我國棉花價格波動及其影響因素探討范文
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內容提要：近年來，我國棉花價格受多重因素影響，其波動幅度較大。本文基于2005年8月-2016年12月的月度數據，運用VAR模型分析棉花支持政策、人民幣匯率、棉花進口數量及進口到岸價對我國棉花價格的影響；再通過脈沖響應和方差分解，進一步分析各因素對我國棉花價格的沖擊效應和貢獻程度。結果表明：（1）從長期看，我國棉花價格與各影響因素之間存在長期均衡平穩關系。（2）從影響程度看，政府支持政策影響最顯著、進口數量與進口到岸價影響次之、人民幣兌美元匯率影響較弱，貢獻度分別為13%、6%和3%。鑒于此，提出完善棉花目標價格補貼、規范棉花信息預警制度、設立棉花價格風險調節基金等政策建議。
關鍵詞：棉花價格；棉花支持性政策；人民幣匯率
我國的棉花產量、消費量均居世界首位。同時，也是棉花進口大國，2016年我國棉花進口額達15.91億美元。隨棉花市場逐步開放，我國棉花價格波動不僅受生產成本等內部因素影響，也受匯率波動等進口因素的影響。多種因素的疊加對我國棉花市場價格機制形成及價格穩定等產生影響。而這些因素與我國棉花價格波動存在怎樣的內在關系以及是否會沖擊我國棉花價格形成沖周，這些問題都值得做進一步研究。
對棉花價格波動諸多學者做過分析。本文通過對相關文獻梳理，發現學者主要從以下兩方面研究：
1.我國棉花價格波動特征及其影響因素。張燕生等（2013）基于1999-2012年時間序列數據，分析了流通體制改革前后我國棉花價格變動特點，指出流通體制改革以來我國棉花價格持續走高且波動幅度較大，主要受供需缺口、極端天氣、國際棉價及政府調控等因素的影響。童莉霞（2014）指出，近30年來我國棉花價格波動主要表現為趨勢性和周期性特征，即總體向上循環反復。結論表明供求因素是影響棉價最基本的因素，成本因素是影響棉價的重要因素，支持政策則在很大程度上推動棉價波動。朱厚巖等（2015）利用我國棉花主產區和主銷區共13個省市的面板數據生產要素成本及非生產要素成本變動進行實證研究，探求影響棉花價格的主要因素，提出了穩定國內棉花價格及提高我國棉花市場國際競爭力的建議。
2.國際棉價變化與我國棉價波動的關系。王利榮（2009）、王少芬等（2012）為研究國內外棉花價格的動態關系，運用誤差修正模型分析二者的關系，結果表明：國際棉價變動會對我國棉價產生正向沖擊且影響較大，而我國棉花價格的變動對國際棉價變動影響較小。王金鳳等（2011）基于2000-2010年月度數據，分析國際棉花價格與我國棉花價格關系，提出國際棉花價格與我國棉花價格存在長期均衡關系，且棉花市場短期價格波動受到長期關系的影響。譚硯文（2013）、岳會等（2013）從宏觀角度分析，棉花國際市場價格、全球期末庫存對我國棉花價格波動產生影響。劉慧、薛鳳蕊（2016）采用協整分析法和誤差修正模型對棉花目標價格改革前后國內外現貨價格之間的關系進行實證分析。研究結果表明：棉花目標價格改革后國內外棉花市場現貨價格協同性增強，棉花市場價格形成機制基本建立，目標價格補貼政策進一步提升了國內棉花市場應對國際棉價波動的能力。上述研究對近年來我國棉花價格波動進行了有益探討，但由于研究變量、方法的差異，研究結論也不盡相同。針對棉花支持政策、進口到岸價、進口數量等因素對我國棉花價格影響的研究較少，研究各因素對棉花價格波動貢獻程度的測算則更少。鑒于此，本研究基于2005年8月到2016年12月的數據，擬對棉花支持政策、人民幣兌美元匯率、棉花進口數量及進口到岸價與我國棉花價格間的關系進行分析，進一步測算各因素對我國棉價波動的沖擊效果和貢獻程度。
