司穎華，盧 媛

(1.蘭州財經(jīng)大學 統(tǒng)計學院，甘肅 蘭州 730020；2.海南大學 經(jīng)濟學院，海南 ?？?570208)

一、引言

受非洲豬瘟疫情等因素影響，2019年12月的中國豬肉價格同比上漲97.0%，這也導致當月同比CPI上漲4.5%。因此，社會各界開始擔憂豬肉價格會引發(fā)中國物價的大幅上漲，甚至有人希望政府采用緊縮的貨幣政策控制物價上漲。同時，國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)顯示，一方面，2019年居民消費價格比上年上漲2.9%，食品價格上漲9.2%，漲幅比上年擴大7.4%，影響CPI上漲約1.81%。另一方面，非食品價格上漲1.4%，核心CPI(從CPI中去除了食品類價格指數(shù)和能源類價格指數(shù))比上年上漲1.6%，漲幅比上年還是回落的。實際上，豬肉價格上漲對中國物價總水平的影響是十分有限的，豬肉價格大幅上漲，也不一定導致中國物價總水平的上升。一方面，豬肉價格影響的僅僅是CPI分類指數(shù)中的食品類指數(shù)。比如，在豬肉價格大幅上漲的同時，鮮菜、牛肉和奶類產(chǎn)品價格有所回落，基本可以對沖豬肉價格上漲的影響，由此食品類指數(shù)的漲幅并沒有像豬肉價格漲幅一樣大，進而豬肉價格對CPI的影響程度也變小了。另一方面，中國物價總水平并不等同于CPI。CPI即消費者價格指數(shù)，主要是從衡量消費者的生活成本出發(fā)的，而中國物價總水平即核心CPI定義為各類物價變動中穩(wěn)定的和潛在的部分。因此，CPI的變動并不能很好地反映物價總水平的變動，相對而言，核心CPI更具有貨幣政策意義，世界各國中央銀行更關注核心CPI。當前許多國家和地區(qū)采用的是，從CPI中扣除食品和能源的核心CPI。至于是否應該從CPI中扣除食品和能源價格來生成核心CPI，仍然存在很大爭論。論文考慮到前沿計量方法動態(tài)因子模型，它能從大量相關價格變量中提取穩(wěn)定的和共同的成分，該共同成分可以定義為核心CPI。因此，本文采用動態(tài)因子模型，從多個價格類指數(shù)提取共同因子，測度中國核心CPI。

(一)核心CPI的內(nèi)涵和意義

核心CPI的研究一直都是學術(shù)界的熱點問題，但核心CPI至今仍然沒有一個統(tǒng)一的定義。最早Friedman將核心CPI定義為通貨膨脹中長期的和穩(wěn)定的成分[1]；Bodenstein等從理論上論證了核心CPI是貨幣政策視角的中央銀行價格指數(shù)，并將其定義為各類價格指數(shù)中共同的趨勢[2]；Silve和侯成琪等認為，因為貨幣政策的時滯性特征，它是一種總量調(diào)節(jié)且不具備結(jié)構(gòu)調(diào)節(jié)功能的政策，所以貨幣政策不能以CPI為價格目標，而要以核心CPI為價格目標[3-4]。綜上，雖然從不同的角度對核心CPI的定義存在不一致，但是核心CPI被公認為是價格變動中具有長期性和穩(wěn)定性的部分。因此，核心CPI是從貨幣政策的角度定義，需要央行更多地關注，作為貨幣政策調(diào)控價格的依據(jù)。同時，因為核心CPI是所有價格變動中長期且穩(wěn)定的部分，所以它并不容易被公眾所感受到，甚至有時候和公眾的感受是相反的。相對而言，CPI能更真實地反映公眾對價格變動的感受。

已有文獻關于核心CPI的測度方法存在著較大的分歧，基于不同核心CPI的定義方法和研究視角，出現(xiàn)了大量構(gòu)建核心CPI的方法。本文借鑒已有文獻的作法，大致將已有測度核心CPI的方法分為統(tǒng)計方法類和計量建模類。

