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摘 要：货币电子化程度度量指标的选取是对电子货币进行分析的基础，从电子货币影响货币流通速度的角度出发，衡量货币电子化程度的指标应该与货币流通速度具有密切联系。以银行卡业务规模作为粗略估计的电子货币规模的指标，进而选取与其高度关联的、同时与货币流通速度关联密切的比例指标作为度量货币电子化程度的指标。采用灰色关联分析可以发现，当前电子货币还仅仅停留在既有的银行活期存款M1-M0层面，与现金M0的相关度并不高，以(M2-M1+M0)/M2、TFA/（M1-M0）作为衡量金融、货币电子化程度的指标比（M2-M0 )/M2、TFA/M1更为合适。
关键词：电子货币；灰色关联分析；货币流通速度
中图分类号：F830 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（z）.2012.04.46 文章编号：1672-3309（2012）04-101-03
电子货币，即以不少于既有货币价值的存款为基础发行的电子储存形式的货币，是一种沿用现行货币单位，并被广泛承认的储值或预付工具[1]。货币电子化对我国经济的影响日益显著，并受到广泛关注,但在对电子货币影响货币流通速度的认识方面，可以说是大相径庭。张红、陈洁等（2003）以瑞士电子货币的广泛使用所引起的狭义货币（M1）流通速度大幅上升的事实为基础，认为电子货币能够替代通货并加快货币流通速度；而王江凌（2003）则认为，电子货币减少了对传统货币的持有需求(替代转化效应)并降低其流通速度，同时，电子货币本身的高流动速度又能够加速各层次货币之间的转换(替代加速效应)，电子货币对货币流通速度的影响难以确定[2]。
货币电子化程度度量指标的选取对于进一步分析其经济意义具有重要作用。多数学者采用(M2-M0)/M2衡量金融的电子化程度，以金融资产总量TFA与M1的比值衡量货币的电子化程度（周光友，2006），得出结论较为一致，认为电子货币（数字现金）的推广能够降低现金漏损率、加大替代性金融资产比例进而降低货币流通速度；或是使货币流通速度呈先下降后上升的趋势[3]。诚然，对电子货币的规模可采用对电子支付规模进行统计的方式加以衡量，但考虑到电子货币对于其他层次货币及其流通速度的影响，以粗略估计的电子货币规模这一绝对指标难以全面地衡量电子货币在整个经济活动中的相对发展程度，可以考虑从已有的货币统计数据出发，选取合适易得的指标衡量货币的电子化程度。
一、数据选取
（一）电子货币相关指标
我国目前电子货币可以仅仅理解为既有货币的电子化支付，而非新形态的货币（赵辛艾和郝翠娟，2011），故多数学者选取银行卡交易总额作为电子货币交易总额（周光友，2007），用银行卡所代表的电子化支付方式所涉及的金额大致衡量电子货币的规模。本文选取历年《中国金融年鉴》中关于银行卡业务的汇总统计，取出3个电子货币规模指标，即银行卡业务所涉及的“消费”金额、“转账”金额以及二者之和亦即“电子支付规模”。
进而可引入两个相对指标，“电子支付规模”金额与“银行卡总支出”（消费、转账与取现之和）的比值所表示的“电子支付比”；银行卡存款金额与金融机构存款金额比值所表示“电子存款比”。考虑到在《中国金融年鉴》统计数据中，银行卡业务的存款金额与取款金额自2002年开始分开统计，故选取样本区间为2002-2010年。整理的数据显示，我国银行卡消费金额，转账金额及相应的电子支付规模增长较为迅速，银行卡消费金额由2002年的1875亿元上升到2010年的104298亿元，增长了50多倍，而电子支付所占比例则由2002年的38.148%（四舍五入至小数点后三位，下同）上升至2010年的74.749%，由此可以发现，电子支付在我国日益流行，对电子货币的分析具有现实意义。
（二）货币层次划分及相关指标
我国货币统计指标可按供应量层次分为M0（流通中现金）、M1（狭义货币供应量）、M2（广义货币供应量）3个指标，其中，M0指银行体系外各单位库存现金与居民手持现金之和，电子货币化程度的加深会使得这部分形式的货币需求减少；M1为M0与活期存款之和，大多数电子货币以银行存款余额的形式存在，可见M1及M1-M0两者与货币电子化程度间应该具有较为密切的关系；M2则代表M1与其他各项存款、证券客户保证金等的总和，M2与M1的差额即为准货币。
