信任危機(jī)對(duì)中國(guó)乳制品消費(fèi)的影響

李宗奇

摘 要：準(zhǔn)確估計(jì)信任危機(jī)對(duì)消費(fèi)的經(jīng)濟(jì)影響是事前預(yù)防和事后應(yīng)對(duì)食品安全事件的重要前提。本文以三聚氰胺事件為例，利用合成控制法SCM的特性，比較了合成中國(guó)和真實(shí)中國(guó)的差異。實(shí)證結(jié)果顯示：2000-2008年，合成中國(guó)與真實(shí)中國(guó)的人均乳制品消費(fèi)量走勢(shì)基本相同，而2008年以后處理組和對(duì)照組有明顯的區(qū)別，研究結(jié)論表明在2008年后的消費(fèi)量上升階段：2008年后國(guó)民對(duì)國(guó)產(chǎn)奶粉或乳制品的信心漸漸喪失，開(kāi)始轉(zhuǎn)而消費(fèi)國(guó)外產(chǎn)品，導(dǎo)致進(jìn)口奶粉劇增，而從人均消費(fèi)總量上看是劇烈增長(zhǎng)的。在下降階段：世界的乳品供應(yīng)主要依賴(lài)于新西蘭，我國(guó)也嚴(yán)重依賴(lài)于新西蘭進(jìn)口，而2013年新西蘭遭遇嚴(yán)重旱情使國(guó)際奶價(jià)漲幅超過(guò)了20%，同時(shí)奶粉價(jià)格創(chuàng)出歷史新高，這種情況下國(guó)民對(duì)國(guó)產(chǎn)乳制品需求疲軟，進(jìn)口產(chǎn)品價(jià)格超過(guò)預(yù)期，導(dǎo)致2014年左右斷崖式下跌。2014年中澳簽署自由貿(mào)易協(xié)定可能是之后消費(fèi)逐漸恢復(fù)的原因。

關(guān)鍵詞：SCM;消費(fèi)量;奶粉

中圖分類(lèi)號(hào)：F27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：Adoi：10.19311/j.cnki.1672-3198.2021.13.021

1 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀

1.1 乳制品消費(fèi)影響因素

程長(zhǎng)林、任愛(ài)勝等（2017）在分析我國(guó)乳制品消費(fèi)需求的增強(qiáng)，乳制品消費(fèi)量不斷增加的現(xiàn)象背后，發(fā)現(xiàn)我國(guó)乳制品消費(fèi)水平呈現(xiàn)一定的區(qū)域差異，他們通過(guò)分位數(shù)回歸的方法得出價(jià)格、流通以及進(jìn)口量對(duì)打破傳統(tǒng)乳制品消費(fèi)水平具有顯著影響，質(zhì)量安全事件、基尼系數(shù)對(duì)乳制品消費(fèi)水平起到抑制作用的結(jié)論。

劉銳、王莉（2013）發(fā)現(xiàn)隨著中國(guó)人口、收入的增長(zhǎng)，城鎮(zhèn)化進(jìn)程的加快以及乳品質(zhì)量安全水平的提高，中國(guó)乳品消費(fèi)增勢(shì)顯著。

