林海波，楊 柳

(1.寧波大紅鷹學(xué)院財(cái)富管理學(xué)院，浙江 寧波 315175；2. 復(fù)旦大學(xué)公共管理與公共政策研究 創(chuàng)新基地，上海 200433)

農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的新證據(jù)
——基于固定效應(yīng)和工具變量法對(duì)雞蛋期貨的分析

林海波1，楊 柳2

(1.寧波大紅鷹學(xué)院財(cái)富管理學(xué)院，浙江 寧波 315175；2. 復(fù)旦大學(xué)公共管理與公共政策研究 創(chuàng)新基地，上海 200433)

本文使用固定效應(yīng)模型以及工具變量法，考察大商所雞蛋期貨上市前后的雞蛋大宗成交價(jià)(替代期貨成交價(jià))和零售價(jià)的差異，實(shí)證分析結(jié)果表明：雞蛋期貨上市使得大宗成交價(jià)和零售價(jià)差異收斂。由于使用季度數(shù)據(jù)，消除了雞蛋期貨的短期炒作特征，在忽略?xún)r(jià)值鏈特征的地區(qū)差異的情形下，表明起碼在保存期短的農(nóng)產(chǎn)品品種上，期貨可以部分起到平抑價(jià)格的作用，增加消費(fèi)者福利。

雞蛋期貨；價(jià)格發(fā)現(xiàn) ；固定效應(yīng)；工具變量

一、引言及文獻(xiàn)綜述

一般認(rèn)為期貨具有規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)和價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)功能被普遍認(rèn)同，是否有價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能卻有很大的爭(zhēng)議。期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能是指在市場(chǎng)有效性假設(shè)下，通過(guò)期貨市場(chǎng)上公開(kāi)、公平、公正的期貨交易，形成具有預(yù)期性、連續(xù)性和可參考性的期貨價(jià)格信息，并通過(guò)該信息及時(shí)告知公眾指導(dǎo)其生產(chǎn)、經(jīng)營(yíng)或投資的信息指導(dǎo)效能。在這個(gè)一般性的定義下，其量化的指標(biāo)呈現(xiàn)了一些分歧，實(shí)證也有對(duì)通過(guò)各種量化方式衡量的期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的證偽。

(一)期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)證研究

Bigman等(1983)[1]較早地使用最小二乘法來(lái)檢驗(yàn)期貨價(jià)格是否是現(xiàn)貨到期日價(jià)格的無(wú)偏估計(jì)，Engle和Granger(1987)[2]及Johansen等(1990)[3]的協(xié)整理論解決了多時(shí)間序列的非平穩(wěn)問(wèn)題。但是這兩種方法實(shí)際都有大樣本依賴(lài)性(依據(jù)分形理論，總會(huì)有區(qū)間協(xié)整的情況出現(xiàn)，而長(zhǎng)期趨勢(shì)協(xié)整與否不可證偽)。隨后，Granger因果關(guān)系檢驗(yàn)開(kāi)始被用以實(shí)證，但是該檢驗(yàn)是一種只能證偽不能證實(shí)(因果關(guān)系)的方法，在國(guó)內(nèi)存在大量誤用。

基于期貨現(xiàn)貨價(jià)格共同影響因子的拆分，度量?jī)蓚€(gè)時(shí)間序列對(duì)共同因子的貢獻(xiàn)，形成了基于VECM的信息份額模型，包括Hasbrouck(1995)[4]的IS(Information Shares)模型和Gonzalo和Granger(1995)[5]的PT(Permanent Transitory)模型，由于其理論解釋力度好于單純時(shí)間序列的比較，故得到較多應(yīng)用。

