王新新   江苏紫金农村商业银行股份有限公司江宁支行 南京 211106

摘要：货币供应量是指一国经济中可用于各种交易的货币总量。包括现金、存款、商业票据、可流通转让的金融债券、政府债券等，凡是在中央银行和金融机构以外的各经济部门和个人可用于交易的货币都是货币供应量的组成部分。货币供应量的多少，与一国的利率水平、通货膨胀以及经济增长等指标有着密切的关联，与社会最终总需求有着正相关的关系，这也是我国中央银行将其作为货币政策中介目标的主要原因。

关键词：货币；供应量；多元线性回归

为了能够有效地进行宏观经济运行监测和货币政策操作，中央银行会按照不同的统计口径确定不同的货币供应量，其划分的基本标准一般是作为流通手段和支付手段的方便程度。我国货币层次的划分大概如下：M0=现金；M1=M0+活期存款；M2=M1+准货币，准货币是指活期存款以外的一切公私存款。其中广义货币供应量M2是中央银行进行宏观经济调控的主要对象指标。

然而中央银行是否能够有效地对货币供应量实施控制呢？这就涉及到关于货币供应量内生性和外生性的讨论，所谓货币供给内生是指货币供应量由经济系统中各参与主体共同决定，中央银行并不能对其产生实质影响，所谓货币供给外生性是指中央银行通过对基础货币的控制以及各种货币政策的组合实施能够对货币供应量产生显著影响，以此调控宏观经济运行。

本文在对货币供应量影响因素的分析中，假设货币供应量是外生的，即中央银行通过一系列政策的组合能够对其实施有效控制。为了阐释本文解释变量选择的依据，笔者认为有必要对货币创造的机制进行简单的论述。在部分存款准备金制度和非现金结算以及不存在超额存款准备金和现金漏损的条件下，假设A银行吸收了100元的存款，在按照R的法定存款准备金率提取100R元法定存款准备金后，还剩下100（1-R）元可以用于发放贷款；此时A银行将100（1-R）元全部贷出给a客户并开具支票，a客户将收到的支票转存到B银行，此时B银行在在按照R的法定存款准备金率提取100（1-R）R元法定存款准备金后，还剩下100（1-R）²元可以用于发放贷款；以此类推。。。。。。。最后整个银行体系的存款总额为100+100（1-R）+100（1-R）²+…….+100（1-R）ⁿ元，在n趋向于无穷大时，存款总额为100/R元。

变量选择

通过上述分析可以看出，经济体中货币供应总量在一定程度上受基础货币和金融机构的贷款规模共同影响，其中金融机构的货币创造能力对货币供应量的最终规模起着决定性的作用。基础货币，又称“高能货币”、“强力货币”或“货币基数”等，它是指经过商业银行的存贷款业务而能扩张或收缩货币供应量的货币。中央银行提供基础货币的渠道主要有[1]：向商业银行提供贷款、收兑黄金外汇、对财政透支、买进有价证券、再贴现、支付利息等。按照最宽泛的口径统计，基础货币=流通中的现金+法定存款准备金+超额存款准备金。

我们可以通过对中国人民银行资产负债表各项目进行分析来得到影响基础货币供应的主要渠道，资产方的外汇黄金储备、国外资产、对政府债权、对金融机构债权等，负债方的货币发行、对金融机构负债、国外负债、政府存款等，均可以对基础货币的供应产生影响。

另一方面，金融机构的贷款规模对货币供应量M2起着决定性影响，我们可以通过考察各项贷款规模合计分析其对M2的作用。

综上所述，本文选取的变量主要有：广义货币供应量M2、中国人民银行负债方储备货币项目（基础货币B）、金融机构各项贷款合计（L）、外汇储备月末数（FR）、货币发行（S）。

样本数据及处理方法

考虑到数据的可得性以及样本容量的大小要求，本文选取了1996年第一季度至2010年第四季度60组季度数据为观察对象，数据来源于WIND资讯和CCER数据库以及中国人民银行网站、中国统计局网站等。

本文研究的主要目的是为了得到各因素对货币供应量的影响，为此笔者选取M2作为被解释变量，选取基础货币B、各项贷款L、外汇储备月末数FR和货币发行S为解释变量，其中M2、B、L、FR、S为各项目的对数变化率。

