梁麗芳,張浩敏,b,蔣曉藝

(桂林理工大學(xué) a.理學(xué)院;b.應(yīng)用統(tǒng)計學(xué)研究所,廣西 桂林 541006)

0 引 言

消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)主要用來衡量消費(fèi)者信心的強(qiáng)弱,是消費(fèi)者對當(dāng)下經(jīng)濟(jì)形勢的評價,對經(jīng)濟(jì)前景、收入水平、收入預(yù)期以及消費(fèi)心理狀態(tài)的主觀感受的一個量化模式,是預(yù)測經(jīng)濟(jì)走勢和消費(fèi)趨向的一個先行指標(biāo),為監(jiān)測經(jīng)濟(jì)周期變化提供了重要依據(jù)[1]。企業(yè)商品交易價格指數(shù)(CGPI)是反映國內(nèi)企業(yè)之間物質(zhì)商品集中交易價格變動的統(tǒng)計指標(biāo),在一定程度上反映了通貨膨脹和經(jīng)濟(jì)波動情況[2]。

CCI和CGPI都與經(jīng)濟(jì)動態(tài)有著密切聯(lián)系,國內(nèi)有不少學(xué)者對其進(jìn)行了相關(guān)研究。陳鈺[3]運(yùn)用格蘭杰因果檢驗和協(xié)整理論實證研究了工業(yè)品出廠價格指數(shù)(PPI)、 CGPI、 準(zhǔn)貨幣(M2)與居民消費(fèi)價格指數(shù)(CPI)之間的關(guān)系, 發(fā)現(xiàn)PPI、 CGPI、 M2均與CPI存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系, 且CGPI是CPI的格蘭杰原因。 何啟志[4]采用了主成分分析、 Granger因果關(guān)系檢驗和脈沖響應(yīng)分析等方法對CPI、 RPI、 CGPI、 PPI這4種通貨膨脹測度指標(biāo)進(jìn)行研究, 得到CPI引導(dǎo)PPI變動和可利用CPI、 RPI、 CGPI和PPI的主成分測度通貨膨脹的結(jié)論。朱正珂等[5]對CGPI及其三類細(xì)分指數(shù)時序數(shù)據(jù)建立ARIMAX模型,并對CGPI進(jìn)行短期預(yù)測。肖強(qiáng)[6]運(yùn)用協(xié)整分析、Granger因果檢驗和脈沖響應(yīng)分析驗證了CCI和CPI以及各CPI分類指數(shù)之間的長期均衡關(guān)系。邱洋冬[7]通過建立VEC模型研究我國CPI、PMI和CCI之間長期均衡和短期波動關(guān)系,發(fā)現(xiàn)CPI、PMI對CCI的長短期影響不一致,且CPI較PMI對CCI的影響更大。

綜合現(xiàn)有文獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn),在研究CCI或CGPI時,很多學(xué)者更關(guān)注多個變量間相關(guān)關(guān)系的研究。受此啟發(fā),本文從CGPI的三類細(xì)分指數(shù),即農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)(API)、 礦產(chǎn)品價格指數(shù)(MPI)以及煤油電價格指數(shù)(KPI)出發(fā),來探討CCI與CGPI之間更加細(xì)化的相關(guān)關(guān)系,以期可以更精細(xì)地反映經(jīng)濟(jì)變動情況,把握宏觀經(jīng)濟(jì)變化規(guī)律。

1 數(shù)據(jù)處理

1.1 數(shù)據(jù)選取

受美國金融危機(jī)的影響,我國2008年經(jīng)濟(jì)起伏較大。為了使實證分析不受異常波動數(shù)據(jù)的干擾,選取金融危機(jī)之后,2009年6月—2017年6月我國CCI和CGPI的三類細(xì)分指數(shù)(API、MPI、KPI)月度數(shù)據(jù)來自東方財富網(wǎng)(http://data.eastmoney.com)。以下LCCI、LAPI、LMPI、LKPI表示對數(shù)化處理后數(shù)據(jù),DLCC、DLAPI、DLMPI、DLKPI分別表示對LCCI、LAPI、LMPI、LKPI一階差分處理后數(shù)據(jù)。

