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城市化、城乡收入差距对农产品价格的传递效应*——基于协整和向量自回归的实证研究

2014-05-28姣,赵

中国农业资源与区划 2014年3期
关键词:脉冲响应协整城市化

鄢 姣,赵 军

(新疆大学经济与管理学院,乌鲁木齐 830046)

我国进入农产品价格形成机制的全面改革,可以追溯到20世纪70年代末。农产品价格的改革经历了从农产品计划价格形成机制到市场价格形成机制,但目前的农产品市场价格形成机制只是一个基本框架,还须深化农产品价格改革来进一步提高定价的市场化程度,规范农产品定价主体行为,完善农产品价格的宏观调控体系,建立与社会主义市场经济相适应的市场价格体制。

我国经济发展目前已进入工业化的中后期,农业发展也呈现出了一系列变化:一是出现刘易斯拐点后,农业劳动力价格上涨;二是城市化的加速使居民生活水平日益提高。成本的加速上升推动我国农产品价格的上涨,从某种程度上说,农产品价格上涨可使农民增加收入进而缩小城乡收入差距。这就引出了一个理论与现实问题:城市化、城乡收入差距与农产品价格有本质关系吗?如果有,城市化、城乡收入差距对农产品价格的稳定起积极作用还是消极作用?将来的状况又是如何?显然,对这一系列问题迫切需要研究,如果城市化与城乡收入差距的改善能稳定农产品价格,政府即可加快城市化进程反之则减慢。

该文将从理论与实证两个角度探讨城市化、城乡收入差距对农产品价格波动的作用机制,以此为我国农产品价格稳定提供政策建议。

1 文献综述

稳定价格是宏观调控的目标之一,中国作为一个农业大国,农产品价格的稳定更是重中之重,农产品价格的波动不仅会引起其他产品价格的波动,还会影响国民经济的运行。农产品是人们生活的必需品,因此,农产品价格的稳定是社会稳定、经济发展的前提。

国外学者多从两个方面来研究农产品价格的变动。(1)从能源方面来研究,如Westcoott(2007)[1]以美国生物质能源为研究对象,得出生物质能源可以使农民增收。Tokgoz(2009)[2]指出石油价格的上涨会对农产品价格和畜牧业带来影响。(2)从金融方面来研究,Saghaian(2002)[3]等人指出货币供给会影响短期内农产品价格波动。Benavides(2004)[4]运用时间序列模型研究得出汇率、库存是影响粮食价格的主要因素。Roache(2010)[5]认为农产品价格的波动可以由汇率的变动来说明。

国内学者也对农产品价格的波动进行了深入的研究。唐华俊、李建平 (2002)[6]指出我国应发挥比较优势,全面提高农产品价格的竞争优势。罗锋、牛宝俊 (2009)[7]使用协整及VAR模型,以国际农产品价格对国内农产品价格影响机制为研究对象,发现国际期货价格对国内农产品价格波动影响较大。胡冰川、徐枫等 (2009)[8]以国际农产品价格变动的影响因素为对象,发现生物质能源的发展对国际农产品价格的变动具有重要影响。冯继宏等 (2009)[9]运用空间区分模型,以全国各地区农产品价格为研究对象,发现我国农产品价格的空间梯度差异性显著。王孝松、谢申祥 (2012)[10]运用了协整及VEC模型研究国际农产品价格对国内农产品价格的整合程度,发现国际农产品价格显著影响国内农产品价格,且不同种类农产品的影响程度差异较大。农业部农村经济研究中心课题组 (2012)[11]运用面板数据的固定效应模型对国内农产品价格波动的影响因素进行分析,研究得出我国农产品价格的波动受到宏观经济波动、农村居民的实际支出、农产品加工业的类型和农村劳动力转移等因素的影响。陈有华 (2012)[12]对工业产品价格及农产品价格的相关性进行分析,发现工业产品价格的波动加大了农产品价格的波动幅度。

