王雨晨

[摘要]CPI是衡量物價水平的一項宏觀經(jīng)濟指標(biāo)，其變動關(guān)乎百姓生活，由于我國是大豆進(jìn)口國，因此大豆會在一定程度上影響CPI走勢?；诖?，本文選取2012年1月—2016年9月每月的大豆價格指數(shù)與CPI數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建VAR模型來研究大豆價格與CPI聯(lián)動關(guān)系。研究顯示，CPI與大豆價格相互影響：CPI未來趨勢的10%受大豆價格影響，大豆價格的30%受CPI影響。

[關(guān)鍵詞]CPI;大豆價格;VAR模型;聯(lián)動作用

中圖分類號：F323.7文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.202005

數(shù)據(jù)顯示，從2019年3月開始大豆價格便持續(xù)上漲5%，這導(dǎo)致期貨價格仍只增不減[1]。國內(nèi)外許多突發(fā)事件也容易造成大豆價格的波動，比如金融危機、自然災(zāi)害等。2019年我國持續(xù)的中美貿(mào)易戰(zhàn)使得國際貿(mào)易環(huán)境受到較大的影響，導(dǎo)致我國大豆價格也不斷上升。同時，畜肉類、鮮菜類、蛋類、水產(chǎn)品等價格的上漲會引發(fā)CPI增加[2]，這關(guān)系著人們每日的生活成本，因此本文基于現(xiàn)有的數(shù)據(jù)來研究糧食中大豆農(nóng)作物價格與CPI如何相互作用，分析兩者之間是否存在沖擊效應(yīng)，并提出規(guī)范糧食價格與CPI的相關(guān)可行性建議。

1 我國大豆現(xiàn)狀

我國大豆產(chǎn)地主要在東北及黃淮地區(qū)，其收割期在國外與國內(nèi)有所不同，美國大豆的收獲季節(jié)一般在4—5月份[3]，而中國則在9—10月，因此在這幾個月的間隔期內(nèi)大豆供不應(yīng)求，以至于出現(xiàn)大豆價格在年初與年末持續(xù)保持高位的現(xiàn)象。

影響我國大豆價格指數(shù)的因素有很多，比如氣候季節(jié)、環(huán)境、國外大豆價格、CPI等。當(dāng)大豆遭遇干旱或水災(zāi)，就難以如期產(chǎn)出，其生長周期和健康狀況都會因此受到影響，進(jìn)而影響其產(chǎn)量和市場價格。另外由于美國是世界大豆出口國，在芝加哥期貨交易所美國也對大豆實施了絕對的壟斷，而我國現(xiàn)階段無法對價格進(jìn)行改變，因此大豆價格一直受國外大豆價格的影響。影響大豆價格指數(shù)的另一個因素是CPI價格指數(shù)，由于非轉(zhuǎn)基因大豆及豆制品是我國居民必需消費品，因此也是CPI居民消費價格指數(shù)中重要的一部分。

2 VAR模型構(gòu)建

2.1 數(shù)據(jù)說明

本文選取了2012年1月—2016年9月我國大豆價格指數(shù)和CPI環(huán)比數(shù)據(jù)，共57個數(shù)據(jù)，分別來自布瑞克農(nóng)業(yè)數(shù)據(jù)終端和國家統(tǒng)計局，可信度高。如圖1所示，CPI與大豆價格呈剪刀差走勢，從2012年年末至2013年年初大豆價格指數(shù)高達(dá)108，這意味著國內(nèi)大豆供不應(yīng)求，大豆價格持續(xù)保持高位。

2.2 平穩(wěn)性檢驗

建立VAR模型之前首先要進(jìn)行ADF檢驗，序列必須在平穩(wěn)性條件下才能進(jìn)行最小二乘回歸分析，否則可能會出現(xiàn)“偽回歸”情況，對模型結(jié)果造成影響[4]。

