(南開大學(xué) 經(jīng)濟學(xué)院，天津 300071)

一、引言及文獻評述

改革開放以來，我國的貨幣化水平呈現(xiàn)一種快速上升的趨勢，貨幣化率(M2/GDP)從1980年的0.45上升到2016年的2.08，遠高于歐美發(fā)達國家的貨幣化水平。貨幣化率的快速上升意味著廣義貨幣M2的增速遠高于GDP的增長速度，在現(xiàn)實經(jīng)濟中就會表現(xiàn)出通貨膨脹的現(xiàn)象。通過統(tǒng)計數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)在1996年之前伴隨著貨幣化率的上升經(jīng)濟中確實出現(xiàn)了通貨膨脹現(xiàn)象，特別是1994年出現(xiàn)了高達24%的通貨膨脹率，但是，在1996年之后，貨幣化率的上升并沒有引發(fā)通貨膨脹的出現(xiàn)，有些年份還出現(xiàn)了不同程度的通貨緊縮。這一“中國貨幣之謎”引發(fā)眾多經(jīng)濟學(xué)家 的關(guān)注并對背后的原因進行研究，研究主要從貨幣需求和金融市場兩個方面進行研究。從貨幣需求入手進行研究的學(xué)者們認為中國高貨幣化率主要原因來自于貨幣需求的增加，但是，導(dǎo)致貨幣需求增加的原因卻是多方面的。易綱(1996)認為中國貨幣需求的主要動因在于中國經(jīng)濟由計劃經(jīng)濟向市場經(jīng)濟轉(zhuǎn)變過程中的貨幣化過程。劉明志(2001)則認為金融工具單一、金融市場不發(fā)達和銀行不良資產(chǎn)率高是貨幣需求提高的原因。范從來，杜晴(2015)從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)角度進行研究，他們研究發(fā)現(xiàn)不同產(chǎn)業(yè)之間的資本有機構(gòu)成是不同的，所需要的貨幣量也是不同的，由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的演進帶來了貨幣需求的增加。徐長生，馬克(2015)則認為高貨幣化現(xiàn)象

是資產(chǎn)性貨幣需求增加所致，導(dǎo)致資產(chǎn)性貨幣需求增加的原因在于融資約束和投資限制。王宇偉，范從來(2016)研究發(fā)現(xiàn)中國貨幣需求的變化來自于企業(yè)部門不同的需求，大量資金閑置在政府部門造成GDP增長乏力是導(dǎo)致中國高貨幣化率的原因。

另一部分學(xué)者認為中國的高貨幣化的成因來自我國金融市場。余永定(2002)認為中國的高貨幣化現(xiàn)象在于高儲蓄率、高不良債權(quán)率、資本市場不發(fā)達和低的企業(yè)資金利用率。韓平(2005)；謝平，張懷清(2007)；張春生，吳超林(2008)等人認為銀行產(chǎn)生大量不良貸款是中國高貨幣化產(chǎn)生的原因，韓平還在余永定研究的基礎(chǔ)上對我國的貨幣化率軌跡進行了重新計算，認為我國貨幣化率收斂的上限在3.4或2.6。彭方平等(2013)研究發(fā)現(xiàn)，我國微觀貨幣需求彈性較高，制度和金融市場的不成熟導(dǎo)致低的通貨膨脹率，這就造成了利用銀行信貸推動經(jīng)濟增長的模式，從而導(dǎo)致了高的貨幣化率。王磊，朱太輝(2016)從貨幣化之外的因素分析高貨幣化現(xiàn)象，認為中國高貨幣化率的成因是財富積累的快速增加以及金融市場不發(fā)達造成的低收益率。還有些學(xué)者從政府的角度對高貨幣現(xiàn)象進行研究，張杰(2006)將政府對銀行的補貼和擔(dān)保引入麥金農(nóng)的最優(yōu)貨幣化模型，認為政府通過對銀行體系的控制以尋求“金融剩余”的最大化是導(dǎo)致高貨幣化的根本原因。陳彥斌，郭豫媚，陳偉澤(2015)通過構(gòu)建動態(tài)一般均衡模型研究發(fā)現(xiàn)，房地產(chǎn)泡沫膨脹和地方政府債務(wù)擴張增強了家庭和政府的持幣愿望，進而提高了貨幣化率。

