美国的CPI由美国劳工统计局 (Bureau of Labor Statistics-BLS)负责编制，用来衡量消费商品及服务项目的价格水平随时间而变动的指数，反映居民家庭购买消费商品及服务的价格水平的变动情况。美国有CPI和core CPI（核心消费者指数）之分， Core CPI剔除了食品和能源,因为食品和能源的价格浮动太大，会影响整个物价水平。美国CPI的组成如下图：

    美国CPI里的食品比例大约为16%，和西欧及其日本食品在CPI的比例大体相当。中国的CPI里食品占的比重是31%，印度大约是37%。中国印度等发展国家不采用Core CPI这个概念因为食品在中国和印度这样的发展中国家所占的比例远远大于美国食品比例，如果把食品从CPI里剔除，就无法真实反映出物价变化。其实对于美国人来说，食品花费的比例也有着天壤之别。以美国家庭收入最高的马里兰州（$70K)一个四口之家为例，扣除个人所得税，社会安全税，401K退休金和医保缴费之后，每月净收入大约为$4.5K, 一家四口每月用于食品的费用不会少于$1K, 也就是22%，高于美国BLS的16%。如果我们以美国最低家庭收入的密西西比州为例（$20K),哪怕每月花在食品上的费用只有$500,也占到了家庭毛收入的30%。所以，对于美国的中下阶层来说，食品占总支出的比例高于CPI里食品比例。

    CPI的计算原理不复杂：单件物品的 CPI = 现价/基准价 x 100. 比如一加仑牛奶今年的价格是$5.0, 而去年的价格是$4.0，那今年牛奶的CPI =5/4 x 100=125%.

    可现实商品价格的变化要比这个原理复杂的多。再以一加仑牛奶为例，假设去年奶农出售的是掺有三氯氰胺的牛奶，可今年产的牛奶完全来自于以天然饲料喂养的奶牛，那么牛奶的CPI就不能以这种简单的计算方法来计量了，因为产品质量发生了变化。许多消费品和服务项目都具有这样的特征。家电和电子产品的价格变动往往就是建立在提高产品性能的提高和质量基础之上的. 在计量不同性能的同类产品价格时，CPI必须要把性能和质量差量化成价格差异，否则CPI就失去了意义。为此，计量经济学家们创造出了特征价格法（Hedonic Pricing Model)， 特征价格法有不同的模式， 有线型 （linear)，半对数型 （semi-log), 逆半对数型（inverse semi-log) 和对数线性（log-linear)等等。目前比较常用的方法是半对数函数，因为半对数函数模型可以包容特价计量的差异性，回归系数有直观性，而且异方差最小。下面就是半对数函数，或者叫做最小二乘法(OLS)线性回归函数式：

     = 价格对数

     = 为常数项，

    =n个特征因数，

    =对应的特征价格。

    = 随机误差

    这其实是一个由效用函数衍生出的一个价格模式。里面的是消费者在追求效用极大化的过程中, 对于每一项属性所所愿意额外支付的费用,  即商品属性的边际价格,也叫特征价格。 则是商品边际价格之和的对数。BLS每年都会收集每一种家电和电子产品的价格样品 （300-500个），然后统计计算出特定商品属性的边际价格，进行比较。

    下面是BLS列举的一个实例。这是BLS在2010年通过样品得出的电视特价系数：

    为了说明这个问题，BLS从上面的普通最小二乘法线性函数得出下列的方程式：

    也就是说等离子电视在CRT电视机时代的售价应该是$1,345,比$1,250的价格还高出了7.6%，BLS结论：电视机的CPI从CRT时代到等离子时代实际下降了7.6%

    其实电视机的例子并不可信，因为我们都知道电视机的绝对价格是下降的，但是手机，电脑，网络服务等商品和服务的价格就一直呈上升趋势，消费者的付费标准随之产品功能的不断更新，或网络服务的不断多样化，一直是水涨船高。消费者并无选择的余地。所以，BLS所采用的特征价格模型一直饱受诟病，被很多学者指责为低估了通货膨胀。（转自鱼片粥的博客）

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