通货膨胀率周期波动与非线性动态调整，本文主要内容关键词为：线性论文,与非论文,周期论文,通货膨胀率论文,动态论文，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
通货膨胀率（以下简称通胀率）作为监测宏观经济运行的重要参考指标，一直受到公众的普遍关注。2010年以来，我国同比形式的CPI（消费价格指数）通胀率持续保持在较高水平上，这不仅加剧了人们对通货膨胀的担忧，同时，也引起了学术界关于宏观经济政策取向，尤其是央行是否应该打开加息通道的讨论。讨论的焦点问题是我国当前经济是否处于通货膨胀阶段，未来的几个月内通胀率的波动是否在可控范围之内？回答这些问题需要对通胀率的周期波动以及动态调整过程中的典型事实进行科学的经验分析。类似于经济增长波动，通胀率的波动也呈现出明显的周期特征。但已有文献对通胀率的周期波动问题论及较少。基于此，本文拟从周期波动角度来研究我国通胀率的动态调整特性，主要内容包括：我国通胀率周期波动中不同阶段的划分；在每个波动周期中，通胀率不同阶段相互转移的路径，以及通胀率的动态调整特性。通过本文的研究，正确认识我国通胀率周期阶段的非线性动态结构特征，为政府部门准确研判及预测通胀率的变动趋势，进而制定并调整相应的宏观经济政策提供科学的决策依据。这也是本文研究的主要目的。
关于通货膨胀率动态特性的文章最早可以追溯到著名的菲利普斯曲线模型以及随后的以粘性价格为理论基础的模型，如Taylor（1980）、Calvo（1983）的交错契约模型等。尽管这些模型具有很吸引人的微观基础，但却没有解释通胀率本身存在的持久性问题，因而不能充分刻画通胀率动态演进的典型事实。对此，一些经济学家继续从理论上对基本模型进行拓展，以提高对现实通胀率的解释力和预测力，如Gali & Gertler（1999）提出的混合式菲利普斯曲线模型，Mankiw & Reis（2002）提出的粘性信息模型等；① 而另一些计量经济学家们则直接“让数据说话”，采用时间序列等计量方法对通胀率的动态特性进行经验分析，如Stock & Watson（2001）、Mishkin（2007）等。然而，由于微观经济主体异质性的广泛存在，使得传统的线性时间序列分析方法（如ARMA或者ARMA-GARCH模型等），并不能完全捕捉到通胀率动态行为中的结构变化。近些年来，计量经济学家们开始尝试采用非线性模型来研究通胀率的动态特征。如Enders & Hurn（2002）采用门限自回归模型（threshold autoregressive model）研究通胀率的动态特性；Bidarkota(2001)、Binner et al.（2006）采用马尔柯夫区制转移模型（Markov regimes switching model）研究通胀率的动态特性；Arghyrou et al.（2005）、Nobay et al.（2008）则采用另外一种非线性模型，平滑转移自回归模型（smooth transition autoregressive model，以下简称STAR），来研究通胀率的动态特性。
关于通货膨胀周期的研究文献并不多见，Artis et al.（1995）研究了英国的通货膨胀周期，并归纳了通货膨胀周期划分的三个标准：第一，波峰与波谷相间；第二，上升或下降的持续期至少要有9个月；第三，两个相邻区间的极值被定义为转折点。张成思（2009）采用此标准对我国改革开放30年以来的通货膨胀进行了周期划分。
近些年来，我国学者更多地使用非线性模型来研究我国通胀率的动态特性。王少平、彭方平（2006）使用两区制的STAR模型研究了我国1952—2004年的通胀率，研究结果表明我国通胀率具有明显的非线性调整机制，通货膨胀与通货紧缩相互转移的临界水平为3.3％；张屹山、张代强（2008）使用门限自回归模型的研究结果表明：我国通胀率变化可以划分为加速通胀与减速通胀两种状态，并且两种状态均具有很高的持续性；赵留彦等（2005）、龙如银等（2005）使用两区制马尔柯夫转移模型研究了我国高水平通胀与低水平通胀的非线性转移特性；刘金全等（2009）则使用马尔柯夫转移模型将我国通胀率变动划分为三个区制：通货膨胀区制、通货紧缩区制以及通货变化适中区制，其研究结果也表明，通胀率在每个区制下都具有较高持续性。
