農產品價格波動對通貨膨脹動態沖擊效應的計量分析

任 苒，郝淵曉，秦建群

（1.北京交通大學 中國產業安全研究中心博士后科研工作站北京產業安全與發展研究基地，北京100044；2.西安交通大學 經濟與金融學院，西安 710061；3.東北財經大學 工商管理學院，遼寧 大連116025）

1 研究方法

0 引言

價格是經濟運行的晴雨表，最能直接、準確地反映市場供求和預期。農產品價格是百價之基，是農業生產和宏觀經濟的重要指標。農產品價格的波動會產生連鎖反映,并推動整個物價水平的上升從而造成通貨膨脹。隨著我國市場經濟體制建設的深化，農產品價格形成機制也發生了重大變化。在這種背景下，認識并有效地控制農產品價格波動對通貨膨脹的傳導機制，可以指導宏觀調控實踐，在一定程度上避免對宏觀經濟穩定帶來的較大沖擊，這與我國二元經濟轉型的實際要求相適應，具有重要的現實意義。本文將探討農產品價格波動對通貨膨脹的影響、傳導渠道及其貢獻度。

VAR常用于分析不同類型隨機變量擾動項對系統變量的動態影響。通過其變形還可以計算出其中一個變量的脈沖(微小變化)對其余變量的影響，包括這種影響的大小、方向及持續時間。該模型的優點在于不需要事先假定模型中各變量的內生性，但確定VAR模型單個參數估計值是非常困難的，通過觀察系統的脈沖響應函數和方差分解可以得出VAR模型研究結論。脈沖響應函數和方差分解將所考慮的經濟變量納入一個系統，能夠反映系統的完全信息、估計變量沖擊的時滯及影響程度，進而刻畫幾個變量之間共同變動的關系。因此，本文采用VAR模型來研究農產品價格波動對我國通貨膨脹動態沖擊效應。

1.1 向量自回歸模型

向量自回歸模型具有以下形式：

1.2 脈沖-響應分析

?0，ij，?1，ij，?2，ij，?3，ijεjt-3，...，?n，ik，νν為對 xj的一個單位脈沖引起的xi的響應函數，描述了xi，t+s在時期t的其他變量和早期變量不變的情況下，對xjt的一個脈沖的反應。

2 數據來源與變量選擇

自2005年以來，我國農產品價格呈現出明顯的波動性，為了突出這一特征，本文選取2005年1月至2013年11月共107個樣本點進行經驗分析,本文農產品批發價格指數（WPIALOG）月度數據作為農產品價格的代理變量。同時，選取農副產品購進價格指數（DAPILOG）和工業品生產者出廠價格指數（PPILOG）作為農產品價格影響通貨膨脹傳導渠道的代理變量。此外，本文以居民消費價格指數（CPILOG）作為衡量通貨膨脹水平的代理變量。以上數據均來源于國家統計局網站和CCER中國經濟金融數據庫。

將環比的CPILOG、同比的WPIALOG、DAPILOG和PPILOG算成以2005年1月為基期的定基比數據。需要指出的是，在把同比的數據轉換成定基比數據時，由于不可獲得環比數據，只能先轉換成以2005年各月為基期的“準定基比數據”，后再轉換成以2005年1月為基期的定基比數據。這樣做所產生的偏差十分微小，而且對于2005年1月到2013年11月較長的時間序列來說，這樣做的微小偏差是可接受的。

本文首先運用X11程序對原始數據進行了季節調整，然后取自然對數。對數據取自然對數并不影響數據之間原來的協整關系，并能使其趨勢線性化，在一定程度上可以減少數據的波動性和異方差性。

3 農產品價格波動對我國通貨膨脹的沖擊效應

本文運用Eviews6.0軟件對各變量進行單位根檢驗，以確定變量的平穩性，如果確認各變量有單位根，再用E-G兩步法進行協整檢驗；若協整關系存在，可以判斷農產品價格波動是否對我國通貨膨脹產生了影響，隨后運用脈沖響應函數和方差分解來描述擾動項的一次沖擊對因變量當前值和未來值所帶來的影響，以判斷不同的傳導途徑對通貨膨脹的動態沖擊的貢獻度。

