全球化与能源化双重视角下的国内粮食安全研究

粮食安全问题始终是社会各界广泛关注的热点。选取全球化属性和能源化属性兼具的玉米作为粮食市场的典型代表。利用2008—2017年数据，基于VAR-BEKK-GARCH(1,1)模型，从全球化、能源化双重维度考察粮食市场相关价格的联动与溢出效应，并识别溢出效应的类别、方向、作用程度，实证表明：能源市场和中国粮食市场各自对国际粮食市场存在单向价格均值溢出，国际粮食市场已然成为生物质能源和国内粮市价格变动指示器。生物质能源和中外粮食市场价格均受到自身往期价格较大的影响，且三大价格序列两两之间均呈现显著的波动溢出效应，其中生物质能源市场对国际粮市、国际粮市对中国粮市均表现为ARCH和GARCH类兼具的波动溢出，而生物质能源市场对中国粮食价格仅表现为GARCH类波动溢出。未来，为确保国内粮食安全，建议从全球化、能源化双重维度构建国内粮食价格预测预警体系。

一、引 言

粮食安全问题始终是社会各界广泛关注的热点，尤其是在供给侧改革的新时代背景下，伴随粮食进口的加剧以及能源化步伐的推进，如何确保粮食安全持续受到重视。张晶、周海川指出，全球化背景下粮食安全问题往往基于贸易渠道于不同国家之间展开传递，而价格通常充当其传递的媒介［1］。近年来，伴随中外粮食贸易额的增加，国内外粮食市场价格涨跌呈现出高度的一致性；与此同时，部分粮食作物自身所具备的能源属性 （如玉米是生物质燃料乙醇工业化生产的主原料）又使得粮食市场价格和生物质能源价格之间呈现出一定的互动关联关系。

玉米作为关乎一国粮食安全的重要作物，在全球各国农业经济领域中占有举足轻重的地位。中国是世界第二大玉米消费国，2008年以前也是玉米出口强国，在国际市场上颇具竞争力。然而，统计资料显示：2008年以后中国玉米产业国际竞争力迅速衰退，玉米消费几乎完全依赖进口，截至2015年底，中国已经连续六年为玉米净进口国。近年来的玉米海外市场供给几乎全被包括美国在内的国际巨头垄断，货源过度集中在很大程度上削弱了中国农业经济系统的独立性，也加剧了国内农业经济发展对粮食出口国的依赖。如图1所示，以玉米市场为例，2008—2017年间，中外粮食市场价格与生物质燃料乙醇市场价格呈现出同步波动之势，波峰和波谷出现的时机也基本吻合，这似乎在一定程度上暗示着，如果从能源化和全球化双重视角深入解析国内粮食市场相关价格彼此之间的关联与溢出效应，无疑对确保新时代国内粮食安全具有重大的意义。

图1 国内外玉米市场与生物质燃料乙醇市场的周价格走势（2008—2017）

学术界已有文献大多基于不同的样本区间、采取了不同的研究方法，证实了国内外粮食市场价格之间的确存在紧密的关联关系。例如，王丽娜、陆迁利用2006～2011年月度价格数据，基于误差修正模型与VAR模型展开国内外粮食市场价格互动关系及传导效应的实证研究，结果证实了国际粮食价格变动对国内粮食市场价格有着较为显著的正向影响［2］。吕捷、林宇洁基于经典时态转换模型和结构性突变模型，研究了2000—2012年间国际粮食价格结构性突变特性，并证实了国际粮食价格突变将通过贸易信息渠道和价格信息渠道影响国内粮食市场价格［3］。李朝鲜、付京亚以现货与期货价格为研究对象，采用VAR模型和脉冲响应函数证实了2010年以来国内外粮食市场价格之间存在着长期的均衡协整关系［4］。李光泗等基于月频价格数据，深入剖析了国内外粮食市场之间的互动关联效应，证实了国内外玉米价格序列之间存在单向的均值溢出与双向的波动效应溢出［5］。此外，近年来国内外部分学者（如仇焕广、杨军等，周曙东、崔奇峰等，周明磊、任荣明，Gardebroek,C.&Hernandez,M.A.，Sesmero J.P.&Gramig B.M,等［6-14］）正开始关注生物质燃料因素对包括玉米产品在内的粮食价格可能存在的推动作用。《中国农产品贸易发展报告（2012）》指出，当前，全球15%的玉米、10%的甘蔗被用于液态生物燃料的生产。以燃料乙醇为代表的生物能源市场迅速发展引致了农产品的非传统需求，打通了能源市场与玉米、甘蔗等农产品的价格链接通道，使得能源市场的价格直接传递至农产品市场。郭玉晶等证实了国际原油市场和中国玉米市场之间存在双向价格溢出效应；Zafeiriou E等基于ARDL模型，同样证实了原油市场价格对玉米、大豆等农产品市场价格具备一定的冲击作用。苏志伟、陈中天基于拔靴检验，考察了2007—2015年间国内玉米价格和国际原油价格序列之间的因果关系，研究显示：在样本考察区间所涵盖的一段时间之内，两序列具备双向因果关系，并且国际原油市场对国内玉米市场的影响更显著。郑燕、马骥基于TVP-VAR模型证实：较之大豆、籼米、小麦等粮食作物，玉米市场受到来自能源市场价格的冲击要更大，且其所受的长期冲击影响表现出增加态势。

