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李奇霖（联讯证券首席经济学家） 对货币政策制定者和市场参与者来说，3%可能是CPI同比最为重要的一个点位。上一次CPI同比超过3%的时间还是2013年11月，至今已有5年半，高通胀似乎是有点遥远的往事了。
那未来呢？我们认为，在非洲猪瘟疫情和油价低基数共同推动下，今年四季度CPI同比高点有较大概率突破3%。不过只是单月，并非整个季度，而且难以持续，通胀风险整体可控。
CPI同比测算思路：寻找波动之源
从统计学角度看，标准差能够反映一列数据的离散程度，标准差越大，这列数据分布得越零散。通俗一点来讲，就是一列数的标准差越大，它的波动率越高。
使用2016年1月到2019年3月的数据，计算CPI食品烟酒项的各个子项和7个非食品烟酒项同比的标准差。发现猪肉、鲜菜、蛋类、畜肉、鲜果这几项的标准差，要明显高于其它项。
由于CPI畜肉项同比的高波动，主要来自于猪肉，因此可以认为猪肉、鲜菜、蛋类和鲜果这四项，是CPI同比的波动之源。在预测CPI通胀时，需要对这四项做重点分析。
油价对CPI的影响也较为明显，而且关注度很高，还需要重点分析油价。国际油价对CPI的影响，主要有三个渠道：
一是通过交通工具用燃料。使用2016年1月到2019年3月的数据，以领先一期的WTI原油期货价格月度同比作为自变量，CPI交通工具用燃料作为因变量，做回归分析的拟合优度达到了0.86。
通过回归可知，CPI交通工具用燃料对WTI油价的弹性为0.32，乘以它的权重2%，可以估算出WTI油价每变动1个百分点时，通过交通工具用燃料这一项影响CPI同比0.0064个百分点。
二是通过居住项中的水电燃料。同样将2016年1月以来的领先一期WTI原油期货价格月度同比作为自变量，CPI居住项的水电燃料作为因变量，做回归的拟合优度为0.51。
回归分析发现，CPI居住中的水电燃料项对WTI油价的弹性为0.03，乘以它的权重5.2%，可以估算出WTI油价每变动1个百分点时，通过水电燃料这一项影响CPI同比0.0016个百分点。
三是通过交通成本影响蔬菜价格。据统计蔬菜零售价格中物流成本占比约为50%-60%，而物流成本中油费占比在40%左右，前面已经计算过交通工具用燃料对油价变动的弹性为0.32，再乘以鲜菜项在CPI中的权重2.6%，可以计算得通过运费——蔬菜这一渠道，油价对CPI同比的影响弹性为0.0018.
当前PPI向CPI的传导并不强，通过中间化工品的渠道来影响CPI的幅度有限，这里不做具体分析。综合考虑上述三个渠道,CPI同比对国际油价的弹性为0.0098，即国际油价每变动1个百分点，将造成CPI同比同向变动0.0098个百分点。
将CPI同比拆分为三个部分：
一是猪肉、鲜菜、蛋类、鲜果这四项的拉动，可以根据各项的同比和权重，计算出来。
二是油价的拉动，使用领先一期的WTI油价同比，乘以弹性系数0.0098。
三是其它项，即除猪肉、鲜菜、蛋类、鲜果和油价以外的因素，用CPI同比减去上述两部分对CPI同比的拉动值，即可得出。
可以发现，其它项对CPI同比的拉动，除一季度因春节因素扰动外，其它时间相对稳定。而且波动幅度有收窄的趋势，2018年3月至2019年3月，其它项对CPI同比拉动在1.58%-1.84%，而同期CPI同比的区间在1.5%-2.5%。
在后续定量测算CPI同比时，基于其它项对CPI同比拉动比较稳定的事实，我们取某月前6个月的移动平均值，作为其它项在这个月对CPI同比的拉动。而把分析的重点，放在猪肉、鲜菜、蛋类、鲜果和油价上。
定量测算CPI同比
