水产品消费价格指数

水产品消费价格指数（精选7篇）

水产品消费价格指数 第1篇

但是, 国内学者在研究不同价格折扣表达方式时考虑的因素主要集中产品的本身价格或者降价幅度 (张喆, 2011) , 并没有从产品的属性出发, 考虑产品属性的不同和不同的价格折扣表达方式会如何影响消费者的偏好。这些就是本文所要研究的主旨。

1 文献回顾与假设形成

1.1 功能性和享乐性产品

Mittal (1989) 认为可以将产品分为两种类型。假如一种产品强调功能或者表现, 称作实用性产品, 如微波炉和剃须刀等;另外一种突出快乐或者自我表现, 称作享受性产品, 如美容服务和奢侈手表等。

消费者对实用属性的价值评价主要来自理性和认知因素, 而对享乐属性的价值评价主要来自感性和情感因素 (Tenbrunsel, 1998) 。消费者在购买享乐性和实用性产品的过程中, 决策心理动机是不相同的。对于实用性产品, 由于消费者对其价值评价主要来自理性因素, 因此对于价格折扣的表达方式而言, 由于比例折扣比金额折扣在头脑中更难进行计算与处理, 从而更容易导致对价格折扣的低估 (Estelami, 2003) 。因此我们提出第一个假设:

假设1:对于实用性产品, 消费者更倾向于选择金额折扣。

以往的研究表明, 由于享乐性消费会产生内疚感, 另外享乐性商品提供的是体验上的愉悦, 比实用性商品提供的实用性价值更难量化衡量和比较, 因此证明了在享乐性商品上支出的合理性更难 (Prelec, 1998) 。在面对享乐性产品的促销时, 人们不愿意直接面对这种消费内疚感而且人们愿意去论证这一消费的合理性。同时相关文献已经论证出, 相比于金额折扣, 比例折扣使得消费者无法很快计算出促销后的价格 (Vecchio, 2007) 。因此我们提出第二个假设:

假设2:对于享乐性产品, 消费者更倾向于选择比例折扣。

2 研究方法

2.1 实验方法

2.1.1 刺激物和情景模拟材料的选用

刺激物和情景模拟材料均来源于生活。基于在当代大学生中, 手机已经成为生活中沟通必不可少的东西, 实验1的刺激物选取了手机。在手机类型控制上, 我们分别将手机描述为:商务型手机 (代表实用性) 以及时尚娱乐型手机 (代表享乐性) 。我们对两个材料的描述方式进行了控制。

2.1.2 前测

我们选用情景模拟材料进行前测, 选取40名参与者对材料的启动效果进行测试。测试结果显著, 说明材料可以成功启动被试。

2.1.3 实验程序和被试人

实验在实验设计中运用了单一因素 (手机的类型:实用性手机VS享乐性手机) 的组间设计。通过方便抽样的方法, 选择了160位学生作为实验被试人。被试人会被随机分配到面对实用性手机和享乐性手机的两个组里。被试人要求阅读一段关于手机产品的描述, 接着, 完成一个关于享乐性产品和实用性产品的7分量表测试。接下来, 我们为被试人提供一种商家针对大学生打折的情境, 被试人进入情景选择“加入您决定参加……, 请选择你喜欢的优惠券”, 我们提供两种优惠券折扣方式:①比例折扣 (凭券可获得7.9折优惠) ;②金钱折扣 (凭券可减免现金355元) 。被试人须指明他们更喜欢哪种折扣方式。

2.1.4 变量和测量

对于实用性和享乐性属性的测量, 我们采取Kevin E.Voss等研究的多项目测量, 用五个维度分别测量享乐性和实用性。而对于折扣方式的偏好, 我们采取的是让被试直接选择他们喜欢的折扣方式, 而不是测量被试人在不同折扣方式下的购买意愿。

2.2 结果与讨论

我们一共派发了160份问卷, 其中回收131份 (回收率为82%) 。实用性与享乐性量表信度检验中, 无论是实用性还是享乐性手机情景中, a都大于0.7。同时, 手机类型的启动效果, 实用性手机得分中, 享乐性属性得分 (M=3.87) 和实用性属性得分 (M=4.69) 存在差异 (t= -7.351, P≤0.05) 。在享乐性手机得分中, 享乐性属性得分 (M=4.01) 和实用性属性得分 (M=4.34) 存在差异 (t=-2.716, P<0.05) , 表明启动成功。

2.2.3 产品属性对折扣类型偏好的影响

根据回归模型检测, 实验数据显示, 在实用性手机中, 被试人倾向于选取现金折扣 (P=0.014<0.05) , 而在享乐性手机中, 被试人倾向于选取比例折扣 (P=0.018<0.05) , 这个结果验证了我们的假设。

3 贡献启示与局限

本实验考察了产品类型对不同折扣方式的购买决策的影响, 前人的研究只是探讨了不同价格水平或者不同折扣水平下的折扣方式的框架效用。但是, 却很少按产品属性来研究, 而本实验的贡献点之一就是将产品分成了享乐性产品和功能性产品, 并在此基础上探讨了消费者对不同类别的产品会选择的不同折扣方式。

同时, 因为消费者对于享乐性产品更倾向于比例折扣, 而对于功能性产品, 消费者更倾向于金额折扣。因此当产品定位为享乐性产品或者实用性产品时, 营销人员应采用不同的折扣方式以增加顾客的购买意愿。

本研究虽然证明了我们的假设, 但是仍然有很多局限性以及不成功的地方, 这些都为以后的研究提供了一定的建议和方向。如样本对象为学生, 实验人为固定了折扣类型、产品价格和折扣幅度, 并没有考虑不同的产品价格和降价幅度对消费者的价格感知不同等。未来研究人员可以从这些方面进一步研究。

摘要：本文从产品和服务属性分类的视角, 引入了反映不同属性的变量:享乐性和实用性, 来探讨其对不同价格折扣呈现方式的偏好影响。实验结果表明, 当产品属性为享乐性时, 消费者更倾向于采用比例折扣, 当产品属性为实用性时, 消费者更倾向于采用金额折扣。本文为商家具体运用不同价格折扣方式时提供了有益的参考。

