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(山东理工大学 经济学院,山东 淄博 255000)
粮价波动特别是高位波动是影响粮食安全的主要因素,尤其对贫困人口粮食安全的影响更为不利。根据联合国联农组织(FAO)2009年的界定,粮食安全是指所有人在任何时候都能够在物质、社会和经济上获得足够、安全和富有营养的食物,满足其积极和健康生活的膳食需要及食物喜好。确保粮食安全不仅要有充足的粮食供给,还要有足够的粮食获取能力。根据主体或者研究范围不同,多数学者都认为粮食安全可分为以国家或地区为主体的宏观层面的粮食安全和以家庭或个人为主体的微观层面的粮食安全。但多数国外学者认为,粮食安全本质上是个体现象,对粮食安全的研究应该植根于微观经济学。国际上对粮食安全的研究主要集中于微观层面,研究范围也不仅仅局限于粮食,而包括所有能给人们带来热量和营养的食物;关注的重点不仅仅是食物数量充足与否,还关心食物结构是否合理,各种营养的摄取是否搭配得当,即他们关心的是营养安全而不仅仅是数量安全。营养安全是食物安全的更高层次,获得营养安全的前提条件是必须已经获得了食物的数量安全,否则,如果连满足最基本生存需要的一定数量的食物都无法获得,又何谈营养合理搭配。像我国这样的发展中国家,在还存在大量人口食物不足的情况下,数量安全更显重要,但随着人们收入水平提高,质量安全也是一个必然要求。
粮食安全大体分为四个维度,即粮食供给、粮食获取、粮食利用及一段时间内的稳定性(或脆弱性)。粮食供给在粮食安全中起着决定作用。向特定人口供应充足的食物是确保人们获取充足食物的一项必要条件,而粮食供给根本上取决粮食生产。粮食供给是粮食安全的必要条件,粮食获取则是粮食安全的充分条件之一。粮食获取途径有两个:一是指通过市场交易购买粮食这种途径,还有一种途径是通过自行生产来获取粮食。粮食供给和粮食获取方面的改善并不一定伴随着粮食安全程度提高,因为粮食利用也是粮食安全的一个重要维度,只有获取的粮食被充分利用才能满足人们对营养的需求和食物喜好,才能实现真正的粮食安全。食物质量以及食物加工制作情况和健康卫生条件,决定着现有食物的有效利用程度。良好水源和良好卫生设施的获取也是粮食利用充分程度的重要影响因素,洁净饮用水的获取对于烹制洁净、健康的食物和保持人体健康都至关重要。粮食利用还受食物处理、烹制和储存方式影响。个人良好的健康状况也是人体有效吸收养分的前提条件,而卫生洁净的食物有助于人体健康。粮食安全的稳定性或脆弱性也是粮食安全的一个重要维度,是指不确定性因素的冲击将会加重粮食不安全的风险,这些不确定性因素包括自然灾害、战争与冲突、疾病、经济危机、粮食价格波动等。这一维度与前三个维度相联系才起作用,即不确定因素冲击了粮食供给、粮食获取和粮食利用进而导致粮食不安全风险。
粮食价格波动既影响粮食供给也影响粮食获取,进而影响粮食安全的稳定性。微观经济学的供给定律揭示,一种商品的供给是其价格函数,并随着价格变化同方向变化。因此,粮食价格变化是导致粮食供给波动的主要因素。而粮食价格又是粮食供给和需求两方面力量共同决定的。粮食作为一种生活必需品,它的需求价格弹性很低,而粮食生产又具有农作物生产所特的季节性,生产调整受农作物生长周期约束,具有很强滞后性,因此,粮食价格调整过程表现出一个发散的“蛛网模型”,也就是说随着价格变动,粮食供给会表现出更大变动幅度。而粮食供给波动就影响到粮食安全。粮食供给波动意味着粮食供给在每个时段并不是平稳的,有的时间粮食供给充足甚至过剩,而有的时间粮食供给不足。这种供给不稳定性导致存在粮食不安全的潜在风险,因此,国内外学者普遍认为粮食供给波动影响到一国粮食安全。既然粮食供给波动是影响一国粮食安全的主要因素,那么,导致粮食供给波动的因素——粮食价格的波动,自然也就影响到粮食安全。正是由于这个原因,各国对粮食生产都有一定的扶持政策,对粮食生产实施各种各样的价格和直接补贴,在粮食供给过剩时买入粮食,在粮食供给不足时将储备粮食投放市场,以平抑粮食市场价格,稳定粮食供给。政策毕竟是人为制定的,人的判断有时会出现错误,而且有些政策本身或许不是出于本意,但却抑制了粮食生产发展,比如中国在进行工业积累时,粮食和工业品的剪刀差价格政策导致粮食生产增长放缓。而粮食价格高涨并频繁波动显然会增加人们粮食购买的费用,这是因为粮食是一种必需品,需求的价格弹性极低,当粮食价格上涨时,人们不会减少粮食消费。所以,粮食价格通过影响人们的粮食获取能力而影响粮食安全,对于收入较低的贫困人口而言,这种影响显然更大。
