基于VAR與VEC模型的中國價(jià)格水平波動(dòng)研究

黃微芬

（湖南商學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，長沙 410205）

價(jià)格變化既是經(jīng)濟(jì)運(yùn)行狀況的綜合反映，也是各種商品和生產(chǎn)要素供需變化綜合影響的結(jié)果。國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中消費(fèi)、生產(chǎn)、投資、進(jìn)口環(huán)節(jié)的價(jià)格水平是相互影響的，生產(chǎn)、投資、進(jìn)口環(huán)節(jié)的價(jià)格水平變化會(huì)影響消費(fèi)的價(jià)格水平，消費(fèi)的價(jià)格變化也會(huì)影響生產(chǎn)、投資的價(jià)格水平。因此，分析和把握國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行各個(gè)環(huán)節(jié)的價(jià)格水平的相互關(guān)系對(duì)于宏觀經(jīng)濟(jì)調(diào)控和管理具有重要意義。本文主要從經(jīng)濟(jì)運(yùn)行各環(huán)節(jié)的相互關(guān)系來研究分析價(jià)格水平的波動(dòng)。

1 變量與模型的選擇

根據(jù)研究的目的我們分別選擇了代表國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行不同環(huán)節(jié)的五個(gè)價(jià)格序列變量。分別是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)、工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)(PPI)、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)(API)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)(FPI)、進(jìn)口商品價(jià)格指數(shù)(IPI)。這五個(gè)價(jià)格指數(shù)分別代表了消費(fèi)、生產(chǎn)、投資、進(jìn)口環(huán)節(jié)的價(jià)格水平變化。

由于國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行各環(huán)節(jié)的價(jià)格波動(dòng)相互關(guān)聯(lián)又互為因果，在變量比較多的情況下，用結(jié)構(gòu)性方程難以準(zhǔn)確把握價(jià)格序列變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，因此我們選擇了非結(jié)構(gòu)性的計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，即向量自回歸模型（VAR模型）和向量誤差修正模型（VEC模型）并運(yùn)用EViews8.0來進(jìn)行計(jì)量分析。

上述五個(gè)變量的數(shù)據(jù)均取自中華人民共和國國家統(tǒng)計(jì)局官方網(wǎng)站national data欄目，采用年度數(shù)據(jù)，各變量皆使用環(huán)比價(jià)格指數(shù)，時(shí)間跨度為1987年至2014年。

2 價(jià)格波動(dòng)的向量自回歸模型（VAR）

向量自回歸模型（VAR）主要應(yīng)用于分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)系統(tǒng)變量的動(dòng)態(tài)沖擊和對(duì)相互關(guān)聯(lián)時(shí)間序列系統(tǒng)的預(yù)測，它將系統(tǒng)中每個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所以內(nèi)生變量滯后值的函數(shù)而不需要估計(jì)結(jié)構(gòu)方程。

2.1 價(jià)格指數(shù)序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

單位根檢驗(yàn)是對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗(yàn)的標(biāo)準(zhǔn)方法。單位根檢驗(yàn)的目的就是要防止變量之間的偽回歸問題。本文采用的變量是價(jià)格變動(dòng)相對(duì)數(shù)，因此我們直接對(duì)原始數(shù)據(jù)和原始數(shù)據(jù)的一階差分進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。

表1 價(jià)格序列變量及其差分的ADF單位根檢驗(yàn)

上述檢驗(yàn)結(jié)果表明，變量序列CPI、PPI、API、FPI、IPI單位根統(tǒng)計(jì)量均大于1%、5%、10%檢驗(yàn)水平的臨界值，它們均存在單位根，都是非平穩(wěn)序列。而序列CPI、PPI、API、FPI、IPI的一階差分的單位根統(tǒng)計(jì)量均小于1%、5%、10%檢驗(yàn)水平的臨界值，可以拒絕原假設(shè)，說明這些序列的一階差分都不存在單位根。因此可以確定序列CPI、PPI、API、FPI、IPI都是一階單整序列 Ι()1。

