发达国家与发展中国家通货膨胀影响因素比较的论文
内容摘要：通货膨胀与经济增长率、利率和国际收支等诸多因素存在密切联系，然而，这些影响因素在发展程度不同的经济体中，对于通货膨胀的影响也有所区别。本文对10个发达国家与10个发展中国家1993-2004年通货膨胀及其影响因素的10个变量进行“面板数据”回归分析，通过建立计量经济模型，对影响通货膨胀的主要经济因素进行考察，以期为国民经济的持续稳定发展提供理论依据。
关键词：通货膨胀 面板数据 FGLS
通货膨胀与其影响因素之间存在什么样的关系，一直是过去半个多世纪以来经济学研究的核心问题之一。然而，大多数研究只讨论通货膨胀和某单一经济因素的相关关系，或者只是泛泛地对通货膨胀的成因做定性分析，实证研究也只是采用简单的比较分析方法，而关于发展程度对于通货膨胀影响的研究却鲜有涉及。事实上，由于各国国情不同、发展程度不同，价格总水平的持续上升程度，即关于通货膨胀的衡量指标也因国而异。本文以历年统计数据为依据，分析经济增长率、利率、货币供应量等影响因素分别在发达国家和发展中国家对通货膨胀的贡献程度，通过建立计量经济模型，对影响通货膨胀的主要经济因素进行较为系统的考察，说明他们对通货膨胀的影响程度，从而为避免严重的通货膨胀，确保国民经济的持续稳定发展提供理论依据。
变量及数据说明
衡量通货膨胀程度主要指标有货币供应量增长率、国内生产总值及价格指数（其中最常用的是居民消费物价指数CPI）。本文选取了居民消费价格指数作为反映通货膨胀变动程度的指标，即选取被解释变量为CPI（Y）。
根据通货膨胀的特征，要研究通货膨胀就必须对变量进行广泛的筛选、并且要进行长期观察，以便反映价格水平持续的长期变化过程。本文采用年度数据，并根据通货膨胀的持续性和文献综述中所介绍的理论和相关研究，拟出准备选取的解释变量如下：经济增长率（x1）、实际利率（x2）、官方汇率（x3）、资本形成总额年均增长率（x4）、居民人均最终消费年增长率（x5）、军费开支占国内生产总值的比例（x6）、经常性收支差额占GDP的比例（x7）、货物和服务进口年增长率（x8）、海外直接投资净流入占GDP的比例（x9）。
基于上述指标，本文选择两组共20个国家1993─2004年的年度数据作为样本数据（数据主要根据中宏数据库的世界经济数据统计库进行整理汇编），其中发达国家10个（美国、日本、英国等），发展中国家10个（中国，印度，白俄罗斯等）。所选择的国家是发达国家还是发展中国家的区分标准，主要参考了世界银行的相关统计资料以及其它网上搜取的相关资料。
模型构建
完成了变量及数据选取，现在对本文进行模型选定。设定模型的一般形式为：Yit=αi+Xitβ+uit。其中，Xit=（X1it，X2it，……，XKit），β=（β1i，β2i，……，βKi），K为解释变量的个数，误差项uit均值为0，方差为σit。在李子奈、叶阿忠（2000）的文献中将panel-data模型分为模型1、模型2和模型3三种类型。采用panel-data建模时，首先要对模型进行F检验来判断选择那类模型。当我们经过检验需要采用变截距模型，也就是模型2的形式建模时，需要进一步确定截距的变化是固定影响还是随机影响。
从理论上来说，当截面单位是总体所有的单位时，固定影响panel-data模型是一个合理的模型；如果截面单位是随机抽取自一个大的总体，把所抽样本的个体差异认为服从随机分布可能更合适。从实证上来说，我们可以用Hausman检验，来判断这种影响是固定影响还是随机影响。经过分析与比较，本文最终选择固定效应的变截距模型。
通过模型设定和具体分析，可最终建立如下分析模型：Yit=αi+βk∑i=1Xkit+uit（k=1，2，3，…，9）。其中，Y为消费价格指数年变化率，即被解释变量为CPI，各个X变量的含义同文中第二部分，i表示各国，t为时期。
实证分析
经过变量数据选取和模型构建，本文利用Eviews5.0，采用SUR估计法（可行广义最小二乘回归（FGLS）对数据分析，采用SUR法的目的是同时对截面数据的异方差性和同期相关性进行修正，减少二者对分析结果的影响。
对于发展中国家，通过对变量进行逐个筛选，最终发现GDP年增长率、实际利率、官方汇率、居民消费人均年增长率和军费开支占国民支出的比重一起作为解释变量时，该模型的拟合优度最好。从软件输出的分析结果可以看出，调整后的判定系数值为0.9991，说明解释变量解释了被解变量平均值变化的99.91%，模型的拟合优度较好；各系数t检验的P值均为0，也就是在5%的显著性水平下，所选变量的影响是显著的；F检验的P值的0，说明在5%的显著性水平下，拟合的方程是显著的； DW=2.088，此模型不存在序列相关，各项检验值也在合理范围内，因此将模型确认为最终使用模型。
