前言：
对宏观研究而言，油价走势“预测”无疑是一个经典难题，大抵是宏观研究能解决的多是需求导向的问题，而原油却是“供给弹性、需求相对刚性”的典型商品。即便如此，基于原油价格对经济和通胀的重要影响，每次油价大幅波动时，宏观研究却都必须要“油”问必答。本篇报告首先对“油价三维观测体系”进行回顾，其次根据三维观测体系提出今年油价波动的风险点，再次分析油价对国内通胀的影响，最后基于油价预测走势大致研判今年国内通胀形势。
从“油价三维观测体系”看今年油价走势的风险点
1）目前油价大概率已回归高位均衡区间。从既往历史看，石油在高低位均衡点相互转换的情况并不多见，大约有五次。全球新冠疫情爆发以来，受经济复苏和政策大宽松刺激、主要产油国或主动或被动大幅削减原油产量、地缘冲突等因素影响，在经历疫情初期大幅下跌后，目前油价大概率已从2014-2020年的低价均衡区间运行至高价均衡区间。
2）今年油价的不确定性主要在供给侧。今年原油供给关注点主要有：俄乌地缘冲突及欧美制裁对俄油出口的影响、OPEC+增产问题、伊朗原油供给释放问题、美国页岩油产量修复、美国战略石油储备释放等五个方面。虽然OPEC+增产和美国页岩油缓慢修复的情景不确定性较小，但俄油出口、伊朗原油能否重回市场、美国战略原油释放进度仍具有较大不确定性，叠加当前原油库存处于10年来低位的背景，今年油价的上涨压力可能仍然较大。
3）期货持仓并未极端化。从目前的原油期货持仓数据看，不管是净持仓还是持仓拥挤度，均并未极端化，不会对未来油价的上行或下行带来制约。
油价对国内PPI的影响分析
1）油价对国内PPI的影响幅度：从线性回归、行业分类、投入产出价格模型三个视角去分析油价对国内CPI的影响。综合三个视角来看，原油价格（汇率折算后）上涨10%，对PPI的影响幅度大约在0.35-0.7个百分点之间。
2）油价对国内PPI的影响可能是非线性的，原因在于：原油价格波动就很大，但微观企业有一定的定价周期，不会频繁调价；即使是石油制品跟随油价高频波动，但从成本到售价的传导也不是一比一的。门槛回归模型的估计结果显示，相比于低油价，高油价对PPI影响的幅度更大，当布油价格大致处于65美元/桶以上，油价同比上涨10%，对PPI的影响幅度从0.5个百分点提高至0.7个百分点，提升约0.2个百分点。可能的解释是：油价的涨价示范和带动效应；油价较高时对中下游企业的成本挤压压力较大，迫使企业涨价以作应对。
油价上涨时的PPI复盘：今年可能是2010年下半年至2011年上半年吗？
历史上有两次情形和当下类似，即油价在一轮快速冲高后，经历一阶段的小幅盘整或回调后，再度快速冲高突破100美金/桶。一次是2007年1月至2008年7月，一次是2009年2月至2011年4月。
回顾过去两次油价冲高破百时的情景，第二次的情景尤其值得我们关注和复盘，因为2010年上半年PPI走势是PPI同比从高位回落、PPI环比高位回落并转负，与去年四季度至今的PPI走势颇为相似，但不一样的是，在2010年下半年至2011年上半年却出现了PPI同比“双头顶”、PPI环比转正后再次大幅上行的情况。有一个潜在担忧是：今年后期PPI走势有可能复现2010年下半年至2011年上半年的情景吗？我们认为，大概率不是，国内外经济和政策情况均不太支持今年后期PPI同环比再次回升（如2010年下半年至2011年上半年一般）的情形出现。
定性层面，有如下六个理由：一是海外政策环境，本轮是海外政策退潮、美元指数上行，上次是海外政策保持宽松，美元指数走弱；二是海外经济环境，本轮是欧美经济增速趋于回落，上次是欧美经济持续修复上行；三是国内政策环境，本轮是政策抓手较为分散，上次是四万亿计划大刺激；四是国内经济环境，本轮是经济下行压力大，上次是经济小幅回升；五是地产和基建情况，本轮是地产低迷、基建发力可期待但上行空间有限，上次是地产和基建过热；六是大宗价格管控及走势，本轮是政策出手调控、国内大宗价格趋于稳定，上次是国内外大宗价格齐涨。
再从定量视角寻找宏观指标以辅助判断今年后期PPI走势：
1）PPI同比走势：作为可贸易品，工业品的价格受全球经济和货币环境影响较为明显。以全球主要经济体出口额同比和主要经济体M2同比表征全球经济和货币环境情况，2010年下半年至2011年上半年PPI同比的回升，伴随着全球主要经济体出口额的高位回升、主要经济体M2同比的上行；这一轮，在全球央行货币政策宽松退潮、通胀高企、疫情和供应链影响下，全球贸易增速和主要经济体M2同比增速趋于回落，指引PPI同比趋势向下。
2）PPI环比走势：M1-M2同比剪刀差的背后，不仅有对货币环境的指引，也包含对经济活动强弱及预期的暗示。M1-M2同比剪刀差与PPI定基指数（环比概念）走势较为相关。从过往经验看，在±5%区间内，当M1-M2同比剪刀差下行时，PPI定基指数总是回落的，意味着这一阶段PPI环比是下跌的。从今年的情况看，M1-M2同比剪刀差的指引是，PPI环比整体或呈下跌走势。
