國際糧食供給和國際糧食需求波動影響因素分析

吳石磊,王學真,高峰

(山東理工大學商學院,山東淄博255012)

國際糧食供給和國際糧食需求波動影響因素分析

吳石磊,王學真,高峰

(山東理工大學商學院,山東淄博255012)

近年來,國際糧食價格不斷高漲且波動性日益加劇,而世界經濟聯系更加緊密,國際國內糧食價格關聯性增強,由此,國際糧食價格波動將給一國的糧食安全帶來較大影響。文章從影響價格的基本面因素供給和需求角度著手,分別考察國際糧食供給波動和國際糧食需求波動影響因素。

國際糧食供給波動;國際糧食需求波動;影響因素

0 引言

國際糧食供給的來源包括糧食生產、糧食期初庫存和糧食進口。糧食生產、糧食期初庫存和糧食進口波動會影響糧食供給波動。W right(2011)指出1973—1974, 1983—1984,2007—2008年間世界庫存使用比較低,與此同時,糧食市場價格達到頂峰。SAhmed etal.(2014)指出當糧食價格波動發生在全世界范圍內時,通過貿易(即庫存的替代變量)來解決糧食價格波動是無效的,而糧食生產在糧食供給中所占比重較大。關注糧食生產的主要影響因素有哪些,有助于我們找到糧食價格波動的根本原因。

本文從供給和需求視角著手,分別考察國際糧食供給波動和國際糧食需求波動的影響因素,從而有利于完善糧食安全政策,確保糧食安全和社會穩定。

1 方法選擇與數據來源

1.1 方法選擇

本文就國際糧食供給波動和國際糧食需求波動影響因素進行實證檢驗,為對比分析,選用的方法包括:根據Fama and French(2002)的方法,即在每個年度上進行截面回歸,然后取各年度系數的平均值作為各變量的回歸系數;截面回歸分為兩步,第一步:對各國家各變量取其所有年度平均值。第二步:進行截面估計;固定效應模型估計;隨機效應模型估計;混合OLS模型估計。

進一步地,就糧食生產和糧食使用影響因素分析選用的方法是:首先,用單變量組間差異檢驗進行統計分析;其次,用混合OLS模型進行實證檢驗。

1.2 數據來源

數據主要來源于FAO,包含中國、印度、印度尼西亞、日本、哈薩克斯坦、韓國、菲律賓、泰國、越南、埃及、尼日利亞、南非、加拿大、墨西哥、美國、阿根廷、巴西、俄國、土耳其、烏克蘭和澳大利亞全球21個國家和地區的相關面板數據,時間范圍為:2000—2013年。

2 糧食供給波動和糧食需求波動的實證分析

2.1 模型設定和變量說明

2.1.1 模型設定

分析國際糧食供給波動的影響因素,設定如下模型:

2.1.2 變量說明

(1)國際糧食供給的度量

計算公式為:sup plyi，t=productioni，t+opening_stocksi，t+importi，t。其中productioni，t為第i個國家、第t年國內糧食生產,opening_stocksi，t為第i個國家、第t年國內糧食期初庫存,importi，t為第i個國家、t年糧食進口量。國際糧食供給波動率,計算公式為:fluctuate_sup plyit=In（sup plyit/sup plyit-1),其中sup plyit表示第i個國家、第t期糧食供給,sup plyit-1表示第i個國家、第t-1期糧食供給。相應數據均來自于國際糧農組織(FAO)數據庫。

(2)國際糧食需求的度量

計算公式為:demandi，t=utilizationi，t+clos_stocksi，t+exp orti，t。其中utilizationi，t為第i個國家、第t年國內糧食使用,clos_stocksi，t為第i個國家、第t年國內糧食期末庫存,exp orti，t為第i個國家、第t年糧食出口量。國際糧食需求波動率,計算公式為:fluctuate_demandit=ln (demandit/demandit-1),其中demandit表示第i個國家、第t期糧食需求,demandit-1表示第i個國家、第t-1期糧食需求。相應數據均來自于國際糧農組織(FAO)數據庫。

