货币供应量范文1
何谓电子货币,1998年,巴塞尔银行监管委员会(BCBS)将电子货币定义为:在零售支付机制中,通过销售终端、各类电子设备,以及在公开网络上执行支付的“储值”产品和预付支付机制。所谓“储值”产品,是指保存在物理介质(硬件或卡介质)中可用来支付的价值,这种物理介质可以是Mondex智能卡、多功能信用卡、“电子钱包”等,所储价值使用后,可以通过电子设备追加。而“预付支付机制”则是指存在于特定软件或网络中的一组可以传输并可用于支付的电子数据,通常被称为“数字现金”,也有人将其称为“代币”,由一组二进制数据或数字签名组成,可以直接在网络上使用。
货币供应量统计包括对不同层次的货币的统计,其中对于广义货币的统计是工作的重点。广义货币主要由通货和存款构成,通货和存款的创造也就是广义货币的创造。在货币金融统计中,常通过统计基础货币的量,然后根据特定的货币创造机制,计算出实际流通中的广义货币量,一般来说,广义货币代代创造可概括为:广义货币量=基础货币×货币乘数。为了阐述电子货币对货币供应量统计的影响,文章将从其对基础货币和货币乘数的影响两方面进行。
二、对基础货币的影响
(一)货币发行权的多样化
电子货币的出现冲破了中央银行的货币垄断发行权,使传统法币在流通中被电子货币所部分替代。到目前为止,绝大部分的电子货币产品并不是由中央银行,而是有商业银行、其他金融机构、甚至非金融性的经济实体所发行,如蒙德克斯卡是由英国国立西敏寺银行、米德兰银行和英国电信公司联合开发,并由英国、美国、澳大利亚新西兰等国家的若干家商业银行共同组成蒙德克斯国际公司发行,同时该公司授权世界各地商业银行使用其品牌,并提供一定的技术支持。各国在对待电子货币发行权问题上的处理方法也不尽相同,在欧盟,各中央银行已一致同意,对电子货币中的一种多用途预付卡的发行应该仅限于信用机构。在荷兰,中央银行已决定自己发行电子货币。澳大利亚和丹麦的中央银行只是间接地参与发行新形式的电子结算媒介。
(二)货币划分层次的模糊
货币银行理论依据不同金融资产的流动性强弱将货币划分M0、M1、M2、M3等多个层次。货币层次的划分是货币计量、金融市场运行分析的前提和基础。在电子货币下。将瞬间实现通货与储蓄存款、活期存款与定期存款之间以及其他各种短期流动金融资产如商业票据、人寿保单等之间的相互转换。金融资产之间的替代性大大增强。货币层次结构更加复杂多变。传统各层次货币的定义和计量变得更加困难。同时由于电子货币由不同的机构发行。不同的电子货币的风险性、通用性及与其他金融资产的可转换性也是不一样的。如果仅将其简单的加总。势必影响货币量指标的准确性。因此在电子货币对法币大规模替代的情况下。要准确测量某一层次的货币总量几乎不再可能。即使可能。其所需的成本也将是惊人的。由于电子货币的广泛使用导致的货币划分层次的模糊,将导致货币政策中介目标中的总量性目标的合理性和科学性下降。而以利率为代表的价格信号性中介目标成为未来货币政策的选择主流。
(三)货币计量的混乱
大部分国家的广义货币都包括“由存款性公司”项下的本币现钞、可转让存款和其他存款。非股票证券和存款性公司发行的“其他负债”(或具体分类)属于少数国家的广义货币范畴。“其他部门发行”项下的现钞、存款和“其他”类只有更少的国家将其纳入广义货币。
由于电子货币由不同的机构发行,不同的电子货币的风险性、通用性及与其他金融资产的可转换性也是不一样的,如果仅将其简单的加总,势必影响货币量指标的准确性。同时因此在电子货币对法币大规模替代的情况下,要准确测量某一层次的货币总量几乎不再可能,即使可能,其所需的成本也将是惊人的。另外,网络交易的地域模糊性,使得政府在统计本国经济中的货币量时,必须考虑居民手中持有的、未存放于本国银行中的货币的影响
三、对货币乘数的影响
金融网络化还使得在统计货币供应量时,基础货币发生的乘数效应更难确定。货币供应量是社会生活中实际流通的货币总量 ,由货币乘数和基础货币的乘积决定。货币乘数K=(1+h)/(h+r+t3s+e)。其中:h=C/D,h为提现率,C为公众手中持有的现金,D为活期存款;r=Rr/D,Rr为活期存款准备金;s为定期存款准备金率;t为定期存款占活期存款D的比率;e为超额准备金率。金融网络化所催生的电子货币对现金有强烈的替代性,因此现金持有率将下降,更多的转化为以电子货币形式存在的活期存款。同时,金融市场深度的网络化使得商业银行能轻易的通过网络从其他行拆入资金,也能很容易的把自己的资金拆借给其他金融企业。这使得持有超额准备金的成本在上升,而准备金不足的风险成本在下降,因此它们没有必要保持大量的超额准备金,这使得e变小。由此可见,金融业的网络化使得货币乘数中的两个参数发生了变化。使货币乘数上升,并使预测货币乘数的变化量更加困难。因此货币当局在统计货币供应量时就不能用基础货币乘以传统的货币乘数,而必须对此做出调整,才能得到准确的数字。
总之,金融网络化的为我们带来电子货币的广泛应用,其在给我们带来方便的同时也对经济各方面产生了影响,文章从电子货币对货币供应量统计的影响入手,分析了电子货币对基础货币和货币乘数影响,得出电子货币的广泛使用带来的影响包括:将会使货币发行权多样化、货币划分层次模糊、货币计量混乱、货币乘数上升,并使预测货币乘数的变化量更加困难。为央行监管和货币政策的制定提供一定的参考,在处理电子货币这一问题上有一个更全面的视角和认识。
货币供应量范文2
关键词：货币供应量；经济增长；增长效应
中图分类号： F822.2 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）20-0120-03
中国经济的长期增长得益于多方面，其中长期实行的“稳健的货币政策”，实质是保持长期的扩张。货币供应量的天文数字的扩张，极大地保证了经济的快速增长。而近几年货币的增长效应已经逐渐减弱，持续的货币供应稳定增长，却未能支撑经济的高速增长，充分说明货币政策的增长效应已经衰减到必须反思和革新的时候了。
一、1990―2015货币供应量及几项核心增长指标的分析
（一）货币供应量M2持续增长
图1 货币供应量M2的总值和增长率
