【摘要】此课题主要探讨自2018年年底X悍然挑起对中国的贸易战至今,双方农业的状况,以及对如何发展提出建议。收集双方XX官方公开的数据,整理行业相关新闻以及参阅相关学术文章。对中美农业代表性农产品大豆的进出口指标进行统计分析,运用sas进行数据预测。将数据进行梳理,分析及预测,促进有效的风险管制,防范重大冲突。
文章主要运用图表分析法对比中美贸易战前后双边农业贸易数据,分析结果显示双方农业均受到一定程度的影响。同时暴露出两国农业结构的弊端。而两国要利用新形势发展农业,不仅需要各自对国内农业发展模式进行改革,也需要双方进行务实性的合作和建立良性竞争才能实现共赢。
【关键词】农产品;进出口;大豆;趋势
1 前言
1.1 研究背景
从1972年X总统尼克松访华,到1979年中美正式签署双边贸易协定,两国打破了距离和思想的限制,对双方敞开大门,但是两国的贸易发展并不是一路顺畅。特朗普当选X总统后一步一步挑起两国之间的摩擦,从2016年的小打小闹到2018年反复对中国加征进口关税。中国XX予以反击也先后公布加征大额关税的X产品清单,随后双方进行的多次高级别谈判均以失败告终。直到2020年1月16双方第一阶段协议正式签署,中美两国长达一年多的紧张关系有所缓和。本文就中美贸易争端下两国农业的影响进行研究,反思并探讨新的发展路径。
1.2 研究目的与意义
2018年6月X出尔反尔单边撕毁联合声明开端,中美双方于7月6日正式交锋。两国的紧张关系使得世界经济笼罩在阴霾之下。X对华的贸易战抑制了中国农业的健康发展,同时也对X自身农业造成极大的影响,可谓是伤敌一千,自损八百。本文利用数据对比对继续进行贸易战的消极影响进行强调。对双方的贸易趋势进行预测,在贸易磋商的背景下,对双方农业如何发展提出建议。
在经济全球化的进程下,单边主义和贸易保护主义的出现,本质上其实是X作为老牌的资本主义守成大国对快速崛起的社会主义中国的忌惮和扼制,是两国之间关于全球战略的一种竞争,是两国之间一种更深层次的博弈[1]。但这是一种逆潮流的做法,不能阻止经济全球化的脚步。本文通过对农业数据的梳理,分析及预测,强调贸易摩擦对双方的利益损失。针对贸易摩擦下两国的农业提出建议,促进有效的风险管制,防范重大冲突。但根本上还是需要双方进行务实性的合作和建立良性竞争,合作共赢。
1.3 文献综述
1.3.1 国内外研究现状和发展趋势
在紧张的博弈下,中美双方的经贸合作引起了国内外学术界的重视。在国内,多数学者从中美贸易争端的产生原因,对中美双方的各行业影响,以及中国的应对方式进行探讨。陈继勇(2018)主要针对中美双方贸易争端的实质进行讨论,指出X以巨额贸易逆差对中国进行打压只是借口。造成中美巨额贸易逆差一方面是统计方法不同,根本原因是X限制国内高新技术流入中国造成的进出口不平衡。杜鹃(2019)从农业的角度出发,主要探讨在贸易争端下中国农产品进出口及农作物生产所受影响。提出通过政策引导,对外开放等解决国内农产品供需不平衡问题。国内针对此次争端中农业的相关研究讨论较多的是大豆,其中具有代表性的学者是商务部国际贸易经济合作研究院的裴蓉硕士(2019),她采用定量分析的方式,验证中美大豆贸易对彼此之间乃至对全球大豆市场都有着重要的意义与作用[2]。
目前国外关于中美磋商的讨论较多是贸易战中美方的战略,面对的现实问题,以及如何应对等方面的阐述。X著名经济学家C. Fred Bergsten(2018)从宏观视角论述中美之间达成双边自由贸易协定和投资协定的必要性。他认为平衡很重要,多方位深度解读两国在协作贸易投资方面获益的必然性。探讨了商品贸易关税、农业服务贸易壁垒、出口管制等问题。Mark Ash(2020)指出X对中国的大豆出口从18年度被巴西大豆出口替代,预测在贸易协定下,X对中国大豆市场占有率可能会提高。实际销售取决于市场情况,且X大豆库存可能增加。Getachew Nigatu等人(2020)考察供需因素的变化,估计农业商品价格对商品市场的贸易影响。以便于XX修订农业市场有关问题的决策。
随着两国贸易磋商的进行,国内外针对农业方面的研究应该多为双方恢复合作后,如何建立良性竞争,营造良好的发展空间方面。随着经济全球化的发展,中美的贸易紧张局势不仅影响到双方,更会延伸至全球多个国家。而关于如何建立风险防御机制也会成为中美两国重点关注的研究对象。
1.3.2 文献述评
中美贸易争端的步步升级对中美双方的经济造成了一定的打击,国内外学者关于两国的应对举措和相关政策的研究越来越多。通过上文提及的国内外学者目前的相关研究,可以看出国内学者注重分析各行业所受影响,提出应对相关策略,而国外学者较少关注国内受影响方面,而更注重寻求原因,预测风险及趋势。但两国对于此次争端的研究都不够全面,探讨不应仅限于国内,应拓宽视野才能更全面的建立解决机制。
此前关于在贸易磋商下中国农业所受影响,X农业所受影响的相关研究较多,但将两国所受影响进行对比的分析较少。本文利用两国农业贸易数据比对,侧面分析双方农业所受影响,能更好的探讨如何取长补短,提升各自的竞争力优势。
1.4 研究方法与研究内容
此次研究主要利用图表分析法,利用真实数据比对,探讨中国与X农业的发展现状。通过两国农业对比参照,深入了解在贸易战中双方农业的发展。最后利用时间序列分析对双方具有代表性的大豆贸易进行预测,探讨在这一状况下中美双方的农业如何寻求更好的发展。
文章关于中美双方农业发展的探讨主要分为四个部分:
(一)主要分析中美贸易摩擦缘由,重点研究当前中美双方在贸易磋商下的贸易现状。对此次贸易战的背景进行深度分析探讨。
(二)利用中国海关总署及X农业部公开的农业数据以及具体的大豆进出口数据的两项指标进行对照分析。客观分析在贸易磋商下中美双方农业及大豆产业所受影响。
