劉藝

摘 要：在研究我國經(jīng)濟(jì)周期、貨幣供給、工業(yè)結(jié)構(gòu)、投資需求變化對PPI影響的基礎(chǔ)上，本文創(chuàng)新性地選取M1與M2增速差這一貨幣結(jié)構(gòu)和活化指標(biāo)，構(gòu)建VAR模型，實(shí)證探究M1與M2增速差與PPI的動態(tài)相關(guān)性。研究發(fā)現(xiàn)：PPI對M1與M2增速差的響應(yīng)滯后3個月，高度正相關(guān);對于PPI的沖擊，M1與M2增速差呈短期正響應(yīng)、長期負(fù)響應(yīng)的態(tài)勢。M1與M2增速差可作為PPI的領(lǐng)先指標(biāo)，底部、頂部反轉(zhuǎn)形態(tài)具有較強(qiáng)的預(yù)警作用。根據(jù)研究結(jié)論，本文提出了相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：M1與M2增速差;PPI;動態(tài)相關(guān)性;VAR模型

中圖分類號：F830.31 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：B 文章編號：1674-0017-2015（2）-0019-05

一、引言及文獻(xiàn)綜述

根據(jù)國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的數(shù)據(jù)，2014年3月份全國居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）同比上漲2.4%，處于溫和區(qū)間;工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格（PPI）則同比下降2.3%，PPI出現(xiàn)連續(xù)第25個月的負(fù)增長，由此造成中上游企業(yè)利潤大幅下滑，實(shí)際債務(wù)負(fù)擔(dān)加重，加大了金融風(fēng)險(xiǎn)和經(jīng)濟(jì)下行壓力。從統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)和相關(guān)研究來看，PPI的走勢要領(lǐng)先于CPI，對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行具有較好的預(yù)見性（楊燦、陳龍，2013;蕭松華、伍旭，2009）。現(xiàn)階段，對我國這樣一個制造業(yè)大國，從貨幣調(diào)控政策來說，不僅要從控通脹的角度盯緊CPI，更應(yīng)從穩(wěn)增長的角度關(guān)注PPI。

我國貨幣調(diào)控模式以數(shù)量和價(jià)格為主。當(dāng)前，央行數(shù)量型調(diào)控模式的有效性存在爭議（戴曉兵，2013;王曦、鄒文理，2012）;另外，由于利率還未完全市場化，價(jià)格模式尚待完善。研究結(jié)果指出，貨幣結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的變化密切相關(guān)（范立夫、張捷，2011），若選取合適的貨幣結(jié)構(gòu)指標(biāo)，探究其與PPI的相關(guān)性，預(yù)測其運(yùn)行趨勢和變動路徑，既有可行性，也有必要性。

在貨幣結(jié)構(gòu)指標(biāo)中，貨幣流動性比率（M1/ M2）多反映的是一種長期趨勢，時(shí)效性較弱。M1與M2增速差可定義為貨幣活化指標(biāo)，因其能很好地反映經(jīng)濟(jì)活躍程度及企業(yè)投資需求變動（劉海影，2013）。從2011年下半年以來，M1和M2增速差持續(xù)處于歷史低位水平，反映了實(shí)體經(jīng)濟(jì)放緩，微觀主體投資需求下降，與PPI的走勢相吻合，且領(lǐng)先PPI的變動。因此，本文選取M1與M2增速差作為貨幣結(jié)構(gòu)變化的指標(biāo)，來探究其與PPI的相關(guān)性。就本文要展開研究的貨幣結(jié)構(gòu)指標(biāo)M1與M2增速差來說，已有文獻(xiàn)指出其與CPI存在顯著相關(guān)關(guān)系（范立夫、張捷，2011），但更多學(xué)者關(guān)注的是其對股票指數(shù)的影響，鮮有文獻(xiàn)研究M1與M2增速差和PPI的動態(tài)相關(guān)關(guān)系，本文試圖對這一領(lǐng)域做出貢獻(xiàn)。