衡量货币流通速度的指标一般由费雪方程推导得出，即有：V=PY/M，其中P表示价格水平，Y为实际产出，M为货币供应量，继而可有V0=名义GDP/M0，V1=名义GDP/M1，V2=名义GDP/M2；金融资产总量TFA由M2、股票市值、债券余额加总求得。
根据所整理的数据初步分析可以发现，伴随着我国经济的发展，我国金融资产总额一直处于较快的增长趋势，2002年股票流通市值、债券余额及M2的总和为229595亿，而至2010年，三者之和为1026466亿；同时，我国各层次货币的流通速度之间稍有差别，但均有下降趋势，以M2的流通速度V2为例，其流通速度一直处于下降的趋势，2002年V2值为约为0.650，2010年该值降至0.553。
货币电子化程度的发展将影响各绝对指标以及其相互搭配的相对指标，故可以考虑通过M0、M1、M2及其组合指标与货币电子化规模的相关程度分析，从中选取合适的指标作为衡量货币电子化程度的指标，并以其与货币流通速度的相关度检验所选指标对现实经济现象的解释力度。由此可以保证：其一，由已有的货币统计推到得出，该指标容易获得；其二，该比例指标与衡量电子货币规模的指标极为相关；其三，该指标能够代表货币电子化对于货币流通速度的影响力度。
二、数据分析
（一）灰色关联分析
考虑到上述数据样本量较小，故选取灰色关联分析方法对各个指标的关联程度进行比较分析，同时，为避免邓氏关联度（邓聚龙，1982）不具唯一性与规范性的缺陷，此处借鉴曾波、刘思峰（2009）的灰色关联度计算方法，即对于时间序列X0，…Xi…，Xk (k为序列个数)，先取各数据增量序列△Xk=Xk(t)-Xk(t-1)；进而取△Xk绝对值的平均数得Ei，即：Ek =（|△X1|+|△X2|+…+|△Xn-1|）/（n-1）（n为序列长度）；进一步将各序列△Xi均值化得△Yi=△Xi/Ei(i=1,2…n为各序列数据的时期数)；继而两序列Xa、Xb在时期i时的灰色关联系数L(i)可表示为L(i)=1/(1+|Yb(i)- Yb(i)|)；最后取关联系数的平均值既得两序列间的灰色相关度R，其计算公式为：R=[L(1)+L(2)+…+L(n)]/(n-1)。 （二）分析结果
综合上述分析，本文分别计算M0、M1、M2、M1-M0、M2-M0、M2-M1等规模指标与消费金额、转账金额、电子支付规模等衡量电子货币的绝对指标进行灰色关联分析，研究当前电子货币发展的大致情况；进而通过对M0/M2、M1/M2、(M1-M0)/M2、TFA/M1、TFA/（M1-M0）等比例指标与电子支付比、电子存款比进行分析，选出与电子货币化程度最为相关的指标；最后分析不同指标对于V0、V1、V2的关联程度，衡量所选指标与货币流通速度的关联度是否与当前货币电子化对货币流通速度的影响力度相一致。
1. 电子货币发展现状
数据计算整理结果表明，M1与各项电子货币规模指标的灰色关联度最高，其与银行卡消费金额、转账金额及电子支付规模之间的灰色关联度分别为0.802、0.737、0.744。进一步分析，M1的构成包括现金M0以及银行活期存款M1-M0两部分，而计算结果表明，M1-M0与银行卡消费金额、转账金额及电子支付规模之间的灰色关联度高于M0与三者的灰色关联度，即有R=0.801＞R=0.695；R=0.732＞R=0.679；R=0.739＞R=0.681（ 、R、R、R、R、R分别表示M1-M0与银行卡消费金额、M0与银行卡消费金额、M1-M0与银行卡转账金额、M0与银行卡转账金额、M1-M0与电子支付规模、M0与电子支付规模之间的灰色关联度，后述表示方法于此相似）。由此得出的结论是：在M0、M1、M2三个货币层次中，狭义货币M1与电子支付方式的关系最为密切；当前的电子货币主要表现为相应的电子支付方式，还仅仅停留在既有的银行活期存款M1-M0层面，现金M0对电子支付规模的影响相对较小，其与3个电子货币规模指标之间的灰色关联度最小（M2与三者的灰色关联度分别为0.772、0.731、0.738；M2-M1与三者之间的灰色关联度分别为0.718、0.714、0.722），因此，电子货币还未表现出对现金M0的明显取代程度。
2.指标选取
