影响我国粮食价格的因素-以山东省小麦价格为例

夏小涵

中国农业大学

摘要：粮食问题是中国农业的主题，亦是关系经济发展、社会稳定和国家安全的重大战略对象，山东省是全国粮食主产省之一，对中国粮食安全产生重大影响。本文通过对1992年-2022年30年间的山东省小麦价格数据进行分析，得出影响山东省小麦价格的主要因素，结果发现小麦作为生活必需品的缺乏价格弹性，所以稳定价格保证小麦供给对构建和谐社会十分重要，因此，如何切实有效地稳定山东省小麦价格，有助于保障国家粮食安全。本论文运用计量经济学分析、描述性统计分析以及系统综合评价分析等研究方法，对山东省小麦价格进行了深入研究。

关键词：粮食价格；小麦；多元线性回归模型

1 引言

1.1 选题的背景及研究的意义

粮食价格稳定对国民经济平稳运行和人民生活幸福至关重要。但自2022年以来，新一轮粮食价格上涨给让全球再次迎来新挑战，众多大宗食品的价格指数均创1990年以来新高，且预计未来粮食价格将继续上涨，供需关系将更加紧张，粮食价格波动还将直接影响人民生活水平，尤其中低收入人群生活压力将加大。国家粮食安全无法保障将陷入被动，影响人民生活，更危及国家安全。

1.2文献综述

国内外众多学者对农产品或粮食价格变动进行了深入探讨。首先，从粮食价格角度，JonT.Biermacher等研究了化肥的使用对小麦收益及价格的影响 [1]；黄季焜、杨军等对国内外粮食价格的的走势进行预测[2]；其次，从农产品价格方面研究，李国祥分析了2003年以来中国农产品价格上涨与农产品价格供求因素、国家宏观经济政策之间的关系[3]。综上所述，目前国内外对粮食价格的研究缺少具体显著影响粮食价格的因素以及政策检验，本文将以山东省小麦价格为例对此部分进行探讨。

1.3 研究的内容及方法

本文运用计量经济学多元线性回归模型的估计（OLS法）进行分析，通过对1992年-2022年30年间的山东省小麦价格数据进行回归分析，利用最小二乘理论，F检验及t检验，讨论解释变量的解释能力问题，并利用Pearson相关系数矩阵、逐步回归法、普莱斯-文斯登（Prais-Winsten）估计法等方法对模型进一步优化。本文利用STATA软件实现模型的建立及参数估计。

2 山东省粮食价格的现状以及存在的问题

粮食价格过高或过低，都将影响粮食安全。当主粮价格过低时，会严重影响农民种粮的收益，打击农民种粮的积极性，而因此市场上粮食的产量供给将会随之减少，导致粮食供给不足的现象，进而对社会经济发展国家秩序安全带来消极影响。当主粮价格过高时，粮食产量增多，降低了居民的购买力，还有可能导致饥饿和贫困，同样会造成供给安全，影响整个社会经济的发展。由此可见，粮食价格影响粮食的供求进而影响粮食安全，而粮食安全是事关国家和地区经济发展和社会稳定的重大问题。

3实证结果与分析

3.1山东省小麦价格的影响因素与数据来源

根据以往相关研究表明，山东小麦产量、小麦进口量、人均可支配收入、国内生产总值(GDP)、自然因素、小麦品种等都会对山东的小麦价格产生影响。数据分别来自1992年～2022年的粮食物资储备局、中国气象局、国家统计局、中国海关—华经产业研究院整理的数据，数据皆有依据来源，可靠度高。

3.2模型的设定与回归结果

3.2.1 模型设定

根据经济理论，本文以山东小麦价格作为被解释变量Y(元/吨)，以山东小麦产量为X1（万吨），小麦进口量为X2（万吨），人均可支配收入为X3（万元），国内生产总值（GDP）为X4（万亿元），自然因素选择年降水量为替代变量为X5（毫升/年），小麦品种为虚拟变量，分为优质品种D=1和普通品种D=0两种。e代表估计误差项。本文利用STATA建立多元线性回归模型为：

  Y= 2717.429-0.3794427X1-0.4345252X2+1581.478X3-28.44934X4 -1.269429X5+115D

3.3模型检验

3.3.1  F检验

观察回归分析，针对H0：b0=b1 =b2 = b3 =b4 =b5在95%的置信水平下线性回归模型的F检验P值为0.00小于0.05，通过了显著性检验，故拒绝原假设，说明回归方程显著，即小麦产量、小麦进口量、人均可支配收入、GDP、年降水量联合起来对小麦价格影响显著。