但是，纵观现有的文献研究，尚未发现学者将国内外粮食市场价格和生物质燃料市场价格纳入同一框架展开两两价格相互之间的传导分析。那么，三大价格序列两两之间的关联程度究竟是怎样的？加入生物质燃料变量之后，是否会与学术界已有关于国内外粮食市场价格传导关系的研究结果相冲突？这些均是现有文献未能深入挖掘的问题，深入探讨国际市场粮食价格、国内市场粮食价格以及生物质能源市场价格相互之间的传导路径、作用方式及水平，有利于更为精准地把握、认知与预测国内外粮食市场可能存在的新变化。基于此，本研究拟选取粮食产销大国—美国作为国际市场粮食价格的代表，以全球化和能源化属性兼具的玉米产业为例，从全球化和能源化双重视角测算粮食市场相关价格之间的空间联动与溢出效应，以期为科学构建包括玉米在内的国内粮食市场价格预测预警体系提供依据。

二、模型构建

对农产品市场而言，符合协整检验之后可利用VAR（向量自回归模型）和Granger因果关系检验测算均值溢出效应，鉴于此类方法相对简单且篇幅有限，不展开详细阐述；而测算波动溢出效应的模型较为复杂，本研究拟借鉴Rapsomanikis G&Mugera H的BEKK-GARCH模型展开分析。相对而言，此法的科学适用性主要体现在两个层面：第一，即使是处在较弱条件，此方法仍然能够假设协方差矩阵的正定性；第二，此方法无需过多地待估参数，仅ARCH类和GARCH类两个。高群、宋长鸣（2016）提出，基于一阶模型就足够进行常见时间序列研究，故而本研究将基于Granger因果关系检验和BEKK-GARCH(1,1)模型展开粮食市场相关的价格序列之间均值溢出效应和波动溢出效应的分析［14］。本节重点介绍测算价格序列波动溢出效应的BEKK-GARCH(1,1)模型，研究思路如下：

设定粮食市场相关的三个不同价格序列在第t期的产品价格依次为p1t、p2t、p3t；常数项和协整系数分别为α和β；残差项为εt，在此基础上进一步构建如下均值方程：

进一步的，将（1）式用矩阵表达如下：

（1）式中的Ht是残差项εt的条件方差-协方差矩阵，其展开形式为：

公式（3）中的参数C代表下三角矩阵，A项和B项依次代表ARCH项、GARCH项系数矩阵。进一步的，将上述各大元素转换成矩阵形式：

在矩阵A、B中，非对角元素aij、bij分别代表价格序列j对序列i的ARCH类波动溢出、序列j对序列i的GARCH类波动溢出。若aij=bij=0，表明序列i的条件方差同序列j前期绝对残差和前期波动无关，即价格序列j对序列i不存在波动溢出效应。与此同时，对角元素揭示了粮食市场价格相关序列波动的集聚性，其中，aii为序列i对前期市场价格的ARCH类波动溢出，bii为序列i对前期市场价格的GARCH类波动溢出，若aii=bii=0，则意味着序列i的条件方差自身滞后一期的方差和残差项对当期方差没有影响。进一步的，将Ht的各元素依次展开为以下形式：

