林汝星

(謝菲爾德大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，英國 謝菲爾德 S10 2TN)

1 研究意義和目的

全球通脹日益嚴(yán)重，各國政府相繼采取控制貨幣供給量的緊縮性貨幣政策，以抑制價格水平上升，達(dá)到穩(wěn)定有效地治理通貨膨脹的目的。因此，為了準(zhǔn)確有效地衡量貨幣供給量與通貨膨脹率之間長期和短期相關(guān)性，理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)都是必要的。

在經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域，關(guān)于通貨膨脹的原因和性質(zhì)以及相應(yīng)的政策已經(jīng)形成了比較完整和系統(tǒng)的理論，大致有兩種觀點(diǎn)：相關(guān)性是存在的和相關(guān)性是值得懷疑的。筆者查找了相關(guān)文獻(xiàn)研究，認(rèn)為兩者分歧的主要原因是不同的樣本區(qū)間和不同的建模方法。總體而言，貨幣供給量是長期影響通貨膨脹的主要原因。因此，筆者嘗試探究以CPI指數(shù)和GDP平減指數(shù)衡量的貨幣供給量對英國通貨膨脹的影響。

2 研究方法

2.1 數(shù)據(jù)選擇

選取英國貨幣供給量(M4)、英國消費(fèi)者價格指數(shù)(UKCPI)和英國GDP平減指數(shù)(UKGDP)的季度數(shù)據(jù)，從1970年第一季度到2020年第四季度，記為1970q1到2020q4。

英國CPI指數(shù)和GDP平減指數(shù)數(shù)據(jù)來自圣路易斯聯(lián)邦儲備銀行(Federal Reserve Bank of St. Louis)，基準(zhǔn)年價格水平為2015年。M4的數(shù)據(jù)來自英格蘭銀行(Bank of England，BoE)。

本文分別對三個變量的自然對數(shù)進(jìn)行取值，以減輕波動幅度造成的影響并消除時間序列數(shù)據(jù)中的異方差，從而得到三個時間序列：LM4、LUKGDP和LUKCPI。

2.2 模型選擇

(1)

通貨膨脹和價格水平是穩(wěn)定的，只有貨幣供給量可以長期影響通貨膨脹，因?yàn)樗绕渌兞扛苯拥赜绊憙r格水平。

(2)

貨幣供求平衡時，均衡價格水平由外生貨幣供給量決定，即由中央銀行控制。因此，在M增長率固定的長期均衡狀態(tài)下，i是固定的：

(3)

其中，π是通貨膨脹率，ηY是貨幣供給量的彈性。由于ηY的存在，貨幣供給量的增加將被部分吸收，而超出的部分便會引起通貨膨脹。

M4的增加伴隨通貨膨脹率的上升，但當(dāng)經(jīng)濟(jì)遇到?jīng)_擊時，GDP平減指數(shù)的增長率比CPI指數(shù)的增長率呈現(xiàn)更大波動。2020年，COVID-19疫情席卷全球，英國GDP下降11.3%，GDP平減指數(shù)的增長率迅速波動了1%左右，而英國CPI指數(shù)的增長率則一直較為平穩(wěn)。值得注意的是，LUKCPI和LM4的波動速度幾乎相同。因此，可以認(rèn)為LUKCPI對LM4的變化更敏感，M4和CPI指數(shù)之間更可能存在長期和短期均衡關(guān)系。

圖1 1970—2020年LM4、LUKGDP和LUKCPI的變化及增長率的波動性

(4)

(5)

其中，Yt代表通貨膨脹，Xt代表貨幣供給量。β1i和γ1i捕捉ΔYt相對于ΔYt-1和ΔXt-1的短期動態(tài)，μ1t是白噪聲誤差項(xiàng)。α1和α2反映了對協(xié)整關(guān)系值的調(diào)整速度。本文VECM模型被估計(jì)為一個VAR模型，使用OLS估計(jì)長期關(guān)系Yt=θXt+εt。

(6)

(7)

VAR(q)模型的一般方程如下，A0是截距系數(shù)；Ai是自回歸系數(shù)；Et是誤差項(xiàng)。

Xt=A0+A1Xt-1+A2Xt-2+A3Xt-3+…+ApXt-p+Et

(8)

