莊 巖

（哈爾濱商業(yè)大學金融學院，黑龍江哈爾濱150028）

中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征的實證研究
——基于廣義誤差分布的ARCH類模型

莊 巖

（哈爾濱商業(yè)大學金融學院，黑龍江哈爾濱150028）

近年來農(nóng)產(chǎn)品價格波動頻繁，結(jié)構(gòu)特征明顯，主要是因為受到生豬、棉花、大豆、膠脂果實類林產(chǎn)品和稻谷等農(nóng)作物價格波動的影響。利用廣義誤差分布的ARCH類模型對主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征進行分析，結(jié)果表明：棉花價格沒有顯著的異方差效應；生豬、大豆和稻谷的價格波動具有顯著的集聚性，但其市場并沒有表現(xiàn)出高風險高回報的特征；稻谷價格波動具有顯著的非對稱性，但大豆和生豬的價格波動沒有顯著的非對稱性?；贕ED的ARCH類模型提高了模型的擬合效果，可以更好地分析中國主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征。

農(nóng)產(chǎn)品價格；波動特征；廣義誤差分布；ARCH類模型

一、引 言

農(nóng)產(chǎn)品價格波動影響到整個國民經(jīng)濟運行的穩(wěn)定性，然而近年來農(nóng)產(chǎn)品價格波動頻繁，自2006年以來中國農(nóng)產(chǎn)品價格尤其是糧食價格隨國際糧價不斷上升，豬肉、食用油、蔬菜的價格也呈上漲趨勢。2008年美國次貸危機引發(fā)全球金融危機，農(nóng)產(chǎn)品價格又急劇下降，直到2009年上半年才逐漸平穩(wěn)。從2009年下半年開始，農(nóng)產(chǎn)品價格又進入新一輪波動周期，呈現(xiàn)整體上漲態(tài)勢，且涉及的品種廣泛，既包括小麥、玉米、水稻等糧食作物，也包括肉類、蛋禽、奶制品、蔬菜、水果等農(nóng)副食品；既涉及白糖、棉花、橡膠等大宗商品，也涉及茶葉、雜糧、干果等小宗農(nóng)產(chǎn)品。因此，描述和分析中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征，對于計算和調(diào)控其市場風險具有重要的現(xiàn)實意義。

二、文獻綜述

在農(nóng)產(chǎn)品價格波動的研究中計量模型被廣泛運用。早期對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的研究主要集中于農(nóng)產(chǎn)品價格波動的測度，運用的方法包括價格標準差、變異系數(shù)、Black－Scholes－Merton模型、平均百分比變動、移動平均以及Coppock指數(shù)等［1］。然而早期文獻無法分解需求和供給對波動的影響，Pigott提出的SEM模型能將收入波動分解為需求和供給的因素是對此的理論回應［2］。早期文獻另一個重要缺陷是關于同方差的假定，然而這對于農(nóng)產(chǎn)品市場并不恰當。自從Engle開創(chuàng)性地提出ARCH模型后，產(chǎn)生了大量ARCH模型拓展的相關文獻［3］。一個經(jīng)典的ARCH模型拓展就是Bollerslev提出的GARCH模型，GARCH模型認為條件方差與過去誤差的平方和滯后條件方差相關［4］，從而成為研究市場波動的較為成熟的方法，被大量運用到農(nóng)產(chǎn)品價格波動的研究中。馮云的研究表明，糧食價格波動具有集簇性和明顯的非對稱性［5］。羅萬純認為糧食價格中小麥和玉米價格波動具有顯著的集簇性，且小麥價格波動有非對稱性［6］。李志慧、盧新生等利用多重分形消除趨勢波動分析方法研究發(fā)現(xiàn)中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場存在顯著的多重分形特征，硬麥、強麥、玉米和大豆期貨多重分形依次減弱［7］?？傮w而言，關于中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動的定量研究還不充分。本文通過分析農(nóng)產(chǎn)品價格波動的現(xiàn)狀，找到帶動農(nóng)產(chǎn)品價格波動的主要農(nóng)產(chǎn)品類別，然后利用基于廣義誤差分布的ARCH類模型對主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征進行實證研究。采用GED分布處理農(nóng)產(chǎn)品價格波動ARCH類模型中殘差的厚尾現(xiàn)象，通過比較發(fā)現(xiàn)基于GED的ARCH類模型能夠提高模型的擬合效果，從而更符合實際情況。

