楊國蕾，鄭沫利，劉 潔

（國家糧食和物資儲(chǔ)備局科學(xué)研究院，北京 100037）

全球糧食市場在2006年后進(jìn)入了一個(gè)極度不穩(wěn)定的時(shí)期。2007年，大米、小麥和玉米的國際市場價(jià)格開始快速上漲，2008年下半年出現(xiàn)了突然下跌，此后又出現(xiàn)了兩次價(jià)格上漲（2010年和2012年），2013年之后價(jià)格又出現(xiàn)了下跌。全球糧食價(jià)格的波動(dòng)上漲，引發(fā)了各國政府和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注[1-2]。作為關(guān)系到十四億人生存與發(fā)展不可或缺的戰(zhàn)略物資，糧食問題一直是中國政府和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。自加入WTO以來，我國農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易額不斷攀升，國內(nèi)外糧食價(jià)格聯(lián)動(dòng)程度持續(xù)加深，全球宏觀經(jīng)濟(jì)因素對(duì)糧食貿(mào)易的影響也愈發(fā)突出，給國內(nèi)糧食價(jià)格和糧食進(jìn)出口貿(mào)易的平穩(wěn)運(yùn)行帶來了很大的不確定性。

大量文獻(xiàn)對(duì)影響此輪糧食價(jià)格波動(dòng)的原因進(jìn)行了研究，主要包括以下幾個(gè)方面：（1）發(fā)展中國家的經(jīng)濟(jì)增長和消費(fèi)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型，導(dǎo)致了糧食需求的快速增長。Trostle[3]指出經(jīng)濟(jì)增長、人口增長和肉類消費(fèi)的增長是影響糧食需求的三大因素。（2）隨著大宗農(nóng)產(chǎn)品期貨化、貨幣化、金融化屬性的不斷深化，單個(gè)市場受到的自然災(zāi)害沖擊，很可能會(huì)觸發(fā)全球的市場波動(dòng)[4]。（3）生物質(zhì)燃料的發(fā)展導(dǎo)致對(duì)玉米、大豆等能源作物的需求不斷增長[5]。（4）石油等能源價(jià)格的上漲導(dǎo)致糧食生產(chǎn)成本提高。（5）主要貿(mào)易國的出口限制等貿(mào)易干預(yù)政策，也是導(dǎo)致國際糧價(jià)大幅波動(dòng)的一個(gè)重要原因。2007—2008年全球食物危機(jī)期間，多國采取了一系列的干預(yù)措施，尤其是價(jià)格控制和貿(mào)易干預(yù)政策，以期阻斷不斷上漲的國際糧食價(jià)格傳導(dǎo)到國內(nèi)[1，6-7]。政策制定者采取貿(mào)易保護(hù)措施的初衷是平抑國內(nèi)糧價(jià)，但實(shí)際上卻對(duì)國際糧價(jià)的大幅波動(dòng)起到了推波助瀾的作用。（6）糧食庫存的減少，導(dǎo)致市場投機(jī)因素增加，也會(huì)帶來糧食價(jià)格的暴漲暴跌。根據(jù)USDA提供的數(shù)據(jù)測算，2007年度世界三大主糧庫存消費(fèi)比由2000年度的32.6%下降到17.86%，食物價(jià)格指數(shù)較2005年上漲了近80%。簡言之，糧食價(jià)格要受到諸多因素的影響，如糧食供求結(jié)構(gòu)變化、糧食庫存變動(dòng)、能源價(jià)格波動(dòng)和糧食期貨市場的發(fā)展，糧食價(jià)格波動(dòng)是一系列事件綜合作用的結(jié)果，而一系列系統(tǒng)事件發(fā)生作用顯然會(huì)受全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響[8]。

