我國金融壓抑與通貨膨脹關系研究
——基于MSVAR模型的分析

張富祥

（西安交通大學金禾經濟研究中心，陜西西安710049）

我國金融壓抑與通貨膨脹關系研究
——基于MSVAR模型的分析

張富祥

（西安交通大學金禾經濟研究中心，陜西西安710049）

文章運用MSVAR模型對我國金融壓抑程度與通貨膨脹的關系進行了研究，發現我國通貨膨脹率存在明顯的高通脹區域和低通脹區域特征。在高通脹區域，價格高位持續時間較短，波動幅度大，金融壓抑對通貨膨脹具有顯著的負向效應；而在低通脹區域，價格低位持續時間較長，波動幅度小，金融壓抑對通脹水平的效應是正向的。兩者的非線性特征對貨幣政策實施和金融自由化策略有著重要的政策含義。

金融壓抑；通貨膨脹；MSVAR模型

一、引言

金融壓抑最先由Mckinnon[1]提出來用以描述發展中國家金融體系的特征，一般是指政府通過一系列的規章制度或者手段，使得金融系統不能充分發揮其職能，主要表現為金融管制過多、利率限制、信貸配額以及金融資產單調等現象。對于金融壓抑的影響機制，不同學者持有不同意見①，但普遍認為金融壓抑是抑制經濟成長的，因為其通過壓制金融體系的發展，使得金融系統不能正常發揮資金融通的作用，社會生產所需資金得不到有效滿足，同時降低了資金配置的效率，從而阻礙了經濟發展。

但在金融壓抑對通貨膨脹的影響方面，卻存在諸多的爭議。Roubini and Martin[2]認為獲得鑄幣稅是政府采取金融壓抑的重要原因，這將導致貨幣多發和通脹水平上升，因此金融壓抑與通貨膨脹存在正向相關關系，尤其在拉美等欠發達國家表現更為明顯。20世紀80年代初，金融管制導致拉美的通貨膨脹率急劇上升，消費物價指數從1970年的10.25%上升到1980年的65.82%，平均年通貨膨脹率為35.72%②。Alejan?dro[3]則認為，由于發展中國家金融體系的脆弱，保持一定的金融壓抑是必要的，盲目的金融自由化反而容易引發通脹的失控乃至經濟的崩潰，金融壓抑有利于將通脹穩定在合理的水平。Espinosa and Yip[4]則發現兩者的關系是不確定的，而是隨金融壓抑的程度不同發生變化的，在金融壓抑程度較低時，兩者是正向相關的，而當金融壓抑導致出現非正規的金融市場時，金融壓抑反而有助于降低通脹水平，因此兩者整體呈現“拉弗曲線”的狀態。國內學者黃桂田、何石軍[5]研究認為金融壓抑導致了我國現有的M2/GDP至少偏高30%，是推高我國通脹水平的重要原因之一。

目前，許多研究對金融壓抑與通貨膨脹的關系進行了深入的探討，但大多數文獻采用的模型通常假設系數是固定的，數據生成機制（DGP）穩定不變，由于金融壓抑與通貨膨脹的關系或因經濟結構等因素不斷發生改變，因此常系數計量模型不能較好地擬合數據的動態特征，在解釋現實經濟中兩者復雜的非線性關系方面存在一定的困難，同時以往文獻也缺少針對我國情況的實證研究。因此，本文構建了一個衡量金融壓抑程度的綜合指數，并利用MSVAR模型對中國的金融壓抑與通貨膨脹的關系進行實證分析，MSVAR（Mar?kov Switching Vvector Autoregression Model）模型不受數據生成機制恒定不變假設的限制，可以充分考慮經濟變量所發生的結構性改變，因而可以更好地描述金融壓抑與通貨膨脹兩者的動態變化。

