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關于河北省居民消費價格指數的實證研究

2017-10-20 04:39:38王麗寧周琪琪
中國鄉鎮企業會計 2017年12期

王麗寧 周琪琪

摘要:居民消費價格指數反映居民家庭一般所購買的消費價格水平變動情況的宏觀經濟指標。首先利用河北省2012-2015年的居民消費價格分類指數的月度數據,將構成我國居民消費價格指數的8個指標進行因子分析,提取出2個主因子,然后將因子得分與因變量居民消費價格指數進行回歸,得到基于因子回歸的居民消費價格指數模型并對該模型進行相應的分析。結果表明,除了娛樂教育文化用品及服務類居民消費價格指數對居民價格消費指數產生負向作用,其余的自變量均對河北省居民消費價格指數產生正向作用。最后基于以上分析提出相應的對策建議。

關鍵詞:河北省;居民消費價格指數;因子回歸

一、引言

居民消費價格指數(CPI)是根據與居民生活有關的產品及勞務價格統計出來的物價變動指標,通常作為觀察通貨膨脹水平的重要指標。CPI增長對個人和家庭來說意味著貨幣貶值、資產縮水,其購買力下降;對國家來說意味著鈔票發行過多,CPI一直都是4%以內是可以接受的輕微通貨膨脹,超過4%就比較危險了。但是如果CPI降低,居民的購買能力提高了,但是生產者利潤下降,這會降低生產者的積極性,導致生產減少。由于CPI影響著政府制定貨幣、財政、消費、價格等政策,因此準確地分析CPI內部體系,并且有預見性通過各類價格觀測CPI的發展趨勢,具有重要意義。

二、河北省居民消費價格指數的實證研究

(一)指標體系及數據來源

本文從國家統計局網站分別收集了2012-2015年河北省居民消費價格指數及河北省居民消費價格分類指數(以上年同期=100為基準的月度數據),以居民消費價格指數作為因變量,食品類居民消費價格指數(x1)、煙酒及用品類居民消費價格指數(x2)、衣著類居民消費價格指數(x3)、家庭設備用品及維修服務類居民消費價格指數(x4)、醫療保健和個人用品類居民消費價格指數(x5)、交通和通信類居民消費價格指數(x6)、娛樂教育文化用品及服務類居民消費價格指數(x7)和居住類居民消費價格指數(x8)8個大類作為自變量,構建基于因子回歸的CPI模型。

(二)因子分析

運行結果及分析如下:

由表1可以得出KMO值為0.703,該值接近于1,并且在顯著水平為0.05的情況下,sig值為0.000小于顯著水平,因此適應性檢驗表明該數據比較適合做因子分析。

提取方法:主成份。

旋轉法:具有Kaiser標準化的正交旋轉法。

a.旋轉在3次迭代后收斂。

表2給出了因子貢獻率的結果。其中前兩個因子的特征值大于1,并且前兩個因子的特征值之和占總特征值得88.480%,因此提取前兩—個因子作為主因子。

由表3可知,每個因子只有一部分指標方面的因子載荷較大,因此可據上表分類,將8個指標按高載荷分成兩類:煙酒及用品類、衣著類、家庭設備用品及維修服務類、醫療保健和個人用品類在第一主因子上載荷較大,這4類指標涉及到居民生活的醫療、家用電器、煙酒和穿著等方面,這些都是在生活質量比較穩定的情況下人們才會更注重這些方面帶給自己的效用以提高自己的生活水平,因此可以將第一主因子命名為生活質量因子;食品類、娛樂教育文化用品及服務類、居住類和交通和通訊類在第二主因子上載荷較大,這4個指標涉及到居民生活的吃住、娛樂、出行等方面,這些是居民生活的基本方面,因此可以將第二主因子命名為生活基本因子。

提取方法:主成份。

旋轉法:具有Kaiser標準化的正交旋轉法。

構成得分。

根據表4可以列出這兩個個主因子得分的表達式:

f1=-0.047x1+0.203x2+0.177x3+0.158x4+0.307x5-0.148x6-0.340x7-0.122x8

f2=0.288x1+0.0242+0.038x3+0.096x4-0.137x5+0.371x6+0.194x7+0.368x8

(三)多元回歸分析

將所得的因子得分估計值作為自變量,對因變量進行逐步回歸,SPSS軟件輸出結果顯示,回歸模型的RZ值為0.933,調整RZ值為0.930,說明模型的擬合優度很好;F檢驗P值為0.000,小于顯著性水平0.01,拒絕原假設,說明該回歸模型是可靠的;方差擴大因子值為1,說明自變量間不存在多重共線性。由表7可知,第一主因子、第二主因子以及第三主因子系數的t檢驗P值均為0.000明顯小于顯著性水平0.01,即該模型的線性效果均顯著。根據回歸系數表,得到回歸方程:

Y=0 .873f l+0.414f 2

將第一主因子和第二主因子得分的表達式帶人回歸方程中,得到河北省的居民消費價格指數模型方程:

y=0.078x1-0.187x2+0.170x3+0.178x4+0.211x5+

0.024x6-0.217x7+0.046x8

根據模型的分析結果可知,食品類居民消費價格指數(x1)增加1%,居民消費價格指數會增加0.078%;煙酒及用品類居民消費價格指數(x2)增加1%,居民消費價格指數會增加0.187%;衣著類居民消費價格指數(x3)增加1%,居民消費價格指數會增加0.170%;家庭設備用品及維修服務類居民消費價格指數(x4)增加1%,居民消費價格指數會增加0.178%;醫療保健和個人用品類(x5)增加1%,居民消費價格指數會增加0.211%、交通和通信類居民消費價格指數(x6)增加1%,居民消費價格指數會增加0.024%;娛樂教育文化用品及服務類居民消費價格指數(x7)增加1%,居民消費價格指數會降低0.217%;居住類居民消費價格指數(x8)增加1%,居民消費價格指數會增加0.046%。

(四)結論

除了娛樂教育文化用品及服務類居民消費價格指數對河北省居民價格消費指數產生負向作用,其余的自變量均對河北省居民消費價格指數產生正向作用。

醫療保健和個人用品類價格對河北省居民消費價格指數上漲的推動作用最為明顯。這一類包括醫療保健和個人用品及服務兩個中類,具體包括醫療器具及用品、中藥材及中成藥、西藥、保健器具及用品、醫療保健服務、化妝美容用品、清潔化妝用品、個人飾品、個人服務。其中西藥、中藥以及個人服務的價格較高因此有效地拉動了消費價格總水平。但是醫療保健也涉及到居民看病難、看病貴的問題了,河北省政府應該提高基層醫院的醫療水平,加大對醫療衛生的投人來解決看病難、看病貴的問題。

煙酒及用品類價格的上漲對河北省居民消費價格指數的上漲的推動作用較大。一些香煙和酒類等通過廣告等手段使價格增長的較高,并且2015年5月煙草價格提高消費稅后,煙草價格一直高位運行。并且隨著居民收入的提高,人們對煙酒類的檔位要求也越來也高,與此同時帶動了居民消費價格總水平。

家庭設備用品及維修服務類價格類的上漲對河北省居民消費價值指數上漲的推動作用也較大。家庭設備用品及維修服務類包括耐用消費品、室內裝飾品、床上用品、家庭日用雜品、家庭服務以及加工維修服務。河北省“桑拿天”帶動了市場上空調、熱水器、電冰箱的熱銷以及加工維修服務,在一定程度上拉動了河北省價格總水平。

衣著類價格的上漲也是河北省居民消費價格指數上漲的一個重要推動因素。衣著類包括服裝、衣著材料、鞋襪帽包括衣著加工服務費。一是人工成本上漲;二是經營場地租金上漲,近年來商場的租金隨著商業地產的升溫也在不斷上漲,這些都會最終反映到服裝的價格上;三是原材料價格的上漲。這三個方面造成衣著類價格的上漲,帶動了居民消費價格指數的增加。

食品價格的上漲對CPI的上漲有相對較弱的推動作用。糧食、淀粉及制品、干豆類及豆制品、油脂、肉禽及其制品、蛋、水產品、菜、調味品、糖、茶及飲料、干鮮瓜果、糕點餅干面包、液體乳及乳制品、在外用膳食品以及其他食品。這些都屬于居民生活必需品,收人彈性小,也就是無論居民的收入如何對食品類的需求基本上是一樣的,因此食品類價格的上漲對CPI的拉動作用較弱。

河北省居民消費價格指數持續上漲的驅動因素中居住類的上漲趨勢也較為明顯。居住類指標包括建房及裝修材料、住房租金、自有住房以及水、電、燃料。近年來河北省房地產價格上漲幅度較大,對整體物價的上漲具有很大的刺激作用。并且裝修材料這方面的消費是與居民收入呈現正向相關作用的,收入高的人群在裝修材料這方面的消費也會較高。但是河北省的房價漲幅過快容易造成CPI有較大的波動以致出現嚴重的通貨膨脹現象。

綜上所述,政府應建立相應的價格預警機制,對價格波動幅度突出的類別要保持密切關注。

三、對策建議

(一)提高醫療、教育權重,降低食品權重

通過以上的分析我們可以得出醫療保健和個人用品類價格和娛樂教育文化用品及服務類價格是河北省居民消費價格指數變動的主要因素,而食品類價格對河北省居民消費價格指數的影響相對較弱。但是中國CPI權重體系中食品類權重占了31.4%,并且隨著我國經濟的發展,食品支出占居民消費支出的比重呈現下降的趨勢。因此食品在CPI中權重過高,應該降低食品權重,提高醫療、教育的權重。

(二)加強對物價監測和監管

通過前面的分析我們還可以得出,河北省居民消費價格指數穩定的增長需要政府對價格波動幅度突出的類別保持密切的關注。因此加強價格監管是保持經濟穩定發展的重要手段。為了更好地加強對物價的監測和監管,各級價格主管部門應該加強市場價格的監督檢查和市場巡查的力度,對串通漲價、捏造散布漲價信息、囤積居奇、哄抬物價、以次充好變相抬價等違法行為要依法從嚴從快查處。除此之外,要完善價格調控,堅持月度、季度價格形勢分析制度,及時研判價格走勢,適時提出調控建議。

參考文獻:

[1]李建平,安喬治.價格學原理[M].中國人民大學出版社,2015.

[2]河北省統計局.河北省2015年國民經濟和社會發展統計公報[J].統計與管理,2016(3):6-11.

[3]陳娟,余灼萍.我國居民消費價格指數的短期預測[J].統計與決策,2005(4):40-41.

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