祝丹+趙昕東

摘 要：通貨膨脹預(yù)期是影響實(shí)際通脹的重要變量，也是貨幣政策有效運(yùn)用的關(guān)鍵因素。在新凱恩斯混合菲利普斯曲線的理論框架下構(gòu)建狀態(tài)空間模型，利用貝葉斯Gibbs抽樣算法估計(jì)我國(guó)2001—2013年的季度預(yù)期通脹率，進(jìn)一步利用VAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析我國(guó)通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的動(dòng)態(tài)影響，實(shí)證結(jié)果顯示：我國(guó)季度預(yù)期通脹率的適應(yīng)性特征強(qiáng)于理性特征；適應(yīng)性預(yù)期沖擊在短期對(duì)實(shí)際通脹會(huì)產(chǎn)生較大影響，但累積效應(yīng)在大約9個(gè)季度之后消失；理性預(yù)期沖擊對(duì)實(shí)際通脹的正向影響會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間，并最終將實(shí)際通脹推高到一個(gè)新的水平。因此，貨幣政策應(yīng)從降低適應(yīng)性通脹慣性和管理理性通脹預(yù)期兩個(gè)方面來(lái)調(diào)控通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響。

關(guān)鍵詞：通貨膨脹預(yù)期；狀態(tài)空間模型；季度預(yù)期通脹率；適應(yīng)性通脹預(yù)期；理性通脹預(yù)期；通貨膨脹慣性；貝葉斯Gibbs抽樣；菲利普斯曲線

中圖分類(lèi)號(hào)：F822.5；F224.0 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號(hào)：1674-8131（2014）06-0052-09

一、引言

通貨膨脹預(yù)期不是真實(shí)的通貨膨脹，但它卻是影響真實(shí)通貨膨脹的重要因素之一，人們會(huì)根據(jù)對(duì)未來(lái)通貨膨脹的預(yù)期調(diào)整消費(fèi)、投資、儲(chǔ)蓄等行為，從而導(dǎo)致市場(chǎng)供需狀況改變并引發(fā)物價(jià)水平的變動(dòng)?，F(xiàn)階段我國(guó)雖然通脹率較低，通脹風(fēng)險(xiǎn)不明顯，但未來(lái)仍存在很多不確定因素，比如國(guó)際經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇進(jìn)而需求增加、地方債務(wù)危機(jī)的解決等，都可能形成放松貨幣供給的壓力，這些在一定程度上會(huì)增加人們的通脹預(yù)期，進(jìn)而導(dǎo)致下一輪真實(shí)通貨膨脹的產(chǎn)生。因此，在現(xiàn)階段，不論是預(yù)測(cè)通脹還是治理通脹預(yù)期都具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

然而通脹預(yù)期是經(jīng)濟(jì)主體對(duì)未來(lái)通貨膨脹水平的一種估計(jì)或推斷，是一種主觀心理活動(dòng)，難以直接觀察或測(cè)量，只能通過(guò)各種方法進(jìn)行估計(jì)。目前估計(jì)通貨膨脹預(yù)期的方法可分為三類(lèi)：一是利用問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換測(cè)度。該類(lèi)方法通常依據(jù)各國(guó)中央銀行針對(duì)不同經(jīng)濟(jì)主體定期進(jìn)行的問(wèn)卷調(diào)查，利用差額統(tǒng)計(jì)法或概率法將調(diào)查得到的定性數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為定量的通脹預(yù)期。例如，張蓓（2009）利用改進(jìn)的Carlson-Parkin概率法將通貨膨脹預(yù)期的定性調(diào)查數(shù)據(jù)定量化，并計(jì)算出我國(guó)預(yù)期通貨膨脹率。于光耀和范建偉（2012）利用中國(guó)人民銀行儲(chǔ)戶問(wèn)卷調(diào)查中關(guān)于物價(jià)預(yù)期的原始數(shù)據(jù)，在假定居民的物價(jià)判斷服從不同分布的條件下，計(jì)算了不同分布下的通脹預(yù)期。二是利用金融市場(chǎng)的某些指標(biāo)價(jià)格變化進(jìn)行推斷。如郭濤和宋德勇（2008）、李宏瑾（2010）等研究表明中國(guó)利率期限結(jié)構(gòu)包含了未來(lái)通貨膨脹變動(dòng)的信息，可以作為判斷未來(lái)通貨膨脹的預(yù)測(cè)變量。三是建立經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型進(jìn)行估算，較具代表性的研究有：趙留彥（2005）在理性預(yù)期和有效市場(chǎng)假設(shè)下建立向量自回歸模型，根據(jù)卡爾曼濾波算法推斷預(yù)期通脹率；楊繼生（2009）基于新凱恩斯混合Phillips曲線研究我國(guó)通貨膨脹預(yù)期的性質(zhì)，認(rèn)為我國(guó)同時(shí)存在著向后看的適應(yīng)性預(yù)期和向前看的理性預(yù)期。

