二、通货膨胀
多年以来，各国收集和整理通货膨胀的数据大致相同并且是保持不变的。中央或者联邦层级政府的统计局通过大量的工作人员每个月或者每两个月通过访问数百家的商店，收集预先选定的一组商品和服务价格，然后对这些微观数据进行处理，从而生成消费者价格指数（CPI）和其他相关指标。这个过程耗时耗力，而且对商品篮子的缓慢调整以及不能及时抽样还会引发诸多问题。同时，经济危机和震荡的频繁发生也让经济和商业决策者需要更快和更精准反映总体价格变动的数据。
现代互联网和电商平台的发展形成了大量线上商品的价格数据。虽然这些数据分散在成千上万个网站和网页上，但是网页抓取（web-scraping）技术和软件让人们可以大范围地收集这一类的数据，包括每种线上商品的详细信息，以及能够及时发现新上市和退市的商品。相比于传统的价格数据源，收集线上数据会更为便宜、迅速和准确。
来自麻省理工学院的两位学者Cavallo/Rigobon（2016）讨论了使用线上价格来了解通货膨胀，这个项目被称为“十亿价格项目”（Billion Prices Project）。线上零售价格信息是一个巨大的数据源，但是收集和处理它们并非易事。因为它们发布在众多网站上，这些网站在结构和格式上也差异巨大，同时线上的零售商也不会提供历史价格，这样就需要对这些数据随着时间的推移采用持续一致的方法进行处理。在这方面，“十亿价格项目”首先是仔细选取零售商以获取数据源，然后使用网页抓取软件来收集数据，接着通过清洗、均质和分类，最后提取信息用于研究和应用。[4]
在零售商和商品类别的选择上，项目团队只考虑了那些同时拥有线上和线下渠道的大型零售商，比如沃尔玛，但是没有考虑像亚马逊这样纯粹的线上零售商，这是因为对于大多数国家和地区而言，除了线上渠道以外依然存在很多的线下零售的情况。而对于每个零售商选择商品类别时，作者关注那些传统上归属于消费者价格指数篮子的商品，由此可以避免赋予那些主要依靠线上销售商品以过高的权重，例如CD、DVD、化妆品和书籍。
为了不依赖于第三方服务商，也就是那些市场、价格汇总和比价网站的信息，项目团队直接从零售商的网站上收集数据。显然这样做挑战性更大，但是带来的好处就是可以获取真实交易的价格信息，并且避免第三方服务商过滤或者修改价格信息。
表5.3对比了线上价格数据、国家统计机构通过线下方式收集的消费者价格指数数据以及Nielsen公司通过销售终端POS机收集的价格扫描数据这三类微观价格数据源的优缺点。有关后两者数据来源的详细说明可以参考ILO et al.（2004）以及Feenstra/Shapiro（2003）。
表5.3 不同的微观价格数据源
根据Cavallo/Rigobon的分析，线上数据的主要优点包括：
（1）单位的观测成本低。虽然线上数据的观测成本并非是可以忽略不计的，但是相比统计机构雇佣人员访问实体商店或者是像Nielson公司那样从商业扫描数据服务商那里购买数据，使用网页抓取技术获取数据要便宜很多。
（2）可以每日收集数据。以这样的高频方式收集数据时，我们就更容易检测数据中的错误，而且这种高频方式还避免了使用时间均值，因为时间均值会带来虚假的价格变化。
（3）线上数据包含了相关零售商销售的所有产品信息，这样相比消费者价格指数数据，产品类别内的价格截面就要大很多，这个特征可以简化质量调整以及其他传统的度量问题。
（4）线上数据并不存在删减的价格刚性时长（price spell）。[5]所谓价格刚性时长就是指某种商品价格维持不变的时段。对于线上价格数据而言，它从第一天开始提供给消费者开始记录，然后持续到这个商品从商店下架。与之相比，在生成CPI时的价格数据收集方法通常只有在商品篮子中的商品下架之后才会开始监控新商品。了解某种商品的完整价格历史有助于控制新商品偏误，从而可以进行各种隐性和显性的质量调整。
（5）线上数据可以通过远程方式加以收集。这对于一些发展中国家和新兴经济体而言就特别重要。因为在这些地区，有时候政府会阻止独立收集数据来评估通货膨胀，如同我们后面看到的阿根廷的例子。同时远程收集数据还有助于集中并且同质化数据收集活动。
（6）上一点产生的另外一个好处就是线上数据非常便于进行跨国比较，因为线上数据可以根据商品类别以及时间段采用相同的方法进行收集。
（7）最后，线上数据可以实时获取，这样访问和处理这些信息就不会存在延迟和滞后。这一点对于各种经济和商业决策者来说非常有用。
线上价格数据也存在着一些缺点：
（1）和政府部门为编辑CPI而开展的消费者价格调查相比，当前线上价格覆盖的零售商和商品类型要少很多。而且大多数服务的价格目前也是无法从网上获取的。
（2）线上价格数据集缺乏有关销售量的信息。这样线上价格就必须要依赖于官方或者其他消费支出调查中的权重进行加权。与之相比，扫描数据集中就包含了销售数量的详细信息。
线上价格数据可以汇总成为更高频率衡量通货膨胀的指标。这一点对于那些有意操纵通货膨胀的国家而言就特别有用了，就此Cavallo/Rigobon就以2007—2015年间的阿根廷为例说明了这一点。图5.3讲述了相关的故事。2007年2月，阿根廷政府对本国的国家统计和普查研究院（National Institue of Statistics and Census/INDEC）进行了干预，解雇了其中负责计算CPI指数的人员。不久之后，CPI指数就很快稳定下来。但是很多阿根廷的经济学家质疑政府在操纵数据，与此同时通货膨胀预期就迅速上升。但是在基于线上价格衡量通货膨胀的方法之前，没有更好的方法来确认通货膨胀的大小以及随时间的变动。官方操纵通货膨胀的数据持续了近9年的时间，一直持续到2015年12月新政府当选之后才结束。在此期间，图5.3C表明除了2014年少数几个月份之外，线上价格反映的月通胀率始终高于官方公布的数据。[6]
图5.2 线上价格和CPI：阿根廷
资料来源：Cavallo/Rigobon（2016）。
除了衡量通货膨胀以外，通过对类似商品在微观层面信息上的汇总，线上价格数据还可以让我们了解不同国家的相对价格水平，这是CPI指数本身无法做到的。传统上我们会对某一种商品在各国的价格进行比较，比如《经济学人》（The Economist）创建的所谓巨无霸指数（Big Mac Index），就是比较了各国麦当劳的巨无霸汉堡价格。借用这种思想，Cavallo/Rigobon就构造了全球通用商品的例子，比如苹果、宜家（IKEA）、Zara和H&M等，这些商品可以在不同国家创建出相同的消费品篮子，进而比较各国的相对物价水平。图5.3就显示了澳大利亚和阿根廷两国相对于美国通过线上价格构建的购买力平价指标以及名义汇率的变动，其中线上价格覆盖了食品、电子产品和燃料这三大领域平均超过250种商品，其中阿根廷的汇率同时采用了“黑市”汇率和名义汇率。从中可以看出线上相对价格和名义汇率的变动是密切相关的。例如，伴随着澳元在2008年到2011年的升值，澳大利亚的相对价格就下降进行补偿，而当2013年澳元开始贬值时相对价格就开始上升；而在阿根廷，相对价格的稳步上涨和货币贬值的总体趋势是相匹配的。
图5.3 相对价格和名义汇率
资料来源：Cavallo/Rigobon（2016）。