我國(guó)CPI與PPI非線性調(diào)整的實(shí)證解釋

蘇梽芳 蔡經(jīng)漢

（華僑大學(xué)數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究院,福建泉州 362021）

一、引言

2008年5月我國(guó)PPI超過(guò)CPI后兩者缺口持續(xù)擴(kuò)大,在CPI不斷降低的情況下仍短暫引發(fā)了對(duì)通貨膨脹反彈的擔(dān)憂。而自2008年11月PPI重新低于CPI后,其在2009年上半年不斷走低并加大了與CPI之間的缺口,又使得通貨緊縮的壓力急劇增加,造成了新的隱憂。作為既有區(qū)別又有聯(lián)系的兩種物價(jià)指數(shù),PPI常被看作是CPI的一個(gè)先行指標(biāo),二者背離產(chǎn)生的缺口反映了經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的不均衡。2008年以來(lái)兩者缺口的擴(kuò)大,可能就預(yù)示著經(jīng)濟(jì)中存在嚴(yán)重的不均衡現(xiàn)象。由于這種不均衡有可能帶來(lái)巨大的代價(jià),因此不管對(duì)于政策制定者還是普通大眾來(lái)說(shuō),這種不均衡能否及時(shí)得到調(diào)整值得重點(diǎn)關(guān)注。

關(guān)于CPI與PPI的關(guān)系,已有豐富的理論分析和實(shí)證檢驗(yàn)。傳統(tǒng)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)鏈條傳遞觀認(rèn)為,由PPI所衡量的基礎(chǔ)商品價(jià)格的變化會(huì)領(lǐng)先或者說(shuō)引起由CPI衡量的總體價(jià)格指數(shù)的變化。但主要從需求角度考慮的另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為CPI也會(huì)影響PPI,例如Colclough和Lange強(qiáng)調(diào)最終消費(fèi)產(chǎn)品也影響到生產(chǎn)過(guò)程中輸入品的價(jià)格[1]。而Lown和Rich等則從工資上升的角度論證了CPI的上漲會(huì)最終拉高PPI[2]。此外,PPI與CPI定義的差異也使得兩者關(guān)系復(fù)雜化。Clark考慮了PPI和CPI指數(shù)定義范圍不同所產(chǎn)生的問(wèn)題,他強(qiáng)調(diào),一方面,PPI是完全針對(duì)商品的價(jià)格指數(shù),而CPI不僅包括商品還包括服務(wù);另一方面,PPI中的一些商品會(huì)用于出口,而CPI中則計(jì)入了許多進(jìn)口商品[3]。因此兩者理論上具有相互傳導(dǎo)關(guān)系的結(jié)論是模糊的。而在實(shí)證檢驗(yàn)方面,結(jié)論確實(shí)也不盡相同。Caporale等研究G7國(guó)家的情況發(fā)現(xiàn),在法國(guó)和德國(guó)是PPI引起了CPI,在美國(guó)是CPI引起了PPI,在意大利、日本和英國(guó)則有雙向的反饋關(guān)系[4]。在國(guó)內(nèi),我國(guó)CPI與PPI之間的關(guān)系也吸引了眾多學(xué)者的關(guān)注。張延群的研究發(fā)現(xiàn),從短期看是CPI受PPI的影響,而長(zhǎng)期來(lái)看則是CPI決定PPI[5]。賀力平等分析2001～2007年P(guān)PI和CPI的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),CPI是PPI的Granger原因,并認(rèn)為其主要原因是這期間需求的力量大于供給[6]。也有一些研究應(yīng)用較獨(dú)特的計(jì)量方法來(lái)考察這個(gè)問(wèn)題,如何光輝運(yùn)用譜分析方法,發(fā)現(xiàn)盡管從總量上看CPI和PPI兩者之間的關(guān)系并不穩(wěn)定,只有CPI引導(dǎo)PPI,但它們的結(jié)構(gòu)分量之間存在穩(wěn)定的一致關(guān)系,而且無(wú)論趨勢(shì)分量還是周期分量,彼此之間均互為因果,協(xié)整一致[7]。肖六億和常云昆認(rèn)為2003年以來(lái),壟斷性的生產(chǎn)資料市場(chǎng)和競(jìng)爭(zhēng)性的生活資料市場(chǎng)之間的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)差異導(dǎo)致上下游產(chǎn)品的價(jià)格不能相互傳導(dǎo)[8]。陳建奇則認(rèn)為非對(duì)稱供求結(jié)構(gòu)是造成PPI和CPI倒掛的主要原因[9]。

