基于SVAR模型的我国农产品价格波动与CPI动态关系分析 ——以粳稻、玉米、大豆为例

[目的]研究我国农产品价格与居民消费价格指数(CPI)的动态影响关系,为合理调控农产品价格和促进市场经济稳定发展提供依据.[方法]基于2010年1月—2019年5月的CPI及粳稻、玉米和大豆3种农产品市场价格指数,构建SVAR模型,采用协整检验、Granger因果检验、脉冲响应函数、方差分解方法,探究农产品价格指数与CPI的内在关系.[结果]描述性统计结果表明,农产品价格方差由大到小依次是玉米(9.274)、粳稻(7.328)、大豆(4.252),说明玉米价格波动最大,其次是粳稻价格,大豆价格较稳定.相关性分析结果表明,CPI分别受粳稻价格指数、玉米价格指数和大豆价格指数显著性正影响(P<0.01),相关系数分别为0.747、0.546和0.681.粳稻、玉米和大豆的价格指数与CPI均存在Granger因果关系和长期协整关系.粳稻、玉米和大豆的价格指数对CPI的长期影响系数分别为-0.192、0.069和-0.125,调整速度分别为-0.202、0.003和-0.258,短期影响系数分别为-0.100、0.004和-0.010,表明农产品价格与CPI偏离长期均衡状态时,通过误差修正作用进行有效调整.由脉冲响应函数结果可知,粳稻价格指数和大豆价格指数受外部冲击给CPI短期内带来正影响,玉米价格指数受外部冲击给CPI短期内带来负影响;方差分解结果表明,玉米价格指数对CPI波动产生正向的长期均衡作用,而粳稻价格指数和大豆价格指数对CPI产生负的长期均衡影响,但效果并不显著.[建议]生产者应以建设农业现代化为导向,对农产品进行系统的科学管制,打造产业化、规模化、数字化农业;政府应参与宏观调控农业贸易中的价格波动,制定战略性生产规划,提高定价水平、市场资源配置和整合能力.     

生化处理模式下生猪养殖污水特征分析与水质评价

  目的  研究生化处理模式下的生猪养殖污水特征，找到一种合理、快速的水质评价方法，为猪场及相关监管部门了解污水处理情况提供理论依据。  方法  以浙北一家规模猪场为采样点，于2018年秋至2020年秋对处理后的养殖污水进行随机采样。先采用SPSS软件对样本进行统计特征分析，然后利用逐步多元回归分析方法确定影响污水水质的关键指标，再结合水质指标之间的相关性建立生猪污水最小水质指数评价模型。  结果  ①水质呈现季节性变化特征，春、夏季节水质优于秋、冬季节，尤其是夏季水质最好；②基于电导率和化学需氧量2个关键指标建立的最小水质指数评价模型的决定系数为0.994，该模型的验证结果表明:通过其评价的水质结果与基于氨氮、化学需氧量、总氮、总磷和酸碱度共5个指标的评价结果一致程度可达90%以上。  结论  基于关键指标构建的最小水质指数模型具有准确性和合理性，可用于生化处理模式下生猪养殖污水水质的快速评价。图4表3参28