农资产品价格波动论文范文

本站小编为你精心准备了农资产品价格波动论文参考范文，愿这些范文能点燃您思维的火花，激发您的写作灵感。欢迎深入阅读并收藏。

一、我国农资产品价格波动影响因素的实证分析

（一）变量选取本文借鉴已有研究做法，选取以1994年为基期（1994=100）的燃料及动力购进价格指数（GEP）作为农资生产成本的变量，反映成本推动对农资价格的影响；选取以1994年为基期的农林牧渔业总产值指数（GIN）、反映农业生产规模变化诱致的农资需求对农资价格的影响；用农产品生产价格指数（GAP）反映农产品价格对农资价格的影响，用时间虚拟变量（POL，以是否放开农资流通为界，将1994-1997年设置为0，1998-2010年设置为1）反映政策因素对农资价格的影响。由于很难同时获得以上变量的月度数据，本文使用1994-2013年的年度数据进行实证分析。各变量原始数据均出自历年《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》。为消除可能存在的异方差，对除POL以外的其他变量进行取对数处理。

（二）研究方法———向量自回归（VAR）模型向量自回归（VAR）模型通常用于相关时间序列系统的预测和随机扰动因素对变量系统的动态冲击分析，从而解释各种经济冲击对经济变量的影响，其一般数学表达形式为：其中：yt为m维内生变量，Xt为r维外生变量向量，A0，A1，…，Ap和B1…Bq为待估系数矩阵；内生变量和外生变量分别有p和q阶滞后期；μt为随机误差项，其共同时期的元素可以彼此相关，但不能与自身滞后值和模型右边的变量相关。在本文建立的VAR模型中，内生变量向量组yt=(lnGZPt，lnGEPt，lnGINt，lnGAPt)，外生变量Xt包括常数项C和政策虚拟变量POL。对VAR模型中的单个参数估计值的解释是很困难的。所以在分析VAR模型时，往往不分析一个变量的变化对另一个变量的影响情况，而是分析当一个误差项发生变化时，或某个变量受到某种冲击时对系统的动态影响，即所谓的脉冲响应函数。同时，VAR模型还提供了方差分解的方法用于描述每个变量的冲击对VAR系统变量变化（通常用方差来度量）的贡献度。

（三）模型建立及结果分析1.单位根检验。本文采用ADF方法对各变量进行单位根检验。检验结果（见表1）表明，在给定5%显著性水平上，各变量对数序列一阶差分的ADF统计值均小于所对应的临界值，表明不存在单位根，即各序列均是一阶单整I(1)序列。2.协整检验与协整方程。本文利用Eviews8.0软件估计VAR模型，确定最佳滞后期，然后进行Johansen检验，结果见表2。迹检验和最大特征值检验均表明，在5%的显著性水平上，变量lnGZP和lnGEP、lnGIN、lnGAP之间存在唯一的协整关系。确定协整关系的个数后，通过最大似然估计法估计误差修正模型的所有参数，将农资价格标准化为1，获得协整关系方程如下：上式表明，农资价格与燃料动力价格、农林牧渔业总产值和农产品价格之间存在长期稳定的均衡关系，其中，农资价格相对于燃料动力价格、农林牧渔业总产值、农产品价格的弹性值分别为0.5622、0.0430、0.4426。从弹性值上来看，燃料动力价格对农资价格的影响最大，其次为农产品价格，影响最小的是农林牧渔总产值。从上式可以初步判断，我国的农资价格上涨主要因素为成本推动，而农业生产规模、农资需求对农资价格的影响相对较小。3.脉冲响应函数。在VAR模型的基础上，给相关变量一个正的冲击，采用广义脉冲的方法得到关于农资价格波动的脉冲响应函数图。从图2得出：（1）在图2a中，农资价格对其自身的一个新息冲击后，马上就有比较强的冲击反应，价格上涨4.2%，随后这种上涨趋势继续保持正向影响，并在第3期达到峰值10.7%，这说明农业生产资料价格上涨在短期内具有一定的刚性。（2）在图2b中，燃料动力价格的新息冲击对农资价格当期并没有产生影响，从第2期开始产生影响，并在第4期达到峰值，其后逐渐减弱，在第7期左右趋于稳定，但始终与农资价格波动之间有正向响应，延续的时间也相当长。这说明农资企业生产成本的正冲击经市场传递会抬高农资价格，造成农资价格的刚性上涨。（3）在图2c中，给农林牧渔业总产值一个新息冲击后，农资价格在前两期内逐渐上升并在第3期达到峰值2.4%，随后开始持续下降直至第6期后趋于稳定，这说明农业生产规模的扩大也会使得农业生产资料价格上升，但影响程度相对较小。（4）在图2d中，给农产品价格一个新息冲击，农资价格立即产生一个向上的正向反应，在第2期达到最大值3.6%，表明短期内农产品价格与农资价格水平高度正相关。这说明“农资趁机涨价”的现象的确是客观存在的。从第3期开始，这种响应逐年下降直至第5期后渐趋稳定。4.方差分解。利用方差分解技术，分析各影响因素的每一个结构冲击对农资价格的方差贡献度。从方差分解结果表3来看，在不考虑农资价格对自身的贡献率的情况下，其他相关变量对农资价格波动的长期贡献率为：燃料动力价格22.9%、农林牧渔业总产值6.2%、农产品价格18.3%，表明长期内燃料动力价格波动对农资价格具有较大影响。这与协整方程初步判断的结论一致。即总的来看，成本因素仍然是目前我国农资价格上涨的关键因素；由农林牧渔业总产值和农产品价格引致的需求增加对农资价格波动尽管会在第2期有大的贡献，但随着预测期的延续，二者的贡献率均在波动中下降并趋于稳定。

二、结论与建议

通过以上分析，可以得出以下研究结论和政策启示：首先，我国农资价格波动具有显著的季节性特征，农资价格指数最高点出现在2月份，月度平均指数为102.2，最低点出现在11月份，月度平均指数为94.7；并且这种季节性结构不稳定，呈现随年份的推移而波峰不断后移的趋势。对此，政府对农资价格政策调控重点除了要减缓季节性波动的剧烈程度、完善与改革农资淡季储备制度外，还应当考虑适时将主要农资商品的淡储起止时间适当调整或后延，以缓解农资价格波动的季节性矛盾。其次，农资价格波动还具有明显的周期性特征，平均周期长度在4年左右。要求政府对农资价格的调控应遵循其自然周期，允许价格在一个适度的区间内波动，减少“急刹车式”的频繁调控和对供给端的过度干预，保证市场的充分性和有效性，以市场化手段为主，政策调控为辅，稳定农资产品价格波动。最后，农资价格的长期上涨趋势与农民对农资需求的大幅增加、农资企业生产成本的上涨等因素密切相关。其中，需求方面的因素对农资价格上涨只具有短期效应，且影响较小，而成本因素才是推动农资价格持续刚性上涨的主导力。因此，若要减慢农资产品的价格上涨速度，重点应该放在降低农资企业的生产成本上。一方面，政府应当采取适当措施，确保农资产品生产所需的原油、原煤等原材料和电力产品的供应和价格稳定；另一方面，可对化肥、农药、种子等农资生产企业实行补贴政策，帮助缓解原材料涨价压力，降低生产成本，稳住农资产品源头价格。

作者：张大勇任宪雨单位：天津大学管理与经济学部