影响CPI上涨的部分宏观因素及价格调整的相关关系研究
40501111 徐忠龙 40501177 叶宇珩 一. 问题的提出
截至2007年9月, 国家统计局发布的信息表明：8月份,我国居民消费价格总水平同比上涨6.5%,其中城市价格上涨6.2%,农村价格上涨7.2%;食品价格上涨18.2%,非食品价格上涨0.9%;消费品价格上涨8.0%,服务项目价格上涨1.8%。从月环比看,居民消费价格总水平比上月上涨1.2%。1-8月份累计,居民消费价格总水平同比上涨3.9%，无论增幅还是增速均高于往年水平。CPI的快速上涨已经影响到宏观经济运行和百姓生活的方方面面，因而引起了全社会的高度关注。
而世界银行日前发布的最新《中国经济季报》指出，中国的宏观经济前景继续看好。并预测2007年的GDP增长为11.3%，2008年底于11%。中国经济继续以其庞大的规模和持续稳定的高增长率带动世界经济的发展。
进入第四季度，由于进口液化石油气价格一再飙升，物价部门11月初再次调整了瓶装液化石油气及管道液化石油气价格，使得水、电、燃料类价格比10月份上涨5.9%，1~11月份累计上涨1.2%，拉动居住类价格上升。与此同时，随着中国经济的持续高速发展，对能源的需求也在不断增大。我国的能源消费日趋紧张，石油/天然气等资源对外依赖度持续攀升。
中国人民银行行长周小川多次表示，会继续加强和改善金融调控，在进一步搞好总量调控的同时，引导金融机构加大信贷结构调整力度，继续防止经济出现大的波动和物价过快上涨。
CPI为什么会突然出现高速增长？中国经济的持续高速发展对CPI有何影响？GDP增长率、能源消费增长率以及利率是否是影响CPI的宏观因素？研究他们之间的关系对宏观经济政策（如价格调整）的制定与实施有什么启示？这是本项目研究的主要目的。
二．研究现状
1.在《菲利普斯曲线在中国经济的适用性分析》（王政霞 张 卫 西安交通大学经济与金融学院）中，他们认为菲利普斯曲线是分析通货膨胀问题的一个强有力工具，经过经济学家的不断研究，该曲线经历了四个发展阶段。把最初的工资增长率与失业率之间的变动关系，逐渐演变为物价变动率与失业率之间的反比关系以及经济变动率与物价变动率之间的正相关关系。
中国价格改革以后的产出——物价曲线在 1984－1986年的价格周期，1987－1990年的价格周期，1991－1998年的价格周期，1999－2000年的价格周期均呈现出基本的菲利普斯曲线关系。表1显示，在第二个周期，产出物价曲线从1987 年的价格谷底出发 ，GDP 指 标逐步由左至右向上移动（11.1－15.3），价格也随之上升（1.5－2.8）。从1984－1986年，由右向左逐步下降!价格水平先有一个滞后的上升（2.8－8.8），然后也下降（8.8－6.0）。总体看，这段曲线略向右上方倾斜，只是在1989年出现了典型的滞胀（4.2％的GDP增长率对应着 18％的通货膨胀率）， 但大体仍表现为基本的菲利普斯曲线的形状。在1987－1990年的第三个价格周期， 从 1987年谷低出发，价格水平迅速上升至1988 年的峰位（18.8），GDP指标仅微微收缩了0.2个百分点，该曲线表现出陡峭型向左上方倾斜。 然后经过 1989 年价格水平的缓慢下降，GDP 指标由右向左迅速下降了7.1个百分点， 紧随其后，1990 年价格水平亦迅速下降了14.9个百分点。这一段曲线也基本上符合经济增长率与价格水平之间的同向变动关系。1991－1998年价格周期的产出—物价曲线，从 1991年开始!价格水平缓慢上升，GDP指标则迅速从左向右移动（ 上涨了5.0个百分点)，这样一种强启动，使得该曲线在1992－1994年表现出向左上方倾斜 ，1994－1998年，GDP 指标由右向左逐步下降，价格水平也相应回落。从1998年开始，价格指标从负增长开始逐步向正增长变动，GDP
指标先是微缩，然后向右扩张。从以上数据分析可以看出，后两个周期的产出－物价曲线也呈现基本的菲利普斯曲线关系。
1978－2000年国民经济增长率与通货膨胀率之间的关系
通胀率％
GDP增长率％
2. 中国社会科学研究所刘树成、张平、张晓晶在《中国经济周期波动研究》中根据价格调整方程，他们设定了通货膨胀率与GDP增长率之间的关系。并利用统计数据对二者进行计量分析。为避免伪回归，他们先对CPI 与GDP分别进行单位根检验，均为平稳变量，于是，他们可以用OLS进行回归。回归结果得方程：
CPI = 1.006*CPI(-1) – 0.412*CPI(-2) + 0.966*GDP – 6.558
其中，他们认为在回归结果中t统计量很显著，DW值为2.036，R2为70%，调整的R2为67%，计量结果令人满意。
关于CPI的宏观影响因素争议很大，包括一般CPI和核心CPI设立之争，以及我国CPI指数确立标准的揣摩和推测。相信专家对该方面的关注度应该是很高的。
三．理论综述
