楊國蕾，孫天合，劉 潔，李 萌

（1.國家糧食和物資儲備局科學(xué)研究院 糧食產(chǎn)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究所，北京 100037；2.河北經(jīng)貿(mào)大學(xué) 京津冀一體化發(fā)展協(xié)同創(chuàng)新中心，河北 石家莊 050061）

一、引言

以全面放開糧食購銷市場和購銷價格為主要內(nèi)容的糧食流通市場化改革已走過十四個年頭，基本形成了以國有糧食購銷企業(yè)、私營糧食購銷企業(yè)、糧食加工企業(yè)和個體糧商為主的多元市場結(jié)構(gòu)，但糧食價格市場形成機(jī)制至今發(fā)育不完善[1]。從實踐來看，糧食市場價格形成機(jī)制不完善帶來的問題主要體現(xiàn)在以下三個方面：一是托市收購價格與市場價格背離，嚴(yán)重扭曲市場價格。多年的托市政策，導(dǎo)致市場價格無法有效傳遞，“三個價格倒掛”問題嚴(yán)重，即產(chǎn)區(qū)與銷區(qū)倒掛、原糧與成品糧倒掛、國內(nèi)與國際倒掛。二是與托市價格相伴的是在收購?fù)荆咝允召徚坎粩嗌摺?shù)量龐大的政策性庫存，為國家干預(yù)市場價格奠定了堅實的物質(zhì)基礎(chǔ)。在收購淡季，國家以公開競價銷售和定向銷售的方式調(diào)控市場價格。三是托市價格的制定，忽視了糧食加工企業(yè)對糧食內(nèi)在品質(zhì)的需求，造成糧食倉儲企業(yè)目前“銷不動、儲不下”的困境。價格無疑是市場供求機(jī)制發(fā)生作用的最重要的信號，過度的政策干預(yù)會擾亂市場的運(yùn)行機(jī)制。

糧食市場特別是政府干預(yù)較多的收購市場，價格信號傳遞的效果如何？影響價格信號發(fā)揮作用的因素有哪些？目前尚無準(zhǔn)確答案。因此全面解析全社會糧食收購量與收購價格之間的關(guān)系，對進(jìn)一步理順糧食價格形成機(jī)制，加快推進(jìn)糧食市場化改革，具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。為考察目前糧食市場機(jī)制發(fā)揮的有效程度，探究糧食收購價格形成機(jī)制不完善的原因，本研究將以玉米收購價和收購量之間的關(guān)系為例，分析糧食購銷市場中價格信號傳遞的效果及影響因素。本文選取玉米為例進(jìn)行研究，基于以下兩個因素：（1）玉米是我國種植最為廣泛的糧食品種之一，具有產(chǎn)業(yè)鏈條長、商品屬性強(qiáng)、市場關(guān)聯(lián)度高等特性。（2）玉米是最先實現(xiàn)市場化定價的糧食品種，在研究時段內(nèi)（2007—2017 年）玉米臨時收儲政策的執(zhí)行（2008—2015 年）與取消（2016—2017 年），為研究提供了一種可行的準(zhǔn)自然政策實驗，為評估托市政策對價格傳遞效果的影響以及糧食可持續(xù)發(fā)展能力提供了可能[2]，同時也對收儲制度改革形勢下探索稻谷、小麥?zhǔn)袌鰞r格形成機(jī)制具有借鑒意義。

學(xué)術(shù)界較少從糧食價格的視角分析購銷市場化改革，而且忽略了糧食收購量和收購價格的季節(jié)性波動問題。目前，盡管研究者對糧食購銷市場化問題具有一定關(guān)注度，但研究的焦點主要集中在糧食購銷市場化與糧食安全的關(guān)系[3-5]、市場化后國有糧食購銷企業(yè)的改革問題[6-8]和多元主體的信貸安全問題[9-10]。有關(guān)購銷市場化改革效果的研究并不多，從糧食價格的視角分析購銷市場化改革的文獻(xiàn)目前僅有兩篇。其中，王大為等[11]基于1991—2014 年的年度數(shù)據(jù)，采用VAR 模型對國有糧食企業(yè)購銷量與糧食價格進(jìn)行實證研究，結(jié)果表明糧食價格和糧食購銷量之間不存在長期的調(diào)整關(guān)系；而趙霞等[12]基于2005—2015 年的月度糧食收購價格指數(shù)、批發(fā)價格指數(shù)和糧食購銷量數(shù)據(jù)，利用譜分析模型分析了國有糧食購銷企業(yè)的市場控制能力，研究表明糧食批發(fā)市場的市場化程度更高，原糧收購市場的政府宏觀調(diào)控作用更強(qiáng)。然而，以上兩個研究均忽略了糧食收購量和收購價格的季節(jié)性波動問題。大部分糧食由于收獲季集中，存在集中上市的現(xiàn)象，為解決農(nóng)民售糧難和保障農(nóng)民收益，我國糧食政策支持價格的執(zhí)行期一般也在旺季①。因此，收獲季節(jié)集中的特性和主要政策支持價格執(zhí)行期在收購?fù)?，勢必會帶來收購量和收購價格的季節(jié)性波動問題。目前在已有文獻(xiàn)中，尚沒有從季節(jié)性波動特性分析糧食收購量和收購價格的定量研究。為彌補(bǔ)以往研究的不足，本文以玉米為例，在全面收集更高頻率（月度）玉米收購量和收購價格數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，運(yùn)用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型，結(jié)合收購量和收購價格的季節(jié)性波動特征和玉米臨時收儲政策的執(zhí)行與取消，深入研究玉米收購量和收購價格之間的關(guān)系，以期發(fā)現(xiàn)影響市場價格機(jī)制形成的原因，并對探究收儲制度改革形勢下稻谷和小麥價格形成機(jī)制也有借鑒價值。

