匯率對糧食產業供給側結構性改革的影響研究

李 玉， 范成方

(山東農業大學 經濟管理學院， 山東 泰安 271018)

自供給側結構性改革的概念提出以來，農業供給側結構性改革也被逐漸納入重點，成為中國農業發展的重要戰略部署。糧食作為農業的支撐點，糧食產業供給側結構性改革是協調糧食供需矛盾、解決糧食發展難題、推進農業發展邁入新臺階的關鍵力量。據國家統計局發布的關于2019年糧食產量數據的公告顯示，2019年中國糧食總產量達66 384萬t，較2018年增加594萬t，創歷史新高。同時，在農業供給側結構性改革持續推進的背景下，2019年中國糧食生產結構也進一步優化。對此，國家統計局農村司高級統計師黃秉信表示這“有利于鞏固農業農村良好發展形勢，有利于充分發揮‘三農’壓艙石作用，穩定市場，穩定經濟，為有效應對各種風險挑戰贏得主動權和確保經濟持續健康發展奠定了良好基礎。”(1)黃秉信2019年12月6日對2019年全國糧食發展狀況的總結摘要，2019年全國糧食生產喜獲豐收，為有效應對各種風險挑戰贏得主動權和確保經濟持續健康發展奠定了良好基礎。人民網。

隨著糧食產業供給側結構性改革的深入推進，目前中國學術界也基于不同視角對此開展了諸多研究。糧食安全方面，成升魁和汪壽陽[1]基于新時期糧食安全觀背景，探討了糧食產業供給側結構性改革的發展形勢、存在問題及解決對策，朱熙寧[2]僅就糧食質量安全視角，利用灰度關聯得出化肥施用量對糧食質量安全的影響最大的結論；糧食供需平衡方面，朱艷娜等[3]以水稻為例，孫學立等[4]以玉米為例研究了市場供需現狀；糧食政策方面，周洲和石奇[5]利用面板數據模型就托市政策下糧食供給做出實證分析；萬曉萌和周曉亞[6]探討了糧食最低收購價政策的實施效果；另外，劉帥等[7]、余志剛等[8]、楊向飛等[9]還分別就糧食結構、貿易及衍生品問題進行了深入研究。然而，經文獻梳理發現，從匯率視角研究糧食產業供給側結構性改革的文獻相對較少。

匯率作為宏觀層面一個重要的經濟指標，是一國綜合國力和經濟素質的體現，對一國經濟穩定和運行具有重要調節作用。糧食產業供給側結構性改革的推進受多方面因素的影響，匯率是其中之一。范成方[10]在對糧食價格波動機理的研究中指出糧食價格對匯率最為敏感。匯率對糧食產業供給側結構性改革的作用主要通過改變糧食本身及農用物資相對價格的方式傳導，經過長期發展，匯率會對糧食進出口貿易和本國糧食生產產生影響。在現有對匯率與糧食供給側結構性改革的研究中，大多數學者的研究范圍均集中于匯率對糧食進出口貿易及價格的影響上：邊麗娜[11]分析了匯率波動對我國糧食貿易產生影響的成因；陳倩[12]、孫泉利[13]則借助向量自回歸(VAR)模型，以實證形式研究了匯率對糧食貿易的影響。劉春雨等[14]以大豆為例研究了國際大宗糧食商品價格對中國糧食價格的傳導機制，得出作為作用因素之一的匯率影響時滯作用為7期；鄧宏亮等[15]運用ARCH模型就糧食價格波動的影響因素進行分析，得出中國糧食價格波動與美元匯率下降呈正相關關系，但其作用效果相較于貨幣增長率而言較弱的基本結論。

由此可見，就匯率與糧食產業供給側結構性改革之間關系的角度而言，學術界的研究相對薄弱。即便是研究頻次較高的糧食價格與進出口貿易也僅僅代表了糧食產業供給側結構性改革的一個小的部分，鮮有學者從匯率視角多維度地對糧食產業供給側結構性改革進行綜合研究。為此，基于以往的研究成果，結合糧食產業供給側結構性改革的時代背景，運用向量自回歸(VAR)模型，從糧食產業供給側結構性改革的內容出發，選擇數量、效率、效益及競爭力4個層面，全面系統地探討匯率波動對糧食產業供給側結構性改革的影響，這對提高中國糧食產業競爭力、增強抵御匯率風險的能力具有重要的現實意義。

