（厦门大学经济学院，福建 厦门 361005）

【摘要】 准确测算核心通货膨胀率是了解一般价格水平持续显著变化和制订有效货币政策的重要基础。针对我国CPI统计中所存在的权重偏误等问题，以自有住房支出估计和CPI分类权重测度为研究突破口，根据国外官方统计部门和央行机构普遍采用的剔除法和截尾平均法测算了我国的核心通货膨胀率。结果显示：（1）测算结果较好地反映了一般价格水平的长期变化情况，具有相对的稳定性；剔除法的测算结果整体上优于截尾平均法。（2）在剔除法的应用中，分类项目的进一步细化有助于获得稳定性更强、“削峰平谷”效果更好的核心通货膨胀率序列。（3）通过对剔除法的测算结果来看，核心通货膨胀序列较好地契合了我国货币政策窗口期；其调整行为对我国继续实施稳健货币政策提供了一定的启示。

关键词   CPI分类权重  自有住房支出  核心通货膨胀  剔除法  截尾平均法

中图分类号：F124、C829             文献标志码：A      

Measurement on China’s Core Inflation from the 

Perspective of CPI Categorization Weight Optimization 

Abstract: Accurately measuring the core inflation is an important foundation to understand the continuous significantly change of the general price level and to formulate effective monetary policy. The paper analyzed the existence problems of weight bias in China’s CPI statistics firstly, and then by making the estimated expenditures in owner-occupied housing and the measurement of CPI categorization weight as the breakthrough, the paper measured the core inflation rate by using excluding method and the trimmed mean method which were generally adopted by foreign official statistics departments and central agencies. The result showed that: (1) the measurement can better reflect the long-term changes of the general price level, the result was relative stability; and the excluding method was better than the trimmed mean method overall. (2) In the application of the excluding method, the classification project’s further refinement was helpful to get better core inflation rate sequence which was more stable and more smooth.(3) From the measurement results, the core inflation sequence better fit the “window period” of monetary policy and its adjustment behavior provided some inspirations on implementing continuous prudent monetary policy in China.  

Key Words: CPI categorization weight; owner-occupied housing expenses;core inflation; excluding method ; trimmed mean method

一、引 言

通货膨胀通常是指一般物价水平的持续显著上涨，而现实中人们习惯于使用消费者物价指数（CPI）来衡量通货膨胀水平，但传统CPI数据中因存在食品等短暂性、非货币性价格影响因素，并不能很好的反映通货膨胀中的经济内容。如CPI数据变动主要是由此类因素引起，则针对CPI的货币政策效果势必削弱，甚至会对其它产业发展产生不利影响（范跃进和冯维江，2005），解决这一问题的一个主要方法便是编制核心通货膨胀指标。对此所进行的研究自始就未淡出人们的视野，特别是1990年代以来，越来越多的国家（地区）开始编制发布核心通货膨胀率数据，并将其作为宏观经济政策制订的依据。

在核心通货膨胀率的测度方面，目前存在两大类主要的分析方法，分别是统计法和计量法。前者主要通过把CPI指数中的易波动部分剔除，并对可能受到供给冲击影响的成分通过再次加权的方法来获得核心通货膨胀，以剔除法、修剪均值法等为代表。而后者则根据某种计量经济方法或者宏观经济理论支持下的计量模型构建来测度核心通货膨胀率，相应的典型方法则包括移动平均法、Hodrick-Prescott滤波、Beveridge-Nelson分解法以及协整-误差修正模型、结构向量自回归等方法。

具体到我国的情况，尽管至今尚未发布核心通货膨胀率数据，但对此的测度研究却一直是一个热点问题。考虑到数据的可获得性等问题，现有研究中较多使用计量方法进行分析，比如简泽（2005）所构建的包含实际 GDP和零售物价指数的两变量结构向量自回归模型；赵昕东（2008）所构建的包含通货膨胀率、食品价格指数和产出增长率在内的三变量结构向量自回归模型；王少平和谭本艳（2009）在度量我国核心通货膨胀率时，所采用的基于协整-误差修正模型调节系数阵中的正交分解技术等。在这些计量方法的应用中，最为常见的便是结构向量自回归方法。最初，Quah and Vahey（1995）从其核心通货膨胀定义出发，利用两变量的结构向量自回归方法度量了英国的核心通货膨胀率；尽管该方法能够满足经济理论上的需要，但其所反映的传导机制却并非完全与我国的现实情况相符。在存在金融管制的情况下，通货膨胀的相关影响因素并不能像理论所描述的那样，完美地作用于通货膨胀。利用向量自回归方法测度核心通货膨胀时，各变量之间的传导关系还有待进一步研究，只有确保传导机制与现实经济关系相吻合的情况下，使用该方法进行的研究才真正有效。

