吕靖烨 李 娜

（西安科技大学 管理学院， 陕西西安 710054）

一、引言

2020 年以来，受新冠肺炎疫情、极端天气及地缘政治冲突等不确定性因素影响，国内外能源价格和粮食价格不断上涨。 研究表明，供求失衡已经不再是导致国内外粮食价格波动的唯一因素，能源市场与粮食市场联动的不稳定性，加剧了人们对能源安全与粮食安全的担忧。 中国是全球最大的粮食与原油进口国，从宏观视角探究国际原油市场与中国粮食价格短期与长期的联动效应，对保障中国粮食及能源安全意义重大。

学术界关于国际能源与粮食安全问题的研究较多。 Punzi et al.(2019)研究发现，能源价格和不确定性波动都会导致商业周期中宏观经济的高度波动。[1]黄季焜等(2009)认为，国际能源价格、生物燃料能源、市场投机和各国的贸易限制措施等是造成商品价格剧烈波动的主要因素。[2]Taghizadeh-hesary et al.(2019)研究发现，国际原油价格、GDP、工资率、实际利率、生物燃料价格、通货膨胀率等均对选定的8个亚洲经济体的粮食价格波动具有解释力。[3]赵万里等(2022)认为，原油总供给、总需求冲击因子会对中国上市公司产生正向显著影响，而特殊需求冲击因子对中国上市公司具有负向影响。[4]Chen et al.(2010)分别从需求层面与供给层面解释了油价对粮价的影响，表明不仅存在成本推动效应，还存在油价上涨导致粮食引致需求增加的影响，从而进一步推高粮食价格。[5]陈秀兰等(2019)探究了国内主要粮食产品现货价格的周期性波动因素，发现中国粮食现货价格的周期性波动仍主要取决于供需层面的影响， 但金融化因素的作用开始凸显。[6]王东等(2021)认为，粮食金融化发展使得粮价波动的解释更接近货币市场波动论，相较于粮食供需基本面的变化，各类金融因素(货币供应量、利率和汇率等)的变动对国际粮价波动的解释力日益增强。[7]

综上， 现有文献运用FAVAR 模型、[8]VARBEKK-GARCH 模 型、[9]DCC-MGARCH 模 型[10]等 方法对能源价格或其他因素对粮食价格的传导效应、溢出效应及因果关系进行了动态研究。 相较于其他传统检验方法，自回归分布滞后法(ARDL)不仅放松了所有序列是同阶单整的限制， 即变量可以是I(0)或I(1)或I(0)与I(1)的混合协整，还放宽了模型中回归变量同阶滞后的要求。 此外，当样本容量较小时，ARDL 模型参数估计的结果仍然具有稳健性。 通过简单线性推导，整理后可得到ARDL-ECM 模型，从而可以同时对变量间的短期动态关系与长期联动效应进行考察。[11]由于ARDL-ECM 模型具有指标选取与空间上的灵活性，近几年已经被广泛应用于小样本变量间的长期和短期效应协整分析研究中。

随着粮食能源属性与金融属性的加深，粮食价格和能源价格之间的联动不再受制于单个变量的单向冲击，[12]还会与其他各变量产生双向联动效应。笔者将在以上研究基础上，进一步探究影响国内粮价的能源因素、金融化因素及他们之间的双向联动效应，分别将粮食价格、石油价格及其他相关指标作为被解释变量， 建立ARDL-ECM 模型进行相关研究，并提出相关对策建议。

二、粮食价格的影响机制

（一）粮食价格波动的能源因素

改革开放以来，中国粮食价格与国际原油价格呈现阶段性同步波动的特点。 在改革开放初期，中国的粮食价格体制逐步由政府统购统销、统购议购向市场形成价格决定机制转型。 “政策市”的粮食市场，使得中国早期粮价与国际油价的联动效应并不显著。 自2001 年12 月中国加入WTO 后，国内粮价与国际油价之间的联动性日益密切。

在第三次石油危机与次贷危机时期， 中国粮价与国际油价在一定时段内表现出同频波动特征。 受低迷的全球经济影响，粮食在供求、价格方面的波动及居民收入的下降，加剧了全球的粮食危机，同时也引发了一系列地缘政治事件。 次贷危机时期，各国采取诸多措施应对经济危机，其中，美国实行了量化宽松货币政策，超发的美元造成全球货币市场剧烈波动，波及各国金融、粮食市场，全球粮食安全进一步受到威胁。