(三)将收集到的中美双方农业及大豆产业的数据进行对比讨论。通过sas预测双方大豆未来发展趋势。
(四)通过中美双方大豆贸易的预测,宏观分析未来双边农业贸易发展新路径。
2 中美贸易战的相关概述
2.1 中美贸易战的起因及现状
X方面声称主动挑起争端是由于对华货物贸易逆差过大,并且美方认为中国的限入政策和外汇倾销行为对X出口贸易是极大的不公平。在中美第一阶段谈判中,美方要求中方停止各种形式的“中国制造”的XX支持,而自己却仍用多种方式补贴自己本国农业、制造业等。可见中美货物贸易巨额逆差并不是这场争端的主要原因,其本质原因是中国发展自身的比较优势产品对X的出口不断扩大,这一行为分走了X的一块“蛋糕 ”。美方认为其握在手上的世界经济主导权受到了挑战,便对中国实施全方位追击围堵,想要守住手中紧握的“蛋糕 ”。
中美贸易争端中双方制裁手段步步升级,在长达一年多的争斗中,双方都受损且急需进入止血阶段,双方也表达暂缓的诚意。在2020年新春伊始中美双方签署了第一阶段的贸易协定,协议中X仍保留对中方加征关税的要求,这并未满足中方的要求,也是贸易回归正常化的绊脚石。此外还有关于中方要从X购买产品的数额规定。第一阶段的协议签署,并不是这场博弈的结束,而是第二阶段谈判的预告。
2.2 中美双边贸易发展概况
2015年到2017年中美双边贸易稳步增长。2018年全年中美双边货物进出口额超过6千亿美元,2019年全年双边货物进出口额超5千亿美元,从2018年到2019年双边贸易总额急剧下降近1亿美元(见图2-1)。中美双边货物进出口额的下滑侧面反映了这场贸易争端给双方的经济贸易往来带来重创,更制约了双方的经济发展。
数据来源:中国海关总署
图 2-12015-2019年1-11月中美双边贸易总额
中国的经济在改革开放后迅速发展,农业及制造业体量大,服务业蓬勃发展。但农业总体技术水平不高,且发展模式多为高耗能高污染,部分农场品及高新技术产品多依赖进口。为进行产业升级,推行工业计划,鼓励“中国制造”,扶持中小企业发展。而X作为全球霸主,具有高新技术产业的领先优势,同时农业具有高度机械化专业化的优势。X既是农业出口大国,也是专利大国。X为防止国内高新技术流入中国,对中国的出口限制也较多。中国从X进口的产品多为机电产品、运输设备、化工产品等,同时中国也进口大量X农产品如棉花、水果、猪肉、大豆等。而X从中国进口的产品多为轻工产品比如家具、玩具等,同时还有少数农产品如果蔬类。
3 贸易战对中国的农业影响
3.1 贸易战对中国贸易大环境的影响
持续升级的中美贸易博弈下,中国的贸易市场就在动荡和猜忌的阴霾下开始了2019。这场争端对中国的贸易环境产生巨大的负面影响,就中国的对外贸易来讲,可能造成中国进出口由顺差转为逆差,关税上调导致中国出口企业大幅度降低生产同时节约各环节成本,随之带来大型规模化企业面临亏损或倒闭,中小企业对外贸易受限,造成市场商品急缺最终引起物价上涨[3]。就国内的贸易环境而言,经济下行,企业的减产或倒闭带来企业员工收入下降甚至失业的风险,但百姓生活成本却不断增高,最终引起消费水平降低。
在持续的阴雨中,既带来负面的影响也可以带来一部分积极效应。中国对外出口受限,但是对内进口扩大,刺激了中国的对外开放力度,也倒逼XX扩张内需[4]。在合理的开放力度下,吸收外企的经营模式等而不再是单纯的吸收外资,同时刺激企业自主研发形成新兴市场。经济下行倒逼各级XX特别关注培育新的消费热点,提高经济发展质量,从根本上改善企业的营商环境。
3.2 贸易战对中国农业的影响
在这场争端中,中国农业所受影响短期重于长期。不仅仅是农产品的国际贸易及价格水平等方面的变动,而且涉及国内养殖生产及农业的经济发展。
对国内农产品贸易的影响中国是产粮大国无人不晓,尽管中国产粮总量位居全球之首,粮食进口量却依旧在增加。可以说,中国的农产品进口也跃居全球前列。根据中国海关总署的数据显示,农产品进口额从2015年的1168.8亿美元增长到2019年的1509.7亿美元。但是巨大的农产品进口额伴随着不小的贸易逆差,2015年农产品的贸易逆差额为462.0亿美元,到2019年时已经达到718.7亿美元。从17年到19年我国的农产品贸易逆差连续增加。考虑到18年开始的中美贸易争端也有可能是贸易逆差增加的影响因素。
争端期间,中国两次公布对美农产品的加税,加征关税的产品涉及大豆,玉米,水果,肉类等大宗农产品。一旦关税加征,国内农产品的进口总量一时会受到抑制造成需求紧张。所需的大量大豆,玉米及水果等会造成国内的一大缺口,因而需要重新转向其他国家进口。一旦其他国家为抢先占据中国农产品市场,增加国内农产品生产,也有造成全球农产品供给过剩的风险。但是长期来说,中国有了新的长期稳定的农产品进口伙伴,摆脱对进口X农产品的过度依赖,更利于维持国内农产品进口市场的稳定。同时中国出口X的农产品多为果蔬类,而美对中的加征关税一定程度影响中国果蔬类出口。但鉴于国内市场对此类农产品的消化能力较强,而短时间内果蔬类产户及相关企业的收益可能未能达到期望值。
对中国农产品价格的影响就农产品而言,中国对大豆进口依存度高,主要用于生产饲料原料。中国暂停对X大豆的进口将会转向其他国家进口,便会引起进口价格上升,虽然短期内进口量难以弥补缺口,但刺激中国大豆生产及转基因加速开放,一定时间过后大豆价格会回归正常水平。同时玉米可以作为饲料作物生产的替代品,本次争端可能助推玉米的竞争优势,提升玉米价格,进一步改善我国玉米供需格局。
