中国进口大米的空间价格传递研究

马松林

(河南工业大学 粮食经济研究中心,郑州 450001)

中国进口大米的空间价格传递研究

马松林

(河南工业大学 粮食经济研究中心,郑州 450001)

2012年以来，国内稻米价格受进口大米价格影响较大。为探索进口大米价格在我国各地区的空间传递特征和过程，采用2013年3月5日至2014年3月5日的日度数据和2013年年度地区数据，运用两地区价格传递模型和空间误差模型进行了微观和宏观分析。结果显示：① 从微观上看，越南进口大米价格与国内稻米价格存在明显的空间关联和协整关系；从越南进口的低价大米对我国稻米价格影响较大，这种影响在时间上存在滞后特征，空间上存在由北向南逐渐衰减的趋势。② 从宏观上看，越南进口大米价格与我国各地区大米价格存在显著的空间相关性。据此提出了相应的政策启示，包括执行“适度进口”方针要考虑进口大米价格冲击、重点监测南方稻米市场、积极打击边境大米走私活动等。

进口大米；空间价格传递；空间误差模型

0 引言

2012年以来，我国大米进口规模激增，给国内稻米市场带来一定的影响。从进口目的地看，广东、北京、福建、江苏等地区是我国大米进口的主要地区。从大米进口来源看，泰国、越南、巴基斯坦等国是我国大米进口的主要市场。越南、巴基斯坦等国大米价格较低，对国内稻米市场价格造成一定冲击。这导致国内“稻强米弱”的市场格局进一步强化。积极研究进口低价大米在国内稻米市场的传导机制，对于深刻领会“适度进口”的精神实质和十八届五中全会提出的“互利共赢”的开放战略，有重要的现实意义和理论价值。

国内对国际大米价格传递的研究，主要是基于时间序列的分析。国际大米价格波动对我国中低端大米市场影响较大，而我国大米价格对国际大米价格影响有限[1]。20世纪60年代以来，国际大米名义价格波动剧烈，实际价格持续走低[2]。分析国际大米价格波动对国内市场传递的方法包括新开放宏观经济学模型(NOEM)、非对称纵向价格传递的误差修正模型(APT-ECM)、向量自回归模型(VAR)、向量误差修正模型(VEC)、误差修正模型(ECM)等[3-7]。国内外大米价格波动存在长期稳定的均衡关系。包括大米在内的国际粮价对国内市场存在不完全的价格传递，其影响在扩大[8]。运用国际市场占有率、贸易竞争指数、显示性比较优势指数等指标对比分析表明，中国大米与印度、巴基斯坦、泰国和越南四国相比,不具有国际竞争力优势[9]。1992—2012年，我国进口大米波动主要受国内开放政策、人均收入、人均大米消费量和大米价格等宏观经济因素影响，世界大米贸易的总体供求水平以及市场分布变化也对我国进口大米波动产生一定影响[10]。2012年以来，走私大米和进口低价大米导致湖北沙洋县稻谷收购价格走低，大米销售量下降，粮食产业受到冲击[11]。价格空间分异规律研究方法包括因子分析、聚类分析等[12]。近些年来，国外对粮食价格传递的研究更加关注价格的空间传递效应。A.Abdulai运用门槛协整检验(threshold cointegration tests)分析了加纳不同地区玉米市场价格的空间非对称传递机制。通过构建非对称误差修正模型，分析了中心市场玉米价格波动对地方市场价格的影响过程[13]。R.J.Myers等分析了多重机制下南非玉米市场上空间价格传递机制。研究表明，政府干预和进口规模对不同地区价格传递有较强影响[14]。W.J.Burkea等分析了南非玉米市场上民间贸易带来的玉米价格的空间传递和均衡问题。通过构建单一方程的误差修正模型，分析得出降低运输成本可以带动民间贸易，改善市场绩效[15]。S.S.Acharya等分析了印度大米和小麦市场的价格传递和市场整合机制。协整检验和误差修正模型分析表明，印度南方和北方大米价格传递有所不同，北方大米价格传递是对称的，南方则相反[16]。

1 模型设置及数据

1.1 假设

第一，国外大米价格对我国不同地区稻米市场价格有显著影响。近些年来，我国大米进口规模日益扩大，对国内稻米市场的影响越来越明显。低价进口大米在一定程度上拉低了稻谷收购价格和大米批发价格。

第二，国内外运输成本对我国大米进口有显著影响。国内外价格差是我国大米进口的主要原因。除此以外，运输成本对我国大米进口也有影响。国外有部分学者用燃油价格代表运输成本[13]。本研究也采用此假设，用国际燃油价格代表运输成本的变化。

