赣南脐橙产业及脐橙价格波动的时序特征分析

文伟鑫，付莲莲

(江西农业大学 计算机与信息工程学院，江西 南昌 330045)

1 研究背景

脐橙作为我国重要的生活必需品，具有极高的营养价值，不少营养价值成分比其他柑橘高，脐橙共有6项营养成分位列第一，被称为果中之王。赣南脐橙产业发展日益增长，而脐橙价格是体现脐橙产业最根本和活跃的信息。脐橙价格波动剧烈不仅对赣南脐农的收入产生影响，而且也在一定程度上影响着消费者、严重影响了中国不断均衡发展的经济。近年来，脐橙价格出现周期性波动，由市场供求规则的作用，其波动幅度更大及周期延长。脐橙价格波动通过作用于脐橙种植户的行为而导致脐橙种植面积的变化，引发脐橙产量进入“过剩”“不足”的周期，进一步加剧了脐橙价格的波动[1]。

2012年国务院公布《支持赣南等原中央苏区振兴发展的若干意见》，明确赣南地区的发展方向，确立了将赣南地区建设成为世界上最大的、品种最优的脐橙产业基地。2015年赣州脐橙种植面积达到世界第一，为10.47万公顷；产量达到世界第三，为128万吨，赣州被誉为“世界橙乡”。近年来频繁的脐橙价格波动，使得赣州农民栽种脐橙的踊跃性不高，赣南脐橙完成资源优势向经济优势的转变还较艰难。因此，平稳的脐橙价格对于农民收入的增长、农业结构的调整、赣南脐橙市场体系的完善和发展具有重要意义。

脐橙产业不但与农业有关，更是与赣州、国内市场、国际市场密切联系。国内外宏观经济一体化完善的过程中，国际脐橙市场和国内脐橙市场开始趋于一体，密不可分。随着社会与科学技术的发展，大自然灾害及其他风险如今已逐渐被边缘化，在农产品生产和销售过程中，不断递增的市场风险影响因素已逐渐趋于主流[2]。在这样的市场大环境下，把握市场规律、了解其变动趋势、精准地分析好赣南脐橙价格波动特征，关系着赣南脐橙能否崭露头角。因此，了解赣南脐橙产业现状，掌握脐橙价格波动的规律，意义深远，不仅能巩固赣南脐橙农收入，还能促使整个脐橙产业健康有序的发展。

国外学者研究农产品价格波动时，研究的主流是市场经济条件作用下，农产品价格形成的过程，Adam Smith在1776年《国富论》中触及价格问题有两个方面，一方面为价格波动，另一方面为波动的核心，而市场供求关系的转变是价格波动的关键[3]。之后David Ricardo以此为根基不断发展，经过梳理剖析价格、货币价值、供需关系间的关系，阐明了是货币价值与商品价值的比例决定价格[4]。Karl Heinrich Marx在《马克思恩格斯全集》中进一步梳理剖析价格波动，提出价格波动在经济周期中有规律性及周期性，经济波动和价格波动的周期相关联[5]。Herry L.Moore基于美国农业部相关统计信息，对农产品价格进行实证研究，对当时美国有关农业供需价格的研究产生了重要的影响。在1930年Tinbergen、Ricci和Schltz提出了“蛛网模型”——动态供需平衡理论模型，之后Kaldor和Ezekie在此理论上不断完善，阐述了价格受到供求变动的影响。在2004年，Koekebaker和Lien陆续探求农产品价格波动，察觉正态分布时，价格的波动的顶点及尾部更高更厚，诠释了无法预知的反常点出现频度较高。20世纪初，Onour和Sergi对农产品价格波动进行研究时，发现价格波动能被t分布较好的模拟其规律。