本文接來的結構安排如下：第二部分簡單介紹MSVAR理論模型的基本框架與分析方法；第三部分利用MSVAR模型進行實證檢驗，并對結果進行解釋；第四部分根據實證結論提出相關政策建議。

二、理論模型

MSVAR模型最先由Hamilton[6]將Markov鏈引入VAR模型而發展起來的，MSVAR充分考慮到數據生成過程中所發生的結構變化，較好地擬合了金融壓抑程度和通貨膨脹的非線性特征，滯后p階的MSVAR（p）一般形式可以表示為：

yt=(y1t,…,ynt)是n維向量，v為截距，A1,…,Ap是含有自回歸變量的矩陣，εt為白噪音，且本文研究的是金融壓抑與通貨膨脹的關系，因此yt選取二維向量，滯后階數的選擇根據信息準則確定。

在MSVAR模型設定中，假設不可觀察的狀態變量St服從一階的馬爾可夫過程，即當期的狀態St只取決于前一期間的狀態變量st-1，即：

Pij為當期狀態i上期狀態為j的概率。轉移概率矩陣PN×N可以表示為N×N型矩陣。

本文采用MLE方法估計所需參數，最大化似然函數L(Θ)：

其中:

Θ為待估計系數向量，Σ為協方差矩陣，It為信息集。MSVAR有MSM-VAR、MSI-VAR多種形式，在具體操作過程中根據AIC、SC等準則來確定MSVAR模型的最適形式。

三、實證研究

（一）數據處理與描述

由于金融壓抑程度缺乏統一的衡量指標，因此首先參考以往文獻中關于金融壓抑的單個衡量指標，采用主成分分析方法構建一個測度我國金融壓抑水平的綜合指數（FRI）。根據Laurenceson and Chai[7]、Lardy[8]的指標選取，采取的有關衡量金融壓抑的指標變量有一年期貸款利率、存款準備金率、人民幣存款量、人民幣貸款量、外匯儲備/M2、財政收入/GDP、第一產業占比。根據主成分的方差分析，由于采取3個主成分，方差的解釋部分達到96.578%，因此金融壓抑的指標采用前3個成分，得到金融壓抑的綜合指數FRI后將其標準化，設定1990年為第一季度基準且值為1③。

由于采取季度數據，通過月度數據的簡單平均值方式獲得，因此CPI的季度數據采用季度三個月的平均值。數據時間段為1990年1月至2012年12月，數據來源于國家統計局和中經網數據庫。為了消除時間序列中季節因素的影響，采用X-12-ARIMA方法對時間序列進行了季節調整。金融壓抑與通貨膨脹的變化情況如圖1所示（左側Y軸為CPI坐標）。

圖1 1990-2012年我國金融壓抑與通貨膨脹率變化情況

從圖1可以看出，從1990年1月至2012年12月，不同時段通脹率呈現出不同的走勢。期間，我國經濟中曾出現了多次顯著的通貨膨脹過程，分別在1994年底、2004年底以及2008年初左右。其中，由于貨幣的過度供給、價格市場化改革以及能源價格的提高，形成了較為嚴重的高通貨膨脹態勢，1994年的通脹率超過25%。1996年經濟實現“軟著陸”以后，從1997年中后期開始，我國經濟出現了輕微的通貨緊縮，價格緊縮態勢直到2003年下半年才有所緩解，2007年后通貨膨脹率變化又開始呈現攀升勢頭。另一方面，我國的金融壓抑程度整體呈現下降趨勢，最低值出現在2002-2005年時間段內，一個可能的主要原因是我國在2001年底加入世貿組織，按照協定要求對經濟的有關方面放松了管制，金融壓抑的程度得到降低。而后金融壓抑程度出現了反彈，2007年后短期內呈現上升趨勢，這是由于期間發生了次貸危機，政府推出經濟刺激計劃，而金融壓抑是獲取財政來源的重要渠道之一，尤其是在當前地方債務平臺風險加劇的情況下，金融壓抑的程度有可能進一步上升。