1．即消费者物价指数(Consumer Price Index)，英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。
2．菲利普斯曲线有三种表达方式，表明三对经济变量的关系。
第一种菲利普斯曲线表明的是失业率与货币工资变化率之间的关系，可称之为“失业－工资” 菲利普斯曲线。
第二种菲利普斯曲线表明的是失业率与物价上涨率之间的关系，可称之为“失业－物价”菲利普斯曲线。 第三种菲利普斯曲线表明的是经济增长率与物价上涨率之间的关系，可称之为“产出－物价”菲利普斯曲线。这是后来许多经济学家所惯常使用的。这种菲利普斯曲线以经济增长率代替了第二种菲利普斯曲线中的失业率。这一代替是通过“奥肯定律”实现的。美国经济学家奥肯于1962年提出：失业率与经济增长率具有反向的对应变动关系。这样，经济增长率与物价上涨率之间便呈现出同向的对应变动关系。在这一关
系的研究中，经常不是直接采用经济增长率指标，而是采用“现实经济增长率对潜在经济增长率的偏离”，或是采用“现实产出水平对潜在产出水平的偏离”。这一“偏离”，表明一定时期内社会总供求的缺口和物价上涨的压力。现实经济增长率表明一定时期内由社会总需求所决定的产出增长情况，而潜在经济增长率则表明一定时期内、在一定技术水平下，社会的人力、物力、财力等资源所能提供的总供给的状况。潜在经济增长率可有两种含义：一种是指正常的潜在经济增长率，即在各种资源正常地充分利用时所能实现的经济增长率；另一种是指最大的潜在经济增长率，即在各种资源最大限度地充分利用时所能实现的经济增长率。
我们这里的理论依据是第三种含义。这种菲利普斯曲线的表现形式是：在以现实经济增长率对潜在经济增长率的偏离为横轴、物价上涨率为纵轴的坐标图上，从左下方向右上方倾斜的、具有正斜率的一条曲线。这条曲线的走向与第一、二种菲利普斯曲线正好相反。这条曲线表明：现实经济增长率对潜在经济增长率的偏离与物价上涨率二者呈同向的对应变动关系，即正相关关系。当现实经济增长率对潜在经济增长率的偏离上升时，物价上涨率亦上升；当现实经济增长率对潜在经济增长率的偏离下降时，物价上涨率亦下降。在一轮短期的、典型的经济周期波动中，在经济波动的上升期，随着需求的扩张，现实经济增长率对潜在经济增长率的偏离上升，物价上涨率随之上升；在经济波动的回落期，随着需求的收缩，现实经济增长率对潜在经济增长率的偏离下降，物价上涨率随之下降。这样，这条曲线表现为一条先由左下方向右上方移动，然后再由右上方向左下方移动的曲线环。这条曲线环呈现为略向右上方倾斜、位势较低、且较为扁平的形状。“向右上方倾斜”，说明现实经济增长率对潜在经济增长率的偏离与物价上涨率为同向变动关系；“位势较低”，说明物价上涨率处于较低水平；“略向右上方倾斜”和“较为扁平”，说明物价上涨率的变动幅度不大。
四．模型设定
影响CPI上涨的主要因素：
首先，尽管经过多年宏观调控，但2007年国内经济扩张并不会停止，还有可能加速。国内经济的快速扩张，必然会造成生产资料需求的迅速增长，从而拉动生产资料价格上升。而生产资料价格的上涨，不仅迟早会传导到消费品上来，也会带动服务品价格的上涨。 因此我们设定GDP增长率为一个解释变量。
其次，能源油电运及原材料的紧缺或供应之瓶颈不会有多少改善。以往煤电运输油供应全面紧张，使得其价格大幅上涨，不少地方煤炭及公路运输价格上涨一倍以上。这不仅增加了企业的生产成本，加剧了商品价格上涨压力，也推动向这些行业投资迅速增加。国内煤炭供应仍然不足已成定局，推动卖方市场的形成。煤炭与能源的短缺，必然会导致煤炭与能源价格继续上涨，而煤炭与能源价格的上涨或是导致电力不足或是导致电力价格的上涨。还有，如果国际油价2008年继续上涨，那么将对国内市场造成巨大的影响。我们将能源消费增长率为第二个解释变量。
再次，2007年影响CPI上涨的主要因素之一仍然是国内房价的上涨。2006年国内房价上升较大，但由于目前CPI权数中居住因素所占的比重不合理，因此国内房价上涨因素反应在CPI权数中的比重肯定会不高，否则，往年CPI不会相对平稳。因此，2007年房价上涨因素如何真实地反应在CPI指数中应该是相关部门注意的问题。而利率对房地产市场的影响显而易见，存款基准利率、存贷款准备金率的波动均能对房价产生巨大作用。因此我们设定利率（央行基准利率）为第三个解释变量。
在设定模型时，我们发现CPI、GDP、R、X均为二阶单整时间序列，并不是研究现状2中描述的单整序列。因此我们认为应该首先对CPI、GDP、R、X做多元线性回归模型进行检验，如果回归效果不显著再引入自回归进行模型修正。因此我们先设定两个模型分别为：
CPI=α+ β1*GDP +β2*R+β3*X+ut
CPI = α+ β1*GDP +β2*R+β3*X+γ1*CPI(-1) +γ2*CPI(-2) +ut
五．数据收集
主要数据均来自中国国家统计局及中经专网
