我國稻谷市場整合測度及非對稱價格傳導機制研究

陳 飛，王 娟

（東北財經大學 數學與數量經濟學院；經濟計量與預測研究中心，大連 116025）

0 引言

改革開放以來，在農業幾次大規模戰略性結構調整背景下，我國糧食生產的空間布局發生了根本性變化，主要糧食作物的生產開始由劣勢產區向優勢產區轉移，并由分散生產模式向區域集中生產模式轉變。一方面，糧食生產的區域集中有利于發揮區域資源整合優勢、自然地理條件優勢和技術進步優勢，并提高國家整體糧食生產能力。另一方面，主產區和主銷區間糧食供需不平衡容易引發區域糧食價格的高頻率、大幅度波動，進而導致整體經濟效率和農民收入損失。逐步消除糧食市場的地方割據、建立全國統一的糧食市場體系，是解決這一矛盾的基礎和前提。因此，現階段測度我國糧食市場整合程度、市場間價格傳導機制，并分析市場整合的影響因素，能夠為政府制定政策完善糧食市場體系提供經驗和理論支持，具有重要現實意義。

隨著我國糧食生產的區域集中不斷加強，以及糧食市場體系的快速發展，區域糧食市場間的價格傳導過程更為復雜多變。因此，有必要對現階段我國糧食市場的空間整合程度，以及整合市場間的價格傳導機制進行更為細致的檢驗和描述。

1 市場整合與非對稱價格響應機制研究的理論框架

市場整合測定主要是通過考察市場價格變動關系來進行的，其研究方法大致分為四種：相關分析法、Ravallion模型法、協整分析法和對等邊界模型法。本文以協整分析方法為基礎，并考慮到市場價格對沖擊響應的非對稱特征，利用Enders and Siklos（2001）提出的門限自回歸模型，構建稻谷市場整合測度以及非對稱價格傳導機制研究的理論框架[1]。

1.1 測度市場整合的協整分析方法

協整分析方法建立在一價定律基礎之上。該理論假設如果市場是整合的，那么兩個市場間的價格差就等于兩市場間的交易成本。一個市場的價格變化將在一對一的基礎上向另一個市場傳播，經過一段調整過程后，兩個市場價格序列會趨于長期均衡關系。利用方程（1）描述兩市場價格序列間的影響關系：

其中，Pt為進口地區商品價格，為出口地區商品價格，系數π0為交易成本，π1用來衡量價格傳遞效應，且0＜π1＜1，ut為擾動項。如果方程（1）滿足下列條件：①序列Pt和同階單整；②基于方程（1）估計的殘差序列平穩。則該模型描述了兩變量之間的一種“長期均衡”關系，即兩市場是整合的。上述檢驗方法稱為擴展的Engle和Granger檢驗（簡記為AEG檢驗）。

但實際經濟數據一般是由“非均衡過程”組成，需要利用數據的動態非均衡過程來逼近長期均衡關系。建立誤差修正模型（ECM），描述價格偏離向長期均衡關系的趨同過程。

其中，ΔPt和分別是Pt和的一階差分，m和n為滯后階數，εt-1為方程（1）的殘差序列滯后值，稱為誤差修正項。如果兩市場間價格序列是協整的，那么εt-1的系數（稱為調整系數）為負且統計顯著。調整系數α1的絕對值越大，價格偏差向長期均衡的調整速度越快。然而，這種調整過程是建立在價格調整機制為線性與對稱性假設基礎之上的，存在很多因素會造成市場價格調整過程的非對稱性。

1.2 基于價格非對稱響應的協整分析模型

本文采用Balke and Fomby（1997）提出的兩階段方法來描述兩市場間價格序列的影響機制[2]。首先，基于市場價格傳導機制的線性和對稱性假設，利用Engle and Granger（1987）協整分析方法構建市場間價格序列的長期協整關系，給出兩市場間是否具有整合關系的檢驗結果[3]。然后，再假定價格之間存在非對稱沖擊響應，并利用Enders and Siklos（2001）方法進一步驗證兩市場間價格的非對稱沖擊響應機制。

與對稱協整檢驗模型不同，Enders and Siklos（2001）提出的門限自回歸（TAR）模型可用于非對稱調整過程檢驗。TAR模型根據變量值大于或小于門限值（s），允許該變量顯示出不同情況的變化。模型的規范形式由式（3）和式（4）共同給出：

