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        價(jià)格支持政策背景下中國(guó)小麥?zhǔn)袌?chǎng)區(qū)域動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)分析

        2018-05-29 02:27:57李雪韓一軍付文閣
        關(guān)鍵詞:波動(dòng)關(guān)聯(lián)小麥

        李雪,韓一軍, ,付文閣

        (1. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京 100083;2. 中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)國(guó)家農(nóng)業(yè)市場(chǎng)研究中心,北京100083)

        中國(guó)是世界小麥頭號(hào)生產(chǎn)大國(guó)和消費(fèi)大國(guó),作為主要糧食作物之一,小麥也是中國(guó)重要的口糧、商品糧和儲(chǔ)備品種。隨著市場(chǎng)化與貿(mào)易自由化的推進(jìn),國(guó)內(nèi)農(nóng)業(yè)結(jié)構(gòu)不斷調(diào)整,小麥生產(chǎn)布局也發(fā)生了很大變化,呈現(xiàn)出由劣勢(shì)產(chǎn)區(qū)向優(yōu)勢(shì)產(chǎn)區(qū)轉(zhuǎn)移的特點(diǎn),并由分散生產(chǎn)模式逐步向區(qū)域集中生產(chǎn)模式轉(zhuǎn)變。生產(chǎn)的區(qū)域集中有利于充分發(fā)揮資源整合優(yōu)勢(shì)和技術(shù)進(jìn)步優(yōu)勢(shì),同時(shí)也引起各地區(qū)內(nèi)部的供求不均衡,加快了小麥商品在區(qū)域間的頻繁流動(dòng),導(dǎo)致國(guó)內(nèi)小麥價(jià)格出現(xiàn)新的變化。此外,為穩(wěn)定小麥生產(chǎn)、更好地維護(hù)種糧農(nóng)民利益,國(guó)家自2006年開始在小麥主產(chǎn)區(qū)實(shí)施以最低收購價(jià)為核心的價(jià)格支持政策,政策的實(shí)施對(duì)促進(jìn)小麥生產(chǎn)發(fā)展發(fā)揮了重要作用,同時(shí)也會(huì)對(duì)區(qū)域間小麥價(jià)格的聯(lián)動(dòng)變化和市場(chǎng)運(yùn)行效率產(chǎn)生外部影響。小麥生產(chǎn)區(qū)域集中程度不斷提高、地區(qū)內(nèi)部供求變化以及價(jià)格政策執(zhí)行等因素都將對(duì)市場(chǎng)價(jià)格變化產(chǎn)生影響,波及市場(chǎng)的平穩(wěn)發(fā)展。不同地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)的外部運(yùn)行環(huán)境有所差別,致使各地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)存在差異,其波動(dòng)特征和市場(chǎng)間的價(jià)格關(guān)聯(lián)程度也有較大差別。區(qū)域市場(chǎng)波動(dòng)特征及市場(chǎng)間聯(lián)系在某種程度上能夠反映市場(chǎng)的一體化程度,衡量市場(chǎng)的運(yùn)行效率。一體化程度不高的市場(chǎng)可能會(huì)傳遞錯(cuò)誤的價(jià)格信號(hào),誤導(dǎo)生產(chǎn)者的決策,導(dǎo)致產(chǎn)品市場(chǎng)流通的低效率[1]。同時(shí),相對(duì)分割的地區(qū)市場(chǎng)會(huì)更有可能存在市場(chǎng)套利空間,意味著生產(chǎn)者和消費(fèi)者的福利損失[2],也不利于專業(yè)化分工和規(guī)?;a(chǎn)。作為重要的糧食作物,不同地區(qū)小麥價(jià)格波動(dòng)是否具有相同的特征,導(dǎo)致波動(dòng)特征差異的因素是什么?各地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)間的聯(lián)系程度如何,影響關(guān)聯(lián)程度的因素有哪些?在價(jià)格支持政策執(zhí)行期間各地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)關(guān)聯(lián)程度如何變化?這些都是政府加強(qiáng)對(duì)糧食市場(chǎng)的宏觀調(diào)控、提高市場(chǎng)運(yùn)行效率的基礎(chǔ)和首先需要解決的問題。因此,有必要對(duì)現(xiàn)階段中國(guó)不同地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)間的關(guān)聯(lián)程度及其動(dòng)態(tài)變化進(jìn)行系統(tǒng)研究,特別是價(jià)格支持政策背景下各地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格的聯(lián)系程度,科學(xué)測(cè)定其時(shí)空變化特征,對(duì)有效調(diào)控小麥?zhǔn)袌?chǎng)和提高市場(chǎng)運(yùn)行效率具有更加重要的現(xiàn)實(shí)意義。

