喻旭蘭　炊李萌　彭碧婷

摘要：本文從價格指數(shù)演變不平衡和區(qū)域發(fā)展不平衡的角度出發(fā)，采用CPI與PPI的相對變化測度我國通脹的結構性特征，并基于巴拉薩－薩繆爾森效應對其形成機理展開研究，使用空間計量模型對全國29個省（自治區(qū)、直轄市）2000—2020年數(shù)據(jù)進行實證檢驗。研究發(fā)現(xiàn)，我國結構性通脹顯示較強的空間相關性和顯著的溢出效應。供給側沖擊對價格指數(shù)具有持續(xù)長期的影響，是導致結構性通脹的根本原因，其中相對勞動生產(chǎn)率差距和產(chǎn)業(yè)結構問題是關鍵因素。此外，需求層面和外部沖擊也與供給相互作用導致價格水平發(fā)生結構性偏離，塑造了長期價格變動的趨勢，最終呈現(xiàn)為結構性通脹或結構性通縮。

關鍵詞：結構性通脹；巴拉薩－薩繆爾森效應；空間計量模型；差異性政策

中圖分類號：F821.5; F822.5? ? 文獻標識碼：A? ? ?文章編號：1007-0753（2023）08-0003-13

一、引言

在地緣政治和新冠肺炎疫情等外生性沖擊之下，全球通脹形勢呈現(xiàn)出結構性不平衡的現(xiàn)象，主要體現(xiàn)為經(jīng)濟體之間、經(jīng)濟體內部跨產(chǎn)業(yè)之間的結構性通脹不平衡，以及價格指數(shù)間演變的不平衡等。結構性通脹問題被稱為發(fā)展中國家的“通病”。在我國，通脹就呈現(xiàn)出了明顯的結構性特征。從近24年的數(shù)據(jù)來看，我國居民消費價格指數(shù)（CPI）與工業(yè)品出廠價格指數(shù)（PPI）的演變從2012年開始呈現(xiàn)出變化趨勢不同步、階段性背離的特征，尤其是近2年來兩者間的差距再次拉大。在我國，貨幣政策以盯住居民消費價格指數(shù)為主，在良性的經(jīng)濟發(fā)展情況下，CPI與PPI互相聯(lián)動、同時變化，這有利于統(tǒng)一貨幣政策的有效實施。但如果CPI與PPI之間傳導不暢，甚至出現(xiàn)反向變化，將給貨幣政策的實施帶來挑戰(zhàn)。此外，我國幅員遼闊，各地區(qū)的經(jīng)濟結構不盡相同，發(fā)展水平也參差不齊，這使得通脹程度在不同地區(qū)亦存在差別。簡而言之，目前我國價格指數(shù)演變不平衡和結構性通脹區(qū)域不均衡的特征，可能會導致統(tǒng)一貨幣政策的實施無法達到最優(yōu)預期效果，使得我國通脹問題的治理愈加復雜。因此，需要對我國結構性通脹問題加以重視。

結構性通脹，指的是由部分物價上漲而帶動市場整體物價上漲的現(xiàn)象，這一概念最早可以追溯到上世紀60年代，由Baumol和Malkiel（1967）和Streeten（1962）提出。次貸危機發(fā)生之后，我國學者對于國內通脹的研究開始由需求拉動型與成本推動型向結構性通脹方向轉變。通過研究我國通脹現(xiàn)象中的經(jīng)濟特征，龍少波和陳璋（2013）發(fā)現(xiàn)我國通脹呈現(xiàn)出農產(chǎn)品價格漲幅明顯高于工業(yè)品的“二元分化”結構性特征，進而導致了整體價格上漲。值得注意的是，我國在2012—2016年間CPI和PPI呈現(xiàn)出長期背離分化情形，而同時期結構性通脹表現(xiàn)出了持續(xù)的價格指數(shù)演變不平衡的特征。也有學者從其他領域切入，研究發(fā)現(xiàn)我國消費領域也存在長期結構性通脹現(xiàn)象（特木欽等，2021）。總體來說，不論是在消費領域還是其他領域（許坤等，2019），近些年我國總體物價水平呈現(xiàn)出明顯的長期性的結構性上漲特征。在這種情況下，探究我國結構性通脹的影響因素成了這一主題的研究重點。

經(jīng)濟體內部結構的不平衡會引致結構性通脹。吳軍和田娟（2008）從總供給和總需求兩個層面開展了定量研究，發(fā)現(xiàn)2007—2008年我國通脹主要來源于經(jīng)濟結構層面，其根源在于農業(yè)部門發(fā)展的相對滯后。

從總供給角度來看，基于巴拉薩-薩繆爾森效應，現(xiàn)有文獻主要以部門勞動生產(chǎn)率、勞動力流動成本等作為主要影響因素展開研究。例如，蘇振天和張長全（2012）基于B-S假說的實證研究表明，部門勞動生產(chǎn)率增長差異是結構性通脹的最重要因素。同樣，伍戈和曹紅鋼（2014）的研究表明，貿易部門勞動生產(chǎn)率相較于非貿易部門勞動生產(chǎn)率的快速提升加劇了我國通脹的結構性問題 ，也進一步驗證了勞動生產(chǎn)率是影響結構性通脹的關鍵因素。呂捷和王高望（2015）通過構建三部門動態(tài)隨機一般均衡模型，證實了勞動力在貨幣發(fā)生正向沖擊時會持續(xù)由農業(yè)部門流向加工服務部門，由此產(chǎn)生了CPI與PPI的階段性背離現(xiàn)象。更具體的，通過構建各部門之間的工資不完全追趕模型，發(fā)現(xiàn)勞動力流動成本、城鄉(xiāng)物價水平差異與結構性通脹之間呈負相關關系（龍少波和陳璋，2013）。

