经济虚拟化过程中货币供给、经济增长与通货膨胀关系的发展演变
——基于美国和中国数据的对比分析

■鲁晓琳，董 志

经济虚拟化过程中货币供给、经济增长与通货膨胀关系的发展演变
——基于美国和中国数据的对比分析

■鲁晓琳，董 志

随着虚拟经济的快速发展，经济虚拟化程度已成为影响货币供给、经济增长与通货膨胀之间关系不容忽视的因素。本文以美国从工业化时期到经济虚拟化时期的纵向演变过程为研究主线，并结合中美横向对比，在充分认识经济虚拟化进程所带来的经济运行变异的基础上，运用VAR模型的脉冲响应函数比较分析了三者之间内在关系的演变。研究结果表明经济虚拟化很好地解释了经济发展过程中货币供应与经济增长、通货膨胀之间所出现的背离现象，虚拟经济与实体经济的互动变得更加密切。另外，与美国相比，中国仍然处于由工业化时期向经济虚拟化时期的转变过程中。

货币供给；经济增长；通货膨胀；经济虚拟化

鲁晓琳（1988-），山东即墨人，中国科学院大学经济与管理学院，中国工商银行博士后科研工作站，博士后，研究方向为宏观经济分析、虚拟经济理论与实践；董志（1988-），山东海阳人，中国科学院大学经济与管理学院，博士研究生，研究方向为房地产经济、宏观经济分析。（北京100190）

一、引言

经济增长和通货膨胀是现代宏观经济运行的两个重大热点问题，二者之间的关系是动态的、条件的，与当时的货币政策密不可分。随着虚拟经济的快速发展，虚拟资产的数量和交易不断膨胀，经济虚拟化程度已成为影响二者关系的不容忽视的因素。根据不完全口径的统计，以股票、债券和金融衍生品市场为代表的金融资产规模从1998年80万亿美元上升至2014年247万亿美元，是世界GDP总和的3倍多。

经济虚拟化带来了一系列难以解释的经济现象，对经典理论框架下的现代经济增长理论和通胀决定理论提出了挑战。上世纪70年代，包括美国在内的一些发达国家就开始出现明显的货币供应量增长率与通货膨胀率之间相背离的现象，后来美国还出现了“失业型经济复苏”，经济增长方式和运行方式全面转型，如从2001年开始，美国虚拟经济创造的GDP占比已经超过传统实体经济创造的GDP占比，它的经济增长主要依赖利用杠杆的炒作交易以及资产证券化的虚拟经济活动，这与基于资源投入和技术进步所带来的实体经济产出增长存在根本的区别。

虚拟经济发展如此迅速，它将通过托宾q效应、金融加速器效应、投资者预期效应、企业的资产负债表效应、财富效应、替代效应、流动性效应、汇率的直接间接效应这一系列渠道，影响投资和消费需求，从而影响物价、产出和货币需求，进而影响货币、经济增长与通货膨胀之间的关系。因此，在新的时代背景下，考虑虚拟经济的经济增长与通货膨胀的协调发展应成为宏观经济政策的重要目标，经济虚拟化过程中货币供给、经济增长与通货膨胀之间关系的发展演变研究十分重要。

二、文献综述

学术界对货币、经济增长与通货膨胀之间的相互影响机制进行了一系列理论和经验研究，从经典的菲利普斯曲线，到内生化货币将货币变量引入宏观经济模型，再到当下经济虚拟化背景下新的探索。菲利普斯曲线（由Phillips在1958年首次提出）作为研究失业率、通货膨胀率和经济增长率之间关系的典型模型，长期以来，受到了人们的普遍关注。随着新的经济问题的不断出现和更替，随着新的经济问题的不断出现和更替，以Samuelson和Solow、Friedman、Lucas、Calvo、Gail和Gertler以及Gregory和Ricardo为代表的各学派对原始菲利普斯曲线进行了不断的修正，其中也包含对货币中性与否或者两分法的讨论，它们的发展和演进过程构成了我们研究货币、经济增长与通货膨胀关系的最基本的理论基础。

