胡 友，陳 昕*，祁春節(jié)

（1.江西農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，江西南昌330045；2.華中農(nóng)業(yè)大學經(jīng)濟管理學院，湖北武漢430070）

一、引言與文獻綜述

2020 年1 月23 日，湖北武漢做出史無前例的人員流動限制措施，隨后全國各級行政區(qū)域（省、自治區(qū)、市、縣、村鎮(zhèn)）陸續(xù)啟動重大突發(fā)公共衛(wèi)生安全事件一級響應，采取嚴控交通等措施以阻斷新冠疫情蔓延。有目共睹，這場全民參與的抗疫行動取得了豐碩成果。然而，為應對新冠疫情而采取的交通管制措施“無意中”干預了經(jīng)濟活動［1］，對正常的經(jīng)濟秩序產(chǎn)生短期沖擊［2］，導致農(nóng)產(chǎn)品調度困難，加劇供需矛盾，致使部分城市農(nóng)產(chǎn)品價格高企，田間農(nóng)產(chǎn)品滯銷［3］。各類疫情（包括畜禽和人傳疫?。┦菢O具挑戰(zhàn)的市場風險之一［4］，新冠疫情作為影響面極廣的人傳疫病事件，其對農(nóng)產(chǎn)品價格必然產(chǎn)生沖擊。各項防控措施加劇了供需矛盾，造成農(nóng)產(chǎn)品價格大幅波動，嚴重影響居民生活質量和國計民生［5］。

新冠疫情防控期間，政府為穩(wěn)定物價采取了一系列調控措施，包括2020年2月3日駐鄂部隊承擔周邊地區(qū)生活物資運輸任務①資源來源于2020年2月3日中央新聞聯(lián)播文字版內(nèi)容。，2020 年2 月7 日財政部對重點企業(yè)提供恢復生產(chǎn)和交易的資金支持［6］、打擊哄抬物價行為的措施，在一定程度上緩和了供需矛盾，但農(nóng)產(chǎn)品價格未能得到有效平抑。由于各地疫情發(fā)展和防控力度差異，農(nóng)產(chǎn)品價格呈現(xiàn)明顯區(qū)域差異，故研究新冠疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的沖擊效應與區(qū)域差異，評估政府調控政策效應，對新冠疫情防控常態(tài)時期精準農(nóng)產(chǎn)品價格調控措施、緩和農(nóng)產(chǎn)品供需矛盾、平抑農(nóng)產(chǎn)品價格意義重大。

以往研究為本文提供借鑒，但尚需進一步展開研究。在量化疫情方法上，前述文獻將突發(fā)事件等同于同時期的隨機因素，用隨機因素大小衡量突發(fā)事件嚴重程度，這是不準確的。首先，同時期突發(fā)事件可能不止一件；其次，同時期隨機因素不僅包括突發(fā)事件，還包括政府出臺的調控措施。市場調控措施本身也是一種影響市場的隨機事件［28］。從研究視角看，現(xiàn)有研究大多未考慮突發(fā)事件影響的區(qū)域差異。然而，突發(fā)事件對市場的沖擊效應具有區(qū)域差異［29］。基于此，本文立足于區(qū)域差異視角，采用現(xiàn)存新冠肺炎確診病例數(shù)量量化疫情，構建動態(tài)面板模型研究疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響，評估疫情期間價格調控的政策效果，為疫情防控常態(tài)化時期穩(wěn)定我國農(nóng)產(chǎn)品價格，保障民生提供可行的思路。

二、模型構建與數(shù)據(jù)來源

（一）模型構建

根據(jù)適應性預期理論，短期內(nèi)生產(chǎn)者和消費者根據(jù)商品過去的價格預期未來的價格進而調整供給和需求。假定農(nóng)產(chǎn)品的供給和需求響應函數(shù)分別為Sit= f(pit-1，…，pit-s)，Dit= f(pit-1，…，pit-s)，當期市場價格取決于當期供給與需求量的對比關系，那么，

