宋寒凝 郭敏 尹學超

摘要：金融與科技的結合帶來經(jīng)濟的深度變革，同時對我國傳統(tǒng)貨幣政策中介目標帶來了影響。測度金融科技發(fā)展程度，選取2000—2018年季度數(shù)據(jù)，運用向量自回歸（VAR）方法，將金融科技度納入模型中進行檢驗。研究結果表明：利率和貨幣供應量作為貨幣政策中介目標的有效性均受到了金融科技的影響，貨幣供應量指標弱化更為顯著，利率指標對穩(wěn)定物價和促進經(jīng)濟增長效力更好。

關鍵詞：金融科技;貨幣政策;中介目標;貨幣供應量;利率;實體經(jīng)濟

中圖分類號：F822.1? ?文獻標識碼：A? ?文章編號：1007-2101（2020）01-0049-09

一、引言

21世紀開始的經(jīng)濟騰飛和科技手段創(chuàng)新帶來了金融科技的快速發(fā)展，金融與科技的結合催生出豐富的金融形態(tài)、創(chuàng)新性金融產(chǎn)品，對以貨幣供應量為中心的貨幣政策中介目標體系產(chǎn)生了沖擊。金融科技的發(fā)展將影響貨幣政策的制定和實施。在貨幣政策傳導方面，金融科技發(fā)展將加劇行業(yè)競爭，使市場對利率的反應更加靈敏，從而提高貨幣政策的有效性。但是與此同時，金融科技的發(fā)展擴展了廣義貨幣供應量的外延，模糊了貨幣劃分的層次，加劇貨幣乘數(shù)的不穩(wěn)定性，削弱了貨幣供應量作為中介目標的可控性;金融科技快速發(fā)展“脫實向虛”情況的出現(xiàn)，導致貨幣供應量與實體經(jīng)濟的相關性減弱。

是否應該繼續(xù)堅持使用貨幣供應量作為貨幣政策的中介目標引起了廣泛討論。從歷史發(fā)展角度來看，國內外被選作貨幣政策中介目標的變量包括利率、貨幣供應量、通貨膨脹率、匯率以及信貸總量等。美國等西方發(fā)達國家的貨幣政策中介目標依次經(jīng)歷了從貨幣供應量到利率或者通貨膨脹目標制的轉變。這一轉變的主要原因就在于金融科技的不斷發(fā)展，使貨幣供應量作為中介目標的可測性、可控性和相關性均受到嚴重影響，有效性逐漸下降。

改革開放以來，我國貨幣政策中介目標經(jīng)歷了從信貸總量到貨幣供應量的轉變。貨幣供應量作為貨幣政策中介目標，對于促進我國貨幣政策的有效施行、經(jīng)濟增長以及物價穩(wěn)定等發(fā)揮了重要作用。然而現(xiàn)階段，隨著金融科技的發(fā)展和利率市場化的基本建立，用利率代替有效性日益下降的貨幣供應量作為貨幣政策中介目標的呼聲漸起。在此背景下，本文致力于研究分析金融科技對我國貨幣政策中介目標選擇的具體影響，以金融科技為視角，研究我國貨幣政策中介目標的選擇具有重要的理論意義與現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述和理論基礎

（一）文獻綜述

西方國家對金融市場發(fā)展影響貨幣政策中介目標選擇問題的研究較早。凱恩斯及其追隨者提倡利率的重要作用，認為不論從可測、可控還是相關性上來說，利率指標都要遠勝于貨幣供應量。后凱恩斯主義學派堅持利率優(yōu)于貨幣供應量的觀點，他們認為金融發(fā)展的過程就是貨幣的作用不斷削弱的過程，此時利率作為資金的價格，更能接近政策本質的中介目標。

貨幣供應量為貨幣政策中介目標的觀點主要以弗里德曼[1]為代表的貨幣主義學派所推崇。弗里德曼認為能夠作為貨幣政策操作目標的變量必須具有足夠的穩(wěn)定性，利率的波動性不符合這一要求，而從可測性來說，貨幣供應量能夠明確地從各個機構的報表中讀出;從可控性來說，貨幣當局可以直接對其進行精準調控;而從最為重要的相關性來說，貨幣供應量直接影響貨幣政策最終目標的實現(xiàn)，兩者之間的相關性更強。

