孫紅英,伍玉玲
(仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 計(jì)算科學(xué)系,廣州 510225)
中國(guó)價(jià)格傳導(dǎo)定量機(jī)制實(shí)證研究
孫紅英,伍玉玲
(仲愷農(nóng)業(yè)工程學(xué)院 計(jì)算科學(xué)系,廣州 510225)
當(dāng)前,中國(guó)經(jīng)濟(jì)回升勢(shì)頭進(jìn)一步鞏固,但宏觀調(diào)控面臨的“兩難”問(wèn)題增多,如何防止經(jīng)濟(jì)快速下滑和防范通貨膨脹成為當(dāng)前宏觀經(jīng)濟(jì)決策的重要內(nèi)容。為此,研究?jī)r(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制,預(yù)測(cè)2010年價(jià)格變化走勢(shì),對(duì)防范通脹具有十分重要的意義。文章運(yùn)用差分回歸分析研究了1994~2010年各月原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)、PPI、RPI、CPI之間的傳導(dǎo)規(guī)律,建立了價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制定量模型,在此基礎(chǔ)上,使用動(dòng)態(tài)等維灰數(shù)遞補(bǔ)和基于滑動(dòng)平均法改進(jìn)的GM(1,1)的灰色組合模型,預(yù)測(cè)出2010年上述四種指數(shù)分別為106.29、104.09、103.31、103.26左右,并針對(duì)管理好通脹提出了對(duì)策建議。
灰色組合模型;價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制;實(shí)證研究
2009年,中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議要求將管理好通脹預(yù)期作為今年宏觀調(diào)控的重要內(nèi)容。由于前期信貸投放過(guò)于寬松,加上各種自然災(zāi)害以及部分游資炒作等因素,上半年市場(chǎng)通脹已經(jīng)顯現(xiàn),5月份CPI和PPI分別上漲3.1%、7.1%。目前,歐洲債務(wù)危機(jī)成為引發(fā)的全球經(jīng)濟(jì)“二次探底”的重要隱憂,反映國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的一些先行指標(biāo)開(kāi)始出現(xiàn)明顯回落,影響經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的不確定性因素增加,國(guó)家宏觀調(diào)控面臨“兩難”問(wèn)題增多,如何把握好宏觀調(diào)控力度與防范通貨膨脹成為政策選擇的新難題。以往價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制研究顯示,上游產(chǎn)品價(jià)格上漲對(duì)下游產(chǎn)品價(jià)格的傳導(dǎo)是推動(dòng)價(jià)格上升的重要因素。為較好把握當(dāng)前價(jià)格運(yùn)行規(guī)律,準(zhǔn)確預(yù)見(jiàn)全年價(jià)格走勢(shì),本文根據(jù)上游產(chǎn)品向下游產(chǎn)品價(jià)格傳導(dǎo)有關(guān)理論,定量研究上游產(chǎn)品價(jià)格向下游產(chǎn)品價(jià)格傳導(dǎo)的基本規(guī)律,以1994~2010年各月原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)、商品零售價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)為基礎(chǔ)(見(jiàn)圖1),運(yùn)用差分回歸分析工具研究中國(guó)價(jià)格傳導(dǎo)定量機(jī)制,在此基礎(chǔ)上,使用動(dòng)態(tài)等維灰數(shù)遞補(bǔ)和基于滑動(dòng)平均法改進(jìn)的GM(1,1)的組合模型預(yù)測(cè)出2010年中國(guó)原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)指數(shù),根據(jù)中國(guó)價(jià)格傳導(dǎo)定量機(jī)制推算出2010年 PPI、RPI和 CPI指數(shù)。
圖1
作為工業(yè)品成本的一個(gè)重要部分,原材料和燃料等的價(jià)格對(duì)工業(yè)品的價(jià)格具有舉足輕重的影響。對(duì)原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)和工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)兩者的相關(guān)性進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)兩者的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.89,具有較高的相關(guān)性。
工業(yè)品出廠價(jià)格除了受到本期的原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格影響外,還受到上期工業(yè)品出廠價(jià)格和上期原材料購(gòu)進(jìn)價(jià)格的影響,如果只對(duì)本期的兩個(gè)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行回歸分析會(huì)出現(xiàn)自相關(guān)的問(wèn)題,于是筆者利用上述三種價(jià)格指數(shù)對(duì)工業(yè)品出廠價(jià)格進(jìn)行差分回歸,結(jié)果如表1所示。
