货币供应量、经济增长、汇率和通货膨胀关系

摘要：自2005年汇率形成机制改革以来，人民币汇率上升，物价水平上涨，出现人民币对内贬值对外升值的现象。本文运用协整分析和VAR模型对货币供应量、经济增长、汇率与通货膨胀的关系进行分析，并运用脉冲响应函数和方差分解的方法详细分析了经济增长和汇率对通货膨胀影响的动态机制。
关键词：对内贬值对外升值；通货膨胀；VAR模型；实证检验
一、引言
自从2005年我国人民币汇率形成机制改革以来，我国逐渐形成了以市场供求为基础，单一的、有管理的浮动汇率制度。伴随着我国汇率改革的进一步深化，人民币一直处在升值的过程中，并且国际经济环境中人民币升值的预期导致人民币升值的压力依然很大。2005年第1季度我国人民币对美元的汇率为8.6725，到2012年第1季度降为6.2992，升值幅度达到20.8%。然而在同期我国国内物价水平在不断上涨，在2005年第1季度到2012年第1季度的30期CPI季度数据中，有2/3的CPI样本值超过2%，1/3的样本值超过4%。这就产生了人民币对外升值对内贬值的怪现象。
中国当前的经济现象推翻了我们以前认识币值对内对外一致的认识。原因可能是汇率与通货膨胀之间并不存在相关关系，或者是即使汇率对通货膨胀存在影响，但汇率这个开放经济条件下的因素并不是唯一影响通货膨胀的因素，从而在某些情况下出现经济内部变量的影响超过了汇率变量的影响程度。本文就汇率与通货膨胀之间是否存在相关关系进行检验，并选取货币供应量、经济增长作为影响通货膨胀的国内经济变量，构造向量自回归模型(Vector Auto-regression model，VAR)模型，找出通货膨胀与各经济变量之间非结构化的关系以及各变量对通货膨胀影响的动态过程。

二、变量及数据选择

在研究货币供应量、经济增长、汇率与通货膨胀四种变量之间的关系中，本文选取中国2006年第1季度-2012年第1季度的季度数据。随着M2中包含的货币类型流动性逐渐加强，中国人民银行已将M2作为其货币政策调控的目标，因此本文选用M2表示货币供应量。本文的CPI数据是以1992年为基期，由于CPI季度数据无法得到，将1996年1月-2012年3月份的CPI月度数据采用简单加权平均的方法得到的1996第1季度-2012年第1季度的季度数据。本文采用以美元为基准货币的直接标价法，选取每月的人民币外汇牌价的中间价表示汇率。经济增长用国内生产总值(GDP)衡量。

三、实证分析

(一)单位根检验

首先本文采用ADF检验法对序列进行单位根检验，检验时间序列是否为平稳过程，以排除虚检测回归现象。从表1可以看出，在1%的显著性水平下，GDP、M2、CPI和汇率的ADF值都大于临界值，拒绝原检测设，即是非平稳的时间序列；而它们的一阶差分的ADF值都小于临界值，说明其一阶差分是平稳的，即四个变量不存在单位根，是1次单积的平稳过程,即。
注：△表示对序列的一阶差分，GDP表示国内生产总值，Ln(M2)表示对货币供应量M2取自然对数，CPI指居民消费指数，EXC表示汇率。检验类型中，(C,T,N)中的C表示是否存在截距项，T表示是否存在趋势项，N表示检验过程的滞后阶数，使用AIC进行判定。

(二)Johnson协整检验

在各变量同阶单整的基础上对其进行协整检验，有E-G检验和Johansen两种方法。由于E-G检验法适用于两变量模型，而Johansen检验法适用于多变量模型，本文采用Johansen协整检验法。具体地，采用序列Yt有线性趋势但协整方程只有截距项的协整检验方程:
(1)
其中α⊥为α的正交互补矩阵，即α′α⊥=0。
对于Johansen检验法，采用AIC 最小准则确定滞后期为2，可得到特征根迹统计量和最大特征值统计量的统计结果。在5%的显著性水平下，原检测设为不存在协整关系的迹统计量为59.02593，大于临界值，拒绝原检测设接受备择检测设说明至少存在1个协整关系；原检测设为至多1个协整关系对应的迹统计量为24.89605，小于临界值，无法拒绝原检测设，说明至多存在1个协整关系，可见几个变量之间有且只有1个协整关系。由此得出，CPI、货币供应量LnM

2、GDP和汇率存在长期稳定的均衡关系。

(三)Granger因果关系检验

在建立向量自回归模型前，需要检验CPI同及其他三个变量是否存在因果关系以及影响的方向。采用AIC标准对变量进行判定可得所有的最优滞后阶数为3阶。从表3中可以看出，原检测设“汇率不是引起通货膨胀变化的Granger原因”和“GDP不是引起通货膨胀变化的Granger原因”都被拒绝，而它们的反方向的原检测设都接受，表明汇率和GDP对通货膨胀有单向的因果关系；原检测设“货币供应量不是引起通货膨胀变化的Granger原因”和“通货膨胀不是引起货币供应量变化的Granger原因”都被拒绝，表明货币供应量同通货膨胀之间大致存在双向的因果关系。