從總需求角度來看，實物需求與貨幣需求都是結構性通脹的重要影響因素。有效需求的不足將導致PPI與CPI之間的傳導失靈，且此情況會長期持續(xù)存在（肖爭艷等，2019），這同樣會對價格水平結構性偏離造成顯著影響。在需求影響因素中，實物需求的典型代表指標有財政政策、政府支出、居民收入等。例如，趙文哲和董麗霞（2011）從財政政策的角度出發(fā)分析了改革開放以來我國結構性通脹的根本原因。同時，貨幣需求的影響也不可忽視，李斌（2010）在關于流動性與通脹之間交替變化關系的研究中發(fā)現(xiàn)，流動性過剩將激發(fā)供給彈性較小的資產(chǎn)和能源資源價格上漲。

此外，外來沖擊影響也可能導致結構性通脹。袁仕陳（2018）認為，外部供求的變化會對國內總供給與總需求產(chǎn)生影響，進而影響國內各個市場，從而呈現(xiàn)出結構性通脹或通縮。其中，國際大宗商品的沖擊較為顯著，如國際煤炭價格對PPI的影響顯著大于對CPI的影響，對八類價格指數(shù)的影響程度與影響周期也都存在差別（雷強，2015）。對此，針對前文提到2012—2016年間價格指數(shù)背離的現(xiàn)象，侯成琪等（2018）通過構建兩階段生產(chǎn)DSGE模型，發(fā)現(xiàn)大宗商品價格和下游消費品部門的沖擊是導致該期間物價背離的關鍵因素，進一步驗證了外部沖擊的負面影響。更為全面的研究表明，大宗商品價格波動、國內外經(jīng)濟形勢等周期性因素與國內產(chǎn)能過剩、巴拉薩－薩繆爾森效應等結構性因素的綜合作用，使得我國呈現(xiàn)出價格指數(shù)演變不平衡的結構性特征（莫萬貴等，2019） 。

綜上所述，關于我國結構性通脹特征成因的研究基本上是從總供給、總需求、外部沖擊三個層面展開。然而，已有文獻對我國結構性通脹的研究大多集中在全國層面，缺乏對省際和區(qū)域之間結構性通脹相關性和差異性的研究。本文的邊際貢獻在于：第一，從價格指數(shù)演變不平衡和區(qū)域發(fā)展不平衡的角度出發(fā)，主要針對供給側對結構性通脹的影響展開研究，同時納入需求層面、外部沖擊等影響因素。第二，以CPI和PPI的相對變化來測度我國省際通脹的結構性特征，采用空間計量模型對全國29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）2000—2020年間的面板數(shù)據(jù)展開實證研究。第三，從空間視角構建結構性通脹的傳導機制，測度省際間結構性通脹的時空差異，以求在學習借鑒國內外研究的基礎上進一步完善我國省際結構性通脹理論體系，并為制訂合適的結構性政策和區(qū)域發(fā)展方針提供參考。

二、我國結構性通脹的測算與分析

（一）價格指數(shù)間的演變不同步與階段性背離

本文的CPI與PPI分別采用國家統(tǒng)計局公布的居民消費價格指數(shù)（上年同月=100）與工業(yè)生產(chǎn)者出廠價格指數(shù)（上年同月=100），樣本期間為1998—2022年。經(jīng)過定基處理，將其轉換為以1997年同月為基期的定基價格指數(shù)，并與原價格指數(shù)演變進行對比分析，如圖1所示。

從圖1（a）未定基價格指數(shù)走勢圖可以看到，在2012年之前的經(jīng)濟周期中，CPI是通脹剪刀差的主要推動因素，其和PPI在一定范圍內基本變化同步。2012年之后，PPI的波動起伏大，基本主導了通脹剪刀差的變化。2012—2016年間兩者的差距呈現(xiàn)出持續(xù)的背離情形。2021年起受新冠肺炎疫情影響，CPI與PPI差距再次增大。從2021年10月開始，CPI與PPI剪刀差開始向正向變化，兩者背離的程度逐漸縮小。從圖1（b）定基價格指數(shù)走勢可直觀發(fā)現(xiàn)，在2012年之后CPI與PPI呈現(xiàn)出明顯的開口狀，前者一直呈現(xiàn)出較穩(wěn)定的增長，而后者則波動幅度較大。近2年兩者開口距離總體趨勢逐漸縮小，但仍然具有一定的差距。由上述分析可知，我國CPI與PPI的演變基本從2012年開始呈現(xiàn)出變化趨勢不同步、階段性背離的特征。