（一）猪肉
CPI猪肉项尽管权重已经下降到2.4%，但由于它同比的高波动性，是整体CPI同比最大的扰动项。有种调侃的说法是，CPI（China Price Index），全称应该叫做China PorkIndex。
和大多数商品价格变动同时受供、需两端变化的影响不同，猪肉的消费需求很稳定，价格变化主要是供给因素在影响。根据国家统计局数据，2013年以来全国人均猪肉年消费在20kg左右，变动很小。即使是2016年全国猪肉价格上涨了17.3%，人均猪肉年消费量也才下降2.6%。
衡量猪肉供给能力，最常用的指标是官方公布的生猪存栏。但在规模化养殖程度提高、生猪出栏率提升的背景下，这个指标所反映的生猪供给能力，与实际情况之间的偏差越来越大。2014年4月以来，生猪存栏持续下降，但猪肉价格已经走完了一轮周期，新的一轮猪周期也开始启动。
生猪定点企业屠宰量这个数据本身，不受生猪养殖出栏率提高的影响，是反映猪肉供给最直接的指标。12个月移动平均生猪定点企业屠宰量同比，和22省市猪肉价格走势之间，有较强的负相关性。
尽管由于养殖效率提高，生猪存栏和能繁母猪存栏的绝对量，从长期视角看，越来越不能客观反映猪肉的真实供给能力。但短期内养殖效率提高幅度不大，12个月移动平均的能繁母猪存栏同比，领先于12个月移动平均的生猪屠宰量同比6个月左右。之所以用12个月移动平均的同比，是因为期数一样，能够消除累计同比中统计期数不一样所造成的影响。
移动平均的能繁母猪存栏同比，2017年4月以来增速持续下降。从它对生猪屠宰的领先性看，今年生猪将面临持续的供应压力。根据前面的分析，这意味着今年猪肉有持续涨价的基础。
仔猪价格大涨，也能凸显今年的生猪供给压力。今年1月中旬到3月底，22省市仔猪价格，从20.63元/kg上涨到47.54元/kg，涨幅达到了130.3%。
从历史数据看，22省市仔猪价格和仔猪需求指数有一定同步性，反映了仔猪供给有保障时价格主要受需求影响。遗憾的是，仔猪需求指数2018年3季度不再公布，不过从一些微观调研来看，出于对非洲猪瘟的担忧，即使是对未来猪价有很强看涨预期，养殖户补栏的意愿也不积极。今年一季度生猪存栏环比减少了3690万头，侧面也说明了养殖户补栏的意愿羸弱。
但即使在补栏不积极的情况下，今年一季度仔猪价格最大涨幅达到了130%。这意味着能繁母猪被快速淘汰后，仔猪市场已经从买方市场转为卖方市场，这将对未来一段时期的生猪供应形成了很强制约。
（二）鲜菜
CPI鲜菜项同比波动很大，但它的环比却具有很强季节性。春节所在月份是年内高点，春节所在月份的次月环比大幅下降，2季度由于蔬菜上市多数年份的CPI鲜菜项环比为负值，3季度则因雨水天气影响运输蔬菜环比也较高，4季度容易受天气影响季节性规律不如其它时间明显。
CPI鲜菜项环比的强季节性规律，源于鲜菜的种植周期短。小白菜、空心菜、生菜的生长周期不到一个月，油麦菜、小油菜、大白菜、豌豆、青蒜的生长周期在40-50天。这使得即使是遭遇大范围的洪涝灾害，鲜菜供应也能在2个月内恢复。从遭遇洪涝的2010、2012、2013、2016和2018年看，CPI鲜菜项环比在2个月的超季节性上涨后，就开始低于季节性了。
因此，后续在定量测算CPI时，鲜菜项环比以前3年对应月份的环比均值为基础，稍作加成。
（三）蛋类
从历史上看，除少数时期外，蛋料比价跌破盈亏平衡点后，蛋料比价都有一轮强劲反弹。今年也是如此，2月中旬至3月中旬，蛋料比价低于平衡点，养殖户出现亏损，3月中旬开始鸡蛋价格和蛋料比价都快速反弹。到4月中旬，40天左右时间里，全国鸡蛋零售价上涨了23.5%。
