经济科学・2007年第1期
电子货币发展、货币乘数变动与
货币政策有效性
周光友3
(华东师范大学商学院 上海 200062)
摘 要:中央银行制定和实施货币政策产生了明显的影响国电子货币的样本数据及与货币乘数相关的变量, :(1货币乘数的效应; (2) , , ; (3, 。
: 电子货币 货币乘数 货币政策有效性 货币供给
传统的货币理论认为, 在影响货币供给的两大因素中, 基础货币对中央银行来说是一个外生变量, 中央银行可以对其进行直接控制, 而货币乘数则是内生变量, 中央银行很难对其直接
控制, 因此货币乘数是影响货币供给的另一个、甚至更为重要的因素。电子货币的产生和发展, 不仅改变了我们的生活方式和支付行为, 也给传统的货币金融理论带来了极大的挑战, 其中, 它对货币供给的影响尤为明显, 这种影响主要体现在电子货币加大了中央银行控制基础货币的难度和增强了货币乘数的内生性, 从而削弱了中央银行控制货币供给的能力, 如果中央银行以货币供应量作为货币政策中介目标, 货币政策的有效性将会下降。因此, 正确认识电子货币发展对货币乘数带来的影响, 准确把握电子货币条件下我国货币乘数变动的规律, 对中央银行合理制定和实施货币政策, 提高货币政策有效性具有重要的意义。
一、文献回顾
根据巴塞尔委员会的定义:电子货币是指在零售支付机制中, 通过销售终端、不同的电子
3 作者现为复旦大学金融研究院博士后。
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①
设备之间以及在公开网络(如Internet
) 上执行支付的“储值”和预付支付机制。货币乘数反映货币供应总量与基础货币之间的数量依存关系。国外许多学者对影响货币乘数变化的因素进行了研究, 虽然取得了一些有价值的研究成果, 但对货币乘数的稳定性并没有得出一致性的
结论。
从国外的研究机构的研究来看, 国际清算银行(B IS ) 是对电子货币研究较早的国际组织之一, 它的一些报告和政策建议对电子货币的研究奠定了基础。B IS 在1996、2000、2001及2004年的报告中认为, 电子货币的出现将会对货币乘数及货币政策有效性产生影响, 并提出了相应的应对措施。从国外学者的研究成果来看, 赫宾克(Boeschoten Hebbink ,1996) 认为电子货币的存在会降低中央银行对基础货币及货币乘数的控制能力。所罗门(Solomon , 1997) 认为应将电子货币的发行数量直接计入货币总量, 这样就会放大货币乘数。伯仁森(Aleksander Berent sen ,1998) 分析了电子货币对货币乘数、货币传导机制及货币政策有效性的影响。霍金斯(John Hawkins ,2002) 、雷迪(Y. V. Reddy ,2002) 、伯仁森(Be 2rent sen ,2002) 、萨利文(Susan M. Sullivan ,2002) 、詹森(Nat J anson (Ann L. Owen ,2004) , 了对基础货币及货币乘数的控制能力, (Fried 2man ,2000) 、古德哈特(G oodhart , 2004) 影响, , , 也不会明显削弱货, 我国电子货币的发展还相对滞后, 但它的, 近年来国内学者也对此进行了广泛深入的研究, 并得出了一些有价值的成果。王鲁滨(1999) 、尹龙(2000) 认为电子货币的发展会对基础货币、货币乘数等方面的影响进行了研究, 并提出了我国发展电子货币的建议; 董昕和周海(2001) , 胡海鸥和贾德奎(2003) 认为, 电子货币增强了货币乘数的内生性, 从而削弱以货币供给量为货币政策目标的货币政策效果, 甚至可能使其失去作用。赵家敏(2000、2001) 讨论了电子货币的使用将使货币乘数发生变动, 并对电子货币对货币政策的影响进行了实证分析。谢平、尹龙(2001) 认为电子货币的发展将对货币供求理论和货币政策的控制产生影响, 其中重点分析了电子货币对货币乘数的影响。陈雨露和边卫红(2002) 、杨文灏和张鹏(2004) 认为电子货币的发行将会导致货币乘数的不稳定, 从而使中央银行对货币供应量的可控性面临着挑战。靳超和冷燕华(2004) 认为电子化货币作为一种媒介工具对中央银行通货和流通起到了一定的作用, 将更多的货币纳入到银行系统乘数创造的过程之中, 从而总体上增大了货币乘数。王倩和纪玉山(2005) 认为电子货币会对货币供应机制产生重大冲击, 这种冲击主要表现在对基础货币替代和货币乘数的改变上。周光友(2005,2006) 也认为电子货币会降低中央银行对基础工业货币的可控性, 增强货币乘数的内生性, 加快货币流通速度, 从而影响货币政策的有效性。
