CPI与PPI传导机制研究的文献综述

万光彩， 张 博

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030)

CPI与PPI传导机制研究的文献综述

万光彩， 张 博

(安徽财经大学 金融学院，安徽 蚌埠 233030)

CPI与PPI的传导机制是近年来学术界在宏观经济研究中关注的焦点，该研究对宏观调控政策的制定具有重要的参考价值。然而，对国内外相关文献综述后发现，当前学者们在二者传导机制的研究结论上存在很大争议：甚至不同学者利用完全相同的经济数据都会得出相异的结论。有鉴于此，文章首先系统梳理了CPI与PPI传导机制研究的四类不同结论；在此基础上，深入探讨了当前学术界对二者传导机制研究结论存在争议的原因；并对当前研究的不足与未来可能的研究趋势进行了简要分析与预测。

CPI；PPI；传导机制；文献综述

价格指数作为宏观经济运行的核心指标，以其可以反映特定时期市场供求关系和投资及产出变化特征成为各国政府宏观经济监测的重要指标[1]。其中，作为衡量通货膨胀与紧缩重要指标的生产者价格指数PPI和消费者价格指数CPI是最受关注的两类指标，二者的传导机制一直是宏观经济研究的重中之重。简单来说，二者的传导关系如果是PPI向CPI传导，表示PPI代表的上游生产价格对CPI代表的下游消费价格具有正向传导效应，此时供给因素的变动较易引起物价水平的波动，存在较大的“成本推动型通货膨胀”风险，通胀(通缩)的治理要以供给调控为主；反之，如果是CPI向PPI传导，则意味着存在下游消费价格向上游生产价格的反向倒逼机制，此时需求因素成为主导物价水平波动的主要因素，存在较大的“需求拉动型通货膨胀”风险，通胀(通缩)的治理要以需求调控为主。可见对二者传导机制的研究不仅具有重要的学术价值，还可以为政策当局判断通胀驱动类型、制定相应应对策略提供理论支撑。

国内外关于CPI与PPI传导机制的研究由来已久[2-4]。然而，学者们的研究结论却大相径庭。我国CPI与PPI之间的传导机制究竟如何？本文试图通过对国内外相关文献的梳理，给出合理的解释。

一、PPI向CPI单向传导

PPI向CPI传导的理论来源于生产链传递理论。该理论认为PPI和CPI分别代表生产链上游的初级产品价格和生产链下游的最终商品价格，从供给冲击角度看，上游初级产品价格的波动必将通过产业链向下游最终消费品价格传递，最终体现为PPI的变动必将引起CPI的滞后变动。最早验证该理论成立的是美国经济学者Silver和Wallace(1980)，他们将PPI与CPI在经济模型中描述为一种单边领先滞后关系，通过构建单边分布滞后模型(one-sided distributed lag model)并利用本国CPI与PPI月度数据，采用西蒙斯因果检验方法验证了PPI向CPI的传导，从而说明PPI可作为预测“成本推动型通货膨胀”的重要依据[5]。Cushing和McGarvey(1995)却认为，在分析PPI与CPI关系之前预先设定单边分布滞后模型过于主观。因此两位学者在整理前人研究的基础上，重新评估了在理论与实证上围绕PPI与CPI的二元时间序列关系的争论，发现引致需求对二者传导关系的影响不可忽视，在采用Geweke的线性反馈方法对美国经济数据研究后发现：PPI对CPI的预测能力是CPI对PPI预测能力的两倍，而随后的Granger因果检验进一步证实了PPI对CPI的单向传导关系，最终证实了美国的经济数据与单边分布滞后模型完全相符，政策当局应注意防范“成本推动型通胀”风险[6]。

T. E. Clark(1995)直接从产业链的角度分析了PPI对CPI的传导机制。1994年初到1995年初，美国的初级产品与中间产品价格飙升，工业通货膨胀率居于高位，与此同时，最终消费商品的价格却仍保持较低水平。根据产业链传递理论，上游初级产品价格与中间产品价格的上涨必将通过产业链向下游最终消费品的价格传递，从而导致美联储稳定物价的目标无法达成。Clark通过更为复杂的分析证实了PPI的上涨最终将在一定程度上传递到CPI上，但是二者之间的传导机制有所减弱[7]。Jonathan Weinhagen(2002)从生产进程不同环节的角度进一步将研究精细化，也得出类似的结论。通过建立VAR模型分别研究了1974年-1989年和1990年-2001年两个时间段内PPI与CPI的传导关系，研究结果表明在第一阶段内PPI的变化能很好地预示CPI的变化，但在第二阶段PPI对CPI的传导存在一定程度的减弱[8-10]。