由圖2分析得出價格指數(shù)的演變呈現(xiàn)以下特征：第一，整體偏離率絕對值逐漸增大，表明我國CPI與PPI之間的背離程度總體呈不斷加大趨勢，價格指數(shù)之間的確存在傳導不暢的現(xiàn)象。第二，與其他階段相比明顯不同的是，金融危機階段呈現(xiàn)出偏離率為正的典型特征。這意味著金融危機期間CPI低位、PPI高位，而其余階段基本都是PPI在CPI下方位。第三，CPI與PPI的偏離率最大值往往出現(xiàn)在通脹/通縮時期，或伴隨著重大金融危機，因此對兩者之間的顯著背離應引起重視。例如，在1998—2002年全面通貨緊縮時期，1999年2月和2002年2月均出現(xiàn)了較高的偏離率，分別為-6.61%和-8.83%；又如金融危機時期，2009年3月也出現(xiàn)了相對較高的-5.5%偏離率。

（二）價格指數(shù)的空間結構性特征與區(qū)域不均衡

根據(jù)時間序列上CPI與PPI的階段性背離情形，把各?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）結構性通脹數(shù)據(jù)樣本期間劃分為1998—2011年、2012—2016年、2017—2020年，分別代表結構性通脹問題初顯、加深、緩解三個階段。研究采用CPI與PPI的相對變化來表示結構性通脹，并進行對數(shù)處理以消除異方差影響，測算出我國29個?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）分別在這三個階段的結構性通脹平均值?？紤]到數(shù)據(jù)可得性，剔除海南、西藏、港澳臺地區(qū)。

根據(jù)測算結果得出，1998—2011年，經(jīng)濟發(fā)達?。ㄗ灾螀^(qū)、直轄市）（以下簡稱省市）的結構性通脹問題更加突出，整體呈現(xiàn)出明顯的區(qū)域特征，結構性通脹程度依次為：東部>中部>西部。2012—2016年是我國CPI與PPI背離最明顯的階段，各省市結構性通脹測算值均為正，表明該階段我國各省市普遍存在較為顯著的價格指數(shù)背離情況，結果顯示東部地區(qū)和中部地區(qū)結構性通脹問題相對西部地區(qū)較弱，程度依次為：西部>中部>東部。2017—2020年同時存在價格指數(shù)差距增大和縮小的省市（正值負值均存在），此階段東部地區(qū)結構性通脹問題逐漸得到緩解，中西部地區(qū)的結構性通脹問題出現(xiàn)緩和跡象，但相較于東、西部地區(qū)，中部地區(qū)的結構性通脹問題稍顯嚴重。綜上，三個時間段的省際間結構性通脹變化規(guī)律存在較大差異，說明我國在不同時間階段影響省際間結構性通脹的主導因素不同?？臻g位置鄰近的地區(qū)結構性通脹程度可能相似，空間距離越遠，數(shù)值相差越大。測算分析結果表明，結構性通脹問題在我國可能存在顯著的空間溢出效應。因此，本文將通過空間相關性檢驗、建立空間計量模型來驗證我國結構性通脹問題的空間溢出效應，并對省際間結構性通脹問題的影響因素進行實證分析。

三、我國省際結構性通脹傳導機制分析

本文對于結構性通脹形成機理的研究主要基于巴拉薩－薩繆爾森效應和總供給—總需求的分析框架，并引入外部沖擊因素以求更為全面地刻畫結構性通脹的形成原理及影響因素。

（一）巴拉薩－薩繆爾森效應

當發(fā)達經(jīng)濟部門的相對勞動生產(chǎn)率提升，部門勞動工資會隨之提升，由于工人工資具有追趕效應，相對落后的經(jīng)濟部門勞動力成本也會隨之提升，然而其勞動生產(chǎn)率并未達到相應的水平，導致物價上升，最終部門物價上升帶動整體物價上升，這就是巴拉薩－薩繆爾森效應（以下簡稱巴薩效應）。然而，在我國經(jīng)濟高速增長時期，巴薩效應表現(xiàn)并不明顯，主要原因在于我國糧食自給率高，農業(yè)部門并不具備貿易部門的特征，當不包括農業(yè)部門的貿易部門的勞動生產(chǎn)率對工人工資產(chǎn)生影響時，其不僅從制造業(yè)吸引勞動力，也從農業(yè)吸引了勞動力，而此時我國農村勞動力富余，并不會導致工資的上升。然而，隨著第三產(chǎn)業(yè)的不斷擴張，農村富余勞動力減少，工資水平逐漸攀升，孫國峰（2011）認為劉易斯拐點導致巴薩效應在我國開始發(fā)揮作用。此外，巴薩效應中同一地區(qū)發(fā)達經(jīng)濟部門對相對落后經(jīng)濟部門的影響可以擴散到鄰近地區(qū)，原因在于勞動力是流動的，當鄰近地區(qū)發(fā)達經(jīng)濟部門的工資提高，本地區(qū)富余勞動力將流向高工資地區(qū)，從而導致本地區(qū)相對落后經(jīng)濟部門的勞動力短缺。在這種情況下，只得通過提高工資以維持生產(chǎn)關系的平衡，從而帶動相應物價的提高。其他影響因素也是如此，可能存在地區(qū)間的溢出效應。

