高　群， 宋長鳴

(1.南昌大學 公共管理學院，江西 南昌 330031；2.華中農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，湖北 武漢 430070)

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美國糧食價格突變及其對國內農(nóng)業(yè)安全的啟示

高群1,2， 宋長鳴2

(1.南昌大學 公共管理學院，江西 南昌 330031；2.華中農(nóng)業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，湖北 武漢 430070)

摘要：美國糧食市場價格突變可能為我國農(nóng)業(yè)安全帶來不可估量的沖擊。以玉米和大豆產(chǎn)業(yè)為例，選取2000—2013年季度價格相關數(shù)據(jù)，基于PPM模型識別了玉米和大豆價格突變節(jié)點并測算其形成原因。實證結果顯示，自21世紀以來，全美玉米市場共發(fā)生了六次價格上升突變、兩次價格下降突變；大豆市場則歷經(jīng)四次價格上升突變、兩次價格下降突變。糧價突變是供需因素與國際貿(mào)易、原油價格、美元指數(shù)變動等眾多非供需因素共同作用的結果，因所處政治經(jīng)濟背景不同，各階段形成原因也不盡相同。分析表明，美國糧價突變首先通過價格信息與貿(mào)易渠道間接的影響國內玉米和大豆價格；然后經(jīng)由其他農(nóng)產(chǎn)品價格波動、短期供給波動、國際游資及外商控制等路徑對國內農(nóng)業(yè)安全帶來威脅。

關鍵詞：美國農(nóng)產(chǎn)品； 糧食市場； 糧食價格； 農(nóng)業(yè)安全

一、引言

玉米和大豆屬于功能多元化的糧食作物，如何確保其供給安全已成為中國乃至全世界關注的熱點[1]。新世紀以來，在需求量迅猛增長、產(chǎn)業(yè)整體競爭力不強、進口額不斷攀升的背景下，國際市場玉米和大豆價格對國內市場的影響逐漸變大。以大豆為例，目前全球大豆生產(chǎn)主要集中于美國(超過40%)、巴西(25%)和阿根廷(15%)，中國在國際市場份額僅為6%，嚴重依賴進口。在過去十多年里，中國已由20世紀中后期以前的大豆凈出口國淪為凈進口國；同時，玉米進口量也在不斷增加，2010年我國由玉米凈出口轉為凈進口國。更重要的是，過高的對外依存度與定價權的缺失加劇了國內糧價不確定性，面對劇烈波動的國際市場，我國糧食安全面臨新挑戰(zhàn)。而玉米和大豆在糧食、飼料及新能源行業(yè)均發(fā)揮重要作用，此類重要農(nóng)產(chǎn)品其價格的改變會通過直接或間接的價格傳導機制波動至其他相關行業(yè)，威脅農(nóng)業(yè)安全；嚴重時可能影響我國整體物價水平、就業(yè)、工資、GDP等，最終對我國宏觀經(jīng)濟的運行帶來全面影響。因此，分析國際玉米和大豆價格突變特性及對國內糧食安全的影響對保持宏觀經(jīng)濟平穩(wěn)運行均具有重要意義。美國是目前世界上最大的大豆生產(chǎn)國、玉米主產(chǎn)國，同時也是我國玉米和大豆的主要進口國，其市場價格穩(wěn)定狀況備受關注。下文將結合歷史背景，從供求關系、國際貿(mào)易、原油價格、金融因素等角度出發(fā)，首先運用Product Partition Model(簡稱PPM模型)，對美國玉米和大豆價格變動情況分別做定量分析，識別、測算價格歷史突變發(fā)生節(jié)點并分析成因；在此基礎上進一步探討美國糧價異常突變對國內價格傳導路徑及給國內農(nóng)業(yè)安全可能帶來的影響，試圖對中國糧食安全戰(zhàn)略制定提供相應建議。