基于上述方法的農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格發(fā)現(xiàn)的實(shí)證文章較多。梁權(quán)熙等(2009)[6]研究了我國(guó)白砂糖期貨市場(chǎng)的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能；毛學(xué)峰、賈偉(2016)[7]利用Chavas等(2005)[8]提出的動(dòng)態(tài)特征定價(jià)模型檢驗(yàn)了中國(guó)大豆、豆油和豆粕價(jià)格是否符合特征價(jià)格理論，并使用誤差修正模型考察三者長(zhǎng)短期價(jià)格間的動(dòng)態(tài)聯(lián)系；龐貞燕、劉磊(2013)[9]使用離散小波變換對(duì)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨和現(xiàn)貨數(shù)據(jù)進(jìn)行去噪、分解與重構(gòu)，然后采用VECM—BEKK—GARCH模型實(shí)證檢驗(yàn)了我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品期貨市場(chǎng)對(duì)現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)性的影響。生鮮農(nóng)產(chǎn)品由于缺乏保存性，所以作為一類(lèi)特殊的品種來(lái)研究。李哲敏等(2010)[10]使用協(xié)整檢驗(yàn)和向量誤差修正模型(VEC)，分析了雞蛋產(chǎn)業(yè)鏈價(jià)格變動(dòng)情況；Buguk等(2003)[11]基于1980年到2000年的鯰魚(yú)飼料及其成分以及農(nóng)場(chǎng)和批發(fā)級(jí)鯰魚(yú)的月度價(jià)格數(shù)據(jù)分析了美國(guó)鯰魚(yú)供應(yīng)鏈的價(jià)格波動(dòng)溢出情況；楊?lèi)?、陳鑄新、廖宜靜(2015)[12]利用相關(guān)性分析、協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、向量自回歸模型以及在此基礎(chǔ)上的脈沖響應(yīng)函數(shù)分析等方法對(duì)大連商品交易所雞蛋期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能進(jìn)行了實(shí)證研究。從嚴(yán)格意義上講，以上所論及的對(duì)于價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的實(shí)證研究只是前文介紹的多種檢驗(yàn)方法的簡(jiǎn)單綜合，并不能有效揭示期貨和期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能間的因果關(guān)系。

(二)拓展以及理論批判

作為擴(kuò)展和深入，Zhang(2013)[13]利用1986到2010年雞蛋消費(fèi)和生產(chǎn)數(shù)據(jù)，分析了雞蛋價(jià)格變動(dòng)對(duì)不同收入人群的福利效應(yīng)。Joyeux和Milunovich(2010)[14]把期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)的實(shí)證分歧歸于是否考慮了運(yùn)輸和保有成本，而以陳蓉和鄭振龍(2007)[15]為代表的一類(lèi)意見(jiàn)質(zhì)疑了期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的理論基礎(chǔ)。在消費(fèi)品領(lǐng)域，具有消費(fèi)價(jià)值的標(biāo)的資產(chǎn)與其期貨之間并不具有完全的可替代性，不適用金融資產(chǎn)和期貨間的無(wú)套利原則。標(biāo)的資產(chǎn)消費(fèi)性越強(qiáng)，期貨價(jià)格就越遠(yuǎn)離無(wú)套利考量下的價(jià)位，也就是說(shuō)，在理論上無(wú)法充分證實(shí)或證偽其“價(jià)格發(fā)現(xiàn)”功能，而實(shí)證研究也無(wú)法提供明確的結(jié)論，因而可以認(rèn)為運(yùn)用期貨價(jià)格對(duì)未來(lái)現(xiàn)貨價(jià)格的預(yù)測(cè)是不可靠的。

(三)供應(yīng)鏈和價(jià)格發(fā)現(xiàn)的結(jié)合

農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格發(fā)現(xiàn)的目的在于保護(hù)生產(chǎn)者和消費(fèi)者，增加在發(fā)展中國(guó)家處于經(jīng)濟(jì)弱勢(shì)的第一產(chǎn)業(yè)從業(yè)者和不甚富裕的消費(fèi)者的福利。因此價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能被引申到價(jià)值鏈研究方面，形成了金融理論和產(chǎn)業(yè)組織理論交叉使用的格局。

Ferto 和 Szabo(2002)[16]、郭紅東和蔣文華(2004)[17]、岳奎和趙小麗(2015)[18]認(rèn)為生產(chǎn)特征、農(nóng)戶(hù)所在地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度、戶(hù)主文化程度、生產(chǎn)的商品化程度等因素會(huì)影響農(nóng)戶(hù)對(duì)專(zhuān)業(yè)合作經(jīng)濟(jì)組織的選擇。

