<p>1 Table_FirstTable_First|Table_ReportType证券研究报告 宏观专题 Table_First|Table_Summary 近有隐忧，远无担虑 &nbsp; 通货膨胀专题报告 &nbsp;投资要点： &nbsp; 通胀周期失灵了吗？ &nbsp;我们发现通货膨胀率在 10%以上大多发生在经济政治以及民生出现重大变革的时间段。着眼于 10%以下的“温和的通货膨胀”， 各国都存在 通胀中枢下移和波动减弱的特点。 当前， 诸如战争、制度变革等非经济因素发生概率降低，减少了发生高通胀的可能性。加上政府主动管理水平的提高、经济生产效率提升等中长期因素，使得通胀中枢的不断下移，单个周期的波动也被适度减弱。综合来看，通胀周期并未失灵，只是通过绝对水平来判断中国是否发生通胀的方式需要修正。 &nbsp; 从要素拉动看价格中枢 &nbsp;分析通胀有多种方法。 货币供需的角度 对应的 关系在近几年已经变弱。采用产出缺口的方法 ，当前 产出缺口逐渐缩小 ， GDP波动率也在降低，拉动作用不大。从历史数据角度， 考虑翘尾和平均 3年、 5年、 10年 季节因素 得到的 CPI中枢分别是 2.00%、 2.09%和 2.44%，整体呈现前高后低的特征。以成本角度出发是 我们的重点 ，所有产出追本溯源，都是由原材料 、人工、土地和技术这几类主要生产要素经过复杂的生产环节生成的，回归结果显示， 原材料、工资和土地的价格对于 CPI都有正向拉动作用，而技术 发展对于 CPI则起到压低的作用，根据结果进一步对 2018年通胀中枢进行预测，在悲观、中性及乐观的情况下分别为 1.36%、 2.21%和 3.09%。 &nbsp; 从指数分项看物价波动 &nbsp;根据我们对 CPI各分项权重及分项自身波动率的计算和分 析， 近 5年我国物价指数波动减弱很大程度上是食品项权重下修的反映 。 未来随着人民生活水平的逐步提高， CPI篮子权重仍将不断向欧美国家靠拢，但很难出现大幅调整，对于整体物价水平的波动影响也不会太剧烈。 &nbsp; 当前预期下的策略选择 &nbsp;基于对通胀的分析，我们认为 发生货币政策转向的可能性不大，货币收紧或许还需一段时日。对于股市而言，在温和通胀发生的前期，股市基本呈现出一致的上扬态势；板块轮动顺序基本以周期为先，消费随后表现；金融板块都在通胀周期中获得稳定的超额表现。 对于债市而言， 去年以来通胀波动有限而债市大幅调整，并不意味着债 市对基本面存在大幅超调 ， 对于 2018年，在监管节奏维持稳定的前提下，债市在上半年面临阶段性压力，下半年有望逐渐好转。 &nbsp; 风险提示 &nbsp;通货膨胀率不及预期；统计数据偏差 等 。 &nbsp;Table_First|Table_ReportDate 2018 年 2 月 9 日 &nbsp;相对市场表现 &nbsp;Table_First|Table_Author 张晓春 &nbsp;分析师 &nbsp;执业证书编号： S0590513090003 电话： 13905151425 邮箱： zhangxcglsc &nbsp;Table_First|Table_Contacter 虞梦艳 &nbsp;研究助理 &nbsp;电话： 0510-82832380 邮箱： yumyglsc 李朗 &nbsp;研究助理 &nbsp;电话： 0510-85609581 邮箱： lilangglsc Table_First|Table_RelateReport 相关报告 &nbsp;1、通胀风起，是谁的春天？ 国联宏观策略思考系列第 10 期 &nbsp;2018.01.12 2018.02.02 &nbsp;请务必阅读 报告 末页的 重要 声明 &nbsp; &nbsp; 2 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;正文目录 &nbsp;前言 &nbsp;. 4 1. 通胀周期失灵了吗？ &nbsp;. 4 1.1. 超速通货膨胀的历史 &nbsp;. 4 1.2. 温和通胀并非一成不变 &nbsp;. 7 2. 从要素拉动看价格中枢 &nbsp;. 9 2.1. 多个角度参考 . 9 2.2. 追本溯源测算 . 11 3. 从指数分项看物价波动 &nbsp;. 16 4. 当前预期下的策略选择 &nbsp;. 19 图表目录 &nbsp;图表 1：美英法日德 CPI 走势（ 1960-2016） &nbsp;. 