廖宜靜，章 穎

(安徽農(nóng)業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，安徽 合肥 230036)

在全球經(jīng)濟(jì)一體化的背景下，國際農(nóng)產(chǎn)品也呈現(xiàn)出一體化趨勢。近些年來，國內(nèi)主要農(nóng)產(chǎn)品價格時常有劇烈波動。在2006年到2020年十五年中，大豆供求幾乎維持平衡，但其價格卻出現(xiàn)兩次大幅度的波動，分別是在2007年和2009年。大豆價格劇烈波動以及大豆期貨交易逐漸完善，大豆金融化趨勢日益明顯。因此，研究大豆金融化因素以及這些因素對于大豆價格波動的影響，可以有效的規(guī)避由于大豆價格波動給投資者所帶來的風(fēng)險。

一、文獻(xiàn)綜述

大豆在金融化趨勢下，其價格偶爾會出現(xiàn)劇烈的波動?，F(xiàn)有的研究表明，生產(chǎn)成本、谷物價格和收入對大豆價格產(chǎn)生正向影響，而上期價格、匯率和世界產(chǎn)量則對大豆價格起到反向作用(孫家富等，2010)[1]，而大豆產(chǎn)量及城鎮(zhèn)化率的變動與大豆價格同樣有著相互影響的關(guān)系(楊帆，2020)[2]。同時，在金融化影響因素方面，國際大豆價格、大豆期貨價格，通貨膨脹率和國際能源價格對大豆價格也會產(chǎn)生正面作用(王彩霞，2016)[3]，然而還有部分學(xué)者認(rèn)為，大豆進(jìn)口量和通貨膨脹率對大豆價格產(chǎn)生負(fù)面影響，大豆總需求量對大豆價格有正面影響。此外，大豆期貨與大豆現(xiàn)貨價格關(guān)系密切，兩種市場價格存在雙向傳導(dǎo)關(guān)系，雙向傳導(dǎo)關(guān)系中，中期貨價格占據(jù)主導(dǎo)地位，現(xiàn)貨大豆價格對于市場的反應(yīng)遲于期貨(周靜等，2019)[4]。呂惠明(2013)利用2001—2012年季度數(shù)據(jù)，建立SVAR模型，得到匯率對于我國大宗農(nóng)場品價格影響最大[5]；國際石油價格與國際糧食存在長期均衡關(guān)系，且有短期因果關(guān)系(周金城，2020)[6]。

結(jié)合以上，我國很多學(xué)者從傳統(tǒng)影響因素和新型影響因素對國內(nèi)大豆價格波動進(jìn)行了詳細(xì)的分析。

二、影響大豆金融化主要因素

受到國際經(jīng)濟(jì)一體化因素的影響，大豆金融化因素也比較復(fù)雜。本文主要從我國大豆期貨市場、匯率市場、國內(nèi)流動性、通貨膨脹、能源價格四個方面來研究金融化因素對于大豆價格的影響。

1.我國大豆期貨市場對大豆價格的影響

自1993年大豆期貨在大連商品交易所掛牌交易后，其交易規(guī)模逐年增大，交易機制相對比較完善。大量資金進(jìn)入期貨市場，使得期貨市場投機氛圍日趨嚴(yán)重，而大豆期貨市場與現(xiàn)貨市場具有聯(lián)動性，投機因素最終通過期貨市場傳導(dǎo)至現(xiàn)貨市場，扭曲大豆正常供求關(guān)系，導(dǎo)致大豆價格異常波動。

2.匯率市場對大豆價格的影響

面對新冠疫情的沖擊，美元呈現(xiàn)出持續(xù)性貶值的情形，在2020年7月9日時人民幣兌美元匯率突破7。匯率市場的持續(xù)性動蕩、美元幣值的不穩(wěn)定，均給國內(nèi)外商品造成一定的影響。美元持續(xù)性貶值，增強了大宗農(nóng)產(chǎn)品與美元的關(guān)聯(lián)性，大豆現(xiàn)貨價格可能會隨之波動。

3.國內(nèi)流動性對大豆價格的影響

國內(nèi)流動性主要是指貨幣流動性，究其大豆價格異常波動的原因，無非是貨幣超發(fā)，導(dǎo)致大豆供不應(yīng)求，價格上漲。各國現(xiàn)在的貨幣政策較為寬松，貨幣超發(fā)現(xiàn)象比較嚴(yán)重，易導(dǎo)致大豆價格波動。

4.通貨膨脹對大豆價格的影響

當(dāng)發(fā)生通貨膨脹時，大豆價格上漲；而大豆價格上漲會進(jìn)一步推動通貨膨脹的發(fā)生。因此，通貨膨脹在一定程度上會對大豆價格產(chǎn)生影響。

