產業結構與貨幣供應量的協整誤差修正分析

李東福　姜　艷

摘 要：我們知道貨幣供應量和經濟增長有很大的關系，本文從產業結構入手，對貨幣供應量和產業結構進行Johansen協整分析，結果表明它們之間存在一個協整關系，根據協整誤差修正結構分析，在第一產業上加大貨幣供應量（也就是投資），將會帶動經濟的快速增長，相對于第三產業，增加貨幣供應量，效率不是很高，并且會帶來通貨膨脹的危險，所以產業結構還待完善。

關鍵詞：產業結構;貨幣供應量;Johansen協整

1 引言

在2007年，我們最關心的是居民物價消費指數（CPI），中國人民銀行在這一年里6次上調銀行利率，存款基準利率由2.79%上升到1.47%，10次調整存款準備金率，由9%上升14.5%，從經濟學角度分析，我們明顯可以看出，央行的一系列政策屬于緊縮性貨幣政策，目的緊縮銀根，從而間接的減少貨幣供應量，抑制通貨膨脹，在2007年，經濟走勢是一個高增長，高膨脹，下圖1是2007年CPI走勢圖：

從圖1中，我們明顯可以看出CPI已經超出安全線3%，直接威脅到了我國經濟的穩定發展。貨幣供應量則無疑是造成通貨膨脹的根源所在。但是，我們又知道，貨幣供應量和經濟增長是密不可分，特別對于短期來說，我們普遍認為，增加貨幣供應量，就會降低銀行利率，從而拉動銀行貸款，促進經濟增長。現在我們面前有一個問題，如何讓經濟穩定快速的發展，而又不大量增加貨幣供應量，即是低通貨膨脹。國民生產總值是由三產業構成：農業、工業和服務業，調整產業結構作為我國當前和今后一段時期改革發展的重要任務，調整產業結構目的就是促進經濟穩定健康快速發展，實現社會可持續發展。

2 預備知識——關于協整方法的介紹

協整(Cointegration)概念首先由Granger (1981) 提出。協整檢驗的基本思想是: 盡管兩個(或兩個以上) 的變量序列為非平穩序列， 但它們的某種線性組合卻呈現穩定性，則這兩個變量(或這些變量) 之間便存在長期穩定關系即協整關系。進行變量間協整分析，有以下幾個方面

2.1 單位根檢驗（ADF檢驗）

在進行單位根檢驗前，需要先給出單整的概念 ，如果一個時間序列{yt}在成為穩定序列之前必須經過d次差分 ，則稱該時間序列是d階單整。記為{yt}～I(d) 。我們知道，進行協整分析的對象是非平穩序列，所以我們首先要確定時間序列{yt}的單整階數d，檢驗時間序列{yt}的平穩性，常用的方法為獳DF檢驗，零假設H0：{yt}是I（d）的，如果β不顯著等于零，則接受H0，認為{yt}是I（d）的，即{yt}是d階單整序列，存在單位根過程；反之，則認為{yt}是平穩序列。

2.2 協整檢驗

設隨機向量Xt中所含分量均為d階單整，記為Xt～I(d) 。如果存在一個非零向量β，使得隨機向量Yt=βXt～I(d-b) ，(b＞0)，則稱隨機向量Xt存在(d,b)階協整關系，記為Xt～CI(d,b)，向量β被稱為協整向量。從協整定義可以看出，具有協整關系的變量都必須是同階單整的，但并非意味著所有同價單整地變量都是協整的。根據第一步的單位根檢驗，確定進行協整分析的所有變量是否都是同階單整，如果是，我們則可以進行協整檢驗。

3 實證分析

3.1 變量的選擇與數據的來源

本文選擇的變量有4個，產業結構方面，分別選擇第一產業（X1），第二產業（X2），第三產業（X3）的季度總產值作為產業結構變量指標，在貨幣供應量方面，選擇貨幣和準貨幣（M2）的供應量作為反映貨幣供應量的變量指標。為了消除時間序列中的存在的異方差現象出現，分別對4個變量進行對數化處理，分別用LNX1，LNX2，LNX3，LNM2，對變量進行對數化處理，不會對分析結果產生影響。

數據的來源，X1，X2，X3的數據來自中宏數據庫；M2來自于中國人民銀行網站，本文并沒有對數據進行季節調整，以保持數據的原始性，因為對數據的季節調整會造成數據信息的丟失，會影響到分析結果。數據的選取范圍是從2000年的第一季度數據——2007年第4季度。

