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    中國糧食進(jìn)口貿(mào)易的“大國效應(yīng)”檢驗(yàn)
    ——基于2002—2019年分類數(shù)據(jù)

    2021-11-08 06:17:02□黃鴻,陳
    山西農(nóng)經(jīng) 2021年19期
    關(guān)鍵詞:進(jìn)口量稻米大國

    □黃 鴻,陳 軍

    (新疆師范大學(xué)商學(xué)院 新疆 烏魯木齊 830017)

    1 研究背景

    1973年,聯(lián)合國糧農(nóng)組織首次提出了糧食安全的概念。無論是在政治、軍事還是經(jīng)濟(jì)上,確保糧食安全都具有重大意義。美國前國務(wù)卿基辛格曾經(jīng)說過:“誰控制了糧食,就控制了人類?!币虼?,糧食安全是穩(wěn)定時(shí)局、治國安邦和維護(hù)國家經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的基石。

    在研究糧食安全的過程中,有一種現(xiàn)象引起了學(xué)者的注意:當(dāng)一個(gè)國家的某種商品出口量或者進(jìn)口量占全世界出口量或者進(jìn)口量的比重較大時(shí),會對該商品的國際價(jià)格產(chǎn)生影響,即所謂的“大國效應(yīng)”。但是,不同的學(xué)者對“大國效應(yīng)”的定義不盡相同。在閱讀了相關(guān)文獻(xiàn)和書籍后,對“大國效應(yīng)”作出如下定義:當(dāng)一個(gè)國家大量進(jìn)口某種商品時(shí)會引起該商品國際價(jià)格上升,當(dāng)該國減少對該商品的進(jìn)口時(shí),會導(dǎo)致該商品國際價(jià)格下降。如果具有“大國效應(yīng)”的大國進(jìn)口糧食數(shù)量在某一段時(shí)間激增,會導(dǎo)致國際糧價(jià)上漲,這會大大增加糧食進(jìn)口的成本。眾多學(xué)者對中國糧食進(jìn)口貿(mào)易是否存在“大國效應(yīng)”這一問題進(jìn)行了驗(yàn)證。

    李曉鐘和張小蒂(2004)[1]以小麥和稻米為例,運(yùn)用斯皮爾曼等級相關(guān)系數(shù)、因果檢驗(yàn)和回歸分析等方法分析了1995—2003年的相關(guān)數(shù)據(jù),結(jié)果顯示,中國糧食進(jìn)口貿(mào)易中的“大國效應(yīng)”在一定的條件下才會顯現(xiàn)。

    楊燕和劉渝琳(2006)[2]以小麥為例,利用1983—2003年的國際貿(mào)易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)進(jìn)行了實(shí)證分析,認(rèn)為中國的糧食進(jìn)口貿(mào)易中存在著扭曲的“大國效應(yīng)”。

    孫致陸和李先德(2015)[3]以小麥、大麥、玉米、稻米和大豆為例,運(yùn)用VAR 模型、脈沖響應(yīng)分析和方差分解等方法分析了1995—2014年的貿(mào)易數(shù)據(jù),認(rèn)為中國小麥和稻米進(jìn)口都不存在“大國效應(yīng)”,稻米、玉米和大豆進(jìn)口在短期內(nèi)存在一定的“大國效應(yīng)”。

    呂辛(2015)[4]以大豆為例,構(gòu)建VAR 模型和SMR模型,對2001—2014年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,認(rèn)為大豆進(jìn)口貿(mào)易中具備一定的“大國效應(yīng)”。

    鐘鈺等(2015)[5]以稻米、小麥和玉米為例,采用GMM估計(jì)分析法分析了2010—2014年的數(shù)據(jù),得出中國糧食進(jìn)口和國際糧食價(jià)格之間存在較為顯著的正向彈性關(guān)系。

    王新華等(2017)[6]選取了1990—2012年中國糧食進(jìn)口量、出口量和國際糧食價(jià)格的年度數(shù)據(jù)進(jìn)行研究,得出中國糧食進(jìn)口存在“大國效應(yīng)”,糧食出口不存在“大國效應(yīng)”,玉米和大豆進(jìn)口存在“大國效應(yīng)”,稻米出口存在一定的“大國效應(yīng)”。

