PPI波动对经济增长的影响
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[提要] 本文就我国工业生产者价格指数的变动情况进行分析研究，采用协整方法研究国内工业生产价格变动和GDP之间是否存在着长期关系;通过对国内工业生产者价格波动与经济增长关系的研究，显示GDP和PPI存在较显著的长期均衡关系特征。为考察真实PPI与GDP之间的动态关系，建立误差修正模型进行分析，发现GDP每增长1%，国内工业生产者价格增长的短期弹性为4.110053%左右，长期波动弹性为3.708787%。
关键词：工业生产者出厂价格指数;GDP;协整检验
中图分类号：F12 文献标识码：A
收录日期：2019年12月19日
作为经济活动的“晴雨表”之一，工业生产者出厂价格（PPI）很好地反映了国民经济活动处于生产环节和上游领域的产品价格变动情况，对监测宏观经济运行情况具有重要意义。改革开放以来的实践表明，经济增长波动与PPI有着紧密的内在联系。每当经济增速明显下滑，PPI往往呈下跌趋势;PPI下跌又诱使企业和个人投资、消费需求预期走低，推动经济增速下降;而在经济增速加快时，需求旺盛，PPI往往呈上升趋势。PPI的波动对我国经济增长具有重要影响，因此研究PPI与我国经济增长的关系具有重要的研究价值和现实意义。
一、PPI的内涵及作用
工业生产者出厂价格指数（PPI）是反映全部工业产品出厂价格总水平的变动趋势和程度的相对数，是衡量工业企业产品出厂价格变动趋势和变动程度的指数，是反映某一时期生产领域价格变动情况的重要经济指标。PPI可以用于度量通货膨胀（通货紧缩），是度量通货膨胀的一个重要指标，是中央银行和政府金融部门用以监测通货膨胀或紧缩的趋势，进行宏观经济分析预测的重要依据。PPI对国民经济运行状况具有极强的敏感性，具有重要的宏观经济指示作用，PPI还常用于企业谈判和企业经济效益分析。PPI同时可以用于国际比较，是国际货币基金组织数据发布通用系统（GDDS）的重要价格指标。把握PPI波动规律，对于预测、估计未来物价波动，规避市场风险都具有重要的理论和现实意义。
二、PPI变动情况分析
伴随着宏观经济形势的变化，改革开放以来PPI运行情况可划分为五个阶段：
第一阶段，全面改革后的快速上升阶段（1986～1996年）。1986年以来，随着改革开放的逐步深入，价格管制逐渐放开，长期压抑的消费需求得到释放，商品供不应求推动价格显著上涨。同时，随着固定资产投资增速明显加快，掀起新一轮经济建设热潮，PPI 呈逐年上涨态势，且涨幅非常明显。
第二阶段，亚洲金融危机时期的波动下降阶段（1997～2002年）。1997年亚洲金融危机爆发，外贸出口增长速度大幅回落，外资流入也迅速减少，出现了经济增长速度减缓的趋势。同时，经过改革开放20多年的飞速发展，我国经济供给能力大幅提高，消费市场由卖方市场逐渐转变为买方市场，国内部分行业产能过剩市场竞争日益激烈。亚洲金融危机后，我国 PPI一直在低位徘徊，呈下降之势。
第三阶段，经济强力扩张时期的总体上涨阶段（2003～2011年）。我国加入世贸组织后，国际大宗商品价格走势对国内PPI影响日益显著。2003年之后，随着国际大宗商品价格牛市的到来，PPI进入新一轮上涨阶段。2008年下半年，国际金融危机全面爆发，中国经济快速回落，出口出现负增长，受此影响，2009年PPI快速下降，出现了指数编制以来的最大降幅。国际金融危机爆发后，我国政府启动“四万亿”投资计划对抗冲击，受国际大宗商品价格恢复性上涨及货币投放量等影响，2010～2011年PPI继续上涨。
第四阶段，经济减速换挡时期的波动下降阶段（2012～2016年）。2012年开始，受欧债危机影响，全球经济低迷，中国经济增长乏力，中国经济进入减速换挡新常态，经济下行压力增大。在市场需求不足和部分行业产能过剩等问题的共同影响下，工业生产者价格开始了长达五年的持续下跌，创有此统计以来的历史最长下跌记录。
第五阶段，经济新常态下的触底回升阶段（2017年至今）。2017年，世界经济逐步向好，我国供给侧结构性改革持续深化，环保治理力度加强，去产能工作取得实质成效，工业供给向中高端转型，工业品价格整体提高。与此同时，在国际大宗商品价格上涨的带动下，工业生产者价格结束连续五年的下跌态势。
三、PPI波动与经济增长关系研究
