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摘 要：改革开放以来，随着经济的不断发展，近些年来我国的现金漏损率呈现不断下降的趋势。本文根据现金需求的理论，选取了几个与现金需求相关的变量，利用VAR模型分析方法，建立了变量自回归模型，得到现金漏损率，GDP，利率，老龄化率，电子化率，这五个变量的自回归方程。方程表明，现金漏损率对自身有正向影响，GDP对现金漏损率有着较为显著的负向的影响，利率对现金漏损率有着负的影响，老龄化率对现金漏损率有着正的影响，利率对现金漏损率有着负向的影响。
关键字：现金漏损率 货币供给 货币乘数 相关因素分析
引言
货币乘数是分析和计算货币供应量的重要变量，货币乘数和基础货币的变动都会导致货币供应量的改变。一般认为，货币乘数同三个因素相关，法定准备金率，超额准备金率和现金漏损率。现在多数国家使用改变法定准备金率或者超额准备金率的方式改变货币乘数从而改变货币供应量的接着影响社会整体经济。但是实际上，这种做法并没有有效得影响乘数，原因是一个国家整体的现金漏损率是非常不稳定的。很多经济学家已经开始怀疑货币乘数操作下的有效性。
美国学者Seth Carpenter和Selva Demiralp（2012）认为美联储使用准备金余额通过货币乘数决定美国的货币供应是不可行的。他通过实证发现如果用M2表货币供应量，其中只有一小部分的比例同美联储的公开市场操作下的准备金余额相关，并且指出美联储已经从1980以来调节货币供给真正有效的是控制联邦基准利率。并由此总结美国银行系统已经无法仅仅从货币乘数的角度来控制货币供应量。德国学者Oliver Holtem？ller（2009）考察了德国央行1975年到2005年的数据，以央行主要的政策变量是货币市场利率为假设条件，发展了一个描述货币创造过程的工业组织形式模型，建立了关于货币供应量，基础货币，名义收入，长短期利率，法定准备金率等变量的VEC模型，用实证的方法分析这些变量之间的关系，实证结果证明了货币供应量除了同基础货币相关外，与经济体中的很多变量也相关，从侧面说明了货币乘数不稳定性。
这些研究注意到货币乘数在现今社会经济环境表现出不稳定，并指出商业银行准备金的自主权是影响货币乘数的重要原因。但却忽视了组成货币乘数的另一个部分即现金漏损率变动对货币乘数的影响。本文将结合我国的当今经济发展的新形势从现金漏损率的变化的角度出发研究我国货币运行中货币乘数的有效性。
一.货币乘数理论中货币乘数的三个影响因素
在货币乘数理论中，货币乘数的计算公式是：k=（Rc+1）/（Rd+Re+Rc）。其中Rd、Re、Rc分别代表法定准备率、超额准备率和现金在存款中的比率。现金漏损率Rc等于现金除以存款，本文把现金漏损率记为Y。
二.我国现金漏损率的变动趋势
基于年度数据的统计，1985年到2012年我国的现金漏损率的统计描述如下：
图1 1985-2012年 我国现金漏损率的年度变化图
三.现金漏损率的相关因素的VAR模型实证研究
（一）变量选取
由于数据的可得性，我们选择的样本范围是1985 2012年，各变量的数据都来自《中国金融统计年鉴》。
1.选择电子货币发展的代理变量
本文选择的变量是银行的借记卡里的资金量对银行整个的存款的比值，来衡量电子货币的发展和流行对现金漏损率的影响，记为DZ。
2.选择城镇化程度的代理变量
本文采用城镇人口占总人口的比重来衡量我国的城镇化水平，把比重作为城镇化水平的代理变量，记为CZ。
3.选择老龄化率的代理变量
本文采用老年人口系数即是60岁老年人口占我国总人口的比例作为老龄化程度的代理变量，记为LL。
4.选择利率的代理变量
本文采用央行基准一年期存款利率作为代理变量，记为R。
（二）ADF检验
表1 ADF各变量检验结果
根据以上的表格，我们可以选择的滞后项有1和3，为了使得后面建立的方程简单，我们选择使用的滞后项为1.
