大豆支持政策对大豆价格波动影响的实证研究

钱海洋，周建华（北京林业大学，北京100083）

大豆支持政策对大豆价格波动影响的实证研究

钱海洋，周建华
（北京林业大学，北京100083）

大豆虽然在我国粮食领域中有着独特的地位，但是自2006年以来国产大豆数量一直不断波动，并呈现下降趋势，并且进口大豆数量从2006年不到3000万吨直升至2014年将近7000万吨。针对与此同时产生的大豆价格大幅波动状况，国家出台了一系列的支持政策。本文构建了价格时间序列分析模型，利用农业部的大豆价格监测数据并结合政府施行的大豆支持政策，分析了我国国产大豆与进口大豆价格的波动特征。结果表明政策实施过程中达到了降低国产大豆季节性变动、随机因素变动和周期性变动频率和幅度的效果。

大豆价格；大豆政策；价格波动；季节调整；HP滤波法

一、前言

大豆在中国粮食领域中有着独特的地位，首先中国是大豆的原产国，世界大豆的发源地，种植大豆的历史悠久而绵长，大豆的种植区域也是遍布主要产粮区。其次大豆还是中国农作物中相当重要的品类，因为同时拥有着油用、食用和饲料作物的属性。

世界上的商品大豆主要产自美洲和巴西。超过九成的大豆是压榨后，以豆油及豆粕的形式，分不同渠道进入消费领域。还有小部分大豆是以食用加工形式消费的，这种消费习惯主要是亚洲地区居民食用大豆制品。大豆压榨后能提供植物油脂，大豆压榨出油脂后剩余的豆粕，主要是用作动物的蛋白饲料。而我国的国产非转基因大豆的蛋白质含量较国外进口大豆要高，所以我国的非转基因大豆兼有独特性及高价值的特征。随着经济的发展，不仅在食用方面增加大豆消费，在肉制品方面的需求更是大幅增加，所以国内的大豆需求一直不断的在扩大，从1996年至2012年①，大豆的需求就从不到2000万吨一路上升到7000万吨，即人均大豆消费量从12.3公斤增长了3倍多，其中人均豆制品消费增长了约50%。

表1：我国人均不变价GDP与大豆消费量对比单位：公斤，%

农业是社会生产和自然经济的基础环节。农业的生产周期长，生产与销售在时间和空间上被明显分割，农产品的价格对其生产调节存在滞后性，从而导致农业生产的波动性特征。农产品生产的波动性特征必然会带来价格上的波动，罗永恒认为农产品价格过低会影响到农民的收入[1]，影响其种植的积极性，进而会改变其生产决策并影响到粮食安全；而农产品价格过高，又会严重影响人民生活水平，影响到社会稳定。例如出现2006年以来发生的猪肉供给与需求不匹配、2008年广东粮食价格大幅度波动、2008年国内大豆市场剧烈波动等价格起伏交替出现的事件。既会改变农民的生产决策行为和居民生活消费水平，也会对整个国民经济运行的平稳性造成影响。

二、大豆价格波动状况及农业支持政策演变

正是由于大豆与人民生活息息相关，所以大豆价格的变动格外受到关注。从图1中可以看到，大豆的价格方面呈现出大幅度的波动状况，以国产大豆的生产基地黑龙江的大豆价格为例，2008年时最高达到5350元/吨，不到半年时间，2008年年底跌落到3350元/吨，跌幅达到37%。随后两年呈现出震荡的局势，振幅达到15%。2012年进入上升周期，从4000元/吨涨到4800元/吨，涨幅达到20%，但是在随后的时间内价格一路走低，至2015年10月跌至3400元/吨，跌幅达到30%。

