输入型通货膨胀的结构性传导与行业异质性

刘金全 刘 悦

一、引言

一般而言，输入型通货膨胀是指在开放经济下由外部经济因素变动引起的国内通货膨胀现象，传导途径包括国内外商品价差、货币政策协同、生产成本传导等。随着我国全面深化改革和推动更高水平的对外开放，我国经济与世界经济的关系更加紧密，受国际经济冲击的影响显著，输入型通货膨胀愈发受到学者和政策制定者的高度重视(张成思，2012[1])。2008年金融危机后，美国等发达经济体推出多轮量化宽松，流动性泛滥推高了资产价格并推动国际大宗商品价格上涨，导致我国面临较大的输入型通货膨胀压力。新冠肺炎疫情暴发后，美国再次推出更大力度的量化宽松，联邦基金利率迅速降至零下界，美联储资产负债表规模在一年之内成倍增长，同时疫情还导致了阶段性的供需错配，这些因素共同推动了国际大宗商品价格的再次上涨，具有代表性的路透/Jefferies商品研究局指数(RJ/CRB)从2021年4月的106上升至2021年年底的230左右，石油等能源、黑色金属、有色金属、农产品等商品价格均出现大幅上涨，导致输入型通货膨胀压力再次明显上升。

我国是全球第一制造业大国，工业门类齐全，产业链国际化程度高，能源和部分上游原材料的对外依存度高，中国石油和化学工业联合会数据显示，2020年我国石油和天然气对外依存度达到了73.5%和42%，铁矿石和部分农产品同样依赖进口，因此国际大宗商品价格上涨必然会传导至国内经济，推升生产制造成本进而带来输入型通货膨胀压力。事实上，在2008年金融危机后和新冠疫情期间，我国通货膨胀率均出现了明显上升，2010—2011年期间，我国PPI同比增速最高上升至7%以上，CPI同比增速达到了6%以上，2021年PPI呈现加速上涨态势，10月同比增速高达13.5%，其中有国内主要能源和原材料供应偏紧叠加需求上升的影响，但更为重要的是国际输入性因素的影响。区别于内源型通货膨胀，输入型通货膨胀并不必然伴随着国内经济过热，因此会导致宏观调控面临“稳增长”和“防通胀”的两难困境，比如在我国实体经济存在下行压力需要货币政策宽松的背景下，输入型通货膨胀成为掣肘因素。既然输入型通货膨胀对我国经济存在显著的影响，那么一个自然的问题是，其传导规律如何？鉴于我国工业门类复杂，不同行业的产业属性、生产要素结构、对外依存度明显不同，对于输入型通货膨胀的考察应当更加注重结构性传导特征。因此，本文将从国际大宗商品价格变化的视角实证研究输入型通货膨胀传导的结构性特征和行业异质性。本文的主要贡献如下：一方面进一步从理论层面厘清我国通货膨胀的形成和传导机理，另一方面从实践层面为破除“稳增长”和“防通胀”的两难困境，提升我国宏观调控的前瞻性、针对性和有效性提供政策制定参考依据。

二、文献回顾

长期以来通货膨胀都是宏观经济学研究的经典议题，更是各国中央银行关注的主要货币政策目标，近年来相关研究在通货膨胀的成因、度量、传导以及预测等方面进行了深化拓展。比如早期弗里德曼的货币数量论强调通货膨胀是一种货币现象，但是近年来经济结构的变化、资本市场发展以及虚拟经济与实体经济的结构性失衡导致了货币供给与通货膨胀出现背离，流动性过剩并不必然导致通货膨胀(张炜等，2021[2]；陈乐一和杨依筠，2021[3])。刘达禹等(2018)[4]、张世伟等(2021)[5]关注了核心通货膨胀率问题，认为这一指标可以更好地度量通货膨胀的水平、波动和结构变化。刘金全等(2015)[6]度量了中国通货膨胀成本的非对称性，分析了不同阶段的货币政策动态调控模式。张靖泽和沈根祥(2021)[7]实证研究了央行沟通对通货膨胀预期的影响。陈彦斌等(2021)[8]则运用LSTM模型和BVAR模型预测了我国的CPI和PPI。

