粮食购销市场化改革效果季节异质性研究
——以玉米临时收储制度为例

杨国蕾，孙天合，刘 洁，李 萌

（1.国家粮食和物资储备局科学研究院 粮食产业技术经济研究所，北京 100037；2.河北经贸大学 京津冀一体化发展协同创新中心，河北 石家庄 050061）

一、引言

以全面放开粮食购销市场和购销价格为主要内容的粮食流通市场化改革已走过十四个年头，基本形成了以国有粮食购销企业、私营粮食购销企业、粮食加工企业和个体粮商为主的多元市场结构，但粮食价格市场形成机制至今发育不完善[1]。从实践来看，粮食市场价格形成机制不完善带来的问题主要体现在以下三个方面：一是托市收购价格与市场价格背离，严重扭曲市场价格。多年的托市政策，导致市场价格无法有效传递，“三个价格倒挂”问题严重，即产区与销区倒挂、原粮与成品粮倒挂、国内与国际倒挂。二是与托市价格相伴的是在收购旺季，政策性收购量不断升高。数量庞大的政策性库存，为国家干预市场价格奠定了坚实的物质基础。在收购淡季，国家以公开竞价销售和定向销售的方式调控市场价格。三是托市价格的制定，忽视了粮食加工企业对粮食内在品质的需求，造成粮食仓储企业目前“销不动、储不下”的困境。价格无疑是市场供求机制发生作用的最重要的信号，过度的政策干预会扰乱市场的运行机制。

粮食市场特别是政府干预较多的收购市场，价格信号传递的效果如何？影响价格信号发挥作用的因素有哪些？目前尚无准确答案。因此全面解析全社会粮食收购量与收购价格之间的关系，对进一步理顺粮食价格形成机制，加快推进粮食市场化改革，具有重要的理论价值和现实意义。为考察目前粮食市场机制发挥的有效程度，探究粮食收购价格形成机制不完善的原因，本研究将以玉米收购价和收购量之间的关系为例，分析粮食购销市场中价格信号传递的效果及影响因素。本文选取玉米为例进行研究，基于以下两个因素：（1）玉米是我国种植最为广泛的粮食品种之一，具有产业链条长、商品属性强、市场关联度高等特性。（2）玉米是最先实现市场化定价的粮食品种，在研究时段内（2007—2017 年）玉米临时收储政策的执行（2008—2015 年）与取消（2016—2017 年），为研究提供了一种可行的准自然政策实验，为评估托市政策对价格传递效果的影响以及粮食可持续发展能力提供了可能[2]，同时也对收储制度改革形势下探索稻谷、小麦市场价格形成机制具有借鉴意义。

学术界较少从粮食价格的视角分析购销市场化改革，而且忽略了粮食收购量和收购价格的季节性波动问题。目前，尽管研究者对粮食购销市场化问题具有一定关注度，但研究的焦点主要集中在粮食购销市场化与粮食安全的关系[3-5]、市场化后国有粮食购销企业的改革问题[6-8]和多元主体的信贷安全问题[9-10]。有关购销市场化改革效果的研究并不多，从粮食价格的视角分析购销市场化改革的文献目前仅有两篇。其中，王大为等[11]基于1991—2014 年的年度数据，采用VAR 模型对国有粮食企业购销量与粮食价格进行实证研究，结果表明粮食价格和粮食购销量之间不存在长期的调整关系；而赵霞等[12]基于2005—2015 年的月度粮食收购价格指数、批发价格指数和粮食购销量数据，利用谱分析模型分析了国有粮食购销企业的市场控制能力，研究表明粮食批发市场的市场化程度更高，原粮收购市场的政府宏观调控作用更强。然而，以上两个研究均忽略了粮食收购量和收购价格的季节性波动问题。大部分粮食由于收获季集中，存在集中上市的现象，为解决农民售粮难和保障农民收益，我国粮食政策支持价格的执行期一般也在旺季①。因此，收获季节集中的特性和主要政策支持价格执行期在收购旺季，势必会带来收购量和收购价格的季节性波动问题。目前在已有文献中，尚没有从季节性波动特性分析粮食收购量和收购价格的定量研究。为弥补以往研究的不足，本文以玉米为例，在全面收集更高频率（月度）玉米收购量和收购价格数据的基础上，运用马尔科夫区制转换动态回归模型，结合收购量和收购价格的季节性波动特征和玉米临时收储政策的执行与取消，深入研究玉米收购量和收购价格之间的关系，以期发现影响市场价格机制形成的原因，并对探究收储制度改革形势下稻谷和小麦价格形成机制也有借鉴价值。

