黃守坤，董 梅，段萍萍

(山東財經(jīng)大學 保險學院，山東 濟南 250014)

金融波動對農(nóng)產(chǎn)品價格的波動風險溢出

黃守坤，董 梅，段萍萍

(山東財經(jīng)大學 保險學院，山東 濟南 250014)

金融市場的波動性是其固有的特征，它與農(nóng)產(chǎn)品價格波動之間存在多大的關(guān)聯(lián)度，近年來農(nóng)產(chǎn)品價格的頻繁波動中又有多少是由金融的波動引起的，一直是值得研究的問題。我們對國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品價格和金融市場的波動特征進行了實證對比，發(fā)現(xiàn)它們之間存在顯著的關(guān)聯(lián)性，通過BEKK-GARCH模型計量出了金融波動對農(nóng)產(chǎn)品價格波動存在溢出效應，得出大豆等農(nóng)產(chǎn)品價格波動中有30%～40%是由貨幣供應量的波動貢獻的結(jié)論。

農(nóng)產(chǎn)品價格；金融波動；波動溢出；BEKK-GARCH模型

一、引言

農(nóng)產(chǎn)品價格變化牽動著億萬居民的心，其走勢關(guān)乎人們的生產(chǎn)和生活。近年來，我國主要農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量不斷創(chuàng)新高，農(nóng)產(chǎn)品供求雙方變化相對平穩(wěn)，但農(nóng)產(chǎn)品價格頻繁波動給人們的生產(chǎn)和生活造成了一定程度的風險，人們對未來農(nóng)產(chǎn)品價格波動的不確定性產(chǎn)生了擔憂，像“蒜你狠”、“姜你軍”、“豆你玩”、“火箭蛋”等網(wǎng)絡(luò)名詞，折射出了人們對農(nóng)產(chǎn)品價格大幅上漲的形象比喻，也反映出了人們面對農(nóng)產(chǎn)品價格上漲時的被動和無奈。深刻分析農(nóng)產(chǎn)品價格頻繁波動的原因，除了有供求雙方量的變化原因外，金融“放大器”的作用不容忽視，活躍的金融市場或?qū)捤傻呢泿耪邥偈挂徊糠滞稒C商利用信貸等資金借助部分農(nóng)產(chǎn)品減產(chǎn)的信息，推高農(nóng)產(chǎn)品的價格，通過囤積農(nóng)產(chǎn)品牟利，從而放大農(nóng)產(chǎn)品供求變化的趨勢，起一個波動放大器的作用。同時，很多農(nóng)產(chǎn)品已經(jīng)成為金融期貨市場上的工具，其價格已與股票、利率和匯率等金融價格波動高度相連，金融的波動更增加了農(nóng)產(chǎn)品價格波動的不確定性。那么，是否存在金融波動對農(nóng)產(chǎn)品價格的波動風險溢出，如果存在，這種波動溢出的特征是什么，也就是溢出效應是如何表現(xiàn)的，各種農(nóng)產(chǎn)品價格波動中又有哪些各自的特點，一直是經(jīng)濟研究中備受關(guān)注的問題，也是各級部門和組織十分關(guān)心的事情，針對農(nóng)產(chǎn)品頻繁波動的風險如何應對，已構(gòu)成財經(jīng)問題的熱點。

