关键词aSPI-core；CPI；关联性；收敛性
DOI:10.15937/j.cnki.issn1001-8263.2018.02.004
作者简介唐礼智，厦门大学经济学院统计系副主任、教授、博导厦门361005；刘玉，厦门大学经济学院统计系博士生厦门361005
一、引言
2013年11月，国家统计局与国内多家互联网企业共同签订了有关大数据战略合作的协议，希望利用大数据平台，推动政府统计的深化改革，提高政府统计的科学性。2014年6月，中国互联网领域领军企业——阿里巴巴全面上线aSPI-core（alibabaShoppingPriceIndex-core，阿里巴巴网购核心商品价格指数），这是继iSPI（internetShoppingPriceIndex，网络零售价格指数，已下线）和aSPI（alibabaShoppingPriceIndex，阿里巴巴全网网购价格指数）之后，阿里巴巴对外推出的首款固定篮子商品价格指数，以期跟踪网上消费商品和服务价格水平变动趋势。
相较于前期的iSPI和aSPI，aSPI-core是一种固定权重、固定规格品的价格指数，其测度思路是选择一个具有代表性的产品篮子，考察在不同时点和不同价格结构下购买该产品篮子的费用变化程度，以反映网上消费商品和服务价格水平的变化情况，基本沿袭了世界上绝大多数国家编制CPI（consumerpriceindex，居民消费价格指数）所使用的理论框架。aSPI-core包括十个基本商品和服务类别，其中前八类定义与国家统计局CPI对应大类基本一致。具体的分类权重如下：食品4.3%、烟酒及用品0.2%、衣着30.8%、家庭设备用品及维修服务12.0%、医疗保健和个人用品18.5%、交通和通信8.7%、娱乐教育文化用品及服务18.5%、居住1.1%、办公用品及服务2.3%、爱好收藏投资3.7%。需要说明的是，以上公布的十个分类权重，是2011-2013年三年分类权重的平均值，并且在编制方法上同样采用国际统计学界与宏观经济学界广为接受的链式加权拉氏（Laspeyres）指数法。
二、基于aSPI-core与CPI线上线下价格的关联性分析
aSPI-core与CPI
检验P值
0.2447
0.0517
0.2110
0.0117
DTW距离
0.5010
注：其中黑色实线表示CPI，红色虚线表示aSPI-core。
（二）因果性分析
原假设：存在单位根，序列不平稳
滞后阶数
DF值
P值
aSPI-core
3
-4.7580
0.01
CPI
-5.2177
基于VAR系统中aSPI-core的回归残差
基于VAR系统中CPI的回归残差
BDS统计量
p值
2
1.5829
0.1134
0.1600
0.8728
1.7612
0.1385
-0.3671
0.9361
原假设
F值
结果
CPI不是aSPI-core的格兰杰原因
1
8.3978
3.8515
2.9581
0.0052
0.0271
0.0406
在99%下拒绝
在95%下拒绝
aSPI-core不是CPI的格兰杰原因
4.0031
1.2787
1.5664
0.0500
0.2864
0.2084
接受
根据检验结果，在显著性水平为5%的情况下，CPI与aSPI-core互为格兰杰原因。不过，由于Granger因果关系检验只能检验两变量间长期的因果关系，而无法度量变量间的即时因果关系，并且对于存在双向因果关系的两变量，也无法估计并比较双向因果关系的相对大小，所以本文引入Geweke分解检验（Gewekedecompositiontest）进一步度量aSPI-core与CPI的瞬时和双边的因果关系。结果如表5所示。
C→A
A→C
AC
A,C
F统计量
8.3837
4.1357
3.3737
15.8932
伴随概率
0.0038
0.0420
0.0662
0.0012
反馈份额
53%
26%
21%
100%
由表5可知，从长期来看，在5%的显著性水平下，aSPI-core和CPI虽然存在相互作用，但是根据反馈份额的数据，CPI对线上价格指数的领先作用明显超过aSPI-core对线下价格指数，即CPI对宏观经济中物价变动的敏感程度要强于aSPI-core。在短期层面上，即便线上线下市场存在部分重叠，但瞬时效应只占两个指数相互作用份额的21%，两者之间的瞬时影响效应并不明显。
