宋长鸣

(华中农业大学 经济管理学院，湖北 武汉 430070)



农产品价格轮番上涨的理论解释与实证分析

宋长鸣

(华中农业大学 经济管理学院，湖北 武汉 430070)

采用向量自回归模型、方差分解、多变量自回归条件异方差模型实证分析水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品市场相互作用的关系和波动溢出效应，研究农产品价格轮番上涨的原因。研究结果表明：总体上，农产品市场相互影响；某类农产品价格上涨，进而带动其他农产品价格上涨的过程，也是其他农产品缓解被冲击农产品市场价格上涨压力的过程。由水产品、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品构成的鲜活农产品市场两两间存在明显的GARCH型波动溢出效应；鲜活农产品市场与粮食市场的波动溢出效应却并不显著。农产品市场调控政策的制定要从全局出发，对各类农产品市场的关联性引起足够重视。

农产品； 农产品价格； 价格上涨； 需求因素； 市场制度； 金融因素

一、引言

近年来，农产品市场常出现某类农产品价格率先大幅上涨，进而带动其他类别农产品价格上涨的现象。李国祥[1]指出：农产品市场每一次轮番上涨都是以某种或几种农产品价格的上涨为先导的。2003年，由于粮食连续减产，价格迅速上涨，一年之内稻谷和小麦价格上涨幅度超过30%，进而带动肉类等其他农产品价格的普遍上涨；2006年上半年，猪肉价格迅速飙升，上涨幅度接近翻番，8月份大豆价格开始上涨，10月份玉米价格也开始上涨[2]；2009年上半年生姜、大蒜等蔬菜品种快速上涨，之后2010 年7、8 月份，早籼稻、小麦、棉花等农产品也开始大幅上涨。农产品市场中，为什么某类农产品价格上涨，进而带动其他农产品市场价格上涨的现象屡屡出现？

不同类别农产品价格呈现出相似的变化趋势。图1显示：剥离季节性和不规则变动因素后，水产品、粮食、鲜果、肉禽及其制品和鲜菜这五类大宗农产品价格上涨明显，且变化趋势相似。不同类别农产品价格上涨存在同步性和传导性，呈现出多米诺骨牌效应[2]。为什么农产品价格上涨会呈现相似的变化趋势？本文的研究目的是以水产品、粮食、鲜果、肉禽及其制品和鲜菜为例，解释农产品市场价格轮番上涨，呈现相似变化趋势背后的原因。

鉴于农产品价格上涨对城乡消费者福利的重要影响，甚至推动总体物价水平变化，国内解释农产品价格上涨原因的文献较为丰富。主要体现在以下几个方面：

第一，供需层面的因素。农产品供求紧平衡是农产品价格上涨的重要因素[2]；周明华[3]认为需求因素的影响最大；而刘慧、李宁辉[4]却认为供给因素是小品种农产品价格波动的主要原因；王冲、陈旭[5]认为农产品价格上涨来源于供需双重的压力。需求方面，较多文献从消费结构升级角度进行解释，程国强、胡冰川、徐雪高[2]认为居民消费结构变化推动了农产品价格上涨；宋洪远、翟雪玲[6]从农村居民消费支出变化角度解释对农产品价格上涨的拉动作用；蒋中一、潘苏文、陈子光[7]认为居民收入变化作用于农产品价格上涨；除了来自消费层面的需求压力，徐雪高[8]认为加工需求也拉动了农产品价格上涨。供给层面方面，主要体现在成本变化。成本上涨会抑制生产者或中间商的市场供给，从而推升农产品价格。肖皓、刘姝、杨翠红[9]详细探讨了成本及成本传导能力对农产品价格上涨的推动作用；王锐、陈倬[10]认为农业生产成本上升是农产品价格上涨的主要推动力；主要的成本要素包括生产资料和劳动力成本[11]。干旱等自然灾害也会通过作用于供给而急速推升农产品市场价格[12-13]。

