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中图分类号：F820 文献标识码：A
摘要：Divisia货币指数将货币资产视为一种耐用消费品，并从消费者效用函数中实现其货币服务价值最大化。它是一种随着时间变化的加权货币总量，权重为每种货币资产提供的服务占资产提供服务总量的比重。在货币资产既定的情况下，货币资产收益率越低，其使用的机会成本越大，权重系数越大，如现金，收益率最低，权重最大。与简单加总货币总量不同，Divisia货币总量充分考虑了资产之间的不完全替代，不仅符合微观经济学消费者选择理论，而且与宏观经济学的一般均衡经济周期假设相吻合。
关键词：Divisia货币指数；Divisia货币总量；简单货币总量
一、引言
20世纪80年代以来，各国货币供应量呈现出与经济指标关联性下降的趋势，以货币供应量为监测目标的货币政策体系的有效性受到极大的冲击。本文认为准确的定义和衡量货币总量是货币供应量准确反映宏观经济的前提条件。货币总量的计量方法主要包括两种：简单加总法和加权汇总法。
简单加总法不考虑资产之间的“货币性”差异，对各类货币资产进行直接加总得出货币总量。也就是说，简单加总货币总量将其构成项目视为能够在机会成本为零的情况下完全替代的资产。然而，现实生活中，经济主体基于货币职能差异持有不同的货币资产组合，现金、活期储蓄、定期存款等资产并不能完全替代。显然，简单加总货币总量是存在理论缺陷的。加权货币总量是根据金融资产“流动性”或是“货币性”差异对它们赋予不同的权重系数进行加权平均而得出的货币总量，它很好的规避了简单加总货币总量的理论不足。
20世纪70年代末80年代初，美国经济学家Barnett提出的Divisia货币指数是一种极具理论和实践优势的加权货币总量。它将货币资产视为一种能够给消费者带来不同流动性服务的耐用消费品，货币持有者的目的是使不同时期的货币使用价值最大化。其具体效用函数为，约束条件为，其中为货币资产向量，为货币资产总支出，为持有某种货币资产的使用者成本，定义为，也称之为货币资产的使用者成本。其中为总的价指格数，为t期持有第i种货币资产的收益，为不能提供流动性服务，只有价值储藏功能的基准资产收益。Divisia货币指数利用机会成本概念来确定每种资产提供的货币性服务占所有资产提供的货币性服务总量的权重，从而实现对每种资产的“货币性”进行加权汇总。
二、国外相关研究成果
二十世纪50代之前，西方发达国家各中央银行所定义的货币主要以货币传统的交易媒介功能为依据，包括现金和活期存款，因此中央银行公布的数据只包括银行体系外的现金量和银行体系内的活期存款，即我们所熟知的M1。二十世纪60年代末70年代初，货币主义代表人物弗里德曼和施瓦茨（Friedman & Schwartz，1969，1970）从货币的储藏功能出发提出了广义货币的概念，把定期存款和储蓄存款纳入了货币范畴。因此，各国央行开始公布关于广义货币总量的数据。货币定义的转变使得人们对以传统简单加总方法计算的货币总量提出质疑：组成货币总量的各货币资产之间的“货币性”或是“流动性”是存在程度差别的，将它们简单加总是否合适？显然，简单加总货币总量认为所有货币资产具有相同的“货币性”显然是不符合经济逻辑的。许多经济学家都认为简单加总方法是有缺陷的，但这个问题直到20世纪70年代末80年代初才解决。
首先，美国经济学家Barnett（1978）推导出了金融资产提供货币服务的价格，也称之为使用者成本。其次，Barnett（1980，1984）结合微观经济总量理论、统计指数理论和货币理论建立了Divisia货币总量概念和Divisia货币指数，为货币总量的统计提供了一种全新的加权方法。根据Barnett推导出的divisia货币指数理论，每种货币资产的权重与其“货币性”或是“流动性”是成正比的。
