我國三七價格波動特征與變動規律研究
——以云南文山三七為例

閆桂權，何玉成，聶 飛

（華中農業大學經濟管理學院，武漢 430070）

三七為我國特有名貴中藥材，也是我國傳統大宗常用藥材，其在臨床、制藥、保健和日化行業的需求量呈現強勁增長的勢頭，每年用量高達25 000 t以上，并且每年呈10%～20%的速度遞增，產地與市場庫存遠遠不能滿足市場需求，因此，近年來三七價格一度扶搖直上。

近年來，三七價格仍呈現劇烈波動的態勢。以120頭規格的三七價格為例，在2009年之前，三七市場價格走勢低位平穩，保持在100元左右，當年7月份三七價格開始一路上揚。至2010年，三七價格甚至暴漲5倍以上。直到2013年8月三七產新之前，其價格更是打破歷史，一度創下了800元的最高價，最高價甚至為最低價的8倍以上。三七價格的頻繁劇烈波動，對三七產業鏈上下游均產生了深遠的影響，引起了三七種植戶、消費者、投資者、藥企以及政府等市場各方參與者的極大關注。三七價格的陡增，造成了以三七為原材料的藥企的生產成本上升，其經營風險加??；價格上揚而三七的品質卻因種植盲目、粗放而下降，嚴重影響了消費者的消費需求；同時三七市場不確定性上升，三七種植戶利益和種植熱情也受到損害。因此，研究三七價格變動周期與趨勢以及價格波動的風險特征具有重要的現實意義。

農產品價格波動一直是經濟領域的研究熱點。ARCH類模型利用變異系數和條件方差對價格波動進行度量，能夠準確模擬并預測價格波動的軌跡與特征，因而國內外的研究常用該方法對期貨市場和股票市場中的價格波動問題進行研究。在國內學界，除了被運用于期貨市場和股票市場領域的研究，ARCH類模型還在大宗農產品的價格波動特征分析方面得到了廣泛的應用，并積累了豐碩的研究成果。例如，羅萬純等[1]對中國的秈稻、粳稻、大豆、小麥和玉米價格波動的考察；林光華等[2]對國際大米價格波動的研究；宋長鳴等[3]對以白菜、黃瓜、西紅柿、菜椒和四季豆為代表的大宗蔬菜價格的季節性波動特點和短期變動特征的分析。H-P濾波方法常用于識別價格波動規律，毛雪峰等[4]、張瑞榮等[5]、花俊國[6]借助該方法分別對生豬、肉雞、奶業價格變動規律進行了探討。部分學者結合兩種方法對價格波動的特征和規律進行了深入研究，如石自忠等[7-8]運用H-P濾波和ARCH類模型分別研究了美國苜蓿、進口大麥價格的波動特征和變動規律。

三七作為重要的大宗中藥材品種，其價格分析及預測問題也一直倍受學者的關注，許多學者運用不同研究模型對該問題進行了探索，研究內容側重于三七價格變動趨勢預測、價格波動特征分析、價格變動的影響因素以及價格波動所引發的問題的探討。劉曉行等[9]利用H-P濾波對三七價格波動特點進行了研究，并對文山三七價格波動的成因及價格波動對產業發展的影響進行了探討；王諾等[10]在探討三七價格波動特征的基礎上，運用ARIMA模型對價格進行了預測；馬廣慧等[11]的研究建立了遺傳算法（GA）優化的BP神經網絡的三七價格預測模型；劉建中等[12]分析了三七價格波動的影響因素，對三七價格的預測則分別利用了ARIMA模型與相空間重構方法優化的BP神經網絡方法。

