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居民消费价格指数的影响因素及评价

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叶梦翔

摘要：居民消费价格指数（CPI）在宏观经济中极其重要，既可以进行经济预测，也可以衡量价格水平、国家的发展状况和居民的生活质量。本文运用统计分析软件SPSS22.0对我国2001—2015这15年的居民消费价格指数的8个类别数据进行因子分析，从而对居民消费价格水平进行评价。因子分析是用部分指标解释原有变量的绝大部分信息，从而可以降维。结果表示，影响居民消费价格水平的因子主要有3个，本文将其命名为生活用品因子、生活保障因子和生活服务因子。

关键词：因子分析;CPI;影响因素

中图分类号：F063.2 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2020）12（a）-015-02

居民消费价格指数（CPI）是反映物价水平、居民生活质量和国家发展状况的宏观经济指标。目前，我国居民消费价格水平统计全国城乡居民消费的食品烟酒、衣着、居住等8大类、262个基本分类的商品与服务价格。居民消费价格指数在宏观经济中起着重要的作用，首先CPI可以较为充分、全面地度量通货膨胀的程度，居民消费价格指数上升一般说明通货膨胀越严重，央行会相应出台紧缩的货币政策和相关财政政策来进行调控。此外，居民消费价格指数在一定程度上反映了货币购买力的变动，一般来说，消费者物价指数上涨，货币购买力相应降低，消费者物价指数下降，货币购买力则上升。

根据2020年3月国家统计局出台的分析2月CPI的文件可知，我国居民消费价格指数8大类中，食品烟酒类占比最大，影响CPI上涨程度最多，其他7大类中除交通和通信价格略有下降之外，医疗保健、教育文化、娱乐价格等6大类均有一定涨幅。由此可以看出，这8大类对CPI的影响程度不同，在研究影响居民消费价格水平时要考虑到不同类的影响情况。

1 文献综述

居民消费价格指数在整个国民经济价格体系中具有重要的作用，其变动率反映了价格变动如通货膨胀与紧缩的程度。作为统计经济运行的指标，CPI可以衡量价格水平、国家的发展状况和居民的生活质量（王昊南，2017）。

我国居民消费价格指数体系存在一些问题，最主要体现在我国目前的CPI体系比较单一，而居民的消费结构逐渐多样化，由此产生的矛盾无法准确衡量居民消费价格水平的变动，黄秀海（2014）提出多层次CPI指数体系可以适应居民消费结构的变动，从而在一定程度上减小误差。

影响居民消费价格指数的因素很多，国内学者对影响我国CPI的因素进行了研究分析，邹浩（2015）认为工业品出厂价格对CPI影响程度较大，且PPI与CPI之间相关程度高，具有明显的季节性和周期性特征（桂文林和韩兆洲，2011）。此外，货币供给的增长和人均收入对居民消费价格指数的影响较小，这就表明我国物价水平波动的原因可能在于供求关系及其结构（邹浩，2015）。冯朝军（2017）认为对我国居民消费价格水平影响较大因素为社会商品零售价格，并且与CPI呈正相关。同时，进出口总额也对CPI有一定影响（张娥，2014）。何维炜和田皓（2007）认为推动CPI变动的两个主要因素是食品和居住，且食品消费价格指数和居住消费价格指数对CPI的影响具有时滞的特点。此外，平卫英（2015）认为，食品类价格指数具有区域相似和差异，相似性体现在对各地区的CPI都有正向拉动作用，且各地区的CPI对进出口额的弹性系数较小，差异性体现在东部地区，相对来说弹性系数较大。

本文利用2001—2015年居民消费价格指数的8个分类指标数据，通过因子分析对居民消费价格水平进行评价。

2 居民消费价格水平的评价

运用统计分析软件SPSS22.0对我国2001—2015这15年的居民消费价格指数进行因子分析，选取了8项指标：食品类（X1）、烟酒及用品类（X2）、衣着类（X3）、家庭设备用品及维修服务类（X4）、医疗保健和个人用品类（X5）、交通和通信类（X6）、娱乐教育文化用品及服务类（X7）、居住类（X8）。