Divisia货币指数提出以后，Triplett和Young对其计算方法进行了改进。1997年圣·易斯联邦银行的总裁助理理查德·安德森主持研究了圣·路易斯货币服务指数项目（ Anderson ，Jonesand Nesmish，1997a，1997b，1997c）。他们在圣路斯联邦储备银行评论上连续发表了三篇论文，全面总结了Barnett等学者所提出的货币总量度量方法及理论，改进和完善了货币服务指数及其相关指数的计算方法，提出构建货币服务指数体系，并且将其结果货币服务指数数据库（ MSI data base）公开发布。
Divisia货币指数在理论上的完善吸引了众多学者的眼球，不少学者开始关注这种新的货币总量是否会比简单加总货币总量更好。于是，出现了大量的对Divisia货币总量和简单货币总量进行比较的实证研究，这些实证研究主要围绕两个方面展开。
一方面，考察divisia货币总量与简单加总货币总量在货币需求函数的估计方面的差异。Barnett，Offenbachera and Spind（1984）利用美国1959至1982年的季度数据估计了两种货币总量的货币需求函数，从参数估计的稳定性和预测精度来说，用Divisia货币总量估计出的货币需求函数具有更高的稳定性和预测精度。
Cockerline和Murray（1981）对比了加拿大的简单加总货币总量和Divisia加权货币总量，实证表明Divisia货币总量具有更大的稳定性。
Ishida（1984）研究表明日本Divisia M2流通速度下降趋势比简单加总M2更小，并且Divisia M2与国民生产总值的关系也更加稳定。Batchelor（1987）、Fluri和Yue（1991）分别对英国和瑞士数据进行了实证分析，总体来说，Divisia加权货币总量指数比简单加总货币总量指数表现更好。
Jauhari Dahalan、Subhash C.Sharmaia和Kevin Sylwester（2005）构造了马来西亚的DivisiaM1和DivisiaM2，并将其与简单加总的M1和M2在货币需求函数估计上进行了比较，经验结果显示，DivisM2最适合用来构造该国的货币需求函数和作为货币政策的中介目标。 Leong、Choi-Meng、Puah等人（2010）利用ECM比较了Divisia货币总量和简单货币总量，发现Divisia M2可以估计出精确而又稳定的货币需求函数，并声称Divisia货币指数为马来西亚货币政策带来了新曙光。
另一方面，考察Divisia货币总量和简单货币总量与经济活动之间联系存在的差异。
Serletis 和King （1993）采用协整模型，通过考察两种货币总量指数与价格水平和经济产出之间的长期关系分析了货币总量在货币操作过程中的作用，他们认为货币总量不适合作为货币政策的中介目标，但它们能够反映宏观经济活动信息，引导货币政策运行，特别是Divisia货币总量。
Swofford 和Whitney（1991） 在论证弱可分性假设在效用函数中的重要作用时，用向量误差修正模型（VECM）进行实证发现，具备弱可分析假设基础的Divisia 货币总量比不考虑金融资产弱可分性的简单加总货币总量在预测通货膨胀上具有更小的预测均方误差和绝对平均误差。
Fluri和Spoerndli（2000）采用向量自回归模型，研究了瑞士的Divisia货币指数在反映和预测经济活动方面的表现，结果支持Divisia M1在预测短期价格变动上更具有优势。
Schunk（ 2001）则直接利用VAR模型比较了Divisia货币总量和简单加总货币总量在预测经济活动方面的差异，预测结果证明广义的Divisia货币总量对于预测未来实际经济产出具有重要的价值，而狭义的Divisia货币总量预测未来价格最有效，因此他提倡美国应该使用Divisia货币总量来预测经济活动。
Debashis Acharya和Bandi Kamalah（2001）分别采用印度1970-1996年度数据和1985：04-1996：09的月度数据对Divisia货币总量和简单货币总量进行了实证比较，实证结果表明不管是季度数据还是月度数据，Divisia总量都比简单加总货币总量更具有优势。
