- 中国通货膨胀新机制研究
- 刘元春等
- 6874字
- 2020-08-30 01:24:50
三、中国通货膨胀的影响因素:一个实证检验
从现有的研究来看,除去影响一国通货膨胀水平的传统意义上国内因素,对于影响一国内部通货膨胀水平的外部因素,我们可以大体上归结为以下三个方面,即外部供给冲击、外部需求冲击以及国际流动性环境。
外部供给冲击。外部供给冲击主要是通过一国生产环节中上游原材料价格的波动实现的。以国际大宗商品价格上涨为例,在原材料的供应依赖进口的背景下,国际大宗商品价格的上涨意味着生产企业的生产成本的增加。这不但可能导致其他原料的同时上涨,还会通过价格的传递效应,导致其他产品和服务价格的进一步上涨。进一步地,在整体物价水平提升的背景下,生活成本的增加必然会带来名义工资的上涨压力,而这又会进一步地导致物价的上升,形成工资和物价之间持续的螺旋式的上涨压力,加速一国内部通货膨胀的上涨速度。
外部需求冲击。这里我们所说的外部需求冲击主要是指国外产出的周期性变化。在经济全球化不断加深的背景下,一国内部的价格水平不但受到一国内部的供需变化的影响,也会受到全球供需变化的影响。相应地,国内通货膨胀水平对国内产出缺口的敏感度降低,而全球产出缺口则会对一国内部通货膨胀水平的高低产生重要影响。因此,对一个特定的国家而言,反映国内通胀水平和产出缺口关系的菲利普斯曲线会变得相对平坦。需要提及的是,外部产出缺口对一国内部通货膨胀水平的影响并不仅仅限于经济联系比较密切的国家,在经济全球化的背景下,即便两国之间的经济往来相对松散,一国国内产出的波动继而需求的波动也会对国际市场要素价格的波动产生影响,进而对另一个国家进口价格的水平产生影响,从而对另一个国家国内整体的价格水平形成冲击。
国际流动性环境。同实体经济层面全球供需变动对一国内部价格水平的影响相类似,在开放背景下,一国的通货膨胀水平不但与国内的流动性环境有关,也受全球流动性环境变化的影响。这里我们所指的流动性环境既包括某一时点上全球流动性的静态特征,也涵盖了不同国家货币政策相互影响的动态变化,即加入了对货币政策溢出效应的考虑。从国际流动性变化对一国价格水平产生影响的渠道和机制来看,贸易条件的变化和资本的跨国流动是两种最为主要的渠道。也就是说,在一国的汇率调整不能够完全抵消掉外部货币政策或流动性冲击的背景下,国际流动性既会通过影响一国的贸易条件对进口商品价格以及生产和生活成本产生影响,也会通过资本的流动将国际流动性向一国内部进行传导。
在对外部冲击对一国通货膨胀水平产生影响的机制和渠道进行简单分析的基础上,接下来,我们运用模型对中国通货膨胀的影响因素进行分析。
(一)模型设定及数据说明
从通货膨胀影响因素分析的手段来看,菲利普斯曲线是研究通货膨胀的经典模型。从对通货膨胀预期的不同处理来看,大体上可以将菲利普斯曲线分为以Rudebusch and Svensson(2002)的研究为代表的后顾(backwardlooking)模型和以Gerlach and Svensson(2003)为代表的前瞻(forwardlooking)模型。但正如Stock and Watson(2002)和Ihrig等(2010)所指出的,在一定意义上,后顾模型更适用于经验分析,“其是宏观经济预测以及与通胀和失业率有关的政策分析中非常有力的分析工具”。因此,我们以Ihrig等(2010)和Rudebusch and Svensson(2002)的菲利普斯曲线模型为基础,通过引入全球产出缺口及其他经济变量,来对影响中国通货膨胀的国内和国际因素进行分析。所使用的模型形式如式(2-1)。
