本文摘要：內容提要：對小宗農產品價格波動影響因素的分析，旨在消除價格波動造成的負面影響。本文以大蒜為例，通過使用MSVAR模型，論證氣象因素、生產成本和出口量對大蒜價格波動的非線性關系。研究發現：大蒜價格與其影響因素之間的動態關系在不同區制中存在明顯的異質性。在大
內容提要：對小宗農產品價格波動影響因素的分析，旨在消除價格波動造成的負面影響。本文以大蒜為例，通過使用MSVAR模型，論證氣象因素、生產成本和出口量對大蒜價格波動的非線性關系。研究發現：大蒜價格與其影響因素之間的動態關系在不同區制中存在明顯的異質性。在大蒜價格波動劇烈區制中，大蒜自身價格、生長期氣溫、貨幣供給量是持續推動價格上升的主要動力;而生長期降水量、生長期日照時間、出口量、利率和生產價格指數的增加則會刺激價格下降。研究進一步從優化對中間環節的調控、規范大蒜電子交易市場、完善全國性的大蒜信息平臺等方面提出優化小宗農產品價格調控的政策建議。
關鍵詞：小宗農產品大蒜價格貨幣流動性氣象影響
長期以來，農產品價格波動一直是學術界關注的焦點問題之一，但在過去很長時間中，對農產品價格波動的關注更多地集中在糧食、肉類等大宗農產品方面，而對小宗農產品價格波動的關注和重視相對不足。小宗農產品雖然不像大宗農產品那樣具有戰略性的重要地位，但其價格大起大落所帶來的影響仍然是值得關注的。無論是大蒜，還是綠豆，或是生姜，都具有耐儲藏特征，這一特征與供需基本面因素相疊加，成為導致價格異常波動的關鍵。本文聚焦大蒜，以其為例，探尋導致其價格波動的關鍵影響因素及小宗農產品價格波動規律，以期為政府制定和實施調控政策提供決策參考。
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一、相關研究文獻評述
在農產品價格領域，學術界相對而言更關心糧食等大宗農產品，雖然近年來國內學者對小宗農產品價格波動的研究數量有所增加，但相對于大宗農產品而言，關于此方面研究仍然顯得較為小眾。在研究對象上，國內學者關注的小宗農產品主要集中在大蒜、綠豆和生姜等。其中一類研究重點關注價格波動的特征，如姚升等(2012)使用ARCH類模型的分析提出：大蒜價格的波動具有顯著的集聚性和非對稱性;邱書欽(2013)研究發現：大蒜價格波動具有一定的周期性和趨勢性。另一類重點研究導致小宗農產品價格波動的起因，此類研究重點關注的因素包括：
(1)農戶生產決策對價格彈性的影響。如姚升等(2013)使用國內大蒜主產區微觀面板數據的分析發現，大蒜供給的長期價格彈性影響力度偏弱，農戶對大蒜價格變化的反應較為遲鈍，其當期生產決策受前期生產決策的影響較大，且具有較明顯的滯后性，很難及時調整到位。(2)不同市場間的價格波動溢出。如姚升等(2013)研究發現：國內大蒜現貨市場與電子交易市場之間既存在著單項的波動溢出效應，也存在著雙向的波動溢出效應，電子交易市場向現貨市場的波動溢出效應要強于現貨市場向電子交易市場的波動溢出效應，兩個市場間的波動溢出效應主要是由電子交易市場向現貨市場的溢出。
(3)貨幣流動性。如李京棟、李先德(2018)分析貨幣流動性對大蒜和綠豆兩種小宗農產品價格波動的影響，提出貨幣流動性對上述兩種小宗農產品價格存在著顯著的拉動作用，且影響的時變性較顯著。(4)氣象因素。如李京棟、張吉國(2015)在分析大蒜價格波動的過程中引入了氣象變量，研究發現氣溫變動對大蒜價格的影響存在滯后性，且影響程度較小;但他們在研究中使用的是銷售期氣溫而非生長期氣溫，此外，也沒有將降水量和日照時間納入方程。因此，所得結論存在一定的商榷性。
(5)投機因素。劉國棟等(2018)認為，大蒜等農產品價格中存在嚴重的周期性投機泡沫問題。(6)供給因素。劉哲(2018)研究發現，與大宗農產品市場相比,小宗農產品由于價格需求彈性小,市場供給變化更容易造成價格波動。本文主要創新之處在于兩方面：一是從耐儲藏特征的角度出發，討論小宗農產品價格波動的主要影響因素;二是使用Markov區制轉換VAR模型捕捉影響因素與價格波動之間的非線性動態關系。