国家统计局国家数据库的年度统计数据中，货币供应量M2自1990年开始统计（见图1）。从总量来看，M2呈现每年递增的趋势，自1990年的1.53万亿元，增加到2015年的139.20万亿元，扩张速度惊人。25年间，货币供应量M2与GDP的比重从0.81：1，上升到2.06：1。从增长速度来看：1991―1996年，每年的M2增速都超过20%，其中1993年增速为历史最高，达37.3%。1997―2015始终保持两位数的增速，其中2009年再次超过20%，达到了28.4%的增速。回顾中国经济的周期性变化发现，两次超量扩张货币的时期，都有经济出现衰退的迹象，因此，中国政府具有利用扩张的货币政策抵御经济衰退的传统。目前中国经济目前再一次面临衰退，进入所谓的新常态，因此2015年货币供应量M2再次扩张，较2014年高出两个点的增长。综上，中国的经济增长具有明显的“信贷繁荣”特征。
（二）几项核心增长指标基本情况
能够反映增长的指标很多，考虑数据可得和准确性，本文研究选择了几项最核心的增长指标：国内生产总值、工业增加值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额（见图2）。国内生产总值持续高增长，由1990年的1.89万亿元，增加到2015年的67.67万亿元。但是从曲线来看，国内生产总值的增速在最近几年出现放缓的趋势，有出现拐点的迹象。工业增加值在过去的25年也始终保持增长，但是工业增加值在国内生产总值中的占比呈现下降的趋势，特别是2015年已经出现拐点，几十年来第一次出现负增长，相较于2014年增长-2.09%。与国内生产总值同步明显的是全社会固定资产投资，除了个别年份增速放缓之外，绝大部分年份都保持两位数的增长。社会消费品零售总额增长较为稳定，基本每年都保持两位数的增长，但是占GDP的比重在逐年降低。从上述分析可以看出中国经济的投资驱动特征，经济结构的不合理日益明显。
图2 国内生产总值、供业价值、固定资产投资和社会
消费品零售总额
综上所述，中国经济的长期高增长，货币供应量M2的扩张功不可没。货币的扩张拉动了整个经济的快速增长，在上述几个增长指标上体现明显。对信贷扩张反应最为敏感的是投资部门。随着经济总量已经居于世界第二，以往一贯的货币扩张所带来的信贷繁荣变得不可持续。本文将应用VEC模型分析过去25年的货币扩张所带来的增长效应。
二、实证分析
（一）指标选取与数据处理
本文旨在研究中国货币供应量的增加对国内生产总值、工业增加值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额的动态过程。因此本文选取以下5个指标变量：货币供应量（M2）、国内生产总值（Y）、工业增加值（IVA）、全社会固定资产投资（FAI）、社会消费品零售总额（TRC）。1990―2014年各变量初始数据来源于中国国家统计局国家数据库年度数据；2015年数据来源于《中华人民共和国2015年国民经济和社会发展统计公报》。国家数据库提供的货币供应量（M2）数据自1990年开始，考虑数据的可得性和一致性，本文数据选取的期间为1990―2015年，并将1990年设定为研究基期。
上述指标皆为当年价核算，进行实证分析之前，需要剔除价格因素的影响。首先，货币供应量和国内生产总值应用1990年为基期的居民消费价格指数（CPI）剔除价格因素得到实际变量。处理过程：RM2=M2/CPI；RY=Y/CPI。其次，工业增加值使用1990年为基期的工业生产者出厂价格指数（PPI）剔除价格因素得到实际变量。处理过程：RIVA=IVA/PPI。第三，全社会固定资产投资应用1990年为基期的固定资产投资价格指数（FAIPI）剔除价格因素得到实际变量。处理过程：RFAI=FVA/FAIPI。第四，社会消费品零售总额应用1990年为基期的商品零售价格指数（CRPI）剔除价格因素得到实际变量。处理过程：RTRC=TRC/CRPI。最后，为减少数据非线性变化对实证分析的影响，对各个实际变量取自然对数，即得到本文研究的变量：LRM2、LRY、LRIVA、LRFAI、LRTRC。本文使用Eviews9进行实证分析。
（二）变量ADF检验
本文采用ADF单位根检验变量序列的平稳性。根据线型图和散点图判断6个时间序列皆为含截距项和趋势项的序列。经检验，在5%临界值水平上，LRY和LRTRC原序列平稳，LRM2滞后一阶平稳，LRIVA和LRFAI滞后二阶平稳（见表1）。由于变量非同阶平稳，因此需要做协整关系检验。
（三）协整关系检验
做协整关系检验的序列数量为5个，因此采用Johansen协整检验方法检验其协整关系。考虑到分析对象属于含截距和趋势项的时间序列，因此选择有截距项和趋势项并呈现线性的检验选项。检验结果表明，各个变量之间至少存在4个协整关系（见表2），即所研究的5个变量之间存在长期均衡关系，所以本文研究模型设定为VEC模型。
（四）模型设定与检验
先估计VAR模型最优滞后期P值，而VEC模型的最优滞后期是P-1。根据LR、SC和HQ等信息准则判断，结果P=1模型最优（见表3），所以进行VEC模型分析。
VEC模型的稳定性通过对模型的AR根值是否大于1，或AR根值图是否有点落在单位圆之外来判定。经测定，AR根值都小于等于1（见图3），最大值为1，表明模型VEC是稳定的。
图3 AR根值图
（五）脉冲响应函数分析
本文研究的逻辑思路为国内生产总值、工业增加值、全社会固定资产投资和社会消费品零售总额对货币供应量变动的动态响应过程，因此仅给出上述对应影响关系的变量之间的单向脉冲响应轨迹（图4），并结合脉冲响应数值表（表4）结果进行分析，观察期长度10。
由图4A可以看出，M2的扩张对国内生产总值的拉动作用明显，具有持续的正向冲击，在第4年达到峰值（2.4396%）。货币的扩张为经济中的投资、消费和生产提供了廉价的资金，从而带动了经济的总体扩张。也要注意到其冲击作用逐渐收敛，说明货币扩张具有中期增长效应，但是不具有水平效应。由图4B可以看出，货币扩张对工业增加值的冲击效应明显疲弱，虽然短期正向冲击，但是长期来看是负向冲击，说明过度宽松的货币政策导致的流动性过剩，增加了经济体的投机成分。由图4C看，社会消费品零售总额受到货币扩张政策多是正向冲击，在第6年达到峰值（2.718 0%），后期虽呈现收敛特征，但是其正向冲击效应持续期较长，说明货币扩张对消费既具有增长效应，也具有水平效应。由图4D看，全社会固定资产投资对货币扩张具有极大的敏感性。在固定资产投资对货币扩张的冲击都呈现出明显的正向冲击，在第6年达到峰值（6.980 1%）。投资往往具有资本密集和长周期性，其产出效应也具有长周期特征，在资金供给充裕并廉价的情况下，经济主体的固定资产投资欲望较为强烈。
