熊文，王錚

（1.北京工商大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，北京 100048；2.中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所，北京 100190）

多邊匯率風(fēng)險下各國通貨膨脹復(fù)雜性變化研究

熊文1，王錚2

（1.北京工商大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院，北京 100048；2.中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所，北京 100190）

國際匯率風(fēng)險是一國經(jīng)濟市場穩(wěn)定的重要決定因素，為此文章采用數(shù)值方法，對各種多邊匯率情景下各國通貨膨脹水平的變化情況進行模擬仿真。研究發(fā)現(xiàn)，匯率變化對各國通貨膨脹的影響，受到各國間制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性的干擾，存在復(fù)雜性特征：在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性處于低水平時，有金融國參與的貶值情景，有利于壓低各國的通脹水平；當(dāng)各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性達到一定程度時，制造國（或資源國）的單獨貶值，有利于壓低本國的通脹水平，但卻會拉高其他國家的通脹水平。因此，在國際匯率政策決策中，為控制國內(nèi)通脹水平，一國應(yīng)充分考慮多邊匯率決策的綜合博弈結(jié)果，而不是簡單的一對一關(guān)系。

匯率；通貨膨脹；替代彈性；多邊決策；匯率政策；傳導(dǎo)機制

一、引言

匯率與通貨膨脹的關(guān)系一直以來都是國內(nèi)外學(xué)者關(guān)心的問題。然而，從各種研究結(jié)果看，其結(jié)論還存在較大的爭議。一方面認為，匯率對通貨膨脹有負向影響機制。如Kim（1998）［1］運用向量誤差修正模型（Vector Error Correction Model，VECM）的研究表明，美元匯率與美國生產(chǎn)者價格指數(shù)之間從長期來看存在著顯著的負相關(guān)性。Akinbobola（2012）［2］用定量方法對尼日利亞動態(tài)貨幣供給、匯率及通貨膨脹進行分析認為，貨幣供給與匯率對通貨膨脹壓力在長期上有顯著的反向影響。陳浪南等（2014）［3］對人民幣匯率波動的通貨膨脹風(fēng)險進行了實際測度，發(fā)現(xiàn)名義有效匯率升值會降低通貨膨脹風(fēng)險。賈凱威（2015）［4］則采用幾何加權(quán)平均法對省際區(qū)域?qū)嶋H有效匯率進行測度，發(fā)現(xiàn)人民幣升值對區(qū)域通貨膨脹具有顯著的抑制作用并具有截面異質(zhì)性。

另一方面則認為，匯率對通貨膨脹有正向推動效應(yīng)。如張成思（2009）［5］認為2007—2008年期間人民幣升值帶來的流動性過剩所催升的通貨膨脹效應(yīng)遠遠超過了緊縮效應(yīng)。趙彥志（2011）［6］在準(zhǔn)確測算境內(nèi)熱錢的基礎(chǔ)上，采用格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)分析和方差分解等分析方法，對熱錢、人民幣匯率與物價水平三者之間的關(guān)系進行了研究，并發(fā)現(xiàn)熱錢的流入和人民幣升值是物價上漲的原因，且引起的物價水平上漲各占物價總上漲水平的20％左右。李玲、雷良海（2012）［7］利用結(jié)構(gòu)向量自回歸（Stractural Vector Autoregressive，SVAR）方法發(fā)現(xiàn)2005年匯率改革后出現(xiàn)的通貨膨脹現(xiàn)象更多的是一種由人民幣升值引起的輸入性通貨膨脹，通貨膨脹自身具有持續(xù)性。王小葉等（2015）［8］構(gòu)建了通貨膨脹率、貨幣流動性和人民幣名義匯率的三元SVAR模型，結(jié)果表明在短期內(nèi)人民幣名義匯率的貶值會影響國內(nèi)貨幣流動性不足，造成國內(nèi)通貨緊縮進一步加大。林博（2015）［9］發(fā)現(xiàn)匯率波動和貨幣供給與我國通貨膨脹之間存在長期協(xié)整關(guān)系，實際有效匯率和貨幣供給對通貨膨脹呈現(xiàn)正向影響，且匯率傳導(dǎo)效應(yīng)顯著。

另外，還有研究卻認為匯率變化對通貨膨脹沒有顯著影響。如Woo&Hooper（1984）［10］的研究表明，1971—1984年美元匯率波動對美國除食品和能源之外產(chǎn)品的國內(nèi)消費者價格的影響并不顯著。Shaari et al.（2012）［11］對馬來西亞進行研究發(fā)現(xiàn)，匯率并不是石油價格及通貨膨脹的格蘭杰原因。郭其友等（2011）［12］研究結(jié)果表明，人民幣升值對于通貨膨脹的抑制作用有限，并且流動性過剩對通貨膨脹的推動作用也有限。白欽先、張志文（2011）［13］則采用兩階段最小二乘法（Two Stage Least Square，TSLS）就人民幣名義有效匯率變動對中國CPI通貨膨脹的傳遞效應(yīng)進行了實證研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)在控制了通脹慣性、實質(zhì)GDP增長、國際能源和食品漲價、流動性過剩等影響CPI通貨膨脹的重要因素后，人民幣名義有效匯率變動對中國通貨膨脹的影響非常有限。謝博婕等（2014）［14］則發(fā)現(xiàn)人民幣匯率變動對國內(nèi)物價水平的傳遞效應(yīng)是不完全的，且傳遞程度較低。