除上述研究方向外，由于2008年国际金融危机后和新冠疫情期间出现了国际大宗商品价格的大幅上涨，输入型通货膨胀受到了广泛的关注，相关研究从输入型通货膨胀的传导、对宏观经济的影响等方面进行了分析。对输入型通货膨胀的探讨起源于20世纪70年代的石油危机，石油危机导致了能源价格大幅上涨，发达国家出现了“滞胀”，这种通货膨胀既非需求拉动也非成本推动，是供给端的输入性因素导致的。进入21世纪，随着经济全球化和贸易自由化的发展，各国输入型通货膨胀特征更加明显，中国加入WTO之后，经济深度融入全球经济，受国际经济波动的影响日益增强，在国际大宗商品的上涨周期中输入型通货膨胀压力加大。在此背景下，经济全球化条件下经济周期和通货膨胀的协同理论被确定为是输入型通货膨胀的理论基础，大量的理论和实证研究认为在国际贸易、国际资本流动、宏观政策协调、汇率制度等因素的作用下，主要国家间的主要宏观经济变量表现出很强的正相关，经济波动的协同特征明显，一些国家的通货膨胀也表现出协同变化特征，中国同样受到全球通货膨胀因素的影响，在特定时期面临着输入型通货膨胀压力(Bagliano和Morana，2010[9]；Milani，2010[10]；Crucini等，2011[11]；Neely和Rapach，2011[12]；Kim和Hammoudeh，2013[13]；张成思和李颖，2010[14]；胡援成和张朝洋，2012[15])。与此同时，也有学者关注了输入型通货膨胀的传导机制，分别从贸易传导论、货币传导论、贸易货币综合传导论等视角进行了研究，认为国际大宗商品价格上升会显著影响各国的通货膨胀水平，这一效应在新型经济体表现得更加明显，中国受到的影响同样十分显著。从货币渠道来看，固定汇率制度的发展中国家受输入型通货膨胀的影响往往较小，近年来随着我国对外开放力度不断加大， 贸易层面的国际大宗商品价格对我国通货膨胀的传导效应明显增强，但货币层面的汇率制度改革并未显著降低传导强度(McCarthy，2007[16]；Cecchetti和Moessner，2008[17]；Tang 等，2014[18]；李自磊和张云，2013[19]；张志敏等，2014[20]；姜永宏等，2019[21])。

近年来，我国学者对输入型通货膨胀的研究主要强调了其传导以及对宏观经济的影响，将输入型通货膨胀作为导致宏观经济波动的源头之一。尹力博和韩立岩(2014)[22]分析了中国与发达经济体通货膨胀的双向溢出效应以及其特征和传导机制，得出其他经济体对中国通货膨胀存在明显的溢出效应，贸易渠道的传导更加突出。闻岳春等(2015)[23]实证研究了国内金融市场和大宗商品市场的溢出效应，结果表明国际金融市场可以通过大宗商品价格影响国内股市的收益和波动，随着国际大宗商品市场金融化程度的加深，其影响效应不断增强。张翔等(2017)[24]研究发现，国际大宗商品价格冲击对我国宏观经济波动的影响不容忽视，大宗商品市场金融化对我国宏观经济波动的影响在2008年金融危机前后明显不同，美国的量化宽松政策是主要的影响因素。卞学字等(2020)[25]在一般均衡框架下考察了输入型通货膨胀的国际传导、福利效应以及政策应对有效性，指出输入型通货膨胀冲击可以影响国内的产出、消费、净出口以及价格水平，当贸易开放水平较低时造成的福利损失较低，政策应对方面货币政策通常无效，应适度增加财政支出以对冲输入型通胀的不利影响。张天顶和施展(2021)[26]则对国际大宗商品价格进行了分类，认为“软大宗商品”对中国产出的影响更大，而“硬大宗商品”对中国通货膨胀的影响更大。

