基于大数据的产品（基于大数据的药品上市后评价答案2020）

论文基本信息：

姜婷凤, 汤珂, 刘涛雄. 基于在线大数据的中国商品价格粘性研究[J]. 经济研究, 2020年第6期。

内容提要：

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。该文利用来自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。该文研究发现：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。该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。

《经济研究》2020年第6期链接：

http://www.erj.cn/cn/mlInfo.aspx?m=20200116102631230690&n=20200619204620173688&tip=0

iCPI项目组简介：

清华大学iCPI项目组成立于2015年9月，成立至今近5年。iCPI具有高频实时发布、计算机算法自动运行和大数据价格来源等显著优势特征，具体指数实时发布于网站www.bdecon.com, 并于2017年6月在国际著名金融信息服务商Bloomberg上线、2019年8月在国内重要金融信息服务商Wind上线。

关于iCPI的设计，可参见论文：刘涛雄, 汤珂, 姜婷凤, 仉力.一种基于在线大数据的高频CPI指数的设计及应用[J].数量经济技术经济研究, 2019,(9):81-101。

如果需要查询下载详细数据，请点击左下角阅读原文进入iCPI官方网站（http://www.bdecon.com）。

​