中國大豆進口市場勢力綜合分析

馬紹華+易福金+王學君

摘要： 以Krugman提出的基于進口商行為“依市定價”（簡稱PTM）理論為基礎，選取2000年1月—2012年12月的面板數據，分析當前中國大豆的進口市場結構，估計中國大豆進口價格受各國匯率變動的影響程度，闡釋我國大豆進口在國際貿易中的市場勢力。結果顯示，中國具有很強的潛在市場勢力，但這種潛在市場勢力并未完全轉化為現實市場勢力。建議我國今后應著重完善信息機制，建立屬于自己的定價中心，增強市場話語權，積極與巴西、阿根廷合作，進一步打破美國在大豆出口市場中的壟斷地位。

關鍵詞： 市場勢力；匯率；大豆；豆粕；PTM理論；國際貿易；進口；出口

中圖分類號： F742 文獻標志碼： A 文章編號：1002-1302（2016）03-0527-05

作為一個糧食基本自給的大國，中國大豆的對外依存度卻高達80%，穩居世界第一大豆進口國，這無疑會引起國內外學術界的高度關注。早在20世紀50、60年代，中國曾經是一個大豆凈出口國家，特別是1959年，中國大豆出口量達到173萬t，為歷史最高水平，后出口量逐年減少，1977—1982年中國轉為凈進口國，但進口量并不大[1]。20世紀90年代中后期開始，中國大豆進口量逐年遞增，2000年中國大豆總進口量為1 042萬t，到2012年進口量為5 838萬t，增長了5.6倍，占世界總進口量的62%。中國大豆進口來源國比較集中，主要為美國、巴西和阿根廷，以2012年為例，中國從美國、巴西、阿根廷分別進口大豆2 597萬、2 389萬、590萬t，分別占總進口量的45%、41%、10%，分別占美國、巴西、阿根廷總出口量的60%、74%、96%。這意味著，一方面，美國、巴西和阿根廷控制了中國95%以上的大豆進口；另一方面，中國也是美國、巴西、阿根廷大豆出口所要爭取的最主要目標客戶。2004年，由于美國芝加哥期貨交易所（CBOT）的大豆期貨價格劇烈波動，造成中國大豆壓榨企業高位買進，出現巨額虧損，這一 “大豆風波”事件使業界人士一致認為中國在大豆采購價格上沒有發言權，不存在市場勢力，大豆國際價格完全受美國等其他供應商操縱，中國雖然是世界最大的大豆進口國，卻是實實在在的價格接受者[2-3]。近年來，巴西和阿根廷日益增長的市場力量促使世界大豆市場競爭性加劇，特別是巴西的出口數額高速增長甚至趕超美國，這有助于瓦解美國在大豆出口市場上的壟斷地位，避免形成美國、巴西、阿根廷的寡頭壟斷格局，對進口大國中國而言無疑是個利好[4-5]。

分析市場勢力的方法比較常見的有3種：一是最早簡單地根據財務數據計算的價格與邊際成本比較，如勒那指數[L=（P-MC）/P][6]；二是生產法，不考慮市場因素，僅通過廠商層面的數據來估計市場勢力，具有簡單易用、對模型設定和數據要求寬松等特點，主要有Hall模型，Klette模型和de Loecker、Warzynski提出的模型[7]，如黃先海等用Hall模型分別對浙江企業和中國陶瓷產品出口的國際市場勢力進行了測度與分析[8]，黃楓等用de Loecker、Warzynski的模型分析了我國化學藥品制造業的市場勢力[9]；三是市場分析法，綜合考慮市場結構、消費者效用等影響，從市場本身分析市場勢力，主要有剩余需求彈性理論（RDE）和Krugman的“依市定價”（pricing to market，簡稱PTM）理論。剩余需求彈性模型被廣泛采用于分析出口市場勢力方面，如Pall等采用剩余需求彈性模型對相應產品或出口商的出口市場勢力進行了分析[10-15]；依市定價行為是指相對于匯率升值，進口價格下降太少或者不降反升的行為，Krugman以美國的進口價格變動和匯率變動關系為例探討“依市定價”行為，結果發現，美元升值情況下，德國向美國出口寶馬汽車的美元價格不僅沒有下降反而上升，出口商通過市場控制力，調整不同目標市場的價格而實行價格歧視[16]。早期的PTM理論主要用于研究出口商行為，如Michael利用PTM理論分析美國、德國出口商的價格歧視行為[17]、Daniel等分析美國農產品出口市場競爭性等[18]；2001年，Rakotoarisoa等將PTM模型引入進口商市場勢力分析，根據進口商的特點分析美國從發展中國家進口香草豆時的市場勢力[19]；馬述忠等借鑒PTM模型，對中國糧食進口貿易的市場勢力進行了測算 [20]。

