貨幣流通速度的再認識

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1、研究領域：宏觀經濟學 貨幣流通速度的再認識* 本文是教育部人文社會科學重點研究基地2002-2003年度重大研究項目“現代信用經濟與虛擬經濟研究”（02JAZJD810005）的階段性成果之一。 ——對中國1993-2003年虛擬經濟與實體經濟關系的分析 貨幣流通速度是貨幣經濟學的一個重要問題，這不僅涉及到貨幣需求以及貨幣供給政策的調整，而且其本身的變化一方面是宏觀經濟環(huán)境變化的結果，另一方面反映出宏觀經濟的許多問題。但目前無論理論界還是各國政府決策層，對貨幣流通速度的測算或預測，以及由此對貨幣供應量的決定，其理論依據不外乎傳統(tǒng)的交

2、易型貨幣數量公式MV=PQ和收入型貨幣數量公式MV=PY，其中M為貨幣數量，V為貨幣流通速度，P為交易商品的價格，Q為商品交易量，Y為名義收入。不可否認，這兩個貨幣數量公式在其特定的歷史時代背景下無疑是有效的理論工具，估算出的貨幣流通速度變化相當平穩(wěn)且與實際情況吻合，其原因在于貨幣需求函數的穩(wěn)定性。國外的許多研究結果表明，在20世紀70年代中期以前，只要適當地考慮時滯后的收入和利率等變量，就可以對貨幣需求作出合理和可靠的解釋。但時過境遷，在20世紀70年代中期以后，研究結果越來越缺乏解釋力，傳統(tǒng)貨幣需求方程的估測結果系統(tǒng)地大于實在的貨幣余額，從而出現了一個“失蹤貨幣”。貨幣需求函數的不穩(wěn)定使貨

3、幣流通速度可以預測的貨幣主義觀點受到挑戰(zhàn)，進而使貨幣政策作為穩(wěn)定經濟的一個主要工具受到質疑。究其原因，我們認為一國經濟環(huán)境乃至整個國際經濟環(huán)境的變化是其背后的深刻原因。因此對貨幣流通速度的重新認識便提上了議事日程。 傳統(tǒng)意義上認為貨幣流通速度不是一個現實的經濟變量，只是貨幣市場事后均衡結果，單獨分析它不會給我們更多信息。在本文中筆者從經濟虛擬化發(fā)展的角度，利用虛擬經濟理論已有的研究成果，建構貨幣循環(huán)流模型提出自己對貨幣流通速度的重新認識，希望能在理論界引起廣泛的討論。文章結構如下：第一部分分析經濟虛擬化對貨幣流通速度的影響；第二部分論證交易型貨幣數量論的復歸傾向，在此基礎上對交易型貨幣需求函

4、數進行實證檢驗；第三部分提出新的貨幣流通速度公式，并建立現代信用貨幣經濟的六部門貨幣循環(huán)流模型，分析貨幣流通速度的在現代信用貨幣經濟中的新特點；第四部分在對中國貨幣流通速度進行重新估算的基礎上，分析檢驗我國虛擬經濟與實體經濟的關系，然后針對出現的問題提出相應的政策措施和建議。 一、經濟虛擬化對貨幣流通速度的影響 （一）經濟虛擬化 20世紀70年代以來，世界經濟出現了新的趨勢，即經濟的虛擬化，虛擬經濟越來越脫離實體經濟而日益成為一個相對獨立的經濟活動領域，虛擬經濟不再是實體經濟的附屬品，作為虛擬經濟重要組成部分的“金融是現代經濟的核心”。隨著這種經濟結構的變化，虛擬資產在經濟虛擬化過程中越

5、來越居于主導地位，在宏觀層面主要表現為國民財富構成發(fā)生變化。如西方發(fā)達國家和加入到金融全球化行列中的新興發(fā)展中國家，自上世紀70年代以來虛擬資產與國民財富的比率不斷提高，并且出現趨同化趨勢，一些發(fā)展中國家的虛擬資產膨脹速度趕上甚至超過一些發(fā)達國家，到九十年代這些國家擁有的虛擬資產總量都超過GDP總量，有的國家達到3倍多。 在微觀層面體現在居民家庭財富和收入來源構成以及企業(yè)利潤來源占比的變化。如主要工業(yè)國家的居民所持有的財富形式越來越與物質財富相脫離，虛擬資產財富在家庭財富中逐漸占據主要地位。表1提供了部分經濟發(fā)達國家家庭持有財富中，虛擬資產財富所占的比例。其中當代美國人的財富中有82%以上是

6、金融資產，這還不包括地產在內。在銀行的抵押資產中，大約有70%以上是房地產?？梢?，虛擬資產在發(fā)達國家的財富中占有重要地位（劉駿民，2002）。在居民收入來源構成中，美國居民來自制造業(yè)的收入與來自資本紅利利息收入和服務業(yè)收入形成鮮明的反差，在曲線圖上表現為一把“大剪刀”（見圖1）。制造業(yè)收入占比從22.05%降至8.50%，減少了近2倍；資本紅利利息收入和服務業(yè)收入占比分別從9.04%和9.85%升至16.95%和21.45%，上升了近1倍，兩者之和達到38.40%。與此同時，企業(yè)利潤來源構成也表現出相同的變化。在20世紀70年代中期前后的1959-2002年期間，美國制造業(yè)利潤持續(xù)下降，從19

7、59年的49.35%降至2002年的11.76%，減少了近四倍；而同期的金融業(yè)利潤卻從13.59%上升到26.63%，增加了約一倍（見圖2）。由此可見，經濟虛擬化的發(fā)展使整個經濟出現結構性的變化，這勢必影響到經濟主體行為方式和經濟運行規(guī)律的變化。 表1 主要工業(yè)國家金融資產占家庭凈財富的百分比 單位：（%） 年份 美國 日本 法國 英國 加拿大 1981~1985 69.7 42.5 37.8 51.9 58.6 1986~1990 71.7 41.5 49.6 52.7 63.9 1991

