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1文獻述評

一般而言，當居民收入水平達到一定程度以后，農產品需求的收入彈性基本穩定，由需求變動引起農產品價格普遍持續上漲的可能性較小，大部分文獻從供給角度解釋我國農產品價格上漲現象。一是中國加入世界貿易組織（WTO）后，隨著國際國內農產品市場的整合，國內農產品價格會更明顯地受國際因素影響[9-10]。國際農產品價格持續上漲通過進出口、期權期貨和國際資本潛入抬高了國內農產品價格[11-12]。另外，國際石油價格上漲一方面帶來的對生物燃料的需求，擴大了對糧食等農產品的需求，推動了國際及國內農產品價格上漲[13-14]，另一方面通過提高農業生產成本抬高了農產品價格[15]。然而，姚濤、趙一夫等的研究表明，與改革開放初期相比，我國農產品貿易占貿易總額的比重呈下降趨勢，農產品的進出口主要在于調劑品種，國際農產品價格的上漲僅會對那些進出口貿易量較大的農產品帶來較大影響，比如大豆，不同的農產品受國際同類產品的價格影響也存在很大差異[16-18]。另外，雖然加入WTO之后，農產品市場逐步開放，但各國出于糧食安全以及保護本國相關產業利益的考慮，對農產品的貿易保護仍然屢見不鮮，這也阻礙了國際農產品價格波動對國內農產品價格的傳遞渠道，上述解釋并不能夠完全得到經驗證據支持。二是寬松的貨幣政策改變了居民對通貨膨脹、農產品價格變動和利率變動的預期，從而增加了包括糧食產品在內的大宗商品的存貨需求，投機因素導致農產品物價上漲[19]。這一結論即使能夠解釋糧食這類易于儲存的農產品價格上漲，也很難說明諸如水果、鮮菜、肉類食品等不易儲藏的農產品價格變動。另外，從每次價格上漲的先后順序來看，農產品價格上漲通常先于一般物價上漲。盧鋒、彭凱翔認為貨幣供給量增加導致購買力下降會推動農產品價格上漲[20]。馬龍和劉瀾飚從經驗層面證明了貨幣供給沖擊只能解釋9%左右的農產品價格波動[21]，蔡風景等也認為貨幣政策主要通過改變貨幣供應量和匯率機制影響農產品價格[22]，但傳導效應不強，這與本研究最終的結論是一致的；最后，張利庠和張喜才、何孝星和張寧以自然災害頻發及其他不可抗力等外部沖擊導致的農產品供給下降解釋價格上漲[23-24]，胡卓紅和申世軍認為農產品流通成本過高導致了農產品價格上漲[25]。從我國近年來農產品價格上漲過程來看，具有兩個明顯的特征：一是農產品價格普遍上漲，而不是某一種農產品價格上漲，雖然每次價格上漲最快的農產品不同，但幾乎所有農產品價格都存在上漲趨勢；第二是農產品價格持續上漲，而不是某一次暫時的上漲，基于這一特點，部分學者認為近年來的通貨膨脹應該看作一次相對價格的調整，是農產品價格向自身價值的回歸。已有文獻雖然可以說明部分農產品或某一次短暫的農產品價格上漲，但很難對過去近10年農產品價格普遍上漲作出一般性說明。本研究將要證明，農業生產資料的價格上漲是近年來推動農產品價格普遍持續上漲的重要因素之一。