如表1所示，CPI存在截距項、大豆價格指數(shù)存在趨勢性截距項的ADF檢驗中P>0.05，拒絕原假設(shè)，即CPI和大豆價格指數(shù)序列都是非平穩(wěn)的。接下來對CPI和大豆價格指數(shù)進(jìn)行一階差分，差分后的平穩(wěn)性檢驗P<0.05，因此滿足平穩(wěn)性條件。之后通過滯后階數(shù)選擇表中Lag、LogL、LR等變量可以看出，滯后階數(shù)選擇3階，AIC值也顯著，因此建立VAR（3）模型。

2.3 格蘭因果檢驗

利用Eviews軟件對大豆價格指數(shù)與CPI進(jìn)行因果檢驗，看兩者是否存在因果關(guān)系。由結(jié)果可知，在一定的顯著性水平下，CPI對大豆價格指數(shù)的P=0<0.05，因此CPI是大豆價格的格蘭杰原因[5]，CPI對大豆價格指數(shù)有預(yù)測能力。然而大豆價格指數(shù)對CPI的P=0.787>0.05，推翻有因果關(guān)系的原假設(shè)，即大豆價格指數(shù)對CPI沒有預(yù)測能力，表明兩變量之間有單向因果關(guān)系。

2.4 脈沖響應(yīng)分析

脈沖響應(yīng)分析可以判斷隨機擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對內(nèi)生變量取值的影響。如圖2～圖3所示，CPI沖擊下大豆價格指數(shù)波動是顯著的，且單向的影響大，在滯后1階和4階時影響最大，之后的影響一直在減少[6]。從整體來看，沖擊從開始的大幅度逐漸趨于0，表明該模型擬合較好。

2.5 方差分解

如圖4所示，大豆價格指數(shù)在滯后第1期時，其方差100%由自身引起，緊接著大豆價格的變動慢慢受CPI影響，從滯后第3階后自身影響便驟降，70%受自身影響，30%受CPI影響，到第4期時趨于穩(wěn)定[7]。相反，CPI受自身影響較大，到第10期時其方差90%由CPI引起，10%受大豆價格波動影響，由此看出CPI對大豆價格指數(shù)依然具有解釋作用。

3 結(jié) 論

本文根據(jù)2012—2016年CPI與大豆價格的數(shù)據(jù)構(gòu)建VAR模型，利用Eviews軟件進(jìn)行了格蘭杰因果檢驗、脈沖響應(yīng)分析以及方差分解。從結(jié)果來看，CPI的每月走勢可以影響大豆價格，且為正向影響，兩者具有因果關(guān)系且都相互作用，即CPI上漲帶動大豆價格指數(shù)上漲，大豆價格指數(shù)變動拉動CPI增長。

針對大豆價格的波動，糧食部門可以采取一系列措施來抑制其價格走勢飛漲，比如擴大大豆的種植面積，減少大豆從美國進(jìn)口的數(shù)量，以此確保大豆價格不會較快上漲而誘發(fā)通貨膨脹。同時，我國應(yīng)該綠色種植大豆，并盡量減少對農(nóng)藥的使用，提高機械的使用率。另外，我國要不斷優(yōu)化大豆蟲害防治技術(shù)和雜草防治技術(shù)，以此提高大豆種植產(chǎn)量[8]。政府方面應(yīng)完善生產(chǎn)玉米大豆的農(nóng)民補貼制度，鼓勵更多農(nóng)民生產(chǎn)大豆類農(nóng)作物，提升我國大豆農(nóng)作物的收益。

參考文獻(xiàn)

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[3]王時芬，吳哲君.美國大豆價格與我國食品類CPI的關(guān)聯(lián)性研究[J].價格理論與實踐，2014（4）：78-80.

[4]高紅梅，鄒正方.基于VAR模型的我國農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)與CPI關(guān)系的實證分析[J].廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2013，40（9）：205-208.

[5]肖芝露，尹玉良.基于VAR模型的玉米·小麥和大豆價格波動的相關(guān)性研究[J].安徽農(nóng)業(yè)科學(xué)，2018，46（24）：224-227.

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[8]陳娜，陳美金.我國大宗商品價格走勢影響因素的實證分析——以大豆為例[J].河南財政稅務(wù)高等?？茖W(xué)校學(xué)報，2016，30（2）：60-66.