经济政策不确定性与农产品价格波动
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摘要
本文通过构建以经济政策不确定性为影响农产品价格的可观测潜在驱动力的因子增广向量自回归(FAVAR)模型,研究2006年1月至2017年9月的经济政策不确定性对中国农产品价格的冲击效应。结果发现:中国主要农产品价格对经济政策不确定性冲击的响应具有显著的实时性、周期性和负向性;其对国内冲击的响应更迅速、更剧烈,对国际冲击的响应弹性也更强。具体而言,粮食价格对经济政策不确定性冲击的响应剧烈,波动持续期较短;油料作物价格对冲击的响应最强,波动持续期最短;畜禽产品价格对冲击的响应最弱,波动持续期最长;棉、糖价格对冲击的响应和波动持续期与其他农产品相比特异性明显。
This article studies the shock effects of economic policy uncertainty on agricultural prices in China from January 2006 to September 2017,by setting the uncertain factors of economic policy as observable potential drivers using a Factor-Augmented Vector Autoregressive( FAVAR) model. The main results are as follows:( 1) The response of Chinese major agricultural product prices to the shock of uncertain economic policies is significantly real-time,periodic,and negative.( 2) The prices response to domestic shocks more rapidly and intensely,while its response to international shocks has stronger elasticity. Specifically,food prices has stronger response to the shocks of uncertain economic policies with shorter duration of fluctuations.The oil crop prices have the strongest response with the shortest duration of fluctuations. Livestock and poultry product prices have the weakest response with the longest duration of fluctuations. The response of cotton and sugar prices are more specific than those of other agricultural products.
This article studies the shock effects of economic policy uncertainty on agricultural prices in China from January 2006 to September 2017,by setting the uncertain factors of economic policy as observable potential drivers using a Factor-Augmented Vector Autoregressive( FAVAR) model. The main results are as follows:( 1) The response of Chinese major agricultural product prices to the shock of uncertain economic policies is significantly real-time,periodic,and negative.( 2) The prices response to domestic shocks more rapidly and intensely,while its response to international shocks has stronger elasticity. Specifically,food prices has stronger response to the shocks of uncertain economic policies with shorter duration of fluctuations.The oil crop prices have the strongest response with the shortest duration of fluctuations. Livestock and poultry product prices have the weakest response with the longest duration of fluctuations. The response of cotton and sugar prices are more specific than those of other agricultural products.
