我国花生价格波动影响因素研究

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1、我国花生价格波动影响因素研究　　一、引言花生作为重要的油料作物，在世界农业经济中占有重要地位。花生是食用和榨油兼用的经济作物，具有高营养价值、高含油量和高产量特点。在我国五大油料作物中，花生的种植面积仅次于油菜，2011年花生产量为1604.6万吨，占油料作物产量近50%。然而，我国油脂油料需求不断扩大，对外依存度越来越高，2012年已经超过70%，油料产业发展形势相当严峻，花生产业稳定发展对提高我国食用油安全水平起着重要作用。改革开放以来，我国带壳花生的生产者价格（以下简称花生价格）波动剧烈，而且波动的幅度在不断增大（见图1）。1982年

2、和2007年，花生价格较上年降幅均达30%以上，在2007-2010年短短的四年间，每公吨花生的价格又猛增了1970元，达到了4800元/吨的最高点。价格的剧烈波动，不仅使农民增收难以保障，而且也影响花生加工企业的原料采购成本和消费者利益，同时影响我国花生产业的国际和国内竞争力以及食用油安全。因此，依据我国花生价格变动趋势，探寻影响花生价格波动的影响因素，提出稳定花生价格政策建议，对促进花生产业的健康发展具有重要现实意义。二、变量选择与数据处理9我国花生价格剧烈波动产生的原因，是由供求关系及价值规律共同作用的结果。归纳起来，其影响因素包含供

3、给因素、需求因素及外部冲击。经过对变量的筛选和理论分析，选取了花生的生产成本、产量、出口价格、消费量、替代品价格、物价变动六个变量作为解释变量，花生价格作为被解释变量。考虑到数据的可获得性，笔者选用了花生的人工成本来反映花生的生产成本，用大豆的生产者价格来表示替代品的价格，用花生油的年消费量来表示消费水平，用居民的消费价格指数（CPI）来表示我国通货膨胀情况，同时还选取了花生的年产量和出口平均价格共六个自变量数据；选取的时间段是1991-2010年。需要说明的是，花生属于劳动力密集型产业，人工成本在生产总成本中占据重要地位，所以选用花生的人

4、工成本来反映成本变动状况；另外，花生油年消费量数据缺少2010年的数据，因此借用了陈艳君在《2011年我国花生及花生油市场分析及2012年展望》中对2010/2011年我国花生油消费量的预计值。9以上的七组数据中，花生的生产者价格、花生的年产量、大豆生产者价格、花生油消费量和花生的平均出口价格均来自世界粮农组织网站（FAO）。其中，花生油消费量是花生油年食用量和其他用途年消费量相加而得；花生的出口价格是花生的年出口金额和出口量相除得来的，并利用汇率折算成为人民币的数值。CPI数据来自国家统计局网站，并以1990年为基期对数据进行了处理。为了

5、消除数据中可能存在的异方差问题，避免数据变化产生的剧烈波动，我们对七个变量的数据进行了对数变换，分别用LNY、LNLABOR、LBSOYBEAN、LNOIL、LNCPI、LNOUTPUT、LNEXPORT表示。并利用Eviews6.0统计软件进行VAR模型估计。三、花生生产者价格影响因素分析（一）VAR模型的建立根据以上七个变量的数据，利用Eviews6.0对方程的参数进行估计，估计结果如表1所示。根据方程的拟合度、系数的显著性和滞后阶数判断的AIC准则综合考虑，取各变量的最大滞后阶数为1。为了避免直接对非平稳的时间序列进行向量自回归模型（

6、VAR模型）分析而可能产生“伪回归”现象，在进行计量分析之前，需要对各变量进行平稳定检验，在确定各个变量平稳的前提下，再进行协整检验，然后才可以进行脉冲响应分析和方差分解。（二）模型的检验1.平稳性检验为了检验数据的平稳性，选用ADF单位根检验方法进行检验，具体的检验结果如表2所示。9表2显示，检验结果满足“如果变量个数多于两个，即解释变量个数多于一个，被解释变量的单整阶数不能高于任何一个解释变量的单整阶数。另当解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数时，则必须至少有两个解释变量的单整阶数高于被解释变量的单整阶数”的要求，即数据可以进行协

7、整检验。2.协整检验根据变量的特点，笔者选用Johansen协整检验的方法，因为部分变量含有趋势项，所以选择情景3，经过反复试验确定最佳的滞后期为0，然后进行协整检验。检验结果如表3所示。由表可知，在5%的置信水平下拒绝最多有1个协整关系的假设，而接受最多有2个协整关系的假设，说明花生价格与自变量存在两个协整关系。即可以进行脉冲响应分析和方差分解。（三）脉冲响应分析与VAR模型相关的脉冲响应函数能够全面反映各个变量之间的动态关系，准确的捕捉到一个变量的冲击因素对另一个变量的动态影响路径。根据模型得到脉冲响应结果见表4。1.花生价格对其自身的

8、动态影响9lgy对自身的脉冲响应在第1期约为0.172，以后逐步下降甚至为负值，在第5期趋于稳定。这表明花生价格的上升会引起后面4期花生价格的上升，且弹性系数是逐步变小的，在到达