［摘 要］笔者认为不仅农产品现货价格影响cpi，而且期货价格也影响cpi。为此本文通过实证模型检验了农产品期货价格与cpi的关系，结果表明，农产品期货价格可以提前5个月预期cpi的基本走势。同时认为作为先行性指标的农产品期货市场并不是脱离于现货市场的一个单纯金融市场，而是对农产品现货市场产生重要影响的金融衍生市场。最后提出应该利用农产品价格发现这一预警机制，通过稳定农产品现货市场价格以缩小cpi波动。
［关键词］农产品期货 价格发现 预警机制

居民消费价格指数（cpi）主要反映消费者支付商品和劳务的价格变化情况，是观察通货膨胀水平的重要指标。分析和预测cpi的走势对宏观经济决策意义重大，但cpi数据的公布具有滞后性，因此如何有效增强cpi预期功能倍受国内学者关注。其中，王劲松（2008）认为股票价格虽无法列入货币政策调控目标，但随着市场经济体制不断完善，股票价格必将融入到货币政策调控目标之中。石森昌（2010）通过将股票价格变化纳入影响cpi因素分析后认为，股票价格对cpi的变化存在正相关。胡春田（2010）研究得出我国股票价格对cpi没有预期作用，中央银行对股市的态度只能是关注而非盯住，股票价格变动不应纳入央行反应函数。刘德伟（2011）指出随着期货市场各参与主体的不懈努力以及期货市场品种体系逐步完善，期货市场价格发现和套期保值功能日益明显，为国民经济服务的能力逐步增强。
上述学术争论表明，如果建立一个合理的价格预警机制，可以有效消除cpi的滞后性，使其对未来经济走势发挥一个明显的导向功能。lOCalhOsT针对这一问题，国内有学者通过cpi构造一个混合预期因子（包括工业增加值、货币供应量、利率及汇率的变化等），或从股票价格指数出发来研究对cpi的预期，但是还很少有学者对期货价格变动对cpi的影响进行实证研究。然而cpi价格篮子中食品类所占的比重最大，占到cpi总量的31.29%，其他各类商品也与消费者日常生活息息相关，价格上具有很大的联动反应。因此能够有效地了解某一类商品的价格发现功能对cpi的预期也会有很大的帮助。基于此，本文拟从中国农产品期货市场的价格发现功能入手，通过确定影响cpi指标的先行因素来探寻影响其波动规律，找出cpi前瞻性指标，在此基础上建立cpi预警机制，并根据分析结论提出相应对策建议。
一、cpi先行指标的选取与数据检验
金融指标有很多种，但作为cpi的预期因子应必须具备：在一定程度上代表居民消费的价格水平；所选因子应具有一定宏观代表性；与cpi有一定程度相关；所选因子能够直观地反应当前经济状况。众所周知，农产品价格变化能够影响未来cpi的走势，而且cpi对其波动反应灵敏。本人认为受国家宏观调控的影响，农产品价格变化预期保持相对稳定，还具有时序性和可得性等特点，对cpi有价格发现功能。所以，本文主要从影响cpi所占比重最大的食品类入手，把农产品价格作为cpi的预期因子， 来检验二者的关系。设计指标包括：居民消费价格指数（cpi）、农产品期货价格指数（qd）、农产品现货价格指数（xd）。 为了消除经济变量可能存在的异方差引起的不利影响，并且考虑在分析中取各变量的自然对数后不会改变变量之间关系，本文首先对数据取自然对数化进行平滑处理，分别记为lncpi、lnqd和lnxd。然后对其进行平稳性检验，检验结果见表1。
表1表明，三组检验结果d-w值都在无自相关区域，且在10%的置信度水平下都是平稳序列。利用aic-sc原则和循环检验方法确定滞后期数。从检验结果来看，三者都存在滞后性，滞后期数选取为5期。接下来我们进一步检验cpi与xd和qd因果关系。格兰杰因果检验方法可以确定cpi的变动究竟是由期货价格或是现货价格变动所导致，还是cpi引导期货价格或现货价格的变化。在进行格兰杰因果检验前，我们已经知道他们都是平稳的时间序列，因此可以直接进行格兰杰因果检验。检验结果见表2。
从表2中可以看出，lnqd和lnxd不是lncpi原因的概率都显著低于lncpi不是lnqd和lnxd原因的概率，因此我们可以将lnqd和lnxd看作引起lncpi的原因，也就是说居民消费价格指数是受动方，其变化受到期货价格与现货价格的传导影响。表中还表明，lnqd不是lncpi原因的假设，在滞后1—6期的概率均小于10%，假设被否定，说明lnqd对lncpi具有直接的影响，其中滞后5—6期的假设概率接近于0，可见lnqd对lncpi的传导期大体上在5—6期，也就是说lnqd能够在提前大约半年的时间预期出lncpi的走势，并可以依此提前采取相应的措施来控制宏观经济走势，起到稳定cpi剧烈波动的作用。

而表2中lnxd不是lncpi原因的假设在滞后1—6期的概率显著地小于10%，并且从滞后第一期开始就都小于1%，接近于0，假设被否定，说明lnxd对lncpi具有直接的影响，lnxd也可以作为lncpi的传导因子，但是lnxd和lncpi的走势基本同步，不存在明显的先导效应，所以lnxd不能作为lncpi的预测因子。因此我们可以把农产品期货价格变化的先行5期和6期看做居民消费价格水平的直接影响因素。
二、模型的设定和对cpi的预期
为了进一步探究cpi与qd的数量关系，下面我们选定lnqd的滞后5期和6期作为解释变量，lncpi为被解释变量构造如下模型，模型计量结果见表3。
从表3模型参数估计结果来看，各系数都能通过t检验，证明系数估计值显著，模型通过f检验，表明整个模型是显著的，r2在50%左右，模型拟合度还行。因为考虑的是cpi先行5期的预测，在此没有对cpi与qd进行协整分析，找出长期的均衡关系。模型选用的是qd滞后5期和6期数据，下面我们可以利用模型估计之外的最新5期中qd的数据来验证2011年1月至4月cpi值，了解cpi模型预测值与真实值的吻合

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