北京及其主要生豬供給省份間價(jià)格聯(lián)動(dòng)研究
——基于VAR模型

孫　赫， 任金政

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 北京 100083)

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北京及其主要生豬供給省份間價(jià)格聯(lián)動(dòng)研究

——基于VAR模型

孫赫， 任金政

(中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院， 北京 100083)

基于2008—2013年生豬旬度價(jià)格數(shù)據(jù)，在VAR模型的基礎(chǔ)上運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、誤差修正模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等方法，對(duì)北京及其主要生豬供給省份(冀、豫、魯、遼、吉)市場(chǎng)間價(jià)格聯(lián)動(dòng)進(jìn)行實(shí)證分析。研究表明，存在各省市生豬市場(chǎng)整合程度較高，北京生豬價(jià)格受供給省份主導(dǎo)，對(duì)沖擊反應(yīng)周期較長(zhǎng)，各供給省份對(duì)其影響力差異較大等問題。為此，需要提高生豬價(jià)格信息流通速度與質(zhì)量、維持區(qū)域供需平衡，達(dá)到穩(wěn)定生豬價(jià)格與提高生豬市場(chǎng)流通效率的目標(biāo)。

生豬價(jià)格； VAR模型； 價(jià)格聯(lián)動(dòng)； 協(xié)整檢驗(yàn)； 脈沖響應(yīng)函數(shù)； 方差分解

一、引言

自1992年確定建立社會(huì)主義市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)體制以來，中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)銷體制、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)格局和農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)效率都獲得了長(zhǎng)遠(yuǎn)性發(fā)展。但近幾年來，受國(guó)內(nèi)外供需關(guān)系、產(chǎn)區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整等諸多因素的影響，部分農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格呈現(xiàn)“波動(dòng)幅度大，波動(dòng)頻率高”的特點(diǎn)，對(duì)農(nóng)產(chǎn)品流通的發(fā)展以及社會(huì)穩(wěn)定產(chǎn)生了一定的不良影響。特別是在十八大提出“新型城鎮(zhèn)化”，以及2012年中央一號(hào)文件提出“提高農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)流通效率”的大背景下，隨著城鎮(zhèn)化的進(jìn)一步推進(jìn)，農(nóng)產(chǎn)品需求結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)必將隨發(fā)展進(jìn)程產(chǎn)生轉(zhuǎn)變，如何在供需變化的同時(shí)維持農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格穩(wěn)定，實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品流通效率的提高已經(jīng)成為亟待解決的課題。在此情況下，進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)間價(jià)格聯(lián)動(dòng)的研究對(duì)上述課題的解決具有重要啟示作用。

農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格非正常波動(dòng)暴露出中國(guó)農(nóng)產(chǎn)品流通過程中存在的問題，農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格穩(wěn)定不僅是宏觀調(diào)控的重要經(jīng)濟(jì)目標(biāo)，而且與提高農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)運(yùn)作效率一起構(gòu)成了解決農(nóng)產(chǎn)品流通問題的核心環(huán)節(jié)。[1]市場(chǎng)運(yùn)作效率受流通限制、基礎(chǔ)設(shè)施、價(jià)格信息傳遞等的影響，當(dāng)農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)效率較低時(shí)，會(huì)導(dǎo)致價(jià)格變動(dòng)的規(guī)律性降低。[2—3]在農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)效率的相關(guān)研究中，有基于協(xié)整檢驗(yàn)，采用E-G兩步法、Johnson協(xié)整檢驗(yàn)方法的市場(chǎng)整合方面的研究[4—5]，也有采用Granger因果檢驗(yàn)、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解方法的價(jià)格傳遞方面的研究[6—7]。

