中国通货膨胀新机制研究
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一、引言

当前,通货膨胀已经成为我国经济健康发展的一大隐忧,物价水平的两个重要指标——消费者价格指数(CPI)和生产者价格指数(PPI)屡创新高:2010年10月、11月和12月的CPI分别为4.4%、5.1%和4.6%,PPI分别为5.0%、6.1%和5.9%。参见国家统计局网站。2010年全年预计CPI同比上涨3.3%,PPI同比上涨5.5%。与此同时,工业增加值和固定资产投资等项指标仍保持较高增长,预计2010年全年GDP增速将达到10.3%。可以说,高增长与高通胀构成了中国目前宏观经济运行的典型特征。在这一背景下,稳定价格总水平被放在了更加突出的位置上。但是,对物价进行调控会不会影响经济增长,或者如何进行物价调控才不会影响经济增长,对这一问题的回答很大程度上取决于通货膨胀的性质和原因。研究CPI和PPI两个指标之间的关系及其传导机制,将有助于我们识别通货膨胀的性质,判断通胀是成本推动型还是需求驱动型,并据此制定相应的政策。

目前,以生产链(production chain)传导为理论基础,并运用基于VAR或VECM的格兰杰因果检验方法已经成为国内外实证文献判别二者之间关系和传导机制的标准模式。一般认为,如果CPI是PPI的格兰杰原因,说明需求因素在通货膨胀中要占优于供给因素,或者说是需求拉动型的通货膨胀;反之,如果PPI是CPI的格兰杰原因,那么通货膨胀应是成本推动型。然而,国内关于该问题的研究在具体的实证模型构建中普遍存在以下不足:如果我们认同通货膨胀在本质上是一种货币现象,那么在没有明确考虑货币(供应量)因素的情况下研究通货膨胀是否合理?仅就两个变量来研究两者之间的关系,可能更多的是简单化的表面研究而非系统化的深入研究。宋国青(2005)用“兔子赶狼”比喻,称这类分析为“狐假虎威”模型。这个简单比喻无疑为本章模型的构建提供了一种思路。构建的两个变量的VAR或VECM检验模型,极有可能会因为遗漏掉与模型中两个变量共同相关的第三个变量,从而产生模型的不完整性问题,并得出谬误的格兰杰因果结论。

鉴于此,本章把包含货币供应量的货币传导机制引入到对这一问题的研究之中,构建了一个包括M2和GDP在内的四个变量滞后期增广VAR模型(lag-augmented VAR, LAVAR)。此外,我们还进一步考虑到,因为实证检验中的残差项正态假设无法满足以及可能存在的条件异方差效应(ARCH),导致了渐近分布不精确性问题,本章利用杠杆拔靴检验(lever-aged bootstrapped tests)该方法类似于一个Monte Carlo实验,但二者却存在本质的差异。在Monte Carlo实验中,研究者是根据一个给定的分布(正态分布)来构造随机变量。该方法则有所不同——随机变量是根据对它们观察得到的分布获得。本质上,该方法使用了plug-in原理——随机变量的观测分布是真实分布的最优估计。这样,经验分布函数并不是预先指定的,诸如正态分布(Enders,1998)。因此,该方法为解决误差项分布未知时经济计量模型问题提供了一种十分有效的研究途径。Davidson and MacKinnon(2006)等的研究还证明,该方法优于基于大样本的渐近理论。进行了更为准确的统计推断,并得到一个相对稳健而全面的结论:CPI是PPI的格兰杰原因,反之不成立。这在一定程度上佐证了当前的通货膨胀主要是需求拉动型的观点。该结论对于我们更加深入地理解CPI与PPI的关系,全面系统地理解货币供给、通货膨胀和经济发展等相关问题,具有一定的启示意义。