花生價格波動影響因素的實證分析
——以山東省為例

任　重，薛興利

(山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，山東 泰安 271018)

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花生價格波動影響因素的實證分析
——以山東省為例

任重，薛興利*

(山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，山東 泰安 271018)

摘要：近年來山東省花生價格波動頻繁且幅度較大。本文基于1995-2014年山東省花生價格年度數(shù)據(jù)，在對山東省花生價格波動特征及影響因素分析的基礎(chǔ)上，運用多元回歸模型對花生價格波動的影響因素及程度進行了實證分析。結(jié)果表明：上期花生價格、上期花生產(chǎn)量、種植成本、大豆價格、居民收入對花生價格具有顯著性影響。據(jù)此，提出了相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：花生價格；波動特征；影響因素；多元回歸

花生作為我國重要的經(jīng)濟作物和油料作物，具有產(chǎn)量高、出油率高、營養(yǎng)豐富等特點。推動花生產(chǎn)業(yè)穩(wěn)定發(fā)展，對于提高我國食用油自給率、調(diào)整農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)、提高農(nóng)產(chǎn)品出口創(chuàng)匯能力具有重要的現(xiàn)實意義。山東作為我國花生的主產(chǎn)區(qū)，其種植面積、總產(chǎn)、單產(chǎn)均居全國前列，其花生產(chǎn)業(yè)發(fā)展的好壞對我國花生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展具有重要影響。近年來，山東花生價格波動較為明顯，不僅給花生種植戶帶來極大風(fēng)險，也對城鄉(xiāng)居民的日常生活產(chǎn)生了巨大沖擊，嚴重影響了山東花生產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此，深入研究分析山東省花生價格波動特征，探明影響花生價格波動的因素，對促進花生產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展具有重要意義。

農(nóng)產(chǎn)品價格波動問題一直是學(xué)術(shù)界研究的熱點問題，并形成了不少研究成果。如劉曉雪等認為石油價格、國家農(nóng)產(chǎn)品供求關(guān)系是推動國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品價格上漲的主要因素[1]；方松海認為推動農(nóng)產(chǎn)品價格上漲的根源是生產(chǎn)成本和比較效益[2]；馬曉河從貨幣溢出效應(yīng)、經(jīng)濟周期等方面分析了農(nóng)產(chǎn)品價格上漲的動力[3]；金三林等認為農(nóng)產(chǎn)品價格波動主要受美元指數(shù)、供需狀況、市場投機等因素影響[4]；李正輝研究發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)成本、通貨膨脹、國家政策是農(nóng)產(chǎn)品價格波動的主要因素[5]。

本文在借鑒上述研究成果的同時，充分結(jié)合花生產(chǎn)業(yè)特點，基于1995-2014年山東省花生價格的年度數(shù)據(jù)，運用多元回歸模型對花生價格波動的影響因素及程度進行實證分析，以期為政府制定有關(guān)促進花生價格穩(wěn)定的政策建議提供依據(jù)和參考。

1山東省花生價格波動特征分析

通過分析近20年山東花生價格走勢(圖1)，大致可劃分為三個階段：

圖 1　1995-2014年山東省花生價格變化趨勢(資料來源：山東農(nóng)村統(tǒng)計年鑒，山東省農(nóng)業(yè)信息網(wǎng))Fig. 1　The change trend of peanut price in Shandong during 1995-2014(Data sources: Shandong rural statistical yearbook, Shandong agricultural information network)

1.1價格相對平穩(wěn)階段 (1995-2003年)

該階段山東省花生價格雖有小幅波動，但整體較為平穩(wěn)，價格區(qū)間一直保持在2～4元/kg，年均變化幅度為13.1%。其中，1995年開始，受國內(nèi)國際市場對花生需求增加的影響，價格呈平緩上漲趨勢。到1998年達到該階段最高值3.7元/kg，之后隨著花生種植面積和總產(chǎn)的大幅提高，出現(xiàn)供過于求的局面，價格持續(xù)下跌。直到2002年，受政府宏觀調(diào)控政策的影響和花生市場預(yù)期的好轉(zhuǎn)，市場開始回暖，價格恢復(fù)上漲。