對(duì)于第一類(lèi)基于問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù)的估算，由于獲取的有關(guān)數(shù)據(jù)主要是中國(guó)人民銀行對(duì)全國(guó)城鎮(zhèn)儲(chǔ)戶進(jìn)行抽樣調(diào)查的數(shù)據(jù)，因此估算結(jié)果實(shí)際上是城市CPI預(yù)期估計(jì)值，而非整體的CPI預(yù)期估計(jì)值，其結(jié)論的穩(wěn)健性可能受到一定影響。第二類(lèi)運(yùn)用利率期限結(jié)構(gòu)等指標(biāo)來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，必須要有運(yùn)行良好的金融市場(chǎng)和足夠的數(shù)據(jù)，以保證估算結(jié)果的可靠性。然而，我國(guó)成立銀行間債券市場(chǎng)的時(shí)間較短，利率市場(chǎng)化改革也未完全實(shí)現(xiàn)。因此，現(xiàn)有研究文獻(xiàn)較多采用經(jīng)濟(jì)計(jì)量模型來(lái)估計(jì)我國(guó)通貨膨脹預(yù)期，但該類(lèi)方法也存在一些問(wèn)題：（1）通脹預(yù)期過(guò)程的設(shè)定問(wèn)題。趙留彥（2005）將通脹預(yù)期設(shè)定為向量自回歸過(guò)程（VAR），這樣設(shè)定能夠體現(xiàn)相關(guān)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，但由于VAR缺乏經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，因而難以反映通脹預(yù)期的形成機(jī)制。楊繼生（2009）、孟蓼筠（2011）等將通脹的理性預(yù)期直接設(shè)定為下一時(shí)期實(shí)際通脹水平，這樣處理雖然簡(jiǎn)單易行，也符合理性預(yù)期的含義，但忽略了理性預(yù)期的內(nèi)生性。（2）對(duì)于估算通脹預(yù)期的狀態(tài)空間模型，目前的研究還停留在基于卡爾曼濾波算法的估計(jì)，而趙昕東和耿鵬（2009）已經(jīng)驗(yàn)證了在估計(jì)狀態(tài)空間模型時(shí)貝葉斯Gibbs 抽樣方法比傳統(tǒng)的卡爾曼濾波估計(jì)更為準(zhǔn)確。

因此，本文以新凱恩斯混合菲利普斯曲線模型為理論基礎(chǔ)，將通脹預(yù)期設(shè)定為適應(yīng)性預(yù)期與理性預(yù)期的綜合，建立狀態(tài)空間模型，采用貝葉斯Gibbs 抽樣算法對(duì)其進(jìn)行估計(jì)，進(jìn)而基于實(shí)證結(jié)果研究我國(guó)通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通貨膨脹的影響，以拓展和深化相關(guān)研究，并為貨幣政策的制定提供參考。

祝 丹，趙昕東：中國(guó)通脹預(yù)期測(cè)度及其對(duì)實(shí)際通脹的影響二、理論與模型

菲利普斯曲線是研究通貨膨脹的重要理論工具，隨著經(jīng)濟(jì)理論研究的深入，菲利普斯曲線也在不斷發(fā)展。傳統(tǒng)的菲利普斯曲線最早由Phillips（1958）提出，主要用來(lái)描述名義工資增長(zhǎng)率與失業(yè)率之間的相關(guān)關(guān)系；之后貨幣主義學(xué)派的代表人物Phelps（1967）和Friedman（1968）引入預(yù)期和自然失業(yè)率，建立了附加預(yù)期的菲利普斯曲線。然而，最初引入到菲利普斯曲線中的預(yù)期形式僅為適應(yīng)性預(yù)期，即認(rèn)為人們會(huì)根據(jù)以往的經(jīng)驗(yàn)來(lái)形成對(duì)未來(lái)的預(yù)期，因而通常用過(guò)去實(shí)際通脹率作為通脹預(yù)期的代理變量。根據(jù)奧肯定律，失業(yè)率與自然失業(yè)率之差可以用產(chǎn)出缺口代替。因此，附加適應(yīng)性預(yù)期的菲利普斯曲線可表示為：

其中πt和Δyt分別表示實(shí)際通脹率和產(chǎn)出缺口。附加適應(yīng)性預(yù)期的菲利普斯曲線因?yàn)檫m應(yīng)性預(yù)期機(jī)制受到了盧卡斯批判，Lucas（1973）提出了基于理性預(yù)期的菲利普斯曲線，基本形式如下：

其中Etπt+1表示理性通脹預(yù)期。由于附加理性預(yù)期的菲利普斯曲線無(wú)法解釋經(jīng)濟(jì)中存在的通脹慣性、貨幣政策滯后性與漸進(jìn)性等現(xiàn)象，Gali和Gertler（1999）在借鑒Calvo等人模型的基礎(chǔ)上，綜合考慮企業(yè)定價(jià)的“前視”和“后視”行為，賦予廠商重新定價(jià)的概率，并將重新設(shè)定的價(jià)格作為兩種預(yù)期的線性組合，由此形成新凱恩斯混合預(yù)期菲利普斯曲線，具體形式如下：

