我国CPI的影响因素分析终版

1、我国CPI的影响因素分析摘要CPI作为我国一个宏观经济指标，对我国经济发展的衡量以及管理具有极为重要的意义。本文通过分析近几年我国CPI的变动，从多个因素入手，通过建立计量经济模型分析货币供应量增长率，GDP,固定资产投资，外币储备，人民币汇率等因素对CPI的影响显著程度。通过建立线性模型，并进行相关检验，得出CPI持续上涨的主要原因，有利于针对性地制定宏观经济政策进行调控。关键字CPI,影响因素，描述统计，回归分析一、引言CPI,居民消费价格指数(ConsumerPriceIndex)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，是反映一定时期内价格变动和趋势的相对数。CPI最早

2、起源于美国，后逐渐被世界各国普遍使用。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。近年来，我国经济持续保持高速增长，而我国的CPI却一直相对较低，增长率不到5%,总体上呈现出“高增长，低通胀”的态势。相对于如此高速的经济增长率来说，我国CPI的增长是比较有利于经济增长的。但从其他具体的价格指数来看，除居住价格近几年一直保持较高位置外，其余价格指数都在逐步走低。而粮食消费价格与食品消费价格明显呈现出下降趋势。原材料、燃料的购进价格指数等也有一定幅度下降。而2007以来，我国CPI波动十分剧烈，从2007年4月份开始不断上涨，到2008年2月

3、达到历史新高8.2%。而2008年6月开始我国CPI又开始转头向下，到2009年2月开始出现负增长。市场经济条件下，商品的交换以价值为基础，而价值又是用价格来表现的，因此，价格既是商品价值的尺度，也是经济活动的媒介。同时价格还有调节杠杆的作用：一是政府的调节行为，二是市场的调节行为，主要体现在生产者和消费者相互制约和相互促进，通过商品价格的波动使两者达到相对平衡。因此，CPI变动状况对经济活动的影响十分强烈，对CPI的走势和成因的分析，了解CPI上升的主要推动力，可以有针对性的在宏观经济政策方面缓解通胀压力，促进经济的健康发展。本文以1995年一一2012年的年度数据为样本数据，建立CPI,外

4、汇储备，货币供应增长率，GDP等因素的多变量系统，建立多元回归模型，研究CPI的显著影响因素。了解CPI的主要走势，将极大的有利于制定更有利和更有效的经济和社会发展的政策，促使中国经济健康快速的发展。本模型是研究我国CPI变动的主要二、我国CPI影响因素回归模型的设定人口数展一£一煌或价格M21-CP1组成部分影响因素，采取的样本数据为1995年2012年的年度数据，以我国CPI变动的幅度和大小来进行模拟和预测。j在分析影响CPI的因素时，因结合实际，F根据经验首先进行定性的分析，然后进其他I1H3-1CP1期响因素分层接结构国行验证。如图是CPI影响因素的分层次结构图。从图中可以看

5、出，影响CPI的因素可以分为第一层内在因素和第二层重要外在因素和第三层普通外在因素。内在因素是CPI的组成部分，因此本文主要选取了第二层的五个重要外在因素为代表分析其特点和影响机制：货币供应量M2被定义为M1（流通中的现金和支票的总和）以及政府债券、城乡居民储蓄存款等储蓄存款的总和，而货币供应量增加的直接效果就是通货膨胀，所以名义货币供应量应作为影响CPI变动的一个主要因素，被设为第一个自变量X1;外汇储备指一国政府所持有的国际储备资产中的外汇部分，对CPI的上涨起着间接的作用，被设为第二个变量X2;GDP是衡量一个国家或地区一段时期内经济发展综合水平最重要的经济指标，经济学界普遍认为GDP和

6、CPI的增长速度基本保持一致，并控制在一定范围内，因此选取GDP为第三个自变量X3;由于CPI与消费需求息息相关，而投资与产出有很大的关联性，间接反映在物价上面直接导致大部分原材料的价格上涨，造成通货膨胀，所以投资与CPI有很大的相关性，用X4表示；我国作为大宗货物进口国，一部分产品对外依存度较高，所以汇率的波动也在一定程度上影响了我国CPI,用自变量X5表示。因此通过上述定性分析，我们提出假设，M2、外汇储备、GDP、固定资产投资、汇率作为影响CPI变动的解释变量，CPI作为被解释变量构建模型。将模型假定为：CPI=囱+3iXi+32X2+33X3+34X4+3X5+&其中X1X2X