图1：大豆现货价格对比

由于2008年前三个季度黑龙江大豆价格经历了一场暴涨暴跌的行情，发改委于2008年10月17日公布了国务院关于保障农民增产增收并进一步推进粮食和农业生产的精神，国家在东北地区，按照每吨3700元的价格启动第一批大豆收储。在第一批大豆收储消息的刺激下，黑龙江大豆加工企业的收购价曾经一度涨至3760元/吨，各收购点的大豆收购价也上扬到3800元/吨。但是在随后的几个交易日中，由于国际商品的下跌也导致国内市场的期货合约跌停。在收储信息发布两周之后，黑龙江很多加工企业及收购点的收购价就跌破了收储价。于是在2008年12月4日国家粮食局表示，继续收储第二批150万吨大豆，以稳定粮价和保护农民的利益。随后国家粮食局网站于2009年1月12日又公布了第三批300万吨的大豆收储计划，以此凸显国家稳定粮价的决心。最后国家粮食局发布第四批125万吨的大豆收储计划，安排到2009年6月底结束。至此为了稳定粮价，保护种粮农民利益，国家共计划收购725万吨大豆，约占当年总产量的46%，在东北主产区更是占到了总量的70%。

在经过2008年的初次尝试后，国家正式在东北地区有规律的实行大豆临时收储政策，收购期限大致为每年12月1日到次年4月30日。并且与2008年不同，此后开始采用敞开式收购，并且尝试推动多元主体入市收购，以期更好的达到效果[2]。2009-2013年的收储价格分别为3740元/吨、3800元/吨、4000元/吨、4600元/吨和4600元/吨，呈逐年提高态势。

2014年中央一号文件明确表示在大豆主产区试点目标价格制度并正式取消了临时大豆收储政策。在经历几年的收储行情后，国产大豆价格已经明显与进口大豆价格的走势区分开，下降幅度远比进口大豆价格小。

正是在价格波动最剧烈之时，国家的临时收储计划开始展开，其对价格波动的影响到底如何，而在经过5年的实施之后，政策转变为目标价格支持后又有何效果。本文在结合国产大豆与进口大豆价格波动对比分析的基础上，通过理论模型构建与实证分析结合来研究农业支持政策对大豆价格波动的影响情况，以期能更好的理解和把握此类政策对于农产品价格波动的影响，在今后处理农产品价格波动时能有效的解决问题，支持农业的发展并提高社会整体效益。

三、理论模型与假设

国际上对于农产品价格的研究十分的深入，积累的方面很多，涉及农产品的定价、农产品价格的波动及农产品价格的纵向链式传导等[3]。在对价格序列早期研究中比较常用的数据分解方法是对时间t进行一次或二次线性回归，这种方法是默认经济变量的趋势是稳定的。但是Nelson和Plosser认为大多数宏观经济变量应该具有单位根的性质，而不具有确定性的时间趋势，因此要直接对数据进行差分或是分解[4，5]。相对于这两种截然不同的观点，Hodrick和Prescott提出的HP滤波法是相对中性的，认为经济变量的趋势是缓慢变动的[6]。基于此，国内学者毛学峰使用季节调整后的 1995-2008年月度数据进行H-P滤波分析，研究了生猪价格的周期性并指出提高价格波动的认识，利用规律进行宏观干预有重要的意义[7]。

王燕经过对时间序列数据的整理研究，认为时间序列数据中有明显规律性信息而导致数列的不平稳，是有很多方法进行区分的，所以在时间序列的分析中往往都会把这种明显的信息进行先一步的提取。而采用因素分解的方法是分析提取分析中最为常见的，它的原理就是把数据序列中的不同变化进行归类，有具有趋势性的因素T，也有没有周期性的周而复始的循环波动C，还有周期性的季节变动S，此外还带有一定的不规律因素I在里面[8]。樊欢欢进一步认为其中的周期性的季节变动S和不规律因素I一定程度上是会把经济中的客观变化所掩盖，结果就是对数据进行趋势分析及判断现状时非常困难[9]。

实际应用过程中，对于非年度时间序列数据要进行季节调整。季节调整就是要把原始的时间序列中存在的季节性因素S剔除掉，季节调整后的时间序列是趋势周期TC与随机因素I并存的序列。因为季节调整后的数据是能消除季节性因素的影响，使得不同季度的数据可以直接进行比较。这种数据与没有经过季节调整的数据相比，有一个非常重要的特点是可以及时反映经济的短期变化，对于经济变化的转折点非常敏感，这样一来对于经济分析是非常有价值，能够提供有可比性的科学的研究数据。经过季节调整之后，长期趋势与经济周期循环变动因素TC仍然在一起，接下来可以采用H-P滤波方法分离出趋势性T和循环要素C进行进一步的分析。

