我国通货膨胀持续性的时变特征及成因分析_通货膨胀率论文

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中图分类号:F832.5 文献标志码:A 文章编号:1674-4543(2010)05-0034-06

一、引言

在2009年9月大连夏季达沃斯年会上,温家宝总理要求警惕和防范包括通胀在内的各种潜在风险,2009年10月,在主持召开国务院常务会议上他再次强调:虽然经济回升向好的趋势得到巩固,但应该将保增长、调结构和管理通胀预期列为今后几个月的重点调控内容。这表明,在经济复苏趋势已经确立的情况下,决策层开始表达对通胀风险的关注。

之所以应对通货膨胀保持警惕的一个重要原因是,在高通货膨胀持续性的环境下,如果通货膨胀最初发生时不能及时实施反通胀政策,那么随后治理通货膨胀的时间就会很长,抑制通货膨胀所必须付出的社会成本将会大幅攀升。由此可见,在分析货币政策效果的过程中,如果没有准确反映通货膨胀持续性的真实特征,很可能会给出失当甚至是错误的政策建议。因此合理测度与刻画我国通货膨胀持续性的特征,深入研究通货膨胀持续性与通货膨胀水平、经济活动以及货币政策规则之间的关系,对目前我国政府制定既能确保经济平稳增长又能有效防止通货膨胀的货币政策具有重要的理论意义和实际意义。特别地,对于2007~2008年这一轮通货膨胀而言,加强研究通货膨胀持续性的相关问题,将有助于解释这一轮通货膨胀的快速形成与回落,而且能为央行货币政策由“从紧”向“适度宽松”转换提供证据支持,同时也能在目前经济开始复苏但存在潜在通货膨胀风险的情况下如何进行货币政策微调提供决策参考。

所谓通货膨胀持续性,是指在受到随机扰动的冲击之后,通货膨胀偏离其均衡状态所持续的时间。[1]通货膨胀持续性对于分析货币政策,尤其是如何运用短期总供给曲线模型分析价格水平波动走势至关重要。然而早期新凯恩斯模型由于建立在理性预期基础上,因此既不能描述现实经济中的通货膨胀持续性特征,也不能对历史上美国为治理高通货膨胀而付出的经济衰退的代价做出合理解释。因此,经济学家从不同的视角出发对新凯恩斯模型进行理论扩展,力图体现通货膨胀持续性特征,取得了很多重要进展。Fuhrer和Moore(1995)[2]提出了不仅能反映价格粘性同时也体现通货膨胀持续性特征的相对工资契约模型。Gali和Gertler(1999)[3]提出了混合式新菲利普斯曲线模型。其最大特点在于,通货膨胀预期与通货膨胀持续性各自的权重系数与微观模型中的系数密切相关。由于完全理性预期主导的通货膨胀率动态理论不能很好地解释通货膨胀持续性,而适应性预期理论又不能正确地反映货币政策的变化对通货膨胀预期形成机制的可能影响,Roberts(1998)[4]和Ball(2000)[5]先后提出了不完全理性预期假说。Roberts认为在通货膨胀预期形成的过程中,有一部分人是完全理性的,而另一部分人是非理性的,后者仅使用适应性预期机制来预测未来通货膨胀,因此通货膨胀具有高度持续性。Ball(2000)提出的不完全理性预期理论指出,按照货币政策的不同机制来考虑适应性预期的形成机制,即使货币政策发生了变化,通货膨胀预期形成机制也能相应地变化。基于“信息在人群中的扩散是缓慢的”思想,Mankiw和Reis(2002)[6]提出粘性信息模型解释通货膨胀持续性并通过数值计算得到了与美国实际情况相类似的通货膨胀持续性特征。

