首页 百科知识 昆明与背离研究

昆明与背离研究

时间:2021-10-23 百科知识 版权反馈
【摘要】:第二次背离开始于2001年1月,主要表现为PPI同比增长率的大幅下降和CPI同比增长率的小幅波动。本次背离从2011年10月开始,截至2015年年底,已持续51个月。同时,本次背离的最大幅度已达7.9%,远高于此前三次背离最大幅度中的最高值6.9%。二是在本次背离中,PPI与CPI出现一负一正的阴阳运动。PPI在92.74至106.65之间波动,其均值为106.65,波动的幅度相对较大,标准差为3.19。
昆明与背离研究_基于国家统计局昆明调查队的调查数据分析_昆明调查报告2016

课题组

前 言

消费品价格指数(简称CPI)是根据与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标,通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。生产者价格指数(简称PPI)是一个用来衡量制造商出厂价的平均变化的指数。通常情况下,如果PPI和CPI出现背离,表明上游原材料和劳动力成本的上升不能向下游产品转移,工业企业特别是加工企业的成本上升无法实现转嫁。若PPI和CPI“背离”差值拉大,并且持续存在时,必然会超过企业的消化能力,企业亏损甚至破产不可避免,这种情况下,就会出现成本增加、价格上升、生产下降等一系列问题。

2011年10月份以来,在全球经济背景和我国整体经济环境的影响下,昆明市的PPI和CPI出现了较为严重的“背离”,且目前并无结束的迹象。为发现CPI与PPI统计数据的内在客观规律,寻找“背离”后面的深层次原因,支撑政府宏观决策和政策制定,国家统计局昆明调查队和昆明学院联合开展“昆明CPI与PPI背离研究”课题研究工作,从历史上我国CPI与PPI的背离情况、昆明CPI与PPI的累计比、环比及同比描述统计权重比价分析、从组成成分传导关系及结构性考察等方面寻找背离原因等方面深入分析研究,并给出数据分析主要结论及对策建议。

本报告根据数据分析结果编写,报告解释权归属昆明学院。

课题组

2016年7月

一、背景分析

(一)我国CPI与PPI历史上三次背离情况

从1995年至2011年,我国CPI与PPI之间出现过三次背离。

第一次背离从1995年11月开始,主要表现为PPI同比增长率的大幅快速跌落和CPI同比增长率的稳步下降。由于PPI同比增长率的下降幅度和速度均大于CPI同比增长率,导致PPI与CPI出现背离,最大偏离幅度达到6.9%,1999年PPI同比增长率开始不断回升,同年10月PPI与CPI才开始同步运行,结束背离。

第二次背离开始于2001年1月,主要表现为PPI同比增长率的大幅下降和CPI同比增长率的小幅波动。PPI同比持续负增长,甚至到-4%的低位,而CPI同比增长率在零附近波动,两者的最大偏离幅度为5.2%。直到2002年10月,当PPI大幅回升穿越CPI之后,背离才宣告结束。

第三次背离从2008年11月开始,主要表现为PPI同比增长率的急剧下降,PPI同比增长率甚至达到-8%的低位,为历史最低,而CPI同比增长率虽然也为负,却基本在-1%的水平徘徊,两者的最大偏离幅度为6.7%。2009年年底,PPI同比增长率回升,两者结束背离(见表1-1)[1]

表1-1 我国历次PPI与CPI背离情况

② 本文研究截止时间为2015年12月,故持续时间为51个月。——作者注

(二)本次背离与历史上三次背离的对比

1.相同点

通过将本次PPI与CPI的背离与前三次历史背离进行对比,发现几次背离之间具有以下共同点:一是历次背离的出现与宏观经济不景气背景下的总需求减弱有很大关系。在我国历次出现PPI与CPI背离时,都伴随着GDP增长率下降或低水平徘徊的情况。二是几次背离都发生在PPI同比增长率大幅快速下降并穿越CPI同比增长率之时,并终结于PPI同比增长率的大幅快速回升并穿越CPI同比增长率。

2.不同点

本次背离与此前三次背离的不同点在于:一是本次背离持续时间长、背离幅度大。此前三次背离的持续时间呈缩短的趋势,其中,距此最近的一次背离(第三次背离)仅仅持续了14个月。本次背离从2011年10月开始,截至2015年年底,已持续51个月。目前PPI同比增长率尚未出现明显的拐点迹象,更不用说本次背离的结束迹象。同时,本次背离的最大幅度已达7.9%,远高于此前三次背离最大幅度中的最高值6.9%。二是在本次背离中,PPI与CPI出现一负一正的阴阳运动。在以往三次背离中,PPI与CPI的同比增长率同时为负,不会出现正负完全相反的局面,而本次背离却是PPI同比负增长,而CPI同比正增长,呈现负正背离态势。

(三)昆明、云南、国家CPI和PPI指数对比分析

CPI和PPI数据作为国民经济运行的重要指标,反映了经济基本面,对政府的宏观调控起着重要的引导作用。但就目前两项经济数据来看,CPI和PPI出现了明显的分化,图1-1、1-2、1-3分别显示了中国、云南、昆明的CPI、PPI指数分化。

图1-1 中国2009年1月至2015年10月CPI、PPI累计比指数趋势图

图1-2 云南省2009年1月至2015年10月CPI、PPI累计比指数趋势图

图1-3 昆明市2009年1月至2015年10月CPI、PPI累计比指数趋势图

从上述CPI与PPI的变化趋势来看,可分为三个阶段,第一阶段为2009.1—2009.12,CPI和PPI处于下降趋势,且PPI的下降速度大于CPI,在本阶段中国、云南、昆明的趋势基本一致;第二阶段为2010.1—2011.12,云南、昆明的基本一致,都是CPI是先小幅上涨后下探再小幅上涨,PPI则在2010年年初快速上涨(上涨幅度达17.79%)后快速回落,且本阶段PPI的涨幅大于CPI涨幅,而本阶段国家的CPI、PPI都同时出现了上涨;第三阶段,中国、云南、昆明的趋势基本一致,都是2012.1—2015.12,CPI在波动中小幅回落,而PPI则出现了快速回落,其跃幅超过了CPI,出现了“背离”。

二、昆明CPI、PPI指数现状分析及构成权重估算

(一)昆明CPI、PPI指数现状分析与指数统计描述

1.CPI、PPI累计比指数统计描述

昆明2009年1月至2015年12月累计比指数趋势图如图2-1所示,其统计描述性分析如表2-1所示。

图2-1 昆明市2009年1月至2015年10月CPI、PPI累计比指数趋势图

表2-1 昆明市2009年1月至2015年10月CPI、PPI描述统计

从图2-1可看出,2009年至2015年昆明CPI、PPI累计比波动总体情况来看,CPI在100.2到106.9之间波动,其均值为103.209,波动的幅度相对较小,标准差为1.39。PPI在89.2至117.79之间波动,其均值为100.23,波动的幅度相对较大,标准差为7.11。从CPI与PPI的变化趋势来看,可分为三个阶段,第一阶段为2009.1—2009.12,CPI和PPI处于下降趋势,且PPI的下降速度大于CPI;第二阶段为2010.1—2011.12,CPI是先小幅上涨后下探再小幅上涨,PPI则在2010年年初快速上涨(上涨幅度达17.79%)后快速回落,且本阶段PPI的涨幅大于CPI涨幅;第三阶段,2012.1—2015.12,CPI在波动中小幅回落,而PPI则出现了快速回落,其跃幅超过了CPI。

2.CPI、PPI环比指数统计描述

昆明2009年1月至2015年12月环比指数趋势图如图2-2所示,其统计描述性分析如表2-2所示。

图2-2 昆明市2009年1月至2015年10月CPI、PPI环比指数趋势图

表2-2 昆明市2009年1月至2015年10月CPI、PPI环比描述统计

从图2-2、表2-2可看出,2009年至2015年昆明市CPI、PPI环比波动总体情况来看,CPI在98.2到101.8之间波动,其均值为100.269,波动的幅度相对较小,标准差为0.60。PPI在92.74至106.65之间波动,其均值为106.65,波动的幅度相对较大,标准差为3.19。