二、糧食購銷市場化改革歷程

（一）糧食購銷市場化改革目標(biāo)及內(nèi)容

糧食價格市場形成機(jī)制是糧食購銷體制改革和糧食流通體制改革的核心，決定著整個糧食行業(yè)的市場機(jī)制能否形成。2004 年，《國務(wù)院關(guān)于進(jìn)一步深化糧食流通體制改革的意見》（國發(fā)〔2004〕17 號）的發(fā)布標(biāo)志著我國正式進(jìn)入市場化糧食收購的新階段。該文件明確指出，深化糧食流通體制改革的總目標(biāo)是：在國家宏觀調(diào)控下，充分發(fā)揮市場機(jī)制在配置資源中的基礎(chǔ)性作用，實現(xiàn)糧食購銷市場化和市場主體多元化。經(jīng)過多年的積極培育，糧食收購市場主體在不斷完善。2004 年以來，政府對主要的農(nóng)產(chǎn)品建立包括最低收購價、臨時收儲價和目標(biāo)價格為主的價格刺激政策，政策支持價格在很大程度上影響甚至決定著市場價格。但從國發(fā)〔2004〕17 號的相關(guān)規(guī)定可以看出，政策設(shè)計初衷并非如此。該文明確指出：一般情況下，糧食收購價格由市場供求形成，國家在充分發(fā)揮市場機(jī)制的基礎(chǔ)上實行宏觀調(diào)控。當(dāng)糧食供求發(fā)生重大變化時，為保障市場供應(yīng)和農(nóng)民利益，必要時可由國務(wù)院決定對短缺的重點糧食品種，在糧食主產(chǎn)區(qū)實行最低收購價格。從文件總目標(biāo)及相關(guān)規(guī)定可以看出，改革初衷是要發(fā)揮市場機(jī)制的基礎(chǔ)性作用。最低收購價制度應(yīng)該是一個非常態(tài)下應(yīng)急政策，但從目前來看，該政策已經(jīng)演化成一種常態(tài)下的政策。2005—2015 年，主要糧食品種的托市收購價格持續(xù)走高，推動國內(nèi)市場價格一路走高，成為影響甚至決定市場價格的最主要因素。因此，國家在2016 年開始取消玉米臨時收儲政策，2017 年開始下調(diào)稻谷和小麥的最低收購價格。但是，在2018 年的中央一號文件中再次提到，“深化農(nóng)產(chǎn)品收儲制度和價格形成機(jī)制改革，加快培育多元市場購銷主體”，表明國家在探索一條新的糧食購銷市場化改革之路。之后，國家發(fā)展和改革委員會、商務(wù)部發(fā)布了《外商投資準(zhǔn)入特別管理措施（負(fù)面清單）（2018 年版）》，大幅度放寬市場準(zhǔn)入，取消稻谷、小麥、玉米收購、批發(fā)的外資準(zhǔn)入限制。這意味著我國糧食收購市場未來將會形成國家的（中糧、中儲糧）、國有的（地方國有糧食收儲企業(yè)）、國民的（民營企業(yè)）和國際的多元市場結(jié)構(gòu)。

