投資潮涌、經(jīng)濟金融化與結構性價格波動

張 明，謝家智

（1.西南大學政治與公共管理學院，重慶400715；2.西南大學經(jīng)濟管理學院，重慶400715）

投資潮涌、經(jīng)濟金融化與結構性價格波動

張 明1，謝家智2

（1.西南大學政治與公共管理學院，重慶400715；2.西南大學經(jīng)濟管理學院，重慶400715）

運用中國省際面板數(shù)據(jù)，構建動態(tài)面板模型對投資結構、金融化水平與價格波動之間的關系進行系統(tǒng)GMM回歸分析，估計結果顯示：投資結構失衡一方面造成所形成的工業(yè)部門現(xiàn)代化生產(chǎn)體系難以形成價格上漲壓力，甚至在需求不足時會產(chǎn)生價格下跌；另一方面卻又造成農(nóng)業(yè)部門產(chǎn)能難以提高，使其容易受需求沖擊，從而產(chǎn)生價格上漲壓力，最后促成結構性價格波動。經(jīng)濟金融化所形成的工農(nóng)產(chǎn)品定價中成本加成率的差異，放大了結構性價格波動；而投資結構失衡導致工農(nóng)供需結構差異擴大，從而加速經(jīng)濟金融化，進而加劇結構性價格波動。

投資結構失衡；經(jīng)濟金融化；結構性價格波動；成本加成率

一、引言

作為一個快速轉(zhuǎn)軌、加速開放的發(fā)展中國家，在內(nèi)部環(huán)境和外部市場沖擊日益頻繁的情況下，中國物價水平出現(xiàn)數(shù)次較大波動。而且，在這幾次價格波動中，部門差異都較明顯，農(nóng)產(chǎn)品往往價格上漲明顯，而工業(yè)品價格則相對穩(wěn)定甚至向下波動。經(jīng)濟趕超發(fā)展戰(zhàn)略以及經(jīng)濟結構演變的獨特背景，決定了中國的價格走勢必然受到“潮涌現(xiàn)象”和過度投資引發(fā)的需求沖擊影響。［1］［2］在經(jīng)濟金融化進程加速演進的背景下，價格波動不再僅來源于新古典理論強調(diào)的實體經(jīng)濟領域，而且已延伸到金融領域。2010～2012年間大豆、生姜、大蒜以及棉花等農(nóng)產(chǎn)品遭遇的金融資本操作，客觀反映了價格波動中的商品投機和“資本輪動”現(xiàn)象，以及金融投資（投機）對于價格形成機制的復雜影響。［3］當前，在實體經(jīng)濟低迷、虛擬經(jīng)濟漸趨活躍背景下，伴隨高杠桿和泡沫化等經(jīng)濟金融化風險不斷累積，價格走勢有轉(zhuǎn)向結構性下跌甚至結構性通縮的跡象。

結構性價格波動是一種極其復雜的宏觀經(jīng)濟現(xiàn)象，一直受到學術界高度重視，有關此類價格波動的最具代表性的理論是結構性通貨膨脹理論。從舒磁（Schultze）在《最近美國的通貨膨脹》提出“需求移動論”，［4］到鮑莫爾（Baumol）在《不平衡增長的宏觀經(jīng)濟模型》提出的鮑莫爾模型，［5］再到奧克魯斯特（Aukrust）及后繼者發(fā)展出的斯堪納維亞模型，［6］結構性通脹模型緊隨經(jīng)濟實踐不斷發(fā)展。［7］現(xiàn)有結構性通脹理論主要以實體經(jīng)濟結構矛盾作為邏輯起點，基于成本推動型假說，即立足于供給層面來刻畫通貨膨脹形成機理。［8］但越來越多的學者發(fā)現(xiàn)部門需求量的動態(tài)變化也會最終影響到部門價格變動，形成結構性通脹。［9］特別是對于發(fā)展中國家而言，它們通常都面臨促進國民經(jīng)濟發(fā)展重任，這些國家推動經(jīng)濟增長的投資驅(qū)動方式導致出現(xiàn)一波波投資主導的“潮涌現(xiàn)象”。［10］當然，伴隨著虛擬經(jīng)濟的發(fā)展以及金融化的不斷演進，越來越多的學者發(fā)現(xiàn)商品價格的波動不只來自于實體供需的沖擊，還來自金融市場的投機性沖擊。特別是在現(xiàn)階段農(nóng)產(chǎn)品日漸成為投資品的背景下，農(nóng)產(chǎn)品價格波動已脫離了一般商品的價格波動屬性。［11］此外，糧食能源化也進一步觸發(fā)了金融投機行為。［12］［13］曼斯特斯（Masters）、吉爾伯特（Gilbert）系統(tǒng)分析了推動農(nóng)產(chǎn)品價格上漲的多維因素，認為雖然就價格波動中金融化因素影響程度難以確定，但貨幣和期貨市場的影響不可忽視。［14］［15］［16］

