國際食品價格對我國的傳導(dǎo)效應(yīng)分析——基于主成分分析和VAR模型的實證分析

劉艷芳

（中商流通生產(chǎn)力促進中心，北京市 100006）

國際食品價格對我國的傳導(dǎo)效應(yīng)分析
——基于主成分分析和VAR模型的實證分析

劉艷芳

（中商流通生產(chǎn)力促進中心，北京市 100006）

本文通過對國際貿(mào)易、國際期貨、進口成本等14個指標(biāo)進行主成分分析，利用提取出的主成分和國內(nèi)食品價格指數(shù)建立VAR模型，通過脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解，計算出各種因素對國內(nèi)食品價格指數(shù)的影響程度和影響時間。

食品價格指數(shù)；國際貿(mào)易；國際期貨；主成分分析；VAR模型；脈沖響應(yīng)函數(shù)；方差分解

近年來，世界農(nóng)產(chǎn)品價格的劇烈波動引起了世界各國的關(guān)注，特別是糧食價格的劇烈波動帶動豬肉等畜產(chǎn)品價格的波動對世界各國產(chǎn)生了嚴重的影響。隨著我國進口糧食量逐年增加，特別是油脂油料進口依存度已經(jīng)超過80%，國際農(nóng)產(chǎn)品價格的大幅波動無疑將對國內(nèi)食品價格產(chǎn)生影響。

1 2006年以來國際食品價格指數(shù)波動特點

1.1 趨勢性

從近幾年國際食品價格指數(shù)走勢來看，國際食品價格基本呈上漲態(tài)勢。從2006年的月均127點，上漲到2012年（1～6月）的月均211點，漲幅66%，年均漲幅9%。

1.2 周期性

2006年以來，國際食品價格經(jīng)過兩次大幅度的波動，一次是2008年，另一次是2010年下半年至2011年。具體來看，第一階段，國際食品價格指數(shù)從2006年1月的121.2點一路飆升至2008年6月的224.4點，上漲103.2點，漲幅達85%以上，其中谷物類和油脂類漲幅明顯，分別上漲了153%和179%。當(dāng)時食品價格上漲的主要原因是歐美國家發(fā)展生物燃料，導(dǎo)致全球糧食和油料作物需求增加，買賣投機活躍，一些國家甚至出現(xiàn)糧食危機。第二階段是2010年6月～2011年2月，價格指數(shù)從168.2點，上漲到237.9點，漲幅39%，其中仍是谷物和食用油類漲幅較大，分別為71%和53%。主要原因是極端天氣導(dǎo)致全球大范圍糧食減產(chǎn)以及美國推出量化寬松貨幣政策等 （圖1）。

2 國際市場對國內(nèi)食品價格的傳導(dǎo)途徑

2.1 外貿(mào)途徑

外貿(mào)途徑，即通過糧食市場進出口的途徑，對國內(nèi)市場產(chǎn)生影響。我國糧食類的自給率較高，達到95%以上，同時，國內(nèi)糧食價格主要受政府調(diào)控，國際糧食貿(mào)易對國內(nèi)糧食類價格影響較小；肉類的進出口貿(mào)易主要是內(nèi)地與香港之間進行，國際肉類貿(mào)易對國內(nèi)肉價影響甚微；影響較大的是大豆市場，近幾年國內(nèi)大豆消費的80%以上依靠進口，國際大豆價格直接影響國內(nèi)大豆價格，進而影響國內(nèi)食用油及豆粕價格，而豆粕價格是生豬、肉雞和蛋雞飼料的重要組成部分，其上漲又帶動了肉類價格的上漲，肉類消費在食品消費中的比重高達25%左右，其中豬肉占10%左右，其上漲對食品價格上漲貢獻很大。

