战后中储券兑换率的物价影响效应：基于反事实(2)

可见，已有中储券兑换的研究，基本都认为国民政府人为低估了中储券的价值，对物价产生一定影响。但是，已有文献都没有深入分析兑换政策的真实影响效应。萧政的方法和思路对本文具有重要启示意义，利用该研究方法，通过模型分析中储券兑换政策前的实验组（即上海）和控制组（即大后方地区），从两者间的相关性“预测”政策实施后实验组的“反事实”，可以克服因果关系不明确和理论建模复杂的不足和困难。由于货币不同，大后方正好可以构成上海物价变化的参照对象，若干后方城市能够拟合成虚拟的上海物价趋势，因而利用“反事实”分析既具史料支撑，同时也有理论可行性。

二、数据来源及模型设计

（一）数据来源、说明和处理方法

对比考察收复区和大后方诸多城市物价变化，其中收复区以上海为代表，而大后方则以成都、重庆、桂林、贵阳、昆明、兰州、宁夏、西安、西宁和雅安为考察对象。考察时期分为两个阶段，以1945年8月作为分界线，其意义在于区别上海和大后方的政经形势，在8月以前两个区域分别属于沦陷区和国统区，也是本文“反事实”分析数据阶段划分的根本依据。

本研究以零售物价指数作为物价涨落的衡量指标，所有指数均来自民国期刊，上海零售物价数据来源包括《上海物价月报》《每月统计》《中央银行月报》《上海市经济统计简报》和《中农经济统计》等。大后方10个城市的数据主要来源于《中农经济统计》，该刊由中国农民银行经济研究处主管，创刊于1941年7月，是了解大后方物价指数的重要来源。

不同刊物和机构编制的零售物价指数存在较大差异，需要进行大量筛选和比对工作，尽量统一统计口径。以《中农经济统计》为例，它所发表的零售物价指数多以后方城市为主，对上海的统计仅限于部分年份。它的统计对象较少，但分类齐全，包括食料类（11种）、燃料类（5种）、衣着类（4种）和杂项类（5种）；以1936年1至6月为基期100，计算方式为简单几何平均法，优势在于统计口径统一，便于比较。但是不足之处在于上海部分月份数据缺失，零售物价指数需要根据前后数据作推断。在1945年6月至12月间，公布发行的只有上海趸售物价指数，而缺乏零售物价指数，这是研究中的客观困难；所以只能退而求其次，以工人生活费用指数取代，而其他月份数据都是零售物价指数，与大后方数据性质保持一致。

战后中储券重新兑换成法币，对物价指数产生巨大影响，比如上海1945年8月物价指数为9 740 247.7，9月则变成34 670。指数表现为“断崖式”下跌，其实只是数据上的转化，因为采用200∶1的比率之后，以法币衡量的物价只有中储券时期的1/200。言外之意，9月份的指数应该还原成200倍才具有可比性，即9月真正指数应该是 6 934 000，相对于 8月的 9 740 247.7，下跌了28%。抗战胜利后，不仅上海出现物价下跌，其他大后方城市也是如此，比如兰州8月零售物价指数为161 730，9月骤然跌至95 869，跌幅为41%[13]。可见，只有将中储券兑换率考虑到物价指数之中去，才能体现物价上涨的真实情况。对上海物价指数的处理，是将考察期间所有物价指数均乘以200。由于物价指数比较明显地随着季节而发生波动，在数据处理过程中为了消除季节因素的影响，并且为消除异方差以及波动趋势，本文对所有的物价指数进行对数处理。

（二）模型选择与设计

本文借鉴萧政的研究方法，利用“反事实”分析方法评估中储券兑换政策。萧政认为，在一个模型系统中，各个截面个体在经济运行上具有某种共同特点或共同驱动因子，完全没有联系的个体在现实中很难找到，即各个体具有一定关联性，因而可以据此构造一个模型，在计量上将其中一个个体的某个变量表示成其他个体的变量的（非）线性组合。

其中，该个体属于实验组或者处理组（treatment group），而其他个体则为控制组或对照组（control group）。由于一项经济政策的实施，我们不可能同时观察到未受到政策影响和已受到政策影响的不同结果，所以需要借助控制组的个体组合来近似表示研究对象的实际情况，从而可以得到拟合值，或者说是“反事实”预测值，然后将此值与真实值进行对比，最终对兑换政策做出合理解释。

以上海作为实验组个体，控制组城市的选择有严格依据，必须满足两个条件：首先控制组必须是没有经历过中储券兑换政策的城市，那就表明这些城市来自抗战时期的大后方；其次是控制组城市要有连续的物价指数资料。

文章来源：《中国物价》 网址: http://www.zgwjzz.cn/qikandaodu/2021/0128/333.html