我国货币流动性与股票市场的关系及相关投资策略研究

我国货币流动性与股票市场的关系及相关投资策略研究 张越艳 1，魏先华 2，谢泽林 3 （1，2，3. 北京，中国科学院研究生院，100190） 摘要： 本文对现有文献中的各类度量货币流动性的指标进行讨论和比较，在此基础上探讨基于 货币需求的货币流动性度量指标，并利用我国 CPI、PPI数据构造了旨在较全面反映通胀的 指标 CII；利用 M2、工业增加值、实际利率、通胀预期合成的基于货币需求的货币流动性指 标 ML。检验结果明 ML与股指收益率存在双向的 Granger因果关系，并且 ML是股指波动 性的 Granger原因，ML 均优于其他流动性指标；通过建立 VAR 模型证明了股票市场对货币 流动性有正向影响，固定资产投资对货币流动性有负向影响。值得注意的是，股指受其滞后 一期的显著影响，反映了我国股市的追涨杀跌特征，这是我国股市不成熟的表现。 关键词：货币流动性 货币需求 股票市场 协整 VAR模型 投资策略 1．引言 2003年以来，我国国际收支双顺差、外国资本流入，导致我国外汇储备爆发式的增长， 从 2003年初的 3044.6亿美元增长到 2008年底的 1.95万亿美元。在我国现有的汇率下， 由于我国金融市场没有足够的金融工具吸纳流入的资金，中央银行依靠对冲来维持汇率的平 衡和防止国内经济过热，先后 22 次上调法定存款准备金率，8 次上调存贷款基准利率。进 入 2008年下半年，我国的宏观调控政策根据全球经济金融形势和国内的实际情况进行调整， 积极的财政政策和适度宽松的货币政策，先后 4次下调法定存款准备金率、4次下调存贷款 基准利率，并且取消商业银行信贷限制。 从国际背景来看，2003年以来的全球性流动性过剩（Excess Liquidity），在美国次贷危 机之前成为业界和学术界讨论的焦点。全球性的资本市场、房地产市场、大宗商品市场均出 现历史上少有的“大牛市”。而 2007年以来的美国次贷危机引发的欧美国家金融危机，导致 主要发达国家的经济衰退1，并且向全球经济蔓延。受此影响，发达国家的主要股市指数经 历了互联网泡沫以来的又一个高峰之后急速下跌，跌幅均超过 50%。由于全球经济一体化， 各国家间的贸易和资金的往来日益密切，发展中国家也遭受了较大冲击，大部分发展中国家 的股市指数跌幅更是超过 60%。我国股市也经历了巨大的波动，上证综合指数从 2005年的 998点涨至 2007年的 6124点，又跌回 2008年底的 1820点，股票市场的大起大落，将对宏 观经济运行产生负面影响。 在 2006和 2007年国内提得最多的是“流动性过剩”、“资产价格泡沫”，而 2008年以来 可能要被“流动性短缺”、“资产价格泡沫破灭”所取代。2008 年下半年中央提出和实施的 积极的财政政策和适度宽松的货币政策，正是针对复杂的新形势作出的快速反应。我国从“流 动性过剩”到一定程度的“流动性短缺”，转变如此之快，出乎大多数人的意料。宏观层面 的货币流动性状况如何刻画，股票市场的波动与宏观层面的货币流动性状况关系如何，值得 我们去探讨和分析。 收稿日期：2009年 7月 1 美国经济研究局（NBER）对经济衰退的定义是：一个经济体的 GDP增长连续两个或两个以上季度 出现负增长。截至 2008年底，美国、日本、英国、德国等主要发达国家均已进入经济衰退期。 中国人民银行发布的货币政策执行中多次从资金流向的角度提到货币市场和股票 市场的关系，说明央行关注货币流动性及其与股票市场的关系。我们要认识货币流动性，对 货币流动性的度量是前提。到目前为止国内对于货币流动性度量方面的研究并没有形成比较 系统和权威的研究成果。货币流动性的变化趋势反映了宽松或者紧缩的货币环境，资产价格 在不同货币流动性环境中的变化特征是央行、投资者关心的问题，具有重要的指导意义。 2．相关文献综述 2.1 货币流动性 流动性是一个重要而又模糊的概念。我们可以从微观和宏观两个层面来认识流动性。不 同资产本身的特性决定了其不同的变现能力，这属于微观层面；而对同一种资产来说，其在 宽松的货币环境下的变现能力比在偏紧的货币环境下要强，这属于宏观层面。Baks 和 Kramer（1999）[1]总结了两种流动性的概念：市场流动性（Market Liquidity）和货币流动性 （Monetary Liquidity）。市场流动性是指金融市场吸收由供求关系引起的暂时性波动、而不 导致价格非正常震荡的能力。货币流动性，经常与短期利率或者货币总量联系在一起，反映 短期信贷市场的条件，通常有货币量增长率、货币总量与 GDP的比率度量。并指出货币流 动性是市场流动性的基础。 传统意义上的流动性属于微观层面，主要用于描述金融资产和金融市场的交易状况。一 种资产的流动性通常被定义为在不损失资本价值或略有赢利的情况下的变现速度，而金融市 场的流动性则被定义为在不显著影响资产价格的情况下，市场吸收短期波动的能力。正如 Baks 和 Kramer（1999）[1]提出的市场流动性。国际货币基金组织（IMF）[2]2000 年制定颁 布的《货币与金融统计手册》，指出流动性是“金融资产在多大程度上能够在短时间内以全 部或接近市场的价格出售”。这是流动性本源的意义，即资产本身的变现能力，可以归属于 微观的层面。 欧洲中央银行（ECB）的《Financial Stability Review》（2006）[3]中，将国家层面的流动 性定义为流通中的货币及半货币资产。并提出了三类衡量流动性的指标：一是货币供给和官 方利率水平；二是金融市场流动性，即在不引起价格大幅波动情况下买卖证券的能力；三是 资产负债表状况，即现金在金融机构、企业、居民资产中的比重。