82 华南农业大学学报 ( 社会科学版 ) 第 2 期发输入型通货膨胀 [12~14] 已有相关文献大多是将国际农产品价格作为影响国内通货膨胀的变量之一, 而缺乏针对国际农产品价格波动向国内通货膨胀传递的专门探讨 ; 而国际农产品价格波动对国内通货膨胀的传递会随着经济金融市场的变化而发生变化,

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绍倩伺郑
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1 2016 年第 2 期 ( 第 15 卷 ) 华南农业大学学报 ( 社会科学版 ) JOURNAL OF SOUTH CHINA AGRICULTURAL UNIVERSITY (SOCIAL SCIENCE EDITION) 国际农产品价格对中国通货膨胀的传递效应刘萍 1 2, 柯杨敏 (1. 中山大学港澳珠江三角洲研究中心, 广东广州 ;2. 华中农业大学经济管理学院, 湖北武汉 ) 摘要 : 针对国际农产品金融化背景下, 国际农产品价格对中国通货膨胀的传递效应动态变化研究的不足, 引入了状态空间模型和 BEKK-GARCH 模型, 基于 2000 年 1 月至 2015 年 1 月的月度数据, 对传递系数的动态变化特征及金融变量对传递系数的影响展开了实证分析结果显示 : 国际农产品金融化背景下, 尤其在 2008 年金融危机以后, 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递系数为正, 且呈现出明显的上升趋势 ; 国际农产品期货价格国际石油价格人民币汇率和国际流动性水平均对传递系数有正向促进作用 ; 国际农产品期货价格国际石油价格和国际流动性水平相互影响, 对传递系数存在 ARCH 型波动溢出效应关键词 : 国际农产品 ; 农产品金融化 ; 通货膨胀 ; 国际石油价格 ; 人民币汇率 ; 农产品期货价格中图分类号 :F323.7 文献标识码 :A 文章编号 : (2016) 一引言随着工业化城镇化进程的不断加快, 我国对国际农产品等要素的需求不断攀升以大宗农产品为例,2008 至 2013 年间, 中国小麦产品玉米产品稻谷产品和大麦产品的进口量分别以年均 % % 47 05% 和 68 42% 的速度增长, 由于基数庞大, 进口量最为典型的大豆增长率相对缓慢, 但也以年均 11 11% 的速度在增长然而近年来, 国际农产品现货市场与农产品期货市场等国际金融市场间的联系日趋紧密, 即使在供求相对关系没有发生较大变动的情况下, 国际农产品现货价格 ( 以下国际农产品价格均指其现货价格 ), 却也出现异常变动 [1], 分别于 2008 年和 2011 年两次出现过山车式的波动, 金融因素对国际农产品价格的影响越来越大, 国际农产品金融化趋势更加明显国际农产品金融化背景下, 国际农产品价格波动向国内通货膨胀的传递效应将发生怎样的变化? 金融因素对该传递效应的影响又如何? 国际农产品价格异动近年来也引起学界的密切关注, 前期研究主要围绕传统因素而非金融因素展开国际农产品价格与全球经济增长的相关性较强, 经济发展所引发的各种需求促使农产品价格上升 [2,3], 而全球耕地面积限制气象灾害频发与人口不断上升形成强烈的矛盾 [4], 供求关系的主导作用成为共识 [5] 后期关注的焦点开始转移到国际农产品金融化因素国际农产品价格异动的同时, 大宗农产品的供求关系并无急剧变动, 全球流动性泛滥美元指数下跌农产品期货市场投机氛围浓厚和生物质能源的发展等因素对国际农产品价格影响却较为明显, 国际农产品金融化趋势显著 [1,6~8] ; 同时, 国际农产品价格冲击对国内经济的影响也备受关注国内外农产品价格在变动趋势上同步, 且存在长期均衡关系 [9,10] ; 通过贸易渠道, 国际农产品价格波动沿着产业链, 推升了各环节的生产成本, 从而对国内农产品价格产生影响 [11], 并与其他诸多因素共同引收稿日期 : DOI: /j.isn 基金项目 : 国家自然科学基金面上项目 ( ) 作者简介 : 刘萍 (1990 ), 女, 湖北荆州人, 中山大学港澳珠江三角洲研究中心博士研究生, 主要研究方向为国际金融 E mail:lp141308@163.com

