通货膨胀论文范文

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第1篇

(一)基准指标的确定构建通货膨胀监测预警体系，首要工作是选择一个能够全面、合理反映通货膨胀水平的基准指标。关于通货膨胀的测度，可以从两个方面来说明:一是根据货币数量论，从通货膨胀货币角度的定义来考虑通货膨胀的测度;二是从总体物价水平角度出发，使用物价指数来测度通货膨胀。在实际操作中，往往选取物价水平对通货膨胀进行测度。中国现行的物价指数主要有居民消费价格指数(CPI)、生产者物价指数(PPI)、GDP平减指数(GDPDeflator)、核心消费价格指数(CCPI)和商品零售价格指数等。居民消费价格指数(CPI)是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。通过该指数可以观察和分析消费品的零售价格和服务项目价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度。核心消费价格指数(CCPI)是剔除该社会中短期波动较大、易受政策调控的部分商品价格后，编制出的居民消费价格指数，消费价格指数相对真实地反映总需求与总供给的对比关系，更适合制定中长期经济发展战略和宏观经济调控目标。商品零售价格指数是反映一定时期内城乡商品零售价格变动趋势和程度的相对数。商品零售价格的变动与国家的财政收入、市场供需的平衡、消费与积累的比例关系有关。因此，该指数可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。工业生产者出厂价格指数是反映一定时期内全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数，包括工业企业售给本企业以外所有单位的各种产品和直接售给居民用于生活消费的产品。该指数可以观察出厂价格变动对工业总产值及增加值的影响。固定资产投资价格指数是反映一定时期内固定资产投资品及取费项目的价格变动趋势和程度的相对数。GDP平减指数(GDPDeflator)是国民经济核算中的一个重要指标，是没有剔除价格变动前的GDP增长与剔除价格变动后的GDP增长之比。GDP平减指数计算基础比CPI更加广泛，涉及全部商品和服务，不仅包括消费品，还包括生产资料和资本、进出口商品和劳务等。它包含了国民经济各部门综合价格水平的变动情况。GDP平减指数具有反映物价总水平的综合性优势，被认为是最贴近通货膨胀定义的指标，但是该指数也有较大的局限性，所以应用并不广泛。对于CPI、PPI、GDP平减指数、核心CPI等物价指数，它们都能从经济运行的某个侧面反映通货膨胀的程度。可以将这些指数结合起来，充分发挥各物价指标的指示功能，提高物价预测的可靠程度。但是在具体的通货膨胀预测时，CPI被广泛视为衡量通货膨胀的标尺。CPI数据质量可靠，能反映市场经济的现实活动，符合国际通行的惯例，具有可比性和较强的时效性。因此，本文选取CPI作为构建中国通货膨胀监测预警体系的基准指标。

(二)景气指标体系的构建构建景气指标体系的首要工作是收集足够的经济指标。要想构建能够全方位综合反映通货膨胀景气波动的指标体系，必须尽量多地选取相关领域的经济指标。本文搜集了近千经济指标，涵盖了工业、贸易、投资、财政政策和货币政策等方面。从大量经济指标中选择景气指标的主要原则是经济上的重要性、统计上的充分性、统计的适时性和景气波动的对应性。本文根据这四个原则以及研究目的，利用时差相关分析方法和K－L信息量法从近千条经济指标中进行第一次筛选，并利用峰谷图形分析法对第一次筛选结果进行二次筛选，最终选出16个指标，分别构成通货膨胀监测预警体系的先行指标组和一致指标组，具体如表1所示。

(三)合成指数的构建与分析按照合成指数的计算方法，本文根据表1的景气指标体系构建中国通货膨胀景气合成指数如图1所示。从图1中可以看出，一致合成指数和基准指标(CPI当月同比增速趋势循环项)的波动具有很好的一致性，波峰波谷几乎完全同步出现，因此可以用一致合成指数代替基准指标进行分析。我们将先行合成指数和一致合成指数进行峰谷对应分析，计算先行合成指数波峰、波谷分别对一致合成指数波峰、波谷的先行阶数。先行合成指数波峰、波谷与一致合成指数波峰、波谷的对应关系如表2所示。根据计算结果，先行合成指数的波峰平均领先于一致合成指数的波峰7个月出现，标准差为0;先行合成指数的波谷平均领先于一致合成指数的波谷6个月出现，标准差为0.82。这说明先行合成指数与一致合成指数的先行滞后关系很稳定，可以利用先行合成指数来判断一致合成指数或物价未来六七个月的走势。根据图2先行合成指数的走势，我们预计2014年下半年中国CPI当月同比增速将继续呈现回落走势。

二、中国通货膨胀景气预警信号灯设计

景气信号灯预警方法是通过选择一组反映物价水平的敏感性指标，运用有关的数据处理方法，将多个指标合并为一个综合性的指标，并通过类似于一组交通管制信号红、黄、绿灯的标志，预警信号灯系统用蓝色、浅蓝色、绿色、黄色、红色等五种颜色代表整个经济状况中过冷、趋冷、正常、趋热、过热等五种情形，对这组指标和综合指标的当时物价水平发出不同的信号。通过观察分析信号的变动情况，来判断未来物价水平的走势，并明确提示货币当局应当针对当前物价水平及未来走势采取何种应对措施。在功能上景气信号灯与合成指数基本相同，都是反映历史与当前的物价景气状况。但关注点有所不同，合成指数关注的是周期波动的转折点，景气信号灯关注的是经济的冷热状况，在历史上所处的具置。因此，在使用合成指数的基础上，建立景气信号灯也是必要的。根据景气信号灯的表现情况，还可以验证合成指数的表现是否准确。基于景气信号灯的原则，结合本文指标分类工作，本文选取先行性和一致性效果好的指标，并结合指标的经济解释能力，具体选取7个指标作为景气信号灯的构成指标，如表3所示。根据表3所选的指标，本文构建了相应的景气信号灯，图2显示了最近12个月各个指标的信号灯变化情况。根据图2显示，2014年1月至8月，CPI当月同比增速一直显示未绿灯状态，表明物价水平处于正常状态，未出现明显的通货膨胀或通货紧缩现象，这和实际情况相吻合。2014年1月至8月，中国CPI当月同比增速一直在1.8%—2.5%的区间内徘徊，这正是一般认为可接受的物价涨幅。另外，从进口价格指数、M2、工业增加值、固定资产投资完成额和公共财政支出等指标的同比增速看，2014年以来都显示浅蓝色或蓝色信号灯，表明这些指标相对于历史水平来看，都处于历史上的低位，反映了经济不景气的现状，这很可能会影响到物价未来的走势，使得物价总水平呈现下行趋势。对表3的7个指标进行加总合成的综合警情指数，可以总体上反映中国物价景气状况，合成结果如图3所示。可以看出，综合警情指数可以客观、准确地反映物价的变动状况，2007—2008年和2010年这段时间，综合警情指数位于黄色区域，表明物价景气状况偏热，这与当时的实际情况相吻合。而2012年以来，综合警情指数主要位于浅蓝色区域，反映了物价景气状况偏冷。目前综合警情指数已经进入了蓝色区域，反映了物价景气状况过冷。

三、中国通货膨胀率的短期预测

上文构建的中国通货膨胀景气监测预警体系能够对历史和当前的景气状况进行监测，并对物价未来的走势进行趋势性判断，但是景气监测预警方法并不能给出具体的预测数值。因此，采用计量模型对短期内通货膨胀率的大小进行预测也是十分必要的。在以往对通货膨胀率进行预测时，一般都只对CPI当月同比增速进行预测，而鲜有采用CPI环比增速进行预测。事实上，同比数据容易受到上年同期的影响，无法客观真实地反映消费者对当前物价波动的感知情况。例如，某月物价比上月上涨1%，消费者对此会有强烈的感受，然而可能由于去年同月物价也比较高(如春节期间)，造成该月物价与去年同月相比涨幅并不大。因此，本文分别对CPI当月同比增速和CPI环比增速进行预测，预测结果如图4和图5所示，表4展示了CPI同比增速和环比增速从2014年9月至2015年12月的预测值。根据预测结果，2014年9月至2015年12月中国CPI当月同比增速将继续呈现下行趋势，这与上文采用先行合成指数分析结果一致。未来一段时间中国CPI同比增速可能将进入“1”时代，这需要政策制定者严密监控物价走势，防范中国物价增速持续下行带来的不良影响。另外，就CPI环比增速预测结果来看，2015年3月至6月可能出现环比下降、其他月份仍旧保持环比上涨状态，而涨幅比较大的是2015年1月和2月，这可能与中国春节期间物价水平的变化有关。

四、结论

第2篇

1.我国相关的会计法规没有做出明确的规定。国家政策的有效支持是保证我国顺利有序开展通货膨胀会计的首要条件。国际会计准则中有关通货膨胀会计的“恶性通货膨胀经济中的财务报告”项目，而我国的会计准则体系中却没有明确具体的项目，只有少数相关的笼统的规定。根据财政部的相关分析报告，原因是中国不存在适用于项目的环境标准。在我国社会主义市场经济环境下，由于中国政府的宏观调控能力，所以不会有恶性通胀，也不需要制定相关的会计准则。

2.物价指数体系的不完善。改变价格核算、报告时间需要调整中的每一项报告。一般物价指数不仅包括一般消费者价格指数(cpi)，还包括生产者价格指数。中国只是定期一些零售价格指数，以调整财务报表，会计信息的相关性和客观性是没有保证的。根据目前的成本核算模型，我们需要知道当前的价格，一些个人资产，但由于中国区域经济发展不平衡，很难统一和收集数据。这些都是中国的通货膨胀会计的实行的问题。

3.成本-效益问题。一种新的会计模式的采用，必然要考虑成本和效益原则。因为，在理论上，更完整的会计模式，更会带来挑战。因此，根据通货膨胀的程度，以此来综合比较成本-效益，采用最适合的会计模式。

4.从业人员的职业素养有待提高。怎样采用全部消除的方法来消除物价升降变动带来的影响，那将对我国的会计从业人员的带来很大的挑战。这是因为，为了实施通货膨胀会计进而去改革历史成本会计，这无疑将大幅增加会计从业人员的日常工作量。此外，我国会计从业人员的专业技能以及职业素养还有待进一步提高，这也会成为推行通货膨胀会计的又一大阻力。

5.国家财政收入的影响。在恶性通货膨胀时期，国家财政收入也会受到很大的影响。这是因为，通货膨胀会计模式必然会降低利润，从而减少了国家的财政收入，对国家财政的短期承受力也是一个很大的挑战。

二、我国推行通货膨胀会计的策略选择

面对通货膨胀的影响，我们的对策只能在国家政府导向的宏观决策机制下，一方面完善会计准则，另一方面改善会计的外部环境。这样才能双管齐下，相互搭配，消除通胀的不利影响，以使财务报告还原真实，为关联方提供高品质的会计信息，更好的为国家宏观决策、公司的管理者和外部关联人员提供服务。

1.建立中国特色的物价变动会计体系。从现实出发，在国家政府的宏观调控和指导下，统一制定和实施考虑到通货膨胀因素的企业会计制度，分门别类制定出符合上市公司、中小企业和跨国公司的会计制度。为国家的宏观决策服务、制定以政府为导向的会计机制，为服务于不同企业间、不同行业间的业绩评比、沟通宏微观要素和信息等方面带来可操作性。

2.建立适应通货膨胀的会计模式。

2.1一般购买力会计，即历史成本／稳定币值模式。该会计模式是运用一般物价指数将“三大”会计报表中的数据加以修正，从而消除通货膨胀变动带来的影响，以同货币现行购买力的不变价格反映企业的财务现状。该会计模式的特点是在计算企业净收益时，将货币性项目直接计算损益并直接计入，非货币项目按一般物价指数的最终调整为报告期内的货币单位，然后用报告期的收入相匹配。会计处理程序为：(1)区分货币性和非货币性项目；(2)计算货币购买力损益项目；(3)根据一般物价指数调整财务报表中的项目的名义金额，非货币项目为特定货币金额；(4)数据调整后的财务报表重述。该模型具有客观性、可验证性、容易审计。而且相关数据在企业中、企业内部不同时期之间具有直接可比性。但数据调整缺乏相关性、实用性。该模型适用于价格上涨并不明显，各种商品价格之间增加较小的情形。

2.2现行成本会计，即现行成本／名义货币模式。该模型在变化的测量基础上，即当前的成本取代历史成本，但不改变测量的单位。其目的是消除特定的价格水平变化对会计的影响。会计处理程序为：(1)区分货币性和非货币性项目，不调整货币项目，根据现行成本调整非货币项目；(2)计算非货币的持有所得，持有所得的计算公式是非货币性项目的现行成本减去历史成本，由于物价上涨才产生持有所得，它属于资本所得，不分配；(3)建立当前成本为基础的财务报表。该模型适用于价格上涨很大，各种大宗商品价格之间存在明显的差异振幅。

第3篇

（一）需求拉动的通货膨胀

需求拉动的通货膨胀是指总需求过渡增长所引起的通货膨胀，即“太多的货币追逐太少的货物”，按照凯恩斯的解释，如果总需求上升到大于总供给的地步，此时，由于劳动和设备已经充分利用，因而要使产量再增加已经不可能，过渡的需求是能引起物价水平的普遍上升。

（二）成本推进的通货膨胀

成本或供给方面的原因形成的通货膨胀，即成本推进的通货膨胀又称为供给型通货膨胀，是由厂商生产成本增加而引起的一般价格总水平的上涨。造成成本向上移动的原因大致有：工资过渡上涨、利润过渡增加进口商品价格上涨。

（三）需求和成本混合推进的通货膨胀

在实际中，造成通货膨胀的原因并不是单一的，因各种原因同时推进的价格水平上涨，就是供求混合推进的通货膨胀。假设通货膨胀是由需求拉动开始的，即过渡的需求增加导致价格总水平上涨，价格总水平的上涨又成为工资上涨的理由，工资上涨又形成成本推进的通货膨胀。

（四）预期和通货膨胀惯性

在实际中，一旦形成通货膨胀，便会持续一般时期，这种现象被称之为通货膨胀惯性，对通货膨胀惯性的一种解释是人们会对通货膨胀做出的相应预期。

预期对人们经济行为有重要的影响，人们对通货膨胀的预期会导致通货膨胀具有惯性，如人们预期的通胀率为10%，在订立有关合同时，厂商会要求价格上涨10%，而工人与厂商签订合同中也会要求增加10%的工资，这样，在其他条件不变的情况下，每单位产品的成本会增加10%，从而通货膨胀率按10%持续下去，必须然形成通货膨胀惯性。

二、通货膨胀的影响

通货膨胀必将对社会经济生活产生影响。如果社会的通货膨胀率是稳定的，人们可以完全预期，那么通货膨胀率对社会经济生活的影响很小。因为在这种可预期的通货膨胀之下，各种名义变量都可以根据通货膨胀率进行调整，从而使实际变量不变。这时通货膨胀对社会经济生活的唯一影响，是人们将减少他们所持有的现金量。但是在通货膨胀率不能完全预期的情况下，通货膨胀将会影响社会收入分配及经济活动。因为这时人们无法准确地根据通货膨胀率来调整各种名义变量，以及他们应采取的经济行为。

（一）在债务人与债权人之间，通货膨胀将有利于债务人而不利于债权人

通常借贷的债务契约都是根据签约时的通货膨胀率来确定名义利息率，所以当发生了未预期的通货膨胀之后，债务契约无法更改，从而就使实际利息率下降，债务人受益，而债权人受损。其结果是对贷款，特别是长期贷款带来不利的影响，使债权人不愿意发放贷款。贷款的减少会影响投资，最后使投资减少。

（二）在雇主与工人之间，通货膨胀将有利于雇主而不利于工人

在不可预期的通货膨胀之下，工资增长率不能迅速地根据通货膨胀率来调整，从而即使在名义工资不变或略有增长的情况下，使实际工资下降。实际工资下降会使利润增加。利润的增加有利于刺激投资，这正是一些经济学家主张以温和的通货膨胀来刺激经济发展的理由。

（三）在政府与公众之间，通货膨胀将有利于政府而不利于公众

由于在不可预期的通货膨胀之下，名义工资总会有所增加，随着名义工资的提高，达到纳税起征点的人增加了，有许多人进入了更高的纳税等级，这样就使得政府的税收增加。但公众纳税数额增加，实际收入却减少了。政府由这种通货膨胀中所得到的税收称为“通货膨胀税”。一些经济学家认为，这实际上是政府对公众的掠夺。这种通货膨胀税的存在，既不利于储蓄的增加，也影响了私人与企业投资的积极性。

三、主要结论与对策

国家中央银行，如中国人民银行、美联储，可经由设定利率及其他货币政策来有力地影响通货膨胀率。高利率（及资金需求成长迟缓）为央行反通胀的典型手法，以降低就业及生产来抑制物价上涨。

然而，不同国家的央行对控制通货膨胀有不同的观点。例如说，有些央行密切注意对称性通货膨胀目标，而有些仅在通货膨胀率过高时加以控制。欧洲中央银行因在面对高失业率时采行后者而受指责。

货币主义者着重由金融政策以降低资金供给来提高利率。凯恩斯主义者则着重于由增税或降低政府开支等财政手段来普遍性的降低需求。其对金融政策的解释部分来自罗伯特?索罗对日用品价格上涨所作的研究成果。供给学派所主张的抵抗通货膨胀方法为：固定货币与黄金等固定参考物的兑换率，或降低浮动货币结构中的边际税率以鼓励形成资本。所有这些政策可透过公开市场操作达成。

另一种方法为直接控制薪资与物价。美国在1970年代早期，尼克松主政下，曾试验过这种方法。其中一个主要的问题是，这些政策与刺激需求面同时实施。故供给面的限制（控制手段、潜在产出）与需求增长产生冲突。经济学家一般视物价控制为不良作法，因其助长短缺、降低生产品质，从而扭曲经济运行。然而，若能避免因经济严重衰退导致成本升高，或在抵抗战时通货膨胀的情形下，这样的代价或许值得。

参考文献：[1]艾慧.中国当代通货膨胀理论研究.上海财经出版社.

