我國青貯玉米飼料價格波動的影響因素分析

王春鳳 沈曼君

（1．江蘇開放大學，江蘇 南京 210036；2．河海大學，江蘇 南京 210036）

青貯飼料由高含水量植物性飼料發酵而成，比新鮮飼料更耐儲存，營養更豐富。青貯玉米的廣泛種植，為發展肉牛、肉羊等草食畜牧業提供了支撐[1-2]。2015 年，青貯玉米飼料價格受到國外低價玉米沖擊[3]，國內青貯玉米價格連年下降。“糧改飼”政策出臺，緩解了國內玉米市場需求。青貯玉米飼料作為草食畜牧業養殖的重要支撐，價格的頻繁波動不利于草食畜牧業的發展，對國家糧食安全產生影響。因此，研究我國青貯玉米飼料價格波動的因素，制定應對策略極為重要。從成本視角分析，張玲等[4]以河北省為樣本，分析不同模式下青貯玉米飼料的成本效益，得出種養結合模式下的青貯玉米飼料成本效益要優于外購模式。從需求視角分析，謝長城[5]以養殖產能恢復性增長為切入點，提出“去庫存、降成本、補短板”為核心的供給側結構性改革，使玉米及相關替代品進口減少，飼料原料成本下降。從供給視角分析，呂曉英等[6]構建了系統動力學模型和多方案模擬，得出未來我國玉米供需關系將長期處于偏緊格局。從經濟效益視角分析，石子墨等[7]對青貯玉米飼料展開探究，得出在全株玉米青貯的過程中，二次發酵、有氧腐敗嚴重影響玉米青貯發酵的品質與價格，給草食畜牧業養殖者帶來經濟損失。張紅燕等[8]指出，與單一青貯飼料相比，混合青貯飼料營養物質更豐富，可以明顯提高養殖效益。目前，關于青貯玉米飼料價格的研究多停留在成本、供需以及經濟方面，對價格波動的研究較少。青貯玉米飼料價格波動的影響因素較廣，單一視角并不具有普適性。本文借助VAR模型實證，分析青貯玉米飼料價格波動的自身因素、供給因素以及需求因素，篩選出我國青貯玉米飼料價格波動的主要因素，助力我國草食畜牧業穩步發展。

1 實證設計

1.1 實證方法

VAR 模型可借助當期變量對滯后變量進行回歸[9-10]。VAR 模型主要用于分析經濟沖擊對經濟變量的影響。對于青貯玉米飼料價格，影響因素可能源于內部、外部，數量較多，適用于VAR模型。VAR模型一般形式為：

式中：n=1,2,…,N；Yn為內生變量向量；Xn為外生變量向量；p為滯后期數；N為樣本數；A、B為系數矩陣；εn為擾動向量。

1.2 數據來源與處理

2022 年3 月—2023 年2 月青貯玉米飼料價格波動見圖1。由圖1 可知，青貯玉米飼料價格存在波動性。以2005 年1 月—2022 年12 月的204 個月數據為樣本，分析影響青貯玉米飼料價格變動的因素。本文數據來源為歷年《中國統計年鑒》《中國農產品價格調查年鑒》、中國飼料行業信息網以及艾媒數據中心網站。將豆粕價格、肉牛存欄量、肉羊存欄量、生豬存欄量、牛肉價格、羊肉價格、豬肉價格、城鎮人均可支配收入、鄉村人均可支配收入為自變量，青貯玉米價格為因變量。為避免變量之間異方差導致結果不準確，對變量數值進行對數處理，即青貯玉米價格（lnSCP）、豆粕價格（lnSMP）、肉牛存欄量（lnBCS）、肉羊存欄量（lnMSS）、生豬存欄量（lnLHS）、牛肉價格（lnBP）、羊肉價格（lnMP）、豬肉價格（lnPP）、城鎮人均可支配收入（lnCCDI）、鄉村人均可支配收入（lnRPCDI）。

圖1 2022年3月—2023年2月青貯玉米飼料價格波動

2 實證分析

2.1 單位根檢驗（見表1、表2）

表1 原始變量平穩性檢驗結果

表2 一階差分變量平穩性檢驗結果

為避免出現偽回歸問題，在模型回歸之前選用ADF檢驗法檢驗各變量序列平穩性[11]。統計量低于顯著性水平5%臨界值，說明變量平穩，拒絕原假設。統計量高于顯著性水平5%臨界值，需要對各變量進行差分處理，直至所得結果拒絕原假設，得到最終平穩階數。Stata17.0軟件進行模型檢驗。

由表1 可知，ADF 各變量統計量均大于顯著性水平5%臨界值，說明原始變量為非平穩序列，需對其一階差分序列進行單位根檢驗。

由表2 可知，一階差分處理后，變量具備平穩性，可進行下一步分析。

2.2 格蘭杰因果檢驗（見表3）

表3 格蘭杰因果檢驗結果

VAR 模型檢驗前需進行變量間格蘭杰因果關系檢驗[12-13]。P值低于5%說明拒絕原假設，認為格蘭杰因果關系成立。由表3 可知，我國青貯玉米飼料價格受豆粕價格、肉牛存欄量、肉牛價格、肉羊存欄量、肉羊價格鄉村人均可支配收入的影響。豆粕價格、牛肉價格、羊肉價格受青貯玉米飼料價格的影響。