三、结论与建议
货币供应量范文3
1997年版的《统计手册》规定，各国在编制货币供应量时，主要考虑的应当是本国经济、金融特点。货币供应量统计口径共有三个层次：第一，流通中的现金M0，即现金;第二，狭义货币供应量M1，M1=M0+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款，其所反映的是现实的购买力;第三，广义货币供应量M2，M2=M1+城乡居民储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+信托类存款+其他存款，另外，M2不仅反映了现实购买力，也反映了潜在购买力。
自改革开放以来，随着经济的增长，我国货币供应量持续增长，M2/GDP在改革期间不断增加。统计数据显示，1978年这一比值仅0.245，到2011年增长为1.800。33年来，M2/GDP增加了7.34倍。相比于国外，印度的M2/GDP在1988年为0.402，日本为1.046，美国为0.651;到1999年印度为0.480，日本为1.237，美国为0.601。相比之下，我国的M2/GDP过高且增长速度惊人。
理论方面，大多数学者认为影响货币供应量的因素有所不同。笔者从较为细化的方面分析主要影响因素。
第一，货币的流通速度。从国民收入货币化的角度来讲，分为货币化国民收入与非货币化国民收入。货币化国民收入的经济体吸收货币的能力较强，因此一定的货币供给量下，货币流通速度较慢。相反，在货币化程度较差的经济体下，同等货币供给量下吸收货币的能力较弱，也就是货币流通速度较快。我国之所以货币供给长期高于GDP 与物价增幅之和而没有造成潜在通货膨胀压力的主要原因就是货币化程度较高 [1]。
第二，中央银行的货币回笼政策。当市场上流通的货币量大于所需要的货币量时，政府会通过货币回笼将剩余的货币流回到中央银行，从而使货币供给与需求相适应，避免通货膨胀的发生。通过货币回笼的变化，可以探知当期的货币供给量是否符合市场所需要的货币量。
第三，资本市场的发展程度。自20世纪90年代以来，由于股票市场的发展，货币不再只流向商品市场，也向股票市场流动。而从经济学的一般原理来讲，货币供应量会通过一定机制传导到股票市场，如中央银行通过调节准备金控制货币供给量，从而影响到整个金融机构。当货币供给量增加时，人们持有的货币就会增加，相对于股票来说，持有股票的收益会更大，从而将货币市场的货币挤入股票市场，促使股价上升。另外，货币供给量增加后导致利率下降，投资增加，居民收入增加，通过乘数效应，股票价格又会上升。股价上升产生的保值意识会使流通中的货币量相应减少[2]。
第四，银行储蓄。银行储蓄总额可有效地解释广义货币中的准货币供给量。近年来，我国广义货币相对于GDP的持续超高速度增长主要是由准货币的高速增长造成的，上述计算得出准货币与GDP比率的增长速度为M1/GDP增速的2.4倍。准货币的高速增长又可基本由城乡储蓄的高速增长来解释。由此看来，在居民储蓄行为不变的前提下，丰富吸引居民储蓄的金融商品结构，将减小准货币过度增长的压力。
第五，国债的发行。我国自改革开放之后，政府长时间实施了积极的财政政策，尽管经济实力增加明显，财政收入也有所增加，但难免出现财政赤字，所以发行国债来弥补赤字就很有必要了。而国债的发行对货币供给有巨大的影响，虽然商业银行使用超额准备金购买国债会降低基础货币数量，但M1和M2并不会因此减少，反而国债的收入会扩张M1和M2的数量。
第六，经济增长和财政收支。经济增长率类似上述货币化程度对货币供给量的影响，由于经济各部门的快速发展，对货币的需求量会更大，必定会使货币供给量增加。而当前，财政收支均以货币形式进行，因此财政规模的扩大或缩小也会对货币的需求与攻击产生影响。
货币供应量范文4
关键词：货币供应量；基础货币；货币乘数；途径
1999年以来，中央政府实施了积极的财政政策，对保持宏观经济稳定增长起到了重要作用，但总需求相对不足的状况仍未得到有效解决，这表明在财政政策积极的同时，有必要让货币政策扮演更加重要的角色，充分发挥货币政策对经济增长的作用。就货币政策而言，一个重要指标就是货币供应量，因此，最近一段时间，有关专家学者呼吁2000年要扩大货币供应量，使货币供应量增长保持较高水平，从而为经济增长提供保障。那么，扩大货币供应量的途径在哪里？应采取哪些措施呢？
一、货币供应量的决定因素及分析
在现代货币银行制度下，货币供应量取决于基础货币和货币乘数之积，因此，只有对基础货币和货币乘数进行详细的研究，才能准确把握货币供应量的趋势。
1． 基础货币的决定因素及实证分析
货币银行理论表明，基础货币由流通中的现金与商业银行的准备金之和构成，它是创造货币供应量的基础。由于我国的特殊国情，央行的基础货币还包括非金融部门的存款，因此本文对基础货币的定义是：基础货币＝发行货币＋对金融机构负债＋非金融机构存款（以下所用数据除非特别说明，均来自于中国人民银行统计季报）。
根据历史数据，我国的基础货币总体上呈上升趋势。1990年之前基础货币增长比较缓慢，基本上是平稳的爬升阶段；1993年之后，基础货币增长较快，特别是在1993－1994年间，基础货币的增幅明显较高，1995－1996年虽有所波动，但仍保持较高水平；1997年，基础货币增速放缓（当然这与统计口径发生变化有一定关系，但增速下降趋势则是明显的），1998－1999年，在法定准备金率下调以及法定准备金帐户和备付金帐户合并之后，基础货币增速下降的趋势更加明显。从基础货币的构成看，基础货币增速下降主要是受对金融机构负债增速下降所致，1999年，非金融机构存款出现负增长，也对基础货币的增长产生了一定的影响。
