1、2015 年前三季度我国 31 个省市 CPI 走势比较分析摘 要：本文首先从五个维度分析了 2015年前三季度我国 31个省市 CPI走势特征：从走势上看，全国及 31个省市 CPI均呈现小幅波动的上行态势;分地区看，东部地区 CPI累计涨幅最高;从相关性来看，31 个省市当月同比 CPI与全国相关性增强;从振幅来看，各省 CPI依旧显示出较大的差异性;从与 PPI走势相比，CPI 与 PPI走势背离明显。其次本文通过数据对比发现，各省市衣着类、居住类、食品类价格地区差距较大，以及 PPI下降对不同省市的影响都是造成各省市 CPI走势差异的原因;最后，基于 ARIMA模型的预测结果，本文认为
2、第四季度全国及各省 CPI当月同比将延续上涨态势。 关键词：CPI 走势;区域比较;预测 中图分类号：F830.31 文献标识码：B 文章编号：1674-0017-2015（10）-0033-06 一、前三季度各省 CPI走势的主要特征 （一）大部分省份 CPI企稳回升，呈波动上升态势 2015 年以来，全国 CPI当月同比值在波动中上行，5、6 月份出现了回落，进入第三季度后恢复上行态势。前三季度全国 CPI累计上涨1.4%，与去年同期相比回落 0.75个百分点，较上半年增加 0.12个百分点。其中，7-9 月，全国 CPI分别上涨 1.65%、1.96%、1.6%，均高于 1-6月各月的当
3、月同比值，但整体仍在 2%以内的区间运行。 分省份看，前三季度 31个省份 CPI均呈上涨趋势，共有 15个省份CPI累计涨幅超过全国水平，6 个省份与全国持平，10 个省份低于全国水平，青海累计涨幅最高为 2.9%，新疆最低为 0.5%（见图 1） 。 分季度看，第三季度各省 CPI涨幅较大。31 省市中除河南、海南、青海、宁夏四个省份之外，其余各省第三季度 CPI当月同比均值均为前三季度的最高值，CPI 当月同比均值超过 2%的省份也由一、二季度的 2个增加至 10个（见表 1） 。总体上看，一、二、三季度，青海、上海、西藏、贵州为累计同比 CPI较高的四个省份，内蒙古、陕西、河北、山西、
4、新疆为累计同比 CPI较低的五个省份。 （二）前三季度西部地区大部分省份 CPI累计涨幅高于全国，但第三季度东部地区 CPI涨幅加快，使其成为前三季度累计涨幅最高的地区 1-9 月，12 个西部省份中有 8个省份累计同比 CPI高于全国水平，但由于第三季度东部地区各省 CPI涨幅加快，所以从累计涨幅上看，东部地区已经超越西部地区成为 CPI上涨最快的地区。第三季度，10 个东部地区中除了海南省之外，其余各省市当月同比 CPI都大于或接近全国水平，其中，上海、北京涨幅最大。因此，7-9 月，东部地区 CPI当月同比平均上涨 1.84%，高于西部地区的 1.76%和中部地区的 1.57%。整体上看
5、，前三季度东部地区 CPI平均累计上涨 1.57%，西部地区上涨 1.52%，中部地区为 1.37%。 （三）大部分省份与全国 CPI相关性高于 0.8，与上半年相比，各省CPI走势与全国同步性上升 第三季度，全国各省 CPI走势同步性有所增强。通过计算 1-6月和1-9月 31个省与全国 CPI当月同比值的相关系数发现，1-9 月共 19个省份与全国 CPI当月同比值相关系数大于 0.8。与上半年相比，不仅高于 0.8的省份数量增加，而且相关系数低于 0.8的省份相关系数值也有所增加（见表 2） 。 （四）各省 CPI振幅存在较大差异，北京振幅最高，甘肃振幅最低 1-9 月，我国 31个省市
6、振幅存在明显差异。从各省 CPI全距（总振幅）来看，有 16个省的全距大于全国，从各省 CPI标准差（平均振幅）来看，有 19个省的标准差大于全国。无论是从全距还是标准差看，北京振幅最大，1-9 月总振幅为 2.2%，平均振幅为 0.63%，甘肃振幅最小，1-9月总振幅为 0.4%，平均振幅为 0.12%（见表 3） 。 （五）全国及 31个省份 CPI与 PPI背离趋势明显 从全国来看，从 2012年 3月开始，PPI 当月同比数据已经进入负增长通道，尤其是 2014年 8月之后，PPI 下滑的趋势更加明显，受 PPI下降的影响，CPI 也处于较低水平，但是并没有随着 PPI大幅下跌，且在2
