外部冲击对蔬菜价格波动的影响——基于面板向量自回归模型（PVAR）的实证分析

罗超平 李伟毅 翟 琼

（1西南大学经济管理学院，重庆 400715；2农业部产业政策与法规司，北京 100125；3重庆师范大学经济与管理学院，重庆 401331）

2002～2011年各年蔬菜价格波动幅度分别为 1.47、1.85、1.52、1.48、2.03、1.38、2.54、2.35、2.37、2.23（由2002～2011年全国农产品集贸市场价格中的5种蔬菜大白菜、黄瓜、番茄、甜椒和菜豆的月度价格得到蔬菜平均月度价格，并根据年内蔬菜平均月度价格最高值与最低值的差额得到蔬菜价格波动幅度）。从全国居民消费鲜菜价格指数变异系数来看，2009 年以来的变异系数显著放大，分别为0.0861、0.1081、0.1121（卞靖，2013）。蔬菜价格的大起大落（图1），扭曲了蔬菜价格资源配置作用，加之盲目跟风的生产行为和利润空间被挤占，“菜贱伤农”现象时有发生。蔬菜价格的大幅上涨，导致城镇居民购买蔬菜的消费支出显著增加，甚至还经常出现零售价高和收购价低同时并存的“两难”问题。因此，合理调控蔬菜价格已成为了各级政府亟需解决的重要课题。而要实施蔬菜价格合理调控，首先必须要明确引起蔬菜价格剧烈波动的原因。基于这一背景，本文从外部冲击的视角，探究其对蔬菜价格波动的影响，期望能对政府蔬菜价格调控政策的制定提供参考。

国内外学者从不同视角就外部冲击对农产品价格波动的影响进行了研究，认为外部冲击对农产品价格以及经济周期波动具有重要影响（斯坦利·杰文斯，1997；Trostle，2008；王佳和张金水，2011；王玉华 等，2012），影响农产品价格波动的外部冲击因素主要有生物质能源发展、美元汇率、贸易冲突、能源危机、粮食危机以及利率和汇率波动等经济方面的因素（Trostle，2008；鞠国华，2009），又有来自于非经济方面事件如技术革命、自然灾难、恐怖袭击以及政治政策的变化，这些外部冲击既带来正效应，也有负效应（鞠国华，2009）。国内外学者就外部冲击对农产品价格波动的影响研究较为丰富，但缺乏蔬菜价格外部冲击的典型研究。已有的研究成果是本文研究的重要基础，研究的不足则为本文提供了很好的切入点。

图1 2002～2011年蔬菜价格波动情况

1 蔬菜价格波动外部冲击的内涵

“外部冲击”最早来源于对经济周期波动的研究（斯坦利·杰文斯，1997；Hooker，2002；Trehan，2005；何念如和朱闰龙，2006；李成和刘生福，2013），《现代经济词典》对“外部冲击”内涵进行了概括，并明确指出“外部冲击”是指在开放的宏观经济条件下，国际经济中的不确定性因素对国内经济产生的波动性影响。也有学者认为外部冲击是在经济全球化、一体化背景下，一种来自于外部的、突发性的、不可预测和预期的，且不为一国政府或者一个经济体所控制的某种事件或力量对该国经济产生的影响（鞠国华，2009）。外部冲击机制主要是通过内部传导机制对每一个波动周期的波幅、波长产生影响，并决定波动过程中的转折点（胡鞍钢，1995）。外部冲击主要包括：全球流动性变化的冲击、国际大宗商品价格变化冲击、外需变化对产出缺口的影响、人民币汇率升值以及国际利率的影响（纪敏，2009）。

