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國際貿易視角下的我國輸入型通貨膨脹實證分析

2018-04-26 01:48:59程穎慧
統計與決策 2018年7期
關鍵詞:影響分析模型

程穎慧

(1.天津財經大學 理工學院,天津300222;2.河北金融學院 經濟貿易系,河北保定 071051)

0 引言

隨著改革開放的推進,我國的對外貿易依存度隨著經濟的發展不斷增長,并遠超于其他國家水平[1]。大量數據統計顯示,在發展經濟引進外資的對外貿易中,我國走過了單純引進外資的時期,通過建立良好的對外貿易經濟模式,向國外學習經驗技術來發展自身的經濟,并在此促進下,開始由吸引外資向對外投資轉型,我國的經濟得到了飛速的發展。在高速發展經濟的同時,發展手段稍有偏頗就會引起不同程度的金融危機,將對全球實體經濟和虛擬經濟帶來巨大的沖擊,我國的經濟也會受到影響[2~4]。

國內外經濟界學者對通貨膨脹的定義研究得較為透徹,但對其作用影響的研究較淺,不能體現出貨幣貶值與物價上漲間的關系,同時也沒有真正體現通貨膨脹的實質特征[5~8]。2008年和2010年我國經歷了兩次大幅度的物價上漲,雖然在較短時間內得到改善,緩解了通貨膨脹,但并不能確保在長期的經濟發展中,通貨膨脹對我國經濟的沖擊較小,國民經濟仍時刻處在高壓狀態,由于價格上漲造成的通貨膨脹依然是我國經濟面臨的重大問題。為了解決上述問題,本文將建立數學模型研究輸入型通貨膨脹在國際貿易中的傳遞途徑。探究國外物價水平對國內通貨膨脹的影響和作用機理,以期在輸入型通貨膨脹的研究上提供理論幫助。

1 模型構建

1.1VAR模型構建

在實際的研究過程中,有時候需要考慮時間序列中各個變量相互間的動態變化特征,而對變量之間的結構進行忽略,常見的結構模型不太適用,而VAR模型則比較適合。VAR模型的建立過程中只需要對分析變量和滯后值加以確定,而不需要對模型中的變量參數進行約束。

非限制性向量自回歸模型,簡寫為VAR(p)模型,數學表達通式如下:

上式中,各個向量都是不相關的,其中d維外生變量列向量為Xt,滯后階數:p,k維的白噪聲向量為εt,可以為常數、線性趨勢項,也可以是其他非隨機變量,B表示k×d維的待估矩陣,Ф1,Ф1,…,Фp表示k×k維的待估矩陣,Yt表示k維內生變量列向量。對VAR(p)模型進行簡化,可以得到不含Xt項的表達式,具體數學方程如下:

本文中,研究對象為兩者之間的時間對應序列,并不需要關注輸入型通貨膨脹與所選因子的結構關系,而更希望了解二者之間的動態變化規律,適合采用VAR模型進行分析。值得注意的是,建模過程中,首先需要對研究對象的相關數據進行平穩性檢驗,確保分析數據的有效性。

1.2 數據來源與指標選擇

本文模型中選用2016年的PPI作為衡量我國通貨膨脹水平的指標。在綜合分析和篩選后,選取凈出口額作為總需求-總供給途徑影響因子;外匯占款作為貿易收支途徑的影響因子;選擇在我國大宗商品中對外依存度大的大豆、鐵礦石和原油作為因子變量,各因子的數據全部來自權威的貿易機構或海關總署以及貿易信息組織等。建立的模型中以居民消費價格指數、生產者物價指數、Brent原油期貨價格、CBOT豆粕期貨價格、鐵礦石月度平均進口價格、凈出口額和外匯占款作為變量[9],進行研究。所選用的PPI是與2015年同期相比的數據,對數據進行數學處理(數據來源于國家統計局并進行計算)。用Ln CPI表示消費價格指數;Ln PPI表示生產者物價指數;Ln表示Oil Brent原油期貨價格;Ln Bean表示CBOT豆粕期貨價格;Ln Iron表示鐵礦石月度平均進口價格;Ln Ne表示凈出口額;Ln Fe表示外匯占款。

2 實證分析

2.1 單位根檢驗

本文采用ADF單位根檢驗方法進行平穩性檢驗,結果如表1所示。

表1 單位根檢驗結果

從表1中可以看出,在5%和1%臨界值水平檢驗時,原始變量都呈現非平穩,采用一階差分對數據進行分析,發現數據都能通過1%臨界值水平檢驗,而且原始變量呈現穩定狀態,這說明本文所選的研究變量是一階單整穩定序列。

2.2 協整檢驗

通過協整檢驗,對某種確定的變化聯系進行深入斷定,其結果如表2所示。

表2 Johansen協整檢驗結果

從表2可以看出,在對模型進行協整檢驗后,結果中的特征值與P值均比1小,這就表明該模型是平穩的。為了進一步研究其存在的關系,需要進一步進行脈沖響應和方差分解分析。

2.3 脈沖響應分析

為了進一步研究其存在的關系,需要進行脈沖響應分析。本文選用廣義脈沖響應函數來分析當Ln Bean、Ln Oil、Ln Iron 、Ln Ne、Ln Fe的誤差項變化時,對Ln PPI產生的影響情況。如圖1所示。

