“金砖国家”通货膨胀周期的协动性，本文主要内容关键词为：通货膨胀论文,周期论文,金砖论文,国家论文,协动性论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言和文献综述
2001年，美国高盛公司(Goldman Sachs)首次提出“金砖四国”(BRIC)的概念，囊括了中国、印度、巴西和俄罗斯这全球最大的四个新兴市场国家。2010年12月，南非正式加入，“金砖四国”由此变为“金砖国家”(BRICS)。这五个“金砖国家”的国土面积占世界领土总面积的26.8%，人口占世界总人口的43%，2010年国内生产总值占世界总量的18%，贸易额占世界贸易总额的15%，对世界经济增长贡献率超过60%。在经过2009年6月、2010年4月和2011年4月分别于俄罗斯、巴西和中国举行了三次“金砖国家”领导人会晤后，“金砖国家”已经成为新兴市场国家多边合作的一种新模式和全球经济治理的一个新平台，在世界经济中日益发挥举足轻重的作用。当前，以包括中国在内的“金砖国家”为代表的很多新兴经济体和发展中国家都面临着较大的通货膨胀压力。本文旨在尝试利用SPSS因子分析和聚类分析方法探讨“金砖国家”通货膨胀周期的协动性及其影响因素，从而在一个侧面反映“金砖国家”合作机制的形成原因及其未来加强经济合作和政策协调的必要性，同时能够为中国通货膨胀的有效治理提供可资借鉴的政策建议。
有关经济周期的协动性问题一直是学界研究的焦点之一。在理论上对经济周期协动性传导机制进行说明的比较典型的例子是多恩布什(Dornbusch，1980)建立的“反馈模型”(repercussion model)，他运用这一模型分析了各国经济之间进行相互作用的机制。之后，Svensson(1988)、Svensson &Van Winjbergen(1989)以及Fukuda(1993)等学者也在理论上研究了经济周期在各国之间进行传递的更为复杂的机制。更多的学者则是从实证角度来探讨经济周期的协动性和各国经济之间的相互依赖性问题。较早的如Hickman & Filatov(1983)使用弹性方法分析了美日两国经济波动通过贸易效应给对方造成的影响；Burbidge & Harrison(1985)运用向量自回归模型研究了美国和加拿大之间经济冲击的传递；Ahmed et al.(1993)运用结构性向量自回归模型和协整检验的方法研究了美国和经合组织(OECD)五个成员国之间经济周期的传递；Selover(1997)则运用向量误差修正模型研究了美日之间经济波动的传递机制。之后，学者们对经济周期协动性传导机制的研究主要集中于国际贸易渠道和国际金融渠道等方面，其中Frankel & Rose(1998)、Glick & Rose(1999)、Selover(1999)、Bordo & Helbling(2003)、Baxter & Kouparitsas(2005)、Kose & Yi(2006)、Eickmeier(2007)以及Balakrishnan et al.(2009)等更强调经济波动和冲击通过国际贸易渠道进行传递并对各国产出、消费和就业等产生影响，而Williamson & Maher(1998)、Glick & Hutchison(1999)、Blankenau et al.(2001)、Aghion et al.(2004)、Bordo & Helbling(2010)以及Mishkin(2011)等则更强调经济周期和波动通过资本流动、金融、利率、汇率等渠道对一国实体经济和通货膨胀等方面产生影响。