综上，本文研究的是中国蔬菜价格的波动，因此，中国蔬菜价格波动的外部冲击内涵可以概括为：在市场经济及全球经济一体化的环境中，那些来自于中国蔬菜产业的外部因素，对蔬菜产业和蔬菜价格产生的影响。这些影响因素具有外部性、突发性、不可预测性以及不易控制的特点，既有来源于经济方面的冲击，也有来自于非经济方面的冲击，并且这种冲击的效应既可以是正效应也可以是负效应。能对蔬菜价格产生外部冲击的因素既包括干旱等自然灾害、居民收入水平、国内经济周期以及宏观调控手段等蔬菜产业的国内外部因素，也包括蔬菜进出口、国际农产品价格等国际外部因素。受数据及模型自由度的限制，本文将选取蔬菜产业的国内外部因素来研究其对蔬菜价格波动的影响。

2 蔬菜价格波动外部冲击的面板向量自回归模型（PVAR）

目前，用于对系统外部冲击反应进行描述的模型较多，但面板向量自回归模型（PVAR）在解释外部冲击的传递路径、影响程度方面具有较好的效果，一方面可以很好地模拟外部冲击对价格波动的传导路径，另一方面还可以定量考察外部冲击对价格影响的程度，直观分析标准冲击下价格的反应程度（Kim，1998；McCarthy，1999；中国经济增长与宏观稳定课题组，2008；张利庠和张喜才，2011）。本文根据蔬菜价格波动外部冲击的涵义，设定蔬菜价格波动外部冲击面板向量自回归模型（PVAR）如下：

其中：zit是 5 维外部冲击变量向量，即zit=（LJGit，LBTit，LCZit，LGDPit，LCZSRit），i代表省份，t代表年份，αi代表5维的省效应向量，βt代表5维年效应向量，Γ1和Γp代表滞后期不同的变量系数矩阵，P代表滞后期，εit代表扰动向量。其中，LJG代表蔬菜价格，LBT代表政府对蔬菜的补贴，LCZ代表蔬菜受灾面积，LGDP代表经济增长率，LCZSR代表城镇居民收入水平。

3 实证结果与分析

3.1 数据来源及处理

受数据统计资料的限制，本文采用全国16个省市（由于部分省市对一些重要指标的数据缺省较严重，所以本文选择了数据较全的16个省市，分别为河北、辽宁、吉林、上海、江苏、浙江、安徽、福建、河南、广东、广西、海南、重庆、甘肃、新疆、陕西） 2003～2010年的数据，其中蔬菜价格仅能收集到各省蔬菜零售价格指数，所以为了实现数据结构的统一性，本文对所选择的解释变量进行了指数化处理（对不是指数的变量数据进行指数化处理过程中，需要用到2002年的数据，这些变量包括：蔬菜的产量、政府对蔬菜的补贴、蔬菜成灾面积以及城镇居民人均收入水平）。同时，考虑到对数据取对数不仅可以减少或消除时间序列中存在的异方差，还能使其趋势线性化，并且不会改变原来的协整关系，因此最后对全部数据进行了对数化处理。以下为各变量数据的具体来源：蔬菜价格来源于2003～2011年历年《中国统计年鉴》的商品零售价格分类指数中的蔬菜零售价格指数，政府对蔬菜的补贴（由于政府对蔬菜价格补贴的数据各省都没有连续统计数据，因此文中用历年《中国统计年鉴》中财政支农指标来代替政府对蔬菜进行的补贴。由于国家统计口径调整，2006年及其以前的年份采用农业支出、林业支出、农林水利气象等部门事业费三个项目支出的总和作为财政支农的资金，2007～2010年采用的是农林水事务支出作为财政支农的资金）、蔬菜成灾面积〔根据2003～2011年历年《中国统计年鉴》中的成灾面积、农作物播种面积、蔬菜播种面积，整理计算而得。蔬菜成灾面积=成灾面积×（蔬菜播种面积/农作物播种面积）〕、GDP增长率、城镇居民人均收入水平等来源于2003～2011年历年《中国统计年鉴》、《中国农村统计年鉴》、《中国人口统计年鉴》及相关省市的统计年鉴。

