中國(guó)飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格波動(dòng)的影響研究——基于VAR 模型

崔力航，郭 睿

（東北農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，哈爾濱 150030）

21 世紀(jì)以來，中國(guó)奶業(yè)發(fā)展迅速，生鮮乳產(chǎn)量由2000年的919萬t增長(zhǎng)至2017年的3 648萬t，年均增長(zhǎng)率達(dá)8.45%；奶牛存欄量由2000 年的489 萬頭增長(zhǎng)至2017 年的1 340 萬頭，年均增長(zhǎng)率達(dá)6.11%。然而，近年來生鮮乳市場(chǎng)劇烈波動(dòng)，“奶賤傷農(nóng)”的事件時(shí)有發(fā)生，2015 年元旦前后甚至發(fā)生了“倒奶殺?！笔录?。奶牛養(yǎng)殖成本的不斷提高是造成奶價(jià)頻繁波動(dòng)的主要原因之一，而飼料費(fèi)用占養(yǎng)殖成本的80%以上［1］，因此，探究飼料價(jià)格對(duì)于生鮮乳價(jià)格的影響對(duì)中國(guó)奶業(yè)健康、穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展具有重要意義。

生鮮乳價(jià)格波動(dòng)問題已經(jīng)受到學(xué)者們的廣泛關(guān)注。目前，學(xué)者們普遍認(rèn)為養(yǎng)殖方式、養(yǎng)殖成本、市場(chǎng)機(jī)制和進(jìn)口沖擊是造成生鮮乳價(jià)格波動(dòng)的主要因素［2-5］。其中，過高的養(yǎng)殖成本直接影響奶牛養(yǎng)殖主體的收益，影響奶牛養(yǎng)殖主體的養(yǎng)殖意愿［6］。奶牛養(yǎng)殖成本可分為可變成本和固定成本，可變成本占總成本的92.8%，而養(yǎng)殖所需的飼料費(fèi)用占可變成本的86.3%［1］。玉米和豆粕是奶牛蛋白質(zhì)和能量的主要來源，在奶牛飼料中占比超過60%［7］，二者價(jià)格的上漲使奶牛養(yǎng)殖成本上升，奶農(nóng)養(yǎng)殖積極性下降，直接影響生鮮乳供給［8］，由于飼料價(jià)格很大程度上決定生鮮乳收購(gòu)價(jià)格，有必要得到更多關(guān)注［9］?；谝陨涎芯?，本研究將以玉米和豆粕價(jià)格作為飼料價(jià)格，試圖分析飼料價(jià)格和生鮮乳價(jià)格的波動(dòng)特征和變化趨勢(shì)，運(yùn)用向量自回歸模型（vector autore?gression，VAR）探究飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的影響，以期揭示飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的影響機(jī)制，提出穩(wěn)定生鮮乳價(jià)格的對(duì)策與建議，以期為奶牛養(yǎng)殖主體做出合理決策和政府制定相關(guān)價(jià)格穩(wěn)定政策提供參考依據(jù)。

1 數(shù)據(jù)來源和研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本研究選取 2007 年 1 月—2018 年 12 月玉米價(jià)格（MP）、豆粕價(jià)格（SP）和生鮮乳價(jià)格（YP）的月度數(shù)據(jù)作為樣本進(jìn)行實(shí)證分析，樣本總量共144 組。其中，玉米和豆粕價(jià)格為全國(guó)平均價(jià)格，生鮮乳價(jià)格為內(nèi)蒙古、河北等10 個(gè)牛奶主產(chǎn)省平均價(jià)格，均來自農(nóng)業(yè)農(nóng)村部畜牧獸醫(yī)局對(duì)全國(guó)500 個(gè)縣畜產(chǎn)品和飼料集貿(mào)市場(chǎng)的定點(diǎn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。