二、粮食购销市场化改革历程

（一）粮食购销市场化改革目标及内容

粮食价格市场形成机制是粮食购销体制改革和粮食流通体制改革的核心，决定着整个粮食行业的市场机制能否形成。2004 年，《国务院关于进一步深化粮食流通体制改革的意见》（国发〔2004〕17 号）的发布标志着我国正式进入市场化粮食收购的新阶段。该文件明确指出，深化粮食流通体制改革的总目标是：在国家宏观调控下，充分发挥市场机制在配置资源中的基础性作用，实现粮食购销市场化和市场主体多元化。经过多年的积极培育，粮食收购市场主体在不断完善。2004 年以来，政府对主要的农产品建立包括最低收购价、临时收储价和目标价格为主的价格刺激政策，政策支持价格在很大程度上影响甚至决定着市场价格。但从国发〔2004〕17 号的相关规定可以看出，政策设计初衷并非如此。该文明确指出：一般情况下，粮食收购价格由市场供求形成，国家在充分发挥市场机制的基础上实行宏观调控。当粮食供求发生重大变化时，为保障市场供应和农民利益，必要时可由国务院决定对短缺的重点粮食品种，在粮食主产区实行最低收购价格。从文件总目标及相关规定可以看出，改革初衷是要发挥市场机制的基础性作用。最低收购价制度应该是一个非常态下应急政策，但从目前来看，该政策已经演化成一种常态下的政策。2005—2015 年，主要粮食品种的托市收购价格持续走高，推动国内市场价格一路走高，成为影响甚至决定市场价格的最主要因素。因此，国家在2016 年开始取消玉米临时收储政策，2017 年开始下调稻谷和小麦的最低收购价格。但是，在2018 年的中央一号文件中再次提到，“深化农产品收储制度和价格形成机制改革，加快培育多元市场购销主体”，表明国家在探索一条新的粮食购销市场化改革之路。之后，国家发展和改革委员会、商务部发布了《外商投资准入特别管理措施（负面清单）（2018 年版）》，大幅度放宽市场准入，取消稻谷、小麦、玉米收购、批发的外资准入限制。这意味着我国粮食收购市场未来将会形成国家的（中粮、中储粮）、国有的（地方国有粮食收储企业）、国民的（民营企业）和国际的多元市场结构。

（二）玉米临时收储制度改革

玉米临时收储制度改革的历程具有典型性，其对收储制度改革形势下探索稻谷、小麦市场价格形成机制具有借鉴意义。起初，玉米临时收储政策的制定，是为防止国际食物危机对国内市场价格的传导和解决东北玉米主产区农民卖粮难问题。玉米临时收储政策的实施在一定程度上稳定了国内玉米市场价格，也刺激了农民种粮积极性。2008—2015 年，国家层面四次提高收储价格，玉米的临时收储价格由2008 年的1.5 元/公斤，上涨至2014 年的2.24 元/公斤，涨幅为50%。临时收储政策对稳定玉米价格和保障农民收益起到了积极作用，但也造成了玉米市场机制的严重扭曲，导致了严重的供给过剩现象。2015 年玉米收储量达到了1.25 亿吨，库存结余量高达2.79 亿吨，仓容爆满，东北地区甚至出现了“收不进、储不下、调不出”的局面。为此，国家出台了一系列政策措施，来解决玉米供给侧结构失衡的问题，主要措施包括：2015 年9 月，国家发改委首次下调了玉米临时收储价格，由2014 年的每公斤2.24 元，下调至2 元；2015 年11 月，《农业部关于“镰刀湾”地区玉米结构调整的指导意见》发布，调减籽粒玉米5 000 万亩；2016 年国家取消了玉米临时收储政策，执行“价补分离+市场化收购”的新政策，玉米市场价格也逐步回归到正常水平。②

