美国新能源法案对中国玉米价格波动的影响研究

吴海霞　霍学喜

摘要：基于2002年1月至2011年12月的月度数据，运用VAR模型实证分析了美国新能源法案对中国玉米价格波动的影响。结果表明：短期来看，美国新能源法案通过市场价格机制和金融风险预期对中国玉米价格波动产生显著的正向影响；长期来看，美国新能源法案的影响逐渐下降，中国玉米价格上涨主要受国内玉米产业成本推动和需求拉动的影响。另一方面，人民币对美元的汇率对中国玉米价格波动的长期影响也较为显著，但原油价格波动对中国玉米价格波动的影响并不显著。

关键词：新能源法案；玉米价格；玉米期货；VAR模型

中图分类号：F323文献标识码：A文章编号：1001-8409（2014）09-0016-05

The Impact of U.S. Ethanol Mandate on Chinese Corn Prices

WU Haixia1，2，HUO Xuexi1

（1. Center of Western Rural Development， Northwest A&F University， Yangling 712100；

2. Department of Agricultural and Resource Economics， University of California， Berkeley，USA 94720）

Abstract： Based on monthly data between January， 2002 and December， 2011， this paper empirically analyzed the impact of U.S. ethanol mandate on Chinese corn prices employed VAR model. The results show that in the short run， through market price mechanism and financial risk expectation， U.S. ethanol mandate positively influences Chinese corn prices. However， in the long run， the impact of U.S. ethanol mandate will gradually decline， and the increase of Chinese corn prices are mainly driven by high domestic investment costs and dramatic demand. Meanwhile， the longterm effect of exchange rate on Chinese corn prices volatilities is significant； however， there is no obvious influence of crude oil prices on corn prices.

Key words： ethanol mandate； corn prices； corn futures； VAR model

1引言

受世界石油资源价格、环保和全球气候变化的影响，20世纪70年代以来，可再生能源如生物乙醇、生物柴油的开发和利用以其降低石油等一次能源的消耗以及有效控制环境污染等优势日益受到重视。进入新世纪，美国等国家开始利用玉米等生物资源大规模生产燃料乙醇，这一举措在提高石油进口国能源独立性的同时也增加了对玉米的原料需求，致使全球玉米库存下降、价格上涨，燃料乙醇产业与人争粮的矛盾日益凸显。

近二十年来，燃料乙醇作为清洁能源对石油资源的部分替代效应进入高速发展期。燃料乙醇的飞速发展带来了美国国内玉米需求量的迅猛增长，造成大量玉米从食物链中抽离。2011年，美国燃料乙醇生产约消耗了世界15%的玉米总产量（USDA），给世界整体粮食市场造成巨大压力。美国国内玉米消费量的增加导致玉米出口量下降趋势明显，尤其从2008年开始，月度出口量从2008年4月的6350万吨下降到2011年10月的4064万吨。而美国国内消费量的增加和出口量的减少引起玉米出口价格和期货价格的同期上涨。

尽管2004年以来我国政府已逐步放开粮食市场，但我国玉米市场长久以来一直处于自给自足的状态，进口需求较低。2006年我国也出现了玉米价格反季节上涨的现象，并引起畜牧业等相关产业的连锁反应。2002～2006年期间，中国玉米价格总体上呈平稳上升趋势，但2006年以后中国玉米价格迅速攀升，从2006年1月的127元/千克上涨到2011年9月的242元/千克，增幅达9055%。毋庸置疑，造成玉米价格疯涨的因素很多，如来自经济发展和人口增长等需求拉动的效应[1～3]，来自化肥农药等成本推动的效应[4～6]，来自恶劣天气引起的粮食产量的波动[7～9]。但从粮食贸易的视角看，美国是世界上玉米出口最多的国家，2006年玉米出口量约占全球玉米交易量的65%；阿根廷、巴西次之，出口量分别占全球玉米交易量的16%和7%（USDA）。

因此美国玉米市场的一举一动都反映在全球各个国家和地区玉米现货和期货价格方面，进而影响世界玉米生产的布局和玉米产业的发展。考虑到玉米乙醇在美国新能源发展中的重要地位，本文将聚焦于国内外几大因素的综合分析，并重点讨论进入新世纪以来美国新能源政策对中国玉米价格波动的影响。

