摘要：在物价分析研究中，翘尾因素是非常重要的术语。翘尾与基数之间存在明显的差异，物价分析中翘尾比基数更具备研究价值。本文分析了翘尾因素的含义、特征以及表现形式，并介绍了翘尾因素的计算方法。在此基础上，分析了翘尾因素在物价分析、预测中的作用，以及翘尾因素的局限性，并对非物价领域是否适用翘尾因素作了探讨。

关键词：物价 翘尾因素 新涨价因素 CPI PPI

 

一、翘尾因素的含义及表现形态

翘尾，顾名思义，字面意思是尾巴上翘的意思。在经济分析中，翘尾因素的含义是滞后期的影响作用。翘尾因素通常运用于价格分析，常见于CPI、PPI以及股指行情等领域，具体指上期价格变动对本期价格同比涨幅的影响程度。由于物价上涨是常态，上期价格变动带来的滞后影响通常形成上翘的特点，所以称为翘尾因素。

（一）正翘尾因素的表现形态

以年度价格波动为例，如果上年度物价整体趋于上涨，那么上年度价格变动带来的影响通常将抬升本年度物价同比增速，这是正翘尾因素。以图1为例，在物价上涨过程中，上年度的前半年物价水平低、后半年物价水平高，那么全年平均物价水平就会高于上半年而低于下半年。即便本年度物价不再上涨，全年与上年末持平，那么本年度平均价格水平仍将高于上年平均物价水平。高出的这一部分不是今年价格上涨导致的，而是上年度物价上涨带来的翘尾因素抬升的。这就是典型的翘尾现象，形成上翘的特征。

 

图1 物价的正翘尾现象

 

（二）负翘尾因素的表现形态

物价不会永远上涨，有时候也会出现下降。以图2为例，如果上年度物价整体趋于下降，上年度的前半年物价水平高、后半年物价水平低，那么全年平均物价水平就会低于上半年而高于下半年。即便本年度物价走稳，全年与上年末持平，那么本年度全年平均物价水平也将低于上年平均物价水平。下降的这一部分不是今年价格下跌导致的，而是上年度物价下降带来翘尾因素走低的作用。这个时候就看不到上翘的状况，而是下跌的，形成负翘尾影响。

 

图2 物价的负翘尾现象

 

因此，并不是所有的翘尾因素都上翘，常常也会出现下跌的时候。严格意义上讲，物价运行的这一现象被称为"翘尾"因素不够准确，更应该理解为"滞后"因素、"时滞"因素等。

 

二、翘尾因素的计算

在计算物价同比涨幅的时候，本年第n月的物价同比涨幅是这个月物价水平与上年第n月物价水平的比值。在当年的各月度物价同比涨幅中，除了第12月（每年的最后一个月份）全部为本年度1-12月物价环比累积涨幅以外（意味着每年12月翘尾因素都为零），其余11个月份都包含了上年度和本年度物价上涨两个部分。具体而言，物价同比比值中包含了上年度第n+1个月到上年度第12月的物价环比累积涨幅（翘尾因素），以及本年1月到第n个月的环比累积涨幅（新涨价因素）。计算出上年度第n+1个月到上年度第12月的物价环比累积涨幅，就得出本年度第n月的翘尾因素。因此，在得知某年度每个月的物价环比涨幅后，就能够计算出下一年度全部月份的翘尾因素数值。

（一）2020年CPI翘尾因素的计算

以CPI为例，我们能够根据2019年每个月份CPI环比涨幅，计算出2020年所有月份的CPI翘尾因素数值以及全年平均CPI翘尾因素。

表1 2019年CPI环比涨幅及环比价格指数（%）

 

数据来源：根据国家统计局公布的月度物价数据整理。

 

需要注意，从环比换算成同比需要用连乘，而不是连加。在具体的计算过程中，本年第n月的CPI翘尾因素数值是上年度第n+1月CPI环比涨幅到12月CPI环比涨幅的连乘。根据2019年CPI环比涨幅计算2020年翘尾因素，按照各月度倒算如下：

 

