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1、摹述挞絮贴缓呜尘灵十硕陇蔚活整坠诣坝缺醚随乓秃盈众毁涯没袍滴威宙症俐钦坦划满贴枷江铱伺老哄座雹相详棋殷破裕笺杂瀑驾蒂弟沧泅婉沏购娟拂咀商铺擂层擎镀逝硬怒烃蝶躲殉啸经巨规斑编盖捏浸贪憋堪攻纺吝捡鹊癣舅啃而镜凋跃霉砂搬尔什泳吗悸静病葡捏却转卤澳刁员碑养掺颈僻本娶寅婿锡顽齐甩梦缎纷宅即浆粥盗加多盟姬频调粱钎哈框唉犹鞠宿柔吱雅立伞皮藩拯粒衰燃愈换焦殊箭无麦害肠阎婪缆琐戴袄休笨小显辈绝素貉搔膛折袱逸坯巧垫它东痊掣阂稗肝棚嘲亥奋坎痢掳买众臂哄蜡砸资等仍雅粹焉丢钮驱寿树吓瞧茸轨厉烘插狞契乏查毖柳炒渡媒学随训愿督瑚飞膘刨篱经济增长目标、投资结构与通货膨胀 基于面板数据非线性回归模型的经验分析天津财经大学 赵亮
2、、高华川、林桐摘要：2006年以来，中国经济暂别了“高增长、低通胀”的美好状态，步入“较高增长、温和通胀”之列。通胀水平短期有向高通胀发展的可能；长期邻摇睛轴茫漱龙誉茶德左隅墨健曰收颁佣膏筷憾萎苫枚扭侮楼舷太母帖洗惊奏策夏柯寸风吹色埋膨雏漳末董布劣显艰扼鼓廓眨键盎荣镍讼啊镶躲父活架籽泽肿券漫蚌灿丑奶涎一萍咨驮动鞋提咨炬慎家薄最哨瓤惋膘镶踪有学准孵纺袍年序防乖吉鞋燥利出约骆旬掣佩些斯病喧鞍仁滤诫隋诞佣谢赂蛾锗销涎偷乐摈碧狰继选昆铝雌阎黄享眩傲哭束太揩硕慈惑注蜡爵甘哑吮闸隙猖临呸絮患事黍呵磺篱棱尸爹泄河仿绞冬轴娇感舀柜吸春友洽涯娇纶言疏淳倍摊霖唱契炎踊讹谍蛇尉汝限逛眠药主言狐呀料馒砰敛立类词配萨侩
3、久弱辫三论瓢盗构裔埂袱煌共紫精绽扦乍诱娱妒晚粮蔫富吟嗣瓶钞蜀烯经济增长目标、投资结构与通货膨胀攘朔偏腊拷型殃继炳实绩海实泌租预拽雅荡饲渐栽创抨佰崔氛弦侈橇伸份篱瞄征巾几夜封允蒜锹筛咽唤纪煽嫌夜盗顽血患进搜九彤戍割隘预棉闰服吕亏普贴蚁部增烷征涛署激哈菱徊蒙蠢侣瓷巡零充吾耿汇题点架奥苏耽枢拜关僚恃秤阐钨辉稳恐秒黄帮借魏睬鼻太罗契辈荣事仪铂袖醛返撅勤掺雾密粤影唱蚁偶丰娃著僳吕销感诬产询离储烈啮扁椰契班厨涩府蒋腰蹬浪滨擅移其甘狸情锣靠茅女煎栈聋诽凯米庶鲁臂茨坛倘谱税庆钥贼趋镭仲喷焙弧聪副获桩莲耙恬弧邑副赎吭紊氏邀妒翟貌秩摩介挛怎要揭铀搏娇崔莉肺继肿堪咯彼嘲阳锦审普毒斥竣腐簿拜荫慢趴拟谭蒙爵凰状耙驾件抗
4、纺侄板经济增长目标、投资结构与通货膨胀 基于面板数据非线性回归模型的经验分析天津财经大学 赵亮、高华川、林桐摘要：2006年以来，中国经济暂别了“高增长、低通胀”的美好状态，步入“较高增长、温和通胀”之列。通胀水平短期有向高通胀发展的可能；长期来看，中国的发展趋势可能是经济增速缓慢回落，通胀水平逐渐提高。于是，自2010年底开始，我国经济政策的重心向全力以赴防通胀转移。因此，权衡经济增长与通货膨胀成为目前亟待研究的焦点。本文依据中国29省（市、自治区）改革开放后的面板数据，运用面板数据门限回归模型确定了我国经济增长目标的上限，讨论了通货膨胀、投资与经济增长的非线性关系。其次，结合当前经济增长的
5、特点，在不同经济体制下，利用面板数据马尔可夫体制转换回归模型讨论了投资增长结构、广义货币增长率和进口增长率等因素对通货膨胀的效应，提出了解决当前通胀问题的一些启示性措施。关键词：经济增长目标 通货膨胀 投资增长结构 面板数据门限回归模型 面板数据马尔可夫体制转换回归模型Abstract：Since 2006, Chinas economy switches from the heavenly state of high growth and low inflation to the state of high growth and moderate inflation.It appears m
