孫宗揚(yáng)，王慶石

(東北財(cái)經(jīng)大學(xué)數(shù)學(xué)與數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)院，遼寧 大連 116025)

一、引 言

當(dāng)前的世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇處于不均衡時(shí)期。國(guó)際貨幣基金組織在《世界經(jīng)濟(jì)展望更新2013》預(yù)測(cè)，2013年發(fā)達(dá)國(guó)家平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為1.4%，平均通貨膨脹率為1.6%;而新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為5.5%，平均通貨膨脹率為6.1%。主流發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率比起經(jīng)濟(jì)危機(jī)之前都有所回升。然而，歐元區(qū)的債務(wù)危機(jī)以及美國(guó)的財(cái)政懸崖問題使得全球經(jīng)濟(jì)危機(jī)的復(fù)蘇雪上加霜。此外，發(fā)達(dá)國(guó)家的通貨膨脹率總體來(lái)說(shuō)處于控制目標(biāo)范圍之內(nèi)。但是，較高的財(cái)政赤字、不加控制的財(cái)政政策與寬松的貨幣政策有可能加劇物價(jià)水平的壓力。發(fā)展中國(guó)家與新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體的現(xiàn)狀與發(fā)達(dá)國(guó)家相比有較大的不同。與經(jīng)濟(jì)危機(jī)時(shí)期相比，發(fā)展中國(guó)家與新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率不僅反彈，并且接近或者超過其趨勢(shì)水平。與此同時(shí)，發(fā)展中國(guó)家與新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體飽受不斷上升的通貨膨脹壓力。

高水平的通貨膨脹降低了消費(fèi)者的購(gòu)買力，生產(chǎn)者面臨日益上漲的生產(chǎn)成本。通貨膨脹也干擾了市場(chǎng)的價(jià)格信號(hào)機(jī)制，提高了交易成本。因此，它破壞了資源配置的效率，對(duì)社會(huì)財(cái)富造成的消極影響是巨大的。通貨膨脹也使得對(duì)于未來(lái)經(jīng)濟(jì)的預(yù)測(cè)變得更加不確定。所有這些因素都給經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)帶來(lái)了負(fù)面的影響。

二、文獻(xiàn)綜述

經(jīng)典的文獻(xiàn)對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通貨膨脹的關(guān)系給予了多樣的答案。這些答案包含了所有可能的結(jié)果，即不相關(guān)、正相關(guān)與負(fù)相關(guān)。Sidrauski［1］證明了如果在效用函數(shù)中加入實(shí)際貨幣均衡 (Real Money Balances)，通過將效用函數(shù)進(jìn)行最優(yōu)化可以發(fā)現(xiàn)貨幣對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是沒有影響的。在均衡的時(shí)候，資本邊際產(chǎn)值與不變的時(shí)間替代率相等。因此，資本儲(chǔ)存量和產(chǎn)出增長(zhǎng)不會(huì)被貨幣均衡所改變。Tobin［2］和Mundell［3］證明了高水平的通貨膨脹率提高了貨幣持有的機(jī)會(huì)成本。因此，投資者將減少他們持有的貨幣而增加實(shí)體資本的積累。這個(gè)過程是基于貨幣和資本為替代物的假設(shè)，從而發(fā)生的投資組合重新配置的過程。Samuelson［4］證明了基于貨幣和資本為互補(bǔ)商品的假設(shè)，在世代交疊模型中，t時(shí)刻高通貨膨脹水平會(huì)減少t時(shí)刻的貨幣持有量。因此，t時(shí)刻的儲(chǔ)蓄水平會(huì)降低。接著，t時(shí)刻的資本存儲(chǔ)也會(huì)降低。最終，t時(shí)刻降低的資本積累水平將導(dǎo)致t+1時(shí)刻的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率降低。

