投入价格对企业预期和决策的不对称和异质传递（英）

输入价格对企业的预期和决策的不对称和异质转接 由Fiorella De Fiore、Marco Jacopo Lombardi和Giacomo Mangiante翻译 货币与经济部 2025年11月 JEL分类：D22，D84，E31，E50 关键词：通道式，异质企业预期，调查数据，通货膨胀。 BIS工作论文由国际清算银行货币与经济部门的成员撰写，并时常由其他经济学家撰写，由银行出版。这些论文涉及当前感兴趣的主题，具有技术性。本出版物中表达的观点是作者的观点，不一定反映BIS或其成员中央银行的观点。 本出版物可在BIS网站（www.bis.org）上获得。 输入价格向企业预期和决策的非对称和异质传递∗ 2025年10月30日Fiorella De Fiore†马尔科·雅科波·隆巴迪‡乔科莫·曼吉安特§ 摘要 本文利用意大利央行通胀与增长预期调查的微观企业数据，研究了输入价格冲击向企业预期和定价决策的传导。我们发现了一个强烈且非对称的传导：正向输入价格冲击显著提升了企业的价格预期、实际价格和短期通胀预期，而负向冲击影响不大。传导程度系统地随企业特征变化：上游企业和面临更大不确定性、更频繁调价或利润率较薄的企业传导程度更高。宏观经济环境也值得关注：在低通胀时期，企业预期对特定行业信号的反应更强；而在高通胀时期，则对总体信号反应更强。最后，我们发现向企业提供当前通胀信息会削弱对通胀预期的传导，突显了央行沟通的重要性。 关键词：直通、异质企业预期、调查数据、通货膨胀。 JEL分类：D22，D84，E31，E50 1 简介 在通货膨胀加剧和供应链中断时期，定价决策是一个特别重要的问题。定价决策反过来又取决于企业如何应对投入成本冲击。因此，了解企业如何将投入价格变化转化为对其自身价格预期的决策，并最终转化为其对通货膨胀的更广泛看法，对于央行管理通货膨胀动态和通货膨胀预期至关重要。尽管其政策相关性很高，但由于数据限制，关于企业对投入价格变化反应的经验证据有限。 本文填补了这一空白，并利用意大利银行通胀和增长预期调查（SIGE）的详细企业层面数据，研究了输入价格冲击如何影响企业的预期和定价行为。我们通过企业自身输入价格预期的预测误差来识别外生冲击，该预测误差定义为实际输入价格增长与预期输入价格增长之间的差距。这种方法基于这样一种假设，即企业的预测误差可以代表随着时间的推移所面临的意外输入成本冲击。因此，这种意外的成分为研究输入价格成本的价格传导提供了外生变动。 我们的结果表明，输入价格向企业自身价格预期和实际价格存在显著传导：预期输入价格增长预期每提高一个百分点，会带来预期自身价格增长提高0.3个百分点，以及一年后实际价格提高0.2个百分点。这也会导致企业短期通胀预期上调，而中长期预期保持锚定。重要的是，传导是非对称的：企业对正面冲击的反应强烈，但对负面冲击的反应微弱，这与关于非对称定价行为的证据一致（佩尔茨曼,2000,巴克勒和卡尔森,2000,benzarti 等,2020). 我们还记录了传递过程中存在的大量异质性。在低通胀时期，企业在形成预期时更加依赖特定于公司的投入价格信息。1 当处于高通胀时期时，它们对总信号的反应更强烈。 与理性忽视模型一致。传导强度在不同企业之间存在系统差异：制造业和工业部门的强度更高，特别是上游企业，以及那些面临更大不确定性、更频繁调整价格或利润率较薄的企业。这些模式表明，定价能力和财务约束都塑造了企业对成本冲击的反应。此外，我们发现，在2022-2023年的通胀期间，上涨的投入成本解释了销售价格上涨中相当大的一部分，大致解释了预期价格和实际价格上涨的2个百分点的增幅。 我们发现输入价格冲击对企业预期的强且非对称的传导表明，通货膨胀率较高的环境可能是自我强化的，因为企业对成本上升的反应比成本下降更敏感。2 我们也提供了证据，证明央行沟通可以发挥稳定作用：向企业提供当前通货膨胀信息，可以显著降低其总预期对投入价格冲击的敏感性。