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    ?飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng)研究

    2020-12-21 03:55:17崔力航
    湖南農(nóng)業(yè)科學(xué) 2020年10期

    崔力航

    摘 要:飼料價(jià)格是影響生鮮乳價(jià)格的主要因素,基于2010年1月—2019年12月中國(guó)28個(gè)省(直轄市、自治區(qū))生鮮乳價(jià)格、玉米價(jià)格和豆粕價(jià)格的面板數(shù)據(jù),將原料奶生產(chǎn)區(qū)域劃分為優(yōu)勢(shì)區(qū)(北京、天津、上海、河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江7個(gè)?。┖头莾?yōu)勢(shì)區(qū)(其他省市區(qū))并分別構(gòu)建面板向量自回歸模型分析飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng)。結(jié)果表明:優(yōu)勢(shì)區(qū)和非優(yōu)勢(shì)區(qū)飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng)大體相同,但影響程度存在差異;玉米價(jià)格和豆粕價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格存在滯后一期的正向傳導(dǎo)效應(yīng)。針對(duì)研究結(jié)論,提出加強(qiáng)宏觀調(diào)控,完善價(jià)格預(yù)警和干預(yù)機(jī)制;提高玉米、豆粕等飼料供給能力,穩(wěn)定飼料價(jià)格;優(yōu)化奶牛飼料配比,提高飼料轉(zhuǎn)化率的建議。

    關(guān)鍵詞:飼料價(jià)格;生鮮乳價(jià)格;傳導(dǎo)效應(yīng);面板向量自回歸模型

    中圖分類號(hào):F326.3文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A文章編號(hào):1006-060X(2020)10-0109-04

    Abstract: Feed price is the main factor affecting the price of fresh milk. Based on the panel data of fresh milk price, corn price and soybean meal price of 28 provinces (municipalities and autonomous regions) in China from January 2010 to December 2019, raw milk production regions were divided into dominant regions (Beijing, Tianjin, Shanghai, Hebei, Shanxi, Inner Mongolia and Heilongjiang) and non dominant regions (other provinces), the panel vector autoregressive model was constructed to analyze the conduction effect of feed price on the price of fresh milk. The results showed that: the conduction effect of feed price on the price of fresh milk was similar in the dominant and non dominant areas, but the influence degree was different; corn and soybean meal prices had a lag positive conduction effect on fresh milk price. According to the research conclusions, some suggestions were put forward, such as strengthening macro-control, improving price warning and intervention mechanism, improving the supply capacity of corn and soybean meal, stabilizing feed price, optimizing feed ratio of dairy cows and improving feed conversion rate.

    Key words: feed price; fresh milk price; conduction effect; panel vector autoregressive model

    目前,中國(guó)奶業(yè)處于“后三聚氰胺”時(shí)代。一方面,“三聚氰胺事件”對(duì)消費(fèi)者信心的打擊仍在延續(xù),部分消費(fèi)者仍偏愛選擇進(jìn)口乳制品;另一方面,中國(guó)—新西蘭、中國(guó)—澳大利亞自由貿(mào)易區(qū)的建立使得大量低價(jià)大包粉涌入中國(guó)市場(chǎng),對(duì)國(guó)內(nèi)原料奶市場(chǎng)形成較大沖擊。在此背景下,生鮮乳價(jià)格劇烈波動(dòng),各地“倒奶殺?!笔录l發(fā),奶農(nóng)利益嚴(yán)重受損[1]。同時(shí),中國(guó)生鮮乳價(jià)格普遍高于奶業(yè)發(fā)達(dá)國(guó)家,失去國(guó)際市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)力[2]。生鮮乳價(jià)格的頻繁劇烈波動(dòng)和持續(xù)走高,不僅直接影響著百萬(wàn)奶農(nóng)的生計(jì),還不利于中國(guó)奶業(yè)健康發(fā)展。因此,研究生鮮乳價(jià)格波動(dòng),對(duì)于農(nóng)民增收以及奶業(yè)健康、穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展有著重要意義。

