黃 詩

（湖南農(nóng)業(yè)大學(xué)，湖南 長沙 410128）

引言

糧食安全問題日益受到國際組織和各國政府的關(guān)注。各國際組織(IPCC，F(xiàn)AO，WFP)最新發(fā)布的報(bào)告中均指出全球嚴(yán)峻的糧食安全問題嚴(yán)重阻礙了2030年消除饑餓和一切形式的貧困的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)(SDGs)的實(shí)現(xiàn)。2022年我國發(fā)布的中央一號文件中也多次強(qiáng)調(diào)糧食安全，并指出要牢牢守住保障國家糧食安全這條底線。近年來，國內(nèi)糧食生產(chǎn)端出現(xiàn)一些新變化，尤其在氣候變化、自然災(zāi)害等方面給糧食生產(chǎn)安全帶來的挑戰(zhàn)不容忽視。

作為保障糧食安全的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)極易受氣候變化影響，并且這種影響具有利弊共存性和地域異質(zhì)性。一方面，較高的積溫和濃度有利于作物發(fā)育和光合作用，使作物種植界限向兩極擴(kuò)展，進(jìn)而促進(jìn)局部區(qū)域的糧食增產(chǎn)；另一方面，氣候變化也增加了干旱、洪水和高溫等極端氣候事件的概率，從而加劇糧食短缺和價(jià)格波動。據(jù)《中國氣候變化藍(lán)皮書(2021)》，中國是全球氣候變化的敏感區(qū)和影響顯著區(qū)，升溫速率明顯高于同期全球平均水平，平均年降水量呈增加趨勢，高溫、強(qiáng)降水等極端事件也增多增強(qiáng)，給我國農(nóng)業(yè)生產(chǎn)系統(tǒng)和受產(chǎn)量供給影響的糧食價(jià)格帶來的氣候風(fēng)險(xiǎn)越發(fā)凸顯。在此種氣候變化情景下，期貨市場憑借價(jià)格發(fā)現(xiàn)和套期保值功能規(guī)避價(jià)格波動風(fēng)險(xiǎn)，日益成為國民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行中不可或缺的角色。

農(nóng)產(chǎn)品期貨市場易受宏觀經(jīng)濟(jì)因素、供求因素、自然因素等多種因素的影響。因此，在期貨市場上，與有色金屬和其他工業(yè)產(chǎn)品相比，農(nóng)產(chǎn)品的價(jià)格和產(chǎn)量受天氣的影響更大。例如，2012年美國玉米產(chǎn)量供給充足的預(yù)期下，美國芝加哥玉米期貨價(jià)格由2012年年初到6月1日降幅達(dá)16.2%。然而，6月份以來的持續(xù)高溫和干旱天氣改變了美國玉米增產(chǎn)的預(yù)期，玉米價(jià)格不僅完全逆轉(zhuǎn)了上半年平穩(wěn)下行的趨勢，而且在短期內(nèi)大幅飆升，短短兩個(gè)月內(nèi)玉米價(jià)格漲幅高達(dá)50.0%。

關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品期貨市場受天氣影響方面的研究卻并不多，天氣影響農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格的具體機(jī)制也尚不明確。Cao(2016)研究發(fā)現(xiàn)天氣和農(nóng)業(yè)期貨市場之間存在相互關(guān)聯(lián)，且在極端天氣條件下，天氣對不同農(nóng)產(chǎn)品的影響不同。氣候變化條件下極端氣象災(zāi)害發(fā)生的頻率增加，導(dǎo)致糧食產(chǎn)量損失甚至絕收的概率增大，從而影響價(jià)格的波動和人們對未來價(jià)格走勢的預(yù)測，最終表現(xiàn)為對期貨價(jià)格的沖擊，這將不利于涉農(nóng)機(jī)構(gòu)在期貨市場上進(jìn)行套期保值。因此，本文從大豆期貨價(jià)格角度出發(fā)，探究氣候變化對糧食期貨價(jià)格波動的影響，對有效引導(dǎo)農(nóng)戶規(guī)避氣候風(fēng)險(xiǎn)，保障國家糧食安全，具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。

1.研究設(shè)計(jì)

