王國(guó)友

(重慶工商大學(xué)，重慶　400067)

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中國(guó)再生資源價(jià)格長(zhǎng)期波動(dòng)特征及其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響研究

王國(guó)友

(重慶工商大學(xué)，重慶400067)

摘要〔〕盡管再生資源在工業(yè)生產(chǎn)中替代原生資源的比例逐漸升高，但對(duì)再生資源價(jià)格波動(dòng)的特征及對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響尚缺乏研究。本文以再生銅為例，采用GRACH族模型分析發(fā)現(xiàn)，我國(guó)再生銅價(jià)格的波動(dòng)存在一定集聚性和持續(xù)性，價(jià)格波動(dòng)比較緩慢。且負(fù)向沖擊對(duì)再生銅價(jià)格波動(dòng)的影響比正向沖擊大，存在顯著的杠桿效應(yīng)。此外，再生銅價(jià)波動(dòng)具有顯著的GARCH-M效應(yīng)，即預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)再生銅價(jià)格波動(dòng)具有正向影響。然后采用VAR模型和脈沖響應(yīng)函數(shù)等方法，引入產(chǎn)出、投資、消費(fèi)和通貨膨脹率變動(dòng)等宏觀經(jīng)濟(jì)變量，定量分析了再生資源價(jià)格波動(dòng)與中國(guó)經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系。檢驗(yàn)結(jié)果表明：再生銅價(jià)作為建筑業(yè)重要的生產(chǎn)資料，其價(jià)格上漲短期內(nèi)促使GDP增長(zhǎng)，但長(zhǎng)期則抑制投資，最終可能影響GDP增長(zhǎng)并提高通貨膨脹率，即再生銅價(jià)格上漲對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展有不利影響。本文的實(shí)證結(jié)果揭示出，對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)的影響而言，廢舊金屬價(jià)格的變動(dòng)只是某種表象，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和通貨膨脹率變動(dòng)的背后是更為復(fù)雜的原因，問(wèn)題的實(shí)質(zhì)是以固定投資拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的發(fā)展模式和部分地區(qū)對(duì)房地產(chǎn)業(yè)過(guò)度依賴的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變化等對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的根本性的影響。

關(guān)鍵詞〔〕再生資源價(jià)格GRACH模型杠桿效應(yīng)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)VAR模型GDP

引言

如果說(shuō)“原生資源是工業(yè)的基礎(chǔ)”，那么隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，以及原生資源儲(chǔ)量的減少，再生資源在工業(yè)生產(chǎn)中替代原生資源的比例逐漸升高，例如我國(guó)目前廢紙纖維在造紙纖維原料中的比重已經(jīng)超過(guò)了60%[1]。近年來(lái)，再生資源價(jià)格在不斷波動(dòng)中迅猛增長(zhǎng)[2]，并對(duì)我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展、原生資源開(kāi)采和進(jìn)口、資源循環(huán)利用、碳減排目標(biāo)的實(shí)現(xiàn)等產(chǎn)生了重大影響。根據(jù)我國(guó)再生資源協(xié)會(huì)2013年度報(bào)告，國(guó)內(nèi)大宗商品金屬價(jià)格指數(shù)超過(guò)30%的變幅是由再生資源貢獻(xiàn)的，并對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了重要的影響[3]，從而引發(fā)社會(huì)各界對(duì)再生資源價(jià)格問(wèn)題的關(guān)注。

目前，國(guó)內(nèi)外針對(duì)再生資源價(jià)格變動(dòng)的原因、特征以及對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的影響進(jìn)行了較為廣泛的研究。Coggins P C(1994)[4]總結(jié)了美國(guó)家庭廢舊物資回收價(jià)格波動(dòng)的特征、原因，并進(jìn)行了價(jià)格波動(dòng)的預(yù)期分析；邵天一(2005)[5]認(rèn)為再生資源價(jià)格除受到原生資源需求量以及價(jià)格影響之外，還受到資源回收利用價(jià)格、物流價(jià)格、國(guó)際大宗商品價(jià)格等的影響，并波及到上游生產(chǎn)企業(yè)。其他一些學(xué)者，如譚靈芝等[6]、周宏春(2008)[7]、馮慧娟等(2009)[8]和杜歡政等(2013)[9]把再生資源產(chǎn)業(yè)內(nèi)生納入到循環(huán)經(jīng)濟(jì)范疇中進(jìn)行探討，著重分析了我國(guó)當(dāng)前再生資源價(jià)格對(duì)循環(huán)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用、機(jī)理、存在的問(wèn)題及可能解決途徑等。

