刘 璐，陈 思，费锡江
1.四川农业大学经济学院，四川 成都 611130 2.南开大学金融学院，天津 300350 3.埃塞克商学院，新加坡 139408
21世纪以来，重大突发公共事件频发，给全球经济带来严重冲击。农业是一国之重，农业产业链条长且涉及的环节复杂，常常面临着自然灾害、疫情等公共事件的威胁。近年来，新冠肺炎疫情带来的影响席卷全球。农业农村部数据显示，农产品批发价格指数在进入2020年后由120左右飙升至135，明显高于近年同期水平，说明新冠肺炎疫情对中国农产品价格产生了显著的冲击。
作为在消费者物价指数中占比较大的品类，农产品的价格变动事关国计民生和社会稳定，其在疫情期间的异常震荡无疑给产业发展和宏观调控带来了严峻挑战。与此同时，随着疫情的持续扩散，国内经济金融环境亦发生重要改变，其中，较为明显的变动体现在投资者情绪和宏观政策上。一方面，面对疫情发展的高度不确定性，市场恐慌情绪急剧上升，而近年来中国农产品金融化程度在不断加深，金融投机等非基本面因素逐渐成为农产品价格波动的主要驱动力；
在此背景下，疫情相关舆论持续发酵会对投资者情绪产生冲击，进而造成非理性交易增加及羊群效应加剧，最终导致农产品价格偏离合理区间。另一方面，为缓解疫情的不利影响，国家多次出台宽松型货币政策，导致居民购买力增强，总需求扩张，从基本面层面影响农产品价格；
同时宽松的货币政策也为投机资本入场提供了高流动性支持，从非基本面层面对农产品价格产生叠加冲击。可见，投资者情绪和货币政策很可能是疫情等重大突发事件影响农产品价格的重要渠道。那么，新冠肺炎疫情带来的投资者情绪波动和货币政策变化对中国农产品价格的传导效应和影响程度究竟如何？不同农产品所受冲击是否存在差异？不同时间窗口中的影响是否有所不同？我们应当如何缓解此类公共事件给农产品市场带来的冲击？对上述问题展开研究有利于深入了解重大突发公共事件对中国农产品市场的影响机理，为有效应对重大突发公共事件的不利冲击、加快完善农产品价格体系、保障国家粮食安全提供决策支持。
鉴于此，本文选取综合农产品价格指数以及油料类、粮食类、畜产品等10种代表性农产品作为研究对象，以新冠肺炎疫情为切入点，实证探究重大突发公共事件下投资者情绪和货币政策对中国农产品价格的影响及其异质性特征。本文的主要创新点在于：(1)新冠肺炎疫情是近年来全球发生的影响范围广、冲击力强、不确定性程度高的突发公共卫生事件[1]，对农产品市场造成了前所未有的冲击，然而从定量角度分析新冠肺炎疫情对中国农产品市场影响的实证文献较少，本文丰富了相关领域的研究。(2)疫情发展的高度不确定性易引发投资者情绪波动，国家货币政策也做出一系列反应，从而造成农产品市场动荡，因此本文将投资者情绪和货币政策作为两大渠道，在统一框架内就新冠肺炎疫情下二者对农产品价格的传导效应进行了量化分析，有助于揭示疫情冲击的影响机制。(3)为揭示影响的时变特征，本文对疫情发展阶段进行了细分，并借助非线性的SV-TVP-VAR模型从不同期限和不同时点角度考察了农产品价格动态响应的演变情况。(4)考虑到不同品种在供需结构、市场特征、产业政策等方面存在明显差异，本文选取多种农产品作为研究对象进行对比分析，以揭示影响的品种异质性，并对如何稳定农产品市场提出了更具针对性的建议。
本文梳理了近年来农产品价格波动影响因素的相关研究，主要从重大突发公共事件、投资者情绪、货币政策三方面进行回顾和评述。
重大突发公共事件主要分为自然灾害、事故灾难、公共卫生事件和社会安全事件等，其对农产品市场的重要影响得到了诸多研究的支持。程国强等[2]认为2006年底以来农产品价格持续上涨的重要原因是受到了动物疫病、自然灾害的影响。黎东升等[3]发现国内自然灾害事件总体上会导致食品价格上涨，国外自然灾害和全球经济危机对国内食品价格具有间接冲击效应。张红宇等[4]指出，国际金融危机会导致农产品价格的全面下降，给中国主要农产品有效供给带来新的挑战。Ubilava[5]发现厄尔尼诺现象对热带地区农产品价格走势具有重要影响。李先德等[6]认为新冠肺炎疫情增加了中国的农产品国际贸易难度，导致农产品价格不稳定性增强。Ramsey等[7]认为新冠肺炎疫情对美国肉类市场供应链价格的冲击主要来自供给面。由此可知，重大突发公共事件会对中国农产品市场造成显著冲击，新冠肺炎疫情作为近年来传播最广、影响力最大的公共事件，无疑对中国农产品市场的稳定发起了巨大的挑战。
