通貨膨脹的決定因素：基于省級面板數據

摘 要：本文基于省級面板數據的隨機效應和固定效應模型，以GDP縮減指數為被解釋變量，研究了通貨膨脹的決定因素。得到以下結論：貨幣、投資、房價上漲與GDP縮減指數顯著正相關，就業和出口與GDP縮減指數顯著負相關。建議央行貨幣政策應把房地產價格明確納入調控目標，打破勞動力流動的地區和市場阻隔，促進勞動力流動和向城市的集聚，因市場規模效應而顯著的降低生產和流通環節中的成本，緩解通脹壓力。

關鍵詞：通貨膨脹；成因；省級面板數據

中圖分類號：F015 文獻標識碼：A 文章編號：1003-9031（2016）05-0014-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2016.05.03

2015年6月份以來，豬肉價格“瘋漲”，幾乎“一天一漲”，其他食品價格也在上漲，由于豬肉價格在CPI中的權重超過10%，通貨膨脹再次顯現。事實上，從2003年開始中國經濟進入新一輪通貨膨脹周期以來，已發生3次明顯的通貨膨脹。與改革開放以來前兩次通貨膨脹的特點相比較，本輪通貨膨脹還表現為房地產價格的巨幅上漲。中國老百姓現在是拿著世界上仍然靠后的收入，卻承擔著堪比紐約、東京等國際化大都市的物價和房價水平。 “蒜你狠”、“豆你玩”、“姜你軍”、“糖高宗”、“油你漲”、“蘋什么”等流行詞匯充分反映了人們在高通脹背景下的世間百態。新常態下，控制通貨膨脹關系到經濟增長是否真正的讓老百姓受益、是否能夠實現收入倍增的目標、是否能夠保持社會穩定的重大社會發展目標。基于上述背景，本文旨在梳理關于通貨膨脹的研究文獻，在此基礎上全面分析通貨膨脹的決定因素和治理對策。

一、研究文獻關于通貨膨脹成因與治理的相關觀點

梳理最新研究我國通貨膨脹的成因與治理的文獻，主要形成了5種研究視角和代表性觀點：（1）貨幣與信貸觀點。黃益平（2010）等的實證研究發現貨幣供給是導致通貨膨脹的最主要因素[1]；楊繼生（2009）認為流動性過剩對通貨膨脹具有顯著的推動作用，并且主要根源是準貨幣的膨脹[2]；趙昕東和耿鵬（2010）、王君斌（2010）均證實貨幣沖擊導致通脹[3-4]；曹協和（2010）等認為央行擴大貨幣供給的操作模式存在貨幣供需缺口錯配現象，形成通脹壓力，治理通脹的主要措施是管貨幣、控信貸[5]。（2）金融資產觀點。張曉慧（2010）等認為資產、資源性產品因供給彈性小容易引發金融投機導致價格大漲，而一般競爭性產品因供給彈性高即使在需求膨脹的情況下也難以出現價格的持續上漲，呈現資產、資源先上漲，CPI滯后上漲的結構性通脹特征[6]。李臘生（2010）等發現股價上升助推物價上漲[7]；黃益平等（2010）也發現股價和房價均是通脹的格蘭杰原因，且不存在逆向因果關系，因此，控通脹首先應抑泡沫。（3）國內供需觀點。Nathan Porter（2010）的實證研究發現成本壓力對生產者價格指數和非食品消費者價格指數上漲的影響最大，國外需求的影響次之，國內需求和貨幣政策變量的影響很小[8]。Carolina Os-

orio and D. Filiz Unsal（2011）基于GVAR模型，通過對亞洲國家的實證研究，認為中國通貨膨脹主要受到國內供給沖擊的影響，但近年來需求因素的影響在增大[9]。張文朗和羅得恩（2010）重點研究食品價格指數上漲的原因，其實證結果發現食品價格上漲的因素中，需求壓力大于供給因素[10]。范志勇（2008）、趙昕東和耿鵬（2010）也強調需求拉動助推通脹的重要作用，控通脹的總體思路是降需求、增供給[11]。（4）全球化觀點。國際食品價格和原油價格上漲推升了國內物價水平[12]；FDI通過國際收支、國內投資、貨幣供應量和國際貿易等因素引發通脹[13]；外匯儲備通過貨幣供應量引起通脹壓力，但由于央行對沖操作，其效應很小[14]。治理通脹的主要措施是人民幣升值，發揮“防火墻”作用，以隔離外部因素對國內物價的沖擊。（5）財政與制度成本觀點。許雄奇和張宗益（2004）發現1978—2002年中國的財政赤字水平和通貨膨脹互為因果關系，中國的通貨膨脹不僅是一個貨幣現象，也是一個財政現象，在我國可以通過財政政策來影響通貨膨脹水平[15]。趙文哲和周業安（2009）認為政府間競爭導致財政支出膨脹和轉移支付增加，進而導致總體政府支出增加和赤字規模增加，進而產生更高的通脹[16]。胡學勤和李巧云（2011）認為政府稅費成本和流通環節成本過高，導致物價居高不下，因此，緊財政、減稅費是治理通脹的重要措施[17]。

