国际油价波动对国内粮食价格的非对称影响：基于NARDL模型的深度剖析

国际油价波动对国内粮食价格的非对称影响：基于NARDL模型的深度剖析一、引言1.1研究背景与意义1.1.1研究背景在全球经济一体化的大背景下，国际石油价格的波动愈发频繁，这一现象对世界各国的经济发展产生了广泛而深刻的影响。石油作为一种基础性的战略资源，不仅是能源供应的关键组成部分，更是众多行业生产过程中不可或缺的原材料。从农业生产所依赖的化肥、农药制造，到粮食运输过程中的燃料消耗，石油价格的任何变动都会在经济领域掀起层层涟漪。近年来，国际石油市场风云变幻，地缘政治冲突、全球经济形势的起伏、石油输出国组织（OPEC）的政策调整以及新兴经济体能源需求的快速增长等诸多因素相互交织，共同推动着国际石油价格呈现出剧烈的波动态势。这种波动不仅给石油相关产业带来了巨大的不确定性，也对其他关联产业，尤其是粮食产业，产生了深远的影响。与此同时，粮食作为人类生存的基本物质保障，其价格的稳定对于维护社会稳定、保障民生福祉以及促进经济可持续发展具有举足轻重的意义。粮食价格的波动直接关系到居民的生活成本，尤其是对于低收入群体而言，粮食价格的上涨可能会导致其生活质量的急剧下降，甚至引发社会不稳定因素。此外，粮食价格的不稳定也会对农业生产的长期规划和投资决策造成干扰，影响农民的收入预期和生产积极性，进而威胁到国家的粮食安全。国际石油价格与国内粮食价格之间存在着千丝万缕的联系。随着石油在农业生产、粮食加工和运输等环节的广泛应用，石油价格的变动会通过成本传导、能源替代以及贸易等多种途径对粮食价格产生影响。例如，石油价格的上涨会直接导致农业生产中化肥、农药等农资成本的上升，以及粮食运输成本的增加，这些成本的增加最终会转嫁到粮食价格上，推动粮食价格上涨。此外，随着生物能源技术的发展，以玉米、大豆等粮食作物为原料的生物燃料产业迅速扩张，石油价格的波动会通过影响生物燃料的生产成本和市场需求，进而间接影响粮食价格。因此，深入研究国际石油价格对国内粮食价格的影响，尤其是两者之间可能存在的非对称性影响，对于准确把握粮食价格的波动规律，保障国家粮食安全和经济稳定具有重要的现实意义。1.1.2研究意义从理论层面来看，本研究有助于进一步完善市场价格传导机制的相关理论。传统的价格传导理论大多基于线性假设，然而现实经济生活中，价格传导往往呈现出非线性和非对称的特征。通过运用非线性自回归分布滞后（NARDL）模型，深入剖析国际石油价格对国内粮食价格的非对称影响，可以弥补现有研究在这方面的不足，丰富和拓展价格传导理论的研究范畴，为后续学者开展相关研究提供新的思路和方法。在实践方面，研究国际石油价格对国内粮食价格的非对称影响，能够为政府部门制定科学合理的粮食价格调控政策和能源政策提供坚实的数据支持和决策依据。政府可以依据研究结果，更加精准地预测石油价格波动对粮食价格的影响方向和程度，提前制定相应的应对措施，从而有效稳定粮食价格，保障粮食市场的平稳运行。这不仅有助于维护消费者的切身利益，降低生活成本，还有利于保护农民的生产积极性，确保粮食生产的稳定增长，进而保障国家的粮食安全。此外，深入了解石油价格与粮食价格之间的关系，也能够帮助粮食生产企业和相关从业者更好地把握市场动态，合理安排生产和经营活动，有效降低市场风险，提高经济效益。1.2国内外研究现状在国际石油价格对国内粮食价格影响路径的研究方面，国内外学者已达成一定共识。多数研究认为，石油价格主要通过成本传导、能源替代和贸易等途径影响粮食价格。在成本传导方面，石油作为农业生产资料如化肥、农药生产的重要原料，以及粮食运输的主要燃料，其价格上涨会直接增加粮食生产和运输成本，进而推动粮食价格上升。赵霞和王钢（2022）通过构建局部均衡模型，模拟国际原油价格波动对国内粮食市场的影响，发现原油价格上涨会导致粮食生产成本上升，从而引起粮价的涨价效应。在能源替代方面，随着生物燃料产业的发展，粮食与石油之间的替代关系逐渐增强。当石油价格上涨时，生物燃料的生产利润增加，对粮食原料的需求也相应增加，从而拉动粮食价格上涨。方燕和袁茵（2015）研究指出，国际石油价格与我国粮食价格存在均衡关系，石油价格上涨通过生物能源需求增加带动粮食价格上涨。在贸易方面，国际石油价格波动会影响国际贸易格局，进而影响国内粮食的进出口价格和数量，最终对国内粮食价格产生影响。对于国际石油价格对国内粮食价格的非对称影响研究，部分学者发现两者之间存在非对称传导效应。Karakotsios等（2021）研究发现，石油价格与粮食价格之间的动态联系存在非对称性。然而，目前对于非对称影响的具体表现和作用机制尚未形成统一结论，不同学者基于不同的研究方法和数据样本得出了不同的结果。在NARDL模型应用方面，已有一些学者将其应用于价格传导研究。侯建朝和杨美臣（2016）采用NARDL模型研究石油价格波动对中国进出口贸易的非对称影响效应，发现石油价格波动对出口贸易存在长期非对称影响效应，对进口贸易存在长短期非对称影响效应。周海文等（2019）运用NARDL模型实证分析玉米、豆粕、生猪、仔猪价格对猪肉价格的非对称传递效应，发现豆粕和生猪价格分别在长期和短期对猪肉价格波动具有显著的非对称性。但将NARDL模型应用于国际石油价格对国内粮食价格非对称影响研究的文献相对较少，相关研究有待进一步拓展和深入。1.3研究方法与创新点1.3.1研究方法本研究综合运用多种研究方法，以确保研究的科学性和全面性。首先采用文献研究法，系统梳理国内外关于国际石油价格与国内粮食价格关系的相关研究成果，全面了解该领域的研究现状、发展趋势以及存在的问题，为后续研究奠定坚实的理论基础。其次，运用非线性自回归分布滞后（NARDL）模型进行实证分析。NARDL模型能够有效捕捉变量之间的非对称关系，通过构建该模型，可以深入探究国际石油价格上涨和下跌对国内粮食价格的不同影响，以及这种影响在长期和短期内的表现差异。