2 82 华南农业大学学报 ( 社会科学版 ) 第 2 期发输入型通货膨胀 [12~14] 已有相关文献大多是将国际农产品价格作为影响国内通货膨胀的变量之一, 而缺乏针对国际农产品价格波动向国内通货膨胀传递的专门探讨 ; 而国际农产品价格波动对国内通货膨胀的传递会随着经济金融市场的变化而发生变化, 已有文献均对整个研究期间进行统一分析, 在一定程度上默认传递不会发生变化, 这与现实不符 ; 另外在计量方面, 相关文献主要采用 VAR 或 VEC 模型, 本质上仅研究了变量间的均值 ( 一阶矩 ) 关系, 缺乏对不确定性波动 ( 二阶矩 ) 的研究, 这样, 对所选变量的信息利用也就不够充分本文采用状态空间模型 BEKK-GARCH 模型, 基于国际农产品金融化视角, 专门探讨了国际农产品价格波动向中国通货膨胀的传递, 试图回答以下问题 : 国际农产品金融化背景下, 国际农产品价格波动向中国通货膨胀的传递效应及其变化如何? 金融变量对国际农产品价格波动向中国通货膨胀的传递效应的影响又如何? 二研究方法与数据 ( 一 ) 研究方法本文涉及到的模型有两个, 状态空间模型和 BEKK-GARCH 模型其中状态空间模型用于研究国际农产品价格向中国通货膨胀的传递效应,BEKK-GARCH 模型用来分析不同国际金融变量对该传递效应产生的影响模型中的变量需要满足同阶单整, 且有在协整关系, 当变量为同阶单整, 且存在协整关系时,(2) 式中的变量可改写为差分形式 1. 状态空间模型状态空间模型能够对随时间而发生变化的经济现象进行分析, 从而挖掘其内在的规律状态空间模型由两个方程组成, 分别为信号方程状态方程, 如下所示 : 信号方程 :y t =H t x t +c t +v t (1) 状态方程 :x t =F t x t-1 +d t +w t (2) 其中,y t 表示 k 1 维观测向量,x t 为 m 1 维状态向量 H t 和 F t 分别表示信号方程的量测矩阵和状态方程的状态矩阵 c t 和 d t 是常数项,v t 和 w t 各自为对于方程的随机扰动项, 两者之间相互独立, 且服从均值为 0 的高斯分布状态方程要事先确定好相应的形式, 如迭代 AR(1) 或者随机, 然后赋予相应的初始值, 模型将根据初始值及已有观测值对模型进行估计 2.BEKK-GARCH 模型 BEKK-GARCH 模型分别对变量间的均值 ( 一阶矩 ) 关系和方差 ( 二阶矩 ) 关系进行研究一般 BEKK-GARCH(1,1) 模型就可以满足研究需要 (3) 式所表示的是 BEKK-GARCH(1,1) 模型的均值方程形式, 模型中的变量需要满足同阶单整, 且存在协整关系 Y t =θ t X t +ε t (3) 其中,Y t 表示的是变量 ( 或其差分形式 ) 矩阵,X t 为变量滞后项矩阵,θ t 是系数矩阵,ε t 表示模型的随机扰动项假设 ε t 服从 N(0,H t ) 分布, 将 H t 展开可得 : H t =CC +A(ε t-1 ε t-1 )A +BH t-1 B (4) (4) 式是 BEKK-GARCH(1,1) 模型方差 ( 二阶矩 ) 方程的基本形式 A 和 B 分别表示的是 ARCH 项 GARCH 项的系数矩阵其中,α ij β ij 分别表示变量 i 对变量 j 的 ARCH 型 GARCH 型溢出效应文章涉及变量较多, 因此不给出 H t 展开后的具体形式下面说明如何对变量间是否存在波动溢出效应进行判定变量 i 的波动可以来自自身和其他变量的前期波动或者两者间相互之间的影