3.CPI、PPI同比指数统计描述

昆明市2009年1月至2015年12月同比指数趋势图如图2-3所示,其统计描述性分析如表2-3所示。

图2-3 昆明市2009年1月至2015年10月CPI、PPI同比指数趋势图

表2-3 昆明市2009年1月至2015年10月CPI、PPI同比描述统计

从图2-3、表2-3可看出,2009年至2015年昆明CPI、PPI同比波动总体情况来看,CPI在98.9到107.0之间波动,其均值为103.209,波动的幅度相对累比、环比要大,但相对PPI的同比要小,标准差为1.83。PPI在85.89至117.79之间波动,其均值为99.69,波动的幅度相对较大,标准差为6.82。

(二)CPI、PPI构成权重估算

1.昆明CPI构成权重估算及与全国CPI构成权重比较

我们使用2009年1月至2015年12月月度同比数据对昆明生产者价格指数和消费者价格指数大类构成的权重进行了一个快速和近似的估算。这个快速估算假定这些产品类别权重在样本期间保持不变,并假定产品类别的权重不受地区因素或权重的影响。这个估算使用OLS计量方法,依据公式(1-1)

表2-4 昆明市、全国CPI构成权重(%)

注:全国CPI权重引自《2016年统计局 CPI权重调整情况估算》,http://www.ccb.com/cn/ccbtoday/jhbkhb/20160307_1457343515.htm l。

表2-5 CPI与八大类产品指数回归结果

注:C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7、C8分别表示CPI的食品、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、交通通信娱乐教育文化用品及服务、居住,括号内为t统计量;***为1%的显著性水平;**为5%的显著性水平;*为10%的显著性水平。

2.昆明PPI构成权重估算及与全国PPI构成权重比较

对于PPI的权重分析,同样采用同比数据,PPI总指数、生产资料(采掘、原料、加工)及生活资料指数都通过了I(1)阶协整(检验过程略),生活资料下的食品、衣着、一般日用品、耐用消费品为一价单整。运用Eviews8.0软件,采用普通最小二乘法对PPI总指数生产资料、生活资料及小类指数进行多元线性回归分析,回归结果见表2-7、2-8所示。表2-6给出PPI指数各个构成类别的估算权重系数。

表2-6 昆明、全国PPI主要构成权重  (%)

表2-7 PPI与生产资料和生活资料指数回归结果

注:SCZL表示生产资料,SHZL表示生活资料,括号内为t统计量;***为1%的显著性水平;**为5%的显著性水平;*为10%的显著性水平。

表2-8 PPI生产资料和生活资料小类指数回归结果

续 表

注:CZ、YL、JG分别表示生产资料中的采掘、原料和加工;SP、YZ、RYP、NRP分别表示生活资料中的食品、衣着、一般日用品、耐用消费品,括号内为t统计量;***为1%的显著性水平;**为5%的显著性水平;*为10%的显著性水平。

3.食品类是CPI的决定性因素,且比重高于全国2.85%

从上述结果可看到,消费者价格指数的统计囊括了各种消费品和服务,既有农副产品又有工业品,既反映厂商对这些产品的零售价格又反映消费者对这些商品的需求。昆明消费者价格指数(CPI)中食品所占比例最大,为34.27%,高于全国2.85%。因此,食品价格指数一定程度反映了CPI指数,下两图是通过HP滤波处理后的CPI指数(图2-4)与食品(C1)指数(图2-5),指数的趋势基本一致,循环波动也大体一致,充分说明了食品指数对CPI指数的影响,食品指数是CPI指数的决定性因素。另外,食品价格关乎老百姓的日常生活,对人民生活与社会稳定带来深远的影响。

图2-4 CPI指数HP滤波图

图2-5 CPI中食品类指数HP滤波图

4.生产资料是PPI的决定性因素,比重高于全国6%

在统计PPI指数时,需要调查的一组固定商品既包括工业企业出售的各种生产资料,也包括居民生活消费所需要的各种生活资料。因此,PPI反映了工业品进入最终消费市场前的批发价格。昆明市生产者价格指数(PPI)中生产资料和生活资料的权重分别约为78%和22%,生产资料的权重也高于全国6个百分点,生活资料低于全国6个百分点。因此,PPI中的生产资料指数是PPI指数的决定性因素,下两图是通过HP滤波处理后的PPI指数(图2-6)与生产资料(SCZL)指数(图2-7),两指数的趋势基本一致,循环波动也大体相同,充分说明了生产资料指数对PPI指数的影响,生产资料指数是PPI指数的决定性因素。因此,PPI指数的调控要重点关注生产资料指数的调控。

图2-6 PPI指数HP滤波图

图2-7 PPI中生产资料指数HP滤波图

生产资料价格指数的上升主要由原材料工业产品价格的上涨所拉动。自2001年我国经济增长恢复上升趋势以来,生产资料价格指数出现三次上涨:(1)第一次是2002年1月—2004年11月。其指数从-5%逐步上升至2003年3月的6.7%,经小幅回落后于2003年年底继续攀升到2004年11月的11.7%。(2)2007年9月之后。生产资料价格迎来第二次上涨,一直上升到2008年9月的10.83%。2007年9月—2008年9月这段时期内,采掘和原材料对生产资料价格上涨的贡献率合计为69%,而加工工业的贡献比为30%左右。(3)第三次生产资料价格的上涨出现在2009年8月(-10.10%)至2010年5月(8.79%),这次上涨仍由采掘和原材料加工工业推动,它们的合计贡献比占80%。昆明市生产资料价格指数也是在2009年12月后出现较大幅度的上涨,推动了PPI的快速上涨,涨幅达17.9%。因此,昆明2009年年底到2010年6月的快速上涨是由生产资料的快速上涨推动所至。

(三)从CPI-食品与PPI-生产资料的弹性分析背离的成因

由于CPI构成类别中,食品类占34.27%,PPI构成类别中,生产资料占78.32%,因此,食品与生产资料分别是影响CPI、PPI指数的决定性因素。本部分先从CPI-食品与PPI-生产资料(工业品)的弹性分析两类商品的特征,探究其背后的隐藏的深层次原因。

当某类商品受需求增加或成本上升冲击时,既可以通过供应量和需求量等数量的调整实现新的平衡,也可以通过价格的变化实现新的平衡。一般来讲,数量调整的弹性越大,价格调整的压力就越小,反之,价格调整的压力就越大。在经济周期下滑阶段,工业品价格下滑压力较大,食品价格弹性较强,容易受相关因素影响出现反弹。

1.食品供给的价格弹性较小,工业品供给的价格弹性较大

农产品处于生产环节的上游阶段,生产供应受土地和水等资源的限制,当达到一定的产能水平后,继续提高产能的难度加大。工业品处于生产环节的延伸阶段,生产供应很大程度上取决于生产效率和技术,继续提高产能的潜力较大。在剔除短期波动因素后,最上游的未加工生产阶段的产能利用率明显高于处于中游的初级和半成品生产阶段,后者则又高于处于下游的产成品生产阶段。越靠近上游初级阶段,产能增长越受限制。虽然部分农副食品加工行业也处于生产链条的延伸阶段,但相对于非食品部门来说,食品部门总体上是处于初级生产阶段,其生产能力的弹性相对较小。

2.农产品向下调整产能较快,工业品向下调整产能较慢

经济周期下滑阶段,有效需求会随之下滑,工农业生产也会随之调整产能。食品生产部门资本密集度较低,固定生产成本在单位产品价格中占比小,可变生产成本占比较高。只要食品价格略有降低,就有可能低于单位产品的可变生产成本,此时食品生产部门就会关停,产能随之缩减。食品部门供应一般处于紧平衡状态,这并非是由于生产资源有限,而主要因为产能向下调整比较容易,且食品价格向上的弹性大于向下的弹性。工业部门资本密集度较高,前期投入的大量资本已经成为沉没成本,停产、转产会造成大量损失。凯恩斯在《通论》中就认为,萧条周期的长短取决于前期固定资产投入的损耗时间,只有等这些产能过剩部门的固定资产全部损耗,经济才会进入新的阶段,产能过剩才能逐步转向供需平衡。因此,工业部门长期存在产能过剩而不缩减产能,价格下跌的压力就越大,价格上涨的粘性就越大。

3.食品存货缓冲能力较低,工业品存货缓冲能力较高

存货能够缓冲短期价格波动。目前,我国没有统计各个食品存货数据。可储存性越强的商品,存货水平也相应越高,价格波动幅度相应较小。食品可储存性都比较差,存货水平也相应较低,价格上涨压力较大。工业品可储存性较强,存货水平较高,价格上涨压力较小。通过比较CPI中衣着、烟酒等工业品价格与部分食品价格的弹性,得出与非食品价格相比,衣着和烟酒的价格波动幅度较小。