针对国外学者关于PPI与CPI之间传导关系减弱的发现，国内学者通过对中国经济数据的研究，也有类似的发现。肖六亿和常云昆(2005)发现2003年以来中国出现了PPI居高不下，CPI却表现低迷的情况，这说明二者之间的传导机制在减弱。通过对生产资料市场和生活资料市场的研究，发现造成这一现象的主要原因是两个市场的结构与竞争水平不同，垄断性的生产资料市场维持着高利润与高价格，而竞争性的生活资料市场却供过于求，高价格难以维持。从而导致上游初级产品的高成本难以通过产业链传递到下游的最终消费品，表现为PPI向CPI传导的不畅[11]。而从长期来看，理论上生产链上游初级产品成本的变动必然会导致下游消费品价格同幅度变化，然而，现实中并非如此。上游产品的成本只是总投入的一部分，劳动力成本和机器折旧等更是贯穿生产链始终，因此上游初级产品成本的变动不可能引起下游消费品价格同幅度变化，具体传导的幅度还取决于成本结构。而从短期看，影响因素更多，大致分为以下五个方面：企业设备利用率的高低、进口渗透率的高低、行业集中度的高低、产品可替代性的高低以及企业家预期[12]。但是这种传导机制的减弱并不能完全否定价格传导机制理论。刘敏等(2005)学者利用统计数据并采用相关系数矩阵从实证分析的角度研究二者之间的传导机制，通过加权计算得出二者之间的一元线性回归方程，最终得出如下结论：PPI与CPI之间存在确定的单向传导关系，从二者的滞后传导可以看出产业链现象突出，价格的变化凸显价值规律[13]。萧松华和伍旭(2009)却指出刘敏等学者的研究没能从CPI与PPI的内在关联上进行研究，而是仅停留在分析二者数据的差异上。因此，他们的研究先是从理论上系统分析二者之间的内部关系，然后根据二者的时间序列特征建立了动态分布滞后模型，采用1985-2007年PPI与CPI月度数据，并运用平稳性检验、协整检验等多种检验来确保模型可以有效拟合经济现象，实证结果显示PPI生产资料与PPI生活资料均可引导CPI的变动，PPI可作为预测通胀的先行指标[14]。陈钰(2011)通过研究PPI、企业商品价格指数、M2与CPI之间的关系发现，三者均与CPI存在长期均衡关系，Granger因果检验表明企业商品价格指数最适合作为预测CPI的先导指数，同时也间接证明PPI对CPI的线性传导[15]。

从以上的梳理可以看出，产业链传递理论虽能直观清楚的解释PPI对CPI的单向传导机制，但理论本身却略显单薄，忽略了现实经济生活的诸多影响因素。上述的研究也存在一些缺陷。首先，没能考虑二者统计口径的差异。PPI与CPI并不是简单的上下游关系，更不能简单地区分为批发价与零售价，实际上二者既有交叉部分又有重叠部分，关系非常复杂。从构成上来看，PPI主要包括PPI生活资料(28.3%)和PPI生产资料(71.6%)两个大类； CPI主要分为CPI商品(71%)与CPI服务(29%)两个大类。如再细分，PPI又可分为7个子类，涉及186个基本类，4000多种产品；CPI也可进一步细分8个子类，263个基本类，700多种商品和服务，可见二者构成的复杂程度*数据来源：贺力平,樊纲,胡嘉妮.消费者价格指数与生产者价格指数：谁带动谁？[J].经济研究,2008,(11):16-26.。通过仔细比较可以发现，PPI与CPI交叉的部分仅仅是PPI生活资料(28.3%)与CPI商品(71%)，所以二者之间的传导非常有限。其次，没能考虑技术进步(生产率提高)、劳动力成本等对于生产成本的影响。初级产品的成本在整个生产成本构成中固然占有很大比例，但是劳动力成本同样不可忽略，相反，在某些服务行业劳动力成本甚至是其唯一生产成本。同样，生产率的提高会部分抵消初级产品价格上升对生产成本的影响。最后，也没能考虑通货膨胀、市场结构、宏观经济政策等对传导效应的影响。因此，对于PPI与CPI之间传导关系减弱可有如下解释：第一，劳动力成本的重要性稀释了初级产品价格上涨对生产成本的影响；第二，技术进步也在一定程度上抵消了成本上涨的冲击；第三，虽然成本增加，但迫于维持和抢占市场份额的压力，厂商一般会维持产品原价或略微涨价，涨价幅度不会超过成本上涨幅度。

二、CPI向PPI单向传导

随着理论研究的不断完善，部分学者发现在价格传导机制中同样存在着由CPI向PPI的传导，学者们称之为价格传导的“反向倒逼机制”。如果说生产链传递理论描述的是“供给变动”向“需求变动”的传递，那么“反向倒逼机制”恰好是其反过程。马歇尔的“引致需求”理论可为CPI向PPI的传导提供理论支撑，生产者对上游初级产品的需求取决于消费者对下游消费品的需求。这也与需求决定理论相一致：一切经济活动的目的都可以归结为消费者提供商品和服务，所以最终消费品价格的高低皆由消费者的需求决定。Colclough和Lange(1982)为代表的众学者提出的“需求拉动型”通胀假说，可看作对于该问题研究的开始，该假说认为消费者的需求在很大程度上决定着最终消费品的价格，所以需求的增加会引起最终消费品价格的上升，最终消费品价格的上升进而会引起上游初级产品价格的上涨，从而产生价格反向传导的倒逼机制。因此，最终商品的需求决定着投入要素价格的变动，表现为CPI向PPI的单向传导关系[16]。另外，Caporale et al(2002)注意到工资水平是根据前期或当期购买力的波动即CPI所决定，故此，为了维持购买力水平不变，工资水平会因CPI的上升而上涨，从而形成了CPI向PPI的传导[17]。国外较早用实证的方法得出CPI带动PPI的是Clark(1995)，劳动和资本的重要性会导致PPI的上涨，但由于生产率的提高以及生产者为了维持和增加市场份额，CPI并不必然上涨。他利用二元VAR模型对美国相关月份CPI和PPI数据的Granger因果检验证明了自己的结论：PPI中并不包含能有效预测CPI的成分，其向CPI的传递效应几乎可以忽略，相反，CPI才是PPI的单向Granger原因[18]。Koutroumanidis(2009)等学者另辟蹊径，建立ECM模型和GETS模型对希腊圆木制品价格数据进行实证分析，Johansen协整检验和Granger因果检验结果显示CPI与PPI之间存在长期协整关系，由于PPI与CPI具有价格信息不对称性，只存在CPI到PPI的单向传导关系，但是不同国家的PPI与CPI传到关系与变化规律不尽相同[19]。