随后，可以利用极大似然法估计模型的参数。假定待估参数是θ，样本量是T，序列数为N，可将待估参数的对数似然函数转化为：

三、分析框架与数据说明

（一）分析框架

从国内外已有的文献研究来看，学者已经证实了全球化背景下中外粮食市场价格之间的确存在着一定程度的价格关联关系［2］；与此同时，伴随生物质能源的迅速发展，生物质燃料乙醇市场与农产品之间的价格联动效应也日益增强［15］。本研究在已有研究的基础上，旨在将国际粮食市场价格、国内粮食市场价格和生物质能源价格纳入同一个分析框架，研究彼此之间的价格传导关系。高群、柯杨敏明确指出，溢出效应是一种较好的用于大宗农产品价格传导关系量化考核的工具，它包括均值溢出效应和波动溢出效应两类［16］。前者主要是指大宗农产品价格在一阶矩维度（即均值层面）的传导关系；后者则是指大宗农产品价格在二级矩维度（即方差层面）的传导关系。

遵循上述逻辑，进一步构建相应的研究假设。将国内粮食市场价格、国际粮食市场价格及生物质燃料乙醇市场价格三个价格序列进行两两随机组合，共可以划分为三组序列。以其中任意一组序列为例，主观设定第一个变量为i，第二个变量为j，则按照溢出效应类别的不同可以将研究假设划分为以下两大类别：

第一类，与两个市场彼此之间价格均值溢出研究相关的2个假设，依次为：原假设①：对任意一组粮食市场价格系列而言，第一个价格序列对第二个市场价格序列之间不存在价格的均值溢出效应。用公式表示为，H0:θj1=θj2=0。原假设②：在任意一组粮食市场两大价格序列中，后者序列对前者序列不存在着价格均值溢出效应。用公式表示为，H0:øj1=øj2=0。在后续的实证分析过程，将首先借助于协整检验判别粮食市场相关价格序列之间是否存在长期的协整关系；若存在，则进一步的借助VAR模型与Granger因果检验展开粮食市场价格序列的均值溢出效应分析。

第二类，两个市场对自身aij=bij=0及彼此之间价格波动溢出效应研究的相关假设（共4个），依次为：原假设③：对粮食市场而言，某一价格序列i对自身往期市场价格不存在价格波动溢出效应。用公式表示为，H0：aii=bii=0。原假设④：在粮食市场任意的两大价格序列中，后者序列j对前者序列i不存在价格波动溢出效应。用公式表示为，H0：aij=bij=0。原假设⑤：在粮食市场任意的两大价格序列中，前者序列i对后者序列j不存在价格波动溢出效应。用公式表示为，H0：aji=bji=0。原假设⑥：对任意两个价格序列i和j而言，两者之间不存在着价格波动溢出效应。用公式表示为，H0：aij=bij=0且aji=bji=0。在后续的实证分析过程，将首先借助于BEKK-GARCH(1,1)模型判别粮食市场相关价格序列之间是否存在价格波动溢出效应；如果存在，则进一步明确其单双向关系及作用水平；并进一步的基于Wald检验再次论证。

（二）变量选取与数据处理

本研究基于全球化和能源化双重维度，考察粮食产业相关价格序列彼此之间的关联溢出效应。并选取全球化和能源化属性兼具的玉米产业作为粮食产业的典型代表，以国际粮食市场价格（ACP）、燃料乙醇价格（AEP）及国内粮食市场价格（CCP）分别作为研究对象，样本区间选取2008年1月至2017年12月的周频率数据。其中，国际粮食市场价格和国内粮食市场价格分别采用的是纽约商品交易所玉米主力连续收盘价和大连商品交易所玉米主力合约连续收盘价，单位分别为美分/蒲式耳、元/吨，数据均来源于布瑞克农产品数据库。因美国是全球率先启用玉米为原材料进行生物质燃料工业化生产的国家，也是迄今为止世界上最大的玉米燃料乙醇生产国与出口国，故燃料乙醇价格采用的是美国玉米燃料乙醇主产地—内布拉斯加州燃料乙醇现货价格，单位为美元/加仑，数据来源于Wind金融资讯终端数据库。

为科学测算中外粮食市场价格与生物质能源价格序列相互之间的均值与波动溢出效应，在进行实证研究之前，对原始数据作了下述处理：一是为便于样本数据之间的横向对比，对数据的计量单位进行了统一。按照每加仑相当于升、每吨/蒲式耳相当于公斤、美分相当于美元的标准折算，并继续用美元兑人民币汇率进行转换，将涉及的三个变量单位均转换为“元/公斤”或“元/升”。二是剥离出通货膨胀因素的作用，将粮食产业相关的三大价格序列进行CPI指数折实。三是将各个价格序列的绝对值数据均转换成以2008年1月为基期的指数值，方便展开数据之间的对比。四是消除变量的异方差性，对三个价格指数统一转换成对数数据，并将新的时间序列重新命名为LACP、LAEP及LCCP。在处理数据的过程中，采用的CPI指数和美元兑人民币的汇率分别源自国家统计局和Wind金融资讯终端数据库。

