吴家治，郑 宇

(南京林业大学 经济管理学院，南京 210037)

随着人口与收入的增加及消费习惯的改变，玉米因其广泛的可得性和高发展潜力，在我国粮食中的重要性不断增强。我国作为一个玉米种植大国，在世界范围内玉米种植面积仅次于北美洲，且玉米产量占粗粮总产量的90%，是人们食品消费的重要来源之一[1]。

玉米作为三大主粮之一以及玉米加工业的重要原材料，玉米价格的波动不仅会影响到农民以及生产企业的正常收入，而且也会对居民日常生活的消费产生直接的影响[2]。在生产环节上，由于玉米的种植具有季节性、区域性以及对自然环境的依赖性，导致了玉米的种植会有一定的风险，使得我国玉米的种植户以及生产企业的利益由于玉米价格的下跌受到直接伤害[3]。而在消费方面，玉米属于生活必需品，需求价格弹性很小，而且玉米不易储存，这导致消费者将会承担由于玉米价格的上涨所带来的损失。稳定玉米价格对于发展深加工企业也具有重大的影响。近年来，随着饲料消费的下降，深加工已经占到了玉米消费的近40%[4]。2019年，酒精和淀粉公司的年平均开工率都将接近70%，年消费率高达7%～8%，额外消费量约为500万t。玉米是我们日常生活中食物消费的重要来源，也是身体所需营养来源。

再者，玉米因其多元化的用途不仅对我国粮食市场有重要影响，而且在国际粮食市场中也占据着相当重要的地位。近年来，我国玉米国内供给的缺口越来越大，玉米贸易进口量不断攀升，这导致在国际贸易以及我国粮食市场开放程度的不断提高情况下，国际玉米的价格对我国玉米价格的影响也愈发显著[5]。

然而，2006年以来，国际玉米价格波动频繁，波动幅度剧烈。美国玉米生产者价格与我国玉米生产者价格存在正向相关关系。

关于玉米的价格传导机制的研究中，武拉平对生猪、小麦和玉米三者的市场价格波动的因果关系进行了分析，其结论是：小麦、玉米和生猪收购价格变化信息的市场传导顺序在各省之间有所不同[6]。丁守海采用Johansen检验和VEC模型考察了大米、小麦、玉米和大豆等四种谷物的国内外价格的传导关系，发现无论是从长期整合还是短期波动来看，国际粮食价格的变化对中国有明显的输入作用，尤其是大豆，其次是玉米和大米，小麦虽然最低，但也不可忽视[7]。吕捷、林宇洁利用经典的时态转换模型及结构性突变模型发现，我国的玉米价格通过国际贸易和信息的共享被国际玉米价格所影响，进一步地，国际玉米价格又通过替代效应影响我国其他粮食价格，促进肉、蛋、奶的价格，刺激玉米投机，诱使国际游资涌入中国粮食市场，造成中国粮食供应的不确定性提高[8]。

以上关于玉米价格传导机制的研究，主要是基于非对称误差修正模型，采用协整检验的方式，研究国际与国内市场、地区和不同产品品种之间的传导。本文试图基于省份玉米价格的视角，选择吉林、山东、广东这三个省份对玉米价格的波动特征以及价格传导机制进行研究。

表1 统计性描述

1 样本选择与研究方法

1.1 样本选择

数据显示，2006—2019年，吉林省玉米产量位列全国玉米生产省份的前三位，我国玉米产量的10%以上都产自吉林省；广东省玉米产品主要依赖进口，是主要的玉米消费大省；我国主要玉米生产省份也包括山东，本省玉米产量大部分用于本省需求，除本省的玉米生产外，2019年山东省进口53万t玉米产品，因此山东省同时也是玉米消费大省。确定玉米省份后，本文获取了中国畜牧业信息官网2006年1月至2019年12月吉林省、山东省和广东省玉米的月度价格数据。三省的玉米价格方差显示，吉林省相比较其他两省玉米价格变动更加剧烈，区域间玉米价格相关系数超过0.9，反映了各省玉米价格之间的高度关联性。

1.2 研究方法

本文采用HP滤波法和季节性调整方法对各省玉米价格的周期性和季节性价格波动特征进行研究。玉米价格传导机制的探讨则采用VAR模型、脉冲效应函数和方差分析等方法。本文计量结果均通过R语言软件获得。

2 实证分析

2.1 玉米价格波动特征分析

2.1.1 周期性波动特征分析

图2、图3以及图4表现了各省玉米价格HP滤波分解变动趋势，2006—2013年玉米价格不断提高，2014—2017年玉米价格则呈现不断下降的趋势，2017—2019年又有小幅回升。各省趋势变动图都反映了玉米的价格波动频率逐渐变大，波动周期呈现出逐渐缩短的特征。

图1 中美玉米生产者价格走势图

图2 2006—2019年吉林省玉米月度价格HP滤波分解趋势变动图

图3 2006—2019年山东省玉米月度价格HP滤波分解趋势变动图

图4 2006—2019年广东省玉米月度价格HP滤波分解趋势变动图

2.1.2 季节性波动特征分析

利用Census12从中提取季节性因素对各省的月度玉米价格进行季节性调整，根据图5、图6以及图7可以看出，各省玉米价格具有明显的季节性特征：吉林省的季节性指数2～4月递减并小于1，玉米价格不断下降，直至4、5月份到达最低，6～9月玉米的季节性指数呈现出明显的回升，随后10～12月，主产区玉米全面上市，玉米价格迅速回落。山东省季节性指数2～4月递减并小于1，玉米价格不断下降，4～6月玉米的季节性指数不断提升；6～8月，当玉米的播种面积基本确定以后，市场面临的粮食库存压力提高，玉米价格逐渐下降；9月份，玉米加工企业从市场上直接获得足够的玉米困难，被迫从贸易商或玉米种植者那里高价购买玉米，价格稍有回升；10～12月，东北主产区的玉米全面上市，价格回落。广东省情况与山东省类似。另外，从图中可以看出近几年玉米价格波动频率提高。

