数字货币对我国货币供给的影响

（二）国内外研究动态1.国内研究动态对于数字货币未来发展研究，在现有的研究中，以数字货币的相关研究占有绝大多数。例如戴子薇，郭海龙（2024）认为，数字货币在未来将可能面临许多的挑战与机遇，以数字货币未来发展状况为研究对象，需要全方面的推进数字人民币试点到更多的城市和地区，进一步推进整个金融科技生态的发展，这样才能形成更为完整和健康的数字货币生态系统。关于数字货币对基础货币的影响研究安子衡（2020）认为在短期方面认为以比特币代表的数字货币，其发展会提高社会的社会，商品及服务服务，进而造成对货币的增加，对基础货币造成了增加的影响。在长期来看，比特币的地位在我国无法保证的原因造成了对市场体系的影响有限，而数字货币的采用，能够对现金产生替代效应，进而影响基础货币的数量。对于数字货币对货币政策的影响研究，温焜，潘洋(2019)认为，数字货币的发展合理调控另一方面利用货币政策工具，从而能稳定金融市场进一步的实现经济发展，科学的货币发行计划，能够有利于有效的管控，数字货币的发行还能对金融市场造成一定的稳定性,与此同时还能有利于缓解通货膨胀物价。2.国外研究动态关于比特币为代表的数字货币的相关研究。SeungaVenusJin（2018）认为比特币在还需要不断的发展，比特币等数字货币成为主流货币，只是迟早的事。而EuropeanView（2022）学者认为，将比特币的概念将其定义为电子货币系统更为合适。关于数字货币的发展，Journal（2024）深入研究了数字货币的发展离不开金融科技的创新，如区块链技术，大数据等，为数字货币的发展提供了技术创新，进一步推动数字货币市场的发展。LerongLi（2023）学者认为，基于马克思货币理论为前提的基础上，数字货币可以改变货币政策体系的多个方面，一方面能提高货币政策的系统性，另一方面能提高货币政策的透明度，也能使整个金融体系进一步扩展，但也会对现有的货币体系构成挑战。在在一定的程度上导致经济体系和国家社会治理体系的结构。关于对家加密数字货币的研究。其中，首次提出了区块链的概念，是在《精通比特币中》，但由于对区块链相关研究不够深入。HarigunaTaqwa对加密数字货币进行了预测，研究发现基于区块链技术的发展，其区块链存在，通过单变量模型，进行组合能在预测点改进，能显著提高可预测性。Timothy（2016）等研究了关于比特币的相关外逃分析，通过相关比特币数据的交易，证明我国人民银行采用相关的监管措施，没有出现了比特币交易的外逃风险，为比特币外逃风险提出了政策意见。（三）研究内容及方法1.研究内容本文主要探讨数字货币对我国货币供给的影响。研究内容如下：第一章是绪论。本文简述了三个部分，分别是数字货币的研究背景、研究意义、研究内容、及研究方法以及梳理了国内外关于研究数字货币文献。第二章是相关概述以及基础理论。本章简述了有关数字货币的概念以及货币供给概念，并提出了文章依据的相关理论基础，包括弗里德曼施瓦兹的货币乘数、卡甘货币供给理论以及乔顿货币供给理论。第三章是数字货币对货币供给影响的理论分析。本章主要从这五个角度进行探讨对货币供给的影响，包括货币供应量、货币流通速度、货币乘数、基础货币以及货币政策。第四章是数字货币对货币供给的实证分析。这一章首先选取这六个变量分别是狭义与广义货币乘数、广义数字货币、法定存款准备金率、现金漏损率、超额存款准备金率，，其次进行了描述性统计、ADF检验与协整检验，并做了相关性检验。然后建立了模型进行实证研究，对其方程进行回归，最后得到了回归结果。得到数字货币对广义货币乘数与狭义货币乘数均有显著的影响，说明了在一定程度上数字货币的发行对货币供给造成了影响。第五章是结论以及相关的政策建议。本章做出了最后的总结，并提供了相关的对策建议。包括一是挖掘各类支付工具的优势，丰富数字货币的功能体系；二是完善货币政策运行机构框架，加强相关基础设施建设；三是完善金融监管体系建设，促进金融创新与货币政策平衡发展。2.研究方法（1）文献分析法本文通过系统的阅读，整理出国内外关于数字货币、货币供给两者相关的文献，其中包括了对数字货币概念界定以及影响因素，分析国内外有关这一成果的研究与发展，进行梳理形成文献综述。