扫描数据支持下CPI编制方法研究

 全球信息技术的迅猛发展,以及由此引发的统计部门源头数据信息化采改革,都对当前CPI价格数据采集提出了更高的要求。而扫描数据的出现,或许能够解决这一问题。与传统的人工价格采集方式相比,扫描数据在降低企业回答负担、减少人工采价而产生的测量误差等方面,有着显著的优势。但是,作为一种高频海量数据,扫描数据对现有的指数计算方法也提出了挑战。目前,各国利用扫描数据编制CPI的方法不尽相同,而新提出的RYGEKS指数可能会有更广阔的前景。笔者对上述方法进行了比较研究,以期为我国利用扫描数据编制CPI提供理论依据。     

国际上CPI手册的更新及对中国CPI编制的启示

国际上更新后的消费者价格指数（CPI）编制手册——《消费者价格指数手册：概念与方法》已于2020年发布，新手册在2004版的基础上，结合近年来在指数编制领域的研究进展和实践经验，对CPI编制的理论和方法进行更新，并给出更具指导意义的指数编制建议。本文从整体上全面总结了2020版CPI手册更新，围绕消费分类体系、线上价格采集、价格缺失和质量调整、权重价格更新、扫描数据的应用、季节性产品的处理等方面对2020版CPI编制手册的主要更新展开论述，并结合目前我国指数编制工作的进展，进一步分析手册更新对我国CPI编制工作的启示。     

OECD国家CPI编制的国际比较及借鉴

CPI是官方统计和宏观经济分析中的重要指标,但各国CPI的基础概念和具体编制方法存在着差别。本文从测度目标与理论框架、范围、消费品和服务分类、支出权数来源与更新频率、价格数据调查方法、质量变化调整方法、指数计算方法、自有住房和季节性产品的处理方法、季节调整等多个方面对OECD国家CPI的编制方法进行了系统比较,并总结了可供中国借鉴的经验。     

“大数据”背景下利用扫描数据编制中国CPI问题研究

扫描数据为政府统计源头数据信息化改革与宏观经济测度提供了新的技术范式。基于对世界各国利用扫描数据编制CPI的现状进行梳理研究,并针对中国扫描数据的现状和政府价格统计的特点,提出了一种利用扫描数据编制中国CPI的思路,力图为基于"大数据"的政府统计源头数据信息化改革提供理论和实践参考。     

游走在刀刃上的CPI指数

CPI是社会各方关注的热点问题。通过对CPI编制目标与理论、范围、商品分类、权重、汇编模型、产品质量与季节性产品调整、住房处理等问题比较分析,坦陈CPI编制需要完善的问题与技术,指出社会各方应该正确认识与对待CPI指数。     

CPI质量调整及方法改进问题新探

产品质量变化是CPI偏差的主要来源,质量调整问题是CPI统计理论与实践的难点之一。进入大数据时代,CPI质量调整的必要性和可行性都显著上升,常用的一些质量调整方法将更具操作性,而且质量偏差调整的效果也将明显改善。基于大数据的支持,经典的Hedonic方法可采用加权时间―虚拟Hedonic指数和加权时间―产品―虚拟Hedonic指数对质量发生改变的规格品进行价格虚拟,结果更加合理准确,并能保证CPI质量调整的及时性和动态性。目前中国CPI统计尚未引入质量偏差调整,为进一步提高数据质量,应尽快研究和实施CPI质量调整。     

对CPI质疑的思考

近年来,由于物价涨势较高,居民的切身感受同国家统计局公布的CPI数值产生偏差,各界人士对CPI的关注度达到了空前的高度。在总结与回顾中国CPI编制理论与现实差异的基础上,从不同层面多方位讨论了中国CPI目前面临的主要问题,并在此基础上提出中国CPI改革和发展的主要方向。引起公众对CPI质疑的原因主要来自三个方面:消费者对CPI编制框架和理论的不理解、CPI编制现实条件的约束和限制、平均意义的CPI指数并不能代表不同阶层对物价变化的感受,由此造成了消费者感知差异。     

国外CPI偏差及其测度研究综述

在国内关于CPI是否存在偏差及如何测度偏差研究很少的学术背景下，主要围绕CPI价格指数是否存在偏差、偏差的比较基准、偏差的来源及如何测度偏差、降低偏差的主要方法等问题，对近年来国外的相关研究进行了综述，以期能对中国关于CPI的研究提供帮助。     

