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生猪与猪肉间价格传导机制的区制转移与非对称性特征研究

2014-03-20潘方卉李翠霞

商业研究 2014年2期
关键词:传导机制

潘方卉 李翠霞

摘要:基于具有马尔科夫区制转移的非对称误差修正模型,本文分析了我国生猪和猪肉价格间传导机制的区制状态、转移概率和非对称性特征。研究结果表明:生猪和猪肉价格水平值之间存在着长期协整关系,猪肉市场整合程度较高;它们的增长率序列之间存在着“对称性传导”和“非对称性传导”两区制的短期非线性动态调整关系;两区制间的转移概率具有非对称性,“非对称性传导”区制具有稳定性强、发生频率高和持续期长的特征;在“非对称性传导”区制中,猪肉价格对生猪价格上涨的调整幅度和速度均大于对生猪价格下降的调整幅度和速度。因此,降低生猪和猪肉价格间传导的非对称程度有利于提升储备猪肉政策的实施效果。

关键词:猪肉价格;生猪价格;传导机制;马尔科夫区制转移

中图分类号:F3263 文献标识码:B

近些年来,猪肉价格波动异常剧烈,在探究猪肉价格波动规律的研究中,人们常常发现这样一种现象,猪肉价格的上涨幅度明显高于养殖户实际感受到的生猪收购价格的上涨幅度,而猪肉价格的下跌幅度却明显低于养殖户所感受到的生猪收购价格的下跌幅度,猪肉价格对生猪收购价格上升的反应速度快于对其下跌的反应速度,这种现象被称为“农产品价格的非对称性传导”。非对称性价格传导机制的存在一方面会增加生猪和猪肉价格的波动幅度,另一方面会导致猪肉产业链上的福利再分配和所有参与者的福利净损失,是市场低效率运行的表现,也是政府相关部门进行市场干预的重要原因。那么,这种非对称性价格传导机制在猪肉市场上是长期存在还是偶然为之,是否存在着对称性和非对称性价格传导机制之间的转换,非对称的程度又是如何,这些问题直接关系到猪肉价格稳定政策的实施效果。本文的研究尝试回答上述几个问题。

一、文献评述

对于农产品价格传导机制,国内外学者进行的广泛且深入的研究,特别是在2007到2008年世界食品危机之后更是成为了研究热点,国外学者的研究主要是从价格非对称传导视角展开。例如,Peltzman(2000)检验了120个农产品和食品市场中的非对称价格传导机制,得出农产品非对称价格传导方式是一种规律而非特例的结论。该结论得到了众多学者的支持。他们的研究结论大多是基于两类计量经济学模型。一类是非对称误差修正模型(Asymmetric Error Correction Model,AECM)。该模型是Cramon (1998)将Houck(1977)提出的变量分离技术①和协整方法结合起来构建的,他认为Houck模型忽视价格变量的非平稳性特征,会导致“伪回归”现象,而协整技术的引入可以有效地解决这一问题。另一类是门限误差修正模型(Threshold Error Correction Model,TECM)。该模型是由Goodwin and Holt(1999)研究得到,他们认为价格调整成本的存在导致经济主体不能随意进行价格调整,只有当调整价格的收益和成本之差大于某一门限值时,价格调整才会发生,而门限误差修正模型则可以很好的刻画这一特点。

我国学者就农产品价格传导机制的研究文献较为丰富,但是从非对称角度的实证分析却并不多见,现有的研究也主要是基于上述两种模型。例如,杨志波(2013)应用TECM模型研究发现,生猪价格与猪肉价格之间存在着长期整合关系,并且通过价格的非对称传递方式进行短期误差调整,但是前者认为是正的非对称性传导,即价格上涨要比价格下降的传导更为迅速,而后者则认为是负的非对称性传导,即价格下降要比价格上涨的传导更为迅速。相比之下,应用AECM模型的研究文献则更多一些,例如:王思舒、郑适、周松(2010)应用该模型研究发现北京猪肉市场上存在着价格的“双向”非对称性传导;胡华平、李崇光(2010)研究发现除粮食产品市场外,蔬菜产品、肉类产品和水产品供应链均具有显著的正的非对称价格传导特征。张晓敏、周应恒(2012)研究发现香蕉和西红柿这两种产品具有负的非对称性价格传导,生产者价格对零售价格上涨反应较小,而对零售价格下跌反应较大。对于土豆来说,则正好相反。

