论CPI指数的政策调控与市场调节

陈俞宗

内容摘要：本文采用灰关联模型，通过分析我国居民消费价格指数同一系列相关的经济影响变量，如原材料、燃料、动力购进价格指数之间的灰关联系数，基于灰关联计算结果分析影响我国居民消费指数变化的主要经济变量及其影响机制，从而以此为基础为未来我国CPI指数调控政策的制定提供科学的实证参考，促进我国宏观经济政策的科学制定。

关键词：灰色关联分析 居民消费价格指数 政策调控 市场调节

引言

CPI即消费价格指数（Consumer Price Index），是通过统计有关居民生活和消费相关的一系列具有代表性的商品和服务的价格水平变化方向与变动幅度，以居民整体的消费量或商品服务的零售总额为权重进行统计计算，得出的居民日常生活消费所耗费物资总体物价水平的统计指数。

作为统计指数的一种，CPI的变化往往因其与居民生活息息相关而受到社会各界的广泛关注，同时作为国际上通用的反映一国通货膨胀/紧缩情况的统计指标，CPI指数的变化也是我国政府决策部门制定宏观经济决策的重要参考，尤其是在近几年我国宏观经济发展出现过热现象、消费品价格水平持续高速上涨的情况下，在保增长的前提下控制物价过快上涨已经成为我国政府经济政策制定的主要目标之一。因而科学分析我国CPI指数的影响因素及其影响机制，从而为政府和相关部门制定有效控制通货膨胀的政策措施提供科学的建议是尤为必要的。

我国CPI指数影响因素的灰色关联度分析

目前，依照我国统计局的说明，我国消费价格指数作为价格指数体系内的一环，其考察的居民消费相关商品和服务包括：食品——粮食、肉禽及其制品、蛋、水产品、鲜菜、鲜果；烟酒及用品；衣着；家庭设备用品及服务；医疗保健及个人用品；交通和通信；娱乐教育文化用品及服务；居住。

CPI指数的形成是多种因素共同作用的结果，其主要的影响因素和重要控制因子的发掘是制定科学的通货膨胀控制经济政策的重要前提。本文采用灰色理论中的灰色关联分析方法，借助其对样本量的多少和样本有无规律都同样适用的优势，运用灰色关联理论对近年我国的CPI指数进行相关性分析和研究，从而发掘在我国CPI指数形成过程中起主要影响作用的影响因子。

（一）研究变量及样本选取

影响我国近年价格形势的社会经济因素较多，基于我国当前商品价格波动的实际特点，本文主要选择的关联因子如表1所示。同时，为减少以往消费价格指数统计口径的不一致性给实证分析结果带来的干扰，本文选取2006年1月至2012年3月的月度CPI数据作为研究样本时间序列，从而以较为清晰的数据样本提高灰关联分析的准确性。

（二）CPI指数的灰色关联分析

灰色关联分析作为灰理论中的一种，其处理思想是根据数据时间序列曲线几何形状的相似程度或是曲线变化率、变化趋势的趋近程度来判断两个备选研究变量的关系是否存在紧密的关系，在几何空间上趋近趋势越紧密的变量，用于度量对应时间序列之间影响程度大小的关联度就越大。本文的灰关联分析步骤为：

1.确定系统特征行为序列和备选影响因素行为序列。通过对我国统计局数据的整理，将我国CPI指数数据作为系统特征行为序列，即：

X0=（x0（1），x0（2），…，x0（75））=（101.9，100.9，…，103.6）

同时将其他备选考察变量的数据依照月度划分整理为系统相关因素行为序列，设为Xi=（xi（1），xi（2），…，xi（75）），其中I=1，2，…，16。

2.序列无量纲化处理。为便于计算和消除计量单位的影响，本文对系统特征行为序列（CPI序列）和相关因素行为序列进行无纲量化处理。为剔除各序列计量单位不一致和数据上下限范围不一致的影响，常用的方法是初值化、均值化、中值化，本文采用均值化方法对所有序列进行处理。设处理后序列为：

X`0=（x`0（1），x`0（2），…，x`0（75））=（0.35125，0.25646， …，0.51239）

X`i=（x`i（1），x`i（2），…，x`i（75）），其中I=1，2，…，16

3.计算关联系数。即计算特征序列CPI和备选影响因素序列各对应数据之间的关联度，对于ξ∈（0，1），令：

则γ（X0，Xi）满足灰色关联四公理，其中ξ称为分辨系数，根据灰色理论，由于CPI与这些备选影响因素之间的关系相对直接，因而分辨系数不应过高，因而设定为0.46。通过上述公式， 得出的计算结果γ（X0（k），Xi（k））为关联系数，而γ（X0，Xi）称为X0与Xi的灰色关联度。