总体而言，跨宏观经济状况和企业特征的传导差异——结合我们提供的证据，即向企业提供当前通货膨胀信息有助于锚定预期——突显了清晰、透明和有针对性的沟通策略的价值。 相关文献我们的研究有助于扩展有关输入成本传导、预期形成和定价行为的文献的几个方面。 首先，我们基于大量研究，这些研究在微观和宏观层面都表明输入成本冲击不完全传导至输出价格。3 离我们的分析最近G¨odl- Hanisch和Menkhoff(2024) 使用一项关于德国企业的调查来表明，传导是渐进的，并由不频繁的价格变化和战略协调塑造，从而将聚合冲击与特质冲击区分开来。里吉和塔利亚布拉奇(2022) 和帕拉皮亚诺(2024), 使用与我们相同的意大利调查数据，证明公司经常吸收成本冲击，而不是完全传递它们。 我们在几个方向上扩展了这篇文献。与大多数先前的工作不同，我们将输入成本冲击不仅与实际价格变化联系起来，还与企业在多个时间范围内的通胀预期联系起来，考察了当前和前瞻性的定价行为。我们还探讨了传递中的不对称性——企业是否对成本增加和减少做出不同的反应——并分析了这种传导如何随宏观经济状况和企业特定特征而变化，包括对实际通胀信息的获取。 其次，我们为预期形成文献做出了贡献。与先前工作（骨内瓦等,2020;安达尔德等人,2022), 我们发现企业根据自身的成本状况形成总体的通胀预期。我们证明投入成本冲击直接影响这些修订。此外，这种行为是状态依赖的：在高通胀环境下，企业将注意力从特定企业的成本转移到宏观经济信号，这与理性忽视模型一致(西蒙斯,2003;赖斯,2006;巴托兹和魏德霍尔特,2009;阿芙罗兹,2016,帕斯特恩和肖恩勒,2016,杨,2022). 第三，我们提供了关于非对称传导的新经验证据，挑战了具有固定价格调整概率的标准新凯恩斯模型中的对称假设（`ala卡拉沃,1983) 或二次调整成本（`ala罗滕贝格,1982()).我们的结果与允许非线性状态依赖定价的理论框架一致，包括状态依赖定价模型（）。多特西等人,1999;戈洛索夫和卢卡斯,2007), 客户市场模型(菲尔普斯和温特,1970;杜卡等,2017), kinked demand and strategic complementarities (波尔和曼基夫,1994;大厅,2005), 以及在金融摩擦下的预防性定价（吉尔克里斯特等,2017这使得我们能够解释我们的发现，即公司对上涨的投入成本的反应比下降的投入成本更激进。 从经验上看，我们的研究结果建立在先前关于非对称定价行为的证据之上。佩尔茨-曼(2000）显示价格对成本上涨的反应比对其 在广泛的商品中减少，而巴克勒和卡尔森(2000)发现通货膨胀通过增加价格上涨的概率和减少对需求下降的响应来加剧这种不对称性。在应对增值税变化时也观察到类似的模式(贝纳特里等人,2020)以及在应对需求冲击的凸定价响应(Bunn 等人,2025). 我们的贡献在于使用高频、企业层面的数据，记录了对输入成本冲击的可比非对称反应， 这使得能够详细分析这些动态如何跨企业和随时间变化。 最后，我们为关于定价行为异质性的文献做出了贡献。扩展了关于财务约束的（吉尔克里斯特等,2017), 市场势力 (哈鲁比等人,2023, 亨塞尔等人,2024), 和 波动性或不确定性（戈德-哈尼施和门克霍夫,2024），我们表明，渗透率因公司特征而异。我们发现，向企业提供通胀信息有助于锚定预期——突出了信息摩擦的作用以及沟通政策稳定通胀动态的潜力。 本文其余部分组织如下。第二节介绍了我们用于分析的调查。第三节展示我们的实证结果。在第四节我们进行了一系列稳健性检验。第五节总结。 2数据 2.1 通货膨胀与增长预期调查 关于企业预期的数据来自《通货膨胀和增长预期调查》（SIGE），该调查自1999年以来由意大利央行按季度频率进行。