（二）玉米臨時收儲制度改革

玉米臨時收儲制度改革的歷程具有典型性，其對收儲制度改革形勢下探索稻谷、小麥?zhǔn)袌鰞r格形成機(jī)制具有借鑒意義。起初，玉米臨時收儲政策的制定，是為防止國際食物危機(jī)對國內(nèi)市場價格的傳導(dǎo)和解決東北玉米主產(chǎn)區(qū)農(nóng)民賣糧難問題。玉米臨時收儲政策的實施在一定程度上穩(wěn)定了國內(nèi)玉米市場價格，也刺激了農(nóng)民種糧積極性。2008—2015 年，國家層面四次提高收儲價格，玉米的臨時收儲價格由2008 年的1.5 元/公斤，上漲至2014 年的2.24 元/公斤，漲幅為50%。臨時收儲政策對穩(wěn)定玉米價格和保障農(nóng)民收益起到了積極作用，但也造成了玉米市場機(jī)制的嚴(yán)重扭曲，導(dǎo)致了嚴(yán)重的供給過?，F(xiàn)象。2015 年玉米收儲量達(dá)到了1.25 億噸，庫存結(jié)余量高達(dá)2.79 億噸，倉容爆滿，東北地區(qū)甚至出現(xiàn)了“收不進(jìn)、儲不下、調(diào)不出”的局面。為此，國家出臺了一系列政策措施，來解決玉米供給側(cè)結(jié)構(gòu)失衡的問題，主要措施包括：2015 年9 月，國家發(fā)改委首次下調(diào)了玉米臨時收儲價格，由2014 年的每公斤2.24 元，下調(diào)至2 元；2015 年11 月，《農(nóng)業(yè)部關(guān)于“鐮刀灣”地區(qū)玉米結(jié)構(gòu)調(diào)整的指導(dǎo)意見》發(fā)布，調(diào)減籽粒玉米5 000 萬畝；2016 年國家取消了玉米臨時收儲政策，執(zhí)行“價補(bǔ)分離+市場化收購”的新政策，玉米市場價格也逐步回歸到正常水平。②

三、數(shù)據(jù)來源與模型構(gòu)建

（一）數(shù)據(jù)來源

本研究所采用的玉米收購數(shù)據(jù)是國家糧食和物資儲備局統(tǒng)計的2007 年1 月至2017 年12 月入統(tǒng)企業(yè)③上報的玉米月度收購量及收購價格數(shù)據(jù)（表1）。收購量指企業(yè)直接向種糧農(nóng)民或者其他糧食生產(chǎn)者批量購買的糧食數(shù)量，企業(yè)向從事糧食收購活動的糧食經(jīng)紀(jì)人購進(jìn)糧食視同收購。玉米收購價格是指糧食經(jīng)營企業(yè)直接向糧食生產(chǎn)者或者糧食經(jīng)紀(jì)人購買玉米的到庫價格。從表1 中可以看出，國有糧食購銷企業(yè)依舊是玉米收購市場的主力軍，其收購量占全社會玉米總收購量的60%以上，2015 年國有糧食購銷企業(yè)玉米收購量甚至占到了79.76%。在現(xiàn)行的收儲政策背景下，一般市場需求旺盛時，國有收儲企業(yè)的收購量占比較??；市場疲軟時，為避免農(nóng)民發(fā)生賣糧難的問題，肩有政策性收儲任務(wù)的國有收儲企業(yè)會加大收購量。例如，2015 年發(fā)現(xiàn)首例人類感染H7N9 禽流感病例，受消費(fèi)需求疲弱的影響禽肉價格暴跌，養(yǎng)殖業(yè)玉米需求大幅削弱，加之受氣候影響，2015 年新玉米生霉粒超標(biāo)，加工企業(yè)收購積極性不高[13]。為切實保護(hù)玉米種植戶利益，國家放寬了玉米收購時的生霉率標(biāo)準(zhǔn)，國有糧食購銷企業(yè)作為政策執(zhí)行主體，負(fù)責(zé)收購。

表1 2007—2017 年玉米收購情況

（二）數(shù)據(jù)特征

圖1 是2007—2017 年全國玉米收購量與收購價格的月度分布圖。從整體上看，2007—2014 年，全國玉米收購價格隨著臨時收儲價格在逐年攀升，期間全社會的玉米收購量也呈現(xiàn)了明顯的上漲趨勢。收購價格的高點出現(xiàn)在2014 年8 月，為每噸2 423 元；月度收購量的高點出現(xiàn)在2015 年的1 月，為4 378.3萬噸。在臨時收儲政策執(zhí)行期間（2008—2015 年），玉米收購價格主要呈現(xiàn)逐年上漲的趨勢并伴隨有波動，臨時收儲政策退出后，收購價格開始大幅下跌。收購價格是糧食收購企業(yè)的收購成本，在其他條件不變的情況下，收購價格越高，收購主體的收購意愿越低，二者應(yīng)該呈現(xiàn)一個負(fù)向變動的關(guān)系。但從圖1 中并不能得出二者之間的負(fù)向變動關(guān)系，相反卻看到二者之間存在著一個正向變動的關(guān)系，說明要加入其他控制變量，因此需要采用更加嚴(yán)謹(jǐn)?shù)挠嬃糠治觥?/p>

