生物质能源发展与中国粮食价格波动

由于粮食安全的定义多维度、衡量指标多样，为了方便进行理论与实证研究，本章将主要关注粮食的价格，主要是基于以下理由：首先，粮食的价格很大程度上决定了粮食的产量、贸易量、库存量等，即粮食价格影响了很多粮食安全的指标；其次，粮食价格本身也是粮食安全的一个重要衡量指标，例如当粮食供求出现矛盾时，价格是矛盾的直接具体体现；第三，采用粮食价格数据具有可得性，可以根据需要来获得不同的数据类型。

通过对过往文献的研究、分析与总结，我们认为，生物质能源产业发展对粮食安全的影响主要由两条路径来实现：一是价格传导路径；二是政策传导路径。简单地来理解：①石油价格上涨提高了其他类型能源获利的可能性，从而生产生物质能源有利可图，生产扩大，增加了对原材料（例如玉米）的需求，在原材料供给跟不上需求增长速度的情况下，原材料价格上涨，而其他作为替代品的粮食需求也增加，价格也随之上涨，即本章所研究的价格传导路径；②生物质能源生产国对生物质能源的生产、销售、消费等环节进行补贴、实行税收优惠等措施，或者对生物质原材料（例如玉米）的进出口进行配额限制，从而影响了粮食价格或者贸易量，而这种影响又会通过国际贸易或者国际金融市场传递到他国，即政策传导路径。值得一提的是，虽然政策传导路径也会通过价格影响粮食安全，但与价格传导路径不同的是，政策传导路径是政府的人为调控、政策干预的结果，而价格传导路径是市场的自发行为。

价格传导路径的具体描述可参见Ciaian ＆ Kancs（2009）的研究。他们先假设了初始状态时，石油价格较低，生物质能源生产无利可图，随后分析引入非农业能源需求冲击对农业价格的影响。分析表明，当能源价格上涨到某一价格阈值时，生物质能源才会开始生产，进而影响粮食价格。

除了上述价格传导途径外，政府也可以通过政策来影响生物质能源价格，从而影响粮食价格。我们进一步拓展了Ciaian ＆ Kancs（2009）的研究，在他们的模型基础上引入了政策的影响。下面以生产补贴为例加以说明，并且根据世界粮食价格所受影响分为大国模型与小国模型分别探讨。使用的变量包括： 生物质原料供给S^AB，粮食产品供给S^AN，世界粮食消费对生物质原料的需求D^AB（P^AB），对其他粮食产品的总需求D^AN（P^AN），产出价格P，能源价格r。生产函数规模报酬不变，使用能源和土地两种投入。

（一）小国模型

图4.3　小国模型下政府补贴的影响

如图4.3所示，（a）为粮食市场，（b）为能源市场。假设非农能源需求增加将世界能源需求从D^TF推升至，则世界石油价格上升至r₁，生物质原料供给从S^AB移动至，价格为。如果没有政府政策干预，此时石油价格仍未达到使生产生物质能源有利可图的价格水平r₁₀。假设此时政府对生物质原料生产进行补贴，并且仅对用于生物质能源生产的生物质原料进行补贴（s），如果该原料用于一般贸易则无法享受补贴。如果该国是贸易小国，无法影响世界价格，则生产者相当于生产成本减少，供给曲线右移；假设此时移动到了S^AB，由于世界粮食价格未受到影响，国内消费者面对的价格没有改变，仍为。需求未发生改变，但生产者此时生产生物质能源的成本相当于降到了，能源价格r₁高于r₀，那么此时生产生物质能源便是有利可图的，超额供给（）将用于生物质能源生产。那么在世界能源价格为r₁时便已经有生物质能源生产，世界总的能源供给为。与上一小节相同，生产投入的价格上涨导致了成本的上升，粮食价格同时上涨。

