國際貿易視角下的我國輸入型通貨膨脹

彭圣致+張文中

基金項目：新疆財經大學研究生科研創新項目“‘絲綢之路經濟帶建設背景下中國與哈薩克斯坦金融脆弱性及傳導特征研究”（XJUFE2016K022）

中圖分類號：F726 文獻標識碼：A

內容摘要：本文采用有向無環圖（DAG）技術對SAVR模型進行識別，并采用基于DAG的預測方差分解及脈沖響應函數，考察了國際貿易對我國通貨膨脹的沖擊效應。

關鍵詞：國際貿易 通貨膨脹 有向無環圖

研究方法及數據說明

（一）有向無環圖（DAG）

有向無環圖方法通過分析各變量之間的相關系數及偏相關系數來識別變量間的同期因果關系。假設存在三個變量X、Y、Z，則相關系數與變量間因果關系對應如表1所示。

采用Spirtes（2000）設計出的PC算法，構造Fisher′s z統計量，以檢驗偏相關系數的顯著性，表達式如下：

其中，n為樣本容量，|k|為條件變量個數，ρ為偏相關系數。

首先用無方向的線將所有變量相互間進行連接，然后分析任意兩個變量間的無條件相關系數、一階偏相關系數、二階偏相關系數…、N-2階偏相關系數（N為變量數目），若相關系數或偏相關系數為0，則移除變量之間的連線。接著進行“定向”判定，當變量X、Y、Z存在“Y—X—Z”這種關系時，若X不屬于Y和Z的隔離集，則可推斷出X、Y、Z三者的同期因果關系應為“Y→X←Z”；如果已知“X→Z”，Y和Z相鄰，而X與Z不相鄰，且Y和Z間并無有向邊指向Y，則可推斷Y和Z兩者的同期因果關系應為“Y→Z”。此外對于小樣本（樣本容量小于200），通常提高統計量的顯著水平（一般是20%），以達到準確識別變量同期因果關系的目的。

（二）指標及數據說明

在綜合相關研究的基礎上，本文選擇消費者價格指數（CPI）作為我國通貨膨脹的衡量指標，選擇國際能源價格指數（EP）、國際農產品價格指數（FP）作為貿易進口傳導機制的代表變量，以貿易順差額（NEX）作為貿易收支傳導機制的代表變量。

本文選擇的樣本區間為2002年1月到2015年12月的月度數據，其中貿易順差額（NEX）采用相應月度匯率換算成人民幣標價，數據均來源于中國統計局網站。同時，為了消除季節因素影響，采用X11對所選變量進行季節調整（由于貿易順差額存在負值，不能進行季節調整）。

實證分析過程

（一）同期因果關系的DAG分析及SVAR識別

在建立VAR模型之前，首先要檢驗序列的平穩性，采用ADF檢驗和pp檢驗兩種方法均表明，CPI、EP、FP、NEX原序列均存在單位根，而一階差分序列均是平穩的。根據AIC和SC最小原則，確定了VAR模型的滯后階數為2，通過對VAR（2）進行估計，得到各變量的擾動相關系數矩陣，如表2所示。

以變量間擾動相關系數矩陣為基礎，采用有向無環圖（DAG）對變量間的同期因果關系進行識別。圖1表示了各變量間可能存在的同期因果關系，采用TETRAD V軟件中嵌套的PC算法對變量間相關系數的顯著性進行分析，以確定變量間的同期因果關系。

首先分析無條件相關系數。在20%的顯著水平下，FP與NEX的相關系數為-0.06512，其對應的P值為40.2%，無法拒絕兩者無條件相關系數為0的假設，可以認為FP與NEX同期獨立，則移除兩者之間連線，而其它變量之間的無條件相關系數均顯著不為0。接著對偏相關系數進行分析，當以FP擾動為條件變量時，CPI與EP之間的偏相關系數為0.00300，其概率值達到95.7%，在20%的顯著水平下，可以認為CPI與EP不存在同期因果關系，將兩者之間連線移除；當以FP擾動為條件變量時，EP與NEX之間的偏相關系數為-0.05623，P值達到30.7%，同樣不顯著，移除兩者之間連線；而其它偏相關系數均顯著不為0，可以得到變量間的同期因果關系如圖2所示。

其次對同期因果關系進行方向的確定。由偏相關系數的分析可以看出，CPI不屬于FP與NEX的隔離集，可推斷出CPI、FP、NEX三者間同期因果關系應為“FP→CPI←NEX”， 即在同一時期，貿易順差（NEX）及國際農產品價格指數（FP）的變動會引起消費者價格指數（CPI）的變動；又由于ρ（CPI，EP）顯著不為0，而ρ（CPI，EP | FP）顯著為0，則CPI、FP、EP三者之間又存在“EP←FP→CPI”的因果關系，即國際農產品價格指數（FP）的變動又會引起國際能源價格指數（EP）變動。最終確定的變量間的同期因果關系如圖3所示。

根據DAG分析的結果，可以對同期系數矩陣進行識別，對沒有同期因果關系的施加零約束，即：

根據該系數約束矩陣建立SVAR模型，并利用Eviews 6.0軟件對模型進行估計，得到的系數矩陣為：

對估計結果進行似然比檢驗，統計量（2.551）對應概率值為0.64，在5%的顯著水平下不能拒絕“過度約束為真”的假設，說明基于DAG方法所添加的約束是合理的。

（二）基于DAG的預測方差分解

為了進一步探索貿易進口傳導、貿易收支傳導對國內通貨膨脹的動態沖擊效應，在DAG分析的基礎上，我們對建立的SVAR模型進行預測方差分解，結果如表3所示。

從表3可以看出，消費者價格指數（CPI）主要受到自身變化的沖擊，其它變量的解釋相對較小。隨著預測期的延長，國際能源價格指數（EP）、國際農產品價格指數（FP）對消費者價格指數（CPI）的沖擊效應逐漸增強，而貿易順差額（NEX）的沖擊效應則逐漸減弱；國際農產品價格指數（FP）對我國消費者價格指數（CPI）的影響相對較大，12期以后，其對消費者價格指數（CPI）的解釋力達到4.451%，而國際能源價格指數（EP）、貿易順差額（NEX）的解釋力只有0.013%、0.945%。總體來說，我國的通貨膨脹主要受自身慣性的推動而形成的，基于貿易進口傳導、貿易收支傳導方式的輸入型通貨膨脹相對較小。endprint