大豆、玉米等饲料作物生产原料价格上升后,会冲击养殖盈利,即养殖业饲养成本提高,同时带动农副产品价格上升。以猪肉为例,19年非洲猪瘟影响国内猪肉产量,使得我国猪肉进口量增多,而X作为我国主要的猪肉进口国之一,争端影响猪肉进口成本,国内养殖成本提高便影响猪肉市场的最终销售价格水平[5]。
对中国养殖生产及农业经济的影响国内农产品贸易受到的影响会延伸到养殖生产方面。正如前文提及的,中国主要从X进口大豆和猪肉。进口不能满足国内需求的时候,可能会抬高物价。在国内,大豆主要用于榨油,豆粕用于制作家禽饲料等,一旦大豆供给产生缺口,可能会提高养殖户的饲养成本。多方因素影响最终导致家禽肉类物价也走高,作为饲料替代品的谷类也产生积极的效应。随着物价的上涨,供不应求的状态能刺激国内种植业和养殖业的生产。
一段时间内,农产品的进口和价格会受到一定程度的冲击产生负面影响,但是很快会产生进口替代效应,促成新的进口合作伙伴,同时助推国内农业自产,降低一定程度的进口依赖。中国的农业经济受创,引起国内对农产品巨大贸易逆差的反思。相关XX也能制定更为有效的政策,助推中国农业结构调整升级。
3.3 中国大豆进口的数据分析
农业是中国实施反制的关键。根据中国海关公布的数据显示,2015年到2017年中国期间,中国从X进口的大豆占大豆进口总量一直维持在40%上下,而从巴西进口的大豆占比一直在50%上下波动。可见X和巴西大豆进口均对国内大豆市场占有一定份量。X农业部公开的2015年到2017年间的数据显示,X出口中国的大豆占大豆出口总量一直维持在60%上下,可以见得中国在X大豆出口市场占据重要地位。虽然中美两国的农业贸易往来中,不仅是大豆贸易,果蔬、棉花贸易也较为频繁。但相较而言,大豆在两国的进出口市场占比更为显著。在两国多轮反制措施中,大豆的进出口数据变化明显,所以以大豆作为分析对象具有代表性。
3.3.1 中国大豆历年进口量的数据分析
2015年到2019年间,中国大豆进口量从逐步增长到逐渐下降,期间2017年达到最峰,比2016年增加1000多万吨,增长率达到13.8%。但是从2018年开始,大豆进口量骤减,与达到巅峰期之前的2016年相当甚至更少,直到2019年,大豆进口量达到五年期间最少,增长率从18年到19年维持负数(见图3-1)。可见,在18年到19年贸易争端的不断升级期间,大豆的进口量一路下跌,2年间大豆进口量减少近2万吨。而中国大豆进口国中,以2017年为参考对象,即在贸易争端之前巴西是中国最大的大豆进口国,占总进口量的53%。X次之,占总进口的34%,即在这场争端之前中国从X进口的大豆总量占大豆进口总量不到一半,但份量占比还是比较重(见图3-2)。关于这次贸易争端对中国大豆进口量下跌的影响需要进一步分析比对。
数据来源:中国海关总署
图 3-12015-2019年1-11月中国大豆进口量及增长情况
数据来源:中国海关总署
图 3-22017年中国大豆进口国别分布
3.3.2 中国大豆历年进口金额的数据分析
2015年到 2019年间,中国大豆进口金额起伏较大,期间2017年达到最高峰,比2019年多近1000百万美元,增长率达到16.6%。从2018年开始,大豆进口金额骤减,增长率从18年到19年维持负数(见图3-3)。可见,在18年到19年贸易争端的不断升级期间,大豆的进口金额一路下跌,2年间大豆进口金额均维持在较低水平。
以中国每年进口大豆的平均单价从2015年到2019年均维持在410美元/吨上下。其中进口平均单价最高的一年是2018年,为431.6美元/吨,进口平均最低的一年是2019年,398.2美元/吨。可见,中美贸易争端中18年的加征关税措施使得大豆进口价格有一定的波动。而进口量及进口金额的变化落差一定程度受到8月6日中国商务部宣布的暂停对美农产品采购反制带来的一系列影响可以得到验证。
数据来源:中国海关总署
图 3-32015-2019年1-1月中国大豆进口金额及增长情况
3.3.3 贸易战以来中国大豆进口数据的变化
以中美双方正式交锋为开端,探讨每月大豆进口量及进口金额受影响的程度。从2018年9月开始到11月中国进口大豆总量逐渐下跌,期间进口X大豆总量不到40万吨,直到2019年1月,在90天休战期间进口量有所回升(见图3-4)。从争端开始到19年5月份以前,中国进口X大豆占大豆进口总量的比例不高,一定程度受到18年8月底的非洲猪瘟的影响。此后中国从X进口发大豆维持较高水平,直到9月份下跌,期间中国商务部于8月16日宣布暂停采购X农产品,是对X威胁继续加增关税的强硬回击,综合考虑9月份到10月份大豆进口量下跌受到其一定的影响。随后11月份大豆进口量稳步回升。
数据显示,大豆进口量在贸易战期间受到了一定程度的影响。依照价格水平波动较小的情况下,其造成了一定的短期影响,但由于X不是中国最大的大豆进口国,中国对X大豆依赖性较低,且随后产生的进口替代效应及自产机制也使得进口量得到一定恢复。
数据来源:中国海关总署
图 3-42018年9月-2019年11月中国大豆进口量
4 贸易战对X的农业影响
4.1 贸易战对X贸易大环境的影响
在这场争端中,中美双方两败俱伤,X的贸易环境大受打击。X对中国的制裁,在不同程度转化为对本土企业的打击。关税增加不仅仅打击了中国的进出口贸易,X更是把“刀子”扎向自己的企业。X国内的进出口商品同样面临着挑战,随着成本增加,出现订单减少等问题,X各大企业面临减产歇业,裁员倒闭。而就特朗普指出的贸易逆差问题,美方数据显示,18年1月至10月,中美贸易逆差为3445亿美元,而2019年同期贸易逆差为2945亿美元,就美方的制裁而言,美对中的贸易逆差虽有减少,但是对自身行业打击还是很大。
