文档介绍：PPI 的定义与编制方法
生产者价格指数介绍
PP（I Producer Price Index）是指生产者价格指数。在理论上，PPI 应涵盖所有
产业的生产者价格指数，包括农业生产者价格指数、工业生产者价格指数等。
数时，我们经常用翘尾因素和新涨价因素。“翘尾因素”是指上年价格变化对本年同比价格指数的滞后（延伸）影响，也就是在计算同比价格指数过程
中，上年商品价格变化对下一年价格指数的影响。“新涨价因素”则是指由于当年商品和服务项目价格的变化对 CPI 的变化产生的影响。PPI 同比指数是新涨价因素与翘尾因素的共同作用结果。以 2021 年 7 月为例，PPI 同比涨幅为 9，其中新涨价因素约为 ，翘尾因素约为 2，说明 7 月 PPI 的同比涨幅大部分来自于今年的价格上涨。
图 1：近年 PPI 翘尾因素和新涨价因素数据图
PPI:当月同比:翘尾因素
PPI:新涨价
PPI:全部工业品:当月同比
10
8
6
4
2
0
-2
-4
-6
工业品出厂价格的分类方法及权重
PPI 常见分解方法为“二分法”和“行业法”。工业生产者出厂价格指数（PPI） 依据二分法可以分为生产资料和生活资料两类，生产资料进一步细分为采掘、原材料及加工工业，生活资料同理也可分为，一般日用品、耐用消费品、食品和衣
着类。行业法则将 PPI 具体细分为 40 个行业 PPI，包括采矿业、中游原材料业、中游制造、下游制造（可选消费）、下游制造（必选消费）和公共事业类六大产业。
二分法
PPI 依据二分法可以分为生产资料和生活资料两类。生产资料是指出售给其他生产企业并用于生产的原材料和中间品，包括采掘、原材料及加工工业，生活资料
是出售给居民用于消费的产成品，包括食品、衣着、一般日用品和耐用消费品。
生产资料占PPI 的权重约为 74，是 PPI 波动的主要贡献项。尽管国家统计局并没有公布生产资料和生活资料对 PPI 的权重指标，但是我们可以根据统计局对每月 PPI 数据的解读进行估算，以 7 月 PPI 为例，生产资料价格上涨 ，影响工业生产者出厂价格总水平上涨约 个百分点，由此我们可以估算生产资料
权重约为 74 ，同理可以估算生活资料权重为 26。考虑各月数据并进行平均， 生产资料权重占比约为 74，生活资料权重占比约为 26。利用该权重对 PPI 进行预测，预测值与原值差距很小，说明生产资料和生活资料比重较为稳定。
图 2：PPI 生产资料变动较大，生活资料变动较小 图 3：PPI 二分法预计值拟合良好
具体来看，在生产资料大类下的二级分项变动方向一致性高。采掘、原材料和加工工业价格变动方向基本一致，价格变动幅度来看，采掘工业> 原材料工业 > 总
类 > 加工工业。一般而言，认为价格变动幅度大于 PPI 变动幅度的行业传导能力强，比如采掘业多数具备垄断优势，产品定价一般紧随外部大宗商品价格，且价格基本能够顺畅的向加工业传导。而在中国，越接近零售端的中下游企业市场集中度越低，定价能力较差，买方市场特征突出。
图 4：生产资料大类下细分 PPI 变动方向基本一致
生活资料的二分项包括一般日用品、耐用消费品、食品和衣着类，变动幅度明显小于生产资料，且随着时间推移波动呈收窄态势。其变动方向大体一致，但食品
类别会有不同方向的变动。而生活资料变动主要受到食品类别变动影响。如 2019 年末至 2020 年初 PPI 生活资料同比数值在食品类的带动下达到最近 9 年最高， 与此同时其他分项处于下降趋势。
图 5：生活资料大类下二级分项同步性较差，且波动呈收窄态势
我们将PPI 细拆至二级分项，尝试计算各个二级分项权重并对PPI 进行拟合。在缺少二级分项对 PPI 的拉动数据的情况下，我们可以通过回归分析计算其权重。
具体公式为：𝑃𝑃𝐼 = 𝛼 + ∑7 𝛽 × 𝑃𝑃𝐼 + 𝜀。其中，𝛽 × 𝑃𝑃𝐼 为各分项权重与其同
1 𝑖 𝑖 𝑖 𝑖
比指数的乘积。对于此公式，我们希望结果中，𝛼尽量接近于 0，而𝛽𝑖 的和接近于1。我们通过 2016 年以后的数据对其进行回归分析，得到的系数如下：采掘业权重为 ，原材料工业权重为 ，加工工业权重为 。日用品权重为 、耐用消费品权重为 、食品和衣着类权重分别为 和 ，其权重的和为 ，接近于 1，𝛼值为 ，接近于 0，满足预期的