第三，进口大米价格在国内稻米市场上的传递存在空间依赖性。地区大米进口规模越大，进口大米价格对该地区稻米市场的影响也越大。这导致进口大米价格在国内稻米市场上的传递存在空间依赖性。

1.2 模型设置

根据A.Abdulai[13],R.J.Myers等[14]的分析，一般的两地区空间价格传递模型为：

Pat=β0+β1Pbt+β2Kt+ut。

(1)

式中：Pat和Pbt分别为地区a，b在时间t内的价格；Kt为时间t内地区a，b之间的运输成本；β0为常数项；β1，β2分别为自变量Pbt，Kt的待估参数；ut为残差。

本研究拟从2个角度分析进口大米的空间价格传递。首先，借助模型(1)，从微观上分析越南大米价格与广州稻米价格之间的空间传递；其次，借助模型(1)，运用Geoda软件从宏观角度分析越南大米价格与全国各地区稻米市场之间的空间传递。

1.3 数据说明

越南大米价格(Pbt)数据来自商务部按当日汇率折算为人民币元/t。广州大米价格(Pat)来自中华粮网。运输成本(Kt)用传统汽油价格表示，相关数据来自美国能源署。人民币兑美元汇率(R)为日平均汇率，单位为人民币元/美元，相关数据根据中国人民银行和中国货币网整理。所有数据均为日度数据，时间t从2013年3月5日到2014年3月5日，为一个种植年度。国内各地区大米价格数据来自《中国经济景气月报》。我国地区大米进口数据来自海关和《中国农村统计年鉴》。

2 实证分析

2.1 进口大米价格与国内稻米价格的空间关联

国内主要城市日度稻米价格与国际大米价格的关联系数反映了国际米价对国内稻米价格的影响(图1)。泰国、巴基斯坦、美国大米价格对国内中晚稻价格的影响，在广州、桂林等南方地区影响较大，其影响在空间上由北向南逐渐增加。而越南大米价格对国内稻米价格的影响，由北向南逐渐衰减。这说明越南米价对我国的空间影响范围和程度更大。国际米价对我国早籼稻、早籼米及粳米、粳稻的影响，同样也有类似趋势。2013—2014年，我国进口越南大米规模较大。越南大米价格较低，对国内稻米价格有较大影响。广东是进口大米规模最大的省份，分析越南大米对广州大米价格的影响，对于分析越南对我国大米价格影响具有一定的代表性。

图1 国内主要城市中晚稻价格与国际米价的相关系数Fig.1 The correlation coefficient of middle-late rice prices and international prices in major domestic cities

2.2 微观层面上的空间价格传递

微观层面上的价格传递，借助模型(1)，模型因变量为广州大米价格Pat，自变量为越南进口大米价格Pbt，运输成本Kt为国际传统汽油价格。

运用Eviews 8软件对变量进行平稳性检验，变量Pat，Pbt，Kt，R均为一阶单整平稳序列。

对变量Pat，Pbt，Kt，R进行Johansen协整检验(表1)，发现选择最小滞后阶数为10时，变量间开始存在协整关系，即变量Pat与Pbt，Kt，R之间存在长期稳定的变动关系。表1给出了置信水平为0.05、滞后阶数为12时变量间存在的协整关系个数。

表1 Johansen协整检验Tab.1 Johansen cointegration tests

考虑到变量Pat，Pbt，Kt，R滞后阶数为12时存在线性协整关系，将变量滞后12期取自然对数后进入模型，回归得到模型结果(表2)。

表2 模型回归结果Tab.2 The results of regression model

异方差诊断中，Breusch-Pagan检验值为4.818 4，P值为0.089 8，表明SEM模型(空间误差模型)在10%的水平下不存在异方差。

对残差进行平稳性检验，发现残差序列非平稳。因此，进一步对残差进行建模：

Δut=Itρ1ut-1+(1-It)ρ2ut-1+εt。

(2)

式中：It为指示变量，当ut-1≥0时，It=1，当ut-1≥0时，It=0；ρ1，ρ2为待估参数；εt为残差。根据A.Abdulai[13]的分析，ut-1=0被认为是序列的长期均衡值；若ut-1﹥0，则ut-1在序列长期均衡值之上，序列调整幅度是ρ1ut-1；若ut-1﹤0，则ut-1在序列长期均衡值之下，序列调整幅度是ρ1ut-1。

