ppi-cpi剪刀差
PPI和CPI的剪刀差
PPI和CPI的剪刀差
PPI和CPI的剪刀差意思就是：PPI在上涨，但是CPI在下跌；或者是PPI在下跌，CPI在上涨。
CPI表示居民消费指数，PPI是工业生产价格指数，出现剪刀差是很正常的，但如果剪刀差过大，则意味着：
1、CPI上涨说明居民消费水平近期增加，但是只是对生活必需品需求增加。
PPI下降，说明制造业和工业正在衰退，而现阶段我国还是以工业和制造业为主，CPI和PPI长期剪刀差，则国家经济可能会滞涨。
2、如果PPI在下跌，原材料成本可能会降低，但也可能反应出需求疲软；CPI上升，说明很多产品价格在上涨，此时经济有通胀的压力。
CPI-PPI剪刀差收窄对经济和资产价格的影响分析
9 月 CPI、PPI 双降，服务消费、投资走强，食品价格走低 .........................................................................................3 CPI 续降，供需矛盾缓解，消费显著改善，仍需关注就业压力 .............................................................................3 PPI 微降，主因生活资料拖累，黑色强反映投资需求仍旺 ....................................................................................4
着眼当下：CPI-PPI 剪刀差收窄的本质 ......................................................................................................................5 CPI-PPI 剪刀差收窄的原因 ................................................................................................................................5 CPI-PPI 剪刀差收窄反映了什么问题？ ...............................................................................................................5 CPI-PPI 剪刀差与企业盈利的关系 ...............................................................................................................5 CPI-PPI 剪刀差与经济表现的关系 ...............................................................................................................7
“剪刀差”又在扩大
“剪刀差”又在扩大
吴超
【期刊名称】《中国国情国力》
【年(卷),期】1992(000)004
【摘要】工农产品比价不合理是旧中国遗留下来的,不合理的主要表现是,在交换过程中,工业品的价格长期高于其价值,农产品的价格长期低于其价值,价格与价值长期严重背离。
新中国成立后,特别是党的十一届三中全会以后,党和政府对解决这一问题十分重视,采取一系列措施来缩小工农产品比价之间的不合理差距。
那么,改革开放以来,我国工农产品之间比价差距变化情况如何,有哪些影响,发展趋势又怎样呢?【总页数】3页(P17-19)
【作者】吴超
【作者单位】无
【正文语种】中文
【中图分类】F726.1
【相关文献】
1.CPI、PPI剪刀差扩大但无通胀之忧 [J], 张倪;张菀航
2.M1、M2增速剪刀差扩大与流动性陷阱预期 [J], 黄婷婷
3.工农业商品价格剪刀差扩大的思考 [J], 杨国庆
4.对近两年来新疆工农业商品价格剪刀差扩大状况的分析 [J], 热孜万·阿吾提
5.经济转型中的新剪刀差与城乡消费差距的扩大 [J], 柳思维;唐红涛
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第十章 通货膨胀与通货紧缩
2012 年 12月消费者价格指数 （ CPI ） 较上年同期 增长2.5% ，较上月上升 0.5 个百分点。 11月工业 生产者出厂价格指数（PPI）同比下降1.9%，连续 十个月维持负增长。