3 第 2 期刘萍, 柯杨敏 : 国际农产品价格对中国通货膨胀的传递效应 83 响, 也可以来自自身或者其他变量的后期波动或者二者间的协方差当 α ij =0 且 β ij =0, 表明变量 j 对变量 i 不存在 ARCH GARCH 型溢出效应当 α ij =0 和 β ij =0 有一个不成立 (α ij 0 表明存在 ARCH 型溢出效应,β ij 0 则存在 GARCH 型溢出效应 ), 变量 j 对变量 i 就存在波动溢出效应, 即变量 j 的波动将会传递给变量 i ( 二 ) 数据状态空间模型所涉及的变量有通货膨胀水平通货膨胀预期国际农产品价格指数和工业增加值增长率通货膨胀水平用 CPI 来表示, 通过对同比数据与环比数据整合获得以 2000 年价格水平为基准的定比时间序列通货膨胀预期为通货膨胀的滞后一期数据国际农产品价格指数经调整后以 2000 年价格水平为基准工业增加值增长率由工业增加值数据处理获得, 其中工业增加值数据通过同比增长率数据与工业增加值的历史数据整合得到工业增加值的历史数据来自凤凰财经网站, 其他均来自国家统计局, 变量均为 2000 年 1 月至 2015 年 1 月的月度数据, 且预先均作季节调整和对数化处理 BEKK-GARCH 模型涉及的变量有国际农产品价格向中国通货膨胀水平的传递系数 ( 以下简称传递系数 ) 国际流动性水平国际农产品期货价格国际石油价格人民币汇率其中, 传递系数通过状态空间模型获得鉴于数据的典型性及可获得性, 国际流动性水平国际农产品期货价格国际石油价格和人民币汇率分别由美联储联邦基金利率 CBOT 大豆期货价格 WTI 原油现货价格和人民币兑美元汇率表示, 数据分别来自美联储网站国际货币基金组织美国能源信息署和中国人民银行网站, 均为 2001 年 1 月至 2015 年 1 月月度数据基于分析必要, 除传递系数外这部分数据事先均作季节性调整, 之后所有数据统一进行标准化处理三金融化背景下国际农产品价格向中国通货膨胀的传递 ( 一 ) 国际农产品金融化及其对传递过程的影响机理 1. 国际农产品金融化国际农产品金融化是针对近年来国际农产品价格在供求基本面未发生重大变化时而出现异常波动的背景下所提出来的概念, 目前尚无统一的概念界定但其本质内涵已达成共识, 即过多资金通过金融市场与农产品相挂钩, 可以导致国际农产品价格因金融市场的变化而出现过山车式的异常变动, 因此农产品由原先仅有的消费属性转变为消费属性与金融属性兼具, 价格形成机制发生变化, 农产品供求关系已不再是唯一的决定性因素目前, 农产品期货市场成为国际农产品金融化的主要渠道, 大量投机资金可以通过农产品期货市场对农产品价格产生影响 [15] 尤其是在 2008 年金融危机之后, 众多发达国家开始大量增加货币供应, 导致国际流动性进一步泛滥, 国际农产品因其所具有的特质备受投机商青睐, 吸引大量资金进入农产品期货市场, 国际农产品价格异常波动频繁此外, 投机商还可在场外衍生品市场实现期货掉期及期权掉换等交易, 以及通过各种手段去规避投机衍生工具之间的投机风险 ; 各种交易动机之间相互影响与联系, 使得各种金融因素与农产品价格联系起来 [16] 比如, 国际农产品价格与原油价格指数之间存在着联动效应, 原油价格上涨往往能够带动煤炭天然气以及有色金属等资源性产品涨价, 从而带动生物质能源的需求扩大, 进而抬高玉米等大宗农产品价格 ; 另外, 国际农产品价格也与美元指数等存在着联动效应综上, 国际农产品金融化主要体现在以下方面 : 近年来, 尤其在 2008 年金融危机前后, 国际农产品价格异动频繁, 受金融市场的影响更加显著, 国际农产品供求关系已不再是决定其价格的唯一因素 ; 国际农产品价格受农产品期货市场的影响显著 ; 国际农产品价格还与农产品期货价格以外的其它金融因素存在着联动效应, 如原油价格指数美元指数与国际农产品价格之间的联动性

