生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警與實(shí)證

何躍,侯婧

(四川大學(xué)商學(xué)院,成都610064)

生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)宏觀經(jīng)濟(jì)預(yù)警與實(shí)證

何躍,侯婧

(四川大學(xué)商學(xué)院,成都610064)

為更好地預(yù)判經(jīng)濟(jì)形式,研究探討地方生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)警作用,從而為政府掌控宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)并采取相應(yīng)措施提供依據(jù)。文章選取四川省作為實(shí)證研究對(duì)象,利用自回歸滑動(dòng)平均模型探討四川省生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)與四川省國內(nèi)生產(chǎn)總值之間的關(guān)系,再利用K一Means聚類算法將四川省國內(nèi)生產(chǎn)總值數(shù)據(jù)聚類為三個(gè)類別,并將每個(gè)類別對(duì)應(yīng)的生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)進(jìn)行置信區(qū)間分析,構(gòu)建相應(yīng)的預(yù)警模型,確定預(yù)警閾值范圍。

生產(chǎn)價(jià)格指數(shù);國內(nèi)生產(chǎn)總值;預(yù)警;ARMA模型;K一Means聚類;置信區(qū)間

0 引言

工業(yè)生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)是工業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)品出廠價(jià)格和購進(jìn)價(jià)格在某個(gè)時(shí)期內(nèi)變動(dòng)的相對(duì)數(shù),反映全部工業(yè)生產(chǎn)者出廠和購進(jìn)價(jià)格變化趨勢(shì)和變動(dòng)幅度。中國工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)由工業(yè)生產(chǎn)者出廠價(jià)格指數(shù)和工業(yè)生產(chǎn)者購進(jìn)價(jià)格指數(shù)兩部分組成。其中,生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)(PPI)亦稱工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù),是一個(gè)用來衡量制造商出廠價(jià)的平均變化的指數(shù)。如果生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)比預(yù)期數(shù)值高,表明有通貨膨脹的風(fēng)險(xiǎn)。如果生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)比預(yù)期數(shù)值低,則表明有通貨緊縮的風(fēng)險(xiǎn)。因此PPI是衡量工業(yè)企業(yè)產(chǎn)品出廠價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)和變動(dòng)程度的指數(shù),是反映某一時(shí)期生產(chǎn)領(lǐng)域價(jià)格變動(dòng)情況的重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo),也是制定有關(guān)經(jīng)濟(jì)政策和國民經(jīng)濟(jì)核算的重要依據(jù)。

而國內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)是指在一定時(shí)期內(nèi),一個(gè)國家或地區(qū)的經(jīng)濟(jì)中所生產(chǎn)出的全部最終產(chǎn)品和勞務(wù)的價(jià)值,常被公認(rèn)為衡量國家經(jīng)濟(jì)狀況的最佳指標(biāo)。GDP是核算體系中一個(gè)重要的綜合性統(tǒng)計(jì)指標(biāo),也是經(jīng)濟(jì)核算體系中的核心指標(biāo),同時(shí)也能反映經(jīng)濟(jì)實(shí)力和市場(chǎng)規(guī)模。

本文研究目標(biāo)擬選取四川省相關(guān)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行實(shí)證分析,將四川省生產(chǎn)總值GDP作為衡量四川省經(jīng)濟(jì)實(shí)力的指標(biāo),將四川省生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)PPI作為影響四川省經(jīng)濟(jì)實(shí)力的影響指標(biāo),并將兩者聯(lián)系起來,探討其影響關(guān)系及預(yù)警作用。

1 文獻(xiàn)綜述

目前,研究學(xué)者越來越重視PPI與經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系及影響,而PPI的優(yōu)點(diǎn)在于它反映了商品流通過程中初始階段上的價(jià)格水平及其變化,因此對(duì)經(jīng)濟(jì)周期的變化較為敏感[1]。如果生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)比預(yù)期數(shù)值高時(shí),表明有通貨膨脹的風(fēng)險(xiǎn)。如果生產(chǎn)者物價(jià)指數(shù)比預(yù)期數(shù)值低時(shí),則表明有通貨緊縮的風(fēng)險(xiǎn)[2]。因此如果能夠建立較好的模型對(duì)工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)的波動(dòng)進(jìn)行預(yù)測(cè),那么便能夠更好地幫助政府和企業(yè)預(yù)判工業(yè)經(jīng)濟(jì)形勢(shì),提供一定的參考和決策支撐。

