货币供给冲击、粮食价格与农民收入互动关系研究

包许航

（北京交通大学经济管理学院，北京 100044）

货币供给冲击、粮食价格与农民收入互动关系研究

包许航

（北京交通大学经济管理学院，北京 100044）

利用1990年至2014年中国的相关宏观数据，运用VAR模型分析了中国货币供给冲击、粮食价格与农民收入的互动关系。研究结果表明：①货币供给对粮食价格的作用显著，但对农民收入的影响不大，粮食价格对农民收入的影响显著，农民收入对粮食价格有一定的作用，但不显著；②在长期，粮食价格、货币供给和农民收入的相互作用均是呈现出逐渐收敛的周期性变化特征，周期约为12年，粮食价格在短期内正向效应明显，但从总体看货币供给的冲击对三个变量影响幅最大；③各变量变动方差的解释构成变化主要集中在短期，且均是以货币供给变动解释为主，农民收入的变动解释略高于粮食价格。

货币供给；粮食价格；农民收入；VAR模型

一、引言

“三农问题”一直是我国发展的主要制约因素之一，解决好农业、农村、农民问题，仍然是中央工作的重中之重。而 “三农问题”中，农民增收困难是最突出的问题。目前我国大部分农民的收入来源主要是种粮收入，虽然近年来粮价不断提高，政府不断出台各种优惠政策促进粮食生产，提高粮食价格以增加农民收入、缩小城乡居民收入分配，但是全国农民人均收入仍连续多年增长缓慢，粮食主产区农民收入增长幅度低于全国平均水平，严重影响了农民生活水平提高和农民种粮的积极性。

伴随着农产品价格的提高，货币的发行数量也同期迎来增长，于是关于这二者之间是否存在相关关系的讨论不断增加［1～3］。现有学者对于农产品价格提高以及货币供应之间关系存在不同意见。有研究认为货币发行量较大程度的影响了农产品的价格变化和通货膨胀，如鲁明威 （2013）借助2009到2012的数据对货币供给如何影响农产品价格进行了研究，结果表明货币发行量的增加会显著导致不同类型农产品价格不同程度的上涨［4］；邓宏波 （2011）对2001到2011年的数据研究表明，在该期间货币发行冲击通过通货膨胀预期的桥梁传到作用影响了农产品价格变化［5］；凌一楠 （2015）研究也表明货币供应所产生的流动过剩，是引发农产品价格不断提高的主因，而通货膨胀正是货币供给影响农产品价格的作用通道［6］。也有研究发现货币供应与农产品价格间并不存在显著的相关关系，如蔡风景等（2009）利用DAG方法和动态因果检验对货币供应量 （M2）与农产品价格指数之间的传导效应进行研究，结果表明货币供应量对农产品价格存在弱传导效应［7］。马龙 （2010）利用10年数据进行研究，发现货币供给只能部分的解释农产品价格的变化，其并非引起农产品价格升降的主因［8］。

实际上，学者对货币政策与农产品价格的关系讨论主要是为了探讨其是否影响农民的收入水平，而这恰是我国更为关心的主题。鉴于此，本文将选用VAR模型，对1990～2014年我国货币供给、粮食价格与农民收入的互动关系进行实证分析，力求找出不同时期的相互作用效果，并结合分析结果提出相关政策建议。

二、模型的构建

（一）VAR模型

VAR模型全称为向量自回归模型 （Vector auto－regression），其构建模型的基础是数据所具有的统计属性，该模型将每个单独的内生变量作为全部内生变量的滞后值进而建立模型，由此便使得单变量的自回归拓展为多元时间序列下的向量自回归。VAR通常用来预测具有相关关系的时间序列，也可用于研究随机扰动如何影响变量系统。VAR方法规避了运用结构化模型的必要性VAR（p）的模型公式如下：

此处yt是一个k维的内生变量，xt是一个d维的外生变量。A1，…，Ap和B是拟进行估计的系数矩阵。εt为随机扰动向量，尽管上述彼此可以具备同期相关关系，但不得与本身的滞后值相关，也不得与等式右侧的变量具有相关性。

（二）建模步骤

第一，对时间序列进行平稳性检验。经典计量经济学理论是建立在时间序列平稳的基础上的，变量的平稳性是建立时间序列模型的重要条件。但是大量研究表明，大多数的经济变量并非平稳，如果对该类不平稳的变量直接进行模型回归，将大概率导致伪回归和虚假相关的出现，因此平稳性检验具有必要性。