如今，国外构建农产品价格模型有两类：①创建均衡模型进行深入剖析市场价格变动；②创建计量经济模型进行价格波动或价格预测分析。

国内研究多以非脐橙的农产品价格为对象，运用VAR模型、SVAR模型、通径分析等方法研究了农产品价格波动的成因。付莲莲、邓群钊(2014)采用通径分析研究得出我国农产品价格的主要影响因素是货币供量及通货膨胀[6]。张唯婧(2011)创建VAR计量模型对我国农产品价格波动缘由进行剖析，察觉生产成本是影响价格波动的核心[7]。罗峰(2011)选取SVAR模型解析我国农产品价格波动缘由，得出国际农产品价格的贸易传导是影响我国农产品价格波动的主要因素[8]。在农产品价格波动特征方面，学者们主要以ARCH模型为研究方法。胡友，祁春节(2012)对我国柑橘价格采用生存分析模型研究发现价格连涨和连跌服从Weibull分布，表明当柑橘价格连涨率持续上升时，柑橘价格上升有很大可能转为下降，反之当柑橘价格连跌率持续上升时，柑橘价格下降有极小可能转为上升[9]。宋晓丽等(2019)基于HP滤波法、ARCH类模型研究了苹果、香蕉及橙子的价格波动，发现苹果价格波动的季节性更剧烈，相较于橙子、苹果价格波动幅度的不规则性更强，同时还发现苹果市场显然拥有“高回报、高风险”的特征[10]。近期，很多学者运用ARMA、BP神经网络、SVM、核密度等研究工具对粮食价格、水果价格和蔬菜价格进行了风险预警和预测。解建强(2017)认为赣南脐橙主要受到自然因素、市场因素、人为因素3个方面的影响，并比较了ARIMA和BP神经网络模型，发现BP神经网络预测误差更小[11]，袁静(2016)通过供给视角与需求视角定性分析了脐橙价格的影响因素，认为脐橙的生产成本、产量、脐橙出口价格、出口量和GDP对赣南脐橙价格影响最大[12]。李祎萍，李红莉，何玉成(2017)通过核密度估计来评估柑橘市场的风险，发现脐橙的市场价格相比于甜橙、芦柑、蜜橘来说，风险最低[1]。

在整个现有研究中，对象以大豆、玉米、大米、蔬菜、肉类等大宗农产品和易腐农产品为主，这些产品的金融属性越加明显，研究价格波动的成因和金融特征。但对于小众水果脐橙价格波动的研究几乎空白，脐橙产业是当前赣南地区的特色产业，近年来脐橙价格波动反常，妨碍了赣州农民栽种脐橙的踊跃性，赣南脐橙完成资源优势向经济优势的转变还较艰难。因此，平稳的脐橙价格对于农民收入的增长、农业结构的调整、脐橙市场体系的完善和发展具有重要意义。就波动的原因而言，供求关系、生产成本、存储成本及大规模的病虫害等对赣南脐橙影响较大(邱崇洋，2018)[13]。研究方法上，运用变异率、方差、时间序列分析、均衡模型等方法研究价格的波动较多。从不同视角，国内外学者就水果价格、期货现货价格、政策贸易等方面进行了深入研究，为笔者对赣南脐橙价格的探究提供了借鉴依据。

研究非脐橙农产品趋于主流，研究领域规模较大，对赣南脐橙价格波动特征分析研究相对较少。研究价格波动特征时，以HP滤波、ARCH模型为主，从线性和对称视角研究价格波动。另外，学者在建立ARCH模型时，默认均值方程的残差服从正态分布，忽视了对残差的检验，残差服从不同分布，模型结果精确性有待检验。鉴于此，笔者以小众农产品赣南脐橙为研究对象，运用时间序列分析中的ARCH模型对赣南脐橙价格波动特征进行分析，比较残差在正态分布、t分布和GED分布不同情况下，模型结果的异质性，以便能更全面地剖析价格波动特征的精确性。

2 赣南脐橙产业发展现状

世界脐橙之乡赣州，到2015年为止，它的种植面积在世界上排名第一，年产量在世界上排名第三。赣州先后实施了“山上再造”“兴果富民”“将赣州发展成世界有名的脐橙产地”“培养脐橙产业超百亿元”“建设全国至世界有影响力和市场话语权的脐橙产业基地”等等一系列的战略举措，形成了赣州独特的脐橙产业优势产区。2018年赣州市内所有栽培赣南脐橙的产业产值共有122亿元，此中鲜果的产值为65.5亿元，总共帮助了25万种植户、70万果农发家致富，脐橙产业带动100万农村劳动力就业；种植户均收入2.62万，果农的人均收入9 360元，占果农的85%。下面从赣南脐橙栽培面积情况、产量、出口贸易，以及价格变化等方面，对赣州脐橙产业的发展现状进行分析。