上述研究成果為本文的深入研究奠定了良好的基礎，然而現有研究成果仍存在不足。以三七為代表的大宗藥材與其他農產品一樣，其價格具有明顯的周期性、季節性、趨勢性和隨機性[13]，然而利用H-P濾波法對價格變動的分析僅能夠反映了價格長期趨勢和短期波動的交叉作用[14]，而無法準確地刻畫出價格短期波動背后蘊藏的風險特征，因此借助單一的H-P濾波法難以識別和把握三七價格波動引致的市場風險。一方面，三七是一種大宗中藥材，其在治療和預防中樞神經系統和心腦血管系統疾病等方面具有巨大的開發潛力，常作為該類疾病藥物和保健品的主要原材料，因而具有投機產品的特征，藥企囤貨居奇的投機行為會導致價格波動隨著時間偏離價值曲線[12]；另一方面，三七與糧食類農產品一樣耐儲存，可以被存儲起來以備不時之需或者下期再售，而這部分庫存在下一期就會形成額外的供給，因而不能忽視存貨持有者的行為對價格的影響[15-17]。通過回顧大量的三七價格波動及預測和ARCH類模型在其他農產品中應用的研究成果，發現鮮有學者將ARCH類模型運用于三七價格波動風險特征的分析，因此現有研究還有進一步擴展的空間。

在利用H-P濾波方法對三七價格變動規律進行分析的基礎上，為了進一步深化和豐富現有研究，本文將借鑒國內外學者的研究成果，從我國云南文山三七價格數據出發，運用ARCH類模型對我國三七價格波動的風險特征進行實證分析，具體來說，即是驗證三七價格波動的集簇性和非對稱性，以及三七市場是否具有高風險高收益的特點。根據對三七價格變動趨勢和周期以及價格波動風險特征的本質特征的認識，本文提出相應的政策建議，以期為我國三七市場各參與者更好地管理三七市場風險、應對三七價格波動、維持三七市場的長期穩定以及促進三七產業的良性發展提供理論參考。

1 研究方法

1.1 Census X-12和H-P濾波

農產品價格受到季節變動、周期變動、趨勢變動以及隨機變動的共同影響，而農產品往往具有顯著的季節規律，會掩蓋農產品價格數據的自身變動規律。為了更好地反映農產品價格波動的長期趨勢和短期變動的相互組合、交叉作用[14]，本文首先使用Census X-12加法（Additive）模型對三七價格時間序列進行季節性調整，剔除季節變動對三七價格的干擾，再使用H-P濾波方法對季節性調整后的價格序列進行趨勢要素和周期要素的分解，進而方便而準確地判斷每一種要素。

1.2 ARCH類模型

自回歸條件異方差（ARCH）由兩個方程組成

其中，方程（1）為三七價格收益率的均值方程，被解釋變量用Y t表示，在本研究中指的是三七價格的收益率；方程（2）為三七價格收益率的條件方差方程，σ2t是均值方程（1）殘差滯后項εt在t時刻的條件方差項。

廣義自回歸條件異方差（GARCH）模型將一個高階的ARCH過程轉化為較為簡潔的低階GARCH過程，GARCH（p，q）模型的均值方程與方程（1）一致，而條件方差方程則在方程（2）后加入條件方差自身的滯后項，其形式為

在（3）式中，p為 ARCH 項的滯后階數，αi為ARCH 項的系數表示 GARCH 項，q為GARCH項的滯后階數，βj為GARCH項的系數。若ARCH和GARCH項均顯著，表明三七價格收益率具有波動集簇效應。在GARCH模型中，產生價格波動的來源可以分解為外部沖擊和變量過去的波動兩個部分，而其系數αi表示外部沖擊對本期波動的影響強度，βj則表示對變量過去波動的長記憶性。兩者之和的大小反映了波動的持續性。

GARCH-M（GARCH-in-mean）模型的均值方程是在（1）式右端增加條件方差，其均值方程的表達式為

在（4）式中，μ為條件方差項的系數，若μ＞0且顯著，則意味著該市場具有風險報酬特征。

門限自回歸條件異方差（TARCH）模型是一種非對稱沖擊模型，用以解釋市場中價格下跌伴隨比之程度更強的上漲的現象，其條件方差的表達式為：

其中，dt是一個名義變量

εt＞0 表示價格上漲信息，εt＜0 表示下跌信息。當φ＞0時，認為存在杠桿作用，即利空消息能夠引發比利好消息更大的波動，反之亦反。

2 三七價格波動的實證分析

2.1 數據來源與描述性統計分析

三七種植栽培主要分布于我國云南省文山州，該州是公認的三七道地產區。本文研究基于文山州2013年7月1日至2017年8月7日的三七價格周度數據（單位：元/kg），數據來源于康美·中國中藥材價格指數（www.cnkmprice.com）。由于三七的規格是以頭數，即每500 g三七中的個數來劃分的，本文選取其中40頭、60頭、80頭、120頭及無數頭等5種規格的三七價格作為實證分析對象。

