国内农产品价格波动影响因素的结构及动态演变机制
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摘要
农产品价格是价格体系中的重要组成部分，关系到农业的可持续发展、农民增收和整体物价水平，进而影响到国家宏观经济的正常运行。农产品价格的稳定是社会安定、人民生活正常的重要保障。探讨农产品价格波动的特征和成因是稳定农产品价格的前提。认清农产品价格波动的特征、厘清农产品价格波动影响因素间的层次结构、明确因素的动态演变机制、了解农产品价格对农民收入的动态效应，对稳定农产品价格、促进农民收入增加、保障粮食安全、维持农业生产可持续发展和保障农产品的有效供给具有重要的理论和现实意义。
第一，本文用Census-X12和HP滤波方法分析了农产品价格波动的周期，然后构建了农产品价格波动率的ARCH族模型，研究整体农产品价格和不同品种的农产品价格波动的聚集性、风险性和非对称性。研究发现，2000年以来国内农产品价格波动出现了四个周期，经历了相对平稳、小幅度波动、急剧波动的显著变化。食品零售价格和大米价格具有显著的波动集聚性，而大豆、小麦和玉米价格不存在明显的波动集聚性。食品市场存在高风险高回报和非对称性，大米市场既不存在高风险高回报的特征，也不存在“杠杆效应”。构建ARCH族模型时，在假设残差服从GED分布时估计出来的AIC、SC值比服从正态分布和t分布时的值要小。
第二，本文以均衡价格理论和系统结构理论为基础，从结构的角度探讨国内农产品价格变化的成因。基于文献研读法和专家咨询法，论文首次构建了农产品价格波动的解释结构模型，运用MATLAB软件计算出最终的可达矩阵，厘清了影响因素的层次结构。结果显示，国内农产品价格波动的影响因素大致可分为6层，包括表层因素、中间层因素和深层次影响因素。农产品供求关系、货币供应量、通货膨胀和人民币汇率是表层因素，农业生产成本、流通成本、国际农产品价格、技术进步、农产品生产周期、耕地面积、人口、城乡居民收入、生物质能源、经济增长和城镇化是中间层因素，它们通过影响农产品供求和通货膨胀间接影响着农产品价格。国家农业政策、国际石油价格和自然灾害是深层次影响因素，国际石油价格一方面通过农业生产成本影响着农产品的供给，另一方面通过生物质能源拉动了农产品的需求，双重途径导致了农产品价格的波动。
第三，文章应用逐步回归法从众多因素中识别出国际石油价格等显著因素，首次构建了通径分析模型，探讨了这些因素对农产品价格的直接作用和间接作用。研究发现，在影响农产品价格波动的因素中，通货膨胀的影响排第一位，对农产品价格波动的直接作用最大（0.704），决策系数为0.909；货币供应量的影响位居第二，直接通径系数为0.211，决策系数为0.372，通过通货膨胀对价格的间接影响较大（0.69）；国际农产品价格的贡献排第三（0.121），决策系数为0.214，主要是通过农业生产成本和货币供应量间接传导到国内农产品市场；位于第四的是农业生产成本，直接通径系数为0.0847，决策系数为0.161；国际石油价格的影响排第五，直接影响较小，但其间接影响很大；城镇居民收入的影响最小，需求因素不是农产品价格波动的主要原因。
第四，从动态演变的角度探讨了农产品价格波动的成因。首先利用NWOLS模型识别出国际石油价格、农业生产成本、货币供应量和人民币有效汇率这4个显著因素；然后对固定参数模型进行CUSUM稳定性检验，发现系数具有时变性，因此建立状态空间模型，结果表明，4个变量关于农产品价格的弹性系数不是固定的，而是随着时间有较大的波动。农业生产成本的弹性系数在0.0001~0.884之间变动，均值为0.427；货币供应量的弹性系数在0.009~0.104之间变动，均值为0.073；人民币有效汇率的弹性系数在-1.609~0.853之间变动，均值为-0.661；国际石油价格的弹性系数在-0.014~0.036之间变动，均值为0.013。2008年6月前国际石油价格弹性系数的均值为0.0034，之后的均值为0.0282，表明国际石油价格对国内农产品价格的影响越来越大，属于新型影响因素。故本章接下来运用多变量GARCH模型论证了国际石油价格对国内农产品价格的波动效应，发现两个市场不仅存在均值传导，而且存在波动传导。国际石油价格对大豆价格影响最大，第10期的贡献率稳定在6.6%，对玉米价格的影响次之，第10期的贡献率为2.34%，对小麦价格影响不明显。国际原油价格和大豆价格的波动均呈现出非对称性，玉米价格和小麦价格的非对称性不显著，国际原油价格和国内农产品价格的条件协方差的非对称项均不显著。
第五，以柯布道格拉斯生产函数理论为框架，从机理分析的角度探讨了农产品价格对农民收入的时变影响。结果表明，1985~2011年农产品价格对农民收入的弹性系数在-0.069~0.245之间变动，均值为0.111。农产品价格每增加1%，会导致农民人均纯收入平均增加0.111%，农产品价格的提高对农民增收具有积极作用，个别的年份由于农业生产资料价格的上涨和国家的农业政策的影响，价格的收入弹性为负；此外，从结构的视角探讨了我国农产品价格和城镇居民收入对农民收入的动态影响。结果显示，农民收入主要还是受到自身前期的影响，农产品价格对农民收入有正向时滞的影响，城镇居民收入的增加可以促进农民收入的增长，对农民收入的贡献一直在上升，最后稳定在16.8%。
最后，论文归纳了主要研究结果，并指出价格传导过程中的非对称性和非线性问题、对国家农业政策评价和分地域分类别研究价格波动成因等问题有待进一步关注。
Prices for agricultural products is an important part of the price system, relatedto the sustainable development of agriculture, rural incomes and the overall pricelevel, thereby affecting the normal operation of the national macro-economy. Thestabilization of prices for agricultural products is an important guarantee of socialstability and people's normal life. Discussing the characteristics and reason of pricesfor agricultural products is the premise for stabilizing agricultural