（二）大国模型

如图4.4所示，假设非农能源需求增加将世界能源需求从D^TF推升至，则世界石油价格上升至r₁，生物质原料供给从S^AB移动至，价格为。如果没有政府政策干预，此时石油价格仍未达到使生产生物质能源有利可图的价格水平r₁0。如果该国是贸易大国，能够对该商品的世界价格产生影响，当大国对生物质原料生产实行补贴（s）时，生产者相当于生产成本减少，供给曲线右移；假设此时移动到了S^AB，生产者此时生产生物质能源的成本相当于降到了，能源价格r₁高于r₀，生产生物质能源有利可图，但短期内由于土地等资源无法扩张，则供给粮食市场的生物质原料会减少，从而抬高粮食的世界价格至，用于生物质能源生产的原料为超额供给（）。在这种情况下，政府给予生产者的补贴比小国模型中的还要高，而且世界粮食价格上涨，全球均要为该国生物质能源生产买单。

图4.4　大国模型下政府补贴的影响

不管是价格传导路径或是政策传导路径，从本质上来看，它们都是通过影响生物质能源生产盈利与否来影响其生产与否，但它们的实现途径不同：价格传导路径主要是由市场的供需进行调节、施加影响；而政策传导路径则是通过政府行为对价格产生影响，但这种政府行为有效与否通常还受许多因素影响，例如补贴是否够高，补贴后世界粮食价格是否同时受到影响，预计的补贴效果是否能达到等。

引言中已讨论过研究中国粮食安全的重要性，为了验证上述途径对中国的影响是否显著，接下来将以中国为例进行实证检验。

前面已经对生物质能源的价格传导路径进行了分析，但是具体的影响效果到底如何还需要实证数据的验证。由于生物质能源兴起时间并不长，对其的相关统计并不完善，数据量不足使得实证检验难以得到可靠的结论。Ciaian ＆ Kancs（2009）通过价格途径的研究，使用能源与生物质能源间的间接关系来解决这一问题。当世界能源价格上升到一定高度后，生物质能源才会有利可图并进行产业化生产。目前世界主要的能源还是化石能源，因此，本章运用原油价格指数来进行相关研究。这种间接的研究方法无法使用一般的线性模型，也不能使用虚拟变量来划分不同阶段的原油价格，因为一般的线性模型无法刻画原油价格的波动性，而使用虚拟变量一来会增加较多变量，二来原油价格的变动具有不确定性。因此本研究将采用马尔可夫局面转换模型（Markov-Switching Vector Autoregression， MSVAR）。该模型将自动划分原油价格阶段及各阶段内对粮食价格的不同影响。

Hamilton（1989）的马尔可夫局面转换模型将自回归过程的参数视为一个离散状态的马尔可夫过程的结果，他指出，一个非平稳序列的平均增长速度可能会受到偶然、离散的变化的影响，而这种变化往往无法被直接观察到。MS 模型根据观察到的时间序列数据得到这种变化是否以及何时可能发生的概率推理，从而实现对机制变化的建模。

MSVAR模型还有多样的形式，根据均值、截距、参数、方差等是否随区制改变可以分为MSIAH、MSMH、MSM、MSI等各类模型。在实践中，主要考察过滤区制概率、一阶预测区制概率、全样本平滑区制概率。^[5]更多关于MSVAR模型的解释以及使用可以参考Krolzig（1998）的文献。生物质能源对粮食价格的影响很可能存在区制转移的现象，而这种现象是否发生、何时发生都是不可直接观测的，因此使用马尔可夫局面转换效应，可以准确模拟这种情形。同时MSVAR模型也具备了VAR模型的优点。

（一）变量说明

本研究的MSVAR模型主要考察三个变量：能源价格指数（Energy Price Index，EPI）、全球食品价格指数（Food Price Index，FPI）以及中国农产品批发价格指数（China's Wholesale Price Index of Agricultural Products，CWPI）。

由于目前世界主要的能源类型仍为化石能源，因此本研究将采用国际货币基金组织（IMF）的国际石油价格指数来表征能源价格。该指数以2005年为基准，为布伦特、德克萨斯及迪拜三地石油价格的平均。该数据为月度数据。石油的涨跌较为频繁，因此本研究使用了月度数据。

