完善農業部門農產品市場預警監測的思考

李劍　張振

摘 要：農產品市場預警監測，對于穩定市場預期、促進產業健康發展具有重要作用。新形勢對農產品市場預警監測提出新要求。農業部門已初步建立起了主要農產品預警監測機制，但仍存在重上級部門、輕行業主體，多經驗判斷、少量化分析等問題。農產品市場預警監測要突出“服務政府部門、服務產業主體、服務學科建設”的工作導向，為堅持科學決策、引導市場預期、提高預測精度發揮良好作用。

關鍵詞：農產品;市場監測;行情分析;信息服務

中圖分類號：[S-9]

文獻標識碼：A

DOI：10.19754/j.nyyjs.20191015072

引言

2018年3月，在中國重要戰略機遇期承前啟后、繼往開來的關鍵節點，美國對華戰略由接觸轉向遏制，單方面發起并持續升級中美貿易摩擦。國際貿易環境發生深刻變化，國內農產品供給和通貨膨脹壓力明顯增加。為防范化解農業領域潛在風險，做好農產品市場預警監測，發揮出風向標、測速儀和傳聲機作用，顯得尤為重要。

1 農業部門的農產品市場預警監測情況

早在2002年，原農業部為適應加入世界貿易組織的形勢要求，開始建設農產品市場預警監測系統，對玉米、小麥、棉花、大豆、糖料等主要農產品，在生產、需求、庫存、進出口、市場行情和天氣上的變化，進行動態監測和先兆預警，形成數據采集、分析預測和定期會商制度。目前主要農產品市場信息，定時在《農業農村經濟重要數據月報》、《農產品價格專報》、《農產品供需形勢報告》上刊登，在新聞發布會和中國農業展望大會上發布。審視目前農口的市場數據采集和行情分析工作，不同程度地存在重上級部門、輕行業主體，多經驗判斷、少量化分析等問題。這些短板的存在，不利于農業部門樹立權威，有效指導產業發展、平抑市場波動。在今后的預警監測中，要突出“服務政府部門、服務產業主體、服務學科建設”工作導向，為堅持科學決策、引導市場預期、提高預測精度發揮出好作用。

2 農產品市場預警監測要為政府決策服務

堅持主管部門的視角，分清層次、舉要治繁，關注熱點現象、重要政策，加強和相關部門的工作成果共享。圍繞領導最關心的問題，做到抓實抓準、見微知著。要端起經濟周期和國際關系的雙筒望遠鏡冷靜觀察，立足國家整體利益，避免局部供需失衡和行情劇烈波動，維持農產品價格基本穩定，同時調動市場主體的活力，平衡生產者、營銷者、消費者的利益關系。領導重視是關鍵。不同時期會有不同的熱點，找準著力點才能有所作為。不能只簡單采報數據。要緊扣農產品供給、質量安全的主題，摸清價格變動規律，每年抓住一兩處價格運行關鍵時點，提前反映傾向性、苗頭性的情況。確保第一時間報告突發的價格異動，特別是增產減產消息和質量安全事件造成的異動，為部門決策提供有價值的參考;掌握農產品產業及相關惠農政策，在產區、銷區和流通環節的落實情況。重點是種養業結構調整、生產者補貼、保險保障、收儲拍賣等政策變化落地后的效果，特別是對市場行情產生的影響;開展部門協作，勤于業務溝通。農業部門的市場預警監測，與發改（價格）、統計、海關、商務、糧食等部門業務相互交叉。在物價管理、統計指標、進出口、供應和庫存等方面，達成資源共享、信息互用，可以提高農產品市場預警監測數據和分析報告的質量。

3 農產品市場預警監測要發揮出引導市場的作用

堅持經營主體的視角，培養商業敏銳性和鑒別力，關注價格拐點、行業需求，為農產品全產業鏈出謀劃策、排憂解難。維護農民、新型農業經營主體利益。毛糧銷售價格和種植成本，涉及到種植者收益和來年的種植意向。要核實主產區毛糧銷售價格和種植成本的盈虧平衡，為中央和地方財政補貼資金測算提供依據。此外，在糧食播種、結籽、收獲等時節出現災害天氣，在毛糧銷售上出現區域性賣難、拖欠農民售糧款“打白條”時，要進行專題調研;關注流通環節滯銷、加工環節買貴等問題，營造公平、公正、透明的市場競爭環境。加強監測農產品入廠價格和到港進口完稅價格，穩定產業化龍頭企業利潤和相關食品零售價格水平。調研農產品加工企業原料采購來源、定價方式和儲存情況，以及地方實施產業化扶持政策的措施和效果;引導投資者情緒，穩定市場預期。近年來農產品金融化趨勢越來越強，農產品期貨市場對現貨價格影響越來越大。在農產品期貨投資領域，價格劇烈波動是投機者愿意看到的。農產品期貨市場每年都會出現天氣和政策方面的炒作題材。農產品市場監測預警分析成果，除了供政府公共決策需要之外，還要為商品市場投資營銷決策服務。通過電視、網絡、報刊、廣播等渠道發布權威農產品市場信息，努力提高農業部門市場監測預警數據和分析報告對國內、國外市場投資者和營銷者的影響力。

4 農產品市場預警監測要提升分析技術的精細度

堅持科研人員的視角，收集數據、提出問題，關注知識儲備、價格預測，開展農產品價格長期、中期和短期預測研究。匯總農產品市場價格變化數據和財經消息，形成時間序列數據庫和歷史資料庫。把相關信息盡可能聚集到一起，為市場預警監測研究提供基礎數據。在大數據時代，絕大多數農業市場信息可以數據化并存儲在互聯網中。要樹立大數據思維，推動大數據挖掘技術在農產品市場預警監測中的實際應用;開展理論、方法與技術創新。國內外學者運用以回歸分析等為主的計量經濟學方法，以時間序列分析等為主的數理統計學方法，以神經網絡等為主的智能數據分析方法，以及理論混合、組合模型法，在農產品市場價格研究領域構建了眾多數學模型。當前的社會經濟數據處理，正在從統計分析、計量分析，向人工智能控制和數據可視化呈現方向演化。未來的農業信息分析和展示，要更多依靠智能模型系統和仿真模擬技術做支撐;圍繞價格預測研究前沿和熱點選題。例如，農產品價格波動性及其影響因素分析，農產品國際國內價格傳導，期現貨價格傳導，替代產品、上下游產品價格傳導，農產品和非農大宗商品價格傳導，農產品價格和重要經濟指標的聯動性，農產品期貨價格變化與證券期貨技術分析方法相關指標的契合度檢驗等。在此基礎上，對農產品期貨價格長期、中期和短期預測模型，不斷進行篩選調試修正，提升預警監測和價格預測的精細度。

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作者簡介：

李劍（1970-），男，學士，助理研究員。研究方向：大豆市場價格監測;

張振（1983-），男，博士，副研究員。研究方向：農業對外合作、大豆產業經濟。