从PPI “身份”之谜看PPI与CPI的传导关系之争

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1 生产者价格指数能引导消费者价格指数吗 基于我国生产者价格指数 身份 谜局的分析 2 周清杰 胡俞越 王沈南方雅 ( 北京工商大学 ;2 东北财经大学 ) 内容提要 : 生产者价格指数 (PPI) 能否引导消费者价格指数 (CPI) 的变化, 这是近期我国学界争论的一个焦点, 至今仍莫衷一是 事实上, 参与争论的各方大都误读了我国的 PPI, 因为他们选择的工业品出厂价格指数 (PPIMG) 在内涵上与国际通行的 PPI 相去甚远 本文的研究表明, 从指标的经济属性看, 企业商品价格指数 (CGPI) 较 PPIMG 更适于代表我国的 PPI 在考察期内,CGPI 能引导 CPI 的变化 关键词 : 生产者价格指数企业商品价格指数 工业品出厂价格指数消费者价格指数 传导关系 Does PPI Lead CPI? An Analysis Based on the Puzzle of PPI Identification in China Zhou Qingjie 2, Hu Yuyue, Wang Shennan and Fang Ya (. Beijing Technology and Business University; 2. Dongbei Finance and Economics University) Abstract: Whether PPI leads CPI is the focus of argument among Chinese economists recently, however, they still have not reached a consencus. In fact, most of economists have misread the PPI of China, since PPIMG is diffrent from the standard meaning of PPI. In contrast to PPIMG, CGPI is a qualified index from the economic properties of PPI. The paper shows that CGPI has leading the CPI during the observation period. Key Words: PPI; CGPI; PPIMG; CPI; Price Transmission JEL Classification: E3, E37, E52 作者信息 : 周清杰, 北京工商大学经济研究中心, 邮政编码 :00048; 东北财经大学产业组织与企业组织研究中心, 邮政编码 :6025, 电子信箱 :zhouqj@th.btbu.edu.cn 胡俞越, 北京工商大学证券期货研究所, 邮政编码 :00048, 电子信箱 :yyhu3@26.com 王沈南, 北京工商大学证券期货研究所, 邮政编码 :00048, 电子信箱 : wangshennan985@yahoo.com.cn 方雅, 北京工商大学经济研究中心, 邮政编码 :00048, 电子信箱 :fangya22@26.com 本文在撰写的过程中得到了吴易风教授的鼓励和支持, 张永军研究员对数据处理提供了技术指导, 在此深表谢意 文责自负

2 生产者价格指数能引导消费者价格指数吗 基于我国生产者价格指数 身份 谜局的分析 内容提要 : 生产者价格指数 (PPI) 能否引导消费者价格指数 (CPI) 的变化, 这是近期我国学界争论的一个焦点, 至今仍莫衷一是 事实上, 参与争论的各方大都误读了我国的 PPI, 因为他们选择的工业品出厂价格指数 (PPIMG) 在内涵上与国际通行的 PPI 相去甚远 本文的研究表明, 从指标的经济属性看, 企业商品价格指数 (CGPI) 较 PPIMG 更适于代表我国的 PPI 在考察期内,CGPI 能引导 CPI 的变化 关键词 : 生产者价格指数企业商品价格指数 工业品出厂价格指数消费者价格指数 传导关系 一 引言生产者价格指数 (PPI) 用来测度生产者所面对的商品和服务价格波动的平均水平的一个价格指数 (IMF, et al, 2004) PPI 的考察对象包括两部分, 即投入品价格 (Input Prices) 和产成品价格 (Output Prices) 投入品价格反映第一二三产业生产者所面对的原材料 中间产品以及生产性服务的购入价格, 产成品价格反映的是三大产业生产者提供的产品和服务的价格 在现实经济中, 上游产业的产出 ( 如钢材 ) 可能成为下游产业 ( 如汽车 ) 的投入品, 因此投入品价格和产出价格有部分重叠 目前, 我国被绝大数学者称作 PPI 的是由国家统计局公布工业品出厂价格指数 (Producer Prices Index for Manufactured Goods, 简称 PPIMG) 实际上, 我国还有一个指标可以担当 PPI, 那就是由中国人民银行核算公布的企业商品价格指数 (Corporate Goods Price Index, 简称 CGPI) 近几年来, 在国内物价水平大起大落的背景下, 我国学术界对价格指数的研究兴趣也与日俱增, 其中有关 PPI 和 CPI 之间是否具有传导关系成为一个备受关注的热点问题 按照一般理论, 产业链中的上下游环节之间存在一定程度的价格传导关系,PPI 能引导 CPI 的变化 然而, 由于我国客观上存在两个 PPI 指标, 所以, 在研究 PPI 对 CPI 是否具有传导关系的过程中, 必须对这两个指标哪一个更能代表我国的 PPI 做出判断 本文的分析将证明, 选择不同指标作为我国的 PPI 会直接影响到研究的结果, 而国内学术界对 CGPI 的忽视是不该出现的理论偏见, 有可能误导宏观经济的理论研究和政策制定 文章其余部分的结构安排如下 : 第二部分对国内外相关文献作简要综述 ; 第三部分提出用 CGPI 代替 PPIMG, 重新思考我国 PPI 与 CPI 关系的理由 ; 第四部分用计量方法对历史数据进行实证检验, 证明 CGPI 能引导 CPI 的变化 ; 文章的最后一部分, 我们将从经济指标的内在属性出发, 详细解释为什么 CGPI 比 PPIMG 更适于作为我国的 PPI