通過對已有文獻的梳理發(fā)現(xiàn)，對于我國高貨幣化的研究，學(xué)者們主要從貨幣需求和金融市場兩個方面來考察，貨幣需求只是決定貨幣化率一個方面，對另一方面GDP因素考察的文獻則很少。王宇偉，范從來的研究雖然涉及GDP的因素，但是他們只是認為貨幣滯留在政府部門導(dǎo)致GDP增長速度乏力，而沒有從GDP的創(chuàng)造機制方面進行考察。在現(xiàn)代經(jīng)濟體系劃分為虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟的情況下，且虛擬經(jīng)濟在我國經(jīng)濟中的地位越來越突出，根據(jù)國家統(tǒng)計局的調(diào)查數(shù)據(jù)，以金融、房地產(chǎn)為主的虛擬經(jīng)濟部門創(chuàng)造的GDP在國民經(jīng)濟中的比重在2015年已經(jīng)占到14.5%，我國經(jīng)濟的虛擬化趨勢明顯。同時，還看到近年來虛擬經(jīng)濟部門創(chuàng)造的增加值占國民經(jīng)濟的比重變動與貨幣化率的變動具有很強的相似性，2008-2015年虛擬經(jīng)濟增加值占比增加了40.7%，同期的貨幣化率提高了37.1%。因此，從虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟不同的創(chuàng)造GDP機制角度去考察經(jīng)濟虛擬化對貨幣化率的影響，不但可以從一個新的視角去解釋中國貨幣化之謎，彌補相關(guān)文獻不足的問題，而且也為高貨幣化率的現(xiàn)象提供了一個更為合理的解釋。

二、經(jīng)濟虛擬化對貨幣化率的影響機制及理論假說

(一)經(jīng)濟虛擬化對于貨幣化率的影響機制分析

首先，從宏觀層面來觀察虛擬經(jīng)濟部門發(fā)展同貨幣化率的關(guān)系(圖1)，圖中橫坐標表示年份，縱坐標表示比值。為了便于觀察，我們將圖中虛擬經(jīng)濟部門增加值占比擴大10倍，這并不影響兩者之間的關(guān)系。從圖1中可以看出，虛擬經(jīng)濟部門發(fā)展同貨幣化率的關(guān)系分為如下三個階段：第一階段為1995-1999年，虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率走勢趨同，兩者同步發(fā)展；第二階段為2000-2007年，虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率兩者走勢開始偏離，這主要是由于當時四大國有商業(yè)銀行不良資產(chǎn)率偏高，影響了利潤所致；第三階段為2008-2014年，虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率走勢高度趨同。因此，我們可以從宏觀層面認為虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率有一定的相關(guān)關(guān)系。

宏觀層面的數(shù)據(jù)反映了一種縱向關(guān)系，也就是兩者在不同時間點上的關(guān)系。接下來，從更為微觀的省級層面來觀察虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率的關(guān)系(圖2)，與宏觀層面不同，微觀層面反映的是一種橫向比較關(guān)系。由于各國的社會制度、風(fēng)俗習(xí)慣、經(jīng)濟結(jié)構(gòu)等因素的不同，選擇同一社會制度下，不同經(jīng)濟發(fā)展階段的各省市作為觀察對象可以更為全面地呈現(xiàn)虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率的關(guān)系。

圖1 虛擬部門發(fā)展與貨幣化率關(guān)系數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

由于缺乏省、市一級的貨幣化率數(shù)據(jù)，因此，采用銀行存款余額與GDP的比值近似表示貨幣化率，采用金融和房地產(chǎn)業(yè)增加值占全省GDP比值表示虛擬經(jīng)濟部門發(fā)展狀況。為了分析方便，使用2014年全國31個省、市截面數(shù)據(jù)進行分析，同時將增加值占比擴大100倍，這僅是為了便于在圖中進行比較，其中圖2、圖3橫坐標表示省份，縱坐標為比值。從圖2中可以看出，虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率在省級層面上也反映出一定的相關(guān)關(guān)系，虛擬經(jīng)濟部門增加值占比較高的省份貨幣化率也相應(yīng)很高，例如北京和上海，而虛擬經(jīng)濟部門增加值占比較低的省份相應(yīng)的貨幣化率也很低，例如湖南和內(nèi)蒙古。那么，不論從宏觀層面還是微觀層面都觀察到虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率有一定的相關(guān)關(guān)系，接下來，我們來分析一下虛擬經(jīng)濟發(fā)展是如何對貨幣化率產(chǎn)生影響的。

圖2 2014年各省、市虛擬經(jīng)濟發(fā)展與貨幣化率關(guān)系數(shù)據(jù)來源：中國金融統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