（一）X-12季节调整法

麦考利在上世纪30年代曾提出季节调整的移动平均方法。其后美国首先在大型计算机上开发出季节调整程序，之后通过不断改进，在加入不同的考虑因素之后，产生了以移动平均法为核心基础的，由程序自动识别时间数据特征的X-12程序。程序设定中共有四种模型，其中加法模型中，周期性的季节变动和趋势性的因素与周期性循环混合的要素的影响能够采用标准化的绝对数值来表示，因此能直观的与分析目标进行比对，其一般形式为：

其中Yt是没有异常数值的月度时间数列，TCt代表趋势性的因素与周期性循环混合的要素，St表示周期性的季节变动，It表示不规律因素。在加法模型中，周期性的季节变动和趋势性的因素与周期性循环混合的要素的影响能够采用标准化的绝对数值来表示，因此能直观的与分析目标进行比对。

第一部分，初步估计时间序列季节调整的参数。

（2） 计算SI项：

（3）采用3×3移动平均方法来周期性的季节变动S：

（4）去除S中的趋势性：

（5）季节调整的结果：

第二部分，计算过程中的趋势性的因素与周期性循环混合的要素以及最终的周期性的季节变动。

（1）利用Henderson移动平均公式计算过程中的趋势与循环混合要素：

（2）计算过程的SI项：

（3）采用3×5项移动平均计算过程中的S：

（4）计算最终的S要素：

（5）季节调整中产生第二次估计阶段性结果：

第三部分，计算最后的趋势与循环混合的要素和最后的不规律要素。

（1）利用Henderson移动平均公式计算最后的趋势循环混合要素TC：

（2）计算最后的不规律因素I：

（二）Hodrick- Prescott滤波分析方法

在Hodrick和Prescott分析美国的经济周期中采用了这种方法，基本的内容就是把价格中高频出现的周期部分区分出来，剩余的变动频率较低的就划归为长期的趋势。

HP滤波方法依赖于参数λ，需要在趋势要素对实际时间序列的拟合程度和光滑程度之间进行权衡。一般经验来看，λ的取值如下：

（三）模型假设

结合图1可以观察到自从实施了支持政策，国产大豆价格走势与进口大豆价格区别明显。本文认为大豆收储政策对大豆的价格波动起到了有效的管理效果，使得价格的整体市场趋势更加稳健，避免了无规律的大幅度波动，对广大农民结合市场行情做出进一步的种植生产决策有重要意义，给长周期的种植业生产转变提供了一定的安全保护。

四、实证分析

（一）数据说明及处理

本文选取黑龙江产地作为国产大豆的代表（HLJ_G_BEAN），将江苏地区作为进口大豆的代表（JS-J-BEAN）进行对照。以2005.5-2016.1的月度数据为基础，采用EVIEWS6软件进行分析，数据来源为农业部监测价格的月平均价格。

由于本文研究采用的是月度数据，需要在分析之前，对价格序列进行季节调整，以剔除掉其所包含的季节变动因素和不规则要素。然后利用H-P滤波法分离趋势和循环要素进行进一步的分析。

（二）Census X-12季节调整

图2显示2013年前进口大豆与国产大豆价格走势基本一致，价格相差无几。在2013年后进口大豆价格下滑明显。国产大豆价格虽有下降但是降幅远比进口大豆价格小。并且两者都具有比较明显的季节变动和周期循环变动的影响，折线图呈现出明显的锯齿状。

图3显示的是经过Census X12季节调整消除季节变动和不规则要素所得到的大豆价格的趋势‐循环序列，与原图相比较，其折线图比较光滑，但是并没有很明显的趋势。

图4显示的是大豆价格的季节要素因子，可以看到国产大豆与进口大豆两者形状都呈波浪形，周期相对比较固定，大致为一年。图中显示，2009年前国产大豆价格的季节性波动振幅较大，呈现出“涨-跌-跌-涨”的形态，一年中振幅达到0.07；在2009年后，形态转变为“跌-涨”，振幅明显缩小，不到0.04。而进口大豆价格在2009年后振幅逐渐扩大，超过0.08。

