數(shù)字貨幣對(duì)貨幣政策的影響研究

王勝

[摘? ? 要] 以比特幣為代表的數(shù)字貨幣的出現(xiàn)給全球金融體系帶來了新的發(fā)展機(jī)遇，但由于目前數(shù)字貨幣的監(jiān)管制度不完善、發(fā)行主體不具有法定性等原因，可能會(huì)由此引發(fā)惡性的經(jīng)濟(jì)問題，進(jìn)而加劇金融體系的動(dòng)蕩。文章通過對(duì)2016年4月至2017年12月間的比特幣月度數(shù)據(jù)進(jìn)行整理，將比特幣的交易價(jià)格、交易量、市值、被挖掘出的數(shù)量和數(shù)字貨幣的種類作為解釋變量，央行貨幣供應(yīng)量作為被解釋變量，構(gòu)建多元線性回歸模型，并在對(duì)研究結(jié)果進(jìn)行分析的基礎(chǔ)上提出相應(yīng)的政策建議。

[關(guān)鍵詞] 數(shù)字貨幣;比特幣;貨幣政策;貨幣供應(yīng)量

doi ： 10 . 3969 / j . issn . 1673 - 0194 . 2020. 01. 056

[中圖分類號(hào)] F820? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼]? A? ? ? [文章編號(hào)]? 1673 - 0194（2020）01- 0129- 04

1? ? ? 概念闡述

1.1? ?數(shù)字貨幣

數(shù)字貨幣（Digital Currency）又可以稱作虛擬貨幣、算法貨幣或者密碼貨幣，針對(duì)目前來說其主要是通過區(qū)塊鏈技術(shù)（加密數(shù)字技術(shù)）和分布式記賬方法來進(jìn)行挖掘、創(chuàng)建、發(fā)行和流通的新型電子貨幣[1]。貨幣是充當(dāng)一般等價(jià)物的交換契約，其擁有價(jià)值尺度、流通手段、貯藏手段、支付手段和世界貨幣五大職能，而對(duì)于目前的數(shù)字貨幣來說，僅擁有價(jià)值尺度和流通手段兩個(gè)職能，由于數(shù)字貨幣的信用機(jī)制缺乏和世界各國的態(tài)度不一，所以支付手段和世界貨幣的職能還未完全實(shí)現(xiàn);由于數(shù)字貨幣的價(jià)格波動(dòng)異常頻繁，價(jià)格又是價(jià)值的直接貨幣表現(xiàn)，所以貯藏手段職能也尚未體現(xiàn)在數(shù)字貨幣上。傳統(tǒng)貨幣例如現(xiàn)金貨幣、電子貨幣和新型的數(shù)字貨幣主要的區(qū)別在于是否能夠達(dá)到“去中心化”或者“去中介化”，不管是以紙幣為代表的現(xiàn)金貨幣還是以銀行卡為代表的電子貨幣、甚至是以支付寶為代表的第三方支付平臺(tái)，都需要銀行、企業(yè)作為中介使得貨幣能夠及時(shí)準(zhǔn)確地進(jìn)行支付、流通和周轉(zhuǎn)，對(duì)于新型的數(shù)字貨幣來說，其通過加密數(shù)字技術(shù)對(duì)貨幣交易的信息進(jìn)行多重加密，使得不需要中介組織也能順利進(jìn)行。

