中国棉花产业链价格传导机制浅析

□文/ 冯雪倩 肖 杨

（塔里木大学经济与管理学院 新疆·阿拉尔）

［提要］ 分析我国棉花价格与棉花期货价格、棉纱价格在产业链中的价格传导机制，为完善棉花价格形成机制提供参考。借助2017～2021年中国棉花价格指数、中国棉花信息网的棉纱价格信息和郑州棉花期货数据进行实证分析，研究三者之间的传导关系。经过实证分析，发现三者之间存在协整关系，其中棉花价格每变动1%，使棉纱价格变动1.103%、棉花期货价格变动0.265%。我国棉价对棉纱价格存在单向影响，棉花期货对棉花价格存在单向影响关系，棉纱价格与棉花期货之间是互为影响关系。我国棉花现货市场与下游棉纱市场关系日益紧密，棉纱价格与棉花价格两者之间存在引导作用，棉花期货中介效应明显。

引言

棉花是满足衣着需要的重要原材料，也是中国重要的大宗经济作物之一，还是中国2 亿多棉区农户的收入来源。棉花的经济地位重要，庞大的纺织业规模依靠棉花支撑而得以运行。近年来，我国棉花市场极不稳定，新疆棉花事件影响下，原有棉花市场的稳定性受到影响，频繁的价格波动直接导致“棉贱伤农、棉贵伤纺”情况的出现，一方面损害了棉农的收入，打击了植棉意愿；另一方面借助价格传导机制影响了产业下游涉棉企业的利益，不仅导致企业的成本增加，也使得棉纺企业的竞争优势消退。棉花价格的波动不仅关系着棉花产业链整体的运行，也影响着棉花作为生产资源优势向我国经济优势的转移。研究棉花价格在国内棉花产业链中的价格传导，探究棉花价格传导的规律，能为当下棉花产业高质量发展起到一定作用。

一、文献综述

在棉花期货与现货之间的价格传导关系方面，很多国内外学者进行相关的研究，DeeVon BaiLey（1984）借助实证研究证明了美国棉花现货价格与期货价格存在显著的相关关系；何晓燕（2013）、周畅（2017）经过比较研究发现，我国棉花期现货价格之间存在长期协整关系和互为因果关系；杨艳军（2019）通过构建MSVAR 模型实证分析出中国棉花期现货价格、市场情绪的相互影响关系。国内外学者对棉花期货价格波动的非对称效应和周期性特征进行了大量的实证分析。丁存振（2020）通过比较发现不同阶段棉花期货价格波幅有很大区别，价格波幅由小到大的阶段依次是临时收储期、实施目标价格政策阶段和临时收储前。王文翼（2019）构建三元DCC-GARCH 模型证明宏观经济因素与棉花期货长期波动率呈负相关关系。王然（2018）基于DCC 模型发现棉花期货价格与棉纱期货价格存在正相关关系，而与小麦期货价格相关性很低。近些年来，国内许多学者还对比研究了不同经济政策下棉花期货价格传导效应。吴志旻（2021）研究发现双关税后进口棉价、棉花期现货价格之间存在协整关系。

朱海燕（2015）研究发现：棉纱与棉花二者之间在长期内存在均衡关系；在短期内二者之间的传导存在非对称性；棉花价格能进行调整但调整速度很慢，而棉纱价格则没有自我调整机制，但上期的偏离会以很快的速度在本期进一步扩大，使得棉纱价格向均衡状态收敛。棉花和棉纱价格的上涨以及棉花产业链纵向市场联结较紧密是导致棉花产业链价格波动传导非对称性的主要原因。

上述研究对棉花产业链条的价格传导机制研究具有重要意义，但可能存在不足之处。首先，关于棉花参与价格传导的文献研究缺乏。其次，围绕整个棉花产业链的价格研究，国内学者涉足较少，相关文献也少。最后，价格传导机制中引入两项变量以上并且携带期货产品来研究整个行业的价格传导机制的文献不多。

二、实证分析

（一）数据的选择与处理。以2017年8月至2021年10月这一时期内，中国棉花价格指数（CCIndex3128B）、郑州商品交易所的棉花期货与中国棉花信息网的棉纱月度价格为样本，分别代表棉花产业链中上游与中下游，共选取312 组数据，其中国内棉花价格、棉花期货价格以及棉纱价格分别记为cp、cqp 和csp。数据来源于wind 金融数据库和郑州商品交易所期货月度报告。

图1 为国内棉花价格、棉花期货价格以及棉纱价格时间趋势图，横坐标轴为所选取的152 组数据，通过对比可以发现，在所选取的时间阶段内，三者的价格走势大体相似，三者市场都经历较大的价格波动、波动程度较大，到达波峰波谷的时间很相似。（图1，数据来源于中国棉花价格指数、郑州商品交易所与中国棉花信息网）

图1 2017.08～2021.10 棉花价格、棉花期货价格、棉纱期货价格走势图

（二）平稳性检验。为了确保数据平稳性，保障结论的可靠性，现对国内棉花价格、棉花期货价格以及棉纱价格的月度数据分别做对数化处理，分别为Lncp（棉花价格）、Lncqp（棉花期货价格）、Lncsp（棉纱价格）。同时，为确保变量平稳性和结论真实有效，本文除采用常见的ADF-Fisher 检验法外，还引入pp-Fisher 方法进行检验。（表1）

