王雨晨

[摘要]CPI是衡量物价水平的一项宏观经济指标，其变动关乎百姓生活，由于我国是大豆进口国，因此大豆会在一定程度上影响CPI走势。基于此，本文选取2012年1月—2016年9月每月的大豆价格指数与CPI数据，通过构建VAR模型来研究大豆价格与CPI联动关系。研究显示，CPI与大豆价格相互影响：CPI未来趋势的10%受大豆价格影响，大豆价格的30%受CPI影响。

[关键词]CPI;大豆价格;VAR模型;联动作用

中图分类号：F323.7文献标识码：A DOI：10.16465/j.gste.cn431252ts.202005

数据显示，从2019年3月开始大豆价格便持续上涨5%，这导致期货价格仍只增不减[1]。国内外许多突发事件也容易造成大豆价格的波动，比如金融危机、自然灾害等。2019年我国持续的中美贸易战使得国际贸易环境受到较大的影响，导致我国大豆价格也不断上升。同时，畜肉类、鲜菜类、蛋类、水产品等价格的上涨会引发CPI增加[2]，这关系着人们每日的生活成本，因此本文基于现有的数据来研究粮食中大豆农作物价格与CPI如何相互作用，分析两者之间是否存在冲击效应，并提出规范粮食价格与CPI的相关可行性建议。

1 我国大豆现状

我国大豆产地主要在东北及黄淮地区，其收割期在国外与国内有所不同，美国大豆的收获季节一般在4—5月份[3]，而中国则在9—10月，因此在这几个月的间隔期内大豆供不应求，以至于出现大豆价格在年初与年末持续保持高位的现象。

影响我国大豆价格指数的因素有很多，比如气候季节、环境、国外大豆价格、CPI等。当大豆遭遇干旱或水灾，就难以如期产出，其生长周期和健康状况都会因此受到影响，进而影响其产量和市场价格。另外由于美国是世界大豆出口国，在芝加哥期货交易所美国也对大豆实施了绝对的垄断，而我国现阶段无法对价格进行改变，因此大豆价格一直受国外大豆价格的影响。影响大豆价格指数的另一个因素是CPI价格指数，由于非转基因大豆及豆制品是我国居民必需消费品，因此也是CPI居民消费价格指数中重要的一部分。

2 VAR模型构建

2.1 数据说明

本文选取了2012年1月—2016年9月我国大豆价格指数和CPI环比数据，共57个数据，分别来自布瑞克农业数据终端和国家统计局，可信度高。如图1所示，CPI与大豆价格呈剪刀差走势，从2012年年末至2013年年初大豆价格指数高达108，这意味着国内大豆供不应求，大豆价格持续保持高位。

2.2 平稳性检验

建立VAR模型之前首先要进行ADF检验，序列必须在平穩性条件下才能进行最小二乘回归分析，否则可能会出现“伪回归”情况，对模型结果造成影响[4]。

如表1所示，CPI存在截距项、大豆价格指数存在趋势性截距项的ADF检验中P>0.05，拒绝原假设，即CPI和大豆价格指数序列都是非平稳的。接下来对CPI和大豆价格指数进行一阶差分，差分后的平稳性检验P<0.05，因此满足平稳性条件。之后通过滞后阶数选择表中Lag、LogL、LR等变量可以看出，滞后阶数选择3阶，AIC值也显著，因此建立VAR（3）模型。

2.3 格兰因果检验

利用Eviews软件对大豆价格指数与CPI进行因果检验，看两者是否存在因果关系。由结果可知，在一定的显著性水平下，CPI对大豆价格指数的P=0<0.05，因此CPI是大豆价格的格兰杰原因[5]，CPI对大豆价格指数有预测能力。然而大豆价格指数对CPI的P=0.787>0.05，推翻有因果关系的原假设，即大豆价格指数对CPI没有预测能力，表明两变量之间有单向因果关系。

2.4 脉冲响应分析

脉冲响应分析可以判断随机扰动项的一个标准差冲击对内生变量取值的影响。如图2～图3所示，CPI冲击下大豆价格指数波动是显著的，且单向的影响大，在滞后1阶和4阶时影响最大，之后的影响一直在减少[6]。从整体来看，冲击从开始的大幅度逐渐趋于0，表明该模型拟合较好。

2.5 方差分解

如图4所示，大豆价格指数在滞后第1期时，其方差100%由自身引起，紧接着大豆价格的变动慢慢受CPI影响，从滞后第3阶后自身影响便骤降，70%受自身影响，30%受CPI影响，到第4期时趋于稳定[7]。相反，CPI受自身影响较大，到第10期时其方差90%由CPI引起，10%受大豆价格波动影响，由此看出CPI对大豆价格指数依然具有解释作用。

3 结 论

本文根据2012—2016年CPI与大豆价格的数据构建VAR模型，利用Eviews软件进行了格兰杰因果检验、脉冲响应分析以及方差分解。从结果来看，CPI的每月走势可以影响大豆价格，且为正向影响，两者具有因果关系且都相互作用，即CPI上涨带动大豆价格指数上涨，大豆价格指数变动拉动CPI增长。

针对大豆价格的波动，粮食部门可以采取一系列措施来抑制其价格走势飞涨，比如扩大大豆的种植面积，减少大豆从美国进口的数量，以此确保大豆价格不会较快上涨而诱发通货膨胀。同时，我国应该绿色种植大豆，并尽量减少对农药的使用，提高机械的使用率。另外，我国要不断优化大豆虫害防治技术和杂草防治技术，以此提高大豆种植产量[8]。政府方面应完善生产玉米大豆的农民补贴制度，鼓励更多农民生产大豆类农作物，提升我国大豆农作物的收益。

参考文献

[1]谢明旸.我国大宗初级商品进口价格变化对CPI的影响——以原油、铁矿石和大豆为例[J].价格理论与实践，2011（1）：68-69.

[2]林志哲.粮价的变动对我国CPI的影响——以玉米、大豆为例[J].未来与发展，2015（11）：36-43.

[3]王时芬，吴哲君.美国大豆价格与我国食品类CPI的关联性研究[J].价格理论与实践，2014（4）：78-80.

[4]高红梅，邹正方.基于VAR模型的我国农产品生产价格指数与CPI关系的实证分析[J].广东农业科学，2013，40（9）：205-208.

[5]肖芝露，尹玉良.基于VAR模型的玉米·小麦和大豆价格波动的相关性研究[J].安徽农业科学，2018，46（24）：224-227.

[6]刘敏.蔬菜价格与CPI的动态关系研究——以吉林省为例[J].商场现代化，2019（21）：8-9.

[7]邵华南.国际大宗商品期货价格对中国CPI的影响——基于VAR模型的实证分析[D].杭州：浙江工商大学，2014.

[8]陈娜，陈美金.我国大宗商品价格走势影响因素的实证分析——以大豆为例[J].河南财政税务高等专科学校学报，2016，30（2）：60-66.