（二）模型選擇與估計結果

首先，對所有變量都進行平穩性檢驗，拒絕了平穩性假設，因此對數據進行了進一步的處理，通過一階差分處理后序列經檢驗是平穩的。接下來，驗證金融壓抑與通貨膨脹的非線性關系。利用VAR（2）模型擬合后，用殘差做Jarque-Berra檢驗，統計值為13.785，在1%和5%的顯著度下拒絕殘差序列服從正態分布的零假設。同時，采用BDS[9]方法檢驗殘差的獨立同分布性，發現統計值3.124，零假設被拒絕，說明金融壓抑與通貨膨脹具有顯著的非線性特征。同時從表1可知，采用兩區域馬爾可夫自回歸模型對金融壓抑指數和通貨膨脹數據進行擬合是合適的。

表1 模型選擇標準結果

根據AIC、SC等準則，選擇兩區制模型，即高通脹狀態與低通脹狀態，滯后階數為2，即MS（2）—VAR（2）模型。模型估計采用krolzig[10]的研究方法，在Givenin平臺運行OX-MSVAR軟件實現，估計結果見表2。

表2 最大似然法估計結果

對模型的殘差進行Jarque-Berra檢驗和BDS檢驗，統計值分別為4.295和-0.163，說明整體效果較好。

表3為各狀態的轉移概率矩陣，圖2為不同狀態的濾波概率、平滑概率和預測概率。

表3 兩狀態的轉移概率矩陣

圖2 不同狀態的濾波概率、平滑概率和預測概率

（三）結果分析

根據上述的估計結果，可以得到：

（1）我國金融壓抑與通貨膨脹之間存在明顯的非線性特征。本文使用的MS(2)-VAR(2)模型通過了THEIL-U等參數檢驗，較好地擬合了兩者的非線性動態特征，比傳統的VAR模型具有更好的統計效果。我國金融壓抑與通貨膨脹存在顯著相關性，而且其相關關系取決于所在的不同階段。由于改革開放以來，我國金融壓抑的方式和程度在不斷變化，加之經濟結構自身的調整升級，通貨膨脹也面臨結構性的改變，從而兩者呈現出明顯的非線性特征。

（2）不同區制下金融壓抑對通脹的影響有所差異。在高通脹狀態下，金融壓抑對通脹水平有明顯的負向效應，金融壓抑指數的一階和二階滯后系數分別為-0.703和-0.326；在低通脹狀態下，金融壓抑對通脹水平有明顯的正向效應，金融壓抑指數的一階和二階滯后系數分別為0.572和0.357。這是因為在低通脹區制內，政府為了獲取鑄幣稅，通過貨幣增發等各種手段導致較高的通脹水平，通脹水平越高，政府的收入越高，因此政府有進一步加深金融壓抑程度的動機，金融壓抑與通脹水平呈現一定的正相關關系；而在高通脹區域內，由于政府的目標函數發生變化，通過金融壓抑控制通脹水平成為更為重要的目標，因此金融壓抑對通脹有著顯著的負向作用。

（3）我國存在著一定程度的通貨膨脹偏好。從兩區制轉換的概率（表3）來看，從低通脹區域轉向高通脹區域的概率為0.216，從高通脹轉為低通脹的概率為0.138，說明我國從低通脹轉向高通脹區域的概率較大，而從高通脹轉向低通脹區域的概率較小。同時，高通脹狀態的持續概率為0.862，而低通脹狀態的持續概率為0.784，因此有更高的概率處于高通脹狀態。這在一定程度是由于我國所處的發展階段決定的，從各國經濟發展的實踐來看，發展中國家經濟發展大都依靠政府投資支撐，而金融壓抑是政府收入的主要來源之一，部分國家更是高達40%④。我國經濟正處在較高速度發展狀態，需要政府資金的大量投入，因此較高程度的金融壓抑必然導致一定的通脹壓力。

