通货膨胀的动态形成机制及动力来源分解——基于VAR模型的实证研究

李毅

（湖南理工学院 经济与管理系，湖南 岳阳414000）

高通胀不仅扭曲了价格机制，导致资源配置的低效率；而且过快增长的物价推高了人们的生活成本，降低了人们的福利水平，不利于社会的安定团结。纵观历史上高通胀的国家，无论是80年代的南美还是2000年后的津巴布韦，高通胀都造成了极为严重的政治和经济危机，因此控制和保持通胀处于一个合理的水平始终是一个国家重要的宏观经济目标。我国尽管一直保持着经济的高速增长，但同时也存在通货膨胀居高不下的隐患。我国的通胀大体经历了这样几个阶段，在金融危机之前，2001-2008年主要是出口导向型经济下顺差剧增、人民币升值进而热钱涌入的结果，表现为输入性通胀。2008-2009年上半年，尽管金融危机使得我国通胀暂时下跌，但处于对经济下行的担忧，国家实施了扩张的货币和财政政策，增发了过量的货币，为今后的通胀埋下隐患。2009年下半年至今我国通胀又处于上行通道，特别是金融危机前后，我国各种经济刺激措施极大地加重了全社会对通货膨胀的担忧，改变了人们对于通胀的预期，使得稳定总体物价水平成为宏观调控的首要任务。

面对物价快速上升的经济形势，必须对通胀实施有效的管理，而准确识别通胀的各种动力来源是进行有效管理的前提条件。通货膨胀的形成机制研究一般来说可以从两条线索展开分析。一条是从总供给的角度来展开，利用附加预期的菲利普斯曲线构建计量模型；另一条是从总需求的角度展开，利用通胀与产出和货币供给的关系构建计量模型。总供给关系反映的是劳动力市场的均衡关系，而总需求关系反映的是商品市场与金融市场的均衡关系，单纯从需求或供给一个方面来看都无法全面反映通胀的形成因素，容易在构建计量模型时产生遗漏变量的偏误，导致参数估计的非一致性。因此为了更加全面的考察通货膨胀的动力来源，就必须综合考虑总供给与总需求的关系来对通货膨胀构建计量经济学模型。

在综合考虑了总需求与总供给对通胀影响的基础上，为了进一步提高研究结论的针对性，可以将总需求与总供给再细分为不同的冲击来源，从而能对通胀的形成机制进行更加细致的刻画。从总需求的角度来看，可分为内外两个不同的冲击来源：一个以利率为反映指标的货币需求可以视为通胀的国内需求压力；而另一个以外汇储备为反映指标的货币需求则反映了对通胀的外部需求压力。我国自20世纪90年代以来，出口导向型经济导致的高外汇储备（由于我国的强制结汇制度）也是我国货币增发的一个重要来源。而从总供给的角度来看，也可分为内外两种不同的供给冲击来源：劳动力成本上涨体现了国内的供给冲击压力，而原油价格代表了对通胀的外部供给冲击压力；劳动力成本对于通胀的影响程度能为目前改善内需、提高劳动者收入的政策提供理论参考意见，而外部供给压力对于通胀的影响能考察我国宏观经济自身的稳定性。综合供给与需求两个因素，并且进一步将冲击的来源细化为国内与国外部分能够更为全面与深入的考察通胀的形成机制，准确地揭示通胀形成的各种不同动力来源，使得研究结论能够为我国的通胀管理提供。

一、文献综述

有关通货膨胀的研究一直以来国内外有众多的相关文献。从研究的方法和内容来看主要分为以下几类。

一部分文献是基于总供给冲击或菲利普斯曲线展开分析的，例如Mankiw和Reis（2002）［1］、Gali，Gertler 和 López-Salido（2005）［2］验证菲利普斯曲线的存在性问题。Olivier J.Blanchard Jordi Gali（2007）［3］比较了70年代与2000年以后油价冲击对于通胀以及其他宏观经济变量的不同影响。Scheibe和Vines（2005）［4］利用中国的季度数据估计了开放经济下基于产出缺口的前瞻性和后向性预期价格的新凯恩斯菲利普斯曲线。杨继生（2009）［5］基于适应性预期和理性预期共存的新凯恩斯混合菲利普斯曲线，发现我国通货膨胀率的动态调整具有短期新凯恩斯混合菲利普斯曲线的典型特征。

