居民消费价格指数（Consumer Price Index 缩写：CPI）是反映城乡居民家庭购买并用于日常生活消费的一篮 子商品和服务项目价格水平随时间而变动的相对数。居民消费价格水平的变动率在一定程度上反映了通货膨胀 （或紧缩）的程度。编制居民消费价格指数的目的，是了解全国各地价格变动的基本情况，分析研究价格变动对 社会经济和居民生活的影响，满足各级政府制定政策和计划、进行宏观调控的需要，以及为国民经济核算提供参 考依据。

CPI 数据的编制主要分为 4 步： 一是确定“商品篮子”。 CPI 不是用全部商品和服务项目编制的，而是用部分重要的商品和服务项目来编制的。 具体来看，统计部门会抽选一组一定时期内居民经常消费的、对居民生活影响相对较大的、有代表性的、固定数 量的商品和服务作为 “商品篮子”，来衡量 CPI 的变化。目前，我国“篮子”分为食品烟酒、衣着、居住、生 活用品及服务、交通和通信、教育文化娱乐、医疗保健、其他用品和服务等 8 大类、268 个基本分类。

第二步是确定各类商品的权重。由于每一种商品的支出金额在总支出的占比不同，即使是不同商品的价格发生相 同涨幅时，它们对居民支出的影响也会有明显差异。因此统计部门需要对“篮子”中的商品赋予权重。权重是每 一种商品或服务项目在居民所有消费商品和服务总支出中所占的比重，也是反映各项目的价格变动对总指数变 动影响程度的指标。然而，统计局目前没有公布 8 个大类、268 个基本分类的权重，所以只能通过推算得到权重 信息。

我们可以通过全国城乡居民家庭消费支出数据，估算八大分项的权重。根据统计局的描述，编制 CPI 时，权重 资料主要根据全国城乡居民家庭消费支出资料计算得出。据此我们可以利用年度的全国城乡居民家庭消费支出 数据估算八大分项的权重。从结果来看，CPI 同比的实际值与我们通过消费支出数据（五年均值）计算得出的拟 合值较为相近，说明该方法有效。

除了上述方法，统计局每个月发布的通胀数据通稿中，会公布一些分项对于 CPI 的拉动，这也是我们推算权重 的线索。基于公式，某一分项对 CPI 同比（环比）的拉动率=该分项同比（环比）增速 X 权重，我们能够算出该 分项的权重。比如 6 月通稿中提到，“猪肉价格同比连续 9 个月下降，上半年平均下降 19.3%，影响 CPI 下降约 0.45 个百分点”，据此可以判断猪肉价格的权重为 2.3%（0.45%/19.3%）。我们结合今年以来统计局的通稿与前 一种方法（消费支出法）推算得出的权重，估算了 2021 年 CPI 一级分类和部分二级分类的权重。

第三步，搜集原始价格数据。调查方法层面，各市、县调查队选择经营品种齐全、销售额大的商场（店）、超市、 农贸市场、服务网点作为价格调查点，按照“定人、定点、定时”的原则，直接派人到调查网点或从互联网采集 原始价格。统计局资料显示，9 月通胀数据来源于全国 31 个省（区、市）约 500 个市县、近 10 万家价格调查点。

调查频率层面，对于与居民生活密切相关、价格变动比较频繁的商品，每 5 天调查一次价格，如大米、面粉、蔬 菜等；一般性商品（服务）每月调查 2 次价格，如服装、衣着材料等；由国家或地方统一定价的一些商品（服务） 或价格相对稳定的商品（服务），每月调查一次价格，例如水、电、燃料等。采集员在完成价格采集后，直接上 报至国家统计局服务器。（报告来源：未来智库）

由于 CPI 分项较多且产业分散，我们需要找出影响 CPI 的核心因素，着重分析。筛选这些因素需要综合考虑两 点，一是波动，二是权重。波动越高的分项越容易对 CPI 整体走势造成影响，而权重大的分项即使波动较低，也 足以拉动 CPI。通过对 CPI 的同比变化进行拆分，我们发现 2016 年以来食品烟酒项对 CPI 变化的影响较为明显， 相较之下非食品烟酒项对 CPI 的拉动作用更为稳定。鉴于此，我们把食品烟酒的二级分项拿出来和其他一级分项 一同比较。方法上，我们使用各项标准差与权重的乘积，以同时兼顾两个标准。

近月 CPI 预测我们采用“高频+环比”法，再用环比推同比。具体如下：

第一步，对食品项的二级分类环比数据进行预测，并对预测结果加权平均得到食品项的环比预测值。 CPI 中的重点食品项，即畜肉、鲜菜、鲜果，均可使用有效的高频指标帮助跟踪。例如农业部公布的全国猪肉平 均批发价格的环比走势，能够较好地刻画 CPI 猪肉的变化。这里还需要注意的是畜肉类 CPI 有猪肉、牛肉、羊 肉 3 个基础分类，我们需要通过 3 种畜肉的 CPI 环比数据作为解释变量（猪肉权重已知），构建回归方程对 CPI 畜肉进行拟合，得出牛肉、羊肉的权重。