一些文獻(xiàn)也針對(duì)通貨膨脹影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的渠道入手分析。Bruno［5］使用了混合回歸法對(duì)1961—1991年16個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了回歸。Pindyck和 Solimano［6］使用了1960—1991年16個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。這兩個(gè)研究都發(fā)現(xiàn)由高水平的、波動(dòng)程度強(qiáng)的、未被期望的通貨膨脹率導(dǎo)致的不確定性是資本回報(bào)率的一個(gè)主要決定因素。此外，他們還發(fā)現(xiàn)通貨膨脹可以影響未來(lái)投資市場(chǎng)的信心。我們把影響投資的這條渠道叫做通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的積累效應(yīng)。Kormendi和Meguire［7］指出通貨膨脹影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的兩條潛在途徑。第一，導(dǎo)致生產(chǎn)要素的生產(chǎn)率降低的途徑叫做效率途徑。第二，通貨膨脹成本也可以通過名義剛性實(shí)現(xiàn)，即一些公司不能及時(shí)調(diào)整價(jià)格從而造成了菜單成本。通貨膨脹扭曲了價(jià)格信息，可以使得經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)變得愈加困難，最后導(dǎo)致資源配置的無(wú)效率。

Rousseau和 Watchtel［8］使用了世界發(fā)展指數(shù)中，1960—1995年84個(gè)國(guó)家的面板數(shù)據(jù)來(lái)檢驗(yàn)通貨膨脹、金融發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的三方關(guān)系。他們發(fā)現(xiàn)通貨膨脹能夠通過直接的或者間接的效應(yīng)來(lái)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。這種間接的效應(yīng)可以通過對(duì)金融發(fā)展的負(fù)面影響而實(shí)現(xiàn)。通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響通過兩個(gè)獨(dú)立的效應(yīng)實(shí)現(xiàn):短期菲利普斯曲線表明，通貨膨脹與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在正相關(guān)效應(yīng)，即經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將提升市場(chǎng)需求從而導(dǎo)致短期通貨膨脹;直接與間接效應(yīng)將一同推動(dòng)長(zhǎng)期負(fù)相關(guān)效應(yīng)的形成。

很多研究針對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通貨膨脹的關(guān)系進(jìn)行了檢驗(yàn)。但是，經(jīng)濟(jì)學(xué)家對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通貨膨脹的關(guān)系并沒有達(dá)成一致的意見。兩者之間撲朔迷離的關(guān)系表明我們需要在這個(gè)領(lǐng)域進(jìn)行進(jìn)一步的研究。因此，本文使用帶有異方差的混合回歸法 (Pooled Least Squares)，就213個(gè)國(guó)家1980—2009年的面板數(shù)據(jù)，研究物價(jià)穩(wěn)定性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的長(zhǎng)期影響與該影響發(fā)生的相關(guān)渠道。

三、變量定義與數(shù)據(jù)樣本

為了檢驗(yàn)物價(jià)穩(wěn)定對(duì)于人均GDP增長(zhǎng)的影響，我們使用213個(gè)國(guó)家1980—2009年的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于世界發(fā)展指數(shù)，并且數(shù)據(jù)樣本是顯著平衡的。下面我們將定義模型中所使用的變量。

人均GDP增長(zhǎng)率 (GDPPCGit)為模型的因變量。我們定義其為每年增長(zhǎng)率的五年平均值，即GDPPCGit=(lnGDPPCit+5－lnGDPPGit)/5×100，其中，GDPPCit為人均GDP。世界上絕大多數(shù)國(guó)家都使用實(shí)際GDP增長(zhǎng)率作為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的衡量指標(biāo)，而非名義GDP增長(zhǎng)率。因此，在本文將使用實(shí)際GDP增長(zhǎng)率來(lái)計(jì)算經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

通貨膨脹虛擬變量 (P1、P2、P3)為模型的自變量。我們模型中的通貨膨脹不是一個(gè)連續(xù)的變量，因?yàn)槲覀兊呐d趣不在于衡量當(dāng)通貨膨脹率變化百分之一時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率變化百分之幾。相反地，我們假設(shè)存在某些臨界值使得通貨膨脹率足以影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。換句話說(shuō)，只有當(dāng)通貨膨脹率達(dá)到某一水平時(shí)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響才是顯著的。因此，我們將通貨膨脹定義為虛擬變量。這些虛擬變量將數(shù)據(jù)樣本分為四個(gè)區(qū)間:通貨緊縮經(jīng)濟(jì)體、中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體 (P1)、高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體 (P2)與超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體 (P3)。通貨緊縮經(jīng)濟(jì)體的通貨膨脹率低于零;中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的通貨膨脹率大于等于0，且小于10%;高通貨膨脹率經(jīng)濟(jì)體的通貨膨脹率大于等于10%，且低于50%;超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的通貨膨脹率大于等于50%。我們?cè)谀Ｐ椭袑⑼ㄘ浥蛎浡实奈迥昶骄底鳛橥ㄘ浥蛎浀暮饬恐笜?biāo)。本文旨在檢驗(yàn)這四組具有不同通貨膨脹經(jīng)歷的經(jīng)濟(jì)體的不同經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)情況。