關于中國大豆進口是否具有市場勢力，國內外已有不少學者開展相關研究，但由于時間、時點和角度的不同，結論不一。Song 等根據1995—2005年這10年的數據，利用剩余需求彈性模型比較分析中國大豆進口市場中美的市場勢力，結果發現，中國大豆進口市場處于一個買家壟斷、賣家寡頭的市場結構中，相對于美國，中國更具有市場勢力[21]；陳傳興等運用相關系數和格蘭杰因果分析法也得出相似結論[22]；而王萬山通過對中國定價權的分析[3]、馬述忠等對中國糧食進口“大國效應”的探討[20] 卻得出相反的結論。資料顯示，國內生產商購買大豆主要用來生產豆油、豆粕，且豆粕在產品數量上占80%以上，在銷售收入中約占67%，但豆粕作為大豆壓榨產業的重要產品在分析時往往被忽視，從而造成實證分析的有偏估計[20]。從進口角度分析中國大豆進口的市場勢力，用PTM模型最為合適。筆者在現有研究基礎上，利用PTM理論，針對已有的大豆進口分析加入豆粕因素進行修正，提出我國大豆貿易中可采取的應對措施。

1 理論模型和實證模型

1.1 理論模型

在國際貿易中，國內生產企業根據自身的壓榨能力對大豆進行分散采購，他們往往沒有進口權限，只有通過中糧等幾個擁有進口權限的大企業購買大豆[23]。2007年中國大豆產業協會（CSIA）成立，該組織可代表廣大企業申請聯合，進行統一采購。為分析的便利性，假定只有1個大豆進口商參與世界市場的購買活動，將每個出口國看作一個整體，不單獨考慮一個國家各個出口商的情況，中國大豆進口商向n個國家進口大豆并生產豆油、豆粕，國內每個壓榨企業使用相同的生產技術f（·），進口商的利潤函數πt為：

由式（4）看出，在完全競爭的市場條件下，當i國大豆的供給價格彈性ηj→∞時，大豆進口價格應等于邊際產品價值之和，這反映進口商在完全競爭條件下進口大豆時，會根據其產品豆油、豆粕的價格決定進口數量以使利潤最大化；在不完全競爭條件下，由于一般情況下供給價格彈性ηj>0，不管是在富有彈性、單位彈性還是缺乏彈性下，進口商的大豆邊際產品價值之和總是等于一定倍數的進口價格，進口商無限制地增加進口似乎總是有利，但由于邊際產品逐漸減少，進口商并不會無限制進口，而會選擇邊際成本等于邊際收益的最優點決定購買量。

1.2 實證模型

由于邊際產品隨時間發生變化，PTM模型將其對進口價格的影響用時間趨勢效應來表示，而供給價格彈性對進口價格的影響通過匯率實現。根據式（4），建立計量模型為：

式中：T為反應時間趨勢效應；λi為國家效應，即進口價格的國別差異；eit為中國t時期與i國的匯率，以人民幣表示（元）；uit為隨機誤差項；Ptoil、 Ptmeal分別為以人民幣表示的中國國內豆油、豆粕的價格，元；T、 λi、 α1、 α2、 β1為待估參數，表示匯率變動所引起的以本幣表示的商品價格變動[17]。

式（5）表示的模型可以度量大豆進口市場結構、產品豆油、豆粕對大豆進口價格的影響以及國際市場價格隨匯率的變動情況。為更好地理解匯率與價格之間的變動關系，引入匯率直通（exchange rate pass-through，EPT）的概念，指當匯率變動1%時，以本國貨幣衡量的進口價格變動百分比，可用一價定律來解釋匯率直通的完全性，一價定律表示為：

式（7）中：等式左邊等于0時，即e上升或下降1個單位時，以外國貨幣表示的給定商品價格r*下降或上升1個單位，消除匯率變動的影響，使以本國貨幣表示的該商品價格不變，此時即為匯率完全直通。 例如，中國從美國進口大豆，當中美匯率發生變動，假設美元貶值1%時，以美元表示的大豆出口價格相應上升，而以人民幣表示的中國大豆進口價格不變，這種情況就是匯率直通；如果美元貶值1%，以美元表示的價格沒有相應上升甚至不升反降，使以人民幣表示的中國大豆進口價格降低了，這就違背了匯率直通的定義，出現Krugman提出的PTM行為，即在進口市場中，進口大國根據自身的市場控制力進行價格歧視，在商品出口國貨幣貶值時，控制市場價格，阻礙其相應比例上升。

