中美两国通货膨胀及其波动性关系的实证研究，本文主要内容关键词为：性关系论文,通货膨胀论文,中美两国论文,实证研究论文，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。
［中国分类号］F823／827［文献标识码］ A［本章编号］1000－6052（2009）01－0067－06
近年来，全球范围内生产要素价格的重新调整使很多国家面临着通货膨胀的威胁，特别对于中美两国，受次贷危机和要素价格波动的影响，通货膨胀及通货膨胀波动性成为当前经济增长面临的主要不确定性因素之一。通货膨胀产生社会福利损失，而通货膨胀波动性导致市场价格预期变化，降低经济活动的效率。因此，比较中美两国通货膨胀及其波动性的关系具有很重要的现实意义。
一、通货膨胀及其波动性的衡量指标
首先我们描述出中美两国通货膨胀及其波动性的衡量指标，并观察其性质。本文中通货膨胀指标用1983年1月到2008年5月居民消费价格指数（CPI）月度同比变化的百分比表示。为了计算的方便，我们在百分比的基础上乘以100，得到通货膨胀的衡量指标（见图1左）。其中，
表示中国的通货膨胀率，
表示美国的通货膨胀率，数据分别来源于中经网和美国劳工局；通货膨胀波动性用通货膨胀GARCH模型的条件标准差来衡量，由于条件标准差是事前的而不是事后的标准差，因此条件标准差能够更好地反映通货膨胀波动性这一概念原本的含义。为了建立通货膨胀的GARCH模型，我们需要对通货膨胀进行平稳性检验和ARCH效应检验。本文中所有计算均使用Eviews5.0软件，需要进行模型选择的场合都以准则函数SIC为模型选择标准，即选择SIC最小的模型作为最优模型。
图1 中国通货膨胀及其一阶差分D（）与美国通货膨胀及其一阶差分D（）
（一）通货膨胀率的平稳性检验
识别DGP是单位根的基础工作，而在实证研究过程中，单位根检验普遍存在误用的现象，例如采用不恰当的DGP识别方法，或者根本就不进行DGP识别。本文通过利用严格的统计方法，即通过检验差分序列的均值和时间趋势，来识别通货膨胀单位根的DGP过程。
首先观察通货膨胀与及其一阶差分的走势图①，通过ARCH LM检验证实通货膨胀差分存在明显的异方差（分别为108.096［0.0000］、17.79383［0.0000］），Breusch－Godfrey LM检验表明存在自相关（分别为86.10140［0.0000］、32.29553［0.0000］）②。
如果通货膨胀的单位根过程具有时间趋势，那么通货膨胀一阶差分的均值应该不为零，由于此时仅适用于同方差的传统t检验失效，因此我们用Newey- West HAC估计进行修正。为了估计的稳健性，我们分别检验通货膨胀差分的均值和时间趋势。估计方程为：
估计结果见表1。
估计系数均不显著，说明在考虑异方差和自相关后，中美两国通货膨胀指标的单位根过程均没有时间趋势，因此应选择带常数项、没有时间趋势的单位根DGP过程，这里我们选取相应的ADF检验和KPSS检验，估计结果见表2。
由表2可知：在ADF检验时，在10％的显著性水平下平稳，在KPSS检验时，在1％的显著性水平下平稳；
在ADF检验时，在5％的显著性水平下平稳，在KPSS检验时，在1％的显著性水平下平稳。因此可以认为1983年1月至2008年5月中美两国的通货膨胀是平稳的。
（二）通货膨胀波动性的衡量指标
我们使用通货膨胀GARCH模型的条件标准差来衡量通货膨胀波动性。GARCH模型的思想如下：
对于平稳的时间序列
，建立ARMA（M，N）模型：
（c）式存在的前提条件是均值方程的残差存在ARCH效应，因此我们首先通过模型选择建立通货膨胀的均值方程即通货膨胀ARMA（M，N）模型，估计结果见表3。
应用ARCH－LM检验，检验统计量的P值分别为0.0363和0.0018，因此拒绝“残差中不存在条件异方差”的原假设，说明通货膨胀自回归模型的残差中存在条件异方差。因此可以使用中美两国的通货膨胀数据建立GARCH模型③。