8、~1995 76.9 50.1 55.2 64.1 67.3 1996~1999 82.2 58.2 58.8 68.8 70.2 資料來源：IMF, World Economic Outlook, October 2001,P65. 圖1 美國居民個人收入來源 圖2 各產業(yè)企業(yè)利潤與總利潤之比 資料來源：NIPA（美國國民收入和生產帳戶），整理計算得到 資料來源：同圖1 （二）經濟虛擬化對貨幣流通速度的影響 由上文分析可知，經濟虛擬化的發(fā)展不僅影響到居民財富觀念的轉變，從以實物資產為

9、真正的財富逐漸過度到越來越重視對虛擬財富的擁有，而且對虛擬經濟與實體經濟關系產生重大影響：整個經濟系統(tǒng)日益分成虛擬經濟和實體經濟兩大子系統(tǒng)。在這兩大子系統(tǒng)中有著截然不同的定價方式：一個是附著在商品上的物價系統(tǒng)，另一個是資產價格系統(tǒng)。前者是成本支撐的價格系統(tǒng)，后者是觀念支撐的價格系統(tǒng)，它們根本的區(qū)別不是有形和無形，而是定價方式所反映的行為方式（成思危，劉駿民，2003）。正是這種微觀理財行為和投資心理以及宏觀層面運行機理的變化，使貨幣流通速度出現結構性的變化，即有必要把貨幣流通速度分成實體經濟和虛擬經濟流通速度。原因如下： 1.資產定價方式強化兩種貨幣流通速度的差異性 實物資產實行成本加成定

10、價，而虛擬資產實行資本化定價，所以價格變動的決定因素是不同的。前者價格主要取決于資產成本、預期利潤水平和供需狀況，而這些變量變化相對平穩(wěn)，因此實物資產價格變化是較穩(wěn)定的。而后者價格主要受貼現率、預期、市場情緒、投資者對市場信息判斷偏差等不確定性因素的影響，它們能在較短的時期內反復變化，投資者對其價格變動的敏感程度高，因此虛擬資產價格的波動性較實物資產要大得多。而正是由于這種資產價格升跌頻率的差異，或投資者獲取資本價差利得機會的差異，使貨幣流通速度的差異性得以形成。經濟虛擬化程度越高，這種差異性就越強。 2.現代信息技術的不對稱性影響強化差異性 現代信息技術對虛擬資產與實物資產流通速度的影響

11、是不對稱性的。如“電子數據交換”和“電子資金轉移”等計算機網絡技術使虛擬資產能24小時不間斷地以“光的速度”在全球范圍內流動，幾百萬美元的國際資本能在幾秒針內轉移至全球各地，但實物資產的交易受運輸條件限制不可能以“光的速度”流動。這樣即使是同一貨幣，它在虛擬經濟與實體經濟中的流通速度是不同。在虛擬經濟全球化的今天，區(qū)別對待這兩種貨幣流通速度具有非同尋常的意義，因為這直接涉及到貨幣需求與供給、金融風險的防范和貨幣政策應對措施的制定等等。 二、交易型貨幣需求函數的實證分析 （一）收入型貨幣數量論復歸交易型貨幣數量論 貨幣需求函數有交易型和收入型之分，理論界對何種需求函數更符合現實存在長久爭論

12、，特別是在實證檢驗分析中，當定位于交易的模型應用不理想時，理論學者便考慮使用收入模型試圖使情況有所改善?，F代貨幣數量論的重要代表弗里德曼曾對為什么要使用收入型貨幣數量論而不使用交易型貨幣數量論做過詳細的論證（Friedman，1970）。但筆者認為，隨著經濟虛擬化以及居民虛擬財富占比的提高，貨幣需求函數正不斷向交易型貨幣數量論復歸。 一方面GDP總量指標包含的內容已遠小于交易總額。在國民經濟統(tǒng)計上，GDP不包括中間產品的全部銷售、轉移支付、現有商品的購買，尤其是交易總額巨大的虛擬資產交易，而所有這些交易都會引起相應的貨幣需求，這是其一；其二是GDP概念側重于產出一面而忽視了收入一面也同樣會引

13、起支付的需要這一事實；其三是GDP包括了一些推算項目，在一定程度上高估了交易額。 另一方面收入型貨幣數量理論的準確性和可靠性日益下降。首先，20世紀80年代以來以GDP/Mi（i=1，2，3）來衡量貨幣流通速度的指標越來越不穩(wěn)定。其次，由于總貨幣形式M1、M2或M3總跟不上貨幣替代物的快速變化，一個特定總貨幣流通速度的增加并不一定說明貨幣在經濟體中循環(huán)真的加快了，可能是總貨幣形式M1、M2或M3的替代物發(fā)揮作用的結果，因此很難找到一種有意義的方法來衡量貨幣M1、M2或M3的收入流通速度。以上這些都使貨幣學派所主張的貨幣供應量與名義收入成有規(guī)則的正比關系日益得不到事實支持。相反，貨幣需求量越來

14、越與經濟系統(tǒng)中實際需要媒介的交易有重要相關性。 其實，對收入流通速度和交易流通速度的穩(wěn)定可靠性，理查德T塞爾登在《美國的貨幣流通速度》（米爾頓弗里德曼等，2001，第190頁）一文中早有詳細的研究。他認為收入流通速度Vy和交易流通速度Vt的發(fā)散，在很大程度上取決于現金作為交易媒介和作為價值儲藏手段的相對重要性。如果前一個職能非常重要，發(fā)散意味著Vt穩(wěn)定，Vy下降。隨著虛擬經濟的發(fā)展，財富更多地以諸如股票、債券、儲蓄存款等虛擬資產形式持有，現金作為交易媒介的職能得到強化。瑞典經濟學家魏克賽爾認為，在貨幣的三個主要職能（價值尺度、價值儲藏手段和交換媒介）中，“只有交換媒介才在真正意義上表現了貨幣