国内学者的研究则集中于采用不同数据和方法探讨中国与世界经济以及其他国家和地区经济周期波动的协动性并分析其传导机制。薛敬孝、张兵(2001)探讨了包括中国在内的东亚国家之间经济周期存在的同期性和非同期性及其影响因素。秦宛顺等(2002)利用1987-2000年季度宏观变量序列探讨了中美经济周期之间存在的弱相关关系。任志祥、宋玉华(2004)、宋玉华、方建春(2007)分析了经济全球化条件下中国经济与世界经济周期日益明显的协动性和互动关系。贾俊雪、郭庆旺(2006)、袁富华等(2009)则基于动态因子模型分别探讨了开放经济条件下美国经济冲击对中国经济波动的影响以及中国与美国、日本和欧盟三大经济体为代表的国际经济周期的关联问题；彭斯达、陈继勇(2009)也基于多种宏观经济指标综合考察了中国和美国经济周期的协动性。贺书锋、郭羽诞(2010)利用协同性指标、Granger检验和聚类分析等方法考察了1960-2007年间中国与27个主要贸易伙伴国经济周期的协同性和群体差异性；王勇等(2010)采用面板数据对中国与世界经济波动协同性的原因进行了考察；程惠芳、岑丽君(2010)选取1990-2008年中国及其27个主要贸易伙伴的数据，用面板数据模型的普通最小二乘估计法实证检验了贸易强度和投资强度等因素对中国与主要贸易伙伴之间经济周期协动性的影响；李磊等(2011)则利用1984-2007年面板数据研究了中国与OECD国家的经济周期同步性及其传导机制。
在有关“金砖国家”的研究方面，自2001年美国高盛公司的吉姆·奥尼尔(Jim O'Neill)首次提出“金砖四国”的概念后，国外学者的研究侧重对“金砖四国”发展前景的预测，其中最具代表性的是高盛公司在2003年10月发表的一份题为《与BRICs一起梦想：通向2050之路》(Dreaming with BRICs:The Path to 2050)的全球经济报告，预计到2050年世界经济格局将发生重大变化，届时全球前六大经济体将依次为中国、美国、印度、日本、巴西和俄罗斯。之后，高盛又发布了一系列报告，对“金砖国家”的发展速度和经济实力做出预测。国内学者对“金砖国家”的深入研究则是在2009年“金砖国家”第一次领导人会晤后，研究集中于比较分析“金砖国家”的发展模式及其特征方面。其中扶涛、张梅荷(2010)通过使用随机前沿模型对金砖四国1990-2004年的经济增长源泉进行分解，研究认为劳动力和物质资本投入在“金砖四国”各个国家经济增长中都处于重要的地位，而“金砖四国”各个国家全要素生产率的增长率、技术进步和技术效率变化率则各有特点。吴俊、宾建成(2010)通过全要素生产率、能源利用效率等指标对“金砖四国”的经济效率进行比较研究，认为“金砖四国”的经济增长是由“高投入”所驱动，是一种粗放型的经济增长。张玉柯、徐永利(2010)对“金砖四国”产业结构与就业结构的变动及其相关性进行了比较分析，认为“金砖四国”在就业结构方面的差异更加明显，与产业结构的变动不一致，产业结构面临调整和升级。林跃勤(2009，2010)认为源于美国次贷危机的全球金融风暴使“金砖国家”受到了严重冲击，经济快速发展的“金砖国家”对外部冲击的抵御性差更多是源于自身赶超发展过程中存在的不足和缺陷，因此，“金砖国家”的反危机政策不仅要着眼于稳定短期经济增长，更要致力于重构长期持续增长机制和模式。贺书锋(2010)利用SVAR模型的脉冲响应分析认为，“金砖四国”尽管存在政治经济的差异性，但在中国核心的影响下四国经济周期形成了高度的协同性和互动性。杨力、张耿(2011)对“金砖四国”及发达国家的经济波动及其福利损失进行了分析，认为“金砖四国”作为新兴经济体，其经济波动导致的福利损失比发达国家要大。王信(2011)则提出由于受制于金融发展滞后，“金砖四国”在国际分工中仍处于劣势，其国际金融实力的上升与实体经济及对外贸易的发展不相称，难以在国际金融治理和国际经济不平衡的调整中发挥重大作用。因此未来四国应加快国内金融改革，进一步密切四国之间以及四国与其他新兴经济体的贸易投资联系，同时加强政策协调，推动国际货币金融体系改革。