我國的結構性價格上漲自20世紀90年代后便多次出現(xiàn)，學術界有關中國結構性通脹相關問題的討論也日漸增多。傳統(tǒng)結構性通脹理論的觀點在中國現(xiàn)實中得到了部分驗證，［8］［17］根據(jù)鮑莫爾模型和斯堪納維亞模型可以分析得出，勞動生產(chǎn)率落后部門要求一致的工資增長率是形成中國結構性通脹的重要原因。［18］［19］不同于傳統(tǒng)的以成本推動型假說作為邏輯起點的結構性分析法，謝家智和張明從消費需求異質(zhì)性假說出發(fā)，考察了二元結構矛盾下需求沖擊影響價格波動的決定過程，認為需求沖擊是導致中國結構性通脹的重要因素。［20］韓立巖和尹力博認為，在經(jīng)濟金融化提速導致經(jīng)濟高杠桿和泡沫化加劇的情況下，大宗農(nóng)產(chǎn)品價格的波動還受短期投資（投機）需求沖擊。［21］程國強、李國祥等認為，這些需求沖擊與國際石油價格波動、生物質(zhì)能源的快速發(fā)展需求、期貨市場價格傳導渠道的變動及貨幣政策的調(diào)整等出現(xiàn)聯(lián)動反應。［22］［23］張曉慧等構建了一個“兩部門悖論”的簡單模型框架，從金融投機引發(fā)工農(nóng)兩部門供需形勢出發(fā)，從理論上分析了農(nóng)產(chǎn)品金融投機行為影響結構性通脹（通縮）的作用機制。［24］

本研究將從投資“潮涌現(xiàn)象”帶來的投資結構失衡以及與此相伴隨的經(jīng)濟金融化帶來的價格驅(qū)動機制變化視角，分析新形勢下中國結構性價格波動的形成機制。下文結構安排如下：第二部分基于中國宏觀經(jīng)濟的典型事實構建理論框架；第三部分是實證研究設計，包括模型、數(shù)據(jù)與方法的介紹；第四部分是估計結果與分析；最后是結論與政策建議。

二、典型事實與理論框架

1.投資潮涌與結構性價格波動的典型事實

發(fā)展中國家通常都面臨提振經(jīng)濟的重任，經(jīng)濟增長是發(fā)展中國家追求的一大目標。中國作為快速發(fā)展的新興成長經(jīng)濟體，中央政府通常采用擴張性宏觀經(jīng)濟政策以實現(xiàn)“保增長”的經(jīng)濟目標，特別在中國式分權以及政治晉升的治理模式下，“晉升競標賽”也容易激勵地方政府動員一系列手段來刺激投資從而促進增長，因而形成一波波投資主導的“潮涌現(xiàn)象”，［10］投資“潮涌現(xiàn)象”帶來的需求沖擊成為價格變動的重要驅(qū)動力。

發(fā)展中國家的投資“潮涌”并不是根據(jù)市場自發(fā)流向各個產(chǎn)業(yè)，而是存在部門偏向的。發(fā)達國家的經(jīng)濟成長歷程所表現(xiàn)出的產(chǎn)業(yè)更迭的一般順次，很容易將發(fā)展中國家政府政策導向鎖定在特定發(fā)展階段的主導產(chǎn)業(yè)。［2］［10］發(fā)展中國家在利用后發(fā)優(yōu)勢和經(jīng)濟全球化的有利條件實現(xiàn)經(jīng)濟趕超時，往往會選擇工業(yè)化戰(zhàn)略作為實現(xiàn)經(jīng)濟崛起的發(fā)展導向。［25］政府會動用政策干預等一系列手段扶持主導產(chǎn)業(yè)發(fā)展，主要表現(xiàn)為使用優(yōu)惠的信貸、土地等政策鼓勵投資而出現(xiàn)的“潮涌”現(xiàn)象。中國的情況亦是如此，工業(yè)化優(yōu)先發(fā)展戰(zhàn)略導致投資大多流向工業(yè)部門，由此也形成了工農(nóng)業(yè)兩部門投資水平的懸殊差異，造成了投資結構性失衡。同時，投資的結構性失衡也直接促成了中國工農(nóng)業(yè)兩部門生產(chǎn)率的明顯差異。因為對于發(fā)展中國家而言，技術進步往往隱含在大量資本投資之中，①工農(nóng)業(yè)兩部門投資的差異內(nèi)生出了兩部門的生產(chǎn)率差距。［20］

