崔力航

摘 要：飼料價格是影響生鮮乳價格的主要因素，基于2010年1月—2019年12月中國28個省（直轄市、自治區(qū)）生鮮乳價格、玉米價格和豆粕價格的面板數(shù)據(jù)，將原料奶生產(chǎn)區(qū)域劃分為優(yōu)勢區(qū)（北京、天津、上海、河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江7個省）和非優(yōu)勢區(qū)（其他省市區(qū)）并分別構(gòu)建面板向量自回歸模型分析飼料價格對生鮮乳價格的傳導(dǎo)效應(yīng)。結(jié)果表明：優(yōu)勢區(qū)和非優(yōu)勢區(qū)飼料價格對生鮮乳價格的傳導(dǎo)效應(yīng)大體相同，但影響程度存在差異;玉米價格和豆粕價格對生鮮乳價格存在滯后一期的正向傳導(dǎo)效應(yīng)。針對研究結(jié)論，提出加強(qiáng)宏觀調(diào)控，完善價格預(yù)警和干預(yù)機(jī)制;提高玉米、豆粕等飼料供給能力，穩(wěn)定飼料價格;優(yōu)化奶牛飼料配比，提高飼料轉(zhuǎn)化率的建議。

關(guān)鍵詞：飼料價格;生鮮乳價格;傳導(dǎo)效應(yīng);面板向量自回歸模型

中圖分類號：F326.3文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1006-060X（2020）10-0109-04

Abstract： Feed price is the main factor affecting the price of fresh milk. Based on the panel data of fresh milk price， corn price and soybean meal price of 28 provinces （municipalities and autonomous regions） in China from January 2010 to December 2019， raw milk production regions were divided into dominant regions （Beijing， Tianjin， Shanghai， Hebei， Shanxi， Inner Mongolia and Heilongjiang） and non dominant regions （other provinces）， the panel vector autoregressive model was constructed to analyze the conduction effect of feed price on the price of fresh milk. The results showed that： the conduction effect of feed price on the price of fresh milk was similar in the dominant and non dominant areas， but the influence degree was different; corn and soybean meal prices had a lag positive conduction effect on fresh milk price. According to the research conclusions， some suggestions were put forward， such as strengthening macro-control， improving price warning and intervention mechanism， improving the supply capacity of corn and soybean meal， stabilizing feed price， optimizing feed ratio of dairy cows and improving feed conversion rate.

Key words： feed price; fresh milk price; conduction effect; panel vector autoregressive model

目前，中國奶業(yè)處于“后三聚氰胺”時代。一方面，“三聚氰胺事件”對消費(fèi)者信心的打擊仍在延續(xù)，部分消費(fèi)者仍偏愛選擇進(jìn)口乳制品;另一方面，中國—新西蘭、中國—澳大利亞自由貿(mào)易區(qū)的建立使得大量低價大包粉涌入中國市場，對國內(nèi)原料奶市場形成較大沖擊。在此背景下，生鮮乳價格劇烈波動，各地“倒奶殺?！笔录l發(fā)，奶農(nóng)利益嚴(yán)重受損[1]。同時，中國生鮮乳價格普遍高于奶業(yè)發(fā)達(dá)國家，失去國際市場競爭力[2]。生鮮乳價格的頻繁劇烈波動和持續(xù)走高，不僅直接影響著百萬奶農(nóng)的生計(jì)，還不利于中國奶業(yè)健康發(fā)展。因此，研究生鮮乳價格波動，對于農(nóng)民增收以及奶業(yè)健康、穩(wěn)定、可持續(xù)發(fā)展有著重要意義。

