中国农产品价格波动特征分析_基于国际市场因素影响下的.pdf

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1、 2010.6-67-中国农产品价格波动特征分析*基于国际市场因素影响下的局面转移模型 顾国达 方晨靓 内容提要：本文选取全球经济状况、全球农产品供需及库存情况、国家调控、国际农产品价格、能源价格、美元指数走势和投机因素七项指标作为中国农产品价格波动的国际影响因素，采用马尔科夫局面转移向量误差修正模型（MS-VECM）对国际市场因素影响下中国农产品价格波动的特征进行实证分析。结果显示，中国农产品价格受到国际市场因素的影响较大，两者局面转移呈现一致性。在国际市场因素影响下，中国农产品价格波动具有明显的局面转移特征，模型所划分的农产品价格下跌阶段、平稳增长阶段和快速上涨阶段三种局面均具有较强的持续

2、性；中国农产品价格波动具有长期平稳性，高位运行为短期现象；中国农产品市场的局面转移概率存在非对称性，价格波动呈现出暴涨缓跌的特征。关键词：农产品价格 波动 马尔科夫局面转移 向量误差修正模型 农业是国民经济的命脉，农产品供给安全、价格稳定更是保障社会安定、人民生活正常的重要前提，对经济社会有序发展至关重要。加入世界贸易组织以来，中国政府依据承诺逐步削减农产品贸易壁垒，农产品贸易规模迅速扩大，国内外市场的联系日益紧密，国际市场因素对中国农产品价格波动的影响日趋明显。例如，2007 年5 月开始的最近一轮国际农产品价格上涨就通过国际贸易渠道传递到国内，造成国内农产品价格不断攀升，并通过产业链纵向延

3、伸和横向传导，成为推动国内通货膨胀不断加剧的重要因素，而由此衍生的农业生产资料价格上涨又进一步拉动生产成本攀升，形成农产品价格上涨和通货膨胀之间的恶性循环，给中国宏观经济带来严重影响。因此，深入研究国际市场因素影响下中国农产品价格波动的特征具有重要的理论价值和重大的现实意义。一、文献回顾 中国关于国际市场因素对农产品价格波动影响的研究集中于对本轮国际农产品价格上涨原因的探讨，主要观点有：全球主要农产品产能和产量的全面紧张、全球主要农产品消费量的持续稳步增长是农产品和其他食品价格上涨的重要原因（徐振宇，2007；赵坤，2008）；石油价格上涨推动农业生产成本增加，直接促进了农产品价格上涨（李国祥

4、，2008；胡冰川等，2009）；生物能源发展导致全球主要农产品市场供需结构变化（胡冰川等，2009；傅晓、牛宝俊，2009）；全球可耕地减少、个别主要生产国和消费国由于气候原因引致的丰收和歉收也是近年来引发农产品价格波动的主要因素（李艺等，2007）；基金持仓、农产品国际垄断组织（例如四大跨国粮商“ABCD”）控 *本文为国家社会科学基金项目“完善农产品进出口战略规划和调控机制研究”（批准号：09BJY072）的阶段性成果。中国农产品价格波动特征分析 -68-制市场、国际游资参与和投机农产品贸易进一步加剧了农产品价格的震荡（税尚楠，2008）；农业补贴和美国农业部发布的报告等非主要因素也会引

5、发国际农产品价格波动（李艺等，2007）。近年来，中国农产品价格波动中国际市场因素的作用也逐渐受到国内学者的关注。李艺等（2007）认为，国际市场价格波动的影响将会使国内农产品价格上涨的趋势在短期内难以得到缓和。冷崇总（2008）在对中国农产品价格波动进行阶段划分后，指出国际市场传导是导致国内农产品价格波动的原因之一。李国祥（2008）更进一步指出，未来全球农产品价格将继续在高位波动，并最终传导到国内市场，需要中国政府和各有关经济主体高度重视，及时采取应对措施。国外学者的研究侧重于生物能源发展对农产品价格的影响，此类研究均认为，生物能源的发展增加了农产品需求，从而提高了农产品价格。Coyle（

