货币流通速度的实证分析
卢花兰
(四川大学 经济学院，成都 610064)
摘 要：随着电子商务和互联网金融的发展，尤其是 自2005年以来，网上交易已经成为新常态，第三方支付
的应用也 日益频繁和常态化。第三方支付和电子货币的应用与发展改变了人们的支付和结算方式，人们可以
跨过银行直接进行支付和计算，这给人们的日常交易带来了极大便利的同时，也给商业银行带来了新的挑战，
影响着市场上货币的流通速度和效率。文章针对第三方支付的发展对货币流通速度的影响进行 了实证分析，
将经济增长率、现金 比率以及第三方支付增长率作为解释变量，将货币流通速度作为被解释变量，通过对变量
进行单整检验、协整检验、因果关系检验，最后得到解释变量与被解释变量之间的关系，得出第三方支付增长率
与货币流通速度呈正方向变动的结论。
关键词：货 币流通速度；第三方支付；经济增长率；现金比率
中图分类号：F820．4 文献标识码 ：A 文章编号：1002—6487(2015)08—0157-03
0 引育
2005年，马云将这一年定为“中国的电子支付元年”，
这一年开始，中国电子支付高速增长，很多电子支付的法
规也相对完善起来 ，中国的电子支付有了飞跃式的发展。
2006年，电子支付产业保持快速增长和发展，网上支付、
移动支付、电话支付等多种交易支付方式应运而生，加快
了整个产业发展的步伐。在许多企业的结算过程中，电子
支付是使用率也明显多于其他支付方式，有些企业使用电
子支付已经超过了60％，而货到付款、银行电汇、邮政汇款
等较为传统的支付方式所占比率急剧下降。
在电子支付不断发展的同时，三方支付也得到了前所
未有的发展。第三方支付平台除了提供大额收付款、多层
次交易 自动分账和多批量付款等等各种资金结算产品之
外，像财付通这样的三方平台还给客户提供了信用卡免费
跨行异地还款转账汇款、机票订购、火车票代购、保险续
费、生活缴费等支付服务，而且三方支付已经开始将资源
优势延伸到线下，通过铺设POS网络和代收代付系统开展
线下收单、医保支付等业务。可见，第三方支付直接对银
行资产和负债业务都带来了非常大的竞争压力，同时，对
于现金流通速度、货币乘数以及基础货币等也产生非常大
的影响。本文就三方支付对于现金流通速度产生的影响
进行了实证分析。通过搜集相关数据，在解释变量和被解
释变量之间进行单整、协整检验，同时进行因果关系检验，
在这些检验的基础上，进行回归，得出了经济增长率、现金
比率和三方支付增长率对现金流通速度的影响，进一步得
出了量化的结论，进而为货币政策当局以及商业银行做出
相应的政策调整提供依据。
1 数据说明与模型构建
1．1 数据的选取与数据来源
因为影响货币流通速度的因素主要有经济增长、货币
供给、三方支付发展和金融发展状况等，所以本文选取的指
标主要包括：(1)现金流通速度V0(V0=GDP／M0)；(2)经济增
长率GY，该指标用GDP的增长率来表示，根据货币学派的
理论，经济增长率与货币流通速度之间成正相关的关系；
(3)现金比率RC(RC=M0／M2)，理论上，现金比率与货币流
通速度是成反向变动的关系；(4)三方支付增长率REP，这
一 指标主要测量网上三方支付对现金替代作用中对现金流
通速度的影响，这里的三方支付增长采用的数据就是网上
第三方支付规模来测算，三方支付增长率主要是环比增长
率，理论上，该指标与现金流通速度之间成正相关关系。
因为支付宝的线上支付占到了总支付额度的50％以
上，所以以支付宝的诞生为时间节点。2004年 12月，马云
成立支付宝，2005年就成为电子支付元年。本文的数据
选取从2006～2014年的季度数据，作为各指标的数据。用
到的数据包括GDP增长率、流通中现金流量、狭义货币供
给量、广义货币供给量、三方支付的季度数据。数据来源
于人民银行官网和艾瑞咨询。根据实际数据来进行增长
率的计算及调整。
1．2 模型构建
本文实证使用不同指标对货币流通速度的影响进行
实证分析检验，在对现金流通速度进行实证时，把现金流
通速度V0作为因变量，把经济增长率GY、现金比率 RC、
三方支付增长率REP作为自变量，为消除异方差，对因变
量VO取对数进行处理，而其他 自变量因为已经是比例形
