通貨膨脹的國際協動性研究—基于動態分層因子模型

■ 王 能 方齊云 教授 吳光豪 博士生（華中科技大學經濟學院 武漢430074）

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通貨膨脹的國際協動性研究—基于動態分層因子模型

■ 王 能 方齊云 教授 吳光豪 博士生（華中科技大學經濟學院 武漢430074）

內容摘要：本文利用動態分層因子模型，將54個國家1980-2014年的CPI數據分解為全球通脹因子、區域通脹因子和國家特質成分，以探究各國通脹的協動性和波動來源。研究結果表明，國家特質成分作用最大，全球因素次之，最后是區域因素。全球因素和區域因素合計解釋了各國通脹波動的55.7%，表明各國通脹具有較強的協動性。此外，全球因素和區域因素對不同國家的影響存在顯著差異。為此，選取7類國家特征變量探究其原因，研究發現，經濟和金融發展水平、開放程度、平均通脹率以及央行獨立性是造成這種國別差異的重要因素。

關鍵詞：通貨膨脹 協動性 動態分層因子模型

引言

近年來，關于全球通脹協動性的經驗證據和理論歸納已經成為國際學者研究的熱點。Mum taz & Surico（2012）對11個工業國家的通脹進行研究，發現工業國家間的通貨膨脹經歷了相似的波動，具有較高的協動性。Monacelli & Sala（2009）對歐洲地區各國的分類價格數據進行研究，發現歐洲各國通脹的協動性能解釋各國通脹波動的50%。Ciccarelli & Mojon（2010）認為，各國通脹從20世紀60年代開始已經受全球共同沖擊支配，而且這一現象至今仍未改變。此外，部分學者也對全球通脹協動性的形成原因進行了分析。Nee ly & Rapach（2011）認為，在各國通脹協動性的形成過程中，相互之間緊密的貿易和投資等經濟聯系發揮著基礎性的紐帶作用，一國的通脹波動會通過貿易和投資溢出到周邊其他國家。

在已有文獻基礎上，本文進一步拓展相關研究，主要貢獻和創新體現在：第一，將Moen ch等（2013）提出的動態分層因子模型借鑒到國際通脹的分析上來，以此建立了通脹協動性的研究框架，成功將54個國家的CPI數據分解為全球通脹因子、區域通脹因子和國家特質成分；第二，利用方差分解量化了各國通脹的協動程度，厘清了各國通脹波動的來源；第三，深入分析了全球因素、區域因素對通脹影響的國家差異和國家特征之間的關系。與以往研究相比，本文突破了已有文獻研究視角和方法的不足，得到了更加細致深入的結論。

圖1　全球和區域通脹因子變化特征（1980-2014年）

模型設定、估計及數據描述

（一）模型設定

本文利用Moench等（2013）提出的動態分層因子模型來分析通脹的國際協動性。本文以全球54個國家的通脹數據集為研究對象，按照各國所處地理位置，將數據集劃分為北美、拉美、歐洲、亞洲、非洲和中東6大子塊，分別用b=1，2，…，6表示。本文用兩個層次的動態因子來刻畫這些國家通脹之間的協動性：一是1個對所有國家都相同的全球通脹因子Ft，用來捕獲所有國家通脹之間的協動性；二是6個區域通脹因子Rbt，b=1，2，…，6，用以刻畫各區域內部所有國家通脹之間的協動性。

對于區域b內國家i而言，其在時間t的通脹πbit可以表述為：

πbit=λbiRbt+ebit（1）

其中，系數λbi是因子載荷，量化了一國通脹πbit對區域通脹因子Rbt的反應。誤差項ebit表示由國內沖擊引起的那部分影響，也稱為國家特質成分。根據因子模型的一般設定，Rbt和ebit正交。同樣，區域通脹因子Rbt表述為：

Rbt=λbFt+ebt（2）

其中，因子載荷λb量化了區域通脹因子Rbt對全球通脹因子Ft的反應。進一步，為了完整地設定數據的動態過程，假定全球通脹因子和特質成分服從如下一階自回歸過程：

Ft=ρFFt-1+εFt（3）

ebit=ρbiebi（t-1）+εbit（4）

ebt=ρbeb（t-1）+εbt（5）

其中，εFt、εbit和εbt均服從均值為零的正態分布，且互不相關。（3）、（4）、（5）式分別描述了全球通脹因子和特質成分的形成過程，所有國家的CPI通過這兩個區域層次的動態因子聯系在一起。（1）-（5）式構成了國際通脹的動態分層因子模型。