7、015年 1月达到 2010年以来最低水平后开始温和上涨（见图 2） 。 从 31个省市来看，2015 年前三季度各省 CPI与 PPI走势背离的趋势也较为明显。通过计算 1-9月 PPI当月同比均值发现，各省 2015年 1-9月的 PPI均值都为负，但是 1-9月 CPI累计同比为正。从图 3中可以看出，不同省份 CPI与 PPI的背离程度不同，CPI 累计涨幅较高的省份，如北京、上海、福建、贵州的 CPI与 PPI相对背离程度较低，而 CPI累计涨幅较低的省份，如黑龙江、河北、陕西、新疆的 CPI与 PPI相对背离程度较高（图 3） 。 二、全国各省 CPI波动差异的成因分析 （一）衣着
8、价格上涨对发达省市及西部偏远地区影响较大 前三季度，服装价格涨幅较大，9 月份全国衣着类价格指数累计上涨2.9%，居于 CPI八大类之首。从各省份的情况来看，29 个省份衣着类累计同比上涨幅度大于 CPI涨幅（贵州和西藏除外） ，有 15个省份衣着类价格指数涨幅居于当地 CPI八大类涨幅之首（图 4） 。北京、上海等发达省市和青海、西藏等内陆偏远地区衣着类价格指数涨幅较大。其中，9 月上海的衣着类价格指数累计同比高达 10.17%。 （二）房价不均衡回暖导致东部地区省市居住类价格进一步上涨，进而推高该地区的 CPI 从全国来看，前三季度居住类价格呈上涨态势，9 月全国居住类价格累计同比上涨 0
9、.72%，较 6月累计同比值增加 0.03个百分点。但是从 31个省来看，居住类价格持续上涨的态势要集中在东部发达地区省市。如图 5所示，2015 年 9月，共有 8个省份居住类价格累计涨幅超过上半年，其中 6个都属于东部地区省市。此外，东部地区的 CPI与居住类价格变动变动也显示较强的正相关性（见图 5） 。 居住类价格上涨主要集中于东部地区省市与房价不均衡回暖密切相关。2015 年以来，房价上涨的态势在一、二、三线城市分化较为严重，基本维持了一线城市涨价、二线城市平稳、三线城市回升乏力甚至降幅扩大的态势（见图 6、图 7） 。房地产市场的分化使得经济发展程度不同的省份居住类价格涨幅不同，总
10、体上看，一线城市居住类价格和与房地产行业联系紧密的生活用品和服务类价格较高，相应的，这些省市的居民消费价格影响上涨较快。北京、上海、天津、重庆居住类价格累计同比分别上涨2.26%、4.21%、2.53%、1.36%，远高于全国居住类价格累计同比上涨幅度，而这四个直辖市除重庆外，CPI 累计同比值都高于全国水平。 （三）受地理环境影响，鲜菜、肉禽类价格涨幅地域差异较大 从全国 CPI分类数据来看，肉禽和鲜菜价格从 2015年 1月开始呈现显著上升趋势，其中肉禽类价格当月同比值从 1月的-0.8%上升至 9月的4.5%，鲜菜类当月同比值从 1月的-0.6%上升至 9月的 6.9%。 从各省情况来看
11、，浙江、江苏、上海、福建、江西、安徽、湖北、等地肉禽类价格以及鲜菜价格上涨均较为显著，广东、广西、湖南、海南、贵州、四川、重庆等地肉禽类价格上涨较为显著，青海、宁夏、辽宁、吉林、河南、山东、河北、北京等地鲜菜类价格上涨较为显著。食品类价格波动基本呈现北方地区以鲜菜价格、南方地区以肉禽价格涨幅较大，江浙一带鲜菜、肉禽价格均涨幅较大的特征。其中，青海、宁夏等西部偏远地区省由于地理位置的限制，大部分商品依靠外省输入，价格涨幅较大，而上海、北京这类大型城市则由于第一产业占比低，农产品供给主要依靠外源输入，因此食品价格居高不下，对 CPI贡献较大。 （四）PPI 连续下降使得资源型省份 CPI降幅较大，
12、轻工业省份通缩压力相对较小 由于国际大宗商品价格和石油价格持续走低以及国内经济结构调整对第二产业需求的降低，截至 2015年 9月，我国当月同比 PPI已经连续42个月负增长，由此导致价格跌幅较大的行业主要集中在资源能源型行业。2015 年 1-9月，全国 PPI累计下降 5个百分点，其中，生产资料类累计同比下降 6.5个百分点，生活资料类累计同比下降 0.2个百分点。这导致新疆、山西、河北、黑龙江等重化工业占比较高的省区，PPI 分别下降 17.36%、11.62%、10.61%、14.14%，大幅高于全国平均水平。相应地，这些省份的 CPI累计同比涨幅都低于全国平均水平，分别为0.5%、0
