糧食金融化對糧食價格波動的影響效應

謝 家 智，葉 盛，涂 先 進

(西南大學 經濟管理學院，重慶市 400715)

一、引 言

糧食價格的波動成為很多國家，特別是發展中國家的重大關切。近年來，糧食商品的功能和屬性正在發生顯著改變，尤其是伴隨糧食商品的金融屬性強化，糧食價格的波動呈現許多不同于傳統糧食市場價格波動的典型特征，進一步加劇了糧食價格的波動性。從全球觀察，世界糧價也曾經歷過1973和1994年兩次大規模上漲的價格波動，但每次波動持續時間不到一年，波動的周期也間隔了20年左右。但是，從2006年開始，糧食價格經歷了“過山車”似的驚險行情：2007年末世界糧食市場上小麥、大豆、玉米分別上漲了112%、75.1%、47.3%。到了2008年，國際農產品價格指數與2016年比平均上漲了80%，小麥、玉米、大豆價格翻了一番。但是，2008年下半年，國際農產品價格又普遍下滑。至2009年2月，全球食物價格指數比2008年最高水平下跌了30%[1]。不難看出，國際糧食價格經歷了2007-2008年和2010-2011年兩輪快速上漲之后，2012年以來全球糧食價格又出現下跌。2016年下半年全球糧價又緩慢上升。糧價已脫離正常的波動周期和波動幅度，攀升的糧價和頻繁的價格波動已逐漸成為威脅全球糧食安全的巨大隱患。

糧食價格的“異?！辈▌有砸鹆舜罅康膶W術研究和政策思考。但是，這些研究大多聚焦在糧食價格影響因素的研究中，形成了“供需決定論”“成本推動論”“外生沖擊論”“經濟周期論”“市場結構論”以及“復雜成因論”等多種學術觀點[1-2]。有的研究還聚焦于生物能源、石油市場等對糧食價格波動的沖擊，研究國際能源價格波動與國內農產品價格波動的關系[3]。這些研究視角和研究結論對解釋農產品價格的波動做出了有益的探索。

但是，相關數據表明：近年來，無論是全球還是中國，糧食供給相對穩定，糧食供需基本平衡。而且，糧食生產成本也無法解釋糧食價格的異常波動。正因為如此，一些研究開始關注糧食金融化對糧食價格的影響。糧食金融化現象雖然受到關注，但是，學術界對糧食金融化尚未形成一致性的定義。本文認為，糧食金融化是指糧食市場受到金融因素(貨幣、匯率、利率、資本市場等)的影響加深、糧食的金融產品屬性加強、糧食的投資功能逐步強化(糧食期貨、糧食齊全、商品指數基金)的過程和趨勢。糧食金融化是現代糧食市場的新型特征，其在糧食價格波動性的影響尚未得到科學的結論。

在糧食金融化程度不斷加深的背景下，傳統因素疊加金融因素，糧價波動的機理又會發生什么變化？糧價波動又會呈現什么特征？糧價波動是由外部因素驅動還是內在慣性所致？現有文獻對此并沒有明確的回答。在金融因素逐漸向傳統糧食市場滲透形勢下，深入研究糧食價格波動的特征具有重要的理論價值和重大的現實意義。在制定相關政策時，可以有效避免價格傳統傳導路徑下的糧食價格調控措施出現的偏差，有效規避糧食價格波動給宏觀經濟運行帶來的各種風險，對于制定精準的國家糧食安全政策和保證經濟平穩運行至關重要。

二、文獻綜述與研究假設

近年來糧食價格非正常波動性引起社會各界的廣泛關注。學術界對糧食價格波動性的研究主要聚焦在兩個維度：一是糧食價格波動形成原因及影響的研究；二是糧食價格波動特征與規律的分析。在糧食價格波動形成原因及影響的研究中，正如前文提及，目前主要研究結論歸結為“供需決定論”“外生沖擊論”“市場結構論”以及“復雜成因論”等四種觀點[2]。在糧食價格波動特征與規律的分析方面，主要研究波動的集簇性和非對稱性等特征。波動的集簇性主要將波動區分為自身波動和外界因素的沖擊，以及本期波動對下期波動的影響。價格波動的集簇性能夠深入分析和揭示波動的原因，并能夠預測未來的波動趨勢。價格波動的非對稱性主要研究價格上漲引發的波動效應與價格下跌效應的差異性。

