0引言
近年來，管理通貨膨脹預期已經成為宏觀調控的重要目標，公眾關注度也不斷提高。通貨膨脹預期概念雖然清晰，但作為一種主觀判斷，通貨膨脹預期缺乏直接的統計數據，尋找有效的度量方法成為管理通貨膨脹預期的必要條件。
在已有的研究中，由于研究目的和研究對象的不同，作者采用了不同的度量方法。比較典型的方法是：一是采用外推方法，即使用前期通貨膨脹的加權平均值作為通貨膨脹預期，其中最簡單的形式就是當期的預期通貨膨脹率等于上一期的通貨膨脹率，如馬丹等（2006）。二是利用計量模型估計通貨膨脹預期，主要是通過設定預期通貨膨脹率與其它變量之間的計量關系，運用通貨膨脹歷史數據進行估計。三是采用統計調查方法，通過選定一定的調查人群，了解他們對未來通貨膨脹的預期，然后將樣本數據匯總平均，得出通貨膨脹預期值。
三類通貨膨脹預期度量方法各有利弊，第一類方法簡單方便，具有很強的實證意義，但避免不了盧卡斯批判，經濟主體對未來物價的判斷會盡可能的利用可獲得的信息，消除預期誤差的系統性來源；第二類方法經濟意義清楚，但計算過程相對比較復雜，并可能產生較大的誤差；第三類方法能夠直接獲得通貨膨脹預期，但調查得出的通脹預期會滯后于實際通貨膨脹，并且調查的準確性與樣本規模密切相關。
為了更加清晰深入的了解不同度量通脹預期方法的效果，本文首先根據三種度量方法計算得到通貨膨脹預期，然后利用新凱恩斯菲利普斯曲線對三種通貨膨脹預期進行檢驗，根據模型對實際通貨膨脹的解釋能力來比較分析通脹預期度量方法的有效性，最后給出結論。
2、通貨膨脹預期的度量
2.1外推方法
由于外推方法是利用以往通貨膨脹數據直接結算得到通貨膨脹預期，在此不再做更多的介紹。本文采用最簡單的形式，即Etπt+1=πt-1。其中，Etπt+1代表t時期的微觀主體對t+1期通貨膨脹的預期，πt-1代表t-1期的通貨膨脹。
2.2計量方法
不同的計量方法計算復雜程度差別較大，本文利用費雪方程it=rt+Etπt+1來計算通貨膨脹預期。it、rt分別表示名義利率和實際利率。在唐羽（2010）文中，首先利用濾波方法求得名義利率的趨勢值，并以此作為實際利率，然后利用名義利率減去實際利率得到通貨膨脹預期值。但采用濾波方法得到實際利率的方法缺乏普遍性，同時這樣得到的通貨膨脹預期值在模型估計時并不顯著，因此我們采用更為簡單的方法。即假定實際利率等于上一期的名義利率，這里隱含的含義是通貨膨脹預期是導致名義利率變化的主要原因，這樣我們可以得到：
Etπt+1=it-rt=it-it-1。
2.3統計調查方法
在我國，人民銀行通過《居民問卷調查系統》在全國50個城市、400個營業網點，對每個網點隨機抽選50位儲戶進行問卷調查，其中關于物價的問題是“您預計未來3個月物價水平將比現在？”，問題的候選答案分別是“會迅速上升；會基本穩定；會略有下降”。人民銀行通過這20000份定性的回答數據構建未來物價預期指數。需要指出的是，2009年3季度起，人民銀行調整了指數的構建方法，因此需要對2009年3季度前的預期指數數據進行調整，以得到可比數據序列對于上述預期問題的三種答案，需要轉化為定量數據。國際上通用的方法是差額法和概率法。本文使用差額法計算預期通貨膨脹率。假設預計未來物價上升的人數占比為Rt，預計未來物價下降的人數占比為Ft，那么可以采用肖爭艷和陳彥斌（2004）使用的公式計算預期通貨膨脹率：
2.4數據
人民銀行物價預期的調查方式為預計未來3個月內價格變化，因此采用居民消費價格環比數據代表實際通脹。由于我國只發布月度CPI環比，而沒有季度CPI環比，故將每個季度內的三個月的月度環比物價指數連乘，即可能得到CPI的季度環比數據。用EA代表用外推方法計算得到的通貨膨脹預期，以下簡稱外推預期。用ER代表利用費雪方程計算得到的通貨膨脹預期，以下簡稱計量預期。其中名義利率采用銀行間市場同業拆借利率，季度利率為月度加權平均利率，權數為當月交易量占當季交易量的比值。用ES代表采用調查統計方法計算得到的通貨膨脹預期，以下簡稱調查預期。人民銀行網站上發布了2001年以來的未來物價預期指數，所以我們選定的數據區間為2001年1季度至2012年1季度。對于一些缺失的數據，我們采用回歸方法進行插補。以上數據全部來自于中經網數據庫和人民銀行網站。
3、通貨膨脹預期的比較
3.1新凱恩斯菲利普斯曲線