從圖1 中也可以看出收購量呈現(xiàn)出季節(jié)性波動特征，將歷年的收購量進(jìn)行一個月度平均后，該特征更加明顯（圖2）。從圖2 可以看出，每年的11 月、12月至次年的1 月、3 月和4 月是收購?fù)?，每? 月（一般為春節(jié)所在月）和5—9 月是收購淡季。每年8月、9 月是陳糧庫存幾乎消耗殆盡而新糧還未收獲的時期，收購量最小，約為417.55 萬噸。12 月份新糧收購量最大，平均約為2 394.81 萬噸。本文關(guān)注收購量季節(jié)性波動的另一個原因是，目前國有糧食購銷企業(yè)仍是糧食收購市場的主力軍，且是政策性收購的主要載體。國有糧食購銷企業(yè)經(jīng)營的糧食主要有兩部分：“政策糧”和“市場糧”?！罢呒Z”要服務(wù)、服從于國家調(diào)控目標(biāo)，發(fā)揮公益作用；“市場糧”主要由企業(yè)根據(jù)自身能力和市場情況，自負(fù)盈虧，自主經(jīng)營。國有糧食收儲企業(yè)在收購過程中對市場價格的參考，也因其雙重身份而有所不同。政策性收購的執(zhí)行期與收購?fù)疽话闶侵睾系?，國有糧食購銷企業(yè)為了得到可觀的儲備費(fèi)用，會在旺季競相收購，而不太關(guān)注收購價格的高低。在收購淡季，政策性干預(yù)退出，作為自負(fù)盈虧的市場主體之一，國有糧食收儲企業(yè)開始遵循市場規(guī)律，按市場價格傳遞的信號，調(diào)節(jié)其收購行為。

圖1 2007—2017 年全國玉米月度收購量及收購價格

圖2 全國玉米收購量月度分布（萬噸）

（三）模型構(gòu)建

經(jīng)濟(jì)時間序列的變化，特別是糧食市場價格的變化，因經(jīng)常會受到經(jīng)濟(jì)形勢和政策干預(yù)的影響，具有復(fù)雜性和不易預(yù)測性，傳統(tǒng)的VAR 模型假定參數(shù)固定，其結(jié)果往往受到人們的質(zhì)疑。馬爾科夫轉(zhuǎn)移模型（Markov Switching Model）假定市場的區(qū)制狀態(tài)變化由未來或者不可觀測的因素決定，通過估計不同狀態(tài)下的參數(shù)，為了解自變量和因變量的關(guān)系在不同狀態(tài)下的差異提供了可能。馬爾科夫轉(zhuǎn)移模型最早用于研究經(jīng)濟(jì)周期和金融市場中的非線性和非對稱性問題[14-16]。Ihle et al.[17]將該方法引入農(nóng)產(chǎn)品空間價格傳導(dǎo)的研究中，研究不同區(qū)制間的價格傳遞關(guān)系。近年來，也有國內(nèi)學(xué)者采用該方法研究國內(nèi)價格問題[18-19]。張俊峰等[20]采用該方法研究了玉米臨儲政策沖擊與豬周期的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)臨儲政策前后，生豬價格從“平穩(wěn)狀態(tài)”轉(zhuǎn)移至“低迷狀態(tài)”和“高漲狀態(tài)”的表現(xiàn)截然不同。馬爾科夫轉(zhuǎn)移模型可以用于研究變量在不同區(qū)制狀態(tài)下的表現(xiàn)，它要求不同狀態(tài)（即區(qū)制）概率服從一個離散的馬爾科夫鏈（Markov Chain）過程，即一個區(qū)制狀態(tài)向其他區(qū)制狀態(tài)的轉(zhuǎn)移概率之和等于1。一個由M個狀態(tài)的經(jīng)濟(jì)體（因變量），它在所有狀態(tài)之間轉(zhuǎn)移的可能性可用矩陣P 表示，P 也稱為狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣。

pi，j表示在時刻t-1 處于i 的條件下，在t 時刻會處于狀態(tài)j 的概率，即從一個狀態(tài)轉(zhuǎn)移到另一個狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率，si表示t 時的狀態(tài)。其狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣為：