學術(shù)界對農(nóng)產(chǎn)品價格變化及其實證的研究成果眾多，張巨勇等(1999)利用經(jīng)濟計量模型對農(nóng)產(chǎn)品國內(nèi)市場與國際市場的整合程度進行了研究，得出當時國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品市場的整合程度不高，國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品價格聯(lián)動性不強的結(jié)論[1]。丁守海(2009)就國際糧食價格變化對國內(nèi)糧食價格的傳導進行了研究，利用Johansen和VEC模型實證了國際糧價變動會傳導到國內(nèi)，尤其以大豆價格最為明顯[2]。蘇應蓉(2011)指出全球農(nóng)產(chǎn)品價格波動中存在金融因素，金融衍生下的農(nóng)產(chǎn)品期貨價格對現(xiàn)貨價格具有明顯的引導作用，大量金融市場資金通過指數(shù)基金等手段進行投機，推高了農(nóng)產(chǎn)品的價格[3]。馬述忠等(2013)通過建立誤差修正模型、面板數(shù)據(jù)模型等計量經(jīng)濟學方法對國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品價格的相互影響進行了實證研究，發(fā)現(xiàn)隨著我國開放程度的越來越高，國際農(nóng)產(chǎn)品價格對國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格的影響就越來越強，我國農(nóng)業(yè)的發(fā)展要逐步提高農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者的生產(chǎn)效率，增強農(nóng)產(chǎn)品的國際競爭力[4]。劉振亞(2013)通過GTAP模型測算了國際農(nóng)產(chǎn)品價格變化對國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格及其他產(chǎn)業(yè)產(chǎn)品價格的影響[5]。文春玲等(2014)運用Johansen協(xié)整檢驗和Granger因果檢驗等計量方法探討了國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品的聯(lián)動、傳導關(guān)系，分析了不同農(nóng)產(chǎn)品品種國內(nèi)外價格的聯(lián)動特點，提出了一些對策建議[6]。陸剛(2015)以中美玉米期貨價格數(shù)據(jù)為例實證了國內(nèi)外玉米價格的聯(lián)動性，指出農(nóng)產(chǎn)品價格變動除了受各自國內(nèi)政治和經(jīng)濟因素影響外，還取決于價格的聯(lián)動性，國際農(nóng)產(chǎn)品價格對國內(nèi)有傳導[7]。宋長鳴(2017)利用格蘭杰因果關(guān)系檢驗和向量自回歸模型實證了我國農(nóng)產(chǎn)品價格之間的溢出現(xiàn)象，得出水產(chǎn)品、鮮果、鮮菜、肉禽制品等鮮活農(nóng)產(chǎn)品市場價格之間存在波動溢出，但其對糧食價格的波動溢出不明顯的結(jié)論[8]，等等。

盡管有關(guān)農(nóng)產(chǎn)品價格變化的理論和實證研究眾多，但考慮金融因素影響的研究偏少。我們在國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品價格聯(lián)動的研究中，采用的是將分析數(shù)據(jù)放在同一起點上進行比較，國內(nèi)外價格指數(shù)轉(zhuǎn)換成同一起點的定基價格指數(shù)，其他變量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成與定基價格指數(shù)一致的比較起點進行。研究中以計量經(jīng)濟學方法為主，包括相關(guān)性分析、描述性統(tǒng)計、BEKK-GARCH波動溢出模型分析、方差分解、脈沖響應等，獨特的數(shù)據(jù)處理為結(jié)論的真實性提供保證，探討農(nóng)產(chǎn)品外貿(mào)規(guī)模不斷擴大的背景下，國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品價格聯(lián)動的規(guī)律變化和特點，為認清我國農(nóng)產(chǎn)品價格波動的源頭、做好農(nóng)產(chǎn)品價格波動風險的應對提供決策依據(jù)。

文章在第二部分主要論述價格風險波動溢出的理論、模型和方法；在第三部分主要利用國內(nèi)外的數(shù)據(jù)資料，運用多種統(tǒng)計方法，如建立若干模型，進行方差分解、脈沖響應等計量分析，得出金融波動與農(nóng)產(chǎn)品價格波動之間的關(guān)聯(lián)性、溢出特征等結(jié)論；第四部分在總結(jié)有關(guān)研究結(jié)論的基礎(chǔ)上，給出農(nóng)產(chǎn)品價格風險管理切實可行的若干建議，為國民經(jīng)濟管理提供科學依據(jù)。