后續(xù)研究者對(duì)新凱恩斯混合菲利普斯曲線僅包含通脹率的一階滯后項(xiàng)提出了質(zhì)疑：Roberts（2001）認(rèn)為，為了體現(xiàn)公眾非完全理性的預(yù)期影響，應(yīng)引入滯后通脹率的更高階形式；Gordon（1998）和楊繼生（2009）通過(guò)實(shí)證研究表明，考慮通脹率的高階滯后項(xiàng)的效果更好。因而本文將采用高階滯后的混合菲利普斯曲線。此外，反映通脹壓力的短期驅(qū)動(dòng)變量有兩種選擇：一種是產(chǎn)出缺口，一種是真實(shí)邊際成本偏差。但在粘性價(jià)格模型中，實(shí)際邊際成本可能通過(guò)通脹預(yù)期的方式體現(xiàn)出來(lái)，不一定直接導(dǎo)致當(dāng)期通貨膨脹；而且胡軍（2013）也證明了我國(guó)產(chǎn)出缺口與通貨膨脹的走勢(shì)更為接近。因此，本文采用產(chǎn)出缺口反映短期通脹壓力。

綜上所述，新凱恩斯混合菲利普斯曲線的高階滯后形式可表示為：

其中，πt表示t期實(shí)際通脹率，Etπt+1表示基于t期信息對(duì)t+1期通貨膨脹的理性預(yù)期，Δyt表示t期的實(shí)際產(chǎn)出缺口；L為滯后算子，α（L）=α1L+α2L2+…+αpLp；參數(shù)β、iαi、γ分別表示理性通脹預(yù)期、適應(yīng)性通脹預(yù)期及實(shí)際產(chǎn)出波動(dòng)對(duì)當(dāng)期通脹率的邊際影響；ε1t是作用在當(dāng)期通脹率上的隨機(jī)擾動(dòng)。

根據(jù)現(xiàn)有研究來(lái)看，理性通脹預(yù)期更可能為一般非平穩(wěn)過(guò)程，為了估計(jì)模型方便，本文將其視為不可觀測(cè)的狀態(tài)變量，并假設(shè)其服從隨機(jī)游走過(guò)程：

對(duì)于產(chǎn)出缺口的估計(jì)，國(guó)內(nèi)目前最為流行的方法有SVAR方法、小波降噪法及UC卡爾曼濾波法。SVAR方法的優(yōu)點(diǎn)是有經(jīng)濟(jì)理論的支持，但協(xié)方差不變的假設(shè)可能與不斷變化的經(jīng)濟(jì)形勢(shì)不一致，將會(huì)導(dǎo)致估計(jì)結(jié)果出現(xiàn)偏差；小波降噪方法能夠精確地剔除時(shí)間序列中隨機(jī)誤差構(gòu)成的高頻成分，但對(duì)于小波基函數(shù)、小波分解的適當(dāng)層數(shù)以及閾值的確定等缺乏客觀的標(biāo)準(zhǔn)，因而會(huì)影響到模型的估計(jì)效果；UC卡爾曼濾波方法簡(jiǎn)單易行，且不需要假定協(xié)方差不變。故本文基于UC模型的思想，采用貝葉斯Gibbs抽樣算法估計(jì)狀態(tài)空間模型，進(jìn)而得到潛在產(chǎn)出、產(chǎn)出缺口等不可觀測(cè)變量的估計(jì)值。方程（6）將實(shí)際產(chǎn)出分解為潛在產(chǎn)出與產(chǎn)出缺口兩部分，方程（7）中非平穩(wěn)的潛在產(chǎn)出被設(shè)定為帶漂移的隨機(jī)游走過(guò)程，方程（8）以自回歸的形式描述了產(chǎn)出缺口的波動(dòng)特征。

方程（4）～（8）即為估算我國(guó)居民通脹預(yù)期的理論模型，由于包含不可觀測(cè)變量，我們將其轉(zhuǎn)化為狀態(tài)空間形式。為了簡(jiǎn)化狀態(tài)空間形式，借鑒楊繼生（2009）的研究，將方程（4）中滯后階數(shù)初步設(shè)定為2，后續(xù)分析中再根據(jù)模型估計(jì)結(jié)果對(duì)滯后階數(shù)進(jìn)行調(diào)整。將方程（4）和（6）視為觀測(cè)方程，方程（5）、（7）和（8）視為狀態(tài)方程，上述理論模型系統(tǒng)可表示為如下?tīng)顟B(tài)空間形式：

三、模型的貝葉斯估計(jì)

1.估算方法描述

對(duì)于狀態(tài)空間模型的估計(jì)，傳統(tǒng)方法首先用數(shù)值方法獲得參數(shù)的最大似然估計(jì)，然后假定這些參數(shù)是非隨機(jī)的，再通過(guò)卡爾曼濾波估計(jì)狀態(tài)向量?？梢?jiàn)，傳統(tǒng)方法中狀態(tài)向量的估計(jì)依賴于超參數(shù)，為了克服這種缺陷，本文采用貝葉斯Gibbs抽樣算法估計(jì)狀態(tài)空間模型。貝葉斯方法與傳統(tǒng)的卡爾曼濾波方法不同，將所有的參數(shù)當(dāng)作隨機(jī)變量處理，不僅利用似然函數(shù)體現(xiàn)來(lái)自樣本數(shù)據(jù)的客觀信息，而且結(jié)合先驗(yàn)分布體現(xiàn)研究者的主觀判斷，因而大大提高了估計(jì)的準(zhǔn)確度。由于后驗(yàn)分布的形式一般很復(fù)雜，通常采用馬爾科夫鏈蒙特卡洛（MCMC）方法來(lái)估計(jì)；吉伯斯樣本生成器（Gibbs Sampler，簡(jiǎn)稱(chēng)GS）是由Geman（1984）、Gelfand和Smith（1990）等提出和發(fā)展起來(lái)的最常用也最具代表性的MCMC方法，現(xiàn)在已成為計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析中通用的工具。