3）PPI同比趋势向下+PPI环比趋于下跌的组合，意味着今年后期PPI同比回落趋势持续至三季度，并将回落至低位区间，PPI同比高位震荡的可能性较低。
油价对国内CPI的影响分析
1）油价对国内PPI的影响幅度：理论上，国际油价的变化会沿着石油产业链逐级向下游传导。主要有两个影响途径：一是国际油价变动影响国内成品油价格，进而影响CPI能源项；二是作为工业原料投入，通过成本端影响CPI中其余分项的价格。沿用PPI的分析视角，通过回归法和投入产出价格模型来估算油价对国内CPI的影响幅度。综合两个视角来看，原油价格（汇率折算后）上涨10%，对CPI的影响幅度大约在0.15-0.3个百分点之间。
2）油价对国内能源CPI的影响可能是非线性的，原因在于有国内成品油定价机制，成品油非市场化定价。模型估计结果显示，当布油价格高于77美元/桶时，油价同比上涨10%，对CPI能源的影响幅度会提高约0.2个百分点，通过权重换算后，对CPI的影响幅度会提高0.01个百分点。门槛回归模型大致捕捉到了成品油定价机制中的80美金/桶的阈值，但估计的高低油价对CPI的影响幅度差异却很小，几乎可以忽略不计。出现这种情况的原因可能是高油价区间的样本点不够、模型估计偏误，或者高低油价影响幅度的差异本身就是偏小。从实际的月度数据预测角度出发，目前还很难把这种非线性影响考虑进去。
今年国内通胀形势展望
1）PPI展望：基准情景下，今年PPI同比均值约4.6%；低油价情景下，今年PPI同比均值为3.4%；高油价情景下，今年PPI同比均值约5.9%。预计二季度PPI同比延续回落趋势，可能在三季度触底，四季度小幅回升。基准油价情景大致对应今年后期PPI环比0%的假设。
2）CPI展望：根据我们的“食品、能源和核心CPI”三分法来预测今年后期的CPI同比走势。我们预测的基准情景是，后续CPI同比将倾向于上行，在9月低基数效应下，CPI同比可能破3%；全年CPI同比均值约1.9%，整体维持在温和区间。在下行、上行情景下，预计今年CPI同比中枢分别约为1.6%、2.2%。
今年国内通胀走势对稳增长政策的影响
基于对今年通胀的基准预测，我们认为，至少在半年维度内，国内物价环境基本不会对稳增长政策形成制约。今年稳增长主线下，政策发力首选将是扩大投资，尤其是基建投资；同时基于地产和出口走势以及居民的资产负债表压力，货币政策仍有宽松呵护的必要。市场或担忧在稳增长政策刺激需求背景下，国内通胀有上行风险，但基于“CPI同比温和上行、PPI同比回落趋势不改”的基准判断，稳增长政策至少在半年纬度尚难更改通胀趋势，年中之前物价尚不会成为稳增长的制约。
风险提示：
猪肉价格、国际原油价格、国内上游大宗商品价格走势超预期；模型估计偏误。
前言
对宏观研究而言，原油价格走势“预测”无疑是一个经典难题，大抵是宏观研究能解决的多是需求导向的问题，而原油却是“供给弹性、需求相对刚性”的典型商品。即便如此，基于原油价格对经济和通胀的重要影响，每次油价大幅波动时，宏观研究却都必须要“油”问必答。本篇报告首先对“油价三维观测体系”进行回顾，其次根据三维观测体系提出今年油价波动的风险点，再次分析油价对国内通胀的影响，最后基于油价预测走势大致研判今年国内通胀形势。
油价的三维观测体系
我们曾提出一个相对较为完善的分析框架来理解和分析油价走势规律，再次简单回顾“油价的三维观测体系”：第一维度大势判断，运用多重均衡理论确认目前油价的均衡区间；第二维度中期趋势判断，根据石油供需基本面判断均衡区间内的价格走势；第三维度对趋势上下的波动判断，交易因素是短期波动的主要因素，另外计价因素也是重要观测指标。
（一）第一维度：油价的高低均衡区间
油价运行存在高位均衡和低位均衡两大空间。克鲁格曼曾在“重新审视能源危机”[1]一文中提到，石油的供需曲线是由一条向后弯曲的供给曲线和一条陡峭的需求曲线组成。根据多重均衡的理论，一条向后弯曲的供给曲线和一条陡峭的需求曲线相交，会形成多重均衡点，但中间的均衡点在任何合理的期望形成机制下会消失，只有“高价均衡”和“低价均衡”是稳定的。
当油价处于高位时，石油输出国会将尚未开发的石油储量作为一种投资，通过减少石油储量的开采来维持高油价，并试图在将来获得更大收益，进而形成高油价均衡。当油价处于低位时，为维持稳定的石油收入，石油输出国必须减少“投资”，扩大开采，来弥补因价格下跌导致的收入减少，形成低油价高产出的“低价均衡”。
（二）第二维度：均衡区间内的供需分析
石油的供需基本面是其长期走势的核心决定因素，是价格的核心锚。
整体而言，原油是供给弹性较大而需求弹性较小的商品。供给弹性较大是因产油方可以通过控制产量来短时间内改变供给；需求弹性较少是因原油需求主要与经济基本面相关，除非出现重大需求冲击，否则短期内可调整余地不大。