三、中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動的現(xiàn)狀分析

（一）周期特征分析

利用Hodrick－Prescott濾波方法，值取100，對1978—2010年中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動周期進行長期趨勢分析（見表1）。大體將中國農(nóng)產(chǎn)品的價格劃分為6個波動周期，依次為1978—1987年，1987—1993年，1993—2001年，2001—2005年，2005—2008年以及2008年至今。自1978年以來，中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動的總體趨勢表現(xiàn)為緩升緩降，然而波動周期縮短，波動頻率加快。首先，每個周期的波動時間和波動幅度差異較大，但有周期變短、幅度縮小的趨勢。2001年以前經(jīng)歷的三個波動周期較長，分別為9年、6年和8年，且波動的幅度較大。隨后的波動周期有縮短傾向，波動周期均未超過5年，且波動幅度小于之前的三個周期。其次，波動周期的對稱性差。尤其是1978年以來的前三個波動周期，波峰基本出現(xiàn)較早，隨著2001年后波動周期縮短，波峰年份向中間趨動，但沒有呈現(xiàn)明顯的對稱性。

表1 1978－2010年中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動周期表

（二）結(jié)構(gòu)特征分析

農(nóng)產(chǎn)品可以大致分為種植業(yè)產(chǎn)品、林業(yè)產(chǎn)品、畜牧業(yè)產(chǎn)品和漁業(yè)產(chǎn)品等四大類。統(tǒng)計分析表明，農(nóng)產(chǎn)品價格主要受到畜牧業(yè)和林業(yè)產(chǎn)品價格波動的影響，同時種植業(yè)和漁業(yè)產(chǎn)品波動平緩。畜牧業(yè)產(chǎn)品價格波動程度最大，是農(nóng)產(chǎn)品價格波動的最主要成因，而漁業(yè)產(chǎn)品價格波動較小，可以不對其做重點分析。農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格波峰出現(xiàn)在2008年第一季度，然而各類產(chǎn)品并未在當時形成波峰，畜牧業(yè)產(chǎn)品和林業(yè)產(chǎn)品都是在近期2010年以來形成波峰。各類農(nóng)產(chǎn)品價格的波谷基本都是在2009年上半年出現(xiàn)，說明全球金融危機對農(nóng)產(chǎn)品價格的整體影響效果明顯（見表2）。

表2 中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動結(jié)構(gòu)分析表

1．畜牧業(yè)產(chǎn)品價格波動。畜牧業(yè)產(chǎn)品中生豬價格是波動最大的一種，波動程度為24．84，居各種畜牧業(yè)產(chǎn)品之首；其次是奶類、毛絨類，再次是牛羊，最后是家禽和禽蛋。可見生豬價格的波動是畜牧業(yè)產(chǎn)品以及整個農(nóng)產(chǎn)品價格波動的重要因素，調(diào)控生豬價格對合理控制農(nóng)產(chǎn)品價格波動具有重要的意義（見表3）。

表3 畜牧業(yè)產(chǎn)品價格波動描述性統(tǒng)計表

2．林業(yè)產(chǎn)品價格波動。林業(yè)產(chǎn)品由木材、竹材、膠脂和果實類林產(chǎn)品構(gòu)成。這三類產(chǎn)品價格指數(shù)最大值分別為110．82，120．41和139．24，最小值為93．77，97．32和83．35。同時其標準差分別為4．454 7，5．473 5和13．641 2，因此膠脂和果實類林產(chǎn)品波動幅度最大，是林業(yè)產(chǎn)品價格波動的主要原因。

