内容摘要：本文首先在理论上放弃了费雪方程式中关于货币流通速度不变的假设，引入第三方移动支付货币流通速度的概念，从而对费雪方程式进行拓展。实证方面，文章选取2013-2017年第三方移动支付的季度数据，并建立广义线性模型（GLM）对理论分析进行验证。研究结果表明：第三方移动支付的快速发展对居民消费价格指数存在持续的冲击作用，并且这种冲击在不断上升。
　　关键词：第三方移动支付 消费价格指数 货币流通速度 广义线性模型
　　文献综述
　　从国外的研究成果来看，早在1996年，国际清算银行（BIS）就针对移动支付进行相关研究，并在后续的报告中提出移动支付的出现将会对货币供给以及货币政策的有效性产生影响。Dorn（1996）从控制论的角度出发进行深入研究，结果表明移动支付对居民消费价格指数变化的影响机制十分复杂，而不仅是呈现线性的变化趋势。Hebbink（1996）通过研究之后也得出类似结论，即移动支付的发展会通过改变市场中基础货币供应量和货币流通速度，进而对居民消费价格指数的变化产生复杂影响，但是他同时也认为这种影响的作用方向是不确定的。随着第三方移动支付的兴起，Hawkins（2002）、Susan（2002）认为，第三方移动支付的发展会显著改变货币乘数，中央银行即使能够控制基础货币量的投放也无法改变货币流通速度，因此第三方移动支付的发展极有可能会给国民经济带来通货膨胀的风险。
　　从国内的研究来看：第一，王鲁滨（1999）通过建立多元线性回归模型进行实证研究后发现，第三方移动支付企业通过发行虚拟数字货币，可以对市场中真实流通的货币产生替代作用，这将会加快货币的周转速度，推动居民消费价格指数的上涨。唐平（2005）认为，随着第三方移动支付使用范围不断扩大，不同的货币需求动机之间的界限变得逐渐模糊，并且资金的平均流通速度在高速变化。第二，周光友（2006，2007）认为第三方移动支付对真实货币的替代作用可以使货币周转速度产生两方面的效应：转化效应和加速效应。这两种效应反而会降低货币的流通速度，从而对居民消费价格指数的上涨具有抑制作用。第三，尹龙（2000）认为第三方移动支付对货币流通速度的影响具有随机性，王亮（2014）提出第三方移动支付使居民消费价格指数的变化呈V字形特征，在第一阶段，第三方移动支付的发展对市场中真实货币的替代作用较弱，因此居民消费价格指数呈现下降的趋势；在第二阶段，第三方移动支付对市场中真实货币的替代作用增强，因此这将会刺激居民消费价格指数的攀升。
　　理论分析与模型设定
　　（一）费雪方程式的修正
　　根据前文的分析，为了在费雪方程式中加入第三方移动支付的影响，做如下基本假设：第三方移动支付所有数字货币均记入其在银行的对公账户；第三方移动企业吸收资金以及自身发行数字货币均被记入M2的范畴；商业银行移动支付的虚拟货币不记入数字货币的范畴；数字货币和真实货币在研究中可以被区分。基于上述理论背景和本文给出的四点假设，可以将费雪方程式修正为如下形式：
　　在方程式（9）中，cpi表示居民消费价格指数，v表示传统货币流通速度变化率，v′ 表示数字货币流通速度增长率，m表示货币供给量M1增长率，m′ 表示第三方移动支付企业发行的数字货币增长速度，gdp表示国民经济增长速度，pay表示第三方移动支付在经济中使用规模的增长速度。从方程式（9）可以看出，影响居民消费价格指数cpi的因素主要包括以下几个方面：传统的货币流通速度、央行货币供应量的增长速度、第三方移动支付的增长率以及国民经济的发展情况。对于费雪方程式的修正结果，可以给出如下的经济学解释：第三方移动支付的货币周转速度快，并且可以降低时间成本和交易成本，这些优良特性都会促使消费提高第三方移动支付的使用频率，提高了支付的效率，改变了支付结构。因此，第三方移动支付的货币周转速度显著高于商品和劳务的增加速度，并且支付规模也在不断扩大，此时各种商品和生产要素价格上升的通道打开，从而促进了居民消费价格指数的上升。
　　（二）GLM模型设定
　　从修正后的费雪方程式可以看出，居民消費价格指数cpi与其他解释变量之间的关系是线性的。但是方程中解释变量的个数较多，并且被解释变量cpi也无法满足正态分布假定。为了能够尽可能获取每个变量所包含的信息，本文将进一步放宽被解释变量符合正态分布的假定，建立广义线性模型（GLM）。该模型是由Nelder、Wedderburn在1972年提出的，是经典线性模型的回归分析和方差分析的一个发展和衍生，相对于一般线性模型，GLM的被解释变量不再要求满足正态分布这一形式，而是指数分布族中的任意一种分布皆可。自变量的线性组合不再解释因变量的均值，而是通过一个连接函数来解释因变量的某个函数值。值得一提的是，这里说的连接函数必须符合单调可导的条件。广义线性模型主要是由以下三个方面组成：