交通通信 CPI 的主要波动来源于交通工具用燃料项，而该项主要受到国际原油价格的影响。交通通信 CPI 目前 公布了 6 个基础分类数据：1）交通工具，2）交通工具用燃料，3）交通工具使用和维修，4）通信工具，5）通 信服务，6）邮递服务。其中交通工具用燃料的波动率远高于其他分项，说明交通通信 CPI 的主要波动来源于该 项。而交通工具用燃料主要受到原油价格的影响，历史数据显示布伦特原油现货价格与 CPI 交通工具用燃料走势 一致性较强。至于权重，统计局 7 月公布的通胀通稿中提到，“上半年，汽油和柴油价格分别上涨 8.5%和 9.2%， 合计影响 CPI 上涨约 0.24 个百分点”。从中可以判断交通工具用燃料分项约占 CPI 整体的 2.6%。通过回归计 算，CPI 交通工具用燃料对布伦特油价的弹性为 0.13。也就是说，原油价格每上升 1%，会通过交通工具用燃料 拉动 CPI 上升 0.0034 个百分点。

至于其他分项，我们使用“环比均值法”进行预测，并根据春节因素调整。CPI 的多个分项都具有较为明显的季 节性规律。例如，CPI 衣着由于其周期性换季打折、上新的特征，环比每年 3 月和 9 月会出现大幅的增长；CPI 旅游每逢春节和暑假都会上涨。

其实，CPI 食品中的分项也表现出显著的季节性规律，如蔬菜受气候因素影响较 大，7 月至 9 月降水量增大，极端天气频发，还有 12 月至 1 月天气严寒，均会导致蔬菜供给减少，运输成本增 加，推动蔬菜价格环比上行；而每年 1 月或 2 月，春节效应又会从需求端拉动多个食品项，包括猪肉、鲜菜、鲜 果价格环比上涨。值得关注的是，上面的例子均表明，春节对 CPI 的变动有着深远的影响，而每年春节的月份不 尽相同，因此对 CPI 分项做环比均值法时，要根据春节错位的情况进行调整。具体预测时，我们选取过去五年数 据的环比均值。

我们利用“高频+环比”法对 2019 年 1 月至今的 CPI 数据进行计算，并与实际值对比。从预测结果来看，CPI 食 品项的拟合程度非常出色（91%），CPI 整体的拟合效果虽然略逊于食品项，但准度处于较高水平（88%），说明我 们的预测方法十分有效。（报告来源：未来智库）

CPI 远月预测上，我们基于猪肉价格与原油价格预测 CPI 的走势。由于在远月预测中缺少高频指标的辅助，我们 重点分析猪肉价格和原油价格这两个关键因素。其他在近月预测中采用高频指标法拟合的分项，在远月预测中则 利用环比均值法预测。

4.1 基于猪周期的猪肉价格预测

猪周期的本质是猪肉供求关系变化带来价格的周期性波动。我国是世界最大的猪肉消费国，占世界猪肉消费总量 的一半以上。需求方面，我国猪肉消费整体保持稳定，每年人均消费量约为 20 千克。但供给波动幅度较大，导 致猪肉价格经常发生剧烈波动。当猪肉价格上涨时，养猪利润增加，养殖户积极性提高，便会开始补栏仔猪和母 猪扩大规模。随着生猪出栏越来越多，猪价逐步由涨转跌，养殖户减少生产规模，致使价格重新上升，并进入新 一轮周期。

猪肉的供给时滞决定了周期长度。根据生猪养殖过程，从母猪怀孕到肉猪长成出栏的养殖过程需 10 个月。也就 是说，当养殖户做出能繁母猪补栏的产能扩张决策后，最快需要 10 个月的时间才能传导至供给端（生猪出栏）。 再加上从养殖到市场价格之间的传导也存在一定的时滞，一轮完整的猪周期长期在 3-5 年之间。 从 2006 年开始，我国已经走完了完整的三个猪周期：2006 年 7 月至 2010 年 6 月（48 个月）、2010 年 7 月至 2014 年 4 月（46 个月）、2014 年 5 月至 2018 年 5 月（49 个月）。

生猪出栏量是猪肉价格的同步指标，能繁母猪存栏是猪肉价格的领先指标。生猪出栏决定了猪肉的产量，因此猪 肉出栏量和猪肉价格走势相反。能繁母猪存栏领先猪肉出栏约 10 个月，是猪肉产能的衡量指标，因此也与猪肉 价格关系密切。历史数据显示，猪肉价格同比与滞后 8 个月的能繁母猪存栏同比走势负相关。我们可以结合猪价 每年春节与 7、8 月价格抬升的季节性特征，以及猪肉的供给趋势，构建模型预测猪肉价格。

