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    基于VAR模型的中國棉花價(jià)格波動(dòng)及影響因素分析

    2022-06-06 13:55:06褚志磐劉榮俊張燕飛韓佳霖馬愛艷
    湖南農(nóng)業(yè)科學(xué) 2022年1期
    關(guān)鍵詞:棉價(jià)棉花價(jià)格匯率

    褚志磐,劉榮俊,張燕飛,韓佳霖,馬愛艷

    (塔里木大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,新疆 阿拉爾 843300)

    棉花是我國的一種重要的經(jīng)濟(jì)作物,對(duì)于我國的國民生產(chǎn)有著重要作用,也是我國重要的戰(zhàn)略儲(chǔ)備物資。我國是棉花的生產(chǎn)大國,但同時(shí)也是棉花進(jìn)口大國。棉紡制品是我國出口創(chuàng)匯的重要途徑。因此,我國棉價(jià)不僅受到產(chǎn)量、種植成本等內(nèi)部因素的影響,更受到匯率變動(dòng)、棉花進(jìn)口數(shù)量等外部因素的影響。而棉花的價(jià)格波動(dòng)對(duì)棉農(nóng)的生產(chǎn)造成困擾,對(duì)農(nóng)戶的利益與棉紡企業(yè)的利益造成損害。因此,筆者就影響棉花價(jià)格的國內(nèi)外因素進(jìn)行分析,并對(duì)棉花產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提出建議。

    張燕生等[1]基于1999—2012 年時(shí)間序列數(shù)據(jù),分析了流通體制改革前后我國棉花價(jià)格的變動(dòng)特點(diǎn),指出流通體制改革以來我國棉花價(jià)格持續(xù)走高且波動(dòng)幅度較大,主要受供需缺口、極端天氣、國際棉價(jià)及政府調(diào)控等因素的影響。朱厚巖等[2]利用我國棉花主產(chǎn)區(qū)和主銷區(qū)共13 個(gè)省市的面板數(shù)據(jù)生產(chǎn)要素成本及非生產(chǎn)要素成本變動(dòng)進(jìn)行實(shí)證研究,探求影響棉花價(jià)格的主要因素,提出了穩(wěn)定國內(nèi)棉花價(jià)格及提高我國棉花市場(chǎng)國際競(jìng)爭(zhēng)力的建議。劉慧等[3]采用協(xié)整分析法和誤差修正模型對(duì)棉花目標(biāo)價(jià)格改革前后國內(nèi)外現(xiàn)貨價(jià)格之間的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。研究結(jié)果表明,目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼政策進(jìn)一步提升了國內(nèi)棉花市場(chǎng)應(yīng)對(duì)國際棉價(jià)波動(dòng)的能力。而譚硯文等[4]、岳會(huì)等[5]從宏觀角度分析了棉花國際市場(chǎng)價(jià)格、全球期末庫存對(duì)我國棉花價(jià)格波動(dòng)產(chǎn)生的影響。目前大部分對(duì)棉花價(jià)格影響因素的研究多數(shù)從國內(nèi)成本投入、政策等角度與國外面棉價(jià)格、庫存等角度進(jìn)行分析,分析角度較為單一或分析視角較為籠統(tǒng),現(xiàn)階段采用實(shí)證方法將國內(nèi)內(nèi)部沖擊與國外外部傳導(dǎo)機(jī)制結(jié)合起來對(duì)棉花價(jià)格進(jìn)行分析的較少。筆者分別從內(nèi)部沖擊與外部傳導(dǎo)角度選取棉花產(chǎn)量、生產(chǎn)成本、美元匯率與棉花進(jìn)口數(shù)量等變量來分析我國棉花價(jià)格波動(dòng)的影響因素及影響程度,以期為相關(guān)部門采取針對(duì)性的措施來穩(wěn)定棉花價(jià)格提供參考。

    1 我國棉花價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)