本文取每月各周的三七價格平均值作為三七價格月度數據，共獲得49個月度數據；此外，為了更好地描述價格波動的特征，本文在應用ARCH類模型分析時引入了價格收益率指標，該指標用相鄰周數的三七價格的對數一階差分表示，即Rt=100×（lnPt-lnPt-1）。其中，Pt和Pt-1分別表示第t周和第t-1周的三七價格，為了方便數據的記錄和處理，對數據進行放大100倍的處理。價格收益率的描述性統計結果見表1。據表可知，5種規格的三七價格收益率的峰度值均遠大于正態分布的峰度值3，說明三七價格收益率表現出尖峰厚尾的特征；偏度均為正值，表明相比于標準正態分布，呈現向右傾斜的特征；Jarque-Bera統計值表明，在1%的顯著性水平下5種規格三七的周度價格收益率顯著異于正態分布。

表1 三七價格收益率描述性統計結果Table 1 Descriptive statistical results of the earnings price ratio of Panax Notoginseng

2.2 三七價格波動的H-P濾波分析

本文采用H-P濾波法將三七價格中的趨勢要素和周期要素從中分離，從而通過剔除趨勢要素后的周期曲線來判斷三七市場價格的波動周期。為消除三七價格自身季節性的影響，本文對5種規格的三七月度價格序列取對數后，進一步利用Census X-12加法模型進行季節性調整后，分解出序列的趨勢要素和周期要素。圖1為5種規格的對數化三七價格經過H-P濾波法后得到的結果。

2.2.1 三七價格波動的趨勢分析

從圖2可以看出，2013年7月至2017年7月的三七價格走勢整體呈現先降后升的U型，三七價格圍繞趨勢波動。2013年7月至2015年7月呈現快速下滑的趨勢，2015年7、8月出現轉折點，此后開始價格平穩緩慢回升。在不同規格之間，變動趨勢有細微差異，主要表現為，40頭、60頭、80頭以及120頭規格的三七的前期下降幅度較大，后期上升幅度較??；無數頭規格下降和上升的幅度接近（圖2）。

三七生長需要適宜的環境，氣候因素也是造成三七價格波動的重要因素[12]。2013年7月至2015年7月三七價格呈現快速下滑的趨勢，究其原因是2009年至2011年云南省經歷了60年一遇的罕見旱情，尤其在每年的第一季度為云南省降水量最低的時期，旱情更為嚴重。而三七喜半陰和潮濕的生態環境，生長發育期間要求雨量充沛，新栽種的三七一般于每年的3月份前后出苗，連年干旱與季節性的干旱使三七的出苗率下降[12]。三七的生長周期通常為3年，經過2009年至2011年3年的旱情，三七種植面積雖逐年增加，但產量增長不大，減產的輿論和市場需求都助長了三七價格的持續走高的預期[18]。另外，由于三年來價格一直在高位上運行，而大部分的藥企沒有實施戰略儲備計劃，原有庫存已經所剩無幾。藥企為維持生產，藥企和經銷商開始實施進購計劃，囤積藥材更加劇了價格的飆升，于三七產新前的2013年6、7月達到了歷史新高的價格水平[18]。直至2013年8、9月冬三七開始產新，大量的三七紛紛開始涌入市場，一路攀升的三七價格開始步入下滑的軌道。由于供求關系不穩定，三七價格圍繞趨勢大起大落交替[10]。而后，由于市場需求、價格等方面的影響，三七種植面積經歷了增加-減少-增加的周期，2014年主產區文山州的種植面積由2013年的1.95萬hm2陡升至3.48萬hm2，產量上升至1.85萬t，而在2015年種植面積回落至3.02萬hm2，產量為3.39萬t。2015年7、8月出現轉折點，此后開始價格平穩緩慢回升[11]。

