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通货膨胀特点范文1
通货膨胀，是国内外经济学家们长期以来重点研究的经济现象。但是令人遗憾的是，对于这个被广泛使用的经济学概念，至今为至仍然没有一个公认的、科学而统一的定义。以至于颇具权威的《大英百科全书》也只能这样：“不存在一个唯一的、普遍接受的关于通货膨胀的定义。”
总体而言，国内外经济学家们对通货膨胀的定义和主要观点，大体可分为“物价派”和“货币派”两类。“物价派”通常用一般物价水平或物价总水平的上涨来定义通货膨胀，承认菲利普斯曲线的稳定存在，即货币不是中性的，如新古典综合学派的代表人物萨谬尔森；“货币派”则认为通货膨胀是一种货币现象，而物价上涨只是通货膨胀的表现形式，且并非完全的表现形式，如货币学派的代表人物弗里德曼。弗里德曼认为，在短期内货币增加既可以引起物价上涨，也可以引起产量增加；只是在长期内，货币增加才全部反映在物价上涨上。即短期内菲利普斯曲线是成立的，而长期则不成立。这也意味着短期内货币是非中性的，长期内货币是中性的。
在本文中，我们综合以上两派观点，借鉴了北京大学中国经济研究中心宏观组在研究通货紧缩时的观点，同样重点强调通货膨胀中的“两个特征、一个伴随”，即物价水平的持续上涨和货币供应量的持续增加，通常还伴随着经济过热(或偏热)；反之，则定义为通货紧缩。以此标准而衡量，改革开放以来，我国已经经历了“五次通胀、一次通缩”(图1所示)：1980年(6.0)、1985年(8.8)、1988年(18.5)、1994年(24.1)、2004年(3.9)和1999年(-1.4)。
经济学家通常把CPI超过5％看作是严重的通胀，CPI在3％－5％之间看作是温和的通胀。从括号中的CPI数据中，我们可以看出，前四次通货膨胀都是超过5％的严重、甚至是达到两位数的恶性通胀，产生的原因主要有两个：一是由计划经济向市场经济转轨过程中的价格改革；二是由于经济过热、特别是投资过热所带来的过度需求。而2004年的通货膨胀显然是一次温和通胀，从图2中我们可以看出，当前的通货膨胀显然和2004年一样，属于温和通胀。因此，我们重点与2004年作比较，来研究目前通货膨胀的特点。
二、目前通货膨胀的特点分析
我们从通货膨胀的“两个特征、一个伴随”出发，来研究和探讨目前通货膨胀和2004年的有何共同点和不同点，从中看出目前通货膨胀的特点。
1、物价上涨都是由农产品价格上涨开始的，但上涨农产品的类别和程度有所不同
图3所示，2004年的通货膨胀，起因是粮食价格的大幅上涨。从2003年四季度到2004年四季度，粮食生产价格涨幅连续超过两位数，最高的2004年二三季度的同比涨幅达到35％；而目前粮食生产价格今年二季度最高才达到74％，其中只有玉米价格涨幅达到2004年的水平，小麦、玉米、大豆的价格涨幅都远低于2004年。相反，目前生猪的生产价格今年一季度同比涨幅达18％，二季度达20.5％，已经超过2004年一季度的水平。2004年的农产品价格上涨几乎包含种植业、畜牧业和渔业的农产品主要类别；而目前的农产品价格上涨主要体现在畜牧业价格上。因此，目前的农产品价格指数远低于2004年的水平，今年二季度的农产品价格同比上涨8.8％，而2004年的最高水平是二季度的14.7％。
造成这种状况的背景是，与2004年由于粮食减产所引起的供给突发性缺乏所引起的粮价上涨不同，实际上，在连续三年粮食增产和今年夏粮丰收后(图4所示)，我国粮食价格并不具备连续大幅上涨的条件，粮食的供求关系在总体上处于一种紧平衡状态。
而目前猪肉价格上涨有其内在的原因：首先，是前两年猪肉价格下跌严重，2005年四季度和2006年二季度的同比跌幅都达到了15％左右的水平，导致很多养殖户放弃养猪，使存栏量大幅下降；其次，是粮价上涨带动了饲料价格的上涨，豆粕、玉米、维生素和蛋氨酸等添加剂价格纷纷上涨，饲养生猪成本增加；最后，近年来养猪业受禽流感、链球菌、高热病、猪蓝耳等疫情影响，生猪存栏数量减少，猪饲料生产也受到很大影响。
2、货币供应量虽然都是增加的，但其表现形式和来源却有所不同
在2004年，我国的人民币汇率是与美元挂钩的，当时的美元处于贬值过程中，因而带动人民币相应贬值。而目前人民币汇率是浮动的，总体上的变化趋势是人民币小幅度逐渐升值。在人民币升值的背景下，国内资产价格普遍上涨，刺激了居民的投资需求，使存款短期化的倾向越来越明显。在图5所示的货币供应量上。就直接表现为目前M1的增速明显超过了M2的增速，而在2003－2004年，M1和M2的增速基本上差不多。
目前货币供应量的增加主要来源于贸易顺差的大量增加(图6所示)，使外汇占款增加所导致的流动性过剩；而2004年的货币供应量的增加则更多地来源于投资需求的增加，一个很重要的间接证据，就是我们可以看出在2003年至2004年的上半年，我国的进口增速普遍高于出口增速，显示出国内需求的旺盛。
在当时人民币跟随美元贬值的背景下，进口价格是上升的，这显然会加剧国内的物价上涨。而在目前人民币升值的大背景下，我国的出口增速普遍高于进口增速，这时的进口价格是下降的，显然有利于抑制国内的物价上涨。
3、总体经济状态虽然都是偏热的，但过度总需求的来源却有所不同
从目前二季度11.9％的GDP实际增长率来看，远超过2004年的水平，但这并不能据此判断目前的经济状态是过热的，因为不同时期的潜在GDP增长率是不同的。随着我国劳动生产率的提高，供给能力得到了大大增强，因而现在的潜在GDP增长率肯定比2004年时高。一个重要的佐证就是目前的煤、电、油、运等瓶颈行业并未出现如2004年一样的紧张局面。但可以肯定的是，目前与2004年一样，整体经济状态都是偏热的。
从总需求来看，2004年的过度需求主要来自于固定资产投资，2004年一季度的全社会固定资产投资同比增长达到43％，而今年上半年的全社会固定资产投资同比增长只有25.9％的水平。相反，与2004年相比，消费水平得到了很大的提高(图7所示)，社会消费品零售总额同比增长已经由2004年一季度的9.2％，提高到今年上半年的15.4％，整整提高了6.2个百分点。因此，与2004年相比，目前偏热的总需求除来自净出口外(图6所示)，消费需求的增长也不容忽视。
对于以上观点，还有一个重要的佐证就是在目前的三大物价指数中，反映工业品出厂价格的PPI并未出现明显上涨(图8所示)，同比增长连续五个月保持在3％以下，甚至出现逐步下降的趋势。而2004年
PPI同比增长最高是10月份的8.4％，最低是1、2月份的3.5％。在PPI的构成中，生产资料约到3/4，生活资料只占1/4。与2004年相反，目前的CPI同比涨幅已超过PPI，6月份差距达1.9个百分点。
三、目前通货膨胀的趋势分析
产品价格增长率＝劳动成本增长率-劳动生产率增长率。从以上公式我们可以知道，劳动生产率的提高有两个出口：一个是保持劳动生产率不变的情况下引起物价下跌，这就是升值；另外一种就是物价不变的情况下，劳动成本上升，这就会导致消费的升级。社科院经济研究所的有关中国经济增长的研究表明，以前靠“低价工业化”竞争导致的“要素价格扭曲”的增长模式已难以为继，必然要受到以“高价城市化”为动力的“要素价格重估”增长模式的挑战。在此背景下，物价上涨的压力将长期存在。
对中国而言，在加快升值与适度通胀存在替代关系的情况下，选择适度通胀不但有利于缓解人民币升值压力，而且有利于促进就业，提高消费水平。根据有关研究，如果使用非农就业作为我国就业水平的指标，菲利普斯曲线效应在我国是较为明显的。即使不使用非农就业数据，而是单纯使用城镇失业率数据也可以多少看出菲利普斯曲线效应的存在(图9所示)。因此，对较高通胀率的容忍将可能提高目前的就业率。
从以上的综合分析中，我们可以得到结论：虽然在人民币升值和流动性过剩的大背景下，我国物价上涨的压力将长期存在，但目前来看并不存在大幅度上涨的条件和基础。主要理由有三：
一是从物价看，由于粮食生产稳定增长，可使粮食价格在未来保持基本稳定，使肉、禽、蛋的生产成本保持基本稳定，畜牧业产品价格并没有持续大幅度增加的成本动力。目前的猪肉价格上涨已使粮食与猪肉的比价上升10－14:1的水平，远高于5:1的合理水平，极大地调动了农民的养猪积极性。由于生产周期的原因，目前的猪肉供应可在3－6个月内得到缓解，供求关系的转化只是时间问题。肉价上涨对物价的影响，短期内虽然比较突出，但并不具有长期的持续性，对物价总水平的影响也将远远不及粮价的上涨。因此，从这一点看，今年的物价上涨水平不应高于2004年。
二是从货币看，按经济学的一般定义；通货膨胀是指流通中的货币量超过实际需要量所引起的物价上涨现象。物价上涨从本质上看是一种货币现象，而且货币供应过多对物价上涨的作用，具有明显的“时滞性”。通过研究，我们发现M1对CPI、尤其是CPI中食品价格的上涨具有相当高的先导指向性作用。从2004年1月至今的M1与CPI及CPI中食品价格的相关系数看，随着领先月份的增加，呈现先上升后下降的走势，其中5－6月的相关系数最大(表1所示)。M1对于CPI的最大先导指向月份是提前6个月，M1对于CPI中食品价格的最大先导指向月份是提前5个月。
从图10来看，近期M1同比增速的高点在2007年2月，据此推算，今年在7－8月出现CPI同比的高点的可能性最大。
通货膨胀特点范文2
关键词：通货膨胀；菲利普斯曲线；通货膨胀预期
中图分类号：F832 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2011）09-0005-04
2011年第一季度以来，中国的通货膨胀压力不断加大，有关专家预计今年的通货膨胀会超过5%[1]。目前，经济学界对中国经济是否进入“滞胀”出现了前所未有的激烈争论[2]-[4]。面对这种情况，笔者认为，搞清楚中国通货膨胀的原因，并合理引导通货膨胀理性回归，已成为当前的迫切需要。因此，本文通过菲利普斯“三因素”模型探讨了中国通货膨胀的原因，指出了当前增加产出的必要性。
一、通货膨胀形成机制及其“三因素”度量
自从Phillips在1958年提出菲利普斯曲线以来，通货膨胀的形成机制得到了完善和发展。Friedman和Phelps把预期引入了菲利普斯曲线，使通货膨胀的影响因素包括过度总需求和通胀预期两个方面。对此，Gordon认为，通货膨胀不仅受需求因素的影响，还受供给因素的制约。因此，需求因素、供给因素和通胀预期就成为了通货膨胀来源的三个主要方面，也构成了“三因素”模型的理论雏形。
