2009年上半年货币过多投放是否将导致未来通货膨胀？
柳玲娣胡月赵颖
（安徽大学经济学院，230039）
摘要： 2009年以来，我国货币供应量增幅快速回升，银行大规模进行信贷投放，这不仅使得市场流动性显著增强，而且也为未来通涨预期增加了不确定性。系统研究近期货币供应量、银行信贷与通货膨胀之间的动态关系，一方面可为评价货币政策有效性提供依据，另一方面也可较好的测算未来通货膨胀压力水平。本文利用1995-2008年月度数据构建向量自回归模型，计算结果显示：（1）通货膨胀对自身冲击影响最为敏感；（2）短期内货币供应量对通货膨胀影响并不明显，但较长期内（一般为10个月）货币供应量增长率的变化对通货膨胀产生重大影响；（3）贷款对通货膨胀的作用较小，我国通货膨胀对金融机构贷款变动并不敏感。
关键字：货币供应量；通货膨胀；VAR模型；脉冲响应函数
引言
通货膨胀是宏观经济调控的四大目标之一。货币当局依据经济运行状况，通过运用各种货币政策工具调节货币供应与信贷，希望在保证经济增长的同时实现物价稳定。受美国金融危机的影响，各国实体经济遭受重创，全球经济增长速度显著放缓、失业率不断攀高，世界各国政府纷纷出台积极的财政政策与货币政策刺激经济增长。为了保持我国近年来经济稳定持续快速发展的良好势头，实现2009年经济总体水平8%的增长目标，中国人民银行于今年年初实行了适度宽松的货币政策，加大金融支持经济发展的力度，一季度货币供应量大幅增加，截止2009年8月末，狭义货币供应量余额为200394.83亿元，同比增长27.72%；与此同时，金融机构信贷投放也呈明显加快之势，2009年前8个月，金融机构人民币各项贷款为385241.2亿元，同比增长34.1%，增幅达到近10年最高。尤其是一季度如此大规模的信贷投放前所未有，单季新增人民币贷款4.58万亿元，见图1。[1]
虽然货币主义关于通货膨胀的理论解释长期以来一直受到学术界的质疑，而且通货膨胀不只是受货币供给量唯一因素的影响，但如此大规模的信贷投放实属罕见。从目前我国宏观经济主要经济指标来看，通货膨胀迹象并未显现，但是随着货币供应量的持续增加，市场流动性不断增强，通货膨胀预期将逐步上升。因此，面对如此急速的信贷扩张，重新系统研究货币供应量、货币信贷与通货膨胀之间的动态关系，不仅为评价货币政策决策的有效性提供有效依据，也可为预防
未来高速通货膨胀提供前瞻性分析基础。
图1 1996.Q1～2009.Q2季度贷款增量
数据来源：国家统计局《经济景气月度报告》与中国人民银行《金融统计季度报告》
一、国内关于货币供应与通货膨胀关系的研究综述
自从货币学派提出一定的货币供应增长率将继之以相同的通货膨胀率之后，国内学者便对货币供应与通货膨胀间的关系进行了广泛的验证。刘金全、刘志强（2002）以1992—2000年的数据为基础进行因果分析，结果为采用向量自回归方法分析货币供应、实际产出和价格水平时，发现任何两个变量之间都存在双向的因果关系。[2]刘金全、张文刚、刘兆波（2004）认为货币供给增长率与通货膨胀率之间不仅存在长期均衡关系，也存在短期误差修正机制，这说明我国的货币政策具有最终影响价格水平的能力，但由于受到需求冲击和货币冲击的双重影响，货币供给增长率与通货膨胀率之间的短期波动带来了两者之间的显著偏离。[3]朱慧明、张珏（2005）采用协整和误差修正分析技术，考察1994年第一季度至2004年第四季度中国的货币供给量增长与通货膨胀率之间的关系，结果表明不同层次货币供给量增长率与通货膨胀率之间都存在协整关系，M2的增长率对通货膨胀率的解释能力最强。[4]刘霖、靳云汇（2005）以1978—2003的年度数据为基础，对经济增长率、通货膨胀率、货币增长率等建立多变量模型。他们没有发现在长期内，货币供应增长率影响通货膨胀的证据。同时，发现从长期看，价格水平上升时未来货币供应增长率下降。[5]晓东、潘海涛（2009）以1990-2006年的数据为基础，采用R软件，用非参数LPE回归模型对货币供应与通货膨胀的因果关系进行实证分析，结果是通货膨胀率（以居民消费物价指数来表示）与货币供应量并不是完全是正相关关系，随着货币供应量的增加，通货膨胀率先增加，然后有保持在一个较稳定平稳的趋势。[6]