從現(xiàn)有文獻(xiàn)來看，國內(nèi)對于生鮮乳價格的相關(guān)研究主要集中在生鮮乳價格波動和價格傳導(dǎo)效應(yīng)上。生鮮乳價格波動方面，劉亞釗等[3]運(yùn)用B-N分解法對中國生鮮乳價格進(jìn)行分解，發(fā)現(xiàn)生鮮乳價格受成本拉動和需求推動，存在確定性增長趨勢;陳曉暾等[4]運(yùn)用Census X12以及H-P濾波分析法將生鮮乳價格進(jìn)行分解，并分析了波動特點(diǎn)和原因;李翠霞等[5]運(yùn)用三區(qū)制馬爾科夫系數(shù)和方差轉(zhuǎn)移的一階自回歸模型，對生鮮乳價格波動進(jìn)行了實(shí)證分析。生鮮乳價格傳導(dǎo)效應(yīng)方面，白宇航等[6]發(fā)現(xiàn)生鮮乳價格對乳制品的傳導(dǎo)存在溢出效應(yīng);王晶晶等[7]運(yùn)用協(xié)整檢驗(yàn)、向量誤差修正模型和格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)等方法探究了恒天然競拍價格對歐美國家乳制品批發(fā)價格的傳導(dǎo)效應(yīng);嚴(yán)哲人等[8]運(yùn)用GARCH模型探究了國內(nèi)外生鮮乳價格之間的傳導(dǎo)效應(yīng)和溢出效應(yīng);王文娟等[9]運(yùn)用向量自回歸模型和向量誤差修正模型分析了主產(chǎn)區(qū)、主銷區(qū)生鮮乳價格變動對全國生鮮乳價格的傳導(dǎo)作用;何向育等[10]運(yùn)用自回歸分布滯后模型和向量誤差修正模型探究了中國—新西蘭自由貿(mào)易區(qū)對生鮮乳價格波動的傳導(dǎo)機(jī)制，發(fā)現(xiàn)新西蘭液態(tài)奶進(jìn)口價格對生鮮乳價格有正向影響。

現(xiàn)有文獻(xiàn)主要探究了外部因素對于生鮮乳價格波動的影響，而忽視了生產(chǎn)成本本身對價格的影響。根據(jù)《全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益資料匯編》數(shù)據(jù)顯示，養(yǎng)殖奶牛生產(chǎn)生鮮乳的飼料成本占全部生產(chǎn)成本的60%以上。因此，飼料的價格波動可能是生鮮乳價格波動頻繁的主要原因之一。筆者基于2010年1月—2019年12月中國28個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）生鮮乳價格、玉米價格和豆粕價格的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建面板向量自回歸模型分析飼料價格對生鮮乳價格的傳導(dǎo)效應(yīng)，以期為相關(guān)部門制定價格穩(wěn)定政策提供參考。

1 數(shù)據(jù)來源與研究方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

該研究的數(shù)據(jù)全部來自于《中國畜牧獸醫(yī)年鑒》中農(nóng)業(yè)農(nóng)村部畜牧獸醫(yī)局對全國500個縣集貿(mào)市場的定點(diǎn)檢測數(shù)據(jù)。選取的變量為2010年1月—2019年12月中國28個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）的玉米價格（corn price，cp）、豆粕價格（soybean meal price，sp）和生鮮乳價格（milk price，mp）月度數(shù)據(jù)，共3 360組數(shù)據(jù)。其中，湖南、海南和西藏數(shù)據(jù)缺失嚴(yán)重，故剔除。根據(jù)農(nóng)業(yè)農(nóng)村部組織實(shí)施的《奶牛優(yōu)勢區(qū)域發(fā)展規(guī)劃（2003—2007年）》和《全國奶牛優(yōu)勢區(qū)域布局規(guī)劃（2008—2015年）》，將北京、天津、上海、河北、山西、內(nèi)蒙古、黑龍江7個地區(qū)劃分為奶牛優(yōu)勢區(qū)域。由于優(yōu)勢區(qū)飼料產(chǎn)業(yè)和奶牛產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在差異，以全國整體作為研究對象缺乏一定合理性。因此，實(shí)證分析將數(shù)據(jù)劃分為優(yōu)勢區(qū)和非優(yōu)勢區(qū)，以進(jìn)行比較分析。各區(qū)域玉米、豆粕和生鮮乳價格數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)描述如表1所示。

1.2 研究方法

面板向量自回歸模型（PVAR）是在向量自回歸模型（VAR）的基礎(chǔ)上提出來的，由于能夠有效避免內(nèi)生性問題，被廣泛用于價格傳導(dǎo)機(jī)制分析的相關(guān)研究中。模型具體形式如下：

