氣候變化對大豆期貨價格波動的影響
——基于2011-2019年黑龍江省氣候變化的實證研究

黃 詩

（湖南農業大學，湖南 長沙 410128）

引言

糧食安全問題日益受到國際組織和各國政府的關注。各國際組織(IPCC，FAO，WFP)最新發布的報告中均指出全球嚴峻的糧食安全問題嚴重阻礙了2030年消除饑餓和一切形式的貧困的可持續發展目標(SDGs)的實現。2022年我國發布的中央一號文件中也多次強調糧食安全，并指出要牢牢守住保障國家糧食安全這條底線。近年來，國內糧食生產端出現一些新變化，尤其在氣候變化、自然災害等方面給糧食生產安全帶來的挑戰不容忽視。

作為保障糧食安全的基礎性產業，農業極易受氣候變化影響，并且這種影響具有利弊共存性和地域異質性。一方面，較高的積溫和濃度有利于作物發育和光合作用，使作物種植界限向兩極擴展，進而促進局部區域的糧食增產；另一方面，氣候變化也增加了干旱、洪水和高溫等極端氣候事件的概率，從而加劇糧食短缺和價格波動。據《中國氣候變化藍皮書(2021)》，中國是全球氣候變化的敏感區和影響顯著區，升溫速率明顯高于同期全球平均水平，平均年降水量呈增加趨勢，高溫、強降水等極端事件也增多增強，給我國農業生產系統和受產量供給影響的糧食價格帶來的氣候風險越發凸顯。在此種氣候變化情景下，期貨市場憑借價格發現和套期保值功能規避價格波動風險，日益成為國民經濟穩定運行中不可或缺的角色。

農產品期貨市場易受宏觀經濟因素、供求因素、自然因素等多種因素的影響。因此，在期貨市場上，與有色金屬和其他工業產品相比，農產品的價格和產量受天氣的影響更大。例如，2012年美國玉米產量供給充足的預期下，美國芝加哥玉米期貨價格由2012年年初到6月1日降幅達16.2%。然而，6月份以來的持續高溫和干旱天氣改變了美國玉米增產的預期，玉米價格不僅完全逆轉了上半年平穩下行的趨勢，而且在短期內大幅飆升，短短兩個月內玉米價格漲幅高達50.0%。

關于農產品期貨市場受天氣影響方面的研究卻并不多，天氣影響農產品期貨價格的具體機制也尚不明確。Cao(2016)研究發現天氣和農業期貨市場之間存在相互關聯，且在極端天氣條件下，天氣對不同農產品的影響不同。氣候變化條件下極端氣象災害發生的頻率增加，導致糧食產量損失甚至絕收的概率增大，從而影響價格的波動和人們對未來價格走勢的預測，最終表現為對期貨價格的沖擊，這將不利于涉農機構在期貨市場上進行套期保值。因此，本文從大豆期貨價格角度出發，探究氣候變化對糧食期貨價格波動的影響，對有效引導農戶規避氣候風險，保障國家糧食安全，具有重要的理論和現實意義。

1.研究設計

1.1 基準模型構建

GARCH-M模型通常應用于資產的預期收益與預期風險密切相關的金融領域，標準的GARCH-M模型的均值方程和條件方差方程可以表示成:

其中參數ρ是用條件方差衡量的，可觀測到的預測風險波動對yt的影響程度。

針對分析氣候變化對農產品期貨價格波動的影響，本文在建立均值模型時選擇期貨價格收益率作為研究載體，均值方程見式(3):

同時，選取標準化日均氣溫和降水量作為測度氣候變化的指標，加入條件方差方程。氣候變化會影響期貨交易參與者對未來農產品價格的預期，特別是極端氣候變化情況的出現。鑒于此，選取閾值作為劃分極端氣候的依據，以探究極端氣候是否加劇農產品期貨價格波動以及影響的程度。同時，農作物的產量的高低和質量的優劣與生長季的溫度和降水等資源密切相關，因此生長季氣候變化是農產品期貨投資者更為關注的指標。因此，本文同時選取生長季和極端日均氣溫和降水量作為虛擬變量分別調整基準模型的斜率和截距。最終的條件方差方程分別如式(4)-(5)所示：

氣候變化中氣溫和降水量的波動方向和幅度不同，對期貨價格波動產生的影響也不同。為了反映氣候變化對期貨價格波動的異質性影響，進一步調整為EGARCH指數模型，條件方差模型如下式(6)所示：

