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　　广义货币供应量(M2)的数据来源于各期《中国经济景气月报》，外汇储备来源于国家外汇管理局官方网站，我们预期国内农产品价格同M2和外汇储备正相关。另外，石油等能源的价格会从两方面对农产品价格产生影响:一是能源价格上升会导致农产品生产成本上升，由此抬高农产品价格;二是能源价格上升导致生物燃料使用量的增加，也会拉动农产品价格上升。我们将在回归模型中纳入中国进口原油价格，数据来源于各期《中国经济景气月报》。

　　价格变量的单位为绝对量时，我们使用CPI指数进行了平减;为消除异方差，所有变量均取了对数。各个变量的含义、样本数、描述性统计，解释变量在回归分析中的预期符号列于之中。

　　五、经验分析结果

　　(一)国际农产品市场同国内农产品市场的整合关系

　　我们首先检验价格数据的平稳性，结果表明，国内外各种价格数据均为非平稳序列，但这些序列的一阶差分均是平稳的，因此对于每一对价格(或价格指数)，均可以进行Johansen协整检验。根据协整检验结果，给定序列间不存在协整关系的原假设，对于5对价格序列，无论是迹统计量，还是最大特征值统计量，均大于5%的临界值，因此原假设都被拒绝。这表明各种农产品的国内外价格间存在协整关系，即国内外农产品市场具有长期的整合关系。命题一中的假说得到证实。

　　由于各对价格序列之间存在协整关系，可以使用具有协整约束的VAR模型，即VEC模型来分析国内外农产品价格的因果走向及影响强度。我们根据(1)、(2)两式进行VEC估计，并使用Step回归程序逐步剔除不显著的滞后项，估计结果列于之中。

　　五个国内价格方程中的误差修正项均显著，而五个国际价格方程中的误差修正项均不显著，表明国内外价格长期均衡关系的作用方向是国际农产品价格变动引起国内农产品价格的变动，这种单向的格兰杰因果关系已经证伪了命题三，初步支持了命题二。但由于格兰杰因果关系只表明先农业生产支出包括物质与服务费用和人工成本，是目前可获得的时间序列数据中衡量农业生产成本的最理想指标;根据众多来源的统计结果，粮食作物生产中50%左右的成本是用于化肥农药支出，因而我们还选取了购置化肥农药支出作为替代指标。

　　由于是月度数据，在进行协整检验时，我们按照卢锋、彭凯翔(2002)的处理方法，取滞后阶数为12。动和后动的关系，并不能说明经济意义上的因果联系，所以国际农产品价格对国内农产品价格的影响作用还需要进一步验证。

　　协整向量可以表明国内外农产品市场的整合程度。从整体食品价格指数来看，协整向量表明国际食品价格指数上涨1%，国内食品价格指数便上涨0.721%，二者的协同程度较高。从单种农产品价格来看，国内外农产品市场高度整合，对于小麦和大豆来说，国际价格上涨1%，国内价格上涨幅度接近1%;对于玉米和大米来说，国际价格上涨1%，国内价格上涨幅度则分别为1.1%和1.6%，这种“超整合状态”一方面说明了国内外价格变动的高度一致性，另一方面，国内价格变动幅度超过国际价格变动幅度也意味着国内农产品价格变动不仅仅由国际价格引起，其影响因素还来自于其他方面。

　　(二)国际农产品价格对国内农产品价格的影响

　　首先使用月度数据，以各种农产品的国内价格为被解释变量，相关的影响因素为解释变量进行OLS回归。人口和受灾情况为年度数据，农业生产成本变量为季度数据，我们按照Trefler(2004)的方法，使用年度和季度数据与对应的月度数据相匹配，从而保证较大的样本数。由于计量模型中纳入的变量较多，一些变量具有相似的经济意义，因此可能会遇到多重共线性问题。一方面，我们计算了方差膨胀因子(VIF)并剔除存在严重共线性的变量;另一方面，我们进行多次回归，将衡量相似影响因素的变量依次代入计量模型。这样既可以使(4)式中所包含的各解释变量不存在严重的多重共线性，也可以此来考察核心解释变量估计结果的稳健性。随后我们进行两种敏感性检验:一是将月度数据合并，使用季度数据回归;二是克服可能存在的内生性问题，使用工具变量法进行回归。