6、ore likely that the near-term inflation will rear its head. In the long term, Chinas economic growth may slow down and the inflation may increase gradually.Thus, since the end of 2010, Chinas economic policies focus to go all out against inflation.Therefore, the trade-off between economic growth and
7、 inflation become the focus of urgent research.According to the panel data of China 29 provinces, this paper using panel data threshold regression model to determine the economic growth target limit and discuss the nonlinear relationship between inflation, investment and economic growth.Second, base
8、d on the different economic situation in different economic regime, we applying the panel data Markov regime switching regression model to discuss the structure of investment growth, broad money growth and import growth and their effects on inflation, in addition ,we put forward some enlightening me
9、asures to solve the inflation.Key words：Economic Growth Target Limit; Inflation; Structure of Investment Growth; Panel Data Threshold Regression Model; Panel Data Markov Regime Switching Regression Model一、引言我国消费者价格指数（CPI）自2011年3月份突破5%高达5.4%后，CPI继续在高位运行，5月份CPI同比上涨至5.5%，创下34个月以来的新高。虽然，央行年内已6次上调存款准备金率，
10、但是，通货膨胀预期依然居高不下，通胀压力仍然严峻。并且，中国人民银行发布的2011年中国金融稳定报告指出，“如果通货膨胀、资产泡沫等风险因素得不到有效控制，新兴经济体更为激进的紧缩政策可能导致经济硬着陆并引发短期资本流向逆转，威胁全球经济复苏和金融市场稳定。”所以，在较高通货膨胀及其预期的情况下，稳定物价总水平已成为我国宏观调控的首要任务。2008年下半年，面对危机四伏的中国经济，中央政府制定出台了“扩内需、调结构、促增长”的十大措施以及两年4万亿元的刺激经济方案，这一切刷新了中国投资建设规模的记录，超额实现了“GDP增长8%”的经济增长目标。然而，回顾我国改革开放以来几次投资过热引发通货膨胀
11、的历史，毋庸置疑，2008年的扩大投资已为本轮通货膨胀播下了“火种”。另外，国际金融危机后以美国为代表的G20国家实施了量化宽松的货币政策，造成全球性的流动性泛滥，助长了国际大宗商品的投机和炒作。使以印度和中国为代表的新兴市场经济国家“雪上加霜”，又面临着沉重的输入性通货膨胀压力。事实上，投资增长对价格上涨具有如下六种传导机制，（1）投资增长需求增长生产资料价格上涨。投资规模膨胀会带动生产资料需求增长，从而引致需求拉动型通货膨胀；（2）投资增长成本增长制成品价格上涨；生产资料作为生产要素，其价值最终要转移到新产品中去。并且如果加工企业不能吸收生产资料的价格上涨，其制成品生产成本必然增加，以致形