張莉俠等（2007）、施海波等（2013）實(shí)證研究表明居民收入水平和城鎮(zhèn)化水平是決定乳制品需求的主要因素。

1.2 合成控制法綜述

魯斌反事實(shí)框架經(jīng)常被經(jīng)濟(jì)學(xué)家用來(lái)評(píng)估某事件或政策的效應(yīng)，它的作用對(duì)象可能是國(guó)家或地區(qū)。該框架預(yù)設(shè)該地區(qū)未受到事件或政策干預(yù)的場(chǎng)景，將其與現(xiàn)實(shí)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，兩者的差異稱(chēng)作“處理效應(yīng)”。具體的解決思路是，尋找和處理組在各種指標(biāo)都近似的控制組，也可稱(chēng)為對(duì)照組，使得控制組和處理組的唯一區(qū)別是處理組受到了實(shí)際干預(yù)，而控制組受到影響。假設(shè)A市受到了某外界因素影響，按照上述思想，我們需要找到A市相似的另一個(gè)市作為控制對(duì)象，如稱(chēng)之為B市，但是這存在一個(gè)問(wèn)題：B市通常在某些特征上與A市并不完全等同，于是可以尋找其他更多與A市的相近的城市構(gòu)造控制地區(qū)組，如B市與C市、D市共同構(gòu)造這樣的一個(gè)對(duì)象組，而我們把比較這樣的一個(gè)控制地區(qū)組合與A市在受到這樣一個(gè)外界因素影響前后的差別稱(chēng)為“比較案例研究”，所以按照這樣的想法，關(guān)鍵是這樣的控制組合如何選取才能保證客觀性。

為此，Abadie and Gardeazabal （2003）提出“合成控制法”（Synthetic Control Method）。該位學(xué)者的想法是既然不能找到一個(gè)最佳的A市的參照對(duì)象，但是可以找到這樣的一些地區(qū)群，對(duì)他們賦予相應(yīng)的權(quán)重，即可構(gòu)造一個(gè)近似完美的合成控制對(duì)象，將這樣的合成對(duì)象與真實(shí)的A市作比較的方法就稱(chēng)為“合成控制法”。這種比較方法的優(yōu)勢(shì)是通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)來(lái)計(jì)算出各個(gè)地區(qū)的最佳比重，最大可能的保證選取控制組的客觀性。

合成控制法被廣泛用于評(píng)估經(jīng)濟(jì)政策干預(yù)和其他感興趣事件的因果效應(yīng)，特別適用于調(diào)查在總體水平（即國(guó)家，城市，地區(qū)等）發(fā)生的經(jīng)濟(jì)事件和影響相對(duì)較少單位的事件，這種方法最先應(yīng)用于加州反禁煙法案。

該法案是美國(guó)加利福尼亞州在1988年通過(guò)的禁煙法案，其主要實(shí)施措施是按照每包25美分的標(biāo)準(zhǔn)收取香煙消費(fèi)稅，該措施一出，其他各種地方立法紛紛出臺(tái)。比如在餐館、封閉工作場(chǎng)所等禁煙。Abadie et al.（2010）采取合成控制法研究該法案對(duì)人均香煙消費(fèi)量的影響，其研究結(jié)果表明該舉措對(duì)人均香煙消費(fèi)量影響巨大，這種效應(yīng)隨著時(shí)間的推移而增強(qiáng)，在1989-2000年的時(shí)間范圍內(nèi)每包香煙銷(xiāo)量平均減少了將近20包，人均下降約25%。

合成控制法在國(guó)內(nèi)研究的應(yīng)用領(lǐng)域主要集中在評(píng)估某項(xiàng)政策的效果，如劉甲炎、范子英（2013）將2011年在重慶實(shí)施的房產(chǎn)稅試點(diǎn)視為一次自然實(shí)驗(yàn)，采用項(xiàng)目評(píng)估中的合成控制法估計(jì)了房產(chǎn)稅對(duì)試點(diǎn)城市房?jī)r(jià)的影響，其中控制組選擇除重慶外全國(guó)30個(gè)省份，發(fā)現(xiàn)房產(chǎn)稅非常大的抑制了試點(diǎn)城市的房?jī)r(jià)上漲，對(duì)比潛在房?jī)r(jià)，房產(chǎn)稅使得試點(diǎn)城市的平均房?jī)r(jià)下降了156.61～350.80元/平方米，下降幅度達(dá)到5.27%。劉友金，曾小明（2018）利用合成控制法分析出開(kāi)征房產(chǎn)稅在工業(yè)、服務(wù)業(yè)的相對(duì)產(chǎn)值和相對(duì)就業(yè)率方面對(duì)重慶和上海造成的不同影響，因?yàn)橐芯糠慨a(chǎn)稅對(duì)兩個(gè)城市的影響，所以需要做兩次合成控制法，且控制組要選擇除重慶或者上海外的其余三十個(gè)省份。蘇治、胡迪（2015）運(yùn)用合成控制法，對(duì)51個(gè)新興國(guó)家1980年至2012年的通貨膨脹率進(jìn)行了研究，評(píng)估了通貨膨脹目標(biāo)制對(duì)新興市場(chǎng)國(guó)家通貨膨脹率的影響。