1.2 數(shù)據(jù)描述性分析

從CCI和CGPI的走勢圖1來看,兩者的總體趨勢大致呈現(xiàn)出正相關(guān)的變動關(guān)系。2009—2010年和2016—2017年兩個階段,CCI和CGPI均呈現(xiàn)大幅上漲趨勢；在2010—2011年和2012—2015年兩階段,CGPI呈現(xiàn)小幅走動但相對平穩(wěn)的趨勢；2014—2016年,伴隨著經(jīng)濟(jì)形勢的波動,CCI和CGPI走勢呈相反的變動關(guān)系,說明企業(yè)商品價格經(jīng)濟(jì)形勢,對于消費(fèi)者信心非常重要。

從圖2中CCI和API、 MPI、 KPI的走勢可以看到, 2009—2012年, CGPI的三類細(xì)分指數(shù)均呈現(xiàn)出明顯的起伏, 而CCI在這期間則表現(xiàn)出階段性的起伏； 2012—2016年, CGPI的三類細(xì)分指數(shù)波動相對平緩； 2016年后, CCI和MPI、 KPI均達(dá)到階段性高點, 此階段API指數(shù)卻保持短期平緩波動。 總體而言, CCI指數(shù)與MPI、KPI走勢較為一致。

對CCI、 CGPI及其三類細(xì)分指數(shù)API、 MPI、KPI進(jìn)行相關(guān)性分析, 結(jié)果見表1。 可見, CCI與API的相關(guān)程度較低, 且呈負(fù)相關(guān)關(guān)系, 對應(yīng)的相關(guān)性檢驗的P值為0.978, 在5%的顯著性水平下不顯著, 需要進(jìn)一步分析。 但CCI與CGPI、 MPI和KPI的相關(guān)程度相對較高,呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系, 其對應(yīng)的P值分別為7.861e-09、 0.000 34和0.000 17, 在5%的顯著性水平下均顯著。

綜上,單從CCI與CGPI 總指數(shù)之間關(guān)系分析兩者大致上是一個長期正向變動的關(guān)系。但這種變動也包含有分段差異性。為更加準(zhǔn)確地把握CCI與CGPI之間的變動情況,本文實證分析部分從微觀層面出發(fā),主要針對CCI與CGPI三類細(xì)分指數(shù)之間的關(guān)系作研究說明。

圖1 CCI與CGPI的時序圖Fig.1 Time series plot of CCI and CGPI

圖2 CCI、API、MPI、KPI的時序圖Fig.2 Time series plot of CCI，API,MPI,KPI

表1 CCI與CGPI及其三類細(xì)分指數(shù)的相關(guān)性分析

注: 數(shù)值為對應(yīng)的線性相關(guān)系數(shù),括號中為Pearson相關(guān)系數(shù)檢驗所對應(yīng)的P值。

2 實證分析

2.1 數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

據(jù)ADF平穩(wěn)性檢驗結(jié)果(表2)可得, 一階差分DLCCI、 DLAPI、 DLMPI、 DLKPI序列, 均通過平穩(wěn)性檢驗,因此可知LCCI 、LAPI、 LMPI、 LKPI均屬于I(1), 即一階單整序列, 說明LCCI與LAPI、 LMPI、 LKPI這三組序列之間可能存在長期的協(xié)整關(guān)系。

2.2 滯后階數(shù)選擇與VAR模型

1980年Sims提出向量自回歸(VAR)模型,它是通過聯(lián)立兩個單個自回歸模型來表達(dá)兩個變量之間隨機(jī)擾動對系統(tǒng)的動態(tài)沖擊的大小、方向及持續(xù)的時間等關(guān)系[8]。本文采用AIC和SC準(zhǔn)則確定VAR模型的滯后階數(shù)p,并通過對系統(tǒng)特征多項式作單位圓檢驗來分析系統(tǒng)的穩(wěn)定性。

