大豆生产者价格波动影响因素实证分析

韦敬楠，张立中*，胡天石

（1.北京林业大学经济管理学院，北京 100083；2.中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

大豆生产者价格波动影响因素实证分析

韦敬楠1，张立中1*，胡天石2

（1.北京林业大学经济管理学院，北京 100083；2.中国农业大学经济管理学院，北京 100083）

【目的】深入剖析大豆生产者价格波动的影响因素，缓解我国大豆价格频繁波动。【方法】通过选取2001—2014年度数据，结合国内生产与需求状况、外部因素及国家政策等因素，运用VAR模型实证分析了我国大豆生产者价格波动的影响因素。【结果】国际大豆价格、大豆进口量和生产成本与大豆生产者价格波动呈正向关系，但生产成本对大豆生产者价格波动产生的影响不显著；大豆压榨量与大豆生产者价格波动在短期内呈明显的反向关系，豆粕价格与大豆生产者价格波动呈微弱的反向关系。【结论】外部市场变化对我国大豆价格波动的影响更加显著，应该综合利用关税措施来缓和我国大豆价格剧烈波动。

大豆价格；波动；影响因素；实证分析

大豆不仅作为重要的经济作物，加工的豆粕也是养殖业蛋白饲料的主要来源。随着人们生活水平提高和食物消费结构改善，市场对大豆需求不断增加，2015/2016年度国内大豆消费量为8790万t，呈现不断增长趋势，但国内大豆自给率已经下滑至15%。为了保证国内大豆供给需求基本平衡，2015年全年进口大豆8169万t，稳居世界之首，占国内消费量的92.93%。近年来，国内大豆价格波动频繁，为了稳定国内大豆价格，缩小国内外大豆价格差，使国内大豆价格回归合理价位，国家在2014年启动了大豆目标价格政策，但实施一段时间以来对国内大豆价格调控效果不是很理想，主要表现在国内外大豆价格倒挂现象仍然比较凸显。我国大豆价格分为生产者价格和市场销售价格，而大豆生产者价格又是市场销售价格形成的基础，是大豆产业链中的上游价格。因此，有必要研究我国大豆生产者价格波动主要受哪些因素影响，影响程度有多大。研究我国大豆生产者价格波动影响因素对豆农增收、中下游产业链发展有十分重要的意义，对国家粮食供给安全意义重大。

1 文献综述

大豆价格波动的影响因素有很多，不同学者进行了大量研究。在我国大豆价格波动的影响因素方面，刘家富等[1]运用扩展的静态预期蛛网模型实证研究了国产大豆价格波动的影响因素，结果表明：生产成本、谷物价格、收入、食用油价格、石油价格和政府的价格支持政策都会对大豆价格产生正向影响；而上期价格、汇率和世界产量则对大豆价格起到反向作用。李建伟等[2]运用格兰杰因果检验方法对影响我国大豆价格波动的因素进行了实证分析，得出货币供给量是大豆价格变动的格兰杰原因，大豆生产量和进口量都不是其格兰杰原因。朱海燕等[3]建立VAR模型，并用脉冲响应函数和方差分解分析国内大豆现货价格波动的影响因素及程度，结果显示：大豆国内期货价格以及大豆国际现货价格，豆油国际现货价格和豆油国内现货价格影响很小。沈子曦等[4]结合逐步逻辑回归模型和决策树模型对大豆现货价格进行分析，表明港口库存、全国现价与进口成本差、盘面压榨利润、菜籽油、棕榈油都对大豆现货价格的涨跌变化有影响，但不同因素影响有区分。刘欢等[5]采用多元线性分位数回归模型研究了国产大豆价格的影响因素。范震等[6]利用灰色关联模型从市场供给、市场需求和国家宏观经济环境这3个方面研究了我国大豆价格影响因素。

在地区层面，程广燕等[7]根据蛛网理论构建了大豆价格传导模型，研究了黑龙江省大豆生产者价格影响因素，结果表明，黑龙江大豆生产者价格主要受城乡居民平均收入、油菜籽价格、国际大豆市场价格等外部因素影响。王杜春等[8]采用多元回归模型对黑龙江省大豆价格波动的影响因素进行实证分析。

也有学者就某一因素对国内大豆价格波动进行研究。陈训波[9]利用VAR模型实证研究了进口大豆价格波动对国内大豆价格的影响，结果显示，进口大豆价格对国内大豆价格的影响程度最大。钱海洋等[10]构建了价格时间序列分析模型实证研究了大豆价格支持政策对大豆价格波动的影响，结果表明：政策实施过程中达到了降低国产大豆价格季节性变动、随机因素变动和周期性变动频率和幅度的效果。