對于經(jīng)濟虛擬化對貨幣化率的影響，首先從貨幣需求方面進行分析。虛擬經(jīng)濟從本質(zhì)說是脫離了物質(zhì)生產(chǎn)過程的價值增值過程的獨立化的經(jīng)濟運行方式(劉駿民，劉曉欣，2016)。也就是說，虛擬經(jīng)濟是用貨幣來創(chuàng)造GDP的經(jīng)濟方式，因此，虛擬經(jīng)濟部門創(chuàng)造增加值的增多必定會帶來對貨幣的大量需求。這可以從改革開放以來的數(shù)據(jù)中看出，虛擬經(jīng)濟部門增加值在GDP中的占比從1980年的4%發(fā)展到2015年的14.5%，而金融機構(gòu)人民幣信貸資金運用從1980年的2 684億元增加到2015年的154萬億元，其中貸款從2 478億元提高到93.95萬億元，有價證券投資從1989年的16.9億元增加到2015年的19.76萬億元。貸款金額提高了379倍，有價證券投資提高了11 692倍，同時期GDP提高了149倍，貨幣需求遠遠大于GDP的增長速度。除了銀行業(yè)以外，虛擬經(jīng)濟部門對于貨幣的需求主要來自證券業(yè)和地產(chǎn)業(yè)，有價證券的投資占整個貨幣總量M2的比重從1989年的0.86%提高到2015年12.83%，房地產(chǎn)企業(yè)總資產(chǎn)從2000年的2.5萬億元提高到2015年的55萬億元，其中負債1.9萬億增加到42.87萬億元，總資產(chǎn)占貨幣總量M2的比重從18.8%提高35.7%，負債從14%提高到27.3%。房地產(chǎn)業(yè)尤其在2008年金融危機之后，貨幣需求急劇增加，負債從10.47萬億元提高到2015年42.87萬億元。雖然外匯占款對于貨幣需求有一定的影響，但是從相關(guān)數(shù)據(jù)來看，2008年以后外匯占款占M2的比重從31%下降到17.2%，因此，近年來外匯占款對于貨幣高貨幣需求影響并不大。

貨幣化率同金融和房地產(chǎn)的關(guān)系，可以從更為微觀的省、市層面來分析(圖3)。從圖3中可以看出，絕大部份省、市的貨幣化率與金融和房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展高度相關(guān)。貨幣化率數(shù)值前三位的省份，分別是北京、西藏、上海，貨幣化率為4.69、3.35、3.14；金融業(yè)增加值占整個省GDP的比重分別為15.7%、14.4%、6%；房地產(chǎn)業(yè)增加值占整個省比重分別為6%、6.5%、3.1%。貨幣化率數(shù)值排名最后三位的省份為內(nèi)蒙古、湖南、吉林，貨幣化率分別為0.92、1.12、1.2；金融業(yè)和房地產(chǎn)業(yè)增加值占整個省GDP比重分別為4%、3.5%、3.3%以及2.5%、3.1%、2.5%。貨幣化率排名前三的省份中其虛擬經(jīng)濟部門增加值占整個省GDP比重的排名北京、上海依次排名前兩位，而貨幣化率排名后三位的省份中其虛擬經(jīng)濟部門增加值占整個省GDP比重排名中依然是內(nèi)蒙古、湖南、吉林三個省份占據(jù)最后三位。因此，我們可以從更加微觀的省市層面數(shù)據(jù)分析可以看出，金融、房地產(chǎn)之間聯(lián)系密切，同時二者與貨幣化率的關(guān)系也是高度相關(guān)，那么，由此可知，中國目前存在的高貨幣化率與虛擬經(jīng)濟部門大量的貨幣需求必定具有一定的聯(lián)系。

圖3 各省、市金融、房地產(chǎn)與貨幣化率關(guān)系數(shù)據(jù)來源：中國金融統(tǒng)計年鑒、國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

其次，貨幣化率定義為M2/GDP，高的貨幣化率一方面理解為貨幣需求的增加導(dǎo)致M2大幅度的增加所導(dǎo)致，另一方面，也要看到GDP對于貨幣化率的影響。對于實體經(jīng)濟來說，GDP的創(chuàng)造除了需要貨幣資本以外，還需要一個生產(chǎn)過程，是物質(zhì)生產(chǎn)過程和價值增值過程的統(tǒng)一，因此，其所需要的貨幣與創(chuàng)造的GDP比值會比較穩(wěn)定。而虛擬經(jīng)濟則是脫離物質(zhì)生產(chǎn)過程獨立化的價值增值過程，用貨幣直接創(chuàng)造GDP，所創(chuàng)造GDP為使用貨幣的一個很小的比例，因此，所需貨幣與創(chuàng)造GDP的比值就會比較高。例如，2015年房地產(chǎn)業(yè)利用貨幣總量比重35.5%的資產(chǎn)創(chuàng)造的GDP僅占整個增加值的6.1%，而金融業(yè)中的銀行和證券業(yè)使用貨幣總量94%的貨幣創(chuàng)造的GDP占整個增加值的8.4%。因此，虛擬經(jīng)濟部門的發(fā)展必然會導(dǎo)致貨幣化率的提高。