標(biāo)準(zhǔn)的馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型可以表述為：

式（3）中：yt是被解釋變量；μs是因狀態(tài)而改變的截距項；xt是不隨狀態(tài)改變的外生變量；zt是隨狀態(tài)改變的外生變量，其系數(shù)為βs；εs是均值為0、方差為σs2的隨機(jī)變量；下標(biāo)s 為服從馬爾科夫鏈過程的狀態(tài)變量；公式（2）為其狀態(tài)轉(zhuǎn)移矩陣；xt和zt中可以包含yt的滯后項。

本研究選擇馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型進(jìn)行實證分析是基于以下三個原因：第一，由于淡旺季影響收購主體收購行為的因素不同，市場價格對收購量的調(diào)節(jié)作用也可能因此表現(xiàn)出差異，即收購量和收購價格之間可能存在著非線性關(guān)系。第二，馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型不必人為設(shè)定閾值來確定非線性關(guān)系可能出現(xiàn)的范圍，也不用事先預(yù)估非線性關(guān)系可能出現(xiàn)的時間，而是通過狀態(tài)變量在淡旺季之間的平滑轉(zhuǎn)換來確定轉(zhuǎn)換概率。第三，馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型可以通過狀態(tài)轉(zhuǎn)移變量反映出淡季和旺季之間轉(zhuǎn)換的動態(tài)性，而非限定具體的結(jié)構(gòu)突變點。雖然根據(jù)模型測算出的最終狀態(tài)，不一定是以收購淡季和旺季劃分的，但從數(shù)據(jù)特征和研究的關(guān)注點上，我們希望二者是一致的，后續(xù)我們也將根據(jù)模型結(jié)果驗證二者是否一致。

四、實證檢驗結(jié)果

（一）平穩(wěn)性檢驗

由于經(jīng)濟(jì)序列經(jīng)常含有時間趨勢，為了避免單位根帶來的偽回歸問題，需要先對序列進(jìn)行單位根檢驗。通過對關(guān)鍵變量收購量和收購價格分別進(jìn)行回歸分析，發(fā)現(xiàn)二者的自回歸系數(shù)分別是0.75 和0.97，因此考慮使用DF-GLS 檢驗。DF-GLS 是Elliot et al.[21]1996 年提出的兩步檢驗法，是目前最有效的單位根檢驗。DF-GLS 檢驗共提供了三種方法來選擇最優(yōu)滯后階數(shù)，即Ng-Perron 序貫t 準(zhǔn)則、SIC 信息準(zhǔn)則和MAIC 信息準(zhǔn)則。數(shù)據(jù)是從2007年1 月到2017 年12 月，共計132 個觀測值的時間序列。DF-GLS 的檢驗結(jié)果表明，收購量序列和收購價格序列在5%的顯著性水平上均不能拒絕含有單位根的原假設(shè)（-1.67＞-2.79，-2.14＞-2.79）），即全國分月玉米收購量序列和收購價格均是非平穩(wěn)序列，見表2。

（二）非線性檢驗

在進(jìn)行馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型之前，需要對玉米收購量和收購價格序列是否具有非線性特征進(jìn)行檢驗。根據(jù)Ihle et al.[17]的研究思路，本文首先構(gòu)建了收購量序列和收購價格序列的線性VAR 模型。根據(jù)AIC、HQ、SC 和FPE④準(zhǔn)則可知，線性VAR 模型的最優(yōu)滯后階數(shù)是6，記為VAR（6）。隨后運(yùn)用BDS（Brok-Dechert-Scheinkman）檢驗對線性VAR（6）的殘差序列的相依性和非線性進(jìn)行了檢驗。Broock et al.[22]發(fā)現(xiàn)，在獨(dú)立同分布的零假設(shè)下，BDS 統(tǒng)計量依分布收斂于正態(tài)分布，即：

表2 玉米月度收購量和收購價格序列單位根檢驗

式（4）中，m 是最大嵌入維數(shù)，ε.是距離。BDS 的零假設(shè)是所檢序列是獨(dú)立同分布（i.i.d.）的，檢驗沒有明確備擇假設(shè)，檢驗結(jié)果見表3。

從表3 可見，5%的顯著性水平下，大部分BDS統(tǒng)計量的值均拒絕了零假設(shè)。收購量序列在維度為2、距離為15.92 的設(shè)定情況下，統(tǒng)計值為-1.89，在10%的顯著性水平上也是顯著的。因此，收購量和收購價格序列具有非線性相依性。鑒于對淡旺季收購機(jī)制的考慮，收購量和收購價格之間可能存在區(qū)制轉(zhuǎn)換，本文擬采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型。