（二）結構性通脹的影響因素

基于總供給—總需求的分析框架，本文從供給面、需求面及外部沖擊來分析結構性通脹的影響因素。從供給面來看，相對勞動生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)結構代表著部門間、產(chǎn)業(yè)間的生產(chǎn)差異，是巴薩效應的典型代表變量。根據(jù)我國二元經(jīng)濟結構現(xiàn)狀，本文將經(jīng)濟部門劃分為發(fā)達經(jīng)濟部門（貿易部門）和相對落后經(jīng)濟部門（非貿易部門），采用第三產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率來近似替代非貿易部門的勞動生產(chǎn)率，用第二產(chǎn)業(yè)勞動生產(chǎn)率來近似替代貿易部門的勞動生產(chǎn)率，勞動生產(chǎn)率用生產(chǎn)增加值除以就業(yè)人數(shù)來衡量；與此同時，產(chǎn)業(yè)結構的調整也是發(fā)達經(jīng)濟部門（貿易部門）與相對落后經(jīng)濟部門（非貿易部門）之間物價出現(xiàn)差異的重要因素，用第三、第二產(chǎn)業(yè)增加值的比值來表示。此外，生產(chǎn)總值代表著各省份的總體經(jīng)濟實力，固定資產(chǎn)投資也同樣影響著物價的結構性變動，也是重要的供給面影響因素。

從需求面來看，政府支出的增加直接引致一系列非貿易品的生產(chǎn)，并同時減少了私人可支配收入，從而減少了其對非貿易品的需求；居民收入與貸款余額也分別從實體層面與貨幣層面反映了總需求面的變化。從外部沖擊來看，進出口額關系到國內總體的生產(chǎn)水平與供給需求，同樣會對結構性通脹問題產(chǎn)生沖擊?？傮w而言，結構性通脹的影響因素較為復雜，絕非由簡單的某一種因素造成。勞動生產(chǎn)率差距、產(chǎn)業(yè)結構升級以及大規(guī)模投資導致的產(chǎn)能過剩等供給側沖擊，居民收入差距擴大和消費需求不足等多重因素的疊加效應，都可能對價格指數(shù)產(chǎn)生趨勢性和長期性的結構性偏離影響，最終呈現(xiàn)為結構性通脹或結構性通縮。

在研究結構性通脹的主導因素時，本文綜合考慮了供給面、需求面和外部沖擊等多方面因素的影響，這些因素可能因時、因地而異，因此需要結合我國實際情況進行分析。目前，我國經(jīng)濟面臨新的突出矛盾，表象上是發(fā)展速度問題，本質則是我國經(jīng)濟的結構性分化正趨于明顯。自2015年以來，我國經(jīng)濟進入了一個新階段，主要經(jīng)濟指標之間的聯(lián)動性出現(xiàn)背離、經(jīng)濟增長持續(xù)下行并伴隨CPI持續(xù)低位運行等現(xiàn)象，這都表明供需關系面臨著不可忽視的結構性失衡。為適應這種變化，除了正視傳統(tǒng)的需求管理之外，仍需要改善供給側環(huán)境并優(yōu)化供給側機制，通過持續(xù)深化供給側結構性改革，增強我國經(jīng)濟長期穩(wěn)定發(fā)展的新動力。因此，本文實證研究基于我國實際情況，將重點關注供給面影響因素對結構性通脹影響的表現(xiàn)，以探究巴薩效應對近20年我國結構性通脹問題是否仍然具有解釋力，并驗證上述影響因素在省際之間是否存在顯著的空間溢出效應。

四、實證檢驗與研究結果

（一）變量說明與數(shù)據(jù)選取

根據(jù)研究目標，本文的被解釋變量物價結構性變化參考伍戈和曹紅鋼（2014）、莫萬貴等（2019）關于結構性通脹的衡量指標，即用CPI與PPI之間的相對變化值來描述物價的結構性波動。這一指標不僅反映著我國產(chǎn)業(yè)鏈條中上游與中下游產(chǎn)業(yè)價格收益景氣程度的差異，也能夠近似替代非貿易品價格與貿易品價格之間的差異，對物價的結構性變化具有較強的解釋意義。

本文的解釋變量來自供給面、需求面以及外部沖擊三個方面。根據(jù)前文分析總結，本文供給面因素包括由相對勞動生產(chǎn)率、生產(chǎn)總值增長率、產(chǎn)業(yè)結構、固定資產(chǎn)投資增長率，需求面因素由政府支出、貸款余額及居民收入差距來體現(xiàn)，并引入進出口額等外部沖擊因素。同時，對除增速以外的變量進行對數(shù)化處理以消除異方差影響。變量數(shù)據(jù)來自全國29個省市2000—2020年度的面板數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫、中國國家統(tǒng)計局及各省市統(tǒng)計年鑒等，具體指標的選取及變量的描述性統(tǒng)計分別見表1、表2。

（二）空間相關性檢驗

理論上來說，相近省市之間往來密切，經(jīng)濟要素相互影響更大。因此，在探討省際結構性通脹差異時應該將空間因素納入考量，在構建空間計量模型之前先展開全局空間相關性分析與局部空間相關性檢驗。

