中国的核心通货膨胀率及其动态调整行为，本文主要内容关键词为：中国论文,核心论文,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。
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2007年以来，由于猪肉价格的上涨，带动当年多个月份的居民消费价格指数(CPI)超过106。为抑制通货膨胀，中央银行在2007年连续6次加息。在加息和一系列抑制物价结构性上涨的宏观调控政策的作用下，2008年11月至2009年1月的CPI分别回落到102.4、101.2和101。由此引出的问题是，对应于通货膨胀的这种快速变化，中国的核心通货膨胀(core inflation，以下简称为核心通货膨胀)如何调整？基于核心通货膨胀的动态调整，中国的货币政策应如何应对美国金融危机的冲击？准确地回答上述问题，不仅取决于科学度量中国的核心通货膨胀，也取决于认识核心通货膨胀的动态调整过程。
一 核心通货膨胀的含义与度量方法
(一)核心通货膨胀的含义
从现有的文献可以看出，核心通货膨胀的概念在20世纪70年代初就已出现，1972年的美国《总统经济报告》提出，扣除抵押利息和食品后的CPI具有很特别的意义。但核心通货膨胀作为一个学术和实用的概念，其研究始于Eckstein(1981)的定义，Eckstein认为，核心通货膨胀率是“市场处于长期均衡时的通货膨胀率”，可以视为“总供给价格的增长率趋势”。Blinder(1997)等从货币政策的角度来界定核心通货膨胀，他们认为，为了更有效地制定并发挥货币政策的功效，中央银行应该将其注意力集中于通货膨胀中持久的、潜在的变动趋势。从货币政策的角度看，核心通货膨胀是“中央银行的价格指数”，所反映的是价格指数(特别是CPI)中与货币增长量相关联的长期持久的成分，核心通货膨胀因此而定义为通货膨胀中持久的、潜在的变动趋势。由此可见，核心通货膨胀的实质是通货膨胀的长期趋势。Quah和Vahey(1995)认为通货膨胀是经济运行随时间波动的直接结果，而这些波动可以分为两类，一类是在长期中不影响真实产出的波动，即名义需求冲击，另一类波动则是在长期中影响真实产出的供给冲击。基于此，他们将核心通货膨胀定义为“通货膨胀中对实际产出没有长期影响的成分”。Romer(1996)认为，可以把附加预期的菲利普斯曲线方程中的预期通货膨胀率视为核心通货膨胀率，也就是当产出等于自然失业率所对应的产出水平且没有供给冲击时的通货膨胀率。不难看出，Romer(1996)、Quah和Vahey(1995)所定义的核心通货膨胀的实质是通货膨胀中的长期成分。由于绝大多数国家都使用CPI度量通货膨胀，要使核心通货膨胀成为可计算的指标，必须基于CPI定义核心通货膨胀。Bryan和Cecchetti(1993)、Cristadoro等(2005)对核心通货膨胀的定义，反映了这一特点。他们认为，构成CPI的各细项的长期共同成分(common component)即为核心通货膨胀。不难看出，这一定义与前述定义具有内在的逻辑一致性，核心通货膨胀定义为通货膨胀中的长期成分，所反映的是通货膨胀的长期趋势。
由上述分析可知，核心通货膨胀的共同特征为：核心通货膨胀是通货膨胀的长期持久的趋势。本文基于这一特征，应用Gonzalo-Granger有关协整所派生的调节系数的正交分解方法，度量中国的核心通货膨胀。
(二)核心通货膨胀的度量方法
根据上述定义和特征可以看出，核心通货膨胀是不能直接观测的，由此导致度量核心通货膨胀率的方法不尽相同，现行方法可归结为两大类：统计方法和基于模型的方法。