2.2 滯后期的選擇

變量滯后階數(shù)的選擇關(guān)系到VAR模型結(jié)果的優(yōu)劣，根據(jù)表2的檢驗(yàn)結(jié)果及信息準(zhǔn)則，采取少數(shù)服從多數(shù)的原則，可以確定最優(yōu)的滯后階數(shù)為3。雖然SC指標(biāo)確定的滯后階數(shù)為1，但是滯后階數(shù)為3時(shí)的SC值與滯后階數(shù)為1時(shí)的SC相差很小。

表2 VAR模型滯后期選擇標(biāo)準(zhǔn)

2.3 VAR模型的參數(shù)估計(jì)

根據(jù)表2，我們選擇滯后3階對(duì)VAR模型進(jìn)行估計(jì)比較合適，（VAR模型參數(shù)的估計(jì)結(jié)果表略）。從估計(jì)結(jié)果來看，居民消費(fèi)價(jià)格、工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、固定資產(chǎn)投資價(jià)格四個(gè)方程的擬合優(yōu)度都比較理想，說明這5個(gè)價(jià)格序列變量的關(guān)系方程密切，VAR模型較好的反應(yīng)了它們之間的變化關(guān)系。

根據(jù)估計(jì)結(jié)果可以得到價(jià)格序列的向量自回歸模型（VAR）的矩陣方程

2.4 VAR模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)

VAR模型的穩(wěn)定性對(duì)于后續(xù)分析有重要影響。如果AR特征多項(xiàng)式的根的倒數(shù)小于1，即都位于單位圓內(nèi)，則所建立的VAR模型就是穩(wěn)定的。圖1為VAR模型的AR特征多項(xiàng)式的根的圖形和單位圓，圖中的點(diǎn)表示AR的特征多項(xiàng)式的根的倒數(shù)，這些點(diǎn)都位于單位圓之內(nèi)，說明我們所估計(jì)的VAR模型是穩(wěn)定的，可以進(jìn)行后續(xù)的分析。

圖1 AR特征多項(xiàng)式的根

2.5 VAR模型的Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)

在所建立的模型中，變量之間的因果關(guān)系可以通過Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)進(jìn)行分析，Granger因果關(guān)系指一個(gè)變量對(duì)另外一個(gè)變量的預(yù)測是否有幫助。針對(duì)所建立的VAR模型，我們采用Granger Causality/Block Exogeneity Wald Tests檢驗(yàn)，與Pairwise Granger Causality Test區(qū)別的是，該檢驗(yàn)考慮了模型中所有內(nèi)生變量的聯(lián)合作用，檢驗(yàn)結(jié)果如表3。

表3 VAR Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

在CPI方程中，PPI、API、IPI這三個(gè)變量的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值均大于5%的顯著性水平，因此，不能拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為PPI、API、IPI三個(gè)分別不是CPI變化的原因；但是FPI及PPI、API、FPI、IPI四個(gè)變量滯后聯(lián)合的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值均小于5%的顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)變化的原因，工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)、農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)、固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)、進(jìn)口商品價(jià)格指數(shù)的聯(lián)合作用是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)變化的原因。

在PPI方程中，F(xiàn)PI、API兩個(gè)變量的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值均大于5%的顯著性水平，不能拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為固定資產(chǎn)投資價(jià)格變化和農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化不是工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格變化的原因；但是CPI、IPI以及CPI、API、FPI、IPI四個(gè)變量滯后聯(lián)合的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值均小于5%的顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為居民消費(fèi)價(jià)格變化、進(jìn)口商品價(jià)格變化是工業(yè)生產(chǎn)價(jià)格變化的原因，CPI、API、FPI、IPI四個(gè)變量的聯(lián)合作用是工業(yè)生產(chǎn)價(jià)格變化的原因。