1.2價格劇烈波動階段 (2004-2011年)

該階段山東省花生價格呈現(xiàn)出在劇烈波動中上升的趨勢，價格區(qū)間擴大至2～6元/kg，年均變化幅度達44.6%。其中，2004年受前期花生市場回暖及“非典”疫情影響，價格延續(xù)上漲到4.9元/kg。2005年受需求低迷及綠色貿(mào)易壁壘的影響，價格出現(xiàn)大幅下滑，降至2.5元/kg，降幅達96%。2006年開始，由于國家對糧食生產(chǎn)大力扶持，糧食面積的擴大壓縮了花生種植面積，總產(chǎn)也隨之減少，供不應(yīng)求，花生價格出現(xiàn)大幅上漲，并在2007年達到該階段最高值5.6元/kg。2008年的金融危機使花生產(chǎn)業(yè)遭受重創(chuàng)，糧油企業(yè)面對嚴峻的金融形勢不斷調(diào)低收購價格，使花生價格快速回落到3.4元/kg，降幅達64.7%[6]。2009年開始隨著經(jīng)濟形勢好轉(zhuǎn)及供求因素影響，價格開始穩(wěn)步增長。

1.3高價位平穩(wěn)運行階段 (2012-2014年)

該階段山東省花生價格上漲迅猛，但波動幅度較小，年均變化幅度為4.3%。其中，2012年受自然災(zāi)害多發(fā)及人工、運輸成本的快速增加，把花生價格推到高點7.1元/kg，漲幅29.1%。2013年價格持續(xù)上漲，達歷史最高點7.3元/kg。2014年市場出現(xiàn)疲軟，價格降為6.9元/kg，降幅為5.8%[7]。

2花生價格波動的影響因素分析

現(xiàn)實中影響花生價格波動的因素是復(fù)雜多變的。在市場經(jīng)濟條件下，供求是否平衡是影響花生價格波動的主要原因。此外，系統(tǒng)外因素也對花生價格波動產(chǎn)生一定的作用。

2.1影響花生價格波動的供給因素

2.1.1花生產(chǎn)量產(chǎn)量作為花生供給的主導(dǎo)因素，其對花生價格波動的影響是顯著的。圖2可知，1995-2014年間，除個別年份外，山東省花生產(chǎn)量和種植面積與圖1同期花生價格的波動趨勢存在較強的關(guān)聯(lián)性[8]。上期花生價格會影響本期產(chǎn)量和種植面積，本期花生產(chǎn)量和種植面積又會影響價格，從而體現(xiàn)出農(nóng)產(chǎn)品的“蛛網(wǎng)”特性。

2.1.2種植成本種植成本是影響花生供給的重要因素。物資與服務(wù)費用、人工成本、土地租金的上升會導(dǎo)致種植成本上漲，使得花生種植戶的利潤下降，減少種植，引起供給減少，導(dǎo)致花生價格上漲。尤其是近年來，人工成本的大幅上升對于花生這種勞動密集型產(chǎn)業(yè)沖擊較大，直接推動了花生價格的上漲。

圖 2　1995-2014年山東省花生產(chǎn)量和種植面積波動情況 (資料來源：山東省統(tǒng)計年鑒)Fig. 2　The fluctuation of the output and the planting area of peanut in Shandong during 1995-2014 (Data source: Shandong statistical yearbook)

2.1.3技術(shù)水平良種化程度、種植管理方式等技術(shù)水平的差異會直接影響花生的單產(chǎn)水平，進而影響花生供給。

2.2影響花生價格波動的需求因素

2.2.1替代品價格從油料作物的角度，本文選取大豆作為花生的替代品。如果大豆價格上升，消費者會增加花生的消費量，從而引起花生價格的上升；反之，如果大豆價格下降，大豆的需求量就會增加，而減少對花生的消費量，花生價格就會下降。

