我国通货膨胀、通货膨胀预期与货币政策的非对称分析，本文主要内容关键词为：通货膨胀论文,货币政策论文,非对称论文,我国论文，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
货币政策作为宏观调控的重要手段之一，长期以来是理论和实证研究的重点，尤其经历了2008年全球金融危机之后，各国货币政策的动向以及对经济的作用效果备受瞩目。我国经济在大规模投资的拉动下，率先触底反弹。但随之而来的问题是，前期大规模投放的流动性和不断积累的通货膨胀预期是否将带来新一轮的通货膨胀？货币政策既要保持经济的稳定增长，又要防止出现新一轮的通货膨胀，政策选择似乎陷入了两难的境地。本文旨在探求在通货膨胀预期的影响下，通货膨胀的非对称调整路径及相应的货币政策操作效果。
无论是理论层面还是实证范畴，关于理性预期的研究浩如烟海。新凯恩斯主义学者在粘性价格和垄断竞争市场结构的假设下，通过Calvo(1983)的世代交叠模型得出附带理性预期的菲利普斯曲线，即粘性价格菲利普斯曲线。但这种基于完全理性预期假设下的模型，实证分析结果却经常与实际情况相佐。如Ball(1994)在其研究中发现，若货币当局声明将采取紧缩的货币政策，并且这种声明是可信的，那么在这种假设下建立模型的实证结果显示，这一政策将引起而不是抑制经济过热。Mankiw and Reis(2001)认为产生这一问题的根源在于，虽然在粘性价格模型中价格水平是粘性的，但通货膨胀却可以快速地变化，而大量实证研究表明通货膨胀具有一定的时滞，他们继而提出可以更好地模拟货币政策效用轨迹的粘性信息模型。国内大量实证研究业已表明，我国货币政策的操作效果确实具有滞后效应。张成思(2008)应用“Grid Bootstrap”估计法和未知断点结构突变检验法，研究发现我国货币政策的滞后效应非常明显，通货膨胀对政策变化的反应速度缓慢。李彬、刘凤良(2007)利用SVAR模型分析，结果显示我国关于通货膨胀的货币政策表现出惯性特征，中国货币冲击的检验效果不符合粘性价格模型，而符合由Mankiw and Reis(2001,2002)提出的粘性信息模型。
现有关于通货膨胀、预期及货币政策的文献大多针对货币当局的货币政策反应函数展开，旨在揭示货币当局在政策调节中的前瞻性行为，而本文将在粘性信息理论框架下，从厂商最优定价的角度出发，考察通货膨胀与货币政策、通货膨胀预期及经济波动之间的关系。本文其余结构如下：第二部分介绍粘性信息菲利普斯曲线；第三部分，在粘性信息模型假设下，利用中国的宏观经济数据估算出通货膨胀预期；第四部分检验并建立非线性LSTR模型，并进行相关的经济学分析；第五部分给出结论。
二、粘性信息菲利普斯曲线
Mankiw and Reis(2001,2002)在Calvo(1983)的随机调整模型和Lucas(1973)的不完全信息模型的基础上提出了粘性信息模型(Sticky-information model)，他们认为宏观经济环境下的信息是在人群中逐步、缓慢扩散的。这一扩散过程的缓慢性主要源于获得信息的成本或是再次优化的成本。无论是发生上述哪种情况，价格均是经常变动的，但定价过程却并非均基于最新的信息集做出，这就形成了粘性信息模型。
在此模型中，假设厂商在每时期均进行定价，但是他们升级信息并重新进行最优化定价的过程却是缓慢进行的。具体的，假定在t时期只有占λ比例的公司更新了经济环境信息集合，并在这一新的信息集合上重新定价，且假设每一个公司在每个时期均以λ的概率更新其信息集合，此时并不考虑该公司上一次更新信息集合的时间，则这一过程由以下各式描述（本节各变量均采用对数形式）：
本文认为粘性信息理论更为合理。
三、通货膨胀预期的估计
根据上述粘性信息理论可知，基于前期信息的通货膨胀预期与当期通货膨胀息息相关。为了进行实证分析，需要在考虑不同经济环境状况和实际数据可获得性的基础上，将粘性信息理论中所定义的通货膨胀预期数量化。本文以Khan and Zhu(2002)及Stock and Watson(2003)所介绍的算法为基础，结合我国宏观经济的实际运行状况，估算出我国的通货膨胀预期。
（一）通货膨胀预期的估算方法
（二）通货膨胀预期的实证计算
1.数据选取和处理说明
本文选取了我国10个与物价密切相关的重要宏观经济变量组成影响因素集合
