CPI范文10篇

關鍵詞：CPI，通貨膨脹，GDP平減指數，價格型工具

摘要：改變以CPI作為單一的通脹目標，提高對廣義價格指標通脹率（如GDP平減指數通脹率）的決策信息度，是當前防范和化解金融風險、有效維護經濟與金融雙重穩定不可忽視的重要內容。雖然CPI是衡量通脹的重要指標，但從我國的實際情況來看，CPI的動態走勢并不足以成為警示經濟系統性、結構性風險的有效通脹指標。

公眾以及眾多專家學者都普遍認為，我國CPI中各項權重不合理，造成CPI不能客觀地反映國內物價變動情況，使得通貨膨脹水平的度量失真。特別是CPI八大類組成中，食品權重被認為過高，而居住類的權重過低。對于居住類的權重問題，有學者認為房地產價格應該納入CPI。人們還認為在居民生活中教育、醫療費用等權重也過低。最近一段時期，甚至有人聲稱國家統計局的CPI數據可能被人為低估了7%。近年來，中國CPI組成成分的權重問題備受關注，而國家統計局對CPI的統計工作也經常因為權重問題而受到質疑和責備。

但是筆者認為，在不做調查分析和實證分析的情況下，對中國官方統計工作和統計數據進行批評和質疑，是不妥當的。特別是經濟學者，對相關問題的評論更需要有理有據，否則對公眾形成誤導而造成的社會影響是非常負面的。

筆者研究發現，從現實情況看，我國CPI子成分的權重確實與其他國家，特別是美國等發達國家對應的子成分權重存在較大的差別。例如，以美國為例，中美兩國CPI子成分中，食品、煙酒及用品以及居住這三大類的權重形成鮮明的反差。美國的食品與煙酒及用品大類的權重合計只有15%，而中國則為38.3%；相反，美國居住類權重為42.7%，而我國只有15%。

但是，這樣的差異是否就暗示著大幅調整CPI編制的權重就可以解決CPI對通貨膨脹水平的低估問題呢？為了明確回答這一問題，筆者曾依據美國的權重標準重新核算了我國自2001年1月至2010年6月期間的CPI通脹率，并與我國CPI通脹率的原始數據的動態運行軌跡進行比較。結果顯示，根據美國CPI各大類權重對我國CPI進行重新核算之后，新的CPI時序軌跡與原始數據基本完全一致。雖然在個別年份新核算的CPI序列略高（如2006年）或略低于（如2008年）原始數據，但高低幅度一般不超過1%。

［摘要］隨著信息技術的快速發展，我國已經進入大數據時代，人們的生活方式發生了較大的改變，在無形中增加了政府統計工作的難度。對此，政府人員更要加強大數據研究，將其與CPI統計工作結合起來，重視大數據對CPI的影響，及時解決存在的問題，以不斷提高政府統計工作的質量。基于此，本文立足于CPI統計現狀，重點分析了大數據對CPI統計的影響與改進方式。

［關鍵詞］大數據；CPI統計；影響；改進方式

1我國CPI統計的實施現狀

目前，我國針對城鄉居民CPI指數進行調查統計時，主要涉及衣、食、住、行、醫療等8大領域，調查范圍較廣，主要面向全國各地的市場與消費單位，因此數據信息量十分龐大，為統計工作帶來較大的挑戰。在數據統計、計算的過程中，通常使用采樣調查法，選擇一些較為典型的商品或者市場，對所需調查的內容進行分析，從而獲取結果，但這種方式很容易受到內外部因素的干擾產生誤差，因此得出的結果也只能用于參考，不具備準確性。