中國(guó)是世界最大的豬肉生產(chǎn)國(guó)與消費(fèi)國(guó)，豬肉在中國(guó)居民食品消費(fèi)中占據(jù)重要位置，并且豬肉價(jià)格對(duì)CPI的影響較為顯著。[8—9]北京市作為中國(guó)豬肉3大銷區(qū)中惟一的北方銷區(qū)，受經(jīng)濟(jì)發(fā)展與政策要求等多方因素的影響，生豬生產(chǎn)逐漸向周邊地區(qū)轉(zhuǎn)移，市場(chǎng)缺口主要通過流通的方式由河北省、遼寧省、吉林省等省份供應(yīng)。[10]由于文獻(xiàn)缺乏北京市生豬供給量及其來源的統(tǒng)計(jì)，根據(jù)北京市生豬進(jìn)京、定點(diǎn)屠宰的相關(guān)規(guī)定對(duì)文獻(xiàn)進(jìn)行考證，除上述省份外，北京市生豬主要供給省份還包括河南省和山東省。

綜上所述，文章擬基于VAR模型，采用協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果分析、脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解等方法，對(duì)北京市及其生豬主要供給省份(冀、豫、魯、遼、吉)的生豬市場(chǎng)整合、價(jià)格聯(lián)動(dòng)進(jìn)行實(shí)證研究，探尋穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格、提高農(nóng)產(chǎn)品流通效率的有效途徑。

二、模型與方法

(一)時(shí)間序列的平穩(wěn)性檢驗(yàn)

時(shí)間序列平穩(wěn)性是進(jìn)行時(shí)間序列回歸分析的基礎(chǔ)，單位根檢驗(yàn)方法為確定序列平穩(wěn)性階數(shù)的典型方法，目前最常用的檢驗(yàn)方法為ADF檢驗(yàn)，此方法的模型為

(1)

其中：Δyt=yt-yt-1；α為常數(shù)項(xiàng)；β、λ、δ為系數(shù)；t為時(shí)間；yt為時(shí)間序列；εt為隨機(jī)誤差。零假設(shè)為H0∶ρ=0；備擇假設(shè)為H1∶ρ<0。通過檢驗(yàn)參數(shù)t統(tǒng)計(jì)量，若拒絕零假設(shè)，則序列yt無單位根，序列平穩(wěn)。

(二)協(xié)整檢驗(yàn)

協(xié)整即變量存在共同的隨機(jī)性趨勢(shì)，協(xié)整檢驗(yàn)的目的是決定一組非平穩(wěn)序列的線性組合是否具有穩(wěn)定的均衡關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)方法主要有基于回歸殘差平穩(wěn)性的E-G兩步法和基于VAR模型的Johansen檢驗(yàn)兩種，后者的復(fù)雜性明顯高于前者，但是其檢驗(yàn)效果更為可靠，并且允許在約束下對(duì)協(xié)整關(guān)系和速度調(diào)整系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)。Johansen檢驗(yàn)已經(jīng)成為最為主要的檢驗(yàn)方法，其基本思想是基于VAR模型將一個(gè)求極大似然函數(shù)的問題轉(zhuǎn)化為一個(gè)求特征根和對(duì)應(yīng)的特征向量的問題。p階VAR模型為

(2)

其中：yt為n×1向量，所含n個(gè)變量都為一階單整過程；xt為yt生成過程中包括截距、趨勢(shì)項(xiàng)等確定性成分的d維向量；εt為新息向量。進(jìn)行Johansen檢驗(yàn)時(shí)，將VAR模型轉(zhuǎn)化為誤差修正模型：

(3)

其中：Π、Γ為待估矩陣。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)就是通過跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征根統(tǒng)計(jì)量?jī)煞矫?，估?jì)VAR模型中Π矩陣的階數(shù)，階數(shù)為0時(shí)，變量存在協(xié)整關(guān)系；反之，則不協(xié)整。由于跡統(tǒng)計(jì)量和最大特征根統(tǒng)計(jì)量對(duì)滯后期選擇較為敏感，在確定滯后期時(shí)采用傳統(tǒng)的AIC與SC最小值準(zhǔn)則，同時(shí)，以似然比統(tǒng)計(jì)量LR作為重要參考。