通过上述文献综述我们可以看出，迄今学者们对经济周期协动性的研究文献非常丰富，有关经济周期协动性的指标也有很多不同选择，但单纯分析通货膨胀周期协动性的文献尚不多见，而研究“金砖国家”通货膨胀周期协动性的文献更是缺乏。而当前以包括中国在内的“金砖国家”为代表的新兴经济体和发展中国家普遍都面临着较大的通货膨胀压力，通货膨胀问题处理是否得当直接关系到各国经济乃至整个世界经济的发展。有鉴于此，本文尝试利用SPSS因子分析和聚类分析方法探讨“金砖国家”通货膨胀周期的协动性及其影响因素，希望能对各国特别是中国通货膨胀的治理提出些许有参考价值的政策建议。
二、“金砖国家”通货膨胀周期协动性的状况
我们用“金砖国家”各国消费者价格指数(CPI)月度增长率的变化来反映其通货膨胀的变化。①由于巴西和俄罗斯在一些年份②发生了恶性通货膨胀，导致“金砖国家”通货膨胀率的极端值、均值和标准差差别很大(如表1所示)，所以我们很难在一个统一的图形框架中画出五国通货膨胀率变化的直观曲线图，但仍然可以通过观察1993年4月至2011年3月“金砖国家”通货膨胀率月度数据的变化趋势和特征发现，金砖五国通货膨胀率的变化周期在某些时间段存在着比较明显的同步上升和下降的趋势，比如1993-1997年、2002-2005年、2007-2011年等等。虽然各国通货膨胀周期波峰和谷底出现的时间并不完全一致，但考虑到各国周期之间传递的时滞及由此导致的领先—滞后结构，这些国家周期上升阶段和下降阶段持续的时间基本重合，波峰和谷底出现的时间比较接近。也就是说，“金砖国家”通货膨胀周期的变化在某些时间段还是呈现出了较强的协动性。
“金砖国家”通货膨胀周期协动性的状况也可以通过表2中给出的各国通货膨胀周期波动的相关系数来体现。考虑到相关系数的显著性有可能受到样本中存在着“极值”的影响，我们不仅计算了Pearson相关系数，同时还计算了Spearman序列相关系数。由表中的数据可以看出，“金砖国家”两两之间通货膨胀周期变化的Pearson相关系数除了印度与俄罗斯之间没有显著性，其他都在1%的置信度(双侧)水平上具有显著性。Spearman序列相关系数中，除了印度与巴西、印度与俄罗斯之外，其他也都在1%的置信度(双侧)水平上具有显著性。而且如果考虑到各国通货膨胀周期变化可能存在领先—滞后结构的话，其相关系数会更加显著。由此我们可以得出结论：在所考察的时间段内，“金砖国家”通货膨胀周期的变化总体上表现出了比较明显的协动性。
从理论上来说，开放经济条件下国家之间经济周期(包括实体经济周期和通货膨胀周期)出现协动性的原因主要可以归纳为三个方面：面临共同外部冲击、国家间紧密的经贸联系以及经济结构和政策的相似性。
首先，随着各国对外开放的深入和外部依赖性的加强，其实体经济周期或通货膨胀周期在面临共同外部冲击(如世界经济的波动、世界能源和原材料价格的波动、国际贸易和国际资本流动的冲击以及其他一些突发事件)时往往会出现较明显的同步性。1997年爆发的东南亚金融危机对东亚国家和地区产生的冲击以及2007年爆发的美国次贷危机所引发的国际金融危机对世界各国产生的严重影响充分证明了这一点。具体到“金砖国家”来看，自20世纪90年代以来，“金砖国家”的外贸依存度尽管有所波动，但总体呈现出了上升趋势，③这在一定程度上反映了“金砖国家”对外开放程度的不断加深。市场的开放使得这些国家与世界经济的联系日益密切，受世界经济波动等外部冲击和影响的程度也日益提高，从而使其实体经济周期和通货膨胀周期波动在面临共同外部冲击时可能会出现比较明显的协动性。
其次，许多理论研究和历史经验表明，在各国实体经济周期和通货膨胀周期波动协动性形成过程中，相互之间紧密的贸易和投资等经济联系发挥着基础性的纽带作用。一国实体经济周期和通货膨胀周期不同发展阶段所导致的对外贸易、对外投资以及吸引外资状况的变动会产生与其他国家经济的相互影响，从而使得各国实体经济和通货膨胀的波动趋于同步。随着对外开放的扩大，“金砖国家”间的贸易和投资迅速增长，从而使其经济发展联系成了一个较为紧密的整体。例如，根据中国商务部公布的数据，2001-2010年，“金砖国家”间的贸易年均增速高达28%，贸易规模增长了15倍。中国已分别成为俄罗斯、巴西、南非的第一大贸易伙伴、印度的第二大贸易伙伴、巴西和南非的第一大出口市场、印度的第三大出口市场、俄罗斯的第六大出口市场。日益紧密的贸易和投资等经济联系使得“金砖国家”之间的相互依赖和影响不断增强，从而有可能在很大程度上促进其实体经济周期和通货膨胀周期波动出现协动性。
