生產價格指數對宏觀經濟預警與實證

何躍,侯婧

(四川大學商學院,成都610064)

生產價格指數對宏觀經濟預警與實證

何躍,侯婧

(四川大學商學院,成都610064)

為更好地預判經濟形式,研究探討地方生產價格指數對國內生產總值的預警作用,從而為政府掌控宏觀經濟形勢并采取相應措施提供依據。文章選取四川省作為實證研究對象,利用自回歸滑動平均模型探討四川省生產價格指數與四川省國內生產總值之間的關系,再利用K一Means聚類算法將四川省國內生產總值數據聚類為三個類別,并將每個類別對應的生產價格指數數據進行置信區間分析,構建相應的預警模型,確定預警閾值范圍。

生產價格指數;國內生產總值;預警;ARMA模型;K一Means聚類;置信區間

0 引言

工業生產價格指數是工業生產產品出廠價格和購進價格在某個時期內變動的相對數,反映全部工業生產者出廠和購進價格變化趨勢和變動幅度。中國工業生產者價格指數由工業生產者出廠價格指數和工業生產者購進價格指數兩部分組成。其中,生產者物價指數(PPI)亦稱工業品出廠價格指數,是一個用來衡量制造商出廠價的平均變化的指數。如果生產者物價指數比預期數值高,表明有通貨膨脹的風險。如果生產者物價指數比預期數值低,則表明有通貨緊縮的風險。因此PPI是衡量工業企業產品出廠價格變動趨勢和變動程度的指數,是反映某一時期生產領域價格變動情況的重要經濟指標,也是制定有關經濟政策和國民經濟核算的重要依據。

而國內生產總值(GDP)是指在一定時期內,一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和勞務的價值,常被公認為衡量國家經濟狀況的最佳指標。GDP是核算體系中一個重要的綜合性統計指標,也是經濟核算體系中的核心指標,同時也能反映經濟實力和市場規模。

本文研究目標擬選取四川省相關數據為例進行實證分析,將四川省生產總值GDP作為衡量四川省經濟實力的指標,將四川省生產者物價指數PPI作為影響四川省經濟實力的影響指標,并將兩者聯系起來,探討其影響關系及預警作用。

1 文獻綜述

目前,研究學者越來越重視PPI與經濟之間的關系及影響,而PPI的優點在于它反映了商品流通過程中初始階段上的價格水平及其變化,因此對經濟周期的變化較為敏感[1]。如果生產者物價指數比預期數值高時,表明有通貨膨脹的風險。如果生產者物價指數比預期數值低時,則表明有通貨緊縮的風險[2]。因此如果能夠建立較好的模型對工業生產者價格指數的波動進行預測,那么便能夠更好地幫助政府和企業預判工業經濟形勢,提供一定的參考和決策支撐。

而目前很多學者對PPI的研究較多的為利用模型或者相關分析來研究PPI與CPI的關系及傳導機制。楊燦和劉康[2,3]運用了Granger因果關系檢驗方法來研究PPI和CPI的波動特征和動態傳導關系。陳鈺[4]在比較分析PPI、M2、CPI和企業商品價格指數,間接確認了PPI作為CPI的先導指標。Rao[5]和段麗娜[6]通過建立VAR模型證明了PPI與CPI之間存在協積關系且互為格蘭杰因果。宋科進[7]運用VAR模型和VEC模型等方法得到PMI是引起PPI變動的原因并存在長期均衡關系,且對PPI具有正向沖擊作用。但是由于PPI、CPI和PMI的統計限定在一定的范圍內,并且目前其統計方法還存在一定問題,而較多研究學者只限定研究PPI與CPI或PPI與PMI之間的關系,而沒有延伸到經濟方面,因此在反映經濟水平中存在一定的缺陷。

而也有學者進一步研究CPI等與經濟GDP之間的關系。魏濤[8]通過分析CPI運行特點,CPI漲幅和GDP增幅兩者的變化關系來定性地探討CPI和GDP的相關性。周文[9]運用GDP增長率、CPI與M2增長率建立我國經濟增長與通貨膨脹的非線性動力系統模型。王璐[10]建立VAR模型進行協整分析并運用脈沖響應函數及Granger檢驗分析M2和GDP的變化對CPI的影響,指出在短期內GDP與M2的增加都會促進CPI的上升。

