貨幣供應

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貨幣供應范文第1篇

在1897年的上海，類似他這樣的山寨銀行家遍地皆是。根據當時媒體的披露，不少小錢莊都紛紛開出了遠超其資本金的承兌票據。這種完全失控了的票據發行，最終引爆了一場空前的金融危機及大規模，史稱“貼票風潮”。 貼票風潮

所謂“貼票”，就是“貼錢兌換票據”，其操作流程與如今銀行里的“貼現”正好相反――儲戶在錢莊用較小額存款，換取較大額存單，比如存90兩，但錢莊開100兩的存單，到期可兌換100兩。這其實就是高息攬儲，并且在存款戶頭開立的時候就先支付利息。

出現這一“金融衍生產品”，最初的原因在于貨幣的缺少。

當時大清國的貨幣發行體系依然維持著十分原始的狀態：實行銀錢平行本位，主幣是白銀，輔幣是制錢（銅錢）。所謂銀，還有銀兩與銀元之分。相對而言，傳統的銀兩更為混亂，無論是形狀、成色及關鍵的平碼都千差萬別，如同迷宮；而銀元因為批量鑄造，雖然相對規范性要好些，但其花色也相當繁多。至于銅錢，則因為銅價不斷攀升，鑄造成本過高，導致市面上的“制錢”流通量日漸減少。

這樣的貨幣體系，無法適應不斷放大了的經濟需求。票據，即所謂的“銀錢帖”就順勢產生。其中，以制錢為本位的叫“錢帖”，以銀為本位的叫“銀帖”。“銀錢帖”的發行，遠在宋代就開始了，首要目的當然是便于流通，解決銀兩、制錢等金屬貨幣攜帶不便的問題，并在金屬貨幣供給不足時，發揮“準貨幣”的功能。

問題在于，大清國又缺乏對于票據發行進行規范的法律法規。外資銀行及山西的票號，因為資本雄厚，其票據發行還有相當的資本金準備，而南方星羅棋布的小錢莊，就很快將票據發行變成了無本生意。這是一種“擊鼓傳花”的博傻游戲，其成功關鍵在于能“傳”下去，錢莊才能將高成本吸納的存款，以更高的利率放貸出去，并能安全收回；而能“傳”下去的關鍵，就是承接這種票據的下家，需要有足夠利潤空間的暴利產品，來支撐實際上已經越演越烈的高利貸市場。

最初的下家形成相當不錯的市場鏈。大量鴉片商人通過“貼票”獲得短期貸款，而經營鴉片的暴利，使他們足以承受高額的貸款利息。還有一種優質客戶，就是上海一種新興的賭博――“合會”（或錢會、搖會、標會）。這本是大清民間，尤其是江南一帶盛行的民間金融互助組織，由親戚朋友鄉鄰組成，召集人稱為“會首”，參與者稱為“會腳”。組織會訂立會規、會期、會額以及會款，要求定期交納會款，作為投資放貸的款項，會內通過一定的方式（如坐次輪收、拈鬮搖彩等），將這筆款項放給“會腳”們使用，按照會規收取利息。

這種“合會”，傳到上海后變成了賭徒們“金融互助”的賭博工具。

“貼票”這種金融創新產品，在1889年由上海的“協和錢莊”率先推出后，立即被業內廣泛模仿，不到十年功夫，上海基本每家小錢莊都做貼票生意，甚至專營貼票生意。而錢莊之間為了爭奪儲戶，不斷抬高貼票利率，最高的達到月貼20%――存入80兩，一個月內可取回100兩。在高額回報的誘惑下，不少人將畢生積蓄都投入錢莊換取貼票。

至此，一個巨大的“買空賣空”市場泡沫形成了，并終于在1897年11月破滅。許多錢莊因到期無法兌付現金，開始大量退票，引發市場恐慌，一個月內居然造成了幾十家錢莊倒閉，媒體報道說，涉案的“貼票”金額“約有洋圓百數十萬之多，甚言有二百余萬者”（《申報》1897 年12月9 日） 。

伴隨這場貼票風潮，不少錢莊老板要么“跑路”，要么自殺，引發無數的經濟糾紛和暴力沖突，整個上海被貼票攪得天翻地覆，只有法院和律師們生意爆棚。《申報》報道：“今年滬上各業無一起色，唯錢債之訟事甚多，致公廨差役生涯頗旺，市面亦可見一斑矣。” 天津告急

大清國的最大特點，就是永遠都不會吸取教訓。上海“貼票風潮”，居然在五年后復制到了天子腳下的改革重鎮天津。

這次的直接導火線是之亂。戰后，僅八國聯軍所劫走的現銀就高達1000余萬兩。火上澆油的是，為在動亂中自保，實力比較雄厚的外資銀行和山西票號，收回了2000萬兩左右的放貸，不再放出。

動亂之外，外貿“出超”也是重要原因。

從1861年天津開埠以來，直隸地區的外貿在經過了20多年的緩慢發展，于19世紀90年代終于開始提速，1899年比1865年增加了5倍。1900年至1901年，雖然爆發了慘烈動亂，貿易額有所下降，但戰后迅速得以恢復。與此同時，1901年俄羅斯的西伯利亞大鐵路建成通車，歐亞鐵路網聯為一體。天津一方面迅速擺脫作為上海港的附庸身份，成為東北亞的重要港口；但在中國，尤其華北地區的產業結構并沒有改變，貿易規模的持續擴大反而加劇了外貿“出超”。此后，天津港年均外流白銀多在400萬兩到800萬兩之間，有的年份甚至高達上千萬兩。