同時，虛擬經(jīng)濟部門之間的發(fā)展是一種相互促進的作用，房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展需要金融業(yè)為其源源不斷地提供資金支持，而金融業(yè)的發(fā)展也要以房地產(chǎn)這樣的資金需求巨大的行業(yè)作為支撐，推動其發(fā)展。尤其是近年來，金融和房地產(chǎn)之間的關(guān)系越來越緊密，根據(jù)2016年上半年上市公司半年報顯示，上市銀行中新增貸款近一半投向住房按揭，住房按揭貸款占新增貸款比例的46.58%，農(nóng)業(yè)銀行、建設(shè)銀行、招商銀行、興業(yè)銀行新增按揭貸款比例超過上半年新增貸款的一半，分別為64.01%、62.71%、57.07%和55.30%。

綜上所述，虛擬經(jīng)濟部門發(fā)展對貨幣化率的影響機制首先在于房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展帶動了銀行業(yè)的發(fā)展，而銀行業(yè)發(fā)展的同時也推動了房地產(chǎn)業(yè)進一步的發(fā)展，兩者之間同時發(fā)展相互作用帶來了大量的貨幣需求。而且由于我國的融資主要以間接融資為主，房產(chǎn)又具有抵押和質(zhì)押的功能，這使得銀行可以派生出大量的M2。一方面是虛擬經(jīng)濟部門大量貨幣需求的增加，而另一方面則是虛擬經(jīng)濟部門創(chuàng)造GDP能力脆弱，兩方面因素疊加在一起影響貨幣化率的大小。

(二)經(jīng)濟虛擬化對于貨幣化率的影響理論假說

從上面的機制分析可知，虛擬經(jīng)濟部門發(fā)展對于貨幣化率的影響來自兩個方面，貨幣需求和GDP創(chuàng)造。因此，根據(jù)這個影響機制，選擇通過劍橋方程和費雪方程建立理論模型闡述這個影響機制。劍橋方程描述了最終產(chǎn)品(GDP)與貨幣存量與收入貨幣流通速度之間的關(guān)系，而貨幣流通速度與貨幣化率互為倒數(shù)關(guān)系，因此，可以將劍橋方程變?yōu)?/p>

M/R=PQ=Y

(1)

其中，M為貨幣存量，R為貨幣化率，P為物價總水平，Q為實際產(chǎn)出，Y為最終產(chǎn)品的價值。因為虛擬經(jīng)濟部門可以利用貨幣直接創(chuàng)造GDP，那么，劍橋方程可以變?yōu)?/p>

M/R=PQ=Y1+Y2

(2)

其中，Y1為實體經(jīng)濟增加值，Y2為虛擬經(jīng)濟增加值。

費雪交易方程描述的是資本存量、貨幣交易流通速度與總交易額之間的關(guān)系

MV=T=W1+W2

(3)

其中，M為貨幣存量，V為貨幣交易流通速度，T為貨幣總交易量，W1為實體經(jīng)濟交易額，W2為虛擬經(jīng)濟交易額。因為實體經(jīng)濟和虛擬經(jīng)濟創(chuàng)造GDP的機制不同，實體經(jīng)濟部門通過勞動、資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素的投入進行生產(chǎn)性活動，這些生產(chǎn)性活動所制造的為最終消費者所消費的產(chǎn)品的最終市場價值就是其創(chuàng)造的GDP。而虛擬經(jīng)濟部門則是根據(jù)交易額的大小收取一定比例服務(wù)費的方式創(chuàng)造GDP，實體經(jīng)濟產(chǎn)品采用成本定價法，而虛擬經(jīng)濟采用預(yù)期收益折現(xiàn)的方式定價(劉駿民、劉曉欣，2016)。同時，由于GDP是一個價值概念，而不是一個物量概念，因此，我們可以將實體經(jīng)濟的交易額看成是實體經(jīng)濟最終產(chǎn)品的價值。式(3)可以改寫為

MV=Y1+W2

(4)

將式(4)代入式(1)得

(5)

將式(5)整理得

(6)

將式(6)變形為

(7)

對式(7)中X求導(dǎo)得

(8)

命題1如果虛擬經(jīng)濟部門相比于實體經(jīng)濟部門的貨幣需求增加，那么，經(jīng)濟中的貨幣化率隨之增加；反之，如果虛擬經(jīng)濟部門相比于實體經(jīng)濟部門貨幣需求減少，那么，經(jīng)濟中的貨幣化率也隨之下降。

