我国饲料市场发展潜力测算研究_赵肖肖.pdf
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1、问题探讨NO.06 2023107饲料研究 FEED RESEARCH我国饲料市场发展潜力测算研究赵肖肖(河南经贸职业学院,河南 郑州 450000)摘要:研究旨在对我国饲料市场发展潜力进行测算。文章立足20102020年面板数据,实证检验影响我国饲料市场发展的主要因素,在此基础上借助扩展后的引力模型对饲料市场发展潜力进行测算。结果显示,财政投入水平对我国饲料市场发展潜力影响最大,而后依次为基础设施水平、城镇化水平与人力资本水平;我国饲料市场发展潜力存在较大上升空间;西南、华中、华南为饲料市场发展潜力巨大型地区,华东、东北为饲料市场发展潜力开拓型地区,华北、西北为饲料市场发展潜力再造型地区。研
2、究结果可为挖掘饲料市场发展潜力、助推饲料产业高质量发展提供有益参考。关键词:饲料市场;发展潜力;影响因素;引力模型中图分类号:S 816 文献标识码:A 文章编号:1002-2813(2023)06-0107-05 Doi:10.13557/ki.issn1002-2813.2023.06.022Measure study on development potential of feed market in ChinaZHAO Xiao-xiaoAbstract:The study was to calculate feed market development potential.Based
3、 on panel data from 2010 to 2020,the paper empirically examines the main factors affecting the development of feed market in China.On the basis,it calculates the development potential of feed market with the help of the expanded gravity model.The results showed that the level of financial input had
4、the greatest impact on development potential of feed market in China,followed by the level of infrastructure,urbanization and human capital.The development potential of feed market in China has great room for improvement.At the regional level,southwest,central and south China are regions with huge p
5、otential for feed market development,east China and northeast China are regions with pioneering potential for feed market development,and north China and northwest China are regions with re-shaping potential for feed market development.The research conclusion can provide a useful reference for tappi
6、ng the development potential of feed market and boosting the high-quality development of feed industry.Key words:feed market;development potential;influencing factors;gravity model自21世纪以来,我国饲料市场迅猛发展,逐步由以量为主的高速发展阶段迈向以质为主的高质量发展阶段1。据我国饲料工业协会公布数据显示,2021年全国饲料市场生产规模达3.17亿t。但近几年,国内饲料粮涨价、养殖业增速放缓等问题日益凸显,引起市场
7、容量饱和、产能过剩等现象,促使饲料市场整体进入微利常态化时代2-3。在此背景下,饲料市场面临重要机遇与挑战,故有必要深入探析饲料市场发展潜力,为推动饲料市场高质量、可持续发展提供有益借鉴。梳理已有文献发现,大多研究主要集中于细分饲料市场的价格波动特征4-7、饲料市场及其原料产区特征8-9、饲料粮市场的供给与竞争品替代博弈问题10、饲料市场发展现状与趋势11等方面,鲜有学者针对饲料市场发展潜力及其影响因素展开实证研究。因此,文章利用引力模型研究饲料市场发展的影响因素与影响程度,进一步测算不同地区饲料市场发展潜力,为探究饲料市场发展规律、推动饲料市场实现稳步、高质量增长提供参考。1研究方法、变量选
8、取及数据来源1.1模型设定为探析20102020年我国饲料市场发展潜力及其影响因素,借鉴已有研究成果12-15,在传统引力模型基础上构建饲料市场发展特点引力模型。具体模型设定为:lnMDPt=0+1lnFint+2lnInft+3lnUrbt+4lnHuct+bt(1)式中:lnMDPt为中国饲料市场交易额的自然对数;0代表常数项;t为年份;lnFint为财政投入水平的自然对数;lnInft为基础设施水平的自然对数;lnUrbt为城镇化水平的自然对数;lnHuct为人力资本水平的自然对数;1、2、3、4为弹性系数;bt为误差项。作者简介:赵肖肖,硕士,讲师,研究方向为工商管理。基金项目:河南省
