我国通货膨胀的决定因素研究

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  〔摘要〕本文以考虑了虚拟经济因素的货币数量论为理论基础,综合考察了实际经济增长、虚拟经济、货币供应量对我国通货膨胀的影响。静态回归分析发现,以实际股票债券加成成交额(GPZQCJE)表示的虚拟经济变量对CPI具有很强的解释能力,金融市场资金回流到实体经济是导致通货膨胀(以CPI衡量)的主要原因。应用动态VAR模型研究发现,长期内货币供应量和实际股票债券加成成交额是影响CPI的决定因素,短期内(10个月内)实际股票债券加成成交额是影响CPI的决定性因素。这启示宏观经济调控部门在控制通货膨胀时,短期内可以通过发行债券吸收过剩流动性,长期内可以紧缩货币供应量和加强股票、债券市场对过剩流动性的吸收,股票市场和债券市场能够很好地起到资金“蓄水池”的作用。
  〔关键词〕通货膨胀;虚拟经济;货币数量论
  中图分类号:F8104文献标识码:A文章编号:10084096(2012)06001606
  一、引言
  通货膨胀既是政府宏观经济调控的主要目标之一,也是与人们生活息息相关的经济现象,因此受到了广泛的关注。其中关于通货膨胀成因的研究最引人注目,因为只有了解了通货膨胀的形成原因才能相应地采取有效措施来控制通货膨胀。本文将从虚拟经济视角以货币数量论为基础来研究我国通货膨胀的决定因素,并提出相关的政策建议。
  国内外关于通货膨胀原因的研究主要基于两大理论,一是建立在理性预期及价格粘性基础上的新凯恩斯菲利普斯曲线(NKPC),二是货币数量论。国外基于这两种理论研究通货膨胀的文献非常丰富,Lipsey和Scarth[1] 根据新凯恩斯学派与货币理论学派争论的焦点及时间顺序整理的论文集系统地介绍了这方面的代表性文献。另外,国外一些学者也试图将货币学派的一些观点融入到新凯恩斯模型中来研究通货膨胀[2]-[3]。近年来,国内也出现了大量的基于新凯恩斯菲利普斯曲线来研究我国通货膨胀的文献,如范从来[4]探讨了我国菲利普斯曲线是否存在的问题;陈彦斌[5]提出了包含需求拉动、成本推动、通胀预期和通胀惯性四种因素的新凯恩斯菲利普斯曲线模型;范爱军和韩青[6]的研究认为生产率和潜在产出的增长是解释菲利普斯曲线位移变动的关键因素,并认为通胀压力的成因在于生产率快于名义变量的调整;杨继生[7]应用新凯恩斯混合菲利普斯曲线考察了我国通胀预期性质及过剩流动性对通胀的影响;侯成琪等[8]将经典的新凯恩斯模型推广到多部门,证明了多部门新凯恩斯曲线。国内基于货币数量论研究通货膨胀的文献也比较多,如易纲[9]从货币供给机制、货币供求及货币化过程等方面研究了通胀的原因及传导机制;张成思[10]的研究发现货币因素对上游价格影响最为明显,但没有直接作用于下游价格;欧阳志刚和史焕平[11]应用阈值协整方法扩展现有货币需求模型,度量了我国的货币供给过剩情况,并研究了这种货币供给过剩对通胀与经济增长的非线性调节作用。
  正如Canova等[12]所指出的,“尽管近35年来我们一直在研究产出增长和通货膨胀间的关系,但是关于引起这两个变量波动的原因我们仍未解决”。在近几十年虚拟经济如此发达的背景下,针对通货膨胀的成因解释,部分学者引入了虚拟经济变量。刘俊民[13]将虚拟经济变量引入传统货币数量理论,认为货币在实体经济领域和虚拟经济领域进行分配;伍超明[14]根据经济虚拟化的发展重建了货币流通速度公式,提出了货币流通速度的“两分法”;何问陶和王成进[15]从虚拟经济角度研究了货币增长与价格水平间的关系,并从需求和供给两个方面研究了虚拟经济对通货膨胀的影响。这些文献都很好地将虚拟经济因素引入到了通货膨胀的研究当中,但这些文献关于虚拟经济对通货膨胀具体影响的解释不是很充分,相关的理论说明过于简略,也缺乏一些有效的实证分析。本文将在前人研究的基础上,从虚拟经济视角以货币数量论来研究我国通货膨胀的决定因素。本文以下内容分为三部分,第一部分介绍了虚拟经济视角的货币数量论,并推导出物价水平的决定方程,第二部分是对理论模型的实证检验,第三部分为文章的结论。
