1、模拟国务院经济金融小组第三周关于中国目前经济形式的分析一、通胀是否到顶货币主义认为，通货膨胀时时而且处处是一种货币现象。从最基本的费雪方程可知：MV=PY，若假设货币流通数度不变，1990-1999 年，中国的广义货币 M2 从 1.5 万亿增长到 12 万亿，增幅为 7 倍。在 1990-1999 年这 10 年间，中国的 GDP 从 2.2 万亿增长到 8.8万亿，增幅 3 倍。经济的增幅落后于货币的增幅，所以，根据国家统计局的数字，1990-1999 年的 10 年间，中国的居民消费价格指数恰好上涨 100%。那么，1999 年以来，情况如何呢？2008 年，中国的 GDP 预计达到 2
2、9 万亿，相比1999 年增长不到 2 倍 (从 8.8 万亿到 29 万亿已超过 3 倍 )。但是，按照货币供应紧缩之后的数据，2008 年，中国的 M2 将达到 47 万亿（假设年增幅只有 16.5%） ，相当于 1999 年的近 4 倍，增幅接近 300%。这同样是一个货币供应远快于经济 增长的时期。想一想吧，短短 9 年时间，中国的货币增加了近 37 万亿，远远超过了经济实体的增长速度，因此，我们认为我国通胀尚未到顶。注：本部分数据源自国家统计局。（这里使用费雪方程有误。 即使假定 V 不变， 要想得出有关通胀率的结论，需比较货币供应的增幅和实际 GDP 的增幅，因为 Y 是实际 GD
3、P。 只有当我们认为货币供应的增长率将越来越高于实际 GDP 的增长率，才能说我们预期通胀率尚未见顶。 ）二、经济增长是否放缓出口、投资、消费一直被称为中国经济增长的“三驾马车” ，以下将从出口，消费和投资三个角度分析中国经济是否将放缓（1）由于世界经济增长放缓，中国的出口业将严重受到影响，作为拉动中国经济增长的三驾马车之一的出口将有较大幅度减少，中国势必调整经济增长模式，从出口拉动转向内需拉动，但短期看，中国的经济增长由于出口减少的影响，将有放缓的可能。 （同意。 可以利用历史数据做一些简单的定量分析，比如, what is the worst-case scenario?）（2）从消费的角
4、度看，由于中国目前尚未有比较完善的医疗保障与社会保障体系，以及投资环境不完善，使得储蓄率偏高,城乡居民不敢消费的情况仍比较突出。(医疗保障与社会保障体系确实极需改善)（3）而从投资角度看，工厂及基础设施投资支出一直以来都是中国经济增长的主要推动力，不过其增速现在已开始减弱。贷款申请获批变难，房地产开发商尤其感受到了政府从去年末开始实施的紧缩信贷措施的影响。由于原材料成本上升 （目前压力已比三个月前要轻许多） ，一些公司利润下降 （给定疲弱的需求，进一步下滑在所难免） ，用于扩大再生产的资金也因此减少。中国社科院 10 月 10 发布的2008 年秋季报告预测，2008 年 CPI 将上涨6.5
5、%，2009 年 CPI 将上涨 4.5%（从目前全球金融危机的深度与广度来看，该预计似乎过高） 。2008 年我国国民经济增长速度将有所放缓，GDP 增长率为 10.1%左右 （除非政府出台全方位刺激经济的政策，否则 2009 年 10.1%的增长估计过于乐观） 。 报告预计 2009 年的社会消费品零售额将达到 124820 亿元左右，增长率为 17%。2008年进口和出口的增长速度将分别达到 30%和 22.6%左右；全年外贸顺差将略低于上年，达到 2510 亿美元左右。汇丰(HSBC)驻香港的经济学家屈宏斌也表示，所有这些因素加在一起已开始对经济增长产生影响，我们已看到有迹象显示中小企
6、业受到了严重冲击三、次贷危机对中国有重大影响打击市场投资者信心。次贷危机会引发市场投资者信心低落,对风险类资产的偏好度降低。欧美股市大跌就是这种悲观情绪的集中体现。同时,次贷危机会使人们对未来经济增长信心下滑、减息预期增加,导致美元汇率可能受到打击 （怪的是，美元近期无比坚挺。 据大摩的王庆分析，这是因为美国的问题早已显现，这就是为什么美元几个月前猛跌的原因。现在投资者发现欧洲情形也不比美国好，而且还不知有多少问题有待暴露，所以纷纷抛售欧洲货币。大宗商品价格的暴跌也导致澳元、纽元、加元的大幅贬值。 ） 。因为市场预期美联储很有可能再度降低利率,减轻次级债各方压力,缓解危机升级。比如,国际对冲基
7、金大规模减持银行股的报道就动摇了银行股的持股信心。前期中行、工行本身没有技术性下跌整理的要求,但受银行股持股信心动摇的影响,明显有资金主动性杀跌。虽然中国股市相对独立,但经过今年几次“事件”的关联,已经在很多投资者心中建立起了比较强的联系。 （中国的各大银行持有的外国公司和机构债劵不够透明， 投资者信心不可能不动摇。 ）GDP 增长率+CPI/名义 GDP 增长率/M2 增长率下面是张磊、张冬洋同学做的关于货币供应量和 GDP 增长率和 CPI 之间的一个最小二乘回归。由此发现在最近几年的季度 M2 增长率和 CPI 环比之间并没有什么必然的联系，但是年度数据来看 M2 对 CPI 还是有效的
8、，而且单从货币供应量的数据上来看央行的从紧的货币政策似乎也不存在。所以我们觉得维持货币的中性还是有必要的，转而通过其他财政政策等控制 CPI。同时从数据上来看 CPI 环比的确得到了一定的控制（若想证明这不是货币政策导致的，还需要 9 月份的 CPI 指标）一、M2，GDP 但从 GDP、CPI 增长的趋势图看出，潜在名义 GDP 增长率和潜在 M2 增长率之间差距在缩小；3、（1）这里我们用的是货币数量论的模型 PY=MV，假定 V 不变，取对数求导可得到回归模型，回归并不理想，进一步改进我们可以用不同时段的数据回归，但图像已经很直观的显示：从时段上看，GDP 与 M2 的变化方向是一致的，
9、说明控制货币供应量对名义 GDP 增长有一定调整能力；（2）前面假定 V 不变，假定不合理，“中国之谜”说我们的货币流通速度在减少 （同意）。但在另一方面，如果假定货币数量论成立，那么中国的货币流通增速一直是负数（货币流通增速潜在名义 GDP 增长率潜在 M2 增长率），的确说明了“中国之谜”在中国存在。但是这个趋势逐渐得到控制，因为从图中可以看出潜在名义 GDP 增长率与潜在 M2 增长率之间的差距是明显缩小的。可以进一步参考经济研究上的一篇文章：中国的高货币化之谜J经济研究, 2006,(06) 。（虽说下面回归分析还存在以上提到的缺点，但可贵之处是敢于去试一试。希望大家在实际操作中体会到
10、学习的乐趣。 第一组给我们留下了数据， 可以下载自己分析。 ）三、附录：CPI&M2 (annual data)Dependent Variable: CPIMethod: Least SquaresDate: 10/10/08 Time: 23:37Sample: 1991 2007Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. M2 0.772582 0.129785 5.952795 0.0000C -11.38565 2.948274 -3.861800 0.0015R-squared