结合我国当前数字货币发展的情况，为本文“数字货币对我国货币供给影响”的研究提供方向指导。（2）实证分析法本文采用Eviews等工具进行实证研究，第四章选取了19年到23年货币乘数的季度数据与变量，结合相关数据进行描述性统计、单位根检验、协整检验、模型建立、以及回归结果分析，通过回归结果分析出广义数字货币与货币乘数之间的关系。相关概念及理论基础（一）相关概念1.数字货币货币的形态确实随着经济的发展而不断演进，其历史变迁见证了人类社会交易方式的深刻变革。从最初的实物货币阶段，人们使用牲畜、谷物等物品作为交换媒介；到金属货币阶段，金银等贵金属因其稀有性和稳定性成为广泛接受的交易工具。随着网络技术的飞速发展和金融科技的持续创新，货币形态又迈入了全新的时代。在这一阶段，涌现出众多新型货币定义，它们不再局限于实体形态，而是更多地以电子化和数字化的形式存在。数字货币便是这一时代背景下的产物，它依托区块链等先进技术，实现了去中心化、安全可追溯等特性，为交易带来了前所未有的便捷性和高效性。近年来我国学者对数字货币进行了相关讨论。方显仓（2020）将数字货币分为广义和狭义数字货币。广义的数字货币则涵盖不仅包括作为交易媒介的数字货币，还涉及具有价值储存、投资属性等其他功能的数字资产。与广义的数字货币概念不同，狭义的数字货币不包括加密货币（如比特币）、私人发行的稳定币或其他类型的数字资产。这些资产通常不由中央银行发行，也不具备法定货币的地位。综上所述，大众所关注和探套的数字货币，其中实现流通的的电子货币，以银行卡为代表的电子货币能基本覆盖第三方支付所用的货币，所以本文选取广义数字货币为代表，而本文中探讨的数字货币即广义的数字货币。2.货币供给货币供给是一个存量的概念，可以分为狭义货币供给与广义的货币供给，分别为m1、m2、m3等。简单来说指商品和服务处于流通中的货币的数量，也是某一特定时期内有货币发行机构通过发行货币准备金和调控商业银行的存款准备金方式，是全社会流通手段和交易媒介经济增长与通货膨胀等密切相关向市场投放的货币的总量。（二）相关理论基础1.弗里德曼－施瓦兹的货币乘数弗里德曼和安娜·施瓦茨（AnnaSchwartz）在他们的经典著作《货币史》（AMonetaryHistoryoftheUnitedStates）中，对货币乘数进行了详细的阐述。他们的货币乘数理论是基于对货币供应过程的理解，尤其是银行如何通过信贷创造来扩大货币供应。弗里德曼和施瓦茨的货币乘数模型主要关注于银行体系的运作，尤其是存款准备金率的变化对货币供应的影响。他们的模型可以简单地表示为：货币乘数=1/准备金率。当中央银行向银行体系注入基础货币时，银行可以根据这个比率来创造更多的存款。弗里德曼和施瓦茨的理论强调了中央银行控制货币供应的能力，因为他们认为基础货币的控制直接影响银行体系的存款创造能力。他们也指出，货币供应的变化对经济活动有着重要的影响，尤其是在短期内对产出和就业的影响，以及长期内对价格水平的影响。弗里德曼和施瓦茨的工作对货币经济学和货币政策的发展产生了深远的影响，他们的理论成为了货币主义学派的基石，并对中央银行的货币政策实践产生了指导作用。2.卡甘货币供给理论菲利普·卡甘供给理论，其相关定义有以下公式：货币存量(M)=通货(C)+活期存款(D)，其货币供给是由高能货币、通货比率所决定。通过比较可以看出与弗里德曼—施瓦茨模型在核心思想上并无显著差异。由此，可以看出出准备金比率和通货比率与货币供给之间存在反向变动的关系，即当准备金比率或通货比率上升时，货币供给量将相应减少；反之，当它们下降时，货币供给量则增加。卡甘的观点指出，货币供应量的形成是央行与商业银行共同作用的结果。在这一过程中，央行拥有对基础货币的直接控制权，能够通过调整货币政策手段来影响准备金率的高低。同时，公众持有现金的数量决定了通货比率大小，央行通过调控公众的现金持有倾向，进而影响通货比率。商业银行在货币供给量的形成中发挥关键作用，它们借助调整信贷额度与超额准备金水平间接的调控准备金率的高低。因此，货币供应量的调控是一个涉及多方主体、多个层次的复杂过程。3.乔顿货币供给理论乔顿货币供给理论深入剖析了货币供给形成的机制和影响货币乘数的多种因素。