最后，各国经济结构和政策的相似性是实体经济周期和通货膨胀周期协动性存在的重要基础。经济结构上的相似性会使得相关国家的实体经济和通货膨胀波动出现相似的发展趋势，而经济政策的协调和趋同性也会进一步强化各国实体经济和通货膨胀波动的同步性。从“金砖国家”的具体情况来看，这些国家都是规模较大的新兴和发展中国家，普遍处于经济转轨过程中，在经济体制、市场和人口规模、产业和贸易发展结构以及资本项目的开放程度等方面具有发展中大国的一些共同制度和体制等结构性特征。同时，“金砖国家”都面临着发展经济、应对国际资本流动的不利冲击、改革现行国际货币金融体系等任务，因此这些国家所采取的政策措施具有一定的相似性，④而且它们在IMF、世界银行、WTO等国际组织和二十国集团等框架内不断加强立场和政策协调。⑤这些都为“金砖国家”实体经济周期和通货膨胀周期协动性的加强奠定了重要基础。
以上是理论上简要概括了“金砖国家”通货膨胀周期波动出现较强协动性的可能原因，下面通过SPSS因子分析和聚类分析方法具体实证探讨“金砖国家”通货膨胀周期波动协动性出现的主要原因和影响因素。
三、“金砖国家”通货膨胀周期协动因子的提取与聚类分析
由于1993年之前的通货膨胀月度数据不可得，所以下面有关因子分析和聚类分析基于“金砖国家”在1993年4月至2011年3月的通货膨胀数据进行。
(一)因子分析的前提条件
在进行SPSS因子分析之前要先进行KMO抽样适当性检验和Bartlett球形检验。其中KMO检验值在0到1之间，越接近于1说明进行因子分析的效果越好。而Bartlett球形检验则是假设变量间的相关系数矩阵是单位矩阵，若拒绝原假设则说明适合进行因子分析。KMO检验和Bartlett球形检验的结果如表3所示。
从表3中的检验结果来看，“金砖国家”通货膨胀周期数据的KMO检验值为0.739，表明可以进行因子分析。同时Bartlett球形检验的观测值为411.211，对应的概率P值为0，如果显著性水平为1%或5%，则概率P值小于显著性水平，应该拒绝Bartlett球形检验的零假设，即相关系数矩阵与单位矩阵存在显著差异，因此适合进行因子分析。
(二)因子的提取
表4是对“金砖国家”通货膨胀周期数据利用主成分分析法进行因子分析的初始解，显示了变量的共同度。表中“初始”列是因子分析初始解下的变量共同度，表明对五国通货膨胀周期变量如果采用主成分分析法提取所有5个特征根，则变量的所有方差都可以被解释，所以变量共同度均为1。但因子分析的目标是通过降维使得因子数目小于原有变量的个数，因此不能提取全部特征根。表中“提取”列则是按照指定提取条件⑥提取特征根时的变量共同度，这列数值都比较大，表明原有变量的信息丢失较少，原有变量的绝大部分信息可以被提取的因子解释。
表5给出了因子解释原有变量总方差的情况，得到了两个特征根值大于1的因子。从初始因子解的情况来看，第1个因子的特征根值为2.688，方差贡献率为53.757%；第2个因子的特征根值为1.084，方差贡献率为21.679%。两个因子的累积方差贡献率为75.436%，表明这两个因子共解释了原有变量总方差的75%以上。在采用方差最大法进行因子正交旋转后，两个因子的累积方差贡献率没有改变，也就是没有影响原有变量的共同度，但是改变了各因子的方差贡献率。从结果来看，经过旋转之后，满足条件的前两个因子的方差贡献率差距有所减少。总的来看，前两个因子对解释原有变量的贡献很大，而其他因子的特征根值较小，对解释原有变量的贡献很小，因而提取两个因子是合适的。