5.能源價格對大豆價格的影響

大豆不僅在中國居民生活中占有重要的地位，而且因其可以作為新能源原始材料而被生物學(xué)家等追捧。在如今全球資源匱乏的時期，大豆能夠生產(chǎn)“生物柴油”，這使得大豆需求在一定程度上有所增加，從而影響大豆價格。

三、變量選取及數(shù)據(jù)處理

從全國各地每年大豆產(chǎn)量來看，黑龍江省大豆產(chǎn)量占據(jù)絕對優(yōu)勢，其大豆現(xiàn)貨價格可以用來代表國內(nèi)大豆現(xiàn)貨價格，因此，本文在大豆現(xiàn)貨價格選取方面，以黑龍江省大豆價格(SP)作為變量。而大豆期貨是選用大連商品交易所上市的黃大豆1號價格(FP)。在研究匯率市場對大豆現(xiàn)貨價格影響時，則是選取美元兌人民幣匯率(I)作為變量，國內(nèi)流動性選取廣義貨幣(M2)作為變量，通貨膨脹則是用居民消費價格指數(shù)(CPI)來表示。因大慶油田是我國最大的油田，且大慶原油在國際市場上具有一定的交易屬性，因此，在能源價格變量選取方面選擇大慶原油現(xiàn)貨價格(CO)。

本文數(shù)據(jù)主要來源于國泰安數(shù)據(jù)庫、《中國統(tǒng)計年鑒》、中國人民銀行統(tǒng)計數(shù)據(jù)和Wind數(shù)據(jù)庫。所有數(shù)據(jù)區(qū)間均為2006年1月至2020年10月的月度同比數(shù)據(jù)，并對各SP、I、FP、CPI、CO數(shù)據(jù)進(jìn)行對數(shù)化處理，對M2則是計算其增長率，對這些數(shù)據(jù)取對數(shù)和去增長率的主要目的是為了消除量綱的影響，同時不會影響其平穩(wěn)性檢驗。經(jīng)上述處理后，國內(nèi)大豆現(xiàn)貨價格表示為LNSP，國內(nèi)大豆期貨價格表示為LNFP，美元對人民幣匯率表示為LNI，通貨膨脹表示為LNCPI，能源價格表示為LNCO，國內(nèi)流動性表示為RM2。使用Eviews 7.0軟件進(jìn)行系統(tǒng)處理并構(gòu)建VAR模型。

四、實證分析

1.平穩(wěn)性檢驗

為了確定所選擇的變量序列沒有隨機趨勢或者確定趨勢，否則將會產(chǎn)生“偽回歸”問題，因此，需要對所取得時間序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗，如表1所示。

表1 各變量單位根檢驗結(jié)果

表1結(jié)果表明：以顯著性水平為5%時的臨界值為標(biāo)準(zhǔn)，LNSP、LNFP、LNI、LNCPI、LNCO和RM2的ADF檢驗值都是大于這個標(biāo)準(zhǔn)，所以拒絕原假設(shè)，LNSP、LNFP、LNI、LNCPI、LNCO和RM2序列是不平穩(wěn)的。繼續(xù)進(jìn)行差分檢驗，以顯著性水平為5%時的臨界值為標(biāo)準(zhǔn)，得出D(LNSP)、D(LNFP)、D(LNI)、D(LNCPI)、D(LNCO)、和D(RM2)的ADF檢驗值都是小于5%時的臨界值，原來的假設(shè)不成立。結(jié)合以上分析，LNSP、LNFP、LNI、LNCPI、LNCO和RM2的ADF序列是一階單整的。

2.協(xié)整檢驗

由上文ADF單位根檢驗，可知本文中選取的所有變量在一階差分下都是平穩(wěn)序列，符合協(xié)整檢驗的條件。在確定最優(yōu)滯后階數(shù)后，還要檢驗六個序列之間是否存在協(xié)整關(guān)系。因此，進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗。

(1)最優(yōu)滯后階數(shù)的選擇

一般在進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗之前要首先確定VAR模型的滯后階數(shù)。本文根據(jù)LR、LPE、AIC、SC、HQ五個準(zhǔn)則來確定VAR模型的最優(yōu)滯后階數(shù)。由Eviews操作結(jié)果可知VAR模型滯后階數(shù)為2。

(2)Johansen協(xié)整檢驗

在確定最優(yōu)滯后階數(shù)為2后，利用Eviews對各變量進(jìn)行Johansen協(xié)整檢驗，Johansen檢驗結(jié)果如表2所示。