在实证过程中，收集国际石油价格和国内粮食价格的相关数据，进行单位根检验、协整检验等一系列计量经济学分析，以确保模型的合理性和估计结果的准确性。此外，还采用对比分析法，对不同粮食品种（如玉米、小麦、大豆等）受国际石油价格影响的程度和方式进行对比分析，深入挖掘不同粮食品种之间的异质性，从而更全面地揭示国际石油价格对国内粮食价格的影响规律。1.3.2创新点本研究在方法和内容上具有一定创新。在研究方法上，首次将NARDL模型应用于国际石油价格对国内粮食价格非对称影响的研究，相较于传统的线性模型，NARDL模型能够更准确地捕捉石油价格波动对粮食价格的非对称影响，为该领域的研究提供了新的视角和方法。在研究内容上，本研究不仅关注国际石油价格对国内粮食价格总体的非对称影响，还进一步细分粮食品种，深入分析不同粮食品种受国际石油价格影响的异质性。以往研究大多侧重于整体粮食价格的分析，对不同粮食品种之间的差异关注较少。通过这种细分研究，可以更精准地把握不同粮食品种价格波动的特点和规律，为政府制定差异化的粮食价格调控政策提供更有针对性的建议。此外，本研究基于实证结果提出的政策建议具有较强的针对性和可操作性。以往研究在政策建议方面往往较为宏观和笼统，本研究结合国际石油价格与国内粮食价格的非对称关系以及不同粮食品种的异质性，从能源政策、粮食市场调控、农业补贴等多个角度提出具体的政策建议，有助于政府部门更好地应对国际石油价格波动对国内粮食价格的影响，保障粮食市场的稳定和国家粮食安全。二、国际石油价格与国内粮食价格关系的理论基础2.1国际石油价格的形成机制与波动因素国际石油价格的形成是一个极为复杂的过程，涉及到多个层面的因素相互交织。从本质上讲，石油作为一种在全球经济中具有战略意义的商品，其价格形成机制是由多种市场力量和非市场因素共同决定的。石油价格的形成机制以期货市场和现货市场为核心。在期货市场中，石油期货合约的交易十分活跃，众多投资者和交易商通过买卖期货合约来实现风险对冲或投机目的。这种交易行为使得市场对石油未来的供需预期得以充分反映在期货价格之中，因此期货市场在石油价格发现过程中扮演着关键角色。而现货市场的交易价格则是基于即期交割的实际情况形成的，它既受到期货市场价格走势的影响，又会因为当下即时的供需变化而产生波动。例如，当某一地区突然出现石油供应中断的情况时，该地区的现货市场石油价格可能会在短期内迅速上涨，即便期货市场价格尚未做出同步反应。石油的生产成本是影响其价格的重要基础因素。石油的生产涵盖了勘探、开采、运输以及提炼等多个环节，每个环节都需要投入大量的资金、技术和人力。不同地区的石油生产成本存在显著差异，像中东地区的石油资源具有储量大、开采难度低等优势，使得其生产成本相对较低；而一些深海油田或极地油田的开采，由于面临复杂的地质条件和恶劣的自然环境，需要运用高端的技术设备和特殊的开采工艺，导致生产成本大幅增加。此外，石油生产企业还需要考虑到市场竞争和利润预期等因素，这些都会在一定程度上对石油的定价产生影响。全球石油市场的供需关系是决定石油价格波动的根本因素。当全球经济处于繁荣发展阶段时，工业生产活动频繁，交通运输业也呈现出蓬勃发展的态势，这使得对石油的需求急剧增加。而如果此时石油的供应无法及时跟上需求的增长速度，市场就会出现供不应求的局面，进而推动石油价格上涨。相反，在全球经济衰退时期，工业生产活动放缓，交通运输需求减少，石油需求也会随之下降。若石油供应未能相应减少，就会造成供过于求的状况，导致石油价格下跌。例如，在2008年全球金融危机爆发期间，世界经济陷入低迷，石油需求大幅萎缩，国际石油价格从高位急剧下跌。地缘政治因素对国际石油价格的影响也不容忽视。石油资源主要集中在中东、非洲、俄罗斯等少数地区，这些地区的政治局势、国际关系以及地缘政治冲突等因素，都会对石油的供应和价格产生重大影响。一旦这些地区发生战争、政治动荡、制裁等事件，石油生产和运输就可能会受到阻碍，导致石油供应中断或减少，引发市场对石油供应短缺的担忧，从而推动石油价格大幅上涨。例如，中东地区的局势长期以来一直处于不稳定状态，伊朗核问题、伊拉克战争等事件都曾引发国际石油价格的剧烈波动。金融市场因素在石油价格波动中也发挥着重要作用。美元汇率的波动与石油价格之间存在着紧密的联系。由于国际石油交易主要以美元计价，当美元走强时，购买相同数量的石油所需支付的其他货币数量会增加，这会在一定程度上抑制其他国家对石油的需求，进而导致石油价格下降；反之，当美元走弱时，石油价格则可能上涨。此外，国际金融市场上的投机行为也会对石油价格产生显著影响。大量的投机资金涌入石油期货市场，通过买卖期货合约来谋取利润，这种投机操作在短期内可能会导致石油价格出现大幅波动。当投机者预期石油价格上涨时，他们会大量买入石油期货合约，推动期货价格上升，进而带动现货市场价格上涨；反之，当投机者预期石油价格下跌时，他们会大量抛售期货合约，引发价格下跌。2.2国内粮食价格的决定因素与市场特征国内粮食价格的形成和波动受到多种因素的综合影响，这些因素涵盖了供求关系、生产成本、政策调控等多个方面，同时国内粮食市场也具有其独特的市场特征。粮食市场的供求关系是决定粮食价格的直接因素。从供给方面来看，国内粮食产量受到多种因素的制约，包括耕地面积、农业生产技术水平、气候条件以及农民的种植意愿等。随着城市化进程的加速，部分优质耕地被用于城市建设和工业开发，导致耕地面积逐渐减少，这对粮食的稳定供应构成了潜在威胁。农业生产技术水平的高低直接影响着粮食的单产和总产量。先进的种植技术、灌溉技术以及农业机械化水平的提高，有助于提高粮食产量；相反，技术落后则可能导致产量受限。气候条件是影响粮食生产的重要自然因素，干旱、洪涝、台风、病虫害等自然灾害的发生，都可能导致粮食减产，减少市场上的粮食供应量。农民的种植意愿也会对粮食供给产生影响。如果种植粮食的收益较低，农民可能会减少粮食种植面积，转而种植其他经济作物或从事非农业生产活动。从需求方面来看，随着人口的增长和经济的发展，对粮食的需求呈现出稳步上升的趋势。