以上研究发现，近几年来，大豆价格波动的影响因素已经引起不少学者的关注。从研究方法来看，主要有3类：一是“蛛网模型”，二是向量自回归（VAR）模型，三是多元回归模型，不同的模型方法对研究结果或多或少存在一定差异；从大豆价格波动的影响因素指标选取来看，不同的学者所采用的指标存在较大差异，研究得出的结论也不尽相同。因此，本文将参考前人的研究成果，采用VAR模型结合国内生产与需求状况、外部因素及国家政策等多种因素，探究我国大豆生产者价格波动的具体原因。

2 指标选取及数据来源

2.1 指标选取依据

大豆生产者价格波动受到多种因素共同影响，根据已有的文献研究及农产品价格波动相关理论，本文拟选取如下指标因素来做实证分析，找出哪些因素对我国大豆生产者价格波动产生显著影响。

2.1.1 大豆供给量（产量+期末库存）

根据农产品价格供给理论认为，供给量与产品价格呈负相关。国内大豆供给量除了国内产量以外，还包括期末库存，因为大豆与生鲜农产品不同的是，可以长期保存。本年度大豆供给量对下一年度大豆生产者价格有直接影响，因此，大豆供给量是本文选择的一个因素。

2.1.2 生产成本

大豆生产成本对价格的影响是显而易见的，当生产成本发生变化时，会直接传导至价格。自2008年以来，国内大豆生产成本上涨明显，已经高于美国等世界主要大豆生产国，这也导致了国内外大豆价格差扩大的主要原因。

2.1.3 大豆压榨量

目前，国内大豆消费以榨油消费为主，约占全部消费量的80%。因此，大豆压榨量反映了国内大豆消费需求情况，当需求量发生变化时其价格往往也会随之波动。

2.1.4 豆粕价格

大豆除了食用以外，也是饲料蛋白的主要来源，而豆粕加工的主要原料之一是大豆。因此，豆粕价格与大豆生产者价格有着密切联系。

2.1.5 大豆价格政策

国家对大豆采取的政策主要包括临时收储价格和目标价格。自2014年起，国家在东北大豆主产区开始实施目标价格试点，并取消临时收储价格，政策的导向在一定程度上对大豆生产者价格会有影响。

2.1.6 国际大豆价格

随着中国大豆进口量逐渐增加，国际大豆价格已经对国内大豆价格产生显著影响。

2.1.7 大豆进口量

近年来，我国大豆进口量逐年增加，2015年其进口量约占国内大豆供给量的85%。由于进口大豆具备价格优势，巨大的进口量势必对大豆生产者价格产生冲击。

2.1.8 人民币汇率

人民币汇率对大豆现货价格的影响是外生的，其影响程度还不能确定，但是人民币汇率变化对进口大豆价格影响是直接的。

根据以上八个变量因素的特征，可以用图1表示他们之间的关系。

图1 主要影响因素指标构成关系Figure 1 The relationship of main influencing factors indexes

2.2 数据来源

大豆供给量（PC）、大豆压榨量（BZ）数据来源于《中国农业统计年鉴》，大豆临时收储价格及目标价格（PL）数据来源于农业部网站统计数据，大豆进口量（BI）来源于中国海关总署统计数据，人民币汇率（R）来源于中国人民银行统计月度数据，经过计算得到当年平均值，大豆生产成本（BC）来源于《全国农产品成本资料汇编》，国际大豆价格（PI）、豆粕价格（PB）均来源于布瑞克农产品价格数据，其中，大豆国际价格采用中国进口大豆到岸后价格。大豆价格（P）用生产者价格，数据来源于《中国农产品价格调查统计年鉴》。

由于中国于2001年末加入世贸组织，为更好地反映国际大豆价格因素对我国大豆生产者价格的影响，本实验所有数据时间区间选为2001—2014年。

3 模型选择及结果分析

3.1 模型选择及介绍

用于计量大豆价格波动影响因素的模型有很多，不同的模型各有优缺点。然而，与其他计量模型相比，向量自回归（VAR）模型能更好地动态反映系统变量的结构关系及变化规律，因此，本文采用VAR模型对我国大豆生产者价格影响因素进行实证分析。VAR模型把系统中每一个内生变量表示成所有内生变量滞后值的函数，从而将自回归模型由单变量推广到多元时间序列变量。VAR模型对于相互联系的时间序列变量系统是有效的预测模型，也被频繁地用于分析不同类型的随机扰动项对系统变量的动态影响。

向量自回归模型（简称VAR模型）是一种常见的计量经济模型，也是AR模型的推广，最早由克里斯托弗·西姆斯（Christopher Sims）于1908年提出的。其一般形式为[11]：