由电子货币发展现状出发，可以理解比例指标(M1-M0)/M2、TFA/（M1-M0）与电子支付比、电子存款比具有较高的相关度。同时，比例指标(M2-M1+M0)/M2与(M1-M0)/M2具有相同的增量序列，由灰色关联度计算过程可知，二者相对于第三个数据的灰色关联度相同，所以，(M2-M1+M0)/M2与电子支付比及电子存款比的灰色关联度也较高，与电子货币比例指标密切相关。同样的，指标（M2-M0）/M2与M0/M2也具有相同增量序列，故结合M0/M2的灰色关联分析结果可以得出：R=0.665＞R=0.592；R=0.549＞R=0.502；R=0.699＞R=0.679；R=0.589＞R=0.580。因此，有理由认为，以(M2-M1+M0)/M2、TFA/（M1-M0）作为衡量金融、货币电子化程度的指标比（M2-M0）/M2、TFA/M1更为合适。
进一步分析可以发现，指标TFA/（M1-M0）与货币流通速度V0、V1、V2的相关度分别为0.675、0.575、0.566，TFA/M1与V0、V1、V2的灰色相关度分别为0.699、0.555、0.562，可见，TFA/（M1-M0）与V0的灰色关联度略低，而与V1、V2的灰色关联度均高于TFA/M1，电子货币是的货币各层次间的转换速度加快，有理由以V1、V2等层次的货币流通速度作为电子货币视角下的货币(下转86页)(上接102页)流通速度衡量标准，因此可以认为，TFA/（M1-M0）与货币流通速度的相关度更高，选其作为指标更具解释力。
三、结论
作为衡量货币电子化的程度，以电子货币对M0的取代程度比对M2的取代程度高为基础选取的指标（M2-M0）/M2并不合适，上述分析结论表明，当前电子货币与M0并没有表现出较高的相关性，而与M1-M0的关系更为密切，所以，以广义货币中M1-M0所占比重即(M2-M1+M0)/M2作为衡量金融电子化的指标、用金融资产总额与银行活期存款的比值TFA/（M1-M0）作为衡量货币电子化程度的指标更为合适。
参考文献：
[1] 李文斌、王成珠.引入电子货币后的货币定义及货币乘数[J].金融理论与实践,2000,(05)：4-7.
[2] 王江凌.电子货币对中央银行货币政策的冲击[J].发展研究,2003,(05)：20-21.
[3] 游鸿辉、苑德宇.电子货币对货币流通速度的影响[J].统计研究,2007,(11)：94-96.
[4] 周光友.电子货币发展对货币流通速度的影响——基于协整的实证研究[J].经济学（季刊）,2006,(04): 1219-1234.
关键词：电子货币；灰色关联分析；货币流通速度
中图分类号：F830 文献标识码：A doi:10.3969/j.issn.1672-3309（z）.2012.04.46 文章编号：1672-3309（2012）04-101-03
电子货币，即以不少于既有货币价值的存款为基础发行的电子储存形式的货币，是一种沿用现行货币单位，并被广泛承认的储值或预付工具[1]。货币电子化对我国经济的影响日益显著，并受到广泛关注,但在对电子货币影响货币流通速度的认识方面，可以说是大相径庭。张红、陈洁等（2003）以瑞士电子货币的广泛使用所引起的狭义货币（M1）流通速度大幅上升的事实为基础，认为电子货币能够替代通货并加快货币流通速度；而王江凌（2003）则认为，电子货币减少了对传统货币的持有需求(替代转化效应)并降低其流通速度，同时，电子货币本身的高流动速度又能够加速各层次货币之间的转换(替代加速效应)，电子货币对货币流通速度的影响难以确定[2]。
货币电子化程度度量指标的选取对于进一步分析其经济意义具有重要作用。多数学者采用(M2-M0)/M2衡量金融的电子化程度，以金融资产总量TFA与M1的比值衡量货币的电子化程度（周光友，2006），得出结论较为一致，认为电子货币（数字现金）的推广能够降低现金漏损率、加大替代性金融资产比例进而降低货币流通速度；或是使货币流通速度呈先下降后上升的趋势[3]。诚然，对电子货币的规模可采用对电子支付规模进行统计的方式加以衡量，但考虑到电子货币对于其他层次货币及其流通速度的影响，以粗略估计的电子货币规模这一绝对指标难以全面地衡量电子货币在整个经济活动中的相对发展程度，可以考虑从已有的货币统计数据出发，选取合适易得的指标衡量货币的电子化程度。
