通货膨胀的特征十篇

通货膨胀的特征篇1

关键词：通胀；市场需求；供给；货币

中图分类号：F822．5 文献标志码：A 文章编号：1673－291X（2008）02－0079－02

一、本轮通货膨胀的基本特征

（一）实际总需求大于总供给，存在较大的需求拉动型通货膨胀

按照中国经济周期性波动性的特征，中国GDP只要保持连续两年10％以上的增长，都会因此在四至五个季度以后引发严重的通货膨胀。在目前的经济周期中，中国经济已经保持了连续四年10％以上的增速，加上地方政府主导的遍布全国的城市建设运动，以及在这一过程中对能源和原材料极端浪费，以至中国的潜在经济增长率已从8％增至11％；当然，中国的内需低于其潜在的供给，但当我们在讨论需求过剩和通货膨胀时，对应的概念应是总需求，而不仅仅是内需。从1998年到2003年，中国一直处在实际总需求小于潜在总供给的水平，与此相伴的是经济增长持续走低与通货紧缩。2004年开始，国民经济又开始进入总供给缺口阶段，实际总需求大于潜在总供给，表现出较大的需求拉动型的通货膨胀压力。因此，可以认为，中国存在需求过剩并且过剩的需求正在加快，其结果必然是通胀压力的上升。

（二）货币供给被动扩张，通胀预期明显

中国的货币供应量在很长一段时间持续快速增长，远高于GDP的增长速度。目前，尽管中央银行采取货币紧缩政策，但M2的增长速度在8月份仍高达18％，银行贷款增速也非常高。也就是说，中国的金融环境状况仍然相当宽松，易于诱发通货膨胀。就企业而言，它会很容易贷到款，特别是它想以贷款来购买升值的资产，如土地。事实上，每一次贷款泡沫都是在高通胀时为获得金融资产而发生的。同时，企业利润迅速增长，由于实际利率在过去五年中降低了4个百分点，这使企业应付利息总共减少了约8 000亿元，成为利润增长的主要动因，令企业扩张意愿变得迫切，企业就被误导进入过度扩张状态，导致资本支出泡沫。

1．从货币总供给和总需求的角度分析，出现了微观主体风险偏好上升，投机交易性货币需求旺盛，大量货币追逐有限非货币资产的现象。值得注意的是，自2006年11月以来，M1增速已连续10个月超过M2增速，反映出我国企事业单位投资冲动和意愿进一步增强，对活期存款的需求迅速增加。除货币超额供给的格局外，近年来我国银行存贷差也日益加大，金融机构存款呈现活期化趋势。存款活期趋势增强，一是表明我国经济主体对通货膨胀的预期进一步增强；二是微观主体风险偏好有可能走高，微观主体更愿意持有更多的风险资产；三是存款活期化趋势增强使得商业银行资金来源短期化，加剧商业银行存贷款期限错配的问题，加大了金融机构的流动性风险和利率风险。2．外贸顺差和国外资本流入，是导致人民币货币被动扩张的主要因素。近年来，我国贸易顺差持续扩大，国外资本大量涌入，再加上我国实行银行结汇制，以及以稳定汇率为目标，使得中央银行不得不被动地大量收购外汇作为国家外汇储备。3．货币流通速度持续加快，意味着通胀压力进一步加大。无论是凯思斯主义的货币需求概念，还是费里德紧的货币需求理论都表明，货币流动速度具有顺经济周期变动的特征。我国改革开放以来，由于金融资产种类的缺乏和经济货币化程度相对较低，货币流通速度到2003年为止一直保持持续下降的格局，但是到了2004、2005年这一格局被扭转，我国货币流通速度呈上升趋势。

（三）上游产业的价格波动性大于下游产业，市场需求主导了消费领域价格走向

从各领域价格指数同比增长的波动性幅度来看，越是远离最终消费的生产过程，波动越剧烈。近期的食品价格上涨并不能完全归咎于一次性的、孤立的、外部的供给冲击。事实上，从饲料到化肥，所有农产品生产所需的投入要素价格都有所上涨，而这至少可以部分归因于需求拉动。举例说明，由于房地产的发展，中国的耕地面积迅速萎缩，几乎达到了政府规定的保护下限。

价格扭曲仍然广泛蔓延，中国的能源价格是世界上最低的，税收对采矿和开发活动极为慷慨，几乎不需为污染付费，在许多地方外国直接投资用地的租金非常便宜。在一定程度上，低通货膨胀率是以低效率和资源配置不当为代价实现的。如果政府不放弃进一步价格改革的计划，那么很多重要产品的价格上涨将无法避免，这又可能加剧通胀预期。

二、本轮通货膨胀的成因分析

（一）流动性过剩引起

高资本回报率推动下的外资涌入以及贸易顺差的持续攀升，使得人民币面临巨大的升值压力。在稳定人民币汇率避免人民币升值过于迅速的目标下，人民币基础货币的投放被迫迅速扩张，导致了中国持续的流动性过剩。流动性过剩推动价格上涨，带来股票、房地产等资产价值的重估。

近几年，流动性过剩主要来自中央银行对外汇市场的干预。此举是为了在面对日益庞大的经常账户及资本账户盈余时，能够控制人民币升值的速度；为了保持物价稳定、遏制资产泡沫，中央银行已经采取了大规模的对冲措施以吸干过多的流动性。随着对冲流动性的成功，中国的金融系统仍充斥着过多的流动资金；否则，资产价格不会飙升，通货膨胀应被驯服，投资增长率应该下降。那么，过多的流动资金从哪里来？答案就在于流动性过剩不仅是一个货币供给的问题。在特殊的情况下，资金需求也可以成为流动性过剩的推动力。即使货币供应量保持不变，流动性过剩也能由货币需求的减少而出现。随着流动性过剩资金的大量涌入股票市场，中国股票市场的市盈率在不断攀升，2007年10月14日达到60。中国的两个证券交易所的资本总额已经在不到两年的时间内增长了一倍多，资本总额与GDP的比率已超过100％。毫无疑问，中国的资产泡沫已非常严重。

（二）资产重估推动信贷扩张，信贷扩张放大总需求

在我国这一轮通货膨胀中，银行信贷扮演了一个关键的角色。一方面资产价格重估和上涨使得企业进行抵押融资的能力大为增强，促使银行信贷扩张，而银行信贷的扩张又将进一步加剧投机需求，推动股票、房地产等价格的上升，形成资产价格上涨和银行信贷扩张的相互推动格局，并且形成了通货膨胀与资产泡沫之间的共生关系。从数据分析，中国货币供应量的增幅远远超过国内生产总值的增长，并且储蓄存款量巨大。中国的M2与GDP的比例高达160％以上，可能是全世界最高的，就38万亿元存款相对于总额8万亿元的流通股而言，储蓄存款由银行转入证交所推高股价的潜力巨大，不断涌入到股票和房地产市场的投资阻碍了对投资的理性估值。

（三）成本推动型的价格上涨与经济增长速度过快导致的通胀压力

首先，存在成本推动的通货膨胀压力。自进入21世纪以来，我国上游产品价格上涨幅度明显高于下游产品价格涨幅。由于各种原因，上游产品价格向下游产品价格的传导一直受到阻碍。但是当环境发生变化时，特别是上游产品价格上涨累积到一定程度时，这种传导必然会发生，从而形成成本推动型的通货膨胀压力。

其次，经济增长速度过快也形成了通胀压力。2003年以来，我国GDP速度一直在10％以上，而且呈逐年加快的趋势。在经济高速增长的同时，某些经济结构问题更加突出，特别是投资与消费的比例结构和三次产业结构中长期存在的问题不仅没有得到改善，而且愈趋严重。在这样的状态下，过高经济增长和过快投资增长成为了通货膨胀的动因。

（四）本轮通货膨胀与我国1988年和1994年通胀的成因比较

本轮经济繁荣是由那些劳动密集型和资源密集型、出口导向型的企业和行业启动的，而后由房地产、金融业等资本密集型和资产密集型的行业和企业推动，最后在价格放开的食品、旅游、交通运输等消费型下游行业形成繁荣格局。在此过程中，由于货币最先流入的是那些资本密集和资源密集型行业，因此资本和资源密集型行业首先获得低资金成本好处，然后才是上述行业的高利润推动劳动工资的上升以及带来的财富效应，使得下游消费类行业出现增长态势。而1998年的通胀在很大程度是成本推动型的，当时并没有出现总需求显著大于潜在产出的局面；1994年虽然也是需求拉动型的，但是主要是在银行主导型的融资结构下，由地方政府投资冲动所引发的；而本轮通货膨胀如前所述，很大程度上是在稳定汇率目标的背景下，巨额贸易顺差和大量外资流入导致基础货币大量被动投放所引起的。

三 需采取的抑制本轮通货膨胀的措施

（一）采取稳中从紧的货币政策

货币政策应进一步执行稳中从紧的方针；提高货币政策的预见性、科学性、连续性与有效性，进一步控制信贷规模，改变负利率状态；加强利率、汇率等政策的协调配合，保持人民币汇率在合理、均衡水平上的基本稳定。同时注意提高利率可能对中小企业流动资金需求、商业银行坏账率以及普通居民购房贷款负担带来的影响。

（二）采取稳健紧缩的财政政策

财政政策应加强对结构调整和社会事业的支持力度，尤其是加大对中西部地区医疗、教育的补贴力度；同时减少各级财政对基本建设项目的支持力度。各级财政要进一步加强对农业的投入，切实落实各项支农惠农政策。要努力加大中低价位住房的供给，保证有足够数量的新建住房投向市场，切实为有需要的群众提供足够经济实用房和廉租房，遏制房价过快上涨。要大力加强资本市场基础性制度建设，完善市场结构和运行机制，防止资产价格泡沫的膨胀。

通货膨胀的特征篇2

    正如Lucas（1976）所指出，宏观经济变量的计量模型参数并不是一成不变的。现有研究发现，在过去的几十年里欧美国家通货膨胀的动态路径发生了显著的变化。这些变化不仅表现在通货膨胀水平上，而且还表现在通货膨胀的持久性上（Kim，2000）。因此，预测通货膨胀率以及对通货膨胀建模也变得越发困难。通货膨胀的复杂性不仅体现在上述的结构性变化中，而且由于通货膨胀等宏观经济变量与经济周期密切相关，这使得通货膨胀动态变化中还包含了经济扩张与衰退的非线性特征（Beaudry and Koop，1993；Pesaran and Potter，1997）。货币政策的变化、需求与供给的冲击以及通货膨胀预期的变化也都可能引起通货膨胀的非线性。因此，在对通货膨胀建模时，可能需要同时考虑结构性变化与非线性等特征。然而，到目前为止，关于通货膨胀的所有研究都还是孤立地考察上述特征的某一方面，如，Evans和Watchtel（1993）基于机制转换模型发现，美国通货膨胀在20世纪70年代中期和80年代中期发生了两次较大的结构性变化。Burdekin和Siklos（1999）使用Perron和Vogelsand（1992）的结构断点检验法发现美国通货膨胀在1979年出现了较大的结构断点。另外，Enders和Hum（2002）使用门槛自回归TAR模型发现澳大利亚的通货膨胀率存在明显的非线性和非对称性。Martin和Milas（2004）基于平滑转换STAR模型研究发现英国货币政策对通货膨胀率的反应存在非线性，其强度取决于离通货膨胀目标值的距离。

    同样，国内学者也对我国通货膨胀的运动特征展开了研究，但也都是孤立地考察通货膨胀的结构性变化或非线性。其中，关于我国通货膨胀结构性变化的研究较少：刘金全等（2006）运用参数稳定性检验法，发现我国通货膨胀序列自1984年以来出现了两次高通货膨胀区间。张成思（2008）运用结构断点检验法考察了1981-2007年我国月度通货膨胀的动态变化，结果显示我国的通货膨胀路径在20世纪90年代中期发生了显著的结构性变化。而关于非线性研究的文献有：龙如银等（2005）运用Markov机制转换模型揭示出我国通货膨胀率存在两个区间，即高通货膨胀率区间和低通货膨胀率区间。赵留彦、王一鸣和蔡婧（2006）运用改进的Markov机制转换模型发现我国的通货膨胀率与通货膨胀不确定性间存在非线性性。王少平和彭方平（2006）运用ESTAR模型也发现我国通货膨胀和通货紧缩间存在非线性指数转换特征。张屹山和张代强（2008）在TAR模型的基础上研究我国通货膨胀的特点，实证结果表明，我国通货膨胀率是局部单位根的门槛自回归过程，在高通货膨胀下，通货膨胀率是平稳自回归过程；在低通货膨胀下，通货膨胀率是单位根过程。

    如果通货膨胀的动态过程中确实存在结构性变化与非线性调整这两种特征，只孤立地考察通货膨胀运动的某一特征将不能很好地揭示通货膨胀的真正本质。那么是否可以通过样本数据来内生地判定通货膨胀路径中是否同时存在结构性变化与非线性这两种特征，或者只存在其中一种特征，或者两种特征都不存在，这样就能避免模型的误设问题。Lundbergh等（2003）提出的时变平滑转换自回归（TV-STAR）模型能够很好地用来解决上述问题。该模型不仅能同时考察经济变量的结构性变化与非线性调整，并且能通过模型设定检验来区分这两种不同特征。另外，许多宏观经济变量的机制变化是逐步过程，Markov机制转换以及TAR模型等均假设机制间的转换较突然，因而不能描述机制的渐进变化过程。TV-STAR模型由于能通过转换参数来控制转换速度的大小，所以不仅能够刻画较突然的机制变化，也能刻画渐进形式的机制变化。正因为TV-STAR模型具有以上许多优良性质，因此被广泛用于研究经济、金融变量的运动特征，如Franses和Dijk（2005）比较了各类线性与非线性模型的预测效果，发现TV-STAR模型在长期中的预测效果要优于其他模型。Sollis（2008）使用TV-STAR模型检验了17个以美元为基础的经济发达国家汇率变动特征，发现一些国家的汇率变动中以结构性变化为主，而另一些国家的汇率变动中同时存在结构性变化与非线性调整。Hasanov等（2010）对土耳其的通货膨胀与产出间关系即菲利普斯曲线的研究表明，两者间存在明显的结构性变化与非线性调整。

    鉴于此，本文将通过引入TV-STAR模型来考察我国通货膨胀的动态特征，在统一框架下探索我国通货膨胀中的结构性变化与非线性调整。基于该模型的研究具有重要的经济与政策意义：我国的通货膨胀是否同时存在结构性变化与非线性？如果的确存在这两种特征，那么结构性变化发生的时间点在哪里，在结构性变化前后，通货膨胀的非线性特征是否也发生了变化？不同状态和结构下的我国通货膨胀持久性有何不同？正、负向外来冲击的影响也呈现非对称性吗？另外，我国通货膨胀与通货紧缩间的临界值是多少？对上述问题的研究将有助于加深对我国通货膨胀本质的了解，从而为治理通货膨胀提供一定的理论支持。本文将基于TV-STAR模型的实证分析结果来回答上述问题。余下部分安排为：第二部分为数据与模型；第三部分为实证分析；第四部分为结论与政策建议。

    二、数据性质与模型设定

    （一）数据性质与平稳性检验

    本文使用商品零售价格同比指数增长率的月度数据来研究我国通货膨胀率的特征，样本范围从1983年1月至2011年3月，共计339个样本，数据来源于中经网数据库①。由于我们采用同比增长率，通货膨胀序列中已消除了季节因素的影响。图1给出了我国通货膨胀的动态路径图。总体来讲，从1983年1月至2011年3月的这段时间内，我国通货膨胀的变化呈现两种不同态势，在20世纪90年代中期之前，我国处在从计划经济向市场经济的转轨时期，经济运行极不稳定，通货膨胀的波动较大。从表1可以明显看出，1998年之前的通货膨胀无论从均值、标准差、最大值以及一、二阶自相关系数上，都明显要相对高于1998年之后的通货膨胀，并分别在1985年底、1989年初以及1994年底出现三次较大的峰值，后两次的通货膨胀率甚至超过了25%。在90年代中后期，由于市场价格形成机制的初步建立，我国经济成功实现了“软着陆”，在保持经济快速增长的同时，通货膨胀的波动区间也开始减小。但2008年次贷危机之后，随着各经济发达国家中央银行采用“量化宽松”的货币政策缓解市场流动性、刺激经济，世界范围的通货膨胀已经形成，通货膨胀预期明显 增强。我国政府也实施了积极的财政政策和适度宽松的货币政策，但其结果是从2010年下半年开始，我国消费者价格指数一路攀升，截至2011年第一季度，我国CPI同比指数升至5.0%，治理通货膨胀再次成为全年经济的重中之重。

    

    

    许多基于ADF单位根的检验结果对我国通货膨胀率是否具有平稳性存在较大分歧，如赵留彦等（2005）发现我国通货膨胀率在某一时域内具有平稳性，而在另一时域内具有非平稳性；王少平和彭方平（2006）发现我国通货膨胀率是平稳的；而刘金全和隋建利（2010）发现我国通货膨胀率是非平稳的。出现上述分歧的可能原因是，传统线性模型的ADF单位根检验法由于存在功效（power）问题，会过度地接受原假设，从而使得检验结果不可靠（Taylor，2001）。另外，我国通货膨胀的持久性中可能存在非线性特征，传统检验法很难在线性单位根与非线性平稳序列间作出判别。为此，我们引入Kapetanios等（2003）提出的KSS非线性单位根检验法，该方法比ADF检验法更具有稳健性，并能检测出所有线性与非线性单位根过程：

    

    这时，可通过构造统计量来检验：δ=0以及：δ＜0，从而判断通货膨胀序列中是存在单位根还是具有非线性平稳特征。表2同时给出了ADF以及KSS的单位根检验结果，考虑到数据生成过程的各种可能，我们分别使用带常数以及带趋势的单位根检验。为了使得检验结果稳健，滞后阶数分别取4、8、12三个不同数值。KSS检验中10%和5%的渐近临界值摘自于Kapetanios等（2003），其分别为-2.66和-2.93。表2显示ADF检验的结果取决于滞后长度以及模型的具体设定形式，不能一致地判断我国通货膨胀率是否存在单位根；而KSS检验的所有结果均在5%水平上拒绝存在单位根。通过比较可以发现，ADF检验由于线性假设以及较低的功效，对我国通货膨胀率单位根的检验是无能为力的。而KSS检验能得出一致的检验结果。本质上我国通货膨胀率是平稳的非线性均值回归过程。

    