從以上文獻回顧可以看出,以往研究運用的方法只能較為宏觀的揭示PPI與GDP之間的關系,并沒有進一步驗證PPI對GDP預警作用或預警閾值范圍的影響。因此,本文通過收集GDP和PPI的數據,利用ARMA模型來探討PPI與GDP之間的關系,并利用K-Means聚類方法對GDP數據進行聚類,將數據分為低速發展時期、平穩發展時期和高速發展時期,最終再通過對每個GDP類別對應的PPI同比數據值進行置信區間分析,從而構建出相應的預警模型,并最終確定PPI對GDP的預警閾值范圍。

2 實證研究

2.1 數據收集及預處理

本文選取四川省作為實證研究的對象,采集了四川省2005—2014年的GDP及PPI的數據。為盡量保證檢驗的準確程度,首先將PPI數據調整為同比數據序列,GDP數據調整為GDP當季數據以及GDP累計同比增長率,由于GDP為季度數據,因此PPI也調整為季度數據。從數據中能夠發現,2008年2季度至4季度的GDP累計同比增長率較小,而所對應的PPI同比值卻很大。由于2008年5月份發生了汶川地震,導致四川省的經濟處于下降的趨勢, GDP的增速降低,而PPI同比值過高無法對GDP的增速進行解釋,因此認為2008年的2季度至4季度的數據是異常數據,但如果只去掉三個季度的數據,留下1季度的數據會對其余的GDP增速數據的周期性進行干擾,因此剔除2008年一整年的數據。最終用34個季度數據建立模型。

然后利用單位根檢驗方法分別對GDP累計同比增長率和PPI同比數據進行平穩性檢驗,發現GDP數據和PPI數據均平穩,因此無需對數據進行差分處理。在數據均平穩的情況下,相關分析結果顯示GDP數據與PPI數據呈正相關,因此可以利用GDP累計同比增長率和PPI同比數據來建立合適的關系模型。

2.2 GDP與PPI的關系

使用Eviews 6.0軟件,建立GDP累計同比數據和PPI同比數據的關系模型。設在時間tW(t，----d)t時,GDP累計同比增長率為yt,PPI同比數據為F,ARMA模型中的誤差項為εt,關系模型如下:

模型的R2為0.92,調整R2為0.90,具有較高的擬合度。因此,該關系模型較為合理。并且GDP累計同比數據與PPI同比數據是正相關的,從經濟意義分析,PPI同比增長對GDP增長有正向作用,可以利用PPI對GDP發展狀況預警。

2.3 PPI對GDP的預警

2.3.1 GDP累計同比增長率聚類

首先利用K-Means聚類方法對GDP累計同比增長率進行聚類。結合四川省經濟發展增速的特點以及對GDP累計同比增長率的分析,可以發現在2013年之前,每年的增速都較大,以一定的規律發展,但隨著經濟結構調整、轉型升級,GDP累計同比增長率趨于平穩,四川省經濟運行也處于合理區間,因此將GDP累計同比增長率分為三類,聚類結果如表1和表2所示。

表1 GDP累計同比增長率聚類結果

表2 GDP累計同比增長率聚類統計結果

從數據可以看出,聚類的結果分為了三類,第一類、第二類和第三類是按照GDP累計同比增長率的均值大小分類的。其中第一類和第三類分別有7個季度和6個季度的數據,而第二類有21個季度的數據,即第二類較能代表大部分的GDP累計同比增長率的長期合理趨勢。因此根據均值和季度數的比較,最終將第一類、第二類和第三類分別表示為低速發展時期、平穩發展時期和高速發展時期三個類。通過統計分析的結果以及對GDP歷史數據定性的分析,最終可以確定GDP分為三個類別的劃分值:第一類低速發展時期的區間為(0,10%],第二類平穩發展時期的區間為(10%,14%],第三類高速發展時期的區間為14%以上。

2.3.2 PPI同比數據閾值確定

根據聚類結果篩選出處于各個類中的GDP累計同比增長率對應的PPI同比數據,結合表1及表2的結果,聚類類別將對應的PPI同比數據也劃分為了三個類:低速發展時期、平穩發展時期和高速發展時期。對每個類別的PPI同比數據進行均值分析,分析結果如表3所示。

表3 分類別的PP■同比數據均值分析結果

對各個類別的PPI同比數據均值的90%置信區間進行置信區間分析,從而確定每個類別的PPI同比值的閾值范圍,分析結果如表4所示。

從表4可以看出,低速發展時期、平穩發展時期和高速發展時期三個類別的上下限值較為接近并且具有連貫性,因此各個類的上下限值可以作為劃分PPI同比值閾值范圍的依據,并定性地結合四川省實際情況進行分析, GDP累計同比增長率與PPI同比值的變化趨勢是一致的,因此,最終調整的每個類別的PPI同比數據閾值分界范圍如表5所示。

