方少勇，黃孝武，吳成亮

（1.北京林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100083；2.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 金融學(xué)院，武漢 430073）

0 引言

據(jù)中國(guó)人民銀行統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，2013年3月末，我國(guó)的廣義貨幣（M2）余額達(dá)到103.61萬(wàn)億元，創(chuàng)下新的歷史記錄。大量的貨幣供應(yīng)是否會(huì)引起物價(jià)波動(dòng)，引起社會(huì)廣泛關(guān)注。

從理論研究來(lái)看，關(guān)于消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)與貨幣供應(yīng)量之間關(guān)系研究呈現(xiàn)方向性分歧。一般認(rèn)為，貨幣量的持續(xù)過(guò)多會(huì)導(dǎo)致物價(jià)上漲趨勢(shì)。McCandless和Weber（1995）[1]認(rèn)為貨幣供應(yīng)量與物價(jià)增長(zhǎng)率具有強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，國(guó)內(nèi)學(xué)者任碧云、梁垂芳（2009）[2]、梁彤纓等（2008）[3]也認(rèn)為二者具有明顯相關(guān)關(guān)系，只是有貨幣供應(yīng)滯后效應(yīng)，且M2對(duì)消費(fèi)品價(jià)格的影響需要單獨(dú)分析。但也有學(xué)者不同意這種觀點(diǎn)。Roffia和在Zaghini(2007)為代表的學(xué)者卻認(rèn)為這種關(guān)系“不完全存在”[4]。國(guó)內(nèi)耿中元（2009）[5]等提出M2具有內(nèi)生性，與GDP、通貨膨脹率互為格蘭杰因果關(guān)系。在對(duì)多數(shù)發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行研究的基礎(chǔ)上，貨幣政策主管部門(mén)及部分相關(guān)學(xué)者認(rèn)為M0之外的貨幣量增長(zhǎng)對(duì)消費(fèi)品價(jià)格的影響可能不大，基本不存在由此產(chǎn)生的消費(fèi)物價(jià)上漲沖擊。

揭示貨幣供應(yīng)量與物價(jià)的關(guān)系，理論上往往是從總量的角度進(jìn)行討論。在總量討論中，貨幣供應(yīng)時(shí)滯因素被充分考慮，而貨幣層次結(jié)構(gòu)在通貨膨脹發(fā)生時(shí)不同階段上的影響方式，以及各貨幣層次對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)施加影響的程度往往被忽略。本文擬討論不同貨幣層次對(duì)消費(fèi)物價(jià)變動(dòng)的階段性影響。從長(zhǎng)期來(lái)看，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與各要素的關(guān)系具有一定的不確定性，本文討論的重點(diǎn)是小周期內(nèi)M0、M1、M2對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變動(dòng)作用效能的游移變化，以及由某些階段性特定要素的聚集可能引起的劇烈變化。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 數(shù)據(jù)處理及分析

本文的消費(fèi)者價(jià)格變化取消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)（CPI），貨幣供應(yīng)量M0、M1、M2取中國(guó)人民銀行統(tǒng)計(jì)的相關(guān)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)時(shí)間為2001年1月至2013年3月。所有數(shù)據(jù)均為月度數(shù)據(jù)，均來(lái)自國(guó)家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站和中國(guó)人民銀行網(wǎng)站。

本研究獲取消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI及在此期間的月度數(shù)據(jù)，組成4×147的矩陣。由于CPI原始數(shù)據(jù)是同比指數(shù)，為保證數(shù)據(jù)的時(shí)序關(guān)系，必須將該數(shù)據(jù)進(jìn)行處理轉(zhuǎn)換為定基比指數(shù)。

為了清晰區(qū)分分析要素的界限，本研究對(duì)M1、M2進(jìn)行必要的改動(dòng)，使M1只包含企業(yè)活期存款、機(jī)關(guān)團(tuán)體部隊(duì)存款、農(nóng)村存款、個(gè)人持有的信用卡類(lèi)存款，亦即減除M0的影響，M2也減除M1僅為準(zhǔn)貨幣。

將M0、M1、M2編制成面積圖（見(jiàn)圖1）進(jìn)行觀察。從圖1中可以看到如下幾個(gè)特征：（1）近二年多以來(lái)M2增幅巨大；（2）在觀測(cè)期，2009年1月為增長(zhǎng)斜率驟變節(jié)點(diǎn)；（3）計(jì)算M0、M1、M2月增長(zhǎng)率，篩選相對(duì)較大跨度的折點(diǎn)，能夠得到M0、M1、M2具有大約每2年一次的較明顯細(xì)節(jié)變化特征。

鑒于以上數(shù)據(jù)特征，分段回歸的周期定為2年；依此數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)也分成兩個(gè)部分：首先以每2年為期間劃分為六段進(jìn)行，隨后再以驟變轉(zhuǎn)折點(diǎn)2009年1月劃分為前后兩段再次分析。

圖1 貨幣供應(yīng)量

1.2 回歸方法的選擇和設(shè)計(jì)

