我们被骗了？为什么CPI指数和感觉到的物价水平不一样！

Mr.Gray

国家统计局公布的数据总是让人觉得和事实背离，让人觉得自己感受到的物价水平和对经济状况的认知与公布出来的华丽丽的数据不相符，我们是被骗了吗？

何为CPI？CPI就是所谓的居民消费价格指数，它反映的是居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平的变动情况，由8项指标构成一个篮子物价变化指数。CPI和人民群众生活密切相关，同时也在国民经济价格体系中具有重要地位，它的变动率在一定程度上反映了通货膨胀或紧缩的程度。

就拿刚刚公布的今年一月份CPI为例，正如下图中



2016年1月份CPI同比涨幅1.8%，环比涨幅0.5%，这意味着今年1月份物价整体水平比去年同期上涨1.8%，与2015年12月相比则上涨了0.5%。对于此发改委表示2016年1/2月份食品价格增长会短期支撑物价和CPI指数，但对全年影响不大。

那么问题来了，国家统计局发布的这一数据到底意味了什么？它和大家切身感觉到的物价水平以及通胀、紧缩情况相符？还是大相径庭？毋庸置疑的是这些数据的统计具有客观性，但是如何理解和看待数据的实际价值就夹杂了主观的认知了，正所谓“横看成岭侧成峰，远近高低各不同”嘛，这也正是小编想要和各位看官掰扯明白的点。

那么小编就来把CPI这玩意儿肢解了，给看官老爷们看看它究竟是个什么东西。



刚刚提到国了CPI是由衣、食、住、行、医、家（家庭设备）、娱教、烟酒这八大类的消费物价指标构成的，但是由于不同国家居民的支出结构不同所以这八类指标的权重也就各不一样了。在中国，食品类在CPI中权重为30%，其他非食品类占剩余的70%。但美帝CPI中这两来占比就是按照15%和85%来分的了。更明显的是中国居住类权重和美国的相差了12%，这也就导致了美国CPI变化和房租变化的一致性高于中国。

既然各类权重不同，那怎么来具体确定哪类占多少权重合适呢？有的看官就会说，权重是统计局定的啊，在这儿小编要说的是，权重占比可不是随便拍桌子就能敲下来的事。它是根据城镇居民消费支出结构设定统计出来的，而且还会定期调整，毕竟人家CPI可是要肩负着反应居民一般购买消费商品和服务价格水平的重任呢。

比如2000年我国食品在城市、农村居民消费结构中分别占到了50%和55%，到2013年的时候就已经分别降了4个和11个百分点，这也就导致了目前CPI中食品类权重比2000年有所下降。

所以，说了这么多不难看出从统计局公布的数据构成本身，已经不能解释数据和人们实际感受之间差异形成的原因了，那原因是什么呢？

首先我们来看，从2000年到14年为止按照公布的CPI情况来观察，我国消费价格整体累计上涨了40%，也就是说我们居民名义收入被通胀冲掉了40%。

其次，这期间CPI中食品类涨幅接近110%，但是我们的恩格尔系数却是呈下降的，说起了恩格尔系数大家应该都不陌生。它是指食品类在消费支出中的比重，一个国家不断富裕壮大，那该国居民恩格尔系数会呈下降趋势，当然，我们中国这些年的发展符合这一规律。但是恩格尔系数的下降和CPI中食品类上涨出现了背离。

再其次，这14年中，CPI里交通累计涨幅最小：-10%，那我们可以认为我们的交通成本减少了10%，可统计局另一组数据告诉我们，这期间我们用于交通的花销增长超过了50%。这样看来也是发生了背离的关系

最后，中国近年出现了“猪周期”。你没有看错，就是“猪周期”！！它是说本世纪以来的几次CPI快速上涨中，都能看到猪肉价格的影子，最为明显的就是07到08年和10到11年那两次，当时猪肉价格都曾出现快速的上涨。例如2007年四季度到2008年一季度，猪肉价格的月同比涨幅高达70%~80%，当时CPI的月同比涨幅高达7%~9%；还有就是2011年二三季度，猪肉价格的月同比涨幅高达40%~60%，当时CPI的月同比涨幅高达5%~7%。各位看官可能会问，猪肉在CPI的占比是不是很高，我告诉大家，不算高，只有3%左右，猪肉的权重和蔬菜的一样。

这一组组的数据看起来有意思吧，其实在中国物价中还有很多诸如此类有意思的，耐人寻味的点。但需要注意的是，这些数据的出现和存在都是客观的，数据本身并没有错，之所以感觉数据和它所代表的内涵让人觉得出入很大，那是因为我们看数据的眼光存在偏差和问题。

统计局公布的物价数据主要是月度同比变化、月度环比变化和年内平均变化这三个口径，而这三个数据都是在说物价的一个相对变化程度，并非绝对变化程度。既然是相对，那参照物必然是浮动的，这也就导致了变化程度的数据具有相对的时效性，只是在一段时期内的数据变化程度的体现。而我们对物价的实际感受则是我们买的东西的绝对价格的变化，这样就造成了数据的参照物和我们感受的参照物之间的偏差，从而致使数据和我们的感觉并不相同。

今天和大家讲这样一个道理和规范性的经济分析有所差别。只希望各位看官可以明白一种对待数据的态度，对数据多一些视角来看待可能更能加深我们对经济，对这个市场的理解。

zzlb

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