这三类流动性之间是相互 联系的。中国人民银行《二○○六年第三季度货币政策执行报告》（2006）[4]认为，宏观层 面上的流动性是“不同统计口径的货币信贷总量”。 近几年国内学者讨论“流动性过剩”甚多。陆磊（2007）[5]将流动性过剩限定为银行体 系的流动性过剩。张雪春（2007）[6]指出，流动性过剩指的是货币供给相对于实际货物、服 务及资产交易过量。许涤龙、叶少波（2008）[7]将流动性过剩定义为实际的广义货币供应量 显著多于有效经济产出所需要的货币数量。北京大学中国经济研究中心宏观组（2008）[8] 将流动性分为三个层次, 货币流动性、银行系统流动性、市场流动性。货币流动性指货币的 充裕程度, 银行系统流动性指商业银行整体资产的扩张情况，市场流动性则讨论在金融市场 上资产变现的难易。刘春航、张新（2007）[9]对传统的流动性定义归纳，也分为这三大类， 并指出其的局限性。许涤龙、叶少波（2008）[7]认为流动性不等于银行业的流动性，银行业 的流动性过剩只是流动性过剩的一种情况，是宏观经济中过剩的流动性注入到银行体系并在 其中循环的表现。任碧云、王越凤（2007）[10]指出可从狭义和广义的角度加以理解流动性 概念。狭义的流动性概念等于金融机构的超额准备金加上库存现金，也就是银行系统的流动 性；广义的流动性概念则是将银行的流动性推而广之延伸至整个经济领域。与此类似的是， 钱小安（2007）[11]认为流动性可以分为狭义、广义等不同层次。 总结来讲，我们认为可以仅从微观和宏观两个层面认识流动性，而银行体系的流动性， 应归属于宏观层面的流动性，宏观层面流动性是微观层面流动性的基础。本文讨论宏观层面 的货币流动性，与 Baks 和 Kramer 的“货币流动性”、ECB 的“国家层面的流动性”、中国 人民银行的“宏观层面上的流动性”的含义是一脉相承的。 2.2 货币流动性度量的研究现状 对于货币流动性的度量是正确认识货币流动性过剩或者短缺的重要前提，国外学者对此 进行了研究，并形成一些成果，为数不多。而国内学者在此方面的研究成果更是寥寥无几。 国外研究方面。Gouteron和 Szpiro（2005）[12]总结了流动性（指宏观层面的货币流动性） 的四种衡量标准：实际与理论货币存量之差，货币过剩（monetary overhang）或货币短缺 （monetary shortfall），货币与 GDP之比，信贷与 GDP之比。其中广义货币/GDP又被称为 马歇尔 K 值（一般采用 M2/名义 GDP）是被广泛使用的衡量流动性的指标，反映货币供给 与实体经济货币需求之间的关系。Baks 和 Kramer（1999）[1]在计算时直接采用了狭义货币 和广义货币的增长率。欧洲中央银行（ECB）则把流动性过剩定义为实际货币存量对预期均 衡水平的偏离。Polleit 和 Gerdesmeier（2005）[13]总结了四种测度流动性过剩的方法，即价 格缺口法（price gap）、真实货币缺口法（real money gap）、名义货币缺口法（nominal money gap）、货币过剩法（money overhang）。该文章以货币数量论中的数量方程和货币需求稳定 假设为基础，并给出货币需求的简单表达式。 除了用货币量度量以外，也有学者提出用其他变量度量的方法。Slok和 Kennedy（2004） [14]的债券息差法（bond spread）是以信用评级为基础的。该方法的主要逻辑是，流动性过剩 将会降低投资者的风险规避程度，从而政府债券与私人部门债券之间的收益率差距可以用来 衡量流动性过剩程度。如果两者之间的息差较低，这就意味着存在一定程度的流动性过剩。 国内研究方面。中国人民银行（2002）[15]把货币流动性比例表示为 M1/M2，指出它从 一个侧面反映货币流动性强弱的结构变化，是分析社会即期资金状况，加强金融监测的参考 指标之一。货币流动性比例与居民资产结构变化和经济市场化发展程度相适应，受许多因素 影响，不同时期会有波动。唐双宁（2007）[16]认为，流动性应有质和量的性。质的规 定性使流动性表现为货币现象，流动性量的规定性表现为不同质的规定性下的总量和速度， 或总量和速度的积，即周转总量，如货币供应量的规模和速度。文章认为我国流动性过剩主 要表现为一是银行存款大于贷款的差额日益扩大，二是广义货币与 GDP的比值达到国际最 高。钱小安（2007）[11]指出流动性过剩的出现往往伴随货币结构的短期化，而且各种流动 资产中短期资产增长更快，进而出现狭义货币增长加快，尤其是M1增长速度超过M2增长 速度。如果把M2与M1的差额定义为准货币，即企业单位的定期存款和个人的储蓄存款之 和，那么，流动性过剩倾向于使准货币出现负增长。 巴曙松（2007）[17]采用超额准备金率和贷存比。刘传哲、何凌云（2008）[18]选择 M2 余额、贷存比、M2与名义 GDP比率等作为衡量流动性的指标。任碧云、王越凤（2007）[10] 总结了流动性过剩的原因有存贷差扩大、外汇占款增加、M1 和M2 的背离、银行信贷扩张 等，并讨论了其与流动性过剩的关系。北京大学中国经济研究中心宏观组（2008）[8]选用超 额增长率作为货币流动性的代表，具体为 M2同比增长率减去季度名义 GDP同比增长率， 用来度量超额货币流动性。以存款、贷款增速来代表银行体系的流动性。许涤龙、叶少波 （2008）[7]从相对量的角度，设计了流动性总量过剩系数和流动性增量过剩系数两个指标。 前者是实际货币供给量与实际货币需求量比值减 1，后者是实际货币供给量增值率与实际货 币需求量增值率之差。