从供给端看，原油生产可分为OPEC国家（30%）和非OPEC国家（70%），OPEC国家是典型的卡特尔行为（通过统一协调产量影响石油价格），而非OPEC国家的石油供应受市场变化影响较大。OPEC原油产量约占全球的30％左右（2019年数据），可通过协调管理生产来影响价格。从历史经验上看，油价对OPEC产量目标或协议变化的敏感度很高。非OPEC原油产量约占全球的70％左右（2019年数据），主要包括美国（占全球产量的13%）和俄罗斯（占全球产量的11%）。非OPEC地区的原油生产公司主要以市场为导向，对石油的开采及投资更遵循市场规律（如美国页岩油的市场化运作）。
从需求端看，石油需求可分为OECD（48%）和非OECD国家（52%），非OECD国家的石油需求主要受经济增长驱动，较为刚性；OECD国家对高油价反应更加灵敏，除经济增长外，需求受政策影响较大。非OECD国家的原油需求主要以工业需求为主，并且许多国家会控制或补贴最终用途价格，一定程度上抑制了消费者对市场价格变化的反应，所以非OECD国家的经济增长往往是影响其原油需求的主导因素。OECD国家的石油需求中50%是运输需求，OECD国家对终端使用价格的补贴也较少，油价向消费者零售价格的传递更为顺畅。所以，除经济增长外，OECD国家的消费需求受政策（运输和能源政策）影响也很大，对油价变化的反应更加灵敏。
（三）第三维度：趋势上下的短期波动
油价在趋势线上的短期波动主要由交易因素触发，可通过观测多空头持仓量和月差曲线结构来判断短期市场交易情绪，另外计价因素也是重要观测指标。
价格短期大幅波动多是资金交易博弈的结果，多空持仓数据是市场参与者对未来价格走势预期的直观反映，尤其是非商业持仓数据，更能够说明专业投资者对于未来油价的看法。历史经验显示，通常以机构投资者为代表的非商业持仓增减与油价走势高度一致，因此分析基金的持仓变化对理解和判断近期价格走势有指导意义。（我们曾在《油价的全球预期“锚”在哪？》一文中详细阐述过原油期货持仓的分析角度）
月差曲线结构与石油库存变化高度正相关。月差曲线是供需基本面的反映，反映市场供不应求的市场结构是Backwardation，即近月价格高于远月价格，减少库存可获利（卖出现货同时通过期货在远月买入，可以实现无风险套利），而库存下行利多价格, 这种情况下宜做多。反映供大于求的市场结构则是Contango，即远月价格高于近月价格，增加库存可获利（买入现货在远月卖出期货），库存上行通常利空价格，这种情况下宜做空。一般来说，这种需要存储成本的天然大宗产品，比较常规的状态是Contango结构，远月价格高于近月价格的部分体现的是仓储成本。
石油和美元较为确定的传导链条来自于美元计价机制，这也决定了油价与美元的负相关性，即美元指数上涨会造成油价下降，反之亦然。
二
今年油价走势的不确定及风险点
（一）目前油价大概率已回归高位均衡区间
从既往历史看，石油在高低位均衡点相互转换的情况并不多见，大约有五次。除非遭遇强烈的供给冲击（战争、生产技术、OPEC大幅干预等）或需求冲击（金融危机、新冠疫情及其后续的政策大宽松），一旦油价进入到高位或低位均衡区间，大概率会在区间内反复震荡，较难在高低位均衡区间内频繁相互转换。
全球新冠疫情爆发以来，受经济复苏和政策大宽松刺激、主要产油国或主动或被动大幅削减原油产量、地缘冲突等因素影响，在经历疫情初期大幅下跌后，目前油价大概率已从2014-2020年的低价均衡区间运行至高价均衡区间。在缺乏大幅的正向供给冲击或负向需求冲击情况下，预计未来几年油价或将持续在高位均衡区间（80美金/桶以上）运行。
油气长期资本开支不足也为高油价均衡提供了支撑。从长期资本开支的角度看，全球油气资本开支虽然从2020年开始低位反弹，但绝对水平依然偏低，并且基于全球碳达峰和碳中和进程时间点的推进与油气资本开支的长周期属性，全球油气公司加大资本开支的动力不足，但是全球碳达峰和碳中和却会在中期维度加大对旧能源的消耗。
（二）今年油价的定价逻辑主要在供给侧
根据历史经验，当原油供需缺口持续为负时，油价就有继续上涨的动能，供需缺口转正后，原油价格大概率在1-2个季度内回落。比如2013年四季度原油供需缺口回正，油价开始下跌，2014年1季度略有反弹后，从2季度油价开始大幅下跌；2018年2季度，原油供需缺口回正，油价开始下跌。
今年国际油价的定价逻辑可能在供给侧，而不是疫情以来的需求侧定价逻辑：
其一，2021年油价与全球新增确诊人数高度负相关，反映的是油价在定价全球需求的修复进度；2022年以来，油价走势已偏离需求侧逻辑，与全球新增确诊人数逐渐脱钩，因当前全球原油需求已接近疫情前水平，后续修复空间已经不大（根据EIA的估计，今年一季度全球原油需求为99.7百万桶/天，已基本回到2019年水平的100.3百万桶/天）；
其二，美联储、英澳等发达国家和部分新兴市场国家央行已开始收紧货币政策、欧央行今年也有收紧货币政策的可能，全球货币政策宽松退潮，美联储资产负债表相对欧央行快速收缩，可能从需求和计价两方面冲击油价。