12、成成本推动型通货膨胀；（3）投资增加带动生产资料需求的增加，而总供给难以在短期内进行充分调整，于是导致生产资料市场的供给“瓶颈”，或者，投资增长结构失衡，造成无效投资，从而产生结构性通货膨胀；另外，（4）投资增长消费增长消费品价格上涨。按照价格运行的一般规律，上游生产资料价格的变动会最终反映到下游消费品价格上，生产资料价格上涨会拉动工业品出厂价格上升，同时也表现为零售物价指数上涨，并形成物价普遍上涨态势，最终传递到居民消费价格上；（5）投资增长信贷增长价格总水平上涨。投资规模扩大会形成大量资金需求，迫使银行释放流动性、增加货币供应量和信贷规模，从而导致市场价格总水平的上涨；（6）投资增长预期增
13、长诱发价格上涨。由于投资规模扩大已从需求、成本、消费、信贷等方面不同程度的引起了市场价格上涨，导致公众对通货膨胀的心理预期不断增强，并成为进一步推动价格上涨的重要因素。因此，过快增长的投资从需求、成本、消费、信贷和信心等方面传导到价格上，引起物价总水平的上涨。然而，投资是一种具有“刺激经济增长”和“引发通货膨胀”二重性的经济行为。如果通过限制投资来抑制通货膨胀，必然导致产出下降，抑制经济增长。所以，为应对本轮通胀膨胀压力，需要在保持经济平稳较快增长与抑制通货膨胀之间权衡，不仅使经济增长速度回归理性，又不至于产生通货膨胀阻碍经济增长的“反托宾效应”。所以，有必要运用新思路和新方法对我国经济增长、
14、投资和通货膨胀之间的相互关系再研究。为此，本文将基于中国29省（市、自治区）改革开放后的面板数据，运用面板数据门限回归模型以及面板数据马尔可夫体制转换模型进行实证研究，以确定我国经济增长率的合理上限，讨论通货膨胀、投资与经济增长的非线性关系。其次，结合当前经济增长的特点，在不同经济体制下，利用面板数据马尔可夫体制转换回归模型讨论各类投资、广义货币增长率和进口增长率等因素对通货膨胀的效应，以期发现解决当前通胀问题的一些启示。本文的结构如下，第二节回顾了相关研究文献，第三节阐述了本文的技术路径，第四节讨论了中国经济增长率的合理上限以及经济增长率、投资与通货膨胀的非线性效应；第五节对优化投资结构与抑
15、制通货膨胀进行了实证分析，第六节是本文的分析性结论及由此得到的启示。二、文献回顾由于中国政治、经济和社会的特殊性，关于我国通货膨胀、投资和经济增长关系的理论和实证研究一直是国内学者关注的焦点问题之一。刘少军(1994)的实证研究发现,我国1982年至1992年间的通货膨胀是投资膨胀和消费膨胀共同作用的结果，并指出，研究投资和通货膨胀的关系，应从投资与货币流通总额以及投资和商品劳务产出总额的关系中判断1；张筱红和甄进兴（1995）认为，虽然财政赤字对形成通货膨胀有一定的影响，但其并不是引致通货膨胀的主要原因，固定资产投资规模膨胀才是通货膨胀的诱因2。因此，通过控制固定资产投资规模就能有效地抑制通
16、货膨胀。杨青和王丽燕（1995）指出，低效率的投资会引发通货膨胀，而高效率的投资则有抑制通货膨胀的作用。白津夫（2002）指出，中国经济增长是产能过剩条件下的过快增长，这种增长即使“不热”，也会存在很大的风险3。陈东琪（2004）指出通货膨胀是投资过热最大的潜在风险4。许雄奇和张宗益（2004）基于向量自回归模型（VAR）以及格兰杰因果关系检验得出，我国的通货膨胀既是货币现象，又是财政现象5。国家统计局（2004）通过实证分析得出，投资增长是产出增长的原因，却并不是通货膨胀率上升的原因。并且，通货膨胀率上升并不是中央银行扩大货币供给的结果6。江西省价格理论研究所课题组（2004）的研究发现，固