3.2 单位根检验

文章运用Eviews6.0，选取ADF单位根检验方法（Dicker & Fuller，1981）对变量原序列（Level）做单位根检验。经分析和反复实验比较，仍然选择带有截距（Intercept）的检验式，按赤池信息标准原则（Akaike info criterion，AIC）确定滞后项，单位根检验结果如表1所示，各变量原序列是平稳数据，同阶单整，可以直接用于PVAR估计。

3.3 面板矩估计

表1 变量ADF单位根检验

根据脉冲响应函数的收敛情况，选择了滞后二阶的PVAR模型，估计结果如表2。

（1）当蔬菜价格LJG作为依赖变量时，政府对蔬菜的补贴LBT以及城镇居民收入水平LCZSR在滞后一期都对蔬菜价格LJG产生负的影响，到滞后二期又都转为正的影响。这与传统理论观点基本一致，说明近年来蔬菜的补贴LBT对蔬菜价格LJG具有一定的调节作用，但必须掌握好补贴的量和方式，否则有可能进一步促进蔬菜价格的波动；城镇居民收入水平LCZSR的提高在初期会减少蔬菜需求，增加其他食品支出，但随着营养过剩以及健康价格观念的盛行，人们又会增加和重视对蔬菜的需求。蔬菜成灾面积LCZ在滞后一期和滞后二期系数分别为-0.013 91和-0.013 04，这与传统理论不相符，虽其影响很微弱，也反映了蔬菜产业链价格形成机制的不畅。GDP增长率LGDP在滞后一期和二期对蔬菜价格LJG有着较强的正影响，这与经济周期波动对农产品价格波动影响理论基本吻合。

（2）当政府对蔬菜补贴LBT作为依赖变量时，蔬菜价格LJG和城镇居民收入水平LCZSR对LBT在滞后一期有明显的正影响，在滞后二期，蔬菜价格LJG对LBT产生负影响，而城镇居民收入水平LCZSR仍然保持正影响，这说明，每一轮蔬菜价格上涨过程中政府补贴的力度都是较大的，但是这样的补贴由于制度和政策的不完善，常常都表现为不稳定、不连续。蔬菜成灾面积LCZ和GDP增长率LGDP在滞后一期的系数分别为-0.014 04和-0.343 11，在滞后二期的系数分别为0.047 102和0.325 132，这也进一步说明由于对自然灾害预测和防控的不足，当自然灾害发生时，没有对蔬菜产业进行及时补贴，往往是自然灾害发生后才做出反应。同时，在GDP增加和人们收入水平提高的情况下，预示着人们抗风险能力的增强，政府会减少对蔬菜的补贴。

表2 PVAR估计

3.4 方差分解

从方差分解结果（表3）可以发现，第10个预测期和第30个预测期方差分解结果基本一致，因此可以认为在第10个预测期后系统基本稳定。本文便以第10个预测期方差分解结果来说明各变量相互影响的程度。对蔬菜价格LJG波动影响程度较大的是GDP增长率LGDP，其对蔬菜价格LJG方差贡献达29.4%，其他变量对蔬菜价格LJG方差贡献相对较小，分别在1.5%～3.3%之间。同时，蔬菜价格LJG对其他变量影响程度较大。政府对蔬菜进行的补贴LBT除受到来自自身的影响外，蔬菜价格LJG、GDP增长率、城镇居民收入LCZSR以及蔬菜成灾面积LCZ对其有不同程度地冲击，方差贡献分别为15.0%、15.7%、12.8%和2.9%。

表3 方差分解结果

3.5 正交化脉冲响应函数估计

为了比较直观地考察一变量标准差冲击对其他变量当前及未来的影响轨迹，需要利用脉冲响应函数来描述一变量的正交化新生（innovation）对系统中其他变量的影响。本文使用蒙特卡罗（Monte Carlo）模拟500次得到置信区间在5%～95%的正交化脉冲响应函数图（图2），横轴表示冲击反应的响应期数，纵轴代表变量对冲击的响应程度。如图2所示，变量受到的外部冲击影响随着时间推移而逐渐收敛，表明本系统是稳定的，某一变量标准差冲击对其他变量当前及未来的影响轨迹如下：