假設(shè)我們需要從一個(gè)多維分布f（X1，X2，…，Xn）中生成隨機(jī)樣本，如果已知所有的條件分布f（X1X2，…，Xn）、f（X2X1，…，Xn）、…、f（XnX1，…，Xn-1），且這些條件分布容易模擬，那么Gibbs抽樣過(guò)程可以表述為：首先任意給定初始值x（0）1，x（0）2，…，x（0）n；然后依次迭代，隨機(jī)生成x（k）1～f（X1x（k-1）2，…，x（k-1）n）、x（k）2～f（X2x（k）1，…，x（k-1）n）、…、x（k）n～f（Xnx（k）1，…，x（k）n-1），其中，迭代次數(shù)k=1，…，N；根據(jù)上一次的迭代結(jié)果，在條件分布已知的情況下，從條件分布中生成下一次的隨機(jī)數(shù)。根據(jù)馬爾科夫鏈的性質(zhì)，當(dāng)k足夠大時(shí)，（x（k）1，x（k）2，…，x（k）n）趨近于服從多維分布f（X1，X2，…，Xn）。

用貝葉斯吉伯斯樣本生成器（Bayesian Gibbs Sampler， 簡(jiǎn)稱(chēng)BGS）估計(jì)上述狀態(tài)空間模型過(guò)程可以概括為如下兩個(gè)步驟：第一步，在觀測(cè)數(shù)據(jù)及超參數(shù)已知的條件下，生成狀態(tài)向量T=（ξ1，ξ2，…，ξT）′的樣本；第二步，在觀測(cè)數(shù)據(jù)、狀態(tài)向量已知的條件下，根據(jù)各參數(shù)的后驗(yàn)分布生成參數(shù)的隨機(jī)樣本。

其中，第二步的具體過(guò)程又包括如下幾個(gè)部分：（1）在狀態(tài)向量及β、α1、α2、γ已知的條件下，由σ21的后驗(yàn)條件分布生成σ21的樣本；然后在σ21已知的條件下，由λ*=（β，α1，α2，γ）′的后驗(yàn)條件分布生成λ*的樣本。（2）在狀態(tài)向量已知的條件下，由式（5）生成σ22的樣本。（3）在狀態(tài)向量及參數(shù)c已知的條件下，根據(jù)σ23的后驗(yàn)條件分布生成σ23的樣本；然后在σ23已知的條件下，根據(jù)c*=（c，1）的后驗(yàn)條件分布生成c的樣本。（4）在狀態(tài)向量及δ1、δ2已知的條件下，由σ24的后驗(yàn)條件分布生成σ24的樣本；然后在σ24已知的條件下，由δ*=（δ1，δ2）′的后驗(yàn)條件分布生成δ*的樣本。

給定所有超參數(shù)初始值，重復(fù)第一步和第二步直到收斂，得到狀態(tài)向量及各個(gè)參數(shù)足夠多的樣本，再根據(jù)這些樣本得到狀態(tài)向量及參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)分布、均值和標(biāo)準(zhǔn)差。

2.數(shù)據(jù)說(shuō)明與模型估計(jì)

根據(jù)上述理論模型的設(shè)定，我們需要的觀測(cè)變量數(shù)據(jù)包括：實(shí)際通脹率（πt）及實(shí)際產(chǎn)出增長(zhǎng)率（yt）。利用季度時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行估計(jì)和檢驗(yàn)，時(shí)間跨度為2001年1季度至2013年4季度，數(shù)據(jù)來(lái)源于國(guó)家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站。采用居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)代表一般價(jià)格水平，將每個(gè)季度內(nèi)三個(gè)月環(huán)比指數(shù)連乘即得到季度環(huán)比指數(shù)，并用季度環(huán)比指數(shù)的增長(zhǎng)率作為實(shí)際通脹率的代理變量。由于環(huán)比數(shù)據(jù)受季節(jié)性因素影響較大，運(yùn)用×12方法進(jìn)行季節(jié)調(diào)整。將名義GDP轉(zhuǎn)化為以2001年第1季度為基期的實(shí)際GDP，經(jīng)過(guò)季節(jié)調(diào)整后取自然對(duì)數(shù)，作差分處理得到GDP實(shí)際增長(zhǎng)率，產(chǎn)出缺口即為GDP實(shí)際增長(zhǎng)率對(duì)潛在增長(zhǎng)率的偏離。

在估計(jì)狀態(tài)空間模型之前，首先利用實(shí)際通貨膨脹的AR（p）經(jīng)驗(yàn)度量模型中的滯后階數(shù)，初步確定新凱恩斯混合菲利普斯曲線方程中通脹滯后的階數(shù)。對(duì)實(shí)際通脹率進(jìn)行自回歸發(fā)現(xiàn)，在99%的置信水平下我國(guó)通脹慣性僅存在滯后一期的影響，在90%的置信水平下可以認(rèn)為我國(guó)通脹慣性在樣本期內(nèi)滯后階數(shù)為兩個(gè)季度（見(jiàn)表1）。