在大宗商品金融化背景下，投资者情绪等非基本面因素在商品价格形成中的作用获得了越来越多学者的关注。行为金融学认为，投资者并非完全理性，情绪的波动会影响其交易行为，非理性交易是造成资产定价偏误的重要原因[8]。目前，针对大宗商品市场的研究大多得出了相似的结论，即认为能源、农产品等重要商品的价格较易受到投资者情绪的影响。Gao等[9]发现投资者情绪对商品收益率的解释力在控制了宏观和商品特质因素的影响之后仍然高度显著。Du等[10]认为金融投资者情绪是造成2003—2008年国际油价暴涨暴跌的重要原因。熊晓炼等[11]发现投资者情绪对大豆期货价格具有显著的正向影响。刘玉珍等[12-13]分析表明，疫情等重大突发公共事件极易引发市场恐慌情绪，进而对经济金融系统造成严重冲击。因此，在探索疫情对农产品价格的影响时不应忽视投资者情绪的传导作用。
货币政策对农产品价格的影响也一直是学术界的重点议题。马龙等[14]认为货币供给冲击会通过通胀预期渠道推动中国农产品价格上涨。李靓等[15]表示货币政策与中国农产品价格呈显著正相关，且间接影响明显大于直接影响。温涛等[16]发现中国农产品价格在长短期内均受到货币政策的强烈冲击。Li等[17]发现2006—2014年扩张性货币政策致使中国农产品市场出现价格泡沫的概率显著增大。陈瑶雯等[18]证实在不同的经济环境中货币政策对大宗商品价格的影响存在差异。田清淞等[19]发现中国农产品期货价格在泡沫期和非泡沫期受货币政策的冲击有所不同。新冠肺炎疫情期间，央行创设一系列有利于资金直达实体的货币政策工具，市场流动性增强，参与者行为和预期随之改变，亦有可能对农产品价格产生重要影响。
综上，同以往的突发公共事件相比，新冠肺炎疫情传播速度快、感染范围广且不确定性、复杂性和破坏性极强，在农产品金融化日益深化的背景下，疫情引致的投资者情绪波动会对农产品价格产生重要影响；
与此同时，相应的货币政策调整会通过作用于供需基本面和资金流动性对农产品市场造成双重冲击。然而，从定量角度分析新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策对农产品市场影响的实证文献较少，对其作用机理的探析也不够深入；
研究方法多依赖常系数假定，对影响的时变特征考虑不足，且大多局限于农产品整体或少数几个品种，对品种异质性的分析有待加强。因此，本文基于投资者情绪和货币政策视角，采用SV-TVP-VAR模型实证考察新冠肺炎疫情对农产品价格的异质性影响，选取综合农产品价格指数以及多个不同农产品品种作为研究对象，分析投资者情绪和货币政策在传导过程中发挥的作用。
本文以投资者情绪与货币政策作为新冠肺炎疫情冲击的两大传导渠道，对疫情影响农产品价格的机理进行理论探讨与实证分析。借鉴杨子晖等[13]的研究，将2019年12月定义为疫情“初发期”的起始点，以2020年2月作为疫情“高发期”的起始点，此间中国每日新增确诊人数达到顶峰，属于疫情的高发阶段；
将2020年5月设定为疫情“恢复期”的起始点，经过几个月的严格把控，疫情在国内得到了有效的控制，各地逐渐复工复学，本土月均新增确诊人数首次降为个位数。
1.投资者情绪渠道
流行性疾病因具有传染性和潜伏性，与自然灾害、战争、经济危机等其他重大灾难事件相比更加容易激发市场恐慌情绪和非理性行为，由此造成的经济金融冲击不亚于疫情本身的危害[12]。近年来，中国农产品市场的金融化程度不断提高[20]，大量金融投资者参与到大宗商品交易中，同时也将其在金融市场的羊群行为、反馈交易等非理性特征带到商品市场[21]。在农产品金融化背景下，疫情发展的不确定性很可能会引发投资者情绪波动，进而对农产品价格造成冲击。在信息不对称环境下，疫情相关的舆论和猜测不断发酵，加之媒体报道的渲染，加重了农产品市场的不稳定预期，给投资者心理造成显著冲击，非理性交易和投机倾向增加，恐慌情绪和羊群效应加剧，甚至会导致农产品与金融市场间出现跨市传染和风险共振现象，最终呈现出“病毒传染—情绪传染—市场异动”的连锁反应。
2.货币政策渠道
