當前我國通貨膨脹預期及防范對策

王俊+梁宗德

內容摘要：我國消費物價指數CPI的持續走高，一度成為最受關注的經濟金融熱點問題之一。本文通過中華人民共和國國家統計局發布的我國2003年6月至2012年6月的CPI數據為依據，研究我國通貨膨脹預期，在分析我國通貨膨脹預期的基礎上，利用AR模型，進行了實證分析，并通過Eviews和Excel等軟件進行操作以及整理，得出了通脹預期的預測值。

關鍵詞：通貨膨脹預期 AR模型檢驗 估計

我國自2003年以來，經濟快速增長的同時發生了數次通貨膨脹。從2003年下半年開始，CPI指數從0.3%一路攀升，2003年下半年CPI漲幅達到3.2%。2006年產生流動性過剩以來，市場價格先是表現為資產價格的飆升，然后是肉、雞蛋等食品價格的狂漲。進入2007年下半年，物價上漲迅速，一舉將全年的通貨膨脹率拉升到4.8%，經濟運行中出現“結構性通貨膨脹”，并在2008年上半年得到加強，年通貨膨脹率更是達到5.9%。自2009年7月開始，我國CPI指數一路上升，到2011年7月有所下降，國內通脹預期也開始逐漸顯現。2012年上半年CPI陸續下降，然而2013年年初到現在，月度CPI卻起伏較大。2012年9月份，全國居民消費價格總水平同比上漲1.9%，1月至9月平均全國居民消費價格總水平比去年同期上漲2.8%。

我國通貨膨脹預期形成的原因

（一）貨幣投放量過大

自2003年以來，我國金融機構新增貸款不斷增加，至2012年呈遞增趨勢。2012年，我國貨幣供應量更是增長較快。2012年1-9月我國貨幣供應量增加了87789.86億元人民幣。但是，現階段我國處于經濟復蘇的不確定性階段，貨幣投放量很難強制壓縮，于是由于寬松信貸而產生的流通性過剩的通脹壓力持續顯現。

（二）資產泡沫的不良預期

現階段我國貨幣供應量不斷增加，居民消費價格指數也不斷上漲，剩余的流通貨幣增加，再加之寬松的信貸政策，導致房地產價格的不斷上升。我國房地產價于2000年初開始上漲，到2004年全國商品房和商品住宅平均銷售價格分別上漲14.4%和15.2%，是1998年以來的最高水平。通過政府的宏觀調控，直到2012年我國房屋價格漲幅總體趨緩，這顯現了宏觀調控的初步效果，但是未來形勢依然不容樂觀。由于住房需求堅挺、土地成本上升，導致少數城市房價漲幅仍然較高。因此，房產市場隨著房價的飆升而成為投機型投資追逐目標，導致硬資產漲價拉動消費品物價上升，使得消費增加，進而促進物價上漲；導致資產泡沫化預期形成后，大量資金涌出壓力增大，提高通脹預期。

（三）輸入性通脹增加

2008年金融危機以來，由于我國原材料和能源短缺，需從其他國家購買，致使世界原材料和能源價格紛紛上漲。2012年以來，我國貨物貿易進出口總體保持平穩增長，呈現低位回穩態勢。據中國國家海關統計，2012年上半年，外貿進出口總值18398.4億美元，同比增長8%。其中出口9543.8億美元，增長9.2%；進口8854.6億美元，增長6.7%；貿易順差689.2億美元，擴大56.4%。由于我國進口大宗商品，其價格大幅增長，嚴重影響到我國國內消費品價格，增加了輸入性通脹，形成通脹預期壓力。

（四）匯率政策不完善

現階段我國匯率政策仍存在匯率的彈性較低，匯率的靈活性較低等問題，而且人民幣不斷升值使得匯率波動與中國出口企業價格調控能力之間的問題日益突出。在匯率不完善的情況下，存在通脹預期成為一種必然。

從上述分析可以看出，我國通貨膨脹預期的原因主要在于貨幣的投放量、資產泡沫的不良預期和輸入性通脹增加，這些都會影響政府政策的制定及企業和社會公眾的經濟行為，不利于我國經濟的增長，加劇了我國社會的動蕩。

實證研究

根據以上分析可知，我國當前確實存在通貨膨脹預期，但是未來預期的數值具體是多少，本文將根據AR模型相關知識，構建AR模型預測2013年通貨膨脹率。

（一）AR模型的基本思想

AR模型是時間序列模型中的簡單自回歸模型，利用變量自身的歷史資料尋求觀測數據演變所遵從的動態規律性，以預測其未來。

p階自回歸模型記作AR（p），滿足以下方程：

其中，εt是白噪聲序列。

（二）模型估計

本文收集和整理了國家統計局數據庫2003年6月到2012年6月的月度CPI指數，共109個數據作為樣本，前103個數據建立AR（p）模型，作為預測樣本，后6個數據用作驗證AR模型的準確性。

1.時間序列的平穩化處理及單位根檢驗。2003年6月至2012年6月的CPI指數序列的平穩化處理，結果如表1所示，樣本序列的自相關系數（autocorrelation）沒有很快地趨近于0，說明原序列是非平穩的序列。2003年6月至2012年6月的CPI指數序列的ADF檢驗結果如表2所示。檢驗結果顯示，CPI序列接受原假設，因此，CPI指數序列是一個非平穩數列。

接著對一階差分△CPI序列進行單位根檢驗，ADF檢驗結果如表3所示。檢驗結果顯示，一階差分△CPI序列拒絕原假設，接受△CPI序列是平穩序列的結論。由此可判斷△CPI序列基本滿足AR（1）過程。

2.時間序列模型估計與診斷檢驗。本文采用LM檢驗方法，經過反復試驗，發現該殘差項是一階自相關AR（1），檢驗結果如表4所示。通過eviews操作以及整理，可得如下模型：

3.預測。接著使用估計的模型，預測2012年1月至2013年12月的CPI情況，并計算出2012年度CPI數值以及2013年度的CPI指數。

通過檢測，如表5所示，差均在誤差范圍之內， 2012年3月的誤差相對較大，因為3月上旬受低溫雨雪天氣影響，由于冬儲菜逐步退市，新季蔬菜尚未大量上市，導致各種蔬菜價格上漲幅度較大，居民消費價格總水平不斷上漲。從而可知，用AR模型預測CPI數值是可行的。并通過計算2012年、2013年相關數據，預測CPI指數的平均值，可得出2012年預期全國居民消費者價格指數為2.8%，2013年預期全國居民消費者價格指數將為2.6%。endprint