多方法改进视角下的中国核心通货膨胀测算和效果评价，本文主要内容关键词为：通货膨胀论文,中国论文,视角论文,核心论文,评价论文，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。
几乎所有国家的中央银行都关注价格变动，并将保持价格稳定作为货币政策操作的主要目标，将经济增长作为辅助目标。中国也不例外。《中华人民共和国中国人民银行法》第三条明确规定，货币政策的最终目标是保持货币稳定，并以此促进经济增长。然而，在现实生活中，以CPI为衡量指标的标题通货膨胀序列突然变动频繁，其背后的诱因复杂多变，既有源自于短期因素的暂时性变动，也有与通货膨胀压力直接关联的趋势性变动。各国中央银行面临的普遍问题是：需要判断价格的短期突然变动是暂时性的还是趋势性的，进而识别出价格变动的本质。由于货币政策对总体经济活动的作用存在滞后效应，导致误判价格变动本质的代价极大。因此，中央银行要想制定出更为有效的货币政策，就必须具备准确区分暂时性和趋势性价格变动的能力。 随着控制通货膨胀责任的不断增加，各国中央银行极为关注核心通货膨胀。一般地，核心通货膨胀被定义为观测到的通货膨胀中与预期和需求压力成分相关联的部分①。按照测算原理的不同，现有的核心通货膨胀测算方法可分为统计法和计量法两类。统计法通过对价格指数进行特定统计处理测得核心通货膨胀。这些统计处理包括从价格指数中剔除特定成分，价格指数成分的再加权和价格指数时序变动的平滑等。常见的做法有剔除法、截尾均值法、波动性或持久性加权法、指数平滑法等。计量法主要有动态公共因子（Dynamic Factor Index，DFI）模型和SVAR模型两种。DFI模型提取分类价格指数的“共同趋势”作为核心通货膨胀；而SVAR模型则在多变量模型框架下通过施加经济理论约束而估计得到核心通货膨胀。相比之下，统计法有操作简便、容易被公众所理解接受等优点，但也存在经济理论基础缺乏、方法选择主观性强、前瞻性弱等缺点；而计量法则有着考虑信息充分、预测效果较好等优点，同时也存在计算复杂、模型设定对结果影响较为敏感、实时性差等缺点。 很多学者②采用不同的方法测算了发达国家的核心通货膨胀，其中部分学者还在货币政策视角下检验了核心通货膨胀测算结果的效果，并得出类似结论：不同核心通货膨胀测算的政策应用效果在测算方法和评价准则之间存在差异，没有绝对最优的核心通货膨胀测算方法（Rich & Steindel，2007；等）。近年来在发展中国家，一些学者③也进行了类似的核心通货膨胀测算和评价研究，但这些研究的直接借鉴成分较多，仅有少数研究结合这类国家通货膨胀的特征进行了部分方法适用性的改进，而在全面方法改进基础上进行的应用效果评估还极为少见。事实上，一些研究已经得出发展中国家的价格变动特点，如通货膨胀水平较高、波动性强、持久性强、不符合高斯分布等（Walsh，2011；Aleem & Lahiani，2011等）。类似的情形也存在于中国。抛开那些直接借鉴研究外，结合中国国情和价格变动特点，龙革生等（2008）、苏梽芳等（2013）等对个别统计法在中国应用做出了必要改进，赵昕东（2008）、张延群（2011）、田新民和武晓婷（2012）等对计量法在中国应用做出了很大改进。与此同时，范跃进和冯维江（2005）、龙革生等（2008）、范志勇等（2012）在多种方法测算的基础上，对核心通货膨胀的政策应用效果做出了评价。这些评价没有完全建立在方法的全面性和适用性视角，因而得出的结论仍有可以改进的空间。 本文拟在探析现有核心通货膨胀测算方法和评价方法的设计思想和适用条件的基础上，结合中国价格变动特点对部分方法做出适当改进，并将其应用于中国2001～2013年核心通货膨胀测算，然后采用四种准则对所有核心通货膨胀测算结果的货币政策应用效果进行评价。 二、基于统计方法的中国核心通货膨胀测算 （一）剔除法 1.方法原理。 剔除法是最常用和最传统的核心通货膨胀测算方法。在具体操作中，这种方法将标题通货膨胀中那些在中央银行控制之外的、受供给冲击驱动的波动性成分系统性地剔除，然后重新分配权重计算得到核心通货膨胀。常见的剔除成分是食品或能源。一些中央银行也会剔除反映一次性变动的成分，如间接税、抵押品利息支出、进口品等。