为缓解疫情冲击、重振经济，人民银行多措并举，出台了一系列针对性的货币政策，如三次下调存款准备金率，推出共计1.8万亿元再贷款再贴现政策，下调支农支小再贷款利率等。当国家实施宽松的货币政策时，居民购买力提高、企业融资约束下降、总需求扩张，均会直接或间接地影响农产品供需，进而引发农产品价格波动。此外，货币流动性亦是助推农产品金融化的重要因素，宽松的货币政策为投机炒作提供了资金支持[20]。根据调控方式不同，货币政策主要分为利率价格型操作和以货币供应量为目标的数量型操作，二者的传导效应存在差异。由于中国利率市场化机制尚不健全，货币政策的利率传导渠道仍存在阻滞，价格型货币政策工具的宏观经济效应弱于数量型工具[22]。具体到大宗商品领域，Li等[17]发现货币供应量在中国农产品价格泡沫形成中发挥主导作用，其重要性大于利率；
谌金宇等[23]也证实中国货币政策对大宗商品价格的影响主要由数量型工具产生，利率价格型工具的影响不够显著。因此，在疫情影响农产品价格的货币政策渠道中，货币供应量冲击的传导作用很可能强于利率冲击。此外，经验证据显示，投资者情绪在货币政策的传导过程中起到部分中介作用[24-25]，这意味着货币政策除了会直接影响农产品价格外，还会通过作用于投资者情绪而产生间接影响，据此进一步推测，新冠肺炎疫情下货币政策对农产品价格的冲击要强于投资者情绪。
3.影响的时点差异性
已有研究表明，在疫情初发之时，投资者往往会低估极端风险的发生概率和严重性，而在疫情大规模暴发之后又容易出现过度反应[12,26]。因此，在初发期，由于市场主体难以提前感知或是容易低估潜在风险，农产品价格受到的冲击相对较小。进入高发期后，国内确诊病例激增，疫情的迅速扩散使得市场恐慌情绪急剧上升，羊群效应等非理性行为加剧。与此同时，国家采取了强力的货币政策调控，例如2020年春节后向市场投放了1.7万亿元短期流动性，2—4月分批启用再贷款再贴现率工具共计1.8万亿元额度。因此，在高发期农产品市场会受到投资者情绪和货币政策冲击的显著影响。进入恢复期后，尽管疫情在国内暂时得到控制，但其全球蔓延形势日益严重，境外确诊和死亡人数远超中国境内，投资者担忧加剧，国家货币政策的调控力度也未松懈，2020年6月人民银行推出了总规模为4 400亿元的普惠小微企业贷款延期支持工具和信用贷款支持计划。可见，在恢复期，国际疫情的超预期扩散会对投资者情绪形成二次叠加冲击，货币政策亦在持续发力，农产品市场所受的影响或将进一步增大。
4.影响的品种差异性
如前所述，新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策会对农产品价格产生重要影响，但由于不同品种在供需结构、市场特征等方面存在差异，其响应情况也将有所不同。(1)对油料作物而言，一方面，油料品种的期货市场较为发达、金融化特征尤为明显，这使得其价格更多地受到资本和货币供给等因素的影响[20]，尤其是在宽松的货币政策环境中容易吸引过剩资金，故疫情期间的货币政策变化会对油料价格产生显著冲击；
另一方面，中国油料产业自给率低、严重依赖进口，疫情的全球化蔓延致使油料国际贸易的不确定性加大，市场恐慌情绪上升、非理性行为激增，会导致价格波动风险进一步加剧。(2)对粮食作物而言，其需求量、贸易量巨大，受民众和政策制定者关注极高。近年来，中国粮食产业的结构性失衡问题日趋严重，加之国家对粮食市场调控政策的改革，导致粮价预期的不稳定性、不确定性大幅上升；
与此同时，随着粮食金融化和能源化趋势的加速深化，其价格形成机制愈发复杂，受金融市场与宏观政策的影响日益增强[27]，这意味着疫情期间的投资者情绪波动以及货币政策冲击会对粮食价格产生较大影响。(3)对畜产品而言，中国畜产品期货市场发展尚不成熟，投资资金进入畜产品市场的通道较为有限，由于缺少期货市场的金融传导路径，疫情引致的投资者情绪和货币政策冲击对畜产品价格的影响可能不如粮油价格显著；
此外，畜牧养殖业处于粮油种植业下游，产业链价格波动的传导路径较长，在面对不确定性因素冲击时，畜产品市场的风险一定程度上被上游产品分散化解，致使其所受影响相对较小。(4)对棉糖而言，二者在生产生活中的替代品较少，需求相对稳定，与其他农产品的关联性较低；
考虑到新冠肺炎疫情发生在春节期间，正是粮油消费的高峰时期，而棉糖产品的需求不如前者旺盛，加之其储存性较强、供给弹性大，抵御外部冲击的能力相对较强，故而推测二者受疫情冲击的影响也相对有限。
综上，新冠肺炎疫情通过投资者情绪和货币政策渠道对农产品市场的影响机理如图1所示。基于上述分析，本文提出如下假说：
图1 新冠肺炎疫情对中国农产品价格的影响机理
H1：总体而言，新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策会对中国农产品价格产生重要影响。