在糧食價格波動性特征的分析方面，國內的研究取得了一些共識性成果。顧國達和方晨靚[4]從國際市場因素視角出發揭示了包括大豆在內的我國農產品價格波動趨勢，發現中國農產品價格波動具有明顯的局面轉移特征，其波動受到不可觀測的局面轉移變量的影響，并且這種波動不但帶有長期平穩性，而且存在一定程度的非對稱性。羅萬純和劉銳[5]研究發現我國糧價波動存在非對稱性的特征事實，即價格上漲引發的波動效應大于價格下跌的效應。其中，小麥和玉米價格波動具有集簇性，并且小麥價格波動還具有非對稱性，即價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動大。唐衍偉、陳剛和張晨宏[6]則將對價格波動特征的研究從現貨市場拓展到期貨市場，發現了期貨市場中糧價波動具有很高的持續性。龔芳和高帆[2]借助對糧食政府價和市場價的比較分析，基于“價格-主體-行為”的框架對我國糧食價格的波動機理進行新的詮釋，市場主體的參與程度以及行為特征是導致政府價和市場價機理差異性的根本原因。不難看出，對波動性特征與規律的研究還是大多停留在傳統主流的糧食價格范疇內，沒有考慮糧食金融化對糧食價格波動性特征的影響。事實上，糧食的金融屬性越來越凸顯。一方面，貨幣數量影響流動性，影響利率和匯率，并影響通貨膨脹率的波動，繼而改變可儲存商品的收益率，導致經濟主體存貨行為的改變，進而對大宗商品的價格產生影響[7]。另一方面，糧食資產的金融工具化提升了糧食的投資功能。大量持有商品資產也可以化解與分散投資風險[8]。寬松的貨幣政策疊加資本的逐利性，大量熱錢不僅進入糧食期貨市場以及現貨市場，還進入糧食生產市場、流通市場，進而推動了糧價的非理性波動。換言之，在糧食市場供需格局沒有發生根本轉變背景下，包括糧食在內的大宗商品價格在短時期內暴漲暴跌出現較大波動，可以說是金融化特征明顯[9]。

糧食價格的頻繁波動不僅是市場供需變化的體現，更是資本市場投機活動的映射。這種經濟現象傳達的經濟信息也很明顯，即隨著糧食市場的逐步開放，市場化進程的加快，糧食市場主體也由傳統生產鏈條上的生產者(農戶)、糧食貿易商、糧食加工者、零售商和消費者共存的格局，演變成生產者、消費者、投資者共存的格局。由于自身的主觀及客觀條件的制約，傳統的市場主體一般將糧食產品交易給貿易商或加工者，自身議價能力很低，也缺乏參與套期保值的動機和條件，基本上不參與價格套利行為。由于棘輪效應的存在，糧價波動也都在一定范圍內遵循著供需平衡，不會出現大的波動。但隨著市場主體的擴大，特別是金融投機者等金融力量的介入，一些投資者會將其在股票市場的非理性交易行為帶到商品市場，從而放大商品市場價格波動幅度[10]，在某種程度上可以說，投機行為在當前中國商品市場的價格波動中扮演重要角色[11]。同時，市場主體的多元性意味著對市場信息的解讀也更加多樣化，從而導致糧食價格波動集簇性，即小的價格波動將導致后面小的價格波動，大的價格波動將導致后面大的價格波動。隨著金融資本逐漸向糧食市場滲透，大量資本進入商品市場進行套利活動，從而放大了糧食市場價格波動幅度。金融屬性對大宗商品的價格上漲貢獻率遠大于其商品屬性，已經成為國際大宗商品金融化的重要推手[9]。金融化程度越高的商品，其糧價波動的集簇性特征越明顯。據此，本文提出如下研究假設：