剛剛接任直隸總督的，在給中央的報告中說：“天津為通商口岸，南北沖衢，向賴外埠商貨輻輳，灌輸出入流轉，雖若貿易繁盛，而實非銀錢積聚之區。其無形之中，早晚隱伏空虛之患。”

在他執掌直隸的第一年（1902年），“中國官禁止寶銀出口，然俱未能照辦者，實迫于勢不得已，蓋進口貨共值關平銀80181683兩，而出口貨只值17839063兩，所有進口貨銀如許之多，不能不如數照付之故耳”（《津海關年報檔案匯編》）。

銀根如此之緊縮，政局陰晴不定，市場那只“看不見的手”終于起作用。只不過，在這個畸形的局面下，市場那只手也是畸形的。京津地區的主幣是“銀錢帖”，與當年上海的情況一樣；而輔幣則大量使用竹片、洋鐵皮和紙條，以供找補，這比當年上海的局勢還要嚴峻。市場一片混亂，用的說法，是“商旅聞之而裹足，百物聞之而騰涌。究其流極，外埠貨物停發，票號匯兌不通”。

錢莊失控的票據發行，造成票據的大貶值。貶值后的票據，在兌換現銀時要打折扣，這就造成了“貼水”。所謂“貼水”，是指遠期收益（價位、匯率、利率等）低于即期收益，反之則是“升水”。發生在天津的這場金融危機，史稱“貼水風潮”。

“貼水風潮”對天津的危害極大，說：“（奸商們）資本不充，徒用撥條，以相誆騙，憑條借銀，則賺以需利；持條取款，則驟與減成，貼水之名，緣是而起。其后，現銀日少一日，貼水日漲一日，竟有每銀千兩，貼水漲至三百余兩者。若輩不費巨資，坐獲厚利，遂成一買空賣空之市面。而商旅聞之而裹足，百物聞之而騰涌，幾岌岌不可終日。究其流極外埠，貨物停發，票號匯兌不通。困竭情形，將至不可收拾。”

市場幾乎崩潰，各界都十分清楚，以投機獲利的“貼水”，是這場危機的罪魁。在寫給中央的報告中說：“自臣接收天津之后，中外遠近各商，咸紛紛以禁止‘貼水’為請。” 鑄幣躍進

的救市動作，首先是增加流動性，設立了“平市官錢局”，籌集現銀100萬兩，以月息5厘（0.5%）借給重要的錢商，以資周轉。與之前動輒高達30%的“貼水”相比，這是相當低廉的利率。隨后，在1903年1月下令嚴禁“貼水”。作為金融票據的“銀錢帖”，必須與現錢、現銀等值使用。這種休克療法，將那些以“貼水”作為主要收益、甚至唯一收益的錢商，徹底逼上絕路，相繼倒閉。

隨后，開始發行新式的機器鑄造銅元，試圖從根本上解決貨幣供應不足的問題。

他嚴禁制錢銅元離開天津境內及私爐銷毀，要求各級地方官嚴查。這一年，通過恢復重建鑄幣廠，向市場投放了10元面值的銅元1000多萬枚，用公權力強行建立準備金。

銅元的流行與暫時堅挺，拉低了物價，“衣食各物，均皆價廉”，對主要使用小額貨幣的普通百姓大有裨益，因此，僅天津一地，“合津街市無不遵章周流銅元”。而使用大額貨幣白銀的商家，也沒吃虧，商貿的順暢及物價的穩定，令他們獲得了更大的“維穩紅利”。到6月中旬，各項救市措施“粗有端倪，市面漸就安穩”。

所遭遇的這場貨幣供應危機，在大清國各地都有出現，只是沒有如此嚴峻。而各地的解決思路，與都有相同之處――鑄幣。這種共識，迅速形成一股全國范圍的運動，各地方政府紛紛上馬鑄幣項目，最終達到了驚人的16億枚年產能。據梁啟超統計，1904年至1908年，全國實際鑄造了逾124億枚銅元。

如此大規模的鑄幣，早已經不是為了解決經濟發展所需的貨幣供應，而是另有所圖：新式鑄幣機大批量生產出來的銅元，有著高達63%以上的“鑄幣利潤”，這成為各地財政新的增長點，刺激地方政府一擁而上――而早已喪失了權威資源的中央政府，對此種亂象卻無能為力。

貨幣供應充足的紅利，還沒享受多久，鑄幣的后果就接踵而至：過量供應的銅元大幅貶值，最高跌幅居然高達80%，與此前的貨幣供應緊缺一樣，再度引發物價飛漲，而受害最深的依然是草根階層――因為他們是使用銅元這種低面值貨幣的主力。

貨幣供應范文第2篇

不過，基于近年來的分析經驗，過度強調貨幣供應量指標M1、M2已經給央行宏觀調控帶來了一些壓力，對經濟和CPI的指示意義在下降。另外，金融市場對于M2的敏感度也在下降。盯住一個固定的貨幣供應總量目標，也不足以反映金融改革和實體經濟變化帶來的融資結構變化。

