中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動對經(jīng)濟(jì)增長影響的實(shí)證研究

羅永恒

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖南長沙 410128）＊

一、問題提出與文獻(xiàn)綜述

價格受商品供求關(guān)系的影響，圍繞價值上下波動。供求關(guān)系發(fā)生變化時，商品的價格也發(fā)生變化。也就是說價格具有波動性。農(nóng)產(chǎn)品價格波動在中國現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)條件下非常頻繁。由于農(nóng)產(chǎn)品價格的波動會影響到農(nóng)民對農(nóng)產(chǎn)品未來預(yù)期價格，而這種預(yù)期會導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)的波動。一旦農(nóng)產(chǎn)品價格發(fā)生波動，就會影響到整個國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。所以，研究農(nóng)產(chǎn)品價格傳遞效應(yīng)對于國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究具有重要的意義。

根據(jù)價格理論，價格的傳導(dǎo)分為順向傳導(dǎo)和逆向傳導(dǎo)兩種。產(chǎn)業(yè)鏈中處于產(chǎn)業(yè)鏈上游產(chǎn)品的價格上升會使中下游產(chǎn)品的生產(chǎn)成本增加，并最終引起居民消費(fèi)物價指數(shù)上升，則可能引發(fā)GDP上漲。這種價格傳導(dǎo)過程稱為順向傳導(dǎo)。相反，如果消費(fèi)品市場供不應(yīng)求，則有可能使得居民消費(fèi)物價指數(shù)上升從而引發(fā)GDP上漲，此時也可能出現(xiàn)中上游產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品供不應(yīng)求從而價格上升的現(xiàn)象，將這個傳導(dǎo)過程稱為價格的逆向傳導(dǎo)。農(nóng)產(chǎn)品是一種初級產(chǎn)品。處于產(chǎn)業(yè)鏈上游，它的價格波動會直接或間接體現(xiàn)到經(jīng)濟(jì)增長上。

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

國內(nèi)學(xué)者對我國價格傳導(dǎo)問題的研究也比較多，如顧海濱等對價格傳導(dǎo)機(jī)制的實(shí)證分析表明：上游產(chǎn)品價格向下游產(chǎn)品價格傳導(dǎo)的時滯大概需要1年時間，而下游產(chǎn)品價格向上游產(chǎn)品價格傳導(dǎo)則比較迅速［2］。劉浩瀾的定量分析表明，上游產(chǎn)品價格向中游產(chǎn)品價格傳導(dǎo)時滯是1個月左右，而中游產(chǎn)品價格向下游產(chǎn)品價格傳導(dǎo)時滯是3個月左右［3］。袁闖對我國產(chǎn)業(yè)間價格傳導(dǎo)的機(jī)制進(jìn)行研究，得到結(jié)論是順向價格傳導(dǎo)機(jī)制在傳導(dǎo)環(huán)節(jié)出現(xiàn)阻滯，而逆向價格傳導(dǎo)機(jī)制則比較順暢［4］。劉勇運(yùn)用VAR方法研究通貨膨脹、農(nóng)產(chǎn)品價格、經(jīng)濟(jì)增長互相之間的影響［6］。石曉烽運(yùn)用向量誤差修正模型對中國石油消費(fèi)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證研究。研究結(jié)果表明中國石油消費(fèi)已經(jīng)對促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的影響。李麗敏分析了吉林省經(jīng)濟(jì)增長的影響因素，認(rèn)為在推動吉林省GDP增長的各因素中，第三產(chǎn)業(yè)的影響最大，工業(yè)次之，固定資產(chǎn)投資影響最弱且表現(xiàn)出了負(fù)相關(guān)的情況［5］。王秀清指出，農(nóng)產(chǎn)品價格上漲對全國物價總水平的影響程度呈現(xiàn)明顯的下降趨勢。1%的農(nóng)產(chǎn)品價格上漲，在1981年將會導(dǎo)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(yùn)用VAR模型分析農(nóng)產(chǎn)品價格波動在第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)中間的傳導(dǎo)效應(yīng)。

二、數(shù)據(jù)來源

本數(shù)據(jù)來源于中國統(tǒng)計(jì)年鑒2011和中國國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站。數(shù)據(jù)采用年度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)窗口為1979年至2010年。