    （二）模型设定与检验

    TV-STAR模型是两机制STAR模型的一种推广，为了更好地了解TV-STAR模型的性质，我们首先介绍STAR模型。自从Terasvirta（1994）提出STAR模型以来，该模型就被广泛地用于研究宏观经济和金融变量的非线性动态特征，两机制STAR模型可描述为：

    

    

    1.确定AR（p）模型中的滞后阶数p，以及确定STAR、TV-STAR模型中的延迟参数d。

    

    由于上述建模步骤中涉及不可识别参数与，将使得假设检验变得复杂。处理这类问题的通常做法是，在原假设下对平滑转换函数进行一阶泰勒展开：

    

    （三）非线性脉冲响应函数分析

    另外，我们可通过脉冲响应函数来分析通货膨胀运动在外来冲击下的反应特征。传统脉冲响应函数不依赖于过去历史信息，在同等幅度的正负向冲击下具有对称性。但STAR、TV-STAR等非线性模型明显地依赖于过去历史路径，并且在不同机制状态下，其运动特征也不尽相同。因此，在非线性模型中使用传统脉冲响应函数将产生偏差。为此，Koop等（1996）提出了广义脉冲响应函数（GIRF），其脉冲响应不仅取决于历史状态、现期冲击的大小、正负方向还取决于未来时期的冲击。该函数以历史信息为条件，是包括初始冲击δ与不包括初始冲击δ的两期望值之差：

    

    三、实证结果分析

    首先，基于线性AR（p）模型对通货膨胀率进行建模。通过自相关、偏自相关图以及结合AIC信息准则，我们选择AR（2）模型来刻画通货膨胀差分序列的动态过程。表3（见下页）显示，基于AR（2）模型的回归结果，我们发现残差部分具有非正态尖峰、厚尾等性质。另外，基于滞后4、8阶的Lung-Box检验虽未发现残差中存在自相关，但怀特检验发现残差中存在异方差效应。因此，从残差的诊断结果来看，AR（2）模型不是最优的，这可能是线性自回归模型不能捕捉通货膨胀中的非线性与结构性变化。

    

    为此，我们按照“从特殊到一般再到特殊”的过程来选择最优模型。基于TV-STAR模型，我们首先进行线性假设检验，即检验在TV-STAR模型与AR（2）模型之间，哪个能更好地描述我国通货膨胀率的运动过程。由于在模型的构建中，我们并没有考虑通货膨胀引起的异方差效应，其结果是，拉格朗日乘数（LM）检验在异方差下将可能过度拒绝或接受原假设。因此，我们同时给出了Wooldridge（1990）的具有异方差稳健性的LM检验统计量。通过使用普通的与稳健的LM检验将使得模型的估计和选择结果更加可靠。这里选取作为平滑转换变量的备选变量。对于选择上述不同的转换变量，所有普通与稳健的检验的p值都较小，并且在时取得最小值，其在1%的显著水平上拒绝了模型的线性假设。

    虽然上述检验明显地拒绝了我国通货膨胀运动的线性假设，但我们仍不确定其运动过程是表现为非线性还是结构性变化，或是兼具两者特征。因此，我们开始在TV-STAR模型框架内检验我国通货膨胀的运动中是否只存在结构性变化而不存在非线性，即检验TV-AR模型是否能完全刻画我国通货膨胀的动态路径。TV-AR模型的回归结果显示（见表3），我国通货膨胀率约在1994年底至1995年初期间发生了较大的结构性变化。相对于线性模型，其标准差下降了5.9%，另外，偏度、峰度以及正态性也都有所改善，但异方差效应没有任何减少。从AIC和BIC信息准则上来看，TV-AR模型的拟合效果显然优于线性AR（2）模型。同样，基于普通与稳健的模型设定性检验也在5%的水平上拒绝了TV-AR模型。因此，只单独考察我国通货膨胀的结构性变化是不合适的。

    我们再考察通货膨胀中是否只存在非线性变化而不存在结构性变化，即检验STAR模型是否能完全刻画我国通货膨胀的动态变化特征。在的原假设下，可得两机制的STAR回归方程。两机制STAR模型由于假设不同机制下通货膨胀具有不同的运动特征，从而大大增加了模型的灵活性。STAR模型的回归结果显示，我国通货膨胀呈现明显的两机制运动特征，在高机制（≥5.653）下，通货膨胀具有均值回归特征；而在低机制（＜5.653）下，通货膨胀呈现局部单位根特征。最优转换变量中的d=3表明我国通货膨胀的调整发生在滞后3期，其调整的主要依据取决于通货膨胀是否过高或过低，并且调整的影响在三个月后起作用。相对于线性AR（2）模型来说，STAR模型的标准差降低了15.1%，从AIC与BIC两信息准则上来看，模型的拟合能力比起TV-AR模型也具有一定程度的提高。异方差效应得到了进一步改善，但仍旧不能消除 。另外，基于偏度、峰度以及正态性检验的统计值也都有所改善。但表4的模型设定性检验显示，相对于TV-STAR模型，在5%的显著水平上无论是普通的还是稳健的LM统计检验量都拒绝了STAR模型。这表明，STAR模型不能很好地描述我国通货膨胀的运动特征，只单独考察我国通货膨胀中的非线性也是不合适的。

    上述和的检验结果显示，TV-AR模型和STAR模型都不能很好地描述我国通货膨胀的运动特征，忽略通货膨胀运动中的结构性变化或非线性都不合理。因此，我们开始在TV-STAR模型的框架内来同时考察我国通货膨胀的结构性变化与非线性运动特征。基于残差检验结果以及AIC和BIC信息准则来看，TV-STAR模型明显优于AR（2）、TV-AR以及STAR模型。特别是在TV-STAR模型下，回归残差的异方差效应已基本消失（见表5）。在转换函数G（，，）中，=21.131表明我国通货膨胀运动具有较快的非线性调整速度，另外，=4.091是我国发生通货膨胀与通货紧缩的临界水平值，这也反映在图2（b）中。相对于STAR模型而言，转换函数中的有所上升，而有所下降，这可能是STAR模型由于未考虑结构变化而使得估计结果存在偏差的原因。由于为单调递增函数，在极端情形下，和分别对应着通货膨胀周期中的通货膨胀与通货紧缩。因此，也刻画了我国通货膨胀与通货紧缩间的非线性调整特征，图2（a）明显地反映了我国通货膨胀运动的这一动态调整路径。结构性变化函数中的=342表明我国通货膨胀的结构性变化较突然，并且该结构性变化点约在=0.423左右，其对应的整个结构性变化样本时间范围约从1994年6月至1995年5月，历时1年左右，这从图2（c）中也可以明显地看出。结构性变化后通货膨胀的波动幅度出现了较大幅度的降低，该结构性变化与20世纪中期的货币政策以及财政政策的成功调整相一致，宏观经济政策的转变改变了模型参数的特征，并最终反映在通货膨胀运动路径的变化上。该发现也与张成思（2008）的结构变化检验法的研究结果相吻合。通过以上分析可以发现，在刻画我国通货膨胀的运动特征时，需同时考虑非线性以及结构性变化。

    

    

    

    通货膨胀的持久性反映了通货膨胀的运动惯性特征，其强弱一般是由自回归滞后系数的大小所决定，然而由于TV-STAR中的最大滞后阶数为2，即的最大滞后阶数为3。在滞后阶数大于1时，通货膨胀的持久是由最大特征根决定。因此通过计算不同机制状态下的最大特征根，可用来比较通货膨胀的持久性特征。借助于TV-STAR模型，我们给出四个主要机制状态下的特征根，而通货膨胀的具体运动特征可视为在这四种状态下的转换组合。通过对最大特征根的比较不难发现，在过去二十多年时间里，我国通货膨胀的运动路径发生了明显变化：在1995年之前处在通货紧缩机制下即时，最大特征根为0.804，这时通货紧缩的发生只是短期现象，会很快恢复到正常水平；而1995年之前发生通货膨胀即时，最大特征根为0.929，该状态下的通货膨胀持久性要强于通货紧缩下的持久性，但影响仍旧会随时间而消去。与上述特征相反的是，在通货膨胀发生结构性变化之后，无论是处于通货膨胀还是通货紧缩机制下，持久性较结构性变化前都出现了上升。特别是当处于通货紧缩机制下即时，最大特征根为1.013，这时πt基本表现为一单位根过程，通货紧缩具有非常强的持久性，甚至呈爆炸式扩张；而发生通货膨胀即时，最大特征根为0.932，此时的通货膨胀虽也表现出较强的持久特征，但该状态仍属于平稳状态，通货膨胀率会以较慢速度恢复至正常水平。总之，虽然结构变化后的通货膨胀的变动范围有较大下降，但通货膨胀和通货紧缩的持久性却明显上升。

    上述我国通货膨胀运动特征的这一变化也可通过进一步考察TV-STAR的确定性主干部分（不考虑随机冲击影响）来更深刻认识。如果模型确定性主干的外推开始于结构性变化之前（G（t/T，，）=0），在初始值≤4.091时，该模型将收敛于均衡点2.949；在初始值＞4.091时，该模型将收敛于均衡点13.985。这表明结构性变化之前的通货膨胀虽具有全局稳定性，但具有局部非稳定性。相对而言，处于低均衡点2.949附近的运动基本不存在通货膨胀或通货紧缩的压力，即使出现通货紧缩压力，也很快能恢复至正常水平。而处于高均衡点13.985附近的运动，很难恢复至低均衡点，一旦处在高均衡点，通货膨胀将会一直维持较高水平，这也是1995年之前通货膨胀持续走高的原因。另外，如果模型确定性主干的外推开始于结构性变化之后（G（t/T，，）=1），无论初始值开始于何点，该模型都将最终收敛于全局唯一均衡点4.185，即收敛于临界值附近，这与稳健货币政策与积极财政政策的实施是密不可分的，特别是最近几年，中央政府把防止通货膨胀作为经济工作的重要任务之一，强化了货币政策特别是利率政策对通货膨胀预期的导向作用，从而使得通货膨胀率变动的不确定性下降。

    我们借助于广义脉冲响应函数，并基于结构性变化之前（G（t/T，，）=0）、结构性变化之中（G（t/T，，）=0.5）以及结构性变化之后（G（t/T，，）=1）的三个STAR模型来分别考察处于通货膨胀机制为主（G（，，）＞0.5）和通货紧缩机制为主（G（，，）＜0.5）时的我国通货膨胀运动对外来冲击的反应。这里冲击初始值设定为一单位的标准差即，冲击期长h=1，2，…，40，基于历史信息和初始冲击的GIRF值可通过（6）式计算而得，期望值通过5000次的重复抽样计算而得。图3中的横坐标表示h，纵坐标表示。通过对比图3的（a）、（b）与（c），不难发现以下特征：首先，与结构性变化之前相比，结构性变化后的冲击影响幅度降低。当π处于通货膨胀机制下时，冲击效应几乎降低了50%之多，相对而言，当处于通货紧缩机制下，冲击效应下降幅度相对较小。同时，冲击的传导效率上升。在通货膨胀机制下，冲击的最大反应期由结构变化前的第8期提前至第3期；而在紧缩机制时，变化最大的是负向冲击，其最大反应期由第15期提前至第2期。这种传导效率的极大提高从某方面也说明了我国市场体制改革的成功和资源配置方式转变的成功，使得各种来自于需求、供给以及货币的冲击能很快反映到价格的变化上来。由于传导效率的提高，任何的通货膨胀与通货紧缩迹象都能在较短时间内反映到作为市场信号的价格变化上，从而使得我国政府能依据价格信号对将要发生的通货膨胀与通货紧缩采取相应的经济措施，依据通货膨胀或通 货紧缩的发展态势，综合应用汇率、利率以及其他货币政策手段对经济进行干预，因此的波动幅度也明显降低。其次，正向、负向冲击对通货膨胀的影响存在明显的非对称性，在多数情况下，正向冲击的影响更大，也更持久。而且通货膨胀机制下的冲击影响在短期内要明显强于通货紧缩机制下同等冲击的影响，但从长期来开，通货紧缩机制下的冲击效应更持久。在结构性变化之后，这种非对称效应也更加显著。这意味着我国更容易发生通货膨胀现象，即使出现了通货紧缩现象，但由于通货紧缩机制下的正向冲击更持久，而且作用也较强，因此，只要适当刺激经济，采取宽松货币政策，通货紧缩将很快消失。当在通货膨胀机制下，由于负向冲击的作用较小，而且持续时间较短，这就意味着，一旦发生通货膨胀，即使采取与通货紧缩机制下相反的同等强度的政策措施，但对抑制通货膨胀的效果不如通货紧缩机制下摆脱通货紧缩的效果好。通货膨胀与通货紧缩的这种非对称性特点使得治理通货膨胀的成本要远高于治理通货紧缩的成本。

    

    基于通货膨胀与通货紧缩的临界值=4.091，可以看出从2010年10月开始，我国存在明显的通货膨胀压力，由于此时通货膨胀机制下的最大特征根为0.932，因此高通货膨胀率将持续一段时间。此次通货膨胀与我国改革开放以来的历次通货膨胀均不同，其特点是：资产价格与普通商品价格的全面上涨，而且是由需求和供给两方面的因素共同推动而造成的。这些因素包括货币供应量过大而造成的流动性过剩、房价的泡沫化、能源价格、农产品价格的上涨。从图3（c）可知，由于通货膨胀机制下的正向冲击效应明显强于负向冲击，这也就是说，如果目前治理通货膨胀的力度不足，那么反通货膨胀的各种政策很可能被来自正向冲击如石油价格上涨、房价上涨等各种外部冲击效应抵消，而且由于同等的正向冲击效应更强也更持久，那么要降低当前的物价水平就非常困难。因此，我国政府在为控制通货膨胀而采取宏观调控政策的同时，需提防其他外来冲击而引发的对冲效应。

    四、结论及政策建议

    本文使用TV-STAR模型在统一框架内同时考察了我国通货膨胀的非线性调整与结构性变化，研究发现：

    首先，我国通货膨胀与通货紧缩之间存在明显的非线性转换，其临界水平为4.091，这种非线性调整具有非对称性，在不同的机制状态下具有不同的调整速度。由于20世纪80年代至90年代中期的经济体制转轨，货币政策、财政政策以及其他宏观经济政策也相应地经历了转变，这些调整使得我国的通货膨胀的路径在1994年下半年至1995年上半年间发生了结构性改变，结构性变化后的通货膨胀的波动幅度虽有较大幅度下降，但通货膨胀的持久性明显上升。

    其次，在结构变化前的通货膨胀路径中，存在高低两个局部均衡点，分别为13.985与2.949。当初始值＞4.091时，该模型将收敛于高均衡点；而当初始值＜4.091，该模型收敛于低均衡点。一旦通货膨胀的运动处于高通货膨胀机制下，通货膨胀将会在高均衡点附近运动，从而通货膨胀一直会维持在较高水平，这就解释了1995年之前持续发生高通货膨胀的原因。而结构性变化之后的通货膨胀路径中只存在唯一均衡点4.185，这就意味着1995年之后不再会发生持久的高通货膨胀或通货紧缩现象，通货膨胀变得更具有温和性，但持久性比结构变化前要更强。

    最后，结构性变化之后，通货膨胀的运动对外部冲击的反应幅度下降，但对冲击的反应速度上升，在某种程度也说明了市场的信息传递效率上升以及宏观调控政策的更加有效性。另外，在不同的机制下，同等程度的正负冲击对通货膨胀的影响存在明显的非对称性，在多数情况下，正向冲击要比负向冲击的影响更强、更持久。结构性变化之后，这种冲击的非对称效应也更明显。冲击的非对称效应使得治理通货膨胀的成本要高于治理通货紧缩的成本。

    在当前形势下，我国经济又处于高通货膨胀机制下，由于通货膨胀的持久性较强，而且来自石油价格上升、房价泡沫化以及美元快速贬值等压力的不确定性冲击，治理通货膨胀的难度较以往更大。因此，一方面我国要继续实施紧缩性货币政策，并严厉控制热钱的流入、逐步对人民币升值、扭转贸易顺差局面；另一方面，要加强财政政策与货币政策的协调配合，更多地发挥财政政策对结构调整、保障民生、促进就业等方面的支持力度，并逐步降低各种税率，降低企业的生产成本与投资成本。

    感谢匿名审稿人富有建设性的意见，但文责自负。

    注释：

通货膨胀的特征篇3

关键词： 通胀惯性；通货膨胀的波动性; 杠杆效应; CPI

中图分类号：F830 文献标识码： A 文章编号：1003-7217(2012)02-0008-06

一、引 言

由于通货膨胀对宏观经济运行和金融市场发展都有重要影响，因此，国内外学者对它进行了广泛研究，得出一系列成果。蔡纯（2010）利用条件异方差模型分析了2007年次债危机以来主要大宗商品价格变动情况，研究表明不同商品期货市场的有效性略有差异，主要商品收益波动均具有积聚效应与杠杆效应［1］。张成思（2008）分析了1980~2007年中国通货膨胀情况，研究表明在低通胀环境下我国通货膨胀仍然呈现相当高的惯性特征［2］。李敏、王相宁（2008）研究了1987~2008年我国通货膨胀率的动态波动路径，研究结果表明我国的通胀惯性在低通胀区制时弱，在温和、高通胀区制时强［3］。艾慧（2010）认为通货膨胀理论的核心部分是传导机制，而治理通胀的根本途径是采取措施调控货币需求和削弱通胀预期的影响，以改变微观主体行为［4］。

Fuhrer，Jeffrey（1995）研究认为，通货膨胀惯性强与弱对货币政策的滞后效果有决定性的影响［5］。

Engle（1982）提出ARCH 模型，并且认为该模型集中反映了金融数据时间序列方差波动特点［6］。Bollerslev（1986）证明广义自回归条件异方差模型，即GARCH 族模型能够更好地刻画收益序列残差项的异方差性［7］。Nelson，Daniel （1991），Black（1976）从理论和经验两方面阐明了利好消息与利空消息对股市的不对称影响［8，9］。Nelson，Daniel（1991）也首次提出了非对称波动性的EGARCH 模型［9］。Engle（1993）比较了允许利好消息和利坏消息对未来的波动性有不同影响的非对称波动性模型［10］。

虽然国内外学者就通货膨胀的形成、惯性、演化机制等问题从不同侧面和角度进行了有成效的研究，但是这些研究在整体上缺乏对通货膨胀特征的关注，而这个问题对帮助货币当局就通货膨胀治理建立一个理性的期望、选择有效的政策着力点是至关重要的。为此，本文在借鉴上述研究的基础上，拟采用条件异方差模型结合我国1994年1月~2009年12月的居民消费价格指数对中国通货膨胀的动态演化特征情况进行研究，以期揭示中国通货膨胀的演化机制及其内在规律并提出相应的政策建议。