2大數據對CPI統計的影響

2.1對傳統統計模式的影響。現階段，大數據已經受到社會各界的廣泛關注，并且引領世界走向新時代。在大數據內涵方面，具有內容多樣、容量巨大、流動快、穩定性差等特征。具體來說：一是與傳統度量范圍相比，大數據在數量上占據明顯優勢，其單位用TB、PB、EB表示，目前全球每兩天便能夠形成5EB左右的數據量，也就是5×1018B；二是數據類型多樣，且較為復雜，不僅包括結構化，還包括半結構化、非結構化數據，且后兩者所占比例逐漸增加。2.2對CPI數據采集的影響。現階段，我國主要采用人工采價與抽樣調查相結合的方式進行CPI統計，與純手工數據采集相比，在效率與實時性方面有所提升，人為誤差得到顯著降低。國家統計局在各個地區設立了直屬調查小組，分布在31個省市、500個調查市縣的5萬個商業業態、農貿市場、電影院、醫院等提供服務消費的單位，每隔5天對豬肉、蔬菜、鞋帽等與居民生活息息相關物品的價格進行調查。但是仍然存在一些問題，如抽樣調查難免出現誤差、采價成本較高等，都會造成各類誤差，導致計算得出的CPI數值與商品評價價格相比過高或者過低。在大數據快速發展的背景下，將其應用在CPI數據采集中，與傳統少量數據抽樣方式相比，所編制的規格、價格等方面均與總體十分貼近，不但能顯著降低人為誤差，還能夠有效控制抽樣誤差，與傳統方式相比，數據采集效率提高了3倍左右。由此可見，應用大數據有效提升了CPI數據的采集效率。2.3對CPI指數計算的影響。在大數據誕生以后，對CPI計算方面也產生了一定的影響，主要表現在樣本范圍與樣本時間方面。在樣本時間方面，以往CPI編制中的數據采集時間往往是固定的，并且兩個采集點之間的時間距離較長。事實上，商家與消費者都會根據價格調整購買方式，如若出現商品滯銷，商家則會采用打折促銷的方式，這時消費者的購買量往往會增加。這種固定時間采集的方式很可能導致商品價格指數過高或者過低，造成統計誤差，而應用大數據能夠實時獲取商品的價格、數量，通過動態計算CPI指數的方式消除統計誤差。在樣本范圍方面，大數據的應用使采集到的樣本與總體十分相似，在CPI計算中的樣本范圍也不再局限于8大領域，而是將所有居民消費的商品均納入其中。2011年，阿里巴巴推出了網絡零售價格指數，與淘寶四級類物品成交均價相同。2016年5月，網購商品物價水平變動指數同比上升0.05%，分類同比中食品類的漲幅最大，在短短一個月期間便增長了2.26%，主要受外用膳食品上漲的影響，阿里巴巴網絡核心商品價值分類同比指數變化情況如圖1所示。在本次調查過程中，雖然沒有將全部淘寶物品均包含在統計范圍中，但從調查結果可見，與傳統CPI統計方式相比，樣本的范圍已經得到了明顯擴大。2.4對CPI權重的影響。在CPI編制的過程中，權重是其中十分重要的環節之一，目前我國每隔5年便做一次大的調整，最近一次調整在2016年。從新的權重構成中可知，食品類權重比例降低，大約降低25%左右，而居住類權重比例顯著提升，已經超過45%。事實上，由于我國目前正處于社會轉型的關鍵時期，居民消費結構上產生了新的變化，權重更新也較為緩慢，對CPI數據統計質量產生較大的不利影響。而大數據應用以后，有效提高了我國的權重調整速度，同時還能將統計局對各類商品權重調整的結果向大眾公布，為相關部門獲取數據提供便利，進一步提高CPI權重調整的透明度，由此更加突顯大數據對CPI權重產生的影響。

關鍵詞：CPI，通貨膨脹，GDP平減指數，價格型工具

摘要：改變以CPI作為單一的通脹目標，提高對廣義價格指標通脹率（如GDP平減指數通脹率）的決策信息度，是當前防范和化解金融風險、有效維護經濟與金融雙重穩定不可忽視的重要內容。雖然CPI是衡量通脹的重要指標，但從我國的實際情況來看，CPI的動態走勢并不足以成為警示經濟系統性、結構性風險的有效通脹指標。

公眾以及眾多專家學者都普遍認為，我國CPI中各項權重不合理，造成CPI不能客觀地反映國內物價變動情況，使得通貨膨脹水平的度量失真。特別是CPI八大類組成中，食品權重被認為過高，而居住類的權重過低。對于居住類的權重問題，有學者認為房地產價格應該納入CPI。人們還認為在居民生活中教育、醫療費用等權重也過低。最近一段時期，甚至有人聲稱國家統計局的CPI數據可能被人為低估了7%。近年來，中國CPI組成成分的權重問題備受關注，而國家統計局對CPI的統計工作也經常因為權重問題而受到質疑和責備。