        關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系的研究雖起步較晚,但進(jìn)展十分迅速,尤其是對(duì)于轉(zhuǎn)型時(shí)期市場(chǎng)運(yùn)行特征的研究一直是流通領(lǐng)域研究的熱點(diǎn),而價(jià)格研究則是其重要內(nèi)容之一。關(guān)于市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系的研究包括橫向關(guān)聯(lián)市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系研究和縱向關(guān)聯(lián)市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系研究[3]。在縱向關(guān)聯(lián)市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系的研究方面,研究品種主要集中于生豬、肉雞、蔬菜、糧食等產(chǎn)品,研究結(jié)果較為豐富。關(guān)于小麥縱向關(guān)聯(lián)市場(chǎng)的研究主要涉及小麥?zhǔn)袌?chǎng)與面粉市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系、整合程度等[4-5]。在橫向關(guān)聯(lián)市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系的研究方面,研究?jī)?nèi)容多集中在不同產(chǎn)品和地區(qū)間市場(chǎng)整合程度和關(guān)聯(lián)關(guān)系,包括糧食、飼料、蔬菜、畜產(chǎn)品、水果等。如喻聞和黃季焜[6]利用相關(guān)系數(shù)法和協(xié)整檢驗(yàn)對(duì)各省大米市場(chǎng)間的整合程度進(jìn)行分析,辛賢等[7]運(yùn)用混合運(yùn)輸模型研究中國(guó)飼料糧食的市場(chǎng)流通及對(duì)價(jià)格的反應(yīng),董曉霞等[8]采用格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)和市場(chǎng)聯(lián)系指數(shù)對(duì)西紅柿主產(chǎn)地市場(chǎng)與其他地區(qū)市場(chǎng)間的價(jià)格傳導(dǎo)關(guān)系進(jìn)行分析,文春玲和田志宏[9]利用協(xié)整檢驗(yàn)和格蘭杰因果檢驗(yàn)分析中國(guó)玉米市場(chǎng)價(jià)格的傳導(dǎo)規(guī)律。謝思娜等[10]則利用VAR模型對(duì)主產(chǎn)區(qū)和主銷區(qū)的雞蛋價(jià)格傳導(dǎo)機(jī)制進(jìn)行分析。

        關(guān)于小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格關(guān)系的研究,一些學(xué)者對(duì)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)價(jià)格傳導(dǎo)、期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)價(jià)格關(guān)聯(lián)等做了有益的摸索和探討,如國(guó)內(nèi)外小麥現(xiàn)貨價(jià)格關(guān)系及國(guó)際小麥價(jià)格波動(dòng)對(duì)國(guó)內(nèi)市場(chǎng)的溢出效應(yīng)[11],中美小麥期貨價(jià)格的動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性[12]等,但著眼于國(guó)內(nèi)小麥區(qū)域間市場(chǎng)價(jià)格關(guān)聯(lián)的討論卻不多,特別是關(guān)于價(jià)格支持政策的實(shí)施對(duì)地區(qū)間價(jià)格關(guān)聯(lián)性影響的探討較少。從研究方法來看,現(xiàn)有文獻(xiàn)較多的使用協(xié)整檢驗(yàn)、格蘭杰因果檢驗(yàn)、誤差修正模型、VAR模型等分析市場(chǎng)整合程度及橫向關(guān)聯(lián)市場(chǎng)間的價(jià)格傳導(dǎo),研究不同地區(qū)市場(chǎng)間的長(zhǎng)期均衡關(guān)系和價(jià)格信息的流動(dòng)方向,而對(duì)關(guān)聯(lián)性大小的比較以及動(dòng)態(tài)變化的研究涉及較少。貝葉斯DCC-GARCH模型方法能夠分析各序列的波動(dòng)特征及其變化趨勢(shì),測(cè)定不同時(shí)間點(diǎn)上數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性。目前,已有一些文獻(xiàn)使用該方法對(duì)不同市場(chǎng)間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析,如柳蘇蕓等[13]分析國(guó)內(nèi)外大豆期現(xiàn)貨價(jià)格的波動(dòng)特征及其關(guān)聯(lián)性。