prices. Recognizingthe characteristics of price fluctuation for agricultural products, clarifying thehierarchy between factors, clearing the dynamic evolution mechanism of factors andunderstanding the dynamic effects of agricultural prices on the farmers' income hasimportant theoretical and practical significance to promote the farmers' income,safeguard food security, maintain the sustainable development of agriculturalproduction and guarantee the effective supply of agricultural products market.
Firstly, Census-X12and HP filtering method are used to analyze the cycle ofprice fluctuation of agricultural products; The ARCH models are built to study theclustering, risk and asymmetry of the overall prices of agricultural products anddifferent varieties of agricultural products. The study finds that the domestic pricefluctuation of agricultural products appears four cycles since2000, has undergonesignificant change from relatively stable to small amplitude fluctuation, finally torapid fluctuation; Retail food prices and rice prices have significant clustering.Soybean, wheat and corn prices have not obvious clustering; Food market is high-riskand high-return and asymmetric. There are neither high-risk characteristics nor‘leverage effect’ in the rice market. When building ARCH model, AIC and SC aresmaller on the assumption that the residuals obey GED distribution than obey normaland t distribution.
Secondly, this paper discusses the reason of Chinese agricultural prices from theperspective of structure based on the theory of equilibrium price and system structure.Firstly, the paper extracts factors for price fluctuation by reading the literature andexpert consultation method, and builds the interpretative structural model, calculating the reachable matrix by MATLAB software program to clear the hierarchy of factors.The results showed that factors for price volatility can be broadly divided into6layers, including surface factors, intermediary factors and deep-seated factors. Supplyand demand of agricultural products, money supply, inflation and the RMB exchangerate are surface factors. Cost of agricultural production, circulation cost, internationalprices of agricultural products, advances in technology, agricultural production cycle,arable land, population, urban and rural incomes, biomass energy, economic growthand urbanization are intermediary factors that affect supply and demand ofagricultural products and inflation. National agricultural policy, international oilprices and natural disaster are deep-seated factors. On the one hand, International oilprices affect the supply of agricultural products through cost of agriculturalproduction. On the other hand it boosts demand for agricultural products throughbiomass energy, double pathways to price fluctuation of agricultural products.