CPI 数据来源于：http://192.168.30.168:81/scorpio/aspx/main.aspx?width=1014&height=708 GDP数据来源于：http://192.168.30.168:81/scorpio/aspx/main.aspx?width=1014&height=708 能源增长率数据来源于http://192.168.30.168:81/scorpio/aspx/main.aspx?width=1014&height=708 存款基准利率数据来源于新浪财经：http://finance.sina.com.cn/roll/20041028/19201116672.shtml 具体数据见附表1和附表2
六．模型的估计与调整
数据处理说明：为了使数据在年份上统一基准，对国内生产总值指数修改为1985=100为基准的数据。对利率进行加权平均以使用每年的加权平均利率。 为了表示方便，用GDP在软件中表示GDP增长率、R表示利率、X代表能源消费增长率。
下面为通过Eviews软件对数据进行的处理： 首先、进行单位根检验：
分别对CPI、GDP增长率、利率R和能源消费增长率X进行单位根检验，发现在滞后期最大为2期的时候，CPI、GDP增长率、利率R和能源消费增长率X均为二阶单整序列，即：CPI~I(2) GDP~I(2) R~I(2) X~I(2) (见表2，表3，表4，表5)
表2
Null Hypothesis: D(CPI,2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)
t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.832743 Test critical values: 1% level -3.857386 5% level -3.040391 10% level -2.660551 *MacKinnon (1996) one-sided p-values.
表3
Null Hypothesis: D(GDP,2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)
t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -2.964606 Test critical values:
1% level 5% level 10% level
-3.886751 -3.052169 -2.666593
Prob.* 0.0735
Prob.* 0.0587
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
表4
Null Hypothesis: D(R,2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)
t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.136469 Test critical values: 1% level 5% level 10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
表5
Null Hypothesis: D(X,2) has a unit root Exogenous: Constant Lag Length: 1 (Automatic based on SIC, MAXLAG=2)
t-Statistic Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.714422 Test critical values: 1% level 5% level 10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.
-3.886751 -3.052169 -2.666593
-3.886751 -3.052169 -2.666593
Prob.* 0.0061
Prob.* 0.0003
由表2、表3、表4、表5可以得出：在10%的显著水平下，CPI、GDP增长率利率R和能源消费增长率X是二阶单整的。下面做模型协整检验。如下表：（在此以GDP作为被解释变量）
Null Hypothesis: E4 has a unit root Exogenous: None
Lag Length: 0 (Automatic based on SIC, MAXLAG=0)
t-Statistic -2.611468 -2.685718 -1.959071 -1.607456
Prob.* 0.0119
Augmented Dickey-Fuller test statistic Test critical values:
1% level 5% level 10% level
*MacKinnon (1996) one-sided p-values.