依照上述設(shè)定的區(qū)段劃分進(jìn)行多元線性回歸[6]實(shí)驗(yàn)之前，先觀察數(shù)據(jù)總體回歸效果并設(shè)定操作步驟。自2001年至2013年以2年間隔劃分出來(lái)的六段數(shù)據(jù)處理將均按下列步驟進(jìn)行；在數(shù)據(jù)實(shí)驗(yàn)計(jì)劃的另一部分即以2009年劃分的兩段研究也按此步驟進(jìn)行。

1.2.1 單變量線性關(guān)系確認(rèn)

將轉(zhuǎn)換取得的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)CPI及貨幣供應(yīng)量M0、M1、M2在此期間的月度數(shù)據(jù)組成4×147的矩陣代入Matlab回歸函數(shù)，初步運(yùn)算后得到相關(guān)度（Correlation coefficients Syntax R）結(jié)果，corrcoef(X1,Y)＝0.9953，corrcoef(X2,Y)＝0.9903，corrcoef(X3,Y)＝0.9910，說(shuō)明變量間有非常明顯的單變量線性關(guān)系。

1.2.2 異常值清理

對(duì)2001～2013年月度數(shù)據(jù)利用殘差與殘差區(qū)間杠桿圖進(jìn)行清理，剔除高杠桿點(diǎn)標(biāo)示（淺色）的異常值。經(jīng)過(guò)循環(huán)過(guò)程，一直到杠桿圖中殘差區(qū)間值脫離零軸的矩陣行剔除完畢。完成異常值清理后即可開(kāi)始多元線性回歸數(shù)據(jù)試驗(yàn)。

圖2 殘差及區(qū)間杠桿

1.2.3 建立回歸方程

鑒于在CPI與M0、M1、M2之間能夠確認(rèn)單變量線性關(guān)系，計(jì)劃建立的回歸方程應(yīng)該描述M0、M1、M2與消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的線性關(guān)系，所以將該方程定義為多元回歸線性模型：

CPI=a+b*M0+c*M1+d*M2

將所有變量的數(shù)據(jù)代入Matlab多元線性回歸程序，計(jì)算后得到如下結(jié)果：

0.994（R2） 5666.820（F檢驗(yàn)值） 6.125e-116（f）0.929（p）

其含義為：在置信度95%水平下，可決系數(shù)R2=0.994，F(xiàn)檢驗(yàn)值為5666.830，此時(shí)其閾值f接近于零，但顯著性概率α=0.05相關(guān)的p值為偏高?；貧w方程解釋力不夠。

1.2.4 引入逐步回歸函數(shù)

在Matlab工具箱中，有專(zhuān)門(mén)通過(guò)自變量取舍而獲取理想p值的逐步回歸程序，鑒于其它期間分段數(shù)據(jù)的預(yù)運(yùn)行也經(jīng)常出現(xiàn)p值不理想的狀況，本研究擬全部采用逐步回歸工具箱，即stepwise函數(shù)。

逐步回歸工具箱的工作程序如下：

第一步，依據(jù)F檢驗(yàn)值，向回歸方程引入偏回歸平方和顯著的變量；

第二步，當(dāng)上一步引入的變量導(dǎo)致現(xiàn)存變量不顯著，則剔除現(xiàn)存變量；

第三步，重復(fù)以上步驟，直至所有變量都對(duì)因變量顯著；

第四步，應(yīng)用回歸函數(shù)regress擬合所選擇的多變量；

第五步，逐步回歸程序動(dòng)態(tài)同步顯示均方差（RMSE），相關(guān)系數(shù)（R-Square），F(xiàn)檢驗(yàn)值及顯著性概率（p）。

1.2.5 結(jié)果輸出及分析

在前述第三步驟的基礎(chǔ)上，輸入stepwise指令，程序運(yùn)行后次第引入變量和再次引入已剔除的變量，經(jīng)若干循環(huán)重復(fù)后，獲得最終結(jié)果的圖像界面。在該界面中，均方差（RMSE），相關(guān)系數(shù)（R-Square），F(xiàn)檢驗(yàn)值及顯著性概率（p）的計(jì)算結(jié)果均已經(jīng)給出。該界面數(shù)據(jù)錄入為表1：

表1 Matlab逐步回歸界面系數(shù)參數(shù)表

由最終回歸結(jié)果可得，在系統(tǒng)默認(rèn)置信度95%水平下，可決系數(shù)R2=0.993，F(xiàn)檢驗(yàn)值為5666.83，與顯著性概率α=0.05相關(guān)的p值，接近于零，遠(yuǎn)小于0.05。截距為88.878?；貧w方程建立為：Y=88.878+0.491X1+0.0467X2+0.012X3。

2 結(jié)果與分析

將2003年1月～2013年3月數(shù)據(jù)依照前述標(biāo)準(zhǔn)分段，而后代入Matlab程序，運(yùn)用stepwise函數(shù)運(yùn)算處理，歸納全部最終結(jié)果，見(jiàn)表2。