关键词：享乐性,实用性,价格折扣表达方式,感知风险

参考文献

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我国居民消费价格指数分析 第2篇

近两年来, 除食品外, 水电、液化气等商品和服务价格纷纷涨价, 这些商品和服务与百姓的生活息息相关, 具有“刚性”, 消费者几乎每日都要到市场上购买, 感受自然强烈, 其价格稍稍波动就会引起人们的高度关注。但同期, 家电、通讯、服装等类商品则以降价的姿态呈现在消费者眼前, 让人们享受到科技进步带来的生活水平的提高和生活质量的改善。奇怪的是, 它们的价格下降却几乎没有引起人们的注意, 或被认为是理所当然, 或被熟视无睹。

据专家分析, 在日常生活中人们习惯侧重于关注市场上涨价的商品, 而对平价或降价商品的反应则十分微弱或视而不见。这种心态很容易产生用部分商品的涨幅以偏概全地代替市场价格总水平上涨幅度的错觉。关于商品价格的增长是一种怎样的态势, 对于人们生活有着怎样的影响, 本文从居民消费价格指数的角度进行分析。

一、居民消费价格指数

CPI (居民消费价格指数, consumer price index) 是指城乡居民购买支付生活消费品和服务项目的价格, 是社会产品和服务项目的最终价格, 同人民生活密切相关, 在整个国民经济价格体系中具有极为重要的地位。居民消费价格指数是一个反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的指标。是通过一组代表性消费品及服务项目随着时间的变动, 反映在居民家庭购买消费品及服务价格水平变动情况的相对数 (指数的基期数值定为100) 。居民消费价格指数度量指定的“一篮子”消费商品和服务随着时间的变动, 价格发生变动。它是进行经济分析和决策、价格总水平监测和调控及国民经济核算的重要指标。

二、居民消费价格指数的作用

1.反映通货膨胀状况

通货膨胀的严重程度是用通货膨胀率来反映的, 它说明了一定时期内商品价格持续上升的幅度。通货膨胀率一般以消费者物价指数来表示。

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2.反映货币购买力变动

货币购买力是指单位货币能够购买到的消费品和服务的数量。消费者物价指数上涨, 货币购买力则下降;反之则上升。消费者物价指数的倒数就是货币购买力指数。

货币购买力指数undefined

3.反映对职工实际工资的影响

消费者物价指数的提高意味着实际工资的减少, 消费者物价指数的下降意味着实际工资的提高。因此, 可利用消费者物价指数将名义工资转化为实际工资, 其计算公式为:

实际工资undefined

三、我国CPI的编制方法和有关数据质量的情况

我国从1953年就开始编制价格指数, 在编制价格指数方面积累了丰富的经验, 其中CPI的编制工作始于1984年。经过对CPI统计调查方案、计算方法的数次改革, 目前, 我国CPI的调查方法、计算公式、权数的获取等均已比较成熟, CPI编制在世界各国中处于前列。我国CPI的编制方法与国际货币基金组织 (IMF) 等国际组织和一些国家的同行专家进行过广泛的讨论与交流, 并按照IMF数据公布通用系统的要求公布在IMF网站上。

目前, 我国CPI的调查内容分为食品、烟酒及用品、服装、家庭设备用品及服务、医疗保健及个人用品、交通和通信、娱乐教育文化用品及服务、居住等八大类, 共263个基本分类 (国际分类标准) , 约700种商品和服务项目。主要是根据我国城乡居民消费模式、消费习惯, 参照抽样调查原理选中的近12万户城乡居民家庭 (城市近5万户, 农村近7万户) 的消费支出数据, 并结合其他相关资料确定的。

价格调查范围涉及全国31个省 (区、市) 的500多个市县、50000多个调查网点。国家统计局直属的全国调查系统采取定人、定时、定点的直接调查方式, 由近3000名专职物价调查员到不同类型、不同规模的农贸市场和商店现场采集价格资料。对于与居民生活密切相关、价格变动比较频繁的商品, 至少每5天调查一次价格, 从而保证了CPI能够及时、准确地反映市场价格的变动情况。

编制CPI所用权数是依据全国12万户城乡居民家庭调查资料中的消费支出构成确定的。随着人民生活水平的提高, 消费结构在不断变化。为此, 我国的CPI权数每年都做一些小调整, 每5年做一次大调整。因此, 可以说经过20多年实践的检验, 我国CPI的编制方法是科学可靠的, 数据反映了我国居民消费价格变动的实际情况, 为我国价格体制改革、宏观经济调控、国民经济核算提供了科学可靠的依据。

四、个别感受往往会与总体平均状况出现差异

需要说明的是, 这里所说的感受是指人们对居民消费价格上涨的感受, 而不是其他的感受。有的人将居民生活负担轻重的感受与居民消费价格上涨相比, 有的人将居民收入水平或支出水平的高低与居民消费价格上涨相比, 有的人将不属于CPI统计范围内的商品或服务价格变动与居民消费价格上涨相比, 这些都是不科学的。实际上, CPI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统计指标。而居民生活负担的轻重、居民收入水平或支出水平的高低等则会受到除CPI涨跌外其他诸多因素的影响。例如, 居民的生活负担加重, 可以受开支范围扩大, 每户劳动力赡养人口增多, 未来支出预期加大等多方面因素的影响。

五、造成对价格变动的感受存在差异的原因有下列几种因素

1.少数商品或服务项目价格与“一篮子”商品或服务项目的综合平均价格的差异。一般说来, 消费者往往喜欢用较小范围的商品及服务项目价格来与统计局公布的价格指数比较, 这样很可能出现差异。例如, 百姓经常反映看病贵, 上学难, 电信收费高, 汽油价格也不断上调, 但从CPI中医疗、教育、通信、交通等分项的涨幅来看, 似乎并不高。汽油价格上涨虽在CPI中有体现, 但对CPI的整体影响有限。例如, 对于北京、上海这些大城市的有车族来说, 汽油涨价确实较大幅度地增加了这些居民的消费支出。但公共交通价格的涨幅并没有那么大, 对于大部分中低收入市民来说, 日常交通还是公共交通 (公共汽车、地铁等) , 因此汽油价格高涨对大多数无车族的影响相对有限。又比如, 一些较高收入者经常或定期更换手机, 这肯定增加通信方面的支出, 但支出费用的增加并不代表此类用品价格上升。事实上, 手机等通信工具刚上市价格一般较高, 随后就一直在下降。

2.地区之间和地区与全国平均水平的差异。全国价格指数是反映全国各地区价格总水平的综合平均变化情况, 而对于一般消费者来说, 对其居住的省、市、县, 特别是居住地附近的商场、农贸市场的商品价格变动情况了解多一些, 感受也深一些, 而对其他地区的商品价格变动情况了解少一些。全国价格指数是综合反映全国而不是反映个别地区的价格变动情况。分析某地情况时, 应该用当地的价格指数。

