类号 密 级
U D C 编 号 1 0 5 2 0
中 南 财 经 政 法 大 学
硕 士 学 位 论 文
资产价格与通货膨胀关系的
实证分析
：谢 占 坤研究生姓名
指导教师姓名、职称：张 学 毅 副教授
：统 计 学学科、专业名称
：应 用 统 计 学研究方向
二○○六年五月二十二日
中南财经政法大学学位论文独创性声明和使用授权声明
学位论文独创性声明
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年 月 日
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论文作者（签名）：
年 月 日
摘 要
资产价格与通货膨胀以及中央银行采取的货币政策的关系是近几十年来金融经
济学界和中央银行都十分关注的课题。各国学者对此从不同的角度进行了广泛的理论
和实证研究，产生了相当多的研究成果。他们之所以如此关注资产价格与货币政策的
关系，主要与各国通货膨胀得到有效的治理、资本市场发展迅速但市场波动性增加、
金融稳定日益受到关注等经济背景有关。
自 20世纪 70年代以来，随着信息技术的发展，金融创新和金融全球化使得主要
以美国为代表的工业国家资本市场发展日益深化与广化，传统的货币政策目标与操作
体系面临着愈来愈多的挑战。在过去 20年来，各国中央银行虽然在控制商品与劳务
的通货膨胀方面已经取得很大成效，但是对于资产价格的膨胀，却难有对策。实际上，
早在 1929年，纽约股市的暴跌即已导致美国和全世界经济进入长期严重的萧条；日
本在上世纪 80年代末资产价格极度膨胀引发的“泡沫经济”对其经济造成了长期不
利影响；20世纪 90年代以美国为代表的西方各国资产价格明显地偏离实体经济上涨
的趋势更是引起了决策部门普遍担忧。
在我国，自上世纪 90年代以来金融市场的迅速发展以及居民资产结构中有价证
券份额的持续增加，货币市场与资本市场的资金联系加强，货币供应量的统计划分面
临新的检讨；而且，造成这种变化的基础力量（金融的国际联系、信息技术在金融领
域的应用、金融创新和制度变革等）还在加强，已经并将继续对中央银行的货币政策
提出同样的挑战。近年，我国的股市市值已经占到当年 GDP的 50%左右，股票价格的
波动对我国国民经济的影响很大，但是股票价格对经济的影响机制还没有被完全认知，
因此，这个问题的研究对我国是有现实意义的。
在本文的分析中，首先，对收集到的各个资产的价格数据序列，使用不同的方法，
比如时间序列，建立计量经济模型等，得到各个序列的长期趋势值，为构造 FCI指数
做准备。其次，使用 ADF检验的方法检验数据序列的平稳性，对于不平稳的序列，采
用差分的方法对原序列进行修整，使其满足平稳性的要求。对建立的 VAR模型，使用
脉冲响应函数来估计 FCI中各个资产的权重，然后对通货膨胀率进行方差分解，得到
影响通货膨胀的各个宏观经济变量在引起通货膨胀的因素中所占的比重。
本文分析的是资产价格与通货膨胀的关系，在分析的时候借助于 Goodhart和
Hofmann(2001)构造 FCI指数的方法，构造了一个 FCI指数，使用我国 1998年第一季
度到 2005年第二季度的数据，来分析我国的资产价格与通货膨胀之间的关系。本文
主要是分析与通货膨胀有关的几个宏观经济变量与通货膨胀之间的具体关系，通过分
析，可以得出结论，为中央银行实施货币政策提供一些政策建议。
在以前的研究中，主要是从理论的角度对 FCI指数与通货膨胀率的关系进行分析，
FCI指数与通货膨胀率之间的定量关系具体是怎么样缺乏有力的论证。本文主要是尝
试着通过建立模型，将 FCI指数引入到通货膨胀率的预测中，分析 FCI指数与通货膨
胀之间的关系。通过分析发现，FCI指数的滞后值与通货膨胀率之间的格兰杰因果关
系是显著的，这说明FCI指数的滞后值所提供的信息对于通货膨胀率的预测是有用的。
但是通过模型的分析我们发现，实际上FCI指数对通货膨胀率的预测作用不是很显著，
甚至与实际情况不相符合。出现这种情况的主要原因是在分析结果受到所选取的样本
期的限制。
本文的创新主要是通过将 FCI指数引入通货膨胀率的预测中，建立了一个包含
FCI指数在内的通货膨胀预测模型，并对通货膨胀的预测误差进行了分析。
本文选取的样本期是从 1998年第一季度到 2005年第二季度，主要是因为所选取
的汇率数据是不平稳的。另外的原因是，在对样本数据进行处理的时候选取的方法的
差别。对于股票数据长期趋势值的估计，目前采用最多的是卡尔曼滤波。但由于所学
知识的限制，本文的分析中没有采取这种方法，而是选择了时间序列分析的方法。虽
然这两种方法的原理是一样的，但是对数据进行处理之后的精度有差别。对其他数据
的处理由于采用的方法不一样，所以得出的结论与以前分析得到结论可能会存在着差
异。
关键词：FCI；VAR；通货膨胀；脉冲响应函数
Abstract
What is the relationship between asset price and inflation and the
monetary policy what central bank take, is a subject that people pay
attention to in recent years. Many researchers from different countries
have carried on widespread theory and empirical analysis on this subject
from different aspects, and they get many achievements. Why they pay so
many attentions on this subject? That is because many countries take
effective policy to control inflation, and the rapid development of
capital market but the increase fluctuation of the asset price, on the
economic background of finance stability which is paid attention to day
by day.
With the development of information technology since 1970s, the
financial innovation and the financial globalization make the development
of capital market more deep and wide in the industrial countries
represented by America. The traditional monetary policy goal and
operation system are facing more and more challenges. In the past 20
years, although many countries’ central banks have achieved many
achievements in controlling inflation between commodity and the service,
but they have no countermeasure when faced asset price inflation. In fact,
as early as in 1929, the New York stock market suddenly fell had caused
the economic of American and the world entered a long-term serious
depression; In Japan, the extreme inflation of the asset price initiated
“the bubble economy” had caused bad influence in long-term adverse in
the end of 1980s. In 1990s, the trend of asset price obviously deviated
the entity economy had caused decision-making body, which included
western countries represented by America， to worry about day by day.
In China, the stock market has developed rapidly since 1990s, and the
securities share has increased continually in the property structure of
people. The money market and the capital market fund relationship was
strengthened, but the money supply statistics divide faced self-criticism;
Moreover, the foundation strength which caused this change also
strengthens, and it already and will continually challenge the monetary
policy which central bank takes.
In this article, firstly, I use different methods, for example
establish time series models and econometrics models and so on, to
analyze each asset price data sequence, and obtain long-term trend value
of each sequence. Secondly, I use the ADF method to examine the stability
of each data sequence, if one of the sequences is not stability, I use
the difference method to adopt the original sequence, and make it to
satisfy the stable request. Finally, I use cointegration method to deal
with the gap sequence of each asset price, and examine whether it
satisfies cointegration request. To the establishment VAR model, I use
pulse response function to estimate in weight of each asset in FCI, and
then decompose the variance of the inflation rate to obtain the influence
of each macroeconomic variables that cause the inflation.
In this article, what I analyze is the relationship between asset
price and the inflation. In the analysis time I use FCI index which
Goodhart and Hofmann (2001) used, and then structure a FCI. The sample
is from the first quarter of 1998 to the second quarter of 2005. The
main purpose of this article is to provide some policy suggestions to
the central bank by analysis the relationship between the inflation and
several macroeconomic variables which is relative to the inflation.
In the past, the researchers mainly paid attention to analyze the
relationship between FCI and the inflation from the theory angle. But
what is the ration relationship is lack powerful proof. In this article,
I try to introduce the FCI to the forecast of inflation, and analyze the
relationship between the FCI index and the inflation. The result of the
analysis in that Granger causal relation between the FCI’s lagging value
and the inflation rate is remarkable. It shows that the FCI index’s
lagging value provides useful information to the inflation rate
forecasting. But through the model analysis, I find that the FCI index is
not very remarkable to the inflation forecasting. Maybe this is because
the sample we selected.
This article the sample was from 1998 the first quarter to 2005 the
second quarter. And why I select the sample like this has been
interpreted in the article. It is mainly because of the exchange rate
data was not steady. The other reason is the method what I deal with the
data. For example, to estimate the long-term trend value of stock price,
other researchers use the Kalman filtering. But in this article I use the
time series analysis method to get the long-term trend value. Although
these two methods are the same in principle, but the precision are
different.