相同的结论也得到了国内学者的证实。贺力平和樊纲等学者(2008)利用国内2001年1月至2008年7月的CPI和PPI数据进行实证研究，Granger因果检验结果显示在所考察期间内只存在CPI向PPI的单向传导机制，传导时滞为1-3个月左右[20]，面对徐伟康(2010)对其实证结果的质疑，贺力平(2010)等学者基于“重复检验”原则对原文的实证模型进行了新的计量检验，得出与原文基本一致的结论：CPI领先于PPI变动。此外，他们还发现CPI与其构成部分之间存在天然的协整关系，是反映最终消费需求的重要指标，PPI则还反映中间与最初环节的需求[20]。宋金奇和舒晓慧(2008)的研究进一步证实了贺力平(2008)等学者的观点，两位学者通过建立误差修正模型研究我国1996年10月-2008年7月CPI与PPI的关系，协整检验与Granger因果检验结果表明，PPI与CPI在长期存在均衡关系，短期内只存在CPI对PPI的单向因果关系[21]。

以上研究主要通过建立一般线性回归、VAR、ECM等模型，采用Granger因果检验和协整检验等方法考察PPI与CPI之间的关系，研究多局限在对二者单一时间维度的考察，而经济数据一般具有时间和频率的双重特征，若只单纯的考察研究指标的时间维度，将在很大程度上遗失研究指标的其他维度的信息，降低了研究结果的可靠性和有效性。为克服单时间维度分析方法的局限性，董直庆(2009)等学者采用互谱和Christiano-Fitz-gerald滤波方法从时域和频域两个角度分析我国PPI与CPI的传导关系,研究结果显示流动性过剩不是造成CPI短期内波动的原因，短期中只存在CPI向PPI方向的传导机制，不存在PPI向CPI的传导机制；CPI向PPI的传导，先后经历1.5个月和3.3个月的时滞传导至PPI生活资料和PPI生产资料。在中长期内二者同步波动，其中M2是推动CPI波动的主要原因[22]。刘凤良和鲁旭(2011)进一步指出,根据货币学派的说法，通货膨胀理论上是一种货币现象，如果承认这一点，那么在不考虑M2的情况下来研究CPI与PPI的传导机制就不尽合理，存在遗漏重要变量的可能性。此外，从模型构建角度考虑，仅用两个变量很难系统深入的研究这两个变量之间的关系。已有的相关研究又大都采用只包含CPI和PPI两个变量的VAR模型或VECM模型，存在遗漏第三个相关变量的可能性极大，从而导致模型存在不完整性的可能，所得Granger因果检验结论也就不具有说服力。有鉴于此，刘凤良和鲁旭(2011)两位学者借鉴Guglielmo等学者的货币政策分析框架来研究二者的传导机制，构建了包括PPI、CPI、M2和GDP四个变量的滞后期增广的四元VAR模型，采用杠杆拔靴的Granger因果检验，研究结果表明：CPI是PPI的Granger原因，反之则不成立。表明当前我国存在“需求拉动型”通胀，流动性过剩是造成需求旺盛的重要原因[23]。吕光明和杨滨嘉(2013)考虑到完整的生产链条包含四个基本指标：RMPI(原材料价格指数)、PPI、CGPI(批发价格指数)、CPI，故此建立了包含上述四个指标的四元VAR模型，并采用Toda及Dolado等学者提出的Granger因果检验改进技术，实证结果表明：除PPI向CGPI的传导受阻外，我国总体上价格传导较为顺畅，价格的变动多为需求推动[24]。杨苗(2014)等学者进一步拓展研究思路，从我国PPI与CPI产生的体制不同入手，先在理论上对二者关系的几种可能性进行分析，在随后的实证分析中指出，当二者之间的传导时滞不明显时，采用线性或非线性的Granger因果检验是不合适的，并提出采用Wu-Hausman检验可以避免Granger因果检验基于原因在前结果在后的思维。研究结果表明，我国不存在由PPI到CPI的传导机制(包括线性的和非线性的)，而只存在CPI到PPI的反向倒逼机制，且CPI上升1%会平均带动PPI上升0.25%[25]。

综上可知，CPI对PPI的传导有悖于传统的生产链传递理论，所以学者们对于此结论较为谨慎，实证方法也更加多样化。学者们在得出CPI对PPI传导结论的同时，也发现当前研究存在的问题：一元线性回归模型、向量自回归模型、误差修正模型、协整检验、Granger因果检验等传统的实证模型与检验方法存在研究维度单一等局限性，采用频带分析方法，从时域和频域两个角度分析我国PPI与CPI的传导关系，使得问题得到较好的解决；考虑到通货膨胀的货币性本质，货币供应量可能是研究CPI与PPI关系时不能忽视的重要指标，因此目前很多学者的研究都存在模型误选或遗漏重要变量的可能性，而引入货币政策分析框架来研究二者的传导机制，可有效避免因遗漏变量导致虚假传递的可能性；由于线性和非线性的Granger因果检验和非因果检验，都是基于原因在前结果在后的思维，当CPI与PPI传导时滞不明显时，采用线性或非线性的Granger因果检验就不再适合，采用Wu-Hausman检验或可有效解决该问题。

