桂文林,韓兆洲

(1.暨南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510632;2.惠州學(xué)院,廣東 惠州 516007)

●關(guān)注 “三農(nóng)”

基于 X-12-ARIMA模型的中國糧食消費價格運行

桂文林1,2,韓兆洲1

(1.暨南大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院,廣東 廣州 510632;2.惠州學(xué)院,廣東 惠州 516007)

糧食價格與人們的實際生活成本和收入水平息息相關(guān),甚至影響整個國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。文章用 X-12-AR IMA季節(jié)調(diào)整模型對中國 1997年 1月至 2009年 12月的糧食消費價格月度定基指數(shù)進(jìn)行分解,并得到趨勢循環(huán)、季節(jié)和不規(guī)則因素;通過所得異常值和趨勢對我國糧食價格發(fā)展階段進(jìn)行科學(xué)劃分;通過分解后的季節(jié)因素分析其季節(jié)特征,并探究它們的深層成因。結(jié)果表明:模型具有非常好的分解效果;糧價有明顯的趨勢和季節(jié)運行特征;糧食價格波動成因很好地解釋其運行特征。文章為把握我國糧食價格運行、制定相關(guān)政策提供科學(xué)依據(jù)。

糧食價格;X-12-AR IMA季節(jié)調(diào)整模型;趨勢;季節(jié)特征

一、引 言

糧食價格問題是糧食問題的主要方面,在市場經(jīng)濟(jì)條件下,糧食價格不僅是調(diào)節(jié)糧食產(chǎn)品供求的信號和手段,更是關(guān)系到廣大人民群眾的生活成本和廣大農(nóng)民和農(nóng)村收入水平,進(jìn)而影響國民經(jīng)濟(jì)整體發(fā)展的一個重要因素。隨著中國市場經(jīng)濟(jì)體制轉(zhuǎn)軌,糧食價格形成的市場化程度不斷提高,影響糧食價格的因素日益增多并更為復(fù)雜,其波動越發(fā)明顯。本文就糧食價格變動趨勢和季節(jié)特征及形成機(jī)制作些研究?，F(xiàn)有糧食價格波動問題的研究主要圍繞著三個問題展開,即糧食價格怎樣波動,波動的成因及其所造成的影響即經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行的分析。其中對波動成因的分析最為廣泛,如:

(1)對 2006—2008年間糧食價格的持續(xù)上漲的研究中,大量文獻(xiàn) (Banse et al.,2008等)認(rèn)為,①本輪糧食價格上漲的主要原因在于。全球氣候變化導(dǎo)致糧食產(chǎn)量下降;石油價格上漲導(dǎo)致糧食生產(chǎn)成本提高。發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)快速增長導(dǎo)致對糧食需求的快速增長;生物燃料的開發(fā)導(dǎo)致對玉米等產(chǎn)品需求大幅增加。一些國家采取的貿(mào)易干預(yù)政策,如鼓勵進(jìn)口或限制出口,以及狂熱的市場投機(jī),導(dǎo)致國際市場糧食價格上漲[1]。②糧食價格快速大幅上漲,給糧食進(jìn)口國如歐盟和日本等帶來了糧食安全問題。給消費者帶來重要的負(fù)收入效應(yīng)。

(2)2009年黃季坤等研究認(rèn)為,全球金融危機(jī)導(dǎo)致的石油價格巨幅下挫和生物液體燃料產(chǎn)業(yè)的萎縮導(dǎo)致 2008年下半年以來全球糧食價格大幅回落,并預(yù)測 2009年中國糧價將受到?jīng)_擊。

(3)相關(guān)研究如,崔友平 (2007)認(rèn)為糧食價格波動是糧食供求規(guī)律和價值規(guī)律共同作用的結(jié)果。從糧食價格形成的內(nèi)在機(jī)理來看,引起糧食價格波動的主要因素是市場供求、國際市場傳導(dǎo)等。糧食價格波動的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)主要是影響糧食生產(chǎn)、農(nóng)民收入和市場價格總水平;聶闖 (2008)研究表明,世界糧食價格上漲的原因主要包括,生產(chǎn)因素如石油價格變得導(dǎo)致生產(chǎn)成本變化、氣候變化與結(jié)構(gòu)調(diào)整等影響產(chǎn)量。需求因素如人口持續(xù)增長和城市化、生物能源開發(fā)。市場因素如貿(mào)易和庫存、不當(dāng)貿(mào)易保護(hù)等。王文斌用誤差修正模型、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等實證研究了國際糧食價格與糧食的產(chǎn)量、消費和庫存之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)國際糧食價格與它們之間存在穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系。糧食庫存是影響國際糧價的最主要因素,且其影響力會逐漸增強(qiáng);其次是糧食消費水平,而糧食產(chǎn)量對國際糧食價格的影響相對較小。

對糧食價格波動的已有研究中不足之處主要有:

(1)定量研究相對較少,理論和描述性的實證分析較多;

(2)短期研究較多,通常集中在一年內(nèi)或一個上升或下降的價格波動階段,中長期的研究較少;

