杜 蓉，朱麗娟

(哈爾濱工程大學 經(jīng)濟管理學院,危機管理研究所，哈爾濱150001)

專題論述

影響我國大豆價格變動的因素分析

杜 蓉，朱麗娟

(哈爾濱工程大學 經(jīng)濟管理學院,危機管理研究所，哈爾濱150001)

近些年我國大豆價格變動比較顯著，并且呈現(xiàn)不規(guī)則性，其原因是國內(nèi)外的環(huán)境越來越趨于復(fù)雜化，經(jīng)濟形勢日益嚴峻，行業(yè)間的競爭逐漸激烈，并且大多數(shù)加工企業(yè)過分地依賴進口大豆，導致目前國內(nèi)對國產(chǎn)大豆供過于求。運用計量經(jīng)濟學和統(tǒng)計學的原理對影響大豆價格變動的因素進行分析和檢驗，結(jié)果顯示玉米油價格和大豆消費量對大豆價格有顯著影響，與大豆價格呈正相關(guān)關(guān)系。研究結(jié)果可為相關(guān)政策部門判斷大豆價格的變化趨勢和制定相關(guān)的政策提供依據(jù)。

大豆；計量經(jīng)濟學模型；價格；影響因素

我國素來以農(nóng)業(yè)大國著稱，農(nóng)作物出口世界各地，主要農(nóng)作物包括大豆、小麥、水稻、玉米等，其中大豆是很好的植物油料之一，深受我國消費者喜歡。大豆價格受到很多因素的影響，趙玉[1]運用趨勢項和季節(jié)漂移項的變結(jié)構(gòu)協(xié)整模型，研究得到國際大豆價格之間存在均衡機制，發(fā)現(xiàn)大豆供給的淡旺季對應(yīng)著不同的價格傳導與均衡機制。王銳[2]運用協(xié)整理論和誤差修正模型等方法研究了國際大豆市場與我國大豆市場之間的關(guān)系，得到國際大豆價格對我國大豆價格有顯著的影響，而我國大豆價格對國際大豆市場價格的影響有限。王杜春等[3]從需求與供給、國家政策、國際經(jīng)濟市場等角度對影響黑龍江大豆價格波動的因素進行分析，發(fā)現(xiàn)影響大豆價格變化的因素有大豆總產(chǎn)量、生產(chǎn)成本、受災(zāi)面積、花生油價格、進口量、居民收入等。李建偉等[4]通過單整檢驗、格蘭杰因果檢驗等檢驗方法，研究得到貨幣供給量是大豆價格變化的格蘭杰原因。顧蕊等[5]研究發(fā)現(xiàn)國際大豆收益率對我國大豆收益率有價格溢出效應(yīng)，反之則不存在。周佳佳等[6]研究發(fā)現(xiàn)我國大豆進口量、國際大豆現(xiàn)貨價格和我國大豆油現(xiàn)貨價格都與我國大豆價格有較強的正相關(guān)關(guān)系，其中我國大豆油現(xiàn)貨價格對我國大豆價格的影響作用最大，因為兩者是處于同一產(chǎn)業(yè)鏈上不同階段的互補產(chǎn)品。此外，還有劉歡等[7]從供需和宏觀經(jīng)濟方面，分析得出國際大豆產(chǎn)量、我國消費者信心指數(shù)和我國貨幣供給量是影響我國大豆價格的主要影響因素，發(fā)現(xiàn)國際大豆產(chǎn)量與我國大豆價格成負相關(guān)關(guān)系，我國貨幣供應(yīng)量與我國大豆價格成正相關(guān)關(guān)系，同時消費者信心指數(shù)也對我國大豆價格有較大的影響，消費者信心指數(shù)越高，越會拉高我國大豆價格。姚巧倩等[8]對我國大豆的進出口貿(mào)易與國內(nèi)外大豆價格是否相互影響進行研究，發(fā)現(xiàn)國際大豆價格影響我國大豆價格；我國大豆進口量對我國大豆價格有影響，但我國大豆價格不影響我國大豆的進口；我國大豆進口量不受國際大豆價格的影響，但我國大豆進口量能夠影響國際大豆價格的變化。上述學者從不同角度研究了大豆價格變化影響因素，但其中玉米油產(chǎn)量、玉米油價格、大豆進口量和大豆消費量對我國大豆價格變化的影響尚未涉及，因此本文利用計量經(jīng)濟學和統(tǒng)計學原理進行分析研究。

