國際糧價波動對我國糧食進口的影響研究

摘 要：近年來，全球氣候持續變暖、極端天氣等因素引發世界糧食市場波動并對我國糧食進口帶來風險。本文選取我國2018—2023年相關數據，描述我國糧食進口規模、種類、進口來源國等糧食進口現狀，通過理論分析與實證分析相結合，建立VAR模型探究全球糧價波動對我國糧食進口貿易的影響。結果顯示，我國糧食進口量受到國際糧價的影響，并在短期內產生負向影響，國際糧價上漲1%，我國糧食進口量下降0.005%。為化解糧食進口風險，提高糧食安全的韌性，我國應鑄牢糧食產能，提高糧食自給能力，同時深化和其他國家的糧食生產合作，優化糧食進口結構。

關鍵詞：國際糧價；糧食進口；VAR模型；價格波動；糧食進口貿易

中圖分類號：F742 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）07（b）--05

全球經濟不確定性、能源危機不僅對國際糧食市場產生“蝴蝶效應”[1]，還對我國糧食生產和進口帶來影響。全球糧價波動對世界糧食貿易產生沖擊[2]，打破世界糧食市場的供求穩定性，影響世界糧食市場的供求體系，世界各國糧食進出口貿易面臨一定的挑戰。2023年，中央一號文件中指出，統籌做好糧食和重要農產品調控及發揮農產品國際貿易作用，深入實施農產品進口多元化戰略[3]，強調糧食進口在市場調控中的重要作用，打通國內外兩個市場，利用兩種資源保障國內糧食安全。

基于此，本文選取我國2018—2023年糧食進口相關數據，分析我國糧食進口貿易現狀，例如我國糧食進口規模、種類、進口來源國等數據描述國際糧價波動對我國糧食進口的影響情況，建立VAR模型進一步探究國際糧價波動對我國糧食進口貿易的影響，并提出優化我國糧食進口貿易的對策建議。

1 我國糧食進口貿易現狀

1.1 我國糧食進口規模

21世紀以來，我國糧食進口種類在結構上開始發生變化，主要進口糧食由大麥和小麥逐步擴大到小麥、大麥、大米、玉米、大豆等糧食作物。我國加入世界貿易組織后，糧食進口規模也逐漸擴大，糧食貿易逐漸由貿易順差轉為貿易逆差。

由圖1可知，我國糧食進口商品中大豆的進口量相對較多，其次是玉米、小麥與大麥，大米進口量相對較少。大豆進口量基本保持在8000萬噸以上，2018—2020年，大豆進口量不斷攀升，在2020年達到峰值10031.45萬噸，2021年開始大豆進口量逐年下降，截至2022年我國大豆進口量為9108萬噸，較2020年大豆進口量下降9.2%。2023年8月，我國大豆進口量為7163萬噸。玉米的進口量總體呈現先增長后下降的趨勢，在2021年達到過去10多年的峰值2835萬噸，進口額達到80億美元，較2021年同比增長152.2%，2022年較2021年同比下降27.3%。大麥的進口量呈波浪式緩慢上升趨勢，2021年大麥進口量最高為1248萬噸，2022年同比下降53.8%，截至2023年8月大麥進口量為620萬噸，已經超過2022年大麥全年進口量，說明2023年較2022年大麥進口量有所上升。小麥進口量保持逐年增長的態勢，截至2022年小麥進口量為996萬噸。農業農村部發布的數據顯示，我國小麥進口規模不斷擴大，2018年、2019年連續兩年進口額突破10億美元，2020年進口規模大幅攀升后保持小幅度上升。大米進口量呈波浪式上升趨勢，2018年大米進口量為307.7萬噸，2019年大米進口量同比下降17.3%，2019年開始大米進口量逐年上升，在2022年大米進口量最高，為619萬噸，截至2023年8月大米進口量為202萬噸。