乔顿模型作为这一理论的经典模型，为我们理解货币供给的动态过程提供了有力的工具。在乔顿模型的框架下，货币乘数的大小受到活期存款的法定准备金比率、定期存款的法定准备金比率、超额准备金比率、定期存款比率、通货比率等因素的影响。这些因素反映了银行体系内部存款和准备金之间的转换关系，以及社会公众对不同形式货币的偏好。当存款准备金比率提高时，银行需要为每单位存款保留更多的准备金，这限制了银行发放贷款和创造派生存款的能力。因此，货币乘数m1和m2会下降，即每一单位基础货币所能支持的货币供应量减少。相应地，货币供给M1和M2也会随之下降，因为货币供给是基础货币与货币乘数的乘积。在传统经济学的理性人假定下，社会公众会根据央行货币政策工具的调整来重新配置他们的资产。当存款准备金比率和一年期定期存款基准利率发生变化时，社会公众会重新权衡定期存款、活期存款、通货和其他金融资产之间的收益和风险，从而调整他们的资产组合。这种调整行为会进一步影响货币乘数的大小，因为不同形式的存款和通货对货币乘数有不同的影响。例如，如果央行提高存款准备金比率，社会公众可能会减少活期存款而增加通货持有量，因为活期存款的收益率下降而通货的流动性不变。这种调整会导致通货比率上升，进一步影响货币乘数的大小。同样，如果央行调整一年期定期存款基准利率，社会公众可能会根据新的利率水平重新分配定期存款和活期存款的比例，从而影响定期存款比率和货币乘数。综上所述，乔顿模型为我们提供了一个深入理解货币供给形成机制和影响因素的框架。通过分析存款准备金比率等因素的变化及其对货币乘数和货币供给的影响，我们可以更好地理解央行货币政策工具的作用机制以及社会公众在资产配置方面的反应和调整行为。这有助于我们更准确地预测货币政策的效果并制定相应的经济政策。三、数字货币对货币供给影响的理论分析（一）数字货币对货币供应量的影响货币供应量则是指总体经济中流通的货币总量，包括流通中的现金流量和存款流量的之和。货币包括货币供给以及外汇储备、贷款、债券等，而货币供给则直接决定货币供应量的多少，货币供给与货币供应量之间相互作用，因此货币供应量直接影响到货币供给。对于M0而言，数字货币如数字人民币的兴起产生了直接影响。随着数字货币的广泛应用，民众手中的持有的现金量（m0）正逐渐减少，这主要因为物理现金的流通速度缓慢，进而导致了社会对现金需求的降低。在货币供应总量方面，数字货币的发展可能成为未来货币供应量不可忽视的组成部分。数字货币凭借其广泛的支付范围以及与实体经济的深度融合，有望对货币供应总量产生深远影响。总之，随着中国人民银行发行数字人民币，货币供应格局发生显著变动，那么会直接影响到货币供给的变动。数字货币的普及与深化将对流通中的货币产生积极效益，并在未来货币供应量占据重要地位，与此同时数字货币将面临着诸多问题和挑战。（二）数字货币对货币流通速度的影响随着数字货币的兴起，其在货币流通速度方面展现出了显著的优势。数字货币的便捷携带性和低成本支付交易特性，使其迅速成为货币流通领域的新宠。这种新型货币形式不仅替代了部分传统现金，还大幅提高了货币流通的效率。由于数字货币的交易速度快、成本低，流通中的货币数量得以减少，从而加速了货币的流通速度。更值得一提的是，数字货币的出现彻底解决了传统现金的漏损和沉淀问题，进一步提升了货币流通的顺畅度。随着数字货币的普及，它正逐渐成为货币使用的主流形式，这无疑将进一步推动货币流通速度的加快。综上所述，数字货币以其独特的替代效应和便捷性，对货币流通速度产生了深远的影响，使得货币流通更加快速。而货币流通速度的变动最终间接影响了货币供给。（三）数字货币对基础货币的影响 传统货币理论主张，货币供应量的增长会推动经济提速增长，并可能引发通货膨胀现象。从这一理论可以得出，基础货币是货币供应量的关键因素。然而，这一理论在金融危机中美国等国家的实践中遇到了挑战，货币数量的增加会加速经济增长并导致通货膨胀。根据这一理论，货币供应量的关键决定因素是基础货币，例如银行准备金的变化。因此，基础货币是货币供给形成的基础所在，这些资金主要存放于中央银行，其主要包括了这两大部分：法定存款准备金和超额存款准备金。随着数字货币的兴起，其对基础货币产生了显著的影响。