发展中国家整体的公共截距项为-232.95。从Fixed effects （个体不同截距项）中可以看出：国家之间的个体差异比较大（输出值从-433至589，而且距离零值均比较远）。其中俄罗斯常数项的值（最小值）达到-434，巴西（最大值）为589，系数项结果为：GDP增长率项-19.83、实际利率项-5.88、官方汇率项-0.01，这表明经济增长率、实际利率、官方汇率与物价水平负相关，其中经济增长率、利率与物价水平之间的影响很大，会对物价水平上升起阻碍作用，而汇率的影响相对较小；居民人均消费年增长率项6.15、军费开支占国内生产总值项205.52，表明它们与物价水平成正相关关系，两者的系数都很大，军费开支占国民支出的比重项的系数更是达到206.5，发展中国家物价水平的波动受军费开支的影响很大，居民人均消费年增长率上升也会给物价水平带来上升的压力。
采用同样的分析方法对发达国家进行分析。最终选择GDP年增长率、实际利率、官方汇率、居民消费人均年增长率和进口贸易年增长率一起作为解释变量时，发现该模型的拟合优度量好。从软件的分析结果可以看出，调整后的判定系数值为0.9275，说明解释变量解释了被解变量的92.75%，该模型的拟合优度较好；各系数t检验的P值均为小于0.05，也就是在5%的显著性水平下，所选变量的影响是显著的；F检验的P值的0，说明在5%的显著性水平下，拟合的方程是显著的； DW=2.127，此模型不存在序列相关，各项检验值也在合理范围内，因此将模型确认为最终使用模型。
其中发达国家整体的公共截距项为2.41。从Fixed Effects（个体不同截距项）中可以看出：国家间的个体差异比较小（-2.17到1.40之间，距离零值比较近）。其中，日本的数值为-2.17（最小值），西班牙的数值为1.40（最大值）。系数项结果为：实际利率项0.04、官方汇率项0.0007，表明这段时期内发达国家整体的实际利率、官方汇率与物价水平成正相关关系，这会在一定程度上给物价上升带来影响；GDP增长率项为-0.09、居民人均消费年增长率项为-0.05、进口货物与劳务增长率表明经济增长率项为-0.05、表明经济增长率、居民人均消费年增长率、进口货物与劳务增长率与这段时期发达国家物价水平呈负相关关系，会在一定程度上阻碍物价水平上升。 结论
对本文模型拟合优度最好的变量进行比较会发现：发展中国家和发达国家的自变量中都有经济增长率、实际利率、官方汇率、居民消费人均年增长率，另外发展中国家的军费开支占国内生产总值的比重项和发达国家的.进口贸易年增长率项表明经济发展程度的不同导致通货膨胀影响因素的不同。
相同因素在不同经济发展程度下对通货膨胀的影响情况也有所不同：发展中国家GDP增长率项为-19.83，发达国家GDP增长率项为-0.09；发展中国家实际利率项为-5.88，实际利率项为0.04；发展中国家官方汇率项为-0.01，发达国家官方汇率项为0.0007；发展中国家居民人均消费年增长率项为6.15，发达国家居民人均消费年增长率项为-0.05。对比分析可以看出：相同因素对通货膨胀的影响情况不但存在差异，而且有的差别还很大。这些变量的值存在着正和负的区别，不过这只是在说明关系的方向，而我们更加关注这种关系的程度，因此，单从绝对值来进行比较。比较发现发展中国家的变量系数比发达国家大很多：GDP增长率项为200倍，实际利率项为146倍，官方汇率项为14倍，居民人均消费年增长率项为121倍。这表明这些通货膨胀影响因素在发展中国家的变化引起通货膨胀变化的幅度远远高于发达国家。
从模型截距项的对比可以看出以下区别：公共截距项差别很大。发展中国家为-232.95，发达国家整体的公共截距项为2.41（从绝对值来比较相差约100倍）；经济程度不同的Fixed Effects间个体的差别很大。发展中国家的区间为-433到-28和16到589，发达国家为-2到2；经济程度相同的Fixed Effects间个体的差别很大。发展中国家的跨度约为1000，发达国家为4。综合来看就是发展中国家的常数项值很大、而且差距很大，发达国家的值很小、而且很集中。
通过上述比较分析得出这样的结论：经济发展程度不同导致通货膨胀影响因素会有不同，拟合结果中军费开支在发展中国家的影响解释得比发达国家明显，而进口贸易在发达国家的影响解释比发展中国家明显；相同因素在不同经济发展程度下对通货膨胀的影响情况差距很大，就是相同通货膨胀影响因素在发展中国家的变化引起通货膨胀变化的幅度远远高于发达国家，这说明发展中国家通货膨胀的波动情况相对于发达国家来说容易变得很剧烈、比较不容易控制，不过这表明通货膨胀影响因素在发展中国家引起调节作用非常明显，虽然同时又有很高的风险；经济发展程度不同会导致通货膨胀受本文拟合变量以外因素影响情况差异很大，发展中国家的常数项值很大、而且差距很大，发达国家的值很小、而且很集中，这说明发展中国家物价水平具有很大的弹性，容易出现大幅度波动，而发达国家则相对缓和得多。
参考文献：
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7.Cheng Hsiao. Analysis of Panel Data. Cambridge University Press，1986
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