11国际粮价波动对中国经济的影响.docx

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11国际粮价波动对中国经济的影响

国际粮价波动对中国经济的影响分析及对策

摘要

本文从直接、间接两个方面讨论了国际粮价波动对中国经济的影响，得出了国际粮价波动对我国经济影响的传递机制。

通过分析2002年1月至2010年11月的月度数据，我们考察国际农产品价格是否影响中国农产品价格，应用协整分析方法来检验两个市场的价格是否具有协整关系，分析国际农产品价格与国内农产品机制的传导机制，进而定量分析相关经济指标，分析其对经济的影响。

在控制了其他影响因素的条件下，本文采用VAR模型以及VEC模型证实了国际农产品价格对国内价格具有经济意义上的显著影响，说明了国内外价格变动的高度一致性。

利用Eviews软件进行经济学统计分析，其协整检验表明，国内外农产品市场存在着高度的整合关系；VEC模型的估计结果验证了无论在长期还是短期，国际农产品价格对国内农产品价格都具有格兰杰意义上的因果作用；脉冲响应显示国际农产品价格对国内农产品价格具有较为持久的影响。

在此基础上，我们纳入一系列影响国内农产品价格的变量进行回归分析，在控制了其他影响因素的条件下证实了国际农产品价格对国内价格具有经济意义上的显著影响。

各种农产品的价格对相同产品国际价格的反应程度存在较大差异玉米、大米和大豆价格的国际价格弹性介于0.19到0.33之间，小麦的国际价格弹性为0.05左右，整体食品价格指数的国际价格弹性接近0.4。

国际食品价格指数上涨1%，国内食品价格指数便上涨0.721%，二者的协同程度较高。

从单种农产品价格来看，国内外农产品市场高度整合，对于小麦和大豆来说，国际价格上涨1%，国内价格上涨幅度接近1%；对于玉米和大米来说，国际价格上涨1%，国内价格上涨幅度则分别为1.1%和1.6%。

基于国际农产品价格对我国食品价格的影响分析，我们从国内外共同认可的衡量一个国家经济发展水平的14个指标中选取了CPI（消费者物价指数）、恩格尔系数（Engel'sCoefficient）和农民人均纯收入来对国际农产品价格变动对我国经济的影响做定量分析。

