中国谷物价格波动的传递路径解析

涂涛涛，李崇光，华中农业大学 经济管理学院，湖北 武汉430000

张玉梅①，中国农业科学院 农业信息研究所，北京100081

一、引 言

物价稳定是改善民生的关键。近几年中国国内农产品价格大幅波动，既影响居民生活，又为农民增收带来更多不确定性。据国家统计局数据显示，自2002年以来，食品消费价格指数的涨幅均超过消费者物价指数(CPI)，尤其在2007、2008 和2011年，食品消费价格指数同比涨幅超过10%，这成为拉动当年CPI 上涨的重要诱因。从农产品成本收益来看，粮食、蔬菜、生猪等产品的成本利润率呈下降趋势。例如，稻谷、小麦和玉米的成本利润率从2007年的38．5%降至2012年的18．0%，这给持续稳定地增加农民收入带来了挑战。考虑农产品价格稳定的重要性，“保持物价总水平基本稳定”已成为十八大和中央经济工作会议关注的重点议题。

理顺农产品价格波动的传递机制有助于政府制定更为有效的市场调控政策。目前国内外关于农产品价格波动成因的研究主要包括四类:第一，成本推动型。现有研究表明，交易成本过高［1］126－135、流通效率低下［2］11－17、能源价格上涨等导致的成本上升是农产品价格波动的主要诱因［3］4－13。星焱和李雪(2013)的研究进一步验证了种粮成本对粮食生产价格形成的决定性作用［4］112－123;第二，外部冲击因素。国际油价［5］1098－1104［6］74－87、国际农产品价格［7］141－153［8］4－14和汇率波动［9］19－27［10］58－67等外部冲击均会诱发农产品价格波动;第三，货币政策因素。现有研究发现，货币流动性过剩所引发的结构性通胀是造成中国农产品价格波动的主要原因［11］41－47［12］118－126［13］51－58;第四，供给层面的冲击。现有文献表明，气候因素［14］71－81、生物能源需求［15］13－20［16］86－95［17］407－426以及农产品库存［18］225－252［19］507－528均会对农产品供给造成冲击，从而影响农产品价格波动。上述研究对于加深农产品价格波动机制的理解具有重要意义。上述研究主要采用时间序列或投入产出价格模型，这些方法存在一些局限性。时间序列模型是通过数据来反映变量之间的动态变化，无法体现产业关联性对价格传递的影响;投入产出价格模型能够反映产业关联现状，但却无法全面反映国民经济核算各个账户间的交互影响。

农产品价格上涨受到诸多因素的影响，同时，作为基础部门，农产品价格的上涨又会带来许多直接与间接的影响:农产品价格上涨会直接导致食品价格的上涨;食品价格的上涨会导致居民生活成本上涨，从而带动劳动工资的上涨;工资的上涨又会进一步推动中间投入要素价格的上涨，并进一步影响农产品的价格。中国近五年稻谷、小麦和玉米三种谷物生产成本统计数据的变化也可大致验证农产品的价格联动反应。其中，三种谷物的平均出售价格从2007年的1．58 元/公斤上涨至2012年的2．40元/公斤，年均增长率为8．7%;每亩的人工成本从160 元上涨到372 元，年平均增长率高达18%;每亩的化肥农药等中间物质投入费用也从240 元增加至398 元，年均增长率约为10．7%。因此，农产品价格波动的解析不能仅局限于农业部门自身，而应充分考虑农业的产业关联及其传导路径。另外，农产品价格上涨对不同类型居民的影响也会有所不同，在制定农产品价格宏观调控政策时应充分考虑这些差异性。

粮食是百价之基，为此本文拟采用社会核算矩阵(SAM)价格乘数框架，从成本视角解析谷物价格波动的成因及其影响，从而为更有效地制定针对性的粮食价格政策提供决策参考。具体而言，本文结构安排如下:第二部分介绍价格传递的结构路径分析理论及数据;第三部分为谷物价格传递机制的实证分析;第四部分为结论性评述。