表2 時間序列的單位根檢驗結(jié)果

如表3所示,LCCI-LAPI的VAR模型的滯后階數(shù)為1,對模型VAR(1)進(jìn)行平穩(wěn)分析(圖3)，可以看出所有的點都落在單位圓內(nèi),因此判斷模型VAR(1)是穩(wěn)定的。

如表4和表5所示,綜合各個指標(biāo),確定LCCI-LMPI和LCCI-LKPI的VAR模型滯后階數(shù)均為2。由圖4和圖5可知，模型都經(jīng)過平穩(wěn)性檢驗,建立的LCCI和LMPI、LCCI和LKPI模型的VAR(2)是平穩(wěn)的。

2.3 協(xié)整檢驗

對數(shù)化后的CCI分別與對數(shù)化后的API、MPI、KPI指數(shù)進(jìn)行協(xié)整檢驗的結(jié)果見表6?？芍?在5%的置信水平下均拒絕原假設(shè)“至少存在1個協(xié)整向量”,表明LCCI與CGPI三類細(xì)分指數(shù)之間均存在兩個協(xié)整向量,即LCCI與LAPI、LCCI與LMPI、LCCI與LKPI之間存在長期且相對穩(wěn)定的關(guān)系。

2.4 脈沖響應(yīng)分析

在已建立VAR模型的基礎(chǔ)上,為了描述當(dāng)施加一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊在隨機(jī)誤差項上,變量的當(dāng)前值以及未來值因此而受到的影響大小,本文應(yīng)用脈沖響應(yīng)分析來研究LCCI和LAPI、LKPI以及LMPI的響應(yīng)情況,以進(jìn)一步了解它們之間的長期動態(tài)關(guān)系[9]。

圖3 LCCI與LAPI的VAR模型穩(wěn)定性檢驗Fig.3 VAR model stability test of LCCI and LAPI

表3 LCCI-LAPI VAR模型滯后階數(shù)

表4 LCCI-LMPI VAR模型滯后階數(shù)

表5 LCCI-LKPI VAR模型滯后階數(shù)

圖4 LCCI與LMPI的VAR模型平穩(wěn)性檢驗Fig.4 VAR model stability test of LCCI and LMPI

圖5 LCCI與LKPI的VAR模型平穩(wěn)性檢驗Fig.5 VAR model stability test of LCCI and LKPI

表6 協(xié)整檢驗結(jié)果

由脈沖響應(yīng)圖6a可知,當(dāng)給LCCI一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后,LCCI對自身的沖擊響應(yīng),在第1期時沖擊響應(yīng)最大,為0.022 528,隨后以一個穩(wěn)定的速度下降,但最終沒有達(dá)到零,表明我國消費(fèi)者信心指數(shù)在短期內(nèi)受到自身的干擾較大,但是從長期趨勢來看,其對自身的影響逐漸減小。

圖6b顯示, LCCI對LAPI的沖擊的響應(yīng)在第1期沒有顯現(xiàn)出來, 在第2期開始逐漸下降,隨著滯后期的延長,響應(yīng)不斷下降,整個響應(yīng)階段幾乎保持負(fù)向影響,表明API對我國CPI有一定的削弱作用,當(dāng)API上升,物價上漲,消費(fèi)者用原有收入所能購買的商品有所減少,抑制了消費(fèi),從而CPI下降。

圖6c顯示, LMPI的沖擊對我國LCCI有著一定的影響： 在第1期中, LCCI對LMPI的沖擊并未有即時反應(yīng), 但隨著滯后期的增加, 呈現(xiàn)緩慢均勻增加； 在第8期和第9期達(dá)到最大值0.002 81； 在第10期回落到0.001 957,但并未下降到0,但總體呈現(xiàn)正向沖擊態(tài)勢, 說明MPI對CCI有一個長期的持續(xù)正面的影響, 當(dāng)MPI增加時, 我國消費(fèi)者對我國經(jīng)濟(jì)信心有所上升, 間接刺激了消費(fèi)。

