蘇梽芳 蔡經(jīng)漢

（華僑大學數(shù)量經(jīng)濟研究院,福建泉州 362021）

一、引言

2008年5月我國PPI超過CPI后兩者缺口持續(xù)擴大,在CPI不斷降低的情況下仍短暫引發(fā)了對通貨膨脹反彈的擔憂。而自2008年11月PPI重新低于CPI后,其在2009年上半年不斷走低并加大了與CPI之間的缺口,又使得通貨緊縮的壓力急劇增加,造成了新的隱憂。作為既有區(qū)別又有聯(lián)系的兩種物價指數(shù),PPI常被看作是CPI的一個先行指標,二者背離產(chǎn)生的缺口反映了經(jīng)濟運行的不均衡。2008年以來兩者缺口的擴大,可能就預示著經(jīng)濟中存在嚴重的不均衡現(xiàn)象。由于這種不均衡有可能帶來巨大的代價,因此不管對于政策制定者還是普通大眾來說,這種不均衡能否及時得到調(diào)整值得重點關(guān)注。

關(guān)于CPI與PPI的關(guān)系,已有豐富的理論分析和實證檢驗。傳統(tǒng)的生產(chǎn)環(huán)節(jié)鏈條傳遞觀認為,由PPI所衡量的基礎(chǔ)商品價格的變化會領(lǐng)先或者說引起由CPI衡量的總體價格指數(shù)的變化。但主要從需求角度考慮的另一種觀點則認為CPI也會影響PPI,例如Colclough和Lange強調(diào)最終消費產(chǎn)品也影響到生產(chǎn)過程中輸入品的價格[1]。而Lown和Rich等則從工資上升的角度論證了CPI的上漲會最終拉高PPI[2]。此外,PPI與CPI定義的差異也使得兩者關(guān)系復雜化。Clark考慮了PPI和CPI指數(shù)定義范圍不同所產(chǎn)生的問題,他強調(diào),一方面,PPI是完全針對商品的價格指數(shù),而CPI不僅包括商品還包括服務;另一方面,PPI中的一些商品會用于出口,而CPI中則計入了許多進口商品[3]。因此兩者理論上具有相互傳導關(guān)系的結(jié)論是模糊的。而在實證檢驗方面,結(jié)論確實也不盡相同。Caporale等研究G7國家的情況發(fā)現(xiàn),在法國和德國是PPI引起了CPI,在美國是CPI引起了PPI,在意大利、日本和英國則有雙向的反饋關(guān)系[4]。在國內(nèi),我國CPI與PPI之間的關(guān)系也吸引了眾多學者的關(guān)注。張延群的研究發(fā)現(xiàn),從短期看是CPI受PPI的影響,而長期來看則是CPI決定PPI[5]。賀力平等分析2001～2007年P(guān)PI和CPI的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),CPI是PPI的Granger原因,并認為其主要原因是這期間需求的力量大于供給[6]。也有一些研究應用較獨特的計量方法來考察這個問題,如何光輝運用譜分析方法,發(fā)現(xiàn)盡管從總量上看CPI和PPI兩者之間的關(guān)系并不穩(wěn)定,只有CPI引導PPI,但它們的結(jié)構(gòu)分量之間存在穩(wěn)定的一致關(guān)系,而且無論趨勢分量還是周期分量,彼此之間均互為因果,協(xié)整一致[7]。肖六億和常云昆認為2003年以來,壟斷性的生產(chǎn)資料市場和競爭性的生活資料市場之間的市場結(jié)構(gòu)差異導致上下游產(chǎn)品的價格不能相互傳導[8]。陳建奇則認為非對稱供求結(jié)構(gòu)是造成PPI和CPI倒掛的主要原因[9]。

由于PPI到CPI之間的價格傳導機制錯綜復雜,因此兩者關(guān)系的調(diào)整可能是一種非線性過程。首先,從原材料到最終商品的傳導過程中可能存在非線性。例如,經(jīng)濟進入上升周期時,原材料價格上升,但企業(yè)可能并不會提高產(chǎn)品價格。一方面,企業(yè)可能要通過定價策略擴大市場份額;另一方面,在這一階段勞動力的充分利用甚至生產(chǎn)率的提高反而起到了降低成本的作用。政府管制、匯率與進出口的變化等等都會導致在原材料到最終商品的過程中價格不會成比例上升,即可能存在非線性關(guān)系。其次,在商品和服務之間也可能存在非線性關(guān)系。發(fā)達國家的經(jīng)驗顯示,服務價格通常比商品價格上漲得更快,兩者之間存在的缺口可能會影響到整體通貨膨脹的宏觀調(diào)整機制,從而造成非線性調(diào)整。例如Esteve等分析美國的核心通脹數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),商品價格指數(shù)與服務價格指數(shù)之間確實存在非線性協(xié)整關(guān)系[10]。