图1 水产品、粮食、鲜果、肉禽及其制品和鲜菜价格指数变化图

第二，国际市场的输入。刘振亚、陈宇[14]认为国内农产品价格上涨的重要原因是国际农产品价格上涨“输入”所致；王孝松、谢申祥[15]详细阐述了国际农产品价格作用于国内农产品市场的机理，不同农产品品种，国际市场的影响存在差异。任劼、孔荣[16]的研究表明国际石油价格对国内农产品价格影响显著；陈宇峰、薛萧繁、徐振宇[17]分析国际油价影响国内农产品市场的传导机制，认为国际油价主要通过作用于货币供应量、国内通货膨胀和国际农产品价格来影响国内农产品市场。

第三，金融因素。蔡志强[18]认为大量资金在农产品生产领域和流通环节的频繁进出造成了农产品价格“过山车”式的波动；农产品金融化对价格波动的影响程度越来越大[19]。除了农产品本身的金融化，汇率、货币供应量等因素变化也可能影响农产品价格。吕惠明、蒋晓燕[20]认为汇率等金融因素对大宗农产品价格波动影响最大；人民币升值显著提高了农产品价格水平[21]；汇率变化会在一定程度上会作用于农产品价格[22]。陈丹妮[23]的研究表明货币供应量会作用于农产品价格波动；付莲莲、邓群钊[24]认为货币供应量和通货膨胀是农产品价格波动的主要影响因素；且货币供应量对农产品价格的影响并不恒定[25]。

第四，市场制度因素。市场制度方面主要是从流通制度探寻农产品价格波动的原因，韩喜艳、李锁平[26]认为过高的制度性、物流和市场管理成本推升了农产品价格；赵辛、钟剑[27]认为供应链制度安排不合理，导致农产品隐性交易成本波动大，从而影响农产品价格。

以上文献加深了我们对农产品价格波动原因的了解，但并没有达成共识。总的来说，成本、货币供应量对农产品价格上涨的影响是共识程度较高的因素，但其他因素对整个农产品市场是否有影响有待进一步商榷。首先是消费结构升级对农产品价格的拉动作用，消费结构变化的趋势体现在增加肉蛋奶等鲜活农产品消费量，而减少主粮的消费，带来的结果应是一部分农产品价格上涨，而另一部分农产品价格会下跌。其次是国际农产品价格变化的作用，相对而言，大豆等农产品对外依存度高，国际市场的影响明显，但对于蔬菜等鲜活农产品，进出口总量在总生产量中所占比例小，为什么国际农产品价格变化也会显著作用于蔬菜等鲜活农产品价格？再次是金融因素，货币学派认为长期内货币供应量增加能推升一般物价水平，是农产品价格上涨的重要原因；但针对市场中的游资，影响程度较大的是耐贮存的农产品，而对保质期短的鲜活农产品作用有限，为什么资金进入耐贮存农产品市场也会带动整个农产品市场价格上涨？最后是市场制度因素。随着冷链等流通技术的进步及农产品市场透明化程度进一步加深，流通效率即使不提升，也不可能会降低，虽然通过提高流通效率能有效降低流通成本，但从流通体制方面解释农产品价格的波动有待进一步商榷。

各类农产品市场之间存在某种关联，以致当某类影响因素作用于其中一类农产品市场时，也会影响其他类别农产品的价格。上述文献分析的重点是弄清影响农产品价格上涨的主要共性因素，而考虑不同农产品市场相互作用的研究较为少见。有些因素可能会影响部分农产品的价格，但为什么会传导至整个农产品市场，重要原因是不同类别农产品市场会相互影响，这也是本文探究的目的：即解释当某类农产品价格变化时，为什么其他类别农产品价格也会跟着上涨的现象。这对把握某类农产品价格变动对整个农产品市场的影响情况有较明显的政策意义。