纵观现有文献可知，国内外研究对输入型通货膨胀给予了高度重视，主要观点认为国际大宗商品价格波动会显著影响我国的宏观经济波动，表明输入型通货膨胀的传导渠道顺畅，但是对于输入型通货膨胀传导的研究多数集中在宏观经济的总量层面，鲜有研究探讨不同发展阶段、上下游价格、不同类型行业传导的结构性问题，对于具体行业传导的异质性也少有关注。因此，本文将从输入型通货膨胀传导的结构和行业异质性层面进行实证研究。

三、输入型通货膨胀的结构性传导

在这一部分我们将构建包含国际大宗商品价格和表征我国通货膨胀的价格指数的实证模型分析我国输入型通货膨胀在不同发展阶段、上下游价格之间、不同类型行业传导的结构性特征，由于包含的价格指数较多，需要处理高维数据，因此本文选择了包含随机因素的因子增广时变参数向量自回归模型(TVP-SV-FAVAR)。需要说明的是，TVP-SV-FAVAR模型的主要优势如下：一是在不损失样本信息的基础上可以实现数据降维，适合于高维时间序列建模；二是在现实经济运行中变量之间的传导具有复杂性，需要充分利用多个指标的样本信息以更好地刻画实际的影响规律，该模型可以包含多个变量并且对因子的处理方式保证了信息的完备性，因此可以很好地解决这一问题。TVP-SV-FAVAR模型的主要缺点是不能包含过多的随机冲击，在提取因子后过多的随机冲击会加大参数估计的难度，影响模型的收敛性。就本文而言，主要研究目标是国际大宗商品价格的传导，因此设定了单一的随机冲击，可以规避上述缺点，同时国际大宗商品价格对我国价格体系的传导具有复杂性，涉及上下游多个行业价格，需要充分利用这些信息，因此TVP-SV-FAVAR模型处理高维时间序列的优点可以很好地契合本文的需求。

(一)模型和数据

1.TVP-SV-FAVAR模型。

近年来，向量自回归(VAR)模型的拓展是宏观计量经济学领域的主要方向之一，有学者将时变参数、随机波动和因子增广因素纳入VAR系统，构建了包含随机因素的因子增广时变参数向量自回归模型(TVP-SV-FAVAR)，模型的基本形式如下：

yt=b1,tyt-1+…+bp,tyt-p+vt

(1)

(2)

(3)

参考Cogley和Sargent(2005)[28]，将方程(1)参数的协方差矩阵设定如下：

(4)

可以改写为：

(5)

其中，∑t=diag(σ1,t,…σk+1,t)，At为下三角矩阵。

(6)

(7)

为了便于参数估计，我们将方程(1)和方程(2)改写为：

(8)

(9)

gt=λtb1,tyt-1+…+λtbp,tyt-p+ζt

(10)

(11)

由于TVP-SV-FAVAR模型的待估参数较多，而且需要对时变参数进行模拟估计，因此需要设定参数先验分布并且使用马尔科夫蒙特卡洛模拟方法(MCMC)进行估计，更为详细的介绍可以参见Korobilis(2013)[30]。

2.数据。

根据研究目标，本文实证研究选取的变量包括冲击变量和目标变量两大类。冲击变量选取国际大宗商品价格指数，使用RJ/CRB指数衡量。该指数由路透集团与Jefferies集团公司合作编制，是选取全球市场上多种基本的经济敏感商品价格编制的一种期货价格指数，包括19种期货品种，涵盖了能源、金属、农产品等方面，具有较强的代表性，目前已经成为反映大宗商品价格走势和宏观经济景气程度的重要指数。从现有研究来看，衡量国际大宗商品价格走势的指数较多，其中RJ/CRB指数更侧重于标尺性，能够在宏观上及时准确反映基础商品价格的综合趋势，其指数构成与中国商品对外依赖结构高度相关，因此在中国宏观经济研究中具有广泛的适用性，我国大量学者将其用于实证研究(张翔等，2017[24])。目标变量主要是国内衡量通货膨胀率的价格指数，最具有代表性的是CPI和PPI，由于本文主要是研究结构性传导，因此区别于现有研究，从而选取了CPI数据以及不同行业的PPI数据，具体包括了国家统计局划分的37个工业大类行业。其中，RJ/CRB指数是日度高频数据，本文采用取平均数的方法将其转换为月度数据，并取对数值；价格指数采用月度同比增速数据。模型共39个变量，数据的样本区间为2006年6月至2021年11月，原始数据来源于Wind数据库和国家统计局网站，在参与计算之前，对所有数据进行了季节调整并通过了平稳性检验。根据VAR模型滞后期的检验准则，本文选择了一般月度数据模型采用的2阶滞后期。