CPI:当月同比增长 %
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上月回落幅度扩大,鲜蛋和水产品也继续保持回落,
而牛、羊肉、水果和牛奶价格有不同程度上涨;非 食品价格较上两月季节性高位后回落;此外,服务价 格环比增幅-0.2%,今年以来首次负增长,但仍位于历 史同期均值水平以上,反映出经济回暖面临压力。
2、11月CPI同比上涨3.0%。由于负的产出缺口连续两个 月扩大,11月CPI同比较上月回落,预计四季度CPI同比为 3.0%,12月通胀或由于翘尾因素叠加产能过剩回落至3%以 内,预计为2.8%。食品价格中肉禽类价格略有回落,但仍保持 今年以来的较高位置,能繁母猪和生猪存量均处于历史高位, 受原料成本上升压力小影响,猪粮比位于盈亏平衡点上方,养
恶性通货膨胀——法币购买力变迁
100元法币的购买力 1937：两头牛 1941：一头猪 1945：鱼一条 1946：鸡蛋一个 1947：油条1/5根 1948：大米两粒 1937，6——1949，5；物价上涨3.68*1013倍， 年均上涨近14倍
一战后德国通货膨胀 (1923年每月上涨2500%)
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湖北省CPI和PPI关系的实证分析
湖北省CPI和PPI关系的实证分析张利斌;刘龙飞;冯益【摘要】对湖北省2001年1月至2010年11月的CPI和PPI进行了协整检验和格兰杰因果关系检验,结果显示,在所检验的时间区间,CPI与PPI存在长期均衡关系,CPI和PPI之间在滞后1～3个月的基础上互为格兰杰因果关系,而直到滞后13个月,CPI一直是PPI的格兰杰原因,说明短期存在PPI和CPI的相互价格传递,长期存在着CPI向PPI的价格传递;建立了PPI关于CPI滞后项的二次回归模型,指出t 期PPI是(t-1)期CPI的一元二次函数;通过对2010年12月PPI的真实值和根据函数拟合得到的预测值进行对比分析,验证了模型的可靠性.【期刊名称】《中南民族大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2013(032)001【总页数】6页(P129-134)【关键词】居民消费价格指数;工业品出厂价格指数;协整关系;格兰杰因果关系;价格传递【作者】张利斌;刘龙飞;冯益【作者单位】北京大学光华管理学院,北京100084;中南民族大学经济学院,武汉430074;中南民族大学经济学院,武汉430074;华中科技大学管理学院,武汉430074【正文语种】中文【中图分类】F061CPI(居民消费价格指数)和PPI(工业品出厂价格指数)是我国价格指数体系中最重要的两种价格指数，它们较好地显示了社会经济运行状态，代表了一定时期商品市场和生产要素市场中供求关系的变化情况.从供给角度，PPI的涨跌会顺着产业链传导到零售价格和服务项目上;从需求角度，CPI的涨跌也会通过市场和投资心理因素反馈给PPI.由于对CPI与PPI之间相互关系的研究结论能用于解释物价指数下降或者上升的经济现象，并能对经济未来走势进行预测，为政府制定宏观调控政策(如价格政策和居民消费政策)起到重要的指导作用.因而，在经济发展的不同时期，两者之间可能存在的多种关系也引起了理论界和实务界的广泛关注，尤其是两者的“传递”问题［1-3］.学者大多以PPI向CPI的价格传递为假定，从理论和实证角度探讨了PPI向CPI的传递效率和时滞问题.刘敏等(2005)采用1990年以来的山东省月度同比价格指数利用相关矩阵和相关系数考察了CPI与PPI及其各构成部分的相关关系，认为PPI与CPI之间具有带有明显滞后期影响的线性关系，PPI的变动在滞后一段时期后一定会影响CPI的变动［4］.贺力平(2008)采用全国2001年1月至2008年7月数据得出了不同的结论，指出，CPI是PPI的格兰杰原因，后者经过1～3个月左右的时滞对前者的变动做出反应［1］.姜义美(2006)采用全国1997年1月至2005年10月数据，指出，不同时期两者之间的传递关系不一样:自1997年以来，PPI波动4个月后对CPI影响最为显著;而从2002年11月到2005年10月的数据表明，CPI对 PPI有短期和中长期影响［5］.还有学者进行了双向检验，张延群(2007)根据全国1999年1月至2005年12月数据对消费价格指数、商品零售价格指数、原材料燃料动力购进价格指数和工业品出厂价格指数建立协整向量自回归模型，指出，从长期看，消费价格指数的走势决定商品价格指数走势;从短期看，原材料价格指数的上涨会引起消费价格指数的上涨［6］.