我國股票和債券市場交易量對貨幣供給量M2增長的相關性研究

摘 要：股票市場和債券市場的交易量對我國貨幣供給量M2有著顯著性影響。文章選取了2000—2019年貨幣和準貨幣（M2）供應量（億元）、股票成交金額（億元）、債券成交金額（億元），通過最小二乘法（LS）和對滯后一期的期數的分析，對兩大交易市場對貨幣供給量M2進行平穩性檢測，并以此建立多元回歸模型進行分析，得出了兩者對貨幣供給量M2的強相關性。結果表明，股票和債券市場交易金額對貨幣供給量確實存在顯著的正相關性。

關鍵詞：股票市場;債券市場;成交金額;貨幣供給量M2;最小二乘法模型

中圖分類號：F832.51文獻標識碼：A文章編號：1005-6432（2022）11-0050-05

DOI：10.13939/j.cnki.zgsc.2022.11.050

1 引言

貨幣供給量M2是現金、活期存款和定期存款的總和，2001年6月起，統計局將證券公司客戶保證金也計入貨幣供應量（M2），含在其他存款項內。我國股票、債券市場對于貨幣供給量M2的影響一直是我國金融學研究的重點，作為宏觀政策目的之一的價格水平穩定，一直是政府實施貨幣政策目的之一。隨著我國股票和債券市場的深化改革發展，兩者是否對我國貨幣供給量產生了積極作用，如何度量債券市場和股票市場對我國貨幣供給量M2的關系一直是學界討論的焦點。

2020年6月18日，銀保監會主席郭樹清參加陸家嘴論壇也提出，我國債券市場和股票市場市值已經達到全球第二的水準。與此同時，基于疫情的外生沖擊下，用于實體經濟的人民幣貸款也在攀升，導致人民幣在2020年5月時的廣義貨幣M2也同比增長了11.1%，指出了要在貨幣供給增長控制的前提下對資本市場進行改革發展，而黨的十九大報告也對我國資本市場的改革做出了新的要求，要求增加我國金融市場下為實體經濟服務的能力，還要求提高我國民營與國營企業的直接融資比例，促進多層次、多方面資本市場的進一步完善。

然而，我國的資本市場的形式與西方的資本市場的形式存在一定的差異，傳統的西方經濟學通過貨幣乘數方式解釋了貨幣供給量變化的外生因素，但是我國的貨幣供給量隨著新型互聯網金融的誕生，對我國傳統金融工具市場造成了一定的沖擊，而這種影響是否對我國的貨幣供給量M2產生了一定的作用尚存在商榷。作為傳統金融學的延續，本文依舊側重于對傳統的金融工具進行分析。

與以往研究不同的是，以往的文獻更傾向于研究股票和債券市場價格對貨幣供給量的影響，相較于以往的文獻，本文在以往我國優秀學者研究的基礎上，更側重于對交易金額方面進行分析，因此對我國2000—2019年股票、債券市場的交易額進行數據收集和研究。首先對數據的平穩性進行了檢驗，得出了數據具有時間趨勢的結論;其次分別分析兩大傳統金融市場對我國貨幣供給量M2的顯著性作用，得出顯著性作用的結論，并借此構建多元線性回歸模型，得出了債券和股票市場交易金額對于貨幣供給量M2的多元線性回歸方程。

除此以外，還檢驗了滯后一期的交易額能否對貨幣供給量M2產生顯著性作用，得出了肯定的結論。因此，在一定程度上推進了我國股票市場和債券市場對我國貨幣供給量M2影響的研究。

本文首先介紹以往文獻對于貨幣供給量的研究，其次得出兩大市場對貨幣供給量存在相關性的假設，并建立多元回歸模型進行分析，最后得出結論，并對可能的原因進行分析。

2 文獻綜述

從主流的經濟學派對于貨幣供給量M2的研究中，主要是將貨幣量M2當作是由外生決定的變量，中央銀行主要通過控制貨幣量，穩定物價水平，減少通貨膨脹的過度增長，對于基礎貨幣的控制手段，主要有控制法定存款準備金率、發行貼現貸款和公開市場操作，而這些手段的核心就是通過貨幣乘數達成目標（Anderson and Jordan， 1968;Balbach， 1981;Bofinger， 2001;Brunner， 1968;Meltzer， 1982）。

