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user: 4. 实证分析 4.1. 格兰杰因果检验 由表3可知，当原假设为“DLCPI不是DLAPI的格兰杰原因时”，F的统计量为3.16431，P值为0.0220，拒绝原假设，即CPI是农产品价格的格兰杰原因；同理，当原假设为“DLAPI不是DLCPI的格兰杰原因”时，F的统计量为1.81551，P值为0.1416，接受原假设，即农产品价格不是CPI的格兰检验。综上所述，农产品价格不是CPI的格兰杰原因，而CPI是农产品价格的格兰杰原因，也就说明CPI的变动早于农产品价格变动；然后根据实际情况，格兰杰检验也存在弊端，格兰杰因果检验的统计学本质，事实上是对平稳时间序列数据一种预测，仅适用于计量经济学的变量预测，不能去真正判别两者是否具有因果关系。 Table 3 Granger causality test results between DLCPI and DLAP Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob. DLCPI does not Granger Cause DLAPI 56 3.16431 0.0220 DLAPI does not Granger Cause DLCPI 1.81551 0.1416 表3. DLCPI与DLAPI之间的格兰杰因果检验结果 图1为API与CPI的时序图，由该图可知，API的波动幅度比CPI波动的幅度大得多，但趋势大体上一致，另外由时序图可知，API的变动趋势紧随CPI后，更有利于预测今后近些时间段江西省农产品价格的趋势走向，根据格兰杰因果检验结果来看，CPI是API的格兰杰原因，故CPI的变动先于API，因此预测API在接下来的时间将呈现上涨的趋势。 图1. API与CPI的时序图 4.2. 最佳滞后期的选择与确定 由表4滞后期的选择表可知，超过一半的准则LR、FPE、AIC等选择最优滞后阶数为4阶，故确定滞后阶数为4，并进行下述检验。 Table 4 Selection results of optimal lag perio Lag LogL LR FPE AIC SC HQ 0 281.1862 NA 1.34e−07 −10.15222 −10.07923 −10.12400 1 290.4442 17.50609 1.10e−07 −10.34343 −10.12444 * −10.25874 2 298.0226 13.77890 9.70e−08 −10.47355 −10.10858 −10.33241 * 3 298.8832 1.502195 1.09e−07 −10.35939 −9.848433 −10.16180 4 306.1741 12.19558 * 9.70e−08 * −10.47906 * −9.822112 −10.22501 5 307.4371 2.020885 1.08e−07 −10.37953 −9.576599 −10.06903 表4. 最佳滞后期的选择结果 4.3. 模型的稳定性检验 根据图2，AR根都在单位界限之内，所以都是稳定的，因此本文选择滞后期4阶进行VAR模型的建立。 图2. VAR模型AR平稳性检验结果图 4.4. VAR模型的建立 为了清楚地解释API与CPI两变量之间同期的影响关系，因此本文采用VAR (向量自回归模型)来进行研究。构建CPI与API之间的VAR模型如下： Y t = A 1 Y t − 1 + ⋯ + A p Y t − p + B 1 X t + ⋯ + B r X t − r + ε t (1) 式中， Y t 是m维内生变量向量； X t 是d维外生变量向量； A 1 ， ⋯ ， A p 和 B 1 ， ⋯ ， B r 是待估计的参数矩阵，内生变量和外生变量分别有p和r阶滞后期； ε t 是随机扰动项，同期之间可以相关，但不能有自相关，不能与模型右边的变量相关。 4.5. VAR模型的参数估计结果 根据表5得到的VAR模型估计结果，得到： Y t = [ 0.4235 − 0.0291 2.0750 − 0.1979 ] ∗ Y t − 1 + [ − 0.1454 0.0863 0.5646 − 0.0942 ] ∗ Y t − 2 + [ − 0.0644 − 0.0297 − 0.7089 0.1761 ] ∗ Y t − 3 + [ 0.345050 0.031447 − 0.579731 − 0.129610 ] ∗ Y t − 4 + [ 8.39 E − 05 − 0.002846 ] (2) Table 5 Estimation results of VAR model parameter DLCPI DLAPI DLCPI(−1) 0.423540 2.074977 DLCPI(−2) −0.145407 0.564635 DLCPI(−3) −0.064448 −0.708939 DLCPI(−4) −0.345050 −0.579731 DLAPI(−1) −0.029116 −0.197935 DLAPI(−2) 0.086253 −0.094178 DLAPI(−3) 0.029687 0.176070 DLAPI(−4) −0.031447 −0.129610 C 8.39e−05 −0.002846 表5. VAR模型各参数估计结果 4.6. 脉冲响应分析 图3左上图表示DLAPI对DAPI的脉冲响应结果，表明农产品价格给自身一个冲击，它在第1期就对此冲击产生了正响应，并在第1期达到最大值。随后农产品价格对自身冲击的响应效果逐渐减弱，在第2期到达最弱的正向响应之后，紧接着对自身产生正向冲击响应增强，在第4期达到相对的高峰，而后正向响应效果逐渐于第5期降至0，并开始产生负向冲击，在第6期达到最强负向效应，而后负向效应逐渐减弱，在第7期再次变为0；之后又产生负响应，并在第10期变为0。 