近年来,世界粮价波动频繁,而且具有高位波动特征。因此,掌握世界粮食价格波动规律,提前采取有效应对措施,对于确保我国粮食安全意义重大。党的十九大报告中就明确指出:要“确保国家粮食安全,把中国人的饭碗牢牢端在自己手中”。也就是说在当前和将来很长一段时间,粮食安全仍然是关系我国国家安全、经济发展、人民生活水平提高的重要问题。近年来已有大量国内外学者开始关注世界粮食价格的波动问题。学者们主要从实物层面和货币金融层面分析世界粮价影响因素。粮食供给(Gilbert,2010[1]398-425;Ahmed, et al,2014[2]103-113)、粮食需求(卢锋、谢亚,2008[3]70-80;Abbott, et al.,2011[4]20-38)、粮食库存量(王文斌、戴金平,2009[5]35-40;Wright,2011[6]32-58;Mitra & Boussard,2012[7]1-15)、生物燃料(Nazlioglu & Soytas,2011[8]488-496)等因素可以归为实物层面;国际资本流动(Cooke & Robles,2009[9]1-44;公茂刚,2017[10]28-33)、美元汇率(Bekkers, et al,2017[11]216-230)等因素可以归结为货币金融因素。以往研究往往侧重某一方面,没有将两者结合起来比较分析两者作用大小;以往分析主要集中在某类粮食产品的价格,缺乏对整体世界粮价分析;而且以往研究多以价格水平为主要分析变量,而不是直接以价格波动为研究对象。本文从粮食生产率、粮食供求关系、粮食库存、世界原油价格、美元汇率等方面对世界粮食整体价格波动的影响因素进行实证分析。
衡量价格波动的方式有多种,本文采用两种方式来衡量:一是计算价格的变动率;二是通过HP滤波计算波动项。首先分析以变动率衡量的价格波动的影响因素。变动率越大,表明波动性越大。世界粮价的变动率是利用联合国粮农组织数据库(http://www.fao.org)的世界谷物实际价格指数计算得到。本文选取的影响因素有粮食生产率、粮食供求关系、粮食库存、世界原油价格和美元汇率。粮食生产率使用由美国农业部计算的世界农业全要素生产率(TFP)表示,数据来源于美国农业部网站(http://www.ers.usda.gov/data-products/international-agricultural-productivity.aspx)。粮食供求关系采用世界谷物超额供给表示,世界谷物超额供给由世界谷物总供给与总消费需求的差计算得到,两者的数据均来源于美国农业部数据库(http://www.fas.usda.gov/psdonline)。粮食库存采用世界谷物年初库存,数据来源于美国农业部数据库。世界原油价格采用英国石油公司(BP)世界能源统计年鉴2017(http://www.bp.com/statisticalreview)中的世界原油价格,并按照2016年的美元价值进行计算。美元汇率采用美元的实际有效汇率表示,数据来源于国际清算银行网站(http://www.bis.org/statistics/eer.htm?m=6%7C187),使用其中的Narrow indices,并以2010年为基期计算。各变量原始数据变动趋势见图1。世界谷物超额供给和期初库存的单位为千万吨,原油价格单位为美元,其他变量为指数。各影响因素同样计算了变动率,分别用RP、RT、RC、RS、RO、RE表示谷物实际价格变动率、农业全要素生产率变动率、谷物超额供给变动率、谷物期初库存变动率、世界原油实际价格变动率、美元实际有效汇率变动率,单位均为百分比,样本从1965—2016年,共52个样本。表1给出了各变量的描述性统计。