4.食品需求受经济周期影响小,工业品需求受经济周期影响大

当需求增加时,需求价格弹性越高的消费品,价格上涨对需求的抑制作用越强,价格涨幅就越小;反之,需求价格弹性低的消费品,价格涨幅就越大。相对于其他消费品,食品的需求价格弹性较低,在面对需求增加的冲击时,价格上涨的压力较大。工业品主要用于生产环节,其需求受经济周期影响较大。

5.食品生产效率进步相对较慢,对成本上涨的缓冲较小

尽管经济周期总体下滑,但国内劳动力等生产成本上升压力仍然较大。面对成本上升的压力,生产效率进步越快,化解成本上升的能力越强,价格上涨的幅度就越小;反之,生产效率进步越慢,价格上涨压力就越大。受生产特点和方式所决定,食品生产效率进步较慢,对成本上升的化解能力较低;工业生产效率进步较快,化解成本上升的能力较强。因此,面对同样的成本上升压力,食品价格涨幅就越大。

(四)结 论

第一,在经济周期下滑阶段,食品价格向上变化的弹性较大,工业品价格向上变化的弹性较小。

第二,在经济周期下滑阶段,通胀传导机制也发生了相应的变化,从主要依靠经济景气传导通胀压力转变为主要依靠通胀预期传导。

第三,通胀预期会引发各类生产和劳动力价格的上涨,形成成本推动型通胀压力,这对食品部门的影响尤为突出,对工业品部门的影响相对较小。因此,经济周期下滑阶段更容易出现CPI和PPI走势的“背离”。

三、CPI与PPI的相互影响分析

(一)CPI与PPI两者关系及构成差异

生产价格指商品最初形成、生产者的出售价格。按生产环节分,包括工业品第一次出售时的出厂价和作为中间投入的原料、燃料、动力购进价。这里PPI指一般工业品出厂价格指数。按用途分为生产资料价格和生活资料价格,前者分为采掘、原料和加工;后者分为食品、衣着、一般日用品和耐用品,代表工业品国内提供商进入最终消费市场前的批发供给价或贸易环节对工业品国内提供商的批发需求价。PPI中生产资料权重超过70%,达78%;生活资料权重不到30%,为22%,很大程度反映工业企业生产成本。计算的“商品篮子”覆盖39个行业,涉及186个类,4000多种产品;居民消费价格指数(CPI)即商品进入消费领域的价格或消费者购买价,反映居民购买并用于消费的一组代表性商品和服务价格指标,以零售或消费量为权数,反映消费者所付价格。通常将CPI作为反映通货膨胀(紧缩)的重要指标。目前,我国CPI的统计范围包括8大类263个基本类,约700个规格的商品和服务。相关部门对各类商品权重每年进行微调,五年进行大调整。

两者构成差异为:进入国内最终消费市场的国内工业品是两指数共同点,差异在于生产价格是批发价,消费价格是零售价;消费价格中包含许多服务项目,而生产价格中服务项目少;农副产品中生产价格只涉及工业加工环节部分,而消费价格涉及直接进入消费环节部分;生产价格中包含出口产品,消费价格包含进口工业品;PPI中生产和生活资料的权重分别为70%和低于30%。CPI中商品和服务所占的比例分别近70%和30%。两者的交叉部分为PPI中不到30%的生活资料和CPI中近70%的商品。

根据上述分析,将PPI中的生产资料工业品进一步分为以工业品和以农副产品为原料的工业品。CPI中将消费品进一步分为以农副产品和工业品为原料的消费品。

1.PPI带动 CPI

(1)第一条传递途径是PPI中生活资料工业品出厂价格直接影响CPI中消费品价格

①PPI中生活资料工业品分为食品、衣着、一般日用品和耐用消费品,其中后三种通常以工业品为原料,同时影响CPI中以工业品为原料的消费品,它们之间是批发价和零售价的区别,批发价影响零售价。批发价通常稳定,零售价波动较大。②PPI中食品生活资料工业品往往是以农副产品为原料,而CPI中食品通常为农副产品。由农副产品价格上升而带来的食品生活资料工业品价格上升同步带来CPI中农副产品消费品价格上升。这条传递路径通畅,但由于生活资料工业品在PPI所占比例不到30%,传递效果不显著。

(2)第二条传递途径是PPI中生产资料工业品出厂价影响CPI中消费品价格

由于以工业品为原料的生产资料工业品和以工业品为原料的消费品有共同的原料如铁矿石、成品油等。我国经济结构中重投资轻消费,大量投资使得生产资料工业品产量大增并对工业品原料需求随之增加,使得工业品原料价格上升,这必然带来以工业品为原料的消费品的生产成本增加和CPI上升。同样,PPI中以农副产品为原料的生产资料工业品中,它的原料是CPI中农副产品消费品,大量投资必然带来农副产品原料需求增加和价格上升,并引起CPI中农副产品消费品价格和CPI上升。本轮CPI上升很大程度是由于农产品消费价格上升,根源是石油价格上涨和国际生物燃料大量生产对其需求增加。

(3)第三条传递途径是PPI中生产资料工业品价格通过向生活资料工业品价格传递并由生活资料工业品价格向CPI中消费品价格传递

部分生产资料工业品用来生产生活资料,由于原料和重投资的原因使得生产生活资料的生产资料工业品生产成本增加和价格提高,使得生活资料生产厂家欲通过价格转移到生活资料工业品,并最终影响CPI消费品价格。传递程度和时效受市场环境等因素影响,在卖方市场企业有较强定价权时,成本上升导致PPI上升,PPI上涨能充分传导到CPI;在买方市场,企业定价权较弱,导致PPI上涨只能部分或不能传导到CPI。对于政府定价或指导价商品,成本上涨在上下游间的传导受一定影响:若政府允许企业转移成本,成本上涨的压力会传导到下游,表现为最终消费品价格上涨;若政府不允许企业涨价,则成本增加不会在商品价格中体现,而表现企业利润减少或亏损。第二和第三条途径PPI带动CPI的上涨所带来的通胀主要为成本推动的通货膨胀。

2.CPI带动 PPI

(1)CPI中的部分消费品是PPI分类产品的原材料,由于需求增加导致前者价格变动,将对后者原料和产品价格产生影响。如CPI消费品中农副产品是PPI生活资料中食品的原料及以农产品为原料的生产资料工业品的原料,前者价格涨跌引起后者变化。

(2)CPI中以工业品为原料的消费品和PPI中以工业品为原料的生产资料有共同原料。对消费品需求的变化带动其原料价格上升,从而带动以工业品为原料的生产资料价格变化。典型例证是消费者对住房、汽车需求大幅增加会拉动铁矿石、钢铁及成品油价格上涨,从而出现CPI上涨拉动PPI上涨。此时CPI的变化领先PPI变化。由此造成的通胀为需求拉动的通货膨胀。

3.两者相互独立和协同变动

(1)独立变动。服务是CPI与PPI统计的主要差别因素,CPI统计包括服务而PPI不包括。如果经济中出现服务价格变动,如教育、医疗卫生、邮政通信等方面的价格变动较多反映在CPI中,较少反映在PPI中。在其他因素不变情况下,两者的变动出现显著的不一致。即两者相对独立变动。

(2)协同变动。引起两者协同变动因素如工资和汇率等。工资一方面引起消费需求变动,对消费市场价格带来影响,引起CPI变动;另一方面在生产率不变的情况下引起企业生产成本变动,促使生产者调整产品价格,引起PPI变动。开放经济下,汇率显著变动引起进口物品国内价格变动,带动两者协同变动。

(二)昆明CPI与PPI相互影响的定量分析

向量自回归模型(VAR)是一种非结构化的多方程模型,既适用于对相关时间序列系统进行预测,也适用于分析随机扰动对变量系统的动态影响,因此,我们选择应用VAR模型来分析PPI与CPI的相互关系。

由于时间序列数据具有较强的季节特性,本文所有的指数都通过X12方法进行处理后进行计量分析,并且所有的数据处理都使用eviews8.0完成。

1.单位根检验

由于虚假回归问题的存在,所以在进行动态回归模型拟合时,必须先检验各序列的平稳性。本文采用ADF检验法对上述各序列的平稳性进行检验,检验结果如表3-1所示。

表3-1 单位根检验结果

注:(c,T,d)分别代表所检验的方程中含有截距,时间趋势及滞后阶数;滞后阶数按SC最小准则确定;D(X)表示X的一阶差分;加“*”代表在10%的显著水平下拒绝原假设。

