張?zhí)祉?，李汶駿

（武漢大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，湖北 武漢 430072）

一、引言

作為資金融通難易程度的表征，全球流動(dòng)性始終是國(guó)際宏觀經(jīng)濟(jì)和金融領(lǐng)域關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，其變化及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)受到世界范圍內(nèi)政策制定者、金融市場(chǎng)參與主體和研究者的廣泛關(guān)注。在西方主要發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體貨幣政策的驅(qū)動(dòng)下，全球流動(dòng)性可以在一定程度上通過(guò)影響貨幣供給、利率水平、資產(chǎn)價(jià)格以及物價(jià)水平等因素，對(duì)全球經(jīng)濟(jì)和金融環(huán)境造成廣泛、深入的影響。歷史經(jīng)驗(yàn)表明，寬松貨幣政策引致的全球流動(dòng)性擴(kuò)張有利于降低融資成本、緩解融資約束，提高居民消費(fèi)和企業(yè)投資，能夠在一定程度上穩(wěn)定通脹預(yù)期并推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。特別是在2008年國(guó)際金融危機(jī)發(fā)生后，全球流動(dòng)性的合理擴(kuò)張有助于平抑金融市場(chǎng)波動(dòng)，降低系統(tǒng)性金融風(fēng)險(xiǎn)，推動(dòng)主要經(jīng)濟(jì)體宏觀經(jīng)濟(jì)從衰退中逐步復(fù)蘇。但是，過(guò)度的流動(dòng)性往往產(chǎn)生貨幣貶值壓力、資產(chǎn)價(jià)格泡沫以及通貨膨脹等不容忽視的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，加劇金融市場(chǎng)的脆弱性，威脅全球經(jīng)濟(jì)、金融體系穩(wěn)定。

2020年，新冠肺炎疫情的爆發(fā)使全球經(jīng)濟(jì)遭受沉重打擊。受經(jīng)濟(jì)衰退預(yù)期影響，各主要經(jīng)濟(jì)體央行相繼出臺(tái)了大規(guī)模的寬松貨幣政策，釋放了大量的流動(dòng)性。2021年，隨著新冠肺炎疫情上升趨勢(shì)得到控制，加之各國(guó)大規(guī)模積極性財(cái)政政策的刺激，全球經(jīng)濟(jì)在總需求持續(xù)上升的拉動(dòng)下逐漸復(fù)蘇，疫情沖擊下許多國(guó)家市場(chǎng)關(guān)系出現(xiàn)了供求失衡，通貨膨脹開(kāi)始上揚(yáng)。2022年，盡管西方主要發(fā)達(dá)國(guó)家貨幣政策轉(zhuǎn)向預(yù)期不斷強(qiáng)化，但其物價(jià)水平上漲形勢(shì)卻愈加嚴(yán)峻，通貨膨脹壓力已從個(gè)別國(guó)家蔓延至多個(gè)國(guó)家，成為全球性問(wèn)題。就本輪全球通脹的問(wèn)題，二十國(guó)集團(tuán)（G20）財(cái)長(zhǎng)會(huì)議突出強(qiáng)調(diào)疫情導(dǎo)致的供應(yīng)鏈中斷、供求失衡以及包括能源、金屬、糧食在內(nèi)的大宗商品價(jià)格上漲是一些國(guó)家或地區(qū)通脹水平持續(xù)攀升的重要?jiǎng)恿?。此外，在俄烏軍事沖突危機(jī)的陰云下，地緣政治因素同樣加劇了全球通貨膨脹的壓力。值得強(qiáng)調(diào)的是，歸根結(jié)底通貨膨脹是一種貨幣現(xiàn)象，全球范圍內(nèi)寬松貨幣政策創(chuàng)造出的全球流動(dòng)性擴(kuò)張是本輪高通脹的重要根源。綜合來(lái)看，在新冠疫情沖擊和地緣政治博弈的擾動(dòng)下，充裕的全球流動(dòng)性為通貨膨脹提供了滋生的條件，疊加大宗商品價(jià)格波動(dòng)和供應(yīng)鏈瓶頸等結(jié)構(gòu)性因素，共同推動(dòng)了全球通脹的進(jìn)一步加劇。

新冠病素傳播背景下的全球通脹高企態(tài)勢(shì)，給各國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)政策的制定帶來(lái)嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，增加了世界經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的諸多不確定性風(fēng)險(xiǎn)。研究全球流動(dòng)性擴(kuò)張沖擊對(duì)全球范圍內(nèi)通貨膨脹演變的影響，可以為積極應(yīng)對(duì)全球流動(dòng)性動(dòng)態(tài)演變提供參考，有助于我國(guó)主動(dòng)應(yīng)對(duì)外部因素變化，更好地制定和實(shí)施有效的貨幣政策，維持國(guó)內(nèi)物價(jià)水平的總體穩(wěn)定。有鑒于此，本文試圖從各國(guó)物價(jià)上漲這一經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象背后分析驅(qū)動(dòng)因素，重點(diǎn)關(guān)注全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)全球范圍內(nèi)通貨膨脹的影響。

本文的邊際貢獻(xiàn)在于：第一，從測(cè)量方法來(lái)看，現(xiàn)有文獻(xiàn)大多從數(shù)量指標(biāo)或價(jià)格指標(biāo)的單一維度對(duì)流動(dòng)性進(jìn)行度量，難以全面體現(xiàn)全球流動(dòng)性的動(dòng)態(tài)變化及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。本文基于施加符號(hào)約束的靜態(tài)因子模型，涵蓋了貨幣政策、信貸供給以及信貸需求三個(gè)關(guān)鍵因子，實(shí)現(xiàn)了對(duì)全球流動(dòng)性的合理測(cè)量，可以更好地刻畫(huà)全球流動(dòng)性的真實(shí)動(dòng)態(tài)及經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。第二，從研究對(duì)象來(lái)看，本文聚焦于在全球?qū)用嫣接懲ㄘ浥蛎浀男纬稍?，?qiáng)調(diào)了全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)全球通脹的影響，而過(guò)往關(guān)于通脹影響因素的研究大都集中于單個(gè)國(guó)家的財(cái)政貨幣政策或供求沖擊等國(guó)內(nèi)要素對(duì)本國(guó)或地區(qū)通貨膨脹的影響（如Fratantoni和chuh，2003；任康鈺和倪沈逸，2022），較少有文獻(xiàn)圍繞全球流動(dòng)性變化對(duì)通貨膨脹的影響機(jī)理展開(kāi)深入研究，缺乏對(duì)全球?qū)用婀残砸蛩氐奶接?。第三，從研究方法?lái)看，本文基于符號(hào)約束方法對(duì)面板向量自回歸模型（PVAR）進(jìn)行識(shí)別，僅按照經(jīng)濟(jì)含義對(duì)沖擊效應(yīng)本身施加約束，運(yùn)用蒙特卡洛模擬抽樣將滿足符號(hào)限制的沖擊予以保留，進(jìn)而得到?jīng)_擊效應(yīng)的一般特征。與傳統(tǒng)的遞歸約束方法相比，符號(hào)識(shí)別并不需要對(duì)同期響應(yīng)矩陣施加嚴(yán)苛的限制條件，且對(duì)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各變量的排列順序沒(méi)有嚴(yán)格要求。

