通货膨胀趋势范文
时间：2023-12-26 18:07:40
导语：如何才能写好一篇通货膨胀趋势，这就需要搜集整理更多的资料和文献，欢迎阅读由公务员之家整理的十篇范文，供你借鉴。
篇1
进入2004年以后，我国经济由通货紧缩逐步转向了通货膨胀，经济生活中通货膨胀的迹象十分明显。从居民消费价格指数来看，2003年1―8月，全国居民消费价格总水平同比上涨小于1％，9月开始上升，同比上涨超过1％，12月达到3．2％。自2004年6月以来至9月，居民消费价格指数已经连续4个月同比增长超过5％以上，环比价格也在不断上涨，表明物价在动态上依然保持温和上涨趋势。进入2005年以来，受季节性因素的影响， 居民消费价格指数出现先下后上再下的倒U型变动，第一季度同比上涨2．8％，暂时回到较为合理的区域内。
数据显示，我国经历了一定程度的通货膨胀，目前虽然居民消费价格指数暂时稳定在合理区域内，但通胀压力依然存在且不容忽视；虽然宏观调控已经取得明显效果，但政府依然不能放松警惕。更值得注意的是，能源、原材料等关系国计民生的大宗商品价格猛涨，对我国经济平稳运行已经造成了很大的负面影响，但尚未充分反映在居民消费价格指数中，宏观政策更不能仅以居民消费价格指数作为唯一的决策参考，也不能以利率变动作为唯一的政策手段。本文将以此作为研究的着重点，探讨宏观经济形势以及相应的有效措施。
二、当前我国通货膨胀趋势的推动因素
1、国内投资增长强劲
进入2003年，全社会固定资产投资增长率突然从2002年的16．1％跳升到26．7％，投资增长主要集中在三个方面：一是房地产投资增长29．7％；二是汽车投资增长87．2％；三是建材、钢材投资增长96．5％，电解铝投资增长92．5％，水泥投资增长121．9％。 2004年1―6月，固定资产投资累计完成26082亿元，同比增长28．6％。2005年第一季度，投资同比增长22．8％，表面看，这一增长率比较合理，增幅甚至比2004年同期回落20．2个百分点。但事实上，这一增长是同比值，也就是在2004年同期40％的投资增长率基础之上再度增长22．8％，固定资产投资增幅虽然下跌，但绝对数值依然较高，投资依然存在着过热的迹象。
房地产投资依然是拉动固定资产投资增长的主力，2005年第一季度房地产的投资已达到26．8％，且价格上涨超过10％的城市超过了8个，而上海房价上涨已经达到19．9％，显示出全面过热的迹象，不仅对固定资产投资和居民消费价格指数造成不利影响，而且影响到宏观经济的走势，房地产泡沫的危害已经引起各方关注。
一方面，投资的强劲增长是拉动总需求乃至通货膨胀的直接动力，另一方面，也导致原材料、燃料、电力等供应不足，成为拉动价格上涨的重要因素。2005年第一季度国内生产总值（GDP）达到了31355亿元，同比增长9．5％，仅比去年同期低0．3个百分点，超过了原先预期的8％―9％的增长区间，显示出投资拉动的力量。
2、粮食价格居高不下
由于食品占居民消费价格指数构成中的1／3左右，粮价以及食品价格的上涨对通货膨胀的影响更为直观。2003年开始的居民消费价格上涨原因之一就是由于粮食供给减少引起的粮食价格上涨。1999年以来，我国粮食生产连续减少，不能满足当年消费，又由此导致库存连续大幅下降，其中2003年我国粮食库存不足年度消费量的30％，处于1974年以来的最低水平。2004年夏粮丰收，粮食供应趋于稳定，但一方面价格存在一定“刚性”，另一方面粮食生产的成本在提高，例如化肥生产的原材料之一的煤炭价格从2004年第三季度末开始就出现较大的上升，累计涨幅已达到50％。2004年12月1日起，政策允许尿素中准价水平由每吨1400元提高到1500元，也会带动其他化肥产品价格的上涨。粮价依然存在着上涨压力。
3、生产成本大幅上升
剔除投资拉动和粮价上涨因素之外，我国通货膨胀压力依然存在，这就不能不提及成本拉动的影响。由于能源、电力等生产资料价格不断走高，工资等劳动力价格、石油、铁矿石等能源、原材料价格上涨已经推动了工业品出厂价格指数走高，并将对下游产品价格变动产生巨大压力。铁矿石的国际价格上涨71．5％对钢材相关产品的冲击很大，国际油价的再度攀升增加了工业企业和消费者用油成本，民工荒改变了劳动力市场的供求，劳动力工资开始上跳，也在一定程度上增加了企业的工资成本。此外，由于水、电、燃料、旅游门票等公用事业的价格改革，也在无形中对居民消费价格指数的变动造成直接冲击，将带来新的涨价因素。
虽然目前由于时滞等原因，下游价格变动的程度不甚明显，但随着时间的推移，这种压力的释放或许通过下游工业制成品价格的大幅上涨，或许通过经济的整体滞胀表现出来，无论是前者还是后者对于我国经济的持久性而言都是极大的损害。轻则降低企业利润，重则出现生产停滞。无论哪种结果，都不是我们所希望经历的。
目前已经有一些类似的迹象，根据国家统计局2月22日的月度统计数字显示，在39个工业大类中，煤炭、石油、黑色金属矿、有色金属矿、非金属矿等采矿业利润同比分别增长122％、39．3％、47．2％、200．8％、70．2％；钢铁行业增长15．8％。交通运输设备制造业、化学纤维制造业、非金属矿物制品业、电力、石油加工业利润都不同程度下降了。这也就是说，目前上游产品价格上涨向下游企业传递的程度不大，利润空间主要集中在基础能源、矿产、原材料等行业中，而这必然压缩工业制成品企业的利润空间，抑制了国内工业制成品生产行业的生存空间，甚至使这些企业处在亏损的边缘。
4、国际性因素的带动
高善文（2004）的研究表明，我国可贸易部门的价格水平主要（71％）受全球主要工业国家经济增长情况驱动，而且，国际能源价格波动和美元汇率变化也对此产生明显影响。
在全球化趋势日益显著的条件下，我国的通货膨胀也不能完全脱离国际背景。美国经济中房地产、汽车市场呈现出繁荣景象，消费旺盛，政府赤字不断增加。由于我国实行盯住美元的固定汇率制，在一定程度上又意味着把美国的全球低利率货币扩张政策引入国内，在美元贬值的情况下，人民币汇率升值与加息的压力很大。由此引发热钱流入国内，2005年第一季度，我国进出口顺差总额达到166亿美元，相对于去年第一季度的86亿美元的贸易逆差，增加了252亿美元。大量外汇流入，为我国经济提供了更多流动性，助长了信贷条件宽松、信贷规模扩张以至于投资过热的倾向。
5、预期推动
如果在2003年以前的通缩时期，对于通货膨胀的预期作用可以不予考虑，时至今日，通胀预期已经成为推动通货膨胀程度加深的重要力量，在此基础上的价格跟风、囤积惜售倾向对价格上涨将会起到推波助澜的作用。
从上述推动力量可以清楚地得知，此次通货膨胀的初始推动力是由投资增加引起的。如前所述，原材料、能源等生产资料出现短缺从而价格上扬是主要投资急剧扩张的结果。如果没有来自需求方的拉动，对于诸如铁矿等资源类产品（石油除外）而言，很难存在持续且可以清晰识别的供给冲击所导致的价格系统性变化。另一方面，此次投资的热点如水泥、钢材等“瓶颈”型生产资料本身就是由于房地产等投资劲增所带动而兴起的，也显示了这一投资拉动的特征。
然而，随着经济形势的变化，目前对我国通货膨胀的推进因素中成本的影响在逐步扩大。是能源、重要原材料的价格走势不能完全由我国决定，也未必和我国的经济形势与经济利益完全一致，对我国经济发展和通货膨胀形势的影响权重日益加大，因而仅靠单一的国内政策很难有效应对。
三、在我国现有条件下，加息并非抑制通胀的唯一手段
由于此次通胀的主要推动因素是固定投资，似乎更应当采用对其影响最直接的利率手段，提高利率，使经济摆脱实际利率为负的状况，以此遏制投资。在各方推动下，我国央行于2004年10月29日开始加息27个基点，显示出宏观调控手段向市场化的转变。而且，针对房地产投资过热的情况，于2005年3月17日对商业银行自营性个人住房贷款再度加息。但是，当我们认真分析我国的基本情况和上述通货膨胀的推动因素，可以很清楚地认识到，在我国现有的条件下，加息并非解决问题的唯一手段，主要原因在于以下两点：
1、在我国的国情下加息未必能达到预期效果
支持加息的论点主要包括三种，一是认为利率和投资反向变动，加息有利于控制固定投资的增长，从而有利于控制通货膨胀；二是认为利率是资本的价格，我国的实际利率长期为负，这种价格的扭曲会造成资源配置的扭曲，进而降低资源配置效率；第三种则认为由于利率太低，造成居民储蓄不断减少，银行承受的压力较大。理论上，这三种观点都是成立的，特别在市场经济条件下，政府宏观调控应该更多地采用市场化手段，加息似乎是唯一的选择。但是，应当看到，在我国的具体国情下，上述三种观点缺乏成立的现实基础，也就是说，目前加息在我国并不是一种有效的措施。
就第一种论点来说，诚然，经济理论中利率和投资总量此消彼涨，但也是就宏观经济的总量而言的。我国经济过热和投资过热是结构性过热，是个别高收益行业的投资过热，目前宏观经济的总量问题并不严重，依然需要通过投资培育新的增长点带动经济增长，经济结构不平衡不能依靠利率手段解决，以加息抑制投资可能的后果是全社会投资总量的减少和国民经济的滑坡。
在此基础上我们再结合第二种观点，退一步讲，假定加息也能解决结构性过热问题，那么既然加息的目的是调整投资的边际收益率，加息1―2个百分点能否改变这种状况呢？据估计，目前钢铁行业边际收益率在40％，氧化铝行业的边际收益率高达46％，这么高的收益率，怎么能通过提高一两个百分点的利率控制投资增长呢？然而加息1％对个人贷款者而言冲击却很大，财富外流规模，调节对象的错位将使其效果本末倒置。
再则，我国资源配置的扭曲几乎是刚性的，固定资产投资的主体是地方政府，银行贷款的主要对象是国有企业，由于偏重GDP指标的政绩考核体制，无论价格如何，资源配置总会向国有企业倾斜，为地方政府意愿左右，其利率敏感度极低，利率变动对其非经济的投资行为作用甚微。
另外，我国金融体制尚未形成一套系列的、市场化的价格决定机制，也就没有所谓的准确定价，那么如何能以现有的利率作为资本的价格，在不准确的价格下又如何实现资源的优化配置？
就第三种观点来说，利率和储蓄同向变动是在不具有其他投资工具的条件下成立的。如果存在其他投资工具，是否要比较投资回报率和存款利率的高低，也就是相对值而非绝对数值的高低，已决定储蓄量的多少。更何况，真正决定储蓄量的因素并非利率而是（去除消费后的）可支配收入，1996年起央行连续降息，但期间居民储蓄总体仍呈现持续增长态势，可见利率和储蓄并非正向变动的。在近期股市低迷的情况下，股票投资收益率大多为负，已经低于存款利率，但储蓄增量为什么下降呢？原因在于居民用于储蓄的可支配收入增幅下降了，原本属于储蓄增量的部分被以下几个途径分流了：一是股票市场下跌带来的市值缩水；二是住房消费或者房产投资；三是汽车消费。统计数据显示，在社会消费量增长的同时房产销售金额也不断上升，很明显本属于储蓄增量的部分进入了投资或消费渠道，消费者的可支配收入一大部分用来归还住房和汽车贷款了，那么即使提高了利率，对储蓄增加也没有用处。
此外，由于目前通货膨胀推进力量中成本推动的压力愈加显著，这显然不是依靠加息就能够解决的，需要多种因素和措施的配合，才能防范国际通货膨胀的负面冲击，维护我国经济安全。
2、在目前的状况下加息会带来较大的隐患
和简单的行政指令不同，利率政策的变动涉及到产品和金融两个领域和国际国内两个市场，因此会对市场造成一系列难以预计的影响，在目前状况下选择加息并非明智选择，可以说，在上轮宏观调控效果尚未完全显现的情况下进行加息是弊多利少的选择。
首先，加息可能导致更多外资流入，增加货币的外汇占款发行量，扩大人民币与美元之间的利差，使人民币承受更大的升值压力。其次，对于股票市场和债券市场，加息的负面影响不言而喻，由此造成的财富缩水较外资流入规模更大，损失更巨。再次，调整存贷款利率后对民营企业的冲击很大。由于银行贷款的门槛较高，民营企业的资金供给大部分来自地下金融机构，其利率以官方利率为基准上下浮动，加息对筹资成本已经很高的民营企业而言是雪上加霜，最终受损的正是这些市场竞争的主体。
四、结语与对策
需要申明的是，本文并非不赞同用市场化的方法解决问题，但在我国目前的条件下，货币政策市场化调控的基础仍不具备，加息与宏观调控手段和传导途径转向市场化的关系不大，加息并不等同于市场化。在利率尚未市场化的前提下，在价格传导机制尚不完备的情况下，宏观调控依然要借助于行政性干预这张牌，因此更需要加快利率市场化的进程。
篇2
