消費者價格指數與生產者價格指數“倒掛”之謎

余品

摘要消費者價格指數（Consumer Price Index，CPI）與生產者價格指數（Producer Price Index，PPI）是我國最重要的兩個價格指數，一般說來，CPI與PPI應當是同步變化的.但是自2000年以來，CPI與PPI出現了多次“倒掛”現象，這無疑對當前經濟通脹情況的判斷帶來了挑戰.采用最新的X13ARIMASEATS方法對我國的CPI與PPI指數進行季節調整；在譜分析的基礎上采用BK濾波方法將其趨勢循環因素進行分解得到趨勢因素與循環因素.研究后發現是經濟周期導致了“倒掛”現象.

關鍵詞統計學；倒掛；季節調整；BK濾波

中圖分類號F224文獻標識碼A

AbstractThe consumer price index （CPI） and the producer price index （PPI） are the two most important price indices in China. Generally speaking， CPI and PPI should be synchronized. However， since 2000， there have been many “upside down” phenomenon about CPI and PPI， which undoubtedly has brought challenges to judging the current situation of economic inflation. The seasonal trend of Chinas CPI and PPI index was adjusted by using the latest X13ARIMASEATS method. Based on the spectral analysis， the trendcycle factors were decomposed by BK filtering method to obtain the trend factor and cycle factor. The study found that the economic cycle led to the “upside down” phenomenon.

Keywordsstatistical；upside down；seasonal adjustment；BK filtering

1引言

物價穩定是我國經濟健康發展的重要保障，也是宏觀經濟政策的四大目標之一.讓CPI與PPI的波動保持在一個理性的范圍之內，對于人民生活水平的提高和社會穩定具有重大意義.目前主要采用價格指數來表示物價水平的變動，而CPI和PPI則是最為重要的一類價格指數.CPI與PPI對于我國的貨幣政策的制定具有指導性的作用，甚至已經對其產生了“依賴性”.最近幾年，CPI與PPI多次出現了“倒掛”的現象，其中最典型的情形就是CPI在上升而PPI卻在下降.從2012年4月至2015年12月，PPI就一直小于100%，而CPI卻一直大于100%，也就是說PPI在持續下降同時PPI穩步上升，反應在走勢圖中就形成了一個巨大的“剪刀口”.這種矛盾的現象無疑給中央銀行實施貨幣政策帶來了極大的困擾.

從理論上來看，CPI反映的是居民家庭一般所購買的消費價格水平變動情況，PPI是衡量工業企業產品出廠價格變動趨勢和變動程度，二者即交叉又有所不同.目前對CPI與PPI的研究主要集中在二者的傳導機制、通貨膨脹的治理等方面.

首先，有很多學者研究了CPI與PPI二者之間的傳導關系.陳鈺（2011）選取了PPI、M2、CPI和CGPI進行分析后，認為我國CGPI是CPI的格蘭杰原因，這也證明了PPI是CPI的先行指標[1].Wilmer（2014）以哥倫比亞的CPI與PPI為例，實證了PPI先行于CPI，其時滯可能是一個月或者更長[2].賀力平等（2008）利用我國2001年1月至2008年7月的CPI與PPI月度同比數據進行格蘭杰因果關系檢驗，結果顯示CPI是PPI的格蘭杰因果原因；從滯后1～4期的相關系數和偏相關系數來看，在所考察期內，CPI變動領先于PPI變動，前者對后者有一定的預測力.近年來，CPI與PPI的倒掛現象也引起了相關學者極大的興趣[3].呂捷（2015）通過構建三部門動態隨機一般均衡模型，探討了二者背離的原因.發現了央行采用的寬松貨幣政策是CPI與PPI出現階段性“背離”的原因[4].

以上研究仍有相對不足之處：

①以上研究大多是基于格蘭杰因果檢驗等方法，得出的結果只能說明存在統計學意義上的因果關系，而并不是實際意義上的因果關系；

②價格指數通常是以同比指數或者定基指數為對象，沒有充分考慮季節因素的影響.價格指數屬于月度數據，會受到多種季節因素的影響，尤其是消費旺季，其中春節等傳統節假日對人民生活的物價水平的影響力是顯而易見的；

③對CPI與PPI的研究從總量水平考察的很多，很少見從結構視角來考察二者之間的關系.CPI與PPI多次出現“倒掛”現象，說明了總量上存在著矛盾的現象，故而很有可能是結構上的影響因素導致了這樣的結果.