3.1 單位根檢驗與協整檢驗

為避免出現偽回歸現象，本文采取ADF檢驗方法對各時間序列變量進行平穩性檢驗（見表1）。檢驗時，依據赤池信息準則（AIC）的最小化原則選擇趨勢項，以及確定常數項是否存在并最優滯后變量的階數。

表1 各變量序列的單位根檢驗變量

從表1可知，ADF檢驗顯示，WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG在1%的置信度上是非平穩的，即所有變量均I(0)非平穩的。一階差分后，WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG在1%的置信度上均是平穩的，即所有變量均為一階單整，I(1)平穩的。單位根檢驗結果表明，所有時間序列變量均為一階單整序列，這表明WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG之間很可能存在長期穩定的關系，即協整關系。

運用E-G兩步法進行協整檢驗。首先，用普通最小二乘法對WPIA做靜態回歸，結果表明回歸方程各變量的系數都是顯著的。其次，對靜態回歸殘差做ADF單位根檢驗、對模型的殘差進行檢驗，結果表明：殘差不存在單位根，是平穩序列。雖然序列WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG不是平穩序列，但WPIALOG、DAPILOG、PPILOG和CPILOG的線性組合是平穩的，即四者之間是協整的，存在長期均衡關系，模型設計較為合理。

3.2 向量自回歸、脈沖響應函數和方差分解

（1）向量自回歸

在序列平穩的基礎上，本文采用向量自回歸的方法來分析各變量之間的關系。我們將居民消費價格、農產品批發價格、農副產品購進價格和工業品生產者出廠價格組成一個向量自回歸系統。VAR模型的構建最為重要的是滯后階數p的確定，對其選擇要求為：第一，p值要足夠大才能完整反映模型中變量之間的動態關系；第二，p值又不能過大，因為滯后階數越大、待估參數越多，模型的自由度減少的越多，影響模型估計的有效性。滯后1～5階VAR模型最優自回歸階數p的檢驗結果（見表2），在顯著性水平為5%的條件下，LR、FPE和AIC等指標的最優滯后階數為5，而SC和HQ指標最優滯后階數分別為2和3，考慮到AIC準則傾向于選擇過大的滯后階數（Paulsen，1984），因此，本文選擇自回歸滯后階數為5。

表2 VAR滯后階數的確定

確定滯后階數后，本文建立無約束的VAR（5）模型并得到各參數估計值以及方程的擬合情況。同時，采用AR根方法對模型進行系統穩定性檢驗，結果顯示VAR模型的特征根全部位于單位圓以內，滿足穩定性條件。這表明VAR模型是穩定的，可以構造VAR模型。在向量自回歸的基礎上，本文采用脈沖響應函數和方差分解來分析農產品價格波動對我國通貨膨脹動態沖擊效應。

（2）脈沖響應函數分析

VAR模型具有動態結構性質，用脈沖響應函數方法來分析某種沖擊如何通過模型來影響其他變量，而最終又反饋到自身上來。利用前文構建CPILOG、DAPILOG、PPILOG和WPIALOG的無約束VAR(5)模型，基于脈沖響應函數分析方法，可以得到CPILOG、DAPILOG、PPILOG受到WPIALOG沖擊的動態響應路徑。在脈沖相應圖中，橫軸表示沖擊作用的滯后期數,縱軸表示被解釋變量變化,實線表示脈沖響應函數,虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。在給定1%的農產品價格波動沖擊下，將反應時間設定為50期（見圖1）。

