我国货币市场货币基金规模对货币供应量的影响——基于门限向量误差修正模型的分析

■邹力宏

我国货币市场货币基金规模对货币供应量的影响
——基于门限向量误差修正模型的分析

■邹力宏

我国货币市场基金借助互联网技术平台，近几年得到快速的发展；正是互联网技术平台的推动下，货币市场基金使得金融结构间的主客体关系出现新的变化，并由此对货币供应量产生了重大的影响。货币市场基金的存款替代效应和现金替代效应影响我国原有的货币层次结构。货币市场基金对现金比、存款准备金率和定期存款比等指标均有影响，对货币创造乘数而言存在较为复杂的联系，因而，货币创造乘数具有明显的非线性特征。实证分析认为货币市场基金的规模对狭义货币供应量M1的影响不显著，对广义货币供应量M2的影响显著，其存在门限协整关系，而非传统意义上的线性协整。

货币基金；货币供应量；门限协整；实证

邹力宏，中国人民银行抚州市中心支行调统科。（江西抚州344000）

一、中国货币市场基金发展情况

2003年12月底，“华安现金富利”作为国内首只上市的货币市场基金的发行，标志着我国货币市场货币型基金的正式诞生，也由此拉开了我国货币市场货币基金①大智慧阿思达克通讯社2014年1月19日讯。的发展。在经历十多年的风风雨雨后，截至2016年3月底，我国货币市场货币基金资产净值已达42955.8亿元，较2003年底的42.5亿元增长1008.83%，并在2015年底创下历史4.57万亿的新高，货币基金只数也由起初的零，发展到268只。特别在是近几年互联网金融的兴起以及利率市场化背景下，货币型基金发展持续发力，且得到长足的发展，货币型基金的净资产占我国全部公募基金的净资产比重由2010年的6.14%发展到目前的55.60%，市场份额达到57.53%。

表1　我国货币市场货币型基金发展情况表（单位：只、亿元）

图1　我国货币型基金净资产占全部公募基金净资产的比例时序（2003～2016.03）

我国货币基金取得如此长足的发展，有两个新的特质。正如美国货币基金的产生是由于利差驱动与“Q条例”管制一样，2012年之前，我国货币基金的发展与之有相似，但2012年之后，体现了新的特质。从运行机制上看货币基金产品是一个基于互联网为基础的现金管理平台，它的一端连接着低收益、高流动性的金融资产——现金和活期存款，另一端连接着高收益、低流动性的金融资产，如各种货币市场中的理财产品，并在二者之间实现自发对接，从而提高收益。从可交易性上看，借助于互联网平台的货币基金产品，打通了理财产品与支付平台通道，实现了一般性存款账户所具有的支付功能。如2012年12月广发基金在业内首次推出货币基金的车贷、房贷还款业务，同时支持全国22家银行信用卡的还款，从而开创货币基金产品的支付功能①胡进.T+0型货币基金产品货币经济问题研究［J］.长江大学学报（社科版），2014，（3）.。

二、研究文献综述

（一）货币市场基金的发展

货币基金的产生改变了传统金融结构中主体间的关系，因而对资金的价格以及货币政策传导等都会产生不同的影响。对此，中外众多学者从不同角度对其发展进行了研究。

如Gorton，Gary，Pennacchi，George（1990）从银行存款保险的角度，认为货币市场基金与银行体系有不同属性特征，货币基金的发展会有助于利率这一价格信号的形成。特别是货币基金为基础的支付体系，可以在一定程度上替代以银行为中心的传统体系。Arista，Jane.W，Tomschlesinger（1993）从会计学的角度认为货币市场基金与银行体系之间的区别和联系，体现在对客户关系不同。银行与客户的关系是由资产和负债双方面体现的；货币市场基金与客户的关系仅仅靠负债一个方面，这两者在债权关系处理上有明显的差别。Jay.W.Golter（1996）从监管的角度认为法定存款准备金和存款保险这两项制度对两者的适应程度不一样。William Miles （2001）则从货币基金与商业银行竞合关系的角度分析，认为货币市场基金有着吸收存款的特性，可以替代银行存款，发行货币基金的金融机构可能成为商业银行的竞争对手。

Barry E.Jones（2008）等人考察了美国货币基金发展过程与联邦基金利率之间的关联性，并且得出结论，当市场利率与存款利率利差增大的时候，现金和活期存款存在被货币基金和小额定期存款所替代的现象，而且货币市场基金的替代弹性要更低。孙超（2013）以美国的货币基金发展作为对比对象，认为随着货币市场基金的不断发展扩张，将会对我国的利率市场化进程、金融产品多元化创新、对货币市场监管制度的完善都有很重大的意义。杨建刚（2013）认为由于货币基金的创新，实现了活期存款的大部分功能，支付功能部分实现，安全性如银行存款，流动性媲美活期存款，收益率又远高于活期存款，对商业银行活期存款甚至定期存款造成冲击。

