陈梦根，胡雪梅

(北京师范大学 统计学院，北京 100875)



CPI质量调整及方法改进问题新探

陈梦根，胡雪梅

(北京师范大学 统计学院，北京 100875)

摘要：产品质量变化是CPI偏差的主要来源，质量调整问题是CPI统计理论与实践的难点之一。进入大数据时代，CPI质量调整的必要性和可行性都显著上升，常用的一些质量调整方法将更具操作性，而且质量偏差调整的效果也将明显改善。基于大数据的支持，经典的Hedonic方法可采用加权时间―虚拟Hedonic指数和加权时间―产品―虚拟Hedonic指数对质量发生改变的规格品进行价格虚拟，结果更加合理准确，并能保证CPI质量调整的及时性和动态性。目前中国CPI统计尚未引入质量偏差调整，为进一步提高数据质量，应尽快研究和实施CPI质量调整。

关键词：大数据；CPI；质量调整；Hedonic方法

一、引言

随着互联网和信息技术的发展，人类社会正进入一个数据爆炸性增长的大数据(Big data)时代，大数据对经济统计影响显著，其中居民消费价格指数(CPI)首当其冲。作为最重要的价格统计指标之一，CPI数据质量高低对政府、企业和居民决策意义重大。编制物价指数的一个基本假设是不同时期的产品“同质可比”，但在经济飞速发展的时代，市场上新产品开发周期缩短，品种不断丰富，消费者“产品篮子”更新换代越来越快，“同质可比”的前提假设受到巨大冲击与挑战。

理论上，质量变化偏差是CPI偏差的主要来源，因此质量偏差调整是CPI统计的重要环节之一。实践当中，由于基础数据不足，进行CPI质量调整较为困难，中国目前尚未对CPI进行质量调整。……