　　1．基准检验

　　当考察国内食品价格指数的影响因素时，第(1)列结果可知，国际食品价格指数的估计系数为0.405，在1%的显著性水平下显著。由于变量均为对数形式，所以估计系数具有弹性的含义，即国际食品价格指数每上升1%，国内指数上升0.4%。因为估计值是在控制了其他一系列影响因素的前提下得出的，国内价格对国际价格变动的弹性在0.4左右，不仅同直觉相符，在经济意义上也是合理的。调整的R2达到了0.904，F值为282，表明计量模型的拟合程度很好。由于使用时间序列数据可能存在虚假回归，我们对残差序列进行了单位根检验，ADF统计量为－5.837，小于1%水平的临界值，意味着残差序列是平稳的，排除了虚假回归的可能性。这样的结果意味着国际食品价格指数对国内食品价格指数存在着经济意义上的影响，是国内价格变动的显著原因。结合上一节的协整及VEC分析，命题二的理论假说得到了证实。

　　其他控制变量的估计结果并非本文关注的重点，但通过这些结果可以更充分地了解国内粮食价格变动的影响因素。大多数变量的符号都同预期相符，并且显著。粮食价格同人口、原油价格、受灾面积、货币发行量正相关，同粮食库存负相关。人均工业增加值、人均生产支出和外汇储备不显著，可能的原因是，工业增加值同GDP之间的变动趋势还存在差异，不能充分反映经济发展状况;人均生产支出仅为农业支出的一部分，无法全面反映各种产品生产成本的变动;中国的外汇储备作用比较特殊，在国际市场上购买农产品的功能十分有限，因而该变量不显著。

　　用消费者信心指数代替人均工业增加值，煤炭价格代替原油价格，农业固定资产投资代替生产支出，成灾面积代替受灾面积，第(2)列的回归结果同第(1)列之间并无显著差异，pfg的估计系数为0.396，且在1%的水平下显著，表明我们的估计结果是稳健的。此时消费者信心指数显著为正，支持了经济快速发展带动食品价格上涨的假说。煤炭价格的估计系数仍然为正，显著性水平比原油价格有所上升，可能是由于国际煤炭价格波动对中国农业生产成本具有更直接的传导作用。

　　类似地，使用具体农产品的国内价格作为被解释变量，估计结果在(3)至(10)列之中。玉米价格的国际价格弹性为0.234，也具有合理的经济意义，而且变换控制变量之后的估计结果十分稳健。小麦的国际价格弹性较小，仅为0.05左右，而且在(5)中显著性水平也有所下降，表明国际小麦价格对国内小麦价格的影响作用十分有限，这在一定程度上反映了中国小麦贸易量很小(课题组，2007)，从而同国外小麦市场相对隔绝的现状。大米、大豆价格的估计结果也证实了国际农产品价格对国内价格的显著影响，国外价格弹性的估计值介于0.20到0.36之间。所有方程的拟合优度都很高，残差序列都通过了单位根检验，因而表3的结果证实了命题二的理论假说，也同时证实了命题四中的部分结论。