Thirdly, the paper identifies significant factors such as the international oil pricesand so on. The path analysis model is built to explore the direct and indirect action offactors on agricultural prices.The results show that the impact of inflation ranks firstand have the largest direct action (0.704) on fluctuation in the prices of agriculturalproducts, with decision coefficient of0.909. The influence of the money supply rankssecond, whose direct path coefficient is0.211and decision coefficient is0.372.Itsindirect effect through inflation is0.69. The contribution of the international prices toagricultural products ranks third (0.121), with decision coefficient of0.214, mainlyby cost of agricultural production and money supply transmitted to domestic marketsfor agricultural products. Cost of agricultural production is located in the fourth, withdirect path coefficient of0.0847and decision-making factor of0.161; Internationaloil price is located in the fifth, with small direct impact and large indirect impact. Theinfluence of income of urban residents is the smallest and demand is not the maincause for price fluctuation.
Fourthly, the paper explores the cause of agricultural price volatility from theperspective of dynamic evolution. Firstly, NWOLS model is built to identify foursignificant factors including the international oil prices, costs of agriculturalproduction, money supply and RMB effective exchange rate. This paper finds that the coefficient is time-varying by CUSUM test, and therefore establishes a state spacemodel. It is found that price elasticity is not fixed, but there is a large fluctuation overtime. Elasticity coefficient of Cost of agricultural production varies from0.0001to0.884, with an average of0.427; Elasticity coefficient of Money supply varies from0.009to0.104，with an average of0.073; Elasticity coefficient of RMB effectiveexchange rate changes from-1.609to0.853, with a mean value of-0.661.International oil price is a volatile factor and its elasticity coefficient varies from-0.014to0.036, with the mean of0.013. The mean of elasticity coefficient is0.0034before June2008, while it is0.0282after that. Its influence on domestic prices ofagricultural products is increasing, belonging to a new factor. Therefore, this chapterdemonstrates the volatility of international oil prices on the domestic agriculturalprices by multivariate GARCH models, finding that there are not only meantransmission but also volatility transmission between two markets. International oilprice has the greatest influence on soybean prices, the10th contribution rates of6.6%.Its influence on corn prices ranks second, the10th contribution rates of2.34%,without significant effect on wheat prices. Fluctuation in international oil prices andsoybean prices both show asymmetric, while asymmetry of the corn and wheat pricesis not significant. Asymmetric item of covariance about international oil prices anddomestic prices of agricultural products is not significant.
Fifthly, the paper analyzes the time-varying impact of agricultural prices onfarmers' income from the perspective of mechanism analysis based on Cobb Douglasproduction function. The results show that elasticity of production prices ofagricultural products for farmers' income changes between-0.069~0.245from1985to2011, with the mean of0.111.1%increase in agricultural production price will leadto an average increase of0.111%per capita net income of farmers. The increase inproduction prices of agricultural products plays a positive role in increasing farmers'income, with a negative elasticity in individual year due to increase in means ofagricultural production and the influence of agricultural policy. At the same time, itdiscusses the dynamic effect of agricultural prices and urban residents income onfarmers' income from the structural perspective.The results show that farmers' incomeis mainly influenced by themselves. Production prices of agricultural products have positive and delayed impact on farmers' income. Increasing the income of urbanresidents can promote the growth of farmers' income, whose contribution has beenrising and finally stabilize at16.8%.
Lastly, the paper presents the main conclusions and promotes that asymmetryand nonlinearity in price conduction, evaluation of national agricultural policy andsub-regional and sub-category study about price fluctuation are to be focused on.