    從圖1 可知,2000—2019 年我國棉價(jià)大致經(jīng)歷6個(gè)階段。2000—2001 年的棉價(jià)為緩慢下滑階段。2001年國務(wù)院發(fā)布《關(guān)于進(jìn)一步深化棉花流通體制的意見》,決定徹底放開棉花市場(chǎng),打破壟斷,將國儲(chǔ)棉價(jià)格下調(diào)[6]。這一做法使得我國棉價(jià)與國際棉價(jià)趨同,一定程度上挫傷了棉農(nóng)的生產(chǎn)積極性。2001 年的棉價(jià)也證明了這一點(diǎn),棉價(jià)跌到了20 a 內(nèi)的歷史最低點(diǎn)。2001—2003 年為價(jià)格回升階段。2003 年的棉價(jià)從低谷攀升到一個(gè)較高的水平。2003 年棉價(jià)提升的主要原因,一是由于2001 年我國正式加入WTO,棉紡產(chǎn)品大量出口國外,致使棉價(jià)大幅攀升[7];二是由于2003年發(fā)生了特大農(nóng)業(yè)災(zāi)害,導(dǎo)致棉花減產(chǎn),一些貨商囤貨居奇,惡意哄抬棉花價(jià)格,也促使棉價(jià)進(jìn)一步上漲。2004—2009 年為相對(duì)平穩(wěn)階段。隨著2004 年棉花期貨的上市,國家對(duì)于進(jìn)口棉花稅率的調(diào)整、國家儲(chǔ)備棉的發(fā)放以及新棉的上市均使國內(nèi)棉價(jià)處于平穩(wěn)狀態(tài)。2009—2010 年為快速上漲期。從2009 年到2010年,國內(nèi)棉價(jià)迅速攀升,漲幅達(dá)到136.97%。2009 年是2008 年金融危機(jī)之后全球經(jīng)濟(jì)開始復(fù)蘇的年份。在全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇的大背景下,棉紡行業(yè)也煥發(fā)了新的生機(jī)。社會(huì)儲(chǔ)備棉的數(shù)量滿足不了龐大的生產(chǎn)需求,造成了棉花供不應(yīng)求的局面。且當(dāng)時(shí)印度等主要供棉國家限制棉花出口,使得國內(nèi)棉花市場(chǎng)出現(xiàn)嚴(yán)重供不應(yīng)求的情況[8]。同時(shí),在當(dāng)時(shí)還遭遇了美元貶值、恐慌性購買與囤貨等事件,使得棉花供需情況嚴(yán)重不平衡。在這樣的大背景下,我國的棉價(jià)攀升到了最高點(diǎn)。2010—2015 年為快速下跌期。2011 年以后,國際上面臨著歐債危機(jī)拖累全球經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇步伐的局面,我國的棉紡織行業(yè)也受到了沖擊。由于前幾年棉花價(jià)格形式一片大好,導(dǎo)致國內(nèi)棉花種植規(guī)模進(jìn)一步擴(kuò)大,棉花庫存進(jìn)一步增加,棉花需求進(jìn)一步減少,供給大于需求,刺激棉價(jià)下跌。2014 年國家實(shí)施棉花目標(biāo)價(jià)格補(bǔ)貼政策,使得國內(nèi)棉花價(jià)格快速下跌,縮小了國內(nèi)外棉價(jià)差距。2015—2019 年為平穩(wěn)波動(dòng)期。此期間棉花價(jià)格變動(dòng)僅為205.8 元/t,變化幅度較小。在經(jīng)歷價(jià)格的急速下跌后,棉農(nóng)的生產(chǎn)積極性遭受了打擊,棉花種植規(guī)模降低,棉花的總產(chǎn)量相較于以前年度有所下降。同時(shí),居民對(duì)于棉紡產(chǎn)品的需求日益增加,進(jìn)而促使棉花的需求大大增加。在供需關(guān)系不平衡的情況,我國棉價(jià)水平基本保持穩(wěn)定。

    圖1 2000—2019 年我國棉花價(jià)格變動(dòng)趨勢(shì)