剔除法的优点是计算简便、及时，容易为公众所了解，具有很好的透明性。这也是大多数中央银行采用这种方法的根本原因。剔除法的主要缺点是，固定剔除特定成分的前提假设过于武断，尤其是对于那些在低收入阶层中有很大部分支出与食品和能源密切相关的发展中国家。 2.测算结果。 在中国CPI的八大类价格指数中，食品价格波动最为强烈，其次是居住类价格，而一般被认为可以间接体现中国能源价格的交通和通讯类价格却相对平稳，因此这里采用剔除食品（CPI_EXF④剔除食品和居住（CPI_EXF&H）两种方法来测算中国的核心通货膨胀，结果见图l。计算中所用到的权重根据何新华（2011）的方法计算，即分别根据住户调查中城镇居民生活消费支出和农村居民生活消费支出数据，推算得到某一年居民消费分类支出权重，并将它们作为下一年CPI计算时的权重（见表1）。 （二）截尾均值法 1.方法原理。 截尾均值法是由Bryan及其合作者经过一系列研究（Bryan & Pike，1991；Bryan & Cecchetti，1993；Bryan等，1997）后是出的。与每期固定剔除特定成分的剔除法不同，截尾均值法每期依据价格变动的方差贡献剔除不同的极端成分。其理论依据是：对应于商品相对价格的极端成分变动毫无时间规律、不可预测，本期变动极端异常的商品在下期并不一定如此。
2.测算结果。 观察中国CPI的截面分布特征可以发现（见图2），CPI各成分的偏度系数一直徘徊在2.15左右，意味着CPI分布为右偏分布。针对这一分布，理想的截尾方式是不对称性截尾。为了避免因剔除成分过多而损失一些重要信息，这里在左侧不超过10%和右侧不超过25%的约束下按步长值为5%依次得到6种截尾形式。为了确定最优的截尾形式，这里依次依据无偏性、方差减小性和均方误差根（RMSE）最小三个准则判别比较不同的截尾形式结果（见表2），最终确定最优形式为左侧截尾10%、右侧截尾15%，即CPI_TM（10，15）。同时，为了便于横向比较，这里也给出加权中位数法.CPI_WM）的核心通货膨胀，结果见图1。
（三）波动性加权法 1.方法原理。 如果把核心通货膨胀测度看成一个货币政策信号的提取过程，那么核心通货膨胀应包含更多信号信息而舍弃噪声信息。在这一思想下，提出了基于噪声信号比率对价格指数成分再加权的核心通货膨胀测算思路。Diewert（1995）提出的波动性加权法就是其中的一种方法。该方法是以标题通货膨胀分类商品价格变化方差的倒数为权重进行加权平均来计算核心通货膨胀，即有：
其中，
是第j种商品价格变化的方差。波动性加权法的优点在于：不需要考察每期各类商品价格变动的排序情况，易于操作；同时也能很好地利用各类商品价格波动信息。其缺点是，没有考虑分类商品在居民消费支出中的重要性程度信息。 2.测算结果。 考虑到中国食品支出在CPI中的比重较大，简单地采用波动性加权会低估食品价格对核心通货膨胀的影响。为此，这里采用Anderson等（2007）提出的波动性和支出权重双加权法计算核心通货膨胀（CPI_RW），其公式为：
同时，为避免增加新的数据会导致计算权重改变，这里采用滚动加权形式，即由原来的全样本CPI成分信息计算权重改为之前三年信息滚动计算⑥，结果见图1。 （四）指数平滑法 1.方法原理。 在通货膨胀均值的偶然性机制漂移现实假设中，经济主体多会采用自适应方法认识世界。受这一思想启发，Cogley（2002）提出指数平滑法来测算核心通货膨胀，具体是采用递减的权重对当前和过去的标题通货膨胀进行加权平均，即有：
其中，
为调节参数，0＜
＜1，其取值可由通货膨胀过程的半衰期⑦公式HF=ln2/
得到。Cogley（2002）基于美国通货膨胀半衰期为5.5个季度确定
取值为0.125。指数平滑法类似于一个单项滤波，其中的核心通货膨胀测算较为简便，仅取决于滞后期通货膨胀和与新增数据无关的外生参数
，从而保证了历史结果不会随通货膨胀新数据的出现而发生变化。其缺点是，主要依赖历史信息，实时性较差。 2.测算结果。 中国通货膨胀过程的持久性不同于欧美国家，因而利用指数平滑法测算核心通货膨胀需要设定一个适合于中国情况的