2.1 种植情况

从1971年信丰县安西园艺场引进156棵“华盛顿脐橙”之后，原赣州市园艺场(现章贡)、定南县礼亨水库、县农科所及寻乌县园艺场等有8个县的10个单位先后引进“华盛顿脐橙”。现如今赣州市总共有18个县区种植了赣南脐橙，其中赣南脐橙的主产区主要有以下7个：寻乌县、信丰县、会昌县、安远县、宁都县、于都县及瑞金市。

2004年～2012年赣南脐橙的种植面积呈现着上升的趋势，相比2004年，2012年赣南脐橙的种植面积增幅为69.52%，2012年～2015年，赣南脐橙栽培面积有所减少；与2012年相比，2015年的种植面积下降了11.8%，2011年～2014年赣南脐橙的种植面积在11.33万公顷上下浮动，2012年达到了近12年的最高峰，接近12万公顷，2015年～2018年赣南脐橙的种植面积基本稳定在10.33万公顷左右，具体见图1。

图1 赣南脐橙栽培面积

2.2 产量

2004年～2015年赣南脐橙的产量总体呈现上升的趋势，2009年～2010年以及2013年～2014年脐橙产量有所下降，2013年脐橙产量达到近12年的最大值为150万吨。2005年为增幅最快的一年，相比于2004年增幅了59%，2006年～2007年增长速率也较高，幅度为50%，2016年，赣南脐橙受到气候与黄龙病的影响，产量相比于2015年来说，减幅33%，达到近几年最低。具体见图2。

图2 赣南脐橙的产量

2.3 出口贸易

赣南地区建立了信丰安西、大余青龙、宁都田头3个外贸脐橙出口基地。根据有关资料，赣南脐橙于2004年前出口的主要国家为新加坡、泰国、印度尼西亚等东南亚国家，出口的国家数量少，所以2004年赣南脐橙的出口量仅仅只有0.8万吨。3年后，首次销售到加拿大，2008年，赣南脐橙开始出口到中东国家，所以相比于2007年，2008年的增幅为400%，实现了赣南脐橙之前的出口量接近于零的突破。截至2012年，赣南脐橙销售到海外25个国家；一年后，又增加了6个国家，使得赣南脐橙海外销售量大增，其中2013年赣南脐橙的出口量在近12年中达到了最大值为33万吨，见图3。

图3 赣南脐橙出口总量

2.4 价格变化

绘制2003年1月～2018年6月赣南脐橙价格，见图4。从同年月度数据可知，每年的7月份～10月份价格相对较高，当年的12月份到第二年3月，价格较便宜，这和脐橙的种植周期及气候有关。每年3月后天气回暖，消费量逐渐增大，到了6月份，夏季雨水增多，对脐橙产量产生负面影响，故价格在每年的7月份～10月份偏高。从不同年度来看，2004年～2009年赣南脐橙价格逐渐下降，2009年降到了最低价3.3元/kg，相比于2004年，2009年赣南脐橙的价格下降了34%，而2014年～2015年赣南脐橙价格大幅度的上涨，可能是由于2014年～2015年赣南脐橙种植面积在下降，加上气候因素的影响，同时用户的需求量又增加，导致赣南脐橙价格大幅度的增长。我国近年来实施了农业补贴政策，但是依然有赣南脐橙的种植面积在减小的趋势，2006年～2014年，价格波动频率增大，2014年后价格上了一个新台阶，表明我国脐橙市场的调控能力不足，脐橙市场的供不应求和供过于求交替出现。

