基于VAR模型的吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)的影響因素研究

張正坤

（吉林財(cái)經(jīng)大學(xué)金融學(xué)院，吉林 長(zhǎng)春 130117）

一、引言

“民以食為天。”中國(guó)是人口大國(guó)，十四多億人的吃飯問題是最大的民生問題。黨的十八大以來(lái)，以習(xí)近平總書記為核心的黨中央將糧食安全放在關(guān)鍵位置，提出了“確保谷物基本自給、口糧絕對(duì)安全”的糧食安全新理念。而糧食價(jià)格的穩(wěn)定對(duì)于維護(hù)糧食安全起到重要作用，一旦糧食價(jià)格波動(dòng)勢(shì)必會(huì)對(duì)人們的生產(chǎn)生活產(chǎn)生重要的影響。

吉林省地處中國(guó)東北的中部，是國(guó)家糧食主產(chǎn)區(qū)之一，2019年到2020年連續(xù)兩年糧食總產(chǎn)量保持在750億斤以上，穩(wěn)居全國(guó)第五位。地勢(shì)東南高、西北低，東部為長(zhǎng)白山區(qū)，蘊(yùn)藏著豐富的森林資源。中部為松嫩平原，地勢(shì)平坦，土壤肥沃，是全國(guó)商品糧的集中產(chǎn)區(qū)。西部為草原、濕地生態(tài)區(qū)是部分經(jīng)濟(jì)作物的生產(chǎn)基地。2020年7月22日至24日，習(xí)近平總書記考察吉林期間曾強(qiáng)調(diào)，吉林要把保障糧食安全放在突出位置，毫不放松地抓好糧食生產(chǎn)①。因此，吉林省的糧食價(jià)格的波動(dòng)，不僅關(guān)系著吉林省糧食安全問題，而且會(huì)對(duì)全國(guó)糧食安全產(chǎn)生重要的影響。本文對(duì)吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)問題進(jìn)行研究對(duì)于保證糧食供給、穩(wěn)定吉林省糧食價(jià)格、鼓勵(lì)農(nóng)業(yè)發(fā)展等均具有現(xiàn)實(shí)意義，同時(shí)對(duì)于全國(guó)其他糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食價(jià)格波動(dòng)問題具有借鑒意義。

二、文獻(xiàn)綜述

近幾年來(lái)，糧食價(jià)格的波動(dòng)問題一直是國(guó)內(nèi)學(xué)者研究的熱點(diǎn)問題。徐小童就中國(guó)糧食價(jià)格波動(dòng)的影響因素進(jìn)行分析，通過建立VAR模型進(jìn)行研究，指出糧食價(jià)格本身的滯后性、生產(chǎn)成本的上升是影響國(guó)內(nèi)糧價(jià)波動(dòng)最為顯著的因素[1]。高露運(yùn)用ECM模型對(duì)我國(guó)糧食價(jià)格波動(dòng)的影響因素進(jìn)行研究，指出我國(guó)糧食價(jià)格總體呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，并且國(guó)家政策以及國(guó)際因素對(duì)于糧食價(jià)格的影響顯著，由此建議要進(jìn)一步對(duì)部分農(nóng)產(chǎn)品實(shí)行采購(gòu)與補(bǔ)貼政策，探索糧食價(jià)格機(jī)制，調(diào)整糧食進(jìn)出口量[2]。孫宏業(yè)、柳宜可通過VAR模型對(duì)于內(nèi)蒙古農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格影響因素進(jìn)行分析，從市場(chǎng)、進(jìn)出口、通貨膨脹以及制度因素四個(gè)層面展開，通過研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)和人民幣匯率對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)有負(fù)沖擊效應(yīng)，而城鎮(zhèn)居民可支配收入和糧食產(chǎn)量對(duì)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價(jià)格指數(shù)有正沖擊效應(yīng)[3]。