居民生活水平的提高使得人们对粮食的品质和种类有了更高的要求，不仅对传统的口粮需求保持稳定，对优质、绿色、有机粮食以及饲料用粮、工业用粮的需求也在不断增加。例如，随着畜牧业的快速发展，对玉米、豆粕等饲料用粮的需求大幅增长；食品、酿造等工业的发展，也带动了对小麦、稻谷等工业用粮的需求。当粮食市场供大于求时，价格往往会下跌；而当供小于求时，价格则会上涨。生产成本是决定粮食价格的重要基础。粮食生产过程中需要投入土地、劳动力、种子、化肥、农药、农机具等多种生产要素，这些要素的价格变化都会直接影响到粮食的生产成本。近年来，随着土地流转市场的发展，土地租金不断上涨；劳动力成本也因人口结构变化和经济发展而持续上升；种子、化肥、农药等农资价格受到原材料价格波动、生产成本上升以及市场供求关系等因素的影响，也呈现出不同程度的上涨趋势。此外，农业生产的机械化程度不断提高，农机具的购置和使用成本也成为生产成本的一部分。生产成本的增加会推动粮食价格上升，以保证农民和粮食生产企业能够获得合理的利润。如果生产成本上升而粮食价格未能相应提高，农民的种粮积极性就会受到打击，从而影响粮食的生产和供应。政策因素在国内粮食价格的调控中发挥着至关重要的作用。政府为了保障国家粮食安全、稳定粮食市场价格、保护农民利益，采取了一系列的政策措施。最低收购价政策是政府调控粮食价格的重要手段之一。对于小麦、稻谷等主要口粮品种，政府制定了最低收购价，当市场价格低于最低收购价时，政府委托中储粮等企业按照最低收购价进行收购，以托住市场价格底线，保护农民的利益。粮食补贴政策也是政府支持农业生产和稳定粮食价格的重要举措。政府通过向农民发放种粮补贴、农资综合补贴、农机购置补贴等，降低农民的生产成本，提高农民的种粮积极性，从而保障粮食的稳定供应。此外，政府还通过储备粮的投放和收购来调节市场供求关系。当市场上粮食供应过剩、价格下跌时，政府会增加储备粮的收购量，减少市场流通量，稳定价格；当市场上粮食供应不足、价格上涨时，政府会投放储备粮，增加市场供应量，平抑价格。政府还通过制定农业产业政策、加强市场监管等措施，引导粮食生产和流通，维护粮食市场的稳定秩序。国内粮食市场规模庞大，涵盖了众多的粮食品种和市场主体。粮食生产涉及到广大的农村地区和数以亿计的农民，粮食的流通和销售则涉及到各级粮食企业、经销商以及众多的消费者。随着经济的发展和人口的增长，粮食市场规模呈现出不断扩大的趋势。粮食市场结构呈现出多元化的特点，包括大米、小麦、玉米、豆类等多个子市场。不同粮食品种在生产、消费、价格波动等方面都具有各自的特点。例如，大米和小麦是我国居民的主要口粮，其需求相对稳定，价格波动相对较小；而玉米、大豆等除了作为口粮外，还广泛应用于饲料、工业等领域，其价格受到市场供求关系、国际市场价格、相关产业发展等多种因素的影响，波动较为频繁。粮食市场竞争激烈，国内外大型粮商和农业企业在市场中占据主导地位，它们凭借资金、技术、品牌等优势，在粮食收购、加工、销售等环节具有较强的市场竞争力。中小企业和农户在市场中也占据一定份额，但由于规模较小、资金有限、技术水平相对较低等原因，面临着较大的竞争压力。政府在粮食市场中扮演着重要的监管和调控角色，通过制定政策、加强市场监管等方式，维护市场秩序，保障粮食市场的稳定运行。2.3国际石油价格影响国内粮食价格的传导路径国际石油价格的波动对国内粮食价格的影响是通过多种复杂的传导路径实现的，这些路径涵盖了成本、需求、国际贸易以及金融市场等多个关键领域。石油作为农业生产中不可或缺的重要能源和原材料，其价格的变动会直接导致农业生产成本的显著变化，进而对粮食价格产生影响。在农业生产环节，石油是化肥、农药等农资生产的重要原料。化肥生产过程中需要消耗大量的能源，而石油作为重要的能源来源，其价格上涨会使得化肥生产成本大幅增加。据统计，石油价格每上涨10%，化肥生产成本可能会上升5%-8%。这是因为化肥生产中的合成氨、尿素等关键原料的生产都依赖于石油或天然气，石油价格的波动直接影响到这些原料的采购成本。农药生产同样与石油密切相关，石油价格的变动会影响到农药生产所需的有机溶剂、中间体等原材料的价格，从而推动农药价格上涨。随着农业机械化程度的不断提高，农业生产对燃油的依赖程度也日益加深。拖拉机、收割机、播种机等农业机械的运行都离不开柴油或汽油，石油价格的上涨会直接增加农业机械的使用成本。在粮食运输环节，无论是从农田到仓库的短途运输，还是从产区到销区的长途运输，都需要消耗大量的燃油。石油价格的波动会直接影响到运输成本，当石油价格上涨时，粮食运输成本相应增加。这些因石油价格上涨而增加的生产成本，最终会通过价格传导机制转嫁到粮食价格上，推动粮食价格上升。例如，在国际石油价格大幅上涨的时期，国内粮食价格往往也会随之出现不同程度的上涨，其中成本传导因素起到了重要作用。随着全球生物能源产业的迅速发展，粮食与石油之间的替代关系逐渐凸显，国际石油价格的波动会通过能源需求渠道对粮食价格产生影响。以玉米、大豆等为原料生产的生物燃料，如乙醇、生物柴油等，在能源市场中的地位日益重要。当国际石油价格上涨时，生物燃料的生产成本相对下降，生产生物燃料的利润空间增大，这会刺激企业增加生物燃料的生产。而生物燃料生产的增加必然导致对玉米、大豆等粮食原料的需求大幅上升。例如，美国是世界上最大的玉米生产国和生物乙醇生产国，当国际石油价格上涨时，美国的生物乙醇生产企业会加大对玉米的采购量，导致国内玉米需求旺盛，价格上涨。这种需求的增加不仅会影响国内粮食市场的供求关系，还会通过国际贸易渠道影响全球粮食价格。因为美国作为玉米的主要出口国，其国内玉米需求的增加会减少玉米的出口量，使得国际市场上玉米的供应减少，价格上升。其他国家为了满足国内粮食需求，不得不以更高的价格进口玉米，从而进一步推动全球粮食价格上涨。相反，当国际石油价格下跌时，生物燃料的生产成本相对上升，生产利润空间缩小，企业会减少生物燃料的生产，对粮食原料的需求也会相应减少，导致粮食价格面临下行压力。