基于核心通货膨胀的中国牺牲率估算及其货币政策含义分析

■ 谭本艳，娄箴言

一、引言及文献综述

《中国人民银行法》明确规定，中国的“货币政策目标是保持货币币值的稳定，并以此促进经济增长”，意即在保持通货膨胀（以下简称通胀）水平稳定的基础上，促进中国经济的持续增长。保持稳定的通胀水平和持续的经济增长是宏观经济学中的二元悖论问题，经济的持续增长必然带动需求增加，从而抬高通胀水平；而货币当局为了降低通胀水平制定的反通胀措施又必然会造成产出的损失，也就是说，一个经济体无法在经济持续增长的同时保持较低的通胀水平。

牺牲率（Sacrifice rate）反映了反通胀的成本，通常用实际产出的损失变化与趋势通胀率（Trend inflation）变化之间的比率来测度。其中，反映趋势通胀率最常用的指标就是标题通胀率（Headline inflation），也就是居民消费价格指数（CPI）。中国国家统计局在统计CPI 时，采用的是涵盖食品烟酒、衣着、居住等8 大类商品和服务的一篮子方法，反映了中国的整体通胀水平。应该说，反映整体通胀水平的CPI指标一直是货币当局重点关注的宏观经济指标，也是学术界计算牺牲率时最常用的指标。

近年来，货币当局和学术界越来越关注反映通胀水平长期趋势的核心通胀指标，也就是从整体CPI中扣除食品和能源的核心CPI。因为食品和能源等商品的价格短期内容易大幅波动，整体CPI 也相应容易短期内大幅波动，如果货币当局根据整体CPI 调整货币政策就容易受短期因素的影响出现过度反应。而核心CPI 更能反映通胀水平的长期趋势。如果说基于整体CPI指标计算的牺牲率关注产出的短期损失，那么基于核心CPI 计算的牺牲率则关注产出的长期损失，这也是本文研究的出发点。

从既有文献看，国内外学者关于牺牲率的研究视点主要集中在以下两个方面。

（一）牺牲率的测算方法研究

学术界测算牺牲率的方法主要有三种：（1）菲利普斯曲线法。牺牲率的大小为菲利普斯曲线斜率的倒数，由于菲利普斯曲线法以线性假设为前提，该方法存在一定的缺陷。（2）结构向量自回归（SVAR）法。SVAR 法利用产出和通胀变化相关的完全信息，通过明确识别冲击，进而明确区分反通胀效应的时间路径，将货币政策分解为系统部分。由于SVAR 模型没有太多的理论约束条件，估计结果主要来源于不同的冲击识别方法，所以计算牺牲率可能会产生偏差。（3）特定窗口法的基本思想是通过标题通胀率识别出若干个反通胀窗口，对于每一个反通胀窗口，以起点和终点（滞后4个季度）的实际产出连线代表潜在产出趋势，反通胀窗口内潜在产出与实际产出的差就是反通胀的实际产出损失率，用实际产出损失率除以通胀的下降率即为牺牲率（Ball，1994）。Hofstetter（2008）认为特定窗口法存在缺陷，并进一步考虑了对实际产出损失的长期影响，使用HP滤波法估计潜在产出趋势进行改进，估计得到的牺牲率比特定窗口法大一些。目前学术界普遍采用Ball（1994）提出的特定窗口法及对其修正后的方法估算牺牲率。