[2]曼昆著，张帆、梁晓钟译.宏观经济学[M].北京：中国人民大学出版社，2005：10-15.

第4篇

与此相反，在中国的受实体经济率先复苏和预期人民币升值等因素影响，国际资本争相流入中国。因为中国的货币政策早于西方发达国家开始收紧，央行自2010年下半年开始已经4次提高基准利率。加息只能使国内外利差进一步加大，使得国际游资加速涌入国内进行套利，流动性加剧，通胀风险进一步提升。全球面临流动性失控也导致国际大宗商品价格暴涨，国内企业生产成本上升。较为宽松的货币政策导致发达国家的货币争相流入商品金融市场，大宗商品包括贵金属价格普遍上浮，铁矿石、铜等金属物品及大宗农副产品价格均大幅上涨，致使向全球输出通胀。中国对于这些物品需求量巨大，引起企业生产成本上升，间接带动了消费品价格上涨。其次，外部和内部因素的共同作用使得中国央行并不能完全控制其发行的基础货币量。从2008年3月（最低点）到2013年8月，中国的基础货币量（M1）从15.1万亿增加到31.4万亿，净增长16.3万亿，翻了超过一番（见表1）。但是，中央银行并不应该完全为基础货币的高速增长负责，中国的基础货币有明显的受到外贸因素影响而被动增加的色彩。受世界范围流动性过剩和出口导向的影响，作为拉动经济增长的三驾马车之一的净出口2012年表现依然强劲，实现贸易顺差2311亿美元，增长了48.1%。由于央行负有要维护人民币汇率稳定的责任，净出口增加导致我国央行资产负债表中的外汇占款数额急剧增长，而外汇占款增加的结果是央行增发基础货币。其逻辑是，中国企业出口赚取外汇；在人民币升值预期下，企业向商业银行结汇；把维护汇率稳定作为政策目标之一的央行再从商业银行手中购买外汇，转化为日渐积聚的国家外汇储备。2013年6月末央行外汇储备已经达到了3.5万亿美元，是排名第二的日本的近三倍。央行购汇使得基础货币不断地流入商业银行，扩大了后者的可贷资金规模。由于净出口更多地受到整个世界经济形势和出口导向的经济增长政策的影响，中国的央行没有能力加以左右。所以，央行对基础货币的控制并不是随意的，为维护人民币汇率稳定导致基础货币量被动增长，客观上增加了通货膨胀风险。再次，从造成流动性过剩的内部原因看，央行不仅无法控制全球流动性泛滥所导致的热钱流入、成本上涨和基础货币被动增加，也没有可能完全控制国内广义货币的创造。广义货币的失控和过剩是在刺激性的货币和财政政策背景下，货币通过商业信贷过程内生创造的结果。

在从2008年3月到2013年8月的这四年时间内，中国的广义货币即M2由42.3万亿增加到106.1万亿，净增长了63.8万亿，增长达1.5倍。2013年8月，广义货币（M2）与基础货币（M1）的增幅之差达到了“106.1万亿—31.4=74.7万亿”之巨，见表2。教科书上的西方经济学理论喜欢用乘数效应解释广义货币的创造，但这种解释是刻舟求剑，书斋里的学问，乘数论似乎解释了一切但也掩盖了一切。直面现象的经济学研究必须解释为什么在中国经济体系的运行过程中会内生的多创造出来74.7万亿的广义货币。从央行的数据分析，新增加的货币供给量绝大多数被以贷款形式流出的。从绝对量讲，截止2012年末，全国金融机构累计发放本外币贷款总量约67.3万亿元，大约是2012年GDP总量的1.3倍。从增量看，从2008年3月到2013年8月，全国金融机构本外币贷款规模从29.4万亿上升到74.1万亿，净增了44.7万亿，占内生地多创造出来的74.7万亿的广义货币的60%，见图3。那么，这44.7万亿的银行贷款又流向了什么领域呢？有研究显示，这44.7万亿的贷款80%以上仍然流向了大型国有企业和各级政府所发动的投资项目。这符合在转轨过程中长期形成的一个经验判断，每当宏观经济出现紧缩迹象时，在获得国内贷款等方面受到限制的首先是民营部门，反之大型国有企业和政府的项目在信贷方面往往享有优先权。一个举目可见的现象是，在4万亿财政投资计划的刺激下，各地政府拼命扩大高铁、地铁、高速公路等基建项目投资，国有企业也趁机大举借贷，乃至出现国企地王现象。通过上述数字的对比和对商业银行贷款方向的考察可以认为，从2008年3月到2013年8月之内广义货币增和基础货币之间的74.7万亿增幅差额，从国内的因素看，主要应该是在政府宽松货币政策和财政刺激政策背景下，各商业银行对大型国有企业和地方政府主导的大型项目工程的倾斜性信贷急剧膨胀的结果。

二、根治中国当前通货膨胀问题的对策

综上所述，当下中国的通货膨胀远不是央行多发了基础货币那么简单，广义货币增加背后的逻辑是复杂的，反映了国内外双重流动性过剩等因素综合作用的影响。因此，治理通货膨胀也必须多管齐下。

（一）加强对国际游资进入中国渠道的监管，防止炒作性游资进入国际游资进入中国无外乎是被套汇和套利机会所吸引。既然在短期内，中国外贸巨额顺差造成国际市场巨额的人民币需求，且以美国为代表的发达国家在政治上强烈要求人民币升值，故而人民币升值预期无法避免；为控制国内的流动性过剩，加息的政策也不可能废止。那么，在长期弱化甚至于取消管制的基本方针下，短期可暂时对外汇资金强化兑换管理。可规定资本项目下的外汇资金，没有经过非常充分严谨的论证不能兑换成人民币，进而切断人民币与外币在资本项目下的连接。政策实施时要区别对待，在拒绝国际游资的同时，不能伤害到正常外国投资者的利益。在反通货膨胀的特殊时期，短期内来强化外汇的干预和管制，是一个值得考量的政策选项。

（二）转变经济发展方式，降低生产能耗，减轻对石油等资源性产品的依赖度根据国际能源署的报告，中国目前已经取代美国成为了世界上最大的能源消费国，并且正在逐步成为世界上最大的石油消费国。无怪乎在世界大宗商品市场上，现在中国需要何种商品，该商品的价格就会水涨船高。面对当前的国际能源形势和全球气候变化的挑战，中国作为后发的大国必须探索出一条不同于发达国家发展历史的、崭新的发展道路，既要保证人民的生活得到持续的改善、国家实力不断增强，又要相对减少对能源、资源的依赖。即使是从长期国家能源安全和短期抑制成本拉上型通胀的角度看，加快经济发展方式转变和产业结构调整，降低生产对国外资源的依赖迫在眉睫。另一方面，扩大中国政府和企业在能源输出国和大宗商品市场上国际影响，从而增强在国际市场中的定价权也是必须抓紧进行的工作。

（三）扩大内需，降低经济增长对净出口的依赖近年来，净出口对于中国经济已经成为了一把双刃剑，一方面它带动了经济增长，另一个方面它对通货稳定始终是一个潜在的威胁。根本的解决方法是通过扩大内需降低经济增长对于净出口的依赖。扩大内需实际上已经是个老生常谈的问题，而在通胀背景下，消费能力受到影响最大的是中产阶级和低收入群体。必须按照“十二五”规划的要求，对收入分配进行合理调整，增加中产阶级和低收入群体的收入，因为他们的消费倾向要远高于高收入群体。在逐步提高低收入群体收入的同时，政府行政主管部门应尽快编制针对低收入群体的基本生活费用价格指数，以便科学地建立健全动态价格补贴机制，当因供求变化等原因导致生活必需品的价格出现持续较大幅度上涨时，政府应及时对低收入困难群体给予适当的临时价格补贴。

第5篇

近年来，新凯恩斯菲利普斯曲线（NKPC）已经成为分析通货膨胀动态的主要工具。Taylor(1980)[12]和Calvo(1983)[13]首先在交错价格调整模型的基础上，构建了用以描述通货膨胀动态的新凯恩斯菲利普斯曲线。虽然新凯恩斯曲线具有良好的微观基础，但该模型是纯前瞻性模型，并不包含后顾性成分，无法反映通货膨胀持久性问题。因此，本文选择Wood-ford(2003)[14]提出的包含内在通货膨胀持久性的模型作为研究的基本模型。该模型在Calvo(1983)交错价格调整模型的基础上进行修正，允许再定价过程中对上期价格进行部分的指数化，将通货膨胀持久性引入到模型中来。Woodford(2003)表明在理性预期的假设前提下，菲利普斯曲线可以表示为如下的形式。式（3）中，λ≥0为产出缺口所占权重，反映了货币当局对产出缺口的重视程度。式（3）在形式上同传统分析中经常使用的福利函数非常类似。不同的是，它具有明确的微观基础。Woodford(2003)等证明，这个福利标准来自于对基于家庭效用的福利函数的二次近似。货币当局通过控制名义利率使得上述损失函数达到最小。货币政策的动态优化问题就可以表示为：在行为方程（式2）的约束下，选择货币政策工具的路径以最小化货币当局的损失函数。

二、通货膨胀持久性的不确定性与最优货币政策之间的关系

本文在相机抉择的背景下研究通货膨胀持久性问题。相机抉择的货币政策不进行任何承诺，货币当局很难精确地操控人们的预期，所以在解决最优化问题的时候，将个人部门的预期看做是给定的。由于不存在内生的状态变量，所以动态最优货币政策问题可以简单化为静态最优化问题。每一期中央银行选择πt和xt来最小化如下的当期损失函数。下面考虑通货膨胀持久性的估计误差参数δ三种不同的取值情况。第一种情况，δ=0，即ρ̑=ρ，货币当局准确地估计通货膨胀持久性程度。此时相机抉择下货币政策最优解简化为完美的马尔可夫均衡。第二种情况，δ>0，即ρ̑>ρ，货币当局高估通货膨胀持久性程度。这意味着通货膨胀与产出缺口权衡恶化，货币当局为了使通货膨胀返回其均衡水平需要付出更大的产出成本。第三种情况，δ<0，即ρ̑<ρ，货币当局低估通货膨胀持久性程度。这表明通货膨胀与产出缺口权衡改善（相对于前两种情况），通货膨胀波动降低。为了更加清晰地展现上述的分析结果，接下来考察通货膨胀与产出缺口的非条件方差，方差可以表示为。通过以上分析，一个问题自然产生。当货币当局错误感知通货膨胀持久性程度，应该如何降低通货膨胀波动。当ρ̑=ρ时，马尔可夫均衡解表明相机抉择的最优货币政策对于稳定通货膨胀的作用较小，而对于稳定产出的作用较大。原因是货币当局不能对未来货币政策做出可信的承诺，进而不能稳定通货预期以及通货膨胀。因此，低估通货膨胀持久性情况下，更加激进的货币政策行为将具有承诺的特性。换句话说，低估通货膨胀持久性情况下，更加激进的货币政策行为将弥补通货膨胀持久性所造成的负面影响。事实上，即使存在通货膨胀持久性，货币当局依然假定通货膨胀持久性为0。此时不存在滞后通货膨胀的影响，通货膨胀的波动性最小。

三、结论

第6篇

根据对核心通货膨胀的定义角度不同，相应的核算方式也就不同。目前通用的核算方法共有八种，分别为:剔除法、修剪均值法、加权中位数法、结构向量自回归法、惯性权重法、共同因素法。根据范志勇等(2011)基于月度环比消费者价格指数，对这八种核算方法的归纳总结及实证检验结果，发现，从核算结果的稳健性的角度来看，样本区间内残差均方根最低的是修剪均值法和加权中位数法，最高的是共同趋势法和结构向量自回归法核心通货膨胀。因此从反映标题通货膨胀的变化趋势上来看，修剪均值法和加权中位数法具有较大的优势，上述结论无论对于HP滤波还是移动平均得到的通货膨胀趋势值都是稳健的。核心通货膨胀对未来3至5个月内的标题通货膨胀有较好的预测能力。在样本区间内，修剪均值法、指数平滑法和加权中位数法的预测能力最强，而共同趋势法和方差法的预测效果最差。从本文对核心通货膨胀的“普遍且持续的通货膨胀”的理解上来看，核心通货膨胀应该是同时具有平稳性和预测性的，因此，本文采用修剪均值法对核心通货膨胀指标进行核算。与范志勇等(2011)一样，本文采用的是基于月度环比消费者价格指数来对核心通货膨胀指数进行核算，选取2006年1月至2013年年底的月度环比CPI数据进行核算。假设各分类商品增长率具有未知均值的对称分布，通过将每期样本按照增长率的大小进行排序，然后进行两侧截尾，进而加权平均剩余样本得到一个估计值集合，最后根据适当标准选取最优的估计值。特别的，当α取0时得到的核心通货膨胀即为通常的支出权重通货膨胀;而当α取50%时得到的核心通货膨胀即为加权中位数核心通货膨胀。因此，修剪均值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RMSE准则，按照均方根误差最小的原则选取双边α的大小。除了上述的基本方法之外，双侧修剪比例还可以是非对称的。设定样本增长率从小到大排序后左右两端修剪水平分别为α和β，(α，β)按照Tahir(2003)提出的方法选取。

2、剔除商品期货的季节性因素

本文实证中，选取的商品期货品种为黄大豆，因为黄大豆这一期货品种出现的时间较早，可利用的数据较多;另一方面，黄大豆受到国外商品期货价格的影响较小，更易与国内的核心通货膨胀建立关系。本文采用平滑法剔除期货价格中的季节性因素。

3、建立回归方程

得到了相应的平滑数据，即可对核心通货膨胀与平滑后的数据进行回归以证明其预测性。至此，准备工作已完成。剩下的部分即为将处理后的价格数据与相应日期的核心通货膨胀数据进行回归。因此，可建立滞后一到五阶的回归方程。对于滞后阶数n的确定，利用AIC准则(赤池信息准则)。对不同的n值，分别比较方程的拟合优度，以及AIC值(Akaikeinfocriterion)。取AIC值较小且拟合优度较大的n值为佳。

4、实证结果

经实证，当回归方程自变量是滞后阶数由1到5时，拟合优度要小于六、七、八阶滞后，AIC值大于三、四阶滞后，结果差强人意。且方程系数的显著性很差，证明有不甚合适的变量混在其中，由于进行比较时是将滞后阶数逐渐递增，因此推测是一阶与二阶滞后，甚至三阶滞后变量不合适。因此，将一阶、二阶、三阶滞后相继剔除，结果确实有所改善。从上述回归结果也可以看出，回归方程拟合优度不高，DW值也偏低，表明除了核心通货膨胀外，还有诸多对价格变动影响较为深刻的因素未引入到方程之中;同时，过多的滞后变量也会引起共线性问题。由于我们研究的是核心通货膨胀对价格变动的影响程度，上述方程已能说明问题。

5、结论

第7篇

1.1举例说明，随着2008年金融危机影响，我国制造业由于供应产业链的资本转移给生产带来高成本，企业利润下降，综合成本增加，原来有20%以上的利润而现在连8%都不到，但我国房地产平均利润最少也有25%，所以非房地产企业不得不考虑产业转移或分散投资房地产来面对风险，这使得产业之间的级差利润率的均衡在完全市场条件下被打破，拉大了行业或产业之间的利润率比率，从而产生通货膨胀，具体表现在一方面是房地产业资金供给过剩，另一面是制造业资金需求不足。