一、数据选取
（一）电子货币相关指标
我国目前电子货币可以仅仅理解为既有货币的电子化支付，而非新形态的货币（赵辛艾和郝翠娟，2011），故多数学者选取银行卡交易总额作为电子货币交易总额（周光友，2007），用银行卡所代表的电子化支付方式所涉及的金额大致衡量电子货币的规模。本文选取历年《中国金融年鉴》中关于银行卡业务的汇总统计，取出3个电子货币规模指标，即银行卡业务所涉及的“消费”金额、“转账”金额以及二者之和亦即“电子支付规模”。
进而可引入两个相对指标，“电子支付规模”金额与“银行卡总支出”（消费、转账与取现之和）的比值所表示的“电子支付比”；银行卡存款金额与金融机构存款金额比值所表示“电子存款比”。考虑到在《中国金融年鉴》统计数据中，银行卡业务的存款金额与取款金额自2002年开始分开统计，故选取样本区间为2002-2010年。整理的数据显示，我国银行卡消费金额，转账金额及相应的电子支付规模增长较为迅速，银行卡消费金额由2002年的1875亿元上升到2010年的104298亿元，增长了50多倍，而电子支付所占比例则由2002年的38.148%（四舍五入至小数点后三位，下同）上升至2010年的74.749%，由此可以发现，电子支付在我国日益流行，对电子货币的分析具有现实意义。
（二）货币层次划分及相关指标
我国货币统计指标可按供应量层次分为M0（流通中现金）、M1（狭义货币供应量）、M2（广义货币供应量）3个指标，其中，M0指银行体系外各单位库存现金与居民手持现金之和，电子货币化程度的加深会使得这部分形式的货币需求减少；M1为M0与活期存款之和，大多数电子货币以银行存款余额的形式存在，可见M1及M1-M0两者与货币电子化程度间应该具有较为密切的关系；M2则代表M1与其他各项存款、证券客户保证金等的总和，M2与M1的差额即为准货币。
衡量货币流通速度的指标一般由费雪方程推导得出，即有：V=PY/M，其中P表示价格水平，Y为实际产出，M为货币供应量，继而可有V0=名义GDP/M0，V1=名义GDP/M1，V2=名义GDP/M2；金融资产总量TFA由M2、股票市值、债券余额加总求得。
根据所整理的数据初步分析可以发现，伴随着我国经济的发展，我国金融资产总额一直处于较快的增长趋势，2002年股票流通市值、债券余额及M2的总和为229595亿，而至2010年，三者之和为1026466亿；同时，我国各层次货币的流通速度之间稍有差别，但均有下降趋势，以M2的流通速度V2为例，其流通速度一直处于下降的趋势，2002年V2值为约为0.650，2010年该值降至0.553。
货币电子化程度的发展将影响各绝对指标以及其相互搭配的相对指标，故可以考虑通过M0、M1、M2及其组合指标与货币电子化规模的相关程度分析，从中选取合适的指标作为衡量货币电子化程度的指标，并以其与货币流通速度的相关度检验所选指标对现实经济现象的解释力度。由此可以保证：其一，由已有的货币统计推到得出，该指标容易获得；其二，该比例指标与衡量电子货币规模的指标极为相关；其三，该指标能够代表货币电子化对于货币流通速度的影响力度。
二、数据分析
（一）灰色关联分析
考虑到上述数据样本量较小，故选取灰色关联分析方法对各个指标的关联程度进行比较分析，同时，为避免邓氏关联度（邓聚龙，1982）不具唯一性与规范性的缺陷，此处借鉴曾波、刘思峰（2009）的灰色关联度计算方法，即对于时间序列X0，…Xi…，Xk (k为序列个数)，先取各数据增量序列△Xk=Xk(t)-Xk(t-1)；进而取△Xk绝对值的平均数得Ei，即：Ek =（|△X1|+|△X2|+…+|△Xn-1|）/（n-1）（n为序列长度）；进一步将各序列△Xi均值化得△Yi=△Xi/Ei(i=1,2…n为各序列数据的时期数)；继而两序列Xa、Xb在时期i时的灰色关联系数L(i)可表示为L(i)=1/(1+|Yb(i)- Yb(i)|)；最后取关联系数的平均值既得两序列间的灰色相关度R，其计算公式为：R=[L(1)+L(2)+…+L(n)]/(n-1)。 （二）分析结果