3 二 PPI 与 CPI 的关系之争 : 一个文献综述经济学家往往认为 PPI 的变动会在一定程度上引起 CPI 的变动, 从而可以把 PPI 视为预测 CPI 变化的一个先行指标 ( 如 Aiken, 999; Clark, 995; Kyrtsou and Labys, 2006; BLS, 200; 哈伯德与奥布赖恩,2007; 克鲁格曼与韦尔斯,2009) 值得注意的是, 在竞争性市场经济中, 受生产周期的长短, 分销系统效率的高低等实际因素, 以及产业链的参与者的预期等主观因素的影响, 价格传导需要耗费时间 例如,Silver 和 Wallace(980) 证明批发价格指数和消费价格指数之间的滞后效应平均为 4-5 个月 ;Shrestha(986) 用美国 975 年 月至 978 年 2 月的数据证明,CPI 与 PPI 的滞后期稳定为 3 周左右 然而, 由于 CPI 的核算范围还有 PPI 中未曾包含的进口消费品, 再加上实际的经济运行中企业在竞争中会采取一些策略性定价行为以及政府干预等,CPI 的变动趋势也会呈现某种独立性 一些研究成果 ( 如 Clark, 995; Tsiaplias, 2008 等 ) 也证明, 在某些特定情形下 PPI 不能很好引领 CPI 的变化 目前, 我国学术界对于 PPI 与 CPI 之间的传导关系还处于探索期, 远未达成共识 从掌握的文献看, 国内学者的研究大概可以分为以下三类 : 第一种观点认为,PPIMG 单向引导 CPI 波动 例如, 萧松华 伍旭 (2009) 根据价格指数的内容用相关理论证明 PPIMG 可以引导 CPI 的变化, 并用数据进行了证明 李瑞 (2009) 截取我国 996 年 月至 2009 年 5 月的 CPI 和 PPIMG 的月度数据进行实证分析, 得到 PPIMG 的变动影响 CPI 变动的结论 刘敏等人 (2005) 的研究还探讨了 PPI 向 CPI 的价格传导效率和时滞问题 第二种观点认为, 在一定时期内,CPI 单向引导 PPIMG 的变化 例如, 董直庆等人 (2009) 利用互谱和 CF 滤波方法, 发现 CPI 是 PPIMG 的先行指标且先行期数为 3 个月 与这一思路相一致的是, 一些研究成果致力于寻找 PPIMG 不是 CPI 先行指标的原因 例如, 刘文华 (2005) 用指数的调查内容构成差异 买方市场对成本驱动型涨价的削弱等来说明为什么 PPIMG 向 CPI 的传导效应不明显 ; 肖六亿 常云昆 ( 2005) 则用垄断性生产资料市场和竞争性生活资料市场来说明 PPIMG 向 CPI 的传递受阻 ; 刘云中 (2009) 试图用下游产品的价格管制 生产过程中的技术进步 市场需求的扩大 企业利润的变化和货币供应量的增长速度等因素来解释从 PPIMG 向 CPI 的价格传导机制是如何断裂的 第三种观点,PPIMG 和 CPI 之间为双向互动关系 例如, 何光辉 (2009) 运用实证方法, 分别从结构和动态两个视角考察了国内 CPI 与 PPIMG 之间的相互作用关系 另外, 还有一些学者的研究结论是混合型的 例如, 宋金奇 舒晓惠 (2008) 的研究表明, 在 996 年 0 月至 2008 年 7 月期间, 我国的 CPI 和 PPIMG 同比增长 从长期趋势分析, 二者存在双向因果关系, 但从短期看, 只存在 CPI 对 PPIMG 的单向因果关系 苏梽芳 由于本部分综述的文章中都是把工业品出厂价格指数直接作为生产者价格指数, 所以, 按照本文对相关术语的界定, 本部分将原文中的 PPI 替换为 PPIMG 2