另一部分文献是基于总需求对通胀展开分析的，如 KA-FU WONG（2000）［6］利用美国1959-1994年的数据发现物价水平对于货币冲击有不同的反应。杨丽萍、陈松林和王红（2008）［7］分析了银行信贷、货币政策与物价之间的关系。赵留彦、王一鸣（2005）［8］研究了货币存量与价格之间的长期均衡关系。

还有一部分文献用计量经济学方法分析我国通胀与具体某个经济变量之间的关系以及通胀自身的变化路径。例如段继红（2010）［9］运用结构向量自回归（SVAR）模型，研究了国际油价波动与我国CPI之间的关系。赵文哲和周业安（2009）［10］利用省级面板数据研究了我国财政支出与通货膨胀之间的关系。张成思（2009）［11］利用时间序列数据分析了我国通胀持续性的问题。

尽管众多文献都从不同的角度对我国通胀进行了细致的研究，具有非常重要的参考价值，但是，综合而言，现有文献大致存在以下四个方面的问题。

第一，国内许多文献考查通胀的形成机制时，要么是从总供给冲击的角度出发来研究通胀的形成机制，例如原油价格冲击、劳动力成本上升对通胀的影响就是单纯从总供给角度出发来考虑的。要么是从总需求的角度出发来研究需求因素对于通胀的影响，例如许多文献考察了货币政策和财政政策冲击对于通胀的影响。因此，为了全面考察通胀的形成机制，必须综合供给与需求两个方面对通胀构建计量经济学模型，这样的建模思路符合从一般到特殊的计量建模方法，能有效地防止遗漏重要变量的模型设定偏误。

第二，大部分文献在考虑需求因素对通胀的影响时，都认为货币因素是通胀的主因，如范志勇（2008）［12］、杨继生（2009）、张成思（2009）、李斌（2010）［13］等。但是，这些文献都主要关注于货币供给量的影响，而忽略了货币供给量增加的一个重要来源，那就是汇率市场操作和企业结汇所投放的人民币。这部分人民币是以基础货币的形态投放的，是通货膨胀的重要压力来源之一。尤其是，这样的考虑能将通胀的需求因素分解为国内需求（以利率为反映指标）与国际需求（为外汇储备为反映指标）两个部分，可以更为细致的考察需求因素对于通胀的影响。

第三，大部分文献在考虑供给冲击对通胀的影响时，都没有考虑劳动力成本的影响因素。在宏观经济理论的总供给关系中实际上包含了工资制定关系，而总供给曲线实际上是与附加预期的菲利普斯曲线是等价的，因此，分析通胀的形成机制时，引入劳动力成本是合适的。

第四，目前大部分文献对通货膨胀动态响应机制的主要分析工具是结构VAR模型（即SVAR模型）。但SVAR模型研究使用的是总量数据或平均数据，该模型忽略了不同地区之间发展水平和经济结构的差异性。鉴于中国经济发展的区域不平衡性，不同地区的通胀响应机制很可能表现出差异性。所以，基于各地区的面板数据对通货膨胀进行面板结构VAR（即PSVAR）的建模，有助于反映通胀响应机制的区域差异性和不同地区通胀压力的差异，其分析结论也有助于提高政策制定和实施的针对性。

鉴于以上原因，本文利用中国省际面板数据，从总供给关系与总需求的双重角度出发，构建通胀对于各种影响因素的面板结构VAR模型，分析通货膨胀对各种冲击因素的动态反应机制，识别出通胀压力的空间地理差异，进而提出相应的政策参考意见。

