国际粮食供给和国际粮食需求波动影响因素分析

吴石磊,王学真,高峰

(山东理工大学商学院,山东淄博255012)

国际粮食供给和国际粮食需求波动影响因素分析

吴石磊,王学真,高峰

(山东理工大学商学院,山东淄博255012)

近年来,国际粮食价格不断高涨且波动性日益加剧,而世界经济联系更加紧密,国际国内粮食价格关联性增强,由此,国际粮食价格波动将给一国的粮食安全带来较大影响。文章从影响价格的基本面因素供给和需求角度着手,分别考察国际粮食供给波动和国际粮食需求波动影响因素。

国际粮食供给波动;国际粮食需求波动;影响因素

0 引言

国际粮食供给的来源包括粮食生产、粮食期初库存和粮食进口。粮食生产、粮食期初库存和粮食进口波动会影响粮食供给波动。W right(2011)指出1973—1974, 1983—1984,2007—2008年间世界库存使用比较低,与此同时,粮食市场价格达到顶峰。SAhmed etal.(2014)指出当粮食价格波动发生在全世界范围内时,通过贸易(即库存的替代变量)来解决粮食价格波动是无效的,而粮食生产在粮食供给中所占比重较大。关注粮食生产的主要影响因素有哪些,有助于我们找到粮食价格波动的根本原因。

本文从供给和需求视角着手,分别考察国际粮食供给波动和国际粮食需求波动的影响因素,从而有利于完善粮食安全政策,确保粮食安全和社会稳定。

1 方法选择与数据来源

1.1 方法选择

本文就国际粮食供给波动和国际粮食需求波动影响因素进行实证检验,为对比分析,选用的方法包括:根据Fama and French(2002)的方法,即在每个年度上进行截面回归,然后取各年度系数的平均值作为各变量的回归系数;截面回归分为两步,第一步:对各国家各变量取其所有年度平均值。第二步:进行截面估计;固定效应模型估计;随机效应模型估计;混合OLS模型估计。

进一步地,就粮食生产和粮食使用影响因素分析选用的方法是:首先,用单变量组间差异检验进行统计分析;其次,用混合OLS模型进行实证检验。

1.2 数据来源

数据主要来源于FAO,包含中国、印度、印度尼西亚、日本、哈萨克斯坦、韩国、菲律宾、泰国、越南、埃及、尼日利亚、南非、加拿大、墨西哥、美国、阿根廷、巴西、俄国、土耳其、乌克兰和澳大利亚全球21个国家和地区的相关面板数据,时间范围为:2000—2013年。

2 粮食供给波动和粮食需求波动的实证分析

2.1 模型设定和变量说明

2.1.1 模型设定

分析国际粮食供给波动的影响因素,设定如下模型:

2.1.2 变量说明

(1)国际粮食供给的度量

计算公式为:sup plyi，t=productioni，t+opening_stocksi，t+importi，t。其中productioni，t为第i个国家、第t年国内粮食生产,opening_stocksi，t为第i个国家、第t年国内粮食期初库存,importi，t为第i个国家、t年粮食进口量。国际粮食供给波动率,计算公式为:fluctuate_sup plyit=In（sup plyit/sup plyit-1),其中sup plyit表示第i个国家、第t期粮食供给,sup plyit-1表示第i个国家、第t-1期粮食供给。相应数据均来自于国际粮农组织(FAO)数据库。

(2)国际粮食需求的度量

计算公式为:demandi，t=utilizationi，t+clos_stocksi，t+exp orti，t。其中utilizationi，t为第i个国家、第t年国内粮食使用,clos_stocksi，t为第i个国家、第t年国内粮食期末库存,exp orti，t为第i个国家、第t年粮食出口量。国际粮食需求波动率,计算公式为:fluctuate_demandit=ln (demandit/demandit-1),其中demandit表示第i个国家、第t期粮食需求,demandit-1表示第i个国家、第t-1期粮食需求。相应数据均来自于国际粮农组织(FAO)数据库。