随着货币在经济发展过程中发挥越来越重要的作用，货币开始以不同的形式引入一些传统模型，根据货币变量引入经济中的方式和强调货币变量所发挥作用的不同，主要有Tobin的货币模型、Sidrauski的货币效用模型、Clower的现金先行模型、Palley的货币存量效应模型以及Itaya和Mino的交易成本模型这五种类型。随着全球金融的一体化以及经济虚拟化程度的不断加深，虚拟经济在宏观经济运行中发挥着越来越重要的作用，因此，在考察经济增长与通货膨胀二者之间的关系时，我们不再仅仅关注于实体经济，而是在关注实体经济的同时，也注意到虚拟经济领域。金融作为虚拟经济的主要组成部分，其与重要宏观经济变量间的关系引发了学者们的广泛关注和大量研究。

关于金融发展对经济增长的影响，一般的结论是金融发展对经济增长存在显著的正效应。为了探索哪一类金融市场对经济增长的解释力度最大，Cole等、Montes和Tiberto通过研究后指出股票市场的发展对长期经济增长非常重要，因为它可以促进跨期资源的有效配置、资本积累以及技术创新。还有一部分研究侧重于检验二者之间的因果关系，但是还没有得出一致的结论，如Enisan和Olufisayo、 Akinlo和Egbetunde、Kolapo和Adaramola主张金融发展带来经济增长，而Odhiambo、Panopoulou、Kar等却在实证中得出经济增长促进金融发展的结论。另外，Naceur和Ghazouani、Keho等纷纷指出通过制造不确定性和金融市场摩擦，高通货膨胀会导致金融体系的资源配置效率低下。因此，许多实证研究针对金融发展与通货膨胀的关系作出了重要贡献，基于多个国家的面板数据或者单个国家的时序数据，其主要结论是持续的通货膨胀与金融部门的表现呈现强烈的负相关关系。在此基础之上，近些年来大量的研究致力于探索通货膨胀对于金融发展与经济增长关系的门限效应，而且现有的研究已基本达成共识：在低通胀水平下，金融发展有利于经济增长，而在高通胀水平下，这种关系变得不明显。与此同时，对于不同类型的国家，如发达国家或发展中国家，通货膨胀的门限值并不相同。另外，国内自成思危提出虚拟经济的概念之后，广大学者从理论和实证两方面进行了一系列的探索和研究，其中理论方面主要集中在改进传统的货币数量模型，构建货币、虚拟经济和实体经济的关系模型，如伍超明（2003,2004）改进传统的货币数量公式，搭建了货币、虚拟经济和实体经济关系框架，构建了六部门货币循环流模型，提出了针对虚拟经济和实体经济的货币流通速度两分法，刘骏民（2011）明确指出虚拟经济下货币创造GDP的两种方式，提出了虚拟经济的三大定律，并从美国经济虚拟化的特征事实入手，提出了虚拟经济研究的基础理论框架；实证方面侧重于虚实背离现象的解释以及引入虚拟经济相关变量后经典经济问题的新思考和新认识，如田野（2011）基于含有约束的VEC模型，利用中国1997Q1-2010Q1数据研究了虚拟经济格局下货币供给变化对于物价变化的影响，发现虚拟经济部门的存在使得M2对CPI的作用不再明显，刘骏民和伍超明（2004）对中国股票市场与实体经济的背离现象进行了解释，认为虚拟资产收益率和实物资产收益率的差异是造成股实背离的主要原因。

综上，结合经济虚拟化带来的新现象和新问题，由于研究视角、数据、方法等等的限制，广大学者们选取金融作为虚拟经济的典型代表，就其分别与重要宏观经济变量——经济增长、通货膨胀之间的关系，进行了一系列的探索和研究，不足之处在于：首先，缺乏经济虚拟化前后对于经济运行方式系统全面的比较；其次，缺乏经济虚拟化对于货币、经济增长与通货膨胀之间关系的影响研究；最后，以往研究通常选取某个国家或不同国家的某一时段作为研究对象，缺乏经济虚拟化背景下三者之间演变关系的研究。因此，为了更好地揭示现代经济系统的运行机制，本文以美国从工业化时期到经济虚拟化时期的纵向发展演变过程作为研究主线，并结合中美横向对比，在对经济虚拟化进程所带来的经济运行变异进行分析的基础上，利用VAR模型将虚拟经济总体规模的衡量指标纳入货币、经济增长与通货膨胀系统，考察在经济虚拟化过程中的不同阶段，经济虚拟化程度对货币、经济增长与通货膨胀之间关系的影响。

