饲料粮是指一切用于饲喂的农作物资源，包括玉米、小麦、豆粕和稻谷等类型[1]，是支持畜牧业高质量发展的关键物质基础，在粮食产业中占据主导地位[2]。中研网数据显示，2022年，我国饲料粮消费量约占粮食消费总量的48%[3]。中国经济网数据显示，2022年，我国各品种粮食作物饲用数量占当年消费总量比重整体偏高，玉米约为70%，燕麦约为60%，高粱约为40%[4]。因此，保障饲料粮供给对畜牧产业的发展具有重要现实意义。然而，随着国内粮食价格的变化，饲料粮品种间比较效应和替代效应阻碍饲料粮供给水平进一步提升[5]，致使饲料粮价格波动幅度逐渐增大。以豆粕为例，饲料行业网公布数据显示，2023年8月全国豆粕价格高位震荡，个别省份高价超过5 200元/t[6]。饲料粮价格波动会影响种植户生产决策，不利于提升饲料粮供给的稳定性[7-8]。鉴于此，深入考察我国饲料粮价格的波动规律，既有利于种植户充分掌握饲料粮价格对市场信息的反应情况，从而合理预测饲料粮价格变动趋势，也有利于相关部门建立饲料粮价格风险预警系统，缩小饲料粮价格非对称波动，促进我国饲料产业健康发展，并保障粮食安全。目前学界关于饲料粮价格波动情况研究较为丰富。在研究方法上，学界主要采用Beta-skew-t-EGARCH模型[9]、ARCH类模型[10]、TVP-VAR模型[11]、VAR模型[12-13]，分析饲料粮价格波动特征。在研究对象上，学者多针对某一种饲料粮价格波动规律展开研究。李光泗等[14]采用VAR模型研究国内玉米价格波动情况，发现国内玉米价格波动相对稳定。高云等[15]采用单位根检验判断国内玉米价格变动的稳定性，发现预计短期内国内玉米价格会有小幅波动。伴随研究深入推进，部分文献表明，饲料粮价格波动对不同市场信息反应程度的差异，逐渐形成了饲料粮价格非对称性波动特征[16]。但饲料粮价格非对称性波动不利于提升种植户和饲料粮批发商对饲料粮价格走势预判的准确性[17]。鉴于此，近些年大量研究将重点置于饲料粮价格非对称性波动特征方面。一类研究认为，我国饲料粮价格存在非对称性波动。有研究发现，我国大豆进口与压榨产业链之间存在显著的非对称价格传导特点[18]。临时收储政策实施后，玉米市场对其他市场的非对称价格波动溢出效应明显[19]。另一类研究认为，我国饲料粮价格不存在非对称性波动。研究发现，国内豆粕原料单价波动趋势呈现出“市场低迷—平稳运行—单价高涨”三大区制特征的波动态势[20]。此外，李婷[21]研究发现，山西省玉米价格受到多方因素影响，波动幅度较大，整体呈现出季节性、不规则性以及趋势性特征。综上所述，目前学界关于考察饲料粮价格非对称性波动的研究已形成一定规模，为开展进一步考察奠定坚实基础，但依旧存在一些不足。第一，研究多以一种饲料粮为例对饲料粮价格数据展开分析，鲜有研究从多种饲料粮类型出发对饲料粮整体价格非对称性波动特征进行全面考察；第二，多数文献关注饲料粮非对称价格的波动特征及影响作用，少有学者考察非对称价格波动产生的主要原因。因此，本文基于我国30个省（市、自治区），利用TGARCH模型对饲料粮价格的非对称性波动特征展开实证分析，并进一步考察产生该种非对称性波动特征的主要成因，为提升种植户和饲料粮批发商研判饲料粮价格走势的准确性，进而助力饲料产业稳步发展提供有益参照。1模型构建与数据来源1.1TGARCH模型文章参照RABEMANAJARA等[22]方法，利用TGARCH模型对饲料粮价格非对称性波动展开研究。TGARCH（1，1）模型如下：均值方程：St=c+θSt-1+εt (1)方差方程：σt=ω+αεt-12+λεt-12dt-1+βσt-1 (2)式中：St表示饲料粮（商品代玉米、小麦、豆粕）价格；c为截距项；σt表示价格波动率；ω为均值；θ、α、λ和β均为未知参数；εt表示残差项，且所设定的εt满足student-t分布；dt代表名义变量：dt=1,εt00,其他 (3)引入dt这一变量后，饲料粮价格上涨信息（εt-10）和下跌信息（εt-10）对条件方差的影响作用存在差异。若εt-10，影响系数是α；若εt-10，影响系数为α+λ。若λ≠0，表明存在非对称的信息作用。同时，MEYER等[23]指出非对称价格波动由正向非对称和负向非对称组成。饲料粮价格对利好信息与不利信息敏感程度存在差异。若饲料粮价格对上涨信息更为敏感，上涨信息给饲料粮价格带来的波动强于价格下降信息产生的波动，即具有正向非对称波动；相反则说明具有负向非对称性波动。