从上述国内外金融机构、西方金融组织和专家学者的报告和文献来看, 由于电子货币是一
①所谓“储值”是指保存在物理介质(硬件或卡介质) 中可用来支付的价值, 如智能卡、多功能信用卡等。这种介质亦被称
为“电子钱包”, 它类似于我们常用的普通钱包, 当其储存的价值被使用后, 可以通过特定设备向其追储价值。而“预付支付机制”则是指存在于特定软件或网络中的一组可以传输并可用于支付的电子数据, 通常被称为" 数字现金" , 也有人
(token ) , 由一组组二进制数据(位流) 和数字签名组成, 持有人只需要输入电子货币编码、将其称为“代币”密码和金额,
就可以直接在网络上使用。
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个新生的事物上, 它对理论界可以说还是一个比较陌生的领域, 它是在近年才得到了快速发展并逐步取代替代传统通货的, 对电子货币的研究时间相对较短, 虽然涌现了大量的研究文献, 但大多侧重于对电子货币的风险和监管方面的研究, 而研究电子货币对货币政策影响的文献较少。在已有的研究中, 主要又集中在电子货币对中央银行的独立性、货币的供给和需求、货币政策影响理论层面的某一个方面的分析上。特别是电子货币对货币乘数影响的研究仅仅停留在定性分析的层面上, 并且有较多的重复, 定性分析的结果虽然对中央银行在制定货币政策时有一定的参考作用, 但很难操作。而在这些研究中, 基本上没有将电子货币作为影响货币乘数的一个因素纳入到分析框架中, 用实证分析的方法来对电子货币与货币乘数、货币政策有效性等相互关系研究的文献在国内可以说还是一个空白, 在国外也不多见。然而电子货币对货币乘数的影响是客观存在的, 并且这种影响将随着电子货币的发展而不断加深, 它在我国中央银行制定和实施货币政策时必然会产生影响, 特别是中央银行以货币供应量作为货币政策目标对宏观经济进行调控时, 这种影响是不可避免的。因此, 值和现实意义。本文的贡献在于:, 以和内在机理, 依据。
:第二部分分析电子货币与货币乘数的变化趋势; 第; 最后是结论和启示。
二、电子货币与货币乘数的变化趋势分析
从总体上看, 从1990年以来我国的货币乘数无论是狭义货币乘数m1还是由狭义广义货币乘数m2都呈均匀上升趋势。m1的货币乘数由1990年的1. 05次上升到2004年的1. 60,
上升了0. 55次,m2由1990年的2. 12次上升到2004年的4. 23次, 上升了2. 11次(见表1) 。这种变化趋势两个重要特点:一是m1和m2呈同步变化的趋势, 二是广义货币乘数m2上升的速度较狭义货币乘数m1快。
表1 电子货币、货币供应量及货币乘数计算表
年份
[***********][1**********]997
电子货币替代率E/M1
0. 00720. 00920. 01040. 01190. 01340. 01800. 01960. 0206
电子货币
E 54. 676. 9122. 4193. 8275. 9432. 1559. 3718. 5
M02644. 43177. 84336. 05864. 77288. 67885. 38802. 010177. 6
M17608. 98363. 311731. 516280. 420540. 723987. 128514. 834826. 3
活期存款
4306. 35455. 57395. 210415. 713252. 116101. 819712. 824648. 7
现金漏损率k
0. 610. 580. 590. 560. 550. 490. 450. 41
狭义货币乘数m1
1. 050. 931. 151. 221. 171. 161. 081. 14
广义货币乘数m2
2. 122. 152. 502. 612. 672. 952. 882. 97
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续表1
年份
[***********]0220032004
电子货币替代率E/M1
0. 02530. 02720. 05470. 07550. 09920. 13540. 1594
电子货币
E 984. 11247. 72909. 24520. 27034. 311387. 415299. 5
M011204. 213456. 014652. 715688. 817278. 019746. 221468. 3
M1
38953. 745837. 253147. 059871. 670881. 884118. 895970. 8
活期存款
