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一、研究方法與數(shù)據(jù)說明

1．研究方法簡述(1)修正后的線性回歸模型。當(dāng)線性回歸方程擾動項存在序列相關(guān)時，運用最小二乘法估計所得到的參數(shù)可能會不準(zhǔn)確，回歸系數(shù)檢驗對應(yīng)的t統(tǒng)計量也不再可信。因此，在檢驗蔬菜價格和貨幣供應(yīng)量普通線性回歸模型存在序列相關(guān)的基礎(chǔ)上，本文對原始模型進行了修正，以消除序列相關(guān)的影響。假設(shè)式(1)為蔬菜價格pt對貨幣供應(yīng)量mt的簡單線性回歸方程，εt為相應(yīng)殘差。若式(1)中εt存在序列相關(guān)，則通過構(gòu)建擾動項的自回歸方程AR(p)來消除序列相關(guān)的影響。基本思路如下，若εt存在一階自回歸，則構(gòu)造式(2)所示的AR(1)，其中ut為白噪聲序列，將式(3)εt－1的表達式帶入式(2)，之后將式(2)帶入式(1)整理后就得到式(4)。顯然，以(pt－φpt－1)為新的因變量，(xt－φxt－1)為新的自變量運用最小二乘法所估計出來的系數(shù)是無偏有效的。對于存在高階序列相關(guān)的線性回歸方程也可以采用與一階序列相關(guān)類似的方法，將滯后殘差逐項帶入，直至得到一個誤差項為白噪聲的序列。(2)變參數(shù)模型。蔬菜價格和貨幣供應(yīng)量之間修正線性回歸模型的建立反映的是兩者之間的靜態(tài)關(guān)系。不難證明，線性回歸模型中最小二乘法估計出來的回歸系數(shù)一定滿足y－=θ0+θ1x－，這意味著此時回歸系數(shù)θ1表明的是樣本期內(nèi)貨幣供應(yīng)量均值對蔬菜價格均值的影響。由于經(jīng)濟結(jié)構(gòu)正在逐步發(fā)生變化，貨幣供應(yīng)量對蔬菜價格的推動作用并不是一成不變的，為了分析貨幣供應(yīng)量對蔬菜價格隨時間變化的動態(tài)影響，本文建立關(guān)于兩者的變參數(shù)模型，如式(5)和式(6)。蔬菜價格與貨幣供應(yīng)量之間的變參數(shù)模型是狀態(tài)空間模型的一種形式，式(5)和式(6)分別為量測方程和狀態(tài)方程。其中式(5)表示的蔬菜價格與貨幣供應(yīng)量之間的一般關(guān)系。θ1t為不可觀測的狀態(tài)變量，其隨著時間的變化而變化，即為可變參數(shù)模型中的可變參數(shù)，需要運用可以觀測的變量蔬菜價格pt和貨幣供應(yīng)量序列mt來估計。式(6)為假定不可觀測的可變參數(shù)θ1t的生產(chǎn)過程，假設(shè)狀態(tài)變量θ1t服從于AR(1)模型，μt為狀態(tài)方程的擾動項，且其與εt相互獨立。

2．指標(biāo)與數(shù)據(jù)說明蔬菜種類繁多，不同品種一年內(nèi)自然上市的時間存在明顯差異;即使是同一品種，由于不同地區(qū)氣候的差異，自然上市的時間也不同，同一品種一年內(nèi)不同時間段的價格存在明顯的差異;此外，由于不同蔬菜品種存在明顯的異質(zhì)性，不同種類間的價格也存在明顯的差異。為了概述蔬菜這個農(nóng)產(chǎn)品大類總體物價變動特征，本文選取居民消費價格分類指數(shù)(鮮菜)這個綜合性指標(biāo)來分析蔬菜總體價格的變化情況。居民消費價格分類指數(shù)(鮮菜)根據(jù)中華人民共和國國家統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的月度數(shù)據(jù)進行整理，該類數(shù)據(jù)分析的期限為2001年1月至2012年5月，共計137個樣本。由于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站公布的鮮菜類居民消費價格指數(shù)是以上年同月為基礎(chǔ)的環(huán)比數(shù)據(jù)，本文以2001年各月的價格指數(shù)為基期，將各年的環(huán)比數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為相應(yīng)的定基數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)中2001年12月份數(shù)據(jù)存在缺失，本文以2001年11月份和2002年1月份價格指數(shù)的幾何平均數(shù)來進行替代。