美方原本预计19年X经济增长将超过3%,而根据X联邦统计局公布的数据,2019年实际增率为2.7%。就X的贸易环境而言,中国在美投资大幅下跌,同时影响美中营商氛围及双边关系,其中大受打击的是农业。美对中的农产品出口从19年的250亿美元一度跌至70亿美元。对于X来说,贸易环境受到的负面影响不比中国受到的小。不仅仅是农产品的出口、囤积问题,还有农户的种植、养殖状况造成经济受损。
4.2 贸易战对X农业的影响
在这场争端中,X农业受到的影响持续时间较长,而X农民、农场主或成为最大的受害者。从2018年9月到2019年9月,X农场破产数量达到580家,同比增长24%,就农产品来说,中国是X农产品最大的出口国之一,而一旦将中国排除在X出口市场以外,农产品的市场和价格会受到很大的影响[6]。即便大幅度增加农产品对其他国家的出口,也很难填补在中国损失的销量。
对X农产品贸易的影响X具有较为完整的农业体系,高效的产值更利于农产品的出口。X主要出口大豆、棉花、玉米和小麦等农产品,其中中国是美大豆的最大出口国,也是棉花的第三出口国。贸易战期间,X多次对中国商品加征25%、10%不等的关税。在此期间包含中国出口X果蔬类的关税加征,但鉴于中国不是X最大的果蔬进口国,并未造成较大的市场动荡。相反中国的反制手段对于X农产品出口的冲击较大,中对美商品的关税加征其中包含几类大宗农产品。就大豆这一商品而言,中国无疑是最大的买家,占据美大豆出口市场的一大份额。一旦中国加税反击,造成美大豆出口商出口受制,而国内的消费能力较低,国内库存堆积。这对X的农业贸易的打击具有较长的连锁反应。
对X农产品价格的影响高度的机械化、规模化使得X农民生产成本维持在较低水平,而一旦关税的提高,会导致大批出口中国的农产品出口减少,同时销售成本提高。从19年7月中国对美加征关税到12月,X大豆价格走高,12月大豆期货涨至最高水平。大豆出口量的减少不仅会造成销售成本提高,而且会导致农民的大豆大量囤积。农民的经济损失巨大,而这损失不是X推出的农业补贴能解决的问题。一旦X出口的一类农产品有了松动,会引起连锁反应。由于大豆进口国需求量的减少,农民会转向种植其他作物比如前文提及的可作为大豆替代品的玉米,于是会导致玉米价格水平波动,最终也会影响与农业密切关系的X企业。
对X农业生产及农业经济的影响18年12月,X大豆协会就曾发表声明,呼吁中美两国修复关系。谈及X大豆的滞销,多数农民未能承担生产机械所耗费的成本,进而转向种植其他农作物作为补贴。原本种植大豆的农户可能会选择更受市场欢迎的玉米、棉花等。而未能承受这一打击的部分农场就会走向破产,这对X农业经济造成长期的影响。X自身的农业发展水平已经达到了一定的高度,随后要修复商品滞销、农场破产、出口商利益受损等的问题需要更长的时间和XX的帮扶。
4.3 X大豆出口的数据分析
4.3.1 X大豆历年出口量的数据分析
2015年到2019年间,X大豆出口量维持在5000万吨上下,期间2017年达到最高峰,比2016年增加1000多万吨,增长率达到20%。随后出口量逐渐减少,18年大豆出口量达到5年间的最低值,比17年降低17%(见图4-1)。可见,在18年到19年贸易争端的不断升级期间,大豆的进口量一路下跌,随后19年有所回升,但依旧低于争端前的出口量。而X大豆出口国中,以2017年为参考对象,即在贸易争端之前中国是X最大的大豆出口国,占总出口量的61%,X出口中国大豆占其大豆出口总量的一半以上,可见中国市场对于X大豆行业的重要性,而其他国家对X大豆的进口量相对来说占比较低(见图4-2)。X的大豆出口对中国市场的依赖程度较高,而关于这次贸易争端对X大豆出口量的影响以及大豆出口量的下跌需要进一步分析比对。
数据来源:X农业部
图 4-12015-2019年X大豆出口量及增长情况
数据来源:X农业部
图 4-22017年X大豆出口国别分布
4.3.2 X大豆历年出口金额的数据分析
2015年到 2019年间,X大豆出口整体维持在200亿美元上下,波动较大,期间2016年达到最高峰,比2015年多近4000百万美元,增长率达到21%。从2016年开始,大豆出口金额逐渐降低,18年出口总金额达到最低,比最高峰少了近6000百万美元,直到19年才有所回升,但也维持在较低水平(见图4-3)。可见,在18年贸易争端的不断升级期间,大豆的出口金额变化明显,2年间大豆出口金额均维持在较低水平。验证了中国市场对X大豆出口的重要性,一旦双方的贸易出现问题,X的大豆出口受到的打击也比较明显。
X大豆出口平均单价从2015年到2019年均维持在370美元/吨上下。其中出口平均单价最高的一年是2017年,为396.7美元/吨,出口平均单价从18年一路下跌为369.3美元/吨,19年为356.9美元/吨。可见,中美贸易争端中大豆进口价格受到一定的影响,因为大豆出口减少而导致大豆过量囤积,最终造成美大豆价格一定程度下降。
数据来源:X农业部
图 4-32015-2019年X大豆出口金额及增长情况
4.3.3 贸易战以来X大豆出口数据的变化
从X农业部下载的月度出口量数据进行分析,2018年9月到2019年12月X大豆出口量波动较大,低位维持在200万吨的水平,高位维持在500万吨剩下。其中2019年1月份大豆出口量逐渐下跌,4月份达到争端开始以来的最低为240吨,随后稳步回升直到8月份以后波动较大,这段期间出口中国的大豆总量维持在较低水平(见图4-4)。依数据显示,在争端开始到5月份以前,X大豆最大出口市场为欧盟。从19年5月以后X出口中国大豆总量占比可知,其大豆出口较依赖中国市场,在9月份中方宣布停止采购X农产品时,当月出口总量变有了明显的下跌。
数据显示,X大豆出口量在贸易战期间受到了一定程度的影响。在早期影响并不明显,在有其他大豆出口国的情况下大豆出口维持在一定水平。但其造成了一定的长期影响,在中国大豆进口逐渐转移分散后可以明显看出X大豆出口水平较之前更低。数据的对比验证了前文所述的,中国对X的关税制裁打击了X大豆出口贸易。
