中國飼料價格對生鮮乳價格波動的影響研究——基于VAR 模型

崔力航，郭 睿

（東北農業大學經濟管理學院，哈爾濱 150030）

21 世紀以來，中國奶業發展迅速，生鮮乳產量由2000年的919萬t增長至2017年的3 648萬t，年均增長率達8.45%；奶牛存欄量由2000 年的489 萬頭增長至2017 年的1 340 萬頭，年均增長率達6.11%。然而，近年來生鮮乳市場劇烈波動，“奶賤傷農”的事件時有發生，2015 年元旦前后甚至發生了“倒奶殺牛”事件。奶牛養殖成本的不斷提高是造成奶價頻繁波動的主要原因之一，而飼料費用占養殖成本的80%以上［1］，因此，探究飼料價格對于生鮮乳價格的影響對中國奶業健康、穩定、可持續發展具有重要意義。

生鮮乳價格波動問題已經受到學者們的廣泛關注。目前，學者們普遍認為養殖方式、養殖成本、市場機制和進口沖擊是造成生鮮乳價格波動的主要因素［2-5］。其中，過高的養殖成本直接影響奶牛養殖主體的收益，影響奶牛養殖主體的養殖意愿［6］。奶牛養殖成本可分為可變成本和固定成本，可變成本占總成本的92.8%，而養殖所需的飼料費用占可變成本的86.3%［1］。玉米和豆粕是奶牛蛋白質和能量的主要來源，在奶牛飼料中占比超過60%［7］，二者價格的上漲使奶牛養殖成本上升，奶農養殖積極性下降，直接影響生鮮乳供給［8］，由于飼料價格很大程度上決定生鮮乳收購價格，有必要得到更多關注［9］。基于以上研究，本研究將以玉米和豆粕價格作為飼料價格，試圖分析飼料價格和生鮮乳價格的波動特征和變化趨勢，運用向量自回歸模型（vector autore?gression，VAR）探究飼料價格對生鮮乳價格的影響，以期揭示飼料價格對生鮮乳價格的影響機制，提出穩定生鮮乳價格的對策與建議，以期為奶牛養殖主體做出合理決策和政府制定相關價格穩定政策提供參考依據。

1 數據來源和研究方法

1.1 數據來源

本研究選取 2007 年 1 月—2018 年 12 月玉米價格（MP）、豆粕價格（SP）和生鮮乳價格（YP）的月度數據作為樣本進行實證分析，樣本總量共144 組。其中，玉米和豆粕價格為全國平均價格，生鮮乳價格為內蒙古、河北等10 個牛奶主產省平均價格，均來自農業農村部畜牧獸醫局對全國500 個縣畜產品和飼料集貿市場的定點監測數據。

在數據處理方面，先運用Census X-12 季節調整方法消除價格的季節影響，再對數據進行取對數處理以降低數據的異方差性，分別記作LNMPSA、LNSPSA 和LNYPSA。

1.2 研究方法

依據單方程計量模型對各變量進行回歸分析，并不足夠對復雜內生變量之間動態關系進行嚴密的描述［10］，因此本研究選擇VAR 模型對各個變量的內在關系進行分析。VAR 模型是基于數據的統計性質而建立的模型，是由Sims 在1980 年引入到經濟學中的，該模型把系統中每一個內生變量作為系統中所有內生變量的滯后值的函數來構造模型，可以避免復雜的數據和理論的限制［11］。

VAR（P）模型的基本表達式：

其中，yt為n維內生變量向量，xt為m維外生變量向量，p是滯后階數，T為樣本個數，A1、A2…Ap為yt的待估系數，B為xt的待估系數，εt為隨機擾動項。

以矩陣形式表示上述VAR 模型為：

采用ADF 單位根檢驗方法對數據進行單位根檢驗，采用Johansen 檢驗進行協整檢驗，運用Grang?er 因果檢驗判斷各變量之間的Granger 因果關系，通過AIC 準則等確定VAR 模型的滯后階數，最終得出回歸估計結果。

2 飼料價格對生鮮乳價格影響的實證分析

2.1 中國玉米、豆粕和生鮮乳價格波動分析

2006 年 7 月 至 2018 年 7 月 的 價 格走 勢 分成 4 個階段（圖1）：

①平穩上漲階段（2006 年 7 月—2008 年 7 月）。在平穩上漲階段，玉米、豆粕和生鮮乳價格均呈現平穩上漲趨勢。2006 年 7 月至 2008 年 7 月，玉米價格由 1.42 元/kg 增長至 1.80 元/kg，漲幅達 26.76%；豆粕價格因國內糧價上漲和美國期貨市場的影響，由2.50 元/kg 增長至 4.64 元/kg，達到近 15 年的最高價格；由于2007 年新西蘭和澳大利亞等乳制品出口大國氣候干旱，導致原料奶產量下降，再加上豆粕價格的飛漲，導致生鮮乳價格呈上漲趨勢，由1.91 元/kg增長至2.77 元/kg，增長了近50%。