1 變量選取及作用機理分析

糧食產業供給側結構性改革是一個綜合性較強的概念，涉及糧食安全、糧食有效供給等經濟新常態下糧食產業的諸多問題。為全面研究匯率對糧食產業供給側結構性改革的影響，基于數量、效率、效益及競爭力4個易量化視角進行了變量指標的選取[7，16]。其中，數量衡量了糧食產業供給側結構性改革的供需現狀，是糧食產業供給側結構性改革的背景條件；效率衡量了糧食生產上的要素生產率，體現了糧食產業供給側結構性改革的方法和任務；效益衡量了糧食生產的產出和投入水平，是糧食產業供給側結構性改革實施效果的反饋；糧食競爭力衡量了糧食供給的價格及質量狀況，是糧食產業供給側結構性改革的目的之一。具體指標如下。

1.1 糧食庫存量

糧食數量包括糧食庫存量、產量、進出口量等多個要素，其中糧食庫存量=產量+進口量-需求量-出口量。考慮到變量選取的代表性及當前中國糧食產業“三量齊增”[17]、供給側結構性改革“去庫存”任務繁重的現狀，選取糧食庫存量作為數量指標。由糧食庫存量的計算公式可見，匯率對糧食庫存量的作用可以通過糧食產量、需求量及進出口量等多途徑傳導：一方面，匯率變動，意味著國內外糧食的相對價格發生變化，糧食進出口貿易的成本、收益亦會隨之發生相應變化，進而會改變中外糧食需求的狀況，最終對糧食進出口數量和國內糧食的產量產生影響；另一方面，匯率變動會影響吸引外資的能力，外資的投入變化對于糧食生產的資金、技術缺口產生影響，進而影響糧食產量及庫存量。

1.2 糧食土地產出率

效率是指所付出與所獲得之間的比率。糧食供給的效率主要表現在土地、勞動力、技術水平、資金等生產要素上，相應的指標主要有土地產出率、勞動生產率、資源利用率、機械化率、資本效率等。考慮到數據的可獲得性及完整性，選擇土地產出率，即每畝土地的產值作為代表糧食供給效率的指標。匯率變動對糧食土地產出率的影響主要通過技術要素和資源要素發揮作用。由于土地產出率是用以衡量每畝土地產出水平的一個指標，因此，技術要素和資源要素在土地產出能力上的作用占主導地位。在匯率變動的情況下，無論是生產的技術投入、機械設備投入還是化肥的投入都會隨成本和貿易發生一定變化，土地產出水平自然也會發生相應變化。

1.3 糧食成本利潤率

效益是效果和利益的結合體，糧食供給的效益可通過利潤和成本兩方面綜合反映，考慮到指標的全面性，選取二者的比值，即成本利潤率來綜合評定糧食供給的效益。匯率變動對糧食生產成本和利潤的作用主要沿匯率-成本-利潤的方向傳導：一方面，匯率變動使得匯率預期和進出口差額變動，從而影響外匯儲備和貨幣供應量的變動，最終作用于生產成本；另一方面，匯率變動會直接影響糧食生產的原料成本，包括化肥、技術等要素投入，由此影響糧食生產成本的變動。在糧價不變的情況下，糧食生產成本的變化會左右利潤水平[18]。

1.4 糧食生產者價格指數

糧食競爭力是當前糧食產業供給側結構性改革面臨的關鍵問題，主要表現在糧食價格及糧食生產的質量水平兩方面。其中，糧食價格的高低首先影響了糧食的內外部貿易及生產狀況，從而決定了糧食的國際競爭；糧食質量則制約了糧食的有效供給能力，優質的糧食供給是解決當前有效需求不足問題的關鍵點，更是提高國際競爭力的重要方向。由于糧食的質量水平難以以定量的指標確切衡量，故選擇以糧食生產者價格指數作為競爭力指標。匯率變動本身便反映了一種相對價格的變動，匯率對糧食生產者價格指數的影響首先可以通過上文所闡述的生產成本、利潤進行傳遞；其次，也可以通過貿易渠道影響供需水平，供需雙方的不平衡勢必會帶來價格的變動；另外，匯率作為一項重要的宏觀經濟指標，其變動可能會帶來政策層面的相應變動，如政策性補貼等，由此會帶動微觀層面的糧食生產積極性及糧食價格的變動。

