我国棉花价格波动及其影响因素探讨范文
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内容提要：近年来，我国棉花价格受多重因素影响，其波动幅度较大。本文基于2005年8月-2016年12月的月度数据，运用VAR模型分析棉花支持政策、人民币汇率、棉花进口数量及进口到岸价对我国棉花价格的影响；再通过脉冲响应和方差分解，进一步分析各因素对我国棉花价格的冲击效应和贡献程度。结果表明：（1）从长期看，我国棉花价格与各影响因素之间存在长期均衡平稳关系。（2）从影响程度看，政府支持政策影响最显著、进口数量与进口到岸价影响次之、人民币兑美元汇率影响较弱，贡献度分别为13%、6%和3%。鉴于此，提出完善棉花目标价格补贴、规范棉花信息预警制度、设立棉花价格风险调节基金等政策建议。
关键词：棉花价格；棉花支持性政策；人民币汇率
我国的棉花产量、消费量均居世界首位。同时，也是棉花进口大国，2016年我国棉花进口额达15.91亿美元。随棉花市场逐步开放，我国棉花价格波动不仅受生产成本等内部因素影响，也受汇率波动等进口因素的影响。多种因素的叠加对我国棉花市场价格机制形成及价格稳定等产生影响。而这些因素与我国棉花价格波动存在怎样的内在关系以及是否会冲击我国棉花价格形成冲周，这些问题都值得做进一步研究。
对棉花价格波动诸多学者做过分析。本文通过对相关文献梳理，发现学者主要从以下两方面研究：
1.我国棉花价格波动特征及其影响因素。张燕生等（2013）基于1999-2012年时间序列数据，分析了流通体制改革前后我国棉花价格变动特点，指出流通体制改革以来我国棉花价格持续走高且波动幅度较大，主要受供需缺口、极端天气、国际棉价及政府调控等因素的影响。童莉霞（2014）指出，近30年来我国棉花价格波动主要表现为趋势性和周期性特征，即总体向上循环反复。结论表明供求因素是影响棉价最基本的因素，成本因素是影响棉价的重要因素，支持政策则在很大程度上推动棉价波动。朱厚岩等（2015）利用我国棉花主产区和主销区共13个省市的面板数据生产要素成本及非生产要素成本变动进行实证研究，探求影响棉花价格的主要因素，提出了稳定国内棉花价格及提高我国棉花市场国际竞争力的建议。
2.国际棉价变化与我国棉价波动的关系。王利荣（2009）、王少芬等（2012）为研究国内外棉花价格的动态关系，运用误差修正模型分析二者的关系，结果表明：国际棉价变动会对我国棉价产生正向冲击且影响较大，而我国棉花价格的变动对国际棉价变动影响较小。王金凤等（2011）基于2000-2010年月度数据，分析国际棉花价格与我国棉花价格关系，提出国际棉花价格与我国棉花价格存在长期均衡关系，且棉花市场短期价格波动受到长期关系的影响。谭砚文（2013）、岳会等（2013）从宏观角度分析，棉花国际市场价格、全球期末库存对我国棉花价格波动产生影响。刘慧、薛凤蕊（2016）采用协整分析法和误差修正模型对棉花目标价格改革前后国内外现货价格之间的关系进行实证分析。研究结果表明：棉花目标价格改革后国内外棉花市场现货价格协同性增强，棉花市场价格形成机制基本建立，目标价格补贴政策进一步提升了国内棉花市场应对国际棉价波动的能力。上述研究对近年来我国棉花价格波动进行了有益探讨，但由于研究变量、方法的差异，研究结论也不尽相同。针对棉花支持政策、进口到岸价、进口数量等因素对我国棉花价格影响的研究较少，研究各因素对棉花价格波动贡献程度的测算则更少。鉴于此，本研究基于2005年8月到2016年12月的数据，拟对棉花支持政策、人民币兑美元汇率、棉花进口数量及进口到岸价与我国棉花价格间的关系进行分析，进一步测算各因素对我国棉价波动的冲击效果和贡献程度。