3.对比基期的差异。目前统计局公布的价格指数有环比指数和同比指数, 它们对比的基期是上月和上年同月。一般来说, 消费者比较的价格往往是近期的价格, 如今天与前几天, 今天与两个星期前等等。

4.个人承受力的差异。由于消费者之间在收入和消费水平上存在着差异, 也会导致实际感受与价格指数不一致。一般来说, 收入和消费水平越高, 消费面越宽, 对价格上涨的承受力越大。反之, 收入和消费水平低, 消费面窄, 对价格上涨的承受力也就弱些。例如, 低收入者的支出大部分集中在食品和水电燃气等基本生活品上, 而这些开支是不能紧缩的, 当这些商品价格上涨时, 就会感到价格上涨的压力很大。此外, 由于高收入者的收入来源比较广, 当发生通货膨胀时, 其财产等方面的收入也会随之增加, 从而增加其承受能力。

5.差异受到具体消费环境的影响。例如, 当前CPI反映出的药品价格是下降的, 因为政府一直在采取各种措施降低药品价格。但如果大夫开药方时, 增加了用药种类或提高了用药档次, 或开大处方、用进口设施诊断和治疗, 特别是有些降价药品从医生处方上消失等因素, 都会给患者带来巨大的、不断上升的医疗支出。而患者支出的增加, 只是反映了医疗费用的增加, 并不反映药品价格的上涨。再如, 在教育支出方面, 如果学杂费、课本费等价格变化很小, 对CPI影响也有限。目前, 义务教育支出方面的价格受到政府严格控制, 然而对普通家庭来说, 确实存在“择校费”以及名目繁多的辅导班等方面的支出。对此, 国家统计局早就给予了关注, 并开始了这方面的研究, 但这些收费大多不太规范, 难以通过正常采价渠道取得价格, 目前还没有纳入CPI的计算, 这是需要加快改进的。相信随着改革的深化, 这些不规范的收费将会逐步减少。各级政府也在这方面采取了一系列措施, 正在收到初步成效。

六、商品房价格不应该直接计入CPI

有些人认为, 应将商品房价格变动反映到CPI中, 有的甚至还建议将股票市场的价格变动也纳入其中。这实际是对CPI的内涵及其作用的曲解。事实上, CPI只能反映与居民当期消费密切相关的消费品及服务项目的价格变动, 不能反映房地产和股票等资产类价格的变动。无论从统计口径看, 还是从使用角度看, 都没有必要编制一种既能反映资产价格变动, 又能反映消费品价格变动的“全能”价格指数, 因为即使编制出来, 也会因其覆盖面太广, 涵义不清晰而无法使用。

无论是按照国际惯例, 还是从实际情况考虑, 商品房价格是不应该直接计入CPI的。一是因为出于国民经济核算的需要, CPI的统计口径必须与国民经济核算体系中的消费分类相一致, 而根据这个分类, 商品房购买属于投资范畴, 不属于消费行为。二是商品房购买与当期消费不同步, 购买支出与当期实际住房消费不对等。商品房购房行为实质上是一种在短期内大量金额的集中投放, 但商品房要用于今后几十年的消费。换句话说, 当期的实际住房消费对应的只是整个住房的一部分 (国际上通常用虚拟租金来代替) , 而不是整个住房的价格。例如, 假设100户居民, 在某年有一户居民买了商品房, 花费了100万元, 而其他居民这一年用于住房的日常消费 (水、电、煤气、物业费等) , 每户花了2000元。如果在这一年里, 日常居住消费价格上涨了2%, 而商品房价格上涨了15%, 那么包括商品房在内的住房价格涨幅应高达10%以上, 而事实上这年的住房日常消费价格只上涨了2%。因此, 将商品房价格变动直接纳入CPI统计并不合理, 国际上通常也都不这样做。事实上, 如果真的将商品住宅销售价格直接纳入CPI的统计范围, 由于商品住宅的投资性质, 特别是金融投资性质, 其决定因素太多 (包括市场投机因素) , 极易引起波动, 这必将导致CPI的大幅波动, 这对于我们观察宏观经济形势, 根据CPI决定工资和养老金等补贴的变动等都是极其不利的。

当然, 这并不是说居民居住消费价格的变动不需要在CPI中得到反映。恰恰相反, 目前我国和世界各国的CPI都包括了居民居住消费的相关商品和服务的价格, 如居民住房的房租、水、电、燃料、购买商品住宅贷款利率、住房维护修理费用、建房及装修材料等的价格。这些商品和服务等价格的变动, 特别是房租的变动, 可以反映居民居住消费价格变动的情况。对租房的人来说, 其居住价格变动是通过实际租金来体现的。对拥有自己住房的人来说, 其居住价格变动是通过虚拟租金, 即一定时期居民租用住房可能要付出的租金来体现的。房租是居民居住需求与供给关系的直接反映, 它是商品住宅价格波动的决定性因素之一, 除非商品住宅的需求受到非居住需求的影响过大, 或者是商品住宅的供给出了问题, 而后者则正是我们在编制CPI时所应该极力避免的。

摘要：居民消费价格指数与百姓日常生活紧密相关。应该针对正确理解我国居民消费价格指数涵盖范围和统计权重的依据以及国家统计局发布的CPI涨幅总体平均状况出现差异的原因进行深入地探讨。

关键词：CPI,价格变动,分析

参考文献

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水产品消费价格指数 第3篇

居民消费价格指数能反映消费者购买的商品和服务价格水平变动情况, 影响国家的调控措施, 是一个滞后性的经济指标和经济活动及政策制定的重要依据。传统分析方法的数据来源于政府及统计部门的报告, 而这些数据存在延迟和滞后, 难以对CPI的变化做出及时和准确的预测。因此, 寻找更有效的研究方法对改善结果的准确程度非常必要。网络技术的发展使得人们更多通过互联网查询感兴趣的内容, 人们在互联网的搜索行为, 正是其对经济形势、政策的关注程度和消费倾向的真实体现。根据用户的查询行为, 能从网络的大量数据中了解用户关注的重点和提取相关的信息, 并及时、客观地反映同期的社会热点问题。

二、国内外研究现状

目前, 已有部分学者基于百度、Google等搜索引擎的网络搜索数据进行了相关研究。Ginsberg构建了基于Google搜索数据的流感监测模型, 比传统方法提前1至2周预测流感的发病趋势。这一方法还运用于失业率和股票收益率预测等方面, 并取得了很好的成果。

