通货膨胀、投资与经济增长——关于宏观调控背景的计量分析，本文主要内容关键词为：通货膨胀论文,经济增长论文,宏观调控论文,背景论文，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
一国宏观经济运行是否健康可以从两方面加以考察：稳定与增长。前者是指实际产出围绕自然产出上下波动不大，产出的周期特征越小越好，这就暗含着其他关键的宏观经济变量的周期特征越小越好；后者是指产出数量能够不断攀升。对此，自由市场论者认为，由无数理性经济人的自主决策构成的市场的自发运行是可预期到的最好结果，经济增长总是周期性的增长；而认为政府能够克服市场失灵，从而支持必要的宏观调控的人士普遍认为，宏观经济政策在治理经济周期和刺激经济增长两方面都可以有所作为，并且稳定的经济环境是长期经济增长的必要条件。
我们知道，一个稳定的宏观经济结构，一般包括如下标准：低而可预测的通货膨胀，适度的实际利率，稳定而可维持的财政政策，竞争性的和可预测的实际汇率，以及可行的收支平衡。这些标准中，没有一个可以由政策直接控制，每一个都必须根据冲击做出最优反应，因此很难定义某个最优或最合适的水平。但相比之下，只有通货膨胀可以轻易量化，实际利率很难确定其适度范围，而财政政策很难用单个变量来刻画，汇率和国际收支政策则更多地受到一国基本金融制度的制约。因此在宏观经济政策的3大指示器（通货膨胀率、预算盈余或赤字、地下汇市溢价）中，通货膨胀率是最好的，它能衡量政府管理经济的全面能力。
通货膨胀会给经济带来损失，这些损失有的和通货膨胀的绝对水平有关，有的则要归因于通货膨胀的波动性和不确定性。但无论如何，人们一致认为，在高而不可预测的通货膨胀环境中，整个经济将运行不畅。
正是基于上述原因，20世纪90年代以后，各国的中央银行都开始越来越强调价格稳定的重要性，不管货币政策的操作手段是利率还是货币总量，都把货币政策的目标定位于低而稳定的通货膨胀。
本文的目的有两个：一是研究通货膨胀与经济增长的关系，指出投资是主要的传导机制；二是对中国的情况进行计量经济学检验，并结合当前的宏观经济形势提出一些试探性的政策建议。
二、通货膨胀影响经济增长的理论逻辑
首先，我们有必要简单论及货币在经济运行中的作用。第一，货币是一种价值储藏手段，是一种具有收益率特征的资产，是资产组合的一部分；第二，货币是一种便利跨期转移的资产，人们持有它仅仅因为他们知道其他人也愿意持有它；第三，货币是交易之必需，因为交易要受到现金预先支付的约束。因此，既可以把货币看作一种便利交易的技术，又可以看作生产要素或经济资源，持有货币还能够直接获得效用。
在短期内，经济增长和通货膨胀往往正相关，因为货币冲击带来的总需求冲击会引起产出的同向变动，或者说，提高产出的政策（如扩张性的财政或货币政策）也会提高价格。因此，在短期内，治理高通货膨胀的政策就要以牺牲一部分产出和就业为代价。这是著名的菲利普斯曲线所揭示的经验结果。
但是，关于经济增长和通货膨胀的长期关系，即通货膨胀如何对总供给一方产生影响，经济学界一直存在争论。
20世纪60年代，托宾等人认为，在长期中，经济增长和通货膨胀也呈正相关关系。因为通货膨胀的上升会导致实际货币余额的下降，于是人们更愿意持有资本，这将导致投资率的上升，从而经济增长率上升，这被称为通货膨胀的资产组合替代效应。有些发展经济学理论甚至认为，通货膨胀是发展中国家动员经济资源进行资本积累的好方式。
但是80年代以后，随着大量的经验研究发现经济增长和通货膨胀的负相关关系，人们开始对托宾效应的传导机制进行理论反思。总结起来，有如下几种批评意见：（1）储蓄行为切断了上述联系，如果储蓄行为导致实际利率和时间偏好率恰好相等，那么通货膨胀率就不会影响稳态的资本密集度。（2）在税收体制不调整的前提下，资本的税后实际回报是通货膨胀率的减函数，所以通货膨胀率的上升将导致稳态资本密集度的下降。（3）如果货币总量增长率给定，产出增长率的上升会降低通货膨胀率，因为人们对实际余额的需求增长更快。（4）如果政府支出部分地通过发行货币来融资，产出增长率的下降会减少对实际余额的需求，使得政府会提高货币总量的增长率。（5）通货膨胀率的上升减少了实际余额，降低了实际资源达成交易的效率，即降低了价格体系的效率和要素的生产力，从而减少产出。（6）资本品的价格除了市场价格还包括持有货币购买新资本的成本，因此通货膨胀上升导致的实际余额下降将抬高资本品的实际价格。（7）当实际余额进入效用函数时，通货膨胀将导致消费品的实际价格上升，闲暇增加，就业减少，从而资本的边际产出减少，也就是说，通货膨胀降低了资本的生产力。
