張正坤

（吉林財經(jīng)大學金融學院，吉林 長春 130117）

一、引言

“民以食為天?！敝袊侨丝诖髧亩鄡|人的吃飯問題是最大的民生問題。黨的十八大以來，以習近平總書記為核心的黨中央將糧食安全放在關鍵位置，提出了“確保谷物基本自給、口糧絕對安全”的糧食安全新理念。而糧食價格的穩(wěn)定對于維護糧食安全起到重要作用，一旦糧食價格波動勢必會對人們的生產(chǎn)生活產(chǎn)生重要的影響。

吉林省地處中國東北的中部，是國家糧食主產(chǎn)區(qū)之一，2019年到2020年連續(xù)兩年糧食總產(chǎn)量保持在750億斤以上，穩(wěn)居全國第五位。地勢東南高、西北低，東部為長白山區(qū)，蘊藏著豐富的森林資源。中部為松嫩平原，地勢平坦，土壤肥沃，是全國商品糧的集中產(chǎn)區(qū)。西部為草原、濕地生態(tài)區(qū)是部分經(jīng)濟作物的生產(chǎn)基地。2020年7月22日至24日，習近平總書記考察吉林期間曾強調(diào)，吉林要把保障糧食安全放在突出位置，毫不放松地抓好糧食生產(chǎn)①。因此，吉林省的糧食價格的波動，不僅關系著吉林省糧食安全問題，而且會對全國糧食安全產(chǎn)生重要的影響。本文對吉林省糧食價格波動問題進行研究對于保證糧食供給、穩(wěn)定吉林省糧食價格、鼓勵農(nóng)業(yè)發(fā)展等均具有現(xiàn)實意義，同時對于全國其他糧食主產(chǎn)區(qū)的糧食價格波動問題具有借鑒意義。

二、文獻綜述

近幾年來，糧食價格的波動問題一直是國內(nèi)學者研究的熱點問題。徐小童就中國糧食價格波動的影響因素進行分析，通過建立VAR模型進行研究，指出糧食價格本身的滯后性、生產(chǎn)成本的上升是影響國內(nèi)糧價波動最為顯著的因素[1]。高露運用ECM模型對我國糧食價格波動的影響因素進行研究，指出我國糧食價格總體呈現(xiàn)上升的趨勢，并且國家政策以及國際因素對于糧食價格的影響顯著，由此建議要進一步對部分農(nóng)產(chǎn)品實行采購與補貼政策，探索糧食價格機制，調(diào)整糧食進出口量[2]。孫宏業(yè)、柳宜可通過VAR模型對于內(nèi)蒙古農(nóng)產(chǎn)品價格影響因素進行分析，從市場、進出口、通貨膨脹以及制度因素四個層面展開，通過研究發(fā)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)資料價格指數(shù)和人民幣匯率對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)有負沖擊效應，而城鎮(zhèn)居民可支配收入和糧食產(chǎn)量對農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)價格指數(shù)有正沖擊效應[3]。

張曉玲通過建立ECM模型，對全國范圍內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響因素進行研究，進而得出農(nóng)產(chǎn)品價格與糧食產(chǎn)量、農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)成本、人口自然增長率、糧食進出口以及貨幣供給量之間存在著長期穩(wěn)定關系[4]。張?zhí)K龍通過面板數(shù)據(jù)回歸模型，對我國糧食種植面積的影響因素進行研究，從而得出糧食價格指數(shù)、農(nóng)民人均收入、農(nóng)資費用以及化肥使用量對糧食種植面積的影響很顯著，其中糧食價格指數(shù)和化肥使用量對糧食種植面積的影響為正，而農(nóng)民人均收入對糧食的種植面積產(chǎn)生負向影響[5]。

通過建立VAR模型，楊俊卿發(fā)現(xiàn)糧食產(chǎn)量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格等六個變量與糧食價格波動存在著長期協(xié)整關系[6]。王一飛通過回歸分析對我國糧食價格波動的影響因素展開研究，發(fā)現(xiàn)國際糧食價格與我國大米和大豆價格表現(xiàn)為顯著的正向相關關系，國際原油價格與我國大米和玉米的價格表現(xiàn)為負向相關關系，種糧成本與小麥、大米和玉米表現(xiàn)為顯著的正向相關關系[7]。

