原材料燃料动力购进价格指数
我国通货膨胀原因：需求拉动还是成本推动？
因变量
Ｃ
（ １ ）
Ｃ Ｐ Ｉ
０ １ ７１ ０
（ ２ ）
Ｐ Ｐ Ｉ
一Ｏ ． １ １ １ Ｏ
（ ３ ）
Ｒ Ｐ Ｉ
０ ０８ ９８
分清需 求拉动 型通胀和成 本推动 型通 胀 的关键 是研究成 本 价格指数与居民消费 价格指数 之 间的因果关 系。需求 拉动 型通 货膨胀表现 为对 下游产品的需求扩张引起下游产 品的价格上涨 ， 进而引起上游或 中游 商品价格 的上 涨 ，从 因果 关系 上表现 为居 民 消费 价 格 指 数 （ Ｃ Ｐ Ｉ ） 的 变 化 引 起 原 材料 、燃 料 、 动 力 购 进 价 格指数和工业品 出产价格指数 （ Ｐ Ｐ Ｉ ） 的变化 。相对 而言 ，成本 推动型通货膨胀是 由上游和 中游商 品的价格 变化引 起下 游商 品 价格 的变化 ，在 因果关 系上表 现为原 材料 、燃料 、动力购 进价 格 指数 和 Ｐ Ｐ Ｉ 的变化引起 Ｃ Ｐ Ｉ 的变化 。 为 了证 实我 国通 胀 是 何 种 类 型 的 通 胀 ，本 文 选 取 我 国 居 民 消费价格指数 （ Ｃ Ｐ Ｉ ） 、工业品 出厂 价格指 数 （ Ｐ Ｐ Ｉ ） 和原 材料 、 燃料 、动力购进 价格指 数作 为通胀率 的代表 变量 ，构成 三变量 Ｖ Ａ Ｒ模型来进行实证 分析 ，时间跨度为 ２ ０ ０ ０年 １月至 ２ ０ １ ３年 ２
三 、结 论
Ｃ Ｐ Ｉ 、Ｐ Ｐ Ｉ 和Ｒ Ｆ Ｐ Ｉ 三变 量 之 间 因果 关 系检 验 结 果 如 下 表 ３—
２
表 ３— ２ 格兰杰 因果关 系检验结果 零假设
Ｐ Ｐ Ｉ 不是 Ｃ Ｐ Ｉ 的 格 兰 杰 原 因 Ｃ Ｐ Ｉ不是 Ｐ Ｐ Ｉ 的 格 兰 杰 原 因
工业品价格调查具体问题处理解答
工业品价格调查具体问题处理解答目前，价格指数理论已较为成熟，但在价格调查的过程及指数编制过程中要面对一些十分复杂的情况。
特别是我国目前正处于经济体制转型期，产品定价、企业报价和市场价格管理还不够规范，不断出现一些新情况、新问题。
近年来，随着国内市场与国际市场的日益接轨，价格调查所面临的难题就更多。
另外，随着调查队体制的改革，一大批新人加入到了我们的工业品价格调查队伍中，为了让大家更好地了解我们的制度，更好地开展这项工作，现将多年来工业品价格调查工作中碰到的一些问题综合起来做如下解答，以希望能起到规范操作的作用。
1、全国的工业品价格调查产品目录是怎样制定的？答：国家制定工业品价格调查目录是在征求国家行业主管部门、国家统计局有关专业司、各地统计局、部分企业意见的基础上，按照调查产品的抽选原则，利用工业普查资料、行业统计资料制定的。
由于工业产品种类繁多，且更新换代很快，工业品价格调查产品目录很难包罗万象，我们只能选择那些对国计民生影响较大的产品，并在实践中不断完善。
地方统计局应将《产品目录》下发给各调查企业，以便企业在主导产品发生变化时，能及时查询新增产品或规格品在《目录》中名称和代码。
2、当被调查产品名称与现行调查目录中所示不一致时，如何处理？答：由于工业产品众多，在调查中有时会出现被调查产品名称与现行调查目录中所示不一致的情况。
这时候，我们要仔细分析，区别对待。
有时同一种产品有不同的名称，或是由于我们国家地域辽阔，各地方言各有不同，同一种产品各地叫法不同。
像这两种情况搞清楚以后，就应该按目录填报。
如果发现确实不是同一种产品，要根据当地工业结构及计算工业发展速度的需要来决定是否增补为调查产品。
同时应将有关情况报上级部门，供上级部门修订目录时做参考。
3、如何确定出厂价格指数调查的调查产品和规格品？答：由于工业品价格调查采用的是非全面的调查方法，所以存在着如何衡量调查产品的代表性问题。
调查产品的确定：方案要求企业的调查产品应是企业的主导产品，调查产品的销售额应占企业全部产品销售额的70％以上。
公共支出分析案例
1991~2010年全国居民消费价格指数Y V2 V3 V4 V5 V6 V7 V8 1991 223.8 233.3 168.9 213.7 168.9 109.1 100 1992 238.1 253.4 176.8 225.2 180.4 121.1 115.3 1993 273.1 294.2 201 254.9 223.7 163.6 145.9 1994 339 367.8 248 310.2 267.3 193.4 161.1 1995 396.9 429.6 291.4 356.1 307.1 222.9 170.6 1996 429.9 467.4 314.4 377.8 316 231.6 177.4 1997 441.9 481.9 322.3 380.8 315 234.6 180.4 1998 438.4 479 319.1 370.9 302.1 224.7 180 1999 432.2 472.8 314.3 359.8 294.8 217.3 179.3 2000 434 476.6 314 354.4 303.1 228.4 181.3 2001 437 479.9 316.5 351.6 299.2 227.9 182 2002 433.5 475.1 315.2 347 292.6 222.7 182.4 2003 438.7 479.4 320.2 346.7 299.3 233.4 186.4 2004 455.8 495.2 335.6 356.4 317.6 260 196.8 2005 464 503.1 343 359.3 333.2 281.6 199.9 2006 471 510.6 348.1 362.9 343.2 298.5 202.9 2007 493.6 533.6 366.9 376.7 353.8 311.6 210.8 2008 522.7 563.5 390.7 398.9 378.2 344.3 229.6 2009 519 558.4 389.5 394.1 357.8 317.2 224.1 2010 536.1 576.3 403.5 406.3 377.5 347.7 232.2 Y：年份 V2：居民消费价格指数 V3：城市居民消费价格指数 V4：农村居民消费价格指数 V5：商品价格指数 V6：工业品出厂价格指数 V7：原材料、燃料、功力购进价格指数 V8：固定资产投资价格指数为研究居民消费价格指数受哪些因素的影响，收集1991~2010年20组数据，并利用线性回归方法进行分析。
新一轮通货膨胀下中小企业的成本控制
企 业 债 务 、 角 债 务 的 产生 ， 款 收 不 米 会 给 企 业 带来 极 大 三 货
三 、 通 胀 下 中小企业 的成 本 控 制 的 措 施 新
２ 本 轮通 胀 是输 入 型 通 胀 。中 国是世界 工 厂 ， 油 、 矿石 的财 务 风 险 。 ． 原 铁 （） 强 内 部管 理 ， １加 引进 Ｅ Ｐ管 理 系 统 ， 高 企业 资源 的 利 Ｒ 提 用 效 率 ， 低 成 本 。中小企 业应 实 施 信 息 化 管理 ， 降 企业 实施 Ｅ Ｐ Ｒ
的影响。
力大 大 节 约 了生 产 成本 。（） 宽 企 业 融 资渠 道 ， 时回笼 销 售 ３拓 及
４ 本轮通 胀 是 结 构 性 上 涨 和潜 在的全 面性 上 涨 的 。去年 年 货款 ， 快 资金 周转 。 ． 加 由专 人 负 责对 企 业 销 货 款 的回 收 ， 降低 资 底 和 今 年年 初通 货 膨 胀 物 价 指 数上 升比较 快 的 时 候 ， 要 是 因 金 占用 ， 高 资 金 利 用率 ， 一 步 加 大 融 资力 度 ； 织 ｌ 小 企业 主 提 进 组 ｝ 】 为 食 品 价格 造 成 ， 就 是 农 产 品和 食 品价 格 造 成 ， 现 出 的是 融资担保 机 构， 也 表 帮助企业 向担保性 企业 进行融 资， 为苍南民营
经 营 管理
新 一轮 通货膨胀 下 中小企 业的成系 ， 苏 苏 州 ２ ５ ） 苏 江 １ １ ４ ０
【 要】居 民消费价格指数、 摘 工业品 出厂价 格指数 、 原材料燃料动力购进价格 指数全面上涨 ， 明我 国 出现 了新一轮的通货 表
膨 胀 压 力。 货膨 胀 使 企 业 成 本 上升 ， 企 业带 来 不 良后 果十 分明显 ， 轮 的通 货 膨 胀 面临 的经 济环 境 出现 变化 ， 很 多 区别 于过 通 对 本 有 去 通 货 膨胀 的特 点 。针 对 在 新 一轮 通货膨胀 下 中 小 企 业 成 本上升 的 问题 ， 出 了降 低 和控 制 中小企 业 成 本 的 一 些建议 。 提