可以发现，上述意见的主流可以归结为，通过让货币进入生产函数或对经济施加现金预先支付约束，发现了实际余额和资本之间的互补性，因此通货膨胀率会降低资本积累。
但是，这两派观点的主要理论逻辑都是强调通货膨胀通过影响投资从而影响经济增长。一方面物质资本和人力资本的投资是长期经济增长率最重要的决定因素，而投资理论的进展强调了不稳定性和不确定性在决定投资中的作用。另一方面，通货膨胀率的水平和波动性显著正相关，通货膨胀率和未来价格水平的不确定性显著正相关。因此通货膨胀主要通过制造不稳定性和不确定性来对投资和经济增长产生负面影响。
第一，通货膨胀造成相对价格的扭曲，使经济当事人无法准确判断价格的变化是相对价格的变化还是价格水平的变化，给准确的决策造成困难。
第二，通货膨胀损害了金融资产的价值，导致投资的实际回报难以预测，使得潜在投资者退出。
第三，通货膨胀使非生产性的实业投资（如房地产、黄金）更具吸引力。
第四，高通货膨胀意味着政府对经济已经失去了控制能力，降低了投资者的信心（这实际上意味着，即使高通货膨胀会带来短期的高增长，也应该加以控制，为长期高增长营造有益的环境）。
第五，实际税收和通货膨胀不同步，因为税收是基于前一年的名义收入，如果公用事业价格没有上涨，那么财政问题将更加严重，公共储蓄和公共投资会减少。
第六，通货膨胀会因为同样的原因导致外国资本的流失。
此外，通货膨胀还会带来一系列菜单成本、价格搜寻成本和货币持有成本。高通货膨胀的压力如果迫使政府采取各种各样的价格管制措施，还将导致寻租行为和直接的非生产性活动的出现。
三、经验研究的文献回顾
对经济增长和通货膨胀负相关关系的经验研究以Fischer（1983，1991，1993）和Barro（1995，1996）等人为代表，近期的研究比如Harris等人（2001）只是众多例子中的一个。但是由于数据处理方法不尽相同，越多的经验研究反而带来了越多的问题。
Fischer（1991）的研究就发现通货膨胀与投资规模（投资占GDP的份额）负相关关系的显著性较低，因此在大样本研究之外应辅以案例研究。他指出，宏观经济稳定只是经济增长的必要条件，一国经济的市场化与开放程度，政府的规模与职能等也很关键。比如Stockman（1996）就发现金融市场的发展程度会影响通货膨胀的增长效应的规模。发达的金融市场会通过降低交易中通货（和通货膨胀税）的重要性和通货膨胀带来的财富再分配规模来减少通货膨胀的实际效应，而不完善的金融市场则不然。
Fischer（1993）认为，相对于通货膨胀的绝对水平而言，通货膨胀的波动性（样本全体的标准差）和不确定性（7年移动平均的标准差）显然是更直接的指示器，尽管对于这两个指标，他均找到了与经济增长率的显著负相关关系，但是他也承认实际上很难区分他们和通货膨胀水平带来的效应。在该文中，他发现了通货膨胀率和资本积累率（资本存量的增长率）和生产力（索洛剩余）增长率的负相关关系。并且当把通货膨胀分解成高、中、低3类时，发现低通货膨胀时负相关性最大。这意味着，在低通货膨胀时期，保持通货膨胀率的稳定反而显得更重要。该文还首次提到，相关关系并不意味着因果关系，有可能存在第三方因素同时导致高通货膨胀和低经济增长。尽管文章的检验结果拒绝了这一假设（如果贸易条件变化带来的供给冲击是主导因素，那么有供给冲击的阶段负相关关系应该更明显，但检验结果不是这样），但是通货膨胀的内生性后来成为问题的焦点。
De Gregorio（1993）也得到了通货膨胀与经济增长率显著负相关的结论，但进一步的回归结果发现，通货膨胀与物质资本、外国投资的负相关关系不显著，与人力资本的正相关关系不显著，与就业率的负相关关系（前面已提到通货膨胀的实际余额效应会增加闲暇，减少就业）不显著（这似乎可解释为，通货膨胀导致的是劳动努力程度下降，或生产性活动的就业下降，比如，更多的人从事资产组合管理而不是研发），但是与投资效率（人均GDP增长率与投资率之比）的负相关关系显著。在通货膨胀与经济增长的回归中，如果再加入投资变量，发现对通货膨胀的系数影响不大，这进一步印证了通货膨胀是影响投资效率而非投资水平。
Patnaik和Joshi（1998）提到，在金融抑制体系下（固定的名义利率），实际利率与经济增长显著正相关，但加入通货膨胀变量后，实际利率的系数不显著，但通货膨胀的负相关系数显著，这说明实际利率与经济增长的正相关实际上是通货膨胀与经济增长的负相关的反映。但另一方面，亚洲国家经济发展的经验比较也表明，通货膨胀的较小变动对经济增长的效应并不显著。低于20％的通货膨胀能够在长期中维持，而不会制造宏观经济不稳定，快速增长的东亚经济就落在这个范围内。