4 蔡经汉 (200) 基于两区制门槛误差修正模型对 CPI 与 PPIMG 之间的关系进行了分析, 其研究结论表明, 在区制一时仅存在从 CPI 到 PPI 的单向 Granger 因果关系 ; 而在区制二时存在 CPI 和 PPIMG 的双向 Granger 因果关系 在此要特别指出的是, 贺力平等人 (2008) 的文章 ( 以下简称贺文 ) 是第二种观点的典型代表 该文在 经济研究 的发表后相关讨论迅速升级, 对问题的分析更深入, 立足点更高, 但彼此的观点也愈加难以调和 贺文对 200 年 月至 2008 年 7 月之间的 CPI 和 PPIMG 数据进行的格兰杰因果检验结果显示, 在考察时期内,CPI 是 PPIMG 变动的格兰杰原因, 后者经过 -3 个月左右的时滞对前者的变动作出反应 也就是说, 是 CPI 拉动 PPIMG, 而非是后者引导前者 之后, 经济研究 在 200 年第 5 期和第 6 期连续刊发了三篇与贺文有关的争鸣性文章 徐伟康 (200, 以下简称徐文 ) 从数据处理 协整检验 格兰杰因果检验等技术层面对贺文提出了质疑, 认为后者的证明存在严重漏洞, 结论值得商榷, 他从分析中得出的结论是 CPI 和 PPIMG 存在双向因果关系 ; 贺力平等人 (200) 对徐伟康的质疑做出了回应, 对 2008 年的文章进行了修正, 并再次验证了他们之前的观点 ; 张成思 (200, 以下简称张文 ) 认为贺文在格兰杰因果检验中没有使用误差修正模型来处理价格序列的非平稳问题, 其对应的统计推断自然不够准确 他的研究表明,PPIMG 对 CPI 的传导是显著的 根据经济学的一般原理, 商品的市场价格虽然是由供求两方面的因素共同决定的, 但从从长期看, 竞争性市场的均衡价格应该是成本加正常利润 换言之, 如果一个经济体的投入品普遍涨价, 而技术创新不足以完全消化这种成本上涨时, 竞争性厂商所提供产品的边际成本将上升, 市场长期均衡价格也会随之提高 ; 在分销环节 ( 含批发和零售 ) 不存在严格而持续的价格规制, 分销商也不能长期非理性低价倾销的情况下, 这种价格上涨必将传导给终端市场 按此逻辑, 即使现阶段我国的终端消费者的需求对价格的形成机制有一定的影响力, 可能出现 CPI 对 PPI 的反向倒逼机制, 但 PPI 对 CPI 的变动有引导关系, 可以成为 CPI 的领先指标 因此, 我们认为贺文的结论是值得商榷 三 企业商品价格指数 : 一个不该遗忘的 PPI 在仔细分析学术界的争论之后我们发现, 我国学界之所以对 PPI 和 CPI 之间传导关系的研究会出现如此大的争议, 除了考察时期不同 数据处理方法不尽一致以外, 还有更深层次的原因 因为参与争论的学者几乎都没有从基本概念的内涵方面去诠释 PPI 的规定性特征, 很少注意到自己所用的 PPI 与国际通行的 PPI 的差别 我们认为, 技术层面的分析固然重要, 但实证分析的理论基础才是问题的根本 在这场 PPI 与 CPI 谁带动谁的争论中, 仅从技术层面来论证孰是孰非是远远不够的, 应从更为基础的理论层面来把握指标的本质特征 与国际通行的 PPI 概念相比, 我国的 PPIMG 至少有两点不同之处 第一,PPIMG 虽然覆盖了全部 39 个工业行业大类, 但却没有考虑第一产业和第三产业中的生产者价格, 不是完 3

5 整意义的 PPI 第二,PPIMG 仅考察工业品第一次出售时的出厂价格变动趋势, 大致只相当于工业领域 PPI 指标中的产成品 (Output Prices) 价格, 而没有测度投入品的价格变动情况 我国统计体系中专门考察工业领域投入品价格的指数是与 PPIMG 平行的原材料 燃料 动力购进价格指数 (Purchasing Prices for Raw Materials, Fuel and Power, 简称 PPRMFP) 显然, 我国的工业品出厂价格指数与标准意义上的 PPI 还有相当大的差距, 不能把国际学术界上有关 PPI 和 CPI 传导机制生搬硬套到 PPIMG 与 CPI 关系的分析上 遗憾的是, 当前学术界就 PPI 与 CPI 谁传导谁展开讨论时并没有注意到这一点, 导致 PPIMG 的 身份 被学界集体误读 值得注意的是, 我国生产者价格指数的另一个候选对象 CGPI 一直 藏在深闺人未识 我们查到的有关 CGPI 的文献可谓凤毛麟角, 它们或探讨 CGPI 与 CPI 在货币监测效应方面的优劣 ( 如杨越明 李豪明,2005), 或分析解释 CGPI 精度不高的主要原因 ( 如刘雅南, 2007), 很少挖掘 CGPI 在作为生产者价格指数方面的价值 张文虽然涉及到了 CGPI 与 CPI 之间的传导关系, 但该文并未对 PPIMG 和 CGPI 的内涵进行细致考察 该文不仅是把工业品出厂价格指数作为 PPI 来看待的, 对相关价格指数的上中下游关系的判断也欠准确 2 然而, 理论直觉告诉我们, 与统计部门公布的工业品出厂价格指数相比, 由中国人民银行编制的企业商品价格指数 CGPI 可能有着特殊的理论价值和政策涵义 首先,CGPI 与 PPIMG 虽然考察的都是生产领域的价格变动趋势, 但二者存在的区别是显著的 相关资料显示, 我国现行的 CGPI 考察的是国内企业之间集中交易的商品价格 由于 CGPI 是根据投入产出表来编制的, 它测度的商品既有初级产品 中间产品等投入品, 也有最终产品, 更接近国际上 PPI 的通行核算口径 另外, 我们还注意到,CGPI 的前身是央行 994 年开始编制的国内批发物价指数 (WPI), 这一历史变革过程与国际上 PPI 源自 WPI 的演变路径完全一致 (IMF, et al, 2004) 其次, 央行是我国货币政策的制定者, 由其编制的 CGPI 在货币政策制定 调整中的重要性至少不应低于 CPI 和 PPIMG 众所周知, 货币政策的制定需要有一定的前瞻性, 因为货币政策从制定 实施到显示功效是有一定时滞的 而在市场需求没有出现剧烈变化的情况下,PPI 往往是 CPI 的领先指标 因此, 央行应侧重 PPI 的变化或者是将它和 CPI 的变化相结合来确定货币政策的走向 3 尽管以上分析倾向于把 CGPI 作为我国的 PPI, 但这只是一个主观判断, 其合理性还要用 我国测度第一产业价格水平变动情况的指标分别是农业生产资料价格指数和农产品价格指数, 但缺乏一个综合的价格指标 从我们已经掌握的资料看, 我国对第三产业生产者价格的统计还相当不完整, 找不到能衡量该产业生产者价格指数的指标 2 该文中的上下游价格关系依次是原材料购进价格指数 PPIMG CGPI 和 CPI 按照本文的分析,CGPI 相当于原材料购进价格指数和 PPIMG 的小综合, 并非此二者的下游价格指数 从理论上讲, 不能对 CGPI 与这两个指数的传导关系进行分析 3 这一观点可以从相关文献 ( 如 Huang and Zheng, 2005) 中得到支持 4

