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ticker: "USPPIFD"
title: "米国最終需要生産者物価指数"
unit: "index"
frequency: "月次"
source: "Laspeyres (1871); Fisher (1922)"
release: "月次算出"
category: "消費者・生産者物価"
country: "US"
language: "ja"
canonical: "https://kred.dev/ja/series/USPPIFD"
license: "https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/"
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latest_date: "2026-09-01"
first_date: "2009-11-01"
observations_total: 203
observations_shown: 120
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# 米国最終需要生産者物価指数

## 概要

米国の生産者が最終需要向けに受け取る販売価格の月次指数であり、総合商品のUSPPIとはバスケット・季節調整の慣行・基準時点が異なります。

## 主要数値

|  | 値 | 日付 |
|---|---|---|
| 最新値 | 159.78 | 2026-09-01 |
| 前回比 | +2.12 | 2026-08-01 |
| 1年前比 | +9.53 | 2025-09-01 |
| 収録期間中の最高 | 159.78 | 2026-09-01 |
| 収録期間中の最低 | 100.20 | 2009-11-01 |
| 収録期間 | 2009-11-01 – 2026-09-01 |  |
| 観測値数 | 203 |  |

## 直近の観測値

| 日付 | 値 | 変化 |
|---|---|---|
| 2016-10-01 | 110.90 | +0.30 |
| 2016-11-01 | 111.10 | +0.20 |
| 2016-12-01 | 111.40 | +0.30 |
| 2017-01-01 | 111.90 | +0.50 |
| 2017-02-01 | 111.90 | 0.00 |
| 2017-03-01 | 112.10 | +0.20 |
| 2017-04-01 | 112.60 | +0.50 |
| 2017-05-01 | 112.50 | -0.10 |
| 2017-06-01 | 112.60 | +0.10 |
| 2017-07-01 | 112.70 | +0.10 |
| 2017-08-01 | 113.10 | +0.40 |
| 2017-09-01 | 113.50 | +0.40 |
| 2017-10-01 | 113.90 | +0.40 |
| 2017-11-01 | 114.30 | +0.40 |
| 2017-12-01 | 114.40 | +0.10 |
| 2018-01-01 | 114.80 | +0.40 |
| 2018-02-01 | 115.10 | +0.30 |
| 2018-03-01 | 115.30 | +0.20 |
| 2018-04-01 | 115.50 | +0.20 |
| 2018-05-01 | 115.90 | +0.40 |
| 2018-06-01 | 116.30 | +0.40 |
| 2018-07-01 | 116.40 | +0.10 |
| 2018-08-01 | 116.50 | +0.10 |
| 2018-09-01 | 116.70 | +0.20 |
| 2018-10-01 | 117.50 | +0.80 |
| 2018-11-01 | 117.40 | -0.10 |
| 2018-12-01 | 117.40 | 0.00 |
| 2019-01-01 | 117.00 | -0.40 |
| 2019-02-01 | 117.20 | +0.20 |
| 2019-03-01 | 117.60 | +0.40 |
| 2019-04-01 | 118.20 | +0.60 |
| 2019-05-01 | 118.30 | +0.10 |
| 2019-06-01 | 118.20 | -0.10 |
| 2019-07-01 | 118.50 | +0.30 |
| 2019-08-01 | 118.60 | +0.10 |
| 2019-09-01 | 118.30 | -0.30 |
| 2019-10-01 | 118.80 | +0.50 |
| 2019-11-01 | 118.60 | -0.20 |
| 2019-12-01 | 119.00 | +0.40 |
| 2020-01-01 | 119.20 | +0.20 |
| 2020-02-01 | 118.60 | -0.60 |
| 2020-03-01 | 118.00 | -0.60 |
| 2020-04-01 | 116.60 | -1.40 |
| 2020-05-01 | 117.20 | +0.60 |
| 2020-06-01 | 117.50 | +0.30 |