目前中國糧食進(jìn)口趨勢非常明顯，在國內(nèi)外經(jīng)濟(jì)政策不斷調(diào)整，國際貿(mào)易爭端頻發(fā)，貿(mào)易保護(hù)主義蔓延的背景下，研究全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)中國糧食價(jià)格波動(dòng)和貿(mào)易的影響具有重要現(xiàn)實(shí)意義。頻繁調(diào)整的全球經(jīng)濟(jì)政策使得市場主體面臨著更高的經(jīng)濟(jì)政策不確定性。Gulen & Ion[9]的研究表明，2007—2009年間經(jīng)濟(jì)政策的不確定性導(dǎo)致美國企業(yè)投資下降了約2/3。近年來越來越多的學(xué)者開始關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)市場經(jīng)濟(jì)的影響。特別是Baker[10]將經(jīng)濟(jì)政策不確定性這個(gè)無形的政策變量進(jìn)行量化后，國內(nèi)也有不少學(xué)者開始關(guān)注經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)農(nóng)業(yè)的影響。魏中京和張兵兵[8]的研究指出經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)小麥和大米的沖擊要高于玉米和大豆。張俊華等[11]的研究表明主要農(nóng)產(chǎn)品對(duì)經(jīng)濟(jì)政策不確定性沖擊的響應(yīng)具有顯著的實(shí)時(shí)性、周期性和負(fù)向性。

總之，近年來全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性表現(xiàn)出來的普遍性、復(fù)雜性和實(shí)效性對(duì)農(nóng)產(chǎn)品貿(mào)易的沖擊具有隨機(jī)性和未知性的特點(diǎn)。按照以往僅從某幾個(gè)因素著手去分析糧食價(jià)格波動(dòng)的原因并不全面和準(zhǔn)確。全球糧食供需基本面對(duì)糧食價(jià)格波動(dòng)起到什么樣的作用？貨幣金融因素和能源因素如何影響糧食價(jià)格？全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性和中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)我國糧食價(jià)格波動(dòng)的影響是否存在差異？為了理清這些問題，本文將使用增廣型向量自回歸模型（FAVAR），并結(jié)合TVPFAVAR模型從動(dòng)態(tài)視角分析供求因素、金融和能源因素和全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性3個(gè)層面因素對(duì)糧食價(jià)格波動(dòng)影響的變化情況。

1 全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性影響糧食價(jià)格波動(dòng)的內(nèi)在機(jī)理分析

當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于繁榮時(shí)期，世界各國不會(huì)頻繁調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策，因此貿(mào)易政策也不會(huì)發(fā)生劇烈變動(dòng)。糧食進(jìn)口國的進(jìn)口數(shù)量主要取決于糧食進(jìn)口價(jià)格和本國的糧食需求，糧食出口國的出口數(shù)量也主要取決于出口成本和進(jìn)口國的需求量。此時(shí)，國際糧食市場會(huì)處于一個(gè)相對(duì)均衡的狀態(tài)，國際糧食價(jià)格和國內(nèi)糧食價(jià)則會(huì)相對(duì)穩(wěn)定。在穩(wěn)定的經(jīng)濟(jì)政策環(huán)境下，進(jìn)口國可以根據(jù)糧食價(jià)格、品質(zhì)需求和進(jìn)口成本理性選擇糧食進(jìn)口國。當(dāng)一國不能滿足糧食進(jìn)口國的進(jìn)口需求時(shí)，進(jìn)口國可以在國際市場上較為迅速的找到其他貿(mào)易對(duì)象。簡言之，當(dāng)全球經(jīng)濟(jì)政策穩(wěn)定時(shí)，糧食進(jìn)口國可以通過貿(mào)易的方式，獲取穩(wěn)定糧食供給，因此國內(nèi)價(jià)格不會(huì)出現(xiàn)大幅波動(dòng)。

當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于衰退期，各國會(huì)頻繁調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策，貿(mào)易政策不確定性風(fēng)險(xiǎn)上升。當(dāng)糧食出口國對(duì)非糧食產(chǎn)品進(jìn)行貿(mào)易保護(hù)時(shí)，短期內(nèi)糧食進(jìn)口國出于制衡出口國貿(mào)易政策變量的目的，往往會(huì)對(duì)出口國的糧食產(chǎn)品征加關(guān)稅，并尋求新的貿(mào)易伙伴。由于糧食是生活必需品，進(jìn)口國對(duì)糧食的需求并不會(huì)因貿(mào)易摩擦的升級(jí)而下降。當(dāng)糧食進(jìn)口國難以尋求合適的替代國時(shí)，最終導(dǎo)致進(jìn)口國糧食供給減少，糧食價(jià)格上漲。