式（1）中，i為截面?zhèn)€體標識，t為時間，s為滯后期數(shù)。式（1）表明在無外部沖擊時短期內(nèi)當期價格水平依賴于往期價格。文獻回顧指出各種人畜疫病事件會沖擊市場供給或（和）需求進而影響價格，故而考慮新冠疫情沖擊的農(nóng)產(chǎn)品當期價格可以表述為：

式（2）中，NCP 為新冠疫情的量化指標。新冠疫情造成農(nóng)產(chǎn)品價格暴漲，政府為此采取平抑（或管制）價格的調控措施，對農(nóng)產(chǎn)品價格也產(chǎn)生影響。考慮價格調控（或管制）措施的影響，當期農(nóng)產(chǎn)品價格進一步表述為：

式（3）中，c為不可觀測因素，zc為價格調控（或管制）的政策變量。為直觀地模擬新冠疫情對我國農(nóng)產(chǎn)品價格的影響機制及調控政策效應，將式（3）線性化得：

基于最大樣本容量、個體覆蓋面廣的原則選取居民膳食中最常見的豬肉、雞蛋、大白菜3 種農(nóng)產(chǎn)品作為研究對象。此外，pit-s為內(nèi)生解釋變量，采用靜態(tài)面板模型估計會產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為避免內(nèi)生性問題，采用GMM估計方法估計基于式（4）構建的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型。

（二）數(shù)據(jù)來源

為對比研究疫情爆發(fā)前后農(nóng)產(chǎn)品價格差異，以2020 年1 月23 日武漢封城為疫情爆發(fā)節(jié)點，選取其前向時間樣本從2019 年12 月1 日開始，后向時間樣本至2020 年2 月29 日除湖北外其他各省疫情基本平息為止，共91 個日度序列。按照國家衛(wèi)健委公布的新冠肺炎確診累計數(shù)據(jù)和輿情評價，選擇湖北為中心疫區(qū)即疫情最嚴重區(qū)域；選擇河南、浙江、廣東、湖南、安徽、江西、重慶為重點疫區(qū)即疫情次嚴重區(qū)域；其他省區(qū)為輕疫區(qū)即疫情相對較輕的區(qū)域（表1）。

三、試驗菌種畝用量及小區(qū)用量：百沃10公斤、454克；盧博士1公斤、45.4克；宏陽10公斤、454克；維恩倍爾25克、1.13克；鑫鑫盛達1公斤、45.4克。

表1 價格數(shù)據(jù)來源市場及疫情分區(qū)

如何量化新冠疫情程度是當前研究各類人畜疫病影響的瓶頸之一。目前較多采用去除長期趨勢值的隨機波動值［27，30-32］，疫情發(fā)生與否的啞變量［32］量化疫情，偶有采用疫情本身發(fā)生的頻數(shù)量化疫情。這些疫情量化方法各有不足，無法區(qū)分哪種最優(yōu)［33］。本文不僅要探討新冠疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響，還要剖析價格調控措施產(chǎn)生的政策效應，采用適應結構分析模型的疫情直觀數(shù)據(jù)，即各地官方公布的當天現(xiàn)存確診人數(shù)來量化疫情。由于疫情集中爆發(fā)期中心疫區(qū)現(xiàn)存確診人數(shù)與輕疫區(qū)相差甚遠，為避免出現(xiàn)異常值，將現(xiàn)存確診人數(shù)變量對數(shù)化處理。為驗證結果的穩(wěn)健性，同時采用啞變量量化新冠疫情，將其回歸結果與直觀量化法的回歸結果對比，以分析結果的穩(wěn)健性。每日現(xiàn)存確診人數(shù)來源于丁香園網(wǎng)（https：//dxy.com/）。量化疫情的啞變量以武漢封城時間為節(jié)點，之前啞變量取值0，之后啞變量取值為1。

將價格調控（或管制）措施量化也是本文研究的難點之一。價格調控措施除了定向向中心疫區(qū)多次投放庫存豬肉外，對全國范圍內(nèi)出現(xiàn)的菜價暴漲行為統(tǒng)一處以行政罰款，疫情期間政府對價格的調控措施在全國范圍內(nèi)是同質的，因此采用啞變量量化調控措施。根據(jù)百度搜索發(fā)現(xiàn)，2020年2月3日開始，各級政府及有關部門陸續(xù)發(fā)布各種處罰哄抬物價的公告、公令，故本研究調控政策啞變量在此前取值0，之后取值1。