二、理論分析

根據(jù)央行的統(tǒng)計(jì)口徑，狹義貨幣M1=流通中現(xiàn)金+單位活期存款;廣義貨幣M2=M1+居民儲蓄存款+單位定期存款+單位其他存款+證券公司客戶保證金+住房公積金中心存款+非存款類金融機(jī)構(gòu)存款。M1與M2增速差，衡量了存款的活期化傾向，反映了微觀層面企業(yè)的經(jīng)營活力和投資意愿。當(dāng)經(jīng)濟(jì)放緩時(shí)，企業(yè)投資更加謹(jǐn)慎，定期存款比例上升，對中長期貸款的需求相應(yīng)下降，從而造成M1與M2增速差處于低位，反之同理。另外，2001年以來，企業(yè)儲蓄出現(xiàn)快速增長并在國民儲蓄中的占比不斷上升（江靜，2013），也增強(qiáng)了M1與M2增速差對企業(yè)投資需求變動的敏感性。PPI是工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)，體現(xiàn)了工業(yè)企業(yè)的定價(jià)能力，顯然受到投資需求的影響。投資需求變動把M1與M2增速差和PPI聯(lián)系起來，使得兩者存在高度相關(guān)性成為必然。

從2005年至今的M1，M2，M1與M2增速差和PPI的走勢圖（見圖1）來看，M1與M2增速差和PPI的波動幅度與走勢最為吻合，呈高度正相關(guān)，且PPI有滯后性。

通過上圖分析，結(jié)合我國經(jīng)濟(jì)實(shí)際運(yùn)行情況，可以看出，2005年至今，我國經(jīng)歷了兩個完整的經(jīng)濟(jì)周期。在這兩個周期中，M1與M2增速差都及時(shí)體現(xiàn)出了實(shí)體經(jīng)濟(jì)的周期變化、貨幣政策的調(diào)整、企業(yè)投資需求的波動。在每一周期的開始階段（2005年和2008年上半年），都出現(xiàn)了工業(yè)增長趨緩，企業(yè)效益下滑，經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)下行趨勢。為了穩(wěn)增長，政府實(shí)施寬松的貨幣政策，信貸和投資開始反彈，M1與M2增速差顯著上升。而此時(shí)企業(yè)還處在去庫存階段，PPI變動不明顯。由于投資持續(xù)增長，部分產(chǎn)品出現(xiàn)供應(yīng)緊張，提價(jià)出現(xiàn)可傳導(dǎo)性，PPI開始上揚(yáng)。PPI上行，經(jīng)濟(jì)加速復(fù)蘇，投資繼續(xù)增長;PPI和投資水平的持續(xù)上升帶動通脹壓力上升。貨幣政策開始收緊，M1、M2增速回落;隨著新建產(chǎn)能的逐步釋放，在產(chǎn)能過剩加大、集中度低和同質(zhì)化競爭激烈的行業(yè)，庫存加大，由于信貸政策收緊，資產(chǎn)負(fù)債表開始惡化，產(chǎn)品出現(xiàn)降價(jià)，并從下游向上游傳導(dǎo)，PPI下行。此時(shí)，企業(yè)利潤下滑，邊際資本回報(bào)率下降，企業(yè)投資需求下降，M1與M2增速差快速下行。同時(shí)，固定資產(chǎn)投資往往包含大量的不可逆性投資成本，加上我國特有的行政干預(yù)和地方保護(hù)，進(jìn)一步延長了PPI的下行時(shí)間。

理論上，需求、供給和預(yù)期是價(jià)格形成機(jī)制的三要素。一方面，固定資產(chǎn)投資是一個重要的需求因素，另一方面，固定資產(chǎn)投資也影響行業(yè)供給能力。張軍、方紅生（2007）的研究指出，貨幣供給通過全社會實(shí)際固定資產(chǎn)投資間接地成為價(jià)格水平變動的主因;而M1與M2增速差對投資需求的變動更為敏感，其與價(jià)格水平的相關(guān)性也更強(qiáng)。

