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    中國居民消費價格指數影響因素的實證研究

    2018-05-31 02:49:24曹陽
    商情 2018年14期
    關鍵詞:多元線性回歸宏觀經濟物價

    曹陽

    【摘要】改革開放以來,隨著中國經濟不斷增長,各地居民對生活水平的高要求和高需求推動了居民消費價格指數CPI不斷波動,給經濟的平穩(wěn)快速發(fā)展帶來了負面影響。為了維持經濟平穩(wěn)發(fā)展的態(tài)勢,需要對CPI波動進行持續(xù)關注,而CPI波動又是由八大消費品及服務類消費價格的變化為基礎的。本文采用2001年1月至2017年12月的CPl月度數據和相應的八大消費品價格指數,通過多元線性回歸模型,運用最小二乘法,對居民消費價格指數的內在影響因素進行研究,從而得出各消費因素價格控制的相關對策和建議,以此對我國宏觀經濟發(fā)展起到積極作用。

    【關鍵詞】居民消費價格指數 物價 宏觀經濟 多元線性回歸

    一、研究背景

    居民消費價格指數CPI是反映一個國家或地區(qū)的宏觀經濟形式的主要指標,從中可以得出各消費品和服務價格在一定時間內的變化。根據不同的分類目的和分類對象,中國居民消費價格指數主要有三種分類辦法,分別是按城鄉(xiāng)居民的收入水平和消費構成分的城市/農村居民消費價格指數;按消費品和服務項目的用途分類的食品、煙灑及用品、衣著、家庭設備用品及維修服務、醫(yī)療保健及個人、交通和通信、娛樂教育文化用品及服務、居住八類;按指數計算方法的不同分的定基指數、環(huán)比指數、同比指數和年度指數。

    本文采用國家統(tǒng)計局發(fā)布的2001年至2017年的月度統(tǒng)計數據,通過建立多元線性回歸模型,運用最小二乘法,研究按消費品和服務項目用途分類的八類消費品價格指數對中國居民消費價格指數CPI波動的影響。

    二、理論陳述

    CPI及其影響因素之問的關系一直是業(yè)內研究熱點,從目前可以查閱到的文獻來看,有關居民消費價格指數CPI波動情況的研究主要分對外部影響和對內部構成因子兩種研究方向。

    大多數學者認為收入與物價之間存在相關性。余元全(2007)表示物價的波動具有滯后性,居民儲蓄量的波動不會當下就對CPI產生作用。供給需求因素也對物價的波動有重要的影響。董梅(2011)運用VAR模型得出原料、染料和動力購進價格指數和工業(yè)產品出廠價格指數對CPI的影響較弱且有3個月的時滯。陳丹丹和任保平(2008)研究發(fā)現需求沖擊是他們所選樣本期間引起物價波動的主導因素。貨幣因素方面,國內學者大多研究了貨幣供給和貨幣量對CPl波動的關系。劉霖和靳云匯(2005)研究得出物價與M2、經濟增長率三者之間具有長期的均衡關系。范志勇和向弟海(2006)認為貨幣供給沖擊是消費者價格水平短期波動的主導誘因。

    內部構成因子研究主要是針對構成居民消費指數的八大因素或單一影響因素進行定量統(tǒng)計分析,來探討CPI的波動情況。李敬輝和范志勇(2005)認為食品價格波動是價格指數波動的首要影響因素。

    考慮到數據的可獲取性,本文試圖用2001年以來的CPI月度數據和相應的八大內部構成因子價格指數,運用多元線性回歸的方法,對居民消費價格指數的內在關系進行研究。

    三、實證分析

    (一)模型設定

    通過對數據的觀察,根據搜集的2001年1月至2017年12月的月度統(tǒng)計數據,建立模型。其模型表達式為:

    Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+μ

    其中:

    Y:中國居民價格指數同比增長率(%)

    X1-X8:食品類、煙酒及用品類、衣著類、家庭設備用品及維修服務類、醫(yī)療保健和個人用品類、交通和通訊類、娛樂教育文化用品及服務類、居住類居民消費價格指數同比增長率(%)

    β0可看作在不變情況下,物價的同有增長率;βj(j=1,2…8)為待估計的偏回歸系數,分別表示各消費品類和相關服務價格變動對CPI的影響,在其他解釋變量保持不變的情況下,Xi每變化一個百分點,對Y造成的影響為βj;μ為隨機擾動項。

    (二)模型參數估計

    運用Eviews8.O軟件,采用最小二乘法,對總共204組數據進行多元線性回歸,對所建模型進行參數估計。

    由估計結果可得模型回歸方程為:

    Y=-0.092642+0.327682X1+0.009696X2+0.095258X3+0.058901X4+0.1 14468X5,+0.035249X6+0.136030X7+0.157472X8

    (三)模型檢驗

    1.經濟意義檢驗

    通過上述多元線性回歸得到的模型,可進行經濟意義檢驗:

    (1)β0=0.092642,表示如果八大消費品價格指數維持現有增長,則我國居民消費價格指數增長將趨緩0.092642個百分點。

    (2)八大消費品價格指數的偏回歸系數βj均為正,表示在其他條件不變的情況下,每項價格指數每提升1個百分點,CPI增加βj個百分點;反之,降低βj個百分點。例如食品類居民消費價格指數提升1個百分點,CPI增長將增快0.327682個百分點;反之,增速趨緩0.327682個百分點。

    (3)以上兩點均符合經濟理論以及先前預期,經濟意義檢驗通過。

    2.統(tǒng)計檢驗

    (1)擬合優(yōu)度檢驗。多元線性回歸中用可決系數R2來衡量樣本回歸線對樣本觀測值的擬合程度。該擬合模型的可決系數R2=0.997496>0.8,可見其擬合優(yōu)度較好。由于此模型涉及到的解釋變量較多,考慮用調整的可決系數來判斷模型的擬合優(yōu)度。本模型調整的可決系數R2=0.997393>0.8,可見是一個很好的擬合結果。從上述結果中町以看出,擬合優(yōu)度高,模型中解釋變量對被解釋變量的解釋程度高,可推測模型總體線性關系成立。

    (2)方程顯著性F檢驗。上述擬合優(yōu)度檢驗提供了線性關系成立的推測,需要進一步的統(tǒng)計學上的嚴格檢驗,因此需要進行F檢驗。

    HO:β1=0,β2 0,…,βj=0 H1:βj(j=1,2,…,8)不全為零

    在顯著性水平α=0.05,n=204,k=8,查表得F0.05(8,195)

    (3)變量顯著性t檢驗。經過F檢驗,能夠推斷出方程的總體線性關系是顯著的,但并不能說明每個解釋變量對被解釋變量的影響都是顯著的,因此需要就對每個解釋變量進行顯著性檢驗,以決定是否作為解釋變量被保留在本模型中,這就需要t統(tǒng)計量。

    H0:βj=0

    H1:βj≠0

    在顯著性水平α=0.05,n 204,k=8時,查表町得,tα/2(n-k-1)=t0.025(195)=1.972。而根據參數估計結果,在所有t統(tǒng)計量中,X1,X3 X8均高于臨界值,能夠拒絕原假設接受備擇假設,即認為βj顯著不為0。而X2未通過變量的顯著性檢驗,因此將予以剔除。

    3計量經濟學檢驗

    (1)多重共線性檢驗。首先用簡單相關系數法觀察變量問的相關性,Eviews導出的相關系數矩陣表明所有Xi問的簡單相關系數絕對值均未超過0.7,初步說明各變量問不存在較強的多重共線性,但并不能完全排除多重共線性的可能。

    繼而采用逐步回歸法,檢驗多個解釋變量的模型問是否存在多重共線問題并解決。分別做被解釋變量Y關于X1,X3,X4,X5,X6,X7,X8的一元回歸。

    根據簡單回歸中的統(tǒng)計量Rz和R2可以得出,七個解釋變量的重要性依次為:X1>X8>X5>X4>X6>X7>X3,因此以解釋變量x。為基礎,依次引入其他變量,以尋找最佳回歸方程。

    在整個逐步回歸的過程中能夠發(fā)現,可決系數一直在升高,且各解釋參數符號合理并均通過了顯著性水平為5%的t檢驗。因此,最終的CPI增長率函數以如下為最優(yōu):

    Y=-0.082787+0.32857X1+0.095372X3+0.061034X4+0.11572X5+0.036739X6+0.135376X7+0.15626X8

    逐步回歸沒有剔除任何解釋變量,說明該模型不存在多重共線性問題,可能是由于選取的變量為同比增長率,且經濟意義方面各類消費品價格相互之間很難產生較高相關度,因此降低了該模型共線性問題發(fā)生的可能。

    (2)序列相關性檢驗及補救。通過觀察優(yōu)化后模型的殘差變化圖形,可以初步判斷該模型的隨即干擾項存在一定的序列相關,需采用D.W.檢驗法加以嚴格檢驗和補救。

    給定α=0.05,樣本容量n=204,變量個數k=7時,查表可得D.w.檢驗的上下界為dL=1.70713,dU=1.83057,而由逐步回歸后的優(yōu)化模型可知DW=0.505099

    經Eviews用廣義差分法進行序列相關性補救,可得ρ1估計值為0.891867,且t檢驗結果顯著,說明該模型存在序列相關性。在顯著水平為5%的情況下,樣本容量n=203,變量個數k=7,查表可得D.W.檢驗的上下界為dL=1.70713,dU=1.83057,此時dU

