中国农业供给冲击对通货膨胀的动态影响

 　　摘 要：在三角模型基础上进一步构建动态面板模型实证检验中国通货膨胀受到通胀惯性、产出缺口及农业供给冲击的影响，研究表明中国通货膨胀受到上述三个因素的显著影响，其中农业供给冲击产生明显的正向影响且呈现递减趋势，其作用明显大于产出缺口及通胀惯性，且长期内农业供给冲击对通胀产生负向作用;通胀惯性可能产生正反两个方向的影响;产出缺口则一直产生正向冲击影响。

　　关键词：农业供给冲击;通货膨胀动态行为;动态面板数据模型;系统GMM估计

　　《农技服务》旨在传达国家和省关于农业科技工作的政策和要求,传播和推广农、牧、林、副、渔各业新技术、新成果、新经验、新产品和新知识,传递市场信息,为农业科技成果尽快转化为生产力,为农民致富奔小康提供技术和信息服务。是广大农民、农技人员、农村基层干部和农业院校师生获取先进适用农业技术和知识,获取政策、科技和市场信息的载体。

　　中图分类号：F821.5;F325.2文献标识码：A

　　文章编号：1006-1398(2022)03-0093-06

　　一 引 言

　　随着我国市场经济的深入发展，居民消费不断升级，农产品供求矛盾凸显，以猪肉、大蒜、姜、蔬菜水果及海产品等为代表的农产品价格呈现出较为明显的波动状态，农产品价格结构性上涨与民生关系密切，历年的中央一号文件多次强调三农问题，并基于农业供给侧改革出台了一系列政策措施来解决农产品供给问题。众所周知，农产品价格结构性上涨是引起物价总水平上升的重要原因，为农产品供给发挥着信号传递作用，是市场发挥资源优化配置决定性作用的重要参考。通过观察通货膨胀的动态行为，可以了解国家宏观调控政策的实施效果，而研究农业供给冲击对通货膨胀动态行为的影响，又可以为国家出台宏观调控政策提供参考。

　　国内外学者研究通货膨胀的动态行为问题起源于菲利普斯曲线(Phillips Curve，简称PC)，该方法将产出缺口和通货膨胀联系起来，成为解释通胀动态机制的常用工具。随着菲利普斯曲线不断进步与完善，考虑到供给冲击影响，菲利普斯曲线的发展分化出两种截然不同的估计模型，