同樣, 由響應(yīng)結(jié)果圖6d來看, 在第1期中LCCI對LKPI并未有即時反應(yīng), 但隨著滯后期增加而逐步增加, 且在第1到第2期增加了0.233 1%; 之后第3、4、5期速率放緩,第5期達(dá)到最大值0.004 725;在第6期之后逐期遞減;在第10期下降至0.002 253,但并未達(dá)到0,說明KPI對CCI有一個長期持續(xù)的正面效應(yīng),但在中期達(dá)到最大值后,于后期轉(zhuǎn)向緩慢回落,消費(fèi)者信心指數(shù)波動受煤油電產(chǎn)品企業(yè)價格指數(shù)影響較農(nóng)產(chǎn)品和礦產(chǎn)品大。

圖6 LCCI對LAPI、LMPI和LKPI的脈沖響應(yīng)結(jié)果圖Fig.6 Pulse response results of LCCI to LAPI, LMPI and LKPI

對LCCI給出一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后,LAPI、LMPI、LKPI隨時間的變化情況如圖7所示?？梢钥闯?短期內(nèi),LCCI對LAPI有正向的影響,在第5期開始轉(zhuǎn)為負(fù)向影響,雖然變化不大,但一直持續(xù)。這一個沖擊與對LMPI和LKPI的影響有所區(qū)別,對LMPI總體是一個正的影響,在第3期達(dá)到最大,之后回落,這是一個“上升下降”的過程,而對LKPI,總體呈現(xiàn)負(fù)向影響,長期內(nèi)其負(fù)效應(yīng)逐漸增大。顯然,CCI對CGPI的各類細(xì)分指數(shù)的沖擊響應(yīng)函數(shù)存在差異。結(jié)合實際,認(rèn)為差異原因主要是CCI是通過測定消費(fèi)者對各種經(jīng)濟(jì)狀況的滿意程度來構(gòu)建的,CCI代表了量化的公眾的信心,經(jīng)“羊群效應(yīng)”[10]對社會經(jīng)濟(jì)運(yùn)行產(chǎn)生影響,而CGPI的各類細(xì)分指數(shù)反映國內(nèi)企業(yè)之間不同商品集中交易的價格變動,反映了消費(fèi)者在不同的企業(yè)領(lǐng)域的消費(fèi)價格信息。

2.5 方差分解分析

通過脈沖響應(yīng)函數(shù)分析捕捉了API、MPI及KPI等三類CGPI細(xì)分指數(shù)與CCI之間的動態(tài)影響路徑。進(jìn)一步通過方差分解分析(表7)來了解各沖擊的貢獻(xiàn)程度。

可知,在第1期中,LCCI的波動只受到自身的影響,且之后這種影響依然保持很強(qiáng)的貢獻(xiàn)率,在第10期仍然高達(dá)97%,說明歷史的CCI很大程度影響立腳點當(dāng)前的CCI。從第2期開始, CGPI三類細(xì)分指數(shù)對CCI的沖擊作用開始顯現(xiàn)。相對明顯的是LKPI的影響,在第10期達(dá)到約10%；而LAPI和LMPI對LCCI的影響不大,均維持在2%左右,處于相對低下的水平。

2.6 誤差修正(VEC)模型建立

對存在協(xié)整關(guān)系的變量,可以由自回歸分布滯后模型導(dǎo)出誤差修正模型。在VAR模型中的每個方程都是一個自回歸分布滯后模型，可以認(rèn)為向量誤差修正模型VEC是含有協(xié)整約束的VAR模型[11]。在向量誤差修正模型中,所有作為解釋變量的差分項的系數(shù)反映各變量的短期波動對作為被解釋變量的短期變化的影響。協(xié)整檢驗給出了變量間的長期均衡關(guān)系,但是這種長期均衡的關(guān)系并非一成不變,在短期內(nèi),常常會偏離這種均衡關(guān)系,而VEC模型主要考察變量間的相互調(diào)整速率,分析短期內(nèi)如何互相作用從而修正這種偏離程度。以下進(jìn)一步討論各變量間的短期關(guān)系。

