基于在线大数据的中国商品价格粘性研究

被引：35

作者：

姜婷凤 ^{[1
]}

汤珂 ^{[2
,3
]}

刘涛雄 ^{[2
,3
]}

机构：

[1] 对外经济贸易大学金融学院

[2] 清华大学社会科学学院经济学研究所

[3] 清华大学创新发展研究院

来源：

经济研究 | 2020年 / 55卷 / 06期

关键词：

在线大数据; 价格粘性; 调价模式; 货币非中性程度; 数字经济时代;

D O I：

暂无

中图分类号：

F726 [物价]; F49 [信息产业经济];

学科分类号：

020205 ; 1202 ; 120202 ; 0202 ; 1201 ;

摘要：

近年来,数字经济迅速发展,同时宏观经济的短期波动变得愈加频繁,理解宏观经济短期分析的基础——价格粘性、减少宏观政策时滞变得愈加重要。本文利用来自100多个网站的高频价格大数据(囊括CPI篮子的8大类、46中类、262子类的1970多万条日度商品价格),测度中国商品价格粘性程度、识别价格调整模式,并将微观测度结果用于测算货币政策有效性。研究发现:中国总体上调价较为频繁(调价周期小于2个月)、调价幅度较大(14%—20%)、部门异质性明显、不对称性显著(上调频率及上调幅度更大);调价模式是异质性的时间相依(TDP)和状态相依(SDP)相结合;调价频率(负向)、调价大小的峰度(正向)、异质性部门数量(正向)等均会影响货币非中性程度,相同的货币冲击对各行业的影响有显著的异质性。本文为洞察数字经济对商家调价行为和宏观经济动态的影响抛砖引玉,对大数据时代的货币政策制定和通货膨胀管理具备一定的参考意义。

引用

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页数：17

共 10 条

[1] 一种基于在线大数据的高频CPI指数的设计及应用 [J].