Levine和Renelt（1992）对宏观经济政策与经济增长的经验研究范式提出了最为重要的批评。他们发现，包括货币政策指示器在内的各种宏观调控变量与经济增长相关性的稳健性都很差，也就是说，回归方程中其他解释变量的不同选取会造成关键解释变量的相关性系数的很大波动。Levine和Zervos（1993）还特别指出通货膨胀水平和波动性与经济增长的相关性都不稳健。
Bruno和Easterly（1998）正式指出，经济增长和通货膨胀脆弱的相关关系只是技术处理的结果，如果除去40％以上的高通货膨胀样本点，或者放弃数据的高频度而进行真正的长跨度横截面分析，负相关关系就不复存在。这一研究的理论意义是印证了通货膨胀的效果是当期的而不是滞后的和动态的。
Barro（1996）的实证研究所支持的观点又有所不同：首先，低于20％的通货膨胀与经济增长没有显著关系，高于20％的通货膨胀与经济增长有显著的负相关关系；其次，在通货膨胀的波动性进入回归方程的前后，对通货膨胀平均值的系数影响不大，而通货膨胀波动性的系数几乎为零，这说明通货膨胀的波动和经济增长没有关系，或者通货膨胀的波动性不是不确定性的良好测度。显然，这两方面结论和Fischer截然相反。特别是前一个结论，两方面各有新的支持者加入，Judson和Orphanides（1996）的研究支持Barro，而Gillman等人（2002）的近期研究则支持Fischer。此文又一次提出了通货膨胀的内生性问题。正如前面提到的那样，有可能是外生冲击同时导致经济增长的减缓和通货膨胀的升高，有可能是货币当局用扩张性（紧缩性）货币政策来应对经济衰退（过热），再说如果货币总量不变化的话，产出增长的下降将自动提高通货膨胀水平。技术上，可以用工具变量法来解决通货膨胀和经济增长孰因孰果的问题，但是需要找到一个与原解释变量高度相关，但与随机扰动项不相关的新变量，而Kochelakota（1996）和Sims（1996）的评论表明Barro的尝试是不成功的。
此外，Burdekin等人（2000）分析了通货膨胀和经济增长的非线性关系，并发现两者的负相关关系会从某一个初始通货膨胀水平以上开始，但这个初始水平在发达国家和发展中国家之间又有差异。
四、经验研究的缺陷与理论的再思考
很显然，在经验研究中，一些关键的关系未被理清：（1）通货膨胀水平与经济增长的负相关关系是否存在？（2）通货膨胀波动性与经济增长的负相关关系是否存在？（3）通货膨胀与投资的负相关关系是否存在？（4）通货膨胀与经济增长的相关关系是否因通货膨胀水平的不同而不同？（5）到底是通货膨胀导致经济增长，还是相反？或者两者皆由其他因素所内生决定？
这也进一步引发了对理论的再思考。实际上，把通货膨胀和经济增长联系起来的机制至少有4种：第一，新凯恩斯主义观点，粘性价格使得通货膨胀扭曲资源配置并且导致交易成本的上升。这是我们在第二部分中重点探讨的机制。第二，新古典主义观点，供给冲击未被货币当局的逆向操作所完全抵消，所以负相关关系是政策操作的结果，经济增长是通货膨胀的原因，而非相反。这一机制隐含着货币政策无效性的结论。第三，凯恩斯主义/货币主义观点，名义总需求同向改变产出和价格。这是通货膨胀和经济增长的短期关系以及菲利普斯曲线赖以成立的主要理论依据。第四，政治经济学观点，通货膨胀是政治和社会问题的症状，而这些问题同时影响经济增长。如果考虑到经济关系是嵌入在社会关系之中，这一机制同样不容忽视。
这些互相竞争的理论观点何者能够胜出，最终还将取决于经验研究的突破。但另一方面，即使认定降低通货膨胀会带来长期经济增长，毕竟通货膨胀的短期产出成本也不容忽视。通货膨胀的理论成本非常依赖于模型的假设（新古典的抑或凯恩斯主义的），比如经济当事人的预期形成，价格的灵活程度，货币政策的透明度和可信度等等，Ball（1993）的经验研究则发现抑制5％通货膨胀的产出损失在0～18％之间，平均为7％。Motley（1998）的经验结果表明，5％通货膨胀的减少会带来0.1％～0.5％的年经济增长率的提高，对长期增长的现值贡献是15％～140％，因此降低通货膨胀的长期收益大于短期成本。但是我们必须注意，这种估算依赖于对一国经济的总量生产函数、人口增长率、技术进步率和资本折旧率等的估计，因此结论不能照搬到实际政策操作中。
五、中国数据的计量经济学检验
经验研究结果的分歧使得经济增长和通货膨胀的长期关系从某种意义上成为应一国经济、社会、政治特征变化而变化的特殊性问题，而非一个普遍的经验上的对换关系。这也成为研究我国通货膨胀与投资和经济增长关系的动机之一。
（一）投资是否是经济增长的引擎
首先，检验投资与经济增长的关系是有必要的。如果中国的数据符合投资与增长理论所揭示的经典结论，那么我们的后续研究才是有意义的。
我们使用GDP对固定资产投资进行线性回归，来考察固定资产投资对GDP的解释能力，可以用下面公式表示：