三、PPI与CPI双向传导

生产链传递理论强调PPI对CPI的正向传导机制；马歇尔提出的“引致需求”指出消费者对生产者需求的主导作用，强调CPI对PPI的反向倒逼机制。然而，现实生活中并非是二者居其一，而是两个理论可能同时存在，这就使得PPI与CPI可能出现双向传导关系。美国学者Kyrtsou和Labys(2006)是真正意义上通过实证的方法证实了CPI与PPI之间的双向传导关系，两位学者首先构建线性VAR模型，并借鉴Hiemstra和Jones发展的非线性 Granger 因果检验方法对美国1970年1月-2002年7月的月度经济数据进行实证研究，非线性Granger因果检验表明PPI与CPI之间存在非线性关系；在此研究基础上，他们又构建并发展了双变量噪音Mackey-Glass模型，最后的实证结果表明，在所考察期间内PPI与CPI之间存在双向回馈传导关系[26-27]。

相比而言国内关于PPI与CPI双向传导机制的研究成果较为丰富,前期的实证研究以向量自回归模型和误差协整模型为主，所用检验方法也基本是线性Granger因果检验。宋金奇和舒晓慧(2008)通过建立误差修正模型研究我国1996年10月-2008年7月CPI与PPI的关系，协整检验与Granger因果检验结果表明，在长期内我国PPI与CPI存在双向因果关系[21]。董直庆(2009)等学者采用频带分析方法从时域和频域两个角度分析我国PPI与CPI的传导关系,进一步发现，二者在中期和长期都存在双向传导关系；他们还指出：在中长期内，CPI的波动是由于M2而非消费需求，而PPI的变动源于投资驱动[22]。徐伟康(2010)对贺力平等学者得出CPI与PPI是单向因果关系的结论表示质疑，他利用与贺力平完全相同的数据，通过构建VEC模型进行实证研究，Granger因果检验表明：无论在短期还是长期内,PPI与CPI互为对方的Granger原因[4]。对于贺力平等学者提出质疑的还有张成思(2010)，他认为PPI与CPI只存在反向倒逼不存在正向传导不符合价格传递规律；同时，他注意到已有对二者传导机制研究的实证模型中，只包含PPI与CPI这两个变量，可能会导致无法全面反映各个阶段的价格传递规律，弱化检验结果的稳健性；另外，考虑到货币增长率与通货膨胀率的紧密关联性，进一步将M2增长率与RMPI(原材料价格指数)、PPI、CGPI(批发价格指数)、CPI纳入到一个动态向量模型系统；最后，又在原有VECM模型的基础上引入非线性平滑迁移机制，确保模型在非线性系统下依然成立。最终的实证结果表明，各阶段的价格传导仍符合基本的价格传导规律，上游价格、中游价格和下游价格之间存在双向传导关系，货币供给对上游价格有直接驱动作用[28]。

随着研究的进一步深入，学者们发现已有的成果在研究对象、实证模型以及检验方法的选择上存在不少问题。王辉(2013)等学者发现，CPI在编制过程中存在自有住房权重过低的问题，而当前对CPI与PPI传导机制的研究大都是基于CPI与PPI总量的研究，对于更细致的分类指标避而不谈，直接利用国家统计局公布的PPI与CPI数据进行研究，导致实证结果可能会存在偏误。因此，王辉等学者借鉴国际上常用的自有住房处理方法，对CPI中居住类的权重进行了修正，对比修正前后的Granger因果检验结果发现：修正后的CPI-非食品与PPI的传导关系比修正前能更好地解释当前的经济现象，修正后的CPI与PPI存在长期均衡关系，并且二者互为对方的Granger原因[29-30]。除了研究对象的选择上值得注意，杨灿和陈龙(2013)指出实证模型的选择也至关重要。首先，由于传统因果检验的局限性，选取任何模型都无可避免的存在ADF检验和协整检验结果潜在影响Granger因果检验的情况，所以无需检验平稳性和协整性的模型才适用于该研究；其次，由于研究者的主观局限性，可能使得模型设定过程中存在“遗漏重要变量”造成虚假传递。有鉴于此，两位学者选取了较为稳健的因果检验方法——谱分析的非参数频域分析方法，并采用修正后具有方向的Granger相关系数，检验CPI与PPI在短期、中期、和长期的Granger因果关系，结果表明：我国CPI与PPI在短期与中期内均是双向传递，但传递的时滞存在差异，二者互为对方的Granger原因；但就长期来看，总体上只存在着PPI对CPI的单向传导关系[31]。佘雪峰(2014)又进一步指出，一般的VAR模型与VECM模型都暗含CPI与PPI是线性关系的假定，这显然不能全面完整地反映出二者之间的相关关系，另外，基于VAR与VECM模型的Granger因果检验也局限于分析二者谁因谁果，这种因果也是基于假设的特定因果。于是他采用一种更为合适的模型-Copula函数，该模型能更方便灵活地刻画变量之间的内在相关结构，能解决多数时间序列内在关联性问题，对变量关系的刻画也比一般线性模型更接近现实。基于我国2004年1月-2012年3月的CPI与PPI数据的实证研究表明：CPI与PPI存在对称的尾部相关性，二者表现出双向传导关系[32]。关于检验方法，崔惠民和张厚明(2012)发现现有关于CPI与PPI传导机制与相关关系的文献，大都研究二者均值意义上的Granger因果检验，而忽视了它们的二阶矩同样会发生传导效应。所以两位学者借鉴了Herwartz和Hafner提出的二阶矩意义上的Granger因果检验，并构建Wald形式的统计量，对CPI与PPI因果检验结果显示，二者之间存在相互传导关系，且互为对方的Granger原因[33]。刘康(2014)在检验方法上又提供了一种新的分析思路，他指出静态检验的分析思路无法满足日新月异的金融改革，检验结果不稳定，对现实的指导意义大打折扣。于是他提出了采用动态Granger因果检验来考察CPI与PPI间的因果关系，检验结果表明，二者在初期和末期都实现了双向传导[34]。