2.2 市場預(yù)期途徑

市場預(yù)期途徑，主要是信息反應(yīng)機制在起作用，國際期貨市場價格影響國內(nèi)期貨市場，同時對國內(nèi)現(xiàn)貨價格也產(chǎn)生影響，市場預(yù)期也是建立在實際的進出口貿(mào)易基礎(chǔ)之上的預(yù)期。值得關(guān)注的是，市場預(yù)期往往有加大波動幅度的效應(yīng)。同時市場預(yù)期和第一種途徑進出口貿(mào)易之間具有很強的相關(guān)性，兩者互相影響的同時又最終影響食品價格。

2.3 間接的成本推動

一方面，國際原油等基礎(chǔ)大宗商品價格的上漲帶動國內(nèi)化肥、地膜等農(nóng)資價格的上漲，進而推動國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格的上漲；另一方面，國際原油價格的波動直接與國內(nèi)成品油價格掛鉤，導(dǎo)致國內(nèi)的運輸成本隨著國際油價的波動而波動，而運輸成本在農(nóng)產(chǎn)品最終價格的形成中占有相當(dāng)?shù)谋壤詫?dǎo)致國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格與國際原油價格之間的關(guān)系愈加密切；最后，國際原油價格的上漲會帶動玉米、大豆等工業(yè)需求的增加，進而影響玉米、大豆在飼用方面的市場供給，最終影響國內(nèi)肉類成本。

3 實證分析

選擇與以上三種傳導(dǎo)途徑相關(guān)的指標(biāo)，用這些相關(guān)指標(biāo)與國內(nèi)食品價格指數(shù)構(gòu)建VAR模型，通過脈沖響應(yīng)和方差分析的方法，來判斷哪種傳導(dǎo)途徑對國內(nèi)的食品價格影響較大。

3.1 指標(biāo)的選擇

關(guān)于傳導(dǎo)途徑的相關(guān)指標(biāo)，選擇三方面數(shù)據(jù)，共計14個指標(biāo)。一是外貿(mào)指標(biāo)5個，具體包括大豆進口數(shù)量、谷物和谷物粉進口數(shù)量、食用植物油進口數(shù)量、小麥進口數(shù)量、玉米進口數(shù)量；二是期貨指標(biāo)6個，主要用到芝加哥近期合約期貨價格，具體包括大豆、豆油、玉米、豆粕、棕櫚油、小麥等的價格；三是農(nóng)資價格和進口量指標(biāo)3個，包括肥料進口量、原油進口量、0號柴油價格。

對于國內(nèi)食品價格，采用國家統(tǒng)計局公布的CPI中的食品價格指數(shù)。國家統(tǒng)計局公布的數(shù)據(jù)包括環(huán)比和同比，通過對數(shù)據(jù)進行整理，得到以2006年1月為基期月度的定基指數(shù)。

3.2 主成分分析

主成分分析是對于原先提出的所有變量，建立盡可能少的新變量，使得這些新變量是兩兩不相關(guān)的，而且這些新變量在反映課題的信息方面盡可能保持原有的信息。即設(shè)法將原來變量重新組合成一組新的互相無關(guān)的幾個綜合變量，同時根據(jù)實際需要從中取出幾個較少的綜合變量盡可能多地反映原來變量的信息。

在本研究指標(biāo)體系中，由于傳導(dǎo)途徑的相關(guān)指標(biāo)數(shù)量較多，而且各個指標(biāo)之間相關(guān)性較強，在進行分析時，容易產(chǎn)生多重共線性，如果剔除一些指標(biāo)，信息量又有所缺失。因此采用主成分分析，對以上的指標(biāo)進行降維，同時采用正交分解的方法，保證傳導(dǎo)途徑各項指標(biāo)之間不存在較強的相關(guān)性，利用提取到的公共因子進行模型分析，并通過統(tǒng)計軟件SPSS來實現(xiàn)主成分分析，提取主成分。