纵观已有的文献,国外学者运用计量分析方法指出影响农产品价格变动的因素有石油,生物质能源及汇率和货币供给等因素。国内学者分析得出国际农产品价格、消费、工业品价格等会影响国内农产品价格的波动。但基于城市化与城乡收入差距是当前经济发展的首要问题,其与农产品价格是否有联系?如果有联系他们之间的作用机制是如何的?这是该文的研究重点。该文利用1978~2011年的数据对城市化、城乡收入差距与农产品价格之间的关系进行了实证研究,为实现农产品价格的稳定提供了理论借鉴。

2 研究方法与模型设定

该文在选取变量时做了以下考虑:首先,随着城市化的加快,大量农民进入城市,成为农产品的消费者,使得农产品的供求格局发生变化。与此同时,城市化使得土地资源缺乏,进一步改变农产品的生产格局。在这两者因素的作用下,势必会影响农产品价格的波动。

其次,农产品价格的高低直接影响农民的收入水平,从而缩小或扩大城乡收入差距。已有研究得出城市化的加速会缩小城乡收入差距,而城乡收入差距是否会因城市化的传递效应而影响农产品价格波动尚有待研究。

因此基于以上两点,该文选取了城市化与城乡收入差距作为两个重要的变量。根据农业生产经济学及价格理论,农产品价格还受到生产成本、政府对农业的扶持以及居民消费等因素的影响,但根据其他学者的研究,政府对农产品的扶持等因素对农产品价格的影响都不是很显著,所以将其剔除,最终又选取了居民消费作为一个解释变量。

由于国内农产品价格的数据不是很完善,所以此处的国内农产品价格数据采用了国家统计局以及中国统计年鉴汇编中的农产品生产价格指数;居民消费采用年度国内居民消费水平,城乡收入差距由城镇人均可支配收入与农村人均纯收入代替,城市化由城镇居民比总人口得出,并且以上数据均来自国家统计局。

在研究方法上,先对该时间序列数据进行平稳性检验,即单位根检验,然后用Johansen协整检验进行检验,以判断城乡收入差距和城市化与农产品价格的长期关系,最后采用向量自回归 (简称VAR模型)对城乡收入差距和城市化对农产品价格的影响程度进行分析,主要运用脉冲响应的方法。而通过脉冲响应函数又能够反映系统的完全信息,并且估计出变量的时滞影响程度。

VAR模型不以经济理论为基础,而是在方程中内生变量对模型的全部内生变量的滞后值进行回归,从而估计每一个内生变量的动态关系。该文在建立VAR模型时考虑了两点:首先是共有哪些变量是有关系的,把有关系的变量包括在模型里;其次确定滞后期,使模型能更好地反映出变量间的相互影响。当样本容量较小时,VAR模型估计的误差较大,因此为了确保估计的准确性,该文选取了23年的年度数据进行回归分析。

该文的计量模型为无约束VAR模型,其优点是不必对解释变量在预测内的取值做任何预测就可对样本外一期进行预测,基于此,该文对所选数据后10年的变化趋势进行了预测。模型具体如下:

其中,APPI为农产品生产价格指数;DC为居民消费,但为了克服异方差性,对居民消费取对数为LNDC;CR与CVR分别代表城市化率与城乡收入比。

3 实证分析与讨论

该文运用Stata 11软件,选取了1987~2010年统计年鉴的数据,首先对各个变量进行单位根检验,以确定变量的平稳性;如果检验结果说明各变量有单位根,再用Johansen协整方法进行检验;若存在协整关系,可以判断城市化与城乡收入差距是否对农产品价格的波动产生影响,最后运用脉冲响应函数,即扰动项对因变量当前值和未来值所带来的影响,以判断不同传导机制对农产品价格波动的贡献度。