自2007年美国次贷危机爆发以来，美联储实施了极其宽松的货币政策，联邦基金利率由5.25%下调至0-0.25%。迄今为止，美联储已经实施了两轮量化宽松的货币政策，有效地消除了美国金融体系内的流动性短缺，但是这造成了全球新兴市场面临巨大冲击，一是短期国际游资大量的流入造成物价和资本价格难以维持稳定，二是全球能源与大宗商品价格快速上涨使得新兴国家面临严重的输入型通货膨胀的压力，三是外汇占款不断增加进一步放大货币供应量，加重通货膨胀预期。中国应对全球金融危机，采取扩张性的经济政策，国内经济通货膨胀压力逐渐明显。2011年以来，我国的通货膨胀率逐渐升高，4月份居民价格消费价格指数同比上涨5.30 %，通货膨胀问题日益凸显。当前，我国缺乏成熟、系统的价格波动监测预警的定量指标，使得在应对经济危机、市场变化、通货膨胀等经济问题时茫然无措。所以，目前最为紧迫的是探究通货膨胀监测预警的定量指标，健全价格波动预警机制。
二 、通货膨胀监测预警定量指标的构建
根据我国通货膨胀的影响因素，采用因子分析方法构建通货膨胀监测预警定量指标。
（一）数据处理
在国际因素方面，本文选取国际原油价格（oil）、人民币兑美元汇率(e)、外汇储备（fer）。在国内因素方面，选取固定资产投资（FAI）、shibor同业拆借利率（i）、上证综合指数月度收盘价（stock_sh）、粮食价格指数(cpi_corn)、肉禽及其价格指数（cpi_pork）。本文使用数据采用月度数据，时间跨度从2006年10月―2010年12月，国际石油价格来自OPEC网站，股票价格指数来自国研网，其他数据来自中经网。
（二）通货膨胀监测预警定量指标的构建
因子分析（FA）是主成分分析的推广，相对于主成分分析，因子分析更侧重于解释被观测变量之间的相互关系或协方差之间的结构。实质就是用几个潜在的但不能观察的互不相关的随机变量去描述许多变量之间的相互关系（或协方差关系），这些随机变量被称为因子。本文采用因子分析法构建通货膨胀监测预警指标。其中因子提取方法采用主成分法，选择方差最大旋转方法进行因子旋转，采用回归法计算因子得分。输出结果如表1。
表1因子载荷阵
由表1可知，因子旋转之前，部分因子的载荷系数比较接近，旋转之后，因子载荷矩阵的元素取值向两级分化，更加有利于分析。依据旋转后的因子载荷矩阵得到两个影响通货膨胀水平的因子F1和F2。
从旋转后的分子载荷矩阵中可以看出，F2在国际原油价格、利率、股票价格指数、肉禽及其制品价格指数上拥有较高的载荷，而这些因素是影响当前的通货膨胀的主要原因，因此，F2反映了各个具体因素及其综合作用对通货膨胀的影响，可以作为通货膨胀监测预警定量指标。
（三）CPI与F2的关系
在样本区间，将F2的因子得分与CPI标准化数据的历史趋势进行比较，结果如图1。
图1
由图1可知，在样本观测期间，F2很好地拟合了标题通货膨胀趋势，具有基本上相同的波动幅度、波峰与波谷，并且F2的变化总是快于标题通货膨胀的变化，对标题通货膨胀具有一定的预测能力。
（四） F2作为通货膨胀监测预警定量指标的有效性研究
1. F2的波动性特征比较
作为通货膨胀监测预警定量指标，不应该具有很强的波动性特征。表1中列出了样本观测期间F2的波动性特征，并且与标题通货膨胀进行比较。由表2可以看出，F2的波动性在可以接受的范围之内，波动性比较稳定。
表2波动性特征比较
2.F2对通货膨胀的解释能力检验
作为通货膨胀监测预警定量指标，要求F2能够完全解释总体通货膨胀πt中的趋势成分。xt=πt-f2是平稳序列，其中Xt是短期相对价格变化导致的F2的波动，Xt应该是一个平稳的序列，不应该有任何的趋势。表3中列出了样本观测期间F2短期波动成分的ADF检验结果。
表3解释能力的检验
检验结果表明，Xt在1%的水平下拒绝原假设，可以确定Xt是平稳序列，即Xt ~I（0）说明F2能够完全解释总体通货膨胀πt中的趋势成分。
3. F2反映通货膨胀变化趋势的比较
F2拟合标题通货膨胀趋势的程度可以作为评价有效性的又一指标，首先计算通货膨胀的趋势值，利用HP滤波得到通货膨胀的趋势值，然后计算F2因子的RMSE值。RMSE={[ΣTt=1（πttrend-f2）2]/T}1/2，RMSE越小，说明F2的拟合效果越好，更加能够准确地反映通货膨胀的变化趋势。计算得到F2的RMSE值为0.871261，说明F2对通货膨胀的变化趋势有很好的拟合效果。
4. F2与标题通货膨胀的协整关系
通货膨胀监测预警定量指标应当与标题通货膨胀具有长期的均衡关系，才可以成为长期指标被应用，新增数据才不会导致历史估计结果发生改变。本文采用协整检验观察估计得到的F2与标题通货膨胀的均衡关系。协整检验结果如表4，表明F2与标题通货膨胀至少具有1个协整关系，两者具有长期的均衡关系。
表4协整检验
注：加“*”表明在5%的显著水平下拒绝原假设。
5. F2的预测能力的检验
通货膨胀监测预警定量指标的重要意义是在于对标题通货膨胀的预测能力，判断核心通货膨胀预测能力的依据是给定当前的标题通货膨胀基础上，考察F2包含多少关于未来标题通货膨胀的信息。利用方程πt+h-πt=αh+βh（πt-f2）+εt+h的回归平方和来评价模型估计得到的核心通货膨胀的预测能力。表5中给出了6种计算方法计算得到的F2的R2值。
表5预测能力的检验
由表5可以看出，随着h的增大，R2值有所增加，说明F2作为通货膨胀监测预警定量指标在h=2及更大比h=1对标题通货膨胀的预测能力更好一些，F2在一定程度上可以作为通货膨胀的预测指标。
三、结论
（一）国际因素对当前的通货膨胀具有明显的影响，表明我国面临的输入型通货膨胀压力进一步加大。经济危机以来，我国实行一揽子的经济刺激计划，对经济注入大量的流动性，大量资金流入股市，导致资产泡沫化严重，股票价格对当前的通货膨胀具有巨大的推动作用。我国实际利率处于负利率的状况，直接导致银行存款分流下降，致使更多的资金流入资产领域，资源错配严重，推动资产的泡沫化，通货膨胀的上涨。
篇3
关键词:通货膨胀率;工业增加值;Granger因果关系检验
作者简介:闫超 (1985―),女,吉林省吉林市人,吉林大学商学院博士研究生,研究方向:企业管理;
王淑华 (1964―),女,吉林省长春市人,吉林大学商学院研究生办公室主任,企业管理硕士。
中图分类号:F120.2 文献标识码:A文章编号:1672-3309(2009)11-0028-03
通货膨胀率和经济增长是描述宏观经济运行的两个非常重要的经济指标。研究我国经济增长与通货膨胀率之间是否具有较为显著的相互影响,不仅可以作为判断我国经济运行状态的重要依据,而且对于政府制定相应经济政策以进行宏观调控,也具有十分重要的现实意义。
迄今为止,西方学者已经对通货膨胀率与经济增长之间关系进行了广泛而深入的研究,但由于所选样本的地域、时域以及数据来源各具差异,因此,得出的结论也不尽相同。有些学者认为,通货膨胀率与经济增长之间具有正向相关关系,也有一些学者认为,通货膨胀率与经济增长之间存在负向相关关系,还有学者认为,二者之间不存在相关关系。
凯恩斯认为,通货膨胀率与经济增长具有正向相关关系,这种思想被后来的学者加以继承和发扬。经济学家汉密尔顿认为,通货膨胀率和经济增长之间具有一定的关系。托宾(1965)认为,在假设资本与货币完全替代的前提下,通货膨胀率与实际产出增长之间存在正向相关关系。泰勒(1981)和西尔斯(1992)也认为,通货膨胀率能够在某种程度上促进经济增长。国内学者刘金全和谢卫东(2003)认为,一定程度的通货膨胀有利于经济增长。
上世纪的六七十年代,反凯恩斯主义经济学家则认为凯恩斯主义政策导致了“滞胀”。如坎普斯(1961) 和哈尔伯格(1996)等经济学家认为通货膨胀会阻碍经济增长。琼和马歇尔通过对56个不同国家和地区的通货膨胀率与经济增长率数据进行实证检验发现:其中16个国家的经济增长与通货膨胀率之间具有显著的负向相关关系,10个国家的经济增长与通货膨胀率之间不存在相关关系。
卢卡斯与法国经济学家阿莱则认为,通货膨胀与经济增长之间不存在任何相关关系。卢卡斯 (1976) 认为,当人们能够事先预期到政府的政策时,相应的通货膨胀政策就无法对实际经济产生作用。阿莱 (1969) 基于1700年到1913年间的英国工业生产数据进行因果关系检验,发现通货膨胀与经济增长之间不存在显著的相关关系。本文中,我们试图通过对我国通货膨胀率和代表经济增长的工业增加值增速数据,来计算和检验我国通货膨胀率是否对我国经济增长具有显著影响,以及具有何种方向的影响。
一、 我国通货膨胀率与经济增长之间关系的实证研究
在本文的研究中,考虑到我国的通货膨胀率和经济增长相关数据都具有多种态势变化,我们可以将原水平值数据分解为周期成分和趋势成分,这样,不仅可以计算和检验通货膨胀率与经济增长水平值数据之间的相互影响,同时还能够进一步分析我国通货膨胀率和工业增加值增速数据的周期成分和趋势成分之间的影响关系。
我们利用变量IPt和?仔t分别表示月度 (同比) 工业增加值增长率和月度通货膨胀率,选取的数据样本范围为1996年1月至2008年3月,数据来源于国家统计局《中国经济景气月报》、锐思 (RESSET) 金融研究数据库以及中经网(db.cei.省略)数据库。
我们首先对通货膨胀率序列和工业增加值增速序列进行单位根检验。表1给出了单位根检验的ADF统计量和PP统计量的检验结果。
检验发现,在10%的显著水平下,我国通货膨胀率的差分序列为平稳过程。在5%的显著水平下,我国工业增加值增速的差分序列为平稳过程。因此可以推断通货膨胀率序列和工业增加值增速序列都是1阶单整过程。
由于通货膨胀率序列和工业增加值增速序列当中不存在确定的线性趋势成分,因此,我们采用H-P滤波方法对序列中的周期成分和趋势成分进行分离。图1和图2给出了月度通货膨胀率序列和工业增加值增速序列的时间路径,选取的样本范围为1996年3月至2008年3月。
图1 我国通货膨胀率的时间路径及其成分分解
从图1中我们可以看出,在样本区间内,我国通货膨胀序列出现了4个波峰,分别为1996年、2001年、2004年和2008年。其中,1996年和2008年的波峰达到了较高值。我国通货膨胀率序列在1999年、2002年和2006年分别出现了3次波谷,其中1999年达到了样本期内的最低值。从图2中可以看出,我国的工业增加值增速序列波动始终较为剧烈,但趋势成分路径却相对较为平滑。从图1和图2中的趋势成分可以看出,工业增加值增速和通货膨胀率之间的波峰和波谷是基本对应的。从图中的周期成分 来看,出现了明显的波动聚类现象。我们发现通货膨胀率当中的周期成分出现了较为稳定的特征,这能够体现出价格变化具有单向性。
我们在简化式VAR模型中检验工业增加值增速与通货膨胀率之间Granger影响关系。
Granger影响关系检验是上述模型当中滞后变量回归系数的显著性检验。根据动态相关性,我们选择进行工业增加值增速和通货膨胀率水平、趋势和波动成分之间的双向Granger影响关系检验,得到表2的检验结果。
表2的检验结果基本上与图1和图2所显示的特征相一致。从检验结果可以看出,?仔t对于IPt序列有较为显著的Granger影响,其F统计量值为2.96757,而概率值为0.02187。?仔t的周期成分对IPt的周期成分的Granger影响非常显著,其F统计量值为3.08233,而概率值为0.01825。?仔t的趋势成分对IPt的趋势成分的Granger影响也非常显著,其F统计量值为4.69424,而概率值为0.00141。可见,?仔t的任何成分都对IPt中的相应成分具有显著的Granger影响,这说明价格水平变化对实际经济产生了影响。在反向影响关系上,对于序列有较为显著的Granger影响,其F统计量值为13.0582,而概率值为0.00000。IPt的周期成分对?仔t的周期成分的Granger影响非常显著,其F统计量值为10.7051,而概率值为0.00000。IPt的趋势成分对?仔t的趋势成分的Granger影响也非常显著,其F统计量值为30.7766,而概率值为0.00000。因此,IPt的任何成分也都对?仔t中的相应成分具有显著的Granger影响,这说明实际产出对于价格水平的影响也非常显著。
二、政策启示
从本文的研究结果可以发现,我国通货膨胀率序列和工业增加值增速序列之间存在显著的正向相关关系,这意味着我国不存在货币政策中性。适度的通货膨胀是能够在一定程度上有助于经济增长的。因此,为了保证在未来一段时间内,我国经济能够平稳较快发展,政府就应该努力通过一系列宏观调控手段,将通货膨胀率保持在适度的范围内,以刺激我国经济增长。(责任编辑:方涵)
参考文献:
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篇4
【关键词】进出口贸易 通货膨胀 影响
一、通货膨胀的概念及其衡量指标