值。张成思（2007）、张屹山（2008）、Gerlach和Tillmann（2012）利用自回归系数和法分别研究得到相应区间下的中国通货膨胀持久性分别为0.941、0.965和0.980。考虑到三个研究结果相差不大，这里采用样本区间较为一致的Gerlach和Tillmann（2012）结果，按照Altissimo等（2006）⑧的模拟和半衰期公式，计算得出中国g0为0.071。在此基础上，按照式（5）得到指数平滑法（CPI_ES）的计算结果（见图1）。
三、基于计量法的中国核心通货膨胀测算 （一）中国SVAR模型的构建与约束设计 1.中国SVAR模型的构建。 在计量法中，DFI模型将分类商品价格指数的横截面差异和时间序列变动信息相结合，提取出“共同趋势”成分作为核心通货膨胀。然而，该模型假设共同趋势成分与相对价格变动同期不相关。这一假设在价格波动频繁复杂的中国很难成立。相比之下，SVAR模型可以依据经济理论在多变量框架下借助于其他变量信息，测度出比单变量分析更为优越的核心通货膨胀。Quah和Vahey（1995）建立产出和CPI的二元SVAR模型，然后施加需求冲击长期产出效应的零约束，识别出SVAR模型的结构化供给冲击和需求冲击，并将CPI中受到供给冲击的影响部分作为核心CPI。 在中国，需求冲击和供给冲击的二元划分不符合现实经济运行情况，理由如下：首先，食品在中国CPI和城乡居民各项支出中权重比较大，如果直接剔除食品CPI测算核心CPI很可能导致信息缺失。因此，有必要在模型中加入食品价格因素单独衡量其影响。其次，中国的通货膨胀比较符合货币数量论的观点，很大程度上是一种货币现象，需求增长过快的原因是短期内货币供应量的显著增长。因此，本文进一步将总需求冲击细分为（实际）需求冲击和货币冲击，并引入食品价格冲击因素。
其中，S（L）为滞后多项式。 2.中国SVAR模型的约束设计。
（二）基于SVAR法的中国核心通货膨胀测算 1.变量的选取和检验。 在SVAR模型的四个变量中，由于GDP没有月度数据，所以产出选择工业增加值变量，同时为消除季节因素影响，产出采用工业增加值的同比增长率数据；货币供应量用M2同比增长率来衡量；相应地，消费者价格指数和食品价格指数也选用同比数据。
2.SVAR模型估计。 首先，根据AIC和HQ原则选定模型的滞后阶数为1阶，估计得到非限制性SVAR模型，并转化为简化式的VMA形式。 然后，对简化式SVAR模型施加六个长期约束，得到：
最后，基于式（10）估计出的核心通货膨胀差分形式，设定一个适宜的初始值⑨，逐项累加得到核心通货膨胀序列CPI_SVAR，结果见图1。 四、中国核心通货膨胀测算结果的效果评价 评价核心通货膨胀测度有用性的方法很多。Roger（1998）指出，核心通货膨胀指标应具有及时性、可靠性、可检验性和容易为公众理解等性质。Wynne（1999）认为，核心通货膨胀指标应该是可实时计算的，具有较好的前瞻性、追踪能力和理论基础。结合二者的研究，这里在比较统计方法和计量方法固有优缺点的基础上，采用如下四种准则评价上述核心通货膨胀测算结果： （一）无偏性检验 理想的核心通货膨胀应该是标题通货膨胀的无偏估计。这可通过检验两者均值是否相等来实现。由表3可知，从无偏性准则判断，指数平滑法、不对称截尾均值法和SVAR法测算的核心通货膨胀与CPI的均值相同，通过检验；其余方法则与CPI均值不同，不能通过检验。 （二）相关性检验 理想的核心通货膨胀应该与标题通货膨胀高度相关。这可以通过检验两者的同期相关系数来实现。由表3可知，不对称截尾均值法、SVAR法、加权中位数法和剔除食品法测算的核心通货膨胀与CPI的相关系数很大，能够很好地通过检验；而其余方法的测算结果与CPI的相关系数中等，可认为勉强通过检验。 （三）趋势追踪能力检验 基于政策目的，核心通货膨胀应该能够很好追踪通货膨胀的潜在趋势变动。借鉴Vega和Wynne（2003）⑩的做法，这里采用均方误差根准则来评价趋势追踪能力：
其中，
为一个表示趋势通货膨胀的序列，可采用CF滤波方法（11）计算得到；T表示观测样本数。所有核心通货膨胀的RMSE结果见表3。为了进一步两两比较RMSE间差异的显著性，这里采用Diebold-Mariano（1995）检验（12）发现在追踪趋势通胀能力方面，指数平滑法最好，然后依次是加权中位数法、不对称截尾均值法和剔除食品法、SVAR法、剔除食品和居住法与波动性加权法。
