我国CPI波动及其影响因素的典型相关分析

　　摘要:本文通过构建典型相关模型对我国CPI波动及其影响因素进行典型相关分析,选取了一组包含农产品价格、货币供给、工业品出厂价格指数、固定资产投资增长率等指标的变量,同时选取了另一组包含城市CPI和农村CPI的变量;通过典型相关分析法得出:农产品价格、工业品出厂价格指数、固定资产投资增长率三个变量对CPI波动的影响程度和权重最高,而城乡人均收入和货币供给的增长对CPI的影响程度并不高,农村CPI占整体CPI的权重较大,城市CPI则占比权重较轻,这说明农村CPI对我国CPI的整体波动影响较大。

　　近些年来,我国CPI经历了几轮上涨周期后,逐渐趋于低位波动。2013年1月至2015年11月,我国CPI平均仅为2.0%左右。长期的价格低位运行表明经济继续下行的压力较大,因此,当前背景下对CPI的深度分析仍然也显得十分重要。本文着重对我国近些年来CPI的波动趋势及其影响因素进行分析,并构建典型相关模型对CPI的影响因素进行了实证检验,以揭示各经济因素对物价波动的影响程度,并结合当前发展背景,对稳定物价提出相关对策建议。

　　保持CPI稳定是我国宏观调控的重要目标之一。进入21世纪后,我国CPI的波动呈现出较有规律性的短周期波动。分阶段具体来看,如图1所示:2000-2002年阶段,我国CPI波动幅度较小,较为平稳。2003-2006年,CPI出现了一次明显的上涨-下跌周期,此轮价格波动主要是由于以粮食为代表的初级产品价格上涨过快所致。2006年以后,国际大宗商品价格上涨较快,股市和房地产市场升温,加之外资、热钱大量的流入,进一步刺激我国经济的快速增长。因此,2006年起我国CPI迅速上涨,2008年2月CPI指数达到8.7%的高位。此后,随着金融危机的爆发,国际国内经济增长放缓,CPI指数出现快速下跌。随着国家经济刺激政策的出台,市场流动性进一步释放,直到2009年11月份CPI走出负增长,而后至2011年7月出现持续攀升,达到6.5%的阶段性高位后,逐步回落至2012年均2.6%的阶段性低位。2013-2015年我国CPI低位波动,截至2015年11月,我国CPI同比增长仅1.5%,2015年前三季度CPI累计同比增长1.4%,离年初预计的3%预期目标相距较远。

　　另外,从城乡二元角度来看,我国城市与农村居民的消费价格水平存在一定差距。总体来看,我国农村居民消费价格水平普遍高于城市居民消费价格水平。具体来看,在价格下跌阶段,农村与城市CPI较为接近,差距不大。但在价格上涨阶段,如2003-2004年、2006-2008年、2009-2011年,农村居民消费价格水平要普遍高于城市居民消费价格水平。说明价格上涨的冲击对农村居民的影响更大。尤其是2004年,由于粮食等初级产品价格上涨较快,引起CPI波动,这使得这一阶段的农村CPI指数与城市CPI拉开明显差距,出现较快上涨。这也从侧面反映出,城乡消费价格之间对总体物价水平的影响程度是不尽相同的。

　　影响CPI波动的因素有很多,涉及到供需、货币、经济周期、调控政策、国际形势等诸多方面。本文着重选取了反映成本价格的PPI、反映现实购买力的货币因素MI、反映需求增长的固定资产投资增长率以及CPI中权占重比较大的食品类价格等因素进行分析。

　　1.工业品出厂价格指数(PPI)。工业品出厂价格指数PPI主要反映生产环节的价格水平,而CPI则是反映消费环节的价格水平。一般来说,整体价格水平的波动沿产业链传导,首先出现在生产领域,而后向下游产业扩散,最后传导至消费领域。若以工业品为原材料的生产,则存在原材料→生产资料→生活资料的传导。若以农产品为原料的生产,则存在农业生产资料→农产品→食品的传导路径。比如当前我国PPI走势呈小幅下行趋势,与此同时,2015年我国CPI在2%的区间内低位波动,说明我国当前生产领域的低迷,给CPI带来一定下行压力。