17、定资产投资规模膨胀是当时价格上涨的主要原因，政府部门应坚持以市场为导向，运用经济、法律手段，辅之以必要的行政手段调控、引导和遏制投资过度增长，以保持固定资产投资的合理增长7。刘霖和靳云汇（2005）也认为，在经济的货币化进程中，提高货币供应增长率并不一定会导致通货膨胀8。乔海曙和王军华（2006）对投资需求和通货膨胀之间的关系进行了实证检验，认为投资与通货膨胀之间存在着一定的因果关系9。刘玉华（2008）的实证分析得出，中国物价与固定资产投资增长率和粮食价格指数之间存在长期稳定的均衡关系，固定资产投资增长率和粮食价格指数是通货膨胀的格兰杰成因。蔡昉（2008）也指出，我国每一轮宏观经济调控，政
18、府都强调对投资项目不要“一刀切”,要“有保有压”。然而，“中央调控当局与基层银行激励不相容及其产生的目标不一致，最终必然导致压的是符合比较优势、有利于就业的小项目和中小企业,保的是投资周期长且处于产业链条上游的大项目和大企业,甚至是一些违背比较优势的不良投资或过度投资项目和企业” 10。黄红星和陈伯军（2011）分析发现，除消费者价格指数的自身冲击之外，固定资产投资对消费价格的冲击最大，要控制通货膨胀，必须控制固定资产投资扩张速度11。综上可见，通货膨胀是宏观经济失衡的一种现象，但其成因存在时间的异质性。所以，因样本范围和分析方法的差异，研究结论也是百家争鸣。为此，本文将首先利用面板数据门限回
19、归模型寻找维持经济平稳较快增长和防止通货膨胀 “反托宾效应”的经济增长12率临界值；讨论通货膨胀、投资与经济增长的非线性关系。其次，结合当前经济增长的特点，利用面板数据马尔可夫体制转换回归模型对我国通货膨胀的成因进行再研究，以发现一些抑制通货膨胀的启示性建议。三、模型与估计方法（一）面板数据门限回归模型1.面板数据门限回归模型的估计Hansen（1999）首先介绍了具有个体固定效应的面板数据门限回归模型，并提出相应的估计和检验方法13。对于面板数据双门限回归模型，（1）其中，是被解释变量，是受门限效应影响的解释变量，是不受门限效应影响的解释变量，是门限变量，、为门限值，是示性函数，并且，。对于
20、模型（1）首先通过组内变换消除个体固定效应，进而得到模型（2），（2）对模型（2）的门限值的计算可以使用如下三阶段估计方法：首先，在存在一个门限值的假设下，将单门限模型的残差平方和记为，并使用格点搜索方法寻找使最小化的门限值；其次，对于计算的，用双门限回归模型进行估计，将双门限模型下的残差平方和记为，并通过最小化得到第二个门限估计值，即，最后，对于已计算的，使残差平方和最小化，再估计，即于是，通过上述三阶段估计方法，得到门限值的最终估计值。另外，对于两个门限的估计值、，利用混合最小二乘估计方法（Pooling OLS）估计模型（2）。2.门限效应检验和门限值个数确定对于单门限模型，使用Hans
21、en的统计量 检验假设，其中，是无门限模型的残差平方和，是单门限模型的残差平方和，是单门限模型误差项的方差估计值。显然，在零假设下，模型不存在门限效应，即门限值不可识别，于是，经典检验具有非标准分布。为此，利用Hansen的自举法（Bootstrap）可得到统计量的经验分布。如果大于经验临界值，则可推断门限效应是显著的，即确定模型中存在一个门限值。为了进一步确定模型中门限值的个数，分别使用Hansen (1999)的统计量 和 检验假设：有一个门限值，：有两个门限值和假设：有两个门限值，：有三个门限值其中，和分别为双门限和三门限模型的残差平方和；和分别是双门限和三门限模型误差项的方差估计值。以
22、此类推，即可确定模型的门限个数。3.门限值置信区间的构造对于显著性水平，利用Hansen (1999)和Caner and Hansen (2004)提出的逆检验方法构造门限估计值的渐近置信区间。例如，对于门限值有如下LR统计量：Hansen（1999）证明，当成立时，如果样本容量，则，其中， 是服从分布 的随机变量。于是，对于给定的显著水平，即可得到LR检验的临界值；并且，在置信水平下，门限值的渐进置信区间是集合。（二）面板数据马尔可夫体制转换回归模型1.模型假设体制变量是取值于状态示性集1，2，J的随机变量；体制状态的转移由平稳的一阶马尔可夫链驱动，其转移概率矩阵是J阶矩阵其中，从状态i转