| 2020-07-01 | 118.20 | +0.70 |
| 2020-08-01 | 118.40 | +0.20 |
| 2020-09-01 | 118.80 | +0.40 |
| 2020-10-01 | 119.40 | +0.60 |
| 2020-11-01 | 119.50 | +0.10 |
| 2020-12-01 | 120.00 | +0.50 |
| 2021-01-01 | 121.20 | +1.20 |
| 2021-02-01 | 122.00 | +0.80 |
| 2021-03-01 | 122.80 | +0.80 |
| 2021-04-01 | 124.00 | +1.20 |
| 2021-05-01 | 125.30 | +1.30 |
| 2021-06-01 | 126.20 | +0.90 |
| 2021-07-01 | 127.49 | +1.29 |
| 2021-08-01 | 128.60 | +1.12 |
| 2021-09-01 | 129.23 | +0.62 |
| 2021-10-01 | 130.04 | +0.82 |
| 2021-11-01 | 131.47 | +1.43 |
| 2021-12-01 | 132.26 | +0.78 |
| 2022-01-01 | 133.53 | +1.27 |
| 2022-02-01 | 134.77 | +1.24 |
| 2022-03-01 | 137.04 | +2.27 |
| 2022-04-01 | 137.77 | +0.74 |
| 2022-05-01 | 139.01 | +1.24 |
| 2022-06-01 | 140.27 | +1.26 |
| 2022-07-01 | 139.84 | -0.44 |
| 2022-08-01 | 139.75 | -0.08 |
| 2022-09-01 | 140.20 | +0.44 |
| 2022-10-01 | 140.68 | +0.48 |
| 2022-11-01 | 141.16 | +0.48 |
| 2022-12-01 | 140.69 | -0.47 |
| 2023-01-01 | 141.20 | +0.51 |
| 2023-02-01 | 141.13 | -0.07 |
| 2023-03-01 | 140.74 | -0.40 |
| 2023-04-01 | 140.93 | +0.20 |
| 2023-05-01 | 140.61 | -0.32 |
| 2023-06-01 | 140.70 | +0.08 |
| 2023-07-01 | 141.49 | +0.79 |
| 2023-08-01 | 142.41 | +0.92 |
| 2023-09-01 | 142.74 | +0.34 |
| 2023-10-01 | 142.25 | -0.50 |
| 2023-11-01 | 142.33 | +0.09 |
| 2023-12-01 | 142.16 | -0.17 |
| 2024-01-01 | 142.58 | +0.41 |
| 2024-02-01 | 143.36 | +0.78 |
| 2024-03-01 | 143.52 | +0.16 |
| 2024-04-01 | 144.20 | +0.68 |
| 2024-05-01 | 144.22 | +0.03 |
| 2024-06-01 | 144.87 | +0.65 |
| 2024-07-01 | 144.92 | +0.05 |
| 2024-08-01 | 145.41 | +0.49 |
| 2024-09-01 | 145.80 | +0.39 |
| 2024-10-01 | 146.29 | +0.49 |
| 2024-11-01 | 146.45 | +0.15 |
| 2024-12-01 | 147.05 | +0.60 |
| 2025-01-01 | 147.97 | +0.92 |
| 2025-02-01 | 148.23 | +0.26 |
| 2025-03-01 | 148.06 | -0.18 |
| 2025-04-01 | 147.66 | -0.40 |
| 2025-05-01 | 148.15 | +0.50 |
| 2025-06-01 | 148.39 | +0.24 |
| 2025-07-01 | 149.60 | +1.20 |
| 2025-08-01 | 149.33 | -0.27 |
| 2025-09-01 | 150.25 | +0.92 |
| 2025-10-01 | 150.44 | +0.19 |
| 2025-11-01 | 151.05 | +0.62 |
| 2025-12-01 | 151.59 | +0.54 |
| 2026-01-01 | 152.47 | +0.88 |
| 2026-02-01 | 153.20 | +0.74 |
| 2026-03-01 | 154.39 | +1.19 |
| 2026-04-01 | 156.06 | +1.67 |
| 2026-05-01 | 156.87 | +0.81 |
| 2026-06-01 | 156.68 | -0.19 |
| 2026-07-01 | 156.92 | +0.24 |
| 2026-08-01 | 157.66 | +0.74 |
| 2026-09-01 | 159.78 | +2.12 |