而目前很多學(xué)者對(duì)PPI的研究較多的為利用模型或者相關(guān)分析來研究PPI與CPI的關(guān)系及傳導(dǎo)機(jī)制。楊燦和劉康[2,3]運(yùn)用了Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)方法來研究PPI和CPI的波動(dòng)特征和動(dòng)態(tài)傳導(dǎo)關(guān)系。陳鈺[4]在比較分析PPI、M2、CPI和企業(yè)商品價(jià)格指數(shù),間接確認(rèn)了PPI作為CPI的先導(dǎo)指標(biāo)。Rao[5]和段麗娜[6]通過建立VAR模型證明了PPI與CPI之間存在協(xié)積關(guān)系且互為格蘭杰因果。宋科進(jìn)[7]運(yùn)用VAR模型和VEC模型等方法得到PMI是引起PPI變動(dòng)的原因并存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系,且對(duì)PPI具有正向沖擊作用。但是由于PPI、CPI和PMI的統(tǒng)計(jì)限定在一定的范圍內(nèi),并且目前其統(tǒng)計(jì)方法還存在一定問題,而較多研究學(xué)者只限定研究PPI與CPI或PPI與PMI之間的關(guān)系,而沒有延伸到經(jīng)濟(jì)方面,因此在反映經(jīng)濟(jì)水平中存在一定的缺陷。

而也有學(xué)者進(jìn)一步研究CPI等與經(jīng)濟(jì)GDP之間的關(guān)系。魏濤[8]通過分析CPI運(yùn)行特點(diǎn),CPI漲幅和GDP增幅兩者的變化關(guān)系來定性地探討CPI和GDP的相關(guān)性。周文[9]運(yùn)用GDP增長(zhǎng)率、CPI與M2增長(zhǎng)率建立我國經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與通貨膨脹的非線性動(dòng)力系統(tǒng)模型。王璐[10]建立VAR模型進(jìn)行協(xié)整分析并運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)及Granger檢驗(yàn)分析M2和GDP的變化對(duì)CPI的影響,指出在短期內(nèi)GDP與M2的增加都會(huì)促進(jìn)CPI的上升。

從以上文獻(xiàn)回顧可以看出,以往研究運(yùn)用的方法只能較為宏觀的揭示PPI與GDP之間的關(guān)系,并沒有進(jìn)一步驗(yàn)證PPI對(duì)GDP預(yù)警作用或預(yù)警閾值范圍的影響。因此,本文通過收集GDP和PPI的數(shù)據(jù),利用ARMA模型來探討PPI與GDP之間的關(guān)系,并利用K-Means聚類方法對(duì)GDP數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,將數(shù)據(jù)分為低速發(fā)展時(shí)期、平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期和高速發(fā)展時(shí)期,最終再通過對(duì)每個(gè)GDP類別對(duì)應(yīng)的PPI同比數(shù)據(jù)值進(jìn)行置信區(qū)間分析,從而構(gòu)建出相應(yīng)的預(yù)警模型,并最終確定PPI對(duì)GDP的預(yù)警閾值范圍。

2 實(shí)證研究

2.1 數(shù)據(jù)收集及預(yù)處理

本文選取四川省作為實(shí)證研究的對(duì)象,采集了四川省2005—2014年的GDP及PPI的數(shù)據(jù)。為盡量保證檢驗(yàn)的準(zhǔn)確程度,首先將PPI數(shù)據(jù)調(diào)整為同比數(shù)據(jù)序列,GDP數(shù)據(jù)調(diào)整為GDP當(dāng)季數(shù)據(jù)以及GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率,由于GDP為季度數(shù)據(jù),因此PPI也調(diào)整為季度數(shù)據(jù)。從數(shù)據(jù)中能夠發(fā)現(xiàn),2008年2季度至4季度的GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率較小,而所對(duì)應(yīng)的PPI同比值卻很大。由于2008年5月份發(fā)生了汶川地震,導(dǎo)致四川省的經(jīng)濟(jì)處于下降的趨勢(shì), GDP的增速降低,而PPI同比值過高無法對(duì)GDP的增速進(jìn)行解釋,因此認(rèn)為2008年的2季度至4季度的數(shù)據(jù)是異常數(shù)據(jù),但如果只去掉三個(gè)季度的數(shù)據(jù),留下1季度的數(shù)據(jù)會(huì)對(duì)其余的GDP增速數(shù)據(jù)的周期性進(jìn)行干擾,因此剔除2008年一整年的數(shù)據(jù)。最終用34個(gè)季度數(shù)據(jù)建立模型。

