國際能源市場與中國農產品市場的關聯(lián)效應研究

摘 要：為探討國際能源市場與中國農產品市場之間的價格關聯(lián)效應，本文密切關注石油價格變動對大豆、小麥、玉米和棉花等主要農產品價格的影響，基于時間序列數(shù)據(jù)和計量經濟學模型，對石油價格與農產品價格的動態(tài)關系進行實證分析，并進行穩(wěn)健性檢驗和敏感性分析。結果表明，石油價格與農產品價格之間存在顯著的正相關關系，即石油價格的上漲會導致農產品價格上漲，這種價格關聯(lián)效應在不同農產品中均有體現(xiàn)，但影響程度可能因產品而異。

關鍵詞：國際能源市場；中國農產品市場；價格關聯(lián)；石油價格；農產品價格

中圖分類號：F323 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）08（a）--05

隨著全球化進程的持續(xù)推進，國際能源市場與中國農產品市場之間的相互影響日益顯著，特別是能源價格，如石油價格等的波動，往往對農產品價格產生直接或間接的沖擊，進而影響農業(yè)生產、消費和貿易。因此，深入探究國際能源市場與中國農產品市場之間的價格關聯(lián)機制，對理解市場動態(tài)、制定相關政策及指導農業(yè)生產與貿易具有重要意義。能源與農產品市場之間的互動構成全球經濟體系中一個復雜而至關重要的部分，雖然這兩個市場看似獨立，但實際上它們緊密相連、相互影響。對于政策制定者和市場參與者來說，理解它們之間的互動機制至關重要。

1 理論框架與研究假設

1.1 理論框架構建

能源與農產品市場之間的互動構成全球經濟體系中一個復雜而至關重要的部分。雖然這兩個市場看似獨立，但實際上緊密相連、相互影響。能源市場，特別是石油市場對農產品市場的影響是多方面的。石油作為現(xiàn)代農業(yè)生產的重要投入品，其價格波動直接影響到農業(yè)生產的成本。當石油價格上漲時，農業(yè)機械的運營成本、化肥和農藥的生產成本及農產品的運輸成本都會相應增加，這些成本最終會轉嫁到農產品價格上。農產品作為生物能源（如生物柴油）的重要原料，其價格的變動會影響生物能源的生產成本和市場競爭力，進而影響能源市場的供需平衡和價格。此外，農產品的生產和貿易也會消耗大量的能源，特別是石油。因此，農產品市場的繁榮或蕭條會直接影響能源需求，從而對能源價格產生影響。

1.2 研究假設提出

1.2.1 石油價格變動對農產品價格的影響

石油作為全球經濟體系中的核心能源，其價格的波動對各行各業(yè)，包括農產品市場都產生顯著的影響。農產品從生產到消費的每個環(huán)節(jié)都與石油密切相關，因此石油價格的變動直接影響著農產品的成本、供需關系及最終的市場價格。首先，石油價格的上漲會導致農產品生產成本的增加。農業(yè)生產過程所需的機械、化肥、農藥等生產資料的生產和運輸都依賴石油，石油價格上漲意味著這些生產資料的成本相應增加，從而推高了農產品的生產成本。其次，石油價格的變動可能通過影響消費者的購買力來間接影響農產品需求。石油價格的上漲會增加消費者的出行成本和生活成本，導致消費者的購買力下降，這可能減少消費者對農產品的需求，從而對農產品價格產生下行壓力。

1.2.2 農產品價格對石油價格變動的響應

農產品價格與石油價格之間存在著復雜的動態(tài)相互關系，石油價格的變動不僅會直接影響農產品價格，還會引起農產品市場的供需關系變化，進而導致價格的相應調整。首先，農產品價格對石油價格變動的響應體現(xiàn)在生產成本的調整上。隨著石油價格的上漲，農產品的生產成本隨之增加。為了應對成本上升的壓力，農產品生產者可能采取一系列措施，如提高生產效率、優(yōu)化生產結構、尋找替代能源等，以降低單位產品的生產成本，這些措施的實施將導致農產品價格的相應調整，以反映生產成本的變化。其次，農產品價格對石油價格變動的響應還體現(xiàn)在市場供需關系的變化上。石油價格的變動直接影響到農產品的生產成本和運輸成本，進而影響到農產品的供給。

