货币供应量作为我国货币政策中介目标的有效性分析摘要：通过运用向量自回归(VAR)模型、脉冲响应函数(IRF)、方差分解分析等经济计量方法，本文对我国现行货币政策中介目标进行了实证分析并得出结论：货币供应量作为中介目标的有效性正不断降低，实际利率作为中介目标的实施效果好于货币供应量。

本文认为，基础货币难以操纵、货币乘数不稳固、货币流通速度不断下降与货币政策传导机制不完善等因素是产生上述实证结论的重要原因。

最后，本文提出了有关建议。

关键词：货币政策；货币供应量；利率；实证分析一、引言货币政策成功与否的关键很大程度上取决于中介目标的选择。

然而，中介目标的选择并没有统一模式。

按照经典的货币理论，货币政策的中介目标要紧是利率与货币供应量。

凯恩斯等认为，利率是中介目标变量的最佳选择。

以弗里德曼为代表的货币主义者却认为，不能选择利率作为中介目标，而只能选择货币供应量。

美国经济学家普尔则又是另一种观点：当实际领域不稳固时，货币供应量是最适合的中介目标；当货币领域不稳固时，利率是最适合的中介目标。

从各国实践来看，常见的货币政策中介目标有通货膨胀率、利率、货币供应量与汇率。

Bernanke等(1998)的实证研究认为，通货膨胀率目标的使用能够有效降低通货膨胀率而不付出产出缺失的成本(即随着预期的形成，产出在经历短期下降后会恢复到潜在水平)。

但是，Ball与Sheridan(2003)比较了7个使用通货膨胀目标的OECD国家与13个没有使用通货膨胀目标的国家，却发现通货膨胀目标没有明显改进货币政策的执行效果。

Kim、Osborn与Sensier (2002)认为，利率作为中介目标时，提高利率与降低利率对产出的影响效果显著不一样。

Lai与Chen等(2005)发现货币供应量作为中介目标能够更好地实现名义GDP增长。

我国货币政策中介目标的选择，经历了从流通中现金到贷款规模再到货币供应量的转变。

关于现行的货币供应量这一中介目标，理论界存在较大分歧：刘锡良(2003)等认为，面对转型时期的中国经济时，建立在完美市场假说上的货币政策传导机制没有解释力，这使得以货币供给量为中介目标的货币政策面临挑战。

夏斌(2001)认为货币供应量已不宜作为我国货币政策的中介目标。

然而，范从来(2004)、韩平(2005)等认为，不能否认货币供应量作为中间目标的重要性；当前，货币供应量作为中介目标依然具有现实合理性。

李国疆(2002)建议将通货膨胀率作为中介目标。

赵欣颜(2003)建议将中介目标调整为利率。

赵进文、闵杰(2005)则赞成宜同时使用货币供应量与利率作为中介目标。

针对上述分歧，本文将对我国现行货币政策中介目标的实施效果进行实证分析，并探讨我国应如何选择货币政策中介目标。

二、货币供应量作为现行中介目标的效果：通常评价现代货币理论认为，货币政策中介目标通常应具备可测性、可控性及有关性等性质。

然而，从我国的实践来看，货币供应量作为中介目标的上述性质正显示出越来越多的不足。

(一)货币供应量的可测性分析下列统计因素导致了我国货币供应量的可测性存在缺陷：(1)尽管我国货币供应量的统计口径在1994年的基础上进行了两次修改，但是就目前金融的进展速度而言，货币供应量统计中至少遗漏了三项内容：一是国内金融机构外汇存款；二是外资金融机构存款；三是资本市场上的交易保证金。