近期的研究多采用建立VAR模型等计量方法对CPI和PPI的相互关系及其影响因素进行了探讨(方燕，尹元正，2009［7］;杨宇，陆奇岸，2009［8］)，得到了CPI与PPI保持相互影响的正向时滞关系.通过文献回顾，我们发现，目前研究有以下特点:第一，采用的数据大多是全国数据，样本区间并不一致;第二，现有结论缺乏一致性;第三，对行政省数据进行检验还很鲜见.虽然我国各省并不是独立的经济体系，但是，目前不少省份的经济规模已超过许多独立经济体，同时，不同省份的CPI和PPI具有较大差别.例如，通过对2001年1月至2011年12月湖北省和广东省CPI、PPI数据的比较，我们发现绝大部分时间内湖北省两个指标的数值均高过广东省.本文以湖北省为例，探究我国行政省CPI和PPI之间的传递规律.结果表明:在考察期内，湖北省的PPI与CPI互为格兰杰原因，它们两者都倾向于两个月时滞后引起对方的同方向变动，而在全国水平上，大多数研究结论都认为PPI对CPI的影响较小，即PPI与CPI的倒挂现象，因此本文的研究结果从一个侧面反映了湖北省区别于全国的经济发展特点.1 辨析CPI与PPICPI主要反映消费者购买商品和服务的价格变化情况，由8项分类指标构成，由国家每5年修定一次权重进行计算.PPI主要反映工业产品在出厂时的价格变动趋势和变动程度的相对数.CPI与PPI的“商品篮子”的构成有所不同，存在重合和区别.CPI与PPI的联系:统计范围具备重合性，即生活资料这一部分.就这部分商品而言，它们是CPI与PPI的比较直接的联系纽带，但同时也存在差别，主要在于商品计价的方式，如批发价格与零售价格，以及它们在计算时所占的权重.CPI与PPI的区别:第一，PPI较少包含服务项目，而CPI则包括很多服务项目在内;第二，在农副产品上，PPI仅涉及进入工业加工环节的那部分，而CPI则还涉及未进入工业加工环节的农副产品;第三，PPI涉及许多其最终用途为出口的产品，即不进入国内消费市场的部分，而CPI则涉及许多进口的工业品.因此，在客观上并不能保证CPI与PPI的变动幅度总能保持一致.本文使用2001年1月至2010年11月湖北省月度同比数据对PPI和CPI大类构成的权重进行了一个快速和近似的估算.这个快速估算基于这些产品类别权重在样本期间保持不变的假定.这里采用OLS法，依据公式CPI(PPI)βi=1(βi为各产品类别的权重，Xi为各构成项目).表1给出两个指数各构成类别的估算权重系数.从上述估算结果可看到，湖北省PPI中生产资料和生活资料的权重分别约为75.6%和24.4%;CPI中物品和服务的权重大约分别为77.9%和22.1%.生活资料在PPI和CPI中所占的权重的差别是比较大的.表1 CPI与PPI权重系数Tab.1 Weight coefficient of CPI and PPI75.6%居住14.4% 采掘 3.7%娱乐教育文化用品及服务 16.6% 原料 26.6%衣着 11.6% 加工45.3%交通和通信 9.7% 生活资料: 24.4%医疗保健及个人用品 7.1% 食品 12.5%家庭设备用品及服务 5.5% 衣着 5.6%烟酒及用品 2.1% 一般日用品 2.0%耐用消费品CPI PPI食品 33.1% 生产资料:4.3%2 对湖北省CPI和PPI的格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验方法对因果关系的定义是:如果一个变量的滞后值能有效的帮助预测另一个变量，那么这个变量就是另一个变量的格兰杰原因.这意味着CPI与PPI的关系存在4种可能:(1)CPI是PPI的格兰杰原因，PPI不是CPI的格兰杰原因;(2)CPI不是PPI的格兰杰原因，PPI是CPI的格兰杰原因;(3)CPI是PPI的格兰杰原因，PPI也是CPI的格兰杰原因，即双向格兰杰因果关系;(4)CPI不是PPI的格兰杰原因，PPI也不是CPI的格兰杰原因，即CPI和PPI之间不存在格兰杰因果关系，是相互独立的.格兰杰因果关系检验的表达式为: 在两个公式中，下标i表示时滞长度(本文使用月度数据，因此它们为滞后月度数);k表示滞后阶数;αi和βi分别是因变量滞后值和自变量滞后值的系数;μt和εt为满足统计要求的随机误差项.这是一个未设限制的检验模型，这个检验模型的原假设为:βi组整体系数为0，即:其中i为选取的滞后数.若H0假设成立，即因变量的滞后值对自变量没有预测力，即因变量不是自变量的格兰杰原因.检验过程就是根据这个模型构建并计算F统计量的值，和F统计量的P值，然后与显著性进行比较，最后得出因果关系检验的结果.图1 湖北省CPI与PPI走势图(数据来源:中经网)Fig.1 Trend of CPI and PPI in Hubei Province本文采用湖北省2001年1月到2010年11月的CPI与PPI的月度数据进行计量检验，共有108个观察值，如图1所示.