吳志剛

[摘要]本文探討了貨幣政策對(duì)不同經(jīng)濟(jì)模式的影響。結(jié)合實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)，運(yùn)用主成分分析遴選出分別代表兩類經(jīng)濟(jì)主體的指標(biāo)。運(yùn)用2014年2月至2017年2月的月度數(shù)據(jù)，在序列平穩(wěn)化的基礎(chǔ)上建立VAR模型，探究各變量之間的因果關(guān)系，得出脈沖響應(yīng)函數(shù)。結(jié)果表明；廣義貨幣供給量與CPI之間關(guān)系顯著，銀行同業(yè)拆借利率與上證綜指關(guān)系顯著，貨幣政策對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的方差貢獻(xiàn)更大。

[關(guān)鍵詞]貨幣政策；實(shí)體與虛擬經(jīng)濟(jì)；斜交旋轉(zhuǎn)矩陣；VAR模型；脈沖響應(yīng)函數(shù)

[中圖分類號(hào)]F822.0；F124.8；

新世紀(jì)所產(chǎn)生的虛擬資本經(jīng)濟(jì)模式，正在快速追趕甚至超越實(shí)體經(jīng)濟(jì)的規(guī)模，成為新興的財(cái)富增長(zhǎng)之源。貨幣政策對(duì)經(jīng)濟(jì)實(shí)體的傳導(dǎo)效應(yīng)較弱，而對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的影響效應(yīng)還有待分析。那么貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)是否有政府所預(yù)期的影響效應(yīng)呢？對(duì)于實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)兩個(gè)模式，貨幣政策的沖擊又有怎樣的差別呢？本文將通過系統(tǒng)的分析來探究。

一、文獻(xiàn)綜述

在貨幣政策對(duì)實(shí)體及虛擬經(jīng)濟(jì)影響的研究上，國(guó)內(nèi)外研究者各有見解。蘇治等認(rèn)為虛擬經(jīng)濟(jì)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)背離已成為全球經(jīng)濟(jì)體系的“典型化”特征，中國(guó)經(jīng)濟(jì)面臨“脫實(shí)向虛”問題[1]。周瑩瑩等認(rèn)為需規(guī)范虛擬經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，以發(fā)揮對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)投資擴(kuò)張的有利影響[2]。OleRoste提出，盡管貨幣政策能夠通過利率來影響總需求，但對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)的影響不明顯[3]。Annette Meinusch等通過VAR模型分析得出量化寬松政策導(dǎo)致了利率的下降和股票價(jià)格的上升，并使得實(shí)體經(jīng)濟(jì)活力上升[4]。武學(xué)強(qiáng)等運(yùn)用模型實(shí)證分析了貨幣供給剪刀差、實(shí)體經(jīng)濟(jì)和虛擬經(jīng)濟(jì)之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系[5]。李冬星等通過SVAR模型分析得出：實(shí)體經(jīng)濟(jì)更多的受到貨幣供應(yīng)量的非線性影響，而虛擬經(jīng)濟(jì)則更多的受到實(shí)際利率的線性影響[6]。

綜上所述，前人的研究涉及方方面面，但主要存在兩個(gè)問題，一是忽視了在貨幣政策的影響下，虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在沖擊；二是缺乏系統(tǒng)的方式來挑選反映不同經(jīng)濟(jì)模式的代表指標(biāo)。

本文將采取近期數(shù)據(jù)結(jié)合相應(yīng)方法進(jìn)行實(shí)證研究，以嘗試使該理論的研究體系更加完善。

二、基于主成分分析的指標(biāo)挑選

本文從SNA體系的各個(gè)環(huán)節(jié)挑選下列指標(biāo)：以規(guī)模以上工業(yè)增加值的增長(zhǎng)率代表生產(chǎn)領(lǐng)域；以城鎮(zhèn)居民人均可支配收入代表分配領(lǐng)域；以CPI代表消費(fèi)領(lǐng)域；以固定資產(chǎn)完成額增長(zhǎng)率代表非金融投資領(lǐng)域；以股票成交額和市價(jià)總值代表金融投資領(lǐng)域，上證綜合A股收盤指數(shù)與深圳綜合A股收盤指數(shù)為附加指標(biāo)；以進(jìn)口和出口額代表對(duì)外貿(mào)易領(lǐng)域。

