人民币结算量与货币供应量的关系范文

《金融教育研究杂志》2014年第五期

一、模型、变量及数据处理

变量及数据处理在章所构建的经济模型中，包含三个核心变量，分别是跨境贸易人民币结算量波动与货币供应量M2、汇率，分别记住CRS、MS、ER。在此对时间序列变量CRS、MS进行取对数处理，一方面，回归方程的系数可以反映变量间的弹性关系，另一方面，对数处理可有效降低回归方程的异方差性。对CRS、MS取对数后记做Ln(CRS)、Ln(MS)，ER不做处理。本文所采用的时间序列的样本区间为2010年1月－2013年12月。由于跨境贸易人民币结算业务起步于2009年，09年的数据较小不具有代表性。所以，基于数据的可比较性和可得性等原因，将时间序列的样本范围选为2010年1月－2014年4月。跨境贸易人民币结算量(CRS)数据选取自央行每季度的《货币政策执行报告》，为月度数据。货币供应量M2、人民币对美元汇率(ER)采集2010年1月到2014年4月各月期末值，数据选取自中国人民银行的《货币统计概览》。

二、实证研究

(一)长期均衡关系1．变量平稳性检验。经典计量经济学理论是建立在时间序列平稳的基础之上，所假设的变量之间的相关系数服从正态分布。但是，在很多情况下，大部分的经济变量是非平稳的。对非平稳时间序列而言，时间序列的数字特征是随着时间的变化而变化的，也就是说，非平稳时间序列在各个时间点上的随机规律是不同的，难以通过序列已知的信息去掌握时间序列整体上的随机性。将实际上不相关的非平稳序列进行回归分析，是一种虚假回归，又称伪回归。所以对非平稳变量间进行回归分析，首先应考虑和检验序列的平稳性。检验序列平稳性的标准方法是单位根检验。单位根检验有很多检验方法，如DF检验、ADF检验、PP检验等等，其中最常用的是增广狄克—富勒(ADF)检验。ADF检验方法是通过在回归方程的右边加入因变量yt的滞后差分项来控制高阶序列相关。原假设:序列存在一个单位根;备选假设为:不存在单位根序列yt可能还包含常数项和时间趋势项。通过判断γ的估计值是接受原假设还是接受备选假设，进而判断一个高阶自相关序列AR(p)过程是否存在单位根。对序列进行ADF检验可以通过EVIEWS软件来实现。采用增广狄克—富勒(ADF)检验模型使用EVI-WS6．0软件来检验变量序列的平稳性，检验结果如下:根据表1中各时间序列的ADF统计值，分别与1%、5%、10%临界值进行比较，可以得出LN(CRS)、LN(MS)、ER在ADF值均大于1%临界值，非平稳。对三大变量取一阶差分后再次进行检验，检验结果表明取一阶差分后三大变量的ADF值均小于1%临界值，平稳。由此可以得出跨境贸易人民币结算量、货币供应量及汇率均为一阶单整时间序列，记为I(1)。2．VAR最优滞后期的确定。滞后阶数的确定是VAR模型中一个重要的问题。理论上讲，滞后阶数越大，需要估计的参数就越多，模型的自由度就减少。通常的做法是，既考虑足够数目的滞后项，又要有足够数目的自由度。实践检验中多以信息准则作为判断VAR最优滞后期的确定原则，表给出了5大信息准则(LR、FPE、AIC、SC、HQ)检验模型最优滞后阶数的输出结果由表2中结果可以看出，当选择滞后期为2时，5大信息准则中有3大信息准则在5%水平下显著，由此可判定滞后期为2，即VAR(2)。3．VAR稳定性检验。构建VAR模型后，需要对模型进行稳定性检验。如果构建的VAR模型不稳定，则后续的脉冲响应函数不可靠。VAR模型稳定性的判定可以通过估计VAR模型中所有特征根的倒数的模是否小于1，即是否位于单位圆内部。如果所有的特征根的倒数的模均位于单位元内，则可以认定所构建的VAR模型是稳定的，否则不稳定。从图1中可以看出，本文所构建的VAR(2)模型6个特征根的倒数的模均位于单位元内部。因此可以认为，所构建VAR(2)模型是稳定的。4．协整检验。本文主要用Johansen协整检验法对所构建的VAR(2)模型进行协整检验。Johansen协整检验是基于回归系数的协整检验，又称JJ检验。Johansen检验时Johansen在1988年与Jucselius一起提起的一种以VAR模型为基础的检验回归系数的方法，是一种进行多变量协整检验较方便准确的方法。进行Johansen协整检验前需要首先确定模型的滞后阶数，由于协整检验模型实际上是对无约束VAR模型进行协整约束后得到的VAR模型，该模型的滞后期应选为无约束VAR模型一阶差分变量的滞后期，简而言之，协整检验的阶数要比VAR模型的滞后阶数少1．由于上文中以确定VAR模型的滞后阶数为2，因此Johansen协整检验的滞后阶数取为1。显示了三个变量之间的Johansen协整检验结果，根据迹统计值和最大特征根统计量的显示结果可以得出:在5%显著水平下，变量Ln(CRS)、ER、Ln(MS)之间存在且仅存在一个协整关系。根据Johansen协整检验的显示结果，可以得出以下协整方程:由于变量使用的是对数形式，因此协整方程的系数表示的是弹性关系。根据方程可以看出，ER每变动1%，将引起Ln(CRS)同向变动0．3243%;Ln(MS)每变动1%，将引起Ln(CRS)反向变动0．1497%。说明从长期而言，汇率变动对跨境贸易人民币结算量影响效应高于货币供应量变动对跨境贸易人民币结算量的影响效应。