引文
1.Baker S.R,Bloom N,Davis S.J.Measuring economic policy uncertainty.Chicago Booth research paper,2013:13
2.Bernanke B.S,Boivin J,Eliasz P.Measuring the effects of monetary policy:A Factor-Augmented Vector Autoregressive(FAVAR)approach.The Quarterly Journal of Economics,2005,120(1):387~422
3.Sims C.A.Macroeconomics and reality.Econometrica:Journal of the Econometric Societr,1980,48(1):1~48
4.Gohin A,Chantret.The long-run impact of energy on world agricultural markets:the role of macro-economic linkages.Energy Policy,2010,38(1):333~339
5.Esmaeili A,Shokoohi Z.Assessing the effect of oil price on world food prices:application of principal component analysis.Energy Policy,2011,39(2):1022~1025
6.Orden D,Fackler P.L.Identifying monetary impacts on agricultural prices in VAR models.American Journal of Agricultural,1989,71(2):495~502
7.Robertson J.C,Orden D.Monetary impacts on prices in the short and long run:some evidence from New Zealand.American Journal of Agricultural Economics,1990,72(1):160~171
8.Saghaian S.H,Michael R.R,Mary A.M.Monetary impacts and overshooting of agricultural prices in an open economy.Americian Journal of Agricultural Economic,2002,84(1):90~103
9.Awokuse T.O.Export-led growth and the Japanese economy:evidence from VAR and directed acyclic graphs.Applied Economics Letters,2005,12(14):849~858
10.Tang K,Xiong W.Index investment and financialisation of commodities.NBER Working Papers,2010
11.Jackson D.A.Stopping rules in principal components analysis:a comparison of heuristical and statistical approaches.Ecology Society of America,1993,74(8):2204~2214
12.Boivin J,Giannoni M.P,Mihov I.Sticky prices and monetary policy:evidence from disaggregated US data.American Economic Review,2009,99(1):350~384
13.农业部农村经济研究中心分析小组.通货膨胀、农产品价格上涨与市场调控.农业技术经济,2011(1):4~12
14.李国祥.全球农产品价格上涨及其对中国农产品价格的影响.农业展望,2008(7):32~35
15.肖小勇,章胜勇.原油价格与农产品价格的溢出效应研究.农业技术经济,2016(1):90~97
16.王孝松,谢申祥.国际农产品价格如何影响了中国农产品价格?经济研究,2012(3):141~153
17.刘小铭.我国粮食价格与居民消费价格关系研究.经济问题探索,2008(4):37~41
18.陈晓坤,张俊飚,李鹏.我国农产品价格波动与通货膨胀问题研究历史回顾及文献综述---基于国内1978-2012年的文献.中国农业大学学报,2013(4):238~244
19.谭莹,胡洪涛,李大胜.经济政策不确定性对农产品产业链的价格冲击研究,2018(7):80~92
20.李焜,王小华.四万亿投资与中国粮食价格波动.华南农业大学学报(社会科学版),2018(5):82~93
21.徐田华.农产品价格形成机制改革的难点与对策.农业经济问题,2018(7):70~77
