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【摘要】本文应用误差修正模型对货币需求函数进行了估计，结果说明：实际货币余额一直与GDP、通货膨胀率之间保持着协整关系。同时建立误差修正模型表明，M2的增长幅度小于中国GDP的增长幅度，货币需求同通货膨胀之间存在反相关关系，说明近年来出台的货币政策能有效调整货币需求波动性。
【关键词】货币政策；货币需求；误差修正模型
一、引言
人民银行在1994年将货币供应量确定为货币政策中介目标，对货币政策制定和货币供应调控产生了重要的指导意义。但1997年以来，松动性货币政策的效果似乎不那么明显了。2011年，主要采取稳健的货币政策，一方面可以使货币供给增加逐步与宏观经济增长状况相匹配，避免物价全面上涨；另一方面可以保持适当的货币供给，促进经济平稳较快发展。不同的经济环境采取不同的货币政策，导致产生的效果也不同，但是我国的货币政策效果究竟如何？本文拟通过对我国货币需求函数的实证分析来展开讨论。
二、文献综述
在我国，由于金融市场不发达，在研究货币需求模型时，将重点放在影响公众持有货币数量的因素上。谢富胜，戴春平（2000）利用季度数据建立线性回归模型研究了中国货币需求函数，表明我国货币政策有效性受制于货币需求和货币供给两方面的机制性障碍，重构货币政策发挥作用的机制的政策思路，但是直接建立线性关系似乎有所欠缺。张勇、范从来（2006）利用1994-2004年的季度数据，得到我国货币需求与相关经济变量存在长期均衡关系，且M1和M2实际余额的收入弹性分别為1.09和1.2，利率弹性分别只有-0.05和-0.048。黄化化，吴晓卉（2004）从目前中国货币需求现状出发，运用协整分析方法进行实证研究得出：我国货币需求的收入弹性偏低；名义利率与各层次货币需求之间具有负相关关系。近年来对该问题的研究越来越多采用协整的方法，然后通过建立误差纠正模型分析长期协整关系对短期货币需求是否具有显著地调控力。本文运用误差协整修正模型对中国相关变量的季度数据进行实证分析。
三、协整理论和误差修正模型
（一）协整理论
如果序列{}和{}是协整的，如果它们满足下列两条：
条件1：假设有两个非平稳序列{}和{}，且{}和{}都是I（1）的；
条件2：存在系数使和线性相关，且残差项为过程。这里称为协整向量，称为协整系数。
协整性揭示了序列间一种长期稳定均衡关系，{}和{}围绕上下波动，偏差不会太大。这表明经济系统即使存在外部的冲击或干扰，其所造成的影响也仅仅是短暂的，不能破坏其稳定关系，即它具有自我调节的功能。
（二）误差修正模型
虽然协整序列是非平稳时间序列，但可以通过构建误差修正模型来描述非平稳变量间的长期稳定的关系。其模式如下：
（1）
其中满足是误差项。通常系数为负值，意味着存在调整机制可以防止残差不断扩大，剔除异方差性，从而使得所构建的模型具有长期稳定性。Engle-Granger的两步协整检验来解决此问题：利用普通最小二乘法，检验残差的平稳性，如果通过检验，直接运用普通最小二乘法。
四、实证结果及政策建议
本文选取我国货币需求的影响变量，然后通过协整检验考察是否存在长期均衡方程，如果存在长期协整关系，就建立货币需求的短期误差修正模型。
（一）数据选择及处理
结合我国实际，假设以下规模变量和成本变量对我国货币需求有决定性影响。本文选取2000年第一季度到2011年第四季度的数据，用广义货币M2表述货币需求量，国内生产总值GDP表示产出量以及消费者物价指数CPI表述通货膨胀。首先用移动平均法对数据进行季节性调整，再对季节调整后的序列分别取自然对数，记为lnM2、lnGDP和lnCPI。所有数据来源于《中国统计年鉴》及中国人民银行公布的数据。
1.单位根检验
由于非平稳的变量数据序列可能产生伪回归。这里，采用PP检验方法来检验变量的平稳性。检验结果见表1。
表1 单位根检验（PP）结果
变量 PP检验值 临界值（1%） 检验结果
LnM2 20.28554 -2.615093 非平稳
LnCPI 0.385095 -2.615093 非平稳
LnGDP 12.68918 -2.615093 非平稳
D（LnM2） -10.33637 -2.617364 平稳
D（LnCPI） -3.855473 -2.616203 平稳
D（LnGDP） -2.783977 -2.616203 平稳
结果显示，序列lnM2、lnGDP和lnCPI在1%的显著性水平下均不是平稳序列，但三个变量的一阶差分在1%的显著性水平下均呈现出稳定趋势。
2.协整检验
这里采用Engle & Granger两步法证明变量之间存在协整关系：
第一步，用货币需求量对产出值和通货膨胀做OLS回归，回归结果为：