分析了两者各自的优势，并采用前者进行度量。根据货币需求理论， 设计实际货币需求函数如下：实际货币需求量= a+ b×实际交易商品额+ g×实际利率+ d× 通胀预期+e。刘春航、张新（2007）[9]提出四个思考函数，渐进研究流动性载体-流动性-流 动性变化-资产价格变化的逻辑关系，不过文章没有尝试给出具体的函数表达形式。 我们对国内外学者对货币流动性的度量方法可以归结如下： ① 货币供应量及其增长率 ② 广义货币/GDP（马歇尔 K值） ③ 超额货币增速（广义货币增值率-名义 GDP增长率） ④ 广义货币和狭义货币的偏离（如M1/M2、M1和M2增长率之差等） ⑤ 金融机构超额准备金率 ⑥ 信贷/GDP ⑦ 存款与贷款的差额（存贷差）、贷款与存款之比（贷存比） ⑧ 债券息差法 ⑨ 货币缺口、货币过剩/短缺（即货币供给与货币需求或均衡值的偏离） 国内外对货币流动性的研究大部分只从货币供给的角度，而我们知道货币有供给和需求 两方面。根据经济学的一般分析，当货币供给大于货币需求时，出现货币流动性过剩 （monetary overhang），当货币供给小于货币需求时，出现货币流动性短缺（monetary shortfall）。货币供给量有官方公布的数据，而对货币需求的确定就不是那么明显。 上述的九种度量方法中考虑货币需求的指标有第②、③、⑨等。第⑧种方法在我国的可 行性不大，因为我国的信用债券市场还刚起步，市场规模小、不完善。 2.3 货币需求的研究现状 传统的货币需求理论主要以经济主体内在自发的愿望及其对货币行为的决定来解释货 币需求的动机和变动，从而在微观层次把货币持有与人们的经济行为联系起来。一般认为， 货币需求主要是收入、财富、利率、预期、收入分配、经济货币化和价格等变量的函数。西 方货币需求理论从货币的交易媒介职能和价值储藏职能出发，通过分析人们持有货币的原因 和影响这些原因的因素，得出货币需求函数。经典的货币需求理论包括：（1）费雪的交易方 程式；（2）剑桥学派的现金余额数量理论；（3）凯恩斯主义的货币需求理论；（4）货币主义 学派的货币需求理论。 货币需求理论新发展的代表性模型有代际交迭模型（OLG）、效用函数中的货币模型 （MIU）、现金先行模型（CIA）等。随着证券市场和金融创新的发展，学者通过对货币需 求函数稳定性进行的一系列研究，包括分析已有货币需求函数不稳定原因和对货币需求函数 重新建模，发现导致货币需求函数不稳定的一个很重要的原因就是缺乏证券市场因素。一旦 在货币需求函数中加入证券市场因素，函数将表现出很强的稳定性和解释力（M. Friedman， 1988；Choudhry，1996等等）[20] [21]。国内学者通过理论和实证研究发现，中国证券市场的 发展增加了货币需求（王曦，2001；谢富春、戴春平，2000；石建民，2001）[22] [23] [24]。 以 Hendy 为代表的伦敦经济学派提出了从一般到特殊的模型选择方法，发现误差修正 模型（ECM）具有数据与理论一致的效果，反映了货币需求与各经济变量之间的短期动态 调整关系。国内外学者用误差修正模型研究取得一些成果。Hendry（1980）[25]在对货币需 求函数估计中加入了长期因素，并运用误差修正模型对英国的货币需求进行了研究，他发现 经济主体将根据收入的变动、上期货币对长期关系的偏差以及利率的滞后分布，对货币余额 进行调整。Engle和 Granger（1987）[26]将协整检验引入货币需求分析中，发现名义 GNP和 M1、M3 之间不存在协整关系，但可能与 M2 存在协整关系。Juselius（1996）[27]对德国数 据进行了分析，认为包含长期利率在内的 5个变量之间存在 3个协整关系，从中识别出的长 期关系包括货币需求关系、菲利普斯曲线模型和中央银行的反应函数。国内学者的研究方面， 汪红驹（2002）[28]运用误差修正模型估计中国 1979-2000年的货币需求函数，证明了实际货 币余额与实际 GDP和 1年期存款利率、通货膨胀率之间存在协整关系，但是 M1和 M2货 币需求的误差修正模型并不稳定。王少平、李子奈（2004）[29]运用协整以及弱外生和短期 因果关系检验，对我国货币需求的长期稳定性进行实证，结果显示我国货币需求的长期稳定 性（协整）依赖于时间趋势，货币政策目标变量为M1，实际货币政策效应主要体现在促进 经济增长。我国货币需求和利率是关于协整向量的弱外生变量。蒋瑛琨、赵振全、刘艳武 （2005）[30]利用协整理论和误差修正模型估计了两个阶段 1978-1993和 1994-2004的中国静 态和动态货币需求函数。实证结果表明，M1、M2 与收入、利率、价格预期、货币化程度 （M2/GDP）变量之间存在长期稳定的协整关系。货币化程度的引入有助于建立更为精确合 理的货币需求函数。高云峰（2006）[31]，叶光、张晓峒、聂巧平（2007）[32]也进行了相关 研究。 国内外关于货币需求问题的实证研究，从不同的侧面体现了决定货币需求的三因素思 想，分别围绕规模变量、机会成本变量和其它变量这三个方面对货币需求的实证研究进行探 讨。规模变量是指用来衡量经济活动中利用货币进行交易的规模，通常包括收入、国内生产 总值。持有货币的机会成本是指人们因持有货币而放弃其它资产所获得的收益，它一般包括 货币自身的收益率和除货币外的其它资产的收益率，如银行存款利率、股票的收益率、长期 国债的收益率、公司债券的收益率、预期通货膨胀率（可以看成商品资产的收益率）等。其 它变量包括制度因素、经济货币化程度（郑超愚，1996、2000[33][34]）、金融创新因素（董玉 玲、杨晓光，2008[35]）等方面。 