國內學者對貨幣政策中介目標選擇的研究焦點在于是否要堅持貨幣供應量目標制上，集中表現(xiàn)為兩個觀點：一是堅持繼續(xù)將貨幣供應量作為中介目標;二是認為在金融市場深化發(fā)展的背景下，應放棄貨幣供應量改用其他中介目標。

范叢來（2004）[2]認為現(xiàn)階段貨幣供應量仍然是比利率或者其他中介指標更有效的經(jīng)濟變量。貨幣供應量沒有完全發(fā)揮出優(yōu)勢的根本原因在于缺乏完備的貨幣供應量調控機制，也沒有通暢的貨幣供應量到最終的政策目標的傳導機制。曾華、吳姝妍（2007）[3]則是利用中國實際的經(jīng)濟數(shù)據(jù)進行了實證分析，通過比照發(fā)現(xiàn)國內一直奉行的貨幣供應量中介目標有一定作用，無論是從測量的精確度、控制的難易程度還是與最終經(jīng)濟目標的關系上，貨幣供應量的表現(xiàn)均優(yōu)于利率中介目標。陳利平（2006）[4]、黃飛鳴（2009）[5]認為，為了應對金融改革和創(chuàng)新，我國應在完善貨幣統(tǒng)計口徑、暢通貨幣政策傳導機制的基礎上，建立一個以貨幣供應量為主的多目標制。任杰（2013）[6]的研究利用的是傳統(tǒng)意義上的普爾理論及其拓展模型，結合我國經(jīng)濟發(fā)展、市場經(jīng)濟體制建立和金融科技的形勢，提出了我國中介目標向利率轉型的建議，但同時也認為轉變應該循序漸進，逐步強調利率的作用，實施動態(tài)化的目標管理。趙?。?014）[7]主要做了貨幣供應量中介目標有效性的檢驗，結論表明，貨幣供應量與經(jīng)濟總量之間存在一定的相關關系，證明了貨幣供應量的合理性，而在對比狹義和廣義貨幣供應量的有效性時，他發(fā)現(xiàn)后者與最終目標之間的關系更為密切，因而更適合作為操作工具的目標變量。鄒薇（2014）[8]利用向量自回歸模型分析了21世紀最初十年的宏觀經(jīng)濟數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)金融科技確實影響了貨幣供應量目標制的有效性，但是廣義貨幣供應量M2在現(xiàn)階段仍然可以作為中介目標的最佳選擇。郝冬冬等（2018）[9]使用FAVAR模型對數(shù)量型和價格型兩種調控方式的有效性進行實證分析，結果表明數(shù)量調控方式的有效性要優(yōu)于價格方式。

另一種觀點則與之相反，認為在金融大發(fā)展的背景下，需要改用其他中介目標，放棄貨幣供應量。如劉明志（2006）[10]就指出，金融創(chuàng)新發(fā)展的最大獲利者就是利率，不僅可以通過金融創(chuàng)新來促進我國的利率市場化，還能建立起中介目標的利率目標制。蔡彤娟（2014）[11]主要研究了1996—2013年的季度數(shù)據(jù)，應用四變量SVAR模型進行分析，結果顯示，我國信貸總量和廣義貨幣供應量的調節(jié)和控制逐步減弱，而利率借市場化和金融科技發(fā)展的東風，我國應該做好迎接利率目標制新時代的準備。劉堯成、莊雅淳（2017）[12]運用異方差時變參數(shù)模型（SV-TVP-VAR）對2002年6月至2016年8月我國數(shù)量型和價格型兩種貨幣政策中介目標傳導機制的有效性進行了對比分析，就貨幣供應量和利率之間的影響關系來看，利率對貨幣供應量更為顯著。

綜上所述，以往的研究并未將貨幣政策中介目標的選擇放置在金融科技的視角下進行分析，目前對金融科技與貨幣政策的關系只是停留于理論整理和簡單介紹的層面上，對金融科技影響貨幣政策傳導機制的研究不夠充分，以金融科技為研究視角的更深層次的實證討論尚未發(fā)現(xiàn)。本文致力于研究分析金融科技對我國貨幣供應量以及利率中介目標效力的具體影響，依據(jù)實證結果，結合我國金融科技的快速發(fā)展和利率市場化的持續(xù)推進，對兩類中介目標受影響的程度進行判斷并提出了合理的政策與建議。

