我國小麥市場價格波動因子分解

李紅艷

（鄭州西亞斯學(xué)院商學(xué)院 河南·鄭州 451100）

農(nóng)產(chǎn)品一端連著農(nóng)業(yè)生產(chǎn)者，一端連著居民消費者。因此，農(nóng)產(chǎn)品價格歷來為政府宏觀經(jīng)濟政策所關(guān)注的重點。借助農(nóng)業(yè)保險管理小麥市場價格波動風(fēng)險，已成為國家實施農(nóng)業(yè)補貼政策，穩(wěn)定農(nóng)戶經(jīng)營收益的主要手段。探討價格波動背后的因子構(gòu)成，對保險公司科學(xué)經(jīng)營，對農(nóng)戶價格風(fēng)險的科學(xué)管理，對國家的精準施策都將具有重要的實踐應(yīng)用價值。本文將小麥市場價格波動分為趨勢性變動、周期性變動、季節(jié)性變動和隨機性變動四類，并分析各類價格波動對小麥價格整體波動的貢獻。

1 價格分解的理論依據(jù)

1.1 季節(jié)調(diào)整

傳統(tǒng)的經(jīng)濟時間序列分析把序列看作四類要素的疊加：長期趨勢變動（T）、季節(jié)變動（S）、周期循環(huán)變動（C）和不規(guī)則變動（I）。其中，季節(jié)要素和不規(guī)則要素變動往往會掩蓋經(jīng)濟發(fā)展的客觀規(guī)律。同樣，農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)構(gòu)成同樣也可以分解為四類要素。

經(jīng)過季節(jié)調(diào)整，可以將小麥收購價格指數(shù)序列中的季節(jié)變動要素（S）和不規(guī)則要素（I）分離，保留長期趨勢循環(huán)要素（TCt）。本文采用CensusX12方法對農(nóng)產(chǎn)品收購價格指數(shù)（PM）進行季節(jié)調(diào)整，得到包含長期趨勢和周期循環(huán)因素的農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)序列（PM_TC）、季節(jié)變動要素（PM_SF）和不規(guī)則要素（PM_IR）。用等式表示為：

1.2 趨勢分解

經(jīng)過季節(jié)調(diào)整后的農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)雖然將季節(jié)因素和不規(guī)則變動因素剔除，但仍為長期趨勢與循環(huán)變動要素的混合序列，因此還需要對PM_TC序列進行趨勢分解，將二者分離。本文將分別采用H-P濾波和B-P濾波方法對PM_TC序列進行趨勢分解，綜合分析小麥收購價格的波動周期。

Hodrick-Prescott(HP)濾波是長期趨勢分析中的一種常用方法，可以較好地分解出時間序列的趨勢要素。

2 數(shù)據(jù)來源和分析思路

按照流轉(zhuǎn)過程中的環(huán)節(jié)劃分，農(nóng)產(chǎn)品價格可以分為收購價格、批發(fā)價格與市場價格。根據(jù)《中國農(nóng)業(yè)百科全書：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟卷》的解釋，農(nóng)產(chǎn)品收購價格是指生產(chǎn)者（主要是農(nóng)民）向農(nóng)產(chǎn)品收購商出售農(nóng)產(chǎn)品時的平均單價，也被稱為生產(chǎn)者價格。[1]農(nóng)產(chǎn)品收購價格是農(nóng)民出售農(nóng)產(chǎn)品的基本價格，與農(nóng)民利益息息相關(guān)，因而農(nóng)產(chǎn)品收購價格將直接影響農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)行為，農(nóng)產(chǎn)品收購價格的波動不利于我國農(nóng)產(chǎn)品供應(yīng)的穩(wěn)定?；诖?，本文以小麥收購價格為研究對象。

本數(shù)據(jù)為全國小麥收購價格指數(shù)，來源于中糧網(wǎng)全國糧油價格監(jiān)測系統(tǒng)。原始數(shù)據(jù)為周數(shù)據(jù)，共收集了2009年1月份至2018年10月份504周的數(shù)據(jù)，基期為2018年。本文首先利用原始數(shù)據(jù)計算得到小麥收購價格的周增長率，然后對周增長率進行時間序列分析和建模，以刻畫其分布特征和方差波動性。然后將小麥收購價格的周數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為月度數(shù)據(jù)，以方便后續(xù)利用EVIEWS軟件進行價格波動分解。轉(zhuǎn)化方法為：將一個月內(nèi)每周數(shù)據(jù)進行平均后得到當(dāng)月收購價格指數(shù)，共得到了118個月度數(shù)據(jù)。