通货膨胀与进出口贸易是不同的经济范畴，但两者又有一定的联系。通货膨胀是指当一个经济中的大多数商品和劳务的价格连续在一段时间内普遍上涨时，宏观经济学就称这个经济经历着通货膨胀。按照这一说明，如果仅有一种商品的价格上升，这不是通货膨胀，只有大多数商品和劳务的价格持续上升才是通货膨胀。通货膨胀按照价格上升的速度可以分为三类：第一，温和的通货膨胀，指每年物价上升的比例在10%之内。第二，奔腾的通货膨胀，指年通货膨胀率在10%以上和100%以内。第三，超级通货膨胀，指通货膨胀率在100%以上。
通常人们用CPI作为衡量通货膨胀水平的重要指标。那么什么是CPI？CPI即是消费者物价指数，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标。如果消费者物价指数升幅过大，表明通货膨胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。因此，该指数过高的升幅往往不被市场欢迎。一般说来，当CPI>3%的增幅时我们称为通货膨胀；而当CPI>5%的增幅时，我们把他称为严重的通货膨胀。随着世界经济复苏，国外需求增加，近几年来，这种趋势的出现对出口的影响将会因此维持一定时间，并且出口回落对我国总体经济有一定的冲击，也会影响到通货膨胀。
二、我国通货膨胀与进出口贸易现状的分析
1.近年来居民消费价格指数（CPI）居高不下。各种日常生活用品都出现了不同幅度的涨价，虽然物价上涨只是通货膨胀的一个表现形式，物价上涨并不代表中国处于通货膨胀时期。甚至有的专家学者认为，不能因物价上涨，CPI超过3%而认为中国目前存在通货膨胀。他把目前中国的物价疯狂乱涨主要归结于气候原因，而并非按照定义所说的“货币发行过多”导致物价普遍上涨。但如今综合各方面的因素，中国的的确确处于通货膨胀时期。
2.通货膨胀下的货币供给。货币供给被动扩张，通货膨胀预期明显。中国的货币供应量在很长一段时间持续快速增长，远高于GDP的增长速度。目前，银行贷款增速非常高。从货币总供给和总需求的角度分析，出现了微观主体风险偏好上升，投机交易性货币需求旺盛，大量货币追逐有限非货币资产的现象。除货币超额供给的格局外，近年来我国银行存贷差也日益加大，金融机构存款呈现活期化趋势，存款活期趋势增强。外贸顺差和国外资本流入，是导致人民币货币被动扩张的主要因素。货币流通速度持续加快，意味着通胀压力进一步加大。无论是凯思斯主义的货币需求概念，还是费里德紧的货币需求理论都表明，货币流动速度具有顺经济周期变动的特征。
3.通胀下我国汇率的困境。近年来央行十分繁忙。因为一方面，CPI连续创下两年来新高，为管理通胀预期，央行大量回收流动性。另一方面，本土的通胀应该造成外汇市场上的强币变弱，汇率下降。但现实是，对内变弱，对外愈强，二者无论如何也统一不起来。
三、进出口贸易对通货膨胀影响的理论分析
1.货币供给传递路径
当一国的国际收支出现长期、大量的对外贸易顺差，而形成巨额外汇储备时，国内市场会出现以下两种情况：一方面，商品从国内市场被大量输出到国外；但另一方面，为收购出口所得外汇，中央银行要增加货币投放。这样，就会造成流通中货币过多，引发通货膨胀。另外，当国外资本大量流入而引起国际收支顺差过大时，也需要增发大量本国货币用来收购外汇，从而也会导致国内货币供应量过多，引发通货膨胀。其简单的传导机理是：进出口差额——外汇储备——外汇占款——货币供给量——国内通货膨胀水平。
2.国外商品的价格传递路径
当国外出现通货膨胀、价格上涨时，在价格机制的作用下，一方面，由于国外商品的价格上涨会导致该国对外国商品出口的增加，从而增加该国的对外贸易出口需求；另一方面，由于国外商品的价格上涨，又会减少本国居民对国外进口商品的消费，而转为增加对本国商品的消费，由此，一增一减，最终引起整个社会总需求的增加。
近年来，我国对外商品出口连创新高，对外贸易连年出现顺差。究其原因，一个很重要的因素就是由于全球经济复苏而导致的世界各主要经济体如美国、欧盟和日本等国内市场需求的增加。快速增长的对外贸易，不仅提高了我国对出口商品的市场需求，而且也引发了整个社会总需求的膨胀。这种膨胀的社会总需求一旦失控，就会引起通货膨胀。
3.成本传导路径
一国商品和服务的进口形成国家总供给的一部分，出口构成总需求的一部分，在国内供给量和需求量一定情况下，进出口贸易会改变该国总供给—总需求平衡状况，从而促使国内通货膨胀水平发生变化。比如，国际市场上石油、原材料、粮食等价格上涨，导致国内这些基础产品的输入价格增加，从而引起国内的价格上涨，并最终引发成本推动型通货膨胀。
这些年，国际石油价格持续攀高。造成石油价格上涨的原因主要有三个：全球经济增长带来的石油需求增加；由于政治、自然等因素导致的石油供应数量的不确定；各种投资基金等投机商的哄抬物价。我国受石油价格的影响比较明显。首先，我国已经成为世界第二大石油进口国，全年进口量基本接近美国；其次，我国目前对于国际石油价格的变化还缺乏发言权，只能被动的接受国际石油价格的上涨。
参考文献：
[1]成蓉.我国进口贸易发展的整体态势[J].国际贸易，2012，（23）.
篇5
【关键词】通货膨胀 通预期 强势产业 CPI指数
通货膨胀一般定义为在信用货币制度下，流通中的货币数量超过经济实际需要而引起的货币贬值和物价水平全面而持续的上涨。通货膨胀是世界上各国都十分关注的问题，解决好通货膨胀问题是我国的重要任务。
以引起通货膨胀的原因为依据，对通货膨胀的类型进行划分，一般大致可以概括为三类，需求拉动型通货膨胀、成本推动型通货膨胀、结构性通货膨胀。但是，导致中国通货膨胀的原因并不简简单单就是这些，而是很多因素的综合体现。
一、中国式通货膨胀的原因
（一）通货膨胀心理预期引起通货膨胀
通货膨胀分为可预见和不可预见，当通货膨胀是不可预见的，其通货膨胀预期就比较大，单纯依靠市场机制不能消除，需要外力作用于市场控制通货膨胀。而且，通货膨胀预期往往会演变成惯性通货膨胀，推动形成较大的通货膨胀，从而造成资源配置比例失调，增长水分过多，收入和财富分配差距拉大。
（二）房地产等强势行业的异常发展引起通货膨胀
中国式的通货膨胀确实是由于货币过多引起的，但是，并非过多的货币会平均的，同时的流向各个行业导致各种商品的物价同时的、等幅度的、全面的价格上涨，而是过多的货币先流入强势部门或行业（比如房地产行业），然后由这些行业去投资或消费来提高商品或服务的物价水平。紧接着，与其相关联行业价格上涨，行业收入增加，从而使这些关联行业又增加投资或消费，又提高了这些行业需要的产品或服务的价格。最终这一价格上涨链中，从强势行业的商品和服务顺延到了弱势部门的商品和服务，最终到农产品及食品，这也就标志着全面的通货膨胀开始形成。
（三）中国CPI体系的缺陷引起通货膨胀
CPI，居民消费价格指数的简称，CPI上涨用来反映通货膨胀这一经济现象的出现。然而我国的CPI体系却不能真实地反映居民消费生活情况。主要存在的问题，样本较为陈旧；居住类消费占比权重过低，食品类在指标中占比过高；指标体系缺乏公开化、透明化机制，得不到广大群众的监督。我国一直沿用这样的CPI体系，政府不能在对通货膨胀的治理上找到通货膨胀的真正原因所在，从而也不能对症下药，耽误了有利时机，也未能做出正确的决策。
二、通货膨胀带来的影响
（一）在再分配方面
通货膨胀对经济运行最直接的影响是对于国民收入的再分配方面的影响，通货膨胀对国民收入的再分配效应主要表现在其对社会中流通货币的实际购买力的再分配上。因为通货膨胀的存在，固定收入者明显受损，固定的工资跟不上不断上涨的物价水平，实际生活水平下降，而变动收入者则不会受到太大影响。另一方面，通货膨胀使得债权人的利益受损，债务人受益。债权人受到应收款时，应收款额已经达不到现有的购买力。
（二）在税收方面
通货膨胀引起物价上涨，必然会使纳税人的纳税起征点提高，因为各种税收都建立在纳税人名义货币收入的基础上的。因此税基被变相扩大，通货膨胀就这样变相地向货币持有者或使用者征收税收，产生税收效应。最终是养肥了政府，饿死了百姓。
（三）在居民心理方面
通货膨胀会使居民收入萎缩，即使中等收入家庭消费者信心指数也大幅下降，对生活质量提高的信心不足。对通货膨胀产生负面心理，幸福指数下降，这样的社会状况极容易造成社会的不稳定，危害国民经济和社会生活的正常发展。
三、应对中国式通货膨胀的对策
首先，对于通货膨胀心理预期这一问题，政府应进行积极有效的预期管理，以此引导社会公众的合理预期。对于通货膨胀预期，一方面是在宏观上要保证经济运行的总供求相对平衡，保证物价总水平相对稳定，另一方面是加强市场管理，采取规范的收入政策保证通货膨胀预期率在一个较低的水平，创造良好的市场环境，尽可能减少人们的预期行为。
其次，我们看到的通货膨胀的表象是物价普遍上涨，但是通货膨胀的最根本的原因是一种货币现象，这是从表面上无法看到的。如果政府也看不到这一点，仅是通过管制某种商品或者一系列商品价格的方法来治理通货膨胀，那么是不可能解决通货膨胀的，还可能会南辕北辙。因此，面对中国式的通货膨胀，我们首先要做的就是把握其本质，找到根源。我们可以通过央行价格机制（即利息）来收紧货币供应、减少银行信贷、遏制大量的银行资金进入房地产市场及股市。遏制大量货币进入这两大资产市场，遏制这两大资产市场推高其价格，这样才有可能遏制住通货膨胀。
再有，CPI这一指标最终的作用就是去反映居民消费品及服务价格变化的趋势，如果不能根据中国的实际情况利用CPI，那么CPI提供的信息就不能为政府、企业及个人提供有效信息，并以此采取正确的判断或者决策。因此在认清中国目前CPI体系的缺陷的前提下，有针对性的全面清理整顿中国存在严重缺陷的CPI统计体系，及其他相应的统计指标，让这些统计指标真正反映实际经济生活的变化与趋势。
四、结论
中国式的通货膨胀，富有中国独有特色，这要求我们以中国特色社会主义市场经济体制为前提，根据中国的实际国情去解决我国的通货膨胀问题，而不是简单地应用原来的或者其他国家的老方法，处理好通货膨胀问题，才能保证市场经济体制正常运行，保障中国经济平稳快速发展，提高中国居民幸福指数，实现伟大中国梦。
参考文献：
[1]王雅莉，张明斗.中国式通货膨胀的成因、特点与对策[J].宏观视野，2011.
[2]通货膨胀和通货紧缩所造成的利弊[Z].外汇通网，2012.
篇6
关键词： 欲望； 理性人假设； 通货膨胀
中图分类号： F820.5 文献标识码： A 文章编号： 1673-9973(2012)03-0107-05
Research on the Hardcore in the Formation of Inflation
WANG Fu-min
(School of Continuing Education， Xi’an Jiaotong University, Xi’an 710061， China)
Abstract: Inflation is one irresolvable problem to a country’s economic growth. Each government might try every means or measures to fight against it whenever it occurs, but the result is always unfruitful or dissatisfactory and thus forces us to further ponder over the cause formation and relevant counter measure. Through research, we found that apart from many reasons dealt with by modern economic concerning the inflation, there seems one always neglected and never mentioned—human desire. Desire is not only a reason of inflation but also an important one which should be taken into serious consideration. Owing to the specific features of desire, the inflation caused by desire has it own distinction, and accordingly, the corresponding measures should be different from those which are taken to manage inflations caused by other reasons, based on the above understanding.
