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图2—4 中国工业增加值和实际进口增速季度同比
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说明：两者自1998年三季度到2012年四季度相关系数达0.63。单变量回归分析进口增速相对工业增加值的弹性为1.8。
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资料来源：Wind，安信证券。
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大宗商品价格的波动并非都能由需求层面的因素来解释。历史上，原油价格受地缘政治和战争的影响颇大。图2—5显示了地缘政治对原油价格有显著影响的几个时期。在这些年份原油价格上涨幅度都在30％以上。这些供应面的冲击在一些年份对PPI产生了相当大的影响。
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图2—5 原油名义价格和战争冲击
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资料来源：Wind，安信证券。
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此外，对一国通货膨胀而言，汇率的波动也会对本国的价格水平产生影响。在其他条件不变的基础上，本国汇率升值意味着全球可贸易品价格的下降，这会压低本国生产者价格；反之，汇率贬值将提高本国的通货膨胀。
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我们观察美国PPI通胀较全球的差别和美元指数之间的关联（见图2—6）。在1997—2008年之间，美元汇率波动和美国PPI相对全球的变化存在明显的负相关，这与理论预期一致。但在其他时候两者之间的负相关性并不强，甚至呈现较弱的正相关性。
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问题的关键在于：其他许多条件同时都在变化，正如本书第一章第一节《光线是可以弯曲的》所讨论的那样，这显示了在原则上对观察系统进行隔离的重要性，以及其在操作中的困难。
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例如，如果美国经济相对其他经济体而言，出现周期性的走弱，那么美元汇率会贬值，同时美国PPI相对其他经济体也会走弱。在这样的情况下，美国PPI通胀较全球的差别和美元指数之间就会呈现正相关。这种情况在许多时候都存在，但在一些时候可能影响更大一些。由于这并非本节的重点，因此我们不对这一话题展开讨论。
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可以指出的是，绝大部分时候汇率并不独立影响通货膨胀的方向，其对PPI变化幅度的影响也相对有限。但当一些冲击性因素导致汇率急剧变化时，汇率可能成为最重要的影响因素。
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图2—6 美国PPI较全球变化和美元指数同比变化
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说明：全球PPI是用欧盟、美国和日本的PPI同比，参考大致的经济权重的占比进行模拟计算而得出的。1990—2012年美元指数和PPI相关系数为−0.19。但1991—1996年之间和2008—2012年之间，两者之间有较弱的同向关联，相关系数为0.30。但1997—2008年之间，两者显著负相关，相关系数为−0.54。
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资料来源：Wind，安信证券。
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综合以上的分析，我们考虑中国PPI的决定因素有中国和全球工业需求的变化、美元汇率的变化（因为人民币汇率相对而言钉住美元）和大宗商品的冲击。我们利用2002年以来的月度同比数据进行统计上的回归，可以得到拟合方程：
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PPI=−1.79+0.25×CIND（−3）+0.16×GIND（−5）−0.19×USD（−2）+0.12×CRB（−2）
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式中：PPI为中国生产资料价格，CIND为中国规模以上工业增加值，GIND为OECD工业产出，USD为广义名义美元指数，CRB为RJ/CRB商品价格指数。
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方程的R2超过0.8，各主要变量在统计上也都具有较强的解释力。
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