二、文獻(xiàn)綜述

（一）全球流動(dòng)性的概念與測(cè)量方法

科學(xué)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亟缍ㄈ蛄鲃?dòng)性的概念是相關(guān)研究的基礎(chǔ)。然而，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于該概念的內(nèi)涵仍有不同的觀點(diǎn)，很難給出一個(gè)達(dá)成共識(shí)的概念界定（Cohen等，2017）。Kramer和Baks（1999）提出，全球流動(dòng)性可以在一定程度上表示在國(guó)際金融市場(chǎng)融資的難易程度。國(guó)際貨幣基金組織（IMF）則認(rèn)為全球流動(dòng)性是金融市場(chǎng)上推動(dòng)資金供給進(jìn)而影響國(guó)際融資便利度的因素。綜合來(lái)看，全球流動(dòng)性可以定義為國(guó)際融資環(huán)境（CGFS，2011），通常用來(lái)衡量國(guó)際市場(chǎng)上金融資產(chǎn)交易和將貨幣資產(chǎn)轉(zhuǎn)化為商品或服務(wù)的難易程度，體現(xiàn)國(guó)際金融市場(chǎng)的融資條件（CGFS，2011）?？陀^上，全球流動(dòng)性是一組對(duì)不同國(guó)家或地區(qū)的資金流動(dòng)同時(shí)產(chǎn)生影響的全球資金供給因素，可分為官方流動(dòng)性和私人流動(dòng)性?xún)蓚€(gè)部分（CGFS，2011），分別由貨幣當(dāng)局和私人銀行部門(mén)創(chuàng)造和提供。盡管私人流動(dòng)性規(guī)模相對(duì)較大，但由于具有極強(qiáng)的內(nèi)生性，很難對(duì)其進(jìn)行準(zhǔn)確測(cè)量和定量分析（高海紅，2012）。

近年來(lái)，學(xué)術(shù)界在全球流動(dòng)性的測(cè)算上做了大量研究。根據(jù)全球流動(dòng)性的特征差異提出了不同的測(cè)量方法，雖難以達(dá)成一致的標(biāo)準(zhǔn)，但可大致劃分為單一指標(biāo)法和綜合指標(biāo)法兩種方法。單一指標(biāo)法是基于研究目標(biāo)，選取某一維度的全球流動(dòng)性代表性指標(biāo)進(jìn)行分析，是相關(guān)研究中最常用的流動(dòng)性測(cè)量方法。在最初階段，主要以美國(guó)等發(fā)達(dá)國(guó)家的貨幣或信貸總量作為全球流動(dòng)性數(shù)量指標(biāo)的代理指標(biāo)（Kramer和Baks，1999）。相較于數(shù)量指標(biāo)，價(jià)格指標(biāo)能夠更為即時(shí)地反映市場(chǎng)預(yù)期，可以在衡量資金流動(dòng)性的同時(shí)反映資金的成本價(jià)格，通常包括發(fā)達(dá)國(guó)家的政策利率、市場(chǎng)利率或資本收益率（Brana等，2012）?，F(xiàn)有研究表明，單一指標(biāo)的測(cè)量方法往往忽視了國(guó)家之間的個(gè)體差異性，難以準(zhǔn)確描述各經(jīng)濟(jì)體所面臨的流動(dòng)性環(huán)境（Osina，2019），不足以反映全球流動(dòng)性的波動(dòng)信息。為此，學(xué)者們認(rèn)為在對(duì)數(shù)量指標(biāo)進(jìn)行考察的同時(shí)，需要以?xún)r(jià)格指標(biāo)作為補(bǔ)充，不應(yīng)該采用單一指標(biāo)對(duì)全球流動(dòng)性進(jìn)行測(cè)量（Eickmeier等，2014）。

綜合指標(biāo)法綜合運(yùn)用多種指標(biāo)，可以提供一個(gè)更全面、更多樣化的分析框架。Chen等（2012）同時(shí)運(yùn)用數(shù)量指標(biāo)和價(jià)格指標(biāo)完成了對(duì)全球流動(dòng)性的測(cè)量。Eickmeier等（2014）采用貨幣政策、信貸供給和信貸需求三種因子作為全球流動(dòng)性的代理指標(biāo)，建立基于靜態(tài)因子模型測(cè)量全球流動(dòng)性的框架。基于驅(qū)動(dòng)因素的不同，Choi等 （2017）提出利用貨幣政策、金融市場(chǎng)以及風(fēng)險(xiǎn)厭惡三種因子來(lái)描述全球流動(dòng)性?？傮w而言，數(shù)量指標(biāo)體現(xiàn)了金融市場(chǎng)中的流動(dòng)性條件，價(jià)格指標(biāo)則反映了金融市場(chǎng)中參與者提供流動(dòng)性的意愿，全球流動(dòng)性的測(cè)量應(yīng)當(dāng)綜合數(shù)量和價(jià)格指標(biāo)，二者的結(jié)合有助于準(zhǔn)確測(cè)量全球流動(dòng)性狀況。與單一指標(biāo)法相比，綜合指標(biāo)法可以更為完整地刻畫(huà)出全球流動(dòng)性的真實(shí)狀況（Chen等，2012），而因子分析法是實(shí)現(xiàn)綜合指標(biāo)測(cè)量的重要技術(shù)手段。

（二）關(guān)于全球流動(dòng)性與通貨膨脹的文獻(xiàn)綜述

各國(guó)政府在治理或應(yīng)對(duì)通脹時(shí)，都會(huì)將控制貨幣供應(yīng)量放在重要位置?，F(xiàn)代貨幣數(shù)量論認(rèn)為流通貨幣的超額供應(yīng)是導(dǎo)致通脹問(wèn)題的唯一重要因素（Friedman等，1990）。早期經(jīng)濟(jì)學(xué)界關(guān)于單個(gè)國(guó)家的貨幣總量與本國(guó)通貨膨脹之間的關(guān)系進(jìn)行了大量研究，大多數(shù)研究結(jié)果都表明貨幣供給量與本國(guó)通脹之間存在顯著的正相關(guān)關(guān)系。伴隨著全球化的推進(jìn)，僅從國(guó)家層面對(duì)通脹進(jìn)行解釋已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不足（Sousa和Zaghini，2007），部分學(xué)者逐漸將視野投向國(guó)際市場(chǎng)，開(kāi)始研究全球流動(dòng)性動(dòng)態(tài)變化對(duì)通貨膨脹的影響。早期關(guān)于全球流動(dòng)性動(dòng)態(tài)與通貨膨脹之間關(guān)系的研究，主要針對(duì)美國(guó)貨幣政策變化的溢出效應(yīng)展開(kāi)。Hudson（2010）研究發(fā)現(xiàn)美國(guó)擴(kuò)張性貨幣政策推動(dòng)了新興市場(chǎng)國(guó)家資產(chǎn)價(jià)格上漲以及幣值上升，并帶來(lái)通貨膨脹。美國(guó)的量化寬松政策使國(guó)際金融市場(chǎng)上美元流動(dòng)性持續(xù)增加，將提升國(guó)際大宗商品價(jià)格，并推動(dòng)全球范圍內(nèi)各國(guó)物價(jià)的上漲（劉昊虹，2011）。