由于無(wú)信息先驗(yàn)分布對(duì)后驗(yàn)分布只有很小的影響，很少出現(xiàn)對(duì)結(jié)果產(chǎn)生很大影響的情況，因此，利用貝葉斯Gibbs抽樣算法估計(jì)狀態(tài)空間模型時(shí)，參數(shù)的先驗(yàn)分布均采用無(wú)信息的均勻分布。實(shí)際計(jì)算中生成了6 000個(gè)樣本，由于選擇不同的初始值對(duì)MCMC算法預(yù)熱期的長(zhǎng)短有影響，本文舍去前1 000個(gè)樣本，使得初始值的選擇不會(huì)影響最終結(jié)果。為了避免計(jì)算機(jī)生成的偽隨機(jī)數(shù)可能包含的“后效性”，根據(jù)參數(shù)的相關(guān)系數(shù)圖（限于篇幅，圖略），每隔5個(gè)單位取1個(gè)樣本，因此每個(gè)參數(shù)有1 000個(gè)樣本。利用R3.0.0得到各個(gè)參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)分布圖（圖1）。

從各參數(shù)的經(jīng)驗(yàn)分布圖來(lái)看，所有參數(shù)幾乎都是非對(duì)稱(chēng)分布，根據(jù)BGS估計(jì)的思想，用各參數(shù)的均值作為它們的估計(jì)值。如表2所示，參數(shù)估計(jì)值均為正值，符合相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)理論，方差也較小，說(shuō)明用均值作為各參數(shù)的估計(jì)值代表性較好。

新凱恩斯混合菲利普斯曲線方程中滯后通脹率反映了適應(yīng)性預(yù)期的影響，從各參數(shù)估計(jì)結(jié)果來(lái)看（見(jiàn)表2），適應(yīng)性預(yù)期系數(shù) （0.373+0.103=0476）大于理性預(yù)期系數(shù)（0.144），說(shuō)明樣本期間內(nèi)我國(guó)通脹預(yù)期具有更明顯的適應(yīng)性特征，且隨著滯后階數(shù)增加，適應(yīng)性預(yù)期的影響逐漸減弱。模型估計(jì)結(jié)果顯示，適應(yīng)性預(yù)期對(duì)當(dāng)期實(shí)際通脹存在兩期滯后影響：滯后一期通脹率每變動(dòng)1個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際通脹平均變動(dòng)0.373個(gè)百分點(diǎn)；滯后兩期通脹率每變動(dòng)1個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際通脹平均變動(dòng)0.103個(gè)百分點(diǎn)。同時(shí)，理性預(yù)期每變動(dòng)1 個(gè)百分點(diǎn)，實(shí)際通脹平均變動(dòng)0.144個(gè)百分點(diǎn)，說(shuō)明理性通脹預(yù)期因素對(duì)實(shí)際通脹也有一定影響，微觀主體對(duì)未來(lái)經(jīng)濟(jì)的期望和通脹趨勢(shì)的判斷也具有不可忽視的作用。

另外，從表3可以看出，ADF單位根檢驗(yàn)表明，產(chǎn)出增長(zhǎng)率缺口（Δyt）為平穩(wěn)序列，而潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率（t）及理性預(yù)期（Etπt+1）一階差分才平穩(wěn)，說(shuō)明理論模型中將產(chǎn)出增長(zhǎng)率缺口設(shè)定為AR過(guò)程、潛在產(chǎn)出增長(zhǎng)率（t）及理性預(yù)期（Etπt+1）分別設(shè)定為帶漂移和不帶漂移的隨機(jī)游走過(guò)程具有一定的合理性。

上述估計(jì)結(jié)果表明我國(guó)的通貨膨脹預(yù)期為理性預(yù)期與適應(yīng)性預(yù)期的綜合，適應(yīng)性預(yù)期與理性預(yù)期的系數(shù)分別為0.476和0.144，兩者之和小于1，說(shuō)明我國(guó)廠商的主觀貼現(xiàn)因子小于1，樣本分析結(jié)果不支持垂直的長(zhǎng)期菲利普斯曲線。為了進(jìn)一步分析樣本期間適應(yīng)性通脹預(yù)期與理性通脹預(yù)期的動(dòng)態(tài)變化，將（4）式的估計(jì)結(jié)果表示為：

根據(jù)上式可計(jì)算出適應(yīng)性預(yù)期的估計(jì)值。如圖2所示，我國(guó)居民對(duì)通貨膨脹的適應(yīng)性預(yù)期波動(dòng)性較大：經(jīng)過(guò)2001年小幅下降后，從2002年3季度至2008年2季度一直呈現(xiàn)波動(dòng)上升的趨勢(shì)；但受2007年次貸危機(jī)的影響，我國(guó)實(shí)際通脹率自2008年開(kāi)始大幅下降，適應(yīng)性通脹預(yù)期也隨之從2008年3季度開(kāi)始加速回落；2009年適應(yīng)性通脹預(yù)期又開(kāi)始上升，一直持續(xù)到2011年達(dá)到峰值；之后雖有所下降，但季度通脹率仍保持在0.4%左右，且有上翹的跡象。這表明近期我國(guó)通脹率大幅上漲的概率不大，但經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中仍存在一系列推動(dòng)物價(jià)上升的壓力。