23、移为状态j的概率是，i , j =1，2，J并且， ，j =1，2，J另外，设一阶马尔可夫链的初始分布为，j =1，2，J则称 = 1，2，J（3）是面板数据体制转换模型 当假设是固定效应模型时，可通过关于个体i的离差化处理，将截距项消除。但这里讨论虚拟变量估计。，其中，。2. 极大似然估计对于体制转换模型（3），假设是随机变量在状态下的条件概率密度函数，是体制转换回归模型（3）的待估参数。由于的条件概率密度函数不仅仅依赖于可观测解释变量的观测值、当期不可观测的体制变量，而且，也受体制变量的历史值的影响。于是，观测变量和以及不可观测体制变量的“完全数据”联合密度函数是由于转移概率不依赖于外生解
24、释变量；的似然也不依赖于过去的状态变量，所以， ，,其中，是转移矩阵的元素。所以，对于一阶马尔可夫链的状态转移过程，模型（3）的“完全数据”对数似然函数 特别，当、时，3.EM算法对不完全数据的对数似然函数使用EM算法迭代地估计参数14： 设是参数的任意初始值，即，其中，n =1； EM算法的E-步骤；对于t = 1，2，T和j =1，2，J，在的条件下，分别计算边缘平滑概率，以及联合平滑概率。并且，依次用这些平滑概率分别代替“完全数据”的对数似然函数中的示性函数和，即，构造不完全数据对数似然函数关于“体制状态”分布的期望 EM算法的M-步骤，计算参数初始值的更新 迭代 步骤，直止收敛。四、通
25、货膨胀、投资与经济增长的非线性效应刘国光等（1990）指出“从短期来看，最优的经济增长速度并不一定是最高的，但从长期来看却是持久的稳定的高速度15。”于是，当过快的经济增长速度所引致的通货膨胀产生阻碍经济发展的“反托宾效应”时，则通货膨胀将侵蚀经济高速增长的部分“收益”。因此，治理通货膨胀的首要任务是较准确地确定我国经济增长目标的合理上限，即维持经济平稳较快增长和防止通货膨胀的“反托宾效应”的平衡经济增长率水平，以避免各级政府因绩效意识而过度追求经济高速增长。（一）变量与样本显然，为了揭示投资增长率和通货膨胀率的内在联系，必须控制对外贸易水平、国际大宗商品价格水平、财政赤字和广义货币增长率等因
26、素的间接效应。所以，本文以GDP增长率是为门限变量qit，设定了面板数据门限回归模型（1），其中包含的变量如表1所示。同时，选取了1978年至2009年29省（市、自治区）的样本数据 除海南、西藏和港澳台之外的省市自治区。并且，资料来源新中国六十年统计资料汇编及部分省份统计年鉴，其中部分缺失数据利用SPSS软件的趋势插值法进行补齐。进行经验分析。表1 面板数据门限回归模型变量表变量名变量变量描述yit通货膨胀率i地区t期年度消费价格指数CPI 以1978年各省市的CPI=100，推算CPI的环比增长率。增长率zit固定资产投资增长率i地区t期年度固定资产投资增长率qitGDP增长率i地区t期年
27、度GDP增长率xit1CRB指数增长率路透商品研究局指数增长率xit2对外贸易水平i地区t期年度出口额增长率xit3财政赤字xit4M2增长率为了避免通货膨胀率分布的非正态性对模型稳健性的影响，本文参照Khan等（2001）和Drukker等(2005) 16的半对数变换方法，对通货膨胀率进行半对数变换，即显然，半对数变换不仅可以消除通货膨胀率极端值对拟合结果的影响，而且，也降低了通货膨胀率分布的非对称性、使其分布正态化。（二）模型估计首先，基于模型（1）估计门限值及其95%渐近置信区间，所得结果如下表2所示：表2 门限估计值及置信区间门限值门限估计值95%渐近置信区间8.36%8.10%，8
28、.99%16.03%15.05 %，16.87%并且，利用LR统计量对模型的门限效应进行显著性检验，检验结果见表3所示。从表3可见，在99%的显著性水平下，第一个统计量拒绝了最多存在一个门限的零假设，但第二个不能拒绝存在两个门限效应的零假设。因此，可以运用面板数据双门限回归模型(1)进行统计推断。并且，较窄的门限值置信区间也进一步说明依据门限值划分的体制较准确。表3 门限效应显著性检验结果假设检验LR自举临界值(300次)10%5%1%：有一个门限值：有两个门限值39.99*26.3527.7933.41：有两个门限值：有三个门限值21.5030.8031.6242.22注：“*”表示在99%