图1显示了RJ/CRB指数的运行趋势，总体来看波动性较大。1994—2007年波动上升，2007年大宗商品市场出现过热，指数创下历史峰值，随之美国爆发了次贷危机并演变为国际金融危机，大宗商品价格迅速下跌，此后发达经济体纷纷推出量化宽松再次短期推升了大宗商品价格，长期来看仍然处于下跌趋势。进入2020年，受新冠肺炎疫情的负向冲击影响，美国再次出台量化宽松政策并加大力度，叠加疫情带来的供需错配，以能源和金属为代表的大宗商品价格再次快速上涨。图2显示了我国CPI和PPI的运行趋势，2012年之前我国CPI和PPI的运行趋势高度一致，二者之间存在着上游PPI向下游CPI的正向传导以及CPI向PPI的反向倒逼(杨子晖等，2013[31]；刘金全和陈婉莹，2019[32])。2012年之后我国经济结构发生了明显的变化，“三期叠加”背景下经济增速下降，供给端劳动人口见顶，人口红利逐步消失，部分上游行业产能过剩，受这些因素的综合影响，CPI和PPI之间的传导机制发生了变化。PPI受产能过剩、去产能政策实施、国际大宗商品价格波动等因素影响，依旧呈现出周期性变化规律，受劳动力成本上涨以及我国下游产业的充分竞争和产业链拉长的影响，CPI呈现出一定的刚性，受PPI的影响减弱，2019—2020年CPI的上涨更多是受猪肉价格的影响。2020下半年，我国PPI开始由降转增并在此后快速上涨，2021年10月PPI同比增速高达13.5%，11月仍然保持在10%以上的高位，CPI同样开始上涨，但幅度弱于PPI。根据以上典型事实可以推断，2020年下半年开始，国际大宗商品价格和我国PPI出现了同步上涨，输入型通货膨胀的特征十分明显，下面我们将实证分析其传导的结构性特征。

图1 大宗商品价格指数

图2 我国CPI和PPI运行情况

(二)实证研究

本文在设定模型参数的先验值后，经过1 000次的退火灼烧预模拟和50 000次的正式模拟，确保参数模拟路径收敛且不存在自相关问题，完成TVP-SV-FAVAR模型的估计。由于在37个大类行业中，相同产业和具有相同属性的行业PPI的走势高度一致，因此本文选择对不同行业的PPI进行因子提取，以实现降维处理。