图2：黑龙江与江苏大豆价格波动序列

图3：黑龙江与江苏大豆价格波动趋势-循环序列

图4：黑龙江与江苏大豆价格波动季节性要素

图5：黑龙江与江苏大豆价格波动不规则要素

图5中显示的是大豆价格的不规则要素，形状比较杂乱，其中国产大豆和进口大豆在2008年中不规则变动影响比较大，两者振幅都接近0.2。在其之前，国产大豆的不规则因素影响振幅为0.1，在2008年底实施大豆收储计划后，振幅缩减为0.02，并且在2013年后仍然保持稳定。而2008年后进口大豆价格的不规则要素影响振幅超过0.05。

（三）H-P滤波法趋势分解

H-P滤波方法依赖于参数λ，需要在趋势要素对实际时间序列的拟合程度和光滑程度之间进行权衡。按照一般经验，采用月度数据时λ=14400。

图6：黑龙江国产大豆H-P滤波输出

图7：江苏进口大豆H-P滤波输出

从图7中可以看出，分解出来的Trend曲线比原序列曲线要平滑许多，呈现出明显的阶段趋势性，2005年到2008年第3季度是上升趋势期。而此时由于Cycle曲线大幅度周期变动，导致了实际价格曲线由最高点回落下来。在2008年第一批大豆收储之后，周期性变动仍惯性向下探，在经过后三次的收储政策后，周期性变动反转向上。2008年底到2009年底是价格寻求稳定的水平趋势期。2010年到2012年是一个小幅上升的趋势，之后又进入了下降趋势。通过图6可以看出进口大豆的价格趋势与国产大豆基本一致。但是在周期性变动上明显不同。在2009年后由于收储计划的稳定进行，使得国产大豆价格周期性变动趋向稳定。在转变为目标价格政策后，保持基本稳定。而进口大豆价格的周期性变动就非常明显，幅度颇大，变动周期约为一年半。

五、结论与建议

回顾大豆临时收储政策实施的契机以及过程中达到的降低国产大豆季节性变动、随机因素变动和周期性变动的频率和幅度的效果。这一政策过程对农户来起到了缓解市场波动压力，进一步选择合适发展途径的一个缓冲作用。但是收储政策在实行过程中人为的抬升价格，对于下游国产大豆制品厂商来说是难以接受的，所以作为临时性的干预手段，在达到预期目标后退出市场，转而以新的目标价方式补贴农户，更有效的控制了国产大豆非周期性的循环波动。结合以上结论，本文作出几点建议：

（一）加强对农产品市场信息的采集与监控，及时提示风险

农产品价格在短期内出现波动是因为农产品的供给弹性远大于需求弹性，只要这种波动在一定的范围内，没有超出社会的接受预期即可。但是由于我国小农生产具有自发性和盲目性的特点，就有先天的条件在价格和产量上形成大幅的波动，甚至出现暴涨暴跌的行情，因此，将目标定位为降低农产品价格的波动性，那么为生产决策者提供有效、及时的供求信息，将对农产品生产，农民收入及农村社会的稳定有积极的意义。

要做好信息采集及发布的服务工作，需要第三方建立能包含高频价格数据，周度月度点评，以及相关产品生产消费状况还有宏观经济数据的平台式网络。这样才能真正做到市场行情的全覆盖，并帮助各方方便快捷的获取这种信息，通过广播、通讯或文件的方式，附加上有效的解读，让农户能及时有效的获取信息，科学合理调整生产状况，以提高抵抗市场变动风险的能力[10]。

（二）正确引导农产品生产预期，有组织的提高种植业的规模化程度

农业生产有周期性长的特征，调整农户的生产结构，显得特别重要。国外有规模有组织的农业社群正式我国农业所缺乏的。我国农产品的规模化生产经过多年的发展，但是农业集群效应还是不能体现，过去经常出现农产品生产和消费需求的期限上不匹配，导致农产品价格的大幅波动。而为了减少这种现象的发生，应采取各种鼓励措施与政策，激励农户，提高生产技术，市场分析能力的专业性，围绕农业生产建立有规模的组织群体来增强生产者对市场信息的判断，增强农产品生产者与收购方的谈判力量。这样，一方面可以使种植农户有组织性的进行生产活动，避免了盲目性；另一方面，也可以使农户在价格谈判上竞争力更强，避免出现市场价格的不合理波动。