由于現(xiàn)代銷(xiāo)售渠道對(duì)價(jià)格的信息獲得能力更強(qiáng)[19][20]，需要討論生鮮零售市場(chǎng)的發(fā)展趨勢(shì)，觀察其在全國(guó)發(fā)展是否平衡。有兩個(gè)基本結(jié)論：(1)農(nóng)改超是資本熱點(diǎn)。從2014至2017年，農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)超市化已經(jīng)得到大資本的重視[21][22][23]，作為政府惠民工程一部分的平價(jià)生鮮超市也大量涌現(xiàn)。(2)地域化差距不明顯。生鮮零售超市不以東、中、西部的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異作為布局的決定因素[24]，人口數(shù)量決定了網(wǎng)點(diǎn)數(shù)量[25]，在部分人口密度較低地區(qū)有較小規(guī)模的生鮮超市配置[26]。所以在銷(xiāo)售的現(xiàn)代化方面，全國(guó)基本在一個(gè)水平上，不存在生鮮超市布局的明顯地域歧視。由此我們可以部分忽略供應(yīng)鏈銷(xiāo)售端的地區(qū)差異，而聚焦于期貨因素或銷(xiāo)售量因素來(lái)討論批零價(jià)差縮小或擴(kuò)大的原因。

綜上，在期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的討論中，還沒(méi)有文獻(xiàn)使用固定效應(yīng)模型來(lái)說(shuō)明因(期貨)果(價(jià)格發(fā)現(xiàn))關(guān)系；對(duì)于期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能的研究結(jié)論不一；對(duì)于農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能有了結(jié)合產(chǎn)業(yè)鏈的更廣泛的分析。本文擬使用能夠說(shuō)明因果關(guān)系的固定效應(yīng)模型(擬自然實(shí)驗(yàn)法)，并且考慮產(chǎn)業(yè)鏈因素，來(lái)實(shí)證檢驗(yàn)雞蛋期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能。

二、研究思路

基于價(jià)值鏈理論，信息在價(jià)值鏈中具有重要作用，忽略陳蓉和鄭振龍(2007)等對(duì)使用傳統(tǒng)時(shí)間序列方法討論價(jià)格發(fā)現(xiàn)理論的路徑的否定，而保留其指出的在消費(fèi)品期貨市場(chǎng)中供求信息及判斷的重要性，本文擬使用基于差分的固定效應(yīng)模型考察我國(guó)雞蛋期貨上市以來(lái)雞蛋期貨價(jià)格(或大宗平均價(jià)格)和零售價(jià)格的關(guān)系。其基本思路如下：

Wind數(shù)據(jù)庫(kù)雞蛋大宗價(jià)格(季度)在雞蛋期貨上市后，和雞蛋期貨成交價(jià)(季度)(日收盤(pán)價(jià)變頻處理)高度相關(guān)，所以使用大宗價(jià)格(即雞蛋全國(guó)平均批發(fā)價(jià))替代期貨價(jià)格以取得期貨上市前后的可比較樣本。用全國(guó)15個(gè)省份(120個(gè)城市)2011年9月至2017年3月雞蛋零售價(jià)格(季度)和同期全國(guó)雞蛋大宗價(jià)格的價(jià)差平方作為被解釋變量，使用差分法考察交割庫(kù)所在省份零售價(jià)和全國(guó)大宗價(jià)格的差值(批零差價(jià))相對(duì)于非交割庫(kù)所在省份這項(xiàng)差值的差異，如果交割庫(kù)所在省份批零差價(jià)收斂程度高于非交割庫(kù)所在省份，則說(shuō)明期貨價(jià)格起到了引導(dǎo)作用(在供求不變的情況下，由于實(shí)際雞蛋期貨交割稀少，不構(gòu)成對(duì)所在省份零售價(jià)格的沖擊)。為進(jìn)一步消除內(nèi)生性，使用工具變量法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。當(dāng)然，期貨價(jià)格對(duì)零售價(jià)的指導(dǎo)作用可能受到雞蛋產(chǎn)業(yè)鏈組織形式的影響，通過(guò)分析全國(guó)超市銷(xiāo)售情況，排除其在各地區(qū)的差異性，從而獨(dú)立出期貨市場(chǎng)對(duì)于批零價(jià)格收斂的作用。