（4）不同區域狀態下通脹波動幅度各有差異。從概率平滑（圖2）可以看出，除了在1994年底、2004年底以及2008年初等幾個時間段，我國通脹水平處在高位運行外，其余時間段整體上保持低位運行態勢。但從表1兩個區域的估計方差看，高通脹區域的方差為1.297，低通脹區域的方差為0.856，通脹水平較高的區域其波動的幅度相應比較大，在低通脹水平時其波動的幅度相對較小，通脹水平高時通脹率圍繞該水平值波動更劇烈。這與趙留彥等[11]的研究結論一致，他們考察了中國改革以來通脹水平及其穩定性的關系，結果同樣顯示高通脹會伴隨著大的不確定性。一個可能的解釋是，高通脹會伴隨著較高的通脹預期以及更大程度的不確定性，維持價格穩定和低通脹環境難度更大，進一步導致價格水平高位運行以及更大的波動。此外，在高通脹時期，政府的金融干預措施較多，而由于信息不完全以及政策的時滯效應，一定程度上從另一方面加劇了通脹水平的波動幅度。

四、結論與政策建議

由于我國金融壓抑和通貨膨脹的動態特征，因此在實施貨幣政策或金融自由化過程中，必須關注并妥善處理好兩者的關系。

（一）鑒于金融壓抑和通貨膨脹的區制變化，應該實施謹慎的金融自由化策略

從長遠來看，必須采取金融自由化策略，減少政府對金融體系的約束，充分發揮市場在資源配置中的決定性作用，并以此促進經濟增長。但是由于高通脹狀態和低通脹狀態下金融壓抑的影響并不一樣，因此需要注意金融自由化對通脹膨脹的不同影響。發展中國家金融市場不完善，盲目的金融自由化策略可能導致產出的下降和金融體系的不穩定，尤其在高通脹狀態下容易引發通貨膨脹快速上漲以及失控的風險，一些尋求轉型的拉美國家在金融自由化過程中發生了貨幣危機和金融動蕩就是一個例證。

（二）我國存在通貨膨脹偏好，必須降低政府金融壓抑的內在動機

我國金融壓抑所獲得的財政收入，很大一部分用于補貼效率不高的國有企業[12]，或者通過政府對金融市場的直接干預，國有企業能以較低的成本獲取資金，從而造成一些行業的產能過剩，而一些中小微企業卻融資難、融資成本高，由此導致貨幣總量偏高，造成通貨膨脹壓力。因此，必須減少政府對銀行信貸投放的行政干預，加大經濟結構調整力度，控制不合理的投資沖動，進一步提高經濟發展質量。這樣一方面可以提高資金使用效率和銀行資產質量，另一方面倒逼過剩產能行業的自我調整和優化升級，從而限制政府通過金融壓抑獲取財政資金，從根源上控制貨幣超發勢頭，在更深層次鞏固物價穩定的基礎。

（三）充分考慮金融壓抑和通貨膨脹的非線性關系，增強政策調控的針對性和有效性

從高通脹與低通脹不同的區域看，金融壓抑與通貨膨脹兩者分別產生了不同的關系，因此要正確實施貨幣政策，必須加大金融壓抑條件下貨幣政策傳導機制的研究，尤其關注金融壓抑與貨幣需求函數穩定性的關系以及金融壓抑不同階段通貨膨脹形成機制的結構性改變，充分考慮貨幣政策實施效果的影響，合理選擇貨幣政策工具和政策目標，著力提高貨幣政策的前瞻性、科學性，防止因政策工具的不當使用和效果的不當估計導致通脹在較高水平上劇烈波動。