但供给风险却在支撑油价，今年供给侧的风险点在：
一是俄乌地缘冲突及欧美制裁对俄油出口的影响是影响今年国际油价走势的最大不确定性因素。后续关注点有三：1）目前美、加、英、澳已宣布禁止从俄罗斯进口石油，欧盟是否会跟进？欧盟国家是俄油主要出口地区，德法意等主要成员国对俄油进口依赖度也较高，3月28日欧盟就加码对俄制裁展开讨论，但在是否对俄实施石油禁运问题上意见不一。2）目前俄乌冲突似有结束迹象，但欧美对俄制裁会持续多久？虽然俄乌局势似有结束征兆，但若对俄制裁不取消，俄罗斯原油生产和出口或将锐减，IEA预测4月俄罗斯原油减产量或达2-3百万桶/天。3）能源制裁是否会实质性影响俄罗斯石油出口[2]，还是只是对俄油贸易格局的重塑？
二是伊朗原油供给释放问题。如果美伊达成协议，伊朗的石油出口大概只需要一个季度左右就能恢复，按照正常水平，伊朗有1-1.5百万桶/天的增量。但就美伊谈判是否接近达成协议，美伊双方说法不一，伊朗原油是否能在重回市场仍存不确定性。
三是OPEC+增产问题。OPEC+为什么要继续增产？其一是有维护市场份额的动力；其二是成员国的财政压力；其三是政治因素（美国要求OPEC+增产以稳定油价）。OPEC+能不能增产？1月OPEC+增产25万桶/天，不及计划，但2月增产42万桶/日，自9月以来首次超过OPEC+协议的计划增幅。路透调查显示，石油输出国组织(OPEC)2月石油产量增幅因沙特和伊拉克供应增加，且小产油国生产中断情况减少。预计后续OPEC+将继续按照增产计划执行，此外，今年5月调整基准形成约163万桶/天的增产空间且增产主力是阿联酋、沙特、俄罗斯、科威特和伊朗（去掉俄罗斯是113万桶/天），所以OPEC+的增产大概率是没有问题的。
四是美国页岩油产量修复。去年以来油价持续上涨，但美国页岩油企业的资本支出却大幅减少并积累了大量现金流（美国页岩油盈亏平衡油价约在40-50美金/桶），其目的主要是两个，一是通过偿还债务来修复资产负债表；二是通过给予投资者较大股息回报来挽留投资者，以改变公司被低估的困境。在此背景下，预计今年美国原油产量是缓慢修复的情景，不会对高油价带来较大压力。据EIA估计，今年年底美国产量将回升至约12.4百万桶/天，年平均11.9百万桶/天（去年是11.2百万桶/天）。
五是美国战略石油储备释放：3月31日，拜登政府宣布，在接下来的六个月里平均每天在市场上释放100万桶战略石油储备。但目前美国战略原油储备仅5.7亿桶，若此次如期释放1.8亿桶，其战略原油储备将回落至1984年以来最低水平。并且，美国战略原油释放可能还面临运输瓶颈问题，具体力度有待观察。
虽然OPEC+增产和美国页岩油缓慢修复的情景不确定性较小，但俄油出口、伊朗原油能否重回市场、美国战略原油释放进度仍具有较大不确定性，叠加当前原油库存处于10年来低位的背景，油价上涨压力或仍然较大。
（三）期货持仓并未极端化
从目前的原油期货持仓数据看，不管是净持仓还是持仓拥挤度，均并未极端化，不会对未来油价的上行或下行带来制约。
三
油价对国内PPI的影响分析
（一）油价对国内PPI的影响幅度
从线性回归、行业分类、投入产出价格模型三个视角去分析油价对国内CPI的影响。综合三个视角来看，原油价格（汇率折算后）上涨10%，对PPI的影响幅度大约在0.35-0.7个百分点之间。
在此之前，需要说明一个小问题，我们选择选择布油价格作为油价指标，为消除汇率的影响，用布油价格乘以美元兑人民币中间价月均值计算布油人民币价格同比，大部分时间，两者读数基本一致，但少数时期，同比涨幅会有10-20%的差异。
1、线性回归视角
线性回归模型显示，布油人民币价格同比上涨10%，影响PPI同比上涨0.65个百分点。用2005年1月-2022年2月的布油人民币价格同比与PPI同比做robust线性回归，选择螺纹钢现货价同比和长江有色市场铜均价同比作为控制变量，模型拟合优度较高，系数显著且符合逻辑（油价、铜价和螺纹钢价格同比均为平稳序列，PPI同比不平稳，为便于经济学解释，未进行差分处理）。模型显示，布油人民币价格同比的系数为0.065，也就是布油人民币价格同比上涨10%，影响PPI同比上涨0.65个百分点。
2、行业分类视角
首先对40个PPI行业进行大致归类，可分为原油天然气链条、煤炭链条、黑色链条、有色链条、消费链条、出口链条。对于石油加工、炼焦及核燃料加工业，其中精炼石油产品制造业占比约84%，煤炭加工的占比约16%；对于化学原料及化学制品制造业行业，为简便计，将其八二开分别拆入原油天然气、煤炭两大链条。此种拆分方法，虽然未覆盖完所有行业，但已涵盖的行业营收约占工业企业总额的95%左右。
以“国际油价-原油链条行业PPI-整体PPI”的链条思考，先做油价人民币价格同比与油气链条行业PPI同比的单变量回归模型，估计国际油价上涨对原油链条PPI的影响，再乘以原油链条行业的PPI权重，间接估算国际油价上涨对PPI的影响。