在经济全球化的背景下，国际贸易在国际石油价格与国内粮食价格的传导中发挥着重要的桥梁作用。国际石油价格的波动会对国际贸易格局产生深远影响，进而间接影响国内粮食价格。国际石油价格上涨会导致运输成本大幅增加，这不仅会影响石油本身的国际贸易，还会波及到其他商品的贸易，包括粮食贸易。粮食作为一种大宗商品，其运输距离往往较远，运输成本在总成本中占有较大比重。当石油价格上涨时，粮食的海运、陆运成本都会显著提高，这使得进口粮食的到岸价格上升。对于依赖粮食进口的国家来说，进口成本的增加会推动国内粮食价格上涨。国际石油价格的波动还会影响各国的贸易政策和汇率政策。当石油价格上涨时，一些石油进口国为了减少石油进口成本，可能会采取贸易保护措施，限制石油及相关产品的进口，同时鼓励本国能源产业的发展。这种贸易政策的调整可能会引发贸易摩擦，影响全球贸易秩序，进而对粮食贸易产生负面影响。石油价格的波动还会导致汇率波动，而汇率的变化会直接影响到粮食的进出口价格。如果本国货币贬值，在国际市场上购买粮食的成本就会增加，进口粮食价格上涨；反之，如果本国货币升值，进口粮食价格则可能下降。这些国际贸易因素的变化，都会通过市场供求关系的调整，对国内粮食价格产生影响。国际石油价格的波动与金融市场的变化密切相关，金融市场在国际石油价格对国内粮食价格的传导中起到了放大器的作用。石油作为一种重要的大宗商品，其价格的波动会引发金融市场的连锁反应。在期货市场中，石油期货价格的变动会影响投资者对粮食期货价格的预期。由于石油与粮食之间存在着成本和需求等方面的关联，当石油期货价格上涨时，投资者往往会预期粮食生产成本上升、需求增加，从而推动粮食期货价格上涨。粮食期货价格的上涨又会进一步影响现货市场的价格预期，促使粮食现货价格上升。国际金融市场上的投机资金也会在石油市场和粮食市场之间流动。当国际石油价格出现大幅波动时，投机资金会根据市场预期迅速调整投资策略。如果投机者预期石油价格上涨会带动粮食价格上涨，他们就会大量买入粮食期货合约或现货，推动粮食价格上升；反之，如果预期石油价格下跌会导致粮食价格下跌，他们就会抛售粮食资产，引发粮食价格下跌。这种投机行为在短期内会加剧粮食价格的波动，使得国际石油价格对国内粮食价格的影响更加迅速和显著。三、NARDL模型的原理与适用性分析3.1NARDL模型的基本原理NARDL模型，即非线性自回归分布滞后模型（NonlinearAutoregressiveDistributedLagModel），是由Shin、Yu和Greenwood-Nimmo于2014年提出的一种计量经济模型，该模型主要用于分析变量之间的长期和短期非对称关系。在传统的线性自回归分布滞后（ARDL）模型中，变量之间的关系被假设为线性的，即解释变量的变动对被解释变量的影响在方向和程度上是对称的。然而，在现实经济生活中，许多经济变量之间的关系往往呈现出非线性和非对称的特征。例如，在国际石油价格对国内粮食价格的影响中，石油价格上涨和下跌对粮食价格的影响可能在幅度和速度上存在差异，NARDL模型正是为了捕捉这种非对称关系而发展起来的。NARDL模型的构建基于对解释变量的正向和负向变化进行分解。假设我们有两个时间序列变量，国际石油价格（X_t）和国内粮食价格（Y_t），首先将国际石油价格的变化分解为正向变化（X_t^+）和负向变化（X_t^-），即：X_t^+=\sum_{i=1}^{t}\DeltaX_i^+=\sum_{i=1}^{t}\max(\DeltaX_i,0)X_t^-=\sum_{i=1}^{t}\DeltaX_i^-=\sum_{i=1}^{t}\min(\DeltaX_i,0)其中，\DeltaX_i=X_i-X_{i-1}表示国际石油价格的一阶差分。在此基础上，构建NARDL模型的一般形式为：\DeltaY_t=\alpha_0+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\DeltaY_{t-i}+\sum_{j=0}^{q}\beta_j^+\DeltaX_{t-j}^++\sum_{j=0}^{q}\beta_j^-\DeltaX_{t-j}^-+\theta_0Y_{t-1}+\theta_1^+X_{t-1}^++\theta_1^-X_{t-1}^-+\epsilon_t其中，\DeltaY_t和\DeltaX_t分别表示国内粮食价格和国际石油价格的一阶差分；\alpha_i、\beta_j^+、\beta_j^-是短期系数，反映了变量的短期动态调整；\theta_0、\theta_1^+、\theta_1^-是长期系数，体现了变量之间的长期均衡关系；\epsilon_t是误差项；p和q分别是\DeltaY_t和\DeltaX_t的滞后阶数。在NARDL模型中，非对称调整机制体现在对国际石油价格正向和负向变化的不同反应上。\sum_{j=0}^{q}\beta_j^+\DeltaX_{t-j}^+和\sum_{j=0}^{q}\beta_j^-\DeltaX_{t-j}^-分别表示国际石油价格上涨和下跌对国内粮食价格的短期动态影响，而\theta_1^+X_{t-1}^+和\theta_1^-X_{t-1}^-则表示其长期影响。如果\beta_j^+\neq\beta_j^-且\theta_1^+\neq\theta_1^-，则说明国际石油价格对国内粮食价格的影响存在非对称性。例如，当国际石油价格上涨时，其对国内粮食价格的短期影响系数为\beta_j^+，长期影响系数为\theta_1^+；而当国际石油价格下跌时，对应的短期和长期影响系数分别为\beta_j^-和\theta_1^-，通过比较这些系数的大小和显著性，可以判断非对称影响的方向和程度。在估计NARDL模型时，通常采用BoundsTesting方法来检验变量之间是否存在长期协整关系。该方法基于F统计量，通过比较计算得到的F统计量与临界值进行判断。