在数字货币的发展下，M1不再仅仅是M0与基础货币活期存款之和，而是加入了数字货币活期存款这一新元素。因此在探讨数字货币对基础货币供应量的影响时，我们不仅限于关注m0的数据变化，更应该深入分析和参考m1的变动情况。数字货币的不断推广，人们越来越倾向于将现金存入数字账户。这一趋势对商业银行的法定存款准备金产生了影响。鉴于数字账户内的货币需要商业银行依照相关规定缴纳法定存款准备金，且这一比率往往高于传统活期账户的存款准备金要求。与此同时，活期存款的准备金数额则相应缩减，但法定存款准备金的增加幅度将超过活期存款准备金的减少幅度，这种转变有助于降低银行面临的流动性风险，同时也导致了基础货币数量的增加。综上所述，数字货币对基础货币的内涵及表现形式产生了深远的影响，它不仅改变了货币供应量的构成，还通过影响商业银行的准备金制度，对基础货币的数量产生了调节作用。与此同时基础货币的变动能够直接影响着货币供应量的变动，最终造成对货币供给的影响。这一变化为货币政策的制定和实施带来了新的挑战和机遇。（四）数字货币对货币乘数的影响货币乘数，作为中央银行调控货币供应量的重要工具，反映了基础货币如何通过银行的资产业务扩张或收缩，进而影响到整个货币供应量的倍数效应。这种倍数关系揭示了中央银行在货币供应过程中的调控作用及其处置的货币供应量会通过数倍的扩张或收缩影响货币的最终量，形成乘数效应。当基础货币保持不变时，货币乘数随货币供应量的增大而增大。其变动对货币供给量的影响至关重要。然而，货币乘数并非中央银行可以完全掌控的变量，货币乘数随现金漏损率、法定存款准备金率等的增大而变小。在短期内数字货币对现金漏损率的改变造成影响，进一步造成对货币乘数的变动；在长期内数字货币对超额准备金率等多个因素造成影响。因此，数字货币更通过一系列复杂的机制对货币乘数产生深远影响。货币乘数的变动间接影响了货币供给，这种影响使得数字货币在货币政策调控中的作用日益凸显，对中央银行来说，理解和把握数字货币对货币乘数的影响，对于精准调控货币供应量、维护金融稳定具有重要意义。（五）数字货币对货币政策的影响米晓文（2016）关于对数字货币与央行货币政策之间相互作用的研究，研究指出数字货币与央行货币政策的实施之间密不可分。传统的货币政策工具在数字货币环境下可能面临新的挑战。数字货币的流通速度快、交易成本低，使得货币政策的传导机制发生变化。央行在实施货币政策时，为了保证实施有效的政策，需要关注数字货币对货币市场等的影响。其次，数字货币对支付体系的影响显著。数字货币的普及和应用，推动了支付方式的创新和变革。传统的支付体系在数字货币的冲击下，需要进行技术升级和模式创新。央行在构建和完善支付体系时，需要充分考虑数字货币的特点和优势，促进支付体系的现代化和高效化。最后，数字货币对货币发行的影响深远。随着数字货币的日渐普及化，央行的货币发行方式可能发生变化。法定数字货币的发行和流通使得货币供应更加灵活和可控。然而，这也带来了新的问题和挑战，如如何确保法定数字货币的安全性和稳定性、如何防范数字货币的滥用和洗钱等风险。综上所述，数字货币的发展现状对货币政策产生了深远的影响。而货币政策与货币供应量之间相互作用与影响，那么货币政策的变化最终对货币供给造成影响。四、数字货币对货币供给的实证分析（一）变量选取与数据来源1.变量选取（1）被解释变量。被解释变量为货币乘数，货币乘数分别为广义货币乘数和狭义货币乘数，通过货币供应量与基础货币之比得到，用m2、m1代表。（2）解释变量。本文选取广义数字货币规模dc代替数字货币作为解释变量，既包括以为银行卡为代表的电子货币，也包括最近流行的第三方支付所使用的货币和区块链加密技术的虚拟货币，如比特币以及央行发行的法定数字货币等，以及央行还在试点的法定数字货币。根据相关统计，其中银行卡为代表的电子货币能基本覆盖第三方支付所用的货币。本文参考了门艾琳（2020）对货币供给体系的实证研究以及潘雪（2021）的数字货币对我国货币政策影响研究，所以本文所使用银行卡交易数据代表广义数字货币规模。目前学术界对于数字货币范畴进行明确界定的并不多，故结合当前我国数字货币发展的实际情况，本文用参考广义数字货币的概念。（3）控制变量。