1.统计测算方法。使用统计法测算核心通货膨胀的主要方法是扣除法，其实质是基于核心通货膨胀的含义，对短期显著波动的细项予以扣除，即扣除CPI篮子中短(当)期内价格波动较大的细项后，重新分配剩余各细项的权重所形成的数据为核心通货膨胀。由于能源和食品通常表现出显著的短期波动，因此最为常见的扣除项目是能源和食品，美国劳工统计局所公布的核心通货膨胀正是扣除食品和能源价格后的CPI。从统计的角度看，这是发达国家度量核心通货膨胀的主要统计方法，但不同国家在选择扣除哪些细项以及如何重新分配权重方面有较大的差别。从这个意义上说，用扣除法所产生的核心通货膨胀仍在一定程度上具有不可比性。与之相似的是修剪均值法(trimmed mean)，Bryan和Cecchetti(1994)将CPI篮子中价格变动最大和最小的细项扣除，然后重新分配剩余细项的权数所产生的数据即为核心通货膨胀。而加权中位数法(weighted median CPI)，即在观测期间内，计算CPI篮子中每个细项的价格变动，然后按其波动幅度大小排序，处于中位数细项的价格变动率即为核心通货膨胀。平滑技术法(smoothing)，则是使用X11、X12等季节调整法或者H-P滤波法，以消除(或至少减少)各细项的短期波动，从而使调整后的成分反映通货膨胀的长期变动，即核心通货膨胀，Cogley(2002)对此进行了讨论。不难看出，以上统计方法度量核心通货膨胀的内在逻辑均是将CPI篮子中短期内价格波动较大的细项予以扣除，使剩余细项的变动体现通货膨胀的长期趋势。因此，上述统计测算方法和核心通货膨胀的内涵具有内在的逻辑一致性。然而，应用统计法度量核心通货膨胀，一方面取决于具有短期波动的细项(如能源和食品)是否直接作为细项，扣除后如何对剩余细项重新分配权重；另一方面，由于不同时期，短期波动较大的细项不尽相同，因此用扣除法计算核心通货膨胀，将直接导致组成CPI篮子中的各细项应不断随之变化，否则，不同时期的CPI就是不可比的数据。这两个问题形成了统计扣除法的局限性。
2.基于模型度量核心通货膨胀的方法。随着计量经济理论和方法的发展，基于模型度量核心通货膨胀已经成为主要发展方向：其一是基于结构向量自回归模型(SVAR)度量核心通货膨胀。Quah和Vahey(1995)将核心通货膨胀定义为“通货膨胀中对实际产出没有中长期影响的成分”，基于此，Quah和Vahey建立了包括产出和价格指数两个变量的结构向量自回归模型，由此估计通货膨胀的长期成分，但这一方法假定产出和价格为平稳变量。其二是基于动态因子模型(dynamic factor model)度量核心通货膨胀。Cristadoro等(2005)将核心通货膨胀界定为CPI篮子中的各细项的长期共同成分(common component)，为了估计这一共同成分，他们将所有细项分解为相互正交的共同成分和异质成分(idiosyncratic component)之和，其中共同成分实际上就是各细项的持久成分(permanent component)，即核心通货膨胀。随着非平稳的单位根和协整理论的提出和发展，大量的研究发现，CPI及其各细项大多具有非平稳的特征。Stock和Watson(1988)根据CPI的这种数据特征，提出了基于由协整所派生的误差校正模型(VECM)调节系数的分解所形成的共同趋势(common trends)模型而计算核心通货膨胀的方法，这一方法先后由King等(1991)、Mellander等(1992)等不断完善和发展，其基本思想是，如构造CPI各细项的数据具有非平稳性且细项之间存在协整关系，则这种协整关系可以分解为共同趋势和共同周期(common cycles)两种成分，其中共同周期即为各变量共有的短期波动成分，而共同趋势度量的是各细项共同的长期成分，即核心通货膨胀。因此，基于Gonzalo-Granger关于协整与调节系数的分解度量核心通货膨胀，正是针对CPI及其各细项数据的非平稳特征和核心通货膨胀的含义而度量核心通货膨胀，因此，这种度量方法更符合核心通货膨胀的定义，结果更精确。Bagliano和Morana(2003a、2003b)分别使用这种分解技术，度量了美国和英国的核心通货膨胀。