學界與國際糧價相關的研究主要集中于以下三個方面：一是國際糧價波動原因、特點及趨勢的闡釋。國內外學者將近年來國際糧價高位運行歸結于人口、經(jīng)濟快速增長引致的需求大幅上升，氣候變化、自然災害引發(fā)部分年份產(chǎn)量下降，國際原油價格上漲，生物能源開創(chuàng)了新需求，部分國家貿(mào)易干預政策及金融因素六個原因[2-5]。部分學者在此基礎上開展國際糧價波動特點及趨勢的研究，其中，稅尚楠[6]認為2002年以前國際糧價周期性平穩(wěn)波動，之后居高不下且波幅日益增大，且不同糧食品種價格波幅差異明顯，按劇烈程度排序依次為大米、大豆、小麥及玉米；金三林[7]指出國際糧價正呈現(xiàn)漲速愈來愈快、間隔愈來愈短、峰值愈來愈高的上漲態(tài)勢，且2006年之后波動性明顯增強；呂捷[8]運用經(jīng)典時態(tài)轉換及結構性突變時態(tài)轉換模型，得出國際玉米價格在2006年下半年之前相對穩(wěn)定，此后呈現(xiàn)高增長、高波動的態(tài)勢。二是國際糧價對國內價格的傳遞效應研究。一部分學者開展國內外糧食跨市場價格的雙向傳導，如宋長鳴[9]利用VECH與TARCH模型證實了中美大豆市場相互作用，且美國對中國大豆市場的沖擊更強。另一部分學者則將研究視角轉向國外對國內價格的單向傳遞效應，如顧國達、張明[10-11]基于動態(tài)面板GMM估計方法證實了國內糧價波動主要歸因于國際價格沖擊；周應恒[12]證實了國內外糧食市場通過國際貿(mào)易建立了高度的整合關系；王孝松[13]提出國際糧價每變動1個單位，國內價格將變動0.17個單位；譚晶榮等人[14]通過Johansen協(xié)整、Granger因果關系檢驗、誤差修正模型及脈沖響應函數(shù)，證實了國際農(nóng)產(chǎn)品期貨價格對國內批發(fā)價格具有直接或通過CPI的間接正向傳導作用，且滯后期越長，傳導作用越顯著。三是國際糧價如何影響了國內農(nóng)業(yè)安全。王金亮[15]認為在對進口大豆依存度不斷提高的背景下，國際價格波動對我國大豆加工業(yè)影響尤為明顯，提出只有政策指導與企業(yè)自身調整相結合才能實現(xiàn)大豆加工業(yè)全面發(fā)展；劉振亞[16]基于GTAP模型與數(shù)據(jù)庫，利用一般均衡方法測算國際農(nóng)產(chǎn)品價格對我國宏觀經(jīng)濟的影響，結果顯示：國際農(nóng)產(chǎn)品價格上漲將拉升國內價格，同時會直接或間接的傳導至各部門，影響產(chǎn)出、就業(yè)等各項指標，降低社會總體福利，并且國際農(nóng)產(chǎn)品價格上漲幅度越高，對中國經(jīng)濟的負效應越大。

綜合而言，盡管現(xiàn)有文獻在研究方法、數(shù)據(jù)選取等方面存在差異，但不可否認的是目前學界有關國際糧價波動特點存在基本共識，即近年來國際糧價正呈現(xiàn)新的“高增長、高波動”特性，對糧食安全可能產(chǎn)生的影響不容小覷。然而，以往有關國際糧價的研究存在以下兩方面的局限性：一是研究視角依舊停留在傳統(tǒng)對波動原因解釋、特點分析及周期識別上，尚未發(fā)現(xiàn)學者針對國際價格新的非周期性、非階段性異常突變現(xiàn)象及發(fā)生機理展開研究；二是目前學界有關國際糧價如何影響了國內糧食安全的研究較為零散，對傳導路徑與作用機理缺乏系統(tǒng)闡釋，學者的分析基本停留在國際市場對國內價格傳導這一階段，缺乏國內價格波及至我國糧食安全的后續(xù)分析。本文試圖在已有研究的基礎上，以美國玉米和大豆為例，基于PPM模型，對國際糧價非周期性、非階段性異變現(xiàn)象進行識別、測算并結合實際政治經(jīng)濟背景對異變機理進行客觀深入的解釋，試圖給出一種新的識別與分析國際糧價突變的方法和思路；同時，在已有學者有關國內外糧食市場內在聯(lián)系研究的基礎上，在國內玉米與大豆生產(chǎn)停滯、進口加劇及國際價格頻繁波動的大背景下，厘清國際糧價異動對國內農(nóng)業(yè)安全的傳導路徑與作用機理，以期能夠為中國糧食產(chǎn)業(yè)良性運行與相關政策制定提供決策支持。

二、PPM模型介紹與數(shù)據(jù)說明

(一)PPM模型簡介

(1)

當(x1,x2,…,xn;ρ)～PPM,對k=1,2,…,n,在平方損失下，θk的條件數(shù)學期望是：

(2)

ρ的先驗分布：

(3)

B的先驗分布：

(4)

若p的先驗分布是π(p)，則ρ的條件后驗分布是：

(5)

此時，B的條件后驗分布：

(6)

(7)

(8)