以上均是評(píng)估政策的影響，在評(píng)估某一重大事件方面的影響文獻(xiàn)中，鄭義、林恩惠、余建輝（2015）利用合成控制法將除中國(guó)外的多個(gè)國(guó)家進(jìn)行加權(quán)構(gòu)造了一個(gè)反事實(shí)依據(jù)，評(píng)估了三鹿奶粉事件對(duì)中國(guó)乳制品進(jìn)口量的影響，并得出了每年的影響變化量，在控制組選擇方面，由于中國(guó)在2002年加入世貿(mào)組織，加入世貿(mào)組織對(duì)進(jìn)口關(guān)稅有直接影響，所以在時(shí)間跨度上選擇2002年以后到2015年的范圍，且控制組國(guó)家選擇加入世貿(mào)組織的成員國(guó)。

2 研究數(shù)據(jù)與變量選取

（1）數(shù)據(jù)來(lái)源。使用2000—2017年世界各個(gè)國(guó)家的數(shù)據(jù)來(lái)實(shí)證分析信任危機(jī)事件對(duì)中國(guó)的影響，數(shù)據(jù)來(lái)源于聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織（FAO）出版發(fā)行的各種相關(guān)統(tǒng)計(jì)資料、聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織網(wǎng)（https：//www.fao.org）以及世界銀行WorldBank（https：//data.worldbank.org.cn/indicator）。本文的實(shí)證目標(biāo)是用除中國(guó)以外的其他國(guó)家和地區(qū)的加權(quán)平均來(lái)模擬未受到信任危機(jī)事件沖擊的合成中國(guó)乳制品消費(fèi)狀況，然后與受到信任危機(jī)事件沖擊的真實(shí)中國(guó)的乳制品消費(fèi)狀況進(jìn)行對(duì)比來(lái)估計(jì)信任危機(jī)對(duì)乳制品消費(fèi)水平的影響。由于來(lái)自聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織和世界銀行的各個(gè)國(guó)家和地區(qū)的數(shù)據(jù)并不完全，各年度存在一定程度上的缺失，考慮到數(shù)據(jù)的完整性，以及數(shù)據(jù)特征的相似性，從亞洲國(guó)家中篩選出包括中國(guó)在內(nèi)的30個(gè)國(guó)家作為樣本，其中中國(guó)為處理組，其余29個(gè)國(guó)家或地區(qū)為對(duì)照組。

（2）變量說(shuō)明。按照中國(guó)奶業(yè)統(tǒng)計(jì)資料對(duì)乳制品構(gòu)成的定義，乳制品構(gòu)成為：液態(tài)奶、奶粉、奶酪、黃油、奶粉、酸奶等。由于乳制品消費(fèi)分散在各個(gè)方向，且每個(gè)方向的消費(fèi)數(shù)據(jù)難以獲得，數(shù)據(jù)質(zhì)量難以把控，所以直接統(tǒng)計(jì)乳制品消費(fèi)量成為難題。但按照食品平衡表的做法，因供給數(shù)據(jù)如產(chǎn)量、進(jìn)口等供給方面的數(shù)據(jù)一般都是官方統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)獲得性強(qiáng)，數(shù)據(jù)質(zhì)量也易把握，所以可以將供給數(shù)據(jù)和消費(fèi)數(shù)據(jù)建立平衡等式，這樣只要找到供給方面的數(shù)據(jù)就可以倒推乳制品消費(fèi)數(shù)據(jù)。查閱聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織官方網(wǎng)站的相關(guān)數(shù)據(jù)，F(xiàn)AO將人均乳制品消費(fèi)量等價(jià)變換成了人均牛奶消費(fèi)量，而官方對(duì)人均牛奶消費(fèi)量的解釋為：