二、理论解释与模型构建

(一)理论解释

农产品市场存在一定程度的异质性，本文解释各类农产品价格呈现相似上涨趋势前，剥离了农产品价格波动的季节性和不规则波动因素。各类农产品市场相互影响、价格呈现相似上涨趋势可用替代效应相关理论及农户行为理论进行解释。

替代效应从需求角度解释各类农产品价格相互作用的关系。当某类农产品受到外部因素的正向冲击，价格上涨时，针对消费者而言，其他类别农产品相对价格也会发生变化。消费者为降低价格上涨所带来的效用损失，会减少被冲击的农产品购买数量，而增加其他类别农产品的需求量。假定其他因素不变，被冲击农产品的价格上涨幅度会变小；而其他类别农产品价格会上涨。外在表现是被冲击的农产品价格上涨带动了市场内其他类别农产品价格的上涨；正因为其他农产品价格的上涨，才缓解了被冲击农产品价格上涨的程度。相比于粮食，水产品、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品的生活必需品特性相对较低，消费者对其价格变化更为敏感，这四类鲜活农产品间的替代可能会更加显著。

农户行为理论从供给角度解释各类农产品价格的相互作用关系。当某类农产品受到外部因素正向冲击，价格上涨时，农产品生产者或中间商供应该类农产品机会成本相对变小，收益会相对变大，因而会增加供应。由于生产者或中间商资金、劳动力等生产要素有限，其他类别农产品供应会减少，价格也会上涨。外在表现是该类农产品价格上涨带动了其他类别的农产品价格。农户行为理论不同学派争论的焦点在于农户生产的动机：理性经济人[28]、有限理性[29]或者生存[30]。随着农产品市场化程度越来越高，无论农户动机如何，城镇化、信息化背景下农产品生产者和中间商行为的根本出发点正逐步向“理性经济人”靠拢。外部因素冲击后，各类别农产品不仅存在消费层面的替代效应，农户和中间商追求经济利益也会导致农产品供给的替代。

(二)模型构建

替代效应和农户行为理论都表明各类农产品是“相互”影响的关系，在构建实证模型时，应内生化各类农产品价格变量。文献中在分析某类农产品价格变化的原因时，也常考虑替代品的因素，但较为常见的处理方式是将替代品作为外生变量带入模型中。替代是相互的，当替代品价格作用农产品市场价格时，该农产品价格变化也会反作用于替代品市场。为验证各类别农产品之间的相互影响关系，本文拟采用向量自回归(VAR)和多变量自回归条件异方差(VECH)模型进行验证。

理论上水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品价格相互影响，互为内生变量，VAR模型能较好地拟合内生变量之间的动态关系(见式(1))。建立VAR模型前，需对各内生变量之间的关系进行格兰杰因果关系检验。当各变量互为格兰杰因果时，才可以进一步采用VAR模型进行分析[31]。(1)式中，向量yt=(y1t,y2t,y3t,y4t,y5t,)′，其中y1t、y2t、y3t、y4t、y5t分别表示第t期水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品的价格，p为滞后阶数，εt为扰动项。

yt=α0+α1yt-1+···+αpyt-p+εt

(1)

建立水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品价格的VAR模型除了表明它们相互间内生的影响关系外，还为下文运用方差分解方法和VECH模型打下基础。运用方差分解前，先将(1)式第i(i=1,2,3,4,5)个方程改写成无穷阶的向量移动平均形式(VMA(∞))，具体形式见(2)式[32]：

(2)

若扰动项εj无序列相关，对(2)式进行方差运算有：

(3)

σjj为j农产品VAR方程所对应扰动项的方差，定义(3)式右边5项占左边的比重即为相对方差贡献率(RVC)。这是方差分解的基本思想，表明当第i类农产品市场受到冲击时，其价格波动程度(用var(yi)度量)有多大程度是由j农产品市场来承担。反映的是当i农产品市场受到冲击面临波动压力时，VAR系统内各农产品市场承担这种波动压力的大小。