在API方程中，PPI、FPI、IPI三個(gè)變量的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值均大于5%的顯著性水平，不能拒絕原假設(shè)，它們都不是農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化的原因；三是CPI及CIP、PPI、FPI、IPI四個(gè)變量滯后聯(lián)合的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值均小于5%的顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為CPI及CIP、PPI、FPI、IPI四個(gè)變量的聯(lián)合作用是農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化的原因。

在FPI方程中，API的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值大于5%的顯著性水平，不能拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化不是固定資產(chǎn)投資價(jià)格變化的原因；三是CPI、PPI、IPI以及API、CPI、PPI、IPI四個(gè)變量滯后聯(lián)合的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值均小于5%的顯著性水平，則拒絕原假設(shè)，可以認(rèn)為CPI、PPI、IPI分別是固定資產(chǎn)投資價(jià)格變化的原因，四個(gè)變量的聯(lián)合作用是固定資產(chǎn)投資價(jià)格變化的原因。

在IPI方程中，CPI、PPI、API、FPI及它們的滯后聯(lián)合的格蘭杰因果檢驗(yàn)的概率值均大于5%的顯著性水平，不能拒絕原假設(shè)，這四個(gè)變量都不是進(jìn)口商品價(jià)格變化的原因，它們的聯(lián)合作用也不是進(jìn)口商品價(jià)格變化的原因。

2.6 脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述VAR模型系統(tǒng)中對(duì)一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他變量造成的影響，具體說就是當(dāng)隨機(jī)誤差項(xiàng)發(fā)生變化或者說模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)變量的當(dāng)期值和未來值所帶來的影響。通過VAR模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)，可以觀察模型中各價(jià)格序列變量的響應(yīng)函數(shù)時(shí)間路徑?？紤]到有模型中5個(gè)變量，脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析結(jié)果數(shù)據(jù)量比較大，圖2僅給出居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)序列（CPI）脈沖響應(yīng)函數(shù)時(shí)間路徑。

圖2 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)脈沖響應(yīng)函數(shù)

根據(jù)圖2，可以看出居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)于來于自身的擾動(dòng)或沖擊在第1時(shí)期做出了正向響應(yīng)后第2期就轉(zhuǎn)為負(fù)，第4期達(dá)到谷底并持續(xù)直到第7期，第8期轉(zhuǎn)為正向響應(yīng)，說明居民消費(fèi)價(jià)格變化對(duì)于自身的擾動(dòng)或沖擊響應(yīng)程度較大。居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)于工業(yè)生產(chǎn)價(jià)格的擾動(dòng)或沖擊并沒有在第1時(shí)期做出響應(yīng)，但從第2期開始形成正向響應(yīng)，第4期達(dá)到正向響應(yīng)的峰值后下降，到第7期開始趨于平穩(wěn)，說明工業(yè)生產(chǎn)價(jià)格變化對(duì)消費(fèi)價(jià)格變化影響非常明顯，持續(xù)時(shí)間也較長。居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的擾動(dòng)或沖擊從第1期到第5期基本上沒有響應(yīng)，只是在第6、第7期略有負(fù)向響應(yīng)后就趨于平穩(wěn)，說明農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格的變化影響較小。居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)于固定資產(chǎn)投資價(jià)格的擾動(dòng)或沖擊在第1時(shí)期并沒有做出響應(yīng)，但是從第2期開始形成正向響應(yīng)并達(dá)到峰值隨后減緩直到第5期結(jié)束，在第7、第8期又形成了一波正向響應(yīng)。說明固定資產(chǎn)投資價(jià)格變化對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格變化有明顯的影響。居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)于進(jìn)口商品價(jià)格的擾動(dòng)或沖擊在第1期至第3期基本沒有響應(yīng)，在第4期至第7期略有負(fù)向響應(yīng)，第8期、第9期略有正向響應(yīng)，說明進(jìn)口商品價(jià)格變化對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格變化影響有限。