6 经济实践来检验 下面, 我们将对 CGPI 和 PPI 哪一个更能解释 CPI 的变化进行实证研究 四 谁是中国的生产者价格指数 : 一个实证检验 ( 一 ) 数据的选取和处理说明为全面分析我国生产者价格指数和消费者价格指数之间的传导关系, 本文选取 200 年 月到 200 年 6 月中国 CPI PPIMG 和 CGPI 的月度定基数据进行了计量检验, 一共 4 个观察值, 定基序列以 2000 年 月为基期 其中 CPI 和 PPIMG 数据来源于国家统计局,CGPI 数据来源于中国人民银行 图 显示了三个定基序列的趋势 图 我国生产者价格指数与消费者价格指数 ( 月度定基 ) 趋势图 从上图中我们可以看出定基数据表现出一定的季节性特征 ( 月度季节性特征 ), 以 CPI 为例, 每年 月到 2 月总是会经历先低后高的走势特征, 因此需要对定基数据进行季节性调整, 以消除季节性因素对计量结果的影响, 本文选取由 Victor Gomes 和 Agustin Maravall 提出的 TRAMO/SEATS 方法进行季节性调整, 调整后序列趋势如图 2 图 2 我国生产者价格指数与消费者价格指数趋势图 ( 剔除季节性效应 ) 本文的数据选取不同于贺力平等 (200) 徐文等人的选取方法, 更不同于贺文 张文 贺力平等 (200) 徐文数据选用了以 2000 年同期为基期的定基数据, 并在此基础上进行了季节性调整, 本文认为这种处理方式是欠妥当的 以 2000 年同期为基期的数据仅仅是各年度相同月份同比数据的累乘结果, 而同比数据本身已经消除了季节性, 因此累乘的结果不具有季节性, 对该数据进行季节性调整反而会扭曲了数据的真实性 5

7 从上图可以看到, 剔除季节性因素后, 序列更加平滑, 趋势特征更为明显 本文后续的 研究也均是选取图 2 中的时间序列数据, 具体数值见附录 C 中的表 -6 ( 二 ) 检验内容和方法简介国外实证经验普遍认为 PPI 的变动会在一定程度上引起 CPI 的变动, 近而可以把 PPI 视为预测 CPI 变化的一个先行指标, 而本文的核心观点是 CGPI 较 PPIMG 更适于代表我国的 PPI, 它能更好地预测 CPI 的变化, 那么 CGPI 和 PPIMG 对 CPI 的引导关系的差异性便有待进一步检验 因此本文实证检验部分力求回答以下两个问题 : 第一,CGPI 和 CPI 的互动关系是什么? 第二,CGPI 是否较 PPIMG 更好地引导了 CPI 走势? 在具体方法的选取上, 本文采用单位根检验 (ADF 方法 ) 协整检验和 Granger 因果检验分别对 CGPI 和 CPI PPIMG 和 CPI 两组变量之间的关系进行实证分析, 并对两组结果进行比较分析 其中, 单位根检验和协整检验用以考察变量之间是否存在长期均衡关系, Granger 因果检验用以考察变量之间的相互引导关系 ( 三 ) 实证结论. 单位根检验对于时间序列的回归往往从单位根检验开始 一方面, 单位根检验可以避免伪回归现象的产生 ; 另一方面, 很多时间序列模型都以变量的平稳性检验为前提, 例如协整检验要求序列同阶单整, 而 Granger 因果检验要求序列是平稳序列 通过单位根检验, 本文认定样本期内 CPI CGPI 和 PPIMG 序列 ( 在 5% 显著性水平下 ) 均为一阶单整序列, 结果如表 所示 表 CPI CGPI 和 PPIMG 序列的单位根检验结果 变量 ADF 统计量 临界值 (5%) 平稳性 CPI 不平稳 CGPI 不平稳 PPIMG 不平稳 CPI 一阶差分 平稳 CGPI 一阶差分 平稳 PPIMG 一阶差分 平稳 注 : 考虑到序列的走势特征, 原序列的 ADF 检验选取包含常数项的检验, 而一阶差分序列的检验选取 不含常数和趋势项的检验 2. 协整检验由于 CPI CGPI 和 PPIMG 均为 I() 序列, 因此序列间可能存在协整关系 对于协整检验, 学术界当前较为常用的方法包括 EG 两步法 ( 如贺文 ) 和 Johansen 方法 ( 如徐文和张文 ) 相对于 Johansen 方法,EG 两步法检验要求较为松弛, 且结论易受解释变量和被解释变量选取顺序和残差项 ADF 检验模型设定等因素的影响, 可信度较低 此外, 考虑到 CPI 和 CGPI CPI 和 PPIMG 的内生关系 ( 每一组变量中的两个变量相互影响, 相互解释 ), 用 6