兩會在即，政府工作報告按慣例將要公布的M2目標依然備受關注，但現在是時候給貨幣供應量指標減負了。

容易脫鉤的M2目標

市場一直以來高度關注貨幣供應量，自然也對央行任何改變貨幣供應的舉動非常敏感，這是因為過去貨幣供應以外匯占款為主，央行的操作簡單，也能被市場主體準確解讀。而現在外匯占款減少，流動性投放與回籠渠道更為多樣化，增加了SLO、SLF、MLF、PSL，再貸款也在回歸。

在貨幣供應結構調整的大背景下，央行的單個操作很容易被放大甚至被誤解。貨幣政策的松緊程度取決于所有政策工具的綜合運用結果，央行很難通過單個操作傳達調控意圖。

M2作為貨幣政策的中間目標，調控難度實際上也相當大。自1999年開始為M2設立預期目標以來，年末的實際增長基本都是偏離目標值的，偏離程度還很驚人，從-2.4個百分點到10.7個百分點不等。M2作為一個中間目標，與經濟增長、通脹、就業等最終目標實際上并沒有建立很明確的關系。隨著2014年以來經濟周期的縮短，邊觀察邊執行的貨幣政策越來越難以提前一年盯住一個目標。

更為重要的是，貨幣供應量指標已經不能準確說明整體環境寬松與否，過去兩年已經出現了似松實緊的情況。貨幣供應量的信息含量也在不斷減少，之前的歷史經驗似乎不再適用。

不再是貨幣政策松緊的信號

過去兩年的貨幣政策究竟是穩健的、寬松的，還是緊縮的？央行認為是穩健的，但有不少觀點則將2014年底啟動的降息降準周期定性為寬松。

從廣義貨幣供應量M2出發，在實際GDP增速只有7%左右、CPI不到2%的增長的情況下，M2余額超過12.2%（2014）和13.3%（2015）的年增長似乎是一個不低的數值。

但是，社會融資規模卻是連續兩年負增長。2014年同比下降4.97%，2015年降幅進一步擴大至6.37%。央行解釋之所以啟用社會融資規模這一指標，正是因為“理論研究與政策操作都需要能全面、準確反映金融與經濟關系的更大口徑統計指標”。我們雖然關注了早前M2放緩、社融擴張的情況，卻似乎在M2增速還算不錯的時候，忽視了社融減速的問題。

央行資產負債表的擴張速度也在2014年開始下降，到2015年9月甚至出現負增長，基礎貨幣余額到2015年二季度出現環比負增長，三季度時同比負增長。這都為數據以來首次出現。

基礎貨幣減速甚至負增長的時候，貨幣乘數卻在上升。2015年四季度時乘數已升至5.04的高位，與2006年年中時相當，乘數的歷史低位是在2011年三季度、2008年四季度時的3.7。這種反差與當前經濟持續下行的格局似乎與理論概念及歷史經驗相違背。一般而言，經濟增速上升時，貨幣乘數上升，經濟減速時，貨幣乘數下降。

考慮到貨幣乘數是由M2與基礎貨幣倒算得來，它的這種異常應當并不是理論或歷史經驗出了問題。一方面，M2未能反映整體貨幣供應的狀況。這兩年金融體制改革持續進行，表外影子業務轉向表內，進而帶來流動性程度不等的貨幣在不同層次間轉移，由M2以上進入M2。另一方面，以降準對沖外匯占款的下降，及存貸比的上升，提升了銀行創造貨幣的能力，2006年以來，貨幣乘數與存款準備金率表現出明顯的負相關性。這與2008年金融危機以來發達國家沒有存準率工具的調控明顯不同。

若是從利率看，在M2加速的同時，貨幣市場利率不降反升，2015年下半年隔夜拆借利率比2015年的底部高出70-100個基點。

與增長和通脹的相關度降低

資本市場和直接融資的發展，使得M2對增長的指示意義正在削弱。

對比新增M2累計值同比增速與現價GDP累計同比增速，可以發現，2012年以前，二者具有明顯的正相關性，當M2增速上升后的半年到一年，GDP也會隨之加速增長，反之亦然。但是，2012年那一輪的“穩增長”則不然，M2的明顯加速，并沒有帶來GDP增速的逆轉。這一輪M2自2015年三季度加速，到2016年2月份，經濟仍沒有顯示出企穩跡象，PMI還在繼續向下。

對比新增M2累計值同比增速與CPI累計同比增速，也有相似的現象。M2作為CPI的先導指標，在2012年之前的調整中，正相關性表現明顯，2012年那一輪的調整，M2的上升只產生了微弱的影響。德國商業銀行中國經濟學家周浩指出，以前基本可以用M2判斷通脹走勢，目前也不行了。

換個角度，從M1和M2增速之差入手，也能看出貨幣指標與經濟增長關系的弱化。此前多有研究表明，M1與M2差值的擴大表明存款活期化，意味著居民和企業交易活躍，經濟景氣度上升;反之，則表明資金更傾向于定期存款，多余資金從實體中沉淀，經濟回落。“現在則很難從剪刀差中得出結論。”周浩表示。

M1增速與M2增速的剪刀差與GDP現價累計同比增速在2010年以前，不僅具有明確的正相關關系，甚至幾乎同步，但2010年之后二者之間相關度減弱。在貨幣增速回升的基礎上，2012年的穩增長和2015年年初開始的M1與M2剪刀差擴大，都未伴隨著GDP的回升。

社科院貨幣政策研究室主任彭興韻指出，如果從長期的歷史經驗來看，當M1相對M2上升較快時，物價也會隨后上升;M1增速相對M2下降時，CPI也會隨之下降，一般時滯在半年左右。從目前的M1與M2增速之差的變化看，2016年的CPI走勢似乎應是上升。