大量理论研究激发了近年来对通货膨胀持续性变化进行统计检验。如Cogley和Sargent(2001)[7]使用非经典的贝叶斯方法对美国通货膨胀持续性进行估计,他们发现自1980年之后,美国通货膨胀持续性出现逐渐的下滑趋势。应用经典计量方法对通货膨胀持续性的分析似乎也没有达成完全一致的看法。如Stock(2001)[8]认为,美国通货膨胀的自回归过程的最大根没有减小,所以持续性并没有发生变化。Taylor(2000)[9]和Willis(2003)[10]分别对美国GDP平减指数和消费者价格指数进行结构性变化分析,与Cogley和Sargent(2001)结论一致,他们发现美国通货膨胀持续性有显著下降的迹象。Henry(1999)[11]发现,美国、日本和英国的通货膨胀率服从一个两状态门槛自回归模型过程,通货膨胀冲击在一个状态下是高度持久的,而在另一个状态下,通货膨胀冲击是收敛的。

相对国外大量的理论分析与实证研究,我国学术界和央行对通货膨胀持续性研究还相对匮乏,但对我们进一步研究我国通货膨胀持续性却富有重要启示作用。张成思(2008)[12]应用格点Bootstrap方法对通货膨胀自回归模型进行估计,并运用内生结构突变法检验样本期是否存在未知断点。结论发现,我国即使在低通胀条件下通货膨胀仍然具有相对强的持续性。王少平、王津港(2008)[13]利用基于动态面板数据模型的结构突变检验,计算了结构突变点两侧的通货膨胀持续性。结论发现,我国通货膨胀持续性随通货膨胀运行的不同阶段和货币政策的变化而发生内生性结构突变,但总体呈下降趋势,通货膨胀下降期和紧缩期的持续性较大。张屹山、张代强(2008)[14]利用门槛自回归模型对我国通货膨胀率的波动路径进行了实证检验,结果表明,我国通货膨胀率可以划分为加速通货膨胀状态和减速通货膨胀状态。在减速通货膨胀状态,通货膨胀率是一个平稳自回归过程,而在加速通货膨胀状态下,通货膨胀率是一个具有单位根的自回归过程。同时发现,我国通货膨胀率在两个状态下都具有高持续性,并且加速通货膨胀阶段的持续性更高。刘金全、郑挺国[15](2007)利用STARFIMA模型分别考察了以通货膨胀率自身和加速通货膨胀率为门限变量的结构转变,发现引入结构转变后的通货膨胀率其持续性变强的特征。

无可置疑,上述国内外研究为我们进一步研究通货膨胀持续性有着重要启示意义。我国通货膨胀动态过程自改革开放以来已发生了重大的变化。在变化过程中通货膨胀持续性是否也发生相应变化,以及如何来解释这些变化,这正是本文关注的重点。本文拟通过建立自回归模型对中国通货膨胀率进行拟合,而后采用滚动样本估计法计算通货膨胀持续性,进而分析其时变特征背后的影响因素。在此基础上,重点分析中国通货膨胀持续性的来源。

二、数据与模型

(一)数据

本文样本区间为1983年1月至2008年3月,共303个CPI数据,数据来源于中国国家统计局网站。通货膨胀率采用环比增长率,然而根据官方公开统计资料仅能获得2001年之后的月度环比通货膨胀率,而此前只有同比通货膨胀率。本文利用同比通货膨胀率以及2001年之后的月度环比通货膨胀率可计算1983年至2000年间的定基价格指数,然后通过该定基指数求得月度环比通货膨胀率。图1给出了通货膨胀率随时间变化的趋势。从图1中不难发现,我国通货膨胀率在1980年代中后期以及1990年代中期都呈现出激烈波动现象,而到了1990年代后期由于受亚洲金融危机影响,波动明显开始减弱,尤其是在1998~2000年还一度陷入了通货紧缩的阴影,此后通货膨胀率虽然有所上升,但都维持在比较温和的水平。直到2007~2008年期间,同比通货膨胀率达到了近十几年来的最高点。

图1 环比通货膨胀率变化趋势

(二)模型

研究通货膨胀持续性动态特征,其前提条件是对通货膨胀持续性指标作准确的度量。计量经济学者提出了许多通货膨胀持续性指标的度量方法,这些方法概括起来可以分成两类,即“单变量”方法和“多变量”方法。