数据来源:X农业部
图 4-42018年9月-2019年12月X大豆出口量
5 中美双方大豆贸易趋势预测
中美的经贸磋商以来,双方的农产品进出口贸易受关税政策影响较大,其中各类大宗产品的进口也成为中国反制X的手段。本文以大豆为例,探讨了大豆对两国农业经贸的重要性,验证了大豆进出口受到了一定程度的影响。在争端发生后中美双方的大豆进出口波动水平较大,同时给两国带来不同程度的负面影响,未来双方的大豆贸易趋势也是一大热点。利用SAS,参考近五年的中美大豆贸易往来数据,预测接下来一季度的贸易趋势。
5.1 时间序列方法介绍
时间序列是指同一种现象在不同时间上的相继观察值排列而成的一组数据序列,时间序列预测方法通过以时间序列的历史数据揭示现象的时间变化规律,把规律延长到未来,在许多方面都得到了广泛的应用[7],其中SAS系统是最权威的时间序列分析软件。
本文采用随机时序分析(见图5-1),首先需进行数据的平稳性检验。序列平稳是我们利用已知的模型进行分析预测的基本,本文采用现在广泛使用的单位根检验方法进行分析。
随后我们需要观察序列值彼此的相关性,即白噪声检验。考虑有限性的影响,当白噪声检验延迟一定阶数以后自相关数接近零,此时可以判断序列为平稳的白噪声序列,即满足。本文选择0.05的显著性水平。
主要采用的基本方法是差分运算和ARMA模型拟合。差分方法可以便捷、有效提取确定性信息,需要BIC准则进行定阶。
也叫自回归移动平均模型。对数据进行了差分处理以后的差分平稳序列要用
进行拟合。
最后模型检验主要是检验这个模型对有效信息的提取效果。当剩下的残差序列呈现纯随机性,我们就可以进行下一步数据预测了。最终根据检验得到置信水平大于95%的预测结果。
图 5-1建模流程
5.2 建立时间序列预测模型
5.2.1 数据处理
我们要通过2019以前的数据,检验19年第四季度的数据预测是否准确。
首先,根据2015年到2019年X出口中国大豆总量的数据绘制时序图(见图5-2),再进行单位根检验(见表5-1)。根据结果可以看出原始序列不够平稳,所以取对数对序列进行处理。
数据来源:X农业部
图 5-22015年-2019年X出口中国大豆总量
表 5–1增广Dickey-Fuller单位根检验
类型 | 滞后 | Rho | Pr < Rho | Tau | Pr < Tau | F | Pr>F |
零均值 | 0 | -9.3688 | 0.0300 | -2.33 | 0.0203 | - | - |
- | 1 | -14.5222 | 0.0060 | -2.64 | 0.0090 | - | - |
单均值 | 0 | -16.7993 | 0.0175 | -3.13 | 0.0294 | 4.92 | 0.0439 |
- | 1 | -32.9702 | 0.0005 | -3.95 | 0.0030 | 7.82 | 0.0010 |
趋势 | 0 | -16.7934 | 0.0986 | -3.08 | 0.1206 | 4.82 | 0.2266 |
- | 1 | -34.0299 | 0.0008 | -3.96 | 0.0156 | 7.85 | 0.0174 |
原始数据取对数后检验平稳性,单位根检验(见表5-2)及白噪声的自相关检查(见表5-3)显示结果为非平稳序列,考虑对其进行差分处理。
表 5–2增广Dickey-Fuller单位根检验
类型 | 滞后 | Rho | Pr < Rho | Tau | Pr < Tau | F | Pr>F |
零均值 | 0 | -0.4530 | 0.5769 | -0.55 | 0.4730 | - | - |
- | 1 | -0.5739 | 0.5506 | -0.57 | 0.4662 | - | - |
单均值 | 0 | -13.6480 | 0.0429 | -2.78 | 0.0673 | 3.88 | 0.0987 |
- | 1 | -27.7062 | 0.0005 | -3.64 | 0.0078 | 6.63 | 0.0025 |
趋势 | 0 | -14.4382 | 0.1647 | -2.89 | 0.1739 | 4.24 | 0.3408 |
- | 1 | -29.2320 | 0.0034 | -3.75 | 0.0270 | 7.06 | 0.0349 |
表 5–3白噪声的自相关检查
至滞后 | 卡方 | 自由度 | Pr>卡方 | 自相关 | |||||
6 | 69.33 | 6 | <.0001 | 0.752 | 0.415 | 0.086 | -0.248 | -0.392 | -0.421 |
12 | 95.28 | 12 | <.0001 | -0.344 | -0.160 | 0.050 | 0.203 | 0.301 | 0.303 |
进行二阶差分后的数列其单位根检验结果Pr小于0.001(见表5-4),白噪声的自相关检查结果为Pr小于0.05(见表5-5),因此认定为平稳的非白噪声序列。符合模型要求。
表 5–4增广Dickey-Fuller单位根检验
类型 | 滞后 | Rho | Pr < Rho | Tau | Pr < Tau | F | Pr>F |
零均值 | 0 | -73.5109 | <.0001 | -10.80 | <.0001 | - | - |
- | 1 | -144.034 | 0.0001 | -8.29 | <.0001 | - | - |