选取这段时期数据的原因在于:一是因为2001年以前的数据不完整，不便于数据的调整;二是从我国经济发展历史来看，由于经济体制的转变和开放政策的变化导致不同时期CPI与PPI的情况不同，所以选择相对较近时期是比较合适的.图1显示:在观察期，两者总体起伏趋势既有一定程度的类似性，但也存在着明显的差异，例如在一些年份中，出现了“剪刀差”走势，值得注意的是，从2002年底到2007年中期，以及2008年底都表现出PPI 超过CPI的情况.为了保证检验的准确程度，本文对数据进行了调整:一是调整为以2000年为基期的月度同比数据序列，使用同比数据可以在很大程度上剔除季节因素的影响;二是进行对数化处理，减少异方差性的影响，但对于经济意义分析没有影响;三是采用Census X12方法，从数据上看，在采用同比数据后仍然具有明显的季节特征，所以进一步采用了国际通用的X12方法进行季节调整.第一步，数据序列的平稳性检验.协整检验和格兰杰因果关系检验的检验条件都要求事先进行数据的单位根检验，前者是需要保证两个数据序列具有相同的单位根个数，也称单整的阶数，后者则要求数据序列是平稳的.这里采用ADF单位根检验方法.从表2可以看到检验结果为:CPI与PPI数据的对数序列都是一阶单整的，即I(1).意味着CPI与PPI序列都是不平稳的，但单整阶数相同，所以可以进行协整检验，同时，在进行一阶差分处理后都可以达到平稳，从而可以进行格兰杰因果关系检验.表2 ADF单位根检验结果Tab.2 Results of the ADF unit root test注:*表示5%显著水平不平稳LNPPI－0.059123 0.9503 不平稳△LNCPI－8.827574 0.0000 平稳△LNPPI－12.12857 0.0000 平稳ε1－2.244663 0.0245 平稳*ε2－2.324411 0.0200 平稳平稳性LNCPI 1.211810 0.9981 t统计量 p值*第二步，协整检验.因为只有两组数据序列，所以采用E-G两步法:首先对两个变量采用OLS法进行回归估计，然后检验得到的残差序列的平稳性，如果残差序列平稳则说明存在协整关系.协整方程表达式:残差ε1和ε2的单位根检验结果如表2所示，在5%显著水平上都通过了检验，所以可以认为CPI与PPI之间存在协整关系.第三步，格兰杰因果关系检验.采用Eviews6.0进行格兰杰因果关系检验结果如表3.A代表零假设:DLNPPI does not Granger Cause DLNCPI，B 代表零假设:DLNCPI does not Granger Cause DLNPPI.通过建立VAR模型获取AIC、SC 和似然对数值进行检验我们可以得到1或2为最优滞后阶.表3 格兰杰检验结果Tab.3 Results of the Granger test零假设阶数 t统计量 p 值A 9.67919 0.0024 B 1 10.2439 0.0018 1 A 4.16130 0.0181 B 2 7.75178 0.0007 2 A 2.68157 0.0504 B 3 4.85915 0.0033 3 A 2.01831 0.0972 B 43.60776 0.0085 4 A 1.61244 0.1634 B 5 2.96637 0.0153 5………… …………A 12 0.79760 0.6517 B 12 2.18992 0.0196 A 13 1.20152 0.2944 B 13 1.94491 0.0373 A 14 0.99877 0.4635 B 14 1.61933 0.0934综上，2001年1月到2010年11月的湖北省的CPI与PPI月度同比数据对数序列为一阶单整序列;E－G两步法检验结果表明两者存在协整关系;在考察期间，滞后1～3期的CPI和PPI互为格兰杰因果关系，互相都有预测帮助;4～13期PPI 不是CPI的格兰杰原因，但CPI一直是PPI的格兰杰原因;14期之后双方互相不为格兰杰原因.3 PPI关于CPI滞后项的二次拟合回归分析鉴于以上分析结果，考虑到1～13期CPI一直是PPI的格兰杰原因，下面建立PPI关于CPI的函数关系.即使PPI和CPI原数据均不是平稳序列，但经检验他们之间存在协整关系，而具有协整关系的经济变量具有长期的稳定关系，因此可以使用经典回归模型方法建立PPI和CPI滞后项的回归模型.运用OLS回归分析的方法，讨论 PPIt关于CPIt－1，CPIt－2，CPIt－3的回归函数，考虑到CPIt－1，CPIt－2，CPIt－3可能存在多元共线性的影响，这里采用逐步回归的方法对数据进行拟合，由于 CPIt－2，CPIt－3的系数估计值均没有通过t检验，不显著，予以剔除，得到的回归结果如表4所示.