居民的消费价格指数有8个指标共同衡量，对数据进行标准化处理，观测变量之间的相关性。建立因子分析模型的基本前提是指标之间相关性较强，可以通过Bartlett和KMO测度进行判断， KMO的值为0.727，大于0.7，Bartlett检验的p值为0.000，拒绝原假设，因此可以判定观测变量适合作因子分析。

2.1 提取因子

根据相关系数矩阵，采用主成分分析法提取特征值大于1的因子，提取了3个公共因子。第一个因子方差贡献率为52.243%，第二个因子方差贡献率为17.555%，第三个因子方差贡献率为15.198%，三个公共因子的累计贡献率达到84.996%。因此提取出的三个公共因子可以解释原来变量的绝大多数信息，因子分析效果比较好。

从因子碎石图可知，第一个因子的特征值最高，方差贡献率是最大的，第二个和第三个因子特征值较大，且只有这三个因子的特征值大于1，第三个到第四个的连线突减，第四个到第八个因子的特征值均小于1，因此提取前三个公共因子为F1、F2、F3替代原来8个变量进行分析是合适的。

2.2 因子旋转与因子命名

从因子载荷矩阵可知，8个变量的第一个因子的载荷值都很高，即第一个因子解释了大部分变量的信息，于是考虑通过方差最大法旋转因子，具体结果如表1所示。

旋转后可以反映出三个公共因子与原来变量的相关程度。从表1可以看出（该表空白部分表示相应载荷小于0.3），第一个因子F1在食品类（X1）、烟酒及用品类（X2）、衣着类（X3）上有较大的载荷，F1可以称为生活用品因子;第二个因子F2在家庭设备用品及维修服务类（X4）、医疗保健和个人用品类（X5）、交通和通信类（X6）有较大载荷，F2可以称为生活保障因子;第三个因子F3在娱乐教育文化用品及服务类（X7）、居住类（X8）有较大的载荷，F3可以称为生活服务因子。

3 研究结论

本文采用2001—2015年的数据，选取了食品类、烟酒及用品类、衣着类、家庭设备用品及维修服务类、医疗保健和个人用品类、交通和通信类、娱乐教育文化用品及服务类、居住类这8个指标进行因子分析，归纳出影响居民消费价格水平的因子主要有3个，本文将其命名为生活用品因子、生活保障因子和生活服务因子。其中，生活用品因子体现了食品类、烟酒及用品类、衣着类对居民消费价格水平的影响;生活保障因子体现了家庭设备用品及维修服务类、医疗保健和个人用品类、交通和通信类对居民消费价格水平的影响;生活服务因子体现了娱乐教育文化用品及服务类和居住类对居民消费价格水平的影响。

参考文献

邹浩.我国CPI波动及其影响因素的典型相关分析[J].价格理论与实践，2015（12）：95-97.

桂文林，韩兆洲.PPI与CPI关系及我国通货膨胀治理[J].统计研究，2011，28（09）：49-56.

王君美.城市与农村消费价格指数的动态关联实证分析[J].统计与决策，2010（10）：86-88.

黄秀海.多层次居民消费价格指数构建及实证研究[J].中国流通经济，2014（09）：52-58.

冯朝军.基于多元回归分析的我国CPI影响因素识别[J].统计与决策，2017（24）：125-127.

张娥.进口商品价格指数对CPI和PPI的传导机制研究——基于小波多分辨率分析[J].价格理论与实践，2014（12）：69-71.

何维炜，田皓.居民消费价格指数影响因素分析[J].统计与决策，2007（23）：66-68.

王文举，孙菲.我国城乡消费价格指数的关联性分析[J].北京工商大学学报（社会科学版），2017，32（03）：121-126.

王昊南.我國居民消费价格指数的相关问题研究——评《中国居民消费价格指数的编制与波动规律研究》[J].价格理论与实践，2017（12）：161.

平卫英.我国区域CPI波动差异及其影响因素分析[J].价格理论与实践，2015（12）：94-96.

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