2022 年以来， 国际政治经济形势愈加严峻，尤其是地缘政治冲突加剧，导致粮食、能源等国际大宗商品价格迅猛上涨。 传统粮食生产国相继出台限制政策干预粮食进出口，进一步加剧了全球的粮食供求矛盾，国际粮价持续在高位运行。 得益于自次贷危机后对粮食安全的重视，加之粮食产量充裕，中国粮价涨幅明显低于国际水平。

随着国际市场的深度融合以及粮食能源化、金融化趋势日益凸显，引起粮食价格波动的因素不再仅仅局限于国内外经济情况所决定的供求关系。 在很大程度上，国际能源价格波动还可以通过各个行业及部门的传导效应，直接或间接传递至国内外粮食价格，赋予其金融属性。 总结学术界的研究成果，笔者认为能源价格与粮食价格之间的传导媒介主要是汇率、[13]通货膨胀[14]以及相关能源、粮食产品的生产成本，其作用机制图如图1 所示。

图1 能源价格与粮食价格的综合效应图

（二）能源价格与粮食价格的综合效应

以汇率为起点，对国内外市场能源价格与粮食价格的传导效应进行分析，具体如图2 所示。 汇率波动能够反映国际流动资本变化的灵敏性，受美国量化宽松货币政策影响，美元货币超发导致美元汇率贬值(即人民币汇率升值)，间接推高了以美元标价的国际石油和国际粮食价格。

图2 能源价格与粮食价格传导效应示意图

一方面，基于中国粮食市场与国际粮食市场的密切联动性，国际粮价上涨势必导致中国粮食进口量下降， 供求缺口的扩大引致中国粮价持续高企。在输入型通货膨胀和工资黏性的作用下， 粮价的“虚高”短期内会让农业生产者产生货币幻觉，从而提高农业部门的就业率，但在长期内农业生产成本上升将导致农业生产者实际收入水平下降，致使农村人口转而向城市迁移，成为粮食需求者，这一转变将加剧粮食供求失衡。[16]另一方面，国际油价波动传递至石油替代商品，造成包括生物燃料在内的能源价格上涨及粮食产品引致需求增加，进一步拉大供需缺口，推动粮价持续上涨。[17]随着国际地位的提升，中国不再只是被动承受国际市场冲击，人民币汇率、 国内粮价和中国农业部门就业率的变动，同样也会提升对国际市场的影响力，国内外市场的联动效应逐渐增强。 因此，研究国际能源价格与中国粮食价格的传导与联动机制，对中国应对粮食危机以及把控国际能源市场具有现实意义。

三、数据选取及ARDL-ECM 模型设定

（一）数据选取

农产品生产价格指数不仅可以从生产者角度反映一定时期内粮价变动趋势及幅度，还可以客观反映全国粮价和结构变动情况。 因此，选取农产品生产价格指数表征粮食价格(food price)，记为FP。选取具有代表性的美国西德克萨斯轻质原油(WTI)平均价格与北大西洋北海布伦特地区原油(Brent)平均价格的平均值表征能源价格(energy price)， 记为OIL。 当前，随着农业国际化程度加深，各类粮食商品已具有重要的市场地位，而汇率(exchange rate)波动必然会牵引粮食价格产生联动。 因此，引入人民币兑美元官方汇率指标，记为EX。 选取居民消费价格指数表征通货膨胀率 (inflation rate)， 记 为CPI。 此外，引入农业部门就业率 (employment rate in agriculture sector) 指标，即第一产业就业人数/总就业人数，记为EM。

考虑到各变量的数据可得性， 选取1978—2021 年国际油价、国内粮价、汇率、通货膨胀率、农业部门就业率等5 个变量的年度数据作为研究变量，时间跨度为43 年，符合时间序列分析与ARDLECM 模型的基本条件。 相关数据来自国家统计局、Wind 数据库、中经网产业数据库和美国能源信息署(EIA)。 为排除不利因素干扰，以1978 年为基期对上述数据进行处理，并在调整后取对数，以确保实证结果的准确性与合理性， 依次记为LOIL、LNFP、LEX、LCPI、LEM。

（二）ARDL-ECM 模型设定

笔者采用年度数据进行研究， 包含改革开放至今长达43 年跨度的经济波动和结构变化， 但样本容量不大。 而ARDL 模型具备小样本协整分析的稳健性，能够对时间跨度长和小样本容量的问题进行有效和有针对性的分析，且在得到无偏有效估计结果的同时，放宽回归变量同阶滞后的要求，具有变量选择与空间设定的灵活性，能够更客观地反映变量之间的联动效应。 此外，通过简单线性推导，整理后可得到ARDL-ECM 模型， 进而对各个变量长期动态与短期联动效应进行定量分析。