（四）未来预测能力检验 核心通货膨胀的变动应该是标题通货膨胀未来变动的信号。如果两者之间存在缺口，那么标题通货膨胀应该在中期内表现出向核心通货膨胀趋近的倾向。借鉴Clark（2001）和Cogley（2002）的做法，上述思想可通过检验未来k期标题通货膨胀与当期标题通货膨胀之差对当期标题通货膨胀与当期核心通货膨胀之差的回归方程实现：
五、结论与启示 本文在探析现有核心通货膨胀测算方法和评价方法原理的基础上，结合中国价格变动特点对部分方法进行适当改进，并将其应用于中国2001～2013年核心通货膨胀的测算，然后采用无偏性检验、相关性检验、趋势追踪能力检验、未来预测能力检验四种评价准则对所有核心通货膨胀测算结果的货币政策应用效果做出评价。结果发现，没有任何一种方法是绝对最优的。相对而言，SVAR法、指数平滑法、不对称截尾均值法是较为优良的测算方法。其中，SVAR法在无偏性、相关性、未来预测三个方面表现较好，在趋势追踪方面表现较差；指数平滑法在无偏性、趋势追踪、未来预测三个方面表现较好，在相关性方面表现较差；不对称截尾均值法在无偏性和相关性两个方面表现较好，在未来预测方面表现中等，在趋势追踪方面表现较差。 上述结论有着重要的启示意义。首先，由于不同核心通货膨胀测算方法的依据和侧重点各不相同，上述结论意味着中国价格变动的短期驱动因素在不同阶段各不相同，很难采用单一的核心通货膨胀测算方法捕捉得到。因此，中国人民银行要想准确识别价格变动特征并制定有效的货币政策，必须同时采用多种方法测算核心通货膨胀。其次，受制于方法改进程度的不同，不同核心通货膨胀测算方法的货币政策应用效果也会存在差异。文中货币政策应用效果表现优良的三种方法都是结合中国价格变动特点改进幅度较大的方法，而其他方法的不良表现则可能源于方法本身的适用性和改进的科学性。因此，结合中国国情进一步开发核心通货膨胀测算方法应是未来研究的一大方向。 ①参见Roger（1998）。 ②参见Bryan & Cecchetti（1994）,Quah & Vahey（1995）,Cutler（2001）,Clark（2001）,Rich & Steindel（2007）,Huh & Lee（2011）等。 ③参见Figueiredo & Staub（2002）,Sun（2004）,Durai & Ramachandran（2007）,Shahiduzzaman（2009）,Raj & Misra（2011），等。 ④我们也注意到国家统计局从2002年已开始公布非食品CPI，文中的剔除食品的CPI结果与国家统计局数据均值方差基本一致，相关系数为0.994，两者极为相近。 ⑤左尾表示极端低的价格变动，右尾表示极端高的价格变动。 ⑥这里之所以采用三年滚动是因为近年来的中国CPI波动周期约为三年。 ⑦半衰期（half-life，HL）是通货膨胀持久性的测算指标，是指通货膨胀过程受到冲击后冲击规模衰减到一半所需的时间。假设通货膨胀过程为AR（1）形式，单位冲击在m期后的影响为
，则HL的计算公式为HL=ln（0.5）/ln
。 ⑧Altissimo,F.,Ehrmann,M.and Smets,F."Inflation persistence and price-setting behaviour in the Euro area:A summary of the IPN evidence." National Bank of Belgium Working Papers,2006,No.95. ⑨由于通货膨胀和核心通货膨胀长期均值应该相同，这里将初始值设为通货膨胀平均值。 ⑩Vega,J.and Wynne,M.（2003）,A first assessment of some measures of core inflation for the Euro area.German Economic Review,4（3）,269-306. （11）参见吕光明，齐鹰飞.中国经济周期波动的典型化事实：一个基于CF滤波的研究[J].财经问题研究，2006（7）.
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