图4 赣南脐橙的月价格

3 基于GED-GARCH模型的脐橙价格波动分析

3.1 数据来源和研究方法

3.1.1 数据来源。笔者采用2003年1月～2018年6月赣南脐橙价格的月度数据，所有数据均来源于《全国农产品成本效益数据汇编》、赣州市政府公报(http://xxgk.ganzhou.gov.cn/)、联合国贸易统计数据库(http://comtrade.un.org/)、中华人民共和国国家统计局(http://www.stats.gov.cn/)、EPS全球统计数据分析平台(olap.epsnet.com.cn/)。用Eviews8.0处理数据。

3.1.2 研究方法。通过描述性统计分析与ARCH效应检验发现赣南脐橙的价格收益率具有ARCH效应，为了更好研究赣南脐橙价格波动是否有集簇性、高收益性高风险性以及非对称性，首先建立GARCH模型(由1986年Bollerslev提出[14])来研究赣南脐橙价格波动是否有集簇性，模型如下(GARCH(1，1))：

yt=xtγ+ut

(1)

(2)

其次，为了全面地、更好地研究赣南脐橙价格波动是否有“高收益性、高风险性”的特征，向(1)式GARCH中均值方程中引入条件标准差σt，通过建立GARCH-M模型(由1987年Engle构建[15])来研究赣南脐橙价格波动是否具有“高收益性、高风险性”的特征，模型(标准化的GARCH-M(1，1)模型)如下：

yt=xtγ+ρσt+ut

(3)

(4)

(5)

然后，为了全面地、更好地研究赣南脐橙价格波动是否有非对称性，本文运用Zakoian(1990)[16]及Glosten，Jafanathan，Runkle(1993)独立引入的TARCH模型来研究赣南脐橙价格波动是否有非对称性，条件方差指定为：

(6)

其中，当ut<0时，dt=1；不然，dt=0。在上述模型中，好消息(ut>0)和坏消息(ut<0)对条件方差有差别作用：好消息的冲击为α；坏消息冲击为α+γ。当γ≠0时，好坏信息对价格冲击是非对称的，γ>0且显著，表明存在杠杆效应，即使得波动变大。

接着，采用EGARCH模型进一步描述赣南脐橙价格波动是否有非对称性，条件方差指定为：

(7)

3.2 单位根检验

梳理和剖析赣南脐橙价格波动对赣南经济的发展影响极大。笔者共收集整理了2003年1月～2018年6月赣南脐橙的月度价格数据，赣南脐橙价格用D表示，Dt和Dt-1表示第t月以及第t-1月的赣南脐橙价格，对赣南脐橙价格取对数来降低赣南脐橙价格的波动程度同时减少舍入误差，脐橙月度价格收益率R为：

Rt=lnDt-lnDt-1

(8)

图5 脐橙价格的描述性统计分析

利用Eviews对赣南脐橙价格开始描述性统计分析，图5可得，它的收益率标准差(Std.Dev.)为0.044575，它的偏度(Skewness)为0.296292，它的峰度(Kurtosis)为9.465391，Jarque-Bera为324.9250，p值为0.00，序列不服从正态分布。得出结论，从2003年1月～2018年6月的赣南脐橙的月度价格数据显现右偏厚尾。

图6 赣南脐橙价格收益率

表1 ADF单位根检验

表2 LM检验结果

表3 3种分布下ARCH类模型估计结果

图6可得，价格收益率大多数时表现平稳，但某时段时高时低，表现集簇效应。

运用EViews对得到R序列进行ADF检验，如表1所示，t统计量的值为-9.726，其对应的p值为0.0000，<0.01，表明在1%显著性水平下，赣南脐橙价格序列稳定。

3.3 剖析ARCH模型族

采纳LM检验对赣南脐橙价格序列起初实行ARCH效应检验，检验结果如表2所示。

由表2可知，F统计量的p值为0.0011，LM统计量的p值为0.0012，因此拒绝原假设(不存在异方差)，即存在ARCH效应，接下来对其建立ARCH模型。为更精确地研究脐橙价格波动特征，假设均值方程残差在t分布、GED分布及正态分布下，分别对脐橙收益率建立ARCH类模型。结果见表3。