（二）模型估計

本文參照Moench等（2013）的做法，利用基于Gibbs抽樣的MCMC方法來估計模型的參數和動態因子。核心的估算過程如下：利用主成分分析估計模型，得到參數和因子的初始值；基于參數和全球通脹因子抽樣出區域通脹因子的后驗分布；基于參數和區域通脹因子抽樣出全球通脹因子的后驗分布；基于全球和區域通脹因子抽樣出參數的后驗分布，完成一次MCMC過程；重復上述步驟，直至生成的馬爾科夫鏈收斂。在具體的估算過程中，本文利用MCMC方法一共抽樣了20000次，丟棄最開始的10000次抽樣，余下的抽樣保留用以得到參數和因子的后驗分布。

（三）數據描述

本文總計收集了54個國家的 CPI 指標，數據來自IMF數據庫和Wind數據庫。將54個國家按照地理位置劃分為 6個區域，分別是北美、拉美、歐洲、亞洲、非洲和中東。北美國家包括：美國、加拿大和巴巴多斯，共計3個；拉美國家包括：阿根廷、玻利維亞、巴西、智利、哥倫比亞、厄瓜多爾、圭亞那、牙買加、秘魯、巴拉圭、烏拉圭和委內瑞拉，共計12個；歐洲國家包括：奧地利、比利時、瑞士、德國、丹麥、西班牙、芬蘭、法國、英國、希臘、愛爾蘭、冰島、意大利、盧森堡、荷蘭、挪威、葡萄牙和瑞典，共計18個；亞洲國家包括：印尼、中國、印度、日本、韓國、斯里蘭卡、馬來西亞、菲律賓、新加坡和泰國，共計10個；非洲國家包括：剛果共和國、肯尼亞、毛里求斯、塞內加爾和南非，共計5個；中東國家包括：埃及、伊朗、以色列、巴基斯坦、突尼斯和土耳其，共計6個。本文使用年度 CPI 的增長率數據，樣本區間為1980－2014年，共計35年。最后，根據動態因子模型所使用數據的一般處理程序，本文對54個國家的CPI 指標進行了去中心化處理，即將所有的序列減去對應的均值，使其滿足均值為0的條件。

表1　方差分解結果

表2　國家特征與各層次通脹因子影響程度回歸分析

實證結果與分析

（一）動態因子特征分析

根據動態分層因子模型的MCMC估計結果，圖1給出了全球通脹因子和各區域通脹因子的后驗分布均值。可以看出，本文估算出的全球和區域通脹因子分別較好地刻畫了全球層面和各區域層面通脹波動的特點，符合基本事實。

從圖1a可以看出，全球通脹因子變化平緩，雖然起伏不斷，但總體呈下降趨勢。結合歷史經濟背景，分析全球通脹因子的具體走勢：20世紀70年代，兩次石油危機爆發，導致全球眾多國家物價水平集中上漲，由此導致全球通脹因子在1980年處于歷史性的高位。之后隨著各國采取緊縮性貨幣政策，全球通脹在1980年代中期前處于迅速下行階段。1990年前后，眾多國家進行經濟轉軌，不少國家出現了嚴重的通脹，導致全球通脹因子處于階段性高點。2000年以后，全球經濟增長強勁，各國普遍物價上漲，全球性通脹開始反彈，并在2008年到達高點。在2009年，全球金融危機爆發，全球通脹因子迅速下降，創歷史新低。為了應對金融危機所導致的嚴重衰退，各國紛紛采取寬松的貨幣政策和積極的財政政策，全球通脹因子在2009年后出現一波明顯的反彈。2011年以后，全球經濟復蘇乏力，多國經濟增長放緩，全球通脹因子呈現下降趨勢。