1.2 我國主要糧食進口來源國家

由表1可知，我國小麥進口國主要有美國、澳大利亞、加拿大[4]，2018—2022年，我國從以上三國進口小麥的總量基本占我國小麥總進口量70%以上。其中，我國從加拿大進口小麥總量最大。2018年和2019年我國從加拿大進口小麥總量占的比重分別為44.58%、47.68%。自2020年開始我國進口加拿大小麥的市場份額逐年減少。2022年，加拿大降水減少造成嚴重干旱，導致加拿大小麥供給不足，我國從加拿大進口小麥總量占我國進口小麥總量的比重降低至17.97%。受中美貿易摩擦影響，我國2018年和2019年進口美國小麥總量有所下降，2020年呈現出上升態勢。2021年是近五年我國進口美國小麥總量占小麥總進口量比重最高的年份，比重為27.91%。2022年美國因受拉尼娜現象的影響，玉米產量減少，從而導致玉米出口相應減少。除了新冠疫情爆發外，2019年澳大利亞出現罕見的極端干旱天氣，澳大利亞受干旱影響最嚴重地區的產量下降高達90%，使得澳大利亞近十多年來首次批準進口小麥。可以看出，我國從澳大利亞進口小麥總量在2018—2020年有所下降，2019年達到最低值5.24%，隨后開始呈現逐年增長的態勢。2022年達到最大比重57.42%，超過美國與加拿大。我國從俄羅斯進口小麥總量占進口小麥總量的比重較小，2018年達到最高值為3.26%。2021年，俄羅斯開始限制小麥出口，我國從俄羅斯小麥進口量逐年遞減。

我國大米的進口來源地主要集中于東南亞和南亞國家，主要有越南、泰國、緬甸和巴基斯坦[5]。我國從越南進口大米總量占進口大米總量的比重由2018年最高值47.17%呈波動式下降至2022年的13.86%，比重減少30%。2018年，我國從泰國進口大米的比重為29.21%，接近大米進口總量的1/3，到2020年減少20%，維持在10%左右。同年，我國從緬甸進口大米市場份額達到進口大米總量的30.95%。之后比重開始迅速下降至12.9%。2019年，我國從巴基斯坦進口大米總量占進口大米總量23.71%。隨后幾年開始下降，基本保持在19%左右。

2018—2019年，我國從美國玉米進口受較大的沖擊，我國從美國進口玉米的總量分別占玉米進口總量僅為8.87%、6.63%。在此期間，我國擴寬了烏克蘭在玉米進口市場份額，我國從烏克蘭進口玉米的比重高達86.38%。2020年由于玉米價格上漲，我國進口烏克蘭玉米成本上升，開始減少從烏克蘭進口玉米，2022年我國進口烏克蘭玉米比重降至0.46%。2022年開始，我國擴大了從美國進口玉米，2022年我國從美國進口玉米的份額為72.09%；我國從俄羅斯進口玉米總額的比重約1%；我國從緬甸進口玉米總量占玉米總進口量的比重由2018年的2.86%下降至2021年的0.11%，2022年，我國與緬甸的玉米貿易小幅度回升，比重升至0.94%。此外，我國還與歐洲的德國與法國，南美洲的巴西等進行玉米進口貿易。烏克蘭玉米供應鏈中斷后，為了應對風險，2022年5月我國與全球第二大玉米出口國巴西簽訂了玉米進口貿易協議，保障玉米進口市場穩定。

我國大豆進口主要集中在美洲地區，其中巴西、美國的市場份額較大，尤其是巴西[6]。2018年以來，巴西成為我國大豆進口最大來源國。雖然近兩年我國大豆進口有所下降，但我國從巴西進口大豆的比重仍保持在60%以上。美國是我國第二大大豆進口國。2018—2019年，我國從美國進口大豆的比重降至20%以下，其余年份我國從美國進口大豆比重呈現逐年遞增的態勢。此外，近年來我國加大從俄羅斯、加拿大的進口大豆，但進口量的比重保持在1%～2%，市場份額較小。