人均牛奶消費(fèi)量是將除黃油外所有奶制品換算為鮮牛奶的量，單位為kg/人/年。該數(shù)據(jù)由FAO（聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織）利用國(guó)家一級(jí)的糧食商品生產(chǎn)和貿(mào)易數(shù)據(jù)等現(xiàn)有資料計(jì)算得出，指的是當(dāng)年可供消費(fèi)的人均商品總量。因此本文將借助于FAO的人均牛奶消費(fèi)量來(lái)代替人均乳制品消費(fèi)量的測(cè)算。

為了考慮合成控制對(duì)象的擬合效果以及結(jié)果的穩(wěn)健性，參照鄭義、林恩惠、余建輝（2015）的做法，盡可能加入一些影響乳制品消費(fèi)的重要因素作為預(yù)測(cè)控制變量，包括城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒壤?、人均GDP、生鮮乳價(jià)格、出生率和老齡化率。其中，城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒壤沓擎?zhèn)化率，根據(jù)已有研究表明，乳制品消費(fèi)主要人群集中在城鎮(zhèn)，農(nóng)村消費(fèi)水平乏力，可以看出城鎮(zhèn)化水平越高，乳制品消費(fèi)量越大;人均GDP影響居民各方面的消費(fèi)水平，包括乳制品消費(fèi)狀況;同時(shí)根據(jù)對(duì)國(guó)內(nèi)外乳制品消費(fèi)影響因素的總結(jié)歸納，生鮮乳價(jià)格和人口年齡結(jié)構(gòu)也是決定乳制品消費(fèi)水平的重要因素，其中人口年齡結(jié)構(gòu)包括出生率和老齡化率，嬰幼兒和老年人對(duì)乳制品的需求旺盛，在不同年齡段中占比明顯。

3 數(shù)據(jù)處理過(guò)程

由于本文選取的六種研究指標(biāo)的數(shù)據(jù)來(lái)源自?xún)深?lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)，且數(shù)據(jù)較為離散，內(nèi)聚性較弱，每一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的觀察指標(biāo)沒(méi)有集中在一起存儲(chǔ)而是分散在六個(gè)數(shù)據(jù)表，所以在進(jìn)行處理的時(shí)候要以國(guó)家或地區(qū)的名稱(chēng)為紐帶將六個(gè)分散的數(shù)據(jù)表聯(lián)系在一起組成一張匯總數(shù)據(jù)表，進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，此過(guò)程筆者采用Excel的Vlookup函數(shù)進(jìn)行處理，將同一個(gè)國(guó)家或地區(qū)名稱(chēng)的特征數(shù)據(jù)匹配到一張表;另一方面在匹配的過(guò)程中發(fā)現(xiàn)有同一個(gè)國(guó)家但名稱(chēng)不一致的情形，這種情況要保證一致性;同時(shí)每個(gè)數(shù)據(jù)表的樣本量并不會(huì)完全一致，有的國(guó)家在某個(gè)指標(biāo)上可能存在空白數(shù)據(jù)，這時(shí)候要取幾個(gè)數(shù)據(jù)表的交集;某些國(guó)家在某個(gè)指標(biāo)上可能會(huì)出現(xiàn)在一些年份上沒(méi)有數(shù)據(jù)的情況，筆者采用取其余有數(shù)據(jù)年份的平均值來(lái)填補(bǔ)殘缺數(shù)據(jù)的方法進(jìn)行數(shù)據(jù)插補(bǔ)。