二、小宗農產品價格波動特征及其影響因素的理論分析
本文討論的小宗農產品為具有耐儲藏特征的小宗農產品。這類小宗農產品本身較其他生鮮產品有著更長存儲期的生物屬性，而在現代科技的輔助下更進一步延長了存儲時間。例如，大蒜在冷庫中一般可以存儲近一年的時間，而在經過輻射后，其存儲時間可以延長至兩年左右。具有耐儲藏特征的小宗農產品價格波動機理與其他農產品存在顯著的不同：
首先，大蒜的種植周期較長，上年秋天播種，來年夏天收獲，時間跨度接近一年;其次，收獲的大蒜在常溫中無法長期保存，必須存儲于冷庫;最后，從事大蒜收儲的主體是中間商，在中間商每年8月份完成收儲后，直至第二年5月，有超過8個月時間控制著國內市場和國外出口的大蒜供給，中間商實際上處于壟斷的地位，具有壟斷勢力，擁有獨立的定價權;這就是為什么最近十多年國內大蒜價格幾次大幅度波動都是從5月開始，結束于6月或者7月的原因之一。在這種情況下，一旦供需出現缺口，中間商基于對價格的預期，通過控制供給的手段，謀取高額利潤。尤其中間商“追漲殺跌”的正反饋交易行為，更會推動形成大蒜“價格—價格”不斷自我強化的正反饋環，導致大蒜價格波動超出其理性的邊界。
與其他農產品一樣，小宗農產品價格的形成由供給和需求決定。從供給的角度，影響其價格波動的因素主要有產量、生產成本、進口等;從需求的角度，影響其價格波動的因素主要有消費需求、加工需求、貨幣需求、出口需求、投機需求等因素。雖然供需兩端影響價格的因素很多，但從我國實際情況看，其中起決定性作用的因素仍然是產量。 進一步分解影響產量的因素，包括技術進步、生長期氣象以及種子、農藥、化肥等各類生產投入要素等。其中，技術進步和各類生產投入要素都屬于短期內相對穩定的因素。縱觀整個大蒜生長期，對產量影響最大的因素是生長期氣象條件。其原因在于大蒜主產區的設施化水平較低，大蒜產量波動在很大程度受生長期氣象條件制約。
氣象因素對農產品價格波動的影響是一個相對容易被忽視的因素。從大蒜生長對氣象條件敏感性的角度，即從溫度、降水量和日照時間三個最基本的氣象因素進行分析。首先，從氣溫看，大蒜雖然是喜陰涼的蔬菜，但如果生長期遭遇低溫霜凍會造成減產;生長期高溫也將會引起大蒜減產，氣溫過高不僅會直接影響大蒜長勢，而且會加劇大蒜病蟲害，從而會降低大蒜幼苗抗寒能力。其次，從降水量看，對于大蒜而言，由于其根系較淺，吸水范圍有限，不是一種耐旱植物。最后，從日照時間看，大蒜屬于長日照植物，長日照是大蒜鱗莖膨大的必要條件，在花芽、鱗莖分化期都需要長日照。只有在經過日照時間逐漸延長、溫度逐漸升高的外界環境中，大蒜才能長成蒜頭。
因此，一方面，由于生長期不利氣象因素會導致大蒜產量減少;另一方面，大蒜在收獲后很快被中間商收購，存儲至冷庫中。由于國內大蒜種植和收儲存在著產區集中、總產量少、存儲冷庫集中的特征，使得中間商具備了信息優勢和壟斷勢力，從而能夠在很大程度上控制市場上的大蒜價格。此時，冷庫中的大蒜對于中間商而言，已演化成為金融工具，在具備消費屬性的同時兼具了金融屬性，中間商購買大蒜的目的不是用來消費，而是用于獲得超額利潤。由此，本文注意到大蒜在具備金融屬性后，可能會較不具備該屬性的農產品更容易受到貨幣政策的影響，如貨幣供應量、利率等，這些因素會與導致大蒜供需失衡的因素疊加，對大蒜市場價格產生影響。
三、小宗農產品價格波動特征及其影響因素的模型構建
本文重點關注四方面內容：
(1)大蒜價格，選擇批發價格作為衡量大蒜價格的變量，同時也是方程的因變量。
(2)生長期氣象因素，選擇氣溫、降水量和日照時間三個變量，使用我國三個最主要大蒜主產區(山東省、河南省和江蘇省)上一年9月至第二年6月的平均值，上述三個主產區是國內最主要的大蒜產區，合計種植面積占中國大蒜種植面積93.3%。其中，山東省是最大的大蒜主產區，種植面積約占中國總量的54%，河南省和江蘇省的大蒜種植面積分別占全國總量的21.4%和17.9%左右。