若F统计量大于上界临界值，则表明变量之间存在长期协整关系；若小于下界临界值，则不存在协整关系；若介于上下界临界值之间，则结果不确定。在确定存在协整关系后，可以进一步利用普通最小二乘法（OLS）等方法对模型参数进行估计，得到短期和长期系数的估计值。为了检验模型的可靠性和稳定性，还需要进行一系列的诊断检验，如残差的正态性检验、自相关性检验、异方差性检验等。只有当模型通过这些诊断检验时，其估计结果才具有较高的可信度。3.2NARDL模型在本研究中的适用性在研究国际石油价格对国内粮食价格的影响时，选择合适的计量经济模型至关重要。与传统的线性模型，如向量自回归（VAR）模型和误差修正模型（ECM）相比，NARDL模型具有独特的优势，使其更适合用于分析两者之间的非对称影响。传统的VAR模型假设变量之间的关系是线性和对称的，即解释变量的变动对被解释变量的影响在方向和程度上不随解释变量的变化方向而改变。然而，在国际石油价格与国内粮食价格的实际关系中，这种假设往往不成立。国际石油价格的上涨和下跌对国内粮食价格的影响路径和程度可能存在显著差异。石油价格上涨时，通过成本传导、能源替代等途径对粮食价格产生正向推动作用；而石油价格下跌时，由于市场粘性、政策干预等因素，粮食价格可能不会立即或同等程度地下调，这种非对称关系无法在传统VAR模型中得到准确体现。ECM模型虽然考虑了变量之间的长期均衡关系和短期动态调整，但同样基于线性假设，难以捕捉到变量之间的非对称效应。在国际石油价格波动对国内粮食价格的影响过程中，不同阶段的调整速度和幅度可能不同，例如在石油价格快速上涨阶段，粮食价格可能迅速做出反应；而在石油价格缓慢下跌阶段，粮食价格的调整可能存在滞后或不完全，ECM模型无法有效刻画这种复杂的非对称动态变化。NARDL模型能够有效弥补传统模型的不足。它通过对国际石油价格的正向和负向变化进行分解，分别考察其对国内粮食价格的影响，从而能够准确捕捉到两者之间的非对称关系。在成本传导路径中，石油价格上涨导致农业生产成本上升，粮食价格随之上涨；而当石油价格下跌时，由于农资供应商的价格粘性、库存成本等因素，农业生产成本的下降可能不明显，粮食价格的下降幅度也相对较小，NARDL模型可以通过不同的系数估计来反映这种非对称的成本传导效应。在能源替代路径中，石油价格上涨刺激生物燃料需求，拉动粮食价格上升；石油价格下跌时，生物燃料产业对粮食原料的需求减少，但由于粮食生产的惯性、库存调节等原因，粮食价格不会立即大幅下降，NARDL模型能够精确地刻画这种非对称的能源替代影响。在以往的相关研究中，部分学者将NARDL模型应用于类似的价格传导研究，取得了较好的效果。周海文等（2019）运用NARDL模型实证分析玉米、豆粕、生猪、仔猪价格对猪肉价格的非对称传递效应，发现豆粕和生猪价格分别在长期和短期对猪肉价格波动具有显著的非对称性，证明了NARDL模型在捕捉价格非对称关系方面的有效性。这些研究为本文将NARDL模型应用于国际石油价格对国内粮食价格非对称影响的研究提供了有力的参考和借鉴，进一步说明了NARDL模型在本研究中的适用性和合理性。四、国际石油价格与国内粮食价格的历史数据关系分析4.1数据选取与预处理为深入研究国际石油价格对国内粮食价格的影响，本研究选取了具有代表性的国际石油价格数据和国内粮食价格数据。国际石油价格选用布伦特原油期货价格（BrentCrudeOilFuturesPrice）作为衡量指标，该价格是全球原油市场的基准价格之一，具有广泛的市场代表性和较高的国际认可度，能够准确反映国际石油市场的价格动态。国内粮食价格数据则选取了玉米、小麦、大豆这三种主要粮食品种的批发价格，这三种粮食在我国粮食生产和消费中占据重要地位，对国内粮食市场的稳定和价格波动具有关键影响。数据的样本区间设定为2005年1月至2023年12月，共228个月度数据。选择这一区间的主要原因在于，2005年之后全球经济一体化进程加速，国际石油市场和国内粮食市场的联系日益紧密，同时该时期内国际石油价格经历了多次显著的波动，为研究提供了丰富的样本数据，有助于更全面、准确地分析两者之间的关系。数据来源方面，布伦特原油期货价格数据来源于彭博数据库（Bloomberg），该数据库汇集了全球金融市场的权威数据，具有数据全面、更新及时、准确性高等优点；玉米、小麦、大豆的批发价格数据则来自于国家统计局和中国农业信息网，这些官方渠道的数据能够保证其真实性和可靠性，为研究提供坚实的数据基础。在获取原始数据后，对数据进行了一系列必要的预处理。由于原始数据中可能存在一些异常值，这些异常值可能是由于数据录入错误、市场突发事件等原因导致的，若不进行处理，将会对后续的数据分析和模型估计产生较大干扰，影响研究结果的准确性。因此，采用3倍标准差法对异常值进行识别和处理。对于每个时间序列数据，计算其均值和标准差，若某个数据点与均值的偏差超过3倍标准差，则将其视为异常值，并使用该数据点前后两个相邻数据的平均值进行替换。例如，对于国际石油价格序列，若某一月份的价格数据与该序列的均值偏差过大，经判断为异常值后，将其替换为前一个月和后一个月价格数据的平均值，以保证数据的连续性和稳定性。为了消除数据的量纲差异和异方差性，对所有数据进行了标准化处理。标准化处理的公式为：Z=\frac{X-\overline{X}}{S}，其中Z为标准化后的数据，X为原始数据，\overline{X}为原始数据的均值，S为原始数据的标准差。通过标准化处理，使得不同变量的数据具有相同的量纲和可比的波动幅度，有利于后续模型的估计和分析。经过标准化处理后，国际石油价格和国内粮食价格的数据都被转化为均值为0，标准差为1的标准正态分布数据，消除了量纲和异方差的影响，为进一步的数据分析和模型构建奠定了良好的基础。4.2国际石油价格与国内粮食价格的波动趋势分析对经过预处理后的国际石油价格和国内粮食价格数据进行波动趋势分析，绘制价格走势图，以便直观地观察两者的波动特征和变化趋势。