二、2005-2016年我国棉花价格波动趋势及其影响因素
随国内市场开放程度的提高以及国内棉花市场消费需求的日趋多样性，全球经济走势、汇率波动和进口棉花价格也会对国内棉花市场价格产生影响。如图1显示了2005-2016年我国棉花价格的变动趋势。从中能够看出，我国棉花价格波动趋势大致分为以下4个阶段（图1）。
1.价格相对平稳阶段（2005年8月-2008年10月）。该阶段我国棉花价格波动不大，整体趋势相对平稳。加入WTO以来，我国棉花市场逐步开放，为满足国内纺织企业对棉花的需求，2005年对棉花进口实施关税配额制度，并对配额外增收滑动税率。同时，该时期国内棉花种植、需求供给、生产加工等总体依赖国内市场，棉花市场相对稳定，棉花价格波动幅度不大。
2.价格波动剧烈阶段（2008年11月-2011年8月）。该时期我国棉花价格出现显著的波动。2008年全球金融危机爆发，影响国际市场棉价波动。2008年11月较10月国内棉花价格下降了1492元/吨，环比下降了12%。跌至最低价后出现直线式飙升，由10830元/吨的最低价升到2011年3月30733元/吨的最高价，上涨幅度达到184%。随后呈连续性下降趋势，到2011年8月降至19329元/吨。这一时期全球经济走势低迷，棉纺企业需求出现波动，资本市场过剩引致借势投机行为，引起国内棉花市场价格大起大落。
3.价格波动下降阶段（2011年9月-2016年3月）。这一时期我国棉花价格相对平稳，总体呈下降趋势。前期“过山车”式的价格走势，导致棉农、棉企等市场主体利益受到较大影响。2011年国家开始实施临时收储政策，至2013年底共收储1450万吨，取得了预期效果。但也存在储备棉库存居高不下、国家财政负担沉重等问题。对此，2014年国家开始实施棉花目标价格补贴政策。同时，受到需求不足、供给充裕及质量等多方面趋势因素影响，我国棉花价格呈现下降走势。
4.价格回升阶段（2016年4月-2016年12月）。本阶段我国棉花价格呈小幅上升趋势。2016年4月到12月，棉花价格上升了3877元/吨，平均每月上升3.5个百分点。这是由种植面积、储备棉数量、进口数量及汇率等多方面影响导致。其中，2016年目标价格为18600元/吨，较上一年下降3%。当年我国棉花播种面积较2015年减少了631万亩。在此期间，大量国产棉被低价抛售，国内棉花种植面积的减少和棉农种植意愿的降低使得棉花市场供给受到消极影响。同时，国内居民对棉织品的市场需求更为多样化，棉织品的需求品质上升，致棉花市场价格出现企稳回升的态势。总体来看，我国国内棉花市场价格波动主要归因于供给与需求层面的影响因素：从棉花供给层面影响因素分析，主要受生产成本、种植面积和国家支持政策及进口数量等因素影响，生产成本的变动直接推动棉花价格的同向变动；棉花种植面积通过供给侧面影响棉花市场价格；棉花支持政策对棉花价格产生短期或长期的影响；棉花进口数量变化将对国产棉花市场产生冲击，进而影响棉花市场价格。从棉花需求层面影响因素分析，经济增长、汇率波动以及进口价格构成主要影响因素。国内经济增长和居民收入水平上升将刺激国内棉花市场需求，并带动棉花价格上扬，从而影响板花市场价格。
三、我国棉花价格波动影响因素的实证分析
（一）研究方法
本研究对影响我国棉花价格波动的因素及其冲击程度进行实证分析。首先，对有关变量序列进行单位根检验以判断各变量是否平稳；然后，用Johansen检验法进行协整检验，以判断各变量是否存在长期关系。最后，运用VAR模型分析各因素对我国棉花价格波动的影响和冲击程度。通过LR、PER和AIC准则确定确定最优滞后阶数，并对模型的稳定性进行检验。此外，通过脉冲响应和方差分解更好地估计出各变量对我国棉花价格波动的影响和冲击程度并对VAR模型作出结论。
