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通货膨胀问题研究»
«
中国物价»
2005.01)
4.
(一)从需求方面对通货膨胀进行分析,选择宏观经济变量:
工业总产值,固定资产投资额的对数和零售物价指数的对数进行建模,选择的样本区间为1980-1997年间的年度数据,建立向量自回归模型的价格指数方程……
(二)从工资成本方面分析通货膨胀,采用了Granger因果关系检验法,检验成本对通货膨胀的推动作用,选择1978-1997年间的职工平均工资,零售物价上涨率的数据作为样本……
(三)消费对通货膨胀影响的计量分析,选择1978-1997年间的数据进行分析,选取的指标为相对消费水平C=居民消费水平/人均GDP和零售物价上涨率P,得回归方程……(«
我国通货膨胀的成因分析»
天津市职工现代企业管理学院学报»
2004.12第四期)
5.
(一)我国固定资产膨胀主要表现为一般加工工业投资增长过快,非生产性建设如楼堂馆所搞得大多,这就造成投资结构向加工工业和非生产性建设倾斜,造成能源、原材料的供应和交通运输极度紧张,由此带来的缺口又使国家不得不增加重点建设投资,使国家财政收支状况进一步恶化,增加物价上涨的压力。
(二)经济的增长也会导致通货膨胀,经济增长了对货币的需求就会增加,货币的供给也会相应的增加,所以就会给通胀埋下一定的隐患。
(三)外汇和通胀也有一定的联系。
这种通货膨胀是由于外债负担过重、外贸逆差过大以及国际市场价格与国内市场价格相差悬殊所引起的通货膨胀……
(四)上一期的物价指数对通胀的影响在于:
人们会根据上一期的物价指数来决定自己该期的消费计划,而且由于物价指数存在一定的滞后,所以它会对该期的通胀造成一定的影响。
需求推动角度考虑通货膨胀成因的实证分析»
)
三.理论陈述
1.通胀的定义
通货膨胀是宏观经济的一个重要组成部分,也是当代国家经济发展的一个关键问题。
但是,到目前为止,还没有一个被人们普遍接受别的关于通货膨胀的定义。
西方经济学中最常用的是实用主义的通货膨胀定义:
“通货膨胀是价格持续上涨的一种过程,或者从同等意义上说,是货币不断贬值的一种过程。
”我们可以看出这个定义坚持了两点:
(1)通货膨胀是一种货币现象而非一般的经济现象,通货膨胀或通货紧缩的发生总是与货币量的多少直接相关;
(2)通货膨胀所表现出来的物价上涨是长期的和普遍的,而不是个别商品价格的上扬。
西方经济学对于通货膨胀的分类有三种:
(1)温和的通货膨胀:
年通货膨胀率为一位数的通货膨胀;
(2)急剧的通货膨胀:
总价格水平以每年100%,甚至200%的二位数或三位数的速率上涨;
(3)恶性的通货膨胀:
各种价格以每年百分之一百万,甚至百分之万亿的惊人速率持续上涨。
对于通胀的定义还有很多,但都是大同小异。
通胀的表现是物价在长期的普遍上涨,且通胀对于经济的成长是很不利的。
通货膨胀使个人和企业承受更高的实际税赋;
通货膨胀降低储蓄的数量和效率;
通货膨胀减少投资;
通货膨胀严重损害供给;
通货膨胀导致贸易逆差。
我们要积极制止通胀的形成,因此有必要对通胀的成因进行一系列的分析。
2.通胀的度量
一般情况下,世界各国多用国内生产总值GDP缩减指数的增长率和消费价格指数的增长率来衡量通货膨胀,这两个指数虽不能相互替代,但在变化趋势上往往是一致的。
在本文中,我们采用商品零售价格指数来度量通货膨胀。
之所以选择零售物价指数,是因为它能全面的反映整个国民经济中所有的价格指数和物价水平,而且较其他的物价指数更具有代表性。
3.通胀的影响因素
影响通货膨胀的因素很多,但由于许多因素之间相互重叠,同时为了反映影响通货膨胀主要的经济因素,有必要从诸多的因素中选出有代表性的若干个。
综合考虑各方面的因素,我们考虑以下一些变量:
(1)固定资产投资总额。
我国当前的总需求增长较快,主要是由投资拉动的,而其中政府主导的投资拉动作用最明显,用于基础设施建设,我国固定资产膨胀主要又表现为一般加工工业投资增长过快,这就造成投资结构向加工工业和非生产性建设倾斜,造成能源、原材料的供应和交通运输极度紧张,增加物价上涨的压力。
(2)经济增长(GDP)。
经济的增长也会导致通货膨胀,经济增长了对货币的需求就会增加,货币的供给也会相应的增加,所以就会给通胀埋下一定的隐患。
(3)货币发行量(M2)。
