新冠肺炎疫情对我国农产品价格的影响

周志鹏梁慧芯

（1.山东大学 经济研究院，山东济南 250100；2.潍坊市科学发展研究院，山东潍坊 261061；3.农业农村部农药检定所，北京 100125）

一、问题的提出及文献回顾

分析研究新冠肺炎疫情对农产品价格的影响，有助于科学调整和优化疫情防控政策、农产品保障政策等，对未来应对突发公共卫生危机也具有重要借鉴意义。

分析突发事件对各类资产价格的影响有多种方法，比如价格比较法(Mckenzie&Thomsen，2001)、供求结构模型法(Chalfant&Alston，1988；Costa，2015)、替代品相对价格法 (Carter&Smith，2007；Herrington et al.，2013)、事件研究法(王永钦等，2018)等，不同方法都有一定的优势和局限性 (程培堽，2015)。其中，事件研究法常常被用于研究金融市场上的冲击(和文佳等，2019)，现在已广泛应用到其他经济社会领域(袁显平和柯大钢，2006)。该方法适用于分析新冠肺炎疫情对农产品价格的影响，原因主要有：新冠肺炎疫情是突发的全国性公共卫生事件，分析未预期到的因素对农产品价格影响，用事件研究法比较合适；事件研究法能够充分考虑到农产品价格的季节性变化、趋势性变化等叠加因素，可以有效测度出新冠肺炎疫情对农产品价格的 “净效应”；可以避免遗漏变量、模型设定等难题，只使用农产品价格指数的时间序列数据即可。

笔者利用事件研究法，采取三个步骤分析新冠肺炎疫情对农产品价格的影响：第一步，利用2019—2020年农产品价格指数的数据 （作为实验组），剔除农产品价格的趋势性因素干扰，得到2020年春节和新冠肺炎疫情等“两种因素”对农产品价格的影响；第二步，利用2018—2019年农产品价格指数的数据（作为对照组），分析未发生新冠肺炎疫情时，2019年春节因素对农产品价格的影响；第三步，对上述两个结果进行统计分析和显著性检验、稳健性检验等。

二、研究设计

1.数据来源与简介。本研究主要使用农产品批发价格200指数的时间序列数据进行分析。农业农村部编制发布的农产品批发价格200指数，是全面反映我国农产品批发环节价格整体水平及其变化的指数体系，对分析全国农产品价格变化趋势具有重要意义和代表性。该指数基于全国200余家典型农产品批发市场的各类农产品价格数据，以2015年为基期采用帕氏指数法编制，含有111个交易品种作为指数的样本品种。其中，包含蔬菜样本32种、水果样本11种、畜产品样本7种、水产品样本49种、粮食样本7种、食用植物油样本5种。同时，该指数具有层次性，包含有小类产品指数和大类产品指数等，菜篮子产品价格指数、粮油产品价格指数是其重要的次级农产品批发价格指数。

通过采用网络爬虫技术，于2020年3月4日在中国农业信息网全国农产品批发市场价格信息系统提取数据。由于提取的部分数据，存在周末和节假日等价格信息缺失问题，又在农业农村部网站中，通过查询重点农产品市场信息平台历史数据，对缺失数据进行手动整理。本文的样本区间为2018年7月1日—2020年3月4日，笔者使用了农产品批发价格200指数（以下简称“农产品200指数”）的每日数据进行分析。同时，因研究对照和开展稳健性检验的需要，还使用了菜篮子产品200价格指数（以下简称“菜篮子200指数”）在样本区间的每日数据。

2.农产品价格变化趋势。图1为全国农产品200指数和菜篮子200指数的趋势图。整体上看，样本期间内两种价格指数走向一致，都呈现出波浪式上升态势，并有3个明显的高峰，这意味着农产品价格有明显的上涨趋势。两种价格指数高峰分别出现在2018年10月、2019年2月和2020年2月左右。特别是自2019年10月以来两种价格指数上升明显，没有呈现大幅下降的趋势。2019年下半年，与2018年下半年同期相比，价格指数普遍上升。上述农产品价格指数趋势特征，与张晶等(2020)、项朝阳和李茜凌 (2020)研究的蔬菜价格趋势变化比较一致。这意味着通过分析农产品200指数和菜篮子200指数的变化，以此代表新冠肺炎疫情对农产品价格的影响具有一定的科学性。