4 84 华南农业大学学报 ( 社会科学版 ) 第 2 期 2. 国际农产品金融化对传递效应的影响机理借鉴已有文献分析思路 [11,17], 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递渠道可归结为两种, 分别为成本推动型和直接输入型, 如图 1 所示成本推动型渠道 ( 经由农副产品购进价格等传递 ) 指国际农产品价格变动会引发中国进口商品价格发生变化, 然后导致以此为生产原料的工业品价格上涨, 进而通过产业链传递至消费者物价水平, 对中国整体物价水平产生影响直接输入型渠道在于国际农产品市场与中国国内农产品市场间存在同步变化, 国际农产品价格变动会直接传递至国内农产品价格作为百价之基, 国内农产品价格最终将变动传递至国内物价水平图 1 国际农产品金融化对传递的影响机理国际农产品金融化可以在上述两种传递渠道中的三个环节分别发生作用, 从而对国际农产品价格向中国通货膨胀水平的传递过程产生影响, 如图所示 : (1) 源头环节随着国际农产品金融化现象凸显, 国际农产品价格与国际农产品期货市场价格等金融变量间的相关性日益提升在此背景下, 国际农产品价格的轻微变动都会迅速在农产品期货市场等金融市场中得到反映 ; 并且, 在金融市场投机因素的作用下, 国际农产品价格波动被放大 (2) 成本推动型渠道的中间环节国际农产品贸易市场交易对象包括农业生产者贸易商加工企业零售商和广大消费者其中, 国际贸易商和加工企业在国际贸易中依靠价差获利的传统方式在价格信息愈发透明的背景下难以为继, 必须通过扩大贸易规模保持利润 [18], 而在国际农产品金融化背景下, 价格波动异常, 国际贸易商和加工商等市场交易主体更加难以承受过山车式的价格变动风险, 则趋向于通过农产品期货等金融工具降低风险此时, 国际农产品市场价格的异动就会通过金融市场迅速对各交易主体的市场预期产生影响, 从而影响对国内市场通货膨胀的预期 (3) 直接输入型渠道的中间环节金融化背景下, 价格变动信息通过金融市场信息传递渠道将迅速传递至国内农产品市场, 国内外农产品价格同步更为迅速原先因国际贸易渠道信息传递缓慢而导致价格波动传递受阻的影响得以迅速抵冲, 国际农产品价格波动可以更迅速地向国内物价水平传递 ( 二 ) 国际农产品价格波动向中国通货膨胀的传递效应及其变化通货膨胀研究的经典模型是 Philips 曲线, 针对研究问题的侧重点差异, 该曲线可有多种变形 Gordon 三角模型将通货膨胀原因归结为通货膨胀惯性需求促进和供给影响文章借鉴三角模型的形式, 针对本研究得到曲线模型如下 : π t =α+βπ t-1 +λ( y t -y) t +θ t P t +ε t (5)

5 第 2 期刘萍, 柯杨敏 : 国际农产品价格对中国通货膨胀的传递效应 85 其中,π t π t-1 y t -y t 和 P t 分别表示通货膨胀水平通货膨胀惯性需求缺口和国际农产品价格通货膨胀水平用 CPI 表示, 通货膨胀惯性为通货膨胀水平滞后一期需求缺口算法因采取方法不同结果差异较大, 因此直接采用 GDP 增长率表示, 这里用工业增加值增长率来代替 θ 表示的是国际农产品价格对中国通货膨胀水平的传递系数基于国际农产品金融化对传递过程的影响机理可以设想, 国际农产品金融化程度的加深会促使传递效应变大, 因此提出假设 1 如下 : 假设 1: 国际农产品金融化背景下, 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递效应有变大趋势下面通过模型对假设进行实证检验平稳性检验及协整检验的结果表明以上变量均为一阶单整, 且存在长期均衡关系因此可建立如下状态空间模型信号方程 :π t =c1+c2π t-1 +c3 ( y t -y) t +θ t P t +[var=exp(c4)] (6) 状态方程 :θ t =svθ t-1 +μ t (7) 状态方程 (7) 表示国际农产品价格对中国通货膨胀水平的传递系数会随着时间而发生变化根据情况不同状态方程可设定为 AR(1) 递推和随机三种形式, 通过软件调试发现, 将其设定为递归形式时结果最优 : θ t =svθ t-1 模型估计结果如表 1 所示, 各参数估计结果在 5% 的水平下显著表 1 状态空间模型估计结果估计参数结果或最终状态值 Z 统计量 P 值 c c c c sv 注 : 表中分别表示结果在 5% 0.1% 的水平下显著下面对 θ 在研究区间内的变化趋势进行分析由于估计变量参数的过程中需要对初始值进行选择, 然后使用卡尔曼滤波进行模型估计, 因此 θ 的前期值不能反映出实际关系, 于是文章选择从 2001 年 1 月开始分析 (8) 图 2 国际农产品价格指数与传递系数变化趋势注 : 由于模型估计的传递系数与国际农产品价格指数间数量大小差异过大, 并且国际农产品价格指数已做过对数处理, 为了能够将两者同时展现故将二者均作标准化处理如图 2, 国际农产品价格向中国通货膨胀水平的传递系数 ( 简称为传递系数 ) 的整体变化趋势