## 定義

USPPIFDは、生産者が最終需要に向けて販売する産出の受取価格が時間とともに平均的に変動する度合いを測定する月次の指数水準（2009年11月＝100）であり、公表された季節調整済みの水準をいかなる変換も経ずそのまま記録した系列である。USPPIは別の生産者物価の集計、すなわち季節調整を行わず1982年＝100として指数化された総合商品バスケットを記録しているため、二つの系列は対象とするバスケット、季節調整の慣行、基準時点の三点で同時に異なり、ここで提供する水準はその総合商品水準の季節調整版ではない。

集計物価指数としてこの水準は基準時点の数量加重による固定バスケット構成に従い、加重を比較期間全体に固定するため、指数の動きは販売構成の変化ではなく純粋な価格変化のみを反映する（Laspeyres 1871）。これは比較時点加重の形態と対をなす（Paasche 1874）。

両形態は、時間反転・要素反転検定を満たす幾何平均による理想指数と支出割合加重の対数変化形態によって調停され（Fisher 1922; Törnqvist 1936）、ある算式が集計関数に対して正確ないし優越であるかは理想指数の理論が定める（Diewert 1976）。

こうした指数が近似する経済理論上の対象は、基礎となる水準を固定したうえでの支出ないし収入の比率であり、生計費の伝統と四つの接近によって体系化された産出価格の読みのなかに位置づけられる（Konüs 1939; Diewert 2002）。

測定された指数が満たす公理的整合性は検定接近の系譜に置かれ、固定基準の指数をその理論的対象から隔てる代替の乖離と、この指数が受け継ぐ上方の測定バイアスも整理されている（Balk 1995; Diewert 1998; Boskin et al. 1996）。

記録された数値が趨勢の周りで示す持続性は物価測定の枠組みのなかで解釈され、この水準はその変化率が最終需要段階の生産者物価インフレーションとなる未修正の系列として読まれる（Cecchetti 1997; Stock and Watson 2007）。ここには変動の大きい階層を取り除く除外が適用されておらず、供給ショックに頑健な中心傾向ではなく価格分布全体がそのまま保たれており、そのコア版はUSCOREPPIFDとして別途提供される（Eckstein 1981）。

## 算出方法

KREDはUSPPIFDにいかなる変換も適用せず編成されたまま指数を格納し、再スケール化・デフレート・平滑化・年率化・前年同月差分のいずれも行わない。季節調整もKREDの処理ではなくこの水準が生じる測定の基盤の側で済んでいるため、方法論はKREDの計算ではなく基礎となる指数算式の構成の方法論である。

水準は基準時点加重の価格比集計として構築され2009年11月＝100に固定される（Laspeyres 1871）。これは比較時点加重の形態と対をなす（Paasche 1874）。

時間反転・要素反転検定を通じて両者を調停すれば理想指数が導かれ、支出割合加重の対数変化指数とそれが属する指数の族が、柔軟な集計関数に対して正確な超越対数的基準を与える（Fisher 1922; Törnqvist 1936; Diewert 1976）。

算式がいかなる反転・整合性の性質を備えるべきかは公理的ないし検定の接近が定め、これは四接近の分類のなかに収まる（Balk 1995; Diewert 2002）。編成された固定基準の集計と経済理論上の指数との間の代替・品質の乖離は、その目標概念に照らして定量化される（Konüs 1939; Diewert 1998; Boskin et al. 1996）。

