中國消費(fèi)者信心指數(shù)與居民消費(fèi)價格指數(shù)的關(guān)系研究

徐國祥，劉 璐

（上海財經(jīng)大學(xué) 統(tǒng)計與管理學(xué)院，上海 200433）

0 引言

消費(fèi)者信心是消費(fèi)者主觀感受和預(yù)期的體現(xiàn)，消費(fèi)者信心指數(shù)則是通過量化消費(fèi)者對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)、經(jīng)濟(jì)前景、收入、收入預(yù)期等感受進(jìn)而得到的體現(xiàn)消費(fèi)者信心強(qiáng)弱的一個綜合指標(biāo)。消費(fèi)者信心指數(shù)的編制始于1940年美國的密西根消費(fèi)者信心指數(shù)，1967年又出現(xiàn)了美國國會信心指數(shù)。繼美國的消費(fèi)者信心指數(shù)的調(diào)查編制，其他國家也紛紛編制本國的消費(fèi)者信心指數(shù)。我國由國家統(tǒng)計局負(fù)責(zé)于1997年12月開始編制中國消費(fèi)者信心指數(shù)，于1999年1月開始公布。

在消費(fèi)者信心指數(shù)的調(diào)查編制工作開展后，國內(nèi)外學(xué)者開展了對消費(fèi)者信心相關(guān)的研究，對消費(fèi)者信心與宏觀經(jīng)濟(jì)的研究極具價值，國內(nèi)外對二者間關(guān)系的研究較多，本文對分析消費(fèi)者信心指數(shù)與宏觀經(jīng)濟(jì)關(guān)系的文獻(xiàn)進(jìn)行大致梳理后發(fā)現(xiàn)，研究中對信心與宏觀經(jīng)濟(jì)間的影響關(guān)系存在不同觀點(diǎn)，有部分研究認(rèn)為信心與宏觀經(jīng)濟(jì)間存在影響關(guān)系，而部分研究認(rèn)為信心與宏觀經(jīng)濟(jì)間不存在影響關(guān)系。由于消費(fèi)者信心與我國經(jīng)濟(jì)間關(guān)系的研究在理論上和應(yīng)用上都具價值，因此本文將利用由國家統(tǒng)計局發(fā)布的中國消費(fèi)者信心指數(shù)，研究其與反映我國通脹情況的居民消費(fèi)價格指數(shù)間的關(guān)系，以探究信心與宏觀經(jīng)濟(jì)間的影響關(guān)系。

本文利用交叉譜分析確定消費(fèi)者信心指數(shù)的波動領(lǐng)先于CPI，并測算出具體領(lǐng)先期。由于CPI、CCI間存在非線性關(guān)系，本文首次構(gòu)建MS-VAR模型刻畫中國消費(fèi)者信心指數(shù)對居民消費(fèi)價格指數(shù)作用的狀態(tài)轉(zhuǎn)換和非線性特征，更加深入地理解消費(fèi)者信心與價格指數(shù)間的關(guān)系。