(二)測度核心CPI的統(tǒng)計方法

核心CPI測度的統(tǒng)計方法中，普遍認為核心CPI是將受氣候和季節(jié)因素影響較大的產(chǎn)品價格剔除之后的居民消費物價指數(shù)。具體包括兩類：第一類，采用剔除法和波動加權(quán)法等對各類商品價格波動進行加權(quán)平均。比如，龍革山等采用了平滑法[5]，王開科等采用了剔除法和截尾平均法[6]。徐強等采用了三重加權(quán)法[7]。第二類，侯成琪等采用平滑法等從通貨膨脹中剔除噪音部分并保留長期變動的部分[8]。

(三)測度核心CPI的計量建模方法

通過計量模型測度核心CPI的方法有：第一類，結(jié)構(gòu)向量自回歸模型；第二類，采用經(jīng)濟理論模型。比如，侯成琪等利用新凱恩斯菲利普斯曲線構(gòu)建核心CPI[9]；第三類，動態(tài)因子模型。比如，Stock等針對各類價格指數(shù)或者CPI自身，利用動態(tài)因子模型構(gòu)建核心CPI[10-11]。

關于中國核心CPI的其他相關研究。大多文獻集中在CPI變動特征和大數(shù)據(jù)視角下的CPI編制等。雷懷英等解釋了居民對CPI質(zhì)疑的原因[12]；張偉等分析了權(quán)重對CPI構(gòu)建的影響[13]；陳夢根等分析了大數(shù)據(jù)背景下應該如何改進CPI的構(gòu)建等[14]。但是，較少有文獻分析中國核心CPI的變動特征。

綜上所述，本文注意到核心CPI的構(gòu)建中，更多文獻是利用PPI等各類價格指數(shù)或者CPI自身基于統(tǒng)計或者模型的方法，尤其在利用動態(tài)因子模型的核心CPI構(gòu)建中，相關文獻僅僅針對CPI將其分解為核心CPI和異質(zhì)性成分，這樣所構(gòu)建的核心CPI并沒有包含更多的價格信息。另外，已有關于中國物價總水平變動特征，尤其是非線性動態(tài)調(diào)整特征的分析中，主要針對CPI進行相關研究，這樣利用CPI作為中國物價總水平的代理變量會存在一定的偏差。因此，本文的創(chuàng)新之處在于：第一，針對中國CPI的8個分類指數(shù)，利用動態(tài)因子模型構(gòu)建了核心CPI；第二，基于LSTAR模型分析了核心CPI的動態(tài)特征。

二、中國核心CPI的構(gòu)建

(一)CPI及CPI分類指數(shù)

鑒于2016年1月起，中國對CPI分類指數(shù)作出較大修改。比如，原來的食品類價格指數(shù)和煙酒類價格指數(shù)合并為一類，原來的醫(yī)療類價格指數(shù)被拆分到生活用品等多類價格指數(shù)中。CPI是一籃子商品和服務價格波動的主觀加權(quán)平均，在CPI的使用中，不僅要從整體看CPI的變化，而且要具體看CPI分類價格指數(shù)的變動。而且，2016年1月使用的CPI調(diào)查目錄會影響到相關商品和服務的類別，因此CPI分類指數(shù)的調(diào)整對CPI的影響并不大，但對CPI分類指數(shù)有較大的影響。本文為了更準確地構(gòu)建核心CPI，將樣本區(qū)間分為2001年1月至2015年12月和2016年1月至2019年12月，針對不同樣本區(qū)間的CPI分類指標，分別利用動態(tài)因子模型構(gòu)建核心CPI。因為動態(tài)因子模型作為客觀賦權(quán)方法，能夠提取CPI分類指數(shù)變動中共同的和穩(wěn)定的成分，所以本文得到的核心CPI受到CPI分類指數(shù)調(diào)整的影響很小。