2.3 VAR模型構建及檢驗（見表4）

表4 最優滯后階數選擇

為保證VAR模型計算結果精確，需選擇最優的滯后階數[14-15]。由表4 可知，經過滯后期準則檢驗，FPE、AIC、SC和HQ準則均認為應建立VAR（2）模型。為確保模型精確性，最優滯后階數應選擇二階。

VAR 模型是非結構化的多方程模型[16-17]，將其兩邊各項指標取對數，得到式（2）：

式中：n=1,2,…,216；αi為滯后項系數；εn為方程誤差項。

借助AR 根圖檢驗VAR 模型穩定性。單位根均落于圓內，VAR 模型穩定。反之，單位根均落于圓外情況，該模型可能為無效估計，無法進行下一步研究[18]。

AR特征多項式逆根圖見圖2。

圖2 AR特征多項式逆根圖

由圖2 可知，所有單位根均落于圓內，表明各指標系統穩定，VAR模型有效。

2.4 方差分解

方差分解刻畫出不同變量沖擊貢獻在總貢獻中的比重[19-20]，對比出不同變量效應的相對大小。為探究我國青貯玉米飼料價格波動的影響因素，對VAR模型各變量進行方差分解，見表5。

表5 方差分解

由表5 可知，玉米飼料價格波動的因素分為3 個方面。第一方面，從飼料價格視覺分析，青貯玉米飼料自身價格對價格波動的影響最大，第1 期貢獻率最高為100%，第10 期下降至52.71%。第二方面，從供給視角分析，豆粕價格對青貯玉米飼料價格波動的影響最大，第10 期最高貢獻率為8.92%；肉牛存欄量最高貢獻率次之，為7.49%；豬肉價格貢獻率最小，為1.74%。第三方面，從需求視角分析，城市人均可支配收入、鄉村人均可支配收入對青貯玉米飼料價格波動的最高貢獻率分別為4.93%、8.01%。整體分析，除青貯玉米飼料自身價格對青貯玉米飼料價格變化的貢獻率最大，豆粕價格在第10 期對青貯玉米飼料價格變化的影響最顯著，鄉村人均可支配收入貢獻率次之，豬肉價格貢獻率最低。

3 結論與建議

3.1 結論

本文以2005—2021 年青貯玉米飼料價格月度數據為樣本，借助VAR模型探究青貯玉米飼料價格本身、豆粕價格、肉牛存欄量等10個因素對青貯玉米飼料價格波動的影響。

從直接影響視角分析，青貯玉米飼料自身價格對青貯玉米飼料價格波動影響最大。短期內對價格波動的影響最大。隨著時間推移，影響程度有所下降。

從供給視角分析，豆粕價格對青貯玉米飼料價格波動的影響最大，第10 期貢獻率為8.92%。肉牛存欄量、肉羊存欄量、生豬存欄量在第10期的最高貢獻率依次為7.49%、4.33%、2.03%；羊肉價格對青貯玉米飼料價格波動的影響最大，貢獻率為5.88%，牛肉價格貢獻率為3.96%，豬肉價格貢獻率為1.74%。

從需求視角分析，城市人均可支配收入、鄉村人均可支配收入對青貯玉米飼料價格波動的最高貢獻率分別為4.93%、8.01%。

因此，青貯玉米飼料價格波動的主要因素為豆粕價格、鄉村人均可支配收入、肉牛存欄量以及羊肉價格。

3.2 建議

第一，完善動態監測預警系統。政府相關部門需綜合青貯玉米飼料價格的主要因素，從多個維度構建綜合性“價格波動預警體系”，以便青貯玉米飼料價格產生異常波動時，作出響應。首先，政府對價格異常波動進行判別，確定預警指標臨界值，設置預警區間。其次，政府需定期發布玉米、豆粕、小麥等青貯玉米飼料相關的市場信息，防止價格大幅波動。最后，地方部門結合當地飼料產業與養殖產業的實際情況，以青貯玉米飼料成本收益指數等指標，預測青貯玉米飼料價格的趨勢。

第二，推進市場結構性改革。在供給端層面，政府需持續優化糧食結構，擴大青貯玉米等飼料作物種植面積，強化青貯玉米飼料供給。按照“政府推動、企業帶動、農戶聯動、市場互動”的思路，實施訂單式種植、合同式種植等模式，提高青貯玉米飼料原料供給的穩定性。政府還應加速推進農村閑置土地流轉進程，建立集中規劃與大片作業的青貯玉米飼料原料示范區，借助政府優惠補貼政策，培育一批高度規模化、專業化的現代飼料產業群，提高青貯玉米飼料供給能力。政府根據農牧結合、循環發展的要求，統籌優化區域養殖布局。如，對于牛、羊養殖量超過環境承載能力的地區，政府相關部門嚴格控制養殖總量，引導畜牧養殖向非超載區轉移。

第三，強化產業鏈抗風險能力。對上游生產環節，政府部門應支持青貯玉米飼料原料的種植、運輸、加工、存儲等環節的基礎設施建設，提高青貯玉米飼料生產率。對中游流通環節，需推動主產區與主銷區之間的定向調運，提升運輸效率，避免流通不暢引發的產業鏈斷裂風險。對下游消費環節，從多元化青貯玉米飼料銷售端完善。