三、经济虚拟化所带来的经济运行变异

本部分主要从经济结构、对外交流方式、就业创造结构、虚拟经济发展现状四个方面充分认识美国经济虚拟化进程中所带来的经济运行变异，并与中国进行了对比。需要特别说明的是，考虑到本文关注的是虚拟经济的发展趋势，并希望通过虚拟经济与实体经济规模的比较来划分经济发展的阶段，因此，为了使虚拟经济的统计刻画与实体经济口径可比，且保证数据的可得性以及来源的可靠性，这里我们选择虚拟经济创造的GDP占比作为虚拟经济规模的代理指标（刘骏民，2011a；刘晓欣等，2015）。在此基础之上，美国工业化时期（1950～2000年）和经济虚拟化时期（2001年-现在）的划分依据为虚拟经济创造的GDP占比超过传统实体经济创造的GDP占比。

（一）经济结构

20世纪50～60年代，美国曾经是“世界工厂”，其传统实体经济创造的GDP占比达到40%～50%，其中，制造业相应的比例为25%～27%；当时，虚拟经济创造的GDP合计占比不过仅为15%～19%，其中金融与房地产服务业创造的GDP只占11%～14%。然而，20世纪70年代以来，以制造业为核心的传统实体经济份额快速下降，其占比由1950年的51.50%萎缩到2000年的31.10%，虚拟经济对GDP创造的贡献则刚好呈现相反的趋势，由1950年的15.00%快速攀升至2000年的30.20%，传统服务业一直是稳中有升，该部门GDP占比从1950年的23.20%到2000年的26.00%（见图1）。从2001年开始，虚拟经济创造的GDP占比开始超过实体经济。到2014年，美国虚拟经济在2014年创造的GDP已经接近美国GDP的三分之一，其中，金融与房地产GDP占比上升到20.20%；与此同时，美国传统实体经济创造的GDP占比则已经下降到28.70%，其中，制造业GDP占比已经一路下滑到12.00%。由此可见，伴随着美国的去工业化进程，其核心经济由制造业占主导地位的实体经济转变为金融、房地产支撑的虚拟经济，这是靠流入的货币资金量、创造金融资产的过程以及金融创新技术支撑的行业，与由自然资源和技术进步所支撑的实体经济行业存在根本的区别，这也是美国经济运行方式和GDP增长方式的根本性变化。

图1 1950～2014年美国经济结构

（二）对外交流方式

伴随着经济虚拟化和去工业化，美国的对外交流方式也发生了根本性的变化。20世纪70年代以前，对外交流方式主要是通过金融项目国际收支逆差的形式输出美元，通过购买制造业产品和技术的形式输入美元，国际收支表现为经常项目顺差和金融项目逆差，这在一定程度上也促进了当时以制造业为核心的美国实体经济的发展以及其“世界工厂”地位的巩固（刘骏民，2011b）。1971年布雷顿森林体系解体之后，固定汇率制度废除，摆脱了黄金约束的美元，不断扩大对外输出的速度和规模。经过70年代的调整，对外交流方式与70年代之前完全相反。由图2可见，从1983年开始，经常项目国际收支持续逆差，而金融项目国际收支持续顺差，并一直延续至今30多年（仅有1991年除外）。因此，从“世界工厂”的“产品净生产者”到“世界净消费者”的转变是美国经济对外交流方式的根本变化，现在的美国成为境外买入商品和各种资源的净消费者，作为净出口国，它对世界提供的不再是大量的产品和技术装备，而是输出各种债券等金融资产。

图2 1960～2014年美国国际收支走势

（三）就业创造

美国的经济虚拟化和去工业化带来了就业岗位创造与GDP创造的背离现象。伴随着传统实体经济的大幅度萎缩，制造业开始逐渐淡出美国经济，尤其是绝大部分低端制造业转到了国外市场，于是不能跟随低端制造业一起转移的就业者大部分都来到了传统服务业，从图3可以清楚地看到劳动者由传统实体经济向传统服务转移的趋势，这直接导致传统服务业向劳动密集型的转变，即对于GDP创造发挥的作用越来越小，但对就业岗位的创造却越来越重要。从就业创造的效率来看，传统服务业排在第一，传统实体经济排在第二，虚拟经济排在第三。但是从GDP创造的效率（就业者人均GDP）来看则完全反过来，虚拟经济排在第一，传统实体经济第二，传统服务第三。可见，从工业化时期过渡到经济虚拟化时期，美国的经济增长模式呈现“GDP创造主要依靠虚拟经济，就业创造主要依赖传统服务”的特点，即“就业经济与GDP创造经济”的二元化。