1.我国分类PPI的因子提取。

考虑到VAR模型在数据长度有限的情况下，选取的变量不宜过多，同时还需要充分利用高维数据的样本信息，因此将因子数量设定在3～5个最优(Koropolis，2013[30])。经过不同因子数量模型设定估计结果的对比，本文选择了3个因子代表37个大类行业PPI的运行趋势，检验结果表明3个因子已经能够解释观测变量绝大部分的波动信息，而选取4个因子后的方差贡献度与选取3个因子相比并没有明显的优势。因子提取结果见图3。经过对比我们发现，因子1的走势与煤炭开采和洗选业，石油和天然气开采业，黑色金属矿采选业，有色金属矿采选业，黑色金属冶炼及压延加工业，有色金属冶炼及压延加工业等行业PPI的走势高度一致，这意味着因子1可以代表能源资源密集型行业，其PPI的主要特征是波动幅度大，受能源价格的影响十分明显，2008年大幅下行后快速反弹，此后又经历了2017年至今的两轮快速上涨和一轮快速下跌，每次上涨和下跌的幅度均较大。因子2的走势与医药制造业，通用设备制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业，仪器仪表制造业等行业PPI的走势高度一致，表明因子2可以代表资本技术密集型行业，主要是装备制造业等高端制造业，代表了我国经济结构转型升级的方向，其PPI波动幅度相对较小，除2008年前后外，其他时间段均保持小幅波动，表明这一类行业价格受周期性因素的影响较小。因子3的走势与农副食品加工业，食品制造业，纺织业，纺织服装、服饰业，皮革、毛皮、羽毛及其制品和制鞋业，家具制造业，造纸及纸制品业，文教、工美、体育和娱乐用品制造业等行业PPI的走势高度一致，表明因子3可以代表劳动密集型行业，主要是下游消费类制造业，与民生密切相关，其PPI在2012年之前波动较大，2012年之后波动幅度下降，表明上游价格向下游的传导出现了结构性变化。综合来看，三类因子可以代表不同类型行业的PPI运行，其差异主要体现在波动幅度上面，在最新一轮的PPI上涨中因子1涨幅最大，因子3次之，因子2涨幅有限，可见国际大宗商品价格波动对不同类型行业的传导会存在结构性差异。

图3 因子提取结果

2.时变脉冲响应函数分析。

本文计算了国际大宗商品价格冲击对能源资源密集型行业、资本技术密集型行业、劳动密集型行业以及CPI的时变脉冲响应函数(见图4)。为了分析在不同发展阶段输入型通货膨胀传导的结构性特征，本文特别选取了国际大宗商品价格的上涨阶段、平稳阶段、下跌阶段三个时期。结果显示，国际大宗商品价格对我国PPI和CPI均产生了明显的影响，其正向冲击造成了能源资源密集型行业、资本技术密集型行业、劳动密集型行业以及CPI的正向响应。由于我国是制造业大国，同时人均资源保有量不足，关键能源和部分上游原材料依赖进口，因此国际大宗商品价格变化会传导至我国。这些能源资源均是国际化定价，金融化程度较高，受量化宽松等货币因素以及供需错配等因素的影响，国际大宗商品价格会出现上涨，传导至我国经济领域便形成了输入型通货膨胀。与此同时，国际大宗商品价格的上涨还会带动国内大宗商品市场的资本炒作，进一步推升了输入型通货膨胀水平。

图4 国际大宗商品价格冲击的时变脉冲响应函数

从对不同类型行业的结构性传导来看，国际大宗商品价格对能源资源密集型行业的传导强度最大，最高传导系数达到了0.5以上，对资本技术密集型行业的传导强度次之，最高传导系数约为0.4，对劳动密集型行业的传导强度较弱，最高传导系数不足0.2。不难发现，输入型通货膨胀的传导规律是传导强度从上游行业到下游行业依次递减。首先，能源资源密集型上游行业天然依赖大量的能源资源，而国际大宗商品价格中能源、金属资源价格等占有相当的权重，因此国际大宗商品价格上涨会直接传导至上游行业，推动上游PPI上涨。其次，资本技术密集型行业的成本主要体现在资本投入和技术研发方面，但同时也受能源资源密集型行业价格约束，上游价格的上涨可以推升中游制造业的成本，比如装备制造业需要的能源和黑色金属、有色金属原材料成本受上游行业价格的直接影响，因此输入型通货膨胀对中游行业也产生了明显的传导，导致其PPI上涨。最后，上游能源资源密集型行业和中游资本技术密集型行业价格上涨对下游劳动密集型行业也有一定的传导效应，而劳动密集型行业的要素成本主要是劳动力成本，受上游原材料和中游中间产品价格的影响较弱，其传导链条更长也会导致传导强度衰减，因此输入型通货膨胀对其PPI影响有限。 特别地，随着我国劳动人口见顶，人口红利消失，劳动力成本不断上涨，导致劳动密集型行业的成本呈现相对刚性，当国际大宗商品价格下跌导致上游价格下跌时，劳动密集型行业的价格也不会出现明显的下降。

