中国通货膨胀福利成本城乡差异及动态调节机制

中国通货膨胀福利成本城乡差异及动态调节机制2013年06月17日10:20来源：《经济与管理研究》2013年1期作者：吴锦顺字号打印纠错分享推荐浏览量108【内容提要】本文利用消费者剩余方法分别估计了中国城乡通货膨胀福利成本，并利用误差修正模型(VEC)和改进的信息共享模型(MIS)分析了城乡通货膨胀福利成本动态调整机制。根据估计结果，本文认为城乡通货膨胀动态调整的过程十分缓慢，缩小城乡通货膨胀福利成本差距不能完全依靠市场力量，应该充分发挥宏观经济政策的作用，并提出缩小城乡通货膨胀福利成本的政策建议。【关键词】通货膨胀福利成本贡献度城乡差异【作者简介】吴锦顺，厦门大学经济学院博士研究生，厦门361005一、引言通货膨胀会带来福利损失是人们普遍共识，经济学家把通货膨胀成本归纳为鞋跟成本、菜单成本、税收负担不合意变动、社会财富的任意再分配，等等。但是具体衡量通货膨胀的福利成本却是十分困难的问题。直到贝利(Bailey，1956)开创性研究使得通货膨胀福利成本度量问题得到解决。他假定实际货币余额是名义利率和实际收入的半对数形式函数φ(R)=Ae[-ξR]，并把名义利率作为持有货币的机会成本，把实际货币余额作为一种消费品，当名义利率因为通货膨胀而提高时，持有货币的成本增加会减少货币持有量。利用消费者剩余方法，通过积分算出持有货币而带来的无谓损失就是通货膨胀福利成本[1]。卢卡斯(Lucas，2000)利用贝利(Bailey)同样的方法，在需求函数为半对数形式时，假定货币需求的利率弹性为-0.5；在双对数货币需求函数时，假定货币需求弹性为-7，分别计算了美国的通货膨胀福利成本[2]。中国也有一些学者对通货膨胀福利成本进行了一些研究[3-6]。尽管中国的通货膨胀福利成本研究沿着国外思路取得了一些进展，但仍然处于起步阶段。现有文献都研究全国总体的福利成本状况，还没有涉及地区和城乡通货膨胀福利成本差异的研究。本文将在改进贝利和卢卡斯所使用的半对数货币需求函数基础上分别计算中国城乡通货膨胀福利成本，并使用改进的信息共享模型(ModifiedInformationShareModel)研究城乡通货膨胀福利成本相互牵制、相互影响的机制，最后提出政策建议。二、理论基础本文把卢卡斯使用的半对数货币需求函数中名义利率改变为通货膨胀率，以此作为持有货币的机会成本变量。这一改进是符合中国现实的：一方面中国利率没有市场化，居民货币持有量对于利率还不是十分敏感；另一方面中国作为发展中国家通货膨胀水平较高，用通货膨胀率作为货币需求的机会成本更合理。所以通过设定如下的货币需求函数，利用消费者剩余方法也可以计算出中国城乡通货膨胀福利成本：Mp=L(π，y)(1)Mp表示实际货币余额，p表示价格水平，y表示实际收入水平，π表示通货膨胀率(作为持有货币的机会成本)。按照卢卡斯的方法，货币需求函数采取这种形式：L(π，y)=φ(π)y，用m表示实际货币余额Mp，d表示单位实际收入所需的实际货币余额，货币需求函数重写为：d=my=Φ(π)(2)设定具体货币需求函数形式是估计通货膨胀福利成本的关键。亚威利和萨利迪斯(YavariandSerletis，2011)的研究[7]表明发展中国家由于通货膨胀水平一般较高，采取半对数形式的货币需求函数比较合理。所以设定如下货币需求函数：InΦ(π)=α-ηπ(3)或者写为这种形式：设货币需求反函数为π=∏(d)，通货膨胀福利成本可按如下方式计算：三、计量经济方法信息共享模型(IS)是基于新信息反应速度的实证模型，可以用来研究具有协整关系的变量之间由于信息的非对称和信息消化时间的不同，在市场力量作用下相互牵制，最终达到均衡的动态过程。这一模型一般用于金融市场，研究相同或者相似金融产品由于信息不对称，价格在短期内发生偏离，但在长期会趋于一致。该模型可估计出在决定有效价格过程中，不同市场的贡献度大小，贡献度越大的市场在价格决定中作用越大。