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粮食金融化对中国玉米的传导效应基于NARDL模型
摘 要：基于2006年1月至2017年12月的月度数据,运用NARDL模型分析粮食金融化对中国玉米的非对称传递效应.研究发现,粮食金融化对国内玉米存在显著的非对称性传递效应,国内外玉米品种期货上涨和下跌影响国内玉米现货；长期来看,国内玉米期货上涨与下跌引起现货上涨与下跌；传递动态乘数效应显示,国内玉米期货上涨与下跌带动现货产品的上涨与下跌,最终导致玉米现货上升0.112,国际玉米期货上涨和下跌的影响与国内期货市场相反,最终导致玉米现货下降0.036.为此,要注意期货市场玉米的上升和下降对玉米现货的影响方向、持续时间、传递程度和速度有所不同,区别对待国内外期货市场的发现功能和引导功能,继续加大金融市场调控、关注引发国际粮食的波动因素、加强国内外粮食信息监测和发布.
关键词：粮食金融化；玉米；非对称性传递效应；NARDL模型
DOI：10.13856/j.cn11-1097/s.2018.12.012
1引言
21世纪以来,中国粮食在持续增产的同时,出现了大幅波动,"过山车"式的粮价波动引起了国内外的广泛关注（翟雪玲等,2013；Etienne,2015；陈锡文,2016；程国强,2016）[1-4].粮食在供求形势基本稳定情况下出现了较大的波动,尤其是玉米,在2006年为每千克1.27元,之后开始上涨,2014年8月达到每千克2.63元.诸多学者从关注影响粮食波动的传统因素如供需、经济增长、收入、成本、宏观政策、极端天气等（Gilbert,2010[5]；钟甫宁,2011[6]）向非传统因素如粮食金融化、能源化（温铁军等,2014[7]；Isakson,2015[8]）转变,尤其是全球经济一体化的深入,市场上出现了多种与金融产品的挂钩农产品,粮食在世界各大商品交易所里以标准化期货合约的基础产品和其他金融衍生品的方式出现,并具备了流通和支付手段功能（裴少峰和刘晓露,2014[9]）,如此粮食的金融属性日益凸显,成为影响粮食波动的重要因素（苏应蓉,2011[10]；祁华清等,2015[11]；叶盛等,2018[12]）.就玉米而言,在饲料产业和下游加工业的强劲需求下,2013年中国玉米产量达到2.11亿t,成为第一大粮食作物,但同年玉米进口量高达327万t.高产量、高进口、高库存（程国强,2016[4]）成为中国玉米的常态,在此背景下,粮食金融化渗透到中国玉米市场,大量金融资本进入玉米期货市场后对玉米的形成机制产生了杠杆效应和新闻效应,扭曲了的形成,使其越来越脱离供需基本面,其暴涨或暴跌不仅给玉米生产者和消费者超出了传统因素所造成的预期,而且对于玉米走势预测也增添了难度,市场上一度出现恐慌情绪.由此,粮食金融化导致玉米的波动势必引起重视.
现有文献有关研究粮食金融化对玉米波动的影响及传导机制包括以下方面：一是粮食金融化的指标,不同的学者选取了不同的指标作为粮食金融化的代理变量,如粮食期货市场、股票指数、金融市场状况、利率、汇率、国际原油、期货成交额、国内流动性[1,11-12].二是关注影响因素,如Clapp和Eric（2012）[13]、Isakson（2015）分析期货市场对粮价的影响,指出期货市场的对冲和套期保值功能影响生产者和消费者的决策.翟雪玲等（2013）考察货币流动性对农产品的影响,发现货币流动性过剩显著影响大豆、棉花、白糖.Magnan（2015）[14]、高春华（2015）[15]分析了国内外投资资金对国内粮食市场的影响,吴海霞等（2017）[16]则从期货、股票指数、金融衍生品、汇率等因素考察粮食金融化对玉米的影响.三是关注传导机制,又分为对称性影响和非对称性影响.在对称性影响方面,如许多学者借助Johansen检验、VECM模型、VAR模型、ARDL模型等方法研究国内外粮食市场的长期以及短期整合关系（AlexanderC,1994[17]；周海川,2012[18]；王孝松和谢申祥,2012[19]；吴海霞等,2017[16]）.在非对称性影响方面,孙林和倪卡卡（2013）[20]基于T分布的EGARCH模型分析国际粮食期货的集簇性和非对称性；部分学者通过阈值非对称误差修正模型（赵涤非等,2016[21]）、门限自回归模型（韩磊,2017）[22]研究了国内外粮价的非对称性传导关系,彭佳颖等（2016）[23]采用时变概率马尔科夫区制转移（MS-TVTP）模型考察在粮食市场的不同运行阶段下国际粮食对国内粮食受到的非对称性影响,发现国内粮食倾向于对国际粮食上涨时的波动产生过度反应,而对国际粮食下跌时的波动反应不足.