从上表的检验结果中我们可以看出:CPI、PPI的ADF统计量的绝对值小于5%水平下的ADF检验临界值的绝对值,说明这四个序列在95%的置信水平下都是非平稳的。进一步检验显示,D(CPI)、D(PPI)在95%的置信水平下都是平稳的。

2.Johansen协整检验

由于CPI、PPI都是单整序列,满足进行协整检验的前提条件。进一步我们采用Johansen协整检验法对多变量系统进行向量协整检验。检验结果见表3-2和表3-3。

表3-2 特征根迹(Rank Test)检验结果

Trace test indicates 2 cointegrating eqn(s)at the 0.05 level
*denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-values

表3-3 最大特征值检验(Maximun Eigenvalue Test)结果

Max-eigenvalue test indicates 2 cointegrating eqn(s)at the 0.05 level
* denotes rejection of the hypothesis at the 0.05 level
**MacKinnon-Haug-Michelis(1999)p-values

从协整检验的特征根迹和最大特征值检验的结果看出,我们可以在95%的置信水平下拒绝无协整和最多一个协整关系的原假设,这说明我们的变量之间存在协整关系;因此,在5%的显著水平上存在协整关系。

3.向量自回归模型(VAR)的构建

基于我们选择的变量:CPI、PPI,构建向量自回归模型。为了确定VAR模型的滞后阶数,我们用模型滞后结构确定准则进行筛选,结果如表3-4所示。

表3-4 向量自回归模型滞后期的确定标准

*indicates lag order selected by the criterion

根据表3-4的结果,5个评价指标全部认为应该选择的滞后期为2,即建立VAR(2)模型如下:

运用eviews 8.0软件得到上述模型回归结果如表3-5所示。

表3-5 CPI、PPI的VAR回归结果

续 表

实证结果显示模型总的拟合优度为0.957408。且所有单位根位于单位圆内(如图3-1),模型结构稳定,模型拟合效果较好。

图3-1 模型的单位根显示图

4.Granger因果检验

对VAR模型中的变量进行Granger因果检验,检验结果如表3-6所示:

表3-6 2011.1—2015.12阶段 Grange因果检验结果

从表3-6中我们可以看出:在5%的显著水平下,不拒绝第一个原假设,因此,从统计意义上来讲,CPI是引起PPI变化的格兰杰原因;拒绝第二个原假设,因此,从统计意义上来讲,PPI不是引起CPI变化的格兰杰原因,但如果把显著水平放宽到10%,PPI仍是引起CPI变化的格兰杰原因。换句话说,昆明市在2011年1月至2015年12月期间,在5%的显著水平下,主要表现为以CPI向PPI正向传导为主;而在10%的显著水平下,表现为CPI与PPI双向传导关系。换言之,CPI与PPI之间是相互影响的,一方的变动将引起另一方的变动。

5.脉冲响应函数分析

在实际应用中,由于VAR模型是一种非理论性的模型,它的系数是难于解释的,在分析VAR模型时,我们往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响,而是用脉冲响应函数分析随机扰动项一个标准差新息的冲击对内生变量的影响。根据实际分析的需要,下面分别给CPI、PPI一个正的单位大小的冲击,得到如图3-2所示的脉冲响应函数图。

根据图3-2所示,对PPI施加1个单位新息冲击后,将在未来5个月内对CPI产生影响。CPI在第2个月达到高峰后逐月减弱,并在5个月以后基本消失,CPI在第2个月达到高峰后也只提高0.22个单位;可见,当PPI发生变动将在前2个月拉动CPI发生同向变化,第2个月达到最强,以后3月呈逐月减弱趋势。但如果对CPI施加1个单位新息冲击后,将在未来24个月内对PPI产生影响。PPI从第2个月开始产生同向反应,并在第2个月后开始逐渐走强,在第7个月达到高峰,PPI因此提高0.3个单位;此后反应逐月减弱,在24个月以后逐月消失。

图3-2 2011—2015脉冲响应图

6.方差分解分析

方差分解是通过分析每一个结构冲击对内生变量的变化的贡献度,在脉冲响应函数的基础上进一步评价不同结构冲击的重要性。因此,通过方差分解可捕捉对CPI、PPI变量产生影响的逐个随机扰动的相对重要性信息。下面分别给CPI、PPI1单位新息冲击时,得到结果如图3-3。

图3-3 2011—2015年的方差分解图

从图3-3方差分解的结果表明,当PPI受到1单位新息冲击时,对CPI的影响在前18个月逐月上升,其后趋于稳定,对CPI变动的贡献率为27%。也就是说,当PPI因受到外部冲击而发生变动时,将在未来18个月内影响CPI的变动;长期而言,PPI对CPI变动的贡献率约为27%左右。同理,当CPI因受到外部冲击发生变动时,对PPI的影响在前2个月逐月下降,从第2个月的贡献率为3%逐月下降到第7个月的2%,然后从第8个月逐月回升,到第20个月后其贡献率为10%。长期而言,CPI对PPI变动的贡献率约为10%左右。显然,昆明市在2011年1月至2015年12月期间,PPI对CPI的影响要大于CPI对PPI的影响。

7.结 论

(1)CPI是引起PPI变动的主要原因

在5%的显著水平下,CPI是引起PPI变化的格兰杰原因,也就是说在95%的概率下,CPI是引起PPI变动的主要原因。

(2)CPI变动后,PPI滞后2个月产生同向反应,影响持续5个月

从脉冲响应分析来看,对PPI施加1个单位新息冲击后,CPI在第2个月达到高峰后逐月减弱,并在5个月以后基本消失,CPI在第2个月达到高峰后也只提高0.22个单位。当对CPI施加1个单位新息冲击后,PPI从第2个月开始产生同向反应,并在第2个月后开始逐渐走强,在第7个月达到高峰,PPI因此提高0.3个单位;此后反应逐月减弱,在24个月以后逐月消失。

(3)PPI变动对CPI变化影响的贡献率大于CPI变动对PPI变化影响的贡献率17个百分点

从方差分解来看,当PPI受到1单位新息冲击时,对CPI的影响在前18个月逐月上升,其后趋于稳定,对CPI变动的贡献率为27%。当CPI受到1单位新息冲击时,PPI的影响在前2个月逐月下降,从第2个月的贡献率由3%逐月下降到第7个月的2%,然后从第8个月逐月回升,到第20个月后其贡献率为10%。

(三)从PPI与CPI相互影响的角度分析其背离的原因

受2008年世界金融危机的影响,中国出口减少,很多企业在缩小生产规模,降低成本,国际上对原材料和中间产品的需求大幅下降。原材料特别是能源以前的价格高涨,其中有很大的投机因素,现在也在回归理性。对企业来说,成本在下降,工业品出厂价格(PPI)在2009年持续回落。同时CPI指数也出现同步回落,但回落的幅度要小于PPI。为应对危机,2009年我国政府推出了四万亿等经济刺激政策,使得PPI快速增长。在之后的2010年开始的新一轮PPI上涨过程中(趋势是先快速上涨,然后慢慢回落),一方面源于食品等生活资料价格上涨,由于季度性和突发性因素,先以肉类产品为代表的食品价格出现较大幅度上升,紧接着新鲜蔬菜、水产和乳品等食品价格也出现大幅度上涨。其中2010年上半年食品类价格累计上涨了约10%,涨幅高于同期生产资料价格的上涨幅度;另一方面,受国际原油、石油、煤炭、钢材等重要生产资料价格大幅度上升,传递到PPI-生产资料价格指数进而拉动PPI指数持续上涨并长时间处于高位。对于CPI和PPI变动不一致性问题,从二者的指数构成中可以得到解释。由于两类指数商品构成成分的差异,客观上造成产品供给因素得到缓解后,CPI开始企稳但PPI还是在高位运行,甚至在2010—2011年间出现PPI与CPI的“倒挂”现象。可以说,2009年以来的PPI循环上涨并且PPI高于CPI涨幅现象,主要是食品与生产成本双重因素推动的结果。