雖然這些研究的結(jié)論存在種種爭議，但其共同點便是單純從一個國家主體來研究其匯率變化對其本身通貨膨脹的影響。然而，隨著全球經(jīng)濟一體化的發(fā)展，任何一國的經(jīng)濟發(fā)展都不是孤立存在的，會受到多方的交互影響，也影響著多個國家。一國的經(jīng)濟變化不僅會對多國經(jīng)濟造成直接影響，還會通過這種影響對各國經(jīng)濟帶來改變，從而引起交互影響，甚至又返回來影響該國本身，形成一種復(fù)雜化過程。而匯率的復(fù)雜化影響，正是這種多國交互作用的集中體現(xiàn)。從一個國家的角度去研究這種多國交互才形成的結(jié)果，當(dāng)然會出現(xiàn)各種各樣偏差，特別是多邊匯率本身變化的復(fù)雜性更加深了這種偏差。因此，從多國相互作用的角度去探索多邊匯率風(fēng)險下多國通貨膨脹的復(fù)雜變化機制成為一種需求。

熊文、王錚（2012）［15］提出了一個包括金融國、制造國及資源國三種類型國家的世界模型，對新地緣政治經(jīng)濟框架的經(jīng)濟危機進行了模擬。該模型考慮了匯率的影響，分析了產(chǎn)出及失業(yè)率的變動情況，然而由于未能考慮到參數(shù)敏感性問題，其研究與結(jié)論過于簡單且存在偏誤。事實上，在后續(xù)的研究中，本文發(fā)現(xiàn)一些重要參數(shù)的變化，將會使結(jié)論帶來復(fù)雜性的影響。特別是國家間產(chǎn)品替代彈性的變動，在不同替代彈性水平下，對于三個國家的影響，不僅在數(shù)量上存在非常大的差異，甚至于會產(chǎn)生正負相反的效果。這就使得若不考慮國家間產(chǎn)品替代程度的因素，其結(jié)論就很有局限性，在很大程度上可能也是錯誤的。于是，利用其模型框架，本文將研究視角引入到多邊匯率風(fēng)險下各國通貨膨脹水平變化中來，通過區(qū)分名義利率與實際利率析出通貨膨脹率，并進一步深入考慮國家間的替代彈性的變化問題，探索其復(fù)雜性過程。

二、模型構(gòu)建

在模型中，考慮三種類型國家：金融國A、制造國B和資源國C，存在資本、勞動及資源三種要素，以及制造業(yè)、農(nóng)業(yè)和服務(wù)業(yè)三個部門。假設(shè)國家A（B，C）的總?cè)丝诜謩e為LA（LB，LC），有效勞動人口為ζALA（ζBLB，ζCLC），其中ζA（ζB，ζC）為A （B，C）國有效勞動人口占總?cè)丝诒壤?，存在失業(yè)，人口在國內(nèi)產(chǎn)業(yè)間流動，但不在國際流動。資本與資源均可在國際流動；資本被各國民平均持有，人均資本分別為kA、kB、kC；各國資源是同質(zhì)的，在相互使用過程中是無差異的，不存在好壞之別，各國資源稟賦僅存在于數(shù)量上的區(qū)分，國家A（B，C）的可利用資源為NSA（NSB，NSC）。

（一）消費模型構(gòu)建

根據(jù)Pflüger（2004）［16］，國家i中居民的偏好形式為：

其中，αi＞0，βi＞0，CM，i表示制造業(yè)產(chǎn)品消費集，CS，i表示服務(wù)業(yè)產(chǎn)品消費集，CA，i表示農(nóng)產(chǎn)品消費集，i=A，B，C。σ＞1表示不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性，xji表示i國消費者對j國制造業(yè)產(chǎn)品的消費量，j=A，B，C。

居民消費預(yù)算限為：

這里，參照Yamamoto（2008）［17］構(gòu)造CES形式的價格指數(shù)GM，i，pA，i為農(nóng)產(chǎn)品價格，pS，i為服務(wù)產(chǎn)品價格，Ci=（1-si）yi為人均消費，si為儲蓄率水平，yi為人均可支配收入。pj為企業(yè)生產(chǎn)的制造品離岸價格。mi（mj）定義為i國（j國）的匯率水平，一單位的世界貨幣兌換mi（mj）單位的i國（j國）貨幣；τij為i國到j(luò)國的冰山成本系數(shù)；（mi/mj）τijpj即表示j國企業(yè)生產(chǎn)的制造品在i國市場的銷售價格。

效用最大化i國消費者效用：

農(nóng)業(yè)生產(chǎn)只取決于勞動投入，其生產(chǎn)函數(shù)為XA，i=AiLA，i。其中，XA，i為農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，LA，i為農(nóng)業(yè)勞動投入，Ai反映i國整體技術(shù)水平。農(nóng)產(chǎn)品為基本消費品，各國農(nóng)產(chǎn)品同質(zhì)，國家內(nèi)自給。在完全競爭下，農(nóng)產(chǎn)品價格等于其邊際成本，勞動力價格即工資等于其邊際產(chǎn)出。將農(nóng)產(chǎn)品作為基準(zhǔn)商品，從而確定i國的工資率為wi=Ai。此時，i國農(nóng)業(yè)產(chǎn)品的總需求為LiCA，i。