表2 各變量的特征根跡檢驗結(jié)果

由表2可知，前三個假設(shè)下計算的跡檢驗結(jié)果均大于臨界值且概率P值都小于0.0050，可以拒絕該原假設(shè)。而原假設(shè)At most3表示最多有三個協(xié)整關(guān)系，該原假設(shè)下計算的跡統(tǒng)計量值為27.06644，小于臨界值29.79707，概率P值0.1000，認(rèn)為存在三個協(xié)整關(guān)系，檢驗到此結(jié)束。通過跡檢驗結(jié)果可以判斷六個變量存在三個協(xié)整關(guān)系。

3.VAR模型

(1)VAR模型擬合結(jié)果

由上文可知VAR模型的最有滯后階數(shù)為2，故進(jìn)行VAR模型擬合。經(jīng)模型擬合之后可知，VAR模型的擬合優(yōu)度R2=0.923569，調(diào)整后的R2*=0.917836，模型具有理想的擬合效果。

(2)VAR模型的穩(wěn)定性檢驗

由上文可知，VAR模型擬合效果較為理想，故對VAR模型進(jìn)行模型的穩(wěn)定性檢驗。

圖1 變量的VAR模型平穩(wěn)性檢驗結(jié)果

本文中建立的六變量滯后2期的VAR模型共有12個特征根，如圖1所示，所有的特征根都位于單位圓內(nèi)。因此，本文建立的VAR模型通過穩(wěn)定性檢驗，模型是有效的，故可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。

4.脈沖響應(yīng)分析及方差分解

(1)脈沖響應(yīng)分析

為了研究LNFP、LNI、LNCPI、LNCO和RM2變動在不同時期對于LNSP變動的影響，下面進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，如圖2所示。

(a)LNSP對LNCPI的脈沖響應(yīng)(b)LNSP對LNFP的脈沖響應(yīng)(c)LNSP對LNI的脈沖響應(yīng)(d)LNSP對LNCO的脈沖響應(yīng)(e)LNSP對LNSP的脈沖響應(yīng)(f)LNSP對RM2的脈沖響應(yīng)圖2 大豆現(xiàn)貨價格對各種金融因素的脈沖響應(yīng)

圖2顯示了分別受各種金融因素變量一個標(biāo)準(zhǔn)差單位的正向沖擊后，我國大豆現(xiàn)貨價格的脈沖響應(yīng)函數(shù)。

(a)消費者價格指數(shù)CPI對大豆現(xiàn)貨價格的沖擊在前16期為正向影響且沖擊越來越大，但從17期開始沖擊減弱，到48期從正向變成負(fù)向影響，且在65期形成最大負(fù)向影響，隨后又逐漸向正向靠近，直到80期開始趨于穩(wěn)定?？傮w來說，CPI對大豆現(xiàn)貨價格波動造成比較大的影響且影響及時。

(b)大豆期貨價格FP對大豆現(xiàn)貨價格的沖擊，一開始較為強烈，影響非常迅速，并在第4期達(dá)到最大正向影響，在32期之內(nèi)都是正向影響，并且影響逐漸減弱，在32期之后大豆期貨價格對大豆現(xiàn)貨價格的沖擊逐漸穩(wěn)定?？傮w來說大豆期貨價格波動對大豆現(xiàn)貨價格波動的影響類似于通貨膨脹，但總體沖擊大于通貨膨脹。

(c)美元對人民幣匯率I的波動對大豆現(xiàn)貨價格波動的整體沖擊不大，在前3期是沖擊較小的正向影響，并在23期轉(zhuǎn)向負(fù)影響，隨后又不斷正負(fù)波動，但影響微弱，在60期時基本趨于0。所以，匯率對于大豆現(xiàn)貨價格影響較小。

(d)大慶原油現(xiàn)貨價格CO沖擊對于大豆現(xiàn)貨價格的沖擊一開始就是負(fù)向影響，在第3期時趨于0，但隨后負(fù)向影響逐漸增大，并在13期達(dá)到最大后逐漸減弱，在35期又趨于0，以后在0附近波動并趨于穩(wěn)定。由于大豆制成生物質(zhì)能源技術(shù)尚不完善，相關(guān)技術(shù)難度較大，所以，大慶原油等生物質(zhì)能源對于大豆現(xiàn)貨價格影響不明顯。

(e)大豆現(xiàn)貨價格對于自身的沖擊，一開始沖擊很大，并隨之減弱，在第15期時趨于0，隨后產(chǎn)生負(fù)向影響，并在61期趨于穩(wěn)定。