第一，本文用Census-X12和HP滤波方法分析了农产品价格波动的周期，然后构建了农产品价格波动率的ARCH族模型，研究整体农产品价格和不同品种的农产品价格波动的聚集性、风险性和非对称性。研究发现，2000年以来国内农产品价格波动出现了四个周期，经历了相对平稳、小幅度波动、急剧波动的显著变化。食品零售价格和大米价格具有显著的波动集聚性，而大豆、小麦和玉米价格不存在明显的波动集聚性。食品市场存在高风险高回报和非对称性，大米市场既不存在高风险高回报的特征，也不存在“杠杆效应”。构建ARCH族模型时，在假设残差服从GED分布时估计出来的AIC、SC值比服从正态分布和t分布时的值要小。
第二，本文以均衡价格理论和系统结构理论为基础，从结构的角度探讨国内农产品价格变化的成因。基于文献研读法和专家咨询法，论文首次构建了农产品价格波动的解释结构模型，运用MATLAB软件计算出最终的可达矩阵，厘清了影响因素的层次结构。结果显示，国内农产品价格波动的影响因素大致可分为6层，包括表层因素、中间层因素和深层次影响因素。农产品供求关系、货币供应量、通货膨胀和人民币汇率是表层因素，农业生产成本、流通成本、国际农产品价格、技术进步、农产品生产周期、耕地面积、人口、城乡居民收入、生物质能源、经济增长和城镇化是中间层因素，它们通过影响农产品供求和通货膨胀间接影响着农产品价格。国家农业政策、国际石油价格和自然灾害是深层次影响因素，国际石油价格一方面通过农业生产成本影响着农产品的供给，另一方面通过生物质能源拉动了农产品的需求，双重途径导致了农产品价格的波动。
第三，文章应用逐步回归法从众多因素中识别出国际石油价格等显著因素，首次构建了通径分析模型，探讨了这些因素对农产品价格的直接作用和间接作用。研究发现，在影响农产品价格波动的因素中，通货膨胀的影响排第一位，对农产品价格波动的直接作用最大（0.704），决策系数为0.909；货币供应量的影响位居第二，直接通径系数为0.211，决策系数为0.372，通过通货膨胀对价格的间接影响较大（0.69）；国际农产品价格的贡献排第三（0.121），决策系数为0.214，主要是通过农业生产成本和货币供应量间接传导到国内农产品市场；位于第四的是农业生产成本，直接通径系数为0.0847，决策系数为0.161；国际石油价格的影响排第五，直接影响较小，但其间接影响很大；城镇居民收入的影响最小，需求因素不是农产品价格波动的主要原因。
第四，从动态演变的角度探讨了农产品价格波动的成因。首先利用NWOLS模型识别出国际石油价格、农业生产成本、货币供应量和人民币有效汇率这4个显著因素；然后对固定参数模型进行CUSUM稳定性检验，发现系数具有时变性，因此建立状态空间模型，结果表明，4个变量关于农产品价格的弹性系数不是固定的，而是随着时间有较大的波动。农业生产成本的弹性系数在0.0001~0.884之间变动，均值为0.427；货币供应量的弹性系数在0.009~0.104之间变动，均值为0.073；人民币有效汇率的弹性系数在-1.609~0.853之间变动，均值为-0.661；国际石油价格的弹性系数在-0.014~0.036之间变动，均值为0.013。2008年6月前国际石油价格弹性系数的均值为0.0034，之后的均值为0.0282，表明国际石油价格对国内农产品价格的影响越来越大，属于新型影响因素。故本章接下来运用多变量GARCH模型论证了国际石油价格对国内农产品价格的波动效应，发现两个市场不仅存在均值传导，而且存在波动传导。国际石油价格对大豆价格影响最大，第10期的贡献率稳定在6.6%，对玉米价格的影响次之，第10期的贡献率为2.34%，对小麦价格影响不明显。国际原油价格和大豆价格的波动均呈现出非对称性，玉米价格和小麦价格的非对称性不显著，国际原油价格和国内农产品价格的条件协方差的非对称项均不显著。
第五，以柯布道格拉斯生产函数理论为框架，从机理分析的角度探讨了农产品价格对农民收入的时变影响。结果表明，1985~2011年农产品价格对农民收入的弹性系数在-0.069~0.245之间变动，均值为0.111。农产品价格每增加1%，会导致农民人均纯收入平均增加0.111%，农产品价格的提高对农民增收具有积极作用，个别的年份由于农业生产资料价格的上涨和国家的农业政策的影响，价格的收入弹性为负；此外，从结构的视角探讨了我国农产品价格和城镇居民收入对农民收入的动态影响。结果显示，农民收入主要还是受到自身前期的影响，农产品价格对农民收入有正向时滞的影响，城镇居民收入的增加可以促进农民收入的增长，对农民收入的贡献一直在上升，最后稳定在16.8%。
最后，论文归纳了主要研究结果，并指出价格传导过程中的非对称性和非线性问题、对国家农业政策评价和分地域分类别研究价格波动成因等问题有待进一步关注。
Prices for agricultural products is an important part of the price system, relatedto the sustainable development of agriculture, rural incomes and the overall pricelevel, thereby affecting the normal operation of the national macro-economy. Thestabilization of prices for agricultural products is an important guarantee of socialstability and people's normal life. Discussing the characteristics and reason of pricesfor agricultural products is the premise for stabilizing agricultural prices. Recognizingthe characteristics of price fluctuation for agricultural products, clarifying thehierarchy between factors, clearing the dynamic evolution mechanism of factors andunderstanding the dynamic effects of agricultural prices on the farmers' income hasimportant theoretical and practical significance to promote the farmers' income,safeguard food security, maintain the sustainable development of agriculturalproduction and guarantee the effective supply of agricultural products market.