命題1成立的條件是貨幣交易流通速度不發(fā)生顯著的變化。參照金迪(2014)的研究成果,認為交易貨幣流通速度是一個穩(wěn)定的制度變量。因此，在這種情況下，命題1的結(jié)論就是成立的。接下來，通過使用1996-2014年全國31個省、市數(shù)據(jù)建立計量模型，驗證虛擬經(jīng)濟部門發(fā)展對于貨幣化率的影響機制。

三、模型的設(shè)定和數(shù)據(jù)選取

(一)模型的設(shè)定

根據(jù)命題1的理論假設(shè)以及弗里德曼的貨幣需求理論，貨幣需求受價格水平、收入水平、貨幣收益率、預(yù)期通貨膨脹率等因素的影響。因此，本文將計量模型設(shè)定為如下形式

MRit=C+β1FDit+β2FAIit+β3IRit+β4πit+uit

其中MRit表示為i省份t年的貨幣化率(M2/GDP)，因為廣義貨幣(M2)缺乏省市一級的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，因此本文用各省市金融機構(gòu)存款余額替代M2數(shù)據(jù)，計算方法為各省銀行存款/各省GDP；C為截距項，F(xiàn)AIit為i省份t年虛擬經(jīng)濟發(fā)展情況，用該省金融業(yè)增加值與房地產(chǎn)業(yè)增加值之和與全省增加值的比值表示；為i省份t年固定資產(chǎn)投資情況，鑒于房地產(chǎn)投資也屬于固定資產(chǎn)投資的一部分，因此，本文固定資產(chǎn)投資是全社會固定資產(chǎn)投資減去房地產(chǎn)投資部分后的數(shù)值與全社會固定資產(chǎn)投資的比值，以反映去除房地產(chǎn)投資外的其他行業(yè)固定資產(chǎn)投資的變化情況對貨幣需求的影響；IRt為t年的利率水平，一年期存款利率表示，由于個別年份利率變動頻繁，因此這些年份的利率采用月度平均加權(quán)的辦法處理；πit為i省份t年的通貨膨脹率，用各個省份的居民消費價格指數(shù)來表示；uit為隨機擾動項。其中，固定資產(chǎn)投資、利率與通貨膨脹率為控制變量。

(二)數(shù)據(jù)的選取

由于1995年西藏和重慶部分數(shù)據(jù)缺失，因此，本文選取1996-2014年全國31個省市共589個數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站、中國人民銀行網(wǎng)站、中國金融統(tǒng)計年鑒。

(三)變量的平穩(wěn)性檢驗

為了避免使用非平穩(wěn)序列進行回歸造成的偽回歸現(xiàn)象，需要對變量進行平穩(wěn)性檢驗，單位根檢驗總體采用LLC檢驗，單個變量采用ADF檢驗，檢驗結(jié)果如下。

表1 變量統(tǒng)計性描述

表2 單位根檢驗結(jié)果

注：*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平。

從平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果可以看出(表2)，變量MR和FD存在單位根，是不平穩(wěn)序列，而變量FAI、π、IR之間不存在單位根，他們都是平穩(wěn)序列。對不平穩(wěn)的變量做差分得到的序列為平穩(wěn)序列，而且，數(shù)據(jù)可以看作是一個短面板數(shù)據(jù)，因此，可以進行直接回歸。

四、計量結(jié)果分析

(一)計量結(jié)果分析

在進行回歸之前，要進行Hausman檢驗，來判定采用固定效應(yīng)模型還是隨機效應(yīng)模型。根據(jù)Hausman檢驗的結(jié)果P值為0.013<0.05，拒絕隨機效應(yīng)模型優(yōu)于固定效應(yīng)模型的原假設(shè)，本文采用面板固定效應(yīng)模型進行估計，實證回歸結(jié)果如下。

從表3的實證結(jié)果可以看出，虛擬經(jīng)濟的發(fā)展對于貨幣化率具有顯著的正向影響，也就是說虛擬經(jīng)濟部門發(fā)展可以顯著地提高貨幣化率。同時，從實證結(jié)果我們還能看到，無論在添加控制變量的情況下還是在沒添加控制變量的情況下虛擬經(jīng)濟部門發(fā)展對貨幣化率的影響都能通過了1%的顯著性檢驗。因此，可以看到計量模型實證結(jié)果所得出的結(jié)論與命題1的結(jié)論是一致的。

(二)穩(wěn)健性檢驗

為了驗證計量模型所得出結(jié)果的可靠性，我們要對上面的回歸結(jié)果進行穩(wěn)健性檢驗，本文采用穩(wěn)健性檢驗的方法是使用不同的計量方法，鑒于上面的回歸分析使用了固定效應(yīng)模型，在穩(wěn)健性檢驗時我們采用最小二乘法來檢驗回歸結(jié)果是否穩(wěn)健。檢驗結(jié)果如下：