图3 1950～2014年美国各类经济就业占比以及就业者人均GDP

（四）虚拟经济发展现状

以虚拟经济的重要组成部分金融市场为例，目前美国金融机构和金融资产种类繁多，拥有结构完善、功能健全、规模庞大的金融市场体系，虚拟经济市值从1991年的14万亿美元增长到2014年的97万亿美元，但是金融危机过后，其增长率开始下降，从2011年开始甚至出现负值，详见图4。首先，经历过200多年的发展，美国股票市场无论在发行和流通方面，还是在市场容量和发育程度方面，均已经十分成熟和完善（刘林川，2014），从存量规模来看，1991年至今，其总市值虽有起伏波动，但总体呈现上升趋势，由1991年4.09万亿美元增长至2014年26.33万亿美元，涨幅达544%；其次，债券市场是美国金融市场的另一个重要组成部分，截止到2014年末，美国各类债券余额高达39.00万亿美元，其中国债、抵押贷款相关债券和企业债券规模分别达到12.50万亿美元、8.73万亿美元和7.85万亿美元，在债券总规模中居于前三位；最后，伴随着布雷顿森林体系的瓦解和金融创新的深入发展，金融衍生品市场蓬勃发展，并不断创造出新的金融衍生工具用于衍生品市场交易，使得该市场在数十年内迅速成长并逐步成为金融市场体系的重要组成部分，1991年至今美国商业银行和其他储蓄机构持有的衍生品合约名义面值持续增长，截止到2014年末，合约名义面值达到220.36万亿美元，是1991的30倍，特别是在2008年次贷危机爆发的前几年，衍生品面值年增长率都保持在20%以上的高位。

图4 1991～2014年美国虚拟经济市值构成

（五）中国经济运行现状

关于中国的经济结构，由图5所示，尽管虚拟经济所创造的GDP一直处于上升态势，但传统实体经济仍然占主导地位；国际收支方面，由图6所示，自1993年以来，个别年份除外，中国一直保持“双顺差”的国际收支状况，这一方面源于我国出口导向型的战略目标，另一方面源于资本项目对外没有放开条件下的高增长所带来的外资大量融入；从创造就业的效率来看，由图7所示，传统实体经济排在第一位，传统服务第二，虚拟经济第三；至于虚拟经济发展现状，由图8所示，经过20多年的发展，虚拟经济在国民经济中的地位和作用已不可忽视，截至2014年末，虚拟经济市值为70万亿元，为2002年的10倍，虽然我国金融资产的种类以及金融市场的结构等还有很大的进步空间，但经济虚拟化趋势已初步显现。

图5 1978～2014年中国经济结构

图6 1998～2014年中国国际收支走势

图7 2006～2014年中国各类经济就业占比以及就业者人均GDP

图8 2002～2014年中国虚拟经济市值构成

四、数据与研究方法

（一）变量与数据处理

考虑到虚拟经济相关数据的可得性，关于研究所用的样本区间，美国为1991年第1季度至2014年第4季度，中国为2002年第1季度至2014年第4季度，指标说明详见表1。

表1 指标详细说明

另外，在经济研究过程中，为了分析经济发展的趋势，或者辨别目前经济所处的状态，我们需要清晰地判断经济发展过程中的客观变化，但不规则要素和季节变动要素的存在往往给我们的研究带来困难，进而不易于研究变量之间的发展演变关系。因此，为了剔除不规则要素和季节变动要素的影响，我们在分析之前需要对以上经济时间序列时进行Census X12季节调整。

（二）研究方法

本文采用VAR模型就经济虚拟化过程中货币、经济增长与通货膨胀之间的演变关系进行实证分析，其优点在于传统的计量方法是以经济理论为基础来描述变量关系的模型，然而经济理论通常并不足以对变量之间的动态联系提供一个严密的说明，而且内生变量既可以出现在方程的左端又可以出现在方程的右端使得估计和推理变得更加复杂，VAR模型作为用非结构性方法来建立各个变量之间关系的模型，通常被应用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。本文针对美国工业化时期和经济虚拟化时期的纵向对比以及中美横向对比，分别建立如下VAR(p)模型：