在式（1）中，yt为内生变量向量；xt外生变量向量；k和r分别是内生变量和外生变量滞后阶数；A1，A2，Ak为估计参数；βt为随机扰动项向量。为了避

免异方差的产生，本文对所有数据作对数化处理。

3.2 实证结果及分析

3.2.1 影响因素的平稳性检验

依据VAR模型全部特征根的倒数值都在单位圆之内的原则，经过多次反复采用VAR模型特征方程的根进行检验，检验结果得知：初选变量中，对进口量（BI）、国际大豆价格（PI）、人民币汇率（R）、大豆临时收储价格及目标价格（PL）、供给量（PC）、生产成本（BC）、豆粕价格（PB）及大豆压榨量（BZ）这8个变量同时进行VAR模型特征根检验时，有3个根的倒数值不在单位圆内，说明模型是不稳定的。接下来，通过逐一检验排除不稳定的特征根后发现，当把人民币汇率（R）、大豆临时收储价格及目标价格（PL）、供给量（PC）这 3个变量剔除之后，VAR模型全部特征根的倒数值都在单位圆之内，说明VAR模型是稳定的，可以进行脉冲响应函数分析。因此，在初选变量指标中，最终选定进口量（BI）、国际大豆价格（PI）、生产成本（BC）、豆粕价格（PB）、大豆压榨量（BZ）这5个指标作为自变量。

3.2.2 单位根检验

采用ADF检验法对我国大豆生产者价格（P）、进口量（BI）、国际大豆价格（PI）、大豆生产成本（BC）、豆粕价格（PB）、大豆压榨量（BZ）对数化处理后序列分别进行单位根检验。检验结果，如表1。

表1 大豆价格及影响因素平稳性检验Table 1 The prices of soybean and its influence factors stationarity test

由表1可知，经过对数处理后的大豆生产者价格（P）、进口量（BI）、国际大豆价格（PI）、大豆生产成本（BC）、豆粕价格（PB）、大豆压榨量（BZ）在 5%的临界值下是不平稳，但一阶差分是平稳的时间序列。因此，这6个变量是VAR（1）过程，可以利用一阶差分变量建立VAR模型对我国大豆生产者价格波动的影响因素进行实证分析。

3.2.3 VAR滞后阶的确定

VAR模型是多方程联立构成的动态系统，VAR通过把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而估计出全部内生变量的动态关系。

在VAR（P）模型的估计中，关键是滞后P阶数的确定。在选择滞后阶数时，P的取值既不能太大，也不能太小，而是要适中。太大会损害模型的自由度，进而使模型参数估计值的有效性受影响，太小则不能完整反映模型的动态特征。为了选择较合适的P值，我们根据LR统计量、AIC信息准则、SC信息准则及HQ准则等4个指标进行判断，最终确定各VAR模型的滞后阶数。

由表2可知，AIC根据和SC判断准则VAR在第1阶时达到最优，因此，我们选取1阶滞后构造VAR模型。

表2 VAR滞后阶的确定Table 2 The determination of the VAR lag order

3.2.4 格兰杰因果检验

由表3可知，在滞后一期时，除了进口量是我国大豆生产者价格的格兰杰原因以外，其余4个自变量均不是我国大豆生产者价格的格兰杰原因，说明引起我国大豆生产者价格波动的因素比较复杂；格兰杰因果检验并不能真实反映变量之间的因果关系。因此，本文接下来将通过脉冲响应函数图像更加直观反映各变量因素对我国大豆生产者价格波动的影响程度和速度。

表3 格兰杰因果检验结果Table 3 The results of granger causality test

3.2.5 脉冲响应

脉冲响应函数是基于向量自回归模型基础建立的，用于刻画一个内生变量对随机误差项中一个标准单位误差的反应。通过观察脉冲响应函数图像，可以更加有效地反映各影响因素变量对大豆生产价格波动的传递效应时滞与强度变化，图像的横坐标和纵坐标分别为时期和响应系数，脉冲响应函数值的大小与曲线偏离坐标水平线程度有关，若曲线与坐标水平线偏离越大，说明脉冲响应程度越大（见图2～图6）。

图2 大豆价格对进口量的脉冲响应Figure 2 Thepricesofsoybeanimpulseresponseforimports

图3 大豆价格对国际大豆价格的脉冲响应Figure 3 The price of soybean impulse response for international price

图4 大豆价格对生产成本的脉冲响应Figure 4 The price of soybean impulse response for the cost of production

图5 大豆价格对豆粕价格的脉冲响应Figure 5 The price of soybean impulse response for the meal of price