　　一种是新凯恩斯菲利普斯曲线，包括前瞻性(Taylor J B.Aggregate dynamics and staggered contracts.Journal of Political Economy ，1980，88(1)，pp.1-23.)(Calvo G A.Staggered prices in a utility-maximizing framework.Journal of Monetary Economics，1983，12(3)，pp.383-398.)和混合型(Fuhrer J C.Estimating the linear-quadratic inventory model maximum likelihood versus generalized method of moments.Journal of Monetary Economics，1995，35(1)，pp.115-157.)(Gali J，M Gertler.Inflation dynamics：A structural econometric analysis.Journal of Monetary Economics，1999，44(2)，pp.195-222.)两种模型，它较好地解决了传统菲利普斯曲线缺乏微观基础的问题，为经济转型过程中研究通胀的动态行为提供了更为恰当的解释，它更强调通胀大小依赖于对未来政策的前瞻性预期，且受实际的预期货币、财政政策变化的影响，但并未涉及供给冲击影响。现有研究中普遍基于新凯恩斯混合菲利普斯曲线模型来开展研究，研究得出我国通货膨胀动态行为普遍具有前瞻性和后顾性，处于主导地位的是前瞻性(曾利飞、徐剑刚、唐国兴：《开放经济下中国新凯恩斯混合菲利普斯曲线》，《数量经济技术经济研究》2006年第3期，第76—84页。)(耿强、张永杰、朱牡丹：《中国的通胀、通胀预期与人民币有效汇率——开放新凯恩斯混合菲利普斯曲线框架下的实证分析》，《世界经济文汇》 2009年第4期，第23—35页。)(林清泉、孙国良：《新凯恩斯菲利普斯曲线的弱识别检验和稳健估计》，《数量经济技术经济研究》2014年第8期，第147—160页。)，同时存在向后的适应性预期和理性预期，对于不同商品和服务价格，二者存在较为明显的差别(杨继生.通胀预期、流动性过剩与中国通货膨胀的动态性质，《经济研究》2009年第44卷第1期，第106—117页。)(王可、傅萍婷、田艳：《经贸新常态下我国产业结构变化的就业效应研究——奥肯定律在中国失灵之谜》，《华侨大学学报(哲学社会科学版)》2019年第4期，第91—103页。)。也有研究表明，我国通货膨胀动态行为确实存在前瞻性和后顾性，但处于主导地位的是后顾性，当期通胀动态变化受通胀惯性和预期的共同影响，而预期起主导作用(杨小军：《中国新凯恩斯主义菲利普斯曲线的经验研究》，《统计研究》2011年第2期，第13—18页。)(王益君、宋长青、王紫瑜：《异质性通胀预期对通货膨胀形成机制的动态影响——基于混合新凯恩斯菲利普斯曲线的实证分析》，《财经理论与实践》 2017年第3期，第10—15页。)(陈汉鹏、卜振兴：《中国新凯恩斯菲利普斯曲线的再讨论》，《河北经贸大学学报》202年第6期，第28—35页。)。另一种是三角模型(Gordon R J.Price inertia and policy ineffectiveness in the United States 1890—1980.Journal of Political Economy，1982，90(6)，pp.1 087-1 117.)，也被称为菲利普斯曲线的后顾模型，是以价格粘性为假设条件形成的一套应对供给冲击的理论，并运用计量经济学方法研究需求冲击、供给冲击与通胀惯性对通货膨胀动态行为影响的模型(周清杰、孙晶晶：《菲利普斯曲线理论的分流与融合——基于三角模型与新凯恩斯主义模型的比较研究》，《经济学动态》2015年第7期，第149—157页。)。现有研究表明，三角模型能够比新凯恩斯主义模型更好地刻画实际通货膨胀动态机制(Gordon R J.The Phillips curve is alive and well：Inflation and the NAIRU during the slow recovery.NBER Working Paper，2013，NO.19390.)(Mazumder S.Inflation in China：old versus new Phillips Curves.Europe Asia Studies，2014，66(5)，pp.689-709.)。现实中供给冲击非常复杂，学术界普遍采用国际原油价格作为供给冲击变量，许多研究表明国际原油价格对中国通胀的影响并不十分显著(陈彦斌：《中国新凯恩斯菲利普斯曲线研究》，《经济研究》2008年第12期，第50—64页。)(李成、王彬、马文涛：《国际石油价格与通货膨胀的周期波动关系》，《统计研究》2010年第4期，第28—36页。)(伍戈：《对中国通货膨胀的实证研究——从一般到特殊的建模方法》，《数量经济技术经济研究》2011年第6期，第52—63页。)，也有研究认为国际原油价格作为影响我国通胀的主要中长期因素，对通胀的影响是显著的(田涛：《预期、混合菲利普斯曲线与中国通货膨胀动态特征》，《南京审计学院学报》2014年第1期，第38—45页。)。段军山(段军山、郭红兵：《基于新凯恩斯混合菲利普斯曲线的中国货币状况指数构建及其应用》，《当代经济科学》2012年第3期，第91—101，127—128页。)采用煤油电价格作为供给冲击变量引入菲利普斯曲線模型，研究得出煤油电价格对通胀产生了一定的影响效应。由此可见，国内学者多选择国际原油价格作为供给因素，但由于采用指标不同导致研究结论亦不同。0F368E6D-94CC-4CEB-8DBD-5A85381660C8

　　综上所述，大量研究基于新凯恩斯菲利普斯曲线模型描述中国通货膨胀的动态行为机制，普遍得出通胀预期、通胀惯性对通货膨胀是具有显著影响的，尤其是理性预期发挥主导作用，中国通货膨胀的动态行为兼具新凯恩斯菲利普斯曲线的前瞻性和后顾性特征。现有研究亦表明，当考虑供给冲击因素时，三角模型则更适用于描述中国通货膨胀的动态行为机制。众所周知，农产品价格变化是物价总水平上涨的重要原因，势必会对通货膨胀产生正向影响。那么，在一定时期内，这种影响大小如何、影响持久性如何呢?学术界目前尚未展开深入研究。为了更好地研究这一问题，本文尝试将农业供给冲击因素纳入三角模型来实证检验中国农业供给冲击对通货膨胀的动态影响问题。

　　二 模型及方法

　　现有研究已充分表明，通胀惯性对通胀的动态行为产生了显著的影响，新凯恩斯菲利普斯模型中并未明确分析供给冲击的影响，而三角模型中大多采用国际原油价格来反映供给因素且尚未达成一致意见，但三角模型相比之下可以更好刻画中国通货膨胀动态行为机制。因此本文假设农业供给冲击会对通货膨胀产生显著影响，尝试将农业供给冲击因素引入Gordon的三角模型来扩展菲利普斯曲线，三角模型把通货膨胀归结为通胀惯性、需求拉动和供给冲击三个因素(Gordon R J.What is new-Keynesian economics.Journal of Economy，1990，90(6)，pp.1 087-1 117.)(Gordon R J.The time-varying NAIRU and its implications for economic policy.Journal of Economic Perspectives，1997，11(1)，pp.11-32.)，因此本文的理论模型形式如下所示。