1.全局空間相關性分析

就地理空間權重矩陣而言，本文采用地理鄰接矩陣進行分析，即通過1和0來代表省份之間是否相鄰，并通過標準化處理后投入使用。選定空間權重矩陣之后，采用stata 15.1對2000—2020年結構性通脹數(shù)據(jù)進行全局莫蘭指數(shù)檢驗和吉爾里指數(shù)檢驗，檢驗結果見表3。

由表3可以發(fā)現(xiàn)：除去某些特殊年份外，大多數(shù)年份的Moran's I指數(shù)明顯顯著，且絕大多數(shù)年份的Moran's I數(shù)值均為正值，表明被解釋變量存在較強空間正相關；Geary's c數(shù)值介于0到2之間，以1為界限，大于1為負相關，小于1為正相關。Geary's c結果同樣高度顯著，且存在較強的空間正相關，與莫蘭檢驗結果相一致。這說明我國各省市結構性通脹存在顯著的空間自相關性，即結構性通脹水平相近的省份具有地理鄰近性。

2.局部空間相關性分析

為探究具體省份的高低值覆蓋情況，本文繼續(xù)進行局部空間相關性分析，基于地理鄰接權重矩陣，使用局部莫蘭散點圖來檢驗我國省際結構性通脹是否存在聚集性。根據(jù)表3中顯示的空間相關性較強的臨近年份2017年和2018年作局部散點圖，結果如圖4所示。

局部莫蘭散點圖中一、三象限代表空間正相關，二、四象限代表空間負相關。由圖3可知，大部分省份落在一、三象限，觀測值高值與高值緊密相關、低值與低值緊密相關，說明2017年和2018年我國省市結構性通脹有較強的空間正相關性，即結構性通脹問題明顯的省份，其鄰近省份問題亦較為明顯，反之亦然。此外，由圖4得出高值集中地區(qū)多為中東部地區(qū)，低值集中地區(qū)多為西部地區(qū)，說明2017年和2018年中東部發(fā)達地區(qū)的結構性通脹問題相較于西部落后地區(qū)表現(xiàn)得更為明顯。全局莫蘭檢驗和局部莫蘭檢驗均體現(xiàn)了我國省際結構性通脹具有顯著的空間相關性，接下來本文將構建空間計量模型展開實證分析。

（三）模型的選擇與構建

對于空間計量模型的選擇，本文采用了常見方法Lagrange multiplier（LM）檢驗。若LM-error與LM-lag同時拒絕原假設，則說明空間滯后模型和空間誤差模型均優(yōu)于普通面板模型。由表4檢驗結果可見，LM-error與LM-lag均拒絕了原假設，表明本文所選樣本同時存在空間滯后和空間誤差雙重效應。由于空間杜賓模型同時考慮了這兩種效應，為空間計量模型的一般形式，初步考慮使用空間杜賓模型是合理的。

基于上述檢驗，本文分別設立三種空間模型進行實證檢驗以求得出最貼合實際的結果。

根據(jù)豪斯曼檢驗結果，SAR、SEM和SDM均選擇固定效應，這表明固定效應SDM比隨機效應SDM的估計更具有一致性。進一步地，對固定效應空間杜賓模型進行極大似然檢驗（LR Test），驗證其是否可以退化為空間自回歸模型或空間誤差模型。若不能拒絕原假設，則表明杜賓模型并不是最優(yōu)模型，它可以退化為SAR模型或SEM模型。據(jù)LR檢驗結果（見表5），LR檢驗指標值均在1%的顯著性水平下拒絕了原假設。將樣本數(shù)據(jù)代入空間誤差模型（SEM）、空間滯后模型（SAR）、空間杜賓模型（SDM），得到回歸結果見表5。根據(jù)回歸結果可知，SDM模型的擬合優(yōu)度（0.536）最大，其AIC準則和BIC準則也小于其他模型，說明SDM模型的擬合程度最佳，再次驗證此模型更為合適。

由回歸結果得出，無論是SAR模型還是SDM模型，其空間自回歸系數(shù)（記為rho）均在1%的水平下顯著，誤差項的空間自回歸系數(shù)（記為lambda）的估計值為0.75，且在1%的水平下顯著，以上結果再次證明我國省際結構性通脹存在顯著的空間溢出效應。因此，在研究結構性通脹時，需要考慮鄰近地區(qū)解釋變量與被解釋變量對本地區(qū)被解釋變量的影響。

表5結果顯示，產(chǎn)業(yè)結構、固定資產(chǎn)投資增長率的系數(shù)顯著為正，這些影響因素加劇了地區(qū)結構性通脹問題。貸款余額、政府支出的系數(shù)顯著為正，表明需求層面也在結構性通脹問題中發(fā)揮著重要作用。因此，我國省際結構性通脹是多方面因素、各地區(qū)影響的共同結果。為進一步分析各影響因素具體是如何對地區(qū)結構性通脹產(chǎn)生影響的，對杜賓模型進行空間效應分解，得到結果見表6，其中間接效應反映了本地區(qū)解釋變量對鄰近地區(qū)被解釋變量的影響。

1.供給面對省際結構性通脹的影響

由表6可知，從直接效應來看，供給面生產(chǎn)總值增長率、產(chǎn)業(yè)結構、固定資產(chǎn)投資增長率在1%的置信水平下顯著；從間接效應來看，供給面中的相對勞動生產(chǎn)率與固定資產(chǎn)投資增長率在5%的置信水平下顯著。