第二，进行VAR模型估计以及协整检验。Engle和Granger（1987）认为两个及两个以上的时间序列即使是不平稳的，但他们的线性组合或许具备平稳性［9］。如果上述的线性组合及所形成的平稳性存在，则称非平稳的时间序列存在协整关系，称该线性组合为协整方程，而该种情形也适用经典的回归模型进行模型构建。

第三，对变量间的因果关系进行检验。Granger因果关系指代某一个既定的当期变量与其他变量集间全部过去信息之间所存在的关系。即如果某变量的滞后值在对另一变量的解释方程中具有显著性，则称前者是后者的 “格兰杰原因”。

第四，对变量进行脉冲响应、同时分析预测误差的方差分解。VAR模型并非理论类模型，不需要对变量进行先验性的约束，在对其进行分析时，并非分析某一变量甲是否对另一变量乙产生影响，而往往是探究当某一个误差项变动时、又或者模型遇到某个冲击时，对系统会产生怎样的影响，这便是脉冲响应函数方法。方差分解则用来研究每一个结构性的冲击对于内生性变量的变化会有何种程度的功效。

三、实证分析

（一）变量选择与样本数据说明

本文选取广义货币供给量M2作为衡量中国货币供给的指标；以粮食类商品零售价格指数 （P）作为衡量粮食价格的指标；以农村居民家庭人均纯收入 （Y）作为衡量农民收入的指标。以上指标，均采用指数化处理 （上一年＝100）本研究样本数据均取自历年 《中国统计年鉴》，样本区间为1990～2014年，采用Eviews8.0软件进行数据处理。数据样本描述性统计量见表1。

表1 描述性统计量

（二）时间序列的平稳性检验

单位根检验 （Unit Root Test）最长用来对时间序列的平稳性进行判定。时间序列是否平稳受到该序列所对应的自回归函数的特征方程影响，当特征方程的每一个根都处在单位圆的外侧，那么表明该时间序列为平稳序列；当某一个或者某一些根处在单位圆的内侧，则认为该时间序列为非平稳序列。当该方程的根取绝对值等于1时，则将该方程根称作单位根。

本研究采用ADF（Augmented Dickey－Fuller）方法检验货币供给 （M2）、粮食价格 （P）和农民收入 （Y）等三个序列是否平稳，通过ADF值与麦金农 （MacKinnon）临界值大小的比较判断是否具有单位根，结果如表2所示。

表2 时间序列M2、P和Y的ADF检验结果

检验的结果显示，在10%的显著水平下，M2、P和Y等3个时间序列的ADF指都大于临界值，均不能拒绝原假设变量，即存在单位根，序列不平稳。但三个指标一阶差分后的ADF值均小于5%显著性水平的临界值，因此拒绝原假设，各序列的一节差分是平稳的，所以3个变量都是一阶单整序列，其中M2具有常数项、P具有常数项和趋势项、而Y没有常数项和趋势项。

（三）VAR模型的建立

在构建VAR模型时，对变量滞后区间的确定是必要的。在确定滞后阶数的数值时，本文主要利用了对数似然值以及AIC与SC信息量，同时通过LR统计量进行检验，最后得以确认2阶为VAR模型最优的滞后阶数，并基于模型描述出VAR模型的估计结果：

根据VAR模型的检验结果可得，对于3个方程的估计，其拟合优度R2均接近于1，而且AIC以及SC准则都为较小值，这表明了模型估计的合理性。同时，本文借助AR根检验了VAR（2）的稳定性。Lütkepohl（1991）研究认为，当VAR中每个根的倒数均比1小时，模型具有稳定性，反之则具有不稳定性，不稳定的模型则表示估计值存在误差［10］。表3的检验结果显示所有特征根均小于1，表明所设定的VAR（2）模型是稳定的。

表3 VAR模型稳定性检验结果

（四）Johansen协整检验

按照方法分类，协整检验主要有两种，分别为Engle－Granger检验以及Johansen检验。前者主要用来检验两个变量是否存在协整关系，依托的是传统的最小二乘法；而后者主要用来检验多个变量是否存在协整关系，依托的是极大似然法。

本文中的三个序列均是I（1）序列，说明已经符合协整检验的前提，由于本研究为多变量，因此在检验多变量的协整关系时运用Johansen方法。因为前文中已经确定最优滞后阶数数值为2，所以协整检验的滞后期定作1。在分析变量的协整关系时，本文采用Johansen的特征根轨迹检验方法对协整向量的数量进行检验，即对协整关系进行检验，具体的协整检验结果详见表4。