1.2生产率对通货膨胀的作用。在现实生活中，技术创新会使生产率得到提高，当企业降低了成本同时保持合适的利润率时，适当增加劳动力支出（工资），保持合适的消费支出，科技创新带来的生产率的提高无疑将使资本经济快速增长，同时使个人可支配的财富更多，但这只是理想状态。企业的本质是追求自我利益的最大化，这就决定了资本要压低劳动力价值（工资）的本性，其结果是当单位产量随新资本投入和技术创新提高时，工人的工资增长并不与通胀一致。当生产率增长低于社会平均工资增长，随着工资上涨，生产成本也必然上涨，推动价格上涨，通货膨胀的压力将越来越大。因此，生产率的增长高于或等于劳动生产率，增长率高于或等于工资增长率，是抑制工资成本推进型通胀的必要条件。

2通货膨胀与商品价格的关系

一般来说，通货膨胀的出现，在很大程度上都会引起商品或劳务价格的上涨。但是，由于人们往往强调的是通货膨胀与物价上涨之间的联系，却忽视了两者之间的重要区别。首先，在时间上，通货膨胀与物价上涨之间有个时滞效应，不是同时发生的经济现象，物价上涨是通货膨胀达到一定水平的现象反映。其次，通货膨胀率不等于物价上涨率，两者的计算方法不一样。通货膨胀属于货币供应量过度增长的情形，而通货膨胀率就是这个超出部分货币供应量与正常部分需求货币量的比率；物价上涨率反映的是物价总水平的上涨率，两者有联系但不完全相等。再者，物价上涨的原因不完全是通货膨胀引起的，我们知道市场经济下商品和劳务的供求关系是影响物价的重要因素。

3基于不同生产率的行业通货膨胀分析

3.1国际贸易商品相关的行业劳动生产率简单的一个方法就是看人均GDP。中国的人均GDP大约从1979年的300美元升到了2005年的1690美元，平均每年的增长率达到大约7％。从而可以得出结论，中国改革开放之后，中国的劳动生产率是在不断上升的。人均GDP的快速增长，反映了劳动生产率的增长。而劳动生产率的增长则意味着平均工资的上涨，2001年我国城镇居民收入是6860元，2010年我国城镇居民收入19109元，工资涨了将近3倍(统计年鉴数据)。随着工资上涨，生产成本也必然上涨。据统计，2003年至2008年上半年，我国全部单位就业人员平均劳动报酬的年均增长率均超过了同期经济增长率，而且增速逐年提高，2007年的增速更是达到了1999年以来的最高增速，但产品价格主要决定于市场供求关系，企业产品售价可能涨，也可能不涨。企业为了保持国际竞争力不得不通过技术进步吸收生产成本的上升，这样企业产品的价格可以不上升。这种特性在于国际贸易商品相关的行业更为明显，因此技术进步有助于抑制由于劳动生产率及工资上升导致的通胀压力同时减少了生产成本。

3.2非国际贸易相关的行业

3.2.1非国际贸易的劳动密集型行业。非国际贸易的劳动密集型行业就是生产一定产量所必须投入的生产要素中，劳动投入的比例高于其它生产要素比例的产业。这些产业占用资金少，设备的技术程度低，容纳劳动力较多。如服务业。一般来说，非国际贸易商品的劳动密集型行业技术进步一般并不明显，如理发、餐馆等。可以说，中国的理发师、厨师行业的生产率水平和美国的同行业的生产率水平差不多。对于非国际贸易商品的劳动密集型行业，劳动力投入是商品生产的主要投入要素之一，劳动成本的快速增加对该行业的通货膨胀就造成很大的压力。

3.2.2非国际贸易的知识密集型行业。非国际贸易的知识密集型产业就是涉及复杂先进而又尖端的科学技术才能进行工作的生产部门和服务部门，但所从事的工作、产品与国际商品联系不大。它一般的特点就是行业、部门或企业的机械化、自动化程度比较高，而同各行业、部门或企业所用手工操作人数比较少，比如说教育。市场平均工资上涨时，非国际贸易商品与服务的价格就必须随工资上涨而上升，因为行业的自动化或者机械化的特性，企业生产率提高的空间不大，无法通过技术进步来吸收成本上升，同时也无法利用廉价的劳动力优势。结果是，非国际贸易商品的知识密集型行业面临巨大的通货膨胀压力从表中我们可以得出以下数据：1991年到2000年，教师年平均工资增长率为16%，我国GDP年平均增长率为17%，可见教师平均工资增长率低于我国GDP增长率。因此中学教育在20世纪末期，教育行业的人才流失现象比较严重，而且流失的教师水平，大多都是能力较强、素质较好的教育教学骨干。从教师的流向不难看出，他们大多数选择待遇较好的私办学校、公司、合资企业或经济较发达地区的类似行业，这就说明教师的流向主要是经济利益驱动的。从利润率角度看，当教育行业与其他产业之间客观存在的级差利润率在改革开放进程中，市场化条件下逐渐取得某种均衡，这种均衡一旦被打破，拉大了教育行业与产业之间的利润率比率，从而一定程度加剧了通货膨胀。

4小结

第8篇

自2005年以来，我国农产品价格呈现出明显的波动性，为了突出这一特征，本文选取2005年1月至2013年11月共107个样本点进行经验分析,本文农产品批发价格指数（WPIALOG）月度数据作为农产品价格的变量。同时，选取农副产品购进价格指数（DAPILOG）和工业品生产者出厂价格指数（PPILOG）作为农产品价格影响通货膨胀传导渠道的变量。此外，本文以居民消费价格指数（CPILOG）作为衡量通货膨胀水平的变量。以上数据均来源于国家统计局网站和CCER中国经济金融数据库。将环比的CPILOG、同比的WPIALOG、DAPILOG和PPILOG算成以2005年1月为基期的定基比数据。需要指出的是，在把同比的数据转换成定基比数据时，由于不可获得环比数据，只能先转换成以2005年各月为基期的“准定基比数据”，后再转换成以2005年1月为基期的定基比数据。这样做所产生的偏差十分微小，而且对于2005年1月到2013年11月较长的时间序列来说，这样做的微小偏差是可接受的。本文首先运用X11程序对原始数据进行了季节调整，然后取自然对数。对数据取自然对数并不影响数据之间原来的协整关系，并能使其趋势线性化，在一定程度上可以减少数据的波动性和异方差性。

2农产品价格波动对我国通货膨胀的冲击效应

本文运用Eviews6.0软件对各变量进行单位根检验，以确定变量的平稳性，如果确认各变量有单位根，再用E-G两步法进行协整检验；若协整关系存在，可以判断农产品价格波动是否对我国通货膨胀产生了影响，随后运用脉冲响应函数和方差分解来描述扰动项的一次冲击对因变量当前值和未来值所带来的影响，以判断不同的传导途径对通货膨胀的动态冲击的贡献度。

2.1单位根检验与协整检验为避免出现伪回归现象，本文采取ADF检验方法对各时间序列变量进行平稳性检验（见表1）。检验时，依据赤池信息准则（AIC）的最小化原则选择趋势项，以及确定常数项是否存在并最优滞后变量的阶数。从表1可知，ADF检验显示，WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG在1%的置信度上是非平稳的，即所有变量均I(0)非平稳的。一阶差分后，WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG在1%的置信度上均是平稳的，即所有变量均为一阶单整，I(1)平稳的。单位根检验结果表明，所有时间序列变量均为一阶单整序列，这表明WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG之间很可能存在长期稳定的关系，即协整关系。运用E-G两步法进行协整检验。首先，用普通最小二乘法对WPIA做静态回归，结果表明回归方程各变量的系数都是显著的。其次，对静态回归残差做ADF单位根检验、对模型的残差进行检验，结果表明：残差不存在单位根，是平稳序列。虽然序列WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG不是平稳序列，但WPIALOG、DAPILOG、PPI-LOG和CPILOG的线性组合是平稳的，即四者之间是协整的，存在长期均衡关系，模型设计较为合理。

2.2向量自回归、脉冲响应函数和方差分解

（1）向量自回归在序列平稳的基础上，本文采用向量自回归的方法来分析各变量之间的关系。我们将居民消费价格、农产品批发价格、农副产品购进价格和工业品生产者出厂价格组成一个向量自回归系统。VAR模型的构建最为重要的是滞后阶数p的确定，对其选择要求为：第一，p值要足够大才能完整反映模型中变量之间的动态关系；第二，p值又不能过大，因为滞后阶数越大、待估参数越多，模型的自由度减少的越多，影响模型估计的有效性。滞后1~5阶VAR模型最优自回归阶数p的检验结果（见表2），在显著性水平为5%的条件下，LR、FPE和AIC等指标的最优滞后阶数为5，而SC和HQ指标最优滞后阶数分别为2和3，考虑到AIC准则倾向于选择过大的滞后阶数（Paulsen，1984），因此，本文选择自回归滞后阶数为5。确定滞后阶数后，本文建立无约束的VAR（5）模型并得到各参数估计值以及方程的拟合情况。同时，采用AR根方法对模型进行系统稳定性检验，结果显示VAR模型的特征根全部位于单位圆以内，满足稳定性条件。这表明VAR模型是稳定的，可以构造VAR模型。在向量自回归的基础上，本文采用脉冲响应函数和方差分解来分析农产品价格波动对我国通货膨胀动态冲击效应。

（2）脉冲响应函数分析VAR模型具有动态结构性质，用脉冲响应函数方法来分析某种冲击如何通过模型来影响其他变量，而最终又反馈到自身上来。利用前文构建CPILOG、DAPILOG、PPILOG和WPIALOG的无约束VAR(5)模型，基于脉冲响应函数分析方法，可以得到CPILOG、DAPILOG、PPILOG受到WPIALOG冲击的动态响应路径。在脉冲相应图中，横轴表示冲击作用的滞后期数,纵轴表示被解释变量变化,实线表示脉冲响应函数,虚线表示正负两倍标准差偏离带。在给定1%的农产品价格波动冲击下，将反应时间设定为50期（见图1）。从图1可知，在本期（第1期）农产品价格给居民消费价格一个标准差冲击后，居民消费价格在第1期开始明显增长且达到最大值后开始回落，并在4~5期回落到低点，而后上升并从第7期开始逐渐稳定于一定水平。该冲击在观察期内一直为正效应，但呈现波动下降的趋势，这表明农产品价格一个正向冲击对居民消费价格有正向影响且引起通货膨胀的滞后期为7个月，但从长期来看，该影响的力度呈现波动减弱的趋势。其经济涵义为：居民消费价格受外部条件的某一标准差冲击后，对居民消费价格造成一定的正向冲击，呈现出显著的波动效应，可以看出农产品价格波动对居民消费价格具有长期效应，农产品价格的上涨会刺激居民消费价格不断走高。在本期（第1期）农产品价格给农副产品购进价格一个标准差冲击后，当期显现出正效应，农副产品购进价格在当期开始上升且在第2期达到最大值，随着时间推移，正向效应强度逐渐减弱，在4~5期回落到低点，在5~9期内开始回升，并在第9期达到最大值，在第18期冲击效应由正效应转为负效应，在第23期达到波谷之后，开始缓慢上升，在第35期之后，冲击效应稳定在一定的水平。在本期（第1期）农产品价格给工业品生产者出厂价格一个标准差冲击后，工业品生产者出厂价格开始上升，在第10期达到最大值，此后冲击效应逐步减弱，在第25期逐渐趋于零。这表明农产品价格会在一段时期内对工业品生产者出厂价格产生拉动作用。农产品价格对自身一个标准差的冲击效应在1~2期内呈现上升趋势，达到最大值之后，从第3期开始呈现不断减弱的态势，在第4期达到波谷，在第8期达到波峰。此后，冲击效应逐渐减弱，在第25期之后，冲击效应稳定在一定的水平，但始终保持正值。这表明当期农产品价格与其自身滞后值具有一定的关联性。图2是PPILOG受到DAPILOG冲击、CPILOG受到PPILOG冲击和CPILOG受到DAPILOG和自身冲击的脉冲响应函数图。通过PPILOG受到DAPILOG冲击、CPILOG受到PPILOG冲击和CPILOG受到DAPILOG和自身冲击的脉冲响应函数，以揭示农产品价格冲击居民消费价格的影响渠道。居民消费价格对其自身一个标准差的冲击具有递增的正向响应，在第4期达到波峰，随后冲击效应逐渐减弱，并稳定在一定的水平上。这表明居民消费价格自身的滞后值对当期值有逐步增强且为正的影响。其经济含义是：居民消费价格对来自自身的标准差冲击都具有正向响应，当期居民消费价格的一个冲击会导致之后价格的同向变动。主要原因是：一方面农产品价格呈现稳中有升趋势，但是受季节、市场等多种因素影响，有可能在一定时期内出现上涨或下跌的情况；另一方面，政府加强市场监管，维持了农产品市场的稳定。农副产品购进价格对居民消费价格一个标准差的冲击，在1~6期冲击效应呈现递增趋势，在7~8期达到波峰，此后逐渐减弱，并第25期冲击效应稳定在一定的水平,并对居民消费价格产生持久的影响。居民消费价格受到工业品生产者出厂价格一个标准差冲击所产生的累积响应函数值，呈现波动趋势，在1~12期之间处于0附近波动,正负交替，大致在滞后12期后会对居民消费价格产生较明显影响，并且冲击效应在第25期稳定在负效应。综上可知，农副产品购进价格会对工业品生产者出厂价格和居民消费价格产生明显的正向冲击，而工业品出厂价格对居民消费价格的冲击效应呈现负向冲击。农副产品购进价格才是农产品价格冲击国内通货膨胀的主要间接传导渠道。

（3）方差分解分析方差分解将系统的预测均方误差分解成系统中各变量冲击所作的贡献,进而掌握各信息对模型内生变量的相对重要性,即各变量的贡献分别占总贡献的比例。本文采用Cholesky正交化处理消除残差项之间的同期相关和序列相关后，通过方差分解了解各因子对通货膨胀的影响程度（见图3和表3）。从见图3和表3可知，在第1期，通货膨胀变化的最主要影响因素是农产品价格变动的冲击，占其全部变化的64.17%，而来自居民消费价格自身的冲击占全部变化的35.83%。此后，农产品价格对通货膨胀的影响份额上升到第2期的69.11%后开始呈现下降趋势。通货膨胀自身的影响则下降到第2期的29.83%，后又上升到第5期的48.69%，随后呈现缓慢下行趋势，农副产品价格和工业产品出厂价格对通货膨胀的影响的份额均呈现上升态势。综上所述，农产品价格波动是农副产品购进价格和工业品出厂价格变动的主要因素，而农副产品购进价格也是影响我国居民消费价格的重要因素。

3结论和政策建议

第9篇

假设变量yt能够在t－1到t的时间区间(如每季度)内观测到一次，另外一个变量x(m)t在同样的时间区间内能够观测到m次(如每天或者m=66)。我们对yt与x(m)t之间的动态关系感兴趣，或者说，我们想将回归方程左边的变量yt投射到右边变量x(m)t及其滞后观测值的历史序列x(m)(t－j)/m当中。x(m)(t－j)/m的上标m表示较高的采样频率，其精确的滞后时间表达为单位区间t－1到t之间一个分数。简单的MIDAS回归模型我们称式(2)为指数Almon滞后项。权重函数B(k;θ)的形式灵活多变，仅使用少数几个参数呈现各种形状。Ghysels等［2］使用了两个参数值的Almon滞后项，即T=2或者θ=［θ1，θ2］。从两个参数的指数Almon权重函数在不同的参数值下的灵活形态可以看出，即使只有两个参数，指数Almon权重函数的形态也是十分丰富的。需要指出的是，权重函数递减的速度决定了式(1)当中滞后项的个数，且由于参数是利用实际数据估计出来的，一旦B(k;θ)的形式确定，滞后项长度的选择纯粹是由数据驱动的。我们称式(3)为β权重函数，因该式与β权重函数关系密切。与指数Almon权重函数一样，β权重函数可以呈现许多不同的形态。我们仅介绍了MIDAS多项式的两种基本表达式，随着该领域研究成果的增多，许多新的MIDAS多项式被介绍到对混频数据的研究当中。本文将通过在Matlab中编程从实际数据中估计出MIDAS权重多项式的参数值。