6、2008）指出，从技术角度出发，当前生物能源技术是低效率的，但由于石油等化石能源价格的相对高位，以农产品为原料的生物能源的生产从长远来看有利可图。因此，相关农产品在生物能源方面的需求将继续保持增长，从而带动农产品价格、土地价格以及农民收入上涨（Banse et al.，2008；Gohin，2008）。Tokgoz（2009）研究了在生物能源部门不断扩张的背景下原油价格对于欧洲农业部门的影响，结果表明，生物能源部门的出现进一步增加了能源价格对欧盟农业部门的影响。另外，“金砖四国”经济发展所带来的农产品需求量的增加，也是国外学者热衷于研究的农产品价格波动的原因之一。在使用的研究工具方面，Dorn

7、sbusch 的超调模型（overshooting model）是较早被引入农产品价格波动问题研究的模型工具，Frankel、Bordo、Stamoulis&Rausser 以及Robertson&Orden 等人对超调模型进行了不同角度的扩展，使该模型能适应农产品市场出现的新情况。一般均衡模型是较常采用的研究工具，有学者运用该模型对农产品市场变动中各种因素之间的关系进行分析（例如 Van Tongeren；卢锋、彭凯翔，2002）。时间序列模型的应用也十分广泛，Benavides采用时间序列模型研究汇率、库存对玉米和小麦价格波动的影响。徐高雪等（2008）在时间序列的基础上运用H-P 滤波法

8、对农产品价格波动进行分周期研究。而非线性模型能够更好地拟合现实情况，代表着农产品价格波动研究工具的发展趋势。Mitra采用非线性 Cobweb 模型进行研究，其结果肯定了库存对粮食价格波动的重要影响。综上所述，国内外学者的研究主要集中于对价格波动原因的探索，对农产品价格波动特征的研究较少，关于结构性转变问题的研究尤其不足。随着经济政策或经济体制的改变，经济变量的波动路径会发生相应的结构性转变，是日益显现的事实（石柱鲜等，2009），因而应当将结构性转变纳入农产品价格波动的研究框架内进行定量研究，而已有研究大多采用分阶段方法来规避经济局面变化对于农产品价格波动路径的影响（冷崇总，2008；徐高雪

9、等，2008）。Hamilton（1989）的马尔科夫局面转移（MS）模型作为专门用以描述不同阶段、状态或机制下经济变量特征和性质的一种计量工具，近年来被广泛地运用于对各种经济变量波动的研究。对经验数据的定性分析表明，中国农产品价格波动具有明显的局面转移特征。本文拟在国内外相关研究的基础上，运用MS 模型定量分析国际市场因素影响下中国农产品价格波动的特征。参见Saghaian et al.（2002）。参见胡冰川等（2009）。参见胡冰川等（2009）。参见胡冰川等（2009）。中国农产品价格波动特征分析 -69-二、马尔科夫局面转移模型 Hamilton（1989）的马尔科夫局面转移模型将自

10、回归过程的参数视为一个离散状态的马尔科夫过程的结果，他指出，一个非平稳序列的平均增长速度可能会受到偶然、离散的变化的影响，而这种变化往往无法被直接观察到。MS 模型根据观察到的时间序列数据得到这种变化是否以及何时可能发生的概率推理，从而实现对机制变化的建模。后来的学者，包括Hamilton 本人，又对 MS 模型进行了各种扩展，构建了MS-VAR 模型（Hamilton，1994）、MS-VECM（Krolzig，2002）、MS-GARCH（Bredin&Fountas，2006）等新的MS 模型。假设12,tttptyyyy=?是一个p元经济时间序列向量，不可观察的局面变量1,tSM=?服

11、从一阶马尔科夫链，1tS=（tSM=），表示时间序列此时正处于“最低局面”（“最高局面”）。根据 Hamilton（1994）推导，局面转移概率矩阵为：11Mkjjp=，kjp0，()1kjttpP Sj Sk=，,1,k jM?。设12,tttntxxxx=?为受到局面转换影响的()1,n外生变量向量，12,tttqtzzzz=?为不受局面转换影响的()1,q外生向量；1,tttpSSS=?为局面依赖的(),n p回归系数矩阵，1,p=?为局面独立的(,)q p回归系数矩阵。令1p为一个()1,p向量，并定义：()ttSS=，()tttAx z=则一般形式的MS-VAR 模型可表达为：()0

