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农产品库存对全美农户大豆种植意愿的影响

来源:用户上传      作者: 李洪斌 曹晓飞

  [摘要] 农产品季末库存水平反映了各个农产品的市场供应紧张程度,会影响各个农产品的价格以及相互之间的比价,进而影响农户的种植意愿。本文基于美国农业部报告数据,从定量的角度研究四种主要农产品库存对全美农户大豆种植意愿的影响。研究表明,对全美大豆种植意愿影响最强的是玉米库存,其次是大豆库存,而小麦库存和棉花库存的影响相对较弱。本文的研究有助于我们利用农产品库存变化对全美大豆种植意愿的可能变化进行提前预判。
  [关键词] 农产品库存美国大豆种植意愿
  
  一、引言
  大豆是中国进口量最大的农产品,2008年进口将近3800万吨,并且我国大豆进口量呈逐年上升趋势。而美国是世界上大豆产量和出口量最多的国家,中国大豆进口的很大一部分来自美国(美国农业部a,2009)。所以中美两国在全球大豆市场上是典型的进出口博弈关系。从美国在世界大豆市场的重要地位以及中美两国之间大豆进出口的博弈关系来看,研究全美农户大豆种植意愿具有一定的现实意义。
  本文从实证的角度研究美国主要农产品库存对全美农户大豆种植意愿的影响,研究数据来自美国农业部(USDA)的公开市场报告。国外基于美国农业部报告数据的研究主要是分析USDA报告对农产品期货市场的影响。比如Sanders和Manfred(2008)对USDA家畜产量预测的无偏性、有效性和信息价值进行检验。Isengildina-Massa等人(2008)则是研究USDA报告对大豆和玉米市场隐含波动性的影响。Isengildina, Irwin, 和Good则对USDA农作物产量预估修正过程的有效性进行了研究。而国内针对USDA报告的研究目前在中国期刊网上还没有。所以本文选择“基于USDA报告中的数据,分析美国主要农产品库存对全美农户大豆种植意愿的影响”作为研究内容是比较具有新意的。
  二、数据收集与整理
  美国农业部(USDA)在每月10日前后发布月度报告,对主要农产品当前市场年度全年产量、消费量、季末库存进行预估。本文收集USDA自1997年~1998年至2008年~2009年十二个市场年度每年3月报告中美国大豆、玉米、棉花和小麦的产量和季末库存水平的预估值(美国农业部b,c,d,1998-2009),然后计算每个品种十二个市场年度对应的美国国内总消费量,最后利用季末库存除以年度总消费量得到季末库存消费比。
  数据整理过程中,所以品种的年度总消费量等于本年度总产量与上一年度季末库存之和减去本年度季末库存。由于季末库存消费比能够去除不同农产品季末库存绝对水平差异较大的影响,更好的反映一种农产品年度供应的紧张程度,所以本文实证研究中采用季末库存消费比来表示农产品库存水平。利用USDA三月份月度报告,整理得到的美国国内1997年~1998年至2008年~2009年十二个市场年度大豆、玉米、小麦和棉花的季末库存消费比数据如表1所示。
  数据来源:美国农业部b-e
  USDA每年3月份会对全美农场主(农户)进行抽样调查,统计各主要农产品的种植意愿,并于3月31日会发布种植意愿报告。在种植意愿报告中,农产品种植意愿是用种植面积来进行定量度量的。本文对1998至2009年种植意愿报告中大豆的种植面积预估值进行收集,结果参见表1。
  三、相关分析
  表2是全美农户大豆种植意愿同美国国内大豆、玉米、小麦和棉花季末库存消费比进行相关分析的结果。相关分析的结果表明:(1)玉米库存水平越高,则农户越倾向于多种大豆;(2)大豆库存水平越低则农户越倾向于多种大豆;(3)小麦库存越高,则农户越倾向于多种大豆;(4)棉花库存越低,则农户越倾向于多种大豆。
  从相关性的强弱程度来讲,玉米库存与大豆种植意愿的相关性是最强的,并且呈正相关。这主要是因为大豆和玉米种植季节相同,并且在美国的主要种植地区基本相同(主要集中种植于中部和中北部地区),两种作物之间具有典型的种植竞争关系(Bob, 1998)。玉米库存越高,种植玉米相对其他竞争作物的比较收益就越低,从而打压玉米种植意愿。而玉米种植面积的减少会推高其他竞争作物(大豆是其中主要的一种)的种植意愿,在统计上就表现为玉米库存与大豆种植意愿的强正相关性。
  而大豆库存与大豆种植意愿呈负相关的则比较明显。大豆库存高会打压大豆价格和大豆种植的比较收益,使得大豆种植意愿降低;反之,大豆库存降低则会提升大豆种植的预期收益和大豆种植意愿。
  小麦和大豆也呈现一定程度的种植竞争关系,这使得较高的小麦库存倾向于提升大豆种植意愿。但由于占种植面积三分之二以上的冬小麦同大豆的种植期明显不同,仅不足三分之一的春小麦与大豆具有基本相同的种植期,所以小麦和大豆的种植竞争关系应该还不是很强。因此,在统计上小麦库存与大豆种植意愿仅表现为弱的正相关,且相关性不显著。