3.2.1 主成分 （因子）的提取

主成分提取數(shù)量的標(biāo)準(zhǔn)是特征值大于1，正交旋轉(zhuǎn)方法采用最大方差的方法，得到的方差分解如表1所示。前三項主成分 （因子）已經(jīng)可以解釋原始的14項指標(biāo)78.15%的信息，因此，采用前三項主成分 （因子）進行分析。

3.2.2 主成分 （因子）在各指標(biāo)中的載荷

從旋轉(zhuǎn)后的主成分分析矩陣看，第一主成分 （因子）在大豆期貨價格、豆油期貨價格、玉米期貨價格、豆粕期貨價格、棕櫚油期貨價格、小麥期貨價格、0號柴油價格等這些指標(biāo)的因子載荷度較高，可以稱為期貨價格因子，該因子對整個指標(biāo)矩陣的方差解釋度為38.37%；第二主成分 （因子）在大豆進口量、谷物和谷物粉進口量、小麥進口量、玉米進口量、原油進口量等指標(biāo)的因子載荷度較高，可以稱為進口量因子，該因子對整個指標(biāo)矩陣的方差解釋度為29.62%；第三主成分 （因子）在肥料進口量的因子載荷度較高，可稱為外部成本因子，該因子對整個指標(biāo)矩陣的方差解釋度為10.17% （表 1、 表 2）。

3.3 VAR模型的構(gòu)建

通過以上的主成分分析，得到了三個主因子即期貨價格因子、進口量因子和外部成本因子。采用以上三個因子和國內(nèi)食品價格指數(shù)構(gòu)建VAR模型。

VAR模型 （向量自回歸模型）是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計性質(zhì)建立的模型，該模型把每一個內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，從而將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的 “向量”自回歸模型。VAR模型常用于預(yù)測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)及分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，從而揭示各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量形成的影響。

VAR模型的數(shù)學(xué)表達式如下：

其中，yt是m維內(nèi)生變量向量；xt是d維外生變量向量；A1……Ap和B1……Br是待估計的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有p和r階滯后期；εt是隨機擾動項，同期之間可以相關(guān)，但是不能自相關(guān)，不能與模型右邊的變量相關(guān)。

表1 方差分解表

表2 旋轉(zhuǎn)后的主成分矩陣

3.3.1 模型的因果檢驗和平穩(wěn)性檢驗

VAR模型要求變量之間存在因果關(guān)系，采用Granger因果檢驗，根據(jù)因果檢驗結(jié)果，發(fā)現(xiàn)第三個因子即外部成本因子與其他幾個變量之間不存在因果關(guān)系，因此剔除第三個因子。

VAR模型要求各序列為平穩(wěn)序列。一般采用ADF檢驗方法，通過檢驗發(fā)現(xiàn)，三個因子和食品價格指數(shù)均為非平穩(wěn)序列。分別對其一階差分，結(jié)果均在1%的顯著水平下拒絕原假設(shè)，即為平穩(wěn)序列。因此，采用其1階差分建立VAR模型。

3.3.2 確定最大滯后階數(shù)

在VAR模型中，常用以下統(tǒng)計量來確定最大滯后階數(shù)：LR檢驗統(tǒng)計量、最終預(yù)測誤差FPE和信息準(zhǔn)則 （SC信息準(zhǔn)則和HQ信息準(zhǔn)則）。根據(jù)以上準(zhǔn)則，選擇的最大滯后階數(shù)為1期。

3.3.3 脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)是指向量自回歸 （VAR）模型中，在擾動項上加一個標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊，通過變量之間的動態(tài)聯(lián)系對變量的當(dāng)前值和未來值所帶來的影響。脈沖響應(yīng)函數(shù)是追蹤系統(tǒng)對一個內(nèi)生變量的沖擊效果，即假定系統(tǒng)只受一個變量的沖擊，不受其他變量的沖擊。

以下是期貨因子和進口因子的信息反映機制對國內(nèi)食用農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響。

