新冠肺炎疫情对我国农产品价格的影响——基于30 个省份的面板数据分析

□何冬太

（中国人民银行朔州市中心支行 山西 朔州 036002）

1 研究背景

农业是支撑国民经济发展的基础，是人民安居乐业的根本。我国是农业大国，拥有悠久的农耕文明。在金十数据发布的2020 年世界粮食产量前10 名榜单中，我国以6.69 亿t 粮食产量高居榜首。我国是人口大国，需要用占世界耕地面积9%的耕地养活占世界人口近20%的人口，保证农产品供应和维持农产品价格稳定可控，对我国经济发展和社会安定来说至关重要[1]。农产品价格缺乏弹性，对需求变动和经济周期更替不敏感，受自然灾害、疾病等因素的影响较大，因此研究农产品价格走势必须持续关注外部事件，特别是重大突发事件的影响。

2020 年初，新冠肺炎疫情暴发并迅速演变为一场全球性灾难。疫区乃至全国的食用农产品供给是否充足以及农产品价格是否存在大幅波动风险，成为了抗疫期间民众普遍关注的焦点。2020 年1 季度末，疫情在国内得到有效控制，人民生活逐步回归常态。据我国农业农村部发布的数据显示，从2019 年6 月至2020 年6 月，我国农产品价格经历了大起大落，农产品批发价格200 指数由2019 年6 月的109.81，涨至2020 年2 月的135.73（峰值），再跌至2020 年6 月的112.92，涨跌幅均超过20%，2020 年下半年涨跌幅收窄至10%以内。由此可见，农产品价格的波动与疫情严重程度密切相关，在疫情常态化背景下研究疫情对农产品价格的影响具有现实意义。

2 理论分析

1992 年以前，我国农产品价格及涨跌幅度由政府计划规定。1992—2003 年，我国政府逐步放开农产品定价，发挥“看不见的手”在定价方面的作用，并着手构建主要农产品市场调控体系。2004 年至今，我国农产品定价机制已全面实现市场化。我国在充分发挥市场决定性作用的基础上实行宏观调控，并针对农产品缺乏弹性的特点出台了最低收购价政策，为农民收益托底[2]。

依据哈佛学派构造的市场结构、市场行为、市场绩效的分析框架来看，农产品市场更符合完全竞争市场的特征，即市场主体流动性大、产品同质化程度高、信息基本实现可共享。

农产品价格由交易双方订立契约和政府干预共同决定，价格波动主要受以下因素影响。

其中，T为国民经济长期的发展趋势；C为市场周期性变动；S为有规律的季节变动因素；I为不确定因素，主要由意外事故、自然灾害、疾病以及战争等突发事件构成。

随着农业科学技术不断进步以及支农惠农政策的不断完善，加之市场经济自有的农产品价格维持机制，农产品价格受经济周期及季节因素的影响日趋减弱[3-5]。与此同时，禽流感、非洲猪瘟、新冠肺炎疫情的连续暴发逐渐将人们的关注焦点由传统影响因素转向以突发事件为代表的不确定因素[6-7]。

依据《中国农业产业发展报告2020》发布的数据显示，新冠肺炎疫情导致我国2020 年农业增加值同比下降了3.2%，特别是在武汉市封城（2020 年1 月23 日）到开始复工复产（2020 年3 月初）期间，农业总产值同比下降达16%。分部门来看，畜牧业、林业受到的冲击相对较大，产值均下降了20%左右；种植业、渔业受到的影响较小，产值降幅在16%～18%之间。在农业相关产业中，餐饮和住宿业、纺织业受到的冲击最大，产值下降超过40%，食品工业产值下降27%。疫情在冲击农业生产的同时，还波及相关产业，从而造成了更严重的不利影响。

如图1 所示，从2018 年至2019 年上半年，我国农产品价格指数围绕100 窄幅波动。

2019 年下半年以来，受非洲猪瘟疫情以及国内部分地区禁限养等因素影响，生猪供给不足导致猪肉价格涨幅较大，拉动了农产品价格整体上涨。

2020 年初，受新冠肺炎疫情影响，农产品生产价格指数飙升至140 左右。一方面，新冠肺炎疫情期间大部分农副产品企业因春节假期延长，员工无法按时到岗，导致农作物无人收割（采摘），造成了国内农产品市场供需失衡。另一方面，由于大部分地区处于封闭状态，人员无法正常流动，导致人工成本大幅上升，而企业仍需支付如工资、租金、水电暖等典型费用，生产成本激增[8-9]。

3 实证分析

突如其来的新冠肺炎疫情无疑是影响2020 年农产品价格的关键因素，其影响涉及产品（主要为菜篮子产品）、供应链、农时（春耕）等诸多方面。从宏观角度来看，疫情的影响涉及全国农产品的供给、需求和通货膨胀水平；从中观层面来看，由于不同地区农业在经济中的地位以及发展程度不同，疫情造成的影响存在一定差异。

由于数据可获得性的问题，本研究不涉及西藏自治区、台湾省、香港特别行政区、澳门特别行政区。依据除此之外的30 个省（直辖市、自治区）的相关数据，分析疫情对我国农产品价格影响的地区差异。

3.1 变量选取及模型设定

选取我国2020 年1—4 季度分省份农产品生产价格指数代表农产品价格，作为被解释变量；2020 年1—4 季度分省份农林牧渔业生产总值、分省份居民可支配收入、分省份季度消费者价格指数（该指数为按月统计数据，本研究中季度消费者价格指数为3 个月的算术平均数），分别代表农产品的供需及通货膨胀水平，作为解释变量。数据源自中经网数据库、地方政府和统计局网站。变量名称及说明，如表1 所示。