GDP[，t]=β[，0]+β[，1]I[，t]+ε[，t]
其中，I[，t]为t期的固定资产投资额，ε[，t]随机误差项是白噪声序列。根据计量经济学，如果固定资产投资和GDP都是同阶的单整序列，那么就可以对固定资产投资序列和GDP序列进行协整检验。如果两个序列都是平稳序列，那么就可以直接进行线性回归。协整检验分为3个步骤。首先，我们分别对固定资产投资序列和GDP序列进行单位根检验，以检验两个序列是否平稳。其次，使用GDP对固定资产投资进行普通最小二乘法线性回归。最后，对回归方程的残差序列进行单位根检验，研究残差序列是否平稳。
首先，研究两个序列的平稳性。我们分别对1994年第1季度到2004年第2季度中国的固定资产投资额和GDP序列进行单位根检验。我国GDP和固定资产投资序列都带有比较明显的时间趋势，因此对这两个时间序列我们建立如下检验方程：
△GDP[，t]=c[，1]+δ[，1]t+γ[，1]GDP[，t-1]+ε[，t]
△I[，t]=c[，2]+δ[，2]t+γ[，2]I[，t-1]+ε[，t]
分别对我国的GDP序列和固定资产投资序列进行ADF检验，两个序列的ADF统计量分别为-6.339155和-8.468390。由于两个检验方程的形式相同并且序列的样本个数相同，所以ADF检验的临界值是相同的，在显著性水平为1％、5％和10％的临界值分别为-4.2023、-3.5247和-3.1931。两个序列的ADF统计量均小于10％的临界值。因此，在10％显著性水平下，两个序列不存在单位根，是平稳序列。
然后使用GDP数据对固定资产投资进行普通最小二乘估计，结果为：
GDP[，t]=14837.65+0.663493I[，t]+ε[，t]
（16.54498）（8.920972）
从表1中可以看出，固定资产投资序列的系数进行t检验的P值为0.0000，说明系数非常显著。固定资产投资增加1亿元人民币，则可以引起GDP增加约0.6635亿元人民币。因此固定资产投资对GDP有很强的解释作用。
表1 最小二乘估计结果
┌─────────────────────────┐
│
系数 标准误差t统计量P │
├─────────────────────────┤
│C14837.65896.807016.544980.0000
│
│I0.6634930.0743748.9209720.0000
│
└─────────────────────────┘
最后，研究线性回归残差的平稳性。对上述回归方程的回归残差进行单位根检验，得到的ADF统计量为-3.229668。残差序列的ADF统计量数值小于10％的临界值-1.6201。说明在10％的显著水平下，残差序列是平稳的，固定资产投资序列和GDP序列存在协整关系。
（二）通货膨胀的成因
考察过度货币增长对通货膨胀率的解释作用。建立ARMAX模型：
其中，π[，t]为t期的通胀率，△M[，t]-△Y[，t]是t期的过度货币增长，并且有：△M[，t]=100（lnM1[，t]-lnM1[，t-1]），△Y[，t]=100（lnGDP[，t]-lnGDP[，t-1]）。样本跨度为1997年第1季度到2003年第3季度，共26个样本量。
本节使用AIC（Akaike’s Information Criterion）信息准则来比较可供选择的模型。各模型的AIC值见表2。从表2中可以看到ARMA（2，1）的AIC值最小，并且随着参数个数的增多，AIC值并没有显著减小。因此，我们选用ARMAX（2，1）描述通货膨胀率的ARMAX效应。
表2 各模型的AIC值
┌──┬───────────────────────────┐
│模型│ARMA（1，1） ARMA（1，2） ARMA（2，1） ARMA（2，2）│
├──┼───────────────────────────┤
│AIC │2.004243 1.940180 1.551956 1.569814│
└──┴───────────────────────────┘
ARMAX模型的估计结果见表3，方程括号中为参数估计值的t统计量：
π[，t]=-0.004455+0.003232（△M[，t]-△Y[，t]）
（0.9701） （0.2959）
+1.642872π[，t-1]-0.798351π[，t-2]+ε[，t]-0.960367ε[，t-1]
（0.0000） （0.0000） （0.0000）
表3 通胀率的ARMAX（2，1）模型的估计结果
┌────┬──────┬─────┬───────┬────┐
││系数│ 标准误差│ t-统计量│ P │