由此可见，不同的研究报告得到的结论并不一致。之所以出现这种现象，主
要是数据和方法的原因。在指标数据的选择上，多数研究者应用的是货币供应量与信贷的月度期末同比增长率与CPI月度同比指标数据。同比数据可用于年度之间相同月份的比较，但由于比较的时间间隔较长，因此难以体现数据变化的敏感性。另有部分学者采用的则是年度数据，而年度数据的样本期非常有限，并且可能忽略检验时间序列的平稳性，这就易造成伪回归现象的出现。就方法而言，国内大部分学者关于通货膨胀的研究大都采用的是传统的结构模型或单方程模型，这就需要区分内生变量与外生变量，就会具有一定程度的主观性。向量自回归模型则无需区分内生变量与外生变量。
环比数据则是相邻两期之间的比较，反应的是本期相对于前一期的变动。这便于及时反应数据变化情况，同时有效地避免了同比数据存在翘尾的缺陷（上年价格上涨对下一年价格指数的影响）。基于上述考虑，本文拟采用1995年1月至2008年12月的月度环比数据进行分析，包括狭义货币、金融机构月末贷款余额和能全面反映我国物价水平的居民消费价格指数（CPI）。狭义货币M1和金融机构月末贷款余额的单位为亿元。建立由货币供应、金融机构信贷和通货膨胀构成的三变量V AR模型。
二、数据的处理与检验
（一）数据的处理
用RCPI表示居民消费价格上涨率，它在数量上等于CPI月度环比数据减去100。基于CPI采用月度环比数据，货币供应和贷款则要采用月度增量数据。用M1表示狭义货币的月度增量，它在数量上等于本期月末余额减去上期月末余额。用L表示金融机构月末贷款余额的增量，它在数量上也等于本期月末余额减去上期月末余额。
考虑到月度数据容易受季节波动的影响，故需要进行季节因素调整，拟采用Eviews5.0软件中提供的X12方法进行季节调整。相应地，生成三个序列新序列，分别以RCPI_TC、M1_TC和L_TC表示。
（二）描述性统计
我们通过时间序列图来获取对RCPI_TC的直观印象，如图2所示。
图2 RCPI_TC时间序列图
从图中可以看出，在过去的十几年（1995-2008）中，我国居民消费价格上涨率差异较大，显然是不平稳的时间序列。Phillips证明，如果两个时间序列都服从单位根过程（序列不平稳），那么即使他们之间不存在任何相关性，当样本容量增大时，以一个时间序列对另一个时间序列回归也总能得到显著的参数，这就是“伪回归”问题。因此，在做模型分析之前，应当对各时间序列进行单位根检验。
（三）时间序列的单位根检验
本文采用ADF方法来进行单位根检验。对于RCPI＿TC、M1＿TC和L＿TC这三个时间序列，依据AIC准则确滞后阶数。检验结果如表1所示。
表1 时间序列的单位根检验
对于RCPI＿TC、M1＿TC和L＿TC这三个时间序列的ADF检验表明，RCPI＿TC是平稳的，而M1＿TC和L＿TC这两个序列则是不平稳的。用dM1＿TC和dL ＿TC表示M1＿TC和L＿TC的一阶差分序列。可以看出，dM1＿TC和dL＿TC在5%的显著性水平下都是平稳的；他们都服从I（1）过程。符合协整检验的条件。
（四）协整关系检验
协整检验主要是用模型来描述变量间直接动态的、长期的关系。前文已经检
验出RCPI＿TC是平稳序列，M1＿TC和L＿TC的一阶差分也是平稳序列，那么它们之间是否存在协整关系呢？拟采用Johansen的方法进行检验，确定滞后阶数为3。检验结果见表2。
表2 特征值轨迹检验
依据表2可知，假设无协整关系时，迹统计量大于临界值，拒绝原假设，认为有协整关系；假设至多1个协整关系时，迹统计量大于临界值，拒绝原假设，认为协整关系多于1个；同理，拒绝至多2个协整向量的原假设，认为协整关系多于2个。由此可知，三个序列之间存在两个以上的长期协整关系。
（五）Granger因果关系检验
在确定序列间存在协整关系之后，我们想进一步检验序列间的长期均衡关系是否构成某种因果关系，这种因果关系的方向如何。接下来，我们利用Eviews5.0对原始序列进行Granger因果关系检验，确定滞后阶数为3，检验结果见表3。
表3Granger因果关系检验
