陜西省糧食價格波動影響因素分析

□文/雷 婧

（西安財經大學統計學院 陜西·西安）

［提要］糧食安全問題至關重要。本文選用陜西省1999～2020年數據作為分析樣本，探討影響陜西省糧食價格波動的因素，通過建立VAR模型，并運用單位根檢驗、格蘭杰因果關系檢驗、脈沖響應函數以及方差分解，對糧食價格波動與各指標之間的關系進行實證分析，結果表明：糧食價格與糧食產量之間存在著雙向格蘭杰因果關系。糧食價格是農業生產資料價格、工業增加值和居民消費價格的單向格蘭杰原因；糧食價格對自身的沖擊響應效果最為顯著，其次是糧食產量；糧食價格受自身和糧食產量、農業生產資料價格的沖擊貢獻較為明顯。VAR模型的穩定性檢驗發現：AR特征根的倒數的模都落在單位圓內，表示VAR模型平穩，說明本文構建的VAR模型具有一定的合理性和科學性。

一、文獻綜述

糧食價格的波動不僅直接影響了國民生計，還影響了國家的安全，經濟、工業化和城市化的發展，在一定程度上對政治的穩定和社會的和諧發展也有所影響。2020年的一場疫情，加之由于經濟迅速發展，導致城市化、工業化的快速發展的弊端也隨之暴露，人們清醒地看到糧食的重要性，無農不穩，無糧則亂，這是一個不爭的事實。自改革開放以來，陜西省的糧食價格發生了很大的變動，為了保障農民種糧的收益，刺激糧農的生產積極性，做好人們的生活保障，有必要對影響陜西省糧食價格波動的因素進行深入研究，從眾多因素中尋找出影響較大的因素，進而提出促進實現陜西省農業政策目標的相關建議，以此來實現陜西省農產品市場的穩定，提高陜西省人民的生活水平，為維護社會的和諧穩定做一些貢獻，而且對陜西省的經濟建設也有很大的幫助。糧食是人類生存以及發展最基本、最重要的前提。糧價與推動城市化進程和現代化發展息息相關。由于工業化和城市化的影響，中國的耕地面積在以每年40萬公頃的速度減少，糧食產量也勢必會受到一定程度的影響。與此同時，數據顯示，隨著中國人口增長和消費提升，糧食價格出現波動，這勢必會對人民的生活、經濟產生影響，甚至影響走向現代化的步伐。研究糧食價格波動的影響因素已經成為學術界和各專家關注的焦點，因此研究陜西省糧食價格波動的影響因素，對于陜西省經濟增長、人民生活水平的提高具有現實意義。

“保糧價就是保民生”。糧價問題一直都是人們關注的重點，對于糧食價格波動的影響因素，近年來國內外的研究數不勝數。楊俊卿（2018）以湖南省為分析樣本，運用2000～2015年16年間的數據，采用蛛網理論、供求理論等對湖南省糧食價格波動的影響因素進行研究，得出了糧食產量與糧食價格互為因果關系，農業生產資料價格、地區生產總值等均是糧食價格的單向格蘭杰原因。王學真、公茂剛、吳石磊（2015）運用供需理論從需求方面發現由經濟增長、工業化增加了石油需求，導致增大了對糧食的需求，造成國際糧價波動。杜麗永、蔡志堅（2014）以小麥為例，從市場需求、供給、金融貿易等方面對影響糧食價格波動的因素展開研究，得出人口增長、生物質能源發展為糧食價格波動主要因素，美元貶值也會刺激糧價波動。羅鋒、姜百臣（2013）基于2000年1月～2011年10月的月度數據，通過構建VAR模型，實證分析廣東糧食價格波動的影響因素，研究表明國際糧食價格較經濟增長因素對糧食價格波動的沖擊效果更明顯。王昕、許平祥、任彥軍（2017）利用VAR模型對國內外糧食價格波動的傳導效應進行研究，實證表明在產業鏈的視角下，世界糧食市場帶動了國內糧價的產業鏈傳導，需求拉動型占主導地位，國際糧食價格與國內產業鏈不同環節價格存在著長期均衡關系。

二、陜西省糧食價格波動影響因素分析

糧食作為一種特殊的商品，具有商品屬性，而根據經濟學中商品的價格理論，我們知道供需關系是影響價格波動的因素，當市場供給大于需求時，商品的價格會下跌；當市場需求大于供給時，商品的價格會上漲。除供求關系之外，國家政策也會影響價格，甚至天氣、節日、地域條件這些人為不可控的因素都會影響到價格的波動，例如，各種節日前，雞蛋的價格會上漲，節日后又趨于正常。因此，從這個角度看，糧食價格波動主要受到糧食市場供給、需求、國家政策以及其他自然因素四個方面的影響。為了深入研究陜西省糧食價格波動的影響因素，本文將從四個視角展開分析。