VAR是从均值角度探寻上述农产品市场间的相互作用关系，即价格序列一阶矩的关联性；VECH模型从条件方差角度衡量它们间的波动溢出效应，即分析价格序列二阶矩的关联性。相比于均值，方差表征价格波动方面更具有代表性。VECH模型由均值方程组和方差方程组构成，前者见(1)式，后者如(4)式所示。

(4)

(4)式中，C0为常系数矩阵；Am和Bn分别为残差项系数矩阵(ARCH项)和条件协方差项(GARCH项)系数矩阵；算子⊗为Hadamard乘积，表示的是前后矩阵对应项相乘，m和n分别表示ARCH项和GARCH项的滞后阶数。由于GARCH(1,1)模型便可以模拟大量时间序列数据，故确定(4)式中的m和n值均为1[31]。本文研究对象为水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品这五类农产品市场，故(4)式中各项皆为5*5矩阵。具体展开(4)式后见式(5)。h11,t、h22,t、h33,t、h44,t、h55,t分别表示第t期水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品价格的条件方差。h12,t表示水产品和粮食价格的条件协方差，在常系数矩阵C0限定为标量，Am和Bn限定为对称矩阵的情况下，h12,t和h21,t相等，其他解释类似。

(5)

若(5)式统计检验结果表明a12=0,b12=0，表明水产品与粮食市场既不存在ARCH波动溢出效应，也不存在GARCH波动溢出效应；若a12≠0,b12=0，表明两个农产品市场存在ARCH波动溢出效应，而不存在GARCH波动溢出效应，这说明水产品和粮食市场的上期联合扰动项信息会影响当期的条件协方差，而两者上期的条件协方差信息不会传导至当期；若a12=0,b12≠0，表明两者不存在ARCH波动溢出效应，但存在GARCH波动溢出效应，即本期条件协方差不受上期扰动项信息的干扰，但上期两者条件协方差信息会传导至当期；当a12≠0,b12≠0时，水产品和粮食市场同时存在ARCH和GARCH波动溢出效应，两者的条件协方差不仅受上期联合扰动项信息的影响，两者上期的条件协方差信息也会传导至当期。其他系数a和b解释类似。总之，VECH模型建立的目的是为了估算方差方程中(5)式中的系数a和b，并检验它们的显著性，以判断农产品市场两两间是否存在二阶矩的波动溢出效应。

三、实证检验

(一)数据来源

本文水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品的价格以指数形式体现。以上五类农产品包含的品种数目均较多，各类农产品没有具体的实际价格。为了反映各类农产品市场的价格水平，本文选取国家统计局统计的居民消费价格分类指数。研究期限为2003年1月至2014年12月，共计144个时间序列样本。分析前，本文将上年同月环比数据转化为以2003年各月为基期的定基数据。

(二)价格数据平稳性检验

针对不平稳的时间序列数据建模，可能会影响结果的准确性。农产品价格波动影响因素多，其均值、方差和协方差可能会随时间的变化而发生改变，即为非平稳序列。表1显示了SC(施瓦茨准则)下各类农产品价格ADF平稳性检验结果。就原始序列而言，仅鲜菜和鲜果价格对应的t统计量显著；而五类农产品价格一阶差分后的序列平稳性检验均显著。一阶差分后的价格序列经济意义也较为明显，反映了价格上涨的幅度。

表1 粮食、肉禽及其制品、水产品、鲜菜和鲜果价格单位根检验结果

注：检验形式中第一项为“c”表示包含常数项，若为“0”则不包含；第二项为“t”表示包含时间趋势项，若为“0”则不包含；第三项为滞后阶数;“***”、“**”和“*”分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

在平稳性检验基础上，本文采用格兰杰因果关系检验模型验证这五类农产品价格相互影响的关系，从经验上论证由这五类农产品所组成的市场为相互作用的内生系统，之后运用VAR和VECH模型分析这五类农产品市场相互间的作用程度和波动溢出效应。