雙重差分法(difference in difference method)能夠捕捉到處理組和參照組的特定行為在一個(gè)事件沖擊前后的相對(duì)差異，這種相對(duì)差異很大程度上反映了事件的實(shí)際效果。在使用面板數(shù)據(jù)時(shí)，雙重差分法可以控制不可觀察的固定效應(yīng)，從而控制一部分內(nèi)生性問(wèn)題。其原理簡(jiǎn)單表達(dá)如下：假定設(shè)定交割庫(kù)和未設(shè)定交割庫(kù)的省份為劃定的執(zhí)行組和參照組，β1是需要關(guān)心的系數(shù)。其余的回歸變量包括事件變量在內(nèi)都是要控制的變量，回歸方程可以簡(jiǎn)寫(xiě)為：

y1t=β1effect1t+β2treat1t+β3season1t+∑αX1t+ε1t

(1)

y2t=β1effect2t+β2treat2t+β3season2t+∑αX2t+ε2t

(2)

(1)式減(2)式則：

Δyt=β1Δeffectt+β2Δtreatt+β3Δseasont+∑αΔXt+εt

(3)

其中，y是被解釋變量。treat表示執(zhí)行組的虛擬變量，設(shè)定交割庫(kù)所在省份賦值為1，未設(shè)定交割庫(kù)的省份賦值為0。期貨交易以后的season(時(shí)間變量)賦值為1，期貨交易以前的season賦值為0。effect是期貨交割庫(kù)設(shè)立(期貨交易開(kāi)始)的影響，是關(guān)注的核心變量，其系數(shù)代表期貨(交割庫(kù))事件效應(yīng)。X是控制變量，下標(biāo)1t和2t表示事件沖擊前的基期和沖擊后的第二期，ε是隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

這樣，不同地區(qū)價(jià)格差異面臨的系統(tǒng)性沖擊和異質(zhì)性就被控制，可以得到對(duì)的一致估計(jì)。這種差分滯后再回歸的好處是能夠排除其他影響因素的干擾，從而單獨(dú)提煉出由于effect造成的沖擊。*這里的雙重差分法不符合自然實(shí)驗(yàn)方法一個(gè)隱含的強(qiáng)假設(shè)，即對(duì)照組和執(zhí)行組需要滿(mǎn)足平行性原則，但是作為解釋事件沖擊對(duì)被解釋變量的影響的一個(gè)固定效應(yīng)模型，不需要滿(mǎn)足如此嚴(yán)格的假設(shè)條件(許紅偉和陳欣(2012)[27]使用雙重差分法考察了融資融券試點(diǎn)對(duì)于股票定價(jià)有效性的影響，但是其使用的融資融券試點(diǎn)樣本和用作對(duì)照組的非試點(diǎn)樣本不具有匹配性，所以嚴(yán)格來(lái)說(shuō)，這種方法也不屬于標(biāo)準(zhǔn)定義下的雙重差分法)。

三、數(shù)據(jù)及變量

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源

雞蛋期貨和現(xiàn)貨大宗價(jià)格以及各城市零售價(jià)格數(shù)據(jù)、人口數(shù)據(jù)均來(lái)自于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。

(二)變量

1.被解釋變量為零售價(jià)和大宗(期貨)價(jià)格的價(jià)差平方，表示各地零售價(jià)和全國(guó)性?xún)r(jià)格的差異，其中大宗價(jià)格由Wind通過(guò)農(nóng)業(yè)部的全國(guó)批發(fā)市場(chǎng)數(shù)據(jù)得出。零售價(jià)為各地零售市場(chǎng)價(jià)格。由于地域異質(zhì)性，各地零售價(jià)和由全國(guó)批發(fā)價(jià)平均而得的大宗價(jià)格之間的差價(jià)會(huì)有不同，但在樣本期內(nèi)，有理由忽略運(yùn)輸因素，批零差價(jià)的部分差異不來(lái)自于地理因素。

這里使用了120個(gè)城市的零售價(jià)(季度)時(shí)間序列數(shù)據(jù)，從2011年9月至2017年3月，由于期貨價(jià)格只在期貨品種開(kāi)設(shè)后存在，所以尋求替代，雞蛋大宗價(jià)格和期貨價(jià)格具有協(xié)整關(guān)系，所以使用大宗價(jià)格代替期貨價(jià)格，以保證前后連續(xù)性。