“单变量”方法是一种测度通货膨胀持续性的传统方法。一般是利用通货膨胀率时间序列,依据数据生成过程对自回归模型系数进行估计,但所应用的计量技术不同,主要有以下几种方法:累计脉冲响应函数、零频率幅度、最大自回归单位根等[16]。为了研究方便以及避免繁琐计算模糊本文的研究主题,本文使用自回归模型中的滞后因子系数的算术和来度量通货膨胀持续性。故此,基本的模型设定为:

三、实证分析

(一)平稳性检验

在对通货膨胀持续性进行测度之前,有必要对通货膨胀率进行平稳性检验。为了使检验结果更具稳健性,本文采用ADF、PP、KPSS三种单位根检验方法对通货膨胀率进行平稳性检验。具体检验结果如表1:

从表1的结果不难发现,对于环比通货膨胀率序列,ADF、PP检验结果均显示,在5%水平下,相应的统计值非常显著,因此拒绝存在单位根的零假设;而KPSS检验结果显示,在5%水平下无法拒绝是平稳序列的零假设。即三种单位根检验结果均一致认为环比通货膨胀率序列是平稳序列,即I(0)过程。因此可以对环比通货膨胀率序列进行自回归建模。

(二)通货膨胀持续性系数动态特征及其解释

根据以上模型设定和估计方法的设计,本部分利用我国实际数据,对通货膨胀持续性系数进行滚动样本估计。滚动样本估计是设定一个窗口区间对系数进行滚动估计,以此来考查通货膨胀持续性随样本区域推移而变化的情况。为得到通货膨胀持续性的时变特征,本文设计滑动窗口为8年。为了控制货币当局通货膨胀目标随时间变化所带来的影响,我们还利用HP滤波法对原始数据进行去趋势处理,而后再计算去趋势数据的通货膨胀持续性。依据两种数据所计算得到通货膨胀持续性系数的时间序列由图2给出。观察图2给出的两种数据所度量的通货膨胀持续性动态特征,不难发现:

第一,从总的趋势来看,我国通货膨胀持续性估计系数在样本区间内大致呈现出先上升而后下降的倒U型变化趋势。具体地,通货膨胀持续性系数估计值在上世纪90年代中期之前变化不大,而在1990年代中期以后似乎有一定的下滑趋势,但从1998年开始又有所上升,这种上升趋势一直持续到2002年,之后又一路下滑,直到2007年,通货膨胀持续性又开始略有回升。而观察由去趋势数据所计算的通货膨胀持续性的动态特征,我们发现,在控制了货币当局通货膨胀目标随时间变化所带来的影响后,它仍然呈现出与原始数据有着大致相同的变化趋势,其大小程度略低于由相应的原始数据计算出的通货膨胀持续性,但仍然处于高位。

第二,值得注意的是,无论是处于高通货膨胀水平时期或者是通货紧缩水平时期,我国通货膨胀持续性始终维持在高位运行。这体现在大部分时段内通货膨胀持续性估计系数都大于0.8。通货膨胀持续性程度一直在高位状态上变化暗示着我国的货币政策的滞后效应非常明显,通货膨胀对货币政策的反应速度缓慢。

第三,2002~2008年期间通货膨胀持续性的逐渐下降趋势,表明我国货币政策滞后效应与之前相比已有所改善,短期效应有所增强。其中一个重要因素是,我国经济的市场化程度不断提高,使得市场对通货膨胀的调节作用有所加强。通货膨胀持续性程度下降的另一个重要因素在于,我国中央银行的货币政策的透明度有了实质性的提高,这表明我国中央银行信誉程度有了显著的提升。而这与我国1996年后公布货币供应量目标有一定的关系,这种信号的提前公布给予了公众一个有关未来货币供给和通货膨胀新的信息,公众根据货币控制目标公布中获得信息以及从有关货币供给增长和通货膨胀的历史记录中获取信息并形成自己的通货膨胀预期。因此,信息的公布一定程度上起到了积极、正确地引导预期的作用。此外,自2001年1季度起,中央银行通过发布文告、公布货币政策委员会会议决议、利用新闻媒体公布相关信息等方式的一系列措施不断提高货币政策透明度,取得较好的效果,较好地引导了市场预期,增强了各方对货币政策的理解和支持,使得通货膨胀预期与过去实际通货膨胀率的相关性逐渐减弱,进而使通货膨胀偏离其均衡状态的时间缩短,最终导致通货膨胀持续性的下降。