二、波動溢出模型與理論

變量的波動規(guī)律一直是經(jīng)濟學(特別是金融學)中研究的前沿問題之一，以2003年諾貝爾經(jīng)濟學獎獲得者羅伯特·恩格爾(Robert Engle)為代表的一大批經(jīng)濟學家以ARCH類模型為基礎(chǔ)研究了金融產(chǎn)品價格波動的記憶性、聚集性特征，后來在此基礎(chǔ)上又開發(fā)出GARCH類模型，進一步研究了波動中的長記憶性、非對稱型、風險溢價等特征。近年來，多元GARCH類模型又成為研究的熱點，它主要研究和計量變量間的波動溢出效應，特別是二元GARCH簇模型，可以計量兩個變量間的波動溢出性，應用最廣。除此之外，在向量自回歸VAR模型基礎(chǔ)上應用的方差分解、脈沖響應也是計量變量間波動規(guī)律的有效工具。

(一)波動溢出效應檢驗的模型

ARCH簇模型以及其擴展后的GARCH簇模型是計量價格波動的最常用的方法，單變量的GARCH簇模型計量的是變量自身波動記憶性的規(guī)律，而BEKK形式的多元GARCH簇模型既計量單個變量波動的ARCH效應又計量變量之間的波動溢出性。

以二元GARCH-BEKK(1，1)模型為例，假設(shè)有A和B兩個市場，其價格波動均值方程的向量形式可表述為：

波動的方差方程可表述為：

(二)溢出的Cholesky Decomposition方差分解

在波動溢出的研究中，不僅要關(guān)注波動溢出性是否存在，而且我們更應該關(guān)注如果波動溢出效應存在的話，波動溢出多少、溢出的貢獻率等問題。

1980年西蒙斯(Sims)在向量自回歸(VAR)模型的基礎(chǔ)上提出來方差分解的方法，將變量間的方差貢獻率計量出來。

稱為第j個變量對xi的方差貢獻率。

(三)廣義脈沖響應

脈沖是響應時間序列變量進行頻域分析的常用工具，主要計量波動輸出對輸入的響應。在計量經(jīng)濟學應用中，往往進行廣義脈沖響應的分析，它是在VAR模型的基礎(chǔ)上，通過Cholesky正交化分解來實現(xiàn)，1996年由Koop等學者提出。

其中Aq的第i行、第j列元素為：

然后，通過分析脈沖響應函數(shù)值的大小來判斷變量間波動沖擊的強弱，實證中常常用脈沖響應函數(shù)圖表的形式顯示，結(jié)論一目了然。

三、實證分析

(一)應用的數(shù)據(jù)及處理

實證中所用數(shù)據(jù)來自多個國內(nèi)外數(shù)據(jù)庫，美國的廣義貨幣供應量(M2)來自圣路易斯聯(lián)邦儲備銀行數(shù)據(jù)庫，美國大豆期貨價格、美國豬肉價格、澳大利亞和新西蘭牛肉價格等均來自IMF數(shù)據(jù)庫，標準普爾股票指數(shù)和上證指數(shù)收盤價來自雅虎財經(jīng)，中國廣義貨幣供應量(M2)、大豆、鮮菜、豬肉、牛肉、花生等價格數(shù)據(jù)來自中國宏觀信息網(wǎng)數(shù)據(jù)庫，大豆期貨成交量等數(shù)據(jù)來自國泰安CSMAR系列研究數(shù)據(jù)庫，樣本區(qū)間為2002年1月至2016年12月。

(二)金融波動與農(nóng)產(chǎn)品價格波動的統(tǒng)計性分析

1. 描述性統(tǒng)計

根據(jù)所收集的國內(nèi)外金融及農(nóng)產(chǎn)品價格等數(shù)據(jù)，進行有關(guān)處理并進行描述性統(tǒng)計(參見表1)，結(jié)果顯示，近年來我國貨幣供應量、牛肉價格、鮮菜價格、股票價格的變異系數(shù)都比較大，反映出波動幅度較大，變化明顯。國際上，芝加哥大豆價格、澳大利亞與新西蘭牛肉價格的變異系數(shù)也相對較大，變化顯著。

表1 國內(nèi)外主要金融波動與農(nóng)產(chǎn)品價格的描述性統(tǒng)計及相關(guān)系數(shù)

注：樣本期間2002.01～2016.12，中國農(nóng)產(chǎn)品的價格數(shù)據(jù)來自中國宏觀經(jīng)濟信息網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫，國際農(nóng)產(chǎn)品價格數(shù)據(jù)來自IMF公布的月度初級商品價格公報.