该模型最早由海斯布鲁克(Hasbrouck，1995)[8]提出，后来经过利恩和雪雷斯特(LienandShrestha，2009)[9]改进。本文利用改进后的信息共享模型(MIS)来分析中国城乡通货膨胀福利成本的动态调整过程，利用信息份额大小来判别在决定全国均衡的通货膨胀福利成本过程中，城乡市场的贡献度。信息份额越大说明遭受通货膨胀福利成本损失越严重，而且还能够反映出这种调整过程的快慢。由于方差协方差矩阵的分解方式不唯一，利恩和雪雷斯特没有利用乔利斯基分解方法克服干扰项之间同期相关性的问题，而是将相互不独立的扰动项进行标准化，从而克服市场贡献度依赖于序列在VEC模型中顺序的缺陷，使估计的贡献度数值是唯一的。他们以扰动项相关系数矩阵为基础，选取一个矩阵利恩和雪雷斯特通过严格的数学推导证明出这样算出的信息份额是独立于序列排序的，(12)式为改进的信息共享模型(MIS)。四、变量选取与数据处理本文选取变量为全国、城市与农村CPI环比指数及同比指数、GDP和货币总量M1。样本时间跨度为1990年1月至2012年9月，采用季度数据，数据来源于财新网。由于数据可得性问题，城市和农村CPI数据的时间跨度为1992年1月到2012年9月。货币总量采用季末M1数据，CPI环比与同比指数季度数据利用本季度的月度平均值。由于GDP与货币总量季节性较强，通过X-12方法进行季节调整。为了得到物价水平P，把CPI环比和同比指数换算为定基比指数。全国CPI定基比指数选择1990年第1季度为100；城市和农村CPI定基比指数都选取1992年第1季度为100。实际收入y和实际货币需求量m分别用GDP和M1除以全国CPI定基比指数得到。因为本文选取半对数形式的货币需求函数估计通货膨胀福利成本，所以必须算出单位实际收入所需货币量的对数lnd=ln(m/y)。通货膨胀率定义为各期CPI定基比指数相对于基期的增长率，即：。为了防止出现伪回归，数据应经过单位根和协整检验，各变量的ADF检验结果和詹森(Jahansen)协整检验结果如表1和表2所示。从表1可以看出，lnd和π都是一阶单整的，接着检验它们之间是否存在协整关系。五、通货膨胀福利成本估计由于lnd和π都是非平稳序列，它们之间又不存在协整关系，所以为了避免伪回归问题，不能利用方程(3)来估计货币需求弹性。利用费雪和西特(FisherandSeater，1993)[12]提出的长期回归法可以得到方程(3)中的货币需求弹性系数。通过作如下辅助回归，可估计得到：根据费雪和西特(FisherandSeater，1993)的研究，回归方程(13)利用调整的和F统计量标准综合考虑选取滞后阶数K，这时模型(13)拟合效果最好。经过检验，本文取k=16为最优滞后阶数，通过估计方程(13)，可得到方程(3)式中的估计值η=0.507。方程(4)中常数项β估计值利用卢卡斯的方法得到，他把方程(4)中的β规定为逆货币需求曲线通过数据几何平均值时所确定的值。按照这种方法估计β=2.455。这样把参数估计值和城乡通货膨胀率代入(5)式可以计算出通货膨胀福利成本，结果如图2所示。图2通货膨胀福利成本从图2左边子图可以看出：总体上农村通货膨胀福利成本要比城市高，2003年以前两者相差不大，2004年开始农村通货膨胀福利成本与城市逐渐拉开。图2右边子图描绘了通货膨胀福利成本随通货膨胀率变化而变化的状况，80%通货膨胀率给居民造成的福利损失占GDP的30%；20%的通货膨胀率各居民造成的福利损失占GDP的2%，随着通货膨胀率的升高，通货膨胀福利成本急剧上升。这比陈彦斌和马莉莉(2007)[13]估计结果稍微偏低了一些，他们使用的机会成本变量为银行间7天同业拆借利率，估计出在通货膨胀率为10%时，给居民造成的福利损失接近于产出水平的4%。六、城乡通货膨胀福利成本动态调整分析利用MIS模型必须满足一定的条件：首先变量必须都是一阶单整的；其次各变量之间必须存在协整关系，有n个变量就必须存在n-1个协整关系。所以对模型估计之前需要对变量进行单位根和协整检验。