经过20多年的发展，我国股票市场结构不断优化、功能不断完善、效率不断提高，其在国民经济中的地位也日益重要。从动态经济学的角度看，股票市场的货币政策传导分为冲击和传导两个过程，货币冲击引起股票价格变化，股票价格变动通过对微观主体的投资和消费产生影响，进而影响产出。对于股票市场是否应纳入货币政策目标体系，在学术界引起了广泛的讨论。所以，笔者选定1998-2008的样本期间，做一个实证分析来检测我国股票市场在货币政策传导中的表现。

一、文献综述

20世纪90年代后期，很多文章纷纷采用VAR方法来判断货币政策与股票价格的相互影响程度(Patelis，1997; Thorbecke, 1997; Lastrapes, 1998)0 Bemanke和Gertler(1999)发现以灵活通货膨胀为目标的货币政策能自动适应由于产出增长而导致股票价格升高的情况，而对纯投机性的股票价格波动具有对称作用。另外，他们还发现如果货币政策对影响通货膨胀预期的股票价格波动有所反应，那么额外收益是非常小的，中央银行过于主动地干预股票市场会使股价的波动更为剧烈。Rigobon和Sack(2003)检验了股票价格对货币政策的传导效应．发现股价波动对美国经济影响巨大。Basistha&Kurov (2008)和AlexanderKurov(2009)还发现在经济周期的不同阶段，股票市场对货币政策的反应敏感度不同。

国内部分学者认为，资产价格与货币供应量关系不稳定，现阶段不宜将资产价格纳入货币政策的参考体系(钱小安，1998;谢平，2000;易纲和王召，2002)。孙华好和马跃(2003)应用动态滚动式的VAR方法对股票市场1993年10月至2002年6月的数据进行分析后认为货币供应量对股市都没有影响。刘勇(2004)利用VAR模型对我国股票市场的表现和宏观经济变量之间的关系进行了经验检验，结果表明除货币需求外，股市价格不能十分显著地引起宏观经济变量的变化。还有部分学者(刘玲等，2006；段进等，2007)认为央行应该将调控股票市场纳入货币政策体系，或者至少资产价格应作为货币政策的参考指标。从本质上看，主张对股票价格进行干预的理论和实践的基本出发点在于，股票市场大幅波动影响到实体经济的稳定和发展，因而在制定货币政策时应以控制股价过度波动为目标。

二、实证检验

（一）模型与数据

Sims(1980)提出了向量自回归模型(VAR)的研究方法，使用VAR模型的好处是不但便于检验模型中各个变量长期之间是否存在稳定的关系，而且不必对模型中变量的内生性和外生性做出事先的假定。为了研究1998-2008期间我国股票市场的货币政策传导效率，本文的研究采用如下的P阶VAR模型。

式中yr (LnM，LnS，LnGZ)，LnM表示货币供应量，LnS表示股票价格指数，LnGZ表示GDP的同期增长量，Ln表示对相关变量取自然对数，A。是4x4阶矩阵，8．表示白噪声，通过分析这些变量之间的协整关系推测样本期间我国股票市场的货币政策传导效率。

货币供应量采用Mi，因为Mi是我国货币政策中介目标，比Mo、M2更准确的反映货币供应量，Mr数据来自于中国人民银行网站。上证综合指数SHANG数据来自雅虎网站财经板块，取季末收盘价代表季度数据。GDP数据来自国家统计局网站，其同期增量等于本季值减去上年同期值。在进行经济分析之前，分别对Mi、GDP增长量和SHANG取对数记为LnM、LnGZ和LnS，将间距很大的数据转换为间距较小的数据，使得绝对误差变为相对误差，也便于后面取差分。

㈡数据的平稳性和协整关系检验

经济时间序列大多数是非平稳的，直接讨论变量间的关系往往会产生伪回归问题，所以在一系列检验之前需要检验它的平稳性。本文采用(Augmented Dick-ey-Fuller，ADD方法检验各变量的平稳性，首先对序列的数据轨迹进行观察，然后确定序列是否含有常数项、趋势项。对于滞后阶数的确定则是采用AIC最小准则。经检验，LnM、LnS和LnGZ序列在5qo的显著水平上为一阶差分平稳，各变量为1(1)序列。

