中國制造業(yè)PMI與CPI的相關(guān)性分析

蔣翠清，沈光輝

（合肥工業(yè)大學 管理學院，合肥 230009）

中國制造業(yè)PMI與CPI的相關(guān)性分析

蔣翠清，沈光輝

（合肥工業(yè)大學 管理學院，合肥 230009）

文章選取了2005年1月至2015年4月的中國制造業(yè)采購經(jīng)理指數(shù)（PMI）與居民消費價格指數(shù)（CPI）的數(shù)據(jù)進行相關(guān)性分析，并對兩個時間序列構(gòu)建向量自回歸模型，進而通過Granger因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析、方差分解分析說明了中國制造業(yè)PMI與CPI之間的定性定量關(guān)系，得出PMI與CPI互為Granger因果關(guān)系，PMI與CPI之間存在相互作用關(guān)系，且PMI對CPI具有較長時間和較大程度的正向影響。

制造業(yè)PMI；居民消費價格指數(shù)CPI；向量自回歸模型VAR

0　引言

采購經(jīng)理指數(shù)（PMI）是一套月度發(fā)布的綜合性的經(jīng)濟先行指標體系，是國際上通行的宏觀經(jīng)濟監(jiān)測指標體系之一，在一定程度上預示著宏觀經(jīng)濟的變化趨勢和經(jīng)濟波動規(guī)律。居民消費價格指數(shù)（CPI）反映了當前的通貨膨脹或緊縮程度。經(jīng)濟波動和經(jīng)濟運行過程中的擴張與收縮、繁榮與蕭條，是經(jīng)濟運行中交替出現(xiàn)的正?，F(xiàn)象。研究PMI與CPI的相關(guān)關(guān)系，對正確識別宏觀經(jīng)濟波動的周期幅度和頻率，從而采取合理的經(jīng)濟調(diào)控政策，撫平經(jīng)濟波動的大起大落，保證經(jīng)濟長期穩(wěn)定和協(xié)調(diào)增長具有重要的價值，對政府決策、企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營以及市場投資具有重要的意義。

在當前針對PMI指數(shù)的研究中，主要是PMI本身與經(jīng)濟走勢的相關(guān)性研究，也有部分學者做了PMI與其他經(jīng)濟指標的相關(guān)關(guān)系研究，但是針對PMI和CPI的相關(guān)性研究相對較少，而PMI和CPI又是預判經(jīng)濟走勢和分析國民經(jīng)濟的重要指標體系。在此背景下，本文對PMI和CPI之間的相關(guān)關(guān)系進行實證研究，采用合理的較長且最新的時間序列數(shù)據(jù)，以期得出PMI和CPI之間的定量定性關(guān)系，為準確預測經(jīng)濟走勢，合理制定宏觀政策提供幫助。

1　數(shù)據(jù)來源與描述性分析

本文選取2005年1月至2015年4月的PMI和CPI數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源為國家統(tǒng)計局網(wǎng)站（http://www.stats.gov.cn）和新浪財經(jīng)（http://finance.sina.com.cn）。

圖1為中國制造業(yè)PMI與CPI的時間序列圖，從圖中可以看出，兩個指數(shù)都在頻繁的波動。PMI大部分區(qū)間位于50以上，說明從2005年以來，我國經(jīng)濟發(fā)展基本處于擴張期，尤其是2005—2008年期間PMI處于較高水平，表明在這段時期我國經(jīng)濟處于強勢發(fā)展時期。2008—2009年期間PMI跌入低谷，且位于分界線50以下，說明在國際金融危機的影響下，我國制造業(yè)經(jīng)濟受挫，經(jīng)濟發(fā)展下行。隨后PMI波動回升，顯示近幾年來我國制造業(yè)經(jīng)濟整體呈回暖趨勢。從圖中可以看出，CPI大部分位于101～107之間。2005—2007年，CPI持續(xù)呈高位波動增長，被認為是結(jié)構(gòu)性通脹，但并未升至全面通脹階段，這一增長持續(xù)到2008年2月達到最高位108.7。2008年3月到2009年這段時間內(nèi)，CPI持續(xù)回落，進入波谷，2009年末，CPI又出現(xiàn)上漲趨勢，表明通脹現(xiàn)象逐漸明顯。2010—2015年期間，CPI基本徘徊在101～105之間，說明這段時間內(nèi)物價水平相對穩(wěn)定，沒有明顯的通脹波動。