式中，i代表地區(qū)，t代表事件，yi，t包含3個變量，分別是玉米價格、豆粕價格和生鮮乳價格，αi為地區(qū)固定效應(yīng)，βt為時間趨勢特征，j為滯后階數(shù)，μit為隨機(jī)擾動項(xiàng)。PVAR模型主要包括以下3部分：面板矩估計(jì)（GMM），說明變量之間的回歸關(guān)系;脈沖響應(yīng)，確定變量之間的沖擊的動態(tài)影響;方差分解，分析變量之間的影響程度。

2 結(jié)果與分析

2.1 單位根檢驗(yàn)

進(jìn)行實(shí)證分析前，需對變量進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，以防止變量間的虛假回歸。研究選擇IPS檢驗(yàn)、Fisher-ADF檢驗(yàn)和LLC檢驗(yàn)考察變量的平穩(wěn)性。由表2可知，優(yōu)勢區(qū)域，cp、sp和mp在1%的顯著性水平下均未通過單位根檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)不平穩(wěn);經(jīng)過一階差分后，dcp、dsp和dmp在1%的顯著性水平下顯著，通過了單位根檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)平穩(wěn)。與優(yōu)勢區(qū)域類似，非優(yōu)勢區(qū)域，cp、sp和mp在1%的顯著性水平下均未通過單位根檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)不平穩(wěn);經(jīng)過一階差分后，dcp、dsp和dmp在1%的顯著性水平下顯著，通過了單位根檢驗(yàn)，數(shù)據(jù)平穩(wěn)。因此，優(yōu)勢區(qū)域和非優(yōu)勢區(qū)域的玉米價格、豆粕價格和生鮮乳價格均為一階單整序列。

2.2 最優(yōu)滯后階數(shù)

在進(jìn)行參數(shù)估計(jì)前，需要先對PVAR模型的滯后階數(shù)進(jìn)行設(shè)定。根據(jù)信息準(zhǔn)則最小化，確定優(yōu)勢區(qū)的最優(yōu)滯后階數(shù)為2;非優(yōu)勢區(qū)的最優(yōu)滯后階數(shù)也為2（表3）。因此，在進(jìn)行PVAR模型估計(jì)時，優(yōu)勢區(qū)域和非優(yōu)勢區(qū)域的滯后階數(shù)均為2階。

2.3 GMM估計(jì)結(jié)果

由表4的估計(jì)結(jié)果可知，對于優(yōu)勢區(qū)而言，滯后一期的玉米價格和豆粕價格對生鮮乳價格均存在促進(jìn)作用，滯后一期的生鮮乳價格對本期生鮮乳價格同樣存在促進(jìn)作用，且影響均顯著。這說明飼料價格的提高會對下一期的生鮮乳價格產(chǎn)生正向的傳導(dǎo)，本期玉米價格上漲1%，下一期生鮮乳價格上漲0.003 9%;本期豆粕價格上漲1%，下一期生鮮乳價格上漲0.043 3%;與飼料價格相比，本期生鮮乳價格對下一期生鮮乳價格的影響更大，本期生鮮乳價格上漲1%，下一期生鮮乳價格上漲0.570 5%。

對于非優(yōu)勢區(qū)域而言，滯后一期的玉米價格和豆粕價格同樣均存在促進(jìn)作用，滯后一期的生鮮乳價格對本期生鮮乳價格也存在促進(jìn)作用，且影響均顯著。本期玉米價格上漲1%，下一期生鮮乳價格上漲0.258 5%;本期豆粕劃分上漲1%，下一期生鮮乳價格上漲0.012 6%;本期生鮮乳價格對下一期生鮮乳價格不如玉米價格影響大，本期生鮮乳價格上漲1%，下一期生鮮乳價格上漲0.035 2%。非優(yōu)勢區(qū)通常來說也同樣不是玉米和大豆的優(yōu)勢區(qū)，部分飼料可能需要大量依賴從優(yōu)勢區(qū)運(yùn)輸。玉米價格上漲加之中間商和運(yùn)費(fèi)價格，可能導(dǎo)致生鮮乳價格受玉米價格影響更大。