1 模型的構(gòu)建

利用計量經(jīng)濟學原理建立模型的實質(zhì)是利用回歸分析方法對所收集的數(shù)據(jù)進行分析和預(yù)測。

1.1 模型建立分析

通過對文獻的查閱和分析，可以看出玉米油產(chǎn)量、玉米油價格、大豆進口量和大豆消費量對大豆價格變化有一定的影響，同時對大豆供求平衡也存在影響，所以在即將建立的模型中把玉米油產(chǎn)量、玉米油價格、大豆進口量和大豆消費量作為解釋變量來解釋大豆價格的變化，并運用線性回歸方法對其進行分析，其中玉米油產(chǎn)量作為解釋變量X1、玉米油價格作為解釋變量X2、大豆消費量作為解釋變量X3、大豆進口量作為解釋變量X4，大豆價格作為被解釋變量Y。

1.1.1 數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析

通過查閱中國統(tǒng)計年鑒2005—2015年的大豆價格、玉米油產(chǎn)量、玉米油價格(一級玉米油)、大豆進口量和大豆消費量數(shù)據(jù)，整理得到表1，并利用Eviews軟件對表1中數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，統(tǒng)計分析結(jié)果見表2。從表2中可以看出，大豆的平均價格是3 676.636元/t，玉米油平均產(chǎn)量44.909 09 萬t，玉米油平均價格8 113.129元/t，大豆平均消費量是6 689.682萬t,大豆平均進口量是4 976.339萬t。大豆價格的最大值是4 950元/t，最小值2 330元/t，玉米油產(chǎn)量的最大值100萬t，最小值12.44萬t，玉米油價格的最大值10 575元/t，最小值5 150元/t，大豆消費量的最大值9 364萬t，最小值是4 360萬t，大豆進口量的最大值8 169萬t，最小值是2 659萬t，這些數(shù)據(jù)反映出2005—2015年間大豆價格、玉米油產(chǎn)量、玉米油價格、大豆消費量、大豆進口量變化波動很大。標準偏差表示數(shù)據(jù)離散程度的標準差，其值可以看出大豆價格、玉米油產(chǎn)量、玉米油價格、大豆進口量和大豆消費量5個變量的數(shù)據(jù)存在一定的上下波動但總體有規(guī)律可循。統(tǒng)計量Jarque-Bera是檢驗變量總體分布是否服從正態(tài)分布，其值在0或3附近是服從正態(tài)分布，從數(shù)據(jù)結(jié)果(Y、X1、X2、X3、X4的Jarque-Bera分別為0.471 226、0.762 918、0.719 667、0.827 972、0.641 639)顯示數(shù)據(jù)不服從正態(tài)分布，而是接近線性分布。

表1 2005—2015年解釋變量和被解釋變量的數(shù)據(jù)

表2 統(tǒng)計分析結(jié)果

1.1.2 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是指對具有相關(guān)性的變量之間進行分析，衡量變量之間的相關(guān)密切程度。只有變量之間存在較強的相關(guān)性才能夠進行模型的建立，否則就沒有意義，所以需要分析解釋變量與被解釋變量間的相關(guān)關(guān)系，建立的模型才具有實際意義。下面利用Eviews軟件繪制出大豆價格與玉米油產(chǎn)量、玉米油價格、大豆進口量和大豆消費量的線性相關(guān)圖(見圖1)。