二、2005-2016年我國棉花價格波動趨勢及其影響因素
隨國內市場開放程度的提高以及國內棉花市場消費需求的日趨多樣性，全球經濟走勢、匯率波動和進口棉花價格也會對國內棉花市場價格產生影響。如圖1顯示了2005-2016年我國棉花價格的變動趨勢。從中能夠看出，我國棉花價格波動趨勢大致分為以下4個階段（圖1）。
1.價格相對平穩階段（2005年8月-2008年10月）。該階段我國棉花價格波動不大，整體趨勢相對平穩。加入WTO以來，我國棉花市場逐步開放，為滿足國內紡織企業對棉花的需求，2005年對棉花進口實施關稅配額制度，并對配額外增收滑動稅率。同時，該時期國內棉花種植、需求供給、生產加工等總體依賴國內市場，棉花市場相對穩定，棉花價格波動幅度不大。
2.價格波動劇烈階段（2008年11月-2011年8月）。該時期我國棉花價格出現顯著的波動。2008年全球金融危機爆發，影響國際市場棉價波動。2008年11月較10月國內棉花價格下降了1492元/噸，環比下降了12%。跌至最低價后出現直線式飆升，由10830元/噸的最低價升到2011年3月30733元/噸的最高價，上漲幅度達到184%。隨后呈連續性下降趨勢，到2011年8月降至19329元/噸。這一時期全球經濟走勢低迷，棉紡企業需求出現波動，資本市場過剩引致借勢投機行為，引起國內棉花市場價格大起大落。
3.價格波動下降階段（2011年9月-2016年3月）。這一時期我國棉花價格相對平穩，總體呈下降趨勢。前期“過山車”式的價格走勢，導致棉農、棉企等市場主體利益受到較大影響。2011年國家開始實施臨時收儲政策，至2013年底共收儲1450萬噸，取得了預期效果。但也存在儲備棉庫存居高不下、國家財政負擔沉重等問題。對此，2014年國家開始實施棉花目標價格補貼政策。同時，受到需求不足、供給充裕及質量等多方面趨勢因素影響，我國棉花價格呈現下降走勢。
4.價格回升階段（2016年4月-2016年12月）。本階段我國棉花價格呈小幅上升趨勢。2016年4月到12月，棉花價格上升了3877元/噸，平均每月上升3.5個百分點。這是由種植面積、儲備棉數量、進口數量及匯率等多方面影響導致。其中，2016年目標價格為18600元/噸，較上一年下降3%。當年我國棉花播種面積較2015年減少了631萬畝。在此期間，大量國產棉被低價拋售，國內棉花種植面積的減少和棉農種植意愿的降低使得棉花市場供給受到消極影響。同時，國內居民對棉織品的市場需求更為多樣化，棉織品的需求品質上升，致棉花市場價格出現企穩回升的態勢。總體來看，我國國內棉花市場價格波動主要歸因于供給與需求層面的影響因素：從棉花供給層面影響因素分析，主要受生產成本、種植面積和國家支持政策及進口數量等因素影響，生產成本的變動直接推動棉花價格的同向變動；棉花種植面積通過供給側面影響棉花市場價格；棉花支持政策對棉花價格產生短期或長期的影響；棉花進口數量變化將對國產棉花市場產生沖擊，進而影響棉花市場價格。從棉花需求層面影響因素分析，經濟增長、匯率波動以及進口價格構成主要影響因素。國內經濟增長和居民收入水平上升將刺激國內棉花市場需求，并帶動棉花價格上揚，從而影響板花市場價格。
三、我國棉花價格波動影響因素的實證分析
（一）研究方法
本研究對影響我國棉花價格波動的因素及其沖擊程度進行實證分析。首先，對有關變量序列進行單位根檢驗以判斷各變量是否平穩；然后，用Johansen檢驗法進行協整檢驗，以判斷各變量是否存在長期關系。最后，運用VAR模型分析各因素對我國棉花價格波動的影響和沖擊程度。通過LR、PER和AIC準則確定確定最優滯后階數，并對模型的穩定性進行檢驗。此外，通過脈沖響應和方差分解更好地估計出各變量對我國棉花價格波動的影響和沖擊程度并對VAR模型作出結論。