6 86 华南农业大学学报 ( 社会科学版 ) 第 2 期与国际农产品价格变化趋势基本一致, 在 2008 年前后均表现为过山车式的异常波动 2006 年 1 月之前, 传递系数相对平稳,2006 年美国次贷危机开始显现之后, 传递系数开始急剧上升,2008 年 3 月到达最高点, 之后进入频繁变动期, 且呈现出上升趋势从整个研究区间看, 在 2008 年以后, 传递系数为正, 且呈现出上升趋势, 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递效应有变大趋势, 故假设 1 成立综上可知 : 国际农产品金融化背景下, 在 2008 年金融危机前后, 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递系数发生异常的大幅波动, 此后, 传递系数为正且呈现出上升趋势, 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递效应有变大趋势 ( 一 ) 变量的选取四金融因素对传递效应的影响上文分析结果表明, 国际农产品金融化背景下, 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递效应有变大趋势, 下面将具体研究不同金融因素对传递效应有何影响根据国际农产品金融化的主要特点可知, 国际农产品价格与农产品期货价格美元价格指数等金融因素存在着联动效应 [19], 本文选择了国际流动性水平 (WCUR) 国际农产品期货价格 (WAFP) 国际石油价格 (WPP) 和人民币汇率 (REX) 作为实证分析的金融变量, 通过 BEKK-GARCH 模型研究对各金融变量对传递系数 (TR) 的影响鉴于数据的代表性及可获得性, 这四个金融变量分别由美联储联邦基金利率 CBOT 大豆期货价格 WTI 原油现货价格和人民币兑美元汇率来表示假设 1 在上文被证实, 在此基础上本文进一步提出假设 2 和假设 3, 如下 : 假设 2: 国际流动性水平国际农产品期货价格国际石油价格和人民币汇率均对传递系数有正向促进作用 ( 一阶矩关系 ) 假设 3: 国际流动性水平国际农产品期货价格国际石油价格和人民币汇率均对传递系数存在波动溢出效应 ( 二阶矩关系 ) 即金融因素之间会相互影响, 从而影响对通货膨胀的传递效应 ( 二 ) 金融变量与传递系数均值 ( 一阶矩 ) 关系研究模型分析之前, 首先须对变量的平稳性和协整关系进行检验 ADF 检验结果显示传递系数与金融化因素均为非平稳时间序列, 但都为 1 阶单整协整检验的结果表明国际流动性水平国际农产品期货价格国际石油价格人民币汇率与传递系数之间存在协整关系表 2 传递系数与各金融变量的协整检验零假设特征值迹统计量 5% 水平临界值 P 值没有最多一个最多两个最多三个最多四个注 : 表中分别表示结果在 5% 1% 0 1% 的水平下显著, 变量间存在协整关系由于变量间存在协整关系, 因此可建立 VEC 模型对变量间的均值影响关系展开分析, 模型结果如 (9) 式所示其中人民币汇率滞后 1 2 期均对传递系数有负向抑制作用, 即人民币汇率下降 ( 人民币升值 ) 会促使传递系数变大国际农产品期货价格国际流动性水平滞后一期作用为负, 滞后二期为正而国际石油价格滞后 1 期对传递系数作用为正, 滞后 2 期则对传递系数作用为负 DTR = DREX(-1)-1 83DREX(-2)+0 43DTR(-1)+0 01DTR(-2)- 0 09DWAFP(- 1) DWAFP(- 2) - 1 3DWCUR(- 1) DWCUR(- 2) +