圖1 2005—2015年各變量之間的線性相關(guān)圖

從圖1中可以看出，大豆進口量和大豆消費量總體呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢，玉米油價格呈現(xiàn)上下波動趨勢，大豆價格起初呈現(xiàn)逐漸上升的趨勢，后期呈下降趨勢，由此可判斷玉米油產(chǎn)量、玉米油價格、大豆進口量和大豆消費量對大豆價格產(chǎn)生了影響，具體做相關(guān)性分析，結(jié)果見表3。

表3 各變量的相關(guān)系數(shù)

根據(jù)相關(guān)性的判斷原則，當變量之間相關(guān)系數(shù)在0.8以上時屬于高度相關(guān)，這說明表3中Y與X2、X3和X4之間存在高度相關(guān)，所以可以建立我國大豆價格的計量經(jīng)濟學模型。

Y=C+C1X1+C2X2+C3X3+C4X4+u

式中：C1、C2、C3、C4、C、u為待估計參數(shù)。

建模原理是基于非線性最小二乘法和自回歸移動平均，運用最小二乘法對模型進行估計和檢驗。建立好模型后利用Eviews軟件進行參數(shù)估計，在本文中選用回歸分析方法對參數(shù)進行估計，回歸分析結(jié)果見表4。

表4 回歸分析結(jié)果

注：可決系數(shù)0.897 448，調(diào)整后的可決系數(shù)0.829 080，杜賓-瓦森統(tǒng)計量1.858 634，F(xiàn)統(tǒng)計量13.126 75。

1.2 模型的檢驗

模型是否具有經(jīng)濟學意義，統(tǒng)計是否具有足夠的可靠性，還需要進行檢驗。因為建立模型時我們對問題的認識可能存在局限性或者數(shù)據(jù)可能存在的不可靠性，從而導致結(jié)果出現(xiàn)特殊性或者偏差，所以建立好模型之后需要對其進行檢驗。

1.2.1 擬合度檢驗

可決系數(shù)，也被稱為方程擬合優(yōu)度，是表示預(yù)測模型與實際模型的擬合程度，可決系數(shù)數(shù)值越接近1表示擬合得越好，但通常進行擬合度檢驗時以數(shù)值0.8作為邊界值進行衡量。表4中顯示，可決系數(shù)為0.897 448，大于0.8，表明模型在整體上的擬合優(yōu)度很好，在接受的范圍內(nèi)。

1.2.2 自相關(guān)性檢驗

杜賓-瓦森(D.W)統(tǒng)計量，用于檢驗殘差序列的一階自相關(guān)性；當D.W值為2時則不存在自相關(guān)性，當D.W值接近0時存在正的相關(guān)性，當D.W值接近4時則存在負的相關(guān)性，但通常在進行檢驗時，如果D.W值分布在2附近，則認為不存在自相關(guān)性。表4 中D.W值為1.858 634，接近于2，說明不存在一階自相關(guān)性。

1.2.3 異方差性檢驗

在經(jīng)典的線性回歸模型中有一個假定，即回歸方程的隨機誤差項具有相同的方差，而出現(xiàn)異方差，則說明這個模型不符合回歸模型。判斷模型是否存在異方差性的方法有圖示檢驗法、戈德菲爾德-匡特檢驗、懷特檢驗、戈里塞檢驗等，其中懷特檢驗對截面數(shù)據(jù)和時間序列模型都可以進行檢驗，并且同時能夠判斷出是哪一個變量引起的異方差性，所以在這里運用懷特檢驗對模型進行檢驗。懷特檢驗的統(tǒng)計量為nR2=2.650 634，由于χ2(4)=9.488>nR2=2.650 634，因此在顯著性水平α=0.05的情況下，不存在異方差性。