在上述定性分析基礎(chǔ)上，許多研究者開(kāi)始采取定量分析的方法進(jìn)行相關(guān)研究。但這些研究仍存在諸多不足：在再生資源價(jià)格波動(dòng)性測(cè)度上，主要運(yùn)用了價(jià)格上漲率的標(biāo)準(zhǔn)差、平均百分比變動(dòng)、移動(dòng)平均等，如Horsman C等(2011)[10]分析了金、銅等再生金屬的價(jià)格近十年平均變動(dòng)值。但是這種價(jià)格平均法過(guò)于粗糙，無(wú)法刻畫(huà)再生資源價(jià)格波動(dòng)的復(fù)雜性和長(zhǎng)期性。還有部分研究借助數(shù)學(xué)模型進(jìn)行分析，如蒲永健(2014)[11]采用全要素生產(chǎn)模型分析再生資源價(jià)格對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的影響作用；陳殷源(2012)[12]借助CGE模型建立了電子廢棄物價(jià)格波動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的非線性模型，證明電子廢棄物回收利用價(jià)格影響國(guó)內(nèi)GDP 0.03%，并對(duì)居民消費(fèi)產(chǎn)生影響。但上述研究方法和結(jié)果并未涉及到再生資源價(jià)格波動(dòng)的長(zhǎng)期性和頻度，難以更為完整地刻畫(huà)再生資源價(jià)格波動(dòng)特征。由此，一些研究者開(kāi)始將GARCH族模型納入到各類型金屬價(jià)格波動(dòng)性討論中。GARCH模型認(rèn)為條件方差與過(guò)去誤差的平方和滯后條件方差相關(guān)，成為研究金融市場(chǎng)波動(dòng)的較為成熟方法，近年來(lái)也成為有色金屬價(jià)格波動(dòng)測(cè)度的主流方法。如Tully & Lucey(2007)[13]采用非對(duì)稱PGARCH模型，同時(shí)考慮進(jìn)權(quán)數(shù)和杠桿效應(yīng)，證實(shí)美元即使不是唯一的也是主要的影響黃金的宏觀經(jīng)濟(jì)變量；朱學(xué)紅等(2012)[14]采用3個(gè)GARCH族中的兩因素波動(dòng)模型研究金、銅和鋁在原油和匯率沖擊下的價(jià)格波動(dòng)行為，并證實(shí)只有銅存在杠桿效應(yīng)而且顯著；譚靈芝(2015)[15]基于GARCH族模型、波動(dòng)溢出效應(yīng)模型和Johansen整檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)原生銅和再生銅之間存在長(zhǎng)期均衡關(guān)系和雙向引導(dǎo)關(guān)系，原生銅價(jià)格對(duì)再生銅價(jià)格的波動(dòng)溢出效應(yīng)更強(qiáng)。

上述對(duì)原生資源價(jià)格波動(dòng)性的研究對(duì)進(jìn)行再生資源價(jià)格長(zhǎng)期波動(dòng)性及對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的研究提供了可借鑒作用。有鑒于此，本文基于GARCH族模型，對(duì)國(guó)內(nèi)再生資源價(jià)格波動(dòng)的長(zhǎng)期性進(jìn)行測(cè)量；進(jìn)而應(yīng)用協(xié)整理論、基于向量回歸的Granger因果檢驗(yàn)等，著重探討再生資源價(jià)格對(duì)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)、投資和消費(fèi)等的影響。

1研究方法、樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1研究方法

1.1.1測(cè)度再生資源價(jià)格波動(dòng)性的CARCH模型

即使一個(gè)時(shí)間序列是平穩(wěn)的，其條件方差也可能出現(xiàn)隨時(shí)間變異的情況，即條件異方差A(yù)RCH模型(Engle，1982)[16]。該模型可以很好的刻畫(huà)風(fēng)險(xiǎn)和波動(dòng)聚集現(xiàn)象，因而測(cè)量結(jié)果較為準(zhǔn)確。

描述收益率過(guò)程GARCH(p，q)模型由兩部分組成，一部分是條件均值方程AMRAX(R，M，N)：

(1)

Yt=Xtθ+εt

(2)

其中：Yt表示經(jīng)濟(jì)變量，φi為自回歸系數(shù)；θj為移動(dòng)平均系數(shù)；X為外生變量的N列回歸矩陣，每一列為一個(gè)時(shí)間序列，對(duì)應(yīng)一個(gè)解釋變量；X(t，k)表示矩陣X的第t行第k個(gè)元素。

(3)

但是GARCH模型雖可刻畫(huà)波動(dòng)性，卻無(wú)法反映再生資源價(jià)格波動(dòng)的非對(duì)稱性。再生資源價(jià)格中的非對(duì)稱性主要表現(xiàn)為再生資源市場(chǎng)中價(jià)格上漲信息引發(fā)的波動(dòng)比價(jià)格下跌信息引發(fā)的波動(dòng)要大。對(duì)上述問(wèn)題的解決通常借助EGRACH模型[19]：

(4)