服務(wù)完全是勞動者的勞動付出，i國服務(wù)業(yè)生產(chǎn)函數(shù)為XS，i=LS，i。 XS，i為服務(wù)業(yè)產(chǎn)出，LS，i為服務(wù)業(yè)勞動投入。此時服務(wù)產(chǎn)品的價格為pS，i= Ai，將其代入，可獲得服務(wù)產(chǎn)品的總需求

另外，i國制造業(yè)產(chǎn)品的總需求為：

其中，τijLjxij表示j國居民對i國制造品的總需求量。由于冰山成本，j國居民消費1單位i國產(chǎn)品，i國則要向其提供τij單位產(chǎn)品。

（二）生產(chǎn)模型構(gòu)建

根據(jù)Krugman（1991）［18］的研究結(jié)論，i國制造業(yè)產(chǎn)品的生產(chǎn)包括固定成本和不變的邊際成本，且存在規(guī)模經(jīng)濟：

其中，F(xiàn)i為i國生產(chǎn)商品使用的中間產(chǎn)品投入量，這與Krugman（1991）［18］的單一勞動投入不同，這種處理使本文能開展多要素的分析；XMS，i為i國制造業(yè)產(chǎn)品的產(chǎn)出量；γi為固定成本；vi為邊際成本。

中間產(chǎn)品的生產(chǎn)函數(shù)為：

其中，ξL，i為勞動力的分配系數(shù)，ξK，i為資本的分配系數(shù)，ξN，i為資源的分配系數(shù)，LMD，i為i國制造業(yè)實際投入的勞動力，KD，i為i國制造業(yè)實際投入的資本，ND，i為i國制造業(yè)實際投入的資源，ρ為要素的替代彈性。

于是i國制造業(yè)生產(chǎn)函數(shù)可寫為：

假定各國企業(yè)都能按各種資源的最優(yōu)配置生產(chǎn)，令CT，i為i國生產(chǎn)中間產(chǎn)品所需總成本，于是：

根據(jù)成本最小化原則，可得：

于是，i國制造業(yè)企業(yè)的利潤函數(shù)可寫為：

根據(jù)張伯倫壟斷競爭，i國企業(yè)便會把出廠價格定在：

（三）國際市場出清模型構(gòu)建

在市場均衡的情況下，i國產(chǎn)品的供給等于其需求量，即XMS，i=XMD，i。由于i國制造業(yè)企業(yè)在最優(yōu)配置下進行生產(chǎn)，在產(chǎn)量確定的情況下，按最小成本生產(chǎn)原則，i國制造業(yè)各生產(chǎn)要素的投入情況為：

資本在全球自由流動的，資本市場出清：

其中，Ii為 i國人均投資量，［（Ii+ki）Li-KD，i］/mi表示以世界貨幣表示的i國資本供需差額。kCredit，i為信貸資本，反映各國融資能力的差距。如果融資能力弱，則其儲蓄siyi就不能完全轉(zhuǎn)換為投資Ii，表明儲蓄投資轉(zhuǎn)化率較低，則用kCredit，i＜0表示該國金融市場的落后；如果融資能力強，則其儲蓄siyi就可能完全轉(zhuǎn)換為投資Ii，同時還存在巨大信用創(chuàng)造的能力，使投資Ii大于儲蓄siyi，則用kCredit，i＞0表明該國金融市場發(fā)達。

進一步，在熊文、王錚（2012）［15］所構(gòu)建模型基礎(chǔ)上，為了展開對各國通貨膨脹率變化的探討，同時為計算方便，本文采用費雪效應(yīng)的簡化形式：

其中，Inflationi表示i國通貨膨脹水平；rK，i表示實際利率；rK，i為名義利率。

三、模型參數(shù)設(shè)置

藤田昌久等（2005）［19］指出對于一個三區(qū)域的模型，要得出三個地區(qū)情況的解析解是困難的，但可以運用數(shù)值模擬的方法獲得一些數(shù)值解，用以分析三區(qū)域的情況。因此，本文采用了自主開發(fā)的三國經(jīng)濟增長模擬系統(tǒng)（Three-Country Economy Simulation System，簡稱T-CESS）2.0版。對于該系統(tǒng)，模型的最優(yōu)化算法核心部分采用Matlab編寫，并通過C#實現(xiàn)調(diào)用接口進行運算。相較最初的T-CESS系統(tǒng)，本文在模擬中加入了名義利率，并作為各國的初始利率的存在，實際利率則通過最優(yōu)算法迭代計算實現(xiàn)，從而獲得各國的通貨膨脹率。

由于本文是探討多邊匯率風(fēng)險，而對于多邊又將其抽象為三種類型的典型國家，因此在確定參數(shù)時本文需要從金融國、制造國、資源國三種類型國的特點去設(shè)置。同時，本文的研究更多的是理論式的數(shù)值模擬探索，在設(shè)定上主要從相對性上去體現(xiàn)三類國家的特性差異，無法用真實的數(shù)據(jù)來表達。由于模型的復(fù)雜性，許多參數(shù)的設(shè)置事實上都是在大量運算模擬調(diào)試后才逐步確定下來的，并不是隨意的，也不是將現(xiàn)實的數(shù)據(jù)拿來就能使用的。這些參數(shù)的設(shè)置，雖然絕對值意義并不明顯，但從相對角度上盡可能體現(xiàn)三種類型國家的差異。具體的設(shè)置情況如下。