综上所述,国内外学者对农产品价格非对称传导机制的研究已经取得了丰硕的成果,但是仍有一些不足。首先,研究结论不统一,对于同一种农产品,不同学者得出了正的非对称传导和负的非对称传导两种截然不同的结论,这可能是由于样本区间选择和模型类型设定不同导致的;其次,虽然一些学者注意到我国猪肉市场价格传导的非对称性,但是缺乏对价格传导机制的区制转移特征的研究,这种区制转移特征很有可能是导致不同样本区间上研究结论存在差异的直接原因,这些都表明在农产品价格传导机制的分析、解释及实证研究方法等方面都有进一步完善的空间。因此,本文以猪肉市场为例,应用具有马尔科夫区制转移的非对称误差修正模型,研究生猪和猪肉之间价格传导机制的区制转移和非对称性特征。

二、模型方法

由于Houck(1977)提出的变量分离技术忽视了价格变量的非平稳性和传导的滞后性特征,为此,Cramon(1998)将误差修正模型和变量分离技术结合起来,同时引入了价格变量的滞后项,构建了非对称误差修正模型(Asymmetric Error Correction Model,AECM),如式(1)所示:endprint

摘要:基于具有马尔科夫区制转移的非对称误差修正模型,本文分析了我国生猪和猪肉价格间传导机制的区制状态、转移概率和非对称性特征。研究结果表明:生猪和猪肉价格水平值之间存在着长期协整关系,猪肉市场整合程度较高;它们的增长率序列之间存在着“对称性传导”和“非对称性传导”两区制的短期非线性动态调整关系;两区制间的转移概率具有非对称性,“非对称性传导”区制具有稳定性强、发生频率高和持续期长的特征;在“非对称性传导”区制中,猪肉价格对生猪价格上涨的调整幅度和速度均大于对生猪价格下降的调整幅度和速度。因此,降低生猪和猪肉价格间传导的非对称程度有利于提升储备猪肉政策的实施效果。

关键词:猪肉价格;生猪价格;传导机制;马尔科夫区制转移

中图分类号:F3263 文献标识码:B

近些年来,猪肉价格波动异常剧烈,在探究猪肉价格波动规律的研究中,人们常常发现这样一种现象,猪肉价格的上涨幅度明显高于养殖户实际感受到的生猪收购价格的上涨幅度,而猪肉价格的下跌幅度却明显低于养殖户所感受到的生猪收购价格的下跌幅度,猪肉价格对生猪收购价格上升的反应速度快于对其下跌的反应速度,这种现象被称为“农产品价格的非对称性传导”。非对称性价格传导机制的存在一方面会增加生猪和猪肉价格的波动幅度,另一方面会导致猪肉产业链上的福利再分配和所有参与者的福利净损失,是市场低效率运行的表现,也是政府相关部门进行市场干预的重要原因。那么,这种非对称性价格传导机制在猪肉市场上是长期存在还是偶然为之,是否存在着对称性和非对称性价格传导机制之间的转换,非对称的程度又是如何,这些问题直接关系到猪肉价格稳定政策的实施效果。本文的研究尝试回答上述几个问题。

一、文献评述

对于农产品价格传导机制,国内外学者进行的广泛且深入的研究,特别是在2007到2008年世界食品危机之后更是成为了研究热点,国外学者的研究主要是从价格非对称传导视角展开。例如,Peltzman(2000)检验了120个农产品和食品市场中的非对称价格传导机制,得出农产品非对称价格传导方式是一种规律而非特例的结论。该结论得到了众多学者的支持。他们的研究结论大多是基于两类计量经济学模型。一类是非对称误差修正模型(Asymmetric Error Correction Model,AECM)。该模型是Cramon (1998)将Houck(1977)提出的变量分离技术①和协整方法结合起来构建的,他认为Houck模型忽视价格变量的非平稳性特征,会导致“伪回归”现象,而协整技术的引入可以有效地解决这一问题。另一类是门限误差修正模型(Threshold Error Correction Model,TECM)。该模型是由Goodwin and Holt(1999)研究得到,他们认为价格调整成本的存在导致经济主体不能随意进行价格调整,只有当调整价格的收益和成本之差大于某一门限值时,价格调整才会发生,而门限误差修正模型则可以很好的刻画这一特点。

