国际贸易视角下的我国输入型通货膨胀实证分析

程颖慧

（1.天津财经大学 理工学院，天津300222；2.河北金融学院 经济贸易系，河北保定 071051）

0 引言

随着改革开放的推进，我国的对外贸易依存度随着经济的发展不断增长，并远超于其他国家水平[1]。大量数据统计显示，在发展经济引进外资的对外贸易中，我国走过了单纯引进外资的时期，通过建立良好的对外贸易经济模式，向国外学习经验技术来发展自身的经济，并在此促进下，开始由吸引外资向对外投资转型，我国的经济得到了飞速的发展。在高速发展经济的同时，发展手段稍有偏颇就会引起不同程度的金融危机，将对全球实体经济和虚拟经济带来巨大的冲击，我国的经济也会受到影响[2～4]。

国内外经济界学者对通货膨胀的定义研究得较为透彻，但对其作用影响的研究较浅，不能体现出货币贬值与物价上涨间的关系，同时也没有真正体现通货膨胀的实质特征[5～8]。2008年和2010年我国经历了两次大幅度的物价上涨，虽然在较短时间内得到改善，缓解了通货膨胀，但并不能确保在长期的经济发展中，通货膨胀对我国经济的冲击较小，国民经济仍时刻处在高压状态，由于价格上涨造成的通货膨胀依然是我国经济面临的重大问题。为了解决上述问题，本文将建立数学模型研究输入型通货膨胀在国际贸易中的传递途径。探究国外物价水平对国内通货膨胀的影响和作用机理，以期在输入型通货膨胀的研究上提供理论帮助。

1 模型构建

1.1VAR模型构建

在实际的研究过程中，有时候需要考虑时间序列中各个变量相互间的动态变化特征，而对变量之间的结构进行忽略，常见的结构模型不太适用，而VAR模型则比较适合。VAR模型的建立过程中只需要对分析变量和滞后值加以确定，而不需要对模型中的变量参数进行约束。

非限制性向量自回归模型，简写为VAR(p)模型，数学表达通式如下：

上式中，各个向量都是不相关的，其中d维外生变量列向量为Xt，滞后阶数：p，k维的白噪声向量为εt，可以为常数、线性趋势项，也可以是其他非随机变量，B表示k×d维的待估矩阵，Ф1，Ф1，…，Фp表示k×k维的待估矩阵，Yt表示k维内生变量列向量。对VAR(p)模型进行简化，可以得到不含Xt项的表达式，具体数学方程如下：

本文中，研究对象为两者之间的时间对应序列，并不需要关注输入型通货膨胀与所选因子的结构关系，而更希望了解二者之间的动态变化规律，适合采用VAR模型进行分析。值得注意的是，建模过程中，首先需要对研究对象的相关数据进行平稳性检验，确保分析数据的有效性。

1.2 数据来源与指标选择

本文模型中选用2016年的PPI作为衡量我国通货膨胀水平的指标。在综合分析和筛选后，选取净出口额作为总需求-总供给途径影响因子；外汇占款作为贸易收支途径的影响因子；选择在我国大宗商品中对外依存度大的大豆、铁矿石和原油作为因子变量，各因子的数据全部来自权威的贸易机构或海关总署以及贸易信息组织等。建立的模型中以居民消费价格指数、生产者物价指数、Brent原油期货价格、CBOT豆粕期货价格、铁矿石月度平均进口价格、净出口额和外汇占款作为变量[9]，进行研究。所选用的PPI是与2015年同期相比的数据，对数据进行数学处理（数据来源于国家统计局并进行计算）。用Ln CPI表示消费价格指数；Ln PPI表示生产者物价指数；Ln表示Oil Brent原油期货价格；Ln Bean表示CBOT豆粕期货价格；Ln Iron表示铁矿石月度平均进口价格；Ln Ne表示净出口额；Ln Fe表示外汇占款。

2 实证分析

2.1 单位根检验

本文采用ADF单位根检验方法进行平稳性检验，结果如表1所示。

表1 单位根检验结果

从表1中可以看出，在5%和1%临界值水平检验时，原始变量都呈现非平稳，采用一阶差分对数据进行分析，发现数据都能通过1%临界值水平检验，而且原始变量呈现稳定状态，这说明本文所选的研究变量是一阶单整稳定序列。

2.2 协整检验

通过协整检验，对某种确定的变化联系进行深入断定，其结果如表2所示。

表2 Johansen协整检验结果

从表2可以看出，在对模型进行协整检验后，结果中的特征值与P值均比1小，这就表明该模型是平稳的。为了进一步研究其存在的关系，需要进一步进行脉冲响应和方差分解分析。

2.3 脉冲响应分析

为了进一步研究其存在的关系，需要进行脉冲响应分析。本文选用广义脉冲响应函数来分析当Ln Bean、Ln Oil、Ln Iron 、Ln Ne、Ln Fe的误差项变化时，对Ln PPI产生的影响情况。如图1所示。