3．種植業(yè)產(chǎn)品價格波動。種植業(yè)中波動原因可以通過糧食、油料、棉花、糖料、煙葉、蔬菜、水果和茶葉等產(chǎn)品的波動情況發(fā)現(xiàn)。其中棉花波動程度最大，其次是油料、糖料、茶葉，再次是水果和糧食，比較穩(wěn)定的是蔬菜和煙葉。種植業(yè)的價格波峰最高值在2004年第三季度，與糧食的最高值出現(xiàn)在同期。而其他品種的價格最高值出現(xiàn)在2008年度左右，其中棉花和水果在2010年底開始出現(xiàn)最高值。最低值主要集中于2008年下半年到2009年上半年相繼出現(xiàn)（見表4）。

表4 種植業(yè)農(nóng)產(chǎn)品價格波動描述性統(tǒng)計表

糧食在種植業(yè)產(chǎn)品中總體波動相對穩(wěn)定，說明國家調(diào)控政策對糧食的價格穩(wěn)定起到了積極的作用。然而糧食是農(nóng)產(chǎn)品之根本，對糧食作物中具體產(chǎn)品波動情況的掌握是十分必要的。通過統(tǒng)計分析發(fā)現(xiàn)，在糧食作物中，豆類波動最大，豆類中大豆的波動程度最大為16．037 3；其次是薯類，波動程度為10．509 6；再次為谷物類，其中稻谷的波動最大，波動程度為11．849 25。

通過現(xiàn)狀分析發(fā)現(xiàn)，中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動周期縮短，且具有明顯的結(jié)構(gòu)性特征，其中畜牧業(yè)和林業(yè)產(chǎn)品對農(nóng)產(chǎn)品價格波動影響最大，因此中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動主要是受到生豬、棉花、大豆、膠脂果實類林產(chǎn)品和稻谷等農(nóng)作物價格波動的影響。

四、主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征的實證分析

為了更好地分析農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征，選取2003年1月到2011年4月的100個月的月度數(shù)據(jù)為樣本數(shù)據(jù)，由于膠脂和果實類林產(chǎn)品的月度統(tǒng)計數(shù)據(jù)無法獲得，因此重點分析生豬、棉花、大豆和稻谷這四類主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征。

（一）研究方法

1．波動分析。GARCH模型可以檢驗波動是否存在集聚性特征，GARCH－M模型能夠檢驗中國主要農(nóng)產(chǎn)品市場是否具有高風險高回報的特征。

自回歸條件異方差（ARCH）模型由Engle提出，有兩個方程構(gòu)成［3］：

式（1）為均值方程，其中Yt為被解釋變量，表示農(nóng)產(chǎn)品價格收益率，X為解釋變量，這里只包含Yt的滯后項；式（2）稱為方差方程，其中σ2t表示ut在t時刻的條件方差，在方差方程中它被稱為殘差滯后項的加權(quán)平方和，其中α0＞0，αi≥0，i＝1，…，n，以確保條件方差是ARCH項，如果該項高度顯著，說明中國主要農(nóng)產(chǎn)品價格收益率具有顯著的波動集聚性。將式（2）進行拓展，便得到了廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型，即在ARCH模型的方差方程中加入條件方差自身滯后項：

在農(nóng)產(chǎn)品市場上，人們對價格漲跌的預期風險往往會影響未來的價格走勢。為了度量農(nóng)產(chǎn)品價格預期風險對收益率的影響，Engle，Lilien和Robins提出在ARCH模型的均值方差中加入條件方差項，得到GARCH－M模型，即：

其中參數(shù)ρ是條件方差的倍數(shù)，是可觀測到的預期風險波動對Yt的影響程度，它代表了風險和收益之間的一種權(quán)衡［8］。如果ρ為正，意味著市場參與者因風險增加要求更高的收益，因此可驗證市場是否有高風險高回報的特征。

2．波動非對稱性分析。當價格上漲和下跌導致收益率波動程度不對稱時，可以用TARCH模型對不對稱性特征建模。在這個模型中，條件方差為：

其中dt－1是一個虛擬變量，當ut－1＜0時，dt－1＝1；否則dt－1＝0。如果?≠0，表明價格波動具有非對稱性。當?＞0時，表明農(nóng)產(chǎn)品價格下跌信息產(chǎn)生的波動比價格上漲信息產(chǎn)生的波動大；當?＜0時，表明價格上漲信息產(chǎn)生的波動比價格下跌信息產(chǎn)生的波動大。