2 變量的選擇和數(shù)據(jù)處理

2.1 變量選取

在當(dāng)前背景下，糧食供需矛盾、貨幣金融因素、能源與運(yùn)輸因素、宏觀經(jīng)濟(jì)因素以及經(jīng)濟(jì)政策不確定性等眾多因素都會(huì)直接或者間接地對(duì)糧食價(jià)格產(chǎn)生沖擊。在實(shí)證分析中，很難將眾多因素包含在模型中，為解決這一分體，本課題將主成分分析與VAR模型相結(jié)合，通過提取公因子的方式，建立起影響糧食價(jià)格波動(dòng)的代表性因子。主成分分析通過將數(shù)據(jù)降維的方式，有效涵蓋了多種因素的信息，解決了傳統(tǒng)向量自回歸模型變量增多對(duì)模型效率的影響。主成分是觀測變量的線性組合，形成線性組合的權(quán)重是通過最大化各主成分所解釋的方差獲得的，且要保障各主成分之間不相關(guān)。

本文所用數(shù)據(jù)的頻率為月度，跨度為2005年1月至2018年12月，具體見表1?，F(xiàn)階段相比小麥和稻谷，大豆和玉米的價(jià)格波動(dòng)受國際市場影響更為明顯，因此，本課題選取中國鄭州批發(fā)市場二等黃玉米平均價(jià)格和三等大豆平均價(jià)格作為被解釋變量。本課題選用供求因素、貨幣金和能源因素和政治不確定性3層面的變量，作為國內(nèi)糧食價(jià)格波動(dòng)的解釋變量，其中前兩種因素將通過提取主成分的方式得到。

第一方面糧食供求變量，包括以下13個(gè)指標(biāo)：糧食生長狀況一般及以上的占比、全球市場年度產(chǎn)量、全球市場年度消費(fèi)量、全球市場年度期末庫存量、國際市場價(jià)格、糧食進(jìn)口量、出口量、干旱指數(shù)、生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)、人均糧食占有量、人均豬牛羊肉占有量、人均水產(chǎn)占有量、人均牛奶占有量和中國消費(fèi)者信心指數(shù)。其中糧食作物生長狀況、全球市場年度產(chǎn)量、全球市場年度消費(fèi)量和全球市場年度期末庫存量數(shù)據(jù)來自美國農(nóng)業(yè)部；本文采用的國際市場價(jià)格是美國墨西哥灣2號(hào)黃玉米價(jià)格和芝加哥2號(hào)黃豆現(xiàn)貨價(jià)格，數(shù)據(jù)來自國際貨幣基金組織；糧食進(jìn)口和出口量月度數(shù)據(jù)來自海關(guān)總署；代表氣候變量的干旱指數(shù)來自中國氣象局，生產(chǎn)資料價(jià)格指數(shù)月度數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫；代表消費(fèi)者飲食結(jié)構(gòu)的人均食物占有量和消費(fèi)者信息指數(shù)，數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計(jì)局。

第二方面金融及能源因素，包括以下9個(gè)具體的指標(biāo)：中國廣義貨幣M2供應(yīng)量、中國外匯儲(chǔ)備量、大商所期貨收盤價(jià)、注冊倉單量和CBOT糧食期貨非商業(yè)持倉數(shù)量占比、澳大利亞和南非煤炭價(jià)格指數(shù)、布倫特、德克薩斯和迪拜原油價(jià)格指數(shù)和干散貨運(yùn)輸景氣指數(shù)。其中M2供應(yīng)量數(shù)據(jù)來自中國人民銀行；外匯儲(chǔ)備增長率數(shù)據(jù)來自國家外匯管理局；連續(xù)合約期貨收盤價(jià)和注冊倉單量均來自大連商品交易所、CBOT糧食期貨非商業(yè)持倉數(shù)量占比是非商業(yè)空頭持倉、非商業(yè)多投持倉和非商業(yè)套利持倉三者之和，數(shù)據(jù)來自美國商品期貨交易委員會(huì)。其中澳大利亞和南非煤炭價(jià)格指數(shù)、布倫特、德克薩斯和迪拜原油價(jià)格指數(shù)數(shù)據(jù)來自國際貨幣基金組織，波羅的海干散貨指數(shù)數(shù)據(jù)來自WIND數(shù)據(jù)庫。