從上述文獻可以看出，通貨膨脹的決定因素主要有貨幣與信貸、國內供需變化、金融資產泡沫、全球化因素、財政膨脹因素五個方面，且國內從區域視角研究通貨膨脹成因的相關文獻相對較少，本文將分別從這5個方面選取合適的變量，基于省級面板數據，定量分析通貨膨脹的決定因素，并提出相關政策建議。

二、通貨膨脹的決定因素實證分析

（一）計量模型設定、變量定義與數據來源

本文選取2003—2014年中國內地31個省（直轄市、自治區）的省級面板數據，利用固定效應（FE）—隨機效應（RE）分析法，實證檢驗通貨膨脹的決定因素。我們采用多元回歸模型，以控制其他變量對通貨膨脹的影響，本文設定回歸模型如下：

Gdpindexit=（+（1Capitalt+（2Employt+（3Savingt+（4Fiscalt+

（5Exportt+（6Cpit+（7Housepricet+（t （1）

其中，Gdpindex為GDP縮減指數，用來衡量通貨膨脹水平，為名義GDP與實際GDP之比。與CPI和PPI等其他價格指數相比，GDP縮減指數能夠全面反映一個地區價格水平的波動情況。

根據前面的理論綜述，我們把解釋變量分為5類，并分別選取各地區相關代表性變量，并提出相關假設，以預測各變量回歸系數的符號。

1.貨幣變量。我國沒有發布各地區貨幣供應量指標，但可以找到各地區城鄉儲蓄存款余額數據，根據銀行信用創造原理，銀行存款是貨幣供應量的重要組成部分，因此我們選擇各地區銀行存款余額（Saving）作為各地區貨幣供應量的代理變量。貸款派生存款，而存款是貸款的基礎。根據貨幣經濟學理論，通貨膨脹是一種貨幣現象。就我國經濟運行情況看，在我們選擇的樣本期內，貨幣供應量有著驚人的增長，同時很多研究指出，貨幣擴張是通貨膨脹的主要原因，因此，我們預期銀行存款余額（Saving）與GDP縮減指數顯著正相關。

2.供需指標。在供給層面，根據生產函數，兩個因素對供給的影響最大，一個是資本存量，第二個是勞動數量。從需求層面看，這兩個因素同樣有著重要影響。因此，我們選取各地區資本存量（Capital）和就業人數（Employ）兩個變量反應國內供需變化。（1）資本存量的增加提高了生產能力，增加了總供給，同時，資本存量的形成來自于投資，而投資是需求層面的重要部分，因此資本存量從供給和需求兩個方面對產出和物價水平產生影響。就我國經濟具體情況而言，我國經濟一直以來就是投資拉動型經濟增長模式，資本對我國經濟發展與波動影響的重要性不言而喻。我們沿用現有文獻常用的永續盤存法估計各地區資本存量，記作：Capit= Capit（1-δit）+Iit。張軍（2004）等采用的當年投資I指標為當年固定資本形成總額，采用的各省固定資本形成總額的經濟折舊率δ為他們計算出的9.6%。我們沿用其估算方法、參數賦值以及他們已經估算出的2000年各省年末資本存量數，并使用各省統計年鑒中的固定資本形成總額，測算出各個省份2003—2011年的年末資本存量數據。（2）就業人數（Employ）的增加通過影響供給和需求，進而影響產出和物價水平。從宏觀層面看，反映通脹與失業率（就業率）的菲利普斯曲線表明通脹率與就業率正相關，我們稱該效應為就業的菲利普斯效應。但從地區層面看，由于我國存在大規模勞動力流動，勞動力大量流入的地區可能因為市場規模效應，比勞動力凈流出地區處面臨更低的價格水平，我們稱該效應為就業的地區流動效應。本文采取省級面板數據，各地區就業人數必然包含著勞動力流動效應，因此，各地區就業人數對GDP縮減指數的影響取決于菲利普斯效應和地區流動效應孰大孰小。

3.金融資產泡沫。2000年以來，中國房地產市場經歷了巨大的發展，但與此同時房地產價格持續攀升，已經出現了嚴重的房地產泡沫。因此，本文選取房地產價格水平（Houseprice）作為金融資產泡沫的衡量指標。就中國現行的價格指數計算方法來看，CPI指數不包括房地產價格水平的變動，不能反映房地產價格指數的變動，但GDP縮減指數更加全面的反映了一個地區價格水平的變化，房地產價格必然會反應到GDP縮減指數中，因此，我們預期房地產價格與GDP縮減指數顯著正相關。

4.全球化因素。本文選取各地區出口規模（Export）作為全球化因素的代理變量。出口的增加減少了相關產品國內供給，可能會造成通貨膨脹壓力。從地區看，中國在國際貿易中的比較優勢產業是勞動密集型產業，如紡織、服裝等輕工業，出口規模巨大的東部沿海地區成為吸收勞動力流入的主要地區，因地區流動效應而降低通貨膨脹壓力。各地區出口規模對GDP縮減指數的影響取決于上述兩種效應孰大孰小。