尽管中国的统计机构目前还没有正式界定核心通货膨胀，也没有定期测算并公布核心通货膨胀，但学术界已经开始研究核心通货膨胀问题。黄燕(2004)、黄燕与胡海鸥(2006)分析了现有的核心通货膨胀概念和衡量方法及其对编制中国核心通货膨胀的启示。简泽(2005)运用Quah和Vahey(1995)的方法，建立了包含实际GDP和零售物价指数两个变量的结构向量自回归模型，对中国的核心通货膨胀率进行了估计。但由于双变量的结构向量自回归模型的结构约束和变量的平稳性假定，这一方法的结果取决于结构约束和数据的平稳性。范跃进和冯维江(2005)运用扣除法等统计方法计算了中国的核心通货膨胀率。使用统计方法计算核心通货膨胀取决于CPI各个细项的权重，但中国国家统计局尚没有公布所有统计年(月)份的CPI各细项的权重，目前公布的1995和2004年食品的权重分别是44％和33.6％。范跃进和冯维江采用城镇及农村消费支出值换算成消费性支出构成比重的方法来替代CPI各细项的权重，基于这一方法产生的1995和2004年食品的权重分别是56.29％和41.15％。本文根据中国CPI的统计口径和核心通货膨胀的含义，基于中国CPI及其各细项的数据特征，应用对CPI各细项的协整与向量误差修正模型的调节系数矩阵的正交分解，计算中国的核心通货膨胀率。
二 中国的核心通货膨胀率及其对货币政策的启示
核心通货膨胀的本质含义是构成CPI篮子的各细项所共有的长期趋势成分。如果各细项的时间序列数据非平稳但拥有共同趋势，且各细项之间存在协整关系，由于协整反映的是各细项的长期稳定关系，而不是各细项共有的长期趋势成分，那么根据Granger表述的定理(Engle and Granger，1987)，这种长期稳定关系对各细项的短期波动必定产生调整效应。这种调整效应由向量误差修正模型(VECM)中的调节参数(阵)所揭示，因此，对VECM的调节参数(阵)进行正交分解，以分离出协整关系对各细项的短期波动没有调整效应的成分，那么这一成分就是剔除所有细项的短期波动后各细项的长期趋势成分。根据核心通货膨胀的定义和特征，这种长期趋势成分即为核心通货膨胀，本文应用这种方法来度量中国核心通货膨胀。
(一)基于VECM的Gonzalo-Granger分解
(二)基于Gonzalo-Granger分解度量中国的核心通货膨胀
根据Gonzalo-Granger分解原理，我们首先对构成中国CPI篮子的8个细项分别进行单位根检验，若8个细项的数据由单位根过程生成，且8个细项之间存在协整关系，基于VECM的估计结果对调节系数进行正交分解，由此求出中国CPI篮子的8个细项的共同因子
，即核心通货膨胀。
1.单位根和协整检验与VECM的估计。我们从国家统计局网站选取了2001年1月至2009年1月期间中国CPI篮子的8个细项的同比月度数据。①首先，我们应用ADF检验对8个细项进行单位根检验，检验结果表明各细项均为I(1)过程。进而对8个细项作Johansen协整检验，检验结果表明8个细项之间存在7个独立的协整关系，限于篇幅，本文没有报告单位根及协整检验的结果。进一步，由Granger表述定理可知，这种协整关系对8大细项的短期变动产生调节作用，为揭示这种调节效应，我们对第一个协整关系所对应的VECM模型进行最小二乘估计，②其中调节系数的估计结果列入表1。
从表1可知，食品(SHIP)、烟酒及用品(YANJ)、家庭设备用品及服务(JTSB)以及交通和通信(JTTX)的调节系数为正，这一结果说明，8个细项之间的长期稳定关系，尚不足以抑制这些细项特别是食品价格的波动，同时也说明这4个细项的价格上涨或回落是引起CPI波动的重要因素。本文对表1调节系数的估计值进行正交分解，基于分解结果计算核心通货膨胀。
将8个细项各期的数据代入(9)式即可求出共同因子，也就是核心通货膨胀率，结果如图1所示。
我们将以上CPI和核心通货膨胀的月度数据进行简单平均从而形成年度的CPI和核心通货膨胀，④其结果列入表3。
