一、引言
通貨膨脹是宏觀經濟運行的重要經濟指標，2010 年以來，我國連續幾年出現了高通貨膨脹率的問題，困擾著我國經濟的健康發展。 長期以來，我國集中于使用貨幣政策、財政政策等方法來抑制物價水平的快速增長，但這些“事后”政策方法，并沒有從源頭上控制通貨膨脹的增長。 2011 年，“十二五”規劃中有效的通脹預期管理得到了高度的重視，這種“前瞻性”的管理理念也開始趨于成熟 ，并發揮了積極的作用。 因此，學術界對通脹預期進行了充分的研究。
在通脹預期的研究文獻中， 通脹預期的估計是研究的關鍵，也一直是各界所關注的重點。 通常來說，通脹預期的形成受到多方面的影響，其形成的機制也較復雜。 關于通貨膨脹預期的理論界定已經十分清晰，但如何對其進行量化還存在較大的爭論，學術界的研究也更多地集中于此。 目前， 無論是西方學者還是國內的研究者，普遍使用計量模型法來計算通脹預期。 常用的計量模型主要有自回歸模型（ARIMA）、 結 構 模 型 以 及 聯 立 方 程 等 類 型 。
Hamilton and wall（1986）使用卡爾曼濾波的方法，利用美國宏觀經濟的月度數據計算了美國十九世紀六十年代以來的通脹預期月度數值，研究結果顯示計算出來的通脹預期數據能夠較好地預測研究階段的通脹水平。 我國學者趙留彥（2005）在理性預期的假設前提下，同樣運用卡爾曼濾波算法得出了我國的預期通脹率，研究顯示通過該機制計算出來的通脹預期水平是實際通貨膨脹率的無偏估計。 肖曼軍、夏堯榮（2008）運用 ARIMA 模型對我國 1990 年至 2007 年 11 月的月度 CPI 數據進行分析和預測，研究結果顯示 ARIMA 模型能夠較好地預測我國通脹水平。
通脹預期對實際通貨膨脹的影響研究，學術界也進行了較充分的分析。 張蓓（2009）的研究，將控制通貨膨脹立足于“事前”管理，即重視對公眾通脹預期的控制。 論文研究通過改進的 C-P 概率法計算出我國的預期通貨膨脹率并研究了我國通貨膨脹預期的性質以及其對通貨膨脹的影響，結果顯示我國消費者通貨膨脹預期對實際通貨膨脹有影響，消費者考慮通貨膨脹的歷史情況及自己過去的預期偏差來形成未來的通貨膨脹預期，而且這種預期具有自我實現的特征。 何啟志，范從來（2011）在自回歸模型基礎上，構建了一個包含通脹、預期在內的動態模型， 認為我國通脹水平具有較強的粘性特征，通脹預期只能部分地解釋通脹。封思賢等（2012）通過研究強調，有效的通貨膨脹控制政策必須將立足點移到“事前”。陸軍、劉威、李伊珍\\( 2012\\)證實，通脹預期和通脹慣性都對通脹水平影響顯著，但通脹預期的影響更強。
二、通貨膨脹預期的估計模型
通脹預期估計模型包含了我國宏觀經濟中的主要經濟指標。 具體的指標參數有：實際通貨膨脹率、名義利率、貨幣供應量 M2、產值增速等。 文中用 πt表示 t 期的通貨膨脹率， 通過同比消費者價格指數（CPI）來計算。 定義 πte表示 t-1 時期對 t 期通貨膨脹率的預期，et表示通脹預期與實際通脹之間的誤差。 it表示 t 時期的名義利率，rt為實際利率水平，由名義利率減去實際通貨膨脹率得到。 m 表示我國貨幣供應量 M2 的同比增速。 g 表示產值的增長速度。
Hamilton （1985，1986） 構 建了一個向量自回歸模型（VAR）來研究預期實際利率和預期通貨膨脹率之間的關系。 該 VAR 模型，雖然假定模型殘差與宏觀經濟變量及其滯后項不相關，但是殘差卻有可能同模型之外的其他相關變量及其滯后值相關，這樣意味著理性經濟人在對未來預測時，會根據更多的經濟變量信息來進行。 本文的研究對 Hamilton 的向量自回歸模型進行了改進，選取了新的滯后階數和加入新的宏觀經濟變量。 構建的通脹預期估計模型如下：
F、G、H、A 均為模型的系數矩陣 ；Vt與 Wt為殘差。
當一個模型用狀態空間的形式表示時， 就可以利用一些重要的算法對其進行求解，這些算法的核心就是卡爾曼濾波（Kalman Filter）?？柭鼮V波是一個理想的遞推過程， 是在時間 t 基于一切可獲取的信息估計的狀態向量。 它的主要作用是當隨機誤差項和初始的狀態向量服從正態分布時，可以通過預測誤差分解估計似然函數，從而對模型中未知的參數進行估計。 卡爾曼濾波算法從狀態向量的無條件均值和方差入手，通過預測和校正的方法進行多次迭代計算，通過數值算法（如：BHHH）即能求得狀態空間模型的參數估計值，通過進一步利用卡爾曼濾波方程便可估計不可觀測變量 （即通貨膨脹預期）的預測值。