對于人口，制造國擁有大量的勞動力資源，如中國，故在設(shè)定時，主要突出制造國勞動力的豐度，金融國、制造國及資源國三國的人口數(shù)分別設(shè)為400、1 600、800。有效勞動人口占總?cè)丝诒壤龂荚O(shè)定為0.5。

對于資本方面，金融國擁有富集的金融資本，通過金融資本進行對全球各國的產(chǎn)業(yè)投資，控制世界的經(jīng)濟，是資本的輸出國，而制造國與資源國都需要資本的輸入。于是，為體現(xiàn)三國經(jīng)濟發(fā)展水平的差異，金融國、制造國及資源國的人均資本存量分別設(shè)為0.7、0.6、0.55。需要注意的是，這里的數(shù)值是按各國本幣計算的，所以按照本文的匯率設(shè)置進行折算，對于金融國的人均資本量就是最高的，且與其他兩個國家拉開很大差距。另外，本文認為金融國居民的生活水平最高，其消費傾向更高，也就會有更低的儲蓄率，于是金融國、制造國與資源國的儲蓄率分別設(shè)置為0.2、0.3、0.3。同時，由于金融國、制造國及資源國三國在金融發(fā)展水平上存在巨大差異，金融國憑借其高度發(fā)達的金融市場及強大的金融實力，可以發(fā)揮巨大的信用創(chuàng)造能力，增強國內(nèi)的投資能力；而制造業(yè)國及資源業(yè)國則缺乏信用創(chuàng)造能力，其儲蓄轉(zhuǎn)化為投資的能力也較弱。為此，在信貸資本的設(shè)置上，需要表達三個國家這種融資能力的差異。由于金融國金融市場發(fā)達，擁有巨大的信用創(chuàng)造能力，其能進行的資本投資量遠遠大于其本身的儲蓄總量，從美國的次貸危機就可知道，其資本衍生水平之高，使其投資遠高于本身的儲蓄水平，故而kCredit，i＞0；而對于制造國與資源國，其金融市場相對落后，投資也會相對不足，如中國很多中小企業(yè)發(fā)展就存在融資難的問題，因此本文設(shè)kCredit，i＜0，其投資量并未達到其儲蓄總量。另外，資源國的金融市場就更弱，其值設(shè)定更低。于是為反映這種差異，金融國、制造國及資源國的信貸資產(chǎn)分別設(shè)定為0.36、-0.08、-0.09。

對于資源方面，資源國擁有豐富的自然資源，向金融業(yè)國與制造業(yè)國輸出資源，而金融國與制造國都需要資源的進口。為體現(xiàn)三種類型國家資源豐富程度的差異，金融國、制造國及資源國的可利用資源分別設(shè)置為150、600、1 500?，F(xiàn)實中并不見得金融國的資源就少，如美國，但從資源的利用上，其更多是通過進口。本文為理論上探討，為突出三種類型國家的特點，設(shè)置上做了顯性化處理。

對于技術(shù)水平，為體現(xiàn)出各國技術(shù)水平的差異，很明顯對于金融國，如歐美發(fā)達國家，其技術(shù)水平當(dāng)然是世界領(lǐng)先的；而制造業(yè)國家技術(shù)水平則相對于完全依靠資源出口的國家更高。于是，金融國、制造國與資源國技術(shù)參數(shù)分別設(shè)置為1.4、1.3、1.2。

對于生產(chǎn)函數(shù)的相關(guān)系數(shù)設(shè)定，按照資本的豐富程度來設(shè)定資本分配系數(shù)，金融國資本充足故較小為0.16，制造國次之為0.2，資源國最大為0.24。按照資源豐富程度來設(shè)定資源分配系數(shù)，金融國資源最為稀缺，受制于資源故最大設(shè)為0.35，制造國稍小為0.28，資源國最小為0.2。勞動力分配系數(shù)由1減去各國其他資源分配系數(shù)得到，具體分別為0.49、0.52、0.56，這體現(xiàn)勞動力的熟練程度，反映各國生產(chǎn)同樣產(chǎn)品的勞動力消耗量。

另外，要素的替代彈性 ρ為 1.6，γi均為1 000，vi均為1。這幾個參數(shù)主要根據(jù)模擬運算的需要調(diào)試得到；在此不做國別區(qū)分，主要因其不是本文研究的主要對象，同時也能減少其設(shè)置對模擬結(jié)果的干擾。

對于消費方面，本文假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品消費為基本品消費，其消費量都是相同的，故都設(shè)置為0.2；對于制造品及服務(wù)的消費偏好αi與βi，由于金融國居民消費水平更高，為了體現(xiàn)這種差異，αi分別為3.2、3.1、3，βi分別為0.55、0.5、0.4。

由于本文主要研究多邊匯率風(fēng)險的差異，不考慮各國間距離及運輸成本上的差異，對于冰山成本系數(shù)都設(shè)置為1.32，此系數(shù)亦通過多次模擬運算調(diào)試得到。對于名義利率水平，三個國家均設(shè)定為0.04，用以更好的體現(xiàn)各國實際利率水平變化對通貨膨脹帶來的影響。

