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通货膨胀目标错配与管理研究
通货膨胀目标错配与管理研究
内容提要本文以1979～2010年中国广义价格指标通货膨胀率与居民消费价格指数（CPI）通货膨胀率动态机制特征的显著差异为基础，运用不可观测成分随机波动模型测算和对比不同通货膨胀指标预期时序的动态路径，并应用反事实对比实验方法比较货币政策对不同通货膨胀指标动态特征转变的影响程度。
结果显示。
由于中国长期以CPI为单一通货膨胀目标，没有将广义价格指标通货膨胀率纳入政策决策的信息集，形成通货膨胀目标错配问题，从而导致近年来广义价格指标通货膨胀率持续走高，而且其波动性呈现显著上升态势。
关键词通货膨胀通货膨胀目标货币政策
一引言
近年来，中国货币政策受制于复杂多变的国内外经济形势，面临重重掣肘。
特别是随着经济金融局势不断变化，国内通货膨胀（简称通胀）与通货紧缩（简称通缩）出现明显的交替与更换。
2007年，国内物价上涨明显，居民消费价格指数（CPI）的持续攀升使通货膨胀一度成为当年最受关注的焦点之一。
到了2008年，受美国次贷危机引发的全球金融危机的影响，经济增速有所放缓，在此背景下，以CPI指标衡量的通胀率水平开始呈现下行趋势，还一度出现负值。
而自2009年底开始至2010年上半年，在中国为应对全球金融危机采取的强力经济刺激背景下，CPI通胀率有所上升，但最高也不过在3%左右。
因此，从CPI指标来看，国内通胀仍然处于比较温和的水平。
与CPI指标所衡量的通胀水平形成鲜明对比的是市场对现实中总体物价水平明显上涨的感受，以及在此背景下逐渐形成的强烈通胀预期。
尽管公众、市场及媒体对每月公布的CPI通胀率非常关注，但各界对CPI指标所反映的通胀水平日益表示出不满，尤其是对CPI指标中与房地产相关的价格要素的权重表示质疑。
因此，CPI作为通胀指标似乎陷入了统计与现实不相一致的困境。
既然传统通胀指标面临两难境地，那么重新大幅调整中国CPI篮子中各子成分的权重（例如参照发达国家的权重）是否就能够解决通胀度量失真问题?
从本文的研究结果来看，答案是否定的。
更重要的是，本文的研究结果还暗示，由于长期以来货币当局以CPI指标作为单一通胀目标，忽略了涵盖内容更为广泛的广义价格指标——GDP平减指数通胀率，从而形成严重的通胀目标错配问题，为现实通胀的有效管理带来了极大挑战。
关于中国的通胀问题，一直是学术界比较关注的重要内容，但近年来的文献主要以通胀的驱动因素为主线进行分析。
范志勇（2008）认为货币供给而非超额工资增长是中国通胀的主要动因。
吴军和田娟（2008）提出中国通胀主要是结构性驱动因素所致，但霍德明（2008）认为结构性因素不是中国通胀的主要动因，货币政策过于宽松才是国内通胀的主要原因。
张成思（2009）和杨继生（2009）的研究则从流动性过剩角度分析通胀形成原因，他们认为近年来中国的通胀主要是货币现象。
毋庸置疑，这些文献对理解中国现阶段通胀动态走势和宏观政策调控等都具有重要的现实价值。
但值得注意的是，已有研究均是以CPI作为惟一的通胀指标，很少有研究关注涵盖内容更广泛的GDP平减指数价格指标，更没有研究深入比较不同通胀指标动态性质的差异及其对通胀目标管理的深层含义。
作为衡量通胀水平的重要指标，GDP平减指数与CPI各自包含的信息是不同的：
CPI主要反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动程度，而GDP平减指数则是更为广义的价格指标。
因为GDP平减指数是基于没有扣除物价变动的GDP（名义GDP）与剔除物价变动的GDP（真实GDP）来计算的，其核算基础对经济整体价格状况的覆盖面更为广泛，而且与投资相关的价格水平（如房地产价格）在这一指标中具有更高的权重，所以GDP平减指数能够更加全面地反映中国当前通胀的总体状况。