2.2 實證檢驗及結果分析

2.2.1 國際糧食供給波動影響因素實證檢驗及結果分析

根據模型(1)進行回歸估計,檢驗結果見表1。

表1 國際糧食供給波動影響因素檢驗

由表1估計結果可知,各模型的R2都在0.7以上,且假設的糧食供給的三種影響因素fluctuate_production、fluctuate_opening_stocks、fluctuate_import基本都通過了至少在5%水平上的顯著性檢驗,可見模型擬合效果較好。各模型中,糧食供給波動的影響因素即糧食生產、期初庫存和糧食進口的符號都顯著為正,說明糧食生產波動、期初庫存波動和糧食進口波動都會引起糧食供給波動。與糧食供給其他影響因素相比,fluctuate_production在各列中系數最大,說明國內糧食生產波動是引起糧食供給波動的最重要因素;期初庫存和國外進口對糧食供給的影響作用相當,期初庫存和國外進口的波動都會引起糧食供給波動。可見,隨著各國對糧食安全的重視以及經濟全球化的加強,通過國際貿易和庫存調節糧食供給已成為重要一環。

此外,從表1的續表可以看出,第一列模型中只包括糧食生產,得到的R2為0.8062;第二列在第一列的基礎上加入糧食進口,得到的R2有了一定程度的增加,增加到0.8137,增加了0.0075;第三列是在第一列基礎上加入期初庫存一項,得到的R2增加到0.8090,增加了0.0028;最后一列是將三種影響因素同時放入模型中進行回歸,得到的R2最高,達0.8162。

總之,糧食生產波動是引起糧食供給波動的最主要因素,期初庫存和糧食進口波動會影響糧食供給波動,期初庫存波動和糧食進口波動對糧食供給波動的影響程度相當,但影響程度較小。

2.2.2 國際糧食需求波動影響因素實證檢驗及結果分析

模型(2)回歸估計結果見表2。

表2 國際糧食需求波動影響因素檢驗

由表2可以看出,各模型的R2均大于0.7,且各解釋變量均都通過了顯著性水平檢驗,說明模型擬合效果較好,所選解釋變量能夠較大程度地解釋被解釋變量。

就各解釋變量對被解釋變量的影響方向而言,均顯著為正,說明國內糧食使用、期末庫存和出口都是影響糧食需求的重要變量。就各解釋變量對被解釋變量的影響程度而言,各模型中,國內糧食使用的系數最大,且與庫存和出口相比,相差較大。說明國內糧食使用是糧食需求的重要組成部分,其波動會對糧食需求產生較大影響。期末庫存和出口相較而言,在各模型中,期末庫存系數均大于出口的系數,說明各國紛紛重視期末庫存對糧食價格、糧食供求的調節作用,進而期末庫存會影響當期糧食需求。

此外,從表2的續表可以看出,第一列模型中只包括國內糧食使用,R2為0.8737;第二列加入糧食出口,得到的R2增加了0.0994;第三列是在第一列基礎上加入期末庫存,得到的R2增加了0.0061;最后一列是將三種影響因素同時放入模型中進行回歸,得到的R2為0.9780。

總之,國內糧食使用波動是引起糧食需求波動的最主要因素,期末庫存和糧食出口波動對糧食需求波動有影響,但影響較小。另外,期末庫存波動對糧食需求波動的影響大于出口波動對糧食需求波動的影響。

3 糧食生產和糧食使用影響因素的實證檢驗

3.1 糧食生產影響因素實證分析

3.1.1 變量選擇及數據來源

糧食生產對自然資源較為依賴,主要是依靠耕地,除此之外我們考慮農業從業人員、化肥使用量以及石油價格波動對糧食生產的影響。

耕地面積數據來源于世界銀行發展數據庫;基于數據可得性,農業從業人員根據計算得到,計算公式為employ_agriit=employit*percent_agriit,其中employit表示第i個國家、第t期總就業人數,percent_agriit表示農業就業人數占總就業人數的百分比。總就業人數數據來源于2000—2014年《國際統計年鑒》,農業就業人數占總就業人數的百分比來源于世界銀行發展數據庫;化肥施用量數據來源于世界銀行發展數據庫;石油價格數據主要來源于世界銀行發展數據庫,但部分年份各國家的石油價格數據不全,根據三大市場平均原油價格的增長率補齊缺少年份的各國家數據,三大市場平均原油價格數據來源于2014年《國際統計年鑒》。