2.金融波動與農(nóng)產(chǎn)品價格波動的相關(guān)性

金融的發(fā)展為經(jīng)濟的繁榮創(chuàng)造了條件，同時，金融固有的波動性特征又加劇了實體市場價格的波動，農(nóng)產(chǎn)品價格的波動也不例外，它與金融的波動關(guān)聯(lián)性越來越強，我們可以通過實證對比，來體現(xiàn)這一規(guī)律。

為了便于比較，我們將數(shù)據(jù)都轉(zhuǎn)化成2002年為100的定基數(shù)據(jù)，并計算出它們之間的相關(guān)系數(shù)及其伴隨概率(參見圖1)。國際金融波動主要用美國的廣義貨幣供應量(M2)，標準普爾500股票價格指數(shù)來反映，國際農(nóng)產(chǎn)品選取了美國從澳大利亞和新西蘭進口的牛肉價格來反映，國內(nèi)金融波動主要用中國的廣義貨幣供應量(M2)和上證指數(shù)收盤價來反映，國內(nèi)的農(nóng)產(chǎn)品價格主要選取了牛肉、鮮菜、豬肉的價格來反映。

圖1 國內(nèi)外金融波動與重要農(nóng)產(chǎn)品價格波動的對比及相關(guān)性統(tǒng)計

結(jié)果顯示，無論是國際上還是國內(nèi)，金融波動與農(nóng)產(chǎn)品價格的波動都存在很強的關(guān)聯(lián)性和波動的一致性，反映出金融的波動是導致農(nóng)產(chǎn)品價格波動的重要原因。國際上，美國的M2與美國進口澳大利亞和新西蘭牛肉價格總體趨勢一致，波動性上不如進口的牛肉價格頻繁，但相關(guān)系數(shù)達0.80，統(tǒng)計上非常顯著；而標準普爾500股票價格指數(shù)與美國進口牛肉的價格的波動特征更加一致，反映關(guān)聯(lián)性的相關(guān)系數(shù)達到0.74 ，統(tǒng)計上也非常顯著。國內(nèi)，貨幣供應量M2是拉動牛肉、鮮菜價格不斷上升的重要因素，其波動也有很強的一致性，與牛肉價格的相關(guān)系數(shù)高達0.98，與鮮菜價格的相關(guān)系數(shù)也達0.96，都非常高，并且顯著性非常強，反映出貨幣供應量的不斷提升是導致農(nóng)產(chǎn)品價格不斷提升的一個非常顯著的因素；上證指數(shù)的波動與我國豬肉價格的波動也具有一致性，相關(guān)系數(shù)為0.52，統(tǒng)計上也是顯著的，“豬周期”與股市波動的周期基本一致。國內(nèi)大豆集貿(mào)市場的價格走勢受大豆期貨交易量的影響也非常顯著，二者之間存在很強的關(guān)聯(lián)性，特別是2008年華爾街金融危機前后大豆交易量的大起大落直接導致了大豆市場價格的大起大落，每當大豆期貨交易量有一個大的提高，都伴隨著大豆市場價格的提升，反映了金融市場的波動會傳導到實物市場，從一個側(cè)面反映出金融波動對農(nóng)產(chǎn)品價格波動存在波動溢出，會加大農(nóng)產(chǎn)品價格變化的風險。

(三)金融波動對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的溢出性

在波動溢出的實證過程中，我們選取了美國的廣義貨幣供應量(M2)和中國的廣義貨幣供應量(M2)作為國內(nèi)外宏觀金融波動的變量，選取美國的標普500股票價格指數(shù)和我國的上證指數(shù)作為市場金融波動的變量，農(nóng)產(chǎn)品的代表主要有鮮菜、豬肉、牛肉、大豆、花生，它們的價格波動相對較大。

為了保證變量數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，我們對各個變量進行了平穩(wěn)化處理，公式如下：

Yi=ln(Xi/Xi-1)

