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以發現高經濟成長的國家因為國內政局較不穩定
,
通常伴隨著高通貨膨脹率;
反之,OECD
國家由於國家發展程度高,
國內政經情勢較穩定,
一般而言總體經濟變數較為穩定。1960-2010
年平均通貨膨脹率之之波動以OECD
國家最穩定,
新興市場國家波動最大。1980-2010
年137
個國家的平均通貨膨脹率之之波動為51.15
。 且1980-2010
年平均經濟成長之之波動
302.78
。5OECD
國家即便碰到金融危機或者經濟蓬勃時,
經濟成長也是非常穩定。但是
,
新興市場國家卻會造成非常大的動盪。 所以,
藉由這兩個指標透過分量迴歸觀察在 不同水準的波動下,
觀察釘住通貨膨脹率政策對於物價水準以及經濟成長的穩定是否有幫 助。 能否降低物價水準之波動以及是否擴大經濟成長的波動。此外
,
本論文利用Levin-Lin-Chu (2002)
和Im-Pesaran-Shin (2003)
的追蹤資料單 根檢定(panel data unit root),
檢定通貨膨脹率,
經濟成長率,
通貨膨脹率之波動和經濟 成長之波動是否為定態(stationary)
。 表2
為追蹤資料單根檢定的結果,
表中Levin-Lin-Chu (2002)
為調正後的t
值。 虛無假設為此追蹤資料為非定態,
對立假設為此追蹤資料為定態。 由表
2
可以觀察到,
利用Levin-Lin-Chu (2002)
和Im-Pesaran-Shin (2003)
檢 定可以發現,
這四個變數皆在信心水準為99%
下顯著拒絕虛無假設,
表示這四個變數皆為 定態。4.2 基本結果
首先利用動態一般化動差法
(D-GMM)
以及組間估計(within estimator)
估計釘住通貨 膨脹率政策對於103
個國家的平均影響。 6 此外,
本論文利用拔靴抽樣法的方式估計變異 數,
也提供不同的抽樣方法做為參考。 接著,
動態分量迴歸估計釘住通貨膨脹率政策對於 不同水準的國家之效果,
再加入不同的工具變數驗證此模型是否具有頑強性(robust)
的 特質。 最後,
再將國家分成OECD,
非OECD
與新興市場,
也加入不同的工具變數驗證 頑強性。 本論文分析1960-2010
年103
個國家。 參考Btrito and Bystedy(2010)
的做法,
將各變數都以100 ∗ ln(1 + y/100)
的方式做對數轉換。 以下分別估計釘住通貨膨脹率政策 對於四個經濟變數的影響。5通貨膨脹率之波動以及經濟成長之波動,以三年計算標準差衡量通貨膨脹率和經濟成長之短期波動。
6D-GMM:本論文利用Arellano and Bond (1991)的Dynamic GMM,利用內生變數的落後項做為 工具變數。
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表
1:
樣本國家之敘述統計 平均數第一四分位數中位數第三四分位數標準差最小值最大值國家數 (1)1960-2010,103個國家 通貨膨脹率(%)34.552.666.2412.47553.53-21.6824411103 經濟成長(%)27.981.784.036.411547.60-82.27101367103 通貨膨脹率之波動(%)37.571.864.038.67451.410.0114066.57103 經濟成長之波動(%)45.481.162.183.971565.480.02858523.86103 (2)1960-2010,OECD國家 通貨膨脹率(%)11.672.484.6910.1632.80-9.63555.3827 經濟成長(%)3.531.893.425.223.89-21.435027 通貨膨脹率之波動(%)10.501.703.697.7229.320.03385.6027 經濟成長之波動(%)2.130.891.582.462.520.0328.8727 (4)1960-2010,30個新興市場 通貨膨脹率(%)41.293.858.6618.70276.16-3.967481.6630 經濟成長(%)78.822.204.687.032745.56-21.4310136730 通貨膨脹率之波動(%)49.192.135.5114.92270.370.014316.2030 經濟成長之波動(%)135.541.222.243.832782.390.0358523.8630 (3)1980-2010,137個國家 通貨膨脹率(%)52.312.636.3613.12660.60-17.6424411137 經濟成長(%)167.651.313.706.028489.86-82.27509801137 通貨膨脹率之波動(%)51.151.052.295.12589.970.0216485.71137 經濟成長之波動(%)302.781.062.103.938715.140.01294340.88137 註: 1.OECD=OrganisationforEconomicCooperationandDevelopment。 2.EMs=EmergingMarkets,來自LinandYe(2009)。‧ 國