H2：新冠肺炎疫情通过货币政策渠道对农产品价格的影响大于投资者情绪渠道；
在货币政策渠道中，货币供应量冲击的传导作用强于利率冲击。
H3：新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策对中国农产品价格的影响在疫情高发期和恢复期大于初发期。
H4：新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策对不同农产品价格的影响存在差异，对油料和粮食价格的影响较大，对畜产品和其他类产品价格的影响相对较小。
由理论分析可知，新冠肺炎疫情可通过投资者情绪和货币政策渠道对农产品价格产生影响，基于此，本文实证分析的主要思路如下：首先，检验疫情是否造成了投资者情绪和货币政策的显著变化，以及是否对由二者和农产品价格组成的内生变量系统具有结构性影响；
其次，在确认疫情冲击对变量系统及其关联关系存在显著影响的基础上，进一步就新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策对农产品价格的传导效应进行量化分析，对其时变特征和品种差异性展开详细讨论。
从当前研究来看，对新冠肺炎疫情冲击的量化主要有两种方式。一是使用每日确诊或死亡病例数等监测指标刻画疫情严重程度，该方法适用于日度等高频数据样本，而本文的核心变量如投资者情绪、货币供应量等的最高频率为月度，与病例监测指标匹配会导致样本量不足、造成估计偏误。二是引入代表疫情发生的虚拟变量。尽管无法完全排除事件期间与疫情无关的其他因素的混杂影响，但鉴于此次疫情形势极为严重，同期几乎不存在与其影响力相当的其他外生冲击，因此，基于疫情发生与否的对比研究能够有效度量新冠肺炎疫情的影响。本文采用第二种方式，设置代表疫情进程的虚拟变量：Di(i=1,2,3)，当样本处于i阶段时，相应变量取值为1，否则为0，其中i=1、2、3分别对应于疫情的初发期(2019年12月—2020年1月)、高发期(2020年2月—2020年4月)和恢复期(2020年5月及之后)。
第一步，检验投资者情绪和货币政策的渠道作用。渠道变量与农产品价格之间存在交互影响，具有内生性特征，疫情冲击则为典型的外生事件，向量自回归模型(VAR)能够同时引入外生变量并有效吸收多维内生变量间的互动信息，满足本文的研究需要，故构建如下的VAR模型：
(1)
其中，Yt是k×1维内生变量向量，在本文中由投资者情绪、货币政策变量和农产品价格组成；
q为滞后阶数，φl为滞后系数矩阵，D=(D1,D2,D3)为疫情外生变量，θ为疫情变量对应的系数矩阵，εt为随机扰动项，t为时间。
为进一步探究疫情对变量间关联关系的具体影响，建立如下的简单回归模型：
Vt=c+πD+μt
(2)
其中，被解释变量Vt为农产品价格与投资者情绪或货币政策变量的动态相关系数，本文采用DCC-GARCH模型进行相关系数的拟合，并通过Fisher变换将其取值范围由[-1,1]转换为(-∞, ∞)。若θ和π显著，则投资者情绪和货币政策的渠道作用得到了验证，可进行第二步分析。
第二步，度量疫情冲击下投资者情绪和货币政策对农产品价格的传导效应。根据理论分析，该传导效应会随疫情发展而发生变化，即影响具有时变性，本文进一步构建带随机波动的时变参数向量自回归模型(SV-TVP-VAR)进行测度，模型设定如下：
(3)
βt+1=βt+uβt,at+1=at+uat，ht+1=ht+uht
(4)
(5)
其中，∑β、∑a、∑h均为正定矩阵，βs+1～N(uβ0,∑β0)，αs+1～N(uα0,∑α0)，hs+1～N(uh0,∑h0)。参照Nakajima[28]的做法，本文采用贝叶斯方法进行模型估计，待估参数的后验分布由马尔可夫链蒙特卡洛(MCMC)算法模拟抽样获取。
本文样本期为2010年1月—2020年7月。除疫情虚拟变量外，本文涉及的实证变量还包括：(1)农产品价格(P)，以全国农产品批发价格指数衡量农产品市场总体走势。为进行品种异质性分析，本文还将农产品分为油料类、粮食类、畜产品和其他四大类，并选取大豆、豆油、豆粕、小麦、玉米、猪肉、牛肉、羊肉、棉花、白糖10个代表性品种的集贸市场平均价格进行研究。(2)投资者情绪(S)，选用中国投资者情绪综合指数(CICSI)作为投资者情绪的代理变量。CICSI指数由国泰安数据库借鉴易志高等[8]的研究，选取封闭式基金折价率、市场换手率等六大源指标通过主成分分析合成所得，能够较好地反映中国投资者意愿以及对未来市场行情的预期。借鉴Gao等[9-10]的做法，本文使用的投资者情绪指标并不直接源于农产品市场而主要基于股票市场数据构建，主要原因如下：首先，商品市场中的投资者情绪和价格波动可能会因供需基本面的共同影响而产生“虚假”的因果关系，而CICSI指数相对于农产品基本面而言具有外生性，有助于规避内生性问题；