然后，應用變化后的變量數(shù)據(jù)進行波動溢出的檢驗。

實證中，利用的是WinRATS Pro 8.2軟件，采用的是最為常用的二元GARCH-BEKK(1，1)模型，對金融變量和農(nóng)產(chǎn)品價格變量進行兩兩建模，以驗證它們之間的波動溢出性。表2中顯示的主要是模型中反映兩個市場波動的溢出性特征的四個系數(shù)的統(tǒng)計結(jié)果，原理如本文第二部分所述，A(1,2)、A(2,1)對應著模型中的系數(shù)α12、α21，B(1,2)、B(2,1) 對應著模型中的系數(shù)β12、β21，顯示的是經(jīng)檢驗是顯著的波動溢出特征。

實證的結(jié)果顯示：①宏觀金融波動對像牛肉這樣的價格較高的農(nóng)產(chǎn)品的波動溢出顯著。無論是美國的廣義貨幣供應量(M2)還是中國的廣義貨幣供應量(M2)對各自國家牛肉價格的單項波動溢出明顯，說明這些農(nóng)產(chǎn)品近年來的漲幅較大，背后有貨幣供應量不斷擴大的推手，農(nóng)產(chǎn)品價格上漲有金融化因素。②標準普爾股票價格的波動對中外的大豆、花生等農(nóng)產(chǎn)品的價格波動存在波動溢出。一方面，像大豆這種農(nóng)產(chǎn)品在國內(nèi)外都已成為金融期貨產(chǎn)品，與股票、外匯價格走勢綁定一塊，共同受制于金融市場的波動；另一方面，我國大豆的進口量不斷創(chuàng)新高，國內(nèi)外農(nóng)產(chǎn)品的價格有聯(lián)動，像標普股票價格的波動會傳導到各種農(nóng)產(chǎn)品的價格波動上。③我國廣義貨幣供應量(M2)的波動對牛肉、花生的價格波動溢出明顯，而這兩種農(nóng)產(chǎn)品是近年來漲幅比最大的之一，反映出我國農(nóng)產(chǎn)品價格的上漲與寬松的貨幣政策是相對應的，這種波動聯(lián)動值得注意。

表2 BEKK模型中反映波動溢出的相關(guān)統(tǒng)計結(jié)果及結(jié)論

注：“***”、“**”、“*”分別表示在1%、5%、10%的置信水平下統(tǒng)計顯著.

(四)農(nóng)產(chǎn)品價格波動方差中金融因素的貢獻率

進一步分析農(nóng)產(chǎn)品價格波動中有多少是金融市場波動引起的，其貢獻率多大。實證中，仍然分別選取美國和中國的M2、標準普爾股票指數(shù)、上證指數(shù)代表國內(nèi)外的金融因素，農(nóng)產(chǎn)品中選取鮮菜、豬肉、牛肉、大豆、花生，其價格的波動作為分析的對象，數(shù)據(jù)變量還是采取與上一部分相同的處理方法，進行變化率對數(shù)變換，以保證其滿足平穩(wěn)性。根據(jù)上面介紹的方差相對貢獻率計量的原理，利用Eviews9.0軟件中的Cholesky Decomposition的方差分解方法，先建立變量的向量自回歸模型，然后做出方差分解圖，選取方差分解中貢獻率比較高的幾個，參見圖2。

圖2 金融波動對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的方差分解圖

實證結(jié)果顯示，金融市場的波動對農(nóng)產(chǎn)品價格波動具有顯著性的影響，方差貢獻率較大，特別是美國的廣義貨幣供應量(M2)對美國大豆期貨價格波動方差的貢獻率達30%～40%，對美國牛肉價格波動方差的貢獻率也達20%～30%；中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動中金融因素的貢獻率也達到顯著的標準，其中標普股票價格波動對中國花生市場價格波動方差的貢獻率達15%，中國的廣義貨幣供應量(M2)的波動對中國牛肉市場價格波動方差的貢獻率也接近10%，可見農(nóng)產(chǎn)品價格波動中金融波動因素不可忽視。