  二、理论模型
  现代货币数量理论认为“通货膨胀无论何时何地都是一种货币现象”,本文基于这一理念,将虚拟经济因素引入到传统的货币数量理论,对我国通货膨胀的决定因素加以分析。
  早在1911年,费雪便提出了著名的交易方程式:
  由式(4)可以看出,物价水平的变动主要取决于实际国民收入、虚拟经济规模及货币供应量,在货币供应量一定的情况下,实际国民收入和虚拟经济规模越大物价水平将越低。从式(4)还可以看出,物价水平的上涨并不一定是因为货币供应量的增加,虚拟经济规模及国民收入的变动也会导致物价水平的变动。如果以CPI衡量物价水平,由于CPI反映的是实体经济的价格水平,即使货币供应量不变,当资金由虚拟经济回流到实体经济时,CPI也将会上涨;即使货币供应量增加,当增加的货币皆流入虚拟经济时,CPI也不会上涨。
  三、实证检验
  1数据说明
  本文基于统计规则和计量研究的惯例,以居民消费价格指数(CPI)来度量一般价格水平,并分别以狭义货币(M1)和广义货币(M2)来度量货币供应量,以实际工业增加值 本文以1997年的居民消费价格指数为基期剔除了物价水平对名义工业增加值的影响;真实股票交易额等变量亦是做了相同的处理。本文以CPI月度同比数据连乘获得以1997年各月为基期的居民消费价格指数月度值,以此来剔除物价水平对各名义变量的影响。(GYZJZ)来度量真实经济的产出,为了考察虚拟经济对货币的需求量,本文以实际股票成交额(GPCJE)、实际债券成交额(ZQCJE)和实际股票债券加成成交额(GPZQCJE)来衡量虚拟经济的总交易规模。本文以1998年1月至2011年12月的163个 无2007年至2011年每个年度1月份的工业增加值数据,故为163个。月度同比(上年同期=100)数据为研究样本。我国近12年CPI、M1和M2的变动情况如图1所示。   为了更加精确地对虚拟经济总交易规模进行度量,本文引入了实际股票债券加成成交额(GPZQCJE)变量,即剔除了物价影响因素后的股票总成交额加上债券总成交额,其中,股票包括所有境内上市的股票,债券采用交易所市场的数据,包括国债现货交易、企业债现货交易、国债回购交易、企业债回购交易及可转债交易,由于债券成交额数据获得的限制,本文以1998年1月至2008年4月122个数据为股票债券加成成交额变量(GPZQCJE)的研究样本(月度数据皆转换成月度同比数据)。本文数据皆来源于Wind数据库及国家统计局网站,实证分析皆以Eviews60软件进行。
  2单位根检验
  对时间序列进行分析时,为了防止得到的回归结果为伪回归,首先要对序列的平稳性进行检验。本文分别对季度调整后的居民消费价格指数(CPI)、季度调整后的实际工业增加值(GYZJZ)、实际股票成交额(GPCJE)、实际债券成交额(ZQCJE)、实际股票债券加成成交额(GPZQCJE)、狭义货币供应量(M1)及广义货币供应量(M2)的月度同比数据(上月同期等于100)进行ADF单位根检验,结果显示这些变量的同比数据都是一阶单整的,一阶差分后的序列在1%的显著性水平下皆是平稳的,因此可以用一阶差分后的数据进行回归分析。
  3静态回归模型分析