首先，以粮食价格为例，构建式(1)进行ARDL边界协整检验。

其中，LNFP 为粮食价格，LOIL 为石油价格，LEX 为汇率，LCPI 为居民消费价格指数，LEM 为农业部门就业率；数据均为各变量的对数值，Δ 为相应变量的一阶差分；α0为截距项，α1…α5代表长期动态关系，β1…β5表示短期联动效应。 需要注意的是，该式的系数估计并不能判断长期联动关系的程度，只表明其存在性。

其次，在完成协整关系检验后，构建粮食价格与其他变量之间的长期动态关系模型，进而确定变量间的长期联动效应程度。

其中，φ1…φ5依次表示粮食价格滞后项、原油价格、汇率、通货膨胀、农业部门就业率的当期与滞后项变动对国内粮价的长期效应。

最后， 进一步探究变量间的短期联动效应，上式经线性变换整理后得到ARDL-ECM 模型， 进而构建短期联动效应模型：

其中，λ1…λ5依次为各变量与国内粮价的短期联动效应，ECMt-1表示模型的自我修正速度。限于篇幅，以能源价格、汇率、通货膨胀率、农业部门就业率为因变量的方程可参考上述模型。

四、实证研究

（一）ADF 单位根检验

考虑到ARDL-ECM 模型适用于对I(0)或I(1)或I(0)与I(1)的混合协整变量进行分析，因此首先对所涉及变量进行平稳性检验， 以有效避免伪回归问题。采用Eviews10 软件进行ADF 检验，结果见表1。

由表1 结果可以确定，粮食价格(LNFP)、能源价格(LOIL)、农业部门就业率(LEM)变量为I(1)序列；汇率(LEX)、通货膨胀(LCPI)的原序列平稳，即为I(0)序列，满足ARDL-ECM 模型各序列单整阶数不超过1的要求，可进一步进行实证分析。

表1 ADF 单位根检验结果

（二）ARDL 边界协整检验

参照Pesaran(2001)的边界协整方法，确定变量间的协整关系，依据赤池信息准则(Akaike information criterion，AIC)、LM 统计量选择方程(1)各项滞后的最优阶数， 利用F 统计量判定是否存在协整关系。[18]根据表2 检验结果可知，分别以粮食价格、石油价格、人民币汇率、通货膨胀率、农业部门就业率作为因变量时，变量间均存在显著的长期协整性。

表2 ARDL 边界协整检验结果

对各方程形式的AIC 值进行比较， 最终确定LNFP 方程、LOIL 方程、LEX 方程、LCPI 方程、LEM方程的最优估计形式分别为ARDL(4,2,3,3,2)、ARDL(6,5,5,5,5)、ARDL (4,5,5,4,5)、ARDL(5,4,4,3,3)、ARDL(3,4,4,4,4)。 从方程形式上可以发现，粮食价格、石油价格、人民币汇率、通货膨胀率、农业部门就业率变量之间均存在滞后效应。

（三）ARDL-ECM 模型结果分析

根据边界协整检验的结果， 分别以粮食价格、石油价格、人民币汇率、通货膨胀率、 农业部门就业率为因变量，利用方程(2)考察变量间的长期动态效应，并依此构建方程(3)的ARDLECM 模型，同时考察变量间的长期动态关系与短期动态联动效应。 运用White 异方差一致协方差法缓解异方差性，ARDL-ECM 模型参数估计结果见表3。

表3 ARDL-ECM 模型的参数估计结果

根据表3 结果， 将各个变量间的长期动态与短期动态关系进行梳理（见图3）：

结合表3 实证结果与图3 梳理图， 对以各个指标为被解释变量建立的ARDL-ECM 模型进行综合分析。

图3 ARDL-ECM 模型型长期动态与短期动态关系梳理图

1.国际油价对国内粮价的影响呈现“U”型特征

以粮食价格作为因变量时， 国际油价对国内粮价的影响呈现“U”型特征，在短期呈现负向影响，在长期表现为正向影响， 且国际油价的冲击效应与粮食价格均具有时滞性。 人民币汇率对粮食价格仅存在短期的正向综合影响， 表现出人民币汇率对市场变动的灵敏性， 并在短期内刺激粮食价格上涨；从通货膨胀弹性系数看，通货膨胀率在长、 短期对粮食价格均存在正向影响。 农业部门就业率对粮食价格在短期表现为正向转负向冲击， 并在长期延续负向影响， 表明市场中工资黏性与货币幻觉现象的存在， 农业部门就业率的提升虽然会造成短暂的粮食价格上涨， 但在长期具有稳定国内粮价的重要作用。