4.2 原油价格预测

相较于猪肉价格基本由国内决定，原油作为全球最重要的大宗商品，其价格与全球经济息息相关。 原油价格分析主要考虑供给、需求、地缘政治三个因素的影响。

先看供给，原油的供给可分为 OPEC（欧佩克）国家和非 OPEC 国家。OPEC 现有 13 个成员国，其中沙特的原油产 量最高。2010 年以来 OPEC 的原油产量占到全球产量的约 40%。为了确保成员国获得稳定的收入，OPEC 经常会通 过联合增产或者减产来调节油价。非 OPEC 方面，美国、俄罗斯的原油产量较大。俄罗斯在 OPEC+联盟中扮演着重要的角色，与 OPEC 保持着合作与竞争的复杂关系。2010 年美国页岩油技术革命性突破之后，美国产量占比大 幅提升，而美国的原油产量比较容易受到飓风等极端天气的影响。综上所述，OPEC、俄罗斯等国家的减产协议进 程，以及美国的极端天气因素是预判原油供给的重点。

原油的需求端分为美国、欧洲等 OECD 国家地区构成的存量需求，与中国、印度为首的新兴国家增量需求。由于 原油及其加工品在工业的广泛应用，其需求与全球经济增长关系密切。经济增速上行刺激需求进而推升油价，经 济下行需求疲软油价回落。从长期来看，原油需求的走势与全球经济增长有明显的正相关性。（报告来源：未来智库）

地缘政治局势发生动荡也对油价有一定程度的影响。与中东地区相关的地缘政治因素可能会通过抑制全球原油 供给来影响全球油价。例如，1990 年海湾战争导致伊拉克和科威特原油产量断崖式下降，当年 8 月油价环比涨 幅近 58%；2019 年也门胡塞武装袭击沙特的原油港口，导致 570 万桶/日的原油生产受到影响，约占全球每日石 油供应量的 5%，推动国际油价上涨。

从产业链的位置来看，PPI 对 CPI 存在传导机制。PPI（工业生产者出厂价格指数）是反映工业企业产品出厂价 格变动趋势和变动程度的指数，而 CPI 反映一篮子消费品的价格变化。PPI 影响 CPI 的渠道其一是通过“生产资 料 PPI—生活资料 PPI—CPI”这一链条，即中上游涨价，推升下游成本，进而推动下游商品价格上升。其二是直 接反映在油价相关的分项，即交通工具用燃料、水电燃料。另一方面，CPI 也能引导 PPI 的变动，当终端需求旺 盛时，CPI 会率先上升，并带动 PPI，即由下至上的“需求拉动型”传导。由于本文主要聚焦于 CPI 的变化，因 此对该传导类型不继续深入探讨。从历史数据来看，2012 年以前 PPI 和 CPI 保持较高的关联性。孙坚强,崔小梅, 蔡玉梅（2016）使用 2001 年至 2013 年的物价数据，对 PPI 和 CPI 的传导机制进行实证检验，结果显示 PPI 对 CPI 存在向下推动传导，CPI 对 PPI 存在反馈(反向)传导，印证了以上理论。

但 2012 年至今，PPI 和 CPI 的走势出现了多次背离，主要原因在于两者的核心波动因素不同。PPI 分项中，PPI 生产资料对 PPI 走势有着决定性的影响。2012 年以来，供给端的政策约束主导了 PPI 的走势，如 2016 年的供给 侧改革，以及 2020 年以来的环保限产，制约了上游采掘以及中游原材料行业的产量，导致煤炭、钢铁、有色等 大宗商品产量大幅下降，带动 PPI 同比明显上升。同一时间，PPI 生产资料对 PPI 生活资料的传导不畅，使得 PPI 向 CPI 的整体传导效果较弱。前文我们提到，CPI 的核心影响因素是食品，尤其是畜肉中的猪肉。猪肉价格周期 性的变化会引起 CPI 与 PPI 的走势明显背离。

6.1 2021 年前三季度，疫情叠加猪周期下行抑制 CPI 上涨

2021 年前三季度，CPI 保持温和上行。

1-10 月猪肉价格不断向下，抑制 CPI 食品项上行。本轮猪周期始于 2018 年年中，非洲猪瘟逐渐蔓延，导致 2019 年生猪出栏量大幅下滑，猪肉批发价格从 2018 年 6 月的 16 元/公斤上涨至 2019 年 8 月 48 元/公斤的历史高位。 随后遇到疫情，生猪存栏恢复较慢，支撑年猪肉价格维持高位。而之后，在丰厚养殖利润和政策利好驱动下，2020 年养殖户纷纷扩张生产规模，下半年产能稳步释放，猪肉供给量增大，猪周期于 2021 年初进入下行阶段。由于 前期产能爆发式的增长，以及需求低于预期，猪肉价格在 2021 年持续下降，10 月猪肉批发价格已经跌至约 20 元 /每公斤，较年初下降近 60%。猪肉 CPI 对于 CPI 整体的同比拖累逐月加深，9 月同比拖累达到了 1.12 个百分点。