图1 2018年以来的农产品价格指数趋势图

3.模型与参数设定。事件研究法的基本框架源于Dolly(1933)、Fama et al.(1969)、Corrado(1989)、Corrado&Zivney(1992)、Zivney&Thompson(1989)等学者的研究(王永钦，等，2018)。本文用新冠肺炎疫情爆发作为突发事件，分析其对农产品价格变动的短期冲击，特别是对价格指数的异常变动率（收益率）影响。其中，用（P1-P0）/P0来表示当天价格指数的变动率 （收益率），P1是当天的价格指数，P0是前一天的价格指数。其他参数设定，借鉴事件研究法的研究方法，具体而言：

考虑到2020年1月20日（农历腊月二十六）当天的重大新闻，比如：①习近平总书记对疫情防控作出重要指示；②李克强总理召开国务院常务会议部署工作，将新冠肺炎列入乙类传染病，采取甲类传染病管理办法；③钟南山等高级别专家认为存在“人传人”的风险；④武汉市成立疫情防控指挥部等。笔者认为当天是新冠肺炎疫情成为重大突发事件的信号，故选择2020年1月20日作为新冠肺炎疫情事件发生日，并选择（-1,40）作为事件窗口进行分析，并计算异常变动率（AR）、累积异常变动率（CAR）、累积平均异常变动率（CAAR）。在文中，由于只使用农产品价格指数一种数据进行讨论，农产品200指数累积异常变动率与累积平均异常变动率相等（即，CAAR=CAR）。考虑到农产品价格的季节性变化、趋势性变化等因素，笔者选择（-100，-10）作为估计窗口，估算在没有春节和新冠肺炎疫情等因素下的农产品价格指数的正常变动率。本文采用Eventstudy2程序进行计算。

同时，考虑到对照组2019年情况，选择2019年1月31日（农历腊月二十六）作为反事实的当年事件发生日。目的是为了最大程度上估算在没有新冠肺炎疫情事件发生时，春节因素对农产品价格变动影响。同样，选择（-1,40）作为事件窗口进行分析，（-100，-10）作为估计窗口，并计算相关的异常变动率、累积异常变动率、累积平均异常变动率等。

三、实证分析

1.基本结论。图2是新冠肺炎疫情对农产品200指数累积异常收益率的影响走势图。其中，纵坐标是累积平均异常变动率（CAAR），横坐标是与事件发生日的时间间隔（T），实线是2020年的情况，虚线是2019年的情况。阴影部分是2020年春节假期时间段1月24日—2月2日（农历腊月三十至正月初九）的情况。左边的竖实线是最早一批省份启动重大突发公共卫生事件一级响应的日期（截至到1月24日，累积共有18个省份启动，其中3个省份启动时间为1月23日），右边竖实线是最早对重大突发公共卫生事件一级响应进行调级的日期 （2月21日甘肃最早开始调整），右侧竖虚线是大规模对重大突发公共卫生事件一级响应进行调级的日期（截至2月27日，已有16个省份调整完毕）。与本文有关的重要事件见表1。

图2 新冠肺炎疫情（COVID-19）对农产品200指数累积平均异常变动率的影响

表1 部分重要事件节点

从图2可以看出，2020年和2019年，农产品200指数累计异常变动率的整体走势是不同的，2020年的价格累积变动出现明显的2个波峰和2个波谷、波动较大、呈现M型走势，2019年波峰比较平滑、持续时间长、呈现倒U型走势。这意味着新冠肺炎疫情防控和农产品价格稳定政策等因素，对农产品价格变动确实产生了影响。2020年农产品价格在样本期间，经历了上涨、降低、再上涨、再降低的明显过程。其中，笔者认为农产品价格的第一次上涨与市场对疫情的预期判断有关，市场价格的自然上涨、涨幅较大，第二次上涨与企业复工复产后需求增大有关；农产品价格的第一次下降，与国家采取的稳定农产品价格政策实施有关，特别是打击交易价格暴利违法行为等降低了价格，农产品价格第二次下降与疫情防控取得成效后有关，农产品物流运输基本上实现了畅通。对菜篮子200指数的分析，与农产品200指数的分析，结论基本一致。