圖1直觀地刻畫了改革開放以來中國工農(nóng)業(yè)兩部門的勞動生產(chǎn)率差異。伴隨著農(nóng)村改革紅利的喪失，自20世紀90年代以來，工農(nóng)業(yè)兩部門的生產(chǎn)率差異持續(xù)放大，工業(yè)部門生產(chǎn)率要明顯高于農(nóng)業(yè)部門。因而，投資結構性失衡導致經(jīng)濟體演化出兩個截然不同的部門，即生產(chǎn)效率高所面臨“需求約束”的工業(yè)部門和供給彈性相對不足所面臨“供給約束”的農(nóng)業(yè)部門。當?shù)貐^(qū)面臨需求壓力增大時，供給能力較強、產(chǎn)能充裕的工業(yè)部門能快速對接，供需矛盾則迅速向產(chǎn)能不足的農(nóng)業(yè)部門累積，造成農(nóng)產(chǎn)品價格出現(xiàn)上漲壓力，形成結構性價格上揚。而在需求出現(xiàn)下行時，工業(yè)品產(chǎn)能過剩又會凸顯，從而催生價格下跌壓力，而對應農(nóng)產(chǎn)品價格則相對穩(wěn)定，從而引發(fā)結構性價格下跌以及結構性通縮。

圖1 中國的工農(nóng)固定資產(chǎn)投資比率和勞動生產(chǎn)率差異

而且，對于農(nóng)產(chǎn)品而言，由于較低的產(chǎn)品供給彈性，加之其生產(chǎn)周期長、生產(chǎn)者定價能力弱且大多為生活必需品，在經(jīng)濟金融化加速推進導致流動性過剩的情況下，農(nóng)產(chǎn)品容易成為資本投資（投機）的對象。［27］特別是在實體經(jīng)濟低迷以及資產(chǎn)泡沫化愈演愈烈的背景下，越來越多的資本涌入農(nóng)業(yè)部門，助推農(nóng)產(chǎn)品價格飆升。而對于工業(yè)尤其是制造業(yè)而言，隨著過度投資和實體經(jīng)濟發(fā)展趨緩，生產(chǎn)過剩和資本邊際投資收益下降等問題出現(xiàn)，制造業(yè)企業(yè)為尋求利潤而試水金融投資，［28］甚至流向農(nóng)業(yè)部門進行投機炒作，從而加劇農(nóng)產(chǎn)品價格波動。但是，在高杠桿風險累積和泡沫化破裂時，農(nóng)產(chǎn)品的投資（投機）需求散去，價格會保持相對穩(wěn)定，而原本涌入農(nóng)產(chǎn)品市場的工業(yè)資金的回流，又會重新引發(fā)工業(yè)產(chǎn)能過剩，從而產(chǎn)生價格下跌壓力。

2.理論框架

本文借鑒加西亞和洛佩薩利多（García and Lopez-Salido）分析不可貿(mào)易部門與可貿(mào)易部門的兩部門框架，［7］假定經(jīng)濟體存在工業(yè)和農(nóng)業(yè)兩個部門，兩部門的生產(chǎn)函數(shù)都滿足柯布-道格拉斯形式，即：

上式中，i=1，2依次表示工業(yè)部門和農(nóng)業(yè)部門，Y代表產(chǎn)出，A、K和N分別代表生產(chǎn)率、資本投入以及勞動投入，αi、（1-αi）則表示勞動和資本的產(chǎn)出彈性。假定產(chǎn)品市場是完全競爭的，則按照邊際成本等于邊際產(chǎn)出的利潤最大化條件，有：

上式中，P表示產(chǎn)品的價格，W和T分別表示勞動力以及資本要素的價格。假定兩部門之間要素可自由流動，則兩部門的同種要素價格則相等。根據(jù)要素價格均等化的假定，則有：

直接用式（4）除以式（5）可以得出兩部門的資本勞動系數(shù)是成比例的，即滿足：

將式（6）代入式（4）可得：

對于上式作對數(shù)一階差分處理，則有：

上式中，π2和π1分別表示農(nóng)業(yè)和工業(yè)部門的價格波動率，g1和g2分別代表工業(yè)部門與農(nóng)業(yè)部門的生產(chǎn)率增長率，k1和n1分別表示工業(yè)部門資本增長率和勞動增長率。根據(jù)上式，農(nóng)業(yè)部門與工業(yè)部門價格波動率差異（π2-π1）主要由兩個因素決定：第一，工業(yè)部門與農(nóng)業(yè)部門的生產(chǎn)率增長率差異（g1-g2），第二，工業(yè)人均資本變化率（k1-n1）。如果兩個部門的勞動產(chǎn)出彈性相等，即有：α2-α1=0，則農(nóng)業(yè)部門與工業(yè)部門的價格波動差異將唯一取決于兩部門的生產(chǎn)率增長率差距，這和鮑莫爾模型以及納維亞模型所刻畫的結論是一致的。