(三)因子的命名和解释
表6显示了旋转前后的因子载荷矩阵。从旋转前的因子载荷矩阵来看，五国通货膨胀周期变量在第1个因子上的载荷量总体上都比较高，说明第1个因子能同时解释五国通货膨胀周期变动的信息。经过因子旋转后，南非和印度的经济周期变量在第1个因子上的载荷量下降比较明显，而在第2个因子上的载荷量比较高，说明第2个因子对两国通货膨胀周期变动的解释力较强。
根据旋转前后的因子载荷矩阵我们提出因子命名假设：第1个因子命名为世界通货膨胀波动因子，第2个因子命名为发展中大国特征因子。
如前所述，自20世纪90年代以来，“金砖国家”的外贸依存度尽管有所波动，但总体上呈现出了上升趋势，这些国家市场开放程度的提高使其与世界经济的联系日益密切，受世界经济波动冲击和影响的程度也日益提高。世界经济的冲击波动可以在很大程度上解释“金砖国家”通货膨胀周期的变化及其协动性，而五个国家通货膨胀周期变量在第1个因子上的载荷量都比较高，因此我们把第1个因子命名为世界通货膨胀波动因子。这一因子会加剧各国通货膨胀的波动，使其周期容易出现“大起大落”型的变化。美国次贷危机所引发的国际金融危机对“金砖国家”产生的严重影响和冲击在一定程度上证明了这一点。另一方面，“金砖国家”都是人口和市场规模较大的新兴和发展中国家，普遍处于经济转轨过程中，在经济政策、产业和贸易发展结构以及资本项目的开放程度等方面具有发展中大国的一些共同制度和体制等特征，所以我们把第2个因子命名为发展中大国特征因子。这一因子可能在一定程度上有利于抵御世界经济和通货膨胀波动的冲击，从而使各国通货膨胀的变化比较平稳。下面我们具体论证上述因子命名的合理性。
表7给出了SPSS因子分析过程中利用回归分析方法估计得到的两个因子的得分系数矩阵。根据该矩阵的数值，可以写出两个因子的得分函数分别如(1)式和(2)式所示。
F1=0.410*巴西+0.332*中国-0.161*印度+0.405*俄罗斯-0.045*南非 (1)
F2=-0.112*巴西+0.059*中国+0.694*印度-0.118*俄罗斯+0.559*南非 (2)
根据(1)式和(2)式⑦中两个因子的得分函数，我们利用SPSS17.0通过变量标准化方法计算得出第1个因子和第2个因子的得分。⑧如果我们用世界通货膨胀率(CPI增长率)、先进经济体通货膨胀率(CPI增长率)和美元实际有效汇率等指标的变化代表世界通货膨胀波动对“金砖国家”通货膨胀周期变化的冲击因素，然后分别计算第1个因子得分和第2个因子得分与世界通货膨胀率、先进经济体通货膨胀率以及美元实际有效汇率之间的Pearson相关系数和Spearman相关系数(如表8)。通过相关系数我们可以发现，第1个因子的得分与世界通货膨胀率以及先进经济体通货膨胀率之间不论Pearson相关系数还是Spearman序列相关系数都存在非常显著的相关性，也就是说因子分析所提取出的第1个因子可以在一定程度上反映世界通货膨胀波动的冲击，因此我们把第1个因子命名为世界通货膨胀波动因子是合理的。第2个因子的得分与世界通货膨胀率以及先进经济体通货膨胀率之间不存在相关性，说明因子分析所提取出的第2个因子可以在一定程度上抵御世界通货膨胀波动的冲击，这可能与“金砖国家”作为新兴市场经济体和发展中大国所具有的特殊制度和体制等因素有关，因此我们把第2个因子命名为发展中大国特征因子。美元实际有效汇率与第1个因子得分和第2个因子得分都具有较显著的相关性，说明美元汇率的变化可能对“金砖国家”通货膨胀周期的影响是双向的：美元贬值一方面可能会造成世界通货膨胀，从而加剧“金砖国家”通货膨胀周期的波动；但另一方面也可能会通过抑制“金砖国家”的需求特别是外部需求而产生减缓其通货膨胀周期波动的影响。
