人民币境外存量考察:基于季度数据的协整分析和间接估计

来源:用户上传      作者: 李继民

　　摘要：本文根据现金需求的影响因素，构建了两个略有差异的现金需求实证模型，运用1992―2000年的季度数据，拟合出我国境内现金需求函数的表达方程，通过对比分析，选择拟合效果较好的模型来预测2001―2008年我国境内人民币需求量，通过扣除本地需求法估算出该段时期内境外人民币的存量。结果显示，2001―2008年间，人民币境外存量从100―300亿元规模开始波动上升，2006年开始呈现大幅增加的态势，达到甚至突破1000亿元；另外，人民币境外存量有较为剧烈的季节波动，这为央行制定货币政策带来一定困难。
　　关键词：人民币；境外存量；协整；间接估计
　　中图分类号：F830
　　文献标识码：A
　　文章编号：1006－1428(2011)02－0049－06
　　
　　一、相关研究综述
　　
　　对于一国货币的境外流通数量，一般有两类方法可以对其进行估计。一类是基于跨境经济活动本身，对相关的货币流量进行直接估计，例如通过边境贸易规模及差额、出境旅游人数及人均消费数额等，这一方法一般被称为直接估计法。另一类是根据一国经济的特征和一些相关的参数来估计本国境内对货币的实际需求，再用本国实际的货币发行量与之相减，所得差额即为境外对本国货币的需求数量。在某个时期内。若本国实际发行的货币数量大于本国的实际货币需求，则代表本国货币净流出；反之则代表本国货币净流入。这一方法一般称为间接估计法。
　　近年来有不少学者对人民币在周边国家和地区的流通状况做了调查和研究，直接法是国内学者估计人民币跨境流量和境外存量使用较多的方法。
　　直接法虽然简单易懂，但是估计方法过于依赖能够观察到的事实，在样本有限的情况下，误差也会很大，因此对于同一数据的估算结果往往相去甚远。
　　由于统计数据无法获得，直接估计法又难以获得令人满意的结果，一些学者尝试用间接方法来估算跨境流动的货币数量。
　　Greenwood(1990)提出了一种独特的估计思路：如果一国货币没有境外需求，那么由于支付方式的发展和革新会导致一国对现金货币需求的相对减少，即Mn，GDP的值有下降的趋势。如果该比值没有下降或下降幅度相对于其他没有货币溢出的国家下降较小，那么可以判断该国货币有溢出境外的现象，且可以估算出净流出量。
　　Peng and Shi(2002)从货币需求函数人手，假设本国的狭义货币需求(M1)是本国收入、利率和通货膨胀率的函数，同时假设在样本期内有固定比例的本国货币在境外持有，通过最大似然法来估计本国货币计境外存量与发行总量的比值。对香港的实证研究表明，2001年底，占发行总量16％的港币(约合160亿港元)沉淀在境外。
　　马荣华、饶晓辉(2006)利用1958―2005年的年度数据，通过协整方法，首先建立人民币境内现金需求数量同产出、利率及货币化程度之间的长期稳定函数，再通过此函数来估算1997年后境内人民币现金需求数量，通过与发行量的缺口来间接估算境外人民币存量。估计结果显示，人民币1997年境外流通规模为19亿元，至2005年达到311亿元。董继华(2008)通过同样的方法，利用1990―2005年的季度数据估计了1999―2005年人民币的境外需求，结果为1999年境外人民币需求为80亿元，最高峰值年份为2003年，达1060亿元，2005年又回落到258亿元。
　　对于间接估计方法，如果能建立在恰当的理论依据之上，并严谨地利用统计和计量方法，一般能获得可以接受的估计结果，并能与直接估计法得到的结果互相印证、互为补充。
　　
　　二、基本假设和计量建模思路
　　
　　根据货币需求理论，一国经济对现金(M0)的需求主要取决于三类因素。第一类为规模因素，主要包括收入水平、商品和劳务交易量、总投资等。一般来说，规模变量与现金需求呈正相关关系。第二类为机会成本因素，主要包括名义利率、实际利率、债券利率以及其他有价证券的收益率等。一般来说机会成本变量与现金需求呈负相关关系。第三类为制度和技术因素，主要包括货币流通速度、货币化水平、现金的转换成本、地下经济活动的规模以及支付方式改变和革新等因素z。一般来说货币流通速度、支付方式的革新(假设可以量化)等变量与现金需求呈负相关关系，货币化水平和现金的转换成本等变量与现金需求呈正相关关系。