（二）变量选取
与数据来源借鉴已有研究和对影响棉花价格波动的因素分析，本研究在控制棉花生产成本的基础上，选取我国棉花国内价格（GNJ）、棉花支持政策（ZC）、人民币兑美元汇率（HL）、棉花进口到岸价（DGJ）和棉花进口数量（JKSL）对我国棉花价格波动进行研究。其中，2005-2010年的棉花支持政策用0表示，2011-2013年的临时收储政策用1表示，2014-2016年的目标价格补贴政策用2表示。从前文分析影响我国棉花价格的7个因素中，选取了其中4个影响因素。原因是：（1）通过对模型进行初步分析，发现经济增长变化对我国棉花价格波动影响很小，因此剔除；（2）由于受棉花生产周期的影响，若通过种植面积年度数据平均求出月度数据会影响分析的准确性，因此剔除；（3）所选4个变量已涵盖影响价格波动的2个主要方面，且若选取7个影响因素，在最优滞后阶数4阶的情况下会存在估计参数过多、自由度减小而不能较好的反映所构造模型的动态特征。本文研究中所涉及的数据主要来自海关总署和wind数据库。2005年8月我国开始实施浮动汇率，因此本研究选取2005年8月到2016年12月的月度数据进行实证研究。
（三）实证分析
1.单位根检验。文中ADF单位根检验结果（表1）显示，在5%显著性水平下各原始变量接受原假设，均为非平稳变量。分别对其取一阶差分，差分后的变量在1%显著性水平下拒绝原假设，均为平稳变量且均为一阶单整。因此在后面都使用一阶差分序列来进行分析。
2.协整检验。运用基于回归系数的Johansen协整检验对一阶差分后的变量进行协整检验，设定零假设为变量间存在m个协整关系。检验后结果（表2）表明，当m属于[0,4)时，变量均在1%显著性水平下接受零假设，说明变量间具有长期平稳关系，即当棉花支持政策、人民币兑美元汇率、棉花进口数量、进口到岸价格发生变动后，国内棉花长期均衡价格也必然受到影响。
3.滞后阶数的确定与模型稳定性检验。通过LR和FPE标准对最优滞后阶数进行检验（表3），检验结果选择最佳滞后4期，因此构建5个变量的VAR（4）模型。同时采用AR根估计的方法对模型进行稳定性检验（图1），发现滞后4阶的VAR所有特征根的倒数绝对值小于1，VAR（4）模型满足所有稳定性所要求的条件，即该模型是稳定的。
4.脉冲响应函数分析。在不考虑我国棉花国内价格对自身冲击的情况下，利用已构建的VAR（4）模型，分别给支持政策、人民币兑美元汇率、进口到岸价和进口数量一个标准差大小的冲击，得到关于我国棉花价格波动的脉冲响应图（图2）。其中横轴表示冲击的滞后时期间数（单位：月度），纵轴表示我国棉花价格对冲击的响应，线条表示脉冲响应函数。各影响因素对我国棉花价格波动的影响效应如下：（1）图（a）反映棉花支持政策对我国棉花价格的冲击一开始处于负向影响状态，随后快速攀升，并在第4个月冲击达到峰值；后期冲击呈现很小幅度的波动，并在第15个月趋于平稳结束调整。说明涉棉主体对棉花支持政策的变化有及时的关注，并结合自身利益调整决策，从而在很大程度上影响棉花价格。（2）图（b）反映了前6个月人民币兑美元汇率对我国棉花价格均是一个正响应，第5个月的冲击为0.002个百分点，达到最大响应，在第19个月开始趋于稳定。说明给汇率的上调会对我国棉花价格上涨产生拉动作用。（3）图（c）反映棉花进口到岸价对我国棉花价格的影响在第1个月达到峰值，在前7个月呈现较大上下波动的正影响，随后响应幅度一直减弱并在第24个月冲击趋于稳定。说明短期内我国棉花价格受棉花进口到岸价的冲击较大，时间越长该影响越弱。（4）图（d）反映棉花进口数量对我国棉花价格波动的冲击在第3个月达到峰值，前10个月冲击波动幅度较大。说明我国棉花价格受棉花进口数量的影响不够稳定，主要表现为较为剧烈的正负交叉冲击。