15、的特征”（魏克賽爾，1983，第215頁）；而價值儲藏手段只有從個人或私人的觀點來說，貨幣才具有這一職能，對整個社會而言貨幣并沒有這一職能，在貨幣完全虛擬化的今天更是如此。 （二）交易型貨幣需求函數的實證分析 對貨幣需求函數的實證檢驗，無論在國內還是在國外，許多經濟學家都對此作過深入的探討和研究。在國內，有學者對我國目前貨幣當局的貨幣政策仍然沒有考慮股市成長和活躍帶來的不斷增長的貨幣需求，從而貨幣供應規(guī)劃仍按照從前僅僅針對實體經濟的做法，在傳統(tǒng)的貨幣交易方程（MV=PY）基礎上，仍然并將繼續(xù)根據GDP增長目標、物價控制目標及某個一定的貨幣流通速度變化水平，來規(guī)劃、制定貨幣供應目標提出質疑

16、（戴根有，2000）。中國人民銀行研究局課題組注意到傳統(tǒng)貨幣數量理論的準確性和可靠性日益下降，認為我國目前貨幣供應沒有充分考慮股票市場對貨幣的交易需求。他們對1993年1季度到2000年3季度的季度數據，運用多元線性回歸模型實證分析股市發(fā)展對貨幣需求的影響，結果表明這種影響確實存在（中國人民銀行研究局課題組，2002）。模型回歸結果為①第一個回歸式中D-W值偏低，原文作者沒有對此作出具體解釋說明。 ： RM1=7.738+0.503RGIP+0.255RCIP-0.083RDIR+0.051RTRD (11.495) (5.532) (6.156) (3.102

17、) (3.725) =0.820 D-W=1.070 RM2=10.23+0.568RGIP+0.387 RCIP-0.06RDIR+0.073RTRD (15.62) (5.116) (6.965) (3.368) (6.329) =0.952 D-W=2.103 其中RM1代表M1增長率，RM2代表M2增長率，RGIP代表工業(yè)生產總值增長率，RCPI代表物價增長率，RDIR代表一年期存款利率增長率，RTRD代表上海證券交易所股票交易金額增長率。其他學者如石建民（2001），謝富勝、戴春平（2000），高莉、樊衛(wèi)東（2001）等都

18、提出過類似觀點。在國外也有許多類似的研究，如Allen(1994)把證券市場交易量指標引入貨幣數量方程，通過對80年代數據進行回歸分析發(fā)現，貨幣需求與包括GDP交易、金融交易在內的經濟體系所有交易的相關性仍十分顯著。Field（1984）和Gramer（1986）也做過類似的研究。 為了證實虛擬經濟的發(fā)展是否對貨幣產生交易性需求，本文采用動態(tài)分布滯后（ADL）模型對貨幣需求函數進行分析。由于國內學者對2000年以前的交易性貨幣需求已有實證研究成果，所以本文只對2000年后的交易性貨幣需求函數進行實證分析。模型樣本采用2000年1月到2003年12月的月份數據，數據來源：《中國經濟景氣月報》各

19、期。為了消除季節(jié)性因素的影響，所有數據都采用同比增長率。模型因變量采用最能體現貨幣交易媒介職能的M1增長率指標（ΔM1），實體經濟的自變量采用工業(yè)增加值（ΔGIP）和社會消費品零售總額（ΔTCG）指標，虛擬經濟采用全國股票成交金額（ΔTRD）、證券投資基金成交金額（ΔSIF）、國債現貨成交金額（ΔTBS）和國債回購成交金額（ΔTBR）指標。其中ΔTCG變量在回歸過程中因未能通過t統(tǒng)計檢驗而被剔除。在解釋變量中，除ΔTBR指標外，其他變量都通過了5%顯著性水平的單位根檢驗，而ΔTBR與因變量ΔM1存在協(xié)整關系，回歸模型殘差項通過1%顯著性水平的AEG檢驗。模型回歸結果如表2。 表2

20、 貨幣交易需求的回歸結果（2000.1月份—2003.12月份） 解釋變量 系數 T統(tǒng)計值 P值 解釋變量 系數 T統(tǒng)計值 P值 常數項 -2.347 -1.52 0.1404 ΔSIF(-1) -0.011 -3.30 0.0026 ΔGIP 0.216 3.03 0.0050 ΔSIF(-2) 0.003 4.56 0.0001 ΔGIP(-1) 0.268 3.54 0.0014 ΔSIF(-3) -0.004 -1.90 0.0670 ΔGIP(-2) 0.265 3.07 0.0046

21、 ΔTBS(-1) -0.010 2.19 0.0371 ΔGIP(-3) 0.149 2.16 0.0390 ΔTBS(-3) -0.019 -3.94 0.0005 ΔTRD -0.017 -4.13 0.0003 ΔTBR(-2) -0.023 -3.45 0.0017 ΔTRD(-1) 0.014 3.37 0.0021 M1(-2) 0.542 5.50 0.0000 ΔTRD(-3) 0.008 2.25 0.0321 0.91 D-W 2.16 F 30.946

22、 LM(2) 0.80 ARCH(1) 0.05 Q(10) 10.1 長期關系式：ΔM1=-5.124+1.961ΔGIP+0.011ΔTRD-0.026ΔSIF-0.063ΔTBS-0.050ΔTBR 從表2的長期關系式來看，貨幣交易需求（ΔM1）與全國股票成交金額（ΔTRD）的彈性系數為正，雖然系數不大，但已具有統(tǒng)計顯著性，說明股票成交金額的放大確實產生了相應的貨幣需求。貨幣交易需求（ΔM1）與證券投資基金成交金額（ΔSIF）、國債現貨成交金額（ΔTBS）和國債回購成交金額（ΔTBR）的彈性系數為負。從表面看來這有悖于上文的理論分析，其實不然。