总体来看，中国2001至2008年的年度CPI和核心通货膨胀的样本均值分别为102.37和100.54，对应的标准差分别为2.26和0.71。也就是说，中国核心通货膨胀的年度波动幅度远小于对应的CPI的波动幅度；2001年1月至2009年1月的月度CPI和核心通货膨胀的样本均值分别为102.36和100.54，对应的标准差分别为2.45和0.78。由此可见，中国年度和月度核心通货膨胀的波动幅度分别仅为CPI的31％和32％。图1的数据还说明，中国的核心通货膨胀与CPI呈现出基本一致的波谷、波峰和波动频率，说明中国的核心通货膨胀对CPI起到了“削峰平谷”的作用，反映了通货膨胀潜在和长期的趋势。特别是2008年的CPI为105.9，但核心通货膨胀率仅为101.4，2008年10月至2009年1月的核心通货膨胀率分别为102.0、101.7、101.4、101.1。核心通货膨胀持续回落的直观特征表明，中国从紧的货币政策转向于适度宽松是必要的。
从表4可以看出，本文计算的2008年2月份的核心通货膨胀率为100.9，而国家统计局披露的该月份的核心CPI(扣除食品和能源)为101，⑤本文计算的核心通货膨胀率和国家统计局披露的数据几乎完全一致，这一比较说明了本文所计算的核心通货膨胀的准确性与合理性。与扣除法等统计方法相比较，本文的方法是通过求VECM的调节系数阵的正交补阵而扣除所有细项的短期波动，且无需确定和扣除短期波动的细项，也无需重新分配权重。从这个意义上说，本文的方法更为准确地度量了中国的核心通货膨胀率。另一方面，国外统计部门应用修剪均值法(Bryan and Cecchetti，1994)计算核心通货膨胀，而修剪均值法是将CPI篮子中价格变动最大和最小的细项扣除，然后重新分配剩余细项的权数所产生的结果即为核心通货膨胀。与其相比较，中国CPI篮子中价格波动最大和最小的细项分别为食品和衣着，在本文的计算结果中，食品和衣着的系数均为近似于零的负数，因此，从扣除法的角度，这两项应是修剪均值法所扣除的细项。这就说明，前述
中为负的分量(对应的
中系数为负的细项)具有统计扣除法的解释，因此，本文的计算结果与扣除法具有内在的逻辑一致性。但本文的分解法提取的是所有CPI细项的长期趋势，剔除的是所有细项的短期波动，且无需扣除短期波动的细项，也不需要重视分配权重，从这个意义上说，本文的方法更适用于计算中国的核心通货膨胀。
(三)中国核心通货膨胀的动态调整行为与惯性
从图1可以看出，与CPI相比，中国核心通货膨胀的动态调整相对平缓，2008年全年的核心通货膨胀仅比2007年提高0.6个百分点，特别是2008年5月份以来，适度从紧的货币政策的滞后效应以及美国金融危机的冲击，导致CPI快速回落，但对应的核心通货膨胀呈现出的直观特征是，前期稳中略有上升，后期逐步下调。本文将进一步揭示中国核心通货膨胀的这一动态调整行为，并基于此计算惯性。
经检验，中国核心通货膨胀率～I(1)，⑥因此，我们只能应用ARIMA(p，d，q)模型模拟其动态调整行为，即首先对核心通货膨胀差分，记为Δ，于是有Δ～I(0)，由Wold表述定理可知，Δ由ARMA模型所表述。因此，我们使用ARMA模型来考察Δ的短期动态调整行为。由于通货膨胀的惯性或惰性，衡量的是通货膨胀在受到随机冲击后偏离其均衡状态所持续的时间(Fuhrer，1995)，因此，ARMA模型中滞后项系数的估计即为通货膨胀的惯性。通货膨胀惯性越强，表明货币政策的滞后效应越大。
通过考察Δ的自相关图(ACF)和偏自相关图(PACF)，并结合BIC准则，最终确定Δ的短期动态调整行为由ARIMA(1，1，2)所表述，即：