上述文献表明：我国通胀率具有明显的非线性动态调整特征。因此，本文同样采用非线性模型来研究我国通胀率的动态特性。在模型选择上，我们更倾向于STAR模型，因为马尔柯夫区制转移模型只能计算不同区制相互转移的概率，而不能给出区制转移的具体非线性形式，因而其结果的政策含义有限；而门限自回归模型只是STAR模型的一个特例，该模型的特点是不同状态间相互转移是在瞬间完成的，但这并不符合我国当前经济发展的实际情况。
本文的主要贡献：第一，通过规范的检验而不是主观判断来确定我国通胀率动态转移区制的个数，使用多区制平滑转移自回归（multiple regimes STAR，以下简称MRSTAR）模型将我国通胀率变动划分为四个区制：通货紧缩、通缩恢复、温和通胀及严重通胀，通胀率不同区制的划分既依赖于通胀率的水平，也依赖通胀率的增加量；第二，采用几种非线性单位根检验方法检验了我国通胀率的整体平稳属性，使结果更具稳健性；第三，归纳了我国通胀率周期波动中各区制相互转移的典型路径，并且使用广义脉冲响应方法分析了我国通胀率各区制非线性的动态调整特性及其政策含义。
本文第二部分是模型设定、估计与评价以及通胀率周期阶段的划分；第三部分分析我国1990年1月至2010年7月月度环比通胀率的周期波动特征及其非线性动态调整特性；第四部分是文章的总结与政策思考。
二、模型估计与通货膨胀率周期阶段划分
（一）数据与单位根检验
沿用多数已有文献的做法，本文采用消费价格指数作为通货膨胀的衡量指标，定义通货膨胀率
＝
－100，其中表示经过Census X-12季节调整后的月度环比消费价格指数，样本区间为1990年1月至2010年7月，样本容量为247。之所以选择月度环比数据而没有选择同比数据，② 是因为同比数据受翘尾因素影响显著，相比之下，环比数据则更加灵敏及准确。栾惠德（2007）的研究也表明：经季节调整的月度环比CPI数据比同比数据更适合用于宏观经济实时监测。但我国官方统计资料从2001年后才开始公布环比CPI数据，对此，我们根据环比数据与同比数据间的数学关系倒推出1990—2000年各月的环比CPI数据及通货膨胀率。可获得的数据均来自《中国经济景气月报》及中经网数据库。
为使检验结果更加稳健，本文使用上述方法分别对通胀率数据进行单位根检验，检验结果如表1所示。可以看出，在5％的显著性水平下，只有ADF检验结果不能拒绝单位根的原假设，其它检验结果均表明通胀率序列具有整体平稳性，因此，我们将在水平序列下对通胀率建模。
（二）STAR模型设定、估计与评价
首先，我们根据Box-Jenkins的建模程序将通胀率序列拟合成一个12阶的自回归过程，其最优滞后阶数由AIC及BIC准则确定，估计时去掉了不显著的滞后项，估计结果如式（1）所示。其中，
为残差序列的标准差，估计系数下方的括号中数字表示估计系数的标准差，LB（q）表示用于检验残差序列不存在q阶自相关的Ljung-Box Q统计量值，ARCH（m）表示用于检验残差序列不存在m阶ARCH效应的McLeod-Li Q统计量值，所有统计量值括号内的值均为其所对应的p值。从估计结果上看，式（1）的线性模型残差序列不存在自相关，可以近似一个白噪声过程，但残差序列存在显著的ARCH效应。这可能是我们建模过程中忽视非线性的一种重要表现，因此，我们将在式（1）估计结果的基础上进行线检验。
我们采用极大似然估计方法估计了一个两区制的LSTAR模型，估计结果为式（6）—（7）。根据van Dijk et al.（2002）的做法，我们剔除了除常数项外t统计量绝对值小于1的滞后变量。从估计结果上看，与线性模型比较，LSTAR模型残差的标准差减小很多，仅相当于线性模型的42％。当滞后一期的通胀率增量大于0.236时，通货膨胀率开始向上行区制平滑转移，而且转移速度较快。但从残差序列ARCH效应的检验看，1阶与4阶的McLeod-Li Q统计量的p值都比较小，这让我们怀疑两区制的LSTAR模型是否已经充分描述通货膨胀率的非线性动态特征。对此，本文采用Eitrheim & 