表3 回歸結(jié)果分析

注：*、**、***分別表示10%、5%、1%的顯著性水平。

表4 穩(wěn)健性檢驗

注：*、**、***分別表示10%、5%、1%顯著性水平。

表4的穩(wěn)健性檢驗結(jié)果表明，在采用不同的計量方法后，回歸結(jié)果依然顯著，解釋變量都可以在1%的顯著性水平下通過檢驗，這說明經(jīng)濟虛擬化過程對貨幣化率的影響具有穩(wěn)健性。雖然計量結(jié)果證明了經(jīng)濟虛擬化過程對于貨幣化的提高具有顯著的影響，但是從圖1中看到在

2008年之前，兩者之間關(guān)系走勢圖并不像2008年之后那樣走勢保持一種一致平行關(guān)系，并且在短時間內(nèi)將貨幣化率推高了0.5個點左右。那么，接下來將分析2008年前后經(jīng)濟虛擬化對貨幣化率影響為什么在趨勢圖上存在一定差異性原因所在。

五、經(jīng)濟虛擬化對貨幣化率影響趨勢差異性分析

從圖1中可以看出，經(jīng)濟虛擬化與貨幣化率的走勢在1998-2008年間出現(xiàn)一定的不一致現(xiàn)象，這一現(xiàn)象的形成主要是當時銀行業(yè)的不良資產(chǎn)大量增加導(dǎo)致計提大量資產(chǎn)損失，從而使銀行業(yè)創(chuàng)造的GDP減少所致。因為使用虛擬經(jīng)濟部門所創(chuàng)造的增加值表示經(jīng)濟虛擬化的過程，而虛擬經(jīng)濟部門中重要組成部門的金融業(yè)增加值占比在1998年以后出現(xiàn)了下降的趨勢，從1998年的5.1%下降到2005年的4%，這導(dǎo)致了整個虛擬經(jīng)濟部門的增加值也隨之下降由1998年的9.1%下降到2005年的8.5%。金融業(yè)的增加值來自金融業(yè)所創(chuàng)造的利潤，而銀行業(yè)作為當時金融業(yè)的主要組成部分其由于不良資產(chǎn)的大量增加而導(dǎo)致利潤大幅度下滑，1998年和1999年不良資產(chǎn)率高達33%和41%。之后雖然在1999年國家成立四大資產(chǎn)管理公司在1999年和2004年對四大國有商業(yè)銀行的不良資產(chǎn)進行了剝離，但是商業(yè)銀行的不良資產(chǎn)率一直處于高位，從2008年第四季度開始才降至2.42%，2009第四季度降至1.58%。雖然銀行業(yè)增加值在減少，而廣義貨幣M2卻在持續(xù)增加由1998年的10.45萬億增加到2005年的29.87萬億，貨幣化率(M2/GDP)持續(xù)上升，M2的上升和虛擬經(jīng)濟部門增加值占比的下降就導(dǎo)致了經(jīng)濟虛擬化進程與貨幣化率出現(xiàn)一定背離現(xiàn)象。這一現(xiàn)象是我國進行金融制度改革的結(jié)果，并非是一種常態(tài)。在銀行業(yè)市場化改革完成后就出現(xiàn)我們在圖1中看到的經(jīng)濟虛擬化進程與貨幣化率走勢高度一致的情況。

表5 不同時間段各變量對貨幣化影響的計量結(jié)果

表5的計量結(jié)果也證實了上面的分析結(jié)果，經(jīng)濟虛擬化進程與貨幣化率在1998-2007年時間段出現(xiàn)短暫的背離是由于我國進行金融制度特別是銀行業(yè)的市場化改革所致。

對于2008年以后，貨幣化率迅速提高，短短7年時間由1.47上升到2.03，主要原因是由于房地產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展導(dǎo)致的。城市化進程推進雖然是房地產(chǎn)業(yè)發(fā)展主要的動力，但是這并不能足以說明2008年以后房地產(chǎn)業(yè)的加速發(fā)展。我國的城鎮(zhèn)化率從2000年的36.21%上升到2008年的46.98%，房地產(chǎn)企業(yè)負債從19 032億元增加到104 782億元，而在2015年城鎮(zhèn)化率上升至56.01%，房地產(chǎn)企業(yè)負債增加到428 729億元。在兩個階段，城鎮(zhèn)化率同為上升約10個百分點，而房地產(chǎn)業(yè)的資金需求量從相差約8萬億元增加到相差約32萬億元，差距在4倍左右。社會對于房地產(chǎn)需求的快速增加，城鎮(zhèn)化率已經(jīng)不能進行完全的解釋，我們要從房地產(chǎn)的投資品屬性進行解釋。

