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［摘 要］本文基于2009、2010年月度数据,建立CPI与货币供给量M2、房地产价格指数、社会零售商品总额、固定资产投资总额、进出口总额的多元回归模型,并对回归模型进行统计检验。结论显示：货币供应量、房地产价格指数与CPI有较好的线性关系,模型显著性较高。短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。
［关键词］CPI；影响因素；多元回归
［中图分类号］F011 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）23-0153-02
1 理论及文献回顾
长期以来,经济学家对通胀成因的认识在不断地深入和发展,从来没有达成一致的意见。对于通胀成因的理论大致有货币现象的通胀理论、成本推动型、需求拉动型、结构型通货膨胀理论。对于导致CPI上涨的因素分析,也是主要围绕货币供给、投资与消费、利率汇率、外汇储备、食品和住房价格等。高玲、李时椿(2008)利用统计数据对20年来的定期存款利率的变化进行了分析,同时实证分析了2005年1月到2008年7月之间我国CPI的变化和货币供应量变化之间的相关关系,得出了这段时间内消费价格指数的变化率和狭义货币供应量的变化率之间的关系是正相关的。王众、魏慧丰、郭希明(2006)选择了若干影响消费价格指数的因素,重点分析了居民消费率与全社会固定资产投资对消费价格指数的影响,分析结果为我国居民消费率每年对消费价格指数的影响不大,与此相反固定资产投资对消费价格指数的影响却很明显。王军平(2006)就住房价格对CPI的影响作了分析,他认为房价上涨对消费价格指数的影响是复杂且多维度的,房价上涨通过一个住房类权数这个中间纽带将上涨的效应传递至消费价格指数中去,结果不仅提高了CPI的整体水平也会导致CPI构成中其他商品的价格发生上涨。
2 分析方法及数据
本文主要采用基于多元回归模型的分析方法。结合上诉理论成果及近两年我国宏观经济的发展情况,选取广义货币供给量M2(X1)、房地产价格指数(X2)、社会零售商品总额(X3)、固定资产投资总额(X4)、进出口总额(X5)为影响消费者物价指数CPI(Y)的因素,建立Y与X1、X2、X3、X4、X5的多元回归模型,试图找到短期内对CPI有较强影响的宏观经济变量,对CPI上涨因素进行相应分析。以上,CPI(Y)、房地产价格指数(X2)为指数量纲,单位为100；广义货币供给量M2(X1)、社会零售商品总额(X3)、固定资产投资总额(X4)单位为亿元人民币；进出口总额(X5)单位为亿美元。回归分析中,将广义货币供给量M2(X1)的单位调整为万亿元,以便于模型的规范。以上数据均来自国家统计局、中国人民银行、海关总署官方网站。本文多元回归分析使用的软件是SPSS13.0。
3 回归模型
选用逐步回归的方法,回归方程为：Y=70.004+0.231X1+0.159X2(X1：广义货币供应量M2,单位为万亿元；X2：房地产价格指数)
3.1 拟合优度检验
模型拟合优度R2=0.926,回归模型对于文章选取的2009年1月至2010年10月的观测值拟合程度较好。
3.2 回归方程显著性F检验及系数显著性T检验
回归模型F值为106.670,P值为0.000,回归模型通过方程显著性F检验,X1(货币供应量M2)、X2(房地产价格指数)整体能够建立与Y(CPI)之间较为理想的线性回归模型。同时,方程通过系数显著性T检验,X1、X2的系数较为显著。
4 计量经济学检验
4.1 异方差检验
等级相关系数法在检验回归方程异方差时使用较为广泛。构造T统计量如下：
t=n-2rs1-r2s(rs为等级相关系数)
计算得：t1=1.145042、t2=1.28331均小于t-(n=2)=1.725(α=0.05,n=22),所以,异方差问题不存在。