三、新冠肺炎疫情下農(nóng)產(chǎn)品價格的基本統(tǒng)計分析

為了對比分析疫情前后各農(nóng)產(chǎn)品價格水平的差異和變動幅度，選擇變量均值和標準誤兩個統(tǒng)計指標進行農(nóng)產(chǎn)品價格的統(tǒng)計分析。

表2 顯示，除湖北、河南、四川外，其他區(qū)域疫情集中爆發(fā)后豬肉平均價格高于爆發(fā)前，其他區(qū)域疫情爆發(fā)后的豬肉價格標準誤明顯大于爆發(fā)前的豬肉標準誤，表明除湖北、河南、四川外的其他區(qū)域豬肉價格在新冠肺炎疫情爆發(fā)后都明顯提高，波動也更加劇烈。湖北作為重災區(qū)區(qū)，疫情爆發(fā)前后豬肉價格水平相差無幾，可能的原因是疫情爆發(fā)后政府采取增加投放、嚴厲處罰哄抬行為等措施有效平抑了豬肉價格上漲。河南和四川是我國生豬養(yǎng)殖最大的兩個省份，嚴格的交通管制使生豬外調受限，本地豬肉供給增加價格下降，其他多數(shù)省區(qū)受交通管制影響，豬肉供給減少價格上漲。

表2 豬肉價格描述性統(tǒng)計 元/千克

表3顯示，疫情爆發(fā)后所有省區(qū)大白菜平均價格均高于疫情爆發(fā)前，所有省區(qū)大白菜價格標準差大于疫情爆發(fā)前，表明疫情推動了大白菜價格上漲，也加劇了各地大白菜價格波動，可能的原因是人員和交通限制致使大白菜爛于田間，供給減少價格上漲。表4 顯示新冠肺炎疫情爆發(fā)使得所有省區(qū)雞蛋平均價格下跌，雞蛋價格波動幅度擴大，可能的原因是我國蛋雞養(yǎng)殖區(qū)域分散，受暖冬氣候影響雞蛋產(chǎn)能提高，交通管制使得雞蛋無法外銷，造成本地供應充足價格下跌；迅速出臺的價格調控措施引導雞蛋價格劇烈波動。

表3 雞蛋價格描述性統(tǒng)計 元/千克

表4 大白菜價格描述性統(tǒng)計 元/千克

四、新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響及政策效應實證分析

（一）面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗

為避免偽回歸，需要對各變量進行平穩(wěn)性檢驗。因變量時間長度為91，個體觀測數(shù)小于30，為長面板數(shù)據(jù)，按其數(shù)據(jù)特性，選擇IPS和Fisher兩種檢驗法，檢驗結果如表5所示。

表5 農(nóng)產(chǎn)品價格影響模型的面板平穩(wěn)性檢驗結果

表5表明豬肉價格序列都在1%顯著性水平上拒絕原假設，雞蛋和大白菜價格序列均在1%顯著性水平上拒絕原假設，認為豬肉、雞蛋和大白菜價格序列均是平穩(wěn)的，可以進行面板數(shù)據(jù)模型分析。

（二）面板自相關檢驗

平穩(wěn)性變量是否適合動態(tài)面板模型分析，還需考察靜態(tài)面板模型回歸的殘差是否具有序列自相關性。如果該自相關性存在，說明展開動態(tài)分析是必要的。采用Wooldridge檢驗法檢驗豬肉、雞蛋和大白菜價格的靜態(tài)面板模型，得出序列自相關檢驗結果（表6）。

表6 豬肉、雞蛋和大白菜價格波動模型的面板自相關檢驗結果

表6 數(shù)據(jù)表明，豬肉、雞蛋和大白菜價格序列的面板數(shù)據(jù)靜態(tài)模型均在1%顯著性水平上拒絕不存在一階自相關的原假設，認為三個價格序列的面板數(shù)據(jù)模型至少存在一階自相關，有必要展開動態(tài)面板分析。

