消費(fèi)者價格指數(shù)與生產(chǎn)者價格指數(shù)“倒掛”之謎

余品

摘要消費(fèi)者價格指數(shù)（Consumer Price Index，CPI）與生產(chǎn)者價格指數(shù)（Producer Price Index，PPI）是我國最重要的兩個價格指數(shù)，一般說來，CPI與PPI應(yīng)當(dāng)是同步變化的.但是自2000年以來，CPI與PPI出現(xiàn)了多次“倒掛”現(xiàn)象，這無疑對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)通脹情況的判斷帶來了挑戰(zhàn).采用最新的X13ARIMASEATS方法對我國的CPI與PPI指數(shù)進(jìn)行季節(jié)調(diào)整；在譜分析的基礎(chǔ)上采用BK濾波方法將其趨勢循環(huán)因素進(jìn)行分解得到趨勢因素與循環(huán)因素.研究后發(fā)現(xiàn)是經(jīng)濟(jì)周期導(dǎo)致了“倒掛”現(xiàn)象.

關(guān)鍵詞統(tǒng)計(jì)學(xué)；倒掛；季節(jié)調(diào)整；BK濾波

中圖分類號F224文獻(xiàn)標(biāo)識碼A

AbstractThe consumer price index （CPI） and the producer price index （PPI） are the two most important price indices in China. Generally speaking， CPI and PPI should be synchronized. However， since 2000， there have been many “upside down” phenomenon about CPI and PPI， which undoubtedly has brought challenges to judging the current situation of economic inflation. The seasonal trend of Chinas CPI and PPI index was adjusted by using the latest X13ARIMASEATS method. Based on the spectral analysis， the trendcycle factors were decomposed by BK filtering method to obtain the trend factor and cycle factor. The study found that the economic cycle led to the “upside down” phenomenon.

Keywordsstatistical；upside down；seasonal adjustment；BK filtering

1引言

物價穩(wěn)定是我國經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的重要保障，也是宏觀經(jīng)濟(jì)政策的四大目標(biāo)之一.讓CPI與PPI的波動保持在一個理性的范圍之內(nèi)，對于人民生活水平的提高和社會穩(wěn)定具有重大意義.目前主要采用價格指數(shù)來表示物價水平的變動，而CPI和PPI則是最為重要的一類價格指數(shù).CPI與PPI對于我國的貨幣政策的制定具有指導(dǎo)性的作用，甚至已經(jīng)對其產(chǎn)生了“依賴性”.最近幾年，CPI與PPI多次出現(xiàn)了“倒掛”的現(xiàn)象，其中最典型的情形就是CPI在上升而PPI卻在下降.從2012年4月至2015年12月，PPI就一直小于100%，而CPI卻一直大于100%，也就是說PPI在持續(xù)下降同時PPI穩(wěn)步上升，反應(yīng)在走勢圖中就形成了一個巨大的“剪刀口”.這種矛盾的現(xiàn)象無疑給中央銀行實(shí)施貨幣政策帶來了極大的困擾.

從理論上來看，CPI反映的是居民家庭一般所購買的消費(fèi)價格水平變動情況，PPI是衡量工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品出廠價格變動趨勢和變動程度，二者即交叉又有所不同.目前對CPI與PPI的研究主要集中在二者的傳導(dǎo)機(jī)制、通貨膨脹的治理等方面.

首先，有很多學(xué)者研究了CPI與PPI二者之間的傳導(dǎo)關(guān)系.陳鈺（2011）選取了PPI、M2、CPI和CGPI進(jìn)行分析后，認(rèn)為我國CGPI是CPI的格蘭杰原因，這也證明了PPI是CPI的先行指標(biāo)[1].Wilmer（2014）以哥倫比亞的CPI與PPI為例，實(shí)證了PPI先行于CPI，其時滯可能是一個月或者更長[2].賀力平等（2008）利用我國2001年1月至2008年7月的CPI與PPI月度同比數(shù)據(jù)進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)，結(jié)果顯示CPI是PPI的格蘭杰因果原因；從滯后1～4期的相關(guān)系數(shù)和偏相關(guān)系數(shù)來看，在所考察期內(nèi)，CPI變動領(lǐng)先于PPI變動，前者對后者有一定的預(yù)測力.近年來，CPI與PPI的倒掛現(xiàn)象也引起了相關(guān)學(xué)者極大的興趣[3].呂捷（2015）通過構(gòu)建三部門動態(tài)隨機(jī)一般均衡模型，探討了二者背離的原因.發(fā)現(xiàn)了央行采用的寬松貨幣政策是CPI與PPI出現(xiàn)階段性“背離”的原因[4].