綜上所述,國內(nèi)外研究之所以出現(xiàn)迥然不同的結(jié)論,可能正是因為忽略了在PPI向CPI傳導的過程中可能存在非線性協(xié)整關(guān)系,即向長期均衡的調(diào)整并不一定在每個時刻都能發(fā)生。相反,更有可能的是,只有在PPI和CPI之間的缺口大于某一閥值時,它們才會開始調(diào)整,最終回到長期均衡位置。而從我國PPI與CPI的走勢來看,當兩者存在較大偏離時,隨后都會有一個修正的過程。鑒于此,本文將采用Hansen和Seo提出的兩區(qū)制門檻誤差修正模型[11],試圖描述和解釋PPI與CPI倒掛后恢復均衡的過程。該模型很好地刻畫了由PPI與CPI組成的系統(tǒng)在趨向長期均衡關(guān)系的過程中存在的非線性調(diào)整特點:當對均衡的偏離小于或等于門檻值時,傾向于不向均衡狀態(tài)調(diào)整;而當對均衡的偏離大于門檻值時,傾向于向均衡狀態(tài)調(diào)整。

二、模型方法

Hansen和Seo在門檻協(xié)整基礎(chǔ)上,提出了一種以誤差修正項為門檻變量的兩區(qū)制門檻誤差修正模型,發(fā)展了LM檢驗方法并把它用于檢驗門檻效應的存在性,并給出門檻值未知情況下的模型參數(shù)估計方法。

一個滯后階數(shù)為l的兩區(qū)制門檻協(xié)整模型表示如下:

其中 ,Xt-1（β）={1,w t-1（β）,Δxt-1,Δxt-2…Δxt-l}′,xt是 p維一階單整時間序列,即I（1）過程 ;β是p×l維的協(xié)整向量,w t=β′xt是I（0）過程的誤差修正項,ut是誤差項,A1和A2是描述兩個區(qū)制動態(tài)變化的系數(shù)矩陣,γ為門檻參數(shù)。進一步,H ansen和Seo用LM檢驗方法檢驗模型是否存在顯著的門檻效應。零假設(shè)H 0:應用線性誤差修正模型擬合變量之間的動態(tài)關(guān)系,即不存在門檻效應;備擇假設(shè)H l:應用非線性誤差修正模型擬合變量之間的動態(tài)關(guān)系。針對協(xié)整向量已知和未知兩種情況,Hansen和Seo提出兩個不同的LM檢驗統(tǒng)計量,在真實協(xié)整向量已知情況下,定義檢驗統(tǒng)計量為:

其中,?β為式（1）中參數(shù)β的估計值,[γL,γU]為設(shè)定的γ值的搜索區(qū)間,γL和γU分別為的?和（1-?）百分位點。And rew s建議?的設(shè)置在0.05和0.15之間[12]。對于上述兩種檢驗,H ansen和Seo建議都采用Bootstrap法獲得LM檢驗的臨界值和P值。

三、實證分析

本文選擇消費者價格指數(shù)（CPI）和工業(yè)品出廠價格指數(shù)（PPI）的月度同比數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù),樣本區(qū)間為2000年1月至2009年9月,共117組樣本數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源于中國經(jīng)濟信息網(wǎng)數(shù)據(jù)庫。通過描繪CPI與PPI的時間序列變化趨勢圖（因篇幅限制,故省略）,我們不難發(fā)現(xiàn)CPI和PPI確實發(fā)生過數(shù)次較大偏離,但從長期看,兩者走勢具有相似性,即短期內(nèi)存在偏離,但卻可能存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系,而這需要應用協(xié)整技術(shù)進行檢驗。

（一）單位根檢驗

在檢驗協(xié)整關(guān)系之前,首先應對CPI與PPI進行平穩(wěn)性檢驗,進而確定這兩個時間序列的單整階數(shù),單位根檢驗結(jié)果列在表1中。

而當協(xié)整向量未知時,檢驗統(tǒng)計量為:

表1 單位根檢驗結(jié)果

從表1的結(jié)果不難發(fā)現(xiàn),對于變量CPI與PPI的水平項,ADF、PP單位根檢驗結(jié)果均顯示,在1%的水平下,相應的統(tǒng)計值均不顯著,因此無法拒絕單位根存在的零假設(shè)。而對于其一階差分序列,在1%的水平下,均一致拒絕存在單位根的零假設(shè),即CPI與PPI的一階差分序列為平穩(wěn)序列,這表明CPI與PPI同為一階單整過程,即I（1）。