(3)對糧食價格波動成因的研究較多對特征本身的精確描述較少。本文用 X-12-AR IMA季節(jié)調(diào)整模型對中國 1997年 1月—2009年 12月的糧食消費價格月度定基指數(shù)進(jìn)行分析,通過所得異常值和分解趨勢對我國糧食價格發(fā)展的階段進(jìn)行精確劃分,通過分解后的季節(jié)因子,分析其季節(jié)特征,并它們的成因。在此基礎(chǔ)上對中國糧食消費價格進(jìn)行科學(xué)預(yù)測。文章通過分析評估長期糧食價格運行走勢,對我國農(nóng)業(yè)、土地制度以及政策調(diào)整都具有借鑒意義。

二、X-12-AR IMA季節(jié)調(diào)整模型

X-12-AR IMA是美國普查局 David Findley等人在 1998設(shè)計出來的季節(jié)調(diào)整模型和程序[2]。X-12-AR IMA程序在傳統(tǒng)的基于移動平均的 X-11方法的基礎(chǔ)上,引入了預(yù)調(diào)整模塊 regAR IMA,首先通過建立帶有回歸元的 AR IMA模型對序列進(jìn)行前向預(yù)測和后向預(yù)測、擴(kuò)充數(shù)據(jù),以保證在使用移動平均進(jìn)行季節(jié)調(diào)整的過程中數(shù)據(jù)的完整性;同時對數(shù)據(jù)做更加豐富的預(yù)處理,檢測和修正不同類型的異常值,估計并消除日歷因素的影響;最后對季節(jié)調(diào)整的效果進(jìn)行更嚴(yán)格的診斷檢驗。預(yù)調(diào)整模塊 regAR IMA采取標(biāo)準(zhǔn)的AR IMA建模方法,通過識別、估計和診斷建立 AR IMA模型并用于預(yù)測,從而實現(xiàn)時間序列的延拓。加法模型的 regAR IMA預(yù)調(diào)整程序的原理[3]闡述如下。

假定對于時間序列 yt存在多元回歸模型:zt。其中 xit為第 i個影響因素和回歸變量,包括異常值、交易日和假日等日歷因素及其它回歸變量。βi為回歸系數(shù)。zt假設(shè)其滿足 AR IMA模型及其季節(jié)模型。即形成 regAR IMA模型如下:

其中,B為滯后算子,s是季節(jié)周期。使用迭代廣義最小二乘算法估計參數(shù),得到估計的各種回歸效應(yīng)為從yt中減去回歸效應(yīng)即得到經(jīng)過預(yù)調(diào)整的序列。對于乘法分解模型,需要先對原始序列 Yt取對數(shù),即 yt=log(Yt),再對 yt建立上述 regAR IMA模型,估計得到回歸效應(yīng),再分別對其取指數(shù)變換,得到回歸效應(yīng)調(diào)整因子 eβ^ixit,用原始序列除以相應(yīng)的調(diào)整因子,得到經(jīng)過預(yù)調(diào)整的序列。通過此模型,不僅可以分析異常值、交易日、移動假日等日歷因素對時間序列的影響并進(jìn)行季節(jié)調(diào)整,同時可以靈活加入自定義的回歸變量,分析某些特定因素的影響,如西方的復(fù)活節(jié)、中國的春節(jié)、“黃金周”長假等因素的影響。X-12-AR IMA只適合月度和季度數(shù)據(jù),向前預(yù)測或向后估測數(shù)據(jù)不超過 250個,每一時間序列觀察值最多 2500個,交易日因子不能超過 28個,季節(jié)頻長不超過 12。該模型中最復(fù)雜的模型為 (2 1 2)(0 1 1)模型[4]。

regAR IMA預(yù)調(diào)整模型中常見的回歸變量為異常值、日歷因素等。

(1)異常值。包括三種類型的異常值。其中 AO,被稱為單點異常值或附加異常值,指時間序列中的單個跳躍點和,只影響序列中的一個觀察值。LS,為水平移動異常值,指時間序列中水平的持久變化,其影響來自于一個固定點上的所有觀察值,表現(xiàn)為一個特定時點的所有觀察值突然增大或減少一個常數(shù),即移動一個水平。TC,為暫時變化異常值,指時間序列發(fā)生跳躍但又平滑回復(fù)到初始路徑的單個跳躍點,這種異常值影響若干個觀察值。

(2)日歷效應(yīng)。日歷效應(yīng)是影響時間序列的一個重要因素。交易日效應(yīng),交易日指一個星期內(nèi)每天的經(jīng)濟(jì)活動的差異帶來的影響。同時周一至周日的天數(shù)在每個月出現(xiàn)的次數(shù)不同,則導(dǎo)致了月份之間的經(jīng)濟(jì)活動受到交易日的影響。在regAR IMA預(yù)調(diào)整模型中,對交易日調(diào)整是通過建立 6個回歸變量分別代表周一至周六的回歸變量,而星期日的天數(shù)可通過周一至周六的天數(shù)決定。

(3)工作日。根據(jù)五天工作制,假設(shè)工作日內(nèi)經(jīng)濟(jì)活動沒有差異,而工作日與非工作日之間的經(jīng)濟(jì)活動之間存在差異,這種影響即為工作日效應(yīng)。需建立一個回歸變量,非工作日可由工作日的天數(shù)決定。