    2 數(shù)據(jù)與方法

    2.1 變量選取與數(shù)據(jù)來源

    通過對(duì)已有文獻(xiàn)中關(guān)于影響棉花價(jià)格波動(dòng)的因素分析,大致分為內(nèi)部沖擊與外部傳導(dǎo)2 個(gè)維度。因此,選取棉花產(chǎn)量、生產(chǎn)成本、美元匯率與棉花進(jìn)口數(shù)量等指標(biāo)來對(duì)棉花價(jià)格的波動(dòng)進(jìn)行分析[9-11]。內(nèi)部沖擊維度變量的選取主要是從棉花的供需關(guān)系與成本層次來分析,產(chǎn)量與成本將會(huì)從供給角度極大影響棉花的價(jià)格。外部傳導(dǎo)維度變量的選取主要是考慮匯率與進(jìn)口總額。進(jìn)口國外棉花可滿足國內(nèi)棉紡企業(yè)的生產(chǎn)要求,但會(huì)對(duì)國內(nèi)棉花需求產(chǎn)生負(fù)向影響,進(jìn)一步影響國內(nèi)棉價(jià)。匯率選取美元對(duì)于人民幣的匯率。匯率的變化將會(huì)影響從國外進(jìn)口棉花的數(shù)量,進(jìn)而從棉花的供給關(guān)系來影響國內(nèi)棉價(jià)。而美國是重要的棉花出口國,所以將美元匯率作為變量分析其對(duì)國內(nèi)棉價(jià)的影響。

    所用數(shù)據(jù)來源于2001—2020 年全國農(nóng)產(chǎn)品成本收益匯編、中國農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)資料與國家統(tǒng)計(jì)局官網(wǎng)。部分指標(biāo)數(shù)據(jù)由單位換算與計(jì)算得出。

    2.2 模型選擇與數(shù)據(jù)處理

    2.2.1 模型選擇 VAR 模型以數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)為基礎(chǔ),研究不同變量之間的互動(dòng)關(guān)系。相對(duì)于一般的回歸模型,VAR 模型的建立是由多元時(shí)間序列變量組成的回歸模型,回避了結(jié)構(gòu)化模型的需求,對(duì)于分析復(fù)雜的價(jià)格經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)具有較大的優(yōu)勢(shì)。VAR 模型的一般表現(xiàn)形式如下。

    公式中,Y代表內(nèi)生變量矢量,β代表系數(shù)矩陣,i代表滯后階數(shù),ε代表隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

    綜合所述,選取棉花價(jià)格(MJ)、棉花產(chǎn)量(N1)、棉花生產(chǎn)成本(N2)、美元匯率(W1)與棉花進(jìn)口總額(W2)作為變量構(gòu)建VAR 模型。

    2.2.2 數(shù)據(jù)處理 VAR 模型估計(jì)的可靠性依賴于變量的平穩(wěn)性,因此先對(duì)時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行ADF 單位根檢驗(yàn)以檢驗(yàn)其平穩(wěn)性(見表1)。

    由表1 可知,原始數(shù)據(jù)在5%的顯著水平下均不平穩(wěn)。通過一階差分后,棉花產(chǎn)量(DN1)、棉花生產(chǎn)成本(DN2)、美元匯率(DW1)與棉花進(jìn)口總額(DW2)在5%的顯著水平下均平穩(wěn)。因此,利用差分后的數(shù)據(jù)構(gòu)建VAR 模型。

    表1 單位根檢驗(yàn)過程

    3 棉花價(jià)格波動(dòng)影響因素實(shí)證分析

    3.1 格蘭杰因果檢驗(yàn)