（一）通货膨胀形成的需求因素
Samuelson和Solow通过修正的菲利普斯曲线最先度量了通货膨胀的需求因素。他们用通货膨胀率与失业率间的关系替代了货币工资变化率与失业率间的关系，后又结合反映产出变化与失业率之间关系的奥肯定律，确定了通货膨胀率与产出变化之间的关系。由于凯恩斯主义强调通过调节总需求来影响产出变化，所以，产出的变化就界定了通货膨胀形成的需求因素。
奥肯定律中产出的变化由GDP缺口表示，它是一个地区一段时间内实际GDP与潜在GDP之间的差距，并通过公式：（实际GDP-潜在GDP）/潜在GDP计算得到。该值越大，通货膨胀越强。目前，有二种方法可以得到上式中的潜在GDP，一是生产函数法，二是指标法。由于生产函数法需要涉及实际就业的劳动数量，而在中国仅登记城镇失业人口，所以用此方法估计中国潜在GDP存在难度。指标法主要是通过滤波技术分离产出中的趋势项和扰动项，并将趋势项作为潜在产出的一种方法。尽管这种方法由于缺乏理论基础而至今仍受争议，但仍受到多数研究者的喜爱[5]。本文亦采用指标法，即通过Eviews软件中的HP滤波分离出潜在产出。
（二）通货膨胀形成的供给因素
通货膨胀形成的供给方面，是指在没有超额需求的情况下，由于供给方面成本的提高所引起的一般价格持续和显著的上涨。供给因素的主要来源是国际市场供给价格和数量的变化、农业的丰欠以及劳动生产率变化。一般分为“工资推动”和“利润推动”两个方面。由于中国并不存在农村从业人员的工资统计，且利润并非完全公开，所以目前并没有十分合适的反映通货膨胀供给因素的替代变量，学者们对于通货膨胀供给因素的指标选取也是见仁见智[6]。笔者认为，由于2005年以来中国通货膨胀都以农产品价格提高为显著特征，并且农产品价格多是其他商品的生产成本，因此，本文采用全国农产品价格指数来度量通货膨胀形成的供给方面的原因。
（三）通货膨胀的预期因素
通货膨胀预期是指公众对于未来通货膨胀的一种主观判断，目前度量通货膨胀预期存在以下几种方法：一是通过期货市场价格变化来预期未来商品价格的变化；二是计量方法，通过带有滞后项的菲利普斯曲线进行回归；三是问卷调查法。由于中国期货市场仅包括菜籽油、小麦、棉花、白砂糖、玉米、黄大豆、豆粕和豆油等共计13个品种的农产品，并且在中国CPI指数的构建中，食品比重从未超过40%。因此，通过期货市场测量中国的通货膨胀预期的方法并不适用。另外，卢卡期批判使得通过计量方法来测量通货膨胀预期也举步维艰。所以，各国目前普遍采用问卷调查的方法。在中国，人民银行通过《居民问卷调查系统》每个季度一次未来物价预期指数。本文对该数据进行整理，形成通货膨胀预期指数变化率以反映通货膨胀预期的变化。
二、通货膨胀与其“三因素”的运行特征
（一）通货膨胀与GDP缺口
通过比较中国通货膨胀与GDP缺口的的运行趋势，可以发现，通货膨胀与GDP缺口具有相同的运动趋势，只是通货膨胀的变化滞后于GDP缺口变动（见图1）。如GDP缺口在2007年第二季度达到2.2%的高点后，由于受到金融危机的影响而逐渐减小，并在2009年第一季度达到-4.4%的低点。与此相对应，通货膨胀在2008年第一季度达到了8%的高点后回落，并在2009年第二季度到达了-1.5%的低点。可见，通货膨胀的变化滞后了GDP缺口两个季度左右。为了进一步确定二者之间的关系，我们对通货膨胀与GDP缺口及其1~5期滞后进行了相关性检验，见表1中的“相关性一”。结果表明，通货膨胀与GDP缺口同期相关性最强，并且随着GDP缺口滞后增加相关性逐渐减弱，这与上述的推断产生了出入。为了解释这个问题，我们进一步观察了二者的散点图矩阵①。不难发现，GDP缺口的滞后二期、三期及四期与通货膨胀的散点图线性程度较强，仅是因为出现了部分异常点，所以总体相关系数才较小。由于该组异常点的通货膨胀值均小于0，因此，本文在去掉通货膨胀小于0的样本点后，对通货膨胀与GDP缺口及其各期滞后再次进行了回归，见表1中的“相关性二”。结果显示，此时GDP缺口及其各期滞后与通货膨胀的相关性系数分别为0.52、0.47、0.55、0.51等，证明了GDP缺口滞后二期左右与通货膨胀相关性最强的推论。并且，通过两个相关性检验的对比可得出以下两个结论：一是当且仅当通货膨胀大于零时，GDP缺口滞后二期才会对通货膨胀形成显著冲击；二是当通货膨胀小于零时，GDP缺口与通货膨胀的关系会发生逆转，即呈现负相关。
（二）通货膨胀与农产品价格指数变化率
通货膨胀与农产品生产价格指数变化率亦具有相同的变化趋势（见图1）。全国农产品生产价格指数在2008年第一季度达到了25.5%的高点后，受金融危机影响转而向上，在2009年第一季度达到了-6.6%的低点，整个波动周期与通货膨胀周期完全吻合。可以推测，二者同期线性程度最强。为了进一步确定二者关系，对二者进行相关性检验（见表2）。结果显示，通货膨胀与农产品价格指数变化率当期及滞后一期的相关系数为0.92和0.93，以后依次递减。表明了通货膨胀与农产品价格指数变化率同期和滞后一期的相关程度最强，并且同向变化。
（三）通货膨胀与通货膨胀预期
自从Friedman和Phelps把通货膨胀预期引入到菲利普斯曲线以来，通货膨胀预期一直是与通货膨胀密不可分。在图1中可以发现，中国通货膨胀周期在2008年第一季度达到了8%的波峰，在2009年第二季度达到了-1.5%的谷底，至今一直缓慢上升。中国通货膨胀预期变化的周期是，在2007年第二季度达到了波峰，在2009年第一季度进入谷底，并在2010年第一季度达到了新的波峰后，至今一直向下。通过对比发现，二者变化趋势一致，仅是通货膨胀预期的变化趋势领先于通货膨胀的变化。如通货膨胀预期变化的上次波峰领先通货膨胀的波峰三个季度，而上次波谷领先一个季度。因此，可以预见，通货膨胀会滞后于通货膨胀预期两个季度左右。通过相关性检验，发现通货膨胀预期的滞后一期、二期及三期分别为0.64、0.63和0.55，具有相对较强的相关性。
三、通货膨胀的“三因素”模型
根据Friedman附加预期的菲利普斯曲线，通货膨胀是失业率与通货膨胀预期的加权，即满足：
?仔=?仔t*-b（ut-u*） b＞0（1）
又由于奥肯定律，
y-y*=-a（ut-u*） a＞0（2）
结合公式（1）、（2）可得
?仔=?仔t*-?姿（yt-y*） ?姿＞0（3）
其中ut、u*分别为实际失业率与潜在失业率，yt、y*分别为实际产出与潜在产出，考虑到生产成本等供给因素后，公式（3）中加入供给因素，可得“三因素”驱动模型：
?仔=?仔t*+?姿（yt-y*）+?兹c ?姿＞0 ?兹＞0（4）
其中c为生产成本因素，由于详细地分析近年来通胀的变化，因此本文采用2002年第二季度至2011年第二季度数据对公式（4）进行了回归（见表4）。结果表明，通货膨胀在需求方面与GDP缺口的三期滞后存在负向关系，笔者认为，这主要是由于异常值的存在使得在影响中国通货膨胀的各种因素中，其他因素对于通货膨胀的影响大于GDP缺口对于通货膨胀的作用，并且抵消了这种作用，致使通货膨胀与GDP缺口呈现反向特征。在供给方面，由于农产品生产价格指数及其一期滞后对于通货膨胀的回归系数分别为0.13和0.15，并且在置信1%的水平下显著，因此可以认定，近年来供给因素对中国通货膨胀的作用显著。在预期方面，由于通货膨胀预期的滞后三期对通货膨胀的回归系数为0.006 6，并且不显著，因此，笔者认为：通过膨胀预期对于中国通货膨胀的影响十分微小，进而支持了贺铿教授所谓的“不应该过分地强调通货膨胀预期的作用”的论断。
通过分析可知，中国目前的通货膨胀主要来自于供给推动，而非需求拉动和通货膨胀预期。由于供给推动型通货膨胀的主要特征是产出减少、价格升高，即“滞胀”状态。因此，控制这种通货膨胀应从供给方面入手，以增加产出为主要手段，如果单纯通过紧缩性需求政策来抑制通货膨胀，则容易引起经济由“滞胀”转向“衰退”。“滞胀”的风险从2005年以来共出现过两次，一次是从2007年第三季度开始至2008年第一季度结束，另一次是从2010年第二季度至今。这种时期的一个重要特点是经济下行时通货膨胀预期变化率高于通货膨胀。从上一次的情况看，2008年第二季度以后，由于经济形势并未好转，同时通货膨胀预期变化率的快速下降也使得通货膨胀出现拐点，进而导致了经济与通胀双双下行，陷入了衰退的泥潭。因此，在本轮所谓的相对“滞胀”的情况下，如果不着重转变经济运行态势，而不断强调降低通货膨胀，那么，必然导致通货膨胀预期的大幅下降，进而引发新一轮的衰退。笔者认为，当前的主要任务是通过税收等政策刺激经济运行，扭转经济运行的向下态势，在此基础上，合理引导通货膨胀预期变化率降至通货膨胀以下，这样才能避免摆脱“滞胀”后又走进“衰退”的危局。
四、结论
本文在Friedman和Phelps附加预期菲利普斯曲线的基础上，从影响通货膨胀的需求因素、供给因素和通胀预期三个方面分析了近年来中国通货膨胀成因。结果表明，中国目前的通货膨胀主要是由于供给方面推动所致。需求因素和通货膨胀预期对于中国通货膨胀的影响作用不大。所以不应该过分强调通货膨胀预期的作用。由于供给型通货膨胀容易使经济转向“滞胀”的轨道，因此，决策者在抑制通货膨胀时一定要通过税收等政策工具来增加产出，以避免经济陷入“衰退”的泥潭。
注释：
①由于篇幅所限，通货膨胀与GDP缺口及其各期滞后的散点图已被省略，如有需要，可向作者索取。
参考文献：
［1］陈佳贵.把握好宏观调控的方向重点和力度［EB/OL］.http：//finance.省略/news/1371，2011-08-05.
［2］李稻葵.“滞胀”不适用于中国经济［EB/OL］.http：//省略/cj，2011-07-08.
［3］谢国忠.走向滞胀［EB/OL］.http：//business.省略，2010-06-04.
［4］厉以宁.警惕中国经济出现滞胀［EB/OL］.http：//business.省略，2010-01-19.
［5］肖曼君，刘时辉.基于产出缺口的菲利普斯曲线对我国通胀预测的研究［J］.财经理论与实践，2011，（5）：8-12.
［6］陈彦斌.中国新凯恩斯菲利普斯曲线研究［J］.经济研究，2008，（12）：50-64.
