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提要 本文运用VAR模型对中国居民消费价格指数的影响因素进行实证研究。研究表明，我国居民消费价格指数的影响因素主要来自于食品和居住两大类别，而且长期的影响程度是显著的，带来的影响有其滞后性。因此，在目前物价上涨的严峻形势下，应针对消费价格指数的两大主要影响因素采取长期的宏观调控政策。
一、数据收集与变量选择
居民消费价格指数（以下简称CPI）是反映一定时期内居民消费价格变动趋势和变动程度的相对数，是以居民购买并用于消费的一组代表性商品和服务项目价格水平的变化情况来反映居民消费价格变动幅度的国民经济核算统计指标。本文收集了居民消费价格分类指数，其中包括食品、烟酒及用品、衣着、家庭设备用品及服务、医疗保健和个人用品、交通和通信、娱乐教育文化和居住（烟酒及用品统计数据不完全，故不纳入统计），样本区间1993～2007年。（表1）
根据表1的原始数据拟合出各种指数曲线走势图，如图1。（图1）
从图1来看，食品价格和居住价格是决定居民消费价格走势抬高的两大主导力量。
第一，对于占CPI权重的1/3的食品，对CPI走势具有支配性的作用。国家统计局发布的数据显示2008年2月居民消费价格上涨的主要动力之一来源于食品类价格的较快上涨。食品类价格同比上涨23.3%。在食品价格中，肉禽及其制品价格上涨45.3%，鲜菜价格上涨46.0%，粮食价格上涨6.0%，油脂价格上涨41.0%，水产品价格上涨13.8%，乳及乳制品价格上涨16.4%，鲜果价格上涨8.7%，鲜蛋价格上涨6.0%，调味品价格上涨4.1%。从数字本身就可以看出，占到消费者指数中最大权重的食品类别带动了整个CPI的增长。
第二，国家统计局发布的数据显示，2008年2月居住类价格同比上涨6.6%。其中，水、电及燃料价格上涨6.5%，建房及装修材料价格上涨5.9%，租房价格上涨4.5%。此外，图1最显著的指数上涨为居住价格，涨幅之剧烈是消费价格总指数中其他类别无法比拟的。现行CPI中居住价格指数分解为三个价格指数，分别是水、电及燃料价格，建房及装修材料价格和租房价格。虽然目前没有将房价直接纳入其中，但是通过居住价格指数能间接反映房地产价格对居民消费的影响。
二、建模过程
在对图1分析的基础上，选取居民消费价格指数（CPI）、食品价格指数（FOOD）、居住价格指数（RES）三个变量，在此基础上建立一个向量自回归模型（VAR），在模型中将居民消费价格指数作为最主要的内生变量，选取食品和居住这两个消费价格指数中权重比较大的类别，从居民消费价格指数内部的组成因素来反映CPI的变动情况，本文选用了1993～2006年之间的年度数据并采用时间序列的分析方法来描述三个变量之间的动态关系，采用的计量经济学软件为eviews3.0。
1、VAR模型的建立与估计。1980年西姆斯将VAR模型引入经济学中，推动了经济系统动态性分析的广泛应用，VAR模型常用于预测相互联系的时间序列系统及分析随机扰动对变量系统的动态冲击，从而解释各种经济冲击对经济变量形成的影响。
因为该模型是建立在小样本基础上的，所以在选择滞后阶数P时，一方面为了反映所构造模型的动态特性；另一方面为了有足够的自由度，参照SIC和SC准则，选取滞后阶数为2，构造一个VAR（2）模型，如下：
CPI■FOOD■RES■=A■+B■CPI■FOOD■RES■+B■CPI■FOOD■RES■+?着■?着■?着■
A■和B1、B■是待估计的参数矩阵。?着■是随机扰动项，他们之间互相可以同期相关，但是不能与自身的滞后值相关以及等式右边的变量相关。
运用eviews3.0对上述模型进行估计，结果如表2。（表2）
2、数据分析。从VAR模型输出的结果中，可以看出：
（1）消费者价格总指数的滞后一期对于自身的影响为正，滞后二期的影响也为正，但滞后二期比滞后一期的影响显著。我们可以认为，CPI滞后二期值对CPI产生了显著正效应。
（2）食品价格指数的滞后一期和滞后二期值对于CPI的影响同样都是显著的，只是反映在一正一负两个方向，滞后一期的食品价格指数对CPI的影响是正向的，而滞后二期对CPI的影响反映为负方向的影响程度。
（3）居住价格指数的滞后一期与滞后二期值对于CPI的影响同食品价格指数一样，同样一正一负两个方向的影响，同样通过T检验的显著性，只是居住价格指数在其影响程度上不及食品价格指数对CPI的影响程度那么高。
（4）输出结果中还包括了每个方程的标准OLS回归统计量，其中可以看出对于每个方程其R的数值都很大，这说明方程对因变量拟合的较好。AIC与SC的值都比较小，说明滞后阶数的确定基本合理，总的来说模型的模拟效果比较好。
三、评价性结论
根据以上分析，可以得到如下结论：从简单的折线图上，可以明显地看出消费价格指数的八大类别中，食品和居住是拉动CPI上涨的两个主因，三者都呈现出上涨趋势，特别居住这一类别与CPI上涨的情况有趋同态势。图1能简单反映出食品和居住这两大因素对当期CPI的影响。因为本文选用的是时间序列数据，而传统的线形回归方法不再适用于分析这三大变量的动态关系，因此我们采用向量自回归模型这种非结构性的多方程模型来建立各个变量之间的关系。VAR模型的估计结果中，我们可以看出滞后两期的各个变量的相互影响都是显著的，而影响方向和程度则各不相同。CPI的滞后一期对CPI呈现出正影响，而滞后两期也对CPI产生正影响，由此证明了上一年的物价上涨有带动下一年物价上涨的趋势。而食品与居住这两大类别的滞后一期对CPI产生正影响，滞后两期对CPI产生负影响，这体现了食品价格指数与居住价格指数对CPI影响的时滞性。因此，在目前物价上涨的严峻形势下，应针对消费价格指数的两大主要影响因素采取长期而非短期的宏观调控政策。■ |
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