1.3 國際糧價波動對我國糧食進口的影響

小麥和玉米我國有較高的自給率，國際糧價波動對我國大米和小麥進口的影響較小。然而，世界多國開始限制糧食出口，導致我國大米進口受一定影響。

當前，我國的糧食進口主要集中于大豆和玉米，2021年大豆和玉米總和進口量比重高達75.9%[7]。我國玉米一直保有較高的自給率。2021年玉米進口量大幅增長時，玉米的自給率仍能維持91%的水平。我國有30%左右的玉米來自烏克蘭，2022年后，玉米進口來源市場越加集中的趨勢更為明顯，我國玉米保有較高的自給率，對玉米的進口市場多元化轉型關注度較低，導致我國玉米進口多元化發展趨勢不明顯。

以上分析結果顯示，國際糧食價格上漲增加我國糧食的進口成本，其中小麥、玉米價格漲幅最大。大豆和玉米是飼料重要的蛋白原料，現階段我國超過90%的大豆進口依賴美國與巴西，受極端干旱氣候的影響，巴西大豆而減產，國際大豆價格開始升高。全球化肥等農業能源價格的上漲造成糧食生產成本及價格的上升。我國海關數據顯示，近兩年我國玉米、小麥和大豆等糧食的進口成本已大幅提升。

3 實證模型和數據來源

3.1 實證模型

利用向量自回歸模型（Vector Auto Regression，VAR）研究國際糧價波動對我國糧食進口貿易的影響，該模型主要通過系統內部變量作為滯后值以及變量的聯動關系構建的方程[8]，用來描述不同變量之間的動態關系。基本VAR模型可以寫為：

式中：Yn為內生變量向量，F1，F2，...，Fk與P1，P2，...，Pk為被估計的系數矩陣，Yn-1，Yn-2，...，Yn-k為外生變量向量，p是滯后階數，N是樣本數，εn為是擾動向量。

3.2 變量選取與數據來源

通過設置國際糧價波動（IGP）這一主變量來考察其對我國糧食進口貿易的影響。2020年1月—2023年12月，將我國糧食進口量作為因變量，我國糧食類居民消費價格指數和國際糧價作為自變量。對各變量取對數，即LnGIV（我國糧食進口量）、LnCPI（我的糧食類居民消費價格指數）、LnIGP（國際糧價）。

采用國家統計局、中國海關、聯合國糧農組織等數據庫選取2020年1月—2023年12月的月度數據。

3.2.1 單位根檢驗與滯后期選擇

傳統的VAR模型要求其變量具有穩定性，所以在構建VAR模型之前需要對各序列數據進行平穩性檢驗[9]。本文采用ADF檢驗法對變量展開平穩性檢驗，并對各組數據取對數處理。表2所示，所選變量皆為平穩序列。

VAR模型估計需要先確定最優滯后期數[10]，選擇星號數據最多的滯后期作為最佳滯后期，由表3可知，選擇滯后1期是最優階數，由此構建VAR模型。

構建模型前要檢驗VAR模型是否平穩，若單位根全部落在單位圓內，小于1，則認為VAR模型有一定穩定性，可展開方差分解分析和脈沖響應函數；若有AR值超出單位圓，說明模型不穩定，無法進行下一步的研究分析。如圖2所示，模型中AR值均在單位圓內，說明該模型平穩。

3.2.2 建立VAR模型

表3所示，滯后一期我國糧食類消費價格指數和國際糧價對我國糧食進口量的參數影響均為負向，我國糧食類消費價格指數對我國糧食進口量的參數影響為-0.0001123；國際糧價對我國糧食進口量的參數影響為-0.0051207，國際糧價上漲1%，我國糧食進口量下降0.005%，短期來看國際糧價對我國糧食進口量產生負向影響，但影響較小，主要是受政府管制的原因，在關稅配額等綜合作用下，國際糧價對我國糧食的進口影響較小。