在數(shù)據(jù)處理方面，先運(yùn)用Census X-12 季節(jié)調(diào)整方法消除價(jià)格的季節(jié)影響，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行取對(duì)數(shù)處理以降低數(shù)據(jù)的異方差性，分別記作LNMPSA、LNSPSA 和LNYPSA。

1.2 研究方法

依據(jù)單方程計(jì)量模型對(duì)各變量進(jìn)行回歸分析，并不足夠?qū)?fù)雜內(nèi)生變量之間動(dòng)態(tài)關(guān)系進(jìn)行嚴(yán)密的描述［10］，因此本研究選擇VAR 模型對(duì)各個(gè)變量的內(nèi)在關(guān)系進(jìn)行分析。VAR 模型是基于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)而建立的模型，是由Sims 在1980 年引入到經(jīng)濟(jì)學(xué)中的，該模型把系統(tǒng)中每一個(gè)內(nèi)生變量作為系統(tǒng)中所有內(nèi)生變量的滯后值的函數(shù)來構(gòu)造模型，可以避免復(fù)雜的數(shù)據(jù)和理論的限制［11］。

VAR（P）模型的基本表達(dá)式：

其中，yt為n維內(nèi)生變量向量，xt為m維外生變量向量，p是滯后階數(shù)，T為樣本個(gè)數(shù)，A1、A2…Ap為yt的待估系數(shù)，B為xt的待估系數(shù)，εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

以矩陣形式表示上述VAR 模型為：

采用ADF 單位根檢驗(yàn)方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，采用Johansen 檢驗(yàn)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，運(yùn)用Grang?er 因果檢驗(yàn)判斷各變量之間的Granger 因果關(guān)系，通過AIC 準(zhǔn)則等確定VAR 模型的滯后階數(shù)，最終得出回歸估計(jì)結(jié)果。

2 飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格影響的實(shí)證分析

2.1 中國(guó)玉米、豆粕和生鮮乳價(jià)格波動(dòng)分析

2006 年 7 月 至 2018 年 7 月 的 價(jià) 格走 勢(shì) 分成 4 個(gè)階段（圖1）：

①平穩(wěn)上漲階段（2006 年 7 月—2008 年 7 月）。在平穩(wěn)上漲階段，玉米、豆粕和生鮮乳價(jià)格均呈現(xiàn)平穩(wěn)上漲趨勢(shì)。2006 年 7 月至 2008 年 7 月，玉米價(jià)格由 1.42 元/kg 增長(zhǎng)至 1.80 元/kg，漲幅達(dá) 26.76%；豆粕價(jià)格因國(guó)內(nèi)糧價(jià)上漲和美國(guó)期貨市場(chǎng)的影響，由2.50 元/kg 增長(zhǎng)至 4.64 元/kg，達(dá)到近 15 年的最高價(jià)格；由于2007 年新西蘭和澳大利亞等乳制品出口大國(guó)氣候干旱，導(dǎo)致原料奶產(chǎn)量下降，再加上豆粕價(jià)格的飛漲，導(dǎo)致生鮮乳價(jià)格呈上漲趨勢(shì)，由1.91 元/kg增長(zhǎng)至2.77 元/kg，增長(zhǎng)了近50%。

②緩慢下降階段（2008 年 7 月—2009 年 7 月）。在緩慢下降階段，玉米、豆粕和生鮮乳價(jià)格都出現(xiàn)不同程度的下降。2008 年 7 月至 2009 年 7 月，受 2008年金融危機(jī)影響，國(guó)際糧食價(jià)格和國(guó)內(nèi)期貨共同作用，玉米和豆粕價(jià)格分別出現(xiàn)13.89%和21.12%不同程度的下跌；由于“三聚氰胺”事件的發(fā)生，大量散戶退出奶牛養(yǎng)殖業(yè)，消費(fèi)者對(duì)國(guó)內(nèi)乳制品消費(fèi)信心不足，生鮮乳供大于求，導(dǎo)致價(jià)格下跌了16.25%。

