周易 刘淑君
摘 要:2019年以来,我国CPI出现持续上涨,尤其是以猪肉为代表的食品价格上涨最为明显,CPI、核心CPI与PPI的走势出现明显的背离,宏观经济下行压力仍然很大。分析结果表明,2019年的CPI上涨并非是物价水平的总体上涨,而是一种结构性的上涨。世界主要经济大国都把稳定物价作为货币政策的首要目标,因此物价水平对于货币政策制定者将是一个非常重要的参考指标。我国经济增长由高速增长转向中高速增长,宏观经济政策以供给侧结构性改革为主线,宏观经济不再局限于经济增长。本文从实证角度分析CPI与商品零售价格指数、广义货币供给量的关系。
关键词:CPI;多元回归;影响因素
根据2019年第三季度经济运行数据,我国居民消费价格指数(CPI)同比上涨3.0%,自2016年以来首次突破3.0%。由于CPI与人们的日常生活息息相关,CPI的不断攀升引起了人们的高度关注。特别是在2008年以后,中国经济增长呈现出新常态,经济增长由高速增长转向中高速增长,宏观经济政策更加关注经济结构的调整,以供给侧结构性改革为主线,我国国内生产总值(GDP)在2019年第三季度同比增长6.0%,GDP的同比放缓增长与CPI的加速上涨使人们不得不考虑我国经济是否已经陷入“滞胀”。通过对比世界主要经济大国的货币政策目标,不难发现各国央行都把稳定物价放在首位,因而,分析我国通货膨胀产生的原因以及合理的宏观经济政策工具选择具有重要的现实意义。
一、通货膨胀的特征与原因
(一)通货膨胀的主要特征
在宏观经济中,通货膨胀通常指一个经济体在一定时期内总体价格水平持续地上升。图1和图2描绘了2015-2019中国CPI与核心CPI的比较,如果单从整个CPI走势来看,2019年CPI呈现出加速上升趋势,但从核心CPI走势来看,2019年核心CPI与CPI的走势出现明显的背离。因此,我们有理由相信2019年的物价并不是一次物价的全面上涨,而是一次结构性上涨,其主要是由食品价格上涨所致,与传统意义上的通货膨胀(即物价全面上涨)有所不同。图4描绘了2015-2019中国生产者价格指数(PPI)的走势,不难发现PPI从2017年开始一直都呈现下降趋势,说明中国实体制造业下行压力仍然很大。
图1 2015-2019中国CPI走势 图2 2015-2019中国核心CPI走势
数据来源:Trading Economics 数据来源:Trading Economics
圖3 2015年1月-2019年9月CPI及其分项走势 图4 201 -2019年中国PPI走势
数据来源:国家统计局 数据来源:Trading Economics
(二)通货膨胀的主要原因
1、凯恩斯主义认为,引起通货膨胀的主要原因是社会总供给与总需求的失衡,因此他把通货膨胀的归为三大类,即:需求拉升型通货膨胀、成本推动型通货膨胀与结构型通货膨胀。
2、货币主义学派把通货膨胀看成是一种货币现象,其产生主要是货币超额供给的结果。现代货币主义代表人物弗里德曼认为,“长期持续的通货膨胀始终而普遍地是由于货币数量的扩大更快于总产量增大而产生的一种货币现象”。货币学派是从总量关系入手,从总需求及其相联系货币扩张角度解释通货膨胀成因,认为流动性过剩是主要原因。理论上来说,流动性过剩是货币的供应量超过了实体经济对货币的需求量。杨长富认为我国过剩的流动性一部分转化为固定资产投资注入了实体经济,流动性注入实体经济将导致经济过热以及产能对外释放后顺差的进一步扩大。易宪容教授指出,“中国的通货膨胀是一种货币现象,它先由两大资产价格上涨,然后传导到食品价格上涨并引致全面通货膨胀。李体康和贺亚楠认为货币供给对CPI具有显著影响。
二、变量选择及数据描述
(一)变量选择
1、居民消费价格指数(CPI Consumer Price Index)指在反映一定时期内居民所消费商品及服务项目的价格水平变动趋势和变动程度。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀(或紧缩)的程度。通俗的讲,CPI就是市场上的货物价格增长百分比。
2、零售物价指数(RPI Retail Price Index)是指反映一定时期内商品零售价格变动趋势和变动程度的相对数。零售物价的调整变动直接影响到城乡居民的生活支出和国家的财政收入,影响居民购买了和市场供需平衡,影响消费与积累的比例。因此零售物价指数,计算,可以从一个侧面对上述经济活动进行观察和分析。商品零售价格作为影响CPI的一个重要因素,其价格的上涨必然导致CPI的上涨,故预测它与CPI成正相关。