12、,tttSttttyAuu SNS=+i，（1）（1）式中，()()2iititSS=，()iitS0；()()()ijtijtjtSSS=i，ij 1,M?。对于向量间存在协整关系的经济变量，可采用MS-VECM 进行估计，（1）式改为：()11ptit itpttiyyyv Su=+（2）（2）式中，ty为ty的一阶差分序列，()()0tttu SNIDS，=，和为kr满秩矩阵。截距项()tv S具有局面转移因子，可通过对()tv S进行估计来获得不可观察的局面变量tS信息。中国农产品价格波动特征分析 -70-三、国际市场因素影响中国农产品价格波动的特征分析 通过对国内外相关文献的梳理，可

13、知学界对农产品价格波动的国际影响因素形成了较为一致的共识。学界普遍认为，世界经济运行情况是农产品供求的根本；以石油价格为代表的生产资料价格的上升带来农业生产成本的增加，直接促进了农产品价格上涨；各类投机因素推高了各主要农产品的价格；自然灾害、生产周期性变动以及政策调控等因素也对农产品价格产生相当的影响；而生物能源部门扩展和“金砖四国”经济发展带来的全球范围内主要农产品供求关系发生逆转，是导致全球范围内农产品价格上涨的新原因。因此，本文将影响中国农产品价格波动的国际市场因素分为全球经济状况、全球农产品供需及库存情况、国家调控、国际农产品价格、能源价格、美元指数走势和投机因素七个方面。图 1 给出

14、了 1999 年 1 月2009 年 9 月中国农产品价格指数与上述七大国际市场因素波动的时间路径。由图1 可见，2003 年以前，中国农产品价格指数与其余各变量呈反向波动关系，国内农产品价格与国际市场因素的相关性较低。2003 年以后，国际国内农产品价格波动的路径表现出高度一致性，所有变量均具有相似的变化趋势。由此可以认为，在样本时间内，中国农产品价格波动与上述七大因素存在一定程度的相关性，国际市场对于中国农产品价格波动具有显著影响。在国际市场因素作用下，中国农产品价格波动具有以下特征：1.中国农产品价格波动具有局面转移特征。经验数据显示，较长跨度的经济变量时间序列通常会受到一定的局面转化或

15、称为机制变化的影响。如图 1所示，自 1999 年以来，受国际市场因素影响，中国农产品价格波动大致存在农产品价格下跌阶段、平稳增长阶段和快速上涨阶段三种局面，具有明显的局面转移特征。图1 农产品价格及其影响因素波动情况 2.中国农产品价格短期波动，长期平稳。自然资源约束生产与人口增长带来农产品刚性需求之间的供求矛盾使得农产品价格呈现上升趋势。与之相对应的价格下跌和快速上涨局面则更多地受到短期波动因素的影响，天气情况、投机行为以及政府调控等偶然事件的发生都会导致农产品价格在 图1 数据来源及处理方法与本文第四部分实证检验处数据相同。中国农产品价格波动特征分析 -71-短期内出现剧烈波动。如图1所

16、示，受到国际市场因素的影响，在过去的十年中，中国农产品市场经历过多次巨幅震荡，其中，自2007年开始至2008年9月结束的最新一轮农产品价格暴涨是近年来持续时间最长的一次农产品价格上涨，但2008年9月以后也逐渐回落。由此可见，虽然中国农产品价格波动出现局面转移情况的频率较高，但持续时间均较短。3.中国农产品价格波动存在某种非对称性。如图1所示，一方面，各局面的持续长度不同，平稳增长局面的持续期占整个周期的一半以上；另一方面，中国农产品价格上涨速度要远远快于回落速度，呈现出暴涨缓跌的特征。这种非对称性的存在使得农产品价格极容易出现由低谷直接暴涨的情况，而在价格回落时却以平稳下降为主。四、实证检