二、實證分析

1．蔬菜總體價格水平長期內(nèi)呈現(xiàn)出上漲的趨勢蔬菜總體價格水平波動十分劇烈，一年之內(nèi)會出現(xiàn)明顯的波峰和波谷，且波峰與波谷所對應(yīng)的價格水平相差較為明顯(見圖1)。但總的來說，蔬菜總體價格水平呈現(xiàn)出明顯的上漲趨勢。雖然蔬菜原始價格序列波動十分劇烈，但趨勢變動序列清楚地顯示了蔬菜總體價格水平明顯的上升態(tài)勢。

2．蔬菜總體價格水平呈現(xiàn)出較為明顯的季節(jié)性波動蔬菜總體價格水平的季節(jié)性波動特征十分明顯。圖2為運用X-12-ARIMA季節(jié)調(diào)整模型剝離出來的蔬菜總體價格水平季節(jié)性因素走勢圖。總的來說，蔬菜總體價格水平季節(jié)性波動的最高點于每年的7月份出現(xiàn);最低點于每年的2月份出現(xiàn)。這似乎與常理相悖，因為相對于冬季菜而言，夏季上市的露地蔬菜品種較多;蔬菜總體價格水平的季節(jié)性波動并不違背這個常理。由于本文所使用的蔬菜總體價格水平是以2001年各月為基期計算出來的定基指數(shù)，這意味著所采用的蔬菜總體價格指數(shù)橫向比較絕對值大小是沒有意義的，這些數(shù)據(jù)反映的是對應(yīng)月份蔬菜價格變化的情況。蔬菜總體價格水平于7月份出現(xiàn)最高點反映的是2001－2011這10年間相比于其他11個月份，7月份的蔬菜價格上漲最快;同理，蔬菜總體價格水平于2月份出現(xiàn)波動的最低點反映的是2月份蔬菜價格上漲速度最慢。結(jié)合夏季大多數(shù)蔬菜上市，價格水平處于低位;而冬季大多數(shù)蔬菜價格處于高位的事實，蔬菜價格7月份上漲較快而2月份上漲較慢的現(xiàn)實意義在于各個月份間的蔬菜絕對價格差距正呈現(xiàn)出下降的趨勢，可能的解釋是由于設(shè)施蔬菜的快速發(fā)展和蔬菜生產(chǎn)技術(shù)的進步，一年內(nèi)各個時期蔬菜上市量差距逐步變小，季節(jié)性供給矛盾逐步緩和，從而各個月份的蔬菜價格差距呈現(xiàn)出變小的趨勢。