第一，给蔬菜补贴LBT一个标准差冲击，蔬菜价格LJG始终有趋近于零的极小负响应值。这说明蔬菜补贴LBT对蔬菜价格LJG具有一定的抑制作用，但效果不明显。

第二，给蔬菜成灾面积LCZ一个标准差冲击，蔬菜价格LJG最初便会产生较大的负影响，在第1期末响应值绝对值达到最大，随后逐渐由负影响转向正影响，在第3期后，蔬菜价格LJG形成正的响应值，并最终达到趋近于零的极小正响应值。这说明蔬菜产业链信息传递滞后，菜农在蔬菜产业链中处于不利地位。

第三，给GDP增长率一个标准差冲击，蔬菜价格LJG最初便会产生较大的正影响，在第1期末逐渐减弱，并最终趋近于零的极小正响应值。这表明经济周期波动对蔬菜价格LJG有重要的传递作用。

第四，给城镇居民收入LCZSR一个标准差冲击，蔬菜价格LJG最初便会产生较大的负影响，在第1期后逐渐减弱，并最终趋近于零的极小负响应值。说明随着人民收入水平的提高，食品消费包括蔬菜消费的比重将逐渐降低。

图2 正交化脉冲响应函数图

4 结论及政策建议

外部冲击对蔬菜价格波动影响的分析结果表明，除GDP增长率对蔬菜价格波动具有明显的冲击影响外，其他变量对蔬菜价格方差贡献都非常小，在1.5%～3.3%之间。同时，从变量冲击反应观察，当给蔬菜补贴LBT一标准差冲击，蔬菜价格LJG表现为负响应并在第3期达到最大；当给蔬菜成灾面积LCZ一标准差冲击，蔬菜价格LJG最初表现为负响应并在第3期转为正响应；当给GDP增长率一标准差冲击，蔬菜价格LJG表现为明显的正响应；当给城镇居民收入LCZSR一标准差冲击，蔬菜价格LJG表现为负响应。由此可见，蔬菜价格对外部冲击反应的效果并不理想，对部分外部冲击的反应存在明显的不合理的滞后性。外部冲击是蔬菜价格波动的动力源，蔬菜产业内部结构及传导机制决定着以某种方式对外部冲击作出反应。一般来讲内部传导机制决定着波动的持续性，外部冲击机制则主要是通过内部传导机制对每一个波动周期的波幅、波长产生影响，并决定波动过程中的转折点（胡鞍钢，1995；董玲，2010），因此，蔬菜产业内部价格形成机制及调节机制的不完善（罗超平和王钊，2012；罗超平 等，2013），不仅关系到蔬菜产业内部变量对蔬菜价格的影响，还关系到蔬菜价格对外部冲击的反应。

根据以上结论，按照2013年中央经济工作会议和2013年中央1号文件精神以及农业部发布的《全国蔬菜产业发展规划（2011-2020年）》要求，要实现科学合理地调控蔬菜价格，应重点做好以下工作：

（1）健全蔬菜产业市场机制，包括价格机制、供求机制、竞争机制以及风险防范机制等，这是保障蔬菜产业健康发展的最主要途径。

（2）提高蔬菜流通效率。蔬菜从产地到销售地的转移，离不开流通中介。而蔬菜大多具有易腐的特点，如果蔬菜流通效率不高，必然增加流通成本，最终导致蔬菜价格的上涨。就目前中国蔬菜市场价格上涨的原因来看，有不少学者认为，流通环节太多、效率不高，是促成蔬菜价格波动的重要原因。尤其在发生重大自然灾害等突发事件的情况下，蔬菜流通的效率对蔬菜销售地价格的波动影响将更加明显。也就是说，在这样的情况下，如果蔬菜流通效率很高，能及时反映，增加受灾地区的蔬菜供给，蔬菜价格由于突发事件引起的价格波动将大幅降低。