“去中心化”或者“去中介化”不僅是傳統(tǒng)貨幣和新型貨幣區(qū)別的重要標(biāo)志，在人類漫長(zhǎng)的歷史進(jìn)程中，貨幣始終扮演著重要角色。從貨幣的演化過程來看[2]，首先是以物換物的時(shí)代，這期間貨幣的實(shí)體形式還沒有出現(xiàn)，所以該時(shí)期是一種完全“去中心化”的狀態(tài);其次到實(shí)物貨幣、金屬貨幣時(shí)期，貨幣充當(dāng)交易雙方之間溝通的橋梁和媒介，貨幣“中心化”時(shí)代已經(jīng)來臨;再次隨著國家法定貨幣例如紙幣時(shí)代的到來，銀行和企業(yè)都可以作為交易者雙方溝通的中介，這是一個(gè)法定貨幣完全“中心化”的時(shí)代;而后目前私人數(shù)字貨幣的出現(xiàn)，借助電子信息技術(shù)發(fā)展而來的分布式記賬技術(shù)，信任機(jī)制逐步建立，“去中心化”的貨幣體系也慢慢形成;最后未來的法定數(shù)字貨幣的發(fā)行，以國家公信力為信任保障，搭建完全“去中心化”的貨幣時(shí)代。

從2009年比特幣的正式出現(xiàn)到現(xiàn)在，已經(jīng)快過去將近十年的時(shí)間，數(shù)字貨幣的種類也發(fā)展到一千多種，例如比特幣、瑞波幣、萊特幣等，但是一系列的數(shù)字表明比特幣在數(shù)字貨幣中的地位尤為重要，比特幣的單價(jià)在去年十二月份突破了兩萬美元的峰值，這比其他種類的數(shù)字貨幣多出幾倍甚至是十幾倍之多;比特幣的總市值已經(jīng)超過千億美元的大關(guān)，這樣的速度是蘋果、谷歌等高科技企業(yè)難以比擬的;比特幣的挖掘數(shù)量已經(jīng)超過1 680萬枚，占比特幣總數(shù)量（創(chuàng)始人中本聰當(dāng)初將比特幣總量定為2 100萬枚）80%以上，比特幣的爭(zhēng)奪狂潮和速度令人瞠目結(jié)舌，近幾年數(shù)字貨幣的發(fā)展呈現(xiàn)出迅猛之勢(shì)。

1.2? ?貨幣政策

貨幣政策是各國中央銀行（我國的央行是中國人民銀行）為實(shí)現(xiàn)特定的經(jīng)濟(jì)目標(biāo)而采取的各種方針、政策。貨幣政策分為狹義貨幣政策和廣義貨幣政策[3]，狹義貨幣政策的實(shí)施主體是中央銀行，廣義貨幣政策的實(shí)施主體除了中央銀行之外，還包括政府和其他相關(guān)部門。貨幣政策的實(shí)施目標(biāo)是為了穩(wěn)定物價(jià)、促進(jìn)充分就業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，以及平衡國際收支情況，其也根據(jù)貨幣供應(yīng)量、長(zhǎng)期和短期利率、貸款量、存款準(zhǔn)備金和基礎(chǔ)貨幣量等金融指標(biāo)來實(shí)施具體的貨幣政策。貨幣政策工具是中央銀行貨幣政策的主要措施，可以分為七個(gè)方面，即控制貨幣發(fā)行量、控制和調(diào)節(jié)對(duì)政府的貸款、推行公開市場(chǎng)業(yè)務(wù)、改變存款準(zhǔn)備金率、調(diào)整再貼現(xiàn)率、選擇性和直接信用管制，當(dāng)前階段我國推行的是穩(wěn)健中性的貨幣政策。