（2）
这里为样本估计残差项。从回归结果看，方程的拟合优度均令人满意，各变量的回归系数和理论预期完全一致。经济含义是：第t期的货币需求不仅和第t期的国内生产总值成正相关关系，还和第t期的通货膨胀成负相关关系。
第二步，对残差序列进行平稳性检验，检验结果证明其平稳。因此序列lnM2、lnGDP和lnCPI之间存在协整关系。
（二）误差修正模型建立
上文建立了各变量与货币需求的长期均衡关系，但是在现实经济中，长期均衡常常面临短期的非均衡冲击。故以下将建立误差分析模型，说明中国短期货币需求的影响因素以其短期非均衡向长期均衡调整的过程。
在协整的基础上建立其误差修正模型，按式（2）对变量作OLS回归，结果如下：
（3）
误差修正模型说明了中国货币需求的短期变化的主要影响因素和方式。长期方程中的参数变化率仍是影响货币需求短期变化率的重要因素。
（1）我国货币需求的国内生产总值弹性为0.409473，这是因为我国的的日常交易随着现代支付手段的不断引入，从而降低了人们对现金的需求，故导致GDP的增长幅度大于M2的增长幅度。
（2）货币需求同通货膨胀之间存在负相关关系，即通货膨胀增加时，人们对货币的需求就会减少。因为当发生通货膨胀时，为了避免通货膨胀带来货币贬值的损失，就会减少手中所持有的货币量，从而导致货币需求量的降低。
（3）为误差修正项，表明利用上一年对均衡值的偏离来修正当年的货币需求。从误差修正模型可以看出，短期内我国货币需求模型的调整系数为0.028851，每年大约有2.8%左右的调整。这说明我国近年来出台的货币政策有效调整货币需求波动性，中央银行应该时刻关注货币需求数量的变化，以便及时调整货币供给量，确保国民经济持续、稳定、健康地发展。
参考文献
[1]许启发，杜修立.我国货币需求的误差修正模型[J].中国煤炭经济学院报，2000（4）.
[2]谢富胜，戴春平.中国货币需求函数的实证分析[J].金融研究，2000（1）.
[3]张勇，范从来.货币需求函数结构稳定性的实证分析——来自政策变动、经济稳定预期不稳定的证据[J].管理世界，2006（2）.
[4]黄化化，吴晓卉.中国货币需求函数的协整检验实证分析[J].上海海事大学学报，2004（9）.
[5]王莉.中国货币需求函数的误差修正模型估计：1995-2004[J].上海金融，2005（10）.
[6]王少平，李子奈.我国货币需求的协整分析及其货币政策建议[J].经济研究，2004（7）.
[7]鲁克波尔，克莱茨希.应用时间序列计量经济学[M].北京机械工业出版社，2008.
【关键词】货币政策；货币需求；误差修正模型
一、引言
人民银行在1994年将货币供应量确定为货币政策中介目标，对货币政策制定和货币供应调控产生了重要的指导意义。但1997年以来，松动性货币政策的效果似乎不那么明显了。2011年，主要采取稳健的货币政策，一方面可以使货币供给增加逐步与宏观经济增长状况相匹配，避免物价全面上涨；另一方面可以保持适当的货币供给，促进经济平稳较快发展。不同的经济环境采取不同的货币政策，导致产生的效果也不同，但是我国的货币政策效果究竟如何？本文拟通过对我国货币需求函数的实证分析来展开讨论。
二、文献综述
在我国，由于金融市场不发达，在研究货币需求模型时，将重点放在影响公众持有货币数量的因素上。谢富胜，戴春平（2000）利用季度数据建立线性回归模型研究了中国货币需求函数，表明我国货币政策有效性受制于货币需求和货币供给两方面的机制性障碍，重构货币政策发挥作用的机制的政策思路，但是直接建立线性关系似乎有所欠缺。张勇、范从来（2006）利用1994-2004年的季度数据，得到我国货币需求与相关经济变量存在长期均衡关系，且M1和M2实际余额的收入弹性分别為1.09和1.2，利率弹性分别只有-0.05和-0.048。黄化化，吴晓卉（2004）从目前中国货币需求现状出发，运用协整分析方法进行实证研究得出：我国货币需求的收入弹性偏低；名义利率与各层次货币需求之间具有负相关关系。近年来对该问题的研究越来越多采用协整的方法，然后通过建立误差纠正模型分析长期协整关系对短期货币需求是否具有显著地调控力。本文运用误差协整修正模型对中国相关变量的季度数据进行实证分析。
三、协整理论和误差修正模型
（一）协整理论
如果序列{}和{}是协整的，如果它们满足下列两条：
条件1：假设有两个非平稳序列{}和{}，且{}和{}都是I（1）的；
条件2：存在系数使和线性相关，且残差项为过程。这里称为协整向量，称为协整系数。
协整性揭示了序列间一种长期稳定均衡关系，{}和{}围绕上下波动，偏差不会太大。这表明经济系统即使存在外部的冲击或干扰，其所造成的影响也仅仅是短暂的，不能破坏其稳定关系，即它具有自我调节的功能。
