13.3.3 其他的货币需求理论
货币需求理论一直是经济学关注的重点。如前所述,凯恩斯提出了投机动机的货币需求理论,这是凯恩斯对货币理论的一大贡献。同时,很多经济学家都提出过自己的货币需求理论,下面重点介绍货币数量论和平方根定律。
1.货币数量论
货币数量论主要是指从17世纪的休谟开始后经李嘉图、约翰·穆勒到20世纪30年代以前的货币需求理论,包括费雪的交易方程式和庇古的剑桥方程式。
交易方程式又称“费雪方程式”,是美国经济学家费雪于1911年在《货币的购买力》一书中提出来的用于解释一般物价水平决定的方程式。交易方程式认为假定存款通货除外,一般物价水平取决于三个因素:流通中的货币数量、货币流通速度、商品交易数量。用公式表示为:MV=PY或。式中:M代表流通中的货币数量;V代表货币流通速度;Y代表商品交易数量;P代表一般物价水平。货币流通速度V是由公众的支付习惯、信用范围的大小、交通和通信的发达程度等制度上的因素决定的,这些因素是比较稳定的,因而V也是比较稳定的。商品的交易数量Y取决于影响生产者的因素,如自然资源、技术条件等,这些因素在短期内不会发生明显的变化,因而也可以假设商品交易数量在短期内是不变的。既然V比较稳定,Y在短期内不变,那么一般物价水平P就必然由流通中的货币数量M决定。对此,费雪断言:在货币流通速度和商品交易数量不变的条件下,一般物价水平随流通中货币数量的变动而成正比例变动。由于把货币看成是购买力,强调的是货币作为交易工具的作用,所以交易方程式所阐述的货币数量论被称为“现金交易说”。
剑桥方程式是由英国经济学家庇古提出的用来解释马歇尔的现金余额货币数量说的方程式,即M=KPY或。式中:M为人们手中愿意持有的货币量,也可看成是人们对货币的需求量;K为保持在人们手中的货币量与国民收入之间的比率,实际上是货币流通速度的倒数;P为最终产品和劳务的平均价格;Y是以货币计量的国民生产总值或国民收入;M=KPY时社会的货币供给与货币需求处于均衡状态。
庇古认为,K和Y是比较稳定的,因此P的变化主要取决于M的变化。如果货币供应量增大,货币供给大于人们想保存的货币量,有了现金余额,人们会扩大支出,从而需求增加,物价上涨;反之,人们会缩小支出,从而需求减少,物价下跌。可见,人们保持在手边的现金余额的大小是决定物价水平的根本原因。庇古的剑桥方程式所阐述的现金余额数量说与费雪的现金交易型的货币数量说所表达的方式不一样,但两者所得出的结论是相同的,即物价水平取决于货币数量。
2.平方根定律
美国经济学家鲍莫尔在“现金的交易需求:存货的理性分析”一文中,运用“存货理论”说明交易动机货币需求并不是如凯恩斯《就业利息和货币通论》所说的只取决于收入,它还取决于利息率的高低。所以,鲍莫尔发展了凯恩斯的交易性货币需求理论,他指出,交易性货币需求不仅是收入的函数,同时也是利率的函数。鲍莫尔认为,人们之所以持有货币是为了在交易时进行支付。如果持有的货币过少,就会在有交易需求时陷入困境,使交易无法正常进行。但是,持有货币会发生利息损失。因此,人们的交易性货币需求的持有量既要满足交易的需要,又要使持有货币所发生的利息损失为最小。这样,交易性货币的持有量就成为一种最优化行为。
人们在确定交易所需保存的货币时不仅要考虑到持有货币对便利交易的好处,也要考虑到持有货币会损失的利息。我们知道,家庭或者个人之所以为了交易的需要而持有一部分现金,是因为收入和支出不是同时进行的,总有一定的时间间隔。在收入和支出的间隔期间,人们手持现金虽然有方便交易的好处,但是牺牲了将其用于投资(买进证券或者存入银行)而得的利息,即所谓的持有货币必须承担的机会成本。另一方面,如果不持有货币,而是把货币存入银行,当需要现金时再去银行支取,这样利息成本降到了最小,但是到银行存款和取款需要付出交通费以及时间和精力等,甚至包括个人鞋子的磨损。正因为如此,也有人把这种取款的成本称为“磨鞋底的成本”。所以理性的个人或者家庭应该确定一个最优的取款次数或者说是确定一个最优的取款量,以使得在这一时期,为了交易需要持有货币所付出的取款成本和利息损失成本之和最小。
上式就是持币成本最低的取款次数的表达式。当收入、利率和每次取款成本确定时,就可得出最优取款次数。相应的持币成本最低的平均货币持有量为。
这就是鲍莫尔最早提出的平方根定律。它表明,在其他条件既定时,国民收入水平越高,交易性货币需求就越多;反之,国民收入水平越低,交易性货币需求就越少。在其他条件不变的情况下,每天的利率水平越高,交易性货币需求也就越少。根据上述平方根公式,我们可以认为,按照理性微观经济主体的理性决策,人们为了交易的需要平均在身边保持的货币量取决于他们的收入和市场上的利息率。具体来说,人们出于交易动机而持有的货币的利率弹性是-0.5,即利率提高1%,货币需求减少0.5%;货币需求的收入弹性为0.5,即收入提高1%,货币需求增加0.5%。
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