当前我国CPI波动的多因素实证研究

吴义根 ，田 英

（1.池州学院 经济贸易系，安徽 池州 247000;2.中国人民银行镇江市中心支行，江苏 镇江212004）

2008年美国次贷危机引发了全球性金融危机，世界经济陷入停顿。为了促进经济发展，各国均采取一揽子政策拉动经济发展。在我国走出困境的同时，CPI也发生了显著的波动，CPI指数由2009年7月的98.2上升到2011年7月的106.5，一直呈现上升趋势，期间CPI虽有波动但趋势并未改变,在国家宏观调控下，目前已经略有下降。2011年5月CPI的增长率是5.5个百分点，而6月CPI增长率是6.5个百分点，近期CPI稍有回落，但压力依然很大，如图1。目前居民生活的方方面面因货币购买力下降已有了不同的表现，如减少猪肉、水产品以及鸡蛋等物品的消费，通货膨胀给人们带来的压力逐渐增大。因此，分析我国本轮CPI波动的主要驱动因素具有重要的现实意义。

图1 我国CPI同比增长率的变化情况（2010年1月-2011年12月）

1 我国当前CPI及其构成因素的变动状况（2009年7月-2011年12月）

我国政府在一揽子政策的刺激下，经济率先恢复增长，经济增长保持了较高的速度，也是全球经济复苏的主要贡献者。虽然经济有了较好的发展，但我国也出现了比较明显的新一轮物价上涨，CPI一路走高。

图2 我国CPI及其构成因素的变化情况

图2反映了我国近30个月CPI及构成的八大因素指数变动情况，变动较为明显的是食品，指数由2009年7月的98.8到2011年 6月的114.4，上升的速度快且幅度大；其次是居住，主要是房价的变化带动的，这两条折线变动幅度大且都在CPI折线的上方。另外，食品价格指数在2011年7月上升至114.8的高位后开始回落，居住指数更是出现了恢复到CPI指数的下方。显然这次CPI波动与食品和居住呈现出联动关系。

2 CPI多因素回归的多重共线性诊断

在利用多因素应回归2之前，首先利用软件SPSS17.0对数据进行多重共线性诊断，否则可能无法正确反映每个解释变量对被解释变量的单独影响，甚至可能使估计的回归系数符号相反，得出完全错误的结论，影响回归模型的稳定性。SPSS17.0输出结果如下表1、2：

表1 模型汇总

表2 Anovab

从表 1、表 2可以看出：R2=1.000，调整的 R2=1.000，可决系数很高，F检验值为13235.981，明显显著(Sig=0.000＜0.05)。但是我们观察系数表（表 3），解释变量烟酒及用品的系数检验不显著 （Sig=0.828＞0.05），这表明可能存在严重的多重线性共振

表3 CPI的各解释变量的系数

3 CPI多因素回归分析

鉴于以上多重线性共振检验结果，CPI与其构成的八因素回归分析必须消除多重线性共振，于是利用SPSS17.0采用逐步回归法消除多重线性共振对回归结果的影响，其最终的输出结果见表4。

表4 CPI的各解释变量的系数

通过软件的逐步回归分析，我们可以发现，引入解释变量食品，我们发现R2=0.966，调整的R2=0.965，可决系数很高说明模型回归拟合度较好，F检验值为 806.244，明显显著（Sig=0.000＜0.05）。 食品系数的T检验值为28.394，明显显著（Sig=0.000＜0.05），在模型2中添加了解释变量居住进行回归，R2=0.994，调整的R2=0.994，可绝系数很高而且较模型1拟合度有改进，F检验值为2118.48,明显显著（Sig=0.000＜0.05），解释变量食品和居住的 T检验值分别为27.867、10.776，而且都通过显著性检验。通过逐步回归，本文得出的方程中解释变量食品、居住、烟酒及用品、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品能通过显著性检验（其Sig均小于0.05的可接受水平）。因此，我们得出CPI与各大类之间的最终回归模型：