圖1 各規格三七價格H-P濾波結果Figure 1 The H-P filtering results of Panax Notoginseng prices of various specifications

2.2.2 三七價格波動的周期分析

觀察期內我國三七價格周期性波動較為規律，具體表現為一段劇烈波動時期與另一段比較平穩的波動時期交替。根據這段時期價格波動特點，本文大致將這一段觀察期內的三七價格劃分為劇烈波動期—平穩波動期—劇烈波動期3個周期，具體見表2。其中，第一周期（2013年7月—2014年9月）：劇烈波動，陡降緩升；這一周期，持續時間為15個月，各規格三七價格波動幅度劇烈；第二周期（2014年10月—2016年1月）：平穩波動，緩降緩升；這一周期，持續時間為16個月，各規格三七價格波動幅度不大；第三周期（2016年2月—2017年7月）：劇烈波動，三七無數頭陡升陡降，其他規格陡升緩降；這一周期，持續時間為18個月，各規格三七價格波動幅度劇烈。

2.2.3 三七價格波動的季節性變動和不規則變動特征

圖2 五種規格三七價格變動趨勢對比Figure 2 Comparison of Panax Notoginseng price change trend of five specifications

表2 三七價格波動周期劃分Table 2 Cycle division of price fluctuation of Panax Notoginseng

經過Census X-12的季節性調整，可得到三七價格的季節性變動和不規則變動情況。從圖3可以觀察到，三七價格季節性波動顯著，40頭、60頭、80頭、120頭規格的三七的季節性波動整體都呈現倒U型，具體原因為每年的2、3月份，春三七在春節過后開始采挖，隨著新三七開始上市和藥企購貨計劃開啟，三七購銷熱度上升，其價格開始大幅度上漲，波動也較為劇烈；每年第2季度末第3季度初冬三七產新到來之前，三七價格達到高峰；每年的8、9月份，冬三七開始采挖，三七投入市場，使市場價格開始回落[18]。從圖4可以看出，40頭、60頭、80頭、120頭規格的三七的不規則波動在2013年第3季度到第4季度初、2014年第2季度到第4季度中旬、2016年第1季度中旬到第3季度中旬期間尤為劇烈，表明在3個期間內三七價格波動進一步受到不規則變動的影響而加劇。三七市場相比大宗農產品，發展水平相對滯后，市場運行規則方面的法規亟待健全，惡意炒作、串通漲價、哄抬價格、欺行霸市等不法行為是破壞三七交易活動規范有序和影響價格平穩的重要外在沖擊[10,15-17]。

2.3 三七價格波動的ARCH類模型分析

圖3 四種規格三七價格的季節性變動情況Figure 3 Seasonal changes of Panax Notoginseng price of four specifications

圖4 4種規格三七的價格不規則變動情況Figure 4 Irregular changes of Panax Notoginseng price of four specifications

5種規格的三七價格收益率的ADF值均小于1%的臨界值，意味著價格收益率序列都通過了ADF單位根檢驗，滿足下一步的建模需要。進行ARCH-LM檢驗之前，需要利用ARIMA模型對均值方程進行擬合。經過反復對比實驗，確定各規格三七價格收益率序列的均值方程，40頭、60頭、80頭、120頭、無數頭規格分別服從 ARMA（3，4）、ARMA（4，4）、AR（3）、AR（3）、AR（2）模型。為了判斷是否存在ARCH效應，本文對所有規格的三七價格收益率序列進行ARCH-LM檢驗，檢驗結果顯示，除40頭規格，其他4種規格的三七價格收益率均存在2階以上的ARCH效應，因此本文將針對60頭、80頭、120頭以及無數頭規格的三七價格收益率建立ARCH類模型。

