实验17 中国的货币需求曲线分析

一、实验目的

通过上机实验，使学生充分理解Eviews软件系统管理和基本原理，掌握货币需求函数的基本原理，学会用计量经济模型来实证研究探讨我国的货币需求函数。

二、理论基础

要了解货币需求的决定，就首先要对货币需求的含义有一个清晰的了解。从历史上看，经济学家曾经从两个不同的角度来探讨货币需求。一种是从社会的角度出发，仅仅把货币视为交易的媒介，从而探讨为完成一定的交易量，需要有多少的货币来支撑。马克思的货币必要公式和费雪的交易方程式都属于这种类型。另一种则是从微观的个人出发，把货币视为一种资产。也就是说，它和股票、债券，以及各种实物资产一样，是人们持有财富的一种形式，不同之处仅仅在于，它还具有交易媒介的职能。从这一角度出发，货币需求不是被理解为经济中为完成一订的交易量所需要的货币量，而是被理解为人们愿意以货币这种形式持有的财富量。自从剑桥学派提出现金余额说以来，经济学家们主要是从后一角度来讨论货币的需求。应该注意到，经济学家所讨论的需求，从来都是有一定的前提条件的。例如当经济学家谈到消费者的商品需求时，是指消费者在既定的收入条件下愿意购买的商品量，如果没有这一约束，消费者对商品的需求就可能是无止境的，因而也就无从讨论了。货币需求也是一样的，它不是简单地表示人们想持有多少货币，如果是这样的话，也许每个人都希望自己手中的货币多多益善，货币的需求这个概念也就没有任何意义了。它真正的含义是指，当某人拥有一定量的财富总额时，他可以选择以多种形式来持有该笔财富。而他愿意以货币这种资产形式来持有的那部分财富就构成他对货币的需求。所以，货币需求实际上是一种资产选择，或者说财富分配行为，它受到人们的财富总额、各种资产的相对收益及风险的影响。

对于货币需求的问题，经济学家们进行了许多的研究。下面介绍几中主要的货币需求理论：

2.1传统货币数量论

货币数量论是一种古老的经济理论。早期的货币数量论并不把货币需求作为直接的研究对象，而是研究名义国民收入及物价是如何决定的。但是由于它建立了名义国民收入同货币量之间的关系，从而从一个侧面说明了在一定名义国民收入条件下需要的货币量，因而被看成是一种货币需求理论。随着货币数量论的发展，它作为货币需求理论的特征越来越明显。剑桥学派的现金余额说已经是一种完全意义上的货币需求理论，而弗里德曼的现代货币数量论更是被直接当作一种货币需求理论来阐述的。

1、现金交易数量说

美国经济学家欧文·费雪（Irving Fisher）在他的1911年出版的《货币的购买力》一书中，对古典的货币数量论进行了最好的概括。在这本书中，他提出了著名的“交易方程式”，即：

MV_T=PT

式中M代表在一定时期中货币的平均量；VT代表货币的平均流通速度，也就是一定时期内货币被从交易的一方支付给另一方的次数；P是适当的一个价格平均数，它代表所有交易商品或劳务的平均价格，T则是一个适当选定的数量指标，它代表了该时期内商品或劳务的总交易量，因此，PT代表的是该时期内商品或劳务的总价值。

由于所有商品或劳务的总交易量资料不容易获得，而且人们关注的重点往往也在于国民收入，而不在于总交易量，所以交易方程式通常被写成下面的形式（数量方程的国民收入形式）：

MV=PY

式中的Y代表以不变价格表示的一年中生产的最终产品和劳务的总价值，也就是实际国民收入；P代表一般物价水平（用价格指数表示），因此PY即为名义国民收入；V则代表一年中每一元钱用来购买最终产品或劳务的平均次数，它被称为货币的收入流通速度。

费雪认为，货币是流通速度V是由制度因素决定的，短期内可以将其视为一个常数，而在工资和物价的灵活调整作用机制，经济会保持在充分就业的水平上，因此实际国民收入在短期内也将保持不变，所以有一个很重要的结论：货币供应量的变化将引起一般物价水平的同比例变化。