    由表2 可知,選取變量之間具有長期平穩(wěn)關(guān)系,即棉花產(chǎn)量、棉花生產(chǎn)成本、匯率與棉花進(jìn)口總額發(fā)生變化后,棉花價(jià)格必定受到影響。接下來利用格蘭杰因果分析法對(duì)棉花產(chǎn)量、棉花生產(chǎn)成本、美元匯率、棉花進(jìn)口總額與棉花價(jià)格之間的因果關(guān)系進(jìn)行分析,由表 3 可知,棉花生產(chǎn)成本、匯率、棉花進(jìn)口總額與棉花價(jià)格為雙向格蘭杰因果,棉花產(chǎn)量是棉花價(jià)格的單向格蘭杰原因;即從短期來看,各項(xiàng)指標(biāo)均會(huì)對(duì)我國棉花價(jià)格的波動(dòng)產(chǎn)生顯著影響。

    表2 Johansen 協(xié)整檢驗(yàn)

    表3 格蘭杰因果檢驗(yàn)

    3.2 滯后階數(shù)的確定與模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

    通過LR 和FPE 標(biāo)準(zhǔn)對(duì)最優(yōu)滯后數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)(表4),在2 階時(shí)結(jié)果最為顯著,因此,根據(jù)結(jié)果選擇最佳滯后階數(shù)為2 期。采用 AR 根檢驗(yàn)法對(duì)棉花價(jià)格、棉花產(chǎn)量、生產(chǎn)成本、匯率與進(jìn)口總額構(gòu)成的系統(tǒng)是否穩(wěn)定進(jìn)行檢驗(yàn)。由圖2 可知,AR 根的結(jié)果全都在圓內(nèi),說明該VAR 模型是穩(wěn)定的。

    表4 VAR 模型滯后階數(shù)選取

    圖2 VAR 模型根顯示圖

    3.3 脈沖響應(yīng)分析

    在不考慮我國棉花價(jià)格對(duì)自身沖擊的情況下,利用構(gòu)建的VAR(2)模型,分別給予我國棉花產(chǎn)量、生產(chǎn)成本、匯率、棉花進(jìn)口總量一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊,選取滯后期為10 的脈沖響應(yīng)模型,其中橫軸表示沖擊的滯后時(shí)期間數(shù),縱軸表示我國棉花價(jià)格對(duì)于沖擊的響應(yīng)(圖3)。從圖3 脈沖響應(yīng)結(jié)果可知,當(dāng)給棉花產(chǎn)量一個(gè)單位沖擊后,對(duì)棉花價(jià)格產(chǎn)生負(fù)向影響,在第4 期達(dá)到頂峰,隨后迅速下跌,在第7 期達(dá)到零值后,逐漸趨于平穩(wěn)。這說明在短期之內(nèi)棉花產(chǎn)量的增加將會(huì)導(dǎo)致棉花價(jià)格增加,但是當(dāng)產(chǎn)量達(dá)到供需平衡的階段,產(chǎn)量的持續(xù)增加將會(huì)導(dǎo)致棉花供過于求,使棉花價(jià)格急速下跌。在給本期棉花生產(chǎn)成本一個(gè)單位沖擊后,棉花價(jià)格反方向變化,在第2 期達(dá)到負(fù)向的頂峰,第2~3 期上升,隨后逐漸趨于平穩(wěn)狀態(tài)。這說明短期內(nèi)生產(chǎn)成本對(duì)棉花價(jià)格的沖擊較大,但是,隨著時(shí)間拉長對(duì)棉花價(jià)格的影響逐漸趨于平穩(wěn),越來越弱。匯率對(duì)我國棉花的價(jià)格前期是正響應(yīng),在第2期達(dá)到最高,隨后下降后趨于平穩(wěn)。這說明當(dāng)匯率上升,棉花價(jià)格上升,但是過高的匯率將會(huì)抑制棉花價(jià)格的增長。在給棉花進(jìn)口數(shù)量一個(gè)單位的沖擊后,棉花價(jià)格在第1~2 期受到正向沖擊,在第2 期達(dá)到頂峰,在2~4 期受到反方向的沖擊,隨后逐漸趨于平穩(wěn)。整體來看,棉花進(jìn)口總額對(duì)棉花價(jià)格的影響波動(dòng)幅度較小,且表現(xiàn)為上下波動(dòng)趨勢(shì)。說明我國棉花價(jià)格受棉花進(jìn)口數(shù)量的影響不夠穩(wěn)定。