作者简介：卢花兰(1980一)，女，新疆精河人，博士研究生，讲师，研究方向：互联网金融。
统计与决策 2 01 5年第8期 ·总第428期 157
式了，所以无需再取对数。
— — V0 一 GY — — RC ～ REP
图1 V0、GY、RC、REP之间的关系图
从图1可以看出来，GY与V0的变动是非常同步和一
致的；REP也随着VO的变动而变动，只有 RC呈一条直
线。将Log(VO)与GY、RC、REP之间建立线性回归分析，最
终模型设定为：
LV0=++GY+RC+REP
本文先通过平稳性检验，来分析出解释变量与被解释
变量之间的长期均衡的关系，然后根据建立VEC误差修
正模型，分析这四个变量之间的短期动态的关系，最后进
行Granger因果关系检验，最后做回归分析，分析出这四个
变量之间的具体的定性方面的关系。
2 实证分析
2．1 检 验 平稳性
在对数据进行协整关系检验之前，先对V0、GY、REF、
RC、REP进行单位根检验，即平稳性检验，避免出现“伪回
归”的现象。本文所用的是eviews6．0软件进行操作，单位
根检验采用的是ADF检验方法。
分别对每组序列进行ADF单位根检验来检测每个序
列的平稳性，检测结果如表1所示。
表1 ADF单位根检验结果
序列 模型(c；T；K) ADF统计量 5％显著性水平临界值 结论
V0 (C；N；8) -3．35876l -3．568379 不平稳
△VO (N；N；8) -2 3l2688 一1．9529l0 平稳
GY (C；N；8) -2．724247 -2．963972 不平稳
△CY (C；N；8) 一3_374938 -2．967767 平稳
RC (C；T；8) -2．415983 -3．568379 不平稳
△RC (CIT：8) -4．037716 -3．587527 平稳
REP (C；N；8) -2．822298 -2．963972 不平稳
AREP (C；N；8) 一7．1765O8 -2．96041 l 平稳
注：检验形式(c．T；K)中，C、T、K分别代表截距项、趋势项和滞后阶数，0表
示不舍滞后阶数。
从表 1的单位根检验中，可以看出来，原序列LNV0、
GY、RC、REP都是一阶平稳的，可见是同阶平稳序列，所
以，四个变量之间可以进行协整检验。
2．2 Johansen协整检验
既然四个变量之间是同阶平稳序列，则继续检验者四
个变量之间是否存在长期稳定的关系。变量之间的协整
检验是为了证明国民经济增长率GY、现金比率RC、电子
支付增长率REP与现金流通速度VO之间是否有长期稳定
158 统计与决策2 01 5年第8期 ·总第428期
的关系。本文用Johansen检验来验证这四者之间是否存
在协整的关系。其检验结果如表2所示。
表2 Johansen协整检验结果
Hypothesizd Trace 0．05
No．ofCE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob．}
None 0．990802 227．0759 54．07904 0．0o00
Atmost1 0．705638 72．34604 35．19275 0．O000
Atmost 2 0．5032l3 31．98880 20．26184 0．o008
Atmost 3 0-236440 8．902207 9．164546 0．0561
Unrestricted Cointegration Rank Test(Maximum Eigenvalue)
Hypothesizd Max-Eigen 0．()5
No．ofCE(s) Eigenvalue Statistic Critical Value Prob．}
None 0．990802 l54．7299 28．58808 0．00O1
Atmost1 0．705638 40．35724 22．29962 0O0ol
Atmost 2 0．503213 23．08659 15．8921O O．o031
Atmost 3 0_236 4O 8．9022O7 9．164546 0．0561
竺：!! !! !!!!! ! 竺 !! !!! !壁!!!! !!! ! ： !!!!