Keywords: FCI; VAR; Inflation; The impulse responds function
目 录
引言 ...................................................................1
第一章 理论分析 ........................................................4
第一节 传统通货膨胀的定义...........................................4
第二节 通货膨胀定义的重新界定.......................................9
第三节 几种衡量通货膨胀的指标......................................11
第二章 资产价格与中央银行货币政策关系分析 .............................13
第一节 资产价格波动与货币政策目标..................................13
第二节 资产价格在货币政策实施中遇到的问题..........................14
第三章 资产价格与通货膨胀关系的实证分析 ...............................17
第一节 FCI指数的构造与模型的说明 ..................................17
第二节 模型变量的选择与说明........................................19
第三节 资产权重的估计及通货膨胀率预测模型的构建....................24
第四章 结论和建议 .....................................................33
参考文献 ..............................................................37
附表 ..................................................................39
引 言
一、选题的背景与意义
通货膨胀对国民经济的发展产生不良影响，有关经济增长与通货膨胀之间的关系
问题，是各国经济学界讨论的热门话题。
自 2003年以来，在我国，伴随着固定资产投资规模的急剧扩张，能源及原材料
价格迅速攀升，再加上当年 10月份之后粮食价格在全国范围内大幅上涨，带动了居
民消费价格水平的明显上升。进入 2004年以来，由于国际市场原油价格持续高位运
行，加大了主要经济体通货膨胀的压力。2005年 1~8月份，受到国际原油价格以及
铁矿石等原材料价格上涨以及美元贬值的影响，我国国内企业的生产成本上升，通过
价格传导机制，引起居民消费价格持续上涨。进一步加大了我国通货膨胀的压力。
在我国，20世纪 90年代以来，金融市场的迅速发展以及居民手中所持有的资产
中有价证券所占的份额持续增加，货币市场与资本市场的资金联系继续加强，而且，
造成这种变化的基础力量如金融的国际联系、信息技术在金融领域的应用、金融创新
和制度变革等还在加强，已经并将继续对中央银行的货币政策提出同样的挑战。
自我国建立股票市场以来，经过十多年的发展，股票市场迅速发展成为我国金融
领域改革最为活跃的部分，同时也给我国宏观经济调控带来严峻挑战。金融市场的迅
速发展在我国国民经济中已经占据到相当重要的地位，目前股市总市值大约占到当年
GDP的 50％左右。不仅总量巨大，而且资产价格的波动幅度之大也已经引起了广泛的
关注，它对社会经济的影响及其治理办法还没有为我们所完全认知。特别是资产价格
波动对于货币政策的传导机制的影响还是一个理论上的前沿课题，有待于经济研究人
员的不懈努力。中国货币政策传导机制正在发生着新的变化，这种变化直接影响到我
国宏观经济调控目标的实现。因此开展这一课题的研究，对于我国也有相当现实的意
义。
二、文献综述
从目前的研究文献来看，对资产价格与通货膨胀关系的研究出现了两个高潮时期。
第一个研究高潮出现在 20世纪 30年代的经济危机（ Great Depression）之后一段
时间。这段时间的主要研究成果是围绕着对经济危机的解释展开的，其中很大一部分
都获得了诺贝尔经济学奖，如新货币主义的领军大师弗里德曼等。这些经济学者从不
同的角度对经济危机进行了解释，直到现在对此也没有一个标准的统一答案。特别是
随着资本市场在一国经济中的作用和地位的提高，资本市场对货币政策的挑战日益明
显，于是经济学者对二者关系的研究又开始升温。从 20世纪 90年代初到东南亚金融
危机的出现形成了第二个研究高潮。直到现在，货币政策如何正确应对资产价格的波
动，仍然是一个未解决的世界级的难题。
各国学者对资产价格与货币政策的关系从不同的角度进行了广泛的理论和实证
研究，并产生了相当多的研究成果。费雪(Fisher)早在 1911年就曾提出过将包括股
票价格在内的资产价格纳入到通货膨胀的统计中去这种观点；克莱茵教授（1973年）
等人在“论通货膨胀的正确测量”一文中，提出中央银行在制定货币政策时，应该考
虑到更广范围内的价格水平，而不仅仅是国民生产总值平减指数，或者是消费加权的
指数。Goodhart(1993)认为由于资产价格能够反应未来的商品和劳务的价值，所以比
较好的替代方法是将许多资产的价格包括在中央银行所关注的价格指数之内；
Michael F. Bryan(2002)等人利用现代的统计技巧，对将资产价格包括在内的“动态
因素指数”进行了研究；Goodhart and Hofmann(2001)在 MCI（货币形势指数）的基
础上，加入了房产价格和股票价格，构造了 FCI（金融形势指数），目的是用该指标
来反映未来通货膨胀的压力；研究结果表明：将资产价格包括在内的 FCI确实包含了
关于未来通货膨胀压力的重要信息。平均说来，FCI与未来通货膨胀具有高度相关度，
在七个国家中平均相关系数高达 (),领先通货膨胀的发生 7个季度(三个季
度)。因此 FCI看起来可以成为中央银行在判断未来通货膨胀时的一个有用的指标。
为了进一步检验该结论的有效性，他们将研究结果放到样本以外的区间进行检验，结
果发现，此结论并没有完全有效。此发现与以前进行的相关研究（Stock and
Watson，1999，2000）得出的结论相一致，即在样本数据之外，要想预测通货膨胀是
相当困难的。
由于 20世纪 80年代以后，西方国家的货币政策传导机制发生了以货币供应量为
中介目标向以利率为中介目标的转变，因此国外对资产价格与货币政策的研究，都是
以利率作为货币政策中介目标的前提展开的。
国外的研究人员在研究资产价格与货币政策关系的过程中，主要形成了两种观点：
一是中央银行无须对资产价格的波动进行反映，二是中央银行应该将资产价格的波动
的因素考虑到货币政策的制定中来。1999年，在美联储的一次讨论会上，经济学家
Bernanke和 Gertler共同提交了一篇论文，这是研究资产价格膨胀问题的又一篇重
要文献。这篇《货币政策与资产价格波动》①或许是关于资产价格膨胀问题的最权威
的著作。两位作者指出，20世纪 80年代，许多工业化国家的股价和房地产价格都经
历了高涨—暴跌的周期，在这些周期中，在资产价格周期暴跌阶段，实际经济活动都
出现了大幅度收缩。利用经济模型对资产价格与货币政策关系进行研究的文献相当多，
其中以 Bernanke和 Gertler（1999）最为著名，产生的影响也最大。除此之外，
① Ben Benanke and Mark Gertler: “Monetary Policy and Asset Volatility ”, NBER Working Paper 7559,
Feb., 2000.
Charles Goodhart(2000)， Andrew (2000)和 Stephen Cecchetti(2000)
都对这个问题进行了理论研究，也产生了大量的研究成果，极大地丰富了我们对资产
价格与货币政策关系的认识。
在我国当前的已有的对资产价格和货币政策关系的研究中，主要就是围绕着对货
币政策的研究展开的。1997年东南亚金融危机之后，国内开始有学者对资产价格与
货币政策的关系展开研究（钱小安，1998；瞿强，2001；苟文钧，2000；等等）。近
些年也有学者提出了一个解决货币政策应否关注资产价格变化的一个合理思路（高莉
等，2001）①，就是看股票市场的发展到底对货币政策产生了怎样的影响，使得货币
政策不得不提出这样的问题与挑战。因此，分析股票市场的发展对于货币政策的影响，
就成为解决“货币政策与资产价格”问题的根本方法。这一研究思路包括两方面的内
容，其一是股票市场到底对宏观经济产生了什么影响，这是股票市场影响货币政策的
环境（间接影响），其二是研究股票市场对货币需求、货币流通速度的影响（直接影
响）。虽然我国的股票市场经过了十多年的发展，但是到目前为止，仍然存在着很多
的问题。王玉宝（2005）在研究了包括股票价格在内的多种资产价格构成的 FCI指数
与通货膨胀之间的关系之后，得出了FCI滞后值与通货膨胀之间存在着很强的关联性。
但是 FCI指数与通货膨胀之间的具体关系是怎样的，王玉宝在他的研究中并没有指出
来。本文就是依据以前的研究者的研究成果，使用我国的宏观经济数据，分析我国的
实际情况。
三、研究方法
在本文的分析中，首先，对收集到的各个资产的价格数据序列，使用不同的方法，
① 高莉、樊卫东：《中国股票市场与货币政策新挑战》，《金融研究》2001 年第 12 期。
比如时间序列，建立计量经济模型等，来估计各个序列的长期趋势值，进而计算出各
个资产的价格缺口，为构造 FCI指数做准备。其次，使用 ADF检验的方法检验数据序
列的平稳性，对于不平稳的序列，采用差分的方法对原序列进行修正，使其满足平稳
性的要求。对建立的 VAR模型，使用脉冲响应函数来估计 FCI中各个资产的权重，然
后对通货膨胀率进行方差分解，得到影响通货膨胀的各个宏观经济变量在引起通货膨
胀的因素中所占的比重。
本文分析的是资产价格与通货膨胀的关系，在分析的时候借助于 Goodhart和
Hofmann(2001)构造 FCI指数的方法，构造了一个 FCI指数，使用我国 1998年第一季
度到 2005年第二季度的数据，来分析我国的资产价格与通货膨胀之间的关系。本文
主要是分析与通货膨胀有关的几个宏观经济变量与通货膨胀之间的具体关系。通过分
析发现， FCI指数的滞后值所提供的信息对于通货膨胀率的预测是有用的。但是通
过模型的分析我们发现，实际上 FCI指数对通货膨胀率的预测作用不是很显著，甚至
与实际情况不相符合。
第一章 理论分析
很长时间以来，各国中央银行一直是将物价稳定作为其实行货币政策的首要目标，
这是因为，物价稳定不但可以使国民经济保持良好的运行态势，而且可以促进经济增
长。美国的经济学家约翰.泰勒（John , 1999）通过实证研究，他发现价格
稳定的好处有以下几点：首先，物价稳定可以通过提高金融体系的效率，减少经济前
景的不确定性，促进一国经济的健康发展；其次，价格稳定能够带来经济福利，并最
终能够实现经济长期稳定的增长；最后，比较低并且稳定的通货膨胀率能够改善一国
经济周期的表现①。但是由于泰勒的研究成果是以美国的经济数据为基础来进行分析
的，而美国在 20世纪 90年代经历了长达 10年的低通货膨胀与经济高速增长的时期，
这与世界上其他国家的情况不一样。其他国家在实现了价格稳定的同时，也出现了资
产②市场价格剧烈波动的现象，对一国国民经济的稳定带来了严重的威胁。在这个背
景下，人们开始关注资产价格与通货膨胀的关系。资产价格与通货膨胀的关系是近几
十年以来各国学者都普遍关注的问题。对这个问题，各国学者进行了大量的理论和实
证研究，并取得了相当多的研究成果。
本文主要通过重新定义通货膨胀，将资产价格纳入到通货膨胀的测量中去，具体
探讨资产价格在通货膨胀形成因素中所占的比重；从资产价格的变动对未来通货膨胀
的影响来展开分析，探讨资产价格的波动与通货膨胀之间的关系。
第一节 传统通货膨胀的定义
通货膨胀是一个被广泛使用的经济学范畴。但是迄今为止，对通货膨胀的定义还
没有取得一致的看法。对于通货膨胀的定义，各国学者根据各国具体的经济状况的不
同，所定义的通货膨胀的含义是不同的。其中比较有代表性的，能比较普遍的反映通
货膨胀症状的一个定义是英国著名经济学家莱德勒（）和帕金（）
所定义的，他们指出，“通货膨胀是物价持续上涨的过程，或就相同意义说来，是货
币价值持续下降的过程”③。下面对传统的通货膨胀的定义进行介绍。
① John (1999):“How should Monetary Policy Respond to Shocks while Maintaining Long-run
Price Stability? —Conceptual Issues”,speech on a symposium by the Federal Reserve Bank of
Kansas City .Jackson Hole, 27 August, 1999.
② 资产可区分为实体资产和金融资产，实体资产包括房屋、黄金和其他实体财产；金融资产包括货币、股票、债
权、银行存款及其他金融工具。
③ D. Laidler and M. Parkin: 'Inflation - a survey' Economic Journal, l975, p741.
