粘性信息通貨膨脹慣性研究

劉旭　等

內容摘要：本文介紹和分析了粘性信息理論，利用SVAR模型驗證了中國的通貨膨脹存在慣性現象，并通過廣義矩陣法得出滯后一期的通脹與通脹預期對當期的通脹水平有較大的影響。

關鍵詞：通貨膨脹慣性 粘性信息 菲利普斯曲線 通貨膨脹預期 宏觀經濟政策 透明度

問題的提出

價格水平在一定時間內的不斷上漲就被定義為通貨膨脹。一般將通貨膨脹出現的原因歸結為紙幣的發行量高于商品流通對紙幣的需求量而造成的貨幣貶值現象。通常而言，一個國家如果保持了合理的通脹水平會促進經濟的增長，但是這個通脹水平不可以太高，如果通貨膨脹水平過高就會阻礙經濟的正常發展。

有學者指出，如果在經濟運行的過程中產生一些引起通貨膨脹的外生沖擊時，是不會馬上對通貨膨脹水平產生影響的，其效力通常會在之后的一段時間內逐漸顯現，逐步對于經濟體產生影響，一直等到經濟再次回到平衡，此現象被稱作是通貨膨脹慣性，也被叫做是通脹粘性。其強度主要表現為經濟運行達到新的均衡所需時間的長短，時間越長慣性越大。

在整個治理通貨膨脹的過程中，同樣要通過政策漸進且持續性地產生影響。在通貨膨脹的開始階段，政策的制定者就需要考慮到通貨膨脹嚴重程度和未來持續性影響。如果預期通貨膨脹較為激烈，可以選擇在通貨膨脹的開始階段就采取有力措施治理通脹，這樣就可以在較短的時間內有效抑制通貨膨脹。但如果政策制定者對于通貨膨脹的預期出現偏差，未能采取科學合理的措施，則會在之后的過程中花費更長的周期和成本來治理通貨膨脹，對于經濟造成的影響也更加深遠。因此當進行政策分析時，就需要考察現實市場的情況，對當前通貨膨脹的所處階段作出準確的判斷，不然或許會對目前的經濟宏觀調控形成錯誤的建議。

隨著經濟學的發展，大量學者專家把粘性價格融入于菲利普斯模型以分析動態的通脹粘性。粘性價格理論認為，由于存在菜單成本的因素，成本的變動不會立刻發生反映在價格上，而只能緩慢進行調整。但Mankiw覺得借助粘性價格闡述通脹持續性存在缺陷，所以Mankiw提出了粘性信息，且把它添加至菲利普斯曲線模型中，以說明分析通脹的不間斷性及其特點。

粘性信息理論看來，宏觀經濟在運行過程中，信息的傳播是在許多經濟主體間緩慢進行的，這主要是由于信息的取得要投入一定的成本，而企業只能零散的獲得產品決策所需要的信息，雖然價格可以隨意變動，但是由于價格變動的因素卻并不總是由最新信息作出的，因此企業通常不會輕易的變動價格，而是只有當企業認為已經得到了充分的信息才會對價格進行變動，可以假設變動價格上企業通常是理性的，但是企業做決策所使用的信息卻是過時的。

文獻概述

Mankiw和Reis（2002）通過假定企業以固定的概率獲取信息，將信息粘性直接界定為外生變量，但因缺乏微觀基礎而受到質疑。Calvo假設生產者均按給定的幾率來調整商品價格，進而以研究粘性價格理論。通過假設消費者獲取信息具有粘性，Reis、Coibion研究了粘性信息下的消費或儲蓄行為。Mankiw和Reis分析了粘性信息模型內，緊縮性貨幣政策如何對通貨膨脹產生影響，因為信息粘性在其中，即使采取了緊縮性政策，大多數企業（消費者）仍會按原有的決策，通貨膨脹表現為慣性。

中國的學者關于通脹慣性的分析主要有，李斌、劉鳳良借助向量自回歸模型研究了粘性信息和粘性價格模型之間的適用性問題，提出粘性信息對貨幣政策具有良好的適用性。郭航通過建立粘性信息背景下的中國最優貨幣政策，認為中國目前存在較為明顯的粘性信息。何啟志、范從來建立了一個由通脹慣性、學習型預期及存在著一定波動性的通脹動態模型。張成思就短時間內通脹動態機制的微觀基礎及其理性預期因素進行分析。

