【毕业学位论文】（Word原稿）外部经济变量对我国货币需求模型影响程度的实证分析-统计教育学

外部经济变量对我国货币需求模型 影响程度的实证分析 负责人： 李玮 组 员 : 郁婷婷 李双双 中南财经政法大学信息学院统计系 2009年 9月 28日 编号 220 外部经济变量对我国货币需求模型 影响程度的实证分析 摘 要 作为整个货币经济理论的核心，货币需求理论是宏观经济理论的重要组成部分，同时又是货币当局实行货币政策进行宏观调控最重要的依据。实施货币政策的关键是控制货币供应量，而对货币供应量 的调控又必须以稳定的货币需求函数为前提。近年来，对于中国货币需求函数的实证研究越来越受到重视，分析影响货币需求的各方面因素，确定货币需求函数，探究我国现阶段国情下货币需求与其影响因素之间长期稳定的关系，对于指导、推测中国金融改革中货币政策的实践有着重大的意义。 本文以中国货币需求为研究对象，运用现有的货币需求理论，结合中国实际情况，先以传统的货币需求模型和协整的方法检验我国的货币需求与经济增长、实际利率之间是否存在长期稳定的动态关系。并在此基础上，考虑我国经济发展进程中的一些经济因素和制度因素，如我国投资、 消费变化、城市化进程、金融深化改革等，对我国的货币需求模型的影响，探讨分析我国货币需求的稳定性，建立中国的货币需求函数模型，并得出简单的结论，旨在为中国的货币需求的研究提供一些依据和政策建议。 本文共分为 五部分 ：第一 部分导论介绍了本文选题依据、基本思路 ，并对相关 文献进行 概括；第二 部分 简要阐述了实证研究中所用到的方法，包括单位根检验、协整检验及误差修正模型；第 三部分 详细阐述了货币需求的实证研究过程， 首先对传统的货币需求函数进行 检验， 再 着重对货币需求的影响因素即市场化制度变量、金融深化变量和经济开放变量进行实证 分析，最后比较了引入影响因素前后货币需求模型的可控性和稳定性；第四 部分 总结模型分析结果和主要结论，并联系我国实际给出 相关 政策建议；最后为结语， 指出模型 建立中的不足以及 有待 改进 的问题。 关键词： 货币需求函数；实证分析；协整；误差修正模型 目 录 导 论 . 1 （一）选题意义 . 1 （二）基本思路及创新 . 1 （三）文献综述 . 1 一、货币需求实证研究方法概述 . 2 (一 )单位根检验 . 2 (二 )协整的检验以及误差修正模型 . 4 二、货币需求的实证研究 . 6 第一节 对传统货币需求函数的检验 . 6 （一）传统货币需求模型的变量选择和数据处理工作 . 6 （二）货币需求、实际 实际利率的平稳性检验 . 7 （三）传统货币需求模型的协整分析 . 8 第二节 对货币需求函数影响因素的实证分析 . 10 （一）外部经济变量的选择及数据的处理 .二）引入市场化制度变量的货币需求函数模型分析 . 12 （三）引入代表金融深化的制度变量的货币需求模型 . 21 第三节 引入影响因素前后货币需求模型的可控性和稳定性比较 . 28 三、结论与建议 . 32 （一）结论及说明 . 32 （二）政策建议 . 33 结 语 . 34 参考文献 . 35 附 录 . 36 附录 A . 36 附录 B . 46 1 导 论 （一）选题意义 随着我国社会主义市场经济的确立，货币问题的日益突出严重影响经济转轨时期社会主义市场经济体制的有效建立，因而运用货币政策进行宏观调控十分必要。实施货币政策的关键是控制货币供应量，而对货币供应量的调控又必须以稳定的货币需求函数为前提，所以确立一个稳定合理的货币需求函数对于货 币政策的实施以及宏观经济调控具有重大意义。 随着经济体制改革的深化， 汇率制度由固定向浮动转变、资本市场全球化，国内金融市场自由化以及金融创新的发展，货币需求的理论和实证分析得到加速发展和深化。