（四）模型建立
完成模型定阶以后，开始建立VAR模型。选取现金漏损率对数，GDP对数，老龄化率对数，电子化率对数，城镇化率对数，利率对数作为内生变量，C为外生变量，建立VAR（1）模型。
可以得出现金漏损率的方程
（五）平稳性检验
图2 VAR模型的稳定性检验结果
四.结论以及政策建议
改革货币政策的中介目标。货币供应量和货币乘数和基础货币之间的关系可以表示为基础货币和货币乘数的乘积，基础货币是可控的，我们可以预测。但是，货币乘数的计算公式表明货币乘数同法定准备金率、超额准备金率、现金漏损率负相关。法定准备金率可控，但超额准备金率和现金漏损率的大小完全取决于银行和公众行为，是不可控，很难预测的。通过上文的实证，我们也发现我国货币运行中的现金漏损率是不可控的，受很多因素影响。这就直接影响了货币乘数的可测性，并间接影响货币供应量的可控性。如果货币供应量的可控性不足，那么货币供应量就不满足作为货币政策的中介目标所需要的三个条件之一。并且除了货币供应量的可控性降低外，我国这些年的金融创新，金融资产不断增加也使得货币供应量的可测性降低。有人实证研究发现，货币供应量与实体经济的相关性也降低。由于这些原因，货币供应量已经不适合作为我国货币政策的中介目标，利率是更好的选择。
参考文献：
[1]Oliver Holtem？ller， 2009. "Money Stock， Monetary Base and Bank Behavior in Germany， Geldmenge， Geldbasis und Bankenverhalten in Deutschland，" Journal of Econometrics， Elsevier ， vol. 63（1）， pages 7-36， July.
[2] Alexander Pierre Faure， 2013." Money Creation： Death of the Money Multiplier，" European Economic Review， Elsevier， vol. 33（2-3）， pages 294-301， March.
[3] Seth Carpentera ， Selva Demiralp， 2012."Money， reserves， and the transmission of monetary policy： Does the money multiplier exist？" Journal of Macroeconomics，Vol.34（ 1） ， Pages 59-75 ，March
[4] Ed Dolan，2013." Whatever Became of the Money Multiplier？" Journal of Banking & Finance， Elsevier， vol. 10（1）， pages 99-114， March.
[5]雷震，李黎力， "我国货币运行中的现金漏损率实证研究"[J].南京财经大学学报.2012
[6]王 亮，刘瑞娜"电子货币使用、货币乘数变动与货币政策有效性".[J]. 金融发展研究. 2012（7）
[7] 周光友." 电子货币发展对货币乘数影响的实证研究".[M].数量经济技术研究.2007（5）
[8] 周鹏博. "货币电子化对货币乘数影响的实证分析"[J].华南金融电脑.2010（7）.
[9]朱志斌."金融创新下货币乘数和货币流通速度关系研究"[J] 第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集.
作者简介：江茜（1990-），女，安徽宣城人，东北财经大学2011级在读研究生，金融工程专业。
关键字：现金漏损率 货币供给 货币乘数 相关因素分析
引言
货币乘数是分析和计算货币供应量的重要变量，货币乘数和基础货币的变动都会导致货币供应量的改变。一般认为，货币乘数同三个因素相关，法定准备金率，超额准备金率和现金漏损率。现在多数国家使用改变法定准备金率或者超额准备金率的方式改变货币乘数从而改变货币供应量的接着影响社会整体经济。但是实际上，这种做法并没有有效得影响乘数，原因是一个国家整体的现金漏损率是非常不稳定的。很多经济学家已经开始怀疑货币乘数操作下的有效性。
美国学者Seth Carpenter和Selva Demiralp（2012）认为美联储使用准备金余额通过货币乘数决定美国的货币供应是不可行的。他通过实证发现如果用M2表货币供应量，其中只有一小部分的比例同美联储的公开市场操作下的准备金余额相关，并且指出美联储已经从1980以来调节货币供给真正有效的是控制联邦基准利率。并由此总结美国银行系统已经无法仅仅从货币乘数的角度来控制货币供应量。德国学者Oliver Holtem？ller（2009）考察了德国央行1975年到2005年的数据，以央行主要的政策变量是货币市场利率为假设条件，发展了一个描述货币创造过程的工业组织形式模型，建立了关于货币供应量，基础货币，名义收入，长短期利率，法定准备金率等变量的VEC模型，用实证的方法分析这些变量之间的关系，实证结果证明了货币供应量除了同基础货币相关外，与经济体中的很多变量也相关，从侧面说明了货币乘数不稳定性。
