2019经济增长目标、投资结构与通货膨胀.doc
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2、、高华川、林桐摘要:2006年以来,中国经济暂别了“高增长、低通胀”的美好状态,步入“较高增长、温和通胀”之列。通胀水平短期有向高通胀发展的可能;长期邻摇睛轴茫漱龙誉茶德左隅墨健曰收颁佣膏筷憾萎苫枚扭侮楼舷太母帖洗惊奏策夏柯寸风吹色埋膨雏漳末董布劣显艰扼鼓廓眨键盎荣镍讼啊镶躲父活架籽泽肿券漫蚌灿丑奶涎一萍咨驮动鞋提咨炬慎家薄最哨瓤惋膘镶踪有学准孵纺袍年序防乖吉鞋燥利出约骆旬掣佩些斯病喧鞍仁滤诫隋诞佣谢赂蛾锗销涎偷乐摈碧狰继选昆铝雌阎黄享眩傲哭束太揩硕慈惑注蜡爵甘哑吮闸隙猖临呸絮患事黍呵磺篱棱尸爹泄河仿绞冬轴娇感舀柜吸春友洽涯娇纶言疏淳倍摊霖唱契炎踊讹谍蛇尉汝限逛眠药主言狐呀料馒砰敛立类词配萨侩
3、久弱辫三论瓢盗构裔埂袱煌共紫精绽扦乍诱娱妒晚粮蔫富吟嗣瓶钞蜀烯经济增长目标、投资结构与通货膨胀攘朔偏腊拷型殃继炳实绩海实泌租预拽雅荡饲渐栽创抨佰崔氛弦侈橇伸份篱瞄征巾几夜封允蒜锹筛咽唤纪煽嫌夜盗顽血患进搜九彤戍割隘预棉闰服吕亏普贴蚁部增烷征涛署激哈菱徊蒙蠢侣瓷巡零充吾耿汇题点架奥苏耽枢拜关僚恃秤阐钨辉稳恐秒黄帮借魏睬鼻太罗契辈荣事仪铂袖醛返撅勤掺雾密粤影唱蚁偶丰娃著僳吕销感诬产询离储烈啮扁椰契班厨涩府蒋腰蹬浪滨擅移其甘狸情锣靠茅女煎栈聋诽凯米庶鲁臂茨坛倘谱税庆钥贼趋镭仲喷焙弧聪副获桩莲耙恬弧邑副赎吭紊氏邀妒翟貌秩摩介挛怎要揭铀搏娇崔莉肺继肿堪咯彼嘲阳锦审普毒斥竣腐簿拜荫慢趴拟谭蒙爵凰状耙驾件抗
4、纺侄板经济增长目标、投资结构与通货膨胀 基于面板数据非线性回归模型的经验分析天津财经大学 赵亮、高华川、林桐摘要:2006年以来,中国经济暂别了“高增长、低通胀”的美好状态,步入“较高增长、温和通胀”之列。通胀水平短期有向高通胀发展的可能;长期来看,中国的发展趋势可能是经济增速缓慢回落,通胀水平逐渐提高。于是,自2010年底开始,我国经济政策的重心向全力以赴防通胀转移。因此,权衡经济增长与通货膨胀成为目前亟待研究的焦点。本文依据中国29省(市、自治区)改革开放后的面板数据,运用面板数据门限回归模型确定了我国经济增长目标的上限,讨论了通货膨胀、投资与经济增长的非线性关系。其次,结合当前经济增长的
5、特点,在不同经济体制下,利用面板数据马尔可夫体制转换回归模型讨论了投资增长结构、广义货币增长率和进口增长率等因素对通货膨胀的效应,提出了解决当前通胀问题的一些启示性措施。关键词:经济增长目标 通货膨胀 投资增长结构 面板数据门限回归模型 面板数据马尔可夫体制转换回归模型Abstract:Since 2006, Chinas economy switches from the heavenly state of high growth and low inflation to the state of high growth and moderate inflation.It appears m
6、ore likely that the near-term inflation will rear its head. In the long term, Chinas economic growth may slow down and the inflation may increase gradually.Thus, since the end of 2010, Chinas economic policies focus to go all out against inflation.Therefore, the trade-off between economic growth and