27749. 532381. 838494. 544182. 853603. 864372. 674502. 5
现金漏
损率k
0. 40. 420. 380. 360. 320. 310. 29
狭义货币乘数m1
1. 241. 361. 491. 51. 581. 611. 6
广义货币乘数m2
3. 333. 573. 763. 974. 114. 234. 23
数据来源:根据各年度《中国金融年鉴》计算而得。
与此同时, 同期电子货币的发展速度非常快54. 6亿元增加到2004年的15299. 5亿元, 增长了280多倍(供应量M1的比重) 由1990年的0. 72%上升到, 个百分点, 同时, 现金漏损率k 由1990年的0. 611、图2) 。
1图2 货币乘数变化趋势图
37
由此可见, 电子货币不仅对现金和银行活期存款有明显的替代作用, 而且与同期的货币乘数有明显的相关关系。为了检验二者之间的这种关系, 本文试图通过建立电子货币与货币乘数之间的线性回归模型, 来揭示二者之间的相互关系。
三、实证过程
(一) 样本数据与指标选择
鉴于在国内外数据开采过程中月度数据和季度数据难以获得, 本文中计量模型采用的是
年度指标。狭义货币乘数m1和广义货币乘数m2分别由狭义货币供应量M1和广义货币供应量M2与基础货币之比计算而得, 由于目前我国的电子货币主要以银行卡的形态存在, 因此, 电子货币的数据以历年银行卡数据来代替, 以上数据均来自各年度《中国金融年鉴》, 模型中的数据见表1。就我国当前电子货币发展所处的阶段来看, 存款的替代作用较为明显, 响货币乘数的因素来影响货币乘数。在此, (k ) 和电子货币占狭义货币量M1的比率(E/M1) m1和m2进行回归分析, 1. ) M1的比率。选取它作为自变量:, 电子货币主要是部分取代流通中的现(, , 因此, 电子货币占狭比率的高低不仅代表着一个国家电子货币的发展水平, 而且它还会对货币乘数产生明显的影响:一方面电子货币占狭义货币量M1比率的升高必然会使流通中的现金减少, 使现金漏损率下降, 从而提高货币乘数; 另一方面, 电子货币存款的增加会增加商业银行的资金来源, 使商业银行有更多的资金用于投资或贷款, 从而增强了商业银行信用创造能力。
2. 现金漏损率(k ) 。即客户从银行提取的现金额(即现金漏损) 与活期存款总额之比。选择现金漏损率作为自变量的理由在于:在传统的影响货币乘数的因素中, 现金漏损率是一个非常重要的因素, 它与货币乘数呈负相关关系。它的变动会使商业银行的超额准备金率发生变化, 而超额准备金率本身又是影响货币乘数的一个因素。例如现金漏损率上升, 这就意味着商业银行一方面为了应付客户提取现金的需要必需保留大量的超额准备金, 这样商业银行可用于贷款或投资的资金必然减少, 从而商业银行的存款货币创造能力就会下降; 另一方面, 如果存在大量的现金漏损, 则会直接减少商业银行的原始存款, 根据商业银行存款货币创造的原理可知, 商业银行信用创造能力的高低取决于原始存款的多少, 如果原始存款下降, 那么由它引起的派生存款数量将会下降, 这也会导致商业银行信用创造能力的降低。这两方面的影响都会导致货币乘数的变化, 一般来说, 在传统的经济中, 现金漏损率也相对较高, 对货币乘数的影响也较大。而在电子货币条件下, 电子货币大量取代了流通中现金并转化为银行存款, 直接的结果是使流通中现金减少的同时增加了商业银行的存款, 这样, 现金漏损率就会下降, 由于现金漏损率与货币乘数呈负相关关系, 这就使货币乘数变大, 反之就会使货币乘数变小。
在将变量引入模型之前, 为了防止出现虚伪回归现象, 需要对这些变量进行相应的单位根检验、协整关系检验、格兰杰因果关系检验, 从而得出这些变量与货币乘数之间的长期均衡关系。38
(二) 序列平稳性检验
首先要检验变量的平稳性。检验的方法是单位根检验中的ADF (Augmented Dickey Fuller Test ) 方法。检验时, 先根据其基本时序图确定截距项和时间趋势项是否存在, 也就是确定ADF 检验的基本形式, 再根据赤池信息准则(A IC ) 确定滞后阶数, 最后根据ADF 统计量判定是否平稳。ADF 检验的判断准则是:如果ADF 统计量的绝对值大于临界值的绝对值, 则该变量平稳; 反之则不平稳。检验结果见表2。
表2 变量单位根检验(ADF ) 结果
变量
m1
检验形式
(I , T ,P ) (I , T ,3) (N ,N ,1) (N ,N ,1) (I ,N ,1) (N ,N ,1) (I , T ,1) ((,2)
ADF 统计量-4. 8891-2. 33392. 4416-2. 87682. 0023-2. 3. 1375