二、通胀的影响因素分析与模型设定

（一）通货膨胀影响因素的理论分析

通胀的调制因素分为供给与需求两个方面。供给冲击主要可以通过总供给关系来反映，而需求冲击可以通过总需求关系来反映，并且由经济理论可知，总供给关系与附加预期的菲利普斯曲线是等价的。采用 Olivier Blanchard（2002）［14］的方式将总供求关系表示如下

这里Pt表示t期的价格，表示t期的价格预期，μ为企业的加成定价因子，ut表示失业率，z表示企业的工资制定因素。而总需求关系里Yt表示t期的产出，M表示货币供应量，G、T分别表示政府支出与税收收入。式（1）体现了劳动力市场的均衡关系z，而式（2）体现了商品市场与金融市场同时达到均衡时的关系。由此可见，由总供给关系导出的附加预期的菲利普斯曲线实际上还包含了工资制定关系，因此在对通胀的分析中，供给冲击中应该包含劳动力成本与企业加成定价因子μ，而加成定价因子本文采用原油价格的变化来反映（这种分析方法可见Blanchard，2002）。就需求方面而言，为了集中分析实际货币存量与产出的关系，这里忽略除了实际货币余额之外的其余因素，因此可以将总需求关系简略的写成如下关系，Yt＝γMt/Pt，表示成增长率的关系为

因此，从总需求关系可以明显可见分析通胀的成因时，货币增长是非常重要的因素，并且从长期来看，价格的变化应该完全被货币数量的变化所反映。

综合而言，将基于失业率、劳动力成本、原油价格冲击三个供给冲击因素，并且包含利率、外汇储备，预期三个需求因素构建对于地区通胀率的面板结构VAR模型（PSVAR），揭示通胀对各种因素的响应机制。具体而言，本文采用地区季度失业率（UN）、地区季度劳动报酬同比增长率（LR）和地区季度通胀率（π）三个变量作为内生变量，同时引入银行间同业拆借的季度加权利率（I）、季度原油期货价格增速（O）、外汇储备（外汇储备的增长可以作为通胀外部压力的反映指标）的季度同比增速（R）、作为三个外生变量，构建PSVAR模型。这里需要说明的是，对于一个特定的产品市场而言，当期的货币冲击、原油期货价格、外汇储备可以看做外生的，而其余变量是内生的。

令Zi，t＝（UNit，LRit，πi，t）′，Ft＝（It，ot，Rt），因为Zit是内生变量，所以可以写成结构向量自回归的形式，相应的PSVAR模型为

其中A表示内生变量的当期影响矩阵，Φl表示各个内生变量滞后阶数对应的参数，Λ表示外生变量的估计系数，μi表示地区间的个体差异，ui，t表示结构性扰动项。以上的模型尽管能表现出内生变量的动态传递特性和各个个体的异质性，但模型也存在一个显然的缺陷，那就是外生变量的参数是一个常数。从经济学的角度来看，如果将Ft视为各个个体面临的共同冲击，那么没有理由认为各个个体对这个共同冲击的反应是一致的，例如原油期货价格冲击是各个省份面临的一个共同的冲击，但各个省份对其反应的敏感度是应该是存在差异的。为了克服PSVAR模型的这个缺陷，本文借鉴Bai（2009、2010）［15，16］在面板数据中引入了交互效应的建模思路，在PSVAR模型中引入共同因子（即在本文中的外生变量Ft）与个体效应的交互项。因为引入了交互项，所以对于各个个体而言，共同因子的参数都是不一样的，这样构建的模型（本文称之为IEPSVAR模型）就能够估计出共同因子对于各个个体的不同影响。