7、3X4X5分别代表货币供应量M2、外汇储备、GDP、固定资产投资、人民币兑美元的汇率。B代表截距项，e代表随机误差项。三、相关性分析3.1描述性统计分析描述性分析是分析数据的基本属性，也就是数据的外在的物理特点，M2增长率、外汇储备、GDP、固定资产投资、人民币兑美元的汇率在2005年-2012年的年度数据的描述性统计分析如下：描通就计量N槐小情极大值均值CPI193QE.AD6797047163336214219由韦供冠量M21R60750,50974159.46330111.4294280945.D620外It岫蕃19735,9733115.6510774.553911559.09066G

8、DP13&079373519470.1020X001.2361145643,9436汇率18631.25835.1077769337420133因后资产投尚1320019.30374694.74113177.5B11109916,1071有效的N1圳於状态319表1根据上表可知，CPI的均值是471.63,标准差是52.14;货币供应量M2的均值是338111.43,标准差是280945.06;外汇储备的均值是10774.5,标准差是11569.09;GDP的均值是207001.29,标准差是145643.94;固定资产投资的均值是113177.58,标准差是109816.11;人民币

9、汇率的均值是777.68,标准差是74.20。5个自变量中，货币供应量变量的均值最大，标准差也最大，可见，货币供应量的波动性较大。汇率的均值最小，标准差也最小，波动性最小。3.2相关性分析将CPI与其它5个变量分别做相关性分析，得到结果如下。3.2.1 货币供应增长率与CPI的相关分析CPICPIPearson,i.977显著性（双酬）.000N1819圻币帙应量M2Pearson相飞性.9771显著性（双俄）,000N1910口在Q水平（双侧）k显善相片表格结果显示，货币供应量M2与CPI的相关系数0.977,P值为0.000<0.01,可见，二者呈正相关关系，也就是说，M2越高，CP

10、I越高。3.2.2 外汇储备与CPI的相关分析相关注CPI外再CPIPearson"1.DS1显著性（双口00N1913外iC幡新Pearson阴共性,9611显著性（双例）.000N1819叫在口水平（WI）上显著相关。表3表格结果显示，外汇储备与CPI在0.01水平上显著相关，相关系数为0.981,P值为0.000<0.01,可见，二者呈正相关关系，且相关性相很高，也就是说，外汇储备越高，CPI就越高。3.2.3 GDP与CPI的相关分析相父注CPIGDPCPIPearson,1.986显著性双副）.000N1816GDPPearson相,9961显着强（双削,000N19

11、16在m水平（双恻）上显著相美表4表格结果显示，利率与CPI在0.01水平上显著相关，相关系数为0.986,P值为0.000<0.01可见，二者呈正相关关系，GDP越高，CPI就越高。3.2.4 人民币汇率与CPI的相关分析CPI二用CPIPeaison1-.9BB-显著性（W）,300N18汇率Pearson捐美也-.9691显弱性（双HD,000N1918"S01水平l双制）上显著相关。表5表格结果显示，人民币汇率与CPI在0.01水平上显著相关，相关系数为-0.969,P值为0.000<0.01,可见，二者呈负相关关系，且相关性相很高，也就是说，汇率越高，CPI就越

12、tWj。3.2.5 固定资产投资与CPI的相关分析怕笑性CPI固定,产抵浙CPIPearsoni1,977"-显著性（双*）000N1910同定资产投二PearsonHH,9771显著性（双.000N1日18*4.01水平（3PSW）上显著相关:表6表格结果显示，固定资产投资与CPI在0.01水平上显著相关，相关系数为0.977,P值为0.000<0.01，可见，二者呈正相关关系，固定资产投资越高，CPI越高。四、回归分析前文已经建立了回归模型，接下来则根据原始数据对回归模型中的系数进行估计如麻罩RR匕'侏忸R方杆:靶估计的隈差幽口.9%,971&9341日3-

13、他测娈量:信；“有定贵严投瓷汇:率，外汇:储普,GDP.ffiE战应量M2表7是模型汇总表。R2为回归平方和与总离差平方和的比值，表示总离差平方和中可以由回归平方和解释的比例，测度了回归直线对观测数据的拟合程度。这一比例越大越好，模型越精确，回归效果越显著，R2介于01之间。该回归模型的R方为0.971,可见拟合度很高，样本回归方程代表性强。Ahovb3干内和df均方FSig.1回白45251.9055S052.3S1,000b萧957,8351279,020总计4621974017a因变量CPIb.3（测变量（常鹭因定贵产投置汇:率,外汇储豫.GOP,货币供应量M2表8表8是方差分析表，用于