（三）變量的選擇

本研究所用的關(guān)鍵解釋變量有三個：玉米收購價格、政策干預(yù)與收購價格的交叉項和收購量的滯后項。本研究的總體目標(biāo)是分析玉米收購價格對收購量的影響。具體來講，一方面分析在收購的淡季和旺季，玉米收購量和收購價格之間的關(guān)系會有何差異。為避免農(nóng)民賣糧難問題的出現(xiàn)和確保市場購銷的有序進(jìn)行，每年在收購?fù)緡壹Z食行政管理部門都會通過協(xié)調(diào)收購資金和加大監(jiān)督管理等方式，確保收購工作的順利進(jìn)行。為此，我們判斷，相比收購淡季，在收購?fù)臼袌鰞r格對收購量的調(diào)節(jié)作用因宏觀調(diào)控的影響將更弱。另一方面，研究臨時收儲政策執(zhí)行期間，價格對市場的調(diào)節(jié)作用是否受到了限制。因此，除了玉米收購價格，本研究用到的另一個變量為是否執(zhí)行臨時收儲政策。具體做法是生成一個是否執(zhí)行臨時收儲政策的虛擬變量It（0=否，1=是）。在執(zhí)行玉米收儲政策期間，企業(yè)為了獲得可觀的儲備費(fèi)用補(bǔ)貼，一般會在旺季競相收購，到了收購淡季，由于庫存、收購資金短缺等原因，將對收購價格更加敏感。為識別臨時收儲政策的非線性影響，在模型中構(gòu)建政策虛擬變量It和玉米收購價格的交叉項。另外，考慮到不同時期的收購量序列之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性，收購量的滯后項也作為一個解釋變量放入模型。

（四）滯后階數(shù)的選擇

在區(qū)制選擇上，根據(jù)前文對淡旺季收購行為的分析，本文將玉米收購行為劃分為收購“旺季”和“淡季”，因此將模型的區(qū)制狀態(tài)設(shè)定為2。在被解釋變量的滯后階數(shù)選擇上，參考鄭燕等[23]的研究，采用普通VAR 模型最優(yōu)滯后期數(shù)的選擇方法。依據(jù)loglikelihood 值最大和AIC、BIC 值最小的原則，模型的最優(yōu)滯后期數(shù)為12，即上一年同期（見表4）。

表4 滯后階數(shù)檢驗結(jié)果

（五）模型估計與結(jié)果分析

無論從企業(yè)的實際業(yè)務(wù)操作中，還是從數(shù)據(jù)展示的特征上，我們都認(rèn)為在淡季和旺季玉米收購量和收購價格之間的關(guān)系是不同的。我們希望馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型根據(jù)數(shù)據(jù)測算出的狀態(tài)區(qū)間與淡旺季的劃分基本一致。從模型計算的狀態(tài)區(qū)間的概率分布來看（圖3），馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移模型所計算的狀態(tài)區(qū)間與淡旺季基本重合。圖3 上半部分的陰影部分表示模型識別出的狀態(tài)1，結(jié)合玉米收購量的分布圖，可見狀態(tài)1 與玉米收購淡季基本一致。從概率轉(zhuǎn)移矩陣看，玉米收購市場的“淡季”和“旺季”⑤有較強(qiáng)的持續(xù)性（表5），而且兩者持續(xù)性的差異不大（0.82 和0.81）。前一期為“淡季”狀態(tài)1，下一期仍為狀態(tài)1 的概率為0.82；前一期為“旺季”狀態(tài)2，下一期仍為狀態(tài)2 的概率為0.81。從不同區(qū)制間的轉(zhuǎn)換概率來看，不存在非對稱性問題。從狀態(tài)1 轉(zhuǎn)向狀態(tài)2 的概率為0.18，從狀態(tài)2 轉(zhuǎn)向狀態(tài)1 的概率為0.19。總體來講，概率轉(zhuǎn)移矩陣的結(jié)果表明，玉米收購市場還是相當(dāng)穩(wěn)定和有序的，不存在大起大落的現(xiàn)象。

圖3 玉米收購量與收購價格關(guān)系的Regime1 的轉(zhuǎn)換概率

表5 玉米收購量與收購價格關(guān)系的轉(zhuǎn)移概率矩陣

基于馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型的結(jié)果見表6。模型1 是忽略臨時收儲政策情況下，收購量與收購價格在不同區(qū)制間的回歸結(jié)果；模型2 是考慮臨時收儲政策時，二者在不同區(qū)制間的回歸結(jié)果。兩個模型的估計結(jié)果印證了行業(yè)所講的玉米市場是半年（收購?fù)荆罢呤小焙桶肽辏ㄊ召彽荆笆袌鍪小钡氖袌觥Ｏ旅嬗懻撃Ｐ凸烙嫷玫降闹饕Y(jié)果。