通貨膨脹預期是影響通貨膨脹的重要因素，我們以三種通貨膨脹預期對于通貨膨脹的解釋能力作為比較標準，這需要建立相應的計量經濟模型。目前，主流的研究分析框架是新凱恩斯菲利普斯曲線。菲利普斯曲線最早由Phillips提出，其主要結論是失業率與貨幣工資率之間存在負相關關系。隨后菲利普斯曲線又被發展成為描述失業率與通貨膨脹之間的負相關關系，以刻畫通貨膨脹的產生機制，以預測通貨膨脹水平。由于傳統菲利普斯曲線忽略了通貨膨脹預期的影響，因此新凱恩斯菲利普斯曲線引入了理性預期、粘性價格等思想，為宏觀總量之間的關系提供了堅實的微觀基礎，成為分析通貨膨脹預期的重要方法。
國內研究新凱恩斯菲利普斯曲線的文獻中，在包含通脹預期和產出缺口因素的基礎上，進行了適當的擴展。由于本文的重點是比較度量通貨膨脹預期的不同方法，而且多數文獻都認為通貨膨脹預期是影響通貨膨脹的最重要因素，因此本文根據最簡單的新凱恩斯菲利普斯曲線，建立如下計量模型：
其中：yt代表產出缺口，表示實際經濟增長率對潛在經濟增長率的偏離，C代表常數項，ε代表殘差項。
3.2產出缺口
由于估計模型所需的通貨膨脹、通貨膨脹預期等數據已經得到，這里主要介紹產出缺口。產出缺口等于對數實際GDP減去對數潛在GDP，計算產出缺口必須首先計算潛在產出。估計潛在產出的方法很多，本文選用趨勢估計法中的CF濾波方法。
為計算實際GDP序列，我們首先根據GDP同比累計增長率和名義GDP推算出以2000年4季度為基期的季度實際GDP環比增長率，然后以2000年4季度的名義GDP作為初始值，得到2001年1季度至2012年1季度的實際GDP可比序列。最后采用X-12乘法方法對實際GDP數據進行季節調整，并利用CF濾波得到潛在GDP序列，二者取對數之后相減就得到了產出缺口序列。
3.3采用不同通貨膨脹預期的模型估計和檢驗
根據上述數據，對新凱恩斯菲利普斯曲線即模型1進行最小二乘法估計和相應的協整檢驗，結果如表1所示。表1中的第2列所采用的通脹預期為外推預期EA；第3列所采用的預期為計量預期ER；第4列采用的通脹預期為調查預期ES。第3行至第5行給出了方程系數估計值，括號中的數字是系數相應的p值，第5行至第11行給出了回歸方程的檢驗統計量以及相應的p值。
經典的線性回歸模型通常假定序列是平穩的，這樣才能保證模型選擇和檢驗時使用的一些統計量具有標準的分布，從而根據這些統計量得出的統計推斷才是有據可循和有效可靠的。為避免偽回歸，需要對數據序列進行協整檢驗。根據Engle-Granger兩步檢驗法，我們對模型回歸得到的殘差進行平穩性檢驗。檢驗結果表明，各回歸方程的殘差都是平穩的，這也意味著各回歸方程都是有意義的。
從估計結果看，各方程的F統計量對應的p值都明顯小于5%，方程的DW統計量、White檢驗結果也表明殘差無序列相關性和異方差性，回歸方程總體顯著且有效。同時，通過三種方法計算得到通貨膨脹預期變量都是顯著的，說明通貨膨脹預期的確是影響通貨膨脹的重要因素，而且通貨膨脹預期對于通貨膨脹的作用要大于產出缺口。從這個角度講，三種通貨膨脹預期都具有一定的代表性，能夠在新凱恩斯菲利普斯曲線框架內解釋通貨膨脹。但從擬合優度看，三個模型差別較大，采用調查預期的方程的擬合優度達到0.6113，與陳彥斌（2008）的結果相近。
而采用計量預期和外推預期的方程的擬合優度分別為0.3641和0.2979，明顯低于調查預期方程的擬合優度。這說明調查預期在解釋通貨膨脹變化方面具有更大的優勢。
4、結論
本文在新凱恩斯菲利普斯曲線的框架下，研究分析了不同度量方法得到的通貨膨脹預期對于通貨膨脹的解釋能力。結果表明，三類度量方法得到的通貨膨脹預期都具有一定的解釋能力，可以在模型中代表通貨膨脹預期，其中依托于中國人民銀行《居民儲蓄問卷調查系統》得到調查預期數據在解釋能力方面要明顯優于外推預期和計量預期，因此在研究分析通貨膨脹預期的問題時，應盡量采用由調查統計方法估計得到的通貨膨脹預期數據。需要強調地是，本文所提到的外推預期僅指滯后一期得到的通脹預期，計量模型僅指通過費雪定律計算得到通脹預期。
考慮到物價收入預期指數與差額法計算得到通脹預期的強相關性（相關系數達到0.9999），可以直接采用物價收入預期指數來代替差額法計算得到的通脹預期。同時，本文還驗證了調查統計方法得到的通脹預期的形成特性，結果表明調查預期具有不完美理性預期的特征，并且適應性特征更加明顯，因此在管理通脹預期過程中，既要注意采取直接措施來管理物價水平，也要加強政策宣傳力度，保持政策的連續性和穩定性。