記録された水準が趨勢の周りで示す持続性と、その趨勢と一時的成分への分離は利用者に委ねられ、趨勢そのものもここで行われるのではなく非観測成分分解によって取り出される（Cecchetti 1997; Stock and Watson 2007）。

構成品目の価格変化の横断的分布を要約する分析者にとっては、限定影響推定量と尖度最適のトリム平均が同一の記録バスケットから基調インフレの読みを得る方法を記述し、その導出は消費者物価よりも生産者物価において大きな片側のトリムを含意する（Bryan and Cecchetti 1994; Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997）。同じ概念に至る除外の経路は、代わりに変動の大きい階層を取り除く（Eckstein 1981）。これらの構成はいずれもUSPPIFD自体には適用されず、USPPIFDは記録された水準のまま保たれる。

## 経済学での応用

生産者物価の指標として本系列は、消費者段階に至る一段階前に生産者が最終需要に販売して受け取る価格のインフレーション信号を担う。この上流・下流の区別は、収入ないし支出の比率という指数の対象と四接近の枠組みに根ざす（Konüs 1939; Diewert 2002）。

記録された水準は持続的な趨勢と一時的な供給ショックを併せ持つため、その解釈は趨勢・雑音・バイアス分解と非観測成分による趨勢抽出に依拠する（Cecchetti 1997; Stock and Watson 2007）。

変動のどの部分が根本的であるかは長期の産出中立な基調概念と供給ショックを除いた原概念が枠づける（Quah and Vahey 1995; Eckstein 1981）。

横断的な価格変化分布の非対称性により、最終需要の総合値はいくつかの大きな相対価格ショックに敏感となる。これは限定影響推定量によって扱われるため、分析者は広範なパイプライン圧力を部門別の雑音から分離する（Bryan and Cecchetti 1994; Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997）。

固定バスケットの代替・品質バイアスは、測定された生産者物価の水準が真の価格変化を過大評価することを戒める（Boskin et al. 1996; Diewert 1998）。公理的な読みと基準加重の構成は、販売構成が移るときに本指標が選ばれた加重に従って機械的に動く理由を説明し（Balk 1995; Laspeyres 1871）、季節調整済みの水準であるため前月比の変化は前年同月との比較に頼らずそのまま読める。

## 金融市場での応用

市場参加者にとって本系列は、ブレークイーブンや割引率の見方に投入される上流のマージン・インフレーション入力である。生産者物価の変動はしばしば消費者段階の指標に先行するため、基調インフレーションの視点と趨勢抽出を通じて読まれる（Cecchetti 1997; Stock and Watson 2007）。

実質・名目の請求権の価格づけは、持続的な生産者物価の趨勢を一時的な成分から分離することを要し、これは限定影響推定量と尖度最適のトリムが可能にする（Bryan and Cecchetti 1994; Bryan, Cecchetti, and Wiggins 1997）。生産者物価においてより大きなトリムが必要となるのは投入価格分布の厚い裾を反映しており、供給ショックを除いた概念と産出中立な基調が、債券デスクの割り引く信号を規定する（Eckstein 1981; Quah and Vahey 1995）。

提示された水準が基準加重の固定バスケット集計であり理想指数と対数変化の形態によって調停されるため（Laspeyres 1871; Paasche 1874; Fisher 1922; Törnqvist 1936）、加重選択に対するその機械的な感応度と代替・品質バイアスは、生産者物価に連動するいかなる契約やスワップにとっても問題となる（Boskin et al. 1996; Diewert 1998）。

公理的制約と四接近の基盤は、本系列が収入をデフレートしエスカレーション条項を設定するのに用いられるとき、いかなる指数の性質が保たれるかをトレーダーに伝える（Balk 1995; Diewert 2002）。エスカレーション契約は自らが指定した集計と基準時点を参照するため、ここで提供する最終需要の水準はUSPPIとして提供される総合商品の水準と置き換えることができず、両者を一つの履歴として接続してもならない。