(3)貨幣政策因素，選擇M2作為衡量貨幣流動性的指標，選擇銀行間7天行業拆借加權平均利率作為利率指標。(4)其他因素。除生長期氣候因素和貨幣政策因素外，還考慮了蔬菜生產價格指數和出口對大蒜價格波動的影響。本文使用的大蒜價格和出口量數據來源于中華人民共和國商務部，使用的M2和銀行間7天行業拆解加權平均利率數據來源于中國人民銀行官方網站，使用的氣溫、降水量和日照時間數據來源于《中國統計年鑒》，使用的蔬菜生產價格指數來自中華人民共和國國家統計局。
本文中所使用樣本數據的類型為月度數據，時間范圍為2004年1月至2019年12月;對需要進行季節調整及平減的變量做了相關處理。由于不同變量之間的關系會受到其他因素的影響而處于動態的變化中。因此，出于對變量之間動態非線性關系的考慮，本文使用馬爾科夫區制轉換VAR模型(MSVAR)論證氣象因素、貨幣政策以及其他因素等與大蒜價格波動之間的關系。
四、耐儲藏小宗農產品價格波動特征及其影響因素的實證分析
(一)MS-VAR模型的確定
基于AIC、HQ、SC準則確定MS-VAR具體模型形式。MSIH(2)-VAR(1)模型的AIC、HQ、SC在6種模型中最小，這意味著該模型的解釋能力相對最優，本文確定該模型為解釋方程。
(二)MSIH(2)-VAR(1)模型回歸結果分析
根據MSIH(2)-VAR(1)模型估計結果，G-price方程在區制1中的標準差小于其在區制2中的標準差，說明區制狀態2時的大蒜價格波動幅度要大于區制狀態1時的波動幅度，本文據此將區制1定義為大蒜價格波動較小時期，將區制2定義為大蒜價格波動較為劇烈時期。
綜合區制狀態轉移概率矩陣和區制特征的信息可知，區制2的各項指標都明顯高于區制1，區制2較區制1更加穩定。一方面，價格維持在區制1中的概率為0.1118，區制1包含有17個樣本，頻率為0.0885，平均持續期為1.13個月，而區制2的概率為0.9138，表現出較高的穩定性，且區制2所包含的樣本數量更多，頻率更高，并且持續期更長，分別為174、0.9115和11.59;另一方面，由區制1向區制2轉移的概率為0.8828，而由區制2向區制1轉移的概率為0.0862。
(三)脈沖響應分析
本文以大蒜價格受到的沖擊為例給定大蒜價格一個標準差的正向沖擊，大蒜價格本身的脈沖響應區制1和區制2中呈現出持續且強烈的正響應，說明大蒜自身價格是其上升的主動力。尤其在區制2中，大蒜價格本身的脈沖響應呈現快速增強態勢，說明在價格波動劇烈時期，大蒜自身價格是推動價格上升的主要動力;而由于大蒜市場價格的形成取決于中間商的預期和采取的交易策略，這也意味著中間商行為是誘發大蒜價格波動的關鍵因素。
給定氣溫一個標準差的正向沖擊，在區制1中，大蒜價格發生負響應并持續縮小，意味著生長期氣溫上升會降低銷售期價格;在區制2中，大蒜價格的脈沖響應表現為正響應，并以較快的速度不斷增強，說明在價格波動劇烈時期，由于生長期氣溫上升造成減產，從而會助推大蒜價格上升。最近十年中，國內幾次較大幅度的大蒜減產均是由于在生長期遭遇持續低溫，或者遭遇“暖冬”所導致，產量的波動進而影響到市場價格波動，說明生長期氣溫是導致大蒜價格劇烈波動的主要因素。給定降水量一個標準差的正向沖擊，大蒜價格變動的脈沖響應在區制1和區制2中均表現出持續減弱的負響應狀態，生長期降水量增加會降低銷售期價格。
給定日照時間一個標準差的正向沖擊，大蒜價格變動的脈沖響應在區制1中為正響應，并隨著時間的推移持續增強，意味著生長期日照時間增加會助推銷售期價格上升;但在區制2中則呈現負響應，意味著在價格波動劇烈期，生長期日照時間增加所帶來的增產會相應降低銷售期大蒜價格。給定出口量一個標準差的正向沖擊，大蒜價格變動的脈沖響應在區制1中出現負響應，但僅持續了6個月，隨后轉為正響應，并快速上升，意味著出口量的增加會抬高大蒜價格;在區制2中，大蒜價格變動的脈沖響應表現出持續的負響應，意味著大蒜出口量的增加會降低國內價格。
