唐 慶，陳國華，余思敏，李軍成

(1. 湖南人文科技學院 商學院，湖南 婁底 417000；2. 湖南人文科技學院 數(shù)學與金融學院，湖南 婁底 417000)

糧食作為人們最為基礎的生活資料，其價格波動對人們的生活有較大的影響。因此，探究糧食價格的影響因素具有非常重要的意義。以糧食價格及其各種影響因素的統(tǒng)計數(shù)據(jù)為研究對象，分析各影響因素對糧食價格的影響程度是目前研究糧食價格問題的一種常用方法。例如，吳泰岳等以1997年1月至2005年4月的糧價和物價為樣本數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析了我國糧食價格與居民消費價格之間關系，認為糧食價格與物價之間存在長期的均衡關系，而不是物價導致糧食價格變動[1]；羅鋒等以4種主要糧食產品為研究對象，分析了我國糧食價格波動的主要影響因素及其影響程度，認為農業(yè)生產資料價格和自身價格滯后是我國糧食價格波動的主要影響因素[2]；于學良等通過對影響我國糧食市場價的內外因素進行相關性分析，探究了我國糧食價格波動所存在的特殊性規(guī)律，認為糧食市場價與糧食最低收購價之間存在雙向的因果關系[3]。

研究糧食零售價格指數(shù)對分析研究經濟發(fā)展、人民生活狀況等方面具有深遠的意義，因此近年來糧食零售價格指數(shù)的研究也受到較為廣泛的關注。目前，利用各種數(shù)學模型探討糧食價格指數(shù)與其它因素之間的關系是一種較為常見的研究方式。張鶴利用ARIMA時間序列模型對我國糧食價格指數(shù)進行了實證分析，并對影響糧食價格上漲的內在因素進行了探討，認為糧食價格上漲不一定是一種合理性回歸，并用拉尼斯—費景漢模型對糧食價格上漲的內在因素進行了簡要的分析[4]；張麗利用VAR模型定量分析了2001—2010年我國糧食價格指數(shù)與居民消費價格指數(shù)之間的動態(tài)變化規(guī)律，并對糧食價格的走勢進行了短期的預測，認為我國未來的糧食價格會逐步回落[5]；何蒲明等通過對1991—2001年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)我國糧食零售價格指數(shù)與居民消費價格指數(shù)之間存在顯著的正相關性[6]；魏君英等以1978—2012年的數(shù)據(jù)為樣本分析了我國糧食零售價格指數(shù)與城鎮(zhèn)居民消費價格指數(shù)之間的相互關系，認為城鎮(zhèn)居民價格消費價格指數(shù)對糧食價格指數(shù)具有單向的格蘭杰原因[7]；顧海兵等首先對我國糧食價格指數(shù)的波動性進行了分析，然后預測了我國“十三五”期間糧食價格指數(shù)的走勢，認為我國未來五年的糧食價格指數(shù)變化幅度不大[8]。

湖南省作為一個農業(yè)大省，對其糧食零售價格指數(shù)進行研究具有重要的現(xiàn)實意義。本文以湖南省2005—2018年的有關統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本，利用相關性分析和多元線性回歸模型對湖南省糧食零售價格指數(shù)的影響因素進行分析，并在此基礎上提出相應的政策建議。

一、湖南省糧食零售價格指數(shù)的影響因素分析

(一)影響因素的選取

顯然，糧食零售價格指數(shù)的影響因素是錯綜復雜的，可從不同角度選取影響因素進行分析。通過對國家統(tǒng)計局官方網站公布的《中國統(tǒng)計年鑒》中湖南省有關數(shù)據(jù)進行分析，本文選取如下7個因素：

a1：湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)(上年=100)；

a2：湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)(上年=100)；

a3：湖南省農產品生產者價格指數(shù)(上年=100)；

a4：湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)(上年=100)；

a5：湖南省固定資產投資價格指數(shù)(上年=100)；

a6：全國糧食零售價格指數(shù)(上年=100)；

a7：湖南省人均糧食產量(公斤)。

以2005—2018年的有關統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本，搜集各項因素以及湖南省糧食零售價格指數(shù)的年度統(tǒng)計數(shù)據(jù)如表1所示。

表12005—2018年湖南省糧食零售價格指數(shù)及各影響因素統(tǒng)計數(shù)據(jù)一覽表

(二)數(shù)據(jù)的標準化

由于所選因素的數(shù)據(jù)在數(shù)量級與數(shù)量綱都不相同，故需要對表1中各項因素的數(shù)據(jù)進行歸一化處理。為此，令矩陣

(1)

