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    新冠肺炎疫情對我國農(nóng)產(chǎn)品價格的影響
    ——基于30 個省份的面板數(shù)據(jù)分析

    2021-08-25 11:53:20何冬太
    山西農(nóng)經(jīng) 2021年15期
    關(guān)鍵詞:面板新冠價格

    □何冬太

    (中國人民銀行朔州市中心支行 山西 朔州 036002)

    1 研究背景

    農(nóng)業(yè)是支撐國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ),是人民安居樂業(yè)的根本。我國是農(nóng)業(yè)大國,擁有悠久的農(nóng)耕文明。在金十?dāng)?shù)據(jù)發(fā)布的2020 年世界糧食產(chǎn)量前10 名榜單中,我國以6.69 億t 糧食產(chǎn)量高居榜首。我國是人口大國,需要用占世界耕地面積9%的耕地養(yǎng)活占世界人口近20%的人口,保證農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)和維持農(nóng)產(chǎn)品價格穩(wěn)定可控,對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展和社會安定來說至關(guān)重要[1]。農(nóng)產(chǎn)品價格缺乏彈性,對需求變動和經(jīng)濟(jì)周期更替不敏感,受自然災(zāi)害、疾病等因素的影響較大,因此研究農(nóng)產(chǎn)品價格走勢必須持續(xù)關(guān)注外部事件,特別是重大突發(fā)事件的影響。

    2020 年初,新冠肺炎疫情暴發(fā)并迅速演變?yōu)橐粓鋈蛐詾?zāi)難。疫區(qū)乃至全國的食用農(nóng)產(chǎn)品供給是否充足以及農(nóng)產(chǎn)品價格是否存在大幅波動風(fēng)險,成為了抗疫期間民眾普遍關(guān)注的焦點(diǎn)。2020 年1 季度末,疫情在國內(nèi)得到有效控制,人民生活逐步回歸常態(tài)。據(jù)我國農(nóng)業(yè)農(nóng)村部發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,從2019 年6 月至2020 年6 月,我國農(nóng)產(chǎn)品價格經(jīng)歷了大起大落,農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)價格200 指數(shù)由2019 年6 月的109.81,漲至2020 年2 月的135.73(峰值),再跌至2020 年6 月的112.92,漲跌幅均超過20%,2020 年下半年漲跌幅收窄至10%以內(nèi)。由此可見,農(nóng)產(chǎn)品價格的波動與疫情嚴(yán)重程度密切相關(guān),在疫情常態(tài)化背景下研究疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響具有現(xiàn)實(shí)意義。

    2 理論分析

    1992 年以前,我國農(nóng)產(chǎn)品價格及漲跌幅度由政府計劃規(guī)定。1992—2003 年,我國政府逐步放開農(nóng)產(chǎn)品定價,發(fā)揮“看不見的手”在定價方面的作用,并著手構(gòu)建主要農(nóng)產(chǎn)品市場調(diào)控體系。2004 年至今,我國農(nóng)產(chǎn)品定價機(jī)制已全面實(shí)現(xiàn)市場化。我國在充分發(fā)揮市場決定性作用的基礎(chǔ)上實(shí)行宏觀調(diào)控,并針對農(nóng)產(chǎn)品缺乏彈性的特點(diǎn)出臺了最低收購價政策,為農(nóng)民收益托底[2]。

    依據(jù)哈佛學(xué)派構(gòu)造的市場結(jié)構(gòu)、市場行為、市場績效的分析框架來看,農(nóng)產(chǎn)品市場更符合完全競爭市場的特征,即市場主體流動性大、產(chǎn)品同質(zhì)化程度高、信息基本實(shí)現(xiàn)可共享。

    農(nóng)產(chǎn)品價格由交易雙方訂立契約和政府干預(yù)共同決定,價格波動主要受以下因素影響。

    其中,T為國民經(jīng)濟(jì)長期的發(fā)展趨勢;C為市場周期性變動;S為有規(guī)律的季節(jié)變動因素;I為不確定因素,主要由意外事故、自然災(zāi)害、疾病以及戰(zhàn)爭等突發(fā)事件構(gòu)成。