研究假設1：金融化背景下糧食價格波動具有集簇性，并且金融化程度越高，集簇性越明顯。

不僅如此，隨著糧食金融化進程的加深，糧食價格呈現非典型性波動。股票價格波動會對市場帶來反饋效應[12]：在價格上漲信息的沖擊下，增加的波動帶來降低當期價格的效應與信息引起的價格上漲相抵消，從而使波動減??；在價格下跌信息的沖擊下，增加的波動帶來降低當期價格的效應與信息引起的價格下降相疊加，使波動增大。換言之，在利多信息沖擊下，價格上漲要比價格下跌帶來更大的波動。但與股票市場不同的是，在糧食市場中人們更關心價格上漲信息，存在“跌價無人問，漲價多頭管”的現象，這導致價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動更大[5]。利多信息會給市場帶來大幅波動，隨著信息的擴散，價格波動會逐漸減弱，但金融資本的投機性及逐利性會放大這種利好信息，資本力量的介入進一步加劇了農產品價格的震蕩[13]。因此，在利好信息刺激下市場價格波動不僅不會減弱反而會繼續擴大。但當利空信息來臨時，金融資本敏銳的洞察力及判斷力，會盡可能降低利空信息的傳播度，使損失降到最小，因此，利空信息刺激下市場價格波動較為平緩。特別是為保護市場的穩定，當糧價出現大幅度利空時，國家糧食收儲政策也會對糧價下跌形成緩沖機制，從而收斂了價格波動空間。金融化程度越高的商品，其價格波動的非對稱性越明顯。據此，本文提出如下研究假設：

研究假設2：金融化背景下糧食價格波動具有非對稱性，金融化程度越高，非對稱性越明顯。

三、模型設計、變量選擇與數據來源

(一)模型設計

一般來說，糧價波動特征的分析主要是指集簇性和非對稱性，而對集簇性和非對稱性分析主要使用GARCH模型和EGARCH模型。

1.GARCH模型由均值方程和方差方程兩個方程組成

但式2的使用受到諸多限制，為此，Bollerslev[14]于1986年進一步拓展式2提出了用廣義自回歸條件異方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity，簡寫為“GARCH”)模型來替代ARCH，即：在ARCH模型的方差方程2中加入條件方差自身的滯后項就得到GARCH模型：

2.波動非對稱性分析

為對價格波動的非對稱性進行分析，Rabemananjara和Zokoian[15]于1993提出了threshold ARCH，即TARCH模型。

在GARCH模型中，殘差值大小而不是殘差方向決定著條件方差。但實踐表明，在金融證券或期貨市場中，波動性的大小往往與金融市場的走勢相關。一般來說，金融市場的下跌會帶來較大的波動性，相反，金融市場的上漲會帶來較小的波動性。換言之，市場信息沖擊對價格波動影響程度是非對稱的。基于此，Nelson[17]提出EGARCH模型，和GARCH模型相比，EGARCH模型無需施加對參數符號的任何限制，使其成為求解過程中更為簡單并且更為靈活的一組動態模型[18]。

EGARCH模型的條件方差方程為：

(二)變量選擇

論文主要研究金融化背景下糧價波動特征，而期貨市場對現貨市場價格具有發現功能，因此，糧價波動除了受期貨市場影響外，還會受到股票市場、匯率市場以及貨幣市場的影響，在實證模型中包括的主要變量見表1。

表1 相關變量說明

(三)數據來源

所用數據主要是具有連續值的糧食包括大豆、玉米和小麥，其中，小麥使用品種為優質強筋小麥，大豆為豆1[注]“豆1”和“豆2”是大豆期貨市場的兩個交易種類。其中，“豆1”的交割品種為非轉基因大豆，“豆2”則可以交割轉基因大豆和非轉基因大豆。?？紤]到樣本數據的可獲得性及實證分析的需要，樣本選定區間為2009年1月-2017年12月。對于部分缺失值，使用插值法即取缺失值前后數據的平均值予以補齊。各變量波動值的處理方法是以當月平均值作為觀測值的基礎，并經過HP濾波消除長期趨勢后得到短期波動項。從表2可看出，現貨市場中，大豆短期波動較為劇烈，小麥其次，玉米最小；在期貨市場中，三種商品短期波動狀況表現出和現貨市場的趨同性。