    從現(xiàn)有文獻(xiàn)來(lái)看,國(guó)內(nèi)對(duì)于生鮮乳價(jià)格的相關(guān)研究主要集中在生鮮乳價(jià)格波動(dòng)和價(jià)格傳導(dǎo)效應(yīng)上。生鮮乳價(jià)格波動(dòng)方面,劉亞釗等[3]運(yùn)用B-N分解法對(duì)中國(guó)生鮮乳價(jià)格進(jìn)行分解,發(fā)現(xiàn)生鮮乳價(jià)格受成本拉動(dòng)和需求推動(dòng),存在確定性增長(zhǎng)趨勢(shì);陳曉暾等[4]運(yùn)用Census X12以及H-P濾波分析法將生鮮乳價(jià)格進(jìn)行分解,并分析了波動(dòng)特點(diǎn)和原因;李翠霞等[5]運(yùn)用三區(qū)制馬爾科夫系數(shù)和方差轉(zhuǎn)移的一階自回歸模型,對(duì)生鮮乳價(jià)格波動(dòng)進(jìn)行了實(shí)證分析。生鮮乳價(jià)格傳導(dǎo)效應(yīng)方面,白宇航等[6]發(fā)現(xiàn)生鮮乳價(jià)格對(duì)乳制品的傳導(dǎo)存在溢出效應(yīng);王晶晶等[7]運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、向量誤差修正模型和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)等方法探究了恒天然競(jìng)拍價(jià)格對(duì)歐美國(guó)家乳制品批發(fā)價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng);嚴(yán)哲人等[8]運(yùn)用GARCH模型探究了國(guó)內(nèi)外生鮮乳價(jià)格之間的傳導(dǎo)效應(yīng)和溢出效應(yīng);王文娟等[9]運(yùn)用向量自回歸模型和向量誤差修正模型分析了主產(chǎn)區(qū)、主銷區(qū)生鮮乳價(jià)格變動(dòng)對(duì)全國(guó)生鮮乳價(jià)格的傳導(dǎo)作用;何向育等[10]運(yùn)用自回歸分布滯后模型和向量誤差修正模型探究了中國(guó)—新西蘭自由貿(mào)易區(qū)對(duì)生鮮乳價(jià)格波動(dòng)的傳導(dǎo)機(jī)制,發(fā)現(xiàn)新西蘭液態(tài)奶進(jìn)口價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格有正向影響。

    現(xiàn)有文獻(xiàn)主要探究了外部因素對(duì)于生鮮乳價(jià)格波動(dòng)的影響,而忽視了生產(chǎn)成本本身對(duì)價(jià)格的影響。根據(jù)《全國(guó)農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》數(shù)據(jù)顯示,養(yǎng)殖奶牛生產(chǎn)生鮮乳的飼料成本占全部生產(chǎn)成本的60%以上。因此,飼料的價(jià)格波動(dòng)可能是生鮮乳價(jià)格波動(dòng)頻繁的主要原因之一。筆者基于2010年1月—2019年12月中國(guó)28個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))生鮮乳價(jià)格、玉米價(jià)格和豆粕價(jià)格的面板數(shù)據(jù),構(gòu)建面板向量自回歸模型分析飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng),以期為相關(guān)部門制定價(jià)格穩(wěn)定政策提供參考。