13、.6%、0.8%、1.2%。而经济结构相对优化的省份，如北京、上海、福建等省份，PPI 下降幅度较小，分别下降 2.85%、3.83%、2.94%，明显低于全国平均水平。相应地，北京、上海、福建 CPI累计同比上涨1.8%、2.4%、1.8%，分别高于全国水平 0.4、1、0.4 个百分点。 三、2015 年全国及各省 CPI趋势预测 根据 2003年 1月-2015 年 9月全国及各省 CPI当月同比数据，运用ARIMA模型进行定量分析，得出 2015年 10-12月全国及各省 CPI月度同比数据预测值。根据测算结果，第四季度，全国及各省 CPI当月同比将延续上涨态势，与去年同期相比，201
14、5 年全国 CPI将累计上涨 1.56%，其中，16 个省份涨幅高于全国，15 个省份低于全国。分别有四个省份全年累计同比值超过 2%，依次是青海、上海、北京、贵州（见图 8、图 9、表 4） 。 参考文献 1崔敏，汪飞星，刘秀芹.基于季节调整春节模型的 CPI建模预测J.统计与决策，2015， （13）：33-36。 2高铁梅，李颖，陈飞，南兰.我国物价波动特征和成因的实证分析J.经济学动态，2008， （1）：14-20。 3龚国勇.ARIMA 模型在深圳 GDP预测中的应用J.数学的实践与认识，2008， （4）：53-57。 4李玉双，陈乐一，彭晓莲.中国地区物价波动的差异性分析J.管
15、理世界，2014， （9）：172-173。 5王军平.住房价格上涨对 CPI的传导效应兼论我国 CPI编制体系的缺陷J.经济学家，2006， （6）：78-82。 The Comparative Analysis on CPI Trends among 31 Provinces in the First Three Quarters of 2015 in China LIAO Haiyong （Xian Branch PBC， Xian Shaanxi 710075） Abstract：The paper firstly analyzes CPI trend of 31 provinces
16、in the first three quarters of 2015 in China from five aspects. From the aspect of the trend， CPI of the nation and 31 provinces take on the slow uptrend with little fluctuation. From the aspect of the region， the accumulative CPI in eastern provinces is the highest. From the aspect of the correlati
17、on， the correlation between 31 provinces and nationwide CPI is strengthened in the first three quarters. From the amplitude， the amplitude of 31 provinces CPI still witnesses the big differences from each other. Compared with the trend of PPI， the trend of CPI is deviated from that of PPI. Secondly，
18、 according to the comparative data， it is found that the clothing prices， housing costs and food prices differ considerably between provinces and the effect of PPI decline on CPI is different among areas， which contributes to the discrepancy of CPI trend. At last， it is predicted that based on the ARIMA model， CPI of the nation and 31 provinces would continue to rise slowly in the fourth quarter. Keywords： CPI trend; regional comparison; predict 责任编辑、校对：廖海勇
