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农产品价格波动的通货膨胀效应分析

农产品价格波动的通货膨胀效应分析

庄岩

2012-12-0414:

13:

05   来源:

《农业经济》2012年第7期

  

  摘要:

农产品价格是万价之基,对农产品价格波动的通货膨胀效应研究有利于更好地调控物价水平。

通过利用单方程分析和多方程分析得到了一致的结论:

我国农产品价格波动确实存在通货膨胀效应,即农产品价格上涨可以推动PPI和CPI指数的上涨。

同时发现PPI较CPI对农产品价格波动反应敏感。

反之,CPI是农产品价格上涨的重要影响因素,但PPI不影响农产品价格波动。

  关键词:

农产品价格波动,通货膨胀效应,VAR模型,脉冲响应

  一、引言

  近年来,我国农产品价格呈现出频繁波动的现象。

从粮食作物上涨为主导,到由猪肉价格带动的肉禽蛋,再到大蒜,辣椒,绿豆等过去人们关注不多的杂粮以及调味品的价格在短时间内的非常规上涨,几乎呈现大宗农产品到小宗农产品价格轮番上涨的态势。

  农产品是关系人民生活的重要商品,其价格波动对通货膨胀以及宏观经济会产生的重要影响。

Gamed(1989)认为,大宗商品的价格是通货膨胀的先行指标,因为期货市场的存在使得大宗商品交易效率提高,其价格的变动能够灵活地反映经济的变化。

从上世纪90年代以来,农产品价格波动与通货膨胀之间的关系成为国内学术界和决策层共同关注的一个焦点。

温桂芳(1995)提出了认真研究农业、农价与通货膨胀的关系的重要意义。

王秀清等{2007)运用投入产出法计算了农产品价格上涨对国民经济其他部门的波及效应,同时发现20世纪80-90年代中期农产品价格上涨对其他部门价格上涨有传导作用。

然而,也有学者持有不同观点。

卢锋、彭凯翔(2002)采用Granger检验方法对1987-1999年中国粮食价格与消费价格指数的关系进行实证分析,得出了通货膨胀是粮食价格波动原因的结论,同时提出来了通货膨胀主要通过改变农户存粮行为来影响真实粮价。

此外,李敬辉(2005)利用向量自回归模型,赵留彦(2007)运用二元GAPRCH模型也得出了通货膨胀引发农产品价格上涨这一论断。

赵国庆等(2008)利用1953-2003年的年度粮食价格指数与消费价格指数的相关数据,得出了粮食价格波动与通货膨胀之间存在互为因果关系的结论。

  二、农产品价格波动的通货膨胀效应

  从理论角度看,农产品价格波动会产生会通货膨胀效应。

(见图1)具体地讲,农产品即是人民生活的基本物质,又是工业生产的基本资料。

如果农产品价格上涨,在短期内会直接影响到与农产品密切相关的产业,包括几乎全部的食品产业以及餐饮业的成本上升,导致CPI和PPI的波动。

随着时间的推移,以农产品为原材料的工业企业成本明显增加,销售量减少,销售收入锐减,投资规模下降。

同时由于食品价格上涨,增加人们的生存成本和企业的生产成本,从而影响居民的消费水平,最终也可能影响产生水平。

因此,农产品价格上涨会导致生产产品和生活用品的价格上涨,增加企业的生产成本以及居民的生活成本,进而影响企业的投资规模和居民的消费水平而影响总产出。

反之亦然。

这就是农产品价格波动的通货膨胀效应。

  图1农产品价格波动的通货膨胀效应

  三、农产品价格波动与通货膨胀关系的实证分析

  为了验证农产品价格波动的通货膨胀效应,我们采用选取农产品批发价格指数来反映农产品价格,记为API。

用农产品价格的正/负变动率来表示农产品价格波动,记为NPI。

  3.1数据来源及数据处理

  实证分析中所用数据来源于《中国经济景气月报》,其中API,NPI的原始数据是季度数据,而CPI,PPI的原始数据为月度数据,利用统计分析软件,将月度数据转换为季度数据,从而得到从2001年第一季度到2011年第一季度的时序数据。

  为了剔除序列中隐含的季节性因素,我们将以上数据进行季节调整。

为了克服异方差,将API、PPI和CPI进行了对数处理,分别以LAPI、LPPI和LCPI表示。

然后验证数据的平稳性,对所有数据进行了单位根检验。

ADF检验结果表明,在1%的显著性水平上,LAPI,NPI是平稳序列I(0),而LCPI,LPPI是一阶单整序列

(1)。

因此,为了考察数据之间的协整关系,将一阶单整序列进行一阶差分,得到DCPI和DPPI序列,进行差分后的序列均是平稳序列I(0)。

  3.2实证分析

  首先对序列进行单方程分析,逐一检验农产品价格及其变动对PPI和CP1的影响情况,同时验证LAPI、NPI与PPI和CPI之间是否存在格兰杰因果关系。

其次对农产品价格、PPI和CPI进行多方程分析,从而证明三者之间动态变动的关系。

  3.2.1单方程分析

  建立自回归分布滞后模型(ADL),结果表明,DPPI分别与LAPI和NPI具有正相关关系。

(见表1)表1分为两部分,左侧说明LAPI及其滞后一期和两期对DPPI和DCPI的影响情况,右侧代表NPI及其滞后一期和两期对DPPI和DCPI的影响情况。

结果表明,LAPI(-1)对DPPI在5%的显著性水平下具有正相关关系,影响系数为1.516。

但对DCPI没有体现出显著相关关系。

同时NPI对DPPI(-1)在1%的显著性水平下具有正向影响,程度为0.009。

另外,NPI(-2)对DCPI在5%的显著性水平下具有正向影响,影响程度为0.031。

  表1PPI,CPI与农产品价格的关系

  注:

*表示在1%的显著水平下,**表示在5%的显著水平下,***表示在10%的显著水平下。

括号中的数据是t统计量。

  格兰杰因果检验结果表明农产品价格与PPI和CPI有着显著而重要的关系。

(见表2)LAPI和NPI分别在5%和1%的显著性水平下是DPPI和DCPI的格兰杰原因,同时DCPI也是LAPI的格兰杰原因,DPPI是DCPI的格兰杰原因。

  表2格兰杰因果检验

  3.2.2多方程分析

  为了进一步分析农产品价格波动与CPI和PPI之间的动态关系,我们构建一个3维向量自回归模型(VAR模型)。

根据AIC准则和SC准则,最终确定VAR模型滞后期为2。

VAR

(2)模型的拟合优度为Q89,AIC值为-13.5907,SC值为-126857,表明拟合效果较好。

同时,通过计算模型AR特征多项式,发现特征多项式的根的倒数全部在单位圆内,因此表明VAR

(2)稳定。

其具体表达式如下:

  根据VAR

(2)模型我们看到,LAPI的滞后一期对DPPI和DCPI的影响程度分别是0.98和0.15,说明农产品价格变动会对物价水平产生正面影响,其对PPI的影响大于对CPI的影响。

LAPI的滞后二期对DPPI和DCPI的影响分别是-0.47和-0.08,这说明如果前期农产品价格上涨可能会在短期内带动供给的临时增加或者政府调控的干预,从而对物价水平产生抑制作用。

同时也可以看出PPI对农产品的价格弹性要大于CPI对农产品的价格弹性。

  此外,农产品价格波动主要受到前一期零售物价指数和农产品价格自身的影响,其中DCPI和LAPI的滞后一期对LAPI的影响程度分别是1.69和1.06,说明通货膨胀对农产品价格上涨具有显著推动作用。

  根据VAR

(2)模型,可以得到DPPI和DCPI对一单位的农产品价格波动的脉冲响应图,如图2和图3所示。

图中实线为脉冲响应函数,虚线为正负两倍标准差偏离带。

  图2和图3表明,农产品价格一个单位标准差的正向冲击,首先引起DPPI和IXPI加速,二者均在第二期达到顶峰,DPPI的上升幅度要明显大于IXPI。

然后LAPI对二者影响减弱,DPPI在第三期,DCPI在第四期左右基本回归到O。

此后DPPI在均衡水平小幅波动,而DCPI还经历两次探底后,影响才逐渐消失。

  四、结论

  通过利用单方程分析和多方程分析我们都得到了一致的结论,那就是农产品价格波动确实存在通货膨胀效应,即农产品价格上涨可以推动PPI和CPI指数的上涨。

值得注意的是我们利用季度数据分析得到PPI较CPI对农产品价格波动反应敏感,也就是说农产品价格波动对PPI的影响大于对CPI的影响。

另外,CPI是农产品价格上涨的重要影响因素,但PPI的变动不影响农产品价格。

  参考文献:

  [1]Garner,CommodityPrices:

PolicyTargetOrInformaitonVariable?

Note,JournalofMoney,Credit,andBanking,1989,Vo1121,No141Novl,508~514

  [2]温桂芳农业、农价与治理通货膨胀[J]管理世界1995

(2):

41-48

  [3]王秀清,WeldegebridlHT,ErynerAJ.纵向关联市场间的价格传递[J]经济学,2007(3):

885-898

  [4]卢锋,彭凯翔.中国粮价与通货膨胀关系(1987-1999)[J]经济学季刊2002(4):

821~836

  [5]李敬辉,范志勇.利率调整和通货膨胀预期对大宗商品价格波动的影响[J]经济研究2005(6):

61-68

  [6]赵留彦.通货膨胀预期与粮食价格动态[J]经济科学2007(6):

30-42

  [7]赵国庆于晓华,曾寅初通货膨胀预期与Granger因果性研究[J]数量经济技术经济研究2008(4):

29-40

  基金项目:

教育部人文社科基金项目“普惠金融视角下的我国农村金融体系构建与完善对策研究”(10YJC790338);黑龙江省教育厅人文社科基金项目“黑龙江省农产品价格波动的影响因素及调控研究”(12522076);黑龙江省自然科学基金项目“黑龙江省小额农贷的风险控制研究”(G201002)。

  (作者单位:

哈尔滨商业大学)

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