從圖1b－圖1 f可以看出，各區域通脹因子走勢各不相同。北美通脹因子和歐洲通脹因子在大部分時間里都維持著比較低的水平，歐洲通脹因子自1990年以來一直變化平緩，由此反映了發達國家掌控通脹的能力較強。圖1c所示的拉美地區通脹因子在1980-1990年急劇上升，與該段時間內拉美國家因債務危機而爆發惡性通脹的背景相吻合。圖1e顯示的亞洲通脹因子表現出明顯的階段性：1984-1997年通脹急劇上升；1997年亞洲金融危機爆發，重創亞洲經濟，通脹迅速下降；2000年以后，隨著亞洲經濟的快速增長，外資大量流入，亞洲地區貨幣流動性過剩，通脹逐步攀升，并于2008年達到峰值；2009年在國際金融危機的影響下，亞洲經濟增長放緩，通脹呈現下降趨勢。非洲地區的通脹因子波動較為劇烈，其在1994年前后經歷了高通脹，這與當時非洲地區的政治動蕩和戰爭有關。至于中東地區通脹因子，其在樣本期內經歷了頻繁的劇烈波動，這與中東國家經濟結構單一、糧食對外依存度高、容易受到世界經濟沖擊相關。

（二）基于方差分解的協動性強度分析

為了厘清各國通脹波動的來源，本文利用方差分解計算了全球通脹因子、區域通脹因子以及國家特質成分對各個國家CPI波動的貢獻。根據模型（1）和（2）的設定形式和動態因子之間的正交性，任意國家CPI的方差可以表述如下：

var（πbit）=（λbiλb）2var（Ft）+（λbi）2var（ebt）+var（ebit） （6）

將（6）式右邊的三個部分除以var（πbit）可以分別得到各國通脹的方差被全球通脹因子、區域通脹因子和特質成分所解釋的比例，本文將這些分別記為θwi、θr

i和θc

i。例如，全球通脹因子的方差貢獻度θw

i=（λbiλb）2var（Ft）/var（πbit）。這種分解可以直觀的表明特定國家通脹波動的主要驅動力來源。表1報告了基于后驗均值的方差分解結果，每一個表格均為各因子對相應區域（國家）CPI方差貢獻度的均值，從中可以發現：

第一，就所有國家而言，國家特質成分是影響各國通脹的最主要因素，全球因素次之，最后是區域因素。國家特質成分平均解釋了各國通脹波動的44.3%，全球通脹因子和區域通脹因子分別解釋了各國通脹波動的40.5%和15.2%。根據Neely & Rap ac h（2011）的定義，全球因子和區域因子對各國通脹方差的貢獻度之和是全面衡量一國通脹與其他國家通脹關聯度的重要指標。這里，全球因素和區域因素貢獻度之和超過了50%，表明就總體而言，各國通脹具有較強的協動性，關聯程度較高，同時也意味著存在具有廣泛影響力的“全球通脹周期”。

第二，就區域均值而言，全球通脹因子解釋北美、歐洲地區國家通脹波動的比例明顯高于亞洲、非洲、中東和拉美地區。全球通脹因子對北美地區解釋比例最高，為60.6%，而對拉美地區解釋比例僅為19.8%。這在一定程度上反映了全球通脹周期對發達經濟體的影響力強于欠發達經濟體。至于區域通脹因子，其對拉美地區和非洲地區國家通脹的解釋比例則相對較高，大體上和全球通脹因子解釋力相反。

第三，就中國而言，全球通脹因子和區域通脹因子對中國通脹波動的貢獻度較小，分別為10.7%和5.5%，遠低于美國、德國以及全球平均水平。這表明，中國通脹與全球通脹、亞洲地區通脹的相互關聯程度較弱。考慮到本文使用的樣本始于1980年，在其后相當長的一段時間內，中國開放程度很低，國內價格受到管制，并沒完全放開，因此從整個樣本期來看，中國和全球通脹相關性較弱是合理的。但是，隨著改革開放的深化，有理由相信中國通脹與國際通脹的協動性在近些年會提高。

關于協動性決定因素的實證探討

上文的分析表明不同層次的通脹因子對各國通脹的影響程度互不相同，為了研究這種影響差異和國家特征之間的關系，本文選擇如下7類可能決定通脹因子對一國通脹影響程度的特征變量：經濟發展水平，用各國實際人均 GDP來衡量，并對數據取對數處理；貿易開放度，用各國進出口總額占GDP比重表示；金融深化度，用各國金融機構的流動負債占GDP比重表示；政府規模，用各國政府支出占GDP比重衡量；平均通脹率，用各國CPI的平均值表示；通脹波動率，用各國CPI的標準差表示；央行獨立性，參考Cukierm an等（1992）的央行獨立性指數，該指數變化范圍為0到1，數值越低表示央行獨立性越高。其中，除了央行獨立性數據來自于Cukie rm an等（1992）外，其余6類特征變量所使用的數據均來自IMF數據庫和世界銀行網站。