2.2.2居民收入水平收入水平是影響消費的最主要因素?；ㄉ鳛橐环N常規(guī)消費品，隨著人們收入的增加，花生及其加工品的消費量就會增加，從而花生價格就會上升。

2.2.3消費偏好隨著居民生活水平的提高，以及飲食習(xí)慣和結(jié)構(gòu)的不斷優(yōu)化，居民會更多地考慮花生及其加工品是否符合自身的標準和要求，從而影響花生價格。

2.3影響花生價格波動的系統(tǒng)外因素

突發(fā)事件如自然災(zāi)害、病蟲害的爆發(fā)，如果不能采取及時、有效的控制措施，將會大大減少花生供應(yīng)量，從而影響花生市場穩(wěn)定。國家政策如花生良種補貼、鼓勵發(fā)展糧食生產(chǎn)等政策的出臺，都會直接影響花生種植戶的種植意愿，進而影響花生供給。此外，通貨膨脹、流通成本、市場服務(wù)等因素也會對花生價格的波動產(chǎn)生一定影響。

3山東省花生價格波動影響因素的實證分析

3.1模型設(shè)定

基于上述分析，為了進一步檢驗各影響因素對花生價格的影響方向和影響程度，建立雙對數(shù)線性回歸模型，模型表達式如下：

lnp=b1+b2lnq+b3lnx1+b4lnx+b5lnx3+b6r+μ

式中，p代表花生價格；q代表花生產(chǎn)量；x1代表種植成本[9]；x2代表大豆價格[10]；x3代表居民收入[11]；r代表通貨膨脹率；μ代表隨機擾動項，用來表示技術(shù)水平、消費偏好、突發(fā)事件、國家政策、市場服務(wù)等難以量化、影響程度較小的變量。b1是常數(shù)項；b2、b3、b4、b5分別代表花生價格對花生產(chǎn)量、種植成本、大豆價格、居民收入的彈性；b6代表花生價格對當期通貨膨脹的半彈性系數(shù)。

3.2實證分析

在模型估計之前，首先利用ADF單位根檢驗和Johansen協(xié)整關(guān)系檢驗對變量系列的平穩(wěn)性及是否存在協(xié)整關(guān)系進行檢驗，以避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象。

3.2.1單位根檢驗首先運用Eviews 6.0軟件對1995-2014年花生價格、花生產(chǎn)量、種植成本、大豆價格、居民收入、通貨膨脹率進行對數(shù)序列形式的平穩(wěn)性檢驗。檢驗結(jié)果表明，所有變量的對數(shù)序列的P值均大于5%，說明所有變量的原序列為非平穩(wěn)序列，都存在單位根(見表1)。進而對這些序列的一階差分序列檢驗，P值均小于5%，說明這些變量的一階差分序列是平穩(wěn)的，能夠進行協(xié)整檢驗(見表2)。

3.2.2協(xié)整檢驗本文選用Johansen檢驗法對各變量進行檢驗，結(jié)果如表3所示。根據(jù)跡統(tǒng)計量檢驗結(jié)果，模型中的因變量花生價格與自變量至多有3個協(xié)整關(guān)系，表明各變量之間存在長期穩(wěn)定關(guān)系，不會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象。

表 1　原序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

表 2　一階差分序列平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

表 3　花生價格及其影響因素的協(xié)整檢驗

3.2.3模型修正及估計根據(jù)ADF檢驗結(jié)果，將以下變量的滯后項放進模型，從而得到修正后的模型表達式：

lnp=b1+b2lnp(-1)+b3lnq+b4lnq(-1)+b5lnx1+b6lnx1(-1)+b7lnx2+b8lnx2(-1)+b9lnx3+b10lnx3(-1)+b11r(-1)+μ

