产业结构与货币供应量的协整误差修正分析

李东福　姜　艳

摘 要：我们知道货币供应量和经济增长有很大的关系，本文从产业结构入手，对货币供应量和产业结构进行Johansen协整分析，结果表明它们之间存在一个协整关系，根据协整误差修正结构分析，在第一产业上加大货币供应量（也就是投资），将会带动经济的快速增长，相对于第三产业，增加货币供应量，效率不是很高，并且会带来通货膨胀的危险，所以产业结构还待完善。

关键词：产业结构;货币供应量;Johansen协整

1 引言

在2007年，我们最关心的是居民物价消费指数（CPI），中国人民银行在这一年里6次上调银行利率，存款基准利率由2.79%上升到1.47%，10次调整存款准备金率，由9%上升14.5%，从经济学角度分析，我们明显可以看出，央行的一系列政策属于紧缩性货币政策，目的紧缩银根，从而间接的减少货币供应量，抑制通货膨胀，在2007年，经济走势是一个高增长，高膨胀，下图1是2007年CPI走势图：

从图1中，我们明显可以看出CPI已经超出安全线3%，直接威胁到了我国经济的稳定发展。货币供应量则无疑是造成通货膨胀的根源所在。但是，我们又知道，货币供应量和经济增长是密不可分，特别对于短期来说，我们普遍认为，增加货币供应量，就会降低银行利率，从而拉动银行贷款，促进经济增长。现在我们面前有一个问题，如何让经济稳定快速的发展，而又不大量增加货币供应量，即是低通货膨胀。国民生产总值是由三产业构成：农业、工业和服务业，调整产业结构作为我国当前和今后一段时期改革发展的重要任务，调整产业结构目的就是促进经济稳定健康快速发展，实现社会可持续发展。

2 预备知识——关于协整方法的介绍

协整(Cointegration)概念首先由Granger (1981) 提出。协整检验的基本思想是: 尽管两个(或两个以上) 的变量序列为非平稳序列， 但它们的某种线性组合却呈现稳定性，则这两个变量(或这些变量) 之间便存在长期稳定关系即协整关系。进行变量间协整分析，有以下几个方面

2.1 单位根检验（ADF检验）

在进行单位根检验前，需要先给出单整的概念 ，如果一个时间序列{yt}在成为稳定序列之前必须经过d次差分 ，则称该时间序列是d阶单整。记为{yt}～I(d) 。我们知道，进行协整分析的对象是非平稳序列，所以我们首先要确定时间序列{yt}的单整阶数d，检验时间序列{yt}的平稳性，常用的方法为獳DF检验，零假设H0：{yt}是I（d）的，如果β不显著等于零，则接受H0，认为{yt}是I（d）的，即{yt}是d阶单整序列，存在单位根过程；反之，则认为{yt}是平稳序列。

2.2 协整检验

设随机向量Xt中所含分量均为d阶单整，记为Xt～I(d) 。如果存在一个非零向量β，使得随机向量Yt=βXt～I(d-b) ，(b＞0)，则称随机向量Xt存在(d,b)阶协整关系，记为Xt～CI(d,b)，向量β被称为协整向量。从协整定义可以看出，具有协整关系的变量都必须是同阶单整的，但并非意味着所有同价单整地变量都是协整的。根据第一步的单位根检验，确定进行协整分析的所有变量是否都是同阶单整，如果是，我们则可以进行协整检验。

3 实证分析

3.1 变量的选择与数据的来源

本文选择的变量有4个，产业结构方面，分别选择第一产业（X1），第二产业（X2），第三产业（X3）的季度总产值作为产业结构变量指标，在货币供应量方面，选择货币和准货币（M2）的供应量作为反映货币供应量的变量指标。为了消除时间序列中的存在的异方差现象出现，分别对4个变量进行对数化处理，分别用LNX1，LNX2，LNX3，LNM2，对变量进行对数化处理，不会对分析结果产生影响。

数据的来源，X1，X2，X3的数据来自中宏数据库；M2来自于中国人民银行网站，本文并没有对数据进行季节调整，以保持数据的原始性，因为对数据的季节调整会造成数据信息的丢失，会影响到分析结果。数据的选取范围是从2000年的第一季度数据——2007年第4季度。

3.2 单位根检验

采用计量经济学软件Eview5.0进行分析，

对LNX1，LNX2，LNX3，LNM2变量分别作单位根（ADF）检验，检验结果如下：

经过上图的检验结果，可以看出，变量LNX1，LNX2，LNX3，LNM2均为非平稳序列，并且都经过一阶差分之后都为平稳序列，所以4个变量均为1阶单整序列，即都是 （1）序列，因此，可以进行下一步，Johansen协整检验。

3.3 Johansen协整检验

由于4个变量均为1阶单整序列，所以它们之间可能存在协整关系，运用Eviews软件，检验结果如下图3(滞后阶数为1阶)：

根据上面图2的分析结果，我们可以看出，特征值轨迹检验和最大特征值检验结果都是一样的，在显著水平为0.05的水平上面，4个变量LNX1，LNX2，LNX3，LNM2之间存在至少1个协整关系，因而变量LNX1，LNX2，LNX3，LNM2之间存在长期均衡，我们分析可以得到标准化的协整系数表，如下表2