（二）对货币政策的影响

Donald H.Nutkowsky和RobertM.Dunsky（1995）利用美国1983.12～1993.3之间的有关数据进行实证研究，表明货币市场基金在很大程度上提高了M2（美国统计口径下）的流动性。作为一种金融创新工具，其在性质上与现金和银行存款类似，存在替代效应。Leigh Drake，Adrain R.Fleissig（1999）等人将货币资产归为生息资产的一种，属于准货币的概念范畴，因此可以对现金资产产生替代效应，在货币统计时应该纳入广义货币总量的统计范围之内。Andrew Sheng（2011）从颇受关注的影子银行出发，认为货币市场基金属于影子银行的一部分，会对货币政策执行的效果产生重大的影响，作者还提出，应该设置新的货币供应量统计标准，将包括货币市场基金在内的影子银行体系纳入统计范畴。肖彦明（2004）在其论文中首次提出了货币市场基金对货币政策的影响作用，认为货币市场基金一方面减少了货币需求，另一方面扩大了货币供给乘数。向莉（2006）从货币供应量的结构层次角度，认为货币市场基金的发展对其有着重要的影响，它一方面可以拓宽货币政策的传导途径，有利于利率调控机制的形成，另一方面也削弱了现有货币政策调控工具的效果，增大了货币供应量统计的困难，建议中央银行逐渐转换原有的模式，采取“混合权衡式”的新型政策。张曰云、谢焕田（2009）研究了货币市场基金对货币供应的主体和层次、货币供给总量、货币政策的调控能力等几个方面的影响，并建议央行应将我国货币基金纳入广义货币供应量的统计范围。胡俊华（2013）认为，货币市场基金加大了货币乘数的同时，也削弱了央行对货币供给的控制能力。

（三）对货币基金的风险

田启伟和马建国（2004）认为我国货币市场基金可能面临的风险有内部风险和外部风险，内部风险是其本身的投资策略、管理制度和基金管理人方面的风险，外部风险指的是宏观经济运行带来的风险，包括利率风险、资金转移风险和政策变化风险等。纽约联储主席比尔·达德利（2008）认为，货币市场基金的脆弱性会引爆金融市场的系统风险。以货币市场基金为媒的金融系统是脆弱的，更易发生挤提，也更具传染性。曾丽琼（2009）通过研究国外发达国家的货币市场基金发展情况，认为我国货币市场基金发展过程中存在一些明显的问题，包括产品同质化严重、长期发展缺乏动力、功能还有待完善、产品定位不够准确等等。王海慧和李伟（2014）认为，随着信息技术的发展、货币市场基金“T+0交易”的实现，以及“余额宝”类创新型产品的出现，货币市场基金进入快速扩张的新发展阶段，对传统银行业有很大的冲击，分流银行存款，冲击银行的理财业务，减少了基金代销收入，同时也面临一系列监管风险。

（四）文献评述

对于货币基金这一新的创新工具研究，中外学者基本上达成了共识，主要体现在：一是货币市场基金产生与政府的利率管制密切相关，其“准货币资产”的特性对银行存款有着显著的替代效应，同时对货币供应量影响显著，应该将其纳入广义货币的统计口径。二是我国学者关于货币市场基金对货币政策的影响研究结论基本与国外研究相符合，包括货币市场基金促进利率市场化、减少了货币需求、增加货币乘数、改变货币统计量、削弱央行公开市场操作与再贴现政策的效果等等。三是近年来，货币市场基金搭上“互联网金融”的平台开始进入井喷式发展，国内出现了针对互联网金融中的货币市场基金的研究，比较有代表性的如：蔡永刚（2014）认为，货币市场基金对利率市场化的推动作用，有助于提高货币政策的传导效益。盛松成（2014）就“余额宝”式的货币市场基金提出监管建议，认为余额宝获取较高收益率是得益于其游离于存款准备金调控之外，且对货币创造造成影响，建议将货币市场基金，包括其他性质相同的银行同业存款，纳入我国存款准备金的调控范畴。

当前，基于“互联网金融”平台的货币市场基金发展，展现了新的特质。同时，互联网金融理论体系也处初创期，对货币市场基金发展的一系列规范，仍就处于修补过程。为此本文实证基于连续的时间序列数据支持和有效的分析手段，来阐述和分析我国货币市场基金对货币供应量的影响，揭示货币市场基金与货币供应量间的数量关系。