其次，在大宗商品金融化趋势下，诸多活跃在大宗商品领域的投资者亦具有证券投资背景或经历，并会将其在股市中的交易习惯、行为特征带到商品市场中[21]，两市场参与者结构的趋同加深了其投资者情绪的相似性和传染性，且股票市场的流动性和信息含量相对较高，来自该市场的情绪指标更具广泛性和代表性[9]；
最后，本文涉及的农产品种类众多，限于数据可得性，难以对每个品种逐一构建具有可比性的情绪指标，采用CICSI指数可便于比较分析，亦能控制个体市场间的情绪传染效应。(3)货币政策，参照陈瑶雯等[18，22]的做法，分别以广义货币供应量(M)和银行间七日同业拆借加权利率(R)作为数量型和价格型货币政策代理变量。
变量处理方面：本文对农产品价格(P)、货币政策变量(M和R)进行X12季节调整，并对P、S、M取自然对数，为满足可比性与平稳性，对各变量取一阶差分，经验证各序列均通过ADF检验(1)限于篇幅，ADF检验结果未在正文中报告，结果备索。。所有数据均来自Wind数据库和国泰安数据库。为便于模型估计和比较分析，本文对进入SV-TVP-VAR模型的所有变量都进行了标准化处理。
引入疫情虚拟变量的VAR回归结果和动态相关系数回归结果见表1。从VAR估计结果来看，新冠肺炎疫情在初发期给投资者信心带来了明显的负面冲击，进入高发期后投机资本借机炒作、羊群行为激增，投资者情绪出现非理性高涨，影响系数由负变正，在恢复期，尽管国内疫情得到初步控制，但海外疫情的超预期扩散带来了二次叠加冲击，引发投资者情绪的剧烈震荡，影响系数高度显著且大幅攀升。货币供应量方面，疫情初发期影响不显著、高发期和恢复期的系数分别显著为正和显著为负，从累积效应来看，疫情冲击下货币供给在初发期并未有明显变动，在高发期加速扩张，进入恢复期后增速减缓并逐渐收缩。利率在疫情初发期和高发期呈显著的负向响应，且高发期受疫情的影响更大，进入恢复期后逐渐回调。总体来看，货币政策的发力重点落脚于疫情高发阶段，该结果也与客观事实基本一致，即在疫情高发期，国家采取了最为强力的货币政策调控手段，例如2020年春节后向市场投放了1.7万亿元短期流动性，2—4月分批启用再贷款再贴现率利率工具共计1.8万亿元额度。从动态相关系数的回归结果来看，疫情冲击下，投资者情绪和货币政策与农产品价格间的关联性均显著增强，其中，疫情对投资者情绪与农产品价格相关性的影响在高发期最为强烈，疫情对货币供应量与农产品价格相关性的影响
表1 引入虚拟变量的回归估计结果
在三个阶段中依次递增，疫情引致的利率与农产品价格相关性变化则主要体现在初发期和高发期。
综上可知，新冠肺炎疫情对由投资者情绪、货币政策和农产品价格构成的内生变量系统存在结构性影响，对投资者情绪和货币政策产生了显著冲击，并导致二者与农产品价格间的关联特征发生了明显改变，投资者情绪和货币政策的渠道作用得到验证，而从回归系数大小和显著性情况来看，疫情高发期和恢复期的影响更为明显，假说1和假说3初步得证。
本文基于SV-TVP-VAR模型，综合运用等间隔和时点脉冲响应函数来考察新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策对农产品价格的时变动态影响。其中，等间隔脉冲响应函数描述了在每个时点对自变量给予1个正向冲击后间隔相等时段因变量的变化情况；
时点脉冲响应函数描述了在指定时点对自变量给予1个正向冲击后因变量随滞后期推移的演变特征。在等间隔时期的选择上，参照多数研究的做法选取4期、8期和12期作为滞后期，分别代表短、中、长期滞后。在时点的选择上，根据前文定义，分别将疫情初发阶段的2019年12月(初发期)、月均新增确诊人数最多的2020年2月(高发期)、月均本土确诊人数降为个位数的2020年5月(恢复期)选作第一、第二和第三个时点。
1.MCMC估计结果