不可觀測(cè)的理性預(yù)期Etπt+1估計(jì)結(jié)果如圖3所示。由圖3可知：我國(guó)居民對(duì)通貨膨脹的理性預(yù)期大致在3.38%～4.65%之間變動(dòng)；自2001年以來(lái)一直持續(xù)上升，到2007年第3季度達(dá)到最大值，隨后受次貸危機(jī)的影響緩慢下降；經(jīng)過(guò)2008年短暫的回落之后，實(shí)體經(jīng)濟(jì)出現(xiàn)了好轉(zhuǎn)，而為了促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的快速增長(zhǎng)，2009年國(guó)家出臺(tái)了一系列積極的財(cái)政政策和寬松的貨幣政策，通脹理性預(yù)期也在2009年第2季度開(kāi)始再度上升；隨著通脹壓力明顯增加，2011年政府實(shí)施“穩(wěn)健的貨幣政策”，多次提高銀行存款準(zhǔn)備金率，打消居民對(duì)貨幣政策放松的預(yù)期，因此，2011年第1季度理性通脹預(yù)期又開(kāi)始緩慢下降，一直延續(xù)至2013年第4季度。此外，我國(guó)理性通脹預(yù)期較實(shí)際通脹率明顯偏大，說(shuō)明我國(guó)居民的理性通脹預(yù)期估計(jì)過(guò)高，需要正確引導(dǎo)和調(diào)整。

四、我國(guó)通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹影響的動(dòng)態(tài)過(guò)程

向量自回歸（VAR）模型依靠變量本身及其他相關(guān)變量的歷史數(shù)據(jù)來(lái)解釋變量當(dāng)期的變化，利用VAR模型可以對(duì)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)，并分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，進(jìn)而解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量形成的影響。利用實(shí)際通脹率、理性通脹預(yù)期及產(chǎn)出缺口三變量VAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)，可以進(jìn)一步研究通貨膨脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹影響的動(dòng)態(tài)過(guò)程。由于適應(yīng)性通脹預(yù)期可以由滯后通脹來(lái)體現(xiàn)，而模型中已經(jīng)包含了實(shí)際通脹率的滯后值，因此，實(shí)際通脹率對(duì)適應(yīng)性通脹預(yù)期沖擊的響應(yīng)可以由實(shí)際通脹沖擊導(dǎo)致的后續(xù)通脹率變動(dòng)來(lái)反映。

由表3可知，實(shí)際通脹率和產(chǎn)出增長(zhǎng)率均為平穩(wěn)序列，而理性通脹預(yù)期一階差分才平穩(wěn)，故理性通脹預(yù)期以一階差分的形式出現(xiàn)在模型中。使用Eviews6.0對(duì)建立的VAR模型進(jìn)行OLS估計(jì)，其結(jié)果如表4。雖然有些系數(shù)不夠顯著，但通過(guò)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪瞧椒€(wěn)的（所有AR根的模的倒數(shù)都位于單位圓內(nèi)），可進(jìn)一步對(duì)其脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行分析。

圖4為實(shí)際通脹率對(duì)理性通脹預(yù)期沖擊的響應(yīng)函數(shù)及累積響應(yīng)函數(shù)。如圖4（左）所示，正向的理性通脹預(yù)期沖擊導(dǎo)致實(shí)際通脹率在第1季度開(kāi)始加速上升，在第2季度達(dá)到最大值后，一直在高位持續(xù)了兩個(gè)季度左右，之后影響效果逐步減弱，在近9個(gè)季度后影響幾乎消失。從圖4（右）中可以看出此期間的累積影響：實(shí)際通脹率先加速上升，后減速上升，最后停留在一個(gè)新的更高水平。

圖5為實(shí)際通脹率對(duì)適應(yīng)性通脹預(yù)期沖擊的響應(yīng)函數(shù)及累積響應(yīng)函數(shù)。如圖5（左）所示，正向的適應(yīng)性通脹預(yù)期沖擊導(dǎo)致當(dāng)期通脹率上升幅度達(dá)到最大，第2季度大幅回落，到第4季度成為負(fù)向影響，隨后緩慢回升直到消失。其累積過(guò)程可以從圖5（右）中看出：實(shí)際通脹率先加速上升，之后穩(wěn)定了一個(gè)季度，然后開(kāi)始回落，9個(gè)季度之后回復(fù)到原來(lái)的水平。

五、主要結(jié)論及政策啟示

本文基于新凱恩斯混合菲利普斯曲線的理論框架，建立包含通脹預(yù)期的狀態(tài)空間模型，并利用我國(guó)2001年1季度至2013年4季度的實(shí)際數(shù)據(jù)，通過(guò)貝葉斯Gibbs抽樣算法估計(jì)得到不可觀測(cè)的通脹預(yù)期；在此基礎(chǔ)上，利用VAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹影響的動(dòng)態(tài)過(guò)程。主要結(jié)論如下：（1）狀態(tài)空間模型的貝葉斯Gibbs估計(jì)結(jié)果表明：我國(guó)通貨膨脹預(yù)期是適應(yīng)性預(yù)期與理性預(yù)期的綜合，且適應(yīng)性預(yù)期特征強(qiáng)于理性預(yù)期特征；兩者均對(duì)我國(guó)實(shí)際通脹具有明顯的正向影響，其中適應(yīng)性預(yù)期的影響更大；此外，產(chǎn)出增長(zhǎng)率缺口對(duì)實(shí)際通脹也具有較小的正向影響。（2）脈沖響應(yīng)函數(shù)表明：適應(yīng)性通脹預(yù)期沖擊在短期（大約3個(gè)季度）對(duì)實(shí)際通脹會(huì)產(chǎn)生較大影響，但這種影響會(huì)隨著時(shí)間的推移慢慢變小，累積效應(yīng)在9個(gè)季度后消失，這一結(jié)論與張成思（2009）的基本一致；理性通脹預(yù)期沖擊對(duì)實(shí)際通脹的正向影響會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間，并最終會(huì)將實(shí)際通脹推高到一個(gè)新的水平。