③緩慢上漲階段（2009 年 7 月—2014 年 1 月）。在緩慢上漲階段，玉米和生鮮乳價(jià)格都呈現(xiàn)出緩慢上漲趨勢(shì)，而豆粕價(jià)格波動(dòng)明顯，但總體呈現(xiàn)上漲趨勢(shì)。2009 年 7 月至 2014 年 1 月，玉米價(jià)格由于乙醇燃料的需求強(qiáng)勁和美國(guó)市場(chǎng)對(duì)中國(guó)市場(chǎng)的影響，呈現(xiàn)大幅度上漲，漲幅達(dá)54.84%；豆粕價(jià)格由于畜牧業(yè)逐漸回暖對(duì)飼料的大幅需求和進(jìn)口大豆的沖擊，呈現(xiàn)波動(dòng)上漲，漲幅達(dá)17.49%；“三聚氰胺”事件過后，受奶農(nóng)賣奶困難和企業(yè)過度宰牛等影響，造成生鮮乳出現(xiàn)供不應(yīng)求的局面，生鮮乳價(jià)格持續(xù)上漲，增加了1 倍。

④波動(dòng)下降階段（2014 年 1 月—2018 年 7 月）。在波動(dòng)下降階段，玉米、豆粕和生鮮乳價(jià)格均呈下降后波動(dòng)的趨勢(shì)。玉米和豆粕由于國(guó)際市場(chǎng)消息和國(guó)內(nèi)市場(chǎng)供需，均呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，雖然在2016 年至2018 年有所回升，但總體仍呈下降趨勢(shì)；生鮮乳價(jià)格在國(guó)家制定相關(guān)穩(wěn)定支持政策后，呈周期性正常波動(dòng)，表現(xiàn)較好。

2.2 單位根檢驗(yàn)

為避免偽回歸問題，要對(duì)價(jià)格序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)，采用ADF 單位根檢驗(yàn)方法，結(jié)果見表1。玉米價(jià)格（LNMPSA）在10%的顯著水平下為非平穩(wěn)序列，經(jīng)過一階差分后，在1%的顯著水平下為平穩(wěn)序列；豆粕價(jià)格（LNSPSA）和生鮮乳價(jià)格（LNYPSA）分別在5%和10%的顯著水平下為平穩(wěn)序列，但由于只有同階平穩(wěn)數(shù)據(jù)才能避免偽回歸，因此對(duì)豆粕價(jià)格和生鮮乳價(jià)格進(jìn)行一階差分，經(jīng)過一階差分后，在1%的顯著性水平下為平穩(wěn)序列。由此可知，LNMP?SA、LNSPSA 和LNYPSA 均為一階單整序列，滿足下一步協(xié)整檢驗(yàn)的前提條件。

圖 1 2006 年 7 月至 2018 年 7 月中國(guó)玉米、豆粕和生鮮乳價(jià)格走勢(shì)

表1 ADF 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.3 協(xié)整檢驗(yàn)

要考察價(jià)格序列間的關(guān)系必須保證各價(jià)格序列之間存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，即協(xié)整關(guān)系。協(xié)整檢驗(yàn)方法主要有兩種：EG 兩步法和Johansen 檢驗(yàn)，由于EG 兩步法適用于雙變量檢驗(yàn)，而Johansen 檢驗(yàn)更適用于多變量檢驗(yàn)，因此本研究采用Johansen 檢驗(yàn)方法進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)。

從表2 可知，“無協(xié)整關(guān)系”“最多存在一個(gè)協(xié)整關(guān)系”和“最多存在兩個(gè)協(xié)整關(guān)系”的原假設(shè)均被拒絕，表明在5%的顯著水平下序列存在協(xié)整關(guān)系，說明LNMPSA、LNSPSA 和LNYPSA 存在長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。