但上述模型中，產(chǎn)品市場是完全競爭的假定比較嚴苛，可能并不能實現(xiàn)。［7］假定經(jīng)濟體由于經(jīng)濟金融化造成了實體商品定價機制的變化，農(nóng)產(chǎn)品金融化導致農(nóng)產(chǎn)品定價成本加成提高至λ2，而工業(yè)品定價成本加成調(diào)整為λ1。引入成本加成因子λi，可以將式（2）和（3）改寫成：

采用與沒有引入成本加成因子時相似的推導方法，可以得到：

同樣地，對上式作對數(shù)一階差分處理，則有：

式（12）與式（8）對比可以發(fā)現(xiàn)，農(nóng)業(yè)部門與工業(yè)部門的結構性價格變動除了受到兩部門勞動生產(chǎn)率差異（g1-g2）、工業(yè)人均資本變化率（k1-n1）影響外，還會受到兩部門廠商的成本加成率差異（λ2-λ1）的影響。相對于工業(yè)部門，經(jīng)濟金融化背景下農(nóng)業(yè)部門的成本加成變動越大，則農(nóng)業(yè)部門與工業(yè)部門的價格波動差異越明顯，這為解釋結構性價格上漲提供了一種新的見解。

三、實證研究設計

為考察投資潮涌以及經(jīng)濟金融化背景下結構性價格波動的形成機制，本文以中國數(shù)據(jù)進行實證檢驗。考慮到轉(zhuǎn)軌經(jīng)濟體結構變動較大，時間跨度長不利于得到穩(wěn)健的估計結果，本文實證研究樣本跨期選擇為2003～2012年。由于中國各省之間“以鄰為壑”的經(jīng)濟政策，各省之間價格波動具有一定的獨立性和代表性，因此，實證研究采用中國的省際面板數(shù)據(jù)。這樣做也可以用省份橫截面信息彌補時間序列樣本容量小的不足，提供更高的自由度和估計效率。②基于理論模型推導得到的式（12），設計計量模型如下：

式（13）中下標i表示省份，為除西藏外的中國大陸其余30個省區(qū)；t代表年份，t=2003，2004，…，2012。Δπ為被解釋變量即結構性價格波動指標，Δπ=π2-π1。其中π2和π1分別指農(nóng)產(chǎn)品和工業(yè)品價格變動率，分別采用各地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)和工業(yè)品出廠價格指數(shù)的對數(shù)值衡量，③數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計局網(wǎng)站。（k-n）代表工業(yè)人均資本變化率，Δλ表明農(nóng)產(chǎn)品與工業(yè)品成本加成變動率之差，Δg為工農(nóng)生產(chǎn)率差異變量，各解釋變量度量方法如下。

（1）工業(yè)人均資本變化率（k-n）。中國投資的“潮涌現(xiàn)象”以及部門偏向?qū)е麓罅抠Y本流向工業(yè)，造成工業(yè)部門的過度投資以及勞均資本的迅速增長，由此，一方面帶來工業(yè)部門現(xiàn)代化生產(chǎn)體系的過快發(fā)展，工業(yè)品產(chǎn)能充裕難以形成價格上漲的壓力反而容易在需求不足時表現(xiàn)為價格下跌；另一方面投資部門失衡造成農(nóng)業(yè)部門產(chǎn)能落后，容易受到需求拉動而產(chǎn)生價格上漲壓力，即投資潮涌引發(fā)的工業(yè)人均資本快速膨脹，加劇了工農(nóng)產(chǎn)品不同的價格變動走勢。具體測算中，對于工業(yè)人均資本變化率的測度需要工業(yè)的勞動力和投資數(shù)據(jù)，④相關數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計局網(wǎng)站。

（2）工農(nóng)成本加成率差異（Δλ）。經(jīng)濟金融化導致工農(nóng)產(chǎn)品定價時成本加成的幅度出現(xiàn)變化，特別是農(nóng)產(chǎn)品金融化導致農(nóng)產(chǎn)品定價的成本加成明顯提高。本研究假定經(jīng)濟金融化并沒有顯著影響工業(yè)品定價的成本加成，因而可直接根據(jù)存在邊際成本加成的產(chǎn)出增長等式求得農(nóng)產(chǎn)品成本加成變化率，［29］作為成本加成差異的度量指標。農(nóng)產(chǎn)品成本加成率計算所需的產(chǎn)出及勞動力數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計局網(wǎng)站。由于缺乏農(nóng)業(yè)資本的相關數(shù)據(jù)，我們根據(jù)張軍等的方法，［30］先測算出各地區(qū)物質(zhì)資本存量，然后再用農(nóng)業(yè)占GDP比作為權重，求得所需的農(nóng)業(yè)資本數(shù)據(jù)。