3.1.2 實證檢驗及結果分析

(1)單變量組間差異統計分析

表3是根據糧食生產的第50百分位進行分組(在每一年進行的),對相關變量進行的單變量組間差異比較。我們感興趣的是擁有高糧食生產組的國家特點,比如,在第二組的那些國家和在第一組的那些國家,耕地面積(Arable)、農業從業人員(employ)、每公頃可耕地面積化肥施用量(fertilizer)、石油價格(oil)的差別,時間范圍是2000—2014年。

利用t檢驗,檢驗第一組和第二組相關變量是否存在統計上的顯著差別。

表3 根據糧食生產分組的國家特征

由表3第四列可知,第二組國家和第一組國家的糧食生產差異在1%水平上顯著,對于其它變量而言,除石油價格外,第二組和第一組的差異均至少在5%水平上顯著。具體來說,糧食產量高的國家比糧食產量低的國家擁有更多的耕地面積,糧食生產與耕地面積呈現正向相關關系。擁有類似結果的變量還有農業從業人數。每公頃耕地化肥施用量與糧食生產存在單調遞增關系。但石油價格沒有通過t檢驗,這是因為石油價格在國際間具有傳遞作用,各國家間石油價格相互影響、相互依存。

(2)面板模型分析

表4提供了糧食生產影響因素的面板回歸檢驗結果,利用混合OLS模型進行估計。

表4 糧食生產影響因素檢驗

由表4估計結果可知,各模型的R2都在0.6以上,且各模型中各解釋變量都至少在1%水平上顯著,模型擬合效果較好。耕地面積、農業從業人員以及每公頃耕地面積化肥施用量的系數均為正,說明耕地面積、農業從業人員、化肥施用量與糧食產量呈現正相關關系。第一列模型中只包括耕地面積,耕地面積的系數顯著為正,說明耕地面積增加有利于提高糧食產量,得到的R2為0.6741;第二列在第一列的基礎上加入農業從業人員,耕地面積和農業從業人員系數均為正,且通過了1%的顯著性水平檢驗,說明農業從業人員數量的增加有利于提高糧食產量。得到的R2有了一定程度的增加,增加到0.7851,增加了0.1110;第三列是在第二列基礎上加入化肥施用量,得到的系數也顯著為正,說明化肥的使用有利于提高產量。R2增加到0.8226,增加了0.0375;最后一列是在第三列的基礎上,加入石油價格,得到的石油價格系數為負,且通過了1%顯著性水平檢驗,說明石油價格上漲不利于糧食生產。此時,R2最高,為0.8303,與第三列相比增加了0.0077。

由R2在各列的變動情況可知,耕地面積對糧食產量的解釋力最強,其次依次為農業從業人員、化肥施用量、石油價格。耕地面積、農業從業人員、化肥施用量和石油價格對糧食生產的解釋力達83.03%。說明耕地面積是影響糧食產量的最主要因素,農業從業人員、化肥施用量和石油價格也會影響糧食生產,從而這些因素也是導致糧食供給波動的最主要因素。

3.2 糧食使用影響因素實證分析

3.2.1 變量選擇及數據來源

糧食使用主要來自三個方面的原因:生物燃料的發展、人口的絕對增加、人口食物消費結構的變化,主要體現為肉、奶、蛋消費逐漸增多。由此,設定糧食使用的影響因素有:礦物燃料在能源總消費中所占比重作為衡量生物燃料發展對國內糧食使用影響的替代指標,并用工業產值進行穩定性檢驗、人口數量、用于飼養牲畜的糧食數量。

礦物燃料消費比重、工業產值數據來源于世界銀行發展數據庫;人口數量及牲畜用糧數據均來源于國際糧農組織數據庫(FAO),時間范圍是2000—2014年。

3.2.2 實證檢驗及結果分析

(1)單變量組間差異統計分析

表5是根據糧食使用的第50百分位進行分組(在每一年進行的),對相關變量進行的單變量組間差異比較。我們感興趣的是糧食使用較高樣本組的國家特點。比如,在第二組的那些國家和在第一組的那些國家相比,礦物燃料消費比重(fuel)及工業發展(ind us tr y)、人口數量(person)、喂養牲畜用糧(feed)的差別。利用t檢驗,檢驗第一組和第二組相關變量是否存在統計上的顯著差別。