3.2 單位根檢驗

采用計量經濟學軟件Eview5.0進行分析，

對LNX1，LNX2，LNX3，LNM2變量分別作單位根（ADF）檢驗，檢驗結果如下：

經過上圖的檢驗結果，可以看出，變量LNX1，LNX2，LNX3，LNM2均為非平穩序列，并且都經過一階差分之后都為平穩序列，所以4個變量均為1階單整序列，即都是 （1）序列，因此，可以進行下一步，Johansen協整檢驗。

3.3 Johansen協整檢驗

由于4個變量均為1階單整序列，所以它們之間可能存在協整關系，運用Eviews軟件，檢驗結果如下圖3(滯后階數為1階)：

根據上面圖2的分析結果，我們可以看出，特征值軌跡檢驗和最大特征值檢驗結果都是一樣的，在顯著水平為0.05的水平上面，4個變量LNX1，LNX2，LNX3，LNM2之間存在至少1個協整關系，因而變量LNX1，LNX2，LNX3，LNM2之間存在長期均衡，我們分析可以得到標準化的協整系數表，如下表2

注: （）里面的值代表標準誤差，［ ］里面的值代表t-統計值

從上面的表格中，可以得出如下正規化的協整方程，或稱誤差修正項：

ecmt=LNM2t+3.28LNX1t-3.80LNX2t-0.179682LNX3t-0.843679 （3）

修正誤差項反映了經濟變量之間存在長期均衡關系，式（3）可以說明，貨幣供應量LNM2與第二，三產業同方向增長，與第一產業成反方向走勢，也就是說，第二，三產業的發展需要增加貨幣供應量，增加貨幣供應量可以加速第二，三產業的發展，然而第一產業則相反。

根據軟件分析結果，我們還可以得出誤差修正（VEC）模型：

ΔLNM2t

ΔLNXIt

ΔLNX2t

ΔLNX3t=

0.021.320.880.85

+

0.02-3.13-2.01-2.02

ecm﹖-1+

0.53-0.050.09-0.02

-28.586.78-9.16-0.53

-18.524.62-6.02-0.66

-17.364.91-6.37-0.67

ΔLNM2﹖-1

ΔLNXI﹖-1

ΔLNX2﹖-1

ΔLNX3﹖-1

+et （4）

從上面的VEC模型可以看出，調整參數矩陣α（0.02，-3.13，-2.01，-2.02）中α1符號為正，不符合反向修正機制，剔除變量獿NM2，我們可以得到關于變量LNX1，LNX2，LNX3新的誤差修正項：

ecmt=LNX1t-0.66LNX2t-0.17LNX3t-0.25（5）

式（5）說明，第一，二，三產業之間存在長期穩定的均衡關系，同時，第一產業和第二，三產業發展同方向，也就是說，第一產業的發展可以帶動第二，三產業的發展，同樣，第二，三產業的發展可以帶動第一產業的發展。我們可以新的VEC模型，如下方程（6）：

ΔLNX1t

ΔLNX2t

ΔLNX3t

=

0.11

0.10

0.11

+

-4.79

-3.10

-3.10

ecm﹖-1+

5.093.583.82

-6.23-4.22-4.49

-0.37-0.52-0.56

ΔLNX1﹖-1

ΔLNX2﹖-1

ΔLNX3﹖-1+et（6）

從式（6）中，我們可以知道，調整參數矩陣α中所以αi符號為正，符合反向修正機制，說明模型建立較為正確，ecm項數的大小反映了對偏離長期均衡的調整力度，從系數的估計值來看，調整力度還是比較大的，說明三產業之間發展在比較短的時間內發展也是均衡的。

3.4 Granger因果檢驗

Granger因果關系檢驗的前提條件是變量之間具有協整關系，基本原理是：將來不能預測過去，如果 的變化是由 引起的，則 的變化應該發生在 的前面。從上面的分析，變量LNX1，LNX2，LNX3，LNM2之間存在協整關系，但是否存在其實際的經濟意義，需要進行下面的Granger因果檢驗（滯后期為1期），檢驗結果如下表3：