17、验 下面利用上述七大因素指标与中国农产品价格指数变量一起构建 MS 模型，定量分析国际市场因素影响下中国农产品价格波动的特征，以检验计量结果与前述的定性分析结论是否一致。（一）变量取值 全球经济状况采用美国 GDP 来表示。美国是全球最大的单一国家经济体，又是主要农产品的主产区和消费国，因此，美国数据在一定程度上能够代表全球经济状况。全球农产品供需及库存情况和国家调控数据都取自美国农业部（USDA）编写的世界农产品供需月报。该月报被认为是世界农产品市场的风向标，任何数值的变动都会在市场上引起投资者和加工贸易企业的决策调整。其中，美国农业部的当年全球农产品期末库存量数据是在对当期产量和需求量进行

18、估计的基础上，利用上期库存调节后形成的，能够较为全面地反映当期全球农产品供需及库存状况。美国农业部对于来年农产品期末库存情况的预测是对世界各国，尤其是美国未来农业生产政策的一种体现，本文将其视为国家调控因素的量化表现。作为世界上最大的农产品期货市场，芝加哥期货交易市场（CBOT）价格受到拥有巨额资金的投资基金和投机者基金的直接影响，因此，投机因素可采用CBOT 收盘价表示。由于美国农业部报告和期货市场交易价格都仅给出分类别数据，结合中国农产品国际贸易的实际情况，即大豆为贸易程度最高的农产品，故在本文分析中，上述三个指标采用了大豆数据来替代农产品总体数据。此外，国际农产品价格采用国际货币基金组织

19、（IMF）的国际食品价格指数，该指数为粮食、油、肉类、水果等农产品的实际价格的加权平均。国际能源价格采用IMF 的国际石油价格指数，该指数为布伦特、德克萨斯及迪拜三地石油价格的平均。美元指数采用美国联邦储备委员会计算的名义指数（nominal indexes）表示，该指数是美国主要贸易伙伴的货币汇率的一揽子加权平均数。其权重依据美国进出口份额，随着时间改变。而中国农产品价格波动情况采用中国人民银行统计的农产品价格指数代表。所有数据均采用1999 年1 月至2009 年9 月的月度数据，以2005 年水平为100 进行指数化处理，并取自然对数。（二）实证检验 根据前文分析，中国农产品价格的波动大

20、致存在农产品价格下跌阶段、平稳增长阶段和快速上涨阶段三种局面，故选用三局面Markvo 转移模型来检验经济变量波动的局面转移特征。其中，“局面1”表示价格下跌阶段，“局面2”代表价格平稳增长阶段，“局面3”为价格快速上涨阶段，iv代表第i局面下的价格波动情况，则有1v2v3v。1.协整检验结果。由于只有存在协整关系的经济变量，才能适用马尔科夫局面转移模型，本文中国农产品价格波动特征分析 -72-首先利用Eviews软件对中国农产品价格指数、国际农产品价格指数、美元指数、国际石油价格指数、美国农业部估计当年全球大豆期末库存、美国农业部预测下年度全球大豆期末库存、美国GDP以及CBOT大豆期货收盘

21、价各个时间序列之间的协整关系进行检验。单位根检验结果表明，所有经济变量的原序列及差分序列都为零阶单整，即各变量均为平稳序列，可以在协整框架下分析各变量之间的长期均衡和短期波动关系。再对各序列进行Johansen协整检验。似然比统计量显示，在5%的显著性水平下，存在5个协整方程，即上述变量间存在长期均衡关系，因此，可以建立MS-VECM模型对各变量间的关系进行估计。2.MS-VECM检验结果。参照Krolzig（1998）的实证研究方法，将序列数据代入3局面一阶马尔科夫局面转移向量误差修正模型（MS-VECM），由于模型过程服从异方差和有截距项的局面转移过程，本文采用MSIH(3)-VECM(1

22、)模型进行模拟。表1 局面转移模型整体评价指标结果 局面转移系统值 线性临界值 局面转移系统值 线性临界值 对数似然估计值 2518.4824 2310.7015 HQ信息准则-33.3792-32.4524 AIC信息准则-35.5700-33.7922 SC信息准则-30.1779-30.4946 模型整体评价指标结果（参见表1）显示，模型总体拟合效果良好，对数似然估计值、AIC信息准则以及HQ信息准则都支持序列数据存在明显的局面转移特征，说明利用局面转移模型对国际市场因素影响下中国农产品价格的波动特征进行研究是合理的。本文使用OX-MSVAR软件系统进行估计，可以计算出模型的参数集（参见

