厄爾尼諾-南方濤動對我國主要農產品價格波動的沖擊效應研究

□韓欣蕊

（中國海洋大學經濟學院 山東 青島 266000）

1 研究背景

1.1 研究背景及意義

厄爾尼諾-南方濤動（El Nino-Southern Oscillation，ENSO）是全球最主要的海洋-大氣耦合模態，其中厄爾尼諾代表熱帶中東太平洋海溫異常升高的現象（海溫異常降低的現象稱為拉尼娜），南方濤動代表相應的熱帶氣壓異常現象。

百年來，在全球氣候變暖的大背景下，全球最強的海溫年際變化信號——厄爾尼諾愈加劇烈和頻繁。過去50年更是出現了1982/1983、1997/1998、2015/2016等3次有史以來最強的厄爾尼諾事件。如表1所示，厄爾尼諾影響全球氣候，引發洪水、干旱、極端高溫、臺風等極端天氣事件，造成糧食價格的大幅波動，沖擊糧食安全和社會穩定。

糧食是人類生存的基礎。2017年習近平總書記在十九大報告中提出“確保國家糧食安全，把中國人的飯碗牢牢端在自己手中”“建設生態文明”“永續發展”等目標，在確保糧食安全的同時，推進生態文明建設、實施鄉村振興戰略、促進中國糧食可持續供應。如何在氣候變化及厄爾尼諾頻發的背景下確保糧食安全和糧食價格的穩定，這是開展糧食安全研究、確保可持續發展必須要解決的問題。

1.2 文獻綜述

目前，中國有關ENSO對農產品價格波動的沖擊研究文獻較少，僅有的少量研究又以宏觀視角和定性描述為主。

Lou等（2010）[1]先后使用EMD算法和GARCH模型證明了厄爾尼諾-南方濤動與小麥期貨價格之間存在負相關關系。

劉遷遷（2016）[2]從宏觀角度分析了厄爾尼諾對經濟增長、大宗商品價格走勢和貨幣政策的影響。

汪陽潔等（2015）[3]建立了衡量氣候變化對農業生產、農村福利、農民短期及長期適應，產品價格和要素價格的評測模型，并且對價格的內生性等問題進行了探討。

解偉等（2019）[4]的研究表明，氣候變化會在一定程度上降低中國農產品單產，提高農產品價格。

目前關于ENSO對農業生產、糧食價格的研究還很薄弱、零散，缺乏基于自然屬性和社會經濟屬性相結合的精細化評估研究，基于氣候變化的農產品價格波動問題的研究也有限，無法滿足國家適應氣候變化、穩定糧食價格、保障糧食安全的需求。此外，如何研判ENSO與糧食價格波動的關系，如何測度ENSO對糧食價格波動的沖擊效應，以上學科交叉問題是未來潛在的研究趨勢和研究熱點。

1.3 技術路線圖

研究結構如下：第一部分為引言，第二部分為方法與數據，第三部分為結果與分析，第四部分為總結。技術路線圖如圖1所示。

表1 近50年ENSO對世界糧食作物價格波動的影響

圖1 技術路線圖

2 方法與數據

2.1 脈沖響應函數與方差分解

為了進一步了解芝加哥商品交易所不同階段面對ENSO氣候的變化時CBOT農產品期貨收盤價是如何作出具體反應的，于是引入脈沖響應函數。脈沖響應函數可以計算出在期初給予一個變量某種沖擊后，系統內其他變量對于這一沖擊的當期反應和未來反應。

由于傳統的正交脈沖響應函數具有不穩定性和隨意性的缺點，模型中變量順序的排列會改變脈沖響應函數的結果。針對這種缺點，脈沖響應函數發展出了一般脈沖響應函數，其優點在于脈沖函數的計算結果與模型中變量的順序無關，從而加強了實證結果的準確性。

一般脈沖響應函數（generalized impulse response function）又稱廣義脈沖響應函數，由Koop（1996）[5]首次提出，之后Pesaran and Shin（1998）[6]對其進行了進一步研究，一般脈沖響應函數的基本表達式如下。

其中，δj表示第j個變量的沖擊，n表示沖擊響應的期數，Ωt-1表示沖擊發生時可獲取的歷史信息集。Pesaran and Shin（1998）在對脈沖響應函數公式進行整理后發現，廣義脈沖響應與歷史信息集無關，只依賴于變量的沖擊δj。令δj設定為一個標準差沖擊，則可以得到下式。

其中ej為單位向量，表示在t時給予第j個變量一個標準差沖擊后，y在t+n時的影響期望值。

方差分解則是在脈沖響應函數的基礎之上，描述系統中的各變量變動對VAR系統的影響大小，目的在于分析其相對效果。

2.2 指標選取及數據預處理

為了分析ENSO氣候變化對農產品期貨收盤價的影響，選用Nino 3.4指數（SST）作為衡量ENSO氣候變化的指標。數據收集來源于國際海洋和大氣管理的氣候預測中心，該指數是由每周測量所得的每日海平面溫度值內插而得。農產品期貨收盤價選用CBOT小麥、玉米、大豆、稻谷的期貨收盤價，分別用P1、P2、P3、P4表示。

在實證分析中，所應用的農產品原始數據來源于萬德數據庫，數據時間跨度均為1998年1月至2018年12月的月度數據。

采用月度數據的時間序列開展研究，因為時間序列數據的季度、月度數據會因為其所處的季節而對數據產生影響，因此有必要將數據中的季節因素去除，保留時間序列數據的真實規律。