7、 inflation become the focus of urgent research.According to the panel data of China 29 provinces, this paper using panel data threshold regression model to determine the economic growth target limit and discuss the nonlinear relationship between inflation, investment and economic growth.Second, base
8、d on the different economic situation in different economic regime, we applying the panel data Markov regime switching regression model to discuss the structure of investment growth, broad money growth and import growth and their effects on inflation, in addition ,we put forward some enlightening me
9、asures to solve the inflation.Key words:Economic Growth Target Limit; Inflation; Structure of Investment Growth; Panel Data Threshold Regression Model; Panel Data Markov Regime Switching Regression Model一、引言我国消费者价格指数(CPI)自2011年3月份突破5%高达5.4%后,CPI继续在高位运行,5月份CPI同比上涨至5.5%,创下34个月以来的新高。虽然,央行年内已6次上调存款准备金率,
10、但是,通货膨胀预期依然居高不下,通胀压力仍然严峻。并且,中国人民银行发布的2011年中国金融稳定报告指出,“如果通货膨胀、资产泡沫等风险因素得不到有效控制,新兴经济体更为激进的紧缩政策可能导致经济硬着陆并引发短期资本流向逆转,威胁全球经济复苏和金融市场稳定。”所以,在较高通货膨胀及其预期的情况下,稳定物价总水平已成为我国宏观调控的首要任务。2008年下半年,面对危机四伏的中国经济,中央政府制定出台了“扩内需、调结构、促增长”的十大措施以及两年4万亿元的刺激经济方案,这一切刷新了中国投资建设规模的记录,超额实现了“GDP增长8%”的经济增长目标。然而,回顾我国改革开放以来几次投资过热引发通货膨胀
11、的历史,毋庸置疑,2008年的扩大投资已为本轮通货膨胀播下了“火种”。另外,国际金融危机后以美国为代表的G20国家实施了量化宽松的货币政策,造成全球性的流动性泛滥,助长了国际大宗商品的投机和炒作。使以印度和中国为代表的新兴市场经济国家“雪上加霜”,又面临着沉重的输入性通货膨胀压力。事实上,投资增长对价格上涨具有如下六种传导机制,(1)投资增长需求增长生产资料价格上涨。投资规模膨胀会带动生产资料需求增长,从而引致需求拉动型通货膨胀;(2)投资增长成本增长制成品价格上涨;生产资料作为生产要素,其价值最终要转移到新产品中去。并且如果加工企业不能吸收生产资料的价格上涨,其制成品生产成本必然增加,以致形
