说明：食品价格选取的是1996—2012年CPI食品分项年度数据。
资料来源：CEIC，安信证券。
最直接证明库存调整的方法是观察库存的变动，比如观察粮食库存的变化，但这方面缺乏可靠的数据。然而存在相对可靠的中国生猪养殖的存栏和出栏量数据，这使得我们可以直接检查这一市场的证据。
我们知道，当农户有通货膨胀预期时，农民倾向于将生猪延迟出栏（被称为“压栏”）。此时存栏上升、出栏减少，生猪周转时间变长。
我们观察生猪市场过去十几年的总量周转时间（见图2—14）。因为技术进步等原因，过去十多年生猪总量周转时间在趋势性地缩短，但考虑趋势变化后容易发现在2007—2008年生猪价格大幅上涨的过程中，生猪出栏量相对明显减少，周转时间较历史趋势水平显著延长；在2011年生猪价格上涨的过程中，也出现了周转时间延长的迹象。
在猪肉价格上涨的过程中，出栏量的减少说明对猪肉的需求变动并非价格上涨的原因，而周转时间延长和存栏量上升说明生猪供应并非短缺。从周转时间延长和价格上涨来看，农户的通胀预期和库存调整是驱动生猪市场波动的主要原因。
图2—14中国生猪养殖的周转时间
说明：周转时间=365×05×（年初存栏量+年末存栏量）出栏量。
资料来源：CEIC，安信证券。
这些证据和分析暗示：从短周期意义上讲，存货调整是农产品价格波动的最重要原因。存货调整是因为农户产生了通货膨胀预期，需要调整资产配置。而可供农户选择的空间相对比较有限，农户会增持一些容易保存的农产品，例如囤积粮食和延长生猪出栏时间等，从而造成市场上相应的农产品供应减少和价格上涨的局面。
值得讨论的是，为何在我们的框架中，工业品价格由全球供需和一价定律决定，而农产品价格受通胀预期决定？
这是因为中国的农产品市场存在贸易壁垒，相对封闭，同时初级农产品较为标准化，需求的价格刚性较强，生产对价格的反应具有滞后性，这些属性使得通胀预期和库存调整能够左右农产品价格的波动方向。
四、农户的通胀预期
农户通胀预期对于食品价格波动较为重要。农户的通胀预期如何观察和预测呢？通胀预期向来被认为是难以界定和测量的变量。从理论上，农户容易感知到的生产生活成本的变化可能是通胀预期的重要来源。
除了我们要解释的食品价格之外，生产资料和人工价格是农户容易感受到的价格。农户从事农业生产和建房等投资活动感受到的成本变化和生产资料价格密切相关。而农业生产中的雇佣成本、机会成本，以及服务业的价格都和人工成本密切相关。
如果这些看法能够成立，那么我们就可以用生产资料价格和人工成本来衡量农户可以感受到的通货膨胀。因为人工工资的波动不会很剧烈，所以一般情况下我们用PPI就能衡量农户感受到的通货膨胀。
从过去十几年的情况来看，PPI价格波动和食品具有较强的同步性。预测食品价格趋势变为预测PPI（见图2—15），这在前文中已经讨论过。
需要指出，2007年可能是个重要的例外。当年PPI生产资料价格涨幅并不明显，但食品价格显著上涨。从平均工资和城镇可支配收入来看，2007年的上涨在过去十几年中是最为惊人的（见图2—16）。
我们迄今能够提出的推测是，尽管当年的生产资料价格基本稳定，但人工成本的显著上升引发了农户的通货膨胀预期，从而拉高了2007年的食品通胀。
至于为什么人工成本会出现如此惊人的上升，这是后面的产能周期中试图分析的问题。
图2—15PPI和食品价格指数
资料来源：CEIC，安信证券。
图2—16平均工资和城镇人均可支配收入的增速
资料来源：CEIC，安信证券。
刘易斯拐点与食品类通货膨胀
在前面的讨论中我们知道，中国消费物价的波动为食品价格所主导；由于农户的通货膨胀预期和存货调整，食品价格的波动与生产资料价格和工资变化在很大程度能够一致起来。
我们也知道，在食品生产过程中，农业劳动力是非常重要的投入要素。这意味着，如果农业劳动力的工资水平出现快速上升，那么这势必影响食品价格的形成过程。本节主要讨论农业劳动力工资对中国食品通货膨胀的影响。
我们认为，与刘易斯拐点机制相联系，中国农业劳动力的工资自2005年以来出现比较快速和持续的上涨，这推高了农产品的生产成本和市场价格。由于食品价格的波动与广泛的价格压力相一致，农业劳动力工资上升的影响主要体现在食品价格的平均涨速（即波动的中枢水平）的抬高。
一、刘易斯拐点