2 數(shù)據(jù)與方法

2.1 數(shù)據(jù)來源

石油在全球能源市場中扮演著核心角色，本文選擇研究原油期貨，尤其是WTI（西德克薩斯中質原油）和布倫特原油，這兩種基準原油期貨的價格波動通常能夠反映全球石油市場的供需情況。本文從紐約商品交易所（NYMEX）和倫敦國際石油交易所（ICE）等官方渠道獲取數(shù)據(jù)，或利用專業(yè)金融數(shù)據(jù)服務平臺如彭博、路透等獲取實時或歷史數(shù)據(jù)，其中數(shù)據(jù)類型包括價格、交易量、持倉量多個維度。在農產品方面，本文選取小麥、玉米、大豆和棉花這四種具有代表性的商品進行研究，這些農產品在全球交易市場上活躍，并對農業(yè)生產、食品加工和國際貿易產生重大影響。這些農產品的期貨數(shù)據(jù)可從各大期貨交易所（如芝加哥商品交易所CME、大連商品交易所DCE等）的官方網(wǎng)站或專業(yè)金融數(shù)據(jù)服務平臺獲取。

2.2 變量定義與描述性統(tǒng)計

2.2.1 變量選擇與定義

本文旨在探究國際能源市場（以石油為代表）與中國農產品市場（以大豆、小麥、玉米、棉花為例）之間的價格關聯(lián)機制。為了準確分析這一關系，本文選擇以下關鍵變量進行研究：

（1）石油價格（WTI）：代表國際能源市場的價格變動，以每桶的美元價格計量。本文采用WTI（西德克薩斯中質原油）或布倫特原油的期貨價格作為參考；

（2）大豆價格（Soya）：代表中國大豆市場的價格變動，以每蒲式耳的美元價格或每噸的人民幣價格計量；

（3）小麥價格（Wheat ）：代表中國小麥市場的價格變動，以每蒲式耳或每噸的相應貨幣價格計量；

（4）玉米價格（Corn Price）：代表中國玉米市場的價格變動，同樣以每蒲式耳或每噸的貨幣價格計量；

（5）棉花價格（Cotton）：代表中國棉花市場的價格變動，通常以每磅或每噸的貨幣價格計量。

為確保數(shù)據(jù)的準確性和一致性，本文將從權威的數(shù)據(jù)源（如期貨交易所、國家統(tǒng)計局、國際能源署等）獲取這些變量的歷史數(shù)據(jù)。

2.2.2 描述性統(tǒng)計分析

在進行深入的實證分析之前，本文先對收集到的數(shù)據(jù)進行描述性統(tǒng)計分析，以了解各變量的基本統(tǒng)計特征，包括計算各變量的均值、標準差、最大值、最小值、偏度、峰度等指標。

本文對2012—2023年大豆、小麥、玉米和棉花的描述性統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行分析（表1），可以得出以下結論：

（1）價格水平：大豆平均價格4500，小麥平均價格2714，棉花平均價格15821，玉米平均價格2229。

（2）價格波動性：通過標準差來衡量價格的波動性。棉花的標準差最大（2917），表明棉花價格在這段時間內的變動范圍最廣，風險可能最大；小麥、玉米和棉花的價格波動性相對較小。這些波動性差異可能反映了不同農產品市場的成熟度和穩(wěn)定性。

（3）價格極值：棉花的價格范圍從最小值10280到最大值22390，變動幅度較大；其他農產品的價格變動范圍相對較小，但仍然存在顯著的差異。極值情況可能受到極端天氣事件、政策突變或市場投機等因素的影響。

（4）分布形態(tài)：偏度指標顯示，小麥價格的分布稍微右偏（偏度1.01），意味著有一些相對較高的價格拉高了平均值；玉米價格輕微左偏（偏度-0.18），表明有一些相對較低的價格；玉米和棉花的偏度接近于0.5，表明其價格分布也是有些右偏的。

（5）峰度：所有農產品的峰度值都接近或略大于3，表明其分布可能比正態(tài)分布更尖峰，即數(shù)據(jù)更集中在均值附近。這意味著價格變動可能以較小的幅度圍繞均值波動，但也可能出現(xiàn)偶發(fā)的極端價格（見圖1）。

2.3 方法論

2.3.1 模型選擇與構建

為了深入探究國際能源市場（特別是石油價格）與中國農產品市場（大豆、小麥、玉米、棉花）之間的價格關聯(lián)機制，本文采用向量自回歸（Vector Autoregression， VAR）模型作為主要的計量經濟學工具。VAR模型是一種多變量時間序列模型，允許研究者同時考察多個時間序列變量之間的動態(tài)關系，并通過脈沖響應函數(shù)（Impulse Response Functions， IRFs）和方差分解（Variance Decomposition）來分析這些關系。