三個(gè)價(jià)格指數(shù)都通過(guò)了t檢驗(yàn),說(shuō)明對(duì)本期工業(yè)品的價(jià)格影響是顯著的。其中本期原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格上升1%,本期的工業(yè)品出廠價(jià)格則上升0.49%;上期原材料價(jià)格上升1%,本期工業(yè)品出廠價(jià)格下降0.44%;上期工業(yè)品出廠價(jià)格上升1%,本期工業(yè)品價(jià)格上升0.94%。
表1 工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)與原材料購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)回歸結(jié)果
表2 商品零售價(jià)格指數(shù)和工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)的回歸結(jié)果
表3 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與商品零售價(jià)格指數(shù)的回歸結(jié)果
表4 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與原材料購(gòu)進(jìn)價(jià)格的回歸結(jié)果
表5 居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)的回歸結(jié)果
商品的零售價(jià)格受到工業(yè)品出廠價(jià)格、運(yùn)輸費(fèi)用、銷(xiāo)售費(fèi)用等等因素的影響,其中工業(yè)品出廠價(jià)格對(duì)商品零售價(jià)格的影響是最直接的。根據(jù)有關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得到,商品零售價(jià)格指數(shù)與工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)的相關(guān)系數(shù)達(dá)到了0.81。
同樣地,筆者用本期工業(yè)品出廠價(jià)格、上期工業(yè)品出廠價(jià)格和上期商品零售價(jià)格對(duì)本期的商品零售價(jià)格進(jìn)行回歸分析,得如表2所示的結(jié)果。
根據(jù)表2的回歸結(jié)果,本期工業(yè)品出廠價(jià)格對(duì)本期商品零售價(jià)格的影響較為顯著,本期工業(yè)品出廠價(jià)格上升1%,本期商品的零售價(jià)格則上升0.12%;上期工業(yè)品出廠價(jià)格對(duì)本期商品零售價(jià)格的影響則不顯著;而上期商品零售價(jià)格對(duì)本期商品零售價(jià)格的影響卻十分顯著,上期商品零售價(jià)格上升1%,本期商品零售價(jià)格則會(huì)上升0.96%。
商品零售價(jià)格是影響居民消費(fèi)的主要因素,另外,影響居民消費(fèi)的其他重要因素包括收入水平、消費(fèi)習(xí)慣等。根據(jù)數(shù)據(jù)可得,居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)與商品零售價(jià)格指數(shù)的相關(guān)系數(shù)為0.989,屬于高度相關(guān)。
由于消費(fèi)存在慣性的因素,本期的消費(fèi)受到上期消費(fèi)的影響,模型中考慮到上期消費(fèi)的影響因素,筆者運(yùn)用差分回歸結(jié)果如表3所示。
上述表3回歸結(jié)果表明,上期居民消費(fèi)價(jià)格、上期商品零售價(jià)格和本期商品零售價(jià)格對(duì)本期居民消費(fèi)價(jià)格的影響都是十分顯著的。其中上期居民消費(fèi)價(jià)格上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)上升0.91%;本期商品零售價(jià)格上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)上升0.88%;上期商品零售價(jià)格上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)下降0.79%。
原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)上漲是引起居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)變化的源頭。為研究原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)上漲對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)幅度,同樣地,筆者用本期原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)、上期原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)和上期居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行差分回歸分析,得如表4所示的結(jié)果。
表6 預(yù)測(cè)精度等級(jí)劃分表
上述表4回歸結(jié)果表明,用上期原材料購(gòu)進(jìn)價(jià)格、本期原材料購(gòu)進(jìn)價(jià)格和上期居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)本期居民消費(fèi)價(jià)格的影響都是十分顯著的。其中上期原材料購(gòu)進(jìn)價(jià)格上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)下降0.08%;本期原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)上升0.09%;上期居民消費(fèi)價(jià)格上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)上升0.97%。