　　如上所示，本文所构建的三角模型主要是考虑通胀惯性、需求冲击和供给冲击三个因素对中国通胀动态行为的影响，模型中还包含滞后通胀因素以及滞后供给冲击因素。由于我国区域发展差异明显，需要将不同区域的异质性引进模型，还要考虑时间因素的影响，因此本文在理论模型基础上进一步构建动态面板数据模型，如模型(2)所示。

　　上式中，πi，t为t期i地区的通货膨胀率;通胀惯性πi，t-1为t-1期地区的通货膨胀率;yi，t为t期i地区的产出缺口;APIi，t为t期i地区的农业供给冲击因素;K表示滞后阶数;ηi表示地区虚拟变量;λt表示时间虚拟变量;uit表示随机误差项。

　　为了处理固定效应，可将模型(2)进行一阶差分处理，差分后被解释变量与残差项存在相关性，此时的OLS估计是有偏并且非一致的。采用一步差分GMM估计方法可以提高估计有效性但仍然存在弱工具变量问题(Arellano M，Bond S.Some tests of specification for panel data： Monte Carlo evidence and an application of employment equations.Review of Economic Studies，1991，58(2)，pp.277-297.)(Bound J， Jaeger D A， Baker RM.Problems with Instrumental Variables Estimation When the Correlation Between the Instruments and the Endogeneous Explanatory Variable is Weak. Journal of the American Statistical Association，1995，90(430)，pp.443-450.)(Stephen R Bond. Dynamic panel data models： a guide to micro data methods and practice. Portuguese Economic Journal， 2002，1(2)，pp.141-162.)，本文采取稳健的一步系统GMM估计方法估计模型(Arellano M，Bover O.Another look at the instrumental variable estimation of error components models.Journal of Econometrics，1995，68(1) ，pp.29-52.)，从而有效解决可能存在的弱工具变量问题(Blundell R ，Bond S R.Initial conditions and moment restrictions in dynamic panel data models.Journal of Econometrics，1998，87(1)，pp. 115-143.)。

　　三 指标及数据说明

　　本文研究主要涉及通货膨胀率、产出缺口及农业供给冲击三个变量，其中通货膨胀率指标通常采用居民消费价格指数-100计算得到;产出缺口指标=(现实产出-潜在产出)/潜在产出×100%，潛在产出由HP滤波法分解得到;农业供给冲击指标采用农产品生产者价格指数-100计算得到。根据上述指标数据的可获得性，本文选择2004—2019年全国30个省市自治区(未包含西藏自治区)省际面板数据为样本，数据来源于历年中国统计年鉴，并计算得到全国各地区2004—2019年通货膨胀率、产出缺口及农业供给冲击三个变量的描述统计结果。

　　如表1所示，全国各地区平均数为2.78%，所有地区均超过2.5%;所有地区的标准差均超过1.5%，中、西部地区均超过2%;说明全国及各区域的通货膨胀动态行为呈现了较为明显的序时波动性且不同地区之间存在较为明显的异质性。从产出缺口数据来看，除东北地区产出缺口序时平均数为负数外，其他地区均为正数，西部地区最大为1.82%;所有地区的标准差均超过7%，最大达到13.84%;说明全国大部分地区经济保持较好的发展水平，产出缺口同样呈现了较为明显的序时波动性及区域异质性。从农业供给冲击数据来看，各地区均超过5%，西部地区则超过6%;所有地区的标准差均超过5%，最高达到8.46%，说明全国及各地区的农业供给冲击均处于较高水平且存在明显区域异质性。0F368E6D-94CC-4CEB-8DBD-5A85381660C8

　　四 实证检验结果

　　文中实证研究所涉及的通货膨胀率、产出缺口及农业供给冲击三个变量均具有平稳性，根据本文所构建的模型分别基于全国及各区域的省级面板数据进行稳健的一步系统GMM估计，具体结果如表2、表3所示。

　　(一)基于全国数据的模型估计结果

　　如表2所示，本文考虑农业供给冲击因素不同的滞后阶数共估计得到模型1—模型6。从所有模型估计结果来看，滞后一阶的通货膨胀率系数均是统计显著的但作用方向不一致，说明通货膨胀惯性发生显著的正向或负向冲击作用;当期的产出缺口系数则均为正数，说明产出增长对通货膨胀产生正向冲击作用;当期及多项滞后阶数的农业供给冲击均对通货膨胀率产生或正或负的冲击效应，且正向冲击效应呈递减趋势。模型1和模型6估计效果最好，说明短期内通货膨胀受到惯性、产出缺口和农业供给冲击之后均是呈现正向的动态行为特征，且农业供给冲击效应要明显大于惯性和产出缺口，而长期内通货膨胀受到惯性、农业供给冲击之后则是呈现负向的动态行为特征，且产出缺口冲击效应要明显大于惯性和农业供给冲击效应。