Livio Stracca（2004）研究了从1980到2000的欧盟季度数据，得出了两个主要结论：一是Divisia货币总量在货币需求函数上表现的更好更稳定；二是货币服务或是从更广的角度说，流动性服务，应该在货币政策制定上得到充分的重视。
Apostolos Serletis，Periklis gogas（2012）利用1967年第一季度到2013年第三季度的季度美国数据，结合多元随机过程，证明了Divisia货币总量在平衡增长假设和古典货币需求函数下能够更好的反映消费产出比和估计货币需求函数。
三、国内相关研究成果
虽然国外对Divisia货币总量指数研究成果丰富，理论和实证都非常成熟，但我国对这方面的研究起步较晚，且成果有限。一方面是由于Divisia货币指数有着很高的数据要求，而我国数据统计方面还存在很多的缺陷，无法满足Divisia货币指数测算的数据要求；另一方面是因为与西方发达国家相比，我国金融体制改革和创新进程较慢，简单加总货币总量方法在我国的还具有一定的实用性。俞乔（1998）第一次介绍了货币服务指数方法及其与货币政策的关系，并首次指出在我国构造货币服务指数的必要性。接着，魏永芬，王志强（2003）从货币总量的概念和定义入手，分析了简答加总货币总量和加权货币总量，在总结我国近期货币政策及其效果的基础上，提倡我国应加大对Divisia货币总量的研究，以提高货币供应量作为货币政策中介目标的有效性和准确性。此后，不少学者开始尝试构造了我国的Divisia货币指数，并进行了大量的实证分析。我国Divisia货币指数的研究主要体现在三个方面。
第一，运用Divisia货币指数增长率和简单加总货币总量增长率之差，也称之为资产品质变动指数来分析我国货币资产结构变动。
刘斌、邓述慧（1999）尝试编制我国1985-1997年的年度Divisia货币总量，通过分析资产品质变动指数、货币总量增长率和通货膨胀变化率趋势发现，资产品质变动指数对于通货膨胀的解释能力明显优于货币供给增长率，他们建议考虑将Divisia货币总量作为货币政策中介目标的辅助工具。李治国、施月华（2003）利用资产品质变动指数分析了我国资产结构变动和政府调控的影响，认为准货币的过快增长是我国货币总量增长的主要原因，政府宏观调控效力可由资产品质变动指数反映出来。
第二，分析Divisia货币总量和简单加总货币总量的货币需求函数。
潘红宇、邓述慧（2001）测算了我国1984年第1季度到1997年第4季度的的DivisiaM2季度数据，通过协整-误差修正模型建立了Divisia货币数量指数需求模型，发现实际Divisia M2与实际产出存在长期协整关系。王宇伟（2009）认为，Divisia货币总量因考虑了资产之间的流动性差异，能够更好的反应因金融深化带来的广义货币总体流动性的变化。他较为精确的测算了我国1993年1季度到2008年3季度的Divisia货币总量，并实证证明了M2层次的Divisia货币总量能够改善货币需求的不稳定现象，但他同时指出影响货币需求函数的稳定性的是多方面的，我们不能轻易得出Divisia货币总量更为优越的结论。左柏云和付明卫（2009）通过分析我国1997年1季度至2008年4季度的货币服务指数发现：我国2004年的经济过热和2007-2008年较高的通货膨胀率都与经济中的货币服务过多直接相关；预期通货膨胀率确实不是中国货币需求函数的机会成本变量；狭义Divisia货币服务指数和狭义简单加总货币总量货币需求函数不稳定，但广义Divisia货币服务指数要比广义简单加总货币总量表现好。
第三，比较两种货币总量反映和预测经济活动变化的准确性。 黄飞鸣（2009）编制了我国1994第1季度至2009年第3季度的Divisia货币总量，他认为，Divisia货币服务指数能够更好的反映由于货币资产内部转移而产生的资产流动性变化，且以其作为货币政策中介目标具有逆周期性特征，因而，以它为货币中介目标可以对宏观经济指标予以更加精确的反映。张杰平、刘维泉（2011）运用向量自回归（VAR）模型，比较了他们最新编制的我国Divisia货币总量数据（1993年第1季度到2007年第4季度）和简单加总货币总量在预测实际产出和物价水平的效果，实证结果显示，Divisia M1在预测我国实际产出方面更加精确，Divisia M2在预测我国物价水平方面更加精确。
