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，中國經(jīng)濟(jì)回升勢頭進(jìn)一步鞏固，但宏觀調(diào)控面臨的“兩難”問題增多，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，研究價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制，預(yù)測2010年價(jià)格變化走勢，對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，并針對管理好通脹提出了對策建議。

灰色組合模型；價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制；實(shí)證研究

0 前言

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，反映國內(nèi)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的一些先行指標(biāo)開始出現(xiàn)明顯回落，影響經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的不確定性因素增加，國家宏觀調(diào)控面臨“兩難”問題增多，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)見全年價(jià)格走勢，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)（見圖1），運(yùn)用差分回歸分析工具研究中國價(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)測出2010年中國原材料、燃料、動(dòng)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù)指數(shù)，根據(jù)中國價(jià)格傳導(dǎo)定量機(jī)制推算出2010年 PPI、RPI和 CPI指數(shù)。

1 建立中國四種價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)定量模型

1.1 原材料、燃料、動(dòng)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù)向工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)定量分析

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)格對工業(yè)品的價(jià)格具有舉足輕重的影響。對原材料、燃料、動(dòng)力購進(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)格和上期原材料購進(jìn)價(jià)格的影響，如果只對本期的兩個(gè)價(jià)格指數(shù)進(jìn)行回歸分析會(huì)出現(xiàn)自相關(guān)的問題，于是筆者利用上述三種價(jià)格指數(shù)對工業(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)都通過了t檢驗(yàn)，說明對本期工業(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

1.2 工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)向商品零售價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)定量分析

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、銷售費(fèi)用等等因素的影響，其中工業(yè)品出廠價(jià)格對商品零售價(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%。

1.3 商品零售價(jià)格指數(shù)向居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)定量分析

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%。

1.4 原材料、燃料、動(dòng)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù)向居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)分析

原材料、燃料、動(dòng)力購進(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)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù)上漲對居民消費(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)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù)、上期原材料、燃料、動(dòng)力購進(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)測精度等級劃分表

上述表4回歸結(jié)果表明，用上期原材料購進(jìn)價(jià)格、本期原材料購進(jìn)價(jià)格和上期居民消費(fèi)價(jià)格對本期居民消費(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%。

1.5 工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)(PPI)向居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)傳導(dǎo)定量分析

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%。

2 基于灰色組合模型的價(jià)格指數(shù)預(yù)測模型

灰色模型把對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)測等同于對在一定方位內(nèi)變化的、與時(shí)間有關(guān)的灰色過程的預(yù)測。GM（1,1）模型具有所需樣本數(shù)量少、計(jì)算簡單、可檢驗(yàn)等優(yōu)點(diǎn)。但是在使用GM（1,1）模型進(jìn)行預(yù)測時(shí)也發(fā)現(xiàn)了其存在的一些缺點(diǎn)，如灰色區(qū)間過大等。為了解決這個(gè)問題，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)力購進(jìn)價(jià)格指數(shù)為基礎(chǔ)，運(yùn)用灰色組合模型預(yù)測了2010年6-12月原材料、燃料、動(dòng)力購進(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)。

2.1 灰色組合模型的建立

通過累加生成的數(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年中國工業(yè)品出廠價(jià)格指數(shù)預(yù)測表

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GM(1,1)模型,預(yù)測下一個(gè)值,將預(yù)測值再補(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,依次遞補(bǔ),預(yù)測直到2010年12月為止。

2.2 預(yù)測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)

以第一節(jié)1994～2009年中國四種價(jià)格指數(shù)傳導(dǎo)規(guī)律為基礎(chǔ)，運(yùn)用前面2010年中國工業(yè)品出廠價(jià)格預(yù)測指數(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)。（見表8）

3 結(jié)論及政策建議

上述模型預(yù)測顯示（見表6），2010年全年原材料、燃料、動(dòng)力購進(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)行來看,月度CPI均呈穩(wěn)步上升態(tài)勢。說明，當(dāng)前通貨膨脹已經(jīng)開始顯現(xiàn)，同時(shí)由于今年消費(fèi)者對通脹預(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)治理以高房價(jià)為代表的資產(chǎn)價(jià)格泡沫對價(jià)格形成的傳導(dǎo)效應(yīng)。當(dāng)前，拉動(dòng)我國經(jīng)濟(jì)增長的重要“馬車”，外需已呈現(xiàn)強(qiáng)勁增長勢頭，1-6月我國進(jìn)出口總值13548.8億美元，同比增長 43.1%，在經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力出現(xiàn)較好轉(zhuǎn)換的關(guān)鍵階段，要加大對以高房價(jià)為代表的資產(chǎn)價(jià)格治理力度，減輕高房價(jià)對擴(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)注游資對原材料和重要商品的炒作。由于中央治理高房價(jià)效果開始逐步顯現(xiàn)，加上股票市場出現(xiàn)較大幅度的調(diào)整，部分投機(jī)資本和游資沒有新投資渠道，開始紛紛選擇炒作大蒜、綠豆等大宗商品價(jià)格，對居民消費(fèi)心理形成沖擊，強(qiáng)化居民通脹心理預(yù)期。要繼續(xù)加大對資本流動(dòng)的監(jiān)管，加大市場監(jiān)管力度，打擊囤積居奇行為，維護(hù)良好市場秩序。第三，要突出抓好食品價(jià)格的調(diào)控。在我國CPI構(gòu)成中，食品價(jià)格占比較高，權(quán)重超過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)對輿論的正確引導(dǎo)。要加強(qiáng)市場價(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].商場現(xiàn)代化，2008,10.

[5]張啟敏.灰色預(yù)測模型[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.國務(wù)院常務(wù)會(huì)議對下階段工作部署[N].人民日報(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CPI運(yùn)行對比定量分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2010，(1).

[10]溫家寶.國務(wù)院常務(wù)會(huì)議部署四季度經(jīng)濟(jì)工作[N].中國廣播網(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)。