具体来说，IEPSVAR模型就是把PSVAR中共同因子的向量系数λ1、λ2、λ3分别换成了随不同观测个体而变的向量λ1.i、λ2.i、λ3.i。即

其中，Πl＝A-1Φl，φ1，i＝A-1λ1，i，φ2，i＝A-1λ2，i，φ3，i＝A-1λ3，i，αi＝A-1μi，εi，t＝A-1ui，t。

Bai（2009，2010）尽管提出了静态和动态交互效应面板单方程模型的建模思路，但本文是将Bai提出的建模思路推广到了VAR模型，所以Bai提出的估计方法对式（6）是不适用的，本文需要首先建立式（6）的识别程序和有效的估计量。

（二）IEPSVAR模型的识别

首先，将式（7）对应的数据做离差化处理。

这里j＝1，2，3；i＝1，2，…，31。显然，这是基于各个体样本得到的 OLS估计量。将l和代入式（6），就可以直接计算出个体效应估计值i、残差i，t和诱导性误差项εit的协方差矩阵估计值。结构性参数与诱导型参数的关系为

这里∑是结构性扰动项 的方差协方差矩阵，是一个对角矩阵。如果不加约束，就无法通过估计出和；因为只有6个诱导型估计值，但A和∑总共有12个参数要估计，于是必须给结构性VAR的A和∑根据经济学理论施加6个约束，以使方程能够恰好识别。首先可以对结构扰动uit标准化，把扰动的单位变化设定为一个标准差的变动，这样∑就成为了一个单位矩阵，产生了3个约束。然后根据经济学理论和现实特征，可以认为当期的π对当期的失业率以及劳动力成本没有即期影响、当期劳动力成本对当期的失业率没有即期影响，这样就总共产生了6个约束。这样的假定是符合经济学理论的，一般工资与雇佣关系是事先按合同确定的，因此当期的通胀不会对当期的工资与失业率造成很大影响，而生产计划也一般是按合同订单来安排的，雇佣员工的数量一般不会受到当期劳动力成本上涨的影响。这样按照Zi，t＝（UNit，LRit，πi，t）′中内生变量的排列顺序，即期约束矩阵就可以写成

基于的估计值，通过Choleski分解能够得到即期结构参数矩阵A的估计值，进一步又可由得到各个结构参数的估计值。根据以上描述估计程序的基本算法，基于MATLAB软件编程计算出所有的实证分析结果。

（三）通胀的成因分解

为了分解各种冲击对通胀的具体贡献，将式（6）变换成面板结构的向量移动平均（VMA）形式为

上面是一个多方程模型，其中的第三个方程就是各地区通胀率 的SMA的形式，即

其中，φi，j，3（j＝1，2，3）表示向量φi，t的第三个分量。

针对式（14），首先因为共同因子矩阵本文进行了正交化，所以各个共同因子之间的信息没有重叠；其次，共同因子的参数估计就是最小二乘法，而OLS本质就是对信息的正交投影，所以所有共同因子所对应的拟合值与各个扰动项之间是不相关的；最后，因为结构型随机扰动项之间本来就是不相关的，所以SMA方程中结构型扰动滞后项的线性组合之间也是不相关的。因此，式（14）是将各个地区的通胀的成分进行了正交分解，因为是正交分解，所以分解的各个部分没有信息重叠，这样就能准确分离出通胀中各个成分的贡献。具体来说，地区通胀率πi，t分解为：个体效应（βi）、利率与个体的交互效应（φi，1，3It）、原油价格与个体的交互效应（φi，2，3Ot）、外汇储备与个体的交互效应（φi，3，3Rt）以及失业率的冲击效应，劳动力成本的冲击效应、地区通胀自身惯性的冲击效应。其中，分别是失业率冲击、劳动力成本冲击、通胀自身惯性冲击对于通胀的累积效应。φi，1，3代表利率对第i个省份通胀的累积效应，φi，2，3代表原油期货价格对第i个省份通胀的累积效应，φi，3，3代表外汇储备对第i个省份通胀的累积效应。Θ31p、Θ32p和Θ33p分别代表结构性冲击对通胀的滞后效应。本文没有对变量的平稳性进行检验，这是因为如果所选的变量是平稳的，那么结构性冲击的脉冲相应函数最终会收敛至零，方差分解的各个成分的贡献率也会趋于稳定。