當(dāng)本期給期貨因子一個正沖擊后，國內(nèi)食品價格指數(shù)迅速上漲，到第二期達到最高，之后這種沖擊的影響程度緩慢下降，到第8～9期以后，影響程度趨于穩(wěn)定。這表明，國際期貨價格受到某一個外部條件的沖擊后，經(jīng)過市場傳遞給國內(nèi)食品價格，給國內(nèi)食品價格一個正向的沖擊，而且這一沖擊具有顯著的促進作用和較長時間的持續(xù)效應(yīng) （圖2）。

當(dāng)本期給進口量因子一個正沖擊后，國內(nèi)食品價格指數(shù)迅速下降，到第二期達到最低，之后迅速恢復(fù)，3～4期這種影響較小，之后基本不存在影響。這表明，國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品進口量受到某一個外部條件的沖擊后，經(jīng)過市場傳遞給國內(nèi)食品價格，給國內(nèi)食品價格一個反向的沖擊，而且這一沖擊持續(xù)時間較短 （圖3）。

3.3.4 方差分解

方差分解是將系統(tǒng)的預(yù)測均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊所作的貢獻，以此可考察VAR系統(tǒng)中任意一個變量沖擊的相對重要性。比較這個相對重要性信息隨時間而發(fā)生的變化，就可以估計該變量的作用時滯，同時還可以估計出各個變量效應(yīng)的相對大小，即變量沖擊的貢獻占總貢獻的比例。

從圖4可以看出，5～6期以后，方差的貢獻百分比走勢基本趨穩(wěn)。國內(nèi)食品價格指數(shù)的波動80%以上是由其自身的波動解釋，17%左右的波動可以由國際期貨因子的波動來解釋，2%左右的波動由進口因子的波動來解釋。由此也可以看出，市場的預(yù)期往往比貿(mào)易本身對國內(nèi)價格的影響更強烈。

4 結(jié)論

4.1 國際市場影響國內(nèi)食品價格的主要途徑

國際市場主要通過三種途徑影響國內(nèi)食品價格，一種是進口途徑，一種是市場預(yù)期，一種是外部成本推動。通過對這三種途徑的主成分分析發(fā)現(xiàn)，市場預(yù)期途徑可以解釋這三種途徑的一半左右的波動。通過定性分析可知，進口途徑中，由于大豆進口占國內(nèi)消費比重較高，豆油和豆粕對國內(nèi)食品價格影響較大，其中豆粕影響最大，豆粕對食品價格的影響主要是通過提高生豬等畜禽的飼料成本來實現(xiàn)的。

4.2 國際期貨價格和進口貿(mào)易對國內(nèi)食品價格的不同影響

通過脈沖響應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，國際期貨價格對國內(nèi)食品價格的影響具有一定的持續(xù)性，而進口貿(mào)易對國內(nèi)食品價格只構(gòu)成短暫的影響。定性分析發(fā)現(xiàn)，國際期貨價格對國內(nèi)的影響是全面的，不僅僅體現(xiàn)在部分品種和農(nóng)產(chǎn)品方面，也會通過其他大宗商品如原油價格對整個食品價格產(chǎn)生影響，因此，其影響具有一定的持續(xù)性；而進出口貿(mào)易主要是大豆等單品的影響，大豆和豆粕的價格通過影響食用油特別是豬肉的生產(chǎn)成本，進而影響整個食品價格，其影響較為短暫，但其累計效應(yīng)也不可忽視，例如近幾年，豆粕和玉米價格的持續(xù)上漲是生豬養(yǎng)殖成本不斷提高的主要原因之一。

4.3 食品價格指數(shù)的波動因素

通過方差分析發(fā)現(xiàn)，食品價格指數(shù)的波動因素中，80%以上波動可以由其自身或其他因素來解釋，17%左右的波動可以由國際期貨因子的波動來解釋，2%左右的波動可以由進口因子的波動來解釋。

F326.34

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1673-4645（2013）03-0015-04

2012-10-29