非食品项层面，疫情多点散发，非食品项 CPI 恢复速度缓慢。第一，PPI 对 CPI 的传导链条不畅，主要受到消费 复苏动能不足的影响。疫情的反复扰动下，中低收入人群的收入增长较慢，考虑到高收入人群消费倾向偏低，中 低收入人群消费倾向更高，后疫情时代全社会消费倾向整体低于疫情前水平。在终端需求疲软的背景下，企业涨 价的能力受限。PPI 对 CPI 的传导更多集中在“原油-燃油成本” 这一链条上。第二，二、三季度疫情多点散发 使得服务类 CPI 恢复时断时续。疫情防控措施的收紧会明显对接触性、聚集性消费形成制约。每轮疫情散点爆发 的时间点，服务 CPI 的上涨都会受到压制。

6.2 明年 CPI 同比温和上行，走势前低后高

明年二季度预计猪肉价格开启新一轮上行周期。近期猪肉批发价格有所反弹，从 10 月 12 日的 17.5 元/公斤升 行至 11 月 8 日的 23.7 元/公斤，反弹幅度约为 35%。冬季是我国猪肉的消费旺季，居民对猪肉的需求也将出现季节性回升。但从供需的角度来看，2021 年二季度能繁母猪存栏同比（6 月移动平均）出现拐点，生猪养殖利润 6 月开始亏损，结合能繁母猪存栏变化通常领先生猪出栏 10 个月的历史规律，四季度猪肉供大于求的局面还将 持续，年内猪价上涨的空间有限。我们认为，猪肉价格的上行拐点大概率出现在明年二季度。10 月底生猪期货价 格明显上涨，说明市场对明年猪周期开启逐步达成共识。根据之前三轮猪价上行周期的变化情况，我们预计明年 猪价将回升至 27 元/公斤。

原油价格方面，需求逐步正常化，供给恢复偏慢，预计明年原油价格维持高位，全年走势前高后低。根据 IEA 的 预测，全球原油需求延续复苏态势，预计到 2022 年，全球原油需求量将回升到 10088 万桶/天，基本持平于疫情 前水平。供给端，11 月 4 日 OPEC+拒绝美国的增产要求，并维持原先增加 40 万桶/日产量计划不变，这意味着未 来一段时间原油供应将维持相对紧缺状态。我们预计明年原油价格维持高位，伴随 OPEC+继续释放产能，价格将呈逐季走低的态势。原油价格的变化将部分对冲猪价明年下半年对 CPI 的拉动。

PPI 涨价将继续传导至 CPI，与原油价格不相关的非食品项 CPI 预计回归季节性水平。今年大宗商品价格的上涨 加大了下游企业成本压力。工业企业利润数据显示，下游消费品利润率从年初不断下降，9 月下游消费品利润率 下降至 6.25%，低于 2019 年同期的 6.30%，也就是疫情前的水平，说明下游企业生存状态日趋严峻。10 月以来， 海天味业、恰恰食品、帝欧家居等部分下游上市公司已陆续宣布涨价。我们判断，未来可能会有更多企业考虑提 价。但考虑到明年疫情依然存在不确定性，CPI 环比估计难以高于季节性水平。

综上所述，展望 2022 年，（1）二季度预计猪肉价格开启新一轮上行周期，（2）原油供需缺口逐季修复，油价高 位回落，（3）与原油价格不相关的非食品项 CPI 回归季节性水平。我们预计明年 CPI 同比温和上行，走势前低 后高，三季度 CPI 可能走高至 3%左右，全年中枢为 1.9%。

今年受挫的下游消费品行业可能会迎来较好的配置机会。第一，2022 年 CPI 进入上行通道，意味着今年受到成 本压制的下游消费品行业利润率有望企稳回升。历史上 CPI 上升时期，消费板块均有不错的表现，如 2007-2008、 2010-2011、2017-2019。第二，目前由于疫情扰动，居民的消费倾向依然偏弱。知名度较高的，具备品牌优势的 消费行业龙头可以通过提高价格来消化成本压力，而没有提价能力的中小企业可能会被淘汰出局。这样看来，下 游消费品行业优胜劣汰，可能会驱动行业集中度提升。利润率与行业集中度两方面的提升均对消费品龙头构成利 好。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）