（二）理論基礎

21世紀以來，隨著信息化技術的飛速發(fā)展，金融科技成績顯著，在金融市場、產(chǎn)品、機構、管理、資源等方面都取得了創(chuàng)新性的成果。金融科技在很大程度上突破了金融管制，提高了流動性，也防范和分散了風險。特別是計算機技術的革新，引領了金融科技的深入和金融自由化程度的加深，使其在高效配置資源的同時也深刻影響了國家的貨幣政策。

1. 金融科技削弱了貨幣政策中介目標的可測性。金融科技對貨幣供應量中介目標可測性的削弱表現(xiàn)在兩個方面。首先，互聯(lián)網(wǎng)金融以及新的金融支付工具出現(xiàn)，不僅使得公眾的現(xiàn)金偏好下降，而且混淆了貨幣的層次劃分。之前具有明確定義的M0、M1和M2①，現(xiàn)在的定義和界限都逐漸不明朗起來，因此運用傳統(tǒng)的貨幣分層方法很難分清楚貨幣層次，也就更難以做到精準可測。再者，應用傳統(tǒng)貨幣口徑統(tǒng)計方法來統(tǒng)計貨幣量，決策層或者監(jiān)管部門只需要在相關機構的資產(chǎn)負債表上讀出相應的數(shù)據(jù)，既簡單方便又明確無誤。但是金融科技給金融機構帶來的一大改變就是可以讓部分資產(chǎn)不計入資產(chǎn)負債表，很多金融機構利用衍生工具及其他資產(chǎn)組合等方法，在會計準則準許的范圍之內，成功將資產(chǎn)轉移到資產(chǎn)負債表外以獲取相關利益。這樣一來，金融機構逃脫了監(jiān)管，且能夠以自己的利益最大化為目標將資金搬來搬去;此外，中央銀行傳統(tǒng)的統(tǒng)計和分析貨幣量的方法不再有效，甚至存在很大紕漏。貨幣供應量的數(shù)據(jù)不再是準確無誤的權威數(shù)據(jù)，貨幣政策中介目標的可測性大大降低。

2. 金融科技削弱了貨幣政策中介目標的可控性。這一點要借助貨幣供給方程式進行分析：

方程式中各個組成因素在金融科技背景下產(chǎn)生的新變化，影響了中介目標的可控性：第一，金融科技的一大體現(xiàn)就是支付工具的多樣化和人們對現(xiàn)金需求的減弱，因此通貨比率c（流通中現(xiàn)金與活期存款之比）變小。影響c大小的主要因素有社會公眾的流動性偏好、財富變動的效應、其他金融資產(chǎn)的預期收益率、流動性的變動效應等。金融科技影響了公眾的流動性偏好。從日常生活中就可以看出，公眾消費直接運用現(xiàn)金結算越來越少而利用轉賬支付則越來越多。金融科技深刻改變了支付方式和交易習慣。第二，金融科技使得定期存款準備金率rt和活期存款準備金率rd降低。在決定貨幣乘數(shù)的因素中，貨幣當局能夠施加控制的就是這兩個法定準備金率。利用這兩個比率的不相等特性，商業(yè)銀行通過金融科技開發(fā)出了規(guī)避高額準備金率的創(chuàng)新產(chǎn)品，如ATS賬戶（自動轉賬賬戶）使得儲戶資金可以在定期存款和活期存款之間往來轉移，既方便了客戶和銀行，也降低了準備金率，從而拉低了整個貨幣乘數(shù)。第三，金融科技降低了銀行定期存款的比率t，增大了貨幣乘數(shù)。定期存款利率、其他金融資產(chǎn)收益率、收入或財富水平的變動是影響t的關鍵因素。前已述及，金融科技的一大表現(xiàn)就是金融產(chǎn)品的創(chuàng)新涌現(xiàn)，高收益率產(chǎn)品逐漸取代收益平平的銀行定期存款，成為公眾投資理財?shù)男聦?，這自然使得定期存款比率下降。第四，金融科技也降低了超額準備金率e（即超額準備金與活期存款的比率）。超額準備金率e主要取決于市場利率、借入資金的難易程度及資金成本的高低、社會公眾的資產(chǎn)偏好、社會公眾對資金的需求程度等因素。通覽國內外的實踐經(jīng)驗，筆者發(fā)現(xiàn)公眾對于現(xiàn)金的偏好與金融市場的發(fā)達程度呈負相關關系。同時，金融市場越發(fā)達，商業(yè)銀行借貸資本也更方便、成本更低，則e值更低。