        綜上所述,對(duì)橫向關(guān)聯(lián)市場(chǎng)價(jià)格關(guān)系的研究已經(jīng)取得了很多有價(jià)值的成果,對(duì)本文研究有重要的參考和啟示,但也有一些研究仍需加強(qiáng)。對(duì)小麥區(qū)域間市場(chǎng)關(guān)系的研究較少,特別是價(jià)格支持政策背景下各地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)聯(lián)系程度的分析不多,不同地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)的波動(dòng)特征及其相互之間的聯(lián)系是否具有差異性,仍未得到初步結(jié)論。因此,本文基于2009年1月—2016年12月河南、山東、河北、山西、黑龍江、福建和天津的小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格周數(shù)據(jù),運(yùn)用貝葉斯DCC-GARCH模型對(duì)不同地區(qū)小麥價(jià)格波動(dòng)特征及其動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析,并結(jié)合價(jià)格支持政策的執(zhí)行分析地區(qū)間市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)和關(guān)聯(lián)程度動(dòng)態(tài)變化的原因,為加強(qiáng)對(duì)糧食市場(chǎng)的宏觀調(diào)控以及提高市場(chǎng)運(yùn)行效率提供一定的理論參考。

        1 模型選擇與數(shù)據(jù)來源

        1.1 模型選擇

        本文選取貝葉斯DCC-GARCH模型進(jìn)行分析,該模型能夠測(cè)定不同時(shí)間點(diǎn)上數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,且可以通過蒙特卡洛(MCMC)方法對(duì)非正態(tài)分布的數(shù)據(jù)進(jìn)行穩(wěn)健和有效估計(jì),并能同時(shí)給出均值回歸和分位數(shù)回歸結(jié)果,揭示不同波動(dòng)幅度下各序列的波動(dòng)特征及其變化趨勢(shì)[13]。同時(shí),考慮到價(jià)格支持政策對(duì)國(guó)內(nèi)小麥?zhǔn)袌?chǎng)的影響,借助該模型能夠測(cè)定不同時(shí)點(diǎn)上序列的關(guān)聯(lián)性,更好的考察政策的執(zhí)行對(duì)地區(qū)間關(guān)聯(lián)性的影響。因此,基于貝葉斯DCC-GARCH模型和MCMC估計(jì),借助R軟件,對(duì)中國(guó)不同地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)波動(dòng)和關(guān)聯(lián)性進(jìn)行更有效的刻畫。

        貝葉斯DCC-GARCH模型由ARCH模型和多元GARCH模型發(fā)展而來,最早為固定條件關(guān)聯(lián)(CCC)模型,后經(jīng)過擴(kuò)展,假定條件關(guān)聯(lián)矩陣關(guān)于時(shí)間是可變的,即為動(dòng)態(tài)條件關(guān)聯(lián)(DCC)模型。該模型的條件關(guān)聯(lián)矩陣可定義為:

        其中,Dt為對(duì)角矩陣,Rt為對(duì)稱的正定矩陣,Dt中的各條件方差被設(shè)定為單變量的GARCH模型,在此可設(shè)定為GARCH(1, 1)模型,即:

        式中:ω表示的是方差方程的常數(shù)項(xiàng),εt-i2為ARCH項(xiàng),ht-j為GARCH項(xiàng),α、β分別為其系數(shù),需要滿足α+β<1的約束性條件,衡量波動(dòng)的衰減速度,兩者之和越接近1說明衰減的速度越慢。Rt可表示為:

        式中:Qt為k×k階的對(duì)稱正定矩陣,并可表示為:

        其中,ut為經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的收益率,R為ut的非條件協(xié)方差矩陣,a>0,b>0,且a+b<1。將貝葉斯理論與DCC模型結(jié)合起來,便得到貝葉斯DCCGARCH模型[14]。根據(jù)貝葉斯理論,估計(jì)模型前需要對(duì)參數(shù)的先驗(yàn)分布進(jìn)行設(shè)定,對(duì)于式(2)的模型參數(shù),可以利用先驗(yàn)分布估計(jì)得到。當(dāng)使用多元學(xué)生t分布時(shí),需要估計(jì)額外的自由度參數(shù)v,并假設(shè)v>2,以保證滿足條件協(xié)方差矩陣。對(duì)于偏度參數(shù)γ,衡量分布的偏態(tài)程度,當(dāng)γ>1時(shí)為右偏態(tài),γ<1時(shí)為左偏態(tài)。模型的估計(jì)使用MCMC方法,通過其抽樣方法從聯(lián)合后驗(yàn)分布中抽取樣本,因?yàn)闂l件后驗(yàn)分布是未知的,Metropolis則提供了簡(jiǎn)單的黑箱抽樣方法以獲得后驗(yàn)分布[13]。

        1.2 數(shù)據(jù)來源

        本文所用數(shù)據(jù)包括河南、山東、河北、山西、黑龍江、福建和天津的小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù),時(shí)間范圍為2009年1月4日至2016年12月31日,數(shù)據(jù)均來源于wind資訊數(shù)據(jù)庫。河南、山東和河北為中國(guó)小麥生產(chǎn)的前三大主產(chǎn)省,且均位于黃淮海優(yōu)勢(shì)小麥主產(chǎn)區(qū),地理位置彼此相鄰,2016年小麥產(chǎn)量占全國(guó)小麥總產(chǎn)量的55.9%,是小麥的主要輸出省份,也是最低收購價(jià)政策的執(zhí)行地區(qū),具有很強(qiáng)的代表性。山西與河北和河南省相鄰,本省有小麥的種植,但產(chǎn)量較少,產(chǎn)需缺口較大,需要從外省調(diào)入以滿足本區(qū)消費(fèi)。黑龍江可以作為東北地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)的代表,地理位置均不與所選的其他地區(qū)相鄰,本省有小麥的種植,但產(chǎn)量較少,不能滿足本地區(qū)的小麥消費(fèi)。天津和福建可以作為華北和華南地區(qū)小麥銷區(qū)的代表,本區(qū)基本沒有或僅有少量小麥種植,是傳統(tǒng)的小麥消費(fèi)地區(qū)。從樣本選擇來看,選取的7個(gè)省區(qū)能夠基本覆蓋小麥消費(fèi)市場(chǎng),各省區(qū)均有小麥的流入或流出,小麥?zhǔn)袌?chǎng)流通較為活躍。

        1.3 數(shù)據(jù)處理

        為研究方便,對(duì)原序列進(jìn)行周平均得到周數(shù)據(jù),然后計(jì)算各序列的收益率,參考酈博文等[15]的處理方法以各地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格的收益率作為研究對(duì)象,價(jià)格收益率的計(jì)算公式為:

        其中,Rt為小麥價(jià)格的收益率,Pt為第t期小麥價(jià)格,Pt-1為第t-1期小麥價(jià)格。研究對(duì)象為7個(gè)地區(qū)小麥價(jià)格的收益率序列,能夠較客觀地反映市場(chǎng)的變化程度。

        2 結(jié)果與分析

        2.1 小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格波動(dòng)變化分析

        小麥?zhǔn)侵袊?guó)僅次于大米的口糧作物,全國(guó)40%以上人口的主食,其價(jià)格走勢(shì)及市場(chǎng)穩(wěn)定受到廣泛關(guān)注。國(guó)內(nèi)小麥的種植較為廣泛,分為主產(chǎn)區(qū)和主銷區(qū)等,各地區(qū)都有小麥的流通與購銷。從各地區(qū)小麥價(jià)格變化來看,河北、山西、天津、河南和山東的小麥價(jià)格走勢(shì)較為一致,價(jià)格整體處于上漲態(tài)勢(shì),存在波動(dòng)性的價(jià)格下跌;黑龍江和福建的小麥價(jià)格的走勢(shì)與其他地區(qū)基本一致,但價(jià)格水平和變化程度有所差別(圖1)。通常新麥上市時(shí)小麥價(jià)格最低,當(dāng)市場(chǎng)價(jià)格低于公布的當(dāng)年最低收購價(jià)時(shí),將在小麥主產(chǎn)區(qū)啟動(dòng)以最低收購價(jià)為核心的價(jià)格支持政策,以政策價(jià)格進(jìn)行托市收購,減少市場(chǎng)流通數(shù)量,拉動(dòng)價(jià)格上漲;當(dāng)市場(chǎng)價(jià)格高于政策價(jià)格時(shí)停止托市收購。由此可見,價(jià)格政策的執(zhí)行對(duì)市場(chǎng)價(jià)格有重要影響。整體來看,福建小麥價(jià)格的水平最高,平均價(jià)格為2 360元/t;黑龍江小麥價(jià)格最低,平均價(jià)格為2 030元/t;兩者相差330元/t,其他地區(qū)介于兩者之間。不同區(qū)域間市場(chǎng)價(jià)格差別較大,從某種程度上意味著較高的流通成本,這可能會(huì)限制了各市場(chǎng)間的流通,導(dǎo)致市場(chǎng)間較低的聯(lián)系程度,影響市場(chǎng)價(jià)格信號(hào)的傳遞,降低市場(chǎng)流通效率。