（1996，以下简称ET检验）所提出的用于检验剩余非线性的LM方法，以及van Dijk & Franses（1999）
（三）通货膨胀率的周期阶段划分
依据van Dijk & Franses（1999）所提出的MRSTAR模型，我们建立一个四区制的LSTAR模型来刻画我国通胀率的动态特性。以两区制的估计结果作为初始值，采用极大似然估计方法，对四区制的LSTAR模型参数进行估计，估计结果如式（8）—（10）所示。从式（8）中，我们可以得出四个极端区制模型的具体表达式，式（9）与式（10）代表两个平滑转移函数。从估计结果可以看出，四区制LSTAR模型的估计标准误差比两区制LSTAR模型的要低，说明尽管参数个数增加，但拟合效果要好于两区制LSTAR模型；残差的无自相关及无自回归条件异方差检验均不能被拒绝，同时，我们还采用BDS方法对残差的独立同分布性进行检验，BDS统计量值为0.7，其渐近意义上的P值为0.484，经过2500次bootstrap模拟的p值为0.514，这都表明残差序列已近似一个独立同分布过程，说明四区制的LSTAR模型能够充分刻画通胀率的动态特性。从MRSTAR模型的估计结果可以看出，我国通胀率不同阶段的划分不仅依赖于通胀率的水平值，同时也依赖于通胀率的增加量，而转移变量的最大滞后期数为四期，说明我国通胀率的动态演进过程具有一定的惯性，另一个侧面也反映宏观经济政策效应具有一定滞后性。
图2 通胀率区制与转移区间划分
周期阶段及转移区间的划分表明，通胀率位于区间13、区间24及区间1234时，即0.1至0.8这个区间时，物价较为平稳，没有通胀及通缩的压力，但也应实时监测通胀率的增量，因为这三个区间都有向极端区制转移的可能。图2显示了这9个区间的具体划分及样本观测值的实际分布情况。
三、通货膨胀率周期波动与非线性动态特性分析
（一）通胀率周期波动中的区制转移路径
根据以上对通胀率不同区制（阶段）的划分，我们对样本区间内实际观测数据进行了统计归类。结果表明，在1990年到2010年7月期间，我国经济处于通货紧缩区制的月份最多，为77个月，约占样本总量的32％，主要集中在1997年10月到1999年5月，2001年6月到2003年7月，2004年10月到2006年9月，2008年5月到2009年7月这四个时间段上，前三段通货紧缩持续期都在24个月左右，最近一次的通货紧缩也持续近14个月左右。从政策的应对上看，我国政府有效地捕捉到了通货紧缩的波动路径，适时适度地实施宽松的货币政策与积极的财政政策，如从1996年5月起连续8次降息，两次下调存款准备金率，以及2008年开始的四万亿元政府投资及降息等，这些政策都在很大程度上扩大了内需，刺激经济增长，从而通货紧缩得到有效的缓解，我国经济也率先从美国次贷危机所引发的国际金融危机中复苏，并于2009年经济增长“保八”成功。从通缩恢复区制看，仅有3个月的通胀率处于这个区制中，这表明我国通胀率从通货紧缩区制转出时并不必然转入通缩恢复区，通胀率通过发生大幅度的增量而摆脱通货紧缩压力的概率很低，而更多时候是经由小幅度增长而缓慢恢复的，这也决定了我国通货紧缩期具有持续时间较长的特性。
从通货膨胀上看，在样本区间内，我国经济有23个月处在温和通胀区制内，约占样本总量的10％左右，主要集中在1992年10月至1994年12月期间；而我国经济发生严重通货膨胀的月份不多也不集中，零星分布于1992年至1995年以及2004至2007年的个别月份中。从1990年到2010年7月，有13个月通胀率处在严重通胀区制内，约占样本总量的5％。在政策应对上，1993年至1995年期间，央行均实施适度从紧的货币政策，到1996年底政策收到明显成效，通货膨胀得到控制，国民经济实现“软着陆”。