本文將54個國家的通脹波動被全球通脹因子、區域通脹因子所解釋的比例

θw

i和θr

i，分別對上述7類特征變量做截面回歸。以θwi為例，回歸方程為：

其中，Xk,t代表國家i的第k類特征變量。由于這里做的是截面回歸，所以特征變量（1）-（4）是1980-2014年間相應變量的均值，對θri的回歸與模型（7）類似。考慮到模型中可能存在異方差問題，本文使用懷特穩健標準誤的OLS估計模型（7），結果如表2所示。

從θw

i的回歸結果來看，回歸方程校正的R2為0.75，表明國家特征變量比較充分地解釋了一國通脹波動來源于全球通脹的比例θwi。F值強烈地拒絕了所有特征變量系數為0這一假設。回歸系數顯示：實際人均GDP、貿易開放度和金融深化度對θw

i均存在顯著的正向影響，只是影響大小不同。與此相反，平均通脹率和央行獨立性的系數則顯著為負，但需要指出的是，由于央行獨立性指數越小代表獨立程度越高，因此負的系數表明θwi隨著央行的獨立程度的提高而變大。此外，政府規模和通脹波動率的系數為負但在統計上并不顯著。因此綜合而言，經濟和金融越發達、開放程度越高、平均通脹率越低以及央行獨立性越高的國家，其國內通脹越容易受到全球通脹周期的影響。

從θr

i的回歸結果來看，校正的R2僅為0.31，F值在5%的顯著性水平上拒絕了所有特征變量系數為0這一假設。從各特征變量回歸系數來看，除了實際人均GDP和貿易開放度之外，其余特征變量的回歸系數均不顯著。實際人均GDP系數顯著為負，貿易開放度系數則為正，表明經濟落后、開放程度高的國家，其國內通脹受地理位置因素的影響較大。

結論及政策啟示

（一）結論

第一，本文計算的全球通脹因子和區域通脹因子清晰準確地刻畫了全球通脹形勢以及各區域通脹特點。方差分解結果顯示，全球通脹因子和區域通脹因子對54個國家CPI波動的平均貢獻度分別為40.5%和15.2%，二者之和超過了50%。據此，本文認為各國通脹具有較強的協動性，具有廣泛影響力的“全球通脹周期”是存在的。

第二，全球通脹因子解釋北美、歐洲地區國家的通脹波動的比例明顯高于亞洲、非洲、中東和拉美地區。全球通脹因子對北美地區解釋比例最高，為60.6%，而對拉美地區解釋比例僅為19.8%。這在一定程度上反映了全球通脹周期對發達經濟體的影響強于欠發達經濟體。

第三，國家特征變量比較充分地解釋了各國通脹波動來源于全球通脹的比例之間的差異，綜合而言，經濟和金融越發達、開放程度越高、平均通脹率越低以及央行獨立性越高的國家，其國內通脹越容易受到全球通脹周期的影響。相對而言，特征變量對各國通脹波動來源于區域通脹的比例的解釋力則較弱，但就總體而言，經濟發展水平較低、開放程度較高的國家，其受到區域通脹的影響越大。

第四，整個樣本期間內，全球通脹因子和區域通脹因子對中國通脹波動的平均貢獻度分別為10.7%和5.5%，低于世界平均水平。這表明，中國通脹與全球通脹、亞洲地區通脹在樣本期內的相互關聯程度較弱。但是，這并不表示最近幾年中國的通貨膨脹與國際通貨膨脹的關聯程度弱。根據本文對國家特征變量與方差分解國別差異之間關系的研究，可以肯定的一點是，隨著中國改革開放的深入、經濟和金融的進一步發展，通脹的協動性會有所提高。

（二）政策啟示

隨著中國經濟、金融的進一步發展，對外開放的擴大，國內通脹與世界各國通脹的協動性會逐步提高，面臨的外部沖擊的風險會日益增加。因此，在制定治理通貨膨脹政策時，不能僅僅關注國內經濟的運行態勢，還需兼顧國際通脹水平的變化及其對中國的溢出效應。此外，應進一步加強與外部經濟體之間的政策合作和協調，積極應對世界經濟周期和通脹波動的沖擊。

參考文獻：

李雪濤.我國CPI增長率與其波動性的關系探討——基于GARCH類和SV類模型的比較[J].商業經濟研究，2015（11）

中圖分類號：◆F821.5

文獻標識碼：A

基金項目：▲教育部人文社會科學研究規劃基金資助項目（13YJA790166）