但是 由于中国经济环境、文化、习俗、观念等与国外有着显著差异，影响货币需求的因素与机制也与国外不同，所以根据我国当代货币实际需求 ,寻找稳定的货币需求函数，探讨影响货币需求的种种因素具有很大的理论和政策意义。 （二）基本思路及创新 本文以中国货币需求为研究对象，运用现有的货币需求理论，结合中国实际情况，先以传统的货币需求模型 和协整的方法检验我国的货币需求与经济增长、实际利率之间是否存在长期稳定的动态关系。在此基础上，考虑我国经济发展进程中的一些经济因素和制度因素，如我国市场化改革进程、金融深化改革以及经济对外开放等，对我国的货币需求模型的影响，探讨分析我国货币需求的稳定性，建立中国的货币需求函数模型，并得出相应结论，旨在为中国的货币需求的研究提供一些依据和建议。 本文的创新之处在于，舍弃以往只选择单个或几个经济变量加入到货币需求模型中的做法，基于我国经济实际情况，将货币需求模型的外部经济变量分为市场化变量、金融深化改革变量以及 经济开放变量三类，分别考察它们对我国货币需求的长期均衡模型和短期需求模型的影响。本文采用协整变量外生性检验的方法来判断这些变量对我国长期货币需求的影响程度，并对我国短期货币需求模型中的外部经济变量进行 验来判断它们的影响强弱。最后，本文将经过考察的外部经济变量加入到模型之中，构建新的货币需求协整模型，比较两个模型之间的可控性和稳定性等因素。 （三）文献综述 迄今为止，我国学术界对货币需求的研究基本上都只是将西方现成理论模型在中国加以实证应用，而在货币需求理论上并未有本质创新。 20 世纪 90 年代以后， 对于中国货币需求函数的实证研究越来越受到重视，已有学者开始具体分析各经济因素对货币需求的影响。本文集中关注采用协整和误差修正模型进行分析的文献。哈弗尔和库塔恩（ 1994)用误差修正模型检验了中国 1952的货币需求 (年度数据 )，说明采用国民收入缩减指数而不是零售物价指数时，货币需求与实际国民收入、一年期定期存款利率 2 以及预期通货膨胀率存在协整关系。吴卫华 (2002)用协整检验和误差校正模型对 1994 年 1季度 1 季度期间中国狭义货币需求函数进行实证分析。结果表 明，在样本期内影响中国狭义货币需求的主要因素是实际的国内生产总值和通货膨胀预期，同时利率具有一定的弹性。汪红驹 (2002)利用 1978的年度数据对货币需求函数进行了估计，结果说明1年期存款利率存在协整关系，2胀率和一年期定期存款利率存在协整关系。蒋瑛馄、赵振全、刘艳武 (2005)用协整理论和误差修正模型估计了两个阶段 (1978 1994中国静态和动态货币需求函数。实证结果表明，1M、2率、价格预期、货币化程度变量之间存在长期稳定的协整关系；货币化程度的引入有助于建立更为精确合理的货币需求函数；第一阶段1第二阶段稳定性较差。这些研究基本上都肯定了我国长期货币需求函数的存在，只是在是否存 在稳定的动态模型问题上还存在分歧。 一 、 货币需求实证研究方法概述 20 世纪 90 年代以后，对于中国货币需求函数的实证研究越来越受到重视， 众多学者采用协整和误差修正模型 探索具体因素对货币需求的影响。协整分析方法的基本思想是，如果两个或两个以上的时间序列变量是非平稳的，但它们的某种线性组合都表现出平稳性，则这些变量之间存在长期均衡关系 (协整关系 )。 在经济学意义上，这种协 整关系的存在便可以通过其它变量的变化来影响另一变量水平值的变化。 而基于协整理论的误差修正模型， 则 把长期均衡关系 (协整关系 )引入动态方程，用长期均衡 误差作为短期波动的修正项 (调整项 )，这种设定对许多经济模型来说是非常合适的，目前已在经济实证分析中得到广泛应用 。 (一 )单位 根 检验 1 实证分析中，在大多数研究经济时间序列的情况下，需要对时间序列的平稳性进行检验。如果一个时间序列的均值或自协方差函数是时变的，即随着时间变化而改变，那么这个序列就是非平稳时间序列。