中国物价水平变动传导机制的实证分析

许 湖

（西安财经学院，西安710061）

0 引言

物价水平的变化不仅影响着我国居民的生活水平，而且会引起我国市场经济发展的各个领域的变化。国务院总理温家宝在政府工作报告中提出，要把稳定物价总水平作为宏观调控的首要任务。为此，把握和研究我国物价的变动规律、分析其变动特征有着极为重要的现实意义。

国外学者对此做了很多研究。例如Gordon（1988）分析了美国1954～1987年间PPI和CPI之间的关系指出这两者在统计上没有显著的关系。Clark（1995）认为，初级产品、中级产品和最终产品三个价格指数所构成的生产者物价指数和消费者物价指数是生产链上不同阶段的价格，因此上游产品的价格会以一个比例加成定价的方式进入到下游产品价格，于是生产者价格指数会影响到消费者物价指数。

国内学者也进行了大量研究，并依据其样本期间和研究方法得出了不尽相同的结果。宋金奇、舒晓惠（2008）研究了我国1996年10月～2008年7月CPI和PPI同比增长率的关系，运用协整和误差修正模型指出PPI与CPI同比增长率存在协整关系。从长期来看PPI与CPI存在双向因果关系，但短期只存在CPI对PPI的单向因果关系。袁建文、童霆（2009）使用广东省2000～2008年的月度数据，拟合向量自回归模型来反映CPI与PPI的传导关系，以广东数据实证分析表明，CPI和PPI存在协整关系，且相互影响的最长滞后期为6个月。孙红英、刘向荣、解玲丽（2010）采用1994～2009年各月的原材料、燃料、动力购进价格指数、PPI以及CPI为基础，运动差分回归分析建立传导模型，说明我国PPI与CPI间的传导关系。

从原有的理论和实证结果来看，我们不能得出CPI与PPI之间的确切关系。为了更好地探明CPI与PPI间的关系，并据此为宏观经济决策提供理论支撑，本文拟采用协整检验及误差修正模型来进行研究。

1 理论模型的构建

经典计量经济学建模过程中，通常假定经济时间序列是平稳的，而且主要以某种经济理论或者对某种经济行为的认识来确立计量经济模型的理论关系形式。而本文所采用的数据均为时间序列数据，不能够确定其是否平稳。如果直接将其当做平稳时间序列进行回归分析，可能会出现伪回归。所以在分析时不能直接采用OLS对回归模型进行估计。本文拟首先采用ADF检验来检验所用数据的平稳性，再采用协整检验格兰杰因果检验以及误差修正模型对数据进行进一步分析，以期得到较为准确的结论。

本文选取1993年1月～2010年12月CPI与PPI的月度数据作为计量分析的样本，数据来源于《中国统计年鉴》。

图1 1993年1月～2010年12月我国CPI、PPI走势图

由图1看出，PPI总是领先于CPI变化。1993～2010年的17年间，CPI与PPI的波动均比较大。PPI最高点出现在1993年8月，为125.9，最低点出现在2009年7月，为91.8。而CPI的最高点出现在1994年10月，为127.5，最低点出现在2009年8月，为92.1。PPI其他高点出现在2000年7月（104.5），2003年3月（104.6），2004年10月（108.4），2008年8月（110.1），2010年5月（107.1）。CPI其他高点分别为2001年5月（101.7），2004年7月（105.3），2008年2月（108.7）。由此初步推断出PPI对CPI具有正向传导作用，并且具有时滞效应在14个月左右。

2 实证检验

2.1 单位根检验

由于本文所采用的CPI以及PPI均为时间序列，不确定其是否平稳，故应该首先检验序列的平稳性。所谓稳定的时间序列是指，随着时间的推移，一个随机过程的均值和方差保持常数，并且在任何两期之间的协方差值仅依赖于该两时期的距离或者时滞，而不依赖于计算这个协方差的实际时间。为了在统计上推测这种可能性，我们对CPI和PPI分别进行单根检验。这里运用增广迪基富勒检验（以下简称ADF检验）来进行单位根检验。其基本假设是：CPI或者PPI不存在单位根，如果ADF检验值小于不同水平的临界值，则不能拒绝CPI或者PPI存在单位根；如果ADF检验值大于不同水平的临界值，则拒绝零假设即CPI或者PPI不存在单位根。

表1 CPI、PPI的单位根检验

由表1可知，变量CPI和PPI的ADF检验值均大于临界值，表明序列均非平稳，存在单位根。

表2 对CPI、PPI一阶差分后的单位根检验

DCPI表示对CPI进行一阶差分所得序列，DPPI表示对PPI进行一阶差分所得序列。由表2知，DCPI以及DPPI的ADF统计量小于临界值，表明序列平稳。由此得知，CPI、PPI为非平稳序列，但其一阶差分序列平稳，故CPI、PPI均为一阶单整变量。