阿里网购价格指数与官方CPI的关系

随着电子商务的快速发展,网络零售额占社会消费品零售总额的比重越来越高。基于网络零售商品的价格数据编制的阿里网购价格指数(aSPI)和基于传统编制方法的官方CPI之间的关系,采用交叉谱分析方法研究了二者之间变动在时间上的领先滞后关系。研究发现:阿里网购价格指数的食品、交通通信和衣着分类指数领先CPI,娱乐教育文化指数和居住指数滞后于CPI;aSPI与CPI之间存在着11.3个月的匹配周期,aSPI领先CPI指数1.02个月,这说明阿里网购价格指数与官方CPI之间是周期匹配的,阿里网购价格指数对CPI具有一定的预警和预测能力。     

提高CPI数据质量的编制技术研究评述

提高CPI数据质量既需要采集的调查数据准确可靠,也需要编制指数的技术方法科学合理。消费者价格指数（CPI）通常是根据标准的指数方法计算而得,本文主要从指数编制技术的角度出发,分别从CPI的构造方法、质量调整、季节性产品的处理三个方面,对提高CPI数据质量的编制技术进行研究评述。在此基础上,本文从编制技术的角度,对提高我国CPI数据质量提出相应建议与对策。     

Comparison of elementary price indices

Abstract

Most countries use the Dutot, Jevons or Carli index for the calculation of their Consumer Price Index (CPI) at the lowest (elementary) level of aggregation. The choice of the elementary formula for inflation measurement does matter and the effect of the change of the index formula was estimated by the Bureau of Labor Statistics. It has been shown that difference between elementary indices can be explained in terms of changes in price dispersion. In this article, we extend these results comparing both population and sample elementary indices. We assume that prices from two compared time moments are log-normally distributed and correlated. Under the above-mentioned assumption, we provide formulas for biases and mean-squared errors of main elementary indices.     

ICP与CPI关系比较和整合研究

广义上看,全球国际比较项目（ICP）和消费者价格指数（CPI）都属于价格统计的范畴。比较分析发现,虽然二者在理论基础、测度目标等方面存在差异,但在原始数据类型、指标生成过程、编制方法和原则等方面相同或非常相近,为二者关系的协调和整合提供了理论支撑。在此基础上,探讨了ICP与CPI整合的总体思路,从基本、扩展和系统三个层面研究二者整合的方法,并提出若干政策建议。     

美国的消费价格指数体系及其对我国的启示

消费价格指数是官方统计对消费支出价格变动情况的一个基本描述,其数据质量高低在影响公众经济行为的同时,也在影响着一国（地区）宏观经济政策的有效性。文章以美国消费价格指数体系为研究对象,就美国统计实践中的传统CPI指数、PCE指数、C-CPI-U指数进行了对比分析,并从编制原理的改进、宏观经济政策的需要和可操作性等方面阐述了形成美国现有消费价格指数体系的原因。最后,借鉴美国的经验,结合我国现阶段CPI编制状况,提出了进一步优化我国消费价格指数统计的政策建议。     

基于季节调整的CPI统计环比指数研究

本文首先阐述了季节调整与统计环比指数的必要性,简要介绍了X-12-ARIMA与TRAMO/SEATS季节调整原理,然后运用X-12-ARIMA程序对中国1997年1月至2010年5月CPI月度数据进行季节调整,再运用TRAMO/SEATS方法解决季节调整程序中中国春节因素问题。接着由季节调整后的数据计算得到月环比CPI,对月环比CPI和同比增加率进行了比较,结果显示月环比CPI领先同比CPI。最后利用TRAMO/SEATS程序建立ARIMA模型（210）（011）进行了24个月的预测,预测结果显示,未来24个月内我国消费者物价指数温和上升,不会发生大的通货膨胀,但是存在一定的通胀压力。     

消费者偏好与真实生活成本

本文在消费者偏好结构可变的假设下,探讨了1998-2012年我国消费者真实生活成本。研究表明忽视消费者偏好结构的变化通常会高估消费者真实生活成本水平和增长幅度,而这种替代偏误的程度取决于基期的选择。基于这种研究发现,政府有关部门在使用消费者物价指数制定相关政策（尤其是福利政策）时,本文研究的非参数型真实生活成本指数 可能比一般的拉氏物价指数更为合适。因此,建议统计部门在使用拉氏价格指数统计消费者物价水平的同时,应该定期编制和公布 指数。