3 研究過程

3.1 平穩(wěn)性檢驗(yàn)

本文使用Stata軟件分別對三個時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)(ADF檢驗(yàn))：描述自然波動的平均值(LM4、LUKGDP和LUKCPI)，描述自然波動增長率的一階差分序列(DLM4、DLUKGDP和DLUKCPI)，以及描述增長速度的二階差分序列(D2LM4、D2LUKGDP和D2LUKCPI)。

表1 ADF檢驗(yàn)結(jié)果

續(xù)表

從表1可以得出，平均值時間序列以及一階差分時間序列都不平穩(wěn)，而二階差分時間序列是平穩(wěn)的。因此， LM4、LUKGDP和LUKCPI都是I(2)時間序列。

3.2 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

3.2.1 LUKGDP和LM4之間的協(xié)整關(guān)系

根據(jù)滯后項(xiàng)長度分析決定使用VAR(6)和VAR(2)模型，因VAR(2)模型在跟蹤檢驗(yàn)和最大特征值檢驗(yàn)中表現(xiàn)不顯著，最終選擇VAR(6)模型。

表2 LUKGDP和LM4的協(xié)整檢驗(yàn)方程

從表2可以得出：

-LUKGDP+26.1789LM4-393.4015=0

(9)

LUKGDP=26.1789LM4-393.4015

(10)

3.2.2 LUKCPI和LM4之間的協(xié)整關(guān)系

重復(fù)滯后期長度分析決定VAR(6)模型的選擇，并且VAR(6)模型在跟蹤檢驗(yàn)和最大特征值檢驗(yàn)中表現(xiàn)顯著。

表3 LUKCPI和LM4的協(xié)整檢驗(yàn)方程

從表3可以得出：

-LUKCPI+23.7634LM4-353.3308=0

(11)

LUKCPI=23.7634LM4-353.3308

(12)

3.2.3 LUKCPI、LM4和LUKCPI之間的協(xié)整關(guān)系

表4 LUKGDP、LM4和LUKCPI的協(xié)整檢驗(yàn)方程

從表4可以得出：

-LUKCPI+2.218LM4-29.777=0

(13)

LUKCPI=2.218LM4-29.777

(14)

-LUKGDP+160.3753LM4-2507.405=0(15)

LUKGDP=160.3753LM4-2507.405

(16)

方程(14)中M4系數(shù)相對接近于1，這與相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論結(jié)果一致。方程(16)中M4系數(shù)和常數(shù)值都很大，單位M4變化，GDP平減指數(shù)都有巨大差異和明顯波動，在預(yù)測通貨膨脹方面表現(xiàn)不佳。與之相比，CPI指數(shù)變化相對不受M4波動的影響。LUKCPI的調(diào)整速度參數(shù)為0.0099181，與LUKCPI的系數(shù)符號相反，表明單位時間LUKCPI的偏差將增加0.0099181。LUKGDP的調(diào)整速度參數(shù)為-0.0001211，符號與LUKGDP的系數(shù)相同，表明單位時間LUKGDP的偏差將減少0.0001211，低于CPI指數(shù)，即GDP平減指數(shù)對歷史波動的反應(yīng)不如CPI指數(shù)。換言之，CPI指數(shù)的波動趨勢與M4的波動趨勢更為相似，即CPI指數(shù)更加敏感和有效。

3.3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

格蘭杰因果關(guān)系被用來檢驗(yàn)每個變量是否改善了另一個變量的預(yù)測，即該變量對其他變量的未來價值的預(yù)測能力。

表5 VAR(6)模型的格蘭杰因果關(guān)系Wald檢驗(yàn)

結(jié)果表明，M4的變化不是CPI指數(shù)和GDP平減指數(shù)的格蘭杰原因，考慮M4歷史值的基礎(chǔ)上，M4變化的歷史值不能改善對CPI指數(shù)和GDP平減指數(shù)的預(yù)測。然而，CPI指數(shù)和GDP平減指數(shù)都是M4變化的格蘭杰原因，概率分別為96.5%和91.7%。綜上所述，M4變化對引起CPI指數(shù)變化更明顯也更敏感，更適用于預(yù)測通貨膨脹。