根據(jù)累計(jì)脈沖響應(yīng)函數(shù)，可以考察居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)于各變量沖擊的累計(jì)反應(yīng)時(shí)間路徑。從圖3可以看出居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格和固定資產(chǎn)投資價(jià)格一個(gè)單位脈沖沖擊的累計(jì)響應(yīng)從第2期開始持續(xù)為正，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格和進(jìn)口商品價(jià)格一個(gè)單位脈沖沖擊的累計(jì)響應(yīng)從第2期開始持續(xù)為負(fù)。居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)其自身的響應(yīng)從當(dāng)期到第2期為正向響應(yīng)，第三期開始持續(xù)為負(fù)。

圖3 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)累計(jì)脈沖響應(yīng)函數(shù)

方差分解可以提供VAR模型中影響變量的每個(gè)隨機(jī)擾動(dòng)相對(duì)重要性的信息。VAR模型中居民消費(fèi)價(jià)格變量的方差分解結(jié)果如表4。

表4 居民消費(fèi)價(jià)格變量方差分解結(jié)果(Variance Decomposition of CPI)

根據(jù)表4可以看出，居民消費(fèi)價(jià)格方程方差中由自身的擾動(dòng)或沖擊所起的貢獻(xiàn)程度由大變小，在滯后7期后貢獻(xiàn)率基本穩(wěn)定，滯后10期的貢獻(xiàn)率為52.7%；工業(yè)生產(chǎn)價(jià)格對(duì)方差的貢獻(xiàn)率由小變大，在滯后4期達(dá)到最大然后逐步下降并趨向平穩(wěn)，滯后10期的貢獻(xiàn)率為26.3%；農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格對(duì)方差的貢獻(xiàn)率在滯后5期前都很小，從滯后6期開始增加，在滯后10期的貢獻(xiàn)率為10.6%；固定資產(chǎn)投資價(jià)格對(duì)方差的貢獻(xiàn)率在滯后2期就達(dá)到最大值28.2%，然后逐步減緩，滯后10期的貢獻(xiàn)率為7.6%；進(jìn)口商品價(jià)格對(duì)方差的貢獻(xiàn)率由小變大，但總體看都比較小，滯后10期的貢獻(xiàn)率為2.9%?？傮w來看，居民消費(fèi)價(jià)格變化受自身變化的影響最大，如果撇開自身的影響，居民消費(fèi)價(jià)格在滯后的初期受固定資產(chǎn)投資價(jià)格變化影響較大，在滯后的后期受工業(yè)生產(chǎn)價(jià)格變化的影響較大。

3 價(jià)格波動(dòng)的向量誤差修正模型（VEC）

根據(jù)前面的檢驗(yàn)結(jié)果，本文5個(gè)價(jià)格原始序列都是非平穩(wěn)的，如果它們之間具有協(xié)整關(guān)系，則可以建立向量誤差修正模型。

3.1 協(xié)整檢驗(yàn)

根據(jù)前面單位根檢驗(yàn)的結(jié)果，價(jià)格序列CPI、PPI、API、FPI、IPI都是一階單整序列，因此可以使用JJ檢驗(yàn)方法來檢驗(yàn)各變量之間是否存在協(xié)整關(guān)系，協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果見表5。

表5 價(jià)格序列的Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

從表6的JJ檢驗(yàn)結(jié)果看，跡檢驗(yàn)和最大特征值檢驗(yàn)都在5%的顯著性水平上拒絕了“不存在協(xié)整關(guān)系、至多存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系、至多存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，而不能拒絕“至多存在三個(gè)協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)，且跡檢驗(yàn)和最大特征值檢驗(yàn)結(jié)果都顯示在5%的顯著性水平下，5個(gè)價(jià)格序列之間存在三個(gè)協(xié)整方程。