②緩慢下降階段（2008 年 7 月—2009 年 7 月）。在緩慢下降階段，玉米、豆粕和生鮮乳價格都出現不同程度的下降。2008 年 7 月至 2009 年 7 月，受 2008年金融危機影響，國際糧食價格和國內期貨共同作用，玉米和豆粕價格分別出現13.89%和21.12%不同程度的下跌；由于“三聚氰胺”事件的發生，大量散戶退出奶牛養殖業，消費者對國內乳制品消費信心不足，生鮮乳供大于求，導致價格下跌了16.25%。

③緩慢上漲階段（2009 年 7 月—2014 年 1 月）。在緩慢上漲階段，玉米和生鮮乳價格都呈現出緩慢上漲趨勢，而豆粕價格波動明顯，但總體呈現上漲趨勢。2009 年 7 月至 2014 年 1 月，玉米價格由于乙醇燃料的需求強勁和美國市場對中國市場的影響，呈現大幅度上漲，漲幅達54.84%；豆粕價格由于畜牧業逐漸回暖對飼料的大幅需求和進口大豆的沖擊，呈現波動上漲，漲幅達17.49%；“三聚氰胺”事件過后，受奶農賣奶困難和企業過度宰牛等影響，造成生鮮乳出現供不應求的局面，生鮮乳價格持續上漲，增加了1 倍。

④波動下降階段（2014 年 1 月—2018 年 7 月）。在波動下降階段，玉米、豆粕和生鮮乳價格均呈下降后波動的趨勢。玉米和豆粕由于國際市場消息和國內市場供需，均呈現下降趨勢，雖然在2016 年至2018 年有所回升，但總體仍呈下降趨勢；生鮮乳價格在國家制定相關穩定支持政策后，呈周期性正常波動，表現較好。

2.2 單位根檢驗

為避免偽回歸問題，要對價格序列進行單位根檢驗，采用ADF 單位根檢驗方法，結果見表1。玉米價格（LNMPSA）在10%的顯著水平下為非平穩序列，經過一階差分后，在1%的顯著水平下為平穩序列；豆粕價格（LNSPSA）和生鮮乳價格（LNYPSA）分別在5%和10%的顯著水平下為平穩序列，但由于只有同階平穩數據才能避免偽回歸，因此對豆粕價格和生鮮乳價格進行一階差分，經過一階差分后，在1%的顯著性水平下為平穩序列。由此可知，LNMP?SA、LNSPSA 和LNYPSA 均為一階單整序列，滿足下一步協整檢驗的前提條件。

圖 1 2006 年 7 月至 2018 年 7 月中國玉米、豆粕和生鮮乳價格走勢

表1 ADF 單位根檢驗結果

2.3 協整檢驗

要考察價格序列間的關系必須保證各價格序列之間存在長期穩定的均衡關系，即協整關系。協整檢驗方法主要有兩種：EG 兩步法和Johansen 檢驗，由于EG 兩步法適用于雙變量檢驗，而Johansen 檢驗更適用于多變量檢驗，因此本研究采用Johansen 檢驗方法進行協整檢驗。

從表2 可知，“無協整關系”“最多存在一個協整關系”和“最多存在兩個協整關系”的原假設均被拒絕，表明在5%的顯著水平下序列存在協整關系，說明LNMPSA、LNSPSA 和LNYPSA 存在長期穩定的均衡關系。

表2 協整檢驗結果

2.4 Granger因果檢驗

通過Granger因果檢驗方法判斷各序列之間的引起與被引起關系，即Granger原因。根據表3可知，在5%的顯著水平下，ΔLNSPSA 是ΔLNYPSA 的Granger原因，ΔLNMPSA 是 ΔLNYPSA 的 Granger 原因，說明玉米和豆粕等飼料的價格變動必然會引起生鮮乳價格的變動。

2.5 滯后階數的確定

通過 LogL、LR、FPE、AIC、SC 和 HQ 6 個準測最小原則來判斷滯后階數。根據表4 可知，在5%的顯著水平下，滯后 1 階的 FPE、AIC、SC 和 HQ 均為最小值，所以確定模型最佳滯后階數為1，建立VAR（1）模型。

