美国通货膨胀对我国通货膨胀的影响检验

本节将利用2003年以来的美国和中国的CPI月度数据，先进行单位根检验，然后进行协整检验、格兰杰因果关系检验，并建立误差修正模型，以此分析美国与中国CPI之间是否具备协整关系，以及前面第5章中不同的通货膨胀传导机制对我国2003年以来的新一轮通货膨胀的影响程度和各种渠道的通畅程度，以期为后面的政策建议提供数据支撑。

之所以选择美国作为研究中国通货膨胀国际传导的参照物，其原因在于美国与中国之间在贸易、投资领域联系紧密。就贸易领域而言，2008年，美国商品贸易中，中国以5．5%的份额位居美国第四大出口国，以16．5%的份额位居美国第二大进口国，仅次于欧盟27国17．4%的份额。而中国的商品贸易中，美国是中国的第二大出口国，约占18%（见图6－1至图6－4）。就投资领域而言，2008年，中国吸引美国的FDI总额为29．44亿美元，占比为3．19%，同比增长12．54%。美中两国在贸易和投资领域的密切联系为通货膨胀在两国之间的传导提供了可能的现实途径。

图6－1　2008年美国主要贸易出口国及出口份额
资料来源：http：／／stat．wto．org／／CountryProfile／WSDBCountryPFView．aspx？Language＝E＆Country＝US，CN。

图6－2　2008年美国主要贸易进口国及进口份额
资料来源：http：／／stat．wto．org／／CountryProfile／WSDBCountryPFView．aspx？Language＝E＆Country＝US，CN。

图6－3　2008年中国主要贸易出口国及地区和出口份额
资料来源：http：／／stat．wto．org／／CountryProfile／WSDBCountryPFView．aspx？Language＝E＆Country＝US，CN。

图6－4　2008年中国主要贸易进口国及地区和进口份额
资料来源：http：／／stat．wto．org／／CountryProfile／WSDBCountryPFView．aspx？Language＝E＆Country＝US，CN。

本节选取的数据为2003—2008年美国和中国的CPI月度数据。其中，中国2003—2008年CPI的月度数据来源于中国国家统计局网站（http：／／www．stats．gov．cn／），美国2003—2008年CPI的月度数据来源于美国劳工部网站（www．dol．gov）。

6．2．1　时间序列的平稳性检验

由于书中采用的数据类型是时间序列数据，而在时间序列分析中首先遇到的问题就是数据的平稳性问题，因此，本节依然先对2003年1月至2008年12月的我国CPI月度数据和美国的CPI月度数据进行单位根检验。

利用软件SPSS　13．0软件，对我国CPI月度数据和美国CPI月度数据进行ADF检验，其结果见表6－10。

表6－10　我国CPI和美国CPI月度数据的单位根检验结果

从表中结果可以看出，我国CPI的月度数据的ADF检验中，ADF检验值均不能通过三个检验模型的临界值，意味着我国CPI月度数据为非平稳序列。但是从美国CPI月度数据的单位根检验结果来看，它通过了ADF检验（ADF检验值小于5%显著水平的临界值），而且从拉格朗日乘数检验结果来看，该检验模型也不存在一阶序列相关问题，结果是可靠的。因此，美国CPI的月度数据表现为平稳序列。

一个非平稳序列跟一个平稳序列不可能存在长期均衡的协整关系，因此，需要对我国CPI月度数据作一些处理。首先对我国CPI月度数据的水平值取对数（一般不会改变其平稳性），也就是说，lnCPI依然是非平稳序列。进一步，我们对lnCPI作一阶差分，即ΔlnCPI。需要说明的是，ΔlnCPI此时的经济意义为CPI数据的变动率，这可以比较方便地用来度量我国通货膨胀率。下面对ΔlnCPI进行单位根检验。按ADF检验方法，采用模型1进行检验，滞后阶数由Eviews　6．0软件根据SIC准则自动给出。结果如下：

该模型的ADF值为－6．23，5%的显著性水平下ADF的临界值为－1．95，即通过了ADF检验。而且拉格朗日乘数值偏小，表明模型无序列相关问题。因此，lnCPI经过一阶差分后为平稳序列。

6．2．2　协整检验

经济理论指出，某些经济变量间确实存在着长期均衡关系。如果变量在某时期受到干扰后偏离其长期均衡点，则均衡机制将会在下一期进行调整以使其重新回到均衡状态。这种长期均衡关系称为协整^[6]。

以两个变量的协整为例，我们称序列｛Xt｝，｛Yt｝是协整的，如果它们满足下列条件：

（1）｛Xt｝，｛Yt｝是d阶单整的，记为I（d），即｛Xt｝，｛Yt｝是非平稳的，而其d阶差分是平稳的。

（2）存在一个非零向量α＝（α1，α2），使得α1Xt＋α2Yt～I（d－b），则认为序列｛Xt｝，｛Yt｝是（d，b）阶协整，记为CI（d，b）。

为了检验两变量Yt、Xt是否为协整，Engle和Grange于1987年提出两步检验法，也称为EG检验^[7]。

第一步，用OLS法估计原方程，并计算其非均衡误差；

第二步，检验非均衡误差的单整性。若误差为稳定序列，则认为变量Yt，Xt为（1，1）协整；若误差为1阶单整，则认为变量Yt，Xt为（2，1）阶协整。

下面采用EG检验对平稳序列ΔlnCPI和USCPI进行协整检验。

首先，建立ΔlnCPI与USCPI的初始回归模型：

从以上回归结果看，该模型效果较差，拟合优度值非常低，t检验也不能通过，还存在自相关问题。这在一定程度上说明美国CPI月度数据的变动对我国通货膨胀率的影响程度有限。尽管如此，笔者仍希望从实证角度去看看二者是否存在一种微弱的长期均衡关系。因此，继续进行协整检验分析。

第一步，考虑到该模型有较强的一阶自相关问题，加入适当的滞后项，利用Eviews　6．0软件得到如下分布滞后模型：

从以上统计检验结果来看依然很差，但自相关问题已消除。

第二步，利用式（＊）的残差进行平稳性检验：

ADF检验值为－8．21，小于1%显著性水平下ADF检验临界值－2．60，即残差为平稳序列，这表明ΔlnCPI与USCPI存在协整关系。

6．2．3　格兰杰因果关系检验

由于格兰杰因果关系检验中对于滞后阶数的选择结果比较敏感，因此下面利用Eviews　6．0软件，分别对滞后2～12期进行因果关系检验，其结果见表6－11。

表6－11　USCPI与ΔlnCPI的格兰杰因果关系检验结果

续表6－11

注：表中“→／”表示箭头前的变量不是箭头后的变量的格兰杰原因。

从以上结果来看，在滞后2，3，4期时，在5%的显著性水平下，USCPI与ΔlnCPI互为因果关系不成立。但是，在滞后5，6期时，接受USCPI是ΔlnCPI的格兰杰原因的概率在增大；而后在滞后7，8期时，接受USCPI是ΔlnCPI的格兰杰原因的概率又有所降低。如果同时考虑检验模型的序列相关性以及赤池信息准则，滞后5阶或6阶的检验模型不具有一阶自相关性，而且也拥有较小的AIC值，检验模型更可靠些，故不妨取滞后6阶。检验结果表明，美国CPI月度数据的变动是我国通货膨胀率变动的格兰杰原因。