因此，在以上研究的基礎上，可以基于CPI與PPI的相互關系來研究“倒掛”現象.首先，運用X13ARIMASEATS季節調整模型對定基指數的CPI與PPI進行季節調整，得到趨勢-循環因素、季節因素、不規則因素.在剔除季節因素、不規則因素之后，對趨勢-循環因素進行譜分析，以分析其不同頻率成分的影響.在此基礎上選擇BK濾波器對其進行分解得到趨勢成分與循環成分.最后根據分解后的成分從結構的視角來對“倒掛”現象進行研究.

2研究方法

2.1X13ARIMASEATS季節調整模型

一個季度或月度的時間序列往往會受到年內季節變動的影響，這種季節變動是由氣候條件、生產周期、假期和銷售等季節因素造成的.將這種季節性的因素從原序列中剔除即季節調整.目前季節調整領域的最新方法之一是X13ARIMASEATS（簡稱X13AS），該方法結合了X12ARIMA方法和SEATS程序的優點，在實際的使用過程中可以選擇X-11或SEATS兩種方法來進行調整，并且可以通過診斷量來比較兩種方法的優劣.

X13AS季節調整方法主要包括三個步驟.第一步，通過regARIMA模型對原始序列進行預調整，以消除交易日效應、移動假日效應、離群值效應等，再對經過預調整后的序列進行向前預測和向后擴展，使得序列數據不因移動平均而減少；第二步，使用不同長度的濾子SI分別對序列進行移動平均操作，得到趨勢循環成分、季節性成分、不規則成分；第三步， 根據調整的結果，使用統計檢驗方法進行診斷.

3實證分析

3.1數據說明

國家統計局發布的CPI與PPI數據包括環比和同比月度數據，為了對CPI 與PPI展開深入、系統的分析，本文選取了中國1996年10月～2015年12月的CPI與PPI同比月度數據.價格指數的環比數據不太穩定，很容易受到一些大型節日的影響，因為大型節日往往是消費購物的旺季，會對消費品的價格產生較大的影響.月度同比數據是基于不同年份相同月份的數據比較得到，所以同比數據已經剔除了一部分相同的季節因素，但是又同時受到基期的特定季節因素影響.再者，無論是價格指數的環比數據還是同比數據，都無法直觀的反應價格的走勢.因此，對價格指數進行研究使用定基指數為宜.據此，本文將1996年10月～1997年9月定為基期，利用價格指數的同比指數來計算出定基指數.例如，計算2012年10月的CPI定基指數，將1996年～2012年所有10月份的CPI同比月度指數進行連乘即可得到.本文的數據來源于國家統計局網站（http：//www.stats.gov.cn/）.

3.2CPI與PPI的季節調整

首先分別選擇X-11方法和SEATS方法進行調整，根據調整后的結果選取效果較好的方法；春節是我國最為重大的節日，對物價的影響有著舉足輕重的作用，所以考慮進行春節效應調整，并參考相關文獻[6]，將其效應調整為節前14天，節后21天；是否進行對數變換、離群值的探測、ARIMA模型的選擇、交易日效應均設置為自動調整或者默認選擇.

經過比較，SEATS方法的調整效果要優于X-11方法，所以以SEATS調整得到的數據為準.CPI與PPI均適合乘法模型，且需要進行對數變換.CPI序列中有一個異常值，PPI序列中有5個異常值，且PPI異常值種類較多.CPI與PPI序列最終確定的季節ARIMA模型階數分別為（0，1，1）（0，1，1）、（1，1，0）（0，1，0）.

3.3趨勢-循環因素的分解

譜分析的原理是，任何一個總量序列都可以看作是一系列不同頻率的分量序列之和.根據這個原理，對CPI與PPI的趨勢-循環因素進行譜分析，其譜密度如圖2所示.在譜密度中，出現峰值的點就是對方差有重大影響的點，也就是對頻率的敏感地帶.可以發現，二者的走勢大致上是一致的，都是頻率密度一直走低，前后差別較大.這表明，CPI與PPI的趨勢-循環因素存在對其進行分解的必要.

圖3的趨勢成分走勢圖中，CPI與PPI的走勢基本一致，不再出現奇怪的“倒掛”現象，且其間距也相對穩定，CPI一直都在PPI之上.經過計算得到二者趨勢成分之間的相關系數高達0.97，相關性顯著.據此，對二者的趨勢成分進行協整檢驗，結果表明，CPI與PPI趨勢成分之間存在穩定的協整關系.這說明CPI與PPI的趨勢成分具有高度的一致性，其相互關系相對穩定.這說明在趨勢成分中，CPI與PPI都沒有明顯的主導作用，而是二者互相影響；并且二者包含的成分也不相同，所以相互之間會有一定的間距.