若先驗知識認為變點個數(shù)可能較少，可選擇超參數(shù)較小的e與較大的f先驗值，進而使得p值的后驗估計很小。

(二)數(shù)據(jù)選取與變量說明

研究的主變量為美國農(nóng)業(yè)部玉米和大豆月度價格數(shù)據(jù)，樣本區(qū)間為2000-2013年。相關變量基于供需兩方面因素選取，從需求方面來說，世界人口不斷增加、生物質燃料引致的新需求、美元不斷疲軟、投機行為增多導致國際需求不斷增加；從供給方面來說，世界糧食產(chǎn)量增長有限及石油價格提升導致生產(chǎn)成本不斷增加，原油價格與美元實際有效匯率變動助推了價格波動。故選取的相關變量主要涵蓋供給量、國際貿(mào)易、原油價格、美元實際有效匯率等。其中，供給量主要由播種面積與產(chǎn)量兩部分構成，因季度數(shù)據(jù)的缺乏，以年度數(shù)據(jù)代替；國際貿(mào)易指標用玉米和大豆進、出口值(萬美元)指標替代；玉米和大豆價格、國際進出口值、播種面積及產(chǎn)量數(shù)據(jù)均來源于美國聯(lián)邦政府農(nóng)業(yè)部統(tǒng)計局(http://www.nass.usda.gov)；原油價格用煉油企業(yè)原油綜合采購成本來表示，單位是美元/桶，數(shù)據(jù)來源于美國能源信息署(http://www.eia.gov)；美元實際有效匯率用名義上主要貨幣的美元指數(shù)表示，數(shù)據(jù)來源于美國聯(lián)邦儲備局(http://www.federalreserve.gov)。

三、美國玉米價格突變節(jié)點測算與形成機理闡釋

(一)價格突變節(jié)點的PPM模型識別與測算

將2000—2013年美國玉米季度價格及相關變量數(shù)據(jù)帶入模型，利用R 3.1.1軟件bcp程序包，識別價格突變節(jié)點，并測算了突變節(jié)點后驗概率和后驗均值。圖1結果顯示，21世紀以來，玉米價格六次上升突變集中發(fā)生于2006年第3季度、2007年第4季度、2010年第3季度—2011年第1季度及2012年第2季度，兩次下降突變分別發(fā)生于2008年第3季度和2013年第3季度。

具體而言：2006年第3季度玉米價格發(fā)生首次上升突變，第3—4季度價格突變概率分別為0.73、0.33，第3季度—次年第1季度價格后驗均值分別為0.084、0.117及0.131美元/公斤；2007年第4季度的第二次上升突變，概率高達0.92，價格后驗均值由2007年第4季度的每公斤0.132美元猛增至次年第1季度的0.185美元；2010年第3季度—2011年第1季度，玉米價格發(fā)生了三次連續(xù)性上升突變，2010年第3季度—次年第2季度玉米單價后驗均值分別為0.146、0.179、0.211及0.246美元，第3季度—次年第1季度價格突變概率依次為0.70、0.48、0.71；第六次上升突變發(fā)生于2012年第2季度，突變概率為0.63，后驗均值由第2季度0.250美元/公斤上升至第3季度0.268美元/公斤。美國玉米價格的首次下降突變發(fā)生于2008年第3季度，突變概率為0.70，單價由第3季度0.195美元跌至第4季度0.163美元；第二次下降突變發(fā)生于2013年第3季度，突變概率高達0.988，單價后驗均值由第3季度0.256美元下降至第4季度0.176美元。

圖1　美國玉米價格變點的PPM模型識別

(二)玉米價格突變形成原因的闡釋

1．玉米價格的上升突變

(1)首次上升突變。表1顯示，自2006年第1季度以來，玉米對外出口不斷攀升，1—3季度均發(fā)生了上升突變，以玉米為原料的生物質液體燃料發(fā)展開創(chuàng)了新需求，進而拉升了價格。同年，全美玉米供給量下降，種植面積和產(chǎn)量分別由2005年3.31千萬公頃、3024.29億公斤降至次年3.17千萬公頃、2866.15億公斤，需求上升與供給減少之間的矛盾成為價格突變直接原因。此外，面對國際價格上漲，2006年下半年以來，部分國家為確保國內糧食供給、降低國內價格，實施了限制糧食出口、削減進口關稅等措施，助推了包括美國在內的玉米出產(chǎn)大國價格飆升。綜上，2006年玉米價格上升突變的首要原因是供需結構失衡，即國內供給減少與國際需求增大，導致了此番玉米價格的劇烈波動；次要原因是受到各國相繼采取的鼓勵進口或限制出口的貿(mào)易干預政策影響。

(2)第二次上升突變。伴隨生物質燃料對玉米引致的巨大需求，2007年玉米對外出口增幅39.63%，尤其是第3季度出口發(fā)生了大概率上升突變(0.92)，第4季度繼續(xù)上升(0.45)。雖然玉米供應呈上升趨勢，播種面積比上年增幅19.41%、產(chǎn)量增幅23.80%，但國際需求增幅遠超供給增多，成為價格突變主因。美元指數(shù)于2007年第1季度發(fā)生小概率下降突變(0.25)，之后保持下降趨勢，2、3季度突變概率分別為0.52、0.24，成了此次玉米價格上升重要原因。另外，油價上漲也是玉米價格上升因素之一，一方面，美元接連貶值影響了以美元作計價單位的原油國際貿(mào)易；另一方面，尼日尼亞、伊朗、伊拉克、巴基斯坦等國際石油輸出大國政治局勢動蕩降低了原油供給，2007年國際原油價格持續(xù)上漲，2、3季度突變概率分別為0.43、0.66，后驗均值由第2季度每桶60.15美元漲至第3季度69.02美元，并進一步漲至第4季度85.32美元。綜上，此番玉米價格上升突變是國際需求不斷增加、美元接連貶值與油價持續(xù)上漲三大因素共同作用的結果。