23、因為在短期內滯留于虛擬經濟系統(tǒng)中用于媒介虛擬資產交易的貨幣量相對穩(wěn)定，因此用于各種資產交易的貨幣量之間存在此消彼漲的替代效應，其相關系數為負，見表3。下文的貨幣循環(huán)流模型也能證實這一點。 表3 相關分析結果 ΔGIP ΔSIF ΔTBS ΔTBR ΔTRD -0.042 0.980 -0.153 -0.003 三、新貨幣流通速度公式 由上文的分析可知，在傳統(tǒng)的貨幣數量公式中，應該添加各類證券交易所需要的貨幣量。于是便有新的貨幣數量公式（劉駿民，1998）：

24、 （1） 或 其中SP表示證券的一般價格水平，SQ表示證券的數量，其他字母含義同上。它能更好地反映經濟現實的本質，也能更好地對一些經濟現象作出解釋和預測① 關于模型的具體論證和應用可參見伍超明（2003）或劉駿民、伍超明（2004）。 。這樣同一時期的貨幣分流入虛擬經濟系統(tǒng)和實體經濟兩子系統(tǒng)（即=+），因此有： =+ （2） 如果令、分別為期實體經濟和虛擬經濟中用于交易的貨幣流通速度，表示期虛擬經濟中的投機貨幣量，由兩部分組成：一是媒介虛擬資產交易的貨幣量，二是以股票、債券等虛擬資產形式存在的貨幣量。乘以虛擬經濟中期的貨幣

25、流通速度，就等于期虛擬經濟總量，即=。表示期實體經濟中的貨幣量，也包括兩部分：一是媒介實物資產交易的貨幣量，二是以儲蓄形式存在的貨幣量。乘以實體經濟中期的貨幣流通速度，就等于期實體經濟總量，即=。這樣（2）式也可寫成： +=+ （3） 由（2）和（3）式可知： ===， 令=，即實體經濟交易貨幣量與虛擬經濟交易貨幣量之比，那么上式可寫成： = 這就是交易性貨幣流通速度公式?？梢?、、，即整個經濟系統(tǒng)的貨幣流通速度（下文稱為綜合流通速度）是媒介實體經濟和虛擬經濟貨幣量之比以及各自貨幣流通速度、的函數。下面根據交易性貨幣流通速度公式建立一個六部門貨幣循環(huán)流模型，進一步分析貨幣在

26、現代信用貨幣經濟體系中的循環(huán)運轉情況② 該模型參考了Binswanger (1997)部分觀點。 ，如圖3。 在模型中，整個經濟系統(tǒng)被分成兩大經濟系統(tǒng)：實體經濟系統(tǒng)和虛擬經濟系統(tǒng)，其中實體經濟包括家庭部門和企業(yè)部門，虛擬經濟系統(tǒng)包括股市、債市、期市、外市、地產等，金融部門包括金融機構和非金融中介機構，它處于模型中心，體現了金融是現代經濟核心的思想。模型中的參數變量含義分別為：收入（），消費（），儲蓄（），政府預算赤字（），國外凈資本流入與進出口之和（），投資虛擬經濟凈資金量（），金融部門凈貨幣供給（），企業(yè)可獲資金約束條件等式（），企業(yè)投資虛擬經濟資金量（）。 在模型中投入到虛擬經濟的凈

27、資金流量是一個非常重要的變量，它分別來自實體經濟系統(tǒng)、金融部門以及國外部門，并以獨立的形式游離于實體經濟系統(tǒng)之外，根據資產收益率的大小在股市、債市、期貨市場和房地產等市場中循環(huán)運轉，謀取投資收益最大化。當然變量可正可負、可大可小，這取決于同時期實物資本收益率和虛擬資產收益率的大小。根據資產選擇理論，金融機構和代理人會根據風險—收益組合不斷地調整其資產組合，當虛擬資產收益率相對于實物資產收益率較高時，各部門的經濟代理人會增加虛擬資產的持有，就會增加。流入虛擬經濟系統(tǒng)的貨幣資金會同樣根據風險—收益組合在股市、債市、期貨市場和房地產等市場中運轉，因此會存在一定的替代效應，上文第三部分對我國的實證證實

28、了該論點。 另外，根據貨幣循環(huán)流模型，還可以解釋目前許多國家面臨的“現代市場經濟之謎”，即貨幣供應量增加，實體經濟沒有增長，且無通貨膨脹，相反出現持續(xù)性的通貨緊縮和資產價格的不斷膨脹現象。這是因為新增貨幣供應量直接流入虛擬經濟，而沒有影響實體經濟，所以物價水平不升反降，虛擬資產價格上升。由此可見，傳統(tǒng)的貨幣政策、價格指數和GDP概念所賦予的內涵在經濟虛擬化過程中都面臨前所未有的挑戰(zhàn)，而這些都需要我們從理論上聯(lián)系實際進行深入探討，特別是對處于轉型期的我國更是如此，當然問題也相對更復雜。 由此看來，對貨幣流通速度實行“兩分法”分析，即分為虛擬經濟貨幣流通速度和實體經濟貨幣流通速度是完全

29、有必要的，像過去以往那樣將兩者混為一談已不能反映現實生活全貌。為進一步討論其理論和實踐意義，在下一部分中以我國1993-2003年虛擬經濟與實體經濟關系為例，根據貨幣流通速度公式和貨幣循環(huán)流圖模型，對其予以解釋分析。 政府部門 債市 家庭部門 虛擬經濟系統(tǒng) 實體經濟系統(tǒng) 股 市 金融部門 期市、地產等 企業(yè)部門 國外部門 圖3 貨幣循環(huán)流模型 四、對虛擬經濟與實體經濟關