（二）協(xié)整檢驗與線性誤差修正模型

由于CPI與PPI同為I（1）過程,因此兩者的某種線性組合可能為平穩(wěn)序列,即CPI與PPI可能存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。為了與非線性門檻誤差修正模型得到的結(jié)論相比較,本文采用Johansen協(xié)整法檢驗CPI和PPI之間是否存在線性協(xié)整關(guān)系。由于Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果對滯后階數(shù)比較敏感,本文使用AIC、SC信息準則和LR統(tǒng)計量作為最優(yōu)滯后階數(shù)的檢驗標準,最后確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為1。Johansen協(xié)整檢驗得出的結(jié)果列在表2中。

表2 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

表2的檢驗結(jié)果顯示,零假設(shè)“0個協(xié)整向量”的跡統(tǒng)計量為11.354,大于10%的臨界值,它犯第一類錯誤的最大概率是0.072,概率較小,至少在90%的置信水平下拒絕原假設(shè)。而相比之下,零假設(shè)“至多有1個協(xié)整向量”的跡統(tǒng)計量小于10%的臨界值,假設(shè)無法被拒絕,表明CPI和PPI之間存在1個協(xié)整關(guān)系。進一步,可以得到向量誤差修正模型如下（括號內(nèi)數(shù)值為t值）:

從模型的估計結(jié)果看,式（4）與式（5）的誤差修正系數(shù)一負一正,符合負向反饋機制。從系數(shù)絕對值來看,PPI的修正幅度大于CPI的修正幅度。對CPI而言,如果它上一期偏離長期均衡關(guān)系,那么本期只有0.2%得到糾正,而且調(diào)整效果并不顯著。而對PPI而言,如果它上一期偏離長期均衡關(guān)系,那么本期會有8.15%得到糾正,而且調(diào)整效果非常顯著。上述結(jié)果表明CPI與PPI之間的缺口縮小,主要是由PPI的調(diào)整而得以實現(xiàn),但是這種調(diào)整過程比較緩慢,平均而言需要大概一年左右的時間（1/0.0815=12個月）。

（三）門檻模型估計結(jié)果與解釋

上述線性誤差修正模型可能忽略系統(tǒng)調(diào)整的非連續(xù)性。因此,本文進一步使用H ansen和Seo提出的門檻協(xié)整模型對是否存在門檻效應進行檢驗。由于在不同的滯后期下,模型檢驗結(jié)果會有差異,因此本文假定模型的最大滯后期為4,依次選擇不同滯后階數(shù)進行協(xié)整檢驗,以AIC值最小為最優(yōu)模型。Sup LM門檻檢驗使用Bootstrap方法,其中Bootstrap次數(shù)取2 000次,估計與檢驗結(jié)果列在表3中。

表3 門檻協(xié)整模型估計與檢驗結(jié)果

由表3可知,不管是以AIC值最小還是BIC值最小為標準,門檻協(xié)整模型的最優(yōu)滯后階數(shù)都應取1,此時AIC值為 -1 124.763,BIC值為 -1 123.852。最優(yōu)模型的Sup LM檢驗統(tǒng)計值為19.884,對應的P值為0.021,即拒絕線性模型的假設(shè),可認為具有門檻效應。由此可以判定,我國CPI與PPI之間存在門檻效應。此時,模型估計得到的門檻值為 -0.02,而協(xié)整向量為1.058,這意味著區(qū)制一的條件是w t=CPIt-1.058PPIt≤-0.02,即CPI小于PPI約兩個百分點的時候,此時全部樣本觀測值中處于這一區(qū)制的比例是31.6%。相應地,區(qū)制二的條件即為 wt=CPIt-1.058PPIt＞-0.02,全部樣本觀測值中處于這一區(qū)制的比例是68.4%。誤差修正項w t隨時間變化的趨勢見圖 1。從圖 1可知,誤差修正項處于區(qū)制一時,系統(tǒng)基本處于CPI和PPI倒掛較嚴重的階段,而誤差修正項處于區(qū)制二時,CPI和PPI的關(guān)系較正常。因此,我們將區(qū)制一定義為CPI和PPI的倒掛期,而將區(qū)制二定義為正常期。

圖1 誤差修正項與PPI

進一步,在選定最優(yōu)模型設(shè)置下,借助門檻效應的Wald檢驗可以確定門檻效應究竟是來自于動態(tài)系數(shù)還是誤差修正系數(shù)。表4所列出的檢驗結(jié)果表明,在10%水平下,兩者都是顯著的。這就說明不管是動態(tài)系數(shù)還是誤差修正系數(shù),在不同區(qū)制下確實是不同的。這一檢驗結(jié)果有力地支持了門檻效應的存在。

表4 門檻效應檢驗

最終估計得到的門檻誤差修正模型表示如下:

為了考察不同區(qū)制下CPI與PPI對誤差修正項的反應,從而了解不同區(qū)制下誤差修正收斂速度的差異性,本文將變量CPI和PPI的一階差分ΔCPIt、ΔPPIt視為誤差修正項的函數(shù),在其他變量保持不變的情況下,繪制出圖2。結(jié)合圖2與式（6）、（7）,本文有下面三點發(fā)現(xiàn):