在循環成分的走勢圖中，可以發現在前半部分CPI與PPI走勢基本一致，其波峰和波谷的出現比較接近，且水平變化不大，關系也比較穩定.在后半段中，二者均出現了較大的變化，水平變動更大，振幅增加，二者之間變動的一致性下降，其中PPI的變動要大于CPI的變動 .綜合計算二者循環成分的相關系數為0.80，其相關性通過了顯著性檢驗.循環因素是剔除了季節因素、不規則因素、趨勢因素之后得到的.在趨勢-循環因素中，依然存在“倒掛”現象，而在趨勢成分中，“倒掛”現象已經不存在了，所以是循環因素導致“倒掛”現象的出現.

1999～2008年間，經濟運行相對平穩，并沒有出現“倒掛”現象，從2008年開始出現了“倒掛”現象，循環因素的走勢圖也發生了巨大的變化.其變動更加劇烈， 周期性更加明顯且周期在變短，表現出了經濟周期變動的幅度越來愈大、變化的周期越來越短的特點.2008年，源于美國的次貸危機開始席卷我國，由于美國等國的經濟下滑，導致我國大量的出口企業倒閉，很多人因此失業.反應在循環因素的趨勢圖上，就是2008年末的PPI出現斷崖式下降.由于我國面臨巨大的經濟下行壓力，政府于2008年末出臺了四萬億的經濟刺激計劃，導致我國的通貨膨脹全面爆發，所以PPI又迅速的轉變為快速上升.但是，由于有效需求不足，大規模的經濟刺激將導致產能過剩，經濟結構嚴重不平衡，導致PPI于2012年之后開始持續下降.

4結論

本文的結論如下：

①CPI與PPI之間是雙向的、復雜的關系.從定義上，CPI與PPI的概念并不相同，CPI衡量的是普通居民消費商品與勞務的價格負擔，而PPI衡量的是生產者購入原材料等的價格負擔.并且二者的統計口徑也不是嚴格的對應.但是二者卻又相互聯系，因為生活資料和生產質量并不是完全的區分開來.在本文的研究中，發現了PPI帶動CPI的情況，也有CPI帶動PPI的情況，甚至存在CPI與PPI協同變動的情況.這充分說明CPI與PPI的相互關系是既區別又聯系，既有獨立變動又有協同變動，而不是簡單的單一帶動關系.

②經濟周期導致了“倒掛”現象.對CPI與PPI趨勢-循環因素進行分解，趨勢成分不存在“倒掛”現象，說明了是循環因素導致了“倒掛”現象.2008年的次貸危機和四萬億經濟刺激計劃都對我國的經濟周期產生了巨大的影響，正是這種經濟的內在矛盾以及人為干預破壞了市場的內在機制，導致經濟周期波動變大，產生了“倒掛”現象.

當前，我國CPI與PPI的“剪刀口”仍在繼續擴大，這反應在投資驅動的經濟增長模式之下，我國的經濟結構嚴重不平衡，產能過剩，需求不足.基于此，應該深化供給側改革，減少盲目投資，提高全要素生產率，經濟增長要更加注重“質”；提高社會保障水平，進行稅負改革，提高國內的有效需求.

參考文獻

[1]陳鈺.PPI、企業商品價格指數、M2 與CPI 之間關系研究[J].遼寧大學學報：哲學社會科學版，2011，39（3）：97-103.

[2]WILMER O，Martinez R.Exploring the relationship between the CPI and the PPI：the colombian case[J].International Journal of Business and Management，2013，67（17）：58-70.

[3]賀力平、樊綱、胡嘉妮.消費者價格指數與生產者價格指數： 誰帶動誰？.[J].經濟研究，2008，43（11）：16-26.

[4]呂捷、王高望.CPI與PPI“背離”的結構性解釋[J].經濟研究，2015，50（4）：136-149.

[5]湯鐸鐸.三種頻率選擇濾波及在中國的應用[J].數量經濟技術經濟研究，2007，24（9）：144-156.

[6]賀風羊、劉建平.如何對中國CPI 進行季節調整基于X12ARIMA 方法的改進[J].數量經濟技術經濟研究，2011，28（5）：110-124.