(4)閏年。指閏年的 2月份多一天而帶來的影響,需建立 1個回歸模型。

(5)固定假日。如元旦、“五一”國際勞動節(jié)、“十一”國慶節(jié)等可能帶來經(jīng)濟(jì)活動的影響。

(6)移動假日。即公歷日期不固定的節(jié)日,如西方的復(fù)活節(jié),一般在 3、4月份變動。中國的春節(jié)在 1、2月份變動,這些差異也會對經(jīng)濟(jì)活動的月份造成差異。X-12-AR IMA中設(shè)置了對復(fù)活節(jié)效應(yīng)的調(diào)整,卻沒有對春節(jié)的調(diào)整,因此必須自行建立春節(jié)因素不變量進(jìn)行調(diào)整。

春節(jié)是我國的傳統(tǒng)陰歷節(jié)日,多數(shù)在 2月,少數(shù)在 1月。在春節(jié)期間,社會經(jīng)濟(jì)活動會產(chǎn)生變化,對許多社會經(jīng)濟(jì)指標(biāo)都會產(chǎn)生較大的影響。春節(jié)因素對各種指標(biāo)的影響有正向的,如居民消費;有些是負(fù)向的,如工業(yè)生產(chǎn)等。這一影響期間往往跨越 1月和 2月;而對于季度指標(biāo),春節(jié)只影響第 1季度的數(shù)據(jù)。可以通過引入春節(jié)因素變量,對時間序列進(jìn)行預(yù)調(diào)整,從而消除春節(jié)因素的影響[5]。具體為:假設(shè)春節(jié)對時間序列的影響天數(shù)為τ天,且假定這τ天中每天的影響是相同的,τt用表示這落在第 t月的天數(shù),則春節(jié)變量在 t月中的取值為 H(τ,t),定義為 :H(τ,t)=τt/τ。可見 ,每年 1、2月的 H(τ,t)之和為 1,且 3—12月的 H(τ,t)為 0。引入春節(jié)變量后的 regAR IMA模型為:

τ的取值一般根據(jù)以下原則:(1)指標(biāo)特征和受春節(jié)影響特征。(2)通過比較備選τ值模型的擬合效果選擇。如預(yù)測誤差,選擇使預(yù)測誤差最小的模型和τ。如 A IC和B IC等,選擇使其最小的τ。

三、中國糧食消費價格運行特征實證研究

(一)數(shù)據(jù)來源、處理及說明

糧食的消費價格指數(shù)是居民消費價格指數(shù) (CPI)的重要組成部分。我國 CPI的商品構(gòu)成中,食品類商品權(quán)重占33.6%,決定著 CPI運行的基本趨勢,其中糧食是食品價格波動的主要原因[6]。其在一定程度上反映了通貨膨脹或緊縮的程度。傳統(tǒng)上中國只公布月 (累計)同比和年同比糧食消費價格指數(shù)數(shù)據(jù)。自 2001年起,采用國際通用做法,逐月編制并公布以 2000年平均價格為基期的糧食消費價格的定基和環(huán)比指數(shù)。月同比數(shù)據(jù)剔除了部分季節(jié)因素,同時受基準(zhǔn)期季節(jié)因素的影響變動較大,即 “翹尾因素”。環(huán)比指數(shù)易被一些突發(fā)事件、季節(jié)性和節(jié)假日等非市場因素干擾。對中國糧食消費價格變動特征的研究須以定基指數(shù)為對象。由于無法獲得我國 2001年前的糧食消費價格定基指數(shù),可采用某一時期為基期,通過各年同月的同比指數(shù)連乘計算定基比的方法對原始數(shù)列進(jìn)行研究。1992年中國開始放開糧食價格和糧食經(jīng)營的試點,由于政策不配套,宏觀調(diào)控方式和手段不完善,加之經(jīng)濟(jì)一度過熱,全國糧食價格出現(xiàn)了持續(xù)大幅度上漲。本輪上漲截至 1996年。1997年后,受宏觀經(jīng)濟(jì)形勢和糧食連年豐收,出現(xiàn)供過于求等影響,糧食價格持續(xù)下跌。標(biāo)志糧食價格進(jìn)入新一輪的下跌運行階段。于是,本文數(shù)據(jù)以 1996年為基期,假設(shè)該年各月糧食消費價格指數(shù)初始值為 100,通過 1997年 1月—2009年 12月的月同比糧食消費價格指數(shù)計算得到該期間定基指數(shù)如圖 1。其中月同比糧食消費價格指數(shù)數(shù)據(jù)來自中經(jīng)網(wǎng)。

(二)X-12-AR IMA季節(jié)調(diào)整模型的參數(shù)設(shè)置

1.對數(shù)化變換的參數(shù)設(shè)置

選擇 Pretest,即預(yù)檢驗數(shù)據(jù)是否適合于對數(shù)化變換。實施對數(shù)變換的前提是初始時間序列中不含有零值或負(fù)值。