可以发现,学术界已经注意到粮食传递的非对称性,但就金融因素对粮食的影响而言却很少考虑传递机制的非对称性.事实上,各国货币、期货、外汇市场以及衍生品市场差异较大,国际大宗商品期货市场的短期和中期的走势和波动对投资者、生产者、消费者的影响是不一致的,而这些差异往往被研究者忽视,在分析时往往假设这些因素对粮食的影响为线性、对称性的,如此,所获得结论对实践的指导意义较小.为此,本文重点考虑玉米金融化驱动因素,利用非线性自回归分布滞后模型（NARDL模型）选择影响玉米波动的显著金融化因素,并分析国内外玉米期货上升和下降造成的玉米现货反应速度和幅度的不一致,不仅可以提升玉米预测的精确度,有效降低粮食金融化对玉米的冲击,而且可以有效提高中国玉米政策的调控能力,稳定中国作为玉米生产和消费大国的水平.
2模型和数据
2.1计量模型
本文采用Shin等（2014）[24]构建的非线性自回归分布滞后模型（NARDL模型）,以玉米为例从粮食金融化视角分析国内外粮食期货对中国粮食现货波动的非对称传递效应,该种效应指的是粮食现货对期货的上升和下降造成的反应速度和幅度存在不一致（Tweeten等,1969[25]）.NARDL模型突破了传统ARDL模型线性假定条件的约束,能够更加科学地反映粮食现货变化与其影响因素之间的非线性关系,使得研究结论更加合理（赵凯和高友笙,2017）[26].此外,NARDL模型估计不会受到内生性问题的干扰,即使在小样本容量的情况下,估计结果仍具有较高的稳健性（李玉双,2017）[27].NARDL模型一般形式如下：
式中,yt为玉米现货；xt为国内外玉米期货,x+t为国内外玉米期货的正向累积增量,x-t为国内外玉米期货的负向累积增量,即x+t等于∑tj等于1Δx+j等于∑tj等于1max(Δxj,0),x-t等于∑tj等于1Δx-j等于∑tj等于1min(Δxj,0),且xt等于x0+x+t+x-t；zt为其他影响玉米现货的变量,本文包括期货市场交易量、玉米生产成本（原油）和人民币汇率.通过对方程参数施加不同约束可以分别检验传递效应的长期和短期非对称性：存在长期传递效应的对称性的条件为:θ+等于θ-等于θ,否则为长期传递效应的非对称性；存在短期传递效应的对称性的条件为:π+等于π-或∑jπ+j等于∑jπ-j(j等于0,…,q-1),否则为短期传递效应的非对称性.
动态乘数效应的测算如下：
对于xt正负一单位冲击,yt的累积脉冲响应乘数分别为:
2.2数据来源
本数据来源于Wind数据库,现货以集贸市场衡量,粮食金融化指标遵循祁华清等（2015）和叶盛等（2018）的研究,以期货市场作为代理变量,其中国内期货以大连商品交易所和郑州商品交易所的衡量,国际期货来自于芝加哥期货交易所（CBOT）的衡量.样本研究区间为2006年1月至2017年12月共144个月度数据,变量分析如表1所示.
3实证结果分析
3.1模型选择
为了减少异方差的影响,对相关农产品进行对数化处理.通过用增广的Dicky-Fuller（ADF）单位根检验分析时间序列的平稳性,可以发现,上述变量均不能通过稳定性检验,而它们的一阶差分项均在1%的显著性水平上拒绝原假设（表2）.由于NARDL模型不要求所有变量均为一阶单整序列,均可进行协整检验与分析（李玉双,2017）.
为了选择最优的评估模型,分别以ARDL模型和NARDL模型估计粮食波动方程,如表3所示,模型中因变量和关键自变量的滞后期分别设置为滞后4期.并通本研究采用NARDL模型分析国内外玉米期货变动对中国玉米的影响更为科学准确.
为了分析期货与国内粮食是否存在某种关联,采用协整关系进行检验,可以发现,NARDL模型估计的tBDM统计量均在1%显著性水平下拒绝原假设,玉米传递的NARDL模型中WPSS统计量在5%显著性水平下拒绝原假设,说明玉米的期货与国内间均存在显著的协整关系.
3.2结果分析
表4是NARDL模型估计结果.
就国内玉米现货而言,中国玉米当期波动受自身滞后一期lcorn_ht-1的影响在1%的水平下显著,即上个月玉米每上涨1个百分点,当月玉米将下跌0.370个百分点,反映当期玉米波动受前期波动的影响.从金融化驱动因素来看,国内外玉米期货滞后一期的上涨和下跌均显著影响国内玉米,且国内玉米期货上涨和下跌均提高玉米现货,幅度分别为0.192和0.151,国际玉米期货上涨和下跌均降低玉米现货,幅度分别为-0.063和-0.051；国内玉米现货差分的Δlcorn_h在滞后二期、三期在5%的水平下对现货的影响分别是0.200和-0.167,国内期货的差分上涨在滞后二期,下跌在本期、一期和三期显著影响现货,分别是-0.211、0.207、-0.215和-0.254.国际期货的差分上涨在滞后三期、下跌在滞后三期显著影响玉米现货,分别是-0.066和0.138,其余金融化驱动因素对玉米现货的影响不显著.表明国内外玉米期货市场均会对现货市场的发现和引导功能产生影响.