粘性信息菲利普斯曲線的梳理推導

以粘性信息為理論基礎的經濟模型是Reis在2006年創建的，Reis借此以說明總需求對產出以及價格間的動態關聯，他假設廠商與顧客在存在信息成本的基礎上，會對一些疏忽行為進行合理選擇，因此數據的調整以及傳遞之間存在著一定的粘性，因此把這種信息稱作粘性信息。

假設全部廠商均可以獲取所有的信息，且信息處理不需要成本，則預期的價格情況和實際的價格水平保持持平，也就是 p#t=pt。所以可以設想廠商在完全信息條件下的產出水平為 yft。

廠商得到的信息是否全面可以從兩方面來分析，一方面為自身掌握信息的水平高低，也就是通常所說的取得信息的成本；還有一方面即為消費差，如果顧客預期的消費水平是基于過時的信息時，就會產生較大的消費差距。

確定公司的產出的差額 xft=yt-yft。

這也就是實際產出與企業處在完全信息條件下產出的差，則便能得到廠商按照t-k時期的信息就最優價格而得出的預期，如 p#t，t-j=Et-j[pt+αxft]。

當中的α為缺口變化與企業邊際成本之間的變動關系。

假設商家最近一次調整信息為j期。設想在任何時期均有 λ比例的生產方對信息數據進行更新，以及對最優價格進行重新計算和調整，那么能夠得出價格水平是 。

因此可以得到如下的價格水平方程：

，其中 yt為產出缺口。

按照價格水平方程，能夠推算出產出與動態通脹間的關系式：

此方程即粘性信息菲利普斯曲線。其中 Δyt=yt-yt-1為產出增長率。

在此公式內，通脹情況的制約要素主要有：產出水平、通脹預期以及產出水平提高預期。在 Δyt的參數為 λ的增函數情況下，公司更新信息的比例越高，數據更新就更加及時，價格對信息變化的敏感性也愈強。價格調整效率和信息完全度是有一定的關聯的，對應的菲利普斯曲線表現出一致的正向變動；信息越完整，菲利普斯曲線就越傾斜；信息越剛性，曲線越平緩。市場需求發生波動的情況下，未開展信息更新的公司并不會由此而調整價格，這令貨幣政策的成效越來越不明顯，貨幣也由此出現了非中性的性質。借菲利普斯曲線描述粘性信息理論的關鍵就在于，目前變量受滯后信息的影響而產生預期滯后。即在t階段出現的價格波動，對通脹的影響存在著長期性。由于獲取與處理信息要投入大量的成本，信息的更新是漸進式的。而且，在粘性信息模型中，價格剛性為貨幣非中性出現的一個根本原因。如果價格剛性是客觀存在的，就會對貨幣政策產生直接的影響，就更顯示了貨幣的非中性特征。

中國通貨膨脹慣性的實證分析

（一）中國通貨膨脹慣性驗證

出于證實國內通脹慣性是否存在的考慮，選擇變量通脹率以評估通脹的量化情況，由于通脹與貨幣供給息息相關，選擇貨幣供給增長率變量來增加模型對通貨膨脹率的解釋情況，選取2009年10月至2015年10月這六年的國內月季經濟數據為樣本，數據來自于中國統計年鑒。

以2009年10月份 CPI為基準，將其數值設定為100并作為定基 CPI，通過環比 CPI換算，則通貨膨脹率變化率與 RM2變化率表述為：

借助函數可以實現 FL參數與 RM2參數時間序列數據求解，并針對其進行數據描述性統計分析，具體結果為見表1?；诒?具體數據信息，可以看出各數據均值都沒有出現顯著異常，數據可靠性較好，具備研究意義。

進行“偽回歸”現象消除的基本前提就在于，存在序列性質平穩或數據間具備長期均衡關系?；诖?，在探究過程中需要針對各序列數據進行檢驗，以分析數據的平穩性。在本方案中選擇Eviews來進行檢驗，具體結果如表2所示。