对中国当前所处的经济环境而言，广义价格指标的动态走势可能对通胀管理具有更重要的意义。
在改革开放至今30多年的时间内，无论是经济体制还是宏观政策都发生了深远的变化。
特别是在1998年国务院发布《关于进一步深化城镇住房制度改革加快住房建设的通知》以后，从住房实物分配到房地产市场化的转变对中国最近十几年来价格形成机制带来了重大影响。
从本文的后续分析中我们将看到，这种影响反映在CPI通胀指标与GDP平减指数通胀指标动态走势的持续差异上（例如，CPI通胀率在1998年以后持续低于GDP平减指数通胀率），而这种差异特征在其他国家并不多见。
本文通过研究中国通胀目标错配问题，希望找出不同通胀指标动态性质的差别对货币政策（特别是反周期政策）的选择与实施具有什么深层含义和启示。
有鉴于此，本文将对1979年1季度至2010年1季度CPI和GDP平减指数通胀率的动态性质差异及其与货币政策联动程度的差别进行分析，阐释以CPI指标作为单一通胀目标形成的通胀目标错配对当前通胀管理带来的现实问题，并据此对中国当前通胀管理问题提出具体建议，为决策层有针对性和前瞻性地制定反周期政策提供科学的参考依据。
本文结构安排如下：
第二部分对本文使用的数据进行描述和分析，并对比不同通胀指标的动态时序路径特征；第三部分运用不可观测成分随机波动模型（UCSV）来捕捉和比较不同通胀指标的通胀预期动态性质；第四部分通过对比仿真实验探索货币政策对不同通胀指标动态特征影响的差异；第五部分是政策含义分析；第六部分总结全文并归纳研究结果的相关启示。
二数据描述与分析
总体通胀水平可以通过不同的价格指数来衡量，例如CPI和GDP平减指数各自的变化率情况。
但自改革开放以来，中国主要以CPI作为通胀率的度量指标，货币当局也主要以CPI作为通胀管理和政策调整的核心目标。
尽管GDP平减指数通胀率涵盖的价格变化信息更为广泛，但尚未受到广泛关注。
本文综合分析这两种不同通胀指标的动态特征差异，通过研究包含不同信息的通胀指标的动态变化，希望尽可能全面地刻画改革开放以来中国总体通胀的特征变化及其与货币政策的内在联系。
为确保经验分析的准确性与结果的可靠性，我们对所使用的数据进行描述与分析。
CPI通胀率的原始数据（月度同比）来源于国家统计局和《中国经济景气月报》，季度频率的数据由对应季度内的月度平均值转换获得。
GDP平减指数通胀率的季度数据依据名义GDP与真实GDP的水平值进行推算。
由于中国目前只公布1992年以来的名义GDP的季度数据和对应期间的不变价格增长率（即真实GDP增长率），因此我们首先根据这两个序列的数据并以1997年为基年，推算出1992年1季度至2010年1季度真实GDP的水平值。
然后，本文利用Abeysinghe和Gulasekaran（2004）的方法将1992年以前国家统计局公布的年度真实GDP数据分解为季度数据，从而获得1978年1季度至2010年1季度真实GDP的完整序列。
1992年以前的名义GDP序列使用年度数据的季节平均值转化获得。
这样，根据GDP平减指数的基本定义（名义GDP／真实GDP）获得1978～2010年的GDP平减指数序列，其同比增长率即为GDP平减指数通胀率（以GDPD1表示）。
根据以上说明，图1给出了中国两种通胀率指标在1979年1季度至2010年1季度的动态时序路径。
从整体上看，两种通胀指标变量的总体动态走势基本一致。
各通胀变量在上20世纪80年代末和90年代中期都表现出较强的高涨态势，而自90年代后期开始物价变动幅度明显减弱，与前期相比两种通胀指标都表现出一定程度下降态势。
但是，如果从细节上观察，基于不同价格指数的通胀率动态路径却存在明显差别，这种差别不仅体现在各个时点不同指标的水平值上，而且反映在不同时期两种指标的统计属性上。
从图1中可以看到，在1998年之前，以CPI指标度量的通胀率水平在大部分时期要高于GDP平减指数通胀率，而且CPI通胀率的波动幅度也明显高于后者；但1998年以后，这种情况出现了逆转，广义价格指数通胀率水平持续10年高于CPI通胀率，而且在多个时期（2001、2005、2008和2010年）高于CPI通胀率3%以上，其波动性也明显高于CPI通胀率。