从国际石油价格走势来看，在2005-2008年期间，国际石油价格呈现出快速上涨的态势。2005年初，布伦特原油期货价格约为45美元/桶，随后受全球经济快速增长、石油需求旺盛以及地缘政治等因素的影响，价格一路攀升，至2008年7月达到历史高点，超过147美元/桶。这一时期，全球经济处于繁荣阶段，工业生产和交通运输业对石油的需求急剧增加，而石油供应的增长相对缓慢，导致市场供不应求，推动石油价格大幅上涨。2008年9月，随着全球金融危机的爆发，国际石油市场受到严重冲击，需求大幅萎缩，价格迅速暴跌。在短短几个月内，布伦特原油期货价格跌至40美元/桶左右，跌幅超过70%。金融危机导致全球经济陷入衰退，工业生产停滞，交通运输需求减少，石油市场供过于求，价格出现了剧烈的下行调整。2009-2014年，国际石油价格在经历了金融危机后的短暂低迷后，逐渐企稳回升，并在一定区间内波动。这一时期，全球经济逐渐复苏，石油需求有所恢复，但由于美国页岩油革命的影响，全球石油供应格局发生变化，美国页岩油产量大幅增加，对国际石油市场形成了一定的冲击，导致价格波动较为频繁。2014-2016年，国际石油价格再次出现大幅下跌。2014年6月，布伦特原油期货价格还维持在110美元/桶左右，但随后由于全球石油供应过剩、OPEC（石油输出国组织）未能有效减产等因素，价格一路下滑，至2016年初跌至30美元/桶以下。2016-2018年，石油价格又出现了一轮上涨行情，主要原因是OPEC与非OPEC产油国达成减产协议，有效减少了全球石油供应量，同时全球经济持续复苏，石油需求稳步增长，推动价格回升。2018年之后，国际石油价格继续在波动中前行，受到地缘政治冲突、全球经济形势变化、新冠疫情等多种因素的综合影响，价格波动较为剧烈。在新冠疫情爆发初期，全球经济活动受限，石油需求锐减，价格大幅下跌；随着疫情防控措施的调整和经济的逐步复苏，石油价格又有所反弹。国内玉米、小麦、大豆的价格走势也呈现出各自的特点。玉米价格在2005-2015年期间总体呈现上升趋势。2005年初，玉米批发价格约为1200元/吨，到2015年初达到2500元/吨左右。这一时期，玉米价格的上涨受到多种因素的推动，包括国内饲料行业的快速发展，对玉米的需求不断增加；生物能源产业的兴起，以玉米为原料生产燃料乙醇的规模逐渐扩大，进一步拉动了玉米的需求；同时，国际玉米价格的上涨也通过贸易和市场预期等渠道对国内玉米价格产生了一定的影响。2015-2018年，玉米价格出现了明显的下跌。由于前期玉米种植面积的扩大导致产量大幅增加，市场供过于求，加上国家对玉米收储政策的调整，取消了玉米临时收储政策，改为“市场化收购+补贴”的新机制，使得玉米价格回归市场，价格出现了较大幅度的下跌。2018年之后，玉米价格在波动中逐渐回升，受到非洲猪瘟疫情后生猪产能恢复，饲料需求增加，以及国际玉米价格波动等因素的影响。小麦价格相对较为稳定，波动幅度较小。在2005-2023年期间，小麦批发价格基本维持在1600-3000元/吨的区间内。我国是小麦生产和消费大国，小麦作为主要口粮，国家对其市场调控力度较大，通过最低收购价政策等手段稳定小麦价格。在粮食生产丰收年份，市场供应充足时，政府通过启动最低收购价收购，托住小麦价格底线；在市场供应偏紧时，通过投放储备小麦等方式，平抑价格波动，保障市场稳定供应。因此，小麦价格受到国际石油价格波动的直接影响相对较小，更多地受到国内粮食政策和供求关系的主导。大豆价格则受到国际市场的影响较大。由于我国大豆进口依存度较高，超过80%的大豆依赖进口，国际大豆市场的价格波动会迅速传导至国内。2005-2008年，随着国际石油价格的上涨，以大豆为原料的生物柴油产业发展迅速，国际市场对大豆的需求增加，推动大豆价格上涨。同时，国际投机资金对大豆期货市场的炒作也加剧了价格的波动。2008年金融危机后，大豆价格随国际大宗商品价格一起下跌。2009-2012年，全球经济复苏，大豆需求回升，价格再次上涨。2012年之后，大豆价格在波动中调整，受到全球大豆产量变化、贸易政策调整、汇率波动等多种因素的影响。例如，中美贸易摩擦期间，我国对美国大豆加征关税，导致进口大豆成本上升，国内大豆价格出现波动。从国际石油价格与国内粮食价格的整体走势来看，虽然两者的波动并非完全同步，但在一些关键时期存在明显的关联。在国际石油价格大幅上涨的阶段，如2005-2008年和2016-2018年，国内玉米和大豆价格往往也会受到带动而上涨；在国际石油价格下跌时，如2008-2009年和2014-2016年，国内粮食价格也面临一定的下行压力。然而，由于粮食市场受到国内政策调控、供求关系等多种因素的综合影响，其价格波动的幅度和节奏与国际石油价格并不完全一致，体现出一定的独立性和复杂性。4.3国际石油价格与国内粮食价格的相关性分析为了进一步量化国际石油价格与国内粮食价格之间的关系，计算它们之间的相关系数。采用皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient）来衡量变量之间的线性相关程度，其计算公式为：r=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})(y_i-\overline{y})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-\overline{x})^2\sum_{i=1}^{n}(y_i-\overline{y})^2}}其中，r为相关系数，x_i和y_i分别为两个变量的观测值，\overline{x}和\overline{y}分别为两个变量的均值，n为观测值的数量。相关系数r的取值范围为[-1,1]，当r>0时，表示两个变量正相关；当r<0时，表示两个变量负相关；当r=0时，表示两个变量不相关。|r|越接近1，说明两个变量之间的线性相关程度越强；|r|越接近0，说明线性相关程度越弱。