（一）供給因素。從供給的角度來看，所有可能影響糧食供給的因素最終都會影響價格。糧食價格與糧食產量具有直接相關性，二者存在著密不可分的關系。現有研究對糧食價格波動的供給因素主要表現在糧食產量及成本推動上，本文用農業生產資料價格來反映成本推動因素。因為農業生產資料價格不僅會直接造成糧食價格的波動，還會通過激發農民種糧的積極性，增加糧食作物的收入，從而影響糧食產量，并再次造成糧食價格波動。

（二）需求因素。根據相關理論的觀點，任何商品的市場價格波動都與其供給與需求的平衡相關聯。糧食價格的波動不是一種孤立的經濟現象，它不僅僅受到供給方面所帶來的影響，還受需求拉動的影響。凡是能夠影響糧食需求的因素最終都會影響到價格。就糧食而言，需求層面的因素不僅包括人口、收入、經濟的增長，還包括居民的消費結構，工業化也會導致需求的增加。眾所周知，工業的發展離不開糧食，糧食是工業發展的原料，而且工業的發展在一定程度上會促進經濟增長。

（三）國家政策。除糧食供給與需求的平衡會影響糧食價格的波動幅度之外，還有一部分是國家政策對其的影響。從數據上可以清晰地看到，2004年的糧食價格、糧食產量、農業生產資料價格等都居于較高的位置，這是因為在2004年國家實施糧食直接補貼政策，而且全面取消了農業稅。在新時代發展的背景下，為決戰決勝脫貧攻堅，國家對“三農”的扶持政策逐年增大，其中就包括糧食直補；為夯實農業基礎，穩定糧食生產，2016年5月財政部、農業部發布了《關于全面推進農業“三項補貼”改革工作的通知》，將對糧食種植戶的直接補貼、農作物補貼和對農業資源的綜合補貼結合起來，形成對農業的支持和保護補貼。這一政策無疑減輕了糧農的負擔，激發了農民種糧的積極性，保證了糧食的收益。

（四）其他因素。糧食價格受到眾多復雜因素的影響，除了上文所介紹的之外，還有由自然環境、生物能源、金融投機等諸多因素相互作用、相互影響所帶來的影響。比如不可控的自然災害，2011年底世界范圍內出現了自然災害，中國也不例外，就陜西省而言，農業生產資料價格被提高，以致影響了糧食價格；再比如2020年受新冠肺炎疫情全球蔓延的影響，陜西省糧食進口減少，從而導致糧食價格產生波動；還有金融投機、心理作用等因素對糧食價格波動也會產生影響。

三、實證分析

（一）數據來源與變量處理

1、數據來源。根據以往學者的研究，大多數人采用糧食零售價格指數來衡量糧食價格的變動。因此，本文采用陜西省糧食零售價格指數rgp（單位：%）作為因變量，來表示陜西省糧食價格波動的幅度。根據對陜西省糧食價格波動的影響因素分析，并借鑒其他學者有關糧食價格波動影響因素的研究，本文從供給和需求兩個方面選取影響糧食價格波動的變量，在供給方面，選取糧食產量指數rgq（單位：萬噸）和農業生產資料價格指數rfp（單位：%）作為自變量；在需求方面，選取工業增加值指數gdp（單位：%）和居民消費價格指數cpi（單位：%）作為自變量。本文數據來源于2000～2021年《陜西省統計年鑒》。

2、變量處理。在數據分析之前，對搜集到的糧食產量進行指數化處理，以減小誤差，使結果更加準確，計算方法為本年度糧食產量除以上年度糧食產量，再乘以100，單位為%。

（二）單位根檢驗。如果時間序列數據是不平穩的，對其直接進行線性回歸，根據得到的統計量對模型進行的估計和推斷往往是不正確的，也會使回歸結果失去意義。因此，在建立VAR模型之前必須對序列進行平穩性檢驗，即單位根檢驗。非平穩序列通過d階差分變成平穩序列，稱為d階單整序列。本文采用ADF方法檢驗序列的平穩性，檢驗結果如表1所示。（表1）

表1 變量單位根檢驗一覽表

由表1可知，在5%的顯著性水平下，變量rgp、rgq、rfp、gdp和cpi的單位根檢驗對應的P值大于0.05，不能拒絕原假設，即原序列不平穩，而一階差分序列△rgp、△rgq、△rfp、△gdp、△cpi的單位根檢驗對應的P值小于0.05，拒絕原假設，即一階差分序列平穩。

（三）VAR模型的建立。在建立VAR模型之前，首先需要確定其最優滯后階數，本文采用Eviews軟件中的若干準則確定VAR模型的最優滯后階數，結果如表2所示。（表2）