├────┼──────┼─────┼───────┼────┤
│C
│ -0.004455 │ 0.117339 │ -0.037970
│0.9701 │
│K
│ 0.003232
│ 0.003006 │
1.074939
│0.2959 │
│AR（1） │ 1.642872
│ 0.095825 │ 17.14444│0.0000 │
│AR（2） │ -0.798351 │ 0.096868 │ -8.241595
│0.0000 │
│MA（1） │ -0.960367 │ 0.067277 │ -14.27490│0.0000 │
├────┴──┬───┴──┬──┴────┬──┴────┤
│R[2] │ 0.798133 │因变量均值│ -0.191667│
│修正的R[2]│ 0.755634 │因变量的标准差│ 0.970502│
│回归标准误差 │ 0.479752 │AIC准则
│ 1.551956│
│残差平方和│ 4.373072 │SC准则│ 1.797384│
│对数似然值│-13.62347
│D.W统计量 │ 2.410607│
└───────┴──────┴───────┴───────┘
根据模型估计的结果，我们可以看到对模型系数进行t检验时，原假设是系数等于0。计算得到，AR（1），AR（2），MA（1）的系数t检验的p值均为0.0000，拒绝原假设，系数是显著的。而过度货币增长的系数t检验的p值为0.2959，大于0.05的显著性水平，接受原假设，系数是不显著的。
这一结果说明过度货币增长并不能看作是通货膨胀的解释变量，从而说明通货膨胀不是政策操作的结果，这能部分地推翻我们在第四部分中提到的通货膨胀与经济增长的新古典机制。
下面对ARMAX（2，1）模型的适用性进行检验，即对模型的残差序列进行自相关检验，检验结果见表4。从两个表中可以看到残差序列各阶的自相关系数均处于置信区间之中，不具有显著的自相关性。我们进一步进行自相关的Q检验。原假设是两个序列在各阶的样本自相关系数均等于0。结果计算得到序列各阶Q统计量的p值均大于0.05的显著性水平，接受原假设。因此，模型的残差序列不存在显著的序列自相关性，从而证明了ARMAX模型的解释能力。
表4 残差序列的自相关检验结果
┌─────┬────────────────────────┐
│阶数 │
1 2 34 5 6│
├─────┼────────────────────────┤
│自相关系数│-0.220 0.090 -0.041 -0.280 0.209 -0.351│
│Q-统计量 │ 1.365 1.606
1.656
4.171 5.641 10.017│
│P │ 0.243 0.448
0.647
0.383 0.343
0.124│
├─────┼────────────────────────┤
│阶数 │
7 8
9 10 11 12
│
├─────┼────────────────────────┤
│自相关系数│ 0.223 -0.100 -0.050 0.211 -0.039 -0.008
│
│Q-统计量 │11.886 12.287 12.395 14.392 14.466 14.469
│
│P │ 0.104
0.139
0.192 0.156
0.208
0.272
│
└─────┴────────────────────────┘
接下来考察固定资产投资对通货膨胀的解释作用。可以用下面公式表示：
π[，t]=β′[，0]+β′[，1]I[，t]+ε[，t]
其中π[，t]为t期的通胀率，I[，t]为t期的固定资产投资额，随机误差项ε[，t]是白噪声序列。
同样地，首先研究两个序列的平稳性。下面对从1995年第2季度到2003年第3季度中国的固定资产投资额和通货膨胀率进行单位根检验。我们建立如下检验方程：
△I[，t]=c[，2]+δ[，2]t+γ[，2]I[，t-1]+ε[，t]
△π[，t]=c[，3]+γ[，3]π[，t-1]+ε[，t]
分别对我国的固定资产投资序列和通货膨胀率序列进行ADF检验。固定资产投资序列的ADF统计量为-8.468390，而ADF检验在显著性水平为1％、5％和10％的临界值分别为-4.2023、-3.5247和-3.1931。因此，在10％显著性水平下，固定资产投资序列的ADF统计量小于临界值，固定资产投资序列不存在单位根，是平稳序列。此外，通货膨胀率序列的ADF统计量为-2.852305，其显著性水平为1％、5％和10％的临界值分别为-3.6496、-2.9558和-2.6164，因此，在10％显著性水平下，通货膨胀率序列的ADF统计量也小于临界值，通货膨胀率序列不存在单位根，也是平稳序列。