三、数据来源与模型构建

（一）数据来源

本研究所采用的玉米收购数据是国家粮食和物资储备局统计的2007 年1 月至2017 年12 月入统企业③上报的玉米月度收购量及收购价格数据（表1）。收购量指企业直接向种粮农民或者其他粮食生产者批量购买的粮食数量，企业向从事粮食收购活动的粮食经纪人购进粮食视同收购。玉米收购价格是指粮食经营企业直接向粮食生产者或者粮食经纪人购买玉米的到库价格。从表1 中可以看出，国有粮食购销企业依旧是玉米收购市场的主力军，其收购量占全社会玉米总收购量的60%以上，2015 年国有粮食购销企业玉米收购量甚至占到了79.76%。在现行的收储政策背景下，一般市场需求旺盛时，国有收储企业的收购量占比较小；市场疲软时，为避免农民发生卖粮难的问题，肩有政策性收储任务的国有收储企业会加大收购量。例如，2015 年发现首例人类感染H7N9 禽流感病例，受消费需求疲弱的影响禽肉价格暴跌，养殖业玉米需求大幅削弱，加之受气候影响，2015 年新玉米生霉粒超标，加工企业收购积极性不高[13]。为切实保护玉米种植户利益，国家放宽了玉米收购时的生霉率标准，国有粮食购销企业作为政策执行主体，负责收购。

表1 2007—2017 年玉米收购情况

（二）数据特征

图1 是2007—2017 年全国玉米收购量与收购价格的月度分布图。从整体上看，2007—2014 年，全国玉米收购价格随着临时收储价格在逐年攀升，期间全社会的玉米收购量也呈现了明显的上涨趋势。收购价格的高点出现在2014 年8 月，为每吨2 423 元；月度收购量的高点出现在2015 年的1 月，为4 378.3万吨。在临时收储政策执行期间（2008—2015 年），玉米收购价格主要呈现逐年上涨的趋势并伴随有波动，临时收储政策退出后，收购价格开始大幅下跌。收购价格是粮食收购企业的收购成本，在其他条件不变的情况下，收购价格越高，收购主体的收购意愿越低，二者应该呈现一个负向变动的关系。但从图1 中并不能得出二者之间的负向变动关系，相反却看到二者之间存在着一个正向变动的关系，说明要加入其他控制变量，因此需要采用更加严谨的计量分析。

从图1 中也可以看出收购量呈现出季节性波动特征，将历年的收购量进行一个月度平均后，该特征更加明显（图2）。从图2 可以看出，每年的11 月、12月至次年的1 月、3 月和4 月是收购旺季，每年2 月（一般为春节所在月）和5—9 月是收购淡季。每年8月、9 月是陈粮库存几乎消耗殆尽而新粮还未收获的时期，收购量最小，约为417.55 万吨。12 月份新粮收购量最大，平均约为2 394.81 万吨。本文关注收购量季节性波动的另一个原因是，目前国有粮食购销企业仍是粮食收购市场的主力军，且是政策性收购的主要载体。国有粮食购销企业经营的粮食主要有两部分：“政策粮”和“市场粮”。“政策粮”要服务、服从于国家调控目标，发挥公益作用；“市场粮”主要由企业根据自身能力和市场情况，自负盈亏，自主经营。国有粮食收储企业在收购过程中对市场价格的参考，也因其双重身份而有所不同。政策性收购的执行期与收购旺季一般是重合的，国有粮食购销企业为了得到可观的储备费用，会在旺季竞相收购，而不太关注收购价格的高低。在收购淡季，政策性干预退出，作为自负盈亏的市场主体之一，国有粮食收储企业开始遵循市场规律，按市场价格传递的信号，调节其收购行为。