图1 世界谷物价格指数等变量变动趋势
表1 相关变量的描述性统计
RPRTRCRSRERO平均值0.34600.9522-35.72623.0203-0.19417.2326中位数-1.31470.975810.06583.7298-0.3979-2.7164最大值31.72732.6756252.544027.871114.7518217.2628最小值-21.4706-0.4616-1525.682-18.8440-14.0706-48.5970标准差10.71850.7718279.025812.02985.232939.4083偏度1.02320.1329-4.0963-0.03620.04823.2080峰度4.21842.325320.74172.12853.720717.4616JB统计量12.05411.1174811.5071.62531.1233531.8918伴随概率P0.00240.57190.00000.44370.57030.0000
从表1平均值来看,除了谷物超额供给和美元实际汇率的变动率的平均值为负,其它变量的平均值均为正,这表明除了谷物超额供给和美元有效汇率在这期间平均来看是下降的外,其它所有变量平均来看都是增加的。从JB统计量及其伴随概率来看,除了谷物价格变动率、谷物超额供给变动率和石油价格变动率外,其他变量价格变动率都具有正态分布特性。由于是时间序列数据,为了避免伪回归,首先进行平稳性检验,采用ADF检验法,检验类型是根据各变量曲线图确定的,检验结果见表2,从中可以看出,所有的变量都是平稳的,因此,可以进行回归分析。
回归方程见式(1)。回归方程的系数下面对应的括号里的数字是t值,上标***、**、*分别表示在1%、5%和10%的显著性水平上t检验显著,下文的标识与此相同。通过进行B—G序列相关LM检验,根据AIC准则选择3阶序列相关,检验结果NR2值5.375,伴随概率p为0.146,因此5%的显著性水平下不能拒绝原假设,因此认为不存在序列相关。方程调整的R2虽然不是很大,但从F检验的结果可以看出,方程总体是显著的,表明解释变量联合起来确实对被解释变量具有显著的线性影响。从变量前面的系数看,所有变量前面的系数都是显著的,表明各变量对被解释变量具有显著的线性影响。RT前面的系数为-4.059,表示当世界农业全要素生产率增长1个单位(百分点)时,谷物价格变动率将下降约4个单位(百分点),这表明农业全要素生产率快速增长时,谷物价格上涨的速度就会降低,或会下降。虽然系数的绝对值较大,但由于农业全要素生产率变动率很低,从表1可看出,平均值为0.945个百分点,因此,农业生产率的提升速度对谷物价格下降速度的影响还是有限的。RC前面的系数为-0.006,表明当谷物超额供给量增加1个百分点时,谷物价格下降0.006个百分点,即全球谷物超额供给量增长越快,谷物价格增长就越慢,但影响程度很小,这与谷物价格变动越来越具有金融属性有关。全球谷物库存量的变动率对谷物价格变动率具有显著负向影响。美元有效汇率变动率对谷物价格变动率的影响为负,表明美元升值越快,谷物价格增长越慢。世界原油价格变动率对全球谷物价格变动率影响为正,表明原油价格快速增长时,谷物价格也快速增长。
表2 各类粮食国际价格变动率的单位根检验
变量检验类型(C,T,L)ADF值5%临界值1%临界值是否平稳RP(0,0,0)-5.5875***-1.9475-2.6120是RT(C,T,0)-4.4862***-3.5024-4.1525是RC(0,0,1)-3.6340***-1.9477-2.6130是RS(0,0,0)-6.4115***-1.9475-2.6120是RE(0,0,0)-4.3624***-1.9475-2.6120是RO(0,0,0)-6.5518***-1.9475-2.6120是
(1)