2.日歷效應(yīng)修正的參數(shù)設(shè)置

(1)交易日修正。選擇 Trading days&Leap-year(7個回歸變量 +是否閏年):即糧食消費價格在工作日 (星期一至星期六)之間存在區(qū)別,在工作日與休息日之間也存在區(qū)別,是否閏年也影響著經(jīng)濟(jì)活動的活躍性。此外,還選擇預(yù)檢驗是否需要交易日 (工作日)效應(yīng)修正且允許 Demetra根據(jù)季節(jié)調(diào)整質(zhì)量減少交易日回歸變量。(2)復(fù)活節(jié)修正。此處不選擇實施復(fù)活節(jié)效應(yīng)修正。(3)固定假日修正。選擇每年廣為流行的 5月 1日的勞動節(jié)和 10月 1日的國慶節(jié)及 1月1日的元旦。它們對經(jīng)濟(jì)活動可能產(chǎn)生影響,在 X-12-AR IMA程序中可進(jìn)行國定假日影響的具體日期的設(shè)置和調(diào)整。

3.異常值及外部變量的參數(shù)設(shè)置

異常值及外部變量的參數(shù)設(shè)置為默認(rèn)選擇。此外,偏差修正及趨勢平滑的參數(shù)設(shè)置,以及 AR IMA模型、均值修正及實踐序列尾部預(yù)測的參數(shù)設(shè)置均設(shè)置為默認(rèn)選擇。

(三)X-12-AR IMA模型的估計、檢驗和糧食價格波動異常值點

1.糧食價格指數(shù)模型的預(yù)調(diào)整和異常值點

預(yù)調(diào)整結(jié)果如表 1。可見:(1)模型選擇中,中國糧食消費價格變動適合于乘法模型,即認(rèn)為時間序列波動的幅度與時間序列的水平相關(guān)性顯著。 (2)模型不滿足 AR IMA模型的殘差服從零均值的正態(tài)分布條件,需進(jìn)行均值修正,被修正均值為 0.0012,但經(jīng)檢驗不顯著。(3)模型檢測出 7個交易回歸變量影響中交易日回歸變量影響均不顯著。表明,工作日內(nèi)部、工作日與非工作日之間以及閏年均對中國糧食消費價格月度波動無顯著影響。(4)數(shù)據(jù)中檢測出的最顯著異常值發(fā)生于 2004年 3月,該異常值回歸變量影響的大小為0.0855。糧食價格由 2004年 2月的 85.7739上升至 2004年 3月的 95.0451,月增長 9.2712,增長率為 10.81%。其異常值屬于水平移動異常值。該點是中國糧食消費價格波動不同階段的轉(zhuǎn)折點之一;第二個顯著的異常值發(fā)生于 1998年 6月,該異常值回歸變量影響的大小是 0.0535。糧食價格由 1998年 5月的 85.272上升至 1998年 6月的 89.8784,月增長4.6064,增長率為 5.40%。其異常值同樣屬于水平移動異常值;第三個顯著的異常值發(fā)生于 2003年 11月,該異常值回歸變量影響的大小是 0.0505。糧食價格由 2003年 10月的76.0870上升至 2003年 11月的 81.6287,月增長 5.5417,增長率為 7.28%。其同樣屬于水平移動異常值;第四個顯著的異常值發(fā)生于 2004年 4月,該異常值回歸變量影響的大小是0.0238。其異常值性質(zhì)為暫時變化和更新異常值。(5)AR IMA模型選擇中,經(jīng)過模型識別和比較選擇為 (1 1 0) (0 1 1)的 regAR IMA模型,表示分別經(jīng)過一次規(guī)則和季節(jié)差分后,序列成為具有一階規(guī)則自回歸項和一階季節(jié)移動平均項的平穩(wěn)序列。模型采用精確極大似然方法進(jìn)行估計。預(yù)調(diào)整的總的結(jié)論為,中國糧食消費價格指數(shù)被 AR IMA模型得以精確分解,模型通過檢驗,可被使用。

表1 中國糧食價格預(yù)調(diào)整模型的檢驗 (1997.1—2009.12)

2.中國糧食消費價格指數(shù) X-12-AR IMA模型的診斷信息

模型的診斷信息如表 2。 (1)季節(jié)調(diào)整質(zhì)量為 4.400,可見,調(diào)整質(zhì)量很好;(2)模型的異常值比例為 2.56%,在5%的合理范圍內(nèi);(3)模型的殘差的描述統(tǒng)計表明。偏度和峰度的檢驗表明,模型殘差的分布是對稱的,且不具有峰值;(4)殘差檢驗的Ljung-Box統(tǒng)計量表明,殘差及殘差的平方不具有顯著的自相關(guān)性,殘差中不隱含線性和非線性結(jié)構(gòu);(5)AR IMA模型的擬合標(biāo)準(zhǔn)表明,模型 A IC、B IC準(zhǔn)則和 Hannan-Q統(tǒng)計量的值都很小,分別為 -251.28、-254.25和 -252.49?？梢娔Ｐ途哂蟹浅：玫臄M合效果。由此可見,模型的診斷信息表明模型通過了所有的診斷檢驗。

表2 中國糧食消費價格指數(shù)季節(jié)調(diào)整模型的診斷 (1997.1—2009.12)

(四)中國糧食消費價格的因素分解、階段劃分和成因分析

1.中國糧食消費價格趨勢分解、階段劃分和成因分析

模型通過檢驗后,得到中國糧食消費價格指數(shù)的發(fā)展趨勢分解如圖 1至圖 6所示,相應(yīng)數(shù)據(jù)結(jié)果略。糧食消費價格指數(shù)自 1997年 1月至 2009年 12月經(jīng)歷了一個曲折的過程,運行軌跡表現(xiàn)出明顯的階段性。結(jié)合所得異常值點發(fā)生的時間,可以將發(fā)展階段作如下劃分。相應(yīng)的糧食價格階段運行的成因可從糧食的供需、政策和市場等進(jìn)行分析。