根据前面的理论分析影响货币乘数的因素以及参考了门艾琳(2020)对货币供给体系的影响分析，本文选取法定存款准备金率rd、超额准备金率e、现金漏损率k三个作为控制变量。2.数据来源本文所有的数据主要来源于中国人民银行官网数据以及wind金融终端系统，其中法定存款准备金率、超额存款准备金率、现金漏损率三个变量的季度数据直接从wind的数据库中获取，广义数字货币数据来源于中国人民银行官网的支付体系运行总体情况，其银行数据交易来代表广义数字货币，货币乘数通过货币供应量的季度存量与基础货币余额之比得到，货币供应量均来自于中国人民银行官网调查统计一栏中的货币概览项获得来，时间区间为2019年第一季度到2023年第四季度，运用了Eviews软件对季度数据进行了描述性统计与相关性统计，然后对数据进行了ADF单位根检验，为了分析各变量的协整关系然后进行了协整检验。(二）描述性统计下面是通过eviews软件对这些变量的描述性统计结果，由表4.1可以看出，相比其他的变量，货币乘数m2在此期间的波动比其他变量大，因其最大的标准差为0.3531，而货币乘数的最小值5.3238，最大值为6.9894，与此同时广义数字货币的波动也比较大，其最小值3.1440为最大值为3.3998，标准差为0.048。意味着近五年的时间内，数字货币具有巨大的波动，由于广义数字货币的推广以及普及导致广义数币货币大幅度提升。表4.1变量的描述性统计结果变量含义变量平均值标准差最大值最小值m1狭义货币乘数0.53100.11890.8750.1823m2广义货币乘数5.49320.35316.98945.3238dc广义数字货币3.27050.04483.29983.1440rd法定存款准备金率1.92090.18970.87540.1823e超额准备金率1.77180.08931.62421.8837K现金漏损率1.92930.07762.02521.8041（三）ADF单位根检验本文采用时间序列数据，但鉴于多数时间序列存在非平稳性，为防范回归方程中出现伪回归现象，我们需在分析之前进行单位根检验，旨在筛选出平稳的变量用于回归分析。在此，我们选择ADF检验作为工具，用以判断各序列是否具备平稳性，在eviews的操作过程中根据AIC值，SC值和HQ值最小准则来判断检验方程中选择截距项，截距项和趋势性无最合适，ADF检验结果如表三所示。从表4.2的检验结果上来看，各变量的原序列在5%的显著水平上都不平稳，但其一阶差分序列均是平稳的，说明了各变量之间均为一阶单整，其中LNM1、LM2、LNK的一阶差分序列在1%的显著下水平上稳定，而其LNDC、LNRD、LNE的一阶差分序列在5%显著水平上稳定。为了分析同阶差分序列的协整关系，下列进行协整检验。表4.2ADF检验统计结果变量检验形式（C,T,4）ADF检验值5%显著性水平上检验值P值检验结果LNDC（C,T,4）-2.0487-3.67360.5394不平稳LNM1（C,T,4）-2.0815-3.75970.5140不平稳LNM2（C,T,4）-2.6658-3.08100.1026不平稳LNE（C,T,4）-2.9606-3.08100.0619不平稳LNK（C,T,4）-2.0420-3.75970.5335不平稳LNRD（C,T,4）-2.4709-3.75960.5471不平稳DLNDC（C,T,4）-2.403-1.96140.0195平稳***DLNM1（C,T,4）-1.179-1.96620.0066平稳**DLNM2（C,T,4）-1.927-1.96630.0540平稳**DLNE（C,T,4）-3.999-3.75970.0337平稳***DLNK（C,T,4）-1.176-1.96620.2074平稳**DLNRD（C,T,4）-3.367-3.68910.0020平稳**（D表示变量的一阶差分，**表示1%的显著性水平下拒绝原假设，***表示5%的显著性水平下拒绝原假设）（四）协整检验协整关系可以解释为变量之间的长期稳定的均衡关系根据检验对象的不同，这种关系可以分为对回归系数的检验和对回归残差的检验。前者关注于回归模型中系数的稳定性，而后者则侧重于检验回归模型残差是否平稳，以进一步确认变量间的长期均衡关系。