2模型驗證

由于經濟變量之間存在復雜的動態聯系，在建立計量模型對他們之間的因果關系進行檢驗時，往往很難區分外生變量和內生變量，為了解決這一問題往往需要建立非結構化模型來描述變量之間的關系。向量自回歸模型（VAR）把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量滯后值的函數來構建模型，分析時間序列系統的相互聯系以及隨機擾動對系統的動態沖擊。本研究利用VAR模型驗證農產品價格、農業生產資料價格、貨幣供給量、原油價格之間動態聯系，模型表述如。其中，Appit、Ampit、Mit、Coit分別為農產品批發價格指數、農業生產資料價格指數、貨幣供給量指數和原油進口價格指數，農產品批發價格指數根據中國農業信息網的年度數據整理得到，農業生產資料價格指數來源于CNKI中國經濟社會發展統計數據庫，貨幣供給數量指數根據中國人民銀行網站提供的貨幣供給量（M1）計算得到，原油進口價格指數根據《中國經濟景氣指數月報》相關數據計算得到。所有數據均為2006—2012年的月度數據，不存在季節因素，無需進行季節調整。

2.1數據的平穩性及協整檢驗在建立VAR模型之前，首先對各時間序列進行平穩性檢驗，采取較常用的ADF檢驗法，對各時間序列的水平值和一階差分值進行檢驗，結果說明所有變量均含有1個單位根，為一階單整（表1）。當一組具有相同單位根的變量存在協整關系時，基于水平值的向量自回歸模型不存在錯誤識別問題，最小二乘法得到的參數估計結果是一致的[26]。現利用JJ方法檢驗以上變量的協整關系，檢驗結果說明變量之間至少存在兩個協整變量，協整關系成立（表2）。

2.2建立非約束向量自回歸模型在非約束VAR模型中，由于在模型的右邊僅包含內生變量的滯后值，不存在同期相關性問題，即使擾動項有同期相關，用普通最小二乘法便能得到一致且有效的估計量。在滯后期的選擇時，主要參考的是AIC準則和SC準則以及考慮模型的經濟學意義，最后選擇滯后3期值作為模型的解釋變量。為了檢驗所估計的VAR模型是否具有合適的滯后結構，本模型AR根模的倒數均小于1，位于單位圓內（圖2），說明VAR模型是穩定的。通過觀察依據以上各時間序列變量建立的VAR模型參數估計結果可以得到以下結論：各時間序列都表現出強烈的慣性，其滯后值對當期值具有較強的解釋力，參數估計量的T統計值具有顯著性；農業生產資料價格波動對農產品批發價格具有很強的解釋力，在選擇的滯后3期模型中，滯后1期和滯后2期參數估計T統計量顯著，滯后1期的系數大于0，而滯后2期的系數小于0；從計量模型看，其他內生變量滯后期值的參數估計結果表明其對農產品價格的影響較小。2.3脈沖響應函數和方差分解為說明當內生變量產生某種沖擊時對系統的動態影響，需要利用脈沖響應函數分析擾動項的變動如何傳遞到各個變量，以說明該沖擊對其他變量影響的變化趨勢。農業生產資料價格沖擊對農產品價格的影響在前兩期上升較快，從第3期開始，其影響慢慢變弱，到12期時趨于0，說明了農產品價格對農業生產資料價格沖擊的正向響應。來自于原油價格的波動在第1期、第3期和第4期大于0，12期之內的其他時間都小于0。而農產品價格對來自于貨幣供給沖擊的響應在12期之內都是負的，說明貨幣供給增加未必能導致農產品價格的上漲（圖3）。農業生產資料價格對來自于農產品價格和原油價格的沖擊響應首先是上升的，然后趨于下降，對來自于貨幣供給量的沖擊，在第1期為正，后面11期均為負，說明貨幣也不是導致農業生產資料價格上漲的原因。方差分解是通過某個變量基于沖擊的方差對于被解釋變量方差的相對貢獻度來觀測這個變量對被解釋變量的影響程度的大小，從而評價不同變量沖擊的重要性。對于農產品價格上漲，從第3期開始，農產品價格自身的影響降弱，農業生產資料價格的影響迅速增強。隨著時間推移，原油價格對農產品價格的影響程度緩慢上升，12期之后逐漸平穩。通過方差分解發現，扣除農產品價格自有的慣性，農業生產資料價格波動對農產品價格的影響所占權重最大，并在第3期之后相對穩定（圖5）。隨著時間推移農產品價格影響程度逐漸上升，其自身價格波動的慣性下降，在15期之后各變量的沖擊對農業生產資料價格的影響程度平穩（圖6）。