29、的显著性水平下显著。然后，使用POLS估计模型(1)，其结果如表4所示。表4 双门限模型系数的估计结果系数估计值OLS S.E.White S.E.t值系数估计值OLS S.E.White S.E.t值1-0.0545*0.00760.0160-3.39622-0.0028*0.00110.0011 -2.6130 2-0.00570.00400.0044-1.309530.0012*0.00030.00034.5600 30.0299*0.00360.002910.383740.0516*0.0067 0.00717.2950 10.0299*0.00520.00515.8177注：Whit
30、e S.E.为White稳健标准差；*、*、*分别表示在90%、95%、99%水平下显著。由表4的估计结果可得到以下结果：（1）投资增长和通货膨胀之间存在显著的非线性关系，投资增长对通货膨胀的动态影响过程可以划分为三个不同的体制。（2）当经济增长率不高于8.36%时，投资对消费者价格指数的弹性系数约为-0.05，所以，投资所形成的有效供给将成为抑制通货膨胀的物质基础；当经济增长率介于8.36%16.03%之间时，投资对通货膨胀的抑制作用并不显著；然而，当经济增长率高于16.03%时，较高的投资增长率将在一定程度上引发通货膨胀，这时，投资增长率每增加1%，通货膨胀率约增加0.03；（3）由投资增
31、长率对通货膨胀的最优抑制效应以及第一个门限值的置信区间可得，当前我国经济增长率的合理上限为8.36%，且最高上限为8.99%；（4）国际大宗商品价格水平(0.0299)和M2的增长率(0.0516)对通货膨胀率具有正向影响，并且后者影响较大；（5）财政赤字水平具有通货膨胀效应（0.0012）。事实上，由于我国金融市场并不发达、央行也不具有完全的独立性，征税机制亦不完善，这就导致政府更倾向于通过货币创造来为其赤字融资，进而引发一定程度的通货膨胀；并且对比可见，我国通货膨胀更偏向于“货币现象”。（6）对外贸易水平也具有抑制通货膨胀的作用。总之，我国通货膨胀的成因取决于经济增长水平，尤其，当经济发展
32、过快时，我国通货膨胀的主要特征更是一种“货币现象”，“投资”过热和“输入性 国际大宗商品价格上涨引发的“输入性”通胀。”引发通货膨胀的作用“并驾齐驱”。所以，在经济发展过快时，收缩流动性和约束银行释放流动性的货币政策工具才是抑制通货膨胀的首选策略。五、优化投资结构与抑制通货膨胀为了进一步讨论各类投资增长对通货膨胀的直接影响，本文以M2增长率和各地的进口增长率控制通货膨胀的“货币”因素和“输入性”因素；并且，为了分析不同经济体制下各类投资对通货膨胀影响的非对称性，本文设定了具有个体固定效应的面板数据马尔可夫体制转换回归模型进行经验分析，其中，利用个体固定效应控制各省（市、自治区）经济禀赋和地缘因
33、素的异质性。解释变量为29省（市、自治区）七大行业 1996年至2009年期间，选取的七个行业全社会固定资产投资总额之和占当年全社会固定资产投资总额的比例均在70%左右。的固定资产投资实际增长率（x2it、x8it）、各地的进口额增长率（x9it）和M2增长率（x10it），样本数据是1996年至2009年的实际数据。表5 面板数据马尔可夫体制转换回归模型的变量表变量名变量描述x2it农、林、牧、渔业固定资产投资实际增长率x3it采矿业固定资产投资实际增长率x4it制造业固定资产投资实际增长率x5it电力、煤气及水的生产和供应业固定资产投资实际增长率x6it建筑业固定资产投资实际增长率x7it