其中，GDP、CPI、M2和MV分别表示经济增长率、通货膨胀率、货币供应增长率和虚拟经济市值增长率。

五、经济虚拟化过程中货币、经济增长与通货膨胀之间关系的实证分析

（一）工业化时期和经济虚拟化时期的纵向比较：以美国为例

对美国1991～2014年数据分两阶段（工业化时期，1991Q1～2000Q4；经济虚拟化时期，2001Q1～2014Q4）进行模型估计。

1.单位根检验

由于VAR模型要求所用的时间序列数据都是平稳的，因此在应用VAR模型进行实证分析之前，首先必须对所有的时间序列进行平稳性检验。本文采用ADF检验，对经济增长、通货膨胀、货币供应和虚拟经济市值的季度环比数据分两阶段进行检验，检验结果如表2所示，可见，GDP、CPI、M2以及MV都是平稳时间序列。

表2 ADF检验结果

表3 VAR模型的Granger因果检验结果

2.VAR模型最优滞后阶数的确定与稳定性检验

本文采用常用的LR检验、AIC信息准则以及SC信息准则等来判断恰当的滞后期，将工业化时期和经济虚拟化时期的滞后阶数分别确定为1和3。另外，VAR模型具有稳定性是模型适用的前提，模型稳定的充分必要条件是所有特征值的模都在单位圆之内（小于1），从图9可见，两个阶段的VAR模型都不存在大于1的单位根，因此，本文所建立的VAR（1）、VAR（3）模型是稳定的。

图9 AR特征多项式的根的图形和单位圆（1991～2000，左；2001～2014，右）

3.Granger因果检验

VAR模型一个重要的应用是分析经济时间序列变量之间的因果关系，建立在VAR模型基础上的Granger因果检验解决了X是否引起Y的问题，其主要思想是看现在的Y能够在多大程度上被过去的X所解释，即加入X的滞后值能否使得解释程度提高。两个阶段的VAR模型的Granger因果检验结果如表3所示，可见，只有第一阶段中M2方程的联合检验没有通过，可能的原因在于20世纪90年代，得益于信息技术革命形成的创新浪潮对美国整体经济所造成的全面的技术冲击，美国经济呈现高经济增长率、低失业率、低通货膨胀率并存的新特点，随着金融创新的不断发展，货币供应量和一些重要宏观经济变量之间的稳定关系已经变得不明显，在经济全球化、金融全球化的浪潮下，M2与经济活动的关系也被打破，于是当时美联储货币政策的中介目标由货币供应量向实际利率演变，导致了M2出现短暂的外生性。

4.脉冲响应函数

脉冲响应函数用来衡量来自某个内生变量的随机扰动项的一个标准差冲击对VAR模型中所有内生变量当前及未来值的影响。基于脉冲响应函数，充分考虑到不同经济虚拟化程度下虚拟经济市值冲击与被冲击的动态响应路径，本文对工业化时期和经济虚拟化时期货币、经济增长与通货膨胀之间相互冲击的动态响应路径进行了对比分析。

由图10、11可见，对M2的一个冲击，在工业化时期，GDP、CPI一直表现为正响应；在经济虚拟化时期，GDP、CPI在本期立刻作出负响应，但从第2期开始主要表现为正值。原因在于：在虚拟经济尚不发达的工业化时期，增加的货币供应量主要流入实体经济领域，这将直接促进经济增长并带来物价的上升，而随着经济虚拟化程度的加深，虚拟经济与实体经济一个重要的区别是金融杠杆的广泛使用，金融创新不断创造使用金融杠杆的新技术、新方法，这就使得虚拟经济的利润率往往要高于实体经济，这也意味着虚拟经济相关行业获得收入比一般制造业要更加容易。因此，增加的货币供应量更多地被吸引并流入虚拟经济部门，经济虚拟化很好地解释了经济发展过程中货币供应量增长率与经济增长率、通货膨胀率之间相背离的现象。

图10 GDP对M2冲击的响应（1991～2000，左；2001～2014，右）

图11 CPI对M2冲击的响应（1991～2000，左；2001～2014，右）

根据图12、13，对CPI的一个冲击，在工业化时期，GDP一直表现为正响应，MV主要表现为正响应；在经济虚拟化时期，GDP在本期立刻作出正响应，但从第2期开始表现为负响应，一直到第7期开始回归正值，MV的正负响应表现基本与GDP同步。进入经济虚拟化时期，经济运行方式发生了根本性变化，核心经济由以制造业为代表的传统实体经济已经转变为以金融、房地产为代表的虚拟经济。与此同时，虚拟经济与实体经济的关系更加密切，互动机制变得更加成熟，传导速度更快。相比于实体经济，虚拟经济是由观念支撑的价格系统，实体经济的价格冲击会对市场预期产生影响，这种预期在虚拟资产的高收益和泡沫出现的潜在风险之间徘徊，导致虚拟资产的价格波动，从而影响虚拟经济的市值，而GDP、MV对CPI冲击的正负同步反应也充分说明了经济虚拟化时期虚拟经济的主导地位。