(10)式表明，在核心通货膨胀的“回落”或“上涨”幅度中，上期1个单位的“回落”或“增加”，在不考虑随机冲击的条件下，将有0.883个单位传导到当期，但上期的随机冲击以-1.08的效应影响当期“回落”或“增加”的幅度，如电价上调这一正向随机冲击将导致核心通货膨胀上升，油价下调所产生的负向随机冲击将使核心通货膨胀回落。因此，总体来看，随机冲击在较大程度上支配了核心通货膨胀的短期动态调整。这种短期动态调整特征，基本解释了2008年4月份以来，尽管CPI持续回落，但由于2008年6月和8月连续两次上调电价，以及当时的油价居高不下，导致核心通货膨胀在基本稳定的态势中略有上涨的情况。另一方面，(10)式中，AR(1)的系数0.883即为中国核心通货膨胀波动的惯性，与张成思(2008)的结果(中国CPI的惯性为0.80)接近，中国货币政策对核心通货膨胀的滞后效应更加明显，核心通货膨胀波动对货币政策的反应速度更为缓慢。据此，中国2007年以及2008年上半年所实施的从紧的货币政策已经导致CPI的持续回落，而且由于惯性较大，核心通货膨胀也滞后于CPI在2008年10月开始回落。中国核心通货膨胀的这种动态调整行为，不仅为从紧的货币政策转向于宽松的货币政策提供了证据，而且为实施宽松的货币政策提供了基础性条件和环境。
(四)中国近期核心通货膨胀和通货膨胀的主要特征及其对货币政策的启示
中国这一轮通货膨胀，源于猪肉价格的上涨，又遭遇冰冻灾害和地震的冲击，特别是随后美国金融危机的冲击，使之形成较为鲜明的特征。为了分析这一轮通货膨胀和核心通货膨胀的特征，本文将近期核心通货膨胀率和通货膨胀(CPI)的月度数据列入表4。
1.2007以来，中国不仅经历了猪肉价格的上涨、特大冰冻和地震灾害的冲击，也遭遇到国际油价大起大落的冲击，特别是美国金融危机的冲击，这是本轮通货膨胀的背景特征。从表4可以看出，2007年2月至2009年1月期间，CPI的样本均值为105.28，标准差为2.27，最小值为101，最大值为108.7，极差为6.7，均值的一个标准差所构成的置信区间的上限值为107.55，样本期间有13个月的CPI超过均值，其中2008年2月甚至高达108.7。中国这一轮通货膨胀的大幅度波动，在较大程度上归结为这一轮通货膨胀期间，中国所遭遇的前所未有的随机冲击。另一方面，核心通货膨胀的样本均值为101.13，标准差仅为0.41，最小值为2007年的7月和8月的100.6，最大值为2008年10月份的102，极差为1.28，均值的一个标准差所构成的置信区间的上限值为101.54。由此可见，在这轮通货膨胀中，随机冲击对CPI的影响较大，从紧的货币政策对通货膨胀的抑制作用较为显著。进一步，2008年3月以后，CPI逐月回落，2008年11月至2009年1月已经回落到103以下，而同期的核心通货膨胀也稳定在102以内。以上的统计分析说明，中国这一轮通货膨胀历时18个月，持续时间相对较短，CPI具有明显的大幅度波动，核心通货膨胀的波动幅度相对较小，CPI与核心通货膨胀的波动比为5.54︰1。这一组数据的比较分析说明，这一轮通货膨胀的主要特点是：一方面所经历的冲击剧烈，但历时较短，通货膨胀的波动剧烈，核心通货膨胀的波动相对稳健，通货膨胀和核心通货膨胀的差在缩小，这种特征所隐含的意义为，为对冲美国金融危机对中国经济的影响，货币政策由从紧转向于适度宽松是必要的；另一方面，2007年全年先后6次加息(2007年3月18日由2.52％上调到2.79％，5月19日上调至3.06％，7月21日、8月22日、9月15日分别加息至3.33％、3.6％和3.87％，12月21日再次调整到4.14％)，从表4可以看出，对应的核心通货膨胀稳定在1个百分点以内，2007年全年的核心通货膨胀为100.81。而2008年上半年，尽管3月份的CPI已经开始回落，但是中央银行在1月25日、3月25日、4月25日、6月25日又连续四次调高存款准备金率，这种调整的实质是延续了货币政策从紧的态势。在CPI回落7个月后的10月份，从紧的货币政策开始松动，其标志是将存贷款基准利率从2007年的较高水平向下调整。从核心通货膨胀来看，2008年3月后，由于受较大惯性的作用以及随机冲击的影响，核心通货膨胀在2008年3月后并没有和CPI同步回落，相反还呈现出略微上涨的迹象，直至2008年10月份，核心通货膨胀才开始回落，而中央银行正是在这一时间开始降低利率实施宽松的货币政策。这一现象在某种程度上验证了中央银行“货币政策要关注核心CPI”的观点。