表1 變量說明及描述性統(tǒng)計(jì)

第三方面是經(jīng)濟(jì)不確定性，包括全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)和中國經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)，數(shù)據(jù)來自Baker[10]的研究。Baker等基于“不確定性”構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)政策不缺確定性指數(shù)，克服了經(jīng)濟(jì)政策變量不可連續(xù)和難以量化的困難。圖1中的全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)的編制使用了18個(gè)重要國家的數(shù)據(jù)，其經(jīng)濟(jì)體量占全球GDP的2/3。

圖1 全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)

2.2 數(shù)據(jù)處理

在進(jìn)行主成分分析之前，為消除各變量的量綱不同，我們先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理。玉米和大豆的供求因素（supply and demand factors，SDF）和金融及能源因素(financialand energy factors，MEF)的主成分分析貢獻(xiàn)率，見表2。根據(jù)各組變量，我們提主成分變量：SDcorn=0.591*comp1+0.225 3*comp2+0.085 8*comp3，F(xiàn)Ecorn=0.477 8*comp1+0.211 7*comp2+0.157 6*comp3，SDsoybean=0.621 3*comp1+0.193 9*comp2+0.092 9*comp3，F(xiàn)Esoybean=0.426 0*comp1+0.271 5*comp2+0.107 6*comp3，從表2可以看出三個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)度均超過了80%。

表2 主成分分析貢獻(xiàn)率 %

從圖2可以看出，在2015年前，供求因素和國內(nèi)玉米價(jià)格走勢有著較為一致的運(yùn)動(dòng)趨勢，但2015年之后金融及能源因素和國內(nèi)玉米價(jià)格表現(xiàn)出更為一致的走勢。整體來看，在大豆的走勢圖中，相比供求因素，金融及能源因素的走勢與大豆價(jià)格運(yùn)行趨勢更接近。

2.3 數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)很多都為非平穩(wěn)的，由于相互獨(dú)立的非平穩(wěn)變量之間可能存在偽回歸的關(guān)系，因此我們需要對(duì)數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)。本文采用ADF方法檢驗(yàn)各變量的平穩(wěn)性，最優(yōu)滯后階數(shù)根據(jù)SIC準(zhǔn)則確定，并根據(jù)數(shù)據(jù)呈現(xiàn)的趨勢，決定是否增加趨勢項(xiàng)。經(jīng)檢驗(yàn)所有變量均為含有單位根的非平穩(wěn)變量，檢驗(yàn)結(jié)果見表3。

當(dāng)經(jīng)濟(jì)序列含有單位根時(shí)，通常有兩種處理方式：一是將數(shù)據(jù)進(jìn)行差分處理，差分后平穩(wěn)數(shù)據(jù)進(jìn)行VAR分析；二是檢驗(yàn)非平穩(wěn)數(shù)據(jù)之間是否存在協(xié)整關(guān)系，若存在則進(jìn)行協(xié)整分析，若不存在進(jìn)行VAR分析。因此，接下來，我們需要對(duì)數(shù)據(jù)間是否存在協(xié)整關(guān)系進(jìn)行檢驗(yàn)。我們采用的檢驗(yàn)方法為Johanse秩跡檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表4。從表4可以看出，大豆和玉米均未通過秩跡檢驗(yàn)，即兩組變量不存在協(xié)整關(guān)系。