图1 Ln PPI的脉冲曲线图

从图1中可知，大豆、原油和铁矿石价格发生变化时，PPI对这三者的脉冲响应为先增加后递减的趋势，但总的来说这三者的变化对PPI是成正影响的。当大豆价格增长1%时，PPI波动较小，在第一个月仅同向增长0.076%；随着时间的推移，波动也逐渐增大，在第五期到达0.628%的最大值，随后增加趋势开始减小；直到第十期正响应开始由正转负，降为-0.042%。对于原油，PPI的响应也呈现类似情况，并且增长趋势更加迅速，效应变化更加明显，在第六期之后效应上涨更超过1.1%达到最高值，这种效应会随着时间的推移得到减缓。同样的，PPI对于铁矿价格的响应效应，也有从开始的低点逐渐增大到第六期的最大值1.1567%，然后出现走低形势，但总的来说仍处在一个较高的水平。所以，这三种商品价格的对PPI冲击都呈现一定的正向冲击，且在三者当中，冲击影响最小的是CBOT大豆价格，其次是铁矿石进口价格，最大的是原油冲击。根据上述的曲线走势，还可以简单讨论贸易收支途径以及其如何进行传导。不管是下降阶段还是上升阶段，PPI对外汇占款的响应的趋势都不明显，非常缓慢，根据曲线上显示，从第一期到第四期，外汇占款可以引起PPI的正向变化且比较微弱，仅使PPI的反应率从0.194%上升到0.352%，并且以后的每期都是减弱趋势。总得来说，对外占款和PPI的趋势是正向相关的，PPI会因为对外占款的增长而开始上升。

2.4 方差分析

本文通过方差分析来具体分析上述各个变量对PPI冲击所占的权重，以及估计不同结构冲击的重要程度。方差分析结果如表3所示。

表3 方差分析数据

由表3可知，PPI对其自身的解释力会随着时间的推移而不断地变弱，到第十期的时候已经下降到接近50%，下降的幅度高达40%，同时也表明了其他变量对PPI的影响比重开始增加。整体来看，三种国际大宗商品价格冲击会引起PPI类似的变化趋势，且都是正向增加，表明他们对PPI的变化具有一定的解释能力。可以看到对PPI解释最弱的是铁矿石价格，在整个当期内，对PPI的影响基本在8%以内，其次是大豆价格，在第五期的时候接近10%，前期对PPI基本上没影响，对PPI的解释能力比铁矿石稍微增强；对PPI解释能力最大的是原油价格，在前期就已经高达10%，并随着时间的推移，在第十期的时候达到最大，其值接近25%，这也说明了PPI的变化其中有四分之一是由于国际的原油价格波动导致的。另外还可以发现，净出口额仅能引起PPI较小的变化，其影响可以忽略不计，外汇占款对PPI的影响基本在4%～7%之间波动。由上文分析可知，商品价格途径是引起生产者价格指数上涨的最大原因，贸易收支途径和总需求等依次减弱。

3 结论

本文选用2016年的PPI作为衡量我国通货膨胀水平的指标数据，以Brent原油期货价格、CBOT豆粕期货价格、铁矿石月度平均进口价格、净出口额和外汇占款作为研究变量，通过单位根检验、协整检验、脉冲响应分析及方差分解方法，分析了我国受到国外通货膨胀影响的情况和其传导机理，对我国输入型通货膨胀问题深入研究。研究表明，国外的通货膨胀主要通过影响国际贸易中某国的进出口需求来影响某国的内需，并进一步引起其物价的变化，对我国来说，此种影响不大；我国的PPI以及CPI的同比指数会因国外物价的上涨（商品价格途径）而上升；贸易收支传递渠道对我国的输入型通货膨胀有着明显的影响。所以，我国的输入型通货膨胀问题主要是由于商品价格途径以及贸易收支传递渠道这两方面的作用所致，这也是解决我国通货膨胀的主要着手点。

参考文献：

[1]陈浪南，何秀红，陈云.人民币汇率波动的价格传导效应研究[J].国际金融研究，2008，(6).

[2]高瞻.我国外汇储备、汇率变动对通货膨胀的影响——基于国际收支视角的分析[J].国际金融研究，2010,(11).

[3]邓永亮.汇率水平与汇率波动对通货膨胀的影响研究[J].财贸研究，2010,(6).

[4]朱孟楠，赵茜.人民币汇率、外汇占款变动对通货膨胀的影响[J].经济学动态，2012,(1).

[5]Lailder D,Parkin M.Inflation:A Survey[J].Economic Journal,2014,85(12)．

[6]Bronfenbrenner M,Holzman F D.A Survey of Inflation Theory[J].American Economic Review,2015,53(4).

[7]李经.金融危机后我国通货膨胀的成因及对策研究[D].大连：东北财经大学硕士论文，2011．

[8]刘鸿儒，论我国进出口贸易对国内通货膨胀的影响[J].环球市场信息导报,2016,(37).

[9]邵宁.大宗商品对外贸易对我国通货膨胀影响的研究——以原油、铁矿石、大豆为例[D].上海：华东理工大学硕士论文，2016.