此外，從EP、FP、NEX的預測方差分解結果來看，對國際農產品價格指數（FP）、貿易順差額（NEX）解釋力最大的部分均來自于變量本身，12期以后國際農產品價格指數（FP）對自身波動的解釋力為90.99%，而貿易順差額（NEX）對自身波動的解釋力也達到87.16%。國際能源價格指數（EP）對自身波動的解釋只有40.14%，而國際農產品價格指數（FP）對其的沖擊效應卻達到58.81%；相反，國際能源價格指數（EP）對國際農產品價格指數（FP）的解釋力只有8.342%，即國際農產品價格的波動更容易推動國際能源價格的上漲。而我國消費者價格指數（CPI）對國際能源價格指數（EP）、國際農產品價格指數（FP）的影響相對較小，解釋力分別為0.73%、0.39%，表明我國并不存在對外輸出通貨膨脹的現象。

（三）穩健性分析——遞歸的預測方差分解

首先選擇以2002年1月到2010年12月為基期，并在DAG分析的基礎上進行第一方差分解。接著選擇2000年1月到2011年1月為第二期，進行第二次方差分解，以此類推直到選取2002年1月到2015年12月整個樣本區間進行方差分解，并把每次方差分解第12期的結果繪成如圖4所示。

從圖4可以看出，在遞歸期內我國消費者價格指數（CPI）主要受到自身波動的影響，對自身的解釋基本穩定在93%左右，變化幅度不大；而其它指標中，國際農產品價格指數（FP）對消費者價格指數（CPI）的影響相對較大，沖擊效應由2011年（第一期）的4.02%變化到2015年（最后一期）的4.451%，總體穩定在5%左右；貿易順差額（NEX）對消費者價格指數（CPI）的影響相對較小，解釋力由2011年（第一期）的0.52%變化到2015年（最后一期）的0.946%，總體維持在1%以內；國際能源價格指數（EP）對消費者價格指數（CPI）影響最小，基本維持在0.1%以內，變化幅度不大。

從遞歸預測方差分解的結果中可以看出，各指標對消費者價格指數（CPI）的解釋隨著樣本期的改變基本保持穩定，因此本文基于DAG方法研究得出的結論是穩健的。

（四）基于DAG的脈沖響應函數

由于DAG方法的研究結論是有效的，因此在遞歸預測方差分解的基礎上，我們進一步考察短期內國際貿易對我國通貨膨脹的沖擊效應。通過構建脈沖響應函數，分析國際能源價格指數（EP）、國際農產品價格指數（FP）及貿易順差額（NEX）隨機誤差項一個標準差大小的沖擊對消費者價格指數（CPI）的當前值和未來值所產生的影響，結果如圖5所示。

從圖5可以看出，消費者價格指數（CPI）受到自身一個標準差大小沖擊的影響最大，沖擊效應在第5、6、7、8、9、10期均超過1，其中在第7期達到最大為1.0051，12期后的累計沖擊效應達到11.9222；國際農產品價格指數（FP）一個標準差大小的沖擊對消費者價格指數（CPI）的影響效果呈現遞增的趨勢，沖擊效應從第1期的0.1增加到第12期的0.2706，12期后的累計沖擊效應達到2.5133，明顯高于國際能源價格指數（EP）及貿易順差額（NEX）的影響；國際能源價格指數（EP）對消費者價格指數（CPI）的沖擊效應相對保持穩定，不同時期基本維持在0.1左右，12期后的累計沖擊效應達到1.1919；而貿易順差額（NEX）對消費者價格指數（CPI）的沖擊效應幾乎為0，影響效果甚微。可以看出，脈沖響應函數與預測方差分解的研究結果是一致的。

綜上，本文的研究結論對于我國通貨膨脹的控制有著重要啟示。首先，由于我國通貨膨脹更容易受到自身波動的影響，因此宏觀政策的制定需重視通貨膨脹慣性問題，關注通貨膨脹的動態變化，避免價格水平的大幅波動。其次，重視國際貿易進口傳導方式的輸入型通貨膨脹，建立完善的價格監測及預警機制，特別關注國際農產品價格波動的影響。

參考文獻：

1.蘇明政，張慶君.國際大宗商品價格、有效匯率與輸入型通貨膨脹——基于國際貿易視閾下的狀態空間模型研究[J].統計與信息論壇，2011（3）

2.郭其友，陳銀忠.人民幣匯率升值下的輸入型通貨膨脹——基于遞歸SVAR模型的經驗分析[J].經濟學家，2011（8）

3.張志敏，鄒燕，崔延劍.輸入型通貨膨脹傳導條件分析與影響因素測度——基于中國1996-2011年月度數據的實證分析[J].管理評論，2014（4）

4.黃安仲，謝海蓉.我國通貨膨脹是輸入型的嗎？——基于2006-2008年數據的研究[J].經濟問題，2011（4）

5.陳玉財.國際大宗商品價格波動與國內通貨膨脹——基于中國數據的實證分析[J].金融評論，2011（5）endprint