中国居民消费价格指数影响因素的实证研究

曹阳

【摘要】改革开放以来，随着中国经济不断增长，各地居民对生活水平的高要求和高需求推动了居民消费价格指数CPI不断波动，给经济的平稳快速发展带来了负面影响。为了维持经济平稳发展的态势，需要对CPI波动进行持续关注，而CPI波动又是由八大消费品及服务类消费价格的变化为基础的。本文采用2001年1月至2017年12月的CPl月度数据和相应的八大消费品价格指数，通过多元线性回归模型，运用最小二乘法，对居民消费价格指数的内在影响因素进行研究，从而得出各消费因素价格控制的相关对策和建议，以此对我国宏观经济发展起到积极作用。

【关键词】居民消费价格指数 物价 宏观经济 多元线性回归

一、研究背景

居民消费价格指数CPI是反映一个国家或地区的宏观经济形式的主要指标，从中可以得出各消费品和服务价格在一定时间内的变化。根据不同的分类目的和分类对象，中国居民消费价格指数主要有三种分类办法，分别是按城乡居民的收入水平和消费构成分的城市/农村居民消费价格指数；按消费品和服务项目的用途分类的食品、烟洒及用品、衣着、家庭设备用品及维修服务、医疗保健及个人、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住八类；按指数计算方法的不同分的定基指数、环比指数、同比指数和年度指数。

本文采用国家统计局发布的2001年至2017年的月度统计数据，通过建立多元线性回归模型，运用最小二乘法，研究按消费品和服务项目用途分类的八类消费品价格指数对中国居民消费价格指数CPI波动的影响。

二、理论陈述

CPI及其影响因素之問的关系一直是业内研究热点，从目前可以查阅到的文献来看，有关居民消费价格指数CPI波动情况的研究主要分对外部影响和对内部构成因子两种研究方向。

大多数学者认为收入与物价之间存在相关性。余元全（2007）表示物价的波动具有滞后性，居民储蓄量的波动不会当下就对CPI产生作用。供给需求因素也对物价的波动有重要的影响。董梅（2011）运用VAR模型得出原料、染料和动力购进价格指数和工业产品出厂价格指数对CPI的影响较弱且有3个月的时滞。陈丹丹和任保平（2008）研究发现需求冲击是他们所选样本期间引起物价波动的主导因素。货币因素方面，国内学者大多研究了货币供给和货币量对CPl波动的关系。刘霖和靳云汇（2005）研究得出物价与M2、经济增长率三者之间具有长期的均衡关系。范志勇和向弟海（2006）认为货币供给冲击是消费者价格水平短期波动的主导诱因。

内部构成因子研究主要是针对构成居民消费指数的八大因素或单一影响因素进行定量统计分析，来探讨CPI的波动情况。李敬辉和范志勇（2005）认为食品价格波动是价格指数波动的首要影响因素。

考虑到数据的可获取性，本文试图用2001年以来的CPI月度数据和相应的八大内部构成因子价格指数，运用多元线性回归的方法，对居民消费价格指数的内在关系进行研究。

三、实证分析

（一）模型设定

通过对数据的观察，根据搜集的2001年1月至2017年12月的月度统计数据，建立模型。其模型表达式为：

Y=β0+β1X1+β2X2+β3X3+β4X4+β5X5+β6X6+β7X7+β8X8+μ

其中：

Y：中国居民价格指数同比增长率（%）

X1-X8：食品类、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、交通和通讯类、娱乐教育文化用品及服务类、居住类居民消费价格指数同比增长率（%）

β0可看作在不变情况下，物价的同有增长率；βj（j=1，2…8）为待估计的偏回归系数，分别表示各消费品类和相关服务价格变动对CPI的影响，在其他解释变量保持不变的情况下，Xi每变化一个百分点，对Y造成的影响为βj；μ为随机扰动项。

