黃正新++黃玉
摘要:引入房地產(chǎn)價格為供給沖擊,重新構(gòu)建中國新凱恩斯菲利普斯四因素混合模型,研究表明:在NKPC模型中,通脹預(yù)期、通脹慣性、供給沖擊和產(chǎn)出缺口都同通脹之間存在著相互影響。通脹預(yù)期影響程度最大且持續(xù)時間最長。房地產(chǎn)價格對通脹的影響較為顯著、時滯較長且政策效應(yīng)緩慢。通脹自身具有較大慣性與波動性。產(chǎn)出缺口與通脹相互影響不大但持續(xù)時間較長,邊際成本和通脹之間相互影響并非顯著等,具有錨定公眾預(yù)期、穩(wěn)定通脹的政策意義。
關(guān)鍵詞:新凱恩斯主義;菲利普斯混合模型;通脹預(yù)期;通貨膨脹
一、引言
上世紀50年代菲利普斯曲線產(chǎn)生以后,很快替代了古典經(jīng)濟學(xué)的勞動邊際產(chǎn)出曲線而成為構(gòu)建宏觀經(jīng)濟學(xué)中總供給曲線的主要依據(jù),隨后薩繆爾森用通脹率取代工資變化率,菲利普斯曲線又成為宏觀經(jīng)濟理論與政策分析不可或缺的重要工具。但原始的菲利普斯曲線既缺乏微觀經(jīng)濟基礎(chǔ)又不能有效地解釋西方六七十年代出現(xiàn)的經(jīng)濟滯脹現(xiàn)象。
80年代后新凱恩斯主義興起,菲利普斯曲線研究又煥發(fā)了新的青春。新凱恩斯菲利普斯曲線以市場不完全性和非市場出清為假設(shè),將新凱恩斯主義與新古典經(jīng)濟學(xué)有機地結(jié)合起來;以經(jīng)濟當事人追求利益最大化為原則,保持宏觀經(jīng)濟學(xué)與微觀經(jīng)濟學(xué)的一致性與相容性;強調(diào)短期均衡分析方法為主,堅持貨幣非中性與貨幣政策有效性統(tǒng)一;以理性預(yù)期和工資、價格粘性為前提,建立了前瞻性預(yù)期與后顧性預(yù)期有機結(jié)合的理論模型。新凱恩斯菲利普斯曲線是凱恩斯學(xué)派發(fā)展趨勢的新階段,也是近年來我國學(xué)界凱恩斯主義理論的研究方向。通過對新凱恩斯菲利普斯曲線模型中多變量的實證研究,可以分析同我國實際通脹和預(yù)期通脹緊密相關(guān)聯(lián)的各因素如產(chǎn)出缺口、邊際成本、通脹慣性等的影響程度和生成機制。特別是將近年來持續(xù)影響我國經(jīng)濟的房地產(chǎn)價格,引入新凱恩斯菲利普斯曲線模型分析,對我國經(jīng)濟理論研究與貨幣政策實施都具有積極的意義。
二、文獻綜述
混合的新凱恩斯菲利普斯曲線源于Fuhere和 Moore(1992)對經(jīng)典模型進行了改進,構(gòu)造了前向預(yù)期和后向預(yù)期相結(jié)合的混合型菲利普斯曲線,該模型的主要進展是在NKPC的基礎(chǔ)上可以解釋通脹的持續(xù)性。當前被廣泛使用的新凱恩斯菲利普斯曲線是Cali和 Gertler(1999)提出的基于單位勞動成本的前向和混合型菲利普斯曲線,引入了前瞻型和后顧型的通貨膨脹預(yù)期方式,而且能對貨幣政策起到中介傳導(dǎo)作用,同時該模型還在目前的實證分析中廣泛應(yīng)用。Gordon(2009)認為Roberts提出的經(jīng)典新凱恩斯菲利普斯曲線和Gordon的三角菲利普斯曲線只有互相融合,才能更好地解釋美國的通貨膨脹形成機制。
近年來,中外學(xué)者研究中國的新凱恩斯混合菲利普斯模型也頗有進展。Scheibe和 Vines(2005)分別基于適應(yīng)性預(yù)期和理性預(yù)期的研究結(jié)果顯示,基于理性預(yù)期的NKPC對中國通貨膨脹的動態(tài)性質(zhì)具有更好的解釋能力。陳學(xué)彬(1997)認為,原始菲利普斯曲線、附加預(yù)期的菲利普斯曲線和新凱恩斯主義菲利普斯曲線都不能解釋中國改革以來通貨膨脹與經(jīng)濟增長的關(guān)系,在新凱恩斯主義菲利普斯曲線的基礎(chǔ)上增加時間趨勢項和回歸估計殘差校正項可以有效改善估計情況。楊繼生(2009)運用我國1992-2007年的數(shù)據(jù),基于新凱恩斯菲利普斯曲線,分析了通貨膨脹預(yù)期的性質(zhì)和流動性過剩對通貨膨脹的影響,認為我國通貨膨脹的動態(tài)性質(zhì)具有短期新凱恩斯混合菲利普斯曲線的典型特征,同時存在著向后看的適應(yīng)性預(yù)期和向前看的理性預(yù)期,流動性過剩對通貨膨脹具有顯著的推動作用。姜梅華(2011)通過新凱恩斯混合菲利普斯曲線產(chǎn)出缺口、通貨膨脹慣性和通貨膨脹預(yù)期三因素曲線機制的檢驗和分析,獲得了我國通貨膨脹率動態(tài)變化過程的一些重要特征。限于統(tǒng)計數(shù)據(jù)與實證方法技術(shù)上的原因,對于中國新凱恩斯混合菲利普斯曲線模型的研究,我國學(xué)者長期以來只局限于三個以內(nèi)的影響因素分析。陳彥斌(2008)在Calvo(1983)、Gal和Gertler(1999)的交錯定價模型基礎(chǔ)上,加入成本推動沖擊后率先提出了四因素的理論模型,解釋變量為四種類型的通脹形成因素即超額需求或邊際成本、石油沖擊、通脹預(yù)期和通脹慣性。但以上研究均未考慮到一個近年來長期困擾和影響我國通貨膨脹的重要因素即房地產(chǎn)價格。