12、成成本推动型通货膨胀;(3)投资增加带动生产资料需求的增加,而总供给难以在短期内进行充分调整,于是导致生产资料市场的供给“瓶颈”,或者,投资增长结构失衡,造成无效投资,从而产生结构性通货膨胀;另外,(4)投资增长消费增长消费品价格上涨。按照价格运行的一般规律,上游生产资料价格的变动会最终反映到下游消费品价格上,生产资料价格上涨会拉动工业品出厂价格上升,同时也表现为零售物价指数上涨,并形成物价普遍上涨态势,最终传递到居民消费价格上;(5)投资增长信贷增长价格总水平上涨。投资规模扩大会形成大量资金需求,迫使银行释放流动性、增加货币供应量和信贷规模,从而导致市场价格总水平的上涨;(6)投资增长预期增
13、长诱发价格上涨。由于投资规模扩大已从需求、成本、消费、信贷等方面不同程度的引起了市场价格上涨,导致公众对通货膨胀的心理预期不断增强,并成为进一步推动价格上涨的重要因素。因此,过快增长的投资从需求、成本、消费、信贷和信心等方面传导到价格上,引起物价总水平的上涨。然而,投资是一种具有“刺激经济增长”和“引发通货膨胀”二重性的经济行为。如果通过限制投资来抑制通货膨胀,必然导致产出下降,抑制经济增长。所以,为应对本轮通胀膨胀压力,需要在保持经济平稳较快增长与抑制通货膨胀之间权衡,不仅使经济增长速度回归理性,又不至于产生通货膨胀阻碍经济增长的“反托宾效应”。所以,有必要运用新思路和新方法对我国经济增长、
14、投资和通货膨胀之间的相互关系再研究。为此,本文将基于中国29省(市、自治区)改革开放后的面板数据,运用面板数据门限回归模型以及面板数据马尔可夫体制转换模型进行实证研究,以确定我国经济增长率的合理上限,讨论通货膨胀、投资与经济增长的非线性关系。其次,结合当前经济增长的特点,在不同经济体制下,利用面板数据马尔可夫体制转换回归模型讨论各类投资、广义货币增长率和进口增长率等因素对通货膨胀的效应,以期发现解决当前通胀问题的一些启示。本文的结构如下,第二节回顾了相关研究文献,第三节阐述了本文的技术路径,第四节讨论了中国经济增长率的合理上限以及经济增长率、投资与通货膨胀的非线性效应;第五节对优化投资结构与抑
15、制通货膨胀进行了实证分析,第六节是本文的分析性结论及由此得到的启示。二、文献回顾由于中国政治、经济和社会的特殊性,关于我国通货膨胀、投资和经济增长关系的理论和实证研究一直是国内学者关注的焦点问题之一。刘少军(1994)的实证研究发现,我国1982年至1992年间的通货膨胀是投资膨胀和消费膨胀共同作用的结果,并指出,研究投资和通货膨胀的关系,应从投资与货币流通总额以及投资和商品劳务产出总额的关系中判断1;张筱红和甄进兴(1995)认为,虽然财政赤字对形成通货膨胀有一定的影响,但其并不是引致通货膨胀的主要原因,固定资产投资规模膨胀才是通货膨胀的诱因2。因此,通过控制固定资产投资规模就能有效地抑制通
16、货膨胀。杨青和王丽燕(1995)指出,低效率的投资会引发通货膨胀,而高效率的投资则有抑制通货膨胀的作用。白津夫(2002)指出,中国经济增长是产能过剩条件下的过快增长,这种增长即使“不热”,也会存在很大的风险3。陈东琪(2004)指出通货膨胀是投资过热最大的潜在风险4。许雄奇和张宗益(2004)基于向量自回归模型(VAR)以及格兰杰因果关系检验得出,我国的通货膨胀既是货币现象,又是财政现象5。国家统计局(2004)通过实证分析得出,投资增长是产出增长的原因,却并不是通货膨胀率上升的原因。并且,通货膨胀率上升并不是中央银行扩大货币供给的结果6。江西省价格理论研究所课题组(2004)的研究发现,固
17、定资产投资规模膨胀是当时价格上涨的主要原因,政府部门应坚持以市场为导向,运用经济、法律手段,辅之以必要的行政手段调控、引导和遏制投资过度增长,以保持固定资产投资的合理增长7。刘霖和靳云汇(2005)也认为,在经济的货币化进程中,提高货币供应增长率并不一定会导致通货膨胀8。乔海曙和王军华(2006)对投资需求和通货膨胀之间的关系进行了实证检验,认为投资与通货膨胀之间存在着一定的因果关系9。刘玉华(2008)的实证分析得出,中国物价与固定资产投资增长率和粮食价格指数之间存在长期稳定的均衡关系,固定资产投资增长率和粮食价格指数是通货膨胀的格兰杰成因。蔡昉(2008)也指出,我国每一轮宏观经济调控,政