Key words: human desire； assumption of reasonable person； inflation
通货膨胀是一国经济发展过程的必然产物，无论是理论上还是实践中，通货膨胀问题都得到广泛的关注，尤其是在我国这样一个处于经济起飞阶段的国家，通货膨胀问题更是不可避免。世界银行行长佐利克认为，在未来一段时间，通货膨胀问题仍然是中国经济的核心问题之一。纵观国际、国内的经济发展史，通货膨胀总是和经济的增长相伴生，虽然有的时候表现得温和一些。就我国的经济实践而言，改革开放以来的30余年，随着经济的快速增长，物价也一直在上升，只不过有的时期上升速度较慢，有的时期上升速度较快，但始终呈现上升趋势。所以，在可预见的未来，价格上升的趋势依然不可改变。
中国人民银行2012年2月15日的《2011年第四季度货币政策执行报告》首次明确指出，2012年，广义货币供应量M2预期增长14%左右，价格总水平的基本稳定不会无条件或自动实现，对未来的通胀风险仍不可掉以轻心，2012年一月份CPI涨幅超出市场预期，当前通胀预期还不稳定。总理在十一届人大第五次会议所作的政府工作报告中指出，经济增长存在下行压力，物价水平仍处于高位，房地产市场调控处于关键阶段，物价调控目标没有完成。2012年的重要任务是：促进经济较快平稳发展，保持物价总水平基本稳定，把稳增长、控物价、调结构、惠民生、抓改革、促和谐很好地结合起来。
通货膨胀是经济发展中一个突出的问题，如果不及时有效地加以控制，会给经济、社会带来灾难性的后果。每当通货膨胀发生时，我们都会看到，一国政府会采取各种措施，但往往收效甚微。正如总理在2011年3月份召开的十一届人大四次会议的记者招待会上回答记者提问时曾指出的那样，通货膨胀就像关在笼中的老虎一样，一旦放出来，就很难关回去。这其中必有更深层次的原因。所以，我们有必要在现有通货膨胀理论的基础上进一步深刻剖析形成通货膨胀的更深层次的原因。
一、理性人假设：欲望及通货膨胀理论的不足
篇7
关键词： 通货膨胀；向量自回归模型；货币供应量；经济增长率；汇率；输入性通货膨胀
中图分类号：F830 文献标识码：A 文章编号：1006－3544（2012）06－0044－04
2007年初开始，我国经济出现了新一轮连续的较为明显的通货膨胀，2007年12月居民消费价格指数同比增长6.5%，创11年来新高，CPI涨幅全年累计达4.8%。2008年第1季度，CPI总体涨幅达8.0%，随着2008年下半年全球金融危机的全面爆发，我国CPI同比增长率持续下滑， 至2009年7月下降为-1.8%，不仅成为经济萎缩的重要表现，同时也成为制约经济发展的主要因素。次货危机以后，在国际市场需求大幅减少的形势下，我国通过实施积极的财政政策和宽松的货币政策，扩大国内市场内需，刺激经济增长，在全球主要经济体中率先实现经济企稳，并于2009年上半年完成了“V字型”复苏，2009年11月我国CPI实现同比正增长。随着经济刺激政策的效果不断延续，通货膨胀压力逐渐增加。在2010年7月和8月， 我国CPI同比分别上涨3.3%和3.5%，创下22个月以来新高后，2010年末，我国宏观经济政策由保增长转向抗通胀，政策逐步收紧。2011年6月和7月，我国CPI同比涨幅跃升至6.4%和6.5%，在此背景下，通货膨胀问题再次成为学界研究的热点。
一、文献综述
国内外关于我国通货膨胀成因的研究， 大致可以分为四类：
1． 货币数量拉动的通货膨胀。Chen（1997）研究了我国长期内货币需求量与通货膨胀的相互作用机制；Hasan（1999）验证了货币供应量的增长对我国通胀的推动作用； 刘霖、靳云汇（2005）通过协整检验，分析了货币供应、通货膨胀与经济增长的相互关系；而孟祥兰和雷茜（2011）则进一步从长期和短期视角对这一问题进行了分析， 发现短期内物价水平与货币供应量之间相互促进。
2． 实体经济需求拉动的通货膨胀。Gerlach等人（2005）在菲利普斯曲线模型中加入未观测到的遗漏变量， 验证了1982～2003年期间产出缺口对中国通胀的影响； 王煜（2005）根据菲利普斯曲线，运用VAR方法研究了产出缺口对于我国通货膨胀的贡献。
3． 成本推动型通货膨胀。Kojima等人（2005）通过VECM和SVAR等方法检验了电力产出缺口、单位劳动力成本及工资缺口、进出口原材料价格等因素对我国通货膨胀的影响；李力、杨柳（2006）实证研究了1996～2005年间我国通胀的成因， 通过建立ARMAX模型， 着重分析了中央银行货币供应量、 固定资产投资以及能源价格和通货膨胀之间的关系；范志勇（2008）基于超额工资增长率的实证研究，否认了2000～2007年中国存在“工资-通胀循环机制”；丁守海（2008）以1984～2006年数据为样本，采用VECM模型，发现我国存在从农民工工资——城镇劳动力工资——物价水平——农民工工资的单向循环和螺旋上涨机制。
4． 输入型通货膨胀。刘元春、阎文涛（2008）建立了多个变量的VAR模型， 认为2006～2008年中国通货膨胀属于输入型通货膨胀；丁守海（2008）利用Johansen检验和VEC模型，验证了国际粮价暴涨对我国粮食价格的推动作用及其间存在的协整关系； 张成思（2009）从人民币汇率水平和M2/GDP两个指标入手，分析了汇率水平传导对我国通胀水平的影响，认为通过人民币升值来抑制通胀的效果并不明显。
现有的这些文献，大都是从通胀成因的某一类型出发有所侧重地选取变量加以研究， 缺乏综合各种因素的实证分析。本文在综合各类文献的基础上，选取包括经济增长、人民币名义有效汇率、货币供应量和国际大宗商品价格指数等指标的诸多变量综合研究了通货膨胀的形成原因。
二、实证分析
（一）模型选择与设定
本文采用向量自回归（VAR）模型对时间序列数据之间的关系进行分析。与单方程估计方法相比，VAR估计方法把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型扩展为由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。VAR估计方法可用于预测相互联系时间序列的随机扰动对变量系统的动态冲击，并利用方差分解来识别这些冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量的影响。
（二）数据描述与处理
由于CPI、M2、GDP和CRB数据都有一定程度的季节性，为消除季节影响， 运用X-12方法对上述变量序列进行季节调整，同时为减少数据波动和消除异方差性，对各变量序列取自然对数。本文实证分析结果均通过EVIEWS6.0软件实现。
（三）ADF单位根检验
在建立VAR模型之前，需要进行单位根检验，以确定变量之间的协整性，本文采用ADF单位根检验，检验时依据AIC最小化原则确定是否包含趋势项和常数项，具体检验结果见表1。ADF单位根检验结果表明，lnCPI、lnM2、lnGDP、lnNEER和lnCRB序列在5%的显著性水平下均接受原假设，为非平稳序列，但上述变量序列一阶差分后，均拒绝原假设，为平稳序列，且所有变量序列均是一阶单整的。
2． 滞后阶数确定
为确定VAR模型的滞后阶数，本文依据LR、FPE、AIC、SC和HQ五个准则来判断滞后阶数，具体情况见表4。表4显示， 依据AIC、SC和HQ三个准则选出的最优滞后阶数为1阶，因此将VAR模型的滞后阶数确定为1阶。
3． 稳定性检验
（六）脉冲响应函数
2． 货币供应量增长率对通货膨胀率的冲击。货币供应量增长率冲击对通货膨胀率的影响路径是先上升达峰值后再逐渐衰减。具体情况是：一个百分比的lnM2冲击对lnCPI的正向影响在18个月左右达到0.0028的峰值，随后正向影响逐渐减弱，从第37个月开始转为负向影响，且负向影响呈缓慢增强趋势。
3． 经济增长、 国际大宗商品价格对通货膨胀率的冲击。二者对通货膨胀率冲击的影响趋势存在一定的相似性，差异在于冲击对lnCPI正负向影响期间的长短和影响峰值到达时期不同。lnGDP冲击对lnCPI的正向影响期为28个月， 峰值在第11个月出现；lnCRB冲击的正向影响期为26个月，峰值在第9个月出现。lnGDP冲击对lnCPI的负向影响从第29个月开始，峰值在第41个月左右出现；而lnCRB冲击从第27个月开始产生负向影响，峰值在第39个月出现。
4． 汇率对通货膨胀率的冲击。人民币名义有效汇率冲击仅对通货膨胀率产生微小的影响，其影响路径一直逼近在零值附近， 无论是正向或负向影响均较小， 表明lnCPI对lnNEER冲击的反应很不敏感。
（七）方差分解
其中，lnCPI对自身的贡献度在滞后1至4个月时均保持在90%以上，在滞后17个月时仍然保持40%左右的贡献度，其后基本平稳，成为引起通货膨胀率变动的主要原因。lnGDP对lnCPI变化的贡献度在滞后15个月左右逐渐稳定，其后一直在25%上下波动。lnM2对lnCPI的贡献度在初期直至滞后25个月左右逐渐上升，其后贡献度基本稳定在22%左右的水平。LnCRB的贡献度在经历16个月左右的上升过程后，于第17个月开始缓慢下降并在第26个月以后基本稳定在接近16%的水平。因此可以认为，短期内，我国通货膨胀压力主要来自公众对通货膨胀的适应性预期，在滞后一年以上的长期内，通货膨胀的成因较为复杂，除公众对通货膨胀的适应性预期这一主导因素外，经济增长、货币供应量的扩张和输入性通胀均造成一定的通胀压力。
三、研究结论
本文基于2000年1月至2011年12月的我国宏观经济数据，运用VAR模型考察了货币供应量、经济增长率、人民币名义有效汇率和输入性通胀对于我国通货膨胀率形成的动态作用机制，结合脉冲响应分析和方差分解分析，得出以下结论：
第一，货币供应量、经济增长率、人民币名义有效汇率和国际大宗商品价格整体上对我国通货膨胀率具有解释作用，且上述变量与通货膨胀率之间存在长期稳定的均衡关系。通货膨胀率受到自身冲击时的反应程度显著大于货币供应量增长率、经济增长率和国际大宗商品价格的冲击，但对来自汇率冲击的反应不敏感。
第二，无论是短期或长期，公众对通货膨胀的适应性预期都是导致通货膨胀的最重要因素，与短期不同，长期内随着经济过快增长对投资和消费的拉动作用、货币供应量扩张以及输入性通胀的时滞效应逐步释放，通货膨胀率上升的压力也随之增加。因此，在短期内治理通胀的政策应以降低公众对通货膨胀的适应性预期为主，长期内应在权衡通货膨胀和经济增长的同时，综合考虑通胀预期、货币供应量扩张和输入性通胀等因素。
第三，人民币名义有效汇率升值对通货膨胀的抑制作用并不明显。其原因可能是，多年来人民币对外升值和对内贬值现象同时存在，对外升值仅在某种程度上缓解部分输入性通胀，而对内贬值则助长了通货膨胀压力，人民币对外升值和对内贬值的影响效应相互抵消。这意味着汇率制度作为货币政策工具对货币政策的影响作用有限，应当进一步推动人民币汇率形成机制改革，增加人民币汇率弹性，扩大汇率浮动区间，缓解巨额外汇储备带来的基础货币被动投放。
第四，在目前全球经济步入复苏轨道，国际大宗商品价格震荡中上涨的背景下，必须重视输入性通胀的影响。我国应当进一步推进资源价格改革和税费改革，并在初级产品和大宗商品的国际贸易中争取更多的定价权，防范和化解外部因素造成的输入性通胀。
参考文献：
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［3］苏剑. 中国目前的通货膨胀：特点、成因及对策［J］. 经济学动态，2011（1）：50-55.
［4］孟祥兰，雷茜. 我国货币供应与经济增长及物价水平关系研究［J］. 统计研究，2011（3）：43-50.
［5］孙丽，张巍. 后危机时代我国通货膨胀的成因——基于月度数据的实证分析［J］. 华东师范大学学报，2011（4）：95-101.
篇8
关键词：NAIRU；菲利普斯曲线；通货膨胀
文章编号：1003－4625（2008）12－0003－06中图分类号：F821.5文献标识码：A
Abstract: As a leading indicator to judge the change trend of inflation rate, NAIRU has been paid much attention when macroeconomic policies are made in western countries and it’s based on short-term Philips Curve. In economic transmission period in China, the structure of Chinese labor force market is different from that of labor force market of western countries, and the relationship between unemployment rate and inflation rate is inconsistent with the logic of short-term Philips curve, so that NAIRU is not suitable to be adopted as a leading indicator to judge the change trend of inflation rate in China.