14、回归方程的显著性检验。F统计量定义为平均的回归平方和与平均残差平方和之比。从表中可以得出F值为113.411,相伴概率值p<0.05,原假设为预测变量里没有一个自变量对因变量有显著关系，由于显著性水平小于0.05,因此直接拒绝原假设。因此我们可以认为自变量中一定至少有一个自变量对因变量存在显著影响。粒曰同建案故tSig.B3'.|95.0%仁您二仆试用版卜柒上限1（言的562.21713B769237r8,012150,925973,509折币供应0M2,000,000-.542-.507,555,000,000外汇悔备-.002,00?-.437-.319.429-.00700

15、3GDP.0010001.912,020.000001汇率-.206-.297-J16377-704,287固定资产投资-6.661E-005000-140.204,B42-0Q1001.因变:CPI表9表9是通过最小二乘法运算（OLS）,估计出各个自变量的偏回归系数，我们发现常数项，GDP的t值分另1J为2.978和2.692,由此可以知道常数项和GDP通过了显著性水平为0.05的t检验。而固定资产投资，M2增长率和汇率的t值为-0.204,-0.607和0.377,因此没有通过显著性水平为0.05的t检验，由此可以知道固定资产投资，M2增长率%和汇率这几个自变量是对CPI没有显著影响。综合

16、以上的全部分析可以得到以下的回归方程：CPI=-0.001GDP+562.217从以上的回归方程可以得出以下结论：GDP每增加一个单位，CPI就增加0.001个单位。GDP对CPIGDP对CPI有着正向的影响，GDP越高意味着通货膨胀的程度越大，且目前的影响较为平稳，这种情况对于我国稳定物价水平和保护经济持续增长是有利的。五、论文局限与不足5.1 自变量选取不全面由于现实的经济社会中，影响CPI的因素很多，包括内在的组成因素，外在的人为因素、自然因素等，有的是可以取得观测值，有的因素则是无法用数据度量的。本文的研究只选取了几个目前国际上认可的对CPI影响比较大的指标对中国的CPI影响因素进行研

17、究，因此存在局限性。5.2 模型的局限性本文对中国CPI影响因素的研究选用的是线性回归模型，其中有部分变量没有通过T检验，因而被排除，但是没有通过T检验只能说明自变量对因变量没有显著的线性影响，不排除会有其他影响，如曲线影响等。其次，在宏观经济学理论中，M2的变动通常与CPI的变动成反比关系，这与本文的结论不相符。本文认为造成这种现象的原因有两种，一是由我国目前的统计缺陷造成的，二是可能由于论文选取的为全国的年度数据，分析误差过大导致的。这些都是本文的研究需要进一步完善的地方。六、结论及建议6.1 结论本文通过对CPI与GDP、M2、固定资产投资、汇率等因素的关系分析得到这5大自变量中与CPI

18、相关性较强的是GDP。6.2 对策建议基于论文的分析结果，并在借鉴已有研究成果的基础上，结合我国的基本国情，为了更好的稳定物价水平、有效控制通货膨胀率，促进经济持续、健康的发展，论文提出以下几点政策建议：(1)更新适用于我国的M2统计方法由第四章的分析可以看出，M2对CPI影响没有呈现出明显的正相关关系或负相关关系，但在宏观经济学理论中，M2和CPI应成明显的负相关关系，然而论文的分析结果却与宏观经济学的理论相悖，这可能是由于模型采用全国性的M2数据替代地区性的M2数据导致回归模型的误差增大导致的，也有可能是由于目前我国M2的统计存在缺陷导致的。但与此同时，央行新闻发言人也曾表示目前我国M2的统计数据低于实际情况，央行正在研究覆盖范围更广的M2统计方法。此外，由于目前尚未存在官方对我国各地区的M2数据进行统计或公布(也可能存在已公布但作者尚未找到的情况)，在分地区的经济研究中,论文采用全国性的M2数据替代地区性的M2数据进行CPI及其影响因素分析的方法导致了分析结果误差的增大，因此，在条件允许的条件下，有关部门可以考虑统计并公布各地区M2数据，以便于更好的进行类似经济问题的研究分析工作。(2)促进实际GDP增长GDP对CPI呈现出很小的负相关关系，正相关关系较小，而论文采用的GDP为采用当年价格计