基于VAR模型的蠶繭絲價格關聯分析

劉靜 周玉璽 崔太昌

摘要：根據1979-2013年的統計數據，運用協整檢驗、VAR模型、脈沖響應函數和方差分解法，揭示了我國蠶絲價格與蠶繭價格間的相互影響關系。結果表明：蠶絲價格和蠶繭價格間存在長期穩定的均衡關系；蠶絲價格與蠶繭價格具有雙向的Granger因果關系；VAR（3）模型及脈沖響應分析表明，蠶絲價格與蠶繭價格對來自彼此的沖擊響應是非漸進式的；方差分解分析顯示：蠶繭價格受自身波動的影響較大，蠶絲價格對蠶繭價格的預測方差貢獻度較小；蠶絲價格受其自身影響較大，蠶繭價格對蠶絲價格的預測方差貢獻度最終會收斂于24.5%左右。

關鍵詞：蠶繭價格；蠶絲價格；VAR模型；脈沖響應；方差分解

中圖分類號：F307.3文獻標識號：A文章編號：1001-4942（2016）10-0167-06

中國是世界繭絲綢業的發源地，20世紀70年代末期超過日本成為世界上最大的繭絲綢生產國與出口國。1978年以前，國家對蠶繭統一定價，80年代后期以來，逐步放開收購價格管制，蠶繭市場格局發生了重大變化。蠶繭市場由過去絲綢公司的統一經營所形成的強制供求均衡，逐漸演變為蠶繭市場價格的周期性波動[1]。國家在改革開放后對生絲實行放權經營，各級政府不顧自身的實際情況，盲目建立了很多繅絲廠，破壞了生絲的流通和出口秩序，給生絲造成了不良影響[2]。

繭絲價格波動主要表現為正常波動和異常波動（暴漲暴跌）兩種情形。其中，造成繭絲價格異常波動的原因有多種，比如我國蠶繭市場上供給與需求不均衡，各地蠶繭市場進入不同的發展階段，以及在繭絲綢產業鏈各環節存在部門分割、多頭管理甚至各自為政等現象，使得中國繭絲綢產業仍處于一種不穩定狀態。在眾多的影響因素中既有政府對蠶繭的價格政策、通貨膨脹等長期性的影響因素，又有養蠶成本、蠶繭的市場供求關系等短期性的影響因素[3]。另外，導致繭絲價格波動的重要原因還包括遠期交易市場中的過度投機[4]。現有繭絲遠期交易市場可提供價格信號，避免生產風險，但投機者惡意炒作繭絲市場波動狀況，可能會引起繭絲價格大幅起落。除外部因素外，繭絲價格波動還受自身結構方面的因素影響。繭絲綢產業是典型的垂直關聯產業鏈，由于氣候災害、農藥中毒、蠶病爆發等原因致使蠶繭生產規模縮小、鮮繭產量下降，自然會導致鮮繭價格上升，進而可能引起干繭、生絲價格上升，絲綢等絲制品的價格也隨之上升。若國內外對絲綢制品消費需求上升，絲制品價格就會上升，進而導致生絲、干繭價格上升，最終導致鮮繭價格上升。

國內研究集中在繭絲價格波動原因、繭絲綢產業發展及宏觀調控方面，關于繭絲價格波動和傳遞規律及繭絲綢價格傳遞的方向、幅度和時間等具體模式尚需要做出更完善的解釋和分析。隨著我國對外開放步伐的不斷加快，繭絲價格波動對國內的影響日益強烈，國際國內兩個市場已經日益相互融合并交互影響，我國雖依然處于蠶絲原料輸出國的領先地位，但部分利潤空間較大的絲綢二次制品的國際市場占有率較低[5]。探討蠶絲價格波動與蠶繭價格波動間的影響程度、傳播規律，對準確把握繭絲市場變化，做好宏觀經濟調控，提高國際市場占有率具有重要研究價值。本文選取鮮繭價格和生絲出口價格為變量，建立蠶繭價格與蠶絲價格的VAR模型，揭示繭絲價格波動和傳遞規律及繭絲價格的傳遞方向、幅度和時間問題。