由于PPI到CPI之間的價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制錯(cuò)綜復(fù)雜,因此兩者關(guān)系的調(diào)整可能是一種非線性過(guò)程。首先,從原材料到最終商品的傳導(dǎo)過(guò)程中可能存在非線性。例如,經(jīng)濟(jì)進(jìn)入上升周期時(shí),原材料價(jià)格上升,但企業(yè)可能并不會(huì)提高產(chǎn)品價(jià)格。一方面,企業(yè)可能要通過(guò)定價(jià)策略擴(kuò)大市場(chǎng)份額;另一方面,在這一階段勞動(dòng)力的充分利用甚至生產(chǎn)率的提高反而起到了降低成本的作用。政府管制、匯率與進(jìn)出口的變化等等都會(huì)導(dǎo)致在原材料到最終商品的過(guò)程中價(jià)格不會(huì)成比例上升,即可能存在非線性關(guān)系。其次,在商品和服務(wù)之間也可能存在非線性關(guān)系。發(fā)達(dá)國(guó)家的經(jīng)驗(yàn)顯示,服務(wù)價(jià)格通常比商品價(jià)格上漲得更快,兩者之間存在的缺口可能會(huì)影響到整體通貨膨脹的宏觀調(diào)整機(jī)制,從而造成非線性調(diào)整。例如Esteve等分析美國(guó)的核心通脹數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),商品價(jià)格指數(shù)與服務(wù)價(jià)格指數(shù)之間確實(shí)存在非線性協(xié)整關(guān)系[10]。

綜上所述,國(guó)內(nèi)外研究之所以出現(xiàn)迥然不同的結(jié)論,可能正是因?yàn)楹雎粤嗽赑PI向CPI傳導(dǎo)的過(guò)程中可能存在非線性協(xié)整關(guān)系,即向長(zhǎng)期均衡的調(diào)整并不一定在每個(gè)時(shí)刻都能發(fā)生。相反,更有可能的是,只有在PPI和CPI之間的缺口大于某一閥值時(shí),它們才會(huì)開(kāi)始調(diào)整,最終回到長(zhǎng)期均衡位置。而從我國(guó)PPI與CPI的走勢(shì)來(lái)看,當(dāng)兩者存在較大偏離時(shí),隨后都會(huì)有一個(gè)修正的過(guò)程。鑒于此,本文將采用Hansen和Seo提出的兩區(qū)制門(mén)檻誤差修正模型[11],試圖描述和解釋PPI與CPI倒掛后恢復(fù)均衡的過(guò)程。該模型很好地刻畫(huà)了由PPI與CPI組成的系統(tǒng)在趨向長(zhǎng)期均衡關(guān)系的過(guò)程中存在的非線性調(diào)整特點(diǎn):當(dāng)對(duì)均衡的偏離小于或等于門(mén)檻值時(shí),傾向于不向均衡狀態(tài)調(diào)整;而當(dāng)對(duì)均衡的偏離大于門(mén)檻值時(shí),傾向于向均衡狀態(tài)調(diào)整。

二、模型方法

Hansen和Seo在門(mén)檻協(xié)整基礎(chǔ)上,提出了一種以誤差修正項(xiàng)為門(mén)檻變量的兩區(qū)制門(mén)檻誤差修正模型,發(fā)展了LM檢驗(yàn)方法并把它用于檢驗(yàn)門(mén)檻效應(yīng)的存在性,并給出門(mén)檻值未知情況下的模型參數(shù)估計(jì)方法。

一個(gè)滯后階數(shù)為l的兩區(qū)制門(mén)檻協(xié)整模型表示如下:

其中 ,Xt-1（β）={1,w t-1（β）,Δxt-1,Δxt-2…Δxt-l}′,xt是 p維一階單整時(shí)間序列,即I（1）過(guò)程 ;β是p×l維的協(xié)整向量,w t=β′xt是I（0）過(guò)程的誤差修正項(xiàng),ut是誤差項(xiàng),A1和A2是描述兩個(gè)區(qū)制動(dòng)態(tài)變化的系數(shù)矩陣,γ為門(mén)檻參數(shù)。進(jìn)一步,H ansen和Seo用LM檢驗(yàn)方法檢驗(yàn)?zāi)Ｐ褪欠翊嬖陲@著的門(mén)檻效應(yīng)。零假設(shè)H 0:應(yīng)用線性誤差修正模型擬合變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系,即不存在門(mén)檻效應(yīng);備擇假設(shè)H l:應(yīng)用非線性誤差修正模型擬合變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。針對(duì)協(xié)整向量已知和未知兩種情況,Hansen和Seo提出兩個(gè)不同的LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量,在真實(shí)協(xié)整向量已知情況下,定義檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:

其中,?β為式（1）中參數(shù)β的估計(jì)值,[γL,γU]為設(shè)定的γ值的搜索區(qū)間,γL和γU分別為的?和（1-?）百分位點(diǎn)。And rew s建議?的設(shè)置在0.05和0.15之間[12]。對(duì)于上述兩種檢驗(yàn),H ansen和Seo建議都采用Bootstrap法獲得LM檢驗(yàn)的臨界值和P值。

三、實(shí)證分析

本文選擇消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)（CPI）和工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)（PPI）的月度同比數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為2000年1月至2009年9月,共117組樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)經(jīng)濟(jì)信息網(wǎng)數(shù)據(jù)庫(kù)。通過(guò)描繪CPI與PPI的時(shí)間序列變化趨勢(shì)圖（因篇幅限制,故省略）,我們不難發(fā)現(xiàn)CPI和PPI確實(shí)發(fā)生過(guò)數(shù)次較大偏離,但從長(zhǎng)期看,兩者走勢(shì)具有相似性,即短期內(nèi)存在偏離,但卻可能存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,而這需要應(yīng)用協(xié)整技術(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。

（一）單位根檢驗(yàn)

在檢驗(yàn)協(xié)整關(guān)系之前,首先應(yīng)對(duì)CPI與PPI進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),進(jìn)而確定這兩個(gè)時(shí)間序列的單整階數(shù),單位根檢驗(yàn)結(jié)果列在表1中。

而當(dāng)協(xié)整向量未知時(shí),檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為:

表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

從表1的結(jié)果不難發(fā)現(xiàn),對(duì)于變量CPI與PPI的水平項(xiàng),ADF、PP單位根檢驗(yàn)結(jié)果均顯示,在1%的水平下,相應(yīng)的統(tǒng)計(jì)值均不顯著,因此無(wú)法拒絕單位根存在的零假設(shè)。而對(duì)于其一階差分序列,在1%的水平下,均一致拒絕存在單位根的零假設(shè),即CPI與PPI的一階差分序列為平穩(wěn)序列,這表明CPI與PPI同為一階單整過(guò)程,即I（1）。

（二）協(xié)整檢驗(yàn)與線性誤差修正模型

由于CPI與PPI同為I（1）過(guò)程,因此兩者的某種線性組合可能為平穩(wěn)序列,即CPI與PPI可能存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。為了與非線性門(mén)檻誤差修正模型得到的結(jié)論相比較,本文采用Johansen協(xié)整法檢驗(yàn)CPI和PPI之間是否存在線性協(xié)整關(guān)系。由于Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果對(duì)滯后階數(shù)比較敏感,本文使用AIC、SC信息準(zhǔn)則和LR統(tǒng)計(jì)量作為最優(yōu)滯后階數(shù)的檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),最后確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)得出的結(jié)果列在表2中。

表2 Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

表2的檢驗(yàn)結(jié)果顯示,零假設(shè)“0個(gè)協(xié)整向量”的跡統(tǒng)計(jì)量為11.354,大于10%的臨界值,它犯第一類錯(cuò)誤的最大概率是0.072,概率較小,至少在90%的置信水平下拒絕原假設(shè)。而相比之下,零假設(shè)“至多有1個(gè)協(xié)整向量”的跡統(tǒng)計(jì)量小于10%的臨界值,假設(shè)無(wú)法被拒絕,表明CPI和PPI之間存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系。進(jìn)一步,可以得到向量誤差修正模型如下（括號(hào)內(nèi)數(shù)值為t值）:

從模型的估計(jì)結(jié)果看,式（4）與式（5）的誤差修正系數(shù)一負(fù)一正,符合負(fù)向反饋機(jī)制。從系數(shù)絕對(duì)值來(lái)看,PPI的修正幅度大于CPI的修正幅度。對(duì)CPI而言,如果它上一期偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系,那么本期只有0.2%得到糾正,而且調(diào)整效果并不顯著。而對(duì)PPI而言,如果它上一期偏離長(zhǎng)期均衡關(guān)系,那么本期會(huì)有8.15%得到糾正,而且調(diào)整效果非常顯著。上述結(jié)果表明CPI與PPI之間的缺口縮小,主要是由PPI的調(diào)整而得以實(shí)現(xiàn),但是這種調(diào)整過(guò)程比較緩慢,平均而言需要大概一年左右的時(shí)間（1/0.0815=12個(gè)月）。