为了拉动内需,国家有时会采取适度的货币扩张政策,货币超量供应会使市场购买力大增,此时,如果供应量不能满足增加的需求量,市场只有涨价,这是由价值规律决定的。
(4)外汇储备。
外债负担过重、外贸逆差过大以及国际市场价格与国内市场价格相差悬殊可能引起通货膨胀。
我国是一个国内商品供求极不平衡的国家,盲目增加出口,加剧了国内市场需求大于供给的现象,这是导致中国出现通货膨胀的一个重要原因。
出口贸易的增长相对落后于进口贸易,也是结构失衡而引发物价上涨的因素之一。
为了弥补国际收支的不平衡,国家不得不采取提高价格收购以增加出口产品,从而影响国内消费品的供应,加剧了国内市场供需矛盾。
(5)上一期的零售物价指数。
人们往往会根据上一期的物价指数来制定自己当期的消费计划,而且由于物价指数本身存在一定的滞后性,所以它会对该期的通胀造成一定的影响。
四.数据来源
来自于中国统计网和中经专网的统计年鉴和统计数据库,取1981-2004年的数据。
见附表(P23)
五.考虑各解释变量对应变量的单独影响
为了确定上述影响因素是否确实为通货膨胀成因,即是否实际影响物价指数,我们先单独考虑各因素对物价指数Y的影响是否显著:
1.固定资产投资总额(用I表示)
根据经济意义,固定资产投资I与物价指数Y间有较高相关性,并且投资对物价的影响表现出明显的滞后性,滞后期为1—2年。
通过阿尔蒙法对物价Y与投资I的关系进行分析,得出如下模型:
T=(10.76649)(-3.13514)(3.74316)(3.59459)(-2.86842)
=0.787022F=20.94014DW=0.519259
可知,单独考虑投资对物价影响,模型拟合一般,物价增长中有78.70%可由投资增加来解释,滞后一期的t值最为显著,即滞后一期投资对物价影响较大,投资对物价影响确实有滞后性,滞后一期固定资产投资增加1%,引起物价增加0.023%,因此,将滞后一期投资I(-1)引入模型。
2.经济增长GDP(用G表示)
根据经济意义,GDP与物价指数Y间存在较高相关性,且GDP对Y作用表现出一定的滞后性,滞后期约为1-2期。
通过阿尔蒙法对物价Y与GDP间关系进行分析,得出以下模型:
t=(10.30460)(-0.89143)(3.77052)(2.60496)(-4.12947)
=0.8825884F=42.59499DW=0.455755
可知,只考虑GDP单独对Y的影响,模型拟合较好,Y的增长中有88.26%可由各期GDP的增长解释,滞后一期GDP的t值最大,即对Y的影响最显著,滞后一期GDP每增加1%引起Y增长0.0084%,因此,将滞后一期G(-1)引入模型。
3.货币发行量(用M表示)
根据经济意义,货币发行量M2对物价指数Y的影响较大,且滞后期也有一定的干扰度。
通过阿尔蒙法对物价Y与货币发行量M间关系进行分析,得出以下模型:
t=(8.482353)(0.71553)(0.99893)(0.55023)(-0.08288)
=0.527836F=6.334803DW=0.126593
可知,只考虑货币发行量M单独对物价Y的影响,模型拟合一般,Y的增长中有52.78%可由各期货币发行量M解释,滞后一期货币发行量M对Y的影响相对于其它期更为显著,所以,将滞后一期货币发行量M(-1)引入模型。
4.外汇储备(用F表示)
根据经济理论,物价Y与外汇F间在总体上应存在一定相关性,并且可能存在滞后作用。
通过阿尔蒙法对Y与F间关系进行分析,得出以下模型:
t=(10.09661)(-1.42249)(1.79370)(1.588330)(-0.95389)
=0.518625F=6.105156DW=0.290702
可知,单独考虑外汇F对物价Y的影响,模型拟合得不是很好,物价变动中仅有51.86%可由外汇变动解释,滞后一期外汇F对Y的影响相对于其他期更为显著,因此,将滞后一期外汇F(-1)引入模型。
5.上一期的零售物价指数(用Y(-1)表示)
根据经济理论,由于物价存在惯性作用,上几期物价水平对当期物价有一定影响,故实际分析当期物价影响因素时还须考虑上几期物价水平的影响。
通过阿尔蒙法对Y与Y(-1)、Y(-2)等间关系进行分析,最后得以下模型:
t=(2.048973)(9.68148)(-2.31226)(-4.86821)(2.87888)