綜上可知，金融科技使得貨幣供給方程式的各個組成因素變得不再穩(wěn)定，貨幣供應量中介目標的可控性受到削弱。

三、變量選取與模型構建

筆者采用向量自回歸模型（VAR）、單位根檢驗（ADF）、格蘭杰因果檢驗（Granger causality tests）、脈沖響應函數(shù)（Impulse Response Function）和方差分解（Variance Decomposition）等方法來進行實證檢驗與分析。

（一）變量選取

本文研究的目的是金融科技對貨幣政策中介目標的影響，精準對比貨幣供應量與利率這兩個中介目標。

金融科技主要指由大數(shù)據(jù)、區(qū)塊鏈、云計算、人工智能等前沿技術帶動，對金融市場以及金融服務產(chǎn)生重大影響的新興業(yè)務模式、新技術應用、新產(chǎn)品服務等。采用M2/M1作為金融科技度FT（Financial Technology）指標衡量金融科技的發(fā)展程度，理由有二：第一，金融市場改革的深化和金融科技的發(fā)展使得我國股票、債券的規(guī)模越來越大，這兩類貨幣替代物自2001年起已經(jīng)反映在我國貨幣供應量M2的券商客戶保證金統(tǒng)計中。第二，金融科技的快速發(fā)展使得M2的外延不斷擴大，影響較大的方面有住房公積金存款和非存款類金融機構的銀行存款規(guī)模;在住房公積金存款方面，金融科技的發(fā)展有利于住房公積金制度的完善以及住房公積金資產(chǎn)證券化等創(chuàng)新類產(chǎn)品的發(fā)展，進而促進了住房公積金存款規(guī)模的擴大;在非存款類金融機構的銀行存款方面，金融科技促進了互聯(lián)網(wǎng)金融的發(fā)展，進而促進了融資租賃、信托、P2P網(wǎng)貸平臺類公司的發(fā)展，隨著這些非存款類金融機構業(yè)務規(guī)模的擴張，其營運資金需求有所增加，進而導致其銀行存款規(guī)模顯著增長。綜上所述，不斷擴大的公積金存款和非存款類金融機構的銀行存款規(guī)模已經(jīng)對貨幣供應量產(chǎn)生了較大影響，從2011年10月起，央行已經(jīng)將上述兩類存款納入M2的統(tǒng)計范圍?；诖?，用M2/M1來反映金融科技準確而全面。

兩類中介目標分別選取貨幣供應量M2和銀行間七天期拆借利率R兩項指標。在我國所有類型的利率中，銀行同業(yè)拆借利率是真正意義上的市場化利率，因此選取銀行間七天期拆借利率。

“保持幣值穩(wěn)定，并以此促進經(jīng)濟增長”為我國貨幣政策最終目標，故選取GDP的增長率GGDP反映經(jīng)濟的增長情況;用CPI增長率GCPI反映物價的穩(wěn)定性，這一變量通過對CPI取對數(shù)差分得來，采用增長率指標有助于觀察金融科技沖擊后不同期限內的影響效應。

（二）模型構建

向量自回歸模型（VAR）是計量經(jīng)濟學中常用的實證模型，VAR（p）模型如下：

其中C為n×1常數(shù)向量，A、B為n×n矩陣，yt為因變量，yt-1～yt-p為因變量的1階～p階滯后項，xt為自變量，xt-1～xt-r為自變量的1階和r階自變量，Эt為n×1誤差向量。