（二）變量選取
與數據來源借鑒已有研究和對影響棉花價格波動的因素分析，本研究在控制棉花生產成本的基礎上，選取我國棉花國內價格（GNJ）、棉花支持政策（ZC）、人民幣兌美元匯率（HL）、棉花進口到岸價（DGJ）和棉花進口數量（JKSL）對我國棉花價格波動進行研究。其中，2005-2010年的棉花支持政策用0表示，2011-2013年的臨時收儲政策用1表示，2014-2016年的目標價格補貼政策用2表示。從前文分析影響我國棉花價格的7個因素中，選取了其中4個影響因素。原因是：（1）通過對模型進行初步分析，發現經濟增長變化對我國棉花價格波動影響很小，因此剔除；（2）由于受棉花生產周期的影響，若通過種植面積年度數據平均求出月度數據會影響分析的準確性，因此剔除；（3）所選4個變量已涵蓋影響價格波動的2個主要方面，且若選取7個影響因素，在最優滯后階數4階的情況下會存在估計參數過多、自由度減小而不能較好的反映所構造模型的動態特征。本文研究中所涉及的數據主要來自海關總署和wind數據庫。2005年8月我國開始實施浮動匯率，因此本研究選取2005年8月到2016年12月的月度數據進行實證研究。
（三）實證分析
1.單位根檢驗。文中ADF單位根檢驗結果（表1）顯示，在5%顯著性水平下各原始變量接受原假設，均為非平穩變量。分別對其取一階差分，差分后的變量在1%顯著性水平下拒絕原假設，均為平穩變量且均為一階單整。因此在后面都使用一階差分序列來進行分析。
2.協整檢驗。運用基于回歸系數的Johansen協整檢驗對一階差分后的變量進行協整檢驗，設定零假設為變量間存在m個協整關系。檢驗后結果（表2）表明，當m屬于[0,4)時，變量均在1%顯著性水平下接受零假設，說明變量間具有長期平穩關系，即當棉花支持政策、人民幣兌美元匯率、棉花進口數量、進口到岸價格發生變動后，國內棉花長期均衡價格也必然受到影響。
3.滯后階數的確定與模型穩定性檢驗。通過LR和FPE標準對最優滯后階數進行檢驗（表3），檢驗結果選擇最佳滯后4期，因此構建5個變量的VAR（4）模型。同時采用AR根估計的方法對模型進行穩定性檢驗（圖1），發現滯后4階的VAR所有特征根的倒數絕對值小于1，VAR（4）模型滿足所有穩定性所要求的條件，即該模型是穩定的。
4.脈沖響應函數分析。在不考慮我國棉花國內價格對自身沖擊的情況下，利用已構建的VAR（4）模型，分別給支持政策、人民幣兌美元匯率、進口到岸價和進口數量一個標準差大小的沖擊，得到關于我國棉花價格波動的脈沖響應圖（圖2）。其中橫軸表示沖擊的滯后時期間數（單位：月度），縱軸表示我國棉花價格對沖擊的響應，線條表示脈沖響應函數。各影響因素對我國棉花價格波動的影響效應如下：（1）圖（a）反映棉花支持政策對我國棉花價格的沖擊一開始處于負向影響狀態，隨后快速攀升，并在第4個月沖擊達到峰值；后期沖擊呈現很小幅度的波動，并在第15個月趨于平穩結束調整。說明涉棉主體對棉花支持政策的變化有及時的關注，并結合自身利益調整決策，從而在很大程度上影響棉花價格。（2）圖（b）反映了前6個月人民幣兌美元匯率對我國棉花價格均是一個正響應，第5個月的沖擊為0.002個百分點，達到最大響應，在第19個月開始趨于穩定。說明給匯率的上調會對我國棉花價格上漲產生拉動作用。（3）圖（c）反映棉花進口到岸價對我國棉花價格的影響在第1個月達到峰值，在前7個月呈現較大上下波動的正影響，隨后響應幅度一直減弱并在第24個月沖擊趨于穩定。說明短期內我國棉花價格受棉花進口到岸價的沖擊較大，時間越長該影響越弱。（4）圖（d）反映棉花進口數量對我國棉花價格波動的沖擊在第3個月達到峰值，前10個月沖擊波動幅度較大。說明我國棉花價格受棉花進口數量的影響不夠穩定，主要表現為較為劇烈的正負交叉沖擊。