学者大多从定性和定量两个角度研究CPI的变化。定性方法主要通过分析CPI的影响因素对其波动进行阐释;而定量方法则采用组合预测、时间序列等方法研究CPI的变动趋势, 只有少量根据网络搜索数据对CPI变动的研究, 张崇、吕本富等人从商品市场的角度构建概念模型, 以均衡价格理论为基础, 对网络搜索数据与CPI之间的关系进行了实证分析。而本文则更注重分析消费者的搜索行为反映的其对经济形势、政策的关注程度和消费倾向, 和不同的关注重点、倾向对CPI的影响, 为政策的制定提出相应建议。

三、消费者搜索行为的实证分析

(一) 搜索关键词的选取及指数的合成

1、关键词的选取及数据的预处理。本文从国家统计局网站上选取了2011年1月至2014年11月的全国居民消费价格指数 (总CPI) 、食品类 (食品类CPI) 和娱乐教育文化用品及服务类居民消费价格指数 (服务类CPI) 的月度数据, 而本文的搜索数据来源于百度指数。由于CPI的变化受多方面因素的影响, 根据经济学理论并结合消费者的搜索习惯, 将其搜索的关键词按照CPI的影响因素和构成分为经济形势、国家政策和居民消费三类。

2、初选关键词的筛选。本文综合考虑关键词搜索数据与CPI的领先性和相关性两个指标, 筛选出最能反映CPI变化的核心关键词。领先性表示关键词的搜索数据变化对CPI的变化具有提前性, 若领先阶数大于零, 表明关键词在CPI变化之前变动。相关性表示关键词的搜索数据与CPI的相关程度, 相关系数越大, 该关键词越能反映CPI的变化。本文采用时差相关分析法确定关键词搜索数据的变化与CPI之间的领先滞后关系以及相关系数。时差相关分析是利用相关系数验证经济时间序列先行、一致或者滞后关系的常用方法, 其公式如下:

其中, rl表示领先或滞后阶数为l的相关系数;x、y为关键词搜索和CPI的月度数据, 、为其均值。由于需根据关键词的搜索数据对CPI的变动趋势进行预测, 因此所选关键词与CPI的时差关系必须是领先的, 故本文筛选的关键词的l值大于0, 并且与CPI之间的相关系数大于0.4。

3、消费者关键词搜索指数的合成。本文采用相关系数赋权法, 选取先行的核心关键词为样本, 以网络搜索数据与CPI的相关系数为权重, 得到表示消费者搜索行为的关键词搜索指数:经济形势指数、国家政策指数和居民消费指数。经济形势指数主要由中国经济、货币供应量等关键词组成, 反映国家的经济情况及消费者对其关注程度;国家政策指数主要由货币政策、财政政策等关键词组成, 反映消费者对国家宏观调控和制定政策的关注;居民消费指数则从衣食住行等方面选取了如猪肉价格、冰箱价格等关键词, 反映消费者对各种商品和服务的关注程度及购买倾向。三类搜索指数的部分关键词如表1所示。

(二) 关键词搜索指数与CPI的关系

1、单位根检验和协整检验。为避免时间序列数据的伪回归现象和保证序列的平稳性, 本文采用ADF检验方法对各数据进行单位根检验和协整检验其结果反映:在10%的显著性水平下, 所有时间序列数据均接受原假设, 即存在单位根;而一阶差分时, 在5%的显著性水平下均拒绝原假设, 说明是一阶单整序列。

接下来, 本文采用EG两步法进行协整分析, 检验总CPI、食品类CPI、服务类CPI与三类关键词搜索指数之间是否存在长期稳定的关系。

第二步检验回归方程残差的平稳性。如果自变量和因变量之间存在协整关系, 则回归方程的残差序列具有稳定性, 根据表2检验结果可知三类关键词搜索指数和CPI之间存在协整关系。

对九个回归方程对比分析可知, 以

为自变量的三类CPI回归方程F值分别为101.120、96.244、43.536, 修正后的可决系数分别为0.8722、0.8666、0.7436, 并且各个变量的t值均通过了显著性检验, 得到总CPI、食品类CPI和服务类CPI的协整方程:

四、消费者基于搜索引擎的行为对CPI的影响

三类关键词搜索指数反映了消费者关于经济形势、国家政策关注度和消费倾向的变化, 回归方程的系数均为正值, 说明消费者的搜索行为和其关注重点及消费倾向与CPI具有正相关关系。经济形势、国家政策和居民消费三类搜索指数各变化1%, 总居民消费价格指数分别变化1.918、3.456和1.069个百分点, 食品类居民消费价格指数分别变化4.774、8.678和2.801个百分点, 服务类居民消费价格指数分别变化2.513、1.842和1.114个百分点, 可知消费者对国家政策、经济形势的关注及消费倾向不同, 对三类CPI变化的影响不同。

消费者对国家政策的关注对总CPI和食品类CPI的影响最大, 说明消费者更关注国家政策的变化, 总物价和食物的价格与消费者密切相关, 消费者需时常了解国家政策的变化对生活是否产生较大的影响, 并且政策能影响人们的生产消费行为, 引起市场供求及价格变动, 从而影响CPI。而消费者对经济形势的关注对服务类CPI影响最大, 服务消费是有一定经济实力的消费者在满足基本生活需求的基础上产生的提升生活质量的消费。经济形势的好坏会影响人们的经济状况, 从而影响其可支配于服务类消费的收入, 经济形势越好, 该类消费越多, 商品服务市场也越活跃。此外, 居民消费指数对三类CPI的影响均最小, 说明居民消费情况的变化对于各类CPI的变化贡献程度不大。

国家政策搜索指数与经济形势、居民消费搜索指数的滞后阶数不同, 表明消费者对国家政策的关注与对经济形势的了解和消费倾向对价格的传导时滞不同, 分别为2个月和1个月。由于消费者对政策、经济形势的关注和居民的消费倾向对价格的影响都存在一定的时滞性, 价格水平不会随着政策或经济形势的变化和需求的变动立刻改变, 因此本文的结果与之相符。