本文分別用GM2、FT、GCPI、GGDP和GR、FT、GCPI、GGDP構建兩個VAR模型，具體為：

其中，p和q為兩個方程組的滯后階數(shù)。

四、實證檢驗和分析

筆者選取樣本區(qū)間為2000—2018年共76個季度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為中國人民銀行網(wǎng)站、Wind數(shù)據(jù)庫和國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

（一）單位根的ADF檢驗

首先對模型中的變量：金融科技度（FT）、貨幣供應量增長率（GM2）、利率增長率（GR）、CPI增長率（GCPI）和實際GDP增長率（GGDP）進行單位根檢驗，以驗證其時間序列的平穩(wěn)性。檢驗結果如表1所示。

表1中單位根檢驗結果表明，金融科技程度（FT）、貨幣供應量增長率（GM2）、利率增長率（GR）、 CPI增長率（GCPI）和實際GDP增長率（GGDP）都是水平平穩(wěn)序列。因此，可以直接用FT、GM2、GR、GCPI、GGDP進行格蘭杰檢驗。

（二）格蘭杰因果檢驗

格蘭杰因果檢驗的目的在于判斷兩個變量之間的相關性及相關性的大小。在對FT、GM2、GCPI、GGDP進行格蘭杰因果檢驗之后，得到的檢驗結果如表2所示。

表2檢驗結果表明，在5%的顯著性水平下，金融科技程度FT是貨幣供應量增長率GM2的格蘭杰原因，可見金融科技在一定程度上影響了貨幣供應量M2。另一方面，貨幣供應量增長率GM2是CPI增長率GCPI的格蘭杰原因，而我國貨幣供應量增長率GM2不能格蘭杰引起實際GDP增長率GGDP的變動。這說明實際貨幣供應量M2在傳導至CPI增長的過程中效果較明顯，即貨幣供應量的變動可能會引起物價的波動，但傳導至GDP增長的過程中不通暢，對經(jīng)濟增長的作用不明顯。

同理，對FT、GR、GCPI、GGDP進行格蘭杰因果檢驗，得到的結果如表3所示。

表3檢驗結果表明，在5%的水平下，金融科技度FT能夠格蘭杰引起利率增長率GR的變動，這就說明利率R的波動與金融科技相關。另一方面，利率增長率GR不是CPI增長率GCPI的格蘭杰原因，但是，利率增長率GR卻能格蘭杰引起實際GDP增長率GGDP的變化。這說明利率中介目標在傳導至最終目標——國內生產(chǎn)總值GDP增長的過程中較為通暢。

格蘭杰檢驗可以發(fā)現(xiàn)，金融科技在顯著影響貨幣供應量M2和利率R的同時，也能顯著影響CPI和GDP。金融科技與貨幣供應量和利率關系密切，金融科技導致M2的外延擴大;同時新的金融產(chǎn)品和金融方法的出現(xiàn)，也影響了利率市場化進程和利率政策的制定，因此金融科技要先作用于M2或者R，再由M2或者R傳導至作為貨幣政策最終目標的物價穩(wěn)定和經(jīng)濟增長。檢驗發(fā)現(xiàn)，在傳導至CPI的過程中，貨幣供應量的效果較明顯，但在傳導至GDP的過程中，利率R的傳導效果要比貨幣供應量M2更通暢。

（三）VAR模型的建立

筆者采用向量自回歸模型（VAR）分析在金融科技背景下我國貨幣政策中介目標的選擇，分別用GM2、FT、GCPI、GGDP和GR、FT、GCPI、GGDP構建兩個VAR模型，分別確定GM2、FT、GCPI、GGDP和GR、FT、GCPI、GGDP構建的兩個VAR模型的滯后期（見表4、表5）。由表4可知最優(yōu)滯后階數(shù)為5。由表5可知最優(yōu)滯后階數(shù)為4。再分別對GM2、FT、GCPI、GGDP和GR、FT、GCPI、GGDP構建的兩個VAR模型進行穩(wěn)定性檢驗，檢驗的結果如模型根圖1和圖2所示。

觀察根圖1和根圖2，GM2、FT、GCPI、GGDP所構建的向量自回歸模型和GR、FT、GCPI、GGDP所構建的向量自回歸模型所有根的模都小于1且在單位圓之內，說明構建的這兩個向量自回歸模型（VAR模型）都是穩(wěn)定的。