从图3也可看出，我国通货膨胀（包括温和通胀及严重通胀）发生区制主要集中在这一时期。从2006年4月至2007年12月，央行共8次加息，平均每两个月上调一次利率，并10次上调存款准备金率，调控力度之大实属空前，与此同时，2007年末召开的中央经济工作会议也提出2008年要实施从紧的货币政策，但我们从图3中可知，在此期间仅出现2个月的温和通货膨胀，央行此举是否有些矫枉过正了？对此我们认为，央行实施的这些从紧的货币政策一方面是为了控制物价，并以此来影响通货膨胀预期；另一方面，此时的货币政策也并非单纯为了稳定物价，在一定程度上也是为了配合中央政府来解决在经济过热以及经济结构调整过程中所出现的诸多矛盾，如投资增长过快，资产价格上升过快，人民币升值预期压力等。
图3 通货膨胀率周期波动：1990—2010
根据Artis et al.（1995）对通货膨胀周期的划分标准，我们将1990年1月至2009年3月的我国通货膨胀率划分为4个完整的周期，从2009年4月开始，我国通货膨胀率进入了新一轮的波动周期，我们将2009年4月至2010年7月这一期间划分为半个周期，划分结果如图3所示。
第一个周期，从1990年1月到1999年1月，周期跨度108个月，是我国自改革开放以来通胀率持续时间最长的一次周期波动。这期间经历了22个月的通货紧缩，21个月的温和通货膨胀以及8个月的严重通货膨胀，其余57个月的通胀率处于这三个极端区制的转移区间中，其中区制1与区制3的相互转移月份最多，为31个月，其次是区制3与区制4的相互转移，为9个月，这些为我们分析通货膨胀周期波动中的区制转移路径提供了重要信息。从图3可以看出，在第一个周期的上行阶段，通胀率由通货紧缩区制通过微幅增长而进入13转移区间，经过不断的积累，通胀率达到一定的高水平，使得经济出现通胀压力而进入温和通胀区；由于政策效果的滞后性及通胀率动态运行的惯性，使得通胀率进入34区间并开始向区制4转移，最终进入严重通胀区制。随着政策效力发挥作用，严重通胀得到遏制，通胀率开始下行，并“原路返回”于通货紧缩区制，从而完成一次完整的周期波动。由此我们总结出这一周期通胀率不同阶段的转移路径为：通货紧缩→温和通胀→严重通胀→温和通胀→通货紧缩。
第二个周期，从1999年2月到2002年5月，周期跨度39个月。整体上看，这个周期的物价在低水平下运行，没有出现通货膨胀，但有16个月出现了通货紧缩，有8个月在区制1与3之间转移，6个月在1234区间运行，周期上行与下行阶段均较为平缓。在此期间，只出现了一个极端区制，且分布较为分散，因此，通胀率的周期波动也表现出没有明显的区制转移路径。
第三个周期，从2002年6月到2005年8月，周期跨度38个月。整体上看，这个周期的物价仍然在低水平下运行，其中18个月出现了通货紧缩，但也有3个月发生了严重的通货膨胀。从波动路径上看，并没有出现物价递增的区制转移路径，因此，这种情况应该属于通胀率的结构突变性上涨。形成这种结构突变的原因可能相当复杂，但结合当时经济运行的实际背景，我们判断可能与资产价格上涨所引起的通胀预期增加有一定关系。从区制间的转移路径上看，类似于第一个周期，通胀率从低位通货紧缩区制小幅上涨，在13区间运行，试图向区制3转移，但发生结构突变直接过渡到了区制4，由于政策的调控使得通胀率重新回到13区间并向通货紧缩区制转移。
第四个周期，从2005年9月到2009年3月，周期跨度42个月，其中通货紧缩17个月，温和通胀2个月，严重通胀2个月。在周期的上行阶段，通胀率有6个月处在1234区间，有4个月处在13区间，说明在这个周期内，通胀率在从通货紧缩区制向通货膨胀区制转移时出现了新的路径，既有可能经由13区间转移到温和通胀区制，也有可能通过1234区间直接转移到严重通胀区制，而下行阶段更多地仍是从13区间转移回到通货紧缩区制。