Key Words: NAIRU； Philips Curve；Inflation
一、引言
NAIRU (non-accelerating inflation rate of unemployment，非加速型通货膨胀下的失业率)在宏观经济学，特别是在宏观经济政策制定和讨论中是一个经常援引并引起关注的概念。这不仅因为实现充分就业是政府宏观经济政策的重要目标之一，更为重要的是，宏观经济政策决策者、讨论者试图依据NAIRU作为判断通货膨胀变化趋势、制定宏观政策的先行变量之一。在中国，对NAIRU研究和关注相对较少，主要原因是，在中国经济转型时期，NAIRU相关理论对宏观经济决策的作用具有一定的局限性。本文包括以下四个部分，第一部分NAIRU理论综述，包括其由来、含义及影响因素；第二部分是NAIRU理论在中国的适用性问题探讨；第三部分是中国NAIRU的估计；第四部分是结论。
二、NAIRU理论综述
（一）NAIRU概念的由来、含义
根据英国的资料，Phillips（1958）得出失业率与名义货币工资变动率之间呈现替代关系，Samuelson和Solow（1960）用通货膨胀率替换货币工资变动率，使用美国的数据得到了“菲利普斯曲线”，其表明，失业率上升,通货膨胀率下降；失业率下降, 通货膨胀率上升。菲利普斯曲线为凯恩斯主义需求管理的宏观经济政策提供了依据，其政策含义是，依据“菲利普斯曲线”，宏观经济政策以容忍一般物价水平以不变的速度上涨为代价，实现一定的就业率。
依据Wicksell的“自然利息率（the natural rate of interest）”概念，Friedman,Milton(1968)提出了“自然失业率（the natural rate of unemployment）”假说，认为自然失业率由实体经济力量中的供给方面决定，预期到的货币政策对就业没有影响，只有未预期到的货币政策的变化，影响就业；如果政府希望持续降低失业率在自然失业率水平之下，只有实行非预期的货币增长，出现非预期到的通货膨胀；结果，为维持低的失业率水平，货币政策必然导致加速的通货膨胀；在长期，“菲利普斯曲线”垂直于自然失业率水平。面对美国20世纪60年代后期出现的经济“滞涨”想象，及货币主义者对“菲利普斯曲线”的评判，Modigliani和Papademos(1975)提出了NIRU(noninflationary rate of unemployment)这个概念，其目的是为当时美国的货币政策提供一个决策指标。他们定义NIRU为“这样的一个失业率，只要实际失业率水平高于它，预计通货膨胀将下降”。关于“菲利普斯曲线”的性状，有两种极端的情形：在短期，“菲利普斯曲线”的斜率是负的；在长期，“菲利普斯曲线”垂直于自然失业率。在两种极端情形之间，受货币主义自然失业率的影响，Modigliani和Papademos认为，正如在美国1953至1971年的情况，“菲利普斯曲线”在高失业率水平相对平坦，在低失业率水平接近于垂直。这样，在“菲利普斯曲线”上，存在一个失业率区间，在这个区间内，通货膨胀率是相对稳定的，这个区间内的失业率就是NIRU；实际失业率低于这个区间的下界时，随失业率逐渐减少，通货膨胀率上升的概率增加；实际失业率高于这个区间上界时，随失业率升高，通货膨胀率下降的概率增加（如图1）。
早期凯恩斯主义者认为菲利普斯曲线是相当平坦的，特别是在高失业率的情况下，可以较低的通货膨胀率上升为代价增加就业；而货币主义者认为菲利普斯曲线是相当陡峭的，扩张性的需求管理政策产生高的通货膨胀率，但降低失业率的效果不明显。这样，无论凯恩斯主义，还是货币主义者都认为，在短期，菲利普斯曲线上存在一个失业率区间，在这个区间，通货膨胀没有上升和下降的压力。这样，尽管对政府参与经济的态度不同，NIRU为凯恩斯主义者和货币主义者所共同接受，后来被Tobin(1980)称之为NAIRU (non-accelerating inflation rate of unemployment，非加速型通货膨胀下的失业率)。显然，NAIRU是把凯恩斯主义理论和货币主义及新古典宏观经济学理论黏合在一起得到的一个概念，依其实施凯恩斯主义的政策（宏观经济政策可以影响失业率水平），但其逻辑来源于“自然失业率”假设（宏观需求管理的政策有一定限制）。
多数文献明确界定NAIRU为这样一个失业率，当经济中的实际失业率低于NAIRU时，通货膨胀率有上升的趋势；当经济中的失业率高于NAIRU时，通货膨胀有下降的趋势；当经济中的失业率等于NAIRU时，通货膨胀率不变。不过，依据这样的定义，NAIRU概念的理论逻辑基础并非那么明确，文献中NAIRU的含义存在一些模糊不清之处。一些文献没有区分NAIRU和自然失业率概念，例如，Laurence Ball和N.Gregory Mankiw(2002)。但大多数经济学家认为,货币对经济的影响在长期是中性的，非对称信息、长期劳动合同和价格黏性等因素导致货币在短期是非中性的。由此，涉及NAIRU的文献中，多数文献都或明或暗地假定NAIRU是短期的自然失业率，或者直接称之为the Short-run NAIRU，在涉及自然失业率假设时，更强调自然失业率对应的通货膨胀率为零，货币政策对自然失业率没有影响。例如，Camarero,Liuis Carrion-I-Silvestre, Tamarit(2005)把NAIRU分为三类，短期、中期和长期，认为短期NAIRU是政策制定者评估通货膨胀变化趋势的一个合适指标，而长期NAIRU并不能估计。这是自然失业率和NAIRU概念在不同文献中存在的细微差异。
（二）影响NAIRU的主要因素
影响NAIRU的因素主要有以下四个方面（Joseph Stiglitz，1997），一是劳动力人口的结构，例如劳动力中性别结构的变化影响NAIRU的高低；二是劳动生产率的变化，例如生产率增长慢时，NAIRU可能出现短暂的增加，而劳动生产率的上升，降低ANIRU水平；三是劳动力市场和产品市场的一些变化，劳动力市场竞争程度越高，NAIRU就越低,诸如对劳动力流动限制的一些市场法律法规的变化、职业培训等因素降低NAIRU；四是劳动力和厂商在决定实际劳动工资时的讨价还价能力。影响NAIRU的因素主要和劳动力市场的特征有关，在不同的国家和地区，影响NAIRU的因素存在很大的差异。
（三）NAIRU在经济决策中的运用
在宏观经济政策讨论中，NAIRU之所以得到广泛的关注，主要体现在三个方面，一是在经验研究中可以用来作为评估通货膨胀率变化方向的参照点，如果失业率高于NAIRU，则预计通货膨胀率有下降的压力，如果失业率低于NAIRU，预计通货膨胀率有上升的压力；二是在经济理论中，NAIRU可以用来作为理解通货膨胀原因的起点；三是在宏观经济政策选择中可作为一个评判宏观经济形势的指标，特别是对于货币政策而言，当失业率低于NAIRU时，通货膨胀率有上升的压力，这时不宜采取松的货币政策，当失业率高于NAIRU情况下，通货膨胀有下降的压力，这时不宜采取紧的货币政策。
在宏观经济政策中运用NAIRU概念作为先行指标时需要注意一些问题（Marcoa.Espinosa-Vega，Steven Russell,1997）。依据NAIRU概念，当实际失业率低于NAIRU时，通货膨胀率有上升的趋势，应实施紧的货币政策；当实际失业率高于NAIRU时，通货膨胀率有下降的趋势，应实施松的货币政策。这个货币政策规则暗含的一个假定是，劳动力供给和需求的变化导致的工资率的变化将传导到一般物价水平，这是一个十分严格的假定。在诸如美国、西欧一些国家，劳动力市场相对成熟，工资率的变化影响商品价格，这个假定在一定程度上具有合理性。但在一些发展中国家，劳动力资源比较丰富，很多情况下是商品价格首先变化，然后才有工资率的调整。在工资率的变化不完全等于通货膨胀率的情况下，以维持币值稳定为目标的货币政策的效果有限。NAIRU理论另外一个暗含的假定是，失业率的变化是货币政策变化的结果，或者说是总需求变化的结果，这样只要调整货币政策的方向，就可以调整失业率，可以影响通货膨胀。然而，影响实际失业率的因素很多，在很多情况下，货币政策并不一定能够影响实际失业率。还可以从另外一个角度看利用NAIRU作为宏观经济先行指标的局限性。在时间先后上，物价水平的变化和失业率的变化有三种关系：同步，一般物价水平的变化先于实际失业率的变化，失业率的变化先于一般物价水平的变化。在前两种情况下，利用NAIRU作为货币政策的先行指标效果不是很理想。
三、NAIRU理论在中国的适用性探讨
实现最大限度的就业、维持物价水平稳定是在社会经济转型时期中国面临的重要问题之一。如果宏观经济政策能够同时解决这两个问题，当然是最佳的选择；如果能够实现帕累托改进，解决一个问题，而不影响另外一个问题，当然也是一个好的结果；如果不能实现帕累托改进，那么需要进行权衡和取舍，这种就业和通货膨胀率之间的取舍所面临的约束在经济学理论就是菲利普斯曲线。这里考察菲利普斯曲线和NAIRU在中国的适用情况。
回顾经济理论的发展，无论凯恩斯主义，还是货币主义都承认存在短期的菲利普斯曲线。但短期菲利普斯曲线是一个单纯的经验关系，其并没有明确的理论基础（James K. Galbraith，1997）。这里通过考察通货膨胀率和失业之间的关系理解菲利普斯曲线背后的逻辑。影响一般物价水平的因素主要是社会总供给和总需求，影响失业率的因素主要是劳动力市场上劳动力的供给和需求。由于影响因素不同，失业率和通货膨胀率变化趋势之间的关系存在多种可能。一种情形是，总需求首先增加，引起物价水平上升，供给增加，然后失业率下降。另一种情形是，首先劳动力需求大于供给，失业率下降，实际劳动工资率上升，假若工资是企业成本的重要部分，持续工资上涨推动通货膨胀率上升。这两种情形下失业率和通货膨胀率遵循短期菲利普斯曲线表述的统计关系。在美国、西欧，经济政策关注的是劳动力资源的利用状况，NAIRU理论暗含的假定是，就业率的变化影响实际工资，而实际工资是厂商的主要成本，持续工资变化最终将导致一般物价水平的变化；进一步的假定是，就业率和工资率的变化先于一般物价水平的变化。这样NAIRU可以作为判断通货膨胀率变化方向的先行指标。通货膨胀率和失业率之间还有另外一种可能关系，通货膨胀率和失业率之间并没有统计上的关系，短期的菲利普斯曲线并不存在，这种情形主要存在于转型国家，或者发展中国家。失业率主要受劳动力市场上劳动力供给和需求的影响，通货膨胀率主要受商品市场上供给和需求的影响；当劳动力市场的均衡和商品市场的均衡联系相对比较弱，通货膨胀率和失业率的统计联系就会相对弱，甚至统计上没有关系，菲利普斯曲线就不存在。
在中国社会经济转型时期，（1）城市劳动力市场和农村劳动力市场存在一定程度的分隔，劳动力市场二元结构特征明显；劳动力在农村的生产率相对于在城市的低，农村存在一定程度的隐性失业。（2）1979年以来,对城乡劳动力流动的约束逐渐减少,劳动力流动量越来越大，这在一定程度上减弱了城镇工资率上升的压力。（3）无论实际工资率的变化，还是名义工资率的变化都没有完全反映劳动力的供给和需求状况。例如，国有企业、垄断部门等的工资形成机制呈现刚性，即使在失业十分严峻的情况下，实际工资水平上升趋势明显。1985年国有单位职工平均工资是城镇集体单位职工平均工资的1.25倍①，2006年成为1.7倍；2006年国有单位、城镇集体单位、其他类型企业职工的平均工资分别为1993年的6.26倍、5.02倍和4.02倍。（4）经济增长没有带来相应的就业增长（林秀梅，王磊，2007；李骏娴，薛江，2007；蔡，都阳，高文书，2004）。因此，在中国经济转型时期，城市就业率和一般物价水平联系较弱，有时关系不大，失业率和通货膨胀率的联系较弱，并不存在短期菲利普斯曲线所表明的逻辑关系。同时，在中国经济转型时期，没有证据表明通货膨胀率的上升是城镇就业人员工资率上升引起的，更多的情况是，过多的总需求在引起一般物价水平上涨的同时，也吸引了更多的城镇居民就业，降低了城镇居民失业率。因此，在中国依据NAIRU作为判断通货膨胀变化趋势的先行指标具有一定的局限性。
上述结论可通过考察通货膨胀率和失业率数据得以验证。1980年至2007年的城镇登记失业率和通货膨胀率的散点图（见图2）、失业率和通货膨胀率的简单相关系数（-0.4322）表明,从整体看，中国并没有完全背离菲利普斯曲线所表明的失业率和通货膨胀率之间的基本统计关系，即相对于低失业率水平，高失业率水平的通货膨胀率相对较低。从图3看，相对于高失业率水平，在低失业率水平，通货膨胀率增加的幅度高，次数多。同时，在不同时间段，通货膨胀率和失业率之间的变化趋势也表现出明显的不同特征。例如，1980年至1984年，在通货膨胀率逐年下降的同时，失业率也在逐年下降；在1998年至2003年，通货膨胀率为负值的情况下，城镇失业率水平呈现上升趋势。这些都和中国转型时期劳动力市场的复杂结构吻合。