并且对PPI等其他指标做了定性分析。

结果表明：

若国际农产品价格上涨1%，会导致CPI上涨0.245%，2012年的城市和农村的恩格尔系数会在2011年的基础上分别上涨0.23%和0.245%。

最终得到对我国经济的影响。

关键字：

农产品价格市场整合国际价格弹性农产品贸易经济指标

目录

国际粮价变动对我国经济的影响分析及对策1

摘要1

1.问题重述3

2.模型假设3

3.符号说明4

4.问题分析4

5.模型建立与求解5

5.1.问题一5

5.1.1模型建立5

5.1.2模型求解7

5.1.3结果分析10

5.1.3.1对CPI的影响12

5.1.3.2对恩格尔系数的影响13

5.1.3.3对农民人均纯收入的影响13

5.1.3.4对PPI的影响18

5.2.问题二19

6.模型评价与改进21

7.参考文献21

8.附录22

1.问题重述

受美国半个多世纪以来最严重旱灾以及从澳大利亚、俄罗斯、巴西、阿根廷到印度的极端的恶劣天气的影响，全球主要的粮食产区都受到了严重影响。

在这一背景下，最近3个月来，国际市场粮食价格持续暴涨，全球玉米价格上涨了50%，大豆与小麦价格上涨了30%。

目前，联合国粮农组织、世界银行及G20等机构均预警全球可能出现“粮食危机”。

然而，目前中国粮食进口呈现逐年增加的趋势。

据海关总署的最新统计，上半年我国粮食进口达4085万吨，同比增长41.2%，其中玉米、小麦和稻米三大主粮全部实现净进口，增幅均超过200%。

国际粮价波动向国内传导的力度与效应正在加大，国际市场上的价格暴涨，很难不推动国内市场相关行情的随波逐流。

人们担心它会进一步传导到国内，中国CPI可能重新抬头。

请自己搜集资料，回答以下问题：

1.试分析国际粮价波动对中国经济的影响。

2.对我国粮食生产和进出口的策略有什么建议？

2.模型假设

1.不考虑同期其它非农产品价格变动的影响；

2.假设同一年不同批次进出口的价格均不变为年终统计数据；

3.现阶段的粮食政策不发生重大改变；

4.不考虑异常气象灾害对我国粮食生产的影响；

5.假设不存在贸易壁垒；

6.假设农产品生产、运输、交割等过程中存在时滞；

7.假设在粮食价格变化的时候，短期内其它非食品商品的价格不变，且在这个阶段一个人所消费的粮食数量和结构不变。

3.符号说明

符号

说明

中国食品价格指数

中国玉米集贸市场价格

中国小麦集贸市场价格

中国大米集贸市场价格

中国大豆集贸市场价格

国际价格指数

美国2号黄玉米墨西哥湾FOB价格

1号硬红冬小麦墨西哥湾FOB价格

5%破碎率大米曼谷FOB价格

芝加哥交易所2号黄豆现货价格

Future

CME大豆期货价格

4.问题分析

结合相关资料，我们认为这个问题应从两个部分考虑。

一是国际农产品价格上涨的对我国的直接影响即对我国农产品价格的影响，二是国际农产品价格上涨的对我国的间接影响即通过间接途径对我国相关经济指标的影响。

对于直接影响，我们查阅相关资料，运用经济学模型认为这个问题也应从两个部分考虑。

一是对国内农产品价格与国际农产品价格之间是否具有相关关系，经济学中一般进行格兰杰因果关系的检验，主要考察国际、国内农产品市场间的整合关系；第二，如果整合关系存在，那么国际农产品价格是否对国内农产品价格具有经济意义上的显著影响，其在多大程度上影响了国内农产品价格，影响的渠道与机制又是什么。

第一部分的检验主要依据向量自回归原理，而第二部分则要根据以往的研究与现实状况选取影响国内农产品价格的因素，将相关变量纳入计量模型之中。

对于国际农产品价格上涨的对我国的间接影响，我们认为其影响是通过影响我国农产品价格，进而影响我国相关经济指标，最终对我国经济造成影响。

我们通过查阅相关资料，选取了一些公认的经济指标进行分析。

计算出我国农产品价格上升对相关经济指标的影响。

特别是对CPI、恩格尔系数、农民收入等指标做了定量分析。

并且对其它指标做了定性分析。

最终得出我们认为的国际农产品对中国经济的影响传导图。

5.模型建立与求解

5.1.问题一

5.1.1.国内外粮价关系的VEC模型建立

在检验国内农产品价格同国际农产品价格的因果关系，即进行时间序列分析时，只涉及到五对价格变量数据，包括总体食品价格指数和大豆、玉米、大米、小麦这四种农产品价格。

观察图2，我们发现国际农产品价格从2002年开始呈现出显著的增长趋势，而在此之前除个别年份发生过较大波动之外，一直比较平稳。

另外，中国于2001年末入世，此后国内农产品价格同国外农产品之间的相关性会更强，因而我们使用的是2002年1月至2010年11月的月度数据，国内价格来源于各年度的《中国农业统计年鉴》及中国海关总署网，国际价格来源于IMF的主要商品价格数据库。

总体食品价格指数的原始数据为同比和环比数据，我们将其转化为以2005年1月为100的定基数据。

由于农产品贸易和期货市场的信息反映机制，我们预期国内价格同国际价格正相关。

国际农产品期货价格来源于芝加哥商品交易所官方网站，限于数据可获得性，我们仅使用大豆期货价格。

（一）经验分析方法

第一步的时间序列分析同以往的研究所采用的方法相同，我们对国内和国际的总体食品价格指数、玉米、小麦、大米、大豆等四种粮食价格进行协整和误差修正分析。

首先检验每组时间序列数据是否存在协整关系，若协整关系存在，则表明两种价格存在长期均衡关系并至少有一组因果关系，可使用向量误差修正（VEC）模型分析两种价格间格兰杰意义上的因果关系走向。

VEC模型的表达式如下：

（1）

（2）

其中p表示粮食价格，E为滞后一期的误差修正项，Δ表示一阶差分，x=g，c，w，r，s分别表示总体食品、玉米、小麦、大米和大豆，t表示时期，l和k表示滞后阶数，上标c和f分别代表国内和国际，

