1、基于 VAR 模型的 FDI、进出口与我国通货膨胀的关联性研究摘要通过 VAR 模型研究和协整检验发现，FDI、进出口与我国通货膨胀之间存在长期稳定关系，并且 FDI、进出口的一个标准差息的变化并不会在长期内引起国内通货膨胀的上升。方差分解还表明，FDI、进出口对通货膨胀的影响不大，CPI 自身的变动是造成国内通货膨胀波动的主要原因。 关键词FDI 进出口 通货膨胀 VAR 模型 1 引言 随着对外开放的持续推进，我国经济与国际的联动性大幅提高。本文通过建立向量自回归（VAR）模型，系统考虑 FDI、进出口等因素，并将汇率波动纳入分析模型，以探究我国是否存在输入型通货膨胀以及 FDI和进出口能
2、在多大程度上影响我国的通货膨胀水平。 2 模型建立与数据说明 自 1980 年 VAR 模型被引入到经济学中，这个不以经济理论为基础的模型，便成为推动动态性经济系统分析的关键因素。与单方程估计方法相比，VAR 估计方法通过将系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数构造模型，并将单变量自回归模型推广到多元时间序列的向量自回归模型。多方程 VAR 系统应用预测相互联系的时间序列、分析变量系统对随机扰动冲击的反应等方法，达到了解释各种经济冲击对经济变量形成影响的目的。 以 4 个内生变量消费价格指数（cpit） 、外商直接投资（fdit） 、进口（ext） 、出口（imt）为例，建立
3、滞后 1 期的 VAR 模型： cpit=c1+1cpit-1+1fdit-1+1ext-1+1imt-1+1，t fdit=c2+2cpit-1+2fdit-1+2ext-1+2imt-1+2，t ext=c3+3cpit-1+3fdit-1+3ext-1+3imt-1+3，t imt=c4+4cpit-1+4fdit-1+4ext-1+4imt-1+4，t 其中 i，t 为随机扰动项，扰动项同期之间不能自相关且不能与模型右边的变量相关，但可以自相关。模型也可以通过对除消费价格指数（cpit）外的三个变量进行汇率数据调整来达到消除外生变量汇率（et）波动对模型的影响。 2.2.数据描述与处理
4、 本文的样本数据区间为汇率制度改革后的 2001 年 1 月至 2010 年 12月，共 120 个月度数据。通货膨胀水平由每月的居民消费价格指数（CPI） （同比）来衡量；外商直接投资（FDI）为每月的实际利用外商投资金额，用来衡量国外资本流入情况；进出口贸易额分别用海关每月公布的进口、出口总值（IM、EX）来测度；汇率采用直接标价法下的名义汇率指标，即每单位美元兑换人民币的数值，挑选月平均数据。数据来自国研网统计数据库。使用名义利率对 FDI、进出口等变量序列进行处理，消除样本期间汇率波动对数据的影响。 3 实证分析 3.1.Granger 因果检验 在建立向量自回归（VAR）模型之前，需
5、要先对通货膨胀、FDI 以及进、出口四个变量进行 Granger 因果检验。因只有在检验结果显示四个变量互为因果，存在相互制约、相互影响关系时，才可以建立 VAR 模型。检验结果显示，大部分联合的检验或其变量序列均在 10%的显著性水平下得到通过，表明 FDI、进出口和通货膨胀之间存在因果关系。因此可以认为，国际资本流入、进出口贸易和我国通货膨胀水平之间存在相互影响、相互制约的关系，能够进行 VAR 估计分析。 3.2VAR 模型的识别、检验与估计 确定模型的滞后阶数、序列进行平稳性检验是建立 VAR 模型的基础。在选择最大滞后阶数为 6 的前提下， LR、FPE、AIC、 SC、HQ5 个用
6、来确定阶数的准则选出来的结果均为 5 阶，故应该将模型滞后的阶数确定为5。且模型在滞后阶数为 5 时通过单位根检验，没有根位于单位圆之外，模型的变量序列满足 V 平稳性条件。此外，最大特征值检验和 Johansen协整检验的迹检验也均表明：在 =5%的显著性水平下，最多 1 个协整向量的原假设被拒绝，cpi、fdi、ex 和 im 四个变量序列之间存在协整关系，可选择 5 个滞后期对 4 个变量序列进行 VAR 估计，回归结果表明 VAR 模型的整体效果理想。 3.3 脉冲响应函数 VAR 模型具有动态系统的特征，即模型通过脉冲函数来反映每个内生变量的变动或冲击对所有其他内生变量以及其自身产生
7、的影响。其中，脉冲响应函数描述的是各内生变量当前值和未来值对 VAR 模型的随机扰动项的一个标准差新息所产生的反应。如果仅关心通货膨胀是否表现出显著的输入性，可以考察 FDI、进出口对通货膨胀 24 期（2 年）的脉冲响应函数。 由 CPI 对各变量冲击的响应函数可以发现：CPI 对 FDI 和出口（EX）冲击的响应非常弱；进口（IM）的一个标准差新息会引起 CPI急速走低，一个百分点的进口冲击会导致通货膨胀水平快速降低 1.2%，但这一影响在接近 2 个月时减弱为零，此后开始拉升 CPI，并在 6 个月后上涨至 2.0%左右，然后这一作用逐渐衰减并趋于零。 3.4 方差分解分析 方差分解是进
8、一步评价不同结构冲击重要性的工具，主要是以每个结构冲击对内生变量变化（通常用方差来度量）的贡献度来反映分析的结果。前述的 Granger 因果检验虽然表明了变量之间的因果关系，但没能反映这种关系的强度。方差分析通过按成因将每个内生变量的波动分解为其他变量的贡献和一定比例的自身原因，对各新息的相对重要性排名等特点，有效弥补 Granger 因果检验仅给出定性结论的不足。 为进一步研究 FDI、进出口和我国通货膨胀的关联性，对 VAR 模型做方差分解。由结果可知，CPI 的一个标准差新息可以分解为自身和其他另外三个变量的作用，这些作用在滞后 17 期左右后趋于稳定。 4 结论 我国的通货膨胀水平与
9、 FDI、进出口之间存在关联性，具有一定的协整关系。通货膨胀对 FDI 与出口的冲击反应微弱；进口（IM）的一个标准新差息虽然可以在短期引起 CPI 降低，但这种效应会在 2 个月后逐步消退，且在半年后由负转正。方差分解表明，在通货膨胀、FDI、进出口四个变量中，引起 CPI 一个百分比变化的主要原因是 CPI 本身，尽管进口的冲击对于通货膨胀的变化有一定贡献，但贡献率仅有 10%，远小于CPI 自身变化的贡献率（约 90%） 。故可以认为我国并不存在明显的输入型通货膨胀，国内的通货膨胀与 FDI、进出口关系微弱。 参考文献： 1黄新飞，舒元.基于 VAR 模型的 FDI 与中国通货膨胀的经验分析J.世界经济，2007， （10）：58-65. 2安宇宏.输入型通货膨胀J.宏观经济管理，2010， （11）：63. 3林德峰、闫波.进出口贸易对我国通货膨胀的影响及对策J.山西科技，2007， （1）：14-15.