表2 主要變量的描述性統計

四、實證結果與分析

為了揭示糧食金融化對糧食價格波動性的影響，本文分別建立基本模型和比較模型進行對比分析。其中，基本模型不考慮糧食金融化因素對波動性的影響(模型的設計只考慮糧食期貨市場價格和成本因素)；比較模型主要用于檢驗金融化因素對波動性影響(模型的設計除了期貨市場和成本市場外，還更多考慮到匯率市場、貨幣市場、股票市場等因素對糧價波動的影響)。通過基本模型和比較模型的對比分析，驗證糧食金融化對糧食價格波動性影響效應的研究假設。

(一)波動集簇性分析

為深入剖析糧價波動的特征，論文使用GARCH模型來檢驗大豆、玉米和小麥價格波動的集簇性，驗證外部沖擊或過往價格波動對現貨價格波動的影響，即糧食金融化背景下糧價波動特征分析。由糧價波動的集簇性檢驗結果(表3)可看出：

表3 糧價波動的集簇性檢驗結果

注：括號內為P值；***、**分別表示在1%和5%水平下顯著

在基本模型中，大豆市場的均值方程和方差方程的系數分別為1.135 3和0.213 5，方差方程和均值方程系數都通過統計性檢驗，說明大豆市場價格波動具有顯著的集簇性，同時也看到，二者之和1.135 3+0.213 5=1.348 8>1，說明外來沖擊及過去波動對現貨市場價格波動的影響不僅沒有消失反而進一步擴散；玉米均值方程和方差方程的系數分別為0.200 9和0.754 9，并且都通過顯著性檢驗，二者之和0.200 9+0.754 9=0.955 8<1，說明外部沖擊或過往價格波動的影響逐漸弱化，但衰減速度緩慢，弱化程度不是很明顯；小麥價格波動的集簇性特征也明顯，均值方程和方差方程的系數之和0.932 4-0.288 5=0.643 9<1，說明外部沖擊或過往價格波動的影響逐漸弱化，并且衰減速度快，弱化程度較大。

在比較模型中，和基本模型相同的是，糧價波動的集簇性特征也較為顯著，并且隨著糧食金融化程度的加深，糧食市場價格波動的集簇性特征更為明顯。大豆方差方程系數顯著，說明隨著金融化程度的加深，大豆市場價格波動仍然具有較顯著的集簇性，同時還看到均值方程和方差方程系數之和為2.201 2+0.002 3=2.203 5>1，這比基本模型的1.348 8有顯著提升；玉米均值方程和均值方程系數都高度顯著，說明玉米價格波動具有顯著的集簇性，并且均值方程和方差方程系數之和1.044 6-0.203 5=0.841 1<1，和基本方程的0.955 8相比有所有弱化，說明金融因素強化了玉米價格波動的集簇性；小麥的方差方程系數顯著，說明小麥價格波動的集簇性特征仍然成立，并且均值方程和方差方程系數之和2.442 5-0.014 7=2.427 8>1，遠遠高于基本方程，這說明伴隨金融化程度的加深，小麥價格波動不僅沒有弱化反而得到強化。

總之，金融化背景下，糧食市場中大豆、玉米和小麥價格波動均具有顯著的集簇性，從而驗證了研究假設1，這與羅萬純和劉銳研究結論基本一致[5]。就價格波動的集簇性強度而言，隨著金融化程度加深，大豆、玉米和小麥三種糧食也存在明顯的差異性，大豆和小麥最大，玉米次之；就影響的持續性而言，大豆和小麥外部沖擊和過去波動對其價格的影響會持續存在，但玉米會逐漸消失。

(二)波動非對稱性分析

在探討糧價波動集簇性特征的基礎上，論文使用EGARCH進一步探討糧價波動的非對稱性，深入分析大豆、玉米和小麥價格波動沖擊下價格波動規律。糧價波動的非對稱性檢驗結果見表4，通過觀察可看出：