房屋最初是為滿足人們居住需求的一種商品，具有商品屬性。隨著城鎮(zhèn)化的推進，農(nóng)村人口加速向城市轉(zhuǎn)移，出現(xiàn)了大量的租房者，這就使房屋的出租者每月可以得到穩(wěn)定的現(xiàn)金流。穩(wěn)定現(xiàn)金流的出現(xiàn)也使房屋由一種普通商品變?yōu)橐环N類金融資產(chǎn)，成為家庭財富的重要組成部分，根據(jù)西南財經(jīng)大學(xué)中國家庭金融調(diào)查與研究中心公布的《2014中國家庭財富分布報告》公布的調(diào)查數(shù)據(jù)，中國家庭財富的91.9%來自于非金融資產(chǎn)，而房產(chǎn)已占家庭非金融資產(chǎn)的比例高達71.7%，也就是說中國家庭財富的60%多都來自于房產(chǎn)，2011年房產(chǎn)占家庭財富的比例為67.1%，2013年這個比例上升至69.4%。人們進行房屋買賣的行為從簡單地滿足自己居住需求的購買行為變?yōu)橐环N投資行為，大量資金進入房地產(chǎn)市場進行房地產(chǎn)炒作，大幅度推高房價。根據(jù)國家統(tǒng)計局數(shù)據(jù)顯示，全國商品房的平均售價在2008年后大幅度上漲，上漲金額達到3 000元，而2000-2008年上漲不足1 700元。特別是一些一線城市上漲幅度更大，北京平均房價從2008年底的每平米10 000元漲到2015年底的每平米30 000元。房屋價格的上漲一方面使大量投機資金涌向房地產(chǎn)市場，產(chǎn)生大量的貨幣需求；另一方面，房價上漲讓使用房屋抵押進行貸款的獲取者資金增多，帶來貨幣需求，根據(jù)招商證券的分析報告2015年中國房地產(chǎn)交易的杠桿率為48%，而我國又是以銀行間接融資為主的國家，這種融資體系就可以派生出很多貨幣存款，因此，直接提高廣義貨幣M2的數(shù)量，導(dǎo)致貨幣化率快速上漲。

六、結(jié)論與政策建議

本文針對中國近年來的高貨幣化之謎背后的原因進行研究，認為經(jīng)濟虛擬化過程是導(dǎo)致高貨幣化產(chǎn)生的重要原因，其作用機制不但來自于虛擬經(jīng)濟部門快速增加貨幣需求，更為重要的是虛擬經(jīng)濟創(chuàng)造GDP的機制與實體經(jīng)濟不同，虛擬經(jīng)濟利用貨幣創(chuàng)造GDP的能力要小于實體經(jīng)濟。通過建立理論模型和進行計量檢驗驗證了上述結(jié)論的正確性。接下來，針對2008年前后經(jīng)濟虛擬化進程與貨幣化率走勢的差異進行數(shù)據(jù)和計量分析，結(jié)果顯示形成這種差異的原因在于中國銀行體系的市場化改革，這種差異只是一種暫時的現(xiàn)象。同時，對2008年以后貨幣化率快速的上漲原因進行進一步的分析，認為房產(chǎn)在中國家庭財富結(jié)構(gòu)比例的上升以及中國以銀行為主的融資結(jié)構(gòu)是導(dǎo)致2008年以后中國貨幣化率快速上升的重要原因。本文得出的一個重要結(jié)論在于我國的高貨幣化現(xiàn)象與經(jīng)濟虛擬化進程有著重要的聯(lián)系，而虛擬經(jīng)濟創(chuàng)造GDP的特殊機制對于高貨幣化的出現(xiàn)起著重要的作用。