为了更清楚地对比不同通胀指标统计特征差异的动态变化情况，表1归纳了总体样本区间以及自1979年开始的每个10年期间两种指标对应的平均通胀水平、通胀波动性和通胀持久性，其中通胀持久性衡量的是通胀率受到外生冲击后返回其静态水平所需要的时间长度。
首先，从平均通胀水平的比较来看，在1999年之前的20年期间，GDP平减指数通胀率水平低于CPI通胀率1%～2%。
但是最近10年来情况发生了明显变化，平均来看广义价格指数通胀率高出CPI通胀率2个百分点以上。
其次，从通胀波动性水平来看，2000年以后GDP平减指数通胀率的波动性明显高于CPI通胀率的波动性，而此前情况正好相反。
最后，从通胀持久性的对比来看，最近10年来GDP平减指数通胀率的持久性下降幅度高于CPI通胀率。
综合起来看，表1提供的信息说明，中国CPI通胀率与GDP平减指数通胀率的统计特征在不同阶段存在明显差别，而且不同阶段的差异性特征也明显不同。
另外，从两种通胀指标各自的动态时序属性特征变化来看，在1979年至今的30多年时间内，通胀动态机制也有可能发生显著的结构性变化。
而不同指标的结构性变化特征是否存在差别，以及各自变化的驱动因素是否相同，这些问题关系到货币政策的通胀目标选择以及通胀管理效果。
下面部分将对这些重要问题进行详细分析。
三通胀预期的波动性特征比较
通胀预期对现实通胀动态走势具有重要影响，也日益成为决策层在通胀管理问题中考虑的核心要素。
同时，通胀预期的波动性特征决定了现实通胀率的动态走势。
因此，通过比较不同通胀指标预期序列的波动性特征，可以深入探索不同通胀指标的动态走势是否存在差别。
但是要准确地度量通胀预期及其波动特征并不容易。
已有的通胀预期度量方法包括消费者调查（如中国的城镇储户物价扩散指数调查）、专业经济学家调查（如美联储费城分行管理的专业预测调查）以及通胀率的理性预期度量指标等。
这几种通胀预期度量方法各有特点：
通过调查数据获得的预期序列更贴近生活现实，但可能受到调研对象的局限；理性预期度量指标简单直观，但在计量分析中会引入额外的噪音信息（Zhangetal.，2009）。
因此，究竟使用哪种通胀预期度量方法要根据具体研究内容的性质和需要而定。
本研究的核心是比较不同通胀指标各自对应的通胀预期序列动态特征（特别是波动性）的差异，上述3种通胀预期水平序列的测度方法无法满足研究需要。
为了能够在获得通胀预期水平序列的同时计算出各个时点对应的通胀预期波动性，本文运用不可观测成分随机波动模型（UnobservedComponentStochasticVolatility，UCSV）来捕捉中国通胀预期及其波动性的动态演进路径。
UCSV模型的基本思想是将通胀时序进行分解，分解为一个长期趋势成分和一个短时周期性成分，并且同时允许这两个成分的方差具有随机变化性（服从随机游走过程）。
UCSV模型的基本形式可以设定为：
在上述模型系统中，Tt代表长期趋势成分，并且服从随机游走过程；ηt是序列无关的短时周期性成分；ξ表示标准高斯独立同分布（i.i.d.N（0，1））；ω表示高斯独立同分布（i.i.d.N（0，γ）），其中参数γ用来控制随机波动过程的平滑度。
注意，为了简化模型设立与估计过程，在实践中对数据进行了去均值（demean）处理，所以模型
（1）没有包括确定性成分（常数项）。
根据模型设定不难看出，长期成分Tt刻画了通胀动态路径的长期趋势，可以用来捕捉通胀预期特征（StockandWatson，2007；Mishkin，2007）。
当长期趋势成分（即通胀预期）受到随机冲击后，其影响将永远持续下去，因此将影响长期通胀动态走势。
相反，短时周期性成分受到随机冲击的影响仅会带来暂时性的波动，而不会形成对通胀趋势的长期影响。