之所以使用季度價(jià)格，原因在于：(1)零售價(jià)格為季度價(jià)格，需要保證各序列頻率一致性，所以要對(duì)雞蛋大宗價(jià)格做變頻處理；(2)雞蛋期貨由于是新生品種，價(jià)格在日間和合約期變動(dòng)過(guò)快，并且由于期貨參與方只有企業(yè)單位可以進(jìn)入交割月，交割月和其他月份價(jià)格差也很大，所以不單獨(dú)使用交割月數(shù)據(jù)，而是平均處理了日收盤(pán)價(jià)作為季度價(jià)格，這樣更能夠反映大客戶(hù)的理性行為。

2.解釋變量為交割庫(kù)設(shè)立事件。大商所雞蛋期貨開(kāi)設(shè)的時(shí)間同時(shí)也是交割庫(kù)設(shè)立時(shí)間，期間有幾個(gè)交割庫(kù)有變動(dòng)，但是不影響大商所交割庫(kù)的省份分布。大商所從2017年三月以后實(shí)行車(chē)板交割和交割庫(kù)交割同時(shí)進(jìn)行，本文研究不包括該時(shí)間點(diǎn)后數(shù)據(jù)樣本。

3.控制變量。根據(jù)陳蓉、鄭振龍(2007)的論證，產(chǎn)銷(xiāo)變化是期貨交易雙方唯一應(yīng)該理性關(guān)注的價(jià)格影響因素，所以使用120個(gè)城市樣本所在省的產(chǎn)銷(xiāo)情況作為控制變量。其中銷(xiāo)售數(shù)據(jù)為省份城市居民(常住人口)和農(nóng)村居民的人數(shù)和人均消費(fèi)量的乘積并求和。上海、廣東以及北京不是雞蛋生產(chǎn)的大省(級(jí)經(jīng)濟(jì)區(qū))，這幾個(gè)地區(qū)以銷(xiāo)售量代替生產(chǎn)量。

(三)描述性統(tǒng)計(jì)

表1 描述性統(tǒng)計(jì)

總體樣本使用從2011年4季度到2017年1季度共22期價(jià)格數(shù)據(jù)，其中交割庫(kù)設(shè)立(期貨開(kāi)始交易)的數(shù)據(jù)從2013年4季度到2017年1季度共14期數(shù)據(jù)，城市120個(gè)，歸屬于21個(gè)省級(jí)行政區(qū)。消費(fèi)量單位為公斤，消費(fèi)和生產(chǎn)比例的分母為樣本省份加總值。產(chǎn)量標(biāo)準(zhǔn)差為34萬(wàn)噸，說(shuō)明我國(guó)雞蛋的產(chǎn)區(qū)較為集中，省級(jí)行政區(qū)之間產(chǎn)量差異較大。銷(xiāo)量差異取決于人口數(shù)量，表中沒(méi)有報(bào)告人均雞蛋消費(fèi)差異，但這個(gè)差異實(shí)際不是很大。

(四)期貨價(jià)格和大宗價(jià)格的相關(guān)性

簡(jiǎn)單趨勢(shì)如圖1，可以直觀地看出其趨勢(shì)的高度一致性(圖1中期貨收盤(pán)價(jià)為每日收盤(pán)價(jià)的季度平均值，大宗批發(fā)價(jià)格為每周價(jià)格的平均值)。

圖1 雞蛋期貨價(jià)格和大宗價(jià)格走勢(shì)比較

簡(jiǎn)單比較以后進(jìn)行單整和協(xié)整檢驗(yàn)，單整檢驗(yàn)報(bào)告如表2。表2說(shuō)明期貨收盤(pán)價(jià)和大宗雞蛋價(jià)格是單整的。然后進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表3。從跡檢驗(yàn)量觀察，有一個(gè)協(xié)整關(guān)系，說(shuō)明兩個(gè)時(shí)間序列協(xié)整。由此使得使用大宗價(jià)格替代期貨收盤(pán)價(jià)格有了依據(jù)。

表2 單整檢驗(yàn)結(jié)果

表3 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

四、實(shí)證結(jié)果及分析

(一)兩組樣本差異檢驗(yàn)

