生物質(zhì)能源發(fā)展對糧食安全影響的內(nèi)在機理分析*

劉飛翔，劉偉平

(1.福建農(nóng)林大學(xué)作物學(xué)院，福州 350002;2.福建農(nóng)林大學(xué)經(jīng)濟管理學(xué)院，福州 350002)

1 糧食安全與能源安全的平衡思索

生物質(zhì)能源發(fā)展對糧食生產(chǎn)的影響可以分為直接影響和間接影響兩個方面。該文主要關(guān)注生物質(zhì)能源發(fā)展對糧食生產(chǎn)的直接影響，間接影響是指對其他部門的影響，文中暫不詳述。企業(yè)是理性經(jīng)濟人，市場通過價格杠桿的作用導(dǎo)致資源配置結(jié)構(gòu)的改變，如果乙醇生產(chǎn)有利可圖，生產(chǎn)廠商對未來的乙醇生產(chǎn)銷售有良好的預(yù)期，那么市場對玉米的需求就十分的強勁，從而導(dǎo)致玉米價格的上漲，農(nóng)戶因有利可圖就把種植水稻或小麥的耕地用來種植玉米。簡單說，就是看玉米用于食物鏈消費和乙醇生產(chǎn)，兩者之間誰的利潤更大。生物質(zhì)能源發(fā)展對糧食生產(chǎn)的直接影響表現(xiàn)為:目前中國乙醇燃料的加工主要以玉米為原料，乙醇燃料的發(fā)展擴大了玉米的需求，也就是改變了市場對糧食的需求結(jié)構(gòu)，在市場經(jīng)濟條件下，這種對糧食需求結(jié)構(gòu)的改變會通過價格體制影響到糧食的供給結(jié)構(gòu)，導(dǎo)致資源配置結(jié)構(gòu)的改變。由此產(chǎn)生兩種截然相反的觀點，其一，乙醇燃料對于開辟新的糧食消費渠道，平衡農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)與消費，穩(wěn)定農(nóng)產(chǎn)品價格，相對提高農(nóng)民收入，調(diào)動農(nóng)民生產(chǎn)積極性，充分利用邊際土地，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的良性循環(huán)，最終有效促進農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化都具有重大意義，即使大量使用玉米加工燃料乙醇，也不會威脅到國家糧食供應(yīng)安全;其二，不僅第一代生物質(zhì)能源依賴于糧食作物，甚至以非糧作物為基礎(chǔ)的第二代生物質(zhì)能源仍然會與糧食作物爭水和爭地，用來生產(chǎn)糧食的土地被用來生產(chǎn)生物質(zhì)能源的原料，這樣會損害糧食安全［1-4］。

2 蛛網(wǎng)理論與糧食安全分析

蛛網(wǎng)模型是用來考察在市場自發(fā)作用下，農(nóng)產(chǎn)品價格與產(chǎn)量偏離市場均衡狀態(tài)后波動趨勢的一種方法。傳統(tǒng)的蛛網(wǎng)模型有兩個基本的假設(shè)條件:商品t期供給量決定于t-1期價格Pt-1，即供給函數(shù)為期的需求量決定于t期價格Pt，即需求函數(shù)為=f(Pt)。一些學(xué)者認為傳統(tǒng)蛛網(wǎng)模型的假設(shè)與現(xiàn)實不相符合，因為生產(chǎn)者是“理性經(jīng)濟人”，不會把預(yù)期價格永遠保持在前一期，而會從經(jīng)驗中逐步修正自己的預(yù)期價格，使預(yù)期價格接近正常價格。這些學(xué)者對傳統(tǒng)蛛網(wǎng)模型進行了修正，相繼提出了引入期望價格和正常價格的蛛網(wǎng)模型和引入自適應(yīng)期望價格的蛛網(wǎng)模型。這三種模型的需求函數(shù)都是=a-bP，其中a表示價格為零時的商品需求，b表示商品的需求價格彈性;主要區(qū)別是生產(chǎn)者在決定tt期的產(chǎn)量時對t期的預(yù)期價格不同。傳統(tǒng)的蛛網(wǎng)模型中生產(chǎn)者是將t-1期的價格作為t期的預(yù)期價格，即其中c表示價格為零時的商品供給量，d表示商品的供給價格彈性，Pt表示t期價格。在引入期望價格和正常價格的蛛網(wǎng)模型中，生產(chǎn)者是將t期的期望價格①即生產(chǎn)者對t-1期的實際價格同正常價格進行比較，并對未來市場做出估計后確定的價格。作為t期的預(yù)期價格，即d［Pt-1-φ(Pt-Pt-1)］，其中Pt-1表示t-1期價格，φ為調(diào)節(jié)系數(shù)，當(dāng)φ=0時，此模型變?yōu)閭鹘y(tǒng)的蛛網(wǎng)模型，其他的變量含義不變。在引入自適應(yīng)期望價格的蛛網(wǎng)模型中，生產(chǎn)者雖然也將t期的期望價格作為t期的預(yù)期價格，但t期的期望價格是將t-1期的價格與同期的期望價格進行比較，對t-1期的期望價格做出調(diào)整后確定的價格，即其中為t-1期的期望價格，其他的變量含義不變，當(dāng)φ=1時，此模型變?yōu)閭鹘y(tǒng)的蛛網(wǎng)模型。