1.世界经济低迷导致的外需减弱是当前两指数出现背离的外部诱因

我国是世界制造业中心,在PPI所反映的工业品中,大部分是贸易品,其价格走势较多地由国际市场需求决定。受2008年国际金融危机的深层次影响,美国、欧元区和日本等主要市场进口需求都在萎缩,世界经济深度调整,复苏进程缓慢艰难,启动非常困难,国际市场需求依然羸弱,我国面临的国际市场需求环境在近期内难以得到根本改善。这些都构成了昆明市2009年以来PPI和CPI背离的外部诱因。

2.生产与需求的结构性错配是当前两指数出现持续背离的内部深层次原因

2008年席卷全球的金融危机,迫使我国政府推出了四万亿等经济刺激政策,但同时也在一定程度上加大了生产和需求之间的扭曲程度,形成了部分偏离市场需求的生产能力产生了生产过剩。同时,昆明市以食品、房地产、汽车为代表的传统CPI同比增长率快于总体CPI同比增长率,而教育、医疗、旅游等劳动力需求大的高端服务需求也在日益增加,这会进一步加大生产与需求的错配程度,拉高了CPI的同比增长率。昆明第二产业中接近上游行业较多,例如钢铁、原材料、燃料、动力等生产资料,资源属性越为明显。这些行业垄断性都比较强,市场具备垄断竞争市场特征,其本身容易转移成本、留存利润。而越是接近零售端的中下游行业并不是昆明第二产业发展中的重点,这些行业往往具有完全竞争细分市场特征,其竞争性很强,本身对成本转移的能力比较薄弱。这从一定程度上导致昆明市从上游PPI到下游CPI的正向传导途径并不通畅,经常会出现较大的传导阻塞。

3.由需求主导的经济周期机制是两指数背离出现的基本原因

在PPI向CPI正向传导存在堵塞的情况下,2009年以前,昆明市投资等需求强劲时,经济景气上升,PPI同比的大幅上涨只会带动CPI同比的小幅上涨,会带来PPI与CPI出现“倒挂”现象;而在2011年以后,当昆明市投资等需求回调时,经济景气下降,PPI同比的大幅下降也只是小幅拉低CPI同比增长率,结果导致PPI和CPI出现“背离”现象。

4.CPI主要受区域内的影响因素大而PPI受国内影响因素大

由前文可知,昆明CPI中CPI-食品权重高达34.27%,CPI-食品是昆明CPI的决定性因素,而昆明的食品统计中,绝大部分属于区域内的消费,因此,CPI主要受其区域内的因素影响较大。PPI中PPI-生产资料权重为78.32%,PPI-生产资料是昆明PPI的决定性因素,昆明PPI-生产资料统计中,绝大部分为工业生产资料,由于昆明的工业属于初级加工性、资料原材料的居多,受国际国内经济大环境的影响较大,其区域特性相对较小,这也是引起CPI、PPI“背离”的原因之一。

四、昆明CPI与PPI背离的结构性阐释

(一)CPI、PPI结构性考察

为了能够准确地找到国内CPI与PPI之间相互作用的结构机制,运用HP滤波法将昆明CPI与PPI两个总量指标进行结构性分解,将其分解为趋势(滤掉短期高频的一些不规则波动成分,主要利用它来看长期趋势)、循环(滤掉长期低频波动的成分,主要利用它来看短期引起波动的因素)。

1.CPI、PPI的 HP滤波分解

图4-1、4-2是运用该方法对昆明CPI与PPI进行滤波分解后的两组结构分量的走势图。从中可以看出,CPI与PPI结构分量之间的关系更加清晰,两组结构分量走势比滤波前更加明晰。同时,也能够及时捕捉分解后的趋势分量与循环分量的各自走势变化。

图4-1 昆明CPI、PPI的HP滤波趋势图

图4-2 昆明CPI、PPI的HP滤波循环图

2.CPI、PPI滤波后两组结构分量指标的统计特征

表4-1进一步给出了两组结构分量的描述性特征值。不难看出,两组结构分量确实不一样,趋势分量均值大、方差相对较小,体现的是不轻易变动的那部分信息。而循环分量均值很小、方差较大,反映的是那些可经常变动的信息。

表4-1 CPI、PPI结构分量指标的统计特征

3.CPI、PPI结构分量一致关系检验

总量之间关系之所以不稳定是因为不同性质的结构分量综合在一起掩盖了其本身所固有的特征。而结构分析有助于揭开隐藏在总量内的结构分量之间的内在一致关系,为了更好的分析趋势、循环结构分量及与总量之间的关系,下面对其进行进一步的分析,如表4-2所示。

表4-2 CPI与PPI各层次变量之间因果关系和协整关系检验结果

(1)趋势分量关系稳定。单位根检验结果显示,昆明PPI_T与CPI_T是I(1)单整过程。彼此之间的格兰杰因果检验概率分别为0.0724和0.0711,在10%水平上拒绝原假设,表明存在互为因果关系。进一步进行协整检验,发现两个迹统计量一个在5%的水平上显著。

(2)循环分量关系稳定。经检验,CPI_C和PPI_C两个分量是单整I(1)过程。其格兰杰因果关系也是单向的,主要表现为CPI_C是PPI_C格兰杰原因。不仅如此,协整检验显示它们之间的两个迹统计量均在1%的水平上显著。

(3)总量的结构方程也很稳定。既然总量是由趋势分量和循环分量加总而成,表3-2结果显示在10%显著水平上拒绝原假设,表明存在互为因果关系,但在5%显著水平上不拒绝原假设。

4.结 论

(1)在5%显著水平下互不传导,但其结构分量的趋势分量之间互为因果、协整一致,循环分量也表现为CPI是引导PPI波动的主要原因。

结构分量在总量水平和水平变动中解释力不同,而且各自相互作用机制不同:前者作为指数的主体,体现的是昆明市物价发展周期;后者作为物价水平的波动,反映了政府干预等一些不规则因素。CPI与PPI之间实际上存在结构性一致关系,尽管总量之间关系不太稳定。

(2)昆明CPI与PPI虽然总量之间关系不稳定,在2011—2015年期间主要表现为以CPI引导PPI为主:但其结构分量之间却存在稳定的一致关系。趋势分量彼此之间均互为因果、协整一致。循环分量也主要表现为CPI引导PPI,不同的是它们彼此之间相互作用程度不一样。PPI的趋势分量要强于CPI,体现为波动幅较大的特征。循环分量二者表现基本一致,并体现不了CPI引导PPI为主的阶段特征。

(二)CPI与PPI及其类别间的关联性分析

为深入剖析CPI和PPI之间的传导机制及类别之间的结构关系,进一步考察CPI组成成分与PPI组成成分中的作用关系,重点分析CPI-食品、PPI-生活资料、PPI-生产资料、PPI-燃料、动力之间的关系。

1.CPI、PPI及各类别间的相关程度分析

在建立结构方程之前,首先采用典型相关法计算它们之间的相关系数。典型相关法是找出一组变量的线性组合,使两个典型变量之间所能获得相关系统达到最大,这一相关系数称为典型相关系数。

首先考察的是CPI、PPI、PPI-生活资料、PPI-生产资料、PPI-燃料、动力之间的关系,其典型相关系数如表4-3所示,从表4-3可看出居民消费价格指数与工业品中的生产资料出厂价格指数相关性最高,与全部工业品出厂价格次之,与生活资料出厂价格指数相关性最小,这与前文分析的基本一致。

表4-3 CPI、PPI、PPI-生活资料、PPI-生产资料的典型相关性

表4-4 PPI、全部原材料、PPI-生活资料、PPI-生产资料的典型相关性

续 表

从表4-4的相关系数来看,全部工业品出厂价格与生产资料的出厂价格指数相关性最高,达到了0.999,与全部原材料采购价格的相关性次之,为0.836。从表4-3、表4-4的数据可看出,CPI与PPI-生产资料的相关系数大于PPI,而PPI与生产资料的相关发生又大于与全部原材料购进价格指数。接下来,考虑CPI、PPI、全部原材料购进价格指数与燃料动力价格指数之间的关系,如表4-5所示。