2.4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

由圖1可知，對優(yōu)勢區(qū)來說，當(dāng)豆粕價格受到一個外部的正向沖擊時，生鮮乳價格在當(dāng)期無響應(yīng)，但在第一期達(dá)到了響應(yīng)峰值，在第二期響應(yīng)稍微下降后，逐漸趨于穩(wěn)定，這說明豆粕價格對生鮮乳價格的影響是存在一期滯后的。與豆粕類似，當(dāng)玉米價格受到一個外部的正向沖擊時，生鮮乳價格在當(dāng)期是無響應(yīng)的，在第一期出現(xiàn)了較為強(qiáng)烈的響應(yīng)，并在第二期達(dá)到峰值后，逐漸趨于穩(wěn)定，這說明玉米價格對生鮮乳價格的影響也存在一期滯后性，且在第二期影響達(dá)到頂峰。

由圖2可知，對非優(yōu)勢區(qū)來說，當(dāng)豆粕價格受到一個外部的正向沖擊時，生鮮乳價格在當(dāng)期無響應(yīng)，但在第一期達(dá)到了響應(yīng)峰值，并在之后逐漸趨于穩(wěn)定，這說明豆粕價格對生鮮乳價格的影響是存在一期滯后的。與豆粕類似，當(dāng)玉米價格受到一個外部的正向沖擊時，生鮮乳價格在當(dāng)期無響應(yīng)，在第一期達(dá)到響應(yīng)峰值后，逐漸趨于穩(wěn)定。

玉米和豆粕作為奶牛的主要飼料，奶農(nóng)在奶牛養(yǎng)殖過程中通常會大量儲備，飼料價格的上漲或下降可能不會立刻影響奶牛的飼養(yǎng)成本，而是在下次購買飼料時顯現(xiàn)，因此生鮮乳價格在當(dāng)期不會出現(xiàn)響應(yīng)，而是存在滯后的。

2.5 方差分解分析

通過方差分解確定飼料價格在沖擊中所作的貢獻(xiàn)，進(jìn)一步評價飼料價格對生鮮乳價格波動的重要性，結(jié)果如表5所示，無論是優(yōu)勢區(qū)還是非優(yōu)勢區(qū)，生鮮乳價格均表現(xiàn)出受自身價格影響最大、受豆粕價格影響較小、受玉米價格影響最小的特征。

3 結(jié)論與建議

3.1 結(jié) 論

基于2010年1月—2019年12月中國28個?。ㄖ陛犑?、自治區(qū)）生鮮乳價格、玉米價格和豆粕價格的面板數(shù)據(jù)，將原料奶生產(chǎn)區(qū)域分為優(yōu)勢區(qū)和非優(yōu)勢區(qū)分別構(gòu)建面板向量自回歸模型分析飼料價格對生鮮乳價格的傳導(dǎo)效應(yīng)。得出以下結(jié)論：優(yōu)勢區(qū)和非優(yōu)勢區(qū)飼料價格對生鮮乳價格的傳導(dǎo)效應(yīng)大體相同，但影響程度存在差異;玉米價格和豆粕價格對生鮮乳價格存在滯后一期的正向傳導(dǎo)效應(yīng)。

3.2 建 議

（1）加強(qiáng)宏觀調(diào)控，完善價格預(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、豆粕等飼料價格和生鮮乳價格的波動預(yù)警機(jī)制，定期監(jiān)測價格并及時發(fā)布，對于價格異常波動進(jìn)行預(yù)警，指導(dǎo)奶牛養(yǎng)殖主體生產(chǎn)經(jīng)營活動，提高奶牛養(yǎng)殖主體和乳品企業(yè)對于市場價格波動的決策能力。同時，相關(guān)部門應(yīng)該對玉米、豆粕和生鮮乳價格的異常波動建立干預(yù)體系，在價格發(fā)生異常波動時采取干預(yù)措施，有效緩解價格波動，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)定飼料價格。通過培育優(yōu)良品種、調(diào)整種植結(jié)構(gòu)、加大科研投入等方式來提高飼料的供給能力，達(dá)到穩(wěn)定飼料價格的目的，減少飼料價格波動，降低飼料價格風(fēng)險。

（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)推廣活動，提高奶牛飼養(yǎng)管理人員的素質(zhì)，推介先進(jìn)飼養(yǎng)技術(shù)，鼓勵奶牛養(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)省飼料成本又提高產(chǎn)量，進(jìn)而有效緩解玉米和豆粕等飼料價格波動對于生鮮乳價格的影響。

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（責(zé)任編輯：成 平）