式中Cij，為對cij進行歸一化計算的結果。

(三)影響因素分析

當所選取的因素之間存在多重共線性時，往往會很難精確鑒別各個解釋變量對結論的影響或者會引起某些重要解釋變量對結論無顯著影響[9]，因此需要對所選取的7個因素進行多重共線性分析，刪除多重共線性的因素后再確定最終的主要影響因素。

為此，需要計算出7個因素之間的相關系數(shù)。令C=[C1,C2,…C7](其中Ci為矩陣C中第i列數(shù)據(jù)構成的向量)，則7個因素之間的相關系數(shù)矩陣ρ可表示為[10]

(2)

式中，ρij表示向量Ci與Cj的相關系數(shù)，Cov(Ci,Cj)表示向量Ci與Cj的協(xié)方差，Var(Ci)為向量Ci的方差。

一般地，兩個因素間的相關系數(shù)越大，表示這兩個因素的相關性越強。當2個因素的相關系數(shù)大于0.8時，認為它們之間高度相關，可能存在多重共線性。利用式(1)及式(2)經計算可得7個因素之間的相關系數(shù)矩陣為

(3)

由式(3)可知，湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)(a1)與湖南省農產品生產者價格指數(shù)(a3)的相關系數(shù)大于0.8；湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)(a4)與湖南省固定資產投資價格指數(shù)(a5)的相關系數(shù)大于0.8；湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)(a1)與全國糧食零售價格指數(shù)(a6)的相關系數(shù)大于0.8。因此，可能存在多重共線性的因素組合為a1和a3(湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)與湖南省農產品生產者價格指數(shù))，a4和a5(湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)與湖南省固定資產投資價格指數(shù))，a1和a6(湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)與全國糧食零售價格指數(shù))。

為了減少信息重復，需要分別剔除因素組a1和a3、因素組a4和a5、因素組a1和a6中可能存在多重共線性的因素，剔除方案的選取方法是比較剔除因素后剩余因素之間的相關系數(shù)，相關系數(shù)越大，說明重復的信息仍然較多，故只需選取剔除因素后剩余因素之間的相關系數(shù)最小的方案即可。在因素組a1和a3、因素組a4和a5、因素組a1和a6中分別剔除1個因素的方案共有8種，分別為：

方案1：剔除因素a1、a4、a1，剩余因素a2、a3、a5、a6、a7之間的相關系數(shù)矩陣為

方案2：剔除因素a1、a4、a6，由于此時將因素組a1、a6整體剔除了，故不考慮該方案。

方案3：剔除因素a1、a5、a1，剩余因素a2、a3、a4、a6、a7之間的相關系數(shù)矩陣為

方案4：剔除因素a1、a5、a6，由于此時將因素組a1、a6整體剔除了，故不考慮該方案。

方案5：剔除因素a3、a4、a1，由于此時將因素組a1、a3整體剔除了，故不考慮該方案。

方案6：剔除因素a3、a4、a6，剩余因素a1、a2、a5、a7之間的相關系數(shù)矩陣為

方案7：剔除因素a3、a5、a1，由于此時將因素組a1、a3整體剔除了，故不考慮該方案。

方案8：剔除因素a3、a5、a6，剩余因素a1、a2、a4、a7之間的相關系數(shù)矩陣為

觀察方案1、方案3、方案6、方案8對應的系數(shù)矩陣不難發(fā)現(xiàn)，方案1中因素a2與a3、a5的相關系數(shù)接近于0.8，這說明因素a2與a3、a4的相關性較強，故排除方案1；方案3中因素a2與a3的相關系數(shù)接近于0.8，這說明因素a2與a3的相關性較強，故排除方案3；方案6中因素a2與a5相關系數(shù)接近于0.8，這說明因素a2與a5的相關性較強，故排除方案6；而方案8中剩余因素之間的相關系數(shù)較小，故將該方案作為剔除因素的最終方案。于是，剔除因素a3、a5、a6后，最終確定的主要因素為a1、a2、a4、a7，即湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)、湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)、湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)、湖南省人均糧食產量。

最后，利用多元線性回歸模型[11]對影響湖南省糧食零售價格指數(shù)的4個主要因素湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)(a1)、湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)(a2)、湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)(a4)、湖南省人均糧食產量(a7)的影響程度進行排序。若設變量y為湖南省糧食零售價格指數(shù)，變量x1為湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)(a1)，變量x2為湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)(a2)，變量x3為湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)(a4)，變量x4為湖南省人均糧食產量(a7)，則線性回歸模型可表示為

y=b0+b1x1+b2x2+b3x3+b4x4

(4)