Research on China' Inflation
Yu Guangyao
（School of Economy, Central University of Finance and Economics, Beijing 100081,China）
通货膨胀特点范文3
【关键词】通货膨胀；经济增长；实证研究
中图分类号：F812文献标识码：A文章编号：1006-0278（2012）06-040-01
一、引言
近些年来，伴随着江西省经济的快速增长，农副产品的价格相对上涨，进而拉动了相关行业产品价格的上涨，江西省通货膨胀压力进一步加大。因此，深入研究通货膨胀与经济增长的关系，把握好经济增长与通货膨胀的平衡点，对江西省今后加强和改善宏观调控、实现国民经济又快又好的发展具有十分重要的理论意义和现实意义。
目前，西方经济学界的格雷戈里奥（Gregorio）认为，通货膨胀与经济增长显著负相关，进一步来看，通货膨胀与物质资本、外国投资的负相关关系、人力资本的正相关关系以及就业率的负相关关系不显著，但与投资效率的负相关关系显著①。从国内研究来看，20世纪80年代中后期以来，通货膨胀逐渐成为国内学者研究的热点问题。王双正（2009）认为经济增长与通货膨胀之间具有双向的格兰杰因果关系，通货膨胀受自身波动的影响较大，上游产品价格的明显上涨会对未来的通货膨胀造成比较大的压力，货币供应量的较快增长也会对通货膨胀产生一定的影响②刘东航、沈金生（2010）认为经济增长与通货膨胀之间存在长期稳定的均衡关系，并且，二者之间存在双向因果关系。较高的通货膨胀率会促进当年经济增长，但是会阻碍下一年的经济增长。③
二、理论模型、实证与结果
（二）协整检验
（ 2）应用ADF对残差序列e进行单位根检验。通过Eviews 6.0软件分析结果可知其ADF统计量为-3.142635，小于各水平下的临界值。残差序列e为0阶平稳的序列。检验结果显示经济增长率与通货膨胀率以及滞后一期通货膨胀率的协整关系成立。
三、结论与建议
（一）结论
本文通过对经济增长率（ GDPG）、通货膨胀率（ GDPD）和滞后一期的通货膨胀率（ GDPD_1）进行的实证分析，笔者得出以下结论：
第一，如果本年度和上一年度的通货膨胀率都是零，那么实际的经济增长率（自然增长率）在11%左右，2002 年江西省的宏观经济形势十分接近这一状态。
第二，如果经济增长率超过了11% ， 则本年的通货膨胀率高于上一年的通货膨胀率；反之，则本年的通货膨胀率则会低于上一年的通货膨胀率。因而，在短期内，如果经济增长率偏离了长期持续的增长率即自然增长率，过高的经济增长率也会加大通货膨胀的压力。
（二）建议
1.加大宏观调控的力度，调控物价总水平
首先，江西省的有关部门必须紧密关注市场供求关系的变化趋势与特点，加强价格检查的力度和对行业中增长过快造成的能源紧缺等问题的协调工作，优化配置生产资源，稳定市场供需平衡；其次，我省有关部门还必须正确的把握经济增长、充分就业和物价稳定的平衡点；最后，我省的有关部门必须及时经济与价格运行情况的相关信息，增强价格预警的能力。
2.采取正确的经济政策，引导经济健康发展
为正确引领江西省经济的健康发展，我省的有关部门应该把财政政策和货币政策有效的结合起来，同时，把各种政策措施的短期效应与长期效应有机的结合起来，从而达到宏观调控政策实现其预见性、针对性和有效性。从而使江西省的经济又好又快的发展。
注释：
①Jose De Gregorio Inflation， Taxation and Long Run Growth[J]. Journal of Monetary Economics，1993.
②王双正.基于VAR模型的通货膨胀与经济增长关系研究[J].经济理论与经济管理，2009，（1）：21.
③刘东航，沈金生.我国经济增长与通货膨胀关系的实证研究[J].青岛行政学院学报，2010（1）：22.
④左大培.中国经济增长与通货膨胀[J].经济学动态，2008，（6）：39.
参考文献：
通货膨胀特点范文4
【关键词】通货膨胀 通货膨胀不确定性 GARCH模型
一、引言
通货膨胀是宏观经济学中一个非常重要的问题，它关系到一个国家的经济稳定、社会稳定以及人民生活福利水平。严重的通货膨胀不仅阻碍经济的发展，在某些国家甚至还引起了社会政治危机。自从1976年自由主义的代表人物Milton.Friedman在领取诺贝尔经济学奖的演说中提出：“较高的通货膨胀率将导致更大的通货膨胀不确定性以及通货膨胀不确定性导致资源配置效率低下”这一非正式观点以来，学术界涌现了大量针对通货膨胀不确定性的理论分析与实证研究。Ball（1992）从博弈论观点出发，研究认为较低的通货膨胀率意味着较低的通货膨胀不确定性，而较高的通货膨胀率意味着较高的通货膨胀不确定性（简称Friedman-Ball假说）。针对通货膨胀不确定性对通货膨胀的影响，一些学者采用货币政策方面的政治经济学模型进行了理论分析。例如：Cukierman和Meltzer采用Baaro-Gordon模型，针对通货膨胀不确定性与通货膨胀的关系进行理论研究，这一理论模型假定，政策制定者厌恶通货膨胀，但是非常重视通过惊人的通货膨胀率来实现较高的就业率。[1]在该理论模型中，货币供给过程中存在随机因素，普通消费者并不知道政策制定者的目标函数，当通货膨胀不确定性增加时，政策制定者为了获得产出收益会采取扩张性的货币政策，从而导致更高的平均通货膨胀率，即通货膨胀不确定性对通货膨胀存在正面影响（简称Cukierman-Meltzer假说）。但是，Holland却基于货币当局偏好稳定的内在动机提出了完全不同的理论观点，认为当存在通货膨胀不确定性时，如果较高的通货膨胀不确定性损害了经济增长，那么货币当局将会有积极性采取紧缩性货币政策，进而降低通货膨胀水平，[2]因此，通货膨胀不确定性对通货膨胀有负面影响（简称Holland假说）。
我国目前对通货膨胀不确定性问题的研究仍然停留在一个粗浅的阶段，尚未形成比较系统的研究。李拉亚（1995）提出黏性预期理论，指出黏性预期对通货膨胀不仅有推波助澜的作用，而且还会阻碍通货膨胀的治理，他应用卢卡斯滤波分析了这种不确定性与通货膨胀预期的关系，指出中国信息不完备较不发达国家更为严重，经济行为主体形成正确预期的能力更弱，通货膨胀的变动具有更多的不确定性。叶阿忠和李子奈（2000）从实证上说明了我国通货膨胀存在GARCH现象，并建立了一个GARCH（1，1）模型，将估计的GARRH（1，1）模型与回归模型比较，得出通货膨胀的GARCH（1，1）模型优于回归模型的结论。赵留彦等（2005）基于马尔可夫域变模型（Markov regimes switching model），将通货膨胀不确定性细分为未来通货膨胀冲击的不确定性和未来通货膨胀均值在不同域之间转变的不确定性，考察了中国改革开放以来通货膨胀不确定性与通货膨胀水平的关系，研究结果表明，通货膨胀水平较高时段这两类不确定性都会增大，[3]也就是，通货膨胀水平较高时通货膨胀率围绕该水平值波动更剧烈，同时该水平值的本身也更加不稳定。
近年来，受次贷危机和要素价格波动的影响，使得全球许多国家面临着通货膨胀的威胁，通货膨胀产生社会福利损失，而通货膨胀不确定性导致市场价格预期变化，降低全球经济活动的效率。中国经济体制改革以来，平均年通货膨胀率不到10%，较之其他发展中国家、独联体诸国和东欧国家，通货膨胀率不算高，但中国改革开放以来的通货膨胀率变化很大，既经历过年通货膨胀率达到20%以上的严重通货膨胀，也经历过轻微的通货紧缩，通货膨胀动态路径转换频繁，不确定性程度很强，对经济的危害并不低。当前我国决策层已把管理通胀预期与保增长、调结构一同纳入宏观调控范围的背景下，如何对通货膨胀不确定性进行量化与评估，如何降低通胀预期的不确定性，避免其向不利于宏观经济稳定运行的方向发展，对于中国宏观政策研究具有重要的理论意义和现实意义。
二、通胀不确定性测度的技术路线
本文将对通货膨胀进行预测时产生的偏差的发散性定义为通货膨胀预期不确定性，简称为通货膨胀不确定性，也可理解为经济人通货膨胀预期值的离散程度。目前大致有四种测度方法在实证研究中得到了应用：
（一）以通货膨胀观测值的方差或标准差作为不确定性的测度
早期的实证研究往往简单地将通货膨胀观测值的方差或标准差作为不确定性的衡量方式。但是这种不确定性测度方式无法区分波动率中的可预测部分和不可预测部分，因为经济行为主体即使能用可得信息预测到部分波动率，预测到的部分也会在方差中反映出来。实际上，只有不可预测的波动率才是不确定性的有效衡量方式，因此通货膨胀方差或标准差不是通货膨胀不确定性的有效衡量方式。
（二）以通货膨胀预测调查的预测方差或标准差作为不确定性的测度
这种衡量方式主要用来研究美国的通货膨胀不确定性，但是这种不确定性的衡量方式会受到个人预测者诸多主观因素的影响，并不可避免地会碰到预测者是否具有代表性的问题。同时该方法还存在另一个缺点：有可能所有受访者对未来都极不确定，但他们却给出了对通货膨胀相同的估计，使得预测结果的标准差很低。
（三）利用GARCH（广义自回归条件异方差）模型族测度不确定性
在给定的经济结构下，GARCH族模型能明确估计通货膨胀在不可预测冲击下时变的条件方差，而且条件方差是事前的方差而不是像移动标准差那样的事后方差，能够更好地反映通货膨胀不确定性这一概念原本的定义，因此它比前面两种衡量方式更能准确地测度不确定性，也逐渐取代前面两种方式成为目前测度通货膨胀不确定性的标准模型。
（四）其他测度方式
除了上述三种测度方法外，计量模型中的各种创新也被不断地应用于通货膨胀不确定性的测度。为了能够体现宏观经济中控制通货膨胀变化的内在“体制”的演变以及货币政策体制的转换，很多研究在GARCH模型的均值方程和方差方程中引入了“马尔可夫转换机制（Markov regime switching）”和“时变参数（Time-varying Parameters）”。但是这种测度方式也并非十全十美，因为它必须以计量模型能很好地拟合通货膨胀演变路径为基础，否则以计量经济模型产生的条件方差作为不确定性测度方式会产生很大的偏差，甚至得出不同的结论。
考虑到通货膨胀观测值的方差和基于调查的预期通货膨胀方差都不是理想的通货膨胀不确定性测度方式，各种不断应用于通货膨胀不确定性测度的创新计量模型还有待理论和实践层面的进一步检验，而GARCH模型族的条件方差反映了变量非预期冲击的变动，能较好反映不确定性，是目前测度通货膨胀不确定性的标准模型，所以作者遵循“中规中矩”的学术要求，在实证研究中采用了该类模型来进行中国通货膨胀不确定性的测度分析。
三、中国月度数据的计量分析
（一）样本数据说明
目前国内对通货膨胀率的衡量主要用消费者价格指数（CPI）和商品零售物价指数（RPI），由于商品零售价格指数的计算剔除了第三产业的变化，而剔除了服务价格的商品零售价格指数不足以反映一般价格水平的变化，另一方面，消费者价格指数包含了服务因素，从而能够全面反映中国物价变化的程度，并可以反映商品经过流通环节形成的最终价格。此外，考虑到消费者物价指数和GDP平减指数的可获取性和可靠性，本文选取消费者价格指数同比变化的百分比作为衡量通货膨胀率的指标。样本区间为1983年1月至2011年6月，共342个样本，数据来源于中经网经济统计数据库和中国统计局官方网站（）。
图1 中国通货膨胀率（左图）及其一阶差分序列（右图）（1983.1-2011.6）