    龔謹(jǐn)?shù)龋?018)[7]以大麥為例,選取2012—2016年相關(guān)數(shù)據(jù),采用OLS 估計(jì)法分析澳大利亞、加拿大和法國大麥在中國大麥進(jìn)口市場的勢力,得出中國大麥進(jìn)口貿(mào)易具有“大國效應(yīng)”。

    從已有的研究來看,因?yàn)椴扇〉臅r(shí)間、數(shù)據(jù)樣本和選用的研究方法有所不同,所以得出的結(jié)論存在差異性。同時(shí)這些研究也存在一定的局限性:研究對象的單一對于整體糧食進(jìn)口分析而言稍顯片面,并且價(jià)格是隨時(shí)間波動的指標(biāo),以年為計(jì)數(shù)單位的時(shí)間樣本并不能很好地反映進(jìn)口量與價(jià)格之間的關(guān)系,同時(shí)選擇樣本時(shí)期不可忽略糧食凈進(jìn)口的時(shí)期。本研究選用小麥、稻米、玉米和大豆四大主糧為研究對象,考慮數(shù)據(jù)的可得性并結(jié)合中國四大主糧貿(mào)易狀況,運(yùn)用單位根檢驗(yàn)、協(xié)整檢驗(yàn)、VAR 模型和脈沖響應(yīng)分析等計(jì)量方法對中國糧食進(jìn)口是否存在“大國效應(yīng)”進(jìn)行分析。

    2 實(shí)證分析

    2.1 數(shù)據(jù)選取

    選取小麥、玉米、稻米和大豆的進(jìn)口量月度數(shù)據(jù)和國際價(jià)格月度數(shù)據(jù)作為實(shí)證分析的數(shù)據(jù)??紤]到四大主糧各自持續(xù)轉(zhuǎn)為凈進(jìn)口的時(shí)間,選取2009年1月至2019年12 月為小麥進(jìn)口的時(shí)間樣本,選取2010年1 月至2019年12 月為玉米進(jìn)口的時(shí)間樣本,選取2012年1 月至2018年12 月為稻米進(jìn)口的時(shí)間樣本,選取2002年1 月至2019年12 月為大豆進(jìn)口的時(shí)間樣本,數(shù)據(jù)來源于中國海關(guān)。小麥的國際價(jià)格為美國一號硬紅冬小麥墨西哥灣離岸價(jià)格,玉米的國際價(jià)格為美國二號黃玉米墨西哥灣離岸價(jià)格,稻米的國際價(jià)格為泰國5%破碎率的白稻米曼谷離岸價(jià)格,大豆的國際價(jià)格為美國大豆鹿特丹到岸價(jià)格。以上數(shù)據(jù)來源于世界銀行數(shù)據(jù)庫,所有數(shù)據(jù)在研究中均采取自然對數(shù)的形式。

    2.2 單位根檢驗(yàn)

    時(shí)間序列大多不具備平穩(wěn)性。如果變量非平穩(wěn),可能會出現(xiàn)偽回歸。因此,先對小麥、玉米、稻米和大豆的進(jìn)口量以及國際價(jià)格進(jìn)行ADF 單位根檢驗(yàn),見表1。其中,lnPW、lnPM、lnPR、lnPS 分別代表小麥、玉米、稻米和大豆的月度國際價(jià)格,lnQW、lnQM、lnQR、lnQS 分別代表中國小麥、玉米、稻米和大豆的月度進(jìn)口量。檢驗(yàn)形式為反復(fù)試驗(yàn),通過判定時(shí)間趨勢項(xiàng)、常數(shù)項(xiàng)、ADF 統(tǒng)計(jì)量前的系數(shù)是否顯著來確定。滯后階數(shù)選擇DW 值最小時(shí)的階數(shù)。從表1 中得知,在一階差分后所有變量均為平穩(wěn)序列,因此上述8 個(gè)變量均為一階單整。

    表1 ADF 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

    2.3 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)