2 模型選取與數據來源

2.1 模型選取

為研究匯率波動對糧食產業供給側結構性改革的影響，采用向量自回歸(VAR)模型進行實證研究。相較于傳統的經濟計量方法，向量自回歸(VAR)模型從數據出發，常用于預測相互聯系的時間序列系統及分析隨機擾動對變量系統的動態沖擊，從而解釋各種經濟沖擊對經濟變量形成的影響[19]。在變量間的動態影響上具備一定優勢。

VAR(ρ)模型的一般表達式為

Yt=α+Φ1Yt-1+…+ΦpYt-p+εt,t= 1, 2, …,T

(1)

式中：Yt為m維變量序列；Φi(i=1,2，…，p)為m×m維系數矩陣；ρ為滯后階數；T為樣本個數；εt為m維隨機擾動向量，每一維εt獨立同分布，但不要求不同維之間相互獨立。

綜上分析，最終選取的5個變量為人民幣實際有效匯率、糧食庫存量、土地產出率、成本利潤率和糧食生產者價格指數，分別用h、kc、cc、cl、PPI表示。為消除時間序列異方差的影響，首先對變量進行了對數處理，得到新序列：ln h、ln kc、ln cc及ln PPI。糧食凈利潤由于存在負值，故其使用原始數據建模。

以匯率為自變量，其余4個變量為因變量，擬分別建立4個不同的VAR模型，逐一研究匯率波動對糧食庫存量、土地產出率、成本利潤率和糧食生產者價格指數的影響。但受制于向量自回歸(VAR)模型的數據要求，糧食產業供給側結構性改革由于實施時間較短，年度數據數量較少，故采取差值法，通過選取1994—2018年和1994—2013年兩個樣本區間，對4個模型的兩個時間區間分別進行研究，兩個樣本區間結果之差反映了匯率對糧食產業供給側結構性改革的影響。其中，在1994—2018年的樣本區間內，匯率與糧食庫存量模型記為VAR1，匯率與糧食土地產出率模型記為VAR2，匯率與糧食成本利潤率模型記為VAR3，匯率與糧食生產者價格指數模型記為VAR4；在1994—2013年的樣本區間內，匯率與糧食庫存量模型記為VAR5，匯率與糧食土地產出率模型記為VAR6，匯率與糧食成本利潤率模型記為VAR7，匯率與糧食生產者價格指數模型記為VAR8。最后將兩樣本區間模型結果做比較分析來探討匯率對糧食產業供給側結構性改革的影響。

2.2 數據來源

所選用數據皆通過WIND數據庫及布瑞克數據庫查詢得到，相關指標由原始數據計算得出。其中，匯率取自國際清算銀行人民幣實際有效匯率指數的月度數據，以2010年=100為標準，年度數據由月度數據加權平均得到；糧食庫存量取自布瑞克數據庫的谷物供需平衡表，是小麥庫存量、玉米庫存量與稻谷庫存量3個指標的算術平均值，單位為千t；土地產出率取自《農產品成本收益年鑒(1995—2019)》的糧食產值，單位為元/畝；糧食成本利潤率=凈利潤/總成本，其中凈利潤和總成本均取自《農產品成本收益年鑒(1995—2019)》，單位為元/畝；糧食生產者價格指數以上年=100為標準，取自《中國農產品價格調查年鑒(1995—2019)》。

3 實證結果與分析

3.1 平穩性檢驗

向量自回歸(VAR)模型的建立要求時間序列為平穩序列，在時間序列不平穩的情況下，可通過差分方式進行數據調整，若差分后序列平穩且有合理的經濟意義，亦可利用差分后的平穩序列建立模型。因此，為避免出現偽回歸現象，首先對各時間序列進行單位根檢驗。檢驗序列平穩性的方法主要有ADF檢驗、DF檢驗及PP檢驗3種，ADF檢驗較于其余二者更為穩健，故以Eviews10.0的ADF檢驗為準則得出檢驗結果。經ADF檢驗，各時間序列單位根檢驗結果如表1、表2所示。