从生产和流通的上下游结构性传导来看，国际大宗商品价格对上游PPI的传导更加明显，对下游CPI的传导相对较弱，对CPI的最大传导系数不足0.08，远低于对劳动密集型行业PPI的传导系数。以上结果表明，输入型通货膨胀更多是向生产环节传导，生产环节也可以向流通环节传导，但是传导强度会大打折扣。例如，在2021年大宗商品价格的上涨周期中，我国PPI大幅上涨，而CPI的涨幅相对有限。一方面，我国制造业门类齐全，生产链条长，在上游价格向下游和流通环节的传导过程中，不同环节的传导强度会逐渐弱化，到流通环节后强度大幅下降。另一方面，我国下游流通环节属于完全竞争市场，各种消费类产品的竞争十分充分，议价能力不强，在上游成本向下游转嫁后，下游环节转嫁给消费者的能力较弱，只有少数行业可以通过提价实现成本转嫁，因此CPI受输入型通货膨胀的影响较小。但是需要注意的是，下游行业无法转嫁成本虽然可以规避CPI大幅上涨，但同时也会降低盈利水平，加大了下游行业的生产经营压力，尤其增加了广大中小企业的经营困难，影响“稳增长”目标的实现。

从不同发展阶段的结构性传导来看，在国际大宗商品价格的上涨阶段，国际大宗商品价格对能源资源密集型行业、资本技术密集型行业、劳动密集型行业PPI以及CPI的传导强度最大，在平稳阶段的传导强度次之，在下跌阶段的传导强度最弱，具有明显的顺周期特征。由此可以看出，国际大宗商品价格波动对我国的溢出风险主要是价格上涨带来的输入型通货膨胀风险，在价格平稳运行和下跌阶段，其溢出效应较弱，因此不存在通货紧缩效应。根据凯恩斯主义理论，企业产品价格存在刚性，即使新凯恩斯学派放松假定至价格黏性，但是也存在“易涨难跌”的非对称特征。在国际大宗商品价格上涨导致企业成本上升时，生产企业会不同程度提升产品价格以对冲成本上涨。当国际大宗商品价格平稳运行时，企业没有动力对产品价格进行调整。当国际大宗商品价格下跌时，企业的原材料成本下降，但是多数企业为了保持较高盈利水平，并不会明显下调其产品价格。

3.稳健性检验。

鉴于石油价格是对中国影响较大的单向大宗商品，为了检验结果的稳健性，本文以石油价格替代RJ/CRB指数进行模型估计，数据方面采用了WTI原油的期货价格，这一石油价格在全球影响较大，目前已经成为全球原油定价的基准。图5的脉冲响应结果显示，石油价格冲击对我国能源资源密集型行业、资本技术密集型行业、劳动密集型行业、CPI的影响形态与基于RJ/CRB指数的结果基本一致，但是影响强度低于基于RJ/CRB指数的结果，可能是RJ/CRB指数包含除石油外的其他大宗商品，对我国价格体系的传导更强。总体来看，本文的实证结果是稳健的。