通过比较长期成分和短时成分各自对应的随机波动性序列的动态走势（分别以SV＿trend和SV＿trans表示），可以考察通胀序列的两种成分中哪一个波动性占主导地位，从而可以判断未来通胀的总体走势情况。
如果长期成分的波动性相对于短时成分明显占优，则暗示未来通胀存在较大上行风险。
相反，如果短时成分的波动性更具主导地位，则说明现实通胀的起伏是暂时性的。
在这种情况下，通胀预期的波动性相对较小，因此从长期看通胀不会出现大幅上扬的情况，未来出现高通胀的风险不大。
按照模型系统
（1）的设计，图2描绘了中国CPI通胀率和GDP平减指数通胀率各自对应的长期成分与短时成分的随机波动性估计结果。
从图中可以看到，最近10年来，两个通胀指标长期成分的随机波动都高于各自的短期成分波动性，暗示未来一段时期无论以哪种通胀指标为基准，中国的通胀都可能存在较高的上行风险。
图2显示SV＿trarts（CPI）在1986～1995年波动性很小，但趋势性成分波动却相当强烈。
这突出表明在这段时间内，中国CPI通胀率的波动性是由通胀预期的波动性所主导，这与中国CPI通胀率的动态演进路径特征相一致。
因为这段时期正好是中国经历改革开放后历史上最高的两次通胀高峰时期，即1987～1988和1994～1995年。
回顾历史不难发现，由于改革开放初期中国由计划经济向市场经济转轨，在逐渐放开一系列商品的价格过程中，货币政策（当然还有其他政策）调控不及时，导致1987～1988年CPI通胀率最高时超过20%；而1993～1995年出现的投资、消费旺盛及开发区热，加上当时以货币政策调控通胀的理念仍然不足的背景下实行的“以放为主”的价格改革等，又共同推高了20世纪90年代的CPI通胀率。
这两次高通胀时期的重要特点是公众对未来价格上涨的强烈预期极大地影响了消费投资方式，正是这种通胀预期的起伏波动带动了通胀的动态变化。
正如史文青（1998）所说，20世纪80和90年代居民的通胀预期对通胀率的变化趋势有重要的影响，而这种影响机制在今天看来需要更加重视。
同时，我们还注意到不同通胀指标的通胀预期波动性走势存在非常明显的差异（这也是本文最关心的问题）。
仔细观察图2中CPI和GDPDI各自长期成分波动性的时序走势可以看出，自1998年之后CPI通胀率预期的波动性出现特别明显的大幅回落，尽管2007年以后CPI通胀率预期的波动性有所上扬，但增长幅度与20世纪80～90年代的情况相比并不大，而且在2009年以后出现明显减弱的迹象。
与此形成鲜明反差的是GDP平减指数通胀率预期成分的波动情况。
GDP平减指数通胀率预期的波动性在最近10年来总体呈上升趋势，而且长期成分波动性相对于短时成分波动性的主导地位更加明显。
另外，2009年以后GDPDI的预期成分波动性上扬态势表现得更加强劲。
以上分析对中国当前通胀管理具有两点重要启示：
首先，以GDP平减指数计算的通胀预期波动性在最近几年明显加大，所以未来一段时期中国总体价格变化率呈现上升趋势的可能性很大。
更重要的是，不同通胀指标对应的通胀预期波动性在动态走势上存在明显差别，特别是以GDP平减指数为基础计算的通胀预期波动性上升态势明显高于以CPI为基础所度量的通胀预期波动性，这意味着如果决策层继续以CPI作为单一通胀目标进行政策搭配，则会忽视涵盖内容更为广泛且与当前国民经济现实情况联系更紧密的广义价格指标所反映的通胀信息，造成不容忽视的通胀目标错配问题。
这种通胀目标错配问题为通胀的有效管理带来了现实困难。
我们将在下面进一步深入分析由于长期以来以CPI作为惟一的通胀管理目标，造成改革开放以来货币政策的通胀管理效果主要体现在CPI通胀率指标上，而GDP平减指数通胀率则成为了政策管理的盲点，致使广义价格指标通胀率的波动性（不确定性）日益增大，而且货币政策对不同通胀指标的持久性变化的解释度存在巨大差异。
需要注意的是，在UCSV模型分析中我们实质上是假设通胀变量为I
（1）序列，在下面的模型
（2）中我们将仍然暂时延续这一假设。