图1 2007—2017 年全国玉米月度收购量及收购价格

图2 全国玉米收购量月度分布（万吨）

（三）模型构建

经济时间序列的变化，特别是粮食市场价格的变化，因经常会受到经济形势和政策干预的影响，具有复杂性和不易预测性，传统的VAR 模型假定参数固定，其结果往往受到人们的质疑。马尔科夫转移模型（Markov Switching Model）假定市场的区制状态变化由未来或者不可观测的因素决定，通过估计不同状态下的参数，为了解自变量和因变量的关系在不同状态下的差异提供了可能。马尔科夫转移模型最早用于研究经济周期和金融市场中的非线性和非对称性问题[14-16]。Ihle et al.[17]将该方法引入农产品空间价格传导的研究中，研究不同区制间的价格传递关系。近年来，也有国内学者采用该方法研究国内价格问题[18-19]。张俊峰等[20]采用该方法研究了玉米临储政策冲击与猪周期的关系，发现临储政策前后，生猪价格从“平稳状态”转移至“低迷状态”和“高涨状态”的表现截然不同。马尔科夫转移模型可以用于研究变量在不同区制状态下的表现，它要求不同状态（即区制）概率服从一个离散的马尔科夫链（Markov Chain）过程，即一个区制状态向其他区制状态的转移概率之和等于1。一个由M个状态的经济体（因变量），它在所有状态之间转移的可能性可用矩阵P 表示，P 也称为状态转移概率矩阵。

pi，j表示在时刻t-1 处于i 的条件下，在t 时刻会处于状态j 的概率，即从一个状态转移到另一个状态转移概率，si表示t 时的状态。其状态转移矩阵为：

标准的马尔可夫区制转换动态回归模型可以表述为：

式（3）中：yt是被解释变量；μs是因状态而改变的截距项；xt是不随状态改变的外生变量；zt是随状态改变的外生变量，其系数为βs；εs是均值为0、方差为σs2的随机变量；下标s 为服从马尔科夫链过程的状态变量；公式（2）为其状态转移矩阵；xt和zt中可以包含yt的滞后项。

本研究选择马尔可夫区制转换动态回归模型进行实证分析是基于以下三个原因：第一，由于淡旺季影响收购主体收购行为的因素不同，市场价格对收购量的调节作用也可能因此表现出差异，即收购量和收购价格之间可能存在着非线性关系。第二，马尔可夫区制转换动态回归模型不必人为设定阈值来确定非线性关系可能出现的范围，也不用事先预估非线性关系可能出现的时间，而是通过状态变量在淡旺季之间的平滑转换来确定转换概率。第三，马尔可夫区制转换动态回归模型可以通过状态转移变量反映出淡季和旺季之间转换的动态性，而非限定具体的结构突变点。虽然根据模型测算出的最终状态，不一定是以收购淡季和旺季划分的，但从数据特征和研究的关注点上，我们希望二者是一致的，后续我们也将根据模型结果验证二者是否一致。

四、实证检验结果

（一）平稳性检验

由于经济序列经常含有时间趋势，为了避免单位根带来的伪回归问题，需要先对序列进行单位根检验。通过对关键变量收购量和收购价格分别进行回归分析，发现二者的自回归系数分别是0.75 和0.97，因此考虑使用DF-GLS 检验。DF-GLS 是Elliot et al.[21]1996 年提出的两步检验法，是目前最有效的单位根检验。DF-GLS 检验共提供了三种方法来选择最优滞后阶数，即Ng-Perron 序贯t 准则、SIC 信息准则和MAIC 信息准则。数据是从2007年1 月到2017 年12 月，共计132 个观测值的时间序列。DF-GLS 的检验结果表明，收购量序列和收购价格序列在5%的显著性水平上均不能拒绝含有单位根的原假设（-1.67＞-2.79，-2.14＞-2.79）），即全国分月玉米收购量序列和收购价格均是非平稳序列，见表2。