3.2 向量誤差修正模型（VEC）估計(jì)結(jié)果

表6是三個(gè)協(xié)整方程向量估計(jì)結(jié)果。根據(jù)表6可以得到三個(gè)協(xié)整方程：

表6 價(jià)格序列的協(xié)整向量

協(xié)整方程一：

CPI=6.018798+0.903836FPIt-1+0.041505IPIt-1

協(xié)整方程二:

PPI=-67.64239+1.174998FPIt-1+0.471544IPIt-1

協(xié)整方程三：

API=-93.96943+0.745031FPIt-1+1.168629IPIt-1

方程一表明在其他條件不變的情況下，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)每上漲一個(gè)百分點(diǎn)，居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)就上漲0.9個(gè)百分點(diǎn)，進(jìn)口商品價(jià)格每上漲一個(gè)百分點(diǎn)，居民消費(fèi)價(jià)格要上漲0.04個(gè)百分點(diǎn)。方程二表明在其他條件不變的情況下，固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)每上漲一個(gè)百分點(diǎn)，工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)就上漲1.17個(gè)百分點(diǎn)，進(jìn)口商品價(jià)格每上漲一個(gè)百分點(diǎn)工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)就上漲0.47個(gè)百分點(diǎn)。方程三表明固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)每上漲一個(gè)百分點(diǎn)，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)就上漲0.75各個(gè)百分點(diǎn)，進(jìn)口商品價(jià)格每上漲一個(gè)百分點(diǎn)，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)就上漲1.17個(gè)百分點(diǎn)。根據(jù)VEC模型估計(jì)結(jié)果，圖4給出了樣本期內(nèi)價(jià)格序列的三個(gè)協(xié)整關(guān)系圖形：

圖4 VEC模型協(xié)整關(guān)系圖

上面三個(gè)圖中的零值均線代表各價(jià)格序列變化之間的長期均衡穩(wěn)定關(guān)系，協(xié)整關(guān)系第一個(gè)圖表明居民消費(fèi)價(jià)格變化與固定資產(chǎn)投資價(jià)格和進(jìn)口商品價(jià)格變化的關(guān)系，從1990年到1997間一直處于大幅波動(dòng)，從1998年起開始到2014年它們之間的關(guān)系趨于穩(wěn)定波動(dòng)幅度很小。協(xié)整關(guān)系第二個(gè)圖表明工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格變化與固定資產(chǎn)投資價(jià)格和進(jìn)口商品價(jià)格變化的關(guān)系從1990～1996年間波動(dòng)幅度很大，1997～2005年間關(guān)系比較平穩(wěn)，從2006～2014年波動(dòng)幅度又開始變大。協(xié)整關(guān)系第三個(gè)圖表明農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化與固定資產(chǎn)投資價(jià)格和進(jìn)口商品價(jià)格變化的關(guān)系，1995年波動(dòng)最大，然后漸趨平緩，最近幾年波動(dòng)有所變大。

同時(shí)，根據(jù)協(xié)整向量和誤差修正項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果，可以寫出誤差修正模型（VEC）的矩陣方程

根據(jù)上述矩陣方程可以得到下列誤差修正模型：

居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的誤差修正模型如下：

ΔCPIt=-2.21ecm1t+0.57ecm2t+0.09ecm3t+1.40ΔCPIt-1+0.79ΔCPIt-2-0.66ΔPPIt-1-0.45ΔPPIt-2-0.08ΔAPIt-1-0.27ΔAPIt-2-0.79ΔFPIt-1-0.58ΔFPIt-2+0.20ΔIPIt-1+0.25ΔIPIt-2-0.97

R2=0.94 F=14.36

居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)誤差修正模型中，ecm1t表明當(dāng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI比協(xié)整方程中的CPI的均衡水平高時(shí)，則下一期的CIP就往低的方向調(diào)整，調(diào)整系數(shù)為-2.21；ecm2t表明當(dāng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI比協(xié)整方程中的CPI的均衡水平高時(shí)，則下一期的CIP就往高的方向調(diào)整，調(diào)整系數(shù)為0.57；ecm3t表明當(dāng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)CPI比協(xié)整方程中的CPI的均衡水平高時(shí)，則下一期的CPI就往高的方向調(diào)整，調(diào)整系數(shù)為0.09。其他幾個(gè)價(jià)格指數(shù)的誤差修正模型分別如下：