（三）門(mén)檻模型估計(jì)結(jié)果與解釋

上述線性誤差修正模型可能忽略系統(tǒng)調(diào)整的非連續(xù)性。因此,本文進(jìn)一步使用H ansen和Seo提出的門(mén)檻協(xié)整模型對(duì)是否存在門(mén)檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)。由于在不同的滯后期下,模型檢驗(yàn)結(jié)果會(huì)有差異,因此本文假定模型的最大滯后期為4,依次選擇不同滯后階數(shù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),以AIC值最小為最優(yōu)模型。Sup LM門(mén)檻檢驗(yàn)使用Bootstrap方法,其中Bootstrap次數(shù)取2 000次,估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果列在表3中。

表3 門(mén)檻協(xié)整模型估計(jì)與檢驗(yàn)結(jié)果

由表3可知,不管是以AIC值最小還是BIC值最小為標(biāo)準(zhǔn),門(mén)檻協(xié)整模型的最優(yōu)滯后階數(shù)都應(yīng)取1,此時(shí)AIC值為 -1 124.763,BIC值為 -1 123.852。最優(yōu)模型的Sup LM檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)值為19.884,對(duì)應(yīng)的P值為0.021,即拒絕線性模型的假設(shè),可認(rèn)為具有門(mén)檻效應(yīng)。由此可以判定,我國(guó)CPI與PPI之間存在門(mén)檻效應(yīng)。此時(shí),模型估計(jì)得到的門(mén)檻值為 -0.02,而協(xié)整向量為1.058,這意味著區(qū)制一的條件是w t=CPIt-1.058PPIt≤-0.02,即CPI小于PPI約兩個(gè)百分點(diǎn)的時(shí)候,此時(shí)全部樣本觀測(cè)值中處于這一區(qū)制的比例是31.6%。相應(yīng)地,區(qū)制二的條件即為 wt=CPIt-1.058PPIt＞-0.02,全部樣本觀測(cè)值中處于這一區(qū)制的比例是68.4%。誤差修正項(xiàng)w t隨時(shí)間變化的趨勢(shì)見(jiàn)圖 1。從圖 1可知,誤差修正項(xiàng)處于區(qū)制一時(shí),系統(tǒng)基本處于CPI和PPI倒掛較嚴(yán)重的階段,而誤差修正項(xiàng)處于區(qū)制二時(shí),CPI和PPI的關(guān)系較正常。因此,我們將區(qū)制一定義為CPI和PPI的倒掛期,而將區(qū)制二定義為正常期。

圖1 誤差修正項(xiàng)與PPI

進(jìn)一步,在選定最優(yōu)模型設(shè)置下,借助門(mén)檻效應(yīng)的Wald檢驗(yàn)可以確定門(mén)檻效應(yīng)究竟是來(lái)自于動(dòng)態(tài)系數(shù)還是誤差修正系數(shù)。表4所列出的檢驗(yàn)結(jié)果表明,在10%水平下,兩者都是顯著的。這就說(shuō)明不管是動(dòng)態(tài)系數(shù)還是誤差修正系數(shù),在不同區(qū)制下確實(shí)是不同的。這一檢驗(yàn)結(jié)果有力地支持了門(mén)檻效應(yīng)的存在。

表4 門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)

最終估計(jì)得到的門(mén)檻誤差修正模型表示如下:

為了考察不同區(qū)制下CPI與PPI對(duì)誤差修正項(xiàng)的反應(yīng),從而了解不同區(qū)制下誤差修正收斂速度的差異性,本文將變量CPI和PPI的一階差分ΔCPIt、ΔPPIt視為誤差修正項(xiàng)的函數(shù),在其他變量保持不變的情況下,繪制出圖2。結(jié)合圖2與式（6）、（7）,本文有下面三點(diǎn)發(fā)現(xiàn):

第一,在不同區(qū)制下,CPI和PPI存在非對(duì)稱調(diào)整。從絕對(duì)量的意義上來(lái)說(shuō),在區(qū)制一時(shí),PPI方程中誤差修正項(xiàng)的系數(shù)為0.238,而CPI方程中誤差修正項(xiàng)的系數(shù)僅為0.046,PPI的調(diào)整速度遠(yuǎn)大于CPI,而在區(qū)制二時(shí)則是CPI的調(diào)整速度大于PPI。但應(yīng)該注意的是,只有在區(qū)制一時(shí)PPI方程中的誤差修正系數(shù)才是顯著的,而區(qū)制一時(shí)CPI方程中的誤差修正系數(shù)以及區(qū)制二時(shí)兩個(gè)方程的誤差修正系數(shù)皆不顯著。這一結(jié)果從圖2中也可看出,CPI向下調(diào)整而PPI往上調(diào)整,且 PPI調(diào)整的速度大于CPI調(diào)整的速度,也就是說(shuō)PPI對(duì)誤差修正的反應(yīng)較為快速。