从图1来看，中国通货膨胀动态过程的数据表明，改革开放以来，中国经济经历多次通胀、紧缩以及两者的相互转换，通货膨胀过程在不同阶段的行为特征差别明显，其动态经历了高涨——温和膨胀——紧缩——再度温和膨胀的过程。从1983年1月至2011年6月期间，中国经济运行中曾出现了六次显著的通货膨胀，通货膨胀率分别在1985年底、1989年初、1994年底、2004年底以及2008年初达到峰值，目前正在经历第六次通货膨胀过程，2011年6月CPI同比上涨6.4%，创下35个月以来新高。其中1989年底以及1994年底形成了两次较为严重的高通货膨胀态势。此外中国经济自1996年成功实现“软着陆”以后，曾出现了轻微的通货紧缩情形，而价格紧缩态势直到2003年下半年才有所缓解，随后通货膨胀率变化又逐渐出现了攀升势头。自步入2007年下半年以来，随着世界范围内石油价格的剧烈波动和美国次贷危机影响的急剧扩散，最终出现了全球性金融危机的爆发，而受本轮金融危机的冲击和影响，中国的通货膨胀率也随之相应呈现出相对剧烈的波动态势。2010年下半年，美国第二次启用量化宽松货币政策（QE2），带来全球的流动性泛滥，中国作为新兴经济体国家首当其冲，面临着美国持续量化宽松带来的通胀和资本流入难题，自2010年7月份以来，中国价格总水平逐月攀升，在很大程度上影响了经济的健康、持续发展。
表1 中国通货膨胀率序列的描述性统计量
图1（右图）是1983年1月至2011年6月中国通货膨胀率的一阶差分序列，可以从该图时间路径中直观地观察到在整个样本期间，中国通货膨胀的波动性很大。表1给出了描述性统计量。偏度统计量和峰度统计量结果说明，中国通货膨胀率序列具有明显的“尖峰厚尾”分布特征，同时Jarque-Bera统计量的结果说明，中国通货膨胀序列及其平方序列具有显著的序列相关性特征，而LM检验统计量则进一步证明中国通货膨胀率具有显著的ARCH效应。因此，本文基于GARCH（1，1）模型对中国通货膨胀序列的不确性进行分析与测度是可靠且必要的。
（二）测度模型的构建
本文使用GARCH模型的条件标准差来衡量通货膨胀不确定性。GARCH模型的思想如下：对于平稳的时间序列πi，建立ARMA（M，N）模型：
则称（a）、（b）与（c）为ARMA（M，N）-GARCH（p，q）模型，这里（a）与（b）也成为均值方程，（c）成为条件方差方程，从（c）式可以看出某一特定时期的随机误差的方程σ■■不仅取决于以前的误差，还取决于早期的方差（GARCH项）。
经过不断建模试验，最终建立了ARIMA（12，1，0）-GARCH（1，1）-M模型。表2是使用EViews6.0软件构建中国通货膨胀不确定性的最终测度模型，图2是利用该模型进行样本内静态预测后所描绘的历史值和预测值折线，最终测度模型的各项参数良好，模型整体预测精度很高。同时对测度模型的残差序列进行了LM检验，不能拒绝“残差中不存在条件异方差”的原假设，表明测度模型的残差中不存在条件异方差，于是完全可以使用测度模型残差的条件方差与条件标准差来反映通货膨胀的不确定性。
图3和图4分别是通货膨胀与其条件方差及根据指数平滑方法计算的条件方差的趋势成分、通货膨胀与其条件标准差及根据指数平滑方法计算的条件标准差的趋势成分。从图3和图4中可以看到：首先1983年1月至2011年6月中国通货膨胀不确定性的趋势成分表现出持续下降的特点，其次1999年之前出现过三次较高的通货膨胀，而同期较高的通货膨胀不确定性也多次出现，而1999年之后出现过两次轻度的通货膨胀，较高的通货膨胀不确定性也只出现两次，最近的一次较高通货膨胀不确定性出现在2009年。直观上通货膨胀与通货膨胀不确定性有正的相关性，但仍需要做出严格的统计学意义上的检验。
（三）通货膨胀与通货膨胀不确定的关系检验
1.广义脉冲响应分析。为进一步研究通货膨胀和通货膨胀不确定之间的影响，本文利用广义脉冲响应函数（GIRFs）具体分析通货膨胀率和通货膨胀率条件方差、条件标准差的动态响应。与传统脉冲响应函数相比，广义脉冲响应函数具有两个优势，首先它允许多变量模型中的复合相关性，其次它可应用于非线性多变量模型中，因为它不考虑冲击的范围、符号和历史。图5和图6给出了具体的脉冲响应轨迹图，图中横坐标表示冲击作用的滞后期间（月度），纵坐标表示冲击响应程度（百分数），实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍标准差的置信带。
由图5可知，对于本期1%的通货膨胀率条件方差（左图）、条件标准差（右图）的增长冲击，通货膨胀率当期迅速响应，并分别在第9期达到最大值14.44%、第10期达到最大值7.91%，之后几期分别有所下降，但并没有趋于收敛，而是分别保持在10%、7%的一种发散水平。由图6可以看出，对于本期1%的通货膨胀率增长冲击，通货膨胀率条件方差（左图）从第2期开始迅速响应，并于第3期达到2.13%的峰值，然后逐期下降，第5期开始演变为负向水平，第25期迫近于0值水平，最终趋于收敛。而对于本期1%的通货膨胀率增长冲击，通货膨胀率条件标准差（右图）在第2期达到-3.33%的最低值，然后逐期上升，第8期达到最大值2.43%以后期下降，第16期迫近于0值水平，最终趋于收敛。总体上讲，通货膨胀对通货膨胀不确定性的冲击响应趋于发散，而通货膨胀不确定性对通货膨胀的冲击响应趋于收敛。
2.Granger因果关系检验。本文分别对通货膨胀率与其条件方差、通货膨胀率与其条件标准差进行Granger因果关系检验，为确保检验的有效性，滞后阶数分别选取1至5。从表3的检验结果来看，对应原假设“通货膨胀率不是引起通货膨胀率条件方差变化的格兰杰原因”，概率值在1至5阶的情况下全部小于0.05，因此可以得出在Granger意义上，通货膨胀率的变化在5个月之内将引起通货膨胀率条件方差的变化；对应原假设“通货膨胀率的条件方差不是通货膨胀率变化的格兰杰原因”，概率值在1至5阶的情况下全部大于0.10，说明在Granger意义上通货膨胀不确定性不引起通货膨胀率的变化。对于通货膨胀率与通货膨胀率条件标准差的检验也得到大致相同的结论，唯一区别的滞后期是4个月而不是5个月。Granger检验的结果表明较高的通货膨胀率在4-5个月的短期内引起较高的通货膨胀不确定性，验证了Friedman-Ball的观点而不支持Cukieman-Meltzer的观点。
四、结论与政策建议
本文基于中国1983年1月至2011年6月的CPI月度数据，通过构建测度通货膨胀不确定性的ARIMA-GARCH-M模型，并在此基础上检验了通货膨胀不确定性与通货膨胀水平的关系。由此产生的主要结论及政策建议有：
第一，中国的数据实证支持了Freidman-Ball假设，即通货膨胀是通货膨胀不确定性的原因，而不支持Cukierman-Meltzer假说，也不支持Holland假说。实证研究发现，中国的通货膨胀与通货膨胀不确定性之间呈现显著的动态单向的正相关关系，即在中国较高的通货膨胀率引发通货膨胀不确定性，且具有明显的非对称性。这意味着货币当局在通货膨胀水平较高时，应比处于低通货膨胀水平时更加注意通货膨胀水平对通货膨胀不确定性的影响效果，在面对通货膨胀时应比面对通货紧缩时更加注重引导公众的预期。
第二，在现实的通货膨胀环境下，控制人们对通货膨胀预期的不确定性是至关重要的。当通货膨胀处于高位时，根据常识判断，政府都会采取措施将过高的通货膨胀率降低下来，但经济行为人很难判断政府控制通货膨胀措施的有效性和力度大小，结果造成通货膨胀预期的不确定性增强。因此在当通货膨胀率尚处于低位时，政府和社会各界就应给予关注，防止其向高位发展，这是政策制定者最明智的反通货膨胀政策选择。
第三，宏观调控政策应保持平稳性和连续性。稳定的经济政策能够降低公众和政府间的信息不对称程度，避免政策反复引起预期的偏差，减少通货膨胀不确定性对微观行为的影响。同时扩大政策透明度稳定市场供求，较高的政策透明度和较强的政策连续性，有助于消费者获取更多的信息，稳定通货膨胀预期，降低对居民消费的影响。
参考文献
[1]Cukierman，A. and A. Meltzer. A Theory of Ambiguity，Credibility，and Inflation under Discretion and Asymmetric Information [J]. Econometric，1986，（54）：1099-1128.
[2]Holland，S. Inflation and Uncertainty：Tests for Temporal Ordering[J]. Journal of Money，Credit，and Banking，1995，（27）：827-837.
[3]赵留彦，王一鸣.中国通胀水平与通胀不确定性：马尔可夫域变分析〔J〕.经济研究，2005，（8）：60-72.
通货膨胀特点范文5
正如Lucas(1976)所指出,宏观经济变量的计量模型参数并不是一成不变的。现有研究发现,在过去的几十年里欧美国家通货膨胀的动态路径发生了显着的变化。这些变化不仅表现在通货膨胀水平上,而且还表现在通货膨胀的持久性上(Kim,2000)。因此,预测通货膨胀率以及对通货膨胀建模也变得越发困难。通货膨胀的复杂性不仅体现在上述的结构性变化中,而且由于通货膨胀等宏观经济变量与经济周期密切相关,这使得通货膨胀动态变化中还包含了经济扩张与衰退的非线性特征(Beaudry and Koop,1993;Pesaran and Potter,1997)。货币政策的变化、需求与供给的冲击以及通货膨胀预期的变化也都可能引起通货膨胀的非线性。因此,在对通货膨胀建模时,可能需要同时考虑结构性变化与非线性等特征。然而,到目前为止,关于通货膨胀的所有研究都还是孤立地考察上述特征的某一方面,如,Evans和Watchtel(1993)基于机制转换模型发现,美国通货膨胀在20世纪70年代中期和80年代中期发生了两次较大的结构性变化。Burdekin和Siklos(1999)使用Perron和Vogelsand(1992)的结构断点检验法发现美国通货膨胀在1979年出现了较大的结构断点。另外,Enders和Hum(2002)使用门槛自回归TAR模型发现澳大利亚的通货膨胀率存在明显的非线性和非对称性。Martin和Milas(2004)基于平滑转换STAR模型研究发现英国货币政策对通货膨胀率的反应存在非线性,其强度取决于离通货膨胀目标值的距离。
同样,国内学者也对我国通货膨胀的运动特征展开了研究,但也都是孤立地考察通货膨胀的结构性变化或非线性。其中,关于我国通货膨胀结构性变化的研究较少:刘金全等(2006)运用参数稳定性检验法,发现我国通货膨胀序列自1984年以来出现了两次高通货膨胀区间。张成思(2008)运用结构断点检验法考察了1981-2007年我国月度通货膨胀的动态变化,结果显示我国的通货膨胀路径在20世纪90年代中期发生了显着的结构性变化。而关于非线性研究的文献有:龙如银等(2005)运用Markov机制转换模型揭示出我国通货膨胀率存在两个区间,即高通货膨胀率区间和低通货膨胀率区间。赵留彦、王一鸣和蔡婧(2006)运用改进的Markov机制转换模型发现我国的通货膨胀率与通货膨胀不确定性间存在非线性性。王少平和彭方平(2006)运用ESTAR模型也发现我国通货膨胀和通货紧缩间存在非线性指数转换特征。张屹山和张代强(2008)在TAR模型的基础上研究我国通货膨胀的特点,实证结果表明,我国通货膨胀率是局部单位根的门槛自回归过程,在高通货膨胀下,通货膨胀率是平稳自回归过程;在低通货膨胀下,通货膨胀率是单位根过程。