本文没有选择vr模型，故采用E-G两步法对残差序列进行检验。第一步对同阶单整的LNDC、LNM1、LNM2、LNK、LNE、LNRD进行回归得到回归结果，生成残差序列。第二步，对残差序列做单位根检验。表4.3残差序列ADF的检验结果变量检验形式（C,T,4）P统计值T统计值临界值（1%显著水平）临界值（5%显著水平）是否平稳Ecm1（C,T,4）0.007-2.227-2.082-1.673平稳Ecm2（C,T,4）0.009-3.068-2.478-1.961平稳由上进一步对残差序列进行ADF单位根检验。由上图表4.3残差序列结果可知，表三拒绝原假设，认为残差序列不含有单位根，残差序列t统计量为-2.227，均小于1%、5%在的不同显著水平下的临界值-2.082，-1.673，且残差序列的p统计量为0.007，小于0.05的临界值，因此可以拒绝ADE检验的原假设，表明ecm1残差序列不存在单位根，是平稳的时间序列，同时可以看出，ecm2的残差序列也不存在单位根检验，也是平稳的时间序列，综上可得出结论:各个变量之间的协整关系是长期稳定存在的，平稳的残差序列意味着LNDC和LNM存在协整关系,从上面的协整关系能看出，广义数字货币、法定存款准备金率、超额准备金率、现金漏损率均与狭义货币乘数和广义货币乘数成反向变动关系。相关性检验由图表4.4可以看出，m1,m2与dC具有较强的负相关性关系，Rr、de、k分别与m具有较弱的负相关性性。表4.4货币乘数与解释变量的相关性统计结果变量m1m2dcrdekm11.0000000.992468-0.957612-0.846888-0.460067-0.569877m20.9945041.000000-0.938996-0.712547-0.535679-0.453532dc-0.957312-0.8443071.0000000.3987970.559012-0.389970rd-0.887225-0.8687860.6841431.0000000.452343-0.399842e-0.551652-0.6414350.561652-0.3978541.0000000.551652k-0.522782-0.5090260.396181-0.3961810.6942131.000000(六）模型构建本文在借鉴黄珏仕（2020）研究的基础上，选取的是时间序列，本文构建下面的实证模型:m1=C+α1dc+α2k+α3E+α4rd+ε.m2=C+β1dc+β2k+β3E+β4rd+ε.其中C是常数项，α1到β2为带估参数，rd、e、k分别代表法定存款准备金率，超额准备金率，现金漏损率，ε为残差项。下面将狭义货币乘数m1，广义货币乘数m2做为因变量，把广义数字货币，法定存款准备金，超额准备金率，现金漏损率作为自变量，用最小二乘法做为参数估计，对变量进行回归，结果如下：m1=3.78365-1.96734k-0.0136782dc-11.176343rd-0.0619874e+ecm1.m2=8.36892-0.58198k-0.0068915dc-22.240183rd-0.005403e+ecm2.根据得到的两个回归方程可以看出，法定存款准备金率，超额准备金率，现金漏损率，与两个货币乘数之间呈反向变动关系，即法定存款准备金率，超额准备金率，现金漏损率变大，货币乘数变小，而广义数字货币与两个货币乘数之间呈反向变动关系，即广义货币乘数变大，货币乘数变小。与前面第三章的理论分析结论一致。（七）回归结果分析表4.5是回归分析的估计结果：能够看出,变量m1对应的系数为-0.0136782,经过T检验对应的统计值为-2.5614,说明M1对广义数字货币的影响为负向影响，相应的t值为-2.561,可见该货币乘数m1对广义数字货币的影响是显著的;变量m2的系数为-0.0068915,说明M2对广义数字货币的影响为负向影响，t值为-2.080,可见币乘数m2对广义数字货币的影响也较显著。该方程对应的拟合优度为0.813,拟合优度较好,,可见在数字货币对广义货币乘数与狭义货币乘数均有显著的影响。