(3)第三、四、五次上升突變。自2010年第1季度以來，玉米對外凈出口始終處于上行趨勢，國際市場需求持續(xù)上升，成為三次連續(xù)突變的直接原因。美元指數(shù)自2009年第2季度以來，始終處于下行趨勢，尤其是2009年第2季度、次年第3、4季度突變概率分別為0.45、0.17、0.11，而玉米國際貿(mào)易一般以美元作計價單位，故美元不斷貶值與玉米價格上漲緊密相關。受美元持續(xù)貶值與國際地緣政治影響，2010年第4季度油價發(fā)生了上升突變(0.98)，后驗均值由2010年第4季度每桶75.18美元漲到下一季度100.17美元，原油價格上漲成為玉米價格突變的一個推手。

(4)第六次上升突變。2012年美國玉米播種面積雖然比上一年增長5.6%，但包括最大的玉米生產(chǎn)州—伊利諾斯州和愛荷華州在內的幾乎所有的主產(chǎn)州均遭遇酷熱、干旱的惡劣氣象襲擊，單產(chǎn)降幅高達16.17%，最終總產(chǎn)比上年降幅12.78%。面對日益激烈的國際市場需求，自然災害引致的供應不足成為此次玉米價格上升突變的形成原因。

2.玉米價格的下降突變

(1)首次下降突變。2008年國際市場萎靡需求量明顯降低，對外凈出口于第3季度發(fā)生了概率高達0.996的上升突變，后驗均值由35.46億美元猛跌至第4季度22.90億美元，出口減少促成了玉米價格上升突變。同年，玉米供給略有下降，產(chǎn)量比上年降低7.26%。美元指數(shù)于第3季度發(fā)生了上升突變(0.55)，也成為此次玉米價格突變的重要原因。此外，國際原油價格暴跌，第3季度突變概率為1，后驗均值從114.99美元/桶猛跌至第4季度50.98美元/桶。次貸危機全面爆發(fā)為金融危機，并不斷加劇，由此帶來資金流動性緊張，投資基金從原油和糧食期貨市場大幅撤離，帶來了原油、玉米暴跌慘狀。綜上，2008年玉米價格下降突變主因是次貸危機全面爆發(fā)為金融危機后帶來的需求疲軟。

(2)第二次下降突變。2013年第3季度玉米對外出口發(fā)生了大概率上升突變(0.81)，后驗均值由14.7億美元驟升至第4季度21.93億美元；同時，玉米進口在第2、3季度均出現(xiàn)了很大的下降突變(突變概率均為1)，后驗均值由第2季度3.14億美元跌至第3季度1.96億美元，并繼續(xù)跌至第4季度0.38億美元。因此，對外凈出口的增加在此次玉米價格突變過程起到了主導作用。

四、美國大豆價格突變節(jié)點的PPM模型識別、測算及原因闡釋

(一)美大豆價格突變點的識別與測算

圖2的PPM模型測算結果表明，新世紀以來，美國大豆價格共發(fā)生六次突變，其中，四次價格上升突變依次發(fā)生于2003年第4季度、2007年第4季度、2010年第4季度及2012年第1季度；兩次價格下降的突變發(fā)生于2004年第2季度和2008年第3季度。

具體來看，大豆價格首次上升突變發(fā)生于2003年第4季度，第3季度—次年第1季度單位價格后驗均值分別為0.216、0.248及0.304美元，第3—4季度價格突變概率分別為0.37、0.59；第二次上升突變節(jié)點為2007年第4季度，第3—4季度價格突變概率分別為0.56和0.61，后驗均值由第3季度0.281美元漲至第4季度0.344美元，并進一步增至次年第1季度0.413美元；第三次上升突變始于2010年第4季度(0.81)，單位價格后驗均值由2010年第4季度0.382美元升至次年第1季度0.456美元；2012年第1季度出現(xiàn)了第四次上升突變，突變概率是0.72，單價后驗均值從第1季度0.462美元上升至第2季度0.512美元。首次下降突變始于2004年第2季度價格，突變概率為0.67，后驗均值由第2季度的0.308美元降至第3季度的0.244美元；受全球金融危機的影響，2008年大豆價格急劇跳水，第3季度發(fā)生了第二次下降突變，突變概率為0.80，后驗均值由0.428美元降至第4季度0.368美元。