表4 回归结果Tab.4 Result of the regressionvariable coefficient t－p Adjusted R2F－p c－16.4671 0.0422 CPIt－11.1598 0.00000.6518 0.0000由以上回归结果分析可知，拟合优度达到0.6518;回归方程的显著性检验显示，在显著性水平α为0.05的情况下，由于概率p值近似为0，小于显著性水平α，应拒绝回归方程显著性检验的零假设，认为各回归系数不同时为零，被解释变量与解释变量全体的线性关系是显著的，可建立线性模型.而回归系数显著性t检验的概率p值均小于显著性水平α，因此应该拒绝原假设，认为回归系数显著不为零.对 PPI和 CPIt－1，CPIt－2，CPIt－3的相关分析结果如表5所示.表5 相关分析结果Tab.5 Result of the correlation analysiscorrelation PPI CPIt－1 CPIt－2 CPIt－3 PPI 1.0000 CPIt－1 0.8085 1.0000 CPIt－2 0.7730 0.9520 1.0000 CPIt－30.7204 0.8878 0.9515 1.0000由表5可以明显看出，PPI与CPIt－1的相关系数最大，达到0.809;而 CPIt－1，CPIt－2，CPIt－3之间也确实存在着高度的相关性，因此这也说明了 CPIt－1，CPIt－2，CPIt－3之间确实存在着多元共线性，在逐步回归的过程中将变量 CPIt －2，CPIt－3剔除出去，仅剩下变量 CPIt－1.综上得到的回归方程为PP∧It=－16.467+1.16CPIt－1+εi，但经对残差εi的单位根和QLB统计量检验发现，其是平稳的非白噪声序列，残差的自相关图呈拖尾性，而偏自相关图显示其可能是1、9、13阶截尾的，因此，我们分别采用AR(1)、AR(9)、AR(13)模型对残差结果进行分析，得到的AIC和SC值如表6所示.表6 AR(i)模型的AIC和SC值Tab.6 Values of AIC and SC of the model ofAR(i)347.596 353.137 AR(9) 353.433 381.140 AR(13)AIC SC AR(1)模型340.779 379.568根据AIC和SC越小越好的原则，这里最终选取了AR(1)模型对残差序列进行分析，得到的拟合结果为εt=0.117+0.87εt－1+υt，υt～N(0，1.082).检验结果显示回归模型显著成立，参数显著非零，残差序列为{υt}白噪声序列.综合以上两个函数分析结果得到PPIt关于CPIt回归结果为:PP∧ It=－16.467+1.16CPIt－1+～N(0，1.082)，其中 B 为延迟算子.利用以上方程对PPI序列进行预测得到的拟合序列图和真实序列图如图2所示.图2 PPI真实值和一元线性回归预测值的拟合图Fig.2 Fit chart of the real values of PPI and forecast values of the unary linear regression根据图2可以看出，拟合函数对PPI的原数据具有较好的拟合效果.由拟合函数结果可以看出PPIt关于CPIt的长期弹性为1.16，也就是说当 CPIt－1增加 1%，那么 PPIt也相应的增加1.16%，存在显著的正相关关系.为了对模型进行验证，我们利用所得模型对2010年12月份的PPI数值进行预测，得到的预测值和真实值的比较结果如表7所示.表7 2010年12月PPI真实值和一元线性回归预测值Tab.7 Real value of PPI in December of 2010 and forecast value of the unary linear regression年月实际值预测值相对误差/%2010.12 105.7 106.78 1.02考虑到只有一个解释变量，一元线性回归分析结果的拟合优度0.6518也不是很高，而预测相对误差达到1.02%也不是很理想，因此我们尝试用一元多项式回归，结果得到PPI关于CPIt－1的回归最优多项式是二次的.因为对随机干扰项的White异方差检验结果显示，随机干扰项之间确实存在着异方差性，所以这里采用加权最小二乘法(WLS).这里的权重取，w，于是得到的拟合结果如表8所示.