23、表2）和时间序列在不同时刻处于各个局面的概率（参见表3和表4），并给出各个局面的平滑概率估计图（参见图2、图3和图4）。数据来源：中国人民银行网站（http:/）。数据来源：国际货币基金组织网站（http:/www.imf.org）。数据来源：美联储网站（http:/www.federalreserve.gov）。数据来源：美国农业部网站（http:/usda.mannlib.cornell.edu）。数据来源：http:/。数据来源：Wind 咨讯（http:/）。受篇幅限制，此处省略单位根检验和Johansen 协整检验结果。平滑是一种基于所有样本内观测的对样本外某期观测的估计。每期平滑概

24、率可以由以下步骤算出：在1,2,iT=?上运行滤波过程，得到条件状态概率()11,iiiip Ss r rr=?和密度函数()121,iitf r rrr?，当iiSs=时，令()11;,1iiiiip Ss Ss rr=?，由 此 可 以 在()11;,1iiiiip Ss Ss rr=?上 重 复 滤 波 过 程 得 到()121;,iiiitf r Ss rrr=?。则：()()TT 1111,iiiiiip Ss r rrp Ss r rr=?111111(;,)(,)tiitttttf rSS r rrf rr rr+=?2112!1(;,)(,)tiitttttf rSS rrrf

25、 rrrr+=?121121(;,)(,)TiiTTTTTf r SS rrrf r rrr=?，其中，-1-11,ttRrr=?为-1t期时可获得的信息集。中国农产品价格波动特征分析 -73-表2 局面转移模型的系数估计结果 美国GDP 当年全球大豆期末库存国际农产品价格指数 美元指数-0.0004-0.0204-0.0159 0.0066 1v （-1.1077）（-0.7551）（-2.2565）（1.9093）0.0005 0.0042 0.0025-0.0011 2v （1.0548）（0.5859）（0.7373）（-0.7943）0.0003 0.0556 0.0204-0.00

26、25 3v （0.3573）（2.4150）（2.8072）（-0.5605）标准误1 0.0013 0.1162 0.0283 0.0127 标准误2 0.0015 0.0430 0.0190 0.0093 标准误3 0.0014 0.0847 0.0250 0.0109 国内农产品价格指数 CBOT大豆期货收盘价下年全球大豆期末库存 国际石油价格指数-0.0357-0.0149-0.0019-0.0903 1v （-3.7901）（-0.8327）（-0.4797）（-3.6217）0.0017-0.0033 0.0080 0.0106 2v （0.2708）（-0.2817）（2.783

27、1）（0.9653）0.0461 0.0550 0.0096 0.0366 3v （4.8082）（2.4335）（0.3461）（1.9760）标准误1 0.0363 0.0654 0.0123 0.1002 标准误2 0.0394 0.0769 0.0216 0.0669 标准误3 0.0353 0.0858 0.1220 0.0409 注：括号内为参数估计t值。表2给出了截距项估计结果，标准误显示模型总体平稳，t统计值表明大部分参数估计值显著，这意味着模型估计的整体效果较好，模型基本上能够刻画各经济变量波动的特征。三种局面下价格波动均值分别为-0.0216、0.0029和0.0276，这

28、分别对应为农产品价格下跌阶段、平稳增长阶段和快速上涨阶段的平均波动水平。中国农产品价格指数的波动情况与总体趋势相符，证明中国农产品价格受到国际市场因素影响较大，两者局面转移呈现一致性。图2 价格下跌阶段的平滑概率 图2至图4给出了各个局面的概率估计。如图3所示，自1999年以来，中国农产品价格以平稳增长为主，阶段内局面概率改变频率高，时间短。上述特征表明，受到国际市场因素的影响，中国农产品市场长期平稳运行的能力较低，容易出现较大幅度的价格波动，但历次价格波动的持续时间不长。图2清楚地显示出，2003年下半年至2008年上半年，中国农产品价格处于下跌阶段的概率为0，即这 价格波动均值为各变量价格