综合上述分析，本文分别计算M0、M1、M2、M1-M0、M2-M0、M2-M1等规模指标与消费金额、转账金额、电子支付规模等衡量电子货币的绝对指标进行灰色关联分析，研究当前电子货币发展的大致情况；进而通过对M0/M2、M1/M2、(M1-M0)/M2、TFA/M1、TFA/（M1-M0）等比例指标与电子支付比、电子存款比进行分析，选出与电子货币化程度最为相关的指标；最后分析不同指标对于V0、V1、V2的关联程度，衡量所选指标与货币流通速度的关联度是否与当前货币电子化对货币流通速度的影响力度相一致。
1. 电子货币发展现状
数据计算整理结果表明，M1与各项电子货币规模指标的灰色关联度最高，其与银行卡消费金额、转账金额及电子支付规模之间的灰色关联度分别为0.802、0.737、0.744。进一步分析，M1的构成包括现金M0以及银行活期存款M1-M0两部分，而计算结果表明，M1-M0与银行卡消费金额、转账金额及电子支付规模之间的灰色关联度高于M0与三者的灰色关联度，即有R=0.801＞R=0.695；R=0.732＞R=0.679；R=0.739＞R=0.681（ 、R、R、R、R、R分别表示M1-M0与银行卡消费金额、M0与银行卡消费金额、M1-M0与银行卡转账金额、M0与银行卡转账金额、M1-M0与电子支付规模、M0与电子支付规模之间的灰色关联度，后述表示方法于此相似）。由此得出的结论是：在M0、M1、M2三个货币层次中，狭义货币M1与电子支付方式的关系最为密切；当前的电子货币主要表现为相应的电子支付方式，还仅仅停留在既有的银行活期存款M1-M0层面，现金M0对电子支付规模的影响相对较小，其与3个电子货币规模指标之间的灰色关联度最小（M2与三者的灰色关联度分别为0.772、0.731、0.738；M2-M1与三者之间的灰色关联度分别为0.718、0.714、0.722），因此，电子货币还未表现出对现金M0的明显取代程度。
2.指标选取
由电子货币发展现状出发，可以理解比例指标(M1-M0)/M2、TFA/（M1-M0）与电子支付比、电子存款比具有较高的相关度。同时，比例指标(M2-M1+M0)/M2与(M1-M0)/M2具有相同的增量序列，由灰色关联度计算过程可知，二者相对于第三个数据的灰色关联度相同，所以，(M2-M1+M0)/M2与电子支付比及电子存款比的灰色关联度也较高，与电子货币比例指标密切相关。同样的，指标（M2-M0）/M2与M0/M2也具有相同增量序列，故结合M0/M2的灰色关联分析结果可以得出：R=0.665＞R=0.592；R=0.549＞R=0.502；R=0.699＞R=0.679；R=0.589＞R=0.580。因此，有理由认为，以(M2-M1+M0)/M2、TFA/（M1-M0）作为衡量金融、货币电子化程度的指标比（M2-M0）/M2、TFA/M1更为合适。
进一步分析可以发现，指标TFA/（M1-M0）与货币流通速度V0、V1、V2的相关度分别为0.675、0.575、0.566，TFA/M1与V0、V1、V2的灰色相关度分别为0.699、0.555、0.562，可见，TFA/（M1-M0）与V0的灰色关联度略低，而与V1、V2的灰色关联度均高于TFA/M1，电子货币是的货币各层次间的转换速度加快，有理由以V1、V2等层次的货币流通速度作为电子货币视角下的货币(下转86页)(上接102页)流通速度衡量标准，因此可以认为，TFA/（M1-M0）与货币流通速度的相关度更高，选其作为指标更具解释力。
三、结论
作为衡量货币电子化的程度，以电子货币对M0的取代程度比对M2的取代程度高为基础选取的指标（M2-M0）/M2并不合适，上述分析结论表明，当前电子货币与M0并没有表现出较高的相关性，而与M1-M0的关系更为密切，所以，以广义货币中M1-M0所占比重即(M2-M1+M0)/M2作为衡量金融电子化的指标、用金融资产总额与银行活期存款的比值TFA/（M1-M0）作为衡量货币电子化程度的指标更为合适。
参考文献：
[1] 李文斌、王成珠.引入电子货币后的货币定义及货币乘数[J].金融理论与实践,2000,(05)：4-7.
[2] 王江凌.电子货币对中央银行货币政策的冲击[J].发展研究,2003,(05)：20-21.
[3] 游鸿辉、苑德宇.电子货币对货币流通速度的影响[J].统计研究,2007,(11)：94-96.
[4] 周光友.电子货币发展对货币流通速度的影响——基于协整的实证研究[J].经济学（季刊）,2006,(04): 1219-1234.