通过回归得到，ρ1=0.999 3(t统计值为28.628 3),ρ2=0.881 9(t统计值为18.342 6)，R2=0.907 8。经过平稳性检验，残差εt的t统计值为-14.207 2，小于1%水平下的临界值-3.461 5，为平稳时间序列。ρ1，ρ2系数不相等，表明进口大米的空间价格是一个非对称的传递。

2.3 宏观层面上的空间价格传递

宏观层面上的价格传递模型仍以模型(1)的变量为基础。为强调价格传递的空间特征，运用Geoda软件进行空间计量分析。因变量Pat为各地区稻米价格。自变量Pbt为我国各地区大米进口价格。自变量运输成本Kt为国内各地区省会城市到相近沿海港口的公路距离。

Pat的Moran’sI值为0.350 2，P值为0.003；Pbt的Moran’sI值为0.372 6，P值为0.002；Kt的Moran’sI值为0.117 8，P值为0.042；Pat，Pbt的2个变量Moran’sI值为0.167 9。最小二乘回归诊断显示模型拟合效果欠佳，并呈较高的空间自相关性，适宜建立空间计量模型(表3)。

由表3可知，SLM模型(空间滞后模型)中，空间滞后因变量W_Pat系数不显著，不宜建立SLM模型。与SLM模型相比，建立SEM模型后，Log-L值增加，AIC，SC值显著下降，Lambda系数显著，SEM模型的拟合效果明显改善。SEM模型比SLM模型更适合本研究的分析。

表3 OLS、SLM和SEM模型估计结果的比较

说明：括号内为标准误差， *， **， ***分别表示通过1%，5%，10%水平下的显著性检验。

3 结论及政策启示

3.1 结论

(1)从进口来源地看，越南进口大米对我国稻米价格影响较大，范围较广。(2)从进口目的地看，广东大米进口规模较大，受进口大米价格影响较明显。(3)从国内外稻米价格关联看，越南进口大米价格与广州、成都等地区大米价格存在显著的相关性。(4)从微观层面上的空间价格传递看，越南进口大米价格对我国主要稻米产区的影响，在时间上存在滞后，在空间上表现出由北向南逐渐衰减的特征。(5)从宏观层面上的空间价格传递看，越南进口大米价格对我国国内稻米市场价格产生了冲击。空间误差模型分析表明，我国各地区稻米市场价格变化对越南进口大米价格存在显著的依赖关系。

3.2 政策启示

(1)在“适度进口”方针指导下，在低成本利用国际市场大米的同时，考虑低价进口大米对国内稻米市场的冲击。(2)广东、广西、云南距离泰国、越南等世界大米出口大国较近，受进口大米的影响更大。(3)积极监测和调控广东、广西、云南等南方地区大米进口规模，防止过度进口大米所导致的低价大米冲击国内其他地区稻米市场。(4)严厉打击边境大米走私活动，使大米进口处于可控状态，为我国粮食宏观调控奠定基础。

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StudyonSpatialPriceTransmissionofChineseImportedRice

MaSonglin

(ResearchCenterofCommissariatEconomy,HenanUniversityofTechnology,Zhengzhou450001,China)

The domestic prices of rice are greatly influenced by imported rice price since 2012. Using on March 5, 2013 to March 5, 2014 degrees data and the annual regional data in 2013, using two parts price transfer model and spatial error model, the micro and macro analysis is made, in order to explore the spatial characteristics and process of imported rice price in China’s regional market. From microscopic side, there is obvious spatial correlation and cointegration relationship between imported rice price from Vietnam and the domestic rice price; Cheap imports rice from Vietnam has a greater influence on the rice price in China, the lagging effect exists in the time, weakening trend from north to south exist in space. From a macro point of view, there is a significant spatial correlation among regions between Vietnam imported rice prices and our price. Finally, accordingly puts forward the corresponding policy implications, including execution “moderate import” policy to consider imported rice price shocks, focusing on monitoring the south rice rice market, cracking down hard on border smuggling activities, etc.

imported rice; spatial price transmission; SEM model

2015-01-07；

2015-07-11

国家社会科学基金项目(15BGJ024)；河南省哲学社科规划项目(2015BJJ052)；河南工业大学“省属高校基本科研业务费专项资金”项目(2014YWQN11)；河南工业大学高层次人才科研基金项目(2013BS051)

马松林(1979-)，男，河南温县人，讲师，博士，主要从事农业经济研究，(E-mail)slinma@126.com。

S058

A

1003-2363(2016)02-0150-03