二、模型的选择与分析思路

1.ARMA模型。ARMA（p,q)表达式为:

ut=c+∑pi=1φiut－1+εt+∑qj=1θjεt－j（1）

其中ut为平稳时间序列，ut－1为滞后随机变量，误差项εt为白噪声，c为常数项，φi、θj为参数。

2.ARCH模型。ARCH（p)条件方差函数为：

σ2t=ω+∑pi=1αiu2t－j（2）

ARCH模型通过对过去p期非预期回报ut的平方的方差的移动平均来捕获回报序列的条件异方差。该模型是由Engel于1982提出。

3.GARCH模型。GARCH(p,q)表达式为:

εt=σtet et～i.i.d.N(0,1)

σ2t=ω+∑qj=1βjσ2t－j+∑pi=1αiu2t－j（3）

其中σ2t=E(u2tFt－1)，Ft－1为t时刻以前的全部信息。当q=0时，GARCH模型即为ARCH(P)模型。GARCH(p，q)过程是平稳过程的充要条件是α(1)+β(1)＜1，当p=q=1，α(1)+β(1)=1时，GARCH(1，1)即转化为IGARCH(1，1)模型。

其中α(1)=∑pi=1αiβ(1)=∑qj=1βj。该模型是由Bollerslev于1986提出的。

4.TARCH模型。其条件方差方程表达式为：

σ2t=ω+∑qj=1βjσ2t－j+∑pi=1αiu2t－j+

∑rk=1γku2t－kI－t－k（4）

当ut＜0时，I－t=1，说明坏消息有一个更大的冲击，即(αt+γt)倍的冲击；ut>0时，I－t=0，说明好消息的冲击要小，只有αt倍；当γk＜0时，则表明市场对坏消息的反应更强。该模型是由Zakoian于1990年提出。

5.EGARCH模型。其条件方差方程表达式为：

log(σ2t)=ω+∑qj=1βjlog (σ2t－j)+

∑pi=1αiut－iσt－i－E(ut－iσt－i)+∑rk=1γkut－kσt－k（5）

等式左边是条件方差的对数，说明杠杆影响是指数的，该模型是由Nelson于1991年提出的。当γk＜0并且通过显著性检验，则表明市场存在非对称效应，即杠杆效应。

首先,把CPI指数随时间推移而形成的数据序列看作是一个随机序列，利用ARMA模型可以挖掘CPI指数序列自身变动规律。其次,把CPI指数序列看成一个均值为零，方差随时间变化的正态分布，利用ARCH模型可以把CPI指数序列的波动集群性表现出来。然后,利用GARCH模型可以反映出CPI指数序列的长期记忆性质。最后,利用TARCH、EARCH模型可以把好、坏消息对CPI指数序列影响的非对称效应表现出来。

财经理论与实践(双月刊)2012年第2期2012年第2期(总第176期)王祥兵，严广乐等：中国通货膨胀的波动性与杠杆效应研究基于条件异方差模型的实证分析

三、中国通货膨胀特征的实证分析

1.样本选取与数据处理。

本文数据来自国家统计局网站所公布月度数据，样本选自1994年1月~2009年12月的月度CPI指数，样本容量192个。以Y代表CPI月度指数，先采用X-12方法对Y进行季节调整，调整后数据减去100记作X，对X一阶差分记作DX。文中所用工具为Eviews6.0.

表1中的统计结果显示，序列X有尖峰厚尾的分布特征(序列呈现偏态、峰度系数大于3)，Jarque-Bera检验显示非正态性，这些初步表明，序列X可能存在ARCH现象。

3.X序列平稳性检验。

如果采用非平稳序列来建立各种统计模型，就会出现虚假回归问题，因此，在进行ARCH、GARCH等效应检验之前，需要对X、DX序列进行单位根检验（见表2），本文采用的方法为扩大的迪克-福勒检验(ADF检验)。

由表2可知：在显著性水平为1%的条件下，序列X的ADF 检验值大于相应的临界值，说明序列X是非平稳；而序列DX通过检验，拒绝存在单位根的原假设，说明DX序列是平稳的，从而序列X是一阶单整的，即是I(1)，ADF检验法有效。

4.建立ARMA模型。

DX时间序列是平稳的，因而建立ARMA模型是合适的。考虑建立ARMA(1，1)、AR(1，12)、AR(1)、MA (1)模型。通过计算和比较四个模型的AIC、SC值发现模型AR(1，12)的值较小（见表3），根据AIC准则，以及DX时间序列的自相关、偏相关函数分析图，初步确定建立以下方程：

DXt=α1DXt－1+α12DXt－12+εt（6）

借助于Eviews6.0软件，可得序列DX 拟合的函数表达式为:

DXt=0.3581DXt－1－0.289DXt－12+εt

T-Statistic (5.403) (-4.585)

R2=0.1975 DW=2.083

以上模型表明：

(1)序列DX的均值方程有滞后期为12的滞后项，这表明我国的CPI指数的当前走势对未来一年的CPI指数走势都会产生影响。

(2)本模型的计量结果也说明我国的通货膨胀一旦受到外部冲击偏离预期目标，通常一般需要一年或更长时间才能返回到预期水平。

(3)由于序列DX的均值方程有滞后期为12的滞后项，表明我国的通货膨胀影响持续的时间很长，通货膨胀对政策变化的反应速度较慢，即我国的通胀惯性很强，因而在这种情况下，我国的货币政策的效果必然存在着极大的滞后效应。

5.ARCH效应检验。

图1是DX的残差图，观察DX的残差图可以初步判断有波动集现象存在于序列DX中: 较大或较小幅度的波动后会相应地紧随着较大或较小幅度的波动，这说明误差项可能具有条件异方差性。对序列DX的回归方程残差序列进行滞后阶数为1的ARCH-LM检验。F统计量值为5.354，R2值为0.0295，其中：

F=5.354＞F0.05(1,178－1－1)=3.84

LM=TR2=178×0.0295

=5.255＞x20.05(1)=3.841

F和LM统计量所对应的概率值都小于0.05，可知F和LM的值都落在相应临界值的右边，因此拒绝原假设，说明DX残差的平方序列存在1阶自相关，即DX的回归方程残差序列存在ARCH效应。如果对DX的回归方程残差序列进行滞后阶数为12的ARCH-LM检验，序列DX也可通过检验，说明序列DX存在高阶ARCH效应（GARCH效应），于是考虑建立GARCH模型。

6.建立GARCH模型。

由于序列DX的回归方程残差序列存在高阶的ARCH效应，可对序列DX建GARCH(1，1)、IGARCH(1，1)模型。通过计算和比较两个模型的AIC、SC值发现IGARCH(1，1)的值较小（见表4），根据AIC、SC准则，可对序列DX建立如下IGARCH(1，1)模型：

均值方程：

DXt=0.3927DXt－1－0.3052DXt－12+εt

Z-Statistic (9.358) (-7.252)

方差方程：

2t=－0.03082t－1+1.03082t－1

Z-Statistic (-36.87) (1233.513)

R2=0.196对数似然值=-171.75

AIC=1.95 SC=2.006

以上模型表明：

(1)序列DX的方差方程中也有滞后项，进一步表明中国CPI指数的当前走势会对未来的走势产生影响。这种信息没有及时被市场获取，反映在当期的DX序列中，符合本文的自相关检验结果，DX序列的自相关性也很强。

(2) 序列DX的方差方程中:α+β=1，表明在经济开放和转型条件下，外部经济冲击对中国CPI指数有持续的影响，并且冲击对条件方差也产生持久影响。

(3)运用IGARCH(1，1)模型后，再对方程进行ARCH－LM检验已经不再显著。

7.非对称ARCH模型的建立。

中国的通货膨胀不仅具有波动集群性，而且具有非对称性，即杠杆效应。下面通过建立非对称的GARCH模型的进行实证研究。利用Eviews6.0软件进行估计可得序列DX 的TARCH、EGARCH模型。通过计算和比较两个模型的AIC、SC值发现模型EARCH(1，1)的值较小（见表5），为有效说明中国的通货膨胀的非对称性，根据AIC、SC准则，可对序列DX建立如下EGARCH(1，1)模型：

均值方程：

DXt=0.4308DXt－1－0.3231DXt－12+εt

Z-Statistic (7.012) (-7.053)

方差方程：

ln (2t)=－1.568+0.591t－1t－1－

Z-Statistic (-6.534) (2.959)

0.231(t－1t－1)－0.203ln (2t－1)

(2.015) (-0.793)

R2=0.191对数似然值=-168.21

AIC=1.946S C=2.053

以上模型表明：

(1)序列DX的方差方程中杠杆效应项γ=－0.231，且显著不等于零，说明中国的通货膨胀的具有显著非对称性效应。

(2)序列DX的方差方程中α=0.591，当ut－1>0时，该信息冲击的条件方差的对数有一个0.591+(－0.231)=0.36倍的冲击；当ut－1＜0时，它给条件方差的对数带来一个0.591+(－0.231)×(－1)=0.822倍的冲击。

(3)对于序列DX，负的冲击（使物价上涨的因素）所产生的波动性要远大于正的冲击（使物价下降的因素）的波动性。

四、实证结果的分析及其经济机制

由于宏观总量总是由微观个量组成，因而宏观经济现象不可能离开其微观基础而存在，对宏观货币经济现象的调控也必然要依赖于其现实的微观基础和制度条件。基于此，下面将从理论分析视角讨论中国通货膨胀特征的微观机制和政策价值。

1.通胀惯性。在以上的AR(1，12)、IGARCH(1，1)、EGARCH(1，1)模型中，均值方程、方差方程中都含有滞后项，特别是均值方程有滞后12期的滞后项，这说明中国CPI指数的当前走势对未来的走势会产生影响。因而我国居民的通货膨胀预期受实际通货膨胀及其滞后序列的影响较大。当期实际通货膨胀的波动会对下一期的通货膨胀预期产生正的影响，且这种影响会持续1年左右的时间，即消费者在形成通货膨胀预期时，会考虑一年以来的通货膨胀历史情况。模型AR(1，12)的计量结果也说明，我国的通货膨胀有很强惯性特征①。由于我国物价指数序列DX的均值方程有滞后期为12的滞后项，说明我国的通货膨胀影响持续的时间很长，通货膨胀惯性很强，即通货膨胀对政策变化的反应速度较慢，在这种情况下，我国的货币政策的效果必然存在着极大的滞后效应。因而我国货币当局在进行反通货膨胀的货币政策时，应充分考虑我国通胀惯性强的特征，对通货膨胀抬头趋势的适度警觉，以应对强通胀惯性环境下的货币政策滞后效应［2］。

2.波动集群性。

在IGARCH(1，1) 方差方程中，β表示系统波动的记忆性， β越大说明系统记忆性越强，当β为正则说明系统会通过非线性机制放大其前期的波动；α表示系统外部冲击对系统波动的影响，当α为正且较大时,表明外部冲击对波动影响较大，而当α为负,表明外部冲击有助于系统稳定；(α+β)表示通胀波动的持续性，当(α+β)＜0，则说明模型收敛，波动对条件方差的影响有限；如果(α+β)=1,则说明外部冲击对条件方差影响持久［11］。根据IGARCH(1，1)模型对中国通货膨胀的估计，β=-1.0308＞1, 这表明我国经济系统具有放大其前期价格波动特性，因而我国价格系统运行不具有自稳定功能，仅依靠市场的力量难以达到价格稳定，必须依靠非市场的政策干预才能实现中国价格系统的平稳运行，这也说明经济转型和开放条件下的中国市场经济还不是很成熟，不具有内生最优演化性［11］。其次α=-0.0308＜0，说明我国经济系统中前期外部冲击能降低本期通胀波动，因而我国的经济干预政策具有稳定价格系统运行功能，这也从实证上说明我国相关经济政策的有效性，为我国政府的经济干预提供理论和实证依据。同时我国通货膨胀波动的持续性(α+β)=1,表明外部经济冲击对价格波动产生了持久影响，这与我国通货膨胀惯性较长特征一致。

3.杠杆效应。

在EGARCH(1，1)中，在方差方程中的系数γ显著异于0，且为负值，反映了中国通货膨胀波动的杠杆效应。负的γ值表明负的冲击（即使物价上涨的因素）和正的冲击（即使物价下降的因素）对市场价格产生影响是不对称的，负冲击(0.822倍)对市场价格的影响往往要比相同规模的正冲击(0.36倍)强烈多。这种杠杆效应主要归咎于市场客体的心里预期即通货膨胀预期。其过程一般包括以下三个方面:（1）消费决策。当消费者形成通胀预期时，为了保值增值，他们会增加耐用消费品或可增值的金融产品，从而使货币需求减少、货币超常供给。（2）企业投资决策。通胀预期下，企业的投资成本降低，在短期内，由于企业投资的增加将导致总需求增加，从而通胀压力进一步加大。（3）生产要素供需环节。当生产要素供给者通胀预期形成时，在签约时供给者会提高生产要素的报酬率，当生产要素需求者同意提高时，被提高的生产要素的报酬率部分会通过生产转嫁到产品价格中，从而形成下一轮的成本推动型通胀；当生产要素需求者不同意提高时，要素需求者减少生产要素的购买，导致总供给减少，这也会使新的通胀压力形成。当通胀预期一旦形成，上述三种途径就会叠加成为新一轮物价上涨的非均衡力量，从而产生更强大的通胀压力，导致物价上涨的“羊群负效应”。而一旦市场价格下降时，由于市场客体的通货膨胀预期的粘性和市场价格的粘性，则会使市场价格向下的趋势变得平缓的多。因此，中国通货膨胀的杠杆效应较为明显。

五、结论与政策建议

以上研究表明，我国通货膨胀具有波动集群性、通胀惯性强、杠杆效应等特征。

波动集群性特征说明外部经济冲击对我国价格波动影响持久，并且经济系统自身会放大其前期的波动，因而经济系统不可能依靠市场的力量达到稳定状态，只有靠外部力量的政策干预才能实现中国价格系统的平稳运行，这也说明中国货币当局进行政策干预价格波动的必要性和重要性。通胀惯性强的特征说明我国通货膨胀对其治理政策变化的反应速度较慢，货币当局必须保持对通货膨胀抬头趋势的适度警觉，加强对货币政策时滞的管理，以减少货币政策滞后效应。杠杆效应说明通胀预期对物价上涨的“羊群负效应”起着很重要的推动作用，因而在物价上涨时，我国公众的通胀预期并非完全理性，货币当局应该加强通胀预期管理和积极引导公众形成良好的、稳定的通胀预期，前瞻性地做好宏观微调准备，以减少高通胀预期对宏观经济运行和货币政策传导的的影响。通过对中国通货膨胀特征分析，可以看出中国通货膨胀特征有深刻政策含义，对通货膨胀治理、通胀预期管理、货币政策安排等都具有相当重要的指导意义和价值：

1.我国通胀惯性强的特征要求增强货币政策的前瞻性，减少货币政策滞后效应。措施如下：首先，应提高货币政策的时效性、增强货币政策的弹性和灵活性，减少货币政策冲击对产出的滞后性。其次,要根据经济形势的演化，适当控制货币供给增长率，减少流动性，同时要合理搭配其他政策工具降低通货膨胀受货币供给量的显著滞后影响。最后,提高中央银行的独立性，缩短货币政策内部决策时滞；提高微观经济主体的敏感性，防止货币政策被扭曲，缩短货币政策外部时滞。

2.杠杆效应说明公众一旦形成了长期高通货膨胀预期，政府就需要花大量精力去改变这种预期，而且宏观经济还会面临长期滞胀的风险。因而政府应加强通胀预期管理，利用经济政策与措施影响远期，以期改变公众通货膨胀预期，让公众确信政府能解决通货膨胀问题，以减少羊群负效应。措施如下：首先,政府应该加强各种信息和政策的披露和共享，增加政策的透明度和可信度、降低公众获取真实信息的成本、提高公众信息的对称性，从而正确引导和调整公众的预期。其次,当通货膨胀出现时，各经济决策部门可以通过协同行动、多种政策协调操作协调来疏导公众的通胀预期心理。

3.本轮通胀是从2010年7月份开始，2011年前四个月的CPI上涨是5.1，5月份达到5.5。本轮通胀是2008年11月以来较长时期货币供应过多的直接结果，过多的货币供应强化了中国经济的粗放扩张，恶化了经济结构，特别是最终消费和居民消费比例在2010年降到最低点，因而形成了强大的通货膨胀压力，同时产品成本增加积累以及国际市场大宗商品上涨进一步强化了通胀压力。中国通货膨胀特征对本轮通胀治理的启示：(1)政府较早承认通货膨胀的出现，确认控制物价上涨是宏观调控首要任务，这是一个强烈的信号，表明中国政府治理通胀的决心和信心，有利于疏导的公众通胀预期心理。(2)本轮通货膨胀率不断攀升，主要因为农产品，特别是食品价格上涨所导致的，也有房地产价格上涨因素。因而要治理中国的通货膨胀，就应针对这两个最主要的源头进行，尽量平衡农产品与房地产市场长期的供求。(3)由于通货膨胀预期具有很强的自我实现性，政府可以通过动用农产品的储备和提高农产品生产力来降低通货膨胀的预期；通过提供保值债权，显示政府治理通货膨胀的决心，改变公众对通货膨胀的预期。(4)政府应为公众提供可靠的防通胀工具，让公众不必通过购买商品来避风险；也可利用人民币升值的优势和降低关税来增加进口，以增加预期的国内供给，从而使低通胀自我实现。(5)货币当局通过不断提高商业银行的法定存款准确金率，可有效降低总体的流动性。到目前我国已经出现16个月的实际存款利率是负的，这会导致中国商业银行的存款流出，可以通过提高长期固定存款的利率，让实际存款利率朝正向发展以减少存款的流出。

综上所述，我国通货膨胀治理过程必须充分考虑我国通货膨胀特征的影响，在其治理政策的制定和实施中要密切关注我国通货膨胀特征各关键因素变化，加强重要消费品供求情况和价格的跟踪与分析工作，及时采用调控措施消除那些与市场制度逻辑不一致的政策传导条件以及对政策信号不能作出理性反应的市场因素。只有这样，才能稳定价格水平，合理引导物价走势，保持我国经济平稳、快速的发展。

注释:

①通胀惯性是指通货膨胀在受到随机扰动因素冲击后偏离其均衡状态的趋势所持续的，因而通胀惯性的强弱决定了通货膨胀对政策变化的反应速度。

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Volatility and Leverage Effect of China's Inflation:An Empirical Analysis by Conditional Heteroscedastic Model