本文参照Nakajima[28]的研究，运用MCMC方法迭代10 000次，舍弃最初的1 000次抽样。同时根据AIC和SC准则，确定模型的最优滞后阶数为2阶。由MCMC估计结果可知(见表2)，所有参数检验的后验均值都在95%的置信区间内，Geweke收敛诊断值明显小于5%显著性水平下的临界值1.96，农产品批发指数的最大无效因子为255.85，远低于抽样次数，足以满足后验推断需求，说明整体MCMC抽样较为集中，模型拟合效果较好。
表2 MCMC参数估计结果
2.等间隔脉冲响应分析
农产品价格的等间隔脉冲响应情况如图2所示。总体而言，在新冠肺炎疫情之前的正常区间内，农产品价格的响应系数基本在0附近震荡变化，疫情暴发之后，响应程度均显著提升，并且随着疫情由初发期过渡到高发期和恢复期，响应程度呈持续增大之势，远超疫情前水平，再次印证了前文的结论，即新冠肺炎疫情通过投资者情绪和货币政策渠道对农产品价格产生了重要影响，且高发期和恢复期的影响大于初发期，假说1和假说3成立。分渠道来看：(1)疫情期间，投资者情绪对农产品价格的影响在短期为负、中长期为正。疫情暴发短期内给投资者信心带来了沉重打击，市场悲观预期浓厚，投资者的投资意愿和投机热情大幅减弱，投资资金纷纷从包括农产品在内的诸多市场中撤离，导致农产品价格下挫。在中长期，疫情发展的不确定性使得农产品市场预期进一步恶化，加之扩张性货币政策释放的流动性，激发了投机资本的炒作倾向，大量游资基于市场低迷的窗口期，利用减产和供给紧缩的预期伺机炒作，推动农产品价格持续上涨。(2)新冠肺炎疫情下货币供应量对农产品价格的影响以短期和中期为主，前者为正、后者为负，说明货币供给冲击导致农产品价格短期出现超调现象，货币供给扩张短期内对农产品价格产生显著的拉升作用，在价格快速上涨情况下，市场供给增加、需求下降，从而又在中期导致价格下跌回调。(3)新冠肺炎疫情下利率冲击对农产品价格的影响在长期最为显著，表明疫情期间利率调整的传导效应存在一定时滞，影响方向在短、中、长期由负转正再变负。短期中，利率下调带来的资金成本下降促使实物投资和金融投资需求增加，推动兼具商品属性和金融属性的农产品价格上涨；
中期影响方向的变化可能与市场泡沫情况有关。根据田清淞等[19]的研究，农产品价格在非泡沫期对利率冲击的响应主要为负，而在泡沫期则主要呈正向响应，前期价格的快速上涨在中期积累形成价格泡沫，利率冲击的影响转为正向，而长期中随着泡沫的消散影响再次转为负向。从响应系数的绝对值大小来看，货币供应量对农产品价格的冲击效应明显强于投资者情绪，利率冲击对农产品价格的影响相对较小，假说2成立。
图2 农产品价格的等间隔脉冲响应
3.时点脉冲响应分析
农产品价格的时点脉冲响应情况如图3所示。对同一冲击而言，农产品价格在疫情三个时点下的响应路径较为相似，随滞后期的推移呈正负交替变化。对比不同时点的响应强度可以发现，无论是投资者情绪冲击下还是货币政策冲击下，农产品价格在疫情初发期的响应均最弱，高发期次之，在恢复期响应最为强烈，假说3成立。在疫情暴发之初，国内确诊病例数尚且不多，投资者难以提前感知或是容易低估潜在风险，彼时政府部门迅速开启应急管理，其重点在于确认识别病毒特性，及时阻断疫情传播，货币政策方面尚未进行明显调整，因此，在初发期农产品价格受投资者情绪和货币政策的影响相对较小。进入高发期后，国内确诊病例激增，加之媒体报道的渲染，市场恐慌情绪骤升，投资者非理性行为增加，国家亦出台了一系列强力的货币政策，对农产品市场产生了显著冲击。在恢复期，尽管国内疫情得到暂时控制，但全球疫情却不断发酵，外部环境的不确定性大大增加，引发投资者情绪剧烈震荡，与此同时货币政策仍在持续发力，从而对农产品价格造成了二次叠加冲击。此外，从三个渠道的影响强度来看，货币供给冲击的影响大于投资者情绪冲击，也大于利率冲击，假说2再次得证。
图3 农产品价格的时点脉冲响应
为进一步探析疫情冲击下投资者情绪和货币政策对不同农产品价格的影响差异，本文选取了油料、粮食、畜产品和其他四大类的10个代表性品种进行分类研究与对比分析，各品种的时点脉冲响应情况如图4～7所示(2)限于篇幅，分品种的等间隔脉冲响应图未在正文中报告，结果备索。。
1.油料类
如图4所示，三个时点下油料价格对投资者情绪冲击的响应路径基本相同，且以正向为主，疫情期间在非理性情绪和投机倾向驱动下，金融资本涌入金融属性较强的油料市场伺机炒作，进而推动其价格上涨。货币供给冲击下大豆价格主要呈正向响应，豆油、豆粕价格则呈负向响应，可能的原因是货币供应量增加引致流动性扩张时，大量资本转投风险收益回报更高的大豆市场，从而对豆油、豆粕市场产生了挤出效应。利率冲击下大豆价格主要呈负向响应，响应值于滞后1期达到负向最大，随后逐渐收敛；