表3 Granger 因果關系檢驗結果

表4 VAR 模型的最佳滯后階數檢驗結果

2.6 回歸估計結果

根據上述檢驗結果，建立滯后階數為1 的VAR（1）模型，模型估計結果見表5，AR 根圖見圖2。模型的擬合優度和調整后的擬合優度均大于0.8，通過了顯著性檢驗，所有的單位根都落在圓內，所有特征根的倒數均小于1，說明模型通過了穩健性檢驗，可以進一步分析。

表5 模型估計結果

圖2 模型穩健性檢驗結果

3 脈沖響應和方差分解

3.1 脈沖響應

由于VAR 模型是非理論性的模型，在分析VAR模型時往往不分析一個變量對另一個變量的影響，而是分析模型受到某種沖擊時對系統的動態影響，即脈沖響應函數方法（Impulse response function，IRF）。

圖3 中橫坐標軸代表了沖擊作用的時間，縱軸代表了變化程度，實線代表脈沖響應函數，虛線代表沖擊響應置信區間。在本期給玉米價格一個標準差的沖擊，生鮮乳價格對玉米價格的沖擊響應一直為正，響應先不斷增強，在第三期達到響應頂峰后逐漸下降，并趨于平穩；在本期給生鮮乳價格一個標準差的沖擊，生鮮乳價格對自身的沖擊響應一直為正，響應逐漸減弱，在第十期趨于平穩；在本期給豆粕價格一個標準差的沖擊，生鮮乳價格對豆粕價格的沖擊響應一直為正，響應趨勢與玉米相似，先不斷增強，在第三期達到響應頂峰后逐漸下降，并趨于平穩。由此可見，飼料價格的上漲對生鮮乳價格產生正向影響，飼料價格上漲導致生鮮乳價格上漲。

圖3 脈沖響應結果

3.2 方差分解

脈沖響應描述的是VAR 模型中的一個內生變量的沖擊給其他內生變量所帶來的影響。而方差分解（Variance decomposition）是通過分析每一個結構沖擊對內生變量變化的貢獻度，進一步評價不同結構沖擊的重要性。

對生鮮乳價格方差分解如表6 所示，生鮮乳價格受自身影響最大，貢獻率呈下降趨勢，從第一期的99.347 95%下降至第十期的82.761 36%；生鮮乳價格受豆粕價格影響較小，貢獻率呈不斷上升趨勢，且具有明顯的滯后性，從第一期的0%上升至第十期的6.526 938%；生鮮乳價格受玉米價格影響最小，貢獻率呈不斷上升的趨勢，從第一期的0.652 051%逐漸上升至第十期的10.711 700%。

表6 ΔLNYPSA 方差分解結果

4 結論與建議

4.1 結論

本研究以玉米和豆粕價格作為飼料價格，在分析飼料價格和生鮮乳價格的波動特征和變化趨勢的基礎上，運用VAR 模型探究飼料價格對生鮮乳價格的影響，分析飼料價格對生鮮乳價格的影響機制。獲得以下研究結論：

1）飼料價格和生鮮乳價格具有長期穩定的均衡關系，飼料價格的變化必然會引起生鮮乳價格的變化，且這種影響具有滯后性；

2）從短期來看，以玉米和豆粕代表的飼料價格上漲，必然會引起下一期的生鮮乳價格上漲；從長期來看，生鮮乳價格主要受自身價格的影響，但飼料價格會對生鮮乳價格產生顯著影響。

4.2 建議

1）加強宏觀調控，完善價格預警和干預機制。相關部門應進一步完善包括玉米、豆粕等飼料價格和生鮮乳價格的波動預警機制，定期監測價格并及時發布，對于價格異常波動進行預警，指導奶牛養殖主體生產經營活動，提高奶牛養殖主體和乳企對于市場價格波動的決策能力。同時，相關部門應該對玉米、豆粕和生鮮乳價格的異常波動建立干預體系，在價格發生異常波動時采取干預措施，有效緩解價格波動，保證奶牛養殖者利益。

2）提高玉米、豆粕等飼料供給能力，穩定飼料價格。通過培育種植優良品種、調整種植結構和加大科研投入等方式來提高飼料的供給能力，達到穩定飼料價格的目的，減少飼料價格波動，降低飼料價格風險。

3）優化奶牛飼料配比，提高飼料轉化率。政府應加強奶牛養殖技能培訓，定期組織奶牛飼養技術推廣，提高奶牛飼養管理人員的素質，推廣先進飼養技術，鼓勵奶牛養殖者優化奶牛日糧配方，調整飼料配比，加強飼養管理，減少人為飼料浪費，從而提升奶牛飼料轉化率，提高生鮮乳質量和產量，既節省了飼料成本又提高了產量，可有效減少玉米和豆粕等飼料價格波動對于生鮮乳價格的影響。