        圖1 各地區(qū)小麥價(jià)格趨勢(shì)圖Fig. 1 Wheat price trends in 7 regions

        2.2 相關(guān)檢驗(yàn)

        因本研究所選取的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)均為時(shí)序數(shù)據(jù),在進(jìn)行實(shí)證分析之前首先應(yīng)對(duì)收益率序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。本文采用ADF(Augmented Dickey and Fuller)檢驗(yàn),結(jié)果表明7個(gè)收益率序列均通過了1%水平下的顯著性檢驗(yàn)(表1),說明數(shù)據(jù)是平穩(wěn)的,可以運(yùn)用GARCH模型進(jìn)行計(jì)量[16]。J-B檢驗(yàn)用于檢驗(yàn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)的正態(tài)性,從檢驗(yàn)結(jié)果看所有數(shù)據(jù)均拒絕了序列服從正態(tài)分布的原假設(shè),認(rèn)為各序列并不服從正態(tài)分布,具有尖峰、厚尾和非正態(tài)的特征。從各數(shù)據(jù)的波動(dòng)情況看,波動(dòng)隨時(shí)間的變化出現(xiàn)連續(xù)偏高或偏低的情況,即呈現(xiàn)出明顯的波動(dòng)集聚性,因此適合ARCH類模型建模[17]。

        2.3 小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格波動(dòng)特征分析

        表1 收益率序列單位根檢驗(yàn)和J-B檢驗(yàn)結(jié)果Table 1 Results of the unit root test and J-B test of the return series

        模型估計(jì)結(jié)果分別為均值回歸模型及分位數(shù)為2.5%、25%、50%、75%和97.5%時(shí)的分位數(shù)回歸結(jié)果,揭示出了不同波動(dòng)幅度下各序列的波動(dòng)特征及其變化趨勢(shì)。a與b之和如果等于0,利用CCC模型估計(jì)更加合理,否則應(yīng)該借助DCC模型進(jìn)行估計(jì)。從回歸結(jié)果看,v值均大于2(表2),說明模型假設(shè)是合理的;α與β之和均滿足了小于1的約束性條件;a與b之和不為0且均在0.6以上,說明選擇DCC模型進(jìn)行估計(jì)是合理的。

        表2 貝葉斯DCC-GARCH模型蒙特卡洛估計(jì)結(jié)果Table 2 Results of the Bayesian DCC-GARCH model with the MCMC method