从2009年4月开始，我国通货膨胀率进入了新一轮的波动周期。受美国次贷危机的影响，我国经济在2008年第四季度开始持续进入通货紧缩区制，而中央政府的刺激政策于2009年7月开始收到成效，物价回升企稳。进入2010年，通胀率持续上升，引起了市场及消费者对通货膨胀的担忧。从本文的研究结果看，2010年前7个月的通胀率处在13区间和1234区间，从周期波动路径上看，属于上行阶段，但还没有转移到通货膨胀区制。可以说，2010年前7个月我国的通货膨胀率是在可控范围内的。
（二）非线性动态特性分析
通过计算估计模型特征多项式的特征根，可以分析我国通胀率的动态特性。依据
（1994）的做法，我们计算四个极端区制下的特征根，根据估计式（8）可以写出各区制估计模型的特征多项式：
分别表示区制1—4特征多项式的特征根，动态特性由绝对值（模）最大的特征根所主导，我们称之为支配特征根，表4给出了支配特征根的相关结果。可以看出，除区制3外，所有区制的支配特征根均为复数，这表明当通胀率处在通货紧缩区制、通缩恢复区制或者严重通胀区制时，系统对外生冲击的脉冲响应具有余弦周期振荡特性。同时，支配特征根的模及周期也显示，⑤ 我国通胀率具有明显的非对称动态特性。当系统处于通货紧缩区制时，支配特征根的周期约为37个月，这表明在存在外生冲击的37个月后，系统对此冲击的反应重新回到峰值；在通缩恢复期，这个周期约为50个月；而在严重通胀区制，这个周期很短，仅为3.4个月。由于温和通胀区制的支配特征根不是复数，所以脉冲响应函数不是周期振荡，而是呈指数衰减，但衰减速度很慢。
当通胀率处于严重通胀区制时，特征根的模大于1，此时通胀率系统具有爆炸性动态模式，极不稳定，这表明通胀率会迅速从严重通胀区制转移出去，即严重通货膨胀持续的时间很短；而温和通胀区制的支配特征根是一个实数，其值0.97较为接近于1，当通胀率处于温和通胀区制时，其动态特性与单位根过程相似，具有很高的持续性。从图3的第一个周期也可以明显看出，严重通胀月份的分布很分散，而温和通胀的月份则较为集中，这与特征根分析的结果相吻合，即我国温和通货膨胀持续的时间要比严重通货膨胀持续的时间长。
当通胀率处于通货紧缩和通缩恢复区制时，由于支配特征根的模小于1，所以通胀率在这两个区制时都较稳定，并且具有较高的持续性，只有系统受到很强的正向冲击时，通胀率才能从这两个区制中转移出去。这种动态特性决定了我国经济一旦陷入了通货紧缩区制时，如果没有很强的政策效力，通货紧缩的恢复将会相对缓慢。图3波动周期中通货紧缩的分布较为集中，也印证了这一判断。
（三）非线性脉冲响应分析
脉冲响应分析方法被广泛应用在刻画模型的动态行为中。在线性模型条件下，传统的脉冲响应函数有三点主要的性质：第一，具有对称性（symmetry），即对系统施加相同容量但方向相反的冲击时，脉冲响应函数的绝对值相同，但符号相反；第二，具有线性特性（linearity），即脉冲响应与冲击量呈比例变化；第三，脉冲响应函数不依赖于系统的特定历史状态（history independent）。但是，在非线性模型下，Koop et al.（1996）指出脉冲响应函数不再具有上述这三个特点，脉冲响应函数既依赖于特定历史状态，也依赖于冲击的符号和容量，往往表现出具有非线性和非对称性的特点，传统脉冲响应函数的计算方法不再适用。对此，他们提出了用于非线性模型的广义脉冲响应函数（generalized impulse response function）概念，其基本思想可表述为：
在非线性脉冲响应分析中，我们更关心的是脉冲响应的持久性及非对称性。Potter（1995）、Koop et al.（1996）指出，如果冲击对系统的影响是暂时的，那么当h→∞时，GI的概率分布会在0点处退化为针状，即方差为0；反之，如果冲击具有持久性，那么GI的概率分布将会永远存在，不会退化。因此，我们可以通过考察GI概率分布的分散情况来判断和比较脉冲响应的持久性。
对于脉冲响应的非对称性，Potter（1995）指出可以用如下方法来度量：
图4 1标准差冲击的脉冲响应函数值
图5 脉冲响应函数的概率分布