例如，加入現金漏損率的貨幣乘數（1+c）/（c+r+b），c代表現金漏損率，b代表超額準備金率，r代表法定存款準備金率。將基礎貨幣乘以貨幣乘數，就能得到總的貨幣乘數。以弗里德曼為代表的貨幣主義學派強調貨幣供給量的重要性，將貨幣供給量作為現代經濟生產價值的重要因素，提出社會的高通貨膨脹率主要來源于貨幣供給量的超發，導致“過多的貨幣追逐較少的商品”，為政府控制貨幣量提供了更為直觀的量化基礎，奠基了現代貨幣主義學派和芝加哥經濟學派。除此以外，貨幣乘數的增加會增加對于股票和債券的需求，導致股票市場價格的上漲，同時也使得股票交易量增加（魯萬峰，2010）。

在我國的研究中，貨幣供給量對于股票價格的影響主要表現在兩方面，即直接作用和間接作用。直接作用可以解釋為貨幣供給量的增加直接刺激了股票價格的升高，這類作用的主要原因是多余的貨幣供給量無法找到良好的流入途徑，因此，持有多于貨幣的人將會購買債券和股票來消化無法被市場消化的貨幣供給量。而間接作用是通過利率和通貨膨脹率等中介變量的變化影響股票價格，促成股票價格的升高，也增加了交易量。

對于我國的債券市場，也具備相似的原因（李遠航，2011）。同時，也有學者從貨幣政策對資產價格水平的波動入手，分析得出結論，貨幣政策通過利率水平的波動對資產價格水平進行影響。隨著我國利率水平市場化的政策改革，這種傳導機制將會更加直接地影響股票價格和債券價格（王培康，2010）。還有學者就貨幣供給對資產價格的時變特征進行研究，采用TVP-FAVAR模型研究了不同宏觀經濟背景的前提條件之下，貨幣供給對于股票價格有著非對稱的短期效應，在股票市場處于牛市的前提下有著更為明顯的提振效果，相比于牛市，熊市對于貨幣供給不存在更為顯著性的影響，而在“新常態”的時期下，貨幣政策的有效性會隨著時間變化更為強烈（劉金全等，2017）。西北工業大學的金融學者石強等運用多因子GARCH-MIDAS模型研究了宏觀經濟水平對股市波動的影響。

除此以外，央行的公開市場操作也直接影響了債券市場的債券需求量，增加債券需求的過程中，抬高了債券的價格，促成了債券市場的交易（師彥磊，2016）。

從對國外的研究來看，美國美聯儲也通過量化寬松（quantitative easing），購買中長期的政府債券，促進長期債券的流動性，為政府赤字融資的同時，也為長期的投資活動進行再融資，導致貨幣供給量的增加。

徐皓、張嘉明（2020）運用有向無環圖（DAG）構建SVAR模型，引入銀行的流動性，完成了美國量化寬松政策的實證性檢驗，得出結論：美國量化寬松政策通過銀行流動性創造在很大程度上增加了銀行信貸，促進了長期利率的減少，升高了長期債券的價格。鄧子基（1990）對1950—1990年的美國國債和貨幣流通進行回歸分析得出相似結論，兩者存在強烈的正相關關系。

對于債券、股票交易量而言，關于我國的貨幣供給量M2的反作用的研究方面，多集中在債券發行與貨幣供給量之間的關系。

毛定祥（2008）通過狀態空間模型驗證了中國國債發行規模與貨幣供給量，同時對于日本、德國等發達國家也存在類似的作用。彭志遠（2004）通過我國國債數量對貨幣供給量的影響，發現1998年前的國債數量對我國貨幣供給量的影響是中性的，而在此之后具備擴張型影響。奚君羊（2004）研究了1998—1999年中國央行的公開市場操作，證實了央行債券回購行為引起了貨幣供給的增加。鄧曉蘭（2014）也對此進行了實證性研究，運用ADF方法，得出央行的公開市場操作對于貨幣供給量有明顯作用。