1研究方法、變量選取及數據來源

1.1研究方法

首先對蠶絲價格、蠶繭價格的平穩性進行單位根檢驗，然后采用Johansen檢驗方法進行協整檢驗，以判斷蠶絲價格與蠶繭價格間的長期關系，通過Granger因果檢驗判斷兩者間是否存在因果關系，最后采用向量自回歸模型（簡稱VAR模型）的脈沖響應函數和方差分解法，解析蠶絲價格波動與蠶繭價格波動間的相互影響程度。

VAR模型是一種基于數據的統計性質來建模的計量經濟模型。它把系統中所有內生變量的滯后值作為解釋變量，把每一個內生變量作為被解釋變量，通過形成這樣的函數來構造模型，這樣可以將單變量自回歸模型推廣到由多元時間序列變量組成的向量自回歸模型[6]。含n個變量，滯后p期的VAR模型如下：

Yt=α+∑pi=1βiYt-i+εt（1）

其中，Yt是（n×1）向量組成的同方差平穩的線性隨機過程，βi是（n×n）的系數矩陣，Yt-i是Yt向量的i階滯后變量，εt是誤差項，在本模型中可視為隨機擾動項。本模型滿足：E（εt）=0，E（εtYt-i）=0，i=1，2，…，p，即εt的期望為0，εt與內生變量Y及各滯后期不相關。

1.2變量選取與數據來源

繭絲綢產業鏈中，鮮繭是位于繭絲綢垂直關聯市場最上游的初級產品，是比較特殊的農副產品；干繭是鮮繭的初加工產品，生絲是干繭的加工后產品，生絲加工進而生成坯綢[7]。生絲既是繭絲綢生產的初加工產品，又是重新投入再生產過程的生產資料，具有消費資料和生產資料的雙重性質。因此，選取蠶繭和生絲作為分析變量進行研究具有一定代表性。

蠶繭價格選取桑蠶繭每50 kg主產品平均出售價格，數據來源于《中國農村經濟統計年鑒》（1979-1989）和《全國農產品成本收益資料匯編》（1990-2013）；蠶絲價格選取生絲出口價格，根據《中國統計年鑒》（1979-2013）生絲出口數量和出口金額，計算出生絲每年出口平均價格。在實證分析中，上述指標均取自然對數，用LS表示蠶絲價格，用LJ表示蠶繭價格。

2實證分析

運用Eviews 7.2進行實證分析。步驟如下：先對變量序列做單位根檢驗，看變量序列是否平穩，若不平穩，對變量序列進行差分，當進行到第i次差分時序列平穩，則說明原變量序列服從i階單整；當所有檢驗序列均服從同階單整，可進行Granger因果檢驗；然后構造VAR模型，通過VAR模型中的脈沖響應和方差分解對變量序列進行分析。

2.1單位根檢驗

為防止偽回歸問題，一般采取 ADF 檢驗方法對時間序列進行平穩性檢驗。本文運用ADF方法對蠶絲價格LS、蠶繭價格LJ等序列進行平穩性檢驗。設定單位根的基本類型為（c，t，d），其中 c 表示常數項，t 表示趨勢項，d表示滯后階數，依據赤池信息準則（AIC）的最小化原則選擇趨勢項，確定是否存在常數項以及最優滯后變量的階數[8]。檢驗結果如表1。

從表1可以看出，LS、LJ兩個變量序列在5%水平下的臨界值小于假設的ADF統計量的值，則說明不能拒絕原假設，即LS、LJ兩個變量序列在顯著水平0.05下都是非平穩的；而LS和LJ的一階差分序列在5%水平下的臨界值大于假設的ADF統計量的值，則說明拒絕原假設，即DLS和DLJ在顯著水平0.05下都是平穩的。因此，以下分析中，均使用這兩個變量的一階差分序列進行研究，并在變量名前加字母D表示一階差分。