由上述分析可知，若λ0，表明负向影响对饲料粮价格波动产生的作用比正向影响更强，即具有负向非对称性波动；反之，若λ0，说明具有正向非对称性波动。部分学者针对农产品价格产生非对称性波动的原因展开分析，提出引致农产品价格非对称波动的主要因素是市场势力[24]。具体而言，当拥有一定水平的市场势力时，种植者能够充分借助利好信息抬高价格从而获取更高利润，亦或在不利信息出现后，通过控制价格降幅将损失降到最小，进而形成正向非对称性波动；反之，若种植户拥有的市场势力偏弱，会缺乏饲料粮定价权，导致其在应对不利信息过程中所形成的损失大于等于利好信息产生的经济效益，进而形成负向非对称性波动。1.2X12季节调整法季度经济指标时间序列Yt包括4种变动要素：循环要素Ct、长期趋势要素Tt、不规则要素It以及季节要素St。其中，循环因素Ct代表以数年为一周期的周期性变动；长期趋势要素Tt代表长期经济时间序列的发展趋势；不规则要素It又称参与变动、随机因素，其变化无规律可循，主要有偶然事件引发的现象；季节要素St代表每年重复出现的循环变化。文章饲料粮价格中的不规则因素是引发饲料粮价格变动的政策、自然灾害和技术等外部因素。X12季节调整法的主要算法包括乘法、加法、伪加法和对数加法模型中季节调整的分解形式，此处利用如下乘法模型：Yt=TCt×St×It (4)该模型的核心算法划分为3个阶段：一是对季节调整进行初始计算；二是测算暂定趋势循环因素和确定季节因素；三是计算测得最终趋势循环因素和不规则因素[25]。1.3数据来源与处理鉴于数据可得性，文章参考赵金鑫等[26]的研究，使用30个省（市、自治区）玉米、小麦、豆粕价格数据作为研究对象，样本数据主要选自国家统计局[27]、中国饲料工业信息网[28]以及中国畜牧兽医信息网[29]。为消除数据量纲差异和上述分析中饲料粮价格时间波动的影响，文章利用原价格数据变化率，即变化率=（当期价格-前一期价格）/前一期价格。当期与前一期相比通货膨胀率变化较小，价格的比值能够避免通货膨胀影响。利用Eview8.0软件完成数据处理及回归估计。研究时间范围选取2009年4月—2022年12月。这是由于2009年4月，国家将政策调控方向聚焦于保障农民受益、提升粮食价格，从而促使包括玉米、小麦、豆粕在内的饲料粮价格呈现波动式增长[30-32]（见图1）。因此，在确保数据完整性的条件下，选取该月指标作为起始点，能够反映饲料粮价格变动完整周期，规避由数据选取不当导致的结果偏差问题。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2024.04.034.F001图12009—2022年饲料粮价格波动情况数据来源：产业观察、每日粮油、曲合期货。饲料粮价格序列呈现出一定的季节性特点，会弱化价格波动的内在特征。首先，采用X12季节调整法避免价格序列中由季节变动产生的影响，采用Pt用于表示季节调整后的序列，进一步剔除不规则因素，获得饲料粮价格的趋势-循环序列PCt。其次，为降低序列异方差性，对Pt和PCt序列进行取对数处理，分别获得lnPt与lnPCt。最后，针对lnPt与lnPCt展开单位根ADF检验，结果发现，lnPt与lnPCt序列均为非平稳时间序列，而一阶差分序列ΔlnPt与ΔlnPCt具有平稳性。因此，文章采用TGARCH模型对30个省（市、自治区）饲料粮价格序列（ΔlnPt与ΔlnPCt）的非对称性波动特征展开实证检验。2我国饲料粮价格非对称性波动的实证分析2.1饲料粮价格的TGARCH模型分析为探究我国饲料粮价格非对称性波动的特征，采用TGARCH模型进行分析，结果见表1。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2024.04.034.T001表130个省（市、自治区）饲料粮价格序列ΔlnPCt的TGARCH模型估计结果省域ωaλβ北京0.003 0（0.002 5）0.161 2（0.220 5）-0.156 0（0.312 6）0.564 8**（0.243 5）天津0.004 8（0.004 2）0.124 8*（0.074 9）0.641 3（0.414 9）0.225 4（0.254 2）河北0.000 5**（0.000 2）0.102 1**（0.048 1）-0.232 8（0.321 8）0.225 1*（0.136 2）上海0.003 3（0.002 5）0.216 3*（0.004 5）-0.121 6（0.216 2）-0.153 3（0.111 2）江苏0.001 