表4 Johansen协整检验结果

通过上表可见似然比迹检验的结果显示在5%的显著水平上拒绝了没有、最多一个和最多两个的协整关系假设，即变量M2、P和Y存在着长期的均衡关系。

（五）格兰杰 （Granger）因果关系检验

协整检验结果表明，中国货币供给、粮食价格和农民收入三者之间具备长期稳定的均衡关系，但此种均衡是否表现为因果相关性尚需验证。于是本研究选取了Engle和Granger的因果关系检验方法对上述均衡关系进行了检验。该因果关系检验基于条件概率进行检验，常用于分析变量的因果相关性。学者们对Granger因果关系检验进行了概念定义：当 ｛yt｝和 ｛xt｝两序列在统计上均体现为平稳时，使用x和y共同的过去值展开预测所产生的误差，要小于仅仅单纯使用y的过去值展开预测所产生的误差，即：

那么称x是y的格兰杰 （Granger）原因。即x的存在利于对y的预测，即若将变量x作为独立变量放置于变量y的自回归方程中，那么自回归方程的解释力将可能因为x的加入而提高。检验结果如表5。

表5 Granger因果检验结果

从表5可以看出，在10%的显著水平下：①粮食价格和农民收入均不是货币供给的Granger原因；②货币供给和农民收入都能引起粮食价格的变动，而货币供给的影响相对更大；③粮食价格对农民收入的影响非常显著，而货币供给对农民收入的影响较小。

（六）脉冲响应函数分析

前文中提到，因为VAR模型为非理论性的模型，因此常用脉冲响应函数方法进行模型分析。该函数描述当在扰动项上增加约等于标准差的冲击时，会对内生性变量的当前数值以及未来数值产生怎样的影响。对于某一变量的冲击会影响该变量本身，同时由于VAR模型的存在，还会借助其动态结构在其他全部内生性变量间进行传递。本文借助估计VAR模型的脉冲响应函数确定货币供给、粮食价格和农民收入相互之间冲击的时间轨迹，响应时间设定为30期，脉冲响应结果见图1。

图1 脉冲响应函数曲线

在图1中，从左至右分别是对粮食价格 （P）、货币供给 （M2）和农民收入 （Y）模拟的脉冲响应分析结果，其中横轴用来说明冲击作用的响应年数，纵轴用来表明各个变量所产生变化的百分比情况。由图1可得，在长期，粮食价格、货币供给和农民收入模拟的脉冲响应分析结果相似，均是呈现出逐渐收敛的周期性变化特征，周期约为12年。

表6 M2、P和Y的预测方差分解结果

三者模拟的脉冲响应分析结果的差异集中表现在短期五年内：

（1）对于粮食价格的冲击，在滞后一期时，粮食价格自身的冲击最为明显，达到其最大值9.33%但从滞后二期开始，粮食价格的自身冲击影响急速减少、货币供给和农民收入的影响迅速上升，后两者分别在滞后二期、三期达到最大值10.81%和7.8%；在滞后四期粮食价格的自身冲击影响由正转负，并在滞后六期达到最小值－3.95%；在滞后六期。货币供给和农民收入对粮食价格的冲击效应也同时有正转负，并在滞后八期同时达到最小值，分别为－6.46%和－4.64%。

（2）对于货币供给的冲击，与Granger因果检验结果对应，粮食价格和农民收入的影响均相对较小，最值均是由货币供给自身的冲击在第一期和第八期达到，分别为6.28%和－3.32%。

（3）对于农民收入的冲击，造成其最显著变化的冲击来自于货币供给，最值分别来自于货币供给在滞后3期和8期带来的5.90%和－3.62%。粮食价格冲击带来的正负效应略小于农民收入的自身冲击，但在时间上要快一期。

（七）方差分解

脉冲响应函数主要分析系统对某一变量的所产生的冲击效果，而与此不同，方差分解主要是把系统的均方误差进行分解，分析各变量冲击各自的贡献度。通过分解，对每一变量冲击的贡献在总贡献中所占的比值进行计算，从而测算出单个重要程度。为确定货币供给、粮食价格和农民收入之间相互影响的程度，本文进一步利用方差分解考察三者之间的互相关系，取滞后期为20，方差分解结果见表6。