4 图表 2： OECD 和 G7 成员国 CPI 走势（ 1971-2017） &nbsp;. 4 图表 3：美国的高通货膨胀与战争不无关系 &nbsp;. 5 图表 4：二战导致美国 GDP 显著下降 &nbsp;. 5 图表 5：石油危机使得美国原油进口 价大幅提升 &nbsp;. 5 图表 6： 90 年代通货膨胀率高达 27% . 6 图表 7：粮食价格在 90 年代出现大幅走高 &nbsp;. 6 图表 8：采掘工业品价格在 90 年代出现大幅走高 &nbsp;. 6 图表 9：全球部分国家地区 2016 年物价指数 &nbsp;. 7 图表 10：中国通货膨胀水平的高点出现阶段式下移 &nbsp;. 8 图表 11：美国 1989 年以来经历三轮加息减息周期 &nbsp;. 8 图表 12：英国在 20 世纪 90 年代经历 3 轮降息 &nbsp;. 9 图表 13：中国两轮降息周期通胀中枢水平出现下移 &nbsp;. 9 图表 14：产出缺口与通胀关系（年度） &nbsp;. 10 图表 15：产出缺口与通胀关系 （季度） &nbsp;. 10 图表 16： 2018 年 CPI 翘尾因素 &nbsp;. 11 图表 17： CPI 预测 -翘尾及 3 年平均季节因素 &nbsp;. 11 图表 18： CPI 预测 -翘尾及 5 年平均季节因素 &nbsp;. 11 图表 19： CPI 预测 -翘尾及 10 年平均季节因素 &nbsp;. 11 图表 20：各要素与 CPI 的关系 &nbsp;. 12 图表 21：各变量滞后处理后与 CPI 的相关系数 &nbsp;. 12 图表 22：中国大宗商品价格指数分项 &nbsp;. 14 图表 23：大宗商品价格指数及各分项 &nbsp;. 14 图表 24：工资水平与 GDP 增 速相关 &nbsp;. 15 图表 25：土地价格和房地产价格相互联系 &nbsp;. 15 图表 26：测算结果（ %） &nbsp;. 16 图表 27：最近 5 年中国物价波动仅为 0.55 . 16 图表 28：英法德月度 CPI 走势（ 2003-2017） &nbsp;. 16 图表 29： CPI 分项比重发生了较为显著的调整 &nbsp;. 17 &nbsp; &nbsp;3 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;图表 30： CPI 分项比重测算结果 &nbsp;. 17 图表 31：食品项的波动远高于其他分项 &nbsp;. 17 图表 32：食品项权重基本与恩格尔系数水平相近 &nbsp;. 17 图表 33：美国的 CPI 权重 &nbsp;. 18 图表 34：英国的 CPI 权重 &nbsp;. 18 图表 35：法国的 CPI 权重 &nbsp;. 18 图表 36：德国的 CPI 权重 &nbsp;. 18 图表 37：不同测算方法下的 CPI 水平 &nbsp;. 19 图表 38：债券收益近几年和 CPI 相关性减小 &nbsp;. 20 图表 39：将 CPI 波动放大后对比相关性依旧存在 . 20 &nbsp; &nbsp;4 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;前言 &nbsp;自去年下半年起，市场对于通货膨胀的预期不断升温。我们也于近期发布通胀风起，是谁的春天？ 国联宏观策略思考系列第 10 期相关报告，提示通货膨胀下股票 市场 的投资机会。 &nbsp;与此同时，有个问题一直困扰着我们： 当前状况下中国怎样才算是发生通货膨胀了呢？ 如果考察 CPI 同比的绝对水平，达到 6%以上的通胀水平似乎概率不是很大；如果通过微观产品涨价来判断，白酒、啤酒、快递、机票等日常消费品涨价此起彼伏，通胀似乎已然成型。 &nbsp;为了回答这个问题，我们首先需要明确，通货膨胀对于经济的意义更多在于货币政策和财政政策的制定，所以结合不同的历史背景和经济发展现状来回答这个问题似乎更具价值。我们将尝试通过定性和定量两个角度，分别考察历史发展过程中通胀的周期以及当前经济状态下的合理通胀中枢，从而对未来一段 时间内的物价走势和股债投资提供一些借鉴。 &nbsp;1. 通胀周期失灵了吗？ &nbsp;1.1. 超速通货膨胀的历史 &nbsp;如果按照经济学的定义来看（ 注：根据曼昆经济学原理（宏观经济学分册，第5 版） ） ，超速通货膨胀所指通货膨胀率在两位数以上。 