第二,在趨向長(zhǎng)期均衡位置的短期調(diào)整過(guò)程中,調(diào)整主要是由PPI來(lái)完成的,并且這種調(diào)整主要發(fā)生在區(qū)制一,即CPI和PPI的倒掛期。此時(shí),CPI與PPI的缺口較大,系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生拉動(dòng)PPI向下的力量。在倒掛期,PPI的調(diào)整速度相當(dāng)快,對(duì)于上一期所產(chǎn)生的短期偏離,在本期會(huì)有23.8%得到糾正。這種調(diào)整平均而言需要大概四個(gè)月左右的時(shí)間（1/0.238=4個(gè)月）?？梢钥吹?與線性模型的結(jié)果相比,門(mén)檻協(xié)整模型確實(shí)更好地描述了短期內(nèi)的變化。對(duì)于較大的偏離,系統(tǒng)會(huì)在短期內(nèi)進(jìn)行較劇烈的調(diào)整,而線性模型無(wú)法反映這種短期內(nèi)的調(diào)整特點(diǎn)。

第三,在不同的區(qū)制內(nèi),PPI與CPI之間的Granger因果關(guān)系方向不一致。在線性誤差修正模型中,CPI方程中的各項(xiàng)系數(shù)皆不顯著,這說(shuō)明PPI不是CPI的Granger原因。而PPI方程中的各項(xiàng)系數(shù)均是顯著的,這說(shuō)明CPI是PPI的G ranger原因。然而,從門(mén)檻誤差修正模型的估計(jì)結(jié)果中,我們進(jìn)一步發(fā)現(xiàn),在區(qū)制一時(shí),CPI方程中的誤差修正系數(shù)以及ΔPPIt-1的系數(shù)都不顯著,這說(shuō)明在區(qū)制一中PPI不是CPI的短期Granger原因。而PPI方程中雖然ΔCPIt-1的系數(shù)不顯著,但誤差修正系數(shù)是顯著的,這說(shuō)明在區(qū)制一中CPI是PPI的短期Granger原因。而在區(qū)制二時(shí),CPI方程和PPI方程中相應(yīng)的兩個(gè)動(dòng)態(tài)系數(shù)都很顯著,這表明在區(qū)制二中CPI和PPI互為G ranger原因。

圖 2 CPI與PPI對(duì)誤差修正項(xiàng)的反應(yīng)

四、結(jié)論

本文基于兩區(qū)制誤差修正模型,對(duì)我國(guó)CPI與PPI的倒掛現(xiàn)象進(jìn)行了實(shí)證分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn):盡管我國(guó)在短期內(nèi)經(jīng)常存在CPI和PPI倒掛現(xiàn)象,但兩者仍然存在長(zhǎng)期均衡的穩(wěn)定關(guān)系;短期偏離只有在超過(guò)某種程度時(shí),系統(tǒng)才開(kāi)始向長(zhǎng)期均衡位置調(diào)整,而且調(diào)整呈非線性特點(diǎn)。本文所使用的門(mén)檻誤差修正模型很好地刻畫(huà)了這一調(diào)整過(guò)程,模型估計(jì)得到的基本結(jié)論如下:

第一,CPI與PPI之間存在非線性協(xié)整關(guān)系。門(mén)檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果表明顯著存在門(mén)檻效應(yīng),而且同時(shí)存在于動(dòng)態(tài)系數(shù)和誤差修正系數(shù)中,估計(jì)得到的門(mén)檻值為 -0.02。在門(mén)檻值左、右兩邊不同區(qū)制內(nèi),CPI和PPI的調(diào)整速度并不一致。在區(qū)制一時(shí),PPI的調(diào)整速度大于CPI的調(diào)整速度,即PPI對(duì)誤差修正的反應(yīng)較為快速。

第二,在回到長(zhǎng)期均衡位置的短期調(diào)整過(guò)程中,調(diào)整主要是由PPI來(lái)完成的,而且這種調(diào)整主要發(fā)生在區(qū)制一,即CPI和PPI發(fā)生倒掛的時(shí)期。此時(shí),CPI與PPI的缺口較大,系統(tǒng)會(huì)產(chǎn)生拉動(dòng)PPI向下的力量。

第三,在不同的區(qū)制中,CPI和PPI存在不同的Granger因果關(guān)系。在區(qū)制一時(shí)僅存在從CPI到PPI的單向Granger因果關(guān)系;而在區(qū)制二時(shí)存在CPI和PPI的雙向G ranger因果關(guān)系。

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