3．我国现有流动性度量指标的讨论 3.1 我国货币供应量指标 我国从 1994 年三季度起由中国人民银行按季向社会公布货币供应量统计监测指标。参 照国际通用原则，根据我国实际情况，中国人民银行将我国货币供应量指标分为四个层次： n M0：流通中的现金； n M1：M0+企业活期存款+机关团体部队存款+农村存款+个人持有的信用卡类存款； n M2：M1+居居储蓄存款+企业存款中具有定期性质的存款+外币存款+信托类存款2； n M3：M2+金融债券+商业票据+大额可转让存单等。 其中，M1是通常所说的狭义货币量，流动性较强；M2是广义货币量，M2与M1的差 额是准货币，流动性较弱；M3是考虑到金融创新的现状而设立的，暂未测算。 从名义货币供应量的同比增速来看，不论是 M0、M1、M2，都存在周期波动性。M0 有明显的春节效应（春节在 1月和 2月中变换），M1、M2的春节效应不明显，波动性的从 大到小依次是M0、M1、M2。 2 2001年 7月以后，股票交易保证金纳入了M2范围。 图 3.1 我国名义货币供应量的同比增速 数据来源：中国人民银行 3.2 广义货币供应量与名义 GDP的偏离 n 马歇尔 K值 马歇尔 K值，又叫麦金农指数，具体表达式为广义货币量/GDP。美国在过去二十多年 里马歇尔 K值保持在 0.5-0.6之间。英国的马歇尔 K值一直在上升，2008年底已达 1.33，日 本达 1.49。我国的马歇尔 K 值经历了 1996-2003 年的快速增长以后，由于央行的货币政策 操作3，2004年以后进入稳定期，2008年略有下降，至年底为 1.54，并没有明显的回落。从 一定程度上讲，马歇尔 K值并不能较好的反映我国货币流动性的现实状况。 各国金融结构不一样，金融深化指标差异较大。国内有学者（张新泽，2008）[19]认为 我国 M2/GDP 作为流动性指标是一种误导。美国的股票、债券市场发达，储蓄性存款很大 一部分购买股票和债券（共同基金），所以准货币少，M2/GDP 相对不高。我国金融工具单 一，社会公众所持储藏职能的金融资产绝大多数存入银行成为准货币，M2/GDP指标在很大 程度上反映了在经济高速增长时期社会公众部门的财富的迅速积累，也体现了我国储蓄率高 的特点。 图 3.2 各国广义货币量/GDP的比较 数据来源：Reuters金融数据库 3 自 2003年 09月 21日-2008年 06月 25日的 22次调高法定存款准备金率，2003-2008年发行分别央票 0.76 万亿元、1.50万亿元、2.77万亿元、3.65万亿元、4.06万亿元、4.3万亿元。 n 过剩货币 过剩货币（Excess Money）一般由名义广义货币增长率减去名义 GDP增长率。由传统 的货币数量方程 MV=PY，可以得到微分形式 dM/M+dV/V=dP/P+dY/Y 。dP/P是物价水平上 涨，我们用 GDP平减指数表示，dY/Y是实际 GDP的增速，那么 dP/P+dY/Y就是名义 GDP 的增速。如果假定货币的流通速度恒定，那么 dM/M减去名义 GDP增速就是过剩货币的增 长情况。 图 3.3 我国的过剩货币增长情况 数据来源：Reuters金融数据库 我们可以看到过剩货币指标在 1999年、2002年、2003年达到较大值，在 2005-2007年 该指标却没有出现较大值。出现负值的两个时间是 2004年 9月至 2005年 6月，2007年 9 月至 2008年 9月。尤其是 2007年 9月以后，过剩货币指标出现较大的降幅，表明我国货币 流动性出现较大的短缺。 过剩货币指标本质上与马歇尔 K值是一样的，过剩货币指标比马歇尔 K值更能反映实 际流动性状况。这两个指标均考虑了货币需求因素，是我国货币流动性的参考值之一，但从 数据的频度（季度数据）讲并不能成为我国实时监控货币流动性的理想指标。 3.3 广义货币和狭义货币的偏离 n 准货币量（M2-M1） 广义货币M2和狭义货币M1的差也叫准货币。根据我国货币供应量的划分层次，准货 币量为城乡居居储蓄存款、企业存款中具有定期性质的存款、外币存款、信托类存款等。 图 3.4 我国准货币量 M2-M1的增长 数据来源：中国人民银行 从 1998年至今，准货币量有四次处于增速的下降通道，其中持续时间较长的有三次： 1999年 8月-2001年 5月、2003年 11月-2005年 1月、2006年 4月-2008年 4月。第一次、 第三次与资产价格泡沫同步，而第二次与固定资产投资加速同步，并在一定程度上伴随着股 票市场的回暖。2008 年 4 月以后准货币的增速又开始回升。准货币的增速波动体现了货币 的投资或投机动机，包括实业投资和金融投资。准货币的增速变动是评判货币流动性的参考 指标之一。 n M1/M2比率与增速偏离 M1/M2 被称为货币结构，它从一个侧面反映货币流动性强弱的结构变化，是分析社会 即期资金状况，加强金融监测的参考指标之一[43]。而M2的增速与M1的增速之差也经常被 提及。 图 3.5 我国货币量的结构和增速偏离 数据来源：中国人民银行 从上图可以看出，M2 与 M1 的增速之差的波动周期性明显，而 M1/M2 值随机因素较 多，波动也显得无规律性，但是和M2与M1的增速之差大致保持相同的趋势。 3.4 金融机构超额准备金率 超额准备金率是商业银行等金融机构保留的超过法定准备金的准备金与存款货币的比 率。一般来讲，超额准备金率的高低是金融机构流动性充足与否的直接反映。从央行在每季 度的货币政策执行报告中公布的金融机构超额准备金率来看，超额准备金率有季节性特点， 而且由于央行的货币政策，2002-2008 年第三季度大体呈下降趋势，而 2008 年第 4 季度由 于央行下调法定存款准备金率，超额准备金率有了较大幅度的上升。