依據該檢驗數據可以看出， FL參數與 RM2參數所表現出的顯著性水平均沒有超出0.05，則說明其序列不存在單位根，原序列具備較好的平穩性。

在分析 FL變量傳導機理過程中，考慮到 FL變量承受著來自 RM2參數的影響，同時該變量還會對未來 RM2參數取值構成一定影響，這也是變量間的內生機制與傳導影響。為此，需要構建 VAR模型。因FL 與RM2 兩者均表現為平穩序列，符合該模型構建的相關條件。

建立一期滯后SVAR模型：

在該模型中，描述的是各個變量的當期值，而 則描述的是滯后一期后變量參數，描述的是截距項列向量參數，而則屬于估計系數矩陣，隨機干擾項則以來表示。之后還需要對計量結果進行檢驗，并構建滯后一期 VAR模型。

依托 eviews進行脈沖響應函數分析，脈沖響應函數結果如圖1所示。

基于 VAR模型脈沖響應結果圖，左上圖表示當 FL變量出現了1個單位標準差增加時，在波動性影響傳遞下，后面的 FL變量出現一定幅度的增加，但是增加幅度逐漸減小并消失。左下圖表示當 FL變量出現了1個單位標準差增加時，在波動性影響傳遞下，后面的 RM2變量在第1期結束后出現下降趨勢，在第2期結束后則出現增加趨勢，之后逐漸降低，直至消失。右上圖的變量為 RM2，其結果表明，當 RM2變量出現了1個單位標準差的增加時，參數 FL并不會馬上受到沖擊，而是在2期后受到影響然后出現增加，逐漸降低并消失。

基于 VAR模型相關脈沖響應結果來分析，當 FL參數出現增加態勢，則會對后期的 FL發展提供一定的正向傳導作用，且可以維持多期。

因此可以基本判斷，中國經濟運行中，通貨膨脹率存在有慣性效應，當經濟發展承受到隨機沖擊及影響后，通貨膨脹率并不能在很短的時間內體現其沖擊效應，而是需要經過一段時間后方可顯現出來，在這之后又很快下降，直到消失。

因此，為了對中國通脹短期動態特征進行客觀合理描述，并分析通脹慣性，所以將在菲利普斯曲線計量模型中應引入通貨膨脹滯后項。

（二）中國粘性信息菲利普斯曲線估計

在通貨膨脹率預期值求解中，本文的研究選用了適應性預期方法，即以過去的部分落后信息為基準，針對將來一定時間范圍內的經濟作出相應的預計評價。依照粘性信息理論相關內容，一部分經濟主體無法及時更新信息或處理信息，即其以落后的信息為基礎進行決策。在進行通貨膨脹預期求解時，分析使用ARMA模型進行估計。

本文選用1992年1季度-2015年3季度的GDP數據作為實際GDP，用“ HP濾波法”對實際GDP進行運算得到潛在產出增長率，同時為消除季節性因素影響，對數據使用了X-12 方法。

隨后計算出產出缺口Yt，其中

借助Eviews軟件GMM方法，對模型參數作出有效評估，其在粘性菲信息利普斯曲線模型中的函數可以表述為：

在以上函數中， α參數取值與經濟結構存在著一定關系，依據相關研究，在本文中將該參數取值設定為0.2。

經過估計，得到如下公式。

回歸結果如圖2所示。

基于以上結果，可以得知檢驗t參數取值為 -2.5218，t統計量相應 參數取值為 ，且其符合顯著性檢驗要求。標準誤差參數具體為0.785 ，λ參數值為0.797 ，t統計量相應 P參數具體為 0.00。當膨脹率及產出缺口系數參數為正，且處于[0，1]區間范圍內，具備經濟意義。其函數針對通貨膨脹的 R2表現為 0.8790，通過修正，該參數值為 0.8777，這表明可以預期通貨膨脹率及產出缺口對通貨膨脹構成較大影響。此外，通貨膨脹具備顯著的慣性特征，λ參數值為0.797 ，表明通貨膨脹慣性對通貨膨脹慣性有顯著影響?？紤]到回歸標準誤差處于較低水平，說明該曲線模型結果與中國經濟實際相符。