（二）非线性检验

在进行马尔可夫区制转换动态回归模型之前，需要对玉米收购量和收购价格序列是否具有非线性特征进行检验。根据Ihle et al.[17]的研究思路，本文首先构建了收购量序列和收购价格序列的线性VAR 模型。根据AIC、HQ、SC 和FPE④准则可知，线性VAR 模型的最优滞后阶数是6，记为VAR（6）。随后运用BDS（Brok-Dechert-Scheinkman）检验对线性VAR（6）的残差序列的相依性和非线性进行了检验。Broock et al.[22]发现，在独立同分布的零假设下，BDS 统计量依分布收敛于正态分布，即：

表2 玉米月度收购量和收购价格序列单位根检验

式（4）中，m 是最大嵌入维数，ε.是距离。BDS 的零假设是所检序列是独立同分布（i.i.d.）的，检验没有明确备择假设，检验结果见表3。

从表3 可见，5%的显著性水平下，大部分BDS统计量的值均拒绝了零假设。收购量序列在维度为2、距离为15.92 的设定情况下，统计值为-1.89，在10%的显著性水平上也是显著的。因此，收购量和收购价格序列具有非线性相依性。鉴于对淡旺季收购机制的考虑，收购量和收购价格之间可能存在区制转换，本文拟采用马尔科夫区制转换动态回归模型。

（三）变量的选择

本研究所用的关键解释变量有三个：玉米收购价格、政策干预与收购价格的交叉项和收购量的滞后项。本研究的总体目标是分析玉米收购价格对收购量的影响。具体来讲，一方面分析在收购的淡季和旺季，玉米收购量和收购价格之间的关系会有何差异。为避免农民卖粮难问题的出现和确保市场购销的有序进行，每年在收购旺季国家粮食行政管理部门都会通过协调收购资金和加大监督管理等方式，确保收购工作的顺利进行。为此，我们判断，相比收购淡季，在收购旺季市场价格对收购量的调节作用因宏观调控的影响将更弱。另一方面，研究临时收储政策执行期间，价格对市场的调节作用是否受到了限制。因此，除了玉米收购价格，本研究用到的另一个变量为是否执行临时收储政策。具体做法是生成一个是否执行临时收储政策的虚拟变量It（0=否，1=是）。在执行玉米收储政策期间，企业为了获得可观的储备费用补贴，一般会在旺季竞相收购，到了收购淡季，由于库存、收购资金短缺等原因，将对收购价格更加敏感。为识别临时收储政策的非线性影响，在模型中构建政策虚拟变量It和玉米收购价格的交叉项。另外，考虑到不同时期的收购量序列之间具有很强的相关性，收购量的滞后项也作为一个解释变量放入模型。

（四）滞后阶数的选择

在区制选择上，根据前文对淡旺季收购行为的分析，本文将玉米收购行为划分为收购“旺季”和“淡季”，因此将模型的区制状态设定为2。在被解释变量的滞后阶数选择上，参考郑燕等[23]的研究，采用普通VAR 模型最优滞后期数的选择方法。依据loglikelihood 值最大和AIC、BIC 值最小的原则，模型的最优滞后期数为12，即上一年同期（见表4）。

表4 滞后阶数检验结果

（五）模型估计与结果分析

无论从企业的实际业务操作中，还是从数据展示的特征上，我们都认为在淡季和旺季玉米收购量和收购价格之间的关系是不同的。我们希望马尔科夫区制转移模型根据数据测算出的状态区间与淡旺季的划分基本一致。从模型计算的状态区间的概率分布来看（图3），马尔科夫区制转移模型所计算的状态区间与淡旺季基本重合。图3 上半部分的阴影部分表示模型识别出的状态1，结合玉米收购量的分布图，可见状态1 与玉米收购淡季基本一致。从概率转移矩阵看，玉米收购市场的“淡季”和“旺季”⑤有较强的持续性（表5），而且两者持续性的差异不大（0.82 和0.81）。前一期为“淡季”状态1，下一期仍为状态1 的概率为0.82；前一期为“旺季”状态2，下一期仍为状态2 的概率为0.81。从不同区制间的转换概率来看，不存在非对称性问题。从状态1 转向状态2 的概率为0.18，从状态2 转向状态1 的概率为0.19。总体来讲，概率转移矩阵的结果表明，玉米收购市场还是相当稳定和有序的，不存在大起大落的现象。