5.財政指標。本文選取各地區財政支出（Fiscal）作為衡量指標。政府財政支出的增加，通過增加總需求，增大通貨膨脹壓力。根據價格水平的財政決定理論（FTPL），財政支出增加可能降低市場主體持有政府債券的信心，在金融市場上賣出債券，轉而在產品市場上購買產品，進而增大通貨膨脹壓力。因此，我們預期財政支出與GDP縮減指數顯著正相關。

上述相關變量的數據根據《新中國60年統計資料匯編》、《中國金融年鑒》、《中國統計年鑒》、各省國民經濟和社會發展統計公報等資料整理而得。

（二）計量結果分析

利用Stata12.0對式（1）進行回歸（見表1）。模型1是對全部解釋變量進行回歸的隨機效應模型估計結果，模型2是固定模型估計結果。從擬合優度看，隨機效應模型好于固定效應模型，Hausman檢驗也支持隨機效應模型，因此，隨機效應模型估計比固定效應模型估計結果更可信，但我們也報告了固定效應模型作為參照。由于本文是年度數據，不是季度或月度數據，一般不需考慮通脹的滯后性。

由表1可知，各地區銀行存款余額在5%顯著水平下與GDP縮減指數正相關（隨機效應模型，固定效應模型的顯著水平為5%）；資本存量在1%顯著水平上與GDP縮減指數顯著正相關；就業人數在5%顯著水平上與GDP縮減指數負相關（隨機效應模型，固定效應模型不顯著）；出口總額在1%顯著水平上與GDP縮減指數負相關；房地產價格在1%顯著水平上與GDP縮減指數顯著正相關。CPI和政府財政支出與GDP縮減指數不存在顯著的相關關系。根據這些估計結果，可以得到以下信息和結論：（1）貨幣是引發通貨膨脹的重要因素。再次印證了通貨膨脹是一種貨幣現象，與多數研究使用CPI、PPI價格指數不同，本文使用了GDP縮減指數，發現在控制了其他變量的情況下，貨幣擴張仍是造成物價水平上漲的因素。（2）投資拉動是通貨膨脹的主要原因之一，由于投資效率相對低下，未形成與需求相匹配的有效供給，資本增加從需求方面加大通脹的效應大于供給方面抑制通脹的效應。（3）就業的地區流動效應大于菲利普斯效應，從而使得就業水平的提高整體上有利于抑制通貨膨脹。我們認為，促進勞動力流動和向城市的集聚，將因為市場規模效應而顯著的降低生產和流通環節中的成本，進而抑制通貨膨脹。進一步的，從地區角度看，央行基于菲利普斯曲線在通脹和就業之間進行相機抉擇存在明顯不足，央行應將調控目標從通脹和就業之間進行分離，專注于通脹目標。打破勞動力流動的市場和地區阻隔，不公平的戶籍制度、用人制度、福利制度和城鄉戶口差異等措施對促進就業有著更重要的意義，并可緩解通脹壓力。（4）房價與GDP縮減指數顯著正相關，表明房價上漲是我國過去十年來通貨膨脹的主要表現形式，而CPI上漲不是通貨膨脹的主要方面。央行貨幣政策以CPI作為調控通貨膨脹的主要目標，而忽視了房地產價格上漲對通貨膨脹的影響，可能是我國新一輪通貨膨脹的政策原因。（5）出口和勞動力密集型產業的地區集聚和市場規模效應，大于因產品輸出造成的供給下降，進而顯著降低了通貨膨脹水平。（6）財政擴張不是造成通貨膨脹的原因。

三、結論和建議

本文通過對我國31個省、市、自治區2001—20011年期間相關變量組成的省級面板數據的隨機效應和固定效應分析，發現在控制其他變量的情況下，貨幣擴張仍是造成物價水平上漲的因素。投資拉動是通貨膨脹的主要原因之一，由于投資效率相對低下，未形成與需求相匹配的有效供給，資本增加從需求方面加大通脹的效應大于供給方面抑制通脹的效應。就業的地區流動效應大于菲利普斯效應，從而使得就業水平的提高整體上有利于抑制通貨膨脹。房價與GDP縮減指數顯著正相關，表明房價上漲是我國過去十年來通貨膨脹的主要表現形式，而CPI上漲不是通貨膨脹的主要方面。出口和勞動力密集型產業的地區集聚和市場規模效應大于因產品輸出造成的供給下降，進而顯著降低了通貨膨脹水平。財政擴張不是造成通貨膨脹的原因。

基于研究結論，本文的政策建議：一是房地產價格是通貨膨脹的重要組成部分，由于CPI沒有包括房地產價格指數而不能全面反映通貨膨脹狀況，建議央行貨幣政策把房地產價格明確納入調控目標。二是打破勞動力流動的市場阻隔，不公平的用人制度、福利制度和城鄉戶口差異等措施，促進勞動力流動和向城市的集聚，將因市場規模效應而顯著的降低生產和流通環節中的成本，進而緩解通脹壓力。■

（責任編輯：于明）

參考文獻：

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