综上所述，生产链传递理论与引致需求理论解释了CPI与PPI双向传导机制在理论上存在的可能，前期的实证研究以向量自回归模型和误差修正模型为主，所用检验方法也基本是协整检验与线性Granger因果检验。随着研究的进一步深入，学者们发现已有的成果在研究对象、实证模型以及检验方法的选择上存在不少问题。首先，CPI在编制过程中存在自有住房权重过低的问题，可能会导致实证结果存在偏误，而对CPI中居住类的权重进行了修正，是解决该问题的有效途径；其次，实证模型的选择也至关重要。由于传统因果检验的局限性，选取任何模型都无可避免的存在ADF检验和协整检验结果潜在影响Granger因果检验的情况，所以无需检验平稳性和协整性的模型才适用于该研究，而谱分析的非参数频域分析方法恰好使该问题得到妥善解决；最后，学者们又指出，静态检验的分析思路无法满足日新月异的金融改革，检验结果不稳定，对现实的指导意义大打折扣。所以，动态的Granger因果检验应运而生。

四、PPI与CPI非线性传导

日常生活中“涨价容易降价难”的现象，揭示了上下游产品价格并非仅是简单的线性传导。国外有不少理论研究证明，PPI与CPI之间存在非线性传导机制。价格的非对称调整、经济周期的波动以及货币当局的非对称性调整，都有可能是二者非线性传导的原因。Blinder等(1988)赞同价格的非对称调整是造成PPI与CPI存在非线性传导机制的主要原因，并提出了“搜索成本”理论。该理论认为：在信息不对称的非完美市场中，存在较高的搜索信息的成本，使得消费者无法获知所有商品的价格信息，造成消费者与零售商之间信息不对称。即便某个零售商故意抬高商品价格，消费者因无法得知其他零售商是否提价而只能被迫接受高价。当上游批发价格上升时，下游零售商会迅速提高商品价格；相反，当上游批发价格下降时，零售商为了追求高利润而维持商品原价。这样就使得PPI与CPI之间存在非对称传导机制，表现为二者之间的非线性传导[35]。而Miller和Hayenga(2001)进一步从上游生产厂商的视角解释了价格非对称调整的影响，由此，他们提出了“触发价格”理论模型，该模型认为：在非竞争的垄断市场中，生产同一产品的垄断厂商相互勾结并达成一个“触发价格”，该价格为协议的最低价格，所有参与该协议的厂商均不得为增加市场份额而使得产品价格低于“触发价格”，否则将受到其他厂商的严厉惩罚。由于“触发价格”的存在，当厂商生产成本降低时，产品价格无法程度相同地下降，以免受到其他厂商的惩罚；当厂商的生产成本增加时，产品价格却可以迅速提高，而不必受限于“触发价格”。因此，“触发价格”的存在，使得产品批发价格的“上调”与“下调”在调整周期与幅度上都呈现出非对称的现象，最终导致价格传导呈现非线性的特征[36]。Teräsvirta和Anderson(1992)却认为价格的非线性传导源于经济周期的波动，当经济处于繁荣时期，人们消费欲望强烈，产品供不应求，上游厂商生产成本的增加会通过生产链迅速传递到产品价格；而当经济处于萧条时期，生产与消费疲软，上游生产厂商成本增加时，厂商为了维持自己的市场占有率，而不愿立马同等幅度的提高产品价格，从而造成PPI与CPI的非线性传导[37]。Cover(1992)进一步指出，货币供给的正向冲击与负向冲击对通货膨胀的非对称影响，也是造成PPI与CPI非线性传导的重要因素[38]，另外还有政府对通货膨胀的非对称性调控、国际油价波动的冲击、金融危机与能源危机等[39-41]。