超额准备金率在一定程 度上讲是央行货币政策的结果。 图 3.6 我国金融机构超额准备金率 数据来源：中国人民银行各季度《货币政策执行报告》，2001年第 1季度-2008年第 4季度。2001年 第三季度数据缺失，在该季度货币政策执行报告里未提及。 3.5 存款与贷款的偏离 存贷差是指存款与贷款的差额，贷存比是指贷款与存款之比。截至 2008年底，我国各 项存款余额为 46.62万亿元，各项存款余额为 30.34万亿元。我国的存贷差一直在增大，在 2003年以后加速增大，增速在 2005年达到顶点，而 2006和 2007年增速放缓，2008年又回 升，截至 2008年底为 16.28万亿。贷存比一直在单边下降，2008年底降至 0.65。 存贷差的增速变动与准货币量类似，体现了投资或投机需求。当投资需求增加时，增速 下降；当投资需求减少时，增速上升。贷存比的不断增长也体现了我国储蓄率高、财富积累 的特点。这一点与马歇尔 K值有类似之处。 图 3.7 我国的存贷差及其增速 图 3.8 我国的贷存比 数据来源：中国人民银行 3.6 储蓄存款 根据我国货币流动性的特点，我们进一步考察金融机构存款结构，金融机构存款包括： 企业存款、储蓄存款、财政存款、机关团体存款、农业存款、信托存款、其他存款。储蓄存 款和企业存款是主要的，合占 80%以上。企业存款占比则较为稳定，一直保持在 33%-35%， 而储蓄存款占比有下降趋势，从 1999年底的 54.81%下降至 2008年底的 46.74%。储蓄存款 可以分为活期储蓄和定期储蓄。截至 2008年底，我国的居民储蓄存款余额为 21.79万亿元， 其中活期储蓄 7.86万亿元，定期储蓄 13.93万亿元。从活期储蓄、定期储蓄、储蓄存款的增 速来看，储蓄存款与定期储蓄的增速相关性很高，达到 0.95。 图 3.9 我国活期储蓄、定期储蓄、储蓄存款的增速 数据来源：天相数据库 储蓄存款是准货币量M2-M1的重要组成部分，与准货币量关系密切，二者增速的相关 系数达 0.821。储蓄存款与准货币量一样，是货币流动性的一个重要来源。股票价格的上涨 往往使居民将储蓄存款转换成更多的现金和活期存款，而股市持续走低，资金大量回流银行 成为储蓄存款。在评价货币流动性时，储蓄存款是一个参考因素。 3.7 信贷余额/GDP 我国信贷余额/GDP 指标在 1991达到高峰之后回落，1999 年达到有一个高峰后回调。 2000年以后又有新的增长，并在 2003年达到顶点。2004年开始回落，反映投资的减弱，截 至 2008年底金融机构贷款余额为 30.34万亿元，信贷余额/GDP指标为 1.01。该指标对于解 释我国流动性具有一定的先行性，原因在于信贷加速带来固定资产投资的加速，进而产能扩 大、产出增加，若国内需求较为固定，则会导致净出口增加，贸易顺差增大，从而可能带来 国内货币流动性过剩。 图 3.10 我国信贷余额/GDP的增长情况 数据来源：中国人民银行、国家统计局 3.8 小结 上面我们讨论了我国货币流动性现有度量方式的几种参考指标。 马歇尔 K 值能反映我国了我国经济高速增长时期社会公众部门财富的迅速积累，也体 现了我国储蓄率高的特点。而过剩货币在一定程度能反映中短期的货币流动性状况。但由于 数据的频度原因，这两者并不能成为我国实时监控货币流动性的理想指标。 准货币量（M2-M1）则更多地体现货币的投资或投机动机，是评判货币流动性的参考 指标之一。M1与M2的增速之差也具有类似的特点，本质上是一致的。储蓄存款是准货币 量M2-M1的重要组成部分，是货币流动性的重要来源和参考指标。 存贷差的增速变动与准货币量类似，体现了投资或投机需求。贷存比的不断增长也体现 了我国储蓄率高、财富积累的特点。这一点与马歇尔 K值有类似之处。 超额准备金率的高低是金融机构流动性充足与否的直接反映，但在一定程度上讲又是央 行货币政策的结果。信贷余额/GDP对于解释我国流动性具有一定的先行意义，但是不明确。 上述指标均各有其参考价值，但是并不能找到一个能够较全面反映货币流动性而且数据 频度合适的综合指标。其中只有马歇尔 K 值和过剩货币考虑了货币需求，而其他指标并没 有考虑这一点。下面研究基于协整关系和货币需求的货币流动性度量。 4．数据说明 4.1 我国通货膨胀指标的构造 目前国内外尚没有较为全面与详细的通货膨胀统计数据。目前度量通货膨胀常用的指标有 GDP平减指数（GDP deflator）、消费者物价指数（CPI）、生产者物价指数（PPI）。由于通货 膨胀值取决于物价指数中各特定商品的价格比重、覆盖的商品范围以及受测经济区域的范围等。 因而从这个角度讲，GDP平减指数是反映全社会通货膨胀的最全面的指标，但是只有年度数据， 频度不高，不适合实证运用；CPI、PPI是月度数据，CPI是最经常用到的作为衡量通胀的指标， 但 CPI、PPI的覆盖范围都有一定的片面性。因而，我们用主成分分析方法，对 CPI和 PPI提取 主成分， 学术界和业界对通货膨胀没有单独性的量测方法，通货膨胀值取决于物价指数中各特定 商品的价格比重、覆盖的商品范围以及受测经济区域的范围。经常使用的指标是：GDP 平 减指数（GDP deflator）、消费者物价指数（CPI）、生产者物价指数（PPI） 一般来说 GDP平减指数是反映全社会通货膨胀的最全面的指标，但是只有年度数据， 频度不高，不适合实证运用；CPI、PPI 是月度数据，CPI 是最经常用到的作为衡量通胀的 指标，但 CPI、PPI 的覆盖范围都有一定的片面性。