12月：

不存在翘尾影响

11月：

上年度12月环比价格指数=100%

10月：

上年度11-12月环比价格指数连乘=100.4%×100%=100.4%

9月：

上年度10-12月环比价格指数连乘=100.9%×100.4%×100%=101.3%

……

2月：

上年度3-12月环比价格指数连乘99.6%×100.1%×100%×99.9%×100.4%×100.7%×100.9%×100.9%×100.4%×100%=102.93%

1月：

上年度2-12月环比价格指数连乘=101%×99.6%×100.1%×100%×99.9%×100.4%×100.7%×100.9%×100.9%×100.4%×100%=102.93%=103.96%

 

由此可得2020年1-12月CPI翘尾因素分别为3.96%、2.93%、3.34%、3.24%、3.24%、3.34%、2.93%、2.22%、1.3%、0.4%、0%、0%，全年平均翘尾因素为12个月数值的算术平均值2.24%。更进一步研究，能够发现2020年CPI翘尾因素比2019年上涨了1.5个百分点，其主要原因是2019年下半年猪肉价格快速上涨导致显著的翘尾现象。

（二）2020年PPI翘尾因素的计算

根据前文分析，在获得2019年各月度PPI环比数据的前提下，我们可以计算出2020年各月度以及全年平均PPI翘尾因素。

 

表2 2019年PPI环比涨幅及环比价格指数（%）

 

数据来源：根据国家统计局公布的月度物价数据整理。

 

与计算CPI翘尾因素方法相同，按照各月度倒算，可以计算得出2020年1-12月PPI翘尾因素分别为0%、0.1%、0%、-0.3%、-0.5%、-0.2%、0%、0.1%、0%、-0.1%、0%、0%。2020年全年PPI翘尾因素平均值为-0.08%，影响非常小，意味着影响2020年PPI走势的主要因素将是新涨价因素。

 

图3 2020年CPI和PPI翘尾因素

数据来源：作者根据2019年物价环比数据计算而得。

 

从上图可以发现，2020年CPI翘尾因素前高后低，上半年普遍在3%以上，这对于2020年上半年CPI同比涨幅将起到明显的抬升作用。随着翘尾因素走弱以及猪肉价格得到控制而回落，预计2020年下半年CPI同比涨幅将明显收窄。PPI全年波动较小，最低值位于5月的-0.5%，其他大部分月份基本都在0%左右波动，2020年翘尾因素对PPI的影响较小。

 

三、翘尾与基数之间的差异

在分析同比增幅的过程中，基数因素与翘尾因素是两个比较相近的术语。二者共同之处都是指上期变动情况对本期同比增速的影响程度，以至于有不少经济研究者把基数因素与翘尾因素混为一谈。然而，二者差异非常大。在以年度为计算周期的同比增速中，翘尾因素指上年度各相关月份累积变动情况带来的影响，基数因素主要指上年度当期变动情况带来的影响。

（一）翘尾因素和基数因素对物价的影响分析

以2019年3月份CPI为例，根据国家统计局数据，这个月CPI同比涨幅为2.3%。如前文所述，2019年3月CPI同比涨幅包含了2018年4-12月的物价环比变动情况，这部分变动累积起来就是翘尾因素。通过计算，2019年3月CPI翘尾因素为1.1%，占当月CPI同比涨幅的47.8%。新涨价因素为2.3%-1.1%=1.2%，影响物价同比涨幅的比重为52.2%。

在2019年3月CPI同比涨幅中，基数因素是指同比基期（2018年3月）CPI变动情况带来的影响。如图4，2019年3月CPI环比为-0.4%，虽然环比下降，但是同比涨幅却从1.5%上升到2.3%，上升了0.8个百分点。环比走势和同比走势背离，这一现象一般是用翘尾因素上涨来解释，不过也可以通过基数因素来分析。从环比来看，虽然2019年3月CPI环比下降了0.4个百分点，但是2018年3月CPI环比下降了1.1个百分点，基期降幅更大导致同比基数显著下降，因而抬升了本期增速。从同比来看，2018年3月CPI同比增幅为2.1%，比上个月下降了0.8个百分点。这降低的0.8个百分点形成了同比低基数，抬升了2019年3月CPI同比增速。

 

图4 基数因素带来的影响

数据来源：根据国家统计局公布的月度物价数据整理。

 