四、实证分析过程

（一）对粮食市场相关价格均值溢出层面的考察

为测算国内外粮食市场与生物质能源市场价格序列彼此之间是否存在一定的均值溢出效应及考察其单双向关系，基于VAR模型和Granger因果关系检验，利用Eviews9.0软件展开研究，具体过程如下：

首先，将经对数化处理之后的三个价格序列－国际粮食市场价格（LACP）、生物质能源价格（LAEP）及国内粮食市场价格（LCCP），进行ADF检验，结果显示：三个价格序列均显示出非平稳的特征，而经一阶差分处理之后的三大价格序列－ILACP、ILAEP及ILCCP均表现为平稳，符合Jonhansen协整检验的前提条件。

其次，从国内外粮食产业相关价格中选取任意两个价格，对其回归模型估计残差序列实施单位根检验，证实了国内外粮食市场与生物质能源市场价格序列彼此之间具备一定的协整关系。在对三个价格序列进行VAR模型估计的结果中，由LR、FPE、AIC、SC和HQ值测算出来的最大滞后阶数为2阶。

最后，在上述基础之上，基于Granger因果检验考察国内外粮食市场与生物质燃料乙醇市场价格之间的均值溢出效应及其单双向关系。

表1 国内外粮食市场相关价格的格兰杰因果检验结果

如表1所示，就玉米市场而言，其国际价格、生物质燃料乙醇价格及国内价格三者存在一定的互动关联性，就均值溢出效应而言：生物质燃料乙醇价格和国内粮食价格各自均在1%的显著性水平上与国际粮食价格存在单向均值溢出效应。这也就意味着，当国际粮食市场价格发生变动的时候，另外两个市场的长期均衡价格必然也会受到影响，从长期来看，三个市场价格序列将呈现出同步变动的趋势。

（二）对粮食市场相关价格波动溢出层面的考察

为识别国内外粮食市场与生物质燃料乙醇市场价格对自身往期价格及彼此之间是否存在波动溢出效应，并考察波动溢出的类别及单双向关系，基于Winrats软件展开如下分析：

首先判别国内外粮食市场价格与生物质燃料乙醇市场价格是否受到自身前期价格的作用，并明确波动溢出效应的类别及其单双向关系。从表2的三元BEKK-GARCH（1，1）模型测算结果可以看出，条件均值方程系数矩阵A、B中的各对角元素a11、a22、a33、b11、b22、b33中，除b11之外，其余元素均在1%的水平上显著，这就反映出国内外粮食市场与生物质燃料乙醇市场价格均受到自身往期价格较大的影响，呈现出波动的集聚性与前后相关性。与此同时，国内粮食市场价格和生物质燃料乙醇市场价格均表现出ARCH类和GARCH类效应兼具的特性，表明波动的时变性和持久性共存；而国际粮食市场价格波动只有ARCH类效应，体现了价格波动的时变性。

表2 国内外粮食市场与生物质燃料市场价格波动溢出BEKK－GARCH（1，1）模型测算结果

随后判别国内粮食市场价格、国际粮食市场价格以及生物质燃料乙醇市场价格两两之间是否存在波动溢出，若存在，则进一步考察波动溢出效应的类别及其单双向关系，并利用Wald检验进行再次证实。

国际粮食市场与生物质燃料乙醇市场之间价格波动溢出的再检验。表2中的结果表明，条件均值方程系数矩阵A、B中各非对角元素a12、b12、a21、b21中，仅a21和b12两项在1%的显著性水平上异于零。在一定程度上揭示出，国际粮食价格与生物质燃料乙醇价格之间存在着后者对前者的单向波动溢出，且ARCH类和GARCH类波动溢出效应兼具，体现出波动的时变性与持久性共存的特征。表3第一部分的Wald检验值也在1%的显著性水平上拒绝了a12=b12=0和a21=b21=a12=b12=0的原假设，接受a21=b21=0的原假设，再次佐证了在国际粮食市场与生物质燃料乙醇市场相互之间的价格信息传递过程中，生物质燃料乙醇市场为价格信号源头，而国际粮食市场为价格信号的接受主体。

