基于VAR模型的农产品价格波动对农民收入的影响分析

摘 要：增加农民收入是“三农”工作的中心任务，农业又是农民收入的主要来源，农产品的价格直接影响农民收入，因此，探究农产品价格波动对农民收入的作用机制对于提高农民收入具有重要意义。选取云南省1983—2021年的面板数据，以农民收入作为主要研究对象，通过构建VAR模型，研究云南省农产品价格波动对农民家庭经营性收入和农民收入的影响。研究结果显示，云南省农产品价格上涨对农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率先产生正向影响，再产生负向影响，但从长期来看，产生的是正向影响。为促使农民收入增长，提出推动农村产业结构优化、强化农业科技发展和深化农民合作经济组织发展等建议。

关键词：农产品价格；农民收入；家庭经营性收入；产业结构；生产效率；云南省

中图分类号：F323.7 文献标志码：A 文章编号：1674-7909（2024）7-32-5

DOI：10.19345/j.cnki.1674-7909.2024.07.006

0 引言

农产品价格波动对整个国民经济的均衡发展具有深远的影响。近年来，农产品市场价格出现剧烈波动，这一经济现象不仅关乎农业产业本身，更关系到农民的收入情况和生活质量。在中国，农业生产的基本单位主要是家庭，并且这种农业生产模式高度依赖自然条件。同时，农民在获取市场信息方面存在不足，这导致他们在做种植决策时可能会存在盲目性和跟风性。当农民看到某种农产品价格上涨时，倾向于选择增加该农作物的种植面积。然而，这种决策往往基于短期市场信号，缺乏对市场趋势的长远分析和预测。往往到下一年收获季节，就会出现某类农产品产量大幅增加，导致市场供过于求的情况。一旦供需关系失衡，农产品价格就会大幅下降，而农民就成为经济损失的主要承担者。这种农产品价格波动的现象，不仅影响农民收入的稳定性，而且也制约农业的高质量发展。因此，有必要深入剖析农产品价格波动对农民收入产生影响的具体机制，探索完善的农产品市场信息流通机制和优化农产品价格体系的有效途径，从而促进农业经济的高质量发展。

云南省是我国重要的农业省份，当地农产品种类丰富多样，市场覆盖率高。因此，云南省农产品价格波动对研究农业市场具有重要的参考价值。根据云南省统计局发布的数据，2021年云南省农作物总播种面积达41 914 km2，粮食作物的总产量更是高达1 930.3万t。相较于2020年，云南省粮食作物的总产量增加了34.4万t，同比增长了1.8%。此研究深入分析云南省农产品价格波动的成因、影响及应对策略。研究成果不仅能为政府制定相关政策提供理论依据，也能帮助农民更好地应对市场风险，提高农业生产的效益和竞争力。此外，此研究还有助于促进农村经济的稳定发展，推动农业与二、三产业的深度融合，为解决“三农”问题提供有力支持。此研究旨在通过实证研究，揭示农产品价格波动与农民收入之间的内在联系，为优化农产品价格体系、完善市场信息流通机制提供科学的建议，从而推动我国农业的健康发展，提升农民的生活水平［1］。

1 模型建立及变量选取

1.1 模型建立

VAR模型（Vector Auto-regression Model，向量自回归模型）通过对模型的内生变量进行回归，从而估计全部内生变量之间的动态关系。在此研究中，内生变量是农产品价格波动。以VAR模型探讨农产品价格、农民家庭经营性收入和农民收入三者之间的动态关系，建立模型，见式（1）。

[α1lnICt+α2lnNIHt=β+lnNPIt+γt]        （1）

式（1）中：ICt是t时期的农民收入，NIHt是t时期的农民家庭经营性收入，NPIt是t时期的农产品价格，α表示待估参数，β表示截距，γt则表示误差项［2］。

1.2 变量选取和数据来源

1.2.1 变量选取

农民收入主要由4部分组成：工资性收入、家庭经营性收入、财产性收入和转移性收入。其中，农产品价格的波动主要通过影响农民家庭经营性收入来作用于农民收入。为了深入探究农产品价格波动对农民收入［3］及农民家庭收入［4］的具体影响，此研究特选取了农产品价格、农民收入和农民家庭经营性收入等3个核心指标进行实证分析，以期揭示其中的内在联系和规律。

