1986年以来我国PPI变动情况及影响因素研究,宏观经济学论文.docx
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1、1986年以来我们国家PPI变动情况及影响因素研究,宏观经济学论文工业生产者出厂价格指数PPI描绘叙述了工业企业产品的出厂价格变动,反映了工业企业的运行效益状况,是度量潜在通货膨胀的重要指标。与反映下游消费环节产品价格变动的居民消费价格指数CPI不同,PPI 是在上游生产环节反映产品的价格变动。2020 年前三季度,我们国家 PPI 不断走低,客观地反映了经济增速持续放缓的状况。随着我们国家经济在二、三季度探底之后逐步企稳,PPI 在 10 月份后跌幅也逐步收窄。当下,我们国家经济稳中有进,而世界其他主要经济体的不确定因素仍然较多。在这样的形势下,正确判定价格走势、分析研究 PPI 的影响因素
2、非常重要。本文在分析历年 PPI 走势的基础上,以 2002 年以来的月度数据建立数量模型,定量揭示了 PPI 影响因素的作用机理,对我们国家 PPI将来走势作出判定,并提出需要关注的问题。 一、1986 年以来我们国家 PPI 变动情况分析 1986 年以来,全球范围内的重大事件及重大历史变革,如1997 年亚洲金融危机、2001 年底中国参加世贸组织和 2008 年国际金融危机三项重大事件对 PPI 影响深远。数据显示:除1997-1999 年、2002-2003 年、2018 年和 2020 年七个年份下降外,其余年份 PPI 均呈上涨之势。1998 年之前,PPI 大起大落,波动幅度非
3、常明显,此后波动幅度明显减弱。笔者据此并结合价格波动周期,将 1986 年以来我们国家 PPI 运行划分为四个阶段: 第一阶段1986-1997 年:需求拉动。期间,PPI 大致经过两轮波动周期,1986-1990 年主要表现为消费需求拉动;1991-1997年主要表现为投资需求拉动。1986 年以来,随着改革开放的逐步深切进入,价格管制逐步放开,PPI 呈逐年上涨态势,且涨幅非常明显。长期压抑的消费需求得到释放,商品供不应求推动价格显着上涨。1987-1989 年,PPI 中的生活资料价格分别上涨 8.1%、17.2%和 18.2%,引发严重的通货膨胀。1991 年后,固定资产投资增速明显加
4、快,掀起新一轮经济建设热潮,投资过热等因素致使通货膨胀再现。1994 年PPI上涨 24%,华而不实,生产资料价格上涨 33.7%,两者均为 1986年 PPI 编制以来的年最大涨幅。 第二阶段1998-2002 年:需求拉动减弱,轻度收缩型价格波动。1997 年亚洲金融危机爆发,外需紧缩压力加大。同时,经过改革开放 20 多年的飞速发展,我们国家经济供应能力大幅提高,消费市场由卖方市场逐步转变为买方市场,国内部分行业产能过剩,市场竞争日益剧烈。亚洲金融危机后,我们国家 PPI 一直在低位彷徨,总体呈下降之势。 第三阶段2003-2018 年:国际传导成本推动。我们国家参加世贸组织后,国内价格
5、受生产要素、上游原材料的成本约束愈发明显,国际大宗商品价格走势对国内 PPI影响日益显着。从国内重要产品定价机制看:原油出厂价格由国家发展改革委参考上月国际市场原油期货平均价,由中石油、中石化总公司每月调整下属企业结算价格;2001 年 11 月份起成品油定价以纽约、鹿特丹、新加坡三地市场一篮子价格的加权平均值为定价基础,国内油价与国际油价基本接轨;随着期货市场的成熟,我们国家铜、铝等有色金属价格也已与国际市场接轨,中国因素成为影响世界有色金属价格变化的重要因素。从价格来看:2003 年之后,随着国际大宗商品价格牛市的到来,我们国家 PPI 进入新一轮上涨阶段,2008 年 PPI 增长 6.
6、9%,是 1996 年以来的最高涨幅。受世界金融危机影响,2018 年 PPI 下降 5.4%,为指数编制以来的历史最低点。 第四阶段2018 年至今:国际传导成本推动还是那样,货币因素突出,需求拉动减弱。2008 年国际金融危机爆发后,我们国家启动 四万亿 投资计划对抗冲击,对 PPI 走势影响深远。受国际大宗商品价格恢复性上涨及货币投放量等影响,2018-2018 年 PPI 继续上涨。2020 年受全球经济低迷、需求不振影响,钢材、煤炭和有色金属等多数重要生产资料价格走弱,PPI 下降 1.7%。 由此可见,影响我们国家 PPI 的主要因素能够归纳为四个方面: 一是国际市场价格波动引起的
7、国内原材料成本变动,二是国内劳动力、土地等生产要素价格上涨推动产品成本增加,三是由货币投放引发的流动性过剩会为物价上涨提供动力,四是投资和消费需求扩张也影响 PPI 上涨。除此之外,科技进步及国家政策等因素也会对 PPI 产生影响。 二、2002- 2020 年我们国家 PPI 影响因素的因子分析 一模型选择 为量化分析影响我们国家 PPI 变动的因素,本文使用因子分析方式方法进行研究。因子分析方式方法是从研究指标相关矩阵内部的依靠关系出发,把一些信息重叠、具有扑朔迷离关系的变量归结为少数几个不相关的综合因子的一种多元统计分析方式方法。假设对某一问题的研究牵涉p个指标,且这p个指标之间存在较强
8、的相关性,则基本的因子模型能够表示为: 华而不实: F1,F2, , Fm为公共因子,ε1,ε2, ,εp 表示特殊因子,华而不实包含了随机误差,εi只与第 i 个变量Zi有关,lij称为第i 个变量Zi在第 j 个因子Fj上的载荷因子载荷,由其构成的矩阵 L 称为因子载荷矩阵。 二数据选择 本文经过反复挑选,选取 CRB、国际原油价格、美国 PPI、工业生产者购进价格指数、固定资产投资价格指数、制造业从业人员平均工资、商品房销售价格指数、金融机构人民币各项贷款、货币M1、货币和准货币M2、城镇居民人均可支配收入、工业增加值、国内
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