1 文獻(xiàn)回顧

國外學(xué)者對消費(fèi)者信心研究較早，Kumar等（1995）[1]對比VAR、BVAR模型，發(fā)現(xiàn)基于BVAR模型，在經(jīng)濟(jì)活動中，消費(fèi)者信心指數(shù)可以作為一個領(lǐng)先指標(biāo)。Batchelor和Dua（1998）[2]研究發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者信心有助于預(yù)測1991美國經(jīng)濟(jì)衰退，由于經(jīng)濟(jì)衰退的特殊性，結(jié)論沒有推廣到其他年份。Desroches和Gosselin（2002）[3]構(gòu)造了閾值模型研究消費(fèi)者信心指數(shù)對消費(fèi)支出的預(yù)測能力，發(fā)現(xiàn)信心在關(guān)鍵時期包含了超過收入所包含的信息。Nadenichek（2007）[4]構(gòu)造了一個包含可變資本利用率、均衡不確定性的真實商業(yè)周期模型模擬日本經(jīng)濟(jì)，僅受信心沖擊的推動，該模型可復(fù)制20世紀(jì)80年代后期出現(xiàn)的經(jīng)濟(jì)泡沫以及90年代發(fā)生的經(jīng)濟(jì)持續(xù)放緩。Christiansen等（2014）[5]探究美國消費(fèi)者信心指數(shù)是否可助于預(yù)測商業(yè)周期，發(fā)現(xiàn)信心包含不同于其他變量的可預(yù)測商業(yè)周期的信息。Segers等（2017）[6]運(yùn)用一種新的數(shù)據(jù)收集方法衡量每日消費(fèi)者信心，測算了荷蘭消費(fèi)者信心并發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者信心可以更好地預(yù)測消費(fèi)。Dees（2017）[7]運(yùn)用VAR模型，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者信心對消費(fèi)以及實際GDP沖擊顯著，拓展后發(fā)現(xiàn)FAVAR模型在消除國家信心沖擊的相關(guān)性以及阻隔相互正交的特質(zhì)部分是有效的，信心在經(jīng)濟(jì)周期波動中有重要作用。

國內(nèi)學(xué)者對消費(fèi)者信心與宏觀經(jīng)濟(jì)的關(guān)系研究起步較晚，張道德和俞林（2009）[8]對消費(fèi)者信心指數(shù)、CPI、PMI建立VAR模型分析三個指標(biāo)間的相關(guān)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)PMI對CCI存在正向影響，CPI對CCI有負(fù)向影響。陳彥斌和唐詩磊（2009）[9]基于格蘭杰因果檢驗、線性回歸模型發(fā)現(xiàn)，我國消費(fèi)者信心對宏觀經(jīng)濟(jì)影響微弱，而企業(yè)家信心可影響宏觀經(jīng)濟(jì)。趙磊（2010）[10]基于多項式分布滯后模型、格蘭杰因果檢驗，研究了我國消費(fèi)者信心指數(shù)與CPI等經(jīng)濟(jì)變量間的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者信心指數(shù)可預(yù)測CPI、失業(yè)率，對CPI有顯著的引導(dǎo)作用，對其他變量不存在顯著的引導(dǎo)作用。郭洪偉和吳啟富（2013）[11]基于VAR模型研究了消費(fèi)者信心指數(shù)及滿意度指數(shù)、預(yù)期指數(shù)與物價、消費(fèi)等關(guān)系，發(fā)現(xiàn)消費(fèi)者信心指數(shù)可引導(dǎo)消費(fèi)，其中預(yù)期指數(shù)可預(yù)測未來三個月消費(fèi)者的消費(fèi)，CPI影響消費(fèi)者信心指數(shù)存在滯后。張英奎和張帥（2014）[12]通過logistic向量自回歸模型研究了消費(fèi)者信心指數(shù)與CPI的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)伴隨消費(fèi)者信心低迷，物價水平也處于低通脹水平。司穎華（2015）[13]通過互譜分析發(fā)現(xiàn)CCI領(lǐng)先CPI 0.15個月，運(yùn)用小波變換發(fā)現(xiàn)短、中期CCI與CPI間關(guān)系不顯著。王岱等（2016）[14]基于VAR、方差分解等方法研究CPI、PMI等對我國消費(fèi)者信心的影響，發(fā)現(xiàn)CPI對消費(fèi)者信心存在負(fù)向影響。孫穎（2016）[15]基于VAR、VEC模型研究了消費(fèi)者信心指數(shù)與居住類CPI的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者間存在長期均衡的關(guān)系。李成（2016）[16]基于VAR模型發(fā)現(xiàn)我國消費(fèi)者預(yù)期指數(shù)對PMI未來9個月后的預(yù)測能力較大，通過Probit模型發(fā)現(xiàn)預(yù)期指數(shù)也可預(yù)測產(chǎn)出。劉偉江和李映橋（2017）[17]通過DCC-GARCH模型研究了網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者信心指數(shù)與PMI的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者間相關(guān)性動態(tài)時變特征顯著，存在較大的波動性，二者間的相關(guān)系數(shù)持續(xù)性較強(qiáng)，通過格蘭杰因果檢驗驗證了網(wǎng)絡(luò)消費(fèi)者信心對PMI有預(yù)測作用，反之不存在影響。