    隨著農(nóng)業(yè)科學(xué)技術(shù)不斷進(jìn)步以及支農(nóng)惠農(nóng)政策的不斷完善,加之市場經(jīng)濟(jì)自有的農(nóng)產(chǎn)品價格維持機(jī)制,農(nóng)產(chǎn)品價格受經(jīng)濟(jì)周期及季節(jié)因素的影響日趨減弱[3-5]。與此同時,禽流感、非洲豬瘟、新冠肺炎疫情的連續(xù)暴發(fā)逐漸將人們的關(guān)注焦點(diǎn)由傳統(tǒng)影響因素轉(zhuǎn)向以突發(fā)事件為代表的不確定因素[6-7]。

    依據(jù)《中國農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)發(fā)展報告2020》發(fā)布的數(shù)據(jù)顯示,新冠肺炎疫情導(dǎo)致我國2020 年農(nóng)業(yè)增加值同比下降了3.2%,特別是在武漢市封城(2020 年1 月23 日)到開始復(fù)工復(fù)產(chǎn)(2020 年3 月初)期間,農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值同比下降達(dá)16%。分部門來看,畜牧業(yè)、林業(yè)受到的沖擊相對較大,產(chǎn)值均下降了20%左右;種植業(yè)、漁業(yè)受到的影響較小,產(chǎn)值降幅在16%~18%之間。在農(nóng)業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)中,餐飲和住宿業(yè)、紡織業(yè)受到的沖擊最大,產(chǎn)值下降超過40%,食品工業(yè)產(chǎn)值下降27%。疫情在沖擊農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的同時,還波及相關(guān)產(chǎn)業(yè),從而造成了更嚴(yán)重的不利影響。

    如圖1 所示,從2018 年至2019 年上半年,我國農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)圍繞100 窄幅波動。

    2019 年下半年以來,受非洲豬瘟疫情以及國內(nèi)部分地區(qū)禁限養(yǎng)等因素影響,生豬供給不足導(dǎo)致豬肉價格漲幅較大,拉動了農(nóng)產(chǎn)品價格整體上漲。

    2020 年初,受新冠肺炎疫情影響,農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)飆升至140 左右。一方面,新冠肺炎疫情期間大部分農(nóng)副產(chǎn)品企業(yè)因春節(jié)假期延長,員工無法按時到崗,導(dǎo)致農(nóng)作物無人收割(采摘),造成了國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品市場供需失衡。另一方面,由于大部分地區(qū)處于封閉狀態(tài),人員無法正常流動,導(dǎo)致人工成本大幅上升,而企業(yè)仍需支付如工資、租金、水電暖等典型費(fèi)用,生產(chǎn)成本激增[8-9]。

    3 實(shí)證分析

    突如其來的新冠肺炎疫情無疑是影響2020 年農(nóng)產(chǎn)品價格的關(guān)鍵因素,其影響涉及產(chǎn)品(主要為菜籃子產(chǎn)品)、供應(yīng)鏈、農(nóng)時(春耕)等諸多方面。從宏觀角度來看,疫情的影響涉及全國農(nóng)產(chǎn)品的供給、需求和通貨膨脹水平;從中觀層面來看,由于不同地區(qū)農(nóng)業(yè)在經(jīng)濟(jì)中的地位以及發(fā)展程度不同,疫情造成的影響存在一定差異。

    由于數(shù)據(jù)可獲得性的問題,本研究不涉及西藏自治區(qū)、臺灣省、香港特別行政區(qū)、澳門特別行政區(qū)。依據(jù)除此之外的30 個省(直轄市、自治區(qū))的相關(guān)數(shù)據(jù),分析疫情對我國農(nóng)產(chǎn)品價格影響的地區(qū)差異。