从表3可初步判断，CPI的变动与M1月增量的变化之间互为Granger原因；金融机构贷款月增量的变化与M1月增量的变化之间也是互为Granger原因；CPI 的变动是金融机构贷款月增量变化的Granger原因，但金融机构贷款月增量的变化却不是CPI变动的Granger原因。
三、向量自回归模型的估计和脉冲响应函数
（一）向量自回归模型的估计
向量自回归（V AR）模型通常用于多变量时间序列系统的预测和描述随机扰动对变量系统的动态影响。最一般的V AR（p）模型如下：
t
r t r t p t p t t x B x B y A y A y δ++++++=--- 111
式中，t y 是m 维内生变量向量；t x 是d 维外生变量向量；P A A 1和r B B 1是待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量的滞后阶数分别为p 和r ；t δ是随机扰动项，同期之间可以相关，但不能有自相关，不能与模型右边的变量相关。 利用RCPI ＿TC 序列、M1＿TC 和L ＿TC 的一阶差分序列，构建三变量V AR 模型，利用Eviews5.0对VAR 模型进行估计，依据AIC 准则确定滞后阶数为3，估计结果见表4。
接上表
从表4可以看出：第一，RCPI_TC的滞后一期对自身具有显著的正向影响，其系数的估计值约为2.860，RCPI_TC的滞后二期对自身具有显著的负向影响，其系数的估计值约为-2.795，RCPI_TC的滞后三期也对自身具有显著的正向影响，其系数估计值约为0.933。这说明当月CPI变动环比提高1个百分点，会使未来第一个月CPI变动环比提高约2.860个百分点，使未来第二个月CPI变动环比下降约2.795个百分点，使未来第三个月CPI变动环比提高约0.933个百分点。第二，DM1_TC的滞后1期和3期也对RCPI_TC具有正向影响，但影响不明显，其系数的估计值非常小。DM1_TC的滞后2期对RCPI_TC也具有负向影响，影响也不明显，系数的估计值也非常小；虽然系数估计值都非常小，但不等于说DM1_TC 对RCPI_TC没有影响。第三，DL_TC(-1)、DL_TC(-2)、DL_TC(-3)的系数估计值在5%的显著性水平下，均没有通过t检验，故不能拒绝零假设。则在95%的置信度下，可以认为DL_TC对RCPI_TC没有影响。模型的系数估计结果与前面所做的Granger因果检验比较吻合。
（二）脉冲响应函数
脉冲响应函数是用来衡量每个内生变量的变动或冲击对它自己及所有其他内生变量产生的影响作用。这些影响的轨迹显示任意一个变量的扰动是如何通过模型影响所有其他变量，最终又反馈到自身的过程。依据上述建立的V AR模型，绘制脉冲响应图。见图3。
当在本期给通货膨胀上涨率一个正冲击后，其自身立刻有反应，通货膨胀上涨率不断升高，间隔时期越长，影响越明显，这种影响一直持续下去。这可能与人们的通胀预期有关。当经济中大多数人都预期到同样的通货膨胀，这种对通货膨胀的预期就会变成现实。即使通货膨胀的初始原因消失了，通货膨胀也可以自行持续下去。从RCPI_TC对DM1_TC冲击的响应图来看，当DM1_TC冲击发生后，第二年RCPI_TC出现正向反应，一路走高，持续期越长，影响越明显。从RCPI_TC
对DL_TC冲击的响应图来看，当在本期给DL_TC一个正冲击后会对RCPI_TC带来负面影响，这种影响非常小，且呈上升趋势，在第8期达到最大，从第9期开始下降。
图3 脉冲响应函数
从DM1_TC对RCPI_TC冲击的响应图来看，当在本期给RCPI_TC一个正向冲击后，DM1_TC立刻有反应，呈上升趋势，在第5期升至最高点（5.150），从第6期开始一路走低，在第9期发生逆转，表现出负向拉动，且有加深趋势。从DM1_TC对自身冲击反应图来看，DM1_TC对其自身的冲击立刻有反应，这种反应十分强烈，且不断上升，在第6期达到最大值（29.37），之后一路下降，持续时间长。从DM1_TC对DL_TC冲击的响应图来看，当DL_TC冲击发生后，第2年DM1_TC出现正向反应，之后一路走高，在第9期达到最高点（14.91），
从第10期开始呈下降趋势。