本研究不做匹配處理，直接進(jìn)行平行性檢驗(yàn)，結(jié)果見(jiàn)表4。兩組間的主要特征變量差異顯著，印證了大商所挑選交割庫(kù)的標(biāo)準(zhǔn)，也說(shuō)明無(wú)法用匹配法來(lái)處理數(shù)據(jù)，而只能使用雙重差分法，由于控制了產(chǎn)銷(xiāo)特征，所以，雙重差分法估計(jì)有效。

表4 平行性檢驗(yàn)結(jié)果

(二)簡(jiǎn)單雙重差分法和添加控制變量的雙重差分法結(jié)果

表5 雙重差分法實(shí)證結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t值, *、** 和*** 分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。

從簡(jiǎn)單雙重差分比較來(lái)看，交割庫(kù)的設(shè)置對(duì)于所在地批零差價(jià)方差有-0.011的影響，即使得價(jià)差平方均值縮小0.011，說(shuō)明期貨開(kāi)設(shè)使得交割庫(kù)設(shè)立省份(生產(chǎn)和銷(xiāo)售大省)的零售價(jià)和全國(guó)平均批發(fā)價(jià)的差距變小。

從添加控制變量的差分實(shí)證結(jié)果來(lái)看，和簡(jiǎn)單雙重差分法結(jié)果幾乎一致。所在省份產(chǎn)量占比對(duì)于批零價(jià)差有15%的正向影響，所在省份銷(xiāo)量占比對(duì)被解釋變量有25%的負(fù)面影響，即產(chǎn)量增加不能有效降低批零差價(jià)，而銷(xiāo)售量的增加則有助于批零差價(jià)的縮小。

(三)穩(wěn)健性檢驗(yàn)

由于這里使用的雙重差分模型不符合DID方法的嚴(yán)格假設(shè)[28]，因而實(shí)際上是一個(gè)使用交互變量的固定效應(yīng)模型。固定效應(yīng)模型雖然比不上自然實(shí)驗(yàn)法的準(zhǔn)確性，但是在本文的命題中使用仍然是有效的。為了更加穩(wěn)健，使用工具變量二階段回歸作為驗(yàn)證上述固定效應(yīng)模型的穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

本研究的核心目的在于展示期貨市場(chǎng)開(kāi)設(shè)對(duì)于雞蛋價(jià)格體系的影響，關(guān)于期貨市場(chǎng)的影響，使用了期貨交割庫(kù)的設(shè)置作為區(qū)分沖擊從而分組的事件。大商所選擇期貨交割庫(kù)的時(shí)候主要考慮產(chǎn)銷(xiāo)集中的地區(qū)，所以產(chǎn)銷(xiāo)因素是期貨交割庫(kù)設(shè)置的主要決定因素。如果一個(gè)模型中同時(shí)設(shè)置產(chǎn)銷(xiāo)情況和期貨交割庫(kù)設(shè)置來(lái)解釋批零價(jià)格差異，則期貨交割庫(kù)設(shè)置被產(chǎn)銷(xiāo)這兩個(gè)變量所影響，明顯有內(nèi)生性，這樣就構(gòu)成了一個(gè)典型的工具變量二階段估計(jì)模型。期貨交割庫(kù)設(shè)置作為內(nèi)生變量，而產(chǎn)銷(xiāo)作為工具變量*產(chǎn)銷(xiāo)可能和遺漏變量有關(guān)，最大的一個(gè)因素是當(dāng)?shù)氐膬r(jià)值鏈末端的形式，而前文分析中已經(jīng)表明，中國(guó)各區(qū)域的生鮮超市建設(shè)沒(méi)有顯著不同的證據(jù)，和終端相關(guān)的遺漏變量更可能來(lái)自人口密度，而城市人口密度的差異不顯著[29]，所以我們認(rèn)為產(chǎn)銷(xiāo)作為工具變量有邏輯上的合理性。當(dāng)然主要城區(qū)人口密度會(huì)有不同，從而導(dǎo)致商超的集中度不同，但由于缺乏數(shù)據(jù)，本文無(wú)法提取該影響因素。，使用廣義矩GMM工具變量方法考察期貨交易對(duì)于批零價(jià)格差異的影響。模型1使用銷(xiāo)量指標(biāo)作為工具變量，而模型2使用產(chǎn)量指標(biāo)作為工具變量。結(jié)果見(jiàn)表6。