再来分析中国粮食价格波动因素， 国际石油价格对中国粮食价格的影响呈现“U”型特征，这与大多数学者“油价涨，粮价涨；油价跌，粮价跌”的结果并不完全一致。可能的解释是：中国粮食种类繁多，且部分粮食市场以“政策市”为主，国家根据粮食价格波动情况，定时对粮食价格进行宏观调控，以维护市场秩序，因而得以在短期内稳定国内粮价，这与杨志海等(2012)关于国内小麦价格与国际油价的短期动态效应研究结论一致。然而，国际油价对国内粮价的长期正向影响显著大于短期滞后1 期的负向影响，表明中国粮食价格对国际油价波动的即时冲击并不敏感，但粮食金融化的加深以及国际市场的传导效应，使得在长期国际油价对国内粮价的冲击逐渐加强， 符合王东等(2021)提出的粮食金融化理论，即货币市场波动论。

2.国内粮价对国际油价的影响显著大于反向冲击

以能源价格作为因变量时，国内粮价对国际油价在长、短期呈正向综合影响，且显著大于国际油价对国内粮价带来的冲击，表明中国粮食价格波动通过市场传递也会带动国际油价波动，中国粮食市场的国际影响力正在大幅提升。 国际油价自身及国内粮价的影响均存在滞后性。 人民币汇率对国际油价表现为短期正向冲击和长期负向冲击。 这主要因为：在短期，以美元标价的国际油价持续上涨，加大了美国通胀压力， 美元贬值推动油价进一步走高，表现为人民币汇率与国际油价正向相关； 在长期，美国将采取加息政策以抑制国内通胀，并在投资者情绪波动的影响下，抑制国际油价上涨趋势。 通货膨胀对国际油价仅存在短期影响，表现为滞后2 阶至滞后4 阶逐渐增强的负向冲击。 表明在长期，导致石油价格持续上涨的直接原因并非通货膨胀，供需因素、政治经济因素及期货投机因素等均可能起到更为主要的作用。 农业部门就业率对国际油价在长、短期均存在正向影响。 一方面，中国农业部门就业率的提升，相当于增加了石油替代品的生产投入成本，从而造成需求向石油转移，推高油价；另一方面，若中国农业部门就业率下降，表明第二、第三产业经济快速发展和城乡一体化进程加快， 经济向好、美元升值形成了对中国有利的汇率，使得中国进口国际石油的价格降低。

值得注意的是，在所有联动效应中，无论是长期还是短期，4 个变量对国际油价的冲击效应最大，其中农业部门就业率对国际油价的正向冲击最为显著， 但随着时间的推移呈现逐渐减弱的态势。 这体现了中国在国际市场上的重要地位，说明中国产业结构是国际油价短期波动甚至长期波动的重要影响因素。

3.各变量对人民币汇率仅存在短期影响

在人民币汇率为因变量的方程中， 其自身存在负向滞后效应，且粮食价格、石油价格、通货膨胀率、农业部门就业率对其仅存在短期影响，表明汇率波动具有很高的市场灵敏度。 其中，粮食价格、石油价格、农业部门就业率对人民币汇率均呈现短期负向影响。 只有通货膨胀率对人民币汇率在短期呈现正向综合影响，与前文国际油价上涨加大美国通胀压力、造成美元汇率贬值的分析结论一致。

4.粮食价格、人民币汇率对通货膨胀率存在正向影响

以通货膨胀率为因变量时， 粮食价格、 石油价格、人民币汇率、农业部门就业率在短期均与通货膨胀率负相关，表现出经济系统的自我稳定机制。 在长期，只有粮食价格与人民币汇率对通货膨胀率存在正向影响，印证了汇率波动和国际粮价上涨助推了输入型通货膨胀、进而波及国内粮价的传导路径。

5.通货膨胀率对农业部门就业率存在短期正向综合影响

以农业部门就业率为因变量时， 国内粮价对农业部门就业率在长、短期均表现为负向影响。 原因在于：粮食作为一种特殊商品，粮价的微小波动都会带动相关生产资料与劳动力价格大幅上涨， 导致农民种粮收益减少， 对农业部门就业人员产生负向冲击。 国际油价与人民币汇率对农业部门就业率均存在短期负向滞后影响，表明人民币汇率升值与国际油价上涨会间接促进中国农村人口迁移的城镇一体化进程。 而通货膨胀率对农业部门就业率存在短期正向综合影响， 这一结果印证了在国际油价波动、人民币汇率升值以及输入型通货膨胀的作用下，粮价的"虚高"短期内引发了农产品生产者的货币幻觉。