（二）物价分析中翘尾比基数更具备研究价值

需要注意，我们发现在物价指数中，基期同比增速和环比增速的变化并不等同于基数因素对本期同比增速的影响程度。通过以上分析，2018年3月CPI同比增幅比上个月下降了0.8个百分点，而CPI环比增幅比上个月下降了1.1个百分点，二者差异很大。并不意味着基期物价变动对2019年3月CPI同比增速抬升0.8个百分点或者1.1个百分点。由于CPI、PPI等物价数据是指数指标，不是数量指标，也不是某一具体产品的绝对价格，要计算出指数中所有组成产品的基数影响，才能得出准确的基数因素。这需要巨大的工作量，并且计算出来基数因素的研究价值不大。价格波动是一个连续不断的过程，而基数因素分析法是截点性质的，即便计算出准确的基数因素，也不具有显著的实际意义和政策指导意义。翘尾因素正好贴合物价连续性波动的特点，能够准确计算出上年度连续环比涨幅累积值。因此，在物价分析中，翘尾因素比基数因素更具有实际意义和研究价值，对政策调控起到重要的先导作用。

 

四、翘尾因素在物价分析与预测中的作用

（一）翘尾因素在物价分析中的作用

在经济研究中，翘尾因素用得最多的领域是年度和月度的物价分析。使用翘尾因素分析的目的是区分物价涨幅中上年度物价变动情况带来的影响程度，获得本年度真实的物价涨跌状况。

年度物价总指数是年度内12个月物价同比涨幅的平均值，而月度物价同比涨幅是每个月份与上年度同月份的物价比值。以2019年CPI为例，1-12月份CPI同比涨幅分别为1.7%、1.5%、2.3%、2.5%、2.7%、2.7%、2.8%、2.8%、3%、3.8%、4.5%、4.5%，2019年全年CPI同比涨幅为这12个月的算术平均值2.9%。但这一数值不能准确反应2019年物价的实际变动情况。

由于2019年1月CPI同比涨幅是2019年1月物价水平与2018年1月物价水平的比值，其中包含了2018年2-12月的物价变动情况；同理，2019年2月CPI同比涨幅包含了2018年3-12月的物价变动情况；2019年3月CPI同比涨幅包含了2018年4-12月的物价变动情况……这些涨幅都是2018 年度物价波动带来的翘尾因素影响，都被计入了2019年物价同比涨幅中。因此，2019年CPI同比涨幅2.9%中既包含了2019年物价变动情况（新涨价因素），也包含了2018年物价变动情况（翘尾因素）。只有剔除了翘尾因素影响部分，才能知道2019年物价真实的变动情况。

通过计算，2019年CPI翘尾因素为0.7%，新涨价因素为2.2%。从月度波动来看，2019年下半年翘尾因素走低，CPI持续上涨的主要原因是猪肉价格飙升带来新涨价因素快速上升（如图5）。

 

图5 翘尾因素及新涨价因素

数据来源：根据国家统计局公布的月度物价数据整理。

 

（二）翘尾因素对物价预测和价格调控的意义

在得知某年度每个月的物价环比涨幅的基础上，就能够计算出下一年度全部月份的翘尾因素准确数值，这意味着使用翘尾因素能够起到较好的物价走势预测作用。根据不同的翘尾状况带来的物价预期差异，可以设定相应的宏观调控目标，提升物价调控的有效性。

以年度物价涨幅为例。通过计算，2019年CPI平均翘尾因素为0.68%，2020年CPI平均翘尾因素为2.24%，2020年翘尾因素显著上升。即便2019年和2020年物价新涨价因素完全相同，2020年CPI同比涨幅也将比2019年高出1.56个百分点。这就需要在2020年提升物价同比涨幅的容忍度。从2015年到2019年CPI翘尾因素保持在0.44%-0.88%，波动幅度不大，这5年设定的物价调控目标都在3%。由于2020年翘尾因素显著上升到2.24%，物价调控目标也适度上升到3.5%。

 