表8 一元二次回归结果Tab.8 Result of the quadratic regressionvariable coefficient t－p Adjusted R2F－p c－1837.961 0.0000 CPIt－1 36.467060.0000 CPI2 t－1－0.170985 0.0000 0.972373 0.0000方程拟合优度达到0.97，接近于1，拟合优度较高，高于一元线性回归分析结果的拟合优度0.6518;方程整体性和各系数的显著性检验均通过检验，参数显著不为零.而采用普通最小二乘法进行一元二次多项式回归得到的回归的经过调整的拟合优度为0.765393，可见，采用加权最小二乘法对一元二次方程拟合的结果显著优于一次的和未加权的二次的拟合结果，综上得到的回归方程为:PPIt=－1837.961+36.467CPIt－1－0.171CPI2t－1+ εt经对残差εt的单位根和QLB统计量检验发现，其是平稳的非白噪声序列，残差序列的自相关图呈拖尾性，偏自相关图显示其可能是1、13阶截尾的，因此，我们分别采用AR(1)、AR(13)模型对残差结果进行分析，得到的AIC和SC值如表9所示.表9 AIC和SC值比较Tab.9 Comparison of the value of AIC and SC3.1723 3.2196 AR(13)MODEL AIC SC AR(1)3.1020 3.4558根据AIC和SC越小越好的原则，这里最终选取了AR(1)模型对残差序列进行分析，得到的拟合结果为εt=0.7553εt－1+υt，υt～N(0，1.3737).检验结果显示回归模型显著成立，参数显著非零，残差序列{υt}为白噪声序列，有效剔除了异方差性和自相关性.综合以上两个函数分析结果得到PPIt关于CPIt－1回归结果为:PPIt=－1837.961+36.467CPIt－1－+～N(0，1.3737)，其中B 为延迟算子.利用以上方程对PPI序列进行预测得到的拟合序列图和真实序列图如图3所示.图3 PPI真实值和一元二次回归预测值的拟合图Fig.3 Fit chart of the real values of PPI and forecast values of the quadratic regression根据图3可以看出，拟合函数对PPI的原数据具有较好的拟合效果.为了对模型进行验证，我们利用所得模型对2010年12月份的PPI数值进行预测，得到的预测值和真实值的比较结果如表10所示.表10 2010年12月PPI真实值和一元二次回归预测值Tab.10 Real value of PPI in December of 2010 and forecast value of the quadratic regression时间实际值预测值相对误差/%2010.12 105.7 106.2 0.4788由表10可以看出相对误差较小，在误差允许范围内可以接受预测的函数结果.同时，我们发现利用一元二次多项式回归得到的函数所获得的预测值比利用一元线性回归分析得到的预测值要更加接近实际值，相对误差更小，预测的准确性更高.需要说明的是:由于滞后1到3期的CPI和PPI互为格兰杰因果关系，互相都有预测帮助，而函数关系是相互的，这里仅建立了PPI关于CPI滞后项的函数模型，而CPI关于PPI滞后项的函数模型也可以建立，限于篇幅，在此不详述.4 对检验结果和模型的进一步说明实证结果表明，湖北省CPI与PPI在考察期间存在着长期均衡关系和双向的格兰杰因果关系，可以利用这两个指标进行相互的预测分析，并且能够构建PPI关于CPI滞后项的回归模型用于预测.但CPI和PPI都会受到复杂多样因素的冲击，从而对这一价格传递的机制产生不同的作用，并影响到对结果的预期.比如投资需求的波动引起生产资料价格变动，从而促使PPI发生变动;而另一方面，消费需求的变化将带来商品市场价格的波动，进而导致CPI产生波动.也有实证研究探讨了货币供应增长率对CPI的影响(方燕，尹元生，2009)［7］、股票收益对 CPI和 PPI 都产生了影响(陈践，梅梅，2009)［9］.政府对部分物资和商品价格的作用力较大，特别是原材料和能源价格都在政府的有效监控下，受市场机制和国际环境的影响较小，即价格没有完全放开，这对于价格的传递效率亦产生了重要的影响.全球次贷危机对我国及我省经济产生的冲击，亦可能造成对协整关系的不利影响.5 结论(1)湖北省PPI与CPI存在着多种密切的联系和重要的区别，从湖北省经济数据的计量检验结果来看，二者之间的确存在长期的均衡关系.PPI关于CPI滞后项的二次拟合回归分析表明，t期PPI是(t－1)期CPI的一元二次函数.它们之间存在相互影响，但同时也各自受到众多其他因素的影响.(2)在1到3期湖北省CPI和PPI互为格兰杰原因.即CPI可以帮助预测PPI.而后者亦能对前者起到预测帮助的作用.