： !!!!!!型!! ! ￡! !坐 ! ! ： !!型
：： 竺 !!!： !! !! !! !!!! ：! 竺
由表2可以看出来 ，以0．05的显著性水平为判断标
准，则因为迹统计量检验有 227．0759>54．07904，72．34604>
35．19275，31．98880>20．2618，8．902207<9．164546，在 “最
多存在3个协整关系”时，原假设才不能够通过5％的显著
性水平检验，这些说明这些变量之间存在协整的关系；从
最 大 特 征 值 统 计 量 检 验 来 看 ：154．7299>28．58808，
40．35724 > 22．29962 ，23．08659 > 15．89210，8．902207<
9．164546，这进一步说明这四个变量之间确实存在协整关
系，即存在长期稳定的均衡关系。协整方程为：
LV0=一0．13208—1．486258GY+2．004378RC+0．161702REP
(1)
2,3 误差修正模型(ECM)建立
协整关系的检验是对变量之间是否有长期均衡的关
系进行检测，而误差修正模型是为了检测变量之间的短期
均衡的关系，当数据间存在长期均衡的关系时，短期均衡
对长期均衡会有一个偏离，系统会 自动恢复的力量，将偏
离趋势自动拉回均衡。
在这四个变量之间建立误差修正模型如下：
=+GY+RC+REP+
对变量ALV0、AGY、△RC、AREP及残差序列的滞
后一期变量做OLS回归，得到如下：
DLV0 =0．4464 DGY +45。5727*DRC +1．2193"DREP
一 1．3469 ECM(-11+0．061240 (2)
t=(2．608543)(0．998394)(3．407995)(-6．899684)(0．800798)
：0．855389 D—W=2．153560
以上误差修正模型中，差分项反映了短期波动的影
响。现金流动速度的短期变动可以分为四个部分：第一部
分是经济增长率GY的影响，影响系数是0．4464，表明经济
增长率对现金流动有正向的影响。经济每增长一个单位，
会带来现金流动增加O．4464个单位；第二部分是现金比率
RC的影响，影响系数是45．5727，表明现金比率每增加一
个单位，现金流动性就增加45．5727个单位，这个影响的效
果非常明显；第三部分是电子支付增长率的影响，影响系
数是1．2193，说明电子支付增长率每增长一个单位，现金
流动就增加1．2193个单位，正向的影响；第四部分就是前
面三个变量的总效果偏离长期均衡的影响。误差修正项
ECM的系数大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。从
系数一1．3469来看，当短期波动偏离长期均衡时，解释变量
将以一1．3469的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态。
2．4 Granger因果关系检验
为了检验每个变量之间的相互作用和影响的关系，用
Granger因果关系检验的方法来检验该模型中每两个变量
之间的相互关系，滞后阶数同样采用AIC准则。其检验结
果如表3所示。
表3 Granger因果关系检验(10％的显著水平下1
原假设 F统计量 P值 假设检验结果
GY does not Granger Cause LV0 l57．Oo0 6．E一16 拒绝
LV0 does not Granger Cause GY 524．139 7．E-23 拒绝
RC does not Granger Cause LV0 6，51685 0．0047 拒绝
LV0 does not Granger Cause RC ¨7．6I1 2．E一14 拒绝
REP does not Granger Cause LV0 0 19257 0．8259 接受
LV0 does not Granger Cause REP 5．76671 O．0080 拒绝
RC does not Granger Cause GY 5．72887 0．0o82 拒绝
GY does not Granger Cause RC 35．7650 2．E-08 拒绝
REP does not Granger Cause GY 0．36527 0．6973 接受
GY does not Granger Cause REP 0．12786 O 88O5 接受
REP does not Granger Cause RC 8．16717 0．0ol6 拒绝
RC does not Granger Cause REP 498619 0．0140 拒绝
对于表3中的因果关系假设的分析如下：
对于假设 1：经济增长率是现金流通速度变化的原
因，同时，现金流通速度也是经济增长率变化的原因，这是
双向因果机制，说明经济增长率与现金流通速度之间是互
相影响的。
对于假设2：现金比率是现金流通速度变化的原因，
同时，现金流通速度也是现金比率变化的原因，这也是双
向影响机制，说明现金比率对现金流通速度之间也是互相
影响的。
对于假设 3：三方支付增长率是不是现金流通速度变
化的原因，但是现金流通速度是导致电子支付增长率变化
的原因。它们之间是单项因果的关系。在10％的显著性
水平下，三方支付增长率没有带动现金流通速度的增长，
但是反过来，现金流通速度的增加却带来了三方支付增长
率的提高。
对于假设4：现金比率是经济增长率变化的原因，同时，
经济增长率也是现金比率变化的原因，是双向因果关系。
对于假设5：三方支付增长率不是经济增长变化的原
因，同时，经济增长也不是三方支付增长率变化的原因。
对于假设6：电三方支付增长率是现金比率变化的原