刘易斯在1954年的论文《劳动力无限供给条件下的经济发展》中提出了针对发展中国家的二元经济理论模型。对刘易斯模型的改进很多，比如兰尼斯费景汉模型考虑了农业部门为工业部门提供食品，强调工业与农业均衡发展；托达罗模型考虑了城市的失业。这些改进非常重要，但对于本节来说，运用刘易斯模型的基本思想已经足够。
刘易斯把发展中国家经济区分为现代部门和传统部门，现代部门以制造业为代表，传统部门以农业为代表。
制造业部门存在持续的技术进步，以利润最大化为导向。资本存量是其唯一的约束，利润是资本积累的最重要来源。企业家们将获得的大部分利润用于储蓄和投资，使得整个制造业部门不断壮大。
农业部门是一个维持自身生存需要的部门，生产方式落后，劳动生产率低下，技术进步停滞。整个部门存在大量的剩余劳动力，包括零值劳动力（边际产出为零的那部分劳动力）和不充分就业的劳动力（边际产出大于零，但是小于最低生存费用的那部分劳动力），依靠家庭和社区互助，勉强维持生计。剩余劳动力成为制造业部门扩张所需的“劳动力储存库”。
在农业部门存在大量剩余劳动力的情况下，农业部门的低收入决定了制造业部门的低工资，一方面使得工业部门总是可以按照不变的工资水平雇到所需要的劳动力，劳动力供给无限；另一方面保证了企业家的利润份额以及整个制造业部门的扩张。
当农业部门的剩余劳动力被充分吸纳的时候，劳动力在农业上的边际产出开始高于其维持生计的水平。此时制造业部门的劳动力供给曲线由水平变为向右上方倾斜，工资水平开始随着就业扩张而快速上涨。这一转折就是所谓的“刘易斯拐点”。
二、为什么花生比小麦更保值？
图2—17是不同种类农产品的散点图，其横轴是不同农作物由它们各自的生产技术所决定的劳动力占生产成本的比例，度量了不同作物生产过程中劳动力的密度。越向右边，农作物的劳动力密集程度就越大。例如，为了生产给定的产量，最右侧的谷子、花生和油菜籽对劳动力的消耗密度要比小麦和粳稻大得多。
该图的纵轴是2000—2007年期间，不同种类农作物价格的累计涨幅。我们使用长时间序列的价格累积涨幅，最重要的目的是为了剔除农产品自身周期的短期波动影响。例如洪涝灾害、国家对粮食市场的干预、国际粮食市场的波动等，这些因素在短期之内对粮食价格的形成过程都会产生一些影响，但是如果我们用较长时间的累积涨幅，这些影响在很大程度上就可以消除掉。
在这个散点图上我们能明显地看到一条向上倾斜的直线，即它们呈现明显的正相关关系，简单的相关系数超过07，拟合优度等统计指标也在非常高的水平上。我们知道，对一般的横断面数据处理来说，拟合优度能超过30%就会是非常好的结果。实际上，大量的文献报告的拟合优度只有百分之十几，大约也会认为这些结果在统计上是有意义的，所以我们的这个结果在统计上是非常强的。
这种显著的正相关关系在经济上只有一种解读方式，就是：在过去这几年，导致农产品价格此起彼伏连续上升的关键因素是农业劳动力成本的上升。用其他一些因素，比如洪涝灾害、农产品周期、美元汇率等因素去解释农产品市场的价格变化，在横断面数据上都不可能得到这一结果，即粮食价格涨幅与劳动力密度呈现如此强的相关关系。
图2—17中国不同劳动力密集型的农产品的累计涨幅（2000—2007）
说明：1劳动力占比的计算方法是在产值中扣除物质费用和土地成本等占比。因为一般统计方法的劳动力作价是从消费端考虑，所以存在低估的偏误。
2劳动力成本占比计算的是最近三年的平均，特定农作物的劳动力成本占比在过去七年发生过系统性的变化，但农产品之间相对的劳动力密集度的次序关系没有太大的变化。
3趋势线拟合方程显示涨幅和劳动力占比存在显著正相关性。
资料来源：全国农产品成本收益资料汇编，安信证券。
这样的结果说明：尽管短期灾害性因素从一两个月，甚至一两年的时间来看，对农产品价格可能有明显的影响，但从比较长的时间来看，影响农产品价格的主导性因素是农业劳动力成本的上升。
换句话说，花生能够比小麦更保值，这是因为前者生产过程的劳动力密度比后者更高。
批评者或许认为这一结果与农产品用途的变化有关系，例如花生更多用来榨油，以及消费结构变化带来了食用油消费的加速；或者受国际粮食价格变化的影响，例如生物柴油、玉米乙醇等。