通過文獻(xiàn)梳理發(fā)現(xiàn)各學(xué)者的研究結(jié)論并不一致。當(dāng)前的研究中較多使用格蘭杰因果檢驗、VAR模型研究消費(fèi)者信心與宏觀經(jīng)濟(jì)間關(guān)系。但是考慮到經(jīng)濟(jì)時序的波動復(fù)雜情況，VAR模型無法識別經(jīng)濟(jì)變量間關(guān)系的時變特征。因此本文使用交叉譜分析研究我國消費(fèi)者信心與居民消費(fèi)價格指數(shù)間的領(lǐng)先滯后關(guān)系，并基于MS-VAR模型進(jìn)一步探究二者間的關(guān)系。

2 研究方法

2.1 交叉譜分析

兩變量交叉譜分析是通過對二者交叉協(xié)方差函數(shù)傅里葉變換，選取合適的窗函數(shù)平滑處理，進(jìn)而取得式（1）互譜密度函數(shù)：

其中，XC(m)是后延為n的交叉協(xié)方差函數(shù)，C(w)是諧譜，Q(w)是正交譜，表達(dá)式如式（3）和式（4）所示。

進(jìn)行交叉譜分析時，描述變量間關(guān)聯(lián)性一般使用振幅（ampl）、相干譜（coh）、相位譜（phase），如式（6）至式（8）所示：

其中，Px，Py分別為在頻率w處兩變量X、Y序列的譜密度值。

振幅用于描述兩個時序間波動程度，振幅越大則波動越劇烈，可更好地解釋方差，兩時序?qū)δ持芷谛袨榈墓餐瓿啥雀?。相干譜即一致性統(tǒng)計量，描述了兩時序在頻域中的相關(guān)性，相干譜取值在0到1之間，該頻率下兩時序相關(guān)性越強(qiáng)則相干譜越接近1。相位譜反映了各頻率上兩時序間相位差，取值在-π到π間，時差統(tǒng)計量可由相位譜除以頻率得到，交叉譜分析中判斷兩時序的領(lǐng)先滯后關(guān)系可由時差統(tǒng)計量的符號判斷，其值即是兩時序間領(lǐng)先或滯后期數(shù)。

2.2 MS-VAR模型

Hamilton（1989）[18]提出單變量的MS-VAR模型，其后Clements和Krolzig（1998）[19]提出多變量MS-VAR模型，相較于假定參數(shù)固定的VAR模型，MS-VAR模型可描述不同區(qū)制下VAR模型。

考慮如下VAR（p）模型：其中，y是K維時間序列向量，y=(y ，…，y)'，

tt1tKt t=1，…，T,ut～I(xiàn)ID(0，∑)。將式（9）表示成如下均值調(diào)整后VAR模型：

yt的條件概率密度函數(shù)為:

式（11）中，Yt-1是觀測值是可觀測區(qū)制數(shù)，st∈{1，…，M}，θm是在區(qū)制m（m=1,…M）中VAR模型的參數(shù)向量。

在給定的區(qū)制st下，構(gòu)建p階的VAR模型如下：

假設(shè)st服從離散狀態(tài)馬爾科夫隨機(jī)過程，其轉(zhuǎn)換概率如下：其中piM=1-pi1-…-pi，M-1，i=1，…，M。

其 中 ，ut～NID(0，∑(st))，μ(st),A1(st)，…，Ap(st),∑(st)是描述參數(shù)μ,A1，…，Ap,∑在區(qū)制st中的依賴性的轉(zhuǎn)換函數(shù)參數(shù)。