中國目前用于研究新凱恩斯菲利普斯曲線模型的計量方法主要有三種。一是采用多元回歸計量模型最小二乘估計法。陳彥斌(2008)認為,NKPC模型的最小二乘估計法比較GMM法而言,既能保證新凱恩斯主義模型框架的微觀基礎(chǔ),相應(yīng)計量模型又更具有穩(wěn)健性。二是廣義矩估計(GMM)法。楊小軍(2011)等認為,由于NKPC中含有預(yù)期通脹項,運用最小二乘法估計的結(jié)果不是有效的,而GMM的一個便利之處就是它僅需要具體說明一些矩條件而不需要對整個密度做出假設(shè),故此他利用GMM法對中國1997-2008年的季度數(shù)據(jù)進行了估計和檢驗;顧標和王劍鋒(2010)采用單方程—GMM估計方法,基于1992-2007年間的季度宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計數(shù)據(jù),分別以實際產(chǎn)出與實際單位勞動成本作為“缺口”代理變量,從實證層面考察了新凱恩斯菲利普斯曲線在我國的適當性問題。三是基于向量自回歸(VAR)分析法。GMM存在著一些廣受詬病的缺陷,比如小樣本問題、過度識別與弱識別問題、對于工具變量的選擇過于敏感等問題。由此李振和楊曉光(2007)采用VAR方法,利用1994年到2005年的季度數(shù)據(jù),對中國經(jīng)濟的新凱恩斯菲利普斯曲線進行了估計和檢驗,從而有效地繞開了我國數(shù)據(jù)小樣本尤為突出和弱識別等問題,同時充分考慮了解釋變量的生成過程及其與被解釋變量之間的相互關(guān)系,但他們的分析尚可深入,特別是尚未用脈沖函數(shù)分析變量之間的相互動態(tài)關(guān)系。
本文在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上又有所創(chuàng)新。首先,在中國的NKPC中加入了供給沖擊變量即房地產(chǎn)價格,重新構(gòu)建了四因素的新凱恩斯主義菲利普斯曲線理論模型,使混合模型更加貼近中國目前的現(xiàn)狀。其次,通過實證方法的比較,我們采用了向量自回歸(VAR)法來分析新凱恩斯菲利普斯曲線四因素混合模型各變量之間的動態(tài)關(guān)系。這是由于多元線性回歸模型解釋的關(guān)系是同期的,其無視了滯后效應(yīng)與變量間的漸變性而具有非動態(tài)性;VAR分析方法的另一個優(yōu)點在于能夠繞開GMM存在著小樣本、弱識別等問題,因此建立VAR模型的優(yōu)點在于它是泛理論的,包括CPI在內(nèi)的各個變量都是內(nèi)生變量,從而避免了主觀判斷設(shè)定模型的缺點。最后,本文采用了最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)和改進概率測度法來計量通脹預(yù)期變量并且運用脈沖函數(shù)分析了各個變量相互之間的影響程度。
三、新凱恩斯菲利普斯四因素混合理論模型推導(dǎo)
在以上對NKPC模型來龍去脈進行分析的基礎(chǔ)上,下面進一步推導(dǎo)四因素混合型的新凱恩斯菲利普斯曲線方程。本文的模型假設(shè)同樣基于Calvo(1983)的交錯定價模型:每一個離散時刻,廠商以概率1-α重新調(diào)整所生產(chǎn)商品的價格,其他廠商以概率α保持價格不變。則經(jīng)濟中的總價格水平 等于上一期價格水平和新調(diào)整價格水平的加權(quán)平均和,即:
(1)
新調(diào)整價格的廠商又可分為兩類:一是按照“食指法則”即前向預(yù)期調(diào)整價格的廠商,在t時內(nèi)設(shè)定的新價格為 ,其所占權(quán)重為w;二是按照“拇指法則”即后向預(yù)期調(diào)整價格的廠商,在t時內(nèi)新設(shè)定的價格為 ,所占比例為w。廠商就會等于兩類廠商所設(shè)定價格的加權(quán)平均和:
(2)
再假設(shè)前向型廠商受到的供給沖擊為房地產(chǎn)價格bSt,令供給沖擊后的總名義邊際成本等于實際邊際成本、價格與房地產(chǎn)供給沖擊之和,并且房地產(chǎn)供給沖擊對于總名義成本的作用權(quán)重為 ,即有:
(3)