在非平稳时间序列中，单位根过程一直以来被人们广泛深入地研究。 当随机过程 , 1, 2,可表示为： 1 1 2 2 1 , 1, 2 ,t t t t ty y y L t 其中0 ，且 0z 的根全落在单位圆之外， L 代表滞后算子，而 t 是一个1 张世英，樊智 . 协整理论与波动：模型金融时间序列分析及应用 . 清华大学出版社， 2004. 3 均值为 0，方差为 2 的白噪声过程，那么该随机过程 检验一个随机过程是否是单位根过程的方法有很多种，如 验、 验 、 验 、 验 、 验等等，这里主要介绍最常用的 验和 验方法。验是 1976）提出的单位根检验方法。 对于数据生成过程： 210 , 0 , i . i . d . 0 , , 1 , 2 , ,t t t ty y y t T 验考察了下面 3 种单位根模型： (1) 1t a t (2) 1t b b t (3) 1t c c c t ty t y 所进行的假设检验为： 01: 1 ; : 1 , i a b c 或而三种不同形式的检验统计量为： 1 , , i a b c 或 三个统计量均不服从于平稳条件下的正态分布，而是都存在各自相应的极限分布。 当随机过程 AR p 过程的时候，我们可以将 验的检验模型扩展如下： (1) 11 1pt a t i t i y y (2) 11 1pt b b t i t i y y (3) 11 1pt c c c t i t i t y y 像这样通过增加变量的滞后项来消除残差之间的自相关，这种检验方法被称为 验方法。 验的三个统计量均不服从于平稳条件下的正态分布，而是都存在各自相应的极限分布，且其极限分布与之 验中的极限分布相同。因此 验统计量仍然可以使用 验统计量的临界值表。 4 (二 )协整的检验以及误差修正模型 1 当使用时间序列进行建模的时候，一定要注意时间序列是否是 平稳的，否则容易产生“伪回归”现象，即使用 计得出的结果具有很高的拟合度和显著的 t 统计量，但是验值很低，这样根据模型的估计结果所作的诊断结果很有可能是错误的。因此，在对非平稳时间序列进行建模之前，要先将非平稳时间序列差分为平稳时间序列，然后再用差分后的序列进行建模。但是这么做也有弊端，因为建模时往往会忽略掉序列中的长期的信息。因此协整理论的提出，把时间序列方法中对模型短期动态设定的优点和数量经济 学中长期均衡关系的特点融为一体 2，成为非平稳多变量时间序列分析中一个十分重要的分析方法。 关于协整的检验方法，主要有 步法和基于 验方法。由于 面对协整关系个数大于 1 的情况时便无能为力了，因此本文主要介绍 整检验方法。 假设 m 维向量时间序列 具有 p 的表现形式： 1 1 2 2 , 1 , 2 , ,t t t p t p t Y= + Y+ Y + + Y+ 其中 N , ， 1, 2, ,为 维的系数矩阵，而初始值给定为 0 1 1, p Y Y Y ,。 由于 1t 以对到 1 1 2 2 1 1t t t p t p p t p t Y + Y+ Y + + Y+ Y+ 其中12 - I + + + 1, 2, ,，并令为影响矩阵。 根据 示定理，如果 r 个协整关系，那么有 r ，且 ，其中 和 均为 矩阵，其秩均为 r ，且 T 0t 。 整检验方法即是检验协整矩阵 的秩 r 。 如果 ，那么影响矩阵 是满秩的，即 果 0r ，那么 =0 ，即 果 0 ，那么 r 个协整关系。 整检验有两种方法，分别是特征根迹检验 (最大特征根值检验 ( 1 张世英，樊智 . 协整理论与波动：模型金融时间序列分析及应用 . 清华大学出版社， 2004. 2 张世英，樊智 . 协整理论与波动 ： 模型金融时间序列分析及应用 . 清华大学出版社， 2004： 85. 