表6 工具變量法實(shí)證結(jié)果

注：括號(hào)內(nèi)為t值，*、** 和*** 分別表示10%、5%和1%的顯著性水平。由于使用了穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤，所以穩(wěn)健F統(tǒng)計(jì)量和最小特征值檢驗(yàn)量略有差別。

表6結(jié)果說(shuō)明，銷(xiāo)量作為工具變量，不存在弱工具變量問(wèn)題，設(shè)立交割庫(kù)對(duì)于批零差價(jià)有0.03的縮小作用，和使用固定效應(yīng)模型的結(jié)果方向一致，說(shuō)明固定效應(yīng)差分模型的結(jié)果穩(wěn)健。

五、結(jié) 論

本文實(shí)證表明，雞蛋期貨對(duì)雞蛋批零差價(jià)的縮小有所貢獻(xiàn)，銷(xiāo)售量越大的市場(chǎng)對(duì)期貨市場(chǎng)價(jià)格顯示越敏感，其機(jī)理可能在于商超分布密度導(dǎo)致的競(jìng)爭(zhēng)強(qiáng)化從而對(duì)價(jià)格波動(dòng)愈加敏感；產(chǎn)地因素不影響批零價(jià)格的差異縮小，說(shuō)明物流因素似乎不構(gòu)成中國(guó)雞蛋期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)的阻礙，可能的理由是中國(guó)的物流這些年取得長(zhǎng)足進(jìn)展，物流問(wèn)題不成為期/現(xiàn)貨價(jià)格傳導(dǎo)的瓶頸。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理得出的一個(gè)結(jié)論是商超比農(nóng)貿(mào)市場(chǎng)更加能夠接受價(jià)格信號(hào)，平抑價(jià)格作用明顯。從政府層面促進(jìn)現(xiàn)代商業(yè)的發(fā)展[30][31],尤其是在民間資本感覺(jué)利潤(rùn)不足的地區(qū)采取一些鼓勵(lì)措施，并且保有一個(gè)運(yùn)行良好的期貨市場(chǎng)，對(duì)于縮小農(nóng)產(chǎn)品批零差價(jià)，增加消費(fèi)者福利有積極意義。另外，雞蛋期貨亦應(yīng)更好地設(shè)計(jì)交割月的交易規(guī)則，在保護(hù)中小投資者的同時(shí)抑制價(jià)格的劇烈波動(dòng)以使得期貨價(jià)格更加具有市場(chǎng)指導(dǎo)性。由于數(shù)據(jù)的限制，無(wú)法對(duì)期貨高頻數(shù)據(jù)短期波動(dòng)引致的雞蛋消費(fèi)市場(chǎng)價(jià)格變化做出分析，如果使用滯后的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)，可能結(jié)果更加可靠，但是由于樣本量較小，本文沒(méi)有進(jìn)行這方面的嘗試。

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NewEvidenceofFuturesPriceDiscoveryinAgriculturalProducts——AnAnalysisBasedontheFixedEffectandToolVariableonEggFutures

LIN Haibo1, YANG Liu2

(1. Wealth Management Institute，Ningbo Dahongying University, Ningbo 315175, China;2. The State Innovative Institute for Public Management and Public Policy Studies, Fudan University, Shanghai 200433, China)

Different from the traditional time series (residual) analysis method, based on moving average and sequence difference or multiple regression analysis and its expansion, this paper uses the fixed effect model and the tool variable method to investigate the difference between the price and the retail price of the egg before and after the listing of the egg futures. The empirical results show that the egg futures market makes the differences between the two prices converge. Due to the use of quarterly data, which eliminates the short-term speculation characteristics of egg futures, if the value chain characteristics of the differences in the case of flowers are not taken into consideration, futures can partially stabilize the prices and add to consumers’ welfare in the short shelf life of agricultural products at least.

Egg futures; Price discovery; Fixed Effect; Instrumental Variable

2017-05-09

林海波(1971-)，男，遼寧大連人，寧波大紅鷹學(xué)院財(cái)富管理學(xué)院副教授；楊柳(1977-)，女，江蘇南通人，復(fù)旦大學(xué)公共管理與公共政策研究創(chuàng)新基地博士后。

F724.5

A

1004-4892(2017)12-0054-08

(責(zé)任編輯:原蘊(yùn))