Page 6 - 陳慧光

對應關係及預測能力，可能因不同國家、採樣期間、資料頻率、計算

公式或計量模型…等進而產生結論上的矛盾 (Fares et al., 1997)。尤有

甚者，現行使用通膨目標機制的 27 個國家在專有名詞 (例如: 消費

者物價指數) 上雖相同或相似，但其細項成分和權重卻存在差異，例

如美國 CPI 將通訊類物價與教育相關成分合併，而台灣 CPI 則將通

訊類物價併入交通服務，又如美國核心 CPI 剔除波動較大的能源項

目，不過日本核心 CPI 卻又包含能源項目；另外，歐盟通膨指數不

包括房屋稅、利息支出與房屋折舊，然而英國的通膨指數卻又納入計

算這些所謂 「借貸的資金成本」。各式各樣的差異，造成意見相左的

學派認 為單以 CPI 界定物價水 準將不夠客 觀 (Bolhuis et al.,

2024)，甚至稍不留意便可能形成 「誤判的總合」，故深入探討其通

膨成分之交互影響儼然成為該議題上不可或缺之充要條件。

自上個世紀中葉，如荷蘭計量經濟學家 Henri Theil、以色列經濟

學家 Yehuda Grunfeld 和立陶宛經濟學家 Zvi Griliches 已著手進行

總合通膨 (aggregation) 以及分解通膨 (disaggregation) 之相關研

究，時過半世紀，雖然 Benalal et al. (2004) 先以總合通膨為論點出

發，利用 VAR 和 Bayesian VAR (Bayesian vector autoregression

model, BVAR) 多變量模型去解釋歐元區薪資水平對於核心通膨的預

測性，但其 「成分 (components)」 概念已被導入該實證結果中，直

到 Ilek (2007) 利用模擬通膨走勢和結構計量模型，證實分解通膨指

數確實能夠提高對於未來短期通膨之預測能力，進一步增進貨幣政策

之有效性。

同時，根據 Alex Ilek 整理並歸納 Theil (1954) 及 Grunfeld and

Griliches (1960) 分解總體經濟變數的優勢包括: (1) 可增加細項間動

態結構之調整彈性，進而提高對總合總體經濟變數 (如 CPI) 預測的

效率性 (Barker, 2014)；(2) 可全部或部分抵消來自各細項間之殘差以

降低變異，亦可提升預測解釋能力 (Clement and Hendry, 2002)；(3) 可
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