(五)金融波動對農(nóng)產(chǎn)品價格波動沖擊的脈沖響應

利用本文第二部分介紹的廣義脈沖響應方法，對主要金融因素和農(nóng)產(chǎn)品價格兩兩之間進行廣義的脈沖響應實證。過程是：首先對各變量進行變化率對數(shù)變換，然后兩兩之間建立合適的VAR模型，利用VAR模型的殘差協(xié)方差矩陣的Cholesky因子的逆來做正交化脈沖，構(gòu)建不依賴于VAR模型中變量次序的正交誤差矩陣，按照Cholesky順序計算第j個變量的Cholesky因子對第i個變量的擾動項的廣義脈沖響應。利用Eviews軟件，得到的具有代表性的脈沖響應函數(shù)圖如下：

圖3 農(nóng)產(chǎn)品價格受金融因素波動的脈沖響應

圖3中，橫軸表示沖擊作用的響應期間數(shù)(單位：月度)，縱軸表示大豆、牛肉等農(nóng)產(chǎn)品的價格，實線代表脈沖響應函數(shù)。結(jié)果顯示，國內(nèi)外的農(nóng)產(chǎn)品價格受M2、股市價格的沖擊在波動上有明顯的反應，美國的大豆價格受美國M2變化的短期沖擊明顯，而且是正向，但持續(xù)的時間較短，中國的大豆價格受M2的沖擊有一定滯后，但持續(xù)時間相對較長，美國牛肉對標準普爾股票價格波動沖擊反應強烈，但反應的時間較短，而且有滯后，中國牛肉價格受中國M2的沖擊與美國牛肉對股票價格的反應很相似，滯后2期有明顯的正向反應，而后逐漸減弱。

四、結(jié)論與啟示

通過對農(nóng)產(chǎn)品價格波動和金融市場波動的比較和統(tǒng)計分析，我們看到金融波動對一些農(nóng)產(chǎn)品價格的波動確實存在著波動溢出效應，說明近年來農(nóng)產(chǎn)品價格頻繁波動的背后有金融波動的推手存在，特別是價格漲幅較大的牛肉和進口量不斷創(chuàng)紀錄的大豆，它們受貨幣供應量和股市等金融波動的影響較大。方差分解的結(jié)果表明，主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動方差中有接近三分之一是由金融波動引起的，金融因素不僅推動中農(nóng)產(chǎn)品的價格不斷走高，而且也是農(nóng)產(chǎn)品價格頻繁波動的原因。脈沖響應的實證結(jié)論也顯示，金融及其市場的波動會對某些農(nóng)產(chǎn)品的價格波動有沖擊，某些農(nóng)產(chǎn)品價格的大幅上漲是與金融投機行為有一定聯(lián)系，金融市場中的部分投機者利用農(nóng)產(chǎn)品價格作為工具牟取私利，放大了供求變化對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響。實證研究的結(jié)論顯示，農(nóng)產(chǎn)品中附加值較大的牛肉、豬肉等價格與金融波動的關(guān)聯(lián)性更大一些，產(chǎn)量較大的糧食產(chǎn)品價格波動相對較小，受金融波動的影響較小，大豆、花生等國際貿(mào)易交易量較大的農(nóng)產(chǎn)品受金融波動的影響較大，其價格波動對其他農(nóng)產(chǎn)品價格波動也具有溢出性。

依據(jù)研究的有關(guān)結(jié)論，應對農(nóng)產(chǎn)品價格頻繁波動的沖擊影響，我們提出了以下幾點建議：

1.加強金融貨幣政策對農(nóng)產(chǎn)品價格波動溢出的風險管理

金融貨幣政策的影響面大、波及的程度深，像美元加息、我國房價的金融調(diào)控等政策，會影響國民經(jīng)濟的方方面面。從實證的結(jié)論中我們可以看到，宏觀金融波動對主要農(nóng)產(chǎn)品價格存在波動溢出效應，從而對居民的生產(chǎn)、生活造成沖擊，人們會被動接受農(nóng)產(chǎn)品價格的變化，產(chǎn)生負面影響，因此，在制定貨幣政策時應該考慮到它將對農(nóng)產(chǎn)品價格波動的沖擊，加強農(nóng)產(chǎn)品價格波動的風險管理，以各種途徑應對農(nóng)產(chǎn)品價格的波動風險，提前預知農(nóng)產(chǎn)品價格風險的變動方向，減少其波動對居民生活的沖擊。