FPI指数来自IMF，以2005年为基准，为谷物、油、肉类、水果等农产品价格的加权平均。由于粮食价格指数不可得，本研究使用了食品价格指数。因为用于生产生物质能源的粮食种类有多种，并且当生物质原料价格上涨时，其他粮食替代品的需求量会增加，价格同时会上涨，因此整体的粮食水平、甚至是食品水平是呈现同趋势波动的。而且作者研究的不是具体的数量之间的关系，而是波动之间的关系，这样并不会影响研究质量。

CWPI指数由笔者搜集整理而得，以2005年为基准。由于无法获得需要的粮食价格指数，本研究使用农产品批发价格指数来作为研究对象。粮食产品是农产品的主要组成部分，并且粮食价格的涨跌通常会反映到农产品的涨跌中；作为生物质原料的作物，如玉米、大豆等涨跌较为频繁，是农产品价格呈现波动的重要原因。因此，使用农产品批发价格指数来进行相关研究也具有一定的合理性。

以上所涉及的数据的时间范围为2005年1月至2012年8月。

（二）实证结果

由于该实证使用的是时间序列数据，因此需要先对各序列进行平稳性检验。本研究采用的是DF检验，在10%的置信水平下，三个序列均为I0阶平稳序列，可以进行MSVAR回归。

常用的MSVAR模型的类型较多，本研究计算了几种常用模型的主要指标（见表4.7），其中各字母代表的含义如下：M为马尔可夫转移均值，I为马尔可夫转移截距项，A为马尔可夫转移自回归参数，H为马尔科夫转移异方差。通过指标的比较，本研究将采用MSIA-VAR模型。根据前面的分析，在不同的状态下粮食价格受石油价格的影响是不同的，因此本研究采用MSHIA-VAR模型，并根据AIC准则结果选择2阶滞后。

模型整体评价指标结果如表4.8所示，模型总体拟合效果良好，对数似然估计、AIC信息准则都支持时间序列数据存在明显的区制转移特征，因而运用区制转移模型研究石油价格影响下，世界粮食价格和中国粮食价格的波动是合理的。

表4.7　MS-VAR模型的选择

注：*代表在10%水平上显著。

表4.8　区制转移模型整体评价指标结果

本研究运用OX-MSVAR软件对数据进行处理，得到了区制一与区制二的概率图（图4.5和图4.6）。区制一是石油价格平稳或处于下降阶段，而区制二是石油价格处于上升阶段。

图4.5　区制一的滤波概率、平滑概率、预测概率

图4.6　区制二的滤波概率、平滑概率、预测概率

从表4.9中可以看出，区制一与区制二都以较大的概率保持在各自原本的状态，区制之间的状态转移较为困难。也就是说石油价格对世界食品价格、中国农产品价格的影响在不同的价格走势下是不同的，具有明显的非对称性。而各区制的参数估计如表4.10所示。

表4.9　区制转移概率矩阵

表4.10　区制转移模型的系数估计结果

（续表）

注：括号内为t值；* * *，* *，*分别表示在1%，5%，10%水平下显著。

本研究重点关注粮食价格如何受原油价格影响。从回归的参数可以看出，在区制一，即原油价格较为平稳或者下行的时候，中国农产品批发价格受世界原油价格的影响并不显著，与世界农产品批发价格的联动也并不明显。此时，中国的农产品批发价格主要还是受国内供求的影响。这对应了原油价格较低，生物质能源生产无利可图而不进行生产，从而对粮食价格无影响的情形。在区制二，即世界原油价格走高阶段，中国农产品批发价格明显受原油价格影响。这对应了原油价格走高，生物质能源因有利可图而大量生产，从而对粮食价格产生影响的情形。这一结果表明，生物质能源受能源价格影响显著，其对粮食价格的影响也是显著的，能源价格—生物质能源价格—粮食价格这一传导系统是有效的。