表4.5回归结果统计M1M2Dc-0.0136782***(-2.561)-0.0068915***(-2.080)Rd-11.176343**(-1.475)-22.240183**(-1.787)k-1.96734(-0.712)-0.58198(-0.622)e-0.0619874**(-1.156)-0.005403**(-1.354)c3.78365(0.416)8.36892(0.468)R-squared0.82000.813Prob(F-statistic)0.0000.000（括号中为t检验值，**代表1%水平下显著，***代表5%水平下显著）综上所述，根据实证研究结果发现，在5%的显著水平下，广义数字货币对狭义与广义货币乘数的影响显著。从长期来看，数字货币对货币乘数产生负向关系的影响，rd的增加引起货币乘数减少；从短期来看，k的增大会引起货币乘数的减少。总的来说，无论是短期内还是长期内，都会引起货币乘数的减少。五、结论及建议（一）结论根据前文关于数字货币发行对我国货币供给影响的理论分析以及相关的实证分析，可以得出以下结论：由上面的理论分析得出，主要从这五个角度进行探讨对货币供给的影响，包括货币供应量、货币流通速度、货币乘数、基础货币以及货币政策。在可测性方面，数字货币通过模糊货币的不同层次导致货币供应量的下降。此外，数字货币通过这三个影响因素改变了货币乘数的大小，其是法定存款准备金、超额存款准备金率以及现金漏损率。数字货币的兴起对央行调控货币政策也产生了不可忽视的影响。数字货币的发展对我国货币政策产生了一系列深远的影响，包括提高政策传导效率、改变银行体系运作方式、影响金融稳定性，以及对现金需求和负利率政策的重新评估等方面。随着数字货币技术的不断进步和应用范围的扩大，这些影响可能会变得更加显著。通过实证研究得出数字货币对货币供给有显著的影响。在短期内，数字货币的增加导致现金漏损率增加，货币乘数变小；在长期内，现金漏损率导致现金漏损率增大，超额准备金率增大，货币乘数变小。根据实证研究结果，这三个控制变量与货币乘数之间呈现出反向变动关系，因此具有扩张货币乘数的效应。数字货币显著引起货币供应量的减少和利率的降低。同时，数字货币对货币乘数的影响相较于基础货币更为显著，其效应会明显放大货币乘数的数值，这些因素又可以直接影响货币乘数，数字货币不仅会对基础货币数量产生影响，进一步对货币乘数产生影响。（二）建议1.挖掘各类支付工具的优势，丰富数字货币的功能体系目前，数字货币正在研究与发展中，其还存在一些风险与波动。因此发展数字货币的同时还应利用新支付方式提高支付的效率，简化相关流程。同时发挥在不同场景的优势，如移动支付在日常消费中极为便捷，而数字货币的优势可能在跨境交易更为明显。所以根据不同的支付场景制定不同的解决方案，由此把各类支付工具的优势发挥最大。至于大规模的支付和结算，需要进一步开发和扩展。然而，随着数字货币的发展与推广，需要进一步研究各种货币形态的基本特征、货币功能在经济中的作用，充分发挥各种货币形态的优势在不同场景的使用，如消费场景中的第三方支付工具和高价值交易场景中的转移支付等。不断完善数字货币的功能体系，同时还要加强数字货币的普及，充分发挥数字其他形式支付的优势，以保证其数字货币体系的稳定发展。2.完善货币政策运行机制框架，加强数字货币相关法律法规随着数字货币的引入，中央银行需要对其货币政策框架进行调整，以确保政策工具的有效性。为防范金融风险，应灵活适度使用利率、准备金率等工具。例如，通过贷款市场报价利率改革，增强货币政策传导效率。使用准备金率等工具评估现有的货币政策工具，要提前建立相应的货币政策传导渠道，模拟货币政策运行的各种场景，在数字货币发行前对货币体系波动进行测试，为顺利发行数字货币；不断完善数字货币的功能体系，同时还要建立数字货币相关的法律法规，明确数字货币的监管政策和使用范围，不断开发消费场景，还要流通与运营，以最小的经济影响完成支付方式的转变。3.完善金融监管体系建设，促进金融创新与货币政策平衡发展由前文的理论分析可知，在推动数字货币创新的同时，监管机构应关注金融稳定性的风险，包括防范洗钱、恐怖融资和其他非法活动，同时确保金融系统的安全性和稳定性。同时需要加强对技术运作的监督，并迅速克服法律和技术