中國2001年1月至2015年12月的CPI分類指數(shù)包括食品類(記作F)、煙酒類(記作T)、衣著類(記作C)、家庭類(記作H)、醫(yī)療類(記作M)、交通類(記作TR)、教育類(記作E)和居住類(記作R)。2016年1月至2019年12月的CPI分類指數(shù)包括食品煙酒類(記作food)、衣著類(記作cloth)、生活用品類(記作dailys)、醫(yī)療類(記作medicine)、交通類(記作trans)、教育類(記作edu)、居住類(記作residence)和其他類(記作others)。以上數(shù)據(jù)均來自于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

CPI及其分類價格指數(shù)的描述性統(tǒng)計分析。首先，因為CPI和其他8個價格類指數(shù)的變動特征存在顯著的差異性。

CPI的變動更類似于食品類價格指數(shù)(F)的變動，其次是家庭類價格指數(shù)(H)，而其他指數(shù)(比如交通類價格指數(shù)(TR))與CPI的趨勢存在顯著的差異性。2019年1月以來，僅有食品煙酒類(food)、其他用品和服務類(others)上漲，這兩個價格指數(shù)上漲的主要原因之一就是豬肉價格的大幅上漲，豬肉價格上漲導致2019年12月的同比CPI為4.5%。但是，其他價格類指數(shù)的漲幅均低于CPI的漲幅，甚至有些價格指數(shù)是下降的(比如交通類價格指數(shù)(trans))。因此，國家統(tǒng)計局公布的同月核心CPI同比值為1.4%?？傊?，既不能用CPI表示其他的8個分類價格指數(shù)，也不能用其中的任意一個分類價格指數(shù)代表CPI。進一步，以2001年1月至2015年12月的CPI及其分類指數(shù)為例，對它們進行描述統(tǒng)計分析。由表1給出CPI各類指數(shù)的描述統(tǒng)計特征值。

由表1可知，一方面，食品類價格指數(shù)等8類指數(shù)生成CPI采用了主觀賦權(quán)法。這樣得到的CPI并不能充分反映中國物價變動長期穩(wěn)定的特征。另一方面，從具體的數(shù)值來看，CPI的均值為102.44，僅小于食品類價格指數(shù)和居住類價格指數(shù)的均值，而比其他六類價格指數(shù)的值都大。同樣CPI的標準差為2.26，僅小于食品類價格指數(shù)和居住類價格指數(shù)的標準差，而比其他六類價格指數(shù)的值都大。這也進一步說明，食品類價格指數(shù)和居住類價格指數(shù)在CPI組成中的權(quán)重最重，CPI對其依賴程度比較大，這種確定權(quán)重的方法缺少一定的客觀性。因此，有必要進一步利用更客觀的賦權(quán)方法即動態(tài)因子模型，從CPI的八大類指數(shù)中提取它們變動中長期穩(wěn)定的部分，將其定義為核心CPI，并用核心CPI來表征中國物價總水平。

表1 CPI分類價格指數(shù)的基本特征值

(二)動態(tài)因子模型簡介

大數(shù)據(jù)時代下的高維時間序列建模中，動態(tài)因子模型已經(jīng)成為了主流的宏觀經(jīng)濟分析模型。動態(tài)因子模型將多個相關的變量，用少數(shù)幾個潛在的因子來反映它們變動特征的主要和共同部分，從而達到降維目的。已知相關的一組多維時間序列Xt=(X1t，X2t，…，XNt)′，t從1到T。假定共同因子Ft反映這些變量的相關關系，因子模型的形式為：

(1)

A(L)Ft=vt

(2)

其中，A(L)為p階滯后算子對應的系數(shù)矩陣。由式(1)和(2)定義了一般形式的動態(tài)因子模型。

隨著動態(tài)因子模型的隨機誤差項之間關系的不同，通常分為近因子模型和廣義動態(tài)因子模型等。動態(tài)因子模型的估計方法主要有時域方法、頻域方法和貝葉斯方法等。具體地包括基于狀態(tài)空間模型的極大似然估計和EM算法，以及主成分法等。論文將采用時域主成分方法估計中國核心CPI。