最后對初始匯率進行設(shè)置，由于存在三個國家間的比較問題，用間接標(biāo)價法會使問題變得復(fù)雜，本文使用直接標(biāo)價法，并假設(shè)存在世界貨幣（單位為1），將金融國、制造國、資源國的匯率分別設(shè)為1.2、5.1、5.5。這體現(xiàn)了金融國有更高的幣值水平，制造國次之，資源國最低。

四、模擬仿真結(jié)果分析

（一）基準(zhǔn)情景分析

為更好地了解各種匯率變化情景下各國通貨膨脹水平的變動情況，需要設(shè)置一個基準(zhǔn)的匯率情景，然后在基準(zhǔn)情景的基礎(chǔ)上，通過各國匯率變化，從而分析匯率變化下各國通貨膨脹的變化特征。

本文將金融國、制造國及資源國的初始匯率分別設(shè)置為1.20、5.10、5.50，作為三國匯率的基準(zhǔn)設(shè)置；并考慮不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性σ的變動，由1.15到1.95。然后，利用自主開發(fā)的T-CESS2.0系統(tǒng)，對基準(zhǔn)情景進行模擬。通過模擬，本文得到了各國通貨膨脹水平的變化情況，見圖1。從圖中可以看到，隨著σ的逐漸變大，即是各國制造品相互替代性逐漸增強，各國制造品之間的相互競爭性不斷加劇，各國通貨膨脹水平都呈現(xiàn)出下降的態(tài)勢。資源國下降幅度最大，制造國次之，金融國最小。

（二）單獨貶值情景分析

在基準(zhǔn)情景參考下，本文進一步開展匯率變化的影響分析。匯率有升值變化，也有貶值變化，而升值即是與貶值相反的情景，故本文只考慮貶值情景。而貶值情景又分為單獨貶值與聯(lián)合貶值兩類。這里先看單獨貶值，單獨貶值情景有3種：金融國（制造國，資源國）單方面貨幣貶值。在此，本文以10％作為貶值幅度，開展模擬分析。

1.金融國單獨貶值

對于金融國單獨貶值情景，金融國貨幣貶值10％，而其他兩國匯率不變。此時，mA、mB及mC分別為1.32、5.10、5.50。通過模擬仿真，本文得到了不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性σ，金融國單獨貶值情景下各國的通貨膨脹水平的變化情況，具體見圖2。

由圖2可見，三個國家的通貨膨脹水平變化值均為負，表明金融國的貶值帶來了三個國家的通貨膨脹水平的普遍下滑。隨著各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性的逐步變大，金融國貶值帶來的金融國通貨膨脹水平的下降量呈現(xiàn)出快速上升，且上升過程逐步趨于平穩(wěn)；對于制造國，其通貨膨脹水平的下降量也呈現(xiàn)出快速上升的態(tài)勢，但其上升過程較金融國更快的趨于平穩(wěn)；而對于資源國，其通貨膨脹水平的下降量則出現(xiàn)迅速下降的過程，然后趨于平穩(wěn)，并帶有小幅上揚的特征。

2.制造國單獨貶值分析

對于制造國單獨貶值情景，制造國貨幣貶值10％，其他兩國匯率不變。此時，mA、mB及mC分別為1.20、5.61、5.50，具體模擬結(jié)果見圖3。

從圖中可見，受不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性σ的影響，三個國家的通貨膨脹水平變化值有正值也有負值，表明制造國的單獨貶值，會帶來各國通貨膨脹上升及下降兩種情況。

在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性較小的時期，制造國貶值帶來三個國家通貨膨脹的普遍上升，金融國的通貨膨脹水平的上升量呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢，但上升速度較平緩；資源國的通貨膨脹水平的上升量也呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢，但上升速度則更加迅猛；而制造國通貨膨脹水平的上升量則呈現(xiàn)迅速下滑的趨勢。

隨著各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性的進一步變大，制造國貶值繼續(xù)帶來的金融國通貨膨脹的上升，其上升量也保持原有的平穩(wěn)上升到過程；資源國的通貨膨脹水平也繼續(xù)上升，但其上升量的增加速度開始逐步減緩，最后趨于平穩(wěn)；但對于制造國，其通貨膨脹變化值由正值變?yōu)榱素撝?，表明其通貨膨脹水平則由上升變?yōu)榱讼陆担湎陆盗砍尸F(xiàn)出逐步上升但趨于平穩(wěn)的過程。

3.資源國單獨貶值分析

對于資源國單獨貶值情景，金融國貨幣貶值10％，其他兩國匯率不變。此時，mA、mB及mC分別為1.20、5.10、6.05，具體模擬結(jié)果見圖4。

從圖4可見，受不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性σ的影響，資源國的單獨貶值，會帶來各國通貨膨脹上升及下降兩種情況。

在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ較小的時期，資源國貶值帶來三個國家通貨膨脹的普遍上升，金融國通貨膨脹水平上升量呈現(xiàn)出迅速上升態(tài)勢；制造國通貨膨脹水平的上升量也呈現(xiàn)出上升態(tài)勢，但上升速度較金融國更迅猛；而資源國通貨膨脹水平的上升量則呈現(xiàn)迅速下滑的趨勢。