綜上所述，國內(nèi)各學者對于糧食價格的波動運用不同的方法展開研究，并根據(jù)所得結論針對性地提出了相應的政策建議。但部分研究仍有不足之處，首先，多數(shù)文獻在考慮影響糧食價格的需求因素時，大多選用人均純收入這一指標，而無法更直接地體現(xiàn)居民的糧食需求。其次，多數(shù)文獻研究全國范圍內(nèi)的糧食價格波動因素，并據(jù)此給出的建議不能很好地適用于各個地區(qū)。本文在既有文獻的基礎上，多角度選取影響因素構建指標體系，選取的指標能直接地反映所衡量的因素的變化情況，運用VAR模型進行實證分析，針對吉林省這一糧食主產(chǎn)區(qū)的實際情況提出建議。

三、數(shù)據(jù)選取

在廣泛參考糧食價格波動的相關文獻資料的基礎上，考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性與代表性，本文選取1995年～2020年吉林省糧食零售價格指數(shù)來衡量吉林省糧食價格波動的情況，作為被解釋變量。同時從供需、成本、通貨膨脹、政策四個層面，選擇糧食總產(chǎn)量、糧食播種面積、城鎮(zhèn)居民人均糧食量、農(nóng)村居民人均消費糧食量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)、居民消費價格指數(shù)以及“三農(nóng)”支出作為解釋變量，詳細指標體系如表1所示。

表1 吉林省糧食價格波動因素指標體系

本文數(shù)據(jù)來源于中國“三農(nóng)”數(shù)據(jù)庫，“三農(nóng)”支出是指國家財政在農(nóng)業(yè)、林業(yè)、水利事務、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)業(yè)綜合開發(fā)、農(nóng)村救濟、農(nóng)業(yè)基本建設和農(nóng)村科技等方面的支出。從2007年我國財政支農(nóng)支出統(tǒng)一采用農(nóng)林水事務支出這一指標來表示，因此本文2007年后的“三農(nóng)”支出統(tǒng)一采用農(nóng)林水事務支出數(shù)據(jù)。

如表2所示，糧食零售價格指數(shù)在1995年～2020年呈顯著的波動趨勢，表明吉林省糧食價格在此期間內(nèi)呈波動的趨勢。而糧食總產(chǎn)量和糧食播種面積總體上呈上升趨勢，表明吉林省糧食供給水平穩(wěn)步攀升。城鎮(zhèn)居民人均糧食消費量呈上升趨勢而農(nóng)村居民人均消費糧食量呈下降趨勢，表明由于農(nóng)民生活水平的提高，農(nóng)民對于飲食的需求更加多樣化，從而對糧食的需求有所下降。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)呈小幅波動的趨勢，表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本并不穩(wěn)定。居民消費價格指數(shù)總體上呈現(xiàn)出上升的趨勢，表明通貨膨脹在慢慢的加強。而“三農(nóng)”支出呈現(xiàn)顯著的上升趨勢，由此可見國家對于農(nóng)業(yè)的扶持力度正在加大。

表2 1995年～2020年各指標數(shù)據(jù)

四、模型選擇

向量自回歸模型（VAR）是由克里斯托弗·西姆斯Christopher Sims）1980年首次提出的一種多變量數(shù)據(jù)分析方法。主要就是用所有當期變量對其若干滯后期變量進行回歸，通常用來預測相互聯(lián)系的時間序列系統(tǒng)和分析隨機擾動對變量系統(tǒng)的動態(tài)沖擊，解釋各種經(jīng)濟沖擊對經(jīng)濟變量的影響。模型表達式如下：

式中ty是內(nèi)生變量；yt-1，…，yt-p表示yt的滯后期；xt是外生變量；A1， …，Ap表示yt的待估系數(shù)；B是xt的待估系數(shù)；εt是隨機擾動項。

五、實證分析

1.單位根檢驗

為避免出現(xiàn)“偽回歸”現(xiàn)象，本文通過Eviews10軟件，利用ADF檢驗方法對時間序列進行單位根檢驗。單位根檢驗詳細結果如表3所示，原數(shù)據(jù)在95%的置信水平下，吉林省糧食零售價格指數(shù)、糧食總產(chǎn)量、農(nóng)村居民人均消費糧食量、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)以及居民消費價格指數(shù)是平穩(wěn)序列，其余為非平穩(wěn)序列。將糧食播種面積與城鎮(zhèn)居民人均糧食消費量進行一階差分，將“三農(nóng)”支出進行二階差分后，檢驗結果顯示在95%的置信水平下均顯著拒絕原假設，即此三個變量平穩(wěn)。