22.石自忠,王明利,胡向东.经济政策不确定性与中国畜产品价格波动.中国农村经济,2016(8):42~55
23.苏梽芳,王祥,陈昌楠.中国粮食价格低频波动影响因素研究:基于面板VAR模型.农业技术经济,2012(10):22~30
24.张明,谢家智.成本驱动、外部输入与中国农产品价格上涨.农业技术经济,2012(5):13~19
25.肖皓,刘姝,杨翠红.农产品价格上涨的供给因素分析:基于成本传导能力的视角.农业技术经济,2014(6):80~91
26.辛翔飞,孙致陆,王济民,张怡.国内外粮价倒挂带来的挑战、机遇及对策建议.农业经济问题,2018(3):15~22
27.李光泗,王莉,谢菁菁,钟钰.进口快速增长背景下国内外粮食价格波动传递效应实证研究.农业经济问题,2018(2):94~103
28.顾国达,方晨靓.中国农产品价格波动特征分析---基于国际市场因素影响下的局面转移模型.中国农村经济,2010(6):67~76
29.丁守海.国际粮价波动对我国粮价的影响分析.经济科学,2009(2):60~71
30.王少芬,赵昕东.国际农产品价格波动对国内农产品价格的影响分析.宏观经济研究,2012(9):81~86
31.黄守坤.国家大宗商品对我国农产品价格的波动溢出.宏观经济研究,2015(7):88~95
32.刘艺卓,吕健.人民币汇率变动对我国农产品价格传递效应的实证分析.当代经济科学,2009(3):56~62,126
33.秦臻,倪艳.人民币汇率对农产品价格传递机制的不对称性研究.农业技术经济,2013(1):58~67
34.郑燕.人民币汇率对中国农产品进出口价格动态传递效应研究---基于TVP-VAR模型.国际商务(对外经济贸易大学学报),2018(1):23~37
35.王阿娜.浮动汇率制下农产品价格波动分析.农业经济问题,2012(5):95~100
36.陈丹妮.货币政策、通胀压力和农产品价格.中国软科学,2014(7):185~192
37.温涛,王小华.货币政策对中国农产品价格波动的冲击效应研究.当代经济科学,2014(6):20~29,122~123
38.蔡勋,陶建平.货币流动性是猪肉价格波动的原因吗---基于有向无环图的实证分析.农业技术经济,2017(3):33~41
39.卢锋,彭凯翔.中国粮价与通货膨胀关系(1987-1999).经济学季刊,2002(3):821~836
40.刘霖.农产品价格对通货膨胀影响的经济学分析.农村经济,2009(3):69~71
41.杜两省,周彬,段鹏飞.农产品价格上涨和通货膨胀的互动机制及共同原因.经济理论与经济管理,2012(6):23~33
42.李靓,穆月英,赵亮.国际原油价格、货币政策与农产品价格.国际金融研究,2017(3):87~96
43.杨丽.影响国内农产品价格波动的因素及其趋势分析.现代财经(天津财经大学学报),2011(5):41~47
44.苏应蓉.全球农产品价格波动中金融化因素探析.农业经济问题,2011(6):89~95,112
45.税尚楠.世界农产品价格波动的新态势:动因和趋势探讨.农业经济问题,2008(6):14~19
46.李素琴.中国农产品资本化的分析.经济问题探索,2011(12):1~6
47.罗锋.外部冲击对我国农产品价格波动的影响---基于SVAR模型的实证研究.农业技术经济,2011(10):4~11
48.吴海霞,史恒通,葛岩.预期、投机与中国玉米价格泡沫.农业技术经济,2018(8):86~97
49.赵一夫,王宏磊.基于MSVAR的中美大豆现货价格非线性空间传导特征研究.农业技术经济,2017(10):25~33
50.罗千峰,张利庠.基于B-N分解法的我国生猪价格波动特征研究.农业技术经济,2018(7):93~106
51.谭砚文,关建波.宏观经济因素、消费需求、市场信息与棉花市场价格波动.农业技术经济,2013(8):12~22
*本文采用的经济政策不确定性指数是由美国西北大学Baker、斯坦福大学Bloom和芝加哥大学Davis 3位教授领衔的研究组基于:(1)包含与“经济”、“政策”和“不确定性”等不确定性词条相关的新闻和消息报道指数(中国的新闻报道基于《南华早报》);(2)今后税务代码失效指数;(3)经济预测者的预测差值等3个部分以不同权数进行量化综合的指标作为本文不确定性的代理变量,这使得对不确定性的统计具备了时间上的连续性,应用中的定量性和适用性特征;并且Baker等(2013)对中国经济政策不确定性指数的测算结果进行检验,证明了其测量精度高达95%以上,数据来源:http://www. policyuncertainty. com/
**Bernanke等(2005)为了优化VAR模型(Sims,1980)在设定后出现的“价格之谜”问题以及在增加变量个数后存在的“维数灾难”问题,提出了新的估计模型,“Factor-Augmented Vector Autoregressive”(简写为FAVAR模型),即因子增广的向量自回归模型;由于VAR模型对自由度的消耗过大,因此VAR模型相比于FAVAR模型无法容纳更多的变量进入系统中。与此同时,FAVAR模型在应用的过程中克服了以下问题:(1)避免VAR模型系统中很可能遗漏的重要经济信息;(2)解决了少变量的VAR系统中可容纳指标规模有限,因而所能获得的脉冲响应有限的问题,使某些重要指标的脉冲响应能够获得
*不确定性是一种常态,它指的是由于人们事先无法准确地确定某件事或某个决策将会引发的后果而产生的对结果不可知的心理状态,在经济学中指由于风险的存在使经济参与人对未来的收益或损失状况无法准确了解或知晓的情况。在一般情况下,它复杂且长期存在于不易观测和准确量化的经济环境中,包括“经济的不确定性”和“政策的不确定性”两个方面,如生产成本的变动对农产品微观系统带来的不确定性、宏观经济政策的变动给宏观经济环境内部带来的不确定性、国际贸易活动中的贸易主体的决策改变和贸易过程中的未知情况所带来的不确定性以及货币政策变动给经济环境带来的不确定性等方面