5***（0.000 2）0.168 4***（0.025 6）-0.164 5***（0.019 8）0.254 6*（0.130 2）海南0.000 6（0.000 8）0.116 4（0.096 5）0.213 8（0.204 5）-0.146 6（0.096 8）山东0.004 2***（0.000 9）0.210 3**（0.101 2）-0.256 4***（0.016 5）0.345 3（0.356 9）浙江0.001 4*（0.000 8）0.094 5*（0.047 8）-0.154 8（0.151 4）0.505 4**（0.220 9）福建0.003 2**（0.001 4）0.128 9*（0.121 0）0.246 1（0.249 9）0.351 2（0.544 6）广东0.004 4***（0.001 2）0.093 1*（0.044 5）-0.156 4**（0.069 6）0.405 4*（0.238 9）辽宁0.003 0***（0.000 8）0.305 4**（0.136 1）0.264 5（0.212 6）-0.294 0（0.200 8）黑龙江0.000 7（0.000 6）0.084 1（0.104 6）0.308 4***（0.064 6）0.426 7（0.365 6）吉林0.001 2（0.001 5）0.212 2*（0.115 8）0.311 8**（0.144 5）0.232 8（0.486 4）山西0.000 3（0.000 4）0.106 5（0.100 7）0.145 3（0.245 6）0.285 3（0.264 4）江西0.002 5**（0.001 1）0.124 1*（0.073 1）-0.254 2（0.346 0）-0.129 8（0.232 1）安徽0.002 9**（0.001 2）0.212 8（0.205 4）-0.145 9（0.264 5）0.208 9*（0.101 2）湖北0.003 2**（0.001 4）0.097 3（0.084 0）0.148 5（0.153 1）-0.215 4（0.201 8）河南0.003 5（0.003 7）-0.281 1（0.292 0）0.265 1***（0.048 7）0.103 1（0.128 9）湖南0.003 2***（0.000 6）0.215 8**（0.090 5）-0.213 9（0.186 6）0.245 6（0.240 6）内蒙古0.000 7*（0.000 4）0.149 8（0.158 2）0.101 6**（0.045 0）-0.123 7（0.230 4）广西0.004 1***（0.000 6）0.231 2*（0.1413）0.216 3（0.196 6）0.246 1*（0.131 6）云南0.000 8（0.000 6）0.095 6（0.072 1）0.129 1（0.118 7）-0.098 8（0.084 5）重庆0.001 6*（0.001 0）0.162 0（0.197 2）-0.093 1（0.089 8）0.096 4（0.120 0）新疆0.002 0（0.002 3）0.097 1（0.085 4）0.154 0（0.153 6）-0.156 4（0.098 3）甘肃0.001 0（0.001 8）0.161 2（0.129 0）0.097 8（0.088 9）-0.252 4*（0.139 8）青海0.000 4（0.000 5）0.098 5（0.123 1）0.126 0（0.189 4）-0.103 2（0.085 4）陕西0.001 9（0.002 4）0.135 6（0.156 9）0.143 8（0.104 0）0.169 8（0.152 2）宁夏0.000 2（0.000 3）0.086 9（0.095 6）0.122 6（0.128 3）-0.214 5（0.262 1）贵州0.000 6（0.000 9）0.156 2（0.135 8）0.190 3（0.164 9）0.184 1（0.158 2）四川0.003 1***（0.000 6）0.165 6***（0.041 3）-0.212 8（0.195 1）0.264 5**（0.122 1）注：“*”“**”“***”分别代表参数估计值在10%、5%和1%水平上显著，括号内为标准误；下表同。