M1與M2增速差和PPI的相關(guān)性，也與我國這一階段的經(jīng)濟(jì)增長方式和工業(yè)結(jié)構(gòu)變化的背景有關(guān)。從1999年開始，我國的重工業(yè)化開始加速，工業(yè)結(jié)構(gòu)中重化工業(yè)化特征較為顯著，1999—2011年間，我國重化工業(yè)占比由58.1%上升到71.3%。一般來說，重工業(yè)增速代表了投資需求的增長，輕工業(yè)增速則相對代表消費(fèi)需求的增長;重化工業(yè)化特征使得投資水平變動對PPI的影響占主導(dǎo)地位。

再從M1與M2增速差與工業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)（重工業(yè)與輕工業(yè)增速之差）的走勢來看（見圖2），兩者高度相關(guān)，計(jì)算Spearman秩相關(guān)系數(shù)達(dá)0.77。這進(jìn)一步佐證M1與M2增速差和PPI之間的高度相關(guān)性。

綜合上述分析，M1與M2增速差和PPI高度相關(guān)。M1與M2增速差對PPI的影響預(yù)期符號為正;關(guān)于PPI對M1與M2增速差的影響方向，缺乏文獻(xiàn)資料支撐。依據(jù)上文對經(jīng)濟(jì)實(shí)際運(yùn)行情況的解釋，預(yù)期PPI對M1與M2增速差的影響為短期正效應(yīng)、長期負(fù)效應(yīng)。本文在M1與M2增速差和PPI具有高度相關(guān)性的基礎(chǔ)上，欲通過構(gòu)建VAR模型，實(shí)證探究M1與M2增速差和PPI的動態(tài)相互影響，明確兩者間的動態(tài)響應(yīng)機(jī)制。

三、實(shí)證分析

從上文分析可以看出，2005年是兩輪經(jīng)濟(jì)周期的起點(diǎn)，本文選取2005年作為樣本時(shí)間起點(diǎn)，研究時(shí)間窗為2005年1月至2014年3月，時(shí)間跨度為9年零3個月，樣本容量為111期。筆者選用月度數(shù)據(jù)作為樣本，較好地反映M1與M2增速差與PPI指標(biāo)變動的連續(xù)性。M1與M2增速差計(jì)算的是M1同比增長率與M2同比增長率的差值，下文以符號DIF表示;PPI指標(biāo)也為同比增長率數(shù)值，基期為去年同月。兩變量數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。

（一）單位根檢驗(yàn)

本文采用ADF檢驗(yàn)法，檢驗(yàn)結(jié)果均顯示兩變量水平值在5%顯著性水平下是非平穩(wěn)的，經(jīng)過一階差分后平穩(wěn)，因此兩變量原始水平值服從一階單整，滿足了協(xié)整檢驗(yàn)的必要前提。

（二）協(xié)整—Johanson實(shí)證

1、確定協(xié)整最佳滯后階數(shù)L

根據(jù)VAR模型最佳滯后階數(shù)的確定準(zhǔn)則逐一測試從0到3滯后階數(shù)的檢驗(yàn)值，在5%的顯著性水平下，F(xiàn)PE、AIC表明最佳滯后階數(shù)為3，LR、SC、HQ表明最佳滯后階數(shù)為2。一般來說，AIC和SC準(zhǔn)則出現(xiàn)沖突時(shí)，則根據(jù)LR準(zhǔn)則確定最佳滯后階數(shù)。因此，本文確定VAR模型滯后階數(shù)L=2。

2、Johanson協(xié)整檢驗(yàn)

確定最佳滯后階數(shù)L=2之后，接下來利用Johanson提出的協(xié)整似然比檢驗(yàn)方法判斷兩變量間的協(xié)整關(guān)系。結(jié)合數(shù)據(jù)特征并經(jīng)反復(fù)測試，協(xié)整檢驗(yàn)假設(shè)選擇含截距項(xiàng)、時(shí)間項(xiàng)，不含線性趨勢。協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在5%的顯著性水平下，接受變量間存在一個協(xié)整關(guān)系的假設(shè)。

（三）Granger因果檢驗(yàn)