5 特征根迹检验的原假设和备 择 假设分别为 0 0 1 0: ; :H r r H r r其中 r 是协整的秩，0 0 , 1 , 2 , , 1 。 特征根迹检验的统计量为： 0 1l n 1 ， 0 0 , 1 , 2 , , 1 当样本容量 T ，在原假设成立时，统计量r收敛于某一极限分布，其临界值可通过查表得到。 另一个检验方法，即最大特征根值检验的原假设和备择 假设分别为： 0 0 1 0: ; : 1H r r H r r 检验第0 1r个特征值0 1r为 0 的检验统计量为： 0 1l n 1 ， 0 0 , 1 , 2 , , 1 检验步骤也与特征根迹检验的类似。 当 m 维 向量时间序列 r 个协整关系时，令 为维数是 的协整矩阵，则其误差校正模型 (表现形式如下： 11 t t Y = - Z+ 其中 m 维平稳 向量时间序列， 关于滞后算子 L 的矩阵多项式，满足 0 m1A 的元素都是有限的， Y 即是模型的误差修正项， 则是非 0 的 参数矩阵。 在 果 m 维向量时间序列 有 其分量序列存在 r 个协整关系，那么它的误差修正模型可表示为： 1 t t p A Y = - Z+ 其中 11p A = I ， Y 。 6 二 、货币需求的实证研究 第一节 对传统货币需求函数的 检验 首先对传 统的货币需求函数进行 检验 ，即根据凯恩斯的货币需求理论以及希克斯的型中的 线函数形式， 先 不考虑其他因素（如制度因素，股票成交金额等）的影响，构建货币需求函数模型，检验货币需求函数在我国经济环境下是否成立。 （一） 传统货币需求模型的变量选择 和数据处理工作 根据希克斯的 型中 线函数： M ky ， 我们选取 实际 实际利率作为传统货币需求模型的变量 ，并分别考察 狭义货币供给量1货币供给量2 本文采用的区间是从 1996 年至 2008 年 12 月，每个变量共有 156 个数据。下面是对各个变量所进行的数据处理 工 作。 存款的实际利率是由其名义利率减去通货膨胀率估算 得到，其中通货膨胀率由每月变化率表示 。本文以 1989 年的 数为定基，得到 1995 年 12 月至 2008 年 12月的 定基数据，再根据这些数据求得 1996 年 1 月至 2008 年 12 月 每月的通货膨胀率。 鉴于 数据 可 获得性，本文选择一年期定期存款利率为名义利率，我国 从 1996间共调整利率 21 次，且并不都是在调整月 的第一天或最后一天宣布利率调整的，因此本文假定进行利率调整的那 个 月的名义利率就根据该月的调整日期 前后的天数作为权数，对该月调整前后的利率作加权处理，从而得到 该 月 名义利率。最后将名义利率减去通货膨胀率， 得到 实际利率。对于实际狭义货币1M，本文将 1996 年 1 月至 2008 年 12 月的名义狭义货币供给量除以 上文所得 同期的定基 数，从而 获得 实际的狭义货币供给量。广义货币2 由于我国 未 公布月度 据，因此只能 利 用工业增加值对季度 权 来 近似地估算 月度 ， 处理数据过程中采用以下步骤 ： 首先， 获取 1996 年至 2008 年各月的可比价工业增加值。由于政府 未公布 2007 年 1 月和 2008 年 1 月 工业增加值的同比增长率 ，本文采用 两个月 的值 ，并将其预测值代表其真实值 插入数据中。其次 ，获取 1996 年至 2008 年各季度的实际 文通过本季度 与 上季度累计量 之差 得到当季 据。另 根据提供的可比价同比增长率计算出各季度实 际 再 采用比例衔接法衔接季度与 年 度国内生产总值。最后， 获取 各月可比价工业增加值在 其 所在季度 总工业增加值中所占的比重，将这些比重分别乘以各个季度的实际 便 近似估算出1996的月度 据。 