图5 石油价格冲击的时变脉冲响应函数

四、输入型通货膨胀传导的行业异质性

本节我们进一步细化分析输入型通货膨胀向37个工业大类行业传导的异质性。为了便于比较和得到更加直观的实证结果，我们选取国际大宗商品价格、CPI以及一个大类行业PPI构建TVP-SV-VAR模型，共估计了37个模型，模型的具体设定和先验值设定与上文估计的TVP-SV-FAVAR模型一致，我们通过时变脉冲响应函数得出国际大宗商品价格对PPI的分行业传导系数，具体选择了脉冲响应函数的最大值，即最高传导系数(1)受篇幅限制,文中没有列出结算结果,感兴趣的读者可联系作者索取。。首先，国际大宗商品价格对能源资源密集型行业的传导系数仍然最大，各行业的传导系数普遍高于0.5，表明输入型通货膨胀首先会传导至上游行业，与第三部分的实证研究结果一致。在能源资源密集型行业中，上游能源开采类行业的传导系数最高，石油和天然气开采业的传导系数高达0.974 1，石油、煤炭及其他燃料加工业传导系数达到了0.933 2，同时黑色金属矿采选业的传导系数也较高，黑色金属冶炼及压延加工业、有色金属冶炼及压延加工业等加工环节行业的传导系数则有所衰减，分别为0.847 9、0.601 9。在国际大宗商品价格中，能源价格占有相当的比重，对价格指数的走势影响较大，能源价格的波动性较大，可以直接影响大宗商品价格指数，通过生产成本和金融市场等渠道对于我国能源类行业产生直接的传导，尤其是石油价格。石油能源是工业经济的血液，目前在全球范围内仍然是主要的能源形式，尚未找到可以完全替代的能源，因此其需求具有刚性，但是供给集中在少数国家，容易受到政治经济局势变化的影响出现供给危机，进而导致价格大幅上涨，比如20世纪70年代和90年代发生的三次石油危机均导致了油价上涨并引致全球经济危机或者衰退。在2021年国际大宗商品价格上涨的过程中，石油价格也出现了持续上涨，布伦特原油价格再次上升至80美元/桶以上。其次，国际大宗商品价格对资本技术密集型行业的传导也比较明显，对通用设备制造业，专用设备制造业，交通运输设备制造业，电气机械和器材制造业，计算机、通信和其他电子设备制造业等高技术装备制造业的传导系数均大于0.1，对医药制造业的传导系数较低(0.035 1)，可能是由于医药制造业的原材料较少涉及国际大宗商品。最后，国际大宗商品价格对劳动密集型行业的传导系数较低，表明输入型通货膨胀对我国下游行业的影响有限，其中原材料价格受国际大宗商品价格影响较大的农副食品加工业、纺织业、造纸及纸制品业、橡胶和塑料制品业的传导系数高于0.1，其他行业的传导系数均低于0.1。

综上所述，输入型通货膨胀的传导主要影响上游能源资源密集型行业，对能源开采行业的影响尤其明显，需要高度关注；对中游资本技术密集型行业的影响大幅衰减，会在一定程度上影响高技术制造业的成本，需要合理应对；对下游劳动密集型行业的影响有限，不存在持续的通货膨胀风险，但是对下游行业的成本承受能力和盈利能力形成考验，同样需要政策制定部门的关注。

五、结论和政策建议

国际大宗商品价格上涨导致的输入型通货膨胀对经济平稳运行和货币政策调控形成严峻挑战，但现有对其传导机制的研究仅停留在总量层面，缺乏结构性探讨。本文运用我国37个工业大类行业PPI数据构建TVP-SV-FAVAR模型，实证研究了输入型通货膨胀在不同发展阶段、上下游价格、不同类型行业传导的结构性问题，分析了传导的行业异质性，得出如下的结论和政策建议：

第一，国际大宗商品价格对我国PPI和CPI均产生了明显的影响，我国存在输入型通货膨胀压力。不同类型行业的传导方面，输入型通货膨胀的传导规律是传导强度从上游行业到下游行业依次递减，对能源资源密集型行业的传导强度最大，在能源资源密集型行业中，上游能源开采类行业的传导系数最高，对资本技术密集型行业的传导强度次之，对劳动密集型行业的传导强度较弱，其中原材料价格受国际大宗商品价格影响较大的行业传导系数高于其他行业。对此，宏观调控应高度重视输入型通货膨胀的影响，应根据上述结构性传导特征实施分类调控和精准调控，对输入型通货膨胀的调控重点应该在上游行业，最为关键的是能源开采类行业，平抑这些行业的价格上涨便可以从全局层面阻止通货膨胀向下游的传导。从操作层面来看，需要综合使用市场化和行政命令相结合的手段进行干预，对冲输入型因素带来的价格上涨动能。一是通过“保供稳价”解决供给不足问题。发改委等部门应鼓励相关能源类企业扩大生产、加强战略储备，尤其是大型国有企业要将保障能源供给作为政治任务，全力保证冬季的峰值需求。二是通过价格干预和打击金融投机炒作等手段解决金融市场因素的影响问题。美联储的货币政策扩张释放大量的流动性推升了国际大宗商品价格，导致我国期货市场也出现投机炒作行为，应通过必要的价格行政干预和打击违法违规行为等手段抑制这种非理性的炒作，平抑能源价格波动。