本文結(jié)論的政策含義是，首先，高貨幣化并不是完全由貨幣超發(fā)導(dǎo)致，而是由于虛擬經(jīng)濟部門的貨幣需求快速增加，并通過銀行體系擴大廣義貨幣M2的數(shù)量，同時，虛擬經(jīng)濟利用貨幣創(chuàng)造GDP的能力要小于實體經(jīng)濟，這就產(chǎn)生了高貨幣的現(xiàn)象。如果是貨幣超發(fā)就會像1996年之前那樣社會出現(xiàn)通貨膨脹現(xiàn)象，而與高貨幣化相伴隨的是低通脹和高房價并存，這就說明是虛擬經(jīng)濟部門的貨幣需求增加所致。這種現(xiàn)象會加速虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟之間的比例失調(diào)，使經(jīng)濟中蘊含大量的風(fēng)險，不利于經(jīng)濟的持續(xù)健康發(fā)展。因此，政府應(yīng)采取對虛擬經(jīng)濟部門去杠桿以及利用利率工具調(diào)節(jié)虛擬經(jīng)濟和實體經(jīng)濟二者之間的比例關(guān)系。其次，要降低高貨幣化率就要從根本入手，降低虛擬經(jīng)濟部門的貨幣需求。推動房地產(chǎn)改革，減少房產(chǎn)作為財富或者一種類金融資產(chǎn)的屬性，堅決控制資金對房地產(chǎn)的大肆炒作，拓寬人們的投資渠道(王磊，朱太輝，2016)，推動中國資本市場改革，大力發(fā)展債券市場和股票市場，減少政府對于股票市場非必要行政干預(yù)，維護股票市場健康穩(wěn)定發(fā)展，通過提供更多優(yōu)質(zhì)的金融資產(chǎn)。最后，要通過發(fā)展資本市場，提高直接融資的比例，降低銀行間接融資的比例，這不但可以降低貨幣乘數(shù)，減小貨幣化率，而且還能引導(dǎo)資金流向?qū)嶓w經(jīng)濟，為實體經(jīng)濟服務(wù)，使經(jīng)濟擺脫當前資金“脫實入虛”的困境，歸根到底虛擬經(jīng)濟創(chuàng)造的GDP一部分來源于實體經(jīng)濟所創(chuàng)造的利潤(Duncan,2013)，一部分來自于資產(chǎn)波動產(chǎn)生的虛擬財富，虛擬財富并不是真實的財富，虛擬財富的增加并不伴隨著任何的商品流和服務(wù)流的增加(Stiglitz,2016)。因此，要保持經(jīng)濟增長的持續(xù)性和穩(wěn)定性，虛擬經(jīng)濟必須為實體經(jīng)濟服務(wù)，而不能脫離實體經(jīng)濟而存在。

[1]易綱.中國的貨幣、銀行和金融市場：1984-1993[M].上海:上海人民出版社，1996.

[2] 劉明志. 中國的M2/GDP(1980—2000):趨勢、水平和影響因素[J].經(jīng)濟研究，2001(2)：3-12.

[3]范從來,杜晴. 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響M2/GDP比值的實證研究[J].中國經(jīng)濟問題，2015(2)：3-12.

[4]徐長生,馬克. 中國貨幣之謎”:基于貨幣需求視角的解釋[J].經(jīng)濟學(xué)家，2015(8)：5-12.

[5] 王宇偉,范從來. 企業(yè)部門的貨幣持有與中國貨幣化率的變動——來自微觀層面的經(jīng)驗證據(jù)[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2016(7)：5-22.

[6]余永定. M2/GDP的動態(tài)增長路徑[J].世界經(jīng)濟，2002(12)：3-13.

[7] 韓平,李斌,崔永. 我國M2/GDP的動態(tài)增長路徑、貨幣供應(yīng)量與政策選擇[J].經(jīng)濟研究，2005(10)：37-47.

[8]謝平,張懷清. 融資結(jié)構(gòu)、不良資產(chǎn)與中國M2/GDP[J].經(jīng)濟研究，2007(2)：27-37.

[9]張春生,吳超林. 中國M2/GDP畸高原因的再考察——基于商業(yè)銀行資產(chǎn)負債表的分析[J].數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究，2008(5)：3-16.

[10]彭方平,連玉君,胡新明,趙慧敏. 規(guī)模經(jīng)濟、卡甘效應(yīng)與微觀貨幣需求——兼論我國高貨幣化之謎[J].經(jīng)濟研究，2013(4)：83-93.

[11]王磊,朱太輝. 高貨幣化率的非貨幣化解釋[J].國際金融研究，2016(12)：13-22.

[12]張杰.中國的高貨幣化之謎[J].經(jīng)濟研究，2006(6)：59-69.

[13]陳彥斌，郭豫媚，陳偉澤.2008年金融危機后中國貨幣數(shù)量論失效研究[J].經(jīng)濟研究，2015(4)：21-35.

[14]劉駿民，劉曉欣.經(jīng)濟增長理論創(chuàng)新及其對中國經(jīng)濟的實踐意義—兼論如何重開中國經(jīng)濟高增長之門[J].政治經(jīng)濟學(xué)評論，2016(6)：74-112.

[15]Stiglitz J E.“Inequality and Economic Growth”, in Jacobs, Michael, and Mariana Mazzucato, eds, Rethinking Capitalism: Economics and Policy for Sustainable and Inclusive Growth,John Wiley & Sons[J].Political Quarterly,2015 , 86 (Supplement S1) :134-155.

[16]Foley D K."Rethinking Financial Capitalism and the “Information” Economy,"[J].Review of Radical Political Economics , 2013,45(3): 257-268.