WANG Xiang-bing,YAN Guang-le,YANG Wei-zhong

(Management school，Shanghai University of Science and Technology，Shanghai 200093，China )

通货膨胀的特征篇4

关键词：通货膨胀；通货膨胀惯性；货币政策

中图分类号：F74

文献标识码：A

doi：10.19311/ki.16723198.2017.01.012

1引言

1.1通膨胀惯性研究的意义

维持物价稳定对经济和社会的稳定发展具有重要的意义，因此始终是宏观经济研究的热点。通过分析发达国家历史上的通货膨胀，可以发现大多都曾经历过恶性通货膨胀，同时为此付出过沉重的代价。在当前全球经济一体化的历史背景下，通货膨胀问题变得更加复杂。

1.2中国通货膨胀惯性的研究背景及新变化

通货膨胀率最高值出现在2008年2月，达到了87%。虽然通货膨胀得到了有效控制，但通货膨胀的动态变化出现了一些新的特征：一是通货膨胀率整体虽然不高，但是物价总水平运行并不稳定，而是表现出在通货紧缩和通货膨胀之间的来回频繁转换。为了稳定该段时期总的物价水平，央行的货币政策操作日益频繁。二是通货膨胀率的波动幅度逐步增大。根据宏观经济学的理论，随着中国货币政策操作的不断完善，货币政策的有效性应该是逐步增强的。

2通货膨胀形成理论

目前人们在通货膨胀产生的原因方面达成共识的包括三类：一是需求拉上型通货膨胀；二是成本推进型通货膨胀；三是结构性通货膨胀。

2.1需求拉动型通货膨胀

需求拉动式通货膨胀是指总需求超过总供给所引起的一般价格水平的持续显著的上涨。如图1所示，横轴Y表示总产量（国民收入），纵轴P表示一般价格水平，AD为总需求曲线，AS为总供给曲线。

2.2成本推动型通货膨胀

成本推进的过程用图形可以表示如下，如图2所示，假设经济起始于总需求曲线AD与总供给曲线AS1的交点A点，对应的价格为P1，产出为Y1，这时经济处于充分就业。

2.3结构性通货膨胀

除了需求拉上型和成本推进型通货膨胀以外，由于结构性因素的变动，也会出现一般价格水平的持续上涨，他们将这种价格水平的上涨称为结构性通货膨胀。经济结构因素的变动包括需求结构的变动、各部门劳动生产率差异的变动、各部门开放程度的差异等。

3通胀惯性的研究方法

3.1通胀惯性的基本特征

根据弗赫尔（Fuhrer）的结论之一是，通货膨胀惯性与通货膨胀率之间存在正相关，即通货膨胀水平越高，通货膨胀惯性越大，反之则越小，这一结论隐含着，不同时期，或不同特征的通胀或紧缩，对应的通胀惯性不同，通货膨胀的惯性随着经济人对货币政策变化的适应性而改变。而对于通胀惯性的形成原因，理论界普遍的共识是：工资或价格的刚性及通胀预期的变化是造成通胀惯性的主要因素，它包括工资或价格契约中存在的刚性以及缓慢的市场预期调整等。我国学术界和央行对我国的通货膨胀惯性也做出了相应的研究。易纲（1995）较早地对中国的供求与通货膨胀问题做出了研究，虽然他讨论了中国通货膨胀的成因，并注意到了货币政策的滞后性，但并没有应用通胀惯性的概念，也没有对通胀惯性的成因进行阐述。在国内最早研究通胀惯性的是戴园晨（1998），其对我国通货膨胀惯性产生的原因进行了简要的定性分析，得出的结论也与国外专家所得出的结论相似。

3.2通胀惯性的测度模型

通胀惯性的研究通常采用自回归模型，又称AR模型。用AR模型的滞后项系数和来度量通货膨胀惯性，其一般形式可表示为：

πt=a0+a（L）πt-1+μt

CIRF=∞i=0πt+iμt=

11-a（1）

我们可以看到，a（1）的值越高，越接近于1，则累积脉冲反应函数的值越高，通胀率受到冲击后的累进效应越强，即通胀率波动后返回均值的时间就越长。因此，AR模型中滞后项系数的算术和一般被用来衡量通胀惯性水平。

4通货膨胀惯性的实证分析

居民消费价格指数（CPI），商品零售价格指数（RPI）、工业品出厂价格指数（PPI）、GDP平减指数等都可以用来衡量通货膨胀。一般来说，GDP平减指数是最为合理的通货膨胀衡量指标，这是因为它涵盖了整个社会所有的产品的价格变动信息。但由于目前我国的月度GDP平减指数无法取得，所以这里用月度CPI、RPI和PPI数据，对中国的通胀情况进行衡量。选取数据时间范围为2000年1月至2015年3月。

从图3中可以看出，2000年至2011年中下旬，CPI与RPI的波动情况非常相似，RPI略小一些；而PPI的波动明显大于前两者。三个通胀指标在2004年中旬和2007年年末分别出现了一个十分明显的峰值。而由于国际金融危机的爆发，在2008年第一季度末，三个指标都有所下降。

进一步分析，我们可以将这十五年来的通胀指标的变化大致划分为四个阶段：

第一阶段：2000年1月至2003年4月。

这一阶段通胀指数都比较平缓，都在（-05%，05%）的区间内低位运行，而且RPI基本上都是负值。由于90年代末亚洲金融危机爆发的影响，我国在90年代末受到亚洲金融危机的影响，一度出现了物价持续下跌的情况，经济较为低迷。为了刺激经济增长，政府从1999年起开始实施积极的财政政策和货币政策，以拉动内需。从2003年开始，由于政府一系列有效政策出现效果，经济形势发生好转。

第二阶段：2003年5月至2006年8月。

2001年末我国成功加入世界贸易组织，对外开放全面加速，商品的贸易流量和对外贸易盈余急剧增大，在资本流出逐年扩大的情况下，资本流入更是空前增长，外资在国内全面开花，中国经济的国际化水平明显提高。在经济全球化的推动下，国内的工业化、城镇化得以实现加速。但这一阶段也为以后产业转型的困难埋下伏笔，由于盲目的引进外资，挤占了民族企业的空间，国内产业升级停滞。房地产的急速发展，对外出口的大规模增长，庞大的外汇储备和越来越充裕的财政收入掩盖了我国产业过于低端、经济增长过于粗放且难以持续的弊端。

第三阶段：2006年9月至2009年7月。

这一时期的通胀情况可以用大起大落来形容。由于加快增长的愿望十分强烈，加之前一段时期扩张性政策的滞后效应，中国再次出现了投资增长过快，物价增长过快的老问题。这一时期物价的上涨主要表现为粮食和房地产价格的上涨。2007年猪肉价格的疯长让人印象深刻。同时，这一时期中国股市也迎来了创市以来最强劲的牛市，大量国际热钱的涌入使得流动性过剩，反映在物价上就是物价急剧上涨。

第四阶段：2009年8月至2012年1月。

为了摆脱金融危机的影响，实现国民经济持续增长，2008年政府出台了一系列促进经济增长的政策，以拉动内需，增加投资。尤其是4万亿计划令人瞩目。同时央行实施宽松的货币政策以刺激经济复苏。从2009年末开始，经济出现回暖，反映在通胀率上，从2009年11月开始，CPI、RPI、PPI由负转正，并且一路开始缓慢增长。同时在国际方面，美联储的两次量化宽松政策的实施和欧洲一系列的刺激经济政策，使得世界范围内的流动性增加，这些都影响到中国的货币市场。人民币的快速升值也导致外国资本的大量流入。

第五阶段：2012年1月至2015年6月。

随着一系列拉动内需经济政策的实施，在实现经济复苏的同时也产生了许多不良的后果，产能过剩的问题十分严重。国际上欧洲债务危机以及希腊，冰岛等国家的信用危机影响不断扩散，为世界经济形势再一次蒙上了阴影。各项经济指标明显上升发力，同时政府也在积极进行产业调整，逐步摒弃之前过于粗放的发展模式，经济发展由此进入新常态。

5货币政策启示

根据我国通胀惯性的变化特征，结合最优货币政策目标的含义，可对我国货币政策的制定给出一些启示。我们将其归纳为以下几个方面：

（1）央行必须具备改变利率及其他货币政策相关变量的权利，以使其能够实现预定的政策目标。中国人民银行经过长期发展，现在已经具备了独立制定调控政策的能力。但是很多时候政策制定的出发点仍会受到政府及相关部门的影响，其独立性有待进一步的加强。

（2）中央银行应该实施通胀目标制。欧元区国家、美国和加拿大在实施通胀目标制以后，通胀惯性都显著减小。这为我国央行货币政策的制定具有重要的借鉴作用。毕竟越小的通胀惯性意味着货币政策的滞后期越短，也就是调控的难度更小，效率更高。中央银行应当公开宣布在以后一定时期内的一个明确的通货膨胀目标，同时它还必须准确描述由于Q易条件、利率水平和间接税等的变化而导致偏离通货膨胀目标的环境。

（3）中央银行需要对通货膨胀进行目标预测，即央行必须对未来的通胀走势有一个比较清晰的认识，在此基础上进行稳定产出和通胀的操作。在此，对通胀惯性的研究就具有十分重要的现实意义，当通胀惯性高，央行调控的侧重点就在控制通胀的扰动因素上，并且要考虑高通胀惯性带来的政策效果的高滞后性。

参考文献

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[2]郭凯，艾洪德，郑重.通胀惯性、混合菲利普斯曲线与中国通胀动态特征[J].国际金融研究，2013，（2）.

通货膨胀的特征篇5

［关键词］通货膨胀；货币政策；公众预期；向量误差修正模型

一、引 言

自2010年以来，我国为缓解金融危机负面影响而采用的扩张性货币政策的局限性日渐显露，在货币供给过量、银行系统流动性泛滥以及其他多重要素的共同作用下，国内一般价格水平出现持续上涨。为应对通货膨胀压力，中国人民银行连续12次上调法定存款准备金率，不断冻结银行系统过多的流动性，同时连续5次上调存贷款基准利率，遏制通货膨胀预期。虽然，国内一年期存款及贷款利率分别调至3.5%与6.56%的较高水平，大中型金融机构的法定存款准备金率达到21.5%的历史最高水平，然而，物价上升势头似乎并未得到缓解。今年一、二季度国内CPI同比分别上涨5.0%与5.7%，PPI则更是分别上涨7.1%与7.0%，市场普遍预期今年三、四季度物价仍将在高位运行，预计全年通货膨胀率有望超过5%。值得注意的是，本轮通货膨胀是在国内有效需求相对不足、经济结构面临调整、国际初级产品供给发生变动背景下产生，具有复杂性的特点。

二、国内相关文献研究综述

对于国内出现的通货膨胀，众多学者从不同层面进行过讨论，并在引发通货膨胀的主要原因上存在激烈争论，并形成了三种观点：一是认为我国出现的通货膨胀究其原因是货币要素占主，非货币要素占辅。持此观点的学者认为，由国内货币市场与非货币市场“双失衡"所导致的流动性过剩，［1］以及货币超经济发行是推动物价上升的核心要素，国内有效需求增长等非货币要素则起到推波助澜的作用。［2］二是认为公众预期变化是引起通货膨胀的主因。指出我国扩张性财政货币政策会引致公众对包括资产在内的所有商品价格攀升的预期，这种预期对通货膨胀产生有着直接而显著的影响，［3］在短期甚至能起到决定性作用。［4］三是认为其他非货币要素是引发通货膨胀的主因。指出因居民消费支出、固定资本投资、政府支出、利用外资规模不断扩张等原因形成的需求冲击，［5］因部门瓶颈制约和劳动生产率差异所导致的结构性冲击，［6］因国际原油、铁矿石、农产品价格变动所产生的外源性成本冲击，［7］因国内工资水平变化所引起的供给冲击，［8］以及因虚拟经济与实体部门资金投入出现差异所产生的其他冲击都能引发通货膨胀。［9］

由于对我国通货膨胀产生的原因存在不同看法，导致对其基本类型的判断也存在差别，形成需求拉动、成本推动、结构型、预期实现型、输入型等多种不同主张。但是，单纯从货币、预期以及其他非货币要素中的某一方面来分析通货膨胀，都存在局限性。倘若仅从货币方面来考虑通货膨胀，采用货币主义提倡的控制货币发行来稳定物价，则无法应对由国内工资水平、国际市场原材料价格上涨所带来的成本冲击，甚至诱发经济出现滞胀，而运用凯恩斯主义提倡的需求管理来抑制通货膨胀也会出现类似情况；若单纯从预期层面来考察通货膨胀，则会夸大公众主观预期并忽视其他要素的作用；若仅从工资与原材料价格变动产生的成本推动来分析通货膨胀，则无法解释国内劳动力供给过剩、产能过剩、有效需求相对不足为何没有对价格变化产生反向影响。虽然，从经济结构及部门劳动生产率差异来考虑通货膨胀有一定解释力，但仍然未能摆脱工资成本上升导致通货膨胀发生的核心观点。

显然，国内现有文献大多从某一方面来探讨本轮通货膨胀产生的根源，在研究的方法及研究的广度和深度上还有待进一步提高。基于上述认识，本文在对通货膨胀成因进行综合分析的基础上，利用实证分析方法首次对引发通货膨胀的要素构成及其权重大小进行评估，通过明确不同要素对通货膨胀的贡献度，据此来判断本轮通货膨胀的基本类型，这在一定程度上填补了国内文献研究在理论和方法上存在的缺憾，为现行货币政策的局限性提供了评判依据。

三、我国通货膨胀的结构及要素贡献度分析

由于我国长期以来采用生产价格指数（PPI）作为判断通货膨胀发生的先行指标，将消费价格指数(CPI)作为衡量国内通货膨胀变化的核心指标，因此，可分别使用PPI与CPI来判断我国通货膨胀的整体变化趋势，并根据PPI与CPI之间存在的联动关系来确定我国通货膨胀的主要传递过程。此外，考虑到货币供应量与银行系统流动性变化主要是通过改变国内有效需求，进而对通货膨胀产生影响，故可用构成国内有效需求的投资及消费变动来替代这类要素，并进一步将我国通货膨胀的主要构成要素分解成预期和非预期两大类。

（一）数据的选择与检验

为衡量预期与非预期要素对通货膨胀先行指标PPI的影响程度，首先，可选择包含工资变化在内的原材料价格指数、国际大宗商品价格指数、股票平均市盈率、投资增长率来代表主要的非预期要素，并分别以P_MAT、 R_ORE、R_SY、R_CAP来表示。其中P_MAT是以工资变动指数与原材料价格指数按同等权重加权计算得到，P_MAT与R_ORE用来衡量成本冲击，这两个指标与通货膨胀呈现同向变动，代表原材料与大宗商品价格持续上升会带动通货膨胀率上升；用R_SY衡量企业自主性投资变动冲击，该指标与通货膨胀呈现反向变动，代表股票平均市盈率低时，购买企业发行的股票可以获得更高收益，企业就能筹集到更多资金进行自主性投资并带动通货膨胀率的上升；用R_CAP衡量货币扩张与流动性过剩所带动的固定资产投资增长冲击，该指标与通货膨胀呈正向变动，代表货币发行越多或银行系统流动性过剩越强烈，企业的投资意愿也将越高，高投资最终会引起通货膨胀的发生。其次，使用企业家信心指数来衡量预期的冲击，并以变量IND_QYJ来表示，该指标与通货膨胀呈现同向变动，代表企业家信心指数越高，未来的投资意愿也会越高，则通货膨胀及其预期也就会增强。

同样，为衡量预期与非预期要素对通货膨胀核心指标CPI的影响程度，首先，可选择房屋价格指数、股票平均市盈率、信贷增长率、投资增长率作为非预期要素，分别以变量P_HOU 、R_SY、 R_CRE、 R_CP表示。其中，P_HOU与R_SY用来衡量房屋与股票等资产价格上涨对通货膨胀造成的冲击，这两个指标与通货膨胀呈同向变动；用R_CRE衡量消费需求变动所产生的冲击，用 R_CP衡量股票与房地产之外，居民进行保值性投资所引起的投资需求冲击，投资、消费需求变动与通货膨胀呈同向变动。其次，可使用居民价格预期指数衡量来自预期要素的正向冲击，并用变量IND_JQ表示，该指标是根据中国人民银行居民调查综合分析所统计的相关数据整理而得。

为考察上述各变量在长期对通货膨胀先行指标与核心指标的影响大小，可截取2003年1季度至2011年1季度相关变量数据进行计量分析，数据来源于万德数据库季度数据和中国人民银行网站所公布的季度数据。①经ADF检验发现，各变量无单位根是平稳序列，利用约翰森协整检验，在5%显著性水平上发现：在PPI、CPI与各自构成变量中，迹统计量与最大特征值统计量均显示变量之间存在协整关系，其中迹统计量显示CPI、PPI与各自构成变量间存在的协整关系数量为4，最大特征值统计量则显示CPI、PPI与各自构成变量间存在的协整关系数量为3。②

（二）向量误差修正模型的构建

由于变量之间存在协整关系，因此可以通过构建向量误差修正模型（VEC）来判断PPI、CPI与各自构成变量在长期均衡稳定状态下存在的相互关系，并利用这种关系确定出每种构成变量对PPI与CPI的贡献率，贡献率的计算方法为：通过VEC模型确定出变量之间的协整方程，该方程也是PPI与CPI对各自变量变动的反应方程；利用协整方程中各个解释变量的系数所代表的权重值，取绝对值后再除以全部变量系数的绝对值之和。这样就能得到各个解释变量对通货膨胀先行指标PPI和核心指标CPI的贡献率，再根据贡献率的大小就能确定出何种解释变量对通货膨胀起到决定性作用。向量误差修正模型的矩阵表达方程如等式（1）与（2）所示：

（三）要素对通货膨胀的贡献度分析

从协整方程（3）与（4）可以看出，各个解释变量与作为被解释变量的PPI与CPI的变动方向与理论假设完全一致。根据（3）式可以计算得出，在通货膨胀先行指标PPI的构成中，代表预期要素的企业家信心指数的冲击作用最为显著，其对PPI的贡献率高达53.3%；在非预期要素中，股票平均市盈率及包括工资在内的原材料价格变动指数对PPI的贡献率较高，分别为22.5%与18.5%，而国际大宗商品价格指数与国内投资增速变动对PPI的贡献度相对较小。同样，根据（4）式可以计算出，对通货膨胀核心指标CPI贡献最大的是居民价格预期指数，贡献率为39%，房屋与股票所代表的资产价格变动对CPI的贡献率接近30%，信贷增长率对CPI的贡献率为28.3%，而保值性投资增速变动对CPI的贡献度相对较小。