从DL_TC对RCPI_TC冲击的响应图来看，DL_TC立刻发生负向反应，在第4期发生逆转，表现出正向拉动，之后逐步走高，在第7期达到最高点（15.39），之后呈下降趋势，在第9期又发生逆转，出现负向拉动，且呈加深趋势。从DL_TC 对DM1_TC冲击的响应图来看，起初也是呈现正向反应，在第5期达到最高点之后开始下降，在第7期之后发生逆转，出现负向拉动，且一路下降。从DL_TC
对自身冲击的响应图来看，立刻发生强烈正向反应，之后逐步上升，在第3期达最高点（85.54），之后呈下降趋势，在第6期之后发生逆转，出现负向反应，在第8期达到最低值（-40.29），之后又开始走高，在第10期又回归为正向反应。
（三）模型的检验
为保证模型的正确性，我们对该模型所分离出来的残差项进行检验，发现残差项是平稳的，没有单位根，比较接近白噪音。说明模型经受住了检验，其拟合效果比较理想，如表5所示。
四、结论
本文以1995-2008年的月度数据为基础，采用向量自回归的方法对货币供应、金融机构贷款和通货膨胀的关系问题进行了深入的实证研究。我们可以得到以下一些重要结论：
1. 狭义货币月度增量、金融机构贷款增量、CPI之间存在协整关系，这意味着它们之间存在长期均衡关系。
2. 狭义货币月度增量变化是CPI变动的原因，金融机构贷款增量变化不是CPI变动的原因。这说明我国CPI对金融机构贷款变动的敏感度不够。
3. CPI对自身的冲击最为敏感，其影响持续的时间较长，且随着持续期的延长，其影响也越来越明显。这与人们的通胀预期有关。也就是说，当经济中大多数人都预期到同样的通货膨胀，这种对通货膨胀的预期就会变成现实。即使通货膨胀的初始原因消失了，通货膨胀也可以自行持续下去。
当月货币供给增量的变化对下一个月CPI的变化也有正向影响，起初几期的影响不明显，随着持续期的延长，影响也越来越明显了。根据货币主义的观点，通货膨胀本质上是一种货币现象，那么，在长期内货币供应增量超过货币需求增
量，货币供应增长率的变化应当影响通货膨胀。这与脉冲响应分析的结果基本吻合，即在短期内CPI的变化不明显，在第6期之后反应越来越强烈。
当月贷款增量的变化对CPI的变化有非常小的负向影响。步妍、李晓明（2009）从银行信贷的角度，分析认为，由于生产领域的产能积压，房地产领域的长期投资扩张以及股票市场的价值回归三方面的因素，最终造成大量货币在生产领域及房地产领域的沉积，同时部分货币被房地产市场及股票市场的投资及投机交易吸收，从而使得银行信贷资金不断沉积，最终导致我国信贷供给与通货膨胀存在细微的负相影响。[7]
4. 通货膨胀短期内会使狭义货币供给扩张，这可能与人们对交易性货币需求增加有关。从长期来看，通货膨胀会使得货币供应收缩，这可能是通过中央银行的反通货膨胀政策来发挥作用；金融机构贷款的增加会使得狭义货币供应扩张，这可能是由于金融机构大规模进行信贷投放，迫使中央银行不得不增加货币供应。短期内，狭义货币供应增加会推动金融机构贷款规模的扩张，在长期来看，货币供应增量的正向变化会使金融机构贷款变化出现负向反应，这可能是因为，未来可能有通货膨胀压力，人们预期中央银行可能要采取反通货膨胀政策来收缩信贷。
5. 综合上述相关结论，2009年上半年的货币过多投放短期内对通货膨胀影响有限，对未来通胀没有形成太大压力。
参考文献
[1]资料来源：国家统计局《经济景气月度报告》与中国人民银行《金融统计季度报告》
[2]刘金全,刘志强.中国货币政策非中性[J]，吉林大学社会科学学报，2002（4）
[3]刘金全，张文刚，刘兆波.货币供给增长率与通货膨胀率之间的短期波动影响和长
期均衡关系分析[J]，中国软件学，2004(7)
[4]朱慧明,张珏.基于ECM模型的货币供给量与通货膨胀关系研究[J]，管理科学, 2005
(10)
[5]刘霖,靳云汇.货币供应、通货膨胀与中国经济增长-基于协整的实证分析[J]，统计
研究，2005（3）
[6]杨晓东,潘海涛.基于多项式回归模型的货币供应与通货膨胀的实证分析[J]，经济研
究导刊, 2009(10)
[7]步妍,李晓明.中国货币供应与通货膨胀背离现象分析[J]，海南金融, 2009(5)