3.1 单位根检验

若对非平稳的时间序列直接进行回归则可能出现伪回归,使模型估计无效,因此,对时间序列数据的分析必须进行平稳性检验,一般釆用ADF检验法。在检验时,根据赤池信息准则 (AIC)的最小化原则选则趋势项,以及确定常数项是否存在和最优滞后阶数,即确定单位根的基本类型 (c,t,p)。其中,c表示常数项,t表示时间趋势,而p表示滞后阶数。检验结果表明,APPI,CR,CVR,lnDC均无法在10%的水平上拒绝“存在单位根”的原假设,即为非平稳变量。其次,分别对他们取一阶差分,结果在10%的显著性水平下拒绝原假设,为平稳变量,即所有变量为一阶单整,I(1)。

表1 单位根检验结果

3.2 协整检验

运用Johansen协整检验方法进行检验。Johansen的方法是,在满足系数矩阵的秩等于协整秩以及给定观测数据的条件下,最大化特征值的对数似然函数。由于系数矩阵的秩取决于其非零特征值的个数,故检验统计量被称为“迹统计量”。由于“迹检验”是似然比检验,故为单边右侧检验,即“迹统计量”越大,则越倾向于拒绝原假设,即存在协整关系。

首先要确定协整秩,即共有多少个线性无关的协整向量,同时检验滞后阶数;其次估计短期的VECM模型以及长期的协整回归,并对假设进行检验,即检验残差是否存在自相关 (LM检验)以及是否服从正态分布,通过特征值检验该VECM系统是否为平稳过程,如果所有特征值都在单位圆内部,则为平稳过程。最后考察VECM模型的脉冲响应函数,并进行预测。

结果表明:只有一个线性无关的协整向量,同时,最大特征值检验也表明,可以在5%的水平上拒绝“协整秩为0”的原假设,但无法拒绝“协整秩为1”的原假设。该文选取的是时间序列数据,但由于数据来源有限,故时间较短,根据经济学原理滞后2阶为最优选则。

从短期来看,APPI,lnDC,CR,CVR的一阶滞后对APPI的波动相对较大,其中,CR滞后一期对APPI有负向作用,这与时间序列的长期结论相同,而CVR滞后一期对APPI是正向作用,这与长期结果相反,这可能是因为城乡收入差距的加大在短期内对农产品价格的影响并不是很大,或者说在短期内无法明显地对农产品价格造成影响。这也会使人们在短时期内忽略城乡收入差距的扩大对农产品价格波动的影响。而农产品价格波动的滞后一期对城市化是负向作用,农产品价格的短期上涨会使得城市化减弱,而却会使城乡收入差距加大,这也说明了有效控制农产品价格的变动对调整城乡收入差距有一定的作用。

表2 短期VECM模型的MLE估计

而长期协整方程如下

方程 (2)表明,长期而言,国内农产品价格与城市化、城乡收入差距、居民消费存在协整关系,居民消费增加使农产品价格上涨,而城乡收入差距和城市化的扩大使农产品价格下跌。其中,城市化每增加1个单位,农产品价格下降约17.56个单位,城乡收入差距每增加1个单位,农产品价格下降约0.701个单位,居民消费提高1单位,则农产品价格上涨约3.88单位,农产品价格的波动对居民消费的变化相对较为敏感。此外,城市化的变动对农产品价格波动的影响较城乡收入差距更大。

接下来检验VECM模型的残差是否存在自相关,如果存在自相关,则表明需要增加滞后阶数,而结果显示,可以接受“无自相关”的原假设。进一步检验残差的正态性。结果显示,可以在5%的显著性水平上拒绝“D.APPI”,“D.lnDC”,“D.CR”,“D.CVR”的残差项服从正态分布的原假设,尽管Johansen的MLE估计是基于扰动项服从正态分布推导出来的,但其实它是“准最大似然估计量”(QMLE),在更弱的非正态条件下也成立 (参见LutKepohl,2005,p.297)。因此,残差的非正态性对VECM模型的估计影响不大。