　　随机部分：该部分主要是表示因变量Y的概率分布，它是由符合某个指数分布族的一系列观测值yT=（y1，y2，…，yN） 组成。那么因变量中的任意一个观测值 yi的概率密度函数可以描述为如下形式：
　　实证分析
　　（一）变量选取
　　根据研究目的，本文选取了2013年第一季度—2017年第四季度的相关时间序列数据。第三方移动支付的数据主要来源于艾瑞咨询每季度发布的《第三方移动支付季度报告》；GDP的增长率数据来源于东方财富网和《2014—2017年统计年鉴》；M1增长率数据主要来源于搜狐财经和央行发布的《金融统计报告》；居民消费价格指数cpi数据主要来源于央行官方网站和东方财富网。基于前文的假设，将传统的货币流通速度用GDP和M1的比值衡量，带回归方程可以具体写成如下形式：
　　（二）数据处理与估计结果
　　由于本文选取的是季节性数据，因此回归结果有可能受到季节性波动的影响。为了消除这种影响，本文使用X-13方法将所有数据都作了季节性调整，使得时间序列变化趋势图尽可能平滑。在stata14中导入各变量数据，模型输出结果如表1所示。 
从GLM模型输出结果可以看出，在0.05的置信水平下，解释变量的系数对应的p值都小于0.05，可以认为估计效果是比较显著的，而且系数的正负也与实际经济意义相符合。替代系数之后的输出方程：
　　（三）稳健性检验
　　为了检验模型设定的形式是否存在误差，拉姆齐构建了模型设定误差的一般检验方法，即RESET检验。该检验的原假设为：模型设定形式不存在误差；备择假设为：模型设定存在设定误差。接下来，对表1中模型的估计结果进行RESET检验，具体检验结果如表2所示。
　　从表2中模型的稳健性检验结果来看，F统计量的值为3.109987，伴随概率为0.2382。在0.05的临界值下，该结果无法拒绝原假设。因此，可以认为本文中广义线性模型的设定形式是正确的。
　　（四）回归系数的Wald检验
　　由于本文对费雪方程式进行修正，模型实际上是一个恒等的方程，但是在广义线性模型中，本文没有考虑模型系数的限制条件。因此可以在模型估计的过程中加入对回归系数的限制条件，对模型的系数进行Wald检验。根据研究的需要，加入如下限制条件：β1=0，β2=0，β3=0，β4=0 。Wald检验的具体结果如表3所示。
　　Wald检验的F统计量为14.22098，p值为0.0021，在0.05的临界值下，显著拒绝原假设，即C（1）=0，C（2）=0，C（3）=0，C（4）=0的假设不成立。因此，原模型的回归结果的系数值是显著并且可信的。
　　（五）置信椭圆
　　置信椭圆描绘的是系数估计限制条件的两两配合的联合置信区域，假设有T个观测值，需要估计P个系数，系数估计的两个限制条件为f1（b） 和f2（b） ，定义函数f：Rp→R2 ，，则置信水平为1-α的联合置信椭圆方程为：
　　在方程式（15）中，Z是椭圆上的点，V是系数的方差矩阵估计，C1-α是相应分布的置信水平1-α的临界值。在GLM模型中默认选择α=0.05，输出结果如图1所示。
　　从图1可以看出，居民消费价格指数cpi的系数与其他三个控制变量系数的联合置信椭圆，绝大部分都落在了95%水平的置信区域之内。可以认为，各变量的估计参数是有效可信的。
　　结论
　　从以上对费雪方程式修正后的关键方程（9）以及GLM实证结果可以看出，居民消费价格指数CPI不仅取决于货币供给量M1的增长率、国民经济增长率gdp、传统货币流通速度v，还会受到第三方移动支付快速发展的影响。由于传统的支付方式在支付领域依然占据主要地位，人们的支付习惯在短时间内马上全部改变不太现实，因此，第三方移动支付对传统支付方式的替代是一个循序渐进的过程。第三方移动支付的发展对居民消费价格指数乃至通货膨胀率的影响，应该充分引起当局者的关注，應充分考虑到这种变化和影响作用，选择合适的政策工具，以便能实现物价稳定的经济目标。支付数字货币对货币供应体系的冲击使影响货币供给量的因素变得更加复杂，货币供给更多地呈现出内生性和多元化，货币供给量的政策效果将会不断被减弱，对第三方移动支付行业的指导与调整将更能适应未来金融体系的变化，从而使货币政策目标能够更好地能实现。在进行宏观货币体系的调控时，要充分考虑到第三方移动支付的增长对于不同层次货币的流通速度带来的正向影响，应该把第三方移动支付纳入央行的货币体系进行有效的监管。
　　参考文献：
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