PMI指数与我国物价水平相关性实证分析

内容摘要：本文采用2008年1月-2012年9月我国的制造业采购经理指数（PMI）和生产者物价指数（PPI）进行时间序列分析，建立了PMI和PPI之间的双变量VAR模型。通过格兰杰因果检验发现PMI是PPI的原因，说明PMI对生产者物价指数具有很好的预测作用；同时PPI也是PMI的原因，工业品物价上涨也会促进企业加大生产，从脉冲分析结果可以发现，PMI受到冲击后会促进PPI呈下降趋势，而PPI受到冲击则会促进PMI上升，因此PMI对我国生产者物价指数具有很好的预测功能，同时PMI的提高会促进生产者物价指数下降。

关键词：制造业采购经理指数 生产者物价指数 VAR模型 脉冲分析

引言

长期以来，我国物价水平的预测指标主要有CPI和PPI，其中消费者物价指数（Consumer Price Index，CPI）主要用来反映消费商品和服务的价格水平，是衡量一国通货膨胀水平的重要指标；而生产者物价指数（Producer Price Index，PPI）则主要用来衡量制造类商品的出厂价格水平，生产者价格指数反映了生产环节的商品价格水平，市场敏感度较高。由于我国正处于发展中阶段，市场经济体系还未健全，因此各种经济指标难以对经济状况进行很好的预测，而物价水平关系到我国人民的生活状况与社会的稳定，通过政府宏观调控抑制当前的物价上涨趋势，保障物价水平的稳定，对提高人民生活水平、促进经济平稳增长具有重要意义。

采购经理指数（Purchase Manager Index，PMI）是一个月度性的经济监测指标，包含制造业和非制造业两个部分。制造业采购经理指数主要由厂商生产量、订单量、企业就业量、配送量和库存量等指标共同构成，用以反映制造业当前的市场状况，由于PMI所选指标具有先导性，并且采购经理指数发表于每个月的前三个工作日，因此采购经理指数常被用来预测下一期的经济状况。各国的历史经验证明PMI对经济增长具有很好的预测功能。本文利用了我国PMI和PPI月度数据构建了双变量VAR模型，并进行了因果关系检验和脉冲分析，从而更好地解释制造业PMI对生产者物价指数的影响。

文献综述

采购经理指数在我国建立的较晚，2005年我国才开始公布PMI数据，PMI以50%为临界点，高于临界点说明制造业处于增长状态，而低于临界点则说明制造业处于衰退状态。根据以往的研究，PMI对国民经济具有一定预测作用。张利斌、冯益（2012）通过VAR模型证明PMI与当期GDP增速具有直接因果关系，当期PMI的变化会在3-12个月后对GDP产生影响。何黎、何跃（2012）证明引入PMI后的ARCH模型对我国季度GDP具有很好的预测效果，由此可以看出PMI指数对于我国经济的预测。

与此同时，由于PPI反映了生产环节的物价水平，因此会对消费者物价水平产生一定影响，我国学者对国内物价的传递途径也进行了相应研究。刘敏（2005）对我国生产者物价指数和消费物价指数不同步的现象进行分析，并对价格传递机制进行研究。萧松华（2009）证明了PPI的变动会引起CPI变动，因此PPI指标可以用来预测我国通货膨胀趋势。桂文林、韩兆洲（2011）利用HP滤波方法研究了CPI和PPI之间的传导机制，并对我国物价传导机制倒挂现象做出解释。陈黎明、吴伟（2010）利用VEC模型分析了PPI对CPI的传导机制，证明了不同传导路径之间存在一定差异性。同时，也有很多学者研究了外部冲击对于我国物价水平的影响，例如人民币升值对国内物价的影响、国际商品价格对我国物价的影响等。由于PMI指数具有先导性的特点，因此可以将PMI指数作为分析我国物价水平变动的重要预测指标，企业可以通过该分析结果来判断当前的市场状况并制定相应的价格策略，并对未来的生产销售计划提前进行安排；同时政府可以根据分析结果制定相应的经济政策，当市场状况不景气时采取更多刺激性政策促进生产，当物价上升趋势严重时则加大政府对物价的调控，加大对企业的税收力度，保障我国物价水平的平稳。

实证分析

（一）数据与处理说明

本文采用我国2008年1月-2012年9月间的采购经理指数和生产者物价指数月度数据，并建立了时间序列模型，为了消除异方差影响，对采购经理指数和生产者物价指数取对数后记作LnPMI和LnPPI，采用数据来源于财新网宏观数据库，使用软件为STATA 12.0，样本总量为57。

