邹心然

摘要：本文主要探讨CPI与PPI的关系。选取中国2014年1月-2018年10月近5年来消费者价格指数和生产者物价指数的月度数据，运用VAR模型，格兰杰因果检验，脉冲响应分析等实证方法研究了CPI和PPI的相关性。从长期看，两者存在长期的均衡关系，PPI的变动会引起CPI的变动。

关键词：CPI PPI VAR模型;脉冲响应分析

一、引言

CPI是居民消费价格指数的简称。是一个反映居民家庭一般所购买的消费品和服务项目价格水平变动情况的宏观经济指标。它反映居民在生活中产生的各种支出：家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。PPI是工业品出厂价格指数的简称。它与工业产品和企业产品有关，是生产某一时期产品生产领域价格变动情况的经济指标，也作为核算国民经济及政府制定经济政策的重要依据，且生产者价格指数高的企业又可以进一步影响消费者价格指数。因此，在经济生活中，两个价格指数统筹的是两个不同的方面，用途上也存在较大的差异。但两者之间又存在密切的关系，探求二者之间的关系可以更好地把握我国宏观经济运行的情况，对更好地理解经济现象有着积极作用。

二、经济学原理

根据价格传导规律，PPI对CPI有一定的影响，整体价格水平的波动一般是从生产领域出现，通过产业链向下游产业扩散，最后波及流通领域消费品。

根据经济学理论，从供给角度来说，PPI很大程度上决定着CPI。需求角度上看，CPI也反过来影响着PPI。

三、模型介绍

本文采用的是向量自回歸（VAR）模型研究，向量自回归模型对于相互联系的时间变量系统可以进行有效的预测。向量自回归模型是把系统中所有的内生变量作为被解释变量，把所有的内生变量滞后值作为被解释变量。该模型弥补了单变量自回归的不足，同时模型的形式灵活，参数容易估计等优点。

本文分别运用了AR根检验，格兰杰因果关系以及脉冲响应分析。

格兰杰检验通俗来讲是检验一个时间序列是否会引起另一个时间序列变量的变化。为了确定CPI和PPI是否存在时间上的先后顺序，本文将进行检验。

脉冲响应检验是对每个内生变量的冲击对自身及其他内生变量产生的影响。但需要注意的是，脉冲响应分析的前提是VAR模型通过了平稳性检验，这样分析才具有意义。

四、数据选取

本文选取的是2014年1月-2018年10月近5年来中国的CPI和PPI的月度数据。其相关数据来源于《中国统计年鉴》及东方财富网中的居民消费价格指数（CPI）和工业品出厂价格指数（PPI）。共计57个样本点。

五、实证分析

（一）ADF的平稳性检验

为了消除数据异方差的影响，对CPI和PPI取自然对数，分别为LNCPI和LNPPI，为了检验数据的平稳性，防止伪回归现象，运用Eviews.8.0进行ADF检验。

从检验结果来看，变量在1%，5%，10%三个显著水平下，单位检验的临界值分别为-3.552666，-2.914517，-2.595033。ADF检验值为-10.67831，都小于相应的临界值，从而拒绝原假设，表明变量CPI不存在单位根，为一阶单整。同理，变量在1%，5%，10%三个显著水平下，单位检验的临界值分别为-4.130526，-3.492149，-3.174802。ADF检验值为-11.80609。表明变量PPI不存在单位根，为平整序列。

（二）VAR模型-选择滞后阶

VAR模型要求序列平稳，所以对序列LNCPI和LNPPI建立VAR模型，在运用VAR模型作实证分析时一个重要问题是要确定变量的滞后阶数，滞后项的选择根据AIC和SC的信息准则，即AIC和SC的值同时相对较小。本文将通过设置滞后项为1，2来进行分析。滞后一阶的AIC和SC值分别为-11.70226，-11.48720。滞后二阶的AIC和SC值为-11.70741，-11.34574。

可以得出，AIC最优值在第二阶，而SC最优值在第一阶，所以通过滞后长度准则来确定合理的滞后阶数。在5个滞后阶数确定标准中，LR，SC和HQ认为滞后1 阶是最为合理的，所以确定VAR模的最优滞后阶为1。

（三）格兰杰因果检验

格兰杰因果关系检验可以确定变量之间是否存在因果关系。如果PPI的变动可以导致CPI的变化，则PPI的变动应发生在CPI变动之前。

在滞后阶为1的情况下，在5%的显著性水平下，LNCPI不是LNPPI的格兰杰原因的概率是0.032小于置信度0.05。所以认为LNCPI是LNPPI的格兰杰原因，同理可得LNPPI是LNCPI的格兰杰原因。因此可以说明CPI与PPI存在互为因果关系。

（四）脉冲响应分析

在进行脉冲响应分析前，需要对模型的序列平稳进行进行检验，本文采用了AR根检验的方法，各个根都落在单位圆以内，表明建立的VAR模型是稳定的，因此可以进行脉冲响应分析。

图2.2中横轴代表响应函数的追踪期数，纵轴代表CPI对PPI的一个标准差的冲击的响应程度。从图中可以发现第一期响应等于0，从第二期开始缓慢增加，到第六期时又降为0，影响微小并最终趋于0。说明CPI的增长会带动PPI的增长，但增长并不明显，反应程度并没有PPI对CPI的反应程度明显。

图1.3中横轴代表响应函数的追踪期数，纵轴代表PPI对CPI的一个标准差的冲击影响程度。从图中可以看出，PPI对CPI的冲击影响在第一期就表现明显，并在第三期达到了最最大值。然后缓慢下降最终趋于0。说明PPI的增长会带动CPI的增长，也证明了物价自上而下的传导机制的正确性，即先从上游产品传递到中游产品最后传递到下游产品（一般消费的产品）。

结论

本文通过构建VAR模型，进行格兰杰检验，脉冲响应分析。格兰杰检验因果分析表明，CPI与PPI互为格兰杰因果。脉冲结果函数的分析表明，PPI对CPI的影响较大，而CPI受自身影响的较大。虽然PPI影响着CPI的变动，但存在滞后，并不是立刻反应在CPI上。因此，政府应对PPI的指数多加重视，防止上游的价格水平对物价的冲击，并采取经济政策保持物价的稳定，以达到经济长期健康的发展。同时，从短期来看，PPI指数的增长并不会立刻引起CPI指数的增长，应该消除民众对于PPI指数的上涨会引起全面的通货膨胀的错误认知。但从长期来看，PPI指数的增长必定会引起CPI指数或多或少的增长。目前我国的市场经济体制还不够完善亟待提高，如果能预测出CPI与PPI的大概波动，将给予政府进行供给和需求调节极大的帮助，可以更有针对性地进行政策调节，面对通货膨胀（或紧缩）问题进行有效改善。因此，时刻关注CPI和PPI的指数对我国有着至关重要的影响。

参考文献：

[1]王雪松.价格传导机制在中国的实证分析[J].价格理论与实践，2007（09）

[2]朱建明.关于PPI与CPI传导机制的实证分析[J].商业现代化，2009（04）