（三）動態(tài)面板系統(tǒng)GMM估計結果及分析

動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型將滯后被解釋變量置于解釋變量之列，造成被解釋變量的動態(tài)滯后項與隨機誤差序列相關，產(chǎn)生內(nèi)生性問題。為解決內(nèi)生性，采用GMM系統(tǒng)估計方法。GMM估計法將解釋變量的一階差分項作為工具變量，能夠在很大程度上降低模型的內(nèi)生性［34］。此外GMM 估計法在不同階差分項中選取有效工具變量，既能降低模型的內(nèi)生性，又能降低一階差分估計產(chǎn)生的偏誤［35］，故本文采用GMM系統(tǒng)法估計疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響機制。

表7 新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響（分時段估計）

1.新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響——分時段分析 分疫情爆發(fā)以前、以后和全時段對比研究疫情及調控政策對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響。表7 表明，在整個研究期、疫情發(fā)生前和以后豬肉、雞蛋和大白菜價格影響模型的各解釋變量系數(shù)大多數(shù)情形下在1%水平上是顯著的，卡方統(tǒng)計量的p值均大于0.1，不拒絕工具變量有效性的原假設，認為不存在過度識別問題，動態(tài)面板模型估計合理。

整個研究期疫情和調控措施對豬肉和大白菜價格的影響機制基本相同：疫情變量在1%水平上顯著為正，表明疫情顯著推動豬肉和大白菜價格上漲，調控措施在1%水平上顯著為負，表明疫情爆發(fā)后政府采取的平抑價格的調控措施有明顯效果。當然，整個研究期間豬肉和大白菜價格特征存在差異，大白菜當期價格受上期價格的影響遠大于豬肉，或者說疫情期間大白菜價格的持續(xù)性遠大于豬肉價格，換言之，豬肉價格受疫情影響更大。

與豬肉、大白菜價格情形不同的是，雞蛋上期價格對當期價格的影響系數(shù)顯著且高達0.948，說明疫情期間雞蛋價格具有高持續(xù)性，受疫情影響非常小。整個研究期疫情對雞蛋價格的影響在10%水平上顯著為負，表明疫情使雞蛋價格下跌。其原因是我國蛋雞養(yǎng)殖比較分散，時值暖冬初春雞蛋產(chǎn)能提高，本地供應相對充足，交通管制使雞蛋外銷受限從而價格下跌。疫情期間政府采取的價格調控政策旨在平抑物價，對于價格下跌的雞蛋而言調控政策近乎失效，所以整個研究其影響雞蛋價格的政策變量系數(shù)不顯著。疫情爆發(fā)后的雞蛋價格影響模型顯示疫情發(fā)展和價格調控政策都使雞蛋價格顯著下降，前者適才作了解釋在此不再贅述。至于后者，平抑物價的價格調控政策在雞蛋價格下行期間會放大雞蛋下降原因的效果。

值得一提的是，疫情爆發(fā)以后豬肉價格影響模型的政策變量系數(shù)不顯著，表明行政處罰為主的價格調控措施對豬肉價格的效果不明顯。此外，疫情爆發(fā)以后豬肉、雞蛋和大白菜價格模型中上期價格系數(shù)都小于疫情爆發(fā)前的上期價格系數(shù)，表明受疫情各農(nóng)產(chǎn)品價格的自我持續(xù)性降低，疫情造成農(nóng)產(chǎn)品價格劇烈波動。

2.新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響——分區(qū)域分析 表8分不同疫情區(qū)域對比研究新冠肺炎疫情及調控政策對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響。表8數(shù)據(jù)表明，各不同疫情區(qū)域豬肉、雞蛋和大白菜價格模型的各解釋變量系數(shù)大多數(shù)情形下在1%水平上顯著，所有模型卡方統(tǒng)計量的p值均大于0.1，不拒絕工具變量有效性的原假設，認為不存在過度識別問題，各動態(tài)面板模型估計合理。