从交易方程式中,在货币市场均衡的情况下，货币存量（M）就等于人们所愿意持有的货币量即货币需求（M_d），不难得出货币需求的表达式：

M_d=PY/V

2、现金余额数量论

传统货币数量论的另一个版本—现金余额数量论是由剑桥学派的经济学家马歇尔、皮古等人发展起来的。它虽然得出了和现金交易说完全相同的结论，但是分析的出发点却完全不同。它首先将货币视为一种资产，然后探讨哪些因素决定了人们对这种资产的需求，并最终得出货币量和价格水平同比例变动的货币数量论观点。其表达式如下：

M_d=k·PY

式中的k即为比例系数，它代表了人们愿意以货币这种形式持有的名义收入的比例。

剑桥学派还假定，货币供给M与货币需求Md会自动趋于均衡，于是便有：

M= k·PY

这就是著名的剑桥方程式。

3、凯恩斯的流动性偏好理论

凯恩斯继承了剑桥学派的分析方法，从资产选择的角度来考察货币需求。所不同的是，凯恩斯对人们的持币动机进行了详尽的分析，并进而得出实际货币需求不仅受实际收入的影响，而且也受到利率影响的结论。

凯恩斯将人们的持币动机分为三类：

（1） 交易性需求

货币的交易性需求是指企业或个人为了应付日常的交易而愿意持有的一部分货币。这是由于货币的交易媒介职能而导致的一种需求。凯恩斯认为，虽然货币的交易性需求也受到其他一些次要因素的影响，但是它主要还是取决于收入的大小。

（2）预防性需求

货币的预防性需求是指企业或个人为了应付突发的意外支出，或者捕捉一些突然出现的有利时机而愿意持有的一部分。根据凯恩斯的观点，货币的预防性需求也是同收入成正比的。

（3）投机性需求

货币的投机性需求是指人们为了在未来某一适当时机进行投机活动而愿意持有的一部分货币。凯恩斯假定人们可以以两种形式来持有财富：货币或生息资产，后者用长期政府债券代表，因此，影响财富在这二者之间进行分配的因素也就是影响货币投机性需求的因素。据此，凯恩斯认为，货币的投机性需求与利率水平负相关。

综合来看，凯恩斯的货币需求函数可表示如下：

M^d/P=L₁(Y)+L₂(i)

4、弗里德曼的货币需求理论

弗里德曼继承了凯恩斯等人把货币视为一种资产的观点，从而把货币需求当作财富所有者的资产选择行为来加以考察。所不同的是，他不像凯恩斯那样，用债券来代表所有货币之外的金融资产，从而把资产选择的范围限定在货币和债券之间，而是把债券、股票，以及各种实物资产都列为可替代货币的资产，从而将资产选择的范围大大扩大，并从中得出了与凯恩斯主义者截然不同的结论。货币既然是一种资产，那么最终财富所有者对它的需求，也就是以货币这种资产持有财富的愿望就会受到财富总量、财富在人力与非人力形式上的划分、持有货币的预期报酬率和其他资产的预期报酬率等因素的影响。

弗里德曼的货币需求函数如下：

$$\frac{M^{d}}{P}=f\left(Y_{P}, w, r_{m}, r_{b}, r_{e}, \frac{1}{P} \bullet \frac{d p}{d t}, u\right)$$

其中：

M^d/P 表示实际货币需求；

Y_p表示实际持久性收入，用来代表财富；

w表示非人力财富占总财富的比率；

r_m表示货币的预期名义报酬率；

r_b表示债券的预期名义报酬率，包括债券的资本利得；

r_e表示股票的预期名义收益率，包括股票的资本利得；

$$\frac{1}{P} \bullet \frac{d p}{d t}$$表示商品价格的预期变化率，也就是实物资产的预期名义报酬率；

u表示其他影响货币需求的因素。

弗里德曼的货币需求函数暗含着这样的结论，那就是货币需求对利率不敏感。这是因为，利率的变动往往是和货币的预期报酬率同向变化的。弗里德曼认为，事实上，货币和其他资产的报酬率往往的同向变化的，所以影响货币需求的主要因素实际上只是持久性收入。这就意味着货币需求是稳定的，因为持久性收入的变化是缓慢的，而不像利率那样经常上下波动。其次，弗里德曼认为，货币需求函数本身是稳定的，它不会发生大幅度的位移。这就意味着，货币需求与其影响因素之间的关系是稳定的。利用过去数据估计出来的货币需求函数经验公式可以被用来估计未来的货币需求。这一点与凯恩斯的理论有很大的不同。在凯恩斯看来，货币需求函数将因人们对安全利率看法的改变而发生位移。