豆油和豆粕对利率冲击的响应系数在0附近震荡变化。进一步对比可以看出，投资者情绪渠道的影响总体弱于货币政策渠道，假说2部分成立；
三个品种的响应强度均是在疫情恢复期最为显著，在初发期相对较弱，再次证明假说3成立。
图4 油料价格的时点脉冲响应
2.粮食类
如图5所示，投资者情绪冲击下小麦价格呈递减式正向响应，响应值在滞后4期左右收敛于0，玉米价格也呈正向响应，响应值先是暂时上升而后逐步衰减，并且疫情恢复期和高发期的响应值明显大于初发期，假说3再次得证。疫情期间，面对货币供给量的增加，小麦价格先是在滞后1期暂时呈负向响应，此后响应值震荡变化且以正向为主，玉米价格的响应值则始终为负且震荡衰减。利率冲击对小麦和玉米价格分别产生正向和负向影响，二者的响应系数在滞后2～3期达到峰值，随后逐渐收敛。上述结果表明，疫情期间货币政策调整对粮食价格的影响无特定规律，作用机制较为复杂，这可能与疫情恶化导致粮价预期具有高度不确定性、不稳定性有关。
图5 粮食价格的时点脉冲响应
3.畜产品
如图6所示，总体而言，同一冲击下粮食价格在疫情发展不同时点的响应形态基本一致。投资者情绪冲击下猪肉价格在滞后8期内主要呈递减式负向响应，牛肉价格呈倒U型正向响应，羊肉价格总体呈递增型正向响应，说明疫情暴发导致投资者恐慌性抛售猪肉产品激发了牛羊肉产品的投机需求，此外，三者在疫情高发期和恢复期的响应强度均大于初发期，再次说明假说3成立。猪牛羊肉价格对货币供给冲击均呈递增式正向响应，表明疫情期间货币供给量增加对畜产品价格具有拉升作用，且该作用具有时滞性。利率冲击下猪肉价格呈负向响应，于滞后2期达到负向峰值，并且疫情初发期的响应强度弱于高发期和恢复期，牛羊肉价格对利率冲击的响应较为相似，均由正变负并呈负向增大之势。进一步观察可知，疫情作用下投资者情绪对畜产品价格的影响总体不如货币政策强烈，且货币供应量的作用强于利率冲击，假说2再次得证。
图6 畜产品价格的时点脉冲响应
4.其他类
如图7所示，投资者情绪冲击下棉花价格主要呈负向响应，响应系数在滞后1～2期达到负向峰值，白糖价格则呈递增型正向响应。货币供给冲击下，棉花价格除了在当期呈正向响应外，在其余滞后期均呈负向响应，白糖价格呈正向响应，响应值在滞后1期暂时下降，随后逐渐增大。利率冲击下，棉花价格主要呈递减式正向响应，白糖价格则呈V型负向响应。棉花的储藏性较强，季节性和节假日特征不如其他品种明显，在疫情期间其供需结构相对稳定，投资者炒作热情不高，当宽松的货币政策致使流动性增加时，更多的投机资金转向其他品种从而对棉花价格形成了挤出效应。
图7 其他产品价格的时点脉冲响应
5.影响存在品种差异的原因分析
由前述实证结果可知，新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策对中国农产品价格产生了不容忽视的影响，而对比不同品种的脉冲响应结果可知，油料类和粮食类价格受到的冲击大于畜产品和其他类产品价格，假说4成立。
(1)油料类。中国油料品种因衍生品市场发展成熟、市场化程度高而具有较强的金融属性。据美国期货业协会统计，在2020年全球农产品期货期权成交量排名中，大商所豆粕期货、豆油期货和黄大豆1号期货分列全球第1、4、14位，豆粕期货连续9年位居榜首，黄大豆1号期货成交量同比增长超过了222%。因此，油料价格对投资者情绪和货币供给等金融化因素的敏感性较高。疫情的暴发和蔓延引发投资者情绪波动，也促使国家出台货币政策增加市场流动性，从而对油料价格产生了显著冲击。此外，大豆价格的响应程度大于豆油和豆粕价格，原因在于大豆作为豆油豆粕的上游产品，在产业链传递过程中受疫情影响首当其冲，并且其对外依存度最高，疫情期间国际贸易流通受阻致使大豆市场脆弱性急剧上升，对外部冲击的响应尤为剧烈。
(2)粮食类。粮食作物具有供求量大、季节性强的特点，受民众和政策制定者关注极高，这就使得其价格极易受市场情绪和政策因素的影响。随着粮食金融化和能源化趋势的加速深化，粮价形成机制愈发复杂，与金融和货币市场间的联系日趋紧密[27]，进一步加剧了粮价预期的不稳定性。而玉米比小麦价格所受的冲击更为强烈，作为中国第一大粮食作物，玉米用途广泛、替代品丰富，其加工产业链的深度和广度及能源化程度都明显高于其他农产品[29]；
