完善农业部门农产品市场预警监测的思考
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摘 要：农产品市场预警监测，对于稳定市场预期、促进产业健康发展具有重要作用。新形势对农产品市场预警监测提出新要求。农业部门已初步建立起了主要农产品预警监测机制，但仍存在重上级部门、轻行业主体，多经验判断、少量化分析等问题。农产品市场预警监测要突出“服务政府部门、服务产业主体、服务学科建设”的工作导向，为坚持科学决策、引导市场预期、提高预测精度发挥良好作用。
关键词：农产品;市场监测;行情分析;信息服务
中图分类号：[S-9]
文献标识码：A
DOI：10.19754/j.nyyjs.20191015072
引言
2018年3月，在中国重要战略机遇期承前启后、继往开来的关键节点，美国对华战略由接触转向遏制，单方面发起并持续升级中美贸易摩擦。国际贸易环境发生深刻变化，国内农产品供给和通货膨胀压力明显增加。为防范化解农业领域潜在风险，做好农产品市场预警监测，发挥出风向标、测速仪和传声机作用，显得尤为重要。
1 农业部门的农产品市场预警监测情况
早在2002年，原农业部为适应加入世界贸易组织的形势要求，开始建设农产品市场预警监测系统，对玉米、小麦、棉花、大豆、糖料等主要农产品，在生产、需求、库存、进出口、市场行情和天气上的变化，进行动态监测和先兆预警，形成数据采集、分析预测和定期会商制度。目前主要农产品市场信息，定时在《农业农村经济重要数据月报》、《农产品价格专报》、《农产品供需形势报告》上刊登，在新闻发布会和中国农业展望大会上发布。审视目前农口的市场数据采集和行情分析工作，不同程度地存在重上级部门、轻行业主体，多经验判断、少量化分析等问题。这些短板的存在，不利于农业部门树立权威，有效指导产业发展、平抑市场波动。在今后的预警监测中，要突出“服务政府部门、服务产业主体、服务学科建设”工作导向，为坚持科学决策、引导市场预期、提高预测精度发挥出好作用。
2 农产品市场预警监测要为政府决策服务
坚持主管部门的视角，分清层次、举要治繁，关注热点现象、重要政策，加强和相关部门的工作成果共享。围绕领导最关心的问题，做到抓实抓准、见微知著。要端起经济周期和国际关系的双筒望远镜冷静观察，立足国家整体利益，避免局部供需失衡和行情剧烈波动，维持农产品价格基本稳定，同时调动市场主体的活力，平衡生产者、营销者、消费者的利益关系。领导重视是关键。不同时期会有不同的热点，找准着力点才能有所作为。不能只简单采报数据。要紧扣农产品供给、质量安全的主题，摸清价格变动规律，每年抓住一两处价格运行关键时点，提前反映倾向性、苗头性的情况。确保第一时间报告突发的价格异动，特别是增产减产消息和质量安全事件造成的异动，为部门决策提供有价值的参考;掌握农产品产业及相关惠农政策，在产区、销区和流通环节的落實情况。重点是种养业结构调整、生产者补贴、保险保障、收储拍卖等政策变化落地后的效果，特别是对市场行情产生的影响;开展部门协作，勤于业务沟通。农业部门的市场预警监测，与发改（价格）、统计、海关、商务、粮食等部门业务相互交叉。在物价管理、统计指标、进出口、供应和库存等方面，达成资源共享、信息互用，可以提高农产品市场预警监测数据和分析报告的质量。
3 农产品市场预警监测要发挥出引导市场的作用
坚持经营主体的视角，培养商业敏锐性和鉴别力，关注价格拐点、行业需求，为农产品全产业链出谋划策、排忧解难。维护农民、新型农业经营主体利益。毛粮销售价格和种植成本，涉及到种植者收益和来年的种植意向。要核实主产区毛粮销售价格和种植成本的盈亏平衡，为中央和地方财政补贴资金测算提供依据。此外，在粮食播种、结籽、收获等时节出现灾害天气，在毛粮销售上出现区域性卖难、拖欠农民售粮款“打白条”时，要进行专题调研;关注流通环节滞销、加工环节买贵等问题，营造公平、公正、透明的市场竞争环境。加强监测农产品入厂价格和到港进口完税价格，稳定产业化龙头企业利润和相关食品零售价格水平。调研农产品加工企业原料采购来源、定价方式和储存情况，以及地方实施产业化扶持政策的措施和效果;引导投资者情绪，稳定市场预期。近年来农产品金融化趋势越来越强，农产品期货市场对现货价格影响越来越大。在农产品期货投资领域，价格剧烈波动是投机者愿意看到的。农产品期货市场每年都会出现天气和政策方面的炒作题材。农产品市场监测预警分析成果，除了供政府公共决策需要之外，还要为商品市场投资营销决策服务。通过电视、网络、报刊、广播等渠道发布权威农产品市场信息，努力提高农业部门市场监测预警数据和分析报告对国内、国外市场投资者和营销者的影响力。
4 农产品市场预警监测要提升分析技术的精细度
坚持科研人员的视角，收集数据、提出问题，关注知识储备、价格预测，开展农产品价格长期、中期和短期预测研究。汇总农产品市场价格变化数据和财经消息，形成时间序列数据库和历史资料库。把相关信息尽可能聚集到一起，为市场预警监测研究提供基础数据。在大数据时代，绝大多数农业市场信息可以数据化并存储在互联网中。要树立大数据思维，推动大数据挖掘技术在农产品市场预警监测中的实际应用;开展理论、方法与技术创新。国内外学者运用以回归分析等为主的计量经济学方法，以时间序列分析等为主的数理统计学方法，以神经网络等为主的智能数据分析方法，以及理论混合、组合模型法，在农产品市场价格研究领域构建了众多数学模型。当前的社会经济数据处理，正在从统计分析、计量分析，向人工智能控制和数据可视化呈现方向演化。未来的农业信息分析和展示，要更多依靠智能模型系统和仿真模拟技术做支撑;围绕价格预测研究前沿和热点选题。例如，农产品价格波动性及其影响因素分析，农产品国际国内价格传导，期现货价格传导，替代产品、上下游产品价格传导，农产品和非农大宗商品价格传导，农产品价格和重要经济指标的联动性，农产品期货价格变化与证券期货技术分析方法相关指标的契合度检验等。在此基础上，对农产品期货价格长期、中期和短期预测模型，不断进行筛选调试修正，提升预警监测和价格预测的精细度。
参考文献
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作者简介：
李剑（1970-），男，学士，助理研究员。研究方向：大豆市场价格监测;
张振（1983-），男，博士，副研究员。研究方向：农业对外合作、大豆产业经济。
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