（二）ADF单位根检验

为了分析数据平稳性，对LnPMI和LnPPI进行了ADF单位根检验，结果如表1所示。通过单位根检验的结果可以发现在5%的临界值下，LnPMI和LnPPI都是非平稳的，同时LnPMI和LnPPI的1阶差分d.LnPMI和d.LnPPI也是非平稳的，而在2阶差分后两个变量均实现平稳，也就是说数据为二阶单整，记为I（2）。

（三）VAR模型和协整检验

VAR模型由Sims在1980年提出，该模型采用多方程联系形式，通过内生变量对模型全部内生变量滞后期进行回归，从而确定变量间的关系。因此构建VAR模型，首先要确定模型的阶数，通过Stata软件对本模型阶数进行测算，结果如表2所示。

考虑了AIC、SC最小原则条件，模型在3期AIC最小为-10.8703，因此选择了滞后3期为模型最优滞后期，并建立LnPMI和LnPPI的VAR模型：

根据该式，可以发现PMI的增加在第一期对PPI起到促进作用，LnPMI增加1个百分点则会提高LnPPI上升0.41个百分点；而从长期来看，PMI的增加会降低生产者物价指数，带来物价水平的下降。同时，对该VAR模型进行Johnson协整关系检验，结果如表3所示。

根据表3的结果可知，LnPPI与LnPMI之间存在着至少1个协整关系，也就是说明采购经理指数与生产者物价指数存在着长期关系，因此可以通过PMI对PPI未来的变动趋势进行预测。

（四）格兰杰因果检验

综上所述，我国PMI与PPI存在长期稳定的关系，利用Granger因果检验对变量之间的因果关系进行分析，结果如表4所示。

根据表4的结果，可以得知LnPMI是LnPPI的原因，即PMI的变动是引起生产者物价水平变动的原因，同时可以发现，LnPPI也是LnPMI的原因，也就说物价水平的变动同时会引起PMI变动，两个变量之间是互为因果关系的。

（五）脉冲分析和方差分解

根据ADF检验和Granger因果检验的结果可知，关于LnPMI和LnPPI的VAR模型是稳定的，且具有显著的因果关系。于是通过脉冲分析来观察误差冲击对内生变量的影响，脉冲分析结果如图1所示。

从脉冲分析的结果可以看出，在本期给PMI一个冲击，PPI当期就会产生正向变动，并在第1期达到最大值，而后PPI逐渐下降，在第4期后变为负值并在第6期实现平稳，这说明了PMI的变动在之后1-2个月内会导致物价水平上升，而从长期来看则会降低物价水平；而如果在本期给PPI一个冲击，PMI当前没有变动，但会促使PMI不断增加，在第6期达到最大，这说明了生产者物价指数增长的同时也会带动企业加大生产，促进了经济状况的好转，由此可见，工业品价格上涨同时具有一定产出效应，会促进制造业的增长。同时，为了说明PMI对PPI变动的解释力度，对LnPPI不同预测期的误差进行方差分解，结果如表5所示。

通过方差分解表可以看出，随着预测期的增加，生产者物价指数LnPPI的变动对自身变动的贡献率从100%下降到79.7%，而采购经理指数LnPMI贡献率由13.8%增加至28.1%，从表5中可以看出，采购经理指数对生产者物价指数的贡献度逐渐增加，说明PMI上升对物价水平降低具有显著推动作用。

结论

综上所述，我国PMI指数与生产者物价指数之间具有长期稳定的因果关系，PMI指数的增加会在长期内促进物价水平下降，且PMI指数变动对于物价的变动具有一定解释力度，由此可以看出，通过PMI可以对滞后3-12个月的生产者物价水平进行很好的预测，两变量之间具有长期的因果关系，同时发现生产者物价水平的上升会促进PMI的提高，带动制造业市场的增长，也就是说短期的通胀具有一定产出效应，因此可以允许物价在一定时期、一定范围内的平稳上涨。

介于PMI可以对生产者物价指数进行有效地预测，应该利用好PMI这一指标来为企业及时提供当期的市场信息，帮助企业更好地制定价格策略并有效安排生产；同时，政府应通过PMI指标对生产者物价水平进行预测，并推动我国经济平稳增长，保证我国物价水平的稳定。

参考文献：

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2.Hafner C M；Herwartz H. Testing for causality in variance using multivariate GARCH Models. Economics Working Papers， 2004

3.桂文林，韩兆洲.PPI与CPI关系及我国通货膨胀治理[J].统计研究，2011（9）

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6.张利斌，冯益.中国PMI与GDP关系的实证检验[J].统计与决策，2012（2）

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