从PPI与CPI的构成要素及其贡献率可以做出以下判断：一是在通货膨胀的构成中，预期要素所发挥的作用要高于非预期要素，表明我国公众的主观预期变化在通货膨胀的决定中已经发挥出关键性作用，并且公众预期对PPI的影响要高于CPI，说明预期要素对企业的影响要高于消费者。二是影响两类通货膨胀指标的非预期要素存在差异性。对PPI来讲，除自主性投资以外，国内工资与原材料价格变动产生了非常显著的作用，国外输入性要素的影响相对有限，说明企业生产价格的变动具有成本推动的性质；而对CPI而言，资产价格上涨以及信贷扩张所引起的投资消费需求增加是其变动的主要诱因，消费价格变动表现出需求拉动性质。三是在通货膨胀的传递上，存在着从PPI向CPI进行转移的机制。即：国内外宽松货币政策的持续会引起国内公众通货膨胀预期的强化，通货膨胀预期首先会拉高企业生产要素和原材料价格，从而引起成本推动，进而造成消费者通货膨胀预期加深，出于财富保值需要，消费者会增加对资本品的购买，从而带动资产价格快速上升。同时，银行信贷的扩张会导致公众投资与消费需求不断提升，在投资与消费的双重带动下，反映通货膨胀变化的消费价格必然出现快速上涨。与此同时，由于国内经济结构调整不到位，部门劳动生产率存在较大差异，虽然需求出现变动，但供给无法改变，这种现象又会造成通货膨胀表现出结构性特征。

四、货币政策调控反思

实证分析表明，我国的通货膨胀是在预期主导下，由生产部门成本推动及消费部门需求拉动造成，并表现出一定的结构性通货膨胀特征，现行货币政策在抑制通货膨胀过程中，会以牺牲实体经济增长为代价，还可能造成经济增长与物价稳定目标的同时丧失，甚至还会引发银行系统信贷危机的发生，因而迫切需要进行调整。

（一）现行货币政策操作存在的缺陷

1.以抑制流动性为核心的货币政策操作难以有效应对通货膨胀预期。人民银行在一季度货币政策执行报告中指出，将继续运用准备金工具应对偏多流动性，通过实施差别准备金动态调整措施，引导并激励金融机构自我保持稳健和调整信贷投放，这表明人民银行依然使用了数量型为主的货币工具来抑制通货膨胀。虽然存款准备金率的不断上调对银行系统信贷规模起到良好控制，使本币贷款占社会融资规模总量的比例有所降低，并冻结了部分过多流动性，但由于银行系统之外的社会融资总量依然在不断扩张，其中企业债券融资、非金融企业股票融资、委托贷款增速在持续提高，银行承兑汇票、信托贷款增速虽有所降低但规模仍在膨胀，造成我国社会融资规模总量仍在持续增加，仅一季度就已达4.19万亿元，这将进一步增强通货膨胀预期，并抵消准备金工具的部分效果，若人民银行继续提高法定存款准备金率，银行系统内的信贷规模将会持续减少，从而对国内微观主体投资与消费需求的带动作用将会明显降低，在国内有效需求仍显不足的条件下，经济增长的速度也将会随之下降。

2.货币发行受净出口制约，容易引发滞胀。由于国内经济增长对出口依赖偏重，在人民币汇率弹性不足并且存在低估的条件下，外汇占款所形成的基础货币投放难以有效降低，而通过债券或票据进行的对冲操作因受利率上限约束无法充分发挥作用，造成我国广义货币存量呈现刚性，致使经济增长对资金投入的依赖性不断强化，导致国内需求结构失衡程度加深，产能过剩、失业率上升与通货膨胀预期增强同时并存。［10］宏观经济已在局部显现出滞胀的特征。

3.同幅度调整存贷款利率的措施受反危机政策限制难以发挥作用。2008年以来，为应对美国金融危机对我国总需求造成的紧缩效应，我国首先动用中央财政紧急向基础设施建设投资4万亿人民币以扩大内需，这些项目的后续资金投入主要依靠银行贷款维持，总数量在4万亿以上；其次，我国地方政府及其下属机构通过财政拨款或注入土地、股权等资产建立起实体公司向商业银行借贷或发行债券，为政府投资项目提供融资，同时地方政府又以财政、土地转让收入为所建实体公司进行担保，从而在国内形成众多的地方政府融资平台，截至2010年12月末，地方政府融资平台贷款余额累计已超过10万亿元；再次，人民银行利用宽松的货币政策不断鼓励商业银行增加贷款规模，2009年及2010年间，国内商业银行新增贷款总量分别达到9.59万亿与7.95万亿。目前，上述三部分银行贷款存量已经超过30万亿人民币。若人民银行采用大幅度同步提高存贷款基准利率的货币政策操作，银行系统坏账总量将会持续上升，出现信贷危机的概率将会增大。

（二）货币政策调整的主要方向

为此，人民银行货币政策操作有必要调整，以便在有效抑制通货膨胀及预期的同时，对经济造成的损害减少到最低，以促进国民经济持续、稳定、健康发展。

1.强化利率的非对称性调节，着力优化信贷结构。人民银行可在大幅度提高本币存款利率的同时，有针对性地提高贷款利率，使贷款利率能够根据资金投向在区间范围内进行浮动。通过对不利于实现结构调整的贷款项目使用惩罚性高利率，对合理投资项目给予优惠性低利率，引导金融机构加大对重点领域和薄弱环节的信贷支持，严格控制对“两高"行业和产能过剩行业的贷款扶持。通过这种方式的利率变动，人民银行就可以通过控制和改变信贷投向，改善宏观经济存在的结构性矛盾，并能利用供给环节的改善来强化货币政策的有效性，以促进物价稳定与经济增长双重目标的实现，同时，还可以有效避免因同幅度提高存贷款基准利率造成商业银行不良资产和信贷风险增加的矛盾。

2.增强人民币汇率弹性，显著提高本币对外价值。人民币实现较大幅度升值，能迅速缓解外汇储备持续增加对基础货币投放所产生的不利冲击；能通过进出口商品外币价格的快速调整实现需求的国际转移，有助于改善国内原材料和制成品供求矛盾，引导价格水平趋向稳定；还能消除外源性成本冲击对本国价格水平的负面影响，对遏制当前通货膨胀的不断强化以及推进经济结构调整都非常有利。

3.积极引入货币政策规则，稳定通货膨胀预期。遵循货币政策规则可有效抑制通货膨胀，这一经验已被按规则行事的市场经济国家实践所证明，目前在已明确推行货币政策规则的国家中，通货膨胀率要普遍低于其他国家。我国在货币政策操作中也可积极引入规则，使货币供应量完全按照人民银行事先公布的增长率，或按照与我国经济潜在增长率水平相一致的比率进行投放，这样的政策操作可完全杜绝货币出现超经济发行，从而彻底锚定公众的预期。现阶段，由于利率还未实现市场化并且汇率也未实现自由浮动，因此，已被国外所普遍采用的利率规则或通货膨胀目标规则在我国还无法适用，而运用基础货币规则来规范货币政策操作就成为人民银行的可行选择。［11］

五、基本结论

本文基于向量误差修正模型，对我国通货膨胀的构成及其各要素对通货膨胀的贡献度进行了实证分析，并结合实证研究结果指出了我国现行货币政策存在的局限性和需要进一步调整的主要方向，同时得出以下基本研究结论：

1.我国公众的主观预期在通货膨胀的决定中已经发挥出关键性作用。在能反映通货膨胀状况的先行指标PPI和核心指标CPI中，预期要素所发挥的作用均要高于非预期要素，并且预期要素对先行指标PPI所产生的影响要高于核心指标CPI，表明预期要素对生产价格持续走高所产生的推动作用要强于消费价格。

2.影响PPI与CPI变动的非预期要素存在一定的差异性。其中，通货膨胀先行指标PPI的变动具有成本推动性质，而通货膨胀核心指标CPI的变动具有需求拉动性质，此外，在结构调整不到位，劳动生产率存在差异的条件下，我国通货膨胀还表现出一定程度的结构性特征。

3.现行货币政策无法稳定公众预期，需要及时进行调整。人民银行在货币政策的操作中若能充分发挥利率非对称调节的力度，大幅提高人民币汇率弹性，积极引入货币政策规则，就能在锚定公众预期的同时，有效抑制通货膨胀的抬头；还能通过优化信贷结构来改善供给效率，从而更有利于物价稳定的实现。

注 释：

①数据来源于2003年1季度至2011年1季度万德数据库,并经过加工整理。

②数据检验使用计量分析软件EVIEWS6.0。

主要参考文献：

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［10］李 沂,余 力,肖继五．宽松货币政策下的供求结构矛盾及其调整［J ］．中央财经大学学报，2010(4)．

［11］李 沂．我国双目标基础货币规则的设定［J］．财经科学,2010(9)．

The Basic Components of Inflation and Reflection onthe Control of Monetary Policy

Xu Zhongkun

通货膨胀的特征篇6

关键词：通货膨胀成因；ECM模型；动态分析

中图分类号：F822.5 文献标识码： A 文章编号：1003－3890（2008）11－0005-05

一、研究背景与文献综述

2007年7月，中国的CPI同比增长5.6%，出现通货膨胀的端倪，在其后的时间里，更是一路攀升，在2008年2月达到了8.7%，截至2008年7月，一直没有低于5.6%的水平。毫无疑问，中国正面临新一轮的通货膨胀。

虽然中国以前也经历数次通货膨胀，中国的经济学家对通货膨胀成因的认识不断深入，但是在历次的通货膨胀中，从来没有对通货膨胀的原因达成过一致的意见。总体来说，对中国通货膨胀的原因的分析，有以下几种观点。

（一）货币学派的观点

货币学派是从总量关系入手，认为任何通货膨胀背后总会有货币和总量失衡方面的基本根源，从总需求及其相联系货币扩张角度解释通货膨胀成因，并侧重从货币政策等总量管理方面探讨应对政策。

刘金全等（2004）以1982年1月-2004年3月M0和M1月度同比增长率的数据为基础进行分析，发现货币供给增长率和通货膨胀之间不存在显著的协整关系。张文刚以1981年1月-2002年6月通货膨胀率与M1的月度同比增长率进行实证分析，发现二者之间不仅存在长期均衡关系，也存在短期误差修正机制，不过二者之间的影响关系依赖总供给与总需求之间的相互制约。刘霖、靳云汇（2005）利用1978-2003年的数据进行分析，没有发现在长期内货币供应增长率影响通货膨胀的证据，认为在经济的货币化进程中，货币供应增长率的提高并不一定导致通货膨胀，货币化程度的提高使得货币流通速度逐年降低，大量的货币增量被经济消耗了。

（二）结构型通货膨胀

“结构性通货膨胀”往往通过CPI增长构成来寻求通货膨胀根源，但CPI本身已是综合各种商品价格指数并进行加权平均的结果，意在反映价格总水平上涨。强调结构因素，用特定商品相对价格变动解释一般物价变动存在局限性。“核心通货膨胀不高”是与结构性通货膨胀相联系的常见说法，但大家会发现有一部分通货膨胀因素永远不能计算到核心来，这样理解核心通货膨胀指标，会人为延误对通货膨胀早期的及时治理。

粮价上涨导致通货膨胀的理论基础和传导机制包括以下几个方面（卢锋等，2002）：第一，由于收入、人口增长等原因，粮食需求上升较快；第二，由于农业结构性原因，粮食生产不能与需求增长保持同步，它与第一条结合在一起，表现为国内生产和需求不平衡；第三，由于粮食净进口受到控制，国内粮食产出与需求缺口不能被净进口上升所弥补，粮食相对价格会不断上升；第四，粮食产出价值量在国内生产总值中、粮价在一般物价指数中都占有很大份额。如果这四个条件长时期同时成立，在逻辑上有理由相信，粮价上涨会导致通货膨胀。如果上述假设在某个时期内成立，也可能出现阶段性粮价上涨导致通货膨胀的情况。

（三）成本推动型通货膨胀

该种观点认为，上游投入品价格的上涨引起下游产品价格的上涨，从经济指标的具体表现来看，就是PPI和CPI都出现上涨的情况，当然二者的上涨基本不会是同期的，存在一定的时滞（左小蕾，2008；汪同三，2007）；导致上游产品价格上涨的一个重要原因在于中国快速发展过程中劳动力成本的大量增加，沿海地区劳动力短缺的现象显示了工资上涨的压力。新《劳动合同法》的实施，从保护劳动者权益角度作出的法律规定，包括最低工资制度以及其它一些保障性制度安排，使工资增长的预期增加。

（四）输入型通货膨胀

过去5年前后，中国精炼铜、原铝、石油、铁矿石等大宗商品消费增量对世界需求增长平均贡献率为56.5%，这意味着中国对于这些原材料国际价格上涨客观上具有较大影响。

对国际大宗商品价格的变化导致中国通货膨胀变化的研究主要集中在国际石油价格变动对中国通货膨胀的影响。何晓群和魏涛远（2002）通过一个一般均衡模型对世界油价上涨对中国经济的影响进行了剖析，定量研究了在中国油价与世界油价实现完全接轨时中国经济的变化情况。孙稳存（2007）通过实证研究发现，能源对中国经济的波动具有重要的影响，中国能源价格上升10%，当年的通货膨胀率大约上升0.29%，国际石油价格上升100%，将导致中国物价出现温和上升，上升幅度不超过1%。

笔者认为，以上各种观点都在一定程度上阐释了中国通货膨胀的可能成因，但是更为关键的问题在于，不同的因素对通货膨胀的影响程度是不同的，找到影响通货膨胀的主要因素才能以更低的成本，更为快速和有效地治理通货膨胀。正是基于此，笔者考虑所有可能定量化的影响因素，通过建立一个通货膨胀决定的误差修正模型，分析不同因素对通货膨胀贡献的差异，在此基础上提出有的放矢的政策建议。

二、指标选取与数据说明

我们采用通常的做法，选取CPI的上年同期增长率作为通货膨胀的指标，CPI和RPI相比的优势在于，CPI不仅反映了实物商品的价格，而且反映了服务的价格，而RPI只能反映实物商品的价格。

我们选取M2的增长率作为货币供给的指标，这是因为随着金融创新的深入，M1只能反映部分的货币供给，不能全面涵盖基础货币供给变化后，货币乘数的全部作用。我们使用CRB指数反映价格水平的国际传导。CRB指数是由美国商品调查局（Commodity Research Bureau）依据世界市场上22种基本的经济敏感的大宗商品价格编制的一种期货价格指数，通常简称为CRB指数。由于它反映了国际上交易活跃的大宗商品期货的价格，而期货价格和现货价格有同方向变动的特点，所以用这一指标能较好地衡量通货膨胀的国际传导。

由于劳动力价格上升，企业设备利用率增加引起的折旧增加，增加了企业的成本。这一成本的增加，我们使用PPI来衡量。由于目前缺乏可信且连续的粮食价格的月度数据，因此对于粮食价格的上涨，我们直接使用居民食品消费价格指数来衡量。（所有数据均为月度数据，数据区间为1997年1月-2008年6月。其中，CRB来自美国商品调查局官方网站，其它数据均来自中经网统计数据库。）

三、中国通货膨胀成因的计量模型

（一）平稳性检验

在以往对时间序列数据的经济计量建模中，都暗含着时间序列存在着动态稳定的假设，而实际上，经济时间序列常常都是非平稳的，基于稳定假设下对非平稳时间序列建模，可能会产生伪回归的问题，Granger（1981）提出的协整技术解决了非平稳时间序列的建模问题，协整关系是描述时间序列长期关系的一种统计性质，如果非平稳序列之间具有协整关系，那么就可以避免伪回归。确定数据是否为平稳序列的方法有图示法和单位根检验法两种。

为控制高阶序列相关，假设y服从AR（p）以及调整检验方法来对高阶相关进行参数纠正。

DF检验只能对存在一阶序列相关的变量进行单位根检验，如果序列存在高阶滞后相关，就会违背干扰项是白噪声的假设。ADF检验是在DF检验的基础上，通过在回归方程右边加入因变量y的滞后差分项来控制高阶相关，检验方程为

?驻yt=?茁0+?茁1yt-1+?琢1t+?着t+?啄1?驻yt-1+……+?啄p-1?驻yt-p（1）

?茁0、?茁1、?琢1，?啄1…?啄p为参数，随机误差项?着t为独立同分布的白噪声。原假设H0：?茁1=0，即yt为非平稳的单位根过程。本文采用Mackinnon临界值，对?驻yt-p的最优滞后阶数的选择标准为，在保证残差项不相关的情况下，使用AIC和SC准则作为最优滞后阶数的标准，能够使两个准则的值同时最小的滞后阶数为最优，即模型最有效地利用数据中的信息。

ADF检验以及PP检验都须确定检验方程中是否要加入截距项或时间趋势，因为包含这两项或其中的一项，与没包含的情形下相比，?茁1的t统计量的临界值是不同的。本文根据时序图来进行判断：如果时序图表现出了趋势（无论是确定趋势还是随机趋势）的特点，检验方程中就同时包括截距和时间趋势；如果时序图没有表现出任何趋势但具有非零均值，则检验方程中只包括截距；如果时序图在零均值附近波动，则检验方程中既不包括常数也不包括趋势。本文对检验方程具体形式的选择见表1。

（二）长期均衡关系（协整）检验

本文采用Johansen极大似然法来对协整关系进行检验。

考虑阶数为p的VAR模型：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+Bxt+?着t（2）

其中，yt是一个含有非平稳的I（1）变量的k维向量；xt是一个确定的d维向量，?着t是扰动向量。在式（2）两端同时减yt-1，我们可把VAR模型改写为以下形式：

?驻yt=∏yt-1+?祝i?驻yt-i+Bxt+?着t（3）

其中：∏=Ai-I，?祝i=-Aj（4）

Granger定理指出：如果系数矩阵∏的秩r＜k，那么存在k×r阶矩阵?琢和?茁，它们的秩都是r，使得∏=?琢?茁′，并且?茁′yt是稳定的。其中，r是协整关系的数量（协整秩），?茁′为协整向量矩阵，?琢为向量误差修正模型中的调整参数矩阵。

Johansen检验的思想在于将对yt的协整检验转化为对矩阵∏的分析。具体地，就是在无约束VAR的形式下估计∏矩阵，然后求出?茁，从而检验出协整秩，（秩（∏）=r＜k），得出协整向量。

因为矩阵的秩等于它不为0的特征根的个数，因此可以通过检验∏的特征根的显著性来获得协整向量的个数，在实践中，采用特征根迹检验和最大特征根检验来对特征根个数进行显著性检验。