该调查旨在具有全国代表性，并根据三个关键企业特征对样本进行分层：行业、规模类别（由员工人数确定）4 ，以及地理区域（基于公司行政总部所在地）。每 季度，大约有1,200家意大利公司在总体和特定业务变量方面接受了调查。 sige已广泛应用于学术文献中5. 该数据集丰富的时间序列和面板结构使其特别适合分析输入价格向企业预期和决策过程的传导。 在本文中，我们主要关注以下问题，这些问题与公司对其自身投入价格预期增长和实现增长、产出价格增长以及未来通货膨胀的预期有关： •在过去的12个月里，您公司在意大利和意大利以外购买的货物和服务的价格平均变化是多少？ •在未来12个月内，您预计您公司在意大利和国外购买的商品和服务的平均价格将有何变化？ •在过去12个月里，贵公司价格的平均变化是多少？ •在未来12个月里，您预期您公司的价格平均将发生怎样的变化？ •您认为意大利的消费者价格通胀会是多少：六个月后？一年后？两年后？三到五年之间的平均水平？ 企业通过报告近似百分比变化来回应SIGE问题。6 为了识别公司面临的输入价格中的意外变化，我们使用它们的输入价格预测误差。7 预测误差定义为实际价格增长率与t−12和t，以及公司原本期望的t−同期12。关于投入价格增长的问询是在2016年末引入的，因此依赖投入 价格预测误差有效地将样本限制在2017Q3至2024Q4期间。在此期间，SIGE包含约25,000个企业层面的观测值，每个企业平均参与调查15个季度。 我们识别策略背后的原理是，企业会对其投入成本的演变形成预期，但当实际成本与其预期不符时会面临意外。这些预测误差可以代表未预料到的成本冲击，为我们的分析提供了外生变异。关键的识别假设是，这些误差需要与其他可能同时影响企业预期或定价决策的冲击正交。为了验证这一点，第4节表明预测误差与企业层面的需求指标不相关，并且不会系统地随可观察的企业特征变化。它们与石油价格、欧元-美元汇率等宏观经济供给侧驱动因素的关联，进一步支持了供给侧冲击解释。综合来看，这些结果增强了我们识别策略的可信度，以及将预测误差解释为外生投入成本意外的解释。 表A.1展示了主要关注变量的描述性统计。在考察期内，企业在总价格和自身价格增长预期以及决策方面存在显著异质性。例如，在不同预测期内的平均预期通胀率仍接近欧洲中央银行的2%目标，但表现出显著分散。分布的尾部特别宽，12个月后的预期通胀率在10%分位数为0.4%，在90%分位数为6%。 图1的A和B面板显示了分析中使用的主体变量的时间序列，即预期和实际输入输出价格增长。该图还显示了预测误差（FE）。预期和实际价格增长序列彼此紧密跟随，表明公司倾向于报告其真实预期。预期和实际自身价格变量与意大利综合消费者价格指数（HCPI）高度相关，在2022年和2023年的通货膨胀期上升， 注释图中的A和B面板显示了分析中使用的主体变量的时间序列。C面板展示了分箱散点图，说明了预期输入和输出价格增长之间的关系。红色和蓝色线是目标变量之间的最佳线性拟合。D面板呈现了输入价格预测误差随时间的变化分布，其定义为实现输入价格增长与预期输入价格增长之间的差值。数据来源于SIGE，时间范围为2017年第三季度至2024年第四季度。 进一步证实了该调查对更广泛经济体的代表性。此外，在此期间，输入和输出预测误差都增加了，表明企业难以预见到其自身输入和销售价格的未来演变。 图1的C面板报告了分箱散点图，这些图说明了未来12个月（x轴）的预期输入和自身价格增长与同期发生的实际输入和自身价格增长（y轴）之间的关系。这两个变量在预期值和实际值之间显示出强烈的正相关，证实了 平均而言，企业在预测自身投入和销售价格的变化方面高度准确。这增强了本次分析所使用的调查数据的效度。 均值输入价格预测误差的时间序列掩盖了跨公司存在的显著异质性。图1的D部分显示了输入价格预测误差分布的不同分位数。由于预测误差定义为实际输入价格增长与预期输入价格增长之间的差异：正值表示公司相对于最终实际支付的价格低估了自身输入价格的上