（3）保障蔬菜供需平衡。主要是通过积极引导，特别是注意蔬菜补贴的方式方法，提高蔬菜生产积极性，保障蔬菜供需的总体平衡。

（4）保障生产者与消费者利益。生产者是蔬菜供给者，消费者是蔬菜流通的最终归属，由于二者的存在才使得其他环节显得更有意义。如果生产者的利益得不到保障，一个理性的经济人则不愿意从事蔬菜生产劳动，蔬菜供给将会减少，蔬菜价格将会不断上涨；蔬菜消费是老百姓日常生活中的基本消费，蔬菜价格的剧烈上涨固然能保障生产者的利益，但蔬菜消费者将无法承受，尤其是一些低收入者对蔬菜价格的上涨更为敏感，由此可能带来更为严重的社会问题。

（5）维持蔬菜价格的合理波动。通过前面的分析知道：只有蔬菜价格的合理波动才是调节蔬菜产业资源配置的最有效的机制，也是保护生产者与消费者利益最大化的最好方式。合理的价格波动能刺激生产，合理配置资源，正确发挥资源配置的信号功能。

卞靖．2013．我国蔬菜价格调控面临的问题及对策建议．中国经贸导刊，（1）：53-55．

董玲．2010．中国猪肉价格波动研究〔博士论文〕．呼和浩特：内蒙古农业大学：46-69．

何念如，朱闰龙．2006．世界原油价格上涨对中国的影响分析．世界经济，（2）：47-53．

胡鞍钢．1995．中国经济波动报告．中外管理导报，（2）：12-17．

纪敏．2009．本轮国内价格波动的外部冲击因素考察．金融研究，（6）：31-43．

鞠国华．2009．“外部冲击”的国内研究综述．经济学动态，（5）：75-78．

李成，刘生福．2013．外部冲击对我国经济的影响加剧了吗——基于亚洲金融危机和次贷危机后经济波动的比较．经济学家，（1）：30-37．

罗超平，王钊．2012．波动频率、季节性上涨与蔬菜价格演进机理：1978-2010年．改革，（5）：94-100．

罗超平，王钊，翟琼．2013．蔬菜价格波动及内生因素．农业技术经济，（2）：22-30．

王佳，张金水．2011．外生冲击沿部门传导的作用机制和影响研究——基于中国七部门DSGE模型的数值模拟．数量经济技术经济研究，（3）：127-139．

王玉华，惠晓峰，李敦亮，王玉霞．2012．外部冲击影响我国通货膨胀的实证研究．统计与决策，（9）：114-117．

斯坦利·杰文斯．1997．郭大力，译．政治经济学理论．北京：商务印书馆：75-128．

张利庠，张喜才．2011．外部冲击对中国农产品价格波动的影响研究——基于农业产业链视角．管理世界，（1）：71-81．

中国经济增长与宏观稳定课题组．2008．外部冲击与中国的通货膨胀．经济研究，（5）：4-18．

Dicker D A，Fuller W A．1981．The likelihood ratio statistics for autoregressive time series with a unit root．Econometrica，49：1057-1072．

Hooker M A．2002．Are oil shocks inflationary? Asymmetric and nonlinear specifications versus changes in regime．Journal of Money，Credit and Banking，34（2）：540-561．

Kim K H．1998．Us inflation and the dollar exchange rate A vector error correction model．Applied Economics，13：613-619．

McCarthy J．1999．Pass - through of exchange rates and important prices to domestic inflation in some industrialized economies．BIS Working Paper，79：1-37．

Trehan B．2005．Oil price shocks and inflation．FRBSF Economic Letter，28：1-3.

Trostle R．2008．Global agricultural supply and demand：factors contributing to the recent increase in food commodity prices．USDA Report：1-30.