第一,在不同區(qū)制下,CPI和PPI存在非對稱調(diào)整。從絕對量的意義上來說,在區(qū)制一時,PPI方程中誤差修正項的系數(shù)為0.238,而CPI方程中誤差修正項的系數(shù)僅為0.046,PPI的調(diào)整速度遠大于CPI,而在區(qū)制二時則是CPI的調(diào)整速度大于PPI。但應該注意的是,只有在區(qū)制一時PPI方程中的誤差修正系數(shù)才是顯著的,而區(qū)制一時CPI方程中的誤差修正系數(shù)以及區(qū)制二時兩個方程的誤差修正系數(shù)皆不顯著。這一結(jié)果從圖2中也可看出,CPI向下調(diào)整而PPI往上調(diào)整,且 PPI調(diào)整的速度大于CPI調(diào)整的速度,也就是說PPI對誤差修正的反應較為快速。

第二,在趨向長期均衡位置的短期調(diào)整過程中,調(diào)整主要是由PPI來完成的,并且這種調(diào)整主要發(fā)生在區(qū)制一,即CPI和PPI的倒掛期。此時,CPI與PPI的缺口較大,系統(tǒng)會產(chǎn)生拉動PPI向下的力量。在倒掛期,PPI的調(diào)整速度相當快,對于上一期所產(chǎn)生的短期偏離,在本期會有23.8%得到糾正。這種調(diào)整平均而言需要大概四個月左右的時間（1/0.238=4個月）。可以看到,與線性模型的結(jié)果相比,門檻協(xié)整模型確實更好地描述了短期內(nèi)的變化。對于較大的偏離,系統(tǒng)會在短期內(nèi)進行較劇烈的調(diào)整,而線性模型無法反映這種短期內(nèi)的調(diào)整特點。

第三,在不同的區(qū)制內(nèi),PPI與CPI之間的Granger因果關(guān)系方向不一致。在線性誤差修正模型中,CPI方程中的各項系數(shù)皆不顯著,這說明PPI不是CPI的Granger原因。而PPI方程中的各項系數(shù)均是顯著的,這說明CPI是PPI的G ranger原因。然而,從門檻誤差修正模型的估計結(jié)果中,我們進一步發(fā)現(xiàn),在區(qū)制一時,CPI方程中的誤差修正系數(shù)以及ΔPPIt-1的系數(shù)都不顯著,這說明在區(qū)制一中PPI不是CPI的短期Granger原因。而PPI方程中雖然ΔCPIt-1的系數(shù)不顯著,但誤差修正系數(shù)是顯著的,這說明在區(qū)制一中CPI是PPI的短期Granger原因。而在區(qū)制二時,CPI方程和PPI方程中相應的兩個動態(tài)系數(shù)都很顯著,這表明在區(qū)制二中CPI和PPI互為G ranger原因。

圖 2 CPI與PPI對誤差修正項的反應

四、結(jié)論

本文基于兩區(qū)制誤差修正模型,對我國CPI與PPI的倒掛現(xiàn)象進行了實證分析,結(jié)果發(fā)現(xiàn):盡管我國在短期內(nèi)經(jīng)常存在CPI和PPI倒掛現(xiàn)象,但兩者仍然存在長期均衡的穩(wěn)定關(guān)系;短期偏離只有在超過某種程度時,系統(tǒng)才開始向長期均衡位置調(diào)整,而且調(diào)整呈非線性特點。本文所使用的門檻誤差修正模型很好地刻畫了這一調(diào)整過程,模型估計得到的基本結(jié)論如下:

第一,CPI與PPI之間存在非線性協(xié)整關(guān)系。門檻效應檢驗結(jié)果表明顯著存在門檻效應,而且同時存在于動態(tài)系數(shù)和誤差修正系數(shù)中,估計得到的門檻值為 -0.02。在門檻值左、右兩邊不同區(qū)制內(nèi),CPI和PPI的調(diào)整速度并不一致。在區(qū)制一時,PPI的調(diào)整速度大于CPI的調(diào)整速度,即PPI對誤差修正的反應較為快速。

第二,在回到長期均衡位置的短期調(diào)整過程中,調(diào)整主要是由PPI來完成的,而且這種調(diào)整主要發(fā)生在區(qū)制一,即CPI和PPI發(fā)生倒掛的時期。此時,CPI與PPI的缺口較大,系統(tǒng)會產(chǎn)生拉動PPI向下的力量。

第三,在不同的區(qū)制中,CPI和PPI存在不同的Granger因果關(guān)系。在區(qū)制一時僅存在從CPI到PPI的單向Granger因果關(guān)系;而在區(qū)制二時存在CPI和PPI的雙向G ranger因果關(guān)系。

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