        整體來看,政策執(zhí)行區(qū)價(jià)格的波動(dòng)程度更平緩,發(fā)生劇烈波動(dòng)的概率較低?;貧w結(jié)果中,河南、山東、福建、河北和山西的γ值均大于1(表2),說明市場(chǎng)波動(dòng)存在右偏現(xiàn)象,價(jià)格波動(dòng)程度更加平緩,發(fā)生劇烈波動(dòng)的概率較低。黑龍江和天津小麥價(jià)格波動(dòng)存在較為明顯的左偏現(xiàn)象,意味著波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)更高。單從價(jià)格波動(dòng)的偏度來看,與執(zhí)行區(qū)相比,河南、山東和河北等政策執(zhí)行區(qū)市場(chǎng)價(jià)格的波動(dòng)程度可能會(huì)更平緩,這可能與主產(chǎn)區(qū)執(zhí)行的最低收購價(jià)政策有關(guān),政策的實(shí)施使得小麥價(jià)格波動(dòng)的范圍收窄,在一定程度上起到了穩(wěn)定價(jià)格波動(dòng)的作用[18],這與鐘鈺等[19]的研究結(jié)論較為一致。從小麥價(jià)格的走勢(shì)來看,通常新麥上市時(shí)小麥價(jià)格最低,而最低收購價(jià)政策的啟動(dòng)時(shí)間正是新麥上市,如此便將市場(chǎng)價(jià)格固定在一個(gè)較窄的范圍內(nèi),政策結(jié)束后由于市場(chǎng)流通量大幅減少致使小麥價(jià)格處于上升通道,客觀上導(dǎo)致麥價(jià)高于最低收購價(jià),這就使得價(jià)格波動(dòng)至少在近4個(gè)月的時(shí)間里基本落在均值的左側(cè)。山西雖不是小麥主產(chǎn)區(qū),但地方政府也執(zhí)行最低收購價(jià)政策,致使山西與河南等產(chǎn)區(qū)市場(chǎng)具有相似的波動(dòng)特征。

        價(jià)格波動(dòng)很有可能連續(xù)發(fā)生,政策執(zhí)行區(qū)的價(jià)格受上期影響更大,波動(dòng)的持續(xù)性更強(qiáng)。依據(jù)均值回歸結(jié)果α+β的值,河南市場(chǎng)波動(dòng)衰減最為緩慢,其次分別為山西、天津、山東、河北、福建和黑龍江(表2)。結(jié)果說明河南小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格受上期價(jià)格的影響最大,波動(dòng)的持續(xù)性最強(qiáng);黑龍江小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格受上期價(jià)格的影響最小,波動(dòng)的持續(xù)性最小,其他地區(qū)介于兩省之間。市場(chǎng)波動(dòng)的衰減速度越慢意味著當(dāng)前的價(jià)格波動(dòng)能夠更大程度的傳遞至未來市場(chǎng),市場(chǎng)參與者依據(jù)當(dāng)前信息對(duì)未來的預(yù)期會(huì)更加準(zhǔn)確。另外,隨著分位數(shù)的不斷增大,各序列的α+β值呈現(xiàn)出不斷增大的趨勢(shì)。分位數(shù)越高意味著小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格波動(dòng)越劇烈,市場(chǎng)波動(dòng)的衰減速度越緩慢,對(duì)下期的影響也就越大,即波動(dòng)可能會(huì)連續(xù)發(fā)生,與羅萬純和劉銳[20]的研究結(jié)論一致。河南、山東和河北均為最低收購價(jià)政策執(zhí)行區(qū),與非執(zhí)行區(qū)相比,政策的執(zhí)行穩(wěn)定了市場(chǎng)對(duì)未來價(jià)格的預(yù)期,當(dāng)期的信息能夠很好的傳遞到下一期,是預(yù)期對(duì)市場(chǎng)價(jià)格作用的體現(xiàn)[21]。由于山西地方政府也執(zhí)行最低收購價(jià)政策,致使山西的小麥價(jià)格也表現(xiàn)出較強(qiáng)的波動(dòng)持續(xù)性。相比之下,天津由于地理位置優(yōu)勢(shì)和便利的交通條件使得與其他幾個(gè)產(chǎn)區(qū)聯(lián)系較為緊密,地區(qū)間的流通導(dǎo)致天津小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格波動(dòng)表現(xiàn)出與產(chǎn)區(qū)相似的特征。福建和黑龍江的地理位置與其他地區(qū)相隔較遠(yuǎn),市場(chǎng)相對(duì)獨(dú)立,受其他地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)的影響較小,且都不是小麥主產(chǎn)區(qū),受政策的影響也較弱,致使市場(chǎng)價(jià)格受上期的影響更小,反應(yīng)更為迅速。