（二）模型参数估计

运用Eviews8.O软件，采用最小二乘法，对总共204组数据进行多元线性回归，对所建模型进行参数估计。

由估计结果可得模型回归方程为：

Y=-0.092642+0.327682X1+0.009696X2+0.095258X3+0.058901X4+0.1 14468X5，+0.035249X6+0.136030X7+0.157472X8

（三）模型检验

1.经济意义检验

通过上述多元线性回归得到的模型，可进行经济意义检验：

（1）β0=0.092642，表示如果八大消费品价格指数维持现有增长，则我国居民消费价格指数增长将趋缓0.092642个百分点。

（2）八大消费品价格指数的偏回归系数βj均为正，表示在其他条件不变的情况下，每项价格指数每提升1个百分点，CPI增加βj个百分点；反之，降低βj个百分点。例如食品类居民消费价格指数提升1个百分点，CPI增长将增快0.327682个百分点；反之，增速趋缓0.327682个百分点。

（3）以上两点均符合经济理论以及先前预期，经济意义检验通过。

2.统计检验

（1）拟合优度检验。多元线性回归中用可决系数R2来衡量样本回归线对样本观测值的拟合程度。该拟合模型的可决系数R2=0.997496>0.8，可见其拟合优度较好。由于此模型涉及到的解释变量较多，考虑用调整的可决系数来判断模型的拟合优度。本模型调整的可决系数R2=0.997393>0.8，可见是一个很好的拟合结果。从上述结果中町以看出，拟合优度高，模型中解释变量对被解释变量的解释程度高，可推测模型总体线性关系成立。

（2）方程显著性F检验。上述拟合优度检验提供了线性关系成立的推测，需要进一步的统计学上的严格检验，因此需要进行F检验。

HO：β1=0，β2 0，…，βj=0 H1：βj（j=1，2，…，8）不全为零

在显著性水平α=0.05，n=204，k=8，查表得F0.05（8，195）

（3）变量显著性t检验。经过F检验，能够推断出方程的总体线性关系是显著的，但并不能说明每个解释变量对被解释变量的影响都是显著的，因此需要就对每个解释变量进行显著性检验，以决定是否作为解释变量被保留在本模型中，这就需要t统计量。

H0：βj=0

H1：βj≠0

在显著性水平α=0.05，n 204，k=8时，查表町得，tα/2（n-k-1）=t0.025（195）=1.972。而根据参数估计结果，在所有t统计量中，X1，X3 X8均高于临界值，能够拒绝原假设接受备择假设，即认为βj显著不为0。而X2未通过变量的显著性检验，因此将予以剔除。

3计量经济学检验

（1）多重共线性检验。首先用简单相关系数法观察变量问的相关性，Eviews导出的相关系数矩阵表明所有Xi问的简单相关系数绝对值均未超过0.7，初步说明各变量问不存在较强的多重共线性，但并不能完全排除多重共线性的可能。

继而采用逐步回归法，检验多个解释变量的模型问是否存在多重共线问题并解决。分别做被解释变量Y关于X1，X3，X4，X5，X6，X7，X8的一元回归。

根据简单回归中的统计量Rz和R2可以得出，七个解释变量的重要性依次为：X1>X8>X5>X4>X6>X7>X3，因此以解释变量x。为基础，依次引入其他变量，以寻找最佳回归方程。

在整个逐步回归的过程中能够发现，可决系数一直在升高，且各解释参数符号合理并均通过了显著性水平为5%的t检验。因此，最终的CPI增长率函数以如下为最优：

Y=-0.082787+0.32857X1+0.095372X3+0.061034X4+0.11572X5+0.036739X6+0.135376X7+0.15626X8

逐步回归没有剔除任何解释变量，说明该模型不存在多重共线性问题，可能是由于选取的变量为同比增长率，且经济意义方面各类消费品价格相互之间很难产生较高相关度，因此降低了该模型共线性问题发生的可能。

（2）序列相关性检验及补救。通过观察优化后模型的残差变化图形，可以初步判断该模型的随即干扰项存在一定的序列相关，需采用D.W.检验法加以严格检验和补救。

给定α=0.05，样本容量n=204，变量个数k=7时，查表可得D.w.检验的上下界为dL=1.70713，dU=1.83057，而由逐步回归后的优化模型可知DW=0.505099

经Eviews用广义差分法进行序列相关性补救，可得ρ1估计值为0.891867，且t检验结果显著，说明该模型存在序列相关性。在显著水平为5%的情况下，样本容量n=203，变量个数k=7，查表可得D.W.检验的上下界为dL=1.70713，dU=1.83057，此时dU