三、地区CPI动态形成机制的实证结果分析

（一）样本说明

本文的样本数据除原油期货价格外均来源于中国经济信息网统计数据库，样本区间为2005年1季度至2011年3季度，个体涉及31个省份、直辖市、自治区。通胀数据来自于中经网的居民消费价格指数CPI），为季度累计同比值、外汇储备季度同比增速是用中经网外汇储备的水平值计算的季度同比增速、劳动力成本季度同比增速是用全部单位从业人员劳动报酬累计水平值计算而得。市场利率用银行间同业拆借的加权利率来反映，我国利率尽管没有完全市场化，但银行间的同业拆借利率能较好地反映市场利率的波动特征。就业率为各地区城镇职工全部在岗数与城镇全部从业人数的比值，并用1减去就业率得到各地区的失业率；这里没有采用地区人口数计算失业率，因为按照失业率的定义，只有适龄并且连续2～3周都在搜寻工作的人们才能计入劳动力大军，所以用在岗人员数与从业人员数计算的失业率更为准确。原油期货价格增速的原始数据来源于日信证券宏观与行业数据周报第16期。原始数据是原油期货价格水平值，使用这一数据计算得到同比增速。如此处理的好处在于季度同比数据往往不需要做季度调整且一般满足平稳性要求。

（二）通胀的脉冲响应机制

基于结构参数的估计结果与式（14）的PSMA形式，对通胀信息的正交分解，可以得到各种结构型冲击对地区通胀率的动态影响。估计结果显示，内生变量对各冲击来源的瞬时响应都较快收敛到了0，没有长久的记忆性，这说明所选的内生变量是平稳的。图1给出的是通胀率的脉冲响应图示，式（15）的Θπ是通胀率对各种内生冲击的累积效应的估计值。

由图1的结果来看，通胀率对于各结构型冲击都有显著的反应，但比较来看，通胀预期冲击的影响是最明显的。图1的结果是通胀率对于结构型扰动项一个标准差的冲击的反应，这样的结果经济学含义并不直观。为了确定一个单位随机冲击的影响，根据A矩阵的主对角线元素的估计值，计算出结构型冲击标准误的估计值：［se（uGap）＝1.14，se（uLR）＝3.74，se（uπ＝1.26］。综合以上的实证结果，得到的基本结论如下。

（1）从长期来看，失业率对地区通胀有抑制作用。失业率每上升一个百分点，对通胀的累积影响为-1.29（＝-1.48/1.14）个百分点，也就是说总体物价水平对失业率的长期弹性大约为1.29。从各期的瞬时影响来看，失业率一个百分点的增加，会在2～3个季度后拉低通胀大约0.26（＝0.3/1.14）个百分点，然后逐渐衰减，在9个季度后衰减至零。

（2）劳动力成本增加对通胀具有正向推动作用，但效应不够明显。劳动力成本增长率一个百分点的增长，会累计推动通胀上升约0.49（＝1.85/3.74）个百分点。从各期的瞬时影响来看，劳动力成本一个百分点的增长，在2～3个季度后提高通胀大约0.13（＝0.5/3.74）个百分点，9个季度后衰减至零。

图1 通货膨胀的脉冲响应函数

（3）通胀预期冲击对通胀波动的影响较大。通胀预期增加一个百分点，在长期累计拉升通胀大约2.58（＝3.25/1.26）个百分点；其持续期大约为9个季度，这一点与张成思（2009）的结论基本一致。