其中，εt為式（1）中的殘差序列，It為如下形式的示性函數：

其中，s為門限值，ηt為獨立同分布的擾動項。式（3）和（4）的設定是假設價格調整速度取決于上期價格偏差與門限值的大小關系。若εt-1≥s，稱為正價格偏差，表示進口地區價格高于由門限值所確定的長期均衡值，價格調整速度為ρ1。若εt-1＜s，稱為正價格偏差，表示進口地區價格低于長期均衡值，價格調整速度為ρ2。

另外，方程（3）中的擾動項ηt可能不是白噪聲，為保證其近似于白噪聲，Enders和Siklos在該方程中加入了Δεt的滯后項，方程（3）可改寫為：

其中，p為自回歸模型的滯后階數。方程（5）能夠保證擾動項ηt不存在序列相關。

加入非對稱價格調整機制，則式（2）所示的誤差修正模型可改寫為：

根據門限值的取值不同，本文分兩種情況討論TAR模型的估計問題。情況1：門限值等于零；情況2：門限值未知，其值由模型內生確定。

情況1：s=0

非對稱協整檢驗的基本步驟可表述為：第一，估計方程（1），并獲得殘差序列εt。第二，設定示性函數（4）中的s=0，并估計方程（3）。第三，構造檢驗統計量，分別為零假設：ρ1=0以及零假設：ρ2=0所對應的t-統計量，記兩者中較大的為t-Max，較小的為t-Min1；聯合檢驗：ρ1=ρ2=0所對應的F-統計量。第四，將t-Max和F值分別與各自的臨界值進行比較，如果t-Max統計量值小于其臨界值，或者F值大于其臨界值，表明存在非對稱協整關系。需要注意的是，只有當ρ1和ρ2的系數均為負時，模型才是收斂的。根據Enders和Siklos的研究，當模型收斂時F-統計量的檢驗效果要優于t-Max統計量。最后，對殘差進行自相關診斷檢驗，以確定εt的設定是否合理，如果殘差是自相關的，需要進一步估計方程（5）。

情況2：s未知

在實際應用中，直接設定門限值s=0可能會導致模型設定誤差，因此需要連同ρ1和ρ2一起估計門限值s。Chan（1993）給出了一種門限值估計方法，簡單來說，就是利用使得模型（3）的誤差平方和最小的那個特定殘差值εt作為門限值[4]。其具體過程可表述為，首先估計方程（1），將得到的殘差序列{εt}從小到大排列，并去掉最低和最高的15%個殘差。其次，假設剩余的70%個殘差都是可能的門限值s，針對每一個殘差分別估計方程（3），并獲得其誤差平方和，共獲得70%樣本數量的誤差平方和。然后取使得誤差平方和最小的殘差值εt為門限值。在得到門限值后，分析t-Max和F-統計量的過程與情況1相同。

2 我國稻谷市場整合程度及變動特征分析

2.1 基于變異系數測度稻谷市場整合

描述市場整合程度的一種直觀方法是計算市場價格變異系數，該系數可用來衡量市場間價格的分散程度。變異系數的值越大表明市場整合程度越弱，反之，變異系數值的越小表明市場整合程度越強。其計算方法是用不同市場價格的標準差除以各個市場的平均價格，如果所有市場上的稻谷價格相同，標準差為零，那么變異系數值也為零，此時市場是完全整合的。考慮到數據的可獲得性及研究結果的代表性，本文選取20個省份市場作為研究對象，其中包括12個糧食主產區：河南、江蘇、江西、湖北、四川、安徽、黑龍江、吉林、遼寧、河南、山東和河北；4個糧食的主銷區：廣東、浙江、福建和海南；以及4個與糧食主產區地理位置臨近省份：廣西、云南、貴州和陜西。我國稻谷市場價格變異系數的變動特征由圖1給出。