9、教育科学“十四五”规划2021年度一般课题(项目编号:2021YB0521)收稿日期:2022-05-17问题探讨NO.06 2023108饲料研究 FEED RESEARCH1.2变量说明依据引力模型原理,文章将我国饲料市场交易额MDP作为被解释变量。考虑到饲料市场发展离不开政府、基础设施、城镇化及人力资源等方面支撑,选取财政投入水平、基础设施水平、城镇化水平与人力资本水平等4个变量为解释变量16-19。解释变量含义、计算方式、说明及预期符号见表1。1.3样本选取和数据来源本研究选取20102020年作为研究时段。为保证所获取数据全面、真实且准确,各变量数据来自各年份中国饲料工业年鉴、中华人
10、民共和国人力资源和社会保障部、中国饲料行业信息网、中国畜牧兽医信息网、中国饲料工业协会、中国饲料信息统计网、中国饲料工业信息网。个别缺失年份数据采取插值法补齐。2实证分析2.1参数估计考虑模型在设立前各变量间极可能具有多重共线性关系,故在回归前进行膨胀因子测算。通过计算得出,膨胀因子平均值(VIF)为2.72,可知各变量间共线性问题较弱。随后对各变量间相关系数进行计算,测算结果发现被解释变量与解释变量间相关性较强,且相关系数高于0.5,表明财政投入水平、基础设施水平、城镇化水平和人力资本水平对饲料市场发展潜力影响较强,且变量间存在内生性问题。借助Stata15.0软件对样本数据进行回归分析,并
11、度量扩展后方程的稳健性与各变量解释力程度。首先对仅包含Fin和Inf两个变量的模型Ma进行回归,随后加入其他解释变量进行混合最小二乘法回归(Ma-Mc),得到回归结果见表2。依据R2值变化情况可知,模型Mc虽拟合程度在其他模型中最高,但解释力仍然较弱。依据模型Mc结果显示,解释变量Fin、Inf、Urb均通过1%水平的显著性检验,而Huc未通过显著性水平检验。故上述混合回归模型仅可作为模型相互对比的基准,结果有效性仍有待进一步考察。对扩展后模型(Mc)进行随机效应模型(RE)、固定效应模型(FE)与混合混合最小二乘法(OLS)回归,通过分析可知,即使FE模型中各解释变量回归系数的显著性较强,拟
12、合优度也良好,系数间整体变动幅度较弱,但借助该方法无法进行核心解释变量的回归估计,且Hausman检验结果中P值为0.359,接受原假设。因此,文章采用RE模型作为回归估计的方法。同时,LM检验也进一步证实结果有效,故文章以RE模型作为研究的基础模型进行回归分析。考虑所选变量之间可能存在内生性问题,从而引起估计结果出现误差,故遵循“外生性”与“相关性”两大原则,选用基于两阶段最小二乘法的工具变量估计方法进行回归分析。鉴于研究对象以饲料企业为主,故选择“饲料需求量”和“饲料产品质量水平”作为工具变表1解释变量含义、计算方式、说明及预期符号 解释变量0lnFintlnInftlnUrbtlnHuc
13、t变量含义常数项财政投入水平基础设施水平城镇化水平人力资本水平计算方式财政一般公共预算支出占GDP比重人均城市道路面积城镇人口占年末总人口比重人均受教育年限说明固定误差因素,包括模型中各未知因素变量对饲料市场发展潜力的影响政府财政投入愈高,说明饲料企业可获资金支持愈强,使饲料市场应对突发风险能力越强,市场发展潜力越大基础设施愈完善愈利于饲料产品运输、加工及生产,使饲料市场发展潜力愈大城镇化水平越高,说明该地区工业发展较好,有利于饲料企业生产与发展员工受教育程度愈高,对饲料市场人才支持愈大,利于饲料市场高质量发展预期符号正/负正正正正注:“”为无数据;下表同。表2引力模型Ma-Mc回归结果 项目
14、FintInftUrbtHuct0样本容量F值RAdj2Mabt0.818*(0.000)0.166*(0.000)10.425*(0.000)13068.570.629MbMDPt0.762*(0.000)0.008(0.633)0.244*(0.066)8.385*(0.000)13053.410.604McMDPt0.704*(0.000)0.070*(0.043)0.416*(0.004)0.244(0.002)2.622(0.261)13048.540.689注:bt为常数项;RAdj2为模型拟合优度,回归系数下括号内数值代表P值;“*”“*”“*”分别代表变量通过10%、5%以及1
15、%水平统计检验;下表同。问题探讨NO.06 2023109饲料研究 FEED RESEARCH量。“饲料需求量”“饲料产品质量水平”这两个工具变量选取原则主要是基于相关性与外生性的考量。相关性在于随着人们经济稳步提升、人们生活水平以及收入水平得到有力保障,人们对猪肉、鸡肉、海鲜等产品需求逐年上涨。为满足人们对各类肉质产品需求,养殖业产量得到飞速上涨,对饲料产品需求量处于旺盛阶段,进一步为饲料市场发展提供新动能。外生性主要体现在:饲料产品质量优劣程度只能对养殖业饲料购买量造成影响,间接通过交易量与交易额影响市场发展,对饲料市场发展潜力缺少直接因果关系。因此选取上述变量作为工具变量,对模型Mc进行
16、两阶段随机效应回归,结果显示,解释变量的回归系数变动较微弱,且系数正负情况与随机效应模型结果较相符。尽管存在部分解释变量显著性有所下调,但其结果是克服内生性扰动后所得的估计结果,可信程度更高。Sargan-Hanson检验结果也同样表明所选工具变量符合验证要求,模型过度识别问题得到妥善解决。在解决变量内生性问题基础上,对回归结果稳健性进行检验。选用我国饲料总产值占比较高的猪饲料作为被解释变量,分别以模型Mc为基础进行回归,结果见表3。由表3可知,解释变量的回归系数变动较小,系数符号均保持不变,且基本均通过了显著性水平检验。由此可知,该模型具有稳健性,回归结果具有较高可靠性。因此,文章以此为基础
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