30、系的分析 （一）貨幣流通速度的重新測算 在分析虛擬經濟與實體經濟關系之前，我們先利用交易性貨幣流通速度公式來對我國貨幣流通速度進行重新測算。這里要加以說明的是，虛擬經濟交易額本應包括股市、債市、期市、地產和外匯市場等交易額，但由于統(tǒng)計數據的完整性和為了保持測算口徑的一致性，虛擬經濟交易額只包括了股市交易總額，這雖然會影響綜合速度的大小，但不影響實體經濟和虛擬經濟貨幣流通速度比值的大小，因此不影響本文結論。 在測算中，考慮到交易性貨幣M1既媒介實體經濟的活動，又參與虛擬經濟活動的交易，但又無法對分流到兩經濟系統(tǒng)中的貨幣量進行準確核算① 理查德T塞爾登也提到這一問題，具體內容參見米爾頓弗里德

31、曼等編著的《貨幣數量論研究》（中國社會科學出版社2001年版）第243頁。 ，所以我們用工業(yè)企業(yè)的銷售收入與流動資產平均余額的比值代表實體經濟中貨幣的流通速度② 關于工業(yè)企業(yè)銷售收入對GDP的代表性問題，筆者對1993-2003年的數據整理發(fā)現，工業(yè)企業(yè)的銷售收入與GDP的比值穩(wěn)定在0.9附近,波幅為0.1左右，因此具有較好的代表性。 ，用滬深兩市股票成交金額與兩市股市流通市值的比值代表虛擬經濟中貨幣的流通速度，這樣整個經濟系統(tǒng)的貨幣流通速度等于（工業(yè)企業(yè)的銷售收入+滬深兩市股票成交金額）/ M1。應加以說明的是，由于我國股市中國有及國有控股上市公司占了絕大多數，在2001年高達78.35

32、%，所以在與股市貨幣流通速度進行比較時，我們采用國有及國有控股工業(yè)企業(yè)的貨幣流通速度,即國有及國有控股工業(yè)企業(yè)的銷售收入與其流動資產平均余額的比值。測算結果見表4。 表4 貨幣流通速度的重新測算結果 單位：億元 年度 流動資產 平均余額 工業(yè)企業(yè) 銷售收入 實體經濟 貨幣速度 國有及國有控股 企業(yè)貨幣速度 股票成交 金額 股市流通 市值 虛擬經濟 貨幣速度 總交易量 M1 綜合速度 Ct 1/Ct 1993 21475.26 380

33、84.13 1.77 1.68 3627.00 862.00 4.21 41711.13 16280.40 2.56 2.08 0.48 1994 27345.86 42398.57 1.55 1.40 8128.00 969.00 8.39 50526.57 20540.70 2.46 6.52 0.15 1995 33498.65 52936.21 1.58 1.42 4036.00 938.00 4.30 56972.21 23987.10 2.38 2.42 0.41 1996 37862.96 57969.

34、98 1.53 1.38 21332.00 2867.00 7.44 79301.98 28514.80 2.78 3.72 0.27 1997 43181.93 63451.48 1.47 1.28 30722.00 5204.00 5.90 94173.48 34826.30 2.70 2.59 0.39 1998 45420.55 64148.86 1.41 0.93 23544.25 5745.61 4.10 87693.11 38953.70 2.25 2.20 0.46 1999 47119.90 675

35、35.30 1.47 1.20 31319.59 8213.97 3.81 98854.89 45837.20 2.16 2.41 0.41 2000 51798.30 82314.40 1.62 1.34 60826.66 16087.52 3.78 143141.06 53147.20 2.69 1.01 0.99 2001 56594.80 92278.00 1.66 1.36 38305.18 14463.17 2.65 130583.18 59871.60 2.18 0.90 1.11 2002 61191.

36、80 108186.50 1.80 1.43 27990.46 12484.56 2.24 136176.96 70881.79 1.92 2.65 0.38 2003 71795.5 140610.3 1.96 1.62 40257.72 13178.50 3.05 180868.02 84118.57 2.15 4.76 0.21 資料來源：《中國金融統(tǒng)計年鑒》、《中國證券期貨年鑒》、《中國統(tǒng)計年鑒》相關各年，2002和2003年數據根據《中國經濟景氣月報》各期整理得出。Ct=（Vspt-Vt）/（Vt –Vpt），注：本文或本表中的工業(yè)企

37、業(yè)是指全部國有及規(guī)模以上非國有工業(yè)企業(yè)，指稱國有及國有控股企業(yè)時會做單獨說明。 （二）虛擬經濟與實體經濟關系的量化分析 判斷虛擬經濟與實體經濟發(fā)展平衡與否，或經濟體系中是否存在泡沫，不同的理論有截然不同的計算方法。本文按照貨幣循環(huán)流模型和新貨幣流通速度公式，從資金流量的角度對虛擬經濟與實體經濟的關系進行量化分析，并判斷虛擬資產價格是否存在過度膨脹。具體思路如下：在虛擬經濟與實體經濟關系模型（+）=+中（詳見伍超明，2003），、、、、、分別表示t期貨幣供應量、貨幣流通速度、實體經濟總價格水平、實體經濟產品總量、證券的一般價格水平和證券數量的增長率，表示t期實體經濟在整個經濟中的比重，表示t

38、期虛擬經濟與實體經濟的比值。該模型說明，經濟中的總貨幣量（）只有按照：（1-）或：的比率分別投入實體經濟和虛擬經濟，整個經濟才會保持穩(wěn)定運行增長。其中反映了t期兩者的規(guī)模之比，而新貨幣流通速度公式中的（1/）表示流入虛擬經濟和實體經濟的貨幣資金量之比，這樣便有/=。據此，我們就可以根據值是否大于小于1來對比和的大小，進而可以根據/比值的變化來判斷虛擬經濟與實體經濟關系的協(xié)調發(fā)展狀況，以及分析經濟泡沫出現的可能性。理由：根據等式/=可知，/比值在一定范圍內的相對穩(wěn)定變化，意味著和1/曲線的并行穩(wěn)定發(fā)展，而/比值的大幅波動，說明和1/曲線的并行穩(wěn)定發(fā)展狀態(tài)受到破壞，兩曲線可能出現相交或背離現象。也