在本文中，VAR模型的構建將圍繞以下幾個核心變量：石油價格、大豆價格、小麥價格、玉米價格和棉花價格。這些變量將被視為內生變量，即它們之間的相互影響是模型關注的重點。VAR模型的一般形式可以表示為：

Yt=A0+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+Vt

其中，Yt是一個包含所有內生變量的向量，在本例中即石油價格和四種農產品價格；A1、A2…Ap是待估計的系數(shù)矩陣，表示各滯后期的影響；P是滯后階數(shù)，需要通過模型選擇準則（如AIC、BIC等）來確定；Vt是誤差項向量，假設其均值為零且協(xié)方差矩陣穩(wěn)定。

本文利用估計得到的模型進行脈沖響應分析和方差分解，以揭示國際能源市場與中國農產品市場之間的價格關聯(lián)機制。

2.3.2 估計方法與檢驗程序

（1）估計方法

在進行模型估計之前，先對收集到的數(shù)據(jù)進行預處理，包括檢查數(shù)據(jù)的完整性，處理缺失值、異常值及進行必要的平穩(wěn)性檢驗。如果原始數(shù)據(jù)存在非平穩(wěn)性，可能就需要通過差分、對數(shù)變換或其他方法將其轉換為平穩(wěn)序列。

VAR模型的一個重要參數(shù)是滯后階數(shù)（p），它決定了模型中包含的過去信息的數(shù)量。滯后階數(shù)的選擇需要在模型的復雜度和擬合優(yōu)度之間取得平衡。常用的選擇準則包括赤池信息準則（AIC）、貝葉斯信息準則（BIC）及基于似然比檢驗的序列相關性檢驗。本文根據(jù)這些準則來確定最佳的滯后階數(shù)。

一旦確定了滯后階數(shù)，就可以使用普通最小二乘法（OLS）或最大似然估計（MLE）等方法來估計VAR模型的參數(shù)。這些估計方法將提供系數(shù)矩陣的估計值及相應的統(tǒng)計量（如t統(tǒng)計量和p值），用于評估系數(shù)的顯著性和模型的擬合優(yōu)度。

（2）檢驗程序

在估計完VAR模型后，需要對模型的殘差進行診斷檢驗，包括檢查殘差的自相關性、異方差性及正態(tài)性。如果殘差存在自相關性或異方差性，就可能需要對模型進行修正或采用其他更合適的模型。VAR模型的穩(wěn)定性是確保其有效性和預測能力的重要條件。本文使用特征值檢驗或單位根檢驗等方法來檢查模型的穩(wěn)定性。如果模型不穩(wěn)定，即存在單位根或特征值超出單位圓的情況，那么模型的預測結果就可能是不可靠的。

為了探究變量之間的因果關系，本文使用Granger因果檢驗來分析石油價格與農產品價格之間的相互影響。Granger因果檢驗基于VAR模型的框架，通過比較包含和不包含特定變量滯后項的模型預測性能來判斷變量之間的因果關系。

本文利用估計得到的VAR模型進行脈沖響應分析和方差分解。脈沖響應分析可以揭示一個變量的沖擊對其他變量的影響路徑和持續(xù)時間；而方差分解則可以量化每個變量對其他變量變動的貢獻程度。這些分析結果有助于深入理解國際能源市場與中國農產品市場之間的價格關聯(lián)機制。

3 實證分析

3.1 石油價格與農產品價格的動態(tài)關系

3.1.1 時間序列分析

（1）均值與變動范圍： 所有產品的價格均值在相對穩(wěn)定的范圍內，但大豆價格和棉花價格的變動范圍較大，可能更容易受到外部沖擊的影響。

（2）標準差與波動性： 大豆和棉花價格的標準差較高，表明這兩種商品的價格波動性較大；而小麥、玉米和石油的價格波動性較小。

（3）最大值與最小值： 觀察期內所有農產品價格均上升，表明可能存在一種共同的市場趨勢或外部影響因素，如通貨膨脹、供需變化等。

（4）趨勢： 所有商品的價格呈現(xiàn)出上升趨勢，可能受到全球經濟增長、生產成本上升等因素的影響。

（5）自相關性： 石油價格具有較高的自相關性，農產品中大豆價格的自相關性也較高，而小麥、玉米和棉花的自相關性中等，說明過去的價格變動可能影響未來的價格走勢。

（6）與石油價格的相關性： 石油價格與所有農產品價格呈正相關，但相關程度不同。棉花價格與石油價格的相關性最高，其次是玉米和大豆，而小麥與石油價格的相關性相對較低，表明石油價格的變動對農產品市場有一定的影響，對棉花市場的影響更為顯著。