3．貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響由于蔬菜總體價格水平的季節(jié)性波動特征較為明顯，若直接采用蔬菜總體價格水平的原始數(shù)據(jù)，從經(jīng)驗上分析貨幣供應(yīng)量的變化對其價格變化的影響得出來的結(jié)果有可能不顯著，季節(jié)性因素有可能掩蓋兩者之間的經(jīng)驗關(guān)系。在剝離蔬菜總體價格水平季節(jié)性因素的基礎(chǔ)上，實證分析貨幣供應(yīng)量變化對蔬菜總體價格水平的影響。本文在分析貨幣供應(yīng)量和蔬菜總體價格水平兩者之間的關(guān)系前，也剝離了貨幣供應(yīng)量較為明顯的季節(jié)性因素。(1)平穩(wěn)性檢驗。在實證分析貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平長期變化趨勢的影響之前，有必要對這兩個時間序列變量進行平穩(wěn)性檢驗，否則實證分析得出的結(jié)果有可能不準(zhǔn)確。表1顯示了貨幣供應(yīng)量序列和剝離季節(jié)性因素后的蔬菜總體價格水平的ADF平穩(wěn)性檢驗結(jié)果。顯然，剝離季節(jié)因子后的蔬菜總體價格水平和同樣剝離季節(jié)性因素的貨幣供應(yīng)量的原始序列均不平穩(wěn)，而對應(yīng)的一階差分卻均在0．01的顯著性水平通過檢驗，說明兩者均為一階單整序列。(2)協(xié)整關(guān)系檢驗。平穩(wěn)性檢驗的結(jié)果表明蔬菜總體價格水平和貨幣供應(yīng)量序列均為一階單整序列，意味著兩者之間有可能存在協(xié)整關(guān)系。所謂協(xié)整關(guān)系，指的是雖然所分析的時間序列變量原始序列不平穩(wěn)，但當(dāng)它們?yōu)橥A單整時，某種線性組合卻可能平穩(wěn)，即不平穩(wěn)的時間序列變量之間仍有可能存在長期穩(wěn)定的關(guān)系。E－G兩步法和Johansen協(xié)整檢驗為目前主要檢驗協(xié)整關(guān)系的方法，由于E－G兩步法中的第一階段需要對變量間的線性回歸模型進行最小二乘估計，應(yīng)用不是很方便［11］，因而采用Johansen協(xié)整檢驗來分析蔬菜總體價格水平和貨幣供應(yīng)量之間是否存在協(xié)整關(guān)系。其中檢驗形式為時間序列有線性趨勢而相應(yīng)的協(xié)整方程只包含截距，且VAR模型中的最大滯后期數(shù)取4。表2顯示了無約束條件下的Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果。跡檢驗和最大特征根檢驗表明原假設(shè)“沒有協(xié)整關(guān)系”被拒絕，說明蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間至少存在一個協(xié)整關(guān)系;原假設(shè)“最多一個協(xié)整關(guān)系”也被拒絕，說明蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間至少存在兩個協(xié)整關(guān)系。經(jīng)驗證，只有當(dāng)協(xié)整方程有線性趨勢而相應(yīng)的時間序列有二次趨勢時，蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間才僅存在一個協(xié)整關(guān)系，其他4種關(guān)于時間序列和協(xié)整方程是否包含截距或確定性趨勢的假設(shè)均表明蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間存在兩個協(xié)整關(guān)系(見表3)。總之，雖然蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量的原始序列不平穩(wěn)，但兩者之間統(tǒng)計意義上仍存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。(3)格蘭杰因果關(guān)系檢驗。理論上說，貨幣學(xué)派主張貨幣供應(yīng)量的變化是物價變化的根本原因。邏輯上講，貨幣供應(yīng)量的快速增長能推升市場上的一般價格水平，蔬菜也不例外;而蔬菜總體價格水平的變化對貨幣供應(yīng)量的發(fā)行幾乎不存在影響。貨幣供應(yīng)量的調(diào)整是政府調(diào)控經(jīng)濟的有力工具，貨幣供應(yīng)量發(fā)行量的大小應(yīng)以整個宏觀經(jīng)濟的發(fā)展態(tài)勢為基準(zhǔn)。因此，實證回歸模型的建立應(yīng)以蔬菜總體價格水平為因變量，以貨幣供應(yīng)量序列為自變量。為了從經(jīng)驗上驗證蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量兩者間的因果關(guān)系，本文采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗驗證兩者之間統(tǒng)計意義上的因果關(guān)系。表4顯示了滯后一階蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量間的格蘭杰因果關(guān)系檢驗結(jié)果。原假設(shè)“蔬菜總體價格水平不是貨幣供應(yīng)量的格蘭杰原因”所對應(yīng)的P值遠大于0．05，因而此原假設(shè)被接受;而原假設(shè)“貨幣供應(yīng)量不是蔬菜總體價格水平的格蘭杰原因”所對應(yīng)的F統(tǒng)計量高度顯著，從而拒絕此原假設(shè)，認為貨幣供應(yīng)量是蔬菜總體價格水平變化的格蘭杰原因。