表2 滯后階數的確定一覽表

根據AIC和SC最小原則，初步選擇建立滯后階數為2的VAR模型，對VAR模型的穩定性進行檢驗。

從圖1中可以看到，單位圓中的點表示的是AR特征根的倒數的模，如果這些點都落在單位圓內表示VAR模型平穩，反之表示VAR模型不平穩。因為只有穩定的VAR模型脈沖響應的結果才是有效的，所以在進行脈沖響應之前需要對VAR模型進行平穩性檢驗。本文建立五個變量滯后2期的VAR模型共有10個特征根，AR Roots Graph的檢驗結果是每個特征根倒數的模都在單位圓內，因此本文建立的VAR模型通過穩定性檢驗，認為模型是穩定的。（圖1）

圖1 VAR模型平穩性檢驗結果圖

（四）格蘭杰因果檢驗。本文采用Eviews10軟件，用糧食產量指數、農業生產資料價格指數、工業增加值指數和居民消費價格指數進行格蘭杰因果關系檢驗，具體檢驗結果如表3所示。（表3）

表3 滯后階數的確定一覽表

結合表3中F值和P值，發現糧食價格rgp與糧食產量rgq均在5%的顯著性水平下拒絕原假設，即糧食產量指數和糧食價格指數互為因果關系，說明糧食產量的前期變化影響著糧食價格的當期變化。同時，糧食價格指數也是農業生產資料價格指數、工業增加值指數和居民消費價格指數的格蘭杰原因，但農業生產資料價格指數、居民消費價格指數和工業增加值指數不構成對糧食價格指數的格蘭杰因果關系。

（五）脈沖響應函數。由于前文檢驗得出建立的VAR模型是穩定的，所以可以分析各因素對糧食價格指數的沖擊效應，具體結果如圖2所示。（圖2）

圖2 各因素對糧食價格指數脈沖響應函數圖

根據圖2可以看到，各因素對rgp的沖擊響應不同，意味著對其影響程度也不同。在第一期，rgp對自身的響應最為明顯，受到自身的沖擊后，糧食價格指數迅速回落到第三期后又開始上升，第四期之后又趨于平穩；rfp變動對rgp的沖擊，第一期到第二期增加達到最大值，第二期到第三期下降，隨之又上升、下降，直到第六期之后才開始平穩性的波動，整體波動比較明顯；rgq變動對rgp的沖擊類似于rgp對自身的沖擊，第一期到第三期急劇下降，隨后上升，直至平穩；gdp變動對rgp的沖擊整體來看和rfp較為相像，但波動幅度不如rfp的大，在第六期之前圍繞0值上下波動，幅度較大，第六期之后趨于平穩；cpi變動對rgp的沖擊呈現出規律性的周期波動，先從第一期到第三期下降，然后增長到第五期后又開始回落，第六期之后逐漸平穩。

（六）方差分解。本文利用Eviews10對糧食價格指數變動的方差分解如表4所示。（表4）

表4 糧食價格指數變動方差分解結果一覽表

由表4可知，糧食價格指數rgp對自身的貢獻在十期中都保持了46%以上的貢獻度，在第一期占到100%，一直到第十期都有46.7%的貢獻度，平均每期的貢獻度為56%左右；糧食產量指數rgq對糧食價格指數的貢獻率也較為明顯，在第二期達到峰值20%，之后其貢獻度有下降的趨勢，但總體一直保持18%左右的貢獻度，直到第十期貢獻度都有17.5%，因此不可以忽視糧食產量波動對糧食價格波動的影響；農業生產資料價格指數rfp對糧食價格波動的影響在所有因素中排在第三位，對糧食價格變動的解釋力度總體呈上升趨勢，從第一期的0%達到第十期的最大21.3%，即在第十期大約21.3%的rgp變動方差由農業生產資料價格指數變動可以解釋；排在第四位的是居民消費價格指數cpi，第十期為最高，貢獻度達到9.7%，平均每一期的貢獻度為6.2%左右；工業增加值指數gdp的貢獻度不大，最高為5.7%，從長期來看，穩定在5.5%左右的解釋水平上，意味著對糧食價格指數的影響較小。

四、對策建議

（一）完善糧食安全政策，保證糧農生產利益。盡量規避糧食價格劇烈波動的風險，保證糧食安全，比如為了防止由于自然災害以及一些自然因素造成人們恐慌性消費，導致糧價上漲，所以國家應該設立糧食庫存警戒線，“存糧如存金”，在允許的范圍內，農戶應該存糧，國家也應該增加一定程度的糧食儲備。

（二）協調糧食市場供需平衡關系，穩定糧食價格。增加糧食供給或者減少其他因素對糧食的需求量來達到供需的平衡，比如通過國家政策增加糧食庫存，或者減少糧食出口，增加糧食進口；當農業生產資料價格上漲時意味著成本增加，這就需要調節糧食需求，來控制農業生產資料價格的波動。

（三）引進農業創新技術，增加糧食產量。需要引進大量的農業創新技術，這對農業現代化的發展有一定的推動作用，因此引進農業創新技術時不可待。