按照粘性信息的菲利普斯曲線的估計結果，λ值是0.797，由此得出，中國調整數據的時間為1/λ=1.25個季度左右，表示在一個季度中約百分之八十的公司調整了信息且設置了新價格。這表明國內的信息更新速率相對是快的，而且信息傳遞取得了一定的效果。

出于體現通貨膨脹慣性的考慮，在工具變量內添加滯后一階的通脹，借助廣義矩陣方法，得到表3的結論。

引入滯后的通脹預期以及產出缺口影響之后，得到整個方程對通脹的 R2等于0.8843，這表示產出短缺以及通脹率對通脹的影響非常明顯；而且，通脹體現出了明顯的慣性， λ值等于0.808，且在某種程度上是顯著的，同樣說明了通脹慣性對通脹動態的影響較大。

（三）計量結果分析

當前的通脹對通脹預期的彈性系數為0.79，這就意味著假設目前的產出以及產出缺口在未發生改變的情況下，假設上一期通脹的預期以1%的速率增長，則現期的通脹率會提高0.79%；進而表示當前的通脹對上一期的產出缺失的彈性系數同樣為0.79，也說明了假設上一期通脹預期與產出預期均恒定的情況下，上一期的產出缺口假設以1%的速率減少，則目前的通脹率會降低百分之0.16（也就是通過0.79乘以0.2得到的）。

在粘性信息菲利普斯曲線的計量模型內添加通脹的一階滯后項情況下，可以發現，產出缺口還是對通脹有正向的影響，而且滯后一期的通脹與通脹預期對目前的通脹水平有較大的影響，這與前文的理論是符合的。

此外，由計量結果得出，目前的通脹與通脹預期的關系是非常密切的，特別是在國內存在著較為明顯的通貨膨脹慣性的情況下更是如此。

基于粘性信息理論的通貨膨脹治理策略

實行通貨膨脹目標制。根據模型估計的結果，本期的通貨膨脹主要受滯后期通貨膨脹的影響，表明一些企業仍然依靠過去的經驗對通貨膨脹率進行預測，然后設定價格目標用以調解生產。借助通脹目標的設定能夠令公司有清晰的預期，盡可能地消除今后的不確定性；此外，通過向外界發布通貨膨脹目標的方式可以穩定人們的預期，以較低的代價實現控制通貨膨脹的目的，保證物價水平的平穩。不過如果貨幣當局長期維持穩定的貨幣政策，也會使得人們產生信息粘性。

增加央行獨立性。央行獨立性是指中央銀行制定和實施貨幣政策時的自主程度。央行的獨立性越強，在出臺政策情況下受到外部因素的影響就越小，貨幣政策的獨立性就越強，政策的反復性就更低，從而能夠使經濟主體對經濟運行產生一定的預期。同時還會增強央行承諾的可信性，提高市場對于信息的調整速度，避免粘性信息的產生，對降低通貨膨脹起到積極的作用。

管理通貨膨脹預期。借助實證研究能夠發現預期的通脹率與日常的通脹產生一定的影響，所以能夠借助人們對通脹的預期方式來應對目前的通脹問題。在經驗法則下，如果當期的通貨膨脹較高，人們自然會預期下一期的通貨膨脹也越高，使得治理難度和所需時間增長，所以就通脹預期開展科學管理可以使通脹控制在一定的范圍內。

提高宏觀經濟政策透明度。粘性信息理論認為，企業要獲得及時準確的信息是需要花費一定的成本和時間，這會使得企業的效率下降。增強經濟政策的透明度可以強化企業獲得信息的能力，降低經濟運行中的信息粘性，各經濟體之間能夠產生穩定的預期，使得宏觀經濟政策的調控更有效、成本更低。增強政策的透明度還可以令貨幣政策以更低的成本推行，以提升宏觀調控效率。具體做法應側重于強化貨幣政策目標的透明度，構建與健全信息披露制度且盡量使決策流程更加公開和透明，提高財政政策的透明度可以使財政政策得以更好地貫徹實施。而且財務預算越透明就越能夠增強民眾對政府的信任度，為此應當加大財政信息的公開程度。

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