（二）牺牲率的影响因素研究

目前，学术界认为牺牲率的影响因素主要包括通货收缩的速度、初始趋势通胀率、贸易开放度和货币政策透明度（央行独立性）等。通货收缩的速度与牺牲率的关系在学术界还没有形成共识。从渐进疗法的角度看，工资和物价调整都有一定的惯性，紧缩的货币政策需要时间来缓冲，因此，通货收缩速度对牺牲率的影响很小（Taylor，1983）。休克疗法的观点则相反，Ball（1994）的研究表明通货收缩速度越快，导致的反通胀成本越小，通货收缩的速度对牺牲率有着显著的负向影响。舒元和黄新飞（2006）的实证结果也支持这一观点。Ball（1994）的实证结果表明，初始趋势通胀率对牺牲率有一定的负向影响，Boschen（2001）认为两者正相关，Zhang（2001）认为两者存在非线性关系。Romer（1993）指出贸易开放度与牺牲率有一定的关系，由于货币紧缩造成的汇率下降直接影响价格水平，控制政策环境的变化发现贸易开放度与牺牲率具有明显的负相关关系。Temple（2002）也指出经济开放水平越高，短期的菲利普斯曲线斜率越大，通货收缩所带来的产出损失越小，贸易开放度与牺牲率显著负相关。在通胀目标制出现后，货币政策透明度成为牺牲率的研究影响因素之一。Chortareas（2002）研究指出很多国家的反通胀成本与货币政策的透明度成反比。张鹤等（2009）研究表明在中国货币政策透明度初步提高时，反通胀时期的牺牲率呈现下降趋势。

Mazumder（2014）首次用核心通胀率替代标题通胀率度量了OECD国家的牺牲率，发现和前述基于标题通胀得到的研究结论相反，“渐进疗法”——缓慢的通货收缩带来的牺牲率更低。从现有文献来看，国内暂时还没有学者基于核心通胀视角研究中国牺牲率问题。本文将借鉴Mazumder（2014）的研究思路，基于核心通胀测算中国的牺牲率并分析其影响因素及货币政策含义。

二、中国核心CPI的度量

（一）核心CPI的度量方法

核心通胀（核心CPI）是指剔除一些价格变动巨大且频繁或短期性质价格波动的商品或服务后的通胀，其测定方法主要分为统计法和建模法。统计法是从标题CPI 的统计分布中剔除极端或尾端价格变动的影响，主要有剔除法、加权截尾平均法、加权中位数法、平滑技术法等。建模法通过模型来估计标题CPI 时间序列中的长期成分，以此作为核心CPI 的估计值，主要有结构向量自回归法（SVAR）、共同趋势法、动态因子指数法（DFI）、状态空间法等。由于货币影响经济体的信息不仅体现在反通胀期，也反映在通胀上升期，只有识别出政策冲击，才能确定货币政策的效应。因此，本文将采用SVAR模型方法来度量中国的核心CPI。

基于谭本艳等（2014）对核心通胀扣除食品的可行性的检验，结果表明，长期内食品价格冲击对通胀率及产出率影响近似为零。故而假定中国经济有食品价格冲击（u）、需求冲击（u）、供给冲击（u）三种冲击。需求冲击（u）是指投资、消费或政府支出的需求变化，供给冲击（u）是指技术进步或知识积累带来的供给变化，食品价格冲击（u）是指由于一时的原因导致的食品价格变化。此外假定食品价格增长率通胀增长率（π）、产出增长率（y）在上述三个冲击的影响下，构建如下线性组合：

式（1）为三变量SVAR模型。由于因此可以得到关于D的6 个方程。长期内食品价格冲击对通胀率及产出率影响近似为零，且需求冲击长期内对产出率也不会产生永久性影响，因此有D（L）=0、D（L）=0、D（L）=0。又因为C（L）Du=D（L）u，可得到关于D（0）的其他三个方程，求解出D（0），即可得到滞后多项式的结构系数与结构新息u。

基于食品价格、通胀和产出的三变量SVAR模型得到的核心通胀率可表示为：

（二）中国核心CPI的度量结果

本文选取了中国2000 年1 月至2020 年12月的食品价格增长率、通胀增长率（π）和产出增长率（y）数据。首先采用ADF方法，对单位根进行检验后，发现原序列非平稳，对原序列分别进行差分后获得的一阶差分序列D（π）、D（y）平稳；同时，基于SC准则，确定模型的最优滞后阶数为1 阶，最终建立滞后1 期的SVAR 模型对（2）式进行估计，得到中国月度核心CPI如图1所示。