2.加大農(nóng)業(yè)補貼力度，實現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品價格下跌下的精準補貼

農(nóng)業(yè)是基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，糧食等農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量關(guān)系著國計民生，農(nóng)產(chǎn)品的價格也關(guān)系著居民的生計。對農(nóng)業(yè)進行補貼是國際上多數(shù)國家通常的做法，我國實行了多年的糧食、生豬等農(nóng)產(chǎn)品的最低收購價政策，對保護農(nóng)戶的利益在價格波動中少受損失起到了非常重要的作用，我們應該繼續(xù)堅持這一政策，并且還要進一步深化和細化。

近年來，農(nóng)戶利益最受傷的是“谷賤傷農(nóng)”事件的頻繁發(fā)生，當農(nóng)產(chǎn)品價格下跌的趨勢一旦形成，就很少有金融資金光顧這一農(nóng)產(chǎn)品，使圍繞價格下跌農(nóng)產(chǎn)品的收購、運輸、儲存等產(chǎn)業(yè)鏈斷崖式消失，農(nóng)戶往往防不勝防，造成慘痛損失。政府和農(nóng)業(yè)有關(guān)部門應及時察覺這一現(xiàn)象，利用金融工具扶植這種農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)業(yè)鏈，使其能夠銷售出去，保證農(nóng)戶的根本利益不受損。

3.加大金融信貸結(jié)構(gòu)的調(diào)控，防止農(nóng)產(chǎn)品價格的大起大落

我國作為儲蓄大國，可運用的資金非常多，在金融支持實體經(jīng)濟上應多做文章。在金融支持農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展方面，還存在著一些金融過度投機的行為，比如，一旦某種農(nóng)產(chǎn)品出現(xiàn)產(chǎn)量下降，很多投機商就蜂擁而至，囤積這種農(nóng)產(chǎn)品以控制其價格，從中牟利，這些年來的“蒜你狠”、“向錢蔥”、“豆你玩”、“火箭蛋”等反映農(nóng)產(chǎn)品價格頻繁波動的現(xiàn)象，背后就有借助金融工具投機的幕后推手。所以，我國需要在調(diào)控金融信貸結(jié)構(gòu)上做實做細，引導金融資金支持農(nóng)業(yè)實體，在農(nóng)產(chǎn)品種植技術(shù)、農(nóng)業(yè)科技提升上大做文章，使我國農(nóng)業(yè)發(fā)展再上新臺階，防止農(nóng)產(chǎn)品價格大起大落給人們的生活帶來不利影響。

4. 鼓勵金融資金流向農(nóng)業(yè)經(jīng)濟實體，防止利用農(nóng)產(chǎn)品價格進行過度投機

我國政府一直重視農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的發(fā)展，鼓勵和引導金融機構(gòu)為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟實體提供小額貸款、支付結(jié)算和商業(yè)保險等金融服務(wù)，支持“三農(nóng)”建設(shè)和農(nóng)業(yè)小微企業(yè)發(fā)展。但農(nóng)業(yè)“貸款難”仍舊沒有徹底改變，某些農(nóng)業(yè)中小企業(yè)、農(nóng)民合作社等經(jīng)濟組織仍得不到發(fā)展所需的信貸支持。某些金融機構(gòu)和組織熱衷于博弈農(nóng)產(chǎn)品的價格走勢，一旦發(fā)現(xiàn)某種農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)量有所減少，就投入大量資金囤積、收購，不斷推高一些農(nóng)產(chǎn)品的價格，使農(nóng)民感到種植農(nóng)產(chǎn)品還不如投機農(nóng)產(chǎn)品價格收益大，導致大量資金游離于農(nóng)業(yè)實體之外。下一步，要加大農(nóng)業(yè)金融市場監(jiān)督和檢查，關(guān)注金融資金的流向，防止過多資金流向農(nóng)業(yè)經(jīng)濟實體之外，推高農(nóng)產(chǎn)品的價格，給人們的生產(chǎn)和生活造成不利影響。

[1] 張巨勇，于秉圭，方天.我國農(nóng)產(chǎn)品國內(nèi)市場與國際市場價格整合研究[J].中國農(nóng)村經(jīng)濟,1999, (9)：27-37.

