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关于我国CPI影响因素的实证分析及预测摘要:居民消费价格指数(CPI)是衡量通货膨胀的重要指标，在社会经济发展和国民经济核算中起着重要作用。本文首先介绍了CPI的概念及作用，对正确认识CPI提出了一些自己的看法，然后通过回归分析以CPI为被解释变量建立多元回归模型，根据模型进行短期预测，并得出相关结论。 关键词:居民消费价格指数(CPI) M1GDP增长率 引言 2011年4月15日，国家统计局发布了3月份经济运行数据，我国居民消费价格指数(CPI)同比上涨5.4%，创下连续32个月以来的新高。由于CPI与人们的日常生活息息相关，CPI的不断攀升引起了人们的高度关注。 一、 CPI的概念及作用 CPI，居民消费价格指数（Consumer Price Index）的简称，是普通消费者所购买的物品与劳务的总费用的衡量标准，它是反映一定时期内价格变动程度和趋势的相对数。CPI最早起源于美国，后逐渐被发达国家应用，现在已经成为世界各国普遍编制的一种指数。其计算公式为CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按基期价格计算的价值）*100。1975年美国经济学家戈登（Robert J.Gordon）提出了核心CPI的概念，它能够更加准确的反映一个国家整体的经济运行情况。但是，目前我国对核心CPI还没有明确的界定。 CPI作为反映宏观经济运行的重要指标，是宏观经济运行的“晴雨表”。首先，CPI源于现实生活同时又反映现实生活，人们对于CPI的涨跌有着切身的感受，它与人们的生活息息相关；其次，它不仅可以反映通货膨胀情况，而且可以反映货币购买力变动和对人们实际工资的影响；第三，对国民经济核算有着重要意义。在国民经济核算中，为了更加准确的反映经济增长数量，需要剔除价格因素的影响，利用各种价格指数对GDP进行核算，如消费者价格指数（CPI）、生产者价格指数（PPI）以及GDP平减指数。 二、 正确认识居民消费价格指数（CPI） (一)居民消费价格指数（CPI）是一个围绕100上下波动的相对数 由于人们关心的是价格变动情况，常常会误以为CPI就是一个变动率，其实不然。例如，2011年3月，我国居民消费价格指数（CPI）为105.4而并不是5.4%，这里的5.4%指的是CPI的同比上涨情况而不是CPI本身。 (二)居民消费价格指数（CPI）容易出现被低估或高估的情况，不能完全反映通货膨胀水平 在CPI的形成过程中，一组固定商品的选择和相应商品的权重的确定至关重要，相关部门应通过大量的消费者调查，尽可能真实的反应居民的消费情况。2011年CPI权重调整后，食品权重下调2.21%为30%左右，居住类权重上调4.22%为17.22%。近几年房价过快上涨，人们对物价上涨的感受远远超过CPI数据。在这种情况下CPI不能反映真实的通货膨胀水平，低估的CPI背后可能存在着资产泡沫的风险。另外，商品的替代效应和新产品的引进可能导致对CPI的高估。倘若一组商品中的某种商品价格大幅增长，人们可以选择消费其替代品或者从外部引进的新的产品（未包含在固定商品组合内），而CPI的统计仍以固定的商品组合进行计算，因此在这种情况下CPI存在被高估的可能。 (三)理性看待居民消费价格指数（CPI）的涨跌情况 由CPI的计算公式可以发现，CPI的大小不仅取决于当期情况而且受到基期的影响。在当期商品价格固定的情况下，基期商品价格越小，当期CPI 的值就越大；反之，当期CPI的值就越小。另外，政府调控措施效果的实现需要一定的经济周期，人们应该对CPI抱有一个理性的预期，这对于社会经济的健康发展至关重要。 三、 居民消费价格指数（CPI）影响因素的回归分析 居民消费价格指数（CPI）的上下波动表面上是由于商品价格的涨跌造成的，但实际上却有很多深层次的原因。