表1 1994—2018年變量平穩性檢驗結果

表2 1994—2013年變量平穩性檢驗結果

據表1知，在1994—2018年樣本區間內：匯率在10%的顯著水平下，ADF檢驗值大于自身的臨界值，為非平穩序列；糧食庫存量、糧食生產者價格指數均在10%的顯著水平下拒絕原假設，表現平穩；土地產出率與成本利潤率分別在5%與1%的顯著水平下平穩。將匯率、糧食庫存量及糧食生產者價格指數進行一階差分，差分后三者均在1%的顯著水平下拒絕原假設，序列表現平穩。故最終采用D(ln h)、D(ln kc)、ln cc、cl及D(ln PPI)建立向量自回歸(VAR)模型。

據表2知，在1994—2013年樣本區間內：匯率、糧食庫存量、土地產出率在10%的顯著水平下，ADF檢驗值均大于自身臨界值，為非平穩序列；糧食生產者價格指數在10%的顯著水平下方拒絕原假設，表現平穩；成本利潤率在5%的顯著水平下表現平穩。將匯率、糧食庫存量、土地產出率、生產者價格指數進行一階差分后，匯率在5%的顯著水平下拒絕原假設，序列表現平穩；土地產出率與糧食生產者價格指數均在1%的顯著水平下表現平穩；而糧食庫存量仍未拒絕原假設，為非平穩序列，故無法建立匯率與糧食庫存量差分的向量自回歸(VAR)模型。因此最終采用D(ln h)、D(ln cc)、cl、D(ln PPI)建立VAR模型，剔除原設定模型VAR5。

由于變量取對數后的差分表示該變量的增長率，故上述變量的差分具有經濟意義，可利用差分后的平穩序列建立VAR模型，所建模型揭示了匯率波動對糧食產業供給側結構性改革的影響。

3.2 滯后階數選擇

建立VAR模型的一項首要工作是確定模型的最優滯后階數。在選擇滯后階數ρ時，一方面，滯后階數要足夠大方能完整反映所構造模型的動態特征；另一方面，滯后階數若過大則會使模型自由度越小。因此，在進行選擇時需要綜合考慮，既要有足夠數目的滯后項，也要有足夠的自由度。通過Eviews軟件，綜合LR、FPE、AIC、SC、HQ5項準則，確定了7個VAR模型的最優滯后階數，自VAR1～VAR8，分別為1、1、1、2、1、1、2階。具體數值如表3、表4所示。

表3 1994—2018年VAR模型滯后階數

表4 1994～2013年VAR模型滯后階數

3.3 建立VAR模型并進行穩定性檢驗

由于目的是進行脈沖響應及方差分解分析，故模型結果略。為保證各模型設定的平穩性和模型結果的有效性，利用單位根檢驗的方法對模型穩定性進行檢驗。通過觀察AR根圖(圖1)，所有模型全部根的倒數值均落在單位圓內，表明模型表現平穩，結果具備有效性，可以進行脈沖響應與方差分解的分析。

圖1 AR根圖

圖2 脈沖響應圖

3.4 脈沖響應函數分析

脈沖響應函數是度量模型系統中，每個內生變量對它自己及所有其他內生變量的變化的反應，即分析當模型受到某種干擾或沖擊時通過傳遞對系統產生的動態影響[20]。在建立向量自回歸(VAR)模型后，選擇最大滯后10階，考察匯率增長率增加一個波動，對糧食庫存量增長率、土地產出率或其增長率、成本利潤率及生產者價格指數增長率的影響。脈沖響應圖如圖2所示，圖2中實線為脈沖響應曲線，虛線為正負2倍標準差的置信線，模型的脈沖響應結果顯示：