（三）及时组织有针对性的市场操控手段，正确选择政策的出台时机及退出机制

农产品市场上价格的暴涨暴跌对供给需求双方都存在不利的因素，所以政府出台调控政策需要区分不同的情况，适时的干预，在一定的时间内如何安排好合理的供求，调整市场进入有序合理的环节是价格干预背后所要达到的目的。所以在类似收储政策实行过程中，要培育完善好市场，及时退出以避免新的矛盾。

结合大豆收储政策的出台与实施，短时间内政府干预经济，设定收购价格，对市场起到支撑的作用，使生产者有一定的时间改变种植决策，在随后的4年内，不断有农户退出大豆生产，整个市场有序接近均衡。在市场稳定之后，综合考虑财政成本与市场条件，做出政策转变的决策，不仅有作用而且更高效。

［注 释］

①人均豆制品消费量最数据更新至2012年。

[1] 罗永恒.中国农产品价格波动对经济增长影响的研究[D].长沙:湖南农业大学,2012:79-80.

[2] 李飞.中国大豆收储政策之喜与忧[J].大豆科技,2010(2):35-36.

[3] TOMEK W G,ROBINSON K L.Agricultural product prices[EB/OL].(2013-01-03)[2016-01-24].http://ageconsearch.umn.edu/bitstream/147152/2/5BookReviews_25_3.pdf.

[4] BEVERIDGE S,NELSON C R.A new approach to decomposition of economic time series into permanent and transitory components with particular attention to measurement of the ‘business cycle’ [J]. Journal of Monetary Economics,1981,81(7):151-174.

[5] NELSON C R,PLOSSER C R.Trends and random walks in macroeconomic time series:Some evidence and implications[J].Journal of Monetary Economics,1982,82(10):139-162.

[6] HODRICK R J,PRESCOTT E C.Postwar U.S. Business Cycles:An Empirical Investigation[J].Discussion Papers,1997,29(1):1-16.

[7] 毛学峰,曾寅初.基于时间序列分解的生猪价格周期识别[J].中国农村经济,2008(12):4-13.

[8] 王燕.应用时间序列分析[M].北京:人民大学出版社,2008:113-114.

[9] 樊欢欢,刘荣.EVIEWS统计分析与应用[M].北京:机械工业出版社,2014:126-127.

[10] 姜雅莉.蔬菜价格波动及传导研究[D].杨凌:西北农林科技大学,2013:132-135.

本文推荐专家：

金彦平，北京林业大学经济管理学院，教授，研究方向：农林经济管理。

田志宏，中国农业大学经济管理学院，教授，研究方向：农产品国际贸易。

An Empirical Research on the Impact of Supportive Policies on Soybean Price Fluctuation

QIAN HAIYANG,ZHOU JIANHUA
(Beijing Forestry University,Beijing 100083)

Soybean has a unique position in Chinese food supply field, but the amount of domestic produced soybean saw a constantly declining since 2006. Correspondingly, the amount of imported soybeans increased from less than 30 million tons to nearly 70 million tons from 2006 to 2014. Chinese government launched a series of supportive policies to address the consequent drastic fluctuation of soybean prices. Based on the monitoring data of Chinese Ministry of Agriculture and relevant policies, this paper establishes a price analysis model based on time series, revealing the characteristics of price fluctuation of domestic produced and imported soybean. The result shows that supportive policies alleviates the consequence of soybean price’s seasonal fluctuation, random fluctuation, and frequency and magnitude of period fluctuation.

Soybean prices; Soybean policy; Price fluctuation; Seasonal adjustment; H-P filtering method

F323.7

A

1008-472X(2016)03-0031-09

2016-03-16

北京市哲学社科基金项目（12JGB063）

钱海洋（1990-），男，江苏常州人，北京林业大学经济管理学院硕士研究生，研究方向：农业经济；周建华（1970-），男，安徽无为人，北京林业大学经济管理学院，副教授，研究方向：农业经济与农村发展。