就相對勞動生產(chǎn)率而言，其直接效應系數(shù)為正但不顯著，這表明地區(qū)相對勞動生產(chǎn)率差距對當?shù)亟Y構性通脹問題的直接影響并不明顯；而間接效應系數(shù)顯著為負，即相鄰地區(qū)的勞動生產(chǎn)率差距增強了本地區(qū)的結構性通脹問題，表明巴薩效應中同一地區(qū)發(fā)達經(jīng)濟部門對于相對落后經(jīng)濟部門的影響會波及鄰近地區(qū)，相對勞動生產(chǎn)率這一影響因素存在空間溢出效應。原因在于當鄰近地區(qū)貿易部門的勞動生產(chǎn)率上升，帶動貿易部門工資上升時，由于勞動力具有流動性，本地區(qū)勞動力將流向鄰近地區(qū)，導致本地區(qū)落后經(jīng)濟部門勞動力短缺，其只能通過提高工資以保障生產(chǎn)，從而帶動相應物價的提高，加劇了地區(qū)結構性通脹。

就產(chǎn)業(yè)結構而言，其直接效應顯著為正，間接效應不顯著，說明產(chǎn)業(yè)結構升級與本地區(qū)結構性通脹的嚴重程度呈現(xiàn)正相關關系，同時其在地區(qū)間的溢出效應并不顯著。近年來隨著我國產(chǎn)業(yè)結構升級，第三產(chǎn)業(yè)比重在2013年首次超過第二產(chǎn)業(yè)，服務業(yè)經(jīng)濟增速大于制造業(yè)。根據(jù)巴薩效應，隨著發(fā)展較快經(jīng)濟部門的待遇提升，落后經(jīng)濟部門工資也會發(fā)生相應變化，導致經(jīng)濟成本的改變，物價隨之上升，最終表現(xiàn)為產(chǎn)業(yè)結構升級使得結構性通脹問題更加顯著。

就固定資產(chǎn)投資增長率而言，其直接效應和間接效應系數(shù)為正且分別在1%和5%的水平下顯著，表明固定資產(chǎn)投資額在不斷上漲的同時，地區(qū)物價變動的結構性問題也更加突出。固定資產(chǎn)投資主要通過影響PPI進而影響CPI與PPI的相對變化，比如房地產(chǎn)等相關行業(yè)對鋼筋水泥等原材料的需求下降，導致PPI在2012—2016年間呈現(xiàn)持續(xù)走低狀況，使得CPI與PPI的相對變化持續(xù)增大。

就生產(chǎn)總值增長率而言，其直接效應系數(shù)在1%的水平下顯著為負，間接效應不顯著，表明GDP增長率越高，地區(qū)結構性通脹問題越能得到緩解。在經(jīng)濟增速下行時期，我國產(chǎn)業(yè)的中上游消費端具有較大的價格彈性，整體物價在這種情況下處于較為平穩(wěn)狀態(tài)。但由于居民投資所受到的影響要大于日常消費的影響，而投資需求又與中下游產(chǎn)業(yè)鏈條密切相關，所以PPI的變動幅度大于CPI的變動幅度，從而導致價結構性變化幅度加大。間接效應不顯著說明生產(chǎn)總值增長率對物價結構性變動的影響通常限于對本地區(qū)內部的影響。

綜上，在我國省際結構性通脹的影響因素中，供給面因素對結構性通脹具有顯著的影響作用和空間溢出效應，而相對勞動生產(chǎn)率、產(chǎn)業(yè)結構是巴薩效應的典型代表變量，這也表明了巴薩效應對于我國結構性通脹的形成仍然具有較強的解釋力。

2.需求面和外部沖擊對省際結構性通脹的影響

從直接效應來看，需求面中的貸款余額、居民收入差距在1%的置信水平下顯著；從間接效應來看，貸款余額、居民收入差距在1%和5%的置信水平下顯著。政府支出無論是在直接效應還是間接效應中均不顯著。城鄉(xiāng)居民收入差距對結構性通脹的影響為負，可能原因是城市居民與農村居民消費中子類的占比存在差異，城市居民對PPI的間接帶動效應大于農村居民，從而對結構性通脹呈現(xiàn)出負向影響。貸款余額越高，居民消費能力越強，所引起的本地區(qū)結構性通脹問題愈明顯，同時鄰近省份貸款余額對本地區(qū)結構性通脹問題有著相同的影響。

外部沖擊對結構性通脹存在顯著負向影響，并且進口的影響要大于出口的影響，其原因在于出口商品對國內物價水平的影響是間接的，而進口商品對國內物價水平存在直接的沖擊。我國進口項目中能源等大宗商品所占比重較高，對各省份的PPI有著直接的影響，且對PPI的影響大于對CPI的影響，所以當進口增速發(fā)生較大變化時，PPI的變化幅度要大于CPI，因此CPI與PPI的相對變動會與進口增速呈現(xiàn)反向趨勢。同時，進口增速的間接效應同樣呈負相關，意味著鄰近地區(qū)的進口增速與本地進口增速對本地的物價結構性變動產(chǎn)生相同作用，其原因在于進口中的各類大宗商品原材料在地區(qū)之間不存在競爭關系。其在各省市內轉化為工業(yè)產(chǎn)品后，鄰近地區(qū)的物價水平變動將帶動本地物價水平相同變動。簡而言之，實證結果表明了需求面和外部沖擊對結構性通脹亦具有顯著的影響作用和空間溢出效應，其也是導致結構性通脹的重要原因。鑒于國內外需求變化、國內外經(jīng)濟形勢變化具有一定的周期性，在治理結構性通脹問題時需對此予以充分關注，做好監(jiān)測與應對。