从图1 可以看出，三变量SVAR 模型估计的核心CPI 与标题CPI 保持了趋势基本一致的波峰波谷，但核心CPI 的波动性远小于标题CPI 的波动性，起到了“削峰平谷”的作用。中国的核心CPI在2004年4月至9 月处于高位，这主要是因为2003 年非典疫情结束后，国内经济形势向好与投资热情高涨促进了物价的大幅提升；在2007 年下半年至2008 年上半年经历了第二次比较明显的高通胀时期，这主要是因为受到美国“次贷危机”的影响，中国为应对汇率风险从2007 年下半年开始推行了大量刺激经济增长的政策，进而推动了物价上涨；在2010 年下半年至2011 年经历了第三次较为明显的上升，这是因为受到“四万亿元投资计划”与宽松货币政策的双重影响，导致中国出现新一轮高通胀；除2018年上半年美方发动“贸易战”导致的波动外，中国核心CPI 走势基本处于相对平稳的状态。通过SVAR 模型测算的中国月度核心CPI 和中国官方公布的月度标题CPI 的描述性统计如表1所示。

表1 中国月度核心CPI和标题CPI描述性统计（2000年3月—2020年12月）

变量核心CPI标题CPI最小值98.29 98.20最大值107.45 108.70极差9.16 10.50均值102.27 102.26标准差1.52 1.98

三、基于核心通胀的中国牺牲率度量

（一）牺牲率的度量方法

本文采用Hofstetter（2008）提出的改进方法，采用反通胀对产出产生长期影响的牺牲率测量方法。根据定义，牺牲率是反通胀周期中实际产出率和潜在产出率偏差之和，除以趋势通胀的变化，表示如下：

其中，SR 是牺牲率，y是第 t 期的实际产出率是第t期潜在产出率则代表产出率的损失，△π代表趋势通胀率的变化值，D代表通货收缩周期。对于产出损失的估计，本文使用Lucas供给曲线计算实际产出率与潜在产出率之间的偏差。

其中，α＞0，π表示趋势通胀率，b是长期影响且0≤b＜1，ε是扰动项。当通胀率降低时，π-π＜0，就会出现产出率损失；当π-π=0，时，实际产出率达到潜在水平。式（4）与Ball（1994）的计算方法相似，Ball（1994）在度量产出损失时，采用实际产出率与充分就业的潜在产出率之间的差值，并做出三个假设：第一，通货收缩时期开始（波峰）时，实际产出率等于潜在产出率0；第二，通货收缩时期结束（波谷）后一年，实际产出率等于趋势产出率（b≈0）；第三，在实际产出率和趋势产出率相等的区间，趋势产出率以对数形式线性增长考虑到通货收缩时期货币政策的持续效应，当期的产出率损失可能会影响到下一期，潜在的产出率可能会受到上一期实际产出率和潜在产出率的影响，因此加入上一期实际产出率与潜在产出率的加权平均数作为内生解释变量。

其中，0≤d＜1，d 越大，潜在产出率受上一期实际产出率的影响越小，d=0 时，表示潜在产出率不受上一期潜在产出率的影响。假设在计算一个周期的开始时，潜在产出率和实际产出率不相等，产出率处于趋势水平，然后取潜在产出率和实际产出率之间的差值。

（二）基于核心通胀的中国牺牲率估算

1.样本数据说明

估算牺牲率所需数据为通胀率和产出率，出于数据一致性的考虑，本文将2000—2020 年国内生产总值增长率的季度数据和年度数据做了处理，以1990年为基期，计算得到年度与季度实际GDP增长率。考虑到季度数据本身的季节性波动可能会对结果造成不必要的信息干扰，通过Census X12 季节调整法消除了原始数据中的季节变动成分与不规则变动成分。

2.反通胀周期的识别

本文利用核心CPI 来计算中国季度和年度核心趋势通胀率，并基于核心CPI的趋势通胀率识别反通胀周期。其中，季度趋势通胀率的计算取本季度及上下4个季度的平均值，得到2001年第二季度至2019年第二季度的核心趋势通胀率；年度趋势通胀率的计算取当年的4个季度和上下相邻两个季度，共8 个季度通胀率的平均值，得到2001 年至2019 年的核心趋势通胀率。一个反通胀周期对应的是一个通胀峰值到通胀谷值的时期，并且趋势通胀至少下降了1.8个百分点（包括季度和年度数据），而不是Ball（1994）使用的2个百分点，做此调整是考虑到核心通胀不会像标题通胀那样剧烈波动。

