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ECP国家年平均价格及其空间调整方法研究

发布时间:2017-12-14 10:38

  本文关键词:ECP国家年平均价格及其空间调整方法研究


  更多相关文章: ECP 国家年平均价格 空间调整因子


【摘要】:在实施国际比较项目时,计算购买力平价需要的并不是某一时点上的价格数据,而是反映某国货币购买能力的某一时期价格的平均水平。产品的价格存在较多变动,包括时间维变动和空间维变动。一般情况下,购买力平价采用年平均价格剔除时间维度带来的价格变动,用国家平均价格剔除空间差异引发的价格变动。国家年平均价格是购买力平价计算的基础,对其计算方法的研究意义重大。和欧盟统计局与OECD国家(ECP)相似,中国参与国际比较活动每省仅收集两到三个城市的价格数据。由于地区经济发展水平不均衡,居民的消费模式不同,中国各省之间、城市之间、城乡之间都存在较大的价格差异,因此使用两三个城市的平均价格代替省平均价格、使用30个省的价格数据简单算术平均数代表全国平均价格水平会造成中国国际比较计算结果的误差。因此,有必要对国家年平均价格的基本算法进行研究,同时ECP国家使用的空间调整方法对中国有借鉴意义。在这种背景下,本文通过对ICP2011操作手册和欧盟统计局-经合组织PPP方法论指导手册的整理总结,首先阐述国家年平均价格的基本内容,包括基本概念、基本流程和计算方法。然后论述ECP国家在国家年平均价格计算方法上的改进,即空间调整方法和临时调整方法。由于各国统计能力和操作的不同,需要对国家年平均价格计算方法及ECP空间调整方法在中国的可行性进行研究,并分析需要注意的问题。在研究计算方法的过程中发现居民消费价格指数数据贯穿计算始终,充分利用居民消费价格数据可以改进和完善国家年平均价格的计算,据此本文提出了未来加大二者联系的方法建议。最后得出结论并提出建议。本文研究内容如下:第一章为引言,主要论述本文的研究背景、研究意义、研究现状、本文结构安排和创新点。第二章主要阐述国家年平均价格的概念、作用和重要性、一般流程、计算方法、具体计算实例,并在演示实际操作方法的同时,说明了操作中可能遇到的缺失值处理方法和特殊情况的计算方法。第三章重点分析了ECP国家使用的空间调整因子的内涵、计算方法以及为了消除时间维度影响设置的临时调整因子的计算方法。第四章是对国家年平均价格计算方法的思考,从地区分级、权重选择、计算方法上考虑ECP空间调整方法在中国的适用性,并分析需要注意的问题。第五章是CPI视角下对国家年平均价格计算方法的改进,研究发现CPI数据贯穿计算始终,其数据质量影响国际比较结果质量,对居民消费价格数据的充分利用可以有效改进国家年平均价格的计算。本章从CPI和PPP的理论关系入手,分析其在实践中的联系,提出充分利用居民消费价格数据的方法。第六章为本文结论部分。本章重点概括了本文研究重点国家年平均价格的计算和调整方法,针对中国国家年平均价格计算需要注意的问题提出建议。本文结论如下:一、国家年平均价格可以在空间上和时间上消除产品价格变动。其计算是以地区消费量或季节消费量为权数,进行简单加权算术平均。二、ECP国家使用空间调整因子将城市价格转化为国家平均价格,其实质是一种测度地区价格差异的指数,它的计算分为两个步骤:一是基本分类一级采用不加权的地区价格平价。二是基本分类以上采用加权的综合地区价格平价。利用EKS法可得出地区购买力平价,如果定义国家平均价格为1,则首都城市的空间调整因子为地区购买力平价的倒数。三、对于季节性产品,它们的价格在一年中变动较大,在一年中的消费数量和消费额也差异较大。因此,ECP国家使用临时调整因子对价格在一年中变动较大的季节性产品进行价格调整,从而得到国家年平均价格。四、中国在计算国家年平均价格及价格空间调整时需要考虑以下问题:是地区分级,中国应努力提供农村地区的消费数据;二是权数的选择,一般使用销售量,这需要中国完善住户消费调查工作,充分利用扫描数据等电子信息。需要注意的是在保证商品同质性的同时,还应注意销售点选择的一致性。五、国家年平均价格计算和空间调整因子的计算过程都需要利用CPI数据,对CPI数据的充分利用有利于国家年平均价格计算的改进,具体可以从以下四个方面进行:调整CPI产品单范围、利用CPI进行非基准年购买力平价的估计、利用CPI构建区域PPP、充分利用扫描数据。本文可能存在的创新点:目前,国内关于国际比较项目的研究仍然较少,而且主要侧重于对结果的分析和宏观方法的论述,而对具体操作研究较少,本文对购买力平价计算的基础国家年平均价格的计算方法进行了深入研究,分析平均价格计算的具体方法、特殊值处理方法、在中国的适用性、可以进行的改进工作,希望可以在方法论上给后来研究者提供借鉴;事实上,ECP国家使用的空间调整因子也是一种测度地区价格差异的指数,本文试图通过对空间调整因子和临时调整因子计算方法的分析,提供建立中国空间价格指数的一种可能思路。本文的不足:由于数据资源受限,本文不能对中国数据进行基本演算。
【学位授予单位】:东北财经大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:F726;F224

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