但是筆者認為，在不做調查分析和實證分析的情況下，對中國官方統計工作和統計數據進行批評和質疑，是不妥當的。特別是經濟學者，對相關問題的評論更需要有理有據，否則對公眾形成誤導而造成的社會影響是非常負面的。

筆者研究發現，從現實情況看，我國CPI子成分的權重確實與其他國家，特別是美國等發達國家對應的子成分權重存在較大的差別。例如，以美國為例，中美兩國CPI子成分中，食品、煙酒及用品以及居住這三大類的權重形成鮮明的反差。美國的食品與煙酒及用品大類的權重合計只有15%，而中國則為38.3%；相反，美國居住類權重為42.7%，而我國只有15%。

但是，這樣的差異是否就暗示著大幅調整CPI編制的權重就可以解決CPI對通貨膨脹水平的低估問題呢？為了明確回答這一問題，筆者曾依據美國的權重標準重新核算了我國自2001年1月至2010年6月期間的CPI通脹率，并與我國CPI通脹率的原始數據的動態運行軌跡進行比較。結果顯示，根據美國CPI各大類權重對我國CPI進行重新核算之后，新的CPI時序軌跡與原始數據基本完全一致。雖然在個別年份新核算的CPI序列略高（如2006年）或略低于（如2008年）原始數據，但高低幅度一般不超過1%。

關鍵詞：CPI，通貨膨脹，GDP平減指數，價格型工具

摘要：改變以CPI作為單一的通脹目標，提高對廣義價格指標通脹率（如GDP平減指數通脹率）的決策信息度，是當前防范和化解金融風險、有效維護經濟與金融雙重穩定不可忽視的重要內容。雖然CPI是衡量通脹的重要指標，但從我國的實際情況來看，CPI的動態走勢并不足以成為警示經濟系統性、結構性風險的有效通脹指標。

公眾以及眾多專家學者都普遍認為，我國CPI中各項權重不合理，造成CPI不能客觀地反映國內物價變動情況，使得通貨膨脹水平的度量失真。特別是CPI八大類組成中，食品權重被認為過高，而居住類的權重過低。對于居住類的權重問題，有學者認為房地產價格應該納入CPI。人們還認為在居民生活中教育、醫療費用等權重也過低。最近一段時期，甚至有人聲稱國家統計局的CPI數據可能被人為低估了7%。近年來，中國CPI組成成分的權重問題備受關注，而國家統計局對CPI的統計工作也經常因為權重問題而受到質疑和責備。

但是筆者認為，在不做調查分析和實證分析的情況下，對中國官方統計工作和統計數據進行批評和質疑，是不妥當的。特別是經濟學者，對相關問題的評論更需要有理有據，否則對公眾形成誤導而造成的社會影響是非常負面的。

筆者研究發現，從現實情況看，我國CPI子成分的權重確實與其他國家，特別是美國等發達國家對應的子成分權重存在較大的差別。例如，以美國為例，中美兩國CPI子成分中，食品、煙酒及用品以及居住這三大類的權重形成鮮明的反差。美國的食品與煙酒及用品大類的權重合計只有15%，而中國則為38.3%；相反，美國居住類權重為42.7%，而我國只有15%。

但是，這樣的差異是否就暗示著大幅調整CPI編制的權重就可以解決CPI對通貨膨脹水平的低估問題呢？為了明確回答這一問題，筆者曾依據美國的權重標準重新核算了我國自2001年1月至2010年6月期間的CPI通脹率，并與我國CPI通脹率的原始數據的動態運行軌跡進行比較。結果顯示，根據美國CPI各大類權重對我國CPI進行重新核算之后，新的CPI時序軌跡與原始數據基本完全一致。雖然在個別年份新核算的CPI序列略高（如2006年）或略低于（如2008年）原始數據，但高低幅度一般不超過1%。