图2 显示，从2007 年第四季度至2009 年第四季度，趋势通胀率由4.244%下降到1.185%，下降了3.059%。从2011 年第二季度至2013 年第四季度，趋势通胀率由3.750%下降至2.137%，降幅为1.613%。2013 年第四季度以后，趋势通胀率处于平稳增长阶段，在（2.08%，2.31%）之间保持稳定。

图2 中国季度核心趋势通胀率

图3显示，从2007年到2009年，核心趋势通胀率从4.117%下降到1.013%，下降幅度为3.104%。2011年，核心趋势通胀率为3.918%，在2013年迅速下降至2.213%，随后上下波动很小，趋于平稳，在2015年达到波谷，核心趋势通胀率为2.083%。

图3 中国年度核心趋势通胀率（2001年—2019年）

3.牺牲率的计算结果

△π通过上述的反通胀周期识别得到，潜在产出通过对实际产出y进行HP滤波，分解实际产出的长期趋势成分得到。通过对式（3）的计算，得到基于核心CPI估计的中国季度和年度牺牲率，如表2所示。

表2 基于核心CPI估计的中国季度和年度牺牲率

周期2007Q4—2009Q4 2007—2009 2011—2015长度∑（yt-y*t）πt-1 πt πt-πt-1 8 2 4-0.211 4.244%1.185%-3.059%SR 6.884-0.013 4.117%1.013%-3.104%0.404-0.092 3.918%2.083%-1.835%5.019

根据表2 可以看出，基于核心CPI 估计，中国在2007 年第四季度至2009 年第四季度的通货收缩周期中，季度牺牲率为6.884。在2007年至2009 年、2011 年至2015 年的通货收缩周期中，年度牺牲率分别为0.404和5.019。

（三）基于标题CPI的中国牺牲率估算

根据表3 可以看出，基于标题CPI 估计的中国季度和年度牺牲率显示，中国在2007 年第四季度至2009 年第四季度、2011 年第二季度至2015 年第三季度的通货收缩周期中，季度牺牲率分别为6.366和15.962。在2007年至2009年、2011 年至2015 年的通货收缩周期中，中国的年度牺牲率分别为0.440和3.481。

关节腔注射用双醋瑞因聚乳酸-羟基乙酸共聚物微球的制备及相关性质研究 ……………………………… 蔡 雁等（12）：1600

表3 基于标题CPI估计的中国季度和年度牺牲率

周期2007Q4—2009Q4 2011Q2—2015Q3 2007—2009 2011—2015长度8∑（yt-y*t）πt-1 πt 1.455%-0.224 πt-πt-1-3.512%17 4.967%1.678%-2.7%-0.431 15.962 4.771%4.378%2 4 1.275%-0.008-3.596%0.440 4.558%-0.100 1.754%-2.8045%3.481 SR 6.366

对比表2 和表3 可以看出，基于标题CPI 与基于核心CPI 分别判断估计所得到的牺牲率存在一定差异：一是基于核心CPI估算的年度和季度牺牲率分别比基于标题CPI估算的大38.3%和8.1%，这主要是因为核心CPI是除去食品与能源后的长期通胀指标，其波动比标题CPI 小得多，基于核心CPI 测量的牺牲率更准确。二是季度牺牲率和年度牺牲率有一定差异，这是因为计算牺牲率所使用的数据不一样。例如，计算2007—2009 年的牺牲率时，年度牺牲率采用的是2007—2009年实际产出率与潜在产出率的偏差，而季度牺牲率只计算2007 年第四季度至2009 年第四季度的偏差。

四、实证分析

关于牺牲率的决定因素，选用最常用的几个变量：通货收缩变化量（△π）、通货收缩长度（length）、通货收缩的速度（speed）、初始趋势通胀率（π）、贸易开放度（openness）等。其中，通货收缩变化量（△π）指的是通胀率（包括整体通胀率和核心通胀率）在通货收缩周期开始与结束时的变化量；通货收缩长度（length）是通货收缩周期经历的时间长度；通货收缩的速度（speed）为通货收缩变化量与通货收缩长度的比值，即△π/length；初始趋势通胀率（π）即为通货收缩周期开始时的通胀率；贸易开放度（openness）为进出口总额占GDP 的比重。数据来源于各年的中国统计年鉴，并经由作者整理计算所得，其他国家核心CPI度量以及基于核心通胀测算牺牲率的方式与前文一致。