8 向量自回归模型检验协整关系更为合理, 因此本文采用 Johansen 模型进行协整检验, 结果 如表 2 所示 表 2 CPI 和 CGPI CPI 和 PPIMG 的协整检验结果 检验项滞后阶原假设特征值迹统计量 P 值最大特征值统计量 P 值 CGPI 与 CPI PPIMG 与 CPI 3 4 r= r<= r= r<= 注 : 滞后阶数根据 AIC 原则确定, 实际上按照 SC LR FPR 和 HQ 原则选取结论完全一致, 这也会 进一步增加模型回归结果的稳健性 协整检验显示 :CGPI 与 CPI 在 5% 水平下存在显著的协整关系 ( 长期均衡关系 ), 而 PPIMG 和 CPI 不存在显著协整关系 ( 更严格地说是不存在稳健的协整关系 ) 以上结果与贺文 ( ) 和徐文的结论均略有差异, 除了数据处理方式的差异性外, 样本量的增大也是出 现差异的主要原因 显然, 与 PPIMG 相比,CGPI 与 CPI 保持了更好的长期均衡关系 3. Granger 因果检验 在协整检验的基础上, 本文进一步通过 Granger 因果关系检验确定两组序列的引导关系 借鉴张文思路, 本文在进行因果检验时一般形式基于 VEC 模型, 即 : Δ Y t =C + A t Z + ' ( L) Δ Φ Yt + ε t () 其中, ΔY t 为 k 维内生变量, Zt 为向量误差修正项, Φ ' ( L) 为滞后算子系数矩阵, xt 为 d 维内生变量, ε 为残差项 格兰杰因果检验的实质是对 Φ ' ( L) 性水平进行检验 张文中 Δ t Y t 中对应系数的联合显著 向量包含 Δ CPIt Δ CGPIt Δ PPIt 和 Δ RMPIt 四个分量, 通过一个 VEC 方程同时估计四个分量的滞后期系数 而本文将采用两种方法考察变量间的因 果关系 : 其一, 通过一个 VEC 方程同时估计 Δ CPIt Δ CGPIt 和 Δ PPIMGt 的滞后期系数, 再进行因果检验 ( 思路等同于张文 ); 其二, 分别对两组变量建立 VEC 模型 3, 再进行因果 检验, 这样做的好处在于在样本量有限的情况下尽量降低 VEC 模型的估计参数, 从而削弱不 显著估计参数对模型整体估计结果的影响 ; 最后, 比较两种检验方法的结论是否具有一致性, 从而增强结论的可信度 表 3 给出了建立一个 VEC 模型时的估计结果 为验证实证结果的稳健性, 本文在进行协整检验时也对其他滞后阶 (-5 阶 ) 的结果进行了辅助计算 ( 结果略 ) 其中,PPIMG 和 CPI 仅在滞后 阶时存在显著的协整关系, 而 CGPI 与 CPI 在滞后 -5 阶均存在显著的协整关系 由此可见,CGPI 与 CPI 的协整关系结论是较为可靠的, 而 PPIMG 和 CPI 得协整关系尽管在滞后 阶时存在, 但就此认定其存在协整关系其结论的稳健性较差 2 实际上, 在贺力平等 (200) 对徐文质疑的回应中, 贺力平等修改了 2008 年文中关于协整检验的结论, 认为 PPIMG 和 CPI 不存在协整关系 3 考虑到 PPIMG 和 CPI 不存在稳健的协整关系, 本文基于严谨的态度, 在对这组变量进行因果检验时, 不再估计 Z t ( 向量误差修正项 ) 系数, 检验方程进而变成 VAR 模型形式 7