(三)格兰杰因果关系检验

理论分析的结果表明各类农产品价格相互影响，经验上的数据是否支撑该结论？本部分采用格兰杰因果关系检验模型进行验证。由于该模型结果对滞后阶数的选择比较敏感，本部分列示了滞后一至七阶时的F统计量(见表2)。总的来说，大多数F统计量显著。表2中，共有140个统计量，其中110个显著，占比78.57%。总体上拒绝粮食、肉禽及其制品、水产品、鲜菜和鲜果价格相互间不存在格兰杰因果关系的结论。这意味着当其中某类农产品价格上涨时，也会影响其他四类农产品的价格。具体而言，“鲜果价格不是粮食价格变化的格兰杰原因”、“粮食价格不是肉禽及其制品价格变化的格兰杰原因”、“鲜菜价格不是粮食价格变化的格兰杰原因”这三个原假设中，滞后1至7阶时仅有1或2个F统计量表明能拒绝原假设。但鲜果价格可能会通过影响其他大宗农产品市场间接作用于粮食价格，其他两个假设类似。格兰杰因果关系检验模型在模拟这五类农产品价格相互作用关系方面存在一定瑕疵，无论如何，大多数F统计量检验结果均显著，将粮食、肉禽及其制品、水产品、鲜菜和鲜果这五类农产品看成一个相互影响的内生系统进行分析仍是一个次优的选择。

表2 粮食、肉禽及其制品、水产品、鲜菜和鲜果价格格兰杰因果关系检验

注：“粮食—水产品”表明原假设“粮食价格不是水产品价格变化的格兰杰原因”，其他解释类似；“***”、“**”和“*”分别表示在1%、5%和10%的水平上显著。

(四)向量自回归模型

格兰杰因果关系模型从经验上验证了粮食、肉禽及其制品、水产品、鲜菜和鲜果价格相互影响，但无法衡量各类农产品价格相互作用的程度，下文将在建立VAR模型的基础上，运用方差分解的方法探究各类农产品价格相互作用的程度。此外，VAR模型的建立要以变量间的相互影响为基础，格兰杰因果关系检验结果表明由粮食、肉禽及其制品、水产品、鲜菜和鲜果所构成的系统满足运用VAR模型的前提条件。

建立VAR模型的第一步是确定模型的滞后阶数，在比较各指标所对应的最优阶数后，本文确立所建立的VAR模型最优滞后阶数为6阶。表3中仅施瓦茨(SC)准则确立的阶数为1阶，其余均为6阶；且SC准则滞后1阶和6阶的统计量值相差不大，故确定VAR模型最优滞后阶数为6阶。

在所建立的VAR模型基础上，进一步对所确立的向量自回归方程的移动平均形式进行方差运算。由于内生系统各经济变量相互影响，某类农产品市场的外部冲击，会影响VAR内生系统内所有农产品的价格。系统内其他农产品价格上涨的过程，正是缓解受外部冲击的农产品市场价格波动剧烈程度的过程。

表3 VAR模型滞后阶数选择结果

注：LogL、LR、FPE、AIC、SC和HQ分别表示似然函数对数值、似然比统计量、最终预测误差、赤池信息准则、施瓦茨准则和汉南-奎因准则；“*”表示根据各自标准选择的最优滞后阶数。

假设鲜菜市场受到正向外部冲击，价格上升，消费者鲜菜消费量将会下降，生产者愿意供给的鲜菜数量会上升；相对而言，消费者愿意购买的其他农产品数量将会增加，生产者愿意供给的其他农产品数量会相对下降。结果是其他类别农产品价格上涨，而鲜菜价格上涨程度会变缓。方差分解即衡量各类农产品市场分担鲜菜价格因外部冲击所面临上涨压力的相对贡献，这个过程也是以鲜菜价格上涨为先导，其他种类农产品价格同时出现上涨的过程。