原油链条的行业包括5个：油气开采业、精炼石油产品制造业、化学原料及化学制品制造业、化学纤维制造业、橡胶和塑料制品业。按照2021年12月数据计算，原油链条行业占PPI的权重约为12%。
在原油链条PPI同比回归模型中，布油人民币价格同比的系数为0.284，也就是布油人民币价格同比上涨10%，影响原油链条PPI同比上涨2.84个百分点，乘以12%的权重，会影响PPI同比上涨0.34个百分点。
3、投入产出价格模型视角
如何通过投入产出价格模型估算油价对PPI的影响？首先，以2018年竞争性投入产出表入手，计算原油和天然气开采产品部门在153个产业部门中的完全消耗系数；其次，框定97个PPI相关的产业部门（其余56个为农业和三产服务部门），以单个产业部门的总产出占97个产业部门总产出的比重来估算PPI的权重。最后，通过完全消耗系数*各部门的PPI权重，来估计原油价格上涨对PPI的影响。需要说明的是，通过投入产出表估算价格影响，暗含了两个关键假设[3]：一是投入产出表是从成本推动的角度考虑价格影响，不考虑需求拉动对价格的影响；二是不考虑产业链价格传导时滞和传导阻滞问题。
估算结果显示，布油人民币价格上涨10%，会影响PPI同比上涨0.7个百分点。
总结来看，我们通过三个角度估算了国际油价（汇率折算后）对PPI的影响：1）线性回归模型：国际价格同比上涨10%，能拉动PPI同比上涨0.65个百分点；2）行业分类视角：国际油价同比上涨10%，能拉动PPI同比上涨0.34个百分点；3）投入产出价格模型：国际油价价格上涨10%，会拉动PPI价格上涨约0.7个百分点。
对比三种估算结果，从行业分类视角估算的油价对PPI的影响幅度最低，可能是该方法仅考虑了与原油有直接联系的行业，忽略了原油作为燃料和初级原料对其他工业品成本的影响；而投入产出视角估算的影响幅度最大，或是该方法衡量了油价通过各个产业部门全面影响PPI的情况。
综合三个视角的估算结果，原油价格（汇率折算后）上涨10%，对PPI的影响幅度大约在0.35-0.7个百分点之间。
（二）油价对国内PPI影响的非线性性
虽然用投入产出价格模型估算油价对PPI的影响时，假定了成本能完全传导。但在实际中，油价对国内PPI的影响很可能是非线性的，作为工业品投入的石油及其制品一涨价，工业品就能一比一的涨价的情况是不太可能出现的，原因在于：原油价格波动就很大，但微观企业有一定的定价周期，不会频繁调价；即使是石油制品跟随油价高频波动，但从成本到售价的传导也不是一比一的。
从实证角度检验非线性关系的方法和模型很多，比如曲线模型（复合曲线、增长曲线、对数曲线、指数曲线等等）、平滑转移自回归模型（STAR）、门槛回归模型[4]（threshold regression）等，我们选择门槛回归模型来分析油价对PPI的非线性影响。
首先，确定模型样本。选择布油价格作为门槛变量，布油人民币价格同比作为解释变量，选择螺纹钢价格同比和铜价同比作为控制变量，时间范围为2005年1月至2022年2月。
其次，进行门槛效应检验。利用Hansen（2000）提出的方法进行检验，检验结果显示，单一门槛效应显著，双重门槛效应并不显著。
最后，进行门槛回归模型估计。结果显示，当布油价格高于64.2美元/桶时，油价同比上涨10%，对PPI的影响幅度会提高约0.2个百分点。在门槛模型中，当油价低于64.2美元/桶时，布油人民币价格同比的系数为0.053，也就是布油人民币价格同比上涨10%，影响PPI同比上涨0.53个百分点；当油价高于64.2美元/桶时，布油人民币价格同比的系数为0.07，也就是布油人民币价格同比上涨10%，影响PPI同比上涨0.7个百分点。
可能的解释是：一是油价的涨价示范和带动效应；油价较高时对中下游企业的成本挤压压力较大，迫使企业涨价以作应对。
（三）油价上涨时期的PPI复盘：今年有可能是2010年下半年至2011年上半年吗？
历史上有两次情形和当下类似——油价在一轮快速冲高后，经历一阶段的小幅盘整或回调后，再度快速冲高突破100美金/桶。
一次是2007年1月至2008年7月：第一轮冲高是2007.1-2007.11，布油从54.6涨至92.2美金/桶，涨幅68.8%，期间PPI指数上涨3.7%；2007.12-2008.2是盘整阶段，布油从92.2涨至94.7美金/桶，涨幅2.7%，期间PPI指数上涨2.6%；第二轮冲高破百是2008.3-2008.7，布油从94.7涨至134.6美金/桶，涨幅42.1%，期间PPI指数上涨4.5%。
一次是2009年2月至2011年4月：第一轮冲高是2009.2-2009.8，布油从43.9涨至73.1美金/桶，涨幅66.5%，期间PPI指数上涨0.4%；2009.9-2010.11是波动上涨阶段，布油从73.1涨至96.2美金/桶，涨幅13.1%，期间PPI指数上涨8%；第二轮冲高破百是2010.12-2011.4，布油从86.2涨至121.3美金/桶，涨幅42.9%，期间PPI指数上涨3.6%。