对中国的菲利普斯曲线研究的文献众多（范从来，2000；赵博，雍家胜，2004；曾利飞，徐剑刚，唐国兴，2006），但中国经济处于急剧的转型过程中，并没有获得一个一致的中国菲利普斯曲线，这些都实际上和中国的劳动力市场结构有关。因此，建立在菲利普斯曲线基础上的NAIRU在中国不能成为实施宏观经济政策的先行指标。
四、中国NAIRU的估计
（一）NAIRU估计的文献回顾
由于NAIRU在宏观经济政策中的重要性，对NAIRU估计成为NAIRU研究中最重要的内容，多数涉及NAIRU的文献都是关于NAIRU估计的。已有文献对NAIRU的估计方法大体可分为三类：依靠劳动力市场结构、劳动生产率等因素估计NAIRU，依据菲利普斯曲线估计NAIRU，完全依据失业率数据估计NAIRU。相对而言，第一类估计方法以在劳动力市场上的厂商和失业者的选择行为为基础，建立决定NAIRU的方程，但暗含的假设条件太多，实用性较差，应用这类方法估计NAIRU的文献20世纪90年代中期以后较少，但在分析影响NAIRU变化的因素时都从这个角度出发。本文对第二种和第二种NAIRU估计方法简单回顾。
早期研究者Modigliani和Papademos（1975）完全从菲利普斯曲线出发，对NAIRU的值进行了估计。基本方程是=C++b(-1)+c,其中表示通货膨胀率，C为常数，UA为实际失业率，(-1)为通货膨胀率的滞后项，为劳动生产率。估计C、?琢、b、c值后，给定一个能够容忍的稳定的通货膨胀率，就可以推导出NAIRU的值。以后的文献采用了一个附加预期的菲利普斯曲线方程，最简单的方程为，=e-?琢(U-U*)+?淄，其中为实际通货膨胀率，e为预期的通货膨胀率,U为实际失业率，U*为NAIRU，?淄为供给方面的冲击。当预期的通货膨胀率e等于实际通货膨胀率，通货膨胀率将保持不变，则实际失业率U等于非加速型通货膨胀下的失业率U*。上述菲利普斯曲线不能直接估计，因为e和U*都是未知变量。对预期的通货膨胀率e有各种假定，最简单的假定为随机游走模型为，e等于上期通货膨胀率，则由=e-?琢(U-U*)+?淄得到P=?琢U*-?琢U+?淄，在关于?淄假定条件下，使用P、U的统计数据，利用最小二乘法可以估计上式中的常数项和?琢的值，则U*等于估计方程的常数项与估计实际失业率系数?琢之比。Laurence Ball和N.Gregory Mankiw(2002)利用这个方法估计的美国1960年至2000年的NAIRU的值为6.1%。上述关于菲利普斯曲线和NAIRU的估计有很多暗含的假定，文献中从这个角度估计NAIRU的方式，可归结为一个一般化的菲利普斯曲线方程（Douglas Staiger,James H.Stock,Mark W.Watson,1996；Thomas Laubach,2001）:
?仔t-?仔=?茁(L)(u-)+?啄(L)(?仔-?仔)+?酌(L)X+?着
其中?仔t为通货膨胀率,?仔为预期通货膨胀率，u为实际失业率，为NAIRU,X为供给冲击，?着表示序列不相关的误差项，其中?茁(L)、?啄(L)、?酌(L)为滞后算子的多项式。上式中预期的通货膨胀率?仔是一个不可直接观察和统计的变量，必须对其假定，文献中的假定有?仔=?滋+?琢?仔，或者?仔=?滋+?琢(L)?仔,还有其他形式。NAIRU也是一个不可直接观察和统计的变量，对的变化也有多种假定，最简单的情形是假定恒等于。20世90年代初，美国实际失业率下降后并没有出现通货膨胀率上升的趋势，由此，从20世纪90年代估计NAIRU的文献侧重于假定NAIRU是变化的。变化方式有多种假定，一些文献假定是离散的，随环境的变化在不同时间的值不同；还有一些文献假定NAIRU依赖于劳动生产率等因素，即=?准′St；更多文献认为NAIRU随机的，通常假定ut=+?浊t，其中?浊t~N(0,?姿?滓),并且对所有t、?子的，E?浊t?着?子=0。对于还可以依据具体情形有其他假定，例如，Thomas Laubach（2001）假定=+?滋t-1+?浊t，其中?滋t=?滋t-1+?淄t，?淄t~N(0,?滓)，并估计了七个国家的NAIRU。
估计NAIRU的另外一种常用方式是仅仅依靠实际失业率的时间序列数据本身进行估计，暗含的假定是，实际失业率水平必然趋向于其均衡水平。一般化的方程（Douglas Staiger,James H.Stock,Mark W.Watson,1996）为u-=?茁(L)(u-)+?着，其中关于的选择仍然如上述的各种假定。Mariam Camarero,Josep Liuis Carrion-I-Silvestre,Cecilio Tamarit（2005）假定=，Tb,i-1≤t≤Tb,i，上式变为u=?滋+?兹iDui,t-1+?茁(L)ut-1+?着t,用最小二乘法估计上式，间接得到NAIRU==+。Laurence Ball和N.Gregory Mankiw(2002)从简单的菲利普斯曲线Ⅱ=Ⅱ-1-?琢(U-U*)+?淄出发,利用通货膨胀率和实际失业率的数据估计了Ⅱ=?琢U*-?琢U+?淄，其中Ⅱ为一般价格水平，Ⅱ为通货膨胀率，U、U*分别为实际失业率和NAIRU,然后得到U*+?淄/?琢=U+Ⅱ/?琢，上式右边为已知数据，上式左边U*表示一种趋势变量，?淄/?琢表示供给冲击，应用HP滤波技术(Hodrick,Prescott,1997)得到NAIRU的值。
（二）对中国NAIRU的初步估计
由于中国转型时期通货膨胀率和失业率之间的关系复杂，估计一个在经济理论和统计关系两方面都合理的菲利普斯曲线是一个目前仍没有完成的工作。例如，王少平、涂正革、李子奈（2001），王少平，张洁（2007）认为预期扩展的菲利普斯曲线对我国尚不具有适用性。多数经济学家承认，精确估计NAIRU是一个不可能完成的事情，复杂的估计技术并不一定比简单的估计技术更有效。例如，Ray C.Fair(2000)认为一些文献中关于NAIRU的动态设定是不精确的，在低的实际失业率水平，失业率和价格之间的关系是非线性的。这里从菲利普斯曲线和单纯城镇失业率数据两个角度对城镇NAIRU给出初步估计。不过，这两种估计方式都存在较多的假定。
由于附加预期的菲利普斯曲线不适合中国的情况，并且对它的估计在统计上的效果很不理想，这里首先估计简单的中国菲利普斯曲线?仔t=c+?琢Ut+?淄t，其中,?仔t为以商品零售价格水平变化表示的通货膨胀率，Ut为失业率，?淄t为其他变量的冲击。估计结果为?仔t=15.8-3.44Ut，其中，常数项和失业率的t统计量、F统计量都能在5%的临界水平通过检验；修正的R2=0.1555,这表明在统计意义上通货膨胀率变化可归因于失业率变化的比例很低；DW统计量为0.8969，在样本数为28的情况下，接受残差项存在正一阶自相关的假设。一般认为通货膨胀率受供给、需求和通货膨胀率惯性等的影响，这里先验地假定通货膨胀具有惯性，估计方程?仔t=?琢?仔t(-1)+?茁Ut+?淄t，结果为?仔t=10.37-2.71Ut+0.54?仔t-1，其中，常数项和失业率的t统计量、F统计量在5%的临界水平通过检验；修正的R2=0.4761；DW统计量为1.5748，在样本数为27的情况下，残差项不拒绝零自相关的虚假设。对?仔t=10.37-2.71Ut+0.54?仔t-1变形有?仔t=-2.71(Ut-3.83)+0.54?仔t-1。尽管假定失业率变化引起的实际工资率变化导致通货膨胀率变化的逻辑不符合中国经济转型时期的逻辑，如果假定中国存在通常的菲利普斯曲线，并且NAIRU不变，在通货膨胀率为零时可得到1980年至2007年中国的NAIRU为3.83%。从图1看出，在城镇登记失业率低于3%时，多数情况下出现了通货膨胀。
和存在成熟劳动力市场的美国、西欧不同，中国城镇失业率不仅和经济中总需求和总供给变化有关，也和经济转型过程中对城乡劳动力流动约束的变化、国有企业改革、经济结构的调整等因素有关，由此中国NAIRU是随时间变化的。不过，影响城镇失业率变化的这些变量很难量化，这里利用HP滤波估计城镇失业率中的非周期部分，可作为中国城镇NAIRU的替代，结果如表1。
五、结论
在中国经济转型时期，中国劳动力市场存在一些摩擦因素，城乡劳动力市场是二元的，劳动工资率的变化并没有完全反映劳动力市场上劳动力的供求状况，劳动工资率的变化也不是影响我国通货膨胀出现的主要因素。因此，中国不存在通常意义上的菲利普斯曲线，NAIRU概念在中国宏观经济政策决策中作为先行指标也具有很大的局限性。
由于中国劳动力市场的特殊结构，依靠扩张性的宏观经济政策提高中国的就业率的政策措施效率不高，而提高劳动力市场效率、放松劳动力要素的交易成本、提高劳动者的职业转换能力等微观政策对于降低中国失业率将具有事半功倍的效果。
参考文献：
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篇9
关键词： 最优通货膨胀率；中央银行；效用函数
中图分类号：F822.5；F832
一、引言
物价稳定和经济增长是经济协调、均衡发展的标志，实现低通货膨胀率条件下的高经济增长率是各国货币政策的理想目标。但是，大量的理论研究和政策实践表明，低通货膨胀率和高经济增长率的双重目标难以共同实现，各国中央银行只能根据当前形势在二者之间取舍，选择适度的通货膨胀率和经济增长率组合作为货币政策的最优目标。从而，最优通货膨胀率和经济增长率之间的权衡和选择，成为各国中央银行货币政策框架的研究重点和实践焦点。
在此方面众多的研究成果中，最具影响力的是Barro and Gordon（1983）基于中央银行效用函数提出的“最优通货膨胀目标”理论，他们认为各国的中央银行都具有包括通货膨胀率、经济增长率或失业率等政策规则参数的特定效用函数，并确定能够最大化效用函数值的参数值。其中，能够实现中央银行效用水平最大化的通货膨胀率即为“最优通货膨胀目标”，货币政策的制定和修正便以此为参照目标。该理论一经提出就引起宏观经济理论研究领域的广泛关注。
Walsh （1992）利用Lucas （1972）的理性预期模型，对中央银行效用函数进行研究，发现中央银行对于“最优通货膨胀率”的抉择具有政策倾向，这在相当程度上解释了发展中国家通货膨胀率居高不下的现象，因此也得到了广泛的理论和实证支持。Sevnsson （2001）进一步提出了最优通货膨胀目标制的具体操作标准――“灵活通货膨胀目标制”，极大增强了该理论的实际操作性。
“最优通货膨胀目标”理论也在货币政策实践领域被广泛采用。自1990年新西兰中央银行引入通货膨胀目标制以来，已经有将近30个国家加入这个行列。在长期的政策实践中，通货膨胀目标制促成了中央银行更系统连贯的内部决策过程，并且强化了宏观政策价值取向前所未有的责任感，以及经济体系中的各部门间 （公共部门和私人部门）更透明的沟通和交流。正如King （2002）所说，最优通货膨胀目标制所实现的货币稳定与经济稳定是历史上罕见的。
由于实行最优通货膨胀目标制的中央银行在过去取得巨大成就的示范效应，全球经济学家和主流规范的决策者非常关注该学术和政策领域的发展动向。然而，国内学者却关注较少，对中国最优通货膨胀率的研究文献也主要集中于经济增长和通货膨胀的相关性研究，而很少涉及中央银行效用最大化的通货膨胀动态最优化分析。本文试图利用前人提出的中央银行效用函数模型，结合中国的实际数据，采用VAR模型（脉冲响应）与动态最优化等分析方法，探究实现中央银行效用最大化的最优通货膨胀率。
本文内容安排如下：第一部分为引言；第二部分介绍中央银行效用函数模型及其参数构成；第三部分采用平稳性检验、Ganger检验、VAR模型等方法分析经济增长和通货膨胀的相关关系及相互作用机制的路径；第四部分采用动态最优化方法，研究实现中央银行效用最大化条件下的最优通货膨胀率；第五部分为本文研究结论及政策含义。
二、中央银行的效用函数
中央银行的货币政策取舍非常关注通货膨胀率稳定和实际经济稳定。通货膨胀率稳定由通货膨胀率缺口表示，即实际通货膨胀率对目标通货膨胀率的偏离；实际经济稳定由实际产出缺口表示，即实际产出对潜在产出的偏离。一般而言，中央银行的效应水平由通货膨胀率缺口和实际产出 （或失业率） 缺口决定，由此中央银行效用函数可以表示为公式 （1）：
其中，，和分别表示期的实际产出、通货膨胀率、中央银行效用水平；和分别表示潜在产出和最优通货膨胀率目标；参数表示中央银行在产出扩张和通货膨胀之间的相对权重。