(三)基于客觀賦權(quán)法的中國核心CPI測度

由上可知，中國CPI的測度采用了主觀賦權(quán)法，該CPI的變動特征與食品類價格指數(shù)的變動特征趨同，并未充分反映CPI對應的8類價格指數(shù)的整體變動特征，又因為核心CPI定義為各種價格類指數(shù)變動中長期穩(wěn)定的成分。因此，本文將利用動態(tài)因子模型，基于以上8個CPI分類價格指數(shù)數(shù)據(jù)，利用客觀賦權(quán)法提取它們變動的共同趨勢，并將它們變動的共同因子定義為核心CPI。

具體地，分別針對2001年1月至2015年12月和2016年1月至2019年12月的CPI分類價格指數(shù)進行樣本足夠度檢驗。檢驗的Bartlett卡方統(tǒng)計量分別為276.23和105.31，對應的p值均為0。所以，可以針對以上樣本區(qū)間的CPI分類指數(shù)進行因子分析。進一步，確定共同因子的個數(shù)為1，并利用動態(tài)因子模型中的時域主成分分析法，對共同因子進行估計并定義為核心CPI(記作CPI_core)，為了比較核心CPI和CPI，由圖1給出核心CPI和CPI的趨勢圖。

由圖1可知，一方面，核心CPI與CPI具有大致相同的變動趨勢。比如，CPI在2004年、2008年、2010年和2019年的大幅上漲，以及2009年的大幅下跌，核心CPI在對應時期都不同程度的上漲和下跌。另一方面，CPI的變動只能在一定程度反映核心CPI的變動。CPI的變動幅度明顯要大于核心CPI的變動。相對CPI而言，核心CPI的變動更能反映中國物價總水平長期穩(wěn)定的特征。尤其是，2013年以來，中國經(jīng)濟進入新常態(tài)后的CPI持續(xù)高于核心CPI的變動。如果利用CPI來衡量中國物價總水平，就會產(chǎn)生對真實物價總水平評價的偏差。如果說2019年的豬肉價格大幅上漲必然導致中國物價總水平的大幅上漲，這是不準確的。由圖2可以看到，隨著2019年以來CPI的大幅上漲，核心CPI也有一定的上漲，但是上漲幅度非常有限，物價總水平的變動仍然在合理范圍。因此，相對CPI而言，論文所構(gòu)建的核心CPI較好地衡量中國物價總水平的變動。為了進一步了解中國物價總水平的變動特征，有必要對中國核心CPI的動態(tài)特征進行測度。

圖1 核心CPI和CPI的趨勢圖

三、中國核心CPI的動態(tài)特征測度

(一)核心CPI對應LSTAR模型的構(gòu)建

為了考察中國核心CPI的平穩(wěn)性，分別采用ADF檢驗、劉雪燕和張曉峒提出的非線性檢驗統(tǒng)計量tL對其進行檢驗[15]。由檢驗結(jié)果可知，核心CPI為線性非平穩(wěn)變量，但核心CPI為非線性平穩(wěn)變量。所以，本文針對核心CPI直接構(gòu)建LSTAR模型。

根據(jù)時間序列中自回歸移動平均模型的AIC滯后階數(shù)判定準則，論文首先構(gòu)建對應的一階自回歸模型AR(1)：

yt=A+Byt-1+ut

(3)

其中yt=CPI_coret，A，B為系數(shù)，ut是擾動變量。原假設AR(1)對應的備擇假設為LSTAR(1)模型，即：

yt=A1+B1yt-1+(A2+B2yt-1)F(γ，c；st)+ut

(4)