摘要:伴隨著人民幣的升值,我國的通貨膨脹率也大幅上揚,出現了不同于經濟學經典理論的特征,主要原因是美元貶值、國際大宗商品價格上漲、我國外貿依存度逐年增高、對國際市場依賴性加深以及近年來我國快速增長的需求拉動了相關產品的國際市場價格。央行當前貨幣政策將把控制物價上漲、抑制通貨膨脹放在更加突出的位置。在目前的環境之下,我國應采取人民幣加速升值的策略。

關鍵詞:匯率;CPI;通貨膨脹;人民幣升值

一、匯率傳導機制研究

所謂匯率傳導機制,即由于匯率變動而導致內部物價的相應變動。匯率變動可通過直接和間接兩個渠道傳導影響消費價格。直接渠道是通過進口商品價格傳導。人民幣升值,以人民幣計價的進口商品價格將變得較便宜,這將可能傳遞至工業品出廠價格和消費價格,生產商和經銷商可能會相應地降低產品價格,進口商品對國內消費者來說變得較便宜。間接渠道是通過出口商品傳導。人民幣升值使得出口商品對外國買家來說變得較昂貴,國產商品在國際市場上競爭力削弱,從而導致出口、工業生產及總需求有所減少,從而使國內商品價格有下調壓力。

根據經濟學的經典理論,人民幣升值對國內消費價格影響的完整推演應當是:將提高出口商品價格,降低進口商品價格;出口總額將下降,進口總額將上升;則中國的貿易順差將減少,外匯儲備的增加將減少;流入國內的錢相對減少了,本幣升值將導致國內貨幣供應緊縮,從而給過熱的經濟發展降溫,可以降低國內通貨膨脹率。

2008年6月6日,銀行間外匯市場美元對人民幣匯率的中間價為1美元對人民幣6.9238元,創匯改以來新高。按照當日的數據計算,人民幣對美元匯率計算,從年初1美元對人民幣7.2996元計算,年內累計升幅已超過5.2%。按照2005年7月21日匯改時8.11的匯率計算,匯改以來人民幣累計升值幅度達到14.6%。隨著人民幣對美元的不斷升值,我國外匯儲備也從2005年7月的7327億美元增加到2007年4月底的17566.4億美元,增長了140%,出現了人民幣越升值,外匯儲備越增加,外匯儲備越增加,人民幣越升值的一種特殊的現象。

新華網北京10月18日電國家發改委副主任朱之鑫今天下午在回答外國記者提問時表示，我國農產品價格總水平仍將可能在高位持續，但價格整體上漲的可能性不大。

在回答美國基督教科學箴言報記者關于物價走勢的提問時，朱之鑫表示，物價上漲和通貨膨脹不是一個概念，CPI上漲也并不等同于通貨膨脹。今年1至9月，我國居民消費價格指數CPI上漲了4.1%，比前8個月提高了0.2個百分點；9月的CPI同比上升了6.2%，比8月份的同比升幅下降了0.3個百分點。

朱之鑫認為，這一輪的物價上漲，主要是由于受農產品特別是食品價格大幅度上漲的影響。由于農產品生產的周期性，價格總水平仍將可能在高位持續一段時間，但整個價格大幅繼續上漲的可能性不大。

據統計，在1－9月的物價上漲中，有3.5個百分點是由于食品價格的上漲引起的。朱之鑫說，中國有句古話叫“糧價漲，百價漲”，只要穩定住了糧價，整個價格就可以穩定住。

朱之鑫說，從國內看，我國糧食已經是三年豐收，今年的夏糧和早稻又獲得了較好收成，今年的夏糧產量是2307億斤，比去年的2278億斤增加了29億斤；早稻去年是637億斤，今年是639億斤。預計秋糧也能獲得較好收成。當前，糧食的庫存是充裕的，預計糧食的價格也會趨于穩定，這是保持價格總水平基本穩定的一個根本性的條件。

從國際上來看，由于國際市場農產品價格上漲，各主要國家也都面臨著食品價格大幅度上漲而推動消費價格上漲的情況。應對糧食特別是食品價格較快上漲成為各國面臨的一個共同任務，隨著糧價的提高、生產的發展，世界上一些主要的玉米、大豆出口國的播種面積都在增加，這樣糧食產量可以保持相對的穩定。