二、数据与参数估计

我们使用混合频率(每日及每季度)的数据集，①目的是利用每日股票收益率预测季度产出增长率及通货膨胀率。本文使用(最优频域滤波器)过滤过的及原始的道琼斯工业指数(DJI)日收益率来预测美国产出增长率和通货膨胀率。我们选取的时间区间为1951年1月1日至2010年12月31日。我们选择了三对样本内回归区间及样本外预测区间，分别为:(1)样本内回归区间:1951年第1季度至2008年第4季度;样本外预测区间:2009年第1季度至2010年第4季度。(2)样本内回归区间:1951年第1季度至2006年第4季度;样本外预测区间:2007年第1季度至2010年第4季度。(3)样本内回归区间:1951年第1季度至2004年第4季度;样本外预测区间:2005年第1季度至2010年第4季度。每个预测区间的均方预测误差(MSFE)都被计算以方便不同预测模型之间的比较。类似地，我们采用同样的方法预测新加坡产出增长率和通货膨胀率。所采用的日股票收益数据为1986年1月1日至2010年12月31日的海峡时报指数(STI)，我们同样选择了三对样本内回归区间及样本外预测区间:(1)样本内回归区间:1986年第1季度至2008年第4季度;样本外预测区间:2009年第1季度至2010年第4季度。(2)样本内回归区间:1986年第1季度至2006年第4季度;样本外预测区间:2007年第1季度至2010年第4季度。(3)样本内回归区间:1986年第1季度至2004年第4季度;样本外预测区间:2005年第1季度至2010年第4季度。1.频域滤波器Ouliaris和Corbae［14］提出了一种新的频域滤波器(简称为FDF)，该滤波器可以提取水平时间序列中的周期性成分，并且能够轻松地处理时间序列的随机及确定性趋势(对平稳序列显然)。通过一系列的蒙特卡罗实验，利用数据生成过程如美国实际产出增长率，发现该频域滤波器相比流行的时域滤波器(HP滤波器及BK滤波器)，其均方预测误差要低得多。此外，Ou-liaris和Corbae［14］建议的频域滤波器相比Mari-anne和Robert［15］以及Hodrick和Prescott［16］分别提出的BK滤波器和HP滤波器有一个重要优势，就是它只需要我们设定一个商业周期的区间，而不需要设定任何参数。以本文为例，我们提取了6—32季度(即1.5—8.0年)区间的产出成分，或者等价地，395.0—2088.5天区间的每日股票收益成分。2.参数估计MIDAS方法关键的一步在于估计MIDAS权重函数式(2)及式(3)当中参数(θ1，θ2)的值。参数(θ1，θ2)不仅决定了MIDAS权重函数的形状，而且同样决定了式(1)中所包含的滞后项数目的多少。本文试图从“预测”(Forecasting)及“实时预报”(Nowcasting)两种情境下分别估计(θ1，θ2)。限于篇幅，我们仅使用如下包含指数Almon权重函数的AR－MIDAS回归方程。将表1中所得到的参数估计值代入Almon权重函数，就能得到在“实时预报”情境下Almon权重与滞后日之间的关系。类似地，在“预测”情境下，我们利用式(5)AR－MIDAS模型得出参数值(β0，β1，β2)及(θ1，θ2)估计值，如表2所示。

三、预测分析

我们考虑如下的MIDAS预测模型:。其中，Yt代表名义或者对数差分化后的产出增长率。Sqt(Sqt－1)代表对数差分化后的原始季度股票回报率，且经过如式(4)或者式(5)的“季节反应”处理，即乘以因子(1－^β1L)以剔除“季节反应”(下同)。Sudt(Sudt－1)代表对数差分化后的原始日股票回报率的季度加总，Sfd1(Sfdt－1)代表对数差分化后的FDF日股票回报率的季度加总。我们在“实时预报”与“预测”情境下分别进行预测，且在每种情境中选择以原始季度股票回报率为解释变量的预测模型作为我们的基准模型，例如，式(6)为“实时预报”情境下的基准模型;式(7)为“预测”情境下的基准模型。这样处理的目的:一方面，因为季度股票回报率数据与产出增长率及数据处于同一频率，因而我们可以直接使用其对后者进行预测;另一方面，通过比较(加总的)日股票回报率与季度股票回报率的预测结果，我们可以知道高频股票回报数据是否包含任何对预测产出增长率有用的信息，且是季度股票回报数据所没有捕捉到的。同样地，使用这样的处理方式可以让我们检测MIDAS方法的有效性，即使用MI-DAS权重函数对高频数据进行加总的同时，尽可能多地保留对预测有用的信息。此外，通过比较FDF日股票回报率(即使用频域滤波器过滤后的日股票回报率)与原始日股票回报率的预测结果，我们可以知道，在剔除了超高频的噪音以及可能的季节趋势之后，我们的预测结果会不会比原始数据来得更好。我们将对产出增长率与通货膨率的预测结果列示在表3和表4中。我们分别在“实时预报”与“预测”情境下计算出每一个预测模型的均方预测误差(MSFE)，并且除以每种情境下基准模型的均方预测误差以便比较。另外，从数据部分的介绍可知，我们所采用的样本外预测区间分别为h=8，h=16，h=24。

1.名义产出增长率的预测结果分析从表3可以看出，原始股票回报率以及经频域过滤器过滤过的日股票回报率对预测美国名义产出增长率的作用十分微小，计算出的均方预测误差(MSFE)与基准模型的均方预测误差比值都大于1，说明我们所选取的预测模型的预测效果比基准模型要差。同时，在“实时预报”与“预测”情境下，我们很难甄别以原始股票回报率为解释变量的预测模型(式(8)与式(9))和以FDF股票回报率为解释变量预测模型(式(10)与式(11))之间的优劣。以上是针对美国名义产出增长率的预测结果分析，看上去令人有些沮丧，因为在加入高频股票回报率的信息之后，我们的预测模型相比基准模型的预测效果反而更差。不过对新加坡名义产出增长率的预测结果让人重拾对MIDAS预测模型的信心，对新加坡的预测结果更是相当地鼓舞人心。我们接下来分析对新加坡名义产出增长率的预测结果。表3中用黑体显示的数值表示，式(8)预测模型以及式(10)预测模型的均方预测误差相比基准模型式(6)都要低，说明两者的预测精度比基准模型要高。换句话说，在引入高频股票数据后(无论是原始的还是经频域过滤因子过滤过的)，我们改进了对新加坡名义产出增长率的预测精度。另外，很容易看出式(8)预测模型在三个预测区间h=8、h=16、h=24的相对均方预测误差都比式(10)预测模型的均方预测误差小。这说明在“实时预报”情境下，式(8)预测模型的预测精度要比式(10)更高。在“预测”情境下，我们一方面能看出式(8)预测模型和式(10)预测模型在三个预测区间的均方预测误差均比相应的基准模型式(6)和式(7)大，说明引入高频股票回报率信息后，我们对新加坡名义产出增长率的预测精度反而降低了。另外，对比式(8)与式(10)的预测结果可知，在“预测”情境下，且在三个预测区间当中，式(8)预测模型的相对均方误差都比式(10)预测模型的相对均方误差小。综上所述，对于美国名义产出增长率的预测，无论在“实时预报”还是“预测”情境下，我们的MIDAS预测模型不但没有提供相比基准模型更多的有用信息，反而降低了预测精度。而且我们也不能在式(8)与式(10)、式(9)与式(11)预测模型做出优劣的判断。对于新加坡名义产出增长率的预测，我们发现在“实时预报”情境下，式(8)以及式(10)预测模型相比基准模型的预测均有改进，虽然在“预测”情境下我们不能得出类似的结论。最后，无论是在“实时预报”还是“预测”情境下，式(8)预测模型都比式(10)预测模型的预测精度更高。这说明，我们在对原始海峡时报指数(STI)使用频域过滤因子进行过滤的过程当中，可能把对预测产出增长率有益的信息也过滤掉了，而这些有用的信息包含在高频噪音以及长期趋势当中。

2.名义通货膨胀率的预测结果分析与名义产出增长率预测的情形类似，Yt代表美国或者新加坡的季度通货膨胀率，sudt(sudt－1)代表对数差分化的原始日股票回报率季度加总，而sfdt(sfdt－1)代表对数差分化的FDF日股票回报率的季度加总。预测结果如表4所示。预测结果显示，引入高频股票回报率信息之后，式(8)—式(11)模型的均方预测误差(MFSE)相比基准模型都小于1(只有使用FDF日股票回报率对美国进行“实时预报”与“预测”时情况例外)，说明高频股票回报率数据包含有预测有用的信息。具体而言，对美国名义通货膨胀率的预测，无论在“实时预报”还是“预测”情境下，以原始日股票回报率为解释变量的MIDAS预测模型相比基准模型有更高的预测精度。以FDF日股票回报率为解释变量的MI-DAS预测模型相比基准模型随着预测区间的不同而预测结果不一样。且在“实时预报”情境下，原始日股票回报率相比FDF日股票回报率包含有更多的有用信息，而在“预测”情境下，我们不能得出类似的结论。对于新加坡名义通货膨胀率的预测，我们发现无论是在“实时预报”还是“预测”情境下，在对原始海峡时报指数(STI)使用频域过滤因子进行过滤后，剔除掉了高频噪音及长期趋势的影响，的确改进了新加坡通货膨胀率的预测效果。

3.Diebold－Mariano检验Diebold和Mariano［17］提出了一种比较不同预测模型的直接方法，该方法可用于二次损失函数、多期预测以及预测误差。我们将应用该检验比较不同预测指标的预测效果。在实际应用中，我们选取均方误差损失为我们的损失函数。我们在“实时预报”以及“预测”情境下分别进行比较，而且也对“实时预报”情境下的预测指标以及“预测”情境下的预测指标进行了交叉比较。从表5可知，在“实时预报”情境下，对美国产出增长率的预测，以原始日股票收益率为自变量的预测模型的预测精度相比基准自回归预测模型要弱(在5%的显著性水平下)，但与以FDF日股票收益率为自变量的预测模型没有显著差别。然而，对美国季度通货膨胀率的预测，我们发现以原始股票收益率为自变量的预测模型的预测精度比基准模型以及以FDF日股票收益率为自变量的预测模型都要高(在10%的显著性水平下)，但后两者之间的差别却不明显。对于新加坡产出增长率的预测，本文所采纳的三个预测模型之间的预测精度对比没有显著差别。我们对新加坡季度通货膨胀率的预测得出一些新的结果:分别以原始日股票收益率和以FDF日股票收益率为自变量的MIDAS预测模型相比基准自回归模型的预测精度都要高(显著性水平为10%)。特别地，我们看到FDF日股票收益率MIDAS模型的预测精度要比原始日股票收益率MIDAS模型高(显著性水平同样为10%)，这说明当我们将高频STI指数可能的季度趋势以及高频的噪音过滤掉以后，模型对新加坡季度通货膨胀率的预测精度相应提高。在“预测”情境下(如表5中栏所示)，我们发现对于美国产出增长率以及季度通货膨胀率的预测，本文所应用的三个预测模型之间的预测精度均没有显著差别。对新加坡产出增长率的预测，检验结果告诉我们，以原始日股票收益率为自变量的预测模型的预测精度相比基准自回归模型要稍差(显著性水平为10%)，然而，后者与以FDF日股票收益率为自变量的预测模型之间的预测精度没有显著差别。对新加坡季度通货膨胀率的预测，以FDF日股票收益率为自变量的MIDAS模型的预测精度比以原始日股票收率为自变量的MIDAS模型以及基准模型都要高(显著性水平为5%)，虽然后两者之间的预测差别并不明显。这证实了我们在“实时预报”情境下对新加坡季度通货膨胀率预测的结论。我们再一次看到，采用最优频率过滤器过滤后的数据在某种程度上的确改进我们的预测精度。我们对比“实时预报”及“预测”情境下的预测模型之间的预测精度，即交叉对比，结果显示在表5下栏。对于美国产出增长率的预测，我们发现以实时原始日股票收益率为自变量的MIDAS预测模型的预测精度相比以滞后一期的原始日股票收益率为自变量的MIDAS预测模型并没有显著改进。对于FDF日股票收益率(实时和滞后一期)情形类似。这说明引进当前季度的股票数据并没有显著改善我们对该季度的美国产出增长率的预测效果。然而，对于基准模型，引进当前季度的股票数据的确改进了我们对该季度的美国产出增长率的预测效果(在10%的显著性水平下)，尽管程度比较弱。对美国季度通货膨胀率的预测，我们发现三个以实时股票信息为自变量的“实时预报”模型与以滞后一期的股票信息为自变量的“预测”模型之前的预测并没有显著差别。对新加坡产出增长率的预测，以实时原始日股票收益率为自变量的MI-DAS预测模型的预测精度相比以滞后一期的原始日股票收益率为自变量的MIDAS预测模型要高，且显著性水平为1%，但对于其它两个预测模型，实时股票信息的引进并没有明显改善对新加坡产出增长率的预测效果。对新加坡季度通货膨胀率的预测，我们发现以实时FDF股票信息为自变量的“实时预报”模型的预测精度比以滞后一期的FDF股票信息为自变量的“预测”模型之前要低(显著性水平为5%)。

四、结论与展望

第10篇

关于通货膨胀福利成本的研究是货币经济学的一个重要内容，同时，它也是自20世纪70年代末以来宏观经济学的重要组成部分。但通货膨胀的成本较为隐蔽，经济学家将其归纳为鞋跟成本、菜单成本、相对价格变动的加剧、税收负担的不合意变动、混乱，以及任意的财富再分配等，这些成本在理解上虽比较直观，但是在总量上如何衡量却是一个难于回答的问题。那么，究竟什么意义上的成本才可以被称为通货膨胀的福利成本?Sidrauski(1967)认为由于持有货币能够产生直接效用，而物价上涨会导致实际货币余额的下降，故通货膨胀必然会对个体造成福利损失，这种个体的福利损失就称之为通货膨胀的福利成本。Sidrauski对通货膨胀福利成本的定义意味着，无论通货膨胀是预期还是未预期的，只要存在通货膨胀就一定存在福利成本。当然，关键问题是合理地度量通货膨胀的福利损失，从而对宏观经济政策的制定提供正确的依据。对于通货膨胀福利成本的度量自Bailey(1956)进行了开创性研究至今，国内外学者从不同的视角对其展开了深入的理论探讨，归纳起来，主要包括以下几个方面：基于消费者剩余理论估算通货膨胀的福利成本；基于Sidrauski模型的补偿变量法(CompensationVariableApproach)以及基于McCallum-GoodfriendFrame-work的估计方法。

1.基于消费者剩余理论估算通货膨胀的福利成本。弗里德曼的最优货币数量法则认为，在一个货币经济中，为保证完全竞争的均衡达到资源配置的有效性，名义利率必须等于零，此时通货膨胀所造成的扭曲最小。因此，最优通货膨胀率是使得名义利率等于零时的通胀水平。当经济中通胀率高于最优通胀水平，即名义利率大于零时，货币均衡配置不再是一个帕累托最优配置，此时社会福利下降从而产生福利成本。Bailey(1956)认为通货膨胀就像是对货币征税，货币征税(通货膨胀)的福利损失就是位于货币需求曲线下方，生产货币的社会成本上方之间的面积。当生产货币的社会成本为零时，通货膨胀的福利成本就是逆货币需求曲线下方的面积，即名义利率从i减少到0时所能获得的“消费者剩余”，这一推论与Friedman的最优货币数量法则相符。

随后，很多学者在Bailey的基础上进行了深入研究，如Marty(1967)得出了在有产出增长和考虑货币流通速度的通货膨胀福利成本计量结果。Barro(1972)认为通货膨胀提高了人们的交易成本，人们会加快支付的频率，也会减少使用货币来进行交易。因此，他重建了货币需求曲线，重估了通货膨胀的福利成本。Craig和Rocheteau(2005)先利用Bailey(1956)的方法，通过log-log型货币需求函数和semi-log型货币需求函数计量了在传统方法下的通货膨胀福利成本，指出Bailey(1956)的方法实际上是一个假设掉外部性、一般均衡效应(generalequilibriumeffects)和分配效应(distributionaleffects)的局部均衡模型，它一个重要的隐含假设是实物资产的报酬率与通货膨胀无关。

消费者剩余方法虽然为通货膨胀的福利成本提供了一种简单、便捷的计算方法，并开了通货膨胀福利成本研究的先河，但这一方法由于缺乏必要的微观基础，因而无法对个体在约束条件下的最优行为进行研究和分析，也无法对形成宏观的加总的个体进行推测和判断。与此同时，这一方法也受到一些学者的质疑。如一些学者认为即使通胀率为零，名义利率仍可能为正，这样持有实际货币余额仍然可能有正的机会成本，无效率仍然存在。因此，以通货膨胀率为纵轴计算货币需求曲线下方位于零通胀率和另一通胀率之间面积的计算方法有可能低估实际的福利成本。如Foster(1972)计算了完全预期为4%的通胀率相对于零通胀率的福利成本小于产出的0.05%。Garfinkel(1989)得到4%的通胀率相对于零通胀率的福利成本为国民收入的0.3%。这些估值远小于其他经济学家的估计。Laidler(1990)认为消费者剩余方法的前提条件是当名义利率改变时，货币需求曲线的位置不变，只是沿着货币需求曲线移动。这就需要假定实际余额的边际效用独立于其他商品的需求，而这一假设条件事实上限定了这种计算方法是一种局部均衡的方法。Gillman(1995)指出了这种错误的根源在于Bailey认为在稳定价格时的福利成本就是为零，但是，这种认为的零福利成本和真正的零福利成本却有很大的不同，其差额有时竟可以高达50%。基于这一方法存在的缺陷，一般在对问题进行分析时，这一方法主要用来进行补充性说明。