然后利用單位根檢驗(yàn)方法分別對(duì)GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率和PPI同比數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)GDP數(shù)據(jù)和PPI數(shù)據(jù)均平穩(wěn),因此無需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理。在數(shù)據(jù)均平穩(wěn)的情況下,相關(guān)分析結(jié)果顯示GDP數(shù)據(jù)與PPI數(shù)據(jù)呈正相關(guān),因此可以利用GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率和PPI同比數(shù)據(jù)來建立合適的關(guān)系模型。

2.2 GDP與PPI的關(guān)系

使用Eviews 6.0軟件,建立GDP累計(jì)同比數(shù)據(jù)和PPI同比數(shù)據(jù)的關(guān)系模型。設(shè)在時(shí)間tW(t，----d)t時(shí),GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率為yt,PPI同比數(shù)據(jù)為F,ARMA模型中的誤差項(xiàng)為εt,關(guān)系模型如下:

模型的R2為0.92,調(diào)整R2為0.90,具有較高的擬合度。因此,該關(guān)系模型較為合理。并且GDP累計(jì)同比數(shù)據(jù)與PPI同比數(shù)據(jù)是正相關(guān)的,從經(jīng)濟(jì)意義分析,PPI同比增長(zhǎng)對(duì)GDP增長(zhǎng)有正向作用,可以利用PPI對(duì)GDP發(fā)展?fàn)顩r預(yù)警。

2.3 PPI對(duì)GDP的預(yù)警

2.3.1 GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率聚類

首先利用K-Means聚類方法對(duì)GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率進(jìn)行聚類。結(jié)合四川省經(jīng)濟(jì)發(fā)展增速的特點(diǎn)以及對(duì)GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率的分析,可以發(fā)現(xiàn)在2013年之前,每年的增速都較大,以一定的規(guī)律發(fā)展,但隨著經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)型升級(jí),GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率趨于平穩(wěn),四川省經(jīng)濟(jì)運(yùn)行也處于合理區(qū)間,因此將GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率分為三類,聚類結(jié)果如表1和表2所示。

表1 GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率聚類結(jié)果

表2 GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率聚類統(tǒng)計(jì)結(jié)果

從數(shù)據(jù)可以看出,聚類的結(jié)果分為了三類,第一類、第二類和第三類是按照GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率的均值大小分類的。其中第一類和第三類分別有7個(gè)季度和6個(gè)季度的數(shù)據(jù),而第二類有21個(gè)季度的數(shù)據(jù),即第二類較能代表大部分的GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率的長(zhǎng)期合理趨勢(shì)。因此根據(jù)均值和季度數(shù)的比較,最終將第一類、第二類和第三類分別表示為低速發(fā)展時(shí)期、平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期和高速發(fā)展時(shí)期三個(gè)類。通過統(tǒng)計(jì)分析的結(jié)果以及對(duì)GDP歷史數(shù)據(jù)定性的分析,最終可以確定GDP分為三個(gè)類別的劃分值:第一類低速發(fā)展時(shí)期的區(qū)間為(0,10%],第二類平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期的區(qū)間為(10%,14%],第三類高速發(fā)展時(shí)期的區(qū)間為14%以上。

2.3.2 PPI同比數(shù)據(jù)閾值確定

根據(jù)聚類結(jié)果篩選出處于各個(gè)類中的GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率對(duì)應(yīng)的PPI同比數(shù)據(jù),結(jié)合表1及表2的結(jié)果,聚類類別將對(duì)應(yīng)的PPI同比數(shù)據(jù)也劃分為了三個(gè)類:低速發(fā)展時(shí)期、平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期和高速發(fā)展時(shí)期。對(duì)每個(gè)類別的PPI同比數(shù)據(jù)進(jìn)行均值分析,分析結(jié)果如表3所示。

表3 分類別的PP■同比數(shù)據(jù)均值分析結(jié)果

對(duì)各個(gè)類別的PPI同比數(shù)據(jù)均值的90%置信區(qū)間進(jìn)行置信區(qū)間分析,從而確定每個(gè)類別的PPI同比值的閾值范圍,分析結(jié)果如表4所示。

從表4可以看出,低速發(fā)展時(shí)期、平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期和高速發(fā)展時(shí)期三個(gè)類別的上下限值較為接近并且具有連貫性,因此各個(gè)類的上下限值可以作為劃分PPI同比值閾值范圍的依據(jù),并定性地結(jié)合四川省實(shí)際情況進(jìn)行分析, GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率與PPI同比值的變化趨勢(shì)是一致的,因此,最終調(diào)整的每個(gè)類別的PPI同比數(shù)據(jù)閾值分界范圍如表5所示。