　　2.农产品价格。食品中的很大部分来源于农产品,同时食品类价格在CPI中所占权重较大,影响较深刻。我国几次物价上涨的波动,均出现食品类尤其是粮食、猪肉等农产品价格的大幅波动。2015年我国CPI上涨1.4%,其中食品价格上涨2.3%,非食品价格上涨1.0%,其中,食品价格中,猪肉、鲜菜类等农产品涨幅明显。这说明尽管当前价格波动幅度较小,价格较平稳,但农产品价格仍然是价格波动的主要因素。

　　3.M1货币供给增长率。CPI上涨与货币供给之间的关系理论起源于费雪方程式MV=PY,即货币供给与价格之间存在显著的正向关系。宽松的货币政策会导致流动性过剩,使得物价出现上涨,相反,紧缩的货币政策会使得物价水平呈现下降趋势。本文更倾向于选择M1指标作为反映货币因素的指标,因为M1反映居民的现实购买力,对CPI影响更为直接。

　　4.固定资产投资。固定资产投资反映需求扩大状况。在当前经济形势下,导致总需求增加的原因有很多。如2008年末,我国为应对全球经济危机而出台四万亿投资计划,刺激投资需求,带动经济发展的同时也给物价上涨带来了一定压力。再如,截至2014年,我国城镇化率已达到54.77%,《国家新型城镇化规划(2014-2020年)》指出,到2020年我国常住人口城镇化率达到60%左右,因此,在推进城镇化的进程中,大量增加对固定资产及基础建设的投资,进而增加对基础资源、能源等需求,也会拉动CPI指数上涨。

　　由于典型相关分析方法涉及到两组变量,因此本文将两组变量分别称为“影响因素组”和“CPI增长率指标组”。由于我国上世纪90年代初开始进行市场经济体制改革,由卖方市场进入到了买方市场,因此本文分析时期为1995-2014年。

　　首先,“影响因素组”包括以下变量:农产品价格上涨率(X1)、M1货币供给增长率(X2)、工业品出厂价格指数(X3)、固定资产投资增长率(X4);考虑到我国居民日益增长的收入也可能改变消费结构从而对CPI产生影响,因此本文把我国城镇和农村人均可支配收入增长率分别作为对照因素纳入“影响因素组”的X5、X6。

　　其次,“CPI增长率指标组”本文分为城市居民增长率CPI(y1),和农村居民增长率CPI(y2)。以上所有指标的数据都来源于历年《中国统计年鉴》。假设以上两组指标组成的矩阵为[X*,Y*],我们下面直接对矩阵[X*,Y*]进行典型相关分析。

　　该部分我们将借助于多元统计分析软件,对“影响因素组”和“CPI增长率指标组”进行典型相关分析,并对该分析的结果进行分析。

　　,是表征两组变量之间相关程度的重要指标。由多元统计分析软件计算出的典型相关系数如表1所示:分别为0.9323、0.8143,且通过显著性检验发现,该两对典型相关系数的卡方统计值都大于检验的临界值,即是显著的,因此我们可以初步认为我们所选取的“影响因素组”和“CPI增长率指标组”都属于高度相关。

　　2.典型相关变量检验。本文用该两对典型相关变量,求“影响因素组”和“CPI增长率指标组”的典型变量系数,结果如表2所示。

　　3.典型相关模型分析。为直观起见,我们在典型相关系数的基础上建立起典型相关模型如下:

　　在典型相关分析中,一般是以每一个系数的绝对值来解释其影响程度和权重,即典型相关模型中系数绝对值大的对“CPI指标组”的影响程度就大,反之亦然。因此,可根据表2和表3来分析典型相关分析的结果和政策涵义。先来看第一组典型变量分析结果,在U组变量中,系数绝对值最大的是X1,即农产品价格增长率变量,其次是工业品出厂价格指数增长率和固定资产投资增长率,影响程度最小的几个变量依次是:城镇人均收入增长率、农村人均收入增长率和货币供给增长率,这说明1995年以来农产品价格对CPI的影响较为突出。其次PPI的也从成本端对CPI构成较大压力,主要来自于原材料及人工成本的快速增长。而城镇人均收入增长率、农村人均收入增长率等变量对我国CPI影响相对不够突出,说明收入因素对CPI的影响相对较小。