图2显示：当水产品价格受到一个标准差单位的正向外部冲击，面临上涨压力时，其他类别农产品价格会相应上涨，来承担水产品市场所面临的上涨压力。具体而言，第二期水产品市场分担其自身上涨压力贡献最大，比例约为87.66%；其次是粮食，分担水产品市场上涨压力的贡献为8.93%；鲜果和肉禽及其制品市场的贡献分别为2.57%和0.83%；鲜菜市场分担水产品市场上涨压力贡献最小，比例不到1%。从第六期开始，各类农产品承担来自水产品市场上涨压力的贡献逐渐稳定。水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品的贡献最终在59%、10%、13%、7%和11%上下小幅波动，这表明水产品价格的波动会导致其他类别农产品价格的变化。此外，其他四类农产品分担水产品市场上涨压力的贡献达41%，这说明消费者对水产品价格变化较为敏感，其他种类农产品的替代效应显著。

同理，当粮食市场受到外部冲击时，其他类别农产品价格也会波动，同时也减缓了粮食市场价格上涨的幅度(见图3)。和水产品类似，第二期粮食市场分担其自身上涨压力的贡献最大，比例达91.58%，水产品、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品市场分担粮食市场上涨压力的贡献分别为2.63%、2.74%、2.88%和0.17%。从第九期开始，各类农产品的贡献趋于稳定，到第十五期时水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品的贡献分别为5%、81%、6%。5%和3%。与水产品市场不同，粮食价格受到冲击后，其他类别农产品市场虽然分担了这种上涨压力，但比例并不高，总和才19%，原因在于粮食的生活必需品特性强，粮价上涨后其他农产品替代效应较小。

图2 水产品价格方差分解

图3 粮食价格方差分解

当鲜果市场受到冲击时，其他四类农产品市场承担鲜果市场上涨压力的贡献较大(见图4)。第二期水果市场分担其自身上涨压力的贡献为87.59%，水产品、粮食、鲜菜和肉禽及其制品市场分担的贡献分别为0.19%、3.42%、8.70%、1.00%。之后水果市场的贡献直线下降，而与此同时，其他四类农产品市场的贡献上涨很明显。从第九期开始趋于稳定，到第十五期时，水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品的贡献分别为16%、8%、45%、21%和10%。除鲜果外的其他四类农产品市场贡献率达55%，表明消费者对水果价格变化较为敏感，其他类别农产品对水果替代性强，尤其是鲜菜和水产品，最高贡献率分别达16%和21%。

当肉禽及其制品市场受到外部冲击，价格上涨时，也会影响其他类别农产品的价格。第二期肉禽及其制品市场承担自身上涨压力的贡献为80.19%，水产品、粮食、鲜果和鲜菜的贡献分别为8.78%、4.13%、3.01%和3.88%(见图5)。各类鲜活农产品的贡献从第六期开始趋于稳定，到第十五期时，水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品的贡献分别为13.68%、7.94%、17.02%、6.97%和54.40%。其他四类农产品市场分担的贡献也高达45.60%，水产品和鲜果市场承担的贡献较大。

当鲜菜市场受到正向外部冲击，价格上涨时，也会带动其他类别农产品价格的上涨；和鲜果类似，消费者对鲜菜价格变化也较为敏感，其他四类农产品市场承担来自鲜菜市场上涨压力的贡献较大。第二期时，鲜菜市场分担自身上涨压力的贡献为69.06%，水产品、粮食、鲜果和肉禽及其制品市场的贡献分别为23.77%、1.96%、5.21%和0.01%(见图6)。各类农产品的贡献从第六期开始趋于稳定，到第十五期时，水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品的贡献分别为21.86%、8.47%、8.05%、45.47%和16.16%，除鲜菜外其他四类农产品的贡献总共为54.53%。水产品、肉禽及其制品市场承担来自鲜菜市场上涨压力的贡献较大，这主要是由消费者的消费习惯所决定，同为菜肴，当鲜菜价格上涨迅速时，消费者倾向于购买更多的水产品和肉类食品。