式中，p(-1)、q(-1)、x1(-1)、x2(-1)、x3(-1)、r(-1)分別表示上期花生價格、花生產(chǎn)量、種植成本、大豆價格、居民收入、通貨膨脹率，b1是常數(shù)項，b2、b4、b6、b8、b10、b12分別代表上述變量對當期花生價格的彈性，b3、b5、b7、b9分別代表當期花生產(chǎn)量、種植成本、大豆價格、居民收入對當期花生價格的彈性，b11代表花生價格對當期通貨膨脹的半彈性系數(shù)，μ代表隨機擾動項。針對所有變量是否均需要進入模型的問題，本文采用逐步添加變量的方法以消除多重共線性問題，最終結(jié)果見表4。

表 4　模型估計結(jié)果

由模型結(jié)果可知，R2值為0.9934，說明模型具有較好的擬合效果，同時各解釋變量的P值均小于10%，T-統(tǒng)計量均大于臨界值，通過檢驗。D.W值為1.8421，表明不存在一階自相關(guān)。LM統(tǒng)計檢驗顯示P值大于10%的顯著水平，因此接受原假設(shè)，殘差序列不存在二階自相關(guān)。

3.2.4回歸結(jié)果分析由回歸結(jié)果可知，上期花生價格、上期花生產(chǎn)量、當期花生種植成本、當期大豆價格、當期居民收入對當期花生價格有顯著影響。其中，上期花生價格對當期花生價格有顯著的正向影響，上期花生價格每上漲1%，當期花生價格上漲73%；上期花生產(chǎn)量對當期花生價格有顯著負向影響，上期花生產(chǎn)量每下降1%，當期花生價格上漲56%；花生種植成本對當期花生價格有顯著正向影響，花生種植成本每上漲1%，當期花生價格上漲44%；大豆價格對當期花生價格有顯著正向影響，大豆價格每上漲1%，當期花生價格上漲22%；居民收入對當期花生價格有顯著正向影響，居民收入每上漲1%，當期花生價格上漲11%。

這一實證結(jié)果與理論分析基本一致：第一，上期花生價格對本期花生價格的影響是最大的，說明價格變化具有慣性；第二，上期花生產(chǎn)量與當期花生價格呈負相關(guān)關(guān)系，其主要通過改變供應(yīng)量來影響價格；第三，種植成本對花生價格的影響也較大，這主要是花生種植用工量大，而相關(guān)的補貼政策較少，導(dǎo)致花生的比較效益低，從而影響花生供給；第四，大豆價格對花生價格有一定影響，主要是由于我國大豆自給率低，花生市場被進口大豆擠占；第五，居民收入對花生價格的影響也符合經(jīng)濟學(xué)原理。從未來花生價格的變動趨勢來看，可能會出現(xiàn)以下兩種可能：一是在缺乏產(chǎn)業(yè)保護的情況下，比較效益差距的縮小將會降低農(nóng)戶種植意愿，從而降低花生生產(chǎn)能力，而國內(nèi)外對花生及其加工品需求的不斷增加，將加劇花生的供需不平衡，導(dǎo)致花生價格波動幅度進一步加大。二是隨著產(chǎn)業(yè)保護及相關(guān)扶持政策的出臺，花生種植收益趨于穩(wěn)定，保障花生供給，使花生價格波動趨于平緩，促進花生產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)定發(fā)展。

4基本結(jié)論與政策建議

4.1基本結(jié)論

本文利用多元回歸模型分析了山東省花生價格波動的影響因素。分析表明：上期花生價格、上期花生產(chǎn)量、種植成本、大豆價格、居民收入對花生價格具有顯著性影響。其中，上期花生價格、上期花生產(chǎn)量、種植成本等供給方面的因素影響程度較大，大豆價格、居民收入等需求方面的因素影響程度較小。