總之，格蘭杰因果關(guān)系檢驗表明貨幣供應(yīng)量是蔬菜總體價格水平變化的單向格蘭杰原因。因此，無論是從理論還是經(jīng)驗上來看，貨幣供應(yīng)量的增加推升了蔬菜總體價格水平，但蔬菜總體價格水平對貨幣供應(yīng)量的變化不存在影響。(4)貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平影響程度的靜態(tài)分析。為了從經(jīng)驗上驗證貨幣供應(yīng)量的增加對蔬菜總體價格水平的影響程度問題，本文以蔬菜總體價格水平為解釋變量，貨幣供應(yīng)量為被解釋變量建立如式(7)所示的簡單回歸模型。表5中第二列顯示了簡單線性回歸模型式(7)的估計結(jié)果，雖然常數(shù)項θ0和貨幣供應(yīng)量所對應(yīng)的回歸系數(shù)θ1高度顯著;且模型的解釋程度也較高，R2達到了0．94，但DW檢驗所對應(yīng)的統(tǒng)計量值為0．7045，遠小于2，說明模型(7)中的隨機誤差序列存在明顯的正相關(guān)。此外，滯后一階序列相關(guān)的拉格朗日乘數(shù)檢驗(LM檢驗)所對應(yīng)的統(tǒng)計量nR2也高度顯著，這表明應(yīng)拒絕“直到1階滯后不存在序列相關(guān)”的原假設(shè)，從而進一步驗證了模型(7)中殘差序列存在序列相關(guān)的結(jié)論。在回歸方程的殘差項存在序列相關(guān)的前提下，運用最小二乘法所估計出來的參數(shù)可能不再有效，參數(shù)檢驗的t統(tǒng)計量結(jié)果也不再可信。為了準(zhǔn)確估計貨幣供應(yīng)量的增加對蔬菜總體價格水平的影響程度，本文運用修正后的線性回歸方程估計貨幣供應(yīng)量所對應(yīng)的回歸系數(shù)。表5第3列顯示，修正后的線性回歸方程中的擬合優(yōu)度R2相對于簡單線性回歸方程而言變高了，說明修正后的線性回歸方程解釋能力變強了，而AIC值也相應(yīng)變小了，說明修正后的線性回歸模型變得更為精確。更為重要的是，修正后的線性回歸模型所對應(yīng)的DW值為1．8672，接近于2，說明模型擾動項序列相關(guān)的現(xiàn)象得到了明顯的改善，滯后一階序列相關(guān)的拉格朗日乘數(shù)檢驗所對應(yīng)的統(tǒng)計量nR2也不再顯著，因而原假設(shè)“直到1階滯后不存在序列相關(guān)”不能被拒絕。總之，修正后的序列相關(guān)模型較好地從經(jīng)驗上模擬了貨幣供應(yīng)量與蔬菜總體價格水平之間的關(guān)系。所估計出來的θ0和θ1的值分別為37．1301和41．6911，且均高度顯著。θ1的經(jīng)濟意義十分明顯，本文貨幣供應(yīng)量所對應(yīng)的計量單位為萬億元，而蔬菜總體價格水平用鮮菜類居民消費價格指數(shù)替代。因而經(jīng)驗分析的結(jié)果表明當(dāng)流通中的貨幣供應(yīng)量每增加1萬億元時，對應(yīng)的鮮菜類居民消費價格指數(shù)將上漲41．69，也就是說，蔬菜總體價格水平將上漲41．69%。(5)貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的動態(tài)影響分析。關(guān)于貨幣供應(yīng)量和蔬菜總體價格水平間的實證模型，雖然上文中對兩者的簡單線性回歸模型進行了修正，修正后的模型擾動項的自相關(guān)性得到了很好的改善，但估計方法仍為最小二乘法。不難證明，運用最小二乘法估計出來的回歸系數(shù)一定滿足y－=θ0+θ1x－，這意味著θ1的經(jīng)濟意義是樣本期內(nèi)貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的平均影響程度。對此不禁要問:所研究樣本期內(nèi)貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響是否穩(wěn)定，還是隨著時間的推移發(fā)生了變化?一般而言，由于經(jīng)濟制度、國內(nèi)政策等各種因素的變化，經(jīng)濟結(jié)構(gòu)也處于動態(tài)的變化之中，貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響程度也是動態(tài)變化的，修正后的線性回歸模型θ1的估計反映的是貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的平均影響程度。基于上述疑問，本文運用變參數(shù)模型分析貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的動態(tài)影響。圖3顯示了運用卡爾曼濾波法所估計出來的回歸系數(shù)θ1的動態(tài)變化情況。總的來說，θ1數(shù)值大小波動較為劇烈，表明貨幣供應(yīng)量對蔬菜市場的作用并不是一成不變的，但貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響程度沒有明顯的上升或下降趨勢，影響程度在20%～45%之間波動，影響程度的波動范圍并不大。這里需要解釋的是:修正后的線性回歸模型計算出來的貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的平均影響程度為41．69%，根據(jù)圖1各樣本期θ1的值，變參數(shù)模型所估計各樣本期θ1的平均數(shù)為30．72%，兩者有一定的差距。可能的原因在于估計變參數(shù)模型中θ1的值時，初始值和初始的狀態(tài)向量是系統(tǒng)默認的，因而最初得到的θ1值隨機性較大。