总之，针对缺乏弹性的粮食，其价格波动虽然影响其他类别农产品的价格，但程度有限；针对水产品、鲜果、肉禽及其制品、鲜菜等鲜活农产品，消费者对其价格变化相对较为敏感，其价格上涨会显著带动其他类别鲜活农产品价格的上涨。其中，来自鲜菜和鲜果市场的上涨压力，其他四类农产品承担上涨压力的贡献均超过一半；针对水产品、肉禽及其制品市场，其他类别农产品的贡献总和也超过了40%。这进一步佐证了某类农产品市场价格上涨会影响到其他类别的农产品价格；也说明了正是由于其他类别农产品价格的变化，才缓解了被冲击农产品价格上涨的幅度，以不至于该类农产品价格畸高。市场中各类农产品相互联系，任何一类农产品价格的变化均会对其他农产品市场造成或大或小的冲击；当某一大类农产品价格变化时，要考虑对其他农产品市场可能产生的影响。这也从经验上解释了为什么农产品市场价格水平的整体上涨，是以某类农产品的价格变化为先导的。

图4 水果价格的方差分解 图5 肉禽及其制品价格方差分解 图6 蔬菜价格方差分解

(五)VECH模型估计结果

格兰杰因果关系检验模型和VAR模型表明水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品市场相互影响，但各类农产品市场相互间是否存在波动溢出效应，本部分拟采用VECH模型进行验证。

VECH模型由均值方程和方差方程构成，在构建该模型前，首先需要确定均值方程，本文采用VAR模型。表4显示了所建立的VECH模型方差方程估计的结果。估计过程中，为了减少方差方程待估参数个数，将常系数矩阵设定为标量(矩阵内各元素相同)。表4显示：除a34外，ARCH项所对应的系数a大部分不显著。a34高度显著表明鲜果和鲜菜市场存在ARCH型波动溢出效应。GARCH项所对应的系数b中，除b12、b22、b24、b25外，其他GARCH项系数均显著。这表明水产品和鲜果、水产品和鲜菜、水产品和肉禽及其制品、粮食和鲜果、鲜果和鲜菜、鲜果和肉禽及其制品、鲜菜和肉禽及其制品两两间均存在显著的GARCH型波动溢出效应。

总体上来说，粮食市场和多数鲜活农产品市场间的波动溢出效应不显著。原因主要有：首先是粮食的生活必需品特性相对更强，且对其他类别农产品价格的交叉需求缺乏弹性，当粮食价格波动时，其他农产品价格波动小；其次粮食关系国计民生，相比而言，鲜活农产品市场化程度更高，市场化程度的不同导致粮食和鲜活农产品价格波动存在差异。这和上文方差分解的结果相互佐证，当粮食市场受到冲击面临上涨压力时，其他农产品市场分担粮食市场上涨压力的贡献较小。

由水产品、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品所构成的鲜活农产品市场两两间存在显著的GARCH型波动溢出效应。相比于粮食，鲜活农产品的生活必需品特性较弱，消费者对鲜活农产品价格波动相对敏感，各类鲜活农产品市场存在明显的替代，当某类鲜活农产品价格发生波动时，消费者需求结构和供给者行为的改变会显著影响其他鲜活农产品的供需，从而波及到其他鲜活农产品市场。

总之，基于VECH模型的农产品市场波动溢出效应分析表明：当水产品、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品中某类鲜活农产品价格发生波动时，会波动到其他鲜活农产品市场，但对粮食市场作用有限；当粮食市场价格发生波动时，在一定程度上影响了鲜活农产品价格，但波动溢出效应却不显著。

表4 VECH模型估计结果

四、结论与对策建议

本文基于农产品价格普遍上涨的事实，尝试解释此现象背后的原因。农产品价格普遍上涨即有共同因素的推动，也来自相互之间的替代影响。共同因素主要体现在货币供应量的拉动以及成本上涨的推动。各类农产品市场相互间作用的基础是由消费者和供给者的行为所决定，某类农产品价格变化会影响消费者的需求结构；也会促使生产者、中间商供给行为发生改变，从而作用于其他类别农产品价格。主要研究结论如下：