表5 根據糧食使用分組的國家特征

由表5第四列可知,第二組國家和第一組國家的國內糧食使用存在差異,且通過了1%的顯著性水平檢驗。對于其它變量而言,除礦物燃料外,第二組和第一組的差異均至少在1%水平上顯著。具體來說,工業產值、人口、牲畜用量與糧食使用呈現正相關關系,糧食使用較多的國家比糧食使用較低的國家工業產值更高、人口更多、牲畜用糧更多。

(2)面板模型分析

表6提供了2000—2014年間糧食使用影響因素的面板回歸檢驗結果。利用混合OLS模型進行估計。

表6 糧食使用影響因素檢驗

由表6估計結果可知,各模型的各解釋變量都至少在1%水平上顯著。人口數量、人口食物消費結構變化、生物燃料消費的系數均為正。由表6可以看出,第一列模型中只包括礦物燃料消費,說明礦物燃料的消費增加了礦物燃料用糧的數量,得到的R2為0.0073;第二列是在第一列的基礎上加入人口數量,人口數量系數顯著為正,說明人口絕對數量的增長增加了糧食使用。得到的R2增加,增加到0.5406,增加了0.5333;第三列是在第二列基礎上加入牲畜用糧,得到的系數為2.557,且顯著,說明牲畜用糧也是糧食使用的重要組成部分。R2增加到0.9644,增加了0.4238。由第一列的R2和第三列的R2對比可以發現,模型中隨著人口用糧和牲畜用糧的加入,R2有了顯著增加,可見,人口用糧和牲畜用糧對糧食使用的解釋力度更大。第四列是將工業產值作為生物燃料發展的替代指標進行的穩定性檢驗,得到的各變量系數的顯著性及方向與第三列一致。

4 結論

本文從理論和實證兩個方面考察了糧食供給波動和糧食需求波動的影響因素,研究結果表明:

糧食生產波動、期初庫存波動和糧食進口波動都會引起糧食供給波動。糧食具有需求價格彈性和需求收入彈性較低的特點,從而需求對供給缺乏快速的反應,糧食價格波動受供給因素影響較大。

與糧食供給其他影響因素相比,國內糧食生產波動是最重要因素;期初庫存和國外進口對糧食供給的影響作用相當,且期初庫存和國外進口波動都會引起糧食供給波動。就糧食生產而言,耕地面積是影響糧食產量的最主要因素,農業從業人員、化肥施用量和石油價格也會對糧食生產產生影響,從而這些因素也是導致糧食供給波動的最主要因素。

國內糧食使用、期末庫存和出口都是影響糧食需求的重要變量。其中,國內糧食使用波動影響最大,期末庫存和糧食出口波動對糧食需求波動有較小影響。期末庫存波動對糧食需求波動的影響大于出口波動的影響。就糧食使用而言,工業用糧、人口用糧、牲畜用糧是主要影響因素,人口用糧和牲畜用糧的解釋力度更大。從而,工業用糧、人口用糧和牲畜用糧也是導致糧食需求波動的最主要因素。

[1]w right D.The Economics of Grain Price volatility[J].Applied Economic Perspectivesand Policy,2011,33(1).

[2]Ahmed S,Siwar C,Talib B A,et al.Tackling Food Price volatility:The Challengeof The Days To Come[J].UMK Procedia,2014,(1).

[3]Baffes J.The Economics of Food:How Feeding and Fueling the Planet Affects Food Prices[J].European Review of Agricultural Economics,2011,38(1).

[4]Mitchell D,vallee JL.International Food Price variability:The Implicationsof Recent Policy Changes[R].Paper Presented to thew orkshop Managing Price Instability in Low Income Countries,w ashington DC,w orld Bank,2005.

(責任編輯/易永生)

F304.4

A

1002-6487(2016)20-0171-04

國家社會科學基金資助項目(14CJy048);山東理工大學博士科研啟動資金項目(B00013)

吳石磊(1987—),女,黑龍江鶴崗人,博士,講師,研究方向:產業發展與創新。王學真(1955—),男,山東臨朐人,博士,教授,研究方向:農業經濟。高峰(1967—),男,山東臨朐人,博士,教授,研究方向:農業經濟。