因，同时，现金比率也是三方支付增长率变化的原因。这
是双向因果关系。
3 回归分析
经过以上的单整检验、协整检验以及因果关系检验，
可以看到现金流通速度、经济增长、三方支付以及现金比
率等都是一阶单整序列，同时他们之间有因果关系，所以，
采用每个序列的一阶差分建模，在Eviews6．0中用OLS法
进行线性回归，建立回归方程。结果如下：
LV0=0．3701 GY 一21．2620*RC+ 1．2228*REP+1．4286
(3)
t=(2．769065)(-2．105377) (2．283483)(2．338142)
= 0．556437 D—W=2．059685 F=1 2．96285
从式(3)可以看出来 ，用该模型对V0进行线性回归的
可决系数是0．556437，表明拟合优度一般，各自变量经济
增长率、现金比率和三方支付增长率在5％的显著性水平
下都通过了t检验，D—w检验和F检验，说明该模型的回归
结果是可信的。
经济增长率GY的系数为正，说明经济增长与现金流
通速度的变动方向是一致的，在经济增长繁荣时期，现金
流通速度会增加；而在经济增长衰退时期，现金流通速度
会减缓。从回归系数来看，经济增长速度每提高一个百分
点，现金流通速度会同向变动0．37个百分点。
现金比率RC的系数为负数，说明流通中现金的变动
与现金流通速度是负相关的关系，现金占货币供给的比例
越大，现金流通速度越慢；从回归系数来看，现金比率对货
币流通速度的影响比较大，现金比率每变动一个单位，货
币流通速度就会向相反的方向变动21．262个单位，由于经
济增长时期，经常会增加货币的发行，这在一定程度上能
够抵消相互对货币流通速度的影响。
三方支付增长率REP的系数为正，说明三方支付增
长确实能够加快货币的流通速度。从回归系数来看，三方
支付增长速度每提高一个百分点，现金流通速度就会增加
1．2228个百分点；反之，则会相应地降低1．2228个百分点。
4 总结
本文通过模型的构建，寻找变量之间的关系。对变量
进行了单整检验和协整检验，并且进行了误差修正模型的
构建，发现变量之间存在长期和短期的稳定关系。这些变
量都是一阶单整，它们之间的协整关系也是存在的，即存
在长期稳定的均衡关系，并且将偏离长期稳定的短期误差
系数进行了纠正。格兰杰因果关系检验中，也能够看到经
济增长速度与货币流通速度之间成双向因果关系，现金比
率与货币流通速度之间也是双向因果关系，但是三方支付
增长率与货币流通速度之间是单向因果关系。最后的回
归模型当中，可以看到三方支付增长率对货币流通速度变
动系数是2．283483。正相关关系说明三方支付的增长是
促进货币流通速度增加的原因之一。
为了更好地利用三方支付对货币流通速度的影响，有
以下建议：
(1)加大对三方支付的支持力度。这样三方支付每增
加1个百分点，能够刺激货币流通速度提高2．283483个百
统计与决策 2 01 5年第8期 ·总第428期 159
我国城镇居民养老金缺口建模及预测
王春兰 ，叶尚斌
(1．重庆大学 马克思主义理论教研部，重庆 400044；2．同济大学 电子与信息工程学院，上海201804)
摘 要：社会养老保险基金是否充裕对我国养老保险制度的持续健康发展有着至关重要的影响。文章采
用基于支持向量机理论的预测方法对我国城镇居民养老金缺口进行预测，研究结果表明基于支持向量机的预
测法能较准确地反映养老金收支变化的趋势，得 出我国养老金 出现缺口的时间及规模，验证了此方法在养老金
缺口预测中的可行性。
关键词：养老金缺口；支持向量机；预测模型
中图分类号：F842 文献标识码 ：A 文章编号 ：1002—6487(2015)06—0160—03
0 引言
近年随着中国人口老龄化时代的到来，社会养老保险
基金收支缺口问题成为人们热议的话题。研究发现，在中
国养老金收支缺口问题上，目前存在着较大的数据性偏
差，这势必影响现在及其未来我国城镇居民养老金收支状
况的整体判断n。 。本文运用支持向量机分析方法，是根据
有限的样本信息，在特定训练样本的学习精度和识别任意
样本的能力之间寻求最佳折衷，用以预测这些因素导致的
养老金缺口、缺口的规模及其将会发生的时点，以期对现
有研究提供新的佐证。
1 支持向量机的基本原理
支持向量机(SVM)方法是建立在统计学习理论和结
构风险最小原理基础上的数据拟合方法，根据有限的样本
信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折衷，以期
获得最好的泛化能力。它在解决小样本、非线性及高维模
式识别中表现出许多特有的优势，在很大程度上克服了
“维数灾难”与过学习问题，并能够推广应用到函数拟合等
其他机器学习问题中 。
利用SVM进行时间序列建模是支持向量机技术的典
型应用之一，结合本文的建模要求可知所有数据均为时间
序列数据，因此可采用 8一SVR对城镇居民养老金收入、支
出进行建模嘲。
该模型优化函数为：
． f
， 圭∞ ∞+c∑ +c∑ (1)
其中约束条件为
作者简介：王春兰(1964一)，女，四川邻水人，硕士，教授，研究方向：城市经济管理。
分点，效果比较明显，能够促使货币加速流通的同时，还不
会产生通货膨胀，使货币的流通效率更高，资金的收益效
果越明显。
(2)货币流通速度的提高也能够促进三方支付的发
展，所以加大对三方支付的监管，对风险做好预警，完善三
方支付体系和平台建设。
(3)加快经济发展速度。经济发展的加快也能够促使
货币流通速度的提高，同时也就能够促进三方支付的发
展，提高整个经济的运行效率，而且不会带来通货膨胀。
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(责任编辑／浩 天)