表2 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

2.4 Granger因果檢驗(yàn)

通過Granger因果檢驗(yàn)方法判斷各序列之間的引起與被引起關(guān)系，即Granger原因。根據(jù)表3可知，在5%的顯著水平下，ΔLNSPSA 是ΔLNYPSA 的Granger原因，ΔLNMPSA 是 ΔLNYPSA 的 Granger 原因，說明玉米和豆粕等飼料的價(jià)格變動(dòng)必然會(huì)引起生鮮乳價(jià)格的變動(dòng)。

2.5 滯后階數(shù)的確定

通過 LogL、LR、FPE、AIC、SC 和 HQ 6 個(gè)準(zhǔn)測(cè)最小原則來判斷滯后階數(shù)。根據(jù)表4 可知，在5%的顯著水平下，滯后 1 階的 FPE、AIC、SC 和 HQ 均為最小值，所以確定模型最佳滯后階數(shù)為1，建立VAR（1）模型。

表3 Granger 因果關(guān)系檢驗(yàn)結(jié)果

表4 VAR 模型的最佳滯后階數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果

2.6 回歸估計(jì)結(jié)果

根據(jù)上述檢驗(yàn)結(jié)果，建立滯后階數(shù)為1 的VAR（1）模型，模型估計(jì)結(jié)果見表5，AR 根圖見圖2。模型的擬合優(yōu)度和調(diào)整后的擬合優(yōu)度均大于0.8，通過了顯著性檢驗(yàn)，所有的單位根都落在圓內(nèi)，所有特征根的倒數(shù)均小于1，說明模型通過了穩(wěn)健性檢驗(yàn)，可以進(jìn)一步分析。

表5 模型估計(jì)結(jié)果

圖2 模型穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

3 脈沖響應(yīng)和方差分解

3.1 脈沖響應(yīng)

由于VAR 模型是非理論性的模型，在分析VAR模型時(shí)往往不分析一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響，而是分析模型受到某種沖擊時(shí)對(duì)系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響，即脈沖響應(yīng)函數(shù)方法（Impulse response function，IRF）。

圖3 中橫坐標(biāo)軸代表了沖擊作用的時(shí)間，縱軸代表了變化程度，實(shí)線代表脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線代表沖擊響應(yīng)置信區(qū)間。在本期給玉米價(jià)格一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，生鮮乳價(jià)格對(duì)玉米價(jià)格的沖擊響應(yīng)一直為正，響應(yīng)先不斷增強(qiáng)，在第三期達(dá)到響應(yīng)頂峰后逐漸下降，并趨于平穩(wěn)；在本期給生鮮乳價(jià)格一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，生鮮乳價(jià)格對(duì)自身的沖擊響應(yīng)一直為正，響應(yīng)逐漸減弱，在第十期趨于平穩(wěn)；在本期給豆粕價(jià)格一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊，生鮮乳價(jià)格對(duì)豆粕價(jià)格的沖擊響應(yīng)一直為正，響應(yīng)趨勢(shì)與玉米相似，先不斷增強(qiáng)，在第三期達(dá)到響應(yīng)頂峰后逐漸下降，并趨于平穩(wěn)。由此可見，飼料價(jià)格的上漲對(duì)生鮮乳價(jià)格產(chǎn)生正向影響，飼料價(jià)格上漲導(dǎo)致生鮮乳價(jià)格上漲。

圖3 脈沖響應(yīng)結(jié)果

3.2 方差分解

脈沖響應(yīng)描述的是VAR 模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響。而方差分解（Variance decomposition）是通過分析每一個(gè)結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量變化的貢獻(xiàn)度，進(jìn)一步評(píng)價(jià)不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性。