由表3可见，在GED分布下，AIC、SC值最小，ARCH模型的拟合度最好，而在正态分布下，AIC、SC值最大，ARCH模型的拟合度最差，GARCH模型里面的Rt-1系数通过了1%水平下显著性检验，诠释了赣南脐橙本期波动受到了前期波动的影响。系数α1，β1都通过了1%水平下显著性检验，诠释了赣南脐橙价格具备明显的波动集簇性，证实了较大幅度波动后会紧随着较大幅度波动，反之也是。

GARCH-M模型里的条件标准差系数λ尽管显著性检验通过，可是GARCH-M模型中β1显著性检验未通过，证实了GARCH-M模型难以成立，诠释了脐橙市场高风险及高收益的特征不存在。这一现象可能是因为农民与市场上的投资者不同，他们对风险并不“感冒”，他们喜欢规避风险，不愿意承担起太大的风险。同时，近些年以来，我国对于农户的补贴越来越好，对农业的惠农政策进一步完善，这个也导致了脐橙市场不会出现高收益、高风险的特征。

在5%水平下TARCH模型里面的不对称系数γ显著不为0，说明赣南脐橙价格波动具有非对称性，同时由于γ=-0.221<0，表明因为脐橙价格下降的信息所引发的波动剧烈程度要小于因脐橙价格上涨所引发的波动。当脐橙价格上涨时，由于脐橙种植户对网络信息掌握的不对称，立即扩大种植面积，增加脐橙产量，加上脐橙价格的周期性，利好消息带来对市场的波动比较大。而当价格出现了下降时，脐橙面积改变行为会滞后，农民难以实时的反应过来，致使脐橙价格下降信息对价格波动形成的影响相应会比较小。

EGARCH模型里面的γ通过了1%水平下显著性检验，同时γ=0.227>0，这进一步验证了TARCH模型里面“脐橙价格下降信息所引发的波动剧烈程度要小于因价格上涨所引发的波动”这一结论。GED参数为0.969<2，呈现典型的厚尾特征，验证了描述性统计分析中赣南脐橙价格序列具有“右偏厚尾，非正态”的特征。

4 结论

文章基于2003年1月～2018年6月赣南脐橙价格的月度数据，运用ARCH模型类对赣南脐橙价格序列及其价格波动分析，在3种分布下，发现残差在GED分布条件下模型拟合度最高。在GED分布下，得出脐橙价格波动具有显著的集簇性，脐橙价格不具有高收益性及高风险性的特征，TARCH模型表明赣南脐橙具有非对称性，EGARCH模型证明了这一结论，即赣南脐橙价格下降对价格波动的作用结果要小于价格上涨对赣南脐橙价格波动的影响。

为此，要推进脐橙农家小院模式，完善赣南脐橙产业组织化程度，增强抗风险能力。赣南脐橙的种植户分布在18个县区，以小规模经营为主。政府迫切需要完善赣南脐橙产业的组织化程度，以此解决小农户和大市场之间一直依赖的矛盾。小农户种植无论在资金、技术等方面都存在风险，而农业合作社、农协等中介组织规模很小，故小农户在风险冲击来临时，生产链很脆弱。同时要加强信息揭露，加强对脐橙种植户的培训指导。政府管理部门要更深入完备信息揭示流程，普及信息揭露范围，要消减农民欠缺信息或者信息不对称引起的财产损失风险。政府的监管部门应该要加强职责，落实好市场的监管工作。同时风险管理部门要时刻注意并且判断变化趋势，提前发布信息，做好应对的措施，预防和减少风险。其次，完善将脐橙纳入大豆、玉米等大宗农产品的期货模式。实证结果中脐橙价格不具有高风险高收益特性，表明脐橙产业金融属性不明显，完善脐橙产业期货模式，有助于平抑脐橙价格波动，降低种植户的风险；最后，国家加强相关政策的扶持。重点地加强产业基地的水电路等基础设施的建设，提高果园建设标准以及防灾能力，促进产业的提质增效，率先的完成产业现代化。将赣南脐橙列入国家的政策性农业保险目录中，给予重点扶持，提高财政的补贴比例，增加果品的存储、流通等环节的保险。