以上變量都是以對數(shù)形式表示的偏離平衡增長率的百分比,其中tmcnt+k為邊際成本的對數(shù)。前向型廠商按照(Gall和Gertler,1999;Calvo,1983)每一期最優(yōu)地設(shè)定新價格,為第t期廠商調(diào)整到的最優(yōu)價格,其設(shè)定原則為所貼現(xiàn)的預(yù)期利潤最大化。
(4)
其中β為主觀貼現(xiàn)因子, 為t+k時不存在價格粘性的最優(yōu)設(shè)定價格,再求所使用的廠商實際邊際成本對穩(wěn)態(tài)下邊際成本的偏離即: ,為了簡化令u=0,并代入(4)式可得到前向型廠商最優(yōu)重置價格:
(5)
再將(3)式代入(5)式:
(6)
顯而易見,后向型廠商的價格通常是按照適應(yīng)性預(yù)期形成,因而可為:
(7)
其中πt-1=Pt-1-Pt-2是環(huán)比通脹率,再由(1)式變形可得到:
(8)
將(2)式代入(8)式可得:
(9)
再將前向型和后向型廠商預(yù)期價格即(6)(7)分別代入(9)式,經(jīng)過一系列較為煩瑣的數(shù)學(xué)推導(dǎo),則可得到基于邊際成本的混合四因素NKPC模型:
πt=λdmct+λfEtπt+1+λbπt-1+λSbSt (10)
λd、λf、λb、λs分別為邊際成本、前向型預(yù)期價格、后向型預(yù)期價格和房地產(chǎn)價格供給沖擊四變量的相應(yīng)系數(shù),其中:
λd=(1-α)(1-ω)(1-αβ)φ-1
λf=βαφ-1
λb=ωφ-1
λs=(1-α)(1-ω)(1-αβ) φ-1
令φ=α+ω(αβ+1-α)
同時,可以證明實際邊際成本與產(chǎn)出缺口存在線性關(guān)系:mct=yt,yt為GDP偏離穩(wěn)態(tài)的百分比。將此比例關(guān)系代入模型(10)得到基于產(chǎn)出缺口的新凱恩斯菲利普斯曲線四因素混合模型:
πt=λdyt+λfEtπt+1+λbπt-1+λSbSt (11)
四、變量與數(shù)據(jù)處理
本文需要通貨膨脹率、單位勞動成本、產(chǎn)出缺口、商品房價格、通脹預(yù)期和通脹慣性等中國季度數(shù)據(jù)。囿于統(tǒng)計數(shù)據(jù),本文時間跨度為1999年第四季度至2014年第一季度。不采用年度數(shù)據(jù)是因為本模型時間跨度比較長,無法克服盧卡斯批判即政策環(huán)境和模型結(jié)構(gòu)的變化導(dǎo)致參數(shù)估計的失靈,而且年度數(shù)據(jù)也會影響新凱恩斯菲利普斯曲線混合模型關(guān)于微觀基礎(chǔ)和名義黏性的假設(shè),因此不宜采用。月度數(shù)據(jù)也不是最佳選擇,因為月度數(shù)據(jù)存在較大的季節(jié)性波動,并且頻率過高,會導(dǎo)致計量回歸方程不穩(wěn)定。通脹預(yù)期數(shù)據(jù)來源于中國人民銀行,其余數(shù)據(jù)來自中國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站和各期的《中國經(jīng)濟景氣月報》。
(一)實際通貨膨脹率(πt)
采用我國居民消費價格指數(shù)月度環(huán)比數(shù)據(jù)來度量中國的通貨膨脹率。由于中國人民銀行問卷調(diào)查的季度時間跨度不是自然季度,而是上年的12月至當年2月為第一季度,3月至5月為第二季度,依此類推。為了數(shù)據(jù)的統(tǒng)一性和模型的有效性,實際通貨膨脹的季度數(shù)據(jù)也要調(diào)整為與人行問卷相應(yīng)的非自然季度數(shù)據(jù)。本文將居民消費價格指數(shù)的月度同比指數(shù)轉(zhuǎn)換成月度環(huán)比數(shù)據(jù),并用Eviews6.0軟件對季度CPI環(huán)比進行季節(jié)性調(diào)整后,得到實際通貨膨脹率記做pt。圖1描繪了1999年第4季度至2014年第1季度實際通貨膨脹率的走勢。橫軸數(shù)據(jù)的單位是季度。
圖1 1999年第4季度-2014年第1季度的實際通貨膨脹率
(二)通貨膨脹慣性(πt-1)
如前文所述,通脹慣性是按照“拇指法則”即后向型調(diào)整價格的廠商,通常是按照適應(yīng)性預(yù)期形成,其特點是總是慢一期。因此統(tǒng)計指標直接采用滯后一期的實際通貨膨脹率數(shù)據(jù)。
(三)邊際成本(mct)