[2] 丁守海.國際糧價波動對我國糧價的影響分析[J].經(jīng)濟科學,2009,(32)：60-71.

[3] 楊芳.美國農(nóng)產(chǎn)品價格風險管理的經(jīng)驗及借鑒[J].農(nóng)村經(jīng)濟,2010,(2)：125-129.

[4] 蘇應蓉.全球農(nóng)產(chǎn)品價格波動中金融化因素探析[J].農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題，2011,(6)：89-95.

[5] 馬述忠，馮晗.國內(nèi)外市場農(nóng)產(chǎn)品價格及其波動關(guān)聯(lián)性研究——基于不同開放程度的比較[J].云南社會科學，2013,(1)：83-87.

[6] 劉振亞,陳宇.國際農(nóng)產(chǎn)品價格上漲對中國宏觀經(jīng)濟的影響[J].財經(jīng)科學,2013,(3)：62-69.

[7] 文春玲，陳紅華，田志宏.我國農(nóng)產(chǎn)品價格與國際市場關(guān)聯(lián)性研究[J].價格理論與實踐,2014,(3)：70-72.

[8] 陸剛.農(nóng)產(chǎn)品期貨價格聯(lián)動性實證研究——基于中美玉米期貨日收盤價數(shù)據(jù)[J].系統(tǒng)科學與數(shù)學,2015,(2)：181-192.

[9] 宋長鳴.農(nóng)產(chǎn)品價格輪番上漲的理論解釋與實證分析[J].華南農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版),2017,(3)：67-78.

[10] Irwin,Scott H,Dwight R Sanders and Robert P.Merrin,Devil or Angel?The Role of Speculation in the Recent Commodity Price Boom(and Bust)[J].Journal of Agricultural and Applied Economics,2009,41(2).

[11] Scott H Irwin and Dwight R Sanders.Index Funds,Financialization and Commodity Futures Markets[J].Applied Economic Perspectives and Policy,2011,33(1).

[12] Kick,Thomas,Michael Koetter and Tigran Poghosyan.Bank Recapitalization,Regulatory Intervention,and Repayment[J].Journal of Money,Credit,and Banking,2016,(48):1467-1494.

[13] Joan Farre-Mensa and Alexander Ljungqvist.Do Measures of Financial Constraints Measure Financial Constraints?[J].The Review of Financial Studies,2016,29(2):271-308.

[責任編輯：張曉娟]

TheFluctuationRiskSpilloverEffectsofFinancialFluctuationtothePriceofAgriculturalProducts

HUANG Shou-kun，DONG Mei，DUAN Ping-ping

(Insurance College,Shandong University of Finance and Economics,Jinan 250014,China)

The volatility of financial markets is its inherent features. It has always been a worthy study question that how much the correlation between the volatility of the financial market and the price fluctuation of agricultural products and how many fluctuations in the prices of agricultural products are caused by financial fluctuations in recent years. We compare the fluctuation characteristics of agricultural products and financial markets at home and abroad and find that there is a significant correlation between them. We measure out the spillover effects of financial fluctuations on the price volatility of agricultural products by the BEKK-GARCH model and find that 30% - 40% is contributed by the fluctuation of the money supply in the price fluctuation of soybean and other agricultural products.

prices of agricultural products；financial fluctuation；fluctuation spillover models

2017-04-03

教育部人文社會科學課題(13YJA790035)

黃守坤(1966-)，男，山東聊城人，山東財經(jīng)大學保險學院教授，博士，從事風險計量、經(jīng)濟預測研究.

F304.2

A

2095-5863(2017)06-0072-09