29、波动值的算术平均。中国农产品价格波动特征分析 -74-一时期，中国农产品价格保持非负增长。而图4显示，2005年以后，中国农产品价格快速上涨局面出现的频率大幅增加，这一现象表明，随着农产品市场开放程度的不断扩大，农产品领域将面临日益增长的输入性通货膨胀风险。图3 平稳增长阶段的平滑概率 图4 快速上涨阶段的平滑概率 表3和表4分别给出了模型的局面转移概率kjp的估计结果和局面持续的情况。转移概率矩阵显示各局面自身的持续概率大于局面间的转移概率，表明三局面划分的稳定性较高，其中，局面2的持续概率为0.8137，平均持续期达到5.37个月，这说明，中国农产品价格主要处于平稳增长状态。当国际农产品市

30、场在低位运行时，中国农产品价格从局面1向局面2转移的概率仅为0.0527，而向局面3转移的概率为0.1902。换言之，由价格下跌直接转向快速上涨的情况极易出现，中国农产品价格暴涨的情况时有发生。当农产品价格进入快速上涨局面以后，其自身的持续概率为0.4157，平均持续期为1.71个月，小于下跌局面和平稳增长局面的持续情况，因此，中国农产品市场不会长期处于高位运行状态，农产品价格将会回落。转移矩阵显示，由局面3向局面1转移的概率为0.0476，小于向局面2转移的概率（0.1336），即中国农产品市场由高位回落后将更有可能转向平稳增长状态，农产品价格以稳步下降为主，不易出现具有危机色彩的暴跌现象。

31、综合高低局面间转移的双向比较，可以得出中国农产品价格波动在局面转移概率上存在明显非对称性的结论。表3 局面转移概率矩阵 j k 局面1 局面2 局面3 局面1 0.6064 0.3460 0.0476 局面2 0.0527 0.8137 0.1336 局面3 0.1902 0.3941 0.4157 在同一局面的平均持续期()11kkkD Sp=。中国农产品价格波动特征分析 -75-表4 局面持续情况 样本数量（个）频率 平均持续期（月）局面1 22.3 0.1692 2.54 局面2 85.6 0.6650 5.37 局面3 20.1 0.1658 1.71 五、结论 本文通过实证分析，验证

32、了国际市场因素影响下中国农产品价格波动的特征，得出如下结论：在国际市场因素影响下，中国农产品价格波动具有明显的局面转移特征，其波动受到不可观测的局面转移变量的影响。这种波动不但带有长期平稳性，并存在一定程度的非对称性。近年来，中国农产品市场的国际化程度不断提高，国际市场因素对中国农产品价格的影响不断加深。自2007年开始至2008年9月结束的最新一轮国际农产品价格的剧烈波动，对中国农产品价格具有十分明显的传导效应。目前国内农产品市场的主要运行局面是平稳增长，农产品贸易自由化程度的加深并未给中国农产品市场带来灾难性的价格暴跌。但是，在2008年下半年美国次贷危机影响下，各国政府纷纷推行积极的财政

33、政策和宽松的货币政策，导致国内外流动性过剩，国际市场农产品价格出现快速上涨的可能性在不断加大，农产品领域出现输入性通货膨胀的风险将会有所加剧。因此，国家在制定相关政策时，应当遵循农产品价格波动的特征，更加关注如何平抑国内农产品价格，以确保居民的生活需求。参考文献 1.Banse,M.;van Meijl,H.;Tabeau,A.et al.:Will EU Biofuel Policies Affect Global Agricultural Markets?European Review of Agricultural Economics,2:117-141,2008.2.Coyle,W.:

34、The Future of Bioenergys:A Global Perspective,Washington,DC:USDA-ERS,2008.3.Bredin,D.;Fountas,S.:Inflation,Inflation Uncertainty and Markov Regime Switching Heteroskedasticity:Evidence from European Countries,paper prepared for Money Macro and Finance(MMF)Research Group Conference,University of York

35、,2006.4.Gohin,A.:Impacts of the European Biofuel Policy on the Farm Sector:A General Equilibrium Assessment,Review of Agricultural Economics,4:623-641,2008.5.Krolzig,M.:Business Cycle Measurement in the Presence of Structural Change:International Evidence,International Journal of Forecasting,17:349-