隨著各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性的進一步變大，資源國貶值繼續(xù)帶來的金融國通貨膨脹的上升，其上升量逐步趨于平穩(wěn)，到后期則出現(xiàn)下滑態(tài)勢；制造國的通貨膨脹水平也繼續(xù)上升，其上升量的增加速度開始逐步減緩，并趨于平緩；但對于資源國本身，其通貨膨脹水平則由上升變?yōu)榱讼陆?，其下降量呈現(xiàn)出迅速上升的過程，然后歸于平穩(wěn)。

（三）聯(lián)合貶值情景分析

聯(lián)合貶值情景又分兩國聯(lián)合與三國同時貶值兩種類型。而三個國家同時貶值，則三國間的匯率相對值不發(fā)生變化，故本文只考慮兩國聯(lián)合貶值的情景：金融國與制造國（金融國與資源國，制造國與資源國）兩國同時貨幣貶值。

1.金融國與制造國共同貶值情景分析

對于金融國與制造國共同貶值情景，金融國與制造國共同貨幣貶值10％，資源國匯率不變。此時，mA、mB及mC分別為1.32、5.61、5.50，具體模擬結(jié)果見圖5。

從圖5可見，受不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性σ的影響，金融國與制造國共同貶值，會帶來各國通貨膨脹上升及下降兩種情況。

在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ較小的時期，金融國與制造國共同貶值帶來三個國家通貨膨脹的普遍下降，金融國的通貨膨脹水平的下降量呈現(xiàn)出快速上升的態(tài)勢；制造國的通貨膨脹水平的下降量也呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢，但上升速度較之金融國更迅猛；而資源國通貨膨脹水平的下降量則呈現(xiàn)迅速下滑的趨勢。

隨著各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性的進一步變大，金融國與制造國共同貶值繼續(xù)帶來的金融國通貨膨脹的下降，其下降量逐步趨于平穩(wěn)，到后期則出現(xiàn)小幅下滑的態(tài)勢；制造國的通貨膨脹水平也繼續(xù)下降，其下降量的增加速度開始逐步減緩，并趨于平緩；但對于資源國，其通貨膨脹水平則由下降變?yōu)榱松仙?，其上升量呈現(xiàn)出迅速上升的過程，然后歸于平穩(wěn)。

2.金融國與資源國共同貶值分析

對于金融國與資源國共同貶值情景，金融國與資源國共同貨幣貶值10％，制造國匯率不變。此時，mA、mB及mC分別為1.32、5.10、6.05，具體模擬結(jié)果見圖6。

從圖6可見，受不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性σ的影響，金融國與資源國共同貶值，會帶來各國通貨膨脹上升及下降兩種情況。

在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ較小的時期，金融國與資源國共同貶值帶來三個國家通貨膨脹的普遍下降，金融國的通貨膨脹水平的下降量呈現(xiàn)出平緩上升的過程；資源國的通貨膨脹水平的下降量也呈現(xiàn)出上升的態(tài)勢，但上升速度更迅猛且遠遠超過金融國；而制造國通貨膨脹水平的下降量則呈現(xiàn)迅速下滑的趨勢。

隨著各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性的進一步變大，金融國與資源國共同貶值繼續(xù)帶來的金融國通貨膨脹的下降，并繼續(xù)保持平穩(wěn)態(tài)勢，但相對早期上升更快些；資源國的通貨膨脹水平也繼續(xù)下降，其下降量的增加速度開始逐步放緩，并趨于平緩；但對于制造國，其通貨膨脹水平則由下降變?yōu)榱松仙?，其上升量呈現(xiàn)出迅速上升，然后歸于平穩(wěn)的過程。

3.制造國與資源國共同貶值分析

對于制造國與資源國共同貶值情景，制造國與資源國貨幣貶值10％，金融國匯率不變。此時，mA、mB及mC分別為1.20、5.61、6.05，具體模擬結(jié)果見圖7。

從圖7可見，制造國與資源國共同貶值，會帶來各國通貨膨脹的普遍上升，但受不同國家制造業(yè)產(chǎn)品間的替代彈性σ的影響，上升幅度的變化情況存在差異。

在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ較小的時期，制造國與資源國共同貶值帶來三個國家通貨膨脹的普遍上升，金融國與制造國的通貨膨脹水平的上升量都呈現(xiàn)出快速上升的過程，金融國的上升量略高于制造國；而資源國通貨膨脹水平的上升量則呈現(xiàn)迅速下滑的趨勢。

隨著各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性的進一步變大，制造國與資源國共同貶值繼續(xù)帶來的各國通貨膨脹水平的上升，金融國通貨膨脹水平的上升量呈現(xiàn)出逐步放緩的過程，且在后期出現(xiàn)略微的回落；制造國通貨膨脹水平的上升量則迅速放緩并趨于平穩(wěn)；而資源國的通貨膨脹水平的上升量的下滑速度迅速放緩，并發(fā)生轉(zhuǎn)折呈現(xiàn)出平緩上揚的趨勢。

五、研究結(jié)論與啟示

（一）研究結(jié)論

本文運用自主開發(fā)的T-CESS2.0系統(tǒng)，研究了各種匯率變化情景下，各國通貨膨脹水平的變化特征。通過本文的分析，發(fā)現(xiàn)匯率變化對各國通貨膨脹的影響存在復(fù)雜性特征。