综合商品价格指数解析
世界商品价格指数与经济行情
能较明显地反映经济周期的变化 发达国家和发展中国家的贸易条件 变化
6.6
股票价格
一、股票及股票价格
股票：股东向股份公司投资入股并 借以取得收入的凭证。
*是一种物权凭证，也是一种有价证
券 股票价格？ 股票价格=预期股息/利息率
二、综合股票价格指数
道· 琼斯股票平均价格 标准· 普尔公司的股票价格指数 纽约股票交易所普通股票价格指数 《金融时报》股票价格指数 东京日经股票价格指数 法兰克福股票价格指数 上证股价指数 深圳股价指数恒生指数
可衡量通胀率的价格指数：
CPI PPI GDP的缩减指数 为何各国通常以CPI的变动幅度来 衡量通胀率？
计算基础比CPI更 广泛，涉及全部 CPI与GDP的平减指数 商品和服务，除 消费外，还包括 GDP平减指数是另一种物价水平指数 生产资料和资本、 两者区别： 进出口商品和劳 a.商品组合的内容不同 务等
b.商品组合的可调整性不同
可每年调整
通貨膨脹率(%/年)
两指标的比较
通胀率(%/年)
图a：两个指标反映的通 胀率具有相似的波动趋 势，但 CPI 衡量的通胀 率较高。 图b：两指标逐渐远离的趋 势
GDP平减指数
(a)两种指标表示的通胀率 物价水平 (1972=100)
年
GDP平减指数
年 (b)两种指标
三、影响股票价格的其他因素
1.企业未来的利润水平 2.利率 3.国家重大经济政策 4.国内外重大事件 5.平行市场的发展 6.投机及心理因素
四、股票价格与经济行情
经济行情变化的“晴雨表” 长期而言与经济周期变化基本一致
*客观认识和利用股票价格指标
6.7
各地区工业生产者购进价格分类指数-2011年
类指数 单位:上年=100 化工原料类 110.4 112.7 112.6 110.3 112.6 105.3 107.3 106.8 104.3 110.5 110.8 111.1 109.5 113.6 109.2 107.4 115 114.3 110.1 110.2 116.5 120.6 108 113.6 116.4 109.4 木材及纸浆类 104.6 105.7 106.4 104.4 108.7 105.3 104.6 108 107.3 103.6 101.2 103.8 108.7 101.6 107.5 104.5 107.4 106.8 106.9 103.7 108.6 101.7 104 105 107.8 105 建材类 其它工业原材料及半成品类 农副产品类 108.4 104.4 115.6 103 98.9 128.8 104.4 104.4 125.1 105.3 107.7 119.5 102.5 105.3 114.8 104.1 107.2 108.3 109.4 103 114.6 102.4 102.5 109.3 103.9 105.8 113 116 100.9 111.7 113.3 104.2 117.6 109.2 106.5 110.1 117.4 103.9 116.3 102.7 101.5 123.5 126.7 107.5 120.2 109.3 105.7 114.9 106.3 111.5 114.2 110 106.9 108.5 117.9 107.4 113.4 105.7 102.8 112.4 109.5 107 115.9 115.4 106.4 123.3 105.6 103.2 110.4 104.9 107.3 126.1 117.8 106.4 109.2 110.3 103.5 106.6 103.3 111.5 109.4 109.5 102.9 109.8 116.3 115.8 115.3 109.6
中国通货膨胀指标的度量及其变动成因
指标。ＧＤＰ 平减指数＝（ 名义 ＧＤＰ ／实际 ＧＤＰ） -１００％＝（ 按现 １９９４ １２４．１
１０５．４ １１３．２ １２１．７
１０８．２ １１５．１８ １２０．６２
１０６．８ １２４．０ １１９．５
１１５．３ １２６．６ １１０．４
１１１．０ １３５．１ １１８．２
价计算的 ＧＤＰ 环比发展速度 ／ 按可比价计算的 ＧＤＰ 环比发 １９９５ １１７．１
率。由于这一指数统计范围最广泛 ， 包括 一 切 商 品 和 劳 务 ， １９９０ １０３．１
１０２．１ １０５．６９ １０４．１
１００
１０５．６
也包括进出口商品， 所以能全面准确 地 反 映 社 会 总 物 价 水 １９９１ １０３．４
１０２．９ １０６．８５ １０６．２
１０９．５
１０９．１
平的变动趋势， 是判断一个国家是否 产 生 通 货 膨 胀 的 最 佳 １９９２ １０６．４
１９９６ １０８．３
展速度） -１００％近年来已经有很多国家采用这个指标来全面 １９９７ １０２．８
衡量一般物价水平。我国由于编制这 一 指 数 存 在 数 据 采 集 １９９８ ９９．２
１１４．８ １０６．１ １００．８ ９７．４
１１３．７ １０６．４２ １０１．５３ ９９．１１
１１４．９ １０２．９ ９９．７ ９５．９
方法不同， ＣＰＩ 给不同产品的价格以固定的权数， 而 ＧＤＰ 平
ＧＤＰ 平减指数更能合理的反映中国的通货膨胀水平。
减指数给予变动的权数。三是 ＧＤＰ 平 减 指 数 只 包 括 国 内 生
由表 １ 我们可以看出原材料、燃料和动力购进价格指数
产的产品， 进口商品价格并没有反映在 ＧＤＰ 平 减 指 数 里 ， 而
工业生产者购进价格指数
工业生产者购进价格指数工业生产者购进价格指数是衡量工业生产者购进的物品和服务的平均价格水平的指标。
其变动可以反映供应链中原材料和生产要素的价格走势，对经济的发展和通胀预期具有重要意义。
工业生产者购进价格指数的变化受多种因素影响。
首先，原材料的供求关系是其中的关键因素之一。
当原材料市场供应短缺或需求增加时，价格往往上涨，从而推动工业生产者购进价格指数上升。
相反，当供应充足或需求下降时，价格可能下跌，导致指数下降。
其次，人工成本也是工业生产者购进价格指数波动的原因之一。
随着劳动力成本的上涨，企业可能会选择提高产品价格，以抵消成本上升的影响。
这样一来，购进价格指数也会上升。
反之，如果劳动力市场低迷，劳动力成本下降，购进价格指数可能会下降。
最后，宏观经济政策的变化也会对工业生产者购进价格指数产生影响。
例如，货币政策的宽松可能会导致货币供应增加，价格上升，从而推动购进价格指数上涨。
而货币政策的紧缩则可能导致价格下跌，购进价格指数下降。
工业生产者购进价格指数的变动对经济有重要的影响。
当购进价格指数上升时，企业的生产成本增加，可能会导致产品价格上涨。
这可能对消费者产生压力，影响其购买力和消费决策。
同时，购进价格指数上升还可能对企业的盈利能力产生负面影响，限制其扩大生产和投资的计划。
针对购进价格指数的变动，政府和企业需要及时采取相应的措施。
政府可以通过调整货币政策、监管原材料市场和劳动力市场等手段来影响价格的走势。
企业则需要积极管理成本，提高生产效率，以应对价格上涨的压力。
总之，工业生产者购进价格指数是一个重要的经济指标，反映了工业生产过程中物品和服务的价格水平。
其变动受供求关系、人工成本和宏观经济政策等因素的影响。
政府和企业需要密切关注指数的变动，并采取相应的措施来应对和调整经济运行。
工业生产者购进价格指数（Producer Price Index，简称PPI）是衡量工业生产者购进的物品和服务的平均价格水平的指标。
货币发行量及原材料燃料动力购进价格指数等因素对通货膨胀的影响研究
货币发行量及原材料燃料动力购进价格指数等因素对通货膨胀的影响研究——基于V AR统计模型的一个实证分析上海理工大学邓乃杰、史修策、张国民[摘要]：后金融危机时代，最吸引世界眼球的莫过于欧洲主权债务危机以及新兴经济体产能过剩问题了，正当世界经济为“二次探底”风险而焦虑的时候，“金砖国家”的通货膨胀已经悄然走高，甚至达到了不可控的地步，这又进一步为世界经济的未来前景增加一分担忧。
在我国，据国家统计局公布的经济数据显示,一季度居民消费价格指数（CPI）同比上涨5.0%，而5月份居民消费价格同比上涨5.5%，创下34个月以来的新高。
尽管货币当局密集上调商业银行法定准备金率和多次提高银行基准利率，仍然没有阻挡住CPI的势头。
究其原因，众说纷纭，到目前并未形成统一的论调。