从图4可以看出，随着时期的增加，脉冲响应函数值趋近于0，说明我们估计的MRSTAR模型具有整体平稳性，以及在各个区制上，也都表现出冲击的暂时性；另一方面，脉冲响应表现出周期振荡特性，说明存在复数特征根，这与前文分析一致。从图5的概率密度分布上看，随着时期的增加，脉冲响应变量的方差越来越小，也说明冲击对整体通胀率的影响不具有持久性。
为比较正向冲击与等量负向冲击对各区制影响的持久性，我们分别模拟估计了各区制正向冲击及负向冲击的脉冲响应概率密度分布。模拟过程中，随机冲击变量是从112个正数残差中重复抽样获得。模拟的结果显示，所有的脉冲响应变量均近似服从正态分布，这样就可以检验脉冲响应的均值是否显著地异于0，以此来判断及比较冲击对系统影响的时间长短。⑧ 估计结果见表5。
从通货紧缩区制看，正向冲击对通货紧缩产生影响的时间为48个月，并且第24个月以后，正向冲击会产生微弱的负效应，说明随着时间的推移，正向冲击的效应在不断减弱的同时，也会产生“挤出效应”。负向冲击对通货紧缩的影响效应为36个月，但其负向影响仅持续了12个月，从第12个月开始，脉冲响应逐渐减弱并且转负为正。这表明，当通胀率处于向通货紧缩区制转移过程时，如果此时出现了能使物价进一步下降的新冲击，那么这个新冲击只能在12个月之内加剧通货紧缩，12个月后系统将会出现微弱的“自我稳定效应”。通过这些分析我们可以看出，冲击对通货紧缩的影响具有“边际效应递减”特性，正向冲击发挥效应的时间要比负向冲击发挥效应的时间长。这给我们带来的政策启示是：反紧缩的政策效应具有时效性，如果在24个月内，通货紧缩仍没有得到很好的控制，那么，应该考虑采用新的政策手段或政策力度来对通货紧缩进行调控。
冲击对通缩恢复区制的影响，类似于通货紧缩区制，也存在“边际效应递减”特性，冲击发挥作用的时间为36个月。
从温和通胀区制看，正向冲击对温和通胀的影响持续时间较长，为60个月，并且在24个月内，新的正向冲击都将进一步加剧通货膨胀；负向冲击对温和通胀的影响持续时间为48个月，从第36个月到48个月间，负向冲击会产生“挤出效应”，其政策含义是：控制温和通胀的政策有效期大概在24个月左右，如果24个月内温和通胀没有得到有效的控制，那么应该考虑采用新的政策手段或政策力度来调控温和通胀。
从严重通胀区制看，正负冲击的作用时间均为36个月，正向冲击在第36个月时会出现“自我稳定效应”以阻止通胀的进一步恶化；负向冲击在第36个月会出现“挤出效应”，使得反通胀政策的效力有所减弱，并且这种“自我稳定效应”及“挤出效应”表现得都很强，这与严重通胀极端区制中含有爆炸性的复数特征根有关。因此，在动态特性上表现出极强的反复振荡效应，这在一定程度上增加了政策调控的难度。从政策含义上看，当通胀率处于严重通胀时，反通胀政策的效力在12个月内发挥作用，如果12个月内，严重通胀没有得到有效的控制，应该考虑采用新的政策手段或政策力度来控制严重通胀。
图6与图7显示了MRSTAR模型脉冲响应具有明显的非对称性。其中，图6中的60期数据是通过计算式（16）获得，计算方法与图4所得数据相同；图7的非对称脉冲响应变量的概率分布是通过Monte Carlo模拟及核密度方法估计得到的。表6给出了通胀率各区制脉冲响应的非对称性。可以看出，在通货紧缩区制，脉冲响应的非对称性持续36个月，前24个月表现为正向冲击的影响大于等量负向冲击的影响，后12个月表现为负向冲击的影响大于正向冲击的影响。这表明反通货紧缩的政策冲击与产生通货紧缩的源冲击的力量水平相当时，反通缩政策也会产生良好的效果。通缩恢复区制的情况与通货紧缩区制相类似。而在温和通胀区制与严重通胀区制，脉冲响应的非对称性要更加持久一些，60个月后，这种非对称性才会消失，并且脉冲响应的非对称性还表现出周期振荡特性。在温和通胀区制，前24个月正向冲击的脉冲响应要大于负向冲击的响应，这表明，只有反温和通胀的政策冲击强于导致温和通胀的源冲击时，反温和通胀政策才能收到成效。在严重通胀区制，前12个月正向冲击的影响大于负向冲击的影响，这表明，只有当遏制严重通胀的政策冲击强于导致严重通胀的源冲击时，控制严重通胀的政策才能收到成效。
四、结论与政策思考