?姿trace=-T1n（1-i）（5）

?姿max=-T1n（1-r+1）（6）

其中，i为从估计∏矩阵得到的特征根的估计值，T为可用的样本数。?姿trace为特征根迹统计量，其零假设为：不同协整向量的个数小于等于r。?姿max为最大特征根检验，其零假设为：协整向量的个数等于r。

协整检验对检验方程中差分项的滞后阶数非常敏感，因此必须确定合理的滞后阶数p。根据通常的做法，我们首先用不经差分的数据估计一个VAR模型，然后运用与无约束VAR模型一样的滞后长度检验方法，即AIC信息准则和SC信息准则来确定最佳滞后长度。结果显示，在无约束的VAR下，最佳滞后阶数为2阶。

确定滞后阶数后，还要确定数据中或协整方程中是否包含截距项或时间趋势。按照是否包含截距项或时间趋势，用于协整检验的模型基本可分为以下几类：第一，数据中无线性趋势，协整方程中不包括截距项和趋势项；第二，数据中无线性趋势，协整方程中包括截距，但不包括趋势项；第三，数据中有线性趋定趋势，协整方程中包括截距项，不包括趋势项；第四，数据中有线性趋势，协整方程中包括截距和趋势。经过观察数据特征并进行假设检验，本文选择第三种类型的模型进行协整检验，其结果如表2所示。

从结果中我们可以看到，在5%的显著水平下，当原假设为r=0，?姿trace的值大于5%下的临界值（89.62565>47.85613），所以拒绝不存在协整的原假设；同时，当原假设为r?燮1，?姿trace的值小于5%下的临界值（24.40582

（三）通货膨胀成因的误差修正模型

根据Granger表示定理，协整系统有三种等价的表达形式，向量自回归（VAR）、移动平均（MA）和误差修正模型（ECM），其中，误差修正模型既可以表示出长期均衡，也可以表示出变量对长期均衡的偏离，因此应用较普遍。向量误差修正模型（VECM）是对诸变量施加了协整约束条件的向量自回归模型（VAR），因此适用于具有协整关系的非平稳序列。VEC表达式会限制内生变量围绕其长期行为进行短期动态波动。两变量的协整系统的ECM的表达式为：

?驻yt=?琢0+?琢1i?驻xt-i+?琢2j?驻yt-j+?酌（yt-1-?茁xt-1）+?着t（7）

基于我们前部分的协整方程，对通货膨胀及其影响因素构成的协整系统的ECM形式为：

D（inf）t=?琢0+?琢1iD（inf）t-i+?琢2iD（fpi）t-i+?琢3iD（M2）t-i+?琢4jD（CRB）t-i+?酌・ecmt-1+?着t

ecmt-1=inft-1-?茁1fpit-1-?茁2M2t-1-?茁3CRBt-1

其中，Dinf表示通货膨胀的差分，其它项中的D也表示差分。ecm表示误差修正项，对应于一般模型中的yt-1-?茁xt-1项。

使用我们建立的ECM形式的协整系统，进行估计后的结果为：

D（inf）t=-0.022584-0.061006ecmt-1+0.096584Dinft-1+0.039754Dfpit-1+0.033379Dm2t-1+0.008175DCRBt-1

e c m t = i n f t -0 . 0 8 5 2 7 7 f p i t - 0 . 4 1 5 3 2 0 2 m 2 t -0.033686CRBt

从估计结果可以看出，中国的通货膨胀与粮食价格、货币供给、国际大宗商品价格具有长期的均衡关系，当短期动态变动偏离长期均衡关系时，以-0.061006的调整系数向均衡关系调整。中国的通货膨胀具有很强的惯性，上期的通货膨胀变化对当期的通货膨胀影响最大，而粮食价格上涨对通货膨胀的影响次之，货币供给量的增长是第三位的原因，国际大宗商品价格上涨对中国通货膨胀的影响最小。

（四）各因素对通货膨胀的动态影响

我们使用脉冲响应函数来反映不同因素对通货膨胀影响的动态效应。脉冲响应函数描绘了在一个扰动项上加上一次性的一个冲击（one-time shock），对于内生变量的当前值和未来值所带来的影响。

从图1可以看出，粮食价格（FPI）、工业品价格（PPI）、国际大宗商品价格（CRB）以及货币供给量的增长（M2G），会引起通货膨胀率在未来的长期增加，而且这种增加会持续30个月。

但在较短的时期内，不同因素的影响是不同的。从图A可以看到，粮食价格的一次上涨对通货膨胀的影响，在前5个月内是逐渐增加的，在第5个月达到影响的最高峰，然后这种影响会趋于下降，但其影响一直为正。图B和图C表明，货币供给增长率和工业品价格的上涨对通货膨胀的影响是一直增加的，这明显不同于粮食价格上涨的情况。图D反映出，国际大宗商品的价格上涨在前4个月竟然导致了国内通货膨胀的下降，然后才出现上升的情况。这其中可能的原因在于，通货膨胀的国际传导会有几个月的滞后。因为大宗商品的国际贸易从重新谈判到签订新的合约，需要一定的时间。

四、结论及政策建议

中国的通货膨胀是多因素共同作用的结果，这些因素包括粮食价格上涨、工业品价格上涨、国际大宗商品价格上涨和货币供给量的增加。这说明，要解决中国通货膨胀问题，就要针对不同的影响因素，分别采取不同的政策措施，才可能有效地抑制通货膨胀。

对于粮食价格上涨的因素，政府要允许粮食价格的适当上行，这种方法看似会助长通货膨胀，但实际上只会引起粮食供给的增加，进而通过市场的调节来平抑粮食价格。这背后的原因在于，粮食价格的一定幅度的上涨会给农民一个下一年粮价继续上涨的预期，在这种预期下，会增加对粮食种植的投入。如果没有严重的自然灾害，粮食产量必定大大增加，而粮食的需求是比较稳定的，所以，在实现供求平衡的情况下，粮食价格自然就会回落。

工业品的价格上涨实际反映出的是中国的工业生产依然处于粗放式的方式，必须依赖劳动力、矿产、能源等的廉价才能生存和发展，一旦这些要素的价格上涨，马上就引起了成本的大幅度增加。这其实正是中国实现经济发展方式转变的良好契机。政府可以通过对集约型企业实行补贴或税收减免的方式来促进集约型企业的发展，同时加快对粗放型企业淘汰的步伐，实现产业结构升级。由于集约型企业对劳动力和自然资源的依赖较少，因此粗放型企业的快速淘汰和集约型企业的迅速升级会带来工业品价格的下降，即使是出现上升，那反映的也是产品质量的提高。

中国在大宗商品国际贸易中具有举足轻重地位。中国对大宗商品需求的突然增加必然会导致大宗商品的价格上涨，这就会出现，什么贵中国就买什么的奇异现象。实际上，如果我们能够及时地把对大宗商品的未来需求信息传递给国际市场，例如中国粮食的库存量的确切数量及其所能反映出的中国粮食在未来的供求缺口，那么商品的国际生产者就会增加供给，国内的需求增加基本不会引起国际大宗商品价格的上涨，也就不会助长国内的通货膨胀。因此，这是一个较少信息不对称的政策建议。

每当通货膨胀来临时，央行就会收紧银根。但是，通过上述分析我们看到，单单有中央银行从总量上减少货币供给并不能更有效地降低通货膨胀；而且中国中央银行除了稳定价格水平外，还有促进经济增长的目标，目标的双重性使央行的货币政策操作空间大受限制。所以，货币政策与其它政策的协调、加强中央银行的独立性以及政策目标的单一性，是货币政策能更有效地控制通货膨胀的前提。

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［4］刘霖，靳云汇.货币供应、通货膨胀与中国经济增长――基于协整的实证分析［J］.统计研究，2005，（3）．

通货膨胀的特征篇7

关键词：利率期限结构；通货膨胀率；股票市值；动态Nelson-Siegel模型

中图分类号：F832.5 文献标识码：A 文章编号：1674-2265（2017）01-0003-08

一、引言

2016年6月15日，中国人民银行官网了国债等债券收益率曲线，旨在提升国内外市场主体对国债收益率曲线的关注和认可，完善国债收益率曲线的基准性，推动人民币国际化进程。债券收益率曲线也称为利率期限结构，表示不存在违约风险时零息债券到期时间与到期收益率的关系。从微观层面看，利率期限结构是金融市场基准利率曲线，反映市场资金供需成本，引导资源的配置，成为资产定价、金融产品设计、保值和风险管理的基础；从宏观层面看，收益率曲线是基于对未来预期而定，其中蕴含了反映市场参与者对经济运行状况的预期和货币当局宏观调控目标等有效信息，宏观经济和金融市场的波动会对收益率曲线产生影响。中国宏观调控从数量型转向价格型的过程中，货币政策传导机制主要通过银行体系和债券市场传导（马骏等，2016）。在债券市场中，货币政策和其他宏观变量通过改变收益率曲线形状（水平、斜率和曲率），改变当前融资成本或是影响市场对经济的预期，进而影响实体经济。在中国货币政策转型的背景下，分析宏观经济和金融市场对利率期限结构的影响效果，可以有的放矢地进行改革，提高货币政策传导的有效性。

通货膨胀水平是观测宏观经济运行状况的重要指标，也是与债券市场联系极为紧密的变量。在利率市场化经济中，货币当局基于其通货膨胀、产出水平等指标，调整利率水平，进而实现其经济目标。股票市场和债券市场是中国金融市场非常重要的组成部分，它们之间存在着相互替代、相互影响的关系，股票市值则直观地反映了股票市场价值。在当前经济形势较复杂、货币政策转型、政策措施需协调配合的情况下，央行需要更多的前瞻性信息来优化货币政策的调控措施，我们希望通过对中国数据的实证研究回答通货膨胀水平、股票市值对中国国债利率期限结构的影响。本文结构安排如下：第二部分讨论通货膨胀水平、股票市场与国债利率期限结构关联性的理论文献；第三部分采用Nelson-Siegel参数模型估计中国利率期限结构，并分析其特征；第四部分和第五部分实证分析通货膨胀水平、股票市值对国债利率期限结构的影响及利率期限结构对通货膨胀水平的预测效果；第六部分是结论性评述。

二、相关文献述评

（一）利率期限结构理论研究

国内外对国债利率期限结构的研究重心逐渐由纯预期理论（Fisher，1930；Keynes，1930；Hicks，1953）、市场分割理论（Culbertson，1957）和流动性升水理论（Hicks，1946）等为代表的传统理论研究，转向以对利率期限结构的数据拟合与预测为主的定量模型为代表的现代利率期限结构理论。现代利率期限结构理论主要分为两类：一类是基于金融学的无套利和市场均衡构建的仿射模型（Hull和White，1990；Vasicek，1977；Duffie和Kan，1996等）；另一类是基于数据的统计特征构建的统计参数模型（Nelson和Siegel，1987；Diebold和Li，2006等）。第一类模型主要是从微观角度研究利率期限结构特征，忽略了宏观经济运行产生的影响，且在真实市场数据拟合和预测中效果欠佳，对样本数据的依赖性较强，因此这种方法存在争议（Duffee，2002）。第二类参数模型中Nelson-Siegel模型虽是从统计意义上建模，但是模型具有较强的经济学含义（Christensen等，2007），通过对收益率曲线降维，分解出水平因子、斜率因子和曲率因子，有效地刻画利率期限结构对宏观经济变量变化的预期及其自身的内生周期性特征（贺畅达，2012；丁志国和徐德财等，2014）。目前Nelson-Siegel模型已被世界上大多数中央银行，如美国、英国、意大利、比利时等运用于对国债利率期限结构的估计（BIS，2005），同时在金融实践中也得到了广泛运用。水平因子和长期利率高度相关，斜率因子与长短期利差走势也表现出一致性，水平因子比斜率因子和曲率因子波动幅度小，且偏离均值的程度也较小（Diebold和Li，2006；何晓群和王彦飞，2014）。一些实证检验结果显示，Nelson-Siegel模型同时适用于中国国债利率期限结构动态特征的拟合与预测（余文龙和王安兴，2010；赵晶和张洋等，2014）。

（二）通货膨胀水平与利率期限结构的关系

利率期限结构为测度和判断宏观经济决策及其效果提供了重要信息，同时也为预测经济周期和通货膨胀水平提供了有效参考。Fisher方程中将名义利率分解为实际利率和预期通货膨胀率，证明了通货膨胀与利率期限结构的相关性。有关利率期限结构与通货膨胀率的相互关系研究主要集中在两方面：一方面是研究利率期限结构对通货膨胀的预测能力，另一方面是研究通货膨胀率对收益率曲线的影响效果。Estella和Mishkin（1997）通过对欧美收益率曲线的研究，发现收益率曲线对真实经济活动及通货膨胀率有显著的预测能力。Blundell等（1990）对六个OECD国家实证研究发现，短端的利率期限结构对通货膨胀有一定的预测能力。李宏瑾、钟正生、李晓嘉（2010）发现中国短期利率结构包含了未来通货膨胀变动的信息，可判断未来通货膨胀的走势。张旭和文忠桥（2014）以Nelson-Siegel模型估计的国债市场利率期限结构因子序列为研究样本，发现实体经济和物价因素是造成利率期限结构变化的主要原因。石柱鲜等（2008）研究1996―2006年数据发现通货膨胀冲击对不同期限利差产生正向影响。Burre（2010）建立新凯恩斯模型，研究结果显示通货膨胀波动率对收益率曲线的因子产生冲击。

（三）股票市场与利率期限结构的关系

在有效的金融市场中，投Y者会根据分散风险的投资原则进行组合投资，研究股票市场与利率期限结构的关系不仅能为管理者配置资产提供参考，同时也为金融监管提供有价值的信息。Ilmanen（2003）研究美国债券和股票收益率的相关关系时发现，二者在不同时期的相关性不同，在20世纪30年代前期和50年代末期二者呈现出负相关。负相关表明投资者从债券市场的上升中获利弥补股票市场的亏损。Campbell等（2013）对美国名义债券收益率和股票收益的关系进行研究，发现在1960―1965年期间，股票收益率和债券收益率正相关，在2000―2009年，股票收益率和债券收益率负相关。曾志坚和江洲（2007）通过VAR模型发现中国股票和债券市场收益率存在长期影响。王茵田和文志瑛（2010）通过实证分析发现，中国股票市场和债券市场流动性之间存在一定的因果关系。郑振龙和陈志英（2011）基于A股综合市场收益率和中信全债指数收益率数据，利用DCC模型分析中国股票市场和债券市场收益率的动态相关性，发现股票和债券的相关系数是时变的，且大部分时期呈现正相关。汪军红（2006）发现股票市场成交量对债券市场的截距有显著的正效应影响，表明中国股票市场和债券市场存在较强的替代关系。

通过梳理相关文献发现，目前国内学者主要是通过研究宏观经济变量对国债利率期限结构的影响，且囿于选择的样本区间和技术处理手段不同，宏观经济变量对国债利率期限结构的影响结论也有所差别。虽然一些学者对股票和债券收益率的相关性进行探讨，但结论莫衷一是。鲜有学者考虑股票市值等金融市场因素是否会引起利率期限结构的变化。因此，本文选取通货膨胀率和股票市值作为影响利率期限结构的因素进行考察，研究其是否会对国债利率期限结构产生影响。

三、国债利率期限结构特征分析

Nelson和Siegel（1987）利用参数化拟合技术对利率期限结构进行估计，得到远期利率的经验方程，并将其视为由一个常数项加上一个Laguerre函数，根据即期利率同远期利率之间的关系积分得到：

[y（τ）t=β1t+β2t1-exp（-λtτ）λtτ+β3t1-exp（-λtτ）λtτ-exp（-λtτ）]

模型中[y（τ）t]为[t]时刻期限为[τ]的即期收益率，[λt]、[β1t]、[β2t]、[β3t]为利率期限结构模型的4个参数，具有明确的经济意义。根据模型构造形式可以看出，当期限[τ]无穷大时，[limτ∞y（τ）t=β1t]，因此[β1t]表示长期利率水平，也称作的水平因子（[Lt]）；[β2t]的因子载荷[1-exp（-λtτ）λtτ]是从1迅速衰减到0的函数，当期限较短时，[β2t]对利率的影响较大，随着期限的延长，[β2t]的影响越来越弱，[β2t]代表着短期因素的变化。由于[-β2t=limτ∞y（τ）t]

[-limτ0y（τ）t]，因此[-β2t]可视为长短期利差，表示收益率曲线的斜率，称为斜率因子（[St]）。[β3t]的因子载荷[1-exp（-λtτ）λtτ-exp（-λtτ）]随着时间的延长，是一个从0增大最后又降至0的过程，在中期达到最大值。因此，[β3t]可以视为中期因素，决定曲线中部的陡峭程度，也称为曲率因子（[Ct]）。

（一）数据介绍

2006年3月，中央国债登记结算有限责任公司经过深入研究，利用Hermite模型编制了债券收益率曲线，具有光滑性、灵活性、稳定性三方面优势，适应中国债券市场的情况（马骏等，2016）。由于日度或周度的宏观经济变量数据难以获得，且收益率曲线特征不稳定，季度数据或年度数据时间跨度过大。因此，本文数据采用从2007年1月到2016年6月中债国债1个月、1年、2年、3年、5年、8年、10年、15年、20年共9种类型的月度即期收益率（由月末值衡量），数据来自于万得数据库。

（二）参数估计

动态Nelson-Siegel模型（DNS模型）通过确定参数[λ]，保证了其他参数的稳定性。[Ct]是曲率因子，因此[Ct]的参数应当在中期达到最大。中国的中期债券期限一般是2到5年。设定期限[τ]的范围为[24，60]，当[τ]=36，参数[λ]=0.05，此时拟合残差平方和最小。本文借助于R软件进行实证研究，采用Nelson-Siegel模型来实现曲线拟合最优并估计得到参数集[[Lt]，[St]，[Ct]]。水平因子、斜率因子、曲率因子的因子载荷随到期时间的变化情况如图1所示。

采用Nelson-Siegel模型来实现曲线拟合最优并估计得到114个参数集的统计特征如表1。

样本中国债收益率期限最长的是20年，最短的为1个月，中期为3年。因此水平因子（[Lt]）的变量为20年期的国债收益率，即PL=[y240]；斜率因子（[St]）的变量为长期利率与短期利率之差，即PS=[y240-y1]；曲率因子（[Ct]）的变量为PC=[2y36-y1-y240]。估计的结构因子与经验变量的关系见图2。