圖7 LAPI、LMPI和LKPI對LCCI的脈沖響應(yīng)結(jié)果Fig.7 Pulse response results of LAPI,LMPI and LKPI to LCCI

滯后期數(shù)LCCILCCILAPILMPILKPI1100.00000.0000000.0000000.000000299.934670.0653340.0111200.703054399.789500.2105050.0599281.999732499.574650.4253530.1671203.631793599.304400.6955980.3399615.315459698.994661.0053390.5716256.834248798.660831.3391650.8451928.061457898.316431.6835721.1392828.955398997.972362.0276381.4330619.5381401097.636852.3631461.7095479.869820

對LCCI與LAPI建立以下VEC模型:

(1)

其中, 協(xié)整方程VECMt-1=-5.750 328+LCCIt-1+0.237 772LAPIt-1

LCCI與LAPI的VEC模型中,AIC=-9.762 365,SC=-9.602 093, 模型的AIC和SC值均較小,說明模型擬合效果較好。 從式(1)可以看出,模型中誤差修正項VECMt-1表明,當(dāng)LCCI和LAPI的短期波動偏離了長期均衡狀態(tài)時, 下一期的LCCI值和LAPI值分別以0.216 261、 0.070 490的值反向修正下一期的值以到達(dá)一個長期均衡的狀態(tài)。

對LCCI與LMPI建立VEC模型:

其中, 協(xié)整方程VECMt-1=-1.350 153+LCCIt-1-0.715 778LMPIt-1。

LCCI與LMPI的VEC模型中,AIC=-9.822 591,SC=-9.553 762, 可知模型的AIC和SC值均較小, 說明模型擬合效果較好。 從式(2)可以看出, 前一期的LCCI值和LMPI值對本期LCCI均有負(fù)向促進(jìn)作用。 在這個均衡關(guān)系中,假設(shè)LCCI和LMPI每增加1%,則下一期的LCCI值將分別減少0.148 346%、0.019 976%。模型中誤差修正項表明當(dāng)LCCI的短期波動偏離了長期均衡狀態(tài)時,下一期的LCCI值需要減少0.041 108%才能調(diào)回均衡狀態(tài)。同理,LMPI需要增加0.067 048%才能調(diào)回均衡狀態(tài)。與長期均衡的影響方向相比較,LMPI對LCCI的短期影響均與長期均衡時的作用方向相反,此時誤差修正機(jī)制將從正向調(diào)整這種狀態(tài)以達(dá)到均衡。

對LCCI與LKPI建立以下VEC模型

(3)

其中, 協(xié)整方程VECMt-1=7.382 333+LCCIt-1-0.594 957LMPIt-1。

LCCI與LKPI的VEC模型中,AIC=-9.983 546,SC=-9.714 717,可見模型的AIC和SC值均較小, 說明模型擬合效果較好。從式(3)可以看出, 前一期的LCCI值對本期LCCI有負(fù)向促進(jìn)作用, 而前一期的KPI值對本期LCCI有正向影響, 并且影響程度大于前一期的LCCI值。 在這個均衡關(guān)系中, 假設(shè)LCCI和LKPI增加1%, 則下一期的LCCI值將分別減少0.169 457%和增加0.027 351%, 下一期的LKPI值將分別增加0.146 903%和0.764 725%。誤差修正項VECM,其系數(shù)是負(fù)值,說明模型存在反向修正機(jī)制,可以動態(tài)的調(diào)整短期均衡偏離,這里表明LKPI以0.075 243的值反向修正下一期的KPI值以到達(dá)一個長期均衡的狀態(tài)。與長期均衡的影響方向相比較,LMPI對LCCI的短期影響均與長期均衡時的作用方向相反,此時誤差修正機(jī)制將從負(fù)向調(diào)整這種狀態(tài)以達(dá)到均衡。