隨著對(duì)全球流動(dòng)性關(guān)注度的提高，流動(dòng)性與通貨膨脹之間的跨境傳導(dǎo)機(jī)制逐漸成為關(guān)注焦點(diǎn)。D'agostino和Surico（2009）研究發(fā)現(xiàn)相較于美國(guó)貨幣總量，以七國(guó)集團(tuán)的貨幣增長(zhǎng)率作為全球流動(dòng)性的代理指標(biāo)，對(duì)美國(guó)國(guó)內(nèi)通脹具有較好預(yù)測(cè)效果。Borio（2008）認(rèn)為在對(duì)貨幣與通貨膨脹之間的通脹機(jī)制進(jìn)行確定和解釋時(shí)，不僅要考慮到全球流動(dòng)性，而且要考慮到全球通脹表現(xiàn)，全球視角比國(guó)家視角更重要。因此，國(guó)內(nèi)外部分學(xué)者開(kāi)始從全球視角出發(fā)，探究全球流動(dòng)性動(dòng)態(tài)變化對(duì)通貨膨脹的影響（Howell，2020）。Rüffer和Stracca（2006）研究發(fā)現(xiàn)全球流動(dòng)性擴(kuò)張沖擊對(duì)歐元區(qū)國(guó)家的資產(chǎn)價(jià)格、產(chǎn)出以及物價(jià)水平具有明顯的溢出效應(yīng)。Belke等（2008）認(rèn)為全球流動(dòng)性在某種程度上推動(dòng)了全球范圍內(nèi)較為普遍的通貨膨脹壓力，在此基礎(chǔ)上，Belke等（2010）以經(jīng)濟(jì)合作與發(fā)展組織（OECD）國(guó)家為研究對(duì)象，探究了全球流動(dòng)性、利率與物價(jià)水平之間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)以貨幣總量為代理指標(biāo)的全球流動(dòng)性是反映通貨膨脹的有效指標(biāo)，可以用來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)物價(jià)的變化趨勢(shì)，高水平的全球流動(dòng)性往往是物價(jià)上漲的主要誘因和金融穩(wěn)定的巨大威脅。張?zhí)祉敽屠顫崳?011）利用Phillips擴(kuò)展模型就全球流動(dòng)性與通貨膨脹之間的關(guān)系進(jìn)行了探究，發(fā)現(xiàn)全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)通貨膨脹具有顯著促進(jìn)作用，可以較好地解釋世界各國(guó)的通貨膨脹變化。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理，可以發(fā)現(xiàn)現(xiàn)有文獻(xiàn)存在以下三點(diǎn)不足：第一，從全球流動(dòng)性度量方法來(lái)看，雖然在代理指標(biāo)的選取上存在差異，但現(xiàn)有文獻(xiàn)普遍采用貨幣總量、信貸總量等單一指標(biāo)，從單一維度對(duì)流動(dòng)性進(jìn)行度量，無(wú)法完整反映全球流動(dòng)性的動(dòng)態(tài)特征。第二，從實(shí)證方法來(lái)看，現(xiàn)有文獻(xiàn)多采用遞歸約束方法對(duì)流動(dòng)性進(jìn)行識(shí)別，識(shí)別假設(shè)過(guò)于嚴(yán)苛且識(shí)別效果不夠準(zhǔn)確。第三，從研究對(duì)象來(lái)看，現(xiàn)有研究或借助VAR、SVAR和FAVAR等方法聚焦于全球流動(dòng)性對(duì)單一國(guó)家經(jīng)濟(jì)的影響，或采用PVAR探究全球流動(dòng)性沖擊對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家或發(fā)展中國(guó)家單一群體經(jīng)濟(jì)的影響，未能將發(fā)達(dá)國(guó)家與發(fā)展中國(guó)家放在同一框架中進(jìn)行分析、檢驗(yàn)。

鑒于此，本文基于因子模型對(duì)全球流動(dòng)性進(jìn)行全面測(cè)算，涵蓋了貨幣政策、信貸供給以及信貸需求三個(gè)方面，采用符號(hào)約束方法對(duì)流動(dòng)性進(jìn)行識(shí)別，能夠更準(zhǔn)確、更穩(wěn)健地刻畫(huà)出全球流動(dòng)性的真實(shí)狀態(tài)。除此之外，利用現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和金融市場(chǎng)數(shù)據(jù)，本文在現(xiàn)有文獻(xiàn)基礎(chǔ)上對(duì)樣本容量進(jìn)行了擴(kuò)展，采用了涵蓋38個(gè)經(jīng)濟(jì)體的數(shù)據(jù)樣本，并基于符號(hào)約束識(shí)別的PVAR模型，對(duì)全球?qū)用嫒蛄鲃?dòng)性動(dòng)態(tài)特征及其對(duì)通貨膨脹的影響作用進(jìn)行探討，以期令研究結(jié)果更全面、更具代表性。

三、全球流動(dòng)性的測(cè)量

（一）變量選擇及數(shù)據(jù)處理方法

在全球流動(dòng)性指標(biāo)的構(gòu)建中，本文選取了美國(guó)、英國(guó)、日本等12個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體和中國(guó)內(nèi)地等13個(gè)新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體①12個(gè)發(fā)達(dá)經(jīng)濟(jì)體為：美國(guó)、日本、歐元區(qū)、英國(guó)、加拿大、瑞士、瑞典、挪威、丹麥、澳大利亞、新西蘭、捷克；13個(gè)新興市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體為：中國(guó)內(nèi)地、印度尼西亞、印度、韓國(guó)、馬來(lái)西亞、菲律賓、泰國(guó)、中國(guó)香港、新加坡、阿根廷、巴西、墨西哥、智利。1995年第1季度至2021年第1季度的相關(guān)金融數(shù)據(jù)來(lái)提取全球流動(dòng)性因子，具體金融指標(biāo)包括國(guó)內(nèi)銀行信貸總量、跨境銀行信貸總量、狹義貨幣總量（M1）、廣義貨幣總量（M2）、商業(yè)貸款利率、抵押貸款利率、隔夜拆借利率、貨幣市場(chǎng)利率、長(zhǎng)期國(guó)債利率、短期存貸利差、長(zhǎng)期存貸利差以及24類(lèi)美國(guó)金融變量序列，這些指標(biāo)充分體現(xiàn)了政策制定者和市場(chǎng)參與者共同決定的全球金融環(huán)境。其中，長(zhǎng)短期存貸利差分別根據(jù)抵押貸款利率、商業(yè)貸款利率與隔夜拆借利率的差值計(jì)算得出，對(duì)存貸利差指標(biāo)的加入，可以補(bǔ)充零利率以及負(fù)利率等極端時(shí)期的全球流動(dòng)性狀態(tài)信息。

