二、核心通货膨胀计算方法

Mankikar和Paisley（2002）将计算核心通货膨胀的方法分为基于统计的方法和基于模型的方法两大类。基于统计的方法实质上是根据核心通货膨胀的含义，将短期显著波动的细项予以扣除，即扣除CPI篮子中短期内价格波动较大的细项后，重新分配剩余各细项的权重从而形成核心通货膨胀。传统基于统计的方法测算核心通货膨胀时，往往将能源和食品等具有显著短期波动性的部分予以剔除。剔除法的好处在于操作方法直观透明，易于理解和进行重复检验，并且具有较强的适时性。除此之外，基于统计的方法还包括修剪均值法、加权中位数法和平滑技术法等。Bryan和Cecchetti（1994）采用加权中位数法（weighted median），即对观测期间内CPI篮子中的各细项价格变动波动幅度进行排序，将处于中位数细项的价格变动率记为核心通货膨胀。Dolmas（2005）所采取的修剪均值法（trimmed mean）是将CPI篮子中价格变动最大和最小的细项扣除，然后重新分配剩余细项的权数，所产生的数据即为核心通货膨胀。Cogley（2002）讨论指数平滑法（exponential smoothing），这类方法假设政府和私人部门使用适应性（adaptive）方法来研究通胀均值的变化，通过依次递减的权重对当前和过去通货膨胀进行加权平均从而得到核心通货膨胀。王少平、谭本艳（2009）指出对于基于统计的方法来说，应用基于统计的方法来度量核心通货膨胀，一方面取决于是否将具有短期波动的细项（如能源和食品）直接作为细项，扣除后如何对剩余细项重新分配权重；另一方面，由于不同时期短期波动较大的细项不尽相同，因此用扣除法计算核心通货膨胀，将直接导致CPI篮子中的各细项不断变化，这两个问题形成了统计扣除法的局限性。然而同时Rich和Steindel（2007）也指出，相对于基于模型的计算方法，研究者对基于统计方法的核心通货膨胀计算方法分歧较小，而且这类方法便于计算，因此在实践中得到了更加广泛的应用。除了上述方法之外，Blinder（1997）提出应该根据通货膨胀各部分价格变化的持续性或者对未来通货膨胀的预测能力重新分配权重来计算核心通货膨胀而非剔除部分产品。Bilke和Stracca（2007）认为货币政策应该更加关注中期目标，因此在计算核心通货膨胀时，持续期越短的部分给予的权重应该越低。根据通货膨胀惯性权重计算核心通货膨胀的研究尚处于起步阶段，Cutler（2001）、Bilke和Stracca（2007）分别计算了英国和欧元区基于惯性权重的核心通货膨胀。Cutler（2001）发现就对未来通货膨胀的预测能力而言，基于惯性权重构造的核心通货膨胀优于通过其他计算方法得到的核心通货膨胀和标题通货膨胀，特别是它对未来6个月和12个月的通货膨胀有较强的预测能力；而被广泛采用的剔除食品和能源价格的核心通货膨胀对未来通货膨胀走势进行预测的能力最差。Bilke和Stracca（2007）的研究发现欧元区基于惯性权重的核心通货膨胀具有以下特征，首先，在某些时期核心通货膨胀的波动程度可能高过标题通货膨胀；其次，基于惯性权重的核心通货膨胀是标题通货膨胀的领先或一致变量，而通过其他方法得到的核心通货膨胀往往是标题通货膨胀的滞后变量；最后基于惯性权重的核心通货膨胀与欧洲中央银行货币政策之间存在显著的相关性。这一研究结果体现出基于惯性权重的核心通货膨胀在预测未来标题通货膨胀和货币政策走势方面的优越性。

随着计量经济理论和方法的发展，基于模型来度量核心通货膨胀近年来也得到了较快的发展，其中比较常用的方法有基于结构向量自回归模型（SVAR）的度量方法和基于动态因子模型的方法等等。Quah和Vahey（1995）将核心通货膨胀定义为“通货膨胀中对实际产出没有中长期影响的成分”，但并不排除短期内对产出的影响，而非核心通货膨胀则会对产出产生永久性的影响。在此基础上，作者建立了包括产出和价格指数两个变量的结构向量自回归模型，由此估计通货膨胀的长期成分。Bryan和Cecchetti（1993）基于Stock和Watson（1991）的方法识别消费价格指数各组成部分中的共同趋势（common trend），并将该方法称为动态因子模型（Dynamic Factor Index）。在该方法中，假设各类商品价格由共同趋势部分和反映相对价格的异质性部分构成，并且两部分互不相关，各类商品价格在核心通货膨胀中的权重由其对共同趋势的贡献决定。除了Mankikar和Paisley（2002）的分类方法，Roger（1998）将计算核心通货膨胀的方法区分为基于通货膨胀组成部分持续性和普遍性两大类，并评价了各种方法的优缺点及其在实际运用中的问题。

国内近年来也对核心通货膨胀展开了一系列研究并取得了众多实证研究成果。范跃进和冯维江（2005）基于剔除法、加权中位数法和修剪均值法计算了1995—2004年中国核心通货膨胀，并在此基础上讨论了中国核心通货膨胀与宏观经济状况的关系。简泽（2005）将核心通货膨胀定义为“从RPI或CPI观察到的一般价格水平变化中由货币冲击导致的成分”，并通过结构向量自回归模型（SVAR）来测量中国1954—2002年的核心通货膨胀。赵昕东（2008）扩展了Quah和Vahey（1995）的两变量结构向量自回归模型，建立了包括消费价格指数、食品价格指数与产出的三变量SVAR模型，并通过对变量施加基于经济理论的长期约束估计了1986-2007年中国的核心通货膨胀。王少平、谭本艳（2009）基于中国8大类消费品篮子，运用Gonzalo和Granger有关协整——误差修正模型的调节系数矩阵正交分解技术度量了中国的核心通货膨胀率，并揭示了其动态调整行为及其惯性。