（一）数据选取。数据来源：中国统计年鉴和中国国家统计局网站，收集了1986～2018年的年度数据，以1985年为100基准，以不变价格计算。本文中PPI代表工业生产者出厂价格指数，GDPI代表国内生产总值指数。
（二）实证检验结果
1、单根检验。对序列GDPI和PPI进行单位根检验。序列GDPI二阶差分后，相对应ADF检验的t统计量为-5.474544，其对应的概率P值只有0.0002，非常小，远小于1%的检验水平，因此认为二阶差分后的序列GDPI平稳。序列PPI经过二阶差分后，对应的ADF检验t统计量-6.278486，对应的概率P值为0.0000，远小于1%的检验水平，故认为二阶差分后的序列PPI平稳。
2、建立线性回归模型。运用线性回归方程建立关于GDPI和PPI之间的线性模型，通过Eviews统计分析得到线性回归方程：
y（GDPIt）=-515.0273+3.708787×（PPIt）+？着t
t统计量 -3.466770 7.438717
由t统计量得出的结果来看，方程估計的参数P都远小5%，显著性好，R2=0.672069，调整R2=0.659924，跟1较接近，说明模型的拟合效果较好。GDPI的系数估计值表示PPI波动的国民经济增长弹性系数，该系数估计值为3.708787，表示国内生产总值增长1%，PPI增长3.708787%。很明显，从DW检验的结果为0.099631，效果并不好，需要进一步对该模型进行分析。因此，通过对该模型的残差检验得到残差序列RESID01，然后对该残差序列RESID01进行单根检验。残差RESID01单位根检验的t统计量为-6.582302，其概率P值远小于1%的检验水平，故拒绝残差序列RESID01存在单位根的假设，即可认为残差序列RESID01是平稳的。根据协整关系，认为序列GDPI和序列PPI之间存在协整关系，协整向量为（1，3.708787）。 故认为模型描述了序列GDPI和序列PPI的长期均衡关系特征。为了进一步的考察GDPI和PPI之间的动态关系，需借助误差修正模型来进行进一步的分析。误差修正等于残差序列RESID01。通过Eviews统计分析得到的误差修正模型为：
y（GDPIt）=-650.5807+4.220053×（PPIt）+1.071839+？着t
T统计量（-15.30836）（29.96365）（18.92151）
该模型估计结果的F统计量对应的概率P值非常小，從而说明模型估计整体上是显著的。GDPI的系数估计值表示国内工业生产者价格波动对国民经济的短期弹性，即GDP每增长1%，那么短期内，PPI增长为4.110053%左右，高于长期波动弹性3.708787%。误差项ECM（-1）的系数估计值为1.071839，对应的t统计量为18.92151，相应的概率P值非常小，故在1%的检验水平下是显著的，该系数反映了对国内工业生产者价格指数偏离长期均衡关系的调整力度，其绝对值越小，则非均衡状态恢复到均衡的速度就越快。特别是，若误差项EMC（-1）的系数估计值为0，则表明能迅速进行调整。该模型的误差项EMC（-1）的系数估计值为1.071839，相对比较大，说明从非均衡状态恢复到均衡状态的速度比较慢。
（三）实证结论。通过对1986～2018年国内工业生产者价格波动与经济增长的关系研究，序列GDPI和序列PPI存在较显著的长期均衡关系特征。为考察真实PPI与GDPI之间的动态关系。通过建立误差修正模型进行分析，发现国内工业生产者价格波动对国内生产总值的影响可以从短期弹性和长期弹性进行分析。GDP每增长1%，国内工业生产者价格增长的短期弹性为4.110053%左右，长期波动弹性3.708787%。显然，短期弹性稍微大于长期波动弹性。在分析中发现当国内工业生产价格指数偏离长期均衡关系时，从非均衡状态恢复到均衡状态的速度较慢。
上面采用协整方法研究国内工业生产价格变动和GDP之间是否存在着长期关系，发现国内工业生产者价格的上升对经济所起的作用比国内工业生产者价格的下降对经济带来的刺激作用要大。
主要参考文献：
[1]罗永恒.中国农产品价格波动对经济增长影响的研究[D].长沙：湖南农业大学，2012.
[2]绳国庆.我国PPI的影响因素分析[J].价格理论与实践，2013（2）.
[3]齐丽云，何跃.基于PMI和PPI的GDP预测模型[J].统计与决策，2013（16）.
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