（二）误差修正模型
虽然协整序列是非平稳时间序列，但可以通过构建误差修正模型来描述非平稳变量间的长期稳定的关系。其模式如下：
（1）
其中满足是误差项。通常系数为负值，意味着存在调整机制可以防止残差不断扩大，剔除异方差性，从而使得所构建的模型具有长期稳定性。Engle-Granger的两步协整检验来解决此问题：利用普通最小二乘法，检验残差的平稳性，如果通过检验，直接运用普通最小二乘法。
四、实证结果及政策建议
本文选取我国货币需求的影响变量，然后通过协整检验考察是否存在长期均衡方程，如果存在长期协整关系，就建立货币需求的短期误差修正模型。
（一）数据选择及处理
结合我国实际，假设以下规模变量和成本变量对我国货币需求有决定性影响。本文选取2000年第一季度到2011年第四季度的数据，用广义货币M2表述货币需求量，国内生产总值GDP表示产出量以及消费者物价指数CPI表述通货膨胀。首先用移动平均法对数据进行季节性调整，再对季节调整后的序列分别取自然对数，记为lnM2、lnGDP和lnCPI。所有数据来源于《中国统计年鉴》及中国人民银行公布的数据。
1.单位根检验
由于非平稳的变量数据序列可能产生伪回归。这里，采用PP检验方法来检验变量的平稳性。检验结果见表1。
表1 单位根检验（PP）结果
变量 PP检验值 临界值（1%） 检验结果
LnM2 20.28554 -2.615093 非平稳
LnCPI 0.385095 -2.615093 非平稳
LnGDP 12.68918 -2.615093 非平稳
D（LnM2） -10.33637 -2.617364 平稳
D（LnCPI） -3.855473 -2.616203 平稳
D（LnGDP） -2.783977 -2.616203 平稳
结果显示，序列lnM2、lnGDP和lnCPI在1%的显著性水平下均不是平稳序列，但三个变量的一阶差分在1%的显著性水平下均呈现出稳定趋势。
2.协整检验
这里采用Engle & Granger两步法证明变量之间存在协整关系：
第一步，用货币需求量对产出值和通货膨胀做OLS回归，回归结果为：
（2）
这里为样本估计残差项。从回归结果看，方程的拟合优度均令人满意，各变量的回归系数和理论预期完全一致。经济含义是：第t期的货币需求不仅和第t期的国内生产总值成正相关关系，还和第t期的通货膨胀成负相关关系。
第二步，对残差序列进行平稳性检验，检验结果证明其平稳。因此序列lnM2、lnGDP和lnCPI之间存在协整关系。
（二）误差修正模型建立
上文建立了各变量与货币需求的长期均衡关系，但是在现实经济中，长期均衡常常面临短期的非均衡冲击。故以下将建立误差分析模型，说明中国短期货币需求的影响因素以其短期非均衡向长期均衡调整的过程。
在协整的基础上建立其误差修正模型，按式（2）对变量作OLS回归，结果如下：
（3）
误差修正模型说明了中国货币需求的短期变化的主要影响因素和方式。长期方程中的参数变化率仍是影响货币需求短期变化率的重要因素。
（1）我国货币需求的国内生产总值弹性为0.409473，这是因为我国的的日常交易随着现代支付手段的不断引入，从而降低了人们对现金的需求，故导致GDP的增长幅度大于M2的增长幅度。
（2）货币需求同通货膨胀之间存在负相关关系，即通货膨胀增加时，人们对货币的需求就会减少。因为当发生通货膨胀时，为了避免通货膨胀带来货币贬值的损失，就会减少手中所持有的货币量，从而导致货币需求量的降低。
（3）为误差修正项，表明利用上一年对均衡值的偏离来修正当年的货币需求。从误差修正模型可以看出，短期内我国货币需求模型的调整系数为0.028851，每年大约有2.8%左右的调整。这说明我国近年来出台的货币政策有效调整货币需求波动性，中央银行应该时刻关注货币需求数量的变化，以便及时调整货币供给量，确保国民经济持续、稳定、健康地发展。
参考文献
[1]许启发，杜修立.我国货币需求的误差修正模型[J].中国煤炭经济学院报，2000（4）.
[2]谢富胜，戴春平.中国货币需求函数的实证分析[J].金融研究，2000（1）.
[3]张勇，范从来.货币需求函数结构稳定性的实证分析——来自政策变动、经济稳定预期不稳定的证据[J].管理世界，2006（2）.
[4]黄化化，吴晓卉.中国货币需求函数的协整检验实证分析[J].上海海事大学学报，2004（9）.
[5]王莉.中国货币需求函数的误差修正模型估计：1995-2004[J].上海金融，2005（10）.
[6]王少平，李子奈.我国货币需求的协整分析及其货币政策建议[J].经济研究，2004（7）.
[7]鲁克波尔，克莱茨希.应用时间序列计量经济学[M].北京机械工业出版社，2008.