圖2 各解釋變量與國內(nèi)糧食價(jià)格走勢圖

表3 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

2.4 糧食價(jià)格波動(dòng)方差分解

接下來，基于VAR模型運(yùn)行的結(jié)果，我們運(yùn)用Cholesky方差分解的方法對(duì)各變量沖擊對(duì)糧價(jià)波動(dòng)1單位標(biāo)準(zhǔn)差的貢獻(xiàn)程度，結(jié)果見表5。從表中可以看出，在前4期中，各因素對(duì)玉米價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)度由大到小依次為供求因素、金融及能源因素和全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)。在后4期中，玉米價(jià)格波動(dòng)程度由大到小依次是金融及能源因素、供求因素和全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)。在大豆價(jià)格波動(dòng)中，貢獻(xiàn)率從大到小依次是金融及能源因素、供求因素和全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)。從各因素沖擊達(dá)到峰值的速度來看，供求因素對(duì)玉米價(jià)格影響最為迅速，在沖擊的第一期就達(dá)到了峰值，金融及能源因素對(duì)玉米價(jià)格波動(dòng)影響也較為迅速，并在第8期，達(dá)到峰值4.25，全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)對(duì)玉米價(jià)格的影響隨著時(shí)間的推移逐漸加大，傳遞速度最慢。

表4 Johansen秩跡檢驗(yàn)

表5 糧食價(jià)格波動(dòng)方差分解結(jié)果 %

3 TVP-FAVAR模型的實(shí)證分析

隨著中國市場的逐步開放，我國糧食行業(yè)面臨的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)體制和內(nèi)外部環(huán)境都在不斷發(fā)生變化，因此需要在時(shí)變框架下建立更加符合現(xiàn)實(shí)的非線性模型對(duì)我國糧食價(jià)格的波動(dòng)特征進(jìn)行描述。

3.1 TVP-FAVAR模型

TVP-FAVAR模型的特點(diǎn)在于假定系數(shù)矩陣與信息的協(xié)方差矩陣均有時(shí)變特征，故而來自沖擊強(qiáng)度和傳導(dǎo)途徑的改變都能在脈沖圖上得到響應(yīng)[12]。標(biāo)準(zhǔn)的TVP-FAVAR模型的形式為：

其中βt、∑t都為時(shí)變參數(shù)。假設(shè)時(shí)變參數(shù)動(dòng)態(tài)變化服從如下的一階隨機(jī)游走過程：

在對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)時(shí)，本文采用蒙特卡羅（MCMC）算法連續(xù)抽樣10 000次，滯后階數(shù)與VAR模型保持一致。

3.2 糧食價(jià)格波動(dòng)因素時(shí)變參數(shù)模型結(jié)果分析

本文統(tǒng)一選取供求因素、金融及能源因素、全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)在2005—2018年每一期沖擊2個(gè)季度后對(duì)糧食價(jià)格的影響。同時(shí)，為了保障結(jié)果的穩(wěn)健性，在結(jié)果中我們同時(shí)添加了4個(gè)季度和6個(gè)季度后對(duì)糧食價(jià)格的影響。