上述文献不仅对Divisia货币指数理论进行了修订和完善，也利用各国数据对其进行了大量的实证检验，为我们进一步研究奠定结实基础。但这些研究普遍存在以下缺陷：
（1）货币资产划分比较粗糙，由于数据获取困难，有关Divisia货币指数的实证研究对广义货币层次包含的金融资产没有做进一步的划分；
（2）基准利率和资产自身收益率的选取有待改进。由Divisia货币指数的理论可知，货币资产收益利率和基准利率的选取会直接影响Divisia货币指数的编制效果，而只有利率市场化的国家才能获取极具代表性的基准利率和资产自身收益率。
（3）为比较方便，大部分文献的Divisia货币指数测算是直接利用M1和M2的划分层次来构建的，没有对包含的各类资产做弱可分性检验。
四、政策建议
鉴于Divisia货币指数比简单加总货币总量具有更坚实的理论基础和更优越的实证效果，建议可根据经济发展形势和宏观调控的需要，适时编制我国的Divisia货币指数作为宏观经济参考指标之一。根据Divisia货币指数的具体测算步骤，结合前人研究当中遇到的困难，为编制适合我国国情的Divisia货币指数，我们应该做好两方面的工作：第一，根据金融市场和金融创新发展，改进和完善货币统计口径；第二，加快利率市场化进程，为获得更准确的资产自身收益率和更具代表性的基准利率提供市场环境。
参考文献：
[1]Barnett，W.A..The User Cost of Money[J].Economic Letters，1978，1（2）：145-149.
[2]王宇伟.货币的加总方法对货币需求稳定性的影响[J].金融研究，2009，（3）：19-38.
[3]俞乔.货币服务指数和货币政策[J].金融研究，1998，（10）：15-18.
[4]左柏云，付明卫.中国货币服务指数的构建和经验检验[J].金融研究，2009，（11）：74—90.
摘要：Divisia货币指数将货币资产视为一种耐用消费品，并从消费者效用函数中实现其货币服务价值最大化。它是一种随着时间变化的加权货币总量，权重为每种货币资产提供的服务占资产提供服务总量的比重。在货币资产既定的情况下，货币资产收益率越低，其使用的机会成本越大，权重系数越大，如现金，收益率最低，权重最大。与简单加总货币总量不同，Divisia货币总量充分考虑了资产之间的不完全替代，不仅符合微观经济学消费者选择理论，而且与宏观经济学的一般均衡经济周期假设相吻合。
关键词：Divisia货币指数；Divisia货币总量；简单货币总量
一、引言
20世纪80年代以来，各国货币供应量呈现出与经济指标关联性下降的趋势，以货币供应量为监测目标的货币政策体系的有效性受到极大的冲击。本文认为准确的定义和衡量货币总量是货币供应量准确反映宏观经济的前提条件。货币总量的计量方法主要包括两种：简单加总法和加权汇总法。
简单加总法不考虑资产之间的“货币性”差异，对各类货币资产进行直接加总得出货币总量。也就是说，简单加总货币总量将其构成项目视为能够在机会成本为零的情况下完全替代的资产。然而，现实生活中，经济主体基于货币职能差异持有不同的货币资产组合，现金、活期储蓄、定期存款等资产并不能完全替代。显然，简单加总货币总量是存在理论缺陷的。加权货币总量是根据金融资产“流动性”或是“货币性”差异对它们赋予不同的权重系数进行加权平均而得出的货币总量，它很好的规避了简单加总货币总量的理论不足。
20世纪70年代末80年代初，美国经济学家Barnett提出的Divisia货币指数是一种极具理论和实践优势的加权货币总量。它将货币资产视为一种能够给消费者带来不同流动性服务的耐用消费品，货币持有者的目的是使不同时期的货币使用价值最大化。其具体效用函数为，约束条件为，其中为货币资产向量，为货币资产总支出，为持有某种货币资产的使用者成本，定义为，也称之为货币资产的使用者成本。其中为总的价指格数，为t期持有第i种货币资产的收益，为不能提供流动性服务，只有价值储藏功能的基准资产收益。Divisia货币指数利用机会成本概念来确定每种资产提供的货币性服务占所有资产提供的货币性服务总量的权重，从而实现对每种资产的“货币性”进行加权汇总。