表4-5 CPI、PPI、全部原材料、燃料动力价格指数的典型相关性

现代经济中居民生活用燃料通常为工业产品。广义的生活用燃料还包括电力消费。电力也由工业燃料转化而来。如果在一定时期内,燃料价格受到某种供给冲击或外来冲击出现波动,那么,这通常会首先表现为生产者价格指数(PPI)的波动,尤其是表现为其中的采掘产品和(或)原料产品价格指数的波动。燃料的生产加工在各国经济中大多集中在数目不多的大型企业,这些企业很容易采取相似的价格调整政策将原料成本变化传递到产成品价格上。如果配送和销售环节没有限制因素,生产环节出现的价格变动也会传递到销售环节,从而使进入消费价格统计中的燃料价格相应变动。从表4-5的相关系数来看,全部原材料购进价格指数与燃料、动力价格指数相关性最大为0.835,其次是CPI与燃料、动力价格指数相关性,最小的是PPI与燃料、动力价格指数相关性,但CPI、PPI与燃料、动力价格指数相关性很小为0.39。这正表明了昆明燃料价格受到某种供给冲击或外来冲击出现波动,首先表现为原材料购进价格指数上,再反映在生产者价格指数(PPI)的波动,而对CPI的影响更重要的表现在食品的流通环节上。

由于CPI中食品所占的权重比较大,达34.27%,因此,接下来重点考察CPI-食品与PPI-生活资料、农副产品原料购进价格、燃料、动力价格之间的典型相关性,其相关系数如表4-6所示。

表4-6 CPI-食品、PPI-生活资料、燃料动力价格的典型相关性

从表4-6可以看出,CPI-食品与农副产品原材料价格相关性最大,由于这一部分的原材料要通过加工后变成产成品,最后在CPI价格中反应。由于与燃料动力价格的相关性较大,在生产加工运输中受其影响也较大。因此,可解释为农产品原料经过加工、运输,主要是通过燃料动力价格的影响传导到食品价格上。再从表4-7所示的相关性来看,CPI与PPI-生产资料中的加工服务关联性最大,也说明了这一点。当然,这里的加工不仅是农副产品原料的加工。

表4-7 CPI、PPI-生产资料的典型相关性

2.CPI与PPI相互关系重点考察两种情形

(1)PPI带动CPI:燃料价格

现代经济中居民生活用燃料通常为工业产品。广义的生活用燃料还包括电力消费。电力也由工业燃料转化而来。如果在一定时期内,燃料价格受到某种供给冲击或外来冲击出现上涨,那么,这通常会首先表现为生产者价格指数(PPI)的上升,尤其是表现为其中的采掘产品和(或)原料产品价格指数的上升。燃料的生产加工在各国经济中大多集中在数目不多的大型企业,这些企业很容易采取相似的价格调整政策将原料成本变化传递到产成品价格上。如果配送和销售环节没有限制因素,生产环节出现的价格变动也会传递到销售环节,从而使进入消费价格统计中的燃料价格相应变动。

(2)CPI带动 PPI:食品

食品以及其他许多农副产品的生产者通常通过两种途径向社会提供其产品:一是直接销售给最终消费者,二是出售给加工厂商并由后者再销售给最终消费者。前一途径形成的交易价格(零售价格)进入CPI统计,后一途径形成的交易价格(批发价格)进入PPI统计。

食品以及其他许多农副产品的零售价格与批发价格之间显然有着密切联系。在农副产品市场高度开放的条件下,同时在两个市场上,农副产品生产者倾向于只接受一种价格。即便如此,由于食品和其他许多农副产品在消费者价格统计中的权重显著高于它们在生产者价格统计中的权重(参见表2-4对昆明统计权重的估算),食品和农副产品的任何变动所引起的CPI变动会大于所引起的PPI变动。这种情况尽管不能简单说成是CPI的变动带动了或影响了PPI的变动,但在对反映了这种相对变动情形的统计数据进行归纳分析中,容易得出肯定这种关系的结论。

现实生活中人们还可以看到,零售市场上的农副产品价格具有较多易变性,而批发市场上的农副产品价格大多通过合同方式订立,相对于零售价格具有一定的稳定性。同时,在大宗农副产品的期货市场得到发展的背景下,这些农副产品的价格水平同时受到当地因素和国际因素的影响,并对零售市场和批发市场的交易价格产生影响。这些情况都说明,食品和其他农副产品的零售价格和批发价格的相互关系也有着多种可能情形。有研究结果说明,在一定时期一定市场上农副产品的批发价格较多地影响了零售价格而不是相反。

(三)基于VAR的CPI与PPI及类别间波动的脉冲响应及方差分解分析

为了较好地分析2011年1月至2015年12月间昆明CPI、PPI及类别间的波动情况,深入剖析CPI和PPI之间的传导机制及类别之间的结构关系,进一步考察CPI组成成分与PPI组成成分中的作用关系,重点考察CPI-食品、PPI-生活资料、PPI-生产资料、PPI-燃料、动力之间的脉冲响应、方差分解分析。本部分的脉冲响应、方差分解的变量都严格按照向量自回归(VAR)的步骤进行了相关检验,限于篇幅的原因,检验的过程及步骤在这里没有一一列出,这里的表4-8给出脉冲响应及方差分解等的结果。

表4-8 2011—2015年间CPI和PPI及各类别间波动分析

1.CPI与PPI-生产资料、生活资料,CPI-食品和PPI-生活资料

从表4-8可看出,CPI和PPI-生活资料与PPI-生产资料相比,前者相关系数小于后者,好像与我们前面的结论:CPI与PPI关联的部分主要是PPI-生活资料不相符,但我们进一步再看,第一部分得出的权重比中,PPI-生活资料只占PPI的21.68%,小于全国近30%的水平,因此,这是权重较小而引致的结果。一方面这也可从CPI-食品到PPI-生活资料的相关系数来看,有了明显的提高,并且CPI与PPI-生活资料脉冲响应较PPI-生产资料影响的周期长,方差贡献也要高出PPI-生产资料近8%,这也进一步说明上述结论。另一方面依据我国国民经济的价格指标设计,不难发现,在CPI核算中一般农副产品直接销售给消费者,进入CPI“商品篮”中统计,而未直接进入消费终端的部分农副产品由于先出售给加工厂后再卖给消费者,二者中间必然存在一个时滞(计量结果显示,这个时滞约为1~2个月)。因此,从价格变动趋势上我们会先看到CPI价格指数变化,然后PPI-生活资料价格指数才会出现波动。虽然不能据此简单地判断近期PPI上涨完全是CPI拉动的,但利用统计数据分析的结果我们可以断定,PPI-生活资料价格指数上涨的部分原因是CPI上涨所导致。

2.PPI-生产资料和PPI-原材料购进价格,PPI-生产资料和PPI-燃料与动力购进价格

表4-8显示,PPI-生产资料和PPI-原材料的同期相关系数为0.834,表明二者相关程度很高。从滞后周期看原材料、燃料、动力购进价格略微先行于PPI,表明原材料、燃料和动力购进价格是引起PPI波动的原因,但先行期数为1个月,也可以认为二者基本保持同步变化。PPI-生产资料和PPI-燃料与动力同期相关系数超过了0.519,显示原材料、燃料和动力购进价格先行于PPI,先行的期数为4个月。一般认为,当上游工业燃料、电力等原始能源的价格上涨或下跌,都会传递到生产资料和中间产品,最后传递到一般日用消费品和耐用消费品。不过在考察昆明市的2011—2015年样本区间中,生产者价格指数并没有向消费者价格指数传导而是相反。可能的原因在于不同市场环境,特别是在我国转轨经济的市场结构中,PPI向CPI的传导机制可能受到阻碍,导致PPI无法向CPI方向传递,甚至可能出现消费品价格向生产资料价格传递的现象。诸如在供过于求的买方市场结构中,企业生产的产品往往存在剩余,在供过于求和市场激烈竞争的环境下,为了销售尽可能多的产品并维持原有的市场份额,即使原材料降价,企业也无法通过价格将成本转嫁给消费者,这必然就使得生产资料价格波动无法有效传递到消费品市场,尤其从方差分解的贡献率来看,对PPI-燃料与动力对PPI-生产资料的贡献率为2%,影响的程度比较小,结果是生产资料价格下跌而消费品价格却基本保持稳定。从近年来消费对国内生产总值的贡献率数据来看,我国消费需求明显不足且贡献率低。表明现阶段的消费品市场的确存在买方控制特征。

3.结 论

(1)引发CPI短期波动主要来自于食品,且表现为CPI向PPI方向传递

从上述分析可看出,引发CPI短期波动主要来自于食品类消费品供给的波动,且表现为CPI向PPI方向传递。即CPI首先上涨后传导到PPI-生活资料再到PPI-生产资料,但由于昆明CPI与PPI的交叉重叠部分约为22%,CPI对PPI影响较小。