（1）金融國的貶值，對三個國家的通貨膨脹水平都有壓低效果，特別是對金融國本身，其次是制造國、資源國。在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ處于低水平時，對三個國家通脹水平的壓低效果相差不大。但隨各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ的變大，對各國通脹水平的壓低效果發(fā)生了分異，更有利于金融國與制造國，而對于資源國效果則發(fā)生下滑。當(dāng)σ達到一定程度，金融國的貶值對于三個國家通脹水平的壓低效果都呈現(xiàn)出平穩(wěn)的態(tài)勢，對金融國通脹的壓低效果最大，制造國次之，資源國最小。

（2）制造國（或資源國）的貶值，在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ處于低水平時，對三個國家的通貨膨脹水平都有增加效果。隨著σ的變大，對各國通脹水平的拉升效果發(fā)生了分異，對制造國（或資源國）本身的增加效果逐漸降低，而對其他國家則進一步加深，其中資源國（或制造國）效果更明顯，金融國則較緩。當(dāng)σ達到一定水平后，制造國（或資源國）的貶值對于自身的通脹水平將產(chǎn)生壓低效果，且壓低效果不斷上升，然后趨于平穩(wěn)；而對于其他國家的通脹水平仍然是增加效果，對資源國（或制造國）更明顯更大，金融國較緩，且都保持上升的態(tài)勢，然后趨于平穩(wěn)。

（3）金融國與制造國（或資源國）的聯(lián)合貶值，在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ處于低水平時，對三個國家的通貨膨脹水平都有壓低效果。隨著σ的變大，對各國通脹水平的壓低效果發(fā)生了分異，對兩國本身的壓低效果逐漸上升，制造國（或資源國）通脹水平增加效果更明顯更大，金融國較緩；而對未貶值的資源國（或制造國）則逐步下降。當(dāng)σ達到一定水平后，兩國貶值對于自身仍然是壓低效果，且不斷上升，然后趨于平穩(wěn)，制造國（或資源國）更明顯更大，金融國較緩；而對于未貶值的資源國（或制造國）則出現(xiàn)增加效果，且呈現(xiàn)上升的態(tài)勢，然后趨于平穩(wěn)。

（4）制造國與資源國的聯(lián)合貶值，對三個國家的通貨膨脹水平都有增加效果，特別是對金融國，其次是制造國、資源國。在各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ處于低水平時，對三個國家通脹水平的增加效果相差不大。但隨著各國制造業(yè)產(chǎn)品替代彈性σ的變大，對各國通脹水平的增加效果發(fā)生了分異，進一步加強了金融國與制造國通脹水平的上升，而對于資源國通脹水平的增加效果則發(fā)生下滑。當(dāng)σ達到一定程度，金融國的貶值對于三個國家通脹水平的增加效果都呈現(xiàn)出平穩(wěn)的態(tài)勢，當(dāng)然對金融國通脹的增加效果最大，制造國次之，資源國最小。

（5）在σ處于低水平時，有金融國參與的貶值情景，有利于壓低各國的通脹水平；沒有金融國參與的貶值情景，則會激發(fā)各國通脹水平上升。

（6）當(dāng)σ達到一定程度，制造國（或資源國）的單獨貶值，有利于壓低本國的通脹水平，但卻會拉高其他國家的通脹水平；如果金融國也加入貶值，金融國的通脹水平也會降低，但未進行貶值的另一國的通脹水平仍會升高；如果金融國不加入貶值，而是資源國（或制造國）加入貶值，則會導(dǎo)致所有國家通脹水平加劇。

（二）研究啟示

由于匯率對通脹的影響存在復(fù)雜性特征，一國在進行國際匯率決策時應(yīng)進行充分的綜合考慮。一方面，應(yīng)從金融市場發(fā)展水平、制造業(yè)水平及資源稟賦等方面把握國家的發(fā)展?fàn)顩r，對于不同特質(zhì)的國家，其匯率政策對通脹的影響存在差異。一個國家與不同特質(zhì)國家的國際匯率博弈也會對通脹產(chǎn)業(yè)不同的影響效果。另一方面，一個國家的匯率政策改變，對于本國通脹并不是簡單的正向或負向的影響，而將會帶來多國間的復(fù)雜交互影響，因此需要充分考慮多國間的交互博弈結(jié)果。另外，國家間產(chǎn)品的相互替代程度，也會干擾匯率對通脹的影響，在決策時需要充分的考慮。

另外，由于本文為突出三種類型國家的特點，在人口、資本、資源及技術(shù)水平等方面設(shè)置上做了顯性化處理。然而在現(xiàn)實中，國家并不一定都屬于某種典型國家，對于金融國也可能有大量的人口，對于制造國也會有豐富的資源，資源國同樣會有豐富的資本，因此，進一步將三國擴展為多類型國家進行探討，將可能得到更多豐富的結(jié)論。而將理論化的模型，與現(xiàn)實數(shù)據(jù)結(jié)合，并獲取更多的經(jīng)驗性支撐，都是下一步深入研究的方向。

［1］Kim K H.US inflation and the dollar exchange rate：a vector error correction model［J］.Applied Economics，1998，30（5）：613-19.

［2］Akinbobola T O.The dynamics of money supply，exchange rate and inflation in Nigeria［J］.Journal of Applied Finance&Banking，2012，2（4）：117-141.