二、国外相关研究成果
二十世纪50代之前，西方发达国家各中央银行所定义的货币主要以货币传统的交易媒介功能为依据，包括现金和活期存款，因此中央银行公布的数据只包括银行体系外的现金量和银行体系内的活期存款，即我们所熟知的M1。二十世纪60年代末70年代初，货币主义代表人物弗里德曼和施瓦茨（Friedman & Schwartz，1969，1970）从货币的储藏功能出发提出了广义货币的概念，把定期存款和储蓄存款纳入了货币范畴。因此，各国央行开始公布关于广义货币总量的数据。货币定义的转变使得人们对以传统简单加总方法计算的货币总量提出质疑：组成货币总量的各货币资产之间的“货币性”或是“流动性”是存在程度差别的，将它们简单加总是否合适？显然，简单加总货币总量认为所有货币资产具有相同的“货币性”显然是不符合经济逻辑的。许多经济学家都认为简单加总方法是有缺陷的，但这个问题直到20世纪70年代末80年代初才解决。
首先，美国经济学家Barnett（1978）推导出了金融资产提供货币服务的价格，也称之为使用者成本。其次，Barnett（1980，1984）结合微观经济总量理论、统计指数理论和货币理论建立了Divisia货币总量概念和Divisia货币指数，为货币总量的统计提供了一种全新的加权方法。根据Barnett推导出的divisia货币指数理论，每种货币资产的权重与其“货币性”或是“流动性”是成正比的。
Divisia货币指数提出以后，Triplett和Young对其计算方法进行了改进。1997年圣·易斯联邦银行的总裁助理理查德·安德森主持研究了圣·路易斯货币服务指数项目（ Anderson ，Jonesand Nesmish，1997a，1997b，1997c）。他们在圣路斯联邦储备银行评论上连续发表了三篇论文，全面总结了Barnett等学者所提出的货币总量度量方法及理论，改进和完善了货币服务指数及其相关指数的计算方法，提出构建货币服务指数体系，并且将其结果货币服务指数数据库（ MSI data base）公开发布。
Divisia货币指数在理论上的完善吸引了众多学者的眼球，不少学者开始关注这种新的货币总量是否会比简单加总货币总量更好。于是，出现了大量的对Divisia货币总量和简单货币总量进行比较的实证研究，这些实证研究主要围绕两个方面展开。
一方面，考察divisia货币总量与简单加总货币总量在货币需求函数的估计方面的差异。Barnett，Offenbachera and Spind（1984）利用美国1959至1982年的季度数据估计了两种货币总量的货币需求函数，从参数估计的稳定性和预测精度来说，用Divisia货币总量估计出的货币需求函数具有更高的稳定性和预测精度。
Cockerline和Murray（1981）对比了加拿大的简单加总货币总量和Divisia加权货币总量，实证表明Divisia货币总量具有更大的稳定性。
Ishida（1984）研究表明日本Divisia M2流通速度下降趋势比简单加总M2更小，并且Divisia M2与国民生产总值的关系也更加稳定。Batchelor（1987）、Fluri和Yue（1991）分别对英国和瑞士数据进行了实证分析，总体来说，Divisia加权货币总量指数比简单加总货币总量指数表现更好。
Jauhari Dahalan、Subhash C.Sharmaia和Kevin Sylwester（2005）构造了马来西亚的DivisiaM1和DivisiaM2，并将其与简单加总的M1和M2在货币需求函数估计上进行了比较，经验结果显示，DivisM2最适合用来构造该国的货币需求函数和作为货币政策的中介目标。 Leong、Choi-Meng、Puah等人（2010）利用ECM比较了Divisia货币总量和简单货币总量，发现Divisia M2可以估计出精确而又稳定的货币需求函数，并声称Divisia货币指数为马来西亚货币政策带来了新曙光。