LCCI分別與三類CGPI的VEC協(xié)整關(guān)系曲線如圖8所示,從圖8a曲線走勢可知,LCCI和LAPI整體上從2009—2013年和2017年中期,尤其是2009年中期和2010年,以及2017年中期,誤差修正項的絕對值偏離較大,即短期波動偏離了長期均衡。2014年開始,誤差修正項的波幅減小,逐漸回到長期均衡的狀態(tài)；圖8b顯示,在2012—2014年及2016年之后誤差修正項的波幅較小,處于均衡狀態(tài)附近,其余均表現(xiàn)出較大偏離；圖8c表明,2012—2015年差修正項的波動幅度比其他時期的小,短期波動偏離了長期均衡最大的是2017年。

3 結(jié)論和建議

通過構(gòu)建VAR-VEC模型對我國消費(fèi)者信心指數(shù)(CCI)與企業(yè)商品價格指數(shù)(CGPI)的三類細(xì)分指數(shù)，即農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)(API)、 礦產(chǎn)品價格指數(shù)(MPI)、 煤油電價格指數(shù)(KPI)的時間序列進(jìn)行實證分析。 經(jīng)ADF平穩(wěn)性檢驗、 VAR建模、 協(xié)整檢驗、 脈沖響應(yīng)、 方差貢獻(xiàn)度以及VEC建模,驗證了它們之間定性和定量相關(guān)關(guān)系，得到以下結(jié)論:

(1)協(xié)整檢驗結(jié)果表明,我國CCI和CGPI的三類細(xì)分指數(shù)API、MPI及KPI均存在長期且穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。

(2)根據(jù)相關(guān)性分析、脈沖響應(yīng)分析和方差貢獻(xiàn)分析結(jié)果, CCI與CGPI存在正相關(guān)關(guān)系, CCI與CGPI的三類細(xì)分指數(shù)API、KPI和MPI之間存在長期的穩(wěn)定關(guān)系。其中,API對消費(fèi)者信心指數(shù)有負(fù)向影響,即農(nóng)產(chǎn)品價格的上漲會在一定程度上抑制消費(fèi)者的消費(fèi)意愿,而MPI和KPI呈正向影響,會刺激消費(fèi);相比較API和MPI,KPI對消費(fèi)者價格指數(shù)的影響程度更大。

圖8 LCCI與LAPI、LMPI和LKPI協(xié)整關(guān)系曲線Fig.8 Co-integration curves of LCCI and LAPI,LMPI and LKPI

(3)對3組指標(biāo)進(jìn)行誤差修正分析,發(fā)現(xiàn)與長期均衡關(guān)系相比較,MPI在短期內(nèi)的影響方向與長期的影響方向相反,誤差修正機(jī)制將偏離反向修正至均衡狀態(tài)。

CGPI為中央銀行制定、調(diào)整貨幣政策提供了全面、及時反映我國幣值穩(wěn)定狀況的價格指數(shù)指標(biāo),而CCI是預(yù)測經(jīng)濟(jì)走勢和消費(fèi)趨向的一個先行指標(biāo),是監(jiān)測經(jīng)濟(jì)周期變化不可缺少的依據(jù)。通過實證研究兩者之間的關(guān)系,希望能夠?qū)ξ飪r形勢判斷和宏觀經(jīng)濟(jì)監(jiān)測發(fā)揮積極作用。農(nóng)業(yè)屬于我國第一產(chǎn)業(yè),是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ),礦業(yè)和煤油電均屬于第二產(chǎn)業(yè),兩者之間,第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展較為迅速,有帶動作用,而第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展較為緩慢。根據(jù)本文研究的結(jié)論,企業(yè)商品價格中農(nóng)產(chǎn)品類價格上漲抑制了消費(fèi)者消費(fèi)信心,應(yīng)當(dāng)穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品類物價,礦產(chǎn)品類和煤油電類物價刺激了消費(fèi),應(yīng)當(dāng)繼續(xù)加大第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展力度。