(2)在买方市场,伴随原材料、燃料购进价格的降低,PPI持续走低

由于伴随原材料、燃料和动力等生产成本的降低,在供过于求的买方市场结构中,企业生产的产品往往存在剩余,在供过于求和市场激烈竞争的环境下,推动PPI持续走低且降幅还超过CPI,即短周期内并不存在PPI向CPI方向的传导,这正是昆明这次“背离”的重要原因。

五、数据分析主要结论及对策建议

(一)采取有效措施稳定食品价格,切实惠及于民

1.数据分析显示

昆明市近7年CPI趋势与全国基本一致,而食品类是昆明CPI的决定性因素,比重高于全国2.85%。建议昆明市政府要把“控物价”作为宏观调控的重要任务,继续采取综合措施,保持物价总水平基本稳定,防止价格走势出现反弹。把控物价的关键是要控制食品价格上涨。因为相对于物价总水平的居民消费水平,食品价格上涨与老百姓的利益和生活更加息息相关,人民群众更敏感,更关乎社会的稳定。

2.有效控制食品价格上涨的措施建议

(1)建立食品类消费价格的监督机制。对粮食、肉禽、鲜菜、食用油等食品供求状况和价格的跟踪监测,及时采取有效措施合理引导物价走势,稳定价格水平。

(2)保持政策的连续性,继续实施积极的财政政策和适度宽松的货币政策,财政政策的重点应转移到减轻相关食品企业和居民的税收负担上来,以保证食品的供给和居民对经济增长的信心。

(3)稳定粮食价格,防止粮食价格的波动幅度过大,在粮食丰收之年,照顾到农民利益,实行最低粮食收购价格制度;构建价格指数的预警机制,监测关键食品价格的走势;在粮食歉收之年,要加大粮食调度,调剂余缺,避免出现粮食价格被过分炒高,防止出现“蒜你狠”“豆你玩”。

(4)完善食品的储备制度,增加各种重要食品的储备,使得基本供给有保障。保证肉、蛋、奶的稳定供应,猪肉等价格的波动在很大程度上会通过食品价格指数传导到CPI。

(5)关注居民的菜篮子,控制居民日常蔬菜、鲜果的价格。出台调价措施时应注意采取多种方式缓解价格上涨对居民生活特别是低收入群体生活的影响,对满足群众基本需要的部分实行优惠价格。

(二)积极化解传统工业的过剩产能,有效应对输入性通缩压力

1.数据分析显示

昆明市近7年PPI趋势与全国基本一致,生产资料是PPI的决定性因素,比重高于全国6%,PPI指数的调控要重点关注生产资料的调控。另外,在以往PPI下跌时期,CPI均与其保持同步,出现不同程度的负增长。而此次却表现出“CPI低通胀、PPI低通缩”的“背离”趋势,暗示当前经济中结构性问题比较突出。

2.措施建议

(1)淘汰产能过剩落后产业,清理“僵尸企业”,发展绿色工业

昆明PPI连续几年下降的主要原因之一是在工业领域去产能持续的同时,经济结构转型对第二产业的依赖性减弱,导致工业领域需求减弱。昆明处于工业化初期向中期过渡阶段,工业和信息化发展还存在许多问题和不足,昆明要以绿色工业发展思路为引领,实现高生产效率和能源转化效率、清洁与低碳生产,推进循环经济,做好“扶新”和“淘旧”工作,并建立机制让“僵尸企业”有序退出。综合利用价格、环境成本和技术等杠杆,设定资源、工艺、环保等标准,倒逼落后产能退出。鼓励企业走出去,把过剩产能转移到产业发展阶段较低的周边国家或地区。具体来说,就是做好传统产业改造提升和落后产业淘汰“两篇文章”,让传统产业焕发新的生机与活力。发展培育一批、改造提升一批、限制淘汰一批,引导优质资源向产业“重中之重”集中倾斜,在充分考虑环境容量和承载能力的前提下,重点巩固提升有色金属、化工、烟草、非烟轻工等产业,加快传统优势产业纵向延伸拓展,横向协作配套,大力发展精深加工业。围绕国家产业布局调整和产业转移,适当发展技术水平先进的清洁载能产业、轻工纺织产业和加工贸易产业。

(2)依靠转型升级,积极应对输入型的通缩压力

昆明PPI连续几年下降的另一个主要原因是输入性通缩压力加大;从2012年以来我国PPI、CPI的表现看,国内通货紧缩迹象明显,中国已经处于典型的过剩经济,尤其是传统行业过剩严重。与此同时,2015年输入型通货紧缩也可能继续出现。我国的原油消费的一半来自进口,大宗商品也多数来自进口,国际市场物价水平的变化向国内市场的传导很快。近年来全球需求下降,原油价格“断崖式”下跌,期铜价格不断低位震荡,铁矿石因供给增加价格也不断下跌,全球农产品价格也跌至6年来的新低。在通缩压力加大形势下,应提升企业在海外市场的竞争能力,化解国内产能过剩矛盾。同时,应继续加快推进改革和结构调整,提升企业对于经济新常态的适应能力,保证企业盈利在经济增速放缓情况下的正常增长。当然,通缩压力增大也有利于降低企业原材料成本,为深化价格改革创造条件。

(三)采取措施化解结构性供需失衡,防止短期价格波动

1.数据分析显示

食品价格上涨带动CPI上升,1~2个月后传递到PPI;PPI和原材料相关性较高(超过了0.8),CPI和PPI的背离主要由结构性供需引起。

2.措施建议

(1)制定大宗短缺资源发展规划,防止供求失衡引发短期价格波动

本报告发现短周期CPI是PPI的先行指标,CPI先行期数约为1~2个月。而近年来CPI短周期波动主要来自食品类消费品供给冲击,CPI向PPI传导也主要是通过食品和农副产品渠道。虽然不同时期通货膨胀的直接诱因不同,但原材料价格和食品类消费品供给通常是短期PPI和CPI变化的根源。因此,在充分发挥市场资源调节功能的同时,昆明市市政府应制定大宗短缺资源特别是农副产品和能源的总体发展规划,如农副产品生产、销售和储备机制以及农副产品生产的保护制度,防止出现短缺产品对进口的过分依赖。同时,对于大宗农产品、重要生产原料和食品类消费品进行市场价格、供求量和库存变化的有效监测,以保证其平稳供给,防止价格指数过度波动。

(2)调整和优化投资结构,实现价格长期稳定

近年来昆明市能源、原材料等生产资料的需求主要来自国内投资,消费对经济增长贡献逐年下降,而投资对经济增长贡献率基本保持上升趋势,逐渐超过消费对GDP的拉动作用。因此,建议昆明市市政府调控投资结构,达到既促进经济可持续发展又稳定价格的目标,结合中长期的发展规划,注重节能减排、生态工程、医疗教育和公共设施等领域的投资,避免产业政策的盲目性和重复性,审时度势地调整投资结构,引导资本向产业结构升级和转变经济发展方式的方向投入。

(3)制定生活资料发展规划,防止供求失衡引发短期价格波动

本报告发现短周期CPI是PPI的先行指标,近年来CPI短周期波动主要来自食品类消费品供给冲击,CPI向PPI传导也主要是通过食品和农副产品渠道。虽然不同时期通货膨胀的直接诱因不同,但原材料价格和食品类消费品供给通常是短期PPI和CPI变化的根源。因此,在充分发挥市场资源调节功能的同时,昆明市市政府应制订大宗短缺资源特别是农副产品和能源的总体发展规划,如农副产品生产、销售和储备机制以及农副产品生产的保护制度,防止出现短缺产品对进口的过分依赖。同时,对于大宗农产品、重要生产原料和食品类消费品进行市场价格、供求量和库存变化的有效监测,以保证其平稳供给,防止价格指数过度波动。

(四)地方政府综合运用财税金融货币政策,有效推进供给侧改革

1.协调地方政府的财政政策,有效地保持物价水平的长期稳定

CPI向PPI还是PPI向CPI方向传导及传导效率,除依赖于经济发展阶段,还取决于经济体特定的市场结构、经济结构、市场竞争程度和资源禀赋等。在CPI和PPI背离的情况下,在央行主导的货币政策与中央政府主导的财政政策前提下,协调昆明市地方政府的财政政策,有效地保持物价水平的长期稳定。经济全球化和国内外环境的不断变化,影响昆明市PPI和CPI指数变化的因素可能非常复杂,经济体在不同发展阶段和不同时期中的价格指数同周期波动关系就更具有不确定性。面对不同的经济环境和国际经济形势,政府应综合运用多种手段,针对不同情况采取不同的应对措施,有效抑制价格波动。