圖1 脈沖響應函數圖

從圖1可知，在本期（第1期）農產品價格給居民消費價格一個標準差沖擊后，居民消費價格在第1期開始明顯增長且達到最大值后開始回落，并在4～5期回落到低點，而后上升并從第7期開始逐漸穩定于一定水平。該沖擊在觀察期內一直為正效應，但呈現波動下降的趨勢，這表明農產品價格一個正向沖擊對居民消費價格有正向影響且引起通貨膨脹的滯后期為7個月，但從長期來看，該影響的力度呈現波動減弱的趨勢。其經濟涵義為：居民消費價格受外部條件的某一標準差沖擊后，對居民消費價格造成一定的正向沖擊，呈現出顯著的波動效應，可以看出農產品價格波動對居民消費價格具有長期效應，農產品價格的上漲會刺激居民消費價格不斷走高。在本期（第1期）農產品價格給農副產品購進價格一個標準差沖擊后，當期顯現出正效應，農副產品購進價格在當期開始上升且在第2期達到最大值，隨著時間推移，正向效應強度逐漸減弱，在4～5期回落到低點，在5～9期內開始回升，并在第9期達到最大值，在第18期沖擊效應由正效應轉為負效應，在第23期達到波谷之后，開始緩慢上升，在第35期之后，沖擊效應穩定在一定的水平。在本期（第1期）農產品價格給工業品生產者出廠價格一個標準差沖擊后，工業品生產者出廠價格開始上升，在第10期達到最大值，此后沖擊效應逐步減弱，在第25期逐漸趨于零。這表明農產品價格會在一段時期內對工業品生產者出廠價格產生拉動作用。農產品價格對自身一個標準差的沖擊效應在1～2期內呈現上升趨勢，達到最大值之后，從第3期開始呈現不斷減弱的態勢，在第4期達到波谷，在第8期達到波峰。此后，沖擊效應逐漸減弱，在第25期之后，沖擊效應穩定在一定的水平，但始終保持正值。這表明當期農產品價格與其自身滯后值具有一定的關聯性。

圖2脈沖相應函數圖

圖2是PPILOG受到DAPILOG沖擊、CPILOG受到PPILOG沖擊和CPILOG受到DAPILOG和自身沖擊的脈沖響應函數圖。通過PPILOG受到DAPILOG沖擊、CPILOG受到PPILOG沖擊和CPILOG受到DAPILOG和自身沖擊的脈沖響應函數，以揭示農產品價格沖擊居民消費價格的影響渠道。居民消費價格對其自身一個標準差的沖擊具有遞增的正向響應，在第4期達到波峰，隨后沖擊效應逐漸減弱，并穩定在一定的水平上。這表明居民消費價格自身的滯后值對當期值有逐步增強且為正的影響。其經濟含義是：居民消費價格對來自自身的標準差沖擊都具有正向響應，當期居民消費價格的一個沖擊會導致之后價格的同向變動。主要原因是：一方面農產品價格呈現穩中有升趨勢，但是受季節、市場等多種因素影響，有可能在一定時期內出現上漲或下跌的情況；另一方面，政府加強市場監管，維持了農產品市場的穩定。農副產品購進價格對居民消費價格一個標準差的沖擊，在1～6期沖擊效應呈現遞增趨勢，在7～8期達到波峰，此后逐漸減弱，并第25期沖擊效應穩定在一定的水平,并對居民消費價格產生持久的影響。居民消費價格受到工業品生產者出廠價格一個標準差沖擊所產生的累積響應函數值，呈現波動趨勢，在1～12期之間處于0附近波動,正負交替，大致在滯后12期后會對居民消費價格產生較明顯影響，并且沖擊效應在第25期穩定在負效應。

綜上可知，農副產品購進價格會對工業品生產者出廠價格和居民消費價格產生明顯的正向沖擊，而工業品出廠價格對居民消費價格的沖擊效應呈現負向沖擊。農副產品購進價格才是農產品價格沖擊國內通貨膨脹的主要間接傳導渠道。