［3］陳浪南，蘇海峰，肖翠仙.人民幣匯率波動的通貨膨脹風(fēng)險測量研究［J］.當(dāng)代經(jīng)濟科學(xué)，2014（2）：26-34.

［4］賈凱威.匯率波動對區(qū)域經(jīng)濟增長及通貨膨脹影響分析［J］.統(tǒng)計與決策，2015（4）：150-154.

［5］張成思.人民幣匯率變動與通貨膨脹動態(tài)走勢［J］.國際金融研究，2009（5）：87-96.

［6］趙彥志.境外“熱錢”、人民幣匯率與物價水平［J］.經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2011（4）：67-73.

［7］李玲，雷良海.匯率改革后我國通貨膨脹成因的SVAR分析［J］.統(tǒng)計與決策，2012（11）：151-154.

［8］王小葉，趙昕東，蔡璐.人民幣匯率波動對我國流動性與通貨膨脹率的影響效果研究［J］.宏觀經(jīng)濟研究，2015（5）：18-22.

［9］林博.匯率波動、貨幣供給與通貨膨脹——基于狀態(tài)空間模型的實證研究［J］.經(jīng)濟問題探索，2015（4）：115-119.

［10］Woo W T，Hooper P.Exchange rates and the prices of nonfood，nonfuel products［J］.Bookings Papers on Economic Activity，1984，15（15）：511-536.

［11］Shaari M S，Hussain N E，Abdullah H.The effects of oil price shocks and exchange rate volatility on inflation：evidence from Malaysia［J］.International Business Research，2012，5（9）：106-112.

［12］郭其友，陳銀忠，易小麗.匯率變動、流動性過剩與通貨膨脹的動態(tài)關(guān)系［J］.經(jīng)濟學(xué)動態(tài)，2011（3）：65-70.

［13］白欽先，張志文.人民幣匯率變動對CPI通脹的傳遞效應(yīng)研究［J］.國際金融研究，2011（12）：38-46.

［14］謝博婕，西村友作，門明.匯率傳遞與國內(nèi)物價水平關(guān)系研究——基于非對稱性視角［J］.北京工商大學(xué)學(xué)報：社會科學(xué)版，2014（2）：46-51.

［15］熊文，王錚.新地緣政治經(jīng)濟框架下的經(jīng)濟危機可能性模擬［J］.世界地理研究，2012（4）：1-12.

［16］Pflüger M.A simple，analytically solvable，chamberlinian agglomeration model［J］.Regional Science and Urban Economics，2004，34（5）：565-573.

［17］Yamamoto K.Location of industry，market size，and imperfect international capital mobility［J］.Regional Science&Urban Economics，2008，38（5）：518-532.

［18］Krugman P.Increasing returns and economic geography［J］.The Journal of Political Economy，1991，99 （3）：483-499.

［19］藤田昌久，保羅·克魯格曼，安東尼·J·維納布爾斯.空間經(jīng)濟學(xué)——城市區(qū)域與國際貿(mào)易［M］.梁琦，譯.北京：中國人民大學(xué)出版社，2005.

Research on Dynamic Complexity of Inflation in Various Countries under Multilateral Exchange Rate Risk

XIONG Wen1&WANG Zheng2
（1.School of Economics，Beijing Technology and Business University，Beijing 100048，China；2.Institute of Policy and Management Science，Chinese Academy of Sciences，Beijing 100190，China）

Exchange rate risk is an important decisive factor for the market stability in a country.Accordingly，this paper adopts the numerical simulation method and simulates the change of inflation in various countries under multilateral exchange rate.The study finds the complexity in the impact of exchange rate change upon inflation，which is affected by the elasticity of substitute goods in manufacturing industry among different countries.When the substitute elasticity is at a low level，the currency depreciation involving Financial-Country is likely to lead to lower inflation in all countries.When the substitute elasticity reaches a certain scale，the unilateral currency depreciation of Manufacturing-Country or Resource-Country will lead to lower inflation domestically but higher inflation in other countries.Therefore，in making the decision of exchange rate policy，to keep the domestic inflation under control，a country should consider fully the comprehensive game result in the decision making of multilateral exchange rate，which is not a simple one-to-one relationship.

exchange rate；inflation；substitute elasticity；multilateral decision；exchange rate policy；conduction mechanism

F832.6

A

1009--6116（2016）04--0081--09

10.16299/j.1009-6116.2016.04.010

（本文責(zé)編王軼）

2016--02--24

國家自然科學(xué)基金項目“面向國家經(jīng)濟安全的地緣政治經(jīng)濟學(xué)研究”（41171104）；北京市哲學(xué)社會科學(xué)首都流通業(yè)研究基地

項目（JD-YB-2016-020）；北京工商大學(xué)青年教師科研啟動基金項目“多國匯率經(jīng)濟影響機制的復(fù)雜性研究”（QNJJ2015-11）。

熊 文（1981—），男，四川渠縣人，北京工商大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院講師，博士，研究方向：政策模擬與仿真、經(jīng)濟計算；

王 錚（1954—），男，云南陸良人，中國科學(xué)院科技政策與管理科學(xué)研究所研究員，博士，研究方向：理論與計算地理學(xué)、公共政策；本文通信作者。