对中外粮食市场价格之间波动溢出效应的再检验。条件均值方程系数矩阵A、B中各非对角元素a13、b13、a31、b31中，仅a31和b31在1%的显著水平上异于零。这就揭示出国内、国际两个不同空间市场粮食市场价格之间存在显著的波动溢出效应，且为后者对前者的单向波动溢出，就效应类别而言，ARCH类与GARCH类波动溢出效应兼具，同样体现出波动的时变性与持久性共存的特征。表3第二部分中Wald检验值也在1%的水平上拒绝a31=b31=0和a31=b31=a13=b13=0的原假设，接受a13=b13=0的原假设，再次证实了在中外粮食价格信息传递方面，国际粮食价格当属市场信号源，而国内粮食价格为市场信号的接受主体。

对生物质燃料乙醇市场与国内粮食市场价格波动溢出效应的再检验。条件均值方程系数矩阵A、B中各非对角元素a23、b23、a32、b32中，仅b32在1%的显著性水平上异于零。这就印证了燃料乙醇市场与国内粮食价格之间存在显著的波动溢出效应，且为前者对后者的单向波动溢出，仅表现出GARCH类波动溢出，呈现出波动的持久性和受外界因素影响的显著性。表3第三部分中Wald检验值同样在1%的显著性水平上拒绝a32=b32=0和a32=b32=a23=b23=0的原假设，接受了a23=b23=0的原假设，再次证实了在生物质燃料乙醇市场与国内粮食市场信息传递方面，生物质燃料乙醇价格当属市场信号源，而国内产品价格为市场信号接受主体。

五、结论与讨论

选取玉米产业作为粮食产业的典型代表，基于2008年1月至2017年12月的周频率价格序列，从全球化和能源化双重维度出发，采用VAR模型、Granger因果关系检验以及BEKK-GARCH(1，1)模型科学识别粮食产业相关市场价格相互之间的联动关系与溢出效应，并进一步考察溢出效应的作用程度、作用类别、作用方向，得到下述结论：

图2 国内外粮食市场相关价格序列溢出效应图解

第一，生物质能源市场和国内粮食市场各自对国际粮食市场存在显著的单向价格均值溢出。如图2所示，就均值溢出效应而言，国内外粮食市场价格和生物质燃料乙醇市场价格之间存在动态关联性，国际粮食市场价格受到生物质燃料乙醇市场和国内粮食市场的双重作用，即能源化属性和进出口的强烈冲击最终都将传导至国际粮食市场。这就在一定程度上揭示出，国际粮食价格已然成为生物质能源市场和国内粮食市场变动的风向标。

第二，中外粮食市场价格和生物质能源市场价格都受到往期价格较大的作用，并且三大价格序列两两之间也均呈现出显著的单向波动溢出效应，作用方向及效应类别不尽相同。具体而言：（1）中外粮食市场与生物质燃料乙醇市场价格均受到自身往期价格显著的影响，其中，国内粮食价格和生物质燃料乙醇价格对自身往期价格兼具ARCH、GARCH类效应，即波动时变性与持久性共存；而国际粮食价格波动对自身往期价格只具备ARCH类效应，表现出波动的时变性。（2）中外粮食价格与生物质燃料乙醇价格两两之间均呈现出显著的单向波动溢出效应，分别为生物质燃料乙醇对国际粮食价格、国际粮食价格对国内粮食价格、生物质燃料乙醇对国内粮食价格的单向波动溢出，前两对序列ARCH类和GARCH类波动溢出效应兼具，最后一对序列仅表现出GARCH类波动溢出，这也就意味着两大现象：一是生物质能源市场是国内外粮食市场震荡的重要指示器，其价格变动会直接传导至国内外市场。二是对包括玉米产业在内的粮食市场而言，伴随全球化程度的加快，国际市场占据市场定价权，对国内价格的影响不容小觑。

未来，为有效保障国内粮食安全，建议做好以下两个方面的工作：一是从全球化、能源化双重维度出发建立健全国内粮食市场价格预测预警机制，尽可能的规避国际粮食市场和能源市场价格波动对国内粮食产业的影响。二是实现中国包括玉米在内的粮食产品进口多元化，降低市场风险。虽然，于均值层面，中国的“大国效应”在一定程度上影响着国际粮食的市场价格，然而，于方差层面，国际市场价格却会传导至中国市场，尤其今后相当长时间内国内包括玉米产品在内的粮食进口需求依旧旺盛、国际生物质燃料生产仍将持续的情况下，若要确保国内粮食安全，有必要促进进口市场多元化，尽可能的减缓对国际市场的依赖。