    1 數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    該研究的數(shù)據(jù)全部來(lái)自于《中國(guó)畜牧獸醫(yī)年鑒》中農(nóng)業(yè)農(nóng)村部畜牧獸醫(yī)局對(duì)全國(guó)500個(gè)縣集貿(mào)市場(chǎng)的定點(diǎn)檢測(cè)數(shù)據(jù)。選取的變量為2010年1月—2019年12月中國(guó)28個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))的玉米價(jià)格(corn price,cp)、豆粕價(jià)格(soybean meal price,sp)和生鮮乳價(jià)格(milk price,mp)月度數(shù)據(jù),共3 360組數(shù)據(jù)。其中,湖南、海南和西藏?cái)?shù)據(jù)缺失嚴(yán)重,故剔除。根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部組織實(shí)施的《奶牛優(yōu)勢(shì)區(qū)域發(fā)展規(guī)劃(2003—2007年)》和《全國(guó)奶牛優(yōu)勢(shì)區(qū)域布局規(guī)劃(2008—2015年)》,將北京、天津、上海、河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江7個(gè)地區(qū)劃分為奶牛優(yōu)勢(shì)區(qū)域。由于優(yōu)勢(shì)區(qū)飼料產(chǎn)業(yè)和奶牛產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在差異,以全國(guó)整體作為研究對(duì)象缺乏一定合理性。因此,實(shí)證分析將數(shù)據(jù)劃分為優(yōu)勢(shì)區(qū)和非優(yōu)勢(shì)區(qū),以進(jìn)行比較分析。各區(qū)域玉米、豆粕和生鮮乳價(jià)格數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述如表1所示。

    1.2 研究方法

    面板向量自回歸模型(PVAR)是在向量自回歸模型(VAR)的基礎(chǔ)上提出來(lái)的,由于能夠有效避免內(nèi)生性問題,被廣泛用于價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制分析的相關(guān)研究中。模型具體形式如下:

    式中,i代表地區(qū),t代表事件,yi,t包含3個(gè)變量,分別是玉米價(jià)格、豆粕價(jià)格和生鮮乳價(jià)格,αi為地區(qū)固定效應(yīng),βt為時(shí)間趨勢(shì)特征,j為滯后階數(shù),μit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。PVAR模型主要包括以下3部分:面板矩估計(jì)(GMM),說(shuō)明變量之間的回歸關(guān)系;脈沖響應(yīng),確定變量之間的沖擊的動(dòng)態(tài)影響;方差分解,分析變量之間的影響程度。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 單位根檢驗(yàn)

    進(jìn)行實(shí)證分析前,需對(duì)變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn),以防止變量間的虛假回歸。研究選擇IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)和LLC檢驗(yàn)考察變量的平穩(wěn)性。由表2可知,優(yōu)勢(shì)區(qū)域,cp、sp和mp在1%的顯著性水平下均未通過單位根檢驗(yàn),數(shù)據(jù)不平穩(wěn);經(jīng)過一階差分后,dcp、dsp和dmp在1%的顯著性水平下顯著,通過了單位根檢驗(yàn),數(shù)據(jù)平穩(wěn)。與優(yōu)勢(shì)區(qū)域類似,非優(yōu)勢(shì)區(qū)域,cp、sp和mp在1%的顯著性水平下均未通過單位根檢驗(yàn),數(shù)據(jù)不平穩(wěn);經(jīng)過一階差分后,dcp、dsp和dmp在1%的顯著性水平下顯著,通過了單位根檢驗(yàn),數(shù)據(jù)平穩(wěn)。因此,優(yōu)勢(shì)區(qū)域和非優(yōu)勢(shì)區(qū)域的玉米價(jià)格、豆粕價(jià)格和生鮮乳價(jià)格均為一階單整序列。

    2.2 最優(yōu)滯后階數(shù)

    在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)前,需要先對(duì)PVAR模型的滯后階數(shù)進(jìn)行設(shè)定。根據(jù)信息準(zhǔn)則最小化,確定優(yōu)勢(shì)區(qū)的最優(yōu)滯后階數(shù)為2;非優(yōu)勢(shì)區(qū)的最優(yōu)滯后階數(shù)也為2(表3)。因此,在進(jìn)行PVAR模型估計(jì)時(shí),優(yōu)勢(shì)區(qū)域和非優(yōu)勢(shì)區(qū)域的滯后階數(shù)均為2階。