9 表 3 基于一组 VEC 模型的格兰杰因果检验结果 Δ CPI t Δ CGPIt Δ PPIMGt Lag( Δ CPI ) 4.769(0.00)*** 2.30(0.37) Lag( ΔCGPI ) 7.034(0.000)*** 5.266(0.072)* Lag( ΔPPIMG ) 7.22(0.027)** 0.066(0.968) 注 : 最优滞后阶数由 SC 原则确定为 2( 最大设定值为 8), 表中给出的是 wald 统计量和对应的 p 值 ( 括号中 ),*** 表示在 % 水平下显著,** 表示在 5% 水平下显著,* 表示在 0% 水平下显著 结果显示 : 在 CGPI 和 PPIMG 对 CPI 的引导关系上, 可以分别在 % 和 5% 的显著性水平下拒绝 CGPI 不是 CPI 格兰杰原因 和 PPIMG 不是 CPI 格兰杰原因 的原假设 也就是说 CGPI 和 PPIMG 均是 CPI 格兰杰意义上的原因, 均能够对 CPI 的走势产生引导 ( 预测效应 ) 相比于 PPIMG,CGPI 对 CPI 的引导效果更为显著 在 CPI 对 CGPI 和 PPIMG 的引导关系上, 可以在 % 水平下拒绝 CPI 不是 CGPI 格兰杰原因 的原假设, 而无法拒绝 CPI 不是 PPIMG 格兰杰原因 也就是说,CPI 仅是 CGPI 格兰杰意义上的原因,CPI 对 CGPI 具有反向传递性 以上回归结果是否具有更高的可信性还有待进一步验证, 表 4 给出了基于两组变量分别估计 VEC 模型的因果检验结果, 检验时还进一步考查了滞后 --5 阶的情况 表 4 基于两组 VEC 模型的格兰杰因果检验结果 滞后阶数 CGPI 和 CPI 的因果关系检验 PPIMG 和 CPI 的因果关系检验 原假设 P 值 原假设 P 值 DCGPI 不是 DCPI 格兰杰原因 DPPIMG 不是 DCPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DCGPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DPPIMG 格兰杰原因 DCGPI 不是 DCPI 格兰杰原因 DPPIMG 不是 DCPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DCGPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DPPIMG 格兰杰原因 DCGPI 不是 DCPI 格兰杰原因 DPPIMG 不是 DCPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DCGPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DPPIMG 格兰杰原因 DCGPI 不是 DCPI 格兰杰原因 DPPIMG 不是 DCPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DCGPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DPPIMG 格兰杰原因 DCGPI 不是 DCPI 格兰杰原因 DPPIMG 不是 DCPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DCGPI 格兰杰原因 DCPI 不是 DPPIMG 格兰杰原因 结果显示 :CGPI 与 CPI 互动关系表现为显著的 (% 水平 ) 双向引导关系 ( 除滞后 阶的原假设 2 以外 ),CGPI 可以作为 CPI 预测较好的先行指标, 而 CPI 同时又对 CGPI 存在反向传递性 ( 倒逼机制 ) PPIMG 与 CPI 的引导关系在不同滞后期下结论不一致, 不考虑存在协整关系的滞后 期, 在滞后 2 5 期, 在 % 水平下均无法拒绝 CPI 不是 PPIMG 格兰杰原因, 即 CPI 对 PPIMG 的引导效果不显著 ; 在检验 PPIMG 不是 CPI 格兰杰原因 的原假设上, 在 % 显 8

10 著性水平下, 滞后 2 和 3 期无法拒绝原假设, 而滞后 4 和 5 期可以拒绝原假设, 我们可以粗略地认定 PPIMG 是 CPI 格兰杰意义上的原因, 即 PPIMG 对 CPI 具有一定的引导性, 但该实证结果并不稳定 综合以上两个模型的结论,CGPI 与 CPI 的互动关系较为一致, 即在 % 水平下表现为双向引导关系,CGPI 较好地引导 ( 预测 ) 了 CPI 的走势, 而 CPI 又对 CGPI 产生了反向引导, 该机制也保证了两者之间稳定的长期均衡关系 相比而言,PPIMG 与 CPI 的引导关系结论一致性较差, 可以初步认为 PPIMG 能够引导 CPI 走势, 但引导的效果不如 CGPI, 而 CPI 对 PPIMG 不存在反向传递效果, 因此两者之间的长期均衡关系较弱 ( 协整检验未通过 ) 以上结论进一步表明,CGPI 才是反映 ( 预测 )CPI 变动趋势更好的先行指标 五 我国的生产者价格指数为什么应是 CGPI 从上一部分可以看出, 当我们把企业商品价格指数作为我国的 PPI 的时候,PPI 对 CPI 的引导关系是清晰 显著的,CPI 对 PPI 具有反向传导关系也符合经济规律 除了一些技术处理上的细微差别外, 把 CGPI 作为我国的 PPI 是本文与国内其他论文的最大区别 我们还可以从理论层面分析为什么 CGPI 更胜任我国的 PPI 首先, 我们通过图 3 来看一下产业链价格传导关系的一般逻辑, 并将之与我国现行价格统计体系基本架构进行对比 工业品价格 (PPI-M?) 投入品价格产成品价格 ( 原材料 燃料 动力购进价格指数 ) ( 工业品出厂价格指数 ) 服 务 进口消费品 消费品 2 ( 农副产品 ) 消费者价格指数(CPI) 原材料 半成品 生产资料 生活资料 消费品 ( 工业品 ) 图 3 基于工业品的消费品产业链关系与我国现行价格统计体系对照图注 : 括号内为我国现行价格指数 按照产业规律, 基于工业生产的消费品在产业链上依次经历投入品 产成品 消费品三种形式 PPI 重在测度前两个阶段的价格水平变动情况, CPI 衡量消费领域的价格变动情况 从图 3 可以看出, 仅就第二产业而言, 撇开投入品来测度 PPI 的做法是武断的 2 基于投入产出表的 CGPI 涵盖了原材料 半成品等投入品, 虽然考察的样本数量较少, 但与 PPIMG 相比, 其样本选择更符合国际通行的标准 3 在国外,PPI 还可以按照生产阶段具体细分成原材料 (crude material) 价格指数 初级产品 (primary goods) 价格指数 半成品 (semifinished goods) 价格指数和产成品 (finished goods) 价格指数 2 按照官方口径, 工业品出厂价格和原材料 燃料 动力购进价格合称工业品价格, 该概念等价于国外的工业生产者价格指数 (PPI-M) 遗憾的是, 我国现行体系并没有真正统计工业品价格指数 3 相关资料显示, 我国 PPIMG 的调查产品有 4000 多种, 规格品 9500 多种 ; 而 CGPI 选择代表商品只有 79 种, 规格品 700 个 9