    3.1 變量選取及模型設(shè)定

    選取我國2020 年1—4 季度分省份農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)代表農(nóng)產(chǎn)品價格,作為被解釋變量;2020 年1—4 季度分省份農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值、分省份居民可支配收入、分省份季度消費(fèi)者價格指數(shù)(該指數(shù)為按月統(tǒng)計數(shù)據(jù),本研究中季度消費(fèi)者價格指數(shù)為3 個月的算術(shù)平均數(shù)),分別代表農(nóng)產(chǎn)品的供需及通貨膨脹水平,作為解釋變量。數(shù)據(jù)源自中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、地方政府和統(tǒng)計局網(wǎng)站。變量名稱及說明,如表1 所示。

    表1 變量名稱及說明

    假定農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)與農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值、居民可支配收入、消費(fèi)者價格指數(shù)滿足線性約束,且因疫情嚴(yán)重程度不同導(dǎo)致不同地區(qū)變量間相關(guān)性存在差異,因此設(shè)定為個體變系數(shù)模型較為合理。模型的一般形式如下。

    其中,yit為被解釋變量;xit為1×k維解釋變量向量;N為變量個數(shù);t為每個變量的觀測時期;αi為模型的常數(shù)項(xiàng);βi為對應(yīng)于解釋變量的系數(shù)向量;uit為隨機(jī)誤差項(xiàng),且滿足零均值、同方差假定。

    3.2 面板模型的單位根及協(xié)整檢驗(yàn)

    由于面板模型中包含的數(shù)據(jù)較多,容易出現(xiàn)變量非平穩(wěn)的情況,進(jìn)而造成分析結(jié)果的“偽回歸”,因此先要對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由于季度數(shù)據(jù)存在“寬而短”的特點(diǎn),分別運(yùn)用Breitung 方法和Hadri 方法進(jìn)行檢驗(yàn),結(jié)果如表2 所示。

    由表2 可知,運(yùn)用Breitung 方法和Hadri 方法對API、GAP、DIR、CPI 原序列的面板單位根檢驗(yàn)表明,以上4 個序列均存在單位根,即序列非平穩(wěn)。因此在回歸分析前需要進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。運(yùn)用Pedroni 方法對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),結(jié)果如表3 所示。

    表2 面板數(shù)據(jù)單位根檢驗(yàn)

    表3 API 與GAP 的面板協(xié)整檢驗(yàn)

    上述檢驗(yàn)結(jié)果中,除Panel ρ-Stat 檢驗(yàn)統(tǒng)計量不拒絕原假設(shè)外,其余均拒絕原假設(shè),說明兩個變量存在協(xié)整關(guān)系。運(yùn)用相同的方法,分別將API 與DIR、CPI進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn),發(fā)現(xiàn)變量間均存在協(xié)整關(guān)系,可以進(jìn)行下一步回歸分析。

    3.3 面板模型的回歸分析

    通過Eviews 10 軟件,運(yùn)用chow 檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)對模型的固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)以及變量系數(shù)隨個體變動或是時間變動進(jìn)行了對比分析,最終將模型設(shè)定為如下形式。

    其中,α0+αi為個體效應(yīng)引起的截距項(xiàng);βni表示系數(shù)隨第i個個體特征變動,農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值、居民可支配收入對不同地區(qū)的農(nóng)產(chǎn)品價格有不同的影響,而CPI 的變動不受地區(qū)和時期影響;uit為隨機(jī)誤差項(xiàng)。面板固定效應(yīng)回歸結(jié)果,如圖2 所示。

    其中,F(xiàn)統(tǒng)計量的p值為0,說明解釋變量整體對被解釋變量的影響顯著不為0。調(diào)整后的擬合優(yōu)度在90%以上,說明模型估計值與實(shí)際值擬合度較高。

    觀察t統(tǒng)計量的p值可知,CPI 在10%的顯著性水平下拒絕原假設(shè),且系數(shù)較大,說明通貨膨脹對農(nóng)產(chǎn)品價格影響顯著;而居民可支配收入在10%的顯著性水平下不拒絕原假設(shè),說明人們對農(nóng)產(chǎn)品的需求比較穩(wěn)定,不會隨收入的增減而變化。