就控制变量来看,原油loilt、人民币汇率lratet对玉米现货的影响分别为0.056和-0.584,且在1%的水平下显著.长期来看,国内玉米期货上涨的长期传递效应系数L+corn_h为0.515,表明在其他条件不变的情况下,国内玉米期货上涨1%会导致国内玉米现货平均上涨0.515%,且通过了1%显著性水平的统计检验；国内玉米期货下跌的长期传递效应系数L-corn_h为-0.403.国际玉米期货上涨的长期传递效应系数L+corn_f为-0.175；国际玉米期货下跌的长期传递效应系数L-corn_f为0.140,上述系数均显著影响国内玉米现货.
由表5中非对称性检验结果来看,国内玉米期货对玉米现货波动的影响在短期具有显著的非对称性,而长期不显著.
3.3动态乘数效应分析
在玉米现货传递的动态乘数效应图中,国内玉米期货上涨所带来的乘数效应为正向影响,在第15个月达到最大,数值为0.514,国内玉米期货下跌所带来的乘数效应在第18个月达到最大,数值为-0.403,在此作用下玉米现货在当月出现负向波动,为-0.047,之后迅速上升,到第3个月达到最大,为0.460,之后出现下降,到第18个月达到稳态,此时为0.112,即国内玉米期货的变动最终导致玉米现货上升0.112.国际玉米期货上涨所带来的乘数效应在第3个月后变为负向影响,在第11个月达到最大,数值为-0.177,国际玉米期货下跌所带来的乘数效应在第22个月达到最大,数值为0.139,在此作用下国内玉米现货在当月出现正向波动,为0.033,在第2个月达到最大值,为0.050,之后出现迅速下降,到第14个月达到稳态,此时为-0.036,即国际玉米期货的变动最终导致国内玉米现货下降0.036.
4结论及政策启示
4.1结论
（1）粮食具有金融属性和功能,粮食金融化对国内玉米存在显著传递效应,国内外玉米期货对国内玉米现货的影响存在非对称性,国内玉米
现货受自身的显著负向影响,下跌0.370个百分点.
（2）玉米期货上涨和下跌的在不同滞后期影响国内玉米现货,具体来看,国内外玉米期货滞后一期的上涨和下跌均显著提高玉米现货,分别为0.192和0.151,国际玉米期货上涨和下跌显著均降低玉米现货,分别为-0.063和-0.051；国内玉米现货差分在滞后二期、三期在5%的水平下对现货的影响分别是0.200和-0.167.
（3）就长期传递效应而言,国内玉米期货的上涨对现货的长期传递效应为正向影响；国内玉米期货的下跌对现货的长期传递效应为负向影响；国际玉米期货的上涨对现货的长期传递效应为负向影响.
（4）传递动态乘数效应显示,国内玉米期货上涨与下跌带动玉米上涨与下跌,最终导致玉米现货上升0.112；国际玉米期货上涨和下跌分别引起国内玉米现货下跌和上涨,最终导致玉米现货下降0.036.
（5）就控制变量而言,原油对玉米现货的影响显著为正；人民币汇率对玉米现货显著为负.
4.2启示
（1）政府在调控玉米市场时,除了关注传统供需力量外,对金融市场尤其是国内外农产品期货市场要予以高度关注,在调控过程中,要注意到期货市场玉米的上升和下降对现货的影响方向、持续时间、传递程度和速度有所不同,科学判断后在不同波动阶段采取合理措施以平抑粮食.
（2）继续加大金融市场调控,对国内农产品期货市场和金融衍生品市场进行监管,防止投机和炒作引起粮食的剧烈波动,尤其是玉米出现剧烈波动的前几个月,提高政府应急调控能力.
（3）区别对待国内外期货市场的发现功能和引导功能,本研究发现国内玉米期货和现货市场的变化呈现同向性,但国际玉米期货市场传递往往表现为逆向性,玉米国内外期货市场最终引起国内粮食现货的方向相反,因此,不能将国际市场的发现和引导功能直接挪用到国内期货市场来进行分析,反之亦然.
（4）关注国际玉米的波动,对全球范围内石油、生物质能源、汇率、自然灾害等影响期货市场和现货市场的因素予以跟踪和分析,及早预判对中国玉米市场的冲击,减少中国玉米的不确定性.
（5）加强国内外粮食信息监测和发布,建立农产品预警机制,有效减少由信息误导引发的玉米剧烈波动,使玉米保持在合理区间.
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（责任编辑段丽君）
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