【摘要】居民消費價格指數（CPI）是反映一個地區經濟生活狀況的重要指標，研究分析某一地區的CPI指數變化趨勢有著重要的現實意義。本文通過建立ARIMA模型，對西安市近些年居民消費價格指數數據進行了分析。實證分析的結果表明，ARIMA（3,1,3）模型能夠較好地擬合數據，預測的準確度比較高，可以為市場的短期預測與經濟政策的制定提供一定的參考依據。

【關鍵詞】CPI指數；ARIMA模型；預測

一、引言

居民消費價格指數（CPI）是用來衡量一個地區通貨膨脹率的重要指標。通俗的講，CPI就是該地區市場上一組有代表性的消費品及服務項目的價格水平在一段時間內增長的百分比。一般認為CPI在2~3%屬于可接受范圍內，如果該指標高于3%則認為該地區存在通貨膨脹的風險。[1]由于該指標的重要性，國內學者對于它的研究分析有很高的熱度。劉穎等用季節調整方法對我國CPI時間序列進行分析。[2]雷鵬飛運用季節性ARIMA模型對我國CPI序列進行了有效地分析。[3]郭玉等運用Eviews6構建了ARMA模型對我國的CPI進行分析和預測。[4]我國地理幅員遼闊，每個地區經濟社會狀況有所差異，一個地區的居民消費價格指數更能代表這一地區的經濟生活情況，對于該地區的老百姓更是密切相關。因此，對一個地區CPI指數的分析和預測，可以準確掌握該地區老百姓的生活狀況和未來的經濟發展形勢，對各級政府開展工作具有重要的指導意義。本文通過建立ARIMA模型，對西安市近些年CPI指數的月度數據進行了分析與預測，為經濟政策的制定提供了一定的參考依據。

二、ARIMA模型

在對傳統的時間序列研究分析中，ARMA模型（AutoregressiveandMovingAverageModel）是其中一個重要方法，它是由自回歸模型（AR模型）與移動平均模型（MA模型）為基礎“混合”構成的。但是ARMA模型含有一個假設條件就是該時間序列是平穩的，然而對于大多數的經濟和金融時間序列，受到趨勢、季節等一些隨機因素的影響，會呈現出非平穩的特點。根據這一現象，在本文中使用由博克斯-詹金斯提出的通過將時間序列進行差分變換從而達到平穩的ARIMA模型,[5]來對CPI時間序列進行建模。該模型的表達式如下：其中，ωt是經過d階差分后得到的變量，即；δ為自回歸系數；ɛ為移動平均系數；p為自回歸項數；q為移動平均項數。

[摘要]CPI的構成權重經過了多次變化，2016年國家統計局針對農產品的CPI權重進行下調處理，農產品價格波動對CPI所產生的影響降低，在此之后，會形成數據的分析，但是服務項目對CPI的影響逐漸增高，因此在分析中將權重變化納入到研究中，在比較分析的情況下，明確CPI與農產品價格具體情況關系，遵循政策內容了解影響情況。

[關鍵詞]居民消費結構變遷；農產品價格波動；CPI的影響

從居民消費結構變化分析農產品價格波動對CPI造成的影響，需了解消費結構情況，進行詳細的分類與對比研究，在研究中總結豐富經驗，利用科學方式方法進行探索，提升CPI的影響分析效果，達到預期的工作目的。

1居民消費結構變化

1.1演變情況分析

第一，貧困的居民消費階段。在研究中可以用基本消費中最為主要的內容，分析改革開放以前的計劃經濟情況，在國家優先發展重工業的基礎上，形成了居民的消費結構變化規律。當時的居民消費水平普遍較低，城市的居民收入平均每人326元左右，農村的居民收入平均每人133元左右，居民消費購買的日常用品主要以滿足生存性作為目標。第二，溫飽階段的居民消費結構。在1980年到1990年的階段，國民經濟水平不斷提升，市場環境出現了改變，市場經濟蓬勃發展，在城市與鄉村居民收入水平提高的情況下，商品的種類增加，消費者在消費期間的選擇性得到了良好的拓寬，在消費水平提升的情況下，促進了市場經濟發展。第三，小康階段的消費結構。在小康階段居民將電子信息產品作為主要的消費目標，在此階段經濟得到了良好的發展，市場經濟模式不斷改進與完善，產業結構不斷優化，在企業數量不斷增加的情況下，城鄉居民的收入水平有所提升，逐步追求更加高端的技術產品。第四，現代階段的消費結構。在現代階段人們開始將住房與私人轎車作為主要的消費目標，為了更好的保護低收入人群，國家開始完善保障機制，在居民收入水平提升的情況下，人們的消費心理也出現了一定的轉變，越來越有利于促進消費。在農村區域中，國家推行了稅收改革政策，促進了農民收入的增加。在此之后，居民逐漸形成了享受消費的觀念，并開始提升生活水平。

