朱丽莉，李光泗，陈心恬

（1.金陵科技学院 商学院，江苏 南京 211169；2.南京财经大学 粮食经济研究院，江苏 南京 210023）

一、引言

为维护粮食市场安全发展，在不断开放粮食市场的同时，中国政府提出将价格调控作为稳定粮食市场的主要手段，并根据粮食市场形势对调控政策进行了相应的改革。2008 年，国内外大豆市场价格出现剧烈波动，为维护粮食市场稳定，中国开始实施大豆临时收储政策，以期用一个相对稳定的价格来减少国内大豆产业受国际大豆价格的冲击，保障市场价格较低情况下豆农的利益。但政策实施后，进口大豆对国产大豆的冲击并没有减少，反而抬高了国内大豆价格，国内外大豆价格“倒挂”严重，豆农种植收益连年下降，严重制约了大豆市场的发展。为改善大豆市场价格扭曲状况，从2014 年起中国在全国范围内取消大豆临时收储政策，改为实施目标价格补贴政策，通过目标价格引导市场，弱化托市效果。但是，目标价格补贴政策的实施未能充分起到刺激豆农种植积极性的作用，较低的目标价格并不能有效保障农户种植收益，反而促进了“国产豆入库、进口豆入市”的现象，致使储备财政支出剧增。在此背景下，国家再次对大豆目标价格政策进行相关调整，开始实行市场化收购和生产者补贴政策，通过对大豆生产者给予补贴，鼓励其增加大豆种植，从而带动大豆中下游产业链健康良性循环发展。但从大豆供需格局来看，受多重因素制约，新政策实施以来国内大豆产量增长缓慢，大豆市场仍严重依赖进口，由此使得大豆市场可能受到国际市场影响更大，存在剧烈波动的可能。2019 年，中国进口大豆8 851.1 万吨，较2018 年增加47.4 万吨，增幅为0.5%，进口依存度超过了80%。

当粮食调控政策由政府主导转向市场导向时，粮食市场价格波动性会出现怎样的变化？随着政策干预逐渐退出，市场化程度不断推进，粮食市场价格波动的非对称性是否得到改善？基于此，本文以大豆为例，从大豆临储政策改革视角切入，研究不同政策时期大豆市场价格波动规律及变化，为未来其他主要粮食改革可能面临的问题提供经验。

二、文献综述

粮食市场价格波动往往最直观反映中国粮食市场是否稳定，是粮食市场稳定的核心问题。粮食价格波动特征主要表现为周期性、集簇性、非对称性及相关一致性。粮食价格波动幅度总体呈现出的波动趋势相对一致，但在不同的品种间存在差异，较之其他品种，大豆、玉米价格波动更为明显[1]。约每10～20 年粮食价格波动就会达到一个峰值[2]。中国的粮食价格波动周期性一般为6～8 年，加入WTO 之后，粮食价格波动逐渐成为常态化，大幅价格波动持续期缩短，稳定期变长[3]。

粮食价格波动的集簇性表现为大幅波动后往往会跟着另一个大幅波动，小幅波动后往往会跟着另一个小幅波动[4]。学者们利用GARCH、TARCH 和EGARCH 等ARCH 类模型对不同粮食品种价格波动性进行了具体研究，认为中国粮食总价格存在显著的ARCH 效应，其中大豆价格与大米价格波动集簇性显著，而玉米和小麦价格波动是否具有集簇性仍存在一定争议[5-9]。粮食价格波动的非对称性表现为价格上涨引起的波动效应大于价格下跌引起的效应，中国粮食总价格波动具有“杠杆效应”[4]。但在政策干预强度较大时期，粮食价格波动非对称性不显著，当期粮食波动受宏观经济及交易心理等外部因素的影响大于受前期粮食价格波动的影响[10]。其中，大豆市场价格波动非对称显著，价格上涨信息冲击大于价格下跌信息冲击，但不存在高风险高回报特征[11-12]。中国粮食价格与国际粮食价格波动间有高度的相关性与一致性，除大豆市场的国内价格波动比国际价格波动更为剧烈外，其他主要粮食品种的国内价格波动较之国际价格波动相对稳定，且相同粮食品种的国内外价格波动趋势基本一致[13-14]。

在开放的市场条件下，粮食价格波动往往是多种因素综合作用的结果。其中，政策的转变在一定程度上会对粮食市场的稳定性产生影响。一些政策的有效实施会增加粮食产量，稳定粮食市场，如国家粮食生产与价格支持政策的有效实施能对预防粮食危机起到很大作用，政府的合理干预与引导能促进粮食市场合理成熟发展[10]。但一些政策的实施也可能会加剧粮食市场价格波动，如主要粮食生产国的出口限制政策、中国的部分农业支持政策[15]。从总体上看，近年来中国粮食价格支持政策的实施，在一定程度上减少了国际粮价波动对国内粮食市场的冲击，对稳定国内粮食市场起到了较积极的作