二、价格传递的结构路径分析理论及数据

(一)基于SAM 价格传递的结构路径分析

SAM 表描述了国民经济核算体系中各账户的流量关系，是价格传递结构路径分析的数据基础。表1 显示的是SAM 表的账户结构，包含了活动、商品、生产要素、国内机构、资本形成和国外账户六类账户。生产要素账户包括劳动力和资本要素;国内机构包括居民、企业和政府账户;资本形成账户包括储蓄－投资和存货变动。在SAM 表中，活动账户反映国内厂商生产活动的投入与产出;商品账户反映市场上所有商品的供给与需求;劳动力和资本账户反映要素收入及其分配;居民和企业账户分别反映居民和企业的收入来源、开支项目和收支结余;政府账户主要体现政府的收支状况;国外账户反映对外经济联系;储蓄－投资和存货变动账户分别反映固定资本形成和存货变动。从资金流上看，SAM 中的行表示账户的收入，列表示账户的支出。其中，活动账户行的各项表示产业部门生产的不同商品组合，列的各项表示产业部门的生产投入;商品账户行的各项表示商品的需求，列的各项表示商品的供给;劳动力和资本账户行的各项表示要素收入，列的各项表示要素支出;居民、企业和政府账户行的各项分别表示其收入，列的各项则表示支出;国外账户行的各项表示外汇支出，列的各项表示外汇收入;储蓄－投资账户行的各项表示储蓄来源，列则表示投资。

表1 中国社会核算矩阵的账户结构

SAM 表完整地刻画了国民经济各部门之间的相互关联性，例如生产活动、机构部门的收入分配(包括居民、企业、政府、国外)，以及要素收入的分配(包括劳动力、资本和土地等)。这种关联性既有直接的，也有间接的。考虑到SAM 表的这种特征，基于SAM 表的结构路径分析可用于剖析谷物价格传递的直接和间接效应:(1)当外生冲击直接导致谷物价格波动时，该路径下的价格传递为直接效应;(2)当外生冲击对谷物价格波动的影响是通过间接路径发生作用时，该路径下的价格传递为间接效应。其中，间接效应的价格冲击主要通过产业关联和消费关联发生作用［21］。结构路径分析方法由Defourny 和Thorbecke［22］111－136首先提出，并被Roland－ Holst 和Sancho［23］361－371引入到分析价格传递机制。为了刻画价格传递的特征，Roland－Holst 和Sancho(1995)构建了直接价格影响、完全价格影响和总体价格影响等指标。具体定义如下:

(二)2012年中国SAM 表

本文使用的2012年62 部门中国SAM 表是基于Diao 等［25］1－17编制的2007年中国SAM更新而成。具体而言，通过结合2010年投入产出延长表、《中国统计年鉴2013》、《全国农产品成本收益资料汇编2013》等2012年的相关数据信息，将社会核算矩阵从2007年更新到2012年，包括宏观SAM 和细分农业部门的SAM。利用2012年宏观SAM 来平衡控制2012年细分部门的SAM，通过系数交叉熵法将2012年细分部门的SAM 表予以调平①系数交叉熵法是SAM 表平衡中最为常见的方法，而Salem(2004)、万兴等(2010)对不同平衡方法的比较验证了交叉熵法的有效性［26］［27］77－82，故本文采用系数交叉熵法可以确保平衡后SAM 表的可靠性。。为了便于分析，根据与谷物产业的相关性和生产成本构成，对62个行业进行合并(附表1)，最终包括17 个部门:谷物，其他农作物，畜牧和渔业，林业，农、林、牧、渔服务业，采矿业，食品制造及烟草加工业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，化学工业，其他制造业，电力、燃气及水的生产和供应业，建筑业，交通运输及仓储业，批发和零售贸易业，金融保险业，租赁和商务服务业，其他服务业。表2 进一步展示了构建的17 部门的中国2012年SAM 表的经济结构。

表2 中国2012年SAM 表的经济结构

由表2 可知，生产要素和各部门的中间投入对谷物生产均非常重要，且分别贡献了谷物总产值的50．53%和49．47%。在生产要素中，劳动力对谷物的贡献最大，占了总增加值的93．72%，为典型的劳动密集型产业;在谷物生产的中间投入中，化学工业，谷物，其他服务业，交通运输及仓储业，农、林、牧、渔服务业，其他制造业，电力、燃气及水的生产和供应业对谷物的贡献较大。