    選用Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)來檢驗(yàn)中國四大主糧進(jìn)口量和國際價(jià)格是否存在著長期的協(xié)整關(guān)系。Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)是一種基于VAR 模型的檢驗(yàn)方法。傳統(tǒng)的VAR 理論要求在該模型中的每一個(gè)變量必須是平穩(wěn)的,非平穩(wěn)時(shí)間序列需要經(jīng)過差分得到平穩(wěn)序列后再建立VAR 模型,這樣的做法很可能導(dǎo)致水平序列中原有的信息受到損失,但是隨著協(xié)整理論不斷完善和發(fā)展,即使是非平穩(wěn)時(shí)間序列,只要各變量之間存在協(xié)整關(guān)系也可以直接建立VAR 模型[8]。因所有變量均為一階單整,所以可以繼續(xù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。從表2 中可以得出,四大主糧的進(jìn)口量和國際價(jià)格之間均存在協(xié)整關(guān)系,即存在著長期均衡。

    表2 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

    2.4 脈沖響應(yīng)分析

    脈沖響應(yīng)函數(shù)通常用來檢驗(yàn)系統(tǒng)的穩(wěn)定性。用脈沖響應(yīng)來進(jìn)一步分析糧食價(jià)格和糧食進(jìn)口量受到?jīng)_擊時(shí)各自的變化。然而,只有在建立的VAR 模型是平穩(wěn)的條件下才可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。在對構(gòu)建的VAR 模型進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)后(文中不再展示VAR模型),結(jié)果顯示其特征根的倒數(shù)值全部落在單位圓之內(nèi),這表明VAR 模型平穩(wěn),因此可以繼續(xù)進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。

    如圖1 所示,當(dāng)給小麥進(jìn)口量一個(gè)正向沖擊后,小麥的國際價(jià)格在短期內(nèi)出現(xiàn)了程度非常小的正向調(diào)整,響應(yīng)程度僅0.001;從第三期開始呈現(xiàn)出持續(xù)的負(fù)向調(diào)整,但程度也非常小,最高響應(yīng)程度為-0.007。當(dāng)給小麥國際價(jià)格一個(gè)正向沖擊后,小麥進(jìn)口量也在短期表現(xiàn)為正向調(diào)整,在第二期到達(dá)了0.061;從第四期開始出現(xiàn)長期且持續(xù)的負(fù)向調(diào)整,最高響應(yīng)程度為-0.065。結(jié)合中國進(jìn)口小麥情況來看,中國進(jìn)口小麥數(shù)量占世界小麥總進(jìn)口量很小,結(jié)合小麥脈沖響應(yīng)分析所顯示出來的結(jié)果可見,小麥國際價(jià)格受到中國小麥進(jìn)口數(shù)量變化的影響并不明顯,從長期來看,中國小麥的進(jìn)口量會因?yàn)樾←渿H價(jià)格的上漲受到抑制。所以,中國小麥進(jìn)口不存在所謂的“大國效應(yīng)”。

    如圖2 所示,當(dāng)給玉米進(jìn)口量一個(gè)正向沖擊后,玉米價(jià)格呈現(xiàn)持續(xù)的正向調(diào)整,第三期為最高響應(yīng)程度0.011,后續(xù)持續(xù)減弱至0.002;當(dāng)給玉米國際價(jià)格一個(gè)正向沖擊后,從第二期開始,玉米進(jìn)口量表現(xiàn)為持續(xù)的負(fù)向調(diào)整,響應(yīng)值最高為-0.05。由此可見,當(dāng)中國玉米進(jìn)口量增加時(shí),短期內(nèi)會導(dǎo)致玉米的國際價(jià)格上漲,這也同近年來中國玉米進(jìn)口量高的事實(shí)相符合。結(jié)合脈沖響應(yīng)分析結(jié)果,從長期來看,玉米國際價(jià)格的上漲會導(dǎo)致中國進(jìn)口玉米決策發(fā)生改變,即減少玉米進(jìn)口量??傮w來看,這種影響并不明顯,也并不持久。因此,中國玉米進(jìn)口不存在“大國效應(yīng)”。