三、我国货币市场基金与货币供应量关系的实证分析

综上所述，货币市场基金对现金和存款应该存在替代效应，进而影响货币结构的层次和货币创造乘数，因此对货币供应量产生影响也是必然的。

（一）理论分析

传统货币供应量模型认为：货币供应量=基础货币*货币乘数，基础货币=流通的现金+法定存款准备金+超额存款准备金。即，M=MB.mk和MB= MO+R+Re①其中，M为实际的货币供应量，MB表示基础货币，mk表示货币乘数，M0为流通的现金，R为法定存款准备金，E超额存款准备金。。我国央行把货币分为下列三个层次：

M0=流通中现金，即在银行体系以外流通的现金；

M1：狭义货币供应量=M0+企事业单位活期存款

M2：广义货币供应量=M1+企事业单位定期存款+居民储蓄存款。

假定商业银行体系中企事业单位活期存款D，企事业单位定期存款T，居民储蓄存款G，超额准备金E可知的前提下，流通中的现金MO与企事业单位活期存款D、企事业单位定期存款、居民储蓄存款G、超额准备金E间有比例关系，其系数分别用d、t、e、g表示，即D=M0.k、T=M0.t、E=M0.e、G=M0.g；为分析的需要②目前我国央行的存款准备率并不是按商业银行的活期存款和定期存款余额分别设定不同的准备金率。，再假定存款准备金率为r，则基础货币B可表达为：

狭义货币供应量M1一般可表达为：

M1=现金+企事业单位活期存款=M0+D=M0（1+d）

（2）

广义货币供应量M2一般可表达为：

M2=M1+企事业单位定期存款T+居民储蓄存款G；

为此，不同层次的货币乘数：mk1=M1/MB，mk2= M2/MB分别为；

从上述着手，可分析货币市场基金是对货币供应量的影响。

1.货币市场基金对现金比率k（k=m0/D）的影响。货币市场基金作为一项新型金融工具，在互联网金融环境下的货币市场基金大多实现了T+0交易，有着比活期存款高的收益率和类似现金的流动性，因此它的存在会对活期存款和流通现金产生替代的可能性，会导致银行体系的活期存款和流通现金的减少，即，会导致现金比率k减小；若货币市场基金对活期存款的替代效应大于对现金的替代效应，则会导致现金比率k变大，其影响程度取决于货币基金的收益率。

2.货币市场基金对法定存款准备金R的影响。法定存款准备金率是由中央银行调控确定的，有较强的内生性，受外在变量影响较小。货币市场基金发展，使得有部分存款游离于准备金调控的范围之外，因而它的发展会减少央行实际应该计提的法定准备金额度R，使实际的法定存款准备金率降低。

3.货币市场基金对超额存款准备金e的影响。由于货币市场基金会改变资金主体对资产的流动性需求，因此银行保有库存及清算需要的通货需求也将下降；同时我们也应看到货币市场基金的发展也带动了货币市场本身的不断完善，使得银行间拆借市场的活跃程度得到提高，银行在面临流动性压力时，可以更为容易地从市场上拆入和拆出资金，进而会降低商业银行对超额准备金的保有需求。因此，资金主体对流动性偏好的改变和货币市场的活跃会使得超额准备金e降低。

4.货币市场基金对储蓄存款比率g（G/D）的影响。货币市场基金的收益率一般情况下均高于定期存款和活期存款的利息，加上定期存款的货币创造能力低于活期存款，因此它对活期存款和定期存款均有替代的可能，居民持有活期存款的动机一般是满足交易和取现的流动性需求，而持有定期存款动机一般是保值需求，鉴于银行体系在公众心中的信用程度，货币市场基金对储蓄存款中定期存款的替代效应一定会低于对活期存款的替代，从而也会导致储蓄存款比率降低。

综上所述，通过货币乘数的公式可以得出，货币市场基金从众多方面影响货币乘数，即，mk1和mk2的变化取决于对存款替代作用的大小。法定存款准备金R和超额存款准备金E的减少会使得狭义货币M1和广义M2都产生变化。实际上，货币市场基金是投资于货币市场的金融产品而获得收益，一旦货币市场基金收益高于银行同期存款，它就会加快银行体系的资金流，进而影响上述指标，改变货币创造能力，扩大市场的货币供应量。反之，其影响力就小。

