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完善农业部门农产品市场预警监测

李剑张振

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,摸清变动规律,每年抓住一两处运行关键时点,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()、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和种植成本的盈亏平衡,为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和到港进口完税,稳定产业化龙头企业利润和相关食品零售水平.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影响越来越大.在农产品期货投资领域,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、预测,开展农产品长期、中期和短期预测研究.汇总农产品市场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;围绕预测研究前沿和热点选题.例如,农产品波动性及其影响因素分析,农产品国际国内传导,期现货传导,替代产品、上下游产品传导,农产品和非农大宗商品传导,农产品和重要经济指标的联动性,农产品期货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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