其原因可能在于：當大蒜國內價格處于上升趨勢時，出口將相應減少;而當國內價格開始下降的時候，中間商急于拋售，可能會相應增加出口量，但此時整個市場都被降價的恐慌情緒控制，拋售量越多，價格下降也越快。給定貨幣流動性一個標準差的正向沖擊，大蒜價格變動的脈沖響應在區制1和區制2中均為持續的正向響應，且隨著時間的推移不斷增強，證明貨幣供給量的增加將會推動大蒜價格上升;并且區制1中的響應程度要大于區制2。
給定利率一個標準差的正向沖擊，大蒜價格變動的脈沖響應在區制1和區制2中的響應路徑均為持續減弱的負響應。基于大蒜所具有的金融屬性，利率上升可能導致投向大蒜市場的投機資金減少，其價格與利率之間反向關系的存在是可以成立的。給定蔬菜生產價格指數一個標準差的正向沖擊，大蒜價格變動的脈沖響應在區制1中發生正響應;在區制2中，大蒜價格變動的脈沖響應表現為持續下降的負響應。這種情況的出現可能是由于蔬菜生產價格指數上升與產量增加發生同步所導致。
五、結論與政策建議
(一)研究結論
本文使用2004年1月至2019年12月的月度數據，通過建立MSIH(2)-VAR(1)模型，實證分析了氣象因素、貨幣政策及蔬菜生產價格指數和出口量與大蒜價格之間的非線性動態關系，得到如下結論：
(1)大蒜自身價格和生長期日照時間對大蒜價格存在滯后一期的顯著正向影響，而生長期氣溫和利率則對大蒜價格存在滯后一期的顯著負向影響。(2)在樣本期內，大蒜價格波動存在波動較小(區制1)和波動劇烈(區制2)兩個區制，大多數觀測樣本分布在價格波動劇烈的區制內，且區制2較區制1更加穩定。
(3)不同區制中，大蒜價格與其影響因素之間的動態關系存在著明顯的異質性。在大蒜價格波動較小區制中，大蒜自身滯后價格、生長期日照時間、出口量、貨幣供給量的增加會推動價格進一步上漲;而生長期氣溫、生長期降水量、利率和蔬菜生產價格指數的增加會導致價格下降。在大蒜價格波動劇烈區制中，大蒜自身滯后價格、生長期氣溫、貨幣供給量是持續推動價格上升的主要動力;而生長期降水量、生長期日照時間、出口量、利率和蔬菜生產價格指數的增加則會刺激價格下降。
(二)政策建議
1.優化對中間環節的調控。以大蒜存儲商協會為抓手，通過建立權威的監管協會，對大蒜流通中間環節進行優化，改變當前中國大蒜存儲商協會松散、混亂、無序的狀態，引導存儲商有序銷售，做到漲不惜售、跌不拋售，避免出現集中囤貨或者集中拋售的現象。
2.充分發揮氣象對價格的指導作用。重視生長期農業氣象對未來銷售期價格的影響。一方面，通過升級氣象技術裝備，進一步增強對氣象的觀測和預測能力;另一方面，通過加強對歷史氣象數據的分析，進一步完善農業氣象服務水平，優化農業氣象風險識別和研判水平，增強對農業氣象災害的防御能力。
3.規范大蒜電子交易市場。
關注貨幣政策與耐儲存小宗農產品金融屬性之間的關聯。由于大蒜本身需求和交易量的局限性導致其無法進入期貨市場，可以考慮通過規范大蒜電子交易市場的方式，利用現貨和遠期交易的手段，減輕貨幣政策調整對耐儲存小宗農產品價格波動的影響。
4.完善全國性的大蒜信息平臺。
建立全國統一的大蒜信息平臺，有效解決國內目前已有大蒜信息平臺所發布的種植面積、產量、存儲量、氣象等關鍵信息存在的口徑不統一、時效滯后、統計偏誤較大等問題，根治大蒜流通中種植戶、中間商、批發商、加工企業之間的信息不對稱。
參考文獻：
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[6]李京棟，張吉國.中國小品種農產品價格波動特征及其影響因素——基于2005-2014年大蒜價格數據的實證分析[J].湖南農業大學學報(社會科學版),2015(8)：8-15.
作者：姚升
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