式中,πt、πt-1、Gapt和分别为通货膨胀率、通货膨胀率的一期滞后变量、国内产出缺口和全球产出缺口;X为其他影响通货膨胀的变量,包括国内货币供应量、国际能源价格、国际食品价格、国际流动性环境变量、汇率变量等。各变量的具体说明如下。
通货膨胀率:对于通货膨胀率的计算,我们主要基于CPI数据。相对于同比数据,环比数据能够提供关于短期变动更为准确的信息,因此实际分析时,我们主要采用季度环比数据分析。由于我国只公布了CPI变化的季度同比和月度环比数据,而缺乏季度环比数据。因此,我们将月度环比数据转换为季度环比数据并进行定基后,再对通货膨胀率加以计算。
国内产出缺口:产出缺口衡量的是实际产出与全部资源充分利用后的产出之间的差额。对国内产出缺口的计算,我们主要采用最为常用的HodrickPrescott(HP)滤波方法。也就是说,以实际产出序列的趋势成分作为潜在产出的代理变量,再通过潜在产出与实际产出的相对差值计算出实际产出对潜在产出的偏离程度,即国内产出缺口。
全球产出缺口:全球产出缺口是衡量外部需求冲击的主要变量,与国内产出缺口的计算不同,全球产出缺口是全球不同国家间产出缺口的加总数据。参考Borio and Filardo(2007)的研究,我们以如下方法来计算全球产出缺口。
式中,Gapi代表第i个国家的产出缺口,而wi则代表不同国家产出缺口的权重。本书使用贸易加权的形式,wi表示的是j 国同第i个国家的贸易量占全部贸易量的比重。相应地,exportj, i、importj, i、exportj和importj则分别代表j 国对第i个国家的出口、进口,以及j 国总的出口和进口变量。实际分析时,为了计算全球产出缺口,我们选取了与我国贸易额相对较大的16个发达国家和12个新兴市场国家,分别为:美国、日本、德国、英国、荷兰、澳大利亚、法国、意大利、加拿大、西班牙、瑞典、瑞士、挪威、土耳其、比利时、新西兰、韩国、俄罗斯、新加坡、马来西亚、印度、泰国、菲律宾、巴西、阿根廷、墨西哥、印度尼西亚和南非。
其他变量:除去考察国内产出缺口和全球产出缺口对我国通货膨胀的影响之外,我们还对其他可能影响通胀水平的变量加以考察。(1)国内流动性变量,以广义货币的增长率加以表示。(2)外部供给冲击变量,主要是考察国际能源价格变化和食品价格变化对我国通货膨胀水平的影响。实际分析时,我们参考中国社会科学院课题组(2008)的做法,通过美国的实际有效汇率对能源价格指数和食品价格指数进行调整,在消除美元汇率变化影响的同时,也进一步剔除了美国国内通货膨胀水平的影响,以得到真实能源价格和食品价格的变动指数。在此基础上,我们计算出这两个变量的环比增长以表征外部供给冲击的变化。(3)国际流动性变量,在此我们主要以美国广义货币的增长率和联邦基金利率水平的变化来对国际流动性环境的变化加以衡量。特别地,鉴于当前人民币对外升值和对内贬值的双重压力以及汇率与通货膨胀水平之间的密切关系,我们也将汇率变化对国内通胀水平的影响纳入到实证分析中来,以人民币实际有效汇率指数的绝对值和变化率来对汇率变量加以表征。
在实证分析中,对于季节性较为明显的变量,我们均使用XII方法对季节性因素进行了调整。CPI和实际产出的数据来源于CEIC数据库,其余数据均来源于国际货币基金组织的国际金融统计数据库。样本的时间跨度为1995年第1季度到2010年第3季度。
(二)对扩展菲利普斯曲线的估计结果及讨论