目前的生物质能源产业发展主要靠政府政策来扶持，对于生物质能源的政策扶持形式也是多种多样的，包括科技补贴、关税保护、生产与消费补贴等。目前只有巴西能够实现燃料乙醇自我盈利，其他国家均需要政策的支持。

在如此普遍的政策支持背景下，生物质能源发展是否会对粮食安全产生影响成为本研究关注的内容。前面已经通过模型证明相关的政策会对粮食价格产生影响，但现实世界中的政策影响亦是受多重因素制约的，因此需要通过数据来印证。为了解决这一问题，本研究将借鉴金融学中的事件分析法，将每一次关于生物质能源的政策颁布视作一次事件冲击，如果该政策对粮食价格有影响，则对于事件冲击较为敏感的粮食期货价格会产生相应的反应。

事件分析法主要是分析某事件对于时间序列是否有冲击作用，其有效性基于这样一个事实：在假设市场理性的前提下，一个事件的影响会立即体现为市场的相关指标变动。因此，可以利用一个相对短时期的市场的相关指标变动来分析和衡量该事件的影响。

本研究将事件定义为：在一段时间内，世界主要国家和地区所制定的生物质能源生产、发展、贸易相关政策。本研究选择的事件窗口期为11天，包括事前期5天（t=-1，-2，-3，-4，-5），事件日（t=0）和事后期5天（t=1，2，3，4，5）。在一定显著水平α下，通过比较事件窗时的平均价格变动水平和较长一段期间内（本研究选用的是事件窗前60天）的平均价格变动水平的大小，来检验生物质能源政策对粮食价格是否存在显著影响。

（一）变量说明与数据来源

选用哪个合约作为代表性合约用于实证分析成为首先要解决的问题。从研究的角度出发，代表性合约应该具有成交量大、成交活跃、流动性好的特点。中国的粮食期货交易主要集中在中长期品种，因此我们在研究国内粮食期货价格变动时主要考察中期合约，即期货合约交割日距成交日7至8个月。由于粮食期货品种较多，为了使本研究更有针对性和代表性，我们将玉米期货价格作为研究对象。因为目前生物质能源的主要类型是燃料乙醇，而燃料乙醇的主要原材料则为玉米。中国玉米期货价格来自大连商品交易所的数据，通过初步的统计可发现，交割日距成交日7至8个月的期货合约成交量较大，是主要的交易品种。

为了使研究更能结合中国的情况进行分析，我们将所研究的事件分为中国的相关政策和别国的相关政策两类（表4.11），因为中国的粮食期货价格对国内外的政策可能存在着不同的敏感程度。另外，为了避免事件发生的时间间隔较短，产生叠加影响或者相互冲抵，本研究选取的事件间隔均在3个月以上。同时为了保证政策具有较强的影响力，选取的政策均为法律、法案或者国家级部委颁发的相关政策。

表4.11　本研究选取的事件

（二）实证结果

我们针对上述10个事件，研究了每个事件对国内玉米期货价格的影响，所得结果见表4.12。

表4.12　实证检验结果

注：* * *，* *，*分别表示在1%，5%，10%水平下显著。

实证结果表明，在所研究的国内事件中，玉米期货价格对事件1、事件4较为敏感，而对于国际事件，玉米期货价格几乎没有明显的波动，只在事件7发生的当日和次日在10%的显著水平上有所体现。从前面传导路径的分析可以知道，政策的影响实际上是通过影响生物质能源生产价格高于或低于盈利点来影响粮食安全的。而实际上盈利点是无法准确测定的，政府虽然推出了相关政策，但可能未达到产生影响的临界值。另外，国际政策的影响传导至中国国内市场则也可能由于路径过长受到了削弱。中国政府虽然是一个强势政府，与其他国家相比其政策对价格的影响力更大，但从实证结果来看其对粮食价格的影响也是有限的。因此，如果想通过政策路径来调整生物质能源对粮食安全的影响是较为困难的。