本文应用MRSTAR模型将我国通货膨胀率周期划分为四个阶段：通货紧缩、通缩恢复、温和通胀以及严重通胀。在此基础上，本文分析了1990年1月至2010年7月我国通胀率的周期波动及不同周期阶段之间的转移路径，并采用特征根及广义脉冲响应方法深入分析了我国通胀率的非线性动态特性。本文的主要结论：
（1）我国通胀率的非线性动态调整机制可由一个四区制的LSTAR模型刻画，通胀率不同区制的划分不仅依赖于通胀率的水平值，同时也依赖于通胀率的增加量。从这个角度分析，宏观经济政策的制定不仅要考虑通胀率的水平值，还要参考通胀率的增加幅度。
（2）从1990年1月到2009年3月，我国通胀率经历了四轮完整的周期波动，最长周期跨度为108个月，在波动周期内，通胀率区制间的典型转移路径为：通货紧缩→温和通胀→严重通胀→温和通胀→通货紧缩。
（3）当通胀率处于通货紧缩和通缩恢复区制时，具有较高的持续性，只有对系统施加很强的正向冲击，通胀率才能从这两个区制中转移出去；当通胀率处于严重通货膨胀区制时，系统具有爆炸性动态模式，极不稳定，通胀率会迅速从严重通胀区制转移出去，即严重通货膨胀持续的时间很短；相比之下，温和通货膨胀要稳定得多，具有很高的持续性，只有很强的负向外部冲击才能使通胀率从这个区制转移出去。
（4）广义脉冲响应分析表明，冲击对通胀率系统不具有持久性影响，正向冲击与负向冲击的影响具有非对称特征；调控通货紧缩与调控温和通胀的政策发挥效力的最长时间均为24个月，而调控严重通胀的政策发挥效力的最长时间为12个月。
2010年以来，我国通胀率持续上升，并屡创新高，这引起了市场及消费者对通货膨胀的担忧。根据本文对通胀率不同区制的划分，2010年前10个月的通胀率都处在13区间和1234区间，从周期波动路径上看，属于上行阶段，但还没有转移到温和通货膨胀区制。而最新统计数据显示，2010年11月至2011年2月，经季节调整后的CPI环比数据分别为1.1％、0.3％、0.5％与0.5％，按照本文的划分，我国经济已经开始进入温和通胀阶段。因此，有必要采取政策手段加强通货膨胀管理和合理引导通货膨胀预期。2010年12月召开的中央经济工作会议把稳定价格水平放在了较为突出的位置，并指出我国2011年将实施“积极的财政政策和稳健的货币政策”。货币政策由适度宽松转向稳健，这在当前通胀预期居高不下的背景下，对于稳定价格总水平，保持经济的平稳健康运行，将起到至关重要的作用。同时，在2010年底及2011年2月，央行两次加息各25个基点，又两次调高存款准备金率各50个基点，这更加彰显了央行稳定通货膨胀预期的决心。尽管如此，我们认为在目前的经济形势下，对于政策工具的选择，还应更多地采用数量工具，而对于是否应该持续加息，我们仍持谨慎态度。因为一旦打开加息通道，在欧、美、日等国持续低利率及人民币升值预期压力不断增大的现实背景下，“热钱”会蜂拥而至，尽管我们可以外汇储备进行对冲，但那无疑加大了政策调控的难度，并使得通货膨胀率的波动增加了新的不确定性因素；另一方面，我国经济刚刚从国际金融危机中恢复过来，国际经济因素的不确定性使得我国外贸仍然面临较大威胁，国内方面的产业结构调整也使得经济有放缓的危险，此时如果持续大幅度加息，我国宏观经济可能面临再次调整的挑战。
本文的政策含义还在于，在制定反通胀与反通缩政策时，应首先对引起通胀或通缩的源冲击进行科学的量化评估，在此基础上来决定政策力度，这将是政策成本效益分析中至关重要的一环；同时，也应该充分考虑到政策的渐进性及时效性，对政策的实施效果进行实时监测，并及时调整政策手段及政策力度。
注释：
① 张成思（2007）对短期通胀率的动态机制做过较为全面的评述。
② 已有文献中，王少平、彭方平（2006）使用的是年度数据，赵留彦等（2005）、刘金全等（2009）使用的是月度环比数据，而龙如银等（2005）、张屹山、张代强（2008）则使用的是月度同比数据。
③ 关于本文所提到非线性单位根检验方法的详细介绍，读者可参考相应文献。
④ 关于这两种检验方法以及MRSTAR模型的详细介绍，读者可参考相应文献，这里不再赘述。