(三)誤差修正模型

根據(jù)Granger表述定理，若干個(gè)一階非平穩(wěn)變量間如果存在協(xié)整關(guān)系，那么這些變量一定存在誤差修正模型表達(dá)式。也就是說，經(jīng)濟(jì)變量之間存在協(xié)整關(guān)系，則這些經(jīng)濟(jì)變量之間一定存在某種長(zhǎng)期靜態(tài)穩(wěn)定關(guān)系，但不能反映經(jīng)濟(jì)變量間的短期動(dòng)態(tài)關(guān)系，對(duì)變量短期關(guān)系的檢驗(yàn)需要建立誤差修正模型。雙變量誤差修正模型可以表達(dá)為

Δyt=αECMt-1+β0+β1Δxt+εt

(4)

其中：Δyt、Δxt分別為被解釋變量、解釋變量的短期波動(dòng)；ECMt-1為上一期變量偏離均衡水平的誤差，即誤差修正項(xiàng)；α為修正系數(shù)。當(dāng)誤差修正項(xiàng)在統(tǒng)計(jì)上顯著時(shí)，表示被解釋變量在一期里的失衡有多少比例可在下一期得到糾正。

(四)Granger因果檢驗(yàn)

計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的因果關(guān)系是指變量之間的依賴性，若同階穩(wěn)定的時(shí)間序列向量存在協(xié)整關(guān)系，則變量之間至少存在一個(gè)單方向的因果關(guān)系，Granger因果檢驗(yàn)是檢驗(yàn)變量間因果關(guān)系的最常用方法。對(duì)于變量x、y，y自身滯后值與x滯后值的回歸方程可以表示為

(5)

其中：c為參數(shù)項(xiàng)；εt為白噪聲。對(duì)βj的統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行F檢驗(yàn)，若β1=β2=…=βq=0，則x不是y的Granger原因，反之，則x是y的Granger原因。類似的，交換方程中x、y的位置，可以檢驗(yàn)y是否是x的Granger原因。

(五)脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)是基于VAR模型，用以分析模型收到某種沖擊時(shí)，即誤差項(xiàng)發(fā)生變化時(shí)，對(duì)分析系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響。在VAR(p)模型中，可表達(dá)為

yt=(Ik-Φ1L-…-ΦpLp)-1εt=

(Ik+Θ1L+…+ΘpLp)εt

(6)

其中：Φi、Θi分別為VAR(p)模型、VMR(∞)模型的系數(shù)矩陣；L為滯后算子，且滿足下列關(guān)系式：

(Ik-Φ1L-…-ΦpLp)(Ik+Θ1L+…+ΘpLp)=Ik

(7)

Θq的第i行、第j列的元素可以表示為

(8)

式(8)為與q相關(guān)的函數(shù)，表示在第t期其他擾動(dòng)項(xiàng)不變、擾動(dòng)項(xiàng)其他期的擾動(dòng)為常數(shù)的情況下，第j個(gè)變量增加一單位，yi,t+q對(duì)εjt的一單位的反應(yīng)。

(六)方差分解

方差分解用來分析模型中沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)率，即方差貢獻(xiàn)率(RVC)，從而分析不同沖擊的重要性。具體可以表示為

(9)

式(9)表示根據(jù)第j個(gè)變量收到?jīng)_擊的方差對(duì)yi方差的相對(duì)貢獻(xiàn)率，從而分析第j個(gè)變量對(duì)第i個(gè)變量的影響。

三、研究結(jié)果

(一)數(shù)據(jù)來源

根據(jù)相關(guān)文獻(xiàn)與規(guī)定，選擇北京市及其主要生豬供給省份(包括河北省、河南省、山東省、吉林省、遼寧省5省)的生豬價(jià)格數(shù)據(jù)，樣本期間為2008年1月上旬到2013年12月下旬，共216期。數(shù)據(jù)來源于國(guó)家發(fā)展改革委價(jià)格監(jiān)測(cè)中心的中國(guó)價(jià)格信息網(wǎng)。