3.4 SVAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)

在相關(guān)經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)上，對上述VAR(6)模型施加進(jìn)一步限制條件，生成結(jié)構(gòu)性VAR(SVAR)模型來進(jìn)一步識別LM4、LUKCPI和LUKGDP之間的因果關(guān)系。結(jié)果顯示，GDP平減指數(shù)的R2=0.7456，而CPI指數(shù)的R2=0.8314，表明CPI指數(shù)在模型擬合程度上更優(yōu)。

由于沒有理論依據(jù)認(rèn)為M4會受到GDP平減指數(shù)和CPI指數(shù)的同期影響。此外，GDP平減指數(shù)和CPI指數(shù)并不同時受到對方的影響，設(shè)定b12=b32=b13=b31=0。

(17)

因此，M4方程可以寫成：

-0.2826LUKGDP+LM4+0.486LUKCPI=0

(18)

LM4=0.2826LUKGDP-0.486LUKCPI

(19)

為分析GDP平減指數(shù)和CPI指數(shù)如何應(yīng)對M4的一次性正向沖擊，生成脈沖響應(yīng)函數(shù)，其中LM4是脈沖變量，LUKGDP和LUKCPI是響應(yīng)變量。

圖2 50和200個季度的脈沖響應(yīng)函數(shù)

從圖2可以看出，CPI指數(shù)對M4沖擊的反應(yīng)從零季度開始下降并達(dá)到最低點(diǎn)。自第五季度，反應(yīng)上升并逐漸趨于穩(wěn)定。初始階段，M4對GDP平減指數(shù)沖擊反應(yīng)趨近于零。但在后續(xù)十個季度，沖擊影響急劇增漲并達(dá)到頂峰?？傮w來說，M4沖擊對CPI指數(shù)有顯著而長期的影響，而對GDP平減指數(shù)則是短期波動更為明顯。因此，M4是長期調(diào)整CPI價格水平的一個更有效的變量，能夠更有效地預(yù)測通貨膨脹。

4 結(jié)論與建議

貨幣供給量和通貨膨脹之間既存在短期波動效應(yīng)，又存在長期均衡分布。從長期來看，貨幣供給量的增加與通貨膨脹之間存在顯著的正向協(xié)整關(guān)系。由于外部沖擊，短期波動顯著。如果貨幣供給量迅速增加，GDP平減指數(shù)的波動將超過CPI指數(shù)。因此，如果GDP的某個組成在短期內(nèi)迅速上升，卻沒有引起價格水平變化時，GDP平減指數(shù)的波動將大于CPI指數(shù)，此時利用GDP平減指數(shù)預(yù)測通貨膨脹可能會高估通貨膨脹水平。除此之外，貨幣供給量的增加不能歸因于通貨膨脹率的上升，即通貨膨脹率的上升或下降，并不會引起貨幣供給量的變化。

在實(shí)踐中，應(yīng)考慮結(jié)合使用CPI指數(shù)和GDP平減指數(shù)來更有效準(zhǔn)確地衡量和預(yù)測通貨膨脹水平。但是，GDP平減指數(shù)只能按年度或季度計(jì)算，不能及時反映價格波動，使其不適合用于短期波動預(yù)測。

在撰寫本報(bào)告時，英國CPI通脹率(2021年第二季度)為3.2%，存在著持續(xù)高通脹的風(fēng)險，促使英國央行實(shí)行更緊縮的貨幣政策。本文研究表明，監(jiān)測貨幣供給量的變化并在短期內(nèi)收緊貨幣政策可以幫助英國央行將通脹率帶回目標(biāo)。然而，本文是基于經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定的假設(shè)，沒有考慮英國脫歐帶來的影響，所以本文的結(jié)論并不完全適用于現(xiàn)階段和未來英國通脹分析。

本文可以在以下三個方向上進(jìn)行擴(kuò)展。首先，雖然模型重點(diǎn)是英國通脹動態(tài)，但該模型對其他國家亦有借鑒性。其次，本文結(jié)果表明將英國的通貨膨脹建模為經(jīng)濟(jì)政策不確定性函數(shù)模型是合理的，以有效反映英國脫歐影響和未來發(fā)展。最后，非線性模型在樣本外預(yù)測通脹的能力是具有探究性的，需要未來更深入的探究。