已有核心通货膨胀估算方法的评述

（一）SVAR法和基于各部门新凯恩斯菲利普斯曲线方法的理论性更强

从理论上定性地来比较这几种方法，这几种方法中，SVAR法是以垂直的长期菲利普斯曲线和货币长期中性理论为基础，侯成琪等（2011）的方法将新凯恩斯菲利普斯曲线推广到各部门，并以此作为方法的理论基础，从理论性也就是宏观的经济背景支撑上，这两种方法的理论意义较强。统计类的方法其主要思路还是将观测到的通货膨胀中，波动性强的项目赋予较小的权重或将其剔除，按照波动性来分配各分项权重，如项目剔除法、有效影响估算法、方差加权价格指数法等，此类方法更偏向于经验性的实际操作，而缺乏相应的理论基础。

（二）统计类的方法更易理解、计算更简便

从易于理解性上，统计类的方法，如项目剔除法、有效影响估算法、方差加权价格指数法要胜于动态因子法、结构向量自回归法、持续性加权法和基于各部门新凯恩斯菲利普斯曲线方法。统计类的方法基本思想是将波动性大的项目剔除或赋予较小的权重；动态因子法的基本思想是认为通货膨胀中各分项的共同趋势就是核心通货膨胀；结构向量自回归法的原理是对向量自回归模型施加基于经济理论的长期约束，对其进行结构化，从而将短暂的冲击分离出通货膨胀，其基本思想也是认为通货膨胀由核心通货膨胀和短暂的冲击组成的；持续性加权法是基于货币政策的立场，从对通货膨胀的预测能力来讲各分类项赋予权重加权；侯成琪等提出的基于各部门新凯恩斯菲利普斯曲线的方法与以往估算方法的主要不同思想在于，该方法认为由于价格粘性等原因的存在，核心通货膨胀的对于不同商品的价格变化影响是不同的，因此，需要分部门来估算最后的核心通货膨胀。

对应于方法的理解性来说，在这几种估算方法中，统计类的方法计算过程比较简便，而基于理论模型的方法计算相对复杂。在计量模型的这几种方法中，基于各部门新凯恩斯菲利普斯曲线的方法最为复杂，该方法需要估算部门商品价格变化、部门价格缺口、核心通货膨胀的预期、所有部门共同的边际成本缺口这4类变量，计算量相当大，其次是动态因子法、结构向量自回归法和持续性加权法。

Wynne（1999）认为可从实效性、理论性、前瞻性、易于理解性和稳定性方面对核心通货膨胀的估算方法进行定性的比较。本书沿用Wynne（1999）的比较标准对上述的项目剔除法、有效影响估算法、方差加权价格指数法、动态因子法、结构向量自回归法、持续性加权法和基于各部门新凯恩斯菲利普斯曲线方法进行了定性的比较，汇总结果如表3-3所示。

表3-3　核心通货膨胀估算方法的定性比较

（三）统计类的方法推广性更强

从表3-3中我们可以看到，各种核心估算方法各有优缺点，但是笔者认为核心通货膨胀的编制目的是为货币政策提供依据，编制的原理在于剔除掉通货膨胀中的一些暂时波动，留下通货膨胀的长期趋势，并为当局的决策提供理论数据参考。从这个角度来说，易于推广的，容易被普通居民理解接受的，并且数据具有历史不变性，计算简便的方法更适合官方核心通货膨胀数据的编制，由此我们也可以看出，为何现在各国核心通货膨胀估算方法流行的基本上是项目剔除法，因为该方法能够满足以上应用性的要求。从理论研究角度来说，基于各部门新凯恩斯菲利普斯曲线方法是异于以往核心通货膨胀估算方法的一种创新估算方法，具有创新的理论基础，该方法充分考虑了实际应用中，核心通货膨胀对于不同商品价格的不同影响，但是该方法估算过程中涉及的部门商品价格变化、部门价格缺口、核心通货膨胀的预期、所有部门共同的边际成本缺口这4类变量本身的估算目前就存在很多争议，对于核心通货膨胀的估算容易会造成误差，新变量数据的加入也需要重新建模估算。因此，该方法从推广性上不如统计类的方法优秀。出于核心通货膨胀估算目的的考量，本书更倾向于易于理解的，计算简便的、容易推广的统计类方法。因此，基于上述理由，本书提出了国内还未有学者进行研究的方差修削法。