為了消除時間序列異方差的特性，先對數據進行對數化處理。月度時間序列數據具有明顯的季節性波動特征，因此采用X-12-ARIMA方法對其進行季節調整，最后對于時間序列數據還要進行消除趨勢的處理。

采用H-P濾波方法，H-P濾波可以保留時間序列數據中的高頻數據。把經過處理后的CBOT小麥、玉米、大豆、稻谷期貨收盤價分別記為CP1、CP2、CP3、CP4，ENSO氣候記為SST。

3 ENSO氣候對農產品期貨收盤價的沖擊效應分析

實證部分圍繞農產品期貨收盤價的變化，通過構建VAR模型來分析不同農產品的期貨收盤價變化的影響因素。

3.1 數據的平穩性檢驗

VAR模型的建立首先要求數據的平穩性，因此在建立模型之前需要檢驗其時間序列的平穩性。采用ADF單位根檢驗法，對于被解釋變量的檢驗結果如表2所示。

經檢驗，CP序列、SST序列在1%顯著水平下都拒絕非平穩性的假設。因此研究對象是CP序列和SST序列。

3.2 格蘭杰因果檢驗

在構建VAR模型之前，需要對變量進行格蘭杰因果檢驗，從而確定解釋變量與被解釋變量之間的因果關系。其檢驗的理論是觀察一個變量滯后項的加入是否會對其他變量產生影響，如果有影響，則稱這個變量為另一個變量的格蘭杰因果關系。要構建的是ENSO氣候變化對于農產品期貨價格的影響，因此在格蘭杰因果關系檢驗中，檢驗SST是否是CP的格蘭杰因果關系，檢驗結果如表3所示。

表2 序列的單位根檢驗

表3 SST對CP格蘭杰因果關系檢驗結果

由表3結果可知，在滯后二、三、四、五階以及10%的顯著水平下都拒絕SST不是CP1的格蘭杰因果關系，這說明SST對小麥期貨收盤價不僅有短期的影響，也存在長期的影響；同理，SST對玉米和稻谷的影響是短期的，對大豆的影響是長期的。而且上述假設都接受CP系列不是SST的格蘭杰因果關系，這說明該影響是單向的，這也是符合經濟學理論和常識的，即氣候的變化會在某種程度上導致農產品價格的變化，反之則沒有影響。

3.3 脈沖響應及方差分解分析

3.3.1 脈沖響應分析

圖2 農產品期貨收盤價對ENSO沖擊的脈沖響應曲線

脈沖響應分析描述各變量增加一個單位的標準差沖擊，在當期和未來對農產品價格產生多大影響。為滿足研究需要，給出CBOT農產品期貨收盤價對一個單位ENSO沖擊的脈沖響應函數。從圖2可以看出，當在本期給ENSO一個正向沖擊后，對小麥和大豆期貨收盤價先是產生一個相反的沖擊，而后從第8期開始反轉，沖擊作用變為正向并在第20期達到峰值，隨后沖擊作用開始逐漸下降，并在第40期左右降為0，說明在3年以后，ENSO變化對小麥和大豆的期貨收盤價的影響幾乎消失。

同理，根據圖2分析玉米和稻谷：當在本期給ENSO一個正向沖擊后，對玉米和稻谷期貨收盤價先產生一個相反的沖擊，大約在第12期到達最低，隨后沖擊作用變為正向并逐漸減小，分別在第30和40期降為0。整體來看，各農產品期貨收盤價對ENSO氣候沖擊的反應，在10～30個月內最顯著，持續性影響大約為3年。

3.3.2 方差分解分析

方差分解主要考察來自VAR系統中各變量的沖擊對農產品期貨收盤價影響的相對程度。下面利用已經建立的VAR模型進行方差分析。

從圖3中可以看出，隨著期數增加，農產品價格變動的方差由自身變動解釋的部分逐漸下降，而由SST變動解釋的部分逐漸增加。其中小麥、玉米和大豆的收盤價變化大約在第15期達到了峰值，即大約10%的CP1、CP2、CP3變動方差由SST變動部分可以解釋。稻谷的收盤價變化大約在第20期達到了峰值，即大約10%的CP4變動方差由SST變動部分可以解釋。

4 結論

ENSO是影響氣候異常的重要因素之一，可以作為預測年際氣候異常的前期重要指標，可以通過影響大氣環流造成中國氣候異常，例如對中國許多地區造成高溫、極寒以及旱澇災害等，進一步影響農業生產。采用NINO3.4指數作為厄爾尼諾—南方濤動的衡量指標，以CBOT小麥、玉米、大豆、稻谷期貨收盤價為例，建立了VAR模型測算ENSO對主要糧食價格波動的沖擊效應。研究發現，各農產品期貨收盤價對ENSO氣候沖擊的反應，在10～30個月內最顯著，持續性影響大約為3年。

隨著期數的增加，農產品價格變動的方差由自身變動解釋的部分逐漸下降，而由ENSO變動解釋的部分逐漸增加，其中稻谷收盤價變化在第20期達到峰值，其余3種農產品在第15期達到峰值。本研究對糧食市場的穩定、提升防御氣象災害的能力以及社會經濟的和諧發展具有重要意義。不足之處是鑒于篇幅原因，沒有深入探究厄爾尼諾-南方濤動通過何種氣象要素影響農產品期貨價格。這些都是未來海洋氣象學和經濟學學者可研究的著手點。

圖3 農產品期貨收盤價方差分解結果