3.3.2  t检验

在对每个解释变量单独的显著性检验中，只有小麦进口量的t检验P值小于0.05通过了显著性检验，R²值很高但变量t值却很小，理论上应该显著的解释变量不显著，说明可能存在严重的多重共线性，需要修正。

3.3.3 多重共线性检验

    对于上述回归分析中变量不显著问题，怀疑出现严重多重共线性，通过计算解释变量之间的Pearson相关系数得出，人均可支配收入和GDP、小麦产量和人均可支配收入、小麦产量和GDP之间的相关系数都大于0.8，证实存在高度相关，因此，采用逐步回归法剔除存在共线性的变量，此时F值为96.22，F检验的P值为0.00，依然通过了显著性检验，各变量联合对小麦价格的联合解释显著，同时在剔除不显著变量后剩余的解释变量小麦产量、小麦进口量、人均可支配收入的t检验P值均小于0.05通过了显著性检验，说明各解释变量对小麦价格的影响显著。

3.3.4 异方差的检验

为了进一步保证模型的可靠性和准确度，分别绘制残差与拟合值和各变量之间的散点图如下，并进行异方差的怀特检验（White test），通过散点图发现残差虽然不稳定但几乎都在0上下一定范围内波动，同时查看怀特检验结果如表8，P值为0.0728大于0.05说明没有通过显著性检验，模型不存在异方差，但可以进一步优化模型，得到更为稳健的方差，使用稳健的标准误。

 3.3.5 剔除不显著变量后的回归分析

在上述统计分析后，剔除了X4、X5变量，剩余解释变量小麦产量X1、小麦进口量X2和人均可支配收入X3，仍设小麦价格为Y，则建立多元回归模型为：

Y=b0+b1 X1 + b2 X2 + b3 X3+0.2D+e

进行普通最小二乘法回归后的结果为：

Y=2105.234 - 0.4602646 X1 - 0.4577875 X2 + 662.135 X3+ 115D

R2=0.9145     F=91.38    n=31

表1

3.4模型评价

如上表1所示，在剔除不显著变量、去除多重共线性且使用稳健的标准误后，得到的模型通过了F显著性检验，说明解释变量联合对小麦价格的影响是显著的，在小麦价格的总变差中有91.45%可由小麦产量、小麦进口量、人均可支配收入联合解释，各个变量的t检验结果也全部显著，即小麦产量、小麦进口量、人均可支配收入分别对小麦价格的影响都是显著的，此时模型解释能力较强。

4 总结

4.1主要结论

通过回归分析可以看出，在影响小麦价格的因素中，人均可支配收入是一个重要变量，人均可支配收入每增加1万元，说明小麦价格将平均增加662.135元/吨，而小麦产量每增加1万吨，说明小麦价格将平均减少0.4602646元/吨，小麦进口量每增加1万吨，说明小麦价格将平均减少0.4577875元/吨。

4.2 政策建议

根据上述回归分析可知：为了避免“价高伤民，价低伤农”，长期来看，要提高农民种植某种粮食的积极性，就要提高相应粮食的价格，积极大力发展国民经济，强化收入的分配功能，取得价格高收入高平衡的双赢局面。如果某种粮食价格过低，要有短期内政府托底的政策，以高于市场的价格收购粮食；同时，合理限制这种粮食的产量，合理减少这种粮食的进口从而可以有效提高这种粮食的价格。相反，如果某种粮食价格过快增长，则要合理加大这种粮食的产量，合理加大这种粮食的进口量，从而平衡物价。短期内无法加大这种粮食的产量的，可以由政府主导释放库存，向市场加大投放量作为一种替代策略。为此，既要建立价格过度下跌情形下的储备响应，以有效“托市”，又要建立价格过度上涨情形下的储备响应，以稳定市场价格。

参考文献

[1]Jon T. Biermacher, Francis M. Epplin, Solie and William R.Raun.Maximum benefit of a precise nitrogen application system for wheat. PrecisionAgriculture,2006

[2]黄季焜、杨军.本轮粮食价格的大起大落:主要原因及未来走势.管理世界[J],2009

[3]李国祥2003年以来中国农产品价格上涨分析.中国农村经济[J],2011

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