的值正好落在无决定区域,.

为了进一步确定究竟随机误差ut 是否存在自相关,可以借助图示法:

从该图中可以看出残差et 的分布很分散,没有线性关系,因此认为随机误差项不存在自相关.
通过以上的回归及检验,就可得到以下回归方程:
LOG(M) = -2.1444+ 1.2768*LOG(GDP) ＋1.2520*I/Y(-3) - 0.0415*R

五.模型的改良
以上是基于没有考虑通货膨胀因素,而获得的名义数据的回归模型,以下将引入通货膨胀因素,进行第二次回归.
改良模型设定如下:
           ln(Ｍ/P)=β0+β1ln(Ｙ/P)+β2(I/YP)+ β3(R)+ui，
           其中 P=为环比的商品零售物价指数.
需要说明的是,由名义存款利率减去通货膨胀率计算出来的实际存款利率在有些年份为负,不符合经济意义.因此,在该改良的模型中仍然使用一年期定期存款的名义利率指标.

同样，借助原模型即可得知该时间序列数据是非平稳的。首先定义变量,LMP=log(M/P)   LYP=log(Y/P) IYP=I/YP
对各项数据进行OLS回归,结果如下:

LMP = -1.1721 + 1.1770*LYP + 127.3304*IYP - 0.0244*R
T＝-9.45      35.86         2.35              -3.66
R2＝0.998     DW＝1.159      F＝2828.846
从该回归结果可以看到,log(Y/P)和(I/YP)的系数都为正,同时R的系数为负,表明实际国民生产总值以及实际投资额占国民生产总值的比重与实际货币需求呈正向变动关系，而利率与实际货币需求呈反向变动关系，符合经济意义.
查表得T0.025(17)=2.110，F0.05(3,17)=3.20，因为各个解释变量和截距项系数的T值绝对值都大于T的临界值,是显著的，同时F值也远大于F临界值,所以可以认为该模型通过了统计检验.
接着进行协整检验（残差e1的单位根检验），得结果如下：
e1＝-0.7661e1（-1）
ADF＝-3.48 临界值（5％）：-1.96   DW＝1.91
表明残差是平稳的，所以上述变量之间有协整关系，数据可以用来建模。

下面进行计量经济学检验
1. 多重共线性检验
利用回归结果可以看出，F值和T值都显著大于各自的临界值，因此可以认为自变量之间不存在多重共线性。

异方差检验

ARCH Test:
F-statistic  0.138511  Probability  0.714111
Obs*R-squared  0.152726  Probability  0.695944

查表得临界值 , 由于 Obs*R-squared=0.152726<3.841，不应拒绝H0，所以认为模型中不存在异方差。
与此同时，进行怀特检验（含交叉项）的结果为：

White Heteroskedasticity Test:
F-statistic 0.308170 Probability 0.956061
Obs*R-squared 4.228705 Probability 0.895725

统计量均小于临界值，接受原假设，表明残差与解释变量不存在显著的线性关系，可认为残差序列不存在异方差。
自相关检验
利用上面已经得到的回归结果：

LMP = -1.1721 + 1.1770*LYP + 127.3304*IYP - 0.0244*R
t＝-9.45         35.86         2.35             -3.66
R2＝0.998          DW＝1.159      F＝2828.846

可以得知 DW值为1.159,查表得临界值dL=1.026，dU=1.669，所以DW值落在无决定区域，因此有必要进一步考察随机误差是否自相关。
通过绘制残差分布图，可以很直观清楚地验证出ut不存在自相关。

经过上述各步的回归和修正,得到加入实际数据的回归方程:
LMP = -1.1721 + 1.1770*LYP + 127.3304*IYP - 0.0244*R
T＝-9.45      35.86         2.35              -3.66
R2＝0.998     DW＝1.159      F＝2828.846

比较两次回归结果，会发现加入了物价水平因素影响的模型，即改良模型具有更高的拟合优度，拟合效果更好。而且也更具有经济意义上的说服力。

六、经济现象浅析
从我国近年来经济发展形势来看,货币需求量与供应量关系的均衡运动是个不断变化,由不均衡到均衡,再到不均衡的循环过程.在此过程中,结合我国实际情况,我们会发现,国民收入,利率和投资确实是对货币需求量的最重要影响因素.这几个变量不断相互作用,引起我国货币市场的供求变化.从经济形势的纵向发展来看,随着改革开放以来经济的蓬勃发展,我国的国民生产总值不断攀升,投资也欣欣向荣,促进了对货币供给增长的需求. 同时,存款利率成为央行调节货币供需的工具,当经济出现过热的倾向时,央行会提高存贷款利率,吸纳市场上多余的货币量,以此抵消物价水平上升带来的负面影响.相反,当经济出现紧缩势头时,央行调低存贷款利率,刺激市场对货币的需求增长.总之,通过对存贷款率的调整,始终保持将实际存款利率维持在某个合适的水平,从而保证对货币供应量的合理把握.