这些研究注意到货币乘数在现今社会经济环境表现出不稳定，并指出商业银行准备金的自主权是影响货币乘数的重要原因。但却忽视了组成货币乘数的另一个部分即现金漏损率变动对货币乘数的影响。本文将结合我国的当今经济发展的新形势从现金漏损率的变化的角度出发研究我国货币运行中货币乘数的有效性。
一.货币乘数理论中货币乘数的三个影响因素
在货币乘数理论中，货币乘数的计算公式是：k=（Rc+1）/（Rd+Re+Rc）。其中Rd、Re、Rc分别代表法定准备率、超额准备率和现金在存款中的比率。现金漏损率Rc等于现金除以存款，本文把现金漏损率记为Y。
二.我国现金漏损率的变动趋势
基于年度数据的统计，1985年到2012年我国的现金漏损率的统计描述如下：
图1 1985-2012年 我国现金漏损率的年度变化图
三.现金漏损率的相关因素的VAR模型实证研究
（一）变量选取
由于数据的可得性，我们选择的样本范围是1985 2012年，各变量的数据都来自《中国金融统计年鉴》。
1.选择电子货币发展的代理变量
本文选择的变量是银行的借记卡里的资金量对银行整个的存款的比值，来衡量电子货币的发展和流行对现金漏损率的影响，记为DZ。
2.选择城镇化程度的代理变量
本文采用城镇人口占总人口的比重来衡量我国的城镇化水平，把比重作为城镇化水平的代理变量，记为CZ。
3.选择老龄化率的代理变量
本文采用老年人口系数即是60岁老年人口占我国总人口的比例作为老龄化程度的代理变量，记为LL。
4.选择利率的代理变量
本文采用央行基准一年期存款利率作为代理变量，记为R。
（二）ADF检验
表1 ADF各变量检验结果
根据以上的表格，我们可以选择的滞后项有1和3，为了使得后面建立的方程简单，我们选择使用的滞后项为1.
（四）模型建立
完成模型定阶以后，开始建立VAR模型。选取现金漏损率对数，GDP对数，老龄化率对数，电子化率对数，城镇化率对数，利率对数作为内生变量，C为外生变量，建立VAR（1）模型。
可以得出现金漏损率的方程
（五）平稳性检验
图2 VAR模型的稳定性检验结果
四.结论以及政策建议
改革货币政策的中介目标。货币供应量和货币乘数和基础货币之间的关系可以表示为基础货币和货币乘数的乘积，基础货币是可控的，我们可以预测。但是，货币乘数的计算公式表明货币乘数同法定准备金率、超额准备金率、现金漏损率负相关。法定准备金率可控，但超额准备金率和现金漏损率的大小完全取决于银行和公众行为，是不可控，很难预测的。通过上文的实证，我们也发现我国货币运行中的现金漏损率是不可控的，受很多因素影响。这就直接影响了货币乘数的可测性，并间接影响货币供应量的可控性。如果货币供应量的可控性不足，那么货币供应量就不满足作为货币政策的中介目标所需要的三个条件之一。并且除了货币供应量的可控性降低外，我国这些年的金融创新，金融资产不断增加也使得货币供应量的可测性降低。有人实证研究发现，货币供应量与实体经济的相关性也降低。由于这些原因，货币供应量已经不适合作为我国货币政策的中介目标，利率是更好的选择。
参考文献：
[1]Oliver Holtem？ller， 2009. "Money Stock， Monetary Base and Bank Behavior in Germany， Geldmenge， Geldbasis und Bankenverhalten in Deutschland，" Journal of Econometrics， Elsevier ， vol. 63（1）， pages 7-36， July.
[2] Alexander Pierre Faure， 2013." Money Creation： Death of the Money Multiplier，" European Economic Review， Elsevier， vol. 33（2-3）， pages 294-301， March.
[3] Seth Carpentera ， Selva Demiralp， 2012."Money， reserves， and the transmission of monetary policy： Does the money multiplier exist？" Journal of Macroeconomics，Vol.34（ 1） ， Pages 59-75 ，March
[4] Ed Dolan，2013." Whatever Became of the Money Multiplier？" Journal of Banking & Finance， Elsevier， vol. 10（1）， pages 99-114， March.
[5]雷震，李黎力， "我国货币运行中的现金漏损率实证研究"[J].南京财经大学学报.2012
[6]王 亮，刘瑞娜"电子货币使用、货币乘数变动与货币政策有效性".[J]. 金融发展研究. 2012（7）
[7] 周光友." 电子货币发展对货币乘数影响的实证研究".[M].数量经济技术研究.2007（5）
[8] 周鹏博. "货币电子化对货币乘数影响的实证分析"[J].华南金融电脑.2010（7）.
[9]朱志斌."金融创新下货币乘数和货币流通速度关系研究"[J] 第八届中国青年运筹信息管理学者大会论文集.
作者简介：江茜（1990-），女，安徽宣城人，东北财经大学2011级在读研究生，金融工程专业。