中国通货膨胀福利成本城乡差异及动态调节机制.doc

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中国通货膨胀福利成本城乡差异及动态调节机制

中国通货膨胀福利成本城乡差异及动态调节机制 2013年06月17日 10:20 来源:《经济与管理研究》2013年1期 作者:吴锦顺 字号 打印 纠错 分享 推荐 浏览量 108 内容摘要: 关键词: 作者简介:   【内容提要】本文利用消费者剩余方法分别估计了中国城乡通货膨胀福利成本,并利用误差修正模型(VEC)和改进的信息共享模型(MIS)分析了城乡通货膨胀福利成本动态调整机制。根据估计结果,本文认为城乡通货膨胀动态调整的过程十分缓慢,缩小城乡通货膨胀福利成本差距不能完全依靠市场力量,应该充分发挥宏观经济政策的作用,并提出缩小城乡通货膨胀福利成本的政策建议。   【关 键 词】通货膨胀 福利成本 贡献度 城乡差异   【作者简介】吴锦顺,厦门大学经济学院博士研究生,厦门 361005   一、引言   通货膨胀会带来福利损失是人们普遍共识,经济学家把通货膨胀成本归纳为鞋跟成本、菜单成本、税收负担不合意变动、社会财富的任意再分配,等等。但是具体衡量通货膨胀的福利成本却是十分困难的问题。直到贝利(Bailey,1956)开创性研究使得通货膨胀福利成本度量问题得到解决。他假定实际货币余额是名义利率和实际收入的半对数形式函数φ(R)=Ae[-ξR],并把名义利率作为持有货币的机会成本,把实际货币余额作为一种消费品,当名义利率因为通货膨胀而提高时,持有货币的成本增加会减少货币持有量。利用消费者剩余方法,通过积分算出持有货币而带来的无谓损失就是通货膨胀福利成本[1]。   卢卡斯(Lucas,2000)利用贝利(Bailey)同样的方法,在需求函数为半对数形式时,假定货币需求的利率弹性为-0.5;在双对数货币需求函数时,假定货币需求弹性为-7,分别计算了美国的通货膨胀福利成本[2]。中国也有一些学者对通货膨胀福利成本进行了一些研究[3-6]。尽管中国的通货膨胀福利成本研究沿着国外思路取得了一些进展,但仍然处于起步阶段。现有文献都研究全国总体的福利成本状况,还没有涉及地区和城乡通货膨胀福利成本差异的研究。   本文将在改进贝利和卢卡斯所使用的半对数货币需求函数基础上分别计算中国城乡通货膨胀福利成本,并使用改进的信息共享模型(Modified Information Share Model)研究城乡通货膨胀福利成本相互牵制、相互影响的机制,最后提出政策建议。   二、理论基础   本文把卢卡斯使用的半对数货币需求函数中名义利率改变为通货膨胀率,以此作为持有货币的机会成本变量。这一改进是符合中国现实的:一方面中国利率没有市场化,居民货币持有量对于利率还不是十分敏感;另一方面中国作为发展中国家通货膨胀水平较高,用通货膨胀率作为货币需求的机会成本更合理。所以通过设定如下的货币需求函数,利用消费者剩余方法也可以计算出中国城乡通货膨胀福利成本:   Mp=L(π,y)(1)   Mp表示实际货币余额,p表示价格水平,y表示实际收入水平,π表示通货膨胀率(作为持有货币的机会成本)。按照卢卡斯的方法,货币需求函数采取这种形式:L(π,y)=φ(π)y,用m表示实际货币余额Mp,d表示单位实际收入所需的实际货币余额,货币需求函数重写为:   d=my=Φ(π)(2)   设定具体货币需求函数形式是估计通货膨胀福利成本的关键。亚威利和萨利迪斯(Yavari and Serletis,2011)的研究[7]表明发展中国家由于通货膨胀水平一般较高,采取半对数形式的货币需求函数比较合理。所以设定如下货币需求函数:   InΦ(π)=α-ηπ(3)   或者写为这种形式:      设货币需求反函数为π=∏(d),通货膨胀福利成本可按如下方式计算:      三、计量经济方法   信息共享模型(IS)是基于新信息反应速度的实证模型,可以用来研究具有协整关系的变量之间由于信息的非对称和信息消化时间的不同,在市场力量作用下相互牵制,最终达到均衡的动态过程。这一模型一般用于金融市场,研究相同或者相似金融产品由于信息不对称,价格在短期内发生偏离,但在长期会趋于一致。该模型可估计出在决定有效价格过程中,不同市场的贡献度大小,贡献度越大的市场在价格决定中作用越大。该模型最早由海斯布鲁克(Hasbrouck,1995)[8]提出,后来经过利恩和雪雷斯特(Lien and Shrestha,2009)[9]改进。本文利用改进后的信息共享模型(MIS)来分析中国城乡通货膨胀福利成本的动态调整过程,利用信息份额大小来判别在决定全国均衡的通货膨胀福利成本过程中,城乡市场的贡献度。信息份额越大说明遭受通货膨胀福利成本损失越严重,而且还能够反映出这种调整过程的快慢。    ???   由于方差协方差矩阵的分解方式不唯一,利恩和雪雷斯特没有利用乔利斯基分解方法克服干扰项之间同期相关性的问

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