　　(二)基于四大区域的模型估计结果

　　同理，我们可以得到四大区域的模型估计结果，与全国数据估计结果比较相似，由于篇幅所限，本文仅展示出估计效果较好的模型估计结果，如表3所示。当K=0时，东部地区、中部地区的通货膨胀惯性影响为正向但并不显著，西部地区通货膨胀惯性的影响亦为正向且统计显著，东北地区则为负向但统计不显著;产出缺口的影响均为正向但只有东部地区和东北地区是统计显

　　著的;农业供给冲击的影响均为正向且统计非常显著。当K=5时，东部地区和中部地区的通货膨胀惯性为负向且统计显著，西部地区亦为负向但统计不显著，东北地区则为正向且统计显著;

　　四大区域的产出缺口影响均为正向但东北地区统计不显著;农业供给冲击的影响则均为负向影响且统计显著。综合来看，四个地区的通货膨胀动态行为受到农业供给冲击的正向影响要明显大于通胀惯性和产出缺口因素的影响，东部地区、西部地区和东北地区的惯性冲击影响要明显大于产出缺口影响，中部地区则是受到产出缺口冲击影响要大于惯性冲击影响。

　　以上研究表明，农业供给冲击因素已经成为影响我国通货膨胀动态行为的最重要因素。在短期内，各区域的农业供给冲击均对通货膨胀产生正向影响，随着国家农业供给侧结构性改革相关政策的有效实施，农产品价格趋于稳定，则在长期内有利于降低通货膨胀率。从通货膨胀惯性冲击来看，东部和中部地区由于经济发展优势明显，交通运输条件占优，各种资源配置效率较高，受到通胀惯性冲击之后能够做出反向调整，从而有利于降低通货膨胀率;西部和东北地区正处于经济转型或快速发展阶段，不具备上述快速调整的条件，因此会产生正向冲击影响。从产出缺口冲击来看，所有区域的通货膨胀率均受到了显著的正向冲击影响，尤其是中、西部地区冲击影响更为显著，说明经济的持续发展仍然是影响中国通货膨胀动态行为的重要因素。

　　本文在理论模型中引入农业供给冲击因素并构建动态面板模型实证检验了中国通货膨胀受到通胀惯性、产出缺口及农业供给冲击影响，研究表明中国通货膨胀的动态行为受到上述三个因素的显著影响，其中农业供给冲击产生明显的正向影响且影响逐渐变小，其影响明显大于产出缺口及通胀惯性，且长期内农业供给冲击对通胀产生负向作用;通胀惯性可能产生正反两个方向的影

　　响;产出缺口则产生正向冲击影响。以上研究结果与我国现实经济相符，经济持续健康发展无疑

　　会对通货膨胀动态行为产生正向冲击，通胀惯性往往能够引导公众通胀预期，而国家会适时采取宏观调控来管理通胀预期，中国通货膨胀动态行为在很大程度上是受到农产品价格上涨的影响，农业供给冲击已经成为我国通货膨胀动态行为的最重要影响因素。虽然扣除农产品价格影响之后的核心CPI并未呈现较为明显的上涨状态，但农产品价格结构性上涨会对居民的消费水平产生一定的影响，同时可能产生通胀预期，势必会对不同区域的通货膨胀动态行为产生冲击作用，这就要引起国家相关部门的高度重视。当前，我国正面临着百年未有之大变局，国内外经济环境纷繁复杂，在贯彻新发展理念，构建新发展格局过程中，国家相关部门不仅要管理好通胀预期，明确年度通货膨胀目标，而且要进一步有效推动农业供给侧结构性改革，发挥农产品价格信号传递作用，提升农业生产资源配置效率，满足市场对高品质农产品的需求，才能不断提升老百姓的生活品质，确保物价总水平的基本稳定，从而促进国家经济高质量发展。

　　Analysis of the Dynamic Impact of Agricultural Supply Shockon Inflation in China

　　NIE Sa

　　Abstract： This paper constructs a dynamic panel model to test the impact of inflation inertia， output gap and agricultural supply shock on Chinas inflation based on the triangle model in China. This results show that Chinas inflation is significantly influenced by the above three factors， among which the agricultural supply shock has an obvious positive effect， showing a decreasing trend， and its effect is obviously greater than the output gap and inflation inertia， but the agricultural supply shock has a negative effect on inflation in the long run; inflation inertia can work both ways; output gap has always had a positive impact.

　　Keywords： agricultural supply shock; dynamic behavior of inflation; dynamic panel data model; system GMM estimation

《中国农业供给冲击对通货膨胀的动态影响》

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