图12 GDP对CPI冲击的响应（1991～2000，左；2001～2014，右）

图13 MV对CPI冲击的响应（1991～2000，左；2001～2014，右）

从图14可以看出，对MV的一个冲击，工业化时期和经济虚拟化时期，GDP都一直表现为正响应，但是相对而言，经济虚拟化时期GDP对MV冲击的反应速度更快且反应程度更大。伴随着美国经济虚拟化程度的不断提高，其虚拟资本迅速泛化进而导致虚拟经济的规模远远超过实体经济，虚拟经济在经济中渐居主导地位。虚拟经济的发展在一定程度上有利于优化产业结构，提高资源配置效率，且流入虚拟经济的货币量越是增加、交易越活跃，或者金融杠杆率越高，被叠加应用的金融杠杆链条越长，虚拟经济相关活动创造的货币收入就越多，虚拟经济创造的GDP也越多，这意味着金融创新与科技创新一样，也是经济增长的一个直接动力，且正在演变为主要驱动力。

图14 GDP对MV冲击的响应（1991～2000，左；2001～2014，右）

（二）工业化时期和经济虚拟化时期的横向比较：以美国和中国为例

与美国一样，中国也使用的是季度环比数据，时间区间为2002年第1季度至2014年第2季度，其中，通货膨胀、货币供应量、虚拟经济市值的度量方式以及所有指标的处理方式同美国。由于文章篇幅所限，这里仅简单介绍中国部分的建模过程，如所有变量经过检验都是平稳的，通过最优滞后阶数所确定的VAR（1）是稳定的。

按照虚拟经济创造的GDP占比超过传统实体经济创造的GDP占比的判定标准，中国尚处于工业化时期，下面将中国与美国的工业化时期和经济虚拟化时期的主要变量的脉冲响应结果放置于一张图中进行比较。

图15 GDP（左）、CPI（右）对M2冲击的响应

由图15可见，在中国也已经出现增加的货币供应不会立刻促进经济增长和导致物价上升的现象，但是美国这一背离程度更深。如对M2的一个冲击，在中国，GDP在本期立刻作出负响应，但很微弱，而CPI则基本保持不变；而在美国，工业化时期一直表现为正响应，经济虚拟化时期的GDP、CPI在本期立刻作出明显的负响应。这说明在中国，虽然虚拟经济开始发挥越来越重要的作用，但其与实体经济的互动机制还没有美国成熟和完善。

图16 GDP（左）、MV（右）对CPI冲击的响应

由图16可见，在中国和美国，都出现了GDP对CPI冲击的响应与虚拟经济对CPI冲击的响应趋势相一致的现象，只不过中国MV的正负响应表现要领先GDP大概2～3期，而且在美国经济虚拟化时期，对于CPI冲击，GDP和MV立刻出现正向最大值，而在中国需要滞后两期。美国已经实现由以制造业为核心的实体经济向以金融、房地产为核心的虚拟经济的全面转型，而中国尚处于虚拟经济由边缘经济向核心经济的转变过程中，所以无论从对宏观经济运行的影响程度还是从与实体经济的互动关系来看，中国都还处于探索阶段。

图17 GDP对MV冲击的响应

从虚拟经济发展对实体经济的影响来看，根据图17，针对MV的一个冲击，在中国，GDP立刻表现为负响应，并在滞后四期达到正响应最大值，甚至慢于美国的工业化时期，但其响应值却要高于美国的工业化时期和经济虚拟化时期。另外，在中国和美国，从长远来看，GDP对MV冲击的响应都表现为正值，但在美国，虚拟经济与实体经济的关系更密切，互动机制更成熟，传导速度更快，而在中国这一正效应存在时滞，且在短期甚至会出现实体经济发展空间受到挤压的现象，这再次证明中国仍然处于由工业化时期向经济虚拟化时期转变的过程中，虚拟经济与实体经济的良性互动有待进一步改善。

