通货膨胀福利成本的研究思路、发展及启示论文

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1、通货膨胀福利成本的研究思路、发展及启示论文.freelan(1997),先后都提出了“补偿改变理论(pensatingVariation)”:经济个体为了生活在一个有更低(或者更高)的持续通货膨胀环境下,人们愿意失去多少收入损失(或者得到多少收入补偿),这种对收入改变的测度就是对通货膨胀福利成本的测度,这完全符合经济学关于理性经济个体最大化选择行为的假定,是对通货膨胀福利成本的一般均衡分析,同时,也是对通货膨胀福利成本采用消费者剩余分析的一个有力的补充和说明。Leach(1983)继承和发展了Barro(1972)对交易的认识,认为货币只是交易的媒介,而不具有内在的价值

2、。通货膨胀改变了商品的需求和劳动力的供给,因此也就直接影响了人们的福利获得。他在分析中采用了个体效用函数,具有微观的特征,但对货币的引入却是通过对商品的间接征税,这是一个过渡性质的分析。CooleyandHansen(1989)是较早正式采用微观货币模型和补偿改变理论的学者,认为货币的持有要归因于现金先期约束(Cash-In-Advance,CIA),这种通过现金先期约束引入货币的方式是Stockman(1981)、Lucas(1982)、LucasandStokey(1983,1987)和Svensson(1985)所提倡的。他们认为消费是一个受到现金先期约束的现金商

3、品,闲暇和投资是信用商品,设定个体的效用来自于消费与闲暇:分别为第t期的消费和闲暇,β为折现率,E0为在初期获得的全部信息上的条件期望值,A为常数。在消费的现金约束和预算约束下最大化效用函数,运用Kydland(1987)的计算方法,通过补偿改变理论对福利成本进行了一般均衡估计。这种方法比较起Leach又深入了一步,通过对个体效用函数的细致刻画和约束条件的完整考虑,对社会经济环境进行了充分的认识和模拟,估计出的结果也就更为可信。DotseyandIreland(1994)扩展和完善了先前的研究,建立了利用微观货币模型进行通货膨胀福利成本一般均衡分析的标准典范。设定个体的

4、效用来自消费和闲暇,受到现金约束和预算约束,随后又建立了市场中间商、商品生产者的约束,认为通货膨胀扭曲了这三个市场参与者的边际决策,都不能有效率地管理各自持有的货币余额,而且也要用闲暇来替换一部分市场劳动,还要从商品生产中分散一部分生产性资源转移到金融中介服务,这些就构成了通货膨胀的福利成本。这种分析考虑了众多参与者的行为,从多个方面考虑了通货膨胀所带来的福利成本,因而也可以用来评价一些货币政策。现金先期约束限制了经济主体的交易机会,于是许多学者又开始寻求其他的微观货币模型。EcksteinandLeiderman(1992)和Lucas(1994,2000)先后都利用

5、了MIU模型,得到以色列和美国的通货膨胀福利成本估计。Jones等(2001)通过考虑最佳货币数量指数(SuperlativeMoaryQuantityIndexes),利用MIU模型计量了通货膨胀福利成本。Chadha等(1998)则运用了Mccallum-Goodfriend(1987)的交易时间(Shopping-Time)模型,通过假设持有货币能节省购买时间,因此提高了闲暇水平这一途径来引入货币。设闲暇函数为lt=φ(ct,mt),个体的效用来自消费和闲暇:为持有的实际货币余额,从而得到英国的通货膨胀福利成本。olico(1999)和LagosandIU模型,估

6、计出的福利成本为GNP的1.64%,采用CIA模型时为GNP的1%,如果考虑5%的折现率和2.5%的GNP增长率,1%GNP的福利成本的净现值就高达GNP的40%,以1995年美国的数据计算,就是29000亿美元,用Lucas的话来讲,“这确实是真实的货币”。Chadha等(1998)利用Shopping-Time模型,得出当英国的名义利率从6%到2%时,净福利增加大约占到GNP的0.22%,若折现率为5%,GNP增长率为2.5%,净福利增加大约占到GNP的9%,以1995年英国的数据,相当于600亿英镑,这比英格兰银行资产负债表上的资产规模的两倍还要多。Sefieti

7、sandYavari(2005)在考察了意大利1861年至1996年的经济运行状况后,利用Bailey的局部均衡模型和MIU模型,得出当名义利率从14%到3%时,会产生大约为GDP的0.1%的福利增加,单独考虑二战后期(1948年-1996年),福利增加则会达到GDP的0.4%,这和他们对加拿大的估计(0.35%)和美国的估计(0.45%)是十分接近的。Gillman(1995)在比较了不同计算方法的估计结果后,得出由10%通货膨胀率所引致的福利成本的保守估计应为GNP的0.85%~3%,若以美国1994的GNP计算,则在580亿-204

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