我国学者就农产品价格传导机制的研究文献较为丰富,但是从非对称角度的实证分析却并不多见,现有的研究也主要是基于上述两种模型。例如,杨志波(2013)应用TECM模型研究发现,生猪价格与猪肉价格之间存在着长期整合关系,并且通过价格的非对称传递方式进行短期误差调整,但是前者认为是正的非对称性传导,即价格上涨要比价格下降的传导更为迅速,而后者则认为是负的非对称性传导,即价格下降要比价格上涨的传导更为迅速。相比之下,应用AECM模型的研究文献则更多一些,例如:王思舒、郑适、周松(2010)应用该模型研究发现北京猪肉市场上存在着价格的“双向”非对称性传导;胡华平、李崇光(2010)研究发现除粮食产品市场外,蔬菜产品、肉类产品和水产品供应链均具有显著的正的非对称价格传导特征。张晓敏、周应恒(2012)研究发现香蕉和西红柿这两种产品具有负的非对称性价格传导,生产者价格对零售价格上涨反应较小,而对零售价格下跌反应较大。对于土豆来说,则正好相反。

综上所述,国内外学者对农产品价格非对称传导机制的研究已经取得了丰硕的成果,但是仍有一些不足。首先,研究结论不统一,对于同一种农产品,不同学者得出了正的非对称传导和负的非对称传导两种截然不同的结论,这可能是由于样本区间选择和模型类型设定不同导致的;其次,虽然一些学者注意到我国猪肉市场价格传导的非对称性,但是缺乏对价格传导机制的区制转移特征的研究,这种区制转移特征很有可能是导致不同样本区间上研究结论存在差异的直接原因,这些都表明在农产品价格传导机制的分析、解释及实证研究方法等方面都有进一步完善的空间。因此,本文以猪肉市场为例,应用具有马尔科夫区制转移的非对称误差修正模型,研究生猪和猪肉之间价格传导机制的区制转移和非对称性特征。

二、模型方法

由于Houck(1977)提出的变量分离技术忽视了价格变量的非平稳性和传导的滞后性特征,为此,Cramon(1998)将误差修正模型和变量分离技术结合起来,同时引入了价格变量的滞后项,构建了非对称误差修正模型(Asymmetric Error Correction Model,AECM),如式(1)所示:endprint

摘要:基于具有马尔科夫区制转移的非对称误差修正模型,本文分析了我国生猪和猪肉价格间传导机制的区制状态、转移概率和非对称性特征。研究结果表明:生猪和猪肉价格水平值之间存在着长期协整关系,猪肉市场整合程度较高;它们的增长率序列之间存在着“对称性传导”和“非对称性传导”两区制的短期非线性动态调整关系;两区制间的转移概率具有非对称性,“非对称性传导”区制具有稳定性强、发生频率高和持续期长的特征;在“非对称性传导”区制中,猪肉价格对生猪价格上涨的调整幅度和速度均大于对生猪价格下降的调整幅度和速度。因此,降低生猪和猪肉价格间传导的非对称程度有利于提升储备猪肉政策的实施效果。