2.2 实证检验及结果分析

2.2.1 国际粮食供给波动影响因素实证检验及结果分析

根据模型(1)进行回归估计,检验结果见表1。

表1 国际粮食供给波动影响因素检验

由表1估计结果可知,各模型的R2都在0.7以上,且假设的粮食供给的三种影响因素fluctuate_production、fluctuate_opening_stocks、fluctuate_import基本都通过了至少在5%水平上的显著性检验,可见模型拟合效果较好。各模型中,粮食供给波动的影响因素即粮食生产、期初库存和粮食进口的符号都显著为正,说明粮食生产波动、期初库存波动和粮食进口波动都会引起粮食供给波动。与粮食供给其他影响因素相比,fluctuate_production在各列中系数最大,说明国内粮食生产波动是引起粮食供给波动的最重要因素;期初库存和国外进口对粮食供给的影响作用相当,期初库存和国外进口的波动都会引起粮食供给波动。可见,随着各国对粮食安全的重视以及经济全球化的加强,通过国际贸易和库存调节粮食供给已成为重要一环。

此外,从表1的续表可以看出,第一列模型中只包括粮食生产,得到的R2为0.8062;第二列在第一列的基础上加入粮食进口,得到的R2有了一定程度的增加,增加到0.8137,增加了0.0075;第三列是在第一列基础上加入期初库存一项,得到的R2增加到0.8090,增加了0.0028;最后一列是将三种影响因素同时放入模型中进行回归,得到的R2最高,达0.8162。

总之,粮食生产波动是引起粮食供给波动的最主要因素,期初库存和粮食进口波动会影响粮食供给波动,期初库存波动和粮食进口波动对粮食供给波动的影响程度相当,但影响程度较小。

2.2.2 国际粮食需求波动影响因素实证检验及结果分析

模型(2)回归估计结果见表2。

表2 国际粮食需求波动影响因素检验

由表2可以看出,各模型的R2均大于0.7,且各解释变量均都通过了显著性水平检验,说明模型拟合效果较好,所选解释变量能够较大程度地解释被解释变量。

就各解释变量对被解释变量的影响方向而言,均显著为正,说明国内粮食使用、期末库存和出口都是影响粮食需求的重要变量。就各解释变量对被解释变量的影响程度而言,各模型中,国内粮食使用的系数最大,且与库存和出口相比,相差较大。说明国内粮食使用是粮食需求的重要组成部分,其波动会对粮食需求产生较大影响。期末库存和出口相较而言,在各模型中,期末库存系数均大于出口的系数,说明各国纷纷重视期末库存对粮食价格、粮食供求的调节作用,进而期末库存会影响当期粮食需求。

此外,从表2的续表可以看出,第一列模型中只包括国内粮食使用,R2为0.8737;第二列加入粮食出口,得到的R2增加了0.0994;第三列是在第一列基础上加入期末库存,得到的R2增加了0.0061;最后一列是将三种影响因素同时放入模型中进行回归,得到的R2为0.9780。

总之,国内粮食使用波动是引起粮食需求波动的最主要因素,期末库存和粮食出口波动对粮食需求波动有影响,但影响较小。另外,期末库存波动对粮食需求波动的影响大于出口波动对粮食需求波动的影响。

3 粮食生产和粮食使用影响因素的实证检验

3.1 粮食生产影响因素实证分析

3.1.1 变量选择及数据来源

粮食生产对自然资源较为依赖,主要是依靠耕地,除此之外我们考虑农业从业人员、化肥使用量以及石油价格波动对粮食生产的影响。

耕地面积数据来源于世界银行发展数据库;基于数据可得性,农业从业人员根据计算得到,计算公式为employ_agriit=employit*percent_agriit,其中employit表示第i个国家、第t期总就业人数,percent_agriit表示农业就业人数占总就业人数的百分比。总就业人数数据来源于2000—2014年《国际统计年鉴》,农业就业人数占总就业人数的百分比来源于世界银行发展数据库;化肥施用量数据来源于世界银行发展数据库;石油价格数据主要来源于世界银行发展数据库,但部分年份各国家的石油价格数据不全,根据三大市场平均原油价格的增长率补齐缺少年份的各国家数据,三大市场平均原油价格数据来源于2014年《国际统计年鉴》。