右上图表示DLCPI对DLAPI的脉冲响应结果，表明CPI对农产品价格的一个冲击，在第1期时农产品价格便对此冲击产生正响应，并在第1期达到最大；随后CPI对农产品价格指数冲击的响应效果逐渐下降，在第4期时变为0，并开始逐渐产生负响应，且该负响应效果增强，在第6期达到最大负响应效果，而后负响应效果开始减弱，到第9期时API对CPI做出的响应效应再次变为0。在第9期之后有保持正向影响的趋势。这说明CPI对农产品价格给的冲击，农产品价格产生正向影响并在第三年可能继续产生正向影响，且该影响不断加强。 左下图表示农产品价格对CPI的脉冲响应结果，表明农产品价格对CPI的一个冲击，在第1期CPI并没有对API的冲击并没有做出响应，影响为0；在第三期达到最大正效应；随后API对CPI冲击的响应效果逐渐减弱，在第4期的末尾再次变为0并产生负响应，在第5期达到相对负效应峰值便又继续减弱，在第6期变为0，以此循环之前的过程，并在第9到10期之间几乎不产生响应，且趋于稳定。这说明农产品价格对CPI的变动需要3个月左右的时间产生正响应，影响不算太强烈。 右下图表示DLCPI对DLCPI的脉冲响应结果，表明CPI给自身一个冲击，在第1期时就立即产生正响应并于第1期开始就达到最大值，响应的效果开始减弱，在第4期时变为0；且开始产生负响应至第5期达到最强负效应；负响应效果减弱至第9期为0，之后CPI对自身给的冲击继续产生正响应，故预测在第三年将对冲击产生正响应。 图3. 脉冲响应图 4.7. 方差分解 由表6可以看出第1期CPI对自身变动的贡献率为100%，当期稳定时，贡献率稳定在91%左右；而API对CPI变动的贡献率在第1期时贡献率为0，当其稳定时，贡献率在8.9%左右。保持其他条件不变，CPI的变动主要是由自身变动引起的。 由江西省2004~2019年DLAPI方差分解表可以看出第1期API对自身的贡献率为56.5%左右，至第11期之后趋于平稳，稳定在48%左右；第1期CPI对API的贡献率为43.5%左右，在第11期趋于平稳，稳定在51%左右。 综上所述，CPI的方差贡献率100%来自于自身，API几乎没有对CPI做出贡献；而CPI对API的贡献率为56.5%，超过了API对自身的贡献率(43.5%)，说明了CPI的变动会引起API的变动，但是API的变动是否会造成CPI的变动，数据显示效果不够显著；前文的脉冲响应图显示有影响，但是强度逐渐减弱。 Table 6 Variance decomposition of DLCPI and DLAP 2004~2019年江西省DLCPI的方差分解 2004~2019年江西省DLAPI的方差分解 Period S.E. DLCPI DLAPI S.E. DLCPI DLAPI 1 0.009556 100.000000 0.000000 0.040020 43.490604 56.509396 2 0.010140 99.253863 0.746137 0.043016 49.170516 50.829484 3 0.010583 94.183940 5.816060 0.043692 50.099435 49.900565 4 0.010816 92.179881 7.820119 0.045069 47.118820 52.881180 5 0.011295 91.403947 8.596053 0.045402 47.788201 52.211799 6 0.011634 91.768739 8.231261 0.046283 49.132002 50.867998 7 0.011786 91.965434 8.034566 0.047005 50.653130 49.346870 8 0.011941 90.944152 9.055848 0.047121 50.786123 49.213877 9 0.011943 90.944844 9.055156 0.047191 50.637855 49.362145 10 0.011995 91.013703 8.986297 0.047252 50.760743 49.239257 11 0.012067 91.112025 8.887975 0.047480 51.184982 48.815018 12 0.012116 91.095304 8.904696 0.047597 51.423155 48.576845 13 0.012130 91.031095 8.968905 0.047623 51.440491 48.559509 14 0.012131 91.028524 8.971476 0.047631 51.422113 48.577887 15 0.012144 91.047688 8.952312 0.047658 51.473287 48.526713 16 0.012161 91.071126 8.928874 0.047702 51.560928 48.439072 17 0.012171 91.068321 8.931679 0.047726 51.605589 48.394411 18 0.012173 91.058688 8.941312 0.047732 51.608546 48.391454 19 0.012174 91.057958 8.942042 0.047733 51.607805 48.392195 20 0.012177 91.062713 8.937287 0.047740 51.621581 48.378419 表6. DLCPI与DLAPI的方差分解 由前文的格兰杰因果检验结果来看，CPI是API的格兰杰，而API不是CPI的，由于后者的p值虽大于0.05，但是较小，同时结合实际，故可以认为API也是CPI的因果关系，只不过效果不太显著而已，因此除了分析单向关系，双向关系也不容忽视。