然后使用通货膨胀率对固定资产投资进行最小二乘估计，结果为：
π[，t]=4.250886-0.000195I[，t]+ε[，t]
（3.035713）（-1.592520）
从表5中可以看出，对固定资产投资序列系数估计值进行t检验的p值为0.1211，大于5％的显著水平，说明系数不显著。这一结果说明固定资产投资对通货膨胀基本上没有解释能力。也就是说，通货膨胀上升并不是因为投资过热，相反，通货膨胀下降也不是因为投资不足。
表5 最小二乘估计结果
┌──────────────────────────┐
│系数 标准误 t-统计量 P │
├──────────────────────────┤
│C
4.2508861.400292 3.0357130.0047 │
│I -0.0001950.000123-1.5925200.1211 │
└──────────────────────────┘
最后，研究线性回归残差的平稳性。对上述回归方程的残差进行单位根检验，得到的ADF统计量为-3.187423。残差序列的ADF统计量数值小于10％的临界值-1.6213。说明在10％的显著水平下，残差序列是平稳的，固定资产投资序列和通货膨胀率序列存在协整关系。
（三）通货膨胀是否会抑制投资和经济增长
这一部分我们来分析通货膨胀率序列与投资和产出变量序列之间的Granger因果关系。考察如下的双变量回归方程组：
其中，k是最大滞后阶数，λ分别取GDP增长率，固定资产投资增长率，外商直接投资增长率，固定资产投资，外商直接投资。
对方程（1）设定原假设：π[，t]不是λ[，t]的Granger原因，即：
H0∶β[e][，1]=…=β[e][，k]=0
如果拒绝原假设H0，那么说明π[，t]是λ[，t]的Granger原因，也就是说，通货膨胀率能够解释投资或产出变量的形成。反而，如果接受原假设H0，那么说明π[，t]不是λ[，t]的Granger原因。
对方程（2）设定原假设：λ[，t]不是π[，t]的Granger原因，即：
H0∶β[，1]=…=β[，k]=0
如果拒绝原假设H0，那么说明λ[，t]是π[，t]的Granger原因，也就是说，投资或产出变量能够解释通货膨胀率的形成。反而，如果接受原假设H0，那么说明λ[，t]，不是π[，t]的Granger原因。
1.通货膨胀率与GDP增长率之间的格兰杰因果关系
下面给出通货膨胀率与GDP增长率之间的格兰杰因果关系的检验结果，主要结果见表6。表6给出一对原假设，分别是：“GDP增长没有格兰杰引致通货膨胀”和“通货膨胀没有格兰杰引致GDP增长”。表6还给出了F统计量和相应的概率。
表6 GDP增长率与通货膨胀率之间的格兰杰因果关系检验
┌────────────────────────────┐
│
时滞：1 │
├───────────────┬────────────┤
│零假设│F-统计量 P │
├───────────────┼────────────┤
│通货膨胀没有格兰杰引致GDP增长 │1.491650.23147 │
│GDP增长没有格兰杰引致通货膨胀 │0.040240.84236 │
├───────────────┴────────────┤
│
时滞：2 │
├───────────────┬────────────┤
│零假设│F-统计量 P │
├───────────────┼────────────┤
│通货膨胀没有格兰杰引致GDP增长 │0.802450.45863 │
│GDP增长没有格兰杰引致通货膨胀 │0.189770.82824 │
└───────────────┴────────────┘
从表6我们还看到，当滞后期从1到2时，原假设“GDP增长没有格兰杰引致通货膨胀”的F统计量的相应概率水平都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，GDP增长不是通货膨胀的格兰杰原因。同时，原假设“通货膨胀没有格兰杰引致GDP增长”的F统计量的相应概率水平也都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，通货膨胀不是GDP增长的格兰杰原因。说明在5％的显著性水平下，通货膨胀与GDP增长没有显著的因果关系。
2.通货膨胀率与固定资产投资增长率之间的格兰杰因果关系
下面给出通货膨胀率与固定资产投资增长率之间的格兰杰因果关系的检验结果，主要结果见表7。表7给出一对原假设，分别是：“固定资产投资增长没有格兰杰引致通货膨胀”和“通货膨胀没有格兰杰引致固定资产投资增长”。