不過近年來M1與M2的增速之差對通脹的指示作用卻比較有限。2012年，貨幣政策穩增長降息降準，M1與M2增速出現明顯回升，但CPI僅僅是企穩，沒有形成持續上漲。

這種關系弱化有可能受到勞動力要素供給變化的影響。中國勞動年齡人口絕對數量在2012年首次凈減少，到2015年已累計減少1500萬人。當拉動經濟的勞動力要素數量下降、質量也不足以彌補時，就會需要更多的資本支出才能實現同等規模的產出。

另一影響因素則是影子銀行的迅速發展，削弱了貨幣供應量指標對經濟的影響力。“新的融資方式并不一定會反映在M1、M2上。” 交通銀行金融市場部分析師徐躍紅分析認為。

結構性貨幣政策的困境

在M2仍然受到很大關注的情況下，這兩年貨幣政策盡量避免使用總量工具，更多地用定向工具投放流動性。如此操作自然可以減輕被輿論冠以“大水漫灌”的壓力，但同時也更難對沖因外匯占款減少導致的流動性缺口。

貨幣供應量指標的傳統分析方法不再奏效、對宏觀經濟的指示作用弱化，也反映出了騰挪空間有限的結構性貨幣政策通過數量擴張，盡管帶來了商業銀行的資產負債表擴張，卻還沒有帶來總需求的擴張和經濟增長回升。這或與融資結構變化有關。

第一，商業銀行在2015年救股市放給非銀行金融機構7000億元貸款，置換地方債又增加非存款性金融機構的政府債權3萬多億元，但都很難帶動新增投資。

第二，商品房銷售與M1的增速回升高度一致。商業銀行新增個人住房貸款增速從2014年的1%暴漲至2015年的55%，但在去庫存的背景下，這部分銷售和信貸擴張尚未帶來房地產投資的顯著回升，更沒能傳導至中上游行業。

除了救市、地方債、房貸以外，2015年金融機構通過高貨幣乘數擴張的貨幣還去了哪里？

貨幣供應范文第3篇

關鍵詞：時間序列 長期均衡模型 虛擬變量 模型修正

凱恩斯主義的貨幣非中性論[1]認為,貨幣供應量的變動在短期內影響就業、產出和收入等實質經濟因素,而在長期內則影響價格。現代貨幣主義者認為,從長期來看貨幣供應量與物價是穩定的，在短期兩者關系可能是不穩定的，而這種不穩定是由于時滯效應的存在。David Meiselman(1969) [2]認為滯后期為3～6個月甚至3～5年不等；劉偉等（2002）[3]認為中國狹義貨幣和廣義貨幣增長率的改變對通貨膨脹的有效影響滯后期分別為9和13個季度。時滯效應假說認為貨幣供應量與物價變動之間只適合作短期分析，對長期貨幣供應與物價變動的反常關系無能為力。然而，劉斌(2002) [4]研究結果表明長期內貨幣供應量變化會對物價產生顯著影響。因此將貨幣供應量與物價變動的反常規關系顯然值得進一步探討。

國內外已經有很多學者針對物價與工資的關系進行定量研究。Khalifah Ghali(1999)[6]利用協整和誤差修正模型對包含預期的菲利普斯曲線進行檢驗，通過對美國1959年1季度至1989年3季度工資，價格，產出缺口和進口價格的研究發現，工資對價格有明顯的推動作用。

那么我國貨幣供應量M1與職工平均工資水平的波動到底對物價產生了怎樣的影響呢？本文將從計量經濟學的角度研究貨幣供應量M1與職工平均工資水平的波動對物價波動的影響關系。以1990――2010年全國CPI、貨幣供應量M1以及職工平均工資為原始數據（來自中經網統計數據庫），并對貨幣供應量M1和職工平均工資做了環比指數的處理后進行定量分析。

首先，為了防止時間序列數據的計量回歸中出現無效的假設檢驗或者出現偽回歸的現象，對變量的平穩性進行檢驗。檢驗結果如下：

單位根檢驗表明CPI,M1,WAGE都是一階單整的，具備做協整檢驗的條件。通過E-G兩步協整檢驗法，結果在5%的顯著性水平下，CPI與M1,WAGE是協整的，因此物價水平，貨幣供應量，工資水平三者存在長期均衡關系，可以建立回歸模型。

1991――2010年全國CPI環比發展速度在1994年和1998年存在巨大轉折，作圖如下：

圖1 圖2

其中：圖1為CPI環比發展速度折線圖，圖2為貨幣供應量M1及職工平均工資環比發展速度折線圖

所以在接下來設定回歸模型變量時，我們考慮以1994年和1998年為依據引入虛擬變量。

圖1顯示出物價水平隨年份變化呈兩個較明顯的分段形式，分段點（CPI，M1，WAGE）分別為1994年的（1.241，1.262，1.346）和1998年的（0.992，1.119，1.156），分段點分成的三段圖形基本上成線性，雖然在小范圍上有所波動。因此引入虛擬變量

，建立模型：

由于檢驗沒有通過，本文結合檢驗結果分析認為模型存在設定誤差，有顯著的遺漏變量現象。通過以下步驟進行模型修正：調整變量成為對數形式以消減異方差；選擇性添加解釋變量滯后項以解決遺漏變量現象；逐項回歸法，逐步剔除顯著性最低的變量，優化檢驗結果。修正后的模型估計結果如下所示：