為排除實(shí)體經(jīng)濟(jì)的影響，本文選取了相同的25個(gè)經(jīng)濟(jì)體的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、居民消費(fèi)、固定投資、消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)（CPI）、生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)（PPI）以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值平減指數(shù)的季度數(shù)據(jù)來(lái)提取宏觀經(jīng)濟(jì)因子。這些變量的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)主要來(lái)自EIU國(guó)家數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)際清算銀行數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)際金融統(tǒng)計(jì)（IFS）數(shù)據(jù)庫(kù)、美聯(lián)儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)以及相關(guān)樣本經(jīng)濟(jì)體的中央銀行。

考慮到全球新冠肺炎大流行對(duì)世界經(jīng)濟(jì)帶來(lái)沖擊，多國(guó)關(guān)鍵變量數(shù)據(jù)發(fā)生了劇烈波動(dòng)，本文采用Lenza和Primiceri（2020）的方法，對(duì)新型冠狀病毒肺炎疫情爆發(fā)時(shí)的異常數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，排除經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)異常波動(dòng)對(duì)研究結(jié)果的影響。此外，根據(jù)因子模型的要求，在數(shù)據(jù)處理過(guò)程中對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行了平穩(wěn)化、剔除異常值及標(biāo)準(zhǔn)化處理，并對(duì)少量缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行了插值處理而非簡(jiǎn)單取零或直接刪除。首先，為保證序列平穩(wěn)，對(duì)存在單位根的樣本進(jìn)行平穩(wěn)化處理，處理過(guò)程包括季節(jié)性調(diào)整、去趨勢(shì)以及差分等。其次，采用中位數(shù)方法對(duì)異常值進(jìn)行替換，以避免異常值的存在所導(dǎo)致的估計(jì)偏誤。然后，對(duì)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。最后，本文利用期望最大化算法對(duì)少量缺失的數(shù)據(jù)進(jìn)行插補(bǔ)，在滿足平衡面板數(shù)據(jù)條件的同時(shí)兼顧了樣本數(shù)量。

（二）基于靜態(tài)因子模型的測(cè)量方法

全球流動(dòng)性概念早已出現(xiàn)，但時(shí)至今日，對(duì)于如何對(duì)全球流動(dòng)性進(jìn)行測(cè)算仍有許多爭(zhēng)議。尚不存在能夠全面、直接反映全球流動(dòng)性水平的單一經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，學(xué)術(shù)界對(duì)于全球流動(dòng)性的測(cè)量方法也各不相同。由于PVAR模型在實(shí)際運(yùn)行過(guò)程中能夠處理的變量數(shù)量有限，難以涵蓋所有指標(biāo)信息，為了真實(shí)、全面地反映全球流動(dòng)性沖擊對(duì)通貨膨脹的影響，本文基于靜態(tài)因子模型對(duì)相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維處理，在施加符號(hào)約束后實(shí)現(xiàn)對(duì)全球流動(dòng)性動(dòng)態(tài)的測(cè)量。

首先，基于因子分析法從各國(guó)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)集XtM中提取宏觀因FtM：

關(guān)于全球流動(dòng)性因子數(shù)量，Bai和Ng（2002）提出了確定最佳因子個(gè)數(shù)的信息準(zhǔn)則，但是在該判斷標(biāo)準(zhǔn)下無(wú)法得到確定性結(jié)果。因子分析結(jié)果表明，基于Onatski（2010）檢驗(yàn)方法確定的最佳流動(dòng)性因子個(gè)數(shù)為1，僅能解釋全球金融數(shù)據(jù)的30%波動(dòng)情況；而3個(gè)流動(dòng)性因子的累積貢獻(xiàn)率達(dá)到了54.56%，且每個(gè)因子的貢獻(xiàn)率超過(guò)10%。其中，第一個(gè)全球流動(dòng)性因子可以解釋數(shù)據(jù)集30.49%的方差變化，第二個(gè)全球流動(dòng)性因子可以解釋13.85%，第三個(gè)全球流動(dòng)性因子可以解釋10.21%?？梢钥闯?，3個(gè)全球流動(dòng)性因子合計(jì)可以反映全球金融數(shù)據(jù)50%以上的波動(dòng)信息，因子分析效果較好，因此本文確定最佳全球流動(dòng)性因子個(gè)數(shù)為3。

表1 前10個(gè)主成分解釋的方差份額

本文在對(duì)全球流動(dòng)性因子的識(shí)別中，借鑒了Eickmeier等（2014）的分類(lèi)識(shí)別方法，根據(jù)經(jīng)濟(jì)理論對(duì)所有因子載荷施加了表2的識(shí)別約束條件，通過(guò)符號(hào)識(shí)別對(duì)貨幣政策因子、信貸供給因子以及信貸需求因子3種全球流動(dòng)性因子賦予實(shí)際的經(jīng)濟(jì)含義，在兼顧穩(wěn)健性的同時(shí)，避免了過(guò)度識(shí)別問(wèn)題。

表2 因子載荷的符號(hào)約束條件

注：“+”代表全球流動(dòng)性因子與相應(yīng)指標(biāo)為正相關(guān)，“-”表示全球流動(dòng)性因子與相應(yīng)指標(biāo)為負(fù)相關(guān)。

基于以上符號(hào)約束，存在多種通過(guò)因子識(shí)別條件的模型相關(guān)因子，本文則采用Fry和Pagan（2011）的方法，從100個(gè)回歸結(jié)果中選取中位值作為全球流動(dòng)性因子的分析測(cè)量結(jié)果。圖1刻畫(huà)了三種全球流動(dòng)性因子的動(dòng)態(tài)特征，用實(shí)線表示與所有滿足符號(hào)限制的模型相關(guān)的因子。其中，貨幣政策因子（PolicyGL）反映了當(dāng)前的貨幣條件，小于0代表當(dāng)前貨幣條件較為寬松，相反則相對(duì)偏緊；其變化趨勢(shì)則反映了當(dāng)前的全球貨幣政策立場(chǎng)，上升表明全球貨幣政策逐漸收緊，反之則代表貨幣政策環(huán)境的放松。與之類(lèi)似，信貸供給因子（CreditsGL）和信貸需求因子（CreditdGL）大于（小于）0則表明當(dāng)前全球信貸供應(yīng)寬松（緊縮）和全球信貸需求強(qiáng)勁（疲軟），其變化趨勢(shì)則是信貸供給和需求擴(kuò)張或縮減的反映?？傮w來(lái)看，樣本期內(nèi)三種全球流動(dòng)性因子的變化趨勢(shì)與歷史經(jīng)驗(yàn)事實(shí)相一致。以2008年全球金融危機(jī)為例，三種流動(dòng)性因子的變化表明全球流動(dòng)性在危機(jī)發(fā)生前持續(xù)擴(kuò)張。金融危機(jī)爆發(fā)后，避險(xiǎn)情緒急劇上升，貨幣政策驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性迅速萎縮，信貸供給驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性持續(xù)下降，信貸需求驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性也隨著避險(xiǎn)情緒在危機(jī)頂點(diǎn)時(shí)急劇縮減，令全球流動(dòng)性出現(xiàn)驟然緊縮。危機(jī)發(fā)生后，積極的貨幣政策調(diào)整、擴(kuò)張的信貸供給和復(fù)蘇的信貸需求都為市場(chǎng)重新注入了大量流動(dòng)性，促進(jìn)了危機(jī)后的經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇，全球流動(dòng)性也開(kāi)啟了快速擴(kuò)張。