在1994—2018年的樣本區間內，糧食庫存增長率在受到匯率增長率一個正的沖擊后，在前2期內穩步上升，于第2期初達到峰值，而后穩定至第3期，第4期起響應呈階梯式下降，最終趨于平穩。土地產出率在受到匯率增長率一個正的沖擊后持續表現為負響應，且響應先增大，而后小幅度階梯式波動并呈現收斂跡象。糧食成本利潤率在受到匯率增長率一個正的沖擊后呈現負響應，且負響應曲線在前期波幅較大。在前2期負響應逐漸增大，到第2期達到峰值，自第2期起平穩延續至第3期，而后逐漸減小，呈穩定收斂趨勢。糧食生產者價格指數增長率對匯率增長率的沖擊存在交叉的正負響應。受到匯率增長率一個正的沖擊后，糧食生產者價格指數增長率在前3期內首先表現為一個負響應，即匯率增長率上升，糧食生產者價格指數增長率下降。隨著時間推移，響應逐漸由負轉正，于第4期達到正值，而后響應值的波動幅度逐漸收窄，正負波動趨于消失[21]。

在1994—2013年的樣本區間內，糧食土地產出率增長率對匯率增長率標準差沖擊的負響應先增強后減弱，而后逐步趨于零，且響應曲線在前中期波幅較大。在前2期內，沖擊穩步增強，到第2期達到峰值，而后不斷減弱，自第6期后收斂于零。糧食成本利潤率對匯率增長率的一個擾動持續表現為負響應，且先增大，后穩定，而后逐漸減弱趨于平穩。在前2期，響應逐步增大，到第2期到達峰值并延續至第3期，而后逐漸減弱，呈現穩定收斂跡象。糧食生產者價格指數增長率對匯率增長率的沖擊存在交叉的正負響應。在沖擊前3期，糧食生產者價格指數增長率呈現負響應。隨著期數增加，響應逐漸由負轉正，于第4期達到正值，而后響應值的波動幅度逐漸收窄，正負震蕩趨于0。

經兩樣本區間脈沖響應比較分析，可以發現糧食土地產出率或其增長率、成本利潤率及生產者價格指數增長率在面對匯率增長率的沖擊時，其響應的方向和趨勢基本保持不變。上述結果表明糧食產業供給側結構性改革4個指標變量或其增長率的波動性受匯率增長率沖擊的影響主要表現在短期乃至中期，且在該時期內響應波動幅度較大，匯率增長率作用效果較強。隨著期數的不斷增加，這種波動性逐漸減小，到長期響應基本消失，趨近于0。這主要是由于匯率變動首先表現為相對價格的變化，這種價格變化會在短期內發生作用，使得糧食進出口量和產量相應增加或減少，糧食市場供需出現波動。但隨著時間推進，這種變動會反作用于匯率，使匯率趨于平穩，故作用效果也隨之減弱。

3.5 方差分解分析

方差分解是考察與分析預測誤差的方差構成，即在預測誤差的方差中，那一部分是由哪一個變量所導致的，用以表達模型的動態特征[20]。在模型建立的基礎上，選擇預測期為10期，誤差方差的分解如表5、表6所示。結果顯示：

表5 1994—2018年模型方差分解結果

表6 1994—2013年模型方差分解結果

在1994—2018年的樣本區間內：糧食庫存增長率預測值的誤差幾乎全部來源于自身，自身結構沖擊的影響自1第期至第10期均維持在96%以上，明顯高于匯率增長率結構沖擊的貢獻度。土地產出率的變動主要受來自自身沖擊的影響。其自身沖擊的貢獻率第1期為100%，而后不斷減小，到第10期穩定在77%左右。匯率增長率沖擊的貢獻率較低，從第1期的0逐步上升至第10期的22.17%。糧食成本利潤率第1期預測值的誤差全部源于自身的解釋，隨著預測期數的延長，匯率增長率的貢獻不斷增大，并于第10期達到最大值18.13%。糧食生產者價格指數增長率的方差分解中自身解釋部分占主要比重，隨著預測期數的延長，自身解釋的比重有所下降，匯率增長率解釋的部分不斷增加。在第1期，糧食生產者價格指數增長率的自身解釋占到100%，第2期直線下降到77%左右，之后穩定在75%左右。相對應的匯率增長率的貢獻率由零不斷上升，自第4期起穩定在24%左右。

