第二节 国内外研究状况

目前我国的统计机构没有正式定义核心通货膨胀，也没有定期度量和公布该指标。国内官方和学术界已经开始关注和研究我国的核心通货膨胀问题，但国内学术界对核心通货膨胀的研究非常有限。

黄燕（2004）对国外学术界关于核心通货膨胀的含义及主要的度量方法进行了简要综述，并分析了我国编制核心通货膨胀经济指标的必要性和启示。黄燕和胡海鸥（2006）对国外学术界度量核心通货膨胀的主要方法的预期性质进行比较分析，结果表明“剔除食品后的CPI（CPIXF）”和采用加权中位数法度量的核心CPI的波动性均小于CPI，并且CPIXF和核心CPI与CPI之间都存在正相关关系。^[18]

简泽（2005）采用Quah和Vahey（1995）提出的度量方法，建立了包含实际GDP和零售物价指数两个经济变量的SVAR模型，度量了我国的1954～2002年的年度核心通货膨胀率，结果表明采用该方法度量的我国核心CPI符合核心通货膨胀的含义，并且度量结果能够帮助我们认识过去每次通货膨胀以及通货紧缩的形成机制。^[19]

范跃进和冯维江（2005）运用剔除法、加权中位数法和修剪均值法度量了我国的核心通货膨胀，结果表明采用剔除法度量的核心通货膨胀对通货膨胀的预测作用最不明显，而修剪均值法及加权中位数法计算出的核心CPI具有较好的预测能力。^[20]

赵留彦（2006）运用单变量非观测成分（Unobserved Component，简称UC）模型估计了我国的核心通货膨胀，结果表明，1998～2002年间的通货紧缩并没有如商品价格指数下降表现的那么严重。^[21]

龙革生、曾令华和黄山（2008）运用剔除法、加权中位数法、修剪均值法、SVAR模型和共同趋势模型度量了我国的核心通货膨胀，结果表明修剪均值法和加权中位数法计算出的核心通货膨胀率受食品类权重过大的影响，不适合作为度量我国核心通货膨胀的方法，但这五种方法度量的核心通货膨胀都能够在不同程度上预测CPI。^[22]龙革生、黄山和湛泳（2008）进一步研究了采用共同趋势模型度量核心通货膨胀时预测通货膨胀的效果，结果表明该方法在预测通货膨胀上表现得不稳定，并且对通货膨胀的预测能力有限。

赵昕东（2008）扩展了Quah和Vahey（1995）的两变量SVAR模型，建立包含消费价格指数、食品价格指数与产出三个变量的SVAR模型，度量了我国1986～2007年的年度核心通货膨胀，结果表明采用该方法估计的核心CPI能够较好地反映我国通货膨胀的趋势性变化。^[23]

王少平和谭本艳（2009）运用Gonzalo和Granger有关协整-误差修正模型的调节系数阵的正交分解技术度量了我国的核心通货膨胀，并对其动态调整行为和惯性进行研究，结果表明，样本期（2001年1～2009年1月）和近一轮通货膨胀期（2007年2月～2009年1月）我国核心CPI的平均水平均大于标题CPI的波动幅度。^[24]

范志勇和张鹏龙（2010）采用Gadzinski和Orlandi（2004）提出的方法，估计中国基于价格上涨惯性权重的核心通货膨胀指标。^[25]

从我国学术界度量核心通货膨胀所采用的方法来看，剔除法、修剪均值法、加权中位数法及SVAR模型法是几种主要的方法，而前三种方法均需要知道CPI中各类商品价格指数在CPI中所占的权重。由于我国统计部门没有系统地定期公布CPI篮子中各类商品价格指数的权重，因此学术界主要采用计算CPI中各类商品价格指数的消费支出占总支出的比率来确定其权重，理论上讲该确定权重的方法是可行的，但是与国家统计局实际采用的权重存在较大偏差。例如范跃进和冯维江（2005）在度量我国核心通货膨胀时，是根据城镇和农村消费支出结构及城镇和农村人口比例重新计算各类商品价格指数的权重的，其计算的1995年和2004年食品类商品价格指数的权重分别为56.29%和41.15%，而我国官方公布1995年和2004年食品类商品价格指数的权重分别为44%和33.6%。由此可见，研究者得到的权重与官方公布的各类商品价格指数的实际权重存在实质性的偏差，因此，需要进一步研究CPI中各类商品价格指数的权重，使得各类商品价格指数的权重更具有科学性和适用性，从而能够更准确地度量核心通货膨胀。而采用SVAR模型法度量我国的核心通货膨胀虽然具有理论基础，但同样具有局限性，正如简泽（2005）指出，“采用双变量SVAR模型度量我国的核心通货膨胀的研究是初步的，有待进一步深化和扩展，特别是在该模型中加入新的变量，以便允许我们将实际冲击进一步细分为更加具体的冲击，从而获得更加丰富的成果”。