我们用主成分分析方法，对 CPI 和 PPI 提取主成分，构造能更全面反映通货膨胀的月度数据。选取的 CPI和 PPI的数据为 1996-2008 年所有的月度数据（数据来源是国家统计局），两者的相关系数为 0.637。提取第一主成分， CPI的系数为 0.735，PPI的系数为 0.265，由此合成通胀指标（CII，Composite Inflation Index）。 该指标 CII与 CPI的相关系数为 0.965，与 PPI的相关系数为 0.816。 图 4.1 我国合成通胀指标与 CPI、PPI 数据来源：国家统计局 4.2 变量选择与处理 在规模变量方面，GDP是常用的数据，但是由于 GDP是季度数据，为了提高数据频度， 我们采取与 GDP密切相关的工业增加值（月度数据）。 国家统计局公布的工业增加值数据为月度数据（2007 年以后只公布增速数据，这里我 们采用国家统计局公布的增速数据），有明显的春节效应（农历春节在每年的 1月和 2月变 动），导致个别年份的 1、2月的同比增速变化很大。春节效应不是季节效应，不能用 Census X12方法得到有效去除。我们采用有效工作日的方法（即用当月有效工作日的天数）进行调 整，效果比较好。另外，为了平滑工业增加值月度增速的短期波动，这里采取 12个月移动 平均的处理方法对数据进行进一步调整。 图 4.2 未经调整的工业增加值增速数据 图 4.3 经过春节效应调整和平滑处理的工业 增加值增速数据 数据来源：国家统计局 机会成本变量我们选择银行间同业拆借利率（7天期限）作为机会成本变量之一，数据 来源是 wind数据库。由于市场对未来通胀有一定的预期能力，这里选取下一个月的通胀率 作为对未来的预期通胀率，而通胀率数据为上面构造的合成通货膨胀指标 CII。货币供给量 采用M2余额。其他变量方面，根据我国的实际情况，如果货币出现过剩，将流向实业投资 （包括房地产投资）和金融投资，我们分别以固定资产投资和 A 股交易量作为代理变量。 由于固定资产投资没有 1月份数据，只有从 2月起的累积数据，这样我们没必要进行春节效 应调整，而用线性插值法将 1月份的缺失数据填补上。A股交易量我们采用包括当月及之前 连续 12个月的移动平均值作为当月数据。 我们对工业增加值（industry）、固定资产投资（invest）、A股交易量（volumn）、M2余 额（M2）均采用一年同比增速数据（这样可以在一定程度消除季节效应），并且经过价格调 整（用同比增速减去上述的合成通胀指标 CII）；实际利率（irr）由银行间同业拆借利率（7 天期限）减去合成通胀指标得到，预期通胀率（inflation）。 选取的数据区间为 1998年 1月至 2009年 4月。 5．构造基于货币需求的货币流动性度量指标 5.1 协整检验 我们分别对各变量水平值和一阶差分进行单位根检验，选取的方法为 ADF，而确定滞 后阶数的方法为 SC和 AIC信息量。平稳性检验结果表明 6个变量均为水平值不平稳、一阶 差分平稳，都是一阶单整，可以进行协整检验。 对 6 个一阶单整的变量（M2、industry、irr、Inflation、volumn、invest）进行 Johansen 协整检验，以探讨是否存在长期均衡关系。检验结果具体附录（一）。可以看到迹检验和最 大特征值检验的结果相一致，均显示存在一个协整向量。 正规化的协整方程形式为： 2 1.361 3.998 8.876 0.059 0.466 t t t t t t t ecm M industry irr Inflation volumn invest = - ´ + ´ + ´ - ´ - ´ 即， 2 1.361 3.998 8.876 0.059 0.466 t t t t t t t M industry irr Inflation volumn invest ecm = ´ - ´ - ´ + ´ + ´ + 由于各序列（M2、industry、Inflation、volumn、invest）是增值率序列，变量前面的系 数有弹性的含义。即工业增加值增速增加 1个百分点，对货币需求的增速增加 1.361个百分 点；实际利率增加 1个百分点，对货币需求的增速减少 3.998个百分点；等等。 5.2 基于货币需求的货币流动性度量指标的构造 基于货币需求和协整方程，我们构造反映货币流动性的指标。在上面的协整方程中，我 们考虑了五个方面：工业增加值、实际利率、预期通胀率、固定资产投资和股票交易，与货 币供给形成长期均衡关系。一般认为货币流动性过剩是资金流向固定资产投资和金融资产投 资的原因，也就是说，资产价格（包括实业资产和金融资产）泡沫是货币流动性的表现。所 以准确度量货币流动性应该固定资产投资和股票交易（即代表实业投资和金融投资）排除在 外，由（3.10）式得到基于货币需求的货币流动性（ML）的度量如下： ( )2 1.361 3.998 8.876t t t tML M industry irr Inflation= - ´ - ´ - ´ M2代表货币供给，右端括号内则代表货币需求，包括规模变量（industry）和机会成本 变量（irr，Inflation）表示。从货币需求各变量的系数来看，工业增加值的系数为正，这表 示货币的流通职能产生的货币需求。经济发展速度越快，对货币需求越多。实际利率的系数 为负，说明利率对货币需求是负影响，利率越高，货币需求越小。通胀预期的系数亦为负， 表示人们在通胀预期下用货币购买商品，货币需求减少。所以货币需求的各系数符合经济学 意义。