2.基于Sidrauski模型的补偿变量法(CompensationVari-ableApproach)。这一方法在Sidrauski模型(1967)的基础上应用了福利经济学的补偿原则思想。Sidrauski模型将货币直接进入效用函数，由于这种内含货币效用函数方法允许我们根据一个符合经济人最优行为的货币需求模型来计算通货膨胀的成本，从而使通货膨胀升高所引起的实际货币持有额下降直接表现为个人效用和福利的变化。福利经济学的补偿原则思想认为，市场价格的变动肯定会影响人们的福利状况，很可能使一些人受损，另一些人受益，多数情况下很难实现帕累托最优，此时关键是如何对受损者补偿，以实现社会福利的改进。在这一思想的指导下，补偿变量法认为通货膨胀的福利成本就是在某一通货膨胀水平下，应补偿给家庭多少额外的收入才能使家庭在给定利率的均衡状态所获得的效用水平与名义利率等于零时的效用水平相等。这一方法考察了通胀给社会中每个人所带来的获益或损失，从而增加了必要的微观基础，为我们从个体效用函数出发，分析在预算约束和资源约束下计算通货膨胀的稳态福利成本提供了一个方便好用的框架。因此，自20世纪90年代以来，该方法得到了普及。

Lucas(2000)用收入补偿的思想，以Sidrauski(1967)的一般均衡模型为框架，对通货膨胀的福利成本给出了估计方程。Lucas定义在名义利率i下的福利成本w(i)是收入的百分比，即用使得家庭在名义利率为i和0时达到福利水平无差别的收入差额，估计通货膨胀的福利成本。在实证方面，Lucas利用美国1900-1994年的数据，估计得到：对于美国经济，10%的通货膨胀率对于消费者的福利损失仅相当于消费者总消费水平的1.3%，即如果要保证在通货膨胀率10%和通货膨胀率为0时消费者的福利水平是一样的，那么必须增加消费者约1.3%的收入。*

Jones、Asaftei和LianWang(2001)在Lucas(2000)研究的基础上，加入了货币总量理论(monetaryaggregationtheory)，从而建立了一个包含现金和利息的一般均衡模型，弥补了前人研究中将M1层次货币全部视为无息资产的缺陷。他们发现，由于个体持有现金(无息的)的份额与持有生息储蓄的份额相比是非常小的，并且在稳态下持有生息储蓄的份额是不随通货膨胀率的变化而变化的，因此，从这个一般均衡模型中计量得出的通货膨胀福利成本比前人的研究结论小得多。

虽然补偿变量法并没有说明为什么货币、尤其是没有实物资产支持的纸币会产生效用，但这一方法将货币直接进入效用函数，而且该模型具有的货币超级中性性质表面、效用函数的另一个变量——实际消费不随通货膨胀率变动而变动，从而使福利成本计算得以简化。不过利用这种方法研究通货膨胀的福利损失时，在选择适当函数以及对模型中的参数进行赋值时，常常需要主观事先判断和利用经验来为参数设定不同的值，这势必会导致因参数赋值的不同而出现不同的测算结果。

3.基于McCallum-GoodfriendFrame-work估计通货膨胀的福利成本。这种方法通过引入交易技术方程将货币给消费者带来的效用间接化。McCallum-Goodfriend(1987)建立了一个购买——时间(shopping-time)模型，这一模型假设时间和货币共同为购买消费品提供交易服务，并且时间和金钱在实现交易方面可以互相替代。交易服务技术决定了在既定的消费和货币持有水平下所必须花费在购买上的时间。购买时间模型从时间的角度来理解和度量通胀的福利成本：在家庭持有货币数量一定的条件下，更高的通货膨胀率导致货币贬值，降低了家庭的实际购买力，家庭不得不花费更多的时间来获取同样数量的消费品，从而减少了劳动时间或休闲时间，因此，造成了福利损失。SimonsenandCysne(2001)研究了在购买-时间模型中包括有息资产的情形，并从理论上给出了福利成本的上下界。Cysne(2004)研究了连续时间下的购物时间模型，并得到了福利成本的解析表达式，他还从理论上讨论了引入家庭异质性的通货膨胀福利成本。

除了上述三个比较代表性的方法外，经济学家还提出了其他一些计量方法。如Fischer(1981)将货币和其他资产同等看待，把货币看作是资源跨期转移的载体，建立了一个禀赋经济的OLG(overlap—generation)模型。LagosandWright(2005)首次利用货币寻介理论，估计了通货膨胀的福利成本。Imrohoroglu(1992)刻画了在一个收入波动且没有保险经济环境里，经济个体为平滑自己的消费而持有货币的计量通货膨胀福利成本模式。

二、对目前中国通货膨胀福利成本研究的启迪

反观国内，当前对通货膨胀的研究仍主要集中在成因、对策等定性方面，而专门针对通货膨胀福利成本的研究则很少，且大多是基于国外已有的研究，主要利用国外研究中已有的模型对中国的通货膨胀福利成本进行估算。如欧俊和李花(2006)利用Bailey(1956)研究方法对中国通货膨胀福利成本进行了估算；陈彦斌、马莉莉(2007)分别使用消费者剩余方法、MIU模型和CIA模型计算了中国通货膨胀的福利成本；谢赤(2002)则在购买-时间模型下讨论了金融创新对通货膨胀福利成本理论上的影响；陈利平(2003)在一个引入消费攀比的Shopping-Time模型中讨论了通货膨胀的福利成本；龚六堂、邹恒甫和叶海云(2005)利用他们研究的框架，在Lucas模型基础上，应用Kruz(1968)和Zou的思想，把消费者的财富引入效用函数，给出了货币供给的改变对经济不确定影响的分析。

但问题是这种利用国外研究中已有的模型对中国通货膨胀福利成本进行估算的方法存在较多的局限性，因为纵观通货膨胀福利成本计量方法的发展，尽管不同经济学家的模型有所不同，但其基本思想是一致的，都是基于货币对于公众的有用性或者货币能提供给公众便利为出发点，进而考虑通货膨胀率的变化如何影响公众的货币持有，并引起公众效用的变化，从而对通货膨胀的福利成本进行计量。由于公众效用本身的抽象性和现实情况的复杂性，已有的关于通货膨胀福利成本的计量方法或多或少都存在一些不足之处。此外，国外既有的研究大多基于美国的经济背景，而中国的社会经济状况与美国有许多不同的特殊情况，在一定程度上也制约着中国通货膨胀福利成本计量的准确性。

1.已有的研究所采用的模型大多是引入货币的效用函数模型框架，加上各种外部约束来推导货币需求，进而对通货膨胀的福利成本进行计量。但从各种模型的计量结果来看，各种模型间不仅存在不小的差距，而且其结论也存在较大的差异。

2.已有的研究大都只限于在稳态下得出的比较结果，而当通货膨胀率剧烈波动或迅速上升(下降)时，实际的通货膨胀福利成本会与稳态下的计量结果产生不同程度的差距。这使得已有模型的结果其实用性大打折扣。

3.很多模型都假设名义变量对真实变量不产生影响，即货币和通货膨胀是中性的。这与很多现存的研究结果相悖。尤其在中国，由于经济的市场化程度仍然不高，货币冲击对经济实体的影响与货币主义的前提假设不符，货币中性依然是一个长期争论的问题。

4.国外既有的研究大多基于美国的经济背景，而中国改革开放以后的经济发展走出了一条相对独特的中国式发展之路。如中国至今还存在明显的二元经济特征，城市和农村在使用活期存款时的便利性方面有很大不同、活期存款普遍是付息的，这意味着货币层次的选择上M0和M1都不准确。

5.已有的研究大都将名义利率作为通货膨胀福利成本函数的自变量，从名义利率的角度来计量通货膨胀的福利成本，其隐含假设为名义利率的水平和变化，可以反映出通货膨胀的水平和变化。但在中国，由于资本市场还不够成熟，利率市场化的机制尚未完全建立，利率水平的反应比发达国家相对更迟缓，也更具有粘性。因此，根据名义利率计算通货膨胀福利成本有时无法反映中国的真实情况。

基于上述原因，我们在对中国的通货膨胀福利成本进行研究时必须在把握主流分析的基础上，根据中国的现实约束条件，提出适合中国国情的通货膨胀福利成本研究的理论框架和实证研究，只有这样才能对我国采用货币政策等宏观调控措施以来的各期通货膨胀福利成本水平作出正确计量和评价，并对中国通货膨胀率的确定给出一个社会福利的考核标准。

参考文献：

[1]Bailey，MartinJ.TheWelfareCostofInflationaryFi-nance，JournalofPoliticalEconomy，1956，64(2)，93-110

[2]Sidrauski，M.RationalChoiceandPatternsofGrowthinaMonetaryEconomy，AmericanEconomicReview，1967，57(2)，534.

[3]Lucas，RobertE.Jr.InflationandWelfare，Econometri-ca，2000，68(2)，247-274.

[4]McCallum，BennettT.，MarvinS.Goodfriend.DemandforMoney：TheoreticalStudies，intheNewPalgrave：ADictio-naryofEconomics，ed.ByJohnEatwell，MurrayMilgate，andPeterNewman.，London：Macmillan；NewYork：StocktonPress，1987，775-781.

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第11篇

（一）基于Blanchard和Quash方法的模型构建农产品价格波动与中国宏观经济之间的关系一直是学术界讨论的热点话题，但对这一问题的解读没有形成一致性的结论。这里将基于前人研究成果来分析农产品价格波动和中国宏观经济之间的动态关系。考虑到普通VAR模型和协整方程无法对影响宏观经济的各种结构性冲击进行识别和区分，通过对结构向量自回归模型施加长期约束，借鉴Blan－chard和Quash的方法，从影响经济的结构性冲击中进一步解构出供给冲击、需求冲击、货币政策冲击以及农产品价格冲击，将农产品价格对宏观经济的冲击影响从精细的结构模型中予以展现。在模型构建中，我们首先假定这四种结构性冲击相互之间无序列相关，其中供给冲击代表实际产出的长期增长，可以理解为技术进步、生产效率提高层面的冲击，需求冲击代表短期内消费、投资、政府支出方面的需求变化对宏观经济引起的波动效应，货币政策冲击代表了货币供给层面变化对宏观经济的影响，农产品价格冲击代表了农产品市场受到战争、灾害或者预期变化对宏观经济所造成的暂时性影响。结构化向量自回归模型如下。

（二）模型的估计与分析1．数据的选取我们选取1996年1季度到2012年1季度的实际产出同比增长率（RGDP）、同比CPI通货膨胀率（CPI）、M2货币增长率（RM）、食品价格同比变化率（CPIFOOD）作为模型估计所需要的变量。在估计之前，首先对变量平稳性进行检验，表1是这些变量的检验结果。2．模型的估计与分析根据AIC和SC原则，简化式VAR最优滞后阶数为4阶。在此基础上估计施加了长期约束的SVAR模型，得到长期响应矩阵D（L）和矩阵A，B如表2所示。3．结构性冲击的分解及其动态冲击效应农产品价格冲击对通货膨胀先是负向作用然后正向推动，但其冲击作用的力度明显小于供给和需求冲击，在－0．1％到0．1％以内，说明农产品价格在中国通货膨胀波动中并不是最重要的因素，相比于供给和需求冲击，农产品价格因素的作用有限。此外，农产品价格对通货膨胀影响呈现先下降后上升的特点，与理论判断存在一定差异。其原因在于，考虑到食品价格波动对于居民生活具有广泛影响，食品价格在中国往往会受到一定的价格管制，因此上游农产品价格变化对下游食品价格的传导机制会受到一定制约，对CPI指数的传导也不够顺畅。由于价格管制因素的存在，农产品价格对通货膨胀影响的时滞拉长，不确定性增大，即农产品价格并不必然导致通货膨胀的上升，这与卢锋、农业部农村经济研究中心分析小组的研究结论一致［7，11］。从图1至图4可以看到，供给冲击对产出的作用最大最显著，并呈现长期性，说明技术进步、制度优化等结构性变迁能够对经济发展产生持久的推动作用。从20世纪80年代起于农村领域的到1992年社会主义市场经济体制的最终确立，再到21世纪初中国加入世界贸易组织，比较竞争优势得以充分发挥，这些都是中国结构性改革中的重要环节，也是推动中国经济长期增长的根本动力。相比于供给冲击，货币政策、需求层面的作用效果要小得多，需求冲击的峰值效应大约在6％，货币政策则是2．5％。这说明技术进步、生产效率提高以及结构性改革能够显著持久地推动经济增长，仅仅依靠需求管理政策的调控对经济增长的作用力度和空间都十分有限。农产品价格的冲击效应最小，产出对农产品价格冲击有十分微弱的正向响应，在第10个季度以后转换为负向反应并逐渐增大。4．宏观经济中结构性冲击成分的分解借助Blanchard和Quash的研究思路和方法，我们还可以将宏观经济时间序列分解为由需求冲击、供给冲击、货币冲击和农产品价格冲击四个结构性冲击表示的组成成分，这对于更好理解宏观经济中的结构性波动成分有着积极帮助。从图5至图6可知，农产品价格冲击对通货膨胀的影响在大多数时候要小于供需和货币政策冲击对通货膨胀引起的波动。其中，农产品价格对通货膨胀影响较大的年份出现在1998到2001年之间。1998年中国南北方同时出现了大范围的洪水等自然灾害，农业生产受到严重影响，农产品价格面临较大的上涨压力，对中国通货膨胀的有效调控造成巨大挑战。2001年以后，农产品价格对中国通胀的影响开始逐渐减弱，即便是在2007年全球大宗商品价格攀升、2008年初中国南方遭遇冰冻等极端气候的背景下，中国农产品价格总体上基本保持了相对稳定，并没有对通货膨胀造成显著的推动作用。这与之前通货膨胀对农产品价格脉冲响应特征相对应，也与罗永泰、李津的研究一致［12］。原因是：第一，从中国宏观经济运行的特点来看，加入世贸后，中国丰富的劳动力和自然资源禀赋、较为完备的工业生产体系以及政府在环境问题实质上的软约束等多方面因素所带来的比较竞争优势在全球贸易体系中得以充分释放，巨大的外部需求是中国经济自2003—2008年呈现两位数高增长的重要推动力量。次贷危机前，中国国内经济受国内投资和出口需求的拉动，经济增长迅速，外汇占款规模提高，当然全球经济向好也助推了石油等大宗商品价格的高企。因此，受到国内经济过热、外汇占款增加以及输入性通胀等多重因素的共同作用，中国呈现出经济过热、通胀面临较大上行压力的形势。2008年下半年以来，金融危机席卷全球，国际贸易大幅收缩，全球经济陷入萧条，在中国对外贸易需求下滑等因素的作用下，中国通货膨胀暂时消除了之前的上行压力。但是，中国在2008年末实施的大规模经济刺激计划在实现国民经济稳定增长的同时，以国内投资需求高速增长所带来的新一轮通胀压力在2010年后开始显现。此外，国外各种版本的量化宽松货币政策的密集实施加剧了流动性涌入新兴市场国家，原来跌入谷底的农产品价格再次扭转回升。在国内外宽松货币政策的刺激和作用下，中国通货膨胀再次面临上涨压力。第二，从农业领域的生产情况来看，中国一直重视农业生产对国民经济的基础性支撑作用。中国农业基础设施投入不断增加，粮食生产连续多年实现丰收，粮食储备充足，粮食总体自给率高，这对于稳定粮食等农产品价格具有积极的战略意义。因此，近年来中国农产品价格总体保持了相对温和的增长，减少了对通货膨胀波动的影响。

二、农产品价格随机冲击与通货膨胀的溢出效应

（一）农产品价格波动与核心通货膨胀率考虑到CPI指标容易受到暂时性外生冲击的影响，可能引起中央银行货币政策和公众预期出现误判。因此，构建能够反映通货膨胀长期潜在变化的指标具有积极意义。这里应用SVAR对核心通货膨胀指标进行测度，同时考察其与农产品价格冲击之间的动态关系。最后，就建立核心通胀指标对货币政策调控的意义进行探讨。计算结果如图7所示。