整體而言，結合我國現(xiàn)階段的實際情況，目前導致結構性通脹的主導因素可以認為是供給面等內生因素，且由于生產(chǎn)能力和產(chǎn)業(yè)結構的調整需要時間，其影響往往是長期性的。在供給結構對需求變化的適應性和靈活性不足的情況下，勞動生產(chǎn)率差距、產(chǎn)業(yè)結構問題以及供需不平衡等情況都可能導致結構性通脹。同樣，需求面因素和外部沖擊因素也對通脹產(chǎn)生重要影響，這些因素會導致短期內價格水平的波動，最終使得我國價格指數(shù)演變出現(xiàn)背離和不平衡。

（四）穩(wěn)健性檢驗

由表7檢驗結果可知，在更換矩陣后，供給面因素中，產(chǎn)業(yè)結構與相對勞動生產(chǎn)率的符號與顯著程度與基準分析結果相符，表明產(chǎn)業(yè)結構升級、相對勞動生產(chǎn)率差距擴大是物價結構性變動的根本原因。其他主要變量空間效應的系數(shù)方向均與基準分析結果保持一致，表明供給側沖擊與需求側因素的相互作用，共同導致價格水平的結構性偏離，并在較長時間內維持相對穩(wěn)定的影響。由此可見，本文所得出的主要結論具有良好的穩(wěn)健性。

五、結論與政策建議

我國省際通脹的差異影響著統(tǒng)一貨幣政策實施的有效性，尤其是近年來隨著我國物價指數(shù)內部與物價指數(shù)之間結構性差異的出現(xiàn)，需要對結構性通脹問題給予重視。本文以CPI與PPI的相對變化來測度我國省際通脹的結構性特征，采用空間計量模型對全國29個省市2000—2020年面板數(shù)據(jù)從供給、需求、外部沖擊三個層面進行實證研究，得到以下結論：（1）我國省際結構性通脹具有較強的空間相關性和明顯的空間溢出效應。這意味著不同省份之間的通脹相互影響，某一因素在直接對本地區(qū)結構性通脹產(chǎn)生影響的同時，也將對相鄰地區(qū)產(chǎn)生溢出效應，形成通脹的傳導效應。（2）在我國省際結構性通脹的影響因素中，供給面因素對整體的影響大于需求因素，其中相對勞動生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)結構等內生因素是導致結構性通脹的主要原因。因此，在治理結構性通脹時，需要重點關注供給面因素，著力提高勞動生產(chǎn)率、優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結構等。（3）需求面和外部沖擊在結構性通脹問題中也起到重要作用。需求和外部沖擊與供給側沖擊相互作用，導致價格水平發(fā)生結構性偏離，影響長期價格變動的趨勢。因此，治理結構性通脹問題時，也需關注需求面和外部沖擊的影響，并采取相應的調控措施。

為了增強我國對結構性通脹的抵御與防治能力，推動我國經(jīng)濟持續(xù)穩(wěn)定增長，本文提出如下建議：

首先，我國作為發(fā)展中國家，經(jīng)濟結構仍在不斷優(yōu)化之中，而結構性通脹的本質是經(jīng)濟結構問題，因此應繼續(xù)以供給側結構性改革為主線，優(yōu)化供給結構、產(chǎn)業(yè)結構和區(qū)域經(jīng)濟結構。一方面，應持續(xù)優(yōu)化產(chǎn)業(yè)供給結構。合理調整產(chǎn)業(yè)布局，加快科技體制改革，促進高技術含量、高附加值產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，提高我國產(chǎn)業(yè)的競爭力和創(chuàng)新能力。另一方面，應不斷優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟結構，擴大消費需求和就業(yè)規(guī)模，避免落后部門勞動力的流失，縮小不同經(jīng)濟部門之間的發(fā)展差異。同時，加強宏觀調控，縮小經(jīng)濟結構差異。根據(jù)地區(qū)發(fā)展差異，加大對相對落后地區(qū)的經(jīng)濟結構調整力度，如實施吸引高科技人才的政策，提高當?shù)乜萍及l(fā)展水平，平衡勞動生產(chǎn)率的差異。對于特殊地區(qū)，應加強相應的財政幫扶和產(chǎn)業(yè)支持，充分發(fā)揮相鄰地區(qū)的帶動效應。