国内有关CPI与PPI非线性传导的证据多来自实证研究。苏梽芳和蔡经(2010)汉认为，国内外学者关于CPI与PPI传导机制的研究之所以没有统一的结论，是因为忽略了二者之间可能存在的非线性协整关系。他们采用Hansen和Seo提出的两区制门槛误差修正模型对我国的CPI与PPI“倒挂”现象进行实证研究，该模型很好的描述了CPI与PPI“倒挂”恢复均衡的过程，并刻画了二者在趋向长期均衡过程中的非线性特点：若二者偏离均衡的程度小于门槛值，则维持原状，不向均衡状态调整；只有偏离程度大于门槛值时才会向均衡状态调整。二者调整的速度也呈现出非线性的特征，PPI向长期均衡调整的速度要明显快于CPI。此外，两个区制CPI与PPI的Granger因果关系也存在差异，在区制二时，二者互为对方的非线性Granger原因，而在区制一时只存在由CPI向PPI的非线性Granger因果关系。表明二者存在非线性协整关系[42]。杨子晖(2013)等学者也注意到，目前国内外的相关研究大都是在线性框架下，结合静态模型从总体样本的角度研究二者关系，而忽略了价格传导的非线性特征，导致研究结论出现偏差。鉴于此，他们结合神经网络等非线性检验技术分析多个国家的CPI与PPI非线性传导关系，同时，借鉴Diks和Panchenko提出的非线性Granger因果检验方法，在非线性框架下对二者的传导机制深入研究，并从动态分析角度考察二者在不同时期非线性传导机制的动态演变轨迹。结果表明：我国总体上存在着从PPI到CPI的非线性传导机制，因此，当前我国正面临“成本推动型通货膨胀”的压力。同时，非线性动态分析显示出CPI对PPI的“反向倒逼”也日趋凸显。最后，他们还指出CPI与PPI的传导关系处在一个动态变化之中[3]。随后，樊孝菊(2013)等学者采用与杨子晖相同的非线性Granger因果检验方法，对CPI与PPI之间的因果关系进行再研究，得到了基本一致的结论[43]。然而，王章名(2015)等学者却认为，研究结论如此大相径庭主要源于数据选取的区间不同，根本原因在于宏观经济形势的改变会引起价格传导方式的转变。他们选取我国1996年1月-2014年12月CPI与PPI的月度数据，借鉴Engle等提出的动态条件相关(Dynamic Conditional Correlation)模型，并结合非线性Granger因果检验进行实证研究。结果发现：CPI与PPI的传导机制在2008年前后表现出明显差异，在1996年-2007年区间段内，CPI是PPI的单向Granger原因，传导滞后期为2-3期，这与贺力平(2008)等学者的结论基本一致，说明在此期间存在着“需求拉动型通货膨胀”；在2008年-2014年区间段内，PPI是CPI的单向Granger原因，可知在此时间段内存在“成本推动型通货膨胀”的可能性大。而在1996年-2014年全样本段内的因果检验结果，又与杨子晖(2003)等学者的主要结论一致。由此证明数据选择区间对实证结果的决定性作用[44]。

综上，PPI与CPI之间不仅仅存在简单的线性传导，这一猜想得到国外学者理论模型的证实。“触发价格”理论和“搜索成本”理论分别从上游生产商和下游零售商的视角，阐释了价格的非对称调整是CPI与PPI之间存在非线性传导机制的重要原因。此外，经济周期的波动、货币当局的非对称性调整、国际油价波动的冲击、金融危机与能源危机等都可能是二者非线性传导的来源。国内学者从经验的角度找到了二者之间非线性传导的证据。同时指出，对于CPI与PPI传导机制的研究之所以争议不断，主要原因有：一是学者们对于PPI与CPI之间非线性协整关系的忽视；二是学者们对价格传导的非线性特征的忽视。

五、结 语

可以看出，关于CPI与PPI传导机制的研究虽然学者们各执其词，但究其研究方法与研究结论仍可窥见其大致遵循从理论分析到实证研究、从静态分析框架到动态分析框架、从线性模型到非线性模型、从二元模型到多元模型、从简单传导到复杂传导的发展路径。而对于学者们在二者传导机制研究结论上的争议有如下几点解释：一，经济背景不同。CPI与PPI反映的是消费领域与生产领域总体价格水平波动的情况，二者的稳定依赖于经济环境的稳定。故此，宏观经济背景的改变势必会引起二者的波动甚至是二者之间传导机制的改变。二，变量选取不同。一方面，变量选取的时间区间不同，不同时期的经济数据对应不同的经济背景，不同经济背景下的价格传导机制自然存在差异；另一方面，变量选取的个数不同，部分学者仅用CPI与PPI两个变量来研究二者之间的传导机制，也有部分学者在模型中增加RMPI(原材料价格指数)、CGPI(批发价格指数)等变量，将模型进一步扩充到整个产业链，还有一部分学者在模型中增加GDP、M2等变量，在货币框架下研究二者关系。三，模型选择不同。在线性框架下研究二者传导机制自然会得到二者的线性传导关系，而选取非线性模型则会得到二者的非线性传导关系。

而我国CPI与PPI之间究竟是何种传导机制，目前还是莫衷一是。从上世纪90年代至今，我国PPI与CPI又先后出现多次背离现象。特别是最新一轮的PPI与CPI 正负背离，截止到2016年7月已持续长达54个月，无论是持续时间还是二者背离程度均为历史之最。PPI与CPI为何频繁出现背离现象？引发了学术界新一轮的热议。学者们从产能过剩、国际原材料价格、劳动力成本、翘尾因素、宏观经济环境及结构的变化等方面进行了解释[45-48]，甚至有学者认为PPI与CPI的长期背离原因是二者之间根本不存在传导关系[49-51]。可见对于二者关系的研究正变得越来越复杂[52]，在复杂的经济新常态背景下，很难判断学者们关于二者之间的传导机制的研究孰对孰错。