另一方面，考察Divisia货币总量和简单货币总量与经济活动之间联系存在的差异。
Serletis 和King （1993）采用协整模型，通过考察两种货币总量指数与价格水平和经济产出之间的长期关系分析了货币总量在货币操作过程中的作用，他们认为货币总量不适合作为货币政策的中介目标，但它们能够反映宏观经济活动信息，引导货币政策运行，特别是Divisia货币总量。
Swofford 和Whitney（1991） 在论证弱可分性假设在效用函数中的重要作用时，用向量误差修正模型（VECM）进行实证发现，具备弱可分析假设基础的Divisia 货币总量比不考虑金融资产弱可分性的简单加总货币总量在预测通货膨胀上具有更小的预测均方误差和绝对平均误差。
Fluri和Spoerndli（2000）采用向量自回归模型，研究了瑞士的Divisia货币指数在反映和预测经济活动方面的表现，结果支持Divisia M1在预测短期价格变动上更具有优势。
Schunk（ 2001）则直接利用VAR模型比较了Divisia货币总量和简单加总货币总量在预测经济活动方面的差异，预测结果证明广义的Divisia货币总量对于预测未来实际经济产出具有重要的价值，而狭义的Divisia货币总量预测未来价格最有效，因此他提倡美国应该使用Divisia货币总量来预测经济活动。
Debashis Acharya和Bandi Kamalah（2001）分别采用印度1970-1996年度数据和1985：04-1996：09的月度数据对Divisia货币总量和简单货币总量进行了实证比较，实证结果表明不管是季度数据还是月度数据，Divisia总量都比简单加总货币总量更具有优势。
Livio Stracca（2004）研究了从1980到2000的欧盟季度数据，得出了两个主要结论：一是Divisia货币总量在货币需求函数上表现的更好更稳定；二是货币服务或是从更广的角度说，流动性服务，应该在货币政策制定上得到充分的重视。
Apostolos Serletis，Periklis gogas（2012）利用1967年第一季度到2013年第三季度的季度美国数据，结合多元随机过程，证明了Divisia货币总量在平衡增长假设和古典货币需求函数下能够更好的反映消费产出比和估计货币需求函数。
三、国内相关研究成果
虽然国外对Divisia货币总量指数研究成果丰富，理论和实证都非常成熟，但我国对这方面的研究起步较晚，且成果有限。一方面是由于Divisia货币指数有着很高的数据要求，而我国数据统计方面还存在很多的缺陷，无法满足Divisia货币指数测算的数据要求；另一方面是因为与西方发达国家相比，我国金融体制改革和创新进程较慢，简单加总货币总量方法在我国的还具有一定的实用性。俞乔（1998）第一次介绍了货币服务指数方法及其与货币政策的关系，并首次指出在我国构造货币服务指数的必要性。接着，魏永芬，王志强（2003）从货币总量的概念和定义入手，分析了简答加总货币总量和加权货币总量，在总结我国近期货币政策及其效果的基础上，提倡我国应加大对Divisia货币总量的研究，以提高货币供应量作为货币政策中介目标的有效性和准确性。此后，不少学者开始尝试构造了我国的Divisia货币指数，并进行了大量的实证分析。我国Divisia货币指数的研究主要体现在三个方面。
第一，运用Divisia货币指数增长率和简单加总货币总量增长率之差，也称之为资产品质变动指数来分析我国货币资产结构变动。
刘斌、邓述慧（1999）尝试编制我国1985-1997年的年度Divisia货币总量，通过分析资产品质变动指数、货币总量增长率和通货膨胀变化率趋势发现，资产品质变动指数对于通货膨胀的解释能力明显优于货币供给增长率，他们建议考虑将Divisia货币总量作为货币政策中介目标的辅助工具。李治国、施月华（2003）利用资产品质变动指数分析了我国资产结构变动和政府调控的影响，认为准货币的过快增长是我国货币总量增长的主要原因，政府宏观调控效力可由资产品质变动指数反映出来。