表6 馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型結(jié)果

1.無論是否考慮臨時收儲政策，無論市場處在哪個狀態(tài)區(qū)間，上一年同期收購量和玉米當(dāng)期收購量都是強(qiáng)相關(guān)的，表明玉米收購量的波動存在明顯的周期性、穩(wěn)定性和持續(xù)性。不同情形、不同狀態(tài)區(qū)間的相關(guān)系數(shù)在0.74 與0.85 之間波動，且均在1%的顯著性水平上顯著。

2.從收購價格的影響來看，無論是否考慮臨時收儲政策，在收購“淡季”，收購價格對收購量都有顯著的負(fù)影響；在收購“旺季”，收購價格對收購量的影響都不顯著。一般在收購?fù)?，為確保糧食收購工作的平穩(wěn)有序進(jìn)行，國家糧食行政管理部門會通過協(xié)調(diào)收購資金、加大監(jiān)督管理、托市收購等方式，加大對市場的干預(yù)，市場的調(diào)節(jié)機(jī)制作用被削弱，價格信號得不到有效傳遞。與此同時，作為政策性糧食收購主體的國有糧食購銷企業(yè)，出于獲取可觀保管費(fèi)的考慮，也會減弱對價格信號的敏感性。在收購淡季，隨著政策性干預(yù)的退出，價格對市場的調(diào)節(jié)作用開始顯現(xiàn)。收購價格的高低影響著收購主體收購資金的使用和利潤的大小，一般收購價格越高，收購量越低。從模型1 的估計結(jié)果來看，在收購“淡季”收購價格每提高1%，收購量會顯著（顯著性水平5%）降低0.58%，即在“淡季”玉米的收購價格彈性為-0.58。在“旺季”收購價格彈性為-0.15，但不顯著，即在“旺季”收購價格的變動，不能有效傳導(dǎo)到收購量的調(diào)整上。在該階段，企業(yè)的收購行為更多地是考慮獲取可觀的保管費(fèi)。從模型2 的估計結(jié)果來看，在收購“淡季”的收購價格彈性為-0.46，且在10%的顯著性水平上顯著。同樣，在收購“旺季”收購價格彈性不顯著。

3.政策干預(yù)與收購價格的交叉項顯著為負(fù)，表明玉米臨時收儲政策的執(zhí)行使得收購主體在收購“淡季”對價格更加敏感，這也從側(cè)面反映臨時收儲政策期間企業(yè)為了完成政策性收購任務(wù)，存在著過度收購的現(xiàn)象。具體來看，在玉米臨時收儲政策執(zhí)行的前后，收購價格每提高1%，企業(yè)收購量會減少0.46%；在玉米執(zhí)行臨時收儲政策期間，收購價格每提高1%，企業(yè)收購量會減少0.48%，即臨時收儲政策執(zhí)行期，在收購“淡季”企業(yè)的收購行為對收購價格的反應(yīng)更加敏感。

為進(jìn)一步驗證模型設(shè)定的合理性，對馬爾可夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型殘差的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗。從模型1 和模型2 殘差的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖（圖4 和圖5 的上半部分）可以看出在5%顯著性水平上，殘差序列不存在自相關(guān)。同時模型1 和模型2殘差平方的自相關(guān)和偏自相關(guān)圖（圖4 和圖5 的下半部分）也不存在自相關(guān)，表明模型設(shè)定是合理的。