　　不同学者从定性与定量角度对中国货币需求影响因素作了分析，不同口径的货币需求，其影响因素可能略有不同。就M0来说，规模变量方面的影响因素主要是收入水平和商品和劳务交易量(白金辉，2002)。机会成本变量方面，大部分观点认为，中国名义利率变动较小，因此对于理性的个人而言，机会成本变量应为通货膨胀率或者实际利率。易纲(1996)也认为由于中国的利率被长期固定在低于市场均衡利率的水平之下，因此利率没有反映机会成本，从而机会成本变量应为通货膨胀率。本文对此观点持保留态度，本文倾向于同时选择名义利率和通过膨胀率来作为现金需求的机会成本变量。对于影响现金货币需求的第三类因素，无论是货币流通速度、货币化水平、地下经济规模、现金的转换成本还是支付方式的改变等这些变量均没有可观测性，在定量分析中往往只能寻找和使用替代指标，例如用MJGDP来作为货币化程度的替代指标，但这种替代可能会导致严重的测量误差，从而影响估计的效果。而且有的变量，例如现金转换成本和支付方式改变等很难找到替代变量。
　　另外，白金辉(2002)的实证研究显示，对M0进行估计的时候，当规模变量包括真实收入(实际GDP)时，货币化程度、通货膨胀率与名义利率应进入需求函数与之匹配；当规模变量为使用货币购买的消费量时(社会商品零售总额)，模型要求名义利率作为机会成本，而通货膨胀率不进入方程。本文在建模过程中会借鉴这一结论。
　　综合上述认识，可以建立起一个M0的框架函数：
　　D(M0)=F(S，C，T)　(1)
　　其中D(M0)表示现金需求量
　　S表示规模变量
　　C表示机会成本变量
　　T表示制度和技术变量
　　在建立M0需求函数的计量模型之前，本文首先做如下两点假设：
　　假设一：在2001年以前，人民币境外流量为零，2001年以后人民币开始在境外流通。
　　假设二：假设在样本观测期之内，人民币现金的流通速度、现金转换成本和支付方式没有发生改变，由地下经济活动产生的现金货币需求忽略不计。
　　对上述两个假设的说明：
　　由于本文最终的估计对象为人民币的境外存量，采取的思路是假设人民币在某个时点(转折点)之前完全在境内流通，在该时点之后，人民币开始流出境外。这样就可将样本观察期分为两个阶段，如果人民币现

金的境内需求与其他经济变量之间存在长期稳定的关系，那么就可以通过第一阶段的数据来估计人民币现金货币需求方程，再通过估计出的方程来预测第二阶段人民币现金的境内需求数量，最后用人民币现金的实际供应量减去预测出的需求量，得出境外人民币存量的估计值，因此必须要选择人民币跨境流动的转折点。选择2000年末作为转折点基于两点考虑：一是根据既有的研究来看，虽然早在上世纪八九十年代人民币就开始跨境流动，但规模较小，本世纪以来，跨境流通数量出现较大幅度的增加，因此选择2000年末作为转折点虽然不完全符合事实，却不会造成太大的误差。二是数据的可得性和中国经济在1992年前的明显的计划经济特征，使得如果将转折点定在更早的时间点上，则会面临第一阶段样本太少或经济体制和结构发生显著改变的困难，这会给估计造成很大困难。
　　由于人民币现金流通的速度、现金转换成本以及支付方式变化等因素无法找到量化的指标，虽然目前已有一些研究证实，人民币现金的流通速度趋于持续下降的趋势(白金辉，2002)，以及支付方式的改变和革新使得M0／GDP也有持续下降的趋势(贺力平、卢川，2009)，但上述几个指标无法观测也很难找到合适的替代变量，无法进行定量研究。因此本文只能假设它们保持不变。此外，对于地下经济规模，更是无法观测和度量，董继华(2008)的研究中以宏观税负(政府税收与GDP的比值)作为衡量地下经济规模的指标，本文不认为这一指标符合中国的情况，但也无法找到合适的替代指标，因此只好忽略不计。无可否认，这样的假设会对估计结果造成系统性的影响，但这种影响主要体现在数量方面，不会影响趋势，本文将在结论部分对此影响再做说明。
　　
　　三、实证研究
　　
　　1　数据选取与说明。
　　本文的样本区间为1992年第一季度至2008年第四季度，频率为季度数据，涉及到的指标包括：流通中的现金(M0)、广义货币(M2)、国内生产总值(GDP)、社会消费品零售总额、消费物价指数变动率、名义利率、实际利率，价格指数等。其中国内生产总值和社会消费品零售总额以当期价格计算，消费物价指数变动率为年度同比增加值(即本年同期相对于上年同期的变动幅度)，用来代表当期通货膨胀率，价格指数为定基消费价格指数的绝对值(将1990年第一季度消费物价指数定为100)，名义利率为当期中国人民银行执行的一年期定期存款利率，实际利率等于当期名义利率减去当期的消费物价指数变动率。所有数据均来自中经网经济数据库。