2? ? ? 模型建立和實(shí)證分析

2.1? ?變量選取和數(shù)據(jù)來源

由于目前數(shù)字貨幣的種類繁多，且不同種類數(shù)字貨幣的價(jià)格變動(dòng)頻繁、交易量和市值大小不等，所以本研究選取數(shù)字貨幣中最具有代表性的比特幣作為研究對(duì)象，在數(shù)字貨幣比特幣的價(jià)格、交易量和市值的基礎(chǔ)上，又加入比特幣被挖掘出的數(shù)量和數(shù)字貨幣的種類，又以貨幣供應(yīng)量（流通中的現(xiàn)金貨幣M0）為央行貨幣政策的變量。變量的數(shù)據(jù)選取于2016年4月至2017年12月兩年間的月度數(shù)據(jù)（因2018年以來比特幣的價(jià)格波動(dòng)劇烈，會(huì)對(duì)回歸分析的結(jié)果產(chǎn)生不良影響，故不將2018年的比特幣數(shù)據(jù)納入回歸分析之中），因?yàn)楸忍貛诺淖兞繘]有直接的月度數(shù)據(jù)，所以是通過對(duì)每日的數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)平均所得;而貨幣供應(yīng)量月度數(shù)據(jù)直接從網(wǎng)絡(luò)上可以找到。所以以比特幣的交易價(jià)格（price）、交易量（volume）、市值（value）、交易數(shù)量（amount）和數(shù)字貨幣種類（variety）為解釋變量，以央行貨幣政策中的貨幣供應(yīng)量（supply）為被解釋變量，在進(jìn)行數(shù)據(jù)分析之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，即Z-score法，是將變量中的每一具體數(shù)值減去平均數(shù)再除以標(biāo)準(zhǔn)差可得，具體公式為：

2.2? ?多元線性回歸模型

為了檢驗(yàn)比特幣和數(shù)字貨幣的5個(gè)解釋變量與被解釋變量之間的關(guān)系，構(gòu)建多元線性回歸模型，其一般的方程式形式為：

其中Y為被解釋變量，α為常數(shù)項(xiàng)，β1+β2+…+βn為回歸系數(shù)，X1+X2+…+Xn為解釋變量，ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)，n為自變量的個(gè)數(shù)。多元線性回歸分析首先是對(duì)模型的擬合效果R方值進(jìn)行分析，其次是對(duì)模型的方差結(jié)果進(jìn)行分析，最后是對(duì)模型的回歸結(jié)果進(jìn)行分析，具體的分析結(jié)果如下。

2.2.1? ?擬合優(yōu)度分析

從表1中可以看出，模型的R（擬合優(yōu)度）值為0. 795，R2為0.632，調(diào)整R2為0.610，模型估計(jì)的誤差值為0.915 27，R值表明所有解釋變量對(duì)被解釋變量的解釋力度，越接近1對(duì)被解釋變量的解釋力度越好。模型調(diào)整后的R2比調(diào)整前的R2準(zhǔn)確性更高，所以模型調(diào)整后的R2為0.610說明模型的解釋變量比特幣的價(jià)格（price）、交易量（volume）、市值（value）、交易數(shù)量（amount）和數(shù)字貨幣的種類（variety）能夠解釋貨幣供應(yīng)量（supply）61.0%的變化，模型的擬合效果很好。

a.預(yù)測(cè)變量： （常量）， price， volume， value， amount和variety

2.2.2? ?方差分析

從表2中可以看出，模型的F值為9.328，Sig.為0.000。F值是對(duì)整個(gè)回歸模型的整體檢驗(yàn)，表明整個(gè)回歸模型的顯著性，即所有解釋變量與被解釋變量之前的線性關(guān)系是否顯著，根據(jù)統(tǒng)計(jì)學(xué)上對(duì)F值解釋，當(dāng)F>Fa（k，n-k-1）時(shí)（k為自變量個(gè)數(shù)，n為模型樣本個(gè)數(shù)，n-k-1為模型自由度，a為顯著性水平），拒絕原假設(shè)，模型中所有解釋變量對(duì)被解釋變量有顯著影響，反之不顯著。在本研究的模型中，解釋變量個(gè)數(shù)k=5，樣本個(gè)數(shù)n=21，模型自由度n-k-1=15，顯著性水平a=0.05或0.01，可知Fa（k，n-k-1）=Fa（5，15），通過查詢F統(tǒng)計(jì)表，F(xiàn)0.05（5，15）=2.90，F(xiàn)0.01（5，15）=4.56，而本研究模型的F值為9.328，既大于0.05顯著性水平下的F值，也大于0.01顯著性水平下的F值，所以拒絕原假設(shè)，所有的解釋變量對(duì)被解釋變量有顯著影響。顯著性Sig.值為0.000<0.001，表明模型至少在99.9%的水平上顯著，解釋變量與被解釋變量之間有顯著的線性關(guān)系，可以繼續(xù)進(jìn)行回歸分析。