计量分析时,由于时间序列数据往往具有一定程度的自相关特征,因此必须对此加以识别和消除。在回归分析中含有解释变量滞后项的情况下,我们以检验残差自相关的LM统计量来对数据的自相关特性加以识别。同时,为了消除可能存在的自相关性,我们对相应变量按1-ρL的操作进行转化,其中L代表对相应变量的滞后操作。对于ρ的估计,我们采用CochraneOrcutt迭代的方法来进行计算。表2-1列出了加入外部冲击因素之后菲利普斯曲线的估计结果。从LM统计量和D.W.值的情况来看,回归分析中残差序列并没有明显的自相关显现,这说明,我们回归分析的估计结果整体上是有效的。
表2-1 扩展菲利普斯曲线的估计结果
说明:括号中数字为相应变量的标准差。∗、∗∗和∗∗∗分别代表变量在10%、5%和1%的显著性水平上显著。(1)-(6)分别表示包含不同解释变量的模型。
如表2-1所示,计量分析时,我们首先使用模型(1)对传统的菲利普斯曲线进行了估计,从估计结果来看,通胀滞后变量和国内产出缺口变量的符号均为正,并在统计上非常显著,说明通胀预期的存在和国内产出缺口的扩大的确推动了通货膨胀水平的提高,这一点无疑是与传统的理论分析相一致的。在此基础上,我们使用模型(2),通过在传统菲利普斯曲线基础上引入全球产出缺口变量,考察外部需求冲击对国内通货膨胀水平的影响。我们发现,在加入全球产出缺口变量后,通胀预期变量和国内产出缺口变量的符号以及统计显著性变化不大,呈现出较强的稳健性。而全球产出缺口变量虽然符号为正,但在统计上并不显著,说明并没有充分证据表明外部需求冲击改变了封闭条件下菲利普斯曲线的形状。
接下来,为了避免遗漏变量对回归结果准确性的影响,以及对其他影响通货膨胀的因素进行考察,我们在模型(2)的基础上,逐一添加国际食品价格和能源价格等其他变量,继而得到模型(3)—(5)的估计结果。从估计结果来看,伴随着外部供给冲击变量以及国内流动性变量的添加,通胀预期变量和国内产出缺口变量仍然在统计上显著为正,而全球产出缺口变量则在统计上并不显著,符号也由正转负。这说明至少在1995—2010年期间,外部需求冲击并没有对我国国内的通货膨胀水平产生根本影响。外部冲击主要体现在供给层面,国际能源价格和食品价格的变化成为影响我国国内通货膨胀水平的主要外部因素,外来冲击的结构性特征较为明显。
同时,需要提及的是,虽然在表2-1中我们只列出了通货膨胀滞后变量等6个变量的估计结果,但在计量分析时,我们还对国际流动性变量(如美国广义货币增长率和联邦基金利率)以及汇率变量对通货膨胀水平的影响进行了考察,结果发现并没有证据表明这些变量构成了我国国内通货膨胀的影响因素。最后,我们将不显著的全球产出缺口变量剔除,重新对式(2-1)加以估计,得到模型(6)的估计结果,并据此对通货膨胀水平进行了拟合,结果见图2-7。从图2-7可以看出,拟合的通货膨胀和实际的通货膨胀水平之间呈现出较强的一致性,这一点在2007年之后表现得尤为明显,这进一步印证了我们模型估计结果的有效性。
图2-7 通货膨胀的实际值和拟合值(扩展菲利普斯曲线)
(三)稳健性检验
Borio and Filardo(2007)指出,对于转型国家而言,由于这些国家大多经历了显著的结构性变化,因此由于数据质量的问题,国内产出缺口的大小有可能不是需求能力约束的好的衡量指标。Ihrig et al.(2010)以及范爱军和韩青(2009)也对菲利普斯曲线中所谓的速度限制效应(speed limited effect)进行了考察,认为即便在实际产出水平低于潜在产出水平的情况下,如果实际产出的增长率快于潜在产出增长率,通货膨胀的压力也会形成。在这样的背景下,为了排除国内产出缺口衡量可能存在的问题,我们以实际产出增长率与潜在产出增长率的差异大小来衡量需求层面对通货膨胀形成的上涨压力,对式(2—1)进行重新估计以进行稳健性检验。估计的逻辑次序同上,结果见表2-2。