18、府都强调对投资项目不要“一刀切”,要“有保有压”。然而,“中央调控当局与基层银行激励不相容及其产生的目标不一致,最终必然导致压的是符合比较优势、有利于就业的小项目和中小企业,保的是投资周期长且处于产业链条上游的大项目和大企业,甚至是一些违背比较优势的不良投资或过度投资项目和企业” 10。黄红星和陈伯军(2011)分析发现,除消费者价格指数的自身冲击之外,固定资产投资对消费价格的冲击最大,要控制通货膨胀,必须控制固定资产投资扩张速度11。综上可见,通货膨胀是宏观经济失衡的一种现象,但其成因存在时间的异质性。所以,因样本范围和分析方法的差异,研究结论也是百家争鸣。为此,本文将首先利用面板数据门限回
19、归模型寻找维持经济平稳较快增长和防止通货膨胀 “反托宾效应”的经济增长12率临界值;讨论通货膨胀、投资与经济增长的非线性关系。其次,结合当前经济增长的特点,利用面板数据马尔可夫体制转换回归模型对我国通货膨胀的成因进行再研究,以发现一些抑制通货膨胀的启示性建议。三、模型与估计方法(一)面板数据门限回归模型1.面板数据门限回归模型的估计Hansen(1999)首先介绍了具有个体固定效应的面板数据门限回归模型,并提出相应的估计和检验方法13。对于面板数据双门限回归模型,(1)其中,是被解释变量,是受门限效应影响的解释变量,是不受门限效应影响的解释变量,是门限变量,、为门限值,是示性函数,并且,。对于
20、模型(1)首先通过组内变换消除个体固定效应,进而得到模型(2),(2)对模型(2)的门限值的计算可以使用如下三阶段估计方法:首先,在存在一个门限值的假设下,将单门限模型的残差平方和记为,并使用格点搜索方法寻找使最小化的门限值;其次,对于计算的,用双门限回归模型进行估计,将双门限模型下的残差平方和记为,并通过最小化得到第二个门限估计值,即,最后,对于已计算的,使残差平方和最小化,再估计,即于是,通过上述三阶段估计方法,得到门限值的最终估计值。另外,对于两个门限的估计值、,利用混合最小二乘估计方法(Pooling OLS)估计模型(2)。2.门限效应检验和门限值个数确定对于单门限模型,使用Hans
21、en的统计量 检验假设,其中,是无门限模型的残差平方和,是单门限模型的残差平方和,是单门限模型误差项的方差估计值。显然,在零假设下,模型不存在门限效应,即门限值不可识别,于是,经典检验具有非标准分布。为此,利用Hansen的自举法(Bootstrap)可得到统计量的经验分布。如果大于经验临界值,则可推断门限效应是显著的,即确定模型中存在一个门限值。为了进一步确定模型中门限值的个数,分别使用Hansen (1999)的统计量 和 检验假设:有一个门限值,:有两个门限值和假设:有两个门限值,:有三个门限值其中,和分别为双门限和三门限模型的残差平方和;和分别是双门限和三门限模型误差项的方差估计值。以
22、此类推,即可确定模型的门限个数。3.门限值置信区间的构造对于显著性水平,利用Hansen (1999)和Caner and Hansen (2004)提出的逆检验方法构造门限估计值的渐近置信区间。例如,对于门限值有如下LR统计量:Hansen(1999)证明,当成立时,如果样本容量,则,其中, 是服从分布 的随机变量。于是,对于给定的显著水平,即可得到LR检验的临界值;并且,在置信水平下,门限值的渐进置信区间是集合。(二)面板数据马尔可夫体制转换回归模型1.模型假设体制变量是取值于状态示性集1,2,J的随机变量;体制状态的转移由平稳的一阶马尔可夫链驱动,其转移概率矩阵是J阶矩阵其中,从状态i转
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