在模型（14）中，在區(qū)制變化后過程的均值存在一個立即躍升。這里假設(shè)在區(qū)制變化后均值平滑地接近新的水平更為合理，即模型中加入一個區(qū)制相關(guān)的截距項ν(st)，模型如下：

MS-VAR模型的一般表現(xiàn)形式中，自回歸的所有參數(shù)均與服從馬爾科夫鏈的狀態(tài)st相關(guān)，模型如下：

其中，ut～NID(0，IK)。

鑒于MS-VAR模型有多種形式，為了區(qū)分不同模型，Krolzig給出MS(M)每種模型區(qū)制相關(guān)參數(shù)的表示：M表示馬爾科夫轉(zhuǎn)換的均值，I表示馬爾科夫轉(zhuǎn)換截距項，A表示馬爾科夫轉(zhuǎn)換自回歸參數(shù)，H表示馬爾科夫轉(zhuǎn)換異方差。

3 消費(fèi)者信心與居民消費(fèi)價格指數(shù)關(guān)系

3.1 樣本數(shù)據(jù)描述

作為宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的核心指標(biāo)，居民消費(fèi)價格指數(shù)代表下游消費(fèi)價格，可衡量通脹情況。居民消費(fèi)價格指數(shù)（同比）來自中經(jīng)網(wǎng)的同比月度數(shù)據(jù)，文中用CPI表示。本文中中國消費(fèi)者信心指數(shù)來自中經(jīng)網(wǎng)的月度數(shù)據(jù)，用CCI表示。以上所有數(shù)據(jù)時間為1999年1月至2018年4月。

圖1 消費(fèi)者信心指數(shù)、居民消費(fèi)價格指數(shù)走勢圖

如圖1所示，CCI、CPI原始序列趨勢圖，1999年1月至2003年2月，CCI值在110附近平穩(wěn)波動，其后驟降，至2003年5月為100后回升，2003年6月至2016年8月期間在105附近上下波動，在2011年11月達(dá)到樣本期間最低值97,2016年9月后呈上升趨勢。由圖1可見，在2008年前中國消費(fèi)者信心指數(shù)的數(shù)值比2008—2017年的平均水平稍高。這除了與物價等有關(guān)外，還與2007年10月后長達(dá)一年的中國股市暴跌、2011年前后出現(xiàn)的歐債危機(jī)、2013年的“錢荒”事件、2015年底至2016年初的A股股災(zāi)有關(guān)，這些不利因素的產(chǎn)生，使得這期間消費(fèi)者的信心不足。分析CPI的走勢，在1999—2013年期間，CPI的走勢起伏較大，1999年4月達(dá)到樣本期間最小值97.8，在2008年4月達(dá)到樣本期間最大值108.5。2013年后，CPI波動較平穩(wěn)，在102附近上下波動。直觀上可以看出CCI的波動趨勢領(lǐng)先于CPI。

3.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理與平穩(wěn)性檢驗

通過上文的描述性分析可知，直觀上可看出CCI在樣本期間不同時期狀態(tài)特征有區(qū)別，且CCI對CPI有領(lǐng)先趨勢。精確地測度CCI對CPI的領(lǐng)先期數(shù)并分析CCI的不同時期狀態(tài)特征下其與CPI間的關(guān)系對物價的穩(wěn)定以及相關(guān)政策制定有著重要意義。本文首先采用交叉譜分析方法對CCI與CPI間的領(lǐng)先滯后關(guān)系進(jìn)行分析，然后使用MS-VAR模型探究CCI、CPI間的關(guān)系。