首先是玉米價(jià)格波動(dòng)的影響因素分析。圖3～5分別刻畫了2005—2018年供求因素、金融及能源因素、全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)受到1單位的沖擊后，在2、4、6個(gè)季度后對(duì)玉米價(jià)格的影響。從圖3中可以看出2007—2008年全球食物危機(jī)期間，供需因素對(duì)國內(nèi)玉米價(jià)格的有一個(gè)小的正向沖擊。這是由于中國政府在2007年底和2008年秋季采取了一系列應(yīng)對(duì)措施[13]，來防范全球食物危機(jī)對(duì)國內(nèi)糧食安全構(gòu)成的潛在威脅。針對(duì)玉米市場，中國政府采取的措施主要有釋放庫存、征收5%的出口稅等。隨著國內(nèi)和國際市場的價(jià)格差距不斷擴(kuò)大，中國政府在2007年底和2008年初禁止了糧食和飼料的出口。由于上述的措施，中國的玉米價(jià)格在全球糧食危機(jī)期間走勢平穩(wěn)。從圖3還可以看出，供求因素對(duì)玉米價(jià)格的最大負(fù)項(xiàng)沖擊出現(xiàn)在2010年和2014年。2010年中國玉米市場的供需基本面偏緊，國內(nèi)供給量難以滿足旺盛的消費(fèi)需求。此外，2010年東北玉米產(chǎn)區(qū)因低溫雨雪天氣影響玉米播種，加大了市場對(duì)供應(yīng)趨緊的預(yù)期。與此同時(shí)，國內(nèi)養(yǎng)殖行業(yè)的迅速恢復(fù)和玉米深加工產(chǎn)業(yè)的不斷發(fā)展，進(jìn)一步增大了市場的供求矛盾。2014年的供需沖擊，主要因?yàn)楫?dāng)年玉米產(chǎn)區(qū)遭受了較為嚴(yán)重的旱災(zāi)，玉米減產(chǎn)較為嚴(yán)重。例如2014年遼寧省玉米減產(chǎn)了300萬t，河南省減產(chǎn)了約100萬t。圖4是金融及能源因素受到1單位的沖擊后，2、4、6個(gè)季度后對(duì)玉米價(jià)格的影響。對(duì)比圖3和圖4發(fā)現(xiàn)，供需基本面和金融及能源因素對(duì)玉米價(jià)格影響的趨勢是相似的，均在2010年和2014年達(dá)到了最大的負(fù)項(xiàng)沖擊。2004年玉米期貨在大連商品交易所上市，目前已成為國內(nèi)最大的農(nóng)產(chǎn)品期貨品種。在影響程度上，可以看出金融及能源因素比供需基本面對(duì)玉米價(jià)格的沖擊更大。這一結(jié)果和已有研究也是一致的，吳海霞等[14]的研究表明期貨市場逐漸成為決定玉米現(xiàn)貨價(jià)格波動(dòng)的主要方面。圖5是全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性指數(shù)受到?jīng)_擊后，對(duì)玉米價(jià)格的影響。從圖中可以看出2012—2016年間不確定性指數(shù)對(duì)玉米價(jià)格的影響幾乎很小，均值在0附近上下波動(dòng)。2010和2018兩個(gè)時(shí)間點(diǎn)全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定對(duì)玉米價(jià)格的影響很大，甚至超過了供需基本面和金融及能源因素的影響。