中国自上世纪 90 年代发生过之后 已有近 20 年没有经历 “超速通货膨胀”了。同样的情形也出现在包括美国、英国、法国、日本、德国等发达经济体。 &nbsp;这使得我们不得不开始思考造成“超速通货膨胀”的原因。通过分析以上 6 个国家（中、美、英、法、德、日）的相关数据，我们发现通货膨胀率在 10%以上大多发生在经济政治以及民生出现重大变革的时间段。 &nbsp;图表 1：美英法日德 CPI 走势（ 1960-2016） &nbsp; 图表 2： OECD 和 G7 成员国 CPI 走势（ 1971-2017） &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; 来源： Wind， 国联证券研究所 &nbsp; &nbsp; 5 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;（ 1） 战争时期 &nbsp;美国股票历史学家赫什在投资者年鉴里面也提到过战争诱发通货膨胀的观点。事实上，除了美国内战期间 74%的通货膨胀率，上世纪 20 年代、 40 年代、 70 年代、80 年代和 90 年代都发生了较高水平的通货膨胀，而这些时期正好是一战、二战、中东战争、两伊战争和海湾战争的发生时期。 &nbsp;图表 3：美国的高通货膨胀与战争不无关系 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp;一方面，以一战、二战为代表的世界性战争造成了国内经济活动的萧条甚至停滞，基本生活品供不应求，引起民众恐慌性囤货。 &nbsp;另一方面，一些局部战争冲突虽然对经济活动没有造成大范围的影响，但多与能源品密切相关。比如上世纪 70 年代、 80 年代和 90 年代以石油为代表的能源价格上涨，带动工业品、粮食及其他生活必需消费品价格上涨，这一情形在 70 年代和 90年代的两次石油危机期间表现得尤为显著。 &nbsp;图表 4：二战导致美国 GDP 显著下降 &nbsp; 图表 5：石油危机使得美国原油进口价大幅提升 &nbsp;来源： WInd，国联证券研究所 &nbsp; 来源： Wind， 国联证券研究所 &nbsp; &nbsp; 6 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;（ 2）制度变革期 &nbsp;上世纪 90 年代中国改革开放进入了新阶段，同期价格体制改革也如火如荼的展开。在价格并轨的过程中，包括粮、棉、油等农产品，铁路、水路、公路的运价，煤炭、原油、金属等原材料等都出现了不同程度的提价，这样的涨势最终传导向终端消费品。国有企业改革、社会主义市场经济体制建设、住房机制改革等几乎在同一时期先后展开，对中国当时的经济结构造成了翻天覆地的变化，由此带来的需求端的发力更是助长相关产品价格一路走高。 &nbsp;图表 6： 90 年代通货膨胀率高达 27% 来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp;无论是战争还是重大体制变革，都无一例外造成了生产生活所需产品的紧缺 。 在经济生产水平发展不足的背景下一旦发生供不应求的情况，极易造成物价飞涨，出现超速通货膨胀。 &nbsp;事实上，当下仍有不少国家和地区正在经历“超速通货膨胀”。根据世界银行的统计，近五年通货膨胀率达到两位数以上的国家约有 20 余个。一些地区的通货膨胀可归因于战争或局部冲突，如埃及、伊朗、南苏丹、叙利亚、乌克兰、也门、赞比亚图表 7：粮食价格在 90 年代出现大幅走高 &nbsp; 图表 8：采掘工业品价格在 90 年代出现大幅走高 &nbsp;来源：中国统计年鉴，国联证券研究所 &nbsp; 来源： Wind， 国联证券研究所 &nbsp; &nbsp; 7 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;等。一些地区正处在国家改革的关键期，政策实行带来的经济波动导致了通货膨胀，如阿根廷、白俄罗斯、印度等。除此之外，其中还有部分国家和地区经济发展高度依赖于单一产业，或是能源、或是矿产、或是农产品，而随着这些产品价格大幅暴跌，经济发展严重受限，通货膨胀一触即发，例如俄罗斯 2015 年通货膨胀水平高达 15.52%（数据来源于世界银行）。 &nbsp;图表 9： 全球部分国家地区 2016 年物价指数 &nbsp;来源： 世界银行 ，国联证券研究所 &nbsp;以中国、美国为代表的重要经济体 ，当前社会生活相对稳定，难以发生局部冲突。其政治体制建设也已经发展到了一个相对健全的阶段，经济结构的均衡和生产力水平的提高使得生活物资紧缺的情况难以发生，也就 很难出现过去那样的高通货膨胀、甚至于恶性通货膨胀了。 &nbsp;1.2. 温和通胀 并 非 一成不变 &nbsp;重新回到中国的历史表现上来，如果我们着眼于 10%以下的“温和的通货膨胀”，会发现两个重要的特征：每一阶段通胀的高点出现了程度不一的下移， 2008 年8%-9%， 2012 年 6%上下，此后 5 年基本保持在 0-3%， 从走势图上可以看出明显的阶梯式下移；从时间间隔来看，物价指数的高点基本上呈现 5 年左右的周期规律，但这样的情形在近年似乎有所失灵。 &nbsp; &nbsp; 8 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;图表 10：中国通货膨胀水平的高点出现阶段式下移 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp;类似的通胀中枢下移和波动减弱的特点也同样出现在欧美发达国家近 20 年的走势中。我们试图从经济发展的角度来解释一二。 &nbsp;正如我们在前言中所说的，物价指数作为经济表现的反映，其本身就是政府及央行对经济进行调控管理以期实现经济发展的指标。换言之，通胀中枢的下移在某种程度上可以认为是政府通过货币政策工具进行调节的阀值在逐步走低。 &nbsp;美国自 1989 年以来经历了三轮加息减息周期。按照货币政策转向所在月份的CPI 同比指数作为当时的通胀衡量指标，可以简单的将降息时点和加息时点 CPI 的平均数作为一轮周期的通胀中枢。第一轮发生在 1989-1994 年间，中枢水平约为 3.8%；第二轮为 2001-2004 年间，中枢约为 3.0%；最近一轮为 2007-2015 年间，虽然期间 CPI 还出现了比较剧烈的震荡，综合来看中枢水平约为 1.8%。 &nbsp;图表 11：美国 1989 年以来经历三轮加息减息周期 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; &nbsp; 9 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;同样，英国在 1990-2000 年间的三轮加息降息操作，当期的 CPI 同比中枢依次为 5.1%、 2.8%和 1.3%。中国在 1996 年 5 月降息至 2004 年 10 月加息、 2008 年10 月降息至 2010 年 10 月加息的两轮周期中，通胀中枢水平分别为 6.6%和 4.1%。 &nbsp;中英美三国相似的规律绝非偶然。当然，阀值的走低也与经济发展阶段所呈现的均衡价格水平相关。我们将在第二部分通过定量的方法，尝试测算不同变量对于通货膨胀中枢的影响。 &nbsp;物价指数（我们通常说的就是 CPI）作为反映居民生活消费物价水平的指数，其篮子权重的变动本身也是经济发展带动产业升级的表现。而篮子权重的变化也是经济发展到不同阶段的体现。关于分项权重和经济增长带来的波动率影响，我们将在第三部分重点阐述。 &nbsp;综合来看，通胀周期并未失灵，只是通过绝对水平来判断中国是否发生通货膨胀的方式需要修正。 &nbsp;诸如战争、制度变革等非经济因素发生概率降低，尽可能减少了发生高通胀的可能性。加上政府主动管理水平的提高、经济生产效率提升等中长期因素，使得通胀中枢的不断下移，单个周期的波动也被适度减弱。尽管如此，与经济增长本身如影随形的 通货膨胀却不会就此消失。 &nbsp;2. 从 要素拉动 看价格中枢 &nbsp;2.1. 多个角度参考 &nbsp; 分析方法概述 &nbsp;从本质上来看，“一切通胀都是货币现象”：当市场上货币发行量超过流通中所需要的金属货币量，就会出现货币贬值、物价上涨，也就是通货膨胀。因此货币供需角度是分析通货膨胀的重要方法之一。 &nbsp;从引发通胀的原因出发，可以有不同角度来看通胀。