本文使用的通貨膨脹率是基于GDP平減指數(shù)計(jì)算的。同時(shí)，我們使用總通貨膨脹率 (總通貨膨脹率是使用物價(jià)指數(shù)的所有組成因子進(jìn)行計(jì)算的)，而非核心通貨膨脹率來(lái)衡量通貨膨脹水平，因?yàn)槲飪r(jià)指數(shù)中的波動(dòng)因子對(duì)于各經(jīng)濟(jì)體有明顯的不同。比如，與發(fā)達(dá)國(guó)家相比，食物產(chǎn)品在新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體與發(fā)展中國(guó)家的經(jīng)濟(jì)中占有較大的比重。食物產(chǎn)品的價(jià)格波動(dòng)是較大的，但是如果在計(jì)算核心通貨膨脹率時(shí)剔除它，對(duì)于新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體與發(fā)展中國(guó)家通貨膨脹率的衡量是不合適的。因此，我們不使用核心通貨膨脹率來(lái)衡量通貨膨脹水平，盡管它更能夠反映出未來(lái)通貨膨脹的趨勢(shì)。

其它變量。投資率 (IRit)是總資本形成與GDP的比率。金融深度 (FDit)是由國(guó)內(nèi)私有產(chǎn)業(yè)信貸與GDP的比率衡量的。初始金融深度為金融深度的一期滯后值。開放程度 (Opennessit)是由進(jìn)出口總量與GDP的比率衡量的。人口增長(zhǎng)率為PGit。初始人均GDP(linigdppcit)是相對(duì)人均GDP(RGDPPCit)的一期滯后值。相對(duì)人均GDP是指一國(guó)人均GDP與美國(guó)同年人均GDP的比值，即RGDPPCit=GDPPCit/GDDPCUSt。

表1給出了主要變量的統(tǒng)計(jì)概要。表中的數(shù)值反映出經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率和通貨膨脹率的關(guān)系:從中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體到超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體，其經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率遞減而通貨膨脹率提高;與高通貨膨脹、超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體相比，中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體有較高的物價(jià)穩(wěn)定性和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)穩(wěn)定性。

表1 主要變量數(shù)值的統(tǒng)計(jì)概要

四、模型設(shè)定與估計(jì)

為了檢驗(yàn)通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，我們建立初始模型，它只包含通貨膨脹虛擬變量。我們使用帶有異方差調(diào)整的混合回歸方法 (Pooled Regression)對(duì)該模型進(jìn)行估計(jì)。所有檢驗(yàn)都基于5%的顯著性水平。我們首先對(duì)模型進(jìn)行異方差檢驗(yàn)。

H0:隨機(jī)誤差項(xiàng)呈現(xiàn)同方差。H1:隨機(jī)誤差項(xiàng)呈現(xiàn)異方差。

基準(zhǔn)模型的回歸結(jié)果在表2中列出。實(shí)證結(jié)果表明，所有通貨膨脹虛擬變量的影響都是統(tǒng)計(jì)顯著的，也是經(jīng)濟(jì)顯著的。聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)結(jié)果也表明，模型當(dāng)中至少有一個(gè)系數(shù)是顯著不為零的。這些通貨膨脹虛擬變量的系數(shù)意味著與不同通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體相關(guān)的截距。模型當(dāng)中原始的截距項(xiàng)是通貨緊縮經(jīng)濟(jì)體的平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。因?yàn)橥ㄘ浥蛎浱摂M變量是模型中的唯一解釋變量，所以一個(gè)組別的經(jīng)濟(jì)體的平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率就是它們的通貨膨脹虛擬變量系數(shù)與原始截距項(xiàng)之和。實(shí)證結(jié)果表明，中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為1.461%，高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率為1.653%，超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的平均經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率是1.608%。