4 CPI与解释变量食品、居住的单因素回归分析

通过CPI的多因素回归分析3我们发现，CPI主要受两个解释变量的影响较大，分别为食品和居住，其中食品影响系数为0.583，第二因素居住为0.309。也就是说当前我国CPI波动的主要驱动因素因素可能就是这两个因素。于是我们分别对这两个因素进行单因素回归分析，以进一步明确他们之间的关系。

4.1 CPI与食品的单因素回归分析

利用软件SPSS17.0对CPI与食品进行单因素回归，结果如下：

表5 模型汇总

表6 Anovab

表7 系数

从表5至表7中数据可以看出：R方=0.966，调整的R方=0.965，可绝系数很高说明回归方程的拟合度很好，F检验值806.244，显然是显著性的（Sig=0.000＜0.05）。解释变量食品的 T检验值28.394，明显显著（Sig=0.000＜0.05）。这个结果显然说明了CPI上涨与食品类是同步的，为了进一步了解CPI波动的驱动因素，我们利用软件SPSS17.0对食品内部的6个小类进行相关性分析，结果如下：

表8 Spearman相关系数

通过表8我们发现，食品与肉禽及其制品、水产品、粮食、蛋相关性较高，其系数为 0.934、0.972、0.764、0.851。这与现在的猪肉、水产品、粮食、鸡蛋的价格显著上升的社会现象相符。

4.2 CPI与居住的单因素回归分析

利用软件SPSS17.0对CPI与居住进行单因素回归，结果如下：

表9 模型汇总

表10 Anova

表11 系数

从表9至表11中数据可以看出：R2=0.812，调整的R2=0.805，可决系数很高说明回归方程的拟合度很好，F检验值120.572，显然是显著性的 （Sig=0.000＜0.05）。解释变量食品的T检验值10.981，明显显著（Sig=0.000＜0.05）。这个结果显然说明了CPI上涨与居住类指数是同步的，这也进一步解释了目前我国房价的现实状况。

5 实证结果分析

通过以上我们可以发现：

（1）通过CPI的多因素回归分析，我国当前的CPI波动主要的驱动因素是食品类和居住类，食品的价格指数每增加1个百分点，CPI就会相应提高0.583百分点，居住类指数提高一个百分点，CPI就会相应提高0.309个百分点；

（2）从CPI的单因素分析的结果来看，结论验证了目前的CPI的波动主要是食品类和居住类波动导致的。肉禽及制品的价格波动对CPI的推动作用比较大，肉禽类中猪肉的价格上涨是最主要的因素。今年猪肉价格的上涨主要原因有：一是养猪的成本上升，主要是粮价尤其是玉米的价格上涨带动猪饲料价格的上涨以及饲养员的工资上涨导致的；二是去年猪肉价格被打压影响了农户养猪积极性，从而供给明显减少。另外能繁母猪存栏下降以及病疫情导致生猪供应减少也是原因之一。在猪肉价格上升的情况下，加大了对水产品、蛋的需求，从而带动了蛋类价格的上扬。本轮食品价格上涨除了由于肉禽及制品和水产品价格上扬以外粮食价格上涨也是不容小觑的，一方面可能是由于天气因素及国际粮食价格的上涨导致的，另一方面由于高房价带动了建筑市场的繁荣，劳动力匮乏进而引起工人工资的上升，同时生产资料需求增大导致其价格上扬，也即是农产品的需求明显上升，粮食价格上涨也就不难理解了；目前，我国房价的回落和食品的供给改善，也促使了我国CPI的回落。

（3）房价的上涨是推动CPI上涨的另一个主要因素，随着房地产市场的火爆，房价的日益攀升再加上居住在CPI中权重的不断提高，CPI的上升因素中必然少不了高房价的推动。目前，房价已经松动，但宏观调控的压力依然很大。

[1]薛薇，统计分析与SPSS的应用 [M].2版.北京：中国人民大学出版社，2008：220-236

[2]张海波，徐慧.我国CPI波动的影响因素分析[J].统计与决策,2009（19）：86-88.

[3]国家统计局宏观经济分析课题组.近两年来价格上涨的特征、原因及走势分析 [J].统计研究,2008（10）：3-8.

[4]中国人民银行武汉分行,国家统计局湖北调查总队联合课题组.关于建立中国核心CPI问题的研究[J].金融研究,2006（2）：137-145.