2.Bernanke B.S,Boivin J,Eliasz P.Measuring the effects of monetary policy:A Factor-Augmented Vector Autoregressive(FAVAR)approach.The Quarterly Journal of Economics,2005,120(1):387~422
3.Sims C.A.Macroeconomics and reality.Econometrica:Journal of the Econometric Societr,1980,48(1):1~48
4.Gohin A,Chantret.The long-run impact of energy on world agricultural markets:the role of macro-economic linkages.Energy Policy,2010,38(1):333~339
5.Esmaeili A,Shokoohi Z.Assessing the effect of oil price on world food prices:application of principal component analysis.Energy Policy,2011,39(2):1022~1025
6.Orden D,Fackler P.L.Identifying monetary impacts on agricultural prices in VAR models.American Journal of Agricultural,1989,71(2):495~502
7.Robertson J.C,Orden D.Monetary impacts on prices in the short and long run:some evidence from New Zealand.American Journal of Agricultural Economics,1990,72(1):160~171
8.Saghaian S.H,Michael R.R,Mary A.M.Monetary impacts and overshooting of agricultural prices in an open economy.Americian Journal of Agricultural Economic,2002,84(1):90~103
9.Awokuse T.O.Export-led growth and the Japanese economy:evidence from VAR and directed acyclic graphs.Applied Economics Letters,2005,12(14):849~858
10.Tang K,Xiong W.Index investment and financialisation of commodities.NBER Working Papers,2010
11.Jackson D.A.Stopping rules in principal components analysis:a comparison of heuristical and statistical approaches.Ecology Society of America,1993,74(8):2204~2214
12.Boivin J,Giannoni M.P,Mihov I.Sticky prices and monetary policy:evidence from disaggregated US data.American Economic Review,2009,99(1):350~384
13.农业部农村经济研究中心分析小组.通货膨胀、农产品价格上涨与市场调控.农业技术经济,2011(1):4~12
14.李国祥.全球农产品价格上涨及其对中国农产品价格的影响.农业展望,2008(7):32~35
15.肖小勇,章胜勇.原油价格与农产品价格的溢出效应研究.农业技术经济,2016(1):90~97
16.王孝松,谢申祥.国际农产品价格如何影响了中国农产品价格?经济研究,2012(3):141~153
17.刘小铭.我国粮食价格与居民消费价格关系研究.经济问题探索,2008(4):37~41
18.陈晓坤,张俊飚,李鹏.我国农产品价格波动与通货膨胀问题研究历史回顾及文献综述---基于国内1978-2012年的文献.中国农业大学学报,2013(4):238~244
19.谭莹,胡洪涛,李大胜.经济政策不确定性对农产品产业链的价格冲击研究,2018(7):80~92
20.李焜,王小华.四万亿投资与中国粮食价格波动.华南农业大学学报(社会科学版),2018(5):82~93
21.徐田华.农产品价格形成机制改革的难点与对策.农业经济问题,2018(7):70~77