以上数据中，名义1M、2数据来自锐思数据库，季度 其同比增长 7 率的数据取自 泰安研究中心中国宏观经济研究数据库 ，工业增加值及其可比价同比增长率的数据来源是和讯宏观数据网页，名义 利率的数据取自中国人民银行网站。 由于以上数据均为月度数据，因此有必要对这些数据进行季节调整。本文采用法对上述数据分别进行季节调整，剔除掉其中的季节成分。再分别对狭义货币1M、广义货币2自然对数，在后文中分别用 1 2 示三个变量，用 示实际利率。 （二） 货币需求、实际 实际利率的平稳性检验 使用这几个时间序列变量建模之前，首先要对其进行单位根检验，以检验序列的平稳性确定序列的单整阶数。 验和 验 (使用 较 为广泛的单位根检验方法，但实际应用 时也 存在缺陷，需要其他检验方法补充 ，如 验和 验 。 因此本文 对变量 进行 单位根检验 时将同时使用上述 4 种方法。首先 ， 对上述 4 个变量的水平序列及其差分序列 进行 单位根检 验。检验结果见下表。 表 单位根检验结果 方法 变量 验 验 验 验 t 统计量 Z 统计量 计量 验 验 C,N,3) (C,N,18) (C,T,10) * (C,T,2) (C,T,2) 1 C,N,0） (C,T,1) (C,T,10) * (C,T,0) (C,T,0) 2 C,N,0） (C,T,10) (C,T,10) * (C,T,0) (C,T,0) 005401 C,T,3) （ C,T,2) (C,T,10) * (C,T,1) (C,T,3) N,N,6) * (N,N,9) * (C,N,19) (C,N,8) (C,N,2) * 1 N,N,4) * (C,N,0) * (C,N,3) (C,N,0) * (C,N,0) * 2 N,N,4) (C,N,5) * (C,N,18) (C,N,2) * (C,N,0) * C,N,0) * (C,N,3) * (C,N,4) * (C,N,0) * (C,N,0) * 注： 1、该检验结果均由 算所得。 2、各检验结果中括号内，字母 C 表示单位根检验方程中包含的截距项， T 表示时间趋 势， N 表示不包括 C 或 T；在 验和 验结果中，括号内的数字代表 窗宽的大小，而在其他三种检验结果中，括号内的数字表示单位根检验方程中滞 后项的阶数；变量名前面的希腊字母 表示差分算子。 3、 *、 *、 *分别表示在 1%、 5%和 10%的显著水平下拒绝原假设。 8 4、 验的原假设 为序列平稳，而其他假设检验的原假设均为序列含有单位根。 从上表检验结果 可见 ，对于 1 2 四个变量，所有检验结果均表明它们是具有单位根的非平稳序列，而且变量 1 2含有漂移成分的单位根过程，而变量 是既含有漂移成分又含有时间趋势成分的单位根过程。另外，再用其他两种方程形式 (即只含有漂移的形式和漂移、趋势都不含有的形式 )对 行单位根检验，其 验和 验的结果均为在 1%的显著水平下拒绝单位根原假设。 综上所述，本文 仍 将这四个经过一阶差分后的序列视为平稳序列，即原来的 4 个序列均为一阶单整序列，因此 接下来 可 对 其 进行协整检验。 （三） 传 统货币需求模型的协整分析 根据上文分析结果， 狭义货币、广义货币和实际利率都是一阶单整序列，若直接对它们回归建模， 将 不可避免产生伪回归现象。 假若 它们存在协整关系，则表明它们之间存在长期的稳定关系。本文采用 出的基于 协整检验方法，分别对 1货币需求函数建模，分别判断它们与 间是否存在协整关系。 在进行协整检验之前首先要确定合适的滞后阶数，由于确定 滞后阶数 没有一个统一的标准，因此本文根据 则 ( 息准则 ( 息准则 (综合选取两个型的合适的滞后阶数。 根据各信息准则的选取结果，我们可以确定 1 2 货币需求模型 滞后阶数 均 为 2，因此协整检验以及 所选择的滞后阶数均为 1。同时考虑到 与经济理论相吻合，在协整方程中将不考虑时间趋势，只加入截距项。 