其中：Lj的參數(shù)允許信息不對(duì)稱：即相同程度的正沖擊與負(fù)沖擊所產(chǎn)生的波動(dòng)效果不同。Lj>0，表示正向沖擊對(duì)變量波動(dòng)的影響大于負(fù)向沖擊；只要Lj≠0時(shí)，沖擊就會(huì)對(duì)變動(dòng)率的短期波動(dòng)產(chǎn)生非對(duì)稱的影響；當(dāng)Lj<0時(shí)，說(shuō)明負(fù)的沖擊比正的沖擊更易增加波動(dòng)，即存在杠桿效應(yīng)。需要注意的是，這種非對(duì)稱效應(yīng)只出現(xiàn)在短暫波動(dòng)中，對(duì)長(zhǎng)期波動(dòng)率的影響則主要體現(xiàn)在系數(shù)βj的變化上。

此外，在再生銅市場(chǎng)上，人們對(duì)銅價(jià)變動(dòng)的預(yù)期往往會(huì)影響未來(lái)價(jià)格走勢(shì)，并對(duì)其他相關(guān)性和替代性較強(qiáng)的廢舊金屬，如鋁、鐵等產(chǎn)生關(guān)聯(lián)作用(張?jiān)剑?004[20])，因此，為了考慮預(yù)期不確定性對(duì)收益率的影響，在條件均值方程中引入時(shí)變方差或其對(duì)數(shù)[21]，即GARCH-M模型：

Yt=Xtθ+εt+τlog(ht)

(5)

在對(duì)再生資源價(jià)格波動(dòng)時(shí)間序列建立各種GARCH模型時(shí)，一般默認(rèn)模型的殘差項(xiàng)服從某一類型分布，但現(xiàn)實(shí)并非常常如此。為了更加準(zhǔn)確地描述GARCH模型中殘差的分布特征，在參數(shù)估計(jì)中，根據(jù)殘差特點(diǎn)改變隨機(jī)誤差項(xiàng)分布形式，選擇廣義誤差分布(GED)，采用極大似然法進(jìn)行模型參數(shù)估計(jì)[22]。

(6)

1.1.2再生資源價(jià)格波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的VAR模型

在檢驗(yàn)再生資源價(jià)格波動(dòng)對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)影響的因果關(guān)系時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)可得性，選取國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資額、消費(fèi)者價(jià)格指數(shù)、生產(chǎn)者價(jià)格指數(shù)作為度量指標(biāo)，建立多變量VAR模型，其表達(dá)式為(Awokuse，T，2005[23])：

(7)

其中，向量Zt由4個(gè)變量和再生資源價(jià)格波動(dòng)值組成。c是常數(shù)項(xiàng)，n代表滯后期，ρ為待估系數(shù)矩陣，Ut為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

1.2樣本選擇及數(shù)據(jù)來(lái)源

本文結(jié)合我國(guó)再生資源市場(chǎng)成立時(shí)間、分布區(qū)域、規(guī)模、交易量、輻射范圍等特征，按照數(shù)據(jù)獲得的便利性，借助張菲菲等(2009)[24]樣本選擇方法，以湖南省汨羅市再生資源市場(chǎng)、天津再生資源市場(chǎng)和重慶再生資源市場(chǎng)的黃雜銅供應(yīng)價(jià)格，以及長(zhǎng)江有色金屬市場(chǎng)銅現(xiàn)貨、廣東貴嶼地區(qū)有色金屬市場(chǎng)電解銅、華通有色金屬交易市場(chǎng)陰極銅每月交易首日價(jià)格作為兩類資源產(chǎn)品價(jià)格的樣本。選擇原料銅作為再生資源樣本，一方面是因?yàn)殂~等金屬原料市場(chǎng)化程度較高，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要物質(zhì)基礎(chǔ)，對(duì)于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和物價(jià)變動(dòng)影響具有更加靈敏的反應(yīng)和傳導(dǎo)作用[25，26]。在一些工業(yè)發(fā)達(dá)地區(qū)，再生銅的價(jià)格甚至可以左右一個(gè)中型再生資源市場(chǎng)交易的活躍程度(譚靈芝等，2015[27])；另一方面在于所選擇的市場(chǎng)都成立了10年左右，可獲得較為長(zhǎng)期的時(shí)間序列數(shù)據(jù)。而長(zhǎng)江有色金屬市場(chǎng)、廣東貴嶼有色金屬市場(chǎng)和華通有色現(xiàn)貨市場(chǎng)在我國(guó)有色金屬市場(chǎng)中影響廣泛、數(shù)據(jù)完整，且具有代表性，可以反映我國(guó)有色金屬市場(chǎng)的價(jià)格波動(dòng)及交易情況(張菲菲等，2009[24])。此外，當(dāng)數(shù)據(jù)頻度較高時(shí)，GRACH族模型測(cè)度結(jié)果較為準(zhǔn)確，因此本文選擇6個(gè)市場(chǎng)月度數(shù)據(jù)平均值，并采用2000年為基期的中國(guó)月度CPI將名義價(jià)格調(diào)整為真實(shí)價(jià)格計(jì)算再生資源價(jià)格的波動(dòng)性，研究區(qū)間為2004年1月～2013年12月。