第一，水产品、粮食、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品价格相互影响。格兰杰因果关系检验表明：当模型滞后1至7阶时，大部分F统计量表明拒绝各类农产品价格相互间不互为因果关系的结论。进一步采用VAR模型的分析结果表明：当某类农产品市场受到外部冲击而承受上涨压力时，会作用于其他农产品市场。其中，由于粮食的必需品特性，消费者对其价格变化相对不敏感，其他类别农产品分担粮食市场上涨压力的贡献并不高；但消费者对鲜菜、鲜果价格变化较为敏感，其他类别农产品市场承担来自鲜菜、鲜果市场上涨压力的贡献之后最后均超过了50%；针对水产品、肉禽及其制品，其他类别农产品承担上涨压力的贡献比例也超过了40%。当某类农产品市场受到冲击，其他类别农产品价格上涨的过程，正是由于消费者或供给者市场行为的变化，缓解被冲击农产品价格上涨程度的过程。这也从经验上解释了为什么农产品市场价格的整体上涨，是以某类农产品的价格变化为先导的。

第二，水产品、鲜果、鲜菜和肉禽及其制品所构成的鲜活农产品市场两两间存在明显的GARCH型溢出效应。但这四类鲜活农产品和粮食市场间的波动溢出效应均不显著，这是由于粮食和鲜活农产品市场化程度存在差异，且粮食的生活必需品特性相对较高。由于鲜活农产品市场化程度均较高，消费者对鲜活农产品价格变化相对敏感，鲜活农产品市场相互间存在明显的波动溢出效应。

研究结论有明显的政策含义：首先，某类农产品价格发生显著变化时，有关部门要密切关注其可能对其他类别农产品市场造成的影响，及时找准引发该类农产品价格上涨的主要冲击因素并采取措施，以防其价格波动扰乱整个农产品市场。其次，调控政策的制定要从全局出发，对各类农产品之间的关联性要引起足够的重视。

[1]李国祥. 2003年以来中国农产品价格上涨分析[J].中国农村经济，2011(2)：11-21.

[2]程国强，胡冰川，徐雪高. 新一轮农产品价格上涨的影响分析[J].管理世界，2008(1)：57-62，187-188.

[3]周明华. 中国农产品价格波动:供需因素还是货币因素? [J].财经问题研究，2014(8)：125-129.

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TheoreticalExplanationandEmpiricalStudyofVariousAgriculturalProductsPricesRiseSimultaneously

SONGChang-ming

(CollegeofEconomics&Management,HuazhongAgriculturalUniversity,Wuhan430070,China)

VAR, variance decomposition and VECH models are used to analyses empirically the interaction relationship and volatility spillovers of the primary agricultural products: aquatic products, grain, fresh fruits, fresh vegetables and meat, which is to explain why various agricultural products prices rise simultaneously. The research found that the five kinds of agricultural products prices influence each other. When one of them triggered the price rise of other agricultural products, the latter would relieve the impact degree from the former market. There are obvious GARCH type volatility spillovers among fresh agricultural products markets constituted by aquatic products, fresh fruits, fresh vegetables and meat while the volatility spillovers are not evident between grain and fresh agricultural products markets. When polices related to agricultural products are issued, the relevance of various agricultural products markets deserves sufficient attention.

agricultural products; agricultural products price; price rising; demand factor; market system; financial factor

2017-01-04

10.7671/j.issn.1672-0202.2017.03.007

国家自然科学基金项目(71503093，71501079)；国家现代农业(蔬菜)产业技术体系产业经济研究专项(nycytx-35)；中央高校基本科研业务费专项基金(2662015RW009)

宋长鸣(1986—)，男，湖北公安人，华中农业大学经济管理学院讲师，主要研究方向为农产品价格。E-mail: song_10241218@163.com

F323.7

A

1672-0202(2017)03-0067-12