圖3 供求因素對(duì)玉米價(jià)格的影響

圖4 金融及能源因素對(duì)玉米價(jià)格的影響

圖5 全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)玉米價(jià)格的影響

其次是大豆價(jià)格波動(dòng)的影響因素分析。圖6～8分別刻畫了2005—2018年供求基本面、金融及能源因素、全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定指數(shù)受到1單位的沖擊后，在2、4、6個(gè)季度后對(duì)國內(nèi)大豆價(jià)格的影響。從圖6中可以看出2007—2008年全球食物危機(jī)期間，供需因素對(duì)大豆價(jià)格的有一較大的負(fù)向沖擊，其余年份供需基本面對(duì)大豆價(jià)格影響較為微弱。2007—2008年大豆價(jià)格的走勢可謂是波瀾壯闊，展現(xiàn)了扶搖直上的上漲行情。這一時(shí)期全球大豆供需基本面偏緊，供給大幅減少，美國大豆種植更是處于近十年最低的水平。同時(shí)，美豆還遭受了南澇北旱的災(zāi)害天氣威脅，結(jié)轉(zhuǎn)庫存持續(xù)下調(diào)。全球供需基本面趨緊是這一時(shí)期大豆價(jià)格波動(dòng)的主要原因。自2001年中國加入世貿(mào)組織以來，大豆進(jìn)口關(guān)稅僅為3%。由于大豆不受配額關(guān)稅管理，在全球糧食危機(jī)期間，中國政府付出了很大的努力來穩(wěn)定國內(nèi)大豆市場。在貿(mào)易方面，將大豆關(guān)稅從3%降至1%，還試圖簽訂新的大豆進(jìn)口合同以增加大豆進(jìn)口，來穩(wěn)定大豆價(jià)格，但收效甚微。圖7是金融及能源因素對(duì)大豆價(jià)格波動(dòng)的影響情況，從圖中可以看出除2007年全球食物危機(jī)時(shí)期外，其余年份金融及能源因素對(duì)大豆價(jià)格的波動(dòng)都有一個(gè)平抑作用。2007金融及能源因素帶來的負(fù)項(xiàng)沖擊主要來自以下幾個(gè)方面：（1）2007年7月初，受供需基本面偏緊的影響，CBOT大豆期貨價(jià)格開始大幅上漲，由最低的878美分漲到最高的1 036.5美分，拉漲幅度近200美分。（2）同時(shí)期，美國次貸危機(jī)的爆發(fā)，帶來美元的貶值，使得以美元計(jì)價(jià)的大宗商品價(jià)格大漲，大豆期貨價(jià)格也開始飆升。（3）受利多因素影響，國際能源價(jià)格大漲，油價(jià)創(chuàng)下新高，導(dǎo)致大豆、玉米等具有能源題材的商品聯(lián)動(dòng)走高。（4）在全球通貨膨脹的壓力下，價(jià)格相對(duì)低廉的農(nóng)產(chǎn)品期貨，顯示了較好的規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)功能，指數(shù)基金等開始大規(guī)模介入大豆期貨市場。圖8顯示，相比玉米，全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定性對(duì)大豆的沖擊幅度更大，其中2008年的沖擊最為明顯。大豆的金融化屬性已經(jīng)相當(dāng)顯著，2008年全球金融危機(jī)帶來的政策頻繁調(diào)整，成為這一時(shí)期大豆價(jià)格波動(dòng)的主要原因。

最后，根據(jù)時(shí)變參數(shù)模型結(jié)果，我們有以下主要發(fā)現(xiàn)：（1）全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)糧食價(jià)格波動(dòng)具有顯著的負(fù)向沖擊。在全球經(jīng)濟(jì)政策頻繁調(diào)整期，無論是玉米還是大豆，來自經(jīng)濟(jì)不確定性的沖擊甚至超過供求基本面和金融及能源因素對(duì)糧食價(jià)格的影響，成為糧食價(jià)格波動(dòng)的主要原因。（2）不同時(shí)期影響糧食價(jià)格波動(dòng)的因素是不同的。相比大豆，玉米的能源化屬性更高，金融及能源因素和供需基本面成為影響玉米價(jià)格波動(dòng)的主要因素。大豆金融化屬性較高，供需基本面經(jīng)濟(jì)不是影響大豆價(jià)格波動(dòng)主要因素。根據(jù)多年數(shù)據(jù)觀察，大豆供需基本面的變動(dòng)往往是大豆價(jià)格波動(dòng)的一個(gè)觸發(fā)因素，金融及能源因素對(duì)大豆價(jià)格波動(dòng)的影響更加明顯。（3）與玉米價(jià)格波動(dòng)相比，大豆價(jià)格波動(dòng)在面對(duì)全球經(jīng)濟(jì)政策不確定沖擊時(shí)，上下波動(dòng)的幅度更大，受外部市場影響更嚴(yán)重?？赡艿慕忉屧蚴俏覈蠖剐枨笾饕揽窟M(jìn)口滿足，而玉米主要依賴國內(nèi)市場供給。2017年中國進(jìn)口大豆9 553萬t，而國內(nèi)僅生產(chǎn)了1 528.25萬t，進(jìn)口量占國內(nèi)產(chǎn)量的625.09%。2017年中國進(jìn)口玉米3 467萬t，占國內(nèi)生產(chǎn)量的13.38%。