我國物價水平的變動

我們選取消費者物價指數（CPI）來衡量物價水平的波動，這樣可以只關注最終的消費水平，而不必考慮中間產品的價格影響。同時為了排除季節性因素的干擾，采用CPI的同比增長值來進行分析。圖3反映了1994年1月到2012年7月我國CPI的同比增長值。由上圖不難發現，在1994年1月到1995年12月整整兩年時間里，我國的CPI均在10%以上，存在一定程度的通貨膨脹，尤其在1994年10月，CPI同比增長更是達到了27.7%。自1994年10月份起，我國的CPI同比增長值出現了一段直線下落的時期，由1994年10月的27.7%一路下滑到1999年5月的-2.2%。原因既有國家宏觀調控力度加強的因素，也有來自各種內部和外部沖擊的影響。1999年6月至2003年10月，我國物價水平基本平穩，CPI在0上下小幅波動。2003年11月至2005年3月，物價水平有所提高，之后恢復穩定直至2007年初的水平。2007、2008年兩年，受國際金融危機以及國內大手筆宏觀調控影響，CPI明顯升高，通貨膨脹壓力增大。2009年全球經濟形勢暫趨好轉，國內打擊通貨膨脹力度增強，CPI又由2008年2月的8.7%直線下降到2009年2月的-1.6%。此后維持了一年的低CPI水平。2010年2月~2011年7月，CPI又一路走高，2011年7月，CPI同比增長已經達到了6.5%，之后一年一直緩慢下降。縱觀我國的CPI變化，自1994年以來，我國CPI的波動越來越頻繁，反映了隨著我國市場經濟的不斷深入發展，與世界其他國家之間的聯系越來越緊密，也越容易受其影響。