GARCH模型估计完成后，再对模型进行ARCH效应检验，检验统计量的值分别为0.2384［0.6253］和0.5787［0.4468］，因此不能拒绝“残差中不存在条件异方差”的原假设，表明建立的GARCH模型能够很好描述通货膨胀的条件异方差，因此我们提取GARCH模型的条件标准差作为通货膨胀波动性的衡量指标。图2是中美两国通货膨胀条件标准差及根据指数平滑方法计算的条件标准差的趋势成分。从图2可以看出：首先1983年至2008年中国通货膨胀波动性的趋势成分表现出持续下降的特点，而美国通货膨胀波动性呈波动上升的趋势，但是中国的波动水平值高于美国；其次，1999年之前中国出现过三次较高的通货膨胀，而同期较高的通货膨胀波动性也多次出现，而1999年之后只出现一次轻度的通货膨胀，较高的通货膨胀波动性也只出现一次，美国1999年前出现二次通货膨胀一次通货紧缩，同期的通货膨胀波动性也出现三次，1999年之后出现三次轻微的通货膨胀，同期的通货膨胀波动性也处于较高水平。直观上通货膨胀与通货膨胀波动性有正的相关性，但我们仍需要做出严格的统计意义上的检验。
图2 中国（左图）和美国（右图）通货膨胀波动线及其趋势
二、通货膨胀和通货膨胀波动性之间关系的计量分析
为了确定通货膨胀及其波动性之间的关系，并衡量这种关系的方向和大小，我们采用Granger因果关系来检验通货膨胀与通货膨胀波动性之间的因果关系；在确定了双方的因果关系后，我们用ARCH－M模型检验二者之间相关关系的方向和大小，同时自八十年代以来中美两国宏观经济环境发生了显著的变化，我们采用递归最小二乘对通货膨胀及其波动性的相关关系进行稳健性检验；计量分析的最后，我们用TGARCH模型比较通货膨胀冲击及通货紧缩冲击对波动性的影响。
（一）通货膨胀和通货膨胀波动性的因果关系检验
对通货膨胀与通货膨胀波动性进行Granger。因果关系检验，需要建立包含通货膨胀与通货膨胀波动性二变量的向量自回归（VAR）模型。为保证VAR过程的平稳性，通货膨胀波动性指标必须是平稳的，因此需要对通货膨胀波动性进行单位根检验，检验结果见表4。
由表4可知：在1％的显著性水平下拒绝中国的通货膨胀波动性有一个单位根的原假设，在5％的显著性水平下拒绝美国的通货膨胀波动性有一个单位根的原假设。可见，中美两国的通货膨胀波动性指标是平稳的。因此，可以建立通货膨胀和通货膨胀波动性的VAR模型。
对于VAR模型来说，在建立模型过程中首先要确定最为合适的滞后期k，k值的选择一方面不能太小，太小则模型不能够反映变量间相互影响的绝大部分，另一方面也不宜过大，否则会导致自由度大量减少，直接影响模型参数估计量的有效性。为了选择最为合适的k值，本文依据了LR统计量（5％的置信水平下）、FPE（最终预测误差）、SC信息准则、AIC信息准则与HQ信息准则五个指标来进行判断，判断结果如表5。
从表5可以看出：中国通货膨胀和通货膨胀波动性的VAR模型，除去SC准则是选择了k为2外，其余所有的指标都选择了滞后期k为3。所以，中国选择建立VAR（3）模型；美国通货膨胀和通货膨胀波动性的VAR模型，所有的指标都选择了滞后期k为4。所以，美国选择建立VAR（4）模型。在确定滞后阶数后，进行Granger因果关系检验，检验结果见表6。
由表6可知：中国通货膨胀是通货膨胀波动性的Granger原因；美国通货膨胀和通货膨胀波动性相互之间没有Granger因果关系。
（二）通货膨胀和通货膨胀波动性之间的ARCH－M模型
Granger因果关系检验验证了通货膨胀与通货膨胀波动性之间的因果关系，但仍然无法确定通货膨胀波动性变动所引起通货膨胀变动的方向及大小。我们用ARCH－M模型研究通货膨胀波动性对通货膨胀的影响，模型估计结果见表7（此处仅列均值方程）。
由ARCH－M模型可知：在中国通货膨胀和通货膨胀波动性之间的系数为正且显著，说明二者之间存在正向关系；相反，在美国二者是显著的负向关系。由于自80年代以来，中美两国宏观经济环境发生了显著的变化，为此我们使用迭代最小二乘法（Recursive LS）来考察通货膨胀及其波动性关系的稳健性④，估计结果见图3（虚线表示两个标准差范围）。由图可知，二者关系的系数值一直在两个标准差范围内。因此，通货膨胀和通货膨胀波动性之间的关系是稳定的，没有随时间发生结构性变化。
（三）通货膨胀冲击与通货紧缩冲击对波动性的影响
在较高的通货膨胀引起较强的波动性时，较高的通货紧缩也将引起较强的波动性，那么相同强度的通货膨胀冲击与通货紧缩冲击对波动性的影响程度是否相同？门限GARCH模型主要区分市场上“坏消息”（
＜）与“好消息”（＞0）的不同影响。对于通货膨胀率的TGARCH模型，“坏消息”意味着通货紧缩冲击，“好消息”意味着通货膨胀冲击，通过比较二者之间系数大小可以判断二者冲击的影响程度。因此，TGARCH模型是比较通货膨胀冲击与通货紧缩冲击对通货膨胀波动性影响的有效工具。