另外，在股票市場上，毛彥軍（2011）通過Phillips-Hansen完全修正估計方法得出股票價格對于貨幣供給量增加的明顯作用，證明了兩者之間存在協整關系。同時，也有長江的學者通過混頻Copula模型分析股票和債券市場相關性的因素，證實了通貨膨脹率、貨幣供給量、利率不確定性和宏觀經濟發展的不確定性對于我國股市和債券市場的影響（龔玉婷，等，2016）。因此，建立在股票市場和債券市場對于貨幣供給量M2具有一定相關性的基礎上，本文將通過OLS模型建立關系。

與前文不同的是，本文將通過股票和債券市場的交易總額方面入手，先行驗證2000—2019年間的三者關系。這是因為，股票和債券市場的價格波動較為明顯，無法很好地度量價格波動對于貨幣供給量M2的影響，而通過年度的交易量來進行分析，可以很好地剔除季度的波動，將會建立回歸模型并通過最小二乘法（LS）進行殘值檢驗。

3 模型建立與檢驗

3.1 數據選取和解釋

根據文獻綜述的分析，股票和債券市場對于貨幣供給量增加有著強烈的相關性，由于本文研究的主要是廣義的債券市場和股票市場的作用，因此，將不會對債券市場和股票市場各品種的產品進行另行的分割，所以本文收集的主要數據如下，貨幣和準貨幣（M2）供應量（億元）、股票成交金額（億元）、債券成交金額（億元），選取的都是國家統計局2000—2019年度的數據。值得注意的是，貨幣供應量已包含住房公積金中心存款和非存款類金融機構在存款類金融機構的存款。2000年6月起，統計局將證券公司客戶保證金也計入貨幣供應量（M2），含在其他存款項內。

對于這三種數據而言，由于數字過于龐大且變化幅度大，并且要消除負數的可能性，因此，將這三類數據取對數，得到其平穩的正值，分別記為貨幣和準貨幣lnM2、股票成交金額lnStock、債券成交金額lnBond，得到表1。

本文可以分別解釋三類數據，從宏觀角度來看，三類數據的方差較小，較為集中，均值圍繞在12～13上下浮動，偏度為負，所以三者都是左偏，重尾都在左側，具備正態分布性。分別對lnM2和lnBond、lnStock進行散點圖的相關分析可得（見圖1和圖2），股票和債券市場對于貨幣供給量增加有著強烈的相關性。

3.2 建立模型

本文使用的是最小二乘法（LS）的檢驗方法，相比于VAR和GMM等模型來說，由于最小二乘法的檢驗模型展現的是時間序列數據的相關性，與VAR和GMM模型對比而言，經過平穩性檢驗得出結論，被解釋變量lnM2和解釋變量lnStock、lnBond更適合使用LS模型進行分析。

正是由于之前基于lnM2和lnStock、lnBond的相關性的檢驗，同時運用2000—2019年的貨幣供給量M2、股票交易額（億元）和債券交易量（億元）數據，構建了如下的多元線性模型：

lnnM2=β0+β1lnnStock+β2lnnBond+en

式中，en代表不可測的其他變量影響，即殘差項對于模型的影響，β1代表lnStock對lnM2的相關系數的影響，β2代表lnBond對lnM2的相關系數的影響，下標n代表數據所在的年份。lnM2作為被解釋變量，lnStock、lnBond作為解釋變量，由于數據量的限制，本文使用具體數據的對數值作為我國股票市場交易量和債券市場交易量的代理變量，這是因為對數消除了數據的負值，同時能夠讓數據更直觀地反映被解釋變量和解釋變量之間更穩定的關系。

3.3 實驗結果及分析

基于EViews 9軟件的運算結果，可得以下模型：

得到修正的R-2為0.8695，大于0.8，說明具有強烈的擬合優度，因此，建立的模型是有效的，同時，兩個解釋變量的概率分別為0.0012和0.0236，均小于0.05的置信區間，因此解釋變量顯著有效，且不為0，F值為64.292，p值為0.0000，小于0.05的置信區間，說明本多元回歸模型的建立與被解釋變量之間具有強烈的相關性，因此，得出該公式。