另外，在對農(nóng)產(chǎn)品價格建立各種ARCH模型時，一般默認模型的殘差服從正態(tài)分布，然而實際情況往往并非如此。為了更加準確地描述ARCH類模型中殘差的分布特征，利用Nelson提出的廣義誤差分布（GED）對各種ARCH類模型的殘差項建模。GED分布的概率密度函數(shù)為：

根據(jù)以上分析，基于GED分布的ARCH類模型考慮了農(nóng)產(chǎn)品價格波動殘差序列通常具有厚尾特征，并能夠在定量化分析中國主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動的集聚性，預期風險對收益率的影響以及農(nóng)產(chǎn)品價格波動的不對稱性等方面發(fā)揮積極的作用。

（二）主要農(nóng)產(chǎn)品的統(tǒng)計特征

首先通過X－11調(diào)整法將以上四類農(nóng)產(chǎn)品月度數(shù)據(jù)進行處理。數(shù)據(jù)來源于國研網(wǎng)數(shù)據(jù)庫中的農(nóng)產(chǎn)品集貿(mào)市場價格指數(shù)。價格序列是對各類農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)取對數(shù)，即lnpt，其中pt表示第t期的價格指數(shù)。價格收益序列是以相鄰月度價格指數(shù)對數(shù)的一階差分表示，即Yt＝lnpt－lnpt－1。數(shù)據(jù)處理及計量使用Eviews5．0軟件。中國主要農(nóng)產(chǎn)品的價格收益序列的統(tǒng)計特征見表5。

表5 主要農(nóng)產(chǎn)品價格的統(tǒng)計特征表

由表5可知，稻谷價格收益率的峰度大于零，略右偏，而大豆、棉花和生豬的價格收益率呈左偏分布。同時，它們峰度都高于正態(tài)分布的峰度值3，說明其價格收益率呈現(xiàn)尖峰肥尾特征。此外，JB正態(tài)性檢驗值均大于在5%和1%的顯著性水平下的臨界值5．991 5和9．210 3，說明主要農(nóng)產(chǎn)品價格收益序列都拒絕了收益序列服從正態(tài)分布的零假設，均不服從正態(tài)分布。單位根平穩(wěn)性檢驗結(jié)果表明：稻谷、大豆、棉花和生豬的價格序列非平穩(wěn)，而其價格收益序列都平穩(wěn)。通過觀察稻谷、大豆、棉花和生豬的價格收益序列基本上圍繞在0均值附近上下波動，且波動隨時間變化呈連續(xù)偏高和偏低的情況，可能存在波動的集聚現(xiàn)象和異方差效應，為此要對主要農(nóng)產(chǎn)品的價格收益序列進行ARCH－LM檢驗，來判斷它們是否具有異方差效應。

（三）模型估計結(jié)果

由于中國農(nóng)產(chǎn)品價格收益序列是平穩(wěn)序列，且可能存在著波動的集聚性，因此分別選擇1～12的滯后階數(shù)進行ARCH－LM檢驗，在顯著水平設定為5%時，檢驗結(jié)果如下：大豆、生豬的價格收益序列異方差效應顯著，檢驗概率p值小于1%；稻谷價格收益序列在滯后階數(shù)為1、2、3階時不具有異方差效應，在4～12階具有顯著的異方差效應；棉花價格收益序列異方差效應不顯著。

在建立ARCH類模型的過程中，一般默認為模型的殘差項服從正態(tài)分布，但是從大豆、稻谷和生豬的價格收益率的ARCH模型來看，其殘差項顯著不服從正態(tài)分布，相反卻具有尖峰厚尾非正態(tài)分布的特征，因此直接利用正態(tài)分布來建模，會影響ARCH類模型的精確性。為此，采用廣義誤差分布（GED）來估計ARCH類模型的殘差項，從而更準確地描述價格收益率序列的波動特性。根據(jù)ARCH類模型的系數(shù)要求和模型整體的AIC值最小準則，分別比較GARCH（1，1），GARCH（1，2），GARCH（2，1）和GARCH（2，2）結(jié)果，最終對大豆選擇GARCH（1，1）模型，稻谷選擇GARCH（1，2）模型，生豬選擇GARCH（2，1）模型進行建模。