用[11][16]。

从现有研究来看，目前关于调控政策市场化改革前后政策内容变化与实施效果对比的理论分析较多，深入探讨政策调整对粮食市场价格波动影响的实证研究较少，且由于大豆市场化收购政策实施时间相对较短，对其与目标价格补贴政策的对比研究成果较少。因此，本文以大豆为例，结合调控政策改革背景，实证研究粮食市场价格波动变化与特征，并分析粮食调控政策改革对大豆市场价格波动产生的影响，进而考察大豆市场的有效性问题。

三、模型设定与数据说明

（一）模型设定

1.GARCH 模型。本文采用广义自回归条件异方差模型开展研究，即GARCH 模型是研究时间序列数据波动采用的一般性方法，该模型的提出克服了计量经济学对于经典回归方程的假设，通过引入残差的方差项进行建模回归的方式，能够对模型本身的波动性做一个全面的预测。GARCH（p，q）一般表示为：

式（1）中εt表示模型的残差，本文在式（1）的基础上，引入政策实施虚拟变量D，该政策实施前D=0，该政策实施后D=1，因此，本文所用的GARCH（p，q）可表示为：

式（2）中，αi>0，βj>0，α+β<1 表示外部信息和自身信息对市场冲击影响的持续性。通过对的δ 参数进行估计，就可以判断政策调控对市场造成的影响了。如果δ1>0，说明政策变化增大了市场的波动性，如果δ1<0，说明政策变化减少了市场的波动性。

2.TGARCH 模型。在GARCH 模型中，正的和负的冲击对条件方差的影响是对称的，GARCH 模型不能刻画收益率条件方差波动的非对称性，因此采用门限GARCH 模型，即TGARCH 模型进行具体分析。TGARCH 模型的表达式如下：

其中，It-k为示性函数，当εt-i>0 时，It-k=0，好消息有一个α 倍的冲击，正的冲击对波动率的影响是当εt-i<0 时，It-k=1，坏消息则有一个（α+γ）倍的冲击，负的冲击对波动率的影响是因此，只需估计非对称性函数系数γ 是否显著不为0，如果显著不为0，则证明存在杠杆效应，非对称性使得波动加大，反之则使得波动减小。若存在杠杆效应且杠杆效应显著，则市场利好消息的影响不能明显强于利空消息的影响。

（二）数据来源

根据数据可获性，结合相关政策文件，以2008年10 月20 日国家发展和改革委员会、国家粮食局、财政部、中国农业发展银行联合下发《关于下达2008 年中央储备大豆收购计划的通知》（国粮调[2008]220 号）；2014 年5 月17 日国家发改委根据中央一号文件相关要求启动东北和内蒙古大豆目标价格改革试点；2017 年3 月27 日财务部、国家发改委、农业部下发《关于调整完善玉米和大豆补贴政策的通知》提出将在东北三省和内蒙古自治区调整大豆目标价格政策，实行市场化收购加补贴机制为节点。本文将2008 年11 月1 日至2019 年3 月31日的研究数据界定为三个政策时期：2008 年11 月1 日至2014 年5 月16 日为大豆临时收储政策实施时期，2014 年5 月17 日至2017 年3 月26 日为大豆目标价格补贴政策实施时期，2017 年3 月27 日至2019 年3 月31 日为大豆市场化收购政策实施时期。2008 年11 月1 日至2019 年3 月31 日的大豆日度现货市场价格数据来源于WIND 数据库。

研究大豆价格波动率情况时主要使用价格收益率作为指标，价格收益率计算公式如下：Pt=ln（Pt）-ln（Pt-1）。ss 表示大豆市场价格，Lss 表示大豆市场价格对数。

（三）描述性统计分析

由表1 可知，取消收购价格政策，实施目标价格补贴政策后，现货市场价格收益率标准差减小；取消目标价格补贴政策，实施市场化收购政策后，大豆市场价格收益率标准差略有增加。临储政策时期，大豆市场价格收益率偏度大于0，表明其分布相对标准正态分布右偏，其他两个政策时期收益率偏度小于0，其分布相对于标准正态分布左偏。三个政策时期的大豆期货市场价格收益率分布的峰值均大于3，表明它们具有厚尾和尖峰的特点。

表1 大豆价格收益率描述性统计

四、实证结果与分析

（一）平稳性检验

不同政策时期大豆市场价格收益率的ADF 检验均在1%的临界水平上，拒绝了原序列存在单位根的原假设，可知收益率的时间序列是平稳的，可以建立ARMA 模型。

表2 大豆价格收益率ADF 检验结果

（二）ARCH-LM 检验

对不同政策时期大豆市场价格收益率分别进行自相关ACF 和偏自相关性PACF 检验，发现均在5%的显著水平下，滞后1 阶的时候自相关和偏自相关均触及了临界点；根据AIC 和SC 信息准则，分别对临储政策时期、目标价格补贴政策时期、市场化收购政策时期对大豆市场价格收益率构建ARMA（1，1）、ARMA（1，1）、ARMA（1，1）模型，并对模型估计出的残差进行ARCH-LM 检验。检验结果显示，三个时期模型的ARCH-LM 检验分别在1%、5%、10%、水平显著，均可建立GARCH 模型。