表4 各類別PP■同比值均值的90%置信區(qū)間統(tǒng)計(jì)結(jié)果

表5 各個(gè)類別的PP■同比值閾值范圍

PPI同比值在99.8以下是處于低速發(fā)展時(shí)期的,PPI同比值在99.8～103.6之間是處于平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期的,PPI同比值高于103.6是處于高速發(fā)展時(shí)期的,三個(gè)類別的PPI同比值區(qū)間變化與GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率的變化趨勢(shì)基本是一致的。將此結(jié)論結(jié)合實(shí)際情況以及歷史數(shù)據(jù)判斷從2005—2014年的經(jīng)濟(jì)趨勢(shì),會(huì)發(fā)現(xiàn)GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率與PPI同比數(shù)據(jù)表現(xiàn)比較一致,有著類似的上漲或者下跌趨勢(shì),并且增減的區(qū)間范圍與結(jié)論較為一致,因此最終結(jié)合定性的分析,確定PPI同比值在99.8以下為低速發(fā)展時(shí)期,PPI同比值在99.8～103.6之間是處于平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期的, PPI同比值高于103.6是處于高速發(fā)展時(shí)期,該結(jié)論是合理并且具有經(jīng)濟(jì)可解釋性的。

3 結(jié)論與建議

生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)因其能反映商品流通過程中初始階段上的價(jià)格水平及其變化,因此對(duì)經(jīng)濟(jì)周期的變化較為敏感,因而學(xué)者越來越重視其與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。然而,以往研究中僅較為宏觀的揭示PPI與GDP之間的關(guān)系,并沒有進(jìn)一步驗(yàn)證PPI對(duì)GDP預(yù)警作用或預(yù)警閾值范圍的影響。因此,本文擬用四川省相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究,探討生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)對(duì)國內(nèi)生產(chǎn)總值的預(yù)警作用,從而為政府掌控宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)并采取相應(yīng)措施提供依據(jù)。實(shí)證結(jié)果表明:①PPI同比數(shù)據(jù)的波動(dòng)會(huì)對(duì)GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率產(chǎn)生影響,且二者的關(guān)系為正相關(guān);②關(guān)系模型中,滯后5期的PPI同比數(shù)據(jù)對(duì)GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率的正向影響較大,并且擬合程度較高,能很好的解釋PPI同比數(shù)據(jù)與GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率之間的關(guān)系;③從2005年度至2014年度的整體數(shù)據(jù)可以看出,PPI同比數(shù)據(jù)波動(dòng)對(duì)GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率的影響是基本一致的。在一定的程度上,PPI同比數(shù)據(jù)的波動(dòng)會(huì)對(duì)四川省經(jīng)濟(jì)的增速產(chǎn)生影響。④因此選擇GDP作為反映四川省經(jīng)濟(jì)的具體指標(biāo),結(jié)合工業(yè)生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)對(duì)GDP的影響,最終通過對(duì)GDP累計(jì)同比增長(zhǎng)率的聚類分析并對(duì)對(duì)應(yīng)的PPI同比數(shù)據(jù)進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)分析,得出了每個(gè)類別的PPI同比值的閾值范圍,PPI同比值在99.8以下為低速發(fā)展時(shí)期,PPI同比值在99.8～103.6之間是處于平穩(wěn)發(fā)展時(shí)期的,PPI同比值高于103.6是處于高速發(fā)展時(shí)期。因此可以合理地引導(dǎo)PPI走勢(shì),將PPI同比值控制在平穩(wěn)區(qū)域內(nèi),以促進(jìn)GDP的合理增長(zhǎng)。

[1]楊子暉,趙永亮,柳建華.CPI與PPI傳導(dǎo)機(jī)制的非線性研究:正向傳導(dǎo)還是反向倒逼?[J].經(jīng)濟(jì)研究,2013,(3).

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[6]段麗娜.基于v AR模型的CPI與PPI關(guān)系的實(shí)證研究[J].淮海工學(xué)院學(xué)報(bào),2013,22(2).

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[8]魏濤.CPI與GDP相關(guān)性探討[J].價(jià)值工程,2012,31(9).

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(責(zé)任編輯/亦民)

F224

A

1002-6487(2016)20-0029-03

何躍(1961—),男,重慶人,博士,教授,研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、決策支持系統(tǒng)。侯婧(1990—),女,四川成都人,碩士研究生,研究方向:數(shù)據(jù)挖掘、信息管理、信息系統(tǒng)。