5.方差分解。方差分解反映随机扰动项对VAR模型中变量产生的影响。从方差分解的结果（表4）可以看出：（1）我国棉花价格的波动在第一期只受自身波动冲击的影响，这是由于在建立VAR（4）模型时把国内价格作为第一个因变量，从第2个月开始其对自身的扰动逐渐下降；（2）棉花支持政策对我国棉花价格波动的影响在第2期贡献很小，但随着时期的增加，其贡献也增加，并从第7个月开始基本稳定在13%左右。说明棉花支持政策对棉花价格影响的作用时滞为7个月；（3）人民币兑美元汇率对我国棉花价格波动的影响逐期增加，其贡献度由0.9%增加到3%左右，但总体而言其影响仍然较小。原因可能是我国汇率机制的形成及中美在人民币升值问题上存在不同看法，且其影响我国棉花价格的机制也较复杂；（4）棉花进口到岸价对我国棉花价格波动的影响在第2月就达到5%，随着滞后时期的增加，其贡献度出现小幅的上下波动，在第10月达到峰值7%后有所下降，14个月稳定在6%左右；（5）棉花进口数量对我国棉花价格波动的影响逐渐上升，并从第10个月开始稳定在6%的贡献度。综合以上分析：在不考虑棉花价格波动对自身影响的情况下，棉花支持政策变化是影响我国棉花价格波动的最主要因素，棉花进口到岸价和进口数量变化次之，人民币兑美元汇率影响微弱。
四、结论与政策建议
（一）研究结论
通过分析棉花支持政策、人民币兑美元汇率、棉花进口到岸价格和棉花进口数量与我国棉花价格的关系，并测算各因素对我国棉花价格的冲击响应及影响程度，得出以下结论：
1.我国棉花价格与政府支持政策、人民币汇率、棉花进口到岸价及棉花进口数量间存在长期均衡关系。对各变量进行单位根检验，发现原始变量均为非平稳序列，一阶差分后的变量均为平稳序列且都为一阶单整。长期而言，各影响因素与我国棉花价格存在均衡关系。
2.各影响因素变化会对我国棉花价格波动产生的影响程度不同。在不考虑棉花国内价格对自身冲击的情况下，政府支持政策的变化会对棉花价格产生显著影响，贡献度为13%；棉花进口到岸价和进口数量的变化冲击我国国内棉花市场的供需均衡，经过市场传导，在很大程度上影响我国棉花价格，贡献度均为6%；而人民币汇率变化对我国棉花价格冲击较微弱，贡献度仅为3%左右。
（二）政策建议
根据上述结论，本文提出以下政策建议：
1.完善棉花目标价格补贴政策，降低棉花价格波动风险。棉花支持政策对我国棉花价格波动的影响较为显著。因此，在制定和实施支持政策时，应重视政策变化给棉花供需及价格带来的影响，并制定相应的应对措施。同时，结合当前棉花目标价格补贴的实施情况，进一步完善棉花价格补贴政策，提高目标价格补贴针对性和精准性，提高棉农对价格风险应对能力，提高财政资金使用效率，降低棉花价格波动风险。
2.加大对棉花产业的监测，规范棉花信息收集预警制度。棉花产业链较长，监测系统能否对生产、销售、加工、供需、进出口等环节进行数据收集并及时预警，直接影响棉农棉企等市场主体的决策。因此，应加大对棉花监测系统的投入，分析国内外棉花市场变动情况，及时预测我国棉花市场供求趋势，为涉棉企业生产运营提供可靠参考。
3.设立棉花价格风险调节基金，应对棉花价格波动常态性。由于棉花在我国国民经济中具有重要作用，而其价格波动具有常态性，建议借鉴我国已建立的粮食风险调节基金的经验，设立棉花价格风险调节基金，以平抑棉花价格异常波动，平衡棉花供需，维护棉花市场健康运行，促进棉花产业健康发展。
参考文献：
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作者：1陆光米；2段娣桃；1朱再清 单位：1.中农业大学经济管理学院，2.中南财经政法大学金融学院