相關(guān)系數(shù)矩陣以及KMO和Bartlett檢驗(yàn)顯示適合進(jìn)行主成分分析，其解釋的總方差表如下。前三個(gè)成份方差累計(jì)數(shù)達(dá)到91. 576%，能很好的解釋總體。

主成份F1由上證A股、深圳A股綜合收盤指數(shù)、股票總市值、股票成交額構(gòu)成，命名為“金融交易”因子；主成份F2由進(jìn)出口和工業(yè)增加值構(gòu)成，命名為“生產(chǎn)及外貿(mào)交易”因子；主成份F3由居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)、城鎮(zhèn)居民人均可支配收入、固定資產(chǎn)完成額增長(zhǎng)率構(gòu)成，命名為“非金融及經(jīng)常交易”因子。成份二和三同屬于實(shí)體經(jīng)濟(jì)因子，成份一屬于虛擬經(jīng)濟(jì)因子。

將每個(gè)指標(biāo)在各個(gè)成份里的系數(shù)絕對(duì)值作為分值，每個(gè)主成份的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，相乘得到綜合載荷。消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)排第五，在實(shí)體經(jīng)濟(jì)因子體系中排第一；上證A股綜合收盤指數(shù)排第一，在虛擬經(jīng)濟(jì)因子體系中排第一。

三、基于向量自回歸模型的實(shí)證分析

本文挑選M0（流通中的貨幣）、M1（狹義貨幣供給量）、M2（廣義貨幣供給量）、銀行間同業(yè)拆借利率LIBOR、美元兌人民幣平均匯率DRER代表貨幣政策指標(biāo)，作為解釋變量；用消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)的代表變量，用上證A股綜合收盤指數(shù)SSE作為虛擬經(jīng)濟(jì)的代表變量，作為被解釋變量。

為消除異方差和量綱的影響，在利用CPI對(duì)各變量進(jìn)行平減的基礎(chǔ)上將各變量對(duì)數(shù)化。觀察每一個(gè)變量的趨勢(shì)，對(duì)有明顯有季節(jié)性特征的數(shù)據(jù)進(jìn)行12步差分，以消除季節(jié)性因素。

（一）平穩(wěn)性檢驗(yàn)及期數(shù)確定——基于差分平穩(wěn)化與最優(yōu)滯后期準(zhǔn)則

在建立VAR模型之前，應(yīng)保證各變量構(gòu)成的時(shí)間序列是平穩(wěn)的，下面進(jìn)行PP臨界值檢驗(yàn)（如表3）。

上表顯示除CPI之外，其余的所有變量的原序列均不平穩(wěn)，考慮進(jìn)行差分平穩(wěn)化。通過PP臨界值檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)所有代理變量的原序列均不平穩(wěn)，但一階差分之后都在1%的水平上拒絕了原假設(shè)，說明差分之后的序列是一階單整序列，可進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。觀察LR并通過AIC和sc最小準(zhǔn)則發(fā)現(xiàn)，應(yīng)建立VAR（2）模型。

（二）協(xié)整方程的建立——基于單位根及Johansen檢驗(yàn)

單位圓檢驗(yàn)顯示VAR （2）模型穩(wěn)定，可進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，采取Johansen檢驗(yàn)的方式，檢驗(yàn)結(jié)果如下表5，協(xié)整向量用CV表示。

根據(jù)表可知，在5%的顯著水平上，各變量間存在長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系，分別以LCPI、LSSE為被解釋變量建立的VAR （2）模型，并得出以下結(jié)論。

上證綜合A股收盤指數(shù)增長(zhǎng)1%使CPI增長(zhǎng)0.029%；狹義的貨幣供給增長(zhǎng)給CPI帶來負(fù)向的變化，企事業(yè)的活期存款增加會(huì)抑制CPI的增長(zhǎng)，另一方面也有利于緩解通貨膨脹；廣義的貨幣供給增長(zhǎng)1%，會(huì)促使CPI增長(zhǎng)0.096%，企業(yè)的定期存款的數(shù)額小于活期存款和貸款的資金，而居民的儲(chǔ)蓄存款大，說明居民儲(chǔ)蓄存款的增加會(huì)降低利率，刺激經(jīng)濟(jì)需求，貨幣供給增加刺激CPI上漲。