但是需要说明的是，我们对通胀指标的总体样本进行了ADF检验，结果显示CPI通胀率和GDP平减指数通胀率对应的收尾概率分别是5.8%和2.3%。
也就是说，在传统显著性水平下，通胀率指标似乎既可以认为是含有单位根，也可以认定为没有单位根，关键要依赖于我们对一类错误或二类错误的接受程度。
单位根检验所呈现出的这种边际显著性问题，实质上与通胀持久性存在结构性变化有关。
关于这一问题，本文第四部分的VAR模型分析中还将做进一步说明。
四通胀动态机制特征转变的政策贡献度比较
（一）通胀持久性与波动性的结构性转变
通胀持久性和波动性特征对通胀管理具有重要意义，持久性与波动性特征是否存在结构性变化以及这种变化与货币政策的关联程度对通胀管理的有效性具有重要涵义。
对于通胀持久性，本文的定义与学界的标准文献相一致（Fuhrer，1995；Taylor，2000），即使用自回归模型中滞后项系数和来度量。
根据定义，通胀持久性衡量了通胀率在受到1个单位的随机冲击后返回静态水平（steadystate）所需要的时间。
不难看出，如果货币政策对通胀持久性的变化贡献度（解释度）很高，则暗示货币政策对通胀的管理很有效。
反之，则说明通胀管理的政策措施有效性不高。
对于通胀波动性，需要运用随机波动（StochasticVolatility，SV）模型计算各个时点通胀率的即时波动性，进而考察通胀波动性时序是否存在结构性变化。
SV模型的设立基础是时变参数自回归动态过程。
为方便说明，用ht表示序列yt在t时刻的即时标准差，可以将时变参数随机波动模型写成如下形式：
其中L表示滞后算子；p表示由SIC信息准则确定的最优滞后阶数；随机扰动项εt和ηt服从均值为0、方差为1的高斯独立同分布；ζt与其他扰动项正交。
注意，为了能够准确地反映出通胀率在每个时点的波动性变化情况，我们将随机扰动项ζt的分布按不同概率形式进行组合，即设定在m=95%的概率下
，在（1-m）的概率下
，并且
这样的设定可以允许不同时刻的即时方差存在大幅变动，从而有利于捕捉通胀波动性发生转变的特征。
时变参数的估计过程使用标准的马可夫链-蒙特卡罗模拟方法（MarkovchainMonteCarlo，MCMC）。
基于以上设计，我们可以对整个样本区间内通胀持久性和即时波动性是否存在结构性变化进行检验。
经济计量中的结构性变化检验可以回溯到上世纪60年代发展起来的邹氏检验法，但邹氏检验必需假设已知断点，而近年来未知断点结构性变化检验方法的发展为我们这里分析通胀持久性的结构性转变提供了更合理的设计，其中An-drews和Ploberger（1994）提出的未知断点结构变化检验的理论发展尤为完善，并且Hansen（1997）在这一理论基础上提供了计算对应检验统计量的p-值。
因此，我们这里运用Andrews和Ploberger的方法获得通胀持久性与波动性发生结构性转变的未知断点。
根据Andrews和Ploberger的理论，假设未知结构断点参数的搜索域为T，首先计算在该域内所有可能断点对应的一系列Wald检验统计量WT（Ti），该统计量检验的原假设是没有结构性变化。
在获得WT（Ti）之后，进一步计算最大Wald统计量（SupW统计量），如其具有统计显著性，则对应的断点即为发生结构性变化的转变时点。
An-drews和Ploberger进一步提出了在干扰参数存在情况下检验结构性转变的另外两个具有统计最优特性的检验统计量，即指数-Wald（ExponentialWald）和均值-Wald（Av-erageWald）统计量。
在计算未知断点结构变化检验统计量的过程中，我们运用Han-sen（1997）提出的非标准分布函数计算各统计量对应的p-值（分别记做p-sup、P-exp和p-ave），以获得正确的伴随概率。
根据以上介绍的方法，我们对1979年1季度至2010年1季度CPI通胀率和GDP平减指数通胀率的持久性和波动性分别进行未知断点结构性变化检验，从而判断是否发生结构性转变以及结构变化的具体时间。