（四）脈沖響應分析

對實際貨幣供應量M2增長率（GM2）、利率增長率（GR）、金融科技程度FT、CPI增長率（GCPI）和實際GDP增長率（GGDP）進行脈沖響應檢驗，可以明確每個內生變量的變動對自身及其他變量的影響。

筆者設定脈沖響應的追蹤期數(shù)為二十期，給金融科技度FT殘差一個標準偏差的沖擊，可以分別得出GM2、FT、GCPI、GGDP和GR、FT、GCPI、GGDP所構建的VAR模型的脈沖響應函數(shù)圖。如圖3—圖8所示，圖中的縱坐標是百分數(shù)，表示沖擊變量對被沖擊變量的反應程度;橫坐標表示以季度為單位的沖擊作用的滯后期間數(shù)，正負兩倍標準差偏離帶用虛線表示。

首先觀察金融科技度FT對貨幣供應量增長率GM2和利率增長率GR的影響。如圖3和圖4所示，貨幣供應量增長率GM2在開始接受沖擊的前兩期大幅上漲，在第二期達到高點之后的一期迅速下降，從第四期到第八期基本上圍繞橫軸反復波動，在第十期左右趨于平穩(wěn)，影響持續(xù)時間較長。而利率增長率GR在第一期沒有反應，第二期迅速降為負值，到第四期開始其影響基本漸趨平穩(wěn)，與橫軸無限接近。這說明金融科技對利率R確實有一定影響，但是會先有一個短期的時滯，之后的影響持續(xù)時間則相對較短。綜合圖3和圖4可以得出結論，金融科技在短期內對實際貨幣供應量和利率都有影響，但相比較而言，對于前者的影響要大于后者。

貨幣供應量增長率GM2和利率增長率GR與GDP增長率GGDP的相關性可以從圖5和圖6中得出。當在本期給貨幣供應量增長率GM2和利率增長率GR殘差一個標準偏差的沖擊時，無論貨幣供應量還是利率，在二至四期對國內生產(chǎn)總值GDP增長的影響力都是最大的，并且兩者的沖擊幅度大致相當。所不同的是，貨幣供應量M2對經(jīng)濟增長沖擊基本為正，且持續(xù)時間較短，僅有八期左右，而利率R對經(jīng)濟增長沖擊持續(xù)為負，且持續(xù)時間較長。因而可以說明，在貨幣供應量M2和利率R對GDP影響的比較中，雖然兩者影響幅度相當，但是后者持續(xù)時間長，對最終目標的影響要大于前者，說明貨幣政策在傳導至經(jīng)濟增長這一最終目標的過程中，價格型指標R要優(yōu)于數(shù)量型指標M2。

同理，由圖7和圖8可知貨幣供應量增長率GM2和利率增長率GR與CPI增長率GCPI的相關性，分別給予沖擊之后，前幾期反應較之后的期數(shù)反應開始逐漸減弱直到消失。但是，從影響的幅度來看，顯然貨幣供應量M2的沖擊所引起的物價變動幅度更大，從影響的時間來看，M2的持續(xù)時間也更長。這說明貨幣政策在傳導至物價穩(wěn)定這一最終目標的過程中，受影響更小、持續(xù)時間更短的利率目標更有利于實現(xiàn)物價穩(wěn)定。

綜上可知：金融科技會先影響貨幣供應量M2和利率R這兩大中介目標，受到影響的中介目標再傳導到經(jīng)濟增長、物價穩(wěn)定、充分就業(yè)等貨幣政策最終目標。在第一個階段的傳導中，金融科技對貨幣供應量的影響要大于對利率的影響。從傳導的第二個層次來看，即貨幣供應量M2和利率R再傳導到貨幣政策最終目標GDP和CPI的過程，從中可以看出兩點：（1）從對CPI的影響而言，相比于貨幣供應量，利率水平對物價上漲的影響幅度不大，持續(xù)時間也不長，說明利率在維持物價穩(wěn)定方面有較好的作用;（2）從對GDP的影響而言，利率與產(chǎn)出呈現(xiàn)反向變動關系，貨幣供應量與產(chǎn)出呈正向變動關系，這與經(jīng)濟事實相符合。而從對經(jīng)濟增長的刺激效果和持續(xù)時間來看，雖然利率和貨幣供應量的刺激效果相當，但利率作用的持續(xù)時間要長于貨幣供應量。因此，金融科技能夠對兩個中介目標都產(chǎn)生影響，而在中介目標傳導至最終目標的過程中，利率指標R要優(yōu)于貨幣供應量M2。