1.2.4 多重共線性檢驗

多重共線性說明回歸分析模型中變量之間存在高度相關(guān)關(guān)系或者完全相關(guān)關(guān)系，導致模型難以準確估計或者失去真正的結(jié)果，造成這種現(xiàn)象是由于經(jīng)濟數(shù)據(jù)的限制使得模型設(shè)計不當，導致解釋變量間存在相關(guān)關(guān)系。本文采用簡單相關(guān)系數(shù)矩陣法對多重共線性進行檢驗，根據(jù)表3中的數(shù)據(jù)顯示，大豆價格Y與玉米油產(chǎn)量X1、玉米油價格X2、大豆消費量X3和大豆進口量X4的相關(guān)系數(shù)分別為0.786 986、0.881 594、0.899 235、0.861 961，并且X2、X3和X4的相關(guān)系數(shù)均在0.9左右，但在表4的回歸分析結(jié)果中變量X1、X2、X3、X4的回歸系數(shù)無法通過顯著性檢驗，因此解釋變量之間存在多重共線性，需要進行修正。

1.2.5 顯著性檢驗

F檢驗是檢驗回歸方程中回歸關(guān)系的顯著性，若回歸關(guān)系顯著則說明回歸方程整體顯著。從表4看到，F(xiàn)統(tǒng)計量為13.126 75，大于臨界值F0.05(4,6)=4.53，所以方程的顯著性檢驗通過。

1.3 模型的修正

根據(jù)1.2檢驗分析說明建立的模型擬合良好，不存在自相關(guān)性和異方差性，但存在多重共線性，所以需要對多重共線性進行修正。

修正多重共線性就需要確定變量中哪個變量與其他變量存在共線性，然后采取相應(yīng)措施進行修正。因為逐步回歸法是對變量逐個進行分析，能判斷出是哪個變量與其他變量之間存在共線性，所以采用逐步回歸法對多重共線性進行修正。逐步回歸法分兩步進行，第一步，找出最簡單的回歸模型，具體的操作過程是使變量Y依次與變量X1、X2、X3、X4進行回歸分析，并匯總，結(jié)果見表5。

表5 回歸模型匯總

從表5中可以看出，Y與X3的回歸模型的可決系數(shù)的值最大，為0.808 642，所以變量Y受到變量X3的影響最大，因此選擇變量Y與變量X3的回歸模型為初始回歸模型。第二步，逐步回歸，根據(jù)第一步中確定的初始回歸模型，分別依次將其他變量導入初始回歸模型，找到最佳回歸模型。逐步回歸的具體步驟是，將變量X1、X2、X4依次導入初始回歸模型，然后判斷變量回歸系數(shù)是否通過t檢驗(在10%顯著性水平)，若通過t檢驗則變量進入模型，若不通過t檢驗則說明該變量與其他變量存在共線性，該變量不進入模型。具體分析過程為：第一次變量導入時，變量X1的回歸系數(shù)的t檢驗值為-1.531 647t0.1(8)=1.859 5，通過t檢驗，所以變量X2進入模型；第三次變量導入時，變量X4的回歸系數(shù)t檢驗值為0.048 073

2 結(jié)果與分析

由1.3的修正結(jié)果得知，最終模型中的解釋變量只有變量X2和X3， 針對修正后的結(jié)果再次運用回歸分析法對參數(shù)進行估計，得到修正后的回歸分析結(jié)果見表6。

表6 修正后的回歸分析結(jié)果

注：可決系數(shù)0.893 947，調(diào)整后的可決系數(shù)0.867 434，杜賓-瓦森統(tǒng)計量1.807 037，F(xiàn)統(tǒng)計量33.717 05。

從表6中可以看出，可決系數(shù)為0.893 947，說明修正后的模型的擬合優(yōu)度依然很好，杜賓-瓦森統(tǒng)計量為1.807 037，說明模型依然不存在自相關(guān)性。模型對多重共線性進行了修正，模型中變量都通過了t檢驗，說明模型變量之間不存在共線性，最終得到大豆價格的影響因素模型為：