从中央银行的资产负债表来看，基础货币是中央银行的主要负债，因此为了达到调控基础货币的目的，中央银行可以通过调整资产方的各个项目来实现。历史数据表明，1993年以前，我国银行总资产中中央银行国外资产所占比重较低，因而这期间基础货币的变化主要由中央银行国内资产的运用所决定。1993－1994年是我国经济周期发生转折的阶段，酝酿和出台了一系列的改革措施，1994年初又进行了一系列税制和外汇管理体制的改革，尤其是人民币汇率的并轨和实行结售汇体制的改革，大大促进了出口的增长，形成了国际收支中经常性项目的大量顺差， 从而使中央银行国外资产所占比重增大。1995－1997年，为维护人民币汇率的相对稳定，使得中央银行国外资产所占比重进一步增大，1997年末达到42．1％。1998年，由于受亚洲金融危机的影响，我国出口形势严峻，外贸顺差有所减少，因而国外资产所占比重上升趋势减缓，年末为43．7％。可以说，近几年来，中央银行的资产结构中国内外资产几乎均等，因而国外资产的多少、增长快慢就对基础货币有非常重要的影响。从增长速度看，1993年以来，中央银行国外净资产的增速呈明显下滑态势，1994－1998年其增速分别为：187．3％、49．8％、43．4％、38．3％和2．5％。1999年1－9月份，国外净资产增长10．4％，这也是1999年3季度以来货币供应量增幅回升的一个重要因素。
从国内资产看，1994年以前国内资产一直占中央银行总资产的80％以上，可以说那时从资产角度看影响基础货币的主要因素就是国内资产的变化情况。1994年后，由于国外净资产的增加，中央银行国内资产所占比重呈下降态势，到1998年末，国内资产占中央银行总资产的56．6％。在国内资产中，主要是对存款货币银行的债权，如在1993年，对存款货币银行债权占中央银行总资产的70．3％，之后逐步下降，到1998年末为41．8％；其它还有对政府的债权，这一数值在1994年以前占总资产的比重较高，1994年占总资产的9．1％，之后由于银行法规定政府不得向银行透支，因而对政府债权一直稳定在1582亿元，所占比重不断下降。对非货币金融机构的债权，1997年以前占总资产的比重较小，1997年之后，由于政策性银行等的发展，因而对非货币金融机构的债权增加较多，所占比重大幅上升，1998年末达到9．5％。从增长速度看，国内资产自1996年后增速迅猛下降主要是受对存款货币银行债权增速下降所致，1997年下降1．11％，1998年下降9．1 ％，而1999年1－9月却增长10．25％，相应地带动国内资产增长10．24％。同样，对非金融部门债权自1995年后一直为负增长，对国内资产的增长也产生了一定影响。与之相反，对非货币金融机构债权增长在1997年达到高点，当年增长1660．7％，之后尽管增速下降，但仍是国内资产各项中增速最快的，1998年增长42．97％，1999年1－9月增长16．9％，对国内资产进而对基础货币的增长产生了一定的正影响。
2． 货币乘数的影响因素及分析
根据前述基础货币的定义，1993－1997年我国M2的货币乘数变化不太规则，有升有降，M1的货币乘数则基本呈微降态势。但自从1998年春季央行大幅下调准备金率后，我国的货币乘数则基本上呈上升趋势，即M1的货币乘数由1998年6月份的1．104上升到1999年9月的1．426，M2的货币乘数由1998年6月份的3．094上升到1999年9月的3．915。
根据我国的情况，狭义货币乘数可表述为：（现金漏损率＋活期存款比率）／（法定准备金率＋备付金率＋现金漏损率＋非金融部门存款比率）；广义货币乘数的分母与狭义货币乘数一致，分子则为1＋现金漏损率。根据这两个公式，我们对1993年以来我国的货币乘数进行了测算，结果表明，其（即与货币供应量和基础货币实际值计算的结果）误差很小（平均误差为3％，且很稳定），趋势也是一致的。因此，分析货币乘数，有必要对以上几个行为参数作出判断。
（1）法定准备金率
从理论上讲，法定存款准备金率的调整，即使是微小的变化，都会对货币流通产生强烈影响，在众所周知的中央银行货币政策“三大法宝”中，它的效果是最为猛烈的。因此，各国一般都不常用这个货币政策工具，即使要调整，也是微调，因为金融机构资金规模巨大 ，更为重要的是货币乘数的作用，它几倍于存款创造贷款。尽管目前我国的法定准备金率已由原来的13％降至6％，但是一方面与国外相比仍较高，另一方面由于网络化、全球化进程的加快，各国更为重视的是资本充足率这一指标，而对准备金率的要求有所放低，因此，作为刺激内需的货币政策操作工具——法定准备金率，仍有下调的空间。
（2）备付金率
近年来，随着我国超额准备金率的不断下降，货币乘数逐步放大，即超额准备金率与货币乘数呈反比例关系。备付金率的高低直接影响货币乘数的大小，但备付金率并不能完全由中央银行所控制，它取决于商业银行的行为，中央银行只能间接地影响它。商业银行持有备付金是有机会成本的，而备付金率的高低取决于市场利率与商业银行从中央银行借款的利率之差，二者差额越大，备付金率越低。1998年以" 来，随着二者差距的增大和利率水平的逐步降低，备付金率已出现下降趋势，存款货币银行的备付金率（以法定准备金率为8％考虑）由1998年3月的7．53％下降到1999年9月的5．83％这里所指的备付金率为在人行存款加上库存现金与对非金融部门负债之比。2000年，随着经济形势的好转，各经济主体的投资、消费意愿会有所增强，因而备付金率有进一步降低的可能。
（3）现金漏损率
现金漏损率于80年代和90年代初期在我国一直比较高，不过随着货币市场的不断健全，金融交易工具的逐渐增多，我国的现金漏损率近年来有所降低，1998年3月－1999年9月，大约在 11．5％左右。现金漏损率的高低与现金需求量的大小有关，而影响现金需求量的因素很复杂。我国的现金漏损率是由政府、企业和居民的行为共同决定的。由于金融资产收益率的变动会影响持有现金的机会成本，以及银行存款利率的变化会影响个人储蓄的变化，这就使现金漏损率的变化比较复杂。2000年，由于目前名义利率水平比较低，居民储蓄存款特别是定期存款增势减缓，加上征收利息税的影响，因而居民持现动机相对有所增强，估计现金漏损率下降空间有限。在其它情况不变的情况下，现金漏损率与货币乘数负相关，因此若现金漏损率下降不大，则将影响金融机构派生存款的能力，对货币乘数产生一定影响。