图6 大豆价格对压榨量的脉冲响应Figure 6 The price of soybean impulse response for squeeze of quantity

由图2可知，进口量变化在短期内仅仅对大豆生产者价格产生微弱的负向冲击响应，之后，冲击响应程度显著增强。说明进口量增加不会在短期内引起大豆生产者价格下降，但随着大豆进口量的继续增加和时间推移，对大豆生产者价格影响程度逐渐显著。近年来，我国大豆进口量达总消费量的80%以上，大豆的巨量进口，必将增加大豆供给，引起国内大豆生产者价格下降，进而对大豆市场价格波动产生显著影响。

由图3可知，国际大豆价格变动对大豆生产者价格在短期内产生比较微弱的负向冲击响应，之后冲击响应迅速增强。由于对大豆实施目标价格补贴政策，为了确保豆农收入，大豆目标价格确定的非常高，其价格引导作用，使国内外大豆价格严重倒挂，就是说，大豆国内市场价格远高于大豆到岸完税价格，致使出现了国际大豆价格与大豆生产者价格的短缺负相关关系。从第2期，国际大豆价格对我国大豆生产者价格的影响强度迅速上升，并且影响具有长期性特征。

由图4可知，生产成本变化在短期内对大豆生产者价格产生微弱的正向冲击响应，之后冲击响应迅速减弱，直到影响程度基本消失。说明生产成本并非是我国大豆生产者价格波动的主要原因，即使降低生产成本后对降低我国大豆生产者价格影响十分有限，说明生产成本调节大豆生产者价格的功能非常弱。

由图5可知，豆粕价格变化在短期内对大豆生产者价格产生较弱的负向冲击响应，之后影响程度迅速减弱直至消失。说明豆粕价格的变动不会对大豆生产者价格波动产生显著影响。豆粕作为大豆重要副产品，尽管是我国蛋白质饲料的主要来源，但豆粕进口依存度达80%，所以，豆粕价格对大豆生产者价格影响很小。

由图6可知，大豆压榨量变化在短期内对大豆生产者价格产生比较明显的负向冲击响应，之后响应程度逐渐减弱。大豆主要用于压榨加工生产植物油，大豆压榨量的增加越多，大豆进口量就越大，国际大豆价格对国内大豆市场价格形成冲击效应也越显著，因而，随着压榨量的增加会引起大豆生产者价格持续下降。另外，大豆生产者价格与压榨量即消费需求呈反向关系，压榨量对大豆生产者价格有回调作用。

3.2.6 方差分解

由表4可知，影响我国大豆生产者价格波动的主要因素为大豆价格自身，从大豆价格自身来看，在第1期时影响程度就达到100%，随着滞后期的增加而呈减弱趋势，到第5期时减少为69.24%；其次是压榨量对大豆生产者价格的影响程度在滞后2期时最大为6.02%，但在滞后第3期被国际大豆价格和进口量取代，之后影响程度呈现逐渐减弱趋势；再次是国际大豆价格对大豆生产者价格波动的影响程度，在滞后3期时影响程度达到最大值为14.21%，之后影响呈现基本平稳，说明国际大豆价格对大豆生产者价格的影响十分显著和长久；进口量对大豆生产者价格波动的影响程度随滞后期的增加呈现逐渐增加趋势，在滞后3期时影响程度达到最大为5.67%，仅次于国际大豆价格的作用程度；从其他影响因素来看，生产成本和豆粕价格对大豆生产者价格的影响程度都比较小。

表4 方差分解结果Table 4 Variance decomposition results

基于上述分析，可以对影响我国大豆生产者价格波动的各自变量因素的重要程度排序如下：首先，从短期来看，大豆压榨量即大豆消费需求量对大豆生产者价格的影响最为显著；其次是国际大豆价格对大豆生产者价格的影响，并且在第3期超过大豆压榨量作用强度跃居首位；再次是大豆进口量对大豆生产者价格的影响，进口量也决定着国际大豆价格的强弱，在第3期也超过大豆压榨量作用强度而居第2位；第4位是大豆生产成本对大豆生产者价格的影响；第5位是豆粕价格对大豆生产者价格的影响程度最小，即大豆压榨量＞国际大豆价格＞进口量＞生产成本＞豆粕价格。但从长期来看，各影响因素由强到弱排序为：国际大豆价格＞进口量＞大豆压榨量＞生产成本＞豆粕价格。