VAR模型要求變量間需存在雙向Granger因果關(guān)系，因此本文在兩變量間存在協(xié)整關(guān)系的前提下進(jìn)行Granger因果檢驗(yàn)，滯后階數(shù)L=2，結(jié)果如表1所示。

在5%的顯著性水平下，P值表明應(yīng)拒絕原假設(shè)PPI不是DIF的Granger原因，同樣拒絕原假設(shè)DIF不是PPI的Granger原因。所以結(jié)論是PPI與M1與M2增速差存在雙向Granger因果關(guān)系。

（四）模型構(gòu)建

本文要研究的是M1與M2增速差與PPI之間的動態(tài)相關(guān)關(guān)系。根據(jù)理論分析，兩變量均為內(nèi)生變量且相互間影響存在滯后性，VAR（Vector Auto Regression model）是理想合適的估計(jì)方法。由于兩變量均存在負(fù)值，故不再取對數(shù)而直接進(jìn)入實(shí)證方程。因此，本文構(gòu)建的實(shí)證模型為：

DIF =α +α PPI +α DIF +...+ε

PPI =α +α PPI +α DIF +...+ε

（五）Var結(jié)果

1、回歸結(jié)果

在變量間存在協(xié)整關(guān)系及Granger因果關(guān)系的前提下，本文采用OLS估計(jì)方法，借助Eviews7.0估計(jì)VAR模型，結(jié)果如下：

PPI DIF =-0.01590.5602DIF +0.05460.3718DIF +1.67180.5555PPI +-0.7458-0.7297PPI +0.23550.2037

2、穩(wěn)定性檢驗(yàn)

VAR模型本身需要對之進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗(yàn)，從下圖可以看出，全部根的倒數(shù)均在單位圓之內(nèi)，模型的穩(wěn)定性條件得到滿足。

LM自相關(guān)檢驗(yàn)得到，LM1=1.78，P值=0.7765;LM2=5.38，P值=0.25，不存在自相關(guān);white異方差檢驗(yàn)（無交叉項(xiàng)）顯示，χ2=49.86，P值=0.06，不存在異方差。通過診斷得出，VAR模型效果良好。

（六）脈沖響應(yīng)分析

VAR模型不以經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)，所以對參數(shù)的含義一般不做解釋，其主要應(yīng)用在于脈沖響應(yīng)分析。以下是基于Monte Carlo模擬、滯后18期的脈沖響應(yīng)曲線。

圖4描述了PPI對于M1與M2增速差單位信息沖擊的響應(yīng)程度，可以看出，PPI對M1與M2增速差的反應(yīng)滯后3期，之后表現(xiàn)為正向響應(yīng)，且數(shù)值不斷變大，滯后12期即一年之后逐漸減弱。說明M1與M2增速差具有領(lǐng)先性，并與PPI高度正相關(guān)。

圖5描述了M1與M2增速差對于PPI單位信息沖擊的響應(yīng)程度，對于PPI的沖擊，M1與M2增速差反應(yīng)呈現(xiàn)出先上升后下降，短期正響應(yīng)、長期負(fù)響應(yīng)的態(tài)勢，拐點(diǎn)出現(xiàn)在滯后6期的時(shí)間點(diǎn)。這說明PPI的上升在短期內(nèi)會引導(dǎo)M1與M2增速差的擴(kuò)大，長期則會導(dǎo)致M1與M2增速差的回落。對此現(xiàn)象的解釋是：PPI上升，企業(yè)利潤回升，經(jīng)濟(jì)景氣度上升，投資需求回暖，M1與M2增速差相應(yīng)擴(kuò)大;M1與M2增速差的擴(kuò)大又進(jìn)一步導(dǎo)致了PPI的上揚(yáng)，如此循環(huán)便出現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)過熱、供給過剩。貨幣政策收緊，企業(yè)擴(kuò)大再生產(chǎn)的需求萎縮，M1與M2增速差在較長一段時(shí)期內(nèi)逐步回落。這也符合我國這近十年的經(jīng)濟(jì)運(yùn)行軌跡：投資擴(kuò)張帶來經(jīng)濟(jì)增長，但大規(guī)模的重復(fù)投資也造成了產(chǎn)能過剩、企業(yè)利潤縮減、債務(wù)高企、投資需求不振，重工業(yè)增速回落的局面。