具体而言，在春节假期开始前3天，两个年份的走势相同，而且2020年的农产品价格累积上涨幅度低于2019年，这意味着农产品市场并没有对新冠肺炎疫情的严重性有很多预期。在事件发生后的第4—7天（春节假期的第1—4天），同时是很多省份启动突发公共卫生事件一级响应后的前4天，这一趋势也没有大的转变，2020年的累积价格变动还是低于2019年，而且价格变动有涨有跌、基本平稳，消费者按照往年习惯对蔬菜、肉类等进行了储备，可以较好解释这一现象。然而，在事件发生后的第8—12天 （春节假期的第5—9天），2020年价格累积变动已经超过2019年的情形，并且在事件发生后的第10天（春节假期的第7天）达到价格累积变动的最高峰，之后价格出现下跌，这说明疫情事件的扩大造成了农产品价格大幅上涨，而国家采取的稳定价格措施有了成效。直至事件发生后的第13—17天（春节假期的第10天—春节假期结束后的第4天），2020年价格累积变动低于2019年，并在事件发生后的第14天 （春节假期后的第1天）到达波谷，之后价格转折又开始新一轮上涨，特别是部分企业的复工复产提高了农产品需求量、价格再次上涨。在事件发生后的第18天—38天，2020年价格累积变动一直超过2019年，并在第23天达到第2个波峰，之后价格不断下降，在事件发生后的第38天，价格累积变动为0，与冬季价格变动平均值相等，农产品市场基本恢复正常、价格呈现下降趋势。在一定程度上，这是新冠肺炎疫情防控取得阶段性胜利的一个信号。

2.显著性分析。笔者开展定量研究和统计显著性检验，确定农产品价格累积变动率在多大程度上受到春节假期和新冠肺炎疫情的影响，表2和表3总结了这些研究结果。在2020年事件发生窗口（-1,40）的累积平均变动率为-0.0089，通过了1%的显著性水平Patell检验、Zivney_Cowan检验等，说明这个事件区间内农产品价格累积变动率下降已经非常明显，且通过了部分1%的显著性水平检验。从事件发生日到正常春节假期（正月初六），2020年的事件窗口 (-1,10)累积价格变动率为0.0406，通过了1%的显著性水平检验，意味着农产品价格上涨明显，与图2中分析的事实一致。与对应的2019年比较，其累积价格变动率0.0226，也通过了部分1%的显著性水平检验。两者之差为0.0180，意味着新冠肺炎疫情爆发使得农产品价格上涨了1.8%。然而，当考虑到新冠肺炎疫情延长后的春节假期（由正月初六延长到正月初九），2020年的事件窗口（-1,13）的累积价格变动率小于2019年的数值，意味此时间段内农产品价格下跌，说明前期我们高估了新冠肺炎疫情对农产品价格的影响。对此，继续估计了“不同春节假期”的累积价格变动，即2020 年的窗口（4，13）与 2019 年的窗口（4，10）的比较，两者之差为0.0029，意味着严格扣除春节假期因素，新冠肺炎疫情对农产品价格累积变化率的净效应为0.29%，农产品价格上涨较小，背后可能与国家实施的农产品价格稳定政策有很大关系。

表3呈现了2020年通过部分显著性水平检验的每日异常变动率（AR）情况。与笔者对图2的基本结论分析一致，一些日期的重大价格变动造成了农产品价格整体上的大幅度波动，特别是表3呈现的这6个日期价格大幅度变动非常明显，且通过了至少10%的显著性水平检验。

表2 不同窗口的CAAR及其显著性水平检验

表3 2020年部分日期的AR及其显著性水平检验

四、结论与政策启示

笔者利用事件研究法分析发现：新冠肺炎疫情对农产品价格造成了较大的波动，在1月20日后的40天里，农产品价格累积异常变动率呈现清晰的M型走势、有两个峰顶和两个峰底，在第38天后农产品价格恢复到疫情爆发之前的平均状况，并且2020年与2019年的农产品价格累积异常变动率走势明显不同。若扣除2019年春节假期相同时间段内累积价格异常变动率，新冠疫情因素造成了2020年的农产品价格上涨1.8%。但考虑到两个年份的春节假期长度不同，可能高估这个价格上涨趋势。在计算不同春节假期长度后的累积价格变动率，2020年比2019年的累积价格变动率仅高0.29%，这说明新冠肺炎疫情对农产品价格的影响微乎其微，背后与国家农产品价格稳定政策的调控有很大关系，价格上涨趋势得到缓解。然而，个别日期的农产品价格上涨异常明显，这加剧了宏观调控的难度，在一定程度上造成了农产品价格的大幅波动。

政策启示如下：一是农产品是重要的生活物资，在遇到重大突发卫生事件引起价格异常上涨时，应加强市场监管以防止哄抬物价、囤积居奇，向市场额外投放国家储备的农产品也是必须的选项。二是农产品物流成本在整个交易价格中占比较大，在采取物流限制和人员管控等背景下，应保持农产品运输的绿色通道畅通，同时要维护好物流链这个重要的基础设施。三是要加强农产品多层次的市场建设，按照城市群、都市圈等合理布局农产品生产基地，保障有充足的农产品供应市场。