对于CPI影响因素的实证分析，其具体思路如下：选取19912010年的年度数据，以CPI涨跌幅为被解释变量，以狭义货币供应量M1涨跌幅、GDP增长率、城镇居民可支配收入增长率和固定资产投资增长率为解释变量，利用SPSS进行回归分析，得到影响CPI变动因素的回归模型。 (一) 时间序列指数平滑 运用指数平滑法对时间序列进行修均以消除不规则和随机的扰动。例如M1在不同的年份涨跌幅变动幅度较大，对其进行指数平滑可以使时间序列更好的拟合。 (二) 相关分析 利用SPSS对被解释变量和解释变量进行相关分析，由表1可知，CPI涨跌幅与M1涨跌幅、城镇居民可支配收入增长率高度相关，相关系数分别为0.903、0.932；CPI涨跌幅与GDP增长率显著相关，相关系数为0.582；CPI涨跌幅与固定资产投资增长率低度相关，相关系数为0.412。 (三) 在上述相关分析的基础上，通过进一步的回归分析，建立CPI影响因素的回归模型 由于CPI涨跌幅与固定资产投资增长率低度相关，因此排除固定资产投资增长率这个解释变量；又因为城镇居民可支配收入增长率与M1涨跌幅、GDP增长率高度相关，为了避免多重共线性，排除解释变量城镇居民可支配收入增长率。利用SPSS进行回归分析，得到如下回归模型: CPI = -22.53170 + 0.926464 M1 + 0.850539 GDP （-7.463780） （8.608740） （2.913519） （四）模型检验 该模型拟合优度为0.876543，拟合度较好；在1%的显著性水平下常数项和解释变量通过t检验；在1%的显著性水平下该模型通过F检验；经检验该模型不存在异方差性和多重共线性。 四、 居民消费价格指数（CPI）的预测 （1）运用时间序列指数平滑法进行预测。分别指定Alpha的值为0.1、0.3、0.7和0.9。由表2可以看出当Alpha为0.9时，残差平方和最小，在这种情况下2011年CPI涨跌幅的预测值为2.964575。 （2）通过回归模型进行预测。由回归模型可知，要对CPI进行预测首先要确定2011年M1和GDP的增长幅度。2011年我国继续实行稳健的货币政策，狭义货币供应量保持相对稳定，2010年M1增长率为21.2%，假设2011年M1的增长率略有下降为20%；2011年政府工作报告中提出2011年GDP增长目标为8%。从而得到2011年CPI的涨跌幅为2.801892。 （3）两种预测方法对于2011年CPI涨跌幅的预测相差较小，但与2011年第1季度CPI相差近1.5个百分点。央行从2011年4月21日起年内第四次上调存款准备金率0.5个百分点，也是去年以来第10次上调。由于政策效果的实现需要一定的经济周期，政府采取一系列的加息、提高存款准备金率等调控措施的政策效果有望在下半年显现。2011年第一季度CPI的增长过快，央行会根据经济发展趋势，继续运用利率等价格调控手段，调节资金需求和投资储蓄行为，管理通胀预期。2011年全年CPI可能会呈现出高开低走的局面。 五、 结论 （1）货币供给对CPI具有显著影响。为应对全球金融危机，刺激经济复苏，我国实行了积极的财政政策和货币政策，货币的过度发行导致了流动性的泛滥。流动性的泛滥一方面导致大量游资对商品进行炒作，使得商品价格大幅上涨；另一方面使得纸币贬值，购买力下降，从而加大了通货膨胀的风险。 （2）经济的快速发展助推了CPI的上涨。经济危机过后，各国经济逐渐复苏总需求不断增大，而总需求和总供给的矛盾容易引起物价上涨，通过进出口等国际价格传导途径，国内商品价格相应上升。与此同时，我国经济保持了高速的增长，在流动性过剩、劳动力价格上升和原材料价格上升的情况下，物价上涨更为显著。 （3）通过合理调整，不断完善CPI体系。近年来人们普遍认为现实感受与CPI数据反差较大，资产价格与CPI趋势出现了偏离。面对这种情况，我国需要根据国情合理调整消费品范围和权重，建立CPI 构成中各类别价格权重的定期调整制度。 （4）由于样本期间的狭窄以及对各解释变量滞后影响因素的忽略，回归结果只能是一个基本的参考。 参