39、就是說，和1/曲線的并行發(fā)展取決于/比值的變化程度。而根據第五部分的實證分析，我國實體經濟貨幣流通速度無論長短期都是相當穩(wěn)定的，而虛擬經濟貨幣流通速度變化卻很大，這樣和1/曲線并行發(fā)展與否主要取決于的變化程度。根據公式==（后一等式由=推導得到）可知，與成反比。也就是說，流入虛擬經濟的資金量（即）越大，就越小，反之亦然。原因在于，當投資者預期虛擬資產收益率大于實物資產收益率或虛擬資產收益率相對穩(wěn)定時，他們會將貨幣資金投資于虛擬資產，并將其滯留于虛擬經濟系統(tǒng)中等待獲利機會，此時注入虛擬經濟系統(tǒng)的貨幣資金量增大，貨幣流通速度降低，/減小，經濟泡沫出現的可能性增大；而當預期發(fā)生逆轉時，資金就會逃離虛

40、擬經濟系統(tǒng)，減小，變大，/增大① 表5中Vspt/Vpt比值與上證指數和股票成交額占比*(1/)成反比的事實以及圖4和圖6都為此提供了經驗支持。 ，經濟泡沫出現的可能性減小。因此，上述思路可以總結為：/比值變化越大，和1/曲線協(xié)調并行發(fā)展狀況就越差，兩者相交或背離的可能性越大，這在資金流量圖中表現為流入流出虛擬經濟系統(tǒng)的資金量出現大幅波動，虛擬經濟或實體經濟出現資金短缺或過多的現象，致使整個經濟“傾斜”發(fā)展。 沿襲這一思路，接下來對我國1993-2003年虛擬經濟與實體經濟的關系以及經濟中是否存在泡沫進行判斷分析。在計算1/和/比值時，考慮到我國資本市場結構變動，但由于統(tǒng)計數據缺失

41、原因，沒有把債市、期市等考慮在內，為了保持與計算口徑的一致，本文用（股票成交額占比*（1/））值來替代1/，用/（股票成交額占比*(1/)）值來替代/，這并不影響本文結論。具體估算結果見表5。應加以說明的是，雖然我國股市中國有及國有控股上市公司處于絕對主體地位，但在分析流入虛擬經濟與實體經濟的資金流量時，無須單獨考慮國有及國有控股企業(yè)和股市的對應問題。 表5 股市與實體經濟相關指標 年度 股票成 交額 國債成 交額 期貨總 成交額 虛擬經濟 成交額 股票成交 額占比 1/ 股票成交額 占比*(1/)

42、股市市 價總值 （億元） GDP （億元） 市盈率 上證指數 Vspt/ Vpt 1993 3667.02 87.1713 5521.99 9276.18 0.40 0.48 0.192 3531.01 34634.40 0.102 42.48 833.80 0.53 1994 8127.63 19911.27 31601.41 59640.31 0.14 0.15 0.021 3690.62 46759.40 0.079 23.45 647.80 3.76 1995 4036.47 59360. 100565.

43、30 163961.77 0.02 0.41 0.008 3474.27 58478.10 0.059 15.70 555.28 7.38 1996 21332.16 18037.88 84119.16 123489.20 0.17 0.27 0.046 9842.37 67884.60 0.145 31.32 917.02 3.15 1997 30721.84 16458.81 61170.66 108351.31 0.28 0.39 0.109 17529.20 74462.60 0.235 39.86 1194.1

44、0 2.16 1998 23544.25 21600.79 36967.24 82112.28 0.29 0.46 0.133 19505.70 78345.20 0.249 34.38 1146.70 1.85 1999 31319.59 17043 22343.01 70705.6 0.44 0.41 0.180 26610.90 82067.46 0.324 38.13 1366.58 1.80 2000 60826.66 18891 16082.29 95799.95 0.63 0.99 0.624 48090

45、.90 89442.2 0.538 59.14 2073.48 0.86 2001 38305.18 20303.3 30144.98 88753.46 0.43 1.11 0.477 43522.20 95933.30 0.454 37.59 1645.97 0.95 2002 27990.46 33128.7 32290.90 93410.06 0.30 0.38 0.114 38329.13 102397.90 0.374 34.50 1357.65 3.28 2003 40257.72 58756.1 10838

46、9.20 207403.02 0.19 0.21 0.040 42457.71 116693.60 0.364 36.64 1497.00 9.10 資料來源：《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國證券期貨統(tǒng)計年鑒》、《中國金融年鑒》、《中國經濟景氣月報》相關各期，股市指標均采用滬市數據。2003年市盈率數據來自，Ct=（Vspt-Vt）/（Vt –Vpt），整理計算得出。 從表5和圖4、5、6，可以得到兩個主要結論： 1.虛擬經濟的貨幣流通速度高于實體經濟的貨幣流通速度 從表5可以看出，除1993、2000和2001年外，其余年度/比值均大于1，與此對應，圖5中同期內曲線位于（

47、股票成交額占比*(1/)）曲線之上。由此可知，虛擬經濟的貨幣流通速度高于實體經濟的貨幣流通速度。 2.1993和2000-2003年我國虛擬經濟與實體經濟的協(xié)調性發(fā)展欠佳 從圖5中看出，我國虛擬經濟與實體經濟的關系在1994-1999年處于基本正常的發(fā)展狀態(tài)，股票成交額占比*（1/）能與值協(xié)調并行變動，而同期/也沒有發(fā)生大的波動（見圖4，1995年例外）。這說明貨幣循環(huán)流模型中沒有出現大幅波動，從而沒有虛擬資產價格的過度膨脹，上證指數6年間的穩(wěn)定增長證實了這一點，見圖6和圖9（該圖中的上證指數為12月平均值）。除此之外的1993和2000-2003年，我國虛擬經濟與實體經濟的協(xié)調性較差，特