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表
2:
追蹤資料單根檢定變數 Levin-Lin-Chu (2002) Im-Pesaran-Shin (2003) 通貨膨脹率 -11.39∗∗∗ -15.61∗∗∗
經濟成長率 -20.51∗∗∗ -30.39∗∗∗
通貨膨脹率之波動 -15.49∗∗∗ -14.60∗∗∗
經濟成長之波動 -16.17∗∗∗ -16.09∗∗∗
註:
1. *,**,***代表該變數在顯著水準為0.1,0.05,0.01下顯著為定態。
模型一
:
通貨膨脹率政策對通貨膨脹率之影響π
it= α
i+ β
1π
it−1+ β
2IT
it+ ε
it,
模型二:
通貨膨脹率政策對經濟成長之影響g
it= α
i+ β
1g
it−1+ β
2IT
it+ ε
it,
模型三:
通貨膨脹率政策對通貨膨脹率之波動的影響σ
πit= α
i+ β
1∆π
it−1+ β
2IT
it+ ε
it,
模型四:
通貨膨脹率政策對經濟成長之波動的影響σ
git= α
i+ β
1∆g
it−1+ β
2IT
it+ ε
it,
其中
,i = 1, · · · , 103
表示103
個國家,t = 1, · · · , 51
表示1960-2010
年。π
it為通貨膨脹 率;g
it為經濟成長率; σ
πit為通貨膨脹率之波動;σ
git為經濟成長之波動。IT
it為有無實施釘 住通貨膨脹率政策,
若有實施則IT = 1,
反之IT = 0
。 本論文根據Lin(2010)
提出解決 動態內生性的方法,
觀察釘住通貨膨脹率政策對於四項經濟變數的影響。 此外,
為了檢定 各系數是否顯著,
本論文採用拔靴抽樣法(bootstrap)
估計變異數。 一般而言,
拔靴抽樣 法依照抽樣的標準可以分為抽國家或者抽時間。 抽國家的做法為,
一次抽取一個國家然後 執行動態分量迴歸,
得到估計式β ˆ
1(τ )
。 以抽後放回的方式,
重複上述動作抽取1000
次。 即 可得到1000
個β ˆ
1(τ ),
接著計算估計式之變異數做為參數之變異數。 然而,
抽時間為一次抽 取個國家之相同一段時間,
其餘做法皆與抽國家相同。77本文採用抽時間的方法,一次抽取五年
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反之
,
若該國家處在通貨膨脹率很穩定的時期,
釘住通貨膨脹率政策並不能使得通貨膨脹 率更趨於穩定。至於經濟成長的部分
,
不論在已開發市場或者開發中市場通常顯示釘住通貨膨脹率政 策並不會降低經濟成長,
如: Ball and Sheridan(2003), Batini and Laxton(2007)
以及Goncalves and Salles(2008)
。 但是由表4
可發現,
釘住通貨膨脹率政策在0.1
分量到0.6
分 量對於經濟成長的效果並不顯著,
這部分也應證了Mishikin(1999)
提到釘住通貨膨脹率 政策並不會影響經濟成長的表現。 但與先前實證結果不同的地方在於,
釘住通貨膨脹率政 策對於經濟成長高的國家(0.7
分量到0.9
分量)
皆顯著為負,
這也顯示若該國家存在高經 濟成長時,
若要採取釘住通貨膨脹率政策以降低通貨膨脹率時,
必須損失些許的經濟成長 做為代價。 最後,
使用動態一般化動差法時,
採取釘住通貨膨脹率政策的國家,
沒辦法藉由 政策的實施降低經濟成長的波動。 但是,
若使用動態分量迴歸即可發現不同的結論,
若長 期的經濟成長波動劇烈的國家,
釘住通貨膨脹率政策能夠有效的降低經濟成長的波動。根據圖
1
、 圖2
和表4
。 平均高通貨膨脹率的國家採行釘住通貨膨脹率政策的效果大於其 他分量,
這也部份凸顯了分量迴歸之優點,
不同分量下效果不一致,
特別是經濟成長的部 份,
在0.1
分量到0.7
分量之間,
釘住通貨膨脹率政策對於經濟成長並無顯著的影響。 但是 在高分量時,
經濟成長卻顯著的降低。 這也提供政策制定者選擇的空間,
當處在高經濟成 長時,
是否願意損失經濟成長已換去低且穩定之通貨膨脹率。
在文檔中
釘住通貨膨脹政策之影響-動態分量迴歸之應用 - 政大學術集成
(頁 22-26)