圖2　美國大豆價格變點的PPM模型識別

(二)大豆價格突變原因的闡釋

1．大豆價格的上升突變

(1)首次上升突變。從表1不難發(fā)現(xiàn)，2003年大豆對外出口緩慢上升，加之美國本土對大豆的壓榨需求有所增加，國內外市場對大豆的需求日益旺盛；而降雨量少、蚜蟲侵襲等因素導致同年大豆單產(chǎn)比上年降幅10.79%，引發(fā)總產(chǎn)比上年降低10.97%，供需失衡直接引發(fā)大豆市場價格持續(xù)走高。同年，美元指數(shù)于第3季度出現(xiàn)了很大的下降突變(0.73)，后驗均值由第3季度93.49降至第4季度86.88，并進一步降至2004年第1季度85.8。美元貶值成為此次豆價上漲的間接原因。綜上，2003年豆價上漲直接原因是供需結構的失衡，即對國際需求上升的同時供給減少導致了價格短期劇烈震蕩；而美元貶值也成為豆價突變的一個推手。

(2)第二次上升突變。2007年第2季度—次年第1季度，大豆國際需求增大，凈出口始終處于上行趨勢，突變概率依次為0.15、0.41、0.15及0.12；在供給方面，自2006年第3季度以來，作為乙醇燃料生產(chǎn)原料的玉米價格上漲、生產(chǎn)擴張擠占了播種大豆的耕地，并引致土地租金、生產(chǎn)資料價格上漲，大豆播種面積比上年下降14.28%、產(chǎn)量下降16.25%，凈出口持續(xù)增加與供給減少成為突變重要原因。同年，美元貶值助推了豆價上昂，2007年第1季度—次年第2季度美元指數(shù)始終呈下降趨勢，尤其是2007年1—3季度出現(xiàn)了較為顯著的下降突變，概率分別為0.25、0.52、0.24。事實上，2007年美國次貸危機爆發(fā)以后，在債券與股票市場動蕩加劇的背景下，為尋求保值避險，大量資金涌入商品市場，豆價被抬高。此外，原油價格于2、3季度分別發(fā)生了突變，概率依次為0.43、0.66，后驗均值由第2季度每桶60.15美元升至第3季度69.02美元，并進一步升至第4季度85.32美元。故油價上漲也成了此次豆價上升的一個推手。綜上，2007年豆價突變是供需結構失衡(供給減少、國際需求增多)、美元貶值及國際原油價格上漲共同作用的結果。

表1　2000—2013年美國玉米、大豆市場價格及相關變量突變概率與后驗均值

(3)第三次上升突變。2010年第3季度大豆出口出現(xiàn)了概率為0.79的上升突變，后驗均值由26.32億美元驟升至次年第4季度74.12億美元，而此時進口并未出現(xiàn)明顯波動，即大豆凈出口提升促成了此番豆價突變。此外，第4季度油價發(fā)生了大的上升突變，油價攀升成為突變的推手。

(4)第四次上升突變。原油價格與美元指數(shù)均未出現(xiàn)明顯的波動，均非此次價格波動的直接原因。而2011年以來，大豆供給明顯減少。美國中西部地區(qū)大豆播種期遭遇陰雨潮濕天氣、主產(chǎn)區(qū)大豆生長期遭遇干旱天氣，單產(chǎn)降低，2011年比上年大豆總產(chǎn)量少7.08%，2012年大豆產(chǎn)量進一步降幅1.94%。同時，在美國和巴西生物柴油迅速發(fā)展、本國生產(chǎn)生物柴油對豆油需求大幅增加的背景下，大豆出口量勢必減少，供需的失衡再一次助推了豆價高位運行。

2.大豆價格的下降突變

(1)首輪下降突變。2002年美國農(nóng)業(yè)法案生效后大豆補貼進一步增長，2004年補貼額達50.5億美元之巨。受補貼政策的刺激，2004年大豆播種面積比上年增幅2.46%，單產(chǎn)增幅24.48%，總產(chǎn)增幅高達27.30%。在需求維持緩慢上升的過程中，供應激增無疑給市場帶來沖擊，壓低了價格。

(2)第二次下降突變。2008年第3季度美元指數(shù)發(fā)生了較為顯著的突變，概率為0.552，后驗均值由74.27漲至第4季度78.7，故美元升值成為此次豆價跳水的直接原因。與玉米市場相似的是，2008年第3季度國際原油價格暴跌也是豆價下降的重要原因。