    Y=0.019834+0.326621X1+0.090741X3+0.068832X4+0.105374X5+0.100542X6+0.134443X7+0.137382X8

    經過統(tǒng)計檢驗、共線性逐步回歸修正以及序列相關性檢驗及補救之后的優(yōu)化模型的擬合情況優(yōu)秀。

    四、政策建議

    通過實證研究可得,食品類消費價格指數的變化對CPI波動影響最大,由于食品對CPI的影響會由于不同季節(jié)物資供應量和需求量的變化而發(fā)生季節(jié)性變動,因此食品對CPI的影響會呈現一定正相關;其次是居住類、娛樂文化類、醫(yī)療保健類、衣著類、家庭設備及維修類和交通通訊類。煙酒及用品消費價格指數由于未通過參數顯著性檢驗被模型剔除,一定程度上反映了其對CPI波動影響與其他因素相比較小,這可能說明雖然近年來灑類的價格大幅上漲,但實際對公眾的日常生活影響很小,此外政府近年來不斷進行的禁煙宣傳和落實工作也間接降低了煙草對CPI的影響幅度。據此給出如下政策建議:

    (一)穩(wěn)定食品類價格

    食品價格作為居民價格指數最重要且權數最大的影響因素,需要繼續(xù)保持其穩(wěn)定。有關部門應大力開展糧食生產預測工作,充分了解居民糧食需求的季節(jié)性變動,進而有效快速地調節(jié)供求關系,防止糧食過多或過少供應,減少糧食市場價格的波動,進而從基本上穩(wěn)定糧食類價格。在此基礎上應持續(xù)提高對農業(yè)的關注,市場經濟建立以來,雖然農業(yè)作為第一產業(yè)在國民經濟中所占比重逐年下降,但農業(yè)結構調整依舊應受到重視,有關部門應根據糧食價格的變化調整農業(yè)支出結構,引領農業(yè)生產者的種植計劃,有效降低農產品價格劇烈波動的風險,同時加大資本、技術、勞動力等生產要素的投入,建立健全農村資本和生產要素流動市場,提高要素資源的使用率,從成本改善角度進一步完善農產品價格體系。

    (二)穩(wěn)定居住類產品價格

    近年來,政府已從多渠道加強房地產市場的宏觀調控,但仍需對房地產市場繼續(xù)嚴加監(jiān)管。對房地產開發(fā)投資增幅過快的地區(qū),有關部門應當密切關注并積極預測市場需求,適當調該地房地產開發(fā)規(guī)模,對投資過熱的地區(qū)適度降溫。對結構性矛盾突出、房產價格漲幅過大的地區(qū),要著力于調整住房供應結構,適當增加土地供應量,加快普通商品住房建設和經濟適用住房管理,滿足不同收入家庭的住房需求,穩(wěn)定商品房價格的過快增長。在此基礎上還需要不斷完善房產風險控制機制,銀行間逐步實現住房貸款信息聯網,保障買房賣房者的合法利益。同時通過保障出租住房的合理收益,引導長線投資性購房。

    (三)加強對娛樂教育文化類產品價格的監(jiān)管

    娛樂教育文化類產品雖然在整個消費價格指數體系內所占比重不如食品和居住類產品那么大,但是該指數增長率呈現顯著上升態(tài)勢。隨著互聯網時代的到來,線上旅行社開始走紅,但是線上旅行社實體難覓,這也給有關部門的監(jiān)督帶來了困難。應當出臺相應辦法,加強旅行社經營監(jiān)督機制,線下線上兩手抓,對旅游業(yè)團體旅游漫天要價的亂象予以制止。

    教育和培訓方面,宣揚給學生校內課業(yè)減負的同時,繼續(xù)嚴格進行對其他培訓機構的監(jiān)察控制措施。避免校內減負校外增壓的現象所導致的教育類產品價格虛高且不穩(wěn)定波動。

    參考文獻:

    [1]任潔.中國居民消費價格指數波動的實證研究[D].昆明:昆明理工大學碩士學位論文,2008.

    [2]尉盼龍.我國省際價格傳導的實證研究[D].廣州:暨南大學碩士學位論文,2007.

    [3]余元全.資產價格對我國宏觀經濟的影響研究[J].重慶大學學報,2007,(6).

    [4]董梅.基于VAR模型的CPI影響因素分析及預測[J].蘭州商學院學報,2010,(3).

    [5]陳丹丹,任保平.需求沖擊與通貨膨脹——基于中國的經驗研究[J].當代財經,2008,(6).

    [6]劉霖,靳云匯.貨幣供應、通貨膨脹與中國經濟增長——基于協(xié)整的實證分析[J].統(tǒng)計研究,2005,(3).

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