(二)短期波动关系1．格兰杰因果关系检验。在经济变量中有一些变量高度相关，但它们之间的这种相关联性未必就是有统计学意义的。判断一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因是经济计量学中的常见问题。VAR模型的另外一个重要的应用就是分析经济时间序列变量之间的因果关系。因果关系检验由美国经济学家格兰杰(C．W．Granger)于1969年提出，后经亨德里(Hendry)和理查德(Richard)进一步发展而成。这种方法为从统计角度确定变量间的因果关系提供了一种实用分析工具。格兰杰因果关系检验不是检验逻辑上的因果关系，而是看变量之间的先后顺序，是否存在一个变量的前期信息会影响到另一个变量的当期。下表显示了Ln(CRS)、ER、Ln(MS)三个变量之间的格兰杰因果关系。表4中显示了Ln(CRS)、ER、Ln(MS)三个变量之间的格兰杰因果关系。分析表4可以得出:Ln(CRS)在5%的显著性水平下是ER的单向Granger原因，同时也是Ln(MS)的单向Granger原因;ER在5%的显著性水平下是Ln(MS)的单向Granger原因;ER、Ln(MS)在5%的显著性水平下均不能Granger引起Ln(CRS)。2．向量误差修正模型(VEC)。协整关系只能说明变量之间的长期关系，若分析变量间的短期动态关系，可通过引入向量误差修正模型(VEC)来将变量的短期波动和长期均衡进行结合，进而实现短期内变量由非均衡向均衡调整过程。只要变量间存在协整关系，就可以导出误差修正模型。通过建立VEC模型，既可以通过协整分析研究变量的长期均衡关系，又可以通过VEC模型观察变量间的动态影响机制。根据表5的输出结果显示:从跨境贸易人民币结算量波动、汇率波动、进出口额波动分别作为解释变量的三个VEC模型看，误差修正系数ECM(－1)的值均小于0，符合反向修正机制，表明滞后1期的非均衡误差将分别以0.39888、0.00097、0.00755的速度将非均衡状态拉回到均衡状态。3．基于VAR模型的脉冲响应函数。由于VEC模型的估计系数大部分不显著，不能够很好解释变量之间的短期影响。对于此问题，可以运用另外一种分析工具—脉冲响应函数，分析变量间的动态影响。脉冲响应函数用来衡量来自某个内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击对模型中所有内生变量的当期值与未来值的影响。图2中的上半部分反映了跨境贸易人民币结算量对来自其自身和其他变量冲击的响应。可以看出，跨境贸易人民币结算量对来自其自身的冲击在前4期呈现明显正向响应，响应强度随期数的增加逐渐降低，并在零响应附近收敛。跨境贸易人民币结算量量波动对来自货币供应量的响应较为微弱，前两期呈现负向响应，第五期后转为正向响应，其后始终保持正向响应，最终在零响应附近收敛。跨境贸易人民币结算量波动对来自汇率的脉冲冲击响应，呈现始终较弱的负向响应，并在零响应附近收敛。总体来看，跨境贸易人民币结算量波动对来自其自身冲击的响应在三种变量冲击中最为明显。图2中的下半部分反映了货币供应量对来自自身和其他变量冲击的响应。在图中可以看出，货币供应量对来自跨境贸易人民币结算量波动的冲击，呈现始终的正向响应，在前五期呈现递减趋势。在第五期后，这种响应有逐渐加强的趋势，随着期数的增加，脉冲响应有收敛的趋势。货币供应量对来自其自身的响应亦始终呈现正向响应。这种正向响应在第一期最为明显，之后逐步衰减，并在零响应附近收敛。货币供应量对来汇率冲击的的脉冲响应在前两期呈正向响应，之后转为负向响应，这种负向响应变化趋势较为平缓。在第25期，负向响应达到最强烈，随后有递减的趋势。总体来看，货币供应量对来自其自身及其他变量的脉冲均有较为明显的响应。图2中的中半部分反映了汇率对来自自身和其他变量冲击的响应。图中可以看出，汇率对来自跨境贸易人民币结算量波动的冲击呈现先正向后负向响应，在第1期为较为显著的正向响应，其后转为负向响应。在第7期，这种负向响应达到最大，之后逐步衰减，在零响应附近收敛。汇率波动对来自其货币供应量冲击的响应始终比较微弱，前十期呈正向响应，之后转为负向响应，并在零响应附近收敛。汇率对来自自身的冲击响应呈现较为明显的正向响应，这种响应在第1期响应达到最大，其后逐渐衰减，并在零响应附近收敛。总体来看，汇率对来自其自身冲击的响应在三种变量冲击中最为明显。