由于交叉譜分析方法、MS-VAR模型均對數(shù)據(jù)有平穩(wěn)性要求，CCI、CPI原始序列不平穩(wěn)，對CCI、CPI原始序列數(shù)據(jù)進(jìn)行如下預(yù)處理：首先使用X12對CCI、CPI進(jìn)行季節(jié)調(diào)整，再使用參數(shù)為14400的H-P濾波法對經(jīng)季節(jié)調(diào)整后CCI、CPI進(jìn)行處理得到周期項序列，分別記為CCIcycle、CPIcycle。本文對CCIcycle、CPIcycle進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，檢驗結(jié)果如表1所示，可見CCIcycle、CPIcycle均平穩(wěn)。

表1 平穩(wěn)性檢驗

對CCIcycle和CPIcycle進(jìn)行格蘭杰因果檢驗，結(jié)果如表2所示，在10%的顯著性水平下，CPIcycle不是CCIcycle的格蘭杰原因，CCIcycle是CPIcycle的格蘭杰原因，即消費(fèi)者信心指數(shù)對居民消費(fèi)價格指數(shù)有顯著影響，反之影響不顯著。

表2 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

3.3 交叉譜分析

對CCIcycle、CPIcycle做交叉譜分析，當(dāng)耦合振蕩周期為38.67個月時，CCIcycle與CPIcycle的振幅最大值為15.36，CCIcycle的波動趨勢領(lǐng)先CPIcycle3.11個月。通過交叉譜分析得到，消費(fèi)者信心指數(shù)的變動趨勢領(lǐng)先于居民消費(fèi)價格指數(shù)3.11個月，可見，消費(fèi)者信心指數(shù)對居民消費(fèi)價格指數(shù)有一定的預(yù)測能力，可作為宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的先行指標(biāo)。

表3 交叉譜分析結(jié)果

在驗證了消費(fèi)者信心指數(shù)對宏觀經(jīng)濟(jì)有預(yù)測作用后，本文進(jìn)一步使用MS-VAR模型探究CCI、CPI在不同時期的狀態(tài)特征下間的關(guān)系。

3.4 MS-VAR模型

在使用MS-VAR模型進(jìn)行計算前，本文首先通過BDS檢驗以檢驗居民消費(fèi)價格指數(shù)與消費(fèi)者信心指數(shù)間是否存在非線性的關(guān)系。本文首先建立CCIcycle、CPIcycle的二元VAR模型，根據(jù)AIC、SC、HQ等準(zhǔn)則以及對數(shù)似然估計值，對CCIcycle、CPIcycle的無約束VAR判斷最優(yōu)滯后階數(shù)為1，然后對建立的VAR(1)的殘差進(jìn)行BDS檢驗判斷CPI和CCI間是否存在非線性關(guān)系，BDS檢驗結(jié)果見表4所示。

表4 居民消費(fèi)價格指數(shù)與消費(fèi)者信心指數(shù)間非線性關(guān)系檢驗結(jié)果

通過表4可見，CPIcycle和CCIcycle的VAR(1)模型殘差的BDS統(tǒng)計量，在5%的顯著性水平下均拒絕獨(dú)立同分布的原假設(shè)，即可認(rèn)為CPIcycle與CCIcycle間存在非線性關(guān)系。

基于上述非線性關(guān)系的確定，接下來本文建立區(qū)制數(shù)量為2區(qū)制，即高信心和低信心，滯后階數(shù)為1的MS(M)-VAR(1)模型，并依據(jù)AIC、SC、HQ準(zhǔn)則和對數(shù)似然估計值，對模型進(jìn)行比較，最終建立MSIH(2)-VAR(1)模型。MSIH(2)-VAR(1)通過模型顯著性檢驗，模型估計結(jié)果如表5所示。

表5 MSIH(2)-VAR(1)估計結(jié)果

從CCI方程看，滯后1期的CPI波動對CCI有負(fù)向作用，即當(dāng)居民消費(fèi)價格指數(shù)上升，會導(dǎo)致消費(fèi)者信心下降。從CPI方程看，滯后1期的CCI波動對CPI是正向影響，即消費(fèi)者信心增強(qiáng)，會導(dǎo)致居民消費(fèi)價格指數(shù)上升。