综合以上因子分析的结果可以看出，巴西和俄罗斯的通货膨胀周期变量在第1个因子上的载荷量非常高(如表6所示)，说明这两国受世界通货膨胀波动因子的冲击非常大，其通货膨胀周期也表现出了典型的“大起大落”型(如表1所示)。而印度和南非的通货膨胀周期变量在第2个因子上的载荷量比较高，说明这两国受发展中大国特征因子的影响更大一些，其通货膨胀周期表现出了比较平稳的特点(如表1所示)。中国的情况则比较特殊，其通货膨胀周期波动总体上看是介于以上两种类型之间：一方面，中国的通货膨胀周期变量在第1个因子上的载荷量比较高，说明中国受世界通货膨胀波动因子的冲击也比较明显，其通货膨胀周期容易出现“大起大落”的倾向；另一方面，中国的通货膨胀周期变量在第2个因子上的载荷量虽然比印度和南非小，但却比巴西和俄罗斯高得多，这说明中国通货膨胀周期波动也会受到发展中大国特征因子的影响，从而表现出一定的稳定化特征。这一结论与一些学者(如中国经济增长与宏观稳定课题组，2008)对中国通货膨胀的研究结论具有一致性。
(四)“金砖国家”通货膨胀周期的聚类分析
为进一步分析“金砖国家”之间通货膨胀周期的“亲疏程度”，我们利用SPSS17.0进行分层聚类分析。其中选择分类数为2类，度量各国通货膨胀周期个体“亲疏程度”采用平方欧式距离(Squared Euclidean Distance)，而度量个体与小类、小类与小类之间的“亲疏程度”则采用离差平方和距离法(Ward方法)。同时，为消除各国通货膨胀水平在数量级上的差异，我们对其进行标准化，将各国通货膨胀率变量减去其均值后除以标准差，标准化后的变量均值为0，标准差为1(即Z分数方法)。分层聚类分析结果的凝聚状态表如表9所示。
根据表9显示的结果，在聚类分析的第1阶段，1号样本(巴西)和4号样本(俄罗斯)聚成一小类，它们的个体平方欧式距离是52.686，这个小类以该小类中第一个样本号1为标记，将在第2阶段用到。同理，在聚类分析的第3阶段，3号样本(印度)和5号样本(南非)聚成一小类，它们的个体平方欧式距离是271.112，该小类以样本号3为标记，将在第4阶段用到。以此类推，SPSS分层聚类分析的最终结果如表10所示。
与前述因子分析结果相一致，分层聚类分析将因子分析中在第1个因子上载荷量很高的巴西、俄罗斯和中国聚为一类，而将第2个因子上载荷量较高的印度和南非聚为另一类。巴西和俄罗斯的通货膨胀周期属于典型的“大起大落”型；而印度和南非的通货膨胀周期则属于比较平稳型。中国的通货膨胀周期波动程度虽然不如巴西和俄罗斯那样剧烈，但样本期内波动程度却比印度和南非的要大，聚类分析中与巴西和俄罗斯的关系更为“亲密”，因而也具有“大起大落”的倾向。
四、结论及启示
综上所述，本文研究认为，“金砖国家”通货膨胀周期波动存在比较明显的协动性。SPSS因子分析和聚类分析的结果表明，“金砖国家”通货膨胀周期协动性的出现在很大程度上是源自世界通货膨胀波动的冲击和发展中大国因素的综合作用。“金砖国家”通货膨胀周期可以分为“大起大落”型和比较稳定型。中国通货膨胀周期波动虽介于这两者之间，但更具有“大起大落”的倾向。这些分析结论具有比较强的政策含义和启示。
首先，本文的研究结论可以在一个侧面反映“金砖国家”合作机制的形成原因。“金砖国家”进行多边合作除了要维护新兴经济体和发展中国家的共同利益、通过南南合作“抱团”提高在世界政治经济中的地位和话语权之外，很重要的一个原因还在于21世纪随着这些国家对外开放的扩大，各国面临外部冲击的风险日益增加，他们迫切需要在国际经济、贸易和金融发展等领域加强合作和协调以应对共同面临的风险和挑战。特别是当其包括通货膨胀在内的经济周期波动由于受到世界经济波动冲击而出现比较明显的协动性时，这些国家自然会寻求通过加强合作来应对世界经济波动的不利影响。中国、俄罗斯、印度和巴西的领导人于2009年6月首次在俄罗斯会晤的中心议题就是商讨如何应对美国次贷危机引发的国际金融危机所产生的影响和冲击，因此可以说，“金砖国家”合作机制就是因国际金融危机而生的，是为了共同应对国际金融危机的不利冲击而形成的。之后，在2010年4月和2011年4月分别于巴西和中国举行的“金砖国家”领导人会晤对世界经济形势进行了探讨和展望，自然也包括讨论如何解决国际金融危机后由于全球流动性泛滥而使这些新兴经济体和发展中国家共同面临的较大通货膨胀压力。因此，“金砖国家”合作机制反映了这些国家在面临外部冲击时的共同诉求，从这个意义上说其形成具有一定的历史必然性。