圖1　中國制造業(yè)PMI與CPI時間序列圖

從PMI和CPI的時間序列圖中可以看出，兩者雖然波動區(qū)間不同，但總體波動趨勢具有相似性，且PMI的波峰和波谷領(lǐng)先于CPI一段時間。從圖示曲線初步得出，兩者具有一定的相關(guān)關(guān)系，且PMI相對于CPI具有一定的先行性。接下來將通過構(gòu)建向量自回歸模型，對中國制造業(yè)PMI和CPI進行定量的實證分析，進一步研究兩者的相關(guān)關(guān)系。

2　實證分析

本文采用2005年1月至2015年4月的中國制造業(yè)PMI與CPI的時間序列數(shù)據(jù)，使用Eviews軟件建立向量自回歸（VAR）模型，并對構(gòu)建的模型進行穩(wěn)定性檢驗、Granger因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解分析，從而得出PMI與CPI的定量相關(guān)關(guān)系。

2.1平穩(wěn)性檢驗

在構(gòu)建VAR模型之前，先要對時間序列進行平穩(wěn)性檢驗。如果一個時間序列的均值或者方差隨時間變化而改變，那么這個序列就是不平穩(wěn)的時間序列。如果該序列經(jīng)過d階差分后變成平穩(wěn)序列，則稱該序列是d階單整序列，記作I（d）。通常使用單位根檢驗來判定時間序列的平穩(wěn)性。在Eviews中對PMI和CPI時間序列進行ADF單位根檢驗，檢驗結(jié)果如表1所示。

表1　PMI和CPI的ADF單位根檢驗結(jié)果

從表1可以看出，PMI和CPI的原始時間序列在不同顯著水平下均是不平穩(wěn)的。而對兩個時間序列分別做一階差分后，在1%顯著水平下均是平穩(wěn)的，即PMI和CPI都是一階單整序列。單位根檢驗結(jié)果表明，可以對PMI和CPI時間序列構(gòu)建VAR模型并進行相關(guān)的分析。

2.2VAR模型建立和分析

在構(gòu)建VAR模型時，需要確定模型的滯后階數(shù)。根據(jù)AIC（Akaike Information Criterion）、SC（Schwarz Criterion）和FPE（Final Prediction Error）準則，經(jīng)過多次檢驗，最終確定最優(yōu)滯后階數(shù)為3。因此，建立3階滯后期的VAR模型，得到取對數(shù)的PMI和CPI之間的VAR（3）回歸方程，如下所示：

上述回歸方程建立了PMI與CPI之間的定量關(guān)系，根據(jù)Eviews的分析結(jié)果，建立的滯后3期VAR模型的擬合優(yōu)度較高，達到了0.94，接下來對模型進行穩(wěn)定性檢驗。

2.2.1AR根檢驗

在建立好VAR模型后，應(yīng)檢驗被估計的VAR模型是否恰當，一般采用AR根圖表（AR Roots Graph/Table）檢驗。如果VAR模型所有的根模的倒數(shù)都小于1，在AR根圖里的體現(xiàn)就是根都落在單位圓內(nèi)，則該模型是穩(wěn)定的，反之則不穩(wěn)定。在Eviews中對上述建立的模型進行AR根檢驗，結(jié)果如圖2所示。

圖2　 VAR模型AR根檢驗結(jié)果

在AR根圖中，VAR模型的所有根都位于單位圓內(nèi)，因此得出結(jié)論上述建立的VAR模型滿足穩(wěn)定性條件。

2.2.2Granger因果檢驗

Granger因果檢驗主要用來分析變量間的因果關(guān)系，判斷一個變量是不是另一個變量變化的原因。為了進一步研究PMI與CPI之間的相互影響關(guān)系，對這兩個指數(shù)進行Granger因果檢驗分析，分析結(jié)果如表2所示。

表2　VAR模型中的Granger因果檢驗結(jié)果

從表2中可以得出，在5%的顯著水平下，變量log (PMI)能夠Granger引起變量log(CPI)，變量log(CPI)也能夠Granger引起變量log(PMI)，即PMI和CPI之間存在著雙向Granger因果關(guān)系。Granger因果檢驗的結(jié)果表明PMI與CPI之間具有較強的相互作用關(guān)系。

2.3脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)用來描述一個內(nèi)生變量對由誤差項所帶來的沖擊的反映，或者說用來分析當模型的某個變量受到某種沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響。下面通過對構(gòu)建的VAR模型進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，進一步研究PMI和CPI之間的相互影響關(guān)系。在Eviews中的分析結(jié)果分別如圖3和圖4所示，圖中橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)（月），實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，上下兩條虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

圖3　 log（CPI）沖擊log（PMI）的響應(yīng)函數(shù)