圖1 我國稻谷市場價格變異系數

總的來看，稻谷市場價格變異系數值呈現出持續下降的變動趨勢，表明隨著經濟體制改革和糧食市場體系的不斷完善，我國稻谷市場整合程度在逐漸增強。全部變動過程大致可以劃分為三個階段：第一階段（1987～1991年）稻谷市場整合程度弱，價格變異系數均值約為0.228。在此階段，糧食經營多數由國營部門所壟斷，多渠道經營部分剛剛開始起步，再加上地區封鎖和不利的交通運輸環境，導致稻谷的區域流動性差，各地區市場間稻谷價格的差異較大。第二階段（1992～2003年）稻谷市場整合程度有所增強，價格變異系數的平均值約為0.127。上世紀90年代初，在鄭州開辦第一個中央糧食批發市場以來，安徽、江西、湖北、吉林和黑龍江等糧食主產省的地方政府，也大體按照鄭州糧食批發市場的模式結合本地情況建立大米或糧油批發市場。這對打破地區間封鎖，完善市場運行機制，搞活糧食流通，發揮宏觀調控職能，穩定糧食市場價格起到了積極推動作用。第三階段（2004～2012年）稻谷市場整合程度明顯增強，價格變異系數均值進一步下降到0.085。這一方面歸因于我國糧食市場體系的完善和政府調控，另一方面也歸因于我國糧食物流設施建設取得了較大成績，主要包括糧食物流網絡建設、糧食運輸方式改進及糧食物流信息技術發展。

隨著各地區市場間稻谷價格波動趨于穩定，價格變異系數將逐漸降低，這作為市場整合程度提高的一個標志是極具吸引力的一種解釋。然而Ravallion（1986）指出，如果不同市場價格是由獨立同分布的過程生成，那么僅從這種結果中無法推斷出各市場間是否真正具有內在聯系[5]。因此，價格變異系數僅為我們提供了稻谷市場整合的概略性描述，為有效驗證我國稻谷市場的整合程度，還需要單獨分析兩兩市場間的價格變動規律。

2.2 基于協整分析法測度稻谷市場整合

為保證結果的穩健性，本文進一步利用式（1）給出的AEG協整檢驗方法，對我國20個省份稻谷市場的整合情況及變動特征進行研究。結合3.1節的分析結果，將整個樣本期間劃分為三個不同階段：1987～1991年、1992～2003年、2004～2012年。針對每一個樣本期間，分別以我國12個糧食主產省份為中心市場，通過考察中心市場稻谷價格變動對其他市場價格的影響，進而給出兩市場是否存在長期協整關系（市場整合）的檢驗結果，共進行12×19=228組市場間的協整關系檢驗。三個樣本期間，則需要進行228×3=684組協整關系檢驗。

表1 不同樣本期內與中心市場整合的市場個數（顯著性水平為5%）

表1中協整檢驗的匯總結果顯示，我國稻谷市場的整合程度在穩步上升。其中，1987～1991年期間，整合的市場組數為56，約占市場組總數的24.6%；到1992～2003年期間，整合市場組的個數上升到88，約占總數的38.6%；2004～2012年期間，我國稻谷市場整合程度快速上升，整合市場組的個數增加到171，占市場組總數的3/4左右。上述結果與基于變異系數方法測度的稻谷市場整合情況相符。觀察每個中心市場和其他市場的整合情況，發現其變動特征與全國總的變動趨勢基本一致（除江蘇在1992～2003年間，與其他市場的整合程度變弱）。另外，遼寧、山東、河北三省與其他市場間的整合程度提高較快，這可能與三省為沿海省份有關，海上運輸在一定程度上增強其運輸能力，從而加強了遼寧、山東、河北三省與其他省份間的貿易聯系。

3 整合市場間的非對稱價格響應機制研究

為更為細致地分析整合市場的非對稱價格響應機制，本文選取稻谷產量最高省份（湖南）1作為中心市場。地方市場的選擇依據三條標準：一是糧食主銷區，二是經濟發達省份，三是距離湖南省地理位置較近。符合條件的地方市場包括廣東、福建、浙江和海南四省份。因此，本節的主要工作是考察湖南省稻谷市場價格波動對廣東、福建、浙江和海南稻谷價格變動的影響機制。

3.1 長期協整關系檢驗

為研究中心市場（湖南）對地方市場（廣東、福建、浙江和海南）的價格影響機制，需要先考察兩市場間稻谷價格序列是否具有協整關系。ADF單位根檢驗結果顯示湖南、廣東、福建、浙江和海南稻谷價格序列均為一階單整序列。進一步基于AEG協整檢驗和Johansen協整檢驗，考察四對市場之間稻谷價格序列的長期協整關系。協整檢驗結果由表2給出。