油价上涨时期的PPI复盘：今年有可能是2010年下半年至2011年上半年吗？
历史上有两次情形和当下类似——油价在一轮快速冲高后，经历一阶段的小幅盘整或回调后，再度快速冲高突破100美金/桶。
一次是2007年1月至2008年7月：第一轮冲高是2007.1-2007.11，布油从54.6涨至92.2美金/桶，涨幅68.8%，期间PPI指数上涨3.7%；2007.12-2008.2是盘整阶段，布油从92.2涨至94.7美金/桶，涨幅2.7%，期间PPI指数上涨2.6%；第二轮冲高破百是2008.3-2008.7，布油从94.7涨至134.6美金/桶，涨幅42.1%，期间PPI指数上涨4.5%。
一次是2009年2月至2011年4月：第一轮冲高是2009.2-2009.8，布油从43.9涨至73.1美金/桶，涨幅66.5%，期间PPI指数上涨0.4%；2009.9-2010.11是波动上涨阶段，布油从73.1涨至96.2美金/桶，涨幅13.1%，期间PPI指数上涨8%；第二轮冲高破百是2010.12-2011.4，布油从86.2涨至121.3美金/桶，涨幅42.9%，期间PPI指数上涨3.6%。
今年后期的PPI走势有可能复现2010年下半年至2011年上半年的情景吗？回顾过去两次油价冲高破百时的情景，第二次的情景尤其值得我们关注和复盘，因为2010年上半年PPI走势是PPI同比从高位回落、PPI环比高位回落并转负，与去年四季度至今的PPI走势颇为相似，但不一样的是，在2010年下半年至2011年上半年却出现了PPI同比“双头顶”、PPI环比转正后再次大幅上行的情况，有一个潜在担忧是：今年后期PPI走势有可能复现2010年下半年至2011年上半年的情景吗？
我们认为，大概率不是，国内外经济和政策情况均不太支持今年后期PPI同环比再次回升（如2010年下半年至2011年上半年一般）的情形出现。有如下六个理由：
1）海外政策环境：本轮是海外政策退潮、美元指数上行，上次是海外政策保持宽松，美元指数走弱：2010年下半年至2011年上半年的情况是全球货币政策宽松延续，美联储第二轮QE，美元持续走弱；本轮是全球货币政策大宽松退潮，美联储加息开启，缩表在即，美元指数上行。
2）海外经济环境：本轮是欧美经济增速趋于回落，上次是欧美经济增速持续修复上行：2010年下半年至2011年上半年的情况是政策支持下，欧美经济增速处于高位或上行；本轮是政策退潮，通胀、疫情和供应链影响下，欧美经济增速趋于回落。
3）国内政策环境：本轮是政策抓手较为分散，上次是四万亿计划大刺激：2010年下半年至2011年上半年的情况是四万亿财政刺激、货币政策虽有收紧（加息升准），但M2在2010年下半年高位横住甚至小幅上行；本轮是财政更加聚焦于产业政策，稳增长抓手更为分散，货币政策仍有宽松理由但操作较为克制，社融增速持续低迷。
4）国内经济环境：本轮是经济下行压力大，上次是经济小幅回升：2010年下半年至2011年上半年的情况是GDP增速从2010Q3-2011Q1小幅上行，PMI维持高位，出口维持高位；本轮是今年Q1GDP增速大概率继续下行，PMI在荣枯线波动，出口面临下行压力。
5）地产和基建情况：本轮是地产低迷、基建发力可期待但上行空间有限，上次是地产和基建过热。地产来看，2010年下半年至2011年上半年的情况是房价上涨、地产投资和商品房销售面积维持高位，2010年4月从北京发布国十条开始，地产政策再次收紧；本轮是房价趋于平稳，地产投资和商品房销售面积大幅下行，地产行业陷入困境，地产政策尚未明显放松。基建来看，2010年下半年至2011年上半年的情况是四万亿计划刺激下，基建投资增速在2009年42%高位的情况下，2010年依然维持18.5%的增速，到2011年下半年才回落至10%以下；本轮是稳增长压力下，基建投资虽然可以期待，但上行幅度有限，预计今年大约在5-8%的增速。
6）大宗价格管控及走势：本轮是政策出手调控、国内大宗价格趋于稳定，上次是国内外大宗价格齐涨。2010年下半年至2011年上半年没有明显的政策调控；本轮是煤炭长协价区间落定，发改委频繁出手调控铁矿石价格。2010年下半年至2011年上半年，上游主要大宗价格齐涨；本轮是原油大涨、铜价和螺纹高位震荡，煤价平稳。
上述分析着眼于定性角度，再从定量视角寻找宏观指标以辅助判断今年后期PPI走势：
PPI同比走势方面，作为可贸易品，工业品的价格受全球经济和货币环境影响较为明显。以全球主要经济体出口额同比和主要经济体M2同比表征全球经济和货币环境情况，2010年下半年至2011年上半年PPI同比的回升，伴随着全球主要经济体出口额的高位回升、主要经济体M2同比的上行；这一轮，在全球央行货币政策宽松退潮、通胀高企、疫情和供应链影响下，全球贸易增速和主要经济体M2同比增速趋于回落，指引PPI同比趋势向下。但这只能大致确定今年PPI同比的方向而不能确定其幅度（如果今年后期PPI环比不跌甚至上涨，PPI同比的回落幅度是有限的）。