三種模型到底哪種更適合用來分析中國的農(nóng)戶如何根據(jù)市場價格進行生產(chǎn)決策仍存在爭論。但是，只要某產(chǎn)品的生產(chǎn)存在季節(jié)性而不存在生產(chǎn)壟斷，在市場自發(fā)的調(diào)節(jié)下，多數(shù)生產(chǎn)者就會把該商品t-1期的實際價格作為t期預(yù)期價格來決定該商品t期的實際產(chǎn)量。糧食生產(chǎn)具有這種特征，多數(shù)糧食生產(chǎn)者會把糧食t-1期的實際價格作為t期預(yù)期價格來決定t期商品糧產(chǎn)量，即多數(shù)糧食生產(chǎn)者的商品糧生產(chǎn)決策行為符合傳統(tǒng)蛛網(wǎng)模型的假設(shè)條件［5-7］。

蛛網(wǎng)模型說明了在市場機制自發(fā)調(diào)節(jié)的情況下，農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量和價格必然發(fā)生周期波動，從而影響農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與農(nóng)民增收。糧食是生活必需品，需求價格彈性小，具有剛性，農(nóng)產(chǎn)品的供給彈性則較大，因為農(nóng)民可以選擇生產(chǎn)或不生產(chǎn)糧食以及生產(chǎn)多少糧食。因此，農(nóng)產(chǎn)品的供給彈性一般要大于需求彈性。目前，中國農(nóng)民的糧食生產(chǎn)決策主要是根據(jù)農(nóng)產(chǎn)品價格當(dāng)期的市場價格來決定第二年的生產(chǎn)。由于糧食價格對生產(chǎn)和供給的調(diào)節(jié)滯后，這使得糧食市場的供求波動呈現(xiàn)出典型的“發(fā)散型蛛網(wǎng)波動”［8］。

3 影響機理的計量模型解釋

在經(jīng)濟分析中，常常要對經(jīng)濟變量之間的因果關(guān)系做出判斷。盡管人們可以根據(jù)經(jīng)濟理論對變量間的因果關(guān)系做出初步判斷，但由于不同的經(jīng)濟理論所依據(jù)的前提假設(shè)不一致，使得有時單憑經(jīng)濟理論很難做出合理的判斷，甚至有可能會給同一對變量間的因果關(guān)系做出近乎完全相反的判斷。因此，用統(tǒng)計推斷的方法，從實際觀測數(shù)據(jù)中得出變量間因果關(guān)系的經(jīng)驗判斷，這或許是因果關(guān)系檢驗的一種有效方法。在此，借助格蘭杰因果檢驗方法對中國的玉米價格與乙醇價格之間的因果關(guān)系做出判斷。

研究主要運用協(xié)整 (Co-integration)和誤差修正模型 (Error-Correction Model，ECM)方法來研究玉米價格與乙醇價格的邏輯關(guān)系。