确定滞后阶数后 即可 对模型进行协整检验， 表 1币需求模型的协整检验结果 特征值 H :5%临界值 r * r r H :统计量 5%临界值 r * r r 9 表 2币需求模型的协整检验结果 特征值 H :5%临界值 r * r r H :统计量 5%临界值 r * r r ：表 表 的符号 *表示在 5%显著水平下拒绝原假设 ，下同 。 由以上 检验结果 可见， 无论 1是 2都表明其货币需求模型中存在着协整关系，且协整关系个数均为 1。 说明 1 2与 间存在着一种长期均衡关系，用协整方程表示 ： 1 0 . 0 8 0 2 1 1 1 . 1 7 6 4 8 5 0 . 0 4 0 9 2 80 3 0 0 0 . 0 0 4 0 85 1 1 9 1 0 . 0 3 8 3t t L G D P R I R (1) 2 0 . 0 7 7 6 0 7 1 . 2 8 5 3 6 2 0 . 0 3 2 4 5 20 6 4 2 0 . 0 0 2 9 47 8 0 7 1 1 . 0 4 0 3t t L G D P R I R (2) 式 (1)式 (2)即为 (狭义 /广义 )货币需求与国内生产总值和实际利率之间的长期均衡方程。式中小括号内的数值是系数的标准差，方括号内的数值是系数的 t 统计量。 从以上方程式 知 ， 国民收入 货币需求之间呈正向的变化关系，而实际利率 1收入弹性约为 收入增加 1 个百分点就会相应地增加约 百分点的货币需求，而 2收入弹性约为 高于1收入弹性；而货币需求的利率弹性较小，分别约为 义货币需求的利率弹性与狭义货币相比，反而有所下降。这些变量系数的符号及其关系 与 经济理论阐释内容 相符 。 估计了模型的协整方程以后，接下来就可以建立相应的向量误差修正模型 (了，估计传统的货币短期需求模型， 其中变量 1 短期货币需求模型见方程(3)，变量 2 向量误差修正模型的 短期货币需求模型见方程 (4)。 10 1111 0 . 0 1 2 9 9 5 0 . 0 8 2 2 8 2 1 0 . 1 9 6 2 9 10 . 0 0 1 3 8 0 . 0 2 4 2 6 0 . 0 0 1 0 89 . 4 3 3 5 0 3 . 3 9 1 6 1 2 . 4 6 0 7 10 . 0 1 7 3 7 8 0 . 0 0 4 2 4 30 . 0 5 7 2 2 0 . 0 0 1 9 90 . 3 0 3 7 1 t t E C M L D P R I R 2 2 2 8(3) 其中， 1 1 11 1 1 . 1 7 6 4 8 5 0 . 0 4 0 9 2 8 0 . 0 8 0 2 1 1t t t M L M L G D P R I R 1112 0 . 0 1 6 9 4 5 0 . 0 5 4 2 6 3 1 0 . 4 1 4 4 2 1 20 . 0 0 1 3 6 0 . 0 2 4 3 5 0 . 0 8 4 7 91 2 . 4 8 7 9 2 . 2 2 8 3 7 4 . 8 8 7 7 30 . 0 0 5 6 5 3 0 . 0 0 4 4 2 20 . 0 4 8 7 6 0 . 0 0 1 6 40 . 1 1 5 9 4 t t E C M L D P R I R 2 9 9 5(4) 其中，1 1 12 2 1 . 2 8 5 3 6 2 0 . 0 3 2 4 5 2 0 . 0 7 7 6 0 7t t t M L M L G D P R I R 从两 个 型中 可 得到 1 2误差修正项系数，分别为 表明 1 速度对前期的误差进行反向修正，而 2 速度对前期误差进行正向修正。同时可以发现 1前期误差的修正速度要快于 2这也说明狭义货币与广义货币相比，政府更易控制。 