前面介绍的几种货币需求理论，有的互为补充，有的则存在尖锐的对立。这种对立在凯恩斯主义和货币主义之间表现得尤为明显。凯恩斯主义和货币主义需求理论的分歧可以归纳为三个经验上的问题，那就是：

（1）货币需求对利率是否敏感？

（2）货币需求函数的稳定性如何？

（3）货币流通速度的稳定性如何？

大量的经验研究表明：货币需求对利率是敏感的，但是流动性陷阱并不存在；货币需求函数某些时候是稳定的，在某些时候则并不稳定；货币流通速度具有较大的波动性，而且还表现出顺周期波动的特点。

在我国，许多学者也对我国的货币需求函数进行了研究。早期，我国学术界建立货币需求模型的方法包括经验数据法、基本公式法、微分法、比例法等，但这些早期的方法都是不够精确，只能够对货币需求量进行粗略的估计。20世纪90年代以后，以模型为主的实证分析越来越多，这些模型有局部模型（秦宛顺等，1991；孙来祥，1991），也有一般模型（秦朵，1997；郑超愚，1996）。近年来，更有不少国内研究者开始采用协整和误差修正模型来分析我国的货币需求函数，例如刘斌、黄先开和潘虹宇（2001）就利用中国1978-1997年的年度数据，采用协整和误差修正模型进行了货币需求的实证研究，该研究结果表明，M1实际余额与实际GDP、价格指数存在协整关系，M2实际余额与国内生产总值、一年期定期存款利率之间存在协整关系，并由此得出比较稳定的短期动态模型。在后来的研究中，很多学者将制度因素作为一个变量纳入货币需求函数中进行实证分析，如在货币需求方程中引入股市交易量、股市市值，金融深化指标，城市人口占总人口的比例（易纲，1996），家庭经营农户占总农户数的比重（孙来祥，1991）等制度因素，以求更全面地反映影响货币需求的因素。王少平、李子奈（2004）采用协整分析，认为股票市场与货币总需求具有统计显著性，为正相关。谢富春、戴春平（2000）运用回归方法，分析了各个变量对货币需求的影响，方程M1的DW值为1.272，处于难以确定的DW区域。

三、实验内容

利用Eviews，选取国内生产总值、股票市值、利率、零售物价指数、外汇储备为变量因子后，建立中国货币需求模型，根据所得到的货币需求函数，进行综合实证分析。

四、实验步骤

4.1 中国货币需求计量模型的建立

1. 国内生产总值（GDP）。反映国内经济总量水平。从理论上讲，GDP越大，对货币的需求越大，而且它对各层次的货币需求影响是同方向的。

2. 股票市值（CSV）。一般来说，在股市上涨的过程中，股票市值增加，人们对投机性货币需求增大，但是股票市值的高低对不同层次的货币需求影响是有差异的。在股市上涨时，会出现“储蓄搬家”的现象，即很多的资金从银行涌入股市，表现为银行定期存款的减少，活期储蓄存款增加，券商保证金增加。

3. 利率（R）。一般来说，利率越高，反映居民和企业持有货币的机会成本越大，投机性货币需求越少。

4. 零售物价指数（RPI）。零售物价指数与通货膨胀预期密切相关，且成正向关系。

5. 外汇储备（FER）。一般来讲，外汇储备增加越多，货币需求越多。

6. 随机因素（U）。包括未考虑到的影响货币需求的其他因素。

综上所述，我国的货币需求函数计量模型的基本形式可以表示为：

$$\begin{array}{l}
\mathrm{M}_{0 \mathrm{t}}^{\mathrm{D}}=\mathrm{f}\left(\mathrm{GDP}_{\mathrm{t}}, \mathrm{CSV}_{\mathrm{t}} \mathrm{R}_{\mathrm{t}}, \mathrm{RPI}_{\mathrm{t}}, \mathrm{FER}_{\mathrm{t}}, \mathrm{U}_{\mathrm{t}}\right) \\
\end{array}$$

$$\begin{array}{l}
\mathrm{M}_{1 \mathrm{t}}^{\mathrm{D}}=\mathrm{f}\left(\mathrm{GDP}_{\mathrm{t}}, \mathrm{CSV}_{\mathrm{t}} \mathrm{R}_{\mathrm{t}}, \mathrm{RPI}_{\mathrm{t}}, \mathrm{FER}_{\mathrm{t}}, \mathrm{U}_{\mathrm{t}}\right) \\
\end{array}$$

$$\begin{array}{l}
\mathrm{M}_{2 \mathrm{t}}^{\mathrm{D}}=\mathrm{f}\left(\mathrm{GDP}_{\mathrm{t}}, \mathrm{CSV}_{\mathrm{t}} \mathrm{R}_{\mathrm{t}}, \mathrm{RPI}_{\mathrm{t}}, \mathrm{FER}_{\mathrm{t}}, \mathrm{U}_{\mathrm{t}}\right) \\
\end{array}$$