表2 回歸方程系數(shù)參數(shù)表

將上述6段回歸結(jié)果繪制成坐標(biāo)圖，可以更為直觀地描述M1和M2在2001～2013年間對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的影響變化。X軸為M0、M1、M2的系數(shù)，Y軸為年份期間，M0、M1、M2分別以不同的標(biāo)點(diǎn)形態(tài)表達(dá)。M0、M1、M2被當(dāng)期運(yùn)算剔除時(shí)其X、Y軸坐標(biāo)計(jì)為空白。

從結(jié)果可以看到，各時(shí)間段的消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)受到貨幣供應(yīng)影響的狀況很少是穩(wěn)定趨同的，而M0的影響在逐期螺旋下降，同時(shí)M1和M2的影響雖不穩(wěn)定，但出現(xiàn)頻次逐漸增加，尤其是M2。

另外，在圖1能觀測(cè)到2009年貨幣供應(yīng)量開(kāi)始有明顯斜率變化，而描述2009～2010年間狀況的回歸方程并沒(méi)有顯示出系數(shù)大幅波動(dòng)，本研究推測(cè)這是因?yàn)樵摯沃鸩交貧w過(guò)程中M2被系統(tǒng)剔除。為了探尋明顯變化處的影響機(jī)理和效果，再次以2009年為分界做兩次回歸，逐步回歸后結(jié)果如表2。

圖3 回歸方程系數(shù)參數(shù)圖

表3 2009年分界回歸方程系數(shù)參數(shù)表

很明顯，2009年前，M2被系統(tǒng)剔除，2009年后，M2被納入方程內(nèi)，且影響程度接近M1。與期間的全局回歸比較，系數(shù)和t值都高于全部期間。由于篇幅的原因，無(wú)法將宏觀經(jīng)濟(jì)背景資料加以比對(duì)，但本研究基本揭示了M2對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的時(shí)序影響模式。顯然，M2對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)在一定期間是存在較大影響的。

從影響過(guò)程來(lái)看，在M0、M1、M2之間，不同時(shí)期引起消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變動(dòng)的主導(dǎo)貨幣要素，存在針對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行環(huán)境的適應(yīng)性轉(zhuǎn)換過(guò)程，包括影響權(quán)重、影響效果都會(huì)出現(xiàn)次序漲落。除M0影響較大外，M1、M2隨經(jīng)濟(jì)運(yùn)行而對(duì)相關(guān)敏感要素會(huì)次遞施加影響，在條件合適，相關(guān)敏感要素聚集時(shí)段，有可能會(huì)引起消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)巨幅波動(dòng)。

這里所謂敏感要素基本上會(huì)是內(nèi)生性的，可能來(lái)源于失業(yè)率、人口結(jié)構(gòu)等勞動(dòng)力因素的變動(dòng)，也可能來(lái)源于農(nóng)產(chǎn)品、原油供給等因素的沖擊，也可能是中央銀行為控制人民幣升值釋放流動(dòng)性所導(dǎo)致的貨幣沖擊。從上述結(jié)果來(lái)看，敏感要素的構(gòu)成并不清晰，有待進(jìn)一步研究。

3 結(jié)論

從上面分析可以看出，貨幣供應(yīng)量各層次對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的影響具有階段性的轉(zhuǎn)換特點(diǎn)，特別是M1、M2在特定時(shí)間內(nèi)更是如此。因此，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展內(nèi)生因素變化特征不明確時(shí)，適當(dāng)控制貨幣供應(yīng)量總量是非常必要的。

根據(jù)我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展趨勢(shì)來(lái)看，經(jīng)濟(jì)環(huán)境要素正在發(fā)生重大變化。宏觀經(jīng)濟(jì)政策的短期及時(shí)調(diào)整對(duì)熨平經(jīng)濟(jì)波動(dòng)十分重要，消費(fèi)品市場(chǎng)和貨幣市場(chǎng)在經(jīng)濟(jì)體系中最具復(fù)雜性，且十分靈敏易變，往往需要更準(zhǔn)確的短線判斷。利用小周期數(shù)據(jù)對(duì)貨幣供應(yīng)量與消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的相關(guān)關(guān)系進(jìn)行短線判斷與控制對(duì)經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)運(yùn)行具有現(xiàn)實(shí)的必要性和可行性。

[1]McCandless,G.T.W.E.Weber.Some Monetary Facts[J].Federal Reserve Bank of Minneapolis,1995,(19).

[2]任碧云，梁垂芳.貨幣供應(yīng)量對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與房屋銷(xiāo)售價(jià)格指數(shù)的影響[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2009,（1）.

[3]梁彤纓，陳蘭林，陳修德.廣義貨幣供應(yīng)量對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的滯后效應(yīng)分析[J].中國(guó)物價(jià)，2008,(9).

[4]Barbara Roffia,Andrea Zaghini.Excess Money Growth and Inflation Dynamics[J].International Finance,2007,10(3).

[5]耿中元，惠曉峰.M1和M2作為貨幣政策中介目標(biāo)的適用性研究[J].統(tǒng)計(jì)研究，2009,（9）.

[6]張德豐等.MATLAB概率與數(shù)理統(tǒng)計(jì)分析[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社，2010.