轉(zhuǎn)移函數(shù)可以表示為：

無論是商品鱗莖還是試管鱗莖，在5 ℃貯藏的各個時期GA3含量均比25 ℃貯藏的要高，上升速度要快，并且在20th d都有1個高峰的出現(xiàn)；無論是5 ℃貯藏還是25 ℃貯藏，商品鱗莖比試管鱗莖GA3含量上升幅度均要大，說明在同樣的貯藏條件下，商品鱗莖較試管鱗莖更易解除休眠。

(5)

針對原假設H0：γ=0，備擇假設H1：γ>0。對式(3)進行回歸，可得et和SSR0。然后，被解釋變量et關于解釋變量yt-1和styt-1進行回歸分析，也可得對應的SSR1。最后，計算LM統(tǒng)計量：

LM=T(SSR0-SSR1)/SSR0

(6)

在原假設下，LM近似服從χ2(1)。

分別嘗試以CPI_coret及其相關變量作為轉(zhuǎn)移函數(shù)中可能的轉(zhuǎn)移變量，計算相關變量對應的LM檢驗P值見表2。

表2 對應檢驗的P值

從表2可知，針對核心CPI所構(gòu)建的LSTAR模型而言，當轉(zhuǎn)移函數(shù)F中的轉(zhuǎn)移變量選為核心CPI的當前值時，該檢驗對應的P值為0.04，即在5%檢驗顯著性水平下，由LSTAR模型描述核心CPI之后，該模型的殘差無非線性特征，即LSTAR模型能夠較好地刻畫中國核心CPI的變動特征。

核心CPI對應LSTAR模型的估計。論文借鑒已有文獻的估計方法，得到平滑參數(shù)γ和門限值c的最小二乘估計值分別為8.50和100.6。

(二)中國核心CPI動態(tài)變動特性的識別

基于上述模型，可以將核心CPI的門限值c=100.6作為中國物價總水平劃分較低通貨膨脹(以下簡稱為“低通脹”)和較高通貨膨脹(以下簡稱為“高通脹”)的臨界值，通過曲線是否顯著偏離臨界值來判斷中國物價總水平所處的不同通脹狀態(tài)。具體地，由圖2和圖3分別給出了中國核心CPI的高通脹狀態(tài)和低通脹狀態(tài)。

圖2 核心CPI的高通脹狀態(tài)

如圖2所示，識別出核心CPI的高通脹階段大致為：2007年1月至2008年11月，2010年10月至2012年10月和2018年1月至2019年12月。經(jīng)濟解釋是，2007年1月至2008年10月的第一次高通脹周期反映的是，包括美國“次貸危機”導致的全球金融危機以及中國政府為了應對金融危機導致的經(jīng)濟下滑，推出了4萬億拉動投資等，類似刺激經(jīng)濟的措施導致了中國物價的一輪上漲。2010年10月至2012年10月的第二次高通脹周期反映的是，為了完成中國宏觀經(jīng)濟增長的較高目標，中國人民銀行實施了相對寬松的貨幣政策：先后多次下調(diào)存款準備金率和存貸款基準利率，以上寬松貨幣政策在促進經(jīng)濟增長的同時導致了較高的通脹水平。最近的2018年1月至2019年12月高通脹周期反映出，包括豬肉價格等生活和生產(chǎn)要素的普遍上漲。

圖3 核心CPI的低通脹狀態(tài)

如圖3所示，識別出核心CPI的低通脹階段為：2001年1月至2006年12月、2008年12月至2010年9月和2012年11月至2017年12月。對應的經(jīng)濟含義解釋為，第一次的2001年1月至2006年12月低通脹狀態(tài)，這5年是中國經(jīng)濟高速發(fā)展的時期，中國經(jīng)濟整體處在產(chǎn)出高速增長且物價較低的非常有利狀態(tài)。第二次的2008年12月至2010年9月低通脹狀態(tài)，這主要是由2008年全球金融危機所導致的，低產(chǎn)出和低物價的狀態(tài)。因為政府的投資刺激政策，使中國物價總水平較早地轉(zhuǎn)移到了高通脹狀態(tài)。最近一次2012年11月至2017年12月的低通脹狀態(tài)，真實地反映了中國經(jīng)濟自2012年以來，逐步進入了經(jīng)濟增速放緩、物價長期處在低通脹狀態(tài)的經(jīng)濟新常態(tài)。