其次，本文的研究结论也凸显出“金砖国家”在未来进一步加强经济合作和政策协调、甚至通过吸纳更多国家加入而进行进一步扩容的必要性。“金砖国家”通货膨胀周期的协动性在很大程度上反映出随着对外开放的扩大，它们的经济发展已经联系成了一个较为紧密的整体。“金砖国家”目前虽然已经初步形成了以领导人会晤为主渠道，以外长、安全事务高级代表和常驻多边机构使节会晤为辅助，以及以工商界、金融、投资和智库合作为支撑的多层次合作架构和机制，但今后仍需继续深化务实合作，积极挖掘合作潜力，充分发挥中国在劳动力和制造业、俄罗斯在资源和能源、巴西在农产品、印度在高科技和信息技术、南非在南部非洲的地缘等方面的优势和互补性，通过扩大相互间贸易和投资进一步加强多领域交流合作，以推动各国经济的共同发展。特别是“金砖国家”通货膨胀周期共同受到世界通货膨胀波动和发展中大国因素的双重作用和影响，而且当今经济全球化表现出很多新特点和新态势(裴长洪，2010)，各国经济发展和通货膨胀变化与世界经济发展、气候变化、粮食安全、能源资源安全以及重大自然灾害等全球性问题错综复杂地交织在一起。当“金砖国家”通货膨胀周期和实体经济周期波动共同面临不利冲击时，各国更应该进一步加强经贸合作和政策协调，充分利用发展中大国所拥有的有利因素和成功经验，从而有效治理通货膨胀、更好地推动经济发展。⑨同时，我们进一步研究发现，“金砖国家”与墨西哥、土耳其等其他一些规模较大的新兴经济体和发展中国家⑩之间的经济周期和通货膨胀周期波动也存在一定的协动性，因此从这个意义上来说“金砖国家”今后可考虑适当吸纳更多国家加入而进行进一步扩容，以便通过在更大范围内加强经济合作和政策协调来共同应对冲击和挑战，从而共享经济稳定发展和繁荣。
最后，更为重要的是，本文的研究结论可以为当前中国治理通货膨胀政策的制定提供一定的参考和启示。20世纪90年代以来，我国曾在不同时期根据经济发展和通货膨胀的实际情况，灵活运用财政政策和货币政策进行宏观调控。例如，20世纪90年代初，我国经济中出现了较严重的通货膨胀。为了抑制通货膨胀，从1993年至1997年，我国实施了适度从紧的财政政策和适度从紧的货币政策进行配合，从而使过高的通货膨胀率得到了有效的控制，经济成功实现了“软着陆”。而1997年东南亚金融危机爆发后，由于受世界经济不景气的影响，我国经济运行中又出现了通货紧缩的局面。为了应对东南亚金融危机的冲击、治理通货紧缩趋势、刺激有效需求拉动经济增长，我国于1998-2004年连续实施了7年积极的财政政策和稳健的货币政策进行配合。这一政策组合对于抵御东南亚金融危机的冲击、化解国民经济运行周期低迷阶段和通货紧缩产生的种种压力、保持经济社会平稳发展，发挥了重要作用。但是，随着积极财政政策作用效果的发挥，我国宏观经济形势在2004年发生了重大变化，经济持续高速增长重新带来了经济过热的通货膨胀风险。根据经济形势的新变化和宏观调控的新需要，我国在2004年5月又及时将积极财政政策调整为实行稳健的财政政策，与稳健的货币政策进行配合，以便缓和经济偏热带来的通货膨胀压力。之后，在2007年12月召开的中央经济工作会议上，我国又将实行了10年之久的“稳健的货币政策”调整为“从紧的货币政策”，以防止经济增长由偏快转为过热、防止价格由结构性上涨演变为明显的通货膨胀。而2008年下半年开始，我国经济受次贷危机和国际金融危机影响日益明显，为应对国际、国内经济出现的新形势、防止经济增速大幅下滑和通货紧缩、通过扩大内需来拉动经济增长，我国在2008年11月又将“稳健的财政政策”调整为“积极的财政政策”、将“从紧的货币政策”调整为“适度宽松的货币政策”。