五、研究結論及對我國農(nóng)業(yè)安全的啟示

(一)研究結論

本文基于PPM模型，對2000—2013年美國玉米和大豆價格突變進行測算與原因分析，發(fā)現(xiàn)新世紀以來，全美玉米價格發(fā)生了6次上升突變、2次下降突變；大豆價格經(jīng)歷了4次上升突變、2次下降突變。雖然因所處政治經(jīng)濟背景不同，不同時期、不同品種價格突變的形成原因不盡相同，然而，突變形成的內在成因基本一致，可歸納為：供需因素、美元匯率、原油價格、貿(mào)易政策及其他因素。具體來說，就糧價歷次上升突變而言，均以供需結構失衡為主導，只是各時期促成供需結構失衡的因素不盡相同；差異性體現(xiàn)在美元貶值、油價上漲、各國實施的貿(mào)易政策及其他因素則在不同程度上加劇了價格上升突變發(fā)生的程度。就價格下降突變而言，一般也是以供需結構失衡為主導，不同時期促成供需結構失衡的因素也不盡相同；美元升值、油價下跌等會在不同程度上加劇糧價下降突變發(fā)生的程度。

研究進一步證實了，玉米與大豆市場價格突變的差異性與共性并存。兩者差異性表現(xiàn)為兩個方面，一是玉米與大豆市場價格突變時間節(jié)點不同，其中，玉米價格歷次突變集中度較高，主要發(fā)生于2006年以后；大豆的歷次價格突變則較為分散，分布于各年度。二是玉米與大豆市場價格突變幅度與發(fā)生原因不盡相同。共性同樣體現(xiàn)在兩個方面，一是玉米與大豆市場價格突變節(jié)點有幾次吻合，發(fā)生原因有相似性。其中，2007年第4季度與2010年第4季度玉米與大豆市場價格兩次同步提升，均與國際供需失衡、美元接連貶值及原油價格上漲緊密相關；2008年第3季度玉米與大豆市場價格同步下降，首要原因均為次貸危機全面爆發(fā)為金融危機后所帶來的需求疲軟。二是2006年以后，玉米和大豆市場的突變概率均明顯加大，突變次數(shù)均增多，市場不穩(wěn)定加強。其中玉米市場不穩(wěn)定性更為嚴重，且伴隨乙醇燃料發(fā)展對玉米需求的增長，在利益驅使與土地資源約束條件下，玉米擠占了大豆的生產(chǎn)空間，又進一步助推了大豆市場價格的異動。

(二)美國玉米和大豆價格突變對我國農(nóng)業(yè)安全的啟示

如圖3所示，美國玉米和大豆價格突變會對我國農(nóng)業(yè)安全帶來一定的影響。首先，突變特性將通過價格信息渠道與貿(mào)易渠道傳導至國內，并進一步影響玉米和大豆產(chǎn)業(yè)安全。其中，價格信息渠道主要指國際糧食價格通過期貨市場進行傳遞，以大豆市場為例，若美國價格發(fā)生上升突變，則國內期貨市場對豆價會有上升預期，而現(xiàn)貨市場一般在期貨價格的指導下運行，故美國豆價上升突變最終會引發(fā)國內現(xiàn)貨價格增加。貿(mào)易渠道主要指國際糧食價格會通過進口向國內市場傳遞。對大豆而言，因進口出油率高且產(chǎn)出豆粕量大，故國內進口大豆主要用于榨油，一方面美國價格波動將通過食用油直接影響國內大豆最終消費價格；另一方面，若出產(chǎn)的豆粕用于生產(chǎn)飼料，美國豆價波動將通過影響飼料價格進而影響蛋類、家禽、豬羊肉、魚類的價格，最終影響國內居民生活質量。

圖3　美國玉米、大豆價格突變特性及對我國相關產(chǎn)業(yè)的影響

其次，國內市場價格的變化將通過短期供給波動、影響其他農(nóng)產(chǎn)品價格、國際游資、外商控制等路徑進一步威脅我國農(nóng)業(yè)安全。(1)短期供給波動。在國內糧食需求劇增、本土產(chǎn)能有限需依賴國際市場進口的背景下，作為玉米和大豆主產(chǎn)國之一的美國，若其市場價格發(fā)生突變，無疑會引發(fā)國內糧食供給的不確定性，使生產(chǎn)者、加工企業(yè)及消費者福利受損。(2)影響其他農(nóng)產(chǎn)品價格波動。①種植業(yè)。以玉米為例，一方面在生產(chǎn)環(huán)節(jié)與其他作物存在種植替代關系，另一方面在消費環(huán)節(jié)與其他作物存在需求替代關系。因美國玉米價格突變特性將通過價格信息渠道與貿(mào)易渠道傳導至國內市場，故美國玉米價格的突變，將改變生產(chǎn)者與消費者對國內玉米價格的預期，橫向帶動包括大豆、小麥在內的在生產(chǎn)消費環(huán)節(jié)與玉米具有替代關系的糧食或飼料作物價格上漲，擾亂國內糧食與飼料供需，進而對我國農(nóng)業(yè)安全帶來威脅。②畜禽養(yǎng)殖業(yè)。以美國糧價發(fā)生上升突變?yōu)槔?，在價格信息與貿(mào)易雙重渠道作用下，國內市場玉米和大豆價格勢必上行。而玉米和大豆是國內外畜禽養(yǎng)殖業(yè)主要飼料來源，美國糧價上升突變將通過飼料成本上升間接抬升國內肉蛋奶及其制品價格，影響居民日常食品支出。(3)國際游資。以美國玉米和大豆價格發(fā)生上升突變?yōu)槔?，部分國際資本將轉投于我國糧食市場，短期內拉升國內玉米和大豆市場價格；而一旦美國玉米和大豆價格恢復正常，國際資本將撤離國內市場，導致國內價格快速回落。引發(fā)國內玉米和大豆市場價格大幅震蕩，威脅農(nóng)業(yè)安全。(4)外商控制。目前，國內玉米和大豆需求嚴重依賴進口，而全球玉米和大豆貿(mào)易量的80%被四大跨國糧商—ADM、邦基、嘉吉及路易達孚控制，外商掌控定價話語權，通過操縱國際期貨價格趁機打垮國內農(nóng)產(chǎn)品加工企業(yè)，進而影響國內玉米和大豆進口貿(mào)易，逐漸隱蔽威脅國內農(nóng)業(yè)安全。

