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1、我国我国 CPI 的影响因素的计量的影响因素的计量分析分析【摘要摘要】CPI 作为我国一个宏观经济指标，对我国经济发展的衡量以及管理具有极为重要的意义。本文通过分析近几年我国 CPI 的变动，从多个因素入手，通过建立计量经济模型分析货币供应量增长率，GDP，固定资产投资，外币储备，人民币汇率等因素对 CPI 的影响显著程度。通过建立线性模型，并进行相关检验，得出 CPI 持续上涨的主要原因，有利于针对性地制定宏观经济政策进行调控。关键字关键字 CPI，影响因素，描述统计，回归分析，影响因素，描述统计，回归分析一一 、引言、引言CPI，居民消费价格指数（Consumer Price Index）
2、的简称，是普通消费者所购买的物品与劳务的总费用的衡量标准，是反映一定时期内价格变动和趋势的相对数。CPI 最早起源于美国，后逐渐被世界各国普遍使用。其计算公式为 CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按基期价格计算的价值）*100。近年来，我国经济持续保持高速增长，而我国的 CPI 却一直相对较低，增长率不到5，总体上呈现出“高增长，低通胀”的态势。相对于如此高速的经济增长率来说，我国CPI 的增长是比较有利于经济增长的。但从其他具体的价格指数来看，除居住价格近几年一直保持较高位置外，其余价格指数都在逐步走低。而粮食消费价格与食品消费价格明显呈现出下降趋势。原材料、燃料的购进
3、价格指数等也有一定幅度下降。而 2007 以来，我国CPI 波动十分剧烈，从 2007 年 4 月份开始不断上涨，到 2008 年 2 月达到历史新高 8.2。而 2008 年 6 月开始我国 CPI 又开始转头向下，到 2009 年 2 月开始出现负增长。市场经济条件下，商品的交换以价值为基础，而价值又是用价格来表现的，因此，价格既是商品价值的尺度，也是经济活动的媒介。同时价格还有调节杠杆的作用：一是政府的调节行为，二是市场的调节行为，主要体现在生产者和消费者相互制约和相互促进，通过商品价格的波动使两者达到相对平衡。因此，CPI 变动状况对经济活动的影响十分强烈，对 CPI 的走势和成因的分
4、析，了解 CPI 上升的主要推动力，可以有针对性的在宏观经济政策方面缓解通胀压力，促进经济的健康发展。本文以 1995 年2013 年的年度数据为样本数据，建立 CPI，外汇储备，货币供应增长率，GDP 等因素的多变量系统，建立多元回归模型，研究 CPI 的显著影响因素。了解CPI 的主要走势，将极大的有利于制定更有利和更有效的经济和社会发展的政策，促使中国经济健康快速的发展。二、我国二、我国 CPI 影响因素回归模型的设定影响因素回归模型的设定本模型是研究我国 CPI 变动的主要影响因素，采取的样本数据为 1995 年2013 年的年度数据，以我国 CPI 变动的幅度和大小来进行模拟和预测。
5、在分析影响 CPI 的因素时，因结合实际，根据经验首先进行定性的分析，然后进行验证。如图是 CPI 影响因素的分层次结构图。从图中可以看出，影响CPI 的因素可以分为第一层内在因素和第二层重要外在因素和第三层普通外在因素。内在因素是 CPI 的组成部分，因此本文主要选取了第二层的五个重要外在因素为代表分析其特点和影响机制：货币供应量 M2 被定义为 M1(流通中的现金和支票的总和)以及政府债券、城乡居民储蓄存款等储蓄存款的总和，而货币供应量增加的直接效果就是通货膨胀，所以名义货币供应量应作为影响 CPI 变动的一个主要因素，被设为第一个自变量 X1；外汇储备指一国政府所持有的国际储备资产中的外
6、汇部分，对 CPI 的上涨起着间接的作用，被设为第二个变量 X2； GDP 是衡量一个国家或地区一段时期内经济发展综合水平最重要的经济指标，经济学界普遍认为 GDP 和 CPI 的增长速度基本保持一致，并控制在一定范围内，因此选取 GDP 为第三个自变量 X3；由于 CPI 与消费需求息息相关，而投资与产出有很大的关联性，间接反映在物价上面直接导致大部分原材料的价格上涨，造成通货膨胀，所以投资与 CPI 有很大的相关性，用 X4 表示；我国作为大宗货物进口国，一部分产品对外依存度较高，所以汇率的波动也在一定程度上影响了我国 CPI，用自变量 X5 表示。因此通过上述定性分析，我们提出假设，M2
7、、外汇储备、GDP、固定资产投资、汇率作为影响 CPI 变动的解释变量，CPI 作为被解释变量构建模型。将模型假定为： = 0+ 11+ 22+ 33+ 44+ 55+ 其中 X1、X2、X3、X4、X5分别代表货币供应量 M2、外汇储备(CR)、GDP、固定资产投资（FAI） 、人民币兑美元的汇率(ER)。0代表截距项， 代表随机误差项。三、数据收集三、数据收集为了估计模型参数，收集了 1995-2013 年的数据，如表一所示。四、模型的估计与检验四、模型的估计与检验本文采用 Stata12.0 软件，使用最小二乘法（OLS）对中国的消费价格指数 CPI 进行回归。回归的初始结果如下：_co