表2 模型回歸結(jié)果

基準(zhǔn)模型的估計(jì)結(jié)果表明，從中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體到高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體，或者從高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體到超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率具有下降的趨勢(shì)。由于通貨膨脹虛擬變量是基準(zhǔn)模型中唯一的變量，遺漏變量可能是一個(gè)潛在的問題。因此，為了提升模型估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性，我們通過引入三組不同的控制變量集合建立三個(gè)擴(kuò)展模型。

在第一個(gè)擴(kuò)展模型中，我們引入以下控制變量以進(jìn)一步研究通貨膨脹的影響:投資率“ir”、初始人均GDP的對(duì)數(shù)形式“l(fā)inigdppc”、人口增長(zhǎng)率“pg”、開放程度“openness”及初始金融深度“inifd”，它是“fd”的一階滯后數(shù)值。控制變量的選擇基于之前的研究文獻(xiàn)與我們的興趣。

投資率反映了投資占經(jīng)濟(jì)的比重。我們預(yù)計(jì)一個(gè)較高的投資率會(huì)提高經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率，因?yàn)橥顿Y是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?。我們預(yù)計(jì)人口增長(zhǎng)率會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有負(fù)效應(yīng)，因?yàn)檩^高的人口增長(zhǎng)率會(huì)導(dǎo)致年輕人口的比重大幅上升。這些新生人口不具備勞動(dòng)能力，也不能創(chuàng)造財(cái)富，他們依靠父母維持生活。因此，當(dāng)人口迅速增長(zhǎng)的時(shí)候，人均收入將降低。開放程度是衡量國(guó)際貿(mào)易比重的指標(biāo)，它是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的另外一個(gè)重要驅(qū)動(dòng)力。我們期望它對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用是積極的。初始人均GDP的對(duì)數(shù)形式衡量了一國(guó)初始人均GDP與美國(guó)的初始人均GDP之間的距離。根據(jù)聚合效應(yīng)理論，具有較低初始人均GDP經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率較高。因此，我們期望初始人均GDP的對(duì)數(shù)形式對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率有負(fù)效應(yīng)。初始金融深度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)是不明確的。一些研究，諸如King和Levine［11］已經(jīng)發(fā)現(xiàn)金融深度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正影響;而其它研究，諸如Rousseau和Wachtel［8］發(fā)現(xiàn)金融深度不能影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

模型 (2)的估計(jì)結(jié)果在表2中給出。通貨膨脹虛擬變量的影響仍然是顯著的。中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)平均是1.253%，高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的是1.115%，超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的是－0.958%。該擴(kuò)展模型仍然證明了從中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體到超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的下降趨勢(shì)是明顯的。模型中其他所有的系數(shù)都是顯著的。投資率和開放程度與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正的相關(guān)性，而初始金融深度、人口增長(zhǎng)速度、初始人均GDP與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)負(fù)相關(guān)。聯(lián)合顯著性檢驗(yàn)表明至少有一個(gè)系數(shù)是顯著不為0的。

因?yàn)榻鹑谏疃扰c投資率很可能與通貨膨脹虛擬變量相關(guān)，所以我們有必要檢驗(yàn)通貨膨脹對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是否受到上述共線性的影響。

在式 (2a)中，投資率是因變量，三個(gè)通貨膨脹率虛擬變量和初始人均GDP是自變量。我們期望富國(guó)相對(duì)窮國(guó)有較高的投資率，且初始人均GDP對(duì)投資率有正的影響。除此之外，較高的通貨膨脹率提高了市場(chǎng)的波動(dòng)性。大多數(shù)投資者是風(fēng)險(xiǎn)厭惡的。因此，高通貨膨脹降率低了投資者的投資意愿，我們期望它會(huì)降低一國(guó)的投資率。我們定義這個(gè)回歸的殘差為“residir”，這個(gè)殘差意味著投資率中與通貨膨脹虛擬變量不相關(guān)的部分，即我們?cè)诮?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中需要的獨(dú)立的控制變量。