由此说明，一方面，失业率明显抑制了通胀，因此经济增长的放缓和由失业率增加引致的工资成本降低可能会显著降低通胀；但另一方面，劳动力成本的正向推动对通胀的影响却是有限的，因此对于近年来提倡的增加普通劳动者收入的收入分配改革方案可能并不会对通胀造成太大的影响，这也说明了提高人民收入、改善内需是一个切实可行的宏观经济政策。

（三）通胀来源的方差分解

在式（14）中，各个内生结构性扰动是正交标准化的。基于各期脉冲响应系数的估计结果，可以对地区通胀进行波动来源的分解。在滞后第m期，内生冲击（失业率、劳动力成本增长率、通胀自身惯性）对地区通胀的贡献率分别可以表示为

而外生冲击（利率、原油价格、外汇储备）的贡献则为

由图2可见，地区通胀波动的主要来源是外汇储备、通胀自身的惯性与利率的冲击，其贡献率分别为13.1%、20.9%和58.1%。原油价格、劳动力成本与失业率对通胀的波动有一定的贡献率，但作用比较微弱，分别为3.1%、2.9%和1.9%。

综合总供给与总需求，影响通胀的最主要因素是货币所表现的需求因素，外汇与利率都是从货币供给的角度通过总需求来影响通胀的，对通胀的贡献最大，货币调控仍然是通胀最为有效的调控手段。通胀预期的影响也非常明显，说明通胀调控政策的可信度与连续性对于通胀的管理有着重要的作用。从总供给角度，原油价格冲击、劳动力成本与失业率对通胀波动有一定的影响，但非常有限。

图2 通货膨胀的方差分解

（四）共同因子的累计效应

根据式（14）可得各省共同因子对通胀的累计效应。其中φi，j（i＝1，2，…，N；j＝1，2，3）分别对应了各个共同因子的累计效应。结果如表1所示。

表1 共同因子的累计效应

从利率的累积效应来看，加息对抑制通胀作用显著，这一点与笔者的经验预期是一致的。但是，各地区通胀对利率的敏感性有明显差异，经济不发达的中、西部地区对利率的反应更为敏感。这说明利率作为通胀调控的一个有效工具，在应用中要特别注意其对不同地区的影响差别，尤其是要尽量避免对经济不发达地区造成大的负向冲击。

从原油期货价格冲击对通胀的累积效应来看，正向的供给冲击能推高通胀，这一点也与经验预期是一致的，并且原油价格对通胀的影响也呈现出地区差异性，浙江、江苏、广东等生产制造业比较发达的省份对原油期货价格的冲击更为敏感。

从外部输入压力的累计效应来看，其对中、东部地区的影响更大，对西部地区的影响相对较弱。这说明我国通胀管理时要高度关注我国的贸易余额的变化，特别要注意贸易余额的过快增加可能会对中、东部经济发达地区的通胀造成比较大的外部压力。

（五）地区通胀的空间差异性与管理目标

式（14）中的截距项β1是通胀中剔除了外汇压力、财政支出、利率以及所有内生变量影响以后剩余的部分，它反映了各地区通胀在空间上的差异性，以下给出的是个体效应的离差值。

表2 通胀的空间地理差异

由表2的结果可以看出，个体效应值较大的省份是青海、宁夏、甘肃、新疆等西部地区，而北京、上海、浙江、广东等经济发达的东部地区的个体效应表现相对小一些。所以说，通胀压力在地理空间上是自东向西、从经济发达地区向经济不发达地区传递的。通胀压力与经济发达程度呈现负相关，经济越是不发达的西部地区，通胀压力反而更高。因此，在实施反通胀的宏观经济政策时，应优先考虑西部经济不发达地区的通胀承受压力。

四、结论

本文从总供给与总需求的双重角度出发，利用省际面板数据，建立了交互效应面板结构VAR模型并编制了相应的估计程序，借以考察失业率、劳动力成本、原油期货价格等供给因素以及货币、外汇储备、预期等需求因素对通胀的影响机理。具体分析结果如下。

