中國農產品價格波動對經濟增長影響的實證研究

羅永恒

（湖南農業大學經濟學院，湖南長沙 410128）＊

一、問題提出與文獻綜述

價格受商品供求關系的影響，圍繞價值上下波動。供求關系發生變化時，商品的價格也發生變化。也就是說價格具有波動性。農產品價格波動在中國現在的經濟條件下非常頻繁。由于農產品價格的波動會影響到農民對農產品未來預期價格，而這種預期會導致經濟的波動。一旦農產品價格發生波動，就會影響到整個國民經濟的發展。所以，研究農產品價格傳遞效應對于國民經濟發展研究具有重要的意義。

根據價格理論，價格的傳導分為順向傳導和逆向傳導兩種。產業鏈中處于產業鏈上游產品的價格上升會使中下游產品的生產成本增加，并最終引起居民消費物價指數上升，則可能引發GDP上漲。這種價格傳導過程稱為順向傳導。相反，如果消費品市場供不應求，則有可能使得居民消費物價指數上升從而引發GDP上漲，此時也可能出現中上游產業的產品供不應求從而價格上升的現象，將這個傳導過程稱為價格的逆向傳導。農產品是一種初級產品。處于產業鏈上游，它的價格波動會直接或間接體現到經濟增長上。

近年來，西方學者對價格傳導問題的研究主要涉及非對稱價格（A symmetry price）的傳導、加工工序階段（Processing stage）之間的價格傳導［1］、國際市場價格傳導、證券市場價格傳導等等。

國內學者對我國價格傳導問題的研究也比較多，如顧海濱等對價格傳導機制的實證分析表明：上游產品價格向下游產品價格傳導的時滯大概需要1年時間，而下游產品價格向上游產品價格傳導則比較迅速［2］。劉浩瀾的定量分析表明，上游產品價格向中游產品價格傳導時滯是1個月左右，而中游產品價格向下游產品價格傳導時滯是3個月左右［3］。袁闖對我國產業間價格傳導的機制進行研究，得到結論是順向價格傳導機制在傳導環節出現阻滯，而逆向價格傳導機制則比較順暢［4］。劉勇運用VAR方法研究通貨膨脹、農產品價格、經濟增長互相之間的影響［6］。石曉烽運用向量誤差修正模型對中國石油消費與經濟增長關系進行了實證研究。研究結果表明中國石油消費已經對促進經濟增長具有顯著的影響。李麗敏分析了吉林省經濟增長的影響因素，認為在推動吉林省GDP增長的各因素中，第三產業的影響最大，工業次之，固定資產投資影響最弱且表現出了負相關的情況［5］。王秀清指出，農產品價格上漲對全國物價總水平的影響程度呈現明顯的下降趨勢。1%的農產品價格上漲，在1981年將會導致全國物價總水平上漲0．4%，而在2000年，這一影響程度下降到0．2%。［7］

本文試圖從宏觀角度，運用VAR模型分析農產品價格波動在第一產業、第二產業和第三產業中間的傳導效應。

二、數據來源

本數據來源于中國統計年鑒2011和中國國家統計局網站。數據采用年度數據，數據窗口為1979年至2010年。

為了研究方便本研究所有數據均是通過一定處理，首先數據是以不變價格進行計算，在計算指數值時是以1978年＝100作為基準。用GPIFP0代表農產品生產價格指數。按照傳統產業分類方法把我國產業分為第一產業，第二產業和第三產業。為了更好地描述農產品價格波動對中國不同產業的影響，選用相應的指標進行分析，其中第一產業采用國內生產總值指數GDP1I，第二產業采用國內生產總值指數GDP2I，第三產業采用國內生產總值指數GDP3I。同時為了更好地反映中國農業經濟的發展現狀，用第一產業總值占國內生產總值比率來反映這個狀況，目的是更好地研究農產品價格波動對中國經濟的影響。

三、實證檢驗

（一）VAR模型估計

通過研究，發現第一產業總值占國內生產總值比率這個指標在模型建立過程中并不顯著，所以在建模時候剔除掉這個變量。同時經過研究發現可以建立一個VAR模型，該模型包含2個內生變量：農產品生產價格指數GPIFP0、其中第一產業采用國內生產總值指數GDP1I、第二產業采用國內生產總值指數GDP2；包含一個外生變量第三產業采用國內生產總值指數GDP3I。即建立如下模型：