3.1.2 实证检验及结果分析

(1)单变量组间差异统计分析

表3是根据粮食生产的第50百分位进行分组(在每一年进行的),对相关变量进行的单变量组间差异比较。我们感兴趣的是拥有高粮食生产组的国家特点,比如,在第二组的那些国家和在第一组的那些国家,耕地面积(Arable)、农业从业人员(employ)、每公顷可耕地面积化肥施用量(fertilizer)、石油价格(oil)的差别,时间范围是2000—2014年。

利用t检验,检验第一组和第二组相关变量是否存在统计上的显著差别。

表3 根据粮食生产分组的国家特征

由表3第四列可知,第二组国家和第一组国家的粮食生产差异在1%水平上显著,对于其它变量而言,除石油价格外,第二组和第一组的差异均至少在5%水平上显著。具体来说,粮食产量高的国家比粮食产量低的国家拥有更多的耕地面积,粮食生产与耕地面积呈现正向相关关系。拥有类似结果的变量还有农业从业人数。每公顷耕地化肥施用量与粮食生产存在单调递增关系。但石油价格没有通过t检验,这是因为石油价格在国际间具有传递作用,各国家间石油价格相互影响、相互依存。

(2)面板模型分析

表4提供了粮食生产影响因素的面板回归检验结果,利用混合OLS模型进行估计。

表4 粮食生产影响因素检验

由表4估计结果可知,各模型的R2都在0.6以上,且各模型中各解释变量都至少在1%水平上显著,模型拟合效果较好。耕地面积、农业从业人员以及每公顷耕地面积化肥施用量的系数均为正,说明耕地面积、农业从业人员、化肥施用量与粮食产量呈现正相关关系。第一列模型中只包括耕地面积,耕地面积的系数显著为正,说明耕地面积增加有利于提高粮食产量,得到的R2为0.6741;第二列在第一列的基础上加入农业从业人员,耕地面积和农业从业人员系数均为正,且通过了1%的显著性水平检验,说明农业从业人员数量的增加有利于提高粮食产量。得到的R2有了一定程度的增加,增加到0.7851,增加了0.1110;第三列是在第二列基础上加入化肥施用量,得到的系数也显著为正,说明化肥的使用有利于提高产量。R2增加到0.8226,增加了0.0375;最后一列是在第三列的基础上,加入石油价格,得到的石油价格系数为负,且通过了1%显著性水平检验,说明石油价格上涨不利于粮食生产。此时,R2最高,为0.8303,与第三列相比增加了0.0077。

由R2在各列的变动情况可知,耕地面积对粮食产量的解释力最强,其次依次为农业从业人员、化肥施用量、石油价格。耕地面积、农业从业人员、化肥施用量和石油价格对粮食生产的解释力达83.03%。说明耕地面积是影响粮食产量的最主要因素,农业从业人员、化肥施用量和石油价格也会影响粮食生产,从而这些因素也是导致粮食供给波动的最主要因素。

3.2 粮食使用影响因素实证分析

3.2.1 变量选择及数据来源

粮食使用主要来自三个方面的原因:生物燃料的发展、人口的绝对增加、人口食物消费结构的变化,主要体现为肉、奶、蛋消费逐渐增多。由此,设定粮食使用的影响因素有:矿物燃料在能源总消费中所占比重作为衡量生物燃料发展对国内粮食使用影响的替代指标,并用工业产值进行稳定性检验、人口数量、用于饲养牲畜的粮食数量。

矿物燃料消费比重、工业产值数据来源于世界银行发展数据库;人口数量及牲畜用粮数据均来源于国际粮农组织数据库(FAO),时间范围是2000—2014年。

3.2.2 实证检验及结果分析

(1)单变量组间差异统计分析

表5是根据粮食使用的第50百分位进行分组(在每一年进行的),对相关变量进行的单变量组间差异比较。我们感兴趣的是粮食使用较高样本组的国家特点。比如,在第二组的那些国家和在第一组的那些国家相比,矿物燃料消费比重(fuel)及工业发展(ind us tr y)、人口数量(person)、喂养牲畜用粮(feed)的差别。利用t检验,检验第一组和第二组相关变量是否存在统计上的显著差别。