图5 吉林省2006—2019年玉米价格的季节性调整变动图

图6 山东省2006—2019年玉米价格的季节性调整变动图

图7 广东省2006—2019年玉米价格的季节性调整变动图

3 玉米价格传导机制分析

3.1 VAR模型

首先时间序列是否平稳是决定能否使用VAR模型的条件之一，如果时间序列不平稳，则在此基础上建立的模型是无意义的。本文采用ADF检验数据的平稳性。

由表2和表3平稳性检验结果可知，在1%的显著性水平下，每个变量的时间序列不平稳，而每个变量的一阶差分序列是平稳的，即原变量为1阶单整序列。

表2 平稳性检验P值Dick-fuller吉林省0.842 50.714 4广东省0.884 90.847 6山东省0.745 40.409 9表3 平稳性检验(一阶差分序列)P值Dick-fuller吉林省0.01-6.499 9广东省0.01-7.594 9山东省0.01-8.978

另外，在建立VAR模型之前，需要确定模型的滞后阶数。据表4的指标，AIC、BIC、HQ分别选择了2、1、1的滞后阶数，在综合评估的基础上，最优滞后期选为2期。

表4 滞后阶数判定

模型结果如下所示：

回归结果显示，各省玉米价格的波动对本省的价格波动影响最为显著，上期玉米价格波动对本期玉米价格波动会产生正向影响，表明时间序列中价格之间存在较强的传递效应。

3.2 玉米价格效应传导

为了更加详细地分析各省价格传导是如何进行的，采用脉冲响应函数和方差分析来分析价格传导的作用。

3.2.1 脉冲响应分析

图8、图9、图10为各省价格波动对其他省份价格波动的脉冲效应值。

图8 吉林省玉米价格波动对其他省份价格波动的脉冲响应

图9 广东省玉米价格波动对其他省份价格波动的脉冲响应

图10 山东省玉米价格波动对其他省份价格波动的脉冲响应

第一，给吉林省一个正向标准差冲击时，山东省玉米价格不存在滞后期，1期时立刻达到最高，且2～4期内具有明显的正向影响，5期以后没有显著影响；广东省玉米的价格同样不存在滞后期，在1期具有显著正向影响，且存在小幅提升，在2～5期影响逐渐降低，6期以后没有显著影响。

第二，给广东省一个正向标准差冲击时，吉林省玉米的价格在1～2期内具有小幅负向影响，3期后没有显著影响；山东省在1期内具有显著负向影响，2～3期影响逐渐降低，4～5期玉米价格有小幅提高，6期以后不存在显著影响。

第三，给山东省一个正向标准差冲击时，吉林省玉米价格在1～4期内具有正向促进作用，且在1期时达到最高，5期以后不存在显著影响；广东省玉米价格不存在滞后期，1期时立刻达到最高，在前3期对玉米价格具有正向促进作用，在第4期内玉米价格有小幅降低，5期以后不存在显著影响。

3.2.2 方差分解分析

表5、表6、表7显示，主产省份玉米价格波动的影响比主销省份要显著，且本省玉米价格波动的贡献率相较其他省份更加显著，但随着滞后期的延长，本省的贡献率逐渐降低，其他省份对各省玉米价格波动的影响呈现不断上升的趋势。

表5 山东省玉米价格方差分解

表6 吉林省玉米价格方差分解

表7 广东省玉米价格方差分解

4 结论与启示

本文根据2006—2019年的吉林省、山东省和广东省玉米月度数据，对我国主要省份玉米价格波动特征以及传导机制进行研究，得出如下结论与启示：

第一，HP滤波法和季节性调整探究了玉米价格周期性和季节性的波动特征。近几年玉米价格呈现出周期不断缩短且波动频率越来越高的趋势。为此，在玉米价格异常的时期，政府有必要加强市场监管，严厉打击垄断销售和玉米涨价等违规行为，必要时采取限价措施。

第二，各省的玉米价格波动对自身玉米价格走势的影响逐渐减小，从波动的贡献率来看，主产省的玉米价格波动的影响要大于主销省。另外，随着我国粮食市场与国际粮食市场的接轨，国际玉米价格的波动事关我国国民生计。我国玉米生产成本相对于进口玉米生产成本十分高昂。因而应按照我国玉米产量要求建设相应的基础设施，提高机械化水平，降低我国玉米的生产成本，以增加对生产地区玉米种植者的激励，确保玉米种植面积的稳定，保障玉米主产区农民主体的利益。

第三，广东省玉米价格波动对山东省和吉林省具有显著影响，说明了主销省份玉米价格波动对于稳定玉米市场具有不可忽视的作用。因此政府相关部门有必要对制定主销区玉米合理价格做出尝试，结合玉米生产区的生产成本，明晰主销区域玉米价格波动范围和区间，指导市场的定价，增强市场应对能力。