(2)我国规定定期储蓄存款能够被存款人持有效证件随时支取，这使得M1、M2的准确统计出现困难。

(3)随着借记卡等新型支付手段得到广泛运用，居民储蓄存款向M1、M0的转移更加迅速，因此更应将其表达在M1的统计范围内。

上述三项遗漏使得货币供应量的可测性值得怀疑。

(二)货币供应量的可控性分析我国于1996年正式确定M1为货币政策中介目标，Mo与M2为观测目标。

从实际运作结果来看，货币供应量的目标值从未实现过。

目标值与实际值的大幅度偏离使得货币供应量作为中介目标的可控性难以表达(见表1)。

(三)货币供应量的有关性分析图1是1994-2004年我国GDP增长率、零售物价指数增长率、名义M２同比增长率、实际利率四个变量的增长趋势图。

从图1中，我们能够发现：(1)名义M2增长率变化趋势与GDP增长率变化趋势大致相同，但1998年2季度-1999年4季度与2003年2季度后的这两段期间内，两者的关联程度不强甚至出现反复。

而且，M2的增长率波动幅度远比GDP增长率的波动幅度剧烈。

(2)我国货币政策的最终目标要求保持物价稳固，因此货币政策中介目标的选取应要求与物价有着密切的联系，及时而准确地表达物价变动的走势。

图1显示，1997年前，M2基本能反映物价的变动态势，但是，自1997年起，M2与零售物价的变动趋势逐步不一致，两者的同比增长率表现出截然不一致的进展趋势，其有关程度较前期也逐步减弱。

这意味着，即使实现了目标货币量，也很难实现物价稳固的最终目标。

(3)实际利率与GDP增长与物价指数都是呈反向变化的，这符合经济理论，也是我国经济情况的实际表达。

从上述通常性分析中，我们能够发现：货币供应量作为中介目标的可测性、可控性、有关性表现得差强人意，这使得货币供应量继续作为中介目标面临挑战。

下面，本文将运用经济计量方法对货币供应量作为中介目标的有效性作进一步深入分析。

三、货币供应量作为现行中介目标的有效性：实证分析本文使用的计量方法要紧是：向量自回归 (VAR)模型、向量自回归模型的脉冲响应函数 (IRF)、向量自回归模型的预测误差方差分解(奉献率分析)等。

(一)模型说明1.向量自回归(VAR)模型 VAR模型通常用于有关时间序列系统的预测与随机扰动对变量系统的动态影响分析。

使用VAR模型的好处在于不需要对模型中变量的内生性与外生性做出假定，而直接考虑作为时间序列的各经济变量之间的关系。

VAR模型的矩阵形式如下：其中，A0是截距的n×1矢量，A1，...，A p是联系内生变量滞后值与其当前值的n×n阶系数矩阵，B0，…，B r是联系外生变量当前值、滞后值与内生变量当前值的n×m阶系数矩阵，εt是误差项的n×1矢量。

2.向量自回归模型的脉冲响应函数(IRF) VAR模型的一个用途是探寻系统对某一变量的一个新生(innovation)扰动的反应，当模型中某一变量期的扰动项变动时，会通过VAR模型变量之间的动态联系，对t期以后的各变量产生一连串连锁反应。

脉冲响应函数将描述系统对新生扰动的这种动态反应。

脉冲响应函数是指在扰动项上加上一个标准差大小的冲击，对一个变量的冲击直接影响这个变量，同时通过VAR模型动态传导给其他所有的内生变量。

由方程(1)得到的向量移动平均模型 (VMA)为：其中ψP=(ψP,ij)为系数矩阵，p=0，1，2……，则对Xj的脉冲引起的Xi的响应函数为：ψ0，ij、ψ1，ij、ψ2，ij。

3.脉冲响应函数(IRF)的经济学描述与解释--经济冲击假设经济的系统变量X中某个分量X it受到来自因素at的影响发生了变化，那么，我们称经济系统变量在t时受到了来自X it的经济冲击，冲击发生后的系统变量记为：其中a t称之冲击源，X it为冲击目标，I*t是经济冲击发生后变化了的经济系统信息集。