一、传统的通货膨胀的定义
在西方经济学中，通货膨胀的定义主要是从两个方面来定义的。一是从通货膨胀
的结果特征，即从物价总水平上升的角度来定义，如保罗·萨谬尔森认为，通货膨胀
是“物品和生产要素的价格普遍上升的时期，……，工资、租金等也都上升”。①夏
皮罗也认为通货膨胀是“一般物价水平的一贯的和可以觉察到的增长。”②货币注主
义的代表人物弗里德曼也认为，通货膨胀是物价普遍上涨的过程。另外的一种是强调
通货膨胀的成因，新自由主义经济学派的代表人物哈耶克认为，通货膨胀是指货币数
量的过度增长。
美国经济学家布郎芬布伦纳（）和霍尔兹曼（）
把通货膨胀的定义分为四类：（1）通货膨胀是需求普遍过度的状况，即“太多的货
币追逐太少的货物”；（2）通货膨胀是货币存量或货币收入的增长；（3）通货膨胀
是表现为各种特征或状态的物价水平的上涨，它不会完全地被预料到，会导致物价进
一步上涨，它不能增加就业和实际产量；（4）通货膨胀可以用外汇汇率、黄金价格
来计量，它表现为对黄金的过度需求，或本国货币对外官方价值的下跌。
在以上所列的四个传统的通货膨胀的定义中，前面的两个定义是与通货膨胀的形
成原因有关，前面的一个涉及到商品市场上商品对货币的需求，第二个定义是用货币
的增长来解释。弗里德曼曾经指出：“通货膨胀随时随地是一种货币现象，……，而
且它只因货币数量的增长更快于产量的增长才会产生。”第三和第四两个定义是根据
物价来定义通货膨胀的，即表现为物价总水平的上涨，或者对外汇率的下降。
从上面的通货膨胀的定义来看，无论是怎样定义通货膨胀，它总是同物价上涨和
① 萨谬尔森：《经济学》（上册）（中译本），商务印书馆，1979 年，第 380 页。
② 爱德华·夏皮罗：《宏观经济分析》（中译本），中国社会科学出版社，1985 年，第 609 页。
货币贬值联系在一起的。因此，有关通货膨胀的被普遍接受的定义是：商品和劳务的
货币价格总水平持续明显上涨的过程。对于这个定义具体说明应该是：第一，通货膨
胀是物价水平持续上涨的过程，而不是一次性或短期的过程；第二，通货膨胀是指物
价总水平的上涨，而不是指个别商品价格的上涨；第三，通货膨胀是物价总水平的明
显上升，而不是轻微的物价水平的上涨。但是，物价水平的上涨到底达到一个什么样
的水平才算是通货膨胀，这就取决于人们对通货膨胀的敏感程度以及国家宏观经济调
控政策。
二、通货膨胀的分类
通货膨胀可以根据其形成原因和严重程度分为不同的类别。维也纳理工大学经济
学教授弗里希把通货膨胀作如下四种分类：①（1）根据市场机制的作用可以分为开
放式或压制式通货膨胀；（2）根据价格上涨的速度可以分为爬行的、温和的或奔腾
的通货膨胀；（3）根据通货膨胀的预期可以分为预料到的和未预料到的通货膨胀；（4）
根据通货膨胀的原因可以分为成本推进的或需求拉动的通货膨胀。
对第一类通货膨胀，如果物价水平的上涨或下跌没有受到国家价格政策的抑制，
市场价格是自发性的波动，那么根据市场经济的规律，市场价格的自发性波动，如果
市场价格下降将导致过多需求带动物价和货币工资上涨。在国家对商品价格实施管制
的时候，市场上对商品的过多需求并未被消除，只是被强制性地压抑，这就会形成压
制性通货膨胀。在第二类通货膨胀中，物价上升幅度如果不超过 2%-3%，不涉及通货
膨胀预期，称为“爬行的”通货膨胀；如果物价上涨率在 3%-5%之间，称为“温和的”
通货膨胀；如果物价上涨的速度进一步加快，那就是“超级”通货膨胀。在超级通货
① 胡海鸥：《货币理论与货币政策》，上海人民出版社，2004 年，第 239 页。
膨胀中，货币不仅失去了作为价值储藏的手段，甚至还部分地失去了作为交换媒介的
手段。在第三类通货膨胀中，由于通货膨胀是未知的，预期成为划分通货膨胀的依据。
这个分类适合于分析通货膨胀的影响，只有被预料到的通货膨胀才产生实际效应。而
未被预料到的通货膨胀则对经济的影响是不确定的，或许产生很大的影响，或许没有
影响。在第四类通货膨胀中，需求拉动和成本推进的通货膨胀之间的区别是根据通货
膨胀的形成原因来确定的。由于这两种通货膨胀的形成在一定程度上是可以相互转化
的，所以传统理论的这种两分法已失去重要作用，因为从经验上很难识别这两个类型
的通货膨胀。
三、几种主要的通货膨胀理论
由于在第一次世界大战后，只是个别国家的通货膨胀达到了相当严重的程度，通
货膨胀还不是经济学家关注的热点，因此关注通货膨胀的经济学家相对较少，但是到
了 20世纪 70年代，各主要资本主义国家的通货膨胀变得非常普遍和严重，许多经济
学家都将通货膨胀作为他们研究的重点。
（一）凯恩斯学派的通货膨胀理论
凯恩斯学派的通货膨胀理论是在 20世纪 30年代的大萧条时期提出的，当时凯恩
斯所关注的是反通货紧缩，而不是通货膨胀，因为通货膨胀还不是当时社会的主要矛
盾。因此，凯恩斯主义者认为通货紧缩比通货膨胀的危害更大，而“温和的可以控制
的”通货膨胀是有益的和必要的。凯恩斯在《就业、利息和货币通论》一书中，他认
为在实现充分就业之前，增加货币量不会立即引起通货膨胀，因为物价弹性和产量弹
性之和等于 1①。他认为，在存在着大量失业的时期，产量弹性是等于 1而物价弹性
等于 0，货币的供给的增加只会引起就业和产量的增加；但是随着产出接近充分就业
水平，收入弹性就会缩小，而价格弹性上升，这时候货币供给的增加，一部分表现为
价格的上升，一部分表现为产出的增加，这就进入了“半通货膨胀”阶段。只有实现
了充分就业之后，产出弹性才等于 0，货币供给增加才会全部转化成物价的上涨。
凯恩斯根据国民生产、战费支出、总消费等因素之间的关系，阐述了通货膨胀的
模型，并提出了通货膨胀缺口的概念。他认为，通货膨胀缺口的存在或消除，与国民
收入在工资挣得者与利润获得者之间的分配关系有关。工资挣得者的收入低而边际消
费倾向高，利润获得者收入高而边际消费倾向低，如果工资份额高于经济均衡时，工
资在国民收入中的比重上升，即利润在国民收入中的比重下降，实际消费支出因此大
于均衡国民收入，这就会形成战时②的通货膨胀缺口。
（二）货币主义学派的通货膨胀理论
在 20世纪 70年代，由于在西方的资本主义国家普遍存在严重的通货膨胀与高失
业率并存，人们开始怀疑凯恩斯主义政策的有效性。因此，从 60年代起，货币主义
就以严重的通货膨胀，向凯恩斯主义提出了挑战，引发了“货币主义反革命”。
根据货币主义理论，货币供应量的变动是导致物价水平和经济活动变动的最根本
原因，货币供给过多才是造成通货膨胀的唯一原因。弗里德曼指出：“通货膨胀随时
随地都是一种货币现象。”③这就是说，通货膨胀的发生是因为货币供应量增加超过
了产量的增加，如果货币供应量的增长不快于产量的增长，那么就不会发生通货膨胀。
① 凯恩斯：《就业、利息和货币通论》，商务印书馆，1997 年，第 246 页。
② 指第一次世界大战。
③ 刘涤源、陈瑞洁：《弗里德曼及现代货币主义》，经济科学出版社，1987 年，第 77 页。
在弗里德曼看来，各国政府推行凯恩斯主义政策的原因在于政府开支迅速增加，
特别是二战以后各国政府都努力保持一定的经济增长，并且将充分就业纳入政策目标；
各国中央银行，特别是美国联邦储备系统依据凯恩斯的理论，用需求管理政策来对付
经济萧条，这在一定程度上成了货币经济秩序紊乱的原因。所有这些都增加了政府开
支，而政府开支的增加，则主要靠发行纸币来弥补。这就必然导致货币增长率超过产
出增长率，引发了通货膨胀。
（三）哈耶克新自由主义通货膨胀理论
哈耶克（ Hayek）是当代新自由主义经济学的最主要的代表人物之一，
他反对凯恩斯主义的国家干预政策，竭力宣传经济自由的好处和国家干预的弊端。哈
耶克提出了所谓“失业紧跟通货膨胀”的理论，这种理论在西方经济学中独树一帜。
在哈耶克看来，市场经济本质上是一种私人经济，只要按照市场经济规律，让市
场机制充分发挥作用，那么就能将有关的信息及时传递给生产者和消费者，市场机制
就可以现对经济资源的合理配置和有效利用。但是，市场机制充分发挥作用的条件是
要有健全的货币制度。如果作为交换媒介的货币由私人经济提供，那么私人经济将会
按照流通的实际需要提供货币，这样的货币制度是健全的，在这种情况下，也就不会
有失业和通货膨胀。但是，由于国家垄断了货币发行权，私人经济活动受到国家货币
发行政策的限制，于是市场机制发挥不了应有的作用。其结果必然是：一方面引起失
业，另一方面造成通货膨胀。基于以上的理由，哈耶克认为，既然失业和通货膨胀产
生于同一原因，即国家垄断货币的发行权，那么失业和通货膨胀二者就可能同时存在。
哈耶克认为消除失业和通货膨胀的根本方法在于实行“货币的非国家化”，也就
是取消政府发行货币的垄断权，废除国家货币制度，用私营银行的竞争性货币代替国
家货币。在私营银行自由发行货币的条件下，各银行就会自觉限制货币发行量，维护
通货价值，市场经济就会稳定，失业和通货膨胀都可以消除。①
（四）需求拉动型通货膨胀
由于凯恩斯主义的盛行，“需求拉动型通货膨胀”（demand-pull inflation）理
论曾经流行一时。该理论认为，通货膨胀是有总需求的过度增长所引起的，也就是“太
多的货币追求太少的货物”。也就是说，当消费者、企业家和政府的总支出超过可得
到的总供给时，需求拉动型通货膨胀就会发生，这一理论的基础是战后流行的货币数
量说。
萨缪尔森（）在他的《经济学》中，对需求拉动型通货膨胀作了如
下解释。他写到：“如果消费加投资加政府支出的总和超过经济在充分就业时的产值，
那么，货币需求会大于可能生产出来的物品和劳务的有限数量，从而会抬高它们的价
格。由于劳动是一种劳务，处于这种情况下的劳务市场是很紧俏的，所以工资的抬高
也是此过程的一个部分。”②萨缪尔森由此得出结论说：“因果关系是清楚的，是需
求引起的通货膨胀。”③从萨缪尔森的表述中可以清楚地看出，需求拉动型通货膨胀
就是在经济的运行已经达到充分就业的水平上，总需求的增加不足以使总供给继续增
加，这时，总需求增加的效应只能表现在价格上。
需求拉动型通货膨胀可以解释总需求大于总供给时的通货膨胀，但是，它却无法
解释生产开工不足，有效需求增长缓慢，失业大量增加条件下的物价持续上涨。根据
这种理论提出的反通货膨胀措施也难免失灵。这就是说，需求拉动型通货膨胀并不能
① 弗里德利希·冯·哈耶克：《自由秩序原理》，生活·读书·新知三联书店，1997 年，第 326~339 页。
② 萨谬尔森著，高鸿业译：《经济学》，商务印书馆，1982 年，第 256 页。
③ 同上。
包括通货膨胀的全部。
（五）成本推动型通货膨胀
根据“成本推动型同膨胀”（cost-push inflation）理论，通货膨胀或物价上涨
的原因在于供给或成本的上升。这种理论着重分析生产成本对价格上涨的影响。
西方的经济学家把利润和工资都包括在成本之内，因此，他们把成本推动型通货
膨胀分为“工资推动型通货膨胀”和“利润推动型通货膨胀”。①如果增加的成本是
由提高工资引起的，而工资的提高又是由工会强加给生产者的，这种物价上涨就是工
资推动的通货膨胀。如果物价的上涨是由于生产者要求增加利润推动的，就是利润推
动的通货膨胀。此外，还有进口成本推动的通货膨胀，即国外原材料价格的上升引起
本国物价水平的上升。
正如需求拉动型通货膨胀不是通货膨胀的全部一样，成本推动型通货膨胀所表达
的也只是通货膨胀的一种。不能因为它不是通货膨胀的全部就否定它的合理性。成本
推动型通货膨胀确实符合许多国家某个发展阶段所面临的通货膨胀，改革开放中，我