结构因子的时间序列与利率期限结构变量的走势具有明显的一致性。水平因子与其变量相关系数为0.871；斜率因子与其变量的相关系数为0.976；曲率因子与其变量之间的走势相同，相关系数为0.956。数据结果进一步表明3个结构因子较好地解释了债券市场的长期、短期和中期效应。结构因子的波动幅度明显大于其变量。

水平因子解释了长期利率水平，走势较为平稳。根据预期假说理论，长期利率的变化是基于当前和未来短期利率共同作用。由于远期利率的反应会随时间变化而趋于稳定，长期利率主要由市场供求状况决定。样本区间内水平因子与1年期定期存款利率的相关性为0.4136（见图3），中国长期施行的利率管制也会对水平因子产生一定影响。此外，受供求关系影响，长期国债收益率还与国债发行量等有一定关系。

根据费雪效应方程，名义利率等于实际利率和预期通货膨胀率之和。斜率因子体F了长短期利差的变化，反映出对未来利率和通货膨胀预期的变动。2007年1―9月通货膨胀水平攀升，为防止经济转向过热，央行曾先后5次提高利率，短期利率急剧上行，利差收窄，斜率因子变小。2008年9月，雷曼倒闭导致金融危机恶化后，通货膨胀率逐步下降，中国央行于当年10月连续两次降息和一次降准，从2008年11月起短期利率显著下行，长期利率下降幅度较小，导致长短期利差变大。在2010年，为缓解金融危机对经济紧缩的影响，央行实行宽松的货币政策，投放大量的货币，导致通货膨胀压力增加，利差也迅速缩小。2013年上半年市场资金宽松，长期利率略有下行，短期利率平稳。2013年6月，资金市场发生钱荒，短端收益率迅速上行，长端收益率也随之上行。短期收益率上行程度更大，使得长短利差迅速收窄（见图4）。至此，可以推测通货膨胀率与斜率因子存在一定的关系。2008年的全球金融危机对国债期限结构的曲率因子产生显著影响，而传统的变量并未反映出这一变化。传统的变量还容易受异常值影响，未能充分表现利率期限结构所蕴含的信息。通过动态Nelson-Siegel模型估计出结构因子明显地呈现出宏观经济变化对利率期限结构的影响效果。

四、通货膨胀水平、股票市值对国债利率期限结构的影响分析

为分析经济因素冲击如何影响收益率曲线的特征参数，进而分析利率期限结构与经济变量之间的相互关系，VAR估计是一种较为直观有效的研究方法。由于[Ct]与宏观经济变量的相关性较弱，经济意义不明显，且水平因子和斜率因子基本解释了期限结构的主要变动（Litterman和Scheinkman，1991；康书隆和王志强，2010；陈浪南和郑衡亮，2015），同时曲率因子具有内生周期性（丁志国和徐德财等，2014），故本文将不对曲率因子进行分析。

（一）单位根检验

通过Nelson-Siegel模型分解的水平因子（[Lt]）、斜率因子（[St]）有效地表示出长期因素和长短期利差因素。通货膨胀率用居民消费价格指数（CPI）以2006年各月为基期（=100）转化成定基序列并进行季节调整后的数据表示，股票市场数据用境内上市公司的股票总市值（Stock）的月度数据衡量，其中Stock数据来自于万得数据库。为避免时间序列存在伪回归现象，首先采用ADF检验法检验各序列的平稳性。ADF检验结果表明：在5%的显著性水平下，原序列均存在单位根，一阶差分序列不存在单位根。因此，[Lt]、[St]、CPI、Stock均为一阶单整序列，即I（1）过程，满足对序列进行协整关系检验的条件。

（二）Johansen协整检验

1. 最优滞后阶数的选择。分别建立[Lt]、[St]、CPI和[Lt]、[St]、Stock的三变量VAR模型，依据LR、FPE、AIC、SC、HQ准则，本文选择[Lt]、[St]、CPI的滞后期为2，可知协整方程的最优滞后阶数为1；选择[Lt]、[St]、Stock的滞后期为2，协整方程的最优滞后阶数为1。

2. 协整关系的检验。迹检验和最大特征值检验的结果显示：在5%的显著性水平下，[Lt]、[St]、CPI之间存在1个协整关系；[Lt]、[St]、Stock之间存在1个协整关系，可以建立向量误差修正模型。

（三）向量误差修正模型（VEC）

1. 估计VEC模型。用结构因子[Lt]、[St]的估计值分别与通货膨胀水平CPI和股票市值Stock形成三维向量时间序列，建立向量误差修正模型，采用一阶差分的滞后阶数。估计结果如下：

其中D表示一阶差分，*表示对应的参数估计t统计量绝对值小于1，参数显著性很低，不足以作为分析的依据（沈根祥，2011）。

2.基于VEC模型的Granger因果关系检验。Granger因果关系检验结果表明：在5%的显著性水平下，CPI是[St]的Granger原因，CPI不是[Lt]的Granger原因；在10%的显著性水平下，Stock是[St]的Granger原因，Stock不是[Lt]的Granger原因。

通货膨胀率和股票市值对斜率因子影响效果明显，对长期因子影响不显著。通货膨胀水平和股票市值对债券市场的影响具有时效性，对斜率因子的影响较为显著，但是对长期利率的影响是通过改变市场预期而间接实现。一方面表明中国金融市场发展逐渐成熟；另一方面表明这些因素的波动在传导至利率长端的效果明显被削弱，金融市场中存在一定程度的无效性，不能从收益率反映出市场的全部信息。水平因子主要受其自身因素影响（何晓群和王彦飞，2014；陈浪南和郑衡亮，2015）：一是因为中国很长时期内对存款利率实行管制，国债利率与各期限存款利率高度相关，导致水平因子不能及时反映出宏观经济的变化；二是商业银行是银行间国债市场的主要买家，银行存款和资金量会影响期限结构。样本区间是从2007年开始，商业银行在满足资本充足率和风险监管要求外，大部分资金用于购买国债，银行资金较为宽松。

误差修正模型包含了通货膨胀率和股票市值对利率期限结构的短期动态影响和长期均衡影响。短期动态影响写成单方程形式为：

模型中[Vecm]为误差修正项，误差修正项系数反映了在VEC模型中序列之间动态关系偏离长期均衡时的调整力度。若其为负值，则意味着偏离的误差将会得到修正。模型（3）中对斜率因子的调整的系数为

-0.199，表明斜率因子的短期波动幅度较大，平均每月对上月偏离长期均衡水平的短期调整幅度为19.9%，当短期波动偏离长期均衡时，经济系统将以19.9%的调整幅度将其拉回到长期均衡状态。模型（4）中对斜率因子的调整系数为-0.219，表明斜率因子平均每月对上月偏离长期均衡水平的短期调整幅度为21.9%，当短期波动偏离长期均衡时，经济系统将以21.9%的调整幅度将其拉回到长期均衡状态。修正项对斜率因子的负向边际贡献也表明斜率因子偏离长期均衡的波动持续性较弱，在偏离长期均衡时，会进行反向调控使其恢复到均衡水平。

在经济变量对利率期限的长期均衡影响中，将[St]（-1）的系数标准化为1，得出变量间的长期均衡关系为：

（四）通货膨胀水平、股票市值对国债利率期限结构的影响

通货膨胀水平对债券市场斜率因子的影响效果显著，从侧面说明中国投资品种逐渐健全，当通货膨胀水平变化（或者实际利率变化）时，居民会调整投资组合。股票市值变动对斜率因子的影响效果也较为显著，表明中国金融市场的效率明显提升，市场参与者可以迅速觉察到金融市场的变化而重新分配资产。宏观经济和金融市场的变化对长期利率的影响效果并不显著，间接反映出货币政策通过债券市场传导的有效性尚不完整。

通货膨胀率和股票市值对利率期限结构的影响可以分为短期动态影响和长期均衡影响。短期内，通货膨胀水平的变动（DCPI）增加会缩小斜率因子的变化（[DSt]），当通货膨胀水平变动幅度较大时，市场对于变动方向形成强烈的预期，因而长短期利率的变动幅度趋于稳定，斜率因子的变化趋缓。股票市值的变动（DStock）增加会加剧斜率因子的变化（[DSt]），当股票市值波动幅度变动，短期内投资于股市的资金流动增加，会加大债券收益率的波动，导致斜率因子的变化幅度增加。

通货膨胀率和股票市值对利率期限结构的长期均衡影响与短期动态影响有所不同。从长期来看，通货膨胀率和股票市值均在缩小斜率因子方面效果显著。斜率因子变小有两方面原因：一是长期利率下降，意味着居民和企业对长期资金的需求疲软，固定资产投资对社会总需求的拉动作用较弱，导致经济活动活跃度下降；二是短期利率提升，意味着货币政策开始收紧，其后果是经济活动的下降。长期投资意愿减弱也表明市场对未来不确定性增加，长期投资意愿不强，风险偏好下降，短期投资意愿增加。因此，斜率因子缩小会对经济活动下降有预测作用。由于中国对于通货膨胀的调控效果明显，市场对货币当局的调控能力信心较强。当通货膨胀水平较高时，市场解读为央行为抑制经济过热，会采取紧缩的货币政策，短期利率会随之提高，由于价格刚性的存在，长期利率上升幅度低于短期利率，利差收窄，斜率因子变小，通货膨胀对斜率因子的负向影响较为显著（金雯雯和陈亮等，2014；何晓群和王彦飞，2014）。当股票市值增加时，股市繁荣，市场投资于股市的积极性增加，部分投资者将资金从债券市场转移到股票市场，导致债券市场的利差缩小，收益率曲线趋于平坦。

当前经济下行压力依然较大，新常态的特征明显，受去产能、去泡沫和清理债务等因素影响，基础建设投资、民间投资等出现下滑。除了宏观经济因素和金融市场因素对利率期限结构产生重要影响外，债券市场自身因素也会使利率期限结构发生改变。债券市场频频出现违约，刚性兑付逐渐被打破，债券市场的波动也改变了利率期限结构。

五、利率期限结构对通货膨胀的预测分析

利率期限结构反映的是预期未来宏观经济信息，因此利率期限结构的水平因子和斜率因子包含着通货膨胀水平和通货膨胀预期的信息。例如，当通货膨胀率相对高时，人们预期未来通货膨胀率会降低，于是长期债券的收益率将会降低，长短期利差缩小。Rudebusch和Wu（2008）认为水平因子反映了通货膨胀预期；吴吉林（2010）利用NS宏观金融模型分析利率期限结构因子与宏观经济变量之间的关系，发现水平因子包含预期通货膨胀信息；李宏瑾等（2010）利用Mishkin模型考察利率期限结构对通货膨胀的预测能力，发现中短端利率曲线对通货膨胀的预测能力较强；康书隆和王志强（2010）采用Diebold-Li方法估计中国国债的利率期限结构，对CPI和长期利率两个序列做时差相关分析，发现长期利率可以预测CPI的走势。国内外研究发现，长短期利差对预测未来6个月到1年后的通货膨胀率效果较好。表3描述了2007―2015年利率期限结构的水平因子、斜率因子、同期通货膨胀率、6个月后的通货膨胀率4个变量的相关系数。

通过相关性分析，利率期限结构的斜率因子与未来6个月的通货膨胀率呈现出较强的负相关。郭涛和宋德勇（2008）选取2004―2006年数据，发现中国长短期利差和未来6个月的通货膨胀率呈负相关，长短期利差与斜率因子高度相关（相关系数达0.976），也证明了中国斜率因子与未来通货膨胀率的负相关关系。短期利率受央行基世率调整和短期资金供求关系的影响较大，而通货膨胀率则是央行制定货币政策的重要参考指标。通货膨胀率与短期利率呈现正相关关系，斜率因子则和通货膨胀率负相关。下面对斜率因子和未来通货膨胀率进行回归分析，建立简单回归方程为：

利率期限结构的斜率因子在统计上对通货膨胀率具有显著的预测能力，可用于对通货膨胀水平未来变动方向的定性和定量分析。利率期限结构的斜率因子对通货膨胀水平产生负向影响，当[St]增加时，未来的通货膨胀及通货膨胀预期将下降。从Nelson-Siegel模型斜率因子走势分析，2016年下半年CPI同比将保持在1%―2.5%的区间内温和趋势运行，不存在明显的通胀或通缩压力。同时斜率因子逐渐缩小，预计通货膨胀水平有上升的趋势，这与2016年下半年以来的实际情况相符。斜率因子缩小预示着经济活动活跃度下降，政策的稳定性对提振投资信心至关重要，央行应保持宏观经济政策稳定，关注通货膨胀变化和股票市场变化对国债利率期限结构的影响，并从利率期限结构所隐含的市场预期因素进行决策，可根据货币政策的时滞，注重松紧适度，灵活运用多种货币政策工具，提前采取较为稳健的货币政策。

六、结论

本文利用Nelson-Siegel模型拟合了中国利率期限结构曲线，并构建VEC模型等分析通货膨胀水平、股票市值与国债利率期限结构的关系和斜率因子对未来通货膨胀率的预测效果。研究表明，通过动态Nelson-Siegel模型估计的水平因子、斜率因子和曲率因子体现出利率期限结构的特征，能够有效刻画对于宏观经济等变量变化的预期及其自身的内生周期性特征；通货膨胀率、股票市值与国债利率期限结构的水平、斜率因子之间存在长期的协整关系，但是通货膨胀率和股票市值均不能显著引起水平因子的变化，水平因子与存款利率相关性较高，反映出货币政策向债券市场传导的效率有待完善；通货膨胀水平和股票市值均能显著引起斜率因子的变动，短期看来通货膨胀水平和股票市值影响斜率因子变动的方向不一致，但长期看来通货膨胀水平和股票市值均在缩小斜率因子方面效果显著，进一步证明了Fisher方程中斜率因子包含着通货膨胀水平预期变动的结论；斜率因子还可以作为预测未来通货膨胀的重要指标。

在中国债券市场逐步开放和货币政策调控逐步从数量型转向价格型的背景下，中国国债利率期限结构已经显示了对经济的预测功能，货币政策通过债券市场传导的基本条件已具备。但是与西方发达国家相比，中国政府部门对此预测功能的分析和应用有待进一步开发，同时中国货币政策向债券收益率的传导效率较低，收益率曲线的有效性仍需提高。主要原因是中国债券发行期限结构、流动性、二级市场等尚不完善，各种因素从多种渠道弱化或扭曲了利率传导效率，也容易产生套利机会。因此，为进一步完善货币政策通过债券市场的传导效果，应当完善国债发行结构，并发展国债衍生品市场，提高二级市场流动性，通过大规模的市场交易，提高无风险利率的基准性，畅通价格型政策的传导渠道。

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通货膨胀的特征篇8

【关键词】通胀持续性；经验研究

持续性又指惯性，在物理学上是指物体维持原来速度的一种特性，其大小是通过物体的质量来衡量的。即当一个物体的质量越大那么改变该物体的速度所需要的外力越大，这就是牛顿第二定律。当把这种定义类比应用到经济学中，就有经济变量（产出、通胀等）的持续性。其意义主要是指在他条件不变的情况下，经济变量保持其趋势的特点。也就是说，当遭受到某种冲击使经济变量偏离了长期的均衡水平之后，向该均衡水平收敛的趋势和过程。例如本文讨论的是通胀的持续性，也即通胀保持其趋势的性质：当通胀的持续性比较高时，经济冲击并不能使通胀立即偏离原来的水平，而是要经过一段时间的调整后才能达到某种状态。其所产生的影响，特别是当经济冲击是政策冲击时，政策的效果就会存在时滞，比如货币政策，财政政策。因此更需要政策具有前瞻性。

90年代初，新凯恩斯主义在理性预期的前提下，从微观上假设名义交错调整模型。初始认为泰勒模型隐含着通胀持续性，后来有学者证明这种论断并不正确。Fuhrer&Moore（1992，1995）等发现新凯恩斯的模型却与实际数据中通胀持续性这一特点不太相符。由此就有了对通胀持续性的讨论，这个问题也成为过去几年里西方经济研究的一个重要课题。由此也有一些新的理论解释通胀的持续性，比如混合预期模型、曼昆与里斯（Mankiw&Reis，2002）的粘性信息模型等。但是，随着近几年的许多西方国家所实行的通胀目标制货币政策的实施，通胀率在这些国家有了显著的降低，并且通胀的持续性也降低。由此对通胀持续性的研究不再是一个热点。

早期对通胀的经验研究并没有把通胀持续性考虑为具有微观基础的变量而加入模型，而是基于对菲利普斯曲线的经验研究中发现通胀通胀对产出缺口的反应是缓慢的。于是就在估计的方程中加入通胀的滞后项表示其惯性。比较典型的是Gordon（1997）三角模型，模型中通胀由三部分决定：通胀滞后项表示的持续性；一个需求冲击项，用失业率减去自然失业率（非加速通胀的失业率）表示；另外一部分是供给的影响。结果是加入滞后项的模型拟合性得到了很大的提高。

对通胀持续性的经验研究不能从单个的通胀时间序列的特征来说明问题，因为在实际经济数据中，与通胀率相关的许多其他变量也表现出持续性。单时间序列不能解释通胀持续性的原因。所以应该从经济系统多时间序列多方程的角度来研究。

要从经验研究上分清通胀持续性影响因素，需要分清这种持续性是外在变量的影响还是其本身所固有的部分。一般的把这种单方程的经验估计的持续性称为简约形式的持续性，不需解释这种持续性的原因；而在多方程的经验研究中的持续性因为考虑到了其他变量的持续性的影响，这种研究估计出来的持续性被称为结构持续性或者固有的持续性（Fuhrer，2009）。欧洲的基于结构方程或DSGE模型的研究发现，也许通胀持续性的问题并不是很大，可能是因为模型的设定问题或没有考虑经济在不同的区制状态下的特点。另外，在通胀目标制之后，通胀的持续性得到显著的降低。

总的来说，不管是基于单时间序列通胀数据的经验研究，还是基于结构方程或DSGE模型的研究，还有或基于中观的CPI子成分数据的研究，欧洲中央银行的研究得比较充分和深入。在这方面我国的经验研究不多，也显得零散。

近年来国内研究通货膨胀问题的文献主要致力于考察我国通货膨胀和通货紧缩的成因以及对经济“缩长模式”的解释，如樊纲（1999），余永定（1999），谢平和沈炳熙（1999），刘树成（1999），以及龚刚和林毅夫（2007）等。在这里简要介绍一下他们的研究。

