中国通货膨胀影响因素的实证分析
刘忠历
（西南财经大学经济数学学院 40826047）
摘要
本文通过对我国2001年至2011年各季度的CPI指数变动规律的观察,分析了我国通货膨胀的走势和通货膨胀的诱因,从众多因素中提取出GDP、新增信贷、外汇储备、固定资产投资等与CPI变化关系较为明显的几个因素，并运用实证分析的方法, 建立了多元线性回归模型，对我国通货膨胀的诱因进行了研究,并对如何抑制通货膨胀提出了合理化建议。
关键词
通货膨胀 经济增长 货币政策 多元线性回归
正文
1. 问题提出
近来中国政府出台了各种抑制物价快速上涨的措施，但中国的通胀水平仅是稍有缓和，依然居高不下。中国零售价格指数4月同比上涨5.3%，略低于3月份5.4%的同比涨幅。对于此次通胀的成因，众说纷纭。其中最为主流的观点包括以下三种：
1) 后金融危机时期极度宽松的货币政策引致货币超发； 2) 巨量外汇储备导致的国内流动性过剩； 3) 危机时代政府4万亿投资矫枉过正。
如何有效控制通货膨胀，维持经济健康发展、促进社会和谐进步，已然成为当前我国经济的首要问题。为此，对近年来影响我国通货膨胀的各经济因素做出客观真实的分析，不仅有利于进一步认识中国经济，而且对于经济政策的制定也是相当必要的。
2. 文献综述
关于影响通货膨胀的因素分析，国内的史纹青（2000）从中国国内的实际情况出发，在研究了西方经济学里各种学说中关于影响通货膨胀的因素后，提出了中国国内实际影响通货膨胀的因素，并进行了计量分析；魏龙（2004）在研究国内通货膨胀和通货紧缩并存的现象中，指出了影响通货膨胀的因素有哪些；姚大鹏（2005）采用AD-AS模型分析了中国改革开放后的物价上涨问题，并对影响因素进行分别的计量分析。
关于通货膨胀的定义，在权威的《新格尔帕雷夫经济学大辞典》里采取了莱德勒和帕金的定义：“通货膨胀是价格持续上涨的一种过程，或者从等同意义上说，是货币不断贬值的
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一种过程。”这个定义虽然指出了通货膨胀的现象所在，但是还需要一些补充来理解其意义：
其一，通货膨胀不是指一次性的或者短期的价格总水平上升。同样，也不能认为经济周期性的，从萧条走向复苏和繁荣的过程中出现的价格总水平上升属于通货膨胀。只有当价格不断上升且趋势在一起期间内不可逆转时，才认为出现了通货膨胀。
其二，通货膨胀不是指个别商品价格的上涨，而是指价格总水平（市场中所有商品，或者至少是最重要商品的加权平均价格水平）的上涨。
这一定义从现象上定义了通货膨胀，另一方面，一些经济学家从成因和效应上来定义通货膨胀。布朗芬?布伦纳和霍尔兹曼根据通货膨胀的四种不同成因把通货膨胀分为四种类型：
第一，通货膨胀是普遍的过度需求形势，即过多量的货币追逐过少量的商品。
第二，通货膨胀是不论以总量计算还是以人均计算的货币存量和货币收入的大量增长。 第三，通货膨胀是一个具有附加特征条件的价格总水平上升。这些附加的特征是非完全预期性的：它通过成本导致价格的再上涨；它不增加就业和真实产量；它快于“安全”率；它产生于货币方面；它由减去间接税和补贴之后的净价格来测度；同时还可以说它是不可逆的。
第四，通货膨胀是货币对外价值的下跌。是以汇率、以黄金价格来衡量，或者指在官方价格下，对黄金和外汇的过度需求。
货币主义学派的大师弗里德曼指出：“通货膨胀总是而且在任何地方都是一种货币现象……它仅能由货币量的增长超过产出的增长来产生。”可以看出，在弗里德曼的理论中，所谓的通货膨胀，就是货币的供应过多，它始终是一种货币现象。
萨缪尔森在其著作《经济学》中指出：通货膨胀（或通货膨胀率）是指一般物价水平的年增长百分比。恶性通货膨胀指通货膨胀率极高的情况（例如，每年百分之一千，百分之一百万甚至百分之十亿）。急剧的通货膨胀指每年百分之五十、一百或二百的情况。温和的通货膨胀则指并不严重扭曲相对价格或收入的物价上涨。
由于对通货膨胀的内涵认识不一，对通货膨胀的衡量也就有了不同的标准。归纳起来，大致有以下几种：
1) GDP平减指数（GDP Deflator）
GDP平减指数是按当年价格计算的国民生产总值对按固定价格计算的基期年国民生产总值的比率。它的统计范围包括一切产品和劳务，也包括进出口商品，所以它能反应社会总物价水平的趋势，不少经济学家认为它最适合衡量通货膨胀。但由于其统计上的难度，通常只能一年公布一次，因此常被用于长期物价水平的衡量。
2) 消费价格指数（Consumer Price Index, CPI）
消费价格指数是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。该指标的优点是资料容易收集，能够直观反映消费者的价格负担，可以逐月公布，可以较快地反映价格趋势。
3) 生产价格指数（Producer Price Index, PPI） 生产价格指数，在我国即为工业品出厂价格指数，是反映一定时期内全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数，包括工业企业售给本企业以外所有单位的各种产品和直接售给居民用于生活消费的产品。因此，该指数也常被用来测度通货膨胀。
就中国本身而言，通行的通货膨胀衡量指标还有生活费用指数；实际工资指数；利息差额指数等，在这里我选取CPI作为测度通货膨胀的指标，是基于数据的方便搜集和数据本身所拥有的代表意义。
3. 变量选择
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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，考虑以下一些变量：
? 经济增长（X1）,即GDP。