表8 新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響（分區(qū)域估計）

表8數(shù)據(jù)顯示，中心疫區(qū)豬肉上期價格對當期價格的影響不顯著，說明疫情嚴重區(qū)域疫情對豬肉價格影響很大；疫情變量系數(shù)顯著為負，表明中心疫區(qū)疫情降低了豬肉價格，這是因為在中心疫區(qū)政府采取嚴格的價格管制措施，嚴厲打擊哄抬物價行為，各主管部門合作積極疏通物資輸入通道，投放庫存豬肉等調控措施倍增了調控措施的效應，使豬肉價格下跌。重點疫區(qū)和輕疫區(qū)模型種疫情變量系數(shù)顯著為正，說明在這兩類區(qū)域受疫情影響豬肉價格提高，主要原因是受防控措施影響，生豬外調受限而鮮少庫存投入導致供給不足價格上漲。重點疫區(qū)和輕疫區(qū)模型中豬肉價格影響的政策變量系數(shù)顯著為負，說明政府采取的處罰性平抑價格措施是有效的。

中心疫區(qū)疫情對雞蛋價格產(chǎn)生顯著負向影響，其原因是蛋雞養(yǎng)殖比較分散、暖冬初春雞蛋產(chǎn)能提高，本地供給充足，外銷受限以致供給過剩從而價格下跌。重點疫區(qū)和輕疫區(qū)雞蛋價格模型的疫情變量系數(shù)不顯著，說明在非中心疫區(qū)，雞蛋價格并未顯著受疫情影響，原因是這兩個區(qū)域疫情程度相對較輕、持續(xù)時間較短，經(jīng)過較短時間交通管制后很快恢復正常供銷和價格。重點疫區(qū)和輕疫區(qū)調控措施對雞蛋價格的影響顯著為負，因為以平抑價格為主調的調控措施效應被放大，使雞蛋價格下跌。需要提及的是，中心疫區(qū)和輕疫區(qū)雞蛋上期價格的影響系數(shù)顯著且大于0.9，重點疫區(qū)該系數(shù)大于0.8，表明疫情期間雞蛋價格自我持續(xù)性非常高，雞蛋價格受疫情影響比較小。

大白菜價格的影響機制與豬肉類似，在3個不同疫情區(qū)域，疫情對大白菜價格具有正向影響，或者說疫情影響3個不同疫情區(qū)域大白菜價格顯著上漲；3個區(qū)域大白菜價格的政策變量系數(shù)顯著為負，說明疫情期間政府采取價格調控措施有效抑制大白菜價格暴漲。3種農(nóng)產(chǎn)品價格在重點疫區(qū)受上期價格的影響均低于中心疫區(qū)和輕疫區(qū)，表明重點疫區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格受疫情的影響比其他疫區(qū)更大，可能的原因是中心疫區(qū)實施了強有力的價格平抑政策，而輕疫區(qū)交通和人員管制時間較短、供給相對充足，而重點疫區(qū)卻不具備這兩個特點。

（四）動態(tài)面板模型GMM估計結果的穩(wěn)健性檢驗

為驗證上述動態(tài)面板模型GMM估計結果的穩(wěn)健性，采用dayl作為疫情變量的代理變量再次對農(nóng)產(chǎn)品價格影響的動態(tài)面板模型進行估計，結果如表9所示。

表9 動態(tài)面板模型GMM估計結果的穩(wěn)健性檢驗

表9 采用dayl作為變量NCP 的代理變量對農(nóng)產(chǎn)品價格影響的動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型進行估計，其結果與表7～表8結果一致，說明以上模型估計結果是穩(wěn)健的。

五、結論與討論

利用2019 年12 月1 日—2020 年2 月29 日共91 個日度數(shù)據(jù)，涵蓋22 個省（市）的豬肉、雞蛋、大白菜和新冠疫情數(shù)據(jù)，構建動態(tài)面板模型并進行估計，籍以研究新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響及價格調控效應，得出如下結論與討論。