HP滤波法是Hodrick and Prescott提出的利用最优化方法将时间序列分解成趋势项和周期波动项的分解方法。本研究采用其中的周期项来表示波动,这种波动表示不是变动率,而是偏离长期趋势的程度。HP滤波的基本原理如下:
设经济时间序列为Y={y1,y2,......,yn},趋势要素为T={t1,t2,......,tn},n为样本容量。一般地,时间序列yi中的不可观测部分趋势ti常被定义为下面最小化问题的解:
(2)
其中,正实数λ表示在分解中长期趋势和周期波动所占权数,c(L)是延迟算子多项式。
c(L)=(L-1-1)-(1-L)
(3)
将(3)式代入(2)式,则HP滤波的问题就是使下面损失函数最小,即:
(4)
最小化问题用[c(L)ti]2来调整趋势的变化,并随着λ的增大而增大。但要在趋势要素对实际序列的跟踪程度和趋势光滑度之间作一个选择。λ=0时,满足最小化问题的趋势等于序列yi;随着λ的增加,估计趋势会变得越来越平滑;当λ趋于无穷大时,估计趋势将接近于线性函数。λ的取值与数据频度相关,年度数据时,λ=100;季度数据时,λ=1600;月度数据时,λ=14400。本研究采用年度数据,因此λ取值100。通过上述方法,本研究得到了国际谷物价格指数的趋势项和周期波动项,并以周期波动项表示谷物价格波动。影响粮食价格波动的因素与上文一致,并按照同样的方法计算得到了各变量的周期波动项,所有变量的描述性统计见表3。其中PRC、TFC、CGC、STC、EEC、OIC分别表示谷物价格波动、农业全要素生产率波动、谷物超额供给波动、谷物库存波动、美元有效汇率波动、原油价格波动。样本从1964—2014年,共51个样本。根据表3中的JB统计量和伴随概率可知,除谷物价格波动、农业全要素生产率波动和原油价格波动外其它变量都具有正态分布特征,对于时间序列数据,为了避免伪回归,首先进行平稳性检验,采用ADF检验法,检验类型是根据各变量的曲线图确定的,检验结果见表4,从中可以看出,所有的变量都是平稳的,因此,可以进行回归分析。
表3 相关变量的描述性统计
PRCTFCCGCSTCEECOIC平均值-6.51E-13-5.85E-13-6.81E-153.34E-15-1.67E-13-6.87E-13中位数-1.83600.0581-0.0253-0.00590.3119-2.4437最大值42.75971.22941.12381.073632.914822.8255最小值-25.4660-2.0531-0.8517-0.9145-22.4609-12.1131标准差12.66060.63000.44470.433712.08817.2673偏度1.1409-0.76010.34880.27940.66200.9842峰度5.23344.06422.72042.79083.67123.7820JB统计量21.66267.31691.20020.75644.68239.5333伴随概率P0.00000.02580.54870.68510.09620.0085
表4 各类粮食国际价格变动率的单位根检验
变量检验类型(C,T,L)ADF值5%临界值1%临界值是否平稳PRC(C,0,1)-5.607176***-2.922449-3.571310是TFC(C,0,4)-5.066326***-2.926622-3.581152是CGC(C,0,1)-4.486404***-2.922449-3.571310是STC(C,0,1)-4.648301***-2.922449-3.571310是EEC(C,0,1)-3.993048***-2.922449-3.571310是OIC(C,0,0)-4.632097***-2.921175-3.568308是
注:检验类型中C、T、L分别表示截距项、线性趋势项和滞后阶数,其中滞后阶数的选取依据的是施瓦茨准则(SC),可以检验在采用赤池信息准则(AIC)时,在一定的滞后阶数下变量也都是平稳的;***表示在1%的显著性水平上是平稳的。
(5)
