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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

大多数国家都实行的是统一的货币政策，然而要想让实施的货币政策对各区域产生的效果都有利且明显，那么前提是各区域的经济发展水平得在一定的水平上且差距不能过大，但是由于自然因素或者发展过程中的人为因素，并不能保证各区域的经济发展水平有较高一致性。货币供应量供应的多少影响着不同区域省份国内生产总值与居民消费者价格指数的变动，而各省gdp和价格指数cpi对货币供应量的反应也会影响货币供应量，区域差异过大不利于货币政策的目标实现，为了协调全国各区域省份的经济发展，并且为了使货币供应量能够更好的作用于国内生产总值，因此本文决定将研究方向放在该领域，对近年来相关数据进行研究分析，针对我国特有情况和各区域自身发展特点提出相关建议。

国内外研究现状

近年来，国外许多学者和文献都对货币政策的作用效果进行了深刻研究。货币政策的传导可以通过汇率传导，首先本文从通过汇率传导来归纳前人的研究。yong tang，yi-chengzhang（2013年）对银行间货币市场变化进行了分析。结果发现，货币市场与宏观经济趋势有关，货币政策的变化产生了显著的影响。汇率波动对政策变动的影响要比降低货币市场对政策公布和生效日期的影响大得多。这与“信号效应”是一致的，即坏消息带来的影响大于好消息。通过对每次政策变动的事件窗口的研究，还发现，货币市场每次变动之前和之后，“迹象效应”仍然存在。在事件发生日期之前观察到相对较大的波动，这表明货币市场可能有一定的能力预测潜在的货币变化。这些实证研究结果有助于决策者理解货币政策的变化对货币和股市的影响，尤其是在中国这样的新兴市场，在中国经济蓬勃发展，而政策的变化对市场的影响是中央银行没有事先确定的时间表而带来的意外。这与此前关于美联储的研究完全不同，美联储遵循的是预先确定的货币政策变化时间表。fuat sekmen, nurbek madmarov（2018年）认为各国选择汇率制度以利用稳定政策是相当困难的。在对汇率政策进行了几次调整这项研究中，pesaran等人（2017年）使用ardl模型，研究了gdp部分汇率政策的有效性。估计结果表明，货币的贬值对gdp增长有显著的短期和长期影响。然而，尽管短期来看，它对大多数gdp成分变量的影响不大，但它对长期的负面影响却是显著的。

而通货膨胀因素在货币政策产生效果中是一个重要的影响因素，在此基础上，yong ma,xingkai lin（2016年）利用41个经济体的面板数据，探讨了金融发展与货币政策有效性的关系。结果表明，货币政策对产出和通货膨胀的影响与金融发展有显著的负相关，表明货币政策的有效性随着金融体系的发展而下降。这一发现对所有不同的规格和估计方法都是可靠的。ji yicheng（2011年）认为每个国家的经济政策都导致通货膨胀，并加强了对通货膨胀的预期。毫无疑问，正确认识通货膨胀预期的影响，特别是货币供应量的影响，是管理通货膨胀预期和抑制通货膨胀的重要基础。在他的研究中，简要介绍了理性预期及其计量经济学表达式。通过cagan模型和卢卡斯微观经济理性期望方程给出了货币供给对通货膨胀预期的响应。指出在通货膨胀预期管理中，预测和研究通货膨胀预期机制及其对货币供给的影响是实现经济政策目标的关键。

2. 研究的基本内容

本文通过国家统计局提供的货币供应量情况，研究央行统计局统计的关于gdp、cpi与货币供应量m2之间在中国国内不同省市区域作用上的差异。

结果表明：（1）从东部地区和中部地区的各省gdp与货币供应量m2的关系来看，呈单向granger因果关系，具体来说，国内生产总值是m2的granger原因，消费价格指数是m2的granger原因和cpi（2）西部地区省份部分城市cpi不是货币供应量m2的格兰杰原因，西部省份经济发展较落后于东中部地区是影响这一结果的原因之一（3）总体来说，发达地区省份如东部和中部地区对于货币政策的反应比欠发达地区如西部对货币政策的反应更为灵敏。

最后，对于以上情况提出建议和对策。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

前人研究方法大多使用var模型,并且大都是以年度数据为基础，很少有学者以季度数据为基础，使用分位数回归模型来进行研究。同时，以往研究的结果也没有具体到省份，通常是对某一具体地区进行专门的研究，鲜有不同省份之前的比较研究。因此，本文基于以上缺陷，决定基于2005年至2018年我国各省gdp季度数值，并选取货币供应m2，ibor以及价格指数cpi的季度数据，通过分位数回归模型进行研究分析。

4. 参考文献

[1]毕燕茹.货币政策传导的区域差异及效果分析——以新疆为例[j].金融发展评论,2017(12):53-62.

[2]许仲媛,查会琼.货币政策效果的区域差异分析——基于安徽省16市的数据[j].池州学院学报,2018,32(02):53-59.

[3]陈海明.货币政策有效性的实证研究——基于我国1995-2017年的时间序列数据分析[j].西安航空学院学报,2018,36(06):39-43.