1997年 1月—2000年 6月為第 1階段。糧食消費價格下降發(fā)展,如圖 2。期間糧食消費價格由 96.68降至 74.94。下降 21.74,下降率 22.49%。其中,1998年 5月至 1998年 7月糧食消費價格經(jīng)歷了短暫迅速上升,由 84.61升至 90.53。上升 5.92,上升率 7.00%。本輪糧食下降幅度大、時間久、波及面廣。期間糧價下跌的原因包括:

(1)供需方面。1995—1999年,中國糧食生產(chǎn)連續(xù)五年豐收,1998年糧食產(chǎn)量突破歷史記錄達(dá) 51230萬噸。糧食供給充足,需求增長緩慢,市場供過于求,造成價格下跌。

(2)政策調(diào)控方面。1994年 5月,針對中國糧食市場供給趨緊,價格暴漲的狀況,國務(wù)院發(fā)出《關(guān)于深化糧食購銷體制改革的通知》,重申定購是農(nóng)民必須完成的義務(wù),并由國家統(tǒng)一定價。“實行各級政府領(lǐng)導(dǎo)負(fù)責(zé)制、穩(wěn)定糧食產(chǎn)量和庫存,靈活運用地方糧食儲備予以調(diào)節(jié),保證糧食供應(yīng)和價格穩(wěn)定”[7]。同時,對非國有糧食經(jīng)營主體嚴(yán)格限制,加強(qiáng)國有糧食部門在流通領(lǐng)域中的主導(dǎo)地位。調(diào)控政策穩(wěn)定了糧價,限制了多元主體加入,減緩了市場化進(jìn)程。糧食消費價格隨之出現(xiàn)了下降趨勢。

(3)外貿(mào)等方面。在國內(nèi)糧食供過于求、糧食積壓嚴(yán)重的情況下,為保障糧食安全大量進(jìn)口。1997和 1998年分別進(jìn)口了糧食 154萬噸和 197萬噸。這些商品糧,投入市場后加劇了國內(nèi)糧食供過于求格局,對糧食價格的走勢有顯著打壓作用。此外,1998年 5月至 7月糧食消費價格有所回升,主要受中國糧食流通體制改革政策的短期影響。具體措施包括,完善糧食價格機(jī)制,實行儲備與經(jīng)營分開、政企分開、中央與地方責(zé)任分開、新老財務(wù)帳目分開;按保護(hù)價敞開收購農(nóng)民手中余糧,糧食收儲企業(yè)實行順價銷售、糧食收購資金封閉運行等。

2000年 7月—2003年 9月為第 2階段。糧食消費價格水平發(fā)展,如圖 3。期間糧食消費價格由 72.46變化至 72.15。僅下降 0.31,下降率 0.43%。水平發(fā)展趨勢主要是這一期間糧食產(chǎn)量減產(chǎn)和前一階段糧食產(chǎn)量過剩間的平衡造成。自1999年開始逐年減產(chǎn),到 2001年累計減產(chǎn) 5965萬噸。造成這一期間糧食減產(chǎn)的主要原因:第一,糧食種植結(jié)構(gòu)調(diào)整和相關(guān)政策。面對前一階段生產(chǎn)過剩和糧價長期低迷的困境。政府開始調(diào)整農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu),縮減低產(chǎn)、劣質(zhì)糧種植面積或改種經(jīng)濟(jì)作物。加之近年來水土流失嚴(yán)重和洪澇災(zāi)害,中西部地區(qū)“退耕還林、還草”政策出臺,減少了部分耕地。第二,種糧的相對收益越來越小。由于糧食需求彈性小,隨人們生活水平的提高糧食比其他經(jīng)濟(jì)作物的價格更低,收益更少,部分農(nóng)民由種糧改種其它經(jīng)濟(jì)作物。隨著我國經(jīng)濟(jì)的迅速增長和城市化進(jìn)程的推進(jìn),進(jìn)程務(wù)工人員的增加也減少了糧食產(chǎn)量。

圖1 中國糧食消費價格指數(shù)趨勢及預(yù)測 1997.1—2010.12

圖2 1階段中國糧食消費價格指數(shù)趨勢 2000.07—2003.09

2003年 10月—2004年 4月為第 3階段。糧食消費價格急劇上升,如圖 4。期間糧食價格由 71.18升至 99.33,上升28.15上升率 39.55%。由于受上階段糧食供需關(guān)系趨緊因素的影響。2003年 10月中旬開始,全國糧食價格普遍上漲,糧食安全問題突出。此外,2003年是我國自然災(zāi)害頻繁發(fā)生,據(jù)統(tǒng)計,上半年全國農(nóng)作物受旱面積 1萬公頃,受澇面積 1267萬公頃,成災(zāi)面積 733萬公頃,從而大大影響了糧食的產(chǎn)量。2003全年全國農(nóng)作物受災(zāi)面積 54506千公頃,成災(zāi)面積 32516千公頃,特別是糧食主產(chǎn)區(qū)遭受洪澇災(zāi)害使當(dāng)年糧食減產(chǎn) 2636萬噸,成為糧食價格指數(shù)上升的重要原因。2004年國務(wù)院頒發(fā)《關(guān)于進(jìn)一步深化糧食流通體制改革的意見》和《糧食流通管理條例》,將 “對農(nóng)民種糧直接補(bǔ)貼和放開糧食購銷市場”為主的新一輪流通體制改革推向全國。同年 3月起,國家發(fā)改委、財政部、國家糧食局、中國農(nóng)業(yè)發(fā)展銀行等先后發(fā)出通知,宣布 2004年稻谷的最低收購價,當(dāng)年全國糧食生產(chǎn)價格指數(shù)上升 28.1%。