圖1 全球流動(dòng)性動(dòng)態(tài)特征

四、研究設(shè)計(jì)

（一）模型設(shè)定

面板向量自回歸模型（Panel Vector Autoregression，簡(jiǎn)稱(chēng)PVAR），是向量自回歸模型（VAR）從平面向空間維度的拓展。VAR模型是宏觀經(jīng)濟(jì)研究中對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析的一般方法，它將模型中的每個(gè)變量都看作內(nèi)生變量，而無(wú)須對(duì)變量之間的因果關(guān)系進(jìn)行事先假定，以分析模型中各個(gè)變量及其滯后項(xiàng)對(duì)其他變量的影響。PVAR模型在保留VAR模型眾多優(yōu)良特征的同時(shí)，對(duì)時(shí)間效應(yīng)和個(gè)體效應(yīng)進(jìn)行了充分考慮，這降低了解釋變量之間共線性的可能，可以有效解決個(gè)體間的異質(zhì)性問(wèn)題。將參數(shù)化的PVAR模型與無(wú)參數(shù)化的宏觀經(jīng)濟(jì)理論相結(jié)合，并通過(guò)脈沖響應(yīng)函數(shù)或方差分解獲得模型估計(jì)結(jié)果，可以有效地檢驗(yàn)和論證經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中的許多問(wèn)題，適用于開(kāi)放經(jīng)濟(jì)體宏觀經(jīng)濟(jì)層面的實(shí)證檢驗(yàn)。

鑒于面板向量自回歸模型的技術(shù)優(yōu)勢(shì)，大多數(shù)關(guān)于全球流動(dòng)性溢出效應(yīng)的研究都基于PVAR模型進(jìn)行。因此，本文遵循該技術(shù)路徑，利用PVAR模型檢驗(yàn)全球流動(dòng)性擴(kuò)張沖擊對(duì)全球主要經(jīng)濟(jì)體通貨膨脹的影響?？紤]滯后n階的PVAR模型，模型設(shè)定如下：

在PVAR模型的參數(shù)估計(jì)中，面臨的主要問(wèn)題是需要估計(jì)的參數(shù)過(guò)多，容易導(dǎo)致多重共線性并造成較大的參數(shù)估計(jì)誤差，這對(duì)樣本數(shù)量的要求較高。從數(shù)據(jù)擬合的效果來(lái)看，更多的樣本數(shù)量可能更利于挖掘出宏觀經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象背后的客觀規(guī)律，但在樣本數(shù)量增加的同時(shí)，模型中的待估參數(shù)也會(huì)隨之增加，從而可能導(dǎo)致模型估計(jì)偏誤的進(jìn)一步擴(kuò)大。在應(yīng)用中，一般通過(guò)縮減模型中的指標(biāo)或降低滯后階數(shù)來(lái)解決。但這些方法的使用均較為主觀，可能會(huì)影響數(shù)據(jù)之間真實(shí)關(guān)系的表達(dá)，貝葉斯估計(jì)則為解決這個(gè)問(wèn)題提供了另一種方法。

與經(jīng)典的參數(shù)估計(jì)方法相比，基于概率理論的貝葉斯方法對(duì)參數(shù)的先驗(yàn)信息和樣本信息的利用更為充分，參數(shù)估計(jì)的方差較小，可以定量評(píng)估假設(shè)檢驗(yàn)和估計(jì)問(wèn)題的判斷結(jié)果，而不是簡(jiǎn)單地接受或拒絕，預(yù)測(cè)結(jié)果會(huì)更準(zhǔn)確。因此，一些學(xué)者開(kāi)始將貝葉斯方法應(yīng)用到面板向量自回歸模型的估計(jì)當(dāng)中，即先將模型中所有反映在時(shí)間和空間兩個(gè)維度中的參數(shù)劃歸一個(gè)參數(shù)集合，然后將該組參數(shù)分解為反映時(shí)間維度的λt和反映空間維度的αt。首先，假設(shè)αt、λt均服從已知的先驗(yàn)分布，再利用先驗(yàn)信息對(duì)有關(guān)參數(shù)分布的似然函數(shù)進(jìn)行構(gòu)造，然后通過(guò)極大似然估計(jì)獲得最后的參數(shù)估計(jì)結(jié)果。假定基本模型由下式給出：

借助于如下表達(dá)式：

模型簡(jiǎn)化為：

將參數(shù)集矩陣ri,t分解為反映時(shí)間影響的λt的和空間影響的αt，即：

假設(shè)αt，λt均服從一定的已知分布，即：

在概率分布假設(shè)下，本文利用Gibbs樣條抽樣方法推導(dǎo)出數(shù)據(jù)生成過(guò)程模型的分布，并得到與數(shù)據(jù)相適應(yīng)的參數(shù)估計(jì)值。在時(shí)間長(zhǎng)度T有限但截面?zhèn)€體N足夠大，且數(shù)據(jù)具有動(dòng)態(tài)同質(zhì)性時(shí)，可以使用混合估計(jì)方法對(duì)PVAR模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)。但在具有異質(zhì)性斜率系數(shù)的動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型中，不同經(jīng)濟(jì)體具有不同的斜率系數(shù)，混合估計(jì)方法會(huì)存在不一致問(wèn)題。Pesaran和Smith（1995）提出可以使用組群平均值估計(jì)法（Mean Group Estimator）進(jìn)行解決，即先為每個(gè)樣本經(jīng)濟(jì)體分別建立一個(gè)VAR模型，并采用普通最小二乘法或貝葉斯方法進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，再對(duì)其進(jìn)行模型識(shí)別，然后可以獲得每個(gè)經(jīng)濟(jì)體的脈沖響應(yīng)函數(shù)，最后將各個(gè)經(jīng)濟(jì)體的脈沖響應(yīng)函數(shù)加以平均，就可以得到最終的綜合脈沖響應(yīng)結(jié)果。Pesaran（2007）再次證明了組群平均值估計(jì)法的有效性，研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于現(xiàn)實(shí)的宏觀面板數(shù)據(jù)，即截面?zhèn)€體N有限但時(shí)間長(zhǎng)度T足夠大的情形下，利用樣本的個(gè)體時(shí)間序列構(gòu)建起VAR模型并對(duì)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，最后得到的參數(shù)估計(jì)量是一致且有效的。為避免模型設(shè)定不同而引起不同經(jīng)濟(jì)體脈沖響應(yīng)的差異，本文對(duì)所有經(jīng)濟(jì)體均采用了相同的基于貝葉斯估計(jì)原理的PVAR模型設(shè)定，并采用組群平均值估計(jì)法進(jìn)行估計(jì)。