邊際成本指標囿于統(tǒng)計數(shù)據(jù)可以近似用單位勞動成本來作為代理變量,即用人均實際工資除以人均實際產(chǎn)出得到,也就是名義報酬除以名義產(chǎn)出。其中名義報酬采用《中國經(jīng)濟景氣月報》中的“城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員勞動報酬”指標表示為WN;由于我國沒有直接給出城鎮(zhèn)GDP的統(tǒng)計數(shù)據(jù),一種可行的辦法是用全國的GDP減去非城鎮(zhèn)的GDP,非城鎮(zhèn)GDP的統(tǒng)計數(shù)據(jù)本文采用第一產(chǎn)業(yè)的GDP,數(shù)據(jù)均來自國家統(tǒng)計局給出的自然季度數(shù)據(jù),一并將其調(diào)整為非自然季度的數(shù)據(jù)。
(四)產(chǎn)出缺口(yt)
產(chǎn)出缺口即實際GDP偏離潛在GDP的程度,用百分比來表示。其中潛在GDP測度主要有兩種方法,即趨勢分解法和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)估計法。本文選擇趨勢分解法即對實際GDP進行HP濾波處理即可得到潛在GDP。產(chǎn)出缺口即為對數(shù)實際GDP減去對數(shù)潛在GDP。同上將自然季度數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為月度數(shù)據(jù),然后簡單加權(quán)平均為非自然季度數(shù)據(jù)。
(五)供給沖擊(bSt)
運用房地產(chǎn)價格來衡量供給沖擊,因為該數(shù)據(jù)在我國屬于長期投資并未包含在消費價格指數(shù)CPI統(tǒng)計樣本中,卻對通貨膨脹影響很大。將《中國經(jīng)濟景氣月報》中“商品房銷售總額”除以“商品房銷售面積”得到每月商品房價格,然后按照中國人民銀行的非自然季度數(shù)加權(quán)平均推算出每個季度的價格,再取季度價格序列的對數(shù)差分得到季度價格的變化率。
(六)通貨膨脹預(yù)期(Etπt+1)
根據(jù)中國人民銀行歷年《居民儲蓄問卷調(diào)查系統(tǒng)》數(shù)據(jù),分別運用差額統(tǒng)計法(BAL)(肖爭艷、陳彥斌,2004),概率法(C-P)和改進概率法(CPM)(張蓓,2009)三種不同的方法,來構(gòu)建預(yù)期通脹率的最佳量化指標。首先,根據(jù)以上三種方法分別計算出變量數(shù)據(jù)系列。其中改進概率法需要先確定參數(shù)a的值,我們分別設(shè)定了a=0.5和a=1.5,然后使用EVIEW6.0軟件對以上數(shù)據(jù)進行測算,得到了四種不同的預(yù)期通脹變量數(shù)據(jù)序列記 、 、 和 。其次,對四種預(yù)期通脹率測算方法進行比較與遴選,分別計算出它們的MAE、RMSE和TUI,并用來度量實際通脹率與預(yù)期通脹率之間的偏差,數(shù)值越小則表示偏差越小(預(yù)測性能越好)。
從表1中可以看出,在改進概率法第二種情形(a=0.015)下,預(yù)期通脹率的三種預(yù)測性能指標值都是最小的,說明預(yù)期通脹率與實際通脹率之間的偏差最小。因此在下文的實證研究中,我們就采用這種預(yù)期通脹率,即=pεt4。
表1 四種計算方法下的預(yù)期通貨膨脹率比較
預(yù)測指標 差額法(BAL) 概率法(C-P) 改進概率法(a=0.005) 改進概率法(a=0.015)
MAE 0.0054 0.0053 0.0055 0.0050
RMSE 0.0071 0.0069 0.0072 0.0065
TUI 0.6758 0.6657 0.6991 0.6278
五、實證分析
我們利用Eviews6.0來進行實證分析。本文使用的數(shù)據(jù)都是時間序列數(shù)據(jù),軟件首先對數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗,然后運用通過檢驗的數(shù)據(jù)建立向量自回歸模型,并且進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析以及方差分解等一系列實證。
(一)平穩(wěn)性檢驗
建立動態(tài)計量模型要求數(shù)據(jù)序列是平穩(wěn)的,因此需要對得到的變量數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗。對各經(jīng)濟時間序列數(shù)據(jù)分別采用ADF檢驗法,檢驗結(jié)果從表2中可知,由于之前對變量原始數(shù)據(jù)進行了取對數(shù)差分處理,因此所有的變量在5%的顯著性水平下都是平穩(wěn)的,平穩(wěn)序列可以不用再做協(xié)整而直接用來構(gòu)建VAR計量。
表2單位根檢驗
變量 ADF統(tǒng)計量 5%臨界值 結(jié)論
(通貨膨脹率)
-3.854564 -2.919952 平穩(wěn)