對(duì)生鮮乳價(jià)格方差分解如表6 所示，生鮮乳價(jià)格受自身影響最大，貢獻(xiàn)率呈下降趨勢(shì)，從第一期的99.347 95%下降至第十期的82.761 36%；生鮮乳價(jià)格受豆粕價(jià)格影響較小，貢獻(xiàn)率呈不斷上升趨勢(shì)，且具有明顯的滯后性，從第一期的0%上升至第十期的6.526 938%；生鮮乳價(jià)格受玉米價(jià)格影響最小，貢獻(xiàn)率呈不斷上升的趨勢(shì)，從第一期的0.652 051%逐漸上升至第十期的10.711 700%。

表6 ΔLNYPSA 方差分解結(jié)果

4 結(jié)論與建議

4.1 結(jié)論

本研究以玉米和豆粕價(jià)格作為飼料價(jià)格，在分析飼料價(jià)格和生鮮乳價(jià)格的波動(dòng)特征和變化趨勢(shì)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用VAR 模型探究飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的影響，分析飼料價(jià)格對(duì)生鮮乳價(jià)格的影響機(jī)制。獲得以下研究結(jié)論：

1）飼料價(jià)格和生鮮乳價(jià)格具有長(zhǎng)期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，飼料價(jià)格的變化必然會(huì)引起生鮮乳價(jià)格的變化，且這種影響具有滯后性；

2）從短期來看，以玉米和豆粕代表的飼料價(jià)格上漲，必然會(huì)引起下一期的生鮮乳價(jià)格上漲；從長(zhǎng)期來看，生鮮乳價(jià)格主要受自身價(jià)格的影響，但飼料價(jià)格會(huì)對(duì)生鮮乳價(jià)格產(chǎn)生顯著影響。

4.2 建議

1）加強(qiáng)宏觀調(diào)控，完善價(jià)格預(yù)警和干預(yù)機(jī)制。相關(guān)部門應(yīng)進(jìn)一步完善包括玉米、豆粕等飼料價(jià)格和生鮮乳價(jià)格的波動(dòng)預(yù)警機(jī)制，定期監(jiān)測(cè)價(jià)格并及時(shí)發(fā)布，對(duì)于價(jià)格異常波動(dòng)進(jìn)行預(yù)警，指導(dǎo)奶牛養(yǎng)殖主體生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)，提高奶牛養(yǎng)殖主體和乳企對(duì)于市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)的決策能力。同時(shí)，相關(guān)部門應(yīng)該對(duì)玉米、豆粕和生鮮乳價(jià)格的異常波動(dòng)建立干預(yù)體系，在價(jià)格發(fā)生異常波動(dòng)時(shí)采取干預(yù)措施，有效緩解價(jià)格波動(dòng)，保證奶牛養(yǎng)殖者利益。

2）提高玉米、豆粕等飼料供給能力，穩(wěn)定飼料價(jià)格。通過培育種植優(yōu)良品種、調(diào)整種植結(jié)構(gòu)和加大科研投入等方式來提高飼料的供給能力，達(dá)到穩(wěn)定飼料價(jià)格的目的，減少飼料價(jià)格波動(dòng)，降低飼料價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)。

3）優(yōu)化奶牛飼料配比，提高飼料轉(zhuǎn)化率。政府應(yīng)加強(qiáng)奶牛養(yǎng)殖技能培訓(xùn)，定期組織奶牛飼養(yǎng)技術(shù)推廣，提高奶牛飼養(yǎng)管理人員的素質(zhì)，推廣先進(jìn)飼養(yǎng)技術(shù)，鼓勵(lì)奶牛養(yǎng)殖者優(yōu)化奶牛日糧配方，調(diào)整飼料配比，加強(qiáng)飼養(yǎng)管理，減少人為飼料浪費(fèi)，從而提升奶牛飼料轉(zhuǎn)化率，提高生鮮乳質(zhì)量和產(chǎn)量，既節(jié)省了飼料成本又提高了產(chǎn)量，可有效減少玉米和豆粕等飼料價(jià)格波動(dòng)對(duì)于生鮮乳價(jià)格的影響。