六、结论及政策建议

（一）结论

本文以美国从工业化时期到经济虚拟化时期的纵向发展演变过程作为研究主线，并结合中美横向对比，首先从经济结构、对外交流方式、就业创造结构、虚拟经济发展现状四个方面来充分认识经济虚拟化进程中所带来的经济运行变异，在此基础之上，运用VAR模型的脉冲响应函数对货币、经济增长与通货膨胀之间内在关系的演变进行了研究，主要可以得到以下结论：

1.伴随着美国的经济虚拟化和去工业化进程，美国用高度依赖虚拟经济创造GDP的经济增长方式替代了依赖工业化经济创造GDP的经济增长方式和经济运行方式，对外交流方式发生全面逆转，出现就业经济与GDP创造经济的二元化。而就中国而言，尽管经济虚拟化特征初显，但仍然处于由工业化时期向经济虚拟化时期转变的过程中。

2.增加货币供应量将更多地被吸引并流入虚拟经济部门，经济虚拟化很好地解释了经济发展过程中货币供应量增长率与经济增长率、通货膨胀率之间相背离的现象。

3.虚拟经济与实体经济之间的关系随着经济虚拟化程度的加深而更加密切，互动机制变得更加成熟，传导速度更快，金融创新与科技创新一样，也是经济增长的一个直接动力，且正在演变为主要驱动力。

（二）政策建议

针对以上研究结论，本文就如何应对经济虚拟化进程提出如下政策建议：

1.优化实体经济和虚拟资产结构，从总量规模和内部结构的匹配两个角度，科学地把握虚拟经济与实体经济协调发展的合理区间。虚拟经济应与实体经济协调发展：如果虚拟经济发展滞后，这将会限制资源配置功能的发挥，从而影响实体经济的运行效率；同样地，如果虚拟经济脱离了实体经济的支撑，过度膨胀形成资产泡沫，这也不利于实体经济的稳定发展，且极易造成危机性后果。

2.传统货币政策影响实体经济的传导机制随着虚拟经济的快速发展而发生改变，在今后的政策制定中，货币政策应关注且影响虚拟资产价格，逐步将金融资产价格纳入调节和制定货币政策的参考指标，同时也必须考虑到货币对实体经济与虚拟经济的不对称影响，从结构性政策入手来调节整体的经济运行。

[1]印重.金融稳定、通货膨胀与经济增长[D].长春：吉林大学数量经济学系,2014.

[2]Jahfer A.,Inoue T.Financial Development and Economic Growth:The Role of Stock Market in Japan [J].International Review of Business Research Papers, 2014,10(2):46～61.

[3]Montes G.C，Tiberto B.P.Macroeconomic Environment,CountryRiskandStockMarket Performance:EvidenceforBrazil[J].Economic Modelling,2012,29(3):1666～1678.

[4]Kolapo F.T,Adaramola A.O.The Impact of the Nigerian Capital Market on Economic Growth (1990-2010)[J].International Journal of Developing Societies,2012,1(11):11～19.

[5]Pradhan R.P.Finance Development,Growth and Inflation:The Trilateral Analysis in India[J]. Journal of Economic and Social Research,2011,13(2): 45～59.

[6]Kremer S.,Bick A.,Nautz D.Inflation and Growth:NewEvidencefromADynamicPanel Threshold Analysis[J].Empirical Economics,2013,44 (2):861～878.

[7]伍超明.货币流通速度的再认识——对中国1993～2003年虚拟经济与实体经济关系的分析[J].经济研究,2004,(9):36～46.

[8]刘骏民.经济增长、货币中性与资源配置理论的困惑——虚拟经济研究的基础理论框架[J].政治经济学评论,2011,(4):43～63.

[9]刘骏民,伍超明.虚拟经济与实体经济关系模型——对我国当前股市与实体经济关系的一种解释[J].经济研究,2004,(4):60～69.

[10]刘骏民.经济增长、货币中性与资源配置理论的困惑——虚拟经济研究的基础理论框架[J].政治经济学评论,2011,3(4):43～63.

F015

A

1006-169X（2017）03-0004-09

本研究受到国家自然科学基金项目“基于耗散股票系统理论模型的中国股票市场演化分析”（批准号：71501175），国家自然科学基金项目“面向零供关系改善的零售商主导型供应链运作优化策略研究”（批准号：71202114）以及山东省自主创新及成果转化专项“基于移动互联网的智能移动终端移动应用服务平台产业化项目”（批准号：2014ZZCX03302）的资助。