2.2 协整检验

协整分析是把非平稳变量的长期均衡和短期动态的变化有机结合起来，是一种有效的分析方法。这里采用EG两步法进行检验，先用OLS法对数据进行回归，得到残差序列et。

表3 残差ADF检验结果

由表3知残差的ADF统计量小于临界值，表明残差序列平稳，由此说明CPI与PPI存在协整关系，即二者存在一个长期稳定的关系。

3 模型的建立

通过之前的检验，我们已基本确立PPI与CPI间存在着一定的因果关系。考虑到PPI可能为CPI的先导变量，故将CPI作为因变量，PPI作为自变量进行回归。由图1给出的信息知，PPI对CPI的影响存在时滞，故初步建立分布滞后模型：

根据图1的信息，初步拟定滞后期k为14。此时回归后结果并不理想，联合分布F-统计量不能通过检验，在5%的统计水平上也不显著(见表4)。

由于经济活动的前后继起性，经济变量的滞后期之间通常存在较强的联系，因此，分布滞后模型中滞后解释变量观测值之间通常会存在严重的多重共线性问题。此时使用最小二乘估计，则至少有些参数的估计会有较大的偏差，可能导致一些重要的滞后变量被剔除。而滞后长度增加后，有效样本容量变小，会导致自由度过分损失，致使估计偏差增大，统计显著性检验失效。

为了消除多重共线性的影响，我拟定采用阿尔蒙法重新估计。通过阿尔蒙多项式变换，新模型中的变量个数少于元分布滞后模型中的变量个数，从而自由度得到保证，并在一定程度上缓解了多重共线性。

4 滞后期长度的调整

将PDL项的参数依次设定为：PDL(PPI,13,2)、PDL(PPI,14,2)、PDL(PPI,15,2)、PDL(PPI,16,2)，其调整的判定系数、SC、AIC值如表5所示。

表5 Almon估计法滞后期确定

从表5中可以看出，当滞后期由14增加至16时，AIC和SC值均减小。当滞后期由16增大到17时，调整的判定系数减小，AIC值、SC值增大。由于AIC准则可以权衡所估计模型拟合数据的优良性，根据AIC最小原则，应将滞后期确定为16期。

表6 Almon法分析结果 （滞后期为14）

最终模型为：

由表6知，R-Squared为0.893169，相关程度较高。DW为0.1223，DW值偏低，说明除了PPI外，还有其他因素影响CPI的变化。但是本文重点研究PPI对CPI的影响，故以上模型已经可以说明问题。

5 结论

研究的结果表明，CPI的变动受PPI变动的影响。并且这个影响具有明显的滞后性，滞后期大约为16个月。在滞后1-5期时，PPI上涨拉动CPI上涨，且影响力度逐渐减弱；滞后9-11期时，PPI对CPI的影响变为负向，PPI上涨导致CPI下降，影响力度逐渐增强，到滞后11期时稍减弱；滞后12-16期时，PPI对CPI的影响重新变为正向，此时影响力度又逐渐增强。具体影响为，当期PPI每上涨1%，拉动当期CPI上涨0.243%，上期PPI每上涨1%，拉动当期CPI上涨0.183%，以此类推。

控制PPI的张动幅度，能够对CPI起到抑制作用，进而对通货膨胀的上涨幅度起到抑制作用。PPI对CPI的影响具有滞后性说明PPI的变动难以在当期就传导到CPI上，所以仅考虑CPI的变动而不考虑对应期PPI的变动难以全面反映物价总体水平的变动趋势。PPI对CPI的正向传导作用不是非常明显，究其原因，可能是由于价格在生产链中的传导需要一段时间，短期内这种传导关系表现不明显。其次是由于CPI和PPI在统计口径上并无完全对应关系，所以价格传导只是部分传导。

金融全球化乃大势所趋，我国经济亦愈来愈多地融入国际经济之中，稳定对于我国经济的可持续发展与成长至关重要，经济稳定的主要基础和表现是物价之稳定，若想稳定物价，就必须对货币供给能有很好的控制。中央银行通常可以通过观察商品价格指数的变动来判断总体通货膨胀的走势，及时采取适当的货币调控政策，控制总体物价上涨水平。在此基础上，研究价格体系中某种商品或服务价格变化引起其它商品或服务相应变化的内在规律是非常有意义的。

[1]Gordon,R.J.The Role of Wages in the Inflation Process[J].American Economic Review,1988,(5).

[2]宋金奇；舒晓惠.PPI与CPI的关系——基于误差修正模型的研究[J].价格理论与实践，2008.

[3]袁建文；童霆.CPI与PPI传导关系实证研究[J].价格理论与实践,2009.

[4]孙红英；刘向荣；解玲丽.基于传导模型的2010年价格指数预测[J].辽宁工程技术大学学报,2010.

[5]李倩；李东涛.浅谈PPI与CPI的传导路径分析[J].中国经贸,2008.

[6]庞皓.计量经济学[M].北京：科学出版社，2008.

[7]易丹辉.数据分析与eviews应用[M].北京：中国人民大学出版社，2008.