（3）方差分解分析

方差分解將系統的預測均方誤差分解成系統中各變量沖擊所作的貢獻,進而掌握各信息對模型內生變量的相對重要性,即各變量的貢獻分別占總貢獻的比例。本文采用Cholesky正交化處理消除殘差項之間的同期相關和序列相關后，通過方差分解了解各因子對通貨膨脹的影響程度（見圖3和表3）。

圖3 方差分解總圖

從見圖3和表3可知，在第1期，通貨膨脹變化的最主要影響因素是農產品價格變動的沖擊，占其全部變化的64.17%，而來自居民消費價格自身的沖擊占全部變化的35.83%。此后，農產品價格對通貨膨脹的影響份額上升到第2期的69.11%后開始呈現下降趨勢。通貨膨脹自身的影響則下降到第2期的29.83%，后又上升到第5期的48.69%，隨后呈現緩慢下行趨勢，農副產品價格和工業產品出廠價格對通貨膨脹的影響的份額均呈現上升態勢。

綜上所述，農產品價格波動是農副產品購進價格和工業品出廠價格變動的主要因素，而農副產品購進價格也是影響我國居民消費價格的重要因素。

4 結論和政策建議

根據2005年1月至2013年11月的月度數據，本文運用VAR模型以及脈沖響應函數和方差分解的方法對農產品價格波動對我國通貨膨脹的影響進行了實證分析，并得到如下結論：第一，農副產品購進價格的上漲會推動工業品出廠價格和居民消費價格的上升，方差分析的結果顯示：與工業品生產者出廠價格傳導相比，農副產品購進價格的信息反應機制對我國通貨膨脹的影響更大，農副產品購進價格是農產品價格沖擊國內通貨膨脹的主要傳導渠道。第二，農產品價格上漲會加大通貨膨脹的壓力，通貨膨脹也會受到來自自身的正向沖擊。

表3 通貨膨脹的方差分解（%）

針對農產品價格波動對我國通貨膨脹的動態沖擊效應進行的實證分析結果，本文提出以下建議：一是以國內物價穩定為支點的宏觀經濟政策可以適當的將重心傾向于穩定農產品價格和農副產品價格，從而為實施物價穩定目標提供良好的政策環境；二是對通貨膨脹的治理，應采取有效措施使得農產品價格和農副產品價格維持在基本均衡、合理的水平上。穩定農副產品價格，弱化農產品價格變動引發的通貨膨脹；三是不斷深化農產品流通體制市場化改革，優化流通環節，削弱農產品價格波動對國內物價的影響；四是不斷完善農產品市場體系以及農產品價格的監測、預警和應對機制。加強對市場的監控，重視農產品價格對通貨膨脹的傳導作用；五是要管理控制好當前農產品被炒作的市場風險，避免引發更大范圍的哄抬物價等行為。

[1]聶勇.后金融危機時期我國農產品價格與通貨膨脹的實證分析[J].農業經濟，2012，(1).

[2]莊巖.農產品價格波動的通貨膨脹效應分析[J].農業經濟，2012，(7).

[3]花秋玲，薛緋，周艷.通貨膨脹影響因素的實證研究[J].經濟問題，2012，(8).

[4]姚壽福.我國農產品批發價格指數與CPI協整關系分析[J].經濟體制改革，2012，(1).

[5]王上銘.農產品價格上漲與通脹因果關系的實證研究——基于SUR模型和GIRF方法的組合研究[J].經濟數學，2013，(12).

[6]王琴英.我國農產品價格預期對通貨膨脹影響的實證分析[J].價格理論與實踐，2011，(4).

[7]顧國達，方晨靚.農產品價格波動的國內傳導路徑及其非對稱性研究[J].農業技術經濟，2011,（3）.

[8]賈杉.國際農產品價格波動對中國通貨膨脹的影響研究[J].江西農業大學學報(社會科學版)，2011,（3）.

[9]Paulsen,J.Order Determination of Multivariate Autoregressivetime Series with Unit Roots[J].Journal of Time Series Analysis,1984,(5).