本文参照黄新飞和舒元（2010）的研究方法，将以上变量作为自变量，将基于标题CPI 和核心CPI测度得到的牺牲率作为因变量，构建回归模型如下：

从表 4 和表 5 的回归结果可以看出：（1）通货收缩速度（speed）与基于标题CPI 和核心CPI的年度牺牲率都呈现出显著的负相关关系，但与基于标题CPI 和核心CPI 的季度牺牲率的关系均不显著；（2）通货收缩变化量（△π）与基于标题CPI的牺牲率呈现显著的负相关关系，但与基于核心CPI 的牺牲率之间的关系并不显著；（3）通货收缩长度（length）与基于标题CPI 的牺牲率呈现显著的正相关关系，但与基于核心CPI的牺牲率之间的关系并不显著；（4）无论是基于标题CPI 还是核心CPI，初始趋势通胀率（π）与牺牲率都呈现出显著的负相关关系；（5）贸易开放度（openness）与基于标题CPI的年度牺牲率显著正相关，与基于标题CPI的季度牺牲率无显著关系，同时，贸易开放度（openness）与基于核心CPI 的年度牺牲率无关，与基于核心CPI 的季度牺牲率显著正相关。

表4 基于标题CPI的牺牲率回归结果

注：括号内的数字为t统计量，***、**和*分别表示1%、5%和10%的水平下显著。

变量年度数据季度数据3 4 1 4.16***（4.33）-2.78（-1.52）3 c 5.19***（5.11）1.03（0.61）2.16*（1.77）5.79***（5.27）1.11 0.72 1 5.943***（5.18）-1.85**（-2.2）-0.47***（-3.86）0.22*（1.95）-0.45***（-3.52）0.21*（1.90）speed△π length-0.34*（-1.68）1.11***（2.76）2-0.38*（-1.99）1.09**（2.64）-0.32**（-2.26）-0.35***（-3.91）-1.16（-0.61）Openness 0.095 49 π0 0.062 49 2.50**（2.24）0.250 49 0.158 49 2 0.592 49 R2值 N 0.175 49 0.102 49 4 1.35（1.40）0.203 49

表5 基于核心CPI的牺牲率回归结果

注：括号内的数字为t统计量，***、**和*分别表示1%、5%和10%的水平下显著。

变量年度数据3季度数据3 4 4 1 3.59***（3.21）-2.93（-1.32）c 0.58（0.22）2 2.85*（1.88）3.88***（3.82）2.69（1.20）0.94（0.50）1 5.22***（4.14）-1.79*（-2.01）-0.11（-0.82）0.04（0.47）speed△π length 6.58***（4.85）-0.39（-1.60）0.51（1.61）-0.51***（-3.26）π0 0.055 43 0.059 43 2.96（1.68）0.124 43 2 Openness 0.139 43-0.38（-1.62）0.49（1.58）0.023 39-0.14（-0.94）0.03（0.36）-0.19*（-1.92）R2值 N 0.012 39 0.038 39 2.34*（1.69）0.067 39

五、典型事实与货币政策含义

（一）典型事实

第一，基于标题CPI 与基于核心CPI 识别的季度通货收缩周期不一致，且两种CPI分别估算所得到的牺牲率大小也存在一定的差异，具体而言：相同周期内基于核心CPI估算的季度牺牲率大于基于标题CPI估算的季度牺牲率，基于核心CPI估算的年度牺牲率均值大于基于标题CPI估算的年度牺牲率均值。

第二，当使用核心CPI识别通货收缩周期并估算牺牲率时，初始趋势通胀率（π）与年度和季度牺牲率均呈现出显著的负相关关系，即一国初始趋势通胀率（π）越大，牺牲率越小。