    由于農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值對各省份農(nóng)產(chǎn)品價格影響的顯著性、方向和程度不盡相同[10],為了更加直觀,先剔除在90%的置信區(qū)間內(nèi)影響不顯著的省份,并將剩余省份進(jìn)行分類,得出農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值GAP 對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響,如表4 所示。

    理論上講,在需求不變的前提下,農(nóng)產(chǎn)品供給增加,價格會相應(yīng)下降,即供給與價格呈負(fù)相關(guān)關(guān)系[11]。但如表4 所示,除北京、上海、廣西外,其余9 個省(自治區(qū))的供給與價格均呈正相關(guān),其中有7 個省為我國疫情較為嚴(yán)重的地區(qū),分別為湖北(68 158 人)、廣東(2 337 人)、黑龍江(1 610 人)、浙江(1 343 人)、河北(1 317 人)、河南(1 312 人)、湖南(1 044 人)。以上括號內(nèi)數(shù)據(jù)為截至2021 年4 月30 日各省新冠肺炎累計確診人數(shù)。

    表4 農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響

    疫情期間交通閉塞,部分地區(qū)“封城”“封村”,糧食收割后無法及時從產(chǎn)地運(yùn)到市場,導(dǎo)致農(nóng)產(chǎn)品供不應(yīng)求、價格上漲。因此,疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響有顯著的地域差異。

    4 結(jié)論

    首先,新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響范圍較小。在研究囊括的30 個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))中,僅有7 個省份的農(nóng)產(chǎn)品價格受到了新冠肺炎疫情的影響,其主要原因是我國憑借強(qiáng)有力的領(lǐng)導(dǎo)、全面的聯(lián)防聯(lián)控機(jī)制和全國人民的自覺防控,在疫情暴發(fā)初期就采取多種方式控制疫情傳播,通過集中治療、隔離、全民佩戴口罩等措施阻止了病毒蔓延,在短短3 個月時間內(nèi)成功控制了疫情擴(kuò)散。截至2020 年底,新冠肺炎疫情在全國已基本得到遏制,大部分地區(qū)已無本土新增病例。

    其次,新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響程度較弱。從農(nóng)林牧漁業(yè)生產(chǎn)總值對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響系數(shù)可以看出,即使是在疫情較為嚴(yán)重的地區(qū),農(nóng)產(chǎn)品價格的增長也只是在可控的范圍內(nèi)小幅波動。原因主要有兩個方面:一是疫情期間,各級政府紛紛出臺措施保障農(nóng)產(chǎn)品和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料運(yùn)輸,受疫情影響較輕的省份,如遼寧、甘肅、江西等,向武漢等疫情重災(zāi)區(qū)運(yùn)送了大量糧食、蔬菜,保障了當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品供給[12];二是疫情得到基本控制后,許多農(nóng)產(chǎn)品企業(yè)及個人在傳統(tǒng)營銷方式受阻的情況下,積極通過電商平臺進(jìn)行農(nóng)產(chǎn)品銷售。商務(wù)大數(shù)據(jù)監(jiān)測顯示,2020 年全國農(nóng)村網(wǎng)絡(luò)零售額達(dá)1.79 萬億元,同比增長8.9%。網(wǎng)絡(luò)營銷打破了地域限制,加速了農(nóng)產(chǎn)品在各地市場間的周轉(zhuǎn),使價格趨于穩(wěn)定。

    再次,新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品需求的影響較小。由上述分析可知,居民可支配收入對我國農(nóng)產(chǎn)品價格的影響不顯著,一方面是由于我國短時間內(nèi)有效控制疫情,使疫情影響的持續(xù)時間較短,因此未出現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品短缺的市場預(yù)期;另一方面是由于疫情影響范圍較小,農(nóng)產(chǎn)品價格只在我國少部分地區(qū)出現(xiàn)短期大幅波動,并未波及全國。

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