（四）切實加強通貨膨脹預期管理，維持價格低水平穩定運行

我國具有通貨膨脹偏好，而且在高通脹狀態持續概率大，低通脹狀態往高通脹狀態轉移概率高。根據新凱恩斯主義的觀點，高通脹持續性較高的一個重要來源就是價格粘性，價格一旦上升，其下降將面臨阻力，向下調整將是一個較長的過程。因此，如果公眾的通脹預期得到很好的管理，那么可以減少高通貨膨脹預期和通貨膨脹不確定性，達到物價低位持續運行的目的。

注釋：

①McKinnon以貨幣與實物資本的互補性假說為前提提出渠道效應論（conduct effect view），而Shaw則從貨幣是一種債務的基本立論出發提出債務媒介論(debt intermediation view)。

②根據International Financial Statistics（2000年、2001年）資料中20個主要欠發達國家計算所得。

③為節省篇幅，此處略去金融壓抑指數構建的詳細過程。

④參見經濟學家Giovannini1991年的工作論文“Grovernment revenue from financial repression”中的測算。

［1］Mckinnon R I.Money and Capital inEconomic Develop?ment［J］.Washington，DC:Brookings Institution，1973.

［2］Roubini N，Sala-I-Martin X.Financial Repression and Eco?nomic Growth［J］.Journal of Development Economics，1992，39（1）：5-30.

［3］Diaz Alejandro C.Good-bye Financial Repression，Hello Fi?nancial Crash［J］.Journal of Development Economics，1985，19（1）：1-24.

［4］Espinosa Vega M，Yip C K.An Endogenous Growth Model of Money，Banking，and Financial Repression［R］.Working Paper of Federal Reserve Bank of Atlanta，1996.

［5］黃桂田，何石軍.結構扭曲與中國貨幣之謎——基于轉型經濟金融抑制的視角［J］.金融研究，2011（7）：1-13.

［6］Hamilton J D.A New Approach to The Economic Analysis of Nonstationary Time Series and The Business Cycle［J］. Econometrica：Journal of the Econometric Society，1989，59（2）：357-384.

［7］Laurenceason J H，Chai J C.Financial Reform and Econom?ic Development in China［M］.Northampton，MA：Edward El?gar Publishing，2003.

［8］Lardy N.Financial Repression in China［R］.Peterson Insti?tute for Intemational Economics，2008.

［9］Breunig R，Najarian S，Pagan A.Specification Testing of Markov Switching Models［J］.Oxford Bulletin of Economics and Statistics，2003，65（S1）：703-725.

［10］Krolzig H-M.Econometric Modelling of Markov-Switching Vector Autoregressions Using MSVAR for Ox［R］.Oxford：University of Oxford，1998.

［11］趙留彥，王一鳴，蔡婧.中國通脹水平與通脹不確定性：馬爾柯夫域變分析［J］.經濟研究，2005（8）：60-72.

［12］劉瑞明.金融壓抑，所有制歧視與增長拖累［J］.經濟學（季刊），2011，10（2）：603-618.

［責任編輯：余志虎］

The Relationship between Financial Repression and Inflation in China—An Analysis Based on the MSVAR Model

ZHANG Fu-xiang
(Jinhe Center for Economic Research，Xi’an Jiaotong University，Xi’an 710049，China)

The paper makes a study on the relationship between financial repression and inflation rate in China by applying Markov switching vector autoregression（MSVAR）model.It finds that China’s inflation rate has obvious characteristics of high inflation regions and low inflation regions.In the regions of high inflation，high price sustains a shorter time but big fluctuations，and financial repression has a significant negative effect on inflation.However，in the regions of low infla?tion，low price lasts a longer time but small fluctuations，and the effect of financial repression on inflation is positive.The nonlinear features between the two have important implications to the formulation and implementation of monetary policy and financial liberalization.

financial repression；inflation；MSVAR model

F124.8

A

1007-5097（2014）12-0050-04

【DOI】10.3969/j.issn.1007-5097.2014.12.010

2014-03-12

國家社會科學基金項目（13XJY001）

張富祥（1979-），男，湖南邵陽人，博士研究生，研究方向：貨幣金融。