本文在充分研究现状和文献基础上，利用从国家统计局《经济景气月度报告》与中国人民银行《金融统计季度报告》中获取的2001-2010的货币供应量、原材料燃料动力购进价格指数、食品零售价格指数和消费价格指数的月度数据，建立了反应变量之间动态关系的向量自回归模型（V AR），通过Granger因果检验和脉冲响应函数、方差分解分析技术研究了四个指标之间的长期动态均衡关系，得到货币供应并非通货膨胀的主要原因以及目前我国的通货膨胀仍将持续几个月等的诸多重要结论。
对政府制定政策改观恶性通货膨胀现状具有重要的借鉴意义。
[关键字]：CPI；原材料燃料动力购进价格指数；广义货币；通货膨胀；VAR模型；脉冲响应函数引言2010年下半年以来，中国的CPI不断攀高，今年5月份，同比上涨达到5.5％的34个月以来的最高位。
尽管政府决策层采取了一系列试图控制通货膨胀的宏观措施，其中包括自2010年初以来已经11次上调商业银行法定准备金率和4次提高银行基准利率，但目前看来仍然收效甚微。
有专家和金融机构预测，6月份，CPI指数将会达到甚至超越6.0%，这是一个可怕的数字。
那么究竟是什么原因导致的CPI上涨？而这种引致因素是通过何种路径推动的物价上涨？对这两个问题的解答才是寻找通货膨胀难题解决途径的关键点和突破口，本文将试图解决上述两个问题。
浅论我国近年来通货膨胀的主要成因及治理措施
摘要近年来，我国经济进入新的发展阶段，人民生活水平得到极大的提高。
经济发展与通货膨胀如同孪生兄弟，经济发展越快，通货膨胀也越严重。
因此，为了探究我国近年来通货膨胀的主要成因，本文通过因子分析法从成本因素、货币因素、需求拉动因素和外部输入因素四个因素与通货膨胀进行相关度分析，找出与通货膨胀相关的几个因素，从而相对应地提出治理措施[1]。
关键词：通货膨胀；形成因素；治理措施目录一、引言通货膨胀是指流通中的货币数量超过经济运行所需的数量而引起的货币贬值和价格水平全面、持续上涨的经济现象。
衡量通货膨胀的常用价格指数有消费者价格指数(CPI)、生产者价格指数和GDP缩减指数，其中最为常用的是消费者价格指数。
通货膨胀的出现引起了政府和学术界的注意和广泛争论，争论焦点主要集中在新一轮通货膨胀产生的原因上。
理论上，出现通货膨胀主要有三种原因:需求拉动的通货膨胀、成本推动的通货膨胀和结构性通货膨胀。
我国的通货膨胀是多种原因综合作用的结果，既有需求拉动的原因，也有成本推动的原因，还有结构性原因[2]。
国内学者普遍认为需求拉动因素主要来自于对于粮食和肉禽等的消费需求，以及外汇占款、投资泡沫、资产泡沫所导致的强劲货币需求[3]。
成本推动因素主要来自于国际能源价格大幅上涨带动消费价格上涨，以及劳动力成本上升促进物价水平总体走高。
价格的结构性上涨主要是国内猪肉和粮食等价格和国际粮食价格普遍上涨，带动国内食品价格上涨。
目前对于上述产生通货膨胀的具体原因的程度和重要性还不清楚，而不同类型通货膨胀的治理政策是不同的。
因此，有必要在归纳我国新一轮通货膨胀的主要特点的基础上，定量分析通货膨胀产生的原因，这样才能对症下药，制定相应的治理通货膨胀的政策。
二、我国近年来通货膨胀形成的背景及原因（一）我国近期通货膨胀的形成的背景1、形成背景自纸币产生以来，通货膨胀就成为社会发展中反复出现的经济现象，表现为一段时期内物价总水平的普遍持续上涨。
中国宏观经济金融的主要指标
中国宏观经济金融的主要指标编号经济指标名称概念备注1 国内生产总值国内生产总值（GDP），是一个国家（或地区）所有常住单位在一定时期内生产活动的最终成果。
有三种变现形态，即价值形态、收入形态和产品形态。
从价值形态看，它是所有常住单位在一定时期内生产的全部货物和服务价值超过同期中间投入的全部非固定资产货物和服务价值的差额，即所有常住单位的增加值之和；从收入形态看，它是所有常住单位在一定时期内创造并分配给常住单位和非常住单位的初次分配之和；从产品形态看，他是所有常住单位在一定时期内最终使用的货物和服务价值。
在实际核算中，对应三种计算方法，即生产法、收入法和支出法。
GDP能够反映一个国家和地区的经济总体规模、贫富状况及人民的平均生活水平。
我国从1992年开始通过生产法实现对国内生产总值的逐季累计值的核算。
2 三大产业根据社会活动历史发展的顺序对产业结构的划分。
第一产业指从自然界获取初级产品，以满足人类基本需求的活动，包括国民经济行业中的农、林、牧、渔业。
第二产业指从自然界获取矿产品，以及对各类初级产品进行再加工的活动，包括采掘业、制造业、电力、煤气及水的生产供应业和建筑业。
第三产业指为生产和其他活动提供各类服务的部门，包括行业分类中除第一、第二产业以外的其他各类行业。
3 工业增加值工业增加值是指工业企业在报告期内以货币表现的工业生产活动的最终成果。
工业增加值有两种计算方法：一是生产法，即工业总产出减去工业中间投入加上应交增值税；二是收入法，即从收入的角度出发，根据生产要素在生产过程中应得到的收入份额计算。
国家统计局公布的工业增加值是生产法计算的。
4 全社会固定资产投资全社会固定资产投资是以货币形式表现的在一定时期内全社会建造和购置固定资产的工作量以及与此有关的费用的总称。
这两个指标是反映固定资产投资规模、结构和发展速度的综合性指标，又是观察工程进度和考核投资效果的重要依据。
5 城镇固定资产投资城镇固定资产投资指城镇各种登记注册类型的企事业、行政单位及个体户进行的计划总投资（或实际需要总投资）50万元及以上的建设项目投资、房地产开发投资、城镇和工矿区私人建房投资。
08—09CPI、PPI数据
美国6月芝加哥采购经理人指数(PMI)为56.4来源:新华期货 2007-08-07美国6月芝加哥采购经理人指数(PMI)为56.4[路透纽约6月30日电]全美采购经理人协会(NAPM)芝加哥分支周三公布,6月芝加哥采购经理人指数(PMI)为56.4,5月为68.0路透调查受访分析师对6月PMI的预估中值为65.0.具体数据如下:(经季节调整) 6月 5月 4月3月 2月 1月 12月采购经理人指数 56.4 68.0 63.9 57.6 63.6 65.9 61.2新订单分项指数* 56.8 74.4 65.1 60.4 67.5 69.7 66.1未交货订单分项指数* 53.9 56.9 57.5 55.9 54.4 57.3 52.2存货分项指数 56.4 52.6 59.6 54.3 46.5 37.4 42.2就业分项指数* 53.6 54.8 50.9 49.2 54.8 48.3 49.6供应商交货分项指数* 66.6 68.8 69.7 57.7 57.3 56.2 57.2投入物价分项指数* 84.5 80.0 76.1 75.7 66.9 67.8 57.3 注:"*"代表计算指数的成分.2009年5月中国制造业采购经理指数（PMI）2009年5月CFLP中国制造业PMI为53.1%2009年6月CFLP中国制造业PMI为53.2%2009年6月中国制造业采购经理指数（PMI）2009年7月1日来源：诚商道采编2009年7月份中国制造业采购经理指数为53.3%2009年世界各国GDP排名(最新排名)来自The World Factbook 《世界概况》由美国中央情报局（CIA）出版）最权威的报道，2008年底世界各国GDP 如下— World 78,360,000— European Union 18,930,0001 United States 14,330,0002 Japan 4,844,0003 China (PRC) 4,222,0004 Germany 3,818,0005 France 2,978,0006 United Kingdom 2,787,0007 Italy 2,399,0008 Russia 1,757,0009 Spain 1,683,00010 Brazil 1,665,00011 Canada 1,564,00012 Mexico 1,143,00013 India 1,237,00014 Australia 1,069,00015 South Korea 953,50016 Netherlands 909,50017 Turkey 798,90018 Poland 567,40019 Belgium 530,60020 Saudi Arabia 528,30021 Sweden 512,90022 Indonesia 496,80023 Switzerland 492,60024 Norway 481,10025 Austria 432,40026 Republic of China 393,20027 Iran 382,30028 Greece 373,50029 Denmark 369,60030 Argentina 338,70031 Venezuela 