圖3 2階段中國糧食消費價格指數(shù)趨勢 2000.07—2003.09

圖4 3階段中國糧食消費價格指數(shù)趨勢 2003.10—2004.04

2004年 5月—2006年 3月為第 4階段。糧食消費價格水平發(fā)展,如圖 5。期間糧食消費價格由 72.46變化至 72.15。僅下降 0.41,下降率 0.42%。隨上階段國家各項惠農(nóng)、利農(nóng)和保證糧食增產(chǎn)的系列宏觀調(diào)控政策落實,2004年全國糧食喜獲豐收,2004—2006年糧食產(chǎn)量持續(xù)增長,2006年達(dá)4.97億噸,3年累計增幅超過 15%,是對此前 7～8年糧食相對過剩階段產(chǎn)量和庫存下降的回調(diào)。隨著糧食繼續(xù)增產(chǎn),產(chǎn)量大幅增加,產(chǎn)需缺口縮小,國內(nèi)糧食供求狀況隨之大為改善,使糧食價格的漲幅明顯減小。

2006年 4月—2009年 12月為第 5階段。糧食價格穩(wěn)定上升,如圖 6。糧食消費價格由 98.81上升至 127.12,上升了 28.31上升率為 28.65%。此階段糧食上漲在一定程度上受到國際糧食市場的影響。

供給方面:第一,國際能源尤其是原油價格高漲,增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,推動了糧價上漲。其途徑一是直接導(dǎo)致農(nóng)業(yè)灌溉和運輸成本增加,二是間接通過影響肥料、農(nóng)藥等投入品的價格上漲增加成本。能源成本一般占生產(chǎn)總成本的30%。國際原油價格 2006年以來出現(xiàn)了快速上漲,2008年已超過每桶 120美元。第二,隨著全球變暖的加劇,近年自然災(zāi)害頻繁發(fā)生。同時,糧食布局和結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整,油料等作物增加導(dǎo)致了種植面積減少。國際糧食市場因此供給缺口不斷擴(kuò)大,供需矛盾呈長期化趨勢,糧價持續(xù)攀升。

需求方面:第一,生物能源發(fā)展提高了對能源作物 (如玉米和大豆)的直接需求,并能通過兩個市場的聯(lián)系將能源價格傳導(dǎo)到糧食市場。2007年,美國新能源法案出臺,鼓勵大規(guī)模生產(chǎn)生物能源。糧食價格上漲首先從作為生物燃料原料的玉米開始,從 2006年下半年開始,國際玉米價格明顯上漲。玉米生產(chǎn)擴(kuò)張又占有了種植其它糧食作物的耕地,從而使小麥和大豆價格在 2007年 7月至 12月間分別上漲了75%和 56%。進(jìn)而推動了所有糧食價格上漲。生物能源的大規(guī)模使用將長期拉動糧食價格上漲。第二,人口增長、城市化和人民收入水平的增加。世界人口的增速雖然有所減緩但由于人口基數(shù)大預(yù)計世界人口將大幅增加。人口的增加帶來糧食需求的增加和居住面積的增加和耕地面積的減少。隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展,全球城市化進(jìn)程加快,大量人口從農(nóng)村轉(zhuǎn)移到城市,一方面較少了從事糧食生產(chǎn)的勞動力,另一方面增加了城市糧食的需求,同時城市面積的增大必然帶來耕地面積的較少。隨著收入水平的增加,人們的消費結(jié)構(gòu)發(fā)生了較大的變化,肉類消費量逐年增加。按肉料轉(zhuǎn)化比 1∶5-8計算,這一改變也將大大增加對糧食的消費。

圖5 4階段中國糧食消費價格指數(shù)趨勢 2004.05—2006.03

圖6 5階段中國糧食消費價格指數(shù)趨勢 2006.04—2009.12

2.中國糧食消費價格季節(jié)分解和成因分析

剔除趨勢后,模型的季節(jié)特征如圖 7和圖 8所示。一年內(nèi)的具體特征:

(1)中國糧食消費價格的第一次波峰在 1月,平均季節(jié)因子為 2.35。第二次高峰在 12月,平均季節(jié)因子為 2.09。波谷在 8月,平均季節(jié)因子為 -3.27。

(2)從 1月到 8月,基本保持快速下降的變動趨勢,從8月到 12月基本保持快速上升的變動趨勢。下降過程中,6月至 7月降幅最大,11至 12月上升幅度最大。在下降的過程中,6月卻出現(xiàn)小幅的上升,平均季節(jié)因子為 1.28。在1997—1999年每年的上升過程中,10月出現(xiàn)小幅的下降,平均季節(jié)因子為 -2.10。