=0.983782F=323.5159DW=1.362548
可知,单独考虑滞后期物价对当期物价的影响,模型拟合得很好,当期物价变动有98.38%可由上几期物价变动解释,上一期物价对当期影响最显著,t=9.68148,因此,将滞后一期物价Y(-1)也引入模型。
六.模型建立及参数估计
综上,我们只选取各因素中对当期物价影响最显著的那一期进行回归,以避免同时引入当期和滞后期的解释变量带来自由度的损失。
具体来说,即投资因素中选取滞后1期固定资产投资总额I(-1),经济增长因素中选滞后1期GDP(-1),货币供应量因素中选择滞后1期M(-1),外汇因素中选滞后1期外汇F(-1),上几期物价水平因素中选上1期零售商品物价指数Y(-1),建立模型如下:
用Eviews进行最小二乘估计得:
t=(-0.431801)(-6.216710)(7.176346)(0.884635)(-4.986093)(13.77827)
=0.994450DW=1.641975F=609.1879
由以上结果可知,
=0.994450,说明模型整体拟合得很好,各因素对物价的解释程度高达99.445%;
F=609.1879>
F(18,4)=2.93(显著性水平a=0.05),表明模型从整体上看物价指数与各解释变量间线形关系显著;
但是变量M(-1)参数的t值不显著,t=0.884635,而且G(-1)与F(-1)的参数值符号为负,明显与经济意义不符,根据变量显著性和方程显著性的综合判断,可初步判断该模型存在多重共线性,需要进行修正。
七.各种检验和修正
1.多重共线性检验和修正
(1)检验
计算各解释变量之间的简单相关系数,得相关系数矩阵:
G(-1)
I(-1)
M(-1)
F(-1)
Y(-1)
1
0.988020020169
0.93469553168
0.953971424757
0.937637199233
0.974600643179
0.943210798295
0.911435296958
0.849934843755
0.766406750361
0.73233274266
由上表可见,各个解释变量间都存在高度相关性,由模型回归结果也可看出,尽管模型整体拟合较好,但M(-1)的参数t值不显著,G(-1)与F(-1)的参数符号与经济意义相悖,表明模型确实存在严重的多重共线性,需要进行修正
(2)修正
用逐步回归法:
ⅰ.运用OLS方法逐一求Y对各个解释变量的回归,结合经济意义和统计检验选出拟合效果最好的一元线形回归方程:
经分析,在五个一元回归模型的中Y与Y(-1)的线形关系最强,拟合程度最好,因此,纳入Y(-1)得模型①:
①
ⅱ.逐步回归,
将其余解释变量一一代入①式得如下四个模型:
根据回归的结果,对比分析得:
纳入G(-1)后使得
提高的最多,且符合经济意义,Y(-1)显著,自身的显著性相对于其它变量也要强一些,所以在模型①中再纳入G(-1)得模型②
②
将其余解释变量再一一代入②式得如下三个模型:
纳入I(-1)后使得
提高的最多,且符合经济意义,t值检验也都是显著的,所以在模型中再纳入I(-1)得模型③
③
将剩余解释变量再一一代入③式得如下两个模型:
将M(-1)纳入后,虽然
有一点点的提高,但是对其它参数的符号和数值没有什么影响,而且M(-1)的t值还显著,所以可以舍去M(-1)
将F(-1)纳入后,虽然
有一些些的提高,但是F(-1)参数的符号为负,不符合经济意义,所以还是舍去F(-1)
综上可得,Y对G(-1),I(-1),Y(-1)的回归模型为最优,即通过多重共线性的修正得到的最优模型为模型③
2.异方差的检验与修正
a.White检验
有交叉项的White检验,结果如下:
WhiteHeteroskedasticityTest:
F-statistic
2.868072
Probability
0.041593
Obs*R-squared
10.29633
0.083111
TestEquation:
DependentVariable:
RESID^2
Method:
LeastSquares
Date:
11/30/05Time:
22:
29
Sample:
19822004
Includedobservations:
23
Variable
Coefficient
Std.Error
t-Statistic
Prob.