五、结论

本文通过实证研究分析消费者搜索行为与CPI的关系, 根据其网络关键词搜索指数建立多个回归模型对各类居民消费价格指数的变化进行探讨和研究。实证分析表明消费者基于搜索引擎的行为与不同种类的居民消费价格指数具有长期均衡的关系。人们对经济形势的关注和居民消费倾向较CPI的变化提前了1个月, 而对国家政策的关注与CPI相比提前了2个月, 这是由于消费者根据对经济形势的预期及时调整消费行为, 而管理者会在科学合理地评估当前经济形势和居民消费倾向和情况后制定相应的政策, 因此居民消费指数和经济形势指数是同步的, 并且领先于国家政策指数一个月。

同时, 基于消费者网络搜索行为对消费者价格指数的研究使用即时的网络搜索数据, 而统计局发布CPI数据需一段时间, 因此更具时效性, 能提前预测CPI的变动。国家在制定政策、调控经济时, 可参考根据消费者搜索行为分析其对经济形势、国家政策的关注预期和消费倾向, 以及对不同种类的CPI产生的影响, 以此明确相应的目标, 根据不同的目标制定不同的策略, 在经济新常态局面下保持经济的增速, 促进居民的消费, 改善经济形势。

参考文献

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我国居民消费价格指数时间序列研究 第4篇

为了应对2008年由美国次贷危机引发的经济危机, 各国政府都采取了积极的货币政策和财政政策, 我国中央政府更是推出了四万亿的投资计划, 而地方政府更是积极响应, 引起了全国上下的投资热, 而伴随投资计划开展的是大量的信贷投放。而这些短期的刺激政策却给经济带来了通胀危险。我国今年以来, 居民消费价格指数 (上年=100) 达到了105左右, 高企的消费价格指数引起了高层的重视, 也采取了一连串的紧缩政策, 多次调高存款准备金率, 也使用了加息手段。然而, 通胀的势头并没有得到扭转。

2 消费价格指数时间序列的特征分析

本文研究居民消费价格指数的时间序列特征, 从实证的角度研究居民消费价格指数, 以期得到居民消费价格指数序列的内在关系。本文采用自2001年1月至2011年5月的居民消费价格月环比指数进行实证研究。

本文采用居民消费价格月环比指数。之所以采用居民消费价格月环比指数, 因为这更具有实际意义。如果使用同比增长数据, 那么两个数据之间相差12个月, 这样的比较不具有实时意义。目前居民消费价格变化很快, 居民也更看重价格的近期涨幅, 而不会关注现在的消费价格与上一年同期的价格的比较。而本文采用的数据是环比数据, 这个强调居民消费价格在短期内的变化情况, 也更有利于判断价格的走势, 也更有利于宏观调控部门的判断。

上图是居民消费价格环比指数的走势图, 本文因为要建立居民消费价格环比指数的AR (P) 模型, 所以在分析之前, 要对该时间序列进行平稳性检验, 只有通过平稳性检验才可以进行分析。

从检验结果可以看出, 该时间序列属于不平稳的时间序列。下面对它的一阶差分序列进行平稳性检验。

从检验结果可以看出, 居民消费价格环比指数的一阶差分序列是平稳的。

3 AR (p) 模型的实证分析

首先得到Dcpi自相关系数和偏自相关系数图。

从上图可以看出Dcpi序列基本满足AR (3) 过程。

建立下面的计量模型:

Δcpit=β1Δcpit-1+β2Δcpit-2+β3Δcpit-3+εt。

运用最小二乘法对上述模型进行估计, 得到如下回归方程:

下面对回归方程的残差序列进行分析, 下图为残差序列的相关图。

可以看出此时回归方程的残差序列已经不存在序列相关。

把回归方程 (1) 转换成cpi的形式为:

4计量结果分析及政策建议

从 (2) 式我们可以看到当期CPI指数的高低受到前4期CPI指数的影响, 而且都是正相关, 也就是说前4期的CPI指数越高, 当期的CPI指数就越高, 可见CPI指数具有时间上的连贯性。并且, 根据计量结果, 当期CPI指数受到其上一期的影响最大, 从这点来看, 居民消费价格受到通胀预期的影响很大, 上一期的居民消费价格指数形成的价格上涨预期对本期的影响很大。

要调控目前的居民消费价格, 我认为最重要的是要降低居民的通货膨胀预期, 目前央行给老百姓的主要印象就是调节存款准备金率, 而存款准备金率的效果很不明显, 这个从多次调节存款准备金率的情况可以反映出来。老百姓对于调节存款准备金率已经麻木。我认为这个时候央行可以使用价格调节手段, 即调节利率来控制目前的通货膨胀, 使得实际存款利率从负变为正, 这对控制资金流动具有很强作用, 也对居民的通胀预期起到降温的作用。

参考文献

[1]刘皓光.浅析当前我国通胀问题[J].经济论坛, 2011:308.

[2]虞华, 陈光亚, 程鑫.2011年中国物价走势分析与判断[J].哈尔滨金融高等专科学校学报, 2011, (2) .

水产品消费价格指数 第5篇

居民消费价格指数又称CPI,同人民生活密切相关。它最能直接反映物价对人民生活的影响程度,能够通过货币购买力指数来反映居民的实际消费支出水平。CPI是度量通货膨胀的一个重要指标,对保障低收入群体的利益、维持社会稳定、促进社会和谐都具有十分重要的意义[1]。

一、国内外文献综述

针对CPI的建模,国内外不少学者对其进行研究。Fabio C.Bagliano、Claudio Morana(2001)使用普通趋势模型测量美国1960-2000 年的核心CPI,并研究货币增长与通货膨胀之间的关系[2]。Duarte等(2007)采用CPI分类指数,运用Factor-Augmented SARIMA模型评估短期物价膨胀预测的准确性[3]。

二、研究思路和创新

本文运用2001 年1 月至2013 年10 月的以2001 年1月为基期的CPI定基比数据,通过建立SARIMA模型,有效的拟合CPI的走势,预测未来4 个月的CPI,为政府和央行地财政政策和货币政策提供向导,缩短财政政策和货币政策的时滞长短,保持物价水平可控,确保中国经济平稳较快发展。

本文从以下两个方面有创新:

首先,前人利用ARMA模型进行预测多数是使用以上年同月为基期的同比CPI数据,本文利用定基比数据建立ARMA模型,研究模型拟合的精确程度。

其次,利用预测出的未来3 个月的CPI数据对中国实行的财政政策和货币政策提供建议,确保中国经济良好运行,又好又快增长。

三、实证分析

(一)数据选取

本文选取2001 年1 月至2013 年10 月一共154 个CPI数据,以2001 年1 月为基期,定为100,然后利用环比数据计算出后面的定基比数据。1数据存在明显的上升趋势和季节周期性变化。