  棉花在美国主要种植于南部地区(如Texas、Georgia、Arkansas和North Carolina等州),而大豆主要种植在中部及中北部地区(如Iowa、Illinois、Minnesota、Indiana和Missouri等州)。所以棉花和大豆虽是种植季节基本相同的两种旱地作物,但是两者之间的种植竞争关系却是比较弱的。种植棉花除收获棉花外,还同时收获棉籽。棉籽是一种油籽,压榨后生成棉籽油和棉籽粕。作为一种油料,棉籽和大豆存在一定的消费替代关系。棉花库存高通常意味着棉籽供应充足,倾向于打压棉籽和其他油籽(如大豆)价格,从而在一定程度上倾向于降低美国农户的大豆种植意愿。但是,美国大豆的年产量通常在棉籽的10~15倍左右,所以棉籽对大豆的消费替代作用不是太强。棉花与大豆之间较弱的种植竞争关系加上较弱的消费替代关系,综合作用表现为棉花库存与大豆播种意愿在统计意义上不显著的弱相关。
  说明:① 本表中的相关系数是根据表1中数据计算得到的;② 括号中的数值是相关系数的t检验值,*号表示在10%的显著性水平下相关系数是显著不等于零的。
  四、回归分析
  在回归分析中仅选取与大豆种植意愿(Y)的相关系数大于0.2的玉米、大豆库存作为回归模型的独立变量,而大豆种植意愿(Y)作为回归模型的依赖变量。采用表1中的数据进行拟合计算,结果如公式(1)所示。 (1)
  公式中Y表示玉米种植意愿,单位是千英亩;而X 1和X 2分别表示大豆和玉米的季末库存消费比,单位是1%。季末库存消费比数据在回归模型中采用1%作为单位,一是因为季末库存消费比的绝对水平相对种植意愿而言在数量级别上相差太多;二是采用1%作为库存消费比的单位便于对拟合结果进行解释。
  对回归模型进行拟合优度评价发现,调整后的可决系数为0.6308。这说明全美农户大豆种植意愿63.08%的变化可由大豆和玉米的库存变化所解释。此外,显著性检验(F检验)表明,回归模型是显著有效的。
  回归模型中X 2的系数表明玉米的季末库存消费比每增加一个百分点,则大豆种植意愿平均增加457.54千英亩;反之玉米季末库存消费比每减少一个百分点,则大豆种植意愿平均减少457.74千英亩。X1的系数为-305.34,说明大豆季末库存消费比每增加一个百分点,全美农户大豆种植意愿平均减少305.34千英亩。
  五、结论
  本文从定量的角度分析美国大豆、玉米、小麦和棉花四种农产品季末库存消费比对大豆种植意愿的影响,研究结果对于我们利用USDA报告中的库存预估数据提前分析全美大豆种植意愿的可能变化具有一定的现实价值。本文的研究结果表明,玉米和大豆的季末库存消费比对全美农户大豆种植意愿具有较强的影响,而小麦和棉花的库存水平影响较弱。此外,拟合得到的回归模型具有较好的解释能力,能够解释全美大豆种植意愿60%以上的变化。
  由于数据收集的困难,本文实证研究仅采用美国12个市场年度的数据,数据基础略显薄弱。如能获取更长时间的数据,本文研究的相关数据基础就可以得到加强。本文研究没有涉及价格数据,如果结合农产品的价格信息,是否可以解释大豆种植意愿更多的变化,仍是一个尚待研究且值得研究的现实问题。
  
  参考文献:
  [1]美国农业部a:油籽世界市场与贸易月度报告, 2009, 1: 9
  [2]美国农业部b:油籽世界市场与贸易月度报告, 1998-2009, 3
  [3]美国农业部c:种植意愿报告, 1998-2009
  [4]美国农业部d:谷物世界市场与贸易月度报告, 1998-2009, 3
  [5]美国农业部e:棉花世界市场与贸易月度报告, 1998-2009, 3
  [6]D.R. Sanders, M.R. Manfred. Multiple Horizons and Information in USDA Production Forecasts. Agribusiness, 2008, 24(1): 55-66
  [7]O. Isengildina-Massa et al. Impact of WASDE Reports on Implied Volatility in Corn and Soybean Markets. Agribusiness, 2008, 24(4): 473-490
  [8]O. Isengildina, S.H. Irwin, and D.L. Good. Are Revisions to USDA Crop Production Forecasts Smoothed? American Journal of Agricultural Economics, 2006, 88(4): 1091-1104
  [9]K. Bob.Evolving Significance of Corn/Soybean Ratio.World Perspectives, Inc, 1998, 25: 45-47


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