（三）CPI指数灰色关联分析结果

基于上文的计算分析过程，本文得出我国自2006年以来的月度CPI指数时间序列与其备选影响因素之间的灰色关联系数如表2所示。根据模型运算结果，即依照各个关联因子对CPI的灰色关联度进行排序得到的结果，可以发现，虽然我国CPI指数受到各备选因素的影响均较大，但是其影响程度大小存在一定的差异。

从样本数据的整体情况来看，2006 年1月-2012年3月，在现有影响我国居民消费商品和服务价格波动的因子中，商品零售价格指数的影响最大，其次分别是工业品出厂价格指数，原材料、燃料和动力购进价格指数。而选取的社会消费品零售总额、批发零售业零售额对我国商品价格波动的影响较小。

因而可以认定，以一般日用品和食品为代表的商品、衣着织物为代表的工业品、和燃料为代表的能源价格波动是影响我国CPI价格指数波动的主要因素。

我国CPI指数影响机制

（一）日用品及食品价格上涨引发居民消费价格水平提升

首先，通过灰色关联分析可以发现，日用品超越食品价格的上涨成为推动我国居民消费价格水平上涨的主要因素。由于目前工业生产原材料、生产所需能源价格的不断上涨，我国工业部分生产日用产品的生产成本压力较大，同时由于人工成本的不断上升使得以劳动力密集型企业为主的日用产品生产厂商的销售价格面临较大的上涨压力，从而导致整个终端消费市场上日用产品价格的上涨，进而推动了我国CPI指数的不断提升。

其次，食品价格的上涨依然是推动我国居民消费价格水平上升的主要因素之一。由于目前国际和国内粮食供求关系的变化，国内国际粮价均处于高位运行阶段，加上近几年我国自然灾害频发，粮食生产产量提升幅度有限，同时我国粮食生产企业、农民粮食生产的生产成本的上升，如尿素等化肥、柴油农膜等生产资料购买价格的上升也导致目前我国食品价格不断上涨，直接推动了我国CPI指数的不断攀升。

（二）国内投资过热引致居民消费价格水平提升

通过灰色关联分析可以发现，工业生产方面的其它工业原材料及半成品类的物资价格、建筑材料及非金属矿类和燃料动力类资料的价格上涨也是推动我国居民消费价格水平上涨的一大主要影响因素。由于国际金融危机以及欧债危机发生以后，我国外向型经济发展出现一定的迟滞，迫使我国政府采用投资推动型经济政策来刺激经济增长。这种经济政策的实施使得我国社会固定资产投资增幅在近几年增长较快，投资增速的提升导致企业对于工业原料、矿物资源、动力燃料的需求不断高企，间接推动了这些原材料价格的上涨，而这些资源价格的上涨又进一步推动了居民消费相关产品的生产商的运营成本的上升，从而最终推动了我国居民消费价格指数的提升。

此外，由于能源、原材料受到自然资源的限制以及资金等因素的影响，供给不能无限扩大，供给弹性小，能源、原材料需求的增加必然引起产品价格的大幅上涨，因而工业材料、能源价格上涨对居民消费价格指数的影响不容忽视。

（三）垄断的存在使得价格上涨效应直接转嫁终端市场

通过上文分析可知，粮食、日用品、矿产资源、能源等导致居民消费价格指数上涨的主要影响因素的生产市场上均存在一定的大型企业垄断。例如电力、燃料等垄断企业的存在使得其在市场上具有较高的谈判地位，当其原材料购进价格和生产成本上升时，垄断企业的应对措施往往并非改进生产技术、提高生产效率，而是直接将其生产成本压力转嫁到终端市场，通过商品提价等方式来保证自身超额利润的实现。因而在关键生产领域，垄断企业的成本完全转嫁操作也是引发居民消费价格指数上涨的一大主要影响因素。

结论

通过以上对我国CPI指数与相关影响变量的灰关联分析以及其影响机制的剖析，本文认为与CPI指数变化灰关联程度较高的日用品价格、食品消费价格、工业原料价格、原材料燃料价格的上涨是影响CPI指数变化的重要影响因素。因而在考察这些指标对CPI指数可能的影响机制和影响途径的基础上，本文认为未来我国相关部门在制定以控制通货膨胀为目标的经济政策过程中，应当重视对于日用品价格和工业原料价格的控制，并通过推动关键生产行业的市场化改革来提高企业生产效率和技术水平，从而减少关键产品价格上涨和减轻价格转嫁作用给CPI指数带来的上涨压力。

参考文献：

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2.谢佳利，杨善朝，梁鑫.我国CPI时间序列预测模型的比较及实证检验[J].统计与决策，2008（9）