(3)在湖北省PPI向CPI传递的同时，CPI也在发生着向PPI的价格传递，并且在4到13期，CPI是PPI涨跌的主导因素.PPI关于CPI滞后项的二次拟合函数也较好地指出，在双向传递中，湖北省经济结构中需求方面因素发挥着显著影响. (4)湖北省CPI与PPI的实证结论与基于全国数据的检验结果不一致.这里可能存在的原因包括:首先，湖北省虽然相对于全国并非是一个非常完整的经济体系，但从规模来说已经存在一定研究价值，这也是各个省市经济发展不一致的部分原因之所在;其次，湖北省的经济运行情况受全国经济状况影响，与其有关联，但受市场分隔的影响，也存在着差异，随着全国各地市场一体化程度的不断提高，可能会发生趋同现象.相关研究表明产生差异的是价格指数的波动幅度和个别省市运行上的领先或者滞后.参考文献【相关文献】［1］贺力平，樊纲，胡嘉妮.消费者价格指数与生产者价格指数:谁带动谁［J］.经济研究，2008(11):16-26.［2］贺力平，樊纲，胡嘉妮.消费者价格指数与生产者价格指数:对徐伟康商榷文章的回复意见［J］.经济研究，2010(5):149-154.［3］徐伟康.对《消费者价格指数与生产者价格指数:谁带动谁》一文的质疑［J］.经济研究，2010(5):139-148.［4］刘敏，张燕丽，杨延斌.PPI与CPI关系探析［J］.统计研究，2005(2):24-27.［5］姜义美.我国价格传导链的实证分析［J］.甘肃农业，2006(4):48.［6］张延群.商品价格指数是消费价格指数的前导变量吗——基于二阶单整向量自回归模型的实证研究［J］.数量经济技术经济研究，2007(12):140-149.［7］方燕，尹元生.基于VAR模型的居民消费价格指数传导机制研究［J］.北京工商大学学报，2009(1):70-74.［8］杨宇，陆奇岸.CPI、RPI与 PPI之间关系的实证研究——基于VAR模型的经济计量分析［J］.价格理论与实践，2009(5):57-58.［9］陈践，梅梅.股票收益与消费者价格指数、工业品出厂价格指数之间价格传导关系的研究［J］.新西部，2009(4):38-39.。
如何透过CPI和PPI涨跌幅的变化正确看待我国经济结构的转型升级
如何透过CPI 和PPI 涨跌幅的变化正确看待我国经济结构的转型升级林玉辉摘要：2015年前八个月CPI 同比、环比涨幅收窄甚至个别月份出现负增长，PPI 同比、环比涨幅均出现负增长且跌幅呈现扩大的趋势，如何正确看待CPI 和PPI 重回“2时代”，我国经济面临哪些挑战和机遇，值得深入探讨。
关键词：CPI ；PPI ；通缩；对策2015年物价形势从总的来看，物价总水平稳中有降，经济通缩风险总体可控。
总的来看，CPI 和PPI 的走势对宏观经济的不利影响十分有限。
我国当前的经济转型升级面临挑战，同时也面临许多机遇。
如何正确认识CPI 和PPI 的“剪刀差”，如何正确解读CPI 和PPI 重回“2时代”，这与我国正在进行经济结构转型升级有关，也与当下国际大的经济环境不景气有关。
根据国家统计局公布的2015年1-8月份的数据整理得到CPI 和PPI 的数据见下表：表12015年1-8月份CPI 同比及环比涨跌幅表22015年1-8月份PPI 同比及环比涨跌幅根据以上两个表格以及国家统计局公布2015年1-8月份的一系列的经济数据，可以看到CPI 连续数月保持在低位运行、PPI 更是连续数月连续下滑，是什么原因导致这种情况的出现，又意味着我国目前的经济转型升级过程中面临哪些挑战同时又有哪些机遇？一、当前经济转型升级面临的机遇（一）随着新一届政府陆续密集出台了一系列稳增长调结构惠民生的改革举措，这些政策的溢出效应已经逐渐显现，经济逐步企稳回暖，经济结构转型升级速度明显加快，也取得明显成效，完成2015年全年物价调控目标可以期待。
（二）随着传统行业升级改造，第二产业在GDP 中比重的下降，PPI 作为反映工业企业产品出厂价格指数的重要性呈下降趋势，全年总体看，PPI 同比跌幅收窄的可能性比较大。
（三）受气候因素的影响，2015年的下半年预计粮食价格高于去年。
预计国际油价仍随着需求的逐步恢复将小幅上涨。
随着各地陆续出台刺激房地产需求的政策的落地，房地产市场将回暖，将带动居住类价格企稳回升。
热点03 CPI与PPI涨幅“一降一升-高考政治时政【热点+分析】
2022届高考政治备考——CPI、PPI一、【热点直击】国家统计局14日发布数据，9月份，全国居民消费价格指数（CPI）同比上涨0.7%，涨幅比上月回落0.1个百分点；工业生产者出厂价格指数（PPI）同比上涨10.7%，涨幅比上月扩大1.2个百分点。
一个关系居民生活成本，一个关系企业生产成本，CPI与PPI涨幅“一降一升”，二者“剪刀差”继续扩大，这表明消费市场价格总体稳定，但中下游企业发展可能面临一定压力，保供稳价仍需进一步发力。