函数g(X it，at/I*t)称之经济冲击在系统经济变量上的响应函数。

描述经济状态的变量X=(X1t，X2t，...，X nt)称之系统变量，表示某种经济特征的变量Y=(Y1t，Y2t，…，Y nt)称之特征变量，利用系统描述特征变量的数学模型为将其称之经济特征变量对经济冲击的响应函数。

这里，假设经济冲击没有影响经济模型的基本结构。

由于我们把对某个经济变量的突发变化称之经济冲击，那么经济冲击的来源与作用方式是比较复杂的，x中的每一个变量变化都可产生一种对经济特征变量的冲击，而且各个变量冲击之间还会产生交互影响。

为了使分析简化，本文仅讨论单一系统变量的冲击作用，这样能够分离具体变量的冲击效果并看出相应冲击的传导机制。

4.向量自回归模型的预测误差方差分解--奉献率分析脉冲响应函数是追踪系统对一个变量的冲击效果，而方差分解则是将系统的均方误差分解成各变量冲击所作的奉献，即各个变量冲击的奉献占总奉献的比率。

Sims于1980年提出了方差分解方法，它用来定量分析变量间的影响关系。

本文使用的方差分解模型为：其中，ψq,ij是脉冲响应函数，δij是白噪声序列第i个分量的标准差，y ij是自回归向量的第i个分量，RVCij(S)表示第j个分量对第i个分量的方差奉献率。

本文使用的冲击理论模型是向量自回归(VAR)模型及基于VAR模型的脉冲响应函数(IRF)。

本文VAR模型建立如下：(二)变量选择与数据说明在利率方面，我们考虑实际利率而不是名义利率。

实际利率通过中国人民银行公布的基准利率减去通货膨胀率所得。

在汇率方面，尽管现阶段我国实行的是有管理的浮动汇率制度，但是，这并不排除在将来某个时期货币政策中介目标转向汇率的可能，因此，本文在模型中加入了汇率(间接标价法)指标。

在引入三个现实或者是可能的中介指标后，引入国内生产总值与消费者价格指数(u作为衡量经济状况的指标。

由于经济结构本身不稳固，用绝对数研究往往容易出现变量不平稳等问题，因此，除了实际利率(本身就是增长率)以外，本文将对其他原始变量取对数进行研究。

即本文使用5个时间序列增长率指标建立模型，这5个指标是：(1)国内生产总值的增长率LGDP--国内生产总值GDP取对数；(2)消费者价格指数增长率LC--消费者价格指数取对数；(3)广义货币M2的增长率 LM2--广义货币M2取对数；(4)实际利率RR(央行基准利率减去通货膨胀率)；(5)汇率的增长率LH--汇率取对数。

(三)平稳性检验建立VAR模型务必保证时间序列是平稳过程。

因此，本文将首先对各时间序列变量作单位根(ADF)检验。

LGDP、RR、LH使用的是含截距项、不含趋势项与滞后1阶的ADF检验。

LC使用的是含截距项、不含趋势项与滞后2阶的ADF检验。

由于LM2有明显的趋势，因此选择了含截距项、含趋势项与滞后1阶的ADF检验。

检验结果见表2。

(四)GDP增长率与货币政策中介目标关系的实证分析1.VAR模型的建立考察AIC与SC，择其最小者，确定滞后一阶的LGDP、LC、LM2、RR、LH，建立VAR模型，其中LGDP作为被解释变量，模型如下：其中，模型下括号内的数值为各系数的t值。

结果说明：在10%的显著水平下，LGDP(-1)、LM2(-1)、RR(-1)系数的t检验均拒绝原假设，即系数显著不为零，这说明LGDP(-1)、LM2(-1)、RR (-1)三变量对GDP增长率的影响是显著的。

LH(-1)系数的t值仅为0.07870，t检验同意原假设，即系数并不是显著不为零的，这说明汇率变化对GDP增长率的影响不显著，原因可能在于我国汇率制度是严格管理的浮动汇率，其浮动幅度非常小，对GDP的直接影响不大。