式中，bi(i=0,1,2,3,4)為待定系數(shù)。

將2005—2018年湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)(a1)、湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)(a2)、湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)(a4)、湖南省人均糧食產量(a7)以及湖南省糧食零售價格指數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)(見表1)代入式(4)，即可利用最小二乘法求解出待定系數(shù)bi(i=0,1,2,3,4)。于是，建立的線性回歸模型為

y=-9.0227+1.0718x1+0.0205x2-0.0138x3+0.0020x4

(5)

為了檢驗原數(shù)據(jù)中是否存在異常數(shù)據(jù)，利用式(5)建立的線性回歸分析模型，繪制出原始數(shù)據(jù)對應的殘差個案排序圖，如圖1所示。

圖1原數(shù)據(jù)的殘差個案排序圖

由圖1可知，有3個數(shù)據(jù)的誤差棒最低點大于零或最高點小于零，表明這3個數(shù)據(jù)是異常數(shù)據(jù)，需要剔除。由于數(shù)據(jù)是按照順序進行排列，因此只需根據(jù)圖2中異常數(shù)據(jù)點的位置找到相應的年份，手動刪除異常數(shù)據(jù)即可。剔除異常數(shù)據(jù)后，利用式(4)再次建立線性回歸模型為

y=-2.7069+1.0783x1-0.0030x2-0.0300x3-0.0048x4

(6)

為了再次檢驗原數(shù)據(jù)中是否存在異常數(shù)據(jù)，利用式(6)建立的線性回歸模型，繪制出剔除異常數(shù)據(jù)后對應的殘差個案排序圖，如圖2所示。

圖2剔除異常數(shù)據(jù)后殘差個案排序圖

由圖2可知，此時所有數(shù)據(jù)的殘差離零點均較近，說明所建立的線性回歸模型是合理的。因此，最終建立的線性回歸模型為式(6)所示，即

y=-2.7069+1.0783x1-0.0030x2-0.0300x3-0.0048x4

為了進一步驗證剔除異常數(shù)據(jù)后所建立的線性回歸模型是否有效，將原始數(shù)據(jù)代入式(6)計算出湖南省糧食零售價格指數(shù)的回歸值，并繪制出回歸值與實際值的數(shù)據(jù)折線對比圖(如圖3所示)。

圖3回歸值與實際值對比圖

由圖3可看出，湖南省糧食零售價格指數(shù)的回歸值與實際值之間的差距很小，這表明所建立的線性回歸模型是有效的。一般地，在線性回歸模型中，自變量系數(shù)的絕對值越大，則表明該自變量對應變量的影響程度越大，說明在顯著影響湖南省糧食零售價格指數(shù)的4個主要因素中湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)的影響程度最大，湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)的影響程度次之，湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)、湖南省人均糧食產量的影響程度最小且大體相當。

二、結論與建議

(一)結論

以湖南省2005—2018年統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本，利用相關系數(shù)法對7個影響湖南省糧食零售價格指數(shù)的因素進行分析，通過刪除存在多重共線性的因素，最終得到對湖南省糧食零售價格指數(shù)影響較大的4個主要因素，并利用多元線性回歸模型對4個主要因素的影響程度進行排序，可得到如下關于湖南省糧食零售價格指數(shù)影響因素的基本結論：

1.在湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)、湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)、湖南省農產品生產者價格指數(shù)、湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)、湖南省固定資產投資指數(shù)、全國糧食零售價格指數(shù)、湖南省人均糧食產量等7個因素中，湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)、湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)、湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)、湖南省人均糧食產量等4個因素對湖南省糧食零售價格指數(shù)有較為顯著的影響。

2.在顯著影響湖南省糧食零售價格指數(shù)的4個主要因素中，湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)的影響程度最大，湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)的影響程度次之，湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)、湖南省人均糧食產量的影響程度最小且大體相當。

3.通過對線性回歸模型進行殘差分析，并進一步將湖南省糧食零售價格指數(shù)的回歸值和實際值進行比對，結果表明所建立的線性回歸模型是合理有效的，這也為制定調控湖南省糧食零售價格指數(shù)的政策建議提供了理論依據(jù)。

(二)建議

由湖南省糧食零售價格指數(shù)的統(tǒng)計數(shù)據(jù)(見表1)可以看出，2005—2018年湖南省糧食零售價格指數(shù)的波動在湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)、湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)、湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)、湖南省人均糧食產量這4個主要因素的影響下具有一定的集聚性，即在某一時間段內其高波動率和低波動率會各自聚集，并且會交替呈現(xiàn)。這種現(xiàn)象可以解釋為：由于糧食對于人們而言是必不可缺的，所以糧食價格的波動會對消費者的心理產生一定的影響，從而使糧食價格波動產生聚集，尤其是當其指數(shù)上升幅度較大時，容易產生大幅度變化，這要求價格管理部門需要實時了解價格指數(shù)的變動情況，及時采取有效的措施，降低因為價格指數(shù)上升給人民生活造成的影響。為此，提出以下幾點關于調控湖南省糧食零售價格指數(shù)的政策建議：