(二)平稳性检验

为使原始数据线性化,对其进行对数处理。然后运用自相关图和偏自相关图检验数据是否平稳。自相关函数衰减得很慢,所以取对数后的原始序列非平稳。进行一阶差分。并对差分后的数据作自相关和偏自相关图。

从下页表1 可以看出明显的季节性趋势,季节周期为12,于是做一阶季节差分。

一阶季节差分后自相关系数在滞后期=12 处的取值仍然较大,季节趋势没有有效消除,进行二阶季节差分后季节趋势仍然没有明显改善,为避免数据损失过大,故只做一阶季节差分即可。下面进行单位根检验平稳性。

由下页表2 单位根检验结果,ADF的t值为-6.764346,小于显著性水平为5%的临界值-1.943140,所以拒绝原假设,认为不存在单位根,进行季节差分后的序列平稳。

(三)SARIMA模型的建立

通过一阶季节差分后的相关图先判定自相关图是拖尾,偏自相关图为截尾,且峰值数为3,于是建立(3,1,0)X(1,1,1)12模型,然后逐步调整,最后根据参数估计和检验结果,预选模型为(1,1,1)X(0,1,1)12和(1,1,1)X(1,1,1)12,并进行比较评价。

由下页表3,两个模型MAPE和TIC都非常小,说明预测精度极高,(1,1,1)X (1,1,1)12和(1,1,1)X (0,1,1)12的AIC和SC值相差无几,修正R2(1,1,1)X(1,1,1)12比(1,1,1)X (0,1,1)12大,RMSE,MAE,MAPE都比(1,1,1)X(0,1,1)12小,说明(1,1,1)X(1,1,1)12的预测效果比(1,1,1)X(0,1,1)12精确,所以选择(1,1,1)X(1,1,1)12模型。

由下页表4,看出自相关系数和偏自相关系数都落入显著性水平为0.05 的置信区间内,可认为残差序列是随机的。对残差进行Q检验,Q24= 26.931<χ0.05(24-1-1-1-1)2= 31.410,则接受残差是白噪声的原假设。

(四)预测分析

(1,1,1)×(1,1,1)12阶SARIMA模型表达为:

根据结果得(1-0.803L)(1+0.233L12)(ΔΔ12ln CPIt-0.000)=(1-0.679L)(1-0.934L12)vt

得到最终模型:

2013 年11 月CPI环比下降0.1%,转换为定基比数据-135.5 为135.5,Eviews预测值为135.8567,预测误差为。

利用静态预测对2013 年12 月、2014 年1—3 月进行预测,得出相应的CPI预测值。可以看出,2014 年1 月较2013 年12 月CPI有一个相对较大的增长,而1 月~3 月CPI趋于平稳。

四、针对预测结果提出政策建议

(一)确保春节期间物价稳定

从预测中看出,2014 年1 月和2 月物价较13 年12 月有明显增长。因为1 月和2 月是春节期间,所以物价会有所上涨。为了保障春节期间物价的稳定,应及时规范价格行为。可以提前采取以下措施防止春节期间物价上涨过快:一是建立健全价格监测、预警体系;二是加大价格巡查和检查力度;三是大力宣传国家价格法律、法规及政策,针对可能出现的隐患和问题提供帮助服务。

(二)及时有效地落实房地产调控政策,稳定居住价格

继续加强和改善房地产宏观调控及房屋供给结构,坚决抑制固定资产投资过快增长,继续收紧土地、信贷闸门。同时,增加普通商品住房,以政府提供廉租房、补贴等形式及时缓解低收入群体的需求。

(三)继续实施积极财政政策

第一,深化财税体制改革,发挥财税改革在整体改革中的基础性和支撑性作用,促进加快转变经济发展方式。第二,优化财政支出结构,盘活财政存量,用好财政增量,完善基本公共服务体系。第三,推进预算公开透明,加强地方政府性债务管理,促进经济持续健康发展、社会和谐稳定。

(四)继续实施稳健货币政策

第一是保持货币信贷适度增长,发挥好货币政策逆周期的调节作用。第二是优化金融资金配置,引导支持金融机构的转型升级。第三是进一步推进利率市场化改革,提高资金配置效率。第四是完善人民币汇率形成机制,保持人民币汇率基本稳定,促进外贸平稳健康发展。第五是全面提高流动性管控能力,密切防范风险[4]。

结论

本文得到的结论如下:第一,对于定基比CPI数据,能够建立拟合效果很好的SARIMA模型,预测精度极高。第二,通过预测,未来1—2 月即2014 年1 月和2 月CPI会有一定的涨幅,随后趋于平稳。第三,针对未来1—2 月的物价上涨,政府应提前做好调控措施,确保春节期间物价保持稳定,并且继续实行积极的财政政策和稳定的货币政策。

摘要：居民消费价格指数(CPI)是宏观经济分析以及价格水平监测和调控的重要指标。利用2001年1月至2013年10月的以2001年1月为基期的定基比月度数据,运用Eviews6.0软件建立SARIMA模型,并进行CPI短期预测,根据预测结果提出相关政策建议。实证分析证明SARIMA模型可以很好地拟合定基比数据,预测精度极高。

水产品消费价格指数 第6篇

居民消费价格指数 (CPI) 是我国统计部门定期向社会公众公布的重要经济统计数据。通过这一指数, 可以观察消费价格的变动水平, 以及对消费者货币支出的影响。在一些发达国家和经济体除了编制一般的消费价格指数外, 还编制和公布剔除某些特定项目后的核心消费价格指数 (Core CPI) , 以反映物价的中长期趋势, 测度货币因素对价格水平的影响, 并作为政府制定宏观经济政策的重要参考依据。

从目前编制和公布核心消费价格指数的国家所使用的编制方法来看, 剔除法 (Exclusion Method) 是应用最为普遍的方法。所谓剔除法就是扣除C P I中某些特定的项目, 采用剩下的项目重新计算CPI。但在具体的剔除项目上国家之间还是存在差异的, 比如美国剔除食品和能源项, 日本剔除食品项中的鲜活食品, 欧盟在剔除食品和能源项上再剔除烟酒项。一般而言, 食品和能源项是常被剔除的对象, 大多采用剔除法的国家认为这两个项目的价格容易受到供给方面的影响, 但导致价格产生剧烈波动的冲击却往往是暂时性的, 比如自然灾害、国际政治及政策性因素等, 因而这样的波动并不足以说明市场供求关系发生了实质性改变, 将这些项目剔除能更好的反映价格的中长期趋势。