如果通货膨胀的动态过程中确实存在结构性变化与非线性调整这两种特征,只孤立地考察通货膨胀运动的某一特征将不能很好地揭示通货膨胀的真正本质。那么是否可以通过样本数据来内生地判定通货膨胀路径中是否同时存在结构性变化与非线性这两种特征,或者只存在其中一种特征,或者两种特征都不存在,这样就能避免模型的误设问题。Lundbergh等(2003)提出的时变平滑转换自回归(TV-STAR)模型能够很好地用来解决上述问题。该模型不仅能同时考察经济变量的结构性变化与非线性调整,并且能通过模型设定检验来区分这两种不同特征。另外,许多宏观经济变量的机制变化是逐步过程,Markov机制转换以及TAR模型等均假设机制间的转换较突然,因而不能描述机制的渐进变化过程。TV-STAR模型由于能通过转换参数来控制转换速度的大小,所以不仅能够刻画较突然的机制变化,也能刻画渐进形式的机制变化。正因为TV-STAR模型具有以上许多优良性质,因此被广泛用于研究经济、金融变量的运动特征,如Franses和Dijk(2005)比较了各类线性与非线性模型的预测效果,发现TV-STAR模型在长期中的预测效果要优于其他模型。Sollis(2008)使用TV-STAR模型检验了17个以美元为基础的经济发达国家汇率变动特征,发现一些国家的汇率变动中以结构性变化为主,而另一些国家的汇率变动中同时存在结构性变化与非线性调整。Hasanov等(2010)对土耳其的通货膨胀与产出间关系即菲利普斯曲线的研究表明,两者间存在明显的结构性变化与非线性调整。
鉴于此,本文将通过引入TV-STAR模型来考察我国通货膨胀的动态特征,在统一框架下探索我国通货膨胀中的结构性变化与非线性调整。基于该模型的研究具有重要的经济与政策意义:我国的通货膨胀是否同时存在结构性变化与非线性?如果的确存在这两种特征,那么结构性变化发生的时间点在哪里,在结构性变化前后,通货膨胀的非线性特征是否也发生了变化?不同状态和结构下的我国通货膨胀持久性有何不同?正、负向外来冲击的影响也呈现非对称性吗?另外,我国通货膨胀与通货紧缩间的临界值是多少?对上述问题的研究将有助于加深对我国通货膨胀本质的了解,从而为治理通货膨胀提供一定的理论支持。本文将基于TV-STAR模型的实证分析结果来回答上述问题。余下部分安排为:第二部分为数据与模型;第三部分为实证分析;第四部分为结论与政策建议。
二、数据性质与模型设定
(一)数据性质与平稳性检验
本文使用商品零售价格同比指数增长率的月度数据来研究我国通货膨胀率的特征,样本范围从1983年1月至2011年3月,共计339个样本,数据来源于中经网数据库①。由于我们采用同比增长率,通货膨胀序列中已消除了季节因素的影响。图1给出了我国通货膨胀的动态路径图。总体来讲,从1983年1月至2011年3月的这段时间内,我国通货膨胀的变化呈现两种不同态势,在20世纪90年代中期之前,我国处在从计划经济向市场经济的转轨时期,经济运行极不稳定,通货膨胀的波动较大。从表1可以明显看出,1998年之前的通货膨胀无论从均值、标准差、最大值以及一、二阶自相关系数上,都明显要相对高于1998年之后的通货膨胀,并分别在1985年底、1989年初以及1994年底出现三次较大的峰值,后两次的通货膨胀率甚至超过了25%。在90年代中后期,由于市场价格形成机制的初步建立,我国经济成功实现了“软着陆”,在保持经济快速增长的同时,通货膨胀的波动区间也开始减小。但2008年次贷危机之后,随着各经济发达国家中央银行采用“量化宽松”的货币政策缓解市场流动性、刺激经济,世界范围的通货膨胀已经形成,通货膨胀预期明显增强。我国政府也实施了积极的财政政策和适度宽松的货币政策,但其结果是从2010年下半年开始,我国消费者价格指数一路攀升,截至2011年第一季度,我国CPI同比指数升至5.0%,治理通货膨胀再次成为全年经济的重中之重。
许多基于ADF单位根的检验结果对我国通货膨胀率是否具有平稳性存在较大分歧,如赵留彦等(2005)发现我国通货膨胀率在某一时域内具有平稳性,而在另一时域内具有非平稳性;王少平和彭方平(2006)发现我国通货膨胀率是平稳的;而刘金全和隋建利(2010)发现我国通货膨胀率是非平稳的。出现上述分歧的可能原因是,传统线性模型的ADF单位根检验法由于存在功效(power)问题,会过度地接受原假设,从而使得检验结果不可靠(Taylor,2001)。另外,我国通货膨胀的持久性中可能存在非线性特征,传统检验法很难在线性单位根与非线性平稳序列间作出判别。为此,我们引入Kapetanios等(2003)提出的KSS非线性单位根检验法,该方法比ADF检验法更具有稳健性,并能检测出所有线性与非线性单位根过程:
这时,可通过构造统计量来检验:δ=0以及:δ<0,从而判断通货膨胀序列中是存在单位根还是具有非线性平稳特征。表2同时给出了ADF以及KSS的单位根检验结果,考虑到数据生成过程的各种可能,我们分别使用带常数以及带趋势的单位根检验。为了使得检验结果稳健,滞后阶数分别取4、8、12三个不同数值。KSS检验中10%和5%的渐近临界值摘自于Kapetanios等(2003),其分别为-2.66和-2.93。表2显示ADF检验的结果取决于滞后长度以及模型的具体设定形式,不能一致地判断我国通货膨胀率是否存在单位根;而KSS检验的所有结果均在5%水平上拒绝存在单位根。通过比较可以发现,ADF检验由于线性假设以及较低的功效,对我国通货膨胀率单位根的检验是无能为力的。而KSS检验能得出一致的检验结果。本质上我国通货膨胀率是平稳的非线性均值回归过程。
(二)模型设定与检验
TV-STAR模型是两机制STAR模型的一种推广,为了更好地了解TV-STAR模型的性质,我们首先介绍STAR模型。自从Terasvirta(1994)提出STAR模型以来,该模型就被广泛地用于研究宏观经济和金融变量的非线性动态特征,两机制STAR模型可描述为:
1.确定AR(p)模型中的滞后阶数p,以及确定STAR、TV-STAR模型中的延迟参数d。
由于上述建模步骤中涉及不可识别参数与,将使得假设检验变得复杂。处理这类问题的通常做法是,在原假设下对平滑转换函数进行一阶泰勒展开:
(三)非线性脉冲响应函数分析
另外,我们可通过脉冲响应函数来分析通货膨胀运动在外来冲击下的反应特征。传统脉冲响应函数不依赖于过去历史信息,在同等幅度的正负向冲击下具有对称性。但STAR、TV-STAR等非线性模型明显地依赖于过去历史路径,并且在不同机制状态下,其运动特征也不尽相同。因此,在非线性模型中使用传统脉冲响应函数将产生偏差。为此,Koop等(1996)提出了广义脉冲响应函数(GIRF),其脉冲响应不仅取决于历史状态、现期冲击的大小、正负方向还取决于未来时期的冲击。该函数以历史信息为条件,是包括初始冲击δ与不包括初始冲击δ的两期望值之差:
三、实证结果分析
通货膨胀特点范文6
货币政策具有长期中性和短期非中性的特点。因此，在长期内价格稳定是货币政策的唯一目标，而在短期内货币政策必须兼顾价格稳定和产出稳定两大目标。可见，不管是在长期还是短期，价格稳定都是货币政策的重要目标。因此，准确地度量通货膨胀是中央银行制定货币政策的重要先决条件。然而，关于如何度量通货膨胀，目前存在标题通货膨胀(headline inflation)和核心通货膨胀(core inflation)两种不同的度量方法。标题通货膨胀度量居民生活成本的变化，包括居民消费的所有商品和服务的价格并根据支出比例进行加权平均，以常用的消费价格指数(CPI)为代表。很多学者认为，度量生活成本变化的标题通货膨胀不适合作为货币政策的通货膨胀目标。核心通货膨胀的概念是在20世纪70年代被提出的，并在此后的货币政策讨论中扮演非常重要的角色。但是，对于如何度量核心通货膨胀，始终缺乏统一的认识。而且，在核心通货膨胀被提出后的很长一段时间里，虽然核心通货膨胀在货币政策的讨论中被频繁使用，但是却很少出现在主流学术出版物中。直到最近十几年，才出现一种新的趋势——在更加坚实的统计基础或理论基础上度量核心通货膨胀，核心通货膨胀再次得到经济学界的关注。本文将从定义、度量、评价和应用等角度对核心通货膨胀理论进行一个系统的综述。
二、定义
核心通货膨胀的概念是在20世纪70年代被提出的。当时石油出口国大幅度提高原油价格，导致发达的工业化国家发生了严重的成本推动型通货膨胀，而抑制通货膨胀的紧缩性货币政策又导致经济的停滞。当时的学者经过反思后认为，在监测通货膨胀和制定货币政策时，需要将CPI分解成两部分，一部分是由总供给与总需求决定的趋势性成分，被称为核心通货膨胀；另一部分是由食品价格或能源价格波动所决定的暂时性成分，被称为非核心通货膨胀或暂时性通货膨胀。个别商品价格的暂时性上涨只会引起CPI的暂时性上升，当这种暂时性上涨结束后，CPI将会回落。因此，CPI的暂时性波动不应该影响中央银行的决策，中央银行应该根据CPI的趋势性成分即核心通货膨胀制定货币政策。
此外，一些理论研究也表明，度量生活成本变化的CPI不适合作为货币政策的通货膨胀目标。Bryan and Pike(1991)指出，因为各类商品的价格中包含的通货膨胀信息不一定与其在消费支出中所占的比例相关，所以在度量通货膨胀时根据支出比例加权平均是存在问题的，会导致权重偏差。Bryan and Cecchetti(1993)和Cecchetti(1997)指出，各类商品的价格中包含有与货币政策无关的暂时性噪声，比如自然灾害和天气原因导致的食品价格上涨、OPEC(Organization of the Petroleum Exporting Countries)减产导致的石油价格上涨、不同种类商品的非同步价格调整等。因为这些暂时性噪声导致的价格变化与货币政策无关，所以应该在度量通货膨胀时剔除掉。Mankiw and Reis(2003)建立了一个以稳定产出和稳定物价为目标的货币政策评价模型，发现将CPI作为货币政策的通货膨胀目标会导致产出剧烈波动。
动荡的20世纪70年代促使了一个沿用至今的核心通货膨胀度量的诞生，这就是在标题通货膨胀中剔除食品和能源价格的核心通货膨胀度量方法，而且这种度量方法一度成为核心通货膨胀的代名词。此后，虽然出现了许多不同的核心通货膨胀度量方法，但是关于核心通货膨胀应该如何定义，即核心通货膨胀应该度量什么，始终缺乏统一认识。各种不同的核心通货膨胀度量方法都倾向于定义一种特定的方法来计算核心通货膨胀，而不是定义核心通货膨胀应该度量什么。Dolmas and Wynne(2008)引用了埃奇沃思(Edgeworth，1919)的一段话来反映核心通货膨胀理论研究存在的缺陷：“在开始回答问题之前，必须发现问题的真正涵义”。
文献检索的结果显示，Eckstein(1981)最早提出核心通货膨胀的正式定义。Eckstein将核心通货膨胀定义为“总供给价格的趋势性增长”，即“稳态的通货膨胀”。Parkin(1984)指出，Eckstein(1981)定义的核心通货膨胀其实就是单位劳动成本的稳态增长率。可见，这与对核心通货膨胀的现实需求并不吻合。本文综合Roger(1998)和Wynne(2008)对核心通货膨胀定义的回顾和总结，将核心通货膨胀的定义归纳为如下三种。
(一)“持续性通货膨胀”定义