此外，表3 各方程的ECM(-1)项均显著为负，表明当经济系统短期波动偏离长期动态均衡状态之后， 会在下1 期以0.6469、2.1143、0.1256、0.2996、0.0906 的力度进行调整， 符合反向修正机制。

（四）稳定性检验

为克服样本量的约束并得到直观的方程稳定性检验结果，参照黄祖辉等(2010)使用的基于递归误差序列， 构建了CUSUM 和CUSUMSQ 指 标 对模型进行稳定性检验。[19]采用Eviews10 软件测算表3 中各方程的递归估计检验图 （见图4至图8）。 如图所示，在整个样本期内，LOIL 方程、LCPI 方程、LEM 方程的CUSUM 值均介于两条临界线之间， 显著性水平为5%，且更为敏感的CUSUMSQ 值也基本位于置信带内，LNFP 方程、LEX 方程仅在个别年份触及下限。因此，从整体上看，回归参数估计和模型均具有良好的稳健性。

图4 LNFP 方程的稳定性检验结果

图5 LOIL 方程的稳定性检验结果

图6 LEX 方程的稳定性检验结果

图7 LCPI 方程的稳定性检验结果

图8 LEM 方程的稳定性检验结果

五、结论与启示

以粮食价格、能源价格、汇率、通货膨胀率及农业部门就业率分别为被解释变量，建立ARDL-ECM动态计量分析模型，考察粮食价格与能源价格之间长期动态关系、短期动态联动效应及传导机制。 结果表明：在样本期内，国际油价对中国粮价的影响呈现短期负向而长期正向的“U”型特征，而国内粮价对国际油价则表现为持续性正向综合影响，且显著大于国际油价对中国粮价波动的影响。 同时，汇率、通货膨胀率及农业部门就业率与国际能源价格和中国粮食价格之间均存在显著的系统性联动效应。 其中，农业部门就业率对国际油价的正向冲击最为显著，但随着时间的推移呈现逐渐减弱的态势。

尽管中国实行的是政府宏观调控下的市场决定价格的粮食价格形成机制，但随着国际原油价格的波动、 国际粮价的传导效应及粮食金融化的深入，使得中国粮食价格波动不再仅仅受供需关系影响，在长期，国际油价、农业部门就业率、通货膨胀因素也对国内粮价波动具有解释力。 此外，随着中国国际影响力的提升，中国农业部门就业率和国内粮价波动也会引起国际油价的同向波动，且作用力度显著大于国际油价对中国粮价的影响力。 国际油价波动通过引发输入型通货膨胀，影响原油替代品的生产成本，引导石油能源市场供求，并随着国际粮价及各个行业或部门的传导效应，将直接或间接造成中国农业部门就业率和粮价的波动，而国内市场的波动又会将其反馈给国际油价，加剧能源价格与粮食价格的不稳定性。

基于研究结论，提出以下对策建议。

1.就中国粮食供求基本面而言，供给与需求层面的冲击始终对粮食价格波动具有最基本、最直接的解释力。 （1）应引导消费环节合理深化，平衡粮食供求，稳定国内粮价，保障农民基本收入，确保农民种粮积极性。 （2）应加快中国农业产业结构升级，推进中国城乡一体化进程，积极平衡“刘易斯第二拐点”出现之前的农业与非农部门的就业问题， 实现市场良性发展。（3）应针对中国自主创新现状，建立新型农业保险模式，健全农业保障体系和相关法律，完善农业部门就业、耕收等各方面的相关优惠补贴政策，加强第一产业的人才引进和技术革新，为中国农业注入新的活力。

2.在粮食安全方面，（1）应主动把握中国在国际市场的粮食安全主动权。 在详细研究国内粮食安全的评估办法及影响国内粮价决定因素时，要兼顾国际能源价格、国际粮食价格、汇率与通货膨胀等国际因素，以保障国家粮食安全。 （2）应提高对中国产业结构和粮食市场国际影响力的重视。 加快城乡一体化进程，主动提高中国国内粮食生产标准，建立中国绿色壁垒，自主规避国际农产品贸易环境的歧视性壁垒、贸易争端等问题。[20]同时，合理利用关税、汇率等经济手段调节中国粮食进出口份额，寻求国际油价与国内粮价之间的动态平衡。 （3）充分发挥中国凝聚全球共同应对粮食安全问题的作用，建立全球农产品合作机制，积极向处于粮食危机的国家提供援助。 同时，结合粮食金融化、能源化特点，合理利用金融市场转移粮价风险，防止粮食产品的过度投机和炒作，积极引导市场发挥稳定粮价的作用。