协整关系检验是近年来发展起来的一种处理非平稳数据的有效方法，其基本思想是，如果两个或两个以上时间序列是非平稳的，但是他们的某种线性组合是平稳的，那么这两个或两个以上变量之间存在协整关系或长期均衡关系。本文在Eviews6.0软件中建立VAR模型，对LnM、LnS和LnGZ序列进行多变量的Johansen协整检验，通过AR根图表检验，确定协整检验的滞后期为3期。

Johansen协整检验结果表明，在1%的显著水平上LnM、LnS和LnGZ之间存在一个长期协整方程，标准化后，协整方程表示为：

LnC2=1.43LnMl+0.13LnS

该方程表明货币供应量每增加1%，会引起GDP增长1.43%，股价指数每上涨1%，会引起GDP增长0.13%。货币供应量对产出影响巨大，股票价格指数对产出影响相对较小。

（三）脉冲响应函数

经过协整检验可知，VAR模型中的时间序列向量yt是协整的，即此模型中的各个指标从长期来看具有均衡关系。脉冲响应函数(lmpulse Response Function，IRD的意思是在扰动项上加一个标准差大小的冲击，对于内生变量当前值和未来值所带来的影响。对一个变量的冲击直接影响这个变量，并且通过VAR模型的动态结构传导给其他所有的内生变量。

图1是货币供应量的冲击引起的股票价格指数变化的脉冲响应函数图。可看出，当在本期给货币供应量一个冲击后（货币供应量增加），股票价格指数呈现波浪状的平稳波动，并未大起大落。

图2是股价指数的冲击引起的产出变化的脉冲响应函数图。可看出，当在本期给股价指数一个冲击后，产出的响应短期过热，第四季达到峰值，长期呈回落态势，甚至衰退。

（四）预测方差分解检验

一个时间序列预测的误差方差是自身扰动项及系统其他扰动项共同作用的结果，冲击分解的目的就是要将系统的均方差分解成各个变量冲击所作的贡献。因此，本文利用方差分解(VarianceDecomposition)技术分析各个变量对GDP增长的贡献率。

从表2的检验结果可知，GDP增长量的方差分解显示货币供应量的冲击从长期来看能解释其增量变化的15%．而股票价格指数的冲击对GDP增长量的贡献率到第四期已超过货币供应量的贡献率，与协整检验结果不符，可能是由于股价指数的变动频率远远高于货币供应量。但毋庸置疑的是股价指数对GDP增长量的影响逐期增大，长期均衡时达到24%。

三、结论与建议

本文利用VAR模型，并通过协整检验研究和冲击分解的计量经济研究方法，对我国货币供应量、股票价格指数和经济增长进行了实证分析，并推测出以下结论：

第一，货币供应量、股票价格指数和经济增长存在长期均衡关系，这符合货币政策股市传导理论。该传导理论认为：货币供应量增加，安全资产比例提高，为了积累财富，公众更乐于购买拥有较高收益率的风险资产，股票价格指数升高，企业的市场价值高于重置成本，它愿意发行股票进行新的投资，则整个经济中的计划投资增加、产出增加；股价指数提高的同时，消费者的金融财富升值，发生经济困难的可能性降低，消费者总消费资源量增加，消费随之增加，产出增加。

第二，货币供应量对股价指数影响微弱，除造成股价平稳的小波动外，对于调控股价指数，促进股市稳定似乎无能为力。这与我国的实际经济状况相符。我国的货币政策是货币供应量调节与利率调整相结合的货币政策。货币供应量的调整又主要经由货币市场传递到股票市场。但是由于我国利率为管制利率，绝大部分企业的资金可获性依赖于政府的审批及与银企长期合作关系，利率不能灵活的反应市场上的资金供需状况，对企业的投资比例影响微弱。可见，利率管制很大程度上削弱了货币政策对股价指数的影响力，也降低了股市对货币政策的反应敏感度。

第三，从短期来看，股价指数对产出的影响不稳，股市的虚假繁荣，引发投机行为，大量投放到实体经济中的资金被投资到股市做短期投机，加上国际

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