以上研究仍有相對不足之處：

①以上研究大多是基于格蘭杰因果檢驗(yàn)等方法，得出的結(jié)果只能說明存在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上的因果關(guān)系，而并不是實(shí)際意義上的因果關(guān)系；

②價格指數(shù)通常是以同比指數(shù)或者定基指數(shù)為對象，沒有充分考慮季節(jié)因素的影響.價格指數(shù)屬于月度數(shù)據(jù)，會受到多種季節(jié)因素的影響，尤其是消費(fèi)旺季，其中春節(jié)等傳統(tǒng)節(jié)假日對人民生活的物價水平的影響力是顯而易見的；

③對CPI與PPI的研究從總量水平考察的很多，很少見從結(jié)構(gòu)視角來考察二者之間的關(guān)系.CPI與PPI多次出現(xiàn)“倒掛”現(xiàn)象，說明了總量上存在著矛盾的現(xiàn)象，故而很有可能是結(jié)構(gòu)上的影響因素導(dǎo)致了這樣的結(jié)果.

因此，在以上研究的基礎(chǔ)上，可以基于CPI與PPI的相互關(guān)系來研究“倒掛”現(xiàn)象.首先，運(yùn)用X13ARIMASEATS季節(jié)調(diào)整模型對定基指數(shù)的CPI與PPI進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，得到趨勢-循環(huán)因素、季節(jié)因素、不規(guī)則因素.在剔除季節(jié)因素、不規(guī)則因素之后，對趨勢-循環(huán)因素進(jìn)行譜分析，以分析其不同頻率成分的影響.在此基礎(chǔ)上選擇BK濾波器對其進(jìn)行分解得到趨勢成分與循環(huán)成分.最后根據(jù)分解后的成分從結(jié)構(gòu)的視角來對“倒掛”現(xiàn)象進(jìn)行研究.

2研究方法

2.1X13ARIMASEATS季節(jié)調(diào)整模型

一個季度或月度的時間序列往往會受到年內(nèi)季節(jié)變動的影響，這種季節(jié)變動是由氣候條件、生產(chǎn)周期、假期和銷售等季節(jié)因素造成的.將這種季節(jié)性的因素從原序列中剔除即季節(jié)調(diào)整.目前季節(jié)調(diào)整領(lǐng)域的最新方法之一是X13ARIMASEATS（簡稱X13AS），該方法結(jié)合了X12ARIMA方法和SEATS程序的優(yōu)點(diǎn)，在實(shí)際的使用過程中可以選擇X-11或SEATS兩種方法來進(jìn)行調(diào)整，并且可以通過診斷量來比較兩種方法的優(yōu)劣.

X13AS季節(jié)調(diào)整方法主要包括三個步驟.第一步，通過regARIMA模型對原始序列進(jìn)行預(yù)調(diào)整，以消除交易日效應(yīng)、移動假日效應(yīng)、離群值效應(yīng)等，再對經(jīng)過預(yù)調(diào)整后的序列進(jìn)行向前預(yù)測和向后擴(kuò)展，使得序列數(shù)據(jù)不因移動平均而減少；第二步，使用不同長度的濾子SI分別對序列進(jìn)行移動平均操作，得到趨勢循環(huán)成分、季節(jié)性成分、不規(guī)則成分；第三步， 根據(jù)調(diào)整的結(jié)果，使用統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)方法進(jìn)行診斷.

3實(shí)證分析

3.1數(shù)據(jù)說明

國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的CPI與PPI數(shù)據(jù)包括環(huán)比和同比月度數(shù)據(jù)，為了對CPI 與PPI展開深入、系統(tǒng)的分析，本文選取了中國1996年10月～2015年12月的CPI與PPI同比月度數(shù)據(jù).價格指數(shù)的環(huán)比數(shù)據(jù)不太穩(wěn)定，很容易受到一些大型節(jié)日的影響，因?yàn)榇笮凸?jié)日往往是消費(fèi)購物的旺季，會對消費(fèi)品的價格產(chǎn)生較大的影響.月度同比數(shù)據(jù)是基于不同年份相同月份的數(shù)據(jù)比較得到，所以同比數(shù)據(jù)已經(jīng)剔除了一部分相同的季節(jié)因素，但是又同時受到基期的特定季節(jié)因素影響.再者，無論是價格指數(shù)的環(huán)比數(shù)據(jù)還是同比數(shù)據(jù)，都無法直觀的反應(yīng)價格的走勢.因此，對價格指數(shù)進(jìn)行研究使用定基指數(shù)為宜.據(jù)此，本文將1996年10月～1997年9月定為基期，利用價格指數(shù)的同比指數(shù)來計(jì)算出定基指數(shù).例如，計(jì)算2012年10月的CPI定基指數(shù)，將1996年～2012年所有10月份的CPI同比月度指數(shù)進(jìn)行連乘即可得到.本文的數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站（http：//www.stats.gov.cn/）.