而基于统计法的研究，在我国核心通货膨胀的测度中也存在不少的应用。比如：范跃进和冯维江（2005）分别利用剔除法、修剪均值法和加权中位数法进行了我国核心通货膨胀率的测度；黄燕和胡海鸥（2006）则测度了剔除食品项后的CPI指数和基于加权中位数法的核心通货膨胀率，通过对比显示：两者波动性均小于CPI序列，且呈现正相关关系。利用此类方法估算核心通货膨胀率，既可以有效贴合我国现有CPI指数编制，又能在很大程度上节省统计资源、提高官方统计服务社会公众的能力。但是，从现有的研究来看，也存在对这种方法的批评，以龙革生等（2008）的研究为例，该文通过对比剔除法、修剪均值法、加权中位数法、结构向量自回归模型和共同趋势法在测量核心通货膨胀率上的结果，认为修剪均值法和加权中位数法计算出的核心通货膨胀率受食品类权重过大的影响，不适合在我国的应用。对于这种评价也同样出现在剔除法中，对此，本文认为出现这样结果的关键主要在于两方面：（1）食品类项下涵盖很多的细分项目，其中并非所有项目都受短暂性因素的影响，在具体应用时应从细分项目入手；（2）我国CPI指数的分类项目权重，存在食品类高估、居住类低估等问题，在采用统计法进行核心通货膨胀率测算的过程中有必要修订分类项目权重。

对于CPI分类权重的质量问题，不仅存在于统计法的测算过程中，基于计量法的核心通货膨胀率测算也同样存在问题，利用本身就存在问题的CPI指数进行核心通货膨胀率测算，很难保证最终测算结果的可靠性。对此，本文在测量核心通货膨胀率之前，首先就我国CPI权重问题进行了分析，以自有住房支出估计为突破口，重新估算了CPI分类指数权重和CPI指数。具体的，在自有住房的具体处理上，我国官方统计并非在住户调查中就将自有住房支出分摊考虑进居住类支出中，而是在年度GDP核算时纳入支出法GDP核算，但是住户调查层面的支出数据中并未包含自有住房的虚拟房租。

从这个角度来看，现有研究中对于我国CPI权重的估计文献大多存在一些问题，基本上都难以将这一问题解释清楚，或者存在误解、或者缺少对关键环节的解释说明，这样也对结果的可靠性产生不利的影响。对此，本文将以国家统计局的相关核算方案和说明为依据，尽可清楚详尽的展开分析。从现有可获取的数据资料来看，对CPI分类权重的估计所能利用的最有效的数据资料，即住户调查中所获取的人均消费支出数据，其大类分类情况也与CPI大类指数最为接近，但因该数据的居住类支出中未包含自有住房的虚拟租金部分，因此，文章分析的关键也就集中在自有住房支出的估计上。

自1998年我国开始住房市场化改革以来，福利分房体制已基本转换为货币化住房制度，城镇居民主要通过货币购买的形式获取住房。在这样的背景下，仍利用城镇与及工矿区个人建房单位面积工程造价来计算住房支出存在明显的偏差。特别是近些年来，受我国住房市场刚需旺盛、投机性需求走强的影响，住房价格居高不下，居民住房负担明显加重。此外，住房支出负担也会挤出其他类型消费，进而对居民的支出结构产生影响。对居住类支出的衡量偏差无法真实反映住房价格变化对居民生活的影响，使得CPI数据质量受到诸多质疑。因此，优化自有住房支出统计设计对提升现有CPI数据质量，以及对本文将要展开的核心通货膨胀率测算都有重要的影响。