36、368,2001.6.Krolzig,M.:Markov-Switching Vector Autoregressions:Modeling,Statistical Inference and Application to Business Cycle Analysis,Berlin:Springer,1998.7.Hamilton,J.:A New Approach to the Economic Analysis of Nonstationary Time Series and the Business Cycle,Econometrica,2:357-384,1989.8.Hamilto

37、n,J.;Susmel,R.:Autoregressive Conditional Heteroskedasticity and Changes in Regime,Journal of Econometrics,9:307-333,1994.9.Saghaian,S.;Reed,M.;Merchant,M.et al:Merchant Monetary Impacts and Overshooting of Agricultural Prices in an Open Economy,American Journal of Agricultural Economics,2:90-103,20

38、02.10.Tokgoz,S.:The Impact of Energy Markets on the EU Agricultural Sector,Center for Agricultural and Rural Development,中国农产品价格波动特征分析 -76-Iowa State University,2009.11.傅晓、牛宝俊：国际农产品价格波动的特点、规律与趋势，中国农村经济2009 年第5 期。12.胡冰川、徐枫、董晓霞：国际农产品价格波动因素分析基于时间序列的经济计量模型，中国农村经济 2009第7 期。13.冷崇总：我国粮食价格波动问题研究，价格与市场2008 年

39、第7 期。14.李国祥：全球农产品价格上涨及其对中国农产品价格的影响，农业展望2008 年第7 期。15.李艺、陆凤彬、部慧、汪寿阳：透析农产品价格上涨成因、走势及应对措施，中国科学院预测科学研究中心研究报告2007 年第6 期。16.刘金全、刘志刚：具有Markov 区制转移的向量误差修正模型及其应用，管理科学学报2006 年第10 期。17.卢锋、彭凯翔：中国粮价与通货膨胀关系（19871999），经济学季刊2002 年第7 期。18.石柱鲜、孙皓、宋平平：中国物价影响因素非线性变动及效应的经验分析，经济评论2009 年第4 期。19.税尚楠：世界农产品价格波动的新态势：动因和趋势探讨，农

40、业经济问题2008 年第6 期。20.徐雪高、靳兴初、沈杰、季牧青：我国农产品价格波动的历史回顾与启示，中国物价2008 年第5 期。21.徐雪高：新一轮农产品价格波动周期：特征、机理及影响，财经研究2008 年第8 期。22.徐振宇：国内食品价格上涨有深刻的全球背景，市场观察2007 年第4 期。23.赵坤：当前国际市场主要大宗产品价格上涨原因，中国经贸导刊2008 年第13 期。（作者单位：浙江大学经济学院）（责任编辑：韩 杨）（上接第 66 页）5.柴剑峰：新农村建设下科技特派员制度推广模式的选择分析，科学学与科学技术管理2007 年第1 期。6.张雨、高峰、刘智敏、刘谦：科技特派员制度

41、创新模式与机制研究，农业经济问题2008 年增刊。7.翁翘：南平市的科技特派员制度，科技管理研究2002 年第3 期。8.杨金鑫：实行科技特派员制度，积极探索破解“三农”难题福建省南平市调查，农业经济问题2002 年第9 期。9.中共福建省委党校科技教研部课题组：福建省南平市科技特派员制度的实践与思考，中国科技论坛2007 年第10 期。10.孔祥智、李圣军：科技特派员：产生背景、运行特征和对策建议福建省南平市案例分析，农业技术经济2008 年第5 期。11.檀学文：宁夏科技特派员制度的机制与效果，中国农村经济2007 年第4 期。12.傅舒安：贵州省科技特派员制度创新研究，中国农业大学硕士学位论文，2006 年。13.张雨、高峰：科技特派员制度进展情况分析以新疆为例，农业技术经济2008 年第2 期。14.蔡建国：关于深入实施完善科技特派员制度的思考，今日科技2008 年第11 期。15.张雨、高峰：科技特派员制度发展的影响因素分析，中国科技成果2007b年第4 期。16.张雨、高峰、黄娟、王飞飞：新疆科技特派员制度政策支撑体系研究，中国科技成果2007 年第5 期。（作者单位：1四川农业大学经济管理学院；2四川省农村发展研究中心）（责任编辑：靖 飞）