1.進一步完善糧食價格預警機制

利用價格預警機制可實時掌握可能引起指數(shù)變動的突發(fā)因素和不穩(wěn)定因素，例如湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)、湖南省農業(yè)生產資料價格分類指數(shù)、湖南省工業(yè)生產者出廠價格指數(shù)、湖南省人均糧食產量等4個主要因素的變動情況以及突發(fā)的自然災害等，盡可能地縮短對湖南省糧食零售價格指數(shù)因這些因素引起波動的反應時間，使糧食的零售價格盡快回到合理的區(qū)間內。另外，政府要多方聽取對糧食價格監(jiān)測的建議，制定統(tǒng)一的糧食價格預警標準，規(guī)范預警監(jiān)管，從而形成行之有效的預警機制。同時，政府還要加大對糧食以及農藥、化肥、糧食種子等農業(yè)物資價格的監(jiān)管力度，控制好糧食生產的成本，并根據(jù)市場供求變化，制定預防糧食價格異常變動的應急預案，為穩(wěn)定糧食價格保駕護航。

2.進一步加強相關部門間的合作

在物價調控過程中，要注重調控手段的綜合應用和緊密配合，形成調控合力。市場價格的穩(wěn)定需要各個部門之間緊密合作。若各職能部門建立起了有效的協(xié)調機制，同時利用好各大傳播媒介的服務功能，打擊肆意炒作等不法行為，便可以更好地掌控調控時機和力度讓調控更科學，有效避免市場價格大幅波動的風險[12]。各地政府職能部門要統(tǒng)籌引導農業(yè)相關的龍頭企業(yè)深入農村，建立糧食生產基地，改善糧食生產的基礎設施，并根據(jù)市場需求，積極開展生產經營，統(tǒng)籌發(fā)展線上、線下雙管齊下的糧食銷售新模式，積極打造有自主品牌的糧食產品，推進糧食產業(yè)的轉型升級，提高糧食產品的競爭力和市場認可度。

3.進一步穩(wěn)定糧食的生產

通過價格波動的供求理論可知，價格由供求關系決定。當糧食的供求關系發(fā)生變動時會引起糧食價格的波動。由于居民的糧食需求量相對穩(wěn)定，所以糧食的供給量也同樣需要相對穩(wěn)定。而糧食供給能力又受糧食產量、糧食生產潛力的影響，因此政府要密切關注糧食的生產情況，實現(xiàn)糧食的穩(wěn)定生產[13]。政府應加強糧食加工的科技創(chuàng)新，進一步降低糧食加工成本。基層政府要向村民大力宣傳國家對糧食生產的各項惠民政策，并確保各項生產獎勵和補貼的及時發(fā)放，充分調動農民的種糧積極性，確保糧食的種植面積。同時要鼓勵農民使用現(xiàn)代化的種植方式進行生產，包括各種先進的生產設備、科學的生產技術，確保糧種、農藥、化肥等農業(yè)物資的供應，降低農民的生產成本，提高糧食生產效益，在保證糧食增產的同時，增加農民收入，以達到穩(wěn)定糧食生產的目的。

4.進一步穩(wěn)定糧食消費量

在影響湖南省糧食零售價格指數(shù)的4個主要因素中，湖南省居民對糧食的消費價格指數(shù)這一因素的影響程度最大，因此穩(wěn)定居民的糧食消費量對調控湖南省糧食零售價格指數(shù)具有重要的作用。為了進一步穩(wěn)定湖南省居民的糧食消費量，使得糧食零售價格指數(shù)能更加適應湖南省經濟發(fā)展的需求，政府要通過制定有關政策措施，進一步鼓勵居民將儲蓄轉化為消費來促進市場的繁榮[14]，讓居民的糧食消費結構更為合理，進而穩(wěn)定居民的糧食消費量。另外，政府要完善糧食宏觀調控機制，通過國家儲備制度保持糧食市場的基本穩(wěn)定，健全低收入人群補助與消費價格相掛鉤的動態(tài)調整機制，保障低收入家庭的食物供給。同時也要注意到，隨著人民生活水平不斷提高，人們會更加關注農產品是否健康，政府只有引導農民生產出有機、無污染的高性價比糧食，迎合消費者對高質量糧食的需求，確保優(yōu)質糧食的產品供給，這樣才能使得居民的糧食消費量更加穩(wěn)定。