第四,2005~2008年是近十几年来通货膨胀持续性最低的时期,这有助于解释2007~2008年这一轮通货膨胀的快速上升与下降:从紧的货币政策之所以能够快速抑制高通货膨胀,是因为这段时期正好是通货膨胀持续性较低的时期,货币政策滞后效应明显缩短。

图2 通货膨胀持续性:原始数据V.S去趋势数据

(三)通货膨胀持续性来源分析

导致我国通货膨胀持续性长期在高位运行的深层次原因是什么?可以从以下几个方面进行解释:

首先,我国企业调整价格时会依赖于其过去的价格水平,即是一种后顾性的定价模式。由于企业过去定价行为的持续性,因此过去的信息以及未来信息都会影响到企业的定价行为。但现实中由于并不是所有的企业同时调整价格,那么就会导致通货膨胀调整存在持续性。

其次,我国企业预期行为并非理性预期。影响通货膨胀率调整的因素是企业的预期行为,实际上,如果是企业基于完全理性预期的话,那么这种行为将不会造成通货膨胀的持续性。但是由于我国企业处于一个市场经济转型过程中,没有能力收集到各种冲击的信息,譬如无法区分某种冲击是暂时性的还是持久性,因此就有可能导致企业的预期出现偏差,而且如果经济行为主体对某种冲击修正和认识的过程越长,那么通货膨胀持续时间也就越长。

最后,我国各种经济行为主体对货币政策的适应性可能是导致通货膨胀持续性的一个原因。通货膨胀是一种货币现象,它的产生是由货币供给量超过货币需求量所造成的,它的持续也需要货币供给量的支持。然而我国货币政策一般是中央银行依据对经济情势的判断,为达成既定的货币政策目标而采取的权衡性措施,具有相机抉择的特点。由于相机抉择的最优货币政策是以给定公众通货膨胀预期为前提的,而在非对称信息条件下,我国经济行为主体预期受过去通货膨胀和经济波动的影响,其调整具有滞后性。如果中央银行货币供给不进一步扩张以部分适应公众通货膨胀调整的滞后性,经济就可能陷入衰退。为了避免经济的急剧衰退,货币供给被迫部分适应公众预期的滞后调整。这将导致通货膨胀进一步上升,并通常呈现出一种持续过程[17]。

四、结语

基于1983~2008年的月度数据,利用滚动样本估计法对我国通货膨胀持续性系数进行估计,结果发现,无论是通货膨胀或是通货紧缩时期,我国通货膨胀率都呈现出高度的持续性特征。而企业定价模式、非理性预期行为和经济行为主体对货币政策适应性是我国通货膨胀持续性长期高企的三大来源。研究结论隐含的政策含义是:在后金融危机时代,在前期“4万亿元投资计划”等经济刺激方案等因素可能再度引起通货膨胀的情况下,我国中央银行不仅要警觉并关注短期内通货膨胀率抬头趋势,提前做好通货膨胀预期管理,同时更要关注我国通货膨胀持续性特征的变化,要充分认识高通货膨胀持续性环境下货币政策的滞后效应,对当前积极的财政政策和适度宽松的货币政策进行恰当微调,尽力避免经济刺激方案过度频繁调整,强调政策的延续性和稳定性,避免经济主体对政策预期不确定性现象,在保增长和防范通货膨胀风险之间找到合理的平衡点。

本文应用的“单变量”方法具有模型表示十分简洁、参数容易估计的特点,然而相对于“多变量”方法而言,在结构分析方面就显得不足,它无法分析各种不同的冲击条件下对通货膨胀的影响。因此在将来研究中我们将尝试采用“多变量”方法对我国通货膨胀持续性进行估计,以期对我国通货膨胀持续性特征有一个更全面、深入的认识。

收稿日期:2010-04-28

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