关键词:猪肉价格;生猪价格;传导机制;马尔科夫区制转移

中图分类号:F3263 文献标识码:B

近些年来,猪肉价格波动异常剧烈,在探究猪肉价格波动规律的研究中,人们常常发现这样一种现象,猪肉价格的上涨幅度明显高于养殖户实际感受到的生猪收购价格的上涨幅度,而猪肉价格的下跌幅度却明显低于养殖户所感受到的生猪收购价格的下跌幅度,猪肉价格对生猪收购价格上升的反应速度快于对其下跌的反应速度,这种现象被称为“农产品价格的非对称性传导”。非对称性价格传导机制的存在一方面会增加生猪和猪肉价格的波动幅度,另一方面会导致猪肉产业链上的福利再分配和所有参与者的福利净损失,是市场低效率运行的表现,也是政府相关部门进行市场干预的重要原因。那么,这种非对称性价格传导机制在猪肉市场上是长期存在还是偶然为之,是否存在着对称性和非对称性价格传导机制之间的转换,非对称的程度又是如何,这些问题直接关系到猪肉价格稳定政策的实施效果。本文的研究尝试回答上述几个问题。

一、文献评述

对于农产品价格传导机制,国内外学者进行的广泛且深入的研究,特别是在2007到2008年世界食品危机之后更是成为了研究热点,国外学者的研究主要是从价格非对称传导视角展开。例如,Peltzman(2000)检验了120个农产品和食品市场中的非对称价格传导机制,得出农产品非对称价格传导方式是一种规律而非特例的结论。该结论得到了众多学者的支持。他们的研究结论大多是基于两类计量经济学模型。一类是非对称误差修正模型(Asymmetric Error Correction Model,AECM)。该模型是Cramon (1998)将Houck(1977)提出的变量分离技术①和协整方法结合起来构建的,他认为Houck模型忽视价格变量的非平稳性特征,会导致“伪回归”现象,而协整技术的引入可以有效地解决这一问题。另一类是门限误差修正模型(Threshold Error Correction Model,TECM)。该模型是由Goodwin and Holt(1999)研究得到,他们认为价格调整成本的存在导致经济主体不能随意进行价格调整,只有当调整价格的收益和成本之差大于某一门限值时,价格调整才会发生,而门限误差修正模型则可以很好的刻画这一特点。

我国学者就农产品价格传导机制的研究文献较为丰富,但是从非对称角度的实证分析却并不多见,现有的研究也主要是基于上述两种模型。例如,杨志波(2013)应用TECM模型研究发现,生猪价格与猪肉价格之间存在着长期整合关系,并且通过价格的非对称传递方式进行短期误差调整,但是前者认为是正的非对称性传导,即价格上涨要比价格下降的传导更为迅速,而后者则认为是负的非对称性传导,即价格下降要比价格上涨的传导更为迅速。相比之下,应用AECM模型的研究文献则更多一些,例如:王思舒、郑适、周松(2010)应用该模型研究发现北京猪肉市场上存在着价格的“双向”非对称性传导;胡华平、李崇光(2010)研究发现除粮食产品市场外,蔬菜产品、肉类产品和水产品供应链均具有显著的正的非对称价格传导特征。张晓敏、周应恒(2012)研究发现香蕉和西红柿这两种产品具有负的非对称性价格传导,生产者价格对零售价格上涨反应较小,而对零售价格下跌反应较大。对于土豆来说,则正好相反。

综上所述,国内外学者对农产品价格非对称传导机制的研究已经取得了丰硕的成果,但是仍有一些不足。首先,研究结论不统一,对于同一种农产品,不同学者得出了正的非对称传导和负的非对称传导两种截然不同的结论,这可能是由于样本区间选择和模型类型设定不同导致的;其次,虽然一些学者注意到我国猪肉市场价格传导的非对称性,但是缺乏对价格传导机制的区制转移特征的研究,这种区制转移特征很有可能是导致不同样本区间上研究结论存在差异的直接原因,这些都表明在农产品价格传导机制的分析、解释及实证研究方法等方面都有进一步完善的空间。因此,本文以猪肉市场为例,应用具有马尔科夫区制转移的非对称误差修正模型,研究生猪和猪肉之间价格传导机制的区制转移和非对称性特征。

二、模型方法

由于Houck(1977)提出的变量分离技术忽视了价格变量的非平稳性和传导的滞后性特征,为此,Cramon(1998)将误差修正模型和变量分离技术结合起来,同时引入了价格变量的滞后项,构建了非对称误差修正模型(Asymmetric Error Correction Model,AECM),如式(1)所示:endprint

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