C
-1609.676
794.0239
-2.027239
0.0637
24.29959
13.29177
1.828168
0.0906
Y(-1)^2
-0.045494
0.049106
-0.926439
0.3711
Y(-1)*I(-1)
0.000256
0.001779
0.144030
0.8877
Y(-1)*G(-1)
3.86E-05
0.000921
0.041888
0.9672
0.303240
0.275276
1.101585
0.2906
I(-1)^2
9.88E-06
1.34E-05
0.735703
0.4750
I(-1)*G(-1)
-1.18E-05
1.52E-05
-0.773686
0.4530
-0.184846
0.133734
-1.382197
0.1902
G(-1)^2
3.14E-06
4.31E-06
0.727475
0.4798
R-squared
0.665058
Meandependentvar
140.6020
AdjustedR-squared
0.433175
S.D.dependentvar
157.0554
S.E.ofregression
118.2436
Akaikeinfocriterion
12.68239
Sumsquaredresid
181760.2
Schwarzcriterion
13.17608
Loglikelihood
-135.8475
F-statistic
Durbin-Watsonstat
1.933704
Prob(F-statistic)
由上可得,Obs*R-squared=10.29633<
(9)=16.199,所以接受H0,拒绝H1,表明此模型随机误差U不存在异方差。
没有交叉项的White检验,结果如下:
3.287564
0.026532
6.69920
0.048069
30
-706.6808
469.3675
-1.505602
0.1517
9.936950
6.508144
1.526849
0.1463
-0.012226
0.006322
-1.933787
0.0710
0.182330
0.076852
2.372483
0.0305
-1.65E-06
9.46E-07
-1.746969
0.0998
-0.087019
0.058422
-1.489487
0.1558
2.92E-07
3.35E-07
0.871253
0.3965
0.552139
0.384191
123.2469
12.71205
243036.6
13.05763
-139.1885
2.028429
由上可得,Obs*R-squared=1.412724<
(6)=7.81473,所以接受H0,拒绝H1,表明此模型随机误差U不存在异方差。
b.ARCH检验
直接用Eviews检验,结果如下:
ARCHTest:
1.210277
0.337999
3.699110
0.295841
35
Sample(adjusted):
19852004
20afteradjustingendpoints
144.6377
65.15535
2.219891
0.0412
RESID^2(-1)
0.359478
0.245931
1.461702
0.1632
RESID^2(-2)
-0.384531
0.247147
-1.555880
0.1393
RESID^2(-3)
0.082280
0.245108
0.335687
0.7415
0.184955
152.5619
0.032135
165.4596
162.7794
13.19953
423954.3
13.39867
-127.9953
2.062402
由上可得,Obs*R-squared=3.699110<
(3)=7.81473,所以接受H0,拒绝H1,表明此模型随机误差U不存在异方差。
由上述两种检验方法都表明该模型确实不存在异方差.
3.自相关的检验与修正
由于模型中有应变量Y的滞后期Y(-1),故不能用DW检验,应该用德宾h—检验由多重共线性修正后的模型结果得:
DW=0.967524,Var(
)=0.107154^2,n=
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