表1 变量名称及说明

假定农产品价格指数与农林牧渔业生产总值、居民可支配收入、消费者价格指数满足线性约束，且因疫情严重程度不同导致不同地区变量间相关性存在差异，因此设定为个体变系数模型较为合理。模型的一般形式如下。

其中，yit为被解释变量；xit为1×k维解释变量向量；N为变量个数；t为每个变量的观测时期；αi为模型的常数项；βi为对应于解释变量的系数向量；uit为随机误差项，且满足零均值、同方差假定。

3.2 面板模型的单位根及协整检验

由于面板模型中包含的数据较多，容易出现变量非平稳的情况，进而造成分析结果的“伪回归”，因此先要对面板数据进行单位根检验。由于季度数据存在“宽而短”的特点，分别运用Breitung 方法和Hadri 方法进行检验，结果如表2 所示。

由表2 可知，运用Breitung 方法和Hadri 方法对API、GAP、DIR、CPI 原序列的面板单位根检验表明，以上4 个序列均存在单位根，即序列非平稳。因此在回归分析前需要进行协整检验。运用Pedroni 方法对面板数据进行协整检验，结果如表3 所示。

表2 面板数据单位根检验

表3 API 与GAP 的面板协整检验

上述检验结果中，除Panel ρ-Stat 检验统计量不拒绝原假设外，其余均拒绝原假设，说明两个变量存在协整关系。运用相同的方法，分别将API 与DIR、CPI进行协整检验，发现变量间均存在协整关系，可以进行下一步回归分析。

3.3 面板模型的回归分析

通过Eviews 10 软件，运用chow 检验、Hausman检验对模型的固定效应、随机效应以及变量系数随个体变动或是时间变动进行了对比分析，最终将模型设定为如下形式。

其中，α0+αi为个体效应引起的截距项；βni表示系数随第i个个体特征变动，农林牧渔业生产总值、居民可支配收入对不同地区的农产品价格有不同的影响，而CPI 的变动不受地区和时期影响；uit为随机误差项。面板固定效应回归结果，如图2 所示。

其中，F统计量的p值为0，说明解释变量整体对被解释变量的影响显著不为0。调整后的拟合优度在90%以上，说明模型估计值与实际值拟合度较高。

观察t统计量的p值可知，CPI 在10%的显著性水平下拒绝原假设，且系数较大，说明通货膨胀对农产品价格影响显著；而居民可支配收入在10%的显著性水平下不拒绝原假设，说明人们对农产品的需求比较稳定，不会随收入的增减而变化。

由于农林牧渔业生产总值对各省份农产品价格影响的显著性、方向和程度不尽相同[10]，为了更加直观，先剔除在90%的置信区间内影响不显著的省份，并将剩余省份进行分类，得出农林牧渔业生产总值GAP 对农产品价格的影响，如表4 所示。

理论上讲，在需求不变的前提下，农产品供给增加，价格会相应下降，即供给与价格呈负相关关系[11]。但如表4 所示，除北京、上海、广西外，其余9 个省（自治区）的供给与价格均呈正相关，其中有7 个省为我国疫情较为严重的地区，分别为湖北（68 158 人）、广东（2 337 人）、黑龙江（1 610 人）、浙江（1 343 人）、河北（1 317 人）、河南（1 312 人）、湖南（1 044 人）。以上括号内数据为截至2021 年4 月30 日各省新冠肺炎累计确诊人数。

表4 农林牧渔业生产总值对农产品价格的影响

疫情期间交通闭塞，部分地区“封城”“封村”，粮食收割后无法及时从产地运到市场，导致农产品供不应求、价格上涨。因此，疫情对农产品价格的影响有显著的地域差异。

4 结论

首先，新冠肺炎疫情对农产品价格的影响范围较小。在研究囊括的30 个省（直辖市、自治区）中，仅有7 个省份的农产品价格受到了新冠肺炎疫情的影响，其主要原因是我国凭借强有力的领导、全面的联防联控机制和全国人民的自觉防控，在疫情暴发初期就采取多种方式控制疫情传播，通过集中治疗、隔离、全民佩戴口罩等措施阻止了病毒蔓延，在短短3 个月时间内成功控制了疫情扩散。截至2020 年底，新冠肺炎疫情在全国已基本得到遏制，大部分地区已无本土新增病例。

其次，新冠肺炎疫情对农产品价格的影响程度较弱。从农林牧渔业生产总值对农产品价格的影响系数可以看出，即使是在疫情较为严重的地区，农产品价格的增长也只是在可控的范围内小幅波动。原因主要有两个方面：一是疫情期间，各级政府纷纷出台措施保障农产品和农业生产资料运输，受疫情影响较轻的省份，如辽宁、甘肃、江西等，向武汉等疫情重灾区运送了大量粮食、蔬菜，保障了当地农产品供给[12]；二是疫情得到基本控制后，许多农产品企业及个人在传统营销方式受阻的情况下，积极通过电商平台进行农产品销售。商务大数据监测显示，2020 年全国农村网络零售额达1.79 万亿元，同比增长8.9%。网络营销打破了地域限制，加速了农产品在各地市场间的周转，使价格趋于稳定。

再次，新冠肺炎疫情对农产品需求的影响较小。由上述分析可知，居民可支配收入对我国农产品价格的影响不显著，一方面是由于我国短时间内有效控制疫情，使疫情影响的持续时间较短，因此未出现农产品短缺的市场预期；另一方面是由于疫情影响范围较小，农产品价格只在我国少部分地区出现短期大幅波动，并未波及全国。