　　
　　2　实证分析。
　　根据方程(1)和上述两个假设，本文接下来将货币需求方程进行估计和筛选。
　　首先我们选择实际收入(实际GDP)作为规模变量，建立如下回归模型：
　　Im(MO／P1)=β0+β1Ln(MO／P1+β2Ln(GDP1／Pt+β3CPI1+β4NRt+εt　(2)
　　再以实际交易量(实际社会商品零售总额)作为规模变量建立如下回归模型：
　　Ln(MO／P1)=β0+β1Ln(SALE／P1)+β2NRt+β3CPIt+ε1　(3)
　　其中，Mo=流通中的现金
　　GDP=名义生产总值
　　X=货币化率，为广义货币(M2)与GDP的比值
　　CPI=通货膨胀率
　　NR=名义利率
　　SALE=社会商品零售总额
　　t=样本观测时刻
　　Ln=自然对数
　　接下来使用第一阶段(1992年第一季度至2000年第四季度)的数据分别对方程(2)和(3)中的参数加以估计。由于绝大多数宏观经济变量都是非平稳的时间序列，即存在单位根。用传统的计量经济方法对涉及的变量为非平稳的时间序列进行估计的时候，检验统计量如F值、D－W值及R－Squared等都会出现偏差，从而导致“伪回归”(Pseudo－regress)现象。Engle和Granger于1987年提出的协整(Co－integration)方法可以克服上述伪回归问题，即一组同为一阶单整变量之间，如果它们的某些线性组合是平稳的，那么意味着它们存在着长期稳定的均衡关系，这种关系可以通过传统的回归方法加以估计。不过前提是各时间序列变量是同阶单整变量。因此我们首先需要对各变量进行单位根检验。通过扩展的迪克富勒(ADF)单位根检验法得到的结果如表1。
　　
　　注：1、t表示趋势项；c表示截距项；n表示变量的滞后期数，这三者的不同组合代表不同的检验类型。
　　2、检验中，变量的最大滞后期数为10，实际滞后期数由计量软件根据SCI信息准则自动给出。
　　根据ADF的检验结果，相关变量都服从I(1)(一阶单整)过程，这意味着方程(2)和(3)中涉及的变量都具备了协整的前提条件。不过同为I(1)过程的变量之间是否有协整关系还取决于它们之间是否存在某些线性组合服从I(O)(零阶单整)过程。因此接下来我们还需要对方程(2)和(3)分别进行协整检验。常用的协整检验方法有两种：一种为E－G两步法，另一种为Johansen协整检验法。前者主要用于一元回归模型和样本容量较小的场合，后者对样本容量的要求相对较低，并且适用于存在多个协整向量的情形。由于待估方程皆为多元模型，且样本容量较小，因此本文选择用Johansen协整检验法，检验结果见表2和表3。
　　注：1、上述协整检验允许有线性决定趋势，在协整检验中有截距项无趋势项。
　　2、协整检验的最大滞后阶数为2。
　　3、r表示协整向量的数目
　　4、*表示零假设在1％的显著水平下被拒绝
　　根据表2提供的信息，可以判断在1％的显著水平上，上述变量是协整的，且有多个协整变量。
　　根据表(3)可以判断，上述变量之间存在两个协整关系。由于方程(2)和(3)中涉及的变量之间都存在协整关系，在不考虑内生性解释变量和异方差以及自相关等因素的前提下，我们用OLS方法分别对上述两个方程加以估计，估计结果见方程(4)和(5)：
　　以真实收入作为规模变量的现金货币需求方程估计结果：
　　
　　回归方程的标准差=0.05890
　　以真实交易量作为规模变量的现金货币需求方程估计结果：
　　Ln(MOt／Pt)=1.262669+0.802071Ln(SALEt／Pt+

　　S.E=(0.293570)　(0.076491)
　　t=Staisfic=(4.301081)　(10.48583)
　　0.011534CPI－0.038481NRt+εt　(5)
　　(0.002769)　(0.0085 19)
　　(4.165154)　(-4.517127)
　　Adjusted R2=0.917921
　　F=121.0700　Prob(F－statistic)=0.00000
　　回归方程标准差=0.068216
　　通过式(4)、(5)可知，两个回归方程的整体显著性和拟合优度值都较为理想。除了式(4)常数项的系数不显著外，其余所有变量的系数都在1％的水平下显著不为零。从各变量的系数来看，实际货币需求与实际收入和实际交易量呈正相关关系，与名义利率呈负相关关系，与理论和先验判断相符。通货膨胀率的系数符号为正，意味着它和实际货币需求也呈正相关关系，这与先验判断不符，因为在一般情况下，通货膨胀率是货币需求的成本因素，因此其系数符号应该为负。对此本文的观点是：本文考察的货币需求是主要用于交易的现金，在通货膨胀环境下，中国居民都有抢购和囤积生活物资的倾向，这会增加对实际货币的需求，从而使两者呈现正相关关系。另外，在参数和模型设置的稳定性方面，经过检验，方程(2)和(3)都能获得通过。