另外，借鑒馬述忠等研究成果[20]，在模型中加入2004年大豆風波和2008年金融危機2個虛擬變量，以完整考慮現實宏觀經濟情況對大豆貿易的影響，這2個虛擬變量C、D分別為：C=1時，發生大豆風波；C=0時，其他；D=1時，發生金融危機；D=0時，其他。

式（8）中：進口價格Pitim為以人民幣表示的中國t時期從美國、阿根廷、巴西進口大豆的價格，元；Ptoil為以人民幣表示的t時期中國國內豆油價格，元；Ptmeal為以人民幣表示的t時期中國國內豆粕價格，元；eit為以人民幣表示的t時期中國對i國的名義或實際匯率，元。

2 數據選取與實證分析

2.1 數據來源

雖然從20世紀90年代中后期中國已經成為大豆進口國，但那個時期進口數量還不是很高，真正轉變為大豆進口大國是21世紀[5]，因此選取2000年1月至2012年12月的面板數據進行分析，數據來源主要有中國海關進出口統計數據、FAO、國際貨幣基金組織、統計年鑒等，價格、匯率數據均以人民幣表示。

2.2 單位根和協整檢驗

采用相同根LLC（Levin-Lin-Chu）檢驗和不同根Fisher-ADF檢驗2種檢驗方法，對樣本數據的單位根情況進行檢驗，以避免因數據不平穩而造成的偽回歸問題。由表1可見，2種檢驗方法均顯示被解釋變量lnPitim與解釋變量lne1不存在單位根，而其他3個解釋變量存在單位根，即lnPitim和lne1是平穩的，lne2、 lnPitoil、 lnPitmeal是不平穩的。由于所有變量經一階差分后是平穩的，因此對所有變量進行一階差分，再判斷其協整關系。但是，直接對所有變量一階差分，將會剔除本研究要考察的1個重要變量——國家效應。對樣本數據進行協整檢驗發現，變量間存在長期均衡關系（表2）。Engle等提出著名的Granger表述定理，即如果變量X與Y是協整的，則其短期非均衡關系總能由1個誤差修正模型來表述。因此，筆者在原模型的基礎上，選擇采用誤差修正方法（ECM）進行一定的修正，并加入時滯項而不直接差分。經過修正的模型為：

2.3 回歸結果分析

在模型中，時間效應衡量價格受時間變化的影響程度，國家效應反映進口商憑借其市場勢力對進口來源國的價格歧視，而匯率效應則反映匯率直通的效果。分別通過名義匯率、名義價格和實際匯率、經過CPI調整過的實際價格進行回歸，由于2種匯率計算方式不同，對價格的影響程度也有所不同。名義匯率相對比較直觀，多數進口商會直接根據名義匯率的變化作出采購決定，而實際匯率由于剔除了價格波動的影響因素，能更好地反映兩國之間價格真實的變化水平。采用最小二乘法對模型進行回歸，由表3可見，2種情況下，各個參數對大豆進口價格的影響程度在數量上有一定的差異，但差異不大，在名義匯率和名義價格模型下，時間效應和國家效應均不顯著，國家效應系數的不顯著暗示中國在從3個國家進口大豆時不存在國家間的價格歧視，進口價格水平在各國間是整合的；在實際匯率和實際價格模型下，雖然時間效應仍不顯著，但國家效應在進口來源國阿根廷上有一定的體現，扣除通貨膨脹的影響因素，中國在從阿根廷進口大豆時實際上有一定的價格歧視，這可能與其出口份額在3個國家中占比最小有關，中國對其進口依賴性相對較弱，因而可以施加一定的價格壓力。

比較名義、實際匯率2個模型發現，當期各變量系數均不顯著，而滯后一期的各變量系數都在1%水平上顯著（表3），這說明中國大豆進口價格受當期匯率和國內豆油、豆粕價格影響不大，而受滯后一期的匯率和國內豆油、豆粕價格影響很大；在名義匯率下，當期的美元匯率系數為-3.750 1，表示當期美元貶值1%，以人民幣衡量的大豆進口價格反而上升3750 1%，在匯率完全直通情況下，美元貶值1%時，以美元表示的價格上升1%可使以人民幣表示的價格不變，但此時以人民幣表示的大豆進口價格隨美元的貶值而上升，違背了匯率直通原則，但是匯率系數的不顯著暗示市場中不存在市場勢力，此時的大豆市場價格受其他因素影響較大，中國大豆進口商無力根據當期美元匯率調整大豆進口價格；滯后一期的美元匯率系數為1.136 9，表示滯后一期美元貶值1%，以人民幣衡量的當期大豆進口價格下降1.136 9%，這同樣違背匯率直通原則，匯率系數的顯著暗示市場中存在市場勢力，隨美元的貶值大豆進口價格下降，說明此時市場勢力在中國一方，即中國大豆進口商有能力根據滯后一期的美元匯率對當期大豆進口價格作出調整；同理，阿根廷、巴西的當期名義匯率系數分別為0.590 3、0.703 0，表示當期阿根廷比索、巴西里爾貶值1%，以人民幣衡量的大豆進口價格將分別下降 0.590 3%、0.703 0%，而滯后一期的阿根廷、巴西的名義匯率系數分別為0.837 3、0.782 1，表示滯后一期阿根廷比索、巴西里爾貶值1%，以人民幣衡量的大豆進口價格將分別下降0.837 3%、0.782 1%。實際匯率模型下可同理作出解釋。