4 讨论与结论

本文通过构建VAR模型，实证分析了我国大豆生产者价格波动的影响因素，得到如下研究结论：

①大豆压榨量变化与大豆价格波动在短期内呈现比较明显的反向关系，即大豆需求量越大，大豆价格下降。主要原因是大豆需求量越大，进口量就越大；低价格的国际大豆进口量越大，越会拉低国内大豆价格。归根结底，国际大豆价格和巨量进口量的传导，导致大豆生产者价格波动。

②国际大豆价格与大豆生产者价格波动呈显著正向关系，其中，中长期国际大豆价格对大豆生产者价格波动的作用程度最大，影响持续时间更长。近几年，国内大豆市场价格比大豆到岸完税价格高20%～50%，加上80%以上的外贸依存度，对国内大豆市场价格形成非常大的冲击；从另一个视角看，国内大豆价格存在一定的扭曲。因此，还需要推进大豆价格市场形成机制进程，完善大豆价格调控政策。

③进口量与大豆生产者价格波动正向关系也很显著，其对大豆生产者价格波动的作用程度也很强，仅次于国际大豆价格作用强度，影响持续时间也比较长。另外，国际大豆价格对大豆生产者价格影响只有通过进口才能发挥更大的传导作用，就是说，大豆进口量和国际价格共同作用，显著地影响大豆生产者价格。可见，大豆价格调控的关键点是压榨量调控和进口量调控。

④生产成本与大豆生产者价格波动呈正向关系，但影响程度非常弱。由于我国大豆供给主要来自进口，所以，国产大豆生产成本的升降很难引起价格发生变动，也说明国产大豆缺乏成本优势和价格自我修复能力。

⑤豆粕价格变化与大豆价格波动呈微弱反向关系，即豆粕价格上涨不会对大豆生产者价格波动产生显著影响。由于国产豆粕量低，豆粕主要依靠进口，豆粕价格上升，进口量增加，而进口量增加会打压国内大豆价格。

由于生产成本对大豆生产者价格波动产生的影响不显著，意味着即使国产大豆生产成本出现下降也很难影响大豆生产者价格，说明成本不是引起大豆生产者价格波动的主要原因。因此，仅希望通过降低生产成本来促使国内大豆价格回落不太现实，而是要更加关注外部变化对国内大豆价格的影响。国际大豆价格和进口量对我国大豆生产者价格波动均产生显著正向影响，说明外部冲击对国内大豆价格影响十分显著。

基于上述结论，本文认为在开放的市场背景下，我国大豆价格已经被国际市场控制，短期内只能被动地接受国际大豆价格对国内价格的打压。但从长期来看，除了增加大豆进口来源渠道以外，还应该巧妙地利用农产品进口关税税率来调节大豆进口量，最大限度减轻大豆进口对国内大豆产业的冲击效应，确保我国大豆供给稳定。

［1］刘家富，周慧秋，李孝忠.国内大豆市场价格波动及其影响因素分析［J］.东北农业大学学报（社会科学版），2010，8（4）：10-13.

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［5］刘欢，张冬青.基于分位数回归的国产大豆价格影响因素分析［J］.大豆科学，2014，33（5）：759-763.

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Empirical Analysis on the Influence Factors of Soybean'Production Price Fluctuation

WEI Jing-nan1，ZHANG Li-zhong1*，HU Tian-shi2
（1.College of Economic Management，Beijing Forestry University，Beijing 100083，China；2.College of Economic Management，China Agriculture University，Beijing 100083，China）

【Objective】To analyze the influence factors on the production price fluctuations of soybean,reducing the frequent fluctuations of domestic soybean production price.【Method】By choosing annual data from 2001 to 2014，combined with domestic situation of production and demand，external factors and factors of national policy，empirically analyzed the influence factors of domestic soybean price fluctuation by using the model of VAR.【Results】The results show that:The price of international soybean，import of soybean，and the production costs have positive relationship with the fluctuation of domestic soybean price，but the impact of soybean costs is not significant.The amount of soybean crush has significant negative relationship with the fluctuation price of soybean in the short term.In addition，price of soybean meal has a weak negative relationship with the fluctuations price of soybean.【Conclusion】The change of external market has more significant influence on the price fluctuations of domestic soybean，comprehensivetariffmeasuresshouldbetakentomitigatetheviolentfluctuationofdomesticsoybeanprice.

price of soybean；fluctuation；influence factors；empirical analysis

F323

A

1000-2650（2017）03-0445-07

10.16036/j.issn.1000-2650.2017.03.025

2016-12-27

国家社科基金项目（11BJY097）。

韦敬楠，博士研究生。*责任作者：张立中，博士，教授，博士生导师，主要从事农业经济理论与政策研究，E-mail：zzllzz777@163.com。

（本文审稿：郑循刚；责任编辑：冉瑞平；英文编辑：尹 奇）