（1）CPI对失业率的长期弹性为-1.29。这说明失业率对通胀有比较明显的影响，经济增速的放缓对通胀有明显的抑制作用。反通胀的政策措施中，保持适度的增长率、防止经济过热是重要的调控手段。

（2）劳动力成本的增加对于通胀影响比较微弱，并不能成为高通胀的一个重要来源。这说明针对目前我国的经济现状，提高劳动者收入是一项切实可行的经济措施，它不仅对通胀的影响微弱，而且能够有利于内需的改善和社会的稳定。

（3）预期因素对于通胀的贡献率高达20.9%，因此通胀预期管理是反通胀的重要手段。说明保持调控政策的连续性与可信度将直接并大幅降低反通胀的成本。

（4）外汇储备、利率体现的货币供给是通胀波动的最主要动力来源，并且利率对通胀波动的影响程度最大。因此货币调控是反通胀最根本的政策措施，通过利率调控国内需求是最为有效的调控手段；同时也应高度关注贸易顺差和外汇储备的变化，外部需求压力也是通胀的重要动力来源。

（5）我国的通胀压力存在明显的空间地理差异，通胀压力在地理空间上是自东向西、从经济发达地区向经济不发达地区传递的。鉴于经济不发达的西部地区承受了更高的通胀压力，所以，在实施通胀管理的政策措施时应该优先考虑经济不发达的西部地区所承受的通胀压力。

［1］Mankiw N G，R Reis.Sticky Information Versus Sticky Prices：A proposal to Replace the New Keynesian Phillips Curve［J］.The Quarterly Journal of Economics，2002，117（4）.

［2］Gali J，Gertler，López-Salido.Robustness of the Estimates of the Hybrid New Keynesian Phillips Curve［J］.Journal of Monetary Economics，2005，52（6）.

［3］Olivier J Blanchard Jordi Gali.The Macroeconomic Effects of Oil Price Shocks：Why Are the 2000sso Different from the 1970s？［C］.Working Paper，2007.

［4］Scheibe J D Vines.A Phillips Curve for China［C］.CAMA Working Paper，2005.No.4957

［5］杨继生.通胀预期、流动性过剩与中国通货膨胀的动态性质［J］.经济研究，2009（1）：106-117.

［6］Ka-Fu Wong.Variability in the Ettects of Monetary Policy on Economic Activity［J］.Journal of Money，Credit and Banking，2000（2）：179-198.

［7］杨丽萍，陈松林，王红.货币供应量、银行信贷与通货膨胀的动态关系研究［J］.管理世界，2008（6）：168-169.

［8］赵留彦，王一鸣.货币存量与价格水平：中国的经验证据［J］.经济科学，2005（2）：26-38.

［9］段继红.国际油价冲击对中国宏观经济的影响［J］.统计研究，2010（7）：25-30.

［10］赵文哲，周业安.基于省际面板的财政支出与通货膨胀关系研究［J］.经济研究，2009（10）：48-60.

［11］张成思.外生冲击、货币政策与通胀持久性转变［J］.管理世界，2009（7）：27-36.

［12］范志勇.中国通货膨胀是工资成本推动型吗？——基于超额工资增长率的实证分析［J］.经济研究，2008（8）：102-113.

［13］李斌.从流动性过剩（不足）到结构性通胀（通缩）［J］.金融研究，2010（4）：50-64.

［14］Olivier Blanchard.Macroeconomics（Second Edition）［M］.Prentice-Hall，2000.

［15］Bai J.Panel Data Models with Interactive Fixed Effects［J］.Econometrica.2009（77）：1229-1279.

［16］Bai J.Likelihood Approach to Small T Dynamic Panel Models with Interactive Effects［C］.2010，Working Paper.

［17］Arellano，et al.Some Tests of Specification for Panel Data：Monte Carlo Evidence and an Application to Employment Equations［J］.Review of Economic Studies，1991，58（2）.