表3 單位根檢驗結果

2.VAR模型構建

基于上述單位根檢驗結果，本文選取y、x1、dx2、dx3、x4、x5、x6、ddx7構建多元VAR模型。首先本文借助Eviews軟件確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)如表4所示。

表4 各滯后階數(shù)的VAR模型檢驗結果

從表4中可以看出，LR、FRE、AIC、HQ信息準則皆判定一階滯后為該VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)，因此本模型的滯后階數(shù)為一階，即VAR（1）。

3.模型穩(wěn)定性檢驗

向量自回歸模型的穩(wěn)定性是實證分析的前提，結果表明，該模型的單位根均小于1，即均落在單位圓內(nèi)，這就說明，該VAR模型是穩(wěn)定的，從而可以進行后續(xù)的脈沖響應分析和方差分解，并且分析結果是合理的。

4.脈沖響應分析

從圖2中可以看出，當糧食零售價格指數(shù)對其自身做正向沖擊時，糧食零售價格指數(shù)立即表現(xiàn)出正向響應，但是一直衰減，在第二期消失為零，隨后開始回升，第三期回升至2，然后開始慢慢衰減。

當給定糧食總產(chǎn)量一個標準差的正向沖擊時，糧食零售價格指數(shù)表現(xiàn)出負向的響應，在第二期時達到最小值-3.0，隨后慢慢上升，在第十期慢慢上升至0。表明糧食總產(chǎn)量的上漲，會導致糧食零售價格指數(shù)的下降，即導致吉林省糧食價格的下降。這是因為當糧食的總產(chǎn)量增多時，短期內(nèi)居民對于糧食的需求并不會大幅增加，此時糧食供給大于需求，因此會導致糧食價格的下降。但市場在長期中會回到均衡狀態(tài)，所以該影響在持續(xù)一段時間后消散。

當給定糧食播種面積一個標準差的正向沖擊時，糧食零售價格指數(shù)首先表現(xiàn)出微弱的負向響應，隨后慢慢回減，在第九期時至0。表明糧食播種面積的上漲會使得糧食零售價格指數(shù)下降，即導致吉林省糧食價格下降。這主要是因為糧食播種面積的增加，預示著一定程度上糧食產(chǎn)量的增加，導致短期市場上糧食供給大于糧食需求，因此導致糧食價格的下降。

而當給定城鎮(zhèn)居民人均消費糧食量、農(nóng)村居民人均糧食消費量一個標準差正向沖擊時，糧食零售價格指數(shù)均表先出負向響應，然后慢慢衰減，在0周圍波動。表明當居民人均需求量增加時，會使得吉林省糧食價格下降。

當給定農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)一個標準差的正向沖擊時，糧食零售價格指數(shù)立即表現(xiàn)出正向的響應。在第三期時達到峰值1.1，隨后慢慢衰減。表明農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)的上漲，導致糧食零售價格指數(shù)的上漲。這主要是由于，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)代表農(nóng)業(yè)生產(chǎn)投入的成本，當成本上升時會推動糧食價格的上漲。而之所以慢慢地衰減，是因為國家對農(nóng)業(yè)的扶持政策，控制糧食的生產(chǎn)成本，因此這種影響在持續(xù)一段時間后消散。

圖2左下角為糧食零售價格指數(shù)對居民消費價格指數(shù)的脈沖響應。由圖2可得，當給定居民消費價格指數(shù)一個標準差的正向沖擊，糧食零售價格指數(shù)會立即表現(xiàn)出正向響應。即居民消費價格指數(shù)的上漲會提高糧食價格。這樣的結果很好理解，因為居民消費價格指數(shù)是衡量通貨膨脹的指標，當居民消費價格指數(shù)上升時，表明通貨膨脹有所提高，此時市場總體價格水平會上升，糧食也不例外。但在長期，糧食價格的上漲必然會導致糧食供給的增加以及需求的減少，從而價格慢慢回落，市場經(jīng)過調(diào)整后會回到均衡水平。

給定“三農(nóng)”支出一個標準差的正向沖擊時，糧食零售價格指數(shù)會表現(xiàn)出正向的響應。并在第三期時達到峰值1.3，隨后慢慢回落并有小幅度波動，在第十期時衰減為0，即表明“三農(nóng)”支出的增加會推動糧食價格的上漲?！叭r(nóng)”支出的增加進一步改善了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動的條件，提高了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的質(zhì)量，帶動糧食價格的上漲。