根據(jù)上述研究結(jié)論，貨幣政策應(yīng)從降低適應(yīng)性通脹慣性和管理理性通脹預(yù)期兩個(gè)方面來(lái)調(diào)控通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響。雖然現(xiàn)階段我國(guó)通貨膨脹較為溫和，但是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中仍存在一系列推動(dòng)物價(jià)上升的壓力。因此，一方面，為了應(yīng)對(duì)高通脹慣性下的政策滯后效應(yīng)，貨幣當(dāng)局應(yīng)在形成通脹壓力之前采取適當(dāng)措施，明確公布并執(zhí)行有效的貨幣政策，以防范通貨膨脹再度上升。另一方面，長(zhǎng)期來(lái)看，理性通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響更大，且我國(guó)居民現(xiàn)階段的理性通脹預(yù)期存在高估趨勢(shì)，因此需要長(zhǎng)期重視對(duì)通脹預(yù)期的管理，調(diào)整人們對(duì)未來(lái)通脹的理性預(yù)期，必要時(shí)可以公開(kāi)設(shè)定通貨膨脹率目標(biāo)區(qū)來(lái)正確引導(dǎo)通脹預(yù)期。此外，模型結(jié)果表明，雖然產(chǎn)出增長(zhǎng)率缺口對(duì)實(shí)際通脹有正向拉動(dòng)作用，但這種作用很小，遠(yuǎn)不及通脹預(yù)期的影響，這意味著現(xiàn)階段如果能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)通脹預(yù)期的正確引導(dǎo)，將能以較小的代價(jià)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

參考文獻(xiàn)：

郭濤，宋德勇.2008.中國(guó)利率期限結(jié)構(gòu)的貨幣政策含義[J].經(jīng)濟(jì)研究（3）：39-47.

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李宏瑾，鐘正生，李曉嘉.2010.利率期限結(jié)構(gòu)、通貨膨脹預(yù)測(cè)與實(shí)際利率[J].世界經(jīng)濟(jì)（10）：120-138.

孟蓼筠，趙慶光.2011.關(guān)于我國(guó)通脹預(yù)期和動(dòng)態(tài)通脹機(jī)制的研究[J].金融理論與實(shí)踐（11）：58-62.

楊繼生.2009.通脹預(yù)期、流動(dòng)性過(guò)剩與中國(guó)通貨膨脹的動(dòng)態(tài)性質(zhì)[J].經(jīng)濟(jì)研究（1）：106-117.

于光耀，范建偉.2012.中國(guó)通貨膨脹預(yù)期形成機(jī)制的探析[J].經(jīng)濟(jì)經(jīng)緯（3）：12-16.

張蓓.2009.我國(guó)居民通脹預(yù)期的性質(zhì)及對(duì)通貨膨脹的影響[J].金融研究（9）：40-54.

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趙昕東，耿鵬.2009.基于Bayesian Gibbs Sampler的狀態(tài)空間模型估計(jì)方法研究及其在中國(guó)潛在產(chǎn)出估計(jì)上的應(yīng)用[J].統(tǒng)計(jì)研究（9）：55-63.

（編輯：夏 冬）

五、主要結(jié)論及政策啟示

本文基于新凱恩斯混合菲利普斯曲線的理論框架，建立包含通脹預(yù)期的狀態(tài)空間模型，并利用我國(guó)2001年1季度至2013年4季度的實(shí)際數(shù)據(jù)，通過(guò)貝葉斯Gibbs抽樣算法估計(jì)得到不可觀測(cè)的通脹預(yù)期；在此基礎(chǔ)上，利用VAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹影響的動(dòng)態(tài)過(guò)程。主要結(jié)論如下：（1）狀態(tài)空間模型的貝葉斯Gibbs估計(jì)結(jié)果表明：我國(guó)通貨膨脹預(yù)期是適應(yīng)性預(yù)期與理性預(yù)期的綜合，且適應(yīng)性預(yù)期特征強(qiáng)于理性預(yù)期特征；兩者均對(duì)我國(guó)實(shí)際通脹具有明顯的正向影響，其中適應(yīng)性預(yù)期的影響更大；此外，產(chǎn)出增長(zhǎng)率缺口對(duì)實(shí)際通脹也具有較小的正向影響。（2）脈沖響應(yīng)函數(shù)表明：適應(yīng)性通脹預(yù)期沖擊在短期（大約3個(gè)季度）對(duì)實(shí)際通脹會(huì)產(chǎn)生較大影響，但這種影響會(huì)隨著時(shí)間的推移慢慢變小，累積效應(yīng)在9個(gè)季度后消失，這一結(jié)論與張成思（2009）的基本一致；理性通脹預(yù)期沖擊對(duì)實(shí)際通脹的正向影響會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間，并最終會(huì)將實(shí)際通脹推高到一個(gè)新的水平。