7 第 2 期刘萍, 柯杨敏 : 国际农产品价格对中国通货膨胀的传递效应 DWPP(-1)-0 17DWPP(-2)-0 15ECM1-0 26ECM2+0 06ECM3 (9) 由此可知, 国际流动性水平国际农产品期货价格国际石油价格和人民币汇率均对传递过程有正向促进作用, 故假设 2 成立其中, 国际流动性水平和国际农产品期货价格的促进作用存在 1 期滞后 ( 三 ) 国际农产品金融化因素与传递系数的方差 ( 二阶矩 ) 关系研究本文通过极大似然法对 BEKK-GARCH(1,1) 模型的参数进行估计由于该模型的似然函数为非线性形式, 因此采用 BHHH 算法上部分已经对金融变量与传递系数间的均值关系展开了分析, 所以下面仅给出 BEKK-GARCH(1,1) 模型的方差方程结果基于文章重点研究的是金融变量与传递系数间的方差关系, 所以仅给出金融变量与传递系数间的估计结果, 如表 3: 表 3 BEKK-GARCH(1,1) 模型结果矩阵元素 A B (1,1) (1,2) (1,3) (1,4) (1,5) 原假设 1:α 12 =0 和 β 12 =0 2 值 = F= P= 拒绝原假设 ; 原假设 2:α 13 =0 和 β 13 =0 2 值 = F= P= 拒绝原假设 ; 原假设 3:α 14 =0 和 β 14 =0 2 值 = F= P= 拒绝原假设 ; 原假设 4:α 15 =0 和 β 15 =0 2 值 = F= P= 接受原假设 ; 注 : 矩阵元素中序号和 5 分别对应的变量为传递系数国际流动性水平国际农产品期货价格国际石油价格和人民币汇率,A 和 B 分别表示的是 ARCH 项 GARCH 项的系数矩阵, 表示结果在 0.1% 的水平下显著除人民币汇率外, 其他三个金融变量的波动均会对传递系数造成影响, 存在着波动溢出效应, 按影响大小依次为国际石油价格国际农产品期货价格和国际流动性水平, 故此假设 3 不成立国际流动性水平国际农产品价格和国际石油价格虽然对传递系数存在波动溢出效应, 但是它们仅存在 ARCH 型波动溢出效应, 即国际流动性水平国际农产品价格和国际石油价格之间相互影响, 从而影响传递系数的变化 ( 四 ) 均值模型与方差模型结果分析均值模型中, 人民币升值对传递系数有促进作用, 方差模型中却没有波动溢出效应, 这与我国人民币汇率现实情况相符人民币汇率变动首先会对我国农产品国际贸易产生影响, 人民币升值时, 国际农产品进口价格相对降低, 这样, 抑制我国农产品出口的同时促进了国际农产品进口, 从而对我国农产品价格产生下行压力, 进而传导至国家整体物价水平但是, 人民币汇率变动同时会通过金融市场, 产生相反影响中国经济的持续快速发展吸引了大量国际资本的目光, 国际市场对人民币升值预期较强, 大量热钱涌入外汇市场导致金融市场过热, 促使农产品期货等金融产品价格上升, 这一变化最终传递至农产品现货市场然而, 我国实行的是有管理的浮动汇率制度, 因而金融市场对人民币汇率的波动存在稳定预期, 所以对传递系数难以产生波动溢出效应世界经济发展对石油等能源的消费不断上升, 新兴经济体的迅猛发展对能源的需求更是与日俱增, 生物质能源产业蓬勃发展, 国际石油价格与国际粮食价格的关联性日益加强 ; 另外, 国际石油价格变动会对国际金融市场产生强烈影响, 最终又会传递至农产品等现货市场, 造成整体物价水平的变动, 这可以解释国际石油价格在均值模型中体现出正向促进作用尤其是国际金融危机以来, 为刺激经济发展, 全球各大经济体进一步采取量化宽松的货币政策, 导致国际流动性进一步