但是，这并不是说明当前关于二者关系的研究没有意义，恰恰是当前丰富的研究经验为后续的研究奠定了坚实的研究基础，本文在此基础上发现当前研究的不足之处并窥测到未来可能的研究趋势：一，部分学者在实证模型的选取上缺乏客观依据。在线性框架下构建VAR与VEC模型，并借助Granger因果检验得出二者线性因果关系的模式已成为研究二者关系的标准模式。然而，二者之间可能早已不仅仅是简单的线性传导关系，特别是在当前如此复杂的经济背景下，CPI与PPI的关系也已不是单个的“生产链传递”理论或“引致需求”理论所能描述的。故此，今后的研究在模型选择方面要避免主观判断二者的线性与非线性关系，采取线性与非线性结合的方式可能是未来模型选择的趋势。二，部分学者在数据选择方面可能存在着“遗漏重要变量”的问题。如果承认货币学派主张的通货膨胀在本质上是一种货币现象，那么M2(或者M2增长率)是与CPI与PPI存在紧密关联的重要变量。所以，今后的研究可以更多的考虑在货币框架下研究CPI与PPI传导机制以降低存在“遗漏重要变量”的可能。三，当前的研究大都基于静态实证模型。由于宏观经济环境一直处在快速的变化之中，导致CPI与PPI的传导机制也是动态变化的，故此，今后的研究可考虑建立动态分析模型研究二者传导机制的动态变化关系。四，当前研究很少系统、深入地考虑CPI与PPI各分项指标(如CPI食品、CPI工业品、CPI服务、PPI生产资料以及PPI生活资料等)内在的传导机制，这也是未来研究的趋势。五，当前的研究多是经验性的验证，缺乏理论研究。因此，理论研究也可能是今后的研究趋势。

[1] FORNI M,HAllIN M,LIPPI M,et al.Coincident and Leading Indicators for the Euro Area[J].The Economic Journal,2001(111):62-85.

[2] 贺力平,樊纲,胡嘉妮.消费者价格指数与生产者价格指数：谁带动谁？[J].经济研究, 2008(11):16-26.

[3] 杨子晖,赵永亮,柳建华.CPI与PPI传导机制的非线性研究：正向传导还是反向倒逼？[J].经济研究,2013(3):83-95.

[4] 徐伟康.对《消费者价格指数与生产者价格指数：谁带动谁？》一文的质疑[J].经济研究,2010(5):139-148.

[5] SILVER J L. WALLACE T D.The Lag Relationship Between Wholesale and Consumer Prices-An Application of the Hatanaka-Wallace Procedure[J].Journal of Econometrics, 1980,12(3):375-387.

[6] CUSHING M J, MCGARVEY M G.Feedback between Wholesale and Consumer Price Inflation:A Reexamination of the Evidence[J].Southern Economic Journal, 1990,56(4):1059-1072.

[7] CLARK T E . Do producer prices lead consumer prices?[J]. Economic Review - Federal Reserve Bank of Kansa City Economic Review,1995,80(Third Quarter):25-39.

[8] WEINHAGEN J.An empirical analysis of price transmission by stage of process[J].Monthly Labor Review,2002,125(11):5290-5294.

[9] FURLONG F,INGENITO R.Commodity prices and inflation[J].Economic Review, 1989(2):27-47.

[10] GARNER C A.How useful are leading indicators of inflation?[J].General Information,1995(1):5-18.

[11] 肖六亿,常云昆.价格传导关系断裂的根本原因分析.[J].中国物价,2005(12):18-21.

[12] 夏斌,高善文.全球化背景下中国的价格传导系数显著下降[J].中国金融,2004(11):18-20.

[13] 刘敏,张燕丽,杨延斌.PPI与CPI关系探析[J].统计研究,2005(2):24-28.

[14] 萧松华,伍旭.PPI：当前我国通货膨胀的先行指标——基于PPI引导CPI的研究[J].暨南学报(哲学社会科学版)2009,141(4):105-113.

[15] 陈钰.PPI、企业商品价格指数、M2与CPI之间关系研究[J].辽宁大学学报(哲学社会科学版)2011,39(3):97-103.

[16] COLCLOUGH W G, LANGE M D.Empirical Evidence of Causality from Consumer to Wholesale Prices[J].Journal of Econometrics,1982(19):379-384.

[17] CAPORALE G M, KATSIMI M, PITTIS N C. Links Between Consumer and Producer Prices:Some Empirical Evidence[J].Southern Economic Journal,2002(68):703-711.

[18] CLARK,T E.Do producer prices lead consumer prices?[J].Federal Reserve Bank of Kansas City Economic Review,1995(80):25-39.

[19] KOUTROUMANIDIS T, ZAFEIRIOU E, ARABATZIS G. Asymmetry in Price Transmission between the Producer and the Consumer Prices in the Wood Sector and the Role of Imports:The Case of Greece[J].Forest policy and econmics,2009(1):2-4

[20] 贺力平,樊纲,胡嘉妮.消费者价格指数与生产者价格指数：对徐伟康商榷文章的回复意见[J].经济研究,2010(5):149-154.

[21] 宋金奇,舒晓慧.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(10):50-51.

[22] 董直庆,蔡玉程,谢加贞.CPI和PPI周期协动效应——基于频带分析方法的实证检验[J].数量经济技术经济研究,2009(10):125-136.

[23] 刘凤良,鲁旭.CPI与PPI的“虚假传递”及其修正——一个相对稳健的实证框架[J].数量经济技术经济研究,2011(8):91-114.

[24] 吕光明,杨滨嘉.中国主要价格指数间传导机制研究[J].财经问题研究,2013(1):12-16.

[25] 杨苗,李庆华,赵孟翔.我国CPI对PPI只存在反向倒逼：理论分析与实证支持[J].现代财经,2014(4):20-26.

[26] KYRTSOU C ,LABYS W C.Evidence for chaotic dependence between US inflation and commodity prices[J].Journal of Macroeconomics,2006,28(1):256-266.