該文中，主要是運用協(xié)整理論進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗。時間序列的兩組經(jīng)濟變量X，Y之間的因果關(guān)系可以定義為:若在包含了變量X，Y的過去信息的條件下，對Y的預(yù)測效果好于只單獨由Y的過去信息對Y進行的預(yù)測，即變量x有助于解釋變量Y的將來變化，則認為變量X引致變量Y，兩者之間存在因果關(guān)系?？紤]X，Y，樣本在t=1，2，......，T期間，要檢驗X是否是為影響Y的原因分布滯后模型:

上述模型中X的分布滯后項正是要考察的是否對Y當(dāng)前水平有影響的因素，他們的系數(shù)反映了這種影響。其中Y的各階自回歸項，則是為了排除把自回歸效應(yīng)誤作分布滯后效應(yīng)進而得出錯誤結(jié)論的可能性。在上式中如果αyi=0對所有i=1，2，3......，q都成立，則X變量不會引起Y變量的發(fā)生，二者不構(gòu)成因果關(guān)系，滯后期的選擇可以是任意的。

這樣可以設(shè)定假設(shè)，即 Ho:αyi=0，i=1，2，3......，q

該假設(shè)一般通過構(gòu)造如下F統(tǒng)計量進行檢驗，即

式中，RSS0是在Ho下的誤差平方和，RSS1為備選假設(shè)H1下的誤差平方和，F(xiàn)服從第一自由度為q，第二自由度為T-(2q+1)分布。給定顯著性水平α，則有對應(yīng)的臨界值Fα，如果F＞Fα，則1-α以的置信度拒絕H0假設(shè)，在格蘭杰意義上X是Y的原因;否則接受H0假設(shè)，Y的變化不能歸因于x的變化。因為因果性檢驗是針對因果關(guān)系不清楚或有疑問的變量，因此，一般格蘭杰檢驗總是進行雙向的檢驗。檢驗Y影響X的因果性的方法也是相同的，就不再復(fù)贅。

4 實證分析與檢驗

4.1 玉米價格及乙醇價格數(shù)據(jù)的選擇

受資料收集的限制，該文采用2002年8月～2007年12月中國玉米價格及乙醇價格的月度數(shù)據(jù)行進分析和檢驗，見圖1。

圖1 玉米價格和乙醇價格歷年月份圖

為了尋找合適的函數(shù)模型，根據(jù)2002年8月～2007年12月中國玉米價格及乙醇價格的數(shù)據(jù)做散點圖，縱軸為玉米價格 (Y也表示為ymjg)，橫軸為乙醇價格 (X也表示為ycjg)。散點圖直觀的印象是玉米價格隨乙醇價格的增加而增加，呈線性關(guān)系，見圖2。于是選用線性回歸模型 (Linear Regression)，通過Eviews6.0軟件計算，建立模型為:

圖2 玉米價格和乙醇價格散點圖

該模型的回歸系數(shù)在1%顯著性水平下不顯著為零;擬合優(yōu)度R2=0.5256表現(xiàn)一般;D.W=0.2739，給定5%顯著性水平，查Durbin-Watson表，自由度為65，解釋變量個數(shù)為1，查得下限臨界值dL=1.567，上限臨界值dU=1.629，因為D.W統(tǒng)計量＜dL，根據(jù)判定區(qū)域知，殘差存在正一階自相關(guān)。

為了進一步確定自相關(guān)的階數(shù)，進行相關(guān)圖和Q統(tǒng)計量檢驗，設(shè)滯后階數(shù)為28(此處采用Eviews6.0軟件的系統(tǒng)默認階數(shù))，圖4顯示了殘差項的自相關(guān)系數(shù)、偏自相關(guān)系數(shù)和對應(yīng)于高階序列相關(guān)的Ljung-Box Q統(tǒng)計量。

圖3 相關(guān)圖和Q統(tǒng)計量檢驗結(jié)果

虛線之間的區(qū)域是序列相關(guān)中正負兩倍于估計標(biāo)準(zhǔn)差所夾成的，如果自相關(guān)值在這個區(qū)域內(nèi)，則在顯著性水平為5%的情況下于0沒有顯著區(qū)別［8］。圖中的一階自相關(guān)系數(shù)和偏自相關(guān)系數(shù)都超過了虛線部分，說明序列存在一階自相關(guān)。各階Q統(tǒng)計量的P值都小于0.05，說明了在5%的顯著性水平下，拒絕原假設(shè)，殘差序列存在序列相關(guān)。