2.2007年以来，为抑制CPI的上涨，中国中央银行先后6次上调利率，总计上调幅度达到64.3％。从货币政策的效果看，2007年5月份的CPI达到103.4，超过当年的调控目标(103)，尽管随后的CPI出现了上涨的势头，但这一轮CPI的实质性上涨始于2007年7月，实质性上涨持续至2008年的2月，持续时间为7个月；CPI回落始于2008年的3月，实质性回落始于2008年的8月。而核心通货膨胀实质性上涨滞后于2007年的11月，滞后期为4个月，但随后呈现出基本稳定的趋势。中国核心通货膨胀的惯性为0.883，2009年1月份的核心通货膨胀已经降至2007年2月份的水平，因此，无论是从通货膨胀和核心通货膨胀的调整现状看，还是从核心通货膨胀的惯性看，中国仍有较大的空间实施宽松的货币政策。
三 结论
本文根据中国CPI的统计口径，运用Gonzalo-Granger关于协整-VECM模型中的调节系数阵的正交分解方法，度量了中国的核心通货膨胀，在此基础上，本文应用ARIMA(p，d，q)模型，表述了核心通货膨胀的短期动态调整并计算了其惯性。本文的结论及其结论所派生的意义概述为：
1.本文所计算的(样本期间：2001年1月至2009年1月)月度和年度的核心通货膨胀的均值均为100.54，标准差分别为0.78和0.71，这一组数据表明，中国核心通货膨胀的波动幅度较小。
2.中国核心通货膨胀的动态调整行为由ARIMA(1，1，2)所描述，其波动的惯性系数为0.883，高于CPI的惯性系数，这表明中国货币政策对核心通货膨胀的滞后效应较为明显。这一特征不仅说明中国货币政策的转向是必要的，而且也为实施适度宽松的货币政策创造了条件和环境。
3.这一轮通货膨胀(子样本：2007年2月至2009年1月)，中国的月度核心通货膨胀的均值为101.13，标准差为0.41，2008年以来，中国月度核心通货膨胀稳定在101.54左右；对应的CPI的均值为105.28，标准差为2.27，CPI与核心通货膨胀的波动比为5.54︰1。这一组数据说明，这一轮通货膨胀中，中国经历的冰冻和地震灾害的冲击，特别是全球金融危机的冲击，以及中国从紧的货币政策的作用，使得中国通货膨胀大幅度波动，但核心通货膨胀的波动幅度相对较小。进一步中央银行货币政策的转向始于2008年的10月份，正好与核心通货膨胀的回落时刻相吻合；鉴于核心通货膨胀相对较大的惯性与相对较小的波动，中央银行在实施从紧的货币政策时，应前瞻性的关注核心通货膨胀及其动态调整，基于核心通货膨胀的惯性与预期来调整从紧的力度和持续的时间长度；在经历诸如地震、美国金融危机的随机冲击时，应基于通货膨胀的预期和冲击的强度来及时调整货币政策。
截稿：2009年3月
注释：
①中国2001年1月才正式公布8类居民消费价格分类指数，即CPI篮子的8个细项的月度数据。
②因为8个细项之间有7个协整关系，所以对应的有7个VECM模型，本文选取的是第一个协整关系(包含全部8个变量在内的协整关系)所对应的VECM，以便利用全部变量提供的信息。由于VECM模型中的变量均为平稳变量，基于AIC和BIC准则选取滞后阶并对其进行OLS估计。由于本文的主要工作是对表1的估计结果进行正交分解，为节省篇幅，我们省去了滞后项系数的估计结果。
③(8)式的特征值和特征向量的估计基于作者编写的Matlab程序实现，有兴趣的读者可以向作者索取。
④我们通过计算，发现国家统计局公布的月度CPI经过简单平均即为其公布的年度CPI,所以本文也将月度核心通货膨胀率经过简单平均形成的数据作为年度核心通货膨胀率。
⑤中国目前并没有定期公布核心通货膨胀率，2008年2月的数据来自2008年3月12日《中国证券报》。
⑥经ADF检验,水平值和一阶差分值的ADF统计量对应的P值分别为0.6839和0.0000，所以～I(1)。
⑦括号中的数值表示对应系数的t统计量。
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