2019年经济景气与物价形势监测、分析和预测*(3)

CPI近期的快速扩张主要是由食品分项尤其是猪肉价格快速上涨推动的，是在食品项和非食品项出现结构性分化的背景下展开的。受非洲猪瘟、环保禁养等因素的综合影响，CPI食品分项自2019年3月开始呈单边快速上行态势，截至9月份已累计上行10.5%，创2012年以来的历史新高。与此形成鲜明对照的是，非食品分项从2019年3月开始呈缓慢下行态势，2019年9月非食品项同比涨幅仅为1%，为2016年3以来的最低水平。在两者的共同作用下，CPI呈温和上涨趋势，2019年9月的CPI同比涨幅为3%，自2014年以来首次升至警戒线水平。

受国内需求走弱、国际大宗商品价格不振、国内环保政策和去产能力度有所减弱等因素的综合影响，PPI延续了2017年3月以来的周期性回落态势。

整体来看，PPI和CPI的波动特征具有较高的一致性，但经济新常态以来二者出现两次明显的结构性背离：一是2016年年底~2017年年初，PPI受供给侧改革以及环保限产等因素的影响快速上行，而CPI受食品价格快速回落的影响缓慢下行；二是2017年年初~2019年9月，随着供给侧改革边际效果的弱化、国内总需求的持续疲弱，以及近期中美贸易摩擦的影响，PPI从高位震荡回落至100以下的水平，而近期CPI则在非洲猪瘟、环保禁养等供给侧因素的影响下小幅回升。

图5经季节调整的CPI（蓝线，左轴）和PPI(红线，右轴)

2.2 物价波动的结构性影响因素分析及核心CPI的测算

要准确判断物价的走势，并制定与之相适应的逆周期调控政策，不仅需要实时监测物价的波动态势，还需要分析物价变动的成因，考察各种因素对物价的动态影响。

如前文所述，CPI受食品分项甚至是个别商品价格异常波动的影响较大，在CPI分项间出现结构性分化的情况下，可能无法真实反映总供给与总需求的关系，需要一个更能准确衡量物价水平的指标。

目前，核心通货膨胀率已经成为各国中央银行监控通货膨胀的重要指标之一，国家统计局从2013年1月才开始公布剔除食品和能源的月度核心CPI，数据长度十分有限。此外，CPI能源分项的数据并不对外公布。基于上述原因，使用剔除法研究我国核心通货膨胀率存在着诸多困难。由于本轮CPI上涨主要受食品价格上涨的影响，本文参考Quah和Vahey（1995）[5]、赵昕东（2008）[6]的研究，建立CPI、CPI食品分项与产出的三变量结构向量自回归模型（SVAR），通过脉冲响应函数分析食品价格对CPI波动产生的结构性影响，并测算出核心CPI，用以反映我国真实的物价波动。

本文采用上文估计得到的宏观一致景气指数作为产出的月度代理变量。经检验，3个指标只有一致景气指数是非平稳的。为满足模型估计的要求，本文针对差分处理的3个序列构建SVAR模型并对模型施加适当的识别性约束条件，经过估计，剔除食品价格对CPI产生的结构性冲击，最终测算出差分形式的核心CPI并通过逐项累加得到核心CPI。

根据SVAR模型的脉冲响应分析可以发现，食品价格差分序列在第1期对CPI差分序列产生最大的正向影响，并在第4期趋于0，脉冲响应的持续期较短，这一结果验证了食品价格波动对CPI主要产生短期影响的特征事实。

图6显示，1998～2015年核心CPI与CPI走势基本同步，周期性波动的峰与谷出现的时间也大体保持一致，但核心CPI的波动性要低于CPI。2016年以后，核心CPI和CPI先后出现了多次走势背离的情况，特别是在2016年3月~2017年3月，在此期间我国金融杠杆率过高，资金“脱实向虚”严重，在货币流动性相对宽松的金融环境下，核心CPI大幅上涨，而食品价格的周期性波动在一定程度上熨平了其他分项的价格上涨，导致CPI经历了两轮由峰到谷的小幅波动。2019年在剔除掉食品价格对CPI的影响之后，CPI与核心CPI走势分化明显，根据核心CPI走势可以判断，当前并没有出现通货膨胀。

图6 核心CPI（蓝线）与CPI（红线）

2.3 基于因子分析方法提取影响核心CPI的主要因子

考虑到核心CPI波动可能会受到货币供给、生产成本、需求变动以及宏观经济波动等诸多因素的影响[7]，我们筛选出与物价影响因素相关的17个指标，并将其归类为如下4个因素：成本因素（F1）、货币因素（F2）、需求因素（F3）和宏观因素（F4）。其中，成本因素相关指标的筛选综合考虑了国内生产性成本以及国际输入性成本；货币因素在考虑货币供应量及信贷规模等相关指标的同时，也兼顾了外汇储备的增加所形成的外汇占款对国内通货膨胀所产生的压力；需求因素主要从收入水平、消费能力来反映居民的消费需求以及通过股票价格指数来反映居民的投资需求；宏观因素主要挑选与宏观经济景气走势相一致的指标。针对筛选出的4类相关指标分别进行因子分析[8]，结果显示每类影响因素第一公因子的贡献率均在85%以上，因此，可以作为代表4类影响因素的综合度量。指标分类以及因子载荷结果如表1所示。受指标“城镇居民人均可支配收入”的数据长度所限，本文将样本区间设定为2003年1月至2019年9月，相关数据源于中经网统计数据库和Wind数据库。

文章来源：《中国物价》 网址: http://www.zgwjzz.cn/qikandaodu/2021/0208/337.html