表3 Granger因果檢驗結果

LNX1 does not Granger Cause LNM231 8.36152 0.00733

LNM2 does not Granger Cause LNX1 5.06375 0.03247

LNX2 does not Granger Cause LNM231 8.26009 0.00765

LNM2 does not Granger Cause LNX2 12.0094 0.00172

LNX3 does not Granger Cause LNM231 8.01224 0.00850

LNM2 does not Granger Cause LNX3 12.6160 0.00138

LNX2 does not Granger Cause LNX131 7.45676 0.01081

LNX1 does not Granger Cause LNX2 16.1911 0.00039

LNX3 does not Granger Cause LNX131 2.06474 0.16182

LNX1 does not Granger Cause LNX3 7.57469 0.01027

LNX3 does not Granger Cause LNX231 0.00869 0.92638

LNX2 does not Granger Cause LNX3 0.31747 0.57762

從表中可以看出， LNM2與LNX1，LNX2，LNX3之間存在著雙向Granger因果關系，LNX1，LNX2之間存在著雙向Granger因果關系，而LNX1，LNX3之間存在著單向Granger因果關系，LNX2，LNX3之間不存在Granger因果關系。

4 數據處理結果分析及結論

4.1 數據處理結果分析

（1）根據圖2，Johansen協整檢驗結果圖，我們可以看出，貨幣供應量和各個產業之間存在長期穩定關系，并且從式3中可以看出，第一產業也就是農業的發展對貨幣的需求量不是很大，然而對于第二，三產業的發展需要大量的貨幣供給，也就是說，只有增加貨幣量供給，才可以帶動第二，第三產業的發展，從我國目前的情況來看，對于第二產業來說，由于我國的制造業企業沒有走出去，以勞動密集型企業為主,技術含量低, 出口產品存在著缺乏自主品牌、產品附加值低的現象，貼牌生產所占比例大，企業能從出口貿易中得到的利潤很少，特別最近幾年，出口企業造成了中國外匯儲備大量增加，造成我國國內貨幣供應量大幅度上升，我國外匯儲備平均每天增加24億美元，按照1：7.6計算，我國每天平均為此投放的基礎貨幣約為180億元人民幣，如此激增的貨幣供給對于發生通貨膨脹是嚴重的潛在威脅。對于第三產業來說，其發展需要的貨幣供應量更多，這是因為，目前，我國第三產業投資主體進行壟斷經營,投資效率低下，缺乏競爭力，特別是運輸，通信，金融等服務行業，政府增加大量貨幣供應量，加大對這些行業支持力度，同時，在這些行業，特別金融行業，造成了大量的熱錢流入我國市場，加大了我國的貨幣供應量。所以從分析結果來看，第二，三產業的發展，是以增加貨幣供應量為代價，這樣長期來看，極有可能造成嚴重的通貨膨脹。而第一產業發展效率低下，投資跟不足，因而發展緩慢，對貨幣需求量低下。從Granger因果檢驗結果，我們也可以看出，貨幣供應量與三產業總產值之間存在著雙向Granger因果關系，

（2）從式（5）我們可以看出，三產業之間也存在著長期穩定關系，但是通過Granger因果檢驗，我們發現，第三產業不能帶動第一產業的發展，并且與第二產業之間不存在因果關系，第一，第二產業之間存在相互促進發展，說明我國產業結構發展存在缺陷，特別是第三產業，發展不符合市場經濟意義，與第一，第二產業之間關系應該是相互促進發展，因為，只有第一，第二產業的發展，才能帶動第三產業的發展，它們之間的協整關系也說明了這個觀點。

4.2 結論

（1）從上面的分析來看，第三產業的發展不夠理想，促進第三產業經濟的合理發展, 應向非國有經濟開放第三產業, 引入競爭機制, 實行投資主體結構的多元化,并制定相應的金融、稅收等優惠政策, 鼓勵國內集體企業、個體企業和股份制企業合理進入第三產業,提高投資效率，這樣可以減輕以增加貨幣供應量為代價發展第三產業，同時也可以完善第三產業市場經濟，使其能夠同第一，第二產業，共同發展。

（2）對于第二產業，我們需要發展具有自主品牌，高技術含量的企業，能夠掌握行業的高端技術，改變單純規模經濟，通過調整出口產品結構，提高產品附加值，增強貿易競爭力。對于第一產業，需要加大投資，適當增加貨幣供應量發展農業，提高第一產業的生產效率。

參考文獻

［1］高鐵梅. 計量經濟分析方法與建模［M］. 北京: 清華大學出版社,2006.

［2］李子奈, 葉阿忠. 高等計量經濟學［M］.北京: 清華大學出版社, 2000.

作者簡介：

陳璐（1984-），女，福建師范大學經濟學院產業經濟學2006級研究生。

注：本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內容請以PDF格式閱讀原文。