表2 四對市場稻谷價格關系的協整檢驗結果（1987～2012年）

表2中的協整檢驗結果顯示，在四對市場之中有三對市場（湖南和廣東、湖南和福建、湖南和浙江）的稻谷價格序列間存在長期穩定的協整關系，而湖南和海南兩市場間價格序列的長期協整關系并不穩定（雖然λ-max統計量是統計顯著的，但跡統計量和AEG協整統計量并不顯著）。總的來看，我國區域稻谷市場整合程度較高，尤其對于地理位置鄰近區域的情況更是如此，當中心市場價格變動時會導致地方市場價格基本同步變動。湖南和海南兩市場間價格序列協整關系不穩定的原因可能是，湖南向海南跨省出口稻谷，需要使用鐵路和海路聯運方式，而我國海上運輸發展較慢，海運比例偏低且運輸成本高，是制約兩省運輸數量的主要“瓶頸”。

3.2 對稱價格響應機制

對于具有長期協整關系的三對市場（湖南和廣東、湖南和福建、湖南和浙江），本文進一步建立對稱形式的誤差修正模型，分析中心市場價格波動對地方市場價格變動的長期影響和短期沖擊。基于式（1）和式（2），三對市場間價格序列影響的長期方程和短期方程由表3給出。

表3 三對市場稻谷價格影響關系的長期方程和短期方程

在表3中，模型（1）用來描述湖南稻谷市場價格變動對廣東稻谷市場價格變動的長期和短期影響，模型（2）用來描述湖南和福建市場間的價格影響關系，模型（3）用來描述湖南和浙江市場間的價格影響關系。比較三個長期方程，我們發現湖南和浙江市場間的交易成本（π0對應的系數）明顯偏高5.050；兩市場整合程度相對較弱，價格傳遞系數為0.582，表示湖南稻谷市場價格增加1個單位會引起浙江稻谷價格增加0.582個單位。觀察三個短期方程，發現各方程的調整系數（εt-1的系數）均為負且統計顯著，表明當外部沖擊引起價格偏離長期均衡水平時，交易商會做出響應，以使得價格回歸長期均衡值。另外，中心市場同期價格波動（）對地方市場價格波動具有顯著正向影響，但滯后項系數多數統計不顯著，說明價格波動不存在滯后傳遞效應。

3.3 非對稱價格響應機制

表3中的結果顯示湖南與廣東、福建及浙江三地方市場間價格序列存在長期協整關系，但上述結論建立在假設價格調整機制是對稱線性的。而最近的研究發現（Issa and Mahamane，2010），經典對稱協整模型在很多情況下并不適用。由于價格變化對需求和供給的反應可能是不對稱的，價格接受地區的價格變動也可能會與價格來源地區有所不同，尤其是存在外部干擾因素的情況下，比如不完全競爭、庫存積累和菜單成本等。因此，本文進一步假設價格調整機制是非對稱的，利用門限自回歸模型（TAR）分為兩種情況討論：門限值為零與門限值未知。考慮到非對稱檢驗模型（3）中可能存在殘差自相關問題，估計由式（5）給出的門限自回歸模型，結果由表4給出。

表4中的結果顯示，當設定門限值s=0時，三個模型的正負價格調整系數ρ1和ρ2均為負且統計顯著，表明三個模型均收斂。此時，利用原假設H0:ρ1=ρ2=0對應的F統計量檢驗兩市場間是否存在協整關系。模型（a）對應的F統計量值為9.128，在1%顯著水平下大于臨界值，模型（b）的F統計量值為5.382，在1%水平下大于臨界值，模型（c）的F統計量值為4.525，在5%水平下大于臨界值，表明三對市場價格序列間均存在長期協整關系。原假設H0:ρ1=ρ2用來檢驗正負價格調整系數ρ1和ρ2是否相同，其檢驗統計量用Φ來表示。模型（a）的Φ統計量值為3.730，在10%水平下拒絕原假設，表明廣東市場對正負價格沖擊的調整速度顯著不同，其中，正負價格偏差調整系數分別為ρ1=-0.284和ρ2=-0.561。由于ρ1的絕對值要小于ρ2的絕對值，表明當廣東稻谷市場價格高于均衡價格時（即存在正的價格偏差），價格向均衡價格調整的速度較慢；而但市場價格低于均衡價格時，價格向均衡價格調整的速度較快。模型（b）的Φ統計量為0.224，不能拒絕原假設，表明福建市場對正負價格沖擊的調整速度無顯著差異。同樣，模型（c）的Φ統計量值為0.115，無法拒絕原假設，表明浙江市場對正負價格沖擊的調整速度亦無差異。