[27] KYRTSOU C , LABYS W C.Detecting positive feedback in multivariate time series：The case of metal prices and US inflation[J].Physica A,2007,377:227-229.

[28] 张成思.长期均衡、价格倒逼与货币驱动——我国上中下游价格传导机制研究[J].经济研究,2010(6):42-52.

[29] 王辉,周晗.长期均衡、价格倒逼与自有住房价格影响——我国PPI与修正后CPI传导机制研究[J].南开经济研究,2013(6):122-133.

[30] 王辉,周晶,周晗.我国PPI与修正后CPI分类指标传导机制研究[J].财政研究,2013(11):46-51.

[31] 杨灿,陈龙.中国CPI与PPI：因果关系和传导机制[J].厦门大学学报(哲学社会科学版),2013(3):1-9.

[32] 佘雪峰.消费者价格指数和生产者价格指数相关性研究——基于Copula函数[J].技术经济与管理研究,2014(4):15-20.

[33] 崔惠民,张厚明.生产者价格指数与消费者价格指数双向传导关系研究[J].统计与决策,2012(7):21-23.

[34] 刘康.PPI、CPI传导机制研究[J].国际金融研究,2014(5):24-30.

[35] BLINDER A ,CANETTI E R D, LEBOW D E.Asking about prices: A New Approach to Understanding Price Stickiness[M].Russell Sage Foundation, 1998.

[36] MILLER D J , HAYENGA M L . Price Cycles and Asymmetric Price Transmission in the US Pork Market[J].American Journal of Agricultural Economics, 2001,83(3):551-562.

[37] TERASVIRTA F , ANDERSON H M . Characterizing Nonlinearities in Business Cycles Using Smooth Transition Autoregressive Models[J].Journal of Applied Econometrics, 1992,7(S1):119-136.

[38] COVER J P.Asymmetric Effects of Positive and Negative Money-Supply Shocks[J].The Quarterly Journal of Economics, 1992,107(4):1261-1282.

[39] BEECHEY M, öSTERHOLM P.Revisiting the Uncertain Unit Root in GDP And CPI Testing for Non-Linear Trend Reversion[J].Economics Letter,2008(100):221-223.

参考文献：

[40] NOBAY R, PAYA I, Peel D. Inflation Dynamics in the U.S. :Global but Not Local Mean Reversion[J]. Journal of Money,Credit and Banking,2010(41):135-150.

[41] KARAGIANNI S, KYRTSON C.Analysing The Dynamics Between U.S. Inflation and Dow Jones Index Using Non-Linear Methods[J].Studies in Nonlinear Dynamics and Econometrics,2011(15):1-23.

[42] 苏梽芳,蔡经汉. 我国CPI与PPI非线性调整的实证解释[J].中南财经政法大学学报,2010,179(2):3-8;142.

[43] 樊孝菊,郑午,王成勇.PPI与CPI关系的再研究：基于非线性Granger因果检验[J].统计与决策,2013,392(20):14-16.

[44] 王章名,王成璋,张谦.经济危机以后CPI与PPI动态传导机制转变的实证研究[J].软科学,2015,191(11):23-28;60.

[45] 黄钫,刘凤元.本轮PPI持续下行：比较分析与调控策论[J].价格理论与实践,2014(7):48-50.

[46] 吕捷,王高望.CPI与PPI“背离”的结构性解释[J].经济研究,2015(4):136-149.

[47] 龙少波,袁学东.经济新常态下中国CPI与PPI的“正负背离”现象分析——基于部门间价格传导机制差异视角[J].财贸研究,2016(4):1-8.

[48] 张博.经济新常态下CPI与PPI长期背离现象分析[J].上海商学院学报,2016(3):86-91.

[49] DORESTANI A,ARJOMAND L. An Empirical Study of The Relationship Between Consumer and Producer Price Index:A Unit Root Test and Test of Cointegration[J].The Coastal Business Journal,2006,5(1):33-38.

[50] 陈建奇.PPI、CPI倒挂与通货膨胀控制——基于非对称供求结构与价格决定机制的实证研究[J].中国工业经济,2008(11):24-34.

[51] 宋金奇,舒晓慧.我国PPI与CPI的分化走势研究[J].价格理论与实践,2015(11):76-78.

[52] 桂文林,韩兆洲.PPI与CPI关系及我国通货膨胀治理[J].统计研究,2011(9):49-56.

(责任编辑 刘 翠)

Literature Review on the Research of CPI and PPI Transmission Mechanism

WAN Guangcai， ZHANG Bo

(School of Finance, Anhui University of Finance and Economics, Bengbu 233030, China)

The transmission mechanism of consumer price index(CPI) and producer price index(PPI) is the focus of the academic research on the macro economy in recent years. The research has important reference value for the development of the macro control policy. However, the domestic and foreign literature review shows that the current scholars dispute in the research conclusion of CPI and PPI transmission mechanism, even different scholars using the same economic data draw different conclusions. In view of this, this paper systematically analyzes the four different conclusions of CPI and PPI transmission mechanism; on this basis, the paper studies the reasons for the controversy about current academic research on the transmission mechanism; and the shortcomings of the current research and the possible future research trends are analyzed and forecast.

consumer price index(CPI); producer price index(PPI); transmission mechanism; literature review

2016-09-26

安徽省高校人文社科重大项目(sk2016sd04)

万光彩(1972-)，男，安徽霍山人，教授，博士，硕士生导师。

F222.33;F224

A

1008-3634(2017)01-0001-9.5