货币流动性定义为货币供给 M2与货币需求（1.361×industryt - 3.998×irrt - 8.876× Inflationt）之差。 所构造的基于货币需求的货币流动性指标 ML如下图： 图 5.1 货币流动性指标 ML 图 5.2 货币流动性指标 ML（三个月移动平均） 从构造的货币流动性指标 ML 来看，1998 年至 2008年这 11 年间，货币流动性偏大的 时间是 1998年初、2000年初至 2001年上半年、2003年下半年至 2004年底、2007年至 2008 年初。而货币流动性偏小或短缺的时间出现在 2001年下半年至 2002年底、2005年初至 2006 年下半年、2008年下半年。尤其是 2008年下半年，该指标下降速度之快令人出乎意料，降 至 10年来的最低点。但由于 2008年下半年中央提出和实施积极的财政政策和适度宽松的货 币政策，在 2008年 12月开始又有较大的回升。需要注意的是，货币流动性指标ML只具有 相对意义，即它的值只反映相对过剩或者短缺。 6．我国货币流动性与股票市场关系的实证分析 6.1 我国货币流动性与股票市场的 Granger因果检验 国内外的研究大多数集中于货币供应量与股票市场关系的研究。这里将对货币流动性与 股票市场的关系进行研究，检验M1、M2、货币流动性指标ML与上证综指的关系并进行比 较。数据选取的时间段为 1998年 1月至 2008年 12月。 以 lnstock代表上证综合指数的对数值，lnM1代表狭义货币供应量M1的对数值，lnM2 代表广义货币供应量M2的对数值。选取的数据长度为 1998年 1月至 2008年 12月。对 lnM1、 lnM2进行季节调整，采用方法为 Census X-12，得到 lnM1_sa、lnM2_sa。Granger因果检验 （这里滞后阶数的选择标准为 SC信息量）的结果表明，lnstock与 lnM1_sa没有 Granger因 果关系，lnstock与 lnM2_sa也没有 Granger因果关系；D(lnstock)与 D(lnM1_sa)没有 Granger 因果关系，D(lnstock)与 D(lnM2_sa) 也没有 Granger 因果关系。总体而言，由 Granger因果 检验表明，我国股票市场与货币供应量（M1、M2）没有直接关系。 以 lnrstock表示 lnstock-lnstock(-12)，即当月的股票指数值与一年前股票指数值之比的对 数值。同理 lnrM1= lnM1- lnM1(-12)，lnrM2= lnM2- lnM2(-12) 。这种处理方法可以消除季 节因素，故不再作季节调整。并将 lnrstock、lnrM1、lnrM2 进行通胀指标（CII）调整，处 理方法为 lnrstock = ln（stock / stock(-12) –CII）。检验 lnrM1、lnrM2、前面构造的货币流动性 指标 ML 与 lnrstock 的 Granger 因果关系。Granger 因果检验（这里滞后阶数的选择标准为 SC信息量）的结果表明：lnrM2和 lnrstock没有 Granger因果关系；lnrstock在 10%的显著 性水平下能 Granger引起 lnrM1；货币流动性指标ML与 lnrstock互为 Granger原因。 由检验结果可知：M2与股票市场没有Granger因果关系；股票市场是M1单向的Granger 原因，股票市场的活跃将增大对 M1 的需求；货币流动性指标 ML 与股票市场有双向的 Granger因果关系。 这里再讨论其它四个货币流动性指标与股指的关系，分别是 M1 与 M2 的增速之差 （CM）、准货币实际增速（ZM）、储蓄存款实际增速（CK）、存贷差实际增速（CDC）。由 SC信息量确定滞后阶数，检验结果如下表。股指与M1与M2的增速之差（CM）、准货币实 际增速（ZM）、存贷差实际增速（CDC）均只有单向 Granger因果关系（10%的显著性水平）， 即股指是这三者的 Granger原因。股指的上涨，会引起M1与M2的增速之差变大、准货币 实际增速变小、存贷差实际增速变小。而股指与储蓄存款实际增速（CK）是双向的 Granger 因果关系，与货币流动性指标ML的检验结果类似。储蓄存款可以作为货币流动性指标 ML 的辅助指标，但是需要注意的是储蓄存款与货币流动性是反向关系，即货币流动性大时储蓄 存款增速降低，货币流动性小时储蓄存款增速上升。 上面的 lnrstock实际上度量的是股票市场的收益率，接下来探讨货币流动性与股票市场 波动性的关系。引入股票市场的波动性指标 VolofSM： ( ) / 2 high low begin end stock stock VolofSM stock stock - = + 式中：stockhigh、stocklow、stockbegin、stockend分别表示当月上证综合指数的最高值、最低 值、开盘值、收盘值。它表示一个月中股指的最高点与最低点之差，与当月股指的平均值的 比值。 检验 lnrM1、lnrM2、ML和 VolofSM的 Granger因果关系。滞后阶数由 AIC信息量决定。 检验结果如下图所示，唯一在 5%的水平上显著的 Granger 因果关系是：ML 是 VolofSM 的 Granger原因。这也说明我们构造的货币流动性指标ML是股票市场波动的 Granger原因。 检验 ZM、CM、CK、CDC和VolofSM的Granger因果关系，结果并没有发现显著的Granger 因果关系。说明这四个指标（M1与M2的增速之差 CM、准货币实际增速 ZM、储蓄存款实 际增速 CK、存贷差实际增速 CDC）均逊于构造的货币流动性指标 ML。 