3.2CPI與PPI的季節(jié)調(diào)整

首先分別選擇X-11方法和SEATS方法進(jìn)行調(diào)整，根據(jù)調(diào)整后的結(jié)果選取效果較好的方法；春節(jié)是我國最為重大的節(jié)日，對物價的影響有著舉足輕重的作用，所以考慮進(jìn)行春節(jié)效應(yīng)調(diào)整，并參考相關(guān)文獻(xiàn)[6]，將其效應(yīng)調(diào)整為節(jié)前14天，節(jié)后21天；是否進(jìn)行對數(shù)變換、離群值的探測、ARIMA模型的選擇、交易日效應(yīng)均設(shè)置為自動調(diào)整或者默認(rèn)選擇.

經(jīng)過比較，SEATS方法的調(diào)整效果要優(yōu)于X-11方法，所以以SEATS調(diào)整得到的數(shù)據(jù)為準(zhǔn).CPI與PPI均適合乘法模型，且需要進(jìn)行對數(shù)變換.CPI序列中有一個異常值，PPI序列中有5個異常值，且PPI異常值種類較多.CPI與PPI序列最終確定的季節(jié)ARIMA模型階數(shù)分別為（0，1，1）（0，1，1）、（1，1，0）（0，1，0）.

3.3趨勢-循環(huán)因素的分解

譜分析的原理是，任何一個總量序列都可以看作是一系列不同頻率的分量序列之和.根據(jù)這個原理，對CPI與PPI的趨勢-循環(huán)因素進(jìn)行譜分析，其譜密度如圖2所示.在譜密度中，出現(xiàn)峰值的點(diǎn)就是對方差有重大影響的點(diǎn)，也就是對頻率的敏感地帶.可以發(fā)現(xiàn)，二者的走勢大致上是一致的，都是頻率密度一直走低，前后差別較大.這表明，CPI與PPI的趨勢-循環(huán)因素存在對其進(jìn)行分解的必要.

圖3的趨勢成分走勢圖中，CPI與PPI的走勢基本一致，不再出現(xiàn)奇怪的“倒掛”現(xiàn)象，且其間距也相對穩(wěn)定，CPI一直都在PPI之上.經(jīng)過計(jì)算得到二者趨勢成分之間的相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.97，相關(guān)性顯著.據(jù)此，對二者的趨勢成分進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果表明，CPI與PPI趨勢成分之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系.這說明CPI與PPI的趨勢成分具有高度的一致性，其相互關(guān)系相對穩(wěn)定.這說明在趨勢成分中，CPI與PPI都沒有明顯的主導(dǎo)作用，而是二者互相影響；并且二者包含的成分也不相同，所以相互之間會有一定的間距.

在循環(huán)成分的走勢圖中，可以發(fā)現(xiàn)在前半部分CPI與PPI走勢基本一致，其波峰和波谷的出現(xiàn)比較接近，且水平變化不大，關(guān)系也比較穩(wěn)定.在后半段中，二者均出現(xiàn)了較大的變化，水平變動更大，振幅增加，二者之間變動的一致性下降，其中PPI的變動要大于CPI的變動 .綜合計(jì)算二者循環(huán)成分的相關(guān)系數(shù)為0.80，其相關(guān)性通過了顯著性檢驗(yàn).循環(huán)因素是剔除了季節(jié)因素、不規(guī)則因素、趨勢因素之后得到的.在趨勢-循環(huán)因素中，依然存在“倒掛”現(xiàn)象，而在趨勢成分中，“倒掛”現(xiàn)象已經(jīng)不存在了，所以是循環(huán)因素導(dǎo)致“倒掛”現(xiàn)象的出現(xiàn).