圖2所示兩區(qū)制轉(zhuǎn)換概率圖，結(jié)合表6所示區(qū)制屬性，可見，區(qū)制1（低信心）對應(yīng)2003年4月至2003年8月、2004年5月至2004年8月、2007年3月至2007年4月、2008年11月至2009年1月 、2009年3月至2009年6月 、2010年3月至2016年12月、2017年8月至2017年12月。區(qū)制2（高信心）對應(yīng)1999年2月至2003年3月、2003年9月至2004年4月、2004年9月至2007年2月、2007年5月至2008年10月、2009年2月、2009年7月至2010年2月、2017年1月至2017年7月。自1999年1月以來存在13次區(qū)制轉(zhuǎn)換，時點(diǎn)分別在2003年3月、2003年8月、2004年4月、2004年8月、2007年2月、2007年4月、2008年10月、2009年1月、2009年2月、2009年6月、2010年2月、2016年12月、2017年7月。在1999年1月至2018年4月間，我國消費(fèi)者信心處于低信心時期的頻率為45.31%，處于高信心時期的頻率為54.69%，處于區(qū)制1（低信心）的持續(xù)期稍短于處于區(qū)制2（高信心）的持續(xù)期。從模型估計的區(qū)制轉(zhuǎn)移概率陣可知，在區(qū)制1（低信心）時期，維持原狀態(tài)的概率為0.89，由區(qū)制1（低信心）向區(qū)制2（高信心）時期轉(zhuǎn)移的概率為0.11，進(jìn)入?yún)^(qū)制2（高信心）后維持原狀的概率為0.09，由區(qū)制2（高信心）向區(qū)制1（低信心）轉(zhuǎn)移的概率為0.91。從區(qū)制轉(zhuǎn)移概率陣可見，區(qū)制具有較強(qiáng)的穩(wěn)定性，在未受外部沖擊下進(jìn)行區(qū)制轉(zhuǎn)換的概率較低。與前文描述性分析相吻合，可見兩區(qū)制下MS-VAR模型的分析結(jié)果較為符合實際情況。

圖2 兩區(qū)制轉(zhuǎn)換概率圖

表6 區(qū)制屬性

圖3 脈沖響應(yīng)圖

通過分區(qū)制無累積效應(yīng)的正交脈沖響應(yīng)圖3（見下頁）可知，在低信心的區(qū)制1下，給CCI一個正向沖擊，CPI會增加，在第6期附近脈沖效應(yīng)達(dá)到最大，其后逐漸消減。在區(qū)制1下，給CPI一個正向沖擊，CCI受到負(fù)向影響，在第8期附近負(fù)向脈沖效應(yīng)達(dá)到最大，其后逐漸消失。在高信心的區(qū)制2下，給CCI一個正向沖擊，CPI會增加，在第5期附近脈沖效應(yīng)達(dá)到最大，其后消減。在區(qū)制2下，給CPI一個正向沖擊，CCI受到的負(fù)向影響在第8期附近脈沖效應(yīng)達(dá)到負(fù)向最大，其后逐漸消失。從CCI的角度來看，CPI上升對CCI產(chǎn)生負(fù)向影響，即使CCI出現(xiàn)下降趨勢，而CCI的下降會使CPI出現(xiàn)下降；從CPI的角度看，CCI的上升會對CPI產(chǎn)生正向影響，即CPI出現(xiàn)上升趨勢，而CPI上升會使CCI出現(xiàn)下降。

