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一、引言

當(dāng)前,通貨膨脹已經(jīng)成為我國經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的一大隱憂,物價水平的兩個重要指標(biāo)——消費者價格指數(shù)(CPI)和生產(chǎn)者價格指數(shù)(PPI)屢創(chuàng)新高:2010年10月、11月和12月的CPI分別為4.4%、5.1%和4.6%,PPI分別為5.0%、6.1%和5.9%。參見國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。2010年全年預(yù)計CPI同比上漲3.3%,PPI同比上漲5.5%。與此同時,工業(yè)增加值和固定資產(chǎn)投資等項指標(biāo)仍保持較高增長,預(yù)計2010年全年GDP增速將達(dá)到10.3%。可以說,高增長與高通脹構(gòu)成了中國目前宏觀經(jīng)濟(jì)運行的典型特征。在這一背景下,穩(wěn)定價格總水平被放在了更加突出的位置上。但是,對物價進(jìn)行調(diào)控會不會影響經(jīng)濟(jì)增長,或者如何進(jìn)行物價調(diào)控才不會影響經(jīng)濟(jì)增長,對這一問題的回答很大程度上取決于通貨膨脹的性質(zhì)和原因。研究CPI和PPI兩個指標(biāo)之間的關(guān)系及其傳導(dǎo)機(jī)制,將有助于我們識別通貨膨脹的性質(zhì),判斷通脹是成本推動型還是需求驅(qū)動型,并據(jù)此制定相應(yīng)的政策。

目前,以生產(chǎn)鏈(production chain)傳導(dǎo)為理論基礎(chǔ),并運用基于VAR或VECM的格蘭杰因果檢驗方法已經(jīng)成為國內(nèi)外實證文獻(xiàn)判別二者之間關(guān)系和傳導(dǎo)機(jī)制的標(biāo)準(zhǔn)模式。一般認(rèn)為,如果CPI是PPI的格蘭杰原因,說明需求因素在通貨膨脹中要占優(yōu)于供給因素,或者說是需求拉動型的通貨膨脹;反之,如果PPI是CPI的格蘭杰原因,那么通貨膨脹應(yīng)是成本推動型。然而,國內(nèi)關(guān)于該問題的研究在具體的實證模型構(gòu)建中普遍存在以下不足:如果我們認(rèn)同通貨膨脹在本質(zhì)上是一種貨幣現(xiàn)象,那么在沒有明確考慮貨幣(供應(yīng)量)因素的情況下研究通貨膨脹是否合理?僅就兩個變量來研究兩者之間的關(guān)系,可能更多的是簡單化的表面研究而非系統(tǒng)化的深入研究。宋國青(2005)用“兔子趕狼”比喻,稱這類分析為“狐假虎威”模型。這個簡單比喻無疑為本章模型的構(gòu)建提供了一種思路。構(gòu)建的兩個變量的VAR或VECM檢驗?zāi)P停瑯O有可能會因為遺漏掉與模型中兩個變量共同相關(guān)的第三個變量,從而產(chǎn)生模型的不完整性問題,并得出謬誤的格蘭杰因果結(jié)論。

鑒于此,本章把包含貨幣供應(yīng)量的貨幣傳導(dǎo)機(jī)制引入到對這一問題的研究之中,構(gòu)建了一個包括M2和GDP在內(nèi)的四個變量滯后期增廣VAR模型(lag-augmented VAR, LAVAR)。此外,我們還進(jìn)一步考慮到,因為實證檢驗中的殘差項正態(tài)假設(shè)無法滿足以及可能存在的條件異方差效應(yīng)(ARCH),導(dǎo)致了漸近分布不精確性問題,本章利用杠桿拔靴檢驗(lever-aged bootstrapped tests)該方法類似于一個Monte Carlo實驗,但二者卻存在本質(zhì)的差異。在Monte Carlo實驗中,研究者是根據(jù)一個給定的分布(正態(tài)分布)來構(gòu)造隨機(jī)變量。該方法則有所不同——隨機(jī)變量是根據(jù)對它們觀察得到的分布獲得。本質(zhì)上,該方法使用了plug-in原理——隨機(jī)變量的觀測分布是真實分布的最優(yōu)估計。這樣,經(jīng)驗分布函數(shù)并不是預(yù)先指定的,諸如正態(tài)分布(Enders,1998)。因此,該方法為解決誤差項分布未知時經(jīng)濟(jì)計量模型問題提供了一種十分有效的研究途徑。Davidson and MacKinnon(2006)等的研究還證明,該方法優(yōu)于基于大樣本的漸近理論。進(jìn)行了更為準(zhǔn)確的統(tǒng)計推斷,并得到一個相對穩(wěn)健而全面的結(jié)論:CPI是PPI的格蘭杰原因,反之不成立。這在一定程度上佐證了當(dāng)前的通貨膨脹主要是需求拉動型的觀點。該結(jié)論對于我們更加深入地理解CPI與PPI的關(guān)系,全面系統(tǒng)地理解貨幣供給、通貨膨脹和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等相關(guān)問題,具有一定的啟示意義。

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