2016年国家取消了玉米临时收储政策，其市场化程度加深，对外部冲击的敏感性增大，更易受到疫情冲击的影响。
(3)畜产品。中国畜产品期货市场尚不成熟，限制了金融资本和货币资金的作用通道，加之畜牧养殖业处于粮油种植业的下游，其受到的外部冲击一定程度上得到了上游产业的削减，因此，畜产品价格的响应不如粮油价格强烈。牛羊肉价格所受影响强于猪肉价格，这是由于猪肉在中国肉类消费结构中占据主导地位，受国家政策干预的力度最强。疫情期间，中央及各地政府进行了冷冻储备猪肉的投放，有效稳定了市场预期。而与猪肉相比，中国居民的牛羊肉消费水平总体较低，需求弹性相对较高，需求高峰一般在秋冬季至春节期间，二者之间具有高度替代关系，但与猪肉之间的替代性不强，其户外消费比例则要高于猪肉[30]，以上因素使得牛羊肉在此次新冠肺炎疫情中遭受的冲击强于猪肉。
(4)其他类。对棉花和白糖而言，二者在生产生活中的替代品较少，与其他农产品的关联性较弱，加之受国家贸易管控和补贴政策的保护，供需相对稳定，受疫情影响总体较小。
本文基于2010年1月—2020年7月月度数据，以综合农产品价格指数和10种代表性农产品品种为研究对象构建SV-TVP-VAR模型，实证考察了新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策对中国农产品价格的影响及其异质性特征。总体而言，新冠肺炎疫情下投资者情绪和货币政策对中国农产品价格造成了重要影响，且影响在不同渠道、不同时点及不同品种上存在差异。(1)从不同渠道来看，新冠肺炎疫情通过货币政策渠道对农产品价格的影响大于投资者情绪渠道；
在货币政策渠道中，货币供应量冲击的传导作用强于利率冲击。(2)从不同时点来看，两大渠道对中国农产品价格的传导效应在疫情高发期和恢复期大于初发期。在初发期，投资者难以提前感知或是容易低估潜在风险，货币政策方面亦尚未进行明显调整，农产品价格受到的影响相对较小；
在高发期，国内确诊病例激增，由此引发的投资者情绪波动以及国家相继出台的货币政策给农产品价格造成了显著冲击；
在恢复期，尽管国内疫情暂时得到了控制，但病毒已呈全球大流行之势，外部环境的不确定性大大增加，引发投资者情绪剧烈震荡，货币政策也在持续发力，从而对农产品价格造成了二次叠加冲击。(3)从不同品种来看，油料和粮食价格所受影响较大，畜产品和其他类产品价格受到的影响相对较小，这与各品种在供需弹性、金融化程度、贸易格局、产业政策等方面的差异有关。
基于上述结论，本文提出如下建议。首先，由于重大突发公共事件容易造成投资者情绪波动、催生投机交易和羊群行为， 政府应当充分利用媒体治理体系，建立有效的信息发布平台，减少交易市场信息不对称。同时，政府也应充分利用法律法规，对新闻、舆论的真实性进行严格把控，杜绝虚假信息流窜，减少公众的恐慌情绪并营造良好的投资氛围，引导投资者理性交易。其次，由于新冠肺炎疫情通过货币供应量冲击的传导作用明显强于利率冲击，政府应当适时适度推出货币政策，建议短期以货币供应量等数量型工具为主，长期中辅以利率等价格型工县进行调控；
同时注意控制调控力度与控制导向，避免因政策大幅调整而造成市场剧烈波动。再次，由于疫情不同发展阶段产生的影响有所不同，政府应当合理预判事件的发展态势，并建立事前预警、事中跟踪管控与事后风险防范体系。针对突发事件的阶段性特点，在重大突发事件初期应当做好风险监测和预防工作，保证政府能及时对事件做出合理应对，同时通过媒体治理体系引导投资者警惕潜在的风险；
在事件高发阶段实施精准及时的干预措施，以有效稳定农产品价格；
在事件恢复阶段，在保证农产品价格稳定的基础上，逐步放缓政府干预措施对农产品市场的影响，以保证事件之后农产品市场自我调整的有效性。最后，考虑不同农产品受到新冠肺炎疫情的冲击存在差异，“一刀切”的价格调控政策明显有失偏颇，因此国家应当根据各类农产品的供需结构、产业特征等，采取差异化、多样化的调控手段，尤其应当重点关注金融属性最强、对外依存度最高的油料产品以及结构性失衡问题最为突出的粮食品种，加强对两大市场的监测预警和信息通报的同时还可以通过探索期货创新，发挥金融生品在降低种植、养殖风险等方面的作用,尽可能地减小突发事件对农产品市场带来的影响。
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