表1 LM檢驗結(jié)果

已經(jīng)檢驗到序列存在著二階序列相關(guān)，就不能用D.W統(tǒng)計量估計自相關(guān)系數(shù)①若模型只存在一階自相關(guān)，在大樣本的情況下，自相關(guān)系數(shù)ρ≈1-。該文采用科克蘭納-奧克特 (Cochrane-Orcutt)迭代法進行修正，估計修正結(jié)果，見表2。

表2 序列相關(guān)性修正模型:科克蘭納－奧克特迭代法估計結(jié)果

經(jīng)過修正的D.W統(tǒng)計量為1.8283，dU=1.629＜D.W ＜4-dU，說明了修正后不存在序列相關(guān)了。給出了模型修正后的自相關(guān)系數(shù)、偏自相關(guān)系數(shù)和對應(yīng)于高階序列相關(guān)的Ljung-Box Q統(tǒng)計量，見圖4。根據(jù)檢驗結(jié)果可以得出結(jié)論修正后的模型已經(jīng)消除了序列相關(guān)。

圖4 修正后相關(guān)圖和Q統(tǒng)計量檢驗結(jié)果

從表中可以看出，修正后的模型的擬合優(yōu)度R2=0.9751有了大幅度的提高，表明了修正后的模型可以幾乎完美的解釋數(shù)據(jù)的關(guān)系。自變量乙醇價格 (ycjg)對因變量玉米價格 (ymjg)影響系數(shù)的P值為0.1020，表明了即使在10%顯著性水平上也無異于0，接受零假設(shè)，說明了乙醇價格的變動不會對玉米價格的變動造成影響。為了進一步驗證，下面進行格蘭杰因果關(guān)系檢驗。

4.2 因果關(guān)系檢驗

格蘭杰檢驗 (Granger Cause Tests)的前提是數(shù)據(jù)的ADF檢驗不穩(wěn)定。設(shè)滯后期為12，在Level水平下，玉米價格的ADF檢驗結(jié)果，見表3。

表3 玉米價格的ADF檢驗結(jié)果

表4 乙醇價格的ADF檢驗結(jié)果

由于-1.4671＞-2.5973，因此玉米價格可以進行格蘭杰因果檢驗。

相同滯后期、相同水平情況下乙醇價格的ADF檢驗結(jié)果，見表4。

可見，-1.4544＞-2.5973，因此通貨膨脹率也可以進行格蘭杰檢驗。

在滯后期為12的情況下，二者的格蘭杰因果檢驗結(jié)果，見表5。

表5 玉米價格和乙醇價格的格蘭杰因果檢驗

其中， “ymjg”表示玉米價格，“ycjg”表示乙醇價格。如表5可見，在玉米價格和乙醇價格的格蘭杰因果檢驗中，對于乙醇價格不是玉米價格的格蘭杰成因的原假設(shè)，F(xiàn)值為1.0220，相對較小，拒絕它犯第一類錯誤的概率是0.46，表明乙醇價格不是玉米價格的格蘭杰成因的概率較大，不能拒絕原假設(shè)，即乙醇價格的變動不能影響玉米價格的變動，玉米價格的上升和下降是受其他因素的影響和控制。

對于玉米價格不是乙醇價格的格蘭杰成因的原假設(shè)，顯示出同樣的結(jié)論，F(xiàn)值為0.6998，相對更小，拒絕它犯第一類錯誤的概率是0.74，表明玉米價格不是乙醇價格的格蘭杰成因，說明了玉米價格的波動也不會造成乙醇價格的波動，乙醇價格的變動是由其他因素造成的。

4.3 誤差修正模型驗證

運用ECM模型進行分析的第一步實際上是對兩個時間序列進行單積檢驗，即檢驗玉米價格 (ymjg)和乙醇價格 (ycjg)的單積性，看它們是否屬于同階I(1)。如果這一點不成立，那么無法進行ECM模型分析;如果這一點成立，則進行下一步。