弗里德曼(Friedman，1963)将通货膨胀定义为一般价格水平的持续上升，并特别强调要区分价格水平的持续性上升和暂时性上升。货币政策要经过一个较长且不确定的时滞期才能发挥作用。如果货币政策对价格水平的暂时性上升作出反应，则当货币政策发挥作用时，价格水平的暂时性上升可能已经结束。从而，货币政策不仅不能熨平经济的波动，反而成为经济波动的原因。因此，货币政策不应该关注通货膨胀的暂时性部分，只应该关注其持续性部分即核心通货膨胀。由于只有宽松的货币政策才能造成价格水平的持续上升，所以才有了弗里德曼的著名论断“无论何时何地，通货膨胀都是一种货币现象”。弗里德曼对持续性通货膨胀的定义与度量核心通货膨胀的初衷是一致的，都是要剔除标题通货膨胀中由暂时性冲击导致的暂时性价格变化，因此可以将核心通货膨胀定义为标题通货膨胀的持续性部分。这个定义也为货币政策应该盯住核心通货膨胀提供了最基本的理论支持。
(二)“普遍性通货膨胀”定义
奥肯(Okun，1970)和弗莱明(Flemming，1976)将通货膨胀定义为商品价格的普遍性上涨。货币政策是一种总量调节政策，并不具备结构调节功能。因此，一些部门特有冲击导致的价格变化，比如OPEC减产导致的石油价格上涨、自然灾害和天气原因导致的农产品价格上涨，不应该影响中央银行的货币政策。否则，虽然紧缩的货币政策能够抑制石油价格和农产品价格的上涨，但是也会使整个经济陷入衰退。当然，如果这些部门特有冲击传导到整个经济并且导致商品价格的普遍性上涨，则货币当局必须予以重视。因此，可以将核心通货膨胀定义为所有商品价格变化的共同趋势，在度量核心通货膨胀时应该剔除由部门特有冲击导致的某些商品特有的价格变化，即异质性相对价格变化(idiosyncratic relative price movements)。这种定义与最初度量核心通货膨胀时剔除食品和能源等价格波动剧烈的商品的思路是一致的。根据核心通货膨胀的“普遍性通货膨 胀”定义，可以将各类商品的价格变化分解为：
侯成琪等(2011)认为，式(2)假设核心通货膨胀对所有商品的价格变化具有相同的影响，这是有悖经济直觉的。至少从价格粘性的角度来说，不同类型商品的价格粘性程度是不同的，价格粘性越弱，则商品价格对核心通货膨胀的反应就越快。他们在多部门新凯恩斯菲利普斯曲线的基础上，根据核心通货膨胀的“普遍性通货膨胀”定义给出了核心通货膨胀的表达式，并提出了如下的商品价格分解公式：
(三)“福利损失”定义
Wynne(2008)认为，货币当局反对通货膨胀的原因是，对于整个社会而言通货膨胀是有成本的，因为通货膨胀会扰乱经济活动的协调一致并妨碍法定货币在市场交易中的使用。因此，货币政策应该反对会给整个社会带来福利损失的通货膨胀，而不是反对导致居民生活成本变化的通货膨胀。按照Wynne(2008)的分析，核心通货膨胀可以被定义为带来福利损失的那部分通货膨胀。Siviero and Veronese(2011)、Eusepi et al.(2011)和Hou and Gong(2011a)认为，尽管直观看来核心通货膨胀的“持续性通货膨胀”定义和“普遍性通货膨胀”定义是很有吸引力的，但是其能否应用于货币政策决策过程却备受争议。首先，这些核心通货膨胀度量完全建立在统计标准之上，缺乏坚实的经济理论基础；其次，对于如何评价这些核心通货膨胀度量在货币政策决策中的应用价值，缺乏统一的认识和检验标准(详见本文第四部分)。既然度量核心通货膨胀的目的是为了制定更好的货币政策，而目前评价货币政策的标准是Rotemberg and Woodford(1997，1999)和Woodford(2003)倡导的福利准则——假设中央银行的目标是使代表性家庭的终身效用最大化并通过将代表性家庭的效用函数在稳态附近的二阶泰勒近似来计算福利损失，所以最优的通货膨胀度量方法应该能够使福利损失最小化。因此，核心通货膨胀就是能够使福利损失最小化或者说能够使名义摩擦导致的扭曲最小化的通货膨胀度量方法。
但是，要根据这个定义提出度量核心通货膨胀的方法，必须将经典的单部门货币理论模型推广到多部门情形，因为在单部门货币理论模型中所有的通货膨胀都会带来福利损失。比如，Rotemberg and Woodford(1997，1999)和Woodford(2003)证明的单部门新凯恩斯模型的福利损失函数如下：
三、度量
(一)基于“持续性通货膨胀”定义的核心通货膨胀度量
一元平滑方法主要包括Cecchetti(1997)的移动平均方法和Cogley(2002)的指数平滑方法。其中，Cogley(2002)根据Sargent(1999)的简单学习模型得到了计算核心通货膨胀的指数平滑公式：
模型得到。这类方法虽然方便计算，但是实时性差，主要依赖历史信息。
得到与VAR模型对应的VMA模型并计算核心通货膨胀。我国的一些学者也采用这种方法估计了中国的核心通货膨胀，比如：简泽(2005)将核心通货膨胀定义为“从RPI或CPI观察到的一般价格水平变化中由货币冲击导致的成分”，并通过结构向量自回归模型来测量中国1954-2002年的核心通货膨胀；赵昕东(2008)扩展了Quah and Vahey(1995)的两变量结构向量自回归模型，建立了包括消费价格指数、食品价格指数与产出的三变量SVAR模型，并通过对变量施加基于经济理论的长期约束估计了1986-2007年中国的核心通货膨胀。
Quah and Vahey(1995)的缺陷在于，①假设真实产出和通货膨胀是不存在协整关系的单整序列，所以模型建立在真实产出和通货膨胀的一阶差分向量基础上，度量的是核心通货膨胀的变化而不是核心通货膨胀本身。而且，这种处理方法意味着货币政策是超级中性的。虽然货币政策的长期中性已经被广泛证实和认可，但是否超级中性还备受争议。②将真实产出和通货膨胀受到的随机冲击划分为正交的核心通货膨胀冲击和非核心通货膨胀冲击，而现实经济中的冲击种类很多，这种假设实际上是将所有的非核心通货膨胀冲击同等对待。③由于根据有限的样本数据永远无法得到无穷阶的VAR模型和VMA模型，如何根据有限的样本数据进行无穷阶的长期约束检验，即检验，成为一个统计难题。Blix(1995)解决了前两个问题，而Faust and Leeper(1997)和Cooley and Dwyer(1998)解决了第三个问题。
滤波方法可以剔除一个时间序列中的噪声，因此常用的滤波方法，包括HP滤波(Hodrick-Prescott fliter)、带通滤波(band pass filter)和卡尔曼滤波(Kalman filter)，都可以用来过滤标题通货膨胀中的暂时性价格波动。由于小波方法(wavelet methods)能够处理时间序列数据的非平稳、不连续跳跃和结构变化等传统方法很难处理的问题，所以也被用来估计核心通货膨胀。Anderson et al.(2007)、Down et al.(2010)和Baqaee(2010)采用小波方法估计了美国和新西兰的核心通货膨胀。
(二)基于“普遍性通货膨胀”定义的核心通货膨胀度量
根据核心通货膨胀的“普遍性通货膨胀”定义，各类商品的价格变化可以分解为核心通货膨胀和异质性相对价格之和。根据这种分解方法，衍生出三类核心通货膨胀度量方法，本文将之称为基于波动性的计算方法(methods based on volatility)、基于持续性的计算方法(methods based on persistence)和基于动态因子的计算方法(methods based on dynamic factor)。
1.基于波动性的计算方法
剔除法是剔除价格易受非经济因素影响且波动剧烈的商品(相当于权重等于0)，根据剩余的各类商品的价格通过支出比例加权来计算核心通货膨胀。剔除法是最常用的核心通货膨胀度量方法，而剔除的对象通常包括食品价格、能源价格、间接税和利息支出。
如果α=50%，则得到加权中位数的核心通货膨胀度量。利用截尾平均法计算核心通货膨胀与α的选取密切相关，Tahir(2003)提出了确定α大小的均方根误差准则(root mean squared error，RMSE)，按照均方根误差最小的原则选择α，即
当然，除了方差以外，还可以用其他的指标，比如标准差和绝对离差，度量各类商品价格变化的波动性。与剔除法、加权中位数法和截尾平均法相比，波动性加权法不需要剔除某些商品的价格，可以更加充分地利用各类商品价格中包含的通货膨胀信息。但是，采用不同的波动性指标，得到的核心通货膨胀权重有时差异很大。而且，各类商品价格变化的 波动性是随时间变化的，所以需要不断根据新的样本数据重新修正权重。其实，基于波动性的计算方法都面临权重修正问题。
基于波动性的计算方法是最常用的核心通货膨胀度量方法，尤其是剔除法、加权中位数法和截尾平均法这三种方法。范跃进和冯维江(2005)基于剔除法、加权中位数法和截尾平均法计算了1995-2004年中国核心通货膨胀，并在此基础上讨论了中国核心通货膨胀与宏观经济状况的关系。但是，这类方法最大的问题在于，仅仅根据各类商品价格的波动性计算核心通货膨胀，价格波动性较大的商品将被剔除，完全没有考虑各类商品在居民消费支出中的重要程度。比如，食品在我国CPI中占有1/3左右的权重，即使食品价格的波动性很强，但是将食品价格在核心通货膨胀度量中剔除也是不合适的。Anderson et al.(2007)提出了一个改进的波动性加权法，各类商品的价格变化在核心通货膨胀中的权重不仅取决于价格变化的波动性，还取决于支出权重的大小，计算公式如下：
重新标度使其和等于1，即可得到各类商品在核心通货膨胀中的权重。
但是，由于缺乏选取预测期的标准，现有的研究不是按照预测未来通货膨胀的能力给各类商品的价格变化赋权，而是根据各类商品价格变化的持续性给各类商品赋权。Cutler(2001)和Bilke and Stracca(2007)假设各类商品价格变化服从如下的自回归模型：
Gadzinski and Fabrice(2004)还提出了一个根据半衰期方法(half-life indicator)计算持续性系数的方法，所谓半衰期是指暂时性冲击影响超出其最初影响一半的时期数。范志勇和张鹏龙(2010)采用Gadzinski and Fabrice(2004)的方法，构建了中国基于价格上涨惯性权重的核心通货膨胀指标。
3.基于动态因子的计算方法
式(2)假设各类商品的价格变化中存在一个共同的动态因子，即核心通货膨胀。基于动态因子的计算方法采用统计方法，通过从各类商品的价格变化中提取共同的动态因子来估计核心通货膨胀。常用的方法有三种：一种方法是将估计核心通货膨胀的计量经济模型表示成状态-空间模型(state space model)的形式并用卡尔曼滤波估计不可观测的核心通货膨胀；一种方法是利用Forni et al.(2000，2005)提出的广义动态因子模型(generalized dynamic factor model)来估计核心通货膨胀；一种方法是采用协整-误差修正模型的调节系数矩阵正交分解技术来估计协整向量系统的共同因子即核心通货膨胀。
(1)状态-空间模型
侯成琪等(2011)认为，式(2)所示的分解方式有悖经济直觉，提出了式(3)所示的分解公式。在这个分解公式中，核心通货膨胀的系数不再是常数1，而是一个需要估计的参数。核心通货膨胀及其系数都需要估计，这会造成不可识别问题。他们提出了一个两阶段估计方法来解决这个问题：第一阶段根据核心通货膨胀的变量估计式(3)中核心通货膨胀的系数，并采用Wooldridge(2001)提出的多指示器方法(multiple indicator solution)和广义矩估计(GMM)来解决变量的测量误差所导致的内生性问题；第二阶段将估计核心通货膨胀的计量经济模型表示成状态-空间模型的形式，代入第一阶段得到的核心通货膨胀系数的一致估计值，通过卡尔曼滤波估计不可观测的核心通货膨胀。他们采用这种方法估计了中国的核心通货膨胀，得到了有效的核心通货膨胀度量。Hou and Gong(2011b)进一步在式(3)中引入通货膨胀的惯性作用，估计了美国的核心通货膨胀。