工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)是引起居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)變化重要方面。為研究工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)上漲對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)幅度,同樣地,用本期工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)、上期工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)和上期居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行差分回歸分析,結(jié)果如表5。
上述表5回歸結(jié)果表明,用上期工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)、本期工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)和上期居民消費(fèi)價(jià)格對(duì)本期居民消費(fèi)價(jià)格的影響都是十分顯著的。其中上期工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)下降0.13%;本期工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)價(jià)格上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)上升0.15%;上期居民消費(fèi)價(jià)格上升1%,本期居民消費(fèi)價(jià)格則會(huì)上升0.96%。
灰色模型把對(duì)既含有已知信息又含有未知或非確定信息的系統(tǒng)進(jìn)行預(yù)測(cè)等同于對(duì)在一定方位內(nèi)變化的、與時(shí)間有關(guān)的灰色過(guò)程的預(yù)測(cè)。GM(1,1)模型具有所需樣本數(shù)量少、計(jì)算簡(jiǎn)單、可檢驗(yàn)等優(yōu)點(diǎn)。但是在使用GM(1,1)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí)也發(fā)現(xiàn)了其存在的一些缺點(diǎn),如灰色區(qū)間過(guò)大等。為了解決這個(gè)問(wèn)題,本文使用動(dòng)態(tài)等維灰數(shù)遞補(bǔ)模型和基于滑動(dòng)平均法改進(jìn)的GM(1,1)模型做組合來(lái)代替GM(1,1)模型。文章先以1994年5月-2010年5月月度原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)為基礎(chǔ),運(yùn)用灰色組合模型預(yù)測(cè)了2010年6-12月原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)。然后以第一節(jié)傳導(dǎo)規(guī)律,分別推算出2010年6-12月工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)、商品零售價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)。
通過(guò)累加生成的數(shù)列X(1),計(jì)算模型參數(shù)a和u。記
表7 以灰色組合模型為基礎(chǔ)的2010年中國(guó)工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)預(yù)測(cè)表
表8 2010年工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)、商品零售價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格預(yù)測(cè)指數(shù)
(2)動(dòng)態(tài)等維灰數(shù)遞補(bǔ)模型。動(dòng)態(tài)等維灰數(shù)遞補(bǔ)模型是以(1)為基礎(chǔ)建立GM(1,1)模型群。其具體原理和步驟如下:①用(1)中已建立的GM(1,1)模型預(yù)測(cè)出最近的一個(gè)數(shù)據(jù);②將補(bǔ)充到已知數(shù)列中,去掉,使構(gòu)成發(fā)展系列與原系列等維;③利用新生成的數(shù)列再建立一個(gè)(1)中對(duì)GM(1,1)模型,預(yù)測(cè)下一個(gè)值,將預(yù)測(cè)值再補(bǔ)充到數(shù)據(jù)序列之后,再去掉該數(shù)列的第一個(gè)值。據(jù)此逐步預(yù)測(cè),依次遞補(bǔ),預(yù)測(cè)直到2010年12月為止。
以第一節(jié)1994~2009年中國(guó)四種價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)規(guī)律為基礎(chǔ),運(yùn)用前面2010年中國(guó)工業(yè)品出廠價(jià)格預(yù)測(cè)指數(shù),推算出2010年工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)、商品零售價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)。(見(jiàn)表8)
