?饲料价格对生鲜乳价格的传导效应研究

崔力航

摘 要：饲料价格是影响生鲜乳价格的主要因素，基于2010年1月—2019年12月中国28个省（直辖市、自治区）生鲜乳价格、玉米价格和豆粕价格的面板数据，将原料奶生产区域划分为优势区（北京、天津、上海、河北、山西、内蒙古、黑龙江7个省）和非优势区（其他省市区）并分别构建面板向量自回归模型分析饲料价格对生鲜乳价格的传导效应。结果表明：优势区和非优势区饲料价格对生鲜乳价格的传导效应大体相同，但影响程度存在差异;玉米价格和豆粕价格对生鲜乳价格存在滞后一期的正向传导效应。针对研究结论，提出加强宏观調控，完善价格预警和干预机制;提高玉米、豆粕等饲料供给能力，稳定饲料价格;优化奶牛饲料配比，提高饲料转化率的建议。

关键词：饲料价格;生鲜乳价格;传导效应;面板向量自回归模型

中图分类号：F326.3文献标识码：A文章编号：1006-060X（2020）10-0109-04

Abstract： Feed price is the main factor affecting the price of fresh milk. Based on the panel data of fresh milk price， corn price and soybean meal price of 28 provinces （municipalities and autonomous regions） in China from January 2010 to December 2019， raw milk production regions were divided into dominant regions （Beijing， Tianjin， Shanghai， Hebei， Shanxi， Inner Mongolia and Heilongjiang） and non dominant regions （other provinces）， the panel vector autoregressive model was constructed to analyze the conduction effect of feed price on the price of fresh milk. The results showed that： the conduction effect of feed price on the price of fresh milk was similar in the dominant and non dominant areas， but the influence degree was different; corn and soybean meal prices had a lag positive conduction effect on fresh milk price. According to the research conclusions， some suggestions were put forward， such as strengthening macro-control， improving price warning and intervention mechanism， improving the supply capacity of corn and soybean meal， stabilizing feed price， optimizing feed ratio of dairy cows and improving feed conversion rate.

Key words： feed price; fresh milk price; conduction effect; panel vector autoregressive model

目前，中国奶业处于“后三聚氰胺”时代。一方面，“三聚氰胺事件”对消费者信心的打击仍在延续，部分消费者仍偏爱选择进口乳制品;另一方面，中国—新西兰、中国—澳大利亚自由贸易区的建立使得大量低价大包粉涌入中国市场，对国内原料奶市场形成较大冲击。在此背景下，生鲜乳价格剧烈波动，各地“倒奶杀牛”事件频发，奶农利益严重受损[1]。同时，中国生鲜乳价格普遍高于奶业发达国家，失去国际市场竞争力[2]。生鲜乳价格的频繁剧烈波动和持续走高，不仅直接影响着百万奶农的生计，还不利于中国奶业健康发展。因此，研究生鲜乳价格波动，对于农民增收以及奶业健康、稳定、可持续发展有着重要意义。

从现有文献来看，国内对于生鲜乳价格的相关研究主要集中在生鲜乳价格波动和价格传导效应上。生鲜乳价格波动方面，刘亚钊等[3]运用B-N分解法对中国生鲜乳价格进行分解，发现生鲜乳价格受成本拉动和需求推动，存在确定性增长趋势;陈晓暾等[4]运用Census X12以及H-P滤波分析法将生鲜乳价格进行分解，并分析了波动特点和原因;李翠霞等[5]运用三区制马尔科夫系数和方差转移的一阶自回归模型，对生鲜乳价格波动进行了实证分析。生鲜乳价格传导效应方面，白宇航等[6]发现生鲜乳价格对乳制品的传导存在溢出效应;王晶晶等[7]运用协整检验、向量误差修正模型和格兰杰因果关系检验等方法探究了恒天然竞拍价格对欧美国家乳制品批发价格的传导效应;严哲人等[8]运用GARCH模型探究了国内外生鲜乳价格之间的传导效应和溢出效应;王文娟等[9]运用向量自回归模型和向量误差修正模型分析了主产区、主销区生鲜乳价格变动对全国生鲜乳价格的传导作用;何向育等[10]运用自回归分布滞后模型和向量误差修正模型探究了中国—新西兰自由贸易区对生鲜乳价格波动的传导机制，发现新西兰液态奶进口价格对生鲜乳价格有正向影响。