（3）工農(nóng)生產(chǎn)率差異（Δg）。按照傳統(tǒng)結構性通貨膨脹理論的見解，工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品價格波動的結構性差異源于兩部門勞動生產(chǎn)率的差距。兩部門勞動生產(chǎn)率差異越大，價格結構性差異越突出。因此，本研究控制了工農(nóng)兩部門生產(chǎn)率差異，以反映傳統(tǒng)結構性因素的影響。具體測算中，對于農(nóng)業(yè)和工業(yè)生產(chǎn)率的測度需要兩部門的勞動力和增加值數(shù)據(jù)⑤，相關數(shù)據(jù)來自中國統(tǒng)計局網(wǎng)站。

式（13）中，Δπt-l代表被解釋變量的l階滯后⑥，即為動態(tài)項。動態(tài)項的加入反映了價格波動的慣性，即當期價格波動率與前期價格波動率具有相關性。對于式（13），采用動態(tài)面板矩估計方法（GMM）進行估計，原因在于：（1）解釋變量存在內(nèi)生性問題。經(jīng)濟金融化可能加劇結構性價格波動，但一旦結構性價格波動形成，“追漲殺跌”的規(guī)律就會發(fā)揮作用，越來越多的投機資本涌入農(nóng)產(chǎn)品市場，金融泡沫也隨之增大，經(jīng)濟金融化進程也會加速。因此，經(jīng)濟金融化與結構性價格波動可能存在雙向因果關系。除此之外，被解釋變量結構性價格波動與工業(yè)勞均資本變化率、工農(nóng)生產(chǎn)率差異等解釋變量也可能是同時決定的，尤其在經(jīng)濟系統(tǒng)存在閑置資源的情況下，這就會導致所謂解釋變量的內(nèi)生性問題。而動態(tài)面板GMM估計采用工具變量法，能對內(nèi)生性問題進行有效控制。（2）GMM估計使用差分轉(zhuǎn)換數(shù)據(jù)，可以克服不可觀察變量與解釋變量相關，或遺漏變量的問題。這樣通過動態(tài)面板數(shù)據(jù)的GMM方法所獲得的估計結果，相對傳統(tǒng)方法更為可靠。

動態(tài)面板GMM估計可以分為差分和系統(tǒng)GMM估計。由于差分GMM僅僅利用一階差分滯后項來構造工具變量，容易出現(xiàn)弱工具變量并由此導致嚴重的有限樣本偏差問題。而由阿雷拉諾和邦維（Arellano and Bover）和布倫德爾和弗德（Blundell and Bond）提出的系統(tǒng)GMM估計法，［31］［32］可以同時利用差分和水平變量信息來構造工具變量，較為有效地解決弱工具變量問題，從而提高了估計效率。為保證實證結果的穩(wěn)健性，本研究將同時采用差分和系統(tǒng)GMM估計，并以系統(tǒng)GMM估計結果為準。實際估計時所有解釋變量均作為內(nèi)生變量，并把內(nèi)生變量的滯后值作為它們自己的工具變量，每一變量和滯后項確定一個工具變量，采用Hansen和Difference-in-Hansen檢驗確定工具變量的聯(lián)合有效性。

四、估計結果與分析

基于GMM方法，表1報告了式（13）的估計結果。表1中模型（1）～（2）采用差分GMM估計，模型（3）～（4）采用系統(tǒng)GMM進行估計。從各模型的診斷檢驗來看，AR（2）檢驗表明差分方程得到的殘差不存在二階自相關，說明模型所得到的GMM估計值是無偏和一致的。Hansen檢驗表明我們選取的工具變量是合適的，Difference-in-Hansen檢驗結果反映系統(tǒng)GMM估計新增的工具變量也是有效的，過度識別條件成立。下面我們介紹各模型的估計結果。