(3)7、8、9和 10月為糧食價格的低位,1、2、12月是糧食價格的高位。居中月份中 3、4、5和 6月價格相對偏高,11月價格偏低。

(4)不同年份季節(jié)因子的波動幅度存在差異,波峰和波谷的波動幅度具有上升的發(fā)展趨勢。1997—2003年,季節(jié)因子的波幅相對較小,糧食消費價格處于低迷狀態(tài)。2003年以后,中國糧食消費價格經(jīng)歷了快速增長后處于高位。季節(jié)因子的波動幅度相應(yīng)較大?？梢?糧食市場的價格與波動幅度之間具有正向關(guān)系。

圖7 中國糧食消費價格季節(jié)因子和預(yù)測 1997.1—2010.12

圖8 中國糧食消費價格季節(jié)因子峰值 1997.1—2010.12

中國的糧食消費主要由稻米、小麥、玉米和大豆構(gòu)成,糧食消費價格的季節(jié)特征主要由它們的季節(jié)特征決定。由于糧食生產(chǎn)有周期特點,糧食價格也呈現(xiàn)一定的季節(jié)特征:

(1)稻米價格季節(jié)特征。早秈稻是我國稻谷市場價格風(fēng)向標(biāo),其價格季節(jié)明顯。早秈稻 12月至次年 1—2月為消費旺季,價格較高;3—5月、10—11月為季節(jié)性消費淡季,需求疲軟,價格下跌;6月青黃不接,價格小幅回升;7、8、9月是收購?fù)?價格相對低,通常有上漲趨勢;9、10月中晚秈稻上市后,早秈稻收購結(jié)束價格上升過程中開始小幅回落;年底前后的消費旺季,價格又開始新一輪上漲和高位運行。

(2)小麥價格季節(jié)特征。小麥價格高位一般出現(xiàn)在 2—3月和 10—12月,而低點一般出現(xiàn)在 6—9月間,這與中國小麥生產(chǎn)和消費習(xí)慣基本吻合。每年 6—9月受小麥供應(yīng)增加的影響,小麥?zhǔn)袌鰤毫^大;9月下旬開始隨著小麥?zhǔn)諆ぷ鞯慕Y(jié)束,市場度過集中供應(yīng)期,價格壓力逐步減輕,小麥價格開始回升直到春節(jié)前后。

(3)大豆價格季節(jié)特征。一年中,中國大豆集中收獲時間在 7月中下、8到 9月中下和 10月上?？梢?在 8、9、10月時,價格較低,到了 10月中后,隨著大豆的收獲季節(jié)結(jié)束,價格重新小幅回暖,到了 12月下,價格達(dá)到一個低點,然后到了春節(jié)期間,大豆的價格又重新小幅上漲。特別在 4月到 7月中前,大豆的價格走出一段上漲行情。

(4)玉米價格季節(jié)特征。玉米生產(chǎn)有較強(qiáng)的季節(jié)性,使玉米的供給和價格變動具有季節(jié)特征。東北是國內(nèi)第一大玉米主產(chǎn)區(qū),玉米 10月份收獲,但由于東北玉米商品率高,國儲與貿(mào)易商不能收購水分較高的玉米,因此每年 11、12月份東北玉米在經(jīng)過了一兩個月的低溫涼干或烘干后才開始大量上市,在春節(jié)前形成第一個售糧高峰期。而到每年的 3月備耕前,農(nóng)民需要用手里的玉米換成種子、化肥等,從而再次形成售賣高峰。玉米價格應(yīng)該在收獲季節(jié)的四季度和隔年一季度下跌,而在二三季度尤其是到 7、8月份玉米青黃不接的時候上漲。實際上,玉米價格卻表現(xiàn)出非常明顯的反季節(jié)性,一四季度反而上漲,二三季度卻下跌,而且每年低點都出現(xiàn)在二季度末和三季度初。其原因主要是,一季度玉米價格上漲主要是受國家收儲政策及企業(yè)年前大量采購備貨所致。三季度正是國家玉米拋儲打壓價格最嚴(yán)重的時期,且此時消費更為清淡,因為市場在預(yù)期新玉米上市供給壓力加大,新玉米價格較陳玉米更有競爭力,價格一般提前做出下跌反應(yīng)。四季度新玉米開始上市后,國家為保護(hù)農(nóng)民利益出臺收儲政策,且農(nóng)戶在剛開秤時難以接受低價,會出現(xiàn)惜售心理,指望國家出臺收儲政策以提升價格,因此政策成為第四季度價格上漲的主要因素。

總的來說,除了玉米受政策因素的影響而反季節(jié)外,一年中的 7、8、9月的夏秋季節(jié)為糧食的收獲季節(jié),糧食供給的增加尤其是新糧食上市更具競爭力,使得糧食價格在低位運行。10、11、12月是糧食收獲結(jié)束和消費高峰期到來時期,因此糧食價格有上升的趨勢。直至春節(jié)前,即第二年的1、2月份。3、4、5月為春季及春夏之交之季,是糧食播種季節(jié),也是需要大量投入時期。帶來了售糧的高峰期,糧食在高位下跌。6月一般屬于青黃不接的時期,糧食消費價格有小幅上升。