8、ns .0940787 3.428855 0.03 0.979 -7.313513 7.50167lncr -.0724346 .0629282 -1.15 0.270 -.2083828 .0635135lnm2 -.4252965 .1120863 -3.79 0.002 -.6674442 -.1831488lner .4851461 .3271379 1.48 0.162 -.2215925 1.191885lnfi .2354144 .1314314 1.79 0.097 -.0485259 .5193547lngdp .3803333 .2764875 1.38 0.192 -.2
9、169818 .9776483lncpi Coef. Std. Err. t P|t| 95% Conf. IntervalTotal .028595718 18 .001588651 Root MSE = .02732Adj R-squared = 0.5301Residual .009704614 13 .000746509 R-squared = 0.6606Model .018891105 5 .003778221 Prob F = 0.0086F( 5, 13) = 5.06Source SS df MS Number of obs = 19根据上表，回归方程为：n = 0.38n
10、+ 0.24n + 0.49n 0.43n2 0.07n + 0.0954.14.1 拟合优度检验拟合优度检验从回归结果可以看出， ，该回归方程的拟合优度一般。2= 0.66 = 0.534.24.2 F F 检验检验设定显著性水平为 0.05，则,因为，所以该0.05(5，13)= 3.03检验值 = 5.06 3.03方程通过了 F 检验，即方程从总体上而言是显著。4.34.3 t t 检验检验设定显著性水平为 0.05，则，系数不能通过 t 检验，设定显著性水平0.05(13)= 2.16为 0.1，的系数 t 检验不显著。因此将模型调0.1(13)= 1.77n、 n 、n整为：n =
11、 0.24n 0.28n2 + 5.454.44.4 自相关的检验自相关的检验 首先使用 DW 检验来判断是否存在自相关。Stata 软件给出的 DW 值为 1.35，给定的显著性水平为 0.05，查 DW 表（n=19,k=6） ，则由于，1.16 介于二者之= 1.08= 1.53，间，因此难以判定是否存在自相关。因此再采用图解法来进行判断，根据时间顺序来绘制残差图，如下图所示。-.050.05Residuals19952000200520102015 YEAR-.050.05Residuals-.050.05 Residuals, L从残差项 与时间 t 以及的关系图看，随机干扰项呈现正
12、序列相关性。与 14.5 异方差的检验异方差的检验0.0005.001.0015.002.0025e511121314 LN(M2)上图中，横坐标为因变量，纵坐标为残差平方。进一步采用 G-Q 检验。ln22子样本 1：n = 0.136n 0.18n2 + 8.092= 0.9612= 0.00079子样本 2：n = 0.343n 0.48n2 + 6.802= 0.2815= 0.00070计算 F 统计量： = 21= 0.88在 5%的显著性水平下，自由度为（9,9）的 F 分布的临界值为，据此0.05(9，9)= 19不拒绝原假设，无法说明异方差的存在。4.64.6 怀特检验怀特检
13、验再用怀特检验。没有参数的 t 检验是显著的，可决系数的值也较小，怀特统计量，该值小于 5%显著性水平下自由度为 5 的卡方分布相应临界值 11，不拒绝原假2= 2.46设。综上所述，本文计量分析最终得出的回归方程为：。FAIn = 0.24n 0.28n2 + 5.45从以上的回归方程可以得出以下结论：FAI 每增加一个单位，CPI 就增加 0.24 个单位。FAI 对 CPI 有着正向的影响。M2 每增加一个单位，CPI 就减少 0.28 个单位，M2 对 CPI 有着负向的影响。五、论文局限与不足五、论文局限与不足5.1 自变量选取不全面自变量选取不全面由于现实的经济社会中，影响 CPI
14、 的因素很多，包括内在的组成因素，外在的人为因素、自然因素等，有的是可以取得观测值，有的因素则是无法用数据度量的。本文的研究只选取了几个目前国际上认可的对 CPI 影响比较大的指标对中国的 CPI 影响因素进行研究，因此存在局限性。5.2 模型的局限性模型的局限性本文对中国 CPI 影响因素的研究选用的是线性回归模型，其中有部分变量没有通过 T检验，因而被排除，但是没有通过 T 检验只能说明自变量对因变量没有显著的线性影响，不排除会有其他影响，如曲线影响等。本文认为造成这种现象的原因有两种，一是由我国目前的统计缺陷造成的，二是可能由于论文选取的为全国的年度数据，分析误差过大导致的。这些都是本文的研究需要进一步完善的地方六、结论及建议六、结论及建议6.1 结论结论本文通过对 CPI 与 GDP、M2、固定资产投资、汇率等因素的关系分析得到这 5 大自变量中与 CPI 相关性较强的是 M2 和固定资产投资。6.2 对策建议对策建议基于论文的分析结果，并在借鉴已有研究成果的基础上，结合我国的基本国情，为了更好的稳定物价水平、有效控制通货膨胀率，促进经济持续、健康的发展，论文提出以下几点政策建议： （1）更新适用于我国的 M2 统计方法 由第四章的分析可以看出，M2 对 CPI 影响没有呈现出明显的正相关关系或负
