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关于河北省居民消费价格指数的实证研究

2017-10-20王丽宁周琪琪

中国乡镇企业会计 2017年12期
关键词:河北省

王丽宁 周琪琪

摘要:居民消费价格指数反映居民家庭一般所购买的消费价格水平变动情况的宏观经济指标。首先利用河北省2012-2015年的居民消费价格分类指数的月度数据,将构成我国居民消费价格指数的8个指标进行因子分析,提取出2个主因子,然后将因子得分与因变量居民消费价格指数进行回归,得到基于因子回归的居民消费价格指数模型并对该模型进行相应的分析。结果表明,除了娱乐教育文化用品及服务类居民消费价格指数对居民价格消费指数产生负向作用,其余的自变量均对河北省居民消费价格指数产生正向作用。最后基于以上分析提出相应的对策建议。

关键词:河北省;居民消费价格指数;因子回归

一、引言

居民消费价格指数(CPI)是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。CPI增长对个人和家庭来说意味着货币贬值、资产缩水,其购买力下降;对国家来说意味着钞票发行过多,CPI一直都是4%以内是可以接受的轻微通货膨胀,超过4%就比较危险了。但是如果CPI降低,居民的购买能力提高了,但是生产者利润下降,这会降低生产者的积极性,导致生产减少。由于CPI影响着政府制定货币、财政、消费、价格等政策,因此准确地分析CPI内部体系,并且有预见性通过各类价格观测CPI的发展趋势,具有重要意义。

二、河北省居民消费价格指数的实证研究

(一)指标体系及数据来源

本文从国家统计局网站分别收集了2012-2015年河北省居民消费价格指数及河北省居民消费价格分类指数(以上年同期=100为基准的月度数据),以居民消费价格指数作为因变量,食品类居民消费价格指数(x1)、烟酒及用品类居民消费价格指数(x2)、衣着类居民消费价格指数(x3)、家庭设备用品及维修服务类居民消费价格指数(x4)、医疗保健和个人用品类居民消费价格指数(x5)、交通和通信类居民消费价格指数(x6)、娱乐教育文化用品及服务类居民消费价格指数(x7)和居住类居民消费价格指数(x8)8个大类作为自变量,构建基于因子回归的CPI模型。

(二)因子分析

运行结果及分析如下:

由表1可以得出KMO值为0.703,该值接近于1,并且在显著水平为0.05的情况下,sig值为0.000小于显著水平,因此适应性检验表明该数据比较适合做因子分析。

提取方法:主成份。

旋转法:具有Kaiser标准化的正交旋转法。

a.旋转在3次迭代后收敛。

表2给出了因子贡献率的结果。其中前两个因子的特征值大于1,并且前两个因子的特征值之和占总特征值得88.480%,因此提取前两—个因子作为主因子。

由表3可知,每个因子只有一部分指标方面的因子载荷较大,因此可据上表分类,将8个指标按高载荷分成两类:烟酒及用品类、衣着类、家庭设备用品及维修服务类、医疗保健和个人用品类在第一主因子上载荷较大,这4类指标涉及到居民生活的医疗、家用电器、烟酒和穿着等方面,这些都是在生活质量比较稳定的情况下人们才会更注重这些方面带给自己的效用以提高自己的生活水平,因此可以将第一主因子命名为生活质量因子;食品类、娱乐教育文化用品及服务类、居住类和交通和通讯类在第二主因子上载荷较大,这4个指标涉及到居民生活的吃住、娱乐、出行等方面,这些是居民生活的基本方面,因此可以将第二主因子命名为生活基本因子。

提取方法:主成份。

旋转法:具有Kaiser標准化的正交旋转法。

构成得分。

根据表4可以列出这两个个主因子得分的表达式:

f1=-0.047x1+0.203x2+0.177x3+0.158x4+0.307x5-0.148x6-0.340x7-0.122x8

f2=0.288x1+0.0242+0.038x3+0.096x4-0.137x5+0.371x6+0.194x7+0.368x8

(三)多元回归分析

将所得的因子得分估计值作为自变量,对因变量进行逐步回归,SPSS软件输出结果显示,回归模型的RZ值为0.933,调整RZ值为0.930,说明模型的拟合优度很好;F检验P值为0.000,小于显著性水平0.01,拒绝原假设,说明该回归模型是可靠的;方差扩大因子值为1,说明自变量间不存在多重共线性。由表7可知,第一主因子、第二主因子以及第三主因子系数的t检验P值均为0.000明显小于显著性水平0.01,即该模型的线性效果均显著。根据回归系数表,得到回归方程:

Y=0 .873f l+0.414f 2

将第一主因子和第二主因子得分的表达式带人回归方程中,得到河北省的居民消费价格指数模型方程:

y=0.078x1-0.187x2+0.170x3+0.178x4+0.211x5+

0.024x6-0.217x7+0.046x8

根据模型的分析结果可知,食品类居民消费价格指数(x1)增加1%,居民消费价格指数会增加0.078%;烟酒及用品类居民消费价格指数(x2)增加1%,居民消费价格指数会增加0.187%;衣着类居民消费价格指数(x3)增加1%,居民消费价格指数会增加0.170%;家庭设备用品及维修服务类居民消费价格指数(x4)增加1%,居民消费价格指数会增加0.178%;医疗保健和个人用品类(x5)增加1%,居民消费价格指数会增加0.211%、交通和通信类居民消费价格指数(x6)增加1%,居民消费价格指数会增加0.024%;娱乐教育文化用品及服务类居民消费价格指数(x7)增加1%,居民消费价格指数会降低0.217%;居住类居民消费价格指数(x8)增加1%,居民消费价格指数会增加0.046%。