为估计方程的残差项。

和

为系数，若

显著，则表明国际农产品价格在长期对国内农产品价格具有格兰杰意义上的因果关系；若

显著，则表明国内农产品价格在长期对国际农产品价格具有格兰杰意义上的因果关系。

若至少有一个

显著，则表示国际农产品价格在短期会影响内农产品价格；若至少有一个

显著，意味着国内农产品价格在短期会影响国际农产品价格。

在估计过程中，为了剔除不显著的滞后项，可以先用协整方差求出残差，再把滞后一期的残差作为E，然后估计联立方程

（1）、

（2），根据step回归程序逐步剔除不显著的滞后项。

在进行计量分析时，基于现实意义和统计上的要求，上述因素会由各个具体的变量来表示，计量模型为：

（4）

我们将用普通最小二乘法对（4）式进行估计。

被解释变量为国内农产品价格，由于时间序列数据很可能是非平稳的，因此在回归时将使用价格的变动（一阶差分）为被解释变量。

为国际农产品价格，x表示具体的食品种类。

为影响国内农产品价格的其他各因素，考虑到国际价格的传递滞后期大约为一个月，所以

为滞后1期数据。

其他各因素对国内农产品价格的影响也会存在滞后性，因此控制变量

为滞后

期的数据，

根据已有的文献和经济的实际运行状况确定。

为常数项，

、

为待估计系数，

为残差项。

5.1.2.国内外粮价关系的VEC模型的求解

（一）国际农产品市场同国内农产品市场的整合关系

我们首先检验价格数据的平稳性，如果各组价格序列不平稳但同阶单整，则可利用协整检验来考察国内外农产品价格之间的长期关系。

随后可以用VEC模型来考察价格之间的长期关系走向和短期影响关系，并计算出协整向量。

用Eviews软件对数据进行ADF检验和协整，其结果为：

表1：

ADF检验结果

变量

水平值

检验形式

（C,t,1）

（C,t,0）

（C,t,2）

（C,t,12）

ADF统计量

-2.41

2.03

-0.72

-1.35

一阶差分

检验形式

（C,0,12）

（C,0,0）

（C,0,1）

（C,0,11）

ADF统计量

-2.61

-9.64

-11.5

-1.92

变量

水平值

检验形式

（C,t,1）

（C,t,1）

（C,t,1）

（C,t,1）

ADF统计量

-2.9

-2.36

-2.43

-2.58

一阶差分

检验形式

（C,0,0）

（C,0,0）

（C,0,0）

（C,0,0）

ADF统计量

-12.9

-7.98

-7.75

-3.84

注：

检验形式（C，t，P）中的字母分别代表有无常数项、有无时间趋势项和滞后阶数。

表2：

协整检验结果

特征值

迹统计量

5%临界值

最大特征值统计量

5%临界值

食品

0.16

18.78

15.49

18.34

14.26

玉米

0.07

7.19

3.84

7.19

3.84

小麦

0.06

6.42

3.84

6.42

3.84

大米

0.05

5.58

3.84

5.58

3.84

大豆

0.16

19.55

15.49

18.2

14.26

由表1可见，无论是国内农产品价格，还是国际农产品价格，以及国内外总体的食品价格指数，均为非平稳序列，但这些序列的一阶差分均是平稳的，因此对于每一对价格（或价格指数），均可以进行协整检验。

表2显示了协整检验的结果。

给定序列间不存在协整关系的原假设，对于5对价格序列，无论是迹统计量，还是最大特征值统计量，均大于5%的临界值，因此原假设都被拒绝。

这就验证了各种农产品的国内外价格间存在协整关系，即国内外农产品市场具有长期的整合关系。

为了考察国内外价格整合程度并验证短期整合关系，我们用Eviews对国内外价格进行VEC估计，其结果为：

表3：

国内外农产品价格的VEC估计

食品

玉米

小麦

大米

大豆

国内价格

国际价格

国内价格

国际价格

国内价格

国际价格

国内价格

国际价格

国内价格

国际价格

协整向量

[1,-0.721]

[1,-1.117]

[1,-0.977]

[1,-1.582]

[1,-0.968]