（一）結論

第一，面板單位根和面板自相關檢驗結果表明，動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型研究新冠肺炎疫情對農(nóng)產(chǎn)品價格影響是合理的；Sargan 檢驗結果表明GMM 系統(tǒng)估計結果是有效的；穩(wěn)健性檢驗結果表明模型擬合結果是穩(wěn)健的。

第二，新冠肺炎疫情對不同種類農(nóng)產(chǎn)品價格的影響方向存在差異。具體來看，疫情使豬肉、大白菜等生產(chǎn)較集中、因交通管制造成供給減少的農(nóng)產(chǎn)品價格顯著上漲，使雞蛋等生產(chǎn)比較分散、疫情期間產(chǎn)能增加的農(nóng)產(chǎn)品價格因外需受限供給增加顯著下降。疫情期間政府采取以平抑物價為導向的價格調控措施有效抑制了豬肉、大白菜價格上漲，卻放大了雞蛋價格下行效應。

第三，新冠肺炎疫情對不同疫情區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品價格的影響效果存在差異。疫情并未對中心疫區(qū)豬肉價格產(chǎn)生顯著影響，主要原因是政府對中心疫區(qū)實施嚴格的物價管制，配合投放庫存豬肉，這些措施扭轉了中心疫區(qū)豬肉價格上漲趨勢。重點疫區(qū)、輕疫區(qū)以打擊哄抬物價為主的調控措施并未改善供給現(xiàn)狀，交通管制更加劇了供需矛盾從而豬肉價格明顯上漲。中心疫區(qū)由于交通管制造成雞蛋外銷受阻從而價格明顯下降，而在重點疫區(qū)和輕疫區(qū)相對寬松的交通條件疏通了雞蛋外銷通道從而價格受疫情影響不顯著。輕疫區(qū)大白菜價格的持續(xù)性高于中心疫區(qū)和重點疫區(qū)，因為輕疫區(qū)受交通管制時間最短，供需矛盾很快得到緩和，受疫情影響最小。

（二）討論

首先，由于新冠肺炎疫情對不同農(nóng)產(chǎn)品價格的影響方向存在差異，政府采取的“一刀切”式打擊哄抬物價價格調控政策存在紕漏，政策對象精準性不足。為提高調控政策精準性，需針對受疫情影響方向不同的農(nóng)產(chǎn)品采取疏通供給、制止哄抬行為等不同導向的價格調控措施。

其次，新冠肺炎疫情使生產(chǎn)集中、疫情期間產(chǎn)能未能增加的農(nóng)產(chǎn)品價格高企，使生產(chǎn)分散、疫情期間產(chǎn)能明顯增加的農(nóng)產(chǎn)品價格下跌，而制止哄抬行為的單一性價格調控措施及時平抑了豬肉、大白菜價格，卻放大了雞蛋等農(nóng)產(chǎn)品價格下行效應，使蛋雞養(yǎng)殖戶利益受損。故而政府采取的價格調控政策要因農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)特征不同而有差異。

最后，新冠肺炎疫情對不同疫情程度的區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品價格的影響存在差異。疫情對輕疫區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格影響最小，這是因為輕疫區(qū)疫情嚴重程度較輕，交通管制持續(xù)時間短，截止2020 年2 月21 日全國有18 個省復工復產(chǎn)率超過50%，其中山東、江蘇等輕疫區(qū)復工復產(chǎn)率超過70%，這些區(qū)域在經(jīng)歷較短時間的交通管制后恢復生產(chǎn)和消費常態(tài)；重點疫區(qū)農(nóng)產(chǎn)品價格持續(xù)性最低，這是因為與輕疫區(qū)相比，重點疫區(qū)較長時間實施交通管制造成長時期的供需失衡，而與中心疫區(qū)相比，重點疫區(qū)容易成為政府實施調價格控政策的盲區(qū)，故而價格穩(wěn)定性最差。因此，政府的價格調控政策不能僅僅關注疫情發(fā)生所在區(qū)域本身，還要考慮因疫情發(fā)生受波及的區(qū)域，這些受波及的區(qū)域所受影響或許更大。