Y=410.483 0+0.196 343X2+0.250 117X3

對回歸結(jié)果分析得到，大豆價格89%的變化受玉米油價格和大豆消費量的影響，t統(tǒng)計量的臨界值為1.833 1(在10%的顯著水平下)，變量X2、X3都通過了t檢驗，說明玉米油價格和大豆消費量對大豆價格有顯著的影響，而且X3系數(shù)大于X2系數(shù)，表明我國大豆消費量對大豆價格變化的影響較大，使大豆價格有明顯的波動。雖然兩者對大豆價格影響程度不同，但對大豆價格的影響方向一致。X2和X3對我國大豆價格的影響都是正向的，即當玉米油價格和大豆的消費量增加時，大豆價格也隨著上升。所以，如果要使我國大豆價格平穩(wěn)，不僅要對大豆的供需關(guān)系進行調(diào)節(jié)，還要考慮與我國大豆行業(yè)存在競爭關(guān)系的其他行業(yè)的影響。玉米產(chǎn)業(yè)鏈中的玉米油與大豆產(chǎn)業(yè)鏈中的大豆油是具有競爭關(guān)系的替代產(chǎn)品，尤其近年來人們逐漸青睞食用玉米油，因此玉米油價格變化會直接影響大豆油價格，而大豆油價格變化又直接影響大豆價格，所以玉米油價格變化對大豆價格也會產(chǎn)生間接影響。因此，在考慮影響大豆價格的因素時，玉米油價格是不可忽視的影響因素，雖然兩者之間沒有直接的影響關(guān)系，但是研究結(jié)果表明兩者之間確實存在相關(guān)關(guān)系。影響大豆價格的因素有很多，不只有玉米油價格和大豆消費量，這就是為什么會在模型中引入隨機誤差項，因為隨機誤差包含除了玉米油價格和大豆消費量以外的其他因素對大豆價格影響，同時也包括模型中被剔除的玉米油產(chǎn)量和大豆進口量。

3 結(jié) 論

玉米油價格和大豆消費量對大豆價格都有顯著的影響，大豆價格與玉米油價格和大豆消費量呈正相關(guān)關(guān)系。所以當政府在制定政策或?qū)嵤┱叩臅r候要著重考慮大豆供需平衡和行業(yè)之間的競爭關(guān)系，同時也要根據(jù)市場的供需變化，對農(nóng)民的春種秋收提供指導性意見，或者政府專門成立一些組織根據(jù)地區(qū)特點對農(nóng)民的生產(chǎn)活動進行指導，使農(nóng)民能夠進行科學種植，降低耕種成本的同時獲得最大收益。

[1] 趙玉.國際大豆價格傳導與均衡的變結(jié)構(gòu)分析[J].統(tǒng)計與信息論壇，2009，24(12)：78-81.

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Analysis of factors affecting soybean price in China

DU Rong, ZHU Lijuan

(Crisis Management Research Institute, School of Economics and Management,Harbin Engineering University, Harbin 150001,China)

In recent years, China’s soybean price fluctuation was significant and showed irregular, the reason for this phenomenon was that the domestic and foreign environment became more and more complicated, economic situation was becoming increasingly grim, the competition in the industry was increasingly fierce, and most of the processing enterprises excessively depended on soybean imports, resulting in that domestic soybean supply exceeded demand at home. The affecting factors on soybean price were analysed and inspected by principle of econometrics and statistics. The results showed that the price of corn oil and soybean consumption had significant influences on soybean price, and they were positively correlated with soybean price. It could provide the constructive suggestions for the government and relevant departments to judge soybean price trend and formulate the related policy.

soybean; econometric model; price; influencing factor

2016-11-07;

2017-03-14

哈爾濱工程大學中央高校基本科研業(yè)務(wù)費專項(HEUCF150907);哈爾濱工程大學2015級研究生培養(yǎng)基金

杜 蓉(1964)，女，教授，博士，研究方向為管理決策仿真、危機管理(E-mail)1109036208@qq.com。

朱麗娟，碩士研究生(E-mail)zhulijuan231@163.com。

TS222.1； F313.7

A

1003-7969(2017)06-0001-05