2.2協整檢驗

在進行時間序列分析時，為防止分析中出現“偽回歸”問題，傳統上要求所用的時間序列必須沒有隨機趨勢或確定趨勢，必須是平穩的[9]。但是，在現實經濟中存在的時間序列通常是非平穩的，而協整傳遞出了一種長期均衡關系，它能夠在幾個變量（具有單獨隨機性趨勢）間找到一種可靠的聯系，然后通過引入一種“相對平穩”對模型進行調整，從而可排除單位根帶來的隨機性趨勢。結果如表2所示。

從表2可以看出，顯著性概率都小于0.05，即蠶絲價格和蠶繭價格間存在長期穩定的均衡關系。

2.3 Granger因果檢驗

協整檢驗能夠說明變量之間存在一種長期均衡關系，但變量之間是否構成因果關系還不能確定。為確定變量間是否存在因果關系，在建立VAR模型前，需要對VAR模型中的變量進行Granger因果關系檢驗。如果在Y的過去值對Y進行回歸時，加上X的過去值能夠顯著增強回歸的解釋能力，則稱變量X有助于預測變量Y，即X是Y的Granger原因；如果不能增強回歸的解釋能力，則稱X不是Y的Granger原因[10]。

Granger因果關系檢驗中，滯后期的選擇對檢驗結論有明顯影響。因此，在滯后期的選擇上考慮了三個因素：一是AIC最小信息準則，二是經濟變量間相互影響往往存在滯后性，三是我國宏觀調控效果存在滯后性[6]。根據這三個因素，最終選擇滯后期數為3年。檢驗結果中，顯示存在Granger因果關系的部分如表3所示。

從表3可以看出，滯后3年的Granger因果檢驗顯示：在10%顯著水平上，DLS是DLJ的Granger原因，說明蠶絲價格波動將會引起蠶繭價格變動；在5%顯著性水平上，DLJ是DLS的Granger原因，說明蠶繭價格波動將會引起蠶絲價格變動。

2.4VAR模型構建與分析

為進一步揭示蠶絲價格與蠶繭價格間的動態關系，構建二維向量自回歸模型（VAR模型）。觀察我國最近十多年來的蠶繭市場價格的變化可以發現，蠶繭價格每隔2～3年就會出現一次周期性波動，但每次波動的振蕩幅度以及振蕩時間會因不同的影響因素而有所差異[1]。觀察我國最近十多年來的生絲出口量的變化可以發現，生絲出口基本上已形成規律性的周期波動，每隔3～4年就會出現一次出口高峰，但每次出口高峰的峰值都有一定差異。為確定VAR模型的滯后階數，可采用多種定階方法（LR準則、FPE準則、AIC準則、SC準則、HQ準則）進行篩選。本文根據FPE和AIC最小信息準則選擇最優滯后期為3年，建立VAR（3），具體表達式如下：

DLStDLJt=0.1394960.017021+

0.0014480.0654920.3181580.166623×

DLSt-1DLJt-1+

-0.7270920.647467-0.2954360.422130×

DLSt-2DLJt-2+

-0.109523-0.6127850.001865-0.443172×

DLSt-3DLJt-3+

ε1ε2

計算模型的AR特征多項式，觀察結果可發現特征多項式的根的倒數全部位于單位圓內（如圖1所示），表明所建立的VAR（3）模型是穩定的，得到的結果是有效的。由于得到的VAR模型穩定有效，因此可以在此基礎上使用廣義VAR模型的脈沖響應分析蠶絲價格與蠶繭價格間的沖擊響應，刻畫兩者間的動態關系[11]。