    2.3 GMM估計(jì)結(jié)果

    由表4的估計(jì)結(jié)果可知,對(duì)于優(yōu)勢(shì)區(qū)而言,滯后一期的玉米價(jià)格和豆粕價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格均存在促進(jìn)作用,滯后一期的生鮮乳價(jià)格對(duì)本期生鮮乳價(jià)格同樣存在促進(jìn)作用,且影響均顯著。這說(shuō)明飼料價(jià)格的提高會(huì)對(duì)下一期的生鮮乳價(jià)格產(chǎn)生正向的傳導(dǎo),本期玉米價(jià)格上漲1%,下一期生鮮乳價(jià)格上漲0.003 9%;本期豆粕價(jià)格上漲1%,下一期生鮮乳價(jià)格上漲0.043 3%;與飼料價(jià)格相比,本期生鮮乳價(jià)格對(duì)下一期生鮮乳價(jià)格的影響更大,本期生鮮乳價(jià)格上漲1%,下一期生鮮乳價(jià)格上漲0.570 5%。

    對(duì)于非優(yōu)勢(shì)區(qū)域而言,滯后一期的玉米價(jià)格和豆粕價(jià)格同樣均存在促進(jìn)作用,滯后一期的生鮮乳價(jià)格對(duì)本期生鮮乳價(jià)格也存在促進(jìn)作用,且影響均顯著。本期玉米價(jià)格上漲1%,下一期生鮮乳價(jià)格上漲0.258 5%;本期豆粕劃分上漲1%,下一期生鮮乳價(jià)格上漲0.012 6%;本期生鮮乳價(jià)格對(duì)下一期生鮮乳價(jià)格不如玉米價(jià)格影響大,本期生鮮乳價(jià)格上漲1%,下一期生鮮乳價(jià)格上漲0.035 2%。非優(yōu)勢(shì)區(qū)通常來(lái)說(shuō)也同樣不是玉米和大豆的優(yōu)勢(shì)區(qū),部分飼料可能需要大量依賴從優(yōu)勢(shì)區(qū)運(yùn)輸。玉米價(jià)格上漲加之中間商和運(yùn)費(fèi)價(jià)格,可能導(dǎo)致生鮮乳價(jià)格受玉米價(jià)格影響更大。

    2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

    由圖1可知,對(duì)優(yōu)勢(shì)區(qū)來(lái)說(shuō),當(dāng)豆粕價(jià)格受到一個(gè)外部的正向沖擊時(shí),生鮮乳價(jià)格在當(dāng)期無(wú)響應(yīng),但在第一期達(dá)到了響應(yīng)峰值,在第二期響應(yīng)稍微下降后,逐漸趨于穩(wěn)定,這說(shuō)明豆粕價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的影響是存在一期滯后的。與豆粕類似,當(dāng)玉米價(jià)格受到一個(gè)外部的正向沖擊時(shí),生鮮乳價(jià)格在當(dāng)期是無(wú)響應(yīng)的,在第一期出現(xiàn)了較為強(qiáng)烈的響應(yīng),并在第二期達(dá)到峰值后,逐漸趨于穩(wěn)定,這說(shuō)明玉米價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的影響也存在一期滯后性,且在第二期影響達(dá)到頂峰。

    由圖2可知,對(duì)非優(yōu)勢(shì)區(qū)來(lái)說(shuō),當(dāng)豆粕價(jià)格受到一個(gè)外部的正向沖擊時(shí),生鮮乳價(jià)格在當(dāng)期無(wú)響應(yīng),但在第一期達(dá)到了響應(yīng)峰值,并在之后逐漸趨于穩(wěn)定,這說(shuō)明豆粕價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的影響是存在一期滯后的。與豆粕類似,當(dāng)玉米價(jià)格受到一個(gè)外部的正向沖擊時(shí),生鮮乳價(jià)格在當(dāng)期無(wú)響應(yīng),在第一期達(dá)到響應(yīng)峰值后,逐漸趨于穩(wěn)定。

    玉米和豆粕作為奶牛的主要飼料,奶農(nóng)在奶牛養(yǎng)殖過程中通常會(huì)大量?jī)?chǔ)備,飼料價(jià)格的上漲或下降可能不會(huì)立刻影響奶牛的飼養(yǎng)成本,而是在下次購(gòu)買飼料時(shí)顯現(xiàn),因此生鮮乳價(jià)格在當(dāng)期不會(huì)出現(xiàn)響應(yīng),而是存在滯后的。