331,80032 South Africa 300,40033 Ireland 285,00034 Thailand 272,10035 Finland 287,60036 United Arab Emirates 270,00037 Portugal 255,50038 Colombia 249,800— Hong Kong 223,80039 Nigeria 220,30040 Czech Republic 217,20041 Malaysia 214,70042 Romania 213,90043 Ukraine 198,00044 Singapore 192,80045 Israel 188,70046 Chile 181,50047 Philippines 172,30058 Algeria 171,30049 Hungary 164,30050 Pakistan 160,90051 Kuwait 159,70052 Egypt 158,30053 Kazakhstan 141,20054 New Zealand 135,70055 Peru 131,40056 Qatar 116,90057 Libya 108,50058 Slovakia 100,60059 Angola 95,95060 Vietnam 90,88061 Morocco 90,47062 Iraq 84,09063 Bangladesh 83,04064 Croatia 63,95065 Sudan 62,19066 Belarus 57,68067 Luxembourg 57,61069 Oman 56,32070 Cuba 55,18071 Ecuador 54,67072 Azerbaijan 53,26073 Serbia 52,18074 Bulgaria 51,93075 Lithuania 48,75076 Dominican Republic 45,69077 Syria 44,49078 Sri Lanka 42,16079 Tunisia 41,77080 Guatemala 36,28081 Latvia 33,90082 Kenya 31,42083 Costa Rica 30,38084 Turkmenistan 28,82085 Uruguay 28,35086 Lebanon 28,02087 Yemen 27,56088 Uzbekistan 26,62089 North Korea 26,20090 Cyprus 25,59091 Estonia 25,21092 Ethiopia 25,08093 Cameroon 25,00094 Trinidad and Tobago 24,61095 Ivory Coast 23,78096 Panama 23,42097 El Salvador 22,28098 Tanzania 20,63099 Equatorial Guinea 20,160100 Iceland 19,820101 Bahrain 19,680102 Bosnia and Herzegovina 19,360 — Macau 19,200103 Jordan 19,120104 Bolivia 18,940105 Ghana 17,720106 Brunei 17,180107 Paraguay 16,360108 Gabon 15,910109 Zambia 15,230110 Uganda 15,040112 Botswana 13,810113 Honduras 13,780114 Burma 13,700115 Albania 13,520116 Jamaica 13,470117 Republic of the Congo 13,350118 Georgia 13,280119 Democratic Republic of the Congo 12,960 120 Afghanistan 12,850121 Nepal 12,640122 Armenia 12,070123 Cambodia 10,820124 Mozambique 9,788125 Madagascar 9,729126 Republic of Macedonia 9,624127 Chad 9,106128 Mali 8,776129 Malta 8,584130 Burkina Faso 8,242131 Mauritius 8,128132 Namibia 7,781133 Haiti 6,966134 Benin 6,940135 The Bahamas 6,935— West Bank and Gaza 6,641136 Nicaragua 6,561137 Papua New Guinea 6,363138 Moldova 6,197139 Niger 5,322140 Laos 5,187— Jersey 5,100141 Kyrgyzstan 5,050142 Liechtenstein 4,993f143 Mongolia 4,991144 Tajikistan 4,788— Aruba 4,548145 Zimbabwe 4,548g146 Montenegro 4,515147 Guinea 4,454148 Malawi 4,082149 Rwanda 4,027— French Polynesia 3,800150 Fiji 3,783152 Mauritania 3,625— New Caledonia 3,300— Kosovo 3,237153 Togo 3,009154 Suriname 2,984155 Swaziland 2,968— Guam 2,773— Guernsey 2,742— Isle of Man 2,719156 Somalia 2,600157 Central African Republic 2,087158 Sierra Leone 1,971159 Cape Verde 1,845— Faroe Islands 1,700— Greenland 1,700160 Lesotho 1,652161 Eritrea 1,479162 Belize 1,383163 Bhutan 1,368164 Maldives 1,296165 Guyana 1,134166 Antigua and Barbuda 1,126— Gibraltar 1,066167 San Marino 1,048168 Saint Lucia 1,031169 Djibouti|973170 Liberia 926171 Burundi 903— British Virgin Islands 839.7172 The Gambia 779173 Seychelles 779174 Grenada 657— Northern Mariana Islands 633.4175 Saint Vincent and the Grenadines 597 176 Vanuatu 560177 Saint Kitts and Nevis 559179 Comoros 557180 Samoa 537181 East Timor 489182 Solomon Islands 460182 Guinea-Bissau 442183 Dominica 365— American Samoa 333.8184 Tonga 258185 Micronesia 232— Cook Islands 183186 Palau 164187 S?o Tomé and Príncipe 160188 Marshall Islands 144— Anguilla 108.9189 Kiribati 71190 Tuvalu 14.94— Niue 10.01美国5月CPI较上年同期下降1.3%,降幅为1950年4月以来最大发布时间：2009-06-18 您是第21位浏览者美国劳工部周三公布:* 美国5月CPI较上年同期下降1.3%(预估为下降0.9%),核心CPI较上年同期上升1.8%(预估为上升1.8%).* 美国5月CPI较前月上涨0.1%(预估为上涨0.3%),核心CPI较前月上升0.1%(预估为上升0.1%).* 美国5月CPI按年降幅为1950年4月以来最大.以下为详细数据(变动百分比):经季节调整未经调整5月 4月 3月 2月 1月 09年5月/08年5月整体CPI 0.1 持平 -0.1 0.4 0.3 -1.3扣除食品和能源 0.1 0.3 0.2 0.2 0.2 1.8能源 0.2 -2.4 -3.0 3.3 1.7 -27.3另外,美国5月实质所得较前月下滑0.3%,预估为持平;4月修正为上升0.4%.