CPI權重的變化對通貨膨脹率的影響

北京物資學院 霍再強 李玉林

1 CPI指數的權重變化

CPI用來測度通貨膨脹率，其反映了居民家庭一般購買的消費商品和服務價格水平的變動情況。CPI指數是由食品、煙酒及用品、衣著、家庭設備用品及其維修服務、醫療保健及個人用品、交通和通訊、娛樂教育文化用品及服務和居住八大類的指數進行加權平均而得到的。作為反映通貨膨脹率的一個重要指標，CPI指數是國家進行宏觀調控的重要參考之一，因此，該指數的確定就顯得特別重要，這也是其八大類權重每隔一段時間就進行調整的原因之一。鑒于此，可以量化分析CPI的權重，進而根據各個權重的變化，預測CPI指數變化，以便能更好地反映通貨膨脹率。

首先，由于CPI指數是由這八大類的指數加權平均而得到的，可以把時期CPI的計算公式表示為：

其中：

2011年，CPI的權重有了較大的調整，同2006年的調整相比，有很大的不同，見表1。

根據表1可以看出，在這次調整中，食品類和居住類的價格有了比較大的調整，調整的幅度都超過了1%，而其他幾類指數的調整大都在0.5%以下。同時，從總量上來考慮的話，食品類還是占有最大的權重，達到了31.39%，居住類緊隨其后，達到了17.82%，而煙酒及食品類占到了13.89%，這三大類指數的權重占到了CPI總權重的63.1%，而其變化率也是最大的三類，由此可見，這三大類權重對CPI指數的變化起主要的作用。

表1 CPI權重2006年和2008年對比

2 單個指標變化對CPI的影響

2.1 食品類指數變化對CPI的影響

CPI指數在2007、2008、2010年有了較大的變化，在此，可以重點討論最近兩年各月份的CPI變化率和食品類指數變化的關系。

2.1.1 一元線性回歸模型

由于主要的分析食品類指數變化和CPI指數變化的關系，不妨假設其他的指數暫時不發生變化，以此來考察兩者之間的關系，首先選取2010年5月到2011年10月的數據，應用SPSS進行一元線性回歸，得到兩變量的相關系數是0.993，R SQUARE是判定系數為0.985，估計值的標準誤差為0.14475，因此，該一元線性回歸的擬合程度比較好，誤差也比較小，回歸方程為：

為了考察2011年CPI權重變化對通脹率的影響，再選取2011年5月到2012年8月這一時間段的數據對兩變量的相關系數進行分析，統計結果顯示，在這段時間，兩者的相關系數迅速下降，由原來的0.993下降到現在的0.565，說明2011年10月以來，食品類價格指數和CPI的指數之間的線性關系有所減弱，但絕對大小依然比較大。

可見，雖然2011年CPI指數權重調整中大幅削減了食品類指數在CPI中的比重，但是，食品類指數對CPI的影響還是非常之大，這也比較符合中國的現實國情，中國最近三十多年來，雖然經濟發展水平比較快，人民生活水平也比較高，但中國依然是一個發展中國家，大多數中國人仍然處于較低的收入水平，因此，食品類的支出在中國居民總支出中還是占有很大比重的。

2.2 居住類指數變化對CPI的影響

最近幾年來，居住類的價格出現了一個明顯的上漲周期，在這次CPI的調整中，居住類價格的權重有了較大的提高，因此，有必要單獨對此加以分析，以探究居住類指數對CPI的貢獻。依照食品類指數變化和CPI指數變化的關系，同樣首先選取2010年5月到2011年10月的數據應用統計軟件處理。

由數據處理結果可以得到，PEARSON的相關系數是0.522，單尾檢驗的概率值為0.013，小于0.05，說明兩者之間有較強的相關性。判定系數R square為0.273，系數偏小，兩者之間的線性關系不如食品類和CPI之間關系那么明顯，在觀察這個時間段的影響之后，可以在更長的時間范圍內定量分析CPI指數和食品類價格指數之間的關系。由相關系數表可以發現，兩者的相關系數為0.431，相比單個時間段，相關性有所下降，且整體上居住類價格指數和CPI的相關性并不強，相比食品類要小得多。

至此，一個問題就出現了，為什么食品類指數和CPI有明顯的線性關系，而居住類的關系不太明顯呢？原因在于：首先，食品類指數在CPI中占到了最大的權重，且其價格變動比較頻繁，因此，食品類的價格變動對CPI的變化有較大的影響，兩者之間的線性關系也比較穩定。而其他幾項本身占的比重就比較小，且價格調整也沒食品類的頻繁，自然對CPI的變化影響較小。其次，雖然住房價格的上漲幅度比較大，但是CPI指數中的居住類指數只是測度的且和住房有關的租房價格，而不是買房價格，因此，雖然買房價格上漲幅度較大，但租房價格上漲就沒住房的那么大，并且，雖然其權重比較大和CPI有一定的線性關系，但和食品類相比，還是不太明顯的。

由于真實的CPI指數具有預測的滯后性，即只能被動的反映過去的經濟運行情況，且要分別統計八大類的指數情況，計算量和誤差都會比較大。因此，透過經濟模型分析，適當的減少一些指數，并運用該模型來預測將來的大致CPI指數對經濟決策將有重要作用，因而也具有很重要的現實意義。

3 指標的共同變化對CPI的影響

本文選取在CPI計算中權重最大的、同時也是本次調整變動最大的兩個指數：食品類價格指數和居住類價格指數。將這兩個指數作為自變量，來建立一個線性模型，使之能很好的來描述和預測CPI指數。本文選取2010年5月到2012年8月的相關數據，運用Eviews軟件處理數據，可以得到三者之間的回歸關系為：

其中D-W值為1.5，F統計量為11.9。同時，進一步考慮到，CPI的權重在2011年2月份曾經進行過調整，為了檢驗本次調整是否對CPI變化產生影響，利用Eviews軟件對數據進行CHOW-TEST檢驗，如表2所示。

表2 CHOW-TEST檢驗圖表

由表2可以看到，其F統計量是2.9，而在回歸分析表中的F統計量是11.9，因此，CHOW-TEST的F統計量小于回歸分析表的F統計量，這說明，在CPI指數權重進行調整后，指數前后沒有發生變化，這次調整并沒有起到應有的作用。

利用這個方程，就可以在居住類價格指數和食品類價格指數的基礎上，得到一個比較準確的CPI指數，從而為一些決策提供依據。同時由這個方程可以看到，在CPI的指數構成中，雖然食品類占的比重比較大，但是居住類價格指數顯然對CPI權重的影響更大。

[1]王東.基于多元回歸模型的CPI影響因素分析[J].采購與供應鏈,2011(23).

[2]石凱.我國CPI對通貨膨脹的測度能力探析[J].商業經濟,2011(15)．

[3]李亞楠.我國今年CPI波動影響因素的主成分回歸分析[J].商業時代,2011(16).

[4]冷雪.CPI與我國宏觀經濟變量關系的實證分析[J].經濟與法,2011(1).

[5]楊軍,黃季!等.我國食品和非食品價格與CPI關系分析[J].農村金融研究,2011(8).

[6]巴羅.宏觀經濟學:現代觀點[M].上海:三聯書店,2008．