圖4　 log（PMI）沖擊log（CPI）的響應(yīng)函數(shù)

從圖3中可以看出，當在本期給CPI一個正向沖擊后，PMI迅速上升并且在第3期達到最高點，然后開始迅速減弱，在第5期前后穿過0點，滯后造成反向沖擊并持續(xù)一段時間，最后在第46期前后收斂趨于0。檢驗結(jié)果表明，當CPI在受到外部條件的影響發(fā)生變化之后，能夠?qū)⑹艿降臄_動傳遞給PMI，在前期迅速對PMI造成正向沖擊，在第3期達到最大值，之后迅速減弱，并帶來反向沖擊，且反向沖擊的持續(xù)時間較長。

從圖4中可以看出，當在本期給PMI一個正向沖擊后，CPI逐漸上升，其沖擊效應(yīng)逐漸增強，在第8期前后到達最大值，隨后慢慢減弱，在第24期前后穿過0點，但反向沖擊相對于正向沖擊很小，且作用時間較短，最后在第58期左右收斂于0。檢驗結(jié)果表明，當PMI受到外部條件的影響發(fā)生變化時，其對CPI有較強的同向沖擊，在前8期沖擊效應(yīng)逐漸增強，第8期前后達到峰值，之后慢慢減弱。從整個沖擊效應(yīng)周期來看，PMI對CPI具有較強的正向先導性作用，即PMI的變化將對之后的CPI產(chǎn)生較明顯的同向影響。

通過上面的檢驗分析可以進一步得出結(jié)論：中國制造業(yè)PMI與CPI之間存在較強的相互作用關(guān)系，CPI的變動在短期內(nèi)會對PMI造成波動影響，PMI的變動在較長時間內(nèi)會對CPI產(chǎn)生正向作用，且PMI相對于CPI具有較明顯的先行性影響。

2.4方差分解分析

方差分解是通過分析每一個結(jié)構(gòu)沖擊對內(nèi)生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。在本文構(gòu)建的VAR模型基礎(chǔ)上利用Eviews進行方差分解分析，進一步研究PMI和CPI之間的定量影響關(guān)系，分析結(jié)果如圖5和圖6所示。圖中橫軸表示滯后期數(shù)（月），縱軸表示相關(guān)指標的貢獻率。

圖5　 CPI對PMI的貢獻率

圖6　 PMI對CPI的貢獻率

從圖5所示的方差分解圖中可以看出，CPI對PMI的貢獻率在10%左右。從圖6所示的方差分解圖可以看出，PMI對CPI的貢獻率在50%左右。該分析結(jié)果進一步表明，PMI與CPI之間存在定量的相關(guān)關(guān)系，且PMI對CPI的貢獻度要大于CPI對PMI的貢獻度，這與之前的Granger因果檢驗和脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果一致。

3　結(jié)論

本文通過構(gòu)建VAR模型對中國制造業(yè)PMI和CPI的時間序列進行實證分析，驗證了PMI和CPI之間的定性和定量相關(guān)關(guān)系。本文首先通過PMI和CPI的時間序列圖對兩者的相關(guān)關(guān)系進行了定性描述，之后建立了PMI和CPI的VAR（3）向量自回歸模型，并驗證了模型的穩(wěn)定性，即建立了中國制造業(yè)PMI與CPI的定量關(guān)系。接著通過Granger因果檢驗分析，得出PMI和CPI之間存在雙向的Granger因果關(guān)系。接下來對構(gòu)建的VAR模型進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，得出PMI與CPI之間存在著較強的內(nèi)聯(lián)相關(guān)性，一個指標受到?jīng)_擊會引起另一個指標的變化，即CPI對PMI在短期內(nèi)造成先正后負的波動影響，PMI對CPI主要造成正向影響，作用時間較長，且PMI對CPI的正向沖擊效應(yīng)更加顯著。最后通過方差分解分析，進一步驗證了PMI與CPI之間的相互作用和影響，得出CPI對PMI波動的貢獻率為10%左右，而PMI對CPI波動的貢獻率為50%左右，即PMI的變化對CPI的貢獻度比CPI對PMI的貢獻度更強。

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（責任編輯/劉柳青）

F224

A

1002-6487（2016）22-0095-03

國家自然科學基金重點項目（71331002）；教育部人文社科研究項目（13YJA630037）

蔣翠清（1965—），男，安徽無為人，教授，博士生導師，研究方向：管理決策、經(jīng)濟管理。沈光輝（1991—），男，安徽長豐人，碩士研究生，研究方向：信息管理與信息系統(tǒng)。