鸡蛋价格大涨，带动蛋鸡养殖利润快速上升。4月中旬，蛋鸡的养殖利润达到了28.8元/羽，处于2010年公布数据以来的同期新高。
往后看，由于二季度是鸡蛋消费淡季，蛋价有下跌压力。但下半年鸡蛋有涨价支撑，一是9月开学、中秋节和国庆节都是消费旺季，鸡蛋价格有季节性；二是猪肉涨价对鸡蛋价格的带动；三是饲料成本上升，豆粕和玉米占自配饲料成本的近8成，豆粕期货价格大跌近30%后，3月开始反弹，已经将非洲猪瘟对生猪养殖需求的影响体现在价格上，而玉米受益于收储制度改革价格也有支撑。
（四）鲜果
和鲜菜一样，CPI鲜果项的环比也具有季节性规律。预测当月CPI鲜果的同比，可以用高频指标“农业部水果批发价格指数”，但预测1个月以上期限的水果价格走势存在难度。
在预测今年后续月份CPI鲜果项环比时，根据近期鲜果项环比对均值的偏离程度，对未来月份加成。比如近期出现持续的超季节性下跌时，未来可能有涨价压力，因而对历史均值进行正的环比加成，即加上一个正的数。
（五）油价
根据美国能源信息署（EIA）4月9日发布的预测报告，今年除一季度原油供不应求外，二季度到2020年底，原油整体都处于供应过剩。
供给方面，EIA预测2019年美国原油日均产量将增加199万桶，主要国家和地区中增产幅度最大 ，日均产量将达到1990万桶；OPEC由于限产，日均产量减少138万桶；俄罗斯同样因限产，产量仅微弱增长6万桶/天。2019年全球日均原油产量，相比于2018年增加86万桶。
需求方面，由于出现全球增长放缓的迹象，包括一季度欧元区制造业PMI回落、美债收益率曲线倒挂等，EIA预测2019年全球原油日均消费量增加140万桶，相比于2018年150万桶的增量，有所下降。
因原油将持续供过于求，EIA预测2019年WTI期货均价58.80美元/桶，比2018年的均价下降了9.6%。而2018年WTI期货均价上涨28.1%，根据我们在第一部分计算出来的CPI同比对油价的弹性，原油对CPI同比的影响，将从2018年的正向推动0.28%，变为拖累0.09%。
EIA预测的WTI原油期货价格如图13所示，后续的定量测算以此为基础。
（六）其它项
前面已经提到过，基于CPI其它项的同比变动相对稳定，取前6个月的移动均值，作为CPI其它项的同比。
（七）定量测算CPI同比
定量测算的步骤如下：
第一，计算猪肉、鲜菜、蛋类、鲜果对CPI同比的拉动。在2016年到2018年对应月份环比均值的基础上，根据供需状况进行加成，得到这四项今年4-12月的CPI环比。用环比均值法计算出各项的同比后，再乘以对应的权重，计算出各项对CPI同比的拉动。
第二，计算其它项的拉动。取前6个月CPI其它项同比的移动平均值，作为今年4-12月CPI其它项的同比。再乘以权重，得到其它项对CPI同比的拉动。
第三，计算油价的拉动。使用EIA做的WTI油价预测结果，计算出WTI油价的同比，再乘以弹性系数0.0098，得到油价对CPI同比的影响。
第四，将上述三个步骤的结果加总，得到今年4-12月的CPI同比，如图14所示。
预计2019年CPI同比为2.5%，较2018年的2.1%有所抬升。从节奏上看，二季度因猪肉价格低基数，CPI同比出现第一个高点，预计二季度CPI同比为2.6%。四季度则在猪肉价格持续上涨、2018年四季度油价大跌所产生的低基数共同作用下，CPI同比高点可能破3%。
不过由于只是单月突破3%，并非整个季度都在3%以上，加之主要是猪肉供给这一单一因素引起的，总需求并不支持CPI同比持续高位，我们认为通胀风险整体可控。
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