應用Eviews6．0對模型（1）進行估計。通過模型的特征根檢驗，得到兩個穩定的VAR模型，分析結果如表1。

根據AIC準則和SC準則，選擇滯后2階的VAR模型。

表1 單位根檢驗結果

因此本文建立滯后2階的VAR模型如下：

運用對數似然統計量、AIC準則和SC準則等，從統計檢驗結果來看，模型的整體效果較理想。

（二）VAR模型的一般分析

（1）因果關系檢驗。根據檢驗結果模型是穩定的，可以對VAR模型估計結果進行Granger因果關系檢驗。

對于內生變量GPIFP0，其相對于內生變量GDP1I的χ2＝1．10782，相應的概率值P＝0．5747，大于10%的顯著性水平，因此不能拒絕該原假設，即可以認為“GDP1I不是引起GPIFP0變化的Granger原因”，記為GDP1I→GPIFP0。類似分析得到GDP2I是引起GPIFP0變化的Granger原因，記為GDP2I→GPIFP0。

對于內生變量GDP1I，其相對于內生變量GPIFP0的χ2＝0．6045，相應的概率值P＝0．7391，大于10%的檢驗水平，因此不能拒絕該原假設，即可以認為“GPIFP0不是引起GDP1I變化的Granger原因”，記為GPIFP0→GDP1I。同理，“GDP2I不是引起GDP1I變化的Granger原因”，記為GDP2I→GDP1I。

對于內生變量GDP2I，其相對于內生變量GPIFP0的χ2＝3．5305，相應的概率值P＝0．1711，大于10%的檢驗水平，因此不能拒絕該原假設，即可以認為“GPIFP0不是引起GDP2I變化的Grang－er原因”，記為GPIFP0→GDP2I。同理，“GDP1I不是引起GDP2I變化的Granger原因”，記為GDP1I→GDP2I。

（2）滯后排除檢驗。根據模型（2）給出被估計的VAR模型的滯后排除檢驗結果見表2。

表2 VAR模型的滯后排除檢驗結果

對變量GPIFP0和Lag1（第一階滯后）所在的元素進行分析，χ2值＝75．8244，相應的概率值P非常小，從而說明在VAR模型的GPIFP0方程中，所有的第1階滯后內生變量是聯合顯著的。Lag1和Joint所在的元素的χ2值＝145．2456，相應的P值非常小，從而說明在VAR模型（即三個方程）中所有的第一階滯后內生變量是聯合顯著的。

同樣分析得到，VAR模型中在第二階滯后情況下，VAR模型只有兩個方程其聯合檢驗是顯著的，對于GDP1I對應的方程聯合檢驗不顯著。但是模型整體上Joint所在的元素的χ2值＝39．3676，相應的概率值P非常小，整體上來看是聯合顯著的。

（3）脈沖響應函數

在進行脈沖響應函數分析之前，檢查VAR模型3個方程回歸殘差之間的相關系數。

經檢驗GDP1I方程的殘差和GPIFP0方程、GDP2I方程回歸殘差之間的相關系數分別為－0．09088、－0．009969，這說明這些回歸方程的殘差之間存在比較小相關。GPIFP0方程的殘差與GDP2I方程回歸殘差之間的相關系數為0．5081，表明這兩個方程的殘差之間存在一定的相關。

然后進行脈沖響應分析。對于模型（2），分別對不同變量分析其影響。

首先分析GPIFP0變量的影響，見圖1。

圖1 GPIFP0脈沖分析

從圖1可以看出，農產品價格指數波動對于自身的一個標準差新息立即做出了響應，這種響應大約在30左右，在第二期響應達到最大（大約為40）且正向的。之后農產品價格的響應迅速減少，到第8期左右基本趨向于0。但是在第10—20期，有較小的負向響應，但隨后又趨向于0。

GDP1I對農產品價格擾動立即做出了反應，第一期響應大約為－0．2左右，在第二期左右達到最大（大約0．5）。之后GDP1I對農產品價格的響應迅速趨向于0。從脈沖響應來看，第一產業國內生產總值對農產品價格的沖擊影響較弱。

GDP2I對農產品價格擾動立即做出了反應，第一期響應大約為10，之后這種沖擊對農產品價格的影響逐漸減少，到第2期響應大約為2，隨后有發生響應邊大的情況，到第5期之后，這種響應緩慢減少，到第15期左右，基本趨向于0，在隨后的幾期當中雖然產生較微小的負向沖擊，但總的來是可以近似認為沖擊為0。