4 實(shí)證結(jié)果

合成控制法是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型的方法，無(wú)論事件發(fā)生國(guó)家人均乳制品消費(fèi)量處于何種水平，只要合成控制對(duì)象在事件發(fā)生之前能夠較好擬合事件發(fā)生國(guó)家的人均乳制品消費(fèi)趨勢(shì)，就能反映該信任危機(jī)事件對(duì)乳制品消費(fèi)水平的影響程度。

基于所選取的潛在對(duì)照組集合和預(yù)測(cè)變量，運(yùn)用合成控制法合成了虛擬中國(guó)作為對(duì)照組。合成中國(guó)的權(quán)重構(gòu)成由表可知。各個(gè)權(quán)重值依次為阿塞拜疆0082，文萊0059，伊拉克0061，韓國(guó)0083，斯里蘭卡0211，馬來(lái)西亞0136，泰國(guó)0368，其余國(guó)家權(quán)重為0。

由潛在比較組合成的中國(guó)與真實(shí)中國(guó)的預(yù)測(cè)變量，預(yù)測(cè)變量分為三個(gè)方向，經(jīng)濟(jì)因素：人均GDP、城鎮(zhèn)化率;人口因素：出生率、老齡化率;市場(chǎng)因素：生鮮乳價(jià)格。

模擬結(jié)果圖描繪了真實(shí)中國(guó)和合成中國(guó)人均乳制品消費(fèi)量的變動(dòng)趨勢(shì)。從圖像可以看出，三聚氰胺事件發(fā)生前，兩者的變動(dòng)路徑幾乎完全重合，合成中國(guó)比較好地復(fù)制了三聚氰胺事件發(fā)生前的中國(guó)人均乳制品消費(fèi)量的變動(dòng)路徑。然而，三聚氰胺事件發(fā)生后，兩者的變動(dòng)路徑出現(xiàn)了明顯的差異。雖然真實(shí)中國(guó)人均乳制品消費(fèi)量還保持上升趨勢(shì)，但是在2014年陡降，人均消費(fèi)量跌入谷底，增長(zhǎng)速度低于合成中國(guó)人均乳制品消費(fèi)量的增長(zhǎng)速度，且消費(fèi)量總體看有下降的趨勢(shì)。

5 研究結(jié)論

從處理組和對(duì)照組合成圖像的對(duì)比來(lái)看，2008年以后合成中國(guó)有明顯的上升和下降階段，而對(duì)兩個(gè)階段的解讀如下：

上升階段：2008年后國(guó)民對(duì)國(guó)產(chǎn)奶粉或乳制品的信心漸漸喪失，開(kāi)始轉(zhuǎn)而消費(fèi)國(guó)外產(chǎn)品，導(dǎo)致進(jìn)口奶粉劇增，而從人均消費(fèi)總量上看是劇烈增長(zhǎng)的。

下降階段：世界的乳品供應(yīng)主要依賴(lài)于新西蘭，我國(guó)也嚴(yán)重依賴(lài)于新西蘭進(jìn)口，而2013年新西蘭遭遇嚴(yán)重旱情使國(guó)際奶價(jià)漲幅超過(guò)了20%，同時(shí)奶粉價(jià)格創(chuàng)出歷史新高，這種情況下國(guó)民對(duì)國(guó)產(chǎn)乳制品需求疲軟，進(jìn)口產(chǎn)品價(jià)格超過(guò)預(yù)期，導(dǎo)致2014年左右斷崖式下跌。2014年中澳簽署自由貿(mào)易協(xié)定可能是之后消費(fèi)恢復(fù)的原因。

從結(jié)論上看，國(guó)民對(duì)乳制品是有持續(xù)的需求的，只不過(guò)受三聚氰胺事件影響，乳品消費(fèi)的結(jié)構(gòu)可能會(huì)隨時(shí)間推移而變化。

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