在經(jīng)濟(jì)后果檢驗(yàn)中，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)、數(shù)據(jù)可得性等，選取4個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)作為構(gòu)建VAR模型的變量：(1)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)：采用工業(yè)增加值的月度數(shù)據(jù)進(jìn)行衡量，變量符號(hào)為GDP；(2)投資：采用月度固定資產(chǎn)投資完成額進(jìn)行衡量，變量符號(hào)為FAI；(3)消費(fèi)：采用同比居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)(CPI)進(jìn)行衡量，變量符號(hào)為CPI；(4)通貨膨脹率：使用工業(yè)生產(chǎn)出廠價(jià)格指數(shù)來(lái)衡量，變量符號(hào)為PPI。數(shù)據(jù)主要來(lái)自于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和中經(jīng)網(wǎng)。同時(shí)使用Census X12方法[28]，對(duì)數(shù)據(jù)序列進(jìn)行了處理，以消除季節(jié)性波動(dòng)的影響。所有變量均取自然對(duì)數(shù)進(jìn)行研究。

2再生銅價(jià)格波動(dòng)性測(cè)度結(jié)果及分析

為了緩沖再生銅價(jià)的波動(dòng)程度，與張躍軍等(2007)[29]研究類似，采用幾何對(duì)數(shù)百分收益率，即令6個(gè)再生銅市場(chǎng)第t期的價(jià)格為Pt，則第t期的對(duì)數(shù)百分收益率為Rt=100 ln(pt/pt-1)，從而得到120個(gè)收益率樣本。圖1是再生銅120個(gè)收益率建模樣本趨勢(shì)圖。從圖中可見(jiàn)，整個(gè)研究期再生銅價(jià)格的對(duì)數(shù)收益率基本上圍繞在0均值附近上下波動(dòng)。且波動(dòng)隨時(shí)間的變化出現(xiàn)連續(xù)偏高或偏低的情況，即呈現(xiàn)出明顯波動(dòng)集聚性，適合ARCH類模型建模。

圖1　中國(guó)再生銅價(jià)格收益率走勢(shì)(2004.1～2013.12)

2.1再生銅價(jià)波動(dòng)的描述性統(tǒng)計(jì)

針對(duì)我國(guó)再生銅價(jià)格進(jìn)行描述性統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)(表1)，再生銅價(jià)格變量波動(dòng)時(shí)間序列偏度都顯著不為零，峰度系數(shù)遠(yuǎn)大于3，具有“尖峰厚尾”特征。JB正態(tài)性檢驗(yàn)得到的JB統(tǒng)計(jì)量的伴隨概率為0.000，表明在1%顯著性水平下，再生銅價(jià)格變化率序列明顯不服從正態(tài)分布。該收益率序列具有尖峰、厚尾和非正態(tài)的特征。檢驗(yàn)價(jià)格數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，結(jié)果表明，ADF單位根檢驗(yàn)強(qiáng)烈地拒絕了非平穩(wěn)的假設(shè)，說(shuō)明該時(shí)間序列是平穩(wěn)的，為下一步建模提供了準(zhǔn)確信息。

鑒于中國(guó)再生銅價(jià)格收益率序列是平穩(wěn)序列，而且存在明顯的波動(dòng)集聚性，因此，我們采用ARCH模型對(duì)這種集聚現(xiàn)象進(jìn)行建模。首先針對(duì)樣本自相關(guān)和偏相關(guān)特征，選取最大可能滯后階數(shù)，進(jìn)而基于AIG準(zhǔn)則的綜合判斷，選擇最優(yōu)模型。再進(jìn)行ARCH-LM殘差項(xiàng)的檢驗(yàn)，結(jié)果表明油價(jià)波動(dòng)時(shí)間序列存在顯著的條件異方差性，存在高階ARCH效應(yīng)。且殘差平方的自相關(guān)和偏相關(guān)系數(shù)顯著不為零，為此，考慮使用GARCH模型。

表1　再生銅價(jià)格收益率序列的基本特征

注：括號(hào)中的數(shù)字是統(tǒng)計(jì)量值對(duì)應(yīng)的概率值。

2.2再生銅價(jià)格波動(dòng)模型估計(jì)