Y=0.019834+0.326621X1+0.090741X3+0.068832X4+0.105374X5+0.100542X6+0.134443X7+0.137382X8

经过统计检验、共线性逐步回归修正以及序列相关性检验及补救之后的优化模型的拟合情况优秀。

四、政策建议

通过实证研究可得，食品类消费价格指数的变化对CPI波动影响最大，由于食品对CPI的影响会由于不同季节物资供应量和需求量的变化而发生季节性变动，因此食品对CPI的影响会呈现一定正相关；其次是居住类、娱乐文化类、医疗保健类、衣着类、家庭设备及维修类和交通通讯类。烟酒及用品消费价格指数由于未通过参数显著性检验被模型剔除，一定程度上反映了其对CPI波动影响与其他因素相比较小，这可能说明虽然近年来洒类的价格大幅上涨，但实际对公众的日常生活影响很小，此外政府近年来不断进行的禁烟宣传和落实工作也间接降低了烟草对CPI的影响幅度。据此给出如下政策建议：

（一）稳定食品类价格

食品价格作为居民价格指数最重要且权数最大的影响因素，需要继续保持其稳定。有关部门应大力开展粮食生产预测工作，充分了解居民粮食需求的季节性变动，进而有效快速地调节供求关系，防止粮食过多或过少供应，减少粮食市场价格的波动，进而从基本上稳定粮食类价格。在此基础上应持续提高对农业的关注，市场经济建立以来，虽然农业作为第一产业在国民经济中所占比重逐年下降，但农业结构调整依旧应受到重视，有关部门应根据粮食价格的变化调整农业支出结构，引领农业生产者的种植计划，有效降低农产品价格剧烈波动的风险，同时加大资本、技术、劳动力等生产要素的投入，建立健全农村资本和生产要素流动市场，提高要素资源的使用率，从成本改善角度进一步完善农产品价格体系。

（二）稳定居住类产品价格

近年来，政府已从多渠道加强房地产市场的宏观调控，但仍需对房地产市场继续严加监管。对房地产开发投资增幅过快的地区，有关部门应当密切关注并积极预测市场需求，适当调该地房地产开发规模，对投资过热的地区适度降温。对结构性矛盾突出、房产价格涨幅过大的地区，要着力于调整住房供应结构，适当增加土地供应量，加快普通商品住房建设和经济适用住房管理，满足不同收入家庭的住房需求，稳定商品房价格的过快增长。在此基础上还需要不断完善房产风险控制机制，银行间逐步实现住房贷款信息联网，保障买房卖房者的合法利益。同时通过保障出租住房的合理收益，引导长线投资性购房。

（三）加强对娱乐教育文化类产品价格的监管

娱乐教育文化类产品虽然在整个消费价格指数体系内所占比重不如食品和居住类产品那么大，但是该指数增长率呈现显著上升态势。随着互联网时代的到来，线上旅行社开始走红，但是线上旅行社实体难觅，这也给有关部门的监督带来了困难。应当出台相应办法，加强旅行社经营监督机制，线下线上两手抓，对旅游业团体旅游漫天要价的乱象予以制止。

教育和培训方面，宣扬给学生校内课业减负的同时，继续严格进行对其他培训机构的监察控制措施。避免校内减负校外增压的现象所导致的教育类产品价格虚高且不稳定波动。

参考文献：

[1]任洁.中国居民消费价格指数波动的实证研究[D].昆明：昆明理工大学硕士学位论文，2008.

[2]尉盼龙.我国省际价格传导的實证研究[D].广州：暨南大学硕士学位论文，2007.

[3]余元全.资产价格对我国宏观经济的影响研究[J].重庆大学学报，2007，（6）.

[4]董梅.基于VAR模型的CPI影响因素分析及预测[J].兰州商学院学报，2010，（3）.

[5]陈丹丹，任保平.需求冲击与通货膨胀——基于中国的经验研究[J].当代财经，2008，（6）.

[6]刘霖，靳云汇.货币供应、通货膨胀与中国经济增长——基于协整的实证分析[J].统计研究，2005，（3）.