3、广义货币(M2),它指狭义货币(M1)与定期存款、储蓄存款、其他存款、证券公司客户保证金的总和。货币量的大量供给会使人民币购买力下降,从而影响到我国居民价格消费指数的变化。故预测它与CPI成正相关。
(二)数据描述
居民消费价格指数、零售物价指数、广义货币均为同比增长率。所有样本数据均采用月数据,因为我国CPI每五年进行一次基期轮换,2016年1月开始使用2015年作为新一轮的对比基期,故据跨度从2016年1月-2019年9月的CPI能更及时准确反映居民消费结构的新变化和物价的实际变动数。本文所用数据均来自中国国家统计局与Trading Economics的统计数据。
三、估计方程
建立多元线性回归方程模型
CPI=[β0+β1+β1]RPI+[β2]M2+[εi] i=1,2,3…45
建立多元线性回归方程:
[CPI]=[β]0+[β]1RPI+[β]2M2
根据EViews的输出结果可以得到多元回归模型:
CPI=-0.002033+0.733227RPI+0.126946M2
SE=0.114949 0.042503
t=6.378720 2.986798
[R2]=0.507512 F=21.6406
四、模型检验
由EViews结果可知该模型在经济意义上符合我们的预期,即CPI与RPI、M2成正相关,当零售物价指数每上升一个百分点,居民价格消费指数上升0.733227个百分点;当广义货币供给量每上升一个百分点,居民价格消费价格指数会上升0.126946个百分点;拟合优度为0.507512,拟合度刚好超过50%,拟合度不高主要原因是样本数量不够多以及月度数据波动会更为剧烈;在5%的显著性水平下解释变量通过t检验;在5%的显著性水平下该模型通过F检。
(一)多重共线性检验
解释变量RPI与M2的相关系数为-0.658283,小于0.8,故不存在多重共线性。
(二)序列相关性检验
由EViews可知回归方程的DW=0.498834,方程的解释变量的个数为2,N=45,查DW检验表可知在5%的显著水平下dl=1.430,du=1.615。DW=0.498834,取值在(0,1.430)之间,估模型存在一阶自相关。对模型做广义差分,修正自相关,修正后的方程为:
Y=0.004853+0.957451RPI+0.040411M2
(三)异方差性检验
由EViews可知White统计量的概率值为0.0947大于显著水平0.05,故接受同方差假设,该模型不存在异方差性。
五、讨论与结论
零售物价指数对CPI影响较为显著。零售物价指数为食品、饮料烟酒、服装鞋帽、纺织品、等十六个大类。王志文认为中国的CPI权重设置不合理尤其表现在低估了居住类的权重和高估了食品类的权重,从而导致了中国的CPI低估了物价上涨的幅度,国际惯例居住类的权重都是在30%以上。通过分析我们可以发现,整个2016-2019,CPI明显呈现出结构性上涨趋势,表6CPI结构性上涨特征表明,若以0.5%为临界水平划分物价上涨,2016年-2019年的新基期中共存在10个月的全面物价上涨时期,占全部45个月的22%,若以1%为临界水平划分物价上涨,2016年-2019年的新基期中共存在5个月的全面物价上涨时期,占全部45个月的11%。
[时期 2016年至2019年 临界水平 0.50% 1% 子项目个数 8 8 有效样本数 10 5 样本总数 45 45 比重 22% 11% ]
表1CPI结构性上涨特征
CPI是判断一个经济体是否过热的重要指标对宏观经济政策的走向具有极大的指导意义,而在现实过程中如果只关注CPI,不去研究CPI上涨的深层次原因,容易出现对经济形势的误判。CPI的加速上涨固然会对整个社会与经济造成严重影响,但通货膨胀的减少将会导致GDP的损失,一般来说通货膨胀减少一个百分点,GDP减少五个百分点。所以,在现实过程中应关注CPI的稳定而不是简单地上涨或是下降,在关注CPI时还应结合核心CPI、PPI等更为细化的物价指标去判断经济形势。最后,由于样本区间的狭窄以及对各解释变量滞后影响因素的忽略,回归结果只能是一个基本的参考。
参考文献:
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