表7 固定资投资增长率与通货膨胀率之间的格兰杰因果关系检验
┌─────────────────────────────┐
│ 时滞：1 │
├───────────────────┬─────────┤
│零假设： │F-统计量P │
├───────────────────┼─────────┤
│通货膨胀没有格兰杰引致固定资产投资增长│0.12612 0.72497 │
│固定资产投资增长没有格兰杰引致通货膨胀│0.08466 0.77308 │
├───────────────────┴─────────┤
│ 时滞：2 │
├───────────────────┬─────────┤
│零假设： │F-统计量P │
├───────────────────┼─────────┤
│通货膨胀没有格兰杰引致固定资产投资增长│0.01695
0.98320 │
│固定资产投资增长没有格兰杰引致通货膨胀│0.27331
0.76294 │
└───────────────────┴─────────┘
从表7我们看到，当滞后期从1到2时，原假设“固定资产投资增长没有格兰杰引致通货膨胀”的F统计量的相应概率水平都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，固定资产投资增长不是通货膨胀的格兰杰原因。同时，原假设“通货膨胀没有格兰杰引致固定资产投资增长”的F统计量的相应概率水平也都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，通货膨胀不是固定资产投资增长的格兰杰原因。这一结果说明在5％的显著性水平下，通货膨胀与固定资产投资的增长之间没有显著的因果关系。
3.通货膨胀率与外商直接投资增长率之间的格兰杰因果关系
下面给出通货膨胀率与外商直接投资增长率之间的格兰杰因果关系的检验结果，主要结果见表8。表8给出一对原假设，分别是：“外商直接投资增长没有格兰杰引致通货膨胀”和“通货膨胀没有格兰杰引致外商直接投资增长”。表8还给出了F统计量和相应的概率。
表8 外商直接投资增长率与通货膨胀率之间的格兰杰因果关系检验
┌─────────────────────────────┐
│ 时滞：1 │
├───────────────────┬─────────┤
│零假设│F-统计量P │
├───────────────────┼─────────┤
│通货膨胀没有格兰杰引致外商直接投资增长│0.83393
0.37061 │
│外商直接投资增长没有格兰杰引致通货膨胀│0.63111
0.43507 │
├───────────────────┴─────────┤
│ 时滞：2 │
├───────────────────┬─────────┤
│零假设│F-统计量P │
├───────────────────┼─────────┤
│通货膨胀没有格兰杰引致外商直接投资增长│0.28261
0.75677 │
│外商直接投资增长没有格兰杰引致通货膨胀│0.572730.57297│
└───────────────────┴─────────┘
从表8我们还看到，当滞后期从1到2时，原假设“外商直接投资增长没有格兰杰引致通货膨胀”的F统计量的相应概率水平都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，外商直接投资增长不是通货膨胀的格兰杰原因。同时，原假设“通货膨胀没有格兰杰引致外商直接投资增长”的F统计量的相应概率水平也都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，通货膨胀不是外商直接投资增长的格兰杰原因。说明在5％的显著性水平下，通货膨胀与外商直接投资增长之间没有显著的因果关系。
4.通货膨胀率与固定资产投资之间的格兰杰因果关系
下面给出固定资产投资与通货膨胀率之间的格兰杰因果关系的检验结果，主要结果见表9。表9给出一对原假设，分别是：“固定资产投资没有格兰杰引致通货膨胀”和“通货膨胀没有格兰杰引致固定资产投资”。表9还给出了F统计量和相应的概率。
表9 固定资产投资与通货膨胀率之间的格兰杰因果关系检验
┌────────────────────────────┐
│ 时滞：1
│
├─────────────────┬──────────┤
│零假设： │F-统计量 P │
├─────────────────┼──────────┤
│固定资产投资没有格兰杰引致通货膨胀│0.69838
0.40994
