我国粮食价格波动影响因素分析——以小麦为例

粮食安全对国民经济的稳定发展具有重要作用。粮食市场收购价是粮食企业收购粮食的市场价格, 是由粮食供需双方通过市场调节来决定。它与粮食最低收购价一起构成粮食价格体系, 是宏观价格调控系统中有一定相对独立性的重要措施。建立影响粮食价格的量化指标体系和预测粮食价格的数学模型, 研究其这些影响因素的关系并讨论其科学性和可靠性, 能够对分析我国的粮食市场发展规律、制定粮食安全发展战略起到重要的指导和实践意义。

1 粮食价格波动影响因素分析

粮食价格形成机制由政府主导和市场主导两种类型共同组成。改革开放发展的今天, 市场这双无形的手在粮食价格形成过程中已逐步体现出主要作用, 而政府则作为监督和宏观调控的主体。根据经济学有关知识, 市场粮食价格波动的影响因素包括产量冲击、成本冲击、外界冲击和预期价格冲击, 其中产量冲击可以通过国内粮食总产量量化, 产量冲击主要以粮食种植面积来描述, 成本冲击可以通过国内农业生产资料价格指数解释, 外界冲击可以通过国际粮食价格指数表示, 但由于我国对粮食采取的保护机制该项忽略不计。预期价格冲击与历史价格有关。选取主要影响项, 构建基于Nerlove价格预期的粮食价格波动线性滞后模型。

建立基于价格预期的线性滞后模型如下:

式中, Pit-国内粮食价格;Pit-i-上1年国内粮食价格;PCit-农业生产资料价格指数;GOit-国内粮食总产量;LPit-粮食最低收购价;cit-粮食价格扰动项;i-粮食种类 (i=1, 2, 3分别表示水稻、小麦、玉米) 。

2 实证分析

由中华人民共和国国家统计局网和国家粮食局网、中经网资料, 获取2004到2015年国内粮食价格 (以小麦为例) , 农业生产资料价格指数, 国内粮食总产量等数据, 对粮食价格变化规律进行分析。所得数据如表1。

利用MATLAB回归函数对所得数据进行回归分析, 得到结果如表2。

由所得结果, R2=0.974, 接近于1, F值较大, 与F对应的P<α, 拒绝H0, 模型可信。而残差基本上均在0.05范围内, 可见拟合程度很高。

由回归系数可以判断, 粮食最低收购价对国内粮食市场收购价的影响最大, 上年国内粮食价格对国内粮食市场收购价影响适中, 农业生产资料价格指数和国内粮食总产量对国内粮食市场收购价影响不大。所得拟合曲线为:

如图1为国内粮食市场收购价实际曲线与拟合曲线的关系。

结束语

将拟合结果与各年度实际的数值进行比较可以看到, 从粮食价格的角度, 模拟值与实际数值较为接近, 我国粮食产量的模拟值与实际值相比较总体平均值呈现偏低的趋势。虽然波动情况偶有偏离, 但总体趋势是一致的。由于我国粮农对粮食最低收购价政策的依赖程度要远大于粮食市场价格, 粮农生产具有一定盲目性, 是粮食市场波动幅度较大的重要原因。本文的模型能够较为准确地对粮食市场价格进行预测, 能够对粮食生产起到辅助决策作用。同时, 由预测模型可见, 我国的粮食价格的增长与政府制定的粮食最低收购价格密切相关, 这对最低收购价政策的继续施行带来了与日俱增的压力。

摘要：分析了粮食价格影响因素, 量化指标包括历史粮食价格、国内粮食总产量、国内农业生产资料价格指数等。结合Nerlove价格预期模型建立了预测粮食价格的线性滞后模型, 对我国粮食价格的特殊规律性进行解释, 并运用MATLAB求解出了小麦价格预测线性方程式。

关键词：Nerlove模型,粮食价格,小麦

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