（4）非金融部门存款比率
1993年以来，我国非金融部门存款一直比较稳定，并呈缓慢下降趋势，这一点在1999年表现得更为明显，到1999年9月末，我国的非金融部门存款比率为3．58％，较之上年下降了一个百分点。随着政策性金融业务的进一步规范，这一比率将呈平稳态势，变化不会太大。
（5）活期存款比率
活期存款比率反映了货币供应量层次的结构变化，这个比率在决定狭义货币乘数时有用。由于受持有活期存款的机会成本的影响，因此这一比率与利率的关系比较密切，同时由于这里所指的活期存款主要是指企业活期存款，因而经济活跃程度如何以及企业对未来经济的预期怎样，对活期存款也有着比较大的影响。1996－1998年，我国的活期存款比率基本维持在30％左右，进入1999年后，一、二、三季度这一比率分别为27．5％，27．8％和28．8％，呈缓慢上升趋势。随着利率水平的下降和储蓄存款实名制的实施，在金融交易工具增加不多、信用情况改善不大的情况下，估计这一比例将逐步上升。
二、扩大货币供应量的对策
从货币供应量的定义中可以看出，扩大货币供给量的途径不外乎两条：一是增加基础货币，二是提高货币乘数。
从增加基础货币方面看，主要有三项：
（1）从货币当局资产方着手，加大国内资产的运用，即加大再贷款、再贴现规模，特别是对那些急需资金的中小金融机构，这样可以从资产方影响基础货币的增加。
（2）扩大货币发行。在基础货币中，货币发行占到了近50％，因此加大货币发行是扩张基础货币，进而增加货币供应量（M1、M2）的有效途径。目前我国的经济过剩，绝非是经济高度发达条件下的过剩，远未达到东西多得用不了的程度。实际上，我们的建设资金缺口极大，潜在消费与投资需求空间还很大，完全可以用发钞票的办法配合扩张性财政政策来解决经济发展中的问题。同时，为扩大货币发行，还可以核销部分国有商业银行的坏帐，帮助金融机构化解金融风险；尽快成立中小企业贷款担保基金，消除金融机构对中小企业放款的后顾之忧，从而扩大贷款规模，使资金配置更加优化、有效。
（3）加大公开市场操作力度。央行购入债券，吐出基础货币，这其中一个条件就是债券市场规模不断扩大，从而使公开市场操作有一个好的着力点。
从提高货币乘数方面看，主要有四项：
（1）通过降低甚至取消存款准备金率的办法，迫使金融机构更积极放款，加速降低备付金率水平，从而提高货币乘数。
（2）改变认购资金冻结数日的做法，消除新股认购对基础货币和银行准备金管理的不利影响。理论上讲，新股认购资金的验资既不需要资金的异地划拨，也不需要冻结数日，只要验资的某一时点上新股认购帐户中有真实资金就可以了。因此，应改进集中验资的方式，让所有证券结算银行或分行都在当地人民银行营业部开户，利用人民银行营业部联网系统实行证券认购资金的当地验资，资金信息集中到交易所进行认购。同时，为了不影响金融系统的基础货币量和准备金状况，冻结认购资金的时间应尽可能短，甚至可以缩短到几乎一个时点上。全国统一验资结束以后，认购资金重复认购的可能性已经不存在，因此，资金可在验资结束后立即解冻。中了新股以后的资金交割可另行制定交割日。这样，银行准备金管理的压力将大大减轻，超额准备金率下降，货币乘数扩大，基础货币也不会受到影响。
（3）改进金融系统的服务，增加有益于流通和交易的金融工具，从而充分发挥金融系统的中介功能，这样可以加快货币流通速度，减少货币沉淀；也有助于降低现金漏损率，从而提高货币乘数，增加货币供给量。
（4）在必要的时候，可以续下猛药，调低法定准备金率，从而有效提高货币乘数。
不可否认，无论是降低存款准备金率，还是运用再贷款、再贴现、公开市场操作等，在市场化国家都被视为“猛药”，其结果都会导致商业银行授信能力的增强，然而这只是为扩大货币供应量提供了必要条件。现在的问题是金融机构并不缺资金，金融机构存贷差逐步扩大就是一个佐证。因此如果金融机构仍然借贷、慎贷，那么扩大货币供应量的初衷就不可能成为现实。为此，在采取货币政策手段外，尚需在体制改革上迈出更大步伐，具讲说：
（1）完善金融机构自主经营的环境。目前，我国的金融机构，特别是国有商业银行，经营环境决定其还没有完全实现自主经营，还存在各级政府对商业银行的干预。因而使商业银行不能充分发挥其中介功能，同时也使商业银行产生了一定的依赖心理，缺乏创新和追求效益的动力。
货币供应量范文5
【关键词】货币供给 物价水平 协整检验 格兰杰因果检验
一、研究背景
2008年金融危机以来，受到世界经济疲软影响，各国经济增长开始放缓，我国为了保增长采取了积极的财政政策和适度宽松的货币政策。2008年12月国务院出台了4万亿的经济刺激计划，这个经济刺激计划是用一种扩张性的财政政策和扩张性的货币政策来支持一批投资项目，增加了信贷投放量和货币供应量。但是经济理论和国际的历史结论警示我们，扩张性的财政政策和货币政策实行以后一般会带来负作用，事后会引发物价的上升，可能会引发某种资产泡沫。截至2012年末我国M2余额为97.41万亿元，而2008年末M2为47.52万亿元，增长了105.01%，年均增长率达26.25%；2012年年末我国M1余额为30.86万亿元，2008年年末余额为16.62万亿元，增长了85.7%，年均增长率达21.42%。货币供应量短时间大幅增加的同时也增加了人们对通货膨胀的担忧。从我国CPI同比增长率来看，2008—2012年分别为5.9%、-0.7%、3.3%、5.6%和2.6%，由于我国受到金融危机经济疲弱的影响2009年CPI为负值，但是接下来几年又出现迅速的回升。从1990—2012年年均GDP增长率为10.11%，CPI年均增长率为4.69%，而M1、 M2的年均增长率分别为19.1%和20.98%，货币供应增长率应等于GDP增长率与CPI增长率的和，显然这一时间段的M1、M2增长率均已超出GDP增长率与CPI增长率之和。
本文试图通过实证分析来研究货币供应量M1、M2究竟对我国CPI是否有影响，以便对我国未来货币政策的制定有更深入的理解和评价，对我国未来政策的制定有积极的意义，由于经济变量之间的相互影响往往有一定的滞后期，因此本文选取了1990—2012年的数据，在足够长的时间段中来研究以便得出更加合理的结论。
二、实证分析
（一）变量和数据处理