表4 各類別PP■同比值均值的90%置信區間統計結果

表5 各個類別的PP■同比值閾值范圍

PPI同比值在99.8以下是處于低速發展時期的,PPI同比值在99.8～103.6之間是處于平穩發展時期的,PPI同比值高于103.6是處于高速發展時期的,三個類別的PPI同比值區間變化與GDP累計同比增長率的變化趨勢基本是一致的。將此結論結合實際情況以及歷史數據判斷從2005—2014年的經濟趨勢,會發現GDP累計同比增長率與PPI同比數據表現比較一致,有著類似的上漲或者下跌趨勢,并且增減的區間范圍與結論較為一致,因此最終結合定性的分析,確定PPI同比值在99.8以下為低速發展時期,PPI同比值在99.8～103.6之間是處于平穩發展時期的, PPI同比值高于103.6是處于高速發展時期,該結論是合理并且具有經濟可解釋性的。

3 結論與建議

生產價格指數因其能反映商品流通過程中初始階段上的價格水平及其變化,因此對經濟周期的變化較為敏感,因而學者越來越重視其與宏觀經濟之間的關系。然而,以往研究中僅較為宏觀的揭示PPI與GDP之間的關系,并沒有進一步驗證PPI對GDP預警作用或預警閾值范圍的影響。因此,本文擬用四川省相關數據進行實證研究,探討生產價格指數對國內生產總值的預警作用,從而為政府掌控宏觀經濟形勢并采取相應措施提供依據。實證結果表明:①PPI同比數據的波動會對GDP累計同比增長率產生影響,且二者的關系為正相關;②關系模型中,滯后5期的PPI同比數據對GDP累計同比增長率的正向影響較大,并且擬合程度較高,能很好的解釋PPI同比數據與GDP累計同比增長率之間的關系;③從2005年度至2014年度的整體數據可以看出,PPI同比數據波動對GDP累計同比增長率的影響是基本一致的。在一定的程度上,PPI同比數據的波動會對四川省經濟的增速產生影響。④因此選擇GDP作為反映四川省經濟的具體指標,結合工業生產者價格指數對GDP的影響,最終通過對GDP累計同比增長率的聚類分析并對對應的PPI同比數據進行分類統計分析,得出了每個類別的PPI同比值的閾值范圍,PPI同比值在99.8以下為低速發展時期,PPI同比值在99.8～103.6之間是處于平穩發展時期的,PPI同比值高于103.6是處于高速發展時期。因此可以合理地引導PPI走勢,將PPI同比值控制在平穩區域內,以促進GDP的合理增長。

[1]楊子暉,趙永亮,柳建華.CPI與PPI傳導機制的非線性研究:正向傳導還是反向倒逼?[J].經濟研究,2013,(3).

[2]楊燦,陳龍.中國CPI與PPI:因果關系和傳導機制[J].廈門大學學報:哲學社會科學版,2013,(3).

[3]劉康.PPI,CPI傳導機制研究[J].國際金融研究,2014,(5).

[4]陳鈺.PPI,企業商品價格指數,M2與CPI之間關系研究[J].遼寧大學學報:哲學社會科學版,2011,39(3).

[5]Rao N H,Bukhari SK H.Asymmetric Shocks and Co一movement of Price Indices[J].State Bank of Pakistanw orking Paper Sereis.February,2011.

[6]段麗娜.基于v AR模型的CPI與PPI關系的實證研究[J].淮海工學院學報,2013,22(2).

[7]宋科進.我國制造業PMI購進價格分類指數與PPI的關系研究[J].價格月刊,2014,(9).

[8]魏濤.CPI與GDP相關性探討[J].價值工程,2012,31(9).

[9]周文,趙果慶,張健華,等.中國GDP增長與CPI一關系,均衡與“十二五”預期目標調控[J].經濟研究,2012,(5).

(責任編輯/亦民)

F224

A

1002-6487(2016)20-0029-03

何躍(1961—),男,重慶人,博士,教授,研究方向:數據挖掘、決策支持系統。侯婧(1990—),女,四川成都人,碩士研究生,研究方向:數據挖掘、信息管理、信息系統。