在此，根据理论和现实状况，本文将美国新能源政策对中国玉米价格波动的影响途径建立在以下假设之上：

第一，美国近年来致力于发展玉米燃料乙醇的新能源政策导致美国国内玉米消费量急速上升，由此必将导致玉米出口量的减少。考虑到美国在全球玉米市场的主导地位，从而将引起全球玉米供给紧张。而价格取决于需求和供给的比对关系，美国玉米出口量的减少将引起玉米出口价格的上涨，新能源法案通过价格机制进而影响中国玉米价格。

第二，芝加哥商品交易所（CBOT）的农产品期货价格历来是农产品国际价格的指向标，美国新能源法案的中心内容为鼓励玉米燃料乙醇的发展，这一指导思想必将引起玉米期货价格在一定时间内的上涨。而期货市场对现货市场的价格发现和引导功能已经得到普遍认可，因此新能源法案将通过金融风险工具进而影响中国玉米价格。

事实上，美国新能源法案对中国玉米市场的影响并非局限于上述假设，且其影响可能通过多个因素交互作用，但考虑到数据的可得性和现实的可操作性，本文将该问题简化，以期理清美国新能源法案对中国玉米价格波动的作用机制。

2数据说明和经验方法

21数据说明

随着玉米市场开放程度的加大，国内玉米价格波动一方面受到国内需求和供给波动的影响，另一方面受到来自世界玉米市场供求信息的外部冲击。参考纪敏、罗锋的分析框架[11，12]，本文针对新能源政策对中国玉米价格（p）波动的影响从以下三个冲击途径进行分析：①需求角度。玉米作为一种重要的饲料作物，在我国占有重要地位，而2007～2008年以及2010年以来猪肉价格的大幅上涨加大了玉米的饲料需求，用猪肉价格（pork）表示玉米的饲料需求。快速的经济发展和人口增长对粮食的需求是显然的，而人口数据为年度数据，难以满足计量分析的需要，在此使用国家宏观经济景气指数（macro）来衡量经济发展和人口增长对粮食的需求。②供给角度。现有研究表明成本推动是我国农产品价格上涨的显著因素，用农业生产资料价格指数（ppi）衡量玉米产业的成本变化。③外部冲击角度。文献资料已证实原油价格波动是农产品价格波动的一大推动因素，本文采用布伦特和德克萨斯出口原油价格（oil）的平均值来代表原油价格的冲击。近年来美元贬值态势明显，人民币饱受升值的压力，用人民币对美元汇率（exchange）表示汇率波动对农产品价格波动的影响。美国新能源政策对中国玉米价格波动的冲击变量，分别选用美国2号黄玉米墨西哥湾FOB价格（fobp）和美国芝加哥交易所2号黄玉米期货收盘价（future）国家宏观经济景气指数来源于各期《中国经济景气月报》；农业生产资料价格指数来源于国务院发展研究中心行业景气监测平台，网址：http：//drcicms.drcnet.com.cn/KeyStatistics.aspx；布伦特和德克萨斯出口原油价格来源于EIA， 网址：http：//tonto.eia.gov/dnav/pet/hist/LeafHandler.ashx？n=PET&s=RWTC&f=M；人民币对美元的汇率来源于国家外汇管理局，网址：http：//www.safe.gov.cn/；美国芝加哥交易所2号黄玉米期货收盘价格为日度数据，月度价格为月内玉米期货价格的平均值。 。

所有数据区间均为2002年1月至2011年12月的月度同比数据，并对各变量进行了对数化处理。由于采用的是同比数据，无需再考虑各种循环因素和季节变动因素[12]。

2.2经验分析方法

第一步的时间序列分析同以往的研究所采用的方法相同，对各变量进行单位根检验。若各水平变量均稳定，或部分稳定部分不稳定，可直接构建VAR模型；若各变量均不稳定，但均有相同单整阶数，可检测序列间是否存在协整关系，若协整关系存在，则表明变量间存在长期均衡关系并至少有一组因果关系，可使用向量误差修正模型（VEC）分析变量间格兰杰意义上的因果关系走向。