8 8 华南农业大学学报 ( 社会科学版 ) 第 2 期泛滥, 大量游资在各市场快进快出, 对金融市场与实体经济影响颇深, 这与均值模型中国际流动性水平对传递系数体现出正向促进作用是相符的国际流动性水平和国际农产品期货价格对传递系数的促进作用存在 1 阶滞后, 这与我国粮食政策有关, 农业补贴最低收购价格政策极大促进了农民种粮的积极性, 我国粮食产量连续十一年增加, 粮食储备政策使小麦玉米和大米等大宗农产品库存充足, 这一系列因素可有效缓解国际粮食价格的冲击, 然而缓解作用有限, 国际流动性水平所造成的冲击最终还是会传递进来另外, 国际金融体系的日趋成熟及各国对金融市场监管力度的日益加强使金融市场的投机行为在一定程度上得到了抑制, 这也与促进作用的滞后相关与人民币汇率变动不同, 国际石油价格国际流动性水平和国际农产品期货价格的波动随机性太大, 无法形成稳定市场预期, 它们可以通过相应渠道对传递系数产生波动溢出效应五结语及政策启示基于 2000 年 1 月至 2015 年 1 月的月度数据, 本文通过状态空间模型 BEKK-GARCH 模型对国际农产品金融化背景下国际农产品价格对中国通货膨胀的传递效应展开了实证研究, 主要结论与政策启示如下 : 第一, 国际农产品金融化背景下, 在 2008 年金融危机前后, 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递系数发生异常的大幅波动, 此后, 传递系数为正且呈现出上升趋势, 国际农产品价格向中国通货膨胀的传递效应有变大趋势 2008 年金融危机期间两者同时出现过山车式的波动, 金融市场对国际农产品价格向中国通货膨胀传递的促进作用显著面对当前国际农产品金融化背景下因国际农产品价格异动引发的输入型通货膨胀, 仅仅关注国际农产品市场供求变化还不够, 对与之联系日益紧密的国际金融市场的关注也愈发必要第二, 国际农产品期货价格国际石油价格人民币汇率和国际流动性水平这四个金融变量均对传递系数有正向促进作用 ( 一阶矩关系 ) 均值模型结果显示, 所选四个金融变量对国际农产品价格向中国通货膨胀的传递有正向促进作用为有效地防控国际农产品价格异动向国内通货膨胀的传递所带来的不利冲击, 可以重点加强对国际农产品期货市场和国际能源市场的关注国际生物质能源产业的蓬勃发展促使国际石油价格与国际农产品价格产生紧密联系, 具体可以加强对美国和巴西等国家的生物质能源产业发展动态的关注此外, 当前国际金融体制正面临改革的良好契机, 亚投行等新型国际金融机构开始出现, 我国应积极主动参与国际金融体制改革, 争取在国际农产品期货市场的主动权, 从而更有效地防控其对国内宏观经济的不利冲击第三, 国际农产品期货价格国际石油价格和国际流动性水平相互影响, 对传递系数存在 ARCH 型波动溢出效应方差模型中, 除了人民币基准利率, 其他金融变量均存在波动溢出效应我国实行的是有管理的浮动汇率制度, 金融市场对人民币汇率的波动存在可以形成较为稳定的预期, 从而对传递系数难以产生波动溢出效应然而, 国际石油价格国际流动性水平和国际农产品期货价格的波动随机性太大, 金融市场难以对其形成稳定的市场预期, 它们则可以通过相应渠道对传递系数产生波动溢出效应为防控国际农产品价格向中国通货膨胀传递带来的不利影响, 一方面在于加强对农产品市场及相关金融市场信息的监测, 并有效识别信息的真实性和可靠性, 在此基础上采取应对措施 ; 另一方面, 应更加注重引导社会舆论, 树立良性的市场预期参考文献 : [1] 温铁军, 计晗, 高俊. 粮食金融化与粮食安全 [J]. 理论探讨,2014,(5): [2] 傅晓, 牛宝俊. 国际农产品价格波动的特点规律与趋势 [J]. 中国农村经济,2009,(5): [3] 郭愫稢, 徐宏源, 田志宏.2006 年以来本轮农产品价格变化研究综述 [J]. 世界农业,2008,(10):13-16.

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贸易一体化与生产非一体化

贸易一体化与生产非一体化基于经济全球化两个重要假说的实证研究刘志彪吴福象改革开放以来中国贸易一体化水平持续上升对此虽然可以利用引力模型加以说明但其解释力是有限的本文在对世界范围内的贸易一体化进行统计描述和计量检验的基础上对包括中国在内的东亚经济体的贸易竞争状况进行了结构分析结果表明经济体之间的相似程度越高贸易量越大贸易一体化程度也越高通过各种因素的传导经济体的出口竞争能力增强