為估計(jì)再生銅價(jià)格的波動(dòng)持續(xù)性，經(jīng)過(guò)對(duì)數(shù)似然值、ARCH效應(yīng)測(cè)試和基于AIC準(zhǔn)則等指標(biāo)的綜合判斷，最終選取GARCH(1，1)模型、GARCH-M(1，1)模型和EGRACH(1，1)模型。

表2是3個(gè)模型檢驗(yàn)結(jié)果。結(jié)果表明，條件均值方程中的常數(shù)C是顯著不為零的正數(shù)，表明在研究期內(nèi)，我國(guó)再生銅均衡收益水平為正。條件方差方程中的α1和β1不為零，說(shuō)明再生銅價(jià)格波動(dòng)在很大程度上是由過(guò)去的價(jià)格波動(dòng)和誤差決定的，收益率序列具有很強(qiáng)的集聚性。此外，3個(gè)模型系數(shù)估計(jì)中，其系數(shù)之和小于1，滿足參數(shù)約束條件。且殘差的分布參數(shù)小于2，說(shuō)明收益率序列建模時(shí)所得殘差項(xiàng)的厚尾特征，也表明GED分布能夠很好地描述這種特征。

表2　模型估計(jì)結(jié)果

注：空格表明相應(yīng)的模型沒(méi)有該自變量，小括號(hào)內(nèi)為相應(yīng)的顯著性概率。

具體到每個(gè)GARCH族模型，在標(biāo)準(zhǔn)GARCH模型中，波動(dòng)存在顯著的GARCH效應(yīng)(在1%的顯著性水平下)。其中，再生銅價(jià)格第t期收益率與其t-1期收益率以及t-1期收益率殘差的一階移動(dòng)平均項(xiàng)均顯著有關(guān)。其中，t-1期的收益率對(duì)第t期的收益率存在較強(qiáng)的正向推動(dòng)作用，表明過(guò)去的波動(dòng)和過(guò)去的沖擊對(duì)再生銅價(jià)格波動(dòng)行為是正向顯著的。

通過(guò)估計(jì)GRACH(1，1)模型得到條件異方差如圖2所示。從圖形看出GRACH模型較好的刻畫(huà)了再生銅市場(chǎng)波動(dòng)聚集現(xiàn)象。在GARCH模型中，α1+β1系數(shù)之和為0.8924，接近于1，其值刻畫(huà)的是波動(dòng)沖擊的衰減速度，其值越靠近1，則衰減速度越慢[19]。該結(jié)果表明再生銅的波動(dòng)持續(xù)性較強(qiáng)，因此收斂到長(zhǎng)期均衡的速度較慢。其中條件方差前的系數(shù)β1=0.6346，表示波動(dòng)沖擊中的63.46%會(huì)傳遞到下一期。圖2說(shuō)明，再生銅價(jià)格對(duì)外部沖擊反應(yīng)較為緩慢，表現(xiàn)為較弱的價(jià)格波幅，對(duì)下一期的沖擊影響也較弱。但是這并不表示再生銅市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)小，從圖2可以發(fā)現(xiàn)，整體較弱的態(tài)勢(shì)中仍存在局部較為集中的劇烈波動(dòng)時(shí)期，其條件方程最高可達(dá)一般水平的4倍以上。這種小范圍波動(dòng)的大幅度震蕩對(duì)于分析波動(dòng)背后的原因及可能性影響有現(xiàn)實(shí)意義。

圖2　收益率GARCH(1，1)模型的條件異方差序列

在GARCH-M(1，1)模型中，條件均值方程ht前的系數(shù)τ為0.0323，即預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)對(duì)再生銅波動(dòng)具有正向影響，且這種正向影響的程度較大，約為3.2%，說(shuō)明再生銅市場(chǎng)存在高風(fēng)險(xiǎn)高收益特征，再生銅市場(chǎng)化程度較高。這也與我們?cè)?005～2012年間對(duì)北京市東小口再生資源市場(chǎng)、河北文安再生資源市場(chǎng)和石家莊市再生資源市場(chǎng)的連續(xù)調(diào)查結(jié)果相符。政府基于穩(wěn)定經(jīng)濟(jì)運(yùn)行，避免價(jià)格波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)的沖擊主要反映在原生銅市場(chǎng)上，但是再生資源市場(chǎng)則基本上是一個(gè)充分競(jìng)爭(zhēng)市場(chǎng)(陳殷源，2007[30])。對(duì)再生銅價(jià)格的政策影響更多源于原生銅的傳遞作用，而這種傳遞作用因?yàn)槭苤朴谄渌蛩兀鐕?guó)際經(jīng)濟(jì)形式、游資炒作等，加之再生資源自身市場(chǎng)特征，最終影響可能趨弱。而方差方程中α1+β1之和為0.8034，同樣說(shuō)明了再生銅價(jià)波動(dòng)的衰減速度較為緩慢。