第三，当使用核心CPI识别通货收缩周期并估算牺牲率时，年度和季度牺牲率与通货收缩的变化量（△π）和长度（length）均无关，这与基于标题CPI 所得到的估计结果截然相反；同时，通货收缩速度（Speed）与季度牺牲率无显著关系。

第四，当使用核心CPI识别通货收缩周期并估算牺牲率时，贸易开放度（Openness）与季度牺牲率显著正相关，即一国贸易开放度越大，反通胀成本越高。

（二）货币政策含义

一是政府在指定反通胀政策时，应基于核心通胀指标测度中国实际的反通胀成本。对比基于两种CPI测度的牺牲率大小可知，若仅仅依靠标题CPI来衡量反通胀成本，抑制通胀造成的产出损失将被严重低估，这可能使货币当局制定相对激进的反通胀政策。而剔除了短期波动影响的、基于核心CPI估算得到的牺牲率才能够真正识别与反映长期通货周期的实际走势，因此可以作为中国货币政策的探针。

二是政府在治理通胀时，应首先考虑当前所处的通胀环境。在高通胀环境下，通货收缩的产出损失较小，此时政府应该采用偏紧操作的原则，严格控制货币闸门，确保货币增量的经济性发行；相反，在低通胀环境下，通货收缩的产出损失较大，政府应选择更为谨慎的政策工具，遵循适度目标原则，以“软着陆”方式尽量降低各项调控效应对经济运行的短期冲击强度。

三是反通胀政策不宜将通缩速度作为核心参考指标。尽管早期文献认为通缩速度是牺牲率的一个重要影响因素，但当使用核心CPI 后，通货收缩的变化量（△π）和长度（length）不再与牺牲率相关，证明使用“休克疗法”——快速抑制通胀的无用性。同时，季度牺牲率与通货收缩速度（speed）的关系并不显著，也无法说明“渐进疗法”抑制治理反通胀成本的有效性。因此，“渐进疗法”与“休克疗法”的货币政策实用性均存疑，中国现阶段抑制通胀的货币政策不宜将通缩速度作为参考和实施对象，避免出现加剧产出损失的可能性，待进一步确定通缩速度的实际影响后再纳入核心参考指标。

四是实施“稳出口”与治理通胀相结合的宏观经济政策。实证结果表明，反通胀成本会随着贸易开放度的提高而扩大。在中国对外开放力度越来越大的政策背景下，紧缩性货币政策会通过汇率对进出口贸易产生影响——人民币升值造成的净出口减少。因此，中国在治理通胀时要结合实施相应的汇率或关税措施来避免净出口的大幅下滑，缓解紧缩性政策对产出的负面效果。

六、研究结论与展望

本文基于核心通胀估算了中国的牺牲率并实证分析了其影响因素，进一步研究了货币政策含义，得到的主要研究结论如下：

第一，计算了中国2000—2020 年基于核心CPI的年度与季度牺牲率。根据计算结果发现，中国基于核心CPI 的年度与季度牺牲率的平均值为2.711与6.884，其中年度牺牲率和相同识别周期的季度牺牲率均比基于标题CPI 得到的估算值大，反映出中国的反通胀成本可能超出预期。第二，中国基于核心CPI识别的通缩周期更少，长度也更短，在使用标题CPI 识别通货收缩周期时可能存在判断失误的风险。第三，在使用核心通胀率时，支持“冷火鸡”式通货收缩政策的论据受到质疑。本文通过实证发现通货收缩的变化量（△π）和长度（length）与整体通胀有关，而与核心通胀无关，“冷火鸡”式的通货收缩方法往往得不到基于核心通胀的牺牲率的支持，将治理通胀的期限定得过短，通胀率的降低幅度定得过大，对缓解反通胀成本的意义不大，反而可能产生过烈的经济波动。

因此，未来有关牺牲率的研究应注重从核心通胀出发，准确识别通胀与通缩周期，优化产出损失的计算方法，精确估算反通胀成本；此外，应深入探讨在不同周期下控制通胀的货币政策，研究如何避免出现经济行为的过度或迟滞调整；最后，还需进一步寻找与检验影响中国牺牲率大小的主要因素与作用机制，进而探索抑制反通胀成本的有效方式。