張曉玲通過建立ECM模型，對(duì)全國(guó)范圍內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格波動(dòng)的影響因素進(jìn)行研究，進(jìn)而得出農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格與糧食產(chǎn)量、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)成本、人口自然增長(zhǎng)率、糧食進(jìn)出口以及貨幣供給量之間存在著長(zhǎng)期穩(wěn)定關(guān)系[4]。張?zhí)K龍通過面板數(shù)據(jù)回歸模型，對(duì)我國(guó)糧食種植面積的影響因素進(jìn)行研究，從而得出糧食價(jià)格指數(shù)、農(nóng)民人均收入、農(nóng)資費(fèi)用以及化肥使用量對(duì)糧食種植面積的影響很顯著，其中糧食價(jià)格指數(shù)和化肥使用量對(duì)糧食種植面積的影響為正，而農(nóng)民人均收入對(duì)糧食的種植面積產(chǎn)生負(fù)向影響[5]。

通過建立VAR模型，楊俊卿發(fā)現(xiàn)糧食產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格等六個(gè)變量與糧食價(jià)格波動(dòng)存在著長(zhǎng)期協(xié)整關(guān)系[6]。王一飛通過回歸分析對(duì)我國(guó)糧食價(jià)格波動(dòng)的影響因素展開研究，發(fā)現(xiàn)國(guó)際糧食價(jià)格與我國(guó)大米和大豆價(jià)格表現(xiàn)為顯著的正向相關(guān)關(guān)系，國(guó)際原油價(jià)格與我國(guó)大米和玉米的價(jià)格表現(xiàn)為負(fù)向相關(guān)關(guān)系，種糧成本與小麥、大米和玉米表現(xiàn)為顯著的正向相關(guān)關(guān)系[7]。

綜上所述，國(guó)內(nèi)各學(xué)者對(duì)于糧食價(jià)格的波動(dòng)運(yùn)用不同的方法展開研究，并根據(jù)所得結(jié)論針對(duì)性地提出了相應(yīng)的政策建議。但部分研究仍有不足之處，首先，多數(shù)文獻(xiàn)在考慮影響糧食價(jià)格的需求因素時(shí)，大多選用人均純收入這一指標(biāo)，而無(wú)法更直接地體現(xiàn)居民的糧食需求。其次，多數(shù)文獻(xiàn)研究全國(guó)范圍內(nèi)的糧食價(jià)格波動(dòng)因素，并據(jù)此給出的建議不能很好地適用于各個(gè)地區(qū)。本文在既有文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，多角度選取影響因素構(gòu)建指標(biāo)體系，選取的指標(biāo)能直接地反映所衡量的因素的變化情況，運(yùn)用VAR模型進(jìn)行實(shí)證分析，針對(duì)吉林省這一糧食主產(chǎn)區(qū)的實(shí)際情況提出建議。

三、數(shù)據(jù)選取

在廣泛參考糧食價(jià)格波動(dòng)的相關(guān)文獻(xiàn)資料的基礎(chǔ)上，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性與代表性，本文選取1995年～2020年吉林省糧食零售價(jià)格指數(shù)來(lái)衡量吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)的情況，作為被解釋變量。同時(shí)從供需、成本、通貨膨脹、政策四個(gè)層面，選擇糧食總產(chǎn)量、糧食播種面積、城鎮(zhèn)居民人均糧食量、農(nóng)村居民人均消費(fèi)糧食量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)以及“三農(nóng)”支出作為解釋變量，詳細(xì)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)因素指標(biāo)體系

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)“三農(nóng)”數(shù)據(jù)庫(kù)，“三農(nóng)”支出是指國(guó)家財(cái)政在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利事務(wù)、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)、農(nóng)村救濟(jì)、農(nóng)業(yè)基本建設(shè)和農(nóng)村科技等方面的支出。從2007年我國(guó)財(cái)政支農(nóng)支出統(tǒng)一采用農(nóng)林水事務(wù)支出這一指標(biāo)來(lái)表示，因此本文2007年后的“三農(nóng)”支出統(tǒng)一采用農(nóng)林水事務(wù)支出數(shù)據(jù)。

