通货膨胀对我国宏观经济调控作用的影响研究

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1、通货膨胀对我国宏观经济调控作用的影响研究理清通货膨胀的成因对货币当局的宏观经济调控有重要作用。根据以往研究成果，本文首先介绍了通货膨胀的一般因素，然后用因子分析法和VAR模型对通货膨胀率CPI、国际大宗商品价格指数CBR、汇率水平E、经济增长速度GDP、劳动力成本LC、货币供应量M2和企业原材料燃料动力购进价格指数FRD七个因素进行了深层次分析。结果表明，不同时期的通货膨胀是由不同的因素引起的;同一时期不同因素对物价上涨的冲击力度也是不同的。基于因子分析模型的实证分析(一)格兰杰因果关系检验为了增加本文论证的严谨性，本文采

2、用格兰杰因果关系法对各时间序列与LNCPI序列进行格兰杰检验。检验结果表明：国际大宗商品价格、汇率水平、劳动力成本和原材料燃油动力购进价格均与CPI有单向的格兰杰因果关系，而GDP和M2与CPI有着双向的格兰杰因果关系。这表明，国际大宗商品价格的上涨、货币供应量的增加、人力资源成本的增加以及工厂原材料燃料动力的成本上升，都会导物价的上涨。GDP和M2与CPI有双向的因果关系，表明经济的增长、货币供应量的增加会导致物价的上涨，形成输入型通货膨胀;而物价的上涨同时也会刺激经济的进一步增长，居民和企业的名义货币需求上升，这会进一

3、步要求货币供应量的增加。(二)因子分析模型原理格兰杰检验结果初步证明的CBR、YRD、E、GDP、LC和M2会造成物价的上涨，但不能说明各因素对物价上涨的具体影响程度，以及各个时间阶段其主要作用的因素。因子分析模型则能够分析各因素对物价上涨的影响程度，以及不同时期对不同因素对物价上涨冲击量的大小。假设原有变量有p个，分别用x1、x2…xp表示，且每个变量的均值是0，标准差是1，现将每个原有变量用k(k即X=AF+ε在这个数学模型中，F称为公共因子，因为它出现在每个变量的线性表达式中，简称因子。因子可理解为高维空间中互相垂直

4、的k个坐标轴;A称为因子载荷矩阵，aij称为因子载荷，是第i个原始变量在第j个因子上的负荷，其绝对值越大表明xi与fj的依存度越大;ε称为特殊因子，表示原始变量不能被因子解释的部分。其均值为0，相当于多元线性回归模型中的残差。分别计算出各因子的方差贡献率，选择方差贡献率较大的几个因子，然后根据因子得分计算公式，进行因子得分计算。(三)因子分析模型求解为了更全面、更理性的考虑各变量对物价上涨的影响，在分析模型中加入了CPI滞后一期的影响，即增加变量—LNCPI-1。本文对通货膨胀各影响因素的相关矩阵进行KMO和Bartlet

5、t检验，结果表明，影响因素之间的简单相关系数和片相关系数的KMO值为0.708，符合做因子检验的条件。Bartlett球形度检验值为388.064，其对应的F值为0.000，说明通货膨胀的各因素数据来自正态分布总体。本文选取主成分分析法，提取因子个数的依据是：因子的特征根大于1。模型共提取了2个因子，累计的方差贡献率有83.497%，也就是说包含了原有变量83.497%的信息量。由因子载荷矩阵可知，CBR、CPI-1、E、LC以及M2在第一个因子上的载荷较大。因子1共解释了通货膨胀的57.783%。因子2则主要包含了企业原

6、材料燃料动力购进价格指数与GDP。因子2解释了通货膨胀的25.713%。由表1可得因子得分公式为：F1=0.218x1+0.139x2+0.184x3-0.196x4+0.093x5+0.226x6+0.221x7F2=0.177x1+0.379x2+0.165x3+0.324x4+0.397x5-0.197x6-0.228x7x1、x3、x4、x5、x5、x6和x7分别表示LNCBR、LNYRD、LNCPI-1、LNE、LNGDP、LNLC和LNM2经过标准化处理后的值。综合因子得分计算公式为：F=0.57783F1+0

7、.25713F2由表2可知，分析CPI、F1、F2和F较高的时间段，发现以下结论：第一，在近十年有三次较严重的通货膨胀，当通货膨胀比较严重的时候，相应时间段公共因子的得分也比较高，排名靠前。这充分说明公共因子所包含的因素确实对通货膨胀有非常大的影响。第二，不同的时间影响通货膨胀的因素不同。在第一次通货膨胀时，F2得分较高，而F1得分不高，说明第一次通货膨胀主要是F2所包含的因素即企业原材料燃料动力购进价格指数上升与GDP的增长引起的。在第二次通货膨胀时，F1与F2的得分都非常高，直接导致CPI增长突破了8%，而且持续时间也

8、长达五个季度，说明国际大宗商品价格指数CBR、对通货膨胀的预期、汇率水平E、劳动力成本LC、货币供应量M2，企业原材料燃料动力购进价格指数与GDP共同波动时能够极大的推动CPI的增长。在第三次通货膨胀时，F1得分较高，而F2的得分不高，说明第三次通货膨胀主要是由F1所包含的因素即CBR、对通货膨胀的预期