第二，从生产和流通的上下游结构性传导来看，国际大宗商品价格对上游PPI的传导更加明显，对下游CPI的传导相对较弱，输入型通货膨胀更多是向生产环节传导，生产环节也会向流通环节传导，但是传导强度会大打折扣。因此，从CPI的角度来看，输入型因素并不会形成推升我国通货膨胀率的主要因素，主要原因是我国流通环节充分竞争，下游的议价能力弱，上游价格上涨的成本效应传导至下游流通环节后，难以转嫁给消费者，在此背景下流通环节的盈利能力将承受压力，尤其是小微企业运行会面临困境，进而影响经济的平稳增长。鉴于此，输入型通货膨胀对于我国宏观经济的影响不仅仅是价格层面，还体现在影响“稳增长”方面，在应对输入型通货膨胀的过程中，应关注下游企业尤其是小微企业的运行，通过财政补贴、税费减免、金融扶持等手段帮助其渡过难关，保持经济基本盘稳定。从具体政策操作来看，面对输入型通货膨胀对下游企业的不利影响，财政部门应根据成本的上升程度动态制定差异性的财政补贴和减税降费政策，对于成本转嫁能力弱的行业应加大政策扶持力度，对于成本转嫁能力强的行业应适度扶持，对于小微企业要保证扶持政策的稳定性；金融部门应综合评估上游成本上涨对下游行业的影响，增加对受影响较大行业的金融信贷支持力度，提供更低成本的资金降低其综合运营成本，对冲原材料成本的上涨，对于小微企业应保证金融支持的力度不减，通过结构性货币政策和宏观审慎政策引导商业银行扩大普惠小微企业贷款规模。

第三，从不同发展阶段的结构性传导来看，具有明显的顺周期特征，即在国际大宗商品价格的上涨阶段，对能源资源密集型行业、资本技术密集型行业、劳动密集型行业PPI以及CPI的传导强度最大，在平稳阶段的传导强度次之，在下跌阶段的传导强度最弱。可以看出，仅从输入性驱动因素来看，我国通货膨胀表现出“易涨难跌”的刚性特征，大宗商品价格的上涨会带动国内价格上涨，但是大宗商品价格下跌并不会引致国内价格下跌。因此，在应对输入型通货膨胀的宏观调控方面，应采取分阶段依时调控。在国际大宗商品价格的上涨阶段，做好兼顾“稳增长”(稳定下游企业运行)和“防通胀”(控制上游价格上涨)的财政货币政策调控，一是通过增加上游行业的产品供给和打击投机炒作的手段抑制价格上涨，二是通过财政扶持和金融支持帮助下游企业降低成本渡过难关。在国际大宗商品价格的下跌阶段，对于我国宏观经济不存在负面影响，但可以运用“逆周期”和“跨周期”相结合的思维做好相关能源和原材料的储备，为下一个上涨周期做好前瞻性应对，比如在大宗商品价格下跌时可以低成本购买国际原油和煤炭，增加我国的战略储备，在下一阶段的上涨周期中可以释放这些储备增加供给以抑制价格上涨。

当前，在百年变局和世纪疫情的影响下，国际经济环境更加复杂严峻，国内经济面临需求收缩、供给冲击、预期转弱三重压力，大宗商品价格仍然高位运行，我国面临通货膨胀压力。财政货币政策调控应把握好输入型通货膨胀传导的结构性特征，据此开展分类调控、精准调控、依时调控，综合平衡“稳增长”和“防通胀”目标，着力稳定宏观经济大盘。