(四)向量自回归模型（VAR）

1980年Sims提出一种非结构化的模型，向量自回归模型（Vector Auto-regression model，VAR）。VAR模型不以经济理论为基础，把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的之后想的函数构造模型，其表达形式为：
（5）
其中Yt表示k维的内生变量向量，Yt-i表示滞后i阶的内生变量向量，Xt表示k维的外生变量向量。A1,A2，…Ap为 k×k维的系数矩阵，B为k×1维的系数矩阵，在模型中为待估计的参数矩阵。
具体地，本文构造一个通货膨胀率CPI、GDP、货币供应量M2和汇率EXC四变量的VAR模型，其中CPI、GDP和EXC为内生变量，LM2为作为外生变量。根据AIC信息准则，滞后阶数取2，得到VAR模型如下估计结果：

(五)

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脉冲响应函数（IRF）

脉冲响应函数（Impulse Response Function, IRF）是指在VAR模型中，检测设某个内生变量的随机扰动项发生一个标准差冲击对模型中其他所有变量的当前值和未来值产生的影响。本文采用Cholesky分解法产生脉冲响应函数。从各内生变量的脉冲响应函数图中看出，给CPI一个单位的脉冲以后，CPI立即在第1期对自身有一个0.76的正向影响，并在第2期达到最大，随后影响开始逐渐减弱，到第9期是这种影响由正转为负，并在20期左右，CPI的变化才趋于零；给汇率一个单位的脉冲以后，CPI对其在第1期没有立即做出响应，在第2期才产生了一个0.06的负冲击，并且扰动结果呈现出一个先增加后减少的过程，直到第18期冲击影响转正为负，并趋于零；给GDP一个单位的脉冲以后，CPI对其的扰动同样在第1期也没有立即做出响应，到第2期开始有一个正的冲击并在第5期达到最大值

1.05，开始逐渐减缓为0，扰动影响为负并且持续增加。

(六)方差分解

为了进一步分析每一个冲击对各个内生变量变化的影响程度，采用方差分解方法对各变量对扰动的变化贡献度进行度量。本文采用Cholesky分解方法，滞后阶数取50，得到VAR模型各变量对应的方差分解结果。在第1期，CPI预测方差中全部由CPI自身扰动所引起，但随着时间的推移，由CPI自身扰动的部分逐渐下降，而由汇率和GDP扰动引起的部分逐渐扩大，并且在1-5期，由GDP扰动引起的CPI的预测方差由0迅速上升到54.97%，随后有小幅度上升，但最终稳定在60%左右；而由汇率扰动引起的部分从一开始就稳步上升，最后稳定在22.4%左右，而最后仅有17.3%的部分是由CPI自身扰动所引起的。此外，CPI对汇率和GDP预测方差的贡献均较小，分别长期稳定在2.5%和4%左右。
四、结论
本文以1996年第1季度到2012年第1季度的季度数据为基础，对货币供应量、经济增长、汇率以及通货膨胀建立了VAR模型，并运用脉冲响应函数和方差分解的方法对其进行了分析。得出了如下结论：

(一)货币供应量、经济增长、汇率与通货膨胀之间存在协整关系

模型中四个变量序列都为1次单积，并存在协整关系，说明货币供应量、经济增长、汇率与通货膨胀之间存在长期的均衡关系。根据协整方程，汇率的上升会导致物价水平的上涨，GDP增长会使物价水平下跌，两者对通货膨胀的最终作用结果是不确定的。这与理论分析的结果是一致的，汇率的上升并不一定导致通货膨胀，还要依靠国内经济增长的水平。这就很好地解释了人民币对内贬值对外升值的现象。

(二)GDP变动和汇率变动是通货膨胀的原因

GDP和汇率对CPI的变动存在单向因果关系，经济增长和汇率的变化都会对通货膨胀产生影响。货币供应量和通货膨胀之间存在双向因果关系，即货币供应量改变是通货膨胀的原因，而通货膨胀也是货币供应量改变的原因。

(三)GDP、汇率对通货膨胀的影响在长期和短期不同

在长期，内生变量GDP、汇率对通货膨胀具有正面效应，外生变量货币供应量对通货膨胀的影响是正向持久的。通货膨胀分别受到滞后1期的通货膨胀自身、GDP和汇率的正向影响，且作用效果较强，但滞后2期的所有变量对其均产生负向影响，且作用效果微

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弱，这包含了通货膨胀、GDP和汇率在对通货膨胀的影响过程中存在一个长期均衡的自我恢复调整机制。在短期，通货膨胀会对自身的变化立即做出调整，但这种影响会逐渐衰弱。汇率对通货膨胀的影响持续为负，但效果微弱。GDP的增加最初会给通货膨胀正向的影响，但随后这种影响会转为负向的并且持续下去。随着时间的延续，汇率对通货膨胀的影响持续较弱且为负，经济增长会导致物价水平下降，从而起到抑制通货膨胀的效果。
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