(邊際成本)
-5.214721 -2.916566 平穩(wěn)
(產(chǎn)出缺口)
-4.976245 -2.961649 平穩(wěn)
(通脹預(yù)期)
-3.209028 -2.916566 平穩(wěn)
(通脹慣性)
-3.928747 -2.919952 平穩(wěn)
(供給沖擊)
-7.802998 -2.917650 平穩(wěn)
(二)選擇最優(yōu)滯后期
將產(chǎn)出缺口、通脹預(yù)期、通脹慣性和供給沖擊作為內(nèi)生變量,常數(shù)C作為外生變量建立無約束VAR模型。在VAR模型中解釋變量的最大滯后階數(shù),若選擇得太小會使殘差值產(chǎn)生自相關(guān),并且導(dǎo)致參數(shù)估計的非一致性;而最大滯后階數(shù)選擇過大又會導(dǎo)致自由度嚴重降低,影響模型參數(shù)的有效性。因此,本文根據(jù)LR、AIC、SC和HQ準則判定VAR最優(yōu)滯后階數(shù),測算結(jié)果如表3所示:在LR準則、AIC準則和HQ準則下選擇的最優(yōu)滯后階數(shù)為8階,而在SC準則下最優(yōu)滯后期選擇為6階,我們按照大多數(shù)原則,暫設(shè)定為VAR(8)模型。
表3最優(yōu)滯后期選擇
LR準則 AIC準則 SC準則 HQ準則
選擇的最優(yōu)滯后階數(shù) 8 8 8 6
對應(yīng)統(tǒng)計量值 64.56 -22.27 -20.56 -21.49
再從圖2可以看出,對模型整體進行平穩(wěn)性檢驗得出特征方程的根都在單位圓內(nèi),說明VAR(8)模型結(jié)構(gòu)穩(wěn)定,因此VAR模型的滯后期我們選定為8階。
圖2 VAR模型特征方程的特征根
(三)格蘭杰因果關(guān)系檢驗
由于通脹慣性本身就是通貨膨脹的滯后變量,因此我們只要分別對實際通脹、邊際成本、產(chǎn)出缺口、預(yù)期通脹和供給沖擊各變量進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗,結(jié)果見表4。mct方程的檢驗結(jié)果表明,在顯著性水平10%下,實際通脹和邊際成本都不能拒絕原假設(shè),即肯定了二者之間都不是彼此的格蘭杰原因,說明我國邊際成本和實際通脹之間的相互影響是不顯著的。 yt和Etπt+1方程的檢驗結(jié)果表明,在顯著性水平10%下,原假設(shè)都是小概率事件,可以忽略不計,因此實際通貨膨脹與產(chǎn)出缺口之間互為格蘭杰原因;實際通脹與預(yù)期通脹之間也互為格蘭杰原因。bSt方程的檢驗結(jié)果表明,在顯著性水平10%下,都拒絕了原假設(shè),說明我國房地產(chǎn)供給沖擊與實際通脹之間互為格蘭杰原因。
表4格蘭杰因果關(guān)系檢驗
原假設(shè) F統(tǒng)計量 P值 結(jié)論
方程
不是 的格蘭杰原因
0.92670 0.4028 不是格蘭杰原因
不是 的格蘭杰原因
0.56420 0.5725 不是格蘭杰原因
方程
不是 的格蘭杰原因
2.39567 0.0031 是格蘭杰原因
不是 的格蘭杰原因
1.94578 0.0001 是格蘭杰原因
方程
不是 的格蘭杰原因
1.25020 0.0087 是格蘭杰原因
不是 的格蘭杰原因
3.17004 0.0009 是格蘭杰原因
方程
不是 的格蘭杰原因
0.64749 0.0569 是格蘭杰原因
不是 的格蘭杰原因
0.16461 0.0864 是格蘭杰原因
(四)建立向量自回歸模型(VAR)
根據(jù)格蘭杰因果關(guān)系檢驗得出,估計超額需求中產(chǎn)出缺口與邊際成本兩個指標,因為邊際成本mct與πt之間不存在格蘭杰因果關(guān)系,因此本文選用產(chǎn)出缺口yt作為衡量超額需求的指標來構(gòu)建模型。
(12)
由于模型篇幅太長,我們將中間的過渡部分采用省略號。模型的檢驗結(jié)果表明:各子方程通脹慣性、產(chǎn)出缺口、通脹預(yù)期和供給沖擊的擬合優(yōu)度分別為0.955226、0.869780、0.995158和0.882111,都較高,其中通脹預(yù)期最高,說明通脹預(yù)期對實際通脹的影響程度最大,其他變量對實際通脹的影響程度依次為通脹慣性、房地產(chǎn)價格和產(chǎn)出缺口;同時我們還發(fā)現(xiàn),以上變量只有在滯后8期時擬合優(yōu)度才最高,表明影響我國以上變量的“時滯”較長,政策效應(yīng)緩慢,其中最有現(xiàn)實說服力的就是房地產(chǎn)價格。另外各個子方程殘差平方和都較小,AICS和SC也同樣較小。VAR系統(tǒng)整體的決定性殘差為2.10E-16,調(diào)整最大似然值為580.6513,AIC值為-19.83590,SC值為-17.79125,由此VAR模型的子方程和整體的估計結(jié)果都通過檢驗且比較理想。