如表2所示，糧食零售價(jià)格指數(shù)在1995年～2020年呈顯著的波動(dòng)趨勢(shì)，表明吉林省糧食價(jià)格在此期間內(nèi)呈波動(dòng)的趨勢(shì)。而糧食總產(chǎn)量和糧食播種面積總體上呈上升趨勢(shì)，表明吉林省糧食供給水平穩(wěn)步攀升。城鎮(zhèn)居民人均糧食消費(fèi)量呈上升趨勢(shì)而農(nóng)村居民人均消費(fèi)糧食量呈下降趨勢(shì)，表明由于農(nóng)民生活水平的提高，農(nóng)民對(duì)于飲食的需求更加多樣化，從而對(duì)糧食的需求有所下降。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)呈小幅波動(dòng)的趨勢(shì)，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本并不穩(wěn)定。居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)總體上呈現(xiàn)出上升的趨勢(shì)，表明通貨膨脹在慢慢的加強(qiáng)。而“三農(nóng)”支出呈現(xiàn)顯著的上升趨勢(shì)，由此可見國(guó)家對(duì)于農(nóng)業(yè)的扶持力度正在加大。

表2 1995年～2020年各指標(biāo)數(shù)據(jù)

四、模型選擇

向量自回歸模型（VAR）是由克里斯托弗·西姆斯Christopher Sims）1980年首次提出的一種多變量數(shù)據(jù)分析方法。主要就是用所有當(dāng)期變量對(duì)其若干滯后期變量進(jìn)行回歸，通常用來(lái)預(yù)測(cè)相互聯(lián)系的時(shí)間序列系統(tǒng)和分析隨機(jī)擾動(dòng)對(duì)變量系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)沖擊，解釋各種經(jīng)濟(jì)沖擊對(duì)經(jīng)濟(jì)變量的影響。模型表達(dá)式如下：

式中ty是內(nèi)生變量；yt-1，…，yt-p表示yt的滯后期；xt是外生變量；A1， …，Ap表示yt的待估系數(shù)；B是xt的待估系數(shù)；εt是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

五、實(shí)證分析

1.單位根檢驗(yàn)

為避免出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，本文通過Eviews10軟件，利用ADF檢驗(yàn)方法對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。單位根檢驗(yàn)詳細(xì)結(jié)果如表3所示，原數(shù)據(jù)在95%的置信水平下，吉林省糧食零售價(jià)格指數(shù)、糧食總產(chǎn)量、農(nóng)村居民人均消費(fèi)糧食量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)以及居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)是平穩(wěn)序列，其余為非平穩(wěn)序列。將糧食播種面積與城鎮(zhèn)居民人均糧食消費(fèi)量進(jìn)行一階差分，將“三農(nóng)”支出進(jìn)行二階差分后，檢驗(yàn)結(jié)果顯示在95%的置信水平下均顯著拒絕原假設(shè)，即此三個(gè)變量平穩(wěn)。

表3 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.VAR模型構(gòu)建

基于上述單位根檢驗(yàn)結(jié)果，本文選取y、x1、dx2、dx3、x4、x5、x6、ddx7構(gòu)建多元VAR模型。首先本文借助Eviews軟件確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)如表4所示。

表4 各滯后階數(shù)的VAR模型檢驗(yàn)結(jié)果

從表4中可以看出，LR、FRE、AIC、HQ信息準(zhǔn)則皆判定一階滯后為該VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，因此本模型的滯后階數(shù)為一階，即VAR（1）。

3.模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

向量自回歸模型的穩(wěn)定性是實(shí)證分析的前提，結(jié)果表明，該模型的單位根均小于1，即均落在單位圓內(nèi)，這就說(shuō)明，該VAR模型是穩(wěn)定的，從而可以進(jìn)行后續(xù)的脈沖響應(yīng)分析和方差分解，并且分析結(jié)果是合理的。

4.脈沖響應(yīng)分析

從圖2中可以看出，當(dāng)糧食零售價(jià)格指數(shù)對(duì)其自身做正向沖擊時(shí)，糧食零售價(jià)格指數(shù)立即表現(xiàn)出正向響應(yīng)，但是一直衰減，在第二期消失為零，隨后開始回升，第三期回升至2，然后開始慢慢衰減。

當(dāng)給定糧食總產(chǎn)量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，糧食零售價(jià)格指數(shù)表現(xiàn)出負(fù)向的響應(yīng)，在第二期時(shí)達(dá)到最小值-3.0，隨后慢慢上升，在第十期慢慢上升至0。表明糧食總產(chǎn)量的上漲，會(huì)導(dǎo)致糧食零售價(jià)格指數(shù)的下降，即導(dǎo)致吉林省糧食價(jià)格的下降。這是因?yàn)楫?dāng)糧食的總產(chǎn)量增多時(shí)，短期內(nèi)居民對(duì)于糧食的需求并不會(huì)大幅增加，此時(shí)糧食供給大于需求，因此會(huì)導(dǎo)致糧食價(jià)格的下降。但市場(chǎng)在長(zhǎng)期中會(huì)回到均衡狀態(tài)，所以該影響在持續(xù)一段時(shí)間后消散。