根據建立的VAR（3）模型得出結論如下：①蠶繭價格對蠶絲價格的影響。在VAR（3）模型中，蠶繭價格滯后1期、滯后2期和滯后3期對蠶絲價格的影響系數分別為0.0655、0.6475、-0.6128。這說明，滯后1期和滯后2期的蠶繭價格上升會引起蠶絲價格上升，而滯后3期的蠶繭價格上升將引起蠶絲價格下降。由于系數之和（0.0655+0.6475-0.6128=0.1002）大于0，所以長期來看，蠶繭價格上升會引起蠶絲價格上升。

②蠶絲價格對蠶繭價格的影響。在VAR（3）模型中，蠶絲價格滯后1期、滯后2期和滯后3期對蠶繭價格的影響系數分別是0.3182、-0.2954、0.0019。這說明，滯后1期蠶絲價格上升會引起蠶繭價格上升，滯后2期蠶絲價格上升會引起蠶繭價格下降，而滯后3期蠶絲價格上升又會引起蠶繭價格上升。由于系數之和（0.3182-0.2954+0.0019=0.0247）>0，所以長期來看，蠶絲價格上升會引起蠶繭價格上升。

2.5脈沖響應

脈沖響應函數是指在VAR模型中的擾動項上加一個標準差大小的新息（innovation）沖擊，通過變量之間的動態聯系，對變量的當前值和未來值所產生的影響[12]。也就是說脈沖響應函數描述的是受到某一擾動變量的一個沖擊后，系統對這一沖擊所做出的動態反應，并依據動態反應來判斷變量間是否具有時滯關系。但需要注意的是，脈沖響應函數是假定系統只受一個變量的沖擊，不受其他變量的沖擊，來研究系統對一個內生變量沖擊的反應[13]。根據所建立的VAR（3）模型，可以得到各種脈沖響應函數圖，這里給出蠶絲價格對蠶繭價格的脈沖響應圖和蠶繭價格對蠶絲價格的脈沖響應圖，如圖2和圖3所示，圖中實線表示脈沖響應函數，虛線表示正負兩倍標準差偏離帶。

從圖2可以看出，DLS對DLJ的脈沖響應曲線大致為“W”型。蠶絲價格一個單位標準差的正向沖擊，首先會引起蠶繭價格上升，然后下降，再上升，來回波動，從第8期開始，蠶繭價格會穩定在零增長率這一均衡水平，也就是說，蠶絲價格沖擊對蠶繭價格的影響逐漸消失。可能原因是：生絲屬于非生活必需品，不會像糧食、石油等生活必需品一樣價格彈性大。一般來說，在價格變動幅度不大的情況下，因為存在消費慣性，生絲在短期內的需求價格彈性變化很小，對生絲出口國近期地位的影響不會太大。當生絲價格持續上升時，繅絲廠為增加利潤，會費盡心機擴大絲制品生產，相應的蠶繭儲備量會增大。繅絲廠增加蠶繭儲備量就會導致蠶繭需求量增加，進而會引起蠶繭價格上升；當生絲價格持續上升超過某一水平時，進口國有可能會出于對利潤最大化的追求，調整國內的生產布局和資源配置[14]，增加自我供給，從而導致進口量減少，也就是我國生絲出口量減少。另外，持續過高的價格會刺激新興產絲國的出現和迅速發展，從而使我國生絲在國際市場的占有率降低，進而使我國蠶繭價格下跌。隨著生絲價格波動沖擊影響的逐漸消失，蠶繭價格會逐漸恢復增長，并最終趨于穩定。