4.2 自相关检验
D.W检验是广泛用于模型自相关检验的方法,构造D.W统计量为：
D.W=nt=2(et-et-1)2nt=2e2t
计算得：D.W=1.802287,查D.W分布表有：dL=1.2,dU=1.41,则dU＜D.W＜4-du成立,即方程不存在自相关的问题。
4.3 多重共线检验
方差扩大因子法是一种有效检验多重共线的方法,如果方差扩大因子(VIF)≥10,认为该自变量与其他自变量间有严重多重共线性。模型中,X1(货币供应量M2)的VIF值为5.490,X2(房地产价格指数)的VIF值为5.490,均小于判断标准10。所以,我们可以信赖模型不存在严重多重共线性。
5 结 论
短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。要控制CPI的持续上涨,必不可少的措施就是减少货币供给量。年内,央行已多次提高存款准备金率至目前的18.5%,同时还有继续加息的可能。于近日召开的中央经济工作会议也将“抑通胀”作为明年经济工作的重点。可见,政府采取收紧银根减少货币供应量的决心。在很多其他有关CPI上涨因素的研究中,固定资产投资和零售商品总额二者对于CPI也具有线性关系,其选取的数据是比较长期的、以年度计算的数据。固定资产投资和零售商品总额对于CPI的影响具有滞后性。由于基于长期和短期研究的不同,选取的数据及分析结果存在差异。本文的分析有力说明了短期内,货币供应量是影响我国CPI持续上涨的主要原因。
房地产价格指数也是影响CPI上涨的重要原因。房地产价格高居不下,对整个物价上涨起到推波助澜的作用。居民在实际生活中,有相当大一部分支出用于日益高涨的房价中,房价成为许多家庭主要的开支和负担,其对CPI的影响也是可想而知。房地产价格指数在影响CPI上涨过程中的作用也说明了我国通胀具有结构性通胀的特点,我国制造业发展的滞后以及二元经济的存在,使得资金流向严重失衡,物价炒作时有出现,金融地产投机盛行。其政策指导意义就在于控制CPI的上涨,在采取货币手段的同时,着力调整我国产业结构,引导资金流向,使经济平衡发展,才能从根本上遏制CPI的持续上涨。
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文
［关键词］CPI；影响因素；多元回归
［中图分类号］F011 ［文献标识码］A ［文章编号］1005-6432（2011）23-0153-02
1 理论及文献回顾
长期以来,经济学家对通胀成因的认识在不断地深入和发展,从来没有达成一致的意见。对于通胀成因的理论大致有货币现象的通胀理论、成本推动型、需求拉动型、结构型通货膨胀理论。对于导致CPI上涨的因素分析,也是主要围绕货币供给、投资与消费、利率汇率、外汇储备、食品和住房价格等。高玲、李时椿(2008)利用统计数据对20年来的定期存款利率的变化进行了分析,同时实证分析了2005年1月到2008年7月之间我国CPI的变化和货币供应量变化之间的相关关系,得出了这段时间内消费价格指数的变化率和狭义货币供应量的变化率之间的关系是正相关的。王众、魏慧丰、郭希明(2006)选择了若干影响消费价格指数的因素,重点分析了居民消费率与全社会固定资产投资对消费价格指数的影响,分析结果为我国居民消费率每年对消费价格指数的影响不大,与此相反固定资产投资对消费价格指数的影响却很明显。王军平(2006)就住房价格对CPI的影响作了分析,他认为房价上涨对消费价格指数的影响是复杂且多维度的,房价上涨通过一个住房类权数这个中间纽带将上涨的效应传递至消费价格指数中去,结果不仅提高了CPI的整体水平也会导致CPI构成中其他商品的价格发生上涨。
2 分析方法及数据