  上述同比增长率数据一阶差分后反映的是各变量的环比增长率的数量关系,本部分利用上述一阶差分数据对理论模型进行静态回归检验,回归结果如表1所示。表1中第I部分是忽略虚拟经济变量对CPI影响时的回归分析结果,分析时分别以M1 、M2为货币供应量的度量,结果显示以工业增加值(GYZJZ)表示的国民收入与CPI成反比,这与理论模型的预测相一致,回归方程整体虽然显著但方程的决定系数(为调整后的决定系数,下同)很小,仅为019;第II部分以实际股票成交额(GPCJE)为虚拟经济交易规模的度量,并分别以M1 、M2为货币供应量的度量,结果显示虚拟经济变量对CPI的解释力度很小且以实际股票成交额表示的虚拟经济规模与CPI成正比,与理论模型推测不一致,虽然方程整体显著但方程的决定系数仅增加到020左右,实际股票成交额对CPI的解释力度很小;第III部分以实际股票债券加成成交额(GPZQCJE)表示虚拟经济的交易规模,实际股票债券加成成交额相比实际股票成交额(GPCJE)多考虑了实际债券交易总额,这将对虚拟经济交易规模的度量更加精确,回归结果显示工业增加值和实际股票债券加成成交额皆与CPI成反比,这与理论推测相一致,且方程整体显著性很高,回归方程的F统计量的概率水平远远小于1%,F统计量为11682,决定系数为074,另外工业增加值和实际股票债券加成成交额估计系数的概率水平远小于1%,方程回归效果很好,与理论推测相符。
  从表1中的回归结果及上述分析可以看到,综合股票和债券成交额作为虚拟经济变量时,回归方程的决定系数增加到074且显著性水平相当高(F统计量为11682),这说明以股票债券加成成交额(GPZQCJE)表示的虚拟经济变量对CPI有很强的解释能力(决定系数由019增加到074),是影响CPI的决定性因素。这指导我们在抑制通货膨胀时不仅要控制总货币供应量的规模,还要调节货币的流通去向;健全股票、债券市场的发展,引导过剩的流动性流向股票、债券市场对控制通货膨胀具有良好效果。从表1还可知,以实际股票成交额作为虚拟经济变量时(II、V)与以实际债券成交额(IV)衡量虚拟经济变量时相比,虽然回归方程的决定系数差不多,但是实际股票成交额与CPI成正比,这可能是因为股票市场具有财富效应,实际股票成交额越大人们拥有的财富越多,这将促使人们将大量的货币用于商品的购买从而导致CPI上涨。而实际债券成交额始终与CPI成反比,这说明债券市场对实体经济中过剩的流动性具有较好的吸收能力,因此,在短期内可以通过发行债券来抑制通货膨胀。
  从表1还可以看出,货币供应量反常地与CPI成反比。这是因为近20多年来增加的货币供应量大多流向了股票市场、债券市场及投机性房地产市场,流入实体经济中的相对少些,从而导致衡量实体经济价格水平的CPI会略有下降,即货币供应量与CPI间会出现反比例关系。也就是说,货币供应量在实体经济及虚拟经济间分配,如果分配不平衡,流向虚拟经济的资金过多,将会出现资产价格的泡沫换来居民消费价格(CPI)降低的现象。
  4动态VAR模型分析
  上述静态回归分析很好地说明了虚拟经济变量对CPI具有较强的解释能力,但不足的是这种分析解释的是变量间的同期关系,而现实经济中这些变量间的关系是动态的存在滞后效应的,因此,本文进一步应用向量自回归模型(VAR)研究这些变量间的动态关系。
  本文应用Eviews60依据模型滞后期的选择标准,LR、AIC和HQ选择的滞后期为7期,以居民消费价格指数(CPI)、工业增加值(GYZJZ)、实际股票债券成交额(GPZQCJE)和狭义货币供应量(M1)为内生变量,建立VAR(7)模型。
  在做脉冲响应函数及方差分解之前,应先对VAR模型的平稳性进行检验,以确定脉冲响应函数是收敛的。本文采用AR根检验,结果显示AR根倒数皆小于1,说明上述VAR(7)模型平稳,脉冲响应函数是收敛的。