    2.5 方差分解分析

    通過方差分解確定飼料價(jià)格在沖擊中所作的貢獻(xiàn),進(jìn)一步評(píng)價(jià)飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格波動(dòng)的重要性,結(jié)果如表5所示,無(wú)論是優(yōu)勢(shì)區(qū)還是非優(yōu)勢(shì)區(qū),生鮮乳價(jià)格均表現(xiàn)出受自身價(jià)格影響最大、受豆粕價(jià)格影響較小、受玉米價(jià)格影響最小的特征。

    3 結(jié)論與建議

    3.1 結(jié) 論

    基于2010年1月—2019年12月中國(guó)28個(gè)?。ㄖ陛犑?、自治區(qū))生鮮乳價(jià)格、玉米價(jià)格和豆粕價(jià)格的面板數(shù)據(jù),將原料奶生產(chǎn)區(qū)域分為優(yōu)勢(shì)區(qū)和非優(yōu)勢(shì)區(qū)分別構(gòu)建面板向量自回歸模型分析飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng)。得出以下結(jié)論:優(yōu)勢(shì)區(qū)和非優(yōu)勢(shì)區(qū)飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的傳導(dǎo)效應(yīng)大體相同,但影響程度存在差異;玉米價(jià)格和豆粕價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格存在滯后一期的正向傳導(dǎo)效應(yīng)。

    3.2 建 議

    (1)加強(qiáng)宏觀調(diào)控,完善價(jià)格預(yù)警和干預(yù)機(jī)制。相關(guān)部門應(yīng)進(jìn)一步完善包括玉米、豆粕等飼料價(jià)格和生鮮乳價(jià)格的波動(dòng)預(yù)警機(jī)制,定期監(jiān)測(cè)價(jià)格并及時(shí)發(fā)布,對(duì)于價(jià)格異常波動(dòng)進(jìn)行預(yù)警,指導(dǎo)奶牛養(yǎng)殖主體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng),提高奶牛養(yǎng)殖主體和乳品企業(yè)對(duì)于市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的決策能力。同時(shí),相關(guān)部門應(yīng)該對(duì)玉米、豆粕和生鮮乳價(jià)格的異常波動(dòng)建立干預(yù)體系,在價(jià)格發(fā)生異常波動(dòng)時(shí)采取干預(yù)措施,有效緩解價(jià)格波動(dòng),保證奶牛養(yǎng)殖者利益。

    (2)提高玉米、豆粕等飼料供給能力,穩(wěn)定飼料價(jià)格。通過培育優(yōu)良品種、調(diào)整種植結(jié)構(gòu)、加大科研投入等方式來(lái)提高飼料的供給能力,達(dá)到穩(wěn)定飼料價(jià)格的目的,減少飼料價(jià)格波動(dòng),降低飼料價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。

    (3)優(yōu)化奶牛飼料配比,提高飼料轉(zhuǎn)化率。政府應(yīng)加強(qiáng)奶牛養(yǎng)殖技能培訓(xùn),定期組織奶牛飼養(yǎng)技術(shù)推廣活動(dòng),提高奶牛飼養(yǎng)管理人員的素質(zhì),推介先進(jìn)飼養(yǎng)技術(shù),鼓勵(lì)奶牛養(yǎng)殖者優(yōu)化奶牛日糧配方,調(diào)整飼料配比,加強(qiáng)飼養(yǎng)管理,減少人為飼料浪費(fèi),從而提升奶牛飼料轉(zhuǎn)化率,提高生鮮乳質(zhì)量和產(chǎn)量,既節(jié)省飼料成本又提高產(chǎn)量,進(jìn)而有效緩解玉米和豆粕等飼料價(jià)格波動(dòng)對(duì)于生鮮乳價(jià)格的影響。

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    (責(zé)任編輯:成 平)

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