為了研究方便本研究所有數(shù)據(jù)均是通過一定處理，首先數(shù)據(jù)是以不變價格進(jìn)行計(jì)算，在計(jì)算指數(shù)值時是以1978年＝100作為基準(zhǔn)。用GPIFP0代表農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)。按照傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)分類方法把我國產(chǎn)業(yè)分為第一產(chǎn)業(yè)，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。為了更好地描述農(nóng)產(chǎn)品價格波動對中國不同產(chǎn)業(yè)的影響，選用相應(yīng)的指標(biāo)進(jìn)行分析，其中第一產(chǎn)業(yè)采用國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)GDP1I，第二產(chǎn)業(yè)采用國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)GDP2I，第三產(chǎn)業(yè)采用國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)GDP3I。同時為了更好地反映中國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展現(xiàn)狀，用第一產(chǎn)業(yè)總值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比率來反映這個狀況，目的是更好地研究農(nóng)產(chǎn)品價格波動對中國經(jīng)濟(jì)的影響。

三、實(shí)證檢驗(yàn)

（一）VAR模型估計(jì)

通過研究，發(fā)現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)總值占國內(nèi)生產(chǎn)總值比率這個指標(biāo)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(jīng)過研究發(fā)現(xiàn)可以建立一個VAR模型，該模型包含2個內(nèi)生變量：農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)GPIFP0、其中第一產(chǎn)業(yè)采用國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)GDP1I、第二產(chǎn)業(yè)采用國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)GDP2；包含一個外生變量第三產(chǎn)業(yè)采用國內(nèi)生產(chǎn)總值指數(shù)GDP3I。即建立如下模型：

應(yīng)用Eviews6．0對模型（1）進(jìn)行估計(jì)。通過模型的特征根檢驗(yàn)，得到兩個穩(wěn)定的VAR模型，分析結(jié)果如表1。

根據(jù)AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則，選擇滯后2階的VAR模型。

表1 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

因此本文建立滯后2階的VAR模型如下：

運(yùn)用對數(shù)似然統(tǒng)計(jì)量、AIC準(zhǔn)則和SC準(zhǔn)則等，從統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)結(jié)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(guān)系檢驗(yàn)。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果模型是穩(wěn)定的，可以對VAR模型估計(jì)結(jié)果進(jìn)行Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)。

對于內(nèi)生變量GPIFP0，其相對于內(nèi)生變量GDP1I的χ2＝1．10782，相應(yīng)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(shè)，即可以認(rèn)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(nèi)生變量GDP1I，其相對于內(nèi)生變量GPIFP0的χ2＝0．6045，相應(yīng)的概率值P＝0．7391，大于10%的檢驗(yàn)水平，因此不能拒絕該原假設(shè)，即可以認(rèn)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(nèi)生變量GDP2I，其相對于內(nèi)生變量GPIFP0的χ2＝3．5305，相應(yīng)的概率值P＝0．1711，大于10%的檢驗(yàn)水平，因此不能拒絕該原假設(shè)，即可以認(rèn)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(yàn)。根據(jù)模型（2）給出被估計(jì)的VAR模型的滯后排除檢驗(yàn)結(jié)果見表2。

表2 VAR模型的滯后排除檢驗(yàn)結(jié)果

對變量GPIFP0和Lag1（第一階滯后）所在的元素進(jìn)行分析，χ2值＝75．8244，相應(yīng)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(nèi)生變量是聯(lián)合顯著的。Lag1和Joint所在的元素的χ2值＝145．2456，相應(yīng)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(nèi)生變量是聯(lián)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(lián)合檢驗(yàn)是顯著的，對于GDP1I對應(yīng)的方程聯(lián)合檢驗(yàn)不顯著。但是模型整體上Joint所在的元素的χ2值＝39．3676，相應(yīng)的概率值P非常小，整體上來看是聯(lián)合顯著的。

（3）脈沖響應(yīng)函數(shù)

在進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析之前，檢查VAR模型3個方程回歸殘差之間的相關(guān)系數(shù)。

經(jīng)檢驗(yàn)GDP1I方程的殘差和GPIFP0方程、GDP2I方程回歸殘差之間的相關(guān)系數(shù)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(guān)。GPIFP0方程的殘差與GDP2I方程回歸殘差之間的相關(guān)系數(shù)為0．5081，表明這兩個方程的殘差之間存在一定的相關(guān)。

然后進(jìn)行脈沖響應(yīng)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(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)波動對于自身的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息立即做出了響應(yīng)，這種響應(yīng)大約在30左右，在第二期響應(yīng)達(dá)到最大（大約為40）且正向的。之后農(nóng)產(chǎn)品價格的響應(yīng)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(fù)向響應(yīng)，但隨后又趨向于0。

GDP1I對農(nóng)產(chǎn)品價格擾動立即做出了反應(yīng)，第一期響應(yīng)大約為－0．2左右，在第二期左右達(dá)到最大（大約0．5）。之后GDP1I對農(nóng)產(chǎn)品價格的響應(yīng)迅速趨向于0。從脈沖響應(yīng)來看，第一產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值對農(nóng)產(chǎn)品價格的沖擊影響較弱。

