基于向量自回归模型对我国中药材价格波动影响因素的探讨(1)
[摘要]该文以向量自回归(VAR)模型为基础，运用在此基础上的格兰杰因果检验、方差分解和脉冲响应分析等技术，综合考察了种植成本、种植面积、自然灾害、居民需求、通货膨胀对我国中药材价格的影响。研究发现，种植成本和通货膨胀与中药材价格之间存在着格兰杰因果关系，在对中药材及中成药价格指数分析的总方差中，中药材价格对本身的波动冲击和贡献率最大，其次是种植成本与通货膨胀。
[关键词]中药材价格波动；向量自回归模型；格兰杰因果检验；方差分解；脉冲响应分析
近年来，中药材价格呈现出持续上涨的态势。根据中国中医科学院中药资源中心药材市场调查资料，从1995年到2011年，根及根茎、果实种子、花、皮、矿物等中药材价格的平均增长率都在300%以上，根和根茎类中药材平均增长了6倍之多[1]。2011年3月以来，中药材价格又进入新一轮快速增长期。由中国中药协会的监测数据，2011年5月与2010年同期相比所检测的537种中药材中，有371个品种价格上涨，占总量约69%。其中涨幅超过100%的品种占总涨价品种的12%。
, 百拇医药
中药材价格的上升和异常波动不仅影响了广大居民的正常用药，错误的价格信号同时也干扰了药农的种植决策。这种情况引起了学术界强烈的重视，不少学者对此进行了研究和讨论。龙兴超等[2]认为种植成本上升、生产积极性长期低迷与落后的贸易流通模式是造成中药材价格面临失控的主要原因，提出了建立中药材市场信息预警体系、建设行业电子商务平台和加强中药材流通标准体系建设等政策建议。赵欢等[3]认为造成中药材价格风险过大的根本原因是薄弱的中药材上游生产模式导致供需严重失衡，提出了推进中药材集约化生产和建立信息链管理等风险规避对策。印敏[4]对能反映市场供需的中药材及中成药零售价格指数运用移动平均法分析，发现自然灾害和急性传染病爆发、成本增加和通货膨胀、生产计划不合理等是造成中药材价格上涨的因素。任长秋[5]认为造成中药材价格波动的因素主要有国家或地方宏观政策调整、药材生产量和需求量、人力资源价格、生产经营模式、游资炒作等多方面。陈达等[6]指出中药材供给弹性大于需求弹性的商品特征、游资炒作、信息不对称、种植成本增加和通货膨胀是导致中药材价格波动幅度较大的主要原因，提出政府应在充分尊重市场机制的基础上，从生产、流通、储备、监管等环节入手，采取切实有效地政策措施，保证中药材市场正常供应和价格基本稳定。
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从总体上看，我国中药材价格的波动原因集中在种植面积减少、种植成本增加、通货膨胀水平、自然灾害、需求上升、投机操作等几个方面。前人中药材价格波动的研究大都采用定性分析，而定量分析中药材价格波动原因的很少。仅有的一些定性分析也是对未来价格的预测，王芳等[7]基于Matlab工具，利用小波神经网络建立预测模型，证明可将小波神经网络应用于中药材价格预测。
中药材价格攸关人民生活，本文试图通过定量地分析影响中药材上涨的原因，找出推动中药材价格上涨的关键因素，以期为保障中药材价格合理化提出切实高效的调控方法。本文将借助向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解来研究各个因素的变化对中药材价格的冲击和影响[7]。
由于在中药材价格的影响因素中，有多种力量同时存在，存在相互反馈，很难在理论上搞清楚变量的内生性和外生性。而VAR模型将所考虑的经济变量纳入一个系统，包含的所有变量都视为内生变量，从而避免了划分内生变量和外生变量以及识别模型等复杂问题，能够反映系统的完全信息；再者，由于中药材的生产周期较长，价格影响因素的传导机制存在时滞。在VAR系统中，解释变量全部都是滞后变量，因而可以描述变量之间的动态联系。此外，VAR系统还有独特的不依赖于参数估计的分析功能。正是由于VAR模型具有上述优点和功能，因而它很适合用于分析中药材价格的影响因素及其相互作用。
, 百拇医药
1 VAR模型构建
1.1 VAR模型介绍 Sims于1980年提出了向量自回归模型(vector autoregressive model，VAR)，它是一种动态的非结构化模型，采用多方程联立的形式，使用模型中所有的当期变量对所有变量的若干滞后向量进行回归，通常用来预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动项对变量系统的动态影响。
一般的VAR(p)模型的数学表达式如下。
yt=v+Ayt-1+…+Apyt-p+β0χt-q+…μi，t∈(-∞，+∞)
yt=(y1t，y2t，…ykt)表示k×1阶随机向量，A1～Ap表示阶k×k的参数矩阵，χt表示M×1阶外生变量向量，β1～βq是k×M阶待估系数矩阵，并且假定随机误差列向量μt为白噪声序列。
, 百拇医药
1.2 指标选取以及数据处理 基于原有研究成果，经过筛选和理论分析，本研究选取通货膨胀、种植成本、种植面积、自然灾害、居民需求来研究中药材价格波动的原因和特征。考虑到数据的可获得性，本文用中药材及中成药价格指数(herbs)表示中药材价格的波动情况，居民消费价格指数(CPI)来表示通货膨胀。由于栽培中药材和农业种植有诸多相似之处，本研究用农业生产资料价格指数(AMPI)来表示种植成本，药材播种面积(千公顷，SA)表示种植面积，农业受灾面积(百万公顷，DA)表示自然灾害。居民需求用医疗保险类居民消费价格指数(HICIP)和人均卫生费用(元，Health Cost)表示。以上数据均来自国家统计局年度数据库和商务部数据库。时间跨度是1998—2012年，共15个年度数据。为便于比较，本文将指数类数据均转化为以1998年为基年的定基比。为了消除数据中可能存在的异方差性对各变量进行了对数变化。本文运用Eviews7.0对VAR模型进行估计。, 百拇医药(王诺 刘书真 杨光)