## 統計的検定

本系列が記録するのは、生産者が最終需要に向けて販売する産出について季節調整を経た月次の生産者物価指数の水準であり、季節調整は源泉で施されている。標本は2009-11-01から2026-06-01までの200個の月次観測値であり、単位根三検定は指数の水準に定数と趨勢を含めて実施する。

Said and Dickey (1984)のラグ拡張を適用したDickey and Fuller (1979)の拡張ディッキー・フラー回帰は統計量−0.7527、p = 0.9694で単位根を棄却できず、ノンパラメトリックなPhillips and Perron (1988)検定も同じ帰無仮説を統計量−0.6232、p = 0.9777で棄却できず、定常性を帰無とする検定は統計量0.4639、p < 0.01で趨勢定常性を棄却するため (Kwiatkowski et al. 1992)、三つの手続きは曖昧さなく明確なI(1)の分類で一致する。ラグ長の選択は情報量基準による (Ng and Perron 2001)。GLSトレンド除去による検定力の上位化 (Elliott, Rothenberg, and Stock 1996)は判定が曖昧な場合の留保手段であり、この明確な判定には要しない。ただし200個という標本は短く、単位根検定の検定力はこの長さに制約されるため、棄却されないことは単位根の強い証拠ではなく短い標本での弱い証拠として読む。

明確なI(1)の判読では水準は定常な対象ではないため、ポートマントーと変化点の探索は指数の1階差分に対して行う。水準のポートマントーは確率的趨勢の単位根に近い自己相関を拾い、水準の平均変化の探索はこれを偽って分割するからである (Perron 1989; Hamilton 2018; Bai and Perron 1998)。Box and Pierce (1970)の原型を精緻化したLjung and Box (1978)のポートマントー統計量は、1階差分に対してラグ12でQ = 170.797、ラグ24でQ = 184.098、いずれもp = 0.000で無自己相関の帰無仮説を棄却する。Bai and Perron (1998)の多重構造変化手続きをBai and Perron (2003)の動的計画アルゴリズムで計算すると、差分系列の平均に2個の変化点が2020-05-01、2022-10-01に見いだされる。

季節の検定群は水準と1階差分の双方に対して実施する。Beaulieu and Miron (1993)の月次の仕組みを備えたHylleberg et al. (1990)の季節単位根検定は、水準に対して統計量990.4155、p = 0.000で季節周波数の単位根を棄却するため、残る季節性があるとすればそれは確率的ではなく決定的な形をとる。1階差分に対して季節ラグまで累積するポートマントー型のQS統計量は184.098、p = 0.000で無自己相関の帰無仮説を棄却する。ただしこのQS統計量は先に報告したラグ24のポートマントーと同じ対象を別の名で計算したものであるから、季節についての二つの独立した証拠としては数えない。季節ダミーの結合F検定はF = 0.5377、p = 0.875882で5%水準では結合有意とならない。変動する季節性を検定するCanova and Hansen (1995)の手続きは本系列では実施していない。決定的なダミーの側は有意とならない一方でポートマントーの側は棄却するため、以上の読みは季節調整済みという公表上の指定と完全には一致しないが、この不一致は源泉における季節調整の性質に帰属するものであって、KREDが新たに見いだした季節性ではない (Ghysels and Osborn 2001)。

## よくある質問

### 米国の物価指標にはどの系列が含まれますか。

米国の物価パネルであり、消費者物価と生産者物価の総合およびコア指数、個人消費支出の物価指数、そして三系統の限定影響型の物価指標が含まれます。

### 限定影響型の物価指標は指数の水準ですか。

違います。十二か月の変化率として公表される系列であるため、このグループの指数水準と同じ軸に置けば双方を読み違えることになります。

### 限定影響型の指標どうしは同じ対象を測りますか。

違います。基礎となる物価指数も、分布のどの部分を外すかの規則も異なる別個の推定対象です。どの二つが近くても相互の裏づけにはならず、食い違ってもどれかの誤りではありません。