经季节调整后的每周平均实质所得如下:5月 4月 (前值) 09年5月/08年5月百分比变动(%) -0.3 0.4 0.1 2.8路透调查的预估值:分析师原先预计美国5月CPI较前月增加0.3%,较上年同期下滑0.9%;核心CPI较前月增长0.1%,较上年同期增长1.8%.美国5月实质所得料下滑0.5%.中国5月居民消费价格指数(CPI)分项数据路透北京6月10日电---以下为中国国家统计局周三公布的5月居民消费价格指数(CPI)分项数据表.具体如下:(较上年同期%):5月4月3月2月1月2008/12月11月10月9月8月7月6月5月CPI -1.4 -1.5 -1.2 -1.6 1.0 1.2 2.4 4.0 4.6 4.9 6.3 7.1 7.7城市-1.5 -1.7 -1.4 -1.9 0.7 ~ 2.2 3.7 4.4 4.7 6.1 6.8 7.3农村-1.0 -1.0 -0.7 -0.8 1.5 ~ 2.9 4.6 5.3 5.4 6.8 7.8 8.5服务项目-1.3 -1.4 -1.4 -1.8 -0.8 ~ 0.3 0.9 1.2 1.4 1.5 1.5 1.3消费品-1.4 -1.5 -1.1 -1.5 1.5 ~ 3.1 4.9 5.7 6.0 7.8 8.9 9.8非食品-1.7 -1.5 -1.3 -1.2 -0.6 ~ 0.6 1.6 2.0 2.1 2.1 1.9 1.7食品-0.6 -1.3 -0.7 -1.9 4.2 4.2 5.9 8.5 9.7 10.3 14.4 17.3 19.9粮食5.0 5.5 5.5 4.4 3.9 4.3 5.8 6.9 7.6 8.0 8.6 8.7 8.6油脂-23.1 -24.3 -23.7 -17.2 -13.9 ~ -0.1 10.9 16.2 22.7 30.8 34.0 41.4肉禽及其制品-15.5 -13.5 -10.3 -8.8 -2.8 -1.0 2.0 6.7 8.5 8.0 16.0 27.3 37.8中国6月居民消费价格指数(CPI)分项数据路透北京7月17日电---以下为中国国家统计局周五公布的6月居民消费价格指数(CPI)分项数据表.具体如下:(较上年同期%):6月5月4月3月2月1月2008/12月11月10月9月8月7月6月CPI -1.7 -1.4 -1.5 -1.2 -1.6 1.0 1.2 2.4 4.0 4.6 4.9 6.3 7.1城市-1.8 -1.5 -1.7 -1.4 -1.9 0.7 ~ 2.2 3.7 4.4 4.7 6.1 6.8农村-1.4 -1.0 -1.0 -0.7 -0.8 1.5 ~ 2.9 4.6 5.3 5.4 6.8 7.8服务项目-1.3 -1.3 -1.4 -1.4 -1.8 -0.8 ~ 0.3 0.9 1.2 1.4 1.5 1.5消费品-1.8 -1.4 -1.5 -1.1 -1.5 1.5 ~ 3.1 4.9 5.7 6.0 7.8 8.9非食品-1.9 -1.7 -1.5 -1.3 -1.2 -0.6 ~ 0.6 1.6 2.0 2.1 2.1 1.9食品-1.1 -0.6 -1.3 -0.7 -1.9 4.2 4.2 5.9 8.5 9.7 10.3 14.4 17.3粮食5.1 5.0 5.5 5.5 4.4 3.9 4.3 5.8 6.9 7.6 8.0 8.6 8.7油脂-21.5 -23.1 -24.3 -23.7 -17.2 -13.9 ~ -0.1 10.9 16.2 22.7 30.8 34.0肉禽及其制品-15.4 -15.5 -13.5 -10.3 -8.8 -2.8 -1.0 2.0 6.7 8.5 8.0 16.0 27.3 鲜蛋0.2 3.4 5.5 2.2 -2.9 1.3 2.0 2.9 4.2 5.5 2.7 5.9 2.1水产品-0.8 0.9 3.4 6.4 3.3 11.6 10.4 11.2 12.7 14.7 16.4 18.3 18.3鲜菜17.6 22.2 10.9 5.9 -9.3 19.6 5.5 -2.1 0.2 0.1 13.0 8.4 8.3美国6月CPI较上年同期下降1.4%,较上月成长0.7%路透7月15日电---美国劳工部周三公布:* 6月消费者物价指数(CPI)较上年同期下降1.4%,核心CPI较上年同期上升1.7%.* 6月CPI较前月上涨0.7%,核心CPI较前月上升0.2%.* 6月CPI增幅为2008年7月(成长0.7%)以来最大,较上年同期降幅则为1950年1月(下滑2.1%)以来最大.以下为详细数据(变动百分比):经季节调整未经调整6月5月4月3月2月09年6月/08年6月整体CPI 0.7 0.1 持平-0.1 0.4 -1.4扣除食品和能源0.2 0.1 0.3 0.2 0.2 1.7能源7.4 0.2 -2.4 -3.0 3.3 -25.5另外,6月实质所得较前月下降1.2%,5月修正为持平,前值为下滑0.3%.经季节调整後的每周平均实质所得如下:6月5月(前值) 09年6月/08年6月百分比变动(%) -1.2 持平-0.3 2.6美国5月PPI较上年同期下滑5.0%,降幅为1949年8月以来最大透6月16日电---美国劳工部周二公布:* 美国5月生产者物价指数(PPI)较前月上涨0.2%(预估为上升0.6%),较上年同期下滑5.0%(预估为下降4.4%).* 美国5月扣除食品与能源的核心PPI较前月下降0.1%(预估为上升0.1%),较上年同期上升3.0%.* 美国5月PPI按年降幅为1949年8月以来最大,当时为下降5.2%.详细数据如下(除非特别指明,指数基期1982年为100):经季节调整未经季节调整变动百分比5月4月09年5月/08年5月3月成品0.2 0.3 -5.0 -1.2扣除食品及能源-0.1 0.1 3.0 持平消费食品-1.6 1.5 -2.1 -0.7能源商品2.9 -0.1 -27.3 -5.5成品指数170.8 169.9 --家用天然气-4.7 -6.2 -25.2 -2.4汽油13.9 2.6 -44.7 -13.1取暖油0.6 3.8 -58.9 -13.2半成品0.3 -0.5 -12.5 -1.5扣除食品及能源-0.2 -0.9 -5.5 -0.3制造业原材料-0.1 -1.2 -11.7 -0.6美国6月PPI较上月上升1.8%,为2007年11月以来最大增幅路透7月14日电---美国劳工部周二公布,6月生产者物价指数(PPI)较前月上升1.8%(预估为上升0.9%),为2007年11月(上扬2.4%)以来最大增幅,5月为上涨0.2%.美国6月PPI较上年同期下滑4.6%(预估为下滑5.2%).6月扣除食品与能源的核心PPI 较前月上升0.5%(预估为上升0.1%),较上年同期上升3.3%(预估为上涨2.9%).详细数据如下(除非特别指明,指数基期1982年为100):经季节调整未经季节调整变动百分比6月5月09年6月/08年6月4月成品1.8 0.2 -4.6 0.3扣除食品及能源0.5 -0.1 3.3 0.1消费食品1.1 -1.6 -2.2 1.5能源商品6.6 2.9 -25.2 -0.1成品指数174.1 170.8 --家用天然气2.5 -4.7 -27.0 -6.2汽油18.5 13.9 -37.8 2.6取暖油15.4 0.6 -57.0 3.8半成品1.9 0.3 -12.5 -0.5扣除食品及能源0.4 -0.2 -6.6 -0.9制造业原材料1.5 -0.1 -11.9 -1.2中国5月工业品出厂价格(PPI)分项数据路透北京6月10日电---以下为中国国家统计局周三公布的5月工业品出厂价格(PPI)分项数据.