(五)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析
脈沖響應(yīng)函數(shù)用于衡量隨機擾動項的一個標準差沖擊對內(nèi)生變量當前或未來取值的影響程度,通過擾動項的軌跡可以看出其影響力是如何傳播到其他所有變量的過程。根據(jù)估計出的VAR結(jié)果作脈沖響應(yīng)函數(shù)分析得到圖3。實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù),虛線表示響應(yīng)函數(shù)加上或減去兩倍標準差的置信帶。
1.產(chǎn)出缺口與實際通貨膨脹的相互脈沖響應(yīng)分析
圖(a)反映了產(chǎn)出缺口對來自當前通脹率一個標準差沖擊的脈沖響應(yīng)。產(chǎn)出缺口開始為0.5%,后逐步上升,到第3期達到最大,接近1%,沖擊作用力隨時間的推移而逐漸衰減為負向。圖(b)反映了通脹率對來自產(chǎn)出缺口的一個標準差沖擊的脈沖響應(yīng)。從零開始然后上下波動直到第10期才完全消失。說明產(chǎn)出缺口與通貨膨脹相互影響并不大,但持續(xù)時間較長。
2.實際通貨膨脹與通脹預(yù)期的相互脈沖響應(yīng)分析
圖(c)反映了通脹預(yù)期對來自通脹率的一個標準差沖擊的脈沖響應(yīng)。沖擊開始為最大0.1%,然后迅速減小為負向直到第8期達到最大,為-0.1%并持續(xù)時間很長。圖(d)反映了實際通脹率對來自通脹預(yù)期的一個標準差沖擊的脈沖響應(yīng)。沖擊開始為零,隨后作用力迅速增強,到第2期最大值0.25%,再逐漸向下波動到第6期,達到最大負值為-0.4%。這說明通脹預(yù)期具有自我實現(xiàn)、波幅較大的特征。
3.實際通貨膨脹與供給沖擊的相互脈沖響應(yīng)分析
圖(e)反映了供給沖擊對來自實際通脹率的一個標準差沖擊的脈沖響應(yīng)。標準差沖擊剛開始較大,為0.1%,之后在零附近上下微弱波動。圖(f)反映了通脹率對來自房地產(chǎn)價格一個標準差沖擊的脈沖響應(yīng)。第1到第6期都是負向的,且在第5期達到最大值 -0.3%,在第6期沖擊減為零后均為正向的,且在第8期達到最大0.35%。表明房地產(chǎn)價格對通脹率的影響較大并且具有一定的滯后性。
4.實際通脹率對來自通脹慣性沖擊的脈沖響應(yīng)分析
圖(g)顯示過去的通脹率對現(xiàn)在的通脹率的影響,剛開始是正向的并在第3期達到最大值0.3%,從第4期開始影響轉(zhuǎn)為負向,在5-8期維持在 -0.25% 的影響水平并逐漸減弱。說明實際通脹自身具有慣性與波動性。
圖3 VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析
(六)方差分解
方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化(通常用方差來度量)的貢獻度,進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊力的權(quán)重。下面在脈沖響應(yīng)函數(shù)的基礎(chǔ)上進一步分析通脹預(yù)期、邊際成本、供給沖擊以及通脹慣性對實際通脹率的影響。
由圖4可知,中國NKPC四因素模型在不考慮通脹率自身貢獻率的情況下,通脹預(yù)期對實際通脹率的影響最為顯著,房地產(chǎn)價格供給沖擊次之,產(chǎn)出缺口第三。
圖4 VAR模型的方差分解分析
六、主要結(jié)論與政策建議
(一)主要結(jié)論
在借鑒前人研究成果的基礎(chǔ)上,本文引入房地產(chǎn)價格作為供給沖擊變量,利用最新的統(tǒng)計數(shù)據(jù)與向量自回歸(VAR)法,重新構(gòu)建并實證了中國新凱恩斯菲利普斯四因素混合模型,分析得出以下基本結(jié)論:
第一,通過比較與遴選采用了最優(yōu)的改進概率法(a=0.015)來測度中國的通貨膨脹預(yù)期,得到的預(yù)期通脹和實際通脹走勢大致相同且較為平穩(wěn)。
第二,在NKPC四因素模型中,通脹預(yù)期、通脹慣性、房地產(chǎn)價格和產(chǎn)出缺口都同通貨膨脹之間存在著相互影響。通脹預(yù)期對實際通脹的影響不僅程度最大,而且持續(xù)時間最長。現(xiàn)實經(jīng)濟生活中,一方面,人們通脹預(yù)期的形成會使得他們加快將貨幣資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為消費品與實物資產(chǎn),形成需求拉上型通貨膨脹;另一方面,通脹預(yù)期也會使得工資和利潤有不斷上升的趨勢,進而形成成本推進型通貨膨脹。這正說明通脹預(yù)期具有自我實現(xiàn)、波動性較大和逐步衰減的特征。