单均值 | 0 | -73.5127 | 0.0005 | -10.69 | 0.0001 | 57.16 | 0.0010 |
- | 1 | -144.103 | 0.0001 | -8.21 | 0.0001 | 33.69 | 0.0010 |
趋势 | 0 | -73.5207 | <.0001 | -10.60 | <.0001 | 56.16 | 0.0010 |
- | 1 | -144.389 | 0.0001 | -8.14 | <.0001 | 33.19 | 0.0010 |
表 5–5白噪声的自相关检查
至滞后 | 卡方 | 自由度 | Pr>卡方 | 自相关 | |||||
6 | 15.06 | 6 | 0.0198 | -0.383 | -0.132 | 0.211 | -0.221 | 0.025 | -0.017 |
5.2.2 模型的拟合及检验
将处理后的数据进行模型拟合,为了选择合适模型,我们可以用系统提供的MINIC命令做相对最优模型识别(见表5-6)。在自相关延迟阶数小于等于5,移动平均延迟阶数小于等于5的范围内所有模型中,当p=0,q=4时为最优选择,所以选择模型。
表 5–6Minimum Information Criterion
Lags | MA 0 | MA 1 | MA 2 | MA 3 | MA 4 | MA 5 |
AR 0 | 0.318174 | -0.01512 | -0.11623 | -0.06263 | -0.13885 | -0.09306 |
AR 1 | 0.277222 | 0.017632 | -0.05896 | -0.02792 | -0.07572 | -0.01938 |
AR 2 | 0.28648 | 0.082937 | -0.07554 | -0.00841 | -0.01429 | 0.043877 |
AR 3 | 0.296025 | 0.15372 | -0.00973 | 0.064101 | 0.004632 | 0.059973 |
AR 4 | 0.26285 | 0.051879 | 0.007337 | 0.075042 | 0.078206 | 0.131446 |
AR 5 | 0.322002 | 0.109115 | 0.041717 | 0.097007 | 0.1319 | 0.191359 |
将得到的模型拟合结果做残差的自相关检查。Pr值都显著大于显著性检验水平0.05,可以认为该残差序列即为白噪声序列(见表5-7)。故模型对序列的建模是正确的。
表 5–7残差的自相关检查
至滞后 | 卡方 | 自由度 | Pr>卡方 | 自相关 | |||||
6 | 2.16 | 2 | 0.3397 | -0.040 | 0.007 | -0.078 | -0.127 | -0.037 | -0.102 |
12 | 8.25 | 8 | 0.4099 | -0.040 | -0.121 | 0.111 | 0.034 | 0.184 | 0.155 |
18 | 9.67 | 14 | 0.7859 | 0.055 | -0.077 | 0.016 | 0.028 | -0.084 | -0.034 |
24 | 11.16 | 20 | 0.9418 | -0.014 | -0.005 | -0.006 | 0.046 | 0.063 | 0.094 |
利用此模型将2015年到2019年9月份X出口中国的大豆总量对2019年最后一个季度的出口量进行预测。图表中,观测值57、58、59分别表示2019年10月、11月及12月。2019年第四季度的实际发生值取对数后,分别14.382、15.260、14.781。可以看出实际发生值在预测结果的范围内(见表5-8)。也就证明可以用此模型继续预测2020年一季度X出口中国大豆总量。
表 5–8以下变量的预测:lnx
观测 | 预测 | 标准误差 | 95% 置信限 | |
57 | 13.4891 | 1.5458 | 10.4593 | 16.5188 |
58 | 13.1637 | 2.5863 | 8.0946 | 18.2328 |
59 | 12.7197 | 3.3902 | 6.0750 | 19.3644 |
5.3 利用模型预测2020一季度X出口中国大豆总量
鉴于对预测结果的检验可知得出的结果相对误差较小。利用2015年至2019年的完整数据对模型预测2020一季度的X大豆出口中国的贸易额(见表5-9),模型拟合的结果为。
表 5–9Minimum Information Criterion
Lags | MA 0 | MA 1 | MA 2 | MA 3 | MA 4 | MA 5 |
AR 0 | 0.323512 | -0.05281 | -0.16458 | -0.10251 | -0.13643 | -0.11729 |
AR 1 | 0.273854 | -0.00125 | -0.13282 | -0.08709 | -0.08931 | -0.04962 |
AR 2 | 0.261936 | 0.049893 | -0.09423 | -0.029 | -0.01881 | 0.021306 |
AR 3 | 0.271143 | 0.115332 | -0.02893 | 0.041686 | 0.006152 | 0.047657 |
AR 4 | 0.228939 | 0.014178 | -0.02915 | 0.039552 | 0.072225 | 0.117979 |