，这10个变量分别为：GDP累计增速、城镇固定资产投资完成额增速、房地产投资总额增速、发电量增速、进出口总额增速、M1增速、M2增速、1～3年期贷款利率、银行间同业拆借利率、上证收盘综合指数增速。②全样本区间[1,T]为1990年1季度～2010年1季度，初始子样本区间[1,｛F62V5116.jpg｝]为1990年1季度～1995年4季度。③
本文选用居民消费价格指数(CPl)作为通货膨胀率的度量指标。首先，将月度CPI序列转化为以1990年1月为100的定基序列。其次，将其3个月取平均得到季度CPI数据，进一步转化为1990年1季度为100的定基序列。最后，计算季度CPI的同比增长率，得到通货膨胀率的原始序列，经季节调整去掉季节性要素和不规则要素后，作为建模所使用的通货膨胀率序列，记为
。
2.参数设定
根据(9)式，为得出粘性信息框架下的通货膨胀预期，需要预先设定两个主要参数，即j的最大滞后阶数
和每一时期厂商更新信息的概率λ。
参数的选取存在权衡的问题，值越小，更新信息厂商的概率分布越偏离理论值，而值越大，预测误差可能越大。另外，还需要考虑参数λ的取值，Khan and Zhu(2002)应用非线性最小二乘法分别估计了美国、加拿大和英国的λ值，估计结果大约在0.20～0.25之间，而Carroll(2001)和Mankiw and Reis(2001)均估计美国的λ值为0.25。李彬、刘凤良(2007)的研究认为，我国的λ值在0.34～0.43之间，也就是说中国厂商平均每2.33(=1/0.43)至2.94(=1/0.34)个季度更新一次信息集，调整一次价格计划，他们最终选取λ=0.35为基本参数值。综合以上国内外的实证研究结果，本文将对参数∈｛0,1,2,…,7｝和参数∈｛0.25,0.30,0.35,0.40｝进行组合计算，以便比较筛选出合适的参数和λ。
3.通货膨胀预期的估算结果
四、通货膨胀预期与货币政策调控
通货膨胀率是我国货币当局盯住的重要目标之一，因此捕捉通货膨胀率动态运行规律，分析货币政策的操作效果变得尤为重要。大量已有的实证研究结果表明，货币政策的作用效果具有非对称性或非线性特征，即紧缩的货币政策可以有效地抑制经济过热，而扩张的货币政策对经济复苏的影响甚微。Kim et al(2005)利用浮动法对美联储的数据进行分析，发现美国1979年以前的货币政策具有显著的非对称性。高铁梅等(2003)利用TGARCH模型发现：货币政策在经济周期的不同阶段对于物价具有不同的效果，在经济过热时对物价的紧缩作用大于经济下滑时对物价的扩张作用。
但在一般情况下，用于分析非对称性的非线性模型估计异常的复杂和困难。直至Luukkonen et al(1988)针对平滑转移回归模型（Smooth Transition Regression，简称STR模型）提出了转换函数三阶泰勒展开的处理方法后，这类非线性模型的估计过程才得到令人满意的简化，使得这种衡量不同状态间平滑转化的建模方法在经济分析中得到广泛应用。由于这种状态转换不需要预先确定结构变化点，因而不必将样本分段检验，而可以在全样本下由数据内生地确定结构变化的位置，这可以很好地弥补我国统计数据长度不足的弊端，因此这一类模型在国内也成为前沿的实证研究方法。赵进文、闵捷(2005a,2005b)利用LSTR模型和LM检验对我国1993～2004年间的季度数据进行分析，结果发现我国货币政策操作在效果上呈现出明显的非对称性，并估计出了非线性反应函数的具体形式。张小宇、刘金全(2009)利用机制转移模型检验出我国货币政策菜单成本对产出的效应具有非对称性。而欧阳志刚、王世杰(2009)从货币政策反应函数的角度出发，研究发现我国货币政策对通货膨胀和产出的反应随着预期的通货膨胀率和经济增长率的变化具有显著的非对称性。这些研究结果表明，我国货币政策的作用效果存在明显的非对称性。
与上述文献有所不同，本文在通货膨胀预期的影响下从货币政策对通货膨胀率的直接影响出发，在粘性信息理论定义的通货膨胀预期的基础上，采用STR模型定量分析随着通货预期的变化，我国货币政策是否对通货膨胀率产生非对称的影响，从而更加准确地识别出货币政策对通货膨胀的操作效果。
（一）非线性STR建模方法