模型（1）中除包含動態(tài)項外，同時納入工業(yè)人均資本變化率（k-n）、工農(nóng)成本加成率差異（Δλ）以及工農(nóng)生產(chǎn)率差異（Δg）等變量，（k-n）和Δλ的估計系數(shù)都為顯著的正值，說明投資結構失衡帶來的工業(yè)勞均資本膨脹以及經(jīng)濟金融化引發(fā)的工農(nóng)成本加成差異是促成結構性價格波動的重要原因。為進一步探究新形勢下結構性價格波動形成機制，我們還在模型（2）中進一步引入了（k-n）與Δλ的交叉項，模型（2）中（kn）*Δλ的估計系數(shù)也為顯著的正值。這說明投資結構失衡與經(jīng)濟金融化兩者存在互動效應，可能主要是由于投資結構失衡引發(fā)工農(nóng)業(yè)供需結構性差異從而會加速經(jīng)濟金融化，因而兩者會聯(lián)動加劇結構性價格波動。模型（3）～（4）系統(tǒng)GMM方法的估計結果與之相似，（k-n）和Δλ的估計系數(shù)顯著為正，兩者交叉項的估計系數(shù)亦為顯著的正值，表明工業(yè)人均資本膨脹以及工農(nóng)成本加成差異是影響結構性價格波動的重要因素。

表1 實證檢驗結果

另外，無論是采用差分GMM的模型（1）～（2），還是使用系統(tǒng)GMM估計的模型（3）～（4），工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率差異（Δg）的估計系數(shù)都為正，并且在模型（2）～（4）表現(xiàn)出了較強的顯著性（在1%的水平上顯著）。這說明傳統(tǒng)結構性通脹理論強調(diào)的工農(nóng)勞動生產(chǎn)率差異因素依然具有一定的解釋力，農(nóng)業(yè)部門相對于工業(yè)部門生產(chǎn)率的滯后是造成工農(nóng)兩部門出現(xiàn)結構性價格波動的重要因素。

進一步，考慮到價格波動可能具有很強的空間相關性，對于結構性價格波動亦是如此。為使得我們的實證模型更貼合實際，我們嘗試引入空間項構建空間面板模型，力求得到更為穩(wěn)健的估計結果。與非空間面板計量模型類似，空間面板計量模型也分為靜態(tài)模型和動態(tài)模型。本文實證模型中，由于納入價格波動的動態(tài)滯后項，因此借鑒舍哈特和邁克爾（Shehata和Mickaiel）的方法，［33］采用動態(tài)空間面板的系統(tǒng)GMM方法進行估計?？臻g面板計量模型進行估計時，需要首先確定空間權重矩陣，本研究采用常用的空間鄰接關系來設定權重，即省際單元相鄰的地區(qū)被賦值為“1”，其他的區(qū)域被賦值為“0”。在對空間權重矩陣進行賦值后，采用動態(tài)空間面板模型的GMM估計方法對式（13）進行估計，表1中模型（5）和（6）報告了模型估計結果。模型（5）和（6）的估計結果顯示，（k-n）和Δλ的估計系數(shù)顯著為正，兩者交叉項的系數(shù)也顯著為正，說明投資結構失衡與經(jīng)濟金融化是形成結構性價格波動的原因，并且兩者會通過聯(lián)動機制加劇工農(nóng)業(yè)產(chǎn)品價格波動形勢差異。

五、結論和政策建議

結構性價格波動是現(xiàn)階段宏觀經(jīng)濟金融領域出現(xiàn)的新現(xiàn)象。伴隨全球及中國經(jīng)濟由快速發(fā)展期轉(zhuǎn)變到深度結構調(diào)整期，當前價格走勢有轉(zhuǎn)向結構性下跌以及結構性通縮的風險。本研究基于投資結構失衡以及經(jīng)濟金融化等中國宏觀經(jīng)濟的典型事實，揭示了新形勢下結構性價格波動的形成機制。利用中國省際面板數(shù)據(jù)，構建動態(tài)面板模型采用系統(tǒng)GMM方法進行回歸分析，估計結果顯示，投資結構失衡導致工業(yè)部門現(xiàn)代化生產(chǎn)體系的難以建成，從而難以形成價格上漲壓力，甚至在需求不足時會產(chǎn)生價格下跌，但卻造成農(nóng)業(yè)部門產(chǎn)能落后容易受需求沖擊產(chǎn)生價格上漲壓力，從而促成結構性價格波動。同時，經(jīng)濟金融化會形成工農(nóng)產(chǎn)品定價中成本加成率的差異，進一步放大結構性價格波動。另外，由于投資結構失衡引發(fā)工農(nóng)業(yè)供需結構性差異從而會加速經(jīng)濟金融化，因而兩者會聯(lián)動加劇結構性價格波動。進一步采用動態(tài)空間面板模型進行實證，發(fā)現(xiàn)本文的結論是穩(wěn)健的。