除M1外，其它變量增加引起上證A股綜合指數(shù)的負(fù)向變化。CPI的沖擊反映了實(shí)體經(jīng)濟(jì)對(duì)虛擬經(jīng)濟(jì)的沖擊；銀行拆解利率每上升1%引起上證A股綜合指數(shù)下降1.37%，說明利率的提高導(dǎo)致拆借成本提高，投資缺乏流通性，股票的市價(jià)總值下降；M2增長(zhǎng)l%會(huì)使上證綜合A股收盤指數(shù)下降2.098%，超過M2增長(zhǎng)幅度的一倍；人民幣匯率的上升導(dǎo)致該指數(shù)下降，說明外匯交易的貨幣政策會(huì)對(duì)股市產(chǎn)生影響；M1與該指數(shù)存在微弱的正相關(guān)關(guān)系，說明狹義貨幣供給的增加會(huì)促進(jìn)虛擬經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的投資需求。

（三）變量因果探析——基于Granger因果檢驗(yàn)

為進(jìn)一步探究變量間的關(guān)系，明確原因和結(jié)果，對(duì)模型中的各變量進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，表6僅顯示拒絕原假設(shè)的結(jié)論，其余均在滯后五階時(shí)接受，表中Granger皆用G代替。

上證A股綜合收盤指數(shù)會(huì)顯著的影響CPI，M0與CPI、Ml與CPI都存在雙向的Granger因果關(guān)系，M2單向影響著CPI，CPI是美元兌人民幣匯率的Granger原因。上證A股綜合收盤指數(shù)是M1、M2的Granger原因，銀行同業(yè)拆借利率與上證A股綜合收盤指數(shù)存在著雙向Granger因果關(guān)系，lO%的顯著水平上，上證A股綜合收盤指數(shù)也是人民幣外匯匯率的Granger原因。

實(shí)體經(jīng)濟(jì)代表指標(biāo)CPI會(huì)受到虛擬經(jīng)濟(jì)代表指標(biāo)SSE的影響，說明虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的沖擊較大，虛擬經(jīng)濟(jì)的波動(dòng)會(huì)波及實(shí)體經(jīng)濟(jì)。貨幣供應(yīng)量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響大，廣義貨幣供給量的影響最大，同時(shí)CPI也會(huì)影響下期的Mo、M1；虛擬經(jīng)濟(jì)的發(fā)展會(huì)影響下一期貨幣的供應(yīng)量，且銀行同業(yè)拆借利率和股指之間的關(guān)系密切；實(shí)體經(jīng)濟(jì)與虛擬經(jīng)濟(jì)影響著下一期匯率政策的實(shí)施。

（四）影響效應(yīng)具體分析——基于脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解

1.以實(shí)體經(jīng)濟(jì)為響應(yīng)變量

（1） CPI對(duì)自身的響應(yīng)

利用近36月數(shù)據(jù)進(jìn)行函數(shù)擬合與以往的研究有所差異。當(dāng)給CPI一個(gè)正的沖擊時(shí)，前四期正沖擊效應(yīng)明顯，第五期至第十期一直負(fù)增長(zhǎng)，3年內(nèi)CPI對(duì)自身的沖擊不穩(wěn)定，呈現(xiàn)出一上一下的波動(dòng)特征（如圖1）。

（2） CPI對(duì)M2的響應(yīng)

給M2一個(gè)正的沖擊，CPI第二期到第三期開始負(fù)增長(zhǎng)，第三期末開始由負(fù)轉(zhuǎn)正，與第四期中葉沖擊達(dá)到最大，第二個(gè)響應(yīng)高峰期在第六期，第七期及之后漸趨平穩(wěn)（如圖2）。

2.以虛擬經(jīng)濟(jì)為響應(yīng)變量

（1） SSE對(duì)自身的響應(yīng)

圖3顯示，對(duì)于SSE的正沖擊，其本身在前八期呈現(xiàn)出正增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，但速度相對(duì)于CPI對(duì)自身的沖擊來說要緩慢的多，第九期開始由正轉(zhuǎn)負(fù)。

（2） SSE對(duì)IBOR的響應(yīng)

圖4顯示，在銀行同業(yè)拆借利率的正沖擊下，上證指數(shù)在短期內(nèi)表現(xiàn)為增長(zhǎng)的態(tài)勢(shì)，說明銀行拆解利率的提高會(huì)短期內(nèi)刺激資本回流至股票市場(chǎng)，但長(zhǎng)期來看正值變小漸趨平穩(wěn)，理論上長(zhǎng)期來看股票市場(chǎng)利空，很可能變?yōu)樨?fù)數(shù)。