[关键词]中药材价格波动；向量自回归模型；格兰杰因果检验；方差分解；脉冲响应分析
近年来，中药材价格呈现出持续上涨的态势。根据中国中医科学院中药资源中心药材市场调查资料，从1995年到2011年，根及根茎、果实种子、花、皮、矿物等中药材价格的平均增长率都在300%以上，根和根茎类中药材平均增长了6倍之多[1]。2011年3月以来，中药材价格又进入新一轮快速增长期。由中国中药协会的监测数据，2011年5月与2010年同期相比所检测的537种中药材中，有371个品种价格上涨，占总量约69%。其中涨幅超过100%的品种占总涨价品种的12%。
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中药材价格的上升和异常波动不仅影响了广大居民的正常用药，错误的价格信号同时也干扰了药农的种植决策。这种情况引起了学术界强烈的重视，不少学者对此进行了研究和讨论。龙兴超等[2]认为种植成本上升、生产积极性长期低迷与落后的贸易流通模式是造成中药材价格面临失控的主要原因，提出了建立中药材市场信息预警体系、建设行业电子商务平台和加强中药材流通标准体系建设等政策建议。赵欢等[3]认为造成中药材价格风险过大的根本原因是薄弱的中药材上游生产模式导致供需严重失衡，提出了推进中药材集约化生产和建立信息链管理等风险规避对策。印敏[4]对能反映市场供需的中药材及中成药零售价格指数运用移动平均法分析，发现自然灾害和急性传染病爆发、成本增加和通货膨胀、生产计划不合理等是造成中药材价格上涨的因素。任长秋[5]认为造成中药材价格波动的因素主要有国家或地方宏观政策调整、药材生产量和需求量、人力资源价格、生产经营模式、游资炒作等多方面。陈达等[6]指出中药材供给弹性大于需求弹性的商品特征、游资炒作、信息不对称、种植成本增加和通货膨胀是导致中药材价格波动幅度较大的主要原因，提出政府应在充分尊重市场机制的基础上，从生产、流通、储备、监管等环节入手，采取切实有效地政策措施，保证中药材市场正常供应和价格基本稳定。
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从总体上看，我国中药材价格的波动原因集中在种植面积减少、种植成本增加、通货膨胀水平、自然灾害、需求上升、投机操作等几个方面。前人中药材价格波动的研究大都采用定性分析，而定量分析中药材价格波动原因的很少。仅有的一些定性分析也是对未来价格的预测，王芳等[7]基于Matlab工具，利用小波神经网络建立预测模型，证明可将小波神经网络应用于中药材价格预测。
中药材价格攸关人民生活，本文试图通过定量地分析影响中药材上涨的原因，找出推动中药材价格上涨的关键因素，以期为保障中药材价格合理化提出切实高效的调控方法。本文将借助向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解来研究各个因素的变化对中药材价格的冲击和影响[7]。
由于在中药材价格的影响因素中，有多种力量同时存在，存在相互反馈，很难在理论上搞清楚变量的内生性和外生性。而VAR模型将所考虑的经济变量纳入一个系统，包含的所有变量都视为内生变量，从而避免了划分内生变量和外生变量以及识别模型等复杂问题，能够反映系统的完全信息；再者，由于中药材的生产周期较长，价格影响因素的传导机制存在时滞。在VAR系统中，解释变量全部都是滞后变量，因而可以描述变量之间的动态联系。此外，VAR系统还有独特的不依赖于参数估计的分析功能。正是由于VAR模型具有上述优点和功能，因而它很适合用于分析中药材价格的影响因素及其相互作用。
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1 VAR模型构建
1.1 VAR模型介绍 Sims于1980年提出了向量自回归模型(vector autoregressive model，VAR)，它是一种动态的非结构化模型，采用多方程联立的形式，使用模型中所有的当期变量对所有变量的若干滞后向量进行回归，通常用来预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动项对变量系统的动态影响。
一般的VAR(p)模型的数学表达式如下。
yt=v+Ayt-1+…+Apyt-p+β0χt-q+…μi，t∈(-∞，+∞)
yt=(y1t，y2t，…ykt)表示k×1阶随机向量，A1～Ap表示阶k×k的参数矩阵，χt表示M×1阶外生变量向量，β1～βq是k×M阶待估系数矩阵，并且假定随机误差列向量μt为白噪声序列。
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1.2 指标选取以及数据处理 基于原有研究成果，经过筛选和理论分析，本研究选取通货膨胀、种植成本、种植面积、自然灾害、居民需求来研究中药材价格波动的原因和特征。考虑到数据的可获得性，本文用中药材及中成药价格指数(herbs)表示中药材价格的波动情况，居民消费价格指数(CPI)来表示通货膨胀。由于栽培中药材和农业种植有诸多相似之处，本研究用农业生产资料价格指数(AMPI)来表示种植成本，药材播种面积(千公顷，SA)表示种植面积，农业受灾面积(百万公顷，DA)表示自然灾害。居民需求用医疗保险类居民消费价格指数(HICIP)和人均卫生费用(元，Health Cost)表示。以上数据均来自国家统计局年度数据库和商务部数据库。时间跨度是1998—2012年，共15个年度数据。为便于比较，本文将指数类数据均转化为以1998年为基年的定基比。为了消除数据中可能存在的异方差性对各变量进行了对数变化。本文运用Eviews7.0对VAR模型进行估计。, 百拇医药(王诺 刘书真 杨光)