第三,房地產(chǎn)供給沖擊和通貨膨脹之間的相互影響是比較顯著的。在我國的價格統(tǒng)計口徑中,房地產(chǎn)價格是不包含在CPI的統(tǒng)計樣本中的,但它對我國城鄉(xiāng)居民消費價格和廠商的生產(chǎn)成本影響很大。同時,我國房地產(chǎn)價格對通脹及其他變量影響的“時滯”較長,政策作用效應(yīng)緩慢。
第四,實際通貨膨脹自身具有慣性與波動性。其中通脹慣性影響較大,說明我國公眾的通脹預(yù)期基本上還是一種不斷接近現(xiàn)實通脹的學(xué)習(xí)型、適應(yīng)性的非完全理性預(yù)期。另外,邊際成本和通貨膨脹之間的相互影響不顯著,產(chǎn)出缺口與通貨膨脹相互影響并不大但持續(xù)時間較長。
(二)政策建議
本文結(jié)論具有較強的宏觀經(jīng)濟政策含義。鑒于中國通脹預(yù)期具有自我實現(xiàn)、波動性較大等特征,我們提出如下政策建議:
1.加強通脹預(yù)期管理,提高貨幣政策的公信力與執(zhí)行的透明度
貨幣政策的有效性很大程度上取決于中央銀行承諾的可信程度,即公眾是否相信中央銀行的行動和其公布的目標是一致的。央行應(yīng)根據(jù)宏觀經(jīng)濟形勢的變化,及時向公眾提供貨幣政策及操作意圖的相關(guān)信息。同時,央行有責(zé)任教育公眾理解并參與政策制定過程,可以通過發(fā)表貨幣政策報告、年度報告、統(tǒng)計公告、通脹數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)采集等方式“錨定”公眾的通貨膨脹預(yù)期。
2.轉(zhuǎn)變經(jīng)濟增長方式,提高宏觀經(jīng)濟增長質(zhì)量
經(jīng)濟增長方式要由政府投資拉動型為主導(dǎo),真正轉(zhuǎn)向市場內(nèi)生增長型為主導(dǎo),這就需要通過民間投資有效啟動來實現(xiàn)。要在進一步深化改革、簡政放權(quán)的基礎(chǔ)上,逐步形成經(jīng)濟增長由“政府投資”的單引擎拉動,向“政府投資+民間投資”的雙引擎驅(qū)動轉(zhuǎn)變,真正實現(xiàn)政府宏觀政策穩(wěn)健、社會保障托底、微觀經(jīng)濟放活的戰(zhàn)略目標。
3.加強對通貨膨脹的調(diào)控,熨平經(jīng)濟周期性波動
由于我國居民的通脹預(yù)期是一種適應(yīng)性的有限理性預(yù)期,為此,貨幣當局應(yīng)采取措施有效地控制實際通貨膨脹,維持社會經(jīng)濟的穩(wěn)定持續(xù)健康發(fā)展。要克服通貨膨脹的高慣性與熨平經(jīng)濟增長的周期性波動,央行要明確貨幣政策操作導(dǎo)向,繼續(xù)實施穩(wěn)健的貨幣政策與積極的財政政策??蓪嵤┩ㄘ浥蛎浤繕酥疲褪侵醒脬y行事先明確宣布一個具體數(shù)值的通貨膨脹率,中央銀行的貨幣政策操作就在于確保物價水平的上漲率保持在它宣布的目標范圍內(nèi),使經(jīng)濟運行保持在一個穩(wěn)定且持續(xù)增長的理想狀態(tài)上。
4.要加大“供給側(cè)”的改革力度,繼續(xù)房地產(chǎn)市場調(diào)控和穩(wěn)定房價
“供需錯位”已成我國經(jīng)濟持續(xù)增長的最大路障。以房地產(chǎn)為例,近年來,扶持樓市以穩(wěn)定經(jīng)濟并為改革騰挪空間的政策,如退出限制性政策、提高需求杠桿、降低購房成本、保障房貨幣化等,基本圍繞“需求側(cè)”展開。用住建部官員的話來說,能出的政策已出盡了。但樓市始終沒能“去庫存”,而樓市有效需求,特別城市新移民、外來人群“住房難”問題又亟待解決。側(cè)重“需求側(cè)”的樓市政策空間收窄,改善“供給側(cè)”成了新的選擇。樓市“供給側(cè)”的政策改善要側(cè)重兩個層面:一是加快戶籍制度改革,釋放樓市有效需求;二是建立住宅政策性銀行,提升外來人口“市民化”后的住房支付能力??傊?,要長期關(guān)注與持續(xù)有效地調(diào)控房地產(chǎn)價格,加大保障性公租房的供給力度,逐步改善和保障民生,降低房地產(chǎn)供給沖擊對通貨膨脹的影響等。
參考文獻:
[1]陳彥斌,2008:《中國新凱恩斯菲利普斯曲線研究》,《經(jīng)濟研究》第12期。[Chen Yanbin, 2008, “The New Cairns Phillips Curve of China”, Economic Research12.]