傳統(tǒng)結構性通脹理論主要強調(diào)部門勞動生產(chǎn)率差異所誘導的價格結構性上漲，但在經(jīng)濟金融化背景下，結構性價格波動也可能是金融資本跨境流動所引起。特別是農(nóng)產(chǎn)品金融化改變了傳統(tǒng)農(nóng)產(chǎn)品的定價規(guī)則，并成為獨立于實體經(jīng)濟外的一股沖擊力量，這種沖擊在結構性價格波動中扮演著越來越重要的作用。但是，在農(nóng)產(chǎn)品金融化沖擊下，由于非商業(yè)投機者的囤炒提高了成本加成率，從而抬高了農(nóng)產(chǎn)品價格。由于此時價格上漲的利益往往為投機者所獲取，農(nóng)民反而可能會因價格上漲喪失了原本可以獲取的價格保護政策利益。因此，借鑒國外農(nóng)產(chǎn)品市場的金融化管制手段，通過農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)基金建設、農(nóng)產(chǎn)品金融投機稅法體系構建、農(nóng)產(chǎn)品期貨市場規(guī)范等諸多方面來管理農(nóng)產(chǎn)品金融化，真正讓農(nóng)產(chǎn)品價格與生產(chǎn)成本和農(nóng)民利益聯(lián)系起來，是新時期完善農(nóng)產(chǎn)品價格形成機制的必然要求。

另外，需要指出的是，中國結構性價格波動以及農(nóng)產(chǎn)品金融化的形成，都與長期城鄉(xiāng)“二元分割”以及“以農(nóng)補工”的宏觀經(jīng)濟戰(zhàn)略密切相關。特別是投資的部門偏向，造成工業(yè)資本積累迅速，而農(nóng)業(yè)作為我國國民經(jīng)濟的“弱質(zhì)”產(chǎn)業(yè)，卻由于自身資金積累能力和資金吸納能力有限，農(nóng)業(yè)金融資本配置不足導致了其發(fā)展基礎脆弱，而極易受到外部沖擊，出現(xiàn)價格大幅度波動。因此，進一步合理引導工農(nóng)業(yè)資本配置，特別是在目前工業(yè)資本邊際效率下降趨勢日趨明顯的情形下，引導工業(yè)部門無效率的資本進入農(nóng)業(yè)生產(chǎn)領域，推進“以工補農(nóng)”是防止結構性價格波動以及金融化沖擊的重要立足點。

注 釋

①處于結構轉(zhuǎn)變階段的中國，快速發(fā)展的需要導致投資驅(qū)動型經(jīng)濟增長模式。而國家對外開放的政策導向為集中引進專利、高技術產(chǎn)品和設備提供了支持，兩者相得益彰使得中國的資本和技術出現(xiàn)動態(tài)融合。

②由于數(shù)據(jù)不全，西藏未能包括在內(nèi)，這樣我們的面板數(shù)據(jù)橫截面包括中國大陸的其余30個省、自治區(qū)和直轄市。

③國家統(tǒng)計局從2011年1月開始實施新的工業(yè)品價格統(tǒng)計調(diào)查方法，“工業(yè)品出廠價格指數(shù)”后來又改稱為“工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)”。

④在測算口徑上，工業(yè)用第二產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)來代替。

⑤工業(yè)和農(nóng)業(yè)分別采用第二產(chǎn)業(yè)和第一產(chǎn)業(yè)的數(shù)據(jù)來代替。

⑥本文選擇的滯后階數(shù)為第1期和2期，這是因為模型估計中發(fā)現(xiàn)當滯后階數(shù)為1或2期時，滯后項估計系數(shù)均顯著，而滯后3期估計系數(shù)不顯著。

［1］龔剛，林毅夫.過度反應：中國經(jīng)濟“縮長”之解釋［J］.經(jīng)濟研究，2007，（4）.

［2］袁江.強制性技術變遷、二元分化與中國的通貨膨脹模型［J］.管理世界，2009，（3）.

［3］張成思，劉澤豪，羅煜.中國商品金融化分層與通貨膨脹驅(qū)動機制［J］.經(jīng)濟研究，2014，（1）.

［4］Schultze C L.Recent Inflation in the United States［R］.Study Paper，1959，（1）.

［5］Baumol W.Macroeconomics of Unbalanced Growth：The Anatomy of Urban Crisis［J］.American Economic Review，1976，（3）.

［6］Aukrust O.Inflation on the Open Economy：A Norwegian Model，in Worldwide Inflation［M］.Edited by Krause L Band Salant W S.Washtington，DC：The Brookings Institution，1977：152-154.

［7］García A E，López-Salido J D.Understanding？Spanish？Dual？Inflation［J］.Investigaciones económicas，2004，28，（1）.

［8］李斌.從流動性過剩（不足）到結構性通脹（通縮）［J］.金融研究，2010，（4）.