　　2．敏感性检验

　　以上通过变换控制变量进行回归，国际价格的估计系数始终显著为正，已经证明了估计结果的稳健性。我们将进一步进行各种敏感性检验。

　　衡量经济发展水平最直接的指标是人均GDP，2004年之后国家统计局只公开发布季度GDP数据。为了同GDP数据的频度相匹配，我们将月度数据合并为季度数据，在小样本条件下考察国际农产品价格对国内价格的影响作用。国际农产品价格指数仍然为正，且大多在5%以上的水平显著，国外价格弹性的估计值也在合理的区间范围内。但此时小麦价格方程的估计系数都不显著，连同估计结果，表明在小麦市场上，国内外市场分割较为明显，国际小麦价格对国内小麦价格的影响作用有限。大米价格方程的两次估计中，有一次不显著，可能是合并数据造成了部分信息损失，小样本回归又造成了结果的偏差。在各个方程中，人均GDP的估计系数均显著为正，证实了命题四中经济发展水平拉动农产品价格上涨的假说。各方程残差均通过了平稳性检验。总体来看，使用季度数据的回归表明了国际农产品价格对国内农产品价格具有显著的影响作用，从而进一步证实了命题二的理论假说。

　　分析结果表明，尽管国内农产品价格在长期对国际价格不具有格兰杰意义的因果关系，但在短期会有一定的影响作用。而且近年来中国参与农产品贸易的程度不断加深，国内农产品价格可能会通过贸易渠道影响国际市场的供求关系从而影响国际价格。这意味着核心解释变量pfg可能具有内生性，为此有必要为其选取工具变量进行回归。在国际大宗商品交易中，期货交易常常会通过信息传递、影响预期等渠道影响现货价格;而国际期货交易对国内集贸市场上的农产品价格影响作用十分有限。如果以上假说成立，则根据Acemogluetal(2001)的方法，期货价格应显著影响国际价格，而对国内价格的影响不显著;或者国内价格单独对期货价格回归时，期货价格显著，加入国际价格之后期货价格转为不显著。

　　汇报了检验期货价格作为工具变量是否合理的估计结果。第(I)行是以国际价格为被解释变量，期货价格为解释变量进行的一元线性回归，结果表明各种农产品的国际现货价格同期货价格之间具有高度的相关性。第(II)行是以国内价格为被解释变量，将期货价格同(4)式中的各控制变量一起进行回归的结果，此时食品、小麦的期货价格不显著，表明对于这两种商品来说期货价格是合适的工具变量。对于玉米、大米和大豆来说，需要进一步进行回归，以国内价格为被解释变量，国际现货价格和期货价格同时作为解释变量，并加入各控制变量，构成了第(III)行的回归结果。此时无论控制变量如何变换，国际农产品期货价格对国内农产品价格均没有显著的解释力，从而表明期货价格是较为合理的工具变量以国际农产品期货价格作为国际现货价格的工具变量，使用两阶段最小二乘法(2SLS)进行估计，回归结果列于表6之中。此时，国际农产品价格的估计系数仍然显著为正，且估计值略大于OLS的估计结果(比较表3中的结果)。食品价格指数的国际价格弹性达到了0.44左右，玉米在0.22至0.27之间，大米在0.3左右，大豆的国际价格弹性比OLS估计值略有下降，而小麦的国际价格弹性的估计值有了较大幅度提高。并且所有方程的拟合程度都很好，调整的R2均在0.94以上。在工具变量对国际价格的解释力方面，各种农产品期货价格的估计系数均显著为正，国际价格方程的拟合程度也较好，调整的R2均超过0.9。设定0.05为临界值，则只有玉米和大米价格为被解释变量时，国际价格具有内生性，2SLS估计结果更为可信;如果将临界值设定为0.1，则食品价格指数和大豆价格作为被解释变量时，2SLS估计结果也优于OLS估计结果;进一步将临界值提高至0.15，则各种产品的国际价格都具有内生性，需使用2SLS估计来保证结果的一致性。

　　这样的结果说明，以常规标准(临界值为0.05)衡量，OLS估计结果具有一致性;以较为严格的标准(临界值为0.15)衡量，国际价格是内生的，本文的实证分析中使用2SLS进行估计的结果优于OLS的估计结果，选取工具变量是必要的。而2SLS估计值同OLS估计值只有量上的较小差别，则进一步证明了本文估计结果的稳健性。至此，考虑了内生性问题的计量检验也支持了命题二的理论假说。