（二）实证分析

1.数据处理。选取我国货币市场基金规模取其份额大小（与净值相差不大）MF，货币供应量M1和M2三个变量，样本区间为2003年12月到2016 年3月的月度数据，共有148个时间序列样本；为消除纲量不同的影响，对mf、m1、m2取对数并进行标准化处理①scale（mfdata，center=T，scale=T）。，得到lnmf、lnm1、lnm2；先考察lnmf与lnm2的关系，然后再考察lnmf与lnm1的关系。

2.平稳性检验。ADF和PP检验显示这3个时间序列都不是平稳系列，但其一阶差分项dlnmf、dlnm1、dlnm2为平稳系列。

3.格兰杰因果检验。先根据VAR模型，构建滞后阶数最优的dlnm f与dlnm2的分析架构，取最大滞后8阶，根据滞后优化指标LR、FPE、AIC、SC、HQ，大致取滞后三阶（dlnm f与dlnm1为7阶滞后），其VAR结构是稳定的，如下表所示；

表2　dlnmf与dlnm2VAR模型滞后结构

表3　dlnmf与dlnm2格兰杰因果检验结果表

检验表明，当滞后阶数为1，dlnm f与dlnm2不具有明显的因果关系；当滞后阶数为2时，在10%的显著水平下，lnmf与dlnm2有单向因果；而当阶数滞后3阶时，lnm f与dlnm2二者具有双向因果关系。

当滞后阶数为1～2时，dlnm f与dlnm1二者不具有因果关系；当滞后阶数为3～4时，dlnm f与dlnm1具有单向因果关系；当滞后阶数为4～7时，dlnm f与dlnm1具有双向因果关系。

表4　dlnmf与dlnm1格兰杰因果检验结果表

在做OLS估计时，选取lnmf为因变量（解释变量），lnm2、lnm1为自变量（被解释变量）。

4.E-G两步法估计。由于三个变量都是I（1）阶单整，可用E-G两步法估计进行协整分析，分别得到变量的估计方程：

对残差序列Zt2、Zt1进行单位根检验，其检验结果如下：

临介值序列相伴概率Zt2 Zt1 PP检验统计值-2.1337 -1.7417 1% -2.580 -3.475 5% -1.943 -2.881 10% -1.615 -2.577 0.032 0.42

残差Zt2经PP检验结果的伴随概率小于0.05，表明它拒绝存在单位根的原假设，说明Zt2是平稳的，lnmf和lnm2之间存在协整关系，即存在长期稳定的均衡关系。但从残差Zt2序列图看，存在自相关关系，其偏自相关系数函数并不是截尾的。而Zt1却不平稳，故lnm f和lnm1之间不存在协整关系。

5.门限协整检验。门限协整是非线性协整的推广。采用极大似然估计和门限搜索法来确定门限参数和协整向量，其最大特点就是构造sup-Wald检验，即，对门限自回归模型进行检验并通过递归残差的自助法（bootstrap），模拟Wald统计量的渐进分布，进而获得P值，判定门限协整行为的可能性。该检验法来自Hansen and Seo（2002）。应用R软件程序包“tsDyn”中的相关函数来完成估算。门限协整检验的零假设为线性协整，备选假设为门限协整。对lnm2和lnmf进行线性和门限协整检验，在滞后阶数分别为1，2，3项下，设定抽样为500次，其中mf2为变量lnmf与lnm2数据集，运用TVECM.HStest函数，得到与检验统计量有关的图及相关输出，具体检验结果如下①检验代码：z2=TVECM.HStest（m f2，lag=2，intercept=TRUE，nboot=500）；summary（z2）；plot（z2）。：

表5　lnm2与lnm f不同滞后阶数门限协整检验结果

如上表，当滞后阶为2，显著水平5%时，Sup—LM统计值为24.738，大于临界值23.799，对应的P值为0.034，拒绝原假设，说明lnm2与lnm f间短期调节效应是不同的，即存在门限——非对称调整，并给出了参考性的协整值B=-1.086。

图2　lnm2与lnm f门限协整检验门限搜寻图

门限的存在，表明不同时点的调整，不仅取决于上期偏离的大小，还取决于在该时点上自身所处的机制，在不同机制中，调整的速度是不同的，这也正是门限协整（TVECM）与传统线性协整（VECM）的最本质区别。

6.门限向量误差修正模型估算。由于lnm2与lnmf存在门限协整，因此，其向量误差修正模型也就可估计。在估计过程中，结合门限个数及滞后阶数的不同组合，以及AIC、BIC、SSR、样本区间数据量指标和变量多少来综合选择，特别是考虑dlnm2与dlnmf在滞后2阶时存在单向因果关系，最后选择二区制（上、下二个机制）、滞后2阶的门限向量误差修正模型，综合结果如下②Z213=TVECM（mf2，nthresh=1，lag=2，ngridBeta=60，ngridTh=30，plot=TRUE，trim=0.01）；：

