九乡新闻网那些属于旁系血亲:中国通胀数据太不靠谱 海外学者称明显被人为压低了
来源：百度文库 编辑：九乡新闻网 时间：2024/04/28 19:50:20
前面写了两篇文章讨论中国的货币政策。我在《中国经济增长的真相(1)》 谈到，过去14年间有11年中国广义货币(M2)增长率都高于GDP增长率，而美国在过去20年期间只有7年的时间M2增长率高于GDP增长率，而这7年 时间都是经济危机期间，我简单得出结论：中国的经济增长在很大程度上是货币推动。广义货币为什么那么高呢?关键是基础货币的过量发行，而基础货币的增量就 可以定义为铸币税。我在《中国铸币税世界第一》文中说，中国的铸币税在绝大多数时间都有可能是世界第一，不但远远高于发达国家，也高于发展中国家。在有高额铸币税的国家，比如一些南美国家，通货膨胀可高达百分之几千。中国情况又如何呢?在讨论中国的通货膨胀之前，我先在本文讨论中国的通货膨胀数据问题。
首先是通货膨胀的度量。一个是狭义的消费者物价指数(CPI)，仅仅覆盖有限的一些与日常生活有关的产品和服务的价格变化，我们日常生活中所接触到的大多是这个指标。另一个是GDP Deflator，或者叫GDP平减指数，它衡量社会总体物价情况。
下图是美国的GDP平减指数和消费者物价指数CPI的发展趋势，CPI数据来自http://www.rateinflation.com/，GDP平减指数数据来自美国联邦政府农业部研究员Mathew Shane。蓝色曲线描述的是GDP平减指数与消费者物价指数CPI之差，红色线是趋势线。
大家可以看到，在美国，日常生活所感受的物价变化和社会整体的物价变动基本上是一致的，在1971-2010年30年期间，个别年份 两者有比较大的区别，但总体上是趋向一致。红色线是趋势线，两个数据的差别有越来越接近于零的趋势。我在拙文《100年不变的房地产》一文中说， 在过去110年期间，美国房子的真实价格不变，这说明在美国，日常消费品价格和资产价格(比如房子)基本上是一致的。
下图是中国的数据。CPI数据来自来自国家统计局，GDP平减指数数据也来自美国联邦政府农业部研究员Mathew Shane。蓝色曲线描述的也是GDP平减指数与消费者物价指数之差
大家可以看到，中国社会整体物价指数和消费者物价指数的差别很大，而且红色趋势线表明，在2000年以后，社会整体物价指数越来越超 过消费者物价指数。如果按照中国人大张成思的计算，2008年CPI通胀率是5.9%，而GDP平减指数通胀率为10.2%。在2009年，这两个不同的 通胀指标分别为-0.68%和0.44%。而在2010年第1季度，CPI通胀率是2.5%，但GDP平减指数通胀率已经达到9.5%，二者的差别更加明 显。社会整体物价指数大于消费者物价指数，反映中国资产价格的膨胀，特别是房子。单纯的消费者物价指数CPI已经不能反映中国通货膨胀的实际水平。
即使是CPI，它能准确反映所代表商品的物价水平吗?我用两个变量来分析。一个是广义货币增长率(M2)减去居民储蓄增长率，另一个是CPI通胀率 减去存款利率。其中的逻辑是：如果通货膨胀率越是高于存款利率(也就是负利率)，居民越没有意愿继续存款(存的越多，亏的越多)，因此居民储蓄存款绝对额 可能会下降，或者居民储蓄存款增长率会低于广义货币增长率，也就是说M2 Growth Rate minus Saving Growth Rate和Monthly CPI minus Term Deposit Rate这两个变量应该是正相关。下图是这两个变量的相关系数(Correlation Coefficient)。
上面的这个表格透露出一些信息，比如：
2000-2004年期间，广义货币增长率(M2)减去居民储蓄增长率和CPI通胀率减去存款利率，之间存在正相关的关系，这符合我们前面的分析，说明CPI数据可能还有一定程度的真实，但因为样本规模较小，我们不做过渡解读。
2007年有了变化，广义货币增长率减去居民储蓄增长率和CPI通胀率减去存款利率之间，竟然存在正相关的关系(尽管很弱)，这符合我们的分析。实 际上在2000.1-2011年4月共123个月期间，总共有14个月居民储蓄绝对数额有负增长，其中6个月发生在2007年，而且，CPI通货膨胀率最 高值也发生在这个阶段，一直延续2008年2月份的顶峰8.5%。这说明2007 -2008年期间历史最高值的CPI数据存在一定程度的真实性。
2009年以后居民储蓄和CPI又开始负相关了，这不符合逻辑，一个合理的解释是CPI被人为压低，这样才有“居民储蓄和CPI负相关”的逻辑。
我用居民储蓄的绝对数值作相关性分析，结论基本一致。
从一个非国家统计局内部人士的角度来看通货膨胀数据，尽管大家都广泛质疑数据的真实性，但并没有强有力的证据。本文用数据表明，中国的CPI数据已经不能全面反映社会物价整体情况;即使就CPI所代表的商品而言，数据也存在失真，尽管偶有真实。