本文將選取低階GARCH模型代替高階ARCH模型對4種規格的三七價格收益率進行擬合，并建立相應的非對稱TARCH模型。對4種規格的三七價格收益GARCH模型得到的殘差序列進行條件異方差效應的ARCH-LM檢驗，結果表明，通過GARCH模型的建立消除了條件異方差性。4種規格的ARCH類模型的參數估計結果如表3～表6。

2.3.1 GARCH模型分析

GARCH模型的估計結果表明，價格波動會隨著時間向后期擴散，難以在短期內逐漸減弱并消失。以60頭規格三七為例，價格收益率GARCH模型的ARCH項與GARCH項的系數α1與β1分別在1%的顯著性水平下顯著，證明了60頭規格的三七價格存在著顯著的波動集簇效應；兩項系數之和大于1但距離1較遠，意味著GARCH的過程是非平穩的，市場外部的沖擊和價格過去的波動的影響不但在本期中被放大，而且會不斷向后期擴散，波動的持續性較弱；并且α1的值大于1且遠大于β1，表明該規格三七價格波動主要受到了外部沖擊的影響，并且該沖擊的持續性和強度較強，短期內該規格三七價格波動較為劇烈而難于恢復，從而使市場存在一定風險β1的值遠小于1，說明前期價格對本期價格波動的影響甚微，并且將在后期逐漸減弱甚至消失。80頭和120頭和無數頭規格三七價格也呈現出與60頭規格三七類似的特征。

表3 60頭規格三七價格收益率ARCH類模型估計結果Table 3 Parameter estimation results of ARCH-type model for the earnings price ratio of the 60tou-size Panax Notoginseng

表4 80頭規格三七價格收益率ARCH類模型估計結果Table 4 Parameter estimation results of ARCH-type model for the earnings price ratio of the 80tou-size Panax Notoginseng

表5 120頭規格三七價格收益率ARCH類模型估計結果Table 5 Parameter estimation results of ARCH-type model for the earnings price ratio of the 120tou-size Panax Notoginseng

表6 無數頭規格三七價格收益率ARCH類模型估計結果Table 6 Parameter estimation results of ARCH-type model for the earnings price ratio of the Wushutou-size Panax Notoginseng

2.3.2 GARCH-M模型分析

GARCH-M模型的估計結果表明，三七市場并不存在高風險、高回報的特征。市場供給主體不會因市場波動的加劇、風險的上升而要求提高價格、獲得更高的投資回報以應對高風險。對以上5種規格的三七進行綜合考量，本文發現三七市場的投資者預期風險程度與投資回報率之間的關系并不密切，因市場波動的加劇、風險的上升而無法獲得更高的投資回報以應對高風險。由于我國三七種植周期較長，種植戶多數分散，種植規模較小，風險承擔能力較弱[16,19]；在缺乏統一指導下，藥材種植往往盲目粗放，無序發展，相對于理性因素，三七種植散戶的投資決策受非理性因素的主導[15]；此外，價格高漲難以轉換為三七散戶的收益，中藥企業與三七種植散戶利益關聯小，價格隨行就市，這將對產業發展基礎造成消極影響，許多方面有待進一步發展和完善[16,19]。

2.3.3 TARCH模型分析

TARCH模型的估計結果表明，60頭規格和無數頭的三七價格分別在10%和1%顯著性水平下顯著；由于φ＞0意味著利空消息引起的價格波動將比利好消息的大。而80頭和120頭規格的三七價格對下跌消息的反應與對上漲消息的反應無顯著差異。無數頭規格的三七價格波動都呈現出非對稱性，而60頭、80頭、120頭規格的三七價格波動非對稱性不顯著或顯著程度較弱。一方面，在三七市場中，三七規格根據頭數，即每500 g三七中的個數來劃分的，頭數越小規格的三七等級越高，品質越佳，反之，等級越低，品質欠佳。另一方面，三七是治療中樞神經系統和心血管系統疾病藥物的重要原材料，市場對品質佳的三七的需求較為穩定，等級較高的三七價格上漲與下跌的沖擊表現出了相同的特征，而品質欠佳、等級較低的無數頭規格的三七價格上漲的信息會引起市場大幅度的震動。