VAR模型把系统中每个内生变量作为系统中所有内生变量滞后值的函数来构造模型，从而将单变量推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。VAR模型由于可以有效阐释经济系统的动态性变化，从而可以解释系统变量间的动态相互关系。VAR（p）模型的数学表达式为：

yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+Hxt+εt

t=1，2，…，T （1）

式中：yt是k维内生变量列向量，xt是d维外生变量列向量，p是滞后阶数，是样本个数。k×k维矩阵φ1，…，φp和k×d维矩阵H是待估计的系数矩阵。εt是k维扰动列向量，他们之间可以同期相关，但不与其滞后值相关且不与等式右边的变量相关，是εt的协方差矩阵，是一个k×k的正定矩阵。

相应地，若考虑VAR模型都是不含外生变量的非限制向量自回归模型，仍用φ表示系数矩阵，则表达式如下：

yt=φ1yt-1+…+φpyt-p+εtt=1，2，…，T（2）

Engle和Granger将协整与误差修正模型结合起来，建立了向量误差修正模型。只要变量之间存在协整关系，可以由自回归分布滞后模型导出误差修正模型。而在VAR模型中的每个方程都是一个自回归分布滞后模型，因此可以认为VEC模型是含有协整约束的VAR模型，多用于具有协整关系的非平稳时间序列建模。不包含外生变量的VEC模型的表达式如下：

Δyt=αβ′yt-1+p-1i=1ΓiΔyt-i+εtt=1，2，…，T （3）

式中每个方程的误差项都具有平稳性。一个协整体系有多种表达形式，用误差修正模型表示是当前处理这种问题的普遍方法，即：

Δyt=αecmt-1+p-1i=1ΓiΔyt-i+εtt=1，2，…，T （4）

式中的每一个方程都是一个误差修正模型。αecmt-1=β′yt-1是误差修正项，反映变量之间的长期均衡关系，系数矩阵α反映了变量之间偏离长期均衡转台时，将其调整到均衡状态的调整速度。

3实证分析

3.1单位根检验

为避免模型出现伪回归，有必要对各序列进行平稳性检验，零假设为存在单位根。单位根检验结果表明（见表1）：在5%的显著性水平下，lnp、lnmacro、lnppi、lnoil、lnfobp、lnfuture拒绝单位根假设，为平稳的时间序列，即服从I（0）；而lnpork、lnexchange接受单位根假设，但其一阶差分拒绝单位根假设，为平稳的时间序列，即服从I（1）。

3.2模型建立与滞后阶数的确定

由于各变量不存在同阶单整，所以变量之间不可能存在协整关系。考虑到模型的稳定性，根据单位根检验结果对非平稳变量去一阶差分后建立VAR模型。根据LR、FPE、AIC标准对最优滞后阶数进行检验。结果表明（见表2）：VAR模型的最优滞后阶数为3阶。单位圆检验结果发现，滞后3阶的VAR模型的特征多项式的所有根模的倒数均小于1，即在单位圆内，因此模型满足稳定性所要求的条件（见图1）。

图2显示了我国玉米价格分别受到玉米期货市场价格和玉米出口价格一个标准单位的正向冲击后的脉冲响应函数：①美国玉米期货市场价格对我国玉米市场价格的冲击一开始处于正向影响状态，并在第5期达到峰值；其后一直保持显著的正向影响直到第13期，从第14期开始呈现出微弱的负向影响。即随着美国玉米期货市场预期价格的提高，我国玉米市场价格呈上升趋势。②美国玉米出口价格对我国玉米市场价格的冲击一直处于正向影响，这一影响在第5期达到峰值，其后开始下降，并在第20期影响接近于0。脉冲响应函数的结果与本文的预期理论相符，即随着美国燃料乙醇产量的提高，玉米期货市场价格和出口价格随之上涨，导致我国玉米市场价格上涨。

3.4方差分解分析

从预测方差分解结果来看（见表3），玉米价格波动自身的贡献最大，滞后一期的玉米价格波动的贡献率约为9790%，滞后12期的贡献率为7125%，即使到滞后24期贡献率仍然达到5056%。表明我国玉米价格波动受自身滞后因素的影响较为显著。从国内影响因素来看：首先，成本推动是玉米价格上涨最重要的影响因素。尽管农业生产资料价格对玉米价格上涨的短期贡献不明显，但从第11期开始，其贡献率迅速爬升，从487%达到第23期的1643%，在所有影响因素中贡献率最为突出。但国家宏观经济形势的贡献并不显著。其次，需求拉动也是中国玉米价格上涨的重要推动因素。从第5期开始，猪肉价格对玉米价格波动的贡献率呈稳步递增趋势，这一贡献率在第24期达到1284%。国内供求因素对中国玉米价格波动的影响表现出显著的长期影响。