(二)實(shí)證過程

文章在模型與方法選用時(shí)主要遵循以下邏輯過程：首先，運(yùn)用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、誤差修正模型，分別對(duì)北京市及其主要生豬供給省份市場(chǎng)間的長(zhǎng)期、短期均衡關(guān)系進(jìn)行研究，準(zhǔn)確把握生豬市場(chǎng)整合情況；其次，在市場(chǎng)整合的情況下，利用Granger因果檢驗(yàn)對(duì)北京市生豬價(jià)格與供給省份生豬價(jià)格之間的主從關(guān)系進(jìn)行估計(jì)；最后，根據(jù)估計(jì)的價(jià)格關(guān)系，采用脈沖響應(yīng)函數(shù)、方差分解，從外部沖擊與內(nèi)部解釋兩個(gè)角度對(duì)生豬價(jià)格進(jìn)行動(dòng)態(tài)研究。

1.平穩(wěn)性檢驗(yàn)

為了防止謬誤回歸的發(fā)生，協(xié)整檢驗(yàn)要求時(shí)間序列一階單整。文章在對(duì)北京市及其主要生豬供給省份價(jià)格時(shí)間序列進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)之前，采用最為成熟的ADF檢驗(yàn)方法對(duì)序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)。根據(jù)原時(shí)間序列與一階差分時(shí)間序列的線型對(duì)檢驗(yàn)形式進(jìn)行判斷，前者含有截距項(xiàng)與趨勢(shì)項(xiàng)，后者不含截距項(xiàng)與趨勢(shì)項(xiàng)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1所示。ADF檢驗(yàn)結(jié)果表明，在1%顯著水平下，原序列均為非平穩(wěn)序列，一階差分序列均為平穩(wěn)序列，即時(shí)間序列為一階單整，符合協(xié)整檢驗(yàn)的條件。

表1　時(shí)間序列平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

注：Δ為序列一階差分形式；檢驗(yàn)形式(c,t,p)中，c/nc為含/不含截距項(xiàng)、t/nt為含/不含趨勢(shì)性、p為滯后期。

2.滯后階確定

協(xié)整檢驗(yàn)及后續(xù)實(shí)證過程主要基于VAR模型，所以需要時(shí)間序列的最優(yōu)滯后階數(shù)進(jìn)行選擇。參考準(zhǔn)則包括LR、AIC、SC等，文章以AIC為最主要準(zhǔn)則。部分檢驗(yàn)結(jié)果如表2所示，確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2，又根據(jù)模型的根模均在單位圓內(nèi)，可以確定建立的VAR(2)模型有很好的穩(wěn)定性。

表2　滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

注：*為根據(jù)相應(yīng)準(zhǔn)則選擇的滯后階數(shù)，其中AIC準(zhǔn)則最為重要；最終檢驗(yàn)共有6期，為節(jié)省篇幅只列舉到第2期。

3.Johansen協(xié)整檢驗(yàn)

文章選用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)方法來研究時(shí)間序列間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，選取跡統(tǒng)計(jì)量為主要指標(biāo)，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示。根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，在5%顯著水平下，第1個(gè)原假設(shè)被拒絕，第2個(gè)、第3個(gè)原假設(shè)被接受，可以得到r≥1、r≤1、r≤2，即r=1，說明時(shí)間序列間存在且僅存在1個(gè)協(xié)整關(guān)系。

表3　Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果，將北京市生豬價(jià)格時(shí)間序列的系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)化后，得到的協(xié)整方程可以表示為

lnPbj=9.247 8***lnPhb+13.896 1***lnPhn-

5.699 8**lnPjl-11.512 4***lnPln-

1.794 2*lnPsd

(10)

Johansen協(xié)整檢驗(yàn)表明，北京市與河北省、河南省、吉林省、遼寧省、山東省5省均存在協(xié)整關(guān)系，供求信息能夠在6省市市場(chǎng)間快速流動(dòng)，市場(chǎng)效率較高。其中，河北省、河南省、遼寧省是在1%水平下顯著，吉林省是在5%水平下顯著，山東省是在10%水平下顯著。另外，北京市與河北省、河南省為正相關(guān)的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，即河北省、河南省生豬價(jià)格變動(dòng)會(huì)引起北京市生豬價(jià)格同向變動(dòng)，系數(shù)的意義為lnPhb、lnPhn每升高1%，lnPbj分別會(huì)上升9.25%、12.90%；北京市與山東省、吉林省、遼寧省為負(fù)相關(guān)長(zhǎng)期均衡關(guān)系，即山東省、吉林省、遼寧省生豬價(jià)格變動(dòng)會(huì)引起北京生豬價(jià)格反向變動(dòng)，系數(shù)的意義為lnPsd、lnPjl、lnPln每升高1%，lnPbj分別會(huì)下降5.70%、11.51%、1.79%。