国工资、农产品价格的上扬也确实推动了物价的普遍上涨。因此，这种既不能涵盖也
不能代表所有通货膨胀的理论，依然有其存在的理由。
第二节 通货膨胀定义的重新界定
目前，世界上有许多国家用当前的消费物价指数（CPI）或者国民生产总值平减
指数来测量本国或者本地区的通货膨胀水平。但是用这种方法来测量通货膨胀水平具
有很大的局限性，即没有将资产价格的波动考虑在内。于是产生了一种观点，即在测
① 殷孟波：《货币金融学》，中国金融出版社，2004 年，第 375 页。
量通货膨胀时，应将资产价格一并考虑进去。
20世纪 70年代以来，世界主要资本主义国家都是以物价稳定作为其货币政策的
最终目标。但是资本市场的发展使得资产价格对国民经济的影响越来越大，中央银行
的货币政策目标难以实现。为抵御资产价格变化对货币政策效应的影响，有学者提出，
中央银行在制定货币政策的时候应该将资产价格的变化考虑在内，最直接的办法，就
是将资产价格信息包含在货币政策里面。
有关资产价格波动与通货膨胀关系的研究并不是最近的几十年才有的。早在
1911年，美国经济学家欧文·费雪在《货币的购买力》中就首先提出了这一问题：政
策制定者应致力于稳定包括资产价格（如股票、债券和房地产）以及生产、消费和服
务价格在内的广义价格指数。他试图寻找一种将上述资产价格包含在内的广义的价格
指数，但是他自己也很清楚，不同的问题需要不同的指数，每种指数都有它适用的范
围，事实上并不存在惟一的、可以广泛使用的指数。不过费雪的这种构造一个广义价
格指数的思想为货币政策制定者提供了一种思路。譬如，近几十年来，英国货币当局
就一直尝试着将诸如股票、债券和房地产等资产价格包含在货币当局监测的物价体系
之内。
传统通货膨胀理论认为，通货膨胀衡量的是商品和劳务的价格波动情况。由于认
识到通货膨胀对国民经济的严重危害，各国中央银行长期以来一直将控制通货膨胀当
作其货币政策的首要目标。经过长期不懈的努力，各国的通货膨胀水平已经得到有效
的治理。目前，在世界范围内基本上看不到超过两位数的通货膨胀，甚至出现了某种
程度的通货紧缩。然而在这样的背景下，大多数国家都经历了资产市场价格大幅波动
的历史。特别是自 20世纪 70年代以来，随着金融市场的日益发展，以前作为实体经
济附属的金融部门，现在不仅在促进实体经济的增长上起到日益重要的作用，而且其
自身同时也创造大量的产出。金融逐步从实体经济的附属走向独立，甚至在一定程度
上影响着实体经济的发展。随着金融的发展，传统的以银行为核心的金融体系至少发
生了以下两个方面的重大变化：①
第一，使货币的外延扩大了。由于非银行金融机构创造了很多的金融工具（包括
股票与债券等初级证券），这些金融工具不仅为其持有者提供收益，而且为其持有者
分散了投资的风险。在发达的金融市场上，这些金融工具能够很快地转化成货币，具
有很高的流动性。货币的角色发生了转变，以前在商品经济条件下作为商品的对应物，
而现在又增加了作为金融资产的对应物的角色，这样以来不仅商品有货币需求，金融
资产也有货币需求。
第二，金融与经济的关系发生了显著的变化。在实物经济中，货币反映的是商品
之间的矛盾；在货币信用经济中，货币主要反映的也是商品之间的矛盾，体现着社会
总产品的分配关系；但在金融比较发达的经济中，货币与商品的矛盾不是经济中全部
矛盾，金融与经济的对立统一才是整个经济中的主流。在商品经济时代我们只看到商
品对货币的需求，而忽略了金融对货币的需求，我们总是认为金融对货币的需求最终
会体现在商品对货币的需求中表现出来。
传统的通货膨胀定义所描述的由于流通中的货币过多而引起物价上涨的这种通
货膨胀的机制，只是体现了货币与商品之间的关系，而没有提及金融资产对货币的需
求。但是实际情况是金融资产对货币的需求也是比较多的，货币也是金融资产的对应
物。从这个意义上讲，通货膨胀已不仅仅是简单的流通中的货币过多的问题。传统的
通货膨胀定义已经不能恰当地描述当前经济的现实，鉴于目前资产价格的上涨对国民
经济日益起到重要的作用，我们可以借用“金融膨胀”这个定义来代替现代通货膨胀
① 李辉富：《现代通货膨胀定义：修正或代替》，《石家庄经济学院学报》2005 年第 6 期。
的定义，其原因主要有以下几点：
第一，膨胀的不仅仅是“通货”，还包含了金融资产。在英文单词里面，Inflation
的原意是指“膨胀”，“与货币供给量的增减或物价的高低并无一定的关联”①(王文
宁，1987)，但是并没有指明“膨胀”的主体是什么，“通货”两字是依据当时经济的
实际情形加上的。在货币经济条件下，指的是通货膨胀；现在，随着经济环境的改变，
膨胀的主体也相应地发生变化。
第二，膨胀的内容也不仅包括一般物价水平，而且包括资产价格水平。资产价格
反映的是资产市场上货币需求量与货币供给量之间的关系。一般物价水平与资产价格
水平之间的关系存在以下两种情况：一种是资产市场上的价格涨跌的信号能有效地传
递到实体经济，资产价格与商品价格同方向变化；另一种是资产市场上的价格涨跌的
信号不能有效地传递到实体经济，出现一般物价下跌，而资产价格却上行的情况。
3.我们不能仅仅依据物价指数来判断经济形势。因为物价指数再完整，也主要是
反映货币与商品的对应关系，不能全面地反映货币和金融资产之间的关系，所以这种
方法是不完整的。在衡量通货膨胀状况的时候应该增加反映资产市场运行状况的指标，
来综合判断通货膨胀的状况。在目前衡量通货膨胀的几类指标中，并没有反映资本市
场变化的指标。
第三节 几种衡量通货膨胀的指标
目前，世界各国采用的测定通货膨胀率高低的指标各不相同，但是主要的指标有
以下几种。②
① 王文宁：《现代通货膨胀的定义》，《金融教学与研究》1987 年第 3 期。
② 胡海鸥：《货币理论与货币政策》，上海人民出版社，2004 年，第 240-242 页。
一、物价指数
物价指数是目前各国衡量本国通货膨胀的最直接的指标。通货膨胀率表现为一国
的一般物价水平的高低，而一般物价水平就是指各类商品和劳务价格的加权平均数。
一般物价水平的上升反映通货膨胀的上涨。但是为了计算各类商品和劳务平均价格的
变动幅度，就必须通过统计资料来编制物价指数。反映物价变动的指数有多种，大体
上可以分为一般物价指数、消费者物价指数和国民生产总值折算价格指数三种。
一般物价指数包括：（1）批发物价指数，即反映不同时期商品批发价格水平变
动情况的指数，又叫生产者价格指数，它通过对比基期计算出价格变动的百分比；
（2）零售价格指数，即反映不同时期商品零售变动的指数，可以按全部商品编制综
合物价总指数。也可以分别编制零售物价指数；（3）全社会零售价格总指数，即全
面反映市场零售物价总水平变动情况的指数；（4）商品零售价格指数与批发价格指
数之差。此外，还有综合物价指数、定基物价指数、环比物价指数等。
消费者物价指数是反映一定社会阶层居民所购买的商品和劳务价格的动态相对
数，其权数是根据若干居民家庭消费支出构成而定。它是通货膨胀的晴雨表，又可作
为工资、津贴调整的依据。国民生产总值折算价格指数是按当年价格计算的国民生产
总值对按固定价格或不变价格计算出来的国民生产总值的比率。
二、生活费用指数
物价指数是目前各国普遍采用的测量通货膨胀率的指标，但是该指数在计算时没
有将消费结构和产品结构的变化包含在内，因此也就不能准确地反映实际的通货膨胀
情况。在 20世纪 70年代后，部分国家开始重视对家庭生活费用指数的统计，并以此
来表示通货膨胀率。生活费用指数是反映一定阶层居民在吃、穿、住、用、行等方面
所购买的消费品的价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数。它和消费者物价指
数的差别就在于：（1）生活费用指数的统计对象不仅包括城乡居民购买的全部商品
价格，还包括了所有的应交纳的税赋，而后者只限于消费品价格；（2）在对商品和
服务进行选样的时候，生活费用指数只选择有代表性的生活必需品，而消费物价指数
选择尽可能涵盖的全部种类的消费品。①生活费用指数一般分为职工生活费用指数
和农民生活费用指数两大类。通过对生活费用指数的计算，可以反映出消费品价格和
劳务价格的变动对居民生活水平的影响。
三、货币购买力指数
由于通货膨胀引起的直接后果是货币购买力的下降，即通俗地说就是钱不值钱，
或者说是货币贬值。因此，可以用货币购买力指数和货币贬值率来测定通货膨胀率。
货币购买力是指单位货币购买消费品和劳务的能力。货币购买力指数是反映货币购买
力变动情况的相对数，它综合反映各个时期币值的变动情况。一般来说，物价和货币
购买力（或称币值）是两个密切相关的范畴，互相成反方向变动关系。如果价格上涨，
单位货币所能买到的消费品和服务的数量就会减少这就意味着货币贬值，货币购买力
下降；反之，则意味着货币升值，货币购买力上升。货币贬值率是用百分比表示的货
币贬值程度。货币贬值在历史上是指单位货币（一般指纸币）实际所代表的金币量低
于其名义上所代表的金币量的现象。随着金币退出流通，纸币贬值已经演变成单位纸
币购买力的下降。纸币贬值的原因主要是纸币发行过多。在历史上表现为纸币发行的
数量超过流通中的金币必要量，而在现实生活中，纸币发行过多主要表现为纸币的发
① 殷孟波：《货币金融学》，中国金融出版社，2004 年，第 371 页。
行速度超过经济增长的速度。①货币贬值有对外贬值和对内贬值两种。一国货币的对
外贬值主要体现在一国货币汇率的下降上。而衡量一国的通货膨胀程度，一般是看货
币对内的贬值程度，它表现为货币含金量或货币购买力下降的幅度。
四、实际工资指数
通货膨胀的另一个直接后果就是工人的名义工资不变，但是实际工资降低。因此，
实际工资指数也能测定通货膨胀率。实际工资指数是反映职工在不同时期用同样数量
的货币工资所换得的商品和劳务数量的变动情况的指数。工资可以分为名义工资和实
际工资两种。考察职工实际工资率的变化，能较好地反映职工实际生活水平的变化趋
势，分析通货膨胀的程度。
第二章 资产价格与中央银行货币政策关系分析
第一节 资产价格波动与货币政策目标
一、资产价格波动与低通货膨胀并存
由于认识到通货膨胀对国民经济危害的严重性，很长时间以来，世界各国的中央
银行一直都是把控制通货膨胀当作其货币政策的首要目标。经过各国的不懈努力，超
级的通货膨胀（譬如两位数以上的通货膨胀）已经得到了有效的治理。目前，世界各
国普遍存在的是通货膨胀率比较低但是又很稳定的通货膨胀，这种通货膨胀一度被认
为有助于促进一国的金融稳定和经济增长，譬如美国在 20世纪 90年代近 10年里，
① 这句话是解释通货膨胀的经典论断。因为按照内生货币供给理论，在正常情况下，经济的热度决定货币需求，
货币需求决定货币供给，没有经济对货币的需求，央行的货币发不出去；有了经济对货币的需求，央行想不增
加货币的供给都很难做到，所以货币供给无法超过经济运行的客观需要，通货膨胀不是由货币供给过多造成的。
保持了经济的高速增长和低通货膨胀，就由不少学者开始研究低通货膨胀对经济增长
的影响，甚至有人从理论的角度分析低通货膨胀对经济有促进作用。
但是通货膨胀和经济产出的稳定并没有通过资产价格的稳定反映出来。从历史上
看，许多国家都经历了资产价格的大幅波动。一个教训深刻的例子就是日本从 1989
年起开始紧缩银根，由于日本的银行持有大量的股票和房地产，所以当政府紧缩银根
导致房地产价格和股票价格下降的时候，使日本银行的资本金受到不良贷款的影响，
放贷能力收缩，日本经济进一步下跌。资产价格的膨胀与崩溃的循环产生了大量的不