（七）方差分解

在考察VAR模型時(shí)，還可以采用方差分解方法研究模型的動態(tài)特征。兩變量的方差分解結(jié)果見表2、表3。

可以看出，無論在短期還是長期，PPI自身是其變動的最主要貢獻(xiàn)因素，不過影響力逐步下降，隨著滯后期數(shù)的增加，M1與M2增速差對PPI的解釋力逐步增強(qiáng)，滯后18期其貢獻(xiàn)度達(dá)到22.57%;PPI對M1與M2增速差的解釋力度在滯后8期之后顯著增加，且在滯后18期時(shí)達(dá)到了41.18%，說明PPI對M1與M2增速差的長期影響是十分顯著的。

五、研究結(jié)論及啟示

（一）M1與M2增速差可作為PPI的領(lǐng)先指標(biāo)，鑒于PPI在當(dāng)前重工業(yè)增速回落背景下的特殊意義，貨幣政策的中介目標(biāo)也應(yīng)加大對M1與M2增速差的關(guān)注。

（二）PPI的上升在短期內(nèi)會引導(dǎo)M1與M2增速差的擴(kuò)大，長期則會導(dǎo)致M1與M2增速差的回落，大約滯后六個月出現(xiàn)拐點(diǎn)。

（三）M1與M2增速差和PPI存在動態(tài)相互影響，它們的周期變動形成了企業(yè)層面的通脹與通縮周期;M1與M2增速差可作為周期反轉(zhuǎn)的指示性指標(biāo)，其底部反轉(zhuǎn)或頂部反轉(zhuǎn)形態(tài)具有較強(qiáng)的預(yù)示作用。

（四）當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢下，PPI持續(xù)低迷，M1與M2增速差短期內(nèi)將延續(xù)弱勢，只有當(dāng)去產(chǎn)能、去杠桿的過程完成后，M1與M2增速差才可能出現(xiàn)負(fù)響應(yīng)，觸底反彈，引導(dǎo)新一輪的經(jīng)濟(jì)周期。從正響應(yīng)反轉(zhuǎn)為負(fù)響應(yīng)的這個拐點(diǎn)所須的時(shí)間是留給政策可操作的空間。去產(chǎn)能、去杠桿并不意味著摒棄投資，相反，在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢下，應(yīng)十分強(qiáng)調(diào)有效投資：在技術(shù)創(chuàng)新、產(chǎn)業(yè)升級、基礎(chǔ)設(shè)施完善、環(huán)境治理、醫(yī)療、養(yǎng)老等方面，還有許多經(jīng)濟(jì)和社會回報(bào)都很高的投資機(jī)會。另外，應(yīng)鼓勵企業(yè)走出去，這也是化解產(chǎn)能過剩矛盾、調(diào)整優(yōu)化國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、改善企業(yè)效益的一條重要途徑。

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The Study on the Dynamic Correlation between M1 and M2

Growth Rate Differences and PPI

—An Empirical Test Based on VAR Model

LIU Yi

（School of Finance of Zhongnan University of Economics and Law， Wuhan Hubei 430073）

Abstract： On the basis of studying the impacts of the economic cycle， the money supply， the industrial structure and changes in investment demand on PPI， the paper creatively selects M1 and M2 growth rate differences to set up the VAR model， and empirically explores the dynamic correlations between M1 and M2 growth rate differences and PPI. The study finds that the respond of PPI to M1 and M2 growth rate differences is a lag of 3 months with positive correlation. For the impact of the PPI， M1 and M2 growth rate differences show positive response in the short term and negative response in the long term. M1 and M2 growth rate difference may be used as a leading indicator of PPI， and bottom and top reversal pattern plays a strong role in warning. According to the research conclusion， the paper puts forward corresponding policy recommendations.

Keywords： M1 and M2 growth rate difference; PPI; dynamic correlation; VAR model

責(zé)任編輯、校對：張宏亮