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user: 4. 结果分析及模型启示 维护价格稳定是各经济体货币政策的首要目标，而生产部门的通货膨胀预期对于通货膨胀以及货币 Table 1 (a) The parameter estimation in multi-production departments model for different economic entities; (b) The parameter estimation in a single departments model for different economic entitie (b) 国家 c ¯ β 1 β 2 β 3 k ¯ 埃塞俄比亚 1.1659 −2.9107 11.5807 2.6318 1.7894 尼泊尔 1.1598 −2.7314 8.7115 0.6069 1.9411 沙特阿拉伯 3.4188 −0.6153 0.3015 0.2336 1.2881 柬埔寨 1.1530 −5.3339 −4.5446 8.2258 2.2846 马来西亚 1.9084 0.1493 2.4248 −0.6022 1.1797 赤道几内亚 2.0161 270.3216 46.2553 −11.3289 1.2107 俄罗斯联邦 2.6717 2.1369 −0.9840 −0.7190 2.4355 博茨瓦纳 1.0553 45.9002 1.7284 −2.2362 1.1147 文莱 1.0443 16.5814 0.0206 −0.2534 2.0021 德国 4.6838 0.8542 0.0051 −0.0074 1.5594 美国 1.7519 0.0868 0.0360 −0.0073 1.1268 日本 3.6350 −0.6051 0.0521 −0.0106 1.2339 国家 c b k 埃塞俄比亚 1.6736 0.7762 1.8233 尼泊尔 2.6560 2.1062 1.7828 柬埔寨 2.3354 2.7605 1.3862 赤道几内亚 2.1939 1.0774 1.6004 沙特阿拉伯 2.2482 0.0692 1.2257 文莱 1.6205 0.2547 1.4733 博茨瓦纳 1.2791 2.6501 1.3921 俄罗斯联邦 4.0161 0.1393 1.2341 马来西亚 2.9595 0.0497 1.9743 德国 1.3599 0.0058 1.1120 日本 2.9516 −0.0014 1.1198 美国 3.6751 0.0030 1.2650 表1. (a) 多生产部门货币政策模型的参数估计值；(b) 单一生产部门货币政策模型中各国对应参估计值 Table 2 The predicted value and errors of inflation for multi-production and single production departments models in 201 国家 多生产部门模型与实际通胀率的误差 多生产部门货币政策模型通胀率 实际通货 膨胀率 单生产部门货币政策模型通胀率 单生产部门模型与实际通胀率的误差 埃塞俄比亚 3.46 26.23 22.77 16.54 6.23 尼泊尔 0.21 9.66 9.45 11.92 2.47 柬埔寨 1.69 4.62 2.93 6.41 3.48 赤道几内亚 0.45 4.11 3.66 7.26 3.6 沙特阿拉伯 2.87 5.76 2.89 4.94 2.05 文莱 0.7 1.16 0.46 1.42 0.96 博茨瓦纳 0.55 8.09 7.54 11.93 4.39 俄罗斯联邦 4.04 1.03 5.07 17.62 12.55 马来西亚 3.32 4.97 1.65 5.20 3.55 美国 0.71 2.78 2.07 3.54 1.47 德国 0.61 1.40 2.01 1.70 0.31 表2. 多生产部门及单生产部门货币政策模型对各国2012年估计的通货膨胀率及其误差 Table 3 The average proportion of the three industries from 1996 to 201 国家 第一产业(%) 第二产业(%) 第三产业(%) 埃塞俄比亚 46.445 12.415 41.145 尼泊尔 37.02 18.165 44.83 柬埔寨 36.065 23.79 40.145 赤道几内亚 7.14 78.135 14.765 沙特阿拉伯 3.63 55.995 39.974 文莱 0.945 65.26 33.79 博茨瓦纳 2.845 43.04 52.145 俄罗斯联邦 5.24 35.395 59.375 马来西亚 9.755 56.4 47.645 美国 1.26 21.95 76.79 德国 0.91 30.25 68.84 日本 1.3 27.64 71.06 表3. 各国1996年至2015年各产业占比平均值表 图1. 多生产部门和单生产部门模型对不同经济体2012年通货膨胀预测比较图 图2. 不同国家的不同产业对通货膨胀的敏感性具有非对称性作用 政策的巨大影响在经济学家之间有着广泛的共识 [ 1 ] [ 10 ] 。经典的巴罗–戈登模型和VAR模型分别用最优化和向量自回归的方法对单一生产部门和多生产部门的货币政策模型进行了分析研究 [ 4 ] [ 5 ] 。考虑到现实经济系统是由各个产业组成的多生产部门的有机整体，而各个生产部门对通货膨胀的预期或反应有着各自的特点 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] 。本文基于巴罗–戈登的货币政策模型，将单一生产部门的货币政策模型扩充到多生产部门货币政策模型，并对其进行理论分析。同时收集近20年不同产业占主体经济体的相关数据，将理论模型与Lstopt和Eviews软件分析相结合估计出所考察经济体的模型参数，并分析模型各参数、产业占比与均衡解之间的关系。之后利用模型对随后年份的通货膨胀率进行预测，并将多生产部门模型的预测结果与单生产部门模型的预测结果进行比较分析。 研究发现多生产部门模型的预测结果总体比单生产部门模型的预测更准确有效，特别是对第一产业和第二产业占主体地位发展阶段经济体的预测优势更突出(表2和图1)。进一步根据多生产部门货币政策模型分析还发现，第一产业占比较高的经济体中其第一产业对其通货膨胀的贡献为负，二、三产业贡献总体为正，而这些国家大都是发展中国家；第一产业占比较低且第二、三产业占比较高(尤其是第三产业占比很高，这样的国家大都是发达富裕国家)的经济体其第三产业对其通货膨胀的贡献为负，一、二产业的贡献总体为正；而对几乎所有的经济体来说，第二产业对通货膨胀的贡献都为正(表1和图2)。这一结果与世界经济的发展规律大体一致，一般来说经济体在加快工业化进程中大都会遭受通货膨胀之苦，而在进入发达经济体行列时又大都面临通货紧缩之忧。比如日本经济，表1和图2显示其第一产业和第三产业对通货膨胀的贡献都是负，而这可能是其近些年来其经济遭受通货紧缩的一个重要原因。 基于以上分析，为有效控制通货膨胀，政府应重点关注第二产业的发展，同时采取有效措施协调第一、三产业与第二产业的发展。而对于正处在转型期的中国经济来说，产业结构还在进一步的深化调整之中，但总体趋势是第三产业占比稳步增长，第一、二产业占比在逐年下降，尤其是第一产业的占比下降较快。结合不同发展阶段经济体中不同产业对各自经济体的贡献，为有效控制通货膨胀，中国政府在重点调控第二产业发展的同时需进一步加大对第一产业的扶持力度，促进其健康发展，使之与中国经济发展的进程相匹配。