圖6 供求因素對(duì)大豆價(jià)格的影響

圖7 金融及能源因素對(duì)大豆價(jià)格的影響

圖8 全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)大豆價(jià)格的影響

4 結(jié)論與啟示

糧食是關(guān)系到人類生存和發(fā)展不可或缺的戰(zhàn)略物資，其價(jià)格波動(dòng)歷來都是政府和學(xué)術(shù)界關(guān)注的焦點(diǎn)。本課題采用將影響糧食價(jià)格波動(dòng)的多個(gè)指標(biāo)，采用主成分分析的方法，分為3類指標(biāo)，并采用TVP-FAVAR模型從動(dòng)態(tài)的視角對(duì)2005—2018年影響玉米和大豆價(jià)格波動(dòng)的因素進(jìn)行分析，得到的主要結(jié)論和啟示如下：

第一，全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性對(duì)國內(nèi)糧食價(jià)格有顯著的負(fù)向沖擊，要基于全球視野來看待中國糧食價(jià)格波動(dòng)問題。從模型分析結(jié)果來看，在經(jīng)濟(jì)繁榮時(shí)期，各國不傾向于頻繁調(diào)整自己的貿(mào)易政策。糧食進(jìn)口國面臨的貿(mào)易政策風(fēng)險(xiǎn)較小，可以很便捷地在國際市場上獲取食物供給，供給來源比較穩(wěn)定，國內(nèi)價(jià)格的波動(dòng)也較小。當(dāng)經(jīng)濟(jì)處于衰退期時(shí)，“逆全球化”思潮往往會(huì)涌向，各國傾向于采用貿(mào)易保護(hù)政策來干預(yù)市場，全球經(jīng)濟(jì)政策不確定性上升。這種經(jīng)濟(jì)政策不確定性必然會(huì)傳導(dǎo)到國際糧食市場，引發(fā)國際糧價(jià)的波動(dòng)，增加國內(nèi)糧食進(jìn)口的不確定性。因此，在政策制定者在采取措施應(yīng)對(duì)國內(nèi)糧食價(jià)格波動(dòng)時(shí)，要有全球視野，充分考慮全球經(jīng)濟(jì)政策不穩(wěn)定性的負(fù)向沖擊。

第二，不同種類糧食價(jià)格對(duì)不確定性沖擊的響應(yīng)是有差異的，政策制定者應(yīng)針對(duì)不同糧食品種實(shí)施有差別的價(jià)格政策和調(diào)節(jié)手段。對(duì)于像大豆這樣主要依靠國際市場解決國內(nèi)需求的產(chǎn)品，許多保護(hù)措施可能是無效的。在應(yīng)對(duì)全球食物危機(jī)時(shí)，中國政府采取了多種措施干預(yù)國內(nèi)大豆市場（例如，國產(chǎn)非轉(zhuǎn)基因大豆的臨時(shí)收儲(chǔ)政策）和貿(mào)易（例如，在全球糧食危機(jī)期間將關(guān)稅從3%降至1%），但國內(nèi)大豆價(jià)格依然出現(xiàn)了暴漲暴跌的現(xiàn)象。對(duì)于像玉米這樣主要依賴國內(nèi)市場解決需求的糧食產(chǎn)品，中國政府采取的一些應(yīng)對(duì)政策是有效的。例如，雖然2010年以來，中國政府能夠在國際玉米市場價(jià)格大幅下降的時(shí)候，通過關(guān)稅配額（TRQ）和其他貿(mào)易政策措施限制玉米的進(jìn)口，來提高國內(nèi)玉米價(jià)格。

第三，在中美貿(mào)易戰(zhàn)愈演愈烈的今天，面對(duì)來自國際市場的不確定性沖擊，政策制定者應(yīng)該采取組合策略平抑國際市場的沖擊。一方面，加強(qiáng)糧食市場信息監(jiān)測系統(tǒng)建設(shè)，提高根據(jù)價(jià)格監(jiān)測信息準(zhǔn)確解讀市場行情的能力，制定多樣化價(jià)格調(diào)整政策來抵消外部市場的不確定性沖擊。另一方面，我國可以通過更多具有糧食出口潛力的國家實(shí)施更多的貿(mào)易自由協(xié)定，為國內(nèi)人民尋求更加穩(wěn)定的外部供給渠道，減緩主要國家貿(mào)易政策不穩(wěn)定性帶來的不利影響。

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