PPI环比走势方面，M1-M2同比剪刀差的背后，不仅有对货币环境的指引，也包含对经济活动强弱及预期的暗示。M1-M2同比剪刀差与PPI定基指数（环比概念）走势较为相关。从过往经验看，在±5%区间内，当M1-M2同比剪刀差下行时，PPI定基指数总是回落的，意味着这一阶段PPI环比是下跌的。从今年的情况看，M1-M2同比剪刀差的指引是，PPI环比整体或呈下跌走势。
PPI同比趋势向下+PPI环比趋于下跌的组合，意味着今年后期PPI同比回落趋势持续至三季度，并将回落至低位区间，PPI同比高位震荡的可能性较低。
（一）油价对国内CPI的影响幅度
理论上，国际油价的变化会沿着石油产业链逐级向下游传导。主要有两个影响途径：一是国际油价变动影响国内成品油价格，进而影响CPI能源项；二是作为工业原料投入，通过成本端影响CPI中其余分项的价格。
沿用PPI的分析视角，通过回归法和投入产出价格模型来估算油价对国内CPI的影响幅度。综合两个视角来看，原油价格（汇率折算后）上涨10%，对CPI的影响幅度大约在0.15-0.3个百分点之间。
1、线性回归视角
首先我们对CPI进行拆分。使用限制性多元回归模型，利用近三年的CPI食品同比、CPI水电燃料同比、CPI交通工具用燃料同比、核心CPI同比来估算“食品、能源、核心CPI”的构成权重，结果显示，在我国CPI中，食品、能源、核心CPI的权重约为20.1%、72.9%、7.0%。
途径一：国际油价变动通过CPI能源项影响CPI，估算结果显示，布油价格（汇率折算后）同比上涨10%，影响CPI能源同比上涨1.4个百分点，进而影响CPI上涨0.1个百分点。用同期的布油人民币价格同比和CPI能源价格同比进行回归，可估算出国际油价上涨对CPI能源价格的影响幅度，即油价同比上涨10%，CPI能源同比上涨1.4个百分点，再乘以7%的能源权重，进而影响CPI同比上涨0.1个百分点。
途径二：国际油价变动通过其他CPI分项的成本变动来影响CPI，估算结果显示，布油价格（汇率折算后）同比上涨10%，影响核心CPI同比上涨0.5%，进而影响CPI同比上涨0.4个百分点。因CPI食品波动较大，我们直接用同期的布油人民币价格同比和核心CPI同比进行回归，估算出国际油价上涨通过成本变化来影响CPI的幅度，即油价同比上涨10%，影响核心CPI同比上涨0.06个百分点，再乘以73%的核心权重，进而影响CPI同比上涨约0.04个百分点。
综合途径一和途径二，国际油价同比上涨10%，会影响CPI同比上涨0.14个百分点。此外，我们使用同期的布油人民币价格同比和非食品项CPI同比进行回归，结果显示，油价同比上涨10%，影响非食品项CPI同比上涨0.16个百分点，再乘以80%的非食品项权重，进而影响CPI同比上涨约0.13个百分点，和分别估计得到的结果相似。
2、投入产出价格模型视角
如何通过投入产出价格模型估算油价对CPI的影响？首先，以2018年竞争性投入产出表入手，计算油气开采产品部门在153个产业部门中的完全消耗系数；其次，以单个产业部门的居民消费支出占153个产业部门总居民消费支出的比重来估算各部门的CPI权重。最后，通过完全消耗系数*各部门的CPI权重，来估算原油价格上涨对CPI的影响。
估算结果显示，油价上涨10%，影响PPI同比上涨约0.3个百分点。（详情请参见附录）。
3、统计局解读数据视角
在3月通胀数据解读中，国家统计局提到“汽油、柴油和液化石油气价格分别上涨7.2%、7.8%和6.9%，影响CPI上涨约0.29个百分点”，我国居民消费中主要以汽、柴油为主且两者涨幅接近，据此估算成品油在CPI中的权重约3.9%。也就是成品油价上涨10%，会拉动CPI上涨0.39个百分点。
基于2016年以来的经验数据，汇率折算后的国际油价涨幅与国内成品油涨幅的对应关系大约在1:0.5~1:0.6之间，也就是1%的国际油价涨幅大致对应0.5-0.6%的成品油涨幅。如是，则国际油价上涨10%，对CPI的拉动大约0.2个百分点。
（二）油价对国内能源CPI影响的非线性性
国内成品油定价机制来看，国际油价变动对国内成品油价格以及能源CPI的影响一定是非线性的，但由于国际油价的衡量指标、国内成品油定价机制非公开以及汇率等因素，目前还很难从成本加成的角度去分析这种非线性影响，我们可以尝试用门槛回归模型去估计这种非线性影响。
首先，还是确定样本。选择布油价格作为门槛变量，布油人民币价格同比作为解释变量，选择CPI能源价格同比作为被解释变量，时间范围为2013年1月至2019年12月。