[2]顧標、王劍鋒,2010:《中國的菲利普斯曲線——基于新凱恩斯主義視角的實證分析》,《浙江社會科學(xué)》第7期。[Wang Jianfeng, Gu Biao,2010, “Chinas Phillips Curve:Empirical Analysis Based on the Perspective of the New Keynes”,Zhejiang Social Sciences 7.]
[3]黃正新、黃金波,2014:《中國通貨膨脹預(yù)期陷阱研究》,《經(jīng)濟研究》第11期。[Huang Zhengxin, Huang Jinbo, 2014,“Chinas Inflation Expectations Trap Study”,Economic Research 11.]
[4]姜梅華,2011:《非線性菲利普斯曲線與通貨膨脹預(yù)期管理研究》,吉林大學(xué)博士學(xué)位論文。[Jiang Meihua, 2011,“Nonlinear Phillips Curve and Inflation Expectations Management”,Doctoral Thesis, Jilin University.]
[5]李振、楊曉光,2002:《新凱恩斯菲利普斯曲線模型在中國的實證研究:基于VAR分析》,《管理評論》第1期。[Li Zhen, Yang Xiaoguang,2002,“Empirical Studies of the New Phillips Keynes Curve Model in China: Based on VAR Analysis ”, Management Review 1.]
[6]姚余棟,李宏瑾,2013:《中國貨幣政策傳導(dǎo)信貸渠道經(jīng)驗研究: 總量融資結(jié)構(gòu)新證據(jù)》,《世界經(jīng)濟》第3期。[Yao Yudong, Li Hongjin, 2013,“Chinas Monetary Policy Transmission Credit Channel Experience Research: the Total Financing Structure of New Evidence”, World Economy 3.]
[7]姚余棟、譚海鳴,2013:《通脹預(yù)期管理和貨幣政策——基于“新共識”宏觀經(jīng)濟模型》,《經(jīng)濟研究》第6期。[Yao Yudong,Tan Haiming,2013,“Inflation Expectations Management and Monetary Policy-Based on the ”New Consensus“ Macroeconomic Model”,Economic Research 6.]
[8]楊繼生,2009:《通脹預(yù)期、流動性過剩與中國通貨膨脹的動態(tài)性質(zhì)》,《經(jīng)濟研究》,第1期。[Yang Jisheng, 2009,“The Dynamic Nature of Inflation Expectations, Excess Liquidity and Inflation in China”,Economic Research 1.]
[9]楊小軍,2011:《中國新凱恩斯主義菲利普斯曲線的經(jīng)驗研究》,《統(tǒng)計研究》第2期。[Yang Xiaojun, 2011, “Empirical Study on the New Phillips Curve of China”, Statistical Research 2.]
[10]楊溢,2012:《新凱恩斯菲利普斯曲線理論的演變》,《首都經(jīng)濟貿(mào)易大學(xué)學(xué)報》第2期。[Yang Yi, 2012,“The Evolution of the New Phillips Keynes Curve Theory ”, Journal of Capital University of Economics and Business 2.]
[11]Calvo G A, 2014, Staggered prices in a utility-maximizing framework, Journal of monetary Economics, 12(3),pp.383-398.
[12]Christiano L, M Eichenbaum, 2013, Nominal Rigidities and the Dynamic Effects of a Shock to Monetary Policy,The Journal of Politcal Economy (12),pp.1-45.
[13]Fuhrer J,Moore G, 2012, Monetary policy rules and the indicator properties of asset prices, Journal of Monetary Economics 29(2),pp.303-336.
[14]Gali J,Gertler M, 1999, Inflation dynamics: A structural econometric analysis, Journal of monetary Economics 44(2),pp.195-222.
[15]Gordon R J, 2009, The History of the Phillips Curve, Consensus and Bifurcation Economica 78(309),pp.10-50.
[16]Roberts J M, 1995, New Keynesian economics and the Phillips curve, ournal of money credit and banking(4),pp.975-984.
[17]Rotemberg, amd Julio, J, 1982, Sticky Prices in the United States, Journal of Political Economy(60),pp.1187-1211.
[18]Taylor J., 1980, Aggregate Dynamics and Staggered Contracts , Journal of Political Economy(06),pp.1-23.
Studies on the New Keynesian Hybrid Phillips Curve of China:
Based on the Statistic Data of The Peoples Bank of China from 1999 to 2014
Huang Zhengxin and Huang Yu
(School of Finance Guangdong University of Finance and economics)
Abstract:This paper creates a New Keynesian Hybrid Phillips Curve containing four factors of China by introducing the real property price as supply shocks. The research shows that in the NKPC model, there is a mutual influence among inflation expectation, inflation inertia, supply shocks, GDP gap and inflation. The influence of inflation expectation is the largest and longest. Real estate prices impact on inflation is significant, and the effect of policies slow long time lag. Inflation itself has the inertia and fluctuation .The influence between GDP gap and inflation is not very large but has the long duration. The influence between marginal cost and inflation is not significant.
Key Words:The new Keynes doctrine; Phillips mixture model; Inflation Expectation; Inflation
■責(zé)任編輯 汪曉清