總之，核心CPI較好地反映了中國物價總水平長期穩(wěn)定的變動特征。并且較好地識別了中國物價總水平的動態(tài)調(diào)整特征。一方面，中國物價總水平的低通脹和高通脹狀態(tài)的持續(xù)時間都比較長。這表明，中國物價總水平的變動具有較好的穩(wěn)定性和自我調(diào)節(jié)能力，當處在一種狀態(tài)時如果沒有外部沖擊，其很難改變當前所處的狀態(tài)，而且就算是有外部的沖擊，也很難改變當前狀態(tài)而調(diào)整到另一種狀態(tài)。這也說明了中國市場經(jīng)濟價格調(diào)整體系是比較完善的。另一方面，LSTAR模型較好地識別出了樣本期內(nèi)中國物價總水平所處的狀態(tài)，這與中國經(jīng)濟發(fā)展的實際情況是基本吻合的。

四、結(jié)論與建議

本文利用核心CPI表征中國貨幣政策相關的物價總水平。首先基于前沿計量方法動態(tài)因子模型，針對兩個不同時期的8大類CPI分類指標，提取它們長期穩(wěn)定的因子，以此來測度中國核心CPI。接著，基于LSTAR模型識別了中國核心CPI的非線性動態(tài)調(diào)整特征。實證結(jié)果表明：第一，核心CPI與CPI的變動趨勢大體一致，但核心CPI的變動程度明顯低于CPI的變動，能更有效地表征價格變動長期的和穩(wěn)定的部分。因此，相對公眾所關注的CPI而言，央行更應該關注核心CPI，并將核心CPI作為貨幣政策的價格指標。第二，將中國核心CPI劃分為低通脹和高通脹兩種狀態(tài)。相對而言，高通脹的持續(xù)時間小于低通脹，而且較好地識別出了樣本期內(nèi)中國物價總水平所處的狀態(tài)。

基于以上實證結(jié)論，論文針對中國政府測度物價總水平和貨幣政策的調(diào)控等方面，給出如下的建議：

第一，政府需要選取更合理的價格變量，利用有效的構(gòu)建方法，進一步優(yōu)化并公布核心CPI的月度數(shù)據(jù)，為央行制定和實施貨幣政策提供重要參考指標和更有效的理論依據(jù)。同時，使公眾能通過對CPI和核心CPI的比較，準確把握當前生活成本的價格水平和全社會整體價格水平。

第二，利用核心CPI變動的非線性特征，央行更好地把握中國物價總水平的變動規(guī)律，并有效實施和評價貨幣政策。核心CPI的變動特征表明，中國經(jīng)濟一旦處在低通脹或高通脹狀態(tài)就會持續(xù)一段時間，而且低通脹的持續(xù)時間長于高通脹的持續(xù)時間。這為政府把握物價總水平的變動提供理論依據(jù)。

第三，充分利用中國物價總水平處在合理通脹狀態(tài)的特征，繼續(xù)實施積極穩(wěn)健的貨幣政策，促進中國經(jīng)濟高質(zhì)量增長。類似2015年央行采取的下調(diào)基準利率等適當寬松的貨幣政策，在促進經(jīng)濟增長的同時不至于導致物價總水平的大幅上升。又如，雖然2019年12月的CPI上漲到了4.5%，但對應的中國物價總水平僅為1.8%，這是正常的物價水平，因此政府可以繼續(xù)采取積極穩(wěn)健的貨幣政策。而且政府可以充分利用當前中國物價總水平不高的優(yōu)勢，全面推進中國結(jié)構(gòu)性供給側(cè)改革，不斷完善社會主義市場經(jīng)濟體制。