良贷款，对日本经济产生了严重的负面影响。整个 20世纪 90年代被称为日本金融业
和日本经济“失落的十年”。至今仍有许多经济学家在批评日本银行在制定货币政策
时没有将资产市场的价格行为考虑在内，从而导致日本长达十几年的经济低迷各国的
历史。
二、资产价格波动影响货币政策目标
随着金融市场的迅速发展，金融资产价格的波动对宏观经济产生日益重要的影响，
并最终影响到中央银行货币政策目标的实现。因此，大多数国家的中央银行将其货币
政策目标转向了价格稳定和金融体系的稳定。从实践上看，由于资产市场与实体经济
在价格传导机制上存在着缺陷，资产价格的波动并不能很有效地传导到物价上，所以
资产价格的波动并不能保证一定会引起物价的波动。而资产价格的波动以及其后果表
明，物价稳定也并不能保证经济的稳定发展。因此，从现实来看，尽管各国货币政策
终极目标在表述会有不同，但从实质上来看有两类：一类是实现价格的稳定，一类是
保持金融体系的稳定。目前各国的货币政策最终目标基本上是以这两类为主。
实现价格稳定是中央银行货币政策的重要目标，但是目前对于“价格稳定”的理
解存在着分歧。1977年的美国联邦储备法案规定，美国的货币政策目标是实现就业
的最大化和价格稳定。格林斯潘（1989）曾对价格稳定进行如下的定义：“价格水平
充分稳定，以至于人们在进行经济决策时，对价格的变化的预期不会成为主要的考虑
因素。”①1995年 3月 18日通过，2003年 12月 27日由全国人民代表大会常务委员
会第六次会议修改的《中华人民共和国中国人民银行法》规定，我国的货币政策目标
是“保持货币币值稳定，并以此促进经济增长”。保持人民币币值的稳定，对内是指
保持物价总水平的稳定，对外是指保持人民币实际有效汇率的稳定。物价总水平的稳
定指物价的波动幅度在公众预期可以接受的限度范围之内。根据我国的国情，物价上
涨幅度不超过 3%，应视为物价稳定。②从这个表述中可以看出，保持人民币币值的稳
定是我国货币政策的首要目标。
但是，在实践中，随着金融体系的迅速发展和金融在国民经济发展中的所起到的
作用越来越重要，稳定金融体系便成为中央银行的一项新的重要的职能。因此，中央
银行便有了两个职责：稳定价格和稳定金融体系。近年来，我国的中央银行已经开始
探索运用某些货币政策工具来维护金融体系的稳定，中国人民银行行长周小川指出，
货币政策以后将不可避免地越来越关注资产价格。③
各国的中央银行之所以如此关注资产市场，主要是出于这样两个方面的考虑：一
是资产价格的波动，譬如利率、房地产等价格的波动会对总需求产生显著的影响，进
而影响到宏观经济中总供求的平衡。二是因为资产价格下跌会对实体经济的发展产生
严重的负面影响，甚至最终会对金融体系的稳定造成威胁。如 20世纪 30年代由于美
① Allan Greenspan(1989), Statement by Chairman, Board of Federal Reserve System before the
Committee on Banking, Finance and Urban Affairs, House of Representatives, January 1989;
Federal Reserve Bulletin, March 1989, p139-142
② 戴相龙：《领导干部金融知识读本》（修订本），中国金融出版社，2004。
③ 2003 年 1 月 30 日《21 世纪经济报道》第 13 版。
国股票市场的崩溃把美国甚至世界经济带入大萧条的情况，以及 20世纪末以来东南
亚经济危机严重阻碍了亚洲甚至世界经济的发展。因此，世界各国的中央银行对资产
市场的关注程度日益提高。
第二节 资产价格在货币政策实施中遇到的问题
一、资产价格波动对我国货币政策带来的挑战
从我国的现实来看，我国自上世纪 90年代建立股票市场以来，股票市场的发展
对国民经济的影响日益重大，股票价格的波动对中央银行物价稳定的货币政策目标的
实现起着举足轻重的作用。当前，中央银行日益关注股票价格的波动，但是如何关注、
如何利用股票市场的信息，来制定、实施货币政策仍然是一个难题。
股票市场的迅速发展是我国金融领域改革最为活跃的部分，但也对我国宏观经济
调控带来严峻的挑战。金融市场的迅速发展使其在我国国民经济中已经占据到相当重
要的地位，我国资本市场建立十多年来，股市总市值与当年国内生产总值的比重最高
达到 50%①左右。不仅股票市场的总量巨大，而且股票价格的波动幅度之大也已经引
起了广泛的关注，到目前为止，尽管有不少的学者对股票市场价格波动影响实体经济
进行了不少的理论和实证分析，但是由于我国股票市场的发展仍然不规范，影响股票
价格波动的因素有很多，我们还没有完全认识到股价波动对社会经济的影响及其治理
方法。另外，这两年我国的房地产市场明显过热，这会对我国的宏观经济产生什么样
的影响，中央银行应该采取什么样的货币政策来抑制房价的上涨，并且不影响到国民
经济的健康发展，是目前需要关注的问题。
① 这一比例事故一个动态的指标，这个比值取决于两个因素：一是国民生产总值的发展趋势，一是一国资本市场
的总量。
另外，我国货币政策传导机制正在发生变化，这种变化直接影响到我国宏观经济
调控目标的实现。人们现在已经认识到，在连续几年实行“积极的财政政策”之后，
要进一步发挥金融支持国民经济的作用，主要解决三个问题①：一是货币政策的传导
机制不畅；二是银行贷款过度集中；三是资本市场长期低迷。我国的货币供应量是非
常充足的，但仍需要关注货币政策传导机制不畅的问题，拓宽货币市场与资本市场的
通道，加快货币的流通速度，提高货币政策效率。
二、将资产价格包含在中央银行调控目标中的难点
将资产价格包含在中央银行的宏观调控目标中，这是经济学家们从理论分析中得
到的结论。但是，如何将这一设想付诸于实践，还是目前正在研究的难题。主要原因
有以下几点：
首先，中央银行已经能够达到通货膨胀目标的事实已经表明，央行已经在关注未
来的通货膨胀压力。具有通货膨胀目标的中央银行的货币政策所盯住的并不是当前的
通货膨胀率，而是未来的通货膨胀率，即预期通货膨胀率的未来趋势。由于当前的通
货膨胀是反映在当前的商品和劳务的价格中，而未来的通货膨胀压力是反映在当前的
资产价格信息中，如果中央银行只是关注当前的通货膨胀，那么就会忽视对资产价格
的关注，即忽视对未来通货膨胀的关注。如果将资产价格纳入到中央银行盯住的价格
指数中，那么就能克服这一点。
其次，引起资产价格发生变化的原因有很多，而发生资产价格变化的原因并不是
都和未来的通货膨胀压力有关。在一些情况下，譬如股票价格的上升是由于企业劳动
生产率的提高，那么资产价格上涨可能意味着未来通货膨胀压力的减轻；而在另一些
① 许健：《需求增长好于预期，经济结构调整任重道远》，2003 年 1 月 20 日《金融时报》理论周刊，第五版。
情况下，则意味着未来通货膨胀压力的增加。从这个意义上讲，引起资产价格发生变
化的原因和未来通货膨胀压力之间并没有必然的联系。但是，理解资产价格波动的根
源对于制定合适的货币政策是非常必要的，如果将资产价格纳入中央银行盯住的价格
指数之内，货币政策根据资产价格波动的性质做出不同反应的能力就会受到局限。譬
如，当一国的贸易额增长特别是贸易顺差增大时，汇率升值，这就有助于减少通货膨
胀的压力。这时，为了应付汇率升值而放松货币政策的效果就不清楚了。相反，如果
汇率的升值与经济基本面无关，货币政策就得强烈地对此做出反应，特别是当汇率的
升值有可能减轻预期的通货膨胀时更是如此。另一个例子是股票市场价格。因为影响
股票价格波动的因素是很多的，并不一定是与经济有关，所以如果股票市场价格的上
升与经济基本面无关，而股价的上升使社会财富增加，就会导致总需求的上升，从而
产生通货膨胀的压力，这时中央银行应该考虑采取紧缩的货币政策。如果股票价格的
上升反映了由于生产率和公司盈利水平的提高，预期通货膨胀的压力会减轻。很显然，
这时中央银行如果提高利率是非常不合适的。由此，如果中央银行的货币政策是面向
未来的，在如何判断资产价格上升的源泉没有得到解决以前，中央银行没有必要将资
产价格纳入到它所盯住的价格指数中去。
第三章 资产价格与通货膨胀关系的实证分析
第一节 FCI指数的构造与模型的说明
有些国家的中央银行开始尝试用包括资产价格在内的其他指标作为通货膨胀的
先行指标①，但是，相关的文献回顾表明，用于预测通货膨胀的指标与通货膨胀率之
间的关系都是短暂的，所有经济指标与通货膨胀之间并不存在长期的稳定的关系。
西方许多国家的中央银行使用 MCI（货币形势指数，是短期利率和汇率的加权平
均数）作为货币政策的操作目标，但是这一指标日益受到学术界的批评。目前，对通
货膨胀的测量并没有惟一的方法，尽管已经有一些公认的指标（如 CPI和 GDP平减指
数等）可以测量一般价格水平的波动情况。本文是根据 Goodhart和 Hofmann在 2001
年所提出的构造 FCI指数的思路，构造了一个 FCI指数来分析资产价格与通货膨胀之
间的关系。
① 在经济学研究方面，先后由于测量通货膨胀的指标包括金融资产与非金融资产，其中金融资产的价格包括利率
水平，不同利率的利差，具有不同程度违约风险的期限利率差、股票价格和股息收益率，汇率指标，非金融资
产指标包括经济产出缺口、无通货膨胀的经济增长率等。
一、FCI指数的构造
Goodhart和 Hofmann（2001）①在 MCI（货币形势指数）的基础上，加入了房地
产和股票价格，构造了 FCI（金融形势指数），目前是用该指标来反映未来通货膨胀
的压力。具体来说，FCI中的金融价格包括：短期实际利率、有效实际汇率、实际房
地产价格和实际股票价格。本文借鉴 Goodhart和 Hofmann(2001)构造 FCI指数的方
法，我们可以构造金融形势指数（Financial Condition Index，简称 FCI）如下：
其中，是资产i（i=1,2,3,4）在t期的真实价格，是资产i在t期的均衡值或长期趋势
值。上式中各资产依次为真实利率、真实有效汇率、真实房地产价格和真实股票价格。
是资产i的真实价格与其长期均衡值的差，也称为资产i在t期的价格缺口。是资产i在
FCI中的权重，计算它的值可以采用下列三种估计方法：一是大型宏观经济联立性模
型；二是简化形式的总需求模型；三是VAR脉冲响应函数。
二、关于 VAR模型的一点说明
由于本文在下面的分析中，估计 FCI指数中各个资产的权重时，使用的是 VAR脉
冲响应函数，所以在本节主要是对 VAR模型进行说明。VAR方法目前是广泛用于衡量
宏观经济变量之间的动态关系的经济计量方法。它首先由美国经济学家 Sims（1980）
提出，需要说明的是，构造该模型，不需要预先假定各类经济变量之间存在着理论上
的经济关系，这也是该模型得到广泛使用的原因之一。应用该模型需要大量的经济数
① Charles Goodhart and Boris Hofman(2001): Asset Price, Financial Conditions and the Transmission
of Monetary Policy”, Paper prepared for the conference on “ Asset Price Exchange Rates and
Monetary Policy”, Stanford University, March 2~3, 2001.