從圖3可以看出，DLJ對DLS的脈沖響應曲線大致為“N”型。蠶繭價格一個單位標準差的正向沖擊，首先會引起蠶絲價格上升，然后下降，再上升，從第9期開始，蠶絲價格會穩定在零增長率這一均衡水平，也就是說，蠶繭價格沖擊對蠶絲價格的影響逐漸消失。可能原因是：由于蠶繭是繭絲綢產業鏈最基本的原材料，繭價上升會直接引起相關產業成本的增加，進而拉動繭絲綢產業鏈中其他產業產品價格的上升，蠶絲價格也會隨之上升；當繭價繼續上升時，繭農往往會費盡心機地增加蠶繭產量來提高收入，尤其在比較收入較高時，繭農會擴大生產規模以提高產量增加收入[3]。蠶繭產量增加，導致蠶絲產量增加，由邊際效應遞減規律可知，蠶絲價格會隨著產量增加而降低，隨著繭價沖擊影響的逐漸消失，蠶絲價格又緩慢增長，并最終趨于穩定。

方差分解是解釋VAR系統動態行為的另一種方法。該方法是將系統的均方誤差分解成系統中各變量沖擊對變量變化所做的貢獻，以此來考察VAR模型中任意一個結構沖擊對內生變量變化（這種變化用方差來衡量）的貢獻程度，進而評價不同結構沖擊的重要性[8]。

由表4可以看出，蠶繭價格第1期只受自身波動的影響，蠶絲價格從第2期開始才對蠶繭價格產生解釋力，預測方差的貢獻度是10.7%，隨后蠶絲價格預測方差的貢獻度逐漸增強，最終趨于平穩。但從整體而言，蠶繭價格受自身波動的影響較大。

由表5可以看出，蠶絲價格受自身的預測方差貢獻度較大，整個期間的比重都保持在50%以上。蠶繭價格對蠶絲價格的預測方差貢獻度有升有降，但從整體上看貢獻度最終會趨于24.5%左右。

3結論與政策建議

3.1研究結論

根據1979-2013年的統計數據，構建VAR模型并運用脈沖響應函數和方差分解方法對我國蠶絲價格與蠶繭價格波動間的相互影響進行了實證研究，結論如下：

（1）長期而言，蠶絲價格與蠶繭價格間存在協整關系，即表現出長期穩定的均衡關系。蠶絲價格波動對蠶繭價格有一定影響，蠶繭價格波動對蠶絲價格也有一定影響，但相互間的影響程度都不大。

（2）蠶絲價格與蠶繭價格間具有雙向的Granger因果關系。在10%顯著水平上，蠶絲價格是蠶繭價格的Granger原因；在5%顯著性水平上，蠶繭價格是蠶絲價格的Granger原因。

（3）通過脈沖響應分析表明：蠶絲價格與蠶繭價格對來自彼此的沖擊響應滯后期長而且是非漸進式的——蠶絲價格對蠶繭價格的沖擊響應曲線大致為“W”型，說明蠶絲價格對蠶繭價格影響較大且反應期內波動頻率高；蠶繭價格對蠶絲價格的沖擊響應曲線大致為“N”型，說明蠶繭價格對蠶絲價格影響較小且反應期內波動頻率低。從方差分解結果來看，繭絲價格受自身波動的影響較大。

3.2政策建議

基于上述分析結論，為進一步創造良好的繭絲市場環境，提出以下政策建議：

（1）增強蠶業信息化建設，建立健全信息收集網絡，拓展信息收集渠道，提高信息處理能力，增加信息透明度，便于企業和農戶及時掌握市場信息，根據市場需求調整產品結構和種養布局。

（2）因為繭絲綢產業的特殊性，決定了繭絲價格波動僅僅依靠市場力量的調節無法處于正常狀態。因此，必須發揮政府宏觀調控職能，積極運用宏觀調控手段，力求使繭絲價格波動保持在一個合理范圍內，使繭絲價格正常波動對產業發展的促進作用充分發揮，并盡量抑制繭絲價格異常波動對產業發展產生的負面影響[15]。

（3）我國生絲出口價格波動比較頻繁，國內絲價受出口絲價波動的直接影響也會出現價格不穩定的現象，進而影響繭絲綢業的發展。因此，應該加強繭絲出口企業之間的溝通與協調，增強對繭絲企業出口環節的管理。

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