一是需求拉动，当经济中的图表 12：英国在 20 世纪 90 年代经历 3 轮降息 &nbsp; 图表 13：中国两轮降息周期通胀中枢水平出现下移 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; 来源： Wind， 国联证券研究所 &nbsp; &nbsp; 10 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;总需求大于总供给，过度的需求将引起物价上升；二是成本推动，由于厂商生产成本的增加而引起价格水平上涨，输入型通胀也是其中一种情况；三是市场预期，对于通胀的预期会逐步推动这一预期的实现。具体方法上，国外实践运用较为广泛的是产出缺口理论， 当经济的总需求大于供给，由于价格粘性的存在，通胀在未来会上行，因此可以用产出缺口预测通胀。 &nbsp;如果直接从统计学入手，则可以假设未来各种因素保持不变，根据历史数据计算翘尾因素，再叠加过去几年通胀的季节性变化因素均值，从而得到通胀水平的预测值。 &nbsp; 多角度的简单分析 &nbsp;在以上这些方法中，我 们尝试结合我国现状、方法可操作性和数据可得性，选取几个主要方式对通胀进行预测，给市场些许的参考。 &nbsp;从货币供需的角度，虽然在历史上各国的货币增速和通货膨胀确实有很好的相关性，但这种关系在近几年已经变弱。我们认为一则这种现象在货币、通胀变化剧烈时候较为明显，而当前全球的通胀水平都不高；二则货币和通胀的定义范围在增加，用传统口径的衡量变得困难。整体来看这一方法有效性不高。 &nbsp;从引发通胀的角度，如果采用产出缺口的方法，我们以 GDP 的政府预期目标作为潜在生产力的代表 ， 根据我国过去二十多年的年度数据，在多数情况下，产出缺 口较大或边际增幅较大的当年及下一年，通胀确实走高；若将 GDP 的季度数据进行平滑处理后的趋势值作为潜在产出，则滞后一季度的产出缺口与通胀也有正相关关系。近一年的季度数据表明，产出缺口逐渐缩小，对通胀的拉动减弱；而且，从历史数据也可以看到，产出缺口的方法在缺口较大时才有明显作用，当前 GDP 波动率也在降低，产出缺口绝对值较小、边际变化也较小，对拉动通胀作用不大。预期抬升的方法难以找到明确衡量指标。 而以成本角度出发，是当前市场上少有测算的，也是我们本章的一个重点，将在下一个小节详细叙述。 &nbsp;从历史数据角度，我们提取了 CPI 翘尾因素和历史 CPI 的季节性变化因素，将二者相加，得到了今年的 CPI 预测值。根据提取季节性因素的年份不同，以 3 年、 5图表 14：产出缺口与通胀关系（年度） &nbsp; 图表 15：产出缺口与通胀关系（季度） &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; 来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; &nbsp; 11 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;年、 10 年平均得到的 CPI 预测中枢分别是 2.00%、 2.09%和 2.44%，高点出现在 2月、 8 月，低点在 1 月、 5-6 月和 10-11 月，整体呈现前高后低的特征。 &nbsp;2.2. 追本溯源测算 &nbsp;以成本推动角度来看待通胀，是从一个简单的逻辑出发：即 所有产出追本溯源，都是由原材料、人工、土地和技术这几类主要的生产要素经过复杂的生产环节生成的。 我们选取了 2007 年 3 季度至 2016 年 4 季度的季度数据，以 CPI 为被解释变量，分别以大宗商品价格指数、就业人员平均工资、平均地价的同比变化为解释变量来衡量原材料、人工和土地价格，由于技术的单价难以衡量，我们仅以中国创新 成效 指数1来代表技术因素在其中起到的作用。 &nbsp;1中国创新指标体系分成三个层次。第一个层次用以反映我国创新总体发展情况，通过计算创新总指数实现；第二个层次用以反映我国在创新环境、创新投入、创新产出和创新成效等 4 个领域的发展情况，通过计算分领域指数实现；第三个层次用以反映构成创新能力各方面的具体发展情况，通过上述 4 个领域所选取的 21 个评价指标实现。 其中，创新成效指数 领域通过产品结构调整、产业国际竞争力、节约能源、经济增长等方面，反映创新对经济社会发展的影响。 &nbsp;图表 16： 2018 年 CPI 翘尾因素 &nbsp; 图表 17： CPI 预测 -翘尾及 3 年平均季节因素 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; 来源： Wind， 国联证券研究所 &nbsp;图表 18： CPI 预测 -翘尾及 5 年平均季节因素 &nbsp; 图表 19： CPI 预测 -翘尾及 10 年平均季节因素 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; 来源： Wind， 国联证券研究所 &nbsp; &nbsp; 12 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;图表 20：各要素与 CPI 的关系 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp;首先，我们观察各变量滞后项与 CPI 之间的关系，从一个相对动态的视角来看待要素的影响。 &nbsp;CPI 本身的自相关性是较为明显的，尤其往前推半年内的 CPI 均会对当前 CPI产生正向影响，而往前推一至两年的 CPI 则是负相关，可能与政策的调节相关； &nbsp;原材料价格往前推半年左右与 CPI 的相关性也较强，当期的相关性也不低，原材料价格除了从成本传导的渠道影响物价，还可能通过影响市场预期而产生作用； &nbsp;滞后期较短的土地价格与 CPI 相关性不高，滞后一年左右与 CPI 负相关，滞后两年则是正相关关系，体现出土地价格对通胀的作用相对复杂，包括作为成本影响通胀、与国家政策相关、存在对其他消费替代可能性等； &nbsp;实际工资与 CPI 的相关性整体为正，前推三个季度相关性最高，体现出工资调整的滞后； &nbsp;技术指标在当期与 CPI 的负相关性较高，此后逐渐衰减，整体来看技术发展有降低物价的作用。 &nbsp;图表 21：各 变量滞后处理后 与 CPI 的 相关系数 &nbsp; &nbsp; 13 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;滞后阶数 &nbsp;CPI 原材料 &nbsp;土地 &nbsp;实际工资 &nbsp;技术 &nbsp;0 1.00 0.58 0.18 0.00 -0.67 1 0.89 0.81 -0.10 0.21 -0.49 2 0.72 0.80 -0.33 0.45 -0.30 3 0.24 0.70 -0.45 0.48 -0.08 4 -0.19 0.42 -0.47 0.39 0.10 5 -0.41 0.13 -0.37 0.38 0.24 6 -0.54 -0.07 -0.22 0.33 0.33 7 -0.54 -0.22 0.00 0.22 0.36 8 -0.47 -0.33 0.29 0.02 0.37 9 -0.29 -0.35 0.58 -0.11 0.35 来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp;以各要素和 CPI 的滞后项对 CPI 进行回归后得到的结果如下： &nbsp;= 0.8656× CPI(1)+ 0.0401× 原材料 + 0.5074× 工资 + 0.1505× 土地 0.8006× 技术 &nbsp;回归结果显示， 在 99%的置信度下 系数均显著， 四个要素 和 CPI 滞后项 可以解释CPI 约 86.02%的变化， 其中， 原材料、工资和土地的价格对于 CPI 都有正向拉动作用， 而技术指数的上升 对于 CPI 则起到拉低的作用，说明在我们选择的历史区间内，成本的上升确实拉升了通胀，但与此同时，技术的不断发展也压低了通胀的涨幅。 &nbsp; 原材料 价格 &nbsp;大宗商品价格指数每增长 1%， CPI 将增长 0.0401%。大宗商品主要包括能源、金属和农副产品，而影响大宗商品价格的因素包括供需因素、美元和金融市场活动。分项来看，大宗商品价格指数由九类大宗商品价格构成，我们计算了其各自权重和波动情况。 &nbsp;可以看到，能源类是权重 最 高、波动较大的一类，对大宗商品价格影响最大，而能源类中最重要的是石油价格， 也就意味着关注大宗商品价格需要重点分析石油。OPEC 减产 ，但美国原油增产抵消部分减产效果，同时全球需求有望继续回暖，国联证券化工新材料组 认为 WTI 原油 2018 年均价在 5560 美元区间，对应与我国能源类大宗商品价格指数的相关关系，指数均值落在 93.5103.14 之间，相较 2017 年变化幅度为 -4%6%。 &nbsp;金属相关价格方面，预计钢铁供需整体维持平衡，价格稳定；矿产和有色类，预计供给可能出现短缺，需求平稳增长，价格有望上涨 5%10%。 &nbsp;农产品相关价格方面，相对看好玉米加速去库存带来的价格提升，预计涨幅在5%左右；生猪供给回升的情况下预计猪肉价格持平 ；而食糖整体供应过剩大概率价格走弱。 &nbsp; &nbsp; 14 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;整体测算来看，预计大宗商品价格增速整体微增，波动范围在 3 个百分点以内。 &nbsp;图表 22：中国大宗商品价格指数分项 &nbsp;种类 &nbsp;能源类 &nbsp;钢铁类 &nbsp;矿产类 &nbsp;有色类 &nbsp;橡胶类 &nbsp;农产品类 &nbsp;牲畜类 &nbsp;油料油脂类 &nbsp;食糖类 &nbsp;回归系数 &nbsp;0.57 0.13 0.07 0.05 -0.08 0.09 0.05 0.03 0.13 变异系数 &nbsp;0.25 0.21 0.22 0.16 0.34 0.16 0.19 0.18 0.21 2017 年均值 &nbsp;97.43 111.09 122.61 81.73 59.59 158.92 237.04 175.11 128.58 2017 年终值 &nbsp;114.95 124.74 124.41 87.99 43.33 160.00 237.12 166.95 127.07 来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp;图表 23：大宗商品价格指数及各分项 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; 工资水平 &nbsp;就业人员平均工资每增长 1%， CPI 将增长 0.5074%。工资是相对复杂的一项，它一方面是产品的成本，但另一方面也是社会总需求的基础，也即是说工资水平既受到劳动者的边际生产力的影响，也需要满足劳动者自身对生活资料的需求。统计上来看，工资增速与 GDP 增长相关性很高，我国 GDP 增速整体维持平稳，工资增速也不会大幅变化， 假设 2017 年均值落在 6.2%左右， 2018 年增速波动在 0.5 个百分点范围内。 &nbsp; &nbsp; 15 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp;图表 24：工资水平与 GDP 增速相关 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; 土地价格 &nbsp;平均地价每增长 1%， CPI 将增长 0.1505%。土地价格与房价息息相关。土地是房地产投资的起点和基础，房地 产投资由建筑工程、安装工程、设备工器具购置和其他费用构成，其中 其他费用主要为土地购置费，约占整个房地产投资的四分之一。与此同时，房地产的价格也会影响土地需求，从而影响地价。 2017 年地价增长均值为6.31%， 根据历史房价和地价的对应关系，假设 2018 年 土地均价也将大致维持 在 5.8%左右增速， 在房地产市场调控基调不变的前提下，房价或将维持稳定， 地价 增速波动在 0.5 个百分点范围内。 &nbsp;图表 25：土地价格 和房地产价格相互联系 &nbsp;来源： Wind，国联证券研究所 &nbsp; &nbsp; 16 请 务必阅读报告末页的重要声明 &nbsp;宏观专题 &nbsp; 技术 &nbsp;创新 成效 指数每增长 1%， CPI 将降低 0.8006%。 系数较大的原因在于创新指标并非价格，而是一个由分项指标统计处理后得到的指数，同比增长的含义与要素价格增长也有所不同。系数为负 这也是符合现实情况的，随着科学技术的发展，一方面，生产效率大幅提升，单位产成品的其他要素的投入减少、或有可替代品，于是生产成本降低，从而产成品价格也下降；其次，技术跟新换代较快，虽然新技术价格可能较高，但大范围普及之后价格就随之下降。 创新情况是较难预计的，我们在此假设，创新指标延续此前上行的趋势，至 2017 年增速均值达到 5.2%， 2018 年波动在 0.5 个百分点范围内 。 &nbsp;根据前文的测算和假设，在悲观、中性及乐观的情况下， 2018 年 CPI 中枢分别为 1.36%、 2.21%和 3.05%。 需要 说明 的是</p>