首先对模型进行普通最小二乘回归,由于是时间序列数据,需要做序列相关的检验,采用B-G序列相关LM检验法,根据AIC准则选择2阶序列相关,检验结果NR2值为20.996,伴随概率p为0.000,因此在1%的显著性水平下拒绝原假设,认为存在二阶序列相关。由于存在序列相关,所以需要采用广义差分法进行回归,加入一阶和二阶自回归项,得到的回归结果见(5)式。对广义差分后的结果再次进行序列相关检验,根据AIC准则选择1阶序列相关,检验结果NR2值为0.082,伴随概率p为0.774,因此不能拒绝原假设,认为不存在序列相关。从(5)式中调整的R2及F值可以看出,方程的总体拟合效果较好,表明所有解释变量联合起来对被解释变量具有显著线性影响。就每一个解释变量而言,在5%的显著性水平下除了谷物超额供给波动项外都通过了t检验,表明这些解释变量对被解释变量都有显著的线性影响。STC前的系数为-12.866,表明当世界谷物库存量正向波动时,谷物价格则反向波动,即当谷物库存突然增加超过长期趋势时,谷物价格就降到长期趋势以下。TFC前的系数为7.078,表明当农业全要素生产率有超过长期趋势项的正向波动时,谷物价格指数也会出现偏离长期趋势项的正向波动,两者波动方向一致。OIC前面的系数为0.403,表明当国际原油价格有偏离长期趋势的正向波动时,谷物价格也会偏离长期趋势正向波动。EEC前面的系数为-0.59,表明谷物价格波动方向与美元有效汇率波动方向相反,当美元有效汇率偏离长期趋势正向波动时,谷物价格则偏离长期趋势负向波动。采用HP滤波法衡量的波动与变动率衡量的波动具有明显不同,变动率体现了变动的方向和趋势,而HP滤波法计算的波动不能反映变动的趋势,而是实际值与趋势值的偏离,即在变量增长的情况下,计算出来的波动项也可能是负的,因此HP滤波法研究的波动只是一种短期中对长期趋势的偏离。所以(5)式中相应变量的符号与(1)式不一致并不能说明模型存在矛盾。超额供给波动对谷物价格波动影响不显著,主要是由于粮食越来越具有的金融属性,使其波动超出了基本供需层面所能解释的范畴。
以上分析,得出以下两点结论。
第一,以变动率衡量的世界粮食价格的波动受到世界农业全要素生产率变动率、世界粮食超额供给变动率、库存变动率、世界原油价格变动率、美元有效汇率变动率的显著影响。而且当农业生产率增长速度变快时,粮食价格上涨变慢或下降;粮食超额供给增速提高时,粮食价格增速变缓或者下降;粮食库存快速增长时,粮食价格增速放缓或者下降;世界原油价格快速增长时,粮食价格也快速增长;美元价值上升速度变快时,粮食价格上涨变慢或者下降。
第二,以HP滤波衡量的世界粮食价格波动受世界农业全要素生产率波动、世界粮食库存波动、世界原油价格波动、美元有效汇率变动的显著影响。粮食超额供给波动对粮食价格波动的影响不显著。而且当农业全要素生产率偏离长期趋势正向波动时,粮食价格也偏离长期趋势正向波动;世界粮食库存偏离长期趋势正向波动时,粮食价格偏离长期趋势负向波动;世界原油价格偏离长期趋势正向波动时,粮食价格也偏离长期趋势正向波动;美元有效汇率偏离长期趋势正向波动时,粮食价格偏离长期趋势负向波动。影响HP滤波法衡量的世界粮食价格波动的因素的符号与变动率衡量的波动的符号不一致并不存在矛盾,因为两者衡量的波动意义不一致,前者是短期中对长期趋势的偏离,即使在增长时期也可能出现负向波动;后者是增长率,在增长时期一定是正的,在下降时期一定是负的。
由此可见,世界粮食价格波动受多种因素影响。在当前粮食价格不断高涨,影响世界粮食安全特别是低收入国家的粮食安全时,各国政府应采取一些有效措施共同稳定或降低世界粮食价格。党的十九大报指出,要“确保国家粮食安全,把中国人的饭碗牢牢端在自己手中”,我国政府更应采取有效措施应对世界粮食价格波动对我国产生的不利影响,比如通过加强对农业研发的支持特别是对生物技术的支持,提高农业生产效率,增加粮食产量;通过对世界粮食消费量和美元汇率变动情况分析,预判世界粮食价格走向,提早采取措施确保粮食安全;预防粮食价格大幅波动,根据相关变量的波动情况预测粮食价格的波动,避免粮价大幅波动给粮食安全带来不利影响。