式中：$$\mathrm{M}_{0 \mathrm{t}}^{\mathrm{D}}$$：对货币M0的需求；$$\mathrm{M}_{1 \mathrm{t}}^{\mathrm{D}}$$：对货币M1的需求；$$\mathrm{M}_{2 \mathrm{t}}^{\mathrm{D}}$$：对货币M2的需求；

GDP_t：国内生产总值；CSV_t：股市市值；R_t：名义利率；RPI_t：零售物价指数；FER_t：外汇储备总量；U_t：随机变量。

4.2指标和样本数据说明

本实验的数据样本期间为1992-2005，以年度为单位，数据均来源于中国统计年鉴、国家统计局、中国人民银行网站和中国人民银行统计季报。M0、M1和M2为人民银行定期公布的各层次货币需求量，CSV为沪深股市市值总和，利率R，采用一年期存款利率，RPI由2005中国统计年鉴获得（以1978年为基期）。

4.3中国货币需求函数的实证分析

假定1992-2005年的货币需求与供给是相对均衡的，对所有变量取对数，再利用线性回归方程进行估计，并假设货币需求模型如下：$$\ln M_{i t}^{D}=a_{1}+a_{2} \ln G D P_{t}+a_{3} \ln C S V_{t}+a_{4} \ln R P I_{t}+a_{5} \ln R_{t}+a_{6} \ln F E R_{t}$$

(i=0,1,2)

式中，各变量的含义如前，a_j为截距（j=1，2，3，4，5，6.）

我们按以上的回归方程，根据表中的数据，利用Eviews5.0软件进行回归分析。并按如下步骤进行：第一步，根据假定的货币需求函数对各层次的货币量进行回归分析，得出各个变量的回归系数；第二步，将系数不显著的变量剔除，再进行回归分析，从而得出与各层次货币需求量关系最为显著的变量所构成的方程。

具体操作如下：

在主菜单上依次单击“File”、“New”、“Workfile”，选择新建对象的类型为工作文件，在弹出的“Workfile Range”对话框里选择数据类型“Annual”并输入起止日期，本例中在Start Date 里输入1992，在End Date 里输入2005.单击 OK .在建立文件后，再输入和编辑数据，在编辑区域用data 命令方式输入上面的数据：data M0 M1 M2 GDP CSV RPI R FER 创建数据列，用 GENR 命令将所输入的数据列分别转换成相应的对数数列：如将数据类M0转换成LOG(M0)在命令栏里的输入如下：GENR X1=LOG(M0) ，用X2,X3 ,X4,X5,X6,X7和X8分别表示LOG(M1),LOG(M2),LOG(GDP),LOG(CSV),LOG(RPI),LOG(R)和LOG(FER)。

第一次的回归结果如下：在命令窗口直接输入如下命令格式（其它回归命令输入类似）：LS X1 C X4 X5 X6 X7 X8 得到：

第一步结果表明，在各层次的货币需求函数中，沪深总市值的系数，外汇储备的系数都不显著，各回归方程的DW值落在“无法判定是否存在自相关性”区域，且我们只选取GDP、FER变量进行回归分析也存在自相关（这实际上也表明了我国的外向型经济特点，出口拉动了经济的快速增长也带来了大量的外汇储备）

因此，我们可以考虑先把外汇储备剔除，回归结果如下（这里我们先研究M2层次的货币需求）：

经回归分析CSV对M2的统计不显著，剔除后再做回归分析可得：

具体表达式如下：

LN(M₂)=-0.839534+1.306649LN(GDP)-0.385911LN(RPI)-0.113047LN(R)

P: (0.0069) (0.0000) (0.0001) (0.0000)

S.E: (0.247464) (0.028679) (0.063695) (0.016267)

T: (-3.392556) (45.56056) (-6.058739) (-6.907325)