表5 根据粮食使用分组的国家特征

由表5第四列可知,第二组国家和第一组国家的国内粮食使用存在差异,且通过了1%的显著性水平检验。对于其它变量而言,除矿物燃料外,第二组和第一组的差异均至少在1%水平上显著。具体来说,工业产值、人口、牲畜用量与粮食使用呈现正相关关系,粮食使用较多的国家比粮食使用较低的国家工业产值更高、人口更多、牲畜用粮更多。

(2)面板模型分析

表6提供了2000—2014年间粮食使用影响因素的面板回归检验结果。利用混合OLS模型进行估计。

表6 粮食使用影响因素检验

由表6估计结果可知,各模型的各解释变量都至少在1%水平上显著。人口数量、人口食物消费结构变化、生物燃料消费的系数均为正。由表6可以看出,第一列模型中只包括矿物燃料消费,说明矿物燃料的消费增加了矿物燃料用粮的数量,得到的R2为0.0073;第二列是在第一列的基础上加入人口数量,人口数量系数显著为正,说明人口绝对数量的增长增加了粮食使用。得到的R2增加,增加到0.5406,增加了0.5333;第三列是在第二列基础上加入牲畜用粮,得到的系数为2.557,且显著,说明牲畜用粮也是粮食使用的重要组成部分。R2增加到0.9644,增加了0.4238。由第一列的R2和第三列的R2对比可以发现,模型中随着人口用粮和牲畜用粮的加入,R2有了显著增加,可见,人口用粮和牲畜用粮对粮食使用的解释力度更大。第四列是将工业产值作为生物燃料发展的替代指标进行的稳定性检验,得到的各变量系数的显著性及方向与第三列一致。

4 结论

本文从理论和实证两个方面考察了粮食供给波动和粮食需求波动的影响因素,研究结果表明:

粮食生产波动、期初库存波动和粮食进口波动都会引起粮食供给波动。粮食具有需求价格弹性和需求收入弹性较低的特点,从而需求对供给缺乏快速的反应,粮食价格波动受供给因素影响较大。

与粮食供给其他影响因素相比,国内粮食生产波动是最重要因素;期初库存和国外进口对粮食供给的影响作用相当,且期初库存和国外进口波动都会引起粮食供给波动。就粮食生产而言,耕地面积是影响粮食产量的最主要因素,农业从业人员、化肥施用量和石油价格也会对粮食生产产生影响,从而这些因素也是导致粮食供给波动的最主要因素。

国内粮食使用、期末库存和出口都是影响粮食需求的重要变量。其中,国内粮食使用波动影响最大,期末库存和粮食出口波动对粮食需求波动有较小影响。期末库存波动对粮食需求波动的影响大于出口波动的影响。就粮食使用而言,工业用粮、人口用粮、牲畜用粮是主要影响因素,人口用粮和牲畜用粮的解释力度更大。从而,工业用粮、人口用粮和牲畜用粮也是导致粮食需求波动的最主要因素。

[1]w right D.The Economics of Grain Price volatility[J].Applied Economic Perspectivesand Policy,2011,33(1).

[2]Ahmed S,Siwar C,Talib B A,et al.Tackling Food Price volatility:The Challengeof The Days To Come[J].UMK Procedia,2014,(1).

[3]Baffes J.The Economics of Food:How Feeding and Fueling the Planet Affects Food Prices[J].European Review of Agricultural Economics,2011,38(1).

[4]Mitchell D,vallee JL.International Food Price variability:The Implicationsof Recent Policy Changes[R].Paper Presented to thew orkshop Managing Price Instability in Low Income Countries,w ashington DC,w orld Bank,2005.

(责任编辑/易永生)

F304.4

A

1002-6487(2016)20-0171-04

国家社会科学基金资助项目(14CJy048);山东理工大学博士科研启动资金项目(B00013)

吴石磊(1987—),女,黑龙江鹤岗人,博士,讲师,研究方向:产业发展与创新。王学真(1955—),男,山东临朐人,博士,教授,研究方向:农业经济。高峰(1967—),男,山东临朐人,博士,教授,研究方向:农业经济。