  在运用脉冲响应函数分析外部冲击对通货膨胀的影响时,变量间的排序非常重要,本文依照相关文献(如中国经济增长与宏观稳定课题组,2008)的排序传统进行了如下排序:实际工业增加值(GYZJZ)、实际股票债券成交额(GPZQCJE)、居民消费价格指数(CPI)和狭义货币供应量(M1)。
  图2AR根倒数检验结果图1—图4分别表示CPI对GYZJZ、GPZQCJE、CPI、M1冲击的脉冲响应函数,由图可知,工业增加值对CPI有明显的影响且持续时间较长;我国CPI对实际股票债券成交额的变化具有快速的反应,且持续时间较长,直到20个月后冲击的影响才逐渐减弱,这说明股票、债券市场通过吸收过剩的流动性对CPI的抑制作用效果良好;CPI对本身的滞后影响下降很快,7个月后达到最小,15个月后影响消失;狭义货币供应量对CPI的促进作用具有短期的滞后性,1个月后对CPI的促进作用显现且影响显著,大约15个月后促进作用达到最大,以后的影响缓慢消失。   从图5—图8的预测方差分解结果可以看出各变量对通货膨胀的影响程度,工业增加值变量占预测方差的比重基本不变,维持在609%;实际股票债券成交额变量占预测方差的比重由6270%快速下降到16个月后的2992%,以后基本维持在3142%左右的水平,表明短期内股票、债券市场吸收过剩流动性对CPI的抑制具有决定性作用;CPI滞后变量的冲击在初期变量方差中占比为2925%,随后快速下降,基本维持在215%的水平;狭义货币供应量的方差比快速上升,10个月内由0上升到5232%,以后基本维持在6040%左右的水平,这说明长期内狭义货币供应量是决定CPI的关键因素。
  综合上述VAR(7)模型的分析结果可以看出,长期内狭义货币供应量和实际股票债券加成成交额是CPI变动的决定性因素,短期内实际股票债券加成成交额是CPI变动的决定性因素。
  四、结论
  本文将虚拟经济因素引入到传统的货币数量理论,发现通货膨胀的变动决定于真实国民收入、虚拟经济交易规模及货币供应量;当货币供应量不变时,真实国民收入和虚拟经济规模越大,通货膨胀率越低;通货膨胀率的上升并不一定是因为货币供应量的增加,虚拟经济规模及国民收入总量的变动也会导致通胀水平的变化。如果以CPI衡量物价水平,由于CPI反映的是实体经济的价格水平,即使货币供应量不变,当资金由虚拟经济回流到实体经济时,CPI也将会上涨。
  针对上述理论,通过静态回归分析研究发现CPI变动的主要决定因素是以实际股票债券成交额(GPZQCJE)衡量的虚拟经济变量,在货币供应量增长率一定的情况下,当实际股票债券成交额增长率减小时,即过剩流动性由金融市场流向实体经济时,CPI将上涨;当实际股票债券成交额增长率增大时,即过剩流动性被金融市场大量吸收时,CPI将下降。此外,通过动态VAR研究发现,长期内决定CPI变动的决定因素为狭义货币供应量和实际股票债券加成成交额,而短期内(10个月内)实际股票债券加成成交额对CPI的变动起着决定性的作用。
  上述研究结果说明,在应对通货膨胀时债券市场和股票市场能够起到很好的资金“蓄水池”的作用。这启示我们,为了有效的控制通货膨胀,短期内可以通过发行债券来吸收实体经济中的过剩流动性;长期内紧缩货币供应量和加强股票、债券市场对过剩流动性的吸收皆能对抑制通胀达到很好的效果。
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  (责任编辑:兰桂杰)
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