Teriisvirta(1994)将STR模型的建模过程分为三个阶段：设定、估计和评价。模型的设定过程是建立线性回归模型得到回归残差序列，在此基础上估计带有转换变量的辅助回归模型，通过统计检验判断是否存在非线性效应，最后对辅助回归方程系数进行序贯检验以确定转换函数的形式。
（二）STR模型的变量选取和数据检验。
本文采用1996年4季度～2010年1季度中国宏观经济的重要变量进行分析和建模，利用季度CPI定基比序列，对国内生产总值GDP现价序列进行平减，转化为实际值，将季节调整后
2.LSTR模型的检验
另外，对比观察表1和表3可以发现，与线性回归模型相比，非线性LSTR模型的拟合优度显著上升，AIC和SC统计量的值下降，残差标准差减小，这说明非线性的LSTB模型对通货膨胀率运行特征的捕捉效果优于线性回归模型，更符合实际变动状况。
（四）通货膨胀、通货膨胀预期与货币政策调控模型的实证结果分析
图2还显示2005年和2008～2009年两个时期反应系数较大，而恰在此前的2004年和2007～2008年两个时期，我国物价大幅上升，通货膨胀预期也随之高涨。但由于通货膨胀预期存在滞后效应，产出缺口的波动往往同物价的下降周期相重叠，当出现负的产出缺口时，将进一步加速物价回落，甚至成为通缩的推动力量。物价在2008年下半年～2009年上半年期间的走势恰好体现了这一过程，当负的产出缺口作用增强时，物价已经开始回落，而此时影响力大增的负向产出缺口进一步加剧了物价回落的速度和深度。
2.通货膨胀对通货膨胀预期非对称反应分析
对比图2和图3发现，通货膨胀预期对通货膨胀影响力减弱的时期恰为产出缺口对通货膨胀影响力增强的时期，这说明当通货膨胀预期转化为真正的物价波动时，物价波动将成为经济基本面的反应，预期对通货膨胀影响力将大幅消减。因此，对通货膨胀预期的控制要采取“先发制人”的策略，防止其转化为真正的通货膨胀。
3.通货膨胀对不同货币政策工具的非对称反应分析
根据表3中估计结果可知，在模型Ⅰ中，
与此同时负的产出缺口影响作用增大,拖动物价进一步下行，两种效应的叠加使随后一年内的物价出现大幅下滑。从2008年3季度开始，央行5次下调存贷款基准利率，根据模型（17）的估计结果，这一系列紧缩政策将在2009年开始逐步显效，而事实上，物价确实于2009年2季度开始触底反弹。通货膨胀预期于2009年年末开始不断减弱，利率的作用也随之逐渐减小。可见，模型Ⅱ很好地记刻画了2008年经济危机前后通货膨胀的运行轨迹和利率工具的操作效果。
综上所述，本文的实证结果表明对于不同程度的通货膨胀预期水平和不同时期的经济环境，中央银行应采用不同的货币政策工具调控通货膨胀和通货膨胀预期，这样才能最终达到稳定物价的货币政策目标。
五、结论
本文在粘性信息理论框架下，从厂商最优定价的角度出发，考察了通货膨胀与货币政策、通货膨胀预期和经济波动间的关系。首先，利用滚动方式构建VAR模型的方法并进行样本外动态预测，得出基于影响因素集Ω的通货膨胀预期
。计算结果表明，在物价上升时期，通货膨胀预期一般较实际的通货膨胀率低；反之在物价下降时期，通货膨胀预期一般较高，通货膨胀预期略滞后于实际通货膨胀。
其次，本文对通货膨胀率进行了非线性检验，发现实际通货膨胀率随通货膨胀预期表现出显著的非对称反应特征，且非线性的LSTR模型拟合效果优于线性回归模型。
最后，本文建立两个分别以利率和货币供应量作为货币政策工具的非线性LSTR模型，估计结果显示：一方面，当t-3期的通货膨胀预期
超过门限值时，t期的通货膨胀预期对通货膨胀的作用大幅下降；另一方面，当通货膨胀预期低于2.8%时，减少M1具有显著的抑制通货膨胀作用；当通货膨胀预期在2.8%～3.9%时，两种货币政策工具对未来通货膨胀均具有显著的调控作用；而当通货膨胀预期高于3.9%时，利率是抑制未来通货膨胀的有效手段。
收稿日期：2010-05-20
注释：
①推导参见Mankiw and Reis(2002)，式中符号定义与(5)式中一致。
②增速均为同比增长率序列，除两个利率指标外，其余8个变量均进行了X12季节调整。数据来源于中国经济信息网(www.cei.gov.cn)宏观月度库以及中国人民银行主页(www.pbc.gov.cn)。
③影响因素集中10个指标起始长度不完全一致，最早起始为1990年1季度，最晚起始为1992年1季度。
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