现有文献主要探究了外部因素对于生鲜乳价格波动的影响，而忽视了生产成本本身对价格的影响。根据《全国农产品成本收益资料汇编》数据显示，养殖奶牛生产生鲜乳的饲料成本占全部生产成本的60%以上。因此，饲料的价格波动可能是生鲜乳价格波动频繁的主要原因之一。笔者基于2010年1月—2019年12月中国28个省（直辖市、自治区）生鲜乳价格、玉米价格和豆粕价格的面板数据，构建面板向量自回归模型分析饲料价格对生鲜乳价格的传导效应，以期为相关部门制定价格稳定政策提供参考。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

该研究的数据全部来自于《中国畜牧兽医年鉴》中农业农村部畜牧兽医局对全国500个县集贸市场的定点检测数据。选取的变量为2010年1月—2019年12月中国28个省（直辖市、自治区）的玉米价格（corn price，cp）、豆粕价格（soybean meal price，sp）和生鲜乳价格（milk price，mp）月度数据，共3 360组数据。其中，湖南、海南和西藏数据缺失严重，故剔除。根据农业农村部组织实施的《奶牛优势区域发展规划（2003—2007年）》和《全国奶牛优势区域布局规划（2008—2015年）》，将北京、天津、上海、河北、山西、内蒙古、黑龙江7个地区划分为奶牛优势区域。由于优势区饲料产业和奶牛产业发展存在差异，以全国整体作为研究对象缺乏一定合理性。因此，实证分析将数据划分为优势区和非优势区，以进行比较分析。各区域玉米、豆粕和生鲜乳价格数据的统计描述如表1所示。

1.2 研究方法

面板向量自回归模型（PVAR）是在向量自回归模型（VAR）的基础上提出来的，由于能够有效避免内生性问题，被广泛用于价格传导机制分析的相关研究中。模型具体形式如下：

式中，i代表地区，t代表事件，yi，t包含3个变量，分别是玉米价格、豆粕价格和生鲜乳价格，αi为地区固定效应，βt为时间趋势特征，j为滞后阶数，μit为随机扰动项。PVAR模型主要包括以下3部分：面板矩估计（GMM），说明变量之间的回归关系;脉冲响应，确定变量之间的冲击的动态影响;方差分解，分析变量之间的影响程度。

2 结果与分析

2.1 单位根检验

进行实证分析前，需对变量进行平稳性检验，以防止变量间的虚假回归。研究选择IPS检验、Fisher-ADF检验和LLC检验考察变量的平稳性。由表2可知，优势区域，cp、sp和mp在1%的显著性水平下均未通过单位根检验，数据不平稳;经过一阶差分后，dcp、dsp和dmp在1%的显著性水平下显著，通过了单位根检验，数据平稳。与优势区域类似，非优势区域，cp、sp和mp在1%的显著性水平下均未通过单位根检验，数据不平稳;经过一阶差分后，dcp、dsp和dmp在1%的显著性水平下显著，通过了单位根检验，数据平稳。因此，优势区域和非优势区域的玉米价格、豆粕价格和生鲜乳价格均为一阶单整序列。

2.2 最优滞后阶数

在进行参数估计前，需要先对PVAR模型的滞后阶数进行设定。根据信息准则最小化，确定优势区的最优滞后阶数为2;非优势区的最优滞后阶数也为2（表3）。因此，在进行PVAR模型估计时，優势区域和非优势区域的滞后阶数均为2阶。

2.3 GMM估计结果

由表4的估计结果可知，对于优势区而言，滞后一期的玉米价格和豆粕价格对生鲜乳价格均存在促进作用，滞后一期的生鲜乳价格对本期生鲜乳价格同样存在促进作用，且影响均显著。这说明饲料价格的提高会对下一期的生鲜乳价格产生正向的传导，本期玉米价格上涨1%，下一期生鲜乳价格上涨0.003 9%;本期豆粕价格上涨1%，下一期生鲜乳价格上涨0.043 3%;与饲料价格相比，本期生鲜乳价格对下一期生鲜乳价格的影响更大，本期生鲜乳价格上涨1%，下一期生鲜乳价格上涨0.570 5%。

对于非优势区域而言，滞后一期的玉米价格和豆粕价格同样均存在促进作用，滞后一期的生鲜乳价格对本期生鲜乳价格也存在促进作用，且影响均显著。本期玉米价格上涨1%，下一期生鲜乳价格上涨0.258 5%;本期豆粕划分上涨1%，下一期生鲜乳价格上涨0.012 6%;本期生鲜乳价格对下一期生鲜乳价格不如玉米价格影响大，本期生鲜乳价格上涨1%，下一期生鲜乳价格上涨0.035 2%。非优势区通常来说也同样不是玉米和大豆的优势区，部分饲料可能需要大量依赖从优势区运输。玉米价格上涨加之中间商和运费价格，可能导致生鲜乳价格受玉米价格影响更大。