工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)的誤差修正模型：

ΔPPIt=-3.73ecm1t+0.70ecm2t+0.02ecm3t+1.45ΔCPIt-1+2.21ΔCPIt-2-1.77ΔPPIt-1-1.41ΔPPIt-2+0.22ΔAPIt-1-0.60ΔAPIt-2-2.00ΔFPIt-1-0.43ΔFPIt-2+0.69ΔIPIt-1+0.51ΔIPIt-2-2.34

R2=0.86 F=5.24

農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格指數(shù)的誤差修正模型：

ΔAPIt=-4.59ecm1t+2.63ecm2t-0.22ecm3t+3.37ΔCPIt-1+2.63ΔCPIt-2-1.67ΔPPIt-1-1.30ΔPPIt-2-0.35ΔAPIt-1-0.91ΔAPIt-2-0.95ΔFPIt-1-0.87ΔFPIt-2+0.41ΔIPIt-1+0.50ΔIPIt-2-0.82

R2=0.87 F=5.81

固定資產(chǎn)投資價(jià)格指數(shù)誤差修正模型：

ΔFPIt=-3.30ecm1t+2.40ecm2t+0.06ecm3t+0.64ΔCPIt-1+2.42ΔCPIt-2-2.38ΔPPIt-1-1.82ΔPPIt-2+0.26ΔAPIt-1-0.56ΔAPIt-2-0.75ΔFPIt-1+0.55ΔFPIt-2+1.30ΔIPIt-1+0.61ΔIPIt-2-1.12

R2=0.77 F=2.81

4 結(jié)論

本文選取1987～2014年間的價(jià)格環(huán)比數(shù)據(jù)，對(duì)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行中不同環(huán)節(jié)的價(jià)格序列變量關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究，可以得出以下的結(jié)論。

（1）國民經(jīng)濟(jì)各環(huán)節(jié)之間的價(jià)格水平互相作用、互相影響。從VAR模型的Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果來看，除了以IPI為因變量時(shí)的各變量的聯(lián)合作用不顯著外，反映國內(nèi)市場的價(jià)格變化的CPI、PPI、API、FPI為因變量時(shí)，各變量的聯(lián)合作用都很顯著，這一結(jié)果既說明各價(jià)格序列變量存在相互關(guān)系，同時(shí)也說明所建立的模型客觀的模擬了現(xiàn)實(shí)狀況。

（2）從Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)及脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析結(jié)果看居民消費(fèi)價(jià)格變化在受到自身變化影響的同時(shí)，工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格變化、固定資產(chǎn)投資價(jià)格的變化對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格變化的影響較大，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格變化與進(jìn)口商品價(jià)格變化對(duì)CPI的影響相對(duì)較小。

（3）從國民經(jīng)濟(jì)運(yùn)行各環(huán)節(jié)價(jià)格水平變化的長期均衡關(guān)系來看，固定資產(chǎn)調(diào)整價(jià)格的變化對(duì)于均衡關(guān)系的影響比較大，在維持價(jià)格均衡關(guān)系的穩(wěn)定中發(fā)揮比較大的作用，因此，投資規(guī)模的合理調(diào)控十分重要。

[1]〔美〕威廉H.格林經(jīng)濟(jì)計(jì)量分析[M].北京：中國社會(huì)科學(xué)出版社,1998.

[2]郭存之等.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)——理論、方法、EViews應(yīng)用[M].北京：科學(xué)出版社,2013.

[3]杜江等.計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及其應(yīng)用[M].北京：機(jī)械工業(yè)出版社,2010.