表6　各区制门限向量误差修正模型估算结果

将以上选择结果写成向量形式：

图3　lnm2与lnm f滞后2阶门限参数和协整参数图

7.对lnm1与lnm f进行门限协整行为检验。根据上述方法，检验lnm1与lnm f间存在门限的可能性，检验结果表明不存在门限行为。结果如下：

表7　lnm1与lnm f不同滞后阶数门限协整检验结果

四、结论与建议

通过理论分析及数据实证，我国货币市场基金对货币供应量M1和M2的影响如下：

1.我国货币市场基金对货币供应量M1和M2的影响是通过现金比率、法定存款准备金、超额存款准备金、储蓄存款比率等因素影响货币流通速度来影响货币供应量的，这是货币市场基金对货币供应量的机制。且由于其对现金、存款的替代作用，对各层次的货币供应量都产生影响。

2.因果检验表明，货币供应量M1和M2与货币市场基金MF间影响是不同的。第一，当滞后阶数为1时，货币基金规模的变化与广义货币供应的变化（dlnm f与dlnm2）二者不具有明显的因果关系；当滞后阶数为2时，在10%的显著水平下，货币基金规模的变化与广义货币供应量的变化有单向因果关系；即，广义货币供应量的变化引起货币基金规模的变化；而当滞后3阶时，二者具有双向因果关系。第二，在滞后1～2阶时，货币供应量M1变化与货币市场基金MF的变化没有因果关系；在滞后3～4阶时，货币供应量M1变化与货币市场基金MF的变化具有单向因果联系；在滞后5阶以后才具有双向因果关系。这表明货币供应量M2比M1更容易受到货币市场基金MF变化的影响。

3.我国货币市场基金对货币供应量M1和M2的影响受不同规律制约。第一，对M2的影响主要遵循门限向量修正模型来表现，其间长期协整关系为εt= ln m2t+0.21*10-6-0.832×ln mft，门限值th为0.5014，即，当lnm2t≤0.21*10-6+0.832×lnm ft，低于均衡且偏离小于0.5014时，遵循上机制规则，且落入上机制的样本占14.5%；当lnm2t＞0.21*10-6+0.832×lnm ft，较高且偏离大于0.5014，为遵循下机制规则，样本量为85.6%。如果分离出这些数据就可以观察到货币市场基金影响M2的各时期。第二，对M1的影响仅遵循VAR模型规则。这表明货币市场基金对存款和现金存在替代效应的数量关系。

4.应将货币基金纳入货币供应量的统计范畴。货币市场基金由众多的独立机构或商业银行管理，在互联网支付技术的促成下，“T+0”交易使得客户资金在存款性金融机构和非存款性金融机构间的往来极为方便与通畅，为此，在没有存款保险制度存款利率放开的情况下，客户对货币市场基金和存款性金融机构的选择，差异很小；而且在业务差异上，保值与增值也变得不是对立的，支付与结算变得是同效的。而货币基金作为非存款性金融机构，除了部分地实现了信贷功能外，其他功能与存款性金融机构无实质差别，但是它对存款与现金的替代作用明显强于其他非存款性金融机构，这样使得货币供给由提供通货的中央银行和提供存款货币的商业银行这二级主体，扩展为中央银行、商业银行和以货币基金为主要的非银行金融机构三级主体，货币供应量不再是完全受中央银行绝对控制的外生变量，除基础货币以外，它受经济变量和金融结构、企业、居民行为等内生因素的支配程度大大增强，其间货币市场基金充当了很重要的作用。为此，应将货币基金纳入货币供应量的统计范畴，建立另一层次的货币供应量M3，即在M2的基础上纳入货币市场基金净值规模。

［1］郭田勇.海外货币基金发展历史及对我们的启示［EB/OL］.和讯名家，2016-04-15，

［2］李洪斌.美国货币市场基金的发展［EB/ OL］.新浪财经，2014-01-15.

［3］中国货币市场基金高速发展面临监管挑战［N］.2014-03-07，上海证券报.

［4］吴喜之.复杂数据统计方法（第二版）［M］.中国人民大学出版社，2013.

［5］张爱军.我国货币基金金融创新与银行存款脱媒研究［J］.海南金融，2014，（12）：313.

［6］马尔科·西普里亚尼，安托万·马丁，布鲁诺·玛利亚·帕里吉.以货币市场基金为的金融体系之脆弱性［J］.金融市场研究，2014，（1）：20.

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1006-169X（2016）07-0072-08