三、結(jié)論與政策含義

本文在運用X-12-ARIMA模型剝離蔬菜價格和貨幣供應(yīng)量季節(jié)性變動因素的基礎(chǔ)上，先驗證蔬菜價格與貨幣供應(yīng)量之間協(xié)整關(guān)系的存在;再從經(jīng)驗上驗證貨幣供應(yīng)量是蔬菜價格變化的單向格蘭杰原因;之后運用修正后的線性回歸和變參數(shù)模型分別分析貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平變動的靜態(tài)和動態(tài)作用，得出以下主要結(jié)論。蔬菜總體價格水平呈現(xiàn)出顯著的上漲和季節(jié)性波動特征。剝離季節(jié)性因素和不規(guī)則變動后的蔬菜價格呈現(xiàn)出明顯的上漲趨勢;剝離出來的季節(jié)性指數(shù)也表明蔬菜總體價格水平呈現(xiàn)明顯的季節(jié)性波動，且季節(jié)性波動波幅較大，一年內(nèi)季節(jié)性波動的最高價約高出最低價40%左右。蔬菜價格波動本是市場機制下正常的經(jīng)濟現(xiàn)象，但較大的波動幅度影響消費者和生產(chǎn)者的利益，不利于蔬菜產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。因而有必要解決蔬菜價格季節(jié)性波動幅度過大的問題:首先是鼓勵擴大設(shè)施蔬菜的種植規(guī)模，降低季節(jié)性因素的影響作用;其次是適當(dāng)優(yōu)化蔬菜的種植結(jié)構(gòu)，弱化蔬菜供給的區(qū)域性結(jié)構(gòu)矛盾。蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，且后者是前者單向的格蘭杰原因。無論是何種形式的協(xié)整方程，均表明蔬菜總體價格水平與貨幣供應(yīng)量至少存在一個協(xié)整關(guān)系，也就是說，兩者之間經(jīng)驗上存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。格蘭杰因果關(guān)系檢驗不僅進一步表明這種關(guān)系的存在，還說明了影響的方向，即貨幣供應(yīng)量是蔬菜總體價格水平變動的單向格蘭杰原因。實證研究發(fā)現(xiàn):當(dāng)貨幣供應(yīng)量每增加1萬億時，樣本期內(nèi)對蔬菜總體價格水平的平均推動作用為41．69%;變參數(shù)模型顯示樣本期內(nèi)各年份貨幣供應(yīng)量對蔬菜總體價格水平的影響在20%～45%之間。因此根據(jù)θ1的動態(tài)變化情況，可以預(yù)測若流通中的貨幣供應(yīng)量繼續(xù)增加，蔬菜總體價格水平將會不斷被推高，當(dāng)市場上流通的貨幣供應(yīng)量每增加1萬億元時，對蔬菜總體價格水平的具體影響程度會根據(jù)經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的變化而發(fā)生變化，但根據(jù)過去10年的經(jīng)驗，可以確定蔬菜總體價格水平上漲幅度應(yīng)在20%～45%之間。即無論菜價如何波動，貨幣供應(yīng)量的增長是蔬菜價格上漲趨勢的重要推動力之一。在對蔬菜市場進行調(diào)控時，應(yīng)注意宏觀因素的動態(tài)變化，貨幣供應(yīng)量的快速增長推升一般物價水平;菜價上漲雖然會對消費者的福利產(chǎn)生負面影響，但合理的蔬菜價格上漲有利于彌補蔬菜生產(chǎn)者的種植成本和經(jīng)銷商的經(jīng)營成本。

作者：宋長鳴徐娟李劍單位：華中農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院湖北農(nóng)村發(fā)展研究中心