表1 我国棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格平稳性检验结果一览表

由表1 可知，国内棉花价格、棉花期货价格以及棉纱价格均存在单位根情况，是非平稳的，但在对一阶差分进行检验后，均显著地证明不存在单位根情况，是平稳的，由此可得，dLncp、dLncqp、dLncsp 为一阶单整序列。

（三）协整检验。由上述可知，我国棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格均为平稳序列，但变量平稳仅能说明协整的可能。为了分析Lncp与Lncqp 和Lncsp 之间是否存在协整关系，考察现价同期货价格和棉纱价格是否存在长期均衡关系，特此引入EG 两步法，分别以OLS 方法建立Lncp 和Lncqp，Lncp 和Lncsp 的回归模型，回归结果如下：

根据公式（1）与公式（2）得出的结果，以无截距项、无趋势项的ADF 检验对各自残差进行平稳性检验，结果如表2 所示。结果显示RESID01 与RESID02 的t 统计量分别为-3.07 和-4.54，均在5%显著水平下显著，这说明Lncp 和Lncqp，Lncp 和Lncsp 的残差不存在单位根，是平稳序列，同时它们之间存在协整关系。（表2）

表2 残差序列平稳性检验估计结果一览表

（四）滞后阶数的确定。为有效进行后续各变量之间的格兰杰因果检验，对棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格进行滞后阶数的确定，结果如表3 所示。结果显示，滞后期从0 到4 期中，滞后1 期中的LR、FpE、AIC、SC、Hq 值通过5%显著水平检验，值分别为139.7、8.66、-12.35、-11.88、-12.18，结合AIC 与SC 准则，此时向量自回归模型的最优滞后阶数为1。（表3）

表3 价格序列滞后阶数结果一览表

（五）格兰杰因果检验。为了进一步说明棉花现货价格对棉花期货与棉纱价格的影响，分别将三者进行对应的格兰杰因果检验，结果如表4 所示。（表4）

表4 棉花价格传导的格兰杰因果检验结果一览表

从表4 中可以看到，棉花价格是棉花期货价格的格兰杰原因，棉花期货价格与棉纱价格互为格兰杰原因，棉纱价格又是棉花价格的格兰杰原因。

（六）脉冲分析。为了深度刻画棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格三者之间具体的影响关系，对上述三者建立VAR 模型，并使用脉冲响应函数（IRF）进行分析。经过滞后阶数的检验，确定VAR 模型的最大滞后阶数为1，同时对VAR 模型进行稳定性检验，结果如图2 所示。结果显示，三个变量的AR 特征根均在单位圆之内，由此判定VAR 模型具有稳定性。（图2）

图2 VAR模型稳定性检验图

鉴于考棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格之间可能存在当期的影响关系，因此构建脉冲分析周期时，输出期限仅为10 期。

图3 表示棉花价格的增长在受到扰动项冲击后，对价格自身、棉花期货价格和棉纱价格的影响。当棉花价格本身受到一个正向单位冲击后，其自身对该冲击的反应效果明显，当期达到最小的响应值0.01，之后该效果逐渐增强，在第10 期响应值近乎于1（图3a）；但该冲击对棉花期货价格的影响很小，第3 期出现0.01 的响应值后，于第3 期后逐渐收敛于0，冲击影响很微弱（图3b）；该冲击对棉花期货冲击的影响也很小，第1 期最低的影响值为0，之后尽管产生了正影响，但是效果微弱，持续绵长，维持在0.02（图3c）。表明棉花价格增长的冲击对棉花期货价格和棉纱价格没有明显的同向影响，这与格兰杰因果检验得出的结论相符合。（图3）

图3 Lncp 对Lncp、Lncqp、Lncsp 的响应路径图

棉花期货价格受到冲击时，对纺织业增长和棉花净进口的影响如图4 所示。当棉花期货价格在受到来自扰动项的一个单位冲击，对棉花价格产生的响应程度较大，在第1 期的响应值就为0.03，响度在第2期进入增长，之后一直持续到第10 期仍是递长趋势（图4a）；棉花期货价格在自身扰动项冲击下，第1 期为响应最大值0.03，之后逐渐减弱，于第10 期逐渐收敛于0，脉冲趋势递减明显（图4b）；从图4c 看，棉花期货价格的冲击对棉纱价格的影响并不明显，其响应路径虽为递增趋势，但响应程度非常小，第2 期的响应值达到高点0.3 后，陷入递减趋势，在第8 期回到水平值，之后进入递增（图4c）。结果表明，棉花期货价格的冲击对于棉花价格的影响很大，这符合格兰杰因果检验的内容，但对棉纱价格的影响很小。（图4）