48、別是后者。根據上文的分析，可以認為1993和2000這兩年中我國資本市場存在泡沫。從資金流量來看，1999-2000年流入股市與實體經濟的資金規(guī)模之比即股票成交額占比*（1/）明顯擴大，超過值的變化幅度，在圖5中表現為前者的曲線斜率超過后者并與之在2000年相交。而同期/比值從1.80急劇降至0.86，減小了近1倍。從市盈率來看，2000年股市市盈率大幅攀升，達到歷史最高水平59.14。與之形成鮮明對比的是2001-2003年股市與實體經濟的情況，從圖5看出，從2001年開始股票成交額占比*（1/）幾乎直線下降，到2002年與曲線相交，大量資金逃離股市，市盈率也從59.14降至34.50，減少

49、41.66%。而同期/比值卻從2001年的0.95上升到2003年的9.10，增加了近9倍。這樣，從1999-2003年股市資金經歷了大規(guī)模流入和大規(guī)模撤離的過程，與之相應股票成交額占比*（1/）值也經歷了從0.180快速上升到0.624和0.477，再急劇下降到0.114和0.040的大幅波動過程。說明這幾年來變動過大，股市資金大進大出，給經濟的穩(wěn)定增長和虛實經濟的協(xié)調發(fā)展帶來不利沖擊。因此有必要采取適當的政策措施和監(jiān)控指標來對值進行調控和觀察，以防止值的波動性過于偏離值，對此貨幣政策應有所為。 圖4 /和市盈率 圖5 、股市占用資金

50、和市盈率 圖6 市盈率和上證指數 五、貨幣政策的理論事實依據及監(jiān)控指標設計 自1997年東南亞金融危機發(fā)生以來，各國政府日益把對資金流量的監(jiān)管提上議事日程，以防范外來不利沖擊，避免金融危機的發(fā)生。我國政府在成功地吸取各國經驗教訓的基礎上，也強化了對金融風險的防范意識。但目前從貨幣流通速度角度來分析資金流量監(jiān)控的理論并不多，所以本文從新貨幣流通公式出發(fā)，結合我國實際來為貨幣政策提供一些監(jiān)控指標并提出其理論依據。 （一）理論事實依據：資金流量閥值的可控性分析 從第三部分的貨幣循環(huán)流模型和第四部分對我國實際情況的分析結果來看，是一個非常重要的變量，它的凈值變化關系到虛擬經濟和實體經濟

51、的協(xié)調發(fā)展與否，因此采取適當的政策措施對資金流量流向進行監(jiān)控是必要的。根據新貨幣流通速度公式，變量（此處稱之為閥值）的分母正是，=，所以只要知道、和值，就能算出值。如果我們同時知道t期M1值，那么從理論上講就可以大致測算出=/（1+）=，=-。當然，這里存在一個問題，即所有指標都是同期的，而要是得到了同期各指標數據，那么上述公式則是多此一舉。但是我們可以對該公式做一些符合事實的假設以及對變量指標特征進行具體分析，那么就可以利用它來進行有效的預測和監(jiān)控。下面根據=，并結合我國1993-2003年的具體情況對、、和的大小和特征予以分析。 一般說來，在、、和中，和變化最平穩(wěn)，次之，最不穩(wěn)定，且>>

52、>，見圖7和圖8。其中圖7采用1993-2003年的年度數據（見表4），圖8采用1999:01-2003:12月份數據① 數據來源：《中國經濟景氣月報》。在計算Vgpt和Vpt時，由于原統(tǒng)計數據均為月份累計值，所以我們對其進行整理計算。其中1月和2月的貨幣流通速度值采用全年平均值。 。從圖中看出，不管采用年度還是月份數據，虛擬經濟的貨幣流通速 圖7 貨幣流通速度的比較 圖8 虛擬經濟和實體經濟貨幣流通速度 度明顯快于其他三種貨幣流通速度② 圖8中個別月份Vpt>Vspt，短期內這是完全可能的，但從長期來看Vspt > Vpt ，并且前者的

53、波動性遠高于后三者。因此為簡化分析，在短期內計算t期變量時可以假定和不變，即=，=。而虛擬經濟的貨幣流通速度，由于現代信息技術的發(fā)展使其統(tǒng)計數據非常及時和完整，所以根據t期虛擬資產交易額和虛擬資產市值大小就能得到當期。如果預測期數非常短，那么也可假定=（理由：從圖8看出隨著股市的規(guī)范發(fā)展，波幅漸趨平穩(wěn)），這樣通過=就能得到值。貨幣當局根據t期的貨幣計劃供應量和經驗上的貨幣乘數大小，就可以大致地估計和。在此基礎上，根據經驗上的穩(wěn)定性和公式=，就能估算出t期名義GDP值和其增長率；同理根據公式=、短期內基本不變或變化很小以及數據及時、準確、易得的特點，可以估算虛擬資產價格的大致數值和要達到某一數值

54、需要注入的資金量大小。從而為貨幣當局制定貨幣政策提供具有可行性的數據，使其適時地調整其貨幣政策組合，引導流入虛擬經濟和實體經濟的貨幣流量，使兩者達到協(xié)調發(fā)展，為金融風險的防范和金融危機的發(fā)生提供一道“防火墻”。 （二）監(jiān)控指標設計 資金流量的可控性為貨幣政策監(jiān)控指標設計提供了前提條件，貨幣當局可以根據值的變化來監(jiān)控各期流入虛擬經濟和實體經濟的資金量大小。但由于變量不能直接觀測得到，貨幣政策要對其實施監(jiān)控，則有必要找到一些與其有穩(wěn)定關系且具有可操作性的指標來間接地達到目的。接下來我們提供一些具體監(jiān)測指標，長期指標：股市指數；短期指標：或虛擬資產收益率（GSTO）。 1、 長期指標：