人民幣匯率變動與我國物價水平關系的實證分析

由以上分析我們看到，自1994年1月至今，人民幣總體上呈升值趨勢，我國的物價水平也越來越多地受到世界其他國家的影響。那么這二者之間到底有何關系？下面將結合人民幣匯率變化的三個階段，分別對每個時期的人民幣實際有效匯率（REER）和消費者物價指數（CPI）構建VAR模型來進行格蘭杰因果關系檢驗和脈沖響應函數分析。（一）第一階段：1994年1月———2005年7月首先對這一時期的REER和CPI進行平穩性檢驗，發現這兩個變量都是一階差分平穩，對這兩個變量建立VAR模型，進而進行協整檢驗，發現二者具有協整關系。通過VAR模型確定最優滯后階數為2階，而且所建立VAR（2）模型特征多項式的逆根都在單位圓內，表明該VAR模型是結構穩定的。因此對其進行滯后2階的格蘭杰因果關系檢驗，結果如下：表1第一階段格蘭杰因果關系檢驗結果表明，在1994年1月到2005年7月，人民幣匯率是國內CPI變動的格蘭杰原因，而CPI變動不是人民幣匯率變動的格蘭杰原因。對這一階段的VAR（2）模型進行脈沖響應函數分析，我們考察8個季度內人民幣實際有效匯率波動對消費者物價指數的響應函數，結果如圖4：圖4第一階段REER波動對CPI的響應函數這一階段的特點比較明顯，符合傳統的匯率傳遞理論。由圖4可以看到，人民幣實際有效匯率與消費者物價水平負相關，人民幣升值能抑制國內的通貨膨脹，但具有4期的滯后，即在人民幣升值4個月以后，對于通貨膨脹的抑制作用達到最大，之后效果不斷減弱。（二）第二階段：2005年8月—2008年7月與第一階段一樣，對這一時期的REER和CPI進行平穩性檢驗，發現這兩個變量都是一階差分平穩，對這兩個變量建立VAR模型，進而進行協整檢驗，發現二者具有協整關系。通過VAR模型確定最優滯后階數為1階，而且所建立VAR（1）模型特征多項式的逆根都在單位圓內，表明該VAR模型是結構穩定的。因此對其進行滯后1階的格蘭杰因果關系檢驗，結果如下：表2第二階段格蘭杰因果關系檢驗結果表明，在2005年8月到2008年7月，人民幣匯率不是國內CPI變動的格蘭杰原因，而CPI變動是人民幣匯率變動的格蘭杰原因。對這一階段的VAR（1）模型進行脈沖響應函數分析，我們考察8個季度內消費者物價指數變化對人民幣實際有效匯率的響應函數，結果如圖5：圖5第二階段CPI變化對REER的響應函數由圖5我們發現，CPI與REER正相關，意味著隨著國內物價水平的不斷提高，人民幣不斷升值，并且這種效應具有持續性。（三）第三階段：2008年8月—2012年7月與前兩個階段一樣，對這一時期的REER和CPI進行平穩性檢驗，發現這兩個變量都是一階差分平穩，對這兩個變量建立VAR模型。進而進行協整檢驗，發現二者具有協整關系。通過VAR模型確定最優滯后階數為2階，而且所建立VAR（2）模型特征多項式的逆根都在單位圓內，表明該VAR模型是結構穩定的。因此對其進行滯后2階的格蘭杰因果關系檢驗，結果如下：表3第三階段格蘭杰因果關系檢驗結果表明，在2008年8月到2012年7月，人民幣匯率變動與國內CPI變動互為格蘭杰原因。對這一階段的VAR（2）模型進行脈沖響應函數分析，我們分別考察8個季度內人民幣實際有效匯率波動對消費者物價指數的響應函數以及消費者物價指數變化對人民幣實際有效匯率的響應函數，結果如圖6、圖7所示：圖6第三階段REER波動對CPI的響應函數圖7第三階段CPI變化對REER的響應函數圖6表明在第三階段人民幣匯率的波動能迅速地對國內物價產生影響，具體而言，人民幣升值一個月后，物價水平下降到谷底，其后抑制通貨膨脹的效果減弱。人民幣升值兩個月后，不但不能降低國內的物價水平，反而會抬高物價水平。同時,圖7表明，在第三階段國內物價水平的變化也會對人民幣匯率產生影響，并且CPI與REER是負相關的，國內物價水平的下降會導致人民幣升值。在國內物價由于受到沖擊而發生變化5個月后，對于人民幣升值的促進作用達到最大，其后這種效果開始減弱。

結果分析

根據以上格蘭杰因果檢驗結果和脈沖響應函數的分析，我們發現，1994年1月到2005年7月，我國物價水平受人民幣實際有效匯率影響比較大，而2005年8月到2008年7月，我國的實際有效匯率反而受國內物價水平的變化影響更大，到了2008年8月以后，人民幣實際有效匯率的變動與國內物價水平互相影響。如前所述，1994年1月到2005年7月,人民幣對美元的名義匯率基本不變，而實際有效匯率則呈小幅上升趨勢，同時CPI同比增長值由較高的25%以上下落到0左右，甚至為負值。可以用開放的小國模型來解釋這一時期我國匯率變動與國內物價變動的關系。本幣升值使得本國居民的購買力增強，通貨膨脹壓力減小，CPI處于較低的水平，而由于本國是小國，國內的物價不會影響到世界物價。所以這一時期，外匯市場波動對我國物價有重大影響，我國物價波動對匯率則沒有影響。2005年8月到2008年7月，我國開始進行匯率市場化的改革，不再盯住單一美元。匯率的形成機制發生變化，不是由外部環境決定，而更多地是受國內經濟發展的影響，所以國內物價對于人民幣匯率有重大影響，相反地，匯率對于國內物價的影響則很小。2008年8月以后，隨著全球經濟金融危機的爆發和我國經濟越來越融入世界經濟，國際市場和國內市場互相影響，匯率與國內物價也彼此受到影響。因此在2005年7月之前，人民幣升值確實能對國內的通貨膨脹起到抑制作用，但是之后，至少歷史的數據表明，人民幣升值對于緩解國內的通貨膨脹效果并不明顯。需要注意的是，后兩個階段時間段比較短，數據量相對有限，可能會影響到實證分析的結果。而且2008年以來，我國宏觀調控的加強，比如四萬億的基礎建設投入，以及其后對于房地產市場的打壓，對于抬高和降低國內物價都有重大影響。因此，要全面厘清二者之間的關系還需要做進一步具體深入的研究。