由表1可知，30个省（市、自治区）中只有江苏、山东、广东、黑龙江、吉林、河南、内蒙古7个省（市、自治区）的饲料粮价格存在非对称性波动，其他23个省（市、自治区）饲料粮价格波动未表现出显著非对称性特征。这是由于上述23个省（市、自治区）饲料粮批发商在饲料粮价格方面缺乏定价权，致使其对饲料粮价格上涨和下降信息的敏感度相同，无论是在饲料粮价格上涨还是下跌时均会采取相近的饲料粮销售和收购措施。江苏、山东、广东的系数估计值均小于0，且在10%及以上水平下显著，这说明上述省份饲料粮价格存在正向非对称性波动。原因可能是具有较强市场势力的饲料粮批发商可以利用利好信息抬高饲料粮价格，有效规避不利信息来的损失。黑龙江、吉林、河南和内蒙古的饲料粮价格中存在负向非对称性波动，说明上述4个省（市、自治区）饲料粮批发商市场势力较弱，对于负面消息更为敏感，致使当地饲料粮价格形成负向非对称性波动。由此可见，我国饲料粮非对称性价格波动存在显著区域差异。2.2饲料粮价格非对称性波动的成因分析为进一步探究饲料粮价格非对称性波动形成的原因，采用基于ΔlnPCt序列的TGRACH模型展开实证检验，具体结果见表2。10.13557/j.cnki.issn1002-2813.2024.04.034.T002表230个省（市、自治区）饲料粮价格循环-趋势序列ΔlnPCt的TGARCH模型估计结果省域ωaλβ北京0.000 0**（0.000 0）0.161 2（0.150 5）0.154 3（0.360 4）0.328 6**（0.145 1）天津0.000 1**（0.000 0）0.124 8*（0.074 9）0.097 8（0.341 5）0.421 5***（0.123 0）河北0.000 1***（0.000 0）0.102 1**（0.048 1）0.069 7（0.294 2）-0.312 5**（0.145 6）上海0.000 2***（0.000 0）0.641 2**（0.303 4）0.000 9（0.320 1）-0.195 6（0.212 5）江苏0.000 0***（0.000 0）0.584 6***（0.115 4）0.213 0（0.312 3）0.345 3***（0.105 6）海南0.000 1***（0.000 0）0.641 2***（0.121 5）-0.113 7（0.146 5）-0.456 1***（0.098 4）山东0.000 2***（0.000 0）0.546 1**（0.261 4）0.310 5（0.131 2）0.640 8***（0.145 4）浙江0.000 1*（0.000 0）0.548 7***（0.125 3）0.241 5（0.225 4）0.725 1***（0.164 0）福建0.000 0**（0.000 0）0.786 4***（0.251 2）0.231 8（0.224 6）-0.389 2**（0.145 1）广东0.000 4***（0.000 1）0.213 5***（0.054 6）0.169 5（0.188 2）0.725 3***（0.102 3）辽宁0.000 3***（0.000 0）0.321 8**（0.120 1）-0.132 5（0.253 1）-0.713 2***（0.124 2）黑龙江0.000 3***（0.000 0）0.408 9***（0.065 4）-0.254 8（0.312 0）-0.782 1***（0.118 7）吉林0.000 3***（0.000 0）0.449 8***（0.076 4）-0.110 5（0.221 0）-0.453 6**（0.230 4）山西0.000 0（0.000 0）0.615 4***（0.197 0）0.149 4（0.218 2）0.223 4（0.225 4）江西0.000 1**（0.000 0）0.595 6***（0.128 4）0.295 3（0.312 0）-0.346 8***（0.122 3）安徽0.000 0**（0.000 0）0.751 5**（0.312 0）0.114 9（0.238 1）0.546 5***（0.128 1）湖北0.000 1**（0.000 0）0.715 1***（0.126 4）0.129 2（0.164 4）0.549 4***（0.112 4）河南0.000 2***（0.000 0）0.612 5***（0.1648）-0.265 1**（0.056 1）0.540 3***（0.123 0）湖南0.000 0***（0.000 0）0.548 