所以上面估计得到的城市和农村通货膨胀福利成本必须是一阶单整且存在一个协整关系才能使用MIS模型。单位根、协整关系及格兰杰(Granger)因果关系检验结果如表3、表4和表5所示：(一)误差修正模型估计通过以上单位根和协整关系检验可知，城乡通货膨胀福利成本的动态调整可以在MIS模型框架下进行分析。(注：上式中括号内数值表示t统计量。*表示在1%水平上显著；**表示在5%水平上显著；***表示在10%水平上显著。)估计结果中重点应该关注的是误差修正方程的调整系数，其符号与经济现实是相吻合的，而且都在1%水平上显著。两个方程的调整系数都是负值，说明城市通货膨胀福利成本上升时，农村通货膨胀福利成本有牵制城市福利成本继续上升的趋势；农村通货膨胀福利成本有上升趋势时，城市通货膨胀福利成本也有牵制它继续上升的趋势。从后续分析可以看出这种影响的大小是非对称的。1.脉冲响应函数从脉冲响应函数图3可以更清晰看出城乡通货膨胀福利成本的动态调整过程。左图为城市通货膨胀福利成本的脉冲响应，城市通货膨胀福利成本在受到自身冲击的时候开始时迅速上升，随后逐渐下降，经过30个季度的调整后达到较低的稳定值。农村通货膨胀福利成本上升会导致城市通货膨胀福利成本缓慢上升，经过30个季度调整后维持在较高的水平，所以农村通货膨胀福利成本具有累积的影响。右图表示农村通货膨胀福利成本在受到冲击时的动态调整过程。农村通货膨胀福利成本在受到冲击的时候对自身的影响同样具有累积的影响，在受到正冲击的时候，它会缓慢上升，并且经过长时间的调整后稳定在很高的水平上。农村通货膨胀福利也会受到城市通货膨胀福利成本的影响，但这种影响会随时间而逐渐降低，最终稳定在较低水平。从两个脉冲响应函数图可以看出：农村通货膨胀福利成本是十分顽固的，一旦升高就很难降低下来。而且农村通货膨胀福利成本的升高也会影响到城市通货膨胀福利成本，这种影响同样具有持久性。所以国家因为超发货币等原因而使居民承受通货膨胀福利成本的时候，农村是最大的受害者。农村居民收入水平较低，投资机会少，主要以储蓄的形式保存其资产。即使通货膨胀相当严重的时候也必须持有较高水平的货币性存款，这样农村通货膨胀福利成本随着货币发行量的增加而不断升高。2.方差分解表6显示了各期城乡通货膨胀福利成本发生变动可由不同冲击作出解释的状况。在通货膨胀福利成本的长期调整过程中，城市通货膨胀福利成本的一个标准差变动有80.52%可以由农村通货膨胀福利成本改变来解释；而农村通货膨胀福利成本的改变只有18.02%可以由城市通货膨胀福利成本发生改变作出解释。所以无论是农村还是城市通货膨胀福利成本变动的根源都主要在于农村。(二)信息共享模型估计为了进一步考察城乡通货膨胀福利成本的动态调整机制，利用利恩和雪雷斯特(LienandShrestha)改进后的信息共享模型(MIS)度量城市和农村在全国通货膨胀福利成本中的贡献度，更精确地估计出在受到各种冲击影响(如货币超发)后城乡通货膨胀福利损失的比率大小。为了估计MIS模型，首先必须估计出长期影响矩阵，比较(7)式和(9)式可得把这些结果代入(11)式可求出城市和农村对全国通货膨胀福利成本的贡献度。交换城乡通货膨胀福利成本在误差修正模型中的顺序，再次估计VEC模型，按照上述同样方法估计城乡通货膨胀福利成本的贡献度，可得到贡献度的上下界，然后取平均值为城市和农村通货膨胀福利成本的贡献度。如表7所示：由表7可以看出，城市和农村通货膨胀福利成本基于IS模型的上界和下界均偏离得比较远，这主要是由于误差修正模型估计的扰动项相关系数比较大所致。利用MIS模型(12)，通过类似IS模型相同的估计过程得出城市和农村的MIS值。从估计结果看，无论变量在误差修正模型中出现的顺序如何，其得出的结果是一致的。MIS提供了测度城乡通货膨胀福利成本贡献度的一个更为准确的方法。两种方法估计结果都表明，农村对全国通货膨胀福利成本的贡献度要远大于城镇，这与前文脉冲响应函数和方差分解分析的结果相吻合。