此外, 统计法 (Statistical Method) 也是一些国家在编制核心消费价格指数时采用的方法, 如智利的核心消费价格指数的编制采用的就是统计法。统计法是运用一定的统计方法 (如截尾平均法) 剔除极端物价变动对消费物价指数的影响, 剔除项目取决于具体的数据资料, 因而, 可能每个月剔除的项目都不一样。

二、核心消费价格指数视角下的2 0 07年物价结构分析

从我国统计部门发布的CPI月度进度数据来看, 2007年物价总体水平持续走高, 全年总体物价水平较上年上涨4.8%, 有10个月的CPI增幅连续超过3%的通货膨胀的参考临界点, 其中有5个月增幅在6%以上。物价上涨已成为社会公众的普遍感受。本文以2007年各月度CPI数据为基础, 剔除食品项编制核心消费价格指数。通过比较分析食品价格指数、消费物价指数及核心消费物价指数探析2007年度的物价水平。

第一, 从CPI月度进度数据上看, 八大类商品和服务项目价格波动幅度不一, 有涨有落。总体而言, 食品、居住项目价格涨幅居前;衣着、交通通信、娱乐教育文化用品及服务项目价格同比略有下降;其他各项价格略有上涨但幅度较小。食品、居住类项目与居民生活息息相关, 公众对这两项价格的感受也最为直接、敏感, 由于这两项价格的大幅上涨, 使得居民产生物价上涨的深刻感受也是必然的。

第二, 从三种价格指数的均值上看, 2007年度食品价格同比增长12.4%, CPI同比增长4.8%, 核心消费价格同比增长1%。由于CPI是采用加权综合指数的方法计算得到, 从这三种价格指数的数学关系式上不难看出食品项目在CPI计算中所占权重较大, 对价格总指数的上涨具有较强的拉动作用。从国家统计局公布的数字看, 2007年食品价格指数拉动价格总指数上涨4个百分点。但从核心消费价格上看, 非食品价格并未出现明显上涨, 也就是说食品价格上涨快, 价格上涨并未传导到其他商品, 因而2007年的物价上涨还是结构性上涨, 还不能说目前我国出现了全面通货膨胀。

第三, 从三种价格指数的标准差上看, 食品价格波动程度最大, 高达5.27%, 非食品价格波动程度较小, 仅为0.19%。2007年度食品价格的剧烈波动主要来自外力因素的冲击, 在此轮物价上涨的过程中首先显现的是猪肉价格的大幅上涨, 而导致猪肉价格大幅上扬的主要原因是受猪价过低和疫病的双重打击, 生猪出栏大幅度下降, 猪肉供应偏紧;其次, 国际粮价的大幅上涨及受气候的影响导致的减产, 引发部分农产品的价格大幅上涨;再次, 猪肉价格上涨带动其他可替代商品价格的上涨。从国家统计局发布的相关统计数据来看, 2007年粮食上涨6.3%, 肉禽及其制品上涨31.7%, 蛋上涨21.8%。核心消费价格指数由于剔除了食品项, 波动程度较小, 也即说明2007年非食品价格运行仍较为平稳。因而, 也表明核心消费价格指数在测度价格的中长期趋势上具有更好的稳定性和代表性。

三、编制核心消费价格指数是对现有价格指数体系的有益补充

随着人民生活水平的提高, 消费结构也在不断改变, CPI权重每年只做些小的调整, 每五年才做一次大调整的方式已经很难与这样的改变相适应。在CPI权数的设置上, 应适当降低食品项的权重, 增加医疗、教育、居住等实际消费份额较大的消费支出的比重;并在此基础上编制剔除食品项, 以及能源中的汽油、柴油、管道液化 (天然) 气等燃料的核心消费价格指数。食品和能源中的汽油、柴油、管道液化 (天然) 气等燃料的价格变动易受供给方面因素的影响, 具有易变动性, 但影响往往是暂时的, 剔除这些项目有利于准确判断价格总水平和社会总供求平衡情况, 反映通货膨胀的真实大小, 更好地为制订中长期经济发展战略和宏观经济调控服务。

核心消费价格指数已成为一些发达国家或经济体进行经济决策的重要参考指标。借鉴国外的经验, 编制和发布我国的核心消费价格指数是对我国目前价格指数体系的有益补充, 对政府部门制定经济政策具有重要的指导意义, 也有助于引导社会公众形成正确的通货膨胀预期。

摘要：本文运用2007年CPI月度进度数据编制了剔除食品项的核心消费价格指数, 从对比食品价格指数、消费价格指数、核心消费价格指数的角度分析了2007年物价上涨的结构性原因, 对运用核心消费价格指数分析物价水平具有一定的启示性。

关键词：CPI,核心消费价格指数,食品价格指数

参考文献

[1]刘建伟等:核心消费价格指数的理论与应用[J].统计研究2006, (10)

[2]黄燕胡海鸥:核心通货膨胀衡量方法的比较研究[J]统计与决策.2006, (03)

水产品消费价格指数 第7篇

一、两种粮食价格指数的计算和说明

(一)粮食生产价格指数的计算和说明

粮食生产价格指数是农产品生产价格指数的一个重要构成部分,它反映国有商业、集体商业、个体商业、外贸部门、国家机关、社会团体等各种经济类型的商业企业和有关部门收购粮食价格的变动趋势和程度的相对数。通过粮食收购价格指数可以观察和研究粮食收购价格总水平的变化情况,以及对农民货币收入的影响,作为制订和检查粮食价格政策的依据。

统计部门自2002年开始才公布了粮食生产价格指数,之前仅给出了单个品种的生产价格指数。由于小麦、稻谷、玉米、大豆四种最主要的粮食作物的产量占整个粮食产量的95%以上,因此2002年之前的粮食生产价格指数以这四大品种的综合指数代替(以各自产量为权重)。最终数据见表1。

(二)粮食消费价格指数的计算和说明

粮食消费价格指数是居民消费价格指数(CPI)的一部分,其历年数据可以直接从国家统计局历年的统计公报中得到,最终的环比指数和定基指数见表2(定基指数以1990=100)。