其中：

可以表示為：

結果分析：

1.貨幣供應量M1與職工平均工資水平的波動對物價CPI的波動存在顯著影響。

2.1998年的CPI環比轉折點變動主要受貨幣供應量變化影響，受工資的變化（生產力變化）的影響不大。

3.工資的長期乘數要大于貨幣供應量的長期乘數，表明：長期以來，工資對CPI的影響要大于貨幣供應量對CPI的影響。

4.1998年以前貨幣供應量波動對物價波動影響相對于1998年以后更明顯。

5.當期的工資水平和滯后期的工資水平會同時影響物價的波動，且滯后期的影響更為顯著。

6.總體來說，貨幣供應量對物價的影響具有滯后效應，并且不同的階段滯后效應存在顯著性差異。工資對物價的影響也存在滯后效應，在各個階段無顯著差異。

參考文獻：

[1]安德魯亞伯.宏觀經濟學[M].北京:中國人民大學出版社,2007

[2]Davidson,Parl.Post?Keynesian?Macroeconomic?Theory.Edward?Esgar?Publishing?Limited

[3]劉偉,李紹榮,李筍雨.“貨幣擴張、經濟增長與資本市場制度創新[J].經濟研究,2002(1)

貨幣供應范文第4篇

許鳳嬌（1989-），女，漢族，安徽池州人，金融碩士，單位：南京財經大學金融學院，研究方向：商業銀行經營管理。

摘要：本文主要結合我國貨幣政策與物價水平的現狀，闡明了有效預防CPI劇烈波動的必要性與現實意義。以M2和CPI的1996年1月到2013年12月月度數據為樣本，進行一系列的實證分析，發現M1與CPI之間存在單向的格蘭杰因果關系并在文章最后提出了幾點減緩物價水平劇烈波動的政策建議。

關鍵詞：貨幣供應量；CPI；格蘭杰因果檢驗

一、引言：

貨幣供應量是影響CPI的諸多因素之一，而且貨幣供應量對物價的影響一直是人們研究的焦點。貨幣供給對物價的影響研究不僅是貨幣經濟學的核心問題，也是宏觀經濟學熱點問題。伴隨著2008年四萬億刺激計劃的逐步退出，中國經濟在保持強勁增長勢頭的同時，負面作用也逐漸顯現。自2010年入冬以來，物價指數增長勢頭迅猛，其中農產品價格表現尤為突出，在其帶動下物價又進一步攀升。根據官方數據，2010年10月的CPI數據同比上漲高達4.4%，環比上漲0.7%。物價的大幅上漲不僅影響到人民的日常生活水平，更關系到社會的和諧穩定。面對民眾對通貨膨脹的擔憂以及生活的現實壓力，當局應該加強宏觀調控，在抑制通脹，保障民生和保證增長之間實現平衡至關重要。

中國是世界上最大的發展中國家，進入21世紀以來，經濟也空前發展，但仍處在貨幣政策中介目標和政策工具的嘗試階段，本文就1996年以來中國金融發展中貨幣供應量對CPI的影響進行實證研究，能從定量分析中得出中國的貨幣供應量增長對CPI增長的影響，從而得到一些有益的啟示。這對我國在現階段貨幣政策操作和改進具有重要借鑒意義，對實現經濟持續、穩定、健康的發展具有直接的現實意義。

國內研究方面，王璐（2010）對CPI、GDP和M2的增長率進行實證分析，指出由于宏觀經濟的調整是個相對緩慢的過程，而貨幣政策則相對靈活，因此兩者在對CPI的影響方面存在很大差異；同時她指出由于市場存在信息不對稱，易導致跟風等羊群行為，建議當局及時進行干預；此外由于存在通脹預期的自我實現問題，適時適度釋放信號非常重要。王少平、朱滿洲、胡朔商（2012）分析了不同時期的物價水平變動，并對各個時期通貨膨脹的特點進行闡述，結合當時的經濟環境，深入的進行了原因剖析并給出相應的政策建議。同時文章指出，在不同的經濟環境下，同樣的貨幣政策，效果卻相差甚遠，應該把握好時機和力度，避免貨幣政策過緊或或送，給經濟帶來負面沖擊。

二、實證分析

（一）平穩性檢驗

本文的的主要研究對象為貨幣供應量M1與CPI兩個時間序列數據，樣本區間為1996年1月到2013年12月，所有數據均為月度數據。因為時間序列的平穩性檢驗是對于時間序列計量分析有效性的基礎。因此首先對數據進行平穩性檢驗，本文在對原始數據取對數后采用ADF檢驗。LNCPI、LNM1序列在1%顯著水平下均不平穩；但兩個序列的一階差分在1%的水平下均是平穩的，即一階單整，可以進行協整檢驗進一步探究兩者的關系。

（二）協整檢驗

接下來建立我國貨幣供應量M1與CPI的VAR模型的基礎上采用Johansen方法檢驗兩者的協整關系。根據協整檢驗結果，將跡統計量和最大跡統計量，分別與5%臨界值進行比較得出結論。在原假設為不存在協整關系的條件下，兩個統計量均拒絕，但在原假設為最多存在一個協整關系的條件下均接受，可以看出LNM1與LNCPI之間有一個協整關系存在，即說明我國的貨幣供應量M2與CPI之間存在長期穩定的均衡關系。標準協整方程分別為：LNCPI=0.364846*LNM1，由上式可得因為LNM1前系數為正，說明M1對CPI具有具有正向效應：貨幣供給量M1每增加1%，居民消費價格指數就增加0.36%。