AR 5 | 0.288293 | 0.060136 | 0.019364 | 0.082474 | 0.119365 | 0.18864 |
验证性地检查滞后1阶至24阶的Pr值都显著大于显著性检验水平0.05,可以认为该残差序列即为白噪声序列(见表5-10)。
表 5–10残差的自相关检查
至滞后 | 卡方 | 自由度 | Pr > 卡方 | 自相关 | |||||
6 | 6.03 | 4 | 0.1966 | -0.007 | 0.005 | 0.122 | -0.231 | -0.092 | -0.134 |
12 | 14.42 | 10 | 0.1549 | -0.110 | -0.105 | 0.134 | 0.079 | 0.142 | 0.220 |
18 | 16.54 | 16 | 0.4156 | 0.066 | -0.058 | 0.019 | 0.007 | -0.119 | -0.060 |
24 | 18.47 | 22 | 0.6777 | -0.025 | -0.030 | 0.008 | 0.035 | 0.075 | 0.104 |
得到预测结果,将得到的对数结果还原,图中观测值60、61、62代表2020年1月、2月及3月。1月份约2150691.551吨、2月份约2005291.511吨、3月1869721.412吨(见表5-11)。得到的预测结果具有一定的误差范围,最终的实际发生值可能在预测值左右。
表 5–11以下变量的预测:lnx
观测 | 预测 | 标准误差 | 95%置信限 | |
60 | 14.5813 | 1.5206 | 11.6009 | 17.5617 |
61 | 14.5113 | 2.4415 | 9.7260 | 19.2966 |
62 | 14.4413 | 3.1362 | 8.2944 | 20.5881 |
根据预测结果我们可以大胆猜测,在步入2020年,中美双方的大豆贸易会逐步回暖。考虑往常春节影响,第一季度双方的大豆贸易较其他季度会较低,但较之前19年第一季度的贸易量显示数据已有所回升。中美的大豆贸易恢复繁荣是国内外相关行业从业人员所期待的,正如X大豆协会呼吁的,只有两国的贸易重新交好,贸易市场稳定,才能多数避免普通从业者的损失。根据之前两国正常贸易往来及争端关键期的大豆数据,利用软件预测出来的数据结果也有一定的可信度。接下来我们从政治及经济发展方面来分析。
首先,在2020年1月两国的第一阶段协议签署后,中国也承诺会增加对美农产品的采购。就政治方面来说,X的农业已经达到了高效率,高科技的发达国家水平,其农业经济发展也是到了稳定阶段。而且X农业部的农业预测报告对未来8年的经济增长都持乐观态度。如果因为与中国的大豆贸易受限,打破国内农业贸易一直以来维持的平衡也是得不偿失。
中国的农业处于产业结构升级阶段,农业经济发展欣欣向荣。长期以来农产品的贸易逆差也佐证了国内的进口依赖性,如果要做到农业经济发展的稳中求进,处于转型关键节点的中国也不能因为与X的争端而功亏一篑。所以,中美两国大豆贸易也好,农产品贸易往来恢复交好也是两国的政治诉求。
就经济发展来说,如果协议顺利进行,这对X农民来说无疑是最好的消息。一般来说,3月份到5月份是大豆播种的关键时期,也是销售旺季。而随着协议的顺利进行,只要美方不再出尔反尔,X农民便可以抓住机会恢复原先的种植规划。前文提及18年开始X的大豆出口骤减,造成滞销严重。可以看出,如果恶劣的形势持续下去,农业合作社及大豆协会的能力也有限,在营销困难的情况下,X国内的农场主及相关企业不一定能坚持下去。
对于中国,国内对美大豆的进口依赖并不能立马消除,虽然在争端后进口转向南美等其他国家,但短期不能满足国内的消费需求。中国和X在全球的贸易都具有重要的地位,不管是哪个国家,农业经济要稳步上升都离不开双方的公平合作,这是经济发展的必然走向。
6 新形势下中美双方农业发展路径
6.1 新形势下中美双方农业贸易的发展趋势
中国的农业改革正在深化,未来的农业生产经营向规模化、高效化发展。在磋商背景下,促进了农业转型升级,优化农产品供给的结构。助推乡村振兴战略,数字经济、电商业务等会实现中国传统农业的全产业链改造升级[8]。而中国的农业贸易发展会变得更加蓬勃,对X进口农产品的依赖性会逐渐减小,开发与其他国家的进口贸易。以前文讨论的大豆进口为例,争端在短期内给大豆市场带来供应紧张,价格上涨,下游产业压力大等影响,之后大豆进口市场产生新格局,大豆生产经营产业对进口的依赖也会逐渐降低。放大到农业贸易,目前中国的农业贸易逆差不小,基于人口基数大,农业生产方式较为传统。随着农业结构升级及产业链的延伸,贸易逆差会减小,农业经济向多元化发展。
中美双方于2020年1月签署的协议中,中国承诺2020年和2023年平均额外从X进口400亿美元的食品和农产品[9]。400亿美元的贸易协议可能会增加X对中国的大豆销售,而2023年夏季的复苏可能会使X的大出口受益。X农业部预计,到2020年X农产品出口将增长20亿美元,达到1390亿美元,主要是由于对中国出口前景的改善,对中国的出口预计为110亿美元[10]。原因是出口增长大豆和猪肉的预期需求。两国的出口销售额均高于去年同期。随着与中国的贸易谈判,农产品主要生产国降低产量,价格趋向走高。基于近期的供应下降历史趋势,从2018-19年到2023-22年,价格将以平均每年12%的速度增长,玉米和小麦价格涨幅最大,全球贸易量将会减少平均每年2%[11]。X的农业贸易一直占主导地位,补贴政策使得其农产品具有价格优势,关税及通关壁垒限制进口数量。但X为了在全球农业市场上保持竞争力,预计X将在一定程度上限制农业出口的增长,农产品出口在全球市场的份额逐渐下降,同时中国的出口价值将在未来10年内增长。