a.因變量： supply

b.預(yù)測(cè)變量： （常量）， price， volume， value， amount和variety

2.2.3? ?回歸分析

從表3中可以看出，所有變量的Sig.值都在0.05以下，表明所有解釋變量對(duì)被解釋變量的影響都具有顯著性?；貧w分析的標(biāo)準(zhǔn)系數(shù)越大，說明解釋變量對(duì)被解釋變量的影響程度越大。從共線性統(tǒng)計(jì)量結(jié)果可知，容差和膨脹因子（VIF）是互為倒數(shù)關(guān)系，且VIF值可接受的范圍為0至10之間，本研究中的VIF值都在標(biāo)準(zhǔn)范圍之內(nèi)，說明發(fā)生共線性的可能性越小，回歸分析的結(jié)果具有可信性。從表3的標(biāo)準(zhǔn)回歸系數(shù)可以得出多元線性回歸模型方程式：

supply=2.295price-0.925volume-1.304value-4.257amount+4.529variety

其中比特幣的交易價(jià)格變量（price）和數(shù)字貨幣的種類變量（variety）顯著正向影響貨幣供應(yīng)量（supply），回歸系數(shù)分別為2.295和4.529;比特幣的交易量變量（volume）、比特幣的市值變量（value）和比特幣被挖掘出的數(shù)量變量（amount）顯著負(fù)向影響貨幣供應(yīng)量（supply），回歸系數(shù)分別為-0.925、-1.304和-4.257。在所有的影響關(guān)系中，數(shù)字貨幣的種類變量（variety）和比特幣被挖掘出的數(shù)量變量（amount）對(duì)貨幣供應(yīng)量（supply）的正向影響和負(fù)向影響最大，其回歸系數(shù)分別為4.529和-4.257。

a.因變量： supply

2.2.4? ?共線性診斷

從表4中可以看出，在對(duì)比特幣的交易價(jià)格變量（price）進(jìn)行方差標(biāo)準(zhǔn)化之后，第一個(gè)特征值解釋了方差的0.11，第二個(gè)解釋了0.00，第三個(gè)解釋了0.01，第四個(gè)解釋了0.06，第五個(gè)解釋了0.65，第六個(gè)解釋了0.17，同理在對(duì)其他變量的方差進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化后，不同的特征值對(duì)其的解釋力度都不同?？梢钥闯觯淮嬖谝粋€(gè)特征值，既能解釋price，又能分別解釋volume，value，amount和variety，所以所有變量之間不存在共線性，進(jìn)一步說明了本研究的多元線性回歸分析的可行性，所得出的結(jié)果是合理的。

a.因變量： supply

2.3? ?模型結(jié)果分析

從多元線性回歸模型分析的結(jié)果可知，比特幣和數(shù)字貨幣的5個(gè)解釋變量都對(duì)貨幣政策的貨幣供應(yīng)量（supply）有顯著影響。比特幣的交易價(jià)格變量（price）顯著正向影響貨幣供應(yīng)量（supply），當(dāng)貨幣總量一定時(shí)，數(shù)字貨幣價(jià)值較高時(shí)，會(huì)增加對(duì)實(shí)體貨幣的發(fā)行;比特幣的交易量變量（volume）顯著負(fù)向影響貨幣供應(yīng)量（supply），數(shù)字貨幣的交易量越高時(shí)，會(huì)進(jìn)一步實(shí)體貨幣的持續(xù)供應(yīng);比特幣的市值變量（value）顯著負(fù)向影響貨幣供應(yīng)量（supply），數(shù)字貨幣的市值越高，表明數(shù)字貨幣市場(chǎng)交易越頻繁，央行會(huì)會(huì)進(jìn)一步減少貨幣供應(yīng)量;比特幣被挖掘出的數(shù)量變量（amount）顯著負(fù)向影響貨幣供應(yīng)量（supply），挖掘出越多的比特幣，會(huì)在一定程度上減少現(xiàn)金貨幣的供應(yīng)量;數(shù)字貨幣的種類變量（variety）顯著正向影響貨幣供應(yīng)量（supply），數(shù)字貨幣的種類越多，會(huì)促進(jìn)數(shù)字貨幣的發(fā)展，同時(shí)也對(duì)貨幣供應(yīng)量有一定的刺激作用。