設(shè)滯后期為0，在1st difference水平下，玉米價格的一次差分ADF檢驗結(jié)果，見表6。

表6 玉米價格的一次差分ADF檢驗結(jié)果

表7 乙醇價格的一次差分ADF檢驗結(jié)果

由于-5.2086＜-4.1104，因此玉米價格屬于I(1)。

相同滯后期、相同水平情況下乙醇價格的一次差分ADF檢驗結(jié)果，見表7。

由于-9.3482＜-4.1104，因此乙醇價格也屬于I(1)。

第二步是對兩個I(1)進行協(xié)積分析。具體方法是:對Yt=α+βXt+ut進行線性回歸，得到回歸系數(shù)a、b和殘差序列et。在檢驗殘差序列et的單積性，如果et不是平穩(wěn)的I(0)，則不能進行ECM分析，如果是平穩(wěn)的I(0)，則Yt和Xt間的協(xié)整性獲得肯定，協(xié)整系數(shù)向量為 (1，-b)。殘差序列etADF檢驗結(jié)果，見表8。

表8 殘差的ADF檢驗結(jié)果

在10%的顯著水平上，殘差序列et通過平穩(wěn)性檢驗，表明殘差序列et是平穩(wěn)的，可以建立誤差修正模型。

第三步，把et作為誤差修正項，代入ECM模型。因為Yt和Xt有協(xié)整關(guān)系，ECM模型各項都平穩(wěn)，因此可直接用OLS法估計參數(shù)。滯后期為1的情況下，通過Eviews6.0軟件計算，建立模型為:

模型中，ΔYt代表被解釋變量玉米價格 (ymjg)的短期波動，ΔXt為解釋變量乙醇價格 (ycjg)的短期波動，ecmt-1代表的是兩個變量之間關(guān)系對長期均衡的偏離。自變量乙醇價格的短期波動對因變量玉米價格的短期波動影響系數(shù)的P值為0.0912，表明了即使在5%顯著性水平上也無異于0，接受零假設(shè)，說明模型中的自變量系數(shù)αij是統(tǒng)計上不顯著的，表明不存在由ΔXt到ΔYt的短期因果關(guān)系。

5 結(jié)論

經(jīng)過計量經(jīng)濟學(xué)模型證實:乙醇價格和玉米價格兩者的關(guān)系既無長期的因果聯(lián)系也無短期的因果聯(lián)系。即乙醇價格的上升并不必然導(dǎo)致玉米價格的上升，意味著也不一定會帶來玉米生產(chǎn)積極性的提高和產(chǎn)量的增加，反而由于對有限土地資源的競爭加劇了用于食物鏈的糧食供需矛盾，從而帶來糧食危機。由此可見，生物質(zhì)燃料的原料來源非常廣泛，只要合理開發(fā)，發(fā)展生物能源不但不會對糧食安全構(gòu)成威脅，反而能在一定程度上保障糧食安全［9］。

1 屈寶香.從糧食生產(chǎn)周期變化看中國糧食安全.作物雜志，2004，(1):6

2 朱希剛.跨世紀(jì)的探索:中國糧食問題研究.北京:中國農(nóng)業(yè)出版社，1997

3 農(nóng)業(yè)部軟科學(xué)委員會辦公室.糧食安全問題.北京:中國農(nóng)業(yè)出版社，2001

4 楊軍，仇煥廣，黃季焜.生物液體能源發(fā)展對我國農(nóng)業(yè)發(fā)展和糧食安全的影響.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2008，(4):1～4

5 全海.中國的糧食市場:波動與調(diào)控.北京:中國物價出版社，2002

6 高鴻業(yè).西方經(jīng)濟學(xué).北京:中國人民大學(xué)出版社，2004

7 曼昆.經(jīng)濟學(xué)原理.北京:北京大學(xué)出版社，2008

8 劉星彥.蛛網(wǎng)理論與我國的糧食安全.糧食流通技術(shù)，2005，(5):5

9 劉飛翔，劉偉平.福建農(nóng)村綠色能源發(fā)展戰(zhàn)略.中國農(nóng)業(yè)資源與區(qū)劃，2007，(5):52～54