Firstly, Census-X12and HP filtering method are used to analyze the cycle ofprice fluctuation of agricultural products; The ARCH models are built to study theclustering, risk and asymmetry of the overall prices of agricultural products anddifferent varieties of agricultural products. The study finds that the domestic pricefluctuation of agricultural products appears four cycles since2000, has undergonesignificant change from relatively stable to small amplitude fluctuation, finally torapid fluctuation; Retail food prices and rice prices have significant clustering.Soybean, wheat and corn prices have not obvious clustering; Food market is high-riskand high-return and asymmetric. There are neither high-risk characteristics nor‘leverage effect’ in the rice market. When building ARCH model, AIC and SC aresmaller on the assumption that the residuals obey GED distribution than obey normaland t distribution.
Secondly, this paper discusses the reason of Chinese agricultural prices from theperspective of structure based on the theory of equilibrium price and system structure.Firstly, the paper extracts factors for price fluctuation by reading the literature andexpert consultation method, and builds the interpretative structural model, calculating the reachable matrix by MATLAB software program to clear the hierarchy of factors.The results showed that factors for price volatility can be broadly divided into6layers, including surface factors, intermediary factors and deep-seated factors. Supplyand demand of agricultural products, money supply, inflation and the RMB exchangerate are surface factors. Cost of agricultural production, circulation cost, internationalprices of agricultural products, advances in technology, agricultural production cycle,arable land, population, urban and rural incomes, biomass energy, economic growthand urbanization are intermediary factors that affect supply and demand ofagricultural products and inflation. National agricultural policy, international oilprices and natural disaster are deep-seated factors. On the one hand, International oilprices affect the supply of agricultural products through cost of agriculturalproduction. On the other hand it boosts demand for agricultural products throughbiomass energy, double pathways to price fluctuation of agricultural products.
Thirdly, the paper identifies significant factors such as the international oil pricesand so on. The path analysis model is built to explore the direct and indirect action offactors on agricultural prices.The results show that the impact of inflation ranks firstand have the largest direct action (0.704) on fluctuation in the prices of agriculturalproducts, with decision coefficient of0.909. The influence of the money supply rankssecond, whose direct path coefficient is0.211and decision coefficient is0.372.Itsindirect effect through inflation is0.69. The contribution of the international prices toagricultural products ranks third (0.121), with decision coefficient of0.214, mainlyby cost of agricultural production and money supply transmitted to domestic marketsfor agricultural products. Cost of agricultural production is located in the fourth, withdirect path coefficient of0.0847and decision-making factor of0.161; Internationaloil price is located in the fifth, with small direct impact and large indirect impact. Theinfluence of income of urban residents is the smallest and demand is not the maincause for price fluctuation.
Fourthly, the paper explores the cause of agricultural price volatility from theperspective of dynamic evolution. Firstly, NWOLS model is built to identify foursignificant factors including the international oil prices, costs of agriculturalproduction, money supply and RMB effective exchange rate. This paper finds that the coefficient is time-varying by CUSUM test, and therefore establishes a state spacemodel. It is found that price elasticity is not fixed, but there is a large fluctuation overtime. Elasticity coefficient of Cost of agricultural production varies from0.0001to0.884, with an average of0.427; Elasticity coefficient of Money supply varies from0.009to0.104，with an average of0.073; Elasticity coefficient of RMB effectiveexchange rate changes from-1.609to0.853, with a mean value of-0.661.International oil price is a volatile factor and its elasticity coefficient varies from-0.014to0.036, with the mean of0.013. The mean of elasticity coefficient is0.0034before June2008, while it is0.0282after that. Its influence on domestic prices ofagricultural products is increasing, belonging to a new factor. Therefore, this chapterdemonstrates the volatility of international oil prices on the domestic agriculturalprices by multivariate GARCH models, finding that there are not only meantransmission but also volatility transmission between two markets. International oilprice has the greatest influence on soybean prices, the10th contribution rates of6.6%.Its influence on corn prices ranks second, the10th contribution rates of2.34%,without significant effect on wheat prices. Fluctuation in international oil prices andsoybean prices both show asymmetric, while asymmetry of the corn and wheat pricesis not significant. Asymmetric item of covariance about international oil prices anddomestic prices of agricultural products is not significant.