下面检验此VECM系统是否稳定,如图1,结果表明,除了VECM模型本身所假设的单位根之外,伴随矩阵的所有特征值均落在单位圆之内,故是稳定的。

图1 稳定性检验

3.3 脉冲响应函数

3.3.1 方法说明

脉冲响应函数是指在向量自回归 (VAR)模型中,在扰动项上加一个标准差大小的冲击,通过变量之间的动态联系对变量的当前值和未来值所带来的影响。即脉冲响应函数将描述系统对某一变量扰动的一个冲击 (或新息)所做出的动态反应,并从动态反应中判断变量间的时滞关系。需要注意的是,脉冲响应函数是追踪系统对一个内生变量的冲击效果,即假定系统只受一个变量的冲击,不受其它变量的冲击。通过脉冲响应函数,可以反应各个影响因素对国内农产品价格的传递效应时滞与强度变化。

3.3.2 实证结果

如图2所示,国内农产品价格受到自身的冲击后,会立刻通过市场机制传递形成强烈的促进作用,并随着时间推移促进作用逐渐减弱,这说明国内农产品价格波动符合蛛网模型分析,出现“上期价格上涨—当期产量提高,上期价格下跌—当期产量降低”的现象,形成“农产品价格上涨—农产品产量提高—农产品价格下跌—农产品产量降低—农产品价格上涨—农产品产量再提高”的循环运动轨迹。

图2 脉冲响应

城市化对农产品价格有一个很明显的负向冲击作用,后逐渐趋于平缓。基于刘易斯的二元经济发展理论,农产品价格的上升会导致资本主义部门和生存部门的贸易条件恶化,进而提升生产部门的实际工资,而我国目前城市化发展会降低农产品价格,即而减缓了工业部门与农业部门贸易条件的恶化,促进工业化的发展,继而推动经济的发展。

城乡收入差距对农产品价格的冲击作用不是很剧烈,开始时有一个微弱的正向冲击作用,后来逐渐转为负向冲击作用,冲击力度不是很大,但也表明了城乡收入差距的加大会促使农产品价格的小幅下降;而农产品价格对城乡收入差距有相对明显的负向冲击作用,但随着时间的推移这种负向冲击作用逐渐减弱,也就是说农产品价格的下跌会促使城乡收入差距的加大。其原因是农民的收入主要来源于出售农产品,农产品价格高低会直接影响农民的收入水平。因此,适当提高农产品价格对增加农民收入、缩小城乡收入差距有重要意义。

就居民消费而言,居民消费对农产品价格有很明显的正向冲击作用,这说明居民消费的增加会促使农产品价格的上涨。基本的经济学原理指出,农产品价格的变化由市场供需决定,居民消费增加促使需求增加,进而推动农产品价格上涨。其余的脉冲响应图则没有显示出明显的冲击作用。

4 结论与建议

4.1 结论

该文选取了1978~2011年的年度数据,采用Johansen协整检验,构建VAR模型以及脉冲响应函数,检验城乡收入差距与城市化对国内农产品价格的影响进行了实证分析,并得到如下结果:

(1)长期而言,国内农产品价格与城市化、城乡收入差距和居民消费存在协整关系,城市化和城乡收入差距对国内农产品价格产生一定的影响。其中,城市化每增加1个单位国内农产品价格下降约17.56个单位,城乡收入比每增加1个单位农产品价格则下降0.7个单位。这也说明城市化对国内农产品价格的影响程度要相对大于城乡收入差距对农产品价格的影响。

(2)通过脉冲响应分析函数可以看出,农产品价格指数波动对于自身的一个标准差立即做出了响应,同时表明农产品如果在当年处于一个较高的价格,那么在次年会先维持高价格,不久价格就立即下降;城市化对农产品价格扰动立即做出了响应,表明城市化的加速使农产品价格下降;而城乡收入差距对农产品价格波动的冲击较弱,但从脉冲响应图中可以看出,农产品价格的上涨有利于缩小城乡收入差距。同时,检验结果发现,农产品价格波动具有非对称性,向下冲击所导致的波动大于向上冲击所导致的波动。

