您好, 访客   登录/注册

农产品价格与通货膨胀的关系

来源:用户上传      作者:

  摘 要:2010年以来,国内粮、肉、蛋、菜等农产品价格不断上涨,有些学者认为农产品价格上涨可能导致新一轮通货膨胀,也有学者认为农产品价格上涨不是通货膨胀的主要原因,还有学者认为农产品价格与通货膨胀没有必然的联系。农产品价格与通货膨胀之间究竟有什么关系呢?本文将根据2002-2010年的相关数据,通过建立数学模型阐明两者的关系。结果表明,农产品价格上涨并不构成通货膨胀的主要动因。最后,本文将根据结果提出相关的政策建议。
  关键词:农产品价格 通货膨胀 实证分析
  
  一、引言
  长期以来,我国有“一粮带百价”的说法,即粮食价格决定价格总水平走势,乃至是出现通货膨胀的主要因素。2010 年以来,国内粮、肉、蛋、菜等农产品价格不断上涨,媒体开始炒作粮食价格上涨可能导致新一轮通胀。自2009年一季度以来全国农产品生产价格指数持续走高,农产品价格突飞猛进。同时伴随着农产品价格的飞涨,CPI也持续走高,2011年第一季度四个月均超过了3%的警戒线。
  国内在农产品价格与通货膨胀间关系的问题上产生过许多次大讨论,基本上形成了两者有必然联系和无必然联系两大对立派。这些研究很大程度上深化了对我国农产品价格和通货膨胀之间关系的认识,但是许多研究没有考虑到通货膨胀预期对通货膨胀的影响。而且所采取的数据样本比较小,并且当模型中存在滞后项时数据样本将会有所损失。本文将通过建立数学模型阐明农产品价格和通货膨胀之间的关系,同时考虑了通胀预期因素的影响。
  二、实证分析
  本文选取2002年第一季度至2010年第四季度的居民消费价格指数(CPI)和农产品生产价格指数这组数据,两组数据均为季度同比数据。其中农产品价格采用国家统计局编制的农产品生产价格指数来表示,以居民消费价格指数(CPI)来表示通货膨胀程度。为了便于进行比较,将CPI月度数据调整为季度数据。数据来自《新中国五十年统计资料汇编》、中经网数据库、证券之星及国家统计局官方网站。
  首先运用计量软件Eviews做出这两组数据的散点图(见图1)和X、Y的线形(见图2)。
  通过图一可以看出,居民消费价格指数与农产品生产价格指数之间具有一定的关系,但根据图二的线性图看出X、Y都是波动增长的,但变动的速率有所变动,所以建立如下模型:
  Ln(Yt)=β0+β1*ln(Xt)+εt(1)
  其中,Yt 表示居民消费价格指数,Xt 表示农产品生产价格指数,β0是常数,β1 是回归系数,εt 表示随机误差。
  运用OLS方法进行回归分析,结果如下:
  Ln(Yt)=3.228067 + 0.300047ln(Xt)(2)
  (0.090283)(0.01935)
  t= (35.75509) (15.50621)
  R2=0.876112 F=240.4425 n=36 DW=0.950403
  R2为0.876112,表明模型对样本的拟合效果比较好,F检验值为0.0000,回归方程高度显著,DW=0.950403,按照n=36,一个解释变量模型,5%的显著水平,查DW统计表,du=1.411和d1=1.525,根据DW检验法则残差序列存在自相关。因此需要对模型进行修改。
  在本模型中产生自相关的原因有多种,主要通过考虑以下因素对模型进行了修改:
  (1)通货膨胀预期的影响,即 t季度的居民消费价格指数会受到上季度居民消费价格指数的影响。
  (2)经济系统的惯性,在经济高涨时期,较高的经济增长率会持续一段时间,使得农产品生产价格具有持续性。
  (3)数据处理造成的相关。在本模型中,CPI数据是通过月度数据调整为季度数据,由于采用了加合处理,修匀了月度数据,使季度数据具有平滑性,这种平滑性可能产生自相关。
  经过对上述的考虑,将上述模型做出如下修改:
  ln (Yt)- ρ*ln(Yt-1) =β0(1-ρ)+β1【ln (Xt)- ρln(Xt-1)】+εt (3)
  其中,Yt 代表居民消费价格指数,Yt- 1代表前一期的居民消费价格指数,Xt表示农产品生产价格指数,Xt-1代表前一期的农产品生产价格指数,ρ代表t年的居民消费价格指数对上季度居民消费价格指数的依赖程度,εt 表示随机误差。
  使用et进行滞后一期的自回归,在Eviews命令栏中输入ls e e(-1)可得回归方程:
  Êt=0.499534Et-1
  则ρ=0.49953,将ρ带入(3)模型,运用OLS方法重新估计模型得到:
  Yt*=1.664176+0.263815Xt* (4)
  Se=(0.05757)(0.025155)
  T=(28.90681)(10.48765)
  R2 =0.769216 F=109.9908 DW=1.950314
  其中,Yt*= ln (Yt)- 0.499534*ln(Yt-1),Xt*= ln (Xt)- 0.499534ln(Xt-1)
  从回归结果来看,修改后的模型的DW为1.950314,经过调整后的样本容量为35,在5%的显著性水平下,DL=1.402,DU=1.519,DU


转载注明来源:https://www.xzbu.com/2/view-363560.htm