二、两种价格指数的分析与比较

定基指数反映的是价格变动的长期趋势,同时为了达到更直观的效果,我们将粮食生产价格定基指数和粮食消费价格定基指数放在一张图上进行比较。

由图1可见,1990年以来,粮食生产价格和消费价格均经历了三次大的上升和下降趋势,分别是1990-1996年前后的持续上涨、1996前后-2002年的持续下跌以及2003年至今的持续上涨时期。但是二者之间还是表现出较大的差异。

(一)二者之间的涨跌并不具有同步性

1991年粮食生产价格同比下跌6.4%,而消费价格却同比上涨9%;1997年粮食生产价格开始从顶点滑落,跌幅高达9%,而当年消费价格却继续上涨,涨幅高达9%;2003-2009粮食消费价格连续7年上涨,而粮食生产价格在2005年却出现下跌,2006年也仅微涨。

(二)波动幅度具有明显的差异

1990-1996年前后的上涨中,粮食生产价格涨幅为148%,而粮食消费价格涨幅为316%,后者涨幅远远超越前者;1996前后-2002年的下跌中,粮食生产价格跌幅为42%,粮食消费价格跌幅为19%,后者跌幅也远远小于前者;在最近一轮上涨周期中,截至2009年,粮食生产价格上涨了64.0%,粮食消费价格上涨了61.5%,后者略小于前者。

目前的粮食消费价格较1990年上涨了446%,比1997年的历史最高水平还高出31%。粮食生产价格较1990年上涨了123%,仍未完全达到1996年的历史最高水平。

以上的分析还没有考虑到货币因素的影响。我们来考察一下剔除货币因素的二十年来粮食价格波动情况(见图2,我们以CPI波动来表示货币购买力的变化)。

从图2我们可以发现,1990-2009年二十年间粮食消费价格指数上涨了128%,然而粮食生产价格指数却下降了7%,呈现出强烈的反差。

粮食生产价格是粮食消费价格的基础,在其他条件不变的情况下,粮食生产价格上涨必然导致粮食消费价格上涨。但是,二十年来粮食生产价格下跌了7%,消费价格却上升了128%,这说明“其他条件”不是没有变而是发生了重大变化,不但完全抵消了生产价格下降的影响,更直接推高了消费价格的上涨。从这个意义上说,在影响粮食消费价格因素当中,生产价格因素已经退居次要地位,其他因素则占据了主导地位。

那么这些其他因素包括哪些呢?包括从原粮到零售的成品粮中间的一系列环节,诸如仓储、运输、加工、包装、销售等一系列费用。正是这些费用二十年间的大幅上升,才导致了在粮食生产价格下降7%的情况下,消费价格却上升了128%。

由此可见,二十年来,中国粮食消费价格的上涨完全是由中间环节导致的,要降低粮食消费价格首先必须降低中间环节的费用,也就是说要提高中间环节的生产效率。比如提高粮食加工效率,大力发展粮食物流,降低运输成本。中间环节成本降下来了,才能够为原粮价格腾出上涨的空间,从而有利于农民增收。真实的粮食生产价格二十年来不降反升,表明政府在提高粮食收购价方面任重道远,我们不能再以压低农产品价格的方式来支持我们的工业发展了,农产品价格理应恢复其应有的价值。虽然近几年政府在不断提高粮食最低收购价,但是力度还不够大。当然,在大幅提高粮食收购价的同时,更应着力降低粮食中间成本,这样的话,就不至于因为粮食生产价格的提高给粮食消费价格上涨造成过大的压力,从而使得在保护生产者和消费者的利益上取得平衡。

三、进一步的分析:关于粮食价格与通货膨胀的探讨

随着近几年国家大幅提高粮食最低收购价,有人担心粮价上涨会引起通货膨胀。这是一个很流行的观点,甚至经常出自专业经济学家之口。著名经济学家樊纲在谈到2010年的通胀时,就明确表示,“只要粮食价格稳定,就不会发生通货膨胀”,言下之意,粮价如果持续上涨,通胀就不可避免地要发生。

从上文的研究证实,中国粮食消费价格上涨更多地取决于粮食生产价格之外的其他因素,粮食生产价格对消费价格并没有决定性的影响。因此说政府提高粮食最低收购价会引起通货膨胀是缺乏事实根据的。

而西方经济学中通货膨胀(Inflation)的概念一般指:在纸币流通条件下,因货币供给大于货币实际需求,从而引起的一段时间内物价持续而普遍的上涨现象。因此,如果要寻找导致通货膨胀的原因,那唯一的原因就是货币供给超出货币需求,而物价的持续上涨仅是表象。任何商品的价格上涨均不是导致通货膨胀的原因,仅是印证了通货膨胀的发生。正如商品紧俏导致了商品价格上涨,而不是价格上涨导致了商品紧俏。

通货膨胀的发生在认定上是需要“物价持续而普遍的上涨”的,因此部分物品价格上涨,并不能认定通胀发生。实际上,只要货币的供给保持稳定,那么部分商品的价格上涨并不会导致社会物价的整体上涨,相反部分商品价格的上涨,必然意味着部分商品价格的下跌。举个例子,粮食价格上涨,消费者花在食品上的支出必然增加,相应地,花在其他商品上的支出必然相应减少(在支出预算一定的情况下),那么其他商品必然会由于需求减少而价格下降。因此,总体物价并不会由于粮价的上涨而上涨。

现代社会,通货膨胀都是由CPI来近似衡量的,而中国CPI中食品的权重又比较大,占了近1/3,因此,粮价上涨对CPI的整体影响可能是正的,因为那些因粮价上涨而价格下跌的商品要么没有被纳入统计范畴,要么被赋予较低的权重。因此,仅从CPI判断,粮价上涨也许确实推动了统计上的物价整体上涨,但是,CPI不是通货膨胀全面真实的衡量指标,它仅仅是通胀的一个近似刻画指标而已。CPI上涨并不能完全等同于通货膨胀。

摘要：一直以来人们忽视了粮食生产价格与消费价格之间的差异,正确认识二者之间的差异,对于制定科学合理的粮食市场宏观调控政策具有重要的意义。本文系统考察了近20年来的粮食生产价格和消费价格指数的变化,并对价格变化的原因进行分析研究,最后探讨粮食价格与通货膨胀的关系。研究结果表明,中国粮食生产价格并不是影响粮食消费价格的主要因素,粮食消费价格更多地取决于中间环节的成本。中国真实粮食生产价格20年来不升反降,表明我们对粮食生产欠账很多,政府仍然有必要继续提高粮食最低收购价。粮价上涨仅是印证了通货膨胀的发生,而不是导致了通货膨胀。