4**（0.211 9）0.285 5（0.219 5）0.785 1***（0.152 1）内蒙古0.000 0***（0.000 0）0.648 1***（0.123 5）-0.194 7（0.298 4）-0.546 1（0.125 4）广西0.000 1**（0.000 0）0.756 8***（0.120 8）0.045 8（0.165 2）-0.186 9*（0.102 1）云南0.000 1*（0.000 0）0.645 3***（0.129 1）-0.084 5（0.131 7）-0.098 8（0.120 4）重庆0.000 0***（0.000 0）0.751 6***（0.138 8）0.165 4（0.168 1）0.285 9***（0.065 8）新疆0.000 0**（0.000 0）0.642 1***（0.199 0）-0.152 3（0.151 2）-0.121 8（0.138 5）甘肃0.000 1**（0.000 0）0.597 1***（0.109 8）-0.134 5（0.097 5）-0.621 7***（0.121 5）青海0.000 0**（0.000 0）0.689 1***（0.204 7）-0.112 3（0.123 8）-0.345 1***（0.120 3）陕西0.000 0**（0.000 0）0.654 0***（0.118 0）0.121 8（0.145 1）-0.615 8***（0.132 1）宁夏0.000 0***（0.000 0）0.684 3**（0.291 1）-0.146 1（0.125 8）-0.206 4***（0.056 5）贵州0.000 0***（0.000 0）0.564 1***（0.128 8）-0.154 7（0.141 3）0.116 5（0.164 1）四川0.000 0***（0.000 0）0.455 6***（0.129 5）0.219 8（0.255 6）0.515 8***（0.131 8）由表2可知，仅有河南省λ估计结果通过5%显著性水平检验，其余29个省（市、自治区）的λ估计值均不显著，这反映了除河南省之外的其余各省（市、自治区）饲料粮价格波动均具有对称性特征。由此来看，我国饲料粮价格非对称性波动的原因主要是各种不规则因素所致，而具有较强市场势力的饲料粮批发商存在利用不规则因素对饲料粮价格进行干预的行为。因此，针对饲料粮价格具有非对称性波动特征的省份，种植户和饲料粮批发商应实时关注政策变动、自然灾害、技术等不规则因素变动情况，提高预判饲料粮价格走势的能力，降低市场波动风险。河南省的非对称效应系数λ=-0.265＜0，说明河南省饲料粮价格存在正向非对称性。因此，在循环和长期发展方面，河南省饲料粮批发商具有显著的市场势力。这可能是因为河南省饲料粮批发商能够控制循环因素和长期趋势因素变动对饲料粮价格的影响，使得饲料粮价格表现出正向非对称性波动。但河南省对于不规则因素变动的应对能力相对较弱，致使其对不规则因素变动产生的反应较为敏感，显著高于其他存在饲料粮价格非对称性波动地区。因此，不规则因素导致河南省饲料粮价格由正向非对称性波动转变为负向非对称性波动。3结论本研究结果表明，30个省份中只有江苏、山东、广东、黑龙江、吉林、河南、内蒙古7个省（市、自治区）的饲料粮价格存在非对称性波动，其他23个省（市、自治区）饲料粮价格波动未呈现显著非对称性特征。在7个存在饲料粮价格非对称性波动的省（市、自治区）中，江苏、山东、广东的系数估计值均小于0，存在正向非对称性波动；而黑龙江、吉林、河南和内蒙古（市、自治区）的饲料粮价格中存在负向非对称性波动。政策变动、自然灾害、技术等不规则因素变动是导致饲料粮价格非对称性波动的主要因素。针对上述研究结论，提出以下几点建议：首先，加强饲料粮价格变动信息判断能力。种植户和饲料粮批发商应积极查阅行业研究报告、行业白皮书、产业大数据、可行性研究报告等内容，明确饲料粮价格波动的原因以及饲料粮价格波动趋势，制定有针对性的饲料粮生产和购买方案，降低由饲料粮价格波动带来的各类收益损失风险。其次，实施差异化饲料粮价格调控措施。对于饲料粮价格存在正向非对称波动的省份，饲料粮种植户应加大对于各种害虫、技术、政策变动等因素导致饲料粮价格上涨信号的关注，从而合理制定生产和销售计划，提高自身收益水平；对于饲料粮价格存在负向非对称性波动省份，饲料粮种植者应借助数据信息管理平台，加强对饲料粮价格下跌信息的预警并采取应对措施，减少市场风险给自身带来的损失。