表2-2 稳健性检验的估计结果
说明:括号中数字为相应变量的标准差。∗、∗∗和∗∗∗分别代表变量在10%、5%和1%的显著性水平上显著。
从表2-2可以看出,在以速度限制变量对传统的产出缺口变量加以替代之后,各因变量的符号大小和统计显著性水平并没有发生显著变化,同上文我们分析所得出的结论基本一致,回归结果呈现出较强的稳健性。具体来说,在影响国内通货膨胀水平的因素中,通货膨胀预期仍然是最为重要的影响因素,通胀一期滞后变量的系数基本稳定在0.6左右。除此之外,国内需求和国内的流动性环境也对国内通货膨胀水平的上升形成了内在压力,成为一国内部影响通货膨胀水平的两种最为主要的力量。而国际食品价格和国际能源价格这两个外部供给冲击变量则构成了影响国内通货膨胀水平的外部因素,使得外部冲击对国内通胀水平的影响呈现出明显的结构性特征。同时,同表2-1的结果相类似,虽然全球产出缺口变量的符号都为正,但在统计上并不显著,说明并没有明显证据表明外部需求冲击构成了国内通胀水平变化的决定因素。最后,我们剔除统计上不显著的解释变量,利用模型(6)进行重新估计,并据此计算出通货膨胀变化的拟合值,结果见图2-8。图2-8与图2-7的分析结果类似,但拟合优度略好于图2-7,在整个样本期间内,特别是在2007年之后,通货膨胀的拟合值很好地反映了实际通货膨胀水平的高低,呈现出较强的一致性。
图2-8 通货膨胀的实际值和拟合值(加入速度限制效应的菲利普斯曲线)
(四)脉冲响应分析
在前文的分析中,我们对影响国内通货膨胀水平的国内外因素进行了讨论,认为一国内部通胀预期、需求水平和流动性水平的提高以及外部的供给冲击是影响国内通货膨胀水平的重要因素。但需要注意的是,这样的分析强调的是各变量对通货膨胀水平的单向影响,并未考虑各变量之间的相互作用关系。同时,由于回归估计的系数反映的是整个样本时期的整体特征,而未针对不同变量影响通货膨胀水平的时间效应和重要性的相对大小进行考察。因此,接下来,我们通过建立VAR模型,通过脉冲响应函数和方差分解的方法来对各变量影响变化的时间路径和相对重要性进行讨论。
基于前文的分析,我们构建一个包含通货膨胀水平、国内产出缺口、国内流动性环境、国际能源价格和国际食品价格五个变量的VAR模型。实际分析时,我们以赤池信息准则和施瓦茨信息准则来选择滞后期,滞后期设定为2期(1个时期为1个季度)。通过Cholesky正交分解残差矩阵对冲击信息加以识别。由于在采用Cholesky正交分解技术时,变量的排序至关重要。因此,根据排位靠前变量不会同时受排位靠后变量影响的原则,同时参考中国社会科学院课题组(2008)和纪敏(2009)的研究,我们将变量的次序设定为:国内产出缺口、国际能源价格、国际食品价格、通货膨胀水平和国内流动性环境。图2-9至图2-12给出了各相关变量一个标准差的正向模拟冲击,对通货膨胀产生的动态影响。
图2-9 国内产出缺口对通货膨胀的动态影响
图2-12 国内流动性环境对通货膨胀的动态影响
图2-10 国际食品价格对通货膨胀的动态影响
图2-11 国际能源价格对通货膨胀的动态影响