（五）方差分解

如圖9—圖12，利率增長率GR和貨幣供應量增長率GM2對國內生產(chǎn)總值GDP增長以及消費價格指數(shù)CPI穩(wěn)定的貢獻程度有相似的趨勢，兩者的影響都是在初期增長較快，但是隨著時間的推移其政策效果減弱，后期影響逐漸平穩(wěn)。這說明兩者作為貨幣政策的中介目標，對最終目標（包括物價穩(wěn)定和經(jīng)濟增長）的影響都是短期效應大于長期，也表明在我國中央銀行不僅應該確定政策的中介目標，也應該考慮怎樣疏通政策的傳導渠道。

方差分解同樣可以為選擇中介目標提供實證支持。觀察在R和M2兩種情況下的方差分解圖可以看出，金融科技對利率R和貨幣供應量M2都有一定影響，并且金融科技的貢獻度有所增加時，無論是R還是M2，對GDP增長的貢獻度都有所下降。因此，金融科技的發(fā)展對兩類貨幣目標與貨幣政策最終目標之間的相關性都有一定影響。

在金融科技影響下，M2和R對GDP、CPI貢獻度均大致隨時間推移呈上升趨勢。在影響GDP增長方面，從圖9和圖11中可以看出，僅從方差分解的結果而言，貨幣供應量M2比利率R貢獻稍大。在影響CPI波動方面，觀察圖10和圖12發(fā)現(xiàn)，貨幣供應量M2貢獻度更大，利率R相對較小，說明利率中介指標對價格波動的影響更小，因此有效性更強。

五、結論和建議

文章選取我國2000—2018年共76個季度數(shù)據(jù)，將測度的金融科技度（FT）度量值指標結合貨幣供應量增長率（GM2）、利率增長率（GR）、實際GDP增長率（GGDP）和CPI增長率（GCPI）指標一并納入到向量自回歸模型（VAR）進行實證檢驗，得到如下結論。

1. 金融科技對利率和貨幣供應量兩大中介指標的穩(wěn)定性都造成了影響。穩(wěn)定性的破壞意味著中介目標賴以仰仗的可控性和可測性受到影響。但在受金融科技沖擊后，利率R波動幅度相對小于貨幣供應量M2。因而，與貨幣供應量M2相比，利率指標受影響波動稍小，其可測性和可控性受金融科技影響更小。

2. 貨幣供應量M2中介目標相對于利率R會導致物價的較大波動，在維持物價穩(wěn)定上的有效性不及利率;雖然M2中介目標對經(jīng)濟增長的貢獻比重相對于R中介目標更大一些，M2中介目標對GDP的影響偏重于短期，而利率目標則會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生更加持續(xù)的影響。

綜上所述，快速發(fā)展的金融科技已對我國奉行的貨幣供應量中介目標產(chǎn)生了影響，其穩(wěn)定性和相關性都受到了沖擊。筆者建議：（1）貨幣供應量相對于利率仍為更加可控的中介目標，為減弱金融科技對貨幣供應量中介目標有效性的負面影響，可以考慮改進貨幣供應量統(tǒng)計范疇。（2）隨著利率中介目標效力的持續(xù)提升，采用更加有效的利率作為貨幣政策中介目標，并通過推進利率市場化改革等一系列措施進一步加強利率目標的效力，促進貨幣政策向價格型調控轉型，提高貨幣政策的實施效果。

注釋：

①在傳統(tǒng)意義上，我國貨幣供應量劃分為三個層次：M0=流通中現(xiàn)金，M1=M0+活期存款，M2=M1+定期存款十儲蓄存款+其他存款十證券公司客戶保證金。M1和M2分別稱為狹義貨幣量和廣義貨幣量。

②文中圖1—圖12是根據(jù)Econometrics views軟件制作而成。

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責任編輯：李金霞