未來，為確保國內糧食安全，一是要加強進口依存度較高的農(nóng)產(chǎn)品國內外價格監(jiān)測與預警。綜合運用關稅、技術性措施、國營貿(mào)易等手段，完善對玉米、大豆等進口依存度較高的國際大宗農(nóng)產(chǎn)品市場監(jiān)測與預警機制，提早應對、積極防范國際市場價格對國內糧食安全可能帶來的沖擊，因時因勢對進出口貿(mào)易實施有效調控，維護國內市場的穩(wěn)定。二是要加強進口依存度較高的糧食國內生產(chǎn)。供需失衡成為國際糧價突變發(fā)生的重要因素，并進一步威脅國內糧食安全。故穩(wěn)定的供給對維持價格穩(wěn)定至關重要，要毫不放松進口依存度較高的糧食國內生產(chǎn)，如塑造國產(chǎn)非轉基因大豆品牌，強化消費者對非轉基因的認知，進而穩(wěn)定國產(chǎn)大豆的播種面積，降低進口沖擊對國內價格影響。三是綜合調整糧食進出口策略，確保對外貿(mào)易穩(wěn)定而持續(xù)。完善檢測檢疫機制，強化食品質量安全，與大宗農(nóng)產(chǎn)品進入門檻較低的國家展開長期合作；同時，利用品牌、價格、質量綜合優(yōu)勢，強化勞動密集型綠色農(nóng)產(chǎn)品的對外貿(mào)易，破解土地密集型糧油產(chǎn)品進口依存度過高的困境。四是規(guī)范農(nóng)產(chǎn)品期貨市場，爭奪國際市場定價話語權。提升國內農(nóng)產(chǎn)品期貨價格對國際期貨價格的影響，實現(xiàn)國際價格與國內需求緊密對接；鼓勵國內金融機構和涉農(nóng)龍頭企業(yè)與國際接軌，積極參與國際大宗農(nóng)產(chǎn)品市場交易；同時，以國際期貨市場為標桿，進一步規(guī)范國內期貨市場，完善期貨品種與交易規(guī)則、擴大輻射范圍、加大風險管理與監(jiān)管、嚴厲整頓期貨市場環(huán)境。

參考文獻：

[1]BANSE M, MEIJL H V, TABEAU A, WOLTJER G. Will EU Biofuel Policies Affect Global Agricultural Markets[R]. Research Report, 2008.

[2]TROSTLE R. Global Agricultural Supply and Demand: Factors Contributing to the Recent Increase in Food Commodity Prices[R]. USDA Report, 2008.

[3]黃季焜,楊軍,仇煥廣,徐志剛. 本輪糧食價格的大起大落:主要原因及未來走勢[J]. 管理世界,2009,(1):72-78.

[4]熊啟泉,鄧家瓊. 中國農(nóng)產(chǎn)品對外貿(mào)易失衡:結構與態(tài)勢[J]. 華中農(nóng)業(yè)大學學報(社會科學版),2014,(1):60-68.

[5]溫濤,王小華. 貨幣政策對中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動的沖擊效應研究[J]. 當代經(jīng)濟科學,2014,(6):20-29+122-123.

[6]稅尚楠. 世界農(nóng)產(chǎn)品價格波動的新態(tài)勢:動因和趨勢探討[J]. 農(nóng)業(yè)經(jīng)濟問題,2008,(6):14-19+110.

[7]金三林,張江雪. 國際主要農(nóng)產(chǎn)品價格波動的特點及影響因素[J]. 經(jīng)濟縱橫,2012,(3):29-36.

[8]呂捷,林宇潔. 國際玉米價格波動特性及其對中國糧食安全影響[J]. 管理世界,2013,(5):76-87.