注: （）里面的值代表标准误差，［ ］里面的值代表t-统计值

从上面的表格中，可以得出如下正规化的协整方程，或称误差修正项：

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

修正误差项反映了经济变量之间存在长期均衡关系，式（3）可以说明，货币供应量LNM2与第二，三产业同方向增长，与第一产业成反方向走势，也就是说，第二，三产业的发展需要增加货币供应量，增加货币供应量可以加速第二，三产业的发展，然而第一产业则相反。

根据软件分析结果，我们还可以得出误差修正（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）

从上面的VEC模型可以看出，调整参数矩阵α（0.02，-3.13，-2.01，-2.02）中α1符号为正，不符合反向修正机制，剔除变量獿NM2，我们可以得到关于变量LNX1，LNX2，LNX3新的误差修正项：

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

式（5）说明，第一，二，三产业之间存在长期稳定的均衡关系，同时，第一产业和第二，三产业发展同方向，也就是说，第一产业的发展可以带动第二，三产业的发展，同样，第二，三产业的发展可以带动第一产业的发展。我们可以新的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）

从式（6）中，我们可以知道，调整参数矩阵α中所以αi符号为正，符合反向修正机制，说明模型建立较为正确，ecm项数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度，从系数的估计值来看，调整力度还是比较大的，说明三产业之间发展在比较短的时间内发展也是均衡的。

3.4 Granger因果检验

Granger因果关系检验的前提条件是变量之间具有协整关系，基本原理是：将来不能预测过去，如果 的变化是由 引起的，则 的变化应该发生在 的前面。从上面的分析，变量LNX1，LNX2，LNX3，LNM2之间存在协整关系，但是否存在其实际的经济意义，需要进行下面的Granger因果检验（滞后期为1期），检验结果如下表3：

表3 Granger因果检验结果

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

从表中可以看出， LNM2与LNX1，LNX2，LNX3之间存在着双向Granger因果关系，LNX1，LNX2之间存在着双向Granger因果关系，而LNX1，LNX3之间存在着单向Granger因果关系，LNX2，LNX3之间不存在Granger因果关系。

4 数据处理结果分析及结论

4.1 数据处理结果分析

（1）根据图2，Johansen协整检验结果图，我们可以看出，货币供应量和各个产业之间存在长期稳定关系，并且从式3中可以看出，第一产业也就是农业的发展对货币的需求量不是很大，然而对于第二，三产业的发展需要大量的货币供给，也就是说，只有增加货币量供给，才可以带动第二，第三产业的发展，从我国目前的情况来看，对于第二产业来说，由于我国的制造业企业没有走出去，以劳动密集型企业为主,技术含量低, 出口产品存在着缺乏自主品牌、产品附加值低的现象，贴牌生产所占比例大，企业能从出口贸易中得到的利润很少，特别最近几年，出口企业造成了中国外汇储备大量增加，造成我国国内货币供应量大幅度上升，我国外汇储备平均每天增加24亿美元，按照1：7.6计算，我国每天平均为此投放的基础货币约为180亿元人民币，如此激增的货币供给对于发生通货膨胀是严重的潜在威胁。对于第三产业来说，其发展需要的货币供应量更多，这是因为，目前，我国第三产业投资主体进行垄断经营,投资效率低下，缺乏竞争力，特别是运输，通信，金融等服务行业，政府增加大量货币供应量，加大对这些行业支持力度，同时，在这些行业，特别金融行业，造成了大量的热钱流入我国市场，加大了我国的货币供应量。所以从分析结果来看，第二，三产业的发展，是以增加货币供应量为代价，这样长期来看，极有可能造成严重的通货膨胀。而第一产业发展效率低下，投资跟不足，因而发展缓慢，对货币需求量低下。从Granger因果检验结果，我们也可以看出，货币供应量与三产业总产值之间存在着双向Granger因果关系，

（2）从式（5）我们可以看出，三产业之间也存在着长期稳定关系，但是通过Granger因果检验，我们发现，第三产业不能带动第一产业的发展，并且与第二产业之间不存在因果关系，第一，第二产业之间存在相互促进发展，说明我国产业结构发展存在缺陷，特别是第三产业，发展不符合市场经济意义，与第一，第二产业之间关系应该是相互促进发展，因为，只有第一，第二产业的发展，才能带动第三产业的发展，它们之间的协整关系也说明了这个观点。

4.2 结论

（1）从上面的分析来看，第三产业的发展不够理想，促进第三产业经济的合理发展, 应向非国有经济开放第三产业, 引入竞争机制, 实行投资主体结构的多元化,并制定相应的金融、税收等优惠政策, 鼓励国内集体企业、个体企业和股份制企业合理进入第三产业,提高投资效率，这样可以减轻以增加货币供应量为代价发展第三产业，同时也可以完善第三产业市场经济，使其能够同第一，第二产业，共同发展。

（2）对于第二产业，我们需要发展具有自主品牌，高技术含量的企业，能够掌握行业的高端技术，改变单纯规模经济，通过调整出口产品结构，提高产品附加值，增强贸易竞争力。对于第一产业，需要加大投资，适当增加货币供应量发展农业，提高第一产业的生产效率。

参考文献

［1］高铁梅. 计量经济分析方法与建模［M］. 北京: 清华大学出版社,2006.

［2］李子奈, 叶阿忠. 高等计量经济学［M］.北京: 清华大学出版社, 2000.

作者简介：

陈璐（1984-），女，福建师范大学经济学院产业经济学2006级研究生。

注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文。