表3 ARCH-LM 检验结果

（三）GARCH 模型回归结果

从参数估计结果来看，临储政策取消前后及目标价格补贴政策取消前后的ARCH 项和GARCH 项均在1%的显著水平下显著。临储政策取消前后，大豆现货收益率虚拟变量D 的系数γ=-0.000049<0，但不显著，说明目标价格补贴政策的实施对降低大豆市场价格波动率的作用并不显著。目标价格补贴政策取消前后，大豆现货收益率虚拟变量D 的系数γ=-0.000043<0，在1%水平显著，说明市场化收购政策的实施降低了大豆市场的波动率。

这可能是由于临储政策实施期间大豆通过收储渠道销售，国产大豆供应量较少，大豆价格由政策主导，大豆市场受其他因素影响较少，因而大豆市场价格波动相对较小；目标价格补贴政策时期，政府补贴是依据目标价格与现货价格的差额制定的，虽然政府对市场的价格仍非常关注，但是粮食市场直接调控的力度和方式发生了重大转变，因此，大豆市场价格波动性未显著降低。转向市场化收购政策后，大豆市场由“政策市”转向“市场市”，期货市场流动性增强，同时期权市场快速发展，大豆市场信息传导机制更健全，在一定程度上稳定大豆期现市场价格波动。

表4 GARCH 模型估计结果

（四）TGARCH 模型回归结果

由TGARCH 模型的拟合结果可以看出，系数均满足模型的约束条件。临储政策时期，大豆市场价格收益率的γ=0.077686>0，在1%的显著性水平下显著，说明大豆市场存在杠杆效应，即大豆市场中存在信息冲击非对称性，且负向效应大于正向效应；目标价格补贴政策时期，大豆现货收益率的γ=0.013330>0，在1%的显著性水平下显著，说明大豆市场存在杠杆效应，即大豆市场中存在信息冲击非对称性，且负向效应大于正向效应；市场化收购政策时期，大豆现货收益率的γ=0.156416>0，在1%的显著性水平下显著，说明大豆市场存在杠杆效应，即大豆市场中存在信息冲击非对称性，负向效应也大于正向效应。结果均说明，大豆市场存在杠杆效应，市场利空消息对大豆市场价格的影响较大。

综合对比三个政策时期发现，与临储政策时期相比，目标价格补贴政策时期和市场化收购政策时期，大豆市场中利好消息与利空消息对大豆市场波动的冲击力度均下降，且利空消息下降的幅度大于利好消息，但是利空因素对市场影响的程度有所降低，大豆市场的非对称性有所改善。这说明随着政策干预的逐渐退出，大豆市场由政府主导转向市场主导，将定价权逐渐交还给市场，使得大豆市场资源配置率提高，影响大豆市场波动的因素不再限于政策，市场对利空消息更加敏感，随着投资主体规模的扩大，投资者行为趋于理性，追涨杀跌现象也有所缓解，加之期货市场的发展日趋成熟，应对市场异常波动的反应速率提高，因而使得大豆市场效率也不断提高，大豆市场价格波动的非对称性减弱。

表5 TGARCH 模型估计结果

五、结论与政策建议

本文从价格波动性和波动非对称性角度，分别构建GARCH 模型和TGARCH 模型对比分析不同调控政策下大豆现货市场的价格波动变化。研究发现：（1）随着政策干预不断退出，大豆市场价格波动受外部冲击的影响与收益率的记忆效应均减弱，但记忆效应均仍大于外部冲击影响。（2）目标价格补贴政策的实施对现货市场价格波动性影响不显著，市场化政策的实施显著降低了大豆市场的价格波动性。（3）随着调控政策市场化改革的不断推进与期货期权市场的发展，在一定程度上改善了大豆市场价格波动非对称性，提高了大豆市场效率。

基于此，本文提出如下政策建议：（1）坚持推进粮食市场化改革，提高调控政策有效性。优化“市场化收购+补贴”制度，结合中国粮食价格与生产成本实际情况，建立和完善配套政策。（2）重视粮食衍生品市场的发展，持续推进大豆衍生品市场发展。一方面鼓励提高大豆期货合约种类和数量，使投资者有更多的选择策略，另一方面做好大豆期货市场风险控制和价格发现的平衡，优化保证金制度，提高资金利用率。（3）要健全市场价格预警机制与监管机制。完善国内外市场风险和信息发布，以及时获得国内大豆产品整个供应链环境的相应市场信息，减少信息不对称。