1.1 基準(zhǔn)模型構(gòu)建

GARCH-M模型通常應(yīng)用于資產(chǎn)的預(yù)期收益與預(yù)期風(fēng)險(xiǎn)密切相關(guān)的金融領(lǐng)域，標(biāo)準(zhǔn)的GARCH-M模型的均值方程和條件方差方程可以表示成:

其中參數(shù)ρ是用條件方差衡量的，可觀測到的預(yù)測風(fēng)險(xiǎn)波動對yt的影響程度。

針對分析氣候變化對農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格波動的影響，本文在建立均值模型時(shí)選擇期貨價(jià)格收益率作為研究載體，均值方程見式(3):

同時(shí)，選取標(biāo)準(zhǔn)化日均氣溫和降水量作為測度氣候變化的指標(biāo)，加入條件方差方程。氣候變化會影響期貨交易參與者對未來農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格的預(yù)期，特別是極端氣候變化情況的出現(xiàn)。鑒于此，選取閾值作為劃分極端氣候的依據(jù)，以探究極端氣候是否加劇農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格波動以及影響的程度。同時(shí)，農(nóng)作物的產(chǎn)量的高低和質(zhì)量的優(yōu)劣與生長季的溫度和降水等資源密切相關(guān)，因此生長季氣候變化是農(nóng)產(chǎn)品期貨投資者更為關(guān)注的指標(biāo)。因此，本文同時(shí)選取生長季和極端日均氣溫和降水量作為虛擬變量分別調(diào)整基準(zhǔn)模型的斜率和截距。最終的條件方差方程分別如式(4)-(5)所示：

氣候變化中氣溫和降水量的波動方向和幅度不同，對期貨價(jià)格波動產(chǎn)生的影響也不同。為了反映氣候變化對期貨價(jià)格波動的異質(zhì)性影響，進(jìn)一步調(diào)整為EGARCH指數(shù)模型，條件方差模型如下式(6)所示：

γ的不同取值反映了正負(fù)干擾對期貨價(jià)格波動有不同影響:γ≠0，正負(fù)干擾對條件方差的影響是不對稱的；γ＜ 0 ，負(fù)干擾的影響大于正干擾的影響。

1.2 基準(zhǔn)模型構(gòu)建

1.2.1 被解釋變量

本文選取的樣本數(shù)據(jù)為大連商品交易所的黃大豆1號日收益率數(shù)據(jù)，期貨日收益率用期貨收盤價(jià)的前后兩個(gè)時(shí)間對數(shù)之差來度量以日收益率R作為被解釋變量，因疫情期間影響價(jià)格波動的因素錯(cuò)綜復(fù)雜，不利于獨(dú)立分析氣候變化對期貨價(jià)格波動的影響，故采用的數(shù)據(jù)樣本區(qū)間為2011年1月4日至2019年12月31日。此外，經(jīng)過ARCH-LM檢驗(yàn)和殘差平方相關(guān)圖檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)國內(nèi)大豆期貨價(jià)格波動存在二階ARCH效應(yīng)，故GARCH項(xiàng)和ARCH項(xiàng)均滯后兩期。

1.2.2 解釋變量

以日均氣溫和降水量為刻畫氣候變化的主要指標(biāo)，選取時(shí)間為1981年1月1日至2010年12月31日，按照相同日期對樣本區(qū)間內(nèi)的日均氣溫或降水量進(jìn)行無量綱化處理，以此處理得到的標(biāo)準(zhǔn)化日均氣溫和降水量能較好地刻畫氣溫的波動程度?？紤]到生長季氣候變化和極端天氣的出現(xiàn)可能對農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格產(chǎn)生較大的波動，將時(shí)間進(jìn)一步縮短為生長季，生長季采用氣象定義，為每年4月至9月，作為虛擬變量來調(diào)整基準(zhǔn)模型的斜率和截距。本文選取氣溫波動范圍的上、下四分位點(diǎn)作為閾值，篩選出的高溫和低溫閾值分別為0.8和-0.64，高降水量和低降水量閾值分別為0.39和-0.57。