回归结果分析

（一）将B、L、FR、S作为解释变量进行多元线性回归

在这种情况下，M2的回归方程可以表述为M2 = C(1) + C(2)*B + C(3)*L + C(4)*FR + C(5)*S，运用EVIEWS进行多元线性回归得到回归方程为：M2 = 0.02241080925 + 0.07571872811*B + 0.5178680642*L - 0.02802943364*FR - 0.05310772904*S。

首先对回归方程进行经济意义上的检验，即从各回归系数的正负角度进行分析。得出B和L回归系数为正，而FR和S回归系数为负。依据基本的经济学知识可知，对于基础货币B和贷款规模L，随着B或L的增加，广义货币供应量M2也会随之增加，B和L的回归系数应为正；外汇占款S和货币发行S对M2产生影响主要是通过影响基础货币B实现的。对于外汇储备FR，外汇储备的增加会导致大量的外汇占款，而外汇占款对基础货币的影响取决于货币当局进行调控的举措，在货币当局进行大量对冲的情况下，外汇占款的增加并不一定会导致基础货币的增加，所以FR对M2的影响正负不确定；对于货币发行S而言，货币发行为正意味着货币当局直接向市场注入流动性，然而其对基础货币供应的影响也取决于货币当局的操作，所以S对M2的影响也正负不定。该回归方程一定程度上通过了经济意义上的检验。

其次对回归方程进行统计意义上的检验，即主要从可决系数、t统计量和F统计量等对回归方程进行拟合优度检验、变量和方程的显著性检验。在5%的显著性水平下，F检验明显通过，自由度为55（60-4-1）的t统计量临界值介于1.671~1.684之间。结合方程中回归系数的t统计量值可以发现，B和L对M2影响显著，而FR和S未能通过t检验，说明外汇储备和货币发行对货币供应量M2的影响不显著。

（二）将B、L、S作为解释变量进行多元线性回归

在这种情况下，M2的回归方程可以表述为M2 = C(1) + C(2)*B + C(3)*L + C(4)*S，运用EVIEWS进行多元线性回归得到回归方程为：M2 = 0.02110316292 + 0.070680854*B + 0.5112549307*L - 0.05201381356*S。

可以看出，在5%的显著性水平下，方程整体是显著的，而变量S却没有通过显著性检验，B和L均通过了显著性检验。

（三）将B、L、FR作为解释变量进行多元线性回归

在这种情况下，M2的回归方程可以表述为M2 = C(1) + C(2)*B + C(3)*L + C(4)*FR，运用EVIEWS进行多元线性回归得到回归方程为：M2 = 0.02108823375 + 0.05896886843*B + 0.5235397547*L - 0.0249992737*FR。

可以看出，在5%的显著性水平下，方程整体是显著的，而变量FR却没有通过显著性检验，B和L均通过了显著性检验。

（四）将B、L作为解释变量进行多元线性回归

在这种情况下，M2的回归方程可以表述为M2 = C(1) + C(2)*B + C(3)*L，运用EVIEWS进行多元线性回归得到对应的回归方程为：M2 = 0.01994370106 + 0.05477399563*B + 0.5175239509*L。

可以看出，在5%的显著性水平下，B和L均通过了经济意义上的检验和统计意义上的检验，下面笔者对其进行计量经济学的检验，即检验随机干扰项是否存在序列相关和异方差，以及解释变量是否存在多重共线性。

杜宾—瓦森（DW）检验可以对序列相关进行检验，通过查表可得，在样本容量为60，解释变量数目为2的情况下，d_l和d_u为1.55和1.62。按照DW检验的标准2.284843介于d_u（1.62）和4-d_u（2.38）之间，不存在自相关。此外，从回归残差图中大致可以看出，该回归方程不存在正的或负的自相关。

对于异方差的检验，可以通过戈德菲尔德—匡特检验法或White检验法进行检验，本文略去此部分检验。对于多重共线性可以通过考察各解释变量间的相关系数进行大致的判定，见表1所示。可以看出，B和L的相关系数仅有-0.2184，相关关系不是很明显。

表1 各解释变量间相关关系

作者简介：王新新(1987.5-)，女，内蒙古赤峰人，江苏紫金农村商业银行股份有限公司江宁支行办事员，研究方向为企业技术创新、产品差异化与空间竞争