为了分解谷物价格冲击的结构路径，本文借鉴Akkemik［28］854－864的做法，将活动、商品、生产要素(包括劳动力、资本和土地)、企业和居民归入内生账户，政府、资本账户和国外账户归入外生账户。其中，生产要素账户分为非熟练劳动力、熟练劳动力、资本和土地。为了反映谷物价格变化对不同收入组城乡居民的影响差异，依据所有调查户人均可支配收入由低到高的顺序，将城镇和农村居民家庭按20%、60%、20%的比例依次分成低收入户、中等收入户和高收入户三组。从居民的消费结构来看，与农村居民相比，谷物和食品制造及烟草加工业(如谷物加工食品)在城镇居民总消费中的比重较低;对于城镇或农村居民，收入较低居民对谷物和食品制造及烟草加工业(如谷物加工食品)的消费比重均较高(图1)。根据国家统计局2012年数据显示，随着居民收入增加，居民支出中食品在总消费中的比重以及粮食在食品消费中的比重均呈下降趋势:以城镇居民为例，城镇低收入户、中等收入户和高收入户食品支出在总消费中的比重分别约为43．15%、38．44%和30．30%，粮食在食品消费中的比重分别约为9．30%、7．78%和5．90%;对农村低收入户、中等收入户和高收入户，其食品支出在总消费中的比重分别约为43．30%、40．56%和35．26%。

图1 谷物、食品制造及烟草加工业在居民总消费中的比重(%)

三、谷物价格波动传递的结构路径分析

本部分将运用结构路径分析法，利用上述编制的2012 中国SAM 表，从两个层面探讨谷物的价格传递机制:(1)中间投入、生产要素成本(包括劳动力、资本和土地)对谷物价格波动的影响机制与路径是否存在差异?(2)谷物价格波动对不同收入水平居民的影响是否相同?

(一)谷物价格波动成因的分析

当受到外生冲击时，中间投入和生产要素(包括劳动力、资本和土地)成本的波动均会对谷物价格产生冲击，但这些成本冲击影响的路径是如何传导的呢?

1．中间投入品价格波动的传递路径

为了甄别中间投入品成本冲击对谷物价格波动的传递机制，计算并绘制中间投入品对谷物价格冲击的直接路径影响，见图2。其中，横轴表示该直接路径下完全价格影响占总体价格影响百分比，纵轴表示该路径下价格传递速度。根据完全价格影响占总体价格影响百分比均值和传递速度均值，图2 被划分为四个象限:位于第一、第四象限的行业对谷物的价格冲击主要通过直接路径发生作用;位于第二、第三象限的行业对谷物的价格冲击主要通过间接路径发生作用。

图2 中间投入品价格波动的直接路径影响

如图2 所示，化学工业，谷物，电力、燃气及水的生产和供应业，交通运输及仓储业，以及农、林、牧、渔服务业位于垂直线(完全价格影响占总体价格影响百分比均值)右侧，而其他行业位于垂直线左侧。这表明，化学工业(化肥、农药)，谷物(种子费等)，电力、燃气及水的生产和供应业(水电费)，交通运输及仓储业(物流与存储费)，以及农、林、牧、渔服务业(农业生产支持性服务)对谷物的价格冲击主要是通过直接路径发生作用①上述行业通过直接路径传递的总体价格影响比重分别高达74．00%、78．86%、25．74%、28．59%和90．63%。进一步分析可知，化学工业，电力、燃气及水的生产和供应业，交通运输及仓储业，农、林、牧、渔服务业以及谷物种子成本对谷物价格直接路径影响的传递速度逐渐递增。;而其他农作物，畜牧和渔业，林业，采矿业，食品制造及烟草加工业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，其他制造业，建筑业，批发和零售贸易业，金融保险业，租赁和商务服务业，其他服务业对谷物的价格冲击主要是通过间接路径发生作用。