上述模型預(yù)測(cè)顯示(見(jiàn)表6),2010年全年原材料、燃料、動(dòng)力購(gòu)進(jìn)價(jià)格指數(shù)為102.298左右、工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)101.586左右、商品零售價(jià)格指數(shù)102.275左右、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)預(yù)計(jì)為102.050左右。從CPI月度運(yùn)行來(lái)看,月度CPI均呈穩(wěn)步上升態(tài)勢(shì)。說(shuō)明,當(dāng)前通貨膨脹已經(jīng)開(kāi)始顯現(xiàn),同時(shí)由于今年消費(fèi)者對(duì)通脹預(yù)期較高,需要從宏觀經(jīng)濟(jì)政策上,引導(dǎo)通脹預(yù)期,防止出現(xiàn)嚴(yán)重的通貨膨脹。為此,第一,要繼續(xù)治理以高房?jī)r(jià)為代表的資產(chǎn)價(jià)格泡沫對(duì)價(jià)格形成的傳導(dǎo)效應(yīng)。當(dāng)前,拉動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要“馬車(chē)”,外需已呈現(xiàn)強(qiáng)勁增長(zhǎng)勢(shì)頭,1-6月我國(guó)進(jìn)出口總值13548.8億美元,同比增長(zhǎng) 43.1%,在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)動(dòng)力出現(xiàn)較好轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵階段,要加大對(duì)以高房?jī)r(jià)為代表的資產(chǎn)價(jià)格治理力度,減輕高房?jī)r(jià)對(duì)擴(kuò)大內(nèi)需的擠出效應(yīng),防止形成資產(chǎn)價(jià)格泡沫,形成價(jià)格傳導(dǎo)效應(yīng),加劇通脹壓力。第二,要高度關(guān)注游資對(duì)原材料和重要商品的炒作。由于中央治理高房?jī)r(jià)效果開(kāi)始逐步顯現(xiàn),加上股票市場(chǎng)出現(xiàn)較大幅度的調(diào)整,部分投機(jī)資本和游資沒(méi)有新投資渠道,開(kāi)始紛紛選擇炒作大蒜、綠豆等大宗商品價(jià)格,對(duì)居民消費(fèi)心理形成沖擊,強(qiáng)化居民通脹心理預(yù)期。要繼續(xù)加大對(duì)資本流動(dòng)的監(jiān)管,加大市場(chǎng)監(jiān)管力度,打擊囤積居奇行為,維護(hù)良好市場(chǎng)秩序。第三,要突出抓好食品價(jià)格的調(diào)控。在我國(guó)CPI構(gòu)成中,食品價(jià)格占比較高,權(quán)重超過(guò)30%,食品價(jià)格變化往往會(huì)成為通脹的重要誘因。為此要突出穩(wěn)定糧食價(jià)格,今年糧量很可能減產(chǎn),特別是前不久南方水災(zāi)等惡劣自然天氣影響,這些都成為拉動(dòng)食品價(jià)格上漲誘因,為此要提前做好應(yīng)對(duì)食品價(jià)格上漲的各種預(yù)案,積極做好糧食、豬肉以及副食品等調(diào)儲(chǔ)和保障,防止引起價(jià)格上漲連鎖反應(yīng)。第四,要加強(qiáng)對(duì)輿論的正確引導(dǎo)。要加強(qiáng)市場(chǎng)價(jià)格分析預(yù)警,正確引導(dǎo)輿論,減輕居民價(jià)格預(yù)期上漲心理壓力。
[1]李工農(nóng)等.經(jīng)濟(jì)預(yù)測(cè)與決策及其Matlab實(shí)現(xiàn)[M].北京:清華大學(xué)出版社,2007.
[2]鄧聚龍.灰預(yù)測(cè)與灰決策[M].武漢:華中科技大學(xué)出版社,2002.
[3]鄧聚龍.灰色系統(tǒng)預(yù)測(cè)與決策[M].武漢:華中理工大學(xué)出版社出版,1986.
[4]殷春武等.GM(1,N)模型在收益現(xiàn)值法中的運(yùn)用[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化,2008,10.
[5]張啟敏.灰色預(yù)測(cè)模型[J].寧夏大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2002,23(2).
[6]孫紅英.改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在用電量預(yù)測(cè)中的應(yīng)用[J].西安文理學(xué)院學(xué)報(bào),2007,(8).
[7]張慶年.前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特性分析與應(yīng)用[J].武漢交通科技大學(xué)學(xué)報(bào),1999,23(4).
[8]溫家寶.國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議對(duì)下階段工作部署[N].人民日?qǐng)?bào),2009-6.
[9]孫紅英.基于改進(jìn)的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)兩次金融危機(jī)影響下中國(guó)CPI運(yùn)行對(duì)比定量分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策,2010,(1).
[10]溫家寶.國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議部署四季度經(jīng)濟(jì)工作[N].中國(guó)廣播網(wǎng),2009-10.
[11]中央經(jīng)濟(jì)工作會(huì)議公報(bào)[N].新華社北京,2009-12.
(責(zé)任編輯/亦 民)
F222.3
A
1002-6487(2010)23-0109-03
孫紅英(1979-),女,山東菏澤人,講師,研究方向:計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)、金融統(tǒng)計(jì)。
伍玉玲(1982-),女,廣東深圳人,講師,研究方向:金融統(tǒng)計(jì)。