根据模型选择准则，估计两国通货膨胀的TARCH模型时采用ARMA（2，1）－TGARCH（1，1）形式。此时，中国通货膨胀冲击为0.1724，远远大于通货紧缩冲击0.063，且系数的p值为0.0033，拒绝参数为零的假设；美国通货膨胀冲击为0.2236，稍稍大于通货紧缩冲击0.2227，且系数显著。此外，中国通货膨胀冲击远远大于通货紧缩冲击，防止通货膨胀应成为中国宏观经济的重要目标；而美国通货膨胀冲击与通货紧缩冲击二者的影响相当，防止通货膨胀和通货紧缩对美国同等重要。
图3 中国（左图）和美国（右图）通货膨胀及其波动性关系系数的RLS估计
三、结论
通货膨胀及其波动性是紧密相关的，这被很多实证研究所证实。不同于以往的研究，我们基于中美两国的比较分析利用一个逻辑统一的计量框架研究通货膨胀及其波动性的关系，基于文章的实证结果，得出以下三点结论：
第一，中国的数据支持Friedman- Ball假说，即通货膨胀是通货膨胀波动性的原因，这和赵留彦等（2005）、胡日东等（2008）的结论相吻合，而美国通货膨胀和通货膨胀波动性之间没有因果关系，但是有负同的相关关系。我们认为这个结论与中央银行的独立性有关。在中国，促进经济发展是中国人民银行的目标之一，如果公众不能确定通货膨胀是政策制定者有意改变政策形成的还是由于货币的随机扰动形成的，也就无法形成通货膨胀预期，这导致了通货膨胀的高波动性。在这种通货膨胀波动性的情况下，中国人民银行有可能继续采取顺周期的货币政策推动经济发展，导致通货膨胀的上升，直到公众认识到通货膨胀的原因是政府的政策引起的并开始采取相应的行动。因此，通货膨胀是通货膨胀波动性的Granger原因而不是通货膨胀波动性是通货膨胀的Granger原因，二者之间是一种正向的关系。在美国，由于美联储是独立的，能够根据经济形式采取逆周期的政策维持物价在低水平平稳波动，防止物价的大起大落。当通货膨胀波动性较大时，影响了社会的价格预期机制，社会经济效应受损，此时美联储能够采取迅速有利的措施维持物价的稳定；而当通货膨胀超过美联储的目标区域时，此时防止通货膨胀成为美联储的主要目标。因此，通货膨胀和通货膨胀波动性之间没有因果关系，反而有负向的相关关系。
第二，经济政策目标的重点不同。中国的政策目标应放在“低通胀、适度增长”，而美国的目标是“低增长、低通胀”。由于经济的高增长与低通胀是无法同时实现的。因此，决策部门需要在二者之间做出选择。根据本文的计量分析可以看出，中国的通货膨胀会导致通货膨胀波动性增加，而较高的通货膨胀波动性导致厂商之间长期合同难以签订和增大投资风险，最终会使总供给水平下降，损害长期的经济增长。因此，对中国而言只有在较低通胀下的适度稳定增长才是可持续的、健康的。而美国通货膨胀和通货膨胀波动性之间是负向的相关关系，通货膨胀波动性的增加可以使通货膨胀水平下降，这时美联储能够实施迅速有利的政策维持二者在低水平平稳波动。同时，由于通货膨胀一直受到美国民众的厌恶，因此，可能的经济发展战略是以较低的经济增长换取较低的通货膨胀水平。
第三，通货膨胀目标制的适用性。在中国通货膨胀波动性中，通货膨胀冲击，远远大于通货紧缩冲击；而在美国通货膨胀冲击与通货紧缩冲击二者的影响相当。因此，防止通货膨胀应成为中国宏观经济的重要目标，防止通货膨胀和通货紧缩应成为美联储的目标。由于通货膨胀目标制对通货膨胀水平做出一个清晰的承诺，使通货膨胀维持在一个稳定的水平且很少发生大的变动，自20世纪90年代以来，在广大发展中国家和发达国家广泛采用。因而，相比于美国，通货膨胀目标制在中国更具可行性。
收稿日期：2008年7月29日
注释：
① 由图1可知通货膨胀率可能不存在时间趋势，但是由于经验上无法区分时间趋势和随机趋势，为了估计的稳健性，需要进行严格的统计检验。
② ARCH－LM统计量的第一个数表示渐进服从
（L）分布的LM统计量，中括号中的值为P值，0.0000表示P值小于万分之一，Breusch- Godfrey LM检验的数值与前面相同。
③ GARCH模型估计结果省略，有兴趣的读者可以向作者索要。
④ 由于迭代最小二乘RLS只考察没有AR项、MA项的线性最小二乘估计，因此我们使用通货膨胀的滞后值（根据模型选择标准中国取一阶、二阶和十二阶滞后，美国取一阶和十二阶滞后））作为均值方程的替代，理论推导可以证明，在滞后项与AR项方面线性最小二乘与ARMA模型估计的系数差别不大，仅在常数项有大的差别。尽管如此，由于此处不是标准的ARMA模型，所以只能得出二者之间大概的关系。