圖1 Ln PPI的脈沖曲線圖

從圖1中可知,大豆、原油和鐵礦石價格發生變化時,PPI對這三者的脈沖響應為先增加后遞減的趨勢,但總的來說這三者的變化對PPI是成正影響的。當大豆價格增長1%時,PPI波動較小,在第一個月僅同向增長0.076%;隨著時間的推移,波動也逐漸增大,在第五期到達0.628%的最大值,隨后增加趨勢開始減小;直到第十期正響應開始由正轉負,降為-0.042%。對于原油,PPI的響應也呈現類似情況,并且增長趨勢更加迅速,效應變化更加明顯,在第六期之后效應上漲更超過1.1%達到最高值,這種效應會隨著時間的推移得到減緩。同樣的,PPI對于鐵礦價格的響應效應,也有從開始的低點逐漸增大到第六期的最大值1.1567%,然后出現走低形勢,但總的來說仍處在一個較高的水平。所以,這三種商品價格的對PPI沖擊都呈現一定的正向沖擊,且在三者當中,沖擊影響最小的是CBOT大豆價格,其次是鐵礦石進口價格,最大的是原油沖擊。根據上述的曲線走勢,還可以簡單討論貿易收支途徑以及其如何進行傳導。不管是下降階段還是上升階段,PPI對外匯占款的響應的趨勢都不明顯,非常緩慢,根據曲線上顯示,從第一期到第四期,外匯占款可以引起PPI的正向變化且比較微弱,僅使PPI的反應率從0.194%上升到0.352%,并且以后的每期都是減弱趨勢。總得來說,對外占款和PPI的趨勢是正向相關的,PPI會因為對外占款的增長而開始上升。

2.4 方差分析

本文通過方差分析來具體分析上述各個變量對PPI沖擊所占的權重,以及估計不同結構沖擊的重要程度。方差分析結果如表3所示。

表3 方差分析數據

由表3可知,PPI對其自身的解釋力會隨著時間的推移而不斷地變弱,到第十期的時候已經下降到接近50%,下降的幅度高達40%,同時也表明了其他變量對PPI的影響比重開始增加。整體來看,三種國際大宗商品價格沖擊會引起PPI類似的變化趨勢,且都是正向增加,表明他們對PPI的變化具有一定的解釋能力。可以看到對PPI解釋最弱的是鐵礦石價格,在整個當期內,對PPI的影響基本在8%以內,其次是大豆價格,在第五期的時候接近10%,前期對PPI基本上沒影響,對PPI的解釋能力比鐵礦石稍微增強;對PPI解釋能力最大的是原油價格,在前期就已經高達10%,并隨著時間的推移,在第十期的時候達到最大,其值接近25%,這也說明了PPI的變化其中有四分之一是由于國際的原油價格波動導致的。另外還可以發現,凈出口額僅能引起PPI較小的變化,其影響可以忽略不計,外匯占款對PPI的影響基本在4%~7%之間波動。由上文分析可知,商品價格途徑是引起生產者價格指數上漲的最大原因,貿易收支途徑和總需求等依次減弱。

3 結論

本文選用2016年的PPI作為衡量我國通貨膨脹水平的指標數據,以Brent原油期貨價格、CBOT豆粕期貨價格、鐵礦石月度平均進口價格、凈出口額和外匯占款作為研究變量,通過單位根檢驗、協整檢驗、脈沖響應分析及方差分解方法,分析了我國受到國外通貨膨脹影響的情況和其傳導機理,對我國輸入型通貨膨脹問題深入研究。研究表明,國外的通貨膨脹主要通過影響國際貿易中某國的進出口需求來影響某國的內需,并進一步引起其物價的變化,對我國來說,此種影響不大;我國的PPI以及CPI的同比指數會因國外物價的上漲(商品價格途徑)而上升;貿易收支傳遞渠道對我國的輸入型通貨膨脹有著明顯的影響。所以,我國的輸入型通貨膨脹問題主要是由于商品價格途徑以及貿易收支傳遞渠道這兩方面的作用所致,這也是解決我國通貨膨脹的主要著手點。

參考文獻:

[1]陳浪南,何秀紅,陳云.人民幣匯率波動的價格傳導效應研究[J].國際金融研究,2008,(6).

[2]高瞻.我國外匯儲備、匯率變動對通貨膨脹的影響——基于國際收支視角的分析[J].國際金融研究,2010,(11).

[3]鄧永亮.匯率水平與匯率波動對通貨膨脹的影響研究[J].財貿研究,2010,(6).

[4]朱孟楠,趙茜.人民幣匯率、外匯占款變動對通貨膨脹的影響[J].經濟學動態,2012,(1).

[5]Lailder D,Parkin M.Inflation:A Survey[J].Economic Journal,2014,85(12).

[6]Bronfenbrenner M,Holzman F D.A Survey of Inflation Theory[J].American Economic Review,2015,53(4).

[7]李經.金融危機后我國通貨膨脹的成因及對策研究[D].大連:東北財經大學碩士論文,2011.

[8]劉鴻儒,論我國進出口貿易對國內通貨膨脹的影響[J].環球市場信息導報,2016,(37).

[9]邵寧.大宗商品對外貿易對我國通貨膨脹影響的研究——以原油、鐵礦石、大豆為例[D].上海:華東理工大學碩士論文,2016.

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