在1994—2013年的樣本區間內，糧食土地產出率增長率的變動主要受自身結構沖擊的影響。匯率增長率沖擊對土地產出率增長率的貢獻較小，但呈上升趨勢。在前3期，匯率增長率解釋部分迅速增大，由0升至18.04%，而后穩定在19%左右的水平。糧食成本利潤率的預測中，第1期預測值的誤差全部源于自身的解釋，隨著時間的推移，匯率增長率的解釋比重逐漸增大，自第5期起穩定在20%左右。糧食生產者價格指數增長率的方差分解中，糧食生產者價格指數增長率自身結構沖擊的貢獻度由100%逐漸減小。匯率增長率的貢獻率在前兩期內迅速上升，由0增長至16.8%，而后緩慢增長，持續穩定在18%左右。

經兩樣本區間方差分解結果比較發現，匯率增長率對糧食土地產出率及其增長率、糧食生產者價格指數增長率的解釋作用有所增強。其中，匯率增長率對糧食土地產出率增長率及其產出率的最大貢獻由19.36%增加至22.17%，對糧食生產者價格指數增長率的最大貢獻18.22%上升至24.27%。與此同時，匯率增長率對糧食成本利潤率的解釋作用有小幅減弱，最大貢獻由20.51%降低至18.13%。因此，從整體來看，隨著糧食產業供給側結構性改革的持續推進，匯率對糧食產業供給側結構性改革的解釋能力有所增強。這主要是由于當前經濟全球化與貿易全球化不斷深入，各國之間的經濟聯系越來越密切，匯率的波動性也隨之增強。與此同時，近年來中國國際地位不斷提升，人民幣國際化趨勢越來越強，匯率作為反映兩國之間經濟及貿易水平的一個重要指標，對國內經濟運行和生產發展的作用效果也越來越強。

4 結論與建議

4.1 結論

綜合脈沖響應與方差分解的結果，可得出以下基本結論：匯率增長率的波動對糧食產業供給側結構性改革4個指標變量或其增長率的沖擊主要集中在短中期，且該時期內響應波動幅度較大，匯率增長率的作用效果較強。在面對匯率增長率的一個正的沖擊時，糧食庫存量表現為正響應(2)受數據等因素影響，此處僅對糧食庫存量的一個時間區間模型做了分析，并未比較分析，但是由所做模型脈沖響應圖基本可以得出此結論。，糧食土地產出率及其增長率、成本利潤率均表現為負向響應，糧食生產者價格指數增長率表現為正負交叉響應。另外，隨著糧食產業供給側結構性改革的持續推進，匯率增長率波動對糧食產業供給側結構性改革的貢獻度從整體而言有增大的趨勢，其解釋能力有所增強。

4.2 建議

綜合上述結論，要實現中國糧食產業供給側結構性改革的深入推進，保持人民幣幣值穩定、降低匯率風險是一個關鍵點。與此同時，匯率波動往往是整體經濟、政治等多方面因素共同作用的結果，因此，想要僅僅依靠積極應對匯率波動來完全解決問題是不現實的。要想徹底解決糧食產業供給側結構性改革中匯率變動帶來的負面影響，還必須從糧食發展自身出發，調動多方面力量，切實提高糧食實際有效供給能力和競爭力。

1)深入推進改革開放，釋放經濟活力。匯率波動受諸多要素的影響，包括內部環境和國際環境等，但從長期來看，匯率波動反映了整個經濟基本面的情況。因此，解決好內部經濟問題是保持人民幣匯率穩定的治本之策[22]。為此，要持續深化改革開放，將經濟高質量發展放到關鍵位置。同時改進人民幣匯率形成機制，提高市場化程度，從而健全外匯市場，使之朝健康高效的方向發展。