1.变量。货币供应量指标选取M1、M2，M1被称为狭义货币，是现实购买力，M2被称为广义货币。 CPI是一个总量指标，它所反映的是经过加权平均后的总体价格水平，其变化幅度综合反映了各类居民消费品和居民服务项目价格总水平的变化情况，文中M1、M2数值为年末余额，CPI指数是年末指数。
2.数据处理。本文选取1990—2012年的23个M1、M2以及CPI的数值，并对它们进行了处理，分别取对数为lnm1、lnm2以及lncpi。
（二）时间序列平稳性检验（ADF单根检验）
时间序列单位根检验就是对时间序列平稳性的检验，非平稳时间序列如果存在单位根，则可以通过差分法来消除单位根，以得到平稳序列。经济生活中变量的时间序列观测值大多不是由平稳过程产生，使得变量具有非平稳性，因此需要利用ADF （ Augment Dickey- Fuller） 检验方法，检验lncpi、lnm1、lnm2结果如下。
原假设是含有单位根，在二阶差分检验中，统计量达到了小于显著水平为5%临界值的水平，能够有效地拒绝原假设，是平稳序列。因此，lncpi、lnm1、lnm2二阶差分序列平稳，三个变量都是二阶单整的。
（三）协整检验
协整体现了一组变量之间存在的长期均衡关系，非平稳变量的线性组合可能是平稳的，从而可以通过检验非平稳变量间的协整性来避免谬误回归和单位根。由上述单整检验可知，lncpi、lnm1与lnm2的二阶差分序列都是平稳序列，三个变量的原序列都是二阶单整序列，单整的阶相同，满足协整的前提，因此分别对lncpi与lnm1、lncpi与lnm2做协整检验。
表中，None的含义是这一组变量之间没有任何协整关系，At most 1的含义是这一组变量之多有一个协整关系。根据协整检验的结果分析，由于P=0.00000.05，因此不能拒绝原假设，最多有一个协整关系。可以得出结论，lncpi与lnm1之间有且只有一个协整关系。
同理可以分析，lm变量之间存在一个协整关系，存在一个长期均衡关系。
（四）格兰杰因果检验
Granger于1988年指出如果两个变量存在协整关系，那么至少存在一个方向的格兰杰成因，因此需要对lncpi与lnm1、lncpi与lnm2进行格兰杰因果检验，滞后阶数为2。
对于假设lnm1不是lncpi的原因，通过检验拒绝原假设，货币供应量m2是cpi的原因；对于假设lncpi不是lnm2的原因，通过检验接受假设。因此货币供应量m2和物价cpi存在着唯一的单向的因果关系。
对于假设lnm2不是lncpi的原因，通过检验拒绝原假设，货币供应量m1是cpi的原因；对于假设lncpi不是lnm1的原因，通过检验接受原假设。因此货币供应量m1和物价cpi存在着唯一的单向的因果关系，说明货币供应量M2的过去的信息有助于预测CPI。
（五）向量误差修正模型（VECM）
为了进一步考察变量之间的动态均衡关系，需要建立误差修正模型，如下构建货币供应量M1、M2与消费价格指数CPI之间的向量误差修正模型（VECM）。
根据约束向量自回归（VAR）模型和AIC准则确定修正模型最优滞后阶数为1，lncpi与lnm1模型估计的结果如下方程：
由误差修正模型可以看出，被解释变量居民消费价格指数的波动有两部门引起，一部分是M1供应量和居民消费价格指数的各差分项对被解释变量居民消费价格指数的短期波动直接影响，而另一部分是长期均衡关系的调整。方程中的误差修正系数为负值，表明当期短期动动偏离长期均衡水平时，误差修正项的作用起到反向调整，即减小了偏离程度，系统变化越来越稳定。物价指数增长率的1期滞后和M1增长率的1期滞后都对当期物价增长有正向影响，表明物价的前期增长和M1 的前期增长都对物价的增长有促进作用。
根据约束向量自回归（VAR）模型和AIC准则确定修正模型最优滞后阶数为1，lncpi与lnm2模型估计的结果如下方程：
同理可以分析，CPI增长率的1期滞后和M2增长率的1期滞后都对当期物价增长有正向影响，表明物价的前期增长和M2 的前期增长都对物价的增长有促进作用。
三、结论与政策建议
（一）结论
通过实证分析和实际经验来说，M1、M2对CPI存在着长期的影响。从M1角度来看，M1是现实购买力，在纸币流通条件下， 物价水平受流通中的货币供应量多少所支配，M1与物价之间存在着长期均衡关系，当期的M1会对下一期的CPI有着直接的影响。如果M1供应量过多会导致物价的上涨，而M1供应量不足，又会造成流动性不足、经济萎缩，这就要求货币当局应高度重视货币供应量M1，通过对M1的监测、操纵来控制物价。
从广义货币供应量M2来看，M2与CPI存在长期的均衡关系，潜在购买力M2可以转化为M1，转化速度以及多少都会影响物价水平，央行应该提高货币政策的有效性，将物价控制在一个合理的范围内。
M1、M2对CPI均有影响，而且有一年左右的滞后期，即货币供应量越大，通胀压力越大，一个明显的例子，2008年金融危机后政府推出了大规模的信贷扩张计划，2009 年的信贷投放量几乎是2008年的两倍，直接导致了2010 年10 月份以来CPI的不断攀升。近年来我国物价水平连续处于高位运行，货币政策的目标之一就是稳定物价，央行应该对此负责，调节货币供应量M1、M2有效控制物价。
（二）建议
我国的货币政策工具主要包括：公开市场业务、存款准备金率、利率和央行贷款。我国以货币供应量为中介目标的货币传导路线：货币政策工具基础货币货币供应量价格水平。货币政策自身有其缺陷，并有一定的时滞性，在运用货币政策时应注意：
1.应加强货币政策与其他政策的联动。货币政策外部时滞的局限性需要财政政策的积极配合，才能充分发挥作用。因此，应合理、有效地搭配使用货币政策与财政政策。
2.完善我国汇率制度。近年来人民币不断升值，国际投机资本的流入增加了外汇占款，导致央行被动释放基础货币，从而货币供应量也相应增加。只有不断完善我国汇率制度，汇率稳定才能有利于增强央行执行货币政策的独立性。
3.提高居民对货币政策的敏感性。尽管稳定的储蓄资金能保证银行体系的正常经营和支付，但居民储蓄的大量增长也对货币政策的传导产生负面效应：一是降低了储蓄的利率弹性；二是储蓄高增长在一定程度上制约了最终消费的实现；三是资金过分集中于银行系统使得居民储蓄的相对固化，无疑使货币政策在居民这一经济主体的行为中无法得到灵敏反应。完善我国就业、医疗卫生、养老等在内的社会保障体系，解除居民的后顾之忧，同时还要拓宽居民投资渠道，促进居民金融资产多元化，改变居民金融资产过度集中在银行储蓄的局面，增强居民收支活动的利率弹性。