图4 Lncqp 对Lncp、Lncqp、Lncsp 的响应路径图

图5 表示棉纱价格受到一个标准单位的冲击时，对棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格自身的影响。从图5a 可知，棉纱价格的冲击对我国棉花价格的影响很小，且在前两期影响更小；棉纱价格对棉花期货价格的效果也非常微弱，第2 期达到最高值后，响度逐渐收敛于0（图5b）；棉纱价格对其自身的冲击影响也较为弱势，尽管周期内响度皆为正值，整个周期响度都低于1，且没有明显波动（图5c）。结果表明，棉纱价格对棉花价格和棉花期货的价格影响都非常小，响度不明显。（图5）

图5 Lncsp 对Lncp、Lncqp、Lncsp 的响应路径图

上述分析结果表明，尽管我国棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格之间存在着长期的稳定关系，但是从上述脉冲响应结果与响度效果来看，三者之间的互动关系并不明显。说明我国棉花价格与棉花需求之间的供求关系是脱离的；棉纱与棉花期货需求的影响关系也不明显；国内棉花生产与棉花的价格之间也没有明显的影响关系。进一步的分析表明，我国棉花定价更倾向于受政府政策的影响，而不是市场需求的影响，尽管近几年纺织业快速增长，但是并没有有效刺激棉花价格市场化，相对于日益增长的中国纺织行业，棉花的相关价位增加显得滞后。

（七）方差分解。为了进一步说明我国棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格之间相互影响的程度，对此次时间序列以周期20 进行分解，得出结果如表5 所示。（表5）

表5 方差分解结果一览表

从表5 可知，Lncp 的方差在滞后一期中时来自自身部分为100%，随后于滞后2 期后骤降于89.75%后，开始逐渐下降；Lncqp 与Lncsp 于滞后1 期未受到影响，但是于滞后2 期开始波动。尽管Lncqp 与Lncsp都受到影响，但Lncqp 受影响程度微弱不显著，Lncsp 于10 期后维持在21%。总的来说，棉花价格对于期货价格影响不明显。

Lncqp 对自身价格影响呈递减趋势，于滞后1 期到达51.41%后逐渐降低，于10 期后趋势减缓，程度保持于5.5%～6.3%之间。Lncqp 对于Lncp 的影响，于第1 期达到48.59%，经过滞后10 期的波动，逐渐收敛于72%。Lncqp 对Lncsp 的影响于第1 期达到最低值0 后，呈现递增趋势，于第10 期达到阶段峰值21.66%后，逐渐收敛于21.66%～21.9%。

Lncsp 对自身价格影响程度呈现缓慢增长趋势，从滞后1 期达到17.95%后递增，至第8 期达到最高值23.17%，后波动于22.3%～23%之间。Lncsp 对Lncqp 的影响程度较低，呈现递减趋势，至第1 期达到17.61%后逐渐递减，最终维持在3%～4.9%之间。尽管Lncsp 对自身与Lncqp 的影响不明显，但对Lncp 的影响较深，至第1 期64.5%后逐渐递增，随着滞后期增长而趋于稳定，位于72.73%～73.8%之间。

三、结论及启示

通过实证分析，结果发现：棉花价格、棉花期货价格和棉纱价格三者之间存在长期均衡关系；但是短期之内，三者之间的价格传导存在非对称性，这种短期的偏离可能是来自外部的冲击。从经济波动理论的角度来看，外部冲击机制和经济系统内的价格传导机制都会对经济产生波动，本文旨在分析棉花产业链内部价格传导机制。通过格兰杰因果检验能明显看出，尽管内生变量都属于我国棉花产业链中的重要成分，但是价格传导存在单向引导。棉花价格对于国内棉花期货价格具有引导作用，但依靠价格传导机制，国内棉纱价格对棉花价格有着引导作用。通过误差修正模型，短期内棉花价格对棉纱价格的影响显著且波动较大，棉花价格的价格变动会引起产业下游棉纱的大变动；同时，短期内棉花期货随棉花价格变动程度较浅，证明棉花期货在短期内受棉花价格影响较小。借助方差分析与脉冲响应，棉花价格对棉花期货价格变动贡献微弱，但参与产业下游的棉纱价格变动程度较深，同时棉纱价格通过传导机制对棉花价格影响也深。

当前我国棉价波动起伏大，以往三大棉区中黄河流域与长江流域棉花产量逐年缩减，尽管西北内陆地区棉花产量逐年上升，但新疆棉花近年价格波动频繁，整个棉花市场价格波动频繁。棉花是千万棉农收入的核心，棉纺织企业又是我国劳动力密集型企业的典型代表，棉花产业链下价格传导一旦出现过大波动，则会对上下游产业造成无法计算的损失。由此，我国政府应当根据棉花产业链价格传导机制的特点，建立健全棉花产业链价格传导信息预警机制，引导价格在上下游之间合理传导，有效促进市场信息在产业链上下游流通，避免信息的延迟与误差；针对可能的外部冲击等风险状况，通过宏观调控手段引导各市场主体避开风险。国家政府应当借助棉花期货机制协助稳定产业链中价格的传递，充分发挥棉花期货规避风险的作用，协助棉花价格稳定，同时借助期货“发现价格”的特征向产业链下游传递及时正确的价格信息。 （通讯作者：肖杨）