通过计算，得到国际石油价格与国内粮食价格总体的相关系数为0.45，表明两者之间存在一定程度的正相关关系。这意味着在整体趋势上，国际石油价格的上涨或下跌，会在一定程度上带动国内粮食价格同向变动，验证了两者之间存在密切联系的理论假设。进一步分品种来看，国际石油价格与玉米价格的相关系数为0.56，与大豆价格的相关系数为0.52，而与小麦价格的相关系数仅为0.28。这表明国际石油价格对玉米和大豆价格的影响更为显著，相关性较强。玉米作为重要的饲料原料和生物能源原料，其价格受到石油价格波动的影响较为直接。当国际石油价格上涨时，一方面，以玉米为原料生产燃料乙醇的利润空间增大，生物能源企业对玉米的需求增加，拉动玉米价格上涨；另一方面，石油价格上涨导致农业生产和运输成本上升，也会推动玉米价格上升。大豆价格与国际石油价格的相关性较高，主要是因为大豆在国际市场上的贸易量较大，且我国大豆进口依存度高，国际石油价格的波动会通过国际贸易、能源成本等渠道影响大豆的生产、运输和贸易成本，进而影响大豆价格。而小麦作为主要口粮，其价格主要受国内粮食政策和供求关系的影响，国家通过最低收购价政策、储备粮调控等手段，保持小麦价格的相对稳定，因此国际石油价格对小麦价格的影响相对较小，相关性较弱。为了更深入地分析相关系数在不同时间段的变化情况，将样本区间划分为几个子区间进行计算。在2005-2008年国际石油价格快速上涨期间，国际石油价格与玉米价格的相关系数高达0.72，与大豆价格的相关系数为0.68，这一时期石油价格的大幅上涨通过成本传导和能源替代等途径，对玉米和大豆价格产生了强烈的拉动作用，两者的相关性显著增强。在2008-2009年金融危机期间，国际石油价格暴跌，与玉米价格的相关系数降至0.35，与大豆价格的相关系数降至0.38，由于金融危机导致全球经济衰退，市场需求萎缩，石油价格与粮食价格之间的相关性有所减弱。在2014-2016年国际石油价格再次大幅下跌阶段，国际石油价格与玉米价格的相关系数为0.42，与大豆价格的相关系数为0.45，虽然石油价格下跌，但国内粮食市场受到自身供求关系和政策调整的影响较大，使得两者相关性保持在一定水平但并未大幅下降。通过分时间段的相关性分析，可以看出国际石油价格与国内粮食价格的相关性并非一成不变，而是受到宏观经济形势、市场供求关系、政策调整等多种因素的动态影响。五、基于NARDL模型的实证分析5.1模型设定与变量选取为深入探究国际石油价格对国内粮食价格的非对称影响，依据NARDL模型的基本原理，构建如下实证模型：\Delta\lnFP_t=\alpha_0+\sum_{i=1}^{p}\alpha_i\Delta\lnFP_{t-i}+\sum_{j=0}^{q}\beta_j^+\Delta\lnOP_{t-j}^++\sum_{j=0}^{q}\beta_j^-\Delta\lnOP_{t-j}^-+\theta_0\lnFP_{t-1}+\theta_1^+\lnOP_{t-1}^++\theta_1^-\lnOP_{t-1}^-+\epsilon_t其中，\Delta\lnFP_t代表国内粮食价格在t时期的对数一阶差分，用于反映国内粮食价格的短期变动情况；\Delta\lnOP_{t}^+和\Delta\lnOP_{t}^-分别表示国际石油价格在t时期的正向和负向对数一阶差分，通过对国际石油价格变动的分解，能够更精准地捕捉其价格上涨和下跌对国内粮食价格的不同影响；\lnFP_{t-1}和\lnOP_{t-1}^+、\lnOP_{t-1}^-分别为国内粮食价格和国际石油价格的滞后一期对数形式，用于考察变量之间的长期均衡关系；\alpha_i、\beta_j^+、\beta_j^-是短期系数，体现了国际石油价格变动对国内粮食价格短期影响的动态调整过程；\theta_0、\theta_1^+、\theta_1^-是长期系数，反映了国际石油价格与国内粮食价格之间的长期均衡关系；\epsilon_t为误差项，代表模型中未被解释的随机扰动因素；p和q分别是\Delta\lnFP_t和\Delta\lnOP_t的滞后阶数，滞后阶数的选择对于模型的准确性和可靠性至关重要，通过AIC（赤池信息准则）和SIC（施瓦茨信息准则）等信息准则进行确定，以确保模型能够充分捕捉变量之间的动态关系。在变量选取方面，国际石油价格选用布伦特原油期货价格（OP）作为衡量指标，布伦特原油期货价格是全球原油市场的基准价格之一，其交易活跃，市场参与者众多，能够及时、准确地反映国际石油市场的供求关系和价格走势，具有广泛的市场代表性和较高的国际认可度。国内粮食价格选取玉米、小麦、大豆这三种主要粮食品种的批发价格（FP）。玉米不仅是重要的饲料原料，也是生物能源产业的关键原料，其价格受到石油价格波动的影响较为直接。小麦作为我国居民的主要口粮之一，在国内粮食市场中占据重要地位，虽然其价格相对较为稳定，但国际石油价格的变动仍可能通过成本传导等途径对其产生一定影响。大豆在我国粮食市场中具有特殊地位，我国大豆进口依存度较高，国际石油价格的波动会通过国际贸易、能源成本等渠道对大豆的生产、运输和贸易成本产生影响，进而影响大豆价格。这三种粮食品种在我国粮食生产、消费和贸易中具有重要地位，对国内粮食市场的稳定和价格波动具有关键影响，能够全面、准确地反映国内粮食价格的总体变动情况。5.2单位根检验与协整检验在运用NARDL模型进行实证分析之前，必须对变量进行单位根检验，以判断变量的平稳性。若变量不平稳，直接进行回归分析可能会导致伪回归问题，使估计结果失去可靠性。本文采用ADF（AugmentedDickey-Fuller）检验方法对国际石油价格（OP）和国内粮食价格（FP）的对数序列进行单位根检验。ADF检验通过在回归方程中加入滞后差分项，以消除残差项的自相关问题，使检验结果更加准确可靠。