11 企业商品价格指数在开放经济中, 从国际市场进口的投入品的价格变化会影响国内的物价水平, 甚至会形成输入性通货膨胀或输入性通货紧缩 在这一情形下, 考察国际市场因素对投入品价格的影响, 进而预测 CPI 的变化, 也是非常有意义的 对于投入品进口依存度比较高的国家来说, 这种层面的考察显得尤为重要 由于我国的 PPIMG 是无法直接计算进口原材料 燃料价格因素, 而 CGPI 对此却有明确的考量, 因此, 在我国铁矿石 原油等重要投入进口依存度不断上升的形势下, 用 CGPI 来描述社会物价水平变动趋势的精确度将会优于 PPIMG 如果用更严格的标准来检验 PPIMG 和 CGPI 谁更有资格代表我国的 PPI 的话, 我们还会发现, 按照投入产出表来核算价格的 CGPI 将包含国内企业购买的蔬菜 水果 粮食等农副产品的价格, 间接考察了农业领域的部分产成品价格 ( 相对于图 3 中的消费品 2), 仅关注第二产业的生产者价格恰恰是 PPIMG 的一个硬伤 在此还要指出的是, 这一事实还解开了一个谜团 我国的大多数学者在探讨 PPI 和 CPI 传导关系时所使用的 PPIMG 虽然有瑕疵, 但该指标与 CPI 的逻辑关系更近 ( 在图 3 中表现为环节毗邻 ), 似乎有更紧密的上下游价格传导关系 既如此, 为什么相关研究无法证明这一结论? 我们认为, 这主要是因为我国的 CPI 样本中, 权重最高的食品里面有相当一部分是由农户提供, 经流通环节直接进入居民户的农副产品 由于 PPIMG 未能捕捉到这类食品的价格信息, 所以它很难很好引领 CPI 的变化趋势 另外, 综合以上因素, 考虑到现阶段我国消费品市场供大于求的格局,CPI 在理论上也会对 CGPI 有一定的反向作用, 这一点也得到了实证分析部分的支持 我们可以用图 4 来刻画企业商品价格指数与工业品出厂价格指数在作为 PPI 候选指标时的优劣对比情况 从图中可以看出, 企业商品价格指数 CGPI 与 PPI 的重合度远高于工业品出厂价格指数 PPIMG 与 PPI 的重合度, 因此,CGPI 是 PPI 的更合适 人选 原材料 燃料 动力购进价格指数 (PPRMFP) 工业品出厂价格指数 (PPIMG) 工业品价格指数 (PPI-M) (CGPI )服务价格指数 (PPI-S) 生产者价格指数(PPI) 国内企业购买的农产品的价格 农产品价格指数 (PPI-A) 图 4 PPI 的候选指标 :CGPI 与 PPIMG 孰优孰劣注 : 图中连接符中的实线部分表示严格对应关系, 虚线仅表示概念之间的大致对应关系 综上我们认为, 在统计部门没有核算工业品价格指数 (PPI-M), 进而把三大产业的生产价格指数整合成标准的 PPI 之前, 把 CGPI 作为我国的生产者价格指数无疑是一个次优选择 如果用这一思路去评判当前学术界有关 PPI 与 CPI 谁传导谁的争论, 或许能找到一个更接近经济本质的分析路径 0

12 附录 : 附录 A: 数据来源 ()PPIMG 和 CPI 环比数据来源于国家统计局公布的 中国经济景气月报 各期,CGPI 环比数据通过中国人民银行网站整理获取 ; (2) 定基数据 : 作者根据环比和同比数据计算得到 ; (3) 季节调整后数据运用 TRAMO/SEATS 方法计算得到 附录 B:TRAMO/SEATS 方法介绍国际上对于时间序列的季节性调整的最优模型并没有达成共识, 目前从开展季节调整的国家来看,X--Arima X--Arima 和 TRAMO/SEATS 是最为常用的三种模型 二十世纪末, 由西班牙中央银行研制并推出的 TRAMO/SEATS 模型, 是以 ARIMA 模型为基础, 使用信号提取技术进行季节性调整时间序列的项目 该模型被广泛用于欧盟成员国季度和月度数据的季节调整 尽管美国使用 X-2-ARIMA 方法, 但美国普查局已经在新版本的 X-2-ARIMA 中吸收了 TRAMO/SEATS 的内容 此外, 欧盟统计局还支持开发了用于季节调整的特制软件 --DEMETRA, 这个软件合并了 X-2-ARIMA 和 TRAMO/SEATS 两种季节调整方法, 并为用户提供了两种方法的方便 友好界面 TRAMO 程序的全称是 Time Series Regression with ARIMA Noise, Missing Observations, and Outliers, 用来估计和预测具有非平稳 (ARIMA) 误差以及缺失值的回归模型 它能够对原序列进行插值, 识别和修正几种不同类型的异常值, 并对工作日变化以及春节等特殊回归因素以及假定为 ARIMA 过程的误差项的参数进行估计 SEATS 的全称是 Signal Extraction in ARIMA Time Series, 基于 ARIMA 模型来对时间序列中的不可观测成份进行估计 这两个程序往往联合起来使用, 先用 TRAMO 对数据进行预处理, 然后用 SEATS 将时间序列分解为趋势 周期 季节成份以及不规则成份等几个部分 本文之所以选用 TRAMO/SEATS 程序, 主要是因为它可以灵活地设定回归变量, 这样基本可以解决此前的季节调整程序无法处理中国的一些特定季节因素 ( 如日期不确定的春节或是放长假等 ) 的问题 虽说 X-2-ARIMA 程序也提供类似的功能, 但 TRAMO/SEATS 在操作上相对简单, 并且较少主观判断成份 附录 C: 本文所用数据, 见附表 -6