另外，回歸結果顯示，2004年大豆風波和2008年金融危機對中國大豆進口價格的形成沒有顯著的影響（表3）。通過查閱文獻資料發現，大豆風波和金融危機影響不大的原因是2次事件后，雖然都有一批大豆生產壓榨廠商倒閉，但緊接著又會有一些新的廠商興起，中國并沒有因為2次危機而降低大豆進口的增長速度[23]。海關統計資料數據顯示，2003、2004、2005年中國大豆總進口量分別為2 074萬、2 018萬、2 659萬 t，2004年下半年大豆廠商不得已的“洗船”行為雖然導致2004年全年的總進口數量有一定的下滑，但2005年進口數量立刻回轉直上。2008年的金融危機情況類似。

因此可以認為，中國從美國、阿根廷和巴西進口大豆時可以根據滯后一期的價格和匯率采取Krugman提到的PTM行為，即中國在大豆進口時具有很強的潛在市場勢力，但由于信息機制不完善，不能準確及時地獲取最新的數據而相應作出進口數量的調整，只能根據以前的價格和匯率情況制定進口決策，這大大影響了其市場勢力的發揮。

3 結論

根據Krugman PTM理論，分析匯率變動對我國從美國、巴西和阿根廷進口大豆的影響，從技術上看，豆粕因素的加入和誤差修正機制對模型的調整，修正了馬述忠等的分析結果[20]，并得出與之相反的結論，中國是世界上最大的大豆進口國家，進口份額達到50%以上，中國在美國、阿根廷和巴西大豆市場中具有較強的潛在市場勢力。Krugman提出PTM理論在買方壟斷的大豆進口市場中是存在的，中國可以根據3個國家的匯率變動調整價格，以實現市場控制力。但是，模型中當期變量的完全不顯著也暗示中國根據當期數據調整大豆進口價格的能力很弱，要想把潛在的市場勢力轉化為現實的市場勢力還有很長一段路要走。

基于此，提出4點政策建議：一是完善信息服務機制。模型顯示，當期匯率等自變量對價格的影響不明顯，中國在大豆進口中更多地是依賴滯后期的數據，無法具體獲悉當期美國、巴西和阿根廷的產量，這就導致采購的盲目性，大大削弱了市場勢力的發揮。要想實現真正的市場勢力，政府提供及時有效的信息服務是必不可少的。二是加強對大豆產業發展的扶持。回歸結果顯示，在實際匯率下中國對阿根廷具有一定的國家效應，這在很大程度上與中國對其依賴性較弱有關。因此，積極鼓勵發展國內大豆生產和種植、增強自給自足能力、減少對世界市場的依賴，將有利于中國現實市場勢力的轉化。三是發揮大連期貨交易所的作用，擁有自己的定價中心。當前大豆的國際貿易價格以美國芝加哥期貨交易中心（CBOT）的價格為基準，雖然巴西、阿根廷的加入打破了美國大豆出口的壟斷地位，但這一現狀并沒有改變，這就造成當前大豆貿易價格更多地反映美國國內行情，而不是整個世界供求關系的現狀。因此，我國應建立屬于自己的定價中心，以增強自己的話語權。四是積極與巴西、阿根廷合作。20世紀80年代后，巴西、阿根廷的加入打破了美國在大豆出口市場中的壟斷地位，世界大豆市場逐漸由原來的美國完全壟斷轉變為美國、巴西、阿根廷的寡頭壟斷格局，特別是近幾年，巴西大豆出口占世界總出口份額的比重越來越高，甚至有趕超美國的勢頭。中國應把握好當前的契機，努力加強與巴西合作，均衡從3個國家采購大豆的份額，維持當前出口市場競爭日趨激烈的局面，不斷增強自身的市場勢力，特別是要謹慎提防出口國之間形成寡頭“共謀”的局面，避免使中國在國際價格談判中處于不利地位。

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