本文主要采用基于多元回归模型的分析方法。结合上诉理论成果及近两年我国宏观经济的发展情况,选取广义货币供给量M2(X1)、房地产价格指数(X2)、社会零售商品总额(X3)、固定资产投资总额(X4)、进出口总额(X5)为影响消费者物价指数CPI(Y)的因素,建立Y与X1、X2、X3、X4、X5的多元回归模型,试图找到短期内对CPI有较强影响的宏观经济变量,对CPI上涨因素进行相应分析。以上,CPI(Y)、房地产价格指数(X2)为指数量纲,单位为100；广义货币供给量M2(X1)、社会零售商品总额(X3)、固定资产投资总额(X4)单位为亿元人民币；进出口总额(X5)单位为亿美元。回归分析中,将广义货币供给量M2(X1)的单位调整为万亿元,以便于模型的规范。以上数据均来自国家统计局、中国人民银行、海关总署官方网站。本文多元回归分析使用的软件是SPSS13.0。
3 回归模型
选用逐步回归的方法,回归方程为：Y=70.004+0.231X1+0.159X2(X1：广义货币供应量M2,单位为万亿元；X2：房地产价格指数)
3.1 拟合优度检验
模型拟合优度R2=0.926,回归模型对于文章选取的2009年1月至2010年10月的观测值拟合程度较好。
3.2 回归方程显著性F检验及系数显著性T检验
回归模型F值为106.670,P值为0.000,回归模型通过方程显著性F检验,X1(货币供应量M2)、X2(房地产价格指数)整体能够建立与Y(CPI)之间较为理想的线性回归模型。同时,方程通过系数显著性T检验,X1、X2的系数较为显著。
4 计量经济学检验
4.1 异方差检验
等级相关系数法在检验回归方程异方差时使用较为广泛。构造T统计量如下：
t=n-2rs1-r2s(rs为等级相关系数)
计算得：t1=1.145042、t2=1.28331均小于t-(n=2)=1.725(α=0.05,n=22),所以,异方差问题不存在。
4.2 自相关检验
D.W检验是广泛用于模型自相关检验的方法,构造D.W统计量为：
D.W=nt=2(et-et-1)2nt=2e2t
计算得：D.W=1.802287,查D.W分布表有：dL=1.2,dU=1.41,则dU＜D.W＜4-du成立,即方程不存在自相关的问题。
4.3 多重共线检验
方差扩大因子法是一种有效检验多重共线的方法,如果方差扩大因子(VIF)≥10,认为该自变量与其他自变量间有严重多重共线性。模型中,X1(货币供应量M2)的VIF值为5.490,X2(房地产价格指数)的VIF值为5.490,均小于判断标准10。所以,我们可以信赖模型不存在严重多重共线性。
5 结 论
短期内,货币供应量是影响我国CPI持续走高的主要原因。要控制CPI的持续上涨,必不可少的措施就是减少货币供给量。年内,央行已多次提高存款准备金率至目前的18.5%,同时还有继续加息的可能。于近日召开的中央经济工作会议也将“抑通胀”作为明年经济工作的重点。可见,政府采取收紧银根减少货币供应量的决心。在很多其他有关CPI上涨因素的研究中,固定资产投资和零售商品总额二者对于CPI也具有线性关系,其选取的数据是比较长期的、以年度计算的数据。固定资产投资和零售商品总额对于CPI的影响具有滞后性。由于基于长期和短期研究的不同,选取的数据及分析结果存在差异。本文的分析有力说明了短期内,货币供应量是影响我国CPI持续上涨的主要原因。
房地产价格指数也是影响CPI上涨的重要原因。房地产价格高居不下,对整个物价上涨起到推波助澜的作用。居民在实际生活中,有相当大一部分支出用于日益高涨的房价中,房价成为许多家庭主要的开支和负担,其对CPI的影响也是可想而知。房地产价格指数在影响CPI上涨过程中的作用也说明了我国通胀具有结构性通胀的特点,我国制造业发展的滞后以及二元经济的存在,使得资金流向严重失衡,物价炒作时有出现,金融地产投机盛行。其政策指导意义就在于控制CPI的上涨,在采取货币手段的同时,着力调整我国产业结构,引导资金流向,使经济平衡发展,才能从根本上遏制CPI的持续上涨。
注：本文中所涉及到的图表、注解、公式等内容请以PDF格式阅读原文