4.2政策建議

根據(jù)實證分析結(jié)果，為穩(wěn)定花生價格波動，提出以下政策建議：

4.2.1建立健全合理的花生價格穩(wěn)定機制

要按照“市場定價、價補分離”的原則，充分發(fā)揮市場在花生價格形成中的決定性作用，通過有效的市場信息引導(dǎo)花生生產(chǎn)、調(diào)節(jié)市場供需，并逐步建立花生目標價格制度，當花生價格低于目標價格時，由政府根據(jù)農(nóng)戶的種植面積和產(chǎn)量對二者的差價給予合理的補貼，同時加強市場價格的監(jiān)管力度，嚴厲打擊價格炒作、投機行為，從而保護農(nóng)戶基本收益，減小市場扭曲，使花生價格在一定合理的范圍內(nèi)波動，促進花生產(chǎn)業(yè)的健康穩(wěn)定發(fā)展。

4.2.2加強政府宏觀調(diào)控與政策引導(dǎo)

隨著我國人工成本的不斷提高，花生這種勞動密集型產(chǎn)業(yè)的比較效益在持續(xù)下降，因此政府應(yīng)制定實施花生產(chǎn)業(yè)長期發(fā)展規(guī)劃，完善各項支持保護政策，大力支持花生加工企業(yè)的發(fā)展，通過多種形式加大花生種植的補貼力度和范圍，使其脫離“小作物”的地位。如完善良種補貼、農(nóng)機補貼、休耕補貼、灌溉補貼以及財稅優(yōu)惠等方面的政策，努力降低花生種植成本，提高農(nóng)戶的種植積極性，穩(wěn)定花生供給，使花生種植收益穩(wěn)中有升[12]。

4.2.3搞好科技創(chuàng)新

在自然環(huán)境沒有改變的情況下，要想提高花生產(chǎn)量，就需要在品種和技術(shù)上尋求突破口。在花生品種培育和選育上，要以培育增產(chǎn)潛力大、含油量高的品種為目標，淘汰品質(zhì)差、不抗病的品種，加快優(yōu)良品種的推廣[13]。同時合理調(diào)配科技資源，將制約花生產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵技術(shù)納入科研規(guī)劃，重點加快栽培技術(shù)和先進機械的創(chuàng)新與研發(fā)，加強成果技術(shù)的示范和推廣力度，依靠科技推動花生產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提高花生產(chǎn)量和質(zhì)量[14]。

4.2.4提高大豆自給率

一方面要完善相關(guān)的大豆種植扶持政策，通過調(diào)動農(nóng)戶積極性來增加大豆種植面積和產(chǎn)量，另一方面加快科技創(chuàng)新，提高大豆單產(chǎn)。以此提高我國大豆自給率，降低對進口轉(zhuǎn)基因大豆的依賴，實現(xiàn)大豆價格的穩(wěn)定。

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An Empirical Analysis of the Factors Affecting the Price Fluctuation of Peanut in Shandong

REN Zhong, XUE Xing-li*

(SchoolofEconomicsandManagement,ShandongAgr.Univ.,Tai'an271018,China)

Abstract:In recent years, the price fluctuation of peanut in Shandong was frequent and the range was large. The characteristics and the influencing factors of peanut price fluctuation was analyzed in this paper based on the annual data of peanut prices in Shandong province. The results showed that the factors such as previous price of peanut, previous peanut yield, planting cost, soybean price and income of citizens had significant influence on the price of peanut. Accordingly, the corresponding policy recommendations are put forward.

Key words:peanut price; volatility characteristics, affecting factors; multiple regression

中圖分類號：S565.2；F304.2

文獻標識碼：A

*通訊作者：薛興利，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事農(nóng)村公共管理研究。

作者簡介：任重(1989-)，男，山東萊州人，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院博士研究生，主要從事農(nóng)村公共管理研究。

基金項目：山東省“三農(nóng)”問題軟科學(xué)研究基地項目 (2007RKA003)

收稿日期：2015-11-13

DOI：10.14001/j.issn.1002-4093.2016.01.007

E-mail: renzhong19891015@163.com