“在我国的CPI构成中，食品价格占有较高比重。
9月份，猪肉价格同比下降46.9%，这是拉动CPI涨幅回落的主要原因。
”国务院发展研究中心市场经济研究所副研究员王立坤分析。
除猪肉外，9月淡水鱼、鸡蛋和食用植物油等部分食品价格同比涨幅也有所回落。
国家统计局城市司高级统计师董莉娟分析，9月份，扣除食品和能源价格的核心CPI同比上涨1.2%，涨幅与上月相同。
消费市场供需基本平稳，价格总体稳定。
近段时间以来，国内出现多点散发疫情，且部分地方出现台风等极端天气，各地区各部门采取针对性措施确保重要民生商品保供稳价。
考虑到台风等极端天气对长三角地区绿叶蔬菜造成的价格波动，上海多家批发市场通过做好供应商联动、“郊菜不足客菜补”的方式，加大客菜供应量，平稳价格，做到“产区有菜、路上有菜、市场有菜”。
国内多家大型商超在加强防疫措施基础上，根据市场需求保障民生商品供应，稳定市场预期。
“遇到特殊时期，超市将及时开启‘储备’模式，在现有供货量基础上，适时增加供货量。
”北京一家大型商超有关负责人说。
“当前我国CPI平稳运行与其他主要经济体CPI涨幅高企形成鲜明对比，反映我国疫情防控有力、重要民生商品供应充足。
”中国宏观经济研究院综合形势室主任郭丽岩说，展望全年，我国农产品、工业消费品和服务供给总体较为充裕，供需动态平衡态势良好，CPI有望保持平稳运行态势。
与CPI的温和上涨不同，受煤炭和部分高耗能行业产品价格上涨等因素影响，9月PPI 涨幅创下了10.7%的新高。
分析研究CPI与PPI产生剪刀差现象的原因
分析研究CPI与PPI产生剪刀差现象的原因一、引言二、CPI与PPI的基本概念与计算方法三、CPI与PPI产生剪刀差的原因1.供需关系错位2.生产成本和价格的孪生魔咒3.移动性与粘性价格差异4.市场力量与政府干预5.国际贸易与汇率变化四、案例分析1.我国2010年至2019年CPI与PPI的剪刀差现象2.美国2002年至2015年CPI与PPI的剪刀差现象3.欧盟2012年至2018年CPI与PPI的剪刀差现象4.日本2000年至2015年CPI与PPI的剪刀差现象5.印度2014年至2019年CPI与PPI的剪刀差现象五、结论与建议引言：CPI（消费者物价指数）和PPI（生产者物价指数）是反映国民经济总体价格水平的重要指标，也是货币政策和宏观经济政策的重要参考。
然而，CPI与PPI之间往往存在明显的“剪刀差”现象，即CPI持续上升，PPI却出现下降或上涨相对较小的情况。
这种现象对于宏观经济的分析和决策有着重要的影响，因此本文将对CPI与PPI产生剪刀差的原因进行深入分析研究。
CPI与PPI的基本概念与计算方法：CPI是反映城市居民家庭购买商品和服务的价格水平变动的一种重要指标，其计算方法为选取一定基期的商品篮子与消费者支出权重作为基础，测算同一时期内商品和服务的价格变动情况。
PPI则反映了工业品和型材原料的价格变动，是国民经济中重要的价格指标，其计算方法为加权平均数法，即将各类产品的价格变动率和其各自的销售额权重相乘，再将结果相加得到总体价格水平的变动情况。
CPI与PPI产生剪刀差的原因：供需关系错位：CPI与PPI产生剪刀差的首要原因在于供需关系出现错位。
在市场经济中，商品价格是由市场供需关系决定的，但CPI与PPI涵盖的商品和服务有所不同。
CPI以居民家庭为统计对象，重点反映日常消费品和服务的价格变动，而PPI则反映中间产品和生产资料价格的变动。
当市场产生过剩时，生产者不得不降低价格以促销，而这与CPI反映的日用消费品和服务价格走势不一致，从而产生了剪刀差现象。
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ppi-cpi剪刀差
CPI和PPI的剪刀差，主要指同一个月份CPI和PPI数据之间存在较
大的数值差异。
CPI和居民消费物价有关，而PPI则与生产者所需的原材
料价格有关。
以2021年的情况为例，大宗商品涨价的力度较大，因此
PPI连续多个月出现了接近10%甚至个别月份高于10%的状况。
在同一时期，CPI数据则徘徊在3%以下，甚至部分月份不足2%。
这种背景下，CPI
数据和PPI数据就产生了巨大的鸿沟。
这就是CPI和PPI的“剪刀差”。
出现剪刀差的情况比较复杂，但根本原因是CPI的影响因素传导不到PPI
数据上，或影响PPI的因素传导不到CPI数据上。
以上文的2021年为例，猪肉价格的持续下跌对CPI数据的增长造成了不少拖累，而居民收入增速
缓慢也导致了消费的疲弱，这使得生产厂商无法通过顺利涨价的方式，向
居民转移“大宗商品涨价导致原材料上涨”产生的成本。