5.方差分解。方差分解反映隨機擾動項對VAR模型中變量產生的影響。從方差分解的結果（表4）可以看出：（1）我國棉花價格的波動在第一期只受自身波動沖擊的影響，這是由于在建立VAR（4）模型時把國內價格作為第一個因變量，從第2個月開始其對自身的擾動逐漸下降；（2）棉花支持政策對我國棉花價格波動的影響在第2期貢獻很小，但隨著時期的增加，其貢獻也增加，并從第7個月開始基本穩定在13%左右。說明棉花支持政策對棉花價格影響的作用時滯為7個月；（3）人民幣兌美元匯率對我國棉花價格波動的影響逐期增加，其貢獻度由0.9%增加到3%左右，但總體而言其影響仍然較小。原因可能是我國匯率機制的形成及中美在人民幣升值問題上存在不同看法，且其影響我國棉花價格的機制也較復雜；（4）棉花進口到岸價對我國棉花價格波動的影響在第2月就達到5%，隨著滯后時期的增加，其貢獻度出現小幅的上下波動，在第10月達到峰值7%后有所下降，14個月穩定在6%左右；（5）棉花進口數量對我國棉花價格波動的影響逐漸上升，并從第10個月開始穩定在6%的貢獻度。綜合以上分析：在不考慮棉花價格波動對自身影響的情況下，棉花支持政策變化是影響我國棉花價格波動的最主要因素，棉花進口到岸價和進口數量變化次之，人民幣兌美元匯率影響微弱。
四、結論與政策建議
（一）研究結論
通過分析棉花支持政策、人民幣兌美元匯率、棉花進口到岸價格和棉花進口數量與我國棉花價格的關系，并測算各因素對我國棉花價格的沖擊響應及影響程度，得出以下結論：
1.我國棉花價格與政府支持政策、人民幣匯率、棉花進口到岸價及棉花進口數量間存在長期均衡關系。對各變量進行單位根檢驗，發現原始變量均為非平穩序列，一階差分后的變量均為平穩序列且都為一階單整。長期而言，各影響因素與我國棉花價格存在均衡關系。
2.各影響因素變化會對我國棉花價格波動產生的影響程度不同。在不考慮棉花國內價格對自身沖擊的情況下，政府支持政策的變化會對棉花價格產生顯著影響，貢獻度為13%；棉花進口到岸價和進口數量的變化沖擊我國國內棉花市場的供需均衡，經過市場傳導，在很大程度上影響我國棉花價格，貢獻度均為6%；而人民幣匯率變化對我國棉花價格沖擊較微弱，貢獻度僅為3%左右。
（二）政策建議
根據上述結論，本文提出以下政策建議：
1.完善棉花目標價格補貼政策，降低棉花價格波動風險。棉花支持政策對我國棉花價格波動的影響較為顯著。因此，在制定和實施支持政策時，應重視政策變化給棉花供需及價格帶來的影響，并制定相應的應對措施。同時，結合當前棉花目標價格補貼的實施情況，進一步完善棉花價格補貼政策，提高目標價格補貼針對性和精準性，提高棉農對價格風險應對能力，提高財政資金使用效率，降低棉花價格波動風險。
2.加大對棉花產業的監測，規范棉花信息收集預警制度。棉花產業鏈較長，監測系統能否對生產、銷售、加工、供需、進出口等環節進行數據收集并及時預警，直接影響棉農棉企等市場主體的決策。因此，應加大對棉花監測系統的投入，分析國內外棉花市場變動情況，及時預測我國棉花市場供求趨勢，為涉棉企業生產運營提供可靠參考。
3.設立棉花價格風險調節基金，應對棉花價格波動常態性。由于棉花在我國國民經濟中具有重要作用，而其價格波動具有常態性，建議借鑒我國已建立的糧食風險調節基金的經驗，設立棉花價格風險調節基金，以平抑棉花價格異常波動，平衡棉花供需，維護棉花市場健康運行，促進棉花產業健康發展。
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作者：1陸光米；2段娣桃；1朱再清 單位：1.中農業大學經濟管理學院，2.中南財經政法大學金融學院