乌克兰：消费者价格指数调查团技术援助报告（2025年11月17日至21日）

摘要

核心观点与目标

• 乌克兰国家统计局（SSSU）计划利用新数据源（如国家税务局交易数据、API数据、网络爬取数据等）改进居民消费价格指数（CPI），以提升指数质量、降低成本并实现更精准的通胀衡量。
• 该项目旨在通过整合现代数据源，扩展项目、出口和时间覆盖范围，从而为政策制定提供更可靠的依据。

项目进展与数据源

• SSSU正与国家税务局（STS）协商，计划获取零售商收银机生成的交易数据，目前处于最终法律安排阶段，预计2026年3月获得数据。
• SSSU通过外部顾问开发了一个涵盖整个CPI篮子的数据准备和指数编制框架，计划整合多种数据源，包括STS交易数据、API数据、网络爬取数据和社会媒体数据。

方法与建议

• 分阶段实施：优先测试使用STS交易数据的实验性指数，再扩展到整个CPI篮子。
• 数据优先级：优先使用公开可用的API数据，暂缓网络爬取和社会媒体数据。
• 特定指数项目：考虑为权重较大的CPI子项（如租金指数）启动独立项目。
• 人员参与：CPI工作人员应直接参与数据准备和指数编制的IT代码运行，确保长期可持续性。
• 数据准备：采用不同的数据准备方法，根据数据源和属性选择合适的技术，如异常值检测、数据清洗和分类。
• 数据交付：STS数据将按交易记录提供，SSSU需建立数据接收控制措施和应急计划。
• 指数编制方法：采用固定篮子法、最大重叠法（动态篮子法）、平均报价法和组合法，但避免将固定篮子法和动态篮子法结合使用。
• 固定篮子法：建议每年重新建立固定篮子，并根据交易额进行项目匹配和替换。
• 动态篮子法：避免用于有明显生命周期模式的产品组（如服装和电子产品），可考虑使用同质产品（HP）进行匹配。
• 平均报价法：主要用于服务类产品，需确保项目同质性。

行动计划

• 制定详细的一年行动计划，包括STS数据接入、实验性指数测试、数据准备和清洗等关键任务。
• 优先在2026年3月前实现STS数据的稳定接入，并开展基于STS数据的实验性指数测试。

结论

• 利用现代数据源改进CPI具有巨大潜力，但需分阶段实施，优先测试关键数据源，并确保CPI工作人员的深度参与。
• 项目需注重数据准备和清洗的复杂性管理，并根据数据特性选择合适的指数编制方法。