美国新能源法案对中国玉米价格波动的短期影响较为显著。随着用于生产燃料乙醇的玉米比例的提高，美国玉米出口量呈下降趋势，美国玉米出口价格对中国国内玉米价格的短期贡献较为突出，除玉米自身价格的影响外，美国墨西哥湾2号黄玉米出口价格在玉米价格波动的预测方差中比重最高，约为110%，这一比重在第8期达到顶峰为555%，随后呈缓慢下降趋势。美国玉米期货市场价格是短期内引领中国国内玉米价格短期波动最重要的因素，其贡献率在第3期时达到260%，其后贡献率迅速爬升，在第9期达到峰值，比重约为1028%，第10期开始贡献率逐渐降低。相比于国内供给与需求因素长期持久的影响，美国新能源法案对中国玉米价格的影响在短期内更为显著。

但国际原油价格对玉米价格波动的贡献率并不如预期假设显著，其贡献率不仅增长缓慢且占比较小，原因可能在于国际原油定价机制比较复杂且原油价格对玉米价格波动的影响很大一部分通过农业生产资料价格的影响得以分散。近年来人民币一直面临升值的压力，人民币对美元的汇率波动对中国玉米价格上涨表现出持久且稳健的影响，从第5期开始稳步增长，在第12期达到164%，滞后24期则攀升至607%。

4结论及政策建议

本文采用2002年1月至2011年12月的月数据，运用VAR模型对美国新能源法案对中国玉米市场价格波动的影响进行了实证分析。结果表明，美国新能源法案对中国玉米市场价格波动影响显著。脉冲响应函数的结果与本文的预期理论相符：美国新能源法案通过价格机制和金融风险预期正向影响中国玉米市场价格，即随着美国燃料乙醇产量的提高，玉米期货市场价格和出口价格随之上涨，导致我国玉米市场价格上涨。但美国新能源法案对中国玉米市场价格波动的影响主要表现为短期效应，方差分解的结果表明，美国墨西哥湾2号黄玉米出口价格对中国玉米市场价格波动的贡献率在第8期达到顶峰，占555%，随后贡献率逐渐下降，到第24期仅为339%；美国玉米期货市场价格对中国玉米市场价格波动的贡献率在第9期达到了最大值为1028%，随之贡献率逐步下降，到第24期贡献率仅为647%。

从长期来看，中国玉米市场价格波动的推动因素主要来自于玉米产业投入要素成本的提高和需求拉动的影响。其中农业生产资料价格上涨因素的贡献在第12期仅为648%，但在第22期达到了1640%；猪肉价格上涨因素的贡献在第12期仅为266%，但在第24期则达到了1280%。国内需求与供给市场的影响表现为长期效应。除此之外，人民币对美元的汇率对中国玉米市场价格波动的长期影响也较为显著，但原油价格波动对中国玉米市场价格波动的影响并不如预期影响显著。

本文所隐含的政策含义为：①随着中国玉米市场的不断开放和玉米需求的预期性增加，中国玉米进口将在一定范围内长期存在，美国新能源法案对中国玉米市场价格波动的显著影响表明加强对国际玉米市场价格的监控、建立国家玉米价格预警机制是缓解美国新能源法案外部冲击的重要举措。②积极研究国际玉米市场价格波动对国内玉米市场价格波动的传导路径，借鉴发达国家规避大宗商品价格波动风险的经验，积极建设和完善期货市场，充分利用期货市场的价格发现功能增强宏观调控的预见性和针对性。③长期来看，中国玉米价格波动主要表现为成本推动型和需求拉动型，因此通过财政补贴等手段平抑农民因成本增加带来的损失和需求拉动带来的消费价格上涨是政府未来努力的另一个方向。④政府还需积极审视汇率制度改革，防止国际玉米价格波动通过汇率的大幅度波动对国内玉米市场形成放大效应。

参考文献：

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（责任编辑：张勇）

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（责任编辑：张勇）