分析得出,农产品价格的波动存在非对称性,即向下波动大于向上波动,陈有华 (2012)[12]也同样得出相同的结论。原因可能是,在农产品交易市场上,农民对农产品没有定价权;相反,农产品的收购者确有很大的定价能力,即他们是下游垄断,农民几乎得不到什么利润,价格变动所带来的好处几乎被收购者和零售商得到,而农民却要承担价格变动带来的所有风险。并且,农产品的季节性会导致农产品的收购价低于成本。

4.2 政策建议

(1)逐步完善农产品价格的应急机制。农业生产具有其特殊性,经济学的蛛网模型揭示了这一特点:具有生产周期性;生产规模不能随意改变;当期的农产品取决于当期的产量,而当期的产量又取决于上期的价格。这样,农产品价格的上涨使得人们盲目跟风地更多生产,但当所有人根据当前的价格扩大生产时,就可能使下一期产量过多,供大于求以致价格下降,导致下一期减少生产。农产品的这种特殊性使得政府必须对农业生产有长期的规划策略,并继续加大对农业的扶持力度,完善农产品市场的信息传递机制,正确引导调整农民生产决策,以此来稳定农产品价格波动。

(2)进一步加快城市化进程。刘易斯拐点的显现表征农业劳动力价格上升、农产品价格上涨,城市化的加速发展有利于降低农产品价格,从而抵消这种冲击作用。因此,我国应该加快城市化步伐,适当降低农产品价格,改善农业部门与工业部门的贸易条件,促进工业化的发展,继而推动经济发展。

(3)建立农民增收的长效机制。对农民而言,从农业生产中获得的收入是农民收入的主要来源,在生产条件、品种结构不改变的情况下,农民增收只能寄望于农产品价格的上涨。农产品价格上涨并不可怕,而忽视农民利益的实现是迫切需要解决的问题。建立合理的农产品价格调整机制,对于增加农民收入,缩小城乡收入差距,具有重大现实意义。需要注意的是,在通过提高农产品价格来带动农民收入的同时,也需要进一步关注城乡中低收入群体的承受能力,要提高低收入者的生活保障、发放生活补贴等政策来抵消农产品价格上涨带给他们的负担,这样才能实现统筹城乡发展的宏伟目标。

[1] Westcott,P.C.:Ethanol Expansion in the United States,How Will the Agricultural Sector Adjust?USDA,2007

[2] Tokgoz,S.:The Impact of Energy Markets on the EU Agricultural Sector,Center for Agricultural and Rural Development,Iowa State University,2009

[3] Saghaian Sayed H,Michael R,Reed,Mary A,Marchant.Monetary Impacts and Over-shooting of Agricultural Prices in an Open Economy.American Journal of Agricultural Economics,2002,(1):90~103

[4] Benavides,G.:Price Volatility Forecasts for Agricultural Commodities:An Application of Historical Volatility Models,Option Implied and Composite Approaches for Futures Prices of Corn and Wheat,Central Bank of Mexico,2004

[5] Roache,S.What Explains the Rise in Food Price Volatility - Working Paper,International Monetary Fund,2010

[6] 唐华俊,李建平.发挥优势,全面提高我国农产品国际竞争力.中国农业资源与区划.2002,(23):1~4

[7] 罗峰,牛俊宝.国际农产品价格波动对国内农产品价格的传递效应-基于VAR模型的实证研究.国际贸易问题,2009,(6)

[8] 胡冰川.国际农产品价格波动因素分析-基于时间序列的计量经济模型.中国农村经济,2009,(7):86~95

[9] 冯继宏,张卫建,卞新民,等.基于GIS的我国农产品价格的区域差异和空间分区.中国农业资源与区划,2009,(30):61~65

[10] 王孝松,谢申祥.国际农产品价格如何影响了中国农产品价格?.经济研究,2012,(3):141~153

[11] 农业部农村经济研究中心.农产品价格波动、机理分析与市场调控.农业技术经,2012,(10):4~13

[12] 陈有华.市场边缘、价格波动与城乡差距或然性:基于工业品与农产品比较.宏观经济,2012,(221):26~33

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