三、通脹預期模型的估計結果
（一）數據說明
本文使用月度經濟數據進行實證分析，數據的時間跨度為 2000 年 1 月到 2013 年 10 月，共 166 個樣本。 使用的經濟變量包括通貨膨脹率、貨幣供應量 M2 的同比增速以及國內生產總值增速。 用 cpi來表示通貨膨脹水平， 利用同比消費價格指數求得；m 代表我國 M2 貨幣量的同比增速；g 為產值的增速。 此外，使用銀行間 30 日的同業拆借利率作為名義利率 i。 所有數據均來源于中華人民共和國統計局統計數據以及中經網統計數據庫。
（二）模型估計的結果
由于上述模型的估計前提要求數據是平穩的，所以首先需對參數數據進行平穩性檢驗。 經檢驗，在給定的顯著性水平下， 時間序列 m、g、r 均可拒絕有單位根的原假設， 通貨膨脹 CPI 在一階條件下是平穩的。 使用平穩數據便可進行模型的參數估計。
本文的創新之處在于模型的構建綜合考慮了我國宏觀經濟中的經濟數據。 Fama（1981）的研究認為在利用通貨膨脹來估計通脹預期的基礎上，加入其他的宏觀經濟指標所估計的通脹預期更合理。 理性經濟人也往往會綜合考慮可以獲得的各方面的信息來進行通脹預測。 另一個關鍵之處在于模型中滯后階數的選取。 Hamilton（1986）等學者利用美國的月度宏觀經濟數據，采用二階滯后來估計月度通脹預期值。 我國學者趙留彥（2005）使用了同樣的方法進行研究，發現滯后二階的模型不能較好地反映我國的通脹預期情況，通脹預期的估計結果是有偏的， 而采用滯后四階的模型能夠較好地進行估計，所以本文的研究采用滯后四階來對通脹預期進行估計。
使用 Eviews6 進行狀態空間模型的參數估計，我們便可得到模型參數的估計值，進一步利用卡爾曼濾波程序便可得到通貨膨脹預期的序列值，如圖1 所示。
圖中的 ECPI 曲線為本文模型所估計的通脹預期序列值。 通過對圖形的分析， 可以看出通貨膨脹預期的波動與實際通貨膨脹的走勢相近，說明通過模型所估計的通脹預期能較好地反映實際通貨膨脹。 分析圖中曲線發現，通脹預期達到某一時期的高點時，實際通貨膨脹率也處于峰值，且二者偏離較大。如圖中 2004 年、2008 年以及 2011 年前后。 這主要是由于當通貨膨脹達到高點時，貨幣當局將采取不同的政策來抑制通脹的進一步高漲，但不同的政策所帶來的結果也不盡相同。 我國中央銀行一直以來主要使用“事后”調控方法來管理通貨膨脹，但由于政策時滯以及經濟活動主體對這些政策效果的看法不同等原因，容易造成通脹預期與實際通貨膨脹的偏差。 此外，2011 年以來，我國政府改變以往“事后”管理的調控方法 ，開始積極地實施 “前瞻性”的通脹預期管理政策，并取得了明顯的效果。 具體在圖中可以發現，通脹預期從 2011 年開始是高于實際通貨膨脹的，而且實際通貨膨脹下降的速度比通脹預期的下降速度要快，這說明“前瞻性”的通脹預期管理能夠較好地控制實際通貨膨脹的增長。
四、通脹預期對實際通脹的影響
上文對我國通脹預期進行了估計， 通脹預期的變化往往會對實際通貨膨脹的波動產生一定的影響，而通脹預期的“前瞻性”管理在一定程度上可以控制實際通貨膨脹的高漲，因此有必要分析通脹預期對實際通脹的影響。 本文擬用 Geweke（1982）分解檢驗對這一問題進行分析。
研究變量間的因果關系常用方法是 Granger 因果檢驗法，但這種方法存在局限性，只能檢測兩個變量之間的長期因果關系，對變量間的瞬時因果關系卻無法檢驗。 Geweke 針對這一缺陷，Geweke（1982）提出了分解檢驗來重新考察變量之間的因果關系。
Geweke 分解檢驗可以估計并對雙向因果關系大?。ㄓ址Q為反饋）進行對比。 Geweke 檢驗將變量 X 與Y的因果關系（Fx，y）分 解為 X 對 Y 的 因果關系 （Fx→y）和 Y 對 X 的因果關系（Fy→x）。 這些因果關系的統計值可以通過 Geweke 的規范表達式計算得到。