（三）基于aSPI-core与CPI线上线下价格收敛性检验
本节拟从分类权重和分类市场差异两个视角探讨线上线下价格的收敛性问题。一方面，借鉴控制变量的思想，使用CPI的分类权重对aSPI-core进行重新编制，分析在权重一致条件下两个序列之间的相似度；另一方面，在考虑影响分类市场交易成本的前提条件下，引入冰川模型，以验证“一价定律”在线上线下市场的有效性问题。
1.基于分类权重差异性视角
adaSPI
样本容量
63
均值
99.79
99.83
100.2
样本标准差
0.691
0.55
0.5027
最小值
97.71
98.72
99.1
最大值
102.31
101.23
101.6
中位数
99.74
100.1
0.415
0.498
C→A′
A′→C
A′C
A′,C
3.0287
9.9488
6.5175
19.4950
0.0818
0.0016
0.0107
0.0003
16%
51%
33%
反馈份额（未调整）
注：表格中“A′”代表“adaSPI”，“C”代表“CPI”。
由上表可知，无论是基本的统计指标还是DTW距离，调整后的aSPI-core即adaSPI与CPI的相似度都有所提升。从Geweke因果分解的结果来看，CPI对adaSPI的领先作用明显减弱，而adaSPI的领先作用明显加强，同时两个指数之间的瞬时影响明显增大，表明两者相似度进一步提升。不过，虽然两者之间相似度有所提升，但两个指数的差异依旧不小，说明线上线下分类价格指数完全收敛的假设并不成立。
2.基于分类市场差异性视角
既然从分类权重差异性视角不能解释一价定律在线上线下市场的有效性，那么造成这种价格不收敛的原因究竟是什么呢？本文认为，主要是在上述分析中忽略了一个重要前提假设——市场交易成本，即运输成本、仓储成本和人工成本等套利行为成本。为此，本文引入冰川模型进一步探讨线上线下市场价格差异的内在动因。冰川模型的基本思想可表述为：当无法排除交易成本时，一价定律里中线上线下两个市场之间价格最终完全趋同的情况不会发生，其价格差将在一定的套利区间内随机游走；如果价格差超出这个区间范围，市场套利活动使得两个市场价格之间的差距回复到区间内。
ΔCIt=a1+a2CIt-1+∑Kj=1b1jΔCIt-1+ut
当a2显著小于零的时候，CI值是平稳的，即CI有向均衡回复的特征；如果a2等于零，那么CI不存在自我调节的特征，此时一价定律失效。对2011年2月至2015年12月共59个月线上线下8个相同分类进行价格收敛性检验，计算结果如表9。
由表9的检验结果可知，在P值为0.01情况下，总价格指数呈现明显的收敛性特征，符合一价定律，线上线下市场整合态势显著。不过，各分类之间的价格收敛性却各不相同。
原假设：价格不回复，一价定律失灵
总价格指数
-4.2714
食品
-5.7350
烟酒及用品
-6.1152
衣着
家庭设备及维修服务
-3.3255
0.076
医疗保健和个人用品
-3.4811
交通和通信
-2.7764
0.2611
娱乐教育文化用品及服务
-4.2379
居住
-3.2889
0.0821
其次，家庭设备及维修服务、医疗保健和个人用品、居住三个分类在P值为0.1情况下才呈现收敛特征，明显不如前面四个市场。这是因为家庭设备及维修服务表现出强烈的地域性、个性化特征，线上线下的产品不同导致市场割裂，价格回复机制自然受到一定影响。对于医疗保健和个人用品而言，按照现在大众的消费习惯，在网上购买的大部分是保健品和小部分价格低廉的小型医疗品，一些价值较为昂贵的医疗服务或者药品因为生活习惯和政策等原因还不能在网上平台得到便捷流通，从而阻碍了市场整合的情况。至于居住类，线上居住类价格主要体现为建房与装修材料价格，没有包括住房租金、自有住房、水电燃料等价格，导致一价定律的灵敏性受到影响。
综上所述，在短期内，由于消费品和服务本身的特性、政策限制等因素的差异性，使得aSPI-core和CPI所属分类的价格呈现不同程度的收敛特征，相互替代成为不可能，更多表现出一种互补性。在长期内，随着网络服务模式的不断推陈出新，以及政策限制的逐步消除，未来线上线下市场整合态势日渐明显，aSPI-core和CPI将逐步由互补迈向整合。
三、结论与启示
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