第二，分析Divisia货币总量和简单加总货币总量的货币需求函数。
潘红宇、邓述慧（2001）测算了我国1984年第1季度到1997年第4季度的的DivisiaM2季度数据，通过协整-误差修正模型建立了Divisia货币数量指数需求模型，发现实际Divisia M2与实际产出存在长期协整关系。王宇伟（2009）认为，Divisia货币总量因考虑了资产之间的流动性差异，能够更好的反应因金融深化带来的广义货币总体流动性的变化。他较为精确的测算了我国1993年1季度到2008年3季度的Divisia货币总量，并实证证明了M2层次的Divisia货币总量能够改善货币需求的不稳定现象，但他同时指出影响货币需求函数的稳定性的是多方面的，我们不能轻易得出Divisia货币总量更为优越的结论。左柏云和付明卫（2009）通过分析我国1997年1季度至2008年4季度的货币服务指数发现：我国2004年的经济过热和2007-2008年较高的通货膨胀率都与经济中的货币服务过多直接相关；预期通货膨胀率确实不是中国货币需求函数的机会成本变量；狭义Divisia货币服务指数和狭义简单加总货币总量货币需求函数不稳定，但广义Divisia货币服务指数要比广义简单加总货币总量表现好。
第三，比较两种货币总量反映和预测经济活动变化的准确性。 黄飞鸣（2009）编制了我国1994第1季度至2009年第3季度的Divisia货币总量，他认为，Divisia货币服务指数能够更好的反映由于货币资产内部转移而产生的资产流动性变化，且以其作为货币政策中介目标具有逆周期性特征，因而，以它为货币中介目标可以对宏观经济指标予以更加精确的反映。张杰平、刘维泉（2011）运用向量自回归（VAR）模型，比较了他们最新编制的我国Divisia货币总量数据（1993年第1季度到2007年第4季度）和简单加总货币总量在预测实际产出和物价水平的效果，实证结果显示，Divisia M1在预测我国实际产出方面更加精确，Divisia M2在预测我国物价水平方面更加精确。
上述文献不仅对Divisia货币指数理论进行了修订和完善，也利用各国数据对其进行了大量的实证检验，为我们进一步研究奠定结实基础。但这些研究普遍存在以下缺陷：
（1）货币资产划分比较粗糙，由于数据获取困难，有关Divisia货币指数的实证研究对广义货币层次包含的金融资产没有做进一步的划分；
（2）基准利率和资产自身收益率的选取有待改进。由Divisia货币指数的理论可知，货币资产收益利率和基准利率的选取会直接影响Divisia货币指数的编制效果，而只有利率市场化的国家才能获取极具代表性的基准利率和资产自身收益率。
（3）为比较方便，大部分文献的Divisia货币指数测算是直接利用M1和M2的划分层次来构建的，没有对包含的各类资产做弱可分性检验。
四、政策建议
鉴于Divisia货币指数比简单加总货币总量具有更坚实的理论基础和更优越的实证效果，建议可根据经济发展形势和宏观调控的需要，适时编制我国的Divisia货币指数作为宏观经济参考指标之一。根据Divisia货币指数的具体测算步骤，结合前人研究当中遇到的困难，为编制适合我国国情的Divisia货币指数，我们应该做好两方面的工作：第一，根据金融市场和金融创新发展，改进和完善货币统计口径；第二，加快利率市场化进程，为获得更准确的资产自身收益率和更具代表性的基准利率提供市场环境。
参考文献：
[1]Barnett，W.A..The User Cost of Money[J].Economic Letters，1978，1（2）：145-149.
[2]王宇伟.货币的加总方法对货币需求稳定性的影响[J].金融研究，2009，（3）：19-38.
[3]俞乔.货币服务指数和货币政策[J].金融研究，1998，（10）：15-18.
[4]左柏云，付明卫.中国货币服务指数的构建和经验检验[J].金融研究，2009，（11）：74—90.