3 研究結論與政策建議

3.1 研究結論

本文基于H-P濾波和ARCH類模型，對我國三七市場上5種主要規格的三七價格波動特征和變動規律進行分析，實證分析結果表明：（1）2013年7月至2017年7月我國三七價格走勢整體呈現先降后升的U型，三七價格圍繞趨勢波動。（2）觀察期內我國三七價格周期性波動較為規律，具體表現為一段劇烈波動時期與另一段比較平穩的波動時期交替。（3）三七價格季節性波動明顯，其中40頭、60頭、80頭、120頭規格的三七的季節性波動整體都呈現倒U型，并且三七價格波動進一步受到不規則變動的影響而加劇。（4）40頭規格的三七價格序列不存在顯著的異方差性，而其他規格的三七價格的異方差性顯著。（5）除40頭規格三七外，其他的三七價格波動都呈現出集群效應。價格波動會隨著時間向后期擴散，難以在短期內逐漸減弱并消失，其中，120頭規格的三七價格波動相比其他規格擴散速度較快，持續時間稍短；而無數頭規格的三七價格波動擴散速度較慢，持續性較強。（6）三七市場未表現出高風險、高回報的特征，說明三七市場的投資者預期風險程度與投資回報率之間的關系并不密切，因市場波動的加劇、風險的上升而無法獲得更高的投資回報以應對高風險。（7）無數頭規格的三七價格波動呈現出非對稱性，表現為利好信息引起的波動程度大于利空信息引起的波動程度，而其他規格的三七價格波動不具有顯著的非對稱性。

3.2 政策建議

我國的三七市場目前已具備較好的基礎，但還有待規范和完善之處，如何在原有的基礎之上進行持續發展，是我國三七市場亟待解決的問題。根據以上結論，本文提出了如下政策建議，旨在為完善三七市場各項相關制度，提供決策參考：第一，完善三七相關信息披露機制。由于三七市場的投資者預期風險程度與投資回報率之間的關系并不密切，因市場波動的加劇、風險的上升而無法獲得更高的投資回報以應對高風險，在缺乏統一指導下，三七種植散戶的投資決策受非理性因素的主導，因此有必要切實做好三七相關信息的披露工作，形成一套行之有效的信息披露體系，使相關信息公開透明，同時正確引導社會輿論，緩解由于市場信息不對稱所帶來的市場失靈負面效應，提高價格形成過程中參與者預知市場變化的能力，增強參與者決策理性，從而提高我國三七市場抵御外界不穩定因素所帶來的風險的能力。第二，建立健全三七價格預警機制。鑒于三七價格波動具有顯著的集簇效應，表明三七價格波動能夠被提前預知，一旦呈現顯著的波動時，該波動將會持續而至，并造成長遠的影響。因此，需要相關部門設計與改進預警指標體系和警情預警方法，監測三七市場價格情況，預測市場的變化趨勢，確保對三七價格異常波動進行預警，指導三七生產者提前采取市場風險防控措施，降低價格風險所導致的損失。第三，積極關注與警惕三七價格上漲的因素。在三七市場，部分規格的三七價格波動表現出顯著的非對稱性，相對于價格下跌信息對價格波動的影響而言，價格上漲的信息引起的波動程度大于價格下跌信息引起的波動程度。鑒于此，為保證我國三七市場的穩定運行，三七種植戶、政府部門、制藥企業以及消費者等三七市場主體應積極關注引發三七價格上漲的因素，提前采取應對措施，預防三七價格過度上漲，減輕價格上漲對市場主體的沖擊。第四，借助現代金融工具防范市場風險。我國三七種植戶多數分散，種植規模較小，風險承擔能力較弱，在中藥材價格波動劇烈的背景之下，推進信貸、保險和期貨等現代金融工具對三七市場風險防范中的應用，進一步完善已有的三七期貨市場，充分利用其價格發現和風險規避功能，提升相關生產經營者對三七價格的預測能力，進而引導和調整其生產經營決策。