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本文選取1999年1月至2018年4月的中國消費(fèi)者信心指數(shù)與居民消費(fèi)價格指數(shù)月度數(shù)據(jù)，首先對中國消費(fèi)者信心指數(shù)與居民消費(fèi)價格指數(shù)進(jìn)行格蘭杰因果檢驗，繼而進(jìn)行交叉譜分析測度二者間領(lǐng)先滯后期，最后通過MS-VAR模型探究了二者間的關(guān)系，得到如下結(jié)論：

第一，通過對中國消費(fèi)者信心指數(shù)與居民消費(fèi)價格指數(shù)進(jìn)行格蘭杰因果檢驗發(fā)現(xiàn)，在10%的顯著性水平下，CPI不是CCI的格蘭杰原因，CCI是CPI的格蘭杰原因?？梢娭袊M(fèi)者信心指數(shù)對居民消費(fèi)價格指數(shù)有顯著影響，而居民消費(fèi)價格指數(shù)對中國消費(fèi)者信心指數(shù)無顯著影響。

第二，對中國消費(fèi)者信心指數(shù)與居民消費(fèi)價格指數(shù)進(jìn)行交叉譜分析結(jié)果看，CCI領(lǐng)先CPI 3.11個月。CCI與CPI的耦合振蕩周期是38.67個月時振幅最大為15.36，CCI與CPI周期項的相干譜為1，這說明CCI與CPI的波動在耦合震蕩周期時相關(guān)性較強(qiáng)?？梢?，CCI對CPI有一定的預(yù)測能力，可作為宏觀經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的先行指標(biāo)。

第三，通過對中國消費(fèi)者信心指數(shù)與居民消費(fèi)價格指數(shù)建立MSIH(2)-VAR(1)模型，在1999年1月至2018年4月期間，可以劃分為兩個區(qū)制，區(qū)制1表示信心相對低水平時期，區(qū)制2表示信心高水平時期，處于區(qū)制2的時期稍長于處于區(qū)制1的時期。通過MSIH(2)-VAR(1)模型估計結(jié)果發(fā)現(xiàn)滯后1期的CPI對CCI有負(fù)向作用，影響不顯著；滯后1期的CCI對CPI有顯著的正向影響。通過脈沖響應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，在不同區(qū)制下，CPI對CCI的沖擊呈負(fù)向，CCI對CPI的沖擊均是正向，說明二者間存在長期均衡的關(guān)系。

4.2 對策建議

第一，消費(fèi)者信心作為經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的先行指標(biāo)，可通過消費(fèi)者信心指數(shù)預(yù)測通脹。中國消費(fèi)者信心指數(shù)對居民消費(fèi)價格指數(shù)有一定的預(yù)測作用，消費(fèi)者信心領(lǐng)先于CPI 3.11個月，可通過消費(fèi)者信心預(yù)測通脹進(jìn)而合理定制調(diào)控政策。

第二，在消費(fèi)者信心處于稍低水平時期，可通過對物價進(jìn)行調(diào)控進(jìn)而使消費(fèi)者提高信心。由于消費(fèi)者信心與居民價格指數(shù)間存在長期均衡關(guān)系，在兩區(qū)制中低信心狀態(tài)下，消費(fèi)者信心與物價間相關(guān)性強(qiáng)于高信心狀態(tài)下的相關(guān)性，所以在低信心狀態(tài)下，對物價調(diào)控可提高消費(fèi)者信心，由于二者間存在一個循環(huán)傳導(dǎo)路徑，因而會對物價產(chǎn)生影響，形成一個循環(huán)。

第三，防控系統(tǒng)性風(fēng)險，加強(qiáng)監(jiān)管和制度建設(shè)，穩(wěn)定消費(fèi)者信心。通過分析，低信心狀態(tài)下的時間與我國股市暴跌、歐債危機(jī)等事件發(fā)生時間一致，需加強(qiáng)各領(lǐng)域的風(fēng)險防范措施，經(jīng)濟(jì)、信心間反饋調(diào)節(jié)機(jī)制使得經(jīng)濟(jì)、信心間維持正?；蜉^好的水平。