在我国经济快速增长的背景下，消费和投资需求旺盛，经济主体的竞争和主动选择性增强。从能源和原材料价格上涨到一些重要生活消费品价格的上涨，已经说明在成本推动和需求拉动的双重作用下，形成了物价上涨的强大动力。这种动力是伴随经济增长而形成的。在货币经济时代，货币信用带动经济运行。由于货币供应与实体经济是不能保证时刻匹配的，那么物价的上涨就可能防止对经济的压抑，并为经济增长提供动力。 ? 新增贷款（X2）。
为了拉动内需，国家有时会采取适度的货币扩张政策，通过扩大贷款投放的方式为市场注入流动性，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。 ? 外汇储备（X3）。
外汇储备增加直接增加了中央银行的资产, 中央银行为使其资产负债平衡, 有两种选择: 一是减少其它资产, 二是增加负债。如果是减少其它资产, 那么中央银行的负债规模不变, 基础货币投放保持不变。通过中央银行的资产负债表可知, 减少其它资产主要是减少央行对政府债权或减少对金融机构债权, 而这会对经济产生紧缩作用, 不利于国内经济发展; 如果是增加央行的负债, 主要是增加金融机构在央行的准备金和存款, 或增加政府在央行的存款, 或者增加货币发行。 准备金比率的变动对经济影响较大, 不宜经常调整, 提高准备金比率也是对经济的紧缩。 增加金融机构在央行的存款取决于金融机构的资金使用情况; 增加政府存款也要取决于政府的财政收支情况。因此, 央行对金融机构和政府实施干预的难度较大, 且这种干预也不能持久进行下去。 最终, 央行只能选择增加货币发行。 ? 固定资产投资额（X4）。
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。
? 上一期居民消费价格指数（YT?1）。
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。
变量说明
变量符号 Y
变量含义 价格指数 经济增长 新增贷款 外汇储备 固定资产投资
备注 以2001年初为基期（值为100）的累积价格比 自2001年至2011年各季度国民生产总值 自2001年至2011年各季度新增贷款 自2001年至2011年各季度外汇储备增量 自2001年至2011年各季度固定资产投资额
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X1
X2 X3 X4 4. 模型构建
1) 初始模型构建
为了给出正确的回归函数，有必要对各变量数据样本的性态进行直观的了解。为此，给出各变量数据样本的折线图。
Figure 1 价格指数变化
Figure 2 新增贷款变化 Figure 3 GDP变化
Figure 4 外汇储备变化 Figure 5 固定资产投资储备变化
通过对上述图形的观察，容易判断，被解释变量——价格指数的走势近似于直线型。外汇储备增量呈上升趋势，而其他三个解释变量的走势则呈现指数形态。同是考虑到以上的解释变量对于被解释变量的影响具有滞后性，决定将初级模型构建为如下形式：
YT?CT??1lnX1T?1??2lnX2T?1??3X3T?1??4lnX4T?1??T
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运用Eviews软件进行回归运算，得出该回归模型拟合结果如下：
YT??128.829975?10.21876lnX1T?1?10.59049lnX2T?1?0.00138X3T?1?1.46195lnX4T?1se = （15.179） （2.710） （2.112） （0.00075） （1.01853） t = （-8.487） （3.770） （5.014） （1.833） （-1.435）
R=0.96203 F=221.69661 DW=0.60424
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从上述结果中可以看出，R2=0.96203，F=221.69661，说明模型整体拟合很好。从整体上看，物价指数与各解释变量间线性关系显著，印证了所选变量的有效性。
但应当注意到个别参数的t统计量不显著、负值系数与经济含义相悖、DW统计量不显著等问题。这说明整体模型还是比较粗糙的，存在多重共线性、自相关性，还可能存在异方差性，部分解释变量对被解释变量的解释力度值得怀疑，模型还需要进一步的修正。
为了解各解释变量对解释变量的解释力度，下面将各解释变量逐一回归。
2) 考虑各解释变量对应变量的单独影响
下面，运用OLS方法逐一对各个解释变量进行回归，运行Eviews软件，得出的结果如下所示：
YT??91.80260?18.60797lnX1T?1
se =（9.24858） （0.85322）
t =（-9.92613）（21.80918）
R=0.92602 F=475.64025 DW=1.61566
2YT??147.66006?19.28603lnX2T?1
se =（10.77742） （0.80712）
t =（-13.70087）（23.89478）
R=0.93760 F=570.96032 DW=0.40813
2YT?101.74894?0.01189X3T?1
se =（1.55732）（0.00180）
t =（65.33585）（6.59458）
R2=0.53368 F=43.48848 DW=0.85684
YT?17.59613?9.35887lnX4T?1
se =（7.72074）（0.78149）
t =（2.27907）（11.97569）
R=0.79054 F=143.41721 DW=1.51062
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回归结果显示，解释变量lnX1和解释变量lnX2对被解释变量的解释力度较强。在随后的模型修正中，应当重点关注这两个解释变量。
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