        2.4 小麥?zhǔn)袌?chǎng)動(dòng)態(tài)關(guān)聯(lián)性分析

        從不同地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)的關(guān)聯(lián)度均值來看,天津與其他地區(qū)的小麥?zhǔn)袌?chǎng)關(guān)聯(lián)度最高,其次分別是山東、山西、河北、河南和福建,黑龍江與其他地區(qū)的市場(chǎng)關(guān)聯(lián)度最低,這也在一定程度上驗(yàn)證了模型的估計(jì)結(jié)果。就單個(gè)市場(chǎng)之間的關(guān)聯(lián)度看,21組市場(chǎng)關(guān)聯(lián)度均值中,河北和山東、河北和天津小麥?zhǔn)袌?chǎng)間聯(lián)系最為緊密,分別為0.265和0.257;山東和天津、山東和山西、山西和天津、河南和天津、河北和山西的市場(chǎng)關(guān)聯(lián)度也較高,均值均在0.2以上;其他地區(qū)間小麥?zhǔn)袌?chǎng)的關(guān)聯(lián)度相對(duì)較弱(表3)。

        表3 不同地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)關(guān)聯(lián)度均值情況Table 3 Means of correlation between wheat markets in different regions

        從不同地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)關(guān)聯(lián)度分析結(jié)果可以看出,地理位置在市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)程度上具有直接影響,地理位置相鄰地區(qū)間的市場(chǎng)更容易表現(xiàn)出緊密的聯(lián)系,這可能與小麥在不同地區(qū)市場(chǎng)間的運(yùn)輸便利程度和交通成本有很大關(guān)系,相鄰地區(qū)的市場(chǎng)間更容易流通且運(yùn)輸成本更低。其次,華北地區(qū)的小麥?zhǔn)袌?chǎng)間聯(lián)系更為緊密,而福建和黑龍江與其他地區(qū)市場(chǎng)的關(guān)聯(lián)度較弱,除了地理位置原因外,華北地區(qū)也是最大的小麥優(yōu)勢(shì)產(chǎn)區(qū)黃淮海區(qū)所在地,生產(chǎn)區(qū)域的相對(duì)集中降低了糧食跨地區(qū)的運(yùn)輸壓力[22],使得小麥?zhǔn)袌?chǎng)間的關(guān)聯(lián)度更大,這也在一定程度上解釋了同為銷區(qū)市場(chǎng)天津較福建與其他地區(qū)的市場(chǎng)關(guān)聯(lián)度更高。

        各省間已經(jīng)形成的固定省際貿(mào)易合作也對(duì)市場(chǎng)整合度有一定影響,如山西省糧食局與山東省糧食局簽署的省際間糧食產(chǎn)銷合作協(xié)議,在一定程度上增強(qiáng)了兩省市場(chǎng)聯(lián)系的緊密程度,但也削弱了與非合作省區(qū)之間可能存在的市場(chǎng)聯(lián)系,造成市場(chǎng)分割。此外,天津作為北方國(guó)際航運(yùn)核心區(qū),便利的運(yùn)輸條件和物流設(shè)施也在一定程度上加強(qiáng)了天津與其他地區(qū)間的關(guān)聯(lián)程度,對(duì)市場(chǎng)整合起到了積極的促進(jìn)作用[23]??傮w而言,不同地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)之間存在關(guān)聯(lián)性,且各地區(qū)間關(guān)聯(lián)程度也有很大差異。由于不同地區(qū)間的關(guān)聯(lián)程度不一致,導(dǎo)致全國(guó)小麥?zhǔn)袌?chǎng)整體波動(dòng)存在不穩(wěn)定,當(dāng)受到較大的沖擊時(shí),可能會(huì)造成市場(chǎng)的失衡[24]。

        從關(guān)聯(lián)度較高的幾個(gè)地區(qū)市場(chǎng)間價(jià)格關(guān)系變化可以看出,最低收購價(jià)政策的執(zhí)行顯著提高了市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)程度。與武拉平[25]的研究結(jié)論較為一致,并在此基礎(chǔ)上對(duì)市場(chǎng)間關(guān)聯(lián)程度變化進(jìn)行探討。各地區(qū)市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)性一般在每年的6—7月份最大,此后逐步減小,其他時(shí)間相對(duì)穩(wěn)定(圖2)。市場(chǎng)間的這種關(guān)聯(lián)度變化主要是政策等因素影響的具體表現(xiàn),最低收購價(jià)政策對(duì)小麥價(jià)格有顯著影響[26]。每年的6—7月份為新麥上市,一般最低收購價(jià)政策也相繼啟動(dòng),政策的執(zhí)行使得各地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)具有相同的價(jià)格基礎(chǔ)[27],也具有相同的流通方式,即大部分被執(zhí)行最低收購價(jià)政策的糧食企業(yè)收儲(chǔ),特別是鄰近地區(qū)之間小麥的流通,致使兩地區(qū)在這一時(shí)間的關(guān)聯(lián)度更大。這種較高關(guān)聯(lián)度的價(jià)格關(guān)系通常會(huì)持續(xù)到9—10月,此時(shí)正是最低收購價(jià)政策執(zhí)行的結(jié)束時(shí)間,也從另一個(gè)側(cè)面說明了政策對(duì)地區(qū)間關(guān)聯(lián)關(guān)系在時(shí)變性上的影響。