3.2.3 脈沖響應分析

由圖3可知，國際糧價對我國糧食進口量沖擊響應呈現正向沖擊響應，在滯后1期與滯后2期國際糧價對我國糧食進口量的影響最明顯，隨后沖擊響應不斷減小，直至第6期時，沖擊響應逐漸趨近于0。這說明國際糧價對我國糧食進口量的影響會產生一段時間，但隨著時間的增長國際糧價對我國糧食進口量的影響會逐漸減弱。

3.2.4 方差分解分析

方差分解可描述各變量沖擊對內生變量變動的貢獻度，以探究不同變量沖擊對內生變量的重要性[11]。由表5可知，除去我國糧食進口量對自身的影響，我國糧食類消費價格指數對我國糧食進口量的影響較大，其次是國際糧價。我國糧食進口量對自身貢獻率較大，滯后1期時為1，隨后逐期減小，第8期時處于最小值0.970752。我國糧食類消費價格指數對我國糧食進口量的貢獻度在第1期為0，第2期為0.022406，逐期減少至第4期的0.023367，第5期開始有小幅增加，隨后貢獻度不斷增加，第8期為0.023399。國際糧價對我國進口量波動的貢獻率第1期時為0，第2期增長至0.001684，隨后國際糧價對我國進口量波動的貢獻率逐期增長，第8期為005849。

4 結論及對策建議

結合實證檢驗結果可知，我國糧食進口量受到國際糧價的影響，這種影響會持續一段時間，但隨著時間增加這種影響會逐漸減弱；短期內國際糧價對我國糧食進口量產生負向影響，國際糧價上漲1%，我國糧食進口量下降0.005%。綜合上述實證結果，本文提出幾點對策建議。

4.1 完善糧食保障體系，深化糧食貿易機制改革

在全球疫情、極端天氣、能源危機、貿易中斷等風險交織背景下，糧食供應鏈受阻、糧食供應體系脆弱性加劇，面對國內外發展環境的深刻變化，必須增強憂患意識。深化糧食流通體制和貿易機制改革，聚焦我國的糧食儲備、運輸、進口、價格等環節，綜合考慮糧食國內外流通格局、加工產業布局等因素，優化調整儲備布局。切實加強糧食進口價格風險管理，提升糧食儲備水平。要加大關鍵糧食物流通道基礎設施投資力度，減少糧食運輸中的損耗浪費與質量安全風險等[12]。

4.2 確保糧食進口安全，分散糧食進口風險

在當前世界經濟貿易不確定性增加的形勢下，我國面臨著巨大的進口競爭壓力。構建多元化進口戰略，多區域、多層次、多品類的分散式糧食進口格局勢在必行[13]。相關部門應擴寬進口渠道，發展糧食出口潛力較大的國家關系，并與這些國家開展長期糧食戰略合作，建立雙邊或多邊糧食國際貿易關系，以降低我國糧食進口過度集中化程度。

4.3 提高糧食自給能力，增強農業科技創新

要堅持“谷物基本自給，口糧絕對安全”的底線，將糧食主動權把握在自己手中。始終堅守18億畝糧食播種面積底線，保護耕地環境，提高土地產出率。持續擴大糧食種植面積，提高糧食生產主體的生產積極性。同時，政府應實施“科技興糧”，加大對糧食科技研發的投入，積極推廣糧食科技創新技術，提升糧食專業化、機械化、規模化生產水平，提升糧食單產水平。

4.4 加強國際合作，提高糧食國際競爭力

借助“一帶一路”倡議，尋找新的合作伙伴，積極加強與周邊國家的糧食生產合作，提升周邊國家的糧食生產能力，減少我國的糧食進口壓力[14]。同時應鼓勵企業“走出去”，加強企業對外農業投資與合作，不斷擴大農業對外開放程度。積極參與國際糧食組織等國際合作機構，加強與聯合國糧農組織、20國集團、金磚國家、世界糧食安全委員會等國際機構和平臺的合作交流，深度參與世界貿易組織涉農談判和全球糧農治理，穩定全球糧食價格，減少因國際糧價波動導致的糧食進口壓力[15]。

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