中国PPI分类产品历史价格(单位:同比涨幅%):2009年5月 4月 3月 2月 1月 2008年12月 11月 10月 9月 8月 7月 6月 5月PPI -7.2 -6.6 -6.0 -4.5 -3.3 -1.1 2.0 6.6 9.1 10.1 10.0 8.8 8.2原材料、燃料、动力 -10.4 -9.6 -8.9 -7.1 -5.3 ~ 4.7 11.0 14.0 15.3 15.4 13.5 11.9食品类 -2.8 -2.7 -2.1 -0.7 0.2 1.7 3.3 5.4 6.8 7.4 9.1 9.7 11.0衣着类 -0.2 -0.1 -0.1 0.6 0.9 1.9 2.3 2.6 2.1 2.4 2.4 2.4 2.4耐用消费品 -3.0 -2.7 -2.5 -1.9 -1.5 -1.0 -0.5 -0.4 -0.4 -0.4 -0.2 -0.2 -0.5原油 -50.6 -53.6 -55.6 -56.3 -49.9 ~ -14.7 11.3 25.6 38.2 41.2 35.9 30.9汽油 4.7 4.6 -0.2 -0.5 2.1 ~ 19.7 31.7 32.1 33.7 32.6 10.4 11.0柴油 -11.2 -11.7 -13.8 -11.4 -4.8 ~ 7.9 19.5 22.3 22.1 21.5 12.2 11.8煤油 -32.0 -32.5 -28.5 -26.4 3.1 ~ 22.3 36.3 35.5 36.1 29.4 15.5 11.4原煤 5.9 8.9 14.2 18.7 12.3 ~ 31.6 40.6 40.1 38.3 32.2 27.1 24.1普通大型钢材 -28.1 -26.0 -16.7 -6.3 -5.3 ~ 7.7 22.3 34.1 38.2 37.5 33.527.2注:~表示数据未提供.(完)08年6月-09年6月CPI ＆PPI走势图2009-07-17月份CPI PPI2009年6月-1.70% -7.80%2009年5月-1.40% -7.20%2009年4月-1.50% -6.60%2009年3月-1.20% -6.00%2009年2月-1.60% -4.50%2009年1月 1.00% -3.30%2008年12月 1.20% -1.10%2008年11月 2.40% 2.00%2008年10月 4.00% 6.60%2008年9月 4.60% 9.10%2008年8月 4.90% 10.10%2008年7月 6.30% 10.00%2008年6月7.10% 8.80%注：2008年全年CPI上涨5.9%；2007年涨4.80%。
六大重要经济指标解释
一、总体经济指标总体经济指标是用来判断一个国家或地区整体的经济状况。
（一）国民生产总值（二）价格指数1、概况价格指数包括生产和消费价格指数。
生产价格统计主要是从生产者的角度进行的统计，如工业品出厂价格指数，原材料、燃料、动力购进价格指数等；消费价格统计主要从消费者角度进行的统计，如居民消费价格指数、商品零售价格指数等。
一般来说，生产者价格的变化要先于消费价格变动，换句话说，生产者价格变动往往会引起消费价格的变动。
2、居民消费价格指数居民消费价格指数是度量一组代表性消费商品和服务价格水平随时间变化的指标。
3、工业品出厂价格指数目前，我国以工业品出厂价格替代生产者价格。
工业品出厂价格是从生产角度反映当月国内市场的工业品价格与上年同月的价格相比的价格变动。
与居民消费价格指数相比，工业品出厂价格指数只反映了工业品出厂价格的变动情况，没有包括服务价格的变动；它的变动也要比居民消费价格剧烈一些。
4、商品零售价格指数居民消费价格是从居民购买角度看物价变动，而商品零售价格是从零售角度看物价变动，为体现历史的延续性和可比性。
商品零售价格指数不包括服务价格的变动。
（三）收入指标1、收入指标的分类根据中国城乡二元的现实，主要分为城镇居民和农村居民收入两大类指标。
反映城镇居民收入的主要指标有城镇居民人均可支配收入和职工平均工资，反映农村居民收入的指标是农民人均纯收入。
3、基尼系数基尼系数是反映收入分配平等程度的指标。
为0表示收入分配绝对平等，为1表示收入分配绝对不平等。
基尼系数界于0--1之间变动，越大就表明不均等程度越大，越小就表明收入分配越平均。
基尼系数在以下表示高度平均；之间表示相对平均；之间表示分配相对合理；之间表示差距偏大；以上表示差距悬殊。
被作为一般的警戒线。
（四）景气指标：预测宏观经济走势的重要指标1、景气指标的分类第一类指标通过对现有宏观经济指标的分析，挑选出最能反映宏观经济运行特点的指标，按照各自的权重，统一加总为一个总指数，判断并预测经济形势。
基于BP神经网络模型的中国原材料购进价格指数定量分析
Ｏ 引 言
１９ ９７和 ２０ ０８年分别发生的亚洲金融危机和国际金融危机均对 中国经济带来 了严峻的挑战。危机 发生的第 ２年亚洲及世界经济增长率急剧下滑 ， 反映经济运行的主要宏观经济指标如原材料、 燃料 、 动 力购进价格 （ Ｐ ） Ｐ Ｒ 指数在两次危机集 中爆发的当年下半年掉头直下 ， ２ 第 年都步人负区间运行 ， 面临通 货紧缩的压力。两次金融危机发生后 ， 世界各国政府均执行 了大规模的经济刺激计划 ， 中国政府也实施
第 ４期
李玮玲 ： 基于 Ｂ 神经网络模型的中国原材料购进价格指数定量分析 Ｐ
０
０
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・ ３・ ４
Ｂ Ｐ网络训练算法程序流程 图如图 １ 所示 。 ２ ３ １ １ Ｐ Ｒ指数预测的误差下降情况 ． — ２月 Ｐ ２ １ 年 １—１ ０１ ２月 Ｐ Ｒ月 度分 析误差 见 图 ２ Ｐ 。
要继续加大对资本流动的监管 ， 加大市场监管力度 ， 囤积居奇行为 ， 良好市场秩序 。第三 ， 打击 维护 要加
强对舆论 的正确引导。要加强市场价格分析预警 ， 正确引导舆论 ， 减轻居 民价格预期上涨心理压力 。特 别在 当前北非 、 阿拉伯等国家因物价上涨引发社会动荡 的新情况下 ， 要非常注意对舆论 的引导 ， 在全国
宏 观调 控 的重点 。
原材料 、 燃料、 动力购进价格（ Ｐ ） Ｐ Ｒ 指数是反映工业企业通过各种形式购进的主要原材料、 燃料 、 动 力价格水平变动趋势和程度的相对数。 目 ， 前 国内学者运用经济计量和数学模型的方式对价格运行 的 走势进行 了分析研究。如孙红英（０ ９ 运用改进的人工神经网络对 ２ ０ 年 Ｃ Ｉ ２０ ） ０９ Ｐ 走势进行的分析 ， 相关 结果与实际运行比较 吻合¨ 。刘海萍 （０９ 采用 归一化数 据处理方法 ， Ｊ ２０ ） 建立 了基于 Ｂ Ｐ神经 网络 的 ＣＩ Ｐ 预测系统的数学模型 ， ２０ 年山东省居 民消费价格指数进行预测 。王宇（０９ 应用带有动量 对 ０８ Ｊ ２０ ） 项的Ｂ Ｐ神经网络分别预测出 ２０ 年和 ２０ 年我国 Ｃ Ｉ ０８ ０９ Ｐ 将分别为 １４ ９ 和 １４ ８ 左右 。李玮玲 ０ ． １ ０ ．８ ］ （００ 在发现中国两次金融危机期间 Ｃ Ｉ ２１） Ｐ 价格指数运行相关性较高的特点的基础上预测了 ２ １ 年 中 ００
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报告日期信息来源统计期间编码统计期间修改日期全部原材料燃料动力类黑色金属材料有色金属类1989-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03126.4124.7130.3127.6 1990-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03105.6110.7103.997.2 1991-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03109.1112.9112.5101.2 1992-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03111116.4114.5112.4 1993-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03135.1136.7174.1115.8 1994-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03118.2118103.8110.7 1995-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03115.3108.798.2128.3 1996-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03103.9110.299.392.4 1997-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03101.3109.397.496.2 1998-12-31国家统计局2上年同期2006-07-0395.899.195.188.3 1999-12-31国家统计局2上年同期2006-07-0396.7100.994.798.9 