误差修正项

0.194

-0.056

0.037

-0.064

0.03

-0.033

0.094

-0.032

0.153

-0.057

-3.002

-1.098

2.164

-1.473

2.21

-0.817

1.616

-1.001

3.028

-0.86

国内滞后1期

系数

-0.307

-0.516

-0.235

t值

-3.412

-4.207

-2.989

国内滞后2期

系数

-0.179

-0.624

-0.237

-0.211

t值

-2.08

-2.121

-2.112

-2.715

国内滞后5期

系数

0.153

-0.194

t值

1.605

-2.118

国内滞后8期

系数

-0.174

t值

-1.846

国内滞后9期

系数

0.15

-0.153

t值

2.226

-1.959

国内滞10期

系数

-0.095

-0.214

t值

-1.831

-2.519

国内滞11期

系数

-0.173

-0.341

t值

-1.677

-3.601

国内滞12期

系数

0.352

-0.163

0.56

0.284

0.525

t值

3.538

-2.081

6.279

2.878

5.667

国际滞后1期

系数

0.526

0.132

0.268

0.706

0.415

t值

4.701

3.148

2.539

5.693

3.473

国际滞后2期

系数

0.308

t值

1.917

国际滞后4期

系数

-0.516

t值

-2.076

国际滞后7期

系数

-0.264

t值

-2.5

国际滞10期

系数

0.211

t值

2.196

国际滞11期

系数

0.259

t值

2.308

国际滞12期

系数

-0.238

-0.073

t值

-1.989

-1.698

本文只报告了t值大于1.6的各项系数。

t值小于1.6的估计系数被认为不显著而未报出。

5.1.3结果分析

由于各对价格序列之间存在协整关系，可以使用具有协整约束的VAR模型，即VEC模型来分析国内外农产品价格的因果走向及影响强度。

我们根据

（1）、

（2）两式进行VEC估计，并使用step回归程序逐步剔除不显著的滞后项，估计结果列于表3之中。

表3中滞后项的估计结果可以反映出国内外价格间短期的相互影响关系。

国内农产品价格明显受到自身滞后项的影响，以大豆为例，第1、2、9、10、11、12期的滞后项均显著影响大豆的国内价格，特别是第12期滞后项，符号为正且t值很大，意味着一年之前的国内大豆价格同当期价格具有正的相关性，表明农产品生产和销售具有很强的周期性。

其他几种价格也呈现出类似的情形。

国际农产品价格的滞后项仅有少量几个显著，表明国际价格对国内价格的短期效应并不明显。

另外，各类农产品国际价格的1期滞后项均显著，国内及国际价格其他各期的滞后项仅有少量显著，表明国内农产品价格在短期对国际农产品价格的影响也十分有限。

表3中的协整向量可以表明国内外农产品市场的整合程度。

从整体食品价格指数来看，协整向量[1，-0.721]表明国际食品价格指数上涨1%，国内食品价格指数便上涨0.721%，二者的协同程度较高。

从单种农产品价格来看，国内外农产品市场高度整合，对于小麦和大豆来说，国际价格上涨1%，国内价格上涨幅度接近1%；对于玉米和大米来说，国际价格上涨1%，国内价格上涨幅度则分别为1.1%和1.6%，这种“超整合状态”一方面说明了国内外价格变动的高度一致性，另一方面，国内价格变动幅度超过国际价格变动幅度也意味着国内农产品价格变动不仅仅由国际价格引起，其影响因素还来自于其他方面。