（二）农产品价格冲击与通货膨胀率、核心通货膨胀率的溢出效应1．均值波动溢出效应模型的构建此处构建通货膨胀与农产品价格冲击之间的均值波动溢出模型，通过溢出关系检验来进一步考察农产品价格波动与宏观经济在均值波动层面上的溢出效应。构建基于农产品价格波动和中国通货膨胀（核心通货膨胀）的二元VAR－MVGARCH－Asym－metric－BEKK均值波动模型，其中均值方程为。2．模型的估计与均值波动溢出效应检验表3、表4为均值波动溢出效应的检验结果。均值层面看，通货膨胀与农产品价格之间不存在显著的均值溢出效应。这与之前的SVAR脉冲响应结果形成一定的对应关系，即通货膨胀与农产品价格之间在均值层面上不存在显著或确定的正向关系。从波动溢出层面来看，两者之间的波动溢出效应却十分显著，说明相对于长期的均值水平层面，通货膨胀与农产品价格在短期波动层面上表现出更为紧密的关联关系。从长期均值层面来看，通货膨胀更多地由总供给和总需求决定，在供需稳定、货币政策不变的条件下，仅仅某一个市场如农场品市场的价格波动很难改变社会的总体物价水平。对比波动溢出效应的似然比可知，通货膨胀或核心通货膨胀对农产品价格溢出效应的似然比LR要远大于农产品价格对通货膨胀或核心通货膨胀溢出效应的似然比LR，表明前者在更高的显著水平下拒绝不存在溢出效应的零假设，这说明通货膨胀对农产品价格波动的单向溢出效应相对于反向溢出要更为显著。这与中国近年来通胀波动的事实十分契合。如前文所述，中国通货膨胀更多受到供需层面和货币政策的影响，农产品仅作为构成通胀指标中的一部份，其价格波动对整体通胀改变的作用力度有限。相反，当中国通货膨胀出现加大幅度波动时，随着一般商品价格的整体性调整，农产品市场必然不能独善其身，其价格波动性随之增加。

（三）农产品价格冲击与通货膨胀率、核心通货膨胀率的动态相关性从图8可以看出，农产品价格与CPI、核心通货膨胀率的动态相关性既有正向也有负向关系，说明农产品价格上涨不会必然引起通货膨胀上升。同时农产品价格与核心通货膨胀率的正向相关关系相比于CPI有明显的下降，说明CPI更容易受到农产品价格因素波动的影响，而核心通货膨胀率由于已经剔除农产品价格随机冲击，受到农产品因素的作用相对较小，因而能够更多反应经济供需层面的情势变化。事实上，考虑到核心通货膨胀与CPI相比，能够剔除农产品价格这些随机冲击的影响，更多地反应经济内在情势变化所产生的潜在通胀，从这一点来看，如果我们能够建立起更为科学、合理的反应通货膨胀真实变化的指标体系，将会给中央银行进行货币政策调控预留出更多的调整和操作空间，更好地保持货币政策的稳健性与连续性。

（四）农产品价格冲击与通货膨胀率、核心通货膨胀率的协动关系在研究农产品价格冲击的涨跌对通货膨胀（核心通货膨胀）的非对称影响方面，此处根据Kroner和Ng提出的一元GARCH的新闻曲线进行了改进和创新，提出了基于“通货膨胀（核心通货膨胀）与农产品价格冲击之间的协方差”的多元GARCH联合消息冲击曲面（NewsImpactSurface）［13］。需要指出的是，在宏观经济变量变化的非对称影响方面，曾有应用类似的消息冲击曲面对中美货币政策协调以及基准利率联动等领域展开了较为深入的研究。此处应用这一方法考察农产品价格冲击波动性与通货膨胀、核心通货膨胀协动性所产生的非对称冲击效应。总的来看两者之间协动关系，可以认为，农产品价格或通货膨胀上升更容易带动对方变量的上行，农产品价格或通货膨胀下降对对方变量下行的作用力度则相对较小，即农产品价格随机冲击或通货膨胀对对方变量的作用具有非对称性，其中农产品价格或通货膨胀上行具有更为显著的推升作用。

三、结论与建议

第12篇

关键词：通货膨胀；产出缺口；HP滤波

一、通货膨胀与产出缺口关系概述

产出缺口表示实际产出与潜在产出之间的差额，即实际产出围绕潜在产出上下波动的程度。它测度了经济周期性的波动对产出的影响，反映了现有经济资源的利用程度。当产出缺口为正时，实际产出高于潜在产出，经济处于扩张阶段；反之，经济处于收缩阶段；政府追求的稳定产出的目标是产出缺口为零，即实际产出等于潜在产出。对于潜在产出，经典经济学中将其定义为：在稳定的价格水平下，给定当时的技术水平，在劳动力实现充分就业时，一个国家充分利用资本和劳动力能实现的最大产出量。

很多国家的央行或政府经济部门都将产出缺口作为分析预测通胀压力的重要指标。如果出现正的产出缺口则通胀压力增大，政府将采取增税、减少政府开支的收缩性财政政策，央行将采取提高利率的紧缩性货币政策，抑制通胀；相反，央行和政府则应采取扩张性的财政政策，刺激经济。同时，从通货膨胀对产出的反作用来看，人们相信温和的通货膨胀有利于经济的成长，那么当通货膨胀率有所上升的时候，产出缺口就应该达到一个正值，经济表现出繁荣。

从另一个角度来看，低通胀、高增长一直是政府部门追求的两大目标，但是两者之间却存在着矛盾，需要政府在两者之间做出取舍，而从两者之间的关系来看，政府在不同时期对两者的关注程度应当是有所差别的。在经济繁荣时期，通胀率亦上升，政府应更多的来抑制通胀；反之，在经济低迷时，通胀率亦处于低水平，此时的政府则应更多地关注于刺激经济增长。

二、利用HP滤波计算潜在GDP

本文选取中国年度数据进行检验，样本区间为1989～2008年，共20个样本点。通货膨胀率选取居民消费价格指数CPI代替，CPI数据为环比年度数据，以上期为基期，上期数据为100，能够较好地反映通货膨胀的变动情况。产出水平用国内生产总值GDP表示，数据来源于国研网统计数据库。

大量的理论和经验分析表明，现实的产出没有一个确定性的时间趋势，它表现出随机行走过程，即单位根过程，这时使用消除趋势法。目前，较多的运用HP滤波法来计算潜在GDP，进而计算出产出缺口，用HP滤波计算潜在GDP如下：

设{Yt｝是包含趋势成分和波动成分的经济时间序列，{YtT｝是其中含有的趋势成分，{Ytc｝是其中包含的波动成分，则Yt=YtT+Ytc，t=1，2，..，T。计算HP滤波就是从{Yt｝中将{YtT｝分离出来。一般的，时间序列{Yt｝中不可观测的部分趋势常被定义为最小化问题的解：min{(Yt-YtT)2+λ[c(L)YtT]2｝。其中，c(L)是延迟算子多项式c(L)=(L-1-1)-(1-L)。

最小化问题用[c(L)YtT]来调整趋势的变化，并随着λ的增大而增大。HP滤波依赖于参数λ，该参数需要事先给定。一般经验取值，年度数据λ=100；季度数据λ=1，600；月度数据λ=14，400。本文用的是年度数据，因此λ取值为100。设{Yt｝为我国的年度GDP指标，利用HP滤波计算出来的YtT来表示潜在GDP，于是结果如图1所示。SER01表示的是真实GDP，HPTREND01表示的是潜在GDP。

三、通货膨胀和产出缺口的关系图形分析

GDP的波动要素{Ytc｝序列实际上在0上下波动，称为GDP缺口序列，它是一个绝对量的产出缺口。它的值即为真实GDP与潜在GDP之差。图2即为真实GDP与潜在GDP之差，也就是产出缺口，它在0上下波动。图中最大的向下趋势在1997年以后，1998年的实际产出低于潜在产出，即产出缺口由正值转为负值。反映出1997年亚洲金融危机对我国经济的影响，这种影响在相当长的时间得到延续，一直到2003年产出缺口才有所上升。2007年以后出现了较大的正的产出缺口。图3反映的是1989～2008年通货膨胀率的走势，通货膨胀率以CPI指数来代替。

(一)产出缺口和通货膨胀在方向上的一致性。与产出缺口的图形比较可以看出，通货膨胀和产出缺口存在正相关的关系，两者虽在波动程度上有差异，但是走势方向基本一致。

1997～2002年我国经济受到亚洲金融危机的冲击，经济增速放缓导致了通货膨胀的降低，实际上出现了通货紧缩的压力，从图形中可以看出1998～2000年CPI指数低于100，远远低于1994年的水平，与此同时，产出缺口也有一个下降，呈现了负的产出缺口。从2002年以后，通货膨胀率伴随经济回暖而上升，产出缺口也逐渐从负值走向正值。

以上的对比说明了这样的结论：若实际产出大于潜在产出，即产出缺口为正值，则经济中就会出现通货膨胀的压力，政策制定者则需要采取从紧的财政货币政策，防止经济的过热；反之，如果产出缺口为负值，经济增长放缓，则意味着通货膨胀压力减轻，追求经济的繁荣成为政策导向，政策制定者应当采取宽松的财政货币政策，拉动需求，防止有效需求不足带来的通货紧缩，以此来刺激经济的增长。

(二)通货膨胀对产出缺口反应程度上存在不确定性。从图中可以看出通货膨胀和产出缺口的图形波动程度上有差异，1989～2008年间，在1994年通胀率达到了顶点，但是产出缺口并没有出现最大限度的上升，而与此同时，在2008年产出缺口达到最大值的时候，通胀率也是远低于1994年的水平。由此可以看出，两者走势虽在方向上是一致的，但是影响程度上还是存在不确定因素。

通货膨胀对产出缺口反应程度的不确定性是探讨一国菲利普斯曲线中的通货膨胀与产出缺口替代关系稳定性的重要内容。它直接影响到央行对经济形势的判断，进而影响到一国经济决策的制定。产生不确定的原因在于，在通货膨胀对产出缺口的调整机制中，存在着影响通货膨胀对产出缺口做出调整的因素，并且在这些因素的共同作用下，就有可能使得通货膨胀对产出缺口的反应程度具有不确定性，进而会改变通货膨胀与产出缺口之间的替代关系，而中央银行也就无法利用这一替代关系，通过控制产出缺口预测和实现预定的通胀目标。

四、总结

本文利用HP滤波方法估计我国近年(1989～2008年)的产出缺口状况，并做出产出缺口与通货膨胀的折线图进行比对，发现经济过快发展是我国近年通货膨胀的主要原因。2007～2008年我国经济出现了一个过热的增长态势，使得宏观经济面临较大的通货膨胀压力，这也反映在了图中。2008年下半年以来，在全球金融危机的影响下，我国经济出现了较大的下行压力，通货膨胀率也出现了下降的趋势，此后，政府的刺激政策在保证经济稳步发展的同时，也使得通货膨胀有所反弹。这一点也表明了产出缺口和通货膨胀的正相关关系。同时我们发现，就我国目前的经济形势来看，中央银行还无法利用这层关系准确地调控经济。因此，政府应当努力转变经济增长方式，提高生产的科技含量，逐步淘汰落后产能，不断优化总需求的结构。在需求管理方面，提高政府政策透明度来稳定公众预期，从而避免出现较严重的通货膨胀。

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[7]贾德奎.基于产出缺口估计的通货膨胀压力测度研究[J].经济经纬，2009.4.

第13篇

通常而言，经济高速增长都要归因于投资、消费及出口等的拉动，且投资和消费贡献极大。根据马克思扩大再生产理论，第Ⅰ部类存在优先增长趋势，但第Ⅱ大部类也需有一定的增长，用以满足两大部类增长所需的ΔV和M/X需求，如果第Ⅱ部类增长不能满足增加的需求，便会在经济增长同时伴随一定水平的通货膨胀。我国开始改革开放至1998年这一经济发展过程验证了这一点。

(一)房地产市场快速发展期我国通货膨胀路径的偏离1998年以来，我国通货膨胀在原有路径上发生偏离(如图2)，从1998年开始，我国CPI增长由过去的大起大落变为较平稳的低位小幅震动，并出现几年负增长。可见，随着我国房地产市场的迅速发展，我国经济呈现世界经济体发展中罕见的高经济增长与低通货膨胀并存的现象。在此期间我国投资的快速增长带动了经济高速增长，却出乎意料地未出现严重通货膨胀。由表1可见，自1998年以来，我国持续保持较高经济增长速度，最高年份为2007年，达到14．16%的增长率，而CPI却出现较低水平上涨，其中有9年时间CPI上涨在2%以内(包括4年时间负上涨)，经济面临通货紧缩风险[4]。2008年物价指数上涨最多，也仅为5．8%，属于较温和的通货膨胀。另外，我国在保持较高增长速度同时，最终消费需求的贡献有8年时间都小于投资贡献(如图3所示)，消费需求拉动明显不足，成为特有经济现象。从1998年开始至2013年，我国全社会固定资产投资增长仍保持较高速度，其中有9年时间增长率超过20%，最高年份是2009年达到29．95%，其余年份除1999年外增长率也都不低于10%。较高的投资增长率和不足的国内消费需求同时存在，居民消费价格指数又在低位增长，这些现象似乎有悖于马克思扩大再生产两部类平衡规律，并使我国通货膨胀变得不可预期，唯一能够解释这种经济现象的便是我国房地产商品化的快速发展。

(二)房地产市场对通货膨胀的抑制效应我国1980年开始推行住房商品化，但由于具体政策尚属空白，房地产市场商品化只能在探索中进行，各经济组织、个体、经济制度等都在探索中适应这种重大改革。如图4所示，我国房地产经历过探索式发展后，1998年开始迅速发展，商品房自由买卖使得改善自身住房条件的需求迅速增加。我国开始住房商品化前，由于原有经济体制下人们住房大都是单位分房，因此住房支出占收入比值极低，同时住房条件也较差。随着住房商品化的实施，单位福利分房制度被逐渐取消。原有住房条件差，新家庭又失去福利分房机会，因此对居住用商品房的需求迅速膨胀。近15年来，房地产开发企业平均每年新开工房屋面积中，供居住用的普通住宅面积占近80%，高档别墅、公寓又占了4．05%，两者之和达到84．05%，剩余的生产经营用房屋仅为15．95%。可见房地产企业开发的房产也主要为满足这种消费需求。商品房属于长期资产，但在房地产市场兴起后的一段时期，占房地产市场主要部分的居住用房屋主要用于满足人们基本居住需要，具有完全消费资料属性①，房地产开发绝大部分应归为第Ⅱ部类生产，而所占比例极低的办公及营业用房屋开发属于第I部类产出。根据马克思扩大再生产理论，由于商品房需求骤增，这种特殊消费品具有占用流动性大的特点，在第Ⅰ部类高速增长期，与两部类(V+ΔV+M/X)相对应的收入将有很大份额用于购买第Ⅱ部类产出的商品房，商品房价格逐年上涨。人们为满足最基本居住需求，不得不改变消费倾向，节制普通消费品购买，以满足相对昂贵的住房需求。两大部类普通消费的抑制必然使国内消费需求难以拉动，消费价格指数也因此在经济较快增长时期仍处于极低上涨水平，甚至出现通货紧缩迹象，因此房地产市场兴起将通货膨胀推离原有路径。我国自2000年以来，城镇居民人均可支配收入与房价同时增长，但商品房并不能拆分为每平米购买，也不能按使用时间段平均购买，而只能整套获取。这样，购房者不得不一次性支付较大数额房款或首付款。如表2数据，2000年，我国城市居民年人均可支配收入为每人6280．0元，若以三口之家测算，两人收入共12560元，供养一名未成年人。2000年我国城镇人均居住面积为20．3平米，住宅商品房平均售价为每平米1948．0元，该户购房总价款为118633．2元，相当于两人收入的9．45倍，即使采用房屋抵押贷款的形式取得住房，按照30%的比例支付首付，也相当于2．83年收入总和，抛除生活必要开支，需要近6年时间才可完成积累。由此消费者必然改变原有消费倾向，节制普通消费用以支付购房需求，2000年我国消费者价格指数仅上涨了0．4%。另外，随着房地产价格泡沫的充斥，购房总款与城市居民人均可支配收入之比有提高趋势，对消费也继续起着抑制作用。房地产市场对通货膨胀的抑制不仅因为商品房吸收流动性大，还因为商品房总需求增长迅速。2007年之前，我国保持平均9．95%的经济增长速度，而居民消费价格指数除2004年外都低于2%，甚至有三年时间该指数变化为负，而同一期间，商品房销售额却出现高速增长，最高时为2005年的69．23%。2000—2007年，年商品房销售额占国民总收入比值也呈递增趋势(如表3)，房地产市场迅速发展使本应出现的通货膨胀并未出现。房地产市场发展对通货膨胀的抑制作用被掩盖在经济增长背后，这种抑制使中国投资过热拉动的经济增长并未受到通货膨胀的威胁，反而促进投资规模进一步扩大，这掩盖了两大部类不平衡的潜在威胁，使我国在发展房地产市场过程中很少主动预测该市场发展趋势和调整周期[5]，难以做到未雨绸缪。如2008年我国“四万亿”计划，虽然让2009年房地产市场重新振作，但却让我国与世界市场相脱节的房地产市场进一步偏离，并出现2013年的反弹性增长，使房地产价格泡沫继续膨胀。总之，由于第I部类中V和M较多，房地产市场发展成为改善住房需求的重要部分，对V和M的购房满足减少了对其他消费品的需求，由此CPI持续低位上涨。但当房地产完全成为投资品时，这种形势便会逆转。

二、房地产市场调整期的逆向通货膨胀冲击

房地产市场发展具有周期性，经快速发展之后，必然会达到饱和，继而陷入低迷[6]。饱和的房地产市场真正属于投资品市场，房地产也成为第I部类产出。房价内充斥的泡沫一旦破灭，社会扩大再生产的两大部类比例便顿时失衡，造成逆向通货膨胀冲击，且伴随房地产市场的产能过剩。