使用上文估計的通脹預期數據以及實際通脹數據， 便可以使用 Geweke 分解檢驗分析通脹預期與實際通脹間的長期以及瞬時因果關系。 經過計算的結果如下表。
分析表中的數據，可以總結出通脹預期對實際通貨膨脹的影響。 第一， 從 Fy→x的反饋分解值和相伴概論來看，在 5%的顯著性水平下，通脹預期對通貨膨脹的因果關系得到了驗證。 反饋份額約為35%，相伴概率為 0.0018，這說明通脹預期對實際通脹存在著長期的影響。 第二， 從 Fxy的結果來看，相伴概論小于設定的顯著水平，可見通脹預期對實際通脹存在顯著的瞬時影響。 我們由此認為通貨膨脹預期不僅長期影響著通貨膨脹，而且通脹預期的短期波動也會對通貨膨脹產生影響。 第三，雖然通脹預期對實際通脹存在長期和瞬時的影響，但從反饋份額上分析，短期影響的反饋份額為 15.18%，小于長期影響的反饋份額 34.64%，說明盡管通脹預期的波動對實際通貨膨脹存在長期和瞬時的影響，但是長期影響的效果更加明顯。
五、結論
本文利用狀態空間模型和卡爾曼濾波算法對通脹預期進行了估計， 得到了通貨膨脹預期序列值。 通過分析通脹預期和實際通貨膨脹序列，發現我國自 2011 年實施了“前瞻性”的通脹預期管理政策以來，實際通貨膨脹率得到了有效地控制，并逐漸趨于穩定。 這說明“前瞻性”的通脹預期管理政策在穩定通脹預期、控制實際通貨膨脹方面起到了積極的作用。 此外，Geweke 分解檢驗的分析顯示，通脹預期對實際通貨膨脹不僅存在長期的因果關系影響，而且存在瞬時因果關系影響。 但從計算得到的反饋份額來看，長期影響的份額為 34.64%，瞬時影響的反饋份額為 15.18%，長期影響的份額遠高于瞬時影響的份額，說明通貨膨脹預期對農金融機構要探索建立內部專項工作考評機制，對新型農業經營貸款業務進行定期考核、 自我評估，同時在信貸審批權限、零售產品計價和評先評優等方面給予傾斜。 在信貸制度安排上，應改變現有信貸責任終身追究制度，增加免責條款。另一方面，出臺涉農金融業務差異化監管政策。要從合規型監管轉向防范風險與提高效率有機結合的監管，將改善金融監管與鼓勵金融創新結合起來。 具體操作上，可降低涉農金融機構存款準備金率，對新型農業經營主體貸款此類貸款不納入信貸調控額度和存貸比限額管理，適當提高對撥備率和不良率的容忍度。
（四）提升金融與新型農業經營的融合能力。 一是各級政府應加強對現代農業生產布局的規劃和引導，制定統一、規范的市場準入門檻，根據地域特色，培育和扶植具有核心競爭力的品牌，防止低水平重復建設。二是農業主管部門要幫助新型農業經營主體解決發展中的困難和問題， 在加強業務指導、技術培訓、提供政策咨詢、搜集市場信息等方面提供優質服務。三是新型農業經營主體要從章程和制度、股權設置、工商登記、財務管理、生產經營、贏余分配等方面不斷規范自身運行機制。要加快產品升級換代，增加科技投入，提高產品附加值，延長產業鏈條，打造知名品牌。 同時，要提高對政策導向、市場信息等方面的關注度，增強自身抵御市場風險的能力，逐步實現產業化、規?；?、品牌化經營，以自身良好的發展狀態，給予金融機構更多的投資信心。
（五）優化農村金融創新的外部環境。 涉農貸款較強的外部性決定了其需要政策上的大力支持。 一是加大新型農業經營貸款政策扶持力度。 對農業貸款達到一定比例的金融機構實行營業稅、所得稅減免，提供財政撥款、信貸貼息、貸款核銷、提取風險保證基金、 考核激勵等正向激勵政策。 二是建立和完善風險控制和補償機制。 政府建立貸款風險補償專項儲備基金，對新型農業經營貸款損失進行一定比例的補償。 組建省級再擔保公司，分擔擔保公司風險，降低擔保公司收費標準，增強縣級擔保公司資金實力。 新型農業經營主體也可聯合設立風險基金，銀行結合基金給予共有人一定的授信額度。 進一步加大政策性涉農保險業務覆蓋范圍，鼓勵創新發展商業性涉農保險業務。 三是完善法律制度保障。 建議政府加快開展和完善各類權屬的確權登記頒證工作，建立相關權證交易市場，完善交易流轉、抵押登記、處置變現等中介機構，切實盤活農村資源、資金和資產，為新型農村經營主體產權評估、流轉和抵質押貸款提供配套服務。