EGARCH(1，1)模型檢驗(yàn)再生銅價(jià)格的非對(duì)稱性，即桿杠效應(yīng)。若杠桿系數(shù)為正，表示相同幅度的再生銅價(jià)下跌比銅價(jià)上漲對(duì)以后銅價(jià)的波動(dòng)具有更大影響。EGARCH模型(1，1)檢驗(yàn)結(jié)果，當(dāng)再生銅市場(chǎng)受到正向沖擊(再生銅價(jià)上漲)時(shí)，會(huì)給條件方差對(duì)數(shù)帶來(lái)0.1032倍的沖擊，而受到負(fù)向沖擊時(shí)(再生銅價(jià)下跌)時(shí)，該影響程度為0.1468，是銅價(jià)上漲的1.42倍。表明負(fù)向沖擊對(duì)再生銅價(jià)波動(dòng)的影響超過(guò)正向沖擊的影響。這種非對(duì)稱效應(yīng)即為杠桿效應(yīng)。說(shuō)明銅更易受到經(jīng)濟(jì)中不利因素的影響，尤其是建筑業(yè)，它是銅的主要消費(fèi)領(lǐng)域(朱學(xué)紅等，2012[14])。對(duì)再生銅價(jià)波動(dòng)的非對(duì)稱性，一般可以從波動(dòng)反饋效應(yīng)理論進(jìn)行解釋：通常，在再生銅價(jià)上漲信息的正向沖擊下，回收商可能會(huì)增加回收量，阻礙再生銅價(jià)進(jìn)一步上漲。當(dāng)再生銅價(jià)下降時(shí)，回收商不會(huì)在當(dāng)期回收和囤積再生銅，回收量減少可能導(dǎo)致再生銅價(jià)在短期內(nèi)進(jìn)一步下跌。再生銅市場(chǎng)決定了短期內(nèi)負(fù)向沖擊對(duì)再生銅價(jià)波動(dòng)影響大于正向沖擊，從而也就決定了再生銅價(jià)波動(dòng)的上述不對(duì)稱的杠桿效應(yīng)。

3再生銅價(jià)波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的實(shí)證檢驗(yàn)

接下來(lái)，我們檢驗(yàn)再生銅價(jià)格波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響。這里僅列出了EGARCH(1，1)模型度量的分析結(jié)果。一方面是出于篇幅限制原因，更為重要的是考慮波動(dòng)非對(duì)稱性效應(yīng)的測(cè)度結(jié)果更為準(zhǔn)確(侯乃堃等，2011[31])。分析結(jié)果如下。

圖3～圖6列示在包括正負(fù)兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)偏離帶的情況下，我國(guó)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)對(duì)再生銅價(jià)波動(dòng)的脈沖響應(yīng)情況。其中橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)(單位：月份)，縱軸表示因變量對(duì)擾動(dòng)項(xiàng)1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)程度，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)。根據(jù)格蘭杰因果檢驗(yàn)①，發(fā)現(xiàn)再生銅價(jià)格對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、投資與通貨膨脹3個(gè)變量影響顯著，而對(duì)消費(fèi)影響不顯著，因此重點(diǎn)對(duì)以上3個(gè)變量的樣本期間進(jìn)行探究。

圖3　再生銅價(jià)格對(duì)自身脈沖響應(yīng)圖

圖4　GDP對(duì)再生銅產(chǎn)品價(jià)格脈沖響應(yīng)圖

圖5　FAI對(duì)再生銅產(chǎn)品價(jià)格脈沖響應(yīng)圖

圖6　PPI對(duì)再生銅產(chǎn)品價(jià)格脈沖響應(yīng)圖

從圖3可以看出，再生銅價(jià)格在當(dāng)期受到正的自身的單位沖擊后，會(huì)通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制傳遞形成平穩(wěn)而緩慢的促進(jìn)作用，但隨時(shí)間的推移，這種促進(jìn)作用逐漸增強(qiáng)，持續(xù)期約為6個(gè)月。說(shuō)明再生銅價(jià)格慣性趨勢(shì)明顯，當(dāng)期價(jià)格對(duì)未來(lái)6個(gè)月的價(jià)格均具有正向沖擊作用。