由表可以看出，随着预测期的推移，①货币供给的预测方差中由货币供给的自身扰动所引起的部分占主体地位，从第一期100%快速下降到第七期的67.27%之后，缓慢下降并趋于稳定，而粮食价格扰动所引起的部分一直稳定在11%上下，农民收入扰动引起部分的增加量则由0%快速上升到第四期的19.15%后，缓慢上升并趋于稳定；②在粮食价格的预测方差中，货币供给对此的贡献率在经历了一期的时滞之后，迅速上升，并稳定在54.50%上下波动，而粮食价格对自身下一年的变化的贡献率非常大，从第二年开始迅速减少，并最终稳定在20%左右；③在农民收入的预测方差中，粮食价格的贡献率相对较少，仅占17%左右，货币供给的共享率相对较高，从第一期的10.30%快速上升到第三期的45.72%后稳定在52%左右，粮食价格自身扰动在第一期十分明显，后稳定在30%左右。

四、结论与政策建议

本文借助VAR模型、格兰杰Granger因果关系检验、协整检验、脉冲响应函数以及方差分解方法对我国1990～2014年货币供给冲击、粮食价格与农民收入之间的内在关系进行了实证研究。研究结果表明，尽管我国货币供给冲击、粮食价格与农民收入都不具有平稳性，但三者在统计上是存在着长期的稳定关系。具体而言有以下几个特征：①货币供给对粮食价格的作用显著，但对农民收入的影响不大，粮食价格对农民收入的影响显著，农民收入对粮食价格有一定的作用，但不显著；②在长期，粮食价格、货币供给和农民收入模拟的脉冲响应分析结果相似，均是呈现出逐渐收敛的周期性变化特征，周期约为12年，粮食价格在冲击后的前二年正向效应明显，但从总体看货币供给的冲击对三个变量影响幅最大；③各变量变动方差的解释构成变化主要集中在前6期，6期之后趋于稳定，但均是以货币供给变动解释为主，均超过了50%，农民收入的变动解释略高于粮食价格。

［1］Schuh G E.The exchange rate and US agriculture［J］.American Journal of Agricultural Economics，1974，56（1）：1－13.

［2］Lapp JS.Relative agricultural prices and monetary policy［J］.American Journal of Agricultural Economics，1990，72（3）：622－630.

［3］卜永祥.流动性过剩的特征、成因及调控，经济学动态 ［J］.2007（3）：11－17.

［4］鲁明威.我国货币供给对农产品价格波动的影响研究［D］.新疆财经大学，2013.

［5］邓宏波.货币供给冲击、通货膨胀预期与农产品价格波动 ［D］.湖南大学，2011.

［6］凌一楠.货币供给、通胀预期对我国农产品价格波动的传递效应研究 ［D］.西南大学，2015.

［7］蔡风景，李元，王慧敏.我国货币政策对农产品价格的传导研究 ［J］.统计与决策，2009（9）：103－105.

［8］马龙，刘澜飚.货币供给冲击是影响我国农产品价格上涨的重要原因吗 ［J］.经济学动态，2010（09）：15－20.

［9］Engle R F，Granger CW J.Co－integration and error correction：representation， estimation，and testing［J］.Econometrica：journal of the Econometric Society，1987：251－276.

［10］Lütkepohl H.Asymptotic distributions of impulse response functions and forecast error variance decompositions of vector autoregressive models［J］.The review of economics and statistics，1990：116－125.

Study on Interaction between Money Supply Shock，Grain Prices and Farmers’Income

BAO Xu－hang
（School of Economics and Management，Beijing Jiaotong University，Beijing 100044）

This paper analyzes the interaction among money supply，grain price and farmers’income by using VAR model and China macro data from 1990 to 2014.The results show that：①The effect of money supply on grain price is significant，but the effect on farmers’income is not significant，and the effect of grain prices on farmers’income is significant，and farmers’income has a certain effect on grain price，but not significant；②In the long run，the interaction among grain price，money supply and farmer’s income shows a cyclical change characterized by a gradual convergence with the period of about12 years，and the positive effect of grain price is obvious in the short term，but the impact of money on the three variables is largest on the whole；③The explanations of each variable variance are mainly concentrated in the short term，and are mainly relevant to the change of money supply，and the explanation of farmers’income change is slightly higher than that of the grain price.

money supply；grain price；farmer’s income；VAR model

F323.8；F326.11；F822.2

A

2096－4315（2017）02－0026－07

2017－08－20

包许航 （1980—），男，河北保定人，北京交通大学经济管理学院博士研究生，研究方向为金融理论与政策。

（责任编辑：罗蕾）