需要指出的是，北京市與吉林省、遼寧省、山東省的長(zhǎng)期均衡關(guān)系為負(fù)相關(guān)，即生豬市場(chǎng)在向供需平衡狀態(tài)調(diào)整時(shí)，北京市生豬價(jià)格上升/下降伴隨著上述3個(gè)省份價(jià)格下降/上升。認(rèn)為可能存在以下兩種情況：第一，生豬價(jià)格變動(dòng)導(dǎo)致北京市與甲省份供求關(guān)系發(fā)生改變，進(jìn)而影響甲省份與乙省份間的供求關(guān)系，在整體重新達(dá)到均衡之前，北京市與乙省份的生豬價(jià)格表現(xiàn)為反向變動(dòng)。第二，以北京市生豬價(jià)格上漲，需求量降低為例，由于政策或協(xié)議的保護(hù)，北京市對(duì)甲省份的需求量不變，導(dǎo)致對(duì)乙省份的需求量減少，使乙省份在短期內(nèi)出現(xiàn)“供大于求”的情況，變現(xiàn)為北京市價(jià)格上漲與乙省份價(jià)格下降。雖然，上述兩種情況變動(dòng)方式不同，但是正負(fù)相關(guān)均能反映生豬市場(chǎng)間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系。為進(jìn)一步驗(yàn)證供給省份間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，對(duì)河北省、河南省、山東省、吉林省、遼寧省5省進(jìn)行兩兩協(xié)整檢驗(yàn)，具體結(jié)果如圖1所示。其中，各省份間均存在協(xié)整關(guān)系，雙實(shí)線、單實(shí)線、虛線分別表示在1%、5%、10%置信水平下顯著，結(jié)果表明各供給省份生豬市場(chǎng)間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系。

4.誤差修正模型

協(xié)整檢驗(yàn)表明時(shí)間序列間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，則必然存在誤差修正機(jī)制使系統(tǒng)避免偏離長(zhǎng)期均衡，該修正機(jī)制可以通過誤差修正模型表述。根據(jù)誤差修正模型估計(jì)結(jié)果，誤差修正項(xiàng)(CointEQ1)的系數(shù)估計(jì)值如表4所示，表示在其他參數(shù)不變的情況下，某一lnP當(dāng)期變化導(dǎo)致的前一期非均衡誤差的變化程度，負(fù)值為消除前一期的非均衡誤差，正值為增加前一期的非均衡誤差。根據(jù)估計(jì)值可以得出，吉林省、遼寧省的當(dāng)期生豬價(jià)格變化分別會(huì)消除前一期0.54%、1.00%的非均衡誤差，置信水平分別為5%、1%；河南省的當(dāng)期生豬價(jià)格變化會(huì)增加前一期0.52%的非均衡誤差，置信水平為1%；北京市、河北省、山東省的誤差修正項(xiàng)系數(shù)估計(jì)值為正，但是在10%置信水平下并不顯著。

表4　誤差修正項(xiàng)(CointEQ1)系數(shù)估計(jì)值

注：括號(hào)中數(shù)值為t檢驗(yàn)值；***、**、*分別為在1%、5%、10%顯著水平下通過檢驗(yàn)。

5.Granger因果檢驗(yàn)

由于時(shí)間序列間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系，可以采用Granger因果檢驗(yàn)的方法對(duì)變量間的邏輯關(guān)系進(jìn)行分析。整理的檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示，從中可見，吉林省與北京市、河北省、河南省、山東省，以及遼寧省與北京市為單向Granger因果關(guān)系。其中，吉林省是其它4省市的Granger原因，遼寧省是北京市的Granger原因。其他變量間均為雙向Granger因果，即變量互為Granger因果。由于Granger因果是統(tǒng)計(jì)意義上的因果關(guān)系，所以北京市及其生豬主要供給省份間的價(jià)格影響關(guān)系需要進(jìn)一步分析。