其次，鑒于省際結構性通脹的差異情況，采用統(tǒng)一的貨幣政策可能會進一步加大通脹差異，需要繼續(xù)推動差異性政策的實施。一方面，應持續(xù)創(chuàng)新差異性貨幣政策工具（或稱結構性貨幣政策）。從CPI中貢獻較大的食品類和居住類子項入手，對食品行業(yè)和房地產(chǎn)行業(yè)進行調控，通過采用貸款優(yōu)惠、利率優(yōu)惠、消費者信用管制等差異化手段，引導資金流向并提高生產(chǎn)率。另一方面，要配合實施差異性財政政策和產(chǎn)業(yè)政策，加大對相對落后地區(qū)的財政支持與產(chǎn)業(yè)支持，以縮小區(qū)域收入與消費差異，最終形成政策合力緩解區(qū)域間、省際間的結構性通脹差異。

最后，強化外部沖擊應對能力。鑒于國際貿易往來的波動對我國物價水平影響較大，尤其是大宗商品等的進口會直接影響工業(yè)品的價格水平，從而影響地區(qū)結構性通脹，有必要建立早期預警機制，監(jiān)測國際經(jīng)濟形勢和市場動態(tài)，及時采取調控措施。此外，應提高欠發(fā)達地區(qū)的對外開放程度，同時加強省際間貿易往來。這有利于地區(qū)間物價維持相對穩(wěn)定，緩解結構性通脹差異，推動區(qū)域協(xié)調發(fā)展。

參考文獻：

[1] BAUMOL W J，MALKIEL B G.The firm's optimal debt-equity combination and the cost of capital[J].The Quarterly Journal of Economics，1967，81（04）：547-578.

[2] STREETEN P.Wages，prices and productivity[J].Kyklos，1962，15（04）：723-733.

[3] 龍少波，陳璋.部門間工資不完全追趕對中國結構性通脹的影響[J].金融研究，2013（10）：55-67.

[4] 特木欽，包倩文，劉宇楷.城鎮(zhèn)化視角下消費領域結構性通脹問題研究[J].統(tǒng)計與決策，2021，37（09）：132-136.

[5] 許坤，盧倩倩，許光建.CPI權重、結構性物價上漲與物價感知[J].價格理論與實踐，2019（09）：4-10.

[6] 吳軍，田娟.結構性通脹解析——基于當前中國通脹問題的思考[J].金融研究，2008（09）：91-100.

[7] 蘇振天，張長全.部門生產(chǎn)率、匯率對結構性通脹形成的作用與影響——基于B-S假說的拓展研究[J]．現(xiàn)代財經(jīng)（天津財經(jīng)大學學報），2012，32（07）：37-45.

[8] 伍戈，曹紅鋼.中國的結構性通脹研究——基于CPI與PPI的相對變化[J].金融研究，2014（06）：1-16.

[9] 呂捷，王高望.CPI與PPI“背離”的結構性解釋[J].經(jīng)濟研究，2015，50（04）：136-149.

[10]肖爭艷，王兆瑞，陳彥斌．新常態(tài)下PPI與CPI之間產(chǎn)業(yè)鏈 價格傳導機制研究[J]．經(jīng)濟與管理研究，2019，40（04）：14-24+64.

[11]趙文哲，董麗霞.中國通脹結構性變化的財政分權機制研究[J].國際金融研究，2011（09）：30-42.

[12]李斌.從流動性過剩（不足）到結構性通脹（通縮）[J].金融研究，2010（04）：50-63.

[13]袁仕陳.流動性、結構性通脹和資產(chǎn)價格的動態(tài)關系——基于開放經(jīng)濟的一個分析框架[J].貴州社會科學，2018（01）：124-132.

[14]雷強.國際煤炭價格對我國結構性通脹的影響——基于可變參數(shù)狀態(tài)空間模型的動態(tài)研究[J].經(jīng)濟與管理，2015，29（06）：57-62.

[15]侯成琪，羅青天，吳桐.PPI和CPI：持續(xù)背離與貨幣政策的選擇[J].世界經(jīng)濟，2018，41（07）：49-74.

[16] 莫萬貴，袁佳，魏磊，等.中國結構性通縮中的周期性與結構性問題[J].金融研究，2019（03）：37-52.

[17]孫國峰.巴拉薩-薩繆爾森效應、劉易斯拐點和結構性通脹[J].金融發(fā)展評論，2011（04）：15-18.

（責任編輯：張艷妮）

Spatial Effects Analysis of Structural Inflation Disparities in China

Yu Xulan Chui Limeng Peng Biting

（1.College of Finance and Statistics， Hunan University， 2.Business School， Hunan University）

Abstract： This paper explores the structural characteristics of inflation in China by examining the imbalance in price index evolution and regional development disparities. Using the relative changes between the Consumer Price Index （CPI） and the Producer Price Index （PPI）， the study investigates the formation mechanism of structural inflation through the Balassa-Samuelson effect. A spatial econometric model is applied to empirically test data from 29 provinces （autonomous regions and municipalities directly under the central government） across China for the years 2000 to 2020. The research reveals that structural inflation in China exhibits significant spatial correlation and notable spillover effects. Supply-side shocks have a persistent and long-term impact on the price index， constituting the fundamental cause of structural inflation. Among these shocks， disparities in relative labor productivity and issues related to industrial structure play pivotal roles. Additionally， demand-side factors and external shocks interact with supply-side dynamics， leading to structural deviations in price levels， shaping the trends in long-term price fluctuations， ultimately manifesting as structural inflation or deflation.

Keywords： Structural inflation; Balassa-Samuelson effect; Spatial econometric model; Disparity-oriented policies