3.4 異方差性及自相關性

通過對模型的懷特檢驗，得到表2。

表中，nR2為9.475069，p值為0.0916，顯著大于0.05，因此可以得到結論，該模型不具備異方差性，因此模型具備無偏性的假設前提。

同時，經由Durbin-Watson檢驗可以得到DW值為0.774562，小于下極限臨界值dl=0.862，所以該模型的方差具備自相關性，需要對模型進行修正。

3.5 模型修正

由于模型存在自相關性，因此本文通過廣義差分對模型進行修正，首先，借助LM檢驗和Q統計量觀察滯后階數，如表3所示。

容易得出結論，使用一階滯后的殘差更加有效。因此建立模型：

得到修正的DW檢驗值為0.400667，說明不再存在自相關性，所以修正后的模型有效。

通過對各解釋變量的相關性測度，解釋了我國股票交易市場和債券交易市場的成交額對于我國貨幣供給M2具備正的相關性。我國股票和債券市場的成交隨著年份的增加呈現遞增的趨勢，這是由于我國資本市場的參與人數逐漸增加，吸引資本的能力逐漸增加所導致的。

對于股票市場對貨幣供給的原因分析，主要有如下作用。

首先，企業從股票市場上籌集了大量資本，這些大量資本一部分作為現金存儲在企業的庫存里，一是增加了企業的運營資本，二是保持了企業的流動性，防止企業面臨臨時的流動性不足。這一部分現金成為了貨幣供給的一部分，構成了貨幣供給M2的重要組成部分。

其次，企業通過購買原材料，為上游企業提供了資金，這些制造型企業通過資本再生產，生產了社會所需要的材料，促進了資本的再流通，在這一階段中，貨幣承擔了重要的流通職責，構建起貨幣供給M2的重要組成部分。

4 結論與分析

本文利用我國2000—2019年的國家債券交易額和股票市場交易額以及貨幣供給量M2，分析了自2000年以來我國債券市場和股票市場對我國貨幣供給量的作用。基于這一期間的數據來看，滯后一期的交易金額的變化對于我國下一期的貨幣供給量有著顯著性的作用，說明短期內，股票、債券市場的交易額通過利率水平影響了貨幣供給量M2，而在長期內，這種效果將會不復存在。通過多元回歸系數方程的建立，證明了兩者對貨幣供給量具有正的相關作用。對于以往我國在這方面的文獻有一定程度上的補充作用，以往的文獻主要是通過股票市場價格和債券市場價格來進行實證分析，而本文從更加宏觀的角度進行驗證，即使用宏觀的交易金額來進一步解釋兩大傳統金融市場對貨幣供給量M2的作用。

這兩大市場的作用主要是通過企業對籌資額的資產分配的不同，分別對市場上的貨幣供給產生不同的作用。現金部分增加了狹義貨幣的供給量。此外，籌資資本對生產作用又通過企業上下游的行業輪動產生更為直接的作用。通過對多元相關系數的檢驗，進一步證實了被解釋變量lnM2和解釋變量lnStock、lnBond的同期數據存在相關性。

此外，本文對于滯后一項的數據也進行了分析，得出了滯后一期的債券和股票市場的交易額對于下一期的貨幣供給量M2也產生了顯著的正相關作用，而滯后兩期的數據并不具備明顯的作用，表明了兩大市場交易金額的作用主要還是集中在短期。從長期而言，受制于貨幣政策的影響，兩大市場交易金額的作用并不具備顯著性影響。

而這一廣泛意義上得到證明的結論可能與我國資本市場的日益完善和企業生產方式有關。

首先，我國監管機構對于資本市場逐漸產生的市場異常（Market Anomalies）進行有效的監管，包括逐漸完善我國股票市場上市公司的信息披露，增強了投資者的信心;其次我國大力吸引外資的手段，包括放寬資本流動限制，吸引外資進場，增加了我國資本市場的流動性。

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[作者簡介]陳遜，男，就讀于云南大學經濟學院，研究方向：金融學（CFA）。