识别出结构断点之后，进一步以断点来分割样本考察不同时期通胀持久性和波动性特征的变化情况。
表2报告了结构性变化检验的相关结果（其中持久性估计所依据的AR模型滞后阶数由SIC确定，CPI通胀率与GDP平减指数通胀率分别对应为6和1）。
可以看到，虽然对通胀持久性的结构变化检验，Andrews和Ploberger的3个不同统计量对应的P-值显著性不完全相同，但检验结果多数情况下仍然显示CPI通胀率和GDP平减指数通胀率的持久性都发生显著的结构性转变（分别在10%和5%的显著性水平下），CPI通胀率的持久性转变时点是1996年3季度，GDP平减指数通胀率的持久性变化时间是1995年末。
从变化的方向看（表中最后一列的箭头所示），两种通胀指标的持久性均显著减小。
另外，对于通胀波动性的结构性变化检验表明，在1%的显著水平下，两种通胀指标的波动性均发生结构性转变。
但是值得特别注意的是，CPI通胀率的波动性在结构断点（1998年初）后出现大幅减弱，而GDP平减指数通胀率则完全相反，在结构断点（1987年末）之后波动性显著上升。
为了分析中国不断演进的货币政策对通胀持久性和波动性的结构性变化有多大贡献程度，本文设计了反事实对比仿真实验。
通过对比货币政策对不同通胀指标的持久性和波动性贡献程度的差异，我们可以进一步明确由于货币政策信息集中设立的单一通胀指标（即CPI通胀率）所形成的通胀目标错配对中国通胀管理带来的现实问题。
（二）反事实对比仿真实验
反事实对比仿真实验的基础是构建一个能够捕捉通胀及其相关经济变量动态关系的多变量模型系统，然后利用多变量模型系统在不同样本区间的参数估计结果（包括系统内随机扰动项的方差-协方差矩阵）作为数据生成过程的基础，再通过不同样本区间内的参数互配来进行对比仿真，获得通胀率在不同组合情况下的仿真数据，进而估计出通胀持久性和波动性。
这样，可以通过对比不同参数互配情形下的仿真数据对应的估计结果，确定持久性和波动性转变的驱动因素。
在对比仿真分析中，多变量动态模型系统的构建是关键。
这样的模型系统要既能反映真实经济产出的变化对通胀的影响，又要能够捕捉宏观政策调整与真实经济产出和通胀之问的动态互动关系。
因为短期通胀率的动态传导机制主要体现在以货币政策为主的宏观政策，所以我们首先根据中国人民银行历年来的《货币政策执行报告》中公布的货币政策主要中介目标，确定M2增长率（M2GR）作为货币政策指标变量。
真实经济产出变量以真实GDP增长率（RGDPGR）来衡量。
这样，我们可以设立一个结构式向量自回归模型（StructureVectorAutoregression，SVAR）：
A（L）Yt=εt，εt～（0，Ωε）（3）
其中，Yt=[RGDPGRCPIM2GR]′，A（L）=A0-
矩阵A0用来捕捉变量之间的即时关系，L表示滞后算子，P表示依据SIC标准选择的最优滞后阶数（实践中为2），εt表示向量高斯白噪音。
依据标准的时序分析理论，SVAR模型的估计可以通过对系数矩阵A0加以一定的约束条件（如设为下三角矩阵），使其满足SVAR的识别条件要求，进而获得估计结果。
但由于这里设定SVAR模型的目的是为了进行仿真分析，所以可以通过VAR模型的结构式与缩减式之间的转化获得仿真数据。
具体来说，我们可以把模型（3）重新写成：
Yt=φ（L）Yt-1+et，et～（0，Ωe）（4）
其中，
比较模型（3）和（4）不难得到缩减式中扰动项的方差协方差矩阵
这样，我们通过结构式与缩减式之间的联系，利用模型（4）作为数据生成过程进行仿真，考察不同样本区间内中与Q。
的互配组合生成的通胀数据所表现出的持久性和波动性特征。
在仿真过程中，缩减式VAR模型的系数使用最小二乘估计拟合的结果。
仿真过程的初始值使用VAR模型对应的实际观测值，生成的样本大小与实际考查的样本区间的
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