1.2.3 數(shù)據(jù)來源

我國僅有大連商品交易所(簡稱DCE)進(jìn)行大豆期貨交易，且交易的大豆期貨分為黃大豆1號和黃大豆2號兩個(gè)品種(簡稱為豆一、豆二)。其中，豆一交易的是非轉(zhuǎn)基因大豆，主要來自國內(nèi)，而豆二交易的主要是轉(zhuǎn)基因大豆，很大一部分是國外進(jìn)口。本文為了更針對性的研究國內(nèi)氣候變化對大豆期貨市場波動性的影響而選擇豆一品種，時(shí)間區(qū)間選取2011.01.04-2019.12.31的2180個(gè)交易日的數(shù)據(jù)。

黑龍江省大豆種植面積和產(chǎn)量居全國首位，大豆年種植面積占全國大豆面積的42%左右，黑龍江省的氣候變化對大豆期貨價(jià)格的變動有著舉足輕重的影響，因此本文選取黑龍江省1981年1月1日至2019年12月31日的氣溫和降水量氣象數(shù)據(jù)作為氣候變化的量化指標(biāo)。其中2011年至2019年標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)均為2180個(gè)。本文氣象數(shù)據(jù)和價(jià)格數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

2.實(shí)證檢驗(yàn)與結(jié)果分析

2.1 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

2.2 氣溫和降水波動對期貨價(jià)格波動的異質(zhì)性影響

為了識別氣候變化對期貨價(jià)格波動的異質(zhì)性影響，將模型調(diào)整為EGARCH模型的實(shí)證結(jié)果表明，絕大多數(shù)大豆期貨價(jià)格波動存在杠桿效應(yīng)，說明投資者對負(fù)的溫度和降水量變化比對正的氣溫和降水量變化更加敏感。只有生長季氣溫、降水量變化和極端低溫出現(xiàn)時(shí)，正向信息沖擊比反向信息沖擊大。

3.結(jié)論與建議

本文以2011-2019年大連商品交易所大豆期貨價(jià)格數(shù)據(jù)為樣本，以標(biāo)準(zhǔn)化后的黑龍江省日均氣溫和降水量作為氣候變化的量化指標(biāo)，借助GARCH-M、EGARCH模型，進(jìn)行了關(guān)于氣候變化對農(nóng)產(chǎn)品期貨價(jià)格波動的影響的實(shí)證研究，得出以下結(jié)論：(1)黑龍江省日均氣溫的上升對大豆期貨價(jià)格波動起到了平抑作用，上升一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，大豆期貨價(jià)格波動減少0.08個(gè)單位；而日均降水量的增加加劇了大豆期貨價(jià)格的波動，每上升一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，大豆期貨價(jià)格波動增加0.05個(gè)單位，生長季氣候變化更為明顯。(2)細(xì)化為極端溫度和降水量，高降水量的影響最為顯著，其高出一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差，大豆期貨價(jià)格增加約0.30個(gè)單位的波動，而高溫對期貨價(jià)格有平抑作用。(3)氣候變化對大豆期貨價(jià)格波動絕大多數(shù)情況下存在非對稱的杠桿效應(yīng)。

基于以上實(shí)證分析，為更好地規(guī)避期貨市場上氣候變化帶來的價(jià)格波動風(fēng)險(xiǎn)，本文從以下幾個(gè)方面提出建議：

首先，建立氣象預(yù)報(bào)服務(wù)期貨投資機(jī)制。建立氣象信息公共服務(wù)平臺，及時(shí)跟蹤監(jiān)控氣象變化，及時(shí)發(fā)布?xì)庀鬄?zāi)害預(yù)警信息，有助于投資者做出針對性投資決策，預(yù)防期貨價(jià)格劇烈波動造成市場恐慌，防范系統(tǒng)性風(fēng)險(xiǎn)，確保實(shí)現(xiàn)降低農(nóng)業(yè)經(jīng)營風(fēng)險(xiǎn)、增加農(nóng)民收入等目標(biāo)。

其次，優(yōu)化完善“保險(xiǎn)+期貨”模式。為促進(jìn)該模式持續(xù)發(fā)展，應(yīng)改善中央財(cái)政補(bǔ)貼機(jī)制，妥善照顧各方利益，充分起到為涉農(nóng)企業(yè)和組織利用農(nóng)產(chǎn)品期貨進(jìn)行套期保值活動提供“保護(hù)傘”的作用。