为了进一步剖析上述行业间接路径价格传递的特征，计算行业成本冲击的路径分解见表3。为了便于分析，本文仅列出了完全价格影响较为显著且排名前三的路径。

如表3 所示，间接路径的影响可分为两类:采矿业、食品制造及烟草加工业、其他制造业、租赁和商务服务业对谷物价格的影响主要是通过间接路径传导;石油加工、炼焦及核燃料加工业，批发和零售贸易业，金融保险业，其他服务业对谷物价格的影响一部分是通过直接路径传递，另一部分是通过比重不小的间接路径传递。进一步的，间接路径的影响又可分为三类:(1)食品制造及烟草加工业、批发和零售贸易业、金融保险业、租赁和商务服务业，以及其他服务业主要是通过影响农村或城市中非熟练劳动力价格，从而间接推高谷物成本和价格。以上行业通过劳动力价格的中介因素分别传递了总体价格影响的30．33%、19．65%、12．71%、30．98%和29．42%。(2)采矿业，石油加工、炼焦及核燃料加工业通过影响化学工业(如化肥、农药等)等的生产成本，间接推高了谷物成本和价格。以上行业通过上述产业关联的间接路径分别传递了总体价格影响的33．88%和30．32%。(3)其他制造业对谷物价格的冲击，一部分是通过影响非熟练劳动力的价格，另一部分是通过影响化学产业(如化肥、农药)的生产成本，从而间接推高谷物成本和价格。

表3 中间投入成本对谷物价格影响的路径分解

表4 生产要素成本对谷物价格影响的路径分解

2．生产要素成本冲击对谷物价格的影响

表4列出了生产要素成本变动对谷物价格影响的路径分析，且仅列出了完全价格影响排名前三的路径。由表可知，根据总体价格影响排序，非熟练劳动力、资本、熟练劳动力以及土地成本对谷物价格的冲击依次减弱。同时，各生产要素对谷物价格影响的机制存在差异:(1)非熟练劳动力和土地成本对谷物价格的冲击主要通过直接路径发生作用，即非熟练劳动力成本和土地租金上涨会直接影响谷物成本;(2)熟练劳动力和资本主要通过间接路径发生作用，即通过影响非熟练劳动力和中间投入品(如化肥、农药、服务费用等)价格，间接影响谷物成本和价格。

(二)谷物价格波动对居民的影响

利用结构路径分析法，本部分测算了谷物价格波动对不同收入水平居民影响的路径分解(表5)。由表可知，针对所有类型居民，谷物价格上涨既会直接增加城乡居民生活成本，又会通过影响食品制品等价格来间接推高居民生活成本。然而，不同收入水平居民受谷物价格影响的路径存在差异:(1)无论是农村居民或城镇居民，收入较低人群受谷物价格冲击的影响较大;(2)谷物价格冲击对收入较低人群的影响主要通过直接路径发生作用，而对收入较高人群的影响主要通过间接路径发生作用。

表5 谷物价格波动对城乡居民影响的路径分解

四、结论性评述

基于2012年中国SAM 表，本文利用SAM结构路径分析法剖析了中国谷物价格波动的直接和间接传递路径。通过路径分解，不仅量化了外生冲击对谷物价格影响的大小，还解构了价格冲击在不同部门、要素、居民等账户间的传递路径。研究结果表明，不同行业中间投入和要素投入对谷物价格影响的机制存在差异:(1)化学工业，谷物，电力、燃气及水的生产和供应业，交通运输及仓储业，以及农、林、牧、渔服务业对谷物的价格冲击主要是通过直接路径发生作用。而其他农作物，畜牧和渔业，林业，采矿业，食品制造及烟草加工业，石油加工、炼焦及核燃料加工业，其他制造业，建筑业，批发和零售贸易业，金融保险业，租赁和商务服务业，其他服务业对谷物的价格冲击主要是通过间接路径发生作用。(2)非熟练劳动力和土地对谷物的价格冲击主要是通过直接路径发生作用，而熟练劳动力和资本对谷物的价格冲击主要是通过间接路径发生作用。此外，非熟练劳动力、资本、熟练劳动力以及土地成本对谷物价格的影响依次减弱。谷物价格波动影响的分析结果表明:(1)收入较低人群受谷物价格冲击的影响较大;(2)谷物价格上涨不仅会直接增加城乡居民生活成本，还会通过影响谷物加工食品等价格来间接推高居民生活成本;(3)收入相对较高居民受间接路径冲击的影响较大。