(一)房地产市场部类转移房地产市场由第II部类向第I部类的转移包含两个层面:一是房地产新开发面积中居住用房屋比例减少。从2008年开始，房地产开发企业新开发房屋面积中，无论普通住宅还是高档别墅、公寓所占比例开始持续下降，同时，办公楼及商业营业用房屋等所占比例开始逐年上升。后者明显属于两大部类生产中的C部分。根据马克思两大部类平衡理论，两部类的C都由第I部类生产，根据图5所示的房地产用途变化趋势，房地产开发正逐渐向第I部类转移。二是由于居住用房地产属性转变，此类商品房也转变为第I部类产出，这是对经济影响最主要的部分。房地产具有消费资产和投资品双重属性[7]，由于商品房用途由最终获取者确定，而不是房地产开发企业决定，其属性也取决于购房者的需要和预期。在购买的商品房满足居住需求之后，购房者继续购买的商品房便成为投资的一种方式。此时购买者增加的房产主要用以赚取租金或增值收益，因此居住用房屋的投资品属性变得更强，并逐渐变为社会再生产的第I部类产出。这种转移可能产生两方面影响:一方面，由于房价泡沫破灭，在房价看跌的形势下，投资于房地产的预期收益减少[8]。根据资本追求利润的特点，商品房需求将下降，商品房成为产能过剩产品。另一方面，由于房地产开发时间较长，生产规模难以自由收缩。房地产价格上升时期，潜在的房地产投资规模过大被隐蔽，房价泡沫破灭时，占经济活动重要地位的房地产投资过快问题便会显现出来。如果我国继续依靠投资拉动带动经济增长，便会造成第Ⅰ部类的(V+ΔV+M/X)过多，向第II部类购买的普通消费资料增加，没有商品房的第Ⅱ部类产出便不能完全满足两部类消费需求，从而出现通货膨胀。我国现今房地产市场正处于这种过渡期，房地产市场向第I部类的过渡，使我国不得不面对由此可能产生的通货膨胀冲击。

(二)我国房价泡沫破灭压力表象我国房地产高速扩张之后，价格泡沫逐渐形成，现今房地产价格泡沫破裂压力增大[9]。首先，作为实物资产，房地产使用已趋饱和。我国房地产市场从1998年开始获得迅速发展，进入明显的扩张期。2008年“四万亿”计划的刺激使房价反弹程度较大，到2013年底，我国商品房价格、销售面积都出现非正常速度上涨，12月份同比价格上涨最高达21．9%，全国商品房销售量增长了17．34%，城镇人均住宅面积高于32平米。商品房的需求趋于饱和，一些城市出现大打折扣销售以及抛售现象，过剩的商品房供给短期内难以消化。其次，作为投资品，房地产投资收益低下。房地产作为投资品可获得的收益主要包括租金、增值收益、更多的动迁补偿等，这三类收益的赚取都须以其实物使用形式为基础。在实际生活和经营求难以挖掘的情况下，房地产投资价值降低。如今，我国房地产市场平均收益率下降，年净租金收益与房价的比例大都低于2%，小于银行一年期存款利率3．25%。一些商品房空置的“零租金”现象愈加突出，我国商品房空置率已高于20%，一些大中城市呈现所谓的“鬼城”[10]。投资于无租金低价格上涨的房地产市场等于资金受到侵蚀。再次，维持房地产发展的资金链支持削弱，行业资金周转困难。房地产业是资金密集性行业，其发展离不开强大资金链的支持。我国房地产投资资金中自筹资金的比例一般为30%左右，其他主要依靠商业银行提供的资金，包括房地产开发商向银行获取的20%左右的直接贷款、个人购房时采用住房抵押方式向银行所贷款项，两种方式所获银行资金量极高。近几年，房地产业的直接贷款比例下降，2010年直接贷款比例就开始下降为17．30%，其后两年都在15%左右，2013年在房地产市场获得极强增长的情况下也仅为16．11%。长时间的银行信贷收紧使房地产商降价抽身的压力加大。银行资金支持削弱使得房地产商资金链条紧绷，时间愈长，房价泡沫破灭压力愈大。

(三)房地产调整期的逆向通货膨胀冲击引致因素中国房价泡沫存在已成为事实，但房价泡沫一旦被硬性挤破，其直接后果便是通货膨胀冲击。首先，房地产市场的流动性释放施压于通货膨胀。房地产吸收资金量大，对物价指数影响也大。1998年房地产市场快速发展以来，我国出现罕见的高增长低通胀态势。2008年政府采取的4万亿刺激计划，使2009年物价指数出现暂时紧缩。2013年房地产市场出现反弹性增长，并导致令金融业措手不及的“钱荒”。2014年5月份一些城市房地产销售价量双降，CPI增幅却创今年来新高。可见房地产市场对物价的影响力量之大。若房地产价格失控性下跌，房地产市场不但不能吸收流动性，还会因房地产抛售挤出极多的流动性，加剧流动性过剩，给经济造成极大的通胀压力。2014年6—7月份，房地产市场低迷趋势明显，而不同于2013年的“钱荒”，一些银行开始主动设计新的放贷方式，以寻找资金的投向，这可说明银行流动性比较充裕。其次，银行次贷风险加大。房地产价格泡沫破灭时，购买者若选择弃房，银行不得不对商品房进行拍卖，抵押物价值存在损失显而易见，这种损失主要表现在两个方面。一方面是作为抵押物的房地产价格下跌，这种价值减损是最基本的减损，银行可以采取一定的措施规避部分风险。近几年我国商品房贷款的严格控制，减少了这种抵押房估计价值下降造成的风险。另一方面是抵押用房地产拍卖价格的下降损失，实际上银行面临更大的损失便是这种拍卖损失。因为房地产价格过高，房地产需求变弱，二手房有价无市。商品房按照市场估价拍卖，通常都会流拍，如2013年温州弃房进入首拍后，成功率还不到5%。经多次拍卖、多次折价后商品房才能成功拍卖，这种价值减损及拍卖费用是风险的实质来源。若房价泡沫破灭，弃房急剧增多，银行风险会更大，可能导致局部性金融危机。再次，地方政府债务存在危机风险。随着城镇化进程加快，各城市承载力不足，基础设施建设需要巨大投入。地方政府在推出新产品“空地”之前，需要预付很大一部分动迁支出。所有支出是每年财政收入所不能弥补的，因此地方政府大规模举债，并通过出让土地使用权来弥补。房价泡沫破灭将导致土地出让难以实现，甚至出现房地产商想要“退货”现象，地方政府收入锐减。支出增加和收入下降共存的结果便是地方政府债务危机的开始。政府作为公共管理部门不能破产，最终不得不靠增发货币来解决债务问题，货币的增发必然会加剧通货膨胀。总之，我国房地产抑制通货膨胀时期基本结束，对房地产市场的过度依赖可使经济失去对新形势的适应能力。在我国根本的结构性矛盾没有完全解决的情况下，持续通货膨胀压力会加大。若持续使用计划性的救市政策，人为推高房价，只能助长社会投机活动，使房地产泡沫持续膨胀，最终可引发通胀全面爆发。

三、政策启示

第14篇

美元汇率、人民币汇率以及中国的通货膨胀一直是中国08年之前若干年的热点问题之一。其间搀杂着其他的各种问题，包括贸易顺差（失衡）、外汇储备、利率政策、货币的流动性等等。在08年金融危机爆发之后，虽然有过一段时间通货紧缩的危险，但是，在各国的以注入流动性为主的积极的货币政策的影响下，随着我国4万亿次级消费的资金进入货币市场之后，我国率先从金融危机的阴霾中走出来，目前，潜在的新一轮的通货膨胀风险已然存在，已经引起了广泛的关注，所以，我们研究通货膨胀和人民币汇率的关系仍然有着现实的意义。

1.通货膨胀与汇率的关系分析

通货膨胀被西方经济学称为公众的头号敌人，其表现为国内价格持续的上涨。而通货膨胀和汇率的关系也非常复杂，因为存在着理论和现实不符的事实。

首先，通货膨胀和汇率存在负相关关系。根据购买力平价理论，通胀水平高的国家其货币必然对通胀水平低的国家的货币贬值。但是购买力平价理论有两个不足，其一在于其假设商品能被自由交易，并且不计关税、配额和赋税等交易成本；其二是它只适用于商品，却忽视了服务，而服务恰恰可以有非常显著的价值差距的空间。

其次，汇率取决两种货币的供求关系。如上述的国际借贷说、利率平价理论的本质是通过改变两种货币在国际金融市场（广义的非特定地理区域的）的供求关系而影响两种货币的相对价格，这有点类似普通商品的供求关系决定价格，如同“一只无形的手”作用于外汇市场。只不过引起两种货币供求变化的因素是多种的，包括国际贸易、资本流动（直接投资、证券市场融资、国际转移支付等）、利率差导致的套利行为、金融投机行为等等。

有专家认为，2007年1月～8月，欧元对美元升值大约12%左右；同时人民币对美元升值有限，同时由于中国的巨额贸易顺差是的人民币本身具有升值的压力。正是人民币对外升值有限，使得对内表现为巨大的通货膨胀。

2.中国近阶段的情况较为特殊，即“货币对内贬值而对外升值”。

货币具有的购买能力也称为对内价值，相当于物价的倒数（物价越高，货币购买力越低，反之亦然）；以另外一国货币表示的本币价值（间接标价法）即为汇率，这也被称为货币的对外价值。理论上货币的对内与对外价值应该一致。但多种主客观因素会使得货币的对内与对外价值偏离，包括：

（1）外汇在外汇市场上作为一种商品受到供求关系的影响并发生波动，从而导致货币的对内和对外价值发生偏离，甚至长期和大幅度的偏离。

（2）通货膨胀会降低货币的对内价值，从而使价值分离。

（3）利率的提高会提升货币的对内价值，会产生价值分离。

（4）在钉住及联系汇率时，被钉住的货币升值或贬值从而使钉住货币发生内外价值偏离。

（5）其他各种因素，如政府管制、投机及心理因素，等等。

目前，中国国内存在着较为严重的通货膨胀，根据统计局公布的数字2008年6月CPI涨幅7.1%上半年GDP增长10.4%，导致人民币对内大幅贬值，国家统计局发言人李晓超表示：虽然近两个月居民消费价格出现了回落，但是目前的价格水平还处在较高的位置，价格长期在高位运行，不仅影响国民经济平稳较快地发展，而且还影响到百姓的生活，特别是低收入群体居民的生活。所以，我们还要继续控制价格的过快上涨，防止通货膨胀。

同时我国对外贸易存在“双顺差”，国际上对于人民币升值的压力依然持续存在，兴业银行首席经济学家鲁政委表示,人民币升值正承受着国内国际的压力。在国内,随着中国出口增速下滑,出现了人民币升值放缓的呼声。海关统计显示,6月贸易顺差达213.5亿美元,比去年同期下降了20.6%,净减少55.4亿美元。虽然同比下降,但顺差数据仍旧是今年以来月度最高,“顺差依旧巨大,国际上对人民币继续升值还是有一定压力。”

随着我国外汇储备的不断增加，我国流动过剩的局面日益严重，外汇占款的规模不断扩大，并且由于持续存在人民币升值的预期，热钱不断涌入，央行由此也面临着巨大的对冲压力。人民币不能自由兑换、人民币尚未成为国际储备货币这两大特殊因素，决定了人民币兑美元的升值仅限于相对货币之间（如人民币对美元）的升值，人民币汇率升值很难达到提升国际购买力的效果，反而会由于外资的涌入，导致流动性泛滥，进而使物价上涨，引发人民币对内贬值

目前看来，只有对内疏导通货膨胀压力,削弱长期贬值倾向,对外平衡贸易收支,化解短期升值压力,才能改善人民币现在这种进退两难的困境。

二、相关文献综述

自2005年7月21日启动的人民币汇率形成机制改革以来,人民币对美元汇率连续几年来持续呈现小幅上扬态势。特别是08年以来,人民币对美元升值步伐进一步加快，破“6”已在市场人士预料之中。世界经济形势不确定因素增多,美元持续贬值,人民币汇率走势格外引人关注。在金融危机爆发以来，我国汇率出现小幅反向变化，但是，仍旧超过08年的值。针对人民币是否应升值的问题，国内国外学者有着激烈的争论。

2006年，乔海曙、王军华在《投资与通货膨胀关系的实证检验》一文中用单位根检验和Granger因果检验的方法，对投资和通胀之间的关系进行了分析，证实了投资和通胀之间存在着因果关系。

2006年，王喜平在《外资流入与通货膨胀的Granger因果关系》一文中采用因果检验和误差修正模型对1983年～2003年年数据进行分析，发现短期内外资流入是通货膨胀的Granger原因，反映外资流入与通货膨胀长期关系的ECM对通货膨胀也存在单向Granger因果关系

2006年，李洪凯在《中国通货膨胀的外部影响因素分析》一文中的研究表明，包括能源和原材料的国际初级产品价格变动并没有在CPI中表现出来，国际初级产品价格的大幅上涨不能成为推高我国物价水平的原因。

2007年，鲍银胜在《评论:人民币何以对外升值对内贬值》一文中提出了人民币不能自由兑换、人民币尚未成为国际储备货币这两大特殊因素，决定了人民币兑美元的升值仅限于相对货币之间（如人民币对美元）的升值，人民币汇率升值很难达到提升国际购买力的效果，反而会由于外资的涌入，导致流动性泛滥，进而使物价上涨，引发人民币对内贬值的观点

2007年，武建东在《中国完全可以市场化的方式主导人民币对外汇交易的定价机制和交易体系》一文中提出可考虑将现行的强制结售汇体制改为中国自主结售汇体制。

易纲(1997)、谢多(1997)、张斌(2001)、YuYongding(2001)都曾提出过类似将强制结售汇体制改为比例结售汇体制，同时提高银行的结售汇周转头寸的限额，将变周转头寸的最高限额为最低限额。或者对外资流入采取适当的控制措施，以防止国际收支的过度不平衡，解决或部分解决外汇占款问题的观点。

2008年，俞乔在《中国经济存在两大矛盾》一文中指出今年中国经济从金融层面来看，国民储蓄率高居不下，经济中存在极大的流动性，国家积累了巨额的财富，不得已而转向国外购买金融资产以对冲流动性，化解通货膨胀压力；而国内大量的投资机会和社会公众又难以获得资金，内部融资需求难以满足。

2008年，马涛在《在效用损失外汇储备过多的后遗症》一文中明确提出了外汇储备过多对政府和社会产生负效用，大规模外汇储备引发的外汇占款是当前通货膨胀的重要诱因；同时意味着将一定量的国内资源提供给国外使用；强制结售汇形成的巨额外汇储备体现了政府与民众之间的不公平分配；弱化了我国货币政策的独立性。并指出应建立适度的外汇储备存量，不宜过多持有外汇储备

2008年，巫燕玲在《结汇核查缉捕热钱单边升值预期可能将反转》中认为近期投资者对人民币升值的预期正在减弱，但热钱与人民币升值的矛盾与斗争仍在继续

三、理性思考

笔者认为，我国目前所面临的较高的通货膨胀率以及人民币面临的“对内贬值对外升值”的两难处境，一方面两者都存在着各自特有的客观因素，一方面两者也具有一定的联系：

1.人民币不能自由兑换、人民币尚未成为国际储备货币这两大特殊因素引发人民币对内贬值

首先，人民币并非自由兑换货币，决定了：

（1）人民币兑美元升值仅限于相对货币之间的升值，并不代表人民币国际购买力的提高。

（2）人民币难以形成真正有效的汇率机制，反映真实的汇率水平

（3）在外部资金不断流入的情况下，导致了外部资金对中国资本市场的单向流动

其次，由于人民币目前还不能与美元一样，成为世界主要储备货币，国际大宗商品、金融产品标价也不是以人民币来标价的，由此决定了人民币兑美元升值只是相对货币之间的升值行为。在美元大幅贬值、美元标价仍在国际大宗商品标价体系中占主导地位的条件下，人民币并不能通过相对于美元升值的途径去抵御国际通涨压力。在美元不断贬值的背景下，人民币只能成为国际通胀的被动接受者。在美元不断贬值的趋势下，国际原料价格大幅上涨使我们并没有得到多少实惠。而外部投机性资金出于人民币升值的预期进入中国资本市场，推升资产价格，却使中国国内面临成本推动型通胀压力，并加剧了人民币虽然表面上升值，但实际购买力却相对下降，这个奇怪的经济现象。

外部资金对中国资本市场的单向流动，在很大程度上导致了国内货币资金供给增加，使中国经济面临通胀压力。外部资金对人民币计价的资产进行投机性炒作，必将使人民币汇率、国内资产泡沫之间呈现“水涨船高”式的联动关系，进一步加大了国内资产价格泡沫。导致资产价格快速上涨，而人民币对内实际贬值。这将在很大程度上会影响中国国内的金融稳定。