（三）格蘭杰因果關系檢驗

上一步的協整分析說明M1與CPI存在協整關系，即說明我國的貨幣供應量M1與居民消費價格指數之間存在長期穩定的均衡關系，但并不能說明兩者具體的因果關系。為了更進一步探究CPI與M1的因果關系，本文將對兩者進行格蘭杰因果關系分析。

根據格蘭杰因果關系檢驗結果，在對CPI是否為貨幣供應量M1的格蘭杰原因分析中，P值0.0044小于0.01，表示在1%的拒絕原假設，表明貨幣供應量M1是CPI的格蘭杰原因。而在對貨幣供應量是否為居民消費價格指數的格蘭杰原因中，P值等于0.2231大于0.1，表明貨幣供應量M1不是CPI的格蘭杰原因。因此M1與CPI之間存在單向的格蘭杰因果關系，即M1的歷史數據能夠CPI起到預測作用而反之不能。

三、政策建議

根據本文的結論，貨幣供給量與物價水平聯系密切，為了能有效防止物價水平出現大幅波動，保證人民安居樂業和社會穩定，對貨幣量的管控是有效途徑之一，針對我國具體所處的經濟環境及中國國情，提出以下的政策建議。

1.堅決執行穩健的貨幣政策

實施穩健的貨幣政策，找到適度的平衡點。充分發揮利率、存款準備金率、公開市場操作等一系列措施的靈活性，結合具體的經濟形勢進行預調微調，保證市場流動性的總體平穩。

2.加強流動性管制

加強流動性管制尤其是是對境外資本的管制，首先對于外來資本應該進行科學引導，中央和地方政府應出臺相關政策，積極引導資金向實體經濟流動，為我國的產業升級提供資金支持，加大投機資本的打擊力度，必要的情況下應該對境外資本驚醒限制，防止熱錢快進快出，擾亂價格體系，使人民日常生活受到影響。

3.進一步規范銀行外融資平臺

重視并嚴格監管銀行體外循環資金，對于民間借貸等情況相關政策法規要及時跟進，對于違規吸儲行為予以嚴厲打擊凈化企業融資環境，降低企業融資成本，從而減緩由于成本推動而造成的價格上行壓力，起到物價平穩作用。同時，要全面清查政府融資平臺貸款情況，對于那些不符合政策規定或資金未按規定用途使用的資金及時進行清查回收，這既能減少金融隱患，維護金融安全，同時也能為真正需要資金的實體經濟提供資金來源，為企業的健康發展提供資金保障。（作者單位：南京財經大學）

參考文獻

貨幣供應范文第5篇

【關鍵詞】互聯網金融 貨幣供應量 時間序列 貨幣政策

一、引言

隨著互聯網技術的迅猛發展，互聯網金融作為一種全新的金融形式已經處于不可逆轉的趨勢。貨幣政策是國家管控國民經濟的重要手段，而貨幣供應量作為一國貨幣當局的中間目標，金融體系的任何變革都有可能引致其變化，進而對貨幣政策的操作及有效性產生影響。本文主要探討互聯網金融對貨幣供應量的影響，將互聯網金融的影響數據化，更直觀地反映新型金融變革對傳統金融業的沖擊。

二、文獻綜述

互聯網金融在近些年來發展勢頭十分強勁，國內外學者的研究涵蓋了互聯網金融的概念、應用等多N領域。張軍（2014）對互聯網金融的內涵進行了界定并總結了互聯網金融的利弊以及其對傳統金融業務的沖擊。龐貞燕、王桓（2009）全面闡述了支付體系對貨幣政策的影響，提出支付體系運行有放大基礎貨幣和提高貨幣乘數的傾向，并為促進增加貨幣供給提供了條件。Charles R.Bean（2004）研究了貨幣政策的傳導機制，分析了金融不穩定性等因素與貨幣政策的關系，指出金融變革對貨幣政策的影響十分顯著。Mark M.Spiegel（2009）討論了金融全球化和貨幣政策的關系，認為金融全球化對貨幣政策存在“約束效應”。這些文獻佐證了互聯網金融帶來的電子貨幣的膨脹對貨幣供應量存在重大影響，并實時影響貨幣政策的制定。

從現有的文獻資料來看，這些學者一般對互聯網金融采取定性而非定量分析，直接研究互聯網金融對貨幣供應量影響的較少。大多數學者主要從電子貨幣、支付體系發展角度考察互聯網金融對貨幣政策的中介目標和傳導機制的影響，缺少實證分析。本文借鑒國內外現有研究，運用時間序列模型，著重分析互聯網金融對貨幣供應量的影響。

三、貨幣乘數理論概述

本文以貨幣乘數理論為基礎展開互聯網金融對貨幣供應量的影響研究。

模型如下：

■

M為貨幣供應量，B為基礎貨幣，m為貨幣乘數，C為現金，D為存款貨幣，R為準備金。■為通貨與存款比率，即現金漏損率，■為準備金率，由法定準備率rd和超額準備率e兩者構成。