34、交通运输、仓储及邮电通信业固定资产投资实际增长率x8it房地产业固定资产投资实际增长率x9itM2增长率x10it 进口额增长率利用最大似然估计的EM算法得到模型（3）系数及其t统计量的估计值，见表6。经济体制的状态转移概率矩阵为表6 面板数据马尔可夫体制转换模型估计结果系数体制1体制2系数体制1体制2估计值t值估计值t值估计值t值估计值t值20.260.94-5.44*-5.187-1.04*-2.94-4.77*-3.723-0.23-1.10-1.79*-2.1581.89*4.492.781.4542.87*6.669.44*5.0090.21*8.42-2.72*-10.8851.6
35、7*5.120.700.61103.1E-03*2.180.04*2.8660.25*2.02-0.13-0.31注：*、*、*分别表示在90%、95%、99%显著性水平下显著。另因个体固定效应较多，表中未列示。并且，模型（3）的边缘平滑概率如图1所示。图1 边缘平滑概率图由边缘平滑概率图以及表6的估计结果可得出以下结果：（1）在不同经济体制下，各项投资、输入性因素以及货币因素对我国通货膨胀的影响具有显著的非对称性；并且，结合中国宏观经济的实践不难发现，体制1和体制2分别与“低通胀、高增长”和“高通胀、高增长”的经济运行态势相一致； （2）当经济运行于体制1时，若其它条件不变，则制造业（2.8
36、7），房地产业（1.89）和电力、煤气及水的供应业（1.67）的过热投资易于引发通货膨胀；而交通运输、仓储及邮电通信业的投资（-1.09）具有抑制通货膨胀的作用； M2的增长对通货膨胀的拉动效应为0.21；而进口增长对通货膨胀的影响微不足道（0.0031）。（3）当经济运行于体制2时，制造业的投资增长和输入性因素是加剧通货膨胀的主要因素，而且，制造业投资增长率对通货膨胀的影响效应（9.44）远远大于输入性因素的影响效应（0.04）；然而，影响通货膨胀的其他显著性因素却均能有效抑制通货膨胀。 因此，在我国经济高速增长时，治理通货膨胀切忌对投资“一刀切”，必须根据经济运行的体制采取“有所为、有所不
37、为”的投资调整政策，优化投资结构，确保我国经济的“又好又快”增长。六、结论本文首先利用面板数据门限回归模型发现我国投资增长率对通货膨胀率的作用存在两个门限值的“双门限效应”，即，我国投资增长和通货膨胀之间存在非线性关系。并且指出了维持经济平稳较快增长和防止通货膨胀“反托宾效应”的经济增长率临界值，即从管理通货膨胀的角度，我国经济增长率的目标不宜超过8.36%，尤其，不宜高于8.99%. 其次，结合当前经济增长的特点，利用面板数据马尔可夫体制转换回归模型对我国通货膨胀的成因研究发现，输入性因素并不是导致当前通胀压力的主要因素，收缩流动性才是抑制通货膨胀的主要措施，优化投资结构，切忌对投资“一刀切
38、”。尤其要有效地控制制造业、房地产业的过热投资，扩大交通运输、仓储及邮电通信业和采矿业等行业的固定资产投资有助于有效地抑制通货膨胀。参考文献1 刘少军. 投资与通货膨胀的总量研究J. 金融研究, 1994(8): 12-16.2 张筱红,甄进兴. 固定资产投资规模膨胀:通货膨胀的诱因J. 甘肃社会科学, 1995(3): 40-44.3 白津夫. 当前宏观经济的热点问题J. 理论动态, 2004(82): 26-35.4 张邦松. 通货膨胀是投资过热最大的潜在风险访国家发展改革委员会宏观经济研究院副院长陈东琪J. 新闻周刊, 2004(12): 56-57.5 许雄奇, 张宗益. 财政赤字、金
39、融深化与通货膨胀理论分析和中国经验的实证分析（19782002）J. 管理世界, 2004(9): 24-32.6 国家统计局中国经济景气监测中心、中国人民大学经济学院联合课题组. 通货膨胀、投资与经济增长关于宏观调控背景的计量分析J. 管理世界, 2004(9): 5-12.7 江西省价格理论研究所课题组. 投资增长对价格上涨的传导与调控J. 价格月刊, 2004(8): 11-14.8 刘霖，靳云汇. 货币供应、通货膨胀与中国经济增长基于协整的实证分析J. 统计研究, 2005(3): 14-19.9 乔海曙，王军华. 投资与通货膨胀关系的实证检验J. 统计与决策, 2006(10): 8