3? ? ? 結(jié)論與展望

中央銀行要適時(shí)適量的發(fā)行法定數(shù)字貨幣。數(shù)字貨幣的發(fā)行是大勢(shì)所趨，其具有安全性高、成本低等特點(diǎn)，但是需要在合適的時(shí)機(jī)發(fā)行法定數(shù)字貨幣，電子信息科技的普及性、人們對(duì)數(shù)字貨幣的認(rèn)識(shí)性和市場(chǎng)的接受性都是需要考慮的重要因素。需要發(fā)行適當(dāng)數(shù)量的法定數(shù)字貨幣，傳統(tǒng)貨幣向新型的數(shù)字貨幣的轉(zhuǎn)化需要一個(gè)較長(zhǎng)的過程，不可能一蹴而就，所以在發(fā)行法定數(shù)字貨幣時(shí)需要考慮當(dāng)前市場(chǎng)需求因素，使得法定數(shù)字貨幣在市場(chǎng)中達(dá)到供需的相對(duì)平衡。

加強(qiáng)對(duì)私人數(shù)字貨幣的監(jiān)管和監(jiān)督。中央銀行需不斷加強(qiáng)金融基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)， 建立并充分利用信息數(shù)據(jù)系統(tǒng)，強(qiáng)化為非現(xiàn)金支付提供服務(wù)等能力，加強(qiáng)對(duì)非現(xiàn)金支付工具的跟蹤和監(jiān)管，提升其支付清算服務(wù)能力并增強(qiáng)其風(fēng)險(xiǎn)管理能力[1]。同時(shí)，政府等相關(guān)部門、行業(yè)和普通民眾也應(yīng)承擔(dān)起對(duì)私人數(shù)字貨幣監(jiān)督的責(zé)任，共同營造一個(gè)良好的數(shù)字貨幣發(fā)展環(huán)境，并為以后發(fā)行法定數(shù)字貨幣奠定堅(jiān)實(shí)的社會(huì)大環(huán)境基礎(chǔ)。

大力發(fā)展分布式記賬等區(qū)塊鏈技術(shù)，需要找到計(jì)算機(jī)技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、密碼學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)和貨幣理論之間的結(jié)合點(diǎn)。積極參與國際標(biāo)準(zhǔn)的制定以及相關(guān)的人才儲(chǔ)備，我國大型的金融機(jī)構(gòu)也應(yīng)當(dāng)時(shí)刻關(guān)注行業(yè)的最新動(dòng)向，及時(shí)加入?yún)^(qū)塊鏈技術(shù)的研究與開發(fā)的行列中，爭(zhēng)取早日參與到區(qū)塊鏈技術(shù)的相關(guān)國際標(biāo)準(zhǔn)的制定，積極引進(jìn)國外區(qū)塊鏈技術(shù)的前沿技術(shù)開發(fā)人才，在增加與國外技術(shù)人員進(jìn)行交流機(jī)會(huì)的同時(shí)，了解最新的行業(yè)動(dòng)向。

受時(shí)間和成本的約束，在收集比特幣等相關(guān)數(shù)據(jù)時(shí)，數(shù)據(jù)的時(shí)間跨度不夠完整，可能還可以挖掘出更多比特幣的指標(biāo)變量，也許會(huì)影響最終結(jié)果的準(zhǔn)確性，未來可以繼續(xù)完善和擴(kuò)展回歸分析模型中的相關(guān)變量。

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