        圖2 地區(qū)間小麥價(jià)格關(guān)系變化Fig. 2 Time-varying characteristics of the price correlation between regions

        3 結(jié)論與對(duì)策建議

        3.1 結(jié)論

        研究表明,各地區(qū)小麥?zhǔn)袌?chǎng)價(jià)格具有顯著的波動(dòng)集簇性,最低收購價(jià)政策的實(shí)施對(duì)降低小麥主產(chǎn)區(qū)市場(chǎng)價(jià)格波動(dòng)發(fā)揮了一定的積極作用,同時(shí)有利于穩(wěn)定價(jià)格預(yù)期,但政策價(jià)格水平的確定直接影響小麥?zhǔn)袌?chǎng)的價(jià)格波動(dòng)。中國(guó)小麥?zhǔn)袌?chǎng)的一體化程度仍有待提高,市場(chǎng)關(guān)聯(lián)度均值最高的河北和山東、河北和天津小麥?zhǔn)袌?chǎng)分別為0.265和0.257,超過0.2的占全部市場(chǎng)組的1/3。

        最低收購價(jià)政策的執(zhí)行有利于提高地區(qū)間小麥?zhǔn)袌?chǎng)的整合程度,政策啟動(dòng)時(shí)期的關(guān)聯(lián)度明顯高于其他時(shí)期;同時(shí),地理位置、生產(chǎn)區(qū)域集中程度、交通便利條件、政策干預(yù)等也都對(duì)地區(qū)間市場(chǎng)關(guān)聯(lián)度有重要的影響,該結(jié)論對(duì)提高小麥地區(qū)間的聯(lián)系和市場(chǎng)運(yùn)行效率具有重要的參考意義。

        3.2 對(duì)策建議

        1)保留最低收購價(jià)的政策框架,確定合理的政策價(jià)格水平。鑒于最低收購價(jià)政策對(duì)穩(wěn)定市場(chǎng)價(jià)格和提高市場(chǎng)整合程度的作用,短期內(nèi)繼續(xù)保留最低收購價(jià)的政策框架,可根據(jù)國(guó)內(nèi)外市場(chǎng)的變化情況賦予最低收購價(jià)格上下調(diào)整的靈活性,盡可能避免對(duì)市場(chǎng)的過多干預(yù),回歸政策的“保底”功能。

        2)改善主產(chǎn)區(qū)和主銷區(qū)小麥物流設(shè)施,提高流通效率。加強(qiáng)包括交通和物流在內(nèi)的各種基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),便利省區(qū)間的經(jīng)貿(mào)往來,加強(qiáng)地區(qū)間的市場(chǎng)聯(lián)系。地區(qū)間順暢的市場(chǎng)流通能夠提高市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)程度,有助于市場(chǎng)一體化程度的改善,同時(shí)還應(yīng)注意省際貿(mào)易合作等直接干預(yù)措施對(duì)市場(chǎng)整合程度的影響。

        3)不斷完善國(guó)內(nèi)小麥?zhǔn)袌?chǎng)體系,促進(jìn)糧食生產(chǎn)和加工的專業(yè)化分工及規(guī)?;l(fā)展。生產(chǎn)與加工的專業(yè)化和集群效應(yīng)能夠提高市場(chǎng)間的關(guān)聯(lián)程度,通過加強(qiáng)和完善市場(chǎng)體系建設(shè),促進(jìn)專業(yè)化分工及規(guī)?;l(fā)展,充分發(fā)揮生產(chǎn)區(qū)域集中的集群效應(yīng)對(duì)市場(chǎng)一體化程度的促進(jìn)作用,提高市場(chǎng)的整體運(yùn)行效率。

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