2．建议

在金融危机的影响下，在紧缩的世界大背景下，我国实行积极的财政货币政策是政治要求，但是，我国原先所存在的内外不均衡的问题仍然不容小觑，在紧缩的环境中，处理好潜在通货膨胀和人民币汇率的关系仍然是关系我国发展的一个重要问题。

面对“内忧外患”笔者认为我国应首先处理好以下两方面：

首先应理顺资产价格。提高中国居民的收入水平、提高出口商品价格，将是抑制贸易顺差的有效手段。

其次，进一步改革和完善我国汇率制度，同时要加强对境外投机资金入境的监管，这是特殊条件下抑制我国国内资产泡沫、防范金融风险的重要手段。

针对人民币是否应升值，不同学者有各种不同的见解。同时，西方发达国家也不断的向中国施压,要求中国让人民币升值,其背后的目的是为了其本国的国家利益而栖牲中国的利益。人民币绝不能迫于政治压力而升值，日本的当初就是我们的前车之鉴。但是，人民币确实存在升值的压力，并且以最近两年人民币持续升值的表现看，人民币升值的前景越来越清晰，人民币长期以较大幅度升值是符合经济规律并有利于实现中国更大利益的。但是，短期更适合逐步升值。

[参考资料]

人民币汇率形成机制改革问答(一).中国金融,

第15篇

与此同时，囯内学者也认识到随着国内金融市场的发展，居民对于投资金融资产的货币需求逐渐加大，虚拟经济将对通货膨胀水平产生影响。刘骏民和伍超明（2004)借鉴货币数量论模型并对其进行改进，构建了一个货币、虚拟经济和实体经济模型，对虚实经济的经常性背离关系进行了分析。何问陶和王成进(2008)对中国的CPI、M2和虚拟经济之间的长期和短期关系进行了实证研究，得出了股市价格水平对实体经济的价格水平有一定的正相关关系，说明货币流入虚拟经济会推动实体经济的价格水平的上涨。马方方和田野(2010)也对中国1997年以来的CPI、M2、GDP和股票流通市值之间的关系进行了实证检验，但得出了居民消费价格指数与股票流通市值负相关的结论，即认为虚拟经济的发展会降低通货膨胀的风险。卢照坤(2011)认为虚拟经济的发展会改变以往的货币供应量与物价水平之间的正相关关系。他也认为货币进入虚拟经济不会引起实体经济价格水平的上升，而是会起到吸收流动性、降低通货膨胀风险的作用。从以往的研究成果可以看出，关于虚拟经济发展与通货膨胀之间的关系，学者们并没有得出一致性的结论，有些甚至是相互矛盾的。本文将以我国对虚拟经济不断发展条件下的虚拟经济、货币供给与通货膨胀之间的关系进行理论和实证分析，并据此提出在虚拟经济条件下通货膨胀的治理对策。

二、虚拟经济对通货膨胀作用效应的理论分析

(一）虚拟经济的内涵和外延

关于虚拟经济的内涵以及虚拟经济所包含的内容，学者们争论很激烈，至今没有形成统一的认识。有些学者从虚拟资本的角度为虚拟经济下定义，如成思危（1999)教授认为：“所谓虚拟经济是指与虚拟资本以金融为依托循环运动有关的经济活动，简单地说，就是以钱生钱的活动”（成思危，1999:20)。李晓西给虚拟经济下的定义为：“虚拟经济是指相对独立于实体经济之外的虚拟资本的持有与交易活动。”(李骁西、杨琳，2000)按照这种定义，虚拟经济就是指虚拟资本的循环所构成的经济活动的总和。还有些学者从定价方式的角度对虚拟经济进行界定，如刘骏民（2004)教授和南开大学的一些其他学者认为，市场经济本身不是物质体系而是价值体系，更严格来说是价格体系，虚拟经济是以资本化定价方式为基础的一套特定的价格体系。它的基本特征是其价格不是由成本支撑的，而是由人们的观念和信心支撑的，在运行过程中表现出很强的波动性。这种虚拟经济的定义所包含的内容比第一种更广，除了包括虚拟资本的循环运动外，还包括一切采取资本化定价方式的产品所处的行业，如房地产业、教育以及高科技产业等。还有一部分学者认为凡是用虚拟资本、信息技术和网络技术等进行的交易活动都是虚拟经济。例如，郭华平（2001)认为，虚拟经济是随着高新科技的发展和人类社会的进步，企业利用虚拟资本、信息技术和网络技术等进行交易活动所引进的各种经济形态的总称（郭华平，2001)。这种虚拟经济的定义不仅包含了虚拟经济的循环运动，也包括一切通过信息技术、网络技术进行的交易活动。本文研究的虚拟经济与刘骏民教授的定义类似，是指能够采取资本化定价方式的产品所处的产业，最具代表性的领域就是证券业和房地产业。除此之外，还包括贵金属、艺术品、酒类、名表等产品，一旦这些产品被当作投资炒作的对象，以资本化定价方式为主，也属于本文所研究的虚拟经济的范畴。

(二)虚拟经济发展对通货膨胀的影响

自20世纪70年代以来,虚拟经济在全世界都获得了快速的发展。据国际货币基金组织和世界银行的统计,到2000年底全世界的金融衍生品年末余额约95万亿美元，股票市值36万亿美元，债券余额29万亿美元，大体相当于全世界GNP的总和（约30万亿美元）的5倍(成思危，2003)。我国自20世纪90年代以来，证券业和房地产业都获得了巨大发展。截至2012年底，我国沪深两市股票总市值为23万亿元，债券余额为25.96亿元，房地产年销售额达到64456亿元。由于交易金额巨大，虚拟经济已经成为吸收社会资金的一个重要领域，必然会对货币的流动乃至商品价格水平的变动产生较大的影响。虚拟经济对通货膨胀的影响存在两种可能：

1.虚拟经济是社会资金的蓄水池

在虚拟经济不断发展的条件下，社会经济领域可以分为虚拟经济领域和实体经济领域两部分。社会资金既可以进入实体经济作为商品和服务交换的媒介，也可以进入虚拟经济领域进行投资和炒作。刘骏民、伍超明（2004)提出，货币在虚拟经济领域和实体经济领域进行分配：M.V^^Qj+P^其中：Mt为货币量供应量,Vt为货币流通速度，P:分别为实体经济领域的商品价格和数量、虚拟经济部门的证券价格和数量。由于虚拟经济领域和实体经济领域在收益率上存在差异，资金会流向收益率较高的部门，从而导致该部门价格水平的上升。也就是说，如果虚拟经济部门的收益率较高，资金会大量流入虚拟经济，从而减少了实体经济中的货币量，进而降低实体经济通货膨胀发生的可能性。实际上，货币进入实体经济首先会增加对商品的需求，包括对生产资料的需求和对生活资料的需求，从而拉高实体经济的商品价格。在企业的生产资料和工人的生活资料价格上升的情况下，企业生产的产品的成本必然增加，最终导致产品的销售价格上涨。如果新增投资所生产的产品是原来市场上已有的，在需求不变的条件下，供给增加会在一定程度上降低产品的销售价格，但是销售价格不会低于成本。否则就会有企业退出市场，从而减少供给量，价格会重新上涨。因此，新投资增加产品供给所带来的价格下降是有限度的。如果新增投资生产的是一种新产品，企业可以自行定价，不会对原有商品的价格带来多大影响。总的来说，货币流入实体经济的主要影响是拉高商品的价格水平，增加了通货膨胀的风险。而货市从实体经济流出则会减少对实体经济中商品的需求，降低通货膨胀发生的可能性。在现实经济中，如果由于某种原因，货币大量的流入以房地产和股票市场为代表的虚拟经济中，从而减少流入实体经济的货币量,则会在一定程度上降低实体经济发生通货膨胀的风险。

2.虚拟经济是通货膨胀的助推器

虚拟经济的发展可以吸收大量社会资金，在货币供给量不断增加的情况下，降低实体经济发生通货膨胀的风险。但是,在一定条件下，虚拟经济也可能成为通货膨胀的助推器。何问陶和王成进（2008)认为，刘骏民和伍超明的论述忽略了虚拟经济部门和实体经济部门之间的区别：当投资资金流向实体经济部门时，会增加商品的供给，从而降低实体经济部门的价格水平，而投资资金流向虚拟经济部门，特别是证券交易的二级市场，则会形成对证券的需求，因而会推高虚拟经济部门的价格水平。另外，随着货币不断流入虚拟经济，房地产和金融资产价格不断上涨，会产生一定的“财富效应”，即人们用货币表示的资产价值总量在增加，尽管这种资产未必是能够实现的。人们会觉得自己变得更加富有了，因此会增加消费支出，从而推动实体经济中各种消费品价格的上涨。而且虚拟经济中资产的价格也不可能永远上涨，如果资产泡沫过大，总有破裂的一天。一旦资产泡沫破裂，人们会加速出售这些资产，使虚拟资产重新转化为货币。这些从虚拟经济流出的货币有三个主要的出口：实体经济、银行系统、虚拟经济的其他领域。如果大量的货币从虚拟经济流入实体经济，增加对实体经济中各种产品的需求，从而可能引起实体经济的通货膨胀。但是如果这些货帀主要流入银行系统，以存款的形式沉淀下来，或者流入虚拟经济的其他领域,购买其他虚拟资产，则不会对实体经济的物价水平造成较大的影响。从理论上说，上述虚拟经济对通货膨胀的影响都可能发生，但现实中虚拟经济的发展对通货膨胀的影响究竟如何，还需要进行实证检验。

三、我国虚拟经济对通货膨账影响效应的实证检验

(一）变量选取及数据处理

虚拟经济的两个最重要的组成部分是房地产市场和股票市场。我国股票市场建立于1992年，真正的商品化的房地产市场则是自1998年房地产改革后才开始建立。因此，研究我国虚拟经济发展对通货膨胀的影响也只能从这两个市场建立之后开始研究。本文所选取的变量主要有：1.居民消费价格指数(CPI)居民消费价格指数是反映一国物价水平的主要指标，居民消费价格指数的增长率就是通货膨胀率。2.广义货币供应量(M2)货币供应量选取广义货币量M2，因为普遍认为广义货币量对物价水平、产出水平和资产价格水平的影响是最大的。3.股票总市值(STC)股票总市值可以反映出证券市场吸收社会资金的能力，是虚拟经济的发展程度的一个重要标志。4.商品房销售额（HOU)商品房销售额可以反映出房地产市场吸引社会资金的能力，也是反映虚拟经济发展程度的一个重要指标。

(二）变量的平稳性检验

本文选取了从1998年到2012年的居民消费价格指数、广义货币供应量、股票总市值、商品房销售总额的数据，进而分别计算其增长率。数据来源于国研网统计数据库、中经网统计数据库。由于这些数据都是时间序列数据，为了防止出现“伪回归”，在对上述数据进行回归分析之前,首先要对这些数据进行平稳性检验。本文运用EVIEWS3.1软件，分别对商品房销售额的增长率HOUR、股票总市值的增长率STCR、M2的增长率M2R、CPI的增长率CPIR、商品房销售额HOU、广义货币供应量M2等变量的数据进行ADF检验。其中，DHOUR、DSTCR、DM2R、DCPIR分别代表经过一阶差分后的HOUR、STCR、M2R'以及CPIR的数据。LHOU、LM2分别代表取自然对数后的商品房销售额和M2。ddhou和DDM2分别代表经过二阶差分后的LHOU和LM2。

(三）协整关系检验

从以上检验结果可以看出，HOUR、STCR、M2R以及CPI的原始数据都是不平稳的，但是经过一阶差分后的上述数据都是平稳的，可以进行协整检验。LHOU和LM2的原始数据也是不平稳的，经过两次差分后也是平稳的，二者之间也可以进行协整检验。协整检验的结果表明，CPIR与M2R之间存在不止一个协整方程，CPIR与HOUR之闰存在一个协整方程，CPIR与STCR之间存在一个协整方程，LHOU与LM2之间存在一个协整方程。也就是说，CPIR与HOUR、STCR、M2R之间，LHOU和LM2之间都存在协整关系，可以进行回归分析。

(四）相关性和因果关系检验

CPIR与HOUR、STCR、M2R之间，LHOU与LM2之间的相关关系，可以从相关系数上看出来。CPIR分别与HOUR、STCR、M2R的相关系数，以及LHOU与LM2的相关系数。CPI与HOUR、STCR、M2R的相关系数表明，在1998?2012年，我国的通货膨胀率与广义货币供给M2的增长率之间呈现出负相关的关系，通货膨胀率与商品房销售额的增长率之间是负相关的关系，通货膨胀率(CPIR)与股票总市值之间呈现微弱的正相关，而商品房销售总额LHOU与LM2之间的相关系数接近1，表面二者高度正相关。由于CPIR与M2R、HOUR、STCR之间都存在协整关系，可以用最小二乘法进行回归分析。Eviews软件回归结果表明，以上三个模型的拟合度都很低，M2的增长率M2R、股票总市值的增长率STCR、商品房销售额的增长率HOUR对CPIR的影响都不显著。这说明M2R、STCR、HOUR都不能很好地解释CPI的增长率。由于LHOU和LM2的相关性很强，把LHOU作为被解释变量，把LM2作为解释变量。经过广义差分法进行回归的结果显示，决定系数为0.9315，说明模型的拟合度较高。解释变量LM2的T值为12.7795，说明LM2对LHOU的影响显著。LM2的系数为1.466，说明广义货币供给量M2每增加一个百分点，商品房销售总额HOU就会增加1.446个百分点。

四、结论与启示

从以上实证分析的结果可以看出，在1998?2012年这段时期，我国广义货币供给量(M2)的大幅度增长并没有引起较严重的通货膨胀。M2的增长率与通货膨胀率之间出现了显著的背离，而同期商品房销售额出现了大幅度增长。回归分析结果显示，商品房销售额与M2之间高度正相关。也就是说，M2对商品房销售额的影响显著。这说明在这段时期内，我国增加的广义货币供应量主要流入了以房地产市场为主的虚拟经济中，导致了我国房地产价格的持续上涨。从而减少了流入实体经济的货币，降低了实体经济物价的上涨幅度，在很大程度上抑制了实体经济通货膨胀的发生。这也就可以解释20世纪90年代以来同样发生在其他发展中国家和发达国家的“失踪的货币”(MissingM2)的现象。那么，在虚拟经济领域股票和房地产价格的上涨为什么没有因为“财富效应”而使人们增加实体经济中商品的购买，从而引起较大幅度的通货膨胀呢？这是因为，一方面，我国参与股票投资的人数占总人口的总数较少。2007年底，在2005?2007年这次大牛市期间，我股票市场的开户数也只有总人口的10%。因此，这次股票价格大幅度上涨所带来的财富效应是有限的。另一方面，2004年以来房地产价格的上涨虽然使拥有房产的居民的财富总量大幅度增加，但是，由于我国社会保障制度不够完善,人们的养老、医疗、教育等费用都在上升，即使房价上涨带来了财富的大幅度增长，但在一般消费品巳经得到基本满足的条件下，人们对实体经济的消费品的需求增加是有限的。而且，对于很多家庭来说，不断上涨的房价使这些家庭的大部分收入都用于购买住房和还贷款，用于增加消费的支出也十分有限。即使对于那些拥有多套住房的人来说，他们的各种消费需求基本都巳得到满足，房价上涨所带来的“财富效应”并没有使其大幅度增加消费需求。增加的收入更多的用于购买虚拟经济领域的其他资产，如黄金、珠宝、艺术品、股票等。2007年10月，我国股票市场价格泡沫破灭后,股票价格的大幅度下降给投资者造成巨大的损失，投资者的实际财富大幅度缩水。由于反向的“财富效应”，人们会减少在实体经济中的消费。同时，由于实体经济的投资收益率较低，发展前景不够乐观，从股票市场流出的货币也没有大量流入实体经济，而是更多地流入了房地产市场、艺术品市场和黄金市场等虚拟经济的其他领域，引起这些领域资产价格的上涨。上述实证分析的结果也对我们今后治理通货膨胀以及调控经济方面提供了一定的启示。

(一）治理通货膨胀应合理利用虚拟经济吸收社会资金的功能

在实体经济发生通货膨胀的情况下，政府除了可以采取减少货币供应量、提高利率等传统手段来控制物价上涨速度外，还可以合理利用虚拟经济吸收社会资金的功能，引导货币从实体经济流入虚拟经济,从而减少对实体经济中.商品的需求量，控制物价上涨速度。但同时也要防止货币过度流入虚拟经济，因为货币过度流入虚拟经济一方面可以产生虚拟经济泡沫，另一方面也会减少实体经济资金流入，导致实体经济的消费和投资增长缓慢，从而抑制实体经济增长。

(二)虚拟经济的发展可能使中央银行刺激实体经济增长的货币政策失效