（二）變量和數(shù)據(jù)

本文選取了38個(gè)經(jīng)濟(jì)體②38個(gè)樣本經(jīng)濟(jì)體為：奧地利、澳大利亞、比利時(shí)、巴西、中國(guó)內(nèi)地、加拿大、瑞士、智利、哥倫比亞、塞浦路斯、德國(guó)、丹麥、西班牙、芬蘭、法國(guó)、英國(guó)、希臘、中國(guó)香港、印尼、愛(ài)爾蘭、以色列、意大利、日本、韓國(guó)、立陶宛、北馬其頓、馬來(lái)西亞、荷蘭、挪威、新西蘭、秘魯、塞爾維亞、俄羅斯、瑞典、新加坡、泰國(guó)、美國(guó)以及南非。從2000年第1季度至2021年第1季度共85個(gè)季度的面板數(shù)據(jù)。主要變量包含全球流動(dòng)性（GL）、實(shí)際短期利率（SR）、廣義貨幣總量（M2）、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP）、股票價(jià)格（Stock）和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)（CPI）等變量，以探究全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)全球范圍內(nèi)主要經(jīng)濟(jì)體通貨膨脹的影響。由于在2000年之前，一些經(jīng)濟(jì)體數(shù)據(jù)缺失問(wèn)題相對(duì)嚴(yán)重，本文未將2000年之前全球流動(dòng)性動(dòng)態(tài)納入實(shí)證分析。全球流動(dòng)性變量數(shù)據(jù)取自本文的測(cè)量結(jié)果，以貨幣政策因子（PolicyGL）作為全球流動(dòng)性（GL）的代理變量進(jìn)行基準(zhǔn)研究，并將信貸供給因子（CreditsGL）和信貸需求因子（CreditdGL）分別作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)代理指標(biāo)。所有統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)均來(lái)源于EIU國(guó)家數(shù)據(jù)庫(kù)，并采用數(shù)據(jù)內(nèi)插法對(duì)少量的缺失數(shù)據(jù)進(jìn)行補(bǔ)充。

2020年以來(lái)，全球新冠肺炎疫情蔓延，對(duì)全球經(jīng)濟(jì)造成很大的沖擊。尤其是2020年3月，為應(yīng)對(duì)疫情對(duì)經(jīng)濟(jì)的沖擊，世界主要經(jīng)濟(jì)體央行進(jìn)行了大規(guī)模的降息操作，這對(duì)其他經(jīng)濟(jì)變量產(chǎn)生了很大的沖擊?？紤]到潛在的結(jié)構(gòu)變化，本文采用了Lenza和Primiceri（2020）的方法，對(duì)新冠肺炎疫情爆發(fā)后的異常經(jīng)濟(jì)或金融數(shù)據(jù)進(jìn)行修正，然后利用PVAR模型探究全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)全球主要經(jīng)濟(jì)體通貨膨脹的影響。對(duì)貨幣總量、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、股票價(jià)格和消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，其余變量（例如，利率）取水平值。

（三）全球流動(dòng)性沖擊的識(shí)別

本文采用符號(hào)約束識(shí)別的PVAR模型來(lái)實(shí)證檢驗(yàn)全球流動(dòng)性擴(kuò)張沖擊對(duì)全球通貨膨脹的影響作用。符號(hào)約束的識(shí)別方法并不直接對(duì)同期響應(yīng)矩陣施加下三角限制或零約束條件，而是從經(jīng)濟(jì)理論出發(fā)，獲得一定期限內(nèi)其余變量對(duì)特定變量沖擊的響應(yīng)符號(hào)，并將該符號(hào)約束施加在基于實(shí)際數(shù)據(jù)實(shí)證產(chǎn)生的脈沖響應(yīng)函數(shù)上，利用蒙特卡洛模擬抽樣將滿足符號(hào)限制的沖擊予以保留，舍棄不滿足約束的模擬。經(jīng)過(guò)多次抽樣，將最后得到的一系列脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行加總平均，以形成相對(duì)綜合和穩(wěn)定的脈沖響應(yīng)實(shí)證結(jié)果，進(jìn)而得到?jīng)_擊效應(yīng)的一般特征。陳浪南和田磊（2015）認(rèn)為VAR模型本身缺乏經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)，符號(hào)約束方法可以使相關(guān)變量反映更深層的經(jīng)濟(jì)理論，因此上述識(shí)別方式具有合理性。盡管如此，本文對(duì)符號(hào)約束的設(shè)置較為謹(jǐn)慎，對(duì)于某些關(guān)鍵性變量不施加符號(hào)約束，例如本文研究全球流動(dòng)性沖擊對(duì)全球通貨膨脹的影響，故不對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)做嚴(yán)格符號(hào)約束。

為了便于探討，本文以表格形式給出了各變量的脈沖響應(yīng)符號(hào)約束：

表3 變量與符號(hào)約束路徑

五、實(shí)證結(jié)果及分析

本文聚焦于一個(gè)單位全球流動(dòng)性的標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對(duì)全球主要經(jīng)濟(jì)體通貨膨脹的影響作用。以貨幣政策因子（PolicyGL）作為全球流動(dòng)性的代理變量，并將信貸供給因子（CreditsGL）和信貸需求因子（CreditdGL）分別作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)時(shí)代理指標(biāo)。與其他5個(gè)變量組成標(biāo)準(zhǔn)的PVAR模型，對(duì)貨幣總量、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、股票價(jià)格以及消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)變量進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，其余變量取水平值。由于PVAR模型中的回歸系數(shù)很多，很難對(duì)未來(lái)幾個(gè)時(shí)期各個(gè)變量之間的連續(xù)相關(guān)關(guān)系進(jìn)行有效說(shuō)明和解釋。因此，本文使用脈沖響應(yīng)函數(shù)圖來(lái)更為直觀地描述未來(lái)40期各個(gè)變量之間的相互作用關(guān)系。如果其余變量的各前期數(shù)值和當(dāng)期數(shù)值保持不變，那么正交化脈沖響應(yīng)函數(shù)可以反映向量自回歸模型中其余變量未來(lái)各期對(duì)某個(gè)方程中擾動(dòng)項(xiàng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差變化的脈沖響應(yīng)情況。