從影響渠道分析，GDP增長(zhǎng)率對(duì)再生銅價(jià)格波動(dòng)的一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差信息的反映可以看出，在當(dāng)期給予1個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后(即再生銅價(jià)格上漲)，GDP會(huì)在3個(gè)月內(nèi)出現(xiàn)較為平緩的增長(zhǎng)，之后會(huì)逐漸變?yōu)榉聪虿▌?dòng)，但變化速度較慢，且變幅較緩。沖擊效應(yīng)在12個(gè)月內(nèi)逐漸消失。投資從響應(yīng)初期開(kāi)始呈現(xiàn)增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，但增速較慢，6個(gè)月之后開(kāi)始緩慢下降，在第12期之后保持穩(wěn)定。再生銅價(jià)正向沖擊給通貨膨脹的影響是先負(fù)后正。PPI在第1期對(duì)價(jià)格波動(dòng)是一個(gè)負(fù)響應(yīng)，在第2期迅速為正，隨后緩慢上升，并在10期趨于穩(wěn)定。另外，再生銅沖擊對(duì)投資和PPI的影響較GDP的影響周期略長(zhǎng)，在24個(gè)月的檢驗(yàn)周期內(nèi)，再生銅價(jià)沖擊對(duì)兩個(gè)變量的影響都并未完全消失，說(shuō)明再生銅價(jià)格通過(guò)市場(chǎng)機(jī)制傳遞對(duì)投資和PPI的沖擊具有長(zhǎng)期影響效果。綜上對(duì)再生銅價(jià)格波動(dòng)對(duì)經(jīng)濟(jì)影響的實(shí)證檢驗(yàn)可知，短期內(nèi)再生銅價(jià)上漲促使GDP增長(zhǎng)，但長(zhǎng)期卻會(huì)抑制投資，最終可能影響GDP增長(zhǎng)并提高通貨膨脹率。

表3進(jìn)一步反映了各變量對(duì)再生銅價(jià)沖擊的累積響應(yīng)效果。從表中可以看到，脈沖響應(yīng)分析再生銅價(jià)格上漲對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響短期內(nèi)有助長(zhǎng)作用，當(dāng)期再生銅價(jià)平均增加1個(gè)單位，會(huì)促使工業(yè)增加值在3個(gè)月內(nèi)累積增加約0.2%，從第4個(gè)月開(kāi)始工業(yè)增加值才受到了抑制。而再生銅價(jià)格與投資在半年內(nèi)同向上漲，長(zhǎng)期效應(yīng)分析也一致。傳統(tǒng)觀點(diǎn)認(rèn)為，資源價(jià)格上漲對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和投資有抑制作用，但出現(xiàn)上述結(jié)果的一個(gè)可能的解釋是，在我們研究期內(nèi)，房地產(chǎn)是我國(guó)經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)之一，部分城市對(duì)房地產(chǎn)的依賴程度甚至超過(guò)了70%。1998年以后，以住宅市場(chǎng)化為契機(jī)，以及人口的大規(guī)模轉(zhuǎn)移和城市的擴(kuò)張等因素，城鄉(xiāng)建筑業(yè)的迅猛發(fā)展引致對(duì)銅的大量需求，加之再生銅的對(duì)原生銅替代率不斷提升，再生銅供給者的市場(chǎng)地位明顯高于再生銅需求者。而原生銅的國(guó)際政治、軍事、投機(jī)基金等非供求因素對(duì)再生銅價(jià)也產(chǎn)生推動(dòng)作用，使得再生銅價(jià)持續(xù)上漲。到2008年，因?yàn)閲?guó)際金融危機(jī)，國(guó)際國(guó)內(nèi)大宗商品價(jià)格暴跌，也造成了再生銅價(jià)下行波動(dòng)，但政府的4萬(wàn)億投資又促使再生銅價(jià)重新上漲。而隨著國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的調(diào)整，房地產(chǎn)開(kāi)工數(shù)量急劇減少，進(jìn)入2012年11月以后，幾大市場(chǎng)的再生銅收購(gòu)量急速減少，再生銅價(jià)再次急劇下跌。因此國(guó)家的房地產(chǎn)發(fā)展情況對(duì)再生銅價(jià)格有顯著的影響。中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)以及固定資產(chǎn)投資和再生銅價(jià)格受到國(guó)內(nèi)房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的同向影響，從而再生銅價(jià)格和上述兩個(gè)變量之間也可能出現(xiàn)同向運(yùn)動(dòng)。

對(duì)PPI最大的沖擊效應(yīng)出現(xiàn)在再生銅價(jià)格變動(dòng)約6個(gè)月之后，且隨著再生銅價(jià)格上升，PPI也有所上升。該短期效應(yīng)與預(yù)期基本一致，且脈沖響應(yīng)函數(shù)也證實(shí)了短期效應(yīng)分析較為可靠。長(zhǎng)期效應(yīng)的差異可能是由于原生金屬價(jià)格波動(dòng)到再生金屬價(jià)格波動(dòng)之間存在一定時(shí)滯，引致再生銅價(jià)格波動(dòng)和PPI幅度并不完全一致。

表3　再生銅價(jià)格沖擊的累積效應(yīng)