1.2.2 数据来源及说明

采用1983—2021年的云南省年度数据，数据来源包括《云南省统计年鉴》《中国统计年鉴》和《中国农村统计年鉴》等。在数据分析过程中，笔者使用了Eviews10软件。为了有效消除异方差所带来的影响，笔者对相关变量进行了对数化处理，处理后的变量分别标记为ln NPI、ln IC和ln NIH，以便准确地揭示各变量之间的关系和趋势。①农产品价格：2000年及之前，农产品价格用农产品收购价格指数来衡量；2000年之后，农产品价格用农产品生产者价格指数来衡量，以上一年为基期，记为NPI。②农民收入：2014年及之前，采用农村居民家庭平均纯收入作为农民收入的衡量指标；然而，自2015年起，由于统计指标进行了调整，转而使用人均可支配收入作为农民收入的衡量指标，记为IC。③农民家庭经营性收入：以农民家庭经营纯收入来衡量，记为NIH。

2 农产品价格波动对云南省农民收入影响的实证分析

2.1 实证分析

2.1.1 单位根检验

此研究选取的数据范围涵盖了云南省1983—2021年的相关指标，由于NPI、IC、NIH这3个变量均为时间序列数据，为避免伪回归现象的发生，需要对这些变量进行平稳性检验。只有当变量具备同阶单整的特性时，才能进行后续的协整分析。因此，在进行协整分析之前，采用ADF检验法，对这3个变量进行单位根检验，以确保其平稳性。检验结果见表1。

由表1可知，ln NPI的水平序列是平稳的，ln IC和ln NIH的水平序列不平稳，但是对两者进行差分，得到的一阶差分结果Dln IC和Dln NIH（其中，Dln IC表示农民收入增长率，Dln NIH表示农民家庭经营性收入增长率）都是平稳的。所以，变量ln NPI为零阶单整序列，记为I（0）；ln IC和ln NIH两个序列属于一阶单整序列，记为I（1）。

2.1.2 协整检验

协整检验要求各变量同阶单整，但是由单位根检验可以得知，ln NPI为零阶单整，ln IC和ln NIH为一阶单整，变量之间并不是同阶单整，不满足协整检验关系，不能进行协整检验。因此，笔者利用ln IC和ln NIH的一阶差分形式，即Dln IC和Dln NIH，来进行协整检验，目的是验证农产品价格波动与农民收入增长率及农民家庭经营性收入增长率之间是否存在长期关系。文章采用Johansen协整检验方法，检验结果见表2。

由表2可知，在0.05的显著性水平下，至少存在3个协整关系，也就是说ln NPI与Dln IC和Dln NIH之间具有长期的协整关系，即农产品价格波动与农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率三者之间具有长期的均衡关系。

2.1.3 Granger因果检验

由Johansen协整检验的结果可以看出，在1983—2021年，农产品价格波动与农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率之间存在长期关系。但是这种关系是单向的还是双向的，是由哪个变量引起的其他变量的变化，这种变化又是怎样引起的，都没有得出结论，因此需要继续进行分析。采用Granger因果检验，对变量之间的关系进行深入分析，检验结果见表3。

由表3可知，从统计学意义上看，农产品价格是农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率的Granger原因，同时农民收入增长率是农民家庭经营性收入增长率的Granger原因。由此可以得出结论，农产品价格波动会对农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率产生影响。

2.1.4 VAR模型

由Johansen协整检验的结果可以看出，在经济学意义上，农产品价格波动、农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率之间具有长期关系。但在具体的经济现象中，农产品价格波动情况对农民收入和农民家庭经营性收入产生的影响是正向的还是负向的，并没有得出结论。因此，还需要对数据建立VAR模型，探索农产品价格波动与农民收入增长率、农民家庭经营性收入增长率之间的深入联系，VAR检验结果见表4。