据，在这个模型中包括许多经济方程，在这些方程中，每一个变量都被用于决定模型
中的其他变量，而每一个变量不仅取决于它自己的过去的数值，而且取决于其他变量
的过去的数值。由于 VAR仅仅利用解释变量的过去的数值，它对于短期的预测是非常
有帮助的。VAR模型对于未来的外生变量也没有特别的假定，在表明哪个变量是通货
膨胀的领先指标方面，它能够在统计上进行很好的说明。
当然，VAR方法也存在一些不足之处，与结构性的经济模型不同的是，VAR模型
不会解释货币政策的变化如何影响资产价格变动的经济传导机制，不能说明产生这种
结果的原因。因为 VAR模型的设立是不要求有经济理论的假定。如果在模型样本期间
内，某经济体的经济行为模式发生了变化，经济模型就是无效的，则由 VAR模型得出
的结果也会产生误导。
VAR模型可以提供给我们三个方面的有用信息：一是对解释变量的回归参数的估
计，可以有关的检验统计量；二是对解释变量的方差进行分解（ variance
decompositions），它提供的是在每一个解释变量的方差中，其他解释变量所占的所
能解释的比例或者份额；三是脉冲响应函数（impulse responds function），它解释
了变量是如何对各种冲击做出反映的。为了构建方差分析和脉冲响应函数，VAR模型
中的解释变量应该按照一定的次序进行排列，主要是按照从理论上分析的其对被解释
变量的重要程度来排列。
脉冲响应函数（IRF：Impulse Response Function）用于衡量来自随机扰动项的
一个标准差冲击对内生变量当前和未来取值的影响。在两变量的 VAR（1）模型中
模型中随机扰动项称为新息（Innovation），在 VAR（1）模型中，如果发生改变，
不仅当前的值会立即改变，而且会通过当前的值影响到变量和今后的取值。脉冲响应
函数试图描述这些影响的轨迹，显示任意一个变量的扰动如何通过模型影响所有其他
变量，最终又反馈到自身的过程。如果新息是相关的（即中同时期的元素可以彼此相
关），它们将包含一个不与其特定变量相联系的共同成分。通常，将共同成分的效应
归属于 VAR系统中第一个出现（依照方程顺序）的变量。所以，改变 VAR模型中方程
的顺序可能会导致脉冲响应的很大不同。
第二节 模型变量的选择与说明
我国通货膨胀的决定因素很多，这些因素包括经济产出、实际利率水平、实际汇
率水平、通货膨胀率、房地产价格水平和股票价格水平。在本文的分析中，这些变量
的符号定义如下：
表 3-1 变量符号
GDP=经济产出 GGAP=产出缺口
LL=实际利率水平 LLGAP=利率缺口
HL=实际汇率水平 HLGAP=汇率缺口
e=通货膨胀率
FDC=房地产价格水平 FDCGAP=房地产价格缺口
GP=股票价格水平 GPGAP=股票价格缺口
在本文中构造了一个 FCI指数，主要是用于衡量资产价格水平的，对 FCI指数中
各个资产权重的估计主要是采用脉冲响应函数，建立的 VAR模型如下：
各时间序列都取季度数据。在所有四种资产中，股票价格和利率数据最容易得到。
其中股票价格数据可以取到 1991年股市成立以来的全部数据；关于真实有效汇率，
按照 Goodhart和 Hofmann(2001)的解释是指有效汇率，我们采用官方汇率代替；由
于我国还没有实现利率的市场化，因此在本文中用同行业间 7天拆借利率来表示实际
利率水平；真实房地产价格用房屋销售价格指数来代替；通货膨胀率是使用消费物价
指数进行计算的。数据来源是 Wind资讯里面提供的宏观经济数据。
一、产出缺口
潜在产出一般是指在非加速通货膨胀的情况下，现有的劳动力、资本和技术所能
实现的生产水平。实际产出与潜在产出的差就是产出缺口，它反映了总需求与总供给
之间的差异。潜在产出的计算与政策制定密切相关，若实际产出大于潜在产出，则意
味着总需求大于总供给，通货膨胀压力增加，政策制定者就会采取从紧的财政和货币
政策，以防止发生经济过热；如果实际产出小于潜在产出，则意味着总需求小于总供
给，通货膨胀压力减轻，政策制定者通常会采取宽松的财政和货币政策，以拉动需求，
防止由于有效需求不足而带来的通货紧缩。因此，准确估计潜在产出，计算产出缺口，
对于政策制定者制定适当的宏观经济政策是至关重要的。
经济学家发现，许多经济时间序列实际上是非平稳的，这使得线性趋势假设不成
立。于是，一些经济学家开始探究新的分解时间序列的方法。Beveridge和
Nelson(1981)提出了一种借助于 ARIMA方法把非平稳时间序列分解为趋势成分和周
期性成分的 BN分解方法①。谢平和罗雄(2002)用线性趋势来估计潜在产出。由于产
出水平表现出很强的季节波动特点，他们在用线性估计时加入了季节性虚拟变量，将
真实 GDP的自然对数值与常数项、时间趋势项和虚拟变量做回归，得到潜在产出和产
出缺口。
本文中采用线性趋势法来估计潜在产出。由于产出水平表现出很强的季节波动的
特点，在用线性估计的时候，加入了三个虚拟变量。
① Beveridge S, C R Nelson: A New Approach to Decomposition of Economic Time Series into
Permanent and Transitory Components with Particular Attention to Measurement of ‘Business
Cycle’, Journal of Monetary Economics, 1981(2), p151~174.
将季度 GDP的自然对数值对常数项、时间趋势项和虚拟变量做回归，分析结果如
下：
表3-2 模型可决系数与标准误
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 (a)
a Predictors: (Constant), D3, 时间, D2, D1
b Dependent Variable: GDP季度数据①
表3-3 模型参数估计
Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients
Model
B Std. Error Beta
t Sig.
1 (Constant)
时间
D1
D2
D3
a Dependent Variable: GDP季度数据
可以得到方程如下：
TGDP表示 GDP的长期趋势值。
从表 3-2可以看出，模型的可决系数，调整的可决系数为，模型的参数都通过了
假设检验，说明这个模型是比较好的。
二、通货膨胀②
度量通货膨胀程度的主要指标有货币供应量增长率、国内生产总值缩减指数及价
① GDP 数据是第一次经济普查之后，为保持数据的历史可比性，经过国家统计局调整之后的数据。
② 由于收集到的 CPI 是月度数据，所以在计算季度通货膨胀率的时候，是计算月度通货膨胀率的平均值，本文是
计算月度通货膨胀率的算术平均数。
格指数（其中最常用的是居民消费物价指数 CPI）。在我国采用 CPI作为通货膨胀度
量指标是比较合适的，其主要理由是，多年来我国一直采用商品零售价格指数作为观
察市场价格变动和通货膨胀变动趋势的指标。近年来，不少经济学家针对经济生活的
变化，提出了一些新的方法：如社会货币流通量测度法、货币购买力测度法和货币供
求比较测度法等方法，但是都无法准确地计算货币供需缺口和货币流通速度。要想客
观地反映通货膨胀的变动，所选取的指标就应该符合三个条件：一是必须既能反映市
场经济的现实活动，又符合国际一般惯例；二是有利于进行国际交流与比较；三是具
有可操作性和时效性，能够满足短期宏观经济调控目标的需要。基于上述三点考虑，
我们选取居民消费价格指数作为反映通货膨胀变动程度的指标。该指标较好地满足上
述三个条件：
第一，居民消费价格指数的调查内容涵盖了居民日常消费的消费品和服务项目，
可以全面反映多种市场因素变动影响到居民消费价格波动及其对居民实际生活费用
支出的影响程度。第二，多年以来，用居民消费价格指数的变动程度来反映通货膨胀
程度已成为国际上通用的一般规则。第三，我国按照国际通行的理论和方法，按月编
制和发布居民消费价格指数已有多年历史，数据质量可靠，也为各界所认可。同时，
具有较好的国际可比性，利于进行国际比较。
三、真实短期利率
由于我国还没有真正实现利率市场化，各种利率的变化对通货膨胀的影响是不同
的，所以对利率指标应有所选择，有以下几个指标可以考虑：一是国债利率；二是一
年期存款利率；三是我国货币市场上形成的利率，这个利率在目前最能代表我国市场
利率水平。本文采用的是同行业拆借利率（7天）的平均利率，也是考虑时间序列的
数据的可得性和连续性，而且这个数据也是我国较为可行的市场化利率。
关于真实短期利率，有大量文献认为其具有向均值回归的特点，故 Goodhart和
Hofmann(2001)认为应该以真实产出增长率的长期均衡值来代替真实短期利率的长期
均衡值。这里需要指出的是因为中国经济处于转型之中，与Goodhart和Hofmann(2001)
中研究的成熟市场经济国家的情形有很大不同，因此我们这里用样本期内真实短期利
率的均值代替其长期均衡值。
通过分析发现，使用时间序列分析建立的ARIMA模型不合适。而从利率的原始分
布图看：
图3-1 利率序列的原始分布图
其实利率是基本上服从对数分布的。所以，就以利率为因变量，时间t为自变量，
采用LOGARITH方法，建立模型。模型的分析结果如下：
模型中TLL表示利率数据的长期趋势值。
四、实际汇率
按照 Goodhart和 Hofmann(2001)的解释是指购买力平价，但是实际汇率的季度数
据比较难以得到，因此本文中采用了官方美元对人民币中间价。
五、房地产价格水平
目前我国的房地产数据有不少，但是考虑到数据的代表性和全面性，在本文中采
用了房屋销售价格指数。
国外的许多研究表明，真实汇率和房地产价格并不具有向均值回归的特征。通常
的假设是这两种资产价格满足随机游走，因此其长期均值难以识别。尽管如此，从国
外的文献看，仍然有大量文献试图模型化均衡资产价格（且这一趋势呈现上升势头）。
文献一般认为资产价格偏离均衡值的区间在事后是可以识别的，因此，我们这里假设
这两种资产价格遵循确定趋势而非随机游走。考虑到Alassa-Samuelson效应①，我们
认为真实汇率中可能包含长期趋势。我国在改革开放以来劳动生产率保持了长期快速
增长，因此，人民币对美元的汇率存在长期升值趋势。基于这样的原因，我们在本文
中可以通过将汇率实际值对常数和一次时间趋势项进行回归而得到其长期均衡值。同
理我们可以对真实房地产价格实行同样的方法来模型化。
但是经过分析发现，使用时间序列分析得到的汇率的长期均衡值要比线性趋势法
得到的趋势值的误差要小，所以在本文中，采用时间序列分析的方法。
对于房地产数据的处理，采用房地产数据的自然对数对时间趋势项回归的方法。
图 3-2 房地产价格指数分布图
从上图可以看出，房地产数据并没有显示出很强烈的季节性波动，因此，在做回
归的时候，没有在回归方程里面加入虚拟变量。所得的回归方程如下：
表3-4 模型可决系数与标准误
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 (a)
a Predictors: (Constant), 时间
b Dependent Variable: 房地产价格指数
表3-5 模型参数估计
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig.