55、股市指數 在我國=的倒數1/（即虛擬經濟交易貨幣量與實體經濟交易貨幣量之比）與滬深兩市指數的漲落有相當高的相關性。如果用上證成分指數12月平均值與1/的年度數據做相關分析，那么1993-2003年兩者的相關系數高達0.75。說明（或1/）值高（低），滬深兩市指數就向下回落（上升），相反則反之。圖9中兩曲線明顯地表明了這一趨勢的變化。這就從經驗上為我們通過直接觀測股市指數大小來判斷的變化提供了有力的支持，雖然精度不高，但從判斷整體趨勢來講卻是一個很有效的指標。 圖9 與股指波動的同步性 圖10 虛擬經濟的貨幣流通速度與虛擬資產收益率 FC ==虛擬經濟

56、與實體經濟貨幣交易量之比 SH =上證指數各年12個月的平均值 2、短期指標：或虛擬資產收益率（GSTO） 在=表達式中，由于短期內和可以假定不變，所以虛擬經濟貨幣流通速度對的決定是一個非常關鍵的變量，其大小直接決定著的變化方向，在短期內可以直接根 據的變動趨勢來判斷資金流量的流向。但是又不便于直接觀察，所以可以選擇一個能直接觀察到的替代指標：虛擬資產收益率（GSTO），原因在于GSTO與的變化不僅具有同步性，而且前者是后者變化的葛蘭杰原因，見圖10和表6。 表6 Vspt與GSTO因果關系檢驗 滯后期數 零假設 觀測

57、數 F統(tǒng)計量 P值 1 GSTO 不是Vspt葛蘭杰原因 59 5.43929 0.02331 2 GSTO 不是Vspt葛蘭杰原因 58 3.16044 0.04923 先對兩者1999.1-2003.12的月份數據做相關分析，相關系數達到0.75。但相關分析并不考慮變量之間的因果關系，為了進一步探求兩者相關的方向，繼續(xù)采用葛蘭杰因果檢驗法對這兩變量進行因果關系檢驗。為了避免虛假回歸，對相關變量進行單位根檢驗，結果表明GSTO與是平穩(wěn)的。從表6結果看出，在5%的置信水平上，滯后1和2期通過了顯著性檢驗，說明GSTO是的葛蘭杰原

58、因。表明高虛擬資產收益率導致投資者積極參與虛擬資產的交易活動，使虛擬經濟的貨幣流通速度加快，值上升。這樣貨幣當局就可根據GSTO指標的變動采取相應的貨幣政策，防止資金大進大出資本市場，抑制虛擬資產價格暴漲暴跌現象，間接地維護市場的穩(wěn)定。 六、結語 經濟虛擬化的發(fā)展，為新貨幣流通速度公式的提出和貨幣流通速度的“兩分法”提供了客觀的經濟環(huán)境。從對我國10余年虛擬經濟與實體經濟關系的檢驗來看，對貨幣流通速度的重新認識，在理論上，使傳統(tǒng)觀念認為貨幣流通速度不是一個現實的經濟變量，只是貨幣市場事后的均衡結果，單獨分析它不會給我們更多信息的觀點受到質疑。通過本文的分析發(fā)現，兩種貨幣流通速度的差異，一方

59、面是經濟虛擬化過程的必然產物，經濟虛擬化程度越高，這種差異性就越顯化；另一方面卻是經濟系統(tǒng)內在運行狀況的“指示器”，兩大經濟系統(tǒng)中資產收益率差異和資金進出量之比都能在貨幣流通速度的差異變化上得到反映。在政策方面，本文通過新貨幣流通速度公式設計了長期和短期資金流量監(jiān)控指標，為貨幣當局對社會資金流量的監(jiān)管提供了新的工具和分析方法，有助于防范和預警金融危機的發(fā)生。當然本文研究也有不足之處，在計算貨幣流通速度時，本應把虛擬經濟細分為股市、債市、期貨市場和地產市場等，并估算出各自的流通速度，但由于數據資料的限制，只能忍痛割愛，在某種程度上使文章分析的力度和深度大打折扣，這不能不說是一件很遺憾的事。

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64、ew of Financial Analysis, Vol.6, No.2. 文章題目： 貨幣流通速度的再認識 ——對中國1993-2003年虛擬經濟與實體經濟關系的分析 Reconsideration of the velocity of money ----- A analysis of the relationship between fictitious economy and real economy from 1993 to 2003 in China 內容提要：經濟虛擬化的發(fā)展和貨幣需求函

65、數的不穩(wěn)定性，使傳統(tǒng)貨幣流通速度公式的前提條件不復存在。本文根據變化發(fā)展的客觀經濟環(huán)境重建貨幣流通速度公式，結合貨幣循環(huán)流模型提出貨幣流通速度的“兩分法”： 虛擬經濟和實體經濟貨幣流通速度。在對我國1993-2003年虛擬經濟與實體經濟關系進行量化分析后發(fā)現，2000年以來兩者協(xié)調性較差，原因在于進出虛擬經濟的資金出現大幅波動。對此本文結合我國實際，根據新貨幣流通速度公式設計了一些長短期資金流量監(jiān)控指標。 關鍵詞：貨幣流通速度 實體經濟 虛擬經濟 貨幣循環(huán)流 Abstract: With the development of fictitious economy and the

66、 instability of money demand, the velocity of money is not a constant any more. So we first build a new formula of money velocity on the base of the changed economic environment, and then advance “dichotomy” about the velocity of money according to the flow of money circulation model. After having analyzed the facts in China from 1993 to 2003, we find that the relationship between fictitious economy and real economy has not been in harmony since 2000. The reason is that the