图6 2015-2020年CPI翘尾因素

数据来源：根据国家统计局公布的物价数据计算而得。

以月度物价涨幅为例。前文计算出2020年每个月度的CPI翘尾因素，呈前高后低状态。当不存在价格异常暴涨暴跌的情况下，2020年全年物价走势将会前高后低。2020年上半年CPI翘尾因素很高，年初甚至高达3.96%，即便新涨价幅度较小，也将导致CPI同比涨幅达到5%以上的高位。通过翘尾因素分析，这时候的CPI同比高位不是当期物价暴涨所致，不存在高通胀风险，也就不需要采取货币政策收紧的做法。随着翘尾因素显著回落，2020年下半年CPI将明显走低。如果需求疲弱导致新涨价因素不足，下半年甚至存在通缩风险，这就需要提前加大宏观政策稳增长、扩内需力度。

（三）翘尾因素的局限性

虽然翘尾因素在物价分析中扮演了非常重要的作用，但仍然存在一些局限性，需要在物价分析研究的时候加以重视。

1. 翘尾因素的非均衡性。翘尾因素是上年度物价波动对本年度的影响，然而每个月翘尾因素包含的时间长度不相同，具有非均衡性特征。1月份翘尾因素包含了上年度2-12月物价环比累积增幅，时间跨度最长，达到11个月；2月份包含了上年度3-12月物价环比累积增幅，时间跨度10个月；3月份时间跨度9个月……而每年的12月翘尾因素都为0。然而物价波动是连续过程，是均衡的状态，不因跨年度而跳跃。翘尾因素呈现的非均衡性与物价的均衡特征存在显著差异，在物价研究中需要注意。

2.翘尾因素难以准确分析物价环比波动。虽然翘尾因素是上年度价格环比的累积值，但是翘尾因素只能用于分析本年度物价的同比状况，对环比分析缺乏准确性。剔除翘尾因素以外的新涨价因素是年初以来的累积物价环比涨幅，这一特性导致每个月新涨价因素包含的环比月份长度不相同。翘尾因素和新涨价因素的涨跌难以体现物价环比状况，对分析物价环比变动，特别是分析近期环比走势存在局限性。因此，在分析物价短期波动中，不适用翘尾因素，更应该直接关注近三个月到六个月物价的环比运行情况。

3.翘尾因素难以分析季节性和周期性物价波动。某些物价存在明显的季节性特征，如蔬菜价格，夏秋季供应充足价格较低，冬季则价格较高。某些物价存在明显的周期性特征，如猪肉价格受猪生产周期影响严重，通常生猪存栏量与猪肉价格有3个月的滞后影响。在分析这些领域物价变动过程中，不能仅仅使用翘尾因素和新涨价因素的分析方法，更应该研究季节性和周期性特征。

 

五、对非物价领域是否适用翘尾因素的探讨

翘尾因素分析方法在物价研究方面具有非常重要的作用，是否能够将此方法推广到非物价领域？理论上讲，无论什么领域的经济数据，只要能够计算出环比增速，并能够以环比增速换算为同比增速，都可以借鉴翘尾因素分析方法，计算出上年度累积环比增速对本年度同比增速的影响。不过，目前理论界对这个问题的研究还不够深入，在非价格领域缺乏实际应用。

对于价格类数据，本期数值受到前期价格波动的影响，具有连续性特征。例如猪肉价格，2019年猪肉价格快速上涨是一个连续过程，11月末全国猪肉平均批发价上涨到42.06元/公斤，12月初便以42.06元/公斤为起点开始波动，而不是重新从0元/公斤开始上涨。因此，本期价格类数据明显受到前期价格波动的影响，计算前期价格波动带来的翘尾因素影响则非常有必要。

对于非价格类数据，例如进出口贸易这种数量型数据，截点性质比较强。月度的进出口额是当月贸易额的总和，1月进出口总额是1月1日到31日的进出口总金额加总而得；计算2月的进出口总额不会计入1月份数据，而是把2月份每日的进出口额加总起来而得。相类似，年度进出口额是当年12个月数据的总和，不会计算上年度进出口额。这就是典型截点性质的数量型数据，在不同截点区间的数据相互独立，本期数据不会显著受到前期数据的影响。如果在贸易分析中引入翘尾因素，按照上年度进出口环比增速计算出对本年度的翘尾影响，那么意味着本年度进出口额中有一部分是上年度贸易行为带来的，这显然不正确。

总之，具有连续性质的数据适用于翘尾因素分析，以物价类数据为代表。具有截点性质的数据不适用于翘尾因素分析，典型的是各类数量型数据。