然后分析變量GDP1I的影響，見圖2。

從圖2可知，農產品價格對GDP1I擾動短期反應不明顯，只有較少的沖擊，但是卻產生了長期影響，其影響在第10年后才開始顯現出來。但即使如此，這種沖擊仍然比較小。

GDP1I對自身立即做出了響應，第一期的響應值為4，隨后在第五期達到最大（大約5），然后開始緩慢減少。從圖形來看，可以認為GDP1I對自身的影響是持續的、長久的，但是這種影響并不是太大。

圖2 GDP1I脈沖分析

GDP2I對GDP1I擾動迅速做出了響應，第一期的響應為0，第三期達到最到（大約10），隨后，GDP2I對GDP1I擾動響應有所下降，到第7齊左右響應為0。然后GDP2I對GDP1I擾動響應為負，到第25期基本趨向與0。

第三分析變量GDP2I的影響，見圖3。

圖3 GDP2I脈沖分析

從圖3可以發現，GDP2I擾動影響比較明顯。GPIFP0對GDP2I擾動立即做出了反應。在第一期為0，到第2期左右達到最大（大約10），且是正向的。在第五期趨向于0，之后GPIFP0對GDP2I擾動的響應有所下降，到第8期左右達到最?。ù蠹s－20），隨后開始趨向于0，在第16期響應為0。在隨后又產生一個長期的正向較小的響應。從圖形上來看，GPIFP0對GDP2I擾動的反應類似于一個周期增大、幅度衰減的正弦波形。

GDP1I對GDP2I擾動立即做出了反應，但是比較微弱，即使是在第2期左右達到最大，其響應仍然只是1左右。隨后又趨向于0。從圖形的特點來看，可以認為第二產業的波動影響很難對第一產業產生大的沖擊。而這個結論跟我國農業經濟發展與工業經濟發展的現狀較吻合。

但是分析GDP2I對自身的擾動發現，GDP2I對自自身一個標準差新息立即做出響應。在第一期，GDP2I的這種響應大約18，之后在第二期左右達到最大（大約21）。之后這種沖擊對GDP2I的影響逐漸減少。到第10期基本趨向于0。從第11期至第22期，GDP2I的變化又趨向于0。

四、結 論

本文基于向量自回歸模型，利用格蘭杰因果關系檢驗對中國農產品價格波動與經濟增長之間的關系和因果方向進行了實證研究。得到以下結論：

（1）農產品價格波動在不同產業的經濟增長中表現不一樣，其中第一產業和第二產業是作為內生變量進入VAR模型，而第三產業是作為外生變量進入VAR模型。

（2）格蘭杰因果關系檢驗結論表明：農產品價格波動對第一產業和第二產業的順向傳遞不明顯；第一產業對農產品價格波動逆向傳遞不明顯；第二產業對農產品價格波動逆向傳遞明顯；同時也發現第一產業和第二產業之間的相互影響也比較小。

（3）脈沖分析結論。農產品價格指數波動對于自身的一個標準差新息立即做出了響應，GDP1I對農產品價格擾動立即做出了反應，第一產業國內生產總值對農產品價格的沖擊影響較弱。GDP2I對農產品價格擾動立即做出了反應，而且響應比較大。

農產品價格對GDP1I擾動短期反應不明顯，只有較少的沖擊，但是卻產生了長期影響。GDP1I對自身立即做出了響應，可以認為GDP1I對自身的影響是持續的、長久的，但是這種影響并不是太大。GDP2I對GDP1I擾動迅速做出了響應，但是不明顯。

GDP2I擾動影響比較明顯。GPIFP0對GDP2I擾動立即做出了反應。GDP1I對GDP2I擾動立即做出了反應，但是比較微弱，可以認為第二產業的波動影響很難對第一產業產生大的沖擊。而這個結論跟我國農業經濟發展與工業經濟發展的現狀較吻合［10］。但是分析GDP2I對自身的擾動發現，GDP2I對自自身一個標準差新息立即做出響應，而且這種響應很明顯。

總之，農產品價格的波動對經濟增長帶來了一定的影響，這種影響在不同的產業中的表現不一樣，也對不同產業的經濟增長帶來了不同的沖擊。至于其中的沖擊機理和沖擊效應都待于更進一步的研究。

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［4］袁闖，李松齡，基于VAR的我國產業間價格傳導實證分析［J］．財經理論與實踐，2009，30（160）：86－89．

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