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

然后分析變量GDP1I的影響，見圖2。

從圖2可知，農(nóng)產(chǎn)品價格對GDP1I擾動短期反應(yīng)不明顯，只有較少的沖擊，但是卻產(chǎn)生了長期影響，其影響在第10年后才開始顯現(xiàn)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(yīng)，第一期的響應(yīng)值為4，隨后在第五期達(dá)到最大（大約5），然后開始緩慢減少。從圖形來看，可以認(rèn)為GDP1I對自身的影響是持續(xù)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(yīng)，第一期的響應(yīng)為0，第三期達(dá)到最到（大約10），隨后，GDP2I對GDP1I擾動響應(yīng)有所下降，到第7齊左右響應(yīng)為0。然后GDP2I對GDP1I擾動響應(yīng)為負(fù)，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(fā)現(xiàn)，GDP2I擾動影響比較明顯。GPIFP0對GDP2I擾動立即做出了反應(yīng)。在第一期為0，到第2期左右達(dá)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(yīng)有所下降，到第8期左右達(dá)到最?。ù蠹s－20），隨后開始趨向于0，在第16期響應(yīng)為0。在隨后又產(chǎn)生一個長期的正向較小的響應(yīng)。從圖形上來看，GPIFP0對GDP2I擾動的反應(yīng)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(yīng)，但是比較微弱，即使是在第2期左右達(dá)到最大，其響應(yīng)仍然只是1左右。隨后又趨向于0。從圖形的特點(diǎn)來看，可以認(rèn)為第二產(chǎn)業(yè)的波動影響很難對第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生大的沖擊。而這個結(jié)論跟我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀較吻合。

但是分析GDP2I對自身的擾動發(fā)現(xiàn)，GDP2I對自自身一個標(biāo)準(zhǔn)差新息立即做出響應(yīng)。在第一期，GDP2I的這種響應(yīng)大約18，之后在第二期左右達(dá)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(jié) 論

本文基于向量自回歸模型，利用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)對中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系和因果方向進(jìn)行了實(shí)證研究。得到以下結(jié)論：

（1）農(nóng)產(chǎn)品價格波動在不同產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長中表現(xiàn)不一樣，其中第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)是作為內(nèi)生變量進(jìn)入VAR模型，而第三產(chǎn)業(yè)是作為外生變量進(jìn)入VAR模型。

（2）格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)論表明：農(nóng)產(chǎn)品價格波動對第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)的順向傳遞不明顯；第一產(chǎn)業(yè)對農(nóng)產(chǎn)品價格波動逆向傳遞不明顯；第二產(chǎn)業(yè)對農(nóng)產(chǎn)品價格波動逆向傳遞明顯；同時也發(fā)現(xiàn)第一產(chǎn)業(yè)和第二產(chǎn)業(yè)之間的相互影響也比較小。

（3）脈沖分析結(jié)論。農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)波動對于自身的一個標(biāo)準(zhǔn)差新息立即做出了響應(yīng)，GDP1I對農(nóng)產(chǎn)品價格擾動立即做出了反應(yīng)，第一產(chǎn)業(yè)國內(nèi)生產(chǎn)總值對農(nóng)產(chǎn)品價格的沖擊影響較弱。GDP2I對農(nóng)產(chǎn)品價格擾動立即做出了反應(yīng)，而且響應(yīng)比較大。

農(nóng)產(chǎn)品價格對GDP1I擾動短期反應(yīng)不明顯，只有較少的沖擊，但是卻產(chǎn)生了長期影響。GDP1I對自身立即做出了響應(yīng)，可以認(rèn)為GDP1I對自身的影響是持續(xù)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(yīng)，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(yīng)。GDP1I對GDP2I擾動立即做出了反應(yīng)，但是比較微弱，可以認(rèn)為第二產(chǎn)業(yè)的波動影響很難對第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生大的沖擊。而這個結(jié)論跟我國農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展與工業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的現(xiàn)狀較吻合［10］。但是分析GDP2I對自身的擾動發(fā)現(xiàn)，GDP2I對自自身一個標(biāo)準(zhǔn)差新息立即做出響應(yīng)，而且這種響應(yīng)很明顯。

總之，農(nóng)產(chǎn)品價格的波動對經(jīng)濟(jì)增長帶來了一定的影響，這種影響在不同的產(chǎn)業(yè)中的表現(xiàn)不一樣，也對不同產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟(jì)增長帶來了不同的沖擊。至于其中的沖擊機(jī)理和沖擊效應(yīng)都待于更進(jìn)一步的研究。

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