當(dāng)給定糧食播種面積一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，糧食零售價(jià)格指數(shù)首先表現(xiàn)出微弱的負(fù)向響應(yīng)，隨后慢慢回減，在第九期時(shí)至0。表明糧食播種面積的上漲會(huì)使得糧食零售價(jià)格指數(shù)下降，即導(dǎo)致吉林省糧食價(jià)格下降。這主要是因?yàn)榧Z食播種面積的增加，預(yù)示著一定程度上糧食產(chǎn)量的增加，導(dǎo)致短期市場(chǎng)上糧食供給大于糧食需求，因此導(dǎo)致糧食價(jià)格的下降。

而當(dāng)給定城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)糧食量、農(nóng)村居民人均糧食消費(fèi)量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差正向沖擊時(shí)，糧食零售價(jià)格指數(shù)均表先出負(fù)向響應(yīng)，然后慢慢衰減，在0周圍波動(dòng)。表明當(dāng)居民人均需求量增加時(shí)，會(huì)使得吉林省糧食價(jià)格下降。

當(dāng)給定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，糧食零售價(jià)格指數(shù)立即表現(xiàn)出正向的響應(yīng)。在第三期時(shí)達(dá)到峰值1.1，隨后慢慢衰減。表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)的上漲，導(dǎo)致糧食零售價(jià)格指數(shù)的上漲。這主要是由于，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的成本，當(dāng)成本上升時(shí)會(huì)推動(dòng)糧食價(jià)格的上漲。而之所以慢慢地衰減，是因?yàn)閲?guó)家對(duì)農(nóng)業(yè)的扶持政策，控制糧食的生產(chǎn)成本，因此這種影響在持續(xù)一段時(shí)間后消散。

圖2左下角為糧食零售價(jià)格指數(shù)對(duì)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的脈沖響應(yīng)。由圖2可得，當(dāng)給定居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，糧食零售價(jià)格指數(shù)會(huì)立即表現(xiàn)出正向響應(yīng)。即居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的上漲會(huì)提高糧食價(jià)格。這樣的結(jié)果很好理解，因?yàn)榫用裣M(fèi)價(jià)格指數(shù)是衡量通貨膨脹的指標(biāo)，當(dāng)居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)上升時(shí)，表明通貨膨脹有所提高，此時(shí)市場(chǎng)總體價(jià)格水平會(huì)上升，糧食也不例外。但在長(zhǎng)期，糧食價(jià)格的上漲必然會(huì)導(dǎo)致糧食供給的增加以及需求的減少，從而價(jià)格慢慢回落，市場(chǎng)經(jīng)過調(diào)整后會(huì)回到均衡水平。

給定“三農(nóng)”支出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，糧食零售價(jià)格指數(shù)會(huì)表現(xiàn)出正向的響應(yīng)。并在第三期時(shí)達(dá)到峰值1.3，隨后慢慢回落并有小幅度波動(dòng)，在第十期時(shí)衰減為0，即表明“三農(nóng)”支出的增加會(huì)推動(dòng)糧食價(jià)格的上漲。“三農(nóng)”支出的增加進(jìn)一步改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng)的條件，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量，帶動(dòng)糧食價(jià)格的上漲。

5.方差分析

為進(jìn)一步定量分析在吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)過程中，各個(gè)因素貢獻(xiàn)程度的大小，本文借助Eviews10軟件進(jìn)行方差分解。詳細(xì)結(jié)果如表5所示。

表5 方差分解

吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)主要受自身沖擊的影響，且影響程度從最初的100%逐漸遞減到79.68%。而其他因素對(duì)于吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)的影響從開始到第十期雖然有小幅波動(dòng)，但總體上呈上升趨勢(shì)。從長(zhǎng)期來(lái)看，吉林省糧食價(jià)格的波動(dòng)除79.68%受其本身決定外，所受影響程度從高到底分別為：9.61%受糧食總產(chǎn)量影響，2.91%受“三農(nóng)”支出的影響，2.80%受城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)糧食量的影響，2.39%受農(nóng)村居民人均消費(fèi)糧食量的影響，1.44%受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)的影響，0.71%受糧食播種面積的影響，0.44%受居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)的影響。