观察国内农产品价格对国际农产品价格冲击所做出的动态反应，我们用Eviews描绘出相应的脉冲响应函数图。

可以看出，对于整体食品价格来说，当在本期给出国际价格一个标准差的冲击时，对国内食品价格的影响逐步加大，到第6期时影响达到顶峰，此后一直保持在大致相同的水平上。

在玉米市场上，国际价格冲击的影响是先持续上升，到第8期之后下降，第13期之后大幅上升，到22期之后维持在较稳定的水平上。

小麦和大米的国内价格对国际价格冲击的反应则是在24期的范围内持续上升。

大豆市场上对冲击的反应是在第6期达到顶峰，此后有小幅震荡，到第24期时有缓慢下降趋势。

这些状况都表明，国际农产品价格对国内农产品价格具有较为持久的影响。

为了证明了估计结果的稳健性，我们用Eviews进行了敏感性检验。

表4：

敏感性检验：

联立方程回归

被解释变量

食品价格指数

玉米价格

小麦价格

大米价格

大豆价格

解释变量

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

系数

0.423

0.386

0.266

0.231

0.173

0.087

0.279

0.308

0.329

0.19

t值

0.113

0.093

0.062

0.048

0.055

0.038

0.149

0.127

0.067

0.07

Future

系数

0.661

0.656

0.91

0.901

0.761

0.75

1.175

1.17

1.082

1.08

t值

0.054

0.052

0.07

0.069

0.093

0.094

0.132

0.126

0.021

0.023

0.959

0.973

0.964

0.974

0.949

0.982

0.934

0.945

0.95

0.953

0.724

0.718

0.734

0.728

0.524

0.514

0.604

0.594

0.958

0.957

对数似然比

243.8

247.6

218.9

226.5

213

221.7

116.1

115.9

268.9

271.1

注：

、

分别表示国内价格方程和国际价格方程的调整的

表3的分析结果表明，尽管国内农产品价格在长期对国际价格不具有格兰杰意义的因果关系，但在短期会有一定的影响作用。

而且近年来中国参与农产品贸易的程度不断加深，国内农产品价格可能会通过贸易渠道影响国际市场的供求关系从而影响国际价格。

我们选取国际农产品期货价格作为现货价格的工具变量，因为国际大宗商品交易中，期货交易常常会通过信息传递、影响预期等渠道影响现货价格；而国际期货交易对国内集贸市场上的农产品价格影响作用十分有限。

限于数据的可获得性，我们只使用CME大豆期货价格，采用完全信息极大似然法进行联立方程估计，回归结果列于表4之中。

由于工具变量是大豆期货价格，所以大豆的国际价格弹性同最小二乘估计几乎一致。

在工具变量对国际价格的解释力方面，Future的估计系数均显著为正，国际价格方程的拟合程度也较好，但在大豆价格的估计中，拟合程度最好，调整的

达到了0.96。

这样的结果说明了工具变量选取的合理性，并且进一步证明了结果的稳健性。

目前，国内外共同认可的衡量一个国家经济发展水平的14个指标为：

GDP、PPI（生产者物价指数）、CPI（消费者物价指数）、CLI（生活费用指数）、HappinessIndex、基尼系数、恩格尔系数（Engel'sCoefficient）、人均可支配收入、城市化水平、农民人均纯收入、职工平均工资、失业率、物价指数、经济增长率。

基于国际农产品价格对我国食品价格的影响分析，我们从这14个指标中选取了CPI（消费者物价指数）、恩格尔系数（Engel'sCoefficient）和农民人均纯收入来对国际农产品价格变动对我国经济的影响做定量分析。

并且对PPI等其他指标做了定性分析。

5.1.3.1对CPI的影响

消费者物价指数（ConsumerPriceIndex），英文缩写为CPI，是反映与居民生活有关的产品及劳务价格统计出来的物价变动指标，通常作为观察通货膨胀水平的重要指标。

如果消费者物价指数升幅过大，表明通胀已经成为经济不稳定因素，央行会有紧缩货币政策和财政政策的风险，从而造成经济前景不明朗。

一般说来当CPI>3%的增幅时就是通货膨胀；而当CPI>5%的增幅时就是严重的通货膨胀。

CPI是一个滞后性的数据，但它往往是市场经济活动与政府货币政策的一个重要参考指标。

CPI稳定、就业充分及GDP增长往往是最重要的社会经济目标。

CPI的计算公式：

CPI=一组固定商品按当期价格计算的价值/一组固定商品按期期价格计算的价值*100。

其中食品占CPI的34%，娱乐教育文化用品及服务占14%，居住占13%，交通通讯和医疗保健各占10%，衣着占9%，其它占10%。

由上面模型的求解结果可知若国际粮价上涨1%，国内食品价格上涨0.721%，则CPI上涨0.245%。

5.1.3.2对恩格尔系数的影响

1857年，世界著名的德国统计学家恩思特（恩格尔阐明了一个定律：

随着家庭和个人收入增加，收入中用于食品方面的支出比例将逐渐减小，这一定律被称为恩格尔定律，反映这一定律的系数被称为恩格尔系数。

其公式表示为：

　　恩格尔系数（%）=食品支出总额/消费支出总额×100%

恩格尔定律主要表述的是食品支出占总消费支出的比例随收入变化而变化的一定趋势。

揭示了居民收入和食品支出之间的相关关系，用食品支出占消费总支出的比例来说明经济发展、收入增加对生活消费的影响程度。

国际上常常用恩格尔系数来衡量一个国家和地区人民生活水平的状况。

根据联合国粮农组织提出的标准，恩格尔系数在59%以上