四、結(jié) 論

(一)X-12-AR IMA模型的估計和檢驗信息

(1)中國糧食消費價格變動適合于乘法模型,其波動的幅度與糧食價格的相關(guān)性顯著。(2)中國糧食價格運行中顯著 LS異常值分別發(fā)生于 2004年 3月、1998年 6月和 2003年11月。暫時顯著異常值發(fā)生于 2004年 4月。 (4)季節(jié)調(diào)整質(zhì)量指標(biāo)大,調(diào)整質(zhì)量好;異常值比例在小于 5%的合理范圍內(nèi);模型殘差是對稱的,不具有峰值。(5)殘差及其平方不具有顯著的自相關(guān)性和季節(jié)自相關(guān)性,殘差中不隱含線性和非線性結(jié)構(gòu)和季節(jié)線性和非線性結(jié)構(gòu)。模型 A IC和 B I C準(zhǔn)則的值都很小,殘差和 ACF的非參數(shù)檢驗也在合理的區(qū)間內(nèi),可見模型具有非常好的擬合效果?？傊?模型的診斷信息表明模型通過了所有的診斷檢驗。

(二)中國糧食消費價格的趨勢和階段性和成因

第一階段 (1997年 1月—2000年 6月)長期下降。原因為,糧食生產(chǎn)連獲豐收,大量進(jìn)口;第二階段 (2000年 7月—2003年 9月)長期水平發(fā)展。主要是糧食減產(chǎn)和前一階段產(chǎn)量過剩間的平衡所致。糧食減產(chǎn)的主要因為種植結(jié)構(gòu)調(diào)整和退耕政策,種糧的相對收益越來越小;第三階段 (2003年 10月—2004年 4月)短期急劇上升。自然災(zāi)害頻繁發(fā)生。將“對農(nóng)民種糧直接補(bǔ)貼和放開糧食購銷市場”為主的新一輪流通體制改革;第四階段 (2004年 5月—2006年 3月)中期水平。全國糧食喜獲豐收;第五階段 (2006年 4月—2009年 12月)長期穩(wěn)定上升。國際原油價格高漲,增加了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本,全球變暖,自然災(zāi)害頻繁發(fā)生減少了供給。生物能源發(fā)展提高了對一些能源作物的需求。人口增長、城市化和人民收入水平的增加等。

(三)中國糧食消費價格的季節(jié)特征和成因

(1)第一次波峰在 1月,第二次高峰在 12月。波谷在 8月,從 1到 8月快速下降,從 8到 12月快速上升。6至 7月降幅最大,11至 12月增幅最大。6月出現(xiàn)小幅上升。每年7、8、9和 10月為價格低位,1、2、12月是價格高位。居中月份的 3、4、5和 6月價格偏高,11月價格偏低。(2)中國糧食消費價格的季節(jié)特征,除玉米受政策因素影響而反季節(jié)外,7、8、9月的夏秋季節(jié)為糧食收獲季節(jié),糧食供給增加尤其是新糧上市更具競爭力,使糧價在低位運行。10、11、12月是糧食收獲結(jié)束和糧食消費高峰期到來時期,糧食價格有上升趨勢。至春節(jié)前,即第二年的 1、2月份。3、4、5月為春夏季,是糧食播種的季節(jié),也是需要大量投入的時期。帶來售糧的高峰期,糧價在高位下跌。6月一般屬于青黃不接時期,糧食消費價格有小幅上升。

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[責(zé)任編輯:張 青]

China's Gra ins Price Volatility and Forecasts Based on X-12-AR IMA

GU IWen-lin1,2,HAN Zhao-zhou1
(1.College of Econom ics,Jinan University,Guangzhou510632,China;2.Huizhou University,Huizhou516007,China)

Food prices are related to people’s living costs and income levels,thereby affecting the overall development of the national economy.The article decompose the monthly fixed base index of consumer food prices from January 1997 to December 2009 in China with X-12-AR IMA seasonal adjustmentmodel andDemtra software.The development stage of China’s grain prices are accurately divided by outliers and trends,the seasonal characteristics are analyzed by decomposition of seasonal index,and their underlying causes are explored.The result show thatmodel fitting results are very good,grain has a distinct trend and seasonaloperating characteristics,Causesof food price fluctuations have a good explain of their running and verify the rationality of themodel.This article is to provide a scientific basis for grasping the food price run and the development of relevant policies.

grain prices;X-12-AR IMA seasonal adjustmentmodel;trend;seasonal character;

F323.6

A

1007—5097(2011)03—0061—07

10.3969/j.issn.1007-5097.2011.03.015

2010—09—10

廣東省哲學(xué)社會科學(xué)基金 (09E-04);廣東省自然科學(xué)基金 (9151051501000066)

桂文林 (1980—),男,安徽池州人,講師,統(tǒng)計學(xué)博士,研究方向:季節(jié)調(diào)整、經(jīng)濟(jì)運行和經(jīng)濟(jì)周期;

韓兆洲 (1955—),男,江蘇蘇州人,教授,博士生導(dǎo)師,經(jīng)濟(jì)學(xué)博士,研究方向:統(tǒng)計學(xué)理論與方法,統(tǒng)計預(yù)測與決策。