我国居民消费价格指数的短期预测

数据来源：1990-2011年《中国统计年鉴》

我国居民消费价格指数的短期预测研究

王素梅

（哈尔滨民政工业总公司，黑龙江

哈尔滨

150020）

[摘要]运用CPI 预测模型对我国物价总水平的短期预测研究表明：经济发展的速度与物价的上涨幅度呈正比，物

价上涨与经济发展关系密切。

CPI 增长过快影响居民生活水平和社会稳定，也不利于经济的协调、可持续发展。政府应继续把稳定物价总水平做为宏观调控的重点之一，充分利用财政、货币、金融等多种调控手段，确保物价水平可控、经济平稳较快发展。

[关键词]居民消费；价格指数；短期预测；预测研究[中图分类号]F270

[文献标识码]B

[收稿日期]2012-02-07

第2012年第3期（总第393期）

商业经济

SHANGYE JINGJI

No.3，2012Total No.393

[文章编号]1009-6043

（2012）03-0033-02近些年来，物价问题始终是宏观经济研究中的热门话题。自2007年年初美国爆发次贷危机以来，我国以猪肉为代表的食品价格大幅上涨，导致2007年多个月份的CPI 的同比涨幅超过6%，突破了3%的调控目标。在经历了2008年高通货膨胀预期，以及2009年以来CPI 指数连续多个月的同比负增长后，有学者指出：我国在经历了2008年高通胀预期以后，是否迎来了通货紧缩？对于该问题，在当前的学术界争议颇大，然而，无论高通货膨胀还是恶性通货紧缩都是既有害于改革和发展，也不利于政治、

经济和社会的稳定，这是众所周知的事实。CPI 指数作为测定通货膨胀的通用指标之一，如何着眼当前的经济环境，应用有效的理论对CPI 涨跌的路径进行实证分析，无疑具有重要意义。

一、居民消费价格指数的相关概念及构成

(一)居民消费价格指数的内涵

居民消费价格指数，是反映一定时期内城乡居民所购买的生活消费品价格和服务项目价格变动趋势和程度的相对数，是对城市居民消费价格指数和农村居民消费价格指数进行综合汇总计算的结果。利用居民消费价格指数，可以观察和分析消费品的零售价格和服务价格变动对城乡居民实际生活费支出的影响程度，同时，也作为衡量通货膨胀的重要指标。

(二)居民消费价格指数的构成

居民消费价格指数的定义决定了其所包含的统计内容，那就是居民日常消费的全部商品和服务项目。日常生活中，我国城乡居民消费的商品和服务项目种类繁多，小到针头线脑，大到彩电汽车，有数百万种之多，由于人力和财力的限制，不可能也没有必要采用普查方式调查全部商品和服务项目的价格，世界各国都采用抽样调查方法进行调查。我国目前用于计算CPI 的商品和服务项目，由国家统计局和地方统计部门分级确定。国家统计局根据全国12万户城乡居民家庭消费的抽样调查资料统一

确定商品和服务项目的类别，设置食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住等八大类262个基本分类，涵盖了城乡居民的全部消费内容。

二、居民消费价格指数的预测模型建立

(一)指标的选取

CPI 是一个滞后性的数据，但它往往是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标。CPI 稳定、就业充分及GDP 增长往往是最重要的社会经济目标。基于前文所作初步分析及影响居民消费价格等因素，本文以1990～2011年度的数据建立时间序列模型。其中，因变量为居民消费价格指数的一阶滞后数据，自变量为居民消费价格指数。这一节我们就从CPI 本身出发，去寻找居民价格自身的发展趋势。

(二)数据来源

居民消费价格指数是度量消费商品及服务项目价格水平随着时间变动的相对数，反映居民购买的商品及服务项目价格水平的变动情况，同时也用于分析市场价格的基本动态，是政府制定物价政策和工资政策的重要依据。下表是我国1990-2011年的居民消费价格指数的统计数据。此表数据来源于中华人民共和国国家统计局网站的中国年鉴统计数据，所以该指标的数据真实性是有一定的理论基础和科学依据，本文所做的所有检验数据都来自此表。其中居民消费价格指数(%)用X 表示。

中国1990-2011年居民消费价格指数表

年份

X 年份X 年份X 19901991199219931994199519961997

103.1103.4106.4114.7124.1117.1108.3102.8

1998199920002001200220032004

99.298.6100.4100.799.2101.2103.9

2005200620072008200920102011

101.8101.5104.8105.999.3103.3105.4

33--

从上表可看出，中国的经济正在快速发展的同时，物价也在不断的上涨，尤其是1994年上涨速度最快，只有1998年，1999年，2002年，2009年这4年的物价总体上相对前一年有所下跌。由此看出，物价的上涨与经济发展有着密切的关系。