本文政策含义为，厘清不同行业或生产要素对谷物价格影响的传递机制，可更有效地平抑谷物价格的波动:(1)通过直接路径影响谷物价格波动的中间投入行业或要素，直接控制其成本是平抑谷物价格波动的关键。化学工业，谷物，电力、燃气及水的生产和供应业，交通运输及仓储业，农、林、牧、渔服务业，非熟练劳动力与土地对谷物的价格冲击主要是通过直接路径发生作用，故直接控制化肥、农药、种子费、水电、物流与存储费用、农业生产支持性服务、非熟练劳动力以及土地成本将有助于缓减谷物价格的大幅波动。(2)通过间接路径影响谷物价格波动的中间投入行业或要素，平抑谷物价格波动的关键在于甄别间接路径的中介结点。例如，石油加工、炼焦及核燃料加工业对谷物价格的影响有很大比例是通过间接路径传导，其中，“石油加工、炼焦及核燃料加工业→化学工业→谷物”是一条重要的路径。通过提高化学工业(如化肥、农药等)的投入产出效率，同样有助于控制谷物价格的波动。此外，无论是城镇居民或农村居民，低收入家庭受谷物价格冲击的影响均较大，故在价格剧烈波动的情况下，应采取必要措施保障低收入者的基本生活。

本文对现有研究的贡献在于:运用结构路径分析法，从成本传递视角考察了谷物价格波动的直接和间接效应。从成本视角考察粮食价格形成的研究较多，然而这些研究仅考虑了投入成本对粮食价格冲击的直接路径效应［29］22－30［30］34－39［4］112－123，而忽视价格传递的间接效应冲击，这将导致无法准确解析价格传递背后的规律和机理。例如，刘宁(2012)的研究指出，煤炭和石油价格对粮食生产成本的影响十分显著，然而他们的研究却并未指出能源价格影响粮食生产成本的具体传递路径。本文的研究则进一步指出，采矿业，石油加工、炼焦及核燃料加工业对谷物生产成本的冲击主要是通过影响化学工业(如化肥、农药等)等的生产成本来发挥作用。简言之，通过剖析谷物价格波动的直接和间接效应，可以更准确地解构谷物价格的形成与传递机制，从而提升政府稳定农产品价格措施的针对性。

然而，本文也存在一定局限性。SAM 表是结构路径分析的数据基础，其数据质量会直接影响模型分析的效果，特别是价格波动直接路径与间接路径冲击的显著性。尽管平衡SAM表的系数交叉熵法本身拥有较高的有效性，但这一有效性的前提是构建SAM 表原始数据的准确性［31］134－147。正如涂涛涛和马强(2012)的研究所指出的，投入产出表等原始数据的精度是决定SAM 表精度最为核心的因素，而所有SAM 表平衡方法本质上都是为了寻求与初始SAM 表接近的新的SAM 表。因此，给定投入产出表数据，不同平衡方法并不会对行业间的技术关联产生实质影响，也不会对基于SAM 表结构路径分析的结论造成根本性影响。截至目前，国家统计局尚未公布2012年中国投入产出表，故在构建2012年SAM 表时结合考虑了2010年中国投入产出延长表。投入产出表系统地反映国民经济各部门之间的投入产出关系，故本文结论可靠的前提是2012年中国的产业关联度与2010年相比未有实质性变化。

附表1 中国SAM 表中行业的合并

［1］赵辛、钟剑:《交易成本视野的价格波动:自鲜活农产品观察》，载《改革》2013年第3期。

［2］王冲、陈旭:《农产品价格上涨的原因与流通改革的思路探讨》，载《中国软科学》2012年第4期。

［3］石敏俊、王妍、朱杏珍:《能源价格波动与粮食价格波动对城乡经济关系的影响——基于城乡投入产出模型》，载《中国农村经济》2009年第5期。

［4］星焱、李雪:《粮食生产价格的决定因素:市场粮价还是种粮成本利润》，载《当代经济科学》2013年第4期。

［5］Nazlioglu S，Soytas U．“Oil price，agricultural commodity prices，and the dollar:A panel cointegration and causality analysis”，Energy Economics，2012，34(4)．