[9]宋長鳴,李崇光,徐娟. 中美農(nóng)產(chǎn)品市場整合及其價格傳導機制研究——以大豆市場為例[J]. 世界經(jīng)濟研究,2013,(3):35-40+88.

[10]顧國達,方晨靚. 中國農(nóng)產(chǎn)品價格波動特征分析——基于國際市場因素影響下的局面轉移模型[J]. 中國農(nóng)村經(jīng)濟,2010,(6):67-76.

[11]張明,謝家智. 成本驅動、外部輸入與中國農(nóng)產(chǎn)品價格上漲[J]. 農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟,2012,(5):13-19.

[12]周應恒,鄒林剛. 中國大豆期貨市場與國際大豆期貨市場價格關系研究——基于VAR模型的實證分析[J]. 農(nóng)業(yè)技術經(jīng)濟,2007,(1):55-62.

[13]王孝松,謝申祥. 國際農(nóng)產(chǎn)品價格如何影響了中國農(nóng)產(chǎn)品價格?[J]. 經(jīng)濟研究,2012,(3):141-153.

[14]譚晶榮,鄧強,王瑞. 國際大宗商品期貨價格與中國農(nóng)產(chǎn)品批發(fā)市場價格關系研究[J]. 財貿(mào)經(jīng)濟,2012,(6):131-137.

[15]王金亮. 國際市場農(nóng)產(chǎn)品價格波動對我國大豆加工業(yè)的影響[J]. 學習與探索,2010,(5):199-200.

[16]劉振亞,陳宇. 國際農(nóng)產(chǎn)品價格上漲對中國宏觀經(jīng)濟的影響[J]. 財經(jīng)科學,2013,(7):62-69.

[17]PAGE E S. Continuous Inspection Schemes[J]. Biometrika,1954,41(1-2):100-115.

[18]柴建,朱青,張鐘毓,肖浩,汪壽陽. 國際油價突變識別及分析[J]. 中國人口.資源與環(huán)境,2014,(1):109-117.

[19]DANIEL B, HARTIGAN JA. Product Partition Models for Change Point Problems[J]. The Annals of Statistics,1992,20(1):260-279.

[20]JORDAN C, LIVINGSTONE V, BARRY D. Statistical Modeling Using Product Partition models[J]. Statistical Modeling, 2007,7(3):275-295.

[21]PARK J H, DUNSON D B. Bayesian Generalized Product Partition Model[J]. Statistica Sinica, 2010,20(3):1203-1226.

[22]MUELLER P, QUINTANA F, ROSNER G L. A Product Partition Model with Regression on Covariates[J]. Journal of Computational and Graphical Statistics, 2011,20(1):260-278.

[23]FERREIRA J A, LOSCHI R H, COSTA M A. Detecting Changes in Time Series: A Product Partition Model with Across-Cluster Correlation[J]. Signal Processing, 2014,96(1):212-227.

[24]LOSCHI R H, CRUZ F R B. An Analysis of the Influence of Some Prior Specifications in the Identification of Change Points Via Product Partition Model[J]. Computational Statistics & Data Analysis, 2002,39(4):477-501.

The Mutation of U.S. Grain Prices and Its Enlightenment on China’s Agricultural Safety

GAO Qun1,2, SONG Chang-ming2

(1.School of Public Administration, Nanchang University, Nanchang 330031, China;2.College of Economics & Management, Huazhong grain University, Wuhan 430070, China)

Abstract：American grain price structural mutations may bring immeasurable impact for China’s agricultural security. Using corn and soybean industry as examples, this paper selects quarter price data from years 2000 to 2013, and uses PPM model to identify price mutation points and calculates the probabilistic and posterior mean. The empirical results show that since the 21st century, there are six times up structural mutations and two down structural mutations for corn prices, while there are four times increased structural mutations and two down structural mutations for soybean prices. The agricultural commodities price structural mutations are outcome of combined action of supply and demand factors and other factors, such as international trade, the price of crude oil, the dollar index, etc. Because of different political and economic background, the reasons for the formation of each stage are different. In-depth analysis shows that the U.S. corn and soybean market price structural mutations affect the price of the domestic market, through the price information channels and trade channels. Then it brings threat to China’s agricultural security through other agricultural price volatility, short-term fluctuations in supply, international hot money, foreign control path, etc.

Key Words：the U.S.; grain market; grain price; agricultural security

收稿日期:2016-05-09

DOI:10.7671/j.issn.1672-0202.2016.04.009

基金項目:國家社科基金重大項目(12&ZD048)；國家自科基金青年項目(71503093)

作者簡介:高群(1989—)，女，山東威海人，南昌大學公共管理學院講師，主要研究方向為農(nóng)業(yè)經(jīng)濟管理。E-mail：gaoqun8@126.com

中圖分類號：F304.3

文獻標識碼：A

文章編號：1672-0202(2016)04-0087-11