六、結(jié)論與建議

1.結(jié)論

本文選取吉林省糧食零售價(jià)格指數(shù)等八個(gè)指標(biāo)，從糧食供需、成本、通貨膨脹、國(guó)家政策四個(gè)方面，通過建立VAR模型展開研究。得到結(jié)論如下。

通過脈沖響應(yīng)分析，發(fā)現(xiàn)當(dāng)給定各變量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊時(shí)，糧食零售價(jià)格指數(shù)對(duì)于糧食總產(chǎn)量、糧食播種面積、城鎮(zhèn)居民人居消費(fèi)糧食量，以及農(nóng)村居民人均消費(fèi)糧食量均表現(xiàn)出負(fù)向響應(yīng)；而對(duì)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)，以及“三農(nóng)”支出均表現(xiàn)出正向的響應(yīng)。

通過方差分解發(fā)現(xiàn)，各變量對(duì)吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)率大小依次為糧食價(jià)格本身79.68%、糧食總產(chǎn)量9.61%、“三農(nóng)”支出2.9%、城鎮(zhèn)居民人均消費(fèi)糧食量2.8%、農(nóng)村居民人均消費(fèi)糧食量2.39%、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)1.44%、糧食播種面積0.71%、居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)0.44%。糧食供給的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于糧食需求的貢獻(xiàn)率，說(shuō)明當(dāng)前吉林省糧食市場(chǎng)處于賣方市場(chǎng)；“三農(nóng)”支出和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)對(duì)于糧食價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)率較大，說(shuō)明國(guó)家政策以及生產(chǎn)成本對(duì)于吉林省糧食價(jià)格的影響較為重要；而糧食播種面積和居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)對(duì)于吉林省糧食價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)率很低。

2.建議

（1）加強(qiáng)糧食價(jià)格監(jiān)測(cè)和監(jiān)管，建立健全糧食價(jià)格監(jiān)測(cè)監(jiān)管體系。糧食安全不僅關(guān)系著居民的日常生活，而且對(duì)工業(yè)發(fā)展也會(huì)有重要影響。因此，糧食價(jià)格的變化同時(shí)影響著民生問題與工業(yè)發(fā)展問題。有效的糧食價(jià)格監(jiān)測(cè)監(jiān)管體系，能夠準(zhǔn)確把握糧食市場(chǎng)行情，及時(shí)作出相應(yīng)的調(diào)控政策，降低糧食價(jià)格波動(dòng)對(duì)吉林省居民日常生活及工業(yè)發(fā)展帶來(lái)的影響。

（2）保障糧食生產(chǎn)能力、穩(wěn)定糧食生產(chǎn)。實(shí)證分析表明，當(dāng)前糧食供給對(duì)于糧食價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)率遠(yuǎn)大于糧食需求，因此穩(wěn)定糧食生產(chǎn)，保障糧食供給對(duì)于穩(wěn)定吉林省糧食價(jià)格有著重要意義。尤其在新冠疫情大背景下，多國(guó)禁止糧食出口，因而保障基本的糧食自給能力，在穩(wěn)定糧食價(jià)格的同時(shí)，能夠應(yīng)對(duì)新冠疫情對(duì)于糧食生產(chǎn)的沖擊。

（3）降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，加強(qiáng)財(cái)政補(bǔ)貼。通過實(shí)證分析可以看出，生產(chǎn)成本的提升，會(huì)推動(dòng)吉林省糧食價(jià)格的上漲。增加財(cái)政對(duì)于農(nóng)業(yè)的補(bǔ)貼，尤其是對(duì)于糧食生產(chǎn)所需的種子、化肥以及農(nóng)機(jī)具的補(bǔ)貼，控制農(nóng)民生產(chǎn)糧食的成本，其對(duì)于穩(wěn)定吉林省糧食價(jià)格、增加農(nóng)民收入，以及提高農(nóng)民種糧積極性方面都存在著積極的影響。

注釋：

①習(xí)近平在吉林考察（baidu.com）。