(2)广义动态因子模型
Forni et al.(2000，2005)提出的广义动态因子模型的基本结构与式(2)非常相似，从而被Cristadoro et al.(2005)和Reis and Watson(2010)用来估计核心通货膨胀。为了用广义动态因子模型估计核心通货膨胀，首先需要将式(16)中的动态因子即核心通货膨胀进行进一步的分解：
Bagliano and Morana(2003a，2003b)、王少平和谭本艳(2009)分别用这种方法估计了美国、英国和中国的核心通货膨胀。但是，这种基于协整-误差修正模型估计核心通货膨胀的方法仅适用于各种商品的价格变化是1阶单整序列且存在协整关系的情形。一般情况下，同比通货膨胀序列是非平稳的，而环比通货膨胀序列是平稳的，因此这种方法仅可以分析同比通货膨胀序列。此外，如果k=J-r＞1，则协整向量系统存在多个共同因子，无法识别核心通货膨胀。
(三)基于“福利损失”定义的核心通货膨胀
Sivieroand Veronese(2011)假设货币政策的目标是福利损失最小化，其中福利损失函数取如下的形式：
再通过重新标度得到四个部门在核心通货膨胀中的权重。Siviero and Veronese(2011)发现，虽然四个部门在基于福利损失定义度量的核心通货膨胀中的权重会随着参数取值的变化而变化，但是食品和能源的权重始终很小；而且，与盯住基于福利损失定义的核心通货膨胀度量相比，货币政策盯住CPI、盯住剔除食品和能源的核心CPI和盯住采用波动性加权法计算的核心CPI都会使福利损失显著上升。然而，Siviero and Veronese(2011)的模型完全是先验性的，没有建立在厂商、家庭和中央银行的优化行为的基础上。
Eusepi et al.(2011)采用了与Siviero and Veronese(2011)相同的思路：通过最小化福利损失来求解各部门通货膨胀在核心通货膨胀中的最优权重。Eusepi et al.(2011)建立了一个多部门新凯恩斯模型来描述各部门在价格粘性和劳动收入份额等方面的异质性以及厂商、家庭和中央银行的最优决策。他们发现，货币政策盯住基于福利损失最小化计算的核心通货膨胀时的福利损失要显著小于盯住标题通货膨胀和盯住剔除食品与能源的核心通货膨胀时的福利损失；而且，决定各部门在核心通货膨胀中权重大小的关键因素是各部门商品的价格粘性，价格粘性越大则该部门在核心通货膨胀中的权重越大。这与Aoki(2001)和Benigno(2004)的结论是一致的，即因为价格粘性越大则名义摩擦导致的扭曲也越大，所以货币政策应该更加关注价格粘性较强的部门。
Hou and Gong(2011a)建立了一个存在多个异质性生产部门的新凯恩斯模型，证明了多部门情形下的福利损失函数：
四、评价
根据第三部分可知，目前存在大量的核心通货膨胀度量方法。那么，货币当局在制定货币政策时，应该如何在这些不同的核心通货膨胀度量中进行选择呢？不幸的是，对于如何评价核心通货膨胀度量，同样存在许多不同的评价标准。这些标准可以大致分为定性标准、统计标准和福利标准 。其中，基于“持续性通货膨胀”定义和“普遍学术参考网dylw.net性通货膨胀”定义的核心通货膨胀度量都采用统计方法来估计，通常也采用统计标准来评价；而基于福利损失定义的核心通货膨胀度量则采用福利标准来评价。所谓福利标准是指根据福利损失的大小评价核心通货膨胀度量的优劣，货币政策盯住某个核心通货膨胀度量时名义摩擦导致的福利损失越小，则该核心通货膨胀度量越有效。下面主要介绍定性标准和统计标准。
(一)定性标准
Roger(1998)和Wynne(1999)最早提出了核心通货膨胀应该满足的几个定性标准，主要包括：
(1)及时的(timely)或者实时的(real-time)，要求核心通货膨胀指标应该能够根据最新的价格调查数据及时计算和更新，这样货币当局才能根据最新的经济动态制定货币政策。根据平滑方法计算的核心通货膨胀不能满足这个性质，比如，中心化的移动平均无法实时计算，而非中心化的移动平均和指数平滑则过度依赖历史信息。
(2)可信的(credible)，要求核心通货膨胀指标能够被公众信赖。只有货币当局采用的通货膨胀指标是可信的，货币政策才可能是可信的。可信性要求核心通货膨胀指标能够被货币当局和统计部门之外的外部机构重新计算和验证。如果一个核心通货膨胀指标不能被外部机构验证，则其可信度将显著降低。
(3)可理解的(understandable)，要求核心通货膨胀指标的计算方法易于被公众理解。虽然要求度量方法的计算细节能够被广泛理解可能不是必不可少的(即使是CPI的具体计算方法，缺乏专业背景的公众也可能无法理解)，但是至少其计算方法可以用一种非技术性的语言来描述，能够明确解释核心通货膨胀和标题通货膨胀之间的差异。
(4)稳健的(robust)，要求核心通货膨胀指标不会面临重大修正。随着数据的不断完善，或者是计算方法和分类标准发生了变化，需要对统计指标的历史数据进行修正，这是统计领域的国际惯例。核心通货膨胀指标的稳健性，重点强调核心通货膨胀指标的计算结果不会随着样本区间的变化而发生显著的变化。
(二)统计标准
统计标准是核心通货膨胀评价中最常用的标准，目前也存在许多不同的统计标准。
1.基本统计性质
Clark(2001)认为，因为核心通货膨胀主要剔除了标题通货膨胀中由暂时性或部门特有冲击导致的价格变化，所以核心通货膨胀应该具有与标题通货膨胀相同的长期均值，同时应该具有比标题通货膨胀更小的波动性。Marquesa et al.(2003)认为，由于这些冲击导致的价格变化不应该对标题通货膨胀具有系统性的影响，所以标题通货膨胀和核心通货
2.追踪通货膨胀趋势
Bryan et al.(1997)，Cecchetti(1997)和Clark(2001)认为，既然核心通货膨胀要剔除标题通货膨胀中的暂时性波动，度量通货膨胀的长期趋势，那么就应该根据核心通货膨胀追踪通货膨胀趋势(tracking trend inflation)的能力进行评价。Rich and Steindel(2007)认为，可以用两种方法评价核心通货膨胀追踪通货膨胀趋势的能力。第一种方法认为，核心通货膨胀既不能低估也不能高估标题通货膨胀，因此应该与标题通货膨胀具有相同的长期均值。这是易于理解并且容易检验的。第二种方法认为，核心通货膨胀应该能够很好地描述趋势性通货膨胀的变化。要实施第二种检验方法，必须先完成两个工作。①要构造一个能够反映通货膨胀趋势的序列，记为π[trend][，t]。Bryan et al.(1997)，Cecchetti(1997)和Clark(2001)都对标题通货膨胀序列进行高阶中心化移动平均来计算趋势性通货膨胀，而Rich and Steindel(2007)则采用了带通滤波来度量趋势性通货膨胀。②要选择一个度量核心通货膨胀与通货膨胀趋势之间差异的标准，常用的标准包括均方根误差(root mean squared error，RMSE)和绝对离差(mean absolute deviation，MAD)：
很显然，如果能够追踪通货膨胀的趋势，则能够提高核心通货膨胀指导货币政策操作的能力。但是，关键的问题在于如何选取趋势性通货膨胀序列。如果已经有一个能够反映通货膨胀趋势的序列，则依据该序列制定货币政策即可，不再需要计算核心通货膨胀。如果没有能够反映通货膨胀趋势的序列，则如何构造或者选择能够反映通货膨胀趋势的序列又成为一个新的问题。
3.预测标题通货膨胀
Bryan and Cecchetti(1993)、Lafleche(1997)、Clark(2001)、Cogley(2002)和Smith(2004)等认为，货币政策存在滞后效应，因此，如果核心通货膨胀能够预测未来的标题通货膨胀(forecasting headline inflation)，则货币政策盯住学术参考网dylw.net核心通货膨胀显然要优于盯住标题通货膨胀。然而，对于如何检验核心通货膨胀预测标题通货膨胀的能力，存在很多争议。Bryan and Cecchetti(1993)采用如下的回归方程直接检验核心通货膨胀对标题通货膨胀的预测能力：
除了上述这几篇文献之外，还有许多文献也非常强调核心通货膨胀预测标题通货膨胀的能力，比如Song(2005)、Stavrev(2010)和Tierney(2011)。然而，Marquesa et al.(2003)认为，不应该根据对标题通货膨胀的预测能力来评价核心通货膨胀。为了能够很好地预测未来的标题通货膨胀，核心通货膨胀必须能够描述标题通货膨胀中的短期波动。但是，度量核心通货膨胀正是要剔除标题通货膨胀中的暂时性波动，因此预测标题通货膨胀正是我们不希望核心通货膨胀具备的特征。Wynne(2008)认为，如果度量核心通货膨胀是为了预测标题通货膨胀，为什么不采用信息更多、效果更好的多元预测方法呢Marquesa et al.(2003)建议用如下的因果关系检验代替预测能力检验。
4.因果关系检验(causality test)
因果关系要求核心通货膨胀是标题通货膨胀的格兰杰原因(Granger-Cause)，即在预测当前的标题通货膨胀时，过去的核心通货膨胀具有过去的标题通货膨胀不具备的有用信息。但是，反之则不成立，即标题通货膨胀不应该是核心通货膨胀的格兰杰原因。当标题通货膨胀和核心通货膨胀都是1阶单整序列时，可以采用Marquesa et al.(2003)提出的如下检验方法：
(三)检验结果
很多学者采用不同的检验方法和不同国家的数据对各种核心通货膨胀度量进行了统计检验，但是检验结果并不一致。
Bihan and Sedillot(2000，2002)根据法国的CPI数据对采用基于波动性的计算方法、基于动态因子的计算方法和SVAR方法计算的5种核心通货膨胀度量进行 了预测标题通货膨胀能力的检验，发现虽然在样本期内核心通货膨胀是标题通货膨胀的Granger原因，但是样本外的预测结果很不理想。相对而言，截尾平均法略胜一筹。
Marquesa et al.(2003)根据美国的CPI数据对采用剔除能源和食品、截尾平均法和加权中位数法计算的核心通货膨胀度量进行了基本统计性质检验和因果关系检验，发现采用截尾平均法和加权中位数法可以得到有效的核心通货膨胀度量，而剔除能源和食品不能得到有效的核心通货膨胀度量。Marquesa et al.(2003)采用Marquesa et al.(2002)提出的方法对美国、德国、法国、意大利、西班牙和葡萄牙等六国采用剔除法计算的核心通货膨胀进行了有效性检验，同样发现采用剔除法无法得到有效的核心通货膨胀度量。
Dixon and Lim(2004)根据澳大利亚的CPI数据对采用基于波动性的计算方法和基于动态因子的计算方法计算的5种核心通货膨胀进行了基本统计性质检验和因果关系检验，发现只有基于动态因子方法计算的核心通货膨胀(采用卡尔曼滤波)能够通过这些检验。