6.2 针对X农业产能过剩问题的相关建议
X目前面对需求下降、全球性的供应过剩和恶劣气候的多重打击,农场破产量激增到24%。以豆农为例,在截至2019年5月时,X库存的大豆一度增加了约一倍以上,而大豆的滞销和价格的下降,给农民造成的损失惨重。X在以往的十年里,不断增加财政支出补贴农业。此次,XXX支出了近280亿美元补贴农业,却也不能恢复农产品市场[12]。针对这一问题,需要XX及相关农业协会组织和农户协同作用,促进X农业的可持续发展。
XX适当有效的政策帮扶XXX应意识到市场份额的重要性。稳定的全球经济增长支持全球粮食需求的长期增长、农业贸易和X农业出口。补贴政策虽然给本国农产品带来价格优势保护,但是这给其他发展中国家贸易带来极大的不公平。目前国际市场竞争激烈,不少国家为了争抢市场份额,不断提升农产品产量。而X本土农产品价格相比较高,本土市场份额也不断被侵蚀。
农产品价格在农民的生产决策中起着重要的作用,适当进行XX干预,宏观调控价格。商品价格的变化直接影响农民和牧场主的收入。持续更低的商品价格和潜在的更低的利润会损害农业生产力[13]。
农业合作社及相关协会组织对中小农户的保底作用合作社及农业协会组织掌握当地实际的产销数据,能将相关数据进行科学的分析及风险调控。为当地的农户提供科学的产销建议,这不仅能为农户降低亏损风险,也能简化农产品供应链。在X主要通过合作社及农业协会等协助农的农产品销售,在延长产业链的同时也具有科学、现代的管理特征。本身这一类组织结构的出现就能为X的中小农户分担一定的风险,集中打包及营销也能得到较强的市场议价。虽然X在科学种植这一方面也达到较高的水平,但若是公开有效的风险防范机制能融入到中小农户中。在农业种植的单位面积种植率的调控中考虑实际的有效收益及市场需求,则能更为有效的控制农产品的囤积问题。
农户科学的可持续种植及养殖在农业体系发达的X,单位面积的收益率已经不是X农场主烦恼的事情。农户更应该考虑的是农业的可持续发展以及风险防范。通过合作社及相关协会进行农产品营销的同时,主动拓宽营销渠道发展终端营销等。其中最主要的是杜绝盲目跟风种植行为,正如X大豆滞销期间,X多家农户更改种植玉米,但是这也未能解决燃眉之急。农户、XX和相关组织协调合作,才能共同抵御农产品囤积过多、滞销及物价波动的重大风险。
6.3 中国利用新形式发展农业的对策分析
这次的争端是中国农业的挑战,也带来了机遇。中国一直以来的农业贸易逆差显示着我国农产品进口的依赖性很强。在贸易正常的情况下,这一弊端并没有造成明显影响。直到此次形势转变,加增关税、禁售禁运等令进口受阻。这使得我国农业的弊端一一显露,也令人反思。要着重解决结构性矛盾[14]。国内市场部分农产品销售困难的原因就是质量问题,一旦产业规模小、缺口大就会转向进口。只有提高农产品质量水平、机械化水平同时降低农产品成本才能填补内需的缺口。
XX的宏观调控参考X农业的发展,注重科技研发与农业发展相协调,提高农产品竞争力。通过高校与研究院合作,以研发培育、机械耕种、单位面积量产、高效提质等为目标提高农业生产效率[15]。利用政策协调推动农村农业改革和延伸产业链。通过完善基础设施、探索规模化经营模式及电商平台等延伸产业链。通过奖励政策等鼓励国内农户自主拓宽终端营销,发展科学规模化农业。鼓励返乡创业、家庭农场及农业合作社等的发展,从种植源头到营销终端逐步完善。
我们要善于借鉴国外先进水平,因地制宜,尽快摆脱农业贸易逆差。扩大开放,不再是吸收外资为主。都说栽下梧桐树,引得凤凰来,我们要提供引入条件,再积极学习全球先进农机产业的产品技术。都说在参考其他先进技术的水平上创新发展,形成真正适合中国农机发展的农业科学技术。
农户把握机会,科学种植、养殖目前中国的农业还处于蓬勃发展阶段,厚积薄发。农户要做到科学种植、养殖,提高生产率的同时保证质量。要意识到农业的发展不仅仅是国家政策的推行,更是农户和整条产业链上每个环节的协助合作。积极配合国家推动乡村振兴战略,要把握机会,积极创新,主动寻求有关组织和部门的帮助。
共同构建可持续发展的农业体系对于农业体系已经步入科学有效的国家,一直在提倡农业可持续发展。多数发达国家在早期发展以牺牲环境换来农业体系的快速发展,带来自然资源的严重破坏的负面影响。在他们的农业结构已经达到完整稳定阶段时,再想补救已经是亡羊补牢。我们要善于反思这一问题,减少农药化肥对土壤的污染以及抵制过度开发的恶略行为。推动农业绿色经济的发展,珍惜我们的绿水青山。
7 结论
这场中美贸易战制约了两国的农业发展,也暴露了两国农业结构的弊端,更预示构建竞争公平,合作共赢的全球绿色贸易环境的必然发展趋势。本文利用图表分析法,分析2015年到2019年中美两国的双边贸易,数据显示在两国矛盾激化后双边贸易总额显著下降,两国的农业发展也大受打击。通过分析两国农业贸易具有代表性的大豆进出口数据,进一步分析验证了中美双边大豆贸易的政治作用,而通过数据预测分析估计两国的大豆贸易也会逐渐复苏。
在中美的农业发展趋势探讨中,两国的争端令人反思,中国农业急需升级,长期发展摆脱进口依赖。通过人才和科技鼓励政策,加快引导农户种植、养殖科学化,促进乡村农业发展规模化。而X的农业结构处于较高的水平,解决产能过剩需要XX、企业协会和农户的协调合作建立有效的防范机制。研究最终指向中美两国只有良性竞争、合作共赢、善于自我反思并及时做出调整,两国的经济发展才能走向繁荣。
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