临界值
(1%显著水平) -3. 927133-1. 792533-1. 969933-331. 969933-2. 7349333
平稳性平稳平稳平稳平稳平稳平稳
A IC 值-3. 5069-2. 3574--6. 6022-7. 6818-4. 5324-4. 6402
Δm1
m2
Δm2
EM1
ΔEM1
k
注:I 和T 表示常数项和趋势项,P 表示是根据A IC 原则确定的滞后阶数,N 表示检验
。(2) 表中的临界值是由麦金农(Mackinnon ) 给出的数据计算出来的, 3、33和333分别表示1%、5%和10%显著水平下的临界值。(3) Δ表示对变量进行一阶差分。
表2显示, 变量m1、m2、EM1和k 都是零阶单整的, 即它们本身都是平稳的, 而它们的一阶差分也是平稳的。
(三) 协整关系检验
其次, 要对变量之间的协整关系进行检验。协整性检验可以用EG (Engle -Granger ) 两步法, 也可以用极大似然估计法, 但G onzalo (1989) 的研究发现后一种方法优于前一种方法。这里用极大似然估计法(Johansen 法) 检验EM1和k 两个变量分别与m1和m2之间的协整关系。协整检验的判断准则是:若极大似然比大于临界值, 则拒绝原假设(H0) , 接受备择假设(H1) , 反之则反之。检验结果如表3。
表3 因素变量与货币乘数之间协整关系的Johansen 检验结果
检验变量
m1、EM1
特征值
0. 717680. 059570. 418340. 00061
原假设(H0)
r =0r
备择假设(H1)
r =1r =2r =1r =2
似然比
17. 23930. 798467. 052230. 00794
临界值
20. 043. 76315. 4133. 763
结论至少有一个协整关系至少有一个协整关系
m1、k
39
续表3
检验变量
m2、EM1
特征值
0. 512440. 057320. 395360. 02564
原假设(H0)
r =0r
备择假设(H1)
r =1r =2r =1r =2
似然比
10. 10590. 767376. 878210. 33765
临界值
15. 4133. 76315. 4133. 763
结论至少有一个协整关系至少有一个协整关系
m2、k
注:(1) 本表所有统计结果均由Eviews3. 1软件计算得出,r 代表协整关系个数或协整秩。(2) 3表示5%显著水平下的临界值, 其余表示1%显著水平下的临界值。
从表3可知, 变量m1与EM1和K 之间存在协整关系,m2与EM1和K 之间均也存在协整关系, 即它们之间存在长期均衡关系。(四) 格兰杰因果关系检验
经过协整检验, 得知上述变量之间存在协整关系, 关系及其方向, 尚需进一步验证, :-系的概率。检验结果见表4。
4EM1→m1m1→k k →m1m2→EM1EM1→m2m2→k k →m2
[**************]2
F -统计量0. 09990. 28747. 59673. 78641. 05220. 76023. 23583. 72090. 97430. 37975. 07752. 56762. 18111. 53402. 32881. 9023
P -值0. 75780. 75760. 01870. 06970. 32700. 49860. 09950. 07200. 34480. 69580. 04560. 13760. 16780. 27290. 10520. 1209
因果关系不存在333
不存在333存在3存在33不存在333不存在333存在33存在33不存在333不存在333存在3存在333不存在333不存在333存在33存在333
注:(1) →表示因果关系方向, 表示原假设为前一变量不是后一变量的格兰杰原因。(2) P -表示检验概率值, 若P
10%、15%显著水平下成立。
根据表4可知,EM1和k 是m1的格兰杰原因,EM1和k 也是m2的格兰杰原因。而m1不是EM1和k 的格兰杰原因,m2不是EM1和k 的格兰杰原因。40
(五) 各变量与货币乘数的长期均衡关系
从以上检验可知, EM1和K 两个变量是引起m1和m2的原因, 它们之间存在长期均衡关系。下面就分别以m1和m2为被解释变量, 以EM1和k 为解释变量, 得到回归方程, 结果如表5:
表5 变量之间的长期均衡关系
被解释变量
m1
回归方程
m1=1. 547358+2. 414415EM1-0. 831706K
(6. 481) (2. 461) (-1. 876) m2=5. 428642+3. 222745EM1-5. 296675K