5.方差分析

為進一步定量分析在吉林省糧食價格波動過程中，各個因素貢獻程度的大小，本文借助Eviews10軟件進行方差分解。詳細結果如表5所示。

表5 方差分解

吉林省糧食價格波動主要受自身沖擊的影響，且影響程度從最初的100%逐漸遞減到79.68%。而其他因素對于吉林省糧食價格波動的影響從開始到第十期雖然有小幅波動，但總體上呈上升趨勢。從長期來看，吉林省糧食價格的波動除79.68%受其本身決定外，所受影響程度從高到底分別為：9.61%受糧食總產(chǎn)量影響，2.91%受“三農(nóng)”支出的影響，2.80%受城鎮(zhèn)居民人均消費糧食量的影響，2.39%受農(nóng)村居民人均消費糧食量的影響，1.44%受農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)的影響，0.71%受糧食播種面積的影響，0.44%受居民消費價格指數(shù)的影響。

六、結論與建議

1.結論

本文選取吉林省糧食零售價格指數(shù)等八個指標，從糧食供需、成本、通貨膨脹、國家政策四個方面，通過建立VAR模型展開研究。得到結論如下。

通過脈沖響應分析，發(fā)現(xiàn)當給定各變量一個標準差的正向沖擊時，糧食零售價格指數(shù)對于糧食總產(chǎn)量、糧食播種面積、城鎮(zhèn)居民人居消費糧食量，以及農(nóng)村居民人均消費糧食量均表現(xiàn)出負向響應；而對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)、居民消費價格指數(shù)，以及“三農(nóng)”支出均表現(xiàn)出正向的響應。

通過方差分解發(fā)現(xiàn)，各變量對吉林省糧食價格波動的貢獻率大小依次為糧食價格本身79.68%、糧食總產(chǎn)量9.61%、“三農(nóng)”支出2.9%、城鎮(zhèn)居民人均消費糧食量2.8%、農(nóng)村居民人均消費糧食量2.39%、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)1.44%、糧食播種面積0.71%、居民消費價格指數(shù)0.44%。糧食供給的貢獻率遠大于糧食需求的貢獻率，說明當前吉林省糧食市場處于賣方市場；“三農(nóng)”支出和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)資料價格指數(shù)對于糧食價格波動的貢獻率較大，說明國家政策以及生產(chǎn)成本對于吉林省糧食價格的影響較為重要；而糧食播種面積和居民消費價格指數(shù)對于吉林省糧食價格波動的貢獻率很低。

2.建議

（1）加強糧食價格監(jiān)測和監(jiān)管，建立健全糧食價格監(jiān)測監(jiān)管體系。糧食安全不僅關系著居民的日常生活，而且對工業(yè)發(fā)展也會有重要影響。因此，糧食價格的變化同時影響著民生問題與工業(yè)發(fā)展問題。有效的糧食價格監(jiān)測監(jiān)管體系，能夠準確把握糧食市場行情，及時作出相應的調(diào)控政策，降低糧食價格波動對吉林省居民日常生活及工業(yè)發(fā)展帶來的影響。

（2）保障糧食生產(chǎn)能力、穩(wěn)定糧食生產(chǎn)。實證分析表明，當前糧食供給對于糧食價格波動的貢獻率遠大于糧食需求，因此穩(wěn)定糧食生產(chǎn)，保障糧食供給對于穩(wěn)定吉林省糧食價格有著重要意義。尤其在新冠疫情大背景下，多國禁止糧食出口，因而保障基本的糧食自給能力，在穩(wěn)定糧食價格的同時，能夠應對新冠疫情對于糧食生產(chǎn)的沖擊。

（3）降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，加強財政補貼。通過實證分析可以看出，生產(chǎn)成本的提升，會推動吉林省糧食價格的上漲。增加財政對于農(nóng)業(yè)的補貼，尤其是對于糧食生產(chǎn)所需的種子、化肥以及農(nóng)機具的補貼，控制農(nóng)民生產(chǎn)糧食的成本，其對于穩(wěn)定吉林省糧食價格、增加農(nóng)民收入，以及提高農(nóng)民種糧積極性方面都存在著積極的影響。

注釋：

①習近平在吉林考察（baidu.com）。