2000-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03105.1115.4100.9110.3 2001-12-31国家统计局2上年同期2006-07-0399.8100.2100.595.6 2002-12-31国家统计局2上年同期2006-07-0397.7100.198.296.5 2003-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03104.8107.4107.9105.3 2004-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03111.4109.7120.4120.1 2005-12-31国家统计局2上年同期2006-07-03108.3115107.5114 2006-12-31国家统计局2上年同期2007-01-251062007-03-31国家统计局2上年同期2007-04-20104.12007-04-30国家统计局2上年同期2007-05-151042007-05-31国家统计局2上年同期2007-06-11103.92007-06-30国家信息中心2上年同期2007-07-19103.82007-09-30国家信息中心2上年同期2007-10-30103.82007-10-31国家信息中心2上年同期2007-11-13103.62007-11-30国家信息中心2上年同期2007-12-10104.12007-12-31国家信息中心2上年同期2008-01-24104.42008-02-29国家信息中心2上年同期2008-03-10109.31999-01-31国家信息中心3上年同月2005-09-1792.7295.3893.3389.06 1999-02-28国家信息中心3上年同月2005-09-1793.2494.3394.287.62 1999-03-31国家信息中心3上年同月2005-09-1793.595.2691.8588.56 1999-04-30国家信息中心3上年同月2005-09-1793.7396.0993.9487.9 1999-05-31国家信息中心3上年同月2005-09-1795.0798.2994.0291.39 1999-06-30国家信息中心3上年同月2005-09-1795.0699.3693.5294.03 1999-07-31国家信息中心3上年同月2005-09-1796.61100.2594.4595.82 1999-08-31国家信息中心3上年同月2005-09-1799.67101.35100.9101.22 1999-09-30国家信息中心3上年同月2005-09-1798.2103.1195.28101.22 1999-10-31国家信息中心3上年同月2005-09-1798.88107.0995.32104 1999-11-30国家信息中心3上年同月2005-09-1798.28104.6495.1104.01 1999-12-31国家信息中心3上年同月2005-09-17100.84110.3296.13108.67 2000-01-31国家信息中心3上年同月2005-09-17102.1113.296.69109.43 2000-02-29国家信息中心3上年同月2005-09-17103.61114.0996.21111.86 2000-03-31国家信息中心3上年同月2005-09-17104.79115.6997.14112.91 2000-04-30国家信息中心3上年同月2005-09-17105.3116.4598.16118.44 2000-05-31国家信息中心3上年同月2005-09-17105.5111.93100.94113.99 2000-06-30国家信息中心3上年同月2005-09-17107.1114.2101.1115.4 2000-07-31国家信息中心3上年同月2005-09-17108.6115.2103.4116.2 2000-08-31国家信息中心3上年同月2005-09-17104.6117.8103.7109.2 2000-09-30国家信息中心3上年同月2005-09-17105.1117.6103.7107.1 2000-10-31国家信息中心3上年同月2005-09-17105.2118.1103.5104.6 2000-11-30国家信息中心3上年同月2005-09-17105116.7103.7103.12000-12-31国家信息中心3上年同月2005-09-17104.7113.5103.5101.6 2001-01-31国家信息中心3上年同月2005-09-17103.611010399.6 2001-02-28国家信息中心3上年同月2005-09-17102.7105.9102.298.8 2001-03-31国家信息中心3上年同月2005-09-17102.1104.310297.3 2001-04-30国家信息中心3上年同月2005-09-17101102.7102.397.2 2001-05-31国家信息中心3上年同月2005-09-17101.1104.4100.996.4 2001-06-30国家信息中心3上年同月2005-09-17100.5103.2100.396.2 2001-07-31国家信息中心3上年同月2005-09-1799.6100.899.994.8 2001-08-31国家信息中心3上年同月2005-09-1798.798.899.693.9 2001-09-30国家信息中心3上年同月2005-09-1798.298.199.293.6 2001-10-31国家信息中心3上年同月2005-09-1797.596.799.293.5 2001-11-30国家信息中心3上年同月2005-09-1796.594.798.592.5 2001-12-31国家信息中心3上年同月2005-09-1795.994.198.693.3 2002-01-31国家信息中心3上年同月2005-09-1795.294.397.593.4 2002-02-28国家信息中心3上年同月2005-09-1795.3695.5197.1393.6 2002-03-31国家信息中心3上年同月2005-09-1795.3196.0797.0193.88 2002-04-30国家信息中心3上年同月2005-09-1796.2198.1696.9795.05 2002-05-31国家信息中心3上年同月2005-09-1797.15100.3197.4996.23 2002-06-30国家信息中心3上年同月2005-09-1797.19100.0597.6395.85 2002-07-31国家信息中心3上年同月2005-09-1797.5199.8398.3896.77 2002-08-31国家信息中心3上年同月2005-09-1798.04100.7198.3297.8 2002-09-30国家信息中心3上年同月2005-09-1798.84101.8298.5896.95 2002-10-31国家信息中心3上年同月2005-09-1799.44102.6199.198.49 2002-11-30国家信息中心3上年同月2005-09-17100.53105.799.599.63 2002-12-31国家信息中心3上年同月2005-09-17101.34107.24100.46100.13 2003-01-31国家信息中心3上年同月2005-09-17103.16110.19101.93101.64 2003-02-28国家信息中心3上年同月2005-09-17104.78113.37103.02101.76 2003-03-31国家信息中心3上年同月2005-09-17105.83114.38105.03102.95 2003-04-30国家信息中心3上年同月2005-09-17105.93112.58106.56103.67 2003-05-31国家信息中心3上年同月2005-09-17104.36107.5107.15103.72 2003-06-30国家信息中心3上年同月2005-09-17103.88105.23107.21104.92 2003-07-31国家信息中心3上年同月2005-09-17104105108.4105.1 2003-08-31国家信息中心3上年同月2005-09-17104104.62109.25105.37 