2.4 脉冲响应函数分析

由图1可知，对优势区来说，当豆粕价格受到一个外部的正向冲击时，生鲜乳价格在当期无响应，但在第一期达到了响应峰值，在第二期响应稍微下降后，逐渐趋于稳定，这说明豆粕价格对生鲜乳价格的影响是存在一期滞后的。与豆粕类似，当玉米价格受到一个外部的正向冲击时，生鲜乳价格在当期是无响应的，在第一期出现了较为强烈的响应，并在第二期达到峰值后，逐渐趋于稳定，这说明玉米价格对生鲜乳价格的影响也存在一期滞后性，且在第二期影响达到顶峰。

由图2可知，对非优势区来说，当豆粕价格受到一个外部的正向冲击时，生鲜乳价格在当期无响应，但在第一期达到了响应峰值，并在之后逐渐趋于稳定，这说明豆粕价格对生鲜乳价格的影响是存在一期滞后的。与豆粕类似，当玉米价格受到一个外部的正向冲击时，生鲜乳价格在当期无响应，在第一期达到响应峰值后，逐渐趋于稳定。

玉米和豆粕作为奶牛的主要饲料，奶农在奶牛养殖过程中通常会大量储备，饲料价格的上涨或下降可能不会立刻影响奶牛的饲养成本，而是在下次购买饲料时显现，因此生鲜乳价格在当期不会出现响应，而是存在滞后的。

2.5 方差分解分析

通过方差分解确定饲料价格在冲击中所作的贡献，进一步评价饲料价格对生鲜乳价格波动的重要性，结果如表5所示，无论是优势区还是非优势区，生鲜乳价格均表现出受自身价格影响最大、受豆粕价格影响较小、受玉米价格影响最小的特征。

3 结论与建议

3.1 结 论

基于2010年1月—2019年12月中国28个省（直辖市、自治区）生鲜乳价格、玉米价格和豆粕价格的面板数据，将原料奶生产区域分为优势区和非优势区分别构建面板向量自回归模型分析饲料价格对生鲜乳价格的传导效应。得出以下结论：优势区和非优势区饲料价格对生鲜乳价格的传导效应大体相同，但影响程度存在差异;玉米价格和豆粕价格对生鲜乳价格存在滞后一期的正向传导效应。

3.2 建 议

（1）加强宏观调控，完善价格预警和干预机制。相关部门应进一步完善包括玉米、豆粕等饲料价格和生鲜乳价格的波动预警机制，定期监测价格并及时发布，对于价格异常波动进行预警，指导奶牛养殖主体生产经营活动，提高奶牛养殖主体和乳品企业对于市场价格波动的决策能力。同时，相关部门应该对玉米、豆粕和生鲜乳价格的异常波动建立干预体系，在价格发生异常波动时采取干预措施，有效缓解价格波动，保证奶牛养殖者利益。

（2）提高玉米、豆粕等饲料供给能力，稳定饲料价格。通过培育优良品种、调整种植结构、加大科研投入等方式来提高饲料的供给能力，达到稳定饲料价格的目的，减少饲料价格波动，降低饲料价格风险。

（3）优化奶牛饲料配比，提高饲料转化率。政府应加强奶牛养殖技能培训，定期组织奶牛饲养技术推广活动，提高奶牛饲养管理人员的素质，推介先进饲养技术，鼓励奶牛养殖者优化奶牛日粮配方，调整饲料配比，加强饲养管理，减少人为饲料浪费，从而提升奶牛饲料转化率，提高生鲜乳质量和产量，既节省饲料成本又提高产量，进而有效缓解玉米和豆粕等饲料价格波动对于生鲜乳价格的影响。

参考文献：

[1] 于海龙，吴 静，张瑞娟. 生鲜乳价格波动、倒奶杀牛与奶业调控政策研究[J]. 华中农业大学学报（社会科学版），2018（1）：65-72.

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[4] 陈晓暾，胡 雨，何 卓，等. 我国生鲜乳价格波动规律探究[J]. 价格理论与实践，2015（12）：118-120.

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[7] 王晶晶，董晓霞，王 川. 恒天然竞拍价格与全球乳制品价格的传导关系分析[J]. 价格月刊，2019（3）：1-7.

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[9] 王文娟，潘焕学，胡向东. 中国生鲜乳区域性价格波动及传导效应研究[J]. 价格理论与实践，2017（1）：102-105.

[10] 何向育，何忠伟，刘 芳，等. 中新自贸区对中国生鲜乳价格波动的传导机制研究[J].中国畜牧杂志，2017，53（8）：124-130.

（责任编辑：成 平）