（一）基準(zhǔn)研究結(jié)果

在上述基礎(chǔ)設(shè)定下，本文采用貝葉斯方法對(duì)PVAR模型進(jìn)行估計(jì)，基于500次蒙特卡羅模擬計(jì)算出置信區(qū)間為一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差（68%）的脈沖響應(yīng)函數(shù)，并進(jìn)一步對(duì)脈沖響應(yīng)函數(shù)附加相應(yīng)的符號(hào)約束進(jìn)行識(shí)別，保留滿足符號(hào)限制條件的各個(gè)經(jīng)濟(jì)體的脈沖響應(yīng)函數(shù)，并將各經(jīng)濟(jì)體脈沖響應(yīng)函數(shù)加以平均構(gòu)造模型的綜合脈沖響應(yīng)函數(shù)，根據(jù)模型的最終統(tǒng)計(jì)結(jié)果進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，以表示其余變量對(duì)一單位標(biāo)準(zhǔn)差的全球流動(dòng)性擴(kuò)張沖擊的響應(yīng)。圖2報(bào)告了全球38個(gè)主要經(jīng)濟(jì)體在受到來(lái)自貨幣政策驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性正向沖擊時(shí)的平均脈沖響應(yīng)函數(shù)，可見(jiàn)全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)主要經(jīng)濟(jì)體的短期利率、貨幣總量、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、股票價(jià)格以及物價(jià)水平均產(chǎn)生了不同程度的影響③陳浪南和田磊（2015）發(fā)現(xiàn)相較于傳統(tǒng)采用遞歸約束的Cholesky分解識(shí)別方法，符號(hào)約束方法得到的脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果不會(huì)受到VAR模型中不同變量排列順序的影響。盡管如此，為了驗(yàn)證實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文依然比較了不同變量排序的模型估計(jì)結(jié)果。實(shí)證結(jié)果是穩(wěn)健的，但限于篇幅此處省略，感興趣的讀者可向作者索取。。

圖2 全球主要經(jīng)濟(jì)體相關(guān)變量對(duì)PolicyGL沖擊的脈沖響應(yīng)圖

全球流動(dòng)性動(dòng)態(tài)變化會(huì)在宏觀經(jīng)濟(jì)的不同層面產(chǎn)生影響。第一，全球流動(dòng)性擴(kuò)張會(huì)對(duì)短期利率產(chǎn)生-0.15%的負(fù)向初始沖擊，隨后影響程度緩慢下降，并在第4期前后失去統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的顯著性。第二，全球流動(dòng)性正向沖擊會(huì)對(duì)貨幣供給帶來(lái)持續(xù)的正向影響，貨幣供應(yīng)量在受到全球流動(dòng)性沖擊后迅速上升，隨后沖擊效果逐漸呈現(xiàn)上升趨勢(shì)，在第6期達(dá)到峰值后逐漸收斂減弱。第三，全球流動(dòng)性擴(kuò)張會(huì)給產(chǎn)出帶來(lái)短期促進(jìn)作用，GDP增速在受到全球流動(dòng)性正向沖擊后迅速上升，隨后沖擊效果逐漸回落，第8期后便不再顯著。第四，全球流動(dòng)性擴(kuò)張會(huì)對(duì)股票市場(chǎng)指數(shù)產(chǎn)生0.016%的初始沖擊，將促使股票價(jià)格在短期內(nèi)迅速上漲，但沖擊效應(yīng)持續(xù)的時(shí)間相對(duì)較短，在第13期前后即失去顯著性。股票市場(chǎng)指數(shù)反映了資產(chǎn)價(jià)格的變化，這意味著全球流動(dòng)性擴(kuò)張沖擊在一定程度上推動(dòng)了資產(chǎn)價(jià)格的上漲。第五，全球流動(dòng)性擴(kuò)張會(huì)在較長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)促進(jìn)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)的上漲，在第1期對(duì)消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)產(chǎn)生正向初始沖擊，隨后沖擊效應(yīng)逐漸增強(qiáng)，在第7期前后達(dá)到頂峰后緩慢收斂、趨于減弱?？偟膩?lái)說(shuō)，全球流動(dòng)性擴(kuò)張會(huì)在短期內(nèi)導(dǎo)致利率顯著下行，增加貨幣供給，推動(dòng)資產(chǎn)價(jià)格的上漲和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，并在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)引發(fā)通貨膨脹。

總體上，世界范圍內(nèi)超寬松貨幣政策帶來(lái)的全球流動(dòng)性擴(kuò)張，逐漸成為全球通貨膨脹發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。?dāng)全球流動(dòng)性處于擴(kuò)張階段時(shí)，發(fā)達(dá)國(guó)家寬松的貨幣政策營(yíng)造了良好的融資環(huán)境，國(guó)際投資者可以在低利率國(guó)家獲得大量貸款，本國(guó)居民消費(fèi)需求的增加帶動(dòng)了本國(guó)物價(jià)水平的上漲，帶來(lái)通脹壓力。由于資本的逐利本性，國(guó)際金融市場(chǎng)上充裕的資金將流入到利率更高的其他國(guó)家以尋求更高的投資機(jī)會(huì)，這些資本在為其他國(guó)家提供資金的同時(shí)也加劇了資產(chǎn)市場(chǎng)過(guò)熱的風(fēng)險(xiǎn)，帶動(dòng)以股票價(jià)格為代表的資產(chǎn)價(jià)格的飆漲，資產(chǎn)價(jià)格的上漲將在一定程度上外溢到商品價(jià)格上，從而對(duì)通脹造成顯著影響。同時(shí)，流動(dòng)性接受?chē)?guó)為了維護(hù)本國(guó)利益，避免貨幣升值、資產(chǎn)價(jià)格上漲風(fēng)險(xiǎn)等負(fù)面影響，貨幣政策往往會(huì)跟隨發(fā)達(dá)國(guó)家轉(zhuǎn)為寬松，貨幣供應(yīng)量增加的同時(shí)利率也將聯(lián)動(dòng)下降，在利率渠道的作用下，擴(kuò)張的全球流動(dòng)性將最終轉(zhuǎn)化為本國(guó)的內(nèi)部流動(dòng)性，對(duì)通脹造成顯著的長(zhǎng)期影響。此外，部分過(guò)剩的流動(dòng)性將涌入原油、糧食以及金屬等大宗商品領(lǐng)域，推動(dòng)國(guó)際大宗商品價(jià)格的上漲，并通過(guò)貿(mào)易渠道傳導(dǎo)至流動(dòng)性接受?chē)?guó)，這將在一定程度上推動(dòng)全球物價(jià)水平的上漲，加重全球的通脹壓力。

（二）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為對(duì)前述研究結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證，本文使用變量替換方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)，采用前述全球流動(dòng)性測(cè)量中所測(cè)算出的信貸供給因子（CreditsGL）和信貸需求因子（CreditdGL）作為全球流動(dòng)性的代理指標(biāo)，分別與樣本經(jīng)濟(jì)體相關(guān)變量進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

1.以信貸供給因子衡量的全球流動(dòng)性指標(biāo)CreditsGL替代PolicyGL

將基準(zhǔn)模型中的全球流動(dòng)性指標(biāo)替換為CreditsGL，將模型的滯后階數(shù)確定為1階，可以獲得相應(yīng)的脈沖響應(yīng)圖（如圖3所示）。