① 如果一国的外贸部门的长期劳动生产率高于其贸易伙伴的，那么该国的真实汇率就会长期升值。
B Std. Error Beta
1 (Constant)
时间
a Dependent Variable: 房地产价格指数
可以得到以下模型：
TFDC=+
TFDC表示房地产价格指数长期趋势值。
六、股票价格水平
目前出现了几个全面测量我国股市总体趋势的全国性指数，如新华指数等，但是
由于其指标的选择、基期等因素，这些指数并未在市场上产生较大的影响，其使用范
围有限，并不足以代表中国股票市场的整体趋势，没有得到投资者的认可。就上海和
深圳两个股票市场而言，也有许多种指数可以选择。但是考虑到这些指数的代表性，
本文采用上海证券综合指数。对股票长期趋势值的估计有几种方法，本文采用时间序
列分析中的 ARIMA模型进行拟合。
第三节 资产权重的估计及通货膨胀率预测模型的构建
下面建立 VAR模型，使用脉冲响应函数来估计 FCI指数中各个资产的权重。
一、各个序列的数据进行平稳性检验
从严格意义上讲，在构造 VAR模型的时候，各个变量序列要求是平稳的，所以首
先是检验各个序列是否是平稳的。对时间序列数据进行平稳性检验，采用的是 ADF检
验的方法。所得到的检验结果如下所示：
表 3-6 序列平稳性检验结果
ADF值 临界值（1%，5%，10%）
产出缺口
（一阶差分）
通货膨胀率
（一阶差分）
房地产价格缺口
（一阶差分）
利率缺口
（一阶差分）
汇率缺口
（一阶差分）
股票缺口
（一阶差分）
通过对上表检验结果的观察，可以发现，在 1%的显著性水平下，产出缺口序列和
股票缺口序列是平稳的，除了汇率缺口数据序列外，其他的序列在经过一阶差分之后
是平稳的，因为差分之后的 ADF值小于在任何显著性水平下的临界值，而汇率缺口数
据在一阶差分之后仍然是不平稳的，再进行二阶差分之后发现序列仍然是不平稳的。
但是在剔除了 2005年第三季度的数据之后发现序列是平稳的，结果如下：
表 3-7 剔除 2005年第三季度后的汇率数据平稳性检验结果
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values: 1% level
5% level
10% level
产生这种结果的原因就是，自 2005年 7月 21日起，我国开始实行以市场供求为
基础、参考一篮子货币进行调节、有管理的浮动汇率制度。人民币汇率不再盯住单一
美元，形成更富弹性的人民币汇率机制，所以会产生这种情况。
二、建立 VAR模型估计资产权重
下面对所取的样本数据建立 VAR模型进行分析。
根据上面的分析，由于汇率数据在取到 2005年第二季度时是平稳的，所以为了
分析的需要，在取样本数据的时候，本文的样本期只取到了 2005年第二季度。首先
要确定模型的阶数，在确定模型滞后阶数的时候，我们选取的是使 AIC准则①和 SC
准则②最小的模型。由于在本文中，VAR模型中的变量比较多，由于本文取的样本期
的限制，所以模型最多取滞后 4阶，受到样本期的限制，本文只能取到滞后 3阶③。
为了比较所建立的两个模型，下面所列的是所建立的模型比较结果，如表 3-8和
表 3-9所示。
通过比较可以看出，模型 VAR（3）的 AIC值和 SC值均小于 VAR（2）模型，这表
明模型 VAR（3）更合适于进行估计的。
表 3-8 VAR（2）模型估计的结果
表 3-9 VAR（3）模型的估计结果
从以上分析得到的 VAR模型来看，在 VAR（3）模型中，各个模型的拟合优度是比
① AIC 准则是赤池信息准则（Akaike Information Criterion）的简称，该准则用下式的统计量来评价模型的好
坏：
，其中 L 是自然对数，n 是观测值数目，k 是被估计的参数的个数。AIC 准则要求 AIC 值越小
n
k
n
L
AIC
22
越好。
② SC 准则是施瓦茨准则（Schwarz Criterion）的简称，该准则运用下式统计量来评价模型：
n
nk
n
L
SC
ln2
，其中 L，n，k 意义与 AIC 准则中的相同。SC 准则在使用的时候也要求其值越小越好。
③ 在本文，由于选取的样本不是很大，在建立 VAR 模型的时候，滞后 4 期以上的模型无法比较其优劣，所以模
型只取到滞后 3 期。
较高的，基本上达到了分析的需要。为了估计 FCI指数中各个资产的权重，采用脉冲
响应函数进行分析。本文取一单位的资产冲击对通货膨胀在 10期内的平均影响作为
每一种资产价格的权重。
可以得到：
其中 FDCGAP、LLGAP、HLGAP、GPGAP分别是房地产价格缺口、利率缺口、汇率缺
口和股票价格缺口。
为了考察影响通货膨胀对各个宏观经济变量一单位新息的脉冲响应，和各个宏观
经济因素在通货膨胀形成原因中所占的比重，下面就对通货膨胀进行脉冲响应函数分
解和方差分解。从脉冲响应函数分解的图形中，可以直观地看出，通货膨胀率对各个
资产一单位新息的脉冲响应。
图 3-3 通货膨胀对各资产一单位新息的脉冲响应
从上面的脉冲响应图形可以看出，一单位产出缺口的新息第一期使通货膨胀率下
降了将近 ，在第四期的时候达到 ，从前四期的反应来看，产出缺口对通货膨
胀率的影响一直呈现出减弱的趋势，在这个阶段，产出缺口和通货膨胀率之间的关系
是负相关的；到第六期的时候产出缺口对通货膨胀的影响几乎为 0，没有什么影响；
但是在第七期之后，产出缺口对通货膨胀的影响就起促进作用，一单位产出缺口新息
使通货膨胀率上升了 ，从第七期之后，产出缺口和通货膨胀率之间的关系是正
相关的。从总体趋势上看，产出缺口对通货膨胀的影响是先减弱后增强的。
一单位通货膨胀的新息对自身的影响是在第一期是通货膨胀率上升了 ，主要
是因为通货膨胀自身的惯性，使得在第一期的时候使通货膨胀上升；但是在第三期的
时候就使通货膨胀率下降了 ；从以后的反应来看，通货膨胀率对自身的一单位新
息的反应是逐渐呈现出减弱的趋势，这与中央银行采取宏观调空措施来控制通货膨胀
是分不开的。
而一单位房地产价格缺口对通货膨胀的影响在前五期内呈现出下降的趋势，在第
五期的时候，一单位房地产价格缺口使通货膨胀率下降 ；但是在第六期的时候却
使通货膨胀率上升了 ，在第七期的时候房地产价格缺口对通货膨胀的影响几乎为
0；第八期之后虽然房地产价格缺口对通货膨胀有促进作用，但是我们可以看到，其
促进作用已经逐渐下降。
利率缺口对通货膨胀的影响在第八期之前一直是负的，说明中央银行使用利率的
手段来控制通货膨胀是十分有效的。在前八期中，一单位利率缺口使通货膨胀率平均
下降了 。在八期之后利率缺口对通货膨胀的影响又呈现出促进作用。
从一单位汇率缺口的新息对通货膨胀的影响来看，汇率缺口对通货膨胀的影响一
直是比较平稳，没有呈现出比较剧烈的波动，十期之内的平均影响几乎为 0。
同汇率一样，一单位股票价格缺口对通货膨胀的影响也不是很明显，这可能是因
为我国的股票市场的发育还不是很成熟，股票市场作为货币政策的传导机制还不是很
完善。
下面是对通货膨胀率进行方差分解：
表 3-10 通货膨胀率的方差分解结果
从方差分解的结果可以看出，在影响通货膨胀率的因素中，影响最大的是通货膨
胀率自身的惯性，（基本上占到 50%以上），其次是产出缺口因素和利率因素，房地产
因素在第五期之后比较明显。而汇率因素和股票因素基本上不产生什么影响。换句话
说就是，我国的货币政策对汇率和上海股价指数波动的影响很小。由于我国从 2005
年 7月 21号开始实行有管理的浮动汇率制度，而在本文中所选取的样本期是在汇率
制度改革之前，所以货币政策对汇率波动的影响很小是值得信服的。
三、FCI与通货膨胀关系分析
下面分析通货膨胀率与 FCI指数之间的关系。
首先，检验序列的平稳性，采用 ADF检验的方法。
表 3-11 通货膨胀率和 FCI 序列平稳性检验结果
ADF值 临界值（1%，5%，10%）
通货膨胀率
（一阶差分）
指数
（一阶差分）
从检验的结果来看，通货膨胀率和 FCI序列一阶差分之后，在 1%的显著性水平上
都不存在单位根，经过一阶差分之后的序列是平稳的，可以用于分析。
为了检验通货膨胀率和 FCI指数之间是不是存在着协整关系，建立协整方程，并
对协整方程的残差项进行单位根检验，检验结果如下：
表 3-12 协整方程方差平稳性检验结果
t-Statistic Prob.*
Augmented Dickey-Fuller test statistic
Test critical values: 1% level
5% level
10% level
残差项的单位根检验结果显示，检验的 T统计量的值小于任何显著性水平下的临
界值，这表明通货膨胀率和 FCI指数之间存在着协整关系。
下面对 FCI值和通货膨胀率建立 VAR模型。
表 3-13 关于 FCI和通货膨胀率的 VAR模型
Included observations: 26 after adjusting
endpoints
Standard errors & t-statistics in parentheses
DE FCI DE FCI
DE(-1) FCI(-2)
()
DE(-2) FCI(-3)
()
DE(-3) C
() ()
FCI(-1)
R-squared Log likelihood
Adj. R-squared Akaike AIC
Sum sq. resids Schwarz SC
. equation Mean dependent
F-statistic
Determinant Residual Covariance Akaike Information Criteria
Log Likelihood Schwarz Criteria
通过以上所建立的 VAR模型的分析结果，可以看出，VAR模型的可决系数为，而
调整后的可决系数为，这是比较低的，说明所建立的模型对序列所包含的信息的提取
是不够的。这也说明所建立的 VAR模型是不适合于对通货膨胀率进行预测的。
因此上，本文选择了建立另外的一个模型，如下：
表 3-14 新建立的模型
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
C
DE(-3)
DE(-6)
DE(-7)
FCI(-1)
FCI(-3)
FCI(-4)
FCI(-6)
FCI(-9)
FCI(-10)
R-squared Mean dependent var
Adjusted R-squared . dependent var
. of regression Akaike info criterion
Sum squared resid Schwarz criterion
Log likelihood F-statistic
Durbin-Watson stat Prob(F-statistic)
这个模型的拟合优度达到了 ，是 VAR模型的拟合优度高的很多，说明模
型对数据包含的信息提取的程度较高，模型是比较好的，在比较了几个模型之后发现
这个模型在拟合优度和 AIC以及 SC准则上基本上是最优的。但是唯一不足的是模型
中有三个参数的显著性不是很好。
图 3-5 没有加入 FCI指数之前的通货膨胀率预
测值的拟合图。X表示实际的通货膨胀率，Y表示未加
入 FCI指数的通货膨胀率。
图 3-6 加入 FCI指数之后的通货膨胀率拟合图
X表示实际的通货膨胀率，Y表示加入了 FCI指数的通
货膨胀率。
从上面的图 3-5和图 3-6可以很直观地看出，没有加入 FCI指数之间，使用 ARIMA
模型预测的通货膨胀率和原通货膨胀率序列的拟合并不好；而使用加入了 FCI指数
之后的模型（如表 3-14所示）预测的通货膨胀率与原通货膨胀率序列的拟合比较好。
使用加入了 FCI指数的模型对通货膨胀率进行估计，我们可以发现模型在加入了
FCI指数之后的平均预测误差为 小于使用 ARIMA模型估计的通货膨胀率的
误差 （如附表 4所示）。
以前的学者通过研究发现，FCI指数的滞后值与通货膨胀之间有着高度相关的关
系，FCI 指数的滞后值所提供的信息只是对通货膨胀的预测有用。但是二者之间的确
定性的数量关系仍然难以确定。
从本文的分析结果可以看出，将 FCI指数的滞后值包含在通货膨胀率的预测模型
中，的确提高了通货膨胀率预测的精度。但是这只是在样本期内进行预测，一旦超
出样本期，预测的精度就下降。这表明，提高通货膨胀率在样本期外的预测精度仍
然是需要进一步研究的问题。
第四章 结论和建议
一、基本结论
本文主要分析的是FCI指数与通货膨胀之间的关系。依据以前研究者的研究成果，
根据他们研究得出的结论：FCI的滞后值所提供的信息对通货膨胀的预测有用。本文
就是从以前的研究者的这个研究成果出发，进行了一系列的分析。在国内以前的研
究中，主要是从理论的角度对 FCI指数与通货膨胀率的关系进行分析， FCI指数与
通货膨胀率之间的定量关系具体是怎么样，缺乏有力的论证。
本文的主要创新是在本文第三章的第三节，通过将 FCI指数引入通货膨胀的预测
中，建立了一个将 FCI指数包含在内的模型，并对模型的估计误差进行了计算。但
是，在本文的最后并没有对通货膨胀进行预测，主要的原因是，作者在尝试着使用
该模型进行预测的时候，发现在样本期里面，模型的预测效果很好，但是在样本期
外，预测的效果不好。
由于在我国的金融市场上，股票市场有着很重要的地位，因此，在本文的政策分