│
│通货膨胀没有格兰杰引致固定资产投资│1.88130
0.18036
│
├─────────────────┴──────────┤
│ 时滞：2
│
├─────────────────┬──────────┤
│零假设： │F-统计量P
│
├─────────────────┼──────────┤
│固定资产投资没有格兰杰引致通货膨胀│0.35398
0.70510
│
│通货膨胀没有格兰杰引致固定资产投资│2.53745
0.09776
│
└─────────────────┴──────────┘
从表9我们看到，当滞后期为1和2时，原假设“固定资产投资没有格兰杰引致通货膨胀”的F统计量的相应概率水平都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，固定资产投资不是通货膨胀的格兰杰原因。即固定资产投资并没有引起通货膨胀。同时，滞后期为1和2时，原假设“通货膨胀没有格兰杰引致固定资产投资”的F统计量的相应概率水平也大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，通货膨胀不是固定资产投资的格兰杰原因。结果说明在5％的显著性水平下，固定资产投资与通货膨胀之间没有显著的因果关系。
5.通货膨胀率与外商直接投资之间的格兰杰因果关系
下面给出通货膨胀率与外商直接投资之间的格兰杰因果关系的检验结果，主要结果见表10。表10给出一对原假设，分别是：“外商直接投资没有格兰杰引致通货膨胀”和“通货膨胀没有格兰杰引致外商直接投资”。
表10 外商直接投资与通货膨胀率之间的格兰杰因果关系检验
┌───────────────────────────┐
│ 时滞：1 │
├─────────────────┬─────────┤
│零假设： │F-统计量P │
├─────────────────┼─────────┤
│通货膨胀没有格兰杰引致外商直接投资│0.02315
0.88040 │
│外商直接投资没有格兰杰引致通货膨胀│0.60319
0.44528 │
├─────────────────┴─────────┤
│ 时滞：2 │
├─────────────────┬─────────┤
│零假设： │F-统计量P │
├─────────────────┼─────────┤
│通货膨胀没有格兰杰引致外商直接投资│0.15341 0.85878 │
│外商直接投资没有格兰杰引致通货膨胀│0.56010 0.57986 │
└─────────────────┴─────────┘
从表10我们看到，当滞后期从1到2时，原假设“外商直接投资没有格兰杰引致通货膨胀”的F统计量的相应概率水平都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，外商直接投资不是通货膨胀的格兰杰原因。同时，原假设“通货膨胀没有格兰杰引致外商直接投资”的F统计量的相应概率水平也都大于显著性水平5％，无法拒绝原假设。因此，通货膨胀不是外商直接投资的格兰杰原因。说明在5％的显著性水平下，通货膨胀与外商直接投资之间没有显著的因果关系。
由上述检验结果可知，通货膨胀既不是产出波动的原因，也不是投资波动的原因。因此中国的数据并不支持通货膨胀通过抑制投资从而影响长期经济增长这一结论。
六、结论与政策含义
社会各界对当前宏观经济形势的基本判断似乎是众口一词，即经济存在过热迹象，主要表现为投资增长和物价上涨。政府采取了相应的宏观调控措施，主要也是两个方面，压缩货币供给，同时采取行政手段限制投资。
这种宏观调控的正当性无非来自以下理由：这一轮物价上涨主要是由于投资的过度增长引起的，如果不对通货膨胀进行控制，一旦通货膨胀高到一定程度，势必打击经济当事人从事经济活动的积极性，抑制总需求（包括消费和投资），最终导致经济衰退。
但是，本文的计量检验结果却显示，投资增长是产出增长的原因，却并不是通货膨胀率上升的原因。另一方面，通货膨胀率上升也不是中央银行扩大货币供给的结果。因此这一轮物价上涨很可能是实际总需求增长所致。
其次，经验结果进一步显示，通货膨胀并不会抑制投资并损害长期经济增长。尽管各国经济发展的历史事实告诉我们，恶性的高通货膨胀对经济有百害而无一利，但是没有任何证据表明当前的通货膨胀正在走向不可收拾的地步。
如果以上分析正确的话，那么当前的宏观调控政策如果以防范通货膨胀为目标则显得多余，操作不慎可能会使中国经济错失新一轮增长的大好机会。
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