表4 三對市場稻谷價格關系的Siklos&Enders非對稱協整檢驗結果

當設定門限值s未知時，首先需要利用AIC值確定合理門限值，三個模型所對應的門限值分別為6.127、3.258和12.263，然后在此門限值下重新估計方程（5）。對于模型（a）而言，正負價格調整系數均為負且統計顯著，且原假設H0:ρ1=ρ2=0對應的F統計量值為14.640，在1%顯著水平下大于臨界值，表明這湖南與廣東市場價格序列間存在長期協整關系。Φ統計量值為13.303，在1%水平下拒絕原假設，即正負價格偏差調整速度顯著不同。雖然對于s=0和s未知兩種情況均顯示廣東對湖南市場價格沖擊存在非對稱價格調整機制，但根據AIC信息量最小原則，更傾向于選擇s=6.127門限值情況下的非對稱協整模型。并且，s=6.127時的正價格調整系數（ρ1=-0.050）絕對值要低于s=0時的正價格調整系數絕對值，而負價格調整系數（ρ2=-0.607）絕對值要高于s=0時的負價格調整系數絕對值。對于模型（b），正負價格調整系數均為負且統計顯著，原假設H0:ρ1=ρ2=0對應的F統計量值為7.634，在1%水平下大于臨界值，Φ統計量值為4.302，在5%水平下拒絕原假設，表明當設定s=3.258時正負價格偏差調整速度顯著不同，即福建市場存在非對稱價格調整機制。對于模型（c），由于Φ統計量為0.606，無法拒絕正負價格調整速度相同的原假設。因此，即使當設定門限值未知時，浙江市場仍顯示出對稱價格調整機制。

綜合考慮本文的實證結果，發現我國東南部地區稻谷市場（中心市場為湖南，地方市場包括廣東、福建、浙江和海南）的價格影響機制呈現多種模式：①湖南與海南市場稻谷價格序列不存在長期協整關系，而湖南與廣東、福建、浙江市場價格序列存在長期協整關系；②浙江對湖南市場價格沖擊呈現出對稱價格調整機制；③廣東對湖南市場價格沖擊呈現明顯的非對稱價格調整機制；④福建對湖南市場價格沖擊也呈現出非對稱價格調整機制，但只有當地方市場價格高于均衡價格一定水平時（s=3.258），這種非對稱影響機制才能夠顯現出來。⑤對于存在非對稱價格調整機制市場，正價格偏差調整速度要明顯慢于負價格偏差調整速度，說明地方市場力量更傾向于保持糧價在高位運行。總的來說，我國區域稻谷市場整合程度在快速提高，但仍然存在許多因素導致地方市場價格波動與中心市場并不一致。這對于穩定糧食價格、正確形成糧價預期、促進糧食市場發育、提高市場運行效率乃至保障國家糧食安全均具有顯著的不利影響。

4 結論

本文基于協整檢驗理論和門限自回歸模型，利用1987～2012年省份稻谷價格季度數據研究我國稻谷市場的空間整合模式。實證結果表明，在整個樣本期內我國稻谷市場的空間整合程度正在不斷增強，2004～2012年間整合市場組數達到全部市場組的3/4左右。但由于受市場力量、運輸能力等因素影響，中心市場價格波動對地方市場價格變動的影響呈現多種模式：第一，市場整合程度弱，兩市場價格序列間的協整關系不穩定（如湖南與海南市場）；第二，市場整合程度較強，兩市場價格序列間存在協整關系以及非對稱價格傳導機制（如湖南與廣東市場）；第三，市場整合程度強，兩市場價格序列間存在協整關系與對稱價格傳導機制（如湖南與浙江市場）。另外，非對稱協整檢驗結果顯示，市場對負價格偏差調整速度要明顯快于正價格偏差調整速度。即當稻谷價格較低時，進口地區市場力量會盡快地提高價格；而當價格較高時，市場力量會保持稻谷價格在高位運行一段時期，以追求更多的利潤，然后再緩慢向均衡價格調整。

[1]Enders W，Siklos P L.Cointegration and Threshold Adjustment[J].Journal of Business and Economic Statistics,2001,19(2).

[2]Balke N S,Fomby T B.Threshold Cointegration[J].International Economic Review,1997,(38).

[3]Engle R F,Granger C W J.Cointegration and Error Correction:Representation,Estimation,and Testing[J].Econometrica,1987,(55).

[4]Chan K S.Consistency and Limiting Distribution of the Least Squares Estimator of a Threshold Autoregressive Model[J].The Annals of Statistics,1993,（21）.

[5]Ravallion M.Testing Market Integration[J].American Journal of Agricultural Economics,1986,（68）.