对于批评之一，我的看法是：如果认为农产品市场是充分竞争和没有超额利润的，那么无论其用途如何变化，其长期价格都反映着成本的变化，这使得我们可以清晰地识别劳动力成本上升的影响；对于批评之二，我的看法是，在个别农产品领域，例如大豆，中国高度依赖国际供应，但在绝大多数农产品领域，迄今为止中国市场相对隔绝在国际市场的波动影响之外，这可能反映了农业领域自力更生战略的影响。
此外，为了使得这一证据更加有力，作为对比，我们还使用同样的方法对1990—2000年期间的数据进行了处理。
如果说在1990—2000年的十年中，劳动力成本并没有快速上升，那么按照前面的逻辑，我们将会看到的结果是，在农产品价格的横断面上，我们不可能看到价格涨幅与劳动力密度之间存在显著的正相关关系。
数据处理结果正是如此。如下我们容易看到，图2—18与图2—17形成鲜明的对比，清楚地表明在后一时期（2000年以来）劳动力成本出现了快速上升。
图2—18中国不同劳动力密集型的农产品的累计涨幅（1990—2000）
资料来源：全国农产品成本收益资料汇编，安信证券。
三、农业劳动力工资是如何上升的？
我们可以根据不同农作物价格的时间序列，以及在生产过程中由技术条件所决定的生产函数，比如土地、化肥、种子的投入等费用，倒推出农民在农业生产活动中所获得的收入。
图2—19就是我们的估算结果（基于小麦、大米和玉米），它计算了一个标准的农业劳动力在粮食种植这一农业活动中每工作一个劳动日回报的现金价值，所以是农业劳动力在农业生产中的边际产出。用工数量指的是生产过程中生产者（包括其家庭成员）和所雇用工人直接劳动的天数，具体计算方法是，各类劳动用工折算成“中等劳动力”的总劳动小时数，再除以8小时。由此看来，计算过程中，分母里面并非是指所有的人口或者所有的劳动年龄人口，而仅仅指参与生产的那部分劳动力投入。我们知道，农业部门是开放和竞争的，在长期均衡的条件下，只能获得平均利润，标准劳动力的平均产出等于其边际产出。
图2—19中国种粮的单位劳动力机会成本
说明：劳动力机会成本价格=总产值-物质费用-土地成本-成本外支出+补贴收入 用工数量。
资料来源：全国农产品成本收益资料汇编，安信证券。
如果接受一些简单并且看起来合理的假设这里最主要的假设是两条：一是低端劳动力的供应曲线在过去20年大体未变，忽略人口结构、价值观念等变化的影响；二是低端劳动力需求的扩大是稳定和线性的（或对数线性的），从而年份数据可以与实际就业数量对应起来。，我们可以把图2—19近似地看作工业和服务业部门面对的低端劳动力的供应曲线。
容易看到，从1990年至2004年，特别是剔除通货膨胀因素以后，农民在农业生产中的工资收入几乎是水平的。但是进入2004—2005年以后，这个水平线开始转化成为一个向上倾斜并且非常陡峭的曲线。
这一结果与刘易斯理论模型的描述和预测是一致的。进一步考虑一些其他证据，我倾向于认为，中国经济在2005年前后可能已经走过了刘易斯拐点。
那么这样的一个估算结果是否合理呢？我们可以拿它同国家统计局农调队调查的外出务工人员工资（见表2—1）作比较。
在2009年，农民工一天的产出或者说收入水平大约在55元附近，按照每个月25个工作日来计算，收入水平大约在1 400元附近。在2009年三季度，国家统计局的农调队在中国中、西部地区对农民工收入的调查结果分别是1 389元、1 382元，在东部沿海是1 455元。这一调查数据与我们根据粮食价格所倒推出来的数据是相当接近的。表2—1中国外出务工人员工资（月平均工资）的变化单位：元200320042006年10月2009年三季度年平均增速东部7607981 0901 455114%中部5707248801 389160%西部5607018351 382162%说明：国家统计局农调队入户调查的数据。
资料来源：国家统计局，安信证券。
基于这些讨论，我们至少可以确定地认为，2005年以来，农业劳动力的工资出现连续和快速的上升。由于食品生产和流通过程中需要大量使用农业劳动力，这一变化对中国的食品通货膨胀必然产生明显的影响。
四、为什么农村地区的蔬菜涨价比城市更快？
新鲜蔬菜很少有国际贸易，因其不易保存且生产周期短（一般为3~6个月）。所以除去短期的雨雪和冷热天气的影响，蔬菜价格能较好地反映其成本趋势。
我们观察CPI鲜菜的两年复合同比增长率（见图2—20），采用复合增长率能相对有效地剔除一些短期冲击。
图2—20CPI鲜菜的两年复合同比增长率
资料来源：CEIC，安信证券。