2.提高金融为实体经济服务的能力,引导资金从“虚拟经济”投向“实体经济”

在宏观经济面偏冷、产能过剩、库存较高的情况下,企业不愿追加投资、扩大生产,造成了实体经济“钱荒”与虚拟经济“钱多”并存。目前,CPI与PPI数据都较低,表明宏观经济活力疲软,但通胀预期的压力仍居高不下,人们更加倾向于将手中的财富投向虚拟经济以获得更高收益,这部分替代了消费,因此有必要采取措施,提高金融为实体经济服务的能力,引导资金投向实体经济。

3.积极引进金融机构,加大重点领域投入

重点引进实力强、有造血功能的金融机构在昆明设点。对新入昆明的银行,给予相应的财政补贴。并鼓励省内、市内各金融机构在有条件的县、乡、镇设分支机构,实施乡镇金融服务全覆盖工程。同时,加大对农村信用社增资扩股、不良资产处置工作力度,增强资本实力。

4.积极推进投融资体制改革,培育高端服务需求产品的供给

昆明市市政府应当尽快出台地方政府投融资体制改革指导意见,鼓励民间投资,逐步减少地方政府的投融资行为,破解生产资料过剩的问题。同时,通过公私合作模式等推出更多面向社会资本开放的高端服务投资项目,从供给侧释放民间投资潜力。继续完善鼓励民间投资的财税、金融等政策措施,构筑激发社会投资活力的长效机制。

(五)以八大重点产业为引领,实现产业升级转型,破解经济发展中结构性问题

《中共云南省委云南省人民政府关于着力推进重点产业发展的若干意见》出台,直接把产业发展的靶心对准了生物医药和大健康、旅游文化、信息、现代物流、高原特色现代农业、新材料、先进装备制造和食品与消费品制造等八个云南有优势、有基础、有市场前景,能较快形成经济增长行动力的重点产业。昆明作为省会城市,要把握机会,以八大产业发展为契机,实现其自身产业转型升级,破解产业发展的瓶颈,以特色产业、优势产业的发展破解我市经济发展中的结构性问题。

1.从要素驱动转向创新驱动,打造高端产业集群,提升产业竞争力

创新驱动的本质是指依靠自主创新,充分发挥科技对经济社会的支撑和引领作用,大幅提高科技进步对经济的贡献率,实现经济社会全面协调可持续发展和综合国力不断提升。昆明可依托自身的区位优势,重点打造昆明呈贡信息产业核心集聚区,推动滇中城市群因地制宜培育新一代信息技术及配套产业集群,依托沿边对外开放经济带建设信息产品出口建工集散基地;加快信息基础设施建设,抓好面向南亚东南亚的国际通信枢纽中心和国际光缆建设,建成“全光网省”,普及4G网络,超前部署支撑5G产业发展的基础设施,全面推进“三网”融合;着力发展新一代信息技术产业、电子信息产品制造业和信息服务业。

2.依托云南在“一带一路”中“面向南亚、东南亚的辐射中心”定位,积极发展现代物流业,为消化其过剩产能提供便利化条件

经济要发展,物流需先行。昆明要依托其自身“面向南亚、东南亚的辐射中心”的区位优势,积极构建“面向南亚、东南亚的物流枢纽”,依托干线铁路、公路以及机场、港口、口岸,完善和优化现代物流网络布局,统筹规划建设物流基地、物流中心、物流示范园区;推进物流基础设施有效衔接,提高物流信息化、物流装备现代化和标准化水平,优化物流企业供应链管理服务。加快发展多式联运,大力发展第三方物流,加快推进国际物流、保税物流发展,构建便捷高效的跨境物流体系;完善城乡物流配送体系,优化城市物流配送,健全乡村物流网络。大力发展农产品物流,构建冷链物流服务体系。为降低社会化成本做出贡献。

3.以互联网+云南特色产业,线上线下实现“扩销促产”

要充分利用互联网这个现代化的营销平台,实现与我市的特色产业、行业对接,如“互联网+高原特色产业”“互联网+旅游业”等,积极构建线上高原特色农产品集群、云南线上旅游线路、旅游服务一体化平台,通过互联网平台把自己的特色产业销售出去。

(六)调查统计部门做好监测与引导,提前做出预警与预判

1.建立健全价格监控预警制度

CPI作为生产价格指数,对企业的生产有着重要的影响;PPI作为消费价格指数,其变动对居民生活有较大的影响。长期来看,由于PPI与CPI有相互影响,且存在1年左右的影响时滞期。为保证消费价格指数稳定,避免对居民生活造成太大的影响,相关部门应密切关注PPI指数,建立PPI监控预警制度,一旦PPI波动较大,应采取应急措施稳定CPI,保证居民生活稳定。同时,通过监控CPI指数,预测PPI未来一段时间内的变化,对企业生产进行相关指导,从而使生产企业能够提前做好成本应急准备。同时在制定经济政策时考虑CPI与PPI的传导关系,通过价格指数的监控预警,判断经济的繁荣和萧条度,反映政府财政、货币政策的实施效果。

2.加强对CPI、PPI指标的监测,提高对其价格波动的预判能力

由于CPI比PPI先行1~2个月,为保证消费价格总水平的相对平稳,有效抑制居民消费价格剧烈波动对国民经济的冲击和对居民生活造成剧烈影响,一要密切关注CPI的变动,一旦出现异常波动,及时发出预警。二要加强对消费价格变动的预判能力,针对CPI的异动,提前对PPI的变动做好预防工作,及早采取措施,应对物价剧烈波动。三是根据PPI对CPI的影响在PPI变动后第6~7个月达到最强,所以要从时间上做好相应环节的监控,打好时间差。

3.有效控制传导渠道,提升调控成效

根据PPI与CPI双向传导渠道,做好农业生产资料和煤炭、燃气等基础性产品和能源性产品价格的管理,针对PPI上涨的不同诱因和不同传导渠道,及早出台相应的针对性强、可操作的政策措施,从传导渠道上对价格总水平进行监控,提高价格管理措施的针对性,有效控制上游产品价格波动向下游产品和CPI的传导通道,提升宏观调控的效果,实现价格问题的可防可控。

4.重点做好对生活资料价格的监控和引导

鉴于PPI主要通过其中的生活资料价格向CPI传导,且传导速度快,在其出现变动后第2个月即可引起消费品价格的变化,作用力度大,作用周期长达两年的研究结论,要管理好CPI,就必须首先关注PPI中生活资料价格的变动趋势,研究和把握生活资料价格变化的规律性,重点做好对生活资料价格的监测、预警,及时了解和发现生活资料价格变动的苗头性、趋势性变化,做好相应的调控预案,进而实现对CPI的有效管理。

5.与相关研究部门长期合作,动态的对CPI、PPI数据进行系统研究

安排人员编制和经费,进一步开展系统、深入的基础研究,建立CPI和PPI指数监控机制及调整方案。昆明市CPI和PPI波动事关全市经济社会发展全局,对CPI和PPI的监控是一个长期持续的工作,建议昆明市统计局在继续加强监控的同时,下一步安排专项经费,依托国内和省内高校智库(云南大学地方政府治理研究中心、昆明科学发展智库),分子类对昆明市CPI和PPI进行长期、深入的定性评价、定量分析,动态掌握全市14个县(市)区CPI、PPI子类相关数据变动,紧密联系昆明市发展的约束条件,与未来发展的有利因素,适时为市委、市政府决策提出更为全面的、系统的促进全市经济社会协调发展的政策建议。

附 表

2009—2015年期间CPI、PPI指数及各大类指数统计描述

续 表

续 表

续 表

课题组成员:雷新华、张必清、曾伟、何俊、庄嘉琳、王云华、林涛、张嘉熹

【注释】

[1]因本文篇幅较长,层次较多,本文图序、表序按节编排。——作者注

免责声明:以上内容源自网络,版权归原作者所有,如有侵犯您的原创版权请告知,我们将尽快删除相关内容。

我要反馈