图3 玉米收购量与收购价格关系的Regime1 的转换概率

表5 玉米收购量与收购价格关系的转移概率矩阵

基于马尔可夫区制转换动态回归模型的结果见表6。模型1 是忽略临时收储政策情况下，收购量与收购价格在不同区制间的回归结果；模型2 是考虑临时收储政策时，二者在不同区制间的回归结果。两个模型的估计结果印证了行业所讲的玉米市场是半年（收购旺季）“政策市”和半年（收购淡季）“市场市”的市场。下面讨论模型估计得到的主要结果。

表6 马尔可夫区制转换动态回归模型结果

1.无论是否考虑临时收储政策，无论市场处在哪个状态区间，上一年同期收购量和玉米当期收购量都是强相关的，表明玉米收购量的波动存在明显的周期性、稳定性和持续性。不同情形、不同状态区间的相关系数在0.74 与0.85 之间波动，且均在1%的显著性水平上显著。

2.从收购价格的影响来看，无论是否考虑临时收储政策，在收购“淡季”，收购价格对收购量都有显著的负影响；在收购“旺季”，收购价格对收购量的影响都不显著。一般在收购旺季，为确保粮食收购工作的平稳有序进行，国家粮食行政管理部门会通过协调收购资金、加大监督管理、托市收购等方式，加大对市场的干预，市场的调节机制作用被削弱，价格信号得不到有效传递。与此同时，作为政策性粮食收购主体的国有粮食购销企业，出于获取可观保管费的考虑，也会减弱对价格信号的敏感性。在收购淡季，随着政策性干预的退出，价格对市场的调节作用开始显现。收购价格的高低影响着收购主体收购资金的使用和利润的大小，一般收购价格越高，收购量越低。从模型1 的估计结果来看，在收购“淡季”收购价格每提高1%，收购量会显著（显著性水平5%）降低0.58%，即在“淡季”玉米的收购价格弹性为-0.58。在“旺季”收购价格弹性为-0.15，但不显著，即在“旺季”收购价格的变动，不能有效传导到收购量的调整上。在该阶段，企业的收购行为更多地是考虑获取可观的保管费。从模型2 的估计结果来看，在收购“淡季”的收购价格弹性为-0.46，且在10%的显著性水平上显著。同样，在收购“旺季”收购价格弹性不显著。

3.政策干预与收购价格的交叉项显著为负，表明玉米临时收储政策的执行使得收购主体在收购“淡季”对价格更加敏感，这也从侧面反映临时收储政策期间企业为了完成政策性收购任务，存在着过度收购的现象。具体来看，在玉米临时收储政策执行的前后，收购价格每提高1%，企业收购量会减少0.46%；在玉米执行临时收储政策期间，收购价格每提高1%，企业收购量会减少0.48%，即临时收储政策执行期，在收购“淡季”企业的收购行为对收购价格的反应更加敏感。

为进一步验证模型设定的合理性，对马尔可夫区制转换动态回归模型残差的平稳性进行检验。从模型1 和模型2 残差的自相关和偏自相关图（图4 和图5 的上半部分）可以看出在5%显著性水平上，残差序列不存在自相关。同时模型1 和模型2残差平方的自相关和偏自相关图（图4 和图5 的下半部分）也不存在自相关，表明模型设定是合理的。