γ的不同取值反映了正負干擾對期貨價格波動有不同影響:γ≠0，正負干擾對條件方差的影響是不對稱的；γ＜ 0 ，負干擾的影響大于正干擾的影響。

1.2 基準模型構建

1.2.1 被解釋變量

本文選取的樣本數據為大連商品交易所的黃大豆1號日收益率數據，期貨日收益率用期貨收盤價的前后兩個時間對數之差來度量以日收益率R作為被解釋變量，因疫情期間影響價格波動的因素錯綜復雜，不利于獨立分析氣候變化對期貨價格波動的影響，故采用的數據樣本區間為2011年1月4日至2019年12月31日。此外，經過ARCH-LM檢驗和殘差平方相關圖檢驗發現國內大豆期貨價格波動存在二階ARCH效應，故GARCH項和ARCH項均滯后兩期。

1.2.2 解釋變量

以日均氣溫和降水量為刻畫氣候變化的主要指標，選取時間為1981年1月1日至2010年12月31日，按照相同日期對樣本區間內的日均氣溫或降水量進行無量綱化處理，以此處理得到的標準化日均氣溫和降水量能較好地刻畫氣溫的波動程度?？紤]到生長季氣候變化和極端天氣的出現可能對農產品期貨價格產生較大的波動，將時間進一步縮短為生長季，生長季采用氣象定義，為每年4月至9月，作為虛擬變量來調整基準模型的斜率和截距。本文選取氣溫波動范圍的上、下四分位點作為閾值，篩選出的高溫和低溫閾值分別為0.8和-0.64，高降水量和低降水量閾值分別為0.39和-0.57。

1.2.3 數據來源

我國僅有大連商品交易所(簡稱DCE)進行大豆期貨交易，且交易的大豆期貨分為黃大豆1號和黃大豆2號兩個品種(簡稱為豆一、豆二)。其中，豆一交易的是非轉基因大豆，主要來自國內，而豆二交易的主要是轉基因大豆，很大一部分是國外進口。本文為了更針對性的研究國內氣候變化對大豆期貨市場波動性的影響而選擇豆一品種，時間區間選取2011.01.04-2019.12.31的2180個交易日的數據。

黑龍江省大豆種植面積和產量居全國首位，大豆年種植面積占全國大豆面積的42%左右，黑龍江省的氣候變化對大豆期貨價格的變動有著舉足輕重的影響，因此本文選取黑龍江省1981年1月1日至2019年12月31日的氣溫和降水量氣象數據作為氣候變化的量化指標。其中2011年至2019年標準化的數據均為2180個。本文氣象數據和價格數據均來源于Wind數據庫。

2.實證檢驗與結果分析

2.1 基準回歸結果

2.2 氣溫和降水波動對期貨價格波動的異質性影響

為了識別氣候變化對期貨價格波動的異質性影響，將模型調整為EGARCH模型的實證結果表明，絕大多數大豆期貨價格波動存在杠桿效應，說明投資者對負的溫度和降水量變化比對正的氣溫和降水量變化更加敏感。只有生長季氣溫、降水量變化和極端低溫出現時，正向信息沖擊比反向信息沖擊大。

3.結論與建議

本文以2011-2019年大連商品交易所大豆期貨價格數據為樣本，以標準化后的黑龍江省日均氣溫和降水量作為氣候變化的量化指標，借助GARCH-M、EGARCH模型，進行了關于氣候變化對農產品期貨價格波動的影響的實證研究，得出以下結論：(1)黑龍江省日均氣溫的上升對大豆期貨價格波動起到了平抑作用，上升一個標準差，大豆期貨價格波動減少0.08個單位；而日均降水量的增加加劇了大豆期貨價格的波動，每上升一個標準差，大豆期貨價格波動增加0.05個單位，生長季氣候變化更為明顯。(2)細化為極端溫度和降水量，高降水量的影響最為顯著，其高出一個標準差，大豆期貨價格增加約0.30個單位的波動，而高溫對期貨價格有平抑作用。(3)氣候變化對大豆期貨價格波動絕大多數情況下存在非對稱的杠桿效應。

基于以上實證分析，為更好地規避期貨市場上氣候變化帶來的價格波動風險，本文從以下幾個方面提出建議：

首先，建立氣象預報服務期貨投資機制。建立氣象信息公共服務平臺，及時跟蹤監控氣象變化，及時發布氣象災害預警信息，有助于投資者做出針對性投資決策，預防期貨價格劇烈波動造成市場恐慌，防范系統性風險，確保實現降低農業經營風險、增加農民收入等目標。

其次，優化完善“保險+期貨”模式。為促進該模式持續發展，應改善中央財政補貼機制，妥善照顧各方利益，充分起到為涉農企業和組織利用農產品期貨進行套期保值活動提供“保護傘”的作用。