    圖3 各影響因素對(duì)棉花價(jià)格的脈沖響應(yīng)分析

    3.4 方差分解

    由表5 可知,棉花價(jià)格對(duì)于自身的影響從第2 期開始對(duì)自身的擾動(dòng)不斷下降,但是始終都占據(jù)34%以上。棉花產(chǎn)量對(duì)棉花價(jià)格的影響先上升后逐漸趨于平穩(wěn)狀態(tài),基本穩(wěn)定在20%左右,在3~4 期迅猛增加,在6 期達(dá)到頂峰,隨后下降,逐漸趨于平穩(wěn)。生產(chǎn)成本對(duì)棉花價(jià)格的影響在第2 期達(dá)到頂峰,隨后逐步下降,直至趨于平穩(wěn),說明棉花生產(chǎn)成本對(duì)價(jià)格的影響是隨時(shí)間的增長逐漸減弱。匯率對(duì)價(jià)格的影響是先上升后趨于穩(wěn)定,穩(wěn)定在27%左右。棉花進(jìn)口總額對(duì)棉花價(jià)格的貢獻(xiàn)率一直都較低,總體基本處于3%。對(duì)棉花價(jià)格波動(dòng)的貢獻(xiàn)率最高的是匯率,其次是棉花產(chǎn)量和棉花生產(chǎn)成本,最后是棉花進(jìn)口總額。

    表5 方差分解表

    4 結(jié)論與政策建議

    4.1 結(jié) 論

    通過格蘭杰因果法、AR 根檢驗(yàn)法和脈沖響應(yīng)分析及方差分解可知,我國棉花價(jià)格受產(chǎn)量、生產(chǎn)成本、匯率、棉花進(jìn)口總額等多因素影響,對(duì)棉花價(jià)格波動(dòng)貢獻(xiàn)最大的因素是匯率,棉花產(chǎn)量和棉花生產(chǎn)成本次之,棉花進(jìn)口總額貢獻(xiàn)最小。

    4.2 政策建議

    4.2.1 加大對(duì)棉花產(chǎn)業(yè)的扶持 加強(qiáng)對(duì)棉花生產(chǎn)的扶持力度,包括棉花生產(chǎn)過程中的價(jià)格補(bǔ)貼,各種技術(shù)與設(shè)備的支持,保障棉花產(chǎn)量與價(jià)格不至于跌破成本。加大對(duì)棉花產(chǎn)業(yè)的財(cái)政投入,提高科技對(duì)棉花產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)。

    4.2.2 加強(qiáng)棉花進(jìn)口的管理 對(duì)國外進(jìn)口的棉花實(shí)施更為規(guī)范的稅率,控制棉花進(jìn)口的數(shù)量。對(duì)棉花進(jìn)口采用更高的稅率,使得企業(yè)在進(jìn)行棉花時(shí),可以進(jìn)一步考慮國內(nèi)棉花。對(duì)棉花進(jìn)口數(shù)量設(shè)置最高限額,使得棉花進(jìn)口規(guī)??刂圃谝欢ǔ潭?,不至于壓垮本國棉花產(chǎn)業(yè)[12]。

    4.2.3 提高棉花生產(chǎn)效率,降低生產(chǎn)成本 我國棉價(jià)始終高于國外棉花價(jià)格的主要原因是棉花生產(chǎn)效率低下,生產(chǎn)成本過高。這樣的生產(chǎn)模式下,棉農(nóng)為了獲得更高收入,只能提高棉花價(jià)格。應(yīng)加強(qiáng)土地流轉(zhuǎn)制度建設(shè),將碎片化土地串聯(lián)起來,使棉花實(shí)現(xiàn)規(guī)模化種植。同時(shí),還應(yīng)加強(qiáng)生產(chǎn)技術(shù)與設(shè)備的更新,進(jìn)一步提高棉花的種植效率[13-14]。

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