(11. 369) (1. 943) (-5. 972)
F 27. 957
Adj -R20. 794
D. W 1. 141
m288. 6120. 9261. 146
注:括号内的值为回归系数的t -统计量值; 在5%的显著水平下T 统计量值的临界值为t0. 025=1. 782; 各个回归方程的D. W 临界值均为:DL=0. 82,DU =1. 75。
四、实证结果表明, E/m1和广义货币乘数m2呈明显的
, EM1对m1和m2有着显著的影响(t =2. 461=1. 782。随着我国电子货币的快速发展, 电子货币对传统货币的替代, 这种替代作用在减少了流通中现金和银行活期存款的同时, 电子货币自身的使用量不断上升, 从而使电子货币替代率E/M1呈不断上升的趋势。与此同时, 狭义货币乘数m1和广义货币乘数m2呈稳步上升的趋势。实证结果表明, 我国电子货币的快速发展加快了它对现金和银行活期存款的替代速度, 使电子货币替代率EM1逐年增大, 从而放大了狭义货币乘数m1和广义货币乘数m2的乘数效应。
现金漏损率k 与狭义货币乘数m1和广义货币乘数m2存在明显的负相关关系,k 越大m1和m2越小,k 对m1的影响越显著(t =1. 867>1. 782) ,k 对m2的影响也越显著(t =5. 972>1. 782) 。在电子货币发展的初期阶段, 电子货币对现金的替代作用非常明显, 电子货币对现金的替代直接结果是减少流通中的现金, 同时使现金转化为银行活期存款, 也就是说电子货币在减少现金的同时增加了银行活期存款, 从而使现金漏损率下降。与此同时, 同期狭义货币乘数m1和广义货币乘数m2却不断上升。这就意味着由于电子货币的存在对现金产生了明显的替代作用, 使流通中的现金在银行活期存款中的比例下降, 从而使现金漏损率持续下降, 由于现金漏损率与货币乘数呈负相关关系, 因此, 现金漏损率的下降必然会导致货币乘数的上升, 从而放大了乘数的效应, 从实证结果可看出这种影响是非常显著的。
五、结论及启示
电子货币的快速发展对现金和银行活期存款有明显的替代作用, 实证结果发现, 电子货币
与狭义货币乘数m1和广义货币乘数m2呈正相关关系, 说明电子货币的快速发展放大了货币乘数的效应; 而我国电子货币发展的初期阶段, 电子货币对现金的替代作用非常明显, 使现金
41
漏损率k 有明显下降趋势, 因此现金漏损率与狭义货币乘数m1和广义货币乘数m2呈负相关关系, 由货币乘数的计算公式可知, 现金漏损率k 的下降会加大货币乘数。
对实证分析的结果进一步分析可得出以下结论:在没有对电子货币作出法定准备金要求的前提下, 如果电子货币取代传统的现金和银行存款, 电子货币的快速发展必然会放大货币乘数的效应。然而, 这是一个以电子货币发行者无需向中央银行缴纳存款准备金, 电子货币代替现金或存款为前提条件而得出的结论。事实上, 就电子货币对货币乘数效应的放大本身来说, 它也会在很大程度上影响到货币供给。因此, 除了得出上述结论外, 我们还需对以下问题进行深入地思考:
(一) 电子货币发行者和传统银行提供的信用相同吗? 大多数学者在分析电子货币发行者提供的信用时都假设与传统银行是相同的。但事实上, 它们之间的差别是不可忽视的。中央银行在管理不同种类的资金时应区别对待, 例如电子货币资金和投资于安全性、流动性良好的资产资金。这种规定一旦实施, 混为一谈是不合适的。因此, 。
(二) 程中, 由于电子货币自身的变化较传统的货币具有" " , 不稳定。" " 规律。随着电子货币的不断发展, , 。因此, 货币乘数的内, , 从而加大了中央银行控制货币(? 电子货币发行主体如何保证资产业务安全、。对传统有关货币乘数的讨论, 是假设电子货币发行主体与传统银行在资产业务内容与运营方面是基本相同的。然而, 实际上, 二者之间存在着明显的差别。传统银行与电子货币发行主体在资产业务的内容与运营方面的差异程度究竟有多大, 以及如何确保分行主体的信用保证功能、对等资金保全功能、系统稳定功能等, 是今后必须关注的重要课题。
(四) 电子货币会使货币乘数无限上升吗? 从理论上说, 由于目前中央银行还没有对电子货币作缴纳存款准备金的要求, 加之, 电子货币的现金漏损率极低, 电子货币的发行会导致货币乘数无限上升。而货币乘数是否会无限上升, 以及上升可达到的最大限度是否可测, 这对中央银行来说是至关重要的。如果货币乘数无限上升, 中央银行维持货币政策有效性的难度就会加大, 甚至可能会导致中央银行散失维持货币政策有效性的能力。参考文献:
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