Fifthly, the paper analyzes the time-varying impact of agricultural prices onfarmers' income from the perspective of mechanism analysis based on Cobb Douglasproduction function. The results show that elasticity of production prices ofagricultural products for farmers' income changes between-0.069~0.245from1985to2011, with the mean of0.111.1%increase in agricultural production price will leadto an average increase of0.111%per capita net income of farmers. The increase inproduction prices of agricultural products plays a positive role in increasing farmers'income, with a negative elasticity in individual year due to increase in means ofagricultural production and the influence of agricultural policy. At the same time, itdiscusses the dynamic effect of agricultural prices and urban residents income onfarmers' income from the structural perspective.The results show that farmers' incomeis mainly influenced by themselves. Production prices of agricultural products have positive and delayed impact on farmers' income. Increasing the income of urbanresidents can promote the growth of farmers' income, whose contribution has beenrising and finally stabilize at16.8%.
Lastly, the paper presents the main conclusions and promotes that asymmetryand nonlinearity in price conduction, evaluation of national agricultural policy andsub-regional and sub-category study about price fluctuation are to be focused on.
引文
①国际食品价格指数（agr）是粮、油、糖、肉、水果等主要农产品（含55种价格）实际价格的加权平均数，可以作为反映全球农产品整体价格，该指数以2002-2004年月度平均为基期数，将其转化为2000年1月为基期。小麦价格是美国1号硬红冬小麦墨西哥湾FOB价格；玉米价格是美国2号黄玉米墨西哥湾FOB价格；大米价格是5%破碎率大米曼谷FOB价格；美国1号黄大豆FOB价格，单位均为：美元/吨，数据来源于联合国粮农组织。
①迪拜、布伦特和德克萨斯三地油价平均（美元/桶)，来自于国际货币基金组织。
①数据来自国家统计局网，原始数据是2000年1月~2013年6月的同比数据，图1.3转化为定基数据（2000年1月=100）。
①国家统计局网（http://www.stats.gov.cn/）。
①马继鹏：《菜价高主因流通贵》，载于《国际金融报》2010年5月18日。
①中国国家外汇管理局简明定义热钱为：资本逐利，快进快出，为追求高回报而在市场上迅速流动的短期投机性资金。
①指标选取说明和指标处理见文中实证部分3.1.2。
①用优质籼米代表大米价格，年鉴2002年以前的数据缺失，故大米价格的样本为2002.1~2013.6。
①本章节内容来源于作者已经发表的论文：基于ISM模型的农产品价格波动的影响因素分析[J]，软科学，2014.4（CSSCI）
①本章节内容来源于作者待发表的论文：农产品价格波动的影响因素分析—基于通径分析[J]，经济经纬，2014.6（CSSCI）
①本章节内容来源于作者已经发表的论文：城镇居民收入和农产品价格对农民收入的动态影响[J]，湖北农业科学，2014.6
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①数据来自国家统计局网，原始数据是2000年1月~2013年6月的同比数据，图1.3转化为定基数据（2000年1月=100）。
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①马继鹏：《菜价高主因流通贵》，载于《国际金融报》2010年5月18日。
①中国国家外汇管理局简明定义热钱为：资本逐利，快进快出，为追求高回报而在市场上迅速流动的短期投机性资金。
①指标选取说明和指标处理见文中实证部分3.1.2。
①用优质籼米代表大米价格，年鉴2002年以前的数据缺失，故大米价格的样本为2002.1~2013.6。
①本章节内容来源于作者已经发表的论文：基于ISM模型的农产品价格波动的影响因素分析[J]，软科学，2014.4（CSSCI）
①本章节内容来源于作者待发表的论文：农产品价格波动的影响因素分析—基于通径分析[J]，经济经纬，2014.6（CSSCI）
①本章节内容来源于作者已经发表的论文：城镇居民收入和农产品价格对农民收入的动态影响[J]，湖北农业科学，2014.6
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