［6］陈宇峰、薛萧繁、徐振宇:《国际油价波动对国内农产品价格的冲击传导机制:基于LSTAR 模型》，载《中国农村经济》2012年第9期。

［7］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》，载《经济研究》2012年第3期。

［8］王钊、姜松:《我国蔬菜价格变动的空间计量分析》，载《农业技术经济》2013年第11期。

［9］刘艺卓:《汇率变动对中国农产品价格的传递效应》，载《中国农村经济》2010年第1期。

［10］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》，载《农业技术经济》2013年第1期。

［11］杨丽:《影响国内农产品价格波动的因素及其趋势分析》，载《现代财经》2011年第5期。

［12］刘清泉:《居民收入、猪肉价格与货币供应— —基于2001—2010年经验数据》，载《农业技术经济》2012年第1期。

［13］吕惠明、蒋晓燕:《我国大宗农产品价格波动的金融化因素探析——基于SVAR 模型的实证研究》，载《农业技术经济》2013年第2期。

［14］张利庠、张喜才:《外部冲击对我国农产品价格波动的影响研究——基于农业产业链视角》，载《管理世界》2011年第1期。

［15］张亮亮、张晖明:《国际油价、生物燃料与世界粮食价格上涨——危机对中国经济增长模式的启示》，载《江淮论坛》2009年第3期。

［16］胡冰川、徐枫、董晓霞:《国际农产品价格波动因素分析——基于时间序列的经济计量模型》，载《中国农村经济》2009年第7期。

［17］Babcock B A．．“The impact of US biofuel policies on agricultural price levels and volatility”China Agricultural Economic Review，2012，4(4)．

［18］Ott，H．．“Extent and Possible Causes of Intrayear Agricultural Commodity Price Volatility ”，Agricultural Economics，2014，45(2)．

［19］Serra，T．and Gil，J．M．．“ Price Volatility in Food Markets:Can Stock Building Mitigate Price Fluctuations?”，European Review of Agricultural Economics，2013，40(3)．

［20］Lofgren，H．，Harris，R．L．and Robinson，S．．“A Standard Computable General Equilibrium (CGE)Model in GAMS”，Microcomputers in Policy Research Working Paper No．5，International Food Policy Research Institute，Washington DC．2002．

［21］Breisinger，C．，Thomas，M．，and Thurlow，J．．“Social accounting matrices and multiplier analysis:An introduction with exercises”，Food Security in Practice technical guide 5，International Food Policy Research Institute，Washington，DC．2009．

［22］Defourney，J．，and Thorbecke，E．．“ Structural Path Analysis and Multiplier Decomposition within a Social Accounting Matrix Framework”，The Economic Journal，1984，94 (373)．

［23］Roland－Holst，D．，and Sancho，F．．“Modeling prices in a SAM structure”，Review of Economics and Statistics，1995，77(2)．

［24］Parra J C，Wodon Q．．“Comparing the impact of food and energy price shocks on consumers:a social accounting matrix analysis for Ghana”，World Bank Policy Research Paper No．WPS4741，2008．

［25］Diao，X．S．，Zhang，Y．M．and Chen，K．Z．．“The global recession and China’s stimulus package:A general equilibrium assessment of country level impacts”，China Economic Review，2012，23(1)．

［26］Salem，H．H．．The Macroeconomic Social Accounting Matrix of Tunisia in 1996［EB/OL］，http://econpapers．repec．org/paper/wpawuwpco/0410001．htm，2004．

［27］万兴、范金、胡汉辉:《社会核算矩阵不同更新方法的比较研究》，载《统计研究》2010年第2期。

［28］Akkemik，K．A．．“Potential impacts of electricity price changes on price formation in the economy:a social accounting matrix price modeling analysis for Turkey”，Energy Policy，2011(39)．

［29］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》，载《农业技术经济》2012年第10期。

［30］刘宁:《能源价格波动对粮食生产成本的动态影响研究》，载《财贸研究》2012年第4期。

［31］涂涛涛、马强:《社会核算矩阵平衡方法研究——最小二乘交叉熵法》，载《数量经济技术经济研究》2012年第7期。