　　从式(4)和(5)的拟合优度和回归方程的标准差来看，方程(2)的拟合效果略优于方程(3)，从更加直观的图形来看(见图1和图2)，也能得出同样的结论。
　　通过上述比较，本文认为方程(2)整体上优于方程(3)，因此选择方程(2)为我国现金货币需求的估计方程，根据方程(4)来预测2001第一季度至2008年第四季度中国境内真实现金货币需求量，将其换算为名义现金货币需求量后与供应量相对比(见图3)。
　　
　　从图3可以看出，从2001年初至2008年末，大多数时候，国内现金货币的需求量都小于央行的供应量，这说明有部分人民币流出境外成为境外需求。首先来看人民币现金供应量与境内需求预测量之间的差额情况，见表4：
　　从估计出的差额来看，在所有被估计的32个季度中，有26个季度的估计值为正值，这意味着人民币在观察期间有明确的境外存量。由于人民币境内供求并不总是出于均衡状态，因此境外存量出现负值可能意味着当期由于人民币在境内供小于求，从而导致境外人民币回流境内，但回流数量并不能与估计出的数值相对应。对人民币境外存量的估算我们采用两种不同的口径：一种为全年各个季度末人民币供应量和境内需求差额的算术平均值(这一指标更接近于人民币稳定滞留在境外的数量)，另一种为该差额在各个季度末的最大值(这一指标主要体现的是人民币短期滞留在外的数量)，估算结果见表5。
　　
　　从表(5)可以看出，2001―2008年之间，人民币境外存量呈波动上升的态势，除2004年之外，其余年份人民币境外存量的两种口径的估计值都为正。如果不考虑2004年，人民币境外存量的季度平均值从2001年的183.5亿元波动上升至2008年的610.7亿元，峰值出现在2007年，该规模达到1003.8亿元。人民币境外存量的最大值从2001年的413亿元波动上升至2008年的1289.9亿元，峰值同样出现在2007年，该规模达到1416.6亿元。另外一个显著特征是人民币境外存量季节波动幅度较大，在各个年份中，一二季度的人民币境外存量往往较低，三四季度则较高。对于2004年人民币境外存量的平均值为最大值均为负数，本文的理解是2004年针对宏观经济有过热的倾向，国家采取了较为严厉的调控措施，其中包括收紧银根，这造成当年的货币供求出现较大失衡，由于本文的估计有一个重要的暗含假定是货币供求处于均衡是常态，而该年度的失衡导致了估计失准。
　　
　　四、结论
　　
　　从上述估算与分析结果得知，人民币的境外存量从2001年开始呈波动上升的态势，2006年以来，人民币流出境外的数量开始大幅上升，最大值超过1400亿元，这与2005年7月以来人民币汇率制度改革启动与人民币开始步入升值通道有密切的时间对应关系，说明人民币对美元升值后以及进一步升值的预期使得境外对人民币的需求数量大幅增加，这也意味着人民币升值对人民币国际化起到明显的促进作用。
　　人民币境外存量的季节波动很大，说明人民币的境外存量季节变动与中国进出口贸易的季节性特征有较明显的一致性，在进出口及出境旅游高峰期的三四季度，人民币流出境外的规模较大，一二季度则较多地表现为人民币从境外的净流入，人民币现金流出主要体现在经常项目下，流入则主要体现在资本账户下。由于目前境外人民币的回流还没有官方认可的透明渠道，而主要是通过地下隐秘渠道进行，那么随着人民币跨境流量不断扩大，人民币境外存量的季节波动将会越来越显著地影响境内基础货币以及广义货币的供应量，这会给央行的货币政策操作带来不小的困难。因此，尽快建立人民币回流的正式渠道，使得人民币跨境流量具有可测性，显得十分必要。
　　最后，还需要说明的是，由于本文未考虑支付方式的革新对现金需求数量的影响，这可能会导致本文对2000年后的人民币境内需求量有高估的倾向，因为近年来刷卡支付方式广泛使用，会导致经济对现金的需求量相对减少(贺力平、卢川，2009)。因此本文对人民币境外存量的估计值可能会出现系统性偏低，当然，这种偏离程度有多大，不是本文能够回答的。
　　
　　(责任编辑：周智立)

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