图4 模型1 残差及残差平方的自相关及偏自相关关系

图5 模型2 残差及残差平方的自相关及偏自相关关系

五、结论与建议

本文利用月度时间序列数据，分析了玉米收购市场中收购价格和临时收储政策对收购量的非线性影响。马尔科夫区制转换动态回归模型的结果显示，在玉米收购“旺季”因粮食行政管理部门的干预，收购价格的变动不能影响企业的收购行为。在该阶段，国有粮食购销企业往往竞相收购，以便可以获取更多的保管费。在收购“淡季”，行政色彩淡化，价格对市场的调节作用开始显现，玉米收购价格每提高1%，企业收购量会下降0.58%。为识别临时收储政策对二者关系的影响，在模型中加入了临时收储政策和收购价格的交叉项。实证结果显示，在玉米收购“淡季”，临时收储政策期间的收购价格弹性比未执行该政策期间的收购价格弹性显著提高了2%。这表明临时收储政策执行期间，收购主体对价格更加敏感，侧面反映临时收储政策期间企业为了完成政策性收购任务，存在着过度收购的现象。未来随着粮食购销市场化改革的深入，在收购“旺季”，价格对收购量的调节作用可能会逐渐明显，并缓解“淡季”企业对价格的敏感性，导致购销市场淡旺季区分不再像临时收储政策实行时那么明显。以玉米为例，收购旺季可能将不再稳定于11 月至次年4 月，比如2018 年度生产的玉米，因收购前期价格一路飞涨，企业收购谨慎，截至2018 年12 月末玉米收购量同比减少三成。这一变化启示我们，在市场化改革的进程中，政府要改变原有思维惯性，对于仓容布局、资金调度、农户安全储粮等要因时制宜，提前预估形势，增强政策灵活性。临时收储政策实行时，政府相当于企业与农户之间的第三方，对于粮食购销起到压舱石和平稳市场的作用。购销市场化后，企业与农户直接交易，供需双方根据市场价格自行作出买卖决定。但考虑到农户相对处于信息弱势地位，建议政府要强化信息宣传、政策分析等工作，让农户能及时了解市场信息，减少因信息不对称造成的收益损失。

本文以玉米收购价和收购量之间的关系为例，剖析粮食市场价格形成机制，为考察粮食市场机制发挥的有效程度和影响市场价格信号发挥作用的研究提供了一个全新视角。即使像商品化属性较高的玉米，在“政策市”期间，价格信号的调节作用受到限制；在“市场市”期间，企业开始根据价格信号传递的信息，调整其收购行为。因此，粮食购销市场化改革的道路还很长，未来应重视政策干预对市场机制的影响，逐步完善市场价格运行机制，充分发挥市场在资源配置中的基础性作用。总体建议是，坚持市场化改革方向，加快推进粮食市场化改革。对于像玉米、大豆等食用性用粮比例较高的品种，其商品属性很强，适合进行市场定价。对于口粮（小麦、稻谷）产品，其具有公共物品属性，要提高政策的灵活性，避免政策干预越位市场调节。例如，最低收购价格要回归政策设计初衷，发挥其“保险”功能，而非“保收入”功能。同时，引入适度规模的商业储备，存粮于企，提高市场调控能力，使部分政策性业务市场化运作。

注释：

①如小麦最低收购价格执行时间为每年的5 月21 日至9 月30 日，早籼稻最低收购价格执行时间为每年7 月16 日至9 月30 日，中晚籼稻的执行时间为9 月16 日至12 月31日，粳稻的执行时间是11 月16 日至次年3 月31 日，玉米临时收储价格执行期间为11 月1 日至次年4 月30 日。

②本段所有数据均来自国家发展改革委官网（https：//www.ndrc.gov.cn）。

③收购量的入统企业：根据《国家粮食流通统计制度》，全国所有涉粮企业均需上报收购数量，包括粮食购销企业、加工转化企业、批发市场等。收购价格的入统企业：国家粮食和物资储备局根据抽样方案，确定的粮油市场价格监测直报点。

④在进行线性VAR 模型滞后阶数选择时，其中HQ、SC、FPE 结果显示最优滞后阶数均为6，AIC 显示最优滞后阶数为9，综合各准则的结果，采用多数原则，我们选择最优滞后阶数为6。

⑤这里“淡季”和“旺季”加上引号，表示是模型计算出的淡季（Regime1）和旺季（Regime2），而非实际中我们定义的收购淡季和旺季。