在式 (2b)中，我們將金融深度對(duì)初始人均GDP與三個(gè)通貨膨脹虛擬變量做回歸。通貨膨脹對(duì)于金融機(jī)構(gòu)有負(fù)的效應(yīng)，因而會(huì)降低金融深度。我們期待通貨膨脹對(duì)金融深度的影響是負(fù)的。我們也期望富國(guó)與窮國(guó)相比有更高的初始金融深度。因此，我們期待初始人均GDP對(duì)金融深度有正作用。我們定義這個(gè)回歸的殘差為“residinifd”，它代表了金融深度中與通貨膨脹虛擬變量不相關(guān)的部分，即我們?cè)诮?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模型中需要的獨(dú)立的控制變量。

在第二個(gè)擴(kuò)展模型中，我們使用“residir”和“residinifd”來(lái)替換模型 (2)中的“ir”與“inifd”。模型 (2)中通貨膨脹虛擬變量的系數(shù)是通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總影響。模型 (3)中通貨膨脹虛擬變量的系數(shù)是通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響中與金融深度和投資率不相關(guān)的部分。如果這兩組通貨膨脹虛擬變量的系數(shù)是不同的，那么我們可以得到如下結(jié)論:通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響可以通過其對(duì)金融深度和投資率的影響而實(shí)現(xiàn)。

模型 (3)的結(jié)果證明了與模型 (2)相吻合。從中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體到超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的不斷下降的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率趨勢(shì)仍然存在。但是，通貨膨脹虛擬變量的系數(shù)與模型 (2)中的數(shù)值發(fā)生了變化。這個(gè)差異證實(shí)了通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響可以通過其對(duì)金融深度與投資率的影響而實(shí)現(xiàn)。

與金融深度和投資率不相關(guān)的通貨膨脹的效應(yīng)是指較高的交易成本以及不斷提高的信息成本等。逆向選擇是不相關(guān)效應(yīng)的一個(gè)好例子。高水平的通貨膨脹扭曲了市場(chǎng)的供求機(jī)制，使得“看不見的手”失去了資源配置的效力。與金融深度和投資率相關(guān)的通貨膨脹的影響主要是指金融機(jī)構(gòu)對(duì)貸款的排斥以及投資者對(duì)投資的排斥。高水平的通貨膨脹也會(huì)導(dǎo)致緊縮的貨幣政策。我們期望利率底線會(huì)降低金融市場(chǎng)的寬松性。最終，低水平的金融市場(chǎng)寬松性會(huì)導(dǎo)致較低的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率。

在第三個(gè)擴(kuò)展模型中，為了允許各通貨膨脹組別的經(jīng)濟(jì)體對(duì)于金融深度和投資率有不同的斜率，我們?cè)谀Ｐ椭屑尤肓私鹑谏疃葰埐钆c通貨膨脹虛擬變量的互動(dòng)項(xiàng)，以及投資率殘差與通貨膨脹虛擬變量的互動(dòng)項(xiàng)。模型的估計(jì)結(jié)果在表2中給出。所有通貨膨脹虛擬變量的系數(shù)都是顯著的。結(jié)果表明，當(dāng)我們從中低通貨膨脹到高通貨膨脹與超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體時(shí)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率下降。該擴(kuò)展模型中，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通貨膨脹的負(fù)相關(guān)關(guān)系仍然是穩(wěn)健的。