3.1.2 相關性檢驗

為了探索石油價格與農產品價格之間的關系，本文進行了相關性檢驗。相關性檢驗可以量化兩個變量之間線性關系的強度和方向，為后續(xù)的時間序列分析和模型構建提供基礎。本文選取國際石油價格（以布倫特原油期貨價格為例）與中國主要農產品（大豆、小麥、玉米、棉花）期貨價格的數(shù)據(jù)進行了相關性分析。相關性檢驗的結果如表4所示。

（1）石油價格與農產品價格的正相關性： 石油價格與大豆、小麥、玉米、棉花的價格都顯示出顯著的正相關關系。這表明，當石油價格上漲時，這些農產品的價格可能隨之上漲；反之，當石油價格下跌時，這些農產品的價格可能隨之下跌。這種正相關性可能源于能源成本在農業(yè)生產與運輸中的重要作用。

（2）相關性的強度差異：雖然所有農產品價格與石油價格均正相關，但相關性的強度存在差異。棉花價格與石油價格的相關性最強（相關系數(shù)為0.80），其次是玉米（0.57）、大豆（0.42），而小麥與石油價格的相關性相對較弱（0.19）。

（3）農產品之間的價格相關性： 除了與石油價格的相關性外，農產品之間也顯示出較強的正相關性。例如，大豆價格與玉米價格的相關性超過0.8，表明這兩種農產品價格之間存在共同的變動趨勢。這可能是由于它們在生產、消費和貿易中的相互替代性，以及共同面臨的天氣、政策等風險因素。

（4）顯著性水平： 所有報告的相關性系數(shù)在統(tǒng)計上都是顯著的，意味著本文可以有相當高的信心認為這些關系不是由隨機誤差引起的，而是反映了真實的經濟現(xiàn)象。

3.2 價格關聯(lián)的實證分析

3.2.1 模型估計結果

為了深入分析國際能源市場（以石油為例）與中國農產品市場（以大豆、小麥、玉米、棉花為例）之間的價格關聯(lián)效應，本文采用計量經濟學模型進行估計，模型估計結果如表5所示。

模型估計結果顯示，石油價格的滯后一期對所有農產品的價格都有正向影響。具體來說，石油價格每上漲1%，大豆價格預計上漲0.58%，小麥價格上漲0.31%，玉米價格上漲0.20%，棉花價格上漲523%，表明國際能源市場的價格變動對中國農產品市場存在明顯的價格關聯(lián)效應。此外，模型結果還顯示農產品價格受到自身滯后一期價格的正向影響，反映了農產品價格的慣性或黏性特征。常數(shù)項代表除了石油價格外，其他未考慮因素對農產品價格的影響。

3.2.2 結果解釋與討論

結果顯示，國際能源市場的價格變動對中國主要農產品價格具有顯著影響，表明兩個市場之間存在緊密的聯(lián)動性，能源價格的波動會迅速傳遞到農產品市場。模型中，農產品價格滯后項的正向影響表明，農產品價格具有一定的慣性或黏性。通過單位根檢驗，所有的點都在單位圓內，所以模型是穩(wěn)定的。通過格蘭杰原因分析，棉花和玉米是原油價格的格蘭杰原因，原油價格是棉花和小麥的格蘭杰原因。

4 結語

本文深入探討了國際能源市場與中國農產品市場之間的價格關聯(lián)效應，特別關注了石油價格變動對大豆、小麥J9JZcN6fGnQPl+h4OUCjLQ==、玉米和棉花等關鍵農產品價格的影響，提供了有力的證據(jù)支持了國際能源市場與中國農產品市場之間存在顯著的價格關聯(lián)效應。這一發(fā)現(xiàn)對政策制定者和市場參與者具有重要意義。為了穩(wěn)定農產品價格、保護農民利益并確保糧食安全，政策制定者需要密切關注國際能源市場的動態(tài)，并制定相應的政策措施來應對潛在的沖擊。同時，市場參與者需要密切關注兩個市場的聯(lián)動性，以制定合理的市場策略，并降低風險。

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