表5　Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

注：Y、N分別為在5%置信水平下行變量是、不是列變量的Granger原因。

6.脈沖響應(yīng)函數(shù)

脈沖響應(yīng)函數(shù)是基于VAR模型的動(dòng)態(tài)研究方

法，通過在擾動(dòng)項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊，進(jìn)而對(duì)變量間的沖擊效果進(jìn)行分析研究。文章選取72期進(jìn)行長(zhǎng)期分析，考究北京市對(duì)其自身，以及北京市對(duì)主要生豬供給省份沖擊的反應(yīng)，具體的脈沖響應(yīng)圖如圖2所示。從中可見，北京市受到自身沖擊后迅速升高，在第2期達(dá)到峰值，然后急劇下降且降低的速率逐漸減小，在第23期下降速率趨于穩(wěn)定，然后以較為緩和的速度逐漸下降。北京市對(duì)來自河南省、吉林省的沖擊反應(yīng)較為相似，表現(xiàn)為增速較快并且均在第17期前后達(dá)到峰值，然后呈現(xiàn)緩慢降低的趨勢(shì)，各自的峰值約為0.015、0.017。北京市對(duì)來自遼寧省、山東省的沖擊反應(yīng)均表現(xiàn)為短期內(nèi)迅速小幅上升(峰值約為0.002 5)，然后逐漸降低至0以下(原因與本節(jié)長(zhǎng)期均衡關(guān)系負(fù)相關(guān)同質(zhì)，此處不再特別說明)，最后緩慢趨向于0，區(qū)別在于兩者分別在第3期、第5期達(dá)到峰值，在第11期、第33期前后達(dá)到最低值，最低值分別為-0.002 5、-0.007。北京市對(duì)來自河北省的沖擊反應(yīng)表現(xiàn)為短期內(nèi)迅速上升并且在第6期達(dá)到峰值0.007，然后以較穩(wěn)定的速度緩慢降低。

7.方差分解

方差分解將變量間的預(yù)測(cè)均方誤差分解成系統(tǒng)內(nèi)各變量的沖擊貢獻(xiàn)率，是一種異于脈沖響應(yīng)函數(shù)的動(dòng)態(tài)研究方法。北京市生豬價(jià)格變動(dòng)方差分解結(jié)果如表6所示，北京市自身沖擊對(duì)方差變動(dòng)的解釋力度隨期數(shù)不斷減小，在第48期趨于穩(wěn)定，約為21.8%；河北省、河南省、吉林省、遼寧省、山東省的沖擊對(duì)北京市方差變動(dòng)的解釋力度隨期數(shù)逐漸增大，分別在第35期、第48期、第35期、第35期、第60期前后趨于穩(wěn)定，穩(wěn)定后的解釋力度分別為0.4%、17%、55%、0.8%、5%。

表6　LnPbj方差分解結(jié)果

注：方差分解順序?yàn)閘nPbj、lnPjl、lnPhn、lnPhb、lnPln和lnPsd。

四、結(jié)論與建議

文章基于2008—2013年的旬度價(jià)格數(shù)據(jù)，采用Johansen協(xié)整檢驗(yàn)、Granger因果檢驗(yàn)、誤差修正模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)等方法，對(duì)北京市及其主要生豬供給省份市場(chǎng)間價(jià)格聯(lián)動(dòng)進(jìn)行了實(shí)證研究。研究發(fā)現(xiàn)：

第一，北京市及其主要生豬供給省份的生豬整合程度很高，價(jià)格信息能夠在各省市間快速傳遞。Johansen協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果表明，北京市與5個(gè)供給省份均存在協(xié)整關(guān)系，其中，北京市與河北省、河南省為正相關(guān)的長(zhǎng)期均衡關(guān)系，與吉林省、遼寧省、山東省為負(fù)相關(guān)長(zhǎng)期均衡關(guān)系；根據(jù)誤差修正模型，北京市與河南省、吉林省、遼寧省在短期內(nèi)存在均衡關(guān)系，市場(chǎng)整合程度較高。