3 小麥市場價格波動的分解結(jié)果

在前面周度數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，對隸屬于各個月份的周度數(shù)據(jù)取平均值得到小麥的月度收購價格指數(shù)，以捕捉小麥收購價格指數(shù)的季節(jié)波動、周期波動更長期的波動。這部分的基本思路是：首先運用Eviews6.0將月度數(shù)據(jù)進行分解為隨機波動因子、季節(jié)因子和趨勢循環(huán)因子。然后利用H-P濾波技術(shù)將循環(huán)趨勢因子進一步分解為趨勢項和循環(huán)項。經(jīng)過分解，研究周期內(nèi)小麥價格波動分為三個周期，其特征如下表1所示：

表1：三個階段小麥價格的基本特征

三個時期中小麥價格的均值不斷抬高，小麥價格的波動在第二個時期最大，標準差為8.364998，在第三個時期相對穩(wěn)定，標準差為3.702641。

經(jīng)分解后的長期趨勢項變化可分為兩個階段：第一階段：2009年1月—2013年12月，這個階段內(nèi)小麥收購價格指數(shù)呈持續(xù)上漲態(tài)勢；第二階段：2014年以后，這個階段內(nèi)小麥收購價格指數(shù)先緩慢小幅回調(diào)，然后又緩慢上漲，總體保持高位平穩(wěn)狀態(tài)。

4 小麥價格波動因子的貢獻

借助于方差分解方法，得到了小麥價格趨勢因子、循環(huán)因子、季節(jié)因子和不規(guī)則因子的沖擊對小麥價格波動的貢獻。結(jié)果如下面表2所示。

表2：不同時期小麥價格波動因子的波動貢獻率（%）

從表2中可以看出，不同時期小麥價格波動因子發(fā)揮的作用存在較大差異。2009年01月至2012年02月，小麥價格波動的主要因素是趨勢因子，貢獻率為104.73%，其次是循環(huán)因子，其發(fā)揮的貢獻為19.69%，對小麥價格的波動起到了較大的抑制作用；季節(jié)因子發(fā)揮的作用為14.16%；不規(guī)則因子僅發(fā)揮了0.8%的作用。2012年03月至2015年12月，對小麥價格波動起主要推動作用的是趨勢因子，發(fā)揮的作用為52.59%，其次是循環(huán)因子，發(fā)揮的作用為37.71%，季節(jié)因子發(fā)揮的作用減弱至7.01%，不規(guī)則因子發(fā)揮的作用有所上升，提高至2.69%。2016年01月至2018年10月，對小麥價格波動貢獻最大的因子是循環(huán)因子，其貢獻為 55.55%，其次是季節(jié)因子，貢獻為36.99%，不規(guī)則因子發(fā)揮的作用進一步上升至5.09%，而趨勢因子則降為2.36%。經(jīng)過對比，可以得出一個基本規(guī)律：趨勢因子發(fā)揮的作用逐漸減弱，這表明小麥價格從整體趨勢上來看已經(jīng)趨于穩(wěn)定，未來上漲已遭遇瓶頸；循環(huán)因子發(fā)揮的作用逐漸增加，這表明隨著我國糧食價格體系改革的深入，以及國內(nèi)糧食市場的開放，來自國內(nèi)外的供需沖擊對我國糧食價格波動的影響越來越大。

進一步分析發(fā)現(xiàn)，我國糧食價格波動在2016年01月至2018年10月期間顯著減弱，這主要歸功于糧價上漲趨勢的停滯，在趨勢性因素發(fā)揮作用減弱的同時，季節(jié)因子發(fā)揮的相對作用有了大幅上漲，與此同時，隨機因素發(fā)揮的相對作用也有所上升。但如果從絕對貢獻上來看的話，實則不然。

從表3可以看出，三個時期中，小麥價格波動最大的是第二個時期，在第三個時期，小麥價格的整體波動有了顯著下降，導(dǎo)致小麥價格波動減小的因子有趨勢因子、循環(huán)因子、和不規(guī)則因子，僅有季節(jié)因子加大了小麥價格的波動。因為趨勢因子對小麥因子波動貢獻的顯著下降，導(dǎo)致了其余三個因子對糧價波動相對貢獻的顯著上升。

表3：不同時期糧食價格波動的方差及各因素的協(xié)方差貢獻

由此可以看出，隨著糧價總體趨勢的穩(wěn)定，未來影響糧價波動的主要因素將是市場供需錯配和季節(jié)因素，以及不規(guī)則因子的影響。