其次，进行门槛效应检验。利用Hansen（2000）提出的方法进行检验，检验结果显示，单一门槛效应显著，双重门槛效应并不显著，单一门槛估计值为77美元/桶。
最后，进行门槛回归模型估计。结果显示，当布油价格高于77美元/桶时，油价同比上涨10%，对CPI能源的影响幅度会提高约0.2个百分点，通过权重换算后，对CPI的影响幅度会提高0.01个百分点。在门槛模型中，当油价低于77美元/桶时，布油人民币价格同比上涨10%，影响CPI能源同比上涨约1.4个百分点；当油价高于77美元/桶时，布油人民币价格同比上涨10%，影响CPI能源同比上涨约1.2个百分点。
分析模型结果，门槛回归模型大致捕捉到了成品油定价机制中的80美金/桶的阈值，但估计的高低油价对CPI的影响幅度差异却很小，几乎可以忽略不计。出现这种情况的原因可能是高油价区间的样本点不够、模型估计偏误，或者高低油价影响幅度的差异本身就是偏小。从实际的月度数据预测角度出发，目前还很难把这种非线性影响考虑进去。
五
今年国内通胀展望
（一）PPI走势展望
根据上文PPI同比回归模型，大致估计今年PPI同比走势。我们首先假设三种油价情景。基准情景是：布油价格在二季度回落至110美金/桶，到年底回落至90美金/桶；高油价情景：布油价格在4-12月维持120美金/桶；低油价情景：布油价格在二季度回落至90美金/桶，到年底回落至80美金/桶。此外，假设今年后期螺纹钢价格一直保持在4900元/吨、铜价保持在10000美金/吨左右。
高油价情景下，今年PPI同比均值约5.9%；基准油价情景中，今年PPI同比均值约4.6%；低油价情景下，今年PPI同比均值为3.4%。预计二季度PPI同比延续回落趋势，可能在三季度触底，四季度小幅回升。
在回归之外，我们用环比假设推同比的方法辅助判断。今年PPI同比走势形态主要由翘尾因素主导，Q1-Q4PPI翘尾因素均值大约为8.1%、4.5%、2.3%、-0.1%。如果假设今年后期PPI环比均值分别为-0.2%、0%、0.2%，则今年PPI同比均值分别为4%、4.6%、5.4%，基准油价情景大致对应环比0%的假设。
（二）CPI走势展望
根据我们的“食品、能源和核心CPI”三分法来预测今年后期的CPI同比走势。
关于食品项，不包括猪肉的食品项环比有较为明显的季节性走势，按照历史季节性环比预测今年食品项同比；
关于猪肉价格，基准情形是二季度维持低位、年中开始温和回升、年底上涨至29.1元/千克；下行情景是年底仅回升至26.2元/千克，上行情境是到年底上涨至32.1元/千克。相比于3月均价18.3元/千克，下行、基准和中性情景下，到年底猪肉价格涨幅约为44%、60%、76%。
关于核心CPI：今年消费修复、疫情改善的可能性较大，假设后续月份的核心CPI环比依循2017年走势（2017年是经济复苏偏过热的一年，名义经济增长和居民收入增速较高，消费增速下行幅度明显比2012-2015年低），可预测核心CPI同比；
关于CPI能源：运用PPI展望中的三种油价情景假设去预测今年后期CPI能源同比。
我们预测的基准情景是，后续CPI同比将倾向于上行，在9月低基数效应下，CPI同比可能破3%；全年CPI同比均值约1.9%，整体维持在温和区间。在下行、上行情景下，预计今年CPI同比中枢分别约为1.6%、2.2%。
（三）通胀走势对今年稳增长政策的影响
根据上文对今年通胀的基准预测，我们认为，至少在半年维度内，国内物价环境对稳增长政策形成制约的可能性较小。今年稳增长主线下，政策发力首选将是扩大投资，尤其是基建投资；同时基于地产和出口走势以及居民的资产负债表压力，货币政策仍有宽松呵护的必要。市场或担忧在稳增长政策刺激需求背景下，国内通胀有上行风险，但基于“CPI同比温和上行、PPI同比回落趋势不改”的基准判断，稳增长政策至少在半年纬度尚难更改通胀趋势，年中之前物价尚不会成为稳增长的制约。
六
附录
[1]http://web.mit.edu/krugman/www/opec.html.
[2]据格隆汇3月30日消息，石油研究机构OilX的报告指出，3月迄今为止，俄罗斯石油产品出口量下降了19%。石油产品出口量减少52.1万桶/日，至219万桶/日。俄罗斯原油出口仅下降2%，至462万桶/日。网址：https://cj.sina.com.cn/articles/view/5115326071/130e5ae7702001mowz.
[3]任泽平,潘文卿,刘起运. 原油价格波动对中国物价的影响—基于投入产出价格模型, 统计研究, 第24卷第11期, 2007年11月.
[4]关于门槛回归模型的具体情况，可参考Hansen, Bruce E.(2000) "Sample splitting and threshold estimation," Econometrica.
具体内容详见华创证券研究所4月14日发布的报告《【华创宏观】一文详解油价上涨对国内通胀的影响——破案“稳增长”系列十一》。