第二，各省市間生豬價(jià)格相互影響，但總體上供給省份的生豬價(jià)格處于主導(dǎo)地位，北京市的生豬價(jià)格處于被動(dòng)地位。Granger因果檢驗(yàn)表明，除北京市不是吉林省、遼寧省的Granger原因外，各省市間基本互為Granger因果，從統(tǒng)計(jì)意義上講，供給省份生豬價(jià)格對(duì)北京市生豬價(jià)格有一定的決定作用。

第三，北京市生豬價(jià)格對(duì)自身及其主要供給省份的沖擊反應(yīng)在呈現(xiàn)多樣化，總體具有反應(yīng)迅速、衰退緩慢的特點(diǎn)。根據(jù)脈沖響應(yīng)函數(shù)的結(jié)果，北京市對(duì)自身沖擊的反應(yīng)最為迅速，衰退的也最快；對(duì)來自河北省、河南省、吉林省沖擊的反應(yīng)較為相似，差異在于河南省、吉林省的峰值遠(yuǎn)高于河北省的峰值，且峰值出現(xiàn)的較晚；對(duì)來自遼寧省、山東省沖擊的反應(yīng)在初期與總體基本一致，區(qū)別在于逐漸降到0以下，即在沖擊發(fā)生中后期對(duì)價(jià)格回歸平穩(wěn)有負(fù)作用。

第四，各供給省份對(duì)北京市生豬價(jià)格變動(dòng)的影響力存在很大差異。方差分解的結(jié)果表明，對(duì)于北京市生豬價(jià)格變動(dòng)的解釋力，吉林省占比超過半數(shù)，約為55%；北京市自身、河南省解釋力適中，均在20%左右；山東省、河北省、遼寧省解釋力很小甚至基本沒有解釋力。

從研究結(jié)論可以看出，雖然北京市及其主要生豬供給省份間的市場(chǎng)整合程度較高，但是對(duì)價(jià)格沖擊的反應(yīng)周期過長(zhǎng)、價(jià)格變動(dòng)解釋力差異過大的問題比較突出。要實(shí)現(xiàn)生豬價(jià)格穩(wěn)定、降低生豬價(jià)格非正常波動(dòng)頻率，需要做好以下兩點(diǎn)：第一，繼續(xù)深化基礎(chǔ)設(shè)施、流通裝備的升級(jí)，出臺(tái)支持政策、廢除限制政策，最大限度地提高生豬價(jià)格信息流通速度與質(zhì)量；第二，在供需調(diào)節(jié)方面，要堅(jiān)持“市場(chǎng)調(diào)節(jié)為主，政府干預(yù)為輔”的方法，不僅要實(shí)現(xiàn)區(qū)域整體的供需平衡，而且要使區(qū)域內(nèi)需求方與各供給方的流通量相對(duì)平衡。

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Empirical Analysis on Price Linkage to Agricultural Products among Beijing and Its Main Hog Supply Provinces： Based on VAR Model

SUNHe,RENJinzheng

(College of Economics and Management, China Agricultural University, Beijing 100083, China)

Based on VAR model, this paper makes an empirical analysis on price linkage to agricultural products in Beijing and its main hog supply provinces by using every ten days’ hog price. The results of Johansen cointegration, Granger causality test, error correction model, impulse response and variance decomposition show that Beijing and its main hog supply provinces have a high integration of hog market. Beijing hog price is dominated by the main hog supply provinces and its period of response to the impulse is long. The influences on Beijing hog price from main hog supply provinces are quite different. According to the research, it is necessary to stabilize hog price and improve market efficiency by strengthening the efficiency of information flow and maintaining balance of supply and demand.

hog price; VAR model; price linkage; cointegration test; impulse response; variance decomposition

10.13766/j.bhsk.1008-2204.2014.0480

2014-09-25

國(guó)家科技支撐計(jì)劃子課題(2014BAL07B04)

孫赫(1988—)，男，山東青島人，博士研究生，研究方向?yàn)轫?xiàng)目分析與風(fēng)險(xiǎn)管理.

F323.7

A

1008-2204(2016)04-0075-06