析中，主要是侧重于分析股票市场是否可以作为中央银行货币政策的传导渠道。
成家军在分析了我国股票价格指数与通货膨胀的关系之后指出，从总的角度来讲，
我国的股票价格指数在影响通货膨胀的因素中并不占主导地位，但是它在影响通货
膨胀的变动因素中已经开始发挥作用了。这和本文中的分析结果是一致的，说明随
着我国股票市场的发展，它对通货膨胀将产生更大的影响。但是成家军主要是侧重
于分析股票市场的价格波动对通货膨胀的影响，而在本文中，主要分析的是几种资
产价格的波动对通货膨胀的影响。
通过分析可以发现，产出缺口因素、利率因素和房地产因素在通货膨胀的成因中
所占的比重比较大。但是方差分析的结果显示，产出缺口因素在形成通货膨胀的因
素中所占的比重是越来越小的，这说明产出缺口因素所提供的信息，在通货膨胀的
长期预测中所起的作用是越来越小的；随着滞后时期的增加，利率因素和房地产因
素在通货膨胀形成因素中所占的比重是越来越大的，这就说明利率因素和房地产因
素能够对通货膨胀的长期预测提供有用的信息。中央银行在制定货币政策，选择货
币政策传导机制的时候，可以优先考虑利率市场和房地产市场。
二、资产价格与货币政策传导机制
目前在我国的金融市场上，最活跃的融资方式是股票市场，而股票市场融资的规
模与股票市场的发展有着十分密切的关系。从 2001年下半年以来，我国的股票市场
转入熊市，股票价格不断走低。而在此之前，从上世纪 90年代后期，我国主要的融
资是以股票融资为代表的直接融资，而以银行贷款为代表的间接融资是呈现着逐步
下降的趋势。
自从我国的资本市场出现以来，国内就有不少的学者（魏永芬、王志强，2002
①；刘端，2002②；王军、刑亚利，2002③等）开始关注资产价格在中央银行的货币
政策传导机制方面的作用，尽管他们进行的研究所使用的方法不同，但是最后得到
的结论基本上是一致的，即由于中国银行间接融资仍然占据主导地位，股票直接融
资的比重仍然较低，加上股票市场本身的不规范、股票价格失真、股价波动幅度较
大等原因，股票价格还不能成为中国货币政策的传导渠道。
从本文的分析结果看，在影响通货膨胀的宏观经济变量因素中，股票价格的波动
对通货膨胀率的影响很小，在产生通货膨胀的因素中只有不到 5%，这就证明了中央
银行在进行宏观调控的时候，不适合采用股票价格作为中国货币政策的传导渠道。
1.资产价格在我国货币政策传导机制中所起的作用十分有限，特别是股票价格
对中国经济产出缺口的影响并不显著（见附表 2）。另一种资产——房地产价格在中
国货币政策传导机制中有着相对显著的影响，实际上，住房价格对中国货币政策的
传导机制起的作用相对较大，从分析的结果可以看出，房地产价格是通货膨胀产生
的相对比较重要的因素，这可能与中国商业银行大多数以房地产为抵押发放贷款有
关。
2.在货币政策的变量中，实际利率对中国货币政策工具的代表作用较小，相反，
名义利率能够较好的作为中国货币政策的代表。本文采用了同行业间拆借市场 7天
的利率作为中国名义短期利率的代表，取得了较好的模型结果，这同时也说明了中
国的银行同行业间拆借市场利率能够比较真实地反映中国的市场利率水平。
中央银行对股票市场的调控能力也是十分有限的。张慎修（2002）对中央银行
影响股票市场的作用进行了研究，认为中国股市具有两个基本特征：一是资金市，
① 魏永芬：《我国货币政策资产价格传导的实证研究》，《财经问题研究》2002 年第 5 期。
② 刘端：《股票市场的货币政策传导分析》，《当代经济科学》2002 年第 5 期。
③ 王军：《资本市场传导货币政策机制的理论及实证分析》，《新金融》2002 第 8 期。
二是政策市。1992年到 1998年，在造成上海股市股价异常波动的因素中，政策性因
素占总影响的 44%，市场因素仅占 23%，市场扩容因素仅占 21%，消息因素占 12%。
①政策性因素还包括了其他因素如中国财政税收政策的变动，中央银行的货币政策仅
占其很小的一部分。
这两年，我国的房地产价格上涨很快，对国民经济产生的影响还有待于进一步
的观察。但是，毫无疑问，房地产价格的上涨将对国民经济产生很大的影响。中央
银行可以关注我国房地产的价格变化，因为从我们的分析中可以看出，住房价格在
货币政策的传导中可能发挥重要的作用。住房价格的波动对于通货膨胀的影响也较
其他宏观变量明显。在对国民经济增长的影响方面，住房价格更是表现得突出。这
也为中央银行关注住房价格的波动提供了一个很好的理由。
三、有待进一步研究的问题
（一）存在的不足之处
虽然本文通过分析得到了一些结论，但是通过模型的分析我们发现，实际上 FCI
指数对通货膨胀率的预测作用不是很显著，甚至与实际情况不相符合。出现这种情
况的主要原因有以下几点：
第一，变量的选取。对于本文中构造 FCI指数的几个宏观经济变量，其中房地产
价格指数、汇率数据、利率数据，在以前研究的文献中，不同的研究者所选择的变
量的值是不同的。（1）房地产价格指数，王玉宝在分析的时候是使用国房景气指数
减去消费物价指数得到真实房地产价格，在本文中，受到所搜集的数据的限制，只
① 张慎修：《资本市场发展与货币政策研究》，《西南金融》2002 第 9 期。
是取房屋销售价格指数来代替真实房地产价格。（2）汇率数据。按照 Goodhart和
Hofmann（2001）的解释，是指购买力平价，但是在搜集数据的时候同样也是受到数
据的限制，本文是取官方汇率。（3）利率数据。本文是取同行业间 7天拆借利率来
代表真实利率水平。但是有研究者是取同行业间一个月拆借利率，所以不同的分析
可能会由于对数据的选取标准不同而导致分析的结果产生差异。
第二，本文选取的样本期是从 1998年第一季度到 2005年第二季度，这样选取样
本的原因在前文中已经说明，主要是因为所选取的利率数据是不平稳的。如果将样
本期延长到 2005年第四季度，或者是 2005年第三季度，则利率数据序列是非平稳
的，处理非平稳的时间序列与平稳时间序列并存的模型也是需要解决的问题。
第三，在对样本数据进行处理的时候选取的方法的差别。比如说对于 GDP和股票
数据长期趋势值的估计，目前采用最多的是卡尔曼滤波。但由于所学知识的限制，
本文的分析中没有采取这种方法，而是选择了时间序列分析的方法。虽然这两种方
法的基本原理是一样的，但是对数据进行处理之后的精度有差别。对其他数据的处
理由于与以前的学者在研究的时候采用的方法不一样，所以得出的结论与以前分析
得到结论可能会存在着差异。
（二）需要进一步研究的问题
本文主要是分析了FCI指数与通货膨胀之间的定量关系，并且建立了分析的模型。
但是在使用模型进行预测的时候，发现所建立的模型只适合与短期的预测，而对长
期的预测效果很差，所得出的预测结果与实际情况相差很大。所以利用所建立的模
型进行预测仍然是一个有待解决的难题。
建立的模型的优劣性的检验。由于本文在分析的时候所建立的模型是在以前学者
研究的成果的基础上，基于他们的研究成果，按照他们所提出的设想——FCI指数的
滞后值所提供的信息对通货膨胀的预测有帮助作用——建立分析模型，而这个模型
是符合计量经济模型的检验，并且检验的效果很好，计量意义上是可以通过的，但
是在分析完 FCI指数与通货膨胀之间关系之后，进行预测的时候却很难达到比较理
想的效果，这其中的原因一部分是由于选取变量，一部分是由于所采用的方法，还
有一部分是模型本身的问题。至于模型本身存在什么问题还不是很清楚，需要进一
步的分析。
金融理论知识需要进一步充实。由于本文的作者以前主要学习的金融专业的课程
较少，所以在金融基础理论知识的广度和深度上存在着不足，因此上在本文的理论
分析中存在着不足。中央银行在治理通货膨胀时采取的财政政策和货币政策是如何
传导到实体经济，以及目前在我国金融市场蓬勃发展的条件下，中央银行所采取的
宏观调控政策会发生什么样的变化，是否会将资产价格纳入到宏观调控中仍然是有
待于进一步研究的问题。
参 考 文 献
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附 表
附表 1： 分析数据
年份 ggap llgap hlgap fdcgap gpgap e
1
-05
0
0
附表 2： 方差分解表
Variance Decomposition of GGAP1:
Period . GGAP1 E FDCGAP LLGAP HLGAP1 GPGAP1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Variance Decomposition of E:
Period . GGAP1 E FDCGAP LLGAP HLGAP1 GPGAP1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Variance Decomposition of FDCGAP:
Period . GGAP1 E FDCGAP LLGAP HLGAP1 GPGAP1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Variance Decomposition of LLGAP:
Period . GGAP1 E FDCGAP LLGAP HLGAP1 GPGAP1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Variance Decomposition of HLGAP1:
Period . GGAP1 E FDCGAP LLGAP HLGAP1 GPGAP1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Variance Decomposition of GPGAP1:
Period . GGAP1 E FDCGAP LLGAP HLGAP1 GPGAP1
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Cholesky Ordering: GGAP1 E FDCGAP LLGAP HLGAP1 GPGAP1
附表 3： VAR模型各个方程的参数估计结果及方程检验结果
GGAP1 E FDCGAP LLGAP HLGAP1 GPGAP1
GGAP1(-1)
() () () () () ()
[] [ ] [] [ ] [ ] [ ]
GGAP1(-2)
() () () () () ()
[ ] [] [ ] [] [] [ ]
GGAP1(-3)
() () () () () ()
[ ] [] [ ] [ ] [] []
E(-1)
() () () () () ()
[] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
E(-2)
() () () () () ()
[] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
E(-3)
() () () () () ()
[] [ ] [] [ ] [ ] [ ]
FDCGAP(-1)
() () () () (-05) ()
[ ] [] [] [] [] []
FDCGAP(-2)
() () () () () ()
[ ] [] [ ] [] [] []
FDCGAP(-3) -05
() () () () (-05) ()
[] [] [] [ ] [] []
LLGAP(-1)
() () () () () ()
[ ] [] [ ] [] [] [ ]
LLGAP(-2)
() () () () () ()
[] [ ] [] [ ] [ ] []
LLGAP(-3)
() () () () () ()
[] [ ] [ ] [ ] [ ] [ ]
HLGAP1(-1)
() () () () () ()
[] [ ] [] [ ] [ ] [ ]
HLGAP1(-2)
() () () () () ()
[] [ ] [] [ ] [ ] [ ]
HLGAP1(-3)
() () () () () ()
[] [ ] [] [] [ ] [ ]
GPGAP1(-1)
() () () () () ()
[ ] [] [ ] [] [] []
GPGAP1(-2)
() () () () () ()
[ ] [] [] [ ] [] []
GPGAP1(-3)
() () () () () ()
[ ] [ ] [ ] [] [] []
C -05
() () () () () ()
[ ] [] [ ] [] [ ] []
R-squared
Adj. R-squared
Sum sq. resids -07 -06
. equation
F-statistic
Log likelihood
Akaike AIC
Schwarz SC
Mean dependent
. dependent
Determinant resid covariance (dof adj.) -21
Determinant resid covariance -25
Log likelihood
Akaike information criterion
Schwarz criterion
附表 4 模型估计误差
时间 E E1（加入 FCI） ERROR1 E2（没有加入 FCI） ERROR2
0 -1
3
0