1．大豆。大豆市場的GED－ARCH類模型估計結(jié)果：GARCH（1，1）模型估計結(jié)果表明，大豆價格收益率條件方差方程中，α1和β1都在10%的水平下顯著，表明價格收益率序列具有顯著的波動集聚性。α1和β1之和為0．94，小于1，表明過去的價格波動對未來的影響逐漸消失。GARCH（1，1）－M模型估計結(jié)果表明，大豆價格收益率均值方差中ρ估計值為0．02，但不顯著，這意味著大豆市場沒有高風險高回報的特征。在TARCH（1，1）模型中，?大于0，但不顯著（見表6）。

表6 大豆的ARCH類模型估計結(jié)果表

2．稻谷。稻谷的GED－ARCH類模型估計結(jié)果：GARCH（1，2）模型估計結(jié)果表明，稻谷價格收益率條件方差方程中，α1，β1與β2都在10%的水平下顯著，表明價格收益率序列具有顯著的波動集聚性。三者之和為0．97，小于1，表明過去的價格波動對未來的影響逐漸變小，但消減速度緩慢。GARCH（1，2）－M模型估計結(jié)果表明，稻谷價格收益率均值方差中ρ估計值為－0．11，但不顯著，這意味著稻谷市場沒有高風險高回報的特征。在TARCH（1，2）模型中，?小于0，且在10%的水平下顯著，說明稻谷價格波動具有顯著的非對稱性，價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動大（見表7）。

表7 稻谷的ARCH類模型估計結(jié)果表

3．生豬。GARCH（2，1）模型估計結(jié)果表明，生豬的價格收益率條件方差方程中，α1，α2和β1都在10%的水平下顯著，表明價格收益率序列具有顯著的波動集聚性。三者之和為0．70，小于1，表明過去的價格波動對未來的影響逐漸消失。GARCH（2，1）－M模型估計結(jié)果表明，生豬的價格收益率均值方差中ρ估計值為0．03，但不顯著，這意味著生豬市場沒有高風險高回報的特征。在TARCH（2，1）模型中，?小于0，但不顯著，說明生豬的價格波動沒有顯著的非對稱性（見表8）。

通過GED－ARCH類模型的計量結(jié)果看到，GED分布的參數(shù)均小于2，從而驗證了使用ARCH類模型對主要農(nóng)產(chǎn)品價格收益序列建模時所得殘差項的厚尾特征。同時，對上述三個農(nóng)產(chǎn)品基于GED的ARCH類模型的殘差分別進行ARCH－LM檢驗，結(jié)果表明不再具有ARCH效應，這表明模型的擬合效果較好。

表8 生豬的ARCH類模型估計結(jié)果表

（四）波動模型的比較

為了驗證GED分布在描述農(nóng)產(chǎn)品價格波動方面的適用性，我們比較了上述三種農(nóng)產(chǎn)品ARCH類模型基于GED分布和正態(tài)分布時的擬合效果（見表9）。結(jié)果顯示，除生豬GED分布的SC值外，GED相應的AIC值和SC值都要小于正態(tài)分布的AIC值和SC值。另外，基于GED分布的ARCH類模型之間的AIC值和SC值較為接近，因此選擇GED分布來描述模型的殘差項很大程度上比正態(tài)分布要好。