张成思、刘志刚（2007a）对我国通胀率持久性的统计特性做了计量检验和分析，应用“格点拔靴（自举）”中值无偏估计和Exp-Wald未知断点检验来捕捉我国物价波动持久性的特征。统计结果显示，通胀率持久性在高通胀时期走高，而在物价波动减小的20世纪90年代中后期显著减弱。并分析相关货币政策分析机制的含义。张成思（2007b）对中国通货膨胀的惯性结构转换特征进行研究，采用计量的未知断点检验方法估计断点，显示我国通胀率的持续性在不同时期表现不一样，在高通胀时期走高，在低通胀的90年代中后期显著减弱。李敏、王相宁、缪柏其（2008）应用Markov区制转移模型研究我国通胀的动态波动路径，结果表明我国存在三区制的通胀波动特点，分别为“高通胀”、“低通胀”和“温和通胀”，通胀持续性在“低通胀”比较低，在“高通胀”、“温和通胀”比较高。刘金全、金春雨、郑挺国（2005）对我国通胀的结构转换的断点做了经验估计，估计结果与实际相符。杨碧云、易行建、周义（2009）基于外生的结构变化点对我国的通胀持续性进行了实证估计，并从最优货币政策提出相应的政策建议。张屹山、张代强（2008）应用一个带有单位根的门限自回归模型对我国通胀率的波动路径进行了实证检验表明我国通胀率是一个具有局部单位根的门限自回归过程，且可以划分为加速通胀状态和减速通胀状态。

以上这些研究主要是从单时间序列的角度研究我国的通胀持续性，如前文所述这被称为简约形式的通胀持续性（Reduced form Inflation Persistence）。如前所述，单时间序列分析中可以更进一步的从CPI的组成部分来研究CPI总体和各个组成部分的通胀持续性极其相互部分之间的关系，目前所见的文献中似乎只有张成思（2009）有所研究，在该文献中作者研究了中国CPI类子成分的月度时序数据的动态传导机制，分析CPI内部类子成分对总体通胀率的动态传导效应，比较货币政策本身变化与随机货币政策冲击对CPI子成分的传递效果。结果显示，CPI类子成分自身动态传导特征与总体CPI表现不同，货币政策本身变化与不可预料的随机货币政策冲击对各大类通货膨胀指标（特别是食品类通胀率）的影响存在明显差异。

我国目前对通胀的单方程研究的比较多，主要基于估计中国的菲利普斯曲线，或是验证中国的费雪效应等。研究的重点不是通胀的持续性，而是经济理论在我国的应用与验证估计，或者政策分析等。下面简要介绍关于这方面的研究。

陈彦斌（2008）提出了包含需求拉动、成本推动、通胀预期和通胀惯性四种因素的新凯恩斯菲利普斯曲线模型，使用中国数据对所提出的模型进行了检验，其中采用了基于微观调查数据的通胀预期。结果表明在通胀的四个决定因素中，通胀预期对当前通胀的影响最显著，通胀惯性次之，需求拉动排第三，而成本推动的影响不显著。李振、杨晓光（2007）采用VAR的分析方法，对中国经济的新凯恩斯菲利普斯曲线进行了估计和检验，采用季度数据。其结果显示，单位产出劳动力边际成本对通货膨胀的影响很小，理性预期对通货膨胀的影响是显著的，同时通货膨胀过程也表现出很强的惯性特征，计算还表明在我国约有70%左右厂商定价行为是属于后望形式的，他们的定价规则是以前一期价格和0.72倍的前一期通货膨胀之和作为当期的价格。杨继生（2009）利用我国省际数据结合新凯恩斯混合Phillips曲线来考察我国通货膨胀预期的性质以及流动性过剩对通货膨胀的影响。其模型采用GMM方法估计动态面板模型，结果表明通胀动态性质具有短期新凯恩斯混合Phillips曲线的典型特征，存在通胀持续性。王少平、王津港（2009）基于我国省际通胀的面板数据，应用Wachter（2004）的动态面板数据模型的内生结构突变检验，检验我国通胀惯性的结构突变。在此基础上，应用系统广义矩估计，对我国的通胀惯性进行估计。发现我国通胀的惯性，随通胀运行的不同阶段和货币政策的变化而发生内生性结构突变，但总体呈下降趋势，通货膨胀的下降期和紧缩期的惯性较大，当前的惯性相对较小。李松华（2010）采用DSGE的框架来实证分析我国的利率传导机制，在求解企业追求利润最大化下动态优化得到模型的新凯恩斯菲利普斯曲线，校准部分参数下用最大似然函数法估计模型参数，实证结果显示价格工资存在调整粘性，外生变量的持久性参数比较大。纵观以上文献，在加入其它的外在经济变量对通胀的影响的非结构的经验研究结果显示，我国通胀存在持续性，混合菲利普斯曲线符合我国的统计数据。

总的来说，国内学者对中国通胀惯性的研究相对较少，主要是对我国通胀持续性进行实证检验，很少对通胀持续性背后的中国微观经济结构与机制作分析，即从一个结构模型的框架下讨论的比较少。就像对菲利普斯曲线的经验研究的重点相似，微观层次的建模相对来说更少，国内更多的是用现代西方的一般动态模型框架来研究分析我国的货币政策，货币经济系统中的经济变量如产出和通胀在遭受政策冲击后的反应，也有用来分析货币政策的效果等，但通胀持续性并不是关注的重点，持续性一般在新凯恩斯模型曲线下讨论。

参考文献：

[1]张成思,刘志刚.中国通货膨胀率持久性变化研究及政策含义分析[J].数量经济技术经济研究,2007(3):3-12.

[2]张成思.通货膨胀动态路径的结构性转变特征与货币政策启示研究[J].货币金融评论,2007(10):1-14.

[3]石柱鲜,邓创,等.中国的自然利率与经济增长、通货膨胀的关系[J].世界经济,2006(4):

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[4]刘金全,隋建利.我国通货膨胀率及通货膨胀不确定性的持续性和记忆性检验[J].吉林大学社会科学报,2010,1,50(1):84-93.

[5]杨碧云,易行健,周义.中国通货膨胀持续性估计及其货币政策启示[J].经济经纬,2009(5):

27-30.

[6]李敏,王相宁,缪柏其.我国通货膨胀率的动态波动机制及政策启示[J].中国管理科学,2008,10,16:278-283.

通货膨胀的特征篇9

从2003年年中开始，随着固定资产投资规模的急剧扩张和重 工业 的高速增长，我国对能源和原材料的需求迅速膨胀，使得国内资源供给趋于紧张，导致三大物价指数全面上涨，新一轮通货膨胀的出现已经不容置疑。同前几次通货膨胀相比，本轮通胀不算剧烈，但争论却异常激烈。其原因在于，本轮通胀确实有一些与前几次不同的特征以及形成原因。笔者认为正确认识这些特征与成因，对于政策效果评估、未来 影响 我国通货膨胀走势 分析 、下一步的政策取向都具有重要意义。 

    思考之一:新一轮通货膨胀有何新特点? 

对按 经济 学定义，持续的物价上涨即为通胀。虽然在物价上涨的持续时间和幅度等方面不同学者有不同观点，一般认为如果物价连续三个季度上涨即可确认为通胀，而按照

   思考之三：怎样应对新一轮的通货膨胀？

由于本轮通货膨胀的特殊性，完全指望货币政策恐怕难以实现控制本轮结构型通胀的目标，我们有必要进一步完善现有的政策组合，把重点放在结构性调整，放在机制、制度的改革和完善上，真正做到宏观调控与改革推进相结合，以改革实现调控目标。

一是保持现有的货币政策力度，侧重疏导信贷结构调节的传导机制。笔者前面已经提到，本轮物价上涨的货币源头在于前几年的超额投放，去年以来随着人民银行提高准备金率等系列政策出台， 目前 流通领域的基础货币供应已经得到有效控制，2004年末m2的增幅降为14.6%，开始进入“适中”区。如果继续紧缩货币供应，有可能加剧 企业 资金紧张局面，导致 经济 硬着陆。当前的关键 问题 是信贷政策的结构调整难以到位，行政性要求与商业银行的利益追求存在冲突，增加中小企业贷款、支农贷款、助学贷款、就业贷款等的政策导向难以落实。要解决这些问题，还是要加大财政政策的配合力度，使信贷结构调整真正符合商业银行的利益核算和规避风险的需要。

通货膨胀的特征篇10

关于通货膨胀、经济增长与货币供应间的关系，传统的理论分析框架是货币主义学派代表人Fried⁃man（1956，1970）提出的货币数量论。这一理论的模型表达式为。ΔPt=ΔMt-ΔYt（2）式（2）表明通货膨胀率与货币增长率在长期内会出现同比例变化。即使货币增长率对经济产出的影响也只可能在短期内存在，从长期看必定会消失。但在研究现实经济时，尤其是在运用月度或季度数据建模时，首先必须考虑价格粘性，将滞后效应引入模型。

二、通货膨胀、经济增长关系与金融流动性的实证检验

（一）数据说明与平稳性检验1.数据及变量说明。本文的样本区间为2006年1季度至2013年1季度，共涉及三类变量，即经济产出变量、价格变量、货币流动性变量。地区经济产出变量用地区生产总值（GDP）衡量。由于居民消费物价指数是中央银行进行调控时所重点考虑的宏观经济变量，可能显著影响中央银行决策。因此，用居民消费物价指数（CPI）衡量物价变动水平，用CPI增长率衡量通货膨胀水平。在稳健性检验中，使用GDP平减指数（GDPIP）作为CPI增长率的替代变量。本文根据中国人民银行提出的社会融资规模统计标准，对2006年1季度以来贵州省社会融资规模进行了测算和统计，采用该指标衡量贵州省金融流动性，并以金融机构信贷规模作为社会融资规模的替代变量对研究结果进行稳健性检验。2.数据处理过程。本文实证分析中，长期均衡分析用的是水平变量形式，短期动态分析用的是水平变量的增长率形式，因此有必要对具体序列的原始形式、数据处理等做进一步说明：（1）实际地区生产总值（RGDP）及其增速（ΔRG⁃DP）：以2005年1季度为基期，根据贵州省2005年1季度以来的名义GDP和GDP同比增速推算出2006年1季度至2013年1季度的RGDP。（2）消费物价指数（CPI）和通货膨胀率（ΔCPI）：根据2005年1月至2013年3月的贵州省月度同比CPI数据，取算数平均得到季度同比CPI，其同比增长率为CPI通货膨胀率（ΔCPI）。价格指标的另一个变量，即GDP平减指数（GDPIP），依据名义GDP与RG⁃DP的水平值进行推算获得，其同比增长率即为GDP平减指数通货膨胀率（ΔGDPIP）。（3）金融流动性水平及其增长率：测算出2006年1季度至2013年1季度的贵州省社会融资规模季度数据，采用GDP平减指数对其进行价格因素剔除，得到按2005年可比价计算的2006年1季度~2013年1季度的贵州省社会融资规模实际值（FS），以其衡量贵州省金融流动性水平，以其同比增长率（ΔFS）作为对应的贵州省金融流动性增速变量。在稳健性检验中，采用GDP平减指数对贵州省金融机构贷款余额进行价格因素剔除，得到按2005年可比价计算的2006年1季度~2013年1季度的贵州省金融机构贷款余额实际值（CREDIT），作为衡量金融流动性的替代指标，以其同比增长率（ΔCREDIT）作为对应的贵州省金融流动性增速替代变量。上述指标的水平值序列均存在季节性变动因素，在实际的计量回归分析前，本文对所有宏观经济数据水平值序列的对数形式进行CensusX12季节性调整。增长率序列均为同比形式，不必再进行季节性调整。为了方便说明，在下面分析中，我们使用ΔCPI表示CPI同比增长率（通货膨胀率），其他含有差分符号Δ的变量与此类同。3.平稳性检验。在分析通货膨胀、金融流动性和经济增长的短期动态机制和长期协整关系之前，分别对各变量水平序列（2006年1季度~2013年1季度）和增长率序列（2007年1季度~2013年1季度）进行平稳性检验，检验过程中的滞后期数确定采用AIC准则。检验结果表明，水平变量序列RGDP、CPI、GDPIP、FS、CREDIT均为非平稳序列，其一阶差分序列ΔRGDP、ΔCPI、ΔGDPIP、ΔFS、ΔCREDIT均是平稳序列。

（二）短期互动机制通货膨胀、经济增长率和金融流动性间的短期动态机制使用VAR模型（式4）。首先，确定VAR模型的滞后阶数；然后在VAR模型基础上对模型变量进行格兰杰因果检验。1.滞后阶数的确定。根据时序分析理论，动态时序模型要获得准确有效的统计推断，最重要的是在保证满足模型残差无序列相关性的条件下选择尽量简单的模型（张成思，2012）。因此，本文在模型滞后阶数的选择上，采用如下判断方法：在给定最大滞后阶数为5的条件下，首先利用最小AIC准则确定最优滞后阶数，然后检验对应滞后阶数的模型残差的序列相关性。若无显著序列相关，则该滞后阶数为最优；若存在序列相关，则从5阶以下依次检验对应模型的序列相关性，在没有序列相关性的组内选择AIC最小值对应的滞后阶数。根据VAR模型估计结果（表2），可知滞后阶数为5时，VAR模型的AIC和SIC最小；根据VAR模型残差序列相关性的LM检验结果（表3），可知滞后阶数为5时，模型残差无序列相关。因此，VAR模型的最优滞后阶数为5阶。2.格兰杰因果检验。在滞后阶数为5的VAR模型基础上进行格兰杰因果检验，考察本文核心变量的短期互动机制。首先检验基本模型中经济增长率、通货膨胀率与社会融资规模增长率之间的格兰杰因果关系。表4中报告了实际经济增长（ΔRGDP）、CPI通货膨胀率（ΔCPI）与社会融资规模增长率（ΔFS）之间的因果关系：通货膨胀率与社会融资规模增长率均非实际经济增长率的格兰杰原因；实际经济增长率非通货膨胀率的格兰杰原因，社会融资规模增长率是通货膨胀率的格兰杰原因；通货膨胀率和实际经济增长率均是社会融资规模增长率的格兰杰原因。综合上述检验结果，可以发现贵州省实际经济增长、CPI通货膨胀率与社会融资规模增长率间具有如下的短期互动特征：第一，实际经济增长对社会融资规模增长具有短期驱动效应，但社会融资规模增长对实际经济增长不具有短期驱动效应；第二，实际经济增长和CPI通货膨胀率之间没有显著的短期驱动效应；第三，CPI通货膨胀率对社会融资规模增长具有显著的短期驱动效应，社会融资规模增长对CPI通货膨胀率也具有短期驱动效应。也就是说，社会融资规模具有明显的内生性特征，其变动既受实际经济增长的影响，又受通货膨胀率的影响；社会融资规模又具有短期中性特征，即在短期内社会融资规模的变动对实际经济增长不产生显著影响，仅对通货膨胀产生显著影响。3.稳健性检验。为了验证上述结论的稳健性，本文构建了两个替代模型进行稳健性检验。表5报告了两个稳健性检验对应的格兰杰因果关系检验结果。其中，模型A是将基本VAR模型中的CPI通货膨胀率用GDP平减指数通货膨胀率代替，模型B是将基本VAR模型中的社会融资规模增长率用金融机构贷款余额增长率代替。稳健性检验模型A的结果支持基础VAR模型的“内生性”和“短期中性”结论：社会融资规模具有明显的内生性特征和短期中性特征。稳健性检验模型B的结果支持基础VAR模型的“内生性”结论，但不支持“短期中性”结论：用金融机构贷款余额增长替代社会融资规模增长时，发现信贷扩张既是实际经济增长的格兰杰结果，又是通货膨胀的格兰杰结果；但是，信贷扩张同时也是实际经济增长的格兰杰原因，即信贷具有非中性特征。

（三）长期均衡机制长期均衡机制即变量间的长期均衡关系。所谓长期均衡关系，是指从长期来看，变量之间存在一个稳定的一一抵换关系，当在短期内各变量间的联系出现偏离均衡状态的现象，这种偏离所形成的时间序列也是平稳的，并且从长期看正负偏离的程度彼此抵消（张成思，2012）。本文对物价、实际经济产出以及融资规模的水平值（社会融资规模和金融机构信贷规模的自然对数形式）进行Johansen协整检验，考察三者间是否存在长期均衡关系。此外，本文通过长期均衡机制分析，同时获得了基于误差修正模型的各个变量增长率形式的互动机制，并可以进行与短期均衡机制类似的格兰杰因果关系检验。1.协整检验。根据表6的Johansen协整检验结果，变量lnRGDP、lnCPI和lnFS拒绝了不存在协整关系的原假设，不能拒绝存在至多1个协整关系的原假设，表明物价、实际经济产出以及社会融资规模之间存在一个长期均衡关系；同理，物价、实际经济产出以及金融机构信贷规模之间也存在一个长期均衡关系。协整检验可以验证物价、实际经济产出以及社会融资规模间是否存在协整关系以及协整关系的个数，但协整关系的具体特征（即物价、实际经济产出以及社会融资规模间的长期均衡机制）需要通过误差修正模型进行考察。2.误差修正和格兰杰因果检验。通过设立和估计误差修正模型，可得到协整向量和调整系数。前者刻画系统内变量之间的长期均衡关系，后者反映出现偏离均衡状态后协整系统的修正特征和修正幅度。因此，误差修正模型体现的是一种动态修正机制。Engle和Granger将协整与误差修正模型结合起来，建立了向量误差修正模型（VEC）。其中ecmt-1=β′yt-1，是误差修正项，β为协整向量，反映变量之间长期均衡关系；系数矩阵α反映变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的调整速度。A为调整系数矩阵。表7报告了向量误差修正模型估计结果，包括协整向量β和调整系数矩阵α的估计值。但与社会融资规模呈反向变动。金融机构信贷规模与社会融资规模对实际经济产出的相关关系完全相反，本文认为其原因在于采用的社会融资规模数据是流量，金融机构信贷规模是总量指标，而融资规模作为一种金融资本生产要素影响经济增长则是以存量形式产生作用的。进一步分析贵州省物价水平、实际经济产出和金融流动性间的长期均衡关系到底是因果关系还是仅仅为统计上的相关关系，需要在协整模型基础上进行格兰杰因果关系检验。表8报告了协整关系约束下的格兰杰因果关系检验结果。在协整关系约束下的格兰杰因果关系检验结果与前文基于基础VAR模型的格兰杰检验因果关系结果基本吻合。社会融资规模增长和金融机构贷款余额增长均具有内生性，社会融资规模增长由实际经济增长和通货膨胀水平内生决定，金融机构贷款余额增长由通货膨胀水平内生决定。社会融资规模是中性的，不是实际经济增长的格兰杰原因；金融机构贷款余额增长是非中性的，是实际经济增长的格兰杰原因。

三、结论