3預測與結論

隨著農民工工資上漲，農村勞動力轉移的規模將會越來越大，《2013年全國農民工監測調查報告》顯示，全國農民工總量為26894萬人，比2012年增加633萬人，增長2.4%，但低于2012年3.9%的增長率，這從數據上驗證了農村勞動力轉移規模逐步擴大但轉移速度下降的趨勢。短期內，在農產品價格上漲的激勵下，部分農民工回鄉務農，增加農產品供給，抑制農產品價格過快上漲。但是長期來看，在農業貿易條件不利及比較收益下降的情況下，農業勞動力減少是必然趨勢。為保證農產品供給，穩定農業產量，勞動力替代型農業生產資料的投入數量必然會增加，如農業機械的使用、農業生化技術的投入，這一趨勢將繼續提高農業生產資料價格在影響農產品價格中的比重。因此只要農業生產資料價格上漲，農產品價格上漲也就是必然的，當然前提是相比農業生產資料價格上漲的幅度，農產品價格上漲能保證農民獲得收益。從近兩年相關的月度數據看，2013年1月—2014年4月農產品價格波動較大，最高月份是2013年10月，同期上漲109.6%，最低月份是2013年3月，農產品批發價格指數為96.9%，但總體趨勢是下降的，這可能是對農產品價格上漲的預期增加了農產品供給帶來的結果。短期內，農業生產資料價格在大部分月份仍然處于上行趨勢，但上漲幅度越來越小，在2014年1—4月已經出現了下降趨勢。雖然從單個月份的數據來看兩者的相關性不強，但整體變動趨勢是吻合的（圖7）?？梢灶A測，長期內在農村勞動力轉移規模逐步擴大的背景下，隨著非勞力畜力農業生產資料投入的增加，其價格變動必然成為影響農產品價格變動的主要因素之一，兩者的變動趨勢會表現出較強的相關性，當然這種相關性在數據上的表現也會受農村勞動力返鄉、農產品價格預期、自然災害、季節因素等其他影響農產品供求因素的干擾。

對勞動力具有替代作用的農業生產資料主要有兩類：一類是農業機械，也是替代勞動力的主要農業投入要素；一類是農業生物化學技術，主要用于節約土地這類稀缺的農業資源，但對勞動力也具有一定的替代作用。對于農業機械生產而言，原材料價格波動不大，機械購買價格可能會因為制造技術的進步而下降，但機械使用過程中的油料價格容易受原油價格波動的影響，這將會間接地傳遞到農產品價格中。另外，對于農業生物化學技術，如一些化肥的生產依賴于不可再生的自然資源，長期內隨著這些資源的日益枯竭，如果沒有發現替代性的資源，其價格必然上漲，這也會成為推動農產品價格上漲的一個推力。農產品價格上漲是近年來宏觀經濟研究中備受關注的經濟現象，由于農產品需求彈性較低，其價格上漲增加了居民的生活成本，影響消費支出結構。實際上任何一種商品的價格都不可能永久停留在一個水平，價格波動的原因來自于影響供給和需求的各個方面。隨著近年來的農產品價格上漲，已有研究作出了各種解釋，本研究在不完全否定已有解釋的基礎上，從農業生產資料價格上漲角度提供一個補充性的解釋。通過分析發現，雖然農業生產資料價格上漲很大程度上能解釋農產品價格上漲，但長期看來其解釋力僅有20%左右，而其他幾個變量的解釋力更低。在本研究的計量模型中，農產品價格表現出強烈的慣性，意味著應該還包含著未分離出的其他解釋變量，筆者認為當前從農業投入要素角度解釋農產品價格的研究中，所忽略的兩個重要方面是農村勞動力成本和土地成本的變動，其將是未來的一個研究方向。

作者：吳偉偉單位：南昌大學經濟與管理學院