结合图2-9至图2-12,我们可以得到以下几个结论。(1)国内产出缺口对我国通货膨胀水平的影响整体为正,但效应随时间推移逐渐减小,在四五个季度之后逐渐消失。(2)国际食品价格对通货膨胀水平的影响与产出缺口类似,在第1期的影响达到最大值以后,影响逐渐减小,并在四五个季度之后趋向于零。但整体上仍然呈现正向影响,体现了国际食品价格上涨对国内通胀水平的正向压力。(3)国际能源价格对国内通胀水平的影响略显复杂,其对国内通胀水平的影响初始为正,并在第2期达到最大值,之后逐渐减小,并在3个季度之后由正转负,最终于6个季度之后影响逐渐消失。(4)国内流动性环境对通货膨胀水平的影响具有典型的滞后性,在1个季度之后其对国内通货膨胀水平的影响才逐渐显现,并于第4个季度达到最大值,之后流动性环境的影响开始逐渐走弱,并于9个季度之后逐渐趋于稳定。
综上所述,脉冲响应的结果在就各变量对我国通货膨胀水平的影响进行动态刻画的同时,也在另一个层面佐证了我们前面的分析。即伴随着我国产出缺口的不断扩大、国内过剩流动性环境的形成以及国际能源价格和国际食品价格的不断上涨,我国国内通货膨胀上行的内在压力也不断加以形成。
(五)方差分解
在利用脉冲响应分析对不同变量对国内通货膨胀水平的动态影响进行考察之后,接下来,我们对不同变量在决定通货膨胀水平方差变动中的相对重要性进行分析。与脉冲响应函数相类似,方差分解的情况对变量的排序要求同样严格,在此我们继续采纳之前变量的排序设定,具体的分析结果见表2-3。
表2-3 通货膨胀方差分解结果
从表2-3可以看出,在影响通货膨胀的诸多因素中,通胀预期仍然是最为主要的决定因素,在第1个季度,通货膨胀预期的方差变动可以解释58.55%的通货膨胀变动。虽然通货膨胀预期的重要性随时间推移有所减弱,但在10个季度之后,通货膨胀预期对通货膨胀方差变动的解释力度仍然超过了40%。这说明,在控制通货膨胀的各种政策中,如何稳定居民通胀预期最为关键。
其次,从影响通货膨胀的国内因素来看,国内产出缺口的变化和国内流动性环境也对整个通货膨胀方差的变动具有一定的解释能力。其中,国内产出缺口在第1个季度的解释力度为13.50%,之后逐渐减弱,在第9个季度之后稳定在9%左右的解释水平。而国内流动性环境对通货膨胀方差变动的解释力度则呈现出较强的滞后性,第2个季度之后才开始逐渐显现,并且呈现快速增强的趋势,在第10个季度,国内流动性环境变化对通货膨胀的解释力度已经超过了8%。
再次,从影响通货膨胀的国际因素来看,国际食品价格和国际能源价格对我国国内通货膨胀水平的冲击作用不容忽视。在第1个季度,这两种外部供给冲击变量对国内通货膨胀的解释力度分别为18.02%和9.93%。在第2季度之后,国际食品价格冲击和国际能源价格冲击有所波动,但最终在第8个季度之后分别逐渐稳定在24%和17%左右的水平。同时,需要注意到的是,从对国内通货膨胀的影响来看,国际食品价格冲击的作用要强于国际能源价格的冲击,这既可能与我们以CPI指数构建通货膨胀指标有关,也反映了当前我国通货膨胀时期关注民生问题的重要性。
最后,综合比较影响通货膨胀的国内外因素,我们发现,在样本时期内,国际因素对国内通货膨胀的影响要显著地高于国内因素。事实上,即便忽略掉外部需求冲击和国际流动性环境的影响,单就供给冲击而言,这样的一种事实也是存在的。在第1个季度,国内因素对通货膨胀方差变动的解释力度在13.50%,而外部供给冲击的影响则在28%左右。之后,国内因素影响的重要性相对提高,并在第10个季度超过了17%,但仍然低于同期42%左右的国际因素影响。