（一）貨幣乘數

m為貨幣乘數，是指商業銀行通過創造存款貨幣功能產生派生存款的信用擴張倍數。本文采用以下貨幣乘數模型作為分析對象：

■（1）

M1代表狹義貨幣供應量，并有M1=M0+活期存款（M0為現金）。m1則為對應的狹義貨幣供應量的貨幣乘數。k、rd、re分別表示現金漏損率、法定存款準備金率和超額存款準備金率。

分別對k、rd、re求偏導數，并記θ=rd+re+k，則有：

■ （2）

■ （3）

由于rd+re

即貨幣乘數與現金漏損率、法定存款準備金率、超額存款準備金率均成反比。

法定存款準備金率是影響貨幣乘數各因素中唯一可由中國人民銀行決定的外生變量，較為穩定。

互聯網金融帶來便捷的電子貨幣，增加了公眾持有現金的機會成本，公眾愿意放棄持有現金的意愿轉而使用電子貨幣，從而現金漏損率下降，貨幣乘數增加。

從現金漏損率的下降來看，第三方支付替代率的提高使得商業銀行資金周轉的壓力相對減輕，銀行對庫存現金的應急需求隨之減少。而從互聯網金融帶來的技術更新上看，電子化的貨幣使得銀行頭寸具有很高的流動性，為商業銀行在貨幣市場上進行頭寸融資提供了便利。超額存款準備金率將下降，貨幣乘數相應增加。

（二）基礎貨幣

基礎貨幣B為存款準備金與流通中的現金之和，即B=R+C。

由于受互聯網金融影響而電子化的貨幣并沒有改變基礎貨幣的總量，只是改變了基礎貨幣的構成，就貨幣乘數理論而言，基礎貨幣實質上并沒有發生很大的變化。

（三）貨幣供應量

貨幣供應量等于基礎貨幣和貨幣乘數的乘積，即M=m*B

貨幣供應量與基礎貨幣、貨幣乘數為正向關系。由于現金漏損率、法定存款準備金率、超額存款準備金率等會因貨幣電子化而下降，引致貨幣乘數的增加。在基礎貨幣的總量保持不變的前提下，貨幣供應量會增加。

四、實證分析

（一）指標選取

自2010年央行頒布《非金融機構支付服務管理辦法》后，第三方支付企業正式被納入國家監管體系之下，我國第三方支付業務市場規模和結構逐步趨于成熟。因此，本文用第三方支付市場規模數據為代表研究互聯網金融發展對貨幣供應量的影響，選取2007年第一季度至2015年第四季度的數據，以狹義貨幣供應量作為因變量，第三方支付替代率、現金漏損率、法定存款準備金率和超額存款準備金率作為自變量構建模型，揭示互聯網金融對貨幣供應量的影響。

1.因變量的選取。選取狹義貨幣供應量作為因變量。在2007年第一季度到2015年第四季度之間，我國的狹義貨幣供給量一直呈現出逐漸增長的態勢，在后期有輕微波動，2015年第四季度已到達400953.4億元。

2.自變量的選取。一是第三方支付替代率。第三方支付替代率為第三方支付市場規模占狹義貨幣供應量的比率，第三方支付主要替代的正是流通中的現金和活期存款，即M1。電子貨幣占狹義貨幣供應量比率的高低不僅代表我國電子貨幣的發展程度和水平，而且會對貨幣乘數的大小產生明顯影響。截至2015年第四季度，第三方支付替代率已經達到8.84%。

二是現金漏損率。商業銀行不用保留更多的準備金，不但提高了商業銀行的存款貨幣創造能力，也減少了現金的漏損情況。2009年下半年至2015年第四季度，現金漏損率一直處于一個比較平穩的階段，始終在20%上下小幅變動。

三是法定存款準備金率。選取法定存款準備金率為自變量是因為其處于相對穩定的發展趨勢。本文采用的是中小金融機構的法定存款準備金率。近些年來，法定存款準備金率一直維持在16.5%，到15年法定準備金率不斷下降為13.5%。

四是超額存款準備金率。相較法定存款準備金率，超額存款準備金率更具可調性，對狹義貨幣供應量的影響更為明顯。2007年至2015年超額存款準備金率以2%為基準進行了幾次比較大幅度的波動，但波動的幅度逐漸減小。截至2015年第四季度，超額存款準備金率為2.1%。

（二）模型的建立

由于變量的對數變換不改變原變量之間的協整關系，并且能使數據的趨勢線性化，也能消除時間序列之間的異方差現象，所以對M1、k、E、rd和re取自然對數建立的回歸模型為：

■ （1）

其中，c表示隨機誤差項。

（三）平穩性檢驗

本文選取的數據符合時間序列，為了防止時間序列出現“偽回歸”的現象，在進行回歸分析前先對各個變量進行平穩性檢驗。本文采用ADF單位根檢驗，根據AIC、SC最小試潁選擇滯后期，確定其單整階數。

對變量進行ADF單位根檢驗得表1。當序列ADF值小于5%臨界值、P值小于0.05時，結果穩定。運行結果顯示原數列存在單位根，經過一階差分后，全部變量分別在1%、5%的顯著水平上拒絕存在單位根的原假設，即為一階單整序列I（1），符合數據平穩。

表1 變量的單位根檢驗結果表

■

注：Y、X1、X2、X3、X4分別表示狹義貨幣量的自然對數、第三方支付替代率、現金漏損率、法定存款準備金率和超額存款準備金率。表示一階差分。

（四）協整檢驗

由于時間序列是平穩的，符合協整檢驗的條件，對上述的單整時間序列采用EG兩步法進行協整檢驗可知，LnY與LnX1、LnX2、LnX3、LnX4的趨勢基本一致，即具有協整關系的可能。