表 6.1 Granger检验结果 零假设 拒绝概率 零假设 拒绝概率 滞后阶数：3 滞后阶数：3 LNM2_SA不能Granger引起LNSTOCK 0.65230 LNRSTOCK 不能 Granger 引起 CM 0.00201** LNSTOCK不能Granger引起LNM2_SA 0.75621 CM 不能 Granger 引起 LNRSTOCK 0.25379 滞后阶数：1 滞后阶数：2 LNSTOCK不能Granger引起LNM1_SA 0.54674 LNRSTOCK 不能 Granger 引起 ZM 0.05960 LNM1_SA不能Granger引起LNSTOCK 0.90826 ZM 不能 Granger 引起 LNRSTOCK 0.38048 滞后阶数：2 滞后阶数：4 DLNM1_SA不能Granger引起DLNSTOCK 0.90797 LNRSTOCK 不能 Granger 引起 CK 1.7E-07** DLNSTOCK不能Granger引起DLNM1_SA 0.58933 CK 不能 Granger 引起 LNRSTOCK 0.00577** 滞后阶数：2 滞后阶数：2 DLNM2_SA不能Granger引起DLNSTOCK 0.56444 LNRSTOCK 不能 Granger 引起 CDC 0.06211 DLNSTOCK不能Granger引起DLNM2_SA 0.52023 CDC 不能 Granger 引起 LNRSTOCK 0.19894 滞后阶数：2 滞后阶数：2 LNRM1 不能 Granger 引起 LNRSTOCK 0.38568 VOLOFSM 不能 Granger 引起 LNRM1 0.87141 LNRSTOCK 不能 Granger 引起 LNRM1 0.06600 LNRM1 不能 Granger 引起 VOLOFSM 0.47234 滞后阶数：1 滞后阶数：2 LNRM2 不能 Granger 引起 LNRSTOCK 0.96614 LNRM2 不能 Granger 引起 VOLOFSM 0.40208 LNRSTOCK 不能 Granger 引起 LNRM2 0.57242 VOLOFSM 不能 Granger 引起 LNRM2 0.07594 滞后阶数：2 滞后阶数：3 ML 不能 Granger 引起 LNRSTOCK 0.00087** VOLOFSM 不能 Granger 引起 ML 0.15972 LNRSTOCK 不能 Granger 引起 ML 0.00106** ML 不能 Granger 引起 VOLOFSM 0.01258** 滞后阶数：4 滞后阶数：3 ZM 不能 Granger 引起 VOLOFSM 0.72071 CM 不能 Granger 引起 VOLOFSM 0.67699 VOLOFSM 不能 Granger 引起 ZM 0.12114 VOLOFSM 不能 Granger 引起 CM 0.26721 滞后阶数：2 滞后阶数：3 CK 不能 Granger 引起 VOLOFSM 0.12175 CDC 不能 Granger 引起 VOLOFSM 0.14086 VOLOFSM 不能 Granger 引起 CK 0.36255 VOLOFSM 不能 Granger 引起 CDC 0.69926 6.2 VAR模型与结果分析 根据 Granger 因果检验，确定内生变量为 ML 与 lnrstock。外生变量分为控制变量和制 度变量。控制变量选择固定资产投资和工业企业利润总额，前者作为流动性指标 ML的控制 变量，因为货币流动性的一个重要流向是实业投资；后者作为股票市场 lnrstock的控制变量， 工业企业利润总额指标反映企业的盈利能力，是股票价格基本面的决定因素。制度变量这里 选择 2007年 1月以来每个月的大小非解禁股数的对数值 lndxf，大小非因素是近两年股票市 场供给的重要来源之一，特别是 2008年对股市的资金需求构成较大的压力。 固定资产投资和工业企业利润总额数据来自国家统计局，这里采取这样的处理方式，当 月4及之前 12 个月的数值之和作为当月值 invest 和 profit，再进行下面的价格调整和对数处 理： ln ln[ / ( 12) ]rinvest invest invest CII= - - ln ln[ / ( 12) ]rprofit profit profit CII= - - 经检验，ML、lnrstock、lnrinvest、lnrprofit均满足平稳性要求。 采用 SC信息量选择 VAR模型的滞后阶数，确定为 2，建立如下的 VAR模型： (1) (1) (2) (2) 1 211 12 11 12 (1) (1) (2) (2) 1 221 22 21 22 ln ln ln, , , , t t t t t t rstock rstock rstocka a a a ML ML MLa a a a - - - - æ ö æ öæ ö æ ö æ ö = + +ç ÷ ç ÷ç ÷ ç ÷ ç ÷ç ÷ ç ÷è ø è ø è øè ø è ø 11 12 13 11 21 22 23 2 2 ln , , ln , , ln t t t t t rinvest b b b c rprofit b b b c dxf e e æ ö æ ö æ öæ öç ÷ + +ç ÷ ç ÷ç ÷ç ÷ è øè ø è øç ÷ è ø 参数估计结果如附录（二）所示。lnrstock 方程的调整