22.石自忠,王明利,胡向东.经济政策不确定性与中国畜产品价格波动.中国农村经济,2016(8):42~55
23.苏梽芳,王祥,陈昌楠.中国粮食价格低频波动影响因素研究:基于面板VAR模型.农业技术经济,2012(10):22~30
24.张明,谢家智.成本驱动、外部输入与中国农产品价格上涨.农业技术经济,2012(5):13~19
25.肖皓,刘姝,杨翠红.农产品价格上涨的供给因素分析:基于成本传导能力的视角.农业技术经济,2014(6):80~91
26.辛翔飞,孙致陆,王济民,张怡.国内外粮价倒挂带来的挑战、机遇及对策建议.农业经济问题,2018(3):15~22
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28.顾国达,方晨靓.中国农产品价格波动特征分析---基于国际市场因素影响下的局面转移模型.中国农村经济,2010(6):67~76
29.丁守海.国际粮价波动对我国粮价的影响分析.经济科学,2009(2):60~71
30.王少芬,赵昕东.国际农产品价格波动对国内农产品价格的影响分析.宏观经济研究,2012(9):81~86
31.黄守坤.国家大宗商品对我国农产品价格的波动溢出.宏观经济研究,2015(7):88~95
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36.陈丹妮.货币政策、通胀压力和农产品价格.中国软科学,2014(7):185~192
37.温涛,王小华.货币政策对中国农产品价格波动的冲击效应研究.当代经济科学,2014(6):20~29,122~123
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39.卢锋,彭凯翔.中国粮价与通货膨胀关系(1987-1999).经济学季刊,2002(3):821~836
40.刘霖.农产品价格对通货膨胀影响的经济学分析.农村经济,2009(3):69~71
41.杜两省,周彬,段鹏飞.农产品价格上涨和通货膨胀的互动机制及共同原因.经济理论与经济管理,2012(6):23~33
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43.杨丽.影响国内农产品价格波动的因素及其趋势分析.现代财经(天津财经大学学报),2011(5):41~47
44.苏应蓉.全球农产品价格波动中金融化因素探析.农业经济问题,2011(6):89~95,112
45.税尚楠.世界农产品价格波动的新态势:动因和趋势探讨.农业经济问题,2008(6):14~19
46.李素琴.中国农产品资本化的分析.经济问题探索,2011(12):1~6
47.罗锋.外部冲击对我国农产品价格波动的影响---基于SVAR模型的实证研究.农业技术经济,2011(10):4~11
48.吴海霞,史恒通,葛岩.预期、投机与中国玉米价格泡沫.农业技术经济,2018(8):86~97
49.赵一夫,王宏磊.基于MSVAR的中美大豆现货价格非线性空间传导特征研究.农业技术经济,2017(10):25~33
50.罗千峰,张利庠.基于B-N分解法的我国生猪价格波动特征研究.农业技术经济,2018(7):93~106
51.谭砚文,关建波.宏观经济因素、消费需求、市场信息与棉花市场价格波动.农业技术经济,2013(8):12~22
*本文采用的经济政策不确定性指数是由美国西北大学Baker、斯坦福大学Bloom和芝加哥大学Davis 3位教授领衔的研究组基于:(1)包含与“经济”、“政策”和“不确定性”等不确定性词条相关的新闻和消息报道指数(中国的新闻报道基于《南华早报》);(2)今后税务代码失效指数;(3)经济预测者的预测差值等3个部分以不同权数进行量化综合的指标作为本文不确定性的代理变量,这使得对不确定性的统计具备了时间上的连续性,应用中的定量性和适用性特征;并且Baker等(2013)对中国经济政策不确定性指数的测算结果进行检验,证明了其测量精度高达95%以上,数据来源:http://www. policyuncertainty. com/
**Bernanke等(2005)为了优化VAR模型(Sims,1980)在设定后出现的“价格之谜”问题以及在增加变量个数后存在的“维数灾难”问题,提出了新的估计模型,“Factor-Augmented Vector Autoregressive”(简写为FAVAR模型),即因子增广的向量自回归模型;由于VAR模型对自由度的消耗过大,因此VAR模型相比于FAVAR模型无法容纳更多的变量进入系统中。与此同时,FAVAR模型在应用的过程中克服了以下问题:(1)避免VAR模型系统中很可能遗漏的重要经济信息;(2)解决了少变量的VAR系统中可容纳指标规模有限,因而所能获得的脉冲响应有限的问题,使某些重要指标的脉冲响应能够获得
*不确定性是一种常态,它指的是由于人们事先无法准确地确定某件事或某个决策将会引发的后果而产生的对结果不可知的心理状态,在经济学中指由于风险的存在使经济参与人对未来的收益或损失状况无法准确了解或知晓的情况。在一般情况下,它复杂且长期存在于不易观测和准确量化的经济环境中,包括“经济的不确定性”和“政策的不确定性”两个方面,如生产成本的变动对农产品微观系统带来的不确定性、宏观经济政策的变动给宏观经济环境内部带来的不确定性、国际贸易活动中的贸易主体的决策改变和贸易过程中的未知情况所带来的不确定性以及货币政策变动给经济环境带来的不确定性等方面