　　在V组变量中,农村CPI的系数值要超过城市CPI的系数绝对值,这与本文前面分析的结果是一致的,即由于农村CPI上涨的速度要大于城市CPI,因此其对总体物价水平影响的程度已经超过了城市CPI,也反映出我国对于农村地区物价水平的调控应该重点关注。

　　第二组典型变量的权重与第一组变量差别较大,但从冗余测度可知,由于第一组变量已经包含了80%以上的信息,因此我们对第二组典型相关变量的分析结果不予考虑。

　　4.典型载荷分析。典型载荷是求典型变量与原始变量的相关系数,以检验典型变量与原始变量一致性程度。本文计算结果如表3所示。

　　由表3可知,在第一组变量中,除了X4和X6两个变量之外,其余的“影响因素组”变量与典型变量U之间的相关系数都是属于强相关,尤其是X1和X3两个变量,这里再次说明农产品价格和工业品价格指数在影响因素组中的重要性,另一组变量与典型变量V之间的相关系数也是属于高度相关;而第二组典型变量与原始变量的相关系数值大部分都是弱相关,因此我们对该组变量不予分析。典型载荷分析再次证明了原始变量与典型变量之间有着高度的一致性,因此也说明我国典型相关分析结果具有较高的可信度。

　　本文通过典型相关分析方法,对我国CPI及其影响因素进行了分析,得出以下的结论:通过典型相关分析法,我们首先检验了两组变量的典型相关系数,结果得知两个相关系数都是属于高度相关,而且都能通过检验。但考虑到第二组变量所占比重较低,因此我们选择了第一组变量。通过分析得知,农产品价格、工业品出厂价格指数、固定资产投资增长率三个变量的影响程度最为突出和权重最高,而众多文献所认为的人均收入和货币供给的增长对CPI的影响程度并不高,这说明我国物价水平的波动主要大起大落以及通货膨胀的关键原因还是在于供需结构。在“CPI上涨率指标组”中,农村CPI的权重系数值较大,而城镇CPI系数值则相对要小较轻,这进一步说明农村CPI对我国CPI总体水平的波动影响起着举足轻重的作用,其影响程度甚至超过了城镇CPI,因此价格调控政策中对农村CPI应保持重点关注。保持农村CPI的稳定是我国当前和今后一段时间所急需采取的措施。

　　1.完善农产品价格形成机制,减少农产品价格波动。由于农产品价格对CPI的影响较为突出,因此保证农产品价格稳定尤为重要。2015年《中共中央、国务院关于推进价格机制改革的若干意见》指出“统筹利用国际国内两个市场,注重发挥市场形成价格作用,农产品价格主要由市场决定”,通过市场价格信号引导生产、调节需求,由政府干预型向市场调节型转变。因此,要加强对农产品的成本调查和价格监测,完善国家和地方的粮食收储体系,在价格波动时有效调节生产,稳定农产品价格,减少价格水平波动带来的影响。

　　2.降低生产成本,增加有效供给。工业品出厂价格是CPI的重要影响因素之一,供给侧结构性矛盾导致市场总供给超过总需求,直接导致市场价格低迷。企业应当把握时机,降低生产成本,淘汰落后产能和转变产业结构。通过供给侧改革,有效调节各个行业供求状况,增加有效供给,稳定供给价格。上游产品供给和产品价格的稳定可以有效减少下游居民消费价格波动。

　　3.稳定固定资产投资,推进新型城镇化建设。当前,全社会固定资产投资增长率不高,农村消费潜力尚未完全挖掘出来,通过推动新型城镇化建设,一方面有助于稳定和提升全社会固定资产投资增长率,另一方面有助于带动农村消费,激发农村居民消费能力。

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