(f)廣義貨幣供應(yīng)量M2對大豆現(xiàn)貨價格的波動在一開始是正向影響，但在第7期趨于0并轉(zhuǎn)為負(fù)向影響，很快在47期回歸到正向影響，緊接著又進(jìn)入負(fù)向影響，沖擊一直在正負(fù)間交替，但總體負(fù)向沖擊力度大于正向沖擊力度，說明我國廣義貨幣供應(yīng)量M2所代表的國內(nèi)流動性對我國大豆現(xiàn)貨價格影響非常復(fù)雜。這可能是因為財政貨幣政策的寬松與緊縮的復(fù)雜性有關(guān)，并且貨幣供應(yīng)量對于商品價格的影響通常也會有一定的滯后效應(yīng)。

(2)方差分解

在對各個變量進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析之后，為了進(jìn)一步研究不同變量不同時期對于大豆現(xiàn)貨價格的解釋程度，下面進(jìn)行方差分解分析，如表3所示。

表3 VAR模型預(yù)測方差分解——各因子占預(yù)測方差百分比

由表3方差分解結(jié)果可知，在影響大豆現(xiàn)貨價格的五大金融因素中：

①大豆期貨價格對大豆現(xiàn)貨價格的影響在第一期貢獻(xiàn)就達(dá)到了最大，說明大豆現(xiàn)貨價格對大豆期貨價格變化的反應(yīng)非常迅速，而且隨著期數(shù)的增大，大豆期貨的貢獻(xiàn)度在第四期時就一直大于50%，可見大豆期貨價格對我國大豆現(xiàn)貨價格的影響最大。

②美元兌人民幣匯率對大豆現(xiàn)貨價格影響一般，其貢獻(xiàn)度一直穩(wěn)定在1%左右。

③CPI指數(shù)的貢獻(xiàn)度隨著期數(shù)的增加逐漸增加，這說明當(dāng)物價整體上漲時，大豆現(xiàn)貨價格也會隨之上漲，符合現(xiàn)實經(jīng)濟(jì)規(guī)律。

④大慶原油現(xiàn)貨價格對大豆現(xiàn)貨價格在第一期的影響最大，并隨之減弱，以后又增強，在第26期時達(dá)到最大后又逐漸減弱。整體來說以大慶原油為代表的生物質(zhì)能源對大豆現(xiàn)貨價格影響不大且有一定的復(fù)雜性。隨著國內(nèi)外生物技術(shù)的進(jìn)步，日后大豆作為新物質(zhì)能源的機會越來越多，生物質(zhì)能源價格對大豆現(xiàn)貨價格影響必然會日益加大。而在生物技術(shù)方面國外優(yōu)于國內(nèi)，使得我國在新能源方面缺乏定價能力，生物質(zhì)能源對于大豆現(xiàn)貨價格影響要引起一定的重視。

⑤在第一期時，廣義貨幣供應(yīng)量M2的貢獻(xiàn)度為0，且在前21期，其貢獻(xiàn)度都小于1。這說明了，貨幣供應(yīng)量對于價格影響有一定的滯后性且影響很小。

五、結(jié)論及政策建議

本文首先從大豆期貨市場、匯率市場、國內(nèi)流動性、通貨膨脹和能源價格五個方面簡單論述對我國大豆現(xiàn)貨價格影響的金融化因素，并選取2006年1月至2020年10月共178組月度數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗和協(xié)整檢驗，隨后建立VAR模型，并進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析和方差分解分析。實證研究得出以下結(jié)論。

(1)大豆現(xiàn)貨價格受到金融化因素影響明顯。

(2)大豆期貨價格變動對于大豆現(xiàn)貨價格影響最明顯，其次是通貨膨脹，但通貨膨脹對大豆現(xiàn)貨價格影響具有一定的滯后性。

(3)能源價格、國內(nèi)流動性和匯率市場對于大豆現(xiàn)貨價格影響依次次之，且根據(jù)現(xiàn)實情況研究發(fā)現(xiàn)，我國能源價格對大豆現(xiàn)貨價格會逐步增強。

基于上述分析與討論，結(jié)合大豆金融化趨勢的增強，本文提出以下政策建議。

(1)繼續(xù)加強大豆期貨市場交易監(jiān)管，規(guī)范期貨交易制度，加強期貨交易所整體建設(shè)，優(yōu)化交易結(jié)構(gòu)，嚴(yán)厲打擊期貨市場投機套利行為。

(2)建立大豆市場風(fēng)險防范機制。大豆金融化必然增加了大豆現(xiàn)貨價格波動幅度，因此可以加快大豆系列品種、工具創(chuàng)新，加快推進(jìn)大豆系列期權(quán)品上市，構(gòu)建較為完整的大豆衍生產(chǎn)品體系。

(3)營造良好的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境，有效地避免經(jīng)濟(jì)通脹或者通縮，維持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展，保障大豆價格平穩(wěn)運行。