表9 基于GED分布和Normal分布的GARCH模型擬合結(jié)果比較表

五、結(jié) 論

通過以上分析得出，中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動主要受到生豬、棉花、大豆、膠脂果實類林產(chǎn)品和稻谷等農(nóng)作物價格波動的影響。通過廣義誤差分布的ARCH類模型的實證結(jié)果表明：1．棉花價格不具有顯著的異方差效應。2．大豆、生豬和稻谷的價格波動具有顯著的集聚性，且波動影響隨著時間的推移逐漸減弱。從農(nóng)產(chǎn)品市場的本身供求特性、產(chǎn)品特性以及發(fā)展現(xiàn)狀來看，中國農(nóng)產(chǎn)品市場并未與宏觀經(jīng)濟形成高度相關的互動機制，農(nóng)產(chǎn)品價格波動的集聚性可能是由于隨著農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)政策的不斷深入，農(nóng)產(chǎn)品供需鏈中的參與主體不斷增加，參與者對信息理解的方式各異造成的［9］。3．主要農(nóng)產(chǎn)品市場并沒有表現(xiàn)出高風險高回報的特征。這說明中國農(nóng)產(chǎn)品市場的交易者在交易時主要出于非理性因素進行決策，因此農(nóng)產(chǎn)品市場交易機制有待進一步完善。4．大豆和生豬的價格沒有表現(xiàn)出顯著的非對稱性，而稻谷價格具有一定的非對稱性，即稻谷價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下跌信息引發(fā)的波動大。由于稻谷是主要的糧食產(chǎn)品，糧食價格上漲過快會影響到溫飽問題的解決，因此以稻谷為代表的糧食作物的價格上漲信息引發(fā)的波動比價格下降信息波動大。通過比較發(fā)現(xiàn)，基于GED分布的ARCH類模型能夠提高模型的擬合效果，從而可以更好地分析中國主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征。

［1］ Offutt S E，Blandford D．Commodity Market Instability：Empirical Techniques for Analysis［J］．Economitrica，1986，12（1）．

［2］ Piggot P R．Some Old Truths Revised［J］．Australian Journal of Agricultural Economics，1992，36（2）．

［3］ Engle R F．Autoregressive Conditional Heteroskedasticity with Estimates of the Variance of U．K．Inflation［J］．Econometrics，1982，50（4）．

［4］ Bollerslev T．Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity［J］．Journal of Econometrics，1986，31（2）．

［5］ 馮云．中國糧食價格波動的實證分析［J］．價格月刊，2008（2）．

［6］ 羅萬純，劉銳．中國糧食價格波動分析：基于ARCH類模型［J］．中國農(nóng)村經(jīng)濟，2010（4）．

［7］ 李志慧，盧新生．中國農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的多重分形特征及其成因分析——基于MF－DFA分析法［J］．統(tǒng)計與信息論壇，2011，26（10）．

［8］ Engle F R，Lilien D M，Robins R P．Estimating Time Varying Risk Premia in the Term Structure：The ARCH－M Model［J］．Econometrics，1987，55（3）．

［9］ 方鴻．貨幣沖擊對農(nóng)產(chǎn)品相對價格的影響［J］．統(tǒng)計與信息論壇，2011，26（9）．

Empirical Analysis on the Price Volatility Characteristics of Agricultural Products in China：Based on GED of ARCH Type Models

ZHUANG Yan
（School of Finance，Harbin University of Commerce，Harbin 150028，China）

In recent years，price of agricultural products has been frequently fluctuated．Meanwhile，the structural feature of price fluctuation is increasingly significant，mainly affected by the price volatility of pigs，cotton，soybeans，fruits crops and rice．The empirical analysis results based on GED of ARCH－type models show as follows：there is no significant conditional heteroskedasticity in cotton price fluctuation．The price fluctuation of pigs，soybeans and rice takes on the significant volatility clustering，but their markets don＇t show the characteristics of high－risk and high－return．Moreover，the rice price has a significant asymmetric volatility，but the price of pigs and soybeans don＇t show significant asymmetry．ARCH type models based on GED can improve the model fitting result so as to better analyze the characteristics of China＇s agricultural price fluctuations．

price of agricultural product；fluctuation characteristics；Generalized Error Distribution；ARCH－type models

book=59,ebook=76

F323．7

A

1007－3116（2012）06－0059－07

（責任編輯：崔國平）

2012－01－31

教育部人文社會科學研究項目《普惠金融視角下的我國農(nóng)村金融體系構(gòu)建與完善對策研究》（10YJC790338）；黑龍江省教育廳人文社科基金項目《黑龍江省農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響因素及調(diào)控研究》（12522076）；黑龍江省自然科學基金項目《黑龍江省小額農(nóng)貸的風險控制研究》（G201002）

莊 巖，女，黑龍江哈爾濱人，經(jīng)濟學博士，講師，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟學，金融學。