2003-09-30国家信息中心3上年同月2005-09-17104.1104.5109.5109.3 2003-10-31国家信息中心3上年同月2005-09-17104.6103.9110.2107.1 2003-11-30国家信息中心3上年同月2005-09-17105.85102.97112.21109.92 2003-12-31国家信息中心3上年同月2005-09-17107.05104.7114.15111.51 2004-01-31国家信息中心3上年同月2005-09-17107.44104.07115.61112.57 2004-02-29国家信息中心3上年同月2005-09-17108.14102.91118.68115.81 2004-03-31国家信息中心3上年同月2005-09-17109.45102.77123.5120.49 2004-04-30国家信息中心3上年同月2005-09-17110.49104.21124.75122.12 2004-05-31国家信息中心3上年同月2005-09-17111.2106123.6121.6 2004-06-30国家信息中心3上年同月2005-09-17111.8109.4121.7120.5 2004-07-31国家信息中心3上年同月2005-09-17112111119.7120.5 2004-08-31国家信息中心3上年同月2005-09-17112.86111.9120.41121.53 2004-09-30国家信息中心3上年同月2005-09-17113.67114.03119.98121.88 2004-10-31国家信息中心3上年同月2005-09-17114.24116.68120.4123.45 2004-11-30国家信息中心3上年同月2005-09-17113.66118.25118.89120.96 2004-12-31国家信息中心3上年同月2005-09-17112.03114.97117.13119.82 2005-01-31国家信息中心3上年同月2005-09-17110.74112.64114.32117.39 2005-02-28国家信息中心3上年同月2005-09-17109.76113.1111115.032005-03-31国家信息中心3上年同月2005-09-17109.7115.51110112.69 2005-04-30国家信息中心3上年同月2005-09-17109.85117.57109.04112.3 2005-05-31国家信息中心3上年同月2005-09-17109.99118.93108.95115.39 2005-06-30国家信息中心3上年同月2005-09-17109116.2108.88117.09 2005-07-31国家信息中心3上年同月2005-09-17108.46115.6108.74114.53 2005-08-31国家信息中心3上年同月2005-10-11108.08116.41107.3114.19 2005-09-30国家信息中心3上年同月2005-12-05107.1115.5104.9113.5 2005-10-31国家信息中心3上年同月2005-12-05106.5114.93104112.01 2005-11-30国家信息中心3上年同月2006-01-04105.4112.01102.25111.87 2005-12-31国家信息中心3上年同月2006-03-10105111.76100.31112.21 2006-01-31国家信息中心3上年同月2006-03-10106.4117.7398.43114.62 2006-02-28国家信息中心3上年同月2006-04-07106.8117.7998.99119.16 2006-03-31国家信息中心3上年同月2006-05-10106.18116.7297.04119.81 2006-04-30国家信息中心3上年同月2006-06-13104.9112.3896.41123.04 2006-05-31国家信息中心3上年同月2006-06-28105.5111.8196.37135.28 2006-06-30国家信息中心3上年同月2006-08-02106.6114.197.62136.89 2006-07-31国家信息中心3上年同月2006-09-05106.7113.0598.54137.21 2006-08-31国家信息中心3上年同月2006-09-28106.7112.3898.35137.4 2006-09-30国家信息中心3上年同月2006-11-03106.9110.9199.04138.79 2006-10-31国家信息中心3上年同月2006-11-29105.6106.9699.17137.39 2006-11-30国家信息中心3上年同月2006-12-20104.8104.299.62136.32 2006-12-31国家信息中心3上年同月2007-02-05104.99104.29100.26133.96 2007-01-31国家信息中心3上年同月2008-02-18104.7104.56100.35127.43 2007-02-28国家信息中心3上年同月2007-03-15103.99102.48101.79122.18 2007-03-31国家统计局3上年同月2007-05-15103.71101.7102.64120.48 2007-04-30国家统计局3上年同月2007-06-11103.7102.11103.06119.33 2007-05-31国家信息中心3上年同月2007-06-28103.58102.47104.3111.12 2007-06-30国家信息中心3上年同月2007-08-13103.4101.81104.76108.73 2007-07-31国家信息中心3上年同月2007-09-10103.6102.07105.04107.46 2007-08-31国家信息中心3上年同月2007-10-11103.8102.8105.79106.02 2007-09-30国家信息中心3上年同月2007-10-30103.59101.85107.23104.98 2007-10-31国家信息中心3上年同月2008-02-18104.5104.21108.52104.94 2007-11-30国家信息中心3上年同月2008-01-11106.3109.85109.68103.39 2007-12-31国家信息中心3上年同月2008-02-18108.06115.17112.06102.69 2008-01-31国家信息中心3上年同月2008-02-18108.9115.7114.8104.6 2008-02-29国家信息中心3上年同月2008-03-10109.7化工原料类木材及纸浆类建筑材料类其它工业原材农副产品类纺织原料类124.4111.4122.7128.9128.595.699.4115.2107.8107.499.8105.6101.2106.8108.9102.6102118.8103.4100.5 114.3128.6140.9112.2107.1 111.7115.1114.3148.3139.6 127.2115.8102.6143.1123.6 98101.9102.5114.794.597.1100.999.710294.793.696.798.694.594.397.6100.498.889.896.8105.699.8101.599.9102.498.4100.498.6101.299.797.598.798.295.797.1102.9100.399.7106.7101.4 108.9102.8105.1114.2104.7 108.3103.5103.1101.7102.491.87103.491.2891.4389.8190.6692.0797.2993.0492.491.0593.6292.2100.6697.2193.3889.1494.6193.6498.4296.0195.5798.0193.2795.32106.1999.3294.4688.1194.6799.09104.5294.8596.2487.8892.3496.33102.6699.1995.1390.0498.41100.498.0199.3899.2598.0298.31 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