2)加強政策調節，適度調整匯率，降低匯率波動對糧食產業供給側結構性改革的不利影響[3-4]。在經濟環境基本穩定的前提條件下，保持匯率的合理、平穩運行離不開央行和相關政府機構的有效調節。一方面，貨幣政策是國家依據不同時期經濟發展情況而對貨幣供應做出相應調整的政策手段，央行要合理利用基本和創新性的貨幣政策工具，以漸進方式適度調節匯率，使匯率在合理區間內平穩運行，提高涉糧企業對匯率變動的適應能力。同時，由脈沖響應的結果知，糧食土地產出率及其增長率、成本利潤率、生產者價格指數增長率在受到匯率增長率正的沖擊后均存在負響應。由此可見，人民幣適度貶值或可有效促進糧食產業供給側結構性改革的發展，故央行可在適當情況下適度調節人民幣匯率。另外，外匯儲備作為后備力量，在調節國際收支和維持匯率穩定方面扮演著重要角色。因此，管理當局要充分發揮外匯儲備的調節作用，調整供求關系，維持匯率的合理波動。另一方面，為減小匯率波動對糧食產業供給側結構性改革帶來的不利影響，政府應繼續加大對糧食產業供給側結構性改革的支持力度，從財政層面改善糧食供給側結構性改革過程中的難題。相關機構應合理運用財政撥款、糧食生產與加工補貼及稅收優惠政策，提高糧食產業的吸引力，使糧食產業成為有奔頭的產業，切實提高糧食競爭力。與此同時，要加強宣傳，對涉糧企業的風險應對意識做出有效引導。

3)涉糧企業提高匯率風險防御能力。隨著中國國際地位的提高，人民幣國際化程度不斷加深，匯率的雙向波動難以避免。因此，首先要求相關涉糧企業加強匯率風險的防范意識，提高風險抵御能力。一方面，企業要積極響應《關于加快推進農業供給側結構性改革大力發展糧食產業經濟的意見》，“做到以‘糧頭食尾’‘農頭工尾’為抓手，打通糧食從生產、流通、倉儲到消費的各個環節，適度延長產業鏈，發展糧食產業經濟，提升產業附加值，”(3)國務院新聞辦公室2019年10月14日發布的《中國糧食安全》白皮書摘要。加快推動糧食產業轉型升級。緊緊圍繞“糧頭食尾”“農頭工尾”，充分發揮加工企業的引擎帶動作用，延伸糧食產業鏈，提升價值鏈，打造供應鏈，在更高層次上提升國家糧食安全保障水平。中央政府門戶網站。以需求帶動生產，以生產拉動消費，以消費推進“去庫存”，形成產業閉環，實現糧食產業縱深發展，為國家糧食安全提供保障；另一方面，相關糧食貿易企業更易受匯率波動的影響，因此相關企業應加大匯率風險的知識學習，通過定期開展匯率風險知識培訓，提高員工素質和思想重視度。其次，將匯率風險重點納入風險管理系統，從風險識別、監測、預警、應對及控制等多環節著手，將匯率風險置于可控范圍內。再者，企業要充分利用金融思想和金融方法解決問題，通過合理運用和開發期權、期貨及遠期等金融衍生工具對沖潛在和已有的匯率風險，降低匯率雙向波動帶來的負面影響，切實提高風險防御能力。

4)增加有效供給，提高糧食產業競爭力。隨著中國經濟發展水平和人民生活水平的不斷提升，當前中國對糧食的需求已經由數量規模逐漸向質量效益轉變，優質糧食的有效供給不足是當前中國糧食發展面臨的關鍵問題[12]。因此，以市場需求為導向，增加綠色優質糧食產品供給，從種植到加工多環節緊抓糧食生產質量，是滿足人民糧食需求的重要舉措。另一方面，中國一直存在糧食產銷“倒掛”的現象，相較于國外市場，國內糧食的價格居高不下，“降成本”也成為糧食供給側結構性改革的重要任務之一[23]。為解決糧食價格問題，加強科技投入、提高糧食競爭力，是有效解決路徑。為此，要著力培養技術型人才，加強從業人員技術培訓，擴大糧食科技人才隊伍。同時，自堅持主創新與外資引進雙管齊下提高糧食科技含量。一方面加強糧食種植和培育技術的研究，培育優質糧食品種；另一方面，引進外國先進的經驗和機械化設備及物資，提高糧食機械化水平，降低糧食生產成本，提升價格優勢。