Barro and Gordon （1983） 认为实际产出对潜在产出的正向偏离 （）能够增加中央银行效用，表现为经济超预期增长，所以；而任何水平的通货膨胀率缺口都会降低中央银行效用，表现为实际通货膨胀率对目标通货膨胀率的偏离 （正向或负向），所以 （） 以负平方的形式进入效用函数。①
获得具体的效用函数模型之后，中央银行仍然面临一系列影响政策方向的问题：比如对通货膨胀变量与实际产出变量的权衡缺乏统一标准、政策目标的不明确和不透明，以及政策目标之间跨期替代不一致等问题。这些问题最直接的解决方式，是以明确的跨期动态效用函数作为中央银行的操作目标，明晰目标变量及其权重，解决目标变量的稳定性与跨期替代问题，并为目标变量提供明确的顺序设计。具体而言， 期的跨期效用函数等于现期效用函数与未来各期效用函数的现值之和，即公式 （2）：
其中， 表示以期为基期，未来期的跨期效用函数； 表示贴现率。
另外，和分别是基于期的信息对未来期通货膨胀率和实际产出设计，和 分别表示通货膨胀率和实际产出的设计路径。以和为自变量的期跨期效用函数可以表示为公式 （3）：
对于公式 （3），只要能将和表示为的函数，并确定和的数值，跨期效用函数将提供通货膨胀率与实际产出缺口排序的便利方法。而对于中央银行的货币政策选择，决策者只要选择跨期效用函数值最大的通货膨胀率与实际产出组合，就可作为货币政策目标。
一般而言，无论通过哪些中间目标，货币政策最终目标都着眼于 “充分就业、稳定物价、经济增长和国际收支平衡”。然而在经济发展过程中，货币政策要同时满足四项目标的要求，事实上是不可能的，所以各国都以其中一项作为主要目标。②中国的货币政策实践一直把“维持币值稳定，并促进经济增长”的双重目标作为最终目标。因此，以上中央银行效用函数的分析框架适合用作中国情况的实证研究。
三、通货膨胀和经济增长的相关形成路径设计
在以上中央银行效用函数的分析框架基础上，本文拟结合中国的情况，从通货膨胀和经济增长的实证路径入手，探索中国最优通货膨胀率的分析方法。
本文拟采用向量自回归 （Vector Auto-Regressive，VAR）模型研究中国通货膨胀和经济增长的相关形成路径，并利用脉冲响应函数 （Impulse Response Function）分析二之间的相关关系。
经济增长的度量可以选取实际GDP增长率（y）；通货膨胀率的度量可以选取消费价格指数（CPI）的变化率（π）。样本数据取自1978-2010年中国实际GDP增长率和消费价格指数的年度数据，数据来源于《2010年中国统计年鉴》 和国家统计局官方网站。
（一） 数据实证检验
在建立通货膨胀和经济增长的路径模型之前，为了避免模型的 “伪回归”现象，首先要求两组变量都通过平稳性检验、Granger因果关系检验，然后才能建立VAR模型，分析它们的形成路径和相关关系。利用Eviews6.0软件，采用ADF检验法对y和π进行平稳性检验，结果如表1所示：
平稳性检验结果表明y和π都是平稳序列，二者之间可能存在长期均衡关系；另外，为了证实变量之间是否存在因果关系，还需要进行Ganger因果关系检验，检验结果见表2。④
Ganger检验结果表明，在滞后阶数为1-3阶，显著水平为5％的条件下，可以拒绝“π不是y的Ganger原因”和“y不是π的Ganger原因”的原假设，y和π之间存在双向的因果关系，即通货膨胀率和GDP增长率相互影响、互为因果。
（二） VAR模型建立和估计
通过平稳性检验和Ganger检验证实了GDP增长率 （y） 和通货膨胀率 （π）之间存在的均衡关系和因果关系，可以建立以y和π为变量的VAR模型。见公式 （4）：
VAR模型的估计结果见表3：
估计结果表明模型中和截距项的回归系数，以及模型中项的回归系数未能通过检验；剔除VAR模型中未通过检验的变量，并重新估计，得到关于和π相关形成路径的具体形式。见公式 （5）：
基于公式 （5） 所揭示的y和π相关形成路径，可以得出以下实证分析结论：
（1） 与正相关，与正相关，说明经济增长和通货膨胀都具有惯性增长效应；
（2） 与 负相关，反映了宏观经济政策的反周期作用；
（3） 和对的回归系数偏低 （分别为-0.26和0.17），说明通货膨胀对经济增长的影响并不显著；
（4） 与正相关，反映了经济增长从社会总需求方面对价格水平的推动作用；
（5） 与负相关，反映了经济增长从社会总供给方面对价格水平的制约作用；
（6） 和对的回归系数较大 （分别为1.263和-1.095），说明经济增长对通货膨胀的影响非常显著。
从以上结论可看出，在短期内（1年），一年前的GDP增长率对当年的通胀率回归系数是1.2 （大于1），很可能说明去年的GDP增长通过增加社会总需求的方式推动了当年物价的上涨；在长期 （1年以上），二年前的GDP增长率对当年的通胀率回归系数是-1.05 （绝对值大于1），说明二年前的投资产能经过一年释放出来，从社会供给方面制约了物价的上涨。
(三) 脉冲-响应分析
基于VAR模型的脉冲响应分析图，能够直观反映通过因变量对于自变量冲击的响应程度，进而揭示变量间的相互作用机制。由于通货膨胀率与GDP增长率互为因果，所以存在两个脉冲响应分析图⑥，见图1：
脉冲响应分析图表明：
（1） 对于GDP增长率一个Cholesky标准差信息冲击，通货膨胀率的响应在第三年达到最大值2.4556，随后逐渐减小，到第五年变为负影响，并逐渐消失。这说明，经济增长通过增加社会总需求的途径，对价格水平上涨具有长期、稳定的推动作用。
（2） 对于通货膨胀率一个Cholesky标准差信息冲击，GDP增长率的响应在第一年达到最大值0.4843，随后迅速变为负影响，到第三年变为最小值-0.8085，并迅速减弱，到第七年以后影响逐渐消失。这说明，由于经济增长的惯性作用，当通货膨胀发生时，经济增长能够保持原有趋势，但是随之而来的反周期性宏观紧缩政策将彻底扭转经济增长的原有趋势，由于宏观经济政策存在种种时滞，各种因素将交织在一起相互作用，从而通胀对经济增长的影响也更加持久和复杂。因此，在短期或长期，通货膨胀对经济增长的影响效果都不显著，通货膨胀对经济增长的作用机制仍然需要进一步研究。
四、最优通货膨胀率的测算及其实证解析
(一) 最优通货膨胀率的测算
在以上通货膨胀和经济增长相关形成路径的解析基础上，结合中央银行的效用函数分析，就可以进一步测算最优通货膨胀率。最优通货膨胀率的测算方法和测算结果，将为货币政策的中介目标和最终目标的路径设定，提供非常重要的理论参数参照系。
如本文第二部分所述，如果将公式3中的通货膨胀率和GDP增长率的路径表示为时间变量的函数，并确定和的数值，通过求解期跨期效用函数最大值，进而就可以确定最优通货膨胀率和GDP增长率目标。根据本文第三部分的分析结果，通货膨胀率和GDP增长率路径对时间变量的函数表示为公式 （6）（详细过程及各参数值请参见附录1）。
公式 （6）表明，GDP增长率和通货膨胀率都具有稳态值：；；说明GDP增长率和通货膨胀率随时间变动，将最终分别趋于10.12%和5.08%。⑦
将公式（6）中的各变量带入公式（3），可得期跨期效用函数稳态解的表达式（详见附录2）。通过求解等式：；得到实现期的最优通货膨胀率 ，见公式（7）：
引入本文附录1、3中各参数值，测算出基于t期信息，中央银行实现跨期效用最大化的最优通货膨胀率为4.29%，这一最优值水平低于稳态值水平。
（二） 最优通货膨胀率的实证解析
基于1978-2010年中国GDP增长率与通货膨胀率的VAR模型分析，以及中央银行跨期效用函数的动态最优化分析，本文的实证分析显示：
1.经济增长率和通货膨胀率的稳态解分别为10.12%和5.08%。在长期中，通货膨胀率的动态最优解为4.29%；
2.通货膨胀率的最优值低于稳态值，说明中央银行如果坚持奉行“低通货膨胀目标”的货币政策，将能够在长期中获得更大的效用水平；
3.中国最优通货膨胀率的解析值，高于国际 （主要工业化发达国家）所认同的2%最优通货膨胀目标，这一偏差的产生原因可能来自于两方面因素：一是中国和其他国家对中央银行职能的不同定位导致对货币政策目标的定位差异。中国人民银行的货币政策具有“维持币值稳定，并促进经济增长”的双重目标，从而在对经济增长和通货膨胀的权衡中相比其他发达国家有更高的通胀容忍水平；二是实证数据周期内中国实际GDP增长率显著高于其他国家，因此在GDP增长率和通货膨胀率的相关路径中，所匹配的最优通货膨胀率水平也可相应较高。
需要特别说明的是，由于GDP增长率和通货膨胀率的路径设计都是基于本文实证数据周期的历史数据，这一时期恰好是中国经济转轨、分工发展、模仿性技术进步、工业化及城镇化起步至加速过程。然而在更长周期的视角中，GDP增长率由资源禀赋决定。随着中国经济发展阶段进入工业化后期，资源利用将突破刘易斯拐点，闲置资源逐步减少，GDP增长率具有逐步降低的趋势。因此，本文利用历史数据计算GDP增长率的稳态解为10.12% （最优通货膨胀率的稳态解5.08%和最优解4.29%），此结论可能仅适用于本文实证数据周期，对未来也许没有趋势性可信度。
五、结论及政策含义
本文的实证研究结果表明⑧：
经济增长对通货膨胀具有显著的助推作用。“低通胀、高增长”的双重目标难以实现。长期以来，在追求经济高增长的激励机制作用下，货币政策也主要呈现出“高增长、高通胀”的政策效果。
虽然货币政策定位于 “维持币值稳定，并促进经济增长”的双重目标，但是实证观察到的最终效果偏向于优先促进经济增长。由于GDP核算的是以货币计量的国民收入流量，伴随着本文实证数据周期的高GDP增长率过程，同时也是中国国民收入和国民财富的货币金融化过程。这一过程中，出于对宏观经济 （总量和结构）的存量和流量均衡维持的需求，货币政策的货币供应量参数一直维持在大大高于GDP增长率的水平，由此货币化的GDP增长流量和金融化的国民财富存量之间还存在着更为微妙而重要的均衡关联。
因此，以上结论对货币政策的认识还有更加深刻的政策含义：不仅需要就本文所揭示的流量层面的“经济增长对通货膨胀具有显著的助推作用”实证结论，进行货币政策的定位反思，以确定是否要延续“高增长、高通胀”的货币政策效果；而且，还有必要在存量层面深入解析，在时间周期内累积的货币存量，是通过什么样的作用机制和时间路径，对下一期的通货膨胀产生了什么样的实质性影响？也就是说，通货膨胀的货币政策存量累积效应，也是货币政策再认识的一个非常重要问题。⑨
由此，对最优通货膨胀率的把握，才有其针对性的货币政策含义。即便是在本文实证数据周期的高GDP增长过程中，中央银行的 “低通货膨胀目标”货币政策也将能够在长期中获得更大的效用水平。从而，在可展望的十二五期间经济发展模式转型和经济结构调整过程中，中国宏观经济将更加注重质量提升从而要求趋势性的平稳增长 （增长水平小于上一阶段），“低通货膨胀目标”的货币政策定位将更加符合中央银行效用函数特征和宏观调控的要求。这一政策趋势已然从现有的货币政策价值取向中有所反映。
在最优通货膨胀率的国际货币政策实践中，相比较而言其他主要发达工业化国家追求价格水平和经济增长双稳定，尤其注重控制通货膨胀，其中央银行的政策目标相对单一，而且独立性也相应较强，因此能够将通货膨胀长期控制在较低水平 （比如2%）。这些中央银行独立性和货币政策稳健性经验，对于中国十二五期间国民经济总体发展规划所要求的货币政策职能定位，在货币政策实践方面有明确的借鉴价值。
此外，本文的分析还指出，由于实证揭示的通货膨胀对经济增长的影响也更加持久和复杂，货币政策很难根据观察到的通货膨胀率做相机抉择的反周期调控。在考虑了GDP增长和货币政策对通货膨胀的累积效应后，当期的通货膨胀率很可能只是一个表象，相机抉择的宏观反周期货币政策又将成为下一期通货膨胀的累积性因素。因此，在最优通货膨胀率的政策逻辑下，动态的最优货币政策取向，就是重新回到跨期的通货膨胀率和经济增长的最优权衡路径中。
附录：
1.通货膨胀率与GDP增长率对时间的函数设定
正文公式（5）表示了通货膨胀率（）与GDP增长率（）的形成路径，其中路径中的解释变量虽然包括和，但是通货膨胀对经济增长是否构成影响仍然值得商榷。因为，对经济增长产生实际影响的，很可能是根据通货膨胀制定的反周期宏观调控政策，而非通货膨胀本身。而且模型中和偏低的回归系数（-0.26和0.17）说明，即使通货膨胀能对经济增长产生实际影响，影响效果也非常有限。因此，保持π的路径不变，剔除路径中的和，并重新估计，可得的新路径，公式（5）转化为附录公式1.1：