三、结论

基于2010年1月－2014年4月的时间序列数据，通过构建向量自回归模型，对我国跨境贸易人民币结算量、货币供应量、汇率之间的动态变化关系进行了研究。研究结果显示:跨境贸易人民币结算量、货币供应量、汇率之间之间存在着长期稳定的均衡关系。协整方程可以得出，汇率每变动1%，将引起跨境贸易人民币结算量同向变动0．3243%;货币供应量每变动1%，将引起跨境贸易人民币结算量反向变动0．1497%。说明从长期而言，汇率变动对跨境贸易人民币结算量影响效应高于货币供应量变动对跨境贸易人民币结算量的影响效应。格兰杰因果关系检验结果表明跨境贸易人民币在5%的显著性水平下是汇率的单向Granger原因，同时也是货币供应量的单向Granger原因;汇率在5%的显著性水平下是货币供应量的单向Granger原因;汇率、货币供应量在5%的显著性水平下均不能Granger引起跨境贸易人民币结算量。长期内，汇率对跨境贸易人民币结算总额具有正向的抑制作用;货币供应量对跨境贸易人民币结算总额具有反向的抑制作用。脉冲响应函数来看，跨境贸易人民币结算量波动对来自其自身冲击的响应在三种变量冲击中最为明显;货币供应量对来自其自身及其他变量的脉冲均有较为明显的响应;汇率对来自其自身冲击的响应在三种变量冲击中最为明显。

由上文的实证分析可以看出:跨境贸易人民币结算业务作为一种新兴的人民币国际化业务对经济变量汇率、货币供应量的影响均较为微弱，这说明人民币国际化仍然处于初期起步阶段，目前对宏观经济的影响非常有限;作为宏观经济中较为独立的经济变量，汇率上升有利于跨境贸易人民币结算业务发展，同时汇率只对来自其自身的冲击有较为显著的响应，这也进一步证明汇率市场化改革已取得一定成效，汇率变动更多取决于国际市场供需变化。货币供应量对跨境贸易人民币结算业务具有反向的抑制作用，为推动人民币国际化的发展，央行有必要严格对货币发行量的控制，管住增发货币的冲动，转而通过更加市场化的手段调节货币供应量。加快利率市场化改革，扩大利率浮动区间，必要时可适当提高人民币利率，增强人民币海外吸引力。

作者：石立帅单位：河南大学经济学院