由表4可知，在滞后3期的情况下，农产品价格波动对农民收入增长率的影响为正向影响，对农民家庭经营性收入增长率的影响为显著的正向影响。这说明当农产品价格上涨时，农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率也随之发生正向变化，且对农民家庭经营性收入的影响更为明显。

2.1.5 脉冲响应函数

此研究旨在探索农产品价格波动对农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率的影响。运用VAR模型分析发现，在最佳滞后期时，农产品价格波动对农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率具有正向影响。为实现长时间的跟踪观察，笔者选择了长达39年的追踪期数，运用脉冲响应函数来进行深入分析。通过追踪，研究发现农产品价格波动对农民家庭经营性收入和农民收入的影响［5］。

广义脉冲响应函数的结果显示，当给农产品价格一个正向冲击后，农民收入立即发生变化。农产品价格对农民收入的冲击效应为正向，这种正向冲击效应在第2期达到最高，即农产品价格对农民纯收入一直产生正向影响，且在第2期正向影响最大。之后，这种冲击效应逐渐减缓，在第2期冲击效应变为负向。也就是说，此时农产品价格的上涨反而会使农民收入减少。在第6期负向冲击效应达到最大，之后逐渐增加，在第11期冲击效应重新变为正向，之后冲击效应产生小幅度变化，但仍属于正向冲击，直至第39期。

与此同时，当给农产品价格一个正向冲击时，农民家庭经营性收入也立刻做出响应，且冲击效应也为正。这种冲击效应一直持续降低，在第5期变为负向冲击，第6期负向冲击达到最大。之后，冲击效应逐渐增加，到第8期变为正向冲击。之后，冲击效应逐渐小幅度变化，但除第9期和第10期为负向冲击外，其余均为正向冲击，直至第39期。

2.1.6 方差分解分析

经过VAR模型和脉冲响应模型分析，可以看出农产品价格与农民收入、农民家庭经营性收入之间存在相关联系。为进一步探讨农产品价格波动对农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率的影响程度，接下来对农产品价格、农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率进行方差分解。

从方差分解的结果得到，农产品价格对农民家庭经营性收入增长率的解释程度为30%～41%，且除了前三期有波动之外，之后大概稳定在33%；与农民家庭经营性收入相似，农产品价格对农民收入增长率的解释程度为12%～17%，除了前五期存在波动，之后一直稳定在20%左右，农民家庭经营性收入增长率对自身的解释程度稳定在52%左右。也就是说，当农产品价格发生相同程度的波动时，农民收入增长率比农民家庭经营性收入增长率受到的影响更大。

3 研究结论和政策建议

3.1 研究结论

基于云南省1983—2021年共39年的面板数据来构建向量自回归模型（VAR模型），通过Johansen协整检验、脉冲响应函数和方差分解等方法，对农产品价格波动、农民家庭经营性收入和农民收入之间的关系进行分析。实证分析结果显示：在前期，农产品价格增加对家庭经营性收入和农民收入都产生正向影响；然而，随着时间的推移，影响逐渐变为负向；但从长期来看，农产品价格增加对农民家庭经营性收入和农民收入仍然产生正向影响。

此外，研究还发现，相比于农民收入增长率，农产品价格波动对农民家庭经营性收入增长率的影响更为显著。这是因为农民收入主要由工资性收入、家庭经营性收入、财产性收入和转移性收入四部分构成。当农产品价格发生相同程度的波动时，农民收入增长率比农民家庭经营性收入增长率受到的影响更显著。

3.2 政策建议

由研究结论可以得出，在云南省，1983—2021年农产品价格波动对农民收入增长率和农民家庭经营性收入增长率的影响规律，并根据研究结论提出具体的政策建议来探究如何促进农民增收。