凯恩斯主义货币需求理论的微观基础及其启示

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1、凯恩斯主义货币需求理论的微观基础及其启示  凯恩斯货币需求理论是货币经济理论最显著的发展之一,它是众所周知的凯恩斯革命的重要组成部分,在经济发展史中具有十分重要的地位。凯恩斯货币需求理论对我国经济理论和经济政策也产生了重要影响,它构成了我国众多货币经济论题讨论的经济学基础,也是分析评价我国宏观经济政策绩效的理论基础之一。但是,凯恩斯货币需求理论也非止于完善,随着现代经济理论的进一步发展和对微观基础的日益强调,凯恩斯主义的货币需求理论也显示出若干缺陷,因此,从现代经济学多元发展的角度重新认识凯恩斯货币需求理论发展及其局限,这对促进我国货币需求问题的理论研究和正确认识货币政策的作用

2、均具有十分重要的启示意义。一、凯恩斯主义的货币需求理论及其若干发展凯恩斯的货币需求理论主要是基于其著名的《就业利息和货币通论》一书所提出的流动性偏好理论,由于凯恩斯师从马歇尔,他的货币理论在某种程度上是剑桥货币需求理论合乎逻辑的发展。在剑桥学派的货币数量论中,所提出的问题是人们为什么会持有货币,对这一问题的回答直接导向了剑桥对人们持币的交易需求的分析,但是,剑桥理论的缺陷是没有就此作出深入的分析。与剑桥的前辈不同,凯恩斯详细分析了人们持币的各种动机,对人们持币的所得分析更为精确。按照《通论》的分析,人们持有货币的动机包括:持币的交易动机、持币的谨慎动机和持币的投机动机,相应地人

3、们持币的需求包括:货币的交易需求、谨慎需求和投机需求。在这三种需求中,一般假定交易需求和投机需求是加性可分的,谨慎需求由于不宜单独分离出来,分别归结到交易需求和投机需求之中,因此,凯恩斯的货币需求就由下列两个部分组成:M=M1+M2=L1(Y)+L2(r)式中L1(Y)代表与收入Y相关的交易需求,L2(r)代表与利率r相关的投机性货币需求。由于凯恩斯的货币需求理论在现代宏观经济学和宏观经济政策制订中的核心作用,因此,进一步完善深化凯恩斯所提出的流动性偏好理论就显得非常重要,而这一发展也就构成了战后至70年代货币理论发展的主流。凯恩斯货币理论的首要发展是围绕交易动机所做出的更加精

4、细的研究。原则上凯恩斯认为人们持币的交易动机主要取决于规模变量,虽然凯恩斯并不否认交易需求同利率有关,但他并未给出一个具体明确的关系。围绕这一问题,鲍莫尔(1952)和托宾(1956)结合库存的费用模型给出了一般的回答。鲍莫尔(1952)和托宾(1956)假定,人们持币与否包括两种相关的费用:持有现金的机会损失和处置有价证券的佣金支出,由于这两种费用互为消长,个人决策将面临选择和权衡,并使得总费用最小,由此可导出鲍莫尔有名的平方根律:M=(2bT)/r式中b代表每笔交易的佣金费用,r代表有价证券利率。该式表明货币需求同收入T和利率的弹性均为1/2,这意味着货币不是奢侈品,其更深

5、一层次的含义是,收入分布越是平衡,货币总的需求就越大,或收入分布越是不均匀,货币总需求就越低。谨慎动机主要取决于未来的不确定性,正如凯恩斯所指出的,“由此动机持有之货币,乃在提防有不虞之支出,或有未能逆睹之有利进货时机。”但不确定性如何影响货币需求,凯恩斯的分析未见细致,致使后来的经济学家分别在不同的方向上进行拓展和进一步规范,最有名的拓展之一是托宾的货币需求的象限分析,托宾巧妙地将谨慎需求和交易需求与投机需求置于一个统一的分析框架,并将谨慎动机限定于利率的不确定性这一范围之内。谨慎需求模型有关不确定性的其它发展是直接基于收入或支出的不确定性,如惠伦(1966)所提出的谨慎性货

6、币需求模型就属于这一类型。该模型假定:收支相抵后的净支出服从以零为中心的某种概率分布,σ为净支出的标准差,通过设定适当的风险概率,惠伦导出了立方根律的货币需求公式:M=2σ2br13投机动机是凯恩斯最为关注和重视的一个动机,它是凯恩斯货币理论区别于其它货币理论的一个显要特征,不过凯恩斯的投机模型是一个纯投机性的货币需求模型,在该模型中,投机者面临的是非此即彼的选择,借助预期利率,个人要么全部持有货币,要么全部持有债券,个人是个盲目的投机家,而不是多样化的投机家。为克服这一缺陷,托宾(1958)根据马克维茨(1952)的资产组合理论发展了凯恩斯的纯投机性货币需求模型。这一理论可通

7、过可分离定理加以说明。第一,投资者根据各种风险资产的收益和风险确定资产的有效集或有效边界,这一边界与个人的偏好无关,引入无风险的货币后,投资者的有效集变为由原点出发与有效边界相切的一条直线。第二,个人选择直线上的哪一点作为最优决策点,取决于个人风险——收益的无差异曲线,个人的无差异曲线与直线的切点即为投资者的最优选择,该点决定了在所有金融资产中货币所持的比例,投机性货币需求由此比例确定。二、凯恩斯主义货币需求理论的微观基础凯恩斯之前的货币理论可归结为货币数量论传统,该理论可追溯至休谟的《论货

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