3.方差分解

（1） CPI方差分解

如圖5左，到第十期CPI對(duì)自身沖擊的影響以平緩的速度下降，在第十六期時(shí)自身和SSE的沖擊持平。

十六期后，SSE逐漸超過CPI對(duì)自己的貢獻(xiàn)，成為影響CPI的主要因素。M1、M2對(duì)CPI的方差貢獻(xiàn)在七期之后穩(wěn)定在10%左右。更長(zhǎng)時(shí)期的貢獻(xiàn)率顯示，CPI自身的沖擊被M1、M2超越，SSE貢獻(xiàn)率更是達(dá)到45%以上，說明虛擬經(jīng)濟(jì)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)長(zhǎng)期高于貨幣政策本身的貢獻(xiàn)程度。

（2） SSE方差分解

如圖5右，對(duì)SSE影響的所有變量到第十期基本平穩(wěn)，以后各期上證綜合A股收盤指數(shù)對(duì)自身貢獻(xiàn)穩(wěn)定在41%，CPI對(duì)其貢獻(xiàn)穩(wěn)定在22%，銀行同業(yè)拆借利率穩(wěn)定在18%，貨幣政策五項(xiàng)指標(biāo)總貢獻(xiàn)達(dá)37%且長(zhǎng)期穩(wěn)定，高于貨幣政策對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)31%的貢獻(xiàn)率。

四、基于實(shí)證分析的相關(guān)結(jié)論

結(jié)論一：虛擬經(jīng)濟(jì)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用不容小覷，同時(shí)對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)的擠出效應(yīng)也不可忽視。主成分分析的過程顯示，對(duì)經(jīng)濟(jì)體貢獻(xiàn)最大的成份一是由虛擬經(jīng)濟(jì)指標(biāo)解釋的，說明虛擬經(jīng)濟(jì)在近36個(gè)月內(nèi)對(duì)經(jīng)濟(jì)體的沖擊越來越大，逐漸超越實(shí)體經(jīng)濟(jì)的地位，同時(shí)也給生產(chǎn)消費(fèi)等環(huán)節(jié)造成逆行壓力。應(yīng)加大實(shí)體經(jīng)濟(jì)資金投入，平衡實(shí)體與虛擬經(jīng)濟(jì)資源分配。

結(jié)論二：實(shí)體經(jīng)濟(jì)更多的受貨幣供應(yīng)量影響，虛擬經(jīng)濟(jì)更多的受利率影響，在反向影響下一期貨幣政策的層面，虛擬經(jīng)濟(jì)作用更明顯。脈沖響應(yīng)函數(shù)顯示，CPI受自身、SSE和M1、M2沖擊波動(dòng)較大，而SSE受銀行同業(yè)拆借率沖擊大，說明貨幣供應(yīng)量對(duì)實(shí)體經(jīng)濟(jì)有一定作用，而虛擬經(jīng)濟(jì)受利率影響大，對(duì)貨幣供應(yīng)量有反向影響的作用。應(yīng)長(zhǎng)期踐行穩(wěn)健貨幣政策，挖掘?qū)嶓w經(jīng)濟(jì)內(nèi)在潛力。

結(jié)論三：虛擬經(jīng)濟(jì)受貨幣政策影響更穩(wěn)定，虛擬經(jīng)濟(jì)超越貨幣政策成為影響實(shí)體經(jīng)濟(jì)的主要因素。方差分解顯示，CPI受自身影響逐漸削弱，而股指的影響甚至超越貨幣政策成為關(guān)鍵因素；SSE受銀行同業(yè)拆借利率影響很大并長(zhǎng)期穩(wěn)定。從穩(wěn)定性來看，CPI一大部分由SSE貢獻(xiàn)；從貢獻(xiàn)率來看，貨幣政策對(duì)SSE貢獻(xiàn)高于對(duì)CPI的貢獻(xiàn)。應(yīng)改善貨幣政策內(nèi)部結(jié)構(gòu)，健全沖擊實(shí)體經(jīng)濟(jì)傳導(dǎo)機(jī)制。

主要參考文獻(xiàn)：

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