表4 糧價波動的非對稱性檢驗結果

在基本模型中：(1)大豆的杠桿效應的系數為0.355 3，說明在大豆市場上價格波動具有非對稱性或杠桿效應，并且通過顯著性檢驗。杠桿系數為正，表明價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動大，價格下跌引發的波動大小為0.995 2+0.355 3=1.350 5。(2)玉米的杠桿效應的系數為0.025 4，但未通過顯著性檢驗，說明在玉米價格波動具有顯著的非對稱性或杠桿效應。杠桿系數為正，說明玉米價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動大，價格上漲引發的波動大小為0.420 3+0.025 4=0.445 7。(3)小麥的杠桿效應的系數為0.221 4，說明在小麥價格波動具有非對稱性或杠桿效應，但未通過顯著性檢驗。杠桿系數為正，說明小麥價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動大，價格上漲引發的波動大小為1.373 9+0.221 4=1.592 3。

在比較模型中：(1)大豆的杠桿效應的系數為0.1983，說明在大豆市場上價格波動具有非對稱性或杠桿效應，但未通過顯著性檢驗。杠桿系數為正，表明價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動大，這和基本模型結論相一致，但價格下跌引發的波動大小為1.156 3+0.198 3=1.354 6，較基本模型提高3.04%。(2)玉米的杠桿效應的系數為顯著為-0.011 2，說明在玉米價格波動具有顯著的非對稱性或杠桿效應。杠桿系數為負，說明玉米價格下跌信息引發的波動比價格上漲信息引發的波動大，價格上漲引發的波動大小為0.522 0-0.111 2=0.510 8，比基本模型增加146.06%。(3)小麥的杠桿效應的系數為0.281 1，說明在小麥價格波動具有非對稱性或杠桿效應也通過顯著性檢驗。杠桿系數為正，說明小麥價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動大，價格上漲引發的波動大小為0.281 1+2.148 8=2.429 9，較基本模型提高560.03%。

總之，大豆、玉米和小麥的杠桿系數都不為0，說明這三種商品價格波動具有非對稱性特征，即價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動大。同時還看到，隨著糧食金融化程度的加深，三種商品價格波動信息引發的波動大小也表現出明顯的不同，金融化因素強化了糧價波動的非對稱性，從而驗證了研究假設2，這和顧國達和方晨靚[4]研究結論較為一致。

五、結 論

現代糧食商品屬性和糧食市場呈現出不同于傳統糧食市場的顯著特征，糧食價格波動也呈現出新的變化規律。其中，糧食金融化是近年來糧食商品和市場的新特征，并呈現出加速發展的態勢。因此，糧食價格波動性特征難以從傳統理論得到合理解釋。基于此，論文提出金融化背景下糧價波動的機理并提出研究假設，利用HP濾波分離出短期波動項，分別以GARCH模型和EGARCH模型來刻畫糧價波動的集簇性和非對稱性特征。結果表明：(1)糧價波動具有顯著的集簇性特征。即當期大的價格波動帶來下期大的價格波動，當期小的價格波動帶來下期小的價格波動。隨著金融化程度的加深，影響糧食價格波動性的金融因素較多，糧食的投資和投機行為增多，進一步加劇糧價波動的集簇性特征，由此導致糧食價格出現頻繁劇烈波動的現象。(2)糧價波動具有明顯的非對稱性特質。即價格上漲信息引發的波動比價格下跌信息引發的波動更大。金融化背景下，糧價波動的非對稱性顯得更為強烈。這也解釋了糧食價格上行期間的價格波動大于價格下行期間波動的原因。研究結論表明，糧食金融化影響了傳統糧食價格波動的特征。糧食的金融化進程是解釋現代糧食市場價格“異常性”波動的重要原因。這一研究結論也給傳統糧食價格波動性研究提供重要的啟示：現代糧食市場價格波動不僅僅取決于糧食成本和供求因素。加強對糧食金融化進程的調控，合理利用金融政策，以及對糧食期貨(權)市場的規范發展，都成為糧食價格管理，特別是對糧食波動性的控制重要政策工具。