根據(jù)上述研究結(jié)論，貨幣政策應(yīng)從降低適應(yīng)性通脹慣性和管理理性通脹預(yù)期兩個(gè)方面來(lái)調(diào)控通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響。雖然現(xiàn)階段我國(guó)通貨膨脹較為溫和，但是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中仍存在一系列推動(dòng)物價(jià)上升的壓力。因此，一方面，為了應(yīng)對(duì)高通脹慣性下的政策滯后效應(yīng)，貨幣當(dāng)局應(yīng)在形成通脹壓力之前采取適當(dāng)措施，明確公布并執(zhí)行有效的貨幣政策，以防范通貨膨脹再度上升。另一方面，長(zhǎng)期來(lái)看，理性通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響更大，且我國(guó)居民現(xiàn)階段的理性通脹預(yù)期存在高估趨勢(shì)，因此需要長(zhǎng)期重視對(duì)通脹預(yù)期的管理，調(diào)整人們對(duì)未來(lái)通脹的理性預(yù)期，必要時(shí)可以公開(kāi)設(shè)定通貨膨脹率目標(biāo)區(qū)來(lái)正確引導(dǎo)通脹預(yù)期。此外，模型結(jié)果表明，雖然產(chǎn)出增長(zhǎng)率缺口對(duì)實(shí)際通脹有正向拉動(dòng)作用，但這種作用很小，遠(yuǎn)不及通脹預(yù)期的影響，這意味著現(xiàn)階段如果能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)通脹預(yù)期的正確引導(dǎo)，將能以較小的代價(jià)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

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（編輯：夏 冬）

五、主要結(jié)論及政策啟示

本文基于新凱恩斯混合菲利普斯曲線的理論框架，建立包含通脹預(yù)期的狀態(tài)空間模型，并利用我國(guó)2001年1季度至2013年4季度的實(shí)際數(shù)據(jù)，通過(guò)貝葉斯Gibbs抽樣算法估計(jì)得到不可觀測(cè)的通脹預(yù)期；在此基礎(chǔ)上，利用VAR模型及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹影響的動(dòng)態(tài)過(guò)程。主要結(jié)論如下：（1）狀態(tài)空間模型的貝葉斯Gibbs估計(jì)結(jié)果表明：我國(guó)通貨膨脹預(yù)期是適應(yīng)性預(yù)期與理性預(yù)期的綜合，且適應(yīng)性預(yù)期特征強(qiáng)于理性預(yù)期特征；兩者均對(duì)我國(guó)實(shí)際通脹具有明顯的正向影響，其中適應(yīng)性預(yù)期的影響更大；此外，產(chǎn)出增長(zhǎng)率缺口對(duì)實(shí)際通脹也具有較小的正向影響。（2）脈沖響應(yīng)函數(shù)表明：適應(yīng)性通脹預(yù)期沖擊在短期（大約3個(gè)季度）對(duì)實(shí)際通脹會(huì)產(chǎn)生較大影響，但這種影響會(huì)隨著時(shí)間的推移慢慢變小，累積效應(yīng)在9個(gè)季度后消失，這一結(jié)論與張成思（2009）的基本一致；理性通脹預(yù)期沖擊對(duì)實(shí)際通脹的正向影響會(huì)持續(xù)較長(zhǎng)時(shí)間，并最終會(huì)將實(shí)際通脹推高到一個(gè)新的水平。

根據(jù)上述研究結(jié)論，貨幣政策應(yīng)從降低適應(yīng)性通脹慣性和管理理性通脹預(yù)期兩個(gè)方面來(lái)調(diào)控通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響。雖然現(xiàn)階段我國(guó)通貨膨脹較為溫和，但是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中仍存在一系列推動(dòng)物價(jià)上升的壓力。因此，一方面，為了應(yīng)對(duì)高通脹慣性下的政策滯后效應(yīng)，貨幣當(dāng)局應(yīng)在形成通脹壓力之前采取適當(dāng)措施，明確公布并執(zhí)行有效的貨幣政策，以防范通貨膨脹再度上升。另一方面，長(zhǎng)期來(lái)看，理性通脹預(yù)期對(duì)實(shí)際通脹的影響更大，且我國(guó)居民現(xiàn)階段的理性通脹預(yù)期存在高估趨勢(shì)，因此需要長(zhǎng)期重視對(duì)通脹預(yù)期的管理，調(diào)整人們對(duì)未來(lái)通脹的理性預(yù)期，必要時(shí)可以公開(kāi)設(shè)定通貨膨脹率目標(biāo)區(qū)來(lái)正確引導(dǎo)通脹預(yù)期。此外，模型結(jié)果表明，雖然產(chǎn)出增長(zhǎng)率缺口對(duì)實(shí)際通脹有正向拉動(dòng)作用，但這種作用很小，遠(yuǎn)不及通脹預(yù)期的影響，這意味著現(xiàn)階段如果能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)通脹預(yù)期的正確引導(dǎo)，將能以較小的代價(jià)推進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

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（編輯：夏 冬）