［9］Fischer C.Real Currency Appreciation in Accession Countries：Balassa-Samuelson and Investment Demand［R］.BOFIT Discussion Papers，2002，（8）.

［10］林毅夫.潮涌現(xiàn)象與發(fā)展中國家宏觀經(jīng)濟理論的重新構建［J］.經(jīng)濟研究，2007，（1）.

［11］Mitchell D O.A Note on Rising World Food Prices［R］.Policy Working Paper 4682，Development Prospects Group，World Bank，2008.

［12］Runge C F，Senauer B.How Biofuels Could Starve the Poor［J］.Foreign Affairs，2007，86（3）.

［13］Abbott P C，Hurt C B，Tyler W E.What’s Driving Food Prices？［R］.Farm Foundation Issue Report，2008.

［14］Masters M W.Testimony before the U.S.Senate Committee of Homeland Security and Government Affairs［R］.Washington DC，2008.

［15］Gilbert C L.How to Understand High Food Prices［J］.Journal of Agricultural Economics，2010，（61）.

［16］Gilbert C L，Pfuderer S.The Financialization of Food Vommodity Markets［R］.//R.Jha，T.Gaiha，A.Deolalikar.Handbook on Food：Demand，Supply，Sustainability and Security，2013.

［17］萬光彩，陳璋，劉莉.結構失衡、“潮涌現(xiàn)象”與通脹—通縮逆轉(zhuǎn)［J］.數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2009，（12）.

［18］劉惠好，蘇振天.我國通貨膨脹的結構性原因［J］.投資研究，2011，（2）.

［19］孫國峰.巴拉薩-薩繆爾森效應、劉易斯拐點和結構性通貨膨脹［J］.金融發(fā)展，2011，（4）.

［20］謝家智，張明.需求沖擊、二元結構與中國轉(zhuǎn)型期的結構性通貨膨脹［J］.當代經(jīng)濟研究，2013，（4）.

［21］韓立巖，尹力博.投機行為還是實際需求？——國際大宗商品價格影響因素的廣義視角分析［J］.經(jīng)濟研究，2012，（12）.

［22］程國強，胡冰川，徐雪高.新一輪農(nóng)產(chǎn)品價格上漲的影響分析［J］.管理世界，2008，（1）.

［23］李國祥.2003年以來中國農(nóng)產(chǎn)品價格上漲分析［J］.中國農(nóng)村經(jīng)濟，2011，（2）.

［24］張曉慧，紀志宏，李斌.通貨膨脹機理變化及政策應對［J］.世界經(jīng)濟，2010，（3）.

［25］Lin J Y.Development Strategy，Viability and Economic Convergence［J］.Economic Development and Cultural Change，2003，（53）.

［26］Acemoglu D，Aghion P，Zilibotti F.Distance to Frontier，Selection，and Economic Growth［J］.Journal of the European Economic Association，2006，（4）.

［27］中國人民銀行課題組.我國農(nóng)產(chǎn)品價格上漲機制研究［J］.經(jīng)濟學動態(tài)，2011，（3）.

［28］謝家智，王文濤，江源.制造業(yè)金融化、政府控制與技術創(chuàng)新［J］.經(jīng)濟學動態(tài)，2014，（11）.

［29］孫輝煌，蘭宜生.貿(mào)易開放、不完全競爭與成本加成——基于中國制造業(yè)數(shù)據(jù)的實證分析［J］.財經(jīng)研究，2008，（8）.

［30］張軍，吳桂英，張吉鵬.中國省際物質(zhì)資本存量估算：1952-2000［J］.經(jīng)濟研究，2004，（10）.

［31］Arellano M，Bover O.Another Look at the Instrumental Variable Estimation of Error～Components Models［J］.Journal of Econometrics，1995，68（1）.

［32］Blundell R，Bond S.Initial Conditions and Moment Restrictions in Dynamic Panel Data Models［J］.Journal of Econometric，1998，87（1）.

［33］Shehata E，Mickaiel A.Stata Module to Estimate Spatial Panel Arellano-Bond Linear Dynamic Regression：Lag&Durbin Models［J］.Statistical Software Components S457506，Boston College Department of Economics，2012.

責任編輯：黎貴才

F061.3

A

1005-2674（2015）08-076-08

2015-04-18

定稿日期：2015-07-13

教育部人文社會科學青年項目（14YJC790169）；國家社會科學基金一般項目（14BJY105）

張明（1985-），男，安徽六安人，西南大學政治與公共管理學院講師，主要從事公共政策與公共經(jīng)濟研究；謝家智（1967-），男，四川西充人，西南大學經(jīng)濟管理學院教授，博士生導師，主要從事金融經(jīng)濟學研究。