(四)结论

除了娱乐教育文化用品及服务类居民消费价格指数对河北省居民价格消费指数产生负向作用,其余的自变量均对河北省居民消费价格指数产生正向作用。

医疗保健和个人用品类价格对河北省居民消費价格指数上涨的推动作用最为明显。这一类包括医疗保健和个人用品及服务两个中类,具体包括医疗器具及用品、中药材及中成药、西药、保健器具及用品、医疗保健服务、化妆美容用品、清洁化妆用品、个人饰品、个人服务。其中西药、中药以及个人服务的价格较高因此有效地拉动了消费价格总水平。但是医疗保健也涉及到居民看病难、看病贵的问题了,河北省政府应该提高基层医院的医疗水平,加大对医疗卫生的投人来解决看病难、看病贵的问题。

烟酒及用品类价格的上涨对河北省居民消费价格指数的上涨的推动作用较大。一些香烟和酒类等通过广告等手段使价格增长的较高,并且2015年5月烟草价格提高消费税后,烟草价格一直高位运行。并且随着居民收入的提高,人们对烟酒类的档位要求也越来也高,与此同时带动了居民消费价格总水平。

家庭设备用品及维修服务类价格类的上涨对河北省居民消费价值指数上涨的推动作用也较大。家庭设备用品及维修服务类包括耐用消费品、室内装饰品、床上用品、家庭日用杂品、家庭服务以及加工维修服务。河北省“桑拿天”带动了市场上空调、热水器、电冰箱的热销以及加工维修服务,在一定程度上拉动了河北省价格总水平。

衣着类价格的上涨也是河北省居民消费价格指数上涨的一个重要推动因素。衣着类包括服装、衣着材料、鞋袜帽包括衣着加工服务费。一是人工成本上涨;二是经营场地租金上涨,近年来商场的租金随着商业地产的升温也在不断上涨,这些都会最终反映到服装的价格上;三是原材料价格的上涨。这三个方面造成衣着类价格的上涨,带动了居民消费价格指数的增加。

食品价格的上涨对CPI的上涨有相对较弱的推动作用。粮食、淀粉及制品、干豆类及豆制品、油脂、肉禽及其制品、蛋、水产品、菜、调味品、糖、茶及饮料、干鲜瓜果、糕点饼干面包、液体乳及乳制品、在外用膳食品以及其他食品。这些都属于居民生活必需品,收人弹性小,也就是无论居民的收入如何对食品类的需求基本上是一样的,因此食品类价格的上涨对CPI的拉动作用较弱。

河北省居民消费价格指数持续上涨的驱动因素中居住类的上涨趋势也较为明显。居住类指标包括建房及装修材料、住房租金、自有住房以及水、电、燃料。近年来河北省房地产价格上涨幅度较大,对整体物价的上涨具有很大的刺激作用。并且装修材料这方面的消费是与居民收入呈现正向相关作用的,收入高的人群在装修材料这方面的消费也会较高。但是河北省的房价涨幅过快容易造成CPI有较大的波动以致出现严重的通货膨胀现象。

综上所述,政府应建立相应的价格预警机制,对价格波动幅度突出的类别要保持密切关注。

三、对策建议

(一)提高医疗、教育权重,降低食品权重

通过以上的分析我们可以得出医疗保健和个人用品类价格和娱乐教育文化用品及服务类价格是河北省居民消费价格指数变动的主要因素,而食品类价格对河北省居民消费价格指数的影响相对较弱。但是中国CPI权重体系中食品类权重占了31.4%,并且随着我国经济的发展,食品支出占居民消费支出的比重呈现下降的趋势。因此食品在CPI中权重过高,应该降低食品权重,提高医疗、教育的权重。

(二)加强对物价监测和监管

通过前面的分析我们还可以得出,河北省居民消费价格指数稳定的增长需要政府对价格波动幅度突出的类别保持密切的关注。因此加强价格监管是保持经济稳定发展的重要手段。为了更好地加强对物价的监测和监管,各级价格主管部门应该加强市场价格的监督检查和市场巡查的力度,对串通涨价、捏造散布涨价信息、囤积居奇、哄抬物价、以次充好变相抬价等违法行为要依法从严从快查处。除此之外,要完善价格调控,坚持月度、季度价格形势分析制度,及时研判价格走势,适时提出调控建议。

参考文献:

[1]李建平,安乔治.价格学原理[M].中国人民大学出版社,2015.

[2]河北省统计局.河北省2015年国民经济和社会发展统计公报[J].统计与管理,2016(3):6-11.

[3]陈娟,余灼萍.我国居民消费价格指数的短期预测[J].统计与决策,2005(4):40-41.

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