13 附表 月度 CPI 定基数据 (2000 年 月为基期 ) 年度 月度 附表 2 月度 CGPI 定基数据 (2000 年 月为基期 ) 月度 年度 月度 年度 附表 3 月度 PPIMG 定基数据 (2000 年 月为基期 )

14 附表 4 经过季节调整的月度 CPI 定基数据 (2000 年 月为基期 ) 年度 月度 附表 5 经过季节调整的月度 CGPI 定基数据 (2000 年 月为基期 ) 年度 月度 附表 6 经过季节调整的月度 PPIMG 定基数据 (2000 年 月为基期 ) 年度 月度

15 参考文献 : 何光辉,2009: 中国 CPI 与 PPI 的结构与动态作用机制研究, 经济科学 第 4 期 哈伯德 奥布赖恩,2007: 经济学 ( 宏观 ), 机械工业出版社出版 贺力平 樊纲 胡嘉妮,2008: 消费者价格指数与生产者价格指数: 谁带动谁, 经济研究 第 期 贺力平 樊纲 胡嘉妮,200: 消费者价格指数与生产者价格指数: 对徐伟康商榷文章的回复意见, 经济研究 第 5 期 克鲁格曼 韦尔斯,2009: 宏观经济学, 中国人民大学出版社出版 李瑞,2009: CPI 与 PPI 传导关系的实证分析, 现代商业 第 26 期 刘敏 张燕丽 杨延斌,2005: PPI 与 CPI 关系探析, 统计研究 第 2 期 刘文华,2005: 正确看待 PPI 和 CPI 的差异, 中国统计 第 5 期 刘雅南,2007: 企业商品价格指数精度改进的区域策略 以潍坊为例 山东大学硕士学位论文刘云中,2009: PPI 与 CPI 间关系的讨论, 重庆工学院学报 第 6 期 宋金奇 舒晓惠,2008: PPI 与 CPI 的关系 基于误差修正模型的研究, 价格理论与实践 第 0 期 苏梽芳 蔡经汉,200: 我国 CP I 与 PP I 非线性调整的实证解释, 中南财经政法大学学报 第 2 期 萧松华 伍旭,2009: PPI: 当前我国通货膨胀的先行指标, 暨南学报 ( 哲学社会科学版 ) 第 4 期 徐伟康,200: 对 < 消费者价格指数与生产者价格指数 : 谁带动谁 > 一文的质疑, 经济研究 第 5 期 杨越明 李豪明,2005: CGPI 与 CPI 在货币监测中的比较, 南方金融 第 3 期 张成思,200: 长期均衡 价格倒逼与货币驱动 我国中下游价格传导机制研究, 经济研究 第 6 期 朱建明,2009: 关于 PPI 与 CPI 传导机制的实证分析, 商场现代化 中旬刊 Aiken, Milam, 999, "Using a Neural Network to Forecast Inflation", Industrial Management & Data Systems. 7, pp BLS, 200, "BLS Handbook of Methods", Clark, T. E. 995, "Do Producer Prices Lead Consumer Prices?" Economic Review, 3, pp

16 Huang Kevin H. D. and Zheng Liu, 2005, "Inflation Targeting: What Inflation Rate to Target? ",Journal of Macroeconomics, 52, pp ILO, et al, 2004, "Consumer Price Index Manual: Theory and Practice", Geneva. IMF, et al, 2004, "Producer Price Index Manual: Theory and Practice", Washington, D.C. Kyrtsou, C., Labys, W., 2006, "Evidence for chaotic dependence between US inflation and commodity prices", Journal of Macroeconomics 28(), pp Shrestha, Keshab, 986, "The Lag Relationship Between Producer and Consumer Prices: A Unobservable Variable Approach", Economic Letters, 22, pp Silver, J. and T. Dudley Wallace, 980, "The Lag Relationship between Wholesale and Consumer Prices", Journal of Econometrics, 2, pp Tsiaplias, S. 2008, "The CPI and other measures of Australian inflation", Australian Economic Review, 4, pp05 3. Does PPI Lead CPI? An Analysis Based on the Puzzle of PPI Identification in China Abstract: Whether PPI leads CPI is the focus of argument among Chinese economists recently, however, they still have not reached a consencus. In fact, most of economists have misread the PPI of China, since PPIMG is diffrent from the standard meaning of PPI. In contrast to PPIMG, CGPI is a qualified index from the economic properties of PPI. The paper shows that CGPI has leading the CPI during the observation period. Key Words: PPI; CGPI; PPIMG; CPI; Price Transmission JEL Classification: E3, E37, E52 5

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