战后中储券兑换率的物价影响效应：基于反事实(3)

具体来说，设为上海（i=1）的零售物价指数，假设每个城市物价共同驱动因子为，是随地区i而变化的系数；为每个地区i所特有的固定效应，只与自身有关，而不受外界干扰；为随机干扰项，其期望值，所以可以表述成如下模型：

在中储券兑换政策实施前，上海物价没有受到影响，即；中储券政策实施之后，上海物价明显受到200兑1政策的影响，即。而对于控制组，由于法币一直是流通货币，中储券是否兑换对其没有直接影响，表示为：；。兑换政策对上海物价影响的处理效应为：

在（2）式中，表示中储券兑换政策实施之后的物价指数，可以直接观测到。但是，却是一组不能直接观测的数据，因为政策已经实施，我们无法再同时得到政策未实施时的物价数据，而只能观测到控制组的物价指数，因为它们没有受到政策影响。所以，以控制组未曾受到政策干扰的数据作为参照系进行“反事实”分析，推测的“反事实”数据，最后将它与进行对比，从而推断如果没有中储券兑换政策，上海物价指数将会呈现何种趋势。

此外，在控制组城市的选择方面，考虑到数据可获得性，尽量选择有完整物价指数统计记录的大后方城市。在这些城市拟合成上海模型的过程中，理论上来说是从除上海之外的（i-1）个城市中选择j个，则有种选择方法。按照萧政的研究思路，利用Akaike信息准则（AIC）最小原则确定拟合最优控制组，最初选择10个后方城市，但通过多次尝试用AIC准则，最终确定5个城市作为控制组城市，即贵阳、兰州、西安、桂林和重庆。从计量方面，上述城市能够比较好地拟合上海的物价水平，而且由于空间距离导致经济联系相对较少，这种“相隔”状态更有利于两者的对比分析。所以，无论从数理还是现实经济联系来看，它们都是比较理想的参照对象。在得出拟合模型之后，需要以这5个城市1945年9月至1946年5月的数据进行样本外预测，从而最后得到上海物价指数的“反事实”数值，即。

（三）零售物价指数的平稳性以及处理办法

考察1945年9月到1946年5月期间5个城市零售物价指数，因属于时间序列数据，首先要考察数据的平稳性。一般来说，绝大部分时间序列数据具有非平稳的特点，因而拟合很有可能只是一种数量上的巧合，即所谓的伪回归。

检验平稳性，大多利用DF检验或ADF检验方法。本文对所有物价指数取对数并进行一阶差分，即，得到零售物价指数的增长率，起到使数据平稳的作用。各城市物价指数以及取对数之后的差分数据ADF检验结果如表1所示。

（数据来源及说明：上海的物价指数来源，根据上海社科院经济所编写的《上海解放前后物价资料汇编》第332至335页工人生活费用指数资料、《上海物价月报》1943年第11期3页、《中央银行月报》1946年第2期98页等物价资料整理而得。表1已经统一处理为以1937年为基期，即1937=100。其他城市的物价指数全部来自中国农民银行经济研究处编辑的《中农经济统计》，由1941年至1946各市零售物价指数整理而得。另外，表1检验形式（c,t,k）中的c、t和k分别表示ADF检验中的常数项、趋势项和滞后阶数，滞后期的选择以AIC值最小为准则。）?

从表1看到，实验组上海和控制组的各城市原始物价指数都是非平稳的，但是通过对数和差分处理之后，各数据具有明显的平稳性，即都通过了1%的显著性水平。所有序列都是一阶单整，具有协整关系，存在长期稳定关系。所以，我们在拟合上海的“反事实”物价指数时，可以直接利用存在协整的序列数据建立回归模型，而不会出现所谓的伪回归现象。

三、实证结果、分析及检验

（一）实证结果与分析

借鉴萧政的做法，利用中储券兑换之前的数据，即从 1940年 1月至 1945年 8月各控制组个体的零售物价指数，拟合上海相应时期内的物价指数。根据前文假设，可以设定以下模型：

（3）式是在（1）式的基础上设立而成，由贵阳（GY）、兰州（LZ）、西安（XA）、桂林（GL）和重庆（CQ）构成最终的能够近似代表上海的控制组，以5个城市的零售物价指数为自变量，上海物价指数为因变量，其拟合结果如表2所示：

?

表2中，控制组各城市的系数即为模型（3）中 的值，各参数都具有显著性，拟合优度达到99.2%，拟合程度很好。所以在中储券政策实施之前，各个体拟合成的“假设上海”模型如（4）式所示：

（4）式中， 是“反事实”拟合得到的“假设上海”物价指数，而真实上海物价指数可以通过统计数据整理得到，两者之间的长期关系如图1所示。

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