参考文献
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货币供应量范文6
1．研究方法简述(1)修正后的线性回归模型。当线性回归方程扰动项存在序列相关时，运用最小二乘法估计所得到的参数可能会不准确，回归系数检验对应的t统计量也不再可信。因此，在检验蔬菜价格和货币供应量普通线性回归模型存在序列相关的基础上，本文对原始模型进行了修正，以消除序列相关的影响。假设式(1)为蔬菜价格pt对货币供应量mt的简单线性回归方程，εt为相应残差。若式(1)中εt存在序列相关，则通过构建扰动项的自回归方程AR(p)来消除序列相关的影响。基本思路如下，若εt存在一阶自回归，则构造式(2)所示的AR(1)，其中ut为白噪声序列，将式(3)εt－1的表达式带入式(2)，之后将式(2)带入式(1)整理后就得到式(4)。显然，以(pt－φpt－1)为新的因变量，(xt－φxt－1)为新的自变量运用最小二乘法所估计出来的系数是无偏有效的。对于存在高阶序列相关的线性回归方程也可以采用与一阶序列相关类似的方法，将滞后残差逐项带入，直至得到一个误差项为白噪声的序列。(2)变参数模型。蔬菜价格和货币供应量之间修正线性回归模型的建立反映的是两者之间的静态关系。不难证明，线性回归模型中最小二乘法估计出来的回归系数一定满足y－=θ0+θ1x－，这意味着此时回归系数θ1表明的是样本期内货币供应量均值对蔬菜价格均值的影响。由于经济结构正在逐步发生变化，货币供应量对蔬菜价格的推动作用并不是一成不变的，为了分析货币供应量对蔬菜价格随时间变化的动态影响，本文建立关于两者的变参数模型，如式(5)和式(6)。蔬菜价格与货币供应量之间的变参数模型是状态空间模型的一种形式，式(5)和式(6)分别为量测方程和状态方程。其中式(5)表示的蔬菜价格与货币供应量之间的一般关系。θ1t为不可观测的状态变量，其随着时间的变化而变化，即为可变参数模型中的可变参数，需要运用可以观测的变量蔬菜价格pt和货币供应量序列mt来估计。式(6)为假定不可观测的可变参数θ1t的生产过程，假设状态变量θ1t服从于AR(1)模型，μt为状态方程的扰动项，且其与εt相互独立。
2．指标与数据说明蔬菜种类繁多，不同品种一年内自然上市的时间存在明显差异;即使是同一品种，由于不同地区气候的差异，自然上市的时间也不同，同一品种一年内不同时间段的价格存在明显的差异;此外，由于不同蔬菜品种存在明显的异质性，不同种类间的价格也存在明显的差异。为了概述蔬菜这个农产品大类总体物价变动特征，本文选取居民消费价格分类指数(鲜菜)这个综合性指标来分析蔬菜总体价格的变化情况。居民消费价格分类指数(鲜菜)根据中华人民共和国国家统计局网站公布的月度数据进行整理，该类数据分析的期限为2001年1月至2012年5月，共计137个样本。由于国家统计局网站公布的鲜菜类居民消费价格指数是以上年同月为基础的环比数据，本文以2001年各月的价格指数为基期，将各年的环比数据转化为相应的定基数据。数据中2001年12月份数据存在缺失，本文以2001年11月份和2002年1月份价格指数的几何平均数来进行替代。
二、实证分析
1．蔬菜总体价格水平长期内呈现出上涨的趋势蔬菜总体价格水平波动十分剧烈，一年之内会出现明显的波峰和波谷，且波峰与波谷所对应的价格水平相差较为明显(见图1)。但总的来说，蔬菜总体价格水平呈现出明显的上涨趋势。虽然蔬菜原始价格序列波动十分剧烈，但趋势变动序列清楚地显示了蔬菜总体价格水平明显的上升态势。
2．蔬菜总体价格水平呈现出较为明显的季节性波动蔬菜总体价格水平的季节性波动特征十分明显。图2为运用X-12-ARIMA季节调整模型剥离出来的蔬菜总体价格水平季节性因素走势图。总的来说，蔬菜总体价格水平季节性波动的最高点于每年的7月份出现;最低点于每年的2月份出现。这似乎与常理相悖，因为相对于冬季菜而言，夏季上市的露地蔬菜品种较多;蔬菜总体价格水平的季节性波动并不违背这个常理。由于本文所使用的蔬菜总体价格水平是以2001年各月为基期计算出来的定基指数，这意味着所采用的蔬菜总体价格指数横向比较绝对值大小是没有意义的，这些数据反映的是对应月份蔬菜价格变化的情况。蔬菜总体价格水平于7月份出现最高点反映的是2001－2011这10年间相比于其他11个月份，7月份的蔬菜价格上涨最快;同理，蔬菜总体价格水平于2月份出现波动的最低点反映的是2月份蔬菜价格上涨速度最慢。结合夏季大多数蔬菜上市，价格水平处于低位;而冬季大多数蔬菜价格处于高位的事实，蔬菜价格7月份上涨较快而2月份上涨较慢的现实意义在于各个月份间的蔬菜绝对价格差距正呈现出下降的趋势，可能的解释是由于设施蔬菜的快速发展和蔬菜生产技术的进步，一年内各个时期蔬菜上市量差距逐步变小，季节性供给矛盾逐步缓和，从而各个月份的蔬菜价格差距呈现出变小的趋势。
3．货币供应量对蔬菜总体价格水平的影响由于蔬菜总体价格水平的季节性波动特征较为明显，若直接采用蔬菜总体价格水平的原始数据，从经验上分析货币供应量的变化对其价格变化的影响得出来的结果有可能不显著，季节性因素有可能掩盖两者之间的经验关系。在剥离蔬菜总体价格水平季节性因素的基础上，实证分析货币供应量变化对蔬菜总体价格水平的影响。本文在分析货币供应量和蔬菜总体价格水平两者之间的关系前，也剥离了货币供应量较为明显的季节性因素。(1)平稳性检验。在实证分析货币供应量对蔬菜总体价格水平长期变化趋势的影响之前，有必要对这两个时间序列变量进行平稳性检验，否则实证分析得出的结果有可能不准确。表1显示了货币供应量序列和剥离季节性因素后的蔬菜总体价格水平的ADF平稳性检验结果。显然，剥离季节因子后的蔬菜总体价格水平和同样剥离季节性因素的货币供应量的原始序列均不平稳，而对应的一阶差分却均在0．01的显著性水平通过检验，说明两者均为一阶单整序列。(2)协整关系检验。平稳性检验的结果表明蔬菜总体价格水平和货币供应量序列均为一阶单整序列，意味着两者之间有可能存在协整关系。