(三)建立回归模型

在通过了平稳性检验后，就可估计时间序列数据模型的基本形式为：

Y=а+βX+ε；X=1990，…，2011

其中：Y为被解释变量，X为解释向量，ε为参数变量。利用EVIEWS软件可以得出模型估计结果，我们采用最小二乘协方差进行估计。

由于上述一阶差分序列是平稳的，为下面的模型建立提供了重要的依据。故现在用EVIEWS的最小二乘法OLS估计进行回归分析。

根据回归结果，我们可以直接看出，该回归方程的常数项为-36.1949，回归系数为0.3427，所以可以得到回归方程如下：

Y=-36.1949+0.3427X

(四)统计检验

根据EVIEWS输出表，得到居民消费价格指数与该指数的一阶差分值回归的判定系数R^2=0.1683，其实际意义是说明在居民消费价格指数取值的变差中，能被居民消费价格指数与该指数的一阶差分值的回归方程所解释的比例为17%，因此样本回归直线对样本点的拟合程度是偏低的。

现进行回归系数t检验。要判断自变量对居民消费价格指数的影响是否显著，则需要进行t检验。直接将EVIEWS输出的回归分析表中的P-Value值，与给定的显著水平α=0.05进行比较。由于居民消费价格指数和常数项的P-Value值都小于0.05，说明解释变量和常数项的影响是显著的。这一结论说明，通过居民消费价格指数自身数据可以用于预测。

(五)预测方法

由于居民消费价格指数与前一期的价格存在密不可分的关系，并且通过上述检验后，数据是可以用于经济预测的。因此通过建立的计量经济模型并利用最小二乘法估计的回归方程就可以进行预测，本文运用的是点预测，即将解释变量带入估计的回归方程中，计算出被解释变量的点预测值。所以可以直接用线性预测的方法预测利用上一期CPI指数值下一期的CPI指数值。

三、控制居民消费价格指数的相关政策建议

(一)财政政策建议

1.全面准确地跟踪监测价格运行情况，及时把握和应对可能出现的价格风险。当前我国价格总水平已经出现加速上涨的迹象，价格运行处于相对不稳定的状态，在一定程度上孕育和积累着风险。因此，当前需要加强对价格运行的监测，对价格领域存在的深层问题进行全面分析以应对可能出现的价格风险。

2.完善粮食市场稳定机制，防止因粮食价格上涨引发食品价格大幅上涨。从长期看，关键是要建立与种粮挂钩的直接补贴机制，通过直接补贴机制的反周期作用来稳定粮食生产和保护农民利益，防止粮食价格的大幅波动。

3.及时有效地落实房地产调控政策，稳定居住价格。继续加强和改善房地产宏观调控及房屋供给结构，坚决抑制固定资产投资过快增长，继续收紧土地、信贷闸门。同时，增加普通商品住房，以政府提供廉租房、补贴等形式及时缓解低收入群体的需求。

4.系统解决食品价格上涨对城市低收入群体的影响。应通过完善社会保障和规范的社会救济制度来解决。另外，为完善政府的调控机制，应考虑由各地统计部门编制城市不同收入群体的CPI指数，以期更及时、准确地实施相应的政策措施。

(二)货币政策建议

为保持货币币值稳定、实现可持续经济增长，针对前面的论证和分析，提出以下建议：

1.将通货膨胀目标与经济增长目标有机结合。在制定货币政策时，将通货膨胀目标与经济增长目标有机结合，既要考虑经济增长目标，又要考虑价格(通货膨胀率、利率和汇率)目标；在货币数量控制方面，与世界上其他国家相比较，我国纯货币增长仍处于较高的水平，这容易对将来的通货膨胀产生压力。

2.建立通货膨胀目标制的可信度并确保获得政治上的支持。通胀目标框架灵活性与其可信度成反比。通胀指标的选择(选择CPI)、提高信誉度的措施以及对政策执行时间长度的选择，均将影响这一制约关系。目前经验看，信誉的建立越快越好，这样可能减轻制约，并有利于将来拥有更大的灵活性。

3.加强中央银行独立性。由于中央银行对于怎样进行实现政策目标的工作具有最佳的信息和专门知识，此外，如果不给予中央银行政策工具的控制权，它就不能为实现通货膨胀目标负责，工具独立性可使短期政治干预最小化和中央银行的责任最大化。事实证明独立的中央银行比受制于政府的中央银行能够更好地实现通货膨胀目标和实际变量。

4.货币政策的主要目标是长期价格稳定，这并不是指价格稳定是惟一目标，但其他目标必须与通货膨胀目标相一致。实行通货膨胀目标制并没有使中央银行为了实现低通货膨胀而放弃对其他经济目标的关注。马特里赫特条约具体说明了价格稳定是货币政策的首要的长期目标，但也规定了要关注其他重要的经济目标，只要这些目标与长期价格稳定相协调。

[参考文献]

[1]于海芳.我国居民消费价格指数的区域差异分析[N].调

研世界，2011-02-16

[2]马凯.4%通胀目标为价格改革预留空间[N].证券日报，

2011-03-10

[3]中华人民共和国国家统计局[M].北京：中国统计年鉴，

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[责任编辑：刘玉梅]

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