    如圖3 所示,當(dāng)給稻米進(jìn)口量一個(gè)正向沖擊后,稻米國際價(jià)格呈現(xiàn)持續(xù)的正向調(diào)整,第三期為最高響應(yīng)值0.012,后續(xù)逐漸下降至0.001。由此可見,在短期內(nèi),中國稻米進(jìn)口量激增會使稻米國際價(jià)格上漲,但從長期來看這種作用并不明顯。當(dāng)給稻米國際價(jià)格一個(gè)正向沖擊后,稻米進(jìn)口量從第二期開始表現(xiàn)為持續(xù)的負(fù)向調(diào)整,最高響應(yīng)值為-0.07。從長期來看,中國稻米進(jìn)口量會因?yàn)榈久讎H價(jià)格的上漲而減少。所以,中國稻米進(jìn)口不存在“大國效應(yīng)”。

    如圖4 所示,當(dāng)給大豆進(jìn)口量一個(gè)正向沖擊后,大豆國際價(jià)格在短期出現(xiàn)正向調(diào)整,接下來短期呈現(xiàn)負(fù)向調(diào)整,在第六期后出現(xiàn)持續(xù)的正向調(diào)整,最高響應(yīng)值為0.006;當(dāng)給大豆國際價(jià)格一個(gè)正向沖擊后,大豆進(jìn)口量在第三期至第五期呈現(xiàn)負(fù)向調(diào)整,第六期開始出現(xiàn)持續(xù)的正向調(diào)整,但是調(diào)整程度均不高。雖然大豆進(jìn)口量在中國糧食進(jìn)口量中的比重高達(dá)80%,但是大豆國際價(jià)格變動和中國大豆進(jìn)口量對彼此的影響程度均不顯著。因此,中國大豆進(jìn)口不存在“大國效應(yīng)”。

    3 結(jié)論及建議

    選取了四大主糧凈進(jìn)口時(shí)期(月度)以及相應(yīng)的國際價(jià)格(月度)數(shù)據(jù),并對四大主糧與各自國際價(jià)格進(jìn)行ADF 單位根檢驗(yàn)和Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上構(gòu)建VAR 模型,然后在VAR 模型的基礎(chǔ)上進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析,檢驗(yàn)結(jié)果顯示,中國小麥、玉米、稻米和大豆的進(jìn)口貿(mào)易均不存在“大國效應(yīng)”。因此,中國糧食進(jìn)口的變化不會引起國際糧價(jià)的變動。

    但是,中國糧食進(jìn)口來源的集中度非常高,進(jìn)口來源國也高度集中。擴(kuò)大進(jìn)口來源國數(shù)量可以減少中國糧食進(jìn)口過度依賴極少數(shù)國家的局面,保障中國糧食進(jìn)口糧源和維持價(jià)格穩(wěn)定。同時(shí),為了保持糧源穩(wěn)定,開展多邊糧食貿(mào)易,與農(nóng)業(yè)資源豐富的國家或地區(qū)建立長期穩(wěn)定的合約也是一種有效的手段。當(dāng)前,全球新冠肺炎疫情仍未得到有效控制,糧食安全受到疫情蔓延的影響而具有高度的不確定性,因此國家糧食安全面臨新的挑戰(zhàn)。中國應(yīng)加強(qiáng)疫情對國際糧食生產(chǎn)、貿(mào)易影響的分析研判,準(zhǔn)確把握國際糧食貿(mào)易動態(tài)和走勢[9]。除此之外,監(jiān)測國內(nèi)外糧食價(jià)格、生產(chǎn)情況和消費(fèi)情況等動態(tài)信息也十分重要,可以遏制糧食市場出現(xiàn)不必要的恐慌性購買和囤積行為。

    同時(shí),大豆是中國高度依賴的進(jìn)口產(chǎn)品,新冠肺炎疫情沖擊必定會帶來一些負(fù)面影響。中國應(yīng)提前謀劃,強(qiáng)化監(jiān)測預(yù)警,與主要出口國加強(qiáng)協(xié)調(diào),力爭把疫情對大豆供應(yīng)鏈的影響降到最低[10]。在非常時(shí)期應(yīng)采取超常舉措,有效應(yīng)對各種風(fēng)險(xiǎn)挑戰(zhàn),確保國家糧食安全。

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