所谓协整关系，指的是虽然所分析的时间序列变量原始序列不平稳，但当它们为同阶单整时，某种线性组合却可能平稳，即不平稳的时间序列变量之间仍有可能存在长期稳定的关系。E－G两步法和Johansen协整检验为目前主要检验协整关系的方法，由于E－G两步法中的第一阶段需要对变量间的线性回归模型进行最小二乘估计，应用不是很方便［11］，因而采用Johansen协整检验来分析蔬菜总体价格水平和货币供应量之间是否存在协整关系。其中检验形式为时间序列有线性趋势而相应的协整方程只包含截距，且VAR模型中的最大滞后期数取4。表2显示了无约束条件下的Johansen协整检验结果。迹检验和最大特征根检验表明原假设“没有协整关系”被拒绝，说明蔬菜总体价格水平与货币供应量之间至少存在一个协整关系;原假设“最多一个协整关系”也被拒绝，说明蔬菜总体价格水平与货币供应量之间至少存在两个协整关系。经验证，只有当协整方程有线性趋势而相应的时间序列有二次趋势时，蔬菜总体价格水平与货币供应量之间才仅存在一个协整关系，其他4种关于时间序列和协整方程是否包含截距或确定性趋势的假设均表明蔬菜总体价格水平与货币供应量之间存在两个协整关系(见表3)。总之，虽然蔬菜总体价格水平与货币供应量的原始序列不平稳，但两者之间统计意义上仍存在长期稳定的协整关系。(3)格兰杰因果关系检验。理论上说，货币学派主张货币供应量的变化是物价变化的根本原因。逻辑上讲，货币供应量的快速增长能推升市场上的一般价格水平，蔬菜也不例外;而蔬菜总体价格水平的变化对货币供应量的发行几乎不存在影响。货币供应量的调整是政府调控经济的有力工具，货币供应量发行量的大小应以整个宏观经济的发展态势为基准。因此，实证回归模型的建立应以蔬菜总体价格水平为因变量，以货币供应量序列为自变量。为了从经验上验证蔬菜总体价格水平与货币供应量两者间的因果关系，本文采用格兰杰因果关系检验验证两者之间统计意义上的因果关系。表4显示了滞后一阶蔬菜总体价格水平与货币供应量间的格兰杰因果关系检验结果。原假设“蔬菜总体价格水平不是货币供应量的格兰杰原因”所对应的P值远大于0．05，因而此原假设被接受;而原假设“货币供应量不是蔬菜总体价格水平的格兰杰原因”所对应的F统计量高度显著，从而拒绝此原假设，认为货币供应量是蔬菜总体价格水平变化的格兰杰原因。总之，格兰杰因果关系检验表明货币供应量是蔬菜总体价格水平变化的单向格兰杰原因。因此，无论是从理论还是经验上来看，货币供应量的增加推升了蔬菜总体价格水平，但蔬菜总体价格水平对货币供应量的变化不存在影响。(4)货币供应量对蔬菜总体价格水平影响程度的静态分析。为了从经验上验证货币供应量的增加对蔬菜总体价格水平的影响程度问题，本文以蔬菜总体价格水平为解释变量，货币供应量为被解释变量建立如式(7)所示的简单回归模型。表5中第二列显示了简单线性回归模型式(7)的估计结果，虽然常数项θ0和货币供应量所对应的回归系数θ1高度显著;且模型的解释程度也较高，R2达到了0．94，但DW检验所对应的统计量值为0．7045，远小于2，说明模型(7)中的随机误差序列存在明显的正相关。此外，滞后一阶序列相关的拉格朗日乘数检验(LM检验)所对应的统计量nR2也高度显著，这表明应拒绝“直到1阶滞后不存在序列相关”的原假设，从而进一步验证了模型(7)中残差序列存在序列相关的结论。在回归方程的残差项存在序列相关的前提下，运用最小二乘法所估计出来的参数可能不再有效，参数检验的t统计量结果也不再可信。为了准确估计货币供应量的增加对蔬菜总体价格水平的影响程度，本文运用修正后的线性回归方程估计货币供应量所对应的回归系数。表5第3列显示，修正后的线性回归方程中的拟合优度R2相对于简单线性回归方程而言变高了，说明修正后的线性回归方程解释能力变强了，而AIC值也相应变小了，说明修正后的线性回归模型变得更为精确。更为重要的是，修正后的线性回归模型所对应的DW值为1．8672，接近于2，说明模型扰动项序列相关的现象得到了明显的改善，滞后一阶序列相关的拉格朗日乘数检验所对应的统计量nR2也不再显著，因而原假设“直到1阶滞后不存在序列相关”不能被拒绝。总之，修正后的序列相关模型较好地从经验上模拟了货币供应量与蔬菜总体价格水平之间的关系。所估计出来的θ0和θ1的值分别为37．1301和41．6911，且均高度显著。θ1的经济意义十分明显，本文货币供应量所对应的计量单位为万亿元，而蔬菜总体价格水平用鲜菜类居民消费价格指数替代。因而经验分析的结果表明当流通中的货币供应量每增加1万亿元时，对应的鲜菜类居民消费价格指数将上涨41．69，也就是说，蔬菜总体价格水平将上涨41．69%。(5)货币供应量对蔬菜总体价格水平的动态影响分析。关于货币供应量和蔬菜总体价格水平间的实证模型，虽然上文中对两者的简单线性回归模型进行了修正，修正后的模型扰动项的自相关性得到了很好的改善，但估计方法仍为最小二乘法。不难证明，运用最小二乘法估计出来的回归系数一定满足y－=θ0+θ1x－，这意味着θ1的经济意义是样本期内货币供应量对蔬菜总体价格水平的平均影响程度。对此不禁要问:所研究样本期内货币供应量对蔬菜总体价格水平的影响是否稳定，还是随着时间的推移发生了变化?一般而言，由于经济制度、国内政策等各种因素的变化，经济结构也处于动态的变化之中，货币供应量对蔬菜总体价格水平的影响程度也是动态变化的，修正后的线性回归模型θ1的估计反映的是货币供应量对蔬菜总体价格水平的平均影响程度。基于上述疑问，本文运用变参数模型分析货币供应量对蔬菜总体价格水平的动态影响。图3显示了运用卡尔曼滤波法所估计出来的回归系数θ1的动态变化情况。总的来说，θ1数值大小波动较为剧烈，表明货币供应量对蔬菜市场的作用并不是一成不变的，但货币供应量对蔬菜总体价格水平的影响程度没有明显的上升或下降趋势，影响程度在20%～45%之间波动，影响程度的波动范围并不大。这里需要解释的是:修正后的线性回归模型计算出来的货币供应量对蔬菜总体价格水平的平均影响程度为41．69%，根据图1各样本期θ1的值，变参数模型所估计各样本期θ1的平均数为30．72%，两者有一定的差距。可能的原因在于估计变参数模型中θ1的值时，初始值和初始的状态向量是系统默认的，因而最初得到的θ1值随机性较大。
三、结论与政策含义