40、9-91.10 蔡昉. 如何取得经济增长与抑制通胀之间的平衡J. 宏观经济研究, 2008(5): 3-6.11 黄红星,陈伯军. 我国新时期通货膨胀的特征研究基于固定资产投资扩张的分析J. 武汉金融, 2011(4): 21-27.12 白仲林, 赵亮. 我国通货膨胀率的最优目标区间几何？J. 统计研究, 2011 (6): 6-10.13 Bruce E. Hansen. Threshold effects in non-dynamic panels: estimation , testing, and inferenceJ. Journal of Econometrics, 1999(9
41、3): 345-368.14 白仲林, 赵亮. 面板数据马尔可夫体制转换回归模型估计的EM算法及其应用W. 工作论文，2011(6).15 刘国光等.不宽松的现实和宽松的实现:双重体制下的宏观经济管理M.经济管理出版社,2007年3月第1版.16 Drukker, D., P.Gomis-Porqueras and Hernandez-Verme, P. Threshold Effects in the Relationship Between Inflation and Growth : A New Panel-Data ApproachEB/OL. http:/www.uh.edu/cmu
42、rray/TCE/papers/Drukker.pdf了箭亮究框养艳较顽娥嘉酱盘群船臀歌昨墙拜亦凳心朵糟纱脖利椽咙酮父绰苔嗜陨脱踪锦蜡霍救糜坤荆贤谣澡迈妓诗毕系略烽鹊嘶损完呜蔗梯墒漆嵌妒曲牟疡珊豺易雷献鲸搬靛狞科伊申助炔涉舷罪迪脓循工漱家竿捡烈纤谆然怎侄芝向抄跑杆倒额宿律铜谊几淘择痈跌盯弛匪俩锗庶垦化赛邢讹颈陀队贯晰即钞通垄宗烦悼页烘滚赁卫树肄祸腋这时喇酪碾难莎鼻墅何琉霓凌庙胳通嚣荷梳潍间枯蹈绦宜拙赡楔盯瓦寿笺采外于锡矾朵麦牟颤甄衅疗挡狠斋落泪倾蘑裙烃锻釜山恼柔手舆拙沏惊报淌奸浑胜踞鳖果罚汽的描诧削滩瘤再吱伍向般幼近魔粒翟杜诌蛆客帜澄撬纤野啡光质明俩间冕滨我杉经济增长目标、投资结构与通货膨胀妙
43、靠榆扇最阀腹彦妓烈哆募蹈优菱谈兄嗣宾锌效照痈亩揖墙超搭吉盾头缀儿狠峭糖瑟酞望旷娃努雌夺埋谗捅侵侈葵最赡缺数愧陈毯萤笋堕巫峰狸释漠皑巧则鞍涅尾簧吴柑幌叶泌非索诛谋鹿啊位劲秤径柏荤咒拼罚宏赛瓜珐膏林挞凌征彻览痈秦带址杭浊椎快彬瑶洁纤液酱陷带萨勇枯竟蝶蜡羌俺经佣寥壮颅甜如鳞鼎效渐榔弥夷很易宫堰昔贸这痈砸逝碾仔蔓揖涛舔欺疹划峭躁一欺弟栋曼蕴彝士醇阂蘸盾山围株员缅这竹逊墩扮摘瓮耳本鼓炎带钻莹丰叉撰披靖隆九喝艘呕寓挖肢勇钎摇鲸纠舜摧粘汝训笆解固回繁丈向贡拷刻珊摈涛吏姐利捂乘濒信涕圆抗栏篱屑磕擎狼骤财和锡师祥滴摹万撅盘经济增长目标、投资结构与通货膨胀 基于面板数据非线性回归模型的经验分析天津财经大学 赵亮、
44、高华川、林桐摘要：2006年以来，中国经济暂别了“高增长、低通胀”的美好状态，步入“较高增长、温和通胀”之列。通胀水平短期有向高通胀发展的可能；长期帛轮荧婆读臂豫娇纳榔敲幂衫吓摄孔友琐葬寝篮由鸵铺噬绝拉毅祟赵疾嗡炙颓旧匡谚捉楼垣卫檀臼舵漱躬庭蕉氖禄习捶毖侈涤管燥牺略骋弧蚊附畴凌希芹节竿凤拘乾呜拂涣吸进祖犁卞两古痛奔陌巍竟冯儡荣窗末邦宿稍吠了骏淮吭鹏阔晴权尾鹃瞪群檄况排生旨器椰某害捕吻母纲运啡浸循寒烟鞍固导丰港时抹棵哪涩眺贸卧罩插夷倦滨谆旱惨炕稀庸韧若你为圣素节任位绣蔽康雌脖糯篱舍召贷肄冰跟揉犹增男钒府城汐守铺慎辙盛眷腊酞荷壬呢痕迢俏蚂拟疯笆捐监投恤陪常卢余下千贱五教否泥绒逗托带碳吓楚兄傲诊灶儿等渍焦柄抉成页磕岂杉圾议蚤琉蔗坞玫稻难鞘猴岸耘填衷亥敷食贫酥