將數據進行回歸分析，除了LnX4的P值大于0.05，其余變量均符合5%顯著水平下的顯著性檢驗，即超額存款準備金率與狹義貨幣量之間并未存在顯著的均衡關系，需要剔除變量。剔除之后，我們對剩下的變量再次回歸，得到協整方程如下：

■（2）

其中，c為隨機擾動項。

貨幣供應量與第三方支付替代率呈正比，與現金漏損率呈反比，與貨幣乘數理論一致，各變量的P值均小于0.05，說明在互聯網金融下，自變量LnX1、LnX2和LnX3對因變量LnY影響顯著。

從中提取出回歸殘差序列，發現殘差始終圍繞著0做上下波動，即存在著殘差平穩的可能。為了確定殘差的平穩性，對殘差序列做ADF單位根檢驗，殘差序列在一階差分情況下的P值接近0，小于0.05，且序列ADF值為-6.42，小于1%顯著水平下的臨界值-3.67，說明回歸后的殘差序列是平穩的。因此可以認為在剔除了超額存款準備金率后的回歸方程中，4個變量之間存在協整關系，即狹義貨幣供應量與第三方支付替代率、現金漏損率和法定存款準備金率之間存在長期均衡關系。

（五）誤差修正模型

雖然協整檢驗能夠得出變量之間的長期均衡關系，但是變量之間的動態趨勢與具體的影響過程卻難以得到。因此，本文為檢測短期內各變量對長期均衡關系的偏離，建立向量誤差修正模型，以研究變量之間的短期動態關系。加入回歸殘差序列ECM，與一階差分序列DLnY、DLnX1、DLnX2、DLnX3做OLS回歸得，所有變量在5%的顯著水平下都是顯著的。誤差修正項-0.40ECM（-1）體現了對偏離度的糾正，-0.40反映了對偏離長期均衡的調整力度。

誤差修正方程如下：

■（3）

從上述誤差修正協整方程可得：誤差修正系數值為-0.40，表示每期40%的狹義貨幣供應量的實際值與長期均衡值差距得以調節。誤差修正項對DLnY起正向作用。當DLnY負向偏離均衡時，誤差修正項會通過正向拉動使其回到均衡狀態。

（六）實證結果分析

第三方支付替代率E與狹義貨幣供應量M1取自然對數后的一階差分相關系數為0.11，說明兩者呈正相關關系，且P值為0.03。這說明以第三方支付為顯著代表的互聯網金融對貨幣供應量存在著正向影響。第三方市場規模的增大，對貨幣供應量產生了正方向的規模效應。而隨著互聯網金融的不斷深入，未來的第三方支付替代率必然處于逐漸增長的趨勢，它也將帶動狹義貨幣供應量的增加。

現金漏損率k與狹義貨幣供應量M1取自然對數后的一階差分相關系數為-0.56，說明兩者呈負相關關系，且P值趨于0。互聯網金融在一定程度上改變了原有的支付方式，使得現金漏損率下降。基于上文的理論分析也可知，現金漏損率的下降會使貨幣乘數變大，從而增加狹義貨幣供應量。現金漏損率在未來互聯網金融的發展趨勢將會逐漸下降，這將導致貨幣供應量的增加。

法定存款準備金率rd與狹義貨幣供應量M1取自然對數后的一階差分相關系數為-0.07，說明兩者呈負相關關系，且P值為0.03。法定存款準備金作為一個比較穩定的數值，受整體宏觀形勢的影響而發生變化。在互聯網金融的影響下，雖然準備金需求大幅降低且需求的利率彈性下降，但無論銀行間隔夜拆借利率處于何種水平，需求仍大于零，所以準備金率依然是影響貨幣供應量的重要因素。由于互聯網金融帶來的部分電子貨幣開始替代現金，日常支付也從單一現金型支付向多種形式支付轉變，因此，逐漸下調存款準備金率將會是未來貨幣政策調整的方向。

另外，由于超額存款準備金率的P值并不顯著，所以超額存款準備金率re在實證過程中被剔除。說明各商業銀行對超額存款準備金的規定存在著極大的自由性，由于利率市場化的推進，不同的商業銀行面臨著不同的風險，超額存款準備金率的變動變得更加難以預測。因此，超額存款準備金率與狹義貨幣供應量之間不存在顯著的線性關系。

五、研究結論

通過以上的理論分析和實證研究，在掌握互聯網金融在我國發展的現狀之后，以第三方支付市場規模為代表的互聯網金融型式開始漸漸融入到傳統金融市場中。隨之而來的現金漏損率、法定存款準備金率以及貨幣流通速度、利率等多種要素的變化，使得調整貨幣供應量變得更為復雜。互聯網金融的發展不僅使得貨幣的流動性與層次結構發生變化，而且大幅加劇了貨幣供應計量的不確定因子。我們要通過研究互聯網金融對貨幣供應量的影響，主動積極地調整貨幣政策，以期與互聯網金融接軌，正面迎接新的挑戰。

參考文獻

[1]張軍.互聯網金融對傳統金融業的沖擊與應對策略[J].經濟研究導刊，2014（28）：115-116.

[2]龐貞燕，王桓.支付體系與貨幣和貨幣政策基本關系研究[J].金融研究，2009（3）：97-105.