关于贴现率 （）的设定，可以基于“中央银行以五年经济规划周期作为制定货币政策的时间跨度”的假设。如果该假设成立，则意味着下一个五年规划中任意一年的效用现值将趋近于0，即有：，⑩ 当前效用（）与五年后效用现值（）的自相关函数为公式3.2：
其中表示与的相关系数，由于与之间的时间跨度为一个完整的经济规划周期 （5年），经济发展处于相似的经济周期状态，!则与应该具有极高的相关性，设定，则。Bartlett（1978）曾证明，如果 则近似存在，其中 表示样本数。那么在5%显著水平下， 的置信区间为：[-0.341,0.341]，由于存在，则所在区间为[0，0.806]，选取区间右侧临界值0.806作为贴现率 （）。
由于1978-2010年中国的通货膨胀率（π）与GDP增长率（y）都是平稳序列，但是其波动性较大。选取各序列的中位数作为公式3.1中和的初始值，即：； 。将表1.1中各参数值代入公式3.1，得到中国最优通货膨胀率（）等于4.29%。
注释：
①Barro认为发展中国家的货币政策兼顾 “稳定物价、促进增长”两大目标，所以正向产出缺口能够增加中央银行效用；发达国家的货币政策注重“产出和物价双稳定”，任何方向的产出或通货膨胀率缺口都会降低中央银行效用，因此，中央银行具有损失函数：。由于中国属于发展中国家，中国人民银行的职能明确定位于“稳定物价，并促进经济增长”，因此本文认为中国人民银行具有效应函数 ，即公式 （1）。
②经济发展比较快速稳健的国家，都把稳定物价作为货币政策的首要目标或唯一目标。1990年，新西兰率先提出，货币政策应当以控制通货膨胀为唯一目标。其后，有美国、英国、加拿大、澳大利亚等十几个国家接受了反通货膨胀的货币政策。
③检验模型包含截距项，不含时间项，差分滞后项阶数依据SIC准则确定。
④由于VAR模型并不反映变量之间的因果关系，所以需要进行Ganger因果关系检验。
⑤采用滞后长度标准 （Lag Length Criteria） 确定VAR模型的滞后阶数。
⑥分别是π对y的脉冲响应函数，以及y对π的脉冲响应函数。
⑦此结论可能仅适用于本文实证数据周期，对未来阶段也许并没有趋势性可信度。
⑧该实证结果在本文实证检验的数据周期内，该数据周期对应着经济周期和政策周期。
⑨这也是本文分析逻辑中，需要进一步延伸的研究问题。
⑩由于，如果 则， 。
!一个完整经济周期具有的繁荣、衰退、萧条和复苏4种状态，本文认为中国的一个经济周期为5年。
参考文献：
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篇10
一、改革开放以来我国经济增长与通货膨胀的基本情况
众所周知，反映经济增长情况的基本指标是经济增长率，反映通货膨胀情况的基本指标是通货膨胀率。经济增长率就是不变价GDP增长率，通货膨胀率则可以用两个指标来表示，一个是居民消费价格指数，即CPI，另一个是GDP缩减指数。前一个指标反映的是一定时期内用于居民消费的货物和服务的价格变动，后一个指标反映的是一定时期内全部最终产品的价格变动。这里的最终产品包括用于居民消费的货物和服务，用于政府消费的货物和服务，用于投资的货物和服务，以及用于出口和进口的货物和服务。显然，前一个指标所涉及的货物和服务的范围窄，后一个指标所涉及的货物和服务的范围宽。这两个指标侧重点不同，但都被认为是反映通货膨胀情况最重要的指标。
(一)年均和累积经济增长率与通货膨胀率
表1给出了改革开放以来我国年均和累计经济增长率以及分别用CPI和GDP缩减指数表示的年均和累计通货膨胀率数据。
本表根据《中国统计年鉴2008》中的GDP和CPI历史数据，以及国家统计局2009年1月22日的2008年GDP和CPI数据计算。
从表中可以看出，1979-2008年，我国年均经济增长率为9.8％，年均CPI上涨率和年均GDP缩减指数上涨率分别为5.7％和5.5％，前者比后者分别高4.1和4.3个百分点；经济累积增长15.5倍，CPI和GDP缩减指数累计分别上涨4.2和4.0倍。可见，改革开放以来，用CPI和用GDP缩减指数衡量的年均和累计通货膨胀率比较接近，年均和累计经济增长率远高于年均和累计通货膨胀率。
(二)经济增长率和通货膨胀率的国际比较
表2给出了中国等4个新兴经济大国和美国等6个发达国家1979-2007年年均经济增长率以及分别用CPI和GDP缩减指数表示的年均通货膨胀率。可以看出，中国在实现年均9.8％的高速经济增长的情况下，通货膨胀率远低于经济增长率；日本在实现2.4％的年均经济增长率的情况下，通货膨胀率低于经济增长率；德国在实现2.0％的年均经济增长率的情况下，通货膨胀率与经济增长率基本持平；其他国家的年均经济增长率都低于年均通货膨胀率。其中，英国和巴西的年均经济增长率不足通货膨胀率的一半，意大利不足1/3、俄罗斯更加突出年均经济增长率只有0.1％，年均通货表2
CPI上涨率为1992-2007年平均数；巴西和俄罗斯的年均
CPI上涨率和年均CDP缩减指数上涨率为1996-2007年平均数；俄罗斯的年均经济增长率为1990--2007年平均数。膨胀率高达20％以上。显然，与上述国家相比。中国的经济增长与通货膨胀之间的关系处于比较好的状态。
(三)改革开放以我国CPI上涨率与GDP缩减指数上涨率之间的关系
从历史数据可以看出(图1)，改革开放以来我国的CPI和GDP缩减指数之间的关系具有以下特点：1、GDP缩减指数上涨率与CPI上涨率的变动趋势相同：CPI上涨率上升，GDP缩减指数上涨率也上升，EPI上涨率回落，GDP缩减指数上涨率也回落。2、GDP缩减指数上涨率与CPI上涨率的变动幅度有所不同，相对来说，CPI上涨率波动性更大些：1979-2008年，CPI上涨率最大值为24.1％，最小值为-1.4％，两者之间相差25.5个百分点；同期GDP缩减指数上涨率的最大值为20.6％，最小值为-1.3％，两者之间相差21.9个百分点。
二、改革开放以来我国的经济增长周期与通货膨胀周期
下面，我们用经济增长率数据和用CPI表示的通货膨胀率数据分析改革开放以来我国的经济增长周期和通货膨胀周期。
表3和图1给出了1979-2008年经济增长率和通货膨胀率数据。
(一)改革开放以来我国的经济增长周期
从历史数据看，改革开放以来我国的经济增长明显地表现为三个周期。1981-1990年为第一轮周期：1981年经济增长处于周期的波谷，谷值为5.2％；1984年达到周期的波峰，峰值为15.2％，是改革开放以来经济增长率的最大值；1990年回落到周期的波谷，谷值为3.8％，是改革开放以来经济增长率的最小值。1990-1999年为第二轮周期：这轮周期从1990年经济增长处于波谷开始，1992年达到周期的波峰，峰值为14.2％，是改革开放以来经济增长率的次最大值；1999年回落到周期的波谷，谷值为7.6％。1999年进入第三轮周期，这轮周期从1999年经济增长处于波谷开始，2007年达到周期的波峰，峰值为13.0％，2008年进入回落期，当年回落到9％，回落的幅度十分明显。到目前为止，这轮周期还没有结束。
第一轮周期经济增长从波谷到波峰只用了3年时间，从波峰回落到波谷用了6年时间；第二轮周期从波谷到波峰只用了2年时间，从波峰回落到波谷用了7年时间。这两个周期的经济增长都表现出陡起平落的特点。两轮周期的时间长度相同，都是9年。
与前两轮周期不同，第三个周期经济增长从波谷达到波峰用了8年时间，从波峰回落到谷底，估计所用时间不会太长，这轮周期表现出平起陡落的特点。估计这轮周期的时间长度为10年，比前两个周期多一年。
三轮经济增长周期，第一轮周期经济增长的波动性最大，最大值与最小值之间相差11.4个百分点；第二轮周期次之，最大值与最小值之间相差10.4个百分点；到目前为止，第三轮周期经济增长的稳定性最好，最大值与最小值之间只相差5.4个百分点。
从季度来看，在第二轮周期中，经济增长率在1992年第四季度达到波峰，峰值为16.5％；随后连续6个季度回落，1994年第二季度回落到12％，回落了4.5个百分点，平均每个季度回落0.75个百分点；从1994年第三季度开始在波动中回落，到1999年第四季度回落到6.6％。从这轮周期的季度波峰到波谷，经济增长率回落了接近10个百分点。
在本轮周期中，经济增长率在2007年第二季度达到波峰，峰值为13.8％，随后连续六个季度回落，2008年第四季度回落到6.8％，回落了7个百分点，平均每个季度回落近1.2个百分点。从近六个季度数据看，显然，本轮周期经济增长率从峰降回落的幅度远大于前一轮周期。
本轮周期经济增长率从峰值回落是多重因素共同作用的结果，其中既包括美国次贷危机引发的国际金融危机因素，也包括我国经济增长的周期性因素。但是，经济增长率回落的如此之快，国际金融危机是最主要的影响因素。
(二)改革开放以来我国的通货膨胀周期
从历史数据看，改革开放以来我国的通货膨胀也明显地表现为三个周期。1982-1990年为第一轮周期：1982年通货膨胀率处于周期的波谷，谷值为2.0％；1988年通货膨张率处于周期的波峰，峰值为18.8％；1990年通货膨胀率回落到周期的波谷，谷值为3.1％。1990-1999年为第二轮周期：这轮周期从1990年通货膨胀率处于波谷开始，1994年达到周期的波峰，峰值为24.1％，是改革开放以来通货膨胀率的最大值；1999年通货膨张率回落到周期的波谷，谷值方-1.4％，是改革开放以来通货膨胀率的最小值。1999年开始进入第三轮周期，这轮周期从1999年通货膨胀率处于波谷开始，根据目前的变动趋势，2008年已经达到周期的波峰，峰值为5.9％，2009年进入回落期，到目前为止，这轮周期还没有结束。
第一轮周期通货膨胀率从波谷到波峰用了6年时间，从波峰回落到波谷用了2年时间，通货膨胀率呈现出在波动中上升，快速回落的特点；第二轮周期从波谷到波峰用了4年时间，从波峰回落到波谷用了5年时间，通货膨胀率呈现出从波谷缓慢上升然后加速上升，从峰值快速下降然后缓慢下降的特点；第三轮周期从波谷到波峰用了9年时间，通货膨胀率呈现出在波动中小幅上升的特点。三个周期中，第二轮周期通货膨胀的波动最大，最大值与最小值之间相差25.5个百分点；第一轮周期次之，最大值与最小值之间相差16.8个百分点；到目前为止，第三轮周期通货膨胀的稳定性最好，最大值与最小值之间只相差7.3个百分点。
从季度来看，在第二轮周期中，通货膨胀率在1994年第四季度达到波峰，峰值为26.9％；随后连续15个季度下降，1998年第三季度下降到-1.4％，下降了28.3个百分点，平均每个季度下降1.9个百分点；然后在小幅波动中下降，1999年第二季度下降到周期的波谷，谷值为-2.2％；从这轮周期的季度波峰到波谷，通货膨胀率下降了29.1个百分点。
在本轮周期中，通货膨胀率在2008年第一季度达到波峰，峰值为8.0％，随后连续3个季度回落，2008年第四季度回落到2.5％，回落了5.5个百分点，平均每个季度回落近1.8个百分点。
显然，从季度数据看，到目前为止，本轮周期通货膨胀率变动幅度也远小于前一轮周期。
本轮周期通货膨胀率从峰值回落也是多重因素共同作用的结果，其中既包括国际金融危机因素导致世界经济增速减缓，从而导致需求下降，进而导致我国进出口产品价格下跌，也包括我国经济增长率周期性回落因素导致国内需求下降，从而导致国内产品价格下降。其中，国际金融危机是主要影响因素。
(三)经济增长周期与通货膨胀周期之间的关系
通过对通货膨胀周期与经济增长周期进行比较可以看出以下特点：1、通货膨胀峰值滞后于经济增长峰值。在第一轮周期，经济增长率在1984年达到周期峰值，通货膨胀率在1988年达到周期峰值，后者比前者滞后四年；在第二轮周期，经济增长率在1992年达到周期峰值，通货膨胀率在1994年达到周期峰值，后者比前者滞后两年；在第三轮周期，经济增长率在2007年达到周期峰值，根据目前CPI上涨率的变动趋势，通货膨胀率在2008年已经达到周期的峰值，后者比前者滞后一年。可见，在三个周期中，通货膨胀峰值都滞后于经济增长峰值。2、通货膨胀与经济增长同时回落到周期的谷底。第一轮周期经济增长在1990年回落到谷底，通货膨胀也在1990年下降到谷底；第二轮周期经济增长在1999年回落到谷底，通货膨胀也在1999年下降到谷底。到目前为止。第三轮周期，通货膨胀与经济增长都已进入回落期，很有可能两者在同一年到达谷底。
上述特点表明：经济增长率上升时，往往带动通货膨胀率上升；经济增长率回落时，往往带动通货膨胀率回落。但是，经济增长率上升到达峰值时，通货膨胀率往往滞后一定时期到达峰值；经济增长率回落到谷底时，通货膨胀率往往同时回落到谷底。这说明，经济增长率回落时对通货膨胀率的影响力度大于经济增长率上升时对通货膨胀率的影响力度。上述特点揭示了通货膨胀与经济增长之间的内在联系。