4結(jié)論與啟示

本文的核心是基于GARCH族模型和多變量VAR模型，對(duì)我國(guó)再生銅價(jià)格波動(dòng)特征及其對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響進(jìn)行實(shí)證研究。研究結(jié)果表明：再生銅價(jià)格的波動(dòng)具有一定集聚性和持續(xù)性，對(duì)外部沖擊反應(yīng)較為緩慢和滯后，價(jià)格波幅較弱。此外，再生銅價(jià)格存在非對(duì)稱性，即負(fù)向沖擊對(duì)價(jià)格波動(dòng)的影響大于正向沖擊，這種非對(duì)稱性主要源于原生銅價(jià)格的影響以及市場(chǎng)本身特點(diǎn)和供需共同決定的。再生銅價(jià)波動(dòng)具有顯著的GARCH-M效應(yīng)，即預(yù)期的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)再生銅價(jià)格波動(dòng)具有3.2%的正向影響。這可以很好解釋再生銅回收利用市場(chǎng)上存在的“助漲殺跌”的純投機(jī)性的市場(chǎng)問(wèn)題。較之原生銅，再生銅市場(chǎng)化程度較高，政府對(duì)再生銅的影響更多的來(lái)自于對(duì)原生銅的政策調(diào)控傳遞。

基于上述研究，進(jìn)一步分析再生銅對(duì)經(jīng)濟(jì)波動(dòng)的影響。實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn)，再生銅價(jià)增長(zhǎng)短期內(nèi)促使GDP增長(zhǎng)，但長(zhǎng)期則抑制投資，最終可能影響GDP增長(zhǎng)并提高通貨膨脹率，即再生銅價(jià)格上漲對(duì)國(guó)家經(jīng)濟(jì)發(fā)展有不利影響。目前，中國(guó)仍處于工業(yè)化、城鎮(zhèn)化建設(shè)快速發(fā)展階段，再生資源價(jià)格的上漲趨勢(shì)是必然的。盡管再生銅價(jià)格的上漲也會(huì)表現(xiàn)為國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的同步增長(zhǎng)趨勢(shì)，但分析經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)可知，這更多的是源自投資拉動(dòng)，并可能因?yàn)樯a(chǎn)資料的上漲給企業(yè)生產(chǎn)帶來(lái)成本上升的長(zhǎng)期沖擊，進(jìn)而使得整個(gè)經(jīng)濟(jì)面臨通貨膨脹。因此，有必要從調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和區(qū)域性產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式入手，讓更多的再生資源通過(guò)生態(tài)化、循環(huán)化進(jìn)入產(chǎn)業(yè)內(nèi)部，在提高資源利用率的同時(shí)，改變地區(qū)產(chǎn)業(yè)單一或緊靠投資拉動(dòng)的趨勢(shì)，推進(jìn)產(chǎn)業(yè)多元化和低碳化。

注釋：

①具體分析結(jié)果，限于篇幅未列出，有需要的讀者可向作者索要。

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The Characteristics on the Price Fluctuation of the Renewable

Resource and Its Impact on Economic Research for a Long Time

Wang Guoyou

(Chongqing Technology & Business University，Chongqing 400067，China)

〔Abstract〕Although the proportion of renewable resources replacing the native resources in industrial production has gradually been increasing,the price’s volatility characteristics of the renewable resource and its impact on the economy are lack of more researches.In this paper,using the GRACH family model exampled by the recycled copper,we found that the recycled copper price has the volatility clustering and the price’s volatility is relatively slow.And the negative impacts of recycled copper price are more fluctuating than the positive effect.In addition,the erratic fluctuation of the recycled copper prices has a significant GARCH-M effect,that is expected to have a positive impact on the risk of secondary fluctuating copper price.Then using the VAR model,impulse response function and the other methods,by introducing output,investment,consumption,inflation and other macroeconomic variables,it quantitatively analyzes the relationship between fluctuations in the price of renewable resources and the Chinese economy.The test results showed that the prices of the renewable copper as the important construction materials,the prices in the short term would promote the GDP growth,but the long inhibited investment that could eventually affect GDP growth and increase inflation,and have a negative impact on the country’s economic development.The empirical results of this paper reveals the changes in the price of scrap metal is just behind the changes in the appearance of some kind of economic growth,and inflation on the impact of China’s economy are more complex reasons:the real problem is fixed investment and stimulate economic changes in the industrial structure of the growth model of development,excessive reliance on real estate and other fundamental impact on China’s economy.

〔Key words〕renewable resources price;GRACH model;leverage;economic fluctuations;VAR model;GDP

(責(zé)任編輯：王平)

作者簡(jiǎn)介：王國(guó)友，重慶工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理中心高級(jí)工程師，在讀博士。研究方向：資源經(jīng)濟(jì)學(xué)。

基金項(xiàng)目：國(guó)家社科基金項(xiàng)目“我國(guó)銅資源二次利用的生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈延伸路徑研究”(項(xiàng)目編號(hào)：15XGL016)。

收稿日期：2015—09—09

中圖分類號(hào)〔〕F062.2〔

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．02．017