Rich and Steindel(2007)根据美国的CPI和PCE(personal consumption expenditure，个人消费支出价格指数)数据对采用剔除法、加权中位数法和指数平滑法计算的核心通货膨胀进行了追踪通货膨胀趋势的能力和预测标题通货膨胀的能力两方面的比较，发现采用不同的标题通货膨胀、不同的样本区间和不同的评价标准会得到不同的结论，不能找到一种最好的核心通货膨胀度量。
Bermingham(2010)根据美国的PCE数据对采用单变量滤波和平滑方法、基于波动性的计算方法、基于持续性的计算方法、基于动态因子的计算方法和SVAR方法计算的10种不同的核心通货膨胀进行了追踪通货膨胀趋势的能力和预测标题通货膨胀的能力两方面的比较，发现很难找到更加有效的核心通货膨胀度量；而且，这些核心通货膨胀度量追踪通货膨胀趋势的能力和预测标题通货膨胀的能力居然无法超越简单的基准序列。
Down et al.(2010)根据美国的CPI数据对采用基于波动性的计算方法、单变量平滑方法和小波方法计算的核心通货膨胀进行了基本统计性质检验以及追踪通货膨胀趋势能力和预测标题通货膨胀能力的比较，发现根据小波方法计算的核心通货膨胀表现最好。
上述这些研究表明，不同的国家、不同的标题通货膨胀、不同的样本区间和不同的评价标准会得到不同的结论。至于无法得到一致检验结论的原因，Rich and Steindel(2007)认为，暂时性价格变化的特点和原因千变万化，一种特定的核心通货膨胀度量方法显然无法有效地剔除所有的暂时性价格波动。Silver(2007)认为，应该使用多个核心通货膨胀作为操作目标。如果不同的核心通货膨胀度量给出了类似的结果，则货币当局可以根据这些度量作出令人信服的决策。如果结论不一致，则需要根据这些核心通货膨胀构造方法的差异来分析通货膨胀过程。此外，适用于一个国家的核心通货膨胀评价标准，可能对另一个国家是不适用的；适用于一个国家的核心通货膨胀度量，也可能对另一个国家是不适用的。因此，核心通货膨胀的计算和评价要基于具体国家的数据。
五、应用
在核心通货膨胀领域，一个备受关注的问题是，核心通货膨胀是否比标题通货膨胀更适合作为货币政策的通货膨胀目标。其实，本文归纳的三种核心通货膨胀定义已经回答了“为什么货币政策应该盯住核心通货膨胀”这一问题：因为货币政策要经过一个较长且不确定的时滞期才能发挥作用，所以货币政策应该盯住持续性通货膨胀；因为货币政策是一种总量调节政策，不具备结构调节功能，所以货币政策应该盯住普遍性通货膨胀；因为名义摩擦会带来扭曲，所以货币政策应该盯住能够使福利损失最小化的通货膨胀度量。现有的研究也多从以上三个角度对为什么货币政策应该盯住核心通货膨胀进行定性分析，但是定量研究还很少。直到最近几年才有一些学者利用多部门新凯恩斯模型对核心通货膨胀领域的这个关键问题进行深入的定量分析。
Dhawan and Jeske(2007)在新凯恩斯模型中引入能源部门，并假设能源既进入家庭的最终消费又进入厂商的生产函数，研究货币政策应该如何应对能源价格冲击。冲击-响应分析表明，与盯住标题通货膨胀的货币政策相比，货币政策盯住剔除能源价格的核心通货膨胀能够减轻能源价格上升导致的产出下降和通胀上升。因此，货币政策应该盯住核心通货膨胀。Mishkin(2007)利用美联储建立和维护的FRB/US模型，在联邦基金利率分别盯住PCE和核心PCE(剔除食品和能源后的PCE)这两种不同的货币政策情景下，模拟了石油价格上升对美国经济的学术参考网dylw.net影响，发现相对于盯住核心PCE的货币政策，盯住PCE会导致货币政策过度紧缩，联邦基金利率大幅上升从而失业率显著上升。Bodenstein et al.(2008)建立了一个包含能源部门并存在价格粘性和工资粘性的动态随机一般均衡模型，证明了代表性家庭的福利损失函数，发现完全灵活的能源价格波动不影响福利水平。Bodenstein et al.(2008)比较了盯住标题通货膨胀和盯住剔除能源价格的核心通货膨胀两种不同的前瞻性泰勒规则，发现当经济面临能源价格冲击时，采用第二种泰勒规则可以得到与完全承诺的最优货币政策非常相近的反应模式，而采用第一种泰勒规则会严重偏离最优货币政策并导致较大的福利损失。
以上三篇论文建立的都是包含能源部门和消费品部门的两部门模型，只能够比较标题通货膨胀和剔除能源价格得到的核心通货膨胀。但是，还存在许多不同的核心通货膨胀度量方法，剔除法仅仅是其中的一种。要在众多的核心通货膨胀度量和标题通货膨胀之间进行系统的比较，必须建立更加贴近现实的多部门新凯恩斯模型。Siviero and Veronese(2011)、Eusepi et al.(2011)和Hou and Gong(2011a)都建立了标准的多部门新凯恩斯模型，并采用福利标准对盯住标题通货膨胀和各种核心通货膨胀的货币政策进行了比较，发现采用基于“福利损失”定义的核心通货膨胀度量能够显著减小名义摩擦导致的扭曲。Siviero and Veronese(2011)和Hou and Gong(2011a)还发现，盯住基于“福利损失”定义的核心通货膨胀度量能够提高货币政策的短期非中性程度。
现有的研究都表明，货币政策更应该盯住核心通货膨胀，这为核心通货膨胀在货币政策决策过程的使用提供了强大的理论支持。实际上，自20世纪90年代通货 膨胀目标制出现以来，世界各国的中央银行越来越重视核心通货膨胀。美联储主席伯南克在《通货膨胀目标制：国际经验》一书中指出，因为核心通货膨胀度量的是标题通货膨胀的潜在趋势而不是暂时性波动，所以核心通货膨胀更适合作为货币政策的通货膨胀目标；而且，使用核心通货膨胀有助于中央银行向公众解释并不是所有冲击导致的价格上涨都会导致持久的通货膨胀。美联储特别关注核心PCE。自2004年7月起，美联储开始在每半年一次向国会提交的货币政策报告(Monetary Policy Report)中提出公开市场委员会(FOMC)对核心PCE的预测。欧洲中央银行虽然没有明确将核心通货膨胀作为其货币政策的通货膨胀指标，但是其货币政策的目标是消费者价格调和指数(harmonized index of consumer price，HICP)年度增长率低于2%，即中长期的价格稳定，这与在度量核心通货膨胀时要消除短期内的暂时性价格波动是不谋而合的。而且，欧洲中央银行还在其月度公告(Monthly Bulletin)中例行公布各种核心通货膨胀指标。新西兰在1990年就开始实行通货膨胀目标制，是世界上最早采用这种货币政策策略的国家，其通货膨胀目标是在中期CPI年度增长率在1%—3%之间，但是新西兰储备银行与政府签订的政策目标协议(policy targets agreement，PTA)指出，因为包含各种暂时性波动，所以实际的CPI会围绕中期通货膨胀趋势波动。1999年的PTA更是明确指出，价格的潜在趋势即核心通货膨胀才是货币政策的合适目标。加拿大银行于1991年开始实行通货膨胀目标制。虽然与新西兰一样，其通货膨胀目标是用标题通货膨胀描述的，但是加拿大银行认为核心通货膨胀能够为货币政策的制定提供有用的指导。表1给出了世界各国官方采用的核心通货膨胀度量。很显然，简单易懂的剔除法依然是最常用的核心通货膨胀度量方法。但是，正如Rich and Steindel(2007)指出的那样，没有任何证据表明剔除法是一种好的核心通货膨胀度量。
六、结论和展望
本文归纳了三种不同的核心通货膨胀定义——“持续性通货膨胀”定义、“普遍性通货膨胀”定义和基于福利损失的定义。其中，根据“持续性通货膨胀”定义和“普遍性通货膨胀”定义度量核心通货膨胀需要借助于统计方法剔除由暂时性或者部门特有冲击导致的价格变化，可以归结为一类，即基于统计模型的核心通货膨胀度量。估计此类核心通货膨胀度量需要区分由持续性和普遍性冲击导致的价格变化和由暂时性和部门特有冲击导致的价格变化，需要识别哪些冲击是持续性和普遍性的，哪些冲击是暂时性和部门特有的，以及这些不同种类的冲击对各种商品的价格变化造成了什么影响。很显然，式(1)和式(2)所示的分解方法还过于简略。侯成琪等(2011)在这方面进行了有益的尝试，他们通过多部门新凯恩斯菲利普斯曲线对各部门商品的价格变化进行深入分析，在此基础上提出商品价格变化的分解公式。本文认为，多部门货币理论的发展和完善将有助于更加深入地剖析总量因素和部门因素对各部门通货膨胀的影响，为有效地度量核心通货膨胀提供更好的理论基础。此外，如果能够综合“持续性通货膨胀”和“普遍性通货膨胀”这两种定义，在度量核心通货膨胀时既剔除暂时性冲击导致的价格变化又剔除部门特有冲击导致的价格变化，将能够提高此类核心通货膨胀度量的有效程度。另一类基于福利损失的核心通货膨胀定义认为，货币当局反对通货膨胀的原因是通货膨胀会带来福利损失，因此核心通货膨胀是能够使福利损失最小化亦即能够使名义摩擦导致的扭曲最小化的通货膨胀度量方法。Siviero and Veronese(2011)、Eusepi et al.(2011)和Hou and Gong(2011a)等在这方面进行了有益的尝试。他们构建了存在多个异质性生产部门的新凯恩斯模型，借助于福利分析求出了各部门通货膨胀在核心通货膨胀中的权重，然后通过对各部门通货膨胀的加权平均计算核心通货膨胀。他们发现，各部门通货膨胀在核心通货膨胀中的权重主要取决于各部门商品的价格粘性水平，价格粘性越大则该部门通货膨胀在核心通货膨胀中的权重越大。然而，除了价格粘性水平之外，还有哪些部门异质性因素造成了部门之间的差异以及这些因素如何影响福利损失，还需要更加深入的研究。
这两类不同的定义衍生出两类不同的核心通货膨胀度量方法。基于持续性和普遍性通货膨胀定义的核心通货膨胀度量都建立在统计模型的基础上。其中，基于动态因子的计算方法能够更加充分地利用横截面和时间序列两个维度的信息，从而更具优越性。而且，在估计核心通货膨胀的状态-空间模型中，观测方程可以随着商品价格分解公式的改进而扩展，适应性很强。当然，采用计量经济方法估计核心通货膨胀面临一个问题：新的样本数据学术参考网dylw.net的加入会改变历史上的估计值。只有当历史估计值的改变可以忽略不计时，才可以放心地采用计量经济方法估计核心通货膨胀，因此结构断点的甄别和样本周期的选取至关重要。基于福利损失定义度量的核心通货膨胀是根据代表性家庭的福利损失最小化直接求解出来的，所以这类核心通货膨胀度量的构造直接取决于货币理论模型的构建。只有当一个货币理论模型能够很好地拟合现实经济时，根据该模型构造的核心通货膨胀才是有效的。
评价这两类不同的核心通货膨胀度量需要不同的标准。基于统计模型估计的核心通货膨胀更多地采用统计标准来评价。虽然评价标准很多，但是本文认为，核心通货膨胀应该满足具有与标题通货膨胀相同的长期均值、具有比标题通货膨胀更小的波动性、标题通货膨胀和核心通货膨胀之间的差异是一个均值为零的平稳序列等基本统计性质，以及核心通货膨胀是标题通货膨胀的格兰杰原因而标题通货膨胀不是核心通货膨胀的格兰杰原因这种因果关系。特别是满足“标题通货膨胀和核心通货膨胀之间的差异是一个均值为零的平稳序列”这个性质使得盯住核心通货膨胀不仅有助于制定更加有效的货币政策，而且可以兼顾稳定居民生活成本的目标。从构造原理来讲，对基于福利损失定义度量的核心通货膨胀没有统计性质的要求。Siviero and Veronese(2011)甚至认为，因为统计标准在这类核心通货膨胀度量的构造中不起任何作用，所以不应该要求这类核心通货膨胀度量满足这些统计性质。但是，本文认为，如果这类核心通货膨胀度量具备优良的统计性质，相当于兼具统计基础和理论基础，对于核心通货膨胀的推广和应用大有裨益。