圖3 全球主要經(jīng)濟(jì)體相關(guān)變量對(duì)CreditsGL沖擊的脈沖響應(yīng)圖

與基準(zhǔn)模型一致，穩(wěn)健性檢驗(yàn)?zāi)Ｐ椭行刨J供給因子驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性擴(kuò)張沖擊會(huì)在較長(zhǎng)時(shí)間內(nèi)顯著提高全球主要經(jīng)濟(jì)體的通貨膨脹，擴(kuò)大貨幣總量，并降低其短期利率，對(duì)股票價(jià)格以及國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值具有明顯的短期促進(jìn)作用。

值得說(shuō)明的是，相較于基準(zhǔn)模型，信貸供給因子驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)實(shí)際短期利率沖擊的持續(xù)時(shí)間相當(dāng)，但沖擊效果更小，初始沖擊僅達(dá)到了0.1%。此外，信貸供給因子驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性擴(kuò)張與基準(zhǔn)模型相比，對(duì)貨幣總量的沖擊效果相似，但持續(xù)時(shí)間更長(zhǎng)，在40期時(shí)依然較為顯著；對(duì)CPI的沖擊持續(xù)時(shí)間也更長(zhǎng)，但初始沖擊效果相對(duì)較弱，且峰值更小。

2.以信貸需求因子衡量的全球流動(dòng)性指標(biāo)CreditdGL替代PolicyGL

將基準(zhǔn)模型中全球流動(dòng)性指標(biāo)替換為CreditdGL，將模型的滯后階數(shù)確定為1階，可以獲得相應(yīng)的脈沖響應(yīng)圖（如圖4所示）。

圖4 全球主要經(jīng)濟(jì)體相關(guān)變量對(duì)CreditdGL沖擊的脈沖響應(yīng)圖

穩(wěn)健性檢驗(yàn)中信貸需求因子驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性擴(kuò)張會(huì)對(duì)貨幣總量、物價(jià)水平產(chǎn)生持續(xù)且顯著的正向沖擊，對(duì)股票價(jià)格和產(chǎn)出具有顯著的短期促進(jìn)作用，并在短期帶來(lái)實(shí)際利率的下降，與基準(zhǔn)模型結(jié)果相似。不同之處在于，與基準(zhǔn)模型相比信貸供給因子驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)CPI的初始沖擊相似，但正向沖擊的頂峰更低，且到達(dá)正響應(yīng)峰值需要的時(shí)間更長(zhǎng)。此外，在對(duì)全球流動(dòng)性施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后，股票價(jià)格當(dāng)即產(chǎn)生正效應(yīng)，之后正向影響逐漸減弱，并在第20期左右失去顯著性。相較于前兩種流動(dòng)性，信貸需求因子驅(qū)動(dòng)的全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)股票價(jià)格的沖擊效果存續(xù)時(shí)期更長(zhǎng)，影響的持續(xù)性顯著增強(qiáng)。

六、主要結(jié)論及啟示

本文基于施加符號(hào)約束的靜態(tài)因子模型測(cè)量全球流動(dòng)性，通過(guò)PVAR模型檢驗(yàn)了全球流動(dòng)性擴(kuò)張對(duì)主要經(jīng)濟(jì)體通貨膨脹的影響。本文的實(shí)證研究結(jié)果顯示，全球流動(dòng)性擴(kuò)張顯著提高了全球主要經(jīng)濟(jì)體的物價(jià)水平，也對(duì)貨幣總量、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、股票價(jià)格具有明顯的促進(jìn)作用，并帶來(lái)短期利率水平的下降，研究結(jié)果在不同代理指標(biāo)下均保持穩(wěn)健。由此來(lái)看，全球范圍內(nèi)充裕的流動(dòng)性，是全球通貨膨脹的重要推動(dòng)力。

值得注意的是，全球通貨膨脹的加劇既有寬松的貨幣政策帶來(lái)全球流動(dòng)性擴(kuò)張的原因，也有供應(yīng)鏈瓶頸所導(dǎo)致的商品供給不足的原因。新冠肺炎疫情發(fā)生以來(lái)，發(fā)達(dá)國(guó)家寬松的貨幣政策營(yíng)造了良好的融資環(huán)境，投資者能夠以較低的成本獲得資金并投資于以股票市場(chǎng)為代表的資產(chǎn)市場(chǎng)，帶來(lái)全球資產(chǎn)價(jià)格的普遍上漲，而過(guò)剩的流動(dòng)性將在一定程度上外溢到商品市場(chǎng)，為高通貨膨脹提供了滋生的溫床。但是，新冠疫情導(dǎo)致的供應(yīng)鏈瓶頸和供需錯(cuò)配同樣是導(dǎo)致本輪高通脹的重要原因。一方面，伴隨著全球經(jīng)濟(jì)的復(fù)蘇，各國(guó)居民的消費(fèi)需求也迅速恢復(fù)；另一方面，新冠疫情對(duì)全球產(chǎn)業(yè)鏈造成了嚴(yán)重沖擊，物流停滯、勞動(dòng)力短缺頻發(fā)，供給側(cè)供應(yīng)不暢等問(wèn)題逐漸顯現(xiàn)。商品供應(yīng)緊缺、快速恢復(fù)的消費(fèi)需求和供應(yīng)鏈瓶頸等因素交織，最終導(dǎo)致了供需缺口，推動(dòng)物價(jià)水平上漲。此外，以能源、金屬以及糧食為代表的國(guó)際大宗商品價(jià)格和資產(chǎn)價(jià)格的大幅上漲對(duì)全球通貨膨脹也起到了推波助瀾的作用。

當(dāng)前，新冠病毒全球蔓延的態(tài)勢(shì)尚未得到根本扭轉(zhuǎn)，全球通脹的“灰犀?！闭趤?lái)臨，世界經(jīng)濟(jì)前景充滿不確定性風(fēng)險(xiǎn)。在地緣政治博弈加劇的擾動(dòng)下，充裕的全球流動(dòng)性伴隨著供應(yīng)鏈瓶頸、大宗商品價(jià)格波動(dòng)等結(jié)構(gòu)性因素，勢(shì)必進(jìn)一步推升全球通貨膨脹。短期內(nèi)，全球的高通脹狀態(tài)依然難以平息，并呈現(xiàn)從“暫時(shí)性”向“持續(xù)性”逐漸轉(zhuǎn)變的態(tài)勢(shì)，在較長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)仍是各國(guó)經(jīng)濟(jì)所共同面臨的風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn)。中國(guó)作為大宗商品的主要進(jìn)口國(guó)，也面臨著輸入型通脹壓力。我國(guó)大宗商品的對(duì)外依存度過(guò)高，如原油對(duì)外依存度超過(guò)70%，鐵礦石對(duì)外依存度超過(guò)80%，全球通貨膨脹指標(biāo)的超預(yù)期上漲將進(jìn)一步影響我國(guó)的生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)（PPI），并最終傳導(dǎo)至CPI。在全球通脹“持續(xù)性”預(yù)期下，我國(guó)需要儲(chǔ)備足夠的政策工具，深化改革，建立靈活的市場(chǎng)機(jī)制，妥善應(yīng)對(duì)全球通脹危機(jī)。