传统的货币需求模型中， 可 发现 无论是狭义货币还是广义货币，与国民收入及实际利率之 间都存在着一个显著的长期协整关系。这一点也印证了凯恩斯和希克斯 关于货币需求理论的观点。同时，广义货币2二者对实际利率的变化 很 敏感，这是由于我国 信用体制不够健全 且金融体制尚不完善等 ， 使得货币需 求收入弹性以及利率弹性呈现这种特征。 然而 传统货币需求模型 存在 明显 不足， 即模型中只考虑了货币供应量、国内生产总值、实际利率这三个解释变量， 它们在现实经济中显然 不能完全解释实际货币需求的结构以及动态变化因素， 缺乏充足的 说服力。 于是， 传统的模型“先天”地缺少足够的经济变量，而且在实际应用中 其可预测性 及稳定性也会因为缺少外部经济变量的解释而大打折扣。因此，我们有必要 针 对能够 影响 我国货币需求模型的外部经济变量进行考察。 第二节 对货币需求函数影响因素的实证分析 对传统货币需求函数 验证 时 ， 本文 利用 整检验和 型估计，只对实际货币余额 (即1实际 实际利率这三个变量构建货币需求模型，分别得到 11 长期货币需求函数和短期货币需求函数，结果与凯恩斯的货币需求理论以及 型内容 相符 。但模型还是存在 一定缺陷， 如 未 考虑制度因素 、 开放经济条件 等。这些缺陷使得货币需求函数模型 缺乏 稳定性，且 因未结合 其他因素，在现实经济分析时解释力不够 充分 。因此本节将在估计货币需求函数时 考虑 进 这些因素 以 构建新的模型。 （一） 外部经济变量的选择及数据的处理 我国自改革开放以来，由于市场化进程的不断推进，经济制度逐渐由以往计划经济向市场经济演变，而这种经济制度之变 固然 对建立我国的经济计量模型 产生 深刻影响。本文在选取制度变量进行分析时，将制度变量分为两类，一是标志我国市场化进程的制度变量，一是标志我国货币化、金融深化的制度变量。 1、 市场化变量 由于本文之前所选取的数据为月度数据，为了保持前后一致性，并且考虑到我国经济数据的 可获得性以及在某些方面数据缺乏的状况，本文仍然采取选择单一指标的方式选择市场化制度变量。本文拟从非国有经济发展和对外开放程度两个方面选取以下变量： 第一， 非国有经济在工业总产值当中所占的比重 ( 。按照秦朵 (1997)的观点，改革引起的市场变化会引起对货币的超 额 需求，秦朵认为这种需求在非国有经济身上会有所体现。本文选取 1996 年 1 月至 2008 年 12 月的工业总产值以及国有经济工业产值，用100%扣除国有经济工业产值占工业总产值的比重，得到非国有经济所占的比重 。数据来源是和讯宏观数据 网页 1。由于该数据带有明显的季节影响表现，因此在将数据带入模型之前，先用 法将数据进行季节调整，剔除掉数据中的季节因素。 在下文中，数据选取区间均为 1996 年 1 月至 2008 年 12 月，而且如果数据具有较为明显的季节因素，都将用该方法剔除掉季节因素，再用来进行建模分析，这些内容下文将不再赘述。 第二， 我国进出口总额 (。随着我国改革开放 ， 我国的进出口贸易也在不断增加，在我国经济发展中所占的比重也是逐渐增大。本文引入 进出口总额这一指标就是为了检验这方面的情况。在选取数据时，参照上面的做法，选取我国进出口总额，先将进出口总额除以定基 数 (基期为 1989 年，下同 )得到实际进出口总额，再对实际进出口总 额取对数，得到所需数据。 第三， 外汇储备 (。自从采用强制结售汇制度以来，我国外汇储备显著增加，随着我国加入 后，我国的外汇储备也是节节攀升。由于企业可以自由保留外汇，那么对外贸易中就可以直接使用美元支付，而不必先用人民币兑换成美元。于是结售汇制度使得国内对外汇的 需求转移到人民币上来，因此有必要将外汇储备引入到模型中来。本文在选取数据时，由于外汇储备的核算单位是亿美元，因此采用美元折合人民币的美元平均汇率，将单位换算成