1

分析貨幣供給問題,有三種觀點:一是,貨幣內生性,即貨幣供給是經濟內生的,其供給數量由經濟運行情況決定的;二是,貨幣外生性,即貨幣供給不依據經濟運行狀況,而由一國貨幣發行當局決定發行數量;三是,貨幣混合論,即貨幣供給不完全由經濟內生,也不完全由貨幣發行當局決定,而是兩者的綜合。對貨幣供給研究,國際上比較著名的學說是貨幣學派的“單一貨幣規則”,主要是由著名經濟學家弗里德曼提出的,該理論核心是貨幣供給增長率等于經濟增長率加上通貨膨脹率。國內有一些學者對貨幣供給也給出了不同答案,但都缺乏實證驗證;但也有一些實證研究,利用VEC模型和VAR模型進行分析研究,但都不太系統,如馮玉明、袁紅春、俞自由在《中國貨幣供給內生性或外生性問題的實證》一文中指出我國貨幣具有較強的內生性,但其在分析方法上比較簡單;李曉華、侯傳波、陳學彬在《我國貨幣內生性問題的實證研究》一文中利用VAR模型對貨幣供給進行分析,但其在選擇變量方面只是用財政預算支出,出口額和居民消費價格指數三變量來分析廣義貨幣M2,并且在分析時也過于簡單。因此,本文通過建立向量自回歸模型(VAR模型)來實證分析我國貨幣供給問題,在選擇模型變量方面和深入分析方面也有很大的突破。

2基于VAR模型的實證分析

經濟學中,影響一國貨幣供給有很多因素,如一國經濟增長率,居民消費價格指數,工業品出廠價格指數,一國貨幣匯率體制,貨幣供給預期,國際金融市場對本國貨幣供給的影響,嚴重自然災害或者是重大突發性事件如地震等等因素。如果把影響一國貨幣供給的因素作為解釋變量,把一國貨幣供給作為被解釋變量,就可以建立一個關于我國貨幣供給的函數。以廣義貨幣增長率M2表示我國貨幣供給,GDP,CPI,PPI,HUILV表示影響我國貨幣供給的經濟增長率,居民消費價格指數,工業品出廠價格指數和我國匯率變動率等各種因素,則我國貨幣供給函數可以表示為:M2=f(GDP,CPI,PPI,HUILV⋯),具體分析如下。

2.1數據平穩性檢驗

廣義貨幣M2供給增長率,GDP增長率,居民消費價格指數CPI,匯率變動率和工業品出廠價格指數PPI,在1990-1998年數據線性趨勢起伏不定,數據明顯不平穩,須進行單位根檢驗,檢驗結果表明廣義貨幣M2供給增長率,GDP增長率,居民消費價格指數CPI,匯率變動率和工業品出廠價格指數PPI在5%的顯著水平下都是不平穩的;對其進行一階差分,得到ΔM2,ΔGDP,ΔCPI,ΔHUILV,ΔPPI再對其進行單位根ADF檢驗,其ADF檢驗統計量均小于顯著性水平5%的臨界值,拒絕原假設,表明至少可以在95%的置信水平下拒絕原假設,差分序列ΔM2,ΔGDP,ΔCPI,ΔHUILV,ΔPPI均不存在單位根,為平穩時間序列。因此,廣義貨幣M2供給增長率,GDP增長率,居民消費價格指數CPI,匯率變動率和工業品出廠價格指數PPI這5個序列具有相同的單整階數,均為一階單整I(1)過程。