积极的财政政策和适度宽松的货币政策的实施取得了明显成效，对于我国经济在国际金融危机后企稳回升、保持平稳较快发展发挥了重要作用。2011年面对国内经济进一步企稳回升，同时全球流动性泛滥、国内通胀预期居高不下的局面，我国又及时将货币政策由“适度宽松”调整为“稳健”，以便更加有利于促进经济的可持续发展。总之，上述政策组合的灵活实施在一定程度上使我国经济周期和通货膨胀变化呈现出稳定化和“微波化”的趋势(刘树成等，2005；殷剑峰，2010)。但是，根据我们上述因子分析和聚类分析得出的结论，中国通货膨胀周期波动仍存在着“大起大落”的倾向。因此我们在当前制定治理通货膨胀政策时一方面需要进一步加强与包括“金砖国家”在内的国际社会进行政策合作和协调，积极应对世界经济和通货膨胀波动的冲击，另一方面更需要进一步发挥我国在体制机制方面的优势，提高国内应对通货膨胀政策的灵活性和针对性，密切关注政策发挥作用的路径和时滞，准确把握政策力度，避免出现由于政策调控不力或调节过度而人为造成“大起大落”的不稳定局面(11)，使得我国通货膨胀周期得到有效治理，从而促进我国经济增长周期真正能够实现在适度高位的平稳运行。
总之，本文的研究结论给我们带来了一些重要的参考和启示，但本文的研究仍然是尝试性的探索，有关通货膨胀周期协动性研究的普遍意义、“金砖国家”通货膨胀周期协动性产生的其他具体影响因素和传导机制、“金砖国家”与世界其他国家和地区通货膨胀周期的协动性以及中国通货膨胀周期治理的具体政策选择等问题尚需在今后的研究中进一步深化。
注释：
①由于篇幅所限“金砖国家”通货膨胀率月度数据没有列出，数据来源于BvD数据库：EIU CountryData。
②如巴西在1993年4月至1995年6月、俄罗斯在1993年4月至1996年9月和1998年9月至1999年12月的月度通货膨胀率都超过了30%，其中巴西在1994年6月的通货膨胀率高达4922.2%，俄罗斯在1993年10月的通货膨胀率高达1300%。
③如根据国际货币基金组织数据库(World Economic Outlook Database)和世界贸易组织数据库(WTO Statistics Database)中的数据计算，中国、印度、巴西和南非的外贸依存度分别由1990年的29.6%、12.7%、10.6%和37.5%上升为2010年的50.6%、35.0%、18.8%和49.2%。
④比如面对美国次贷危机所引发的国际金融危机的冲击，这些国家普遍采取了扩张性的财政和货币政策，之后随着经济的复苏和回升，这些国家又采取了紧缩性的货币政策以应对日益加剧的通货膨胀和资产价格泡沫。
⑤比如要求提高发展中国家和新兴经济体在国际经济组织中的话语权、改革现行国际货币金融体系以建立国际经济新秩序等。
⑥在此我们指定提取条件为特征根值大于1。
⑦(1)式和(2)式中国家名称代表该国通货膨胀周期变量(CPI增长率)。
⑧篇幅所限本文没有列出，感兴趣的读者可以向作者索取。
⑨比如中国在2009年、2010年和2011年分别与巴西、俄罗斯和南非达成的货币互换和双边货币结算协议在一定程度上可以降低美元汇率波动带来输入性通货膨胀的风险，促进经济平稳发展。
⑩即2011年高盛公司提出的“增长型市场”(Growth Markets)国家。
(11)我国在1998-1999年和2009年出现的通货紧缩局面和经济增长压力除了是由于当时分别受东南亚金融危机和美国次贷危机所引发的国际金融危机影响外，国内紧缩性货币政策的过度实施可能也是重要原因。2010年以来，我国为治理新一轮通货膨胀已连续12次上调法定准备金率、5次加息，一些中小企业由于信贷紧缩而面临生存危机。我们在制定反通货膨胀政策时必须要充分注意把握政策力度和灵活性。
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