F=6060.942;R²=0.999450; $$\overline{R^{2}}=0.999304$$；DW=1.910151

方程的残差图：

与M2层次的需求函数的推导类似，在剔除外汇储备后，对M1进行回归分析，结果如下：

经回归分析，R对M1的统计不显著，剔除后再做回归分析可得：

具体表达式如下：
LN(M₁)= 1.244342+1.257529LN(GDP)+0.079870LN(CSV)-0.967033LN(RPI)

P: (0.0069) (0.00000) (0.0003) (0.0000)

S.E: (0.366947) (0.034069) (0.014645) (0.071769)

T: (3.391064) (36.91166) (5.453560) (-13.47429)

F=3103.599;R²=0.998927; $$\overline{R^{2}} =0.998605$$；DW=1.886644

方程的残差图：

类似的对于M0剔除外汇储备后的回归分析有：

经回归分析R对M0的统计量不显著，剔除后再做回归分析可得：

具体表达式：

L N(M₀) = 2.169923+0.892038LN(GDP)+0.075802LN(CSV)-0.623827LN(RPI)

P: (0.0027) (0.00000) (0.0062) (0.0002)

S.E: (0.549788) (0.051044) (0.021943) (0.107529)

T: (3.946837) (17.47581) (3.454510) (-5.801468)

F=779.6484;R²=0.995743;$$\overline{R^{2}} =0.94466$$；DW=1.723029

方程的残差图：

4.4对于回归结果的分析

1、所有方程的拟合优度系数和调整后的拟合优度系数都有很高的值，接近1表明方程的拟合优度很高，并且都通过了显著水平为1%的F检验，方程M0的DW值为1.723029，M1的DW值为1.886644，M2的DW值为1.910151，大于1.54且小于4-1.54=2.46，所以可以确定上述三个方程不存在一阶自相关性的问题。所有方程中的截距和回归系数都通过了显著水平为1%的T统计检验，而且标准差都很小。因此，所有方程中的截距和回归系数都是显著的，且稳定性好。

2、在回归方程中，GDP的回归系数与理论预期一致，都是正相关，即随着我国经济的迅速发展，GDP增长，货币需求增加。但是，对各种货币需求的弹性不一样。对GDP的各层次的货币需求解释为：一是随着财富和收入的增长，边际储倾向上升，边际消费倾向下降，而公众储蓄的主要形式是银行存款；二是随着信息技术的发展，人们更多地使用银行卡（电子货币）进行交易，降低了流通中的现金需求，即货币M0的需求的增加幅度小于GDP的增加幅度，对货币M1、M2的需求增加幅度大于GDP的增加幅度。

3、在回归方程中，CSV与M0、M1都是正相关，弹性都较小。在股票上涨的过程中，人们会增加对货币M0、M1的需求。石建民（2001）证实了1993年1季度到2000年3季度的数据，得出了我国股市已经对货币需求总需求函数具有正相关的影响，并建议将股市的货币需求效应纳入货币供给的规划中去。Friedman（1988）利用1961-1986年美国的季度数据，对股票价格的货币需求效应进行了实证分析，研究表明美国的股票价格对货币需求正相关。范方志、赵明勋在《当代货币政策：理论与实践》一书中则利用向量自回归和脉冲响应函数，认为股票流通市值与M1、M2的需求成负相关。

4、在回归方程中，RPI的回归系数都为负数，即随着零售物价指数（通货膨胀预期）上升，对各层次的货币需求减少。说明在我国物价上涨时，人们对各个层次的货币需求平均倾向减少，等待物价平稳或下跌时才去购买商品的效应大于物价上涨购买商品的效应。

5、在M2的回归方程中，利率R与M2成负相关。这是因为利率上升，持币成本上升，投机性货币持有需求减少，人们更趋向于银行存款，说明我国存在利率变动对储蓄的替代效应。由于我国的利率市场化改革还没有完善，所以利率对M0、M1的货币需求弹性不明显。

6、近几年我国的外汇储备迅速增长，从理论上来讲，应该对货币需求有所增加，外汇储备增加的主要原因源于经常项目顺差和资本项目顺差两部分，而经常项目已计算在GDP之内，所以我们在进行回归分析时，FER影响到其它变量，存在一阶自相关性，应该删除。

从图中可以看出，GDP与FER的相关度非常高，故在回归时应考虑先将其从回归方程中剔除掉。