我們使用了多種不同的標(biāo)準(zhǔn)對(duì)通貨膨脹率進(jìn)行定義，這里僅列舉出三種比較典型的標(biāo)準(zhǔn)。定義A考慮以五年為一個(gè)窗口的初始通貨膨脹率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是十分重要的。名義剛性是我們考慮這個(gè)定義的主要原因。面對(duì)價(jià)格調(diào)整，一些市場(chǎng)參與者不能及時(shí)地做出反應(yīng)。于是，通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響是滯后的。定義B考慮以五年為窗口的終年通貨膨脹率對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生重要影響。這個(gè)定義主要考慮了市場(chǎng)的理性預(yù)期。我們假設(shè)市場(chǎng)參與者都將根據(jù)未來(lái)通貨膨脹與貨幣政策的信息做出準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)。定義C是上述兩種定義的結(jié)合。我們認(rèn)為定義C是最好的標(biāo)準(zhǔn)，因?yàn)樗瑫r(shí)包含了名義剛性和理性期望兩種效應(yīng)。主流文獻(xiàn)也證明傷害經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的是高水平的通貨膨脹周期，而不是一個(gè)高水平的通貨膨脹時(shí)刻。此外，定義A與定義B的回歸結(jié)果顯著性比定義C差。因此，定義C是最好的選擇，也是我們本文所用的定義。除此之外，我們還使用了一個(gè)初始模型和三個(gè)包含不同控制變量的擴(kuò)展模型。所有模型的回歸結(jié)果都表明通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的效應(yīng)是顯著為負(fù)的。

五、結(jié) 語(yǔ)

本文的結(jié)果揭示了在長(zhǎng)期通貨膨脹與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系具有如下特點(diǎn):第一，超高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體比高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率低。第二，高通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體比中低通貨膨脹經(jīng)濟(jì)體的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)率低。第三，通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響可以被分解為與金融深度和投資率相關(guān)和不相關(guān)的效應(yīng)。一方面，與金融深度和投資率不相關(guān)的效應(yīng)是指高水平的交易成本、市場(chǎng)機(jī)制的失效等。另一方面，通貨膨脹引起了金融機(jī)構(gòu)對(duì)于放貸的排斥，從而造成了投資的波動(dòng)性和風(fēng)險(xiǎn)的上漲。低水平的金融深度與投資率最終對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生了消極的作用。

基于本文的發(fā)現(xiàn)我們給出三點(diǎn)政策建議:第一，在經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)劃中高度重視對(duì)通貨膨脹率的控制。我們的實(shí)證結(jié)果表明，通貨膨脹對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的危害效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的穩(wěn)定與物價(jià)水平的穩(wěn)定都是衡量宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)的重要指標(biāo)。第二，通貨膨脹率的控制應(yīng)當(dāng)有具體的方法和目標(biāo)。換句話說(shuō)，我們應(yīng)當(dāng)具體分析導(dǎo)致通貨膨脹的因素，因?yàn)橛行У耐ㄘ浥蛎浛刂茟?yīng)該是因時(shí)因地的。比如，財(cái)政政策通常是處理成本推動(dòng)的通貨膨脹的有效方法，而貨幣政策通常是處理需求拉動(dòng)的通貨膨脹的有效方法。第三，建立有秩序的金融系統(tǒng)。完備的金融系統(tǒng)可以促進(jìn)通貨膨脹的控制并有效地抵御其帶來(lái)的惡性影響。其中，中央銀行所扮演的角色尤為重要。一個(gè)優(yōu)秀的中央銀行能夠進(jìn)行準(zhǔn)確的預(yù)測(cè)，提供清晰透明的調(diào)控目標(biāo)并進(jìn)行及時(shí)的反應(yīng)。中央銀行有可能在短期欺騙市場(chǎng)，但是市場(chǎng)對(duì)通貨膨脹率的長(zhǎng)期預(yù)期水平將會(huì)提升，從而進(jìn)一步加大了控制通貨膨脹的難度。換句話說(shuō)，貨幣政策只有在市場(chǎng)參與者信任中央銀行時(shí)才能奏效。良好的貨幣政策執(zhí)行會(huì)有效地幫助市場(chǎng)恢復(fù)信心與流動(dòng)性，并且會(huì)將未來(lái)的通貨膨脹率控制在一個(gè)理想的水平。

通貨膨脹的控制與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的保持在短期是一對(duì)矛盾。嚴(yán)格的打壓通貨膨脹一定會(huì)帶來(lái)相應(yīng)的經(jīng)濟(jì)損失，因此，未來(lái)的研究將著重檢驗(yàn)最優(yōu)通貨膨脹率的水平，為政策的制定提供進(jìn)一步的依據(jù)。

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