11、 0.702592 Mean dependent var 5.182353Adjusted R-squared 0.682765 S.D. dependent var 7.119799S.E. of regression 4.010130 Akaike info criterion 5.725655Sum squared resid 241.2171 Schwarz criterion 5.823680Log likelihood -46.66807 Hannan-Quinn criter. 5.735399F-statistic 35.43577 Durbin-Watson stat 1.1
12、76803Prob(F-statistic) 0.000026GDP&M2 (annual data)Dependent Variable: GDP_GROWTHMethod: Least SquaresDate: 10/10/08 Time: 23:37Sample: 1991 2007Included observations: 17Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. M2 0.683029 0.173486 3.937076 0.0013C 0.338187 3.941030 0.085812 0.9328R-squared
13、 0.508206 Mean dependent var 14.98573Adjusted R-squared 0.475420 S.D. dependent var 7.401067S.E. of regression 5.360439 Akaike info criterion 6.306100Sum squared resid 431.0146 Schwarz criterion 6.404125Log likelihood -51.60185 Hannan-Quinn criter. 6.315844F-statistic 15.50057 Durbin-Watson stat 0.5
14、99347Prob(F-statistic) 0.001318同时期模型:CPI&M2 (quarterly data)Dependent Variable: CPIMethod: Least SquaresDate: 10/10/08 Time: 23:54Sample: 2001Q1 2008Q2Included observations: 30Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. M2 -0.258795 0.248656 -1.040773 0.3069C 0.016540 0.010336 1.600289 0.1208R
15、-squared 0.037245 Mean dependent var 0.006045Adjusted R-squared 0.002861 S.D. dependent var 0.012425S.E. of regression 0.012407 Akaike info criterion -5.876799Sum squared resid 0.004310 Schwarz criterion -5.783386Log likelihood 90.15199 Hannan-Quinn criter. -5.846916F-statistic 1.083208 Durbin-Watso
16、n stat 2.027426Prob(F-statistic) 0.306885M2滞后两期的模型:CPI&M2 (quarterly data)Dependent Variable: CPIMethod: Least SquaresDate: 10/10/08 Time: 23:54Sample (adjusted): 2001Q3 2008Q2Included observations: 28 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. M2 -0.079675 0.293847 -0.271145
17、 0.7886M2(-1) -0.317135 0.258548 -1.226600 0.2319M2(-2) 0.175136 0.257412 0.680374 0.5028C 0.015945 0.020568 0.775241 0.4458R-squared 0.090006 Mean dependent var 0.006870Adjusted R-squared -0.023744 S.D. dependent var 0.012189S.E. of regression 0.012333 Akaike info criterion -5.821516Sum squared res
18、id 0.003650 Schwarz criterion -5.631202Log likelihood 85.50123 Hannan-Quinn criter. -5.763335F-statistic 0.791262 Durbin-Watson stat 2.067379Prob(F-statistic) 0.510686GDP&M2: (quarterly data)Dependent Variable: GDP_GROWTHMethod: Least SquaresDate: 10/10/08 Time: 23:59Sample (adjusted): 1996Q2 2008Q2
19、Included observations: 49 after adjustmentsVariable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob. M2_GROWTH -0.258019 0.155870 -1.655348 0.1045C 0.039017 0.006142 6.352218 0.0000R-squared 0.055090 Mean dependent var 0.028923Adjusted R-squared 0.034985 S.D. dependent var 0.005236S.E. of regression 0.005144 Akaike info criterion -7.662161Sum squared resid 0.001243 Schwarz criterion -7.584943Log likelihood 189.7229 Hannan-Quinn criter. -7.632864F-statistic 2.740175 Durbin-Watson stat 0.025269Prob(F-statistic) 0.104517