圖4 模型1 殘差及殘差平方的自相關(guān)及偏自相關(guān)關(guān)系

圖5 模型2 殘差及殘差平方的自相關(guān)及偏自相關(guān)關(guān)系

五、結(jié)論與建議

本文利用月度時間序列數(shù)據(jù)，分析了玉米收購市場中收購價格和臨時收儲政策對收購量的非線性影響。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換動態(tài)回歸模型的結(jié)果顯示，在玉米收購“旺季”因糧食行政管理部門的干預(yù)，收購價格的變動不能影響企業(yè)的收購行為。在該階段，國有糧食購銷企業(yè)往往競相收購，以便可以獲取更多的保管費(fèi)。在收購“淡季”，行政色彩淡化，價格對市場的調(diào)節(jié)作用開始顯現(xiàn)，玉米收購價格每提高1%，企業(yè)收購量會下降0.58%。為識別臨時收儲政策對二者關(guān)系的影響，在模型中加入了臨時收儲政策和收購價格的交叉項。實證結(jié)果顯示，在玉米收購“淡季”，臨時收儲政策期間的收購價格彈性比未執(zhí)行該政策期間的收購價格彈性顯著提高了2%。這表明臨時收儲政策執(zhí)行期間，收購主體對價格更加敏感，側(cè)面反映臨時收儲政策期間企業(yè)為了完成政策性收購任務(wù)，存在著過度收購的現(xiàn)象。未來隨著糧食購銷市場化改革的深入，在收購“旺季”，價格對收購量的調(diào)節(jié)作用可能會逐漸明顯，并緩解“淡季”企業(yè)對價格的敏感性，導(dǎo)致購銷市場淡旺季區(qū)分不再像臨時收儲政策實行時那么明顯。以玉米為例，收購?fù)究赡軐⒉辉俜€(wěn)定于11 月至次年4 月，比如2018 年度生產(chǎn)的玉米，因收購前期價格一路飛漲，企業(yè)收購謹(jǐn)慎，截至2018 年12 月末玉米收購量同比減少三成。這一變化啟示我們，在市場化改革的進(jìn)程中，政府要改變原有思維慣性，對于倉容布局、資金調(diào)度、農(nóng)戶安全儲糧等要因時制宜，提前預(yù)估形勢，增強(qiáng)政策靈活性。臨時收儲政策實行時，政府相當(dāng)于企業(yè)與農(nóng)戶之間的第三方，對于糧食購銷起到壓艙石和平穩(wěn)市場的作用。購銷市場化后，企業(yè)與農(nóng)戶直接交易，供需雙方根據(jù)市場價格自行作出買賣決定。但考慮到農(nóng)戶相對處于信息弱勢地位，建議政府要強(qiáng)化信息宣傳、政策分析等工作，讓農(nóng)戶能及時了解市場信息，減少因信息不對稱造成的收益損失。

本文以玉米收購價和收購量之間的關(guān)系為例，剖析糧食市場價格形成機(jī)制，為考察糧食市場機(jī)制發(fā)揮的有效程度和影響市場價格信號發(fā)揮作用的研究提供了一個全新視角。即使像商品化屬性較高的玉米，在“政策市”期間，價格信號的調(diào)節(jié)作用受到限制；在“市場市”期間，企業(yè)開始根據(jù)價格信號傳遞的信息，調(diào)整其收購行為。因此，糧食購銷市場化改革的道路還很長，未來應(yīng)重視政策干預(yù)對市場機(jī)制的影響，逐步完善市場價格運(yùn)行機(jī)制，充分發(fā)揮市場在資源配置中的基礎(chǔ)性作用?？傮w建議是，堅持市場化改革方向，加快推進(jìn)糧食市場化改革。對于像玉米、大豆等食用性用糧比例較高的品種，其商品屬性很強(qiáng)，適合進(jìn)行市場定價。對于口糧（小麥、稻谷）產(chǎn)品，其具有公共物品屬性，要提高政策的靈活性，避免政策干預(yù)越位市場調(diào)節(jié)。例如，最低收購價格要回歸政策設(shè)計初衷，發(fā)揮其“保險”功能，而非“保收入”功能。同時，引入適度規(guī)模的商業(yè)儲備，存糧于企，提高市場調(diào)控能力，使部分政策性業(yè)務(wù)市場化運(yùn)作。

注釋：

①如小麥最低收購價格執(zhí)行時間為每年的5 月21 日至9 月30 日，早秈稻最低收購價格執(zhí)行時間為每年7 月16 日至9 月30 日，中晚秈稻的執(zhí)行時間為9 月16 日至12 月31日，粳稻的執(zhí)行時間是11 月16 日至次年3 月31 日，玉米臨時收儲價格執(zhí)行期間為11 月1 日至次年4 月30 日。

②本段所有數(shù)據(jù)均來自國家發(fā)展改革委官網(wǎng)（https：//www.ndrc.gov.cn）。

③收購量的入統(tǒng)企業(yè)：根據(jù)《國家糧食流通統(tǒng)計制度》，全國所有涉糧企業(yè)均需上報收購數(shù)量，包括糧食購銷企業(yè)、加工轉(zhuǎn)化企業(yè)、批發(fā)市場等。收購價格的入統(tǒng)企業(yè)：國家糧食和物資儲備局根據(jù)抽樣方案，確定的糧油市場價格監(jiān)測直報點。

④在進(jìn)行線性VAR 模型滯后階數(shù)選擇時，其中HQ、SC、FPE 結(jié)果顯示最優(yōu)滯后階數(shù)均為6，AIC 顯示最優(yōu)滯后階數(shù)為9，綜合各準(zhǔn)則的結(jié)果，采用多數(shù)原則，我們選擇最優(yōu)滯后階數(shù)為6。

⑤這里“淡季”和“旺季”加上引號，表示是模型計算出的淡季（Regime1）和旺季（Regime2），而非實際中我們定義的收購淡季和旺季。