1999～2008年間，經(jīng)濟(jì)運(yùn)行相對平穩(wěn)，并沒有出現(xiàn)“倒掛”現(xiàn)象，從2008年開始出現(xiàn)了“倒掛”現(xiàn)象，循環(huán)因素的走勢圖也發(fā)生了巨大的變化.其變動更加劇烈， 周期性更加明顯且周期在變短，表現(xiàn)出了經(jīng)濟(jì)周期變動的幅度越來愈大、變化的周期越來越短的特點(diǎn).2008年，源于美國的次貸危機(jī)開始席卷我國，由于美國等國的經(jīng)濟(jì)下滑，導(dǎo)致我國大量的出口企業(yè)倒閉，很多人因此失業(yè).反應(yīng)在循環(huán)因素的趨勢圖上，就是2008年末的PPI出現(xiàn)斷崖式下降.由于我國面臨巨大的經(jīng)濟(jì)下行壓力，政府于2008年末出臺了四萬億的經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃，導(dǎo)致我國的通貨膨脹全面爆發(fā)，所以PPI又迅速的轉(zhuǎn)變?yōu)榭焖偕仙?但是，由于有效需求不足，大規(guī)模的經(jīng)濟(jì)刺激將導(dǎo)致產(chǎn)能過剩，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)嚴(yán)重不平衡，導(dǎo)致PPI于2012年之后開始持續(xù)下降.

4結(jié)論

本文的結(jié)論如下：

①CPI與PPI之間是雙向的、復(fù)雜的關(guān)系.從定義上，CPI與PPI的概念并不相同，CPI衡量的是普通居民消費(fèi)商品與勞務(wù)的價格負(fù)擔(dān)，而PPI衡量的是生產(chǎn)者購入原材料等的價格負(fù)擔(dān).并且二者的統(tǒng)計(jì)口徑也不是嚴(yán)格的對應(yīng).但是二者卻又相互聯(lián)系，因?yàn)樯钯Y料和生產(chǎn)質(zhì)量并不是完全的區(qū)分開來.在本文的研究中，發(fā)現(xiàn)了PPI帶動CPI的情況，也有CPI帶動PPI的情況，甚至存在CPI與PPI協(xié)同變動的情況.這充分說明CPI與PPI的相互關(guān)系是既區(qū)別又聯(lián)系，既有獨(dú)立變動又有協(xié)同變動，而不是簡單的單一帶動關(guān)系.

②經(jīng)濟(jì)周期導(dǎo)致了“倒掛”現(xiàn)象.對CPI與PPI趨勢-循環(huán)因素進(jìn)行分解，趨勢成分不存在“倒掛”現(xiàn)象，說明了是循環(huán)因素導(dǎo)致了“倒掛”現(xiàn)象.2008年的次貸危機(jī)和四萬億經(jīng)濟(jì)刺激計(jì)劃都對我國的經(jīng)濟(jì)周期產(chǎn)生了巨大的影響，正是這種經(jīng)濟(jì)的內(nèi)在矛盾以及人為干預(yù)破壞了市場的內(nèi)在機(jī)制，導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)周期波動變大，產(chǎn)生了“倒掛”現(xiàn)象.

當(dāng)前，我國CPI與PPI的“剪刀口”仍在繼續(xù)擴(kuò)大，這反應(yīng)在投資驅(qū)動的經(jīng)濟(jì)增長模式之下，我國的經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)嚴(yán)重不平衡，產(chǎn)能過剩，需求不足.基于此，應(yīng)該深化供給側(cè)改革，減少盲目投資，提高全要素生產(chǎn)率，經(jīng)濟(jì)增長要更加注重“質(zhì)”；提高社會保障水平，進(jìn)行稅負(fù)改革，提高國內(nèi)的有效需求.

參考文獻(xiàn)

[1]陳鈺.PPI、企業(yè)商品價格指數(shù)、M2 與CPI 之間關(guān)系研究[J].遼寧大學(xué)學(xué)報(bào)：哲學(xué)社會科學(xué)版，2011，39（3）：97-103.

[2]WILMER O，Martinez R.Exploring the relationship between the CPI and the PPI：the colombian case[J].International Journal of Business and Management，2013，67（17）：58-70.

[3]賀力平、樊綱、胡嘉妮.消費(fèi)者價格指數(shù)與生產(chǎn)者價格指數(shù)： 誰帶動誰？.[J].經(jīng)濟(jì)研究，2008，43（11）：16-26.

[4]呂捷、王高望.CPI與PPI“背離”的結(jié)構(gòu)性解釋[J].經(jīng)濟(jì)研究，2015，50（4）：136-149.

[5]湯鐸鐸.三種頻率選擇濾波及在中國的應(yīng)用[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2007，24（9）：144-156.

[6]賀風(fēng)羊、劉建平.如何對中國CPI 進(jìn)行季節(jié)調(diào)整基于X12ARIMA 方法的改進(jìn)[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2011，28（5）：110-124.