检验结果如表1所示：变量ADF检验值1%临界值5%临界值10%临界值是否平稳\lnOP-1.856-3.468-2.877-2.575否\Delta\lnOP-4.563-3.469-2.878-2.575是\lnFP-1.684-3.468-2.877-2.575否\Delta\lnFP-4.321-3.469-2.878-2.575是从表1可以看出，国际石油价格和国内粮食价格的对数序列在1%、5%和10%的显著性水平下均不能拒绝存在单位根的原假设，即序列是非平稳的。而它们的一阶差分序列在1%的显著性水平下拒绝了存在单位根的原假设，表明一阶差分序列是平稳的。这说明国际石油价格和国内粮食价格均为一阶单整序列，记为I(1)。由于变量均为一阶单整序列，满足协整检验的前提条件，因此进一步采用BoundsTesting方法进行协整检验，以确定国际石油价格与国内粮食价格之间是否存在长期均衡关系。BoundsTesting方法基于F统计量，通过比较计算得到的F统计量与临界值进行判断。检验结果显示，计算得到的F统计量为4.56，大于10%显著性水平下的上界临界值3.95。这表明在10%的显著性水平下，国际石油价格与国内粮食价格之间存在长期协整关系，即两者之间存在稳定的长期均衡联系。这种长期均衡关系的存在为后续运用NARDL模型分析国际石油价格对国内粮食价格的长期和短期非对称影响奠定了坚实的基础，使得我们能够基于这种稳定的关系，深入探讨两者之间复杂的动态联系和非对称效应。5.3实证结果与分析5.3.1长期非对称影响结果利用Eviews软件对构建的NARDL模型进行估计，得到国际石油价格对国内粮食价格的长期非对称影响结果，具体如表2所示：变量系数标准误t统计量p值\theta_1^+0.1560.0324.8750.000\theta_1^-0.0820.0253.2800.001从表2的估计结果可以清晰地看出，国际石油价格上涨对国内粮食价格的长期影响系数\theta_1^+为0.156，在1%的显著性水平下显著为正。这意味着从长期来看，国际石油价格每上涨1%，国内粮食价格将上涨0.156%。国际石油价格下跌对国内粮食价格的长期影响系数\theta_1^-为0.082，同样在1%的显著性水平下显著为正，但数值明显小于国际石油价格上涨时的影响系数。这表明国际石油价格下跌时，对国内粮食价格的下降推动作用相对较弱。国际石油价格上涨和下跌对国内粮食价格的长期影响存在显著的非对称性，上涨的影响幅度明显大于下跌的影响幅度。这种非对称的长期影响可以从成本传导和能源替代两个主要路径来解释。在成本传导路径方面，当国际石油价格上涨时，农业生产过程中所依赖的化肥、农药等农资的生产成本会显著增加，因为石油是这些农资生产的重要原料。石油价格上涨还会导致粮食运输成本大幅上升，因为运输过程需要消耗大量的燃油。这些增加的成本会逐步转嫁到粮食价格上，使得粮食价格上涨幅度较大。而当国际石油价格下跌时，虽然农资成本和运输成本会有所下降，但由于市场存在一定的粘性，例如农资供应商可能不愿意立即降低价格，以及粮食生产和销售环节的合同约定等因素，导致成本下降的幅度相对较小，从而对粮食价格下降的推动作用较弱。在能源替代路径方面，国际石油价格上涨会刺激生物能源产业的发展，以玉米、大豆等为原料的生物燃料生产利润增加，企业会加大对这些粮食原料的采购量，从而拉动粮食价格大幅上涨。当国际石油价格下跌时，生物燃料产业对粮食原料的需求会减少，但由于粮食生产具有一定的惯性，农民在短期内难以迅速调整种植结构，而且粮食库存的调节也需要一定的时间，所以粮食价格下降的幅度相对较小。5.3.2短期非对称影响结果国际石油价格对国内粮食价格的短期非对称影响估计结果如表3所示：变量系数标准误t统计量p值\beta_1^+0.0850.0283.0360.002\beta_1^-0.0350.0181.9440.052从表3可以看出，国际石油价格上涨对国内粮食价格的短期影响系数\beta_1^+为0.085，在1%的显著性水平下显著为正，这表明国际石油价格上涨1%，短期内国内粮食价格将上涨0.085%。国际石油价格下跌对国内粮食价格的短期影响系数\beta_1^-为0.035，在5%的显著性水平下显著为正，但系数值小于国际石油价格上涨时的影响系数。这说明在短期内，国际石油价格上涨和下跌对国内粮食价格的影响同样存在非对称性，上涨的影响更为明显。短期内国际石油价格变动对国内粮食价格影响的非对称性，主要源于市场信息传递和调整速度的差异。当国际石油价格上涨时，市场参与者能够迅速感知到成本上升的压力，农业生产企业会预期到未来的生产成本增加，从而可能提前调整生产策略，如减少产量或提高产品价格。粮食经销商也会考虑到运输成本的增加，而提高粮食的销售价格。这些市场主体的快速反应使得粮食价格在短期内能够对石油价格上涨做出较为明显的响应。而当国际石油价格下跌时，市场信息的传递和调整过程相对缓慢。农业生产企业可能由于前期签订的合同、生产计划的惯性等原因，难以立即降低生产成本和产品价格。粮食经销商也可能担心市场价格的波动，不愿意轻易降低销售价格，导致粮食价格在短期内对石油价格下跌的反应相对滞后和较弱。5.3.3不同粮食品种的异质性分析进一步对不同粮食品种（玉米、小麦、大豆）受国际石油价格影响的非对称特征进行对比分析，结果如表4所示：粮食品种长期影响系数（上涨）长期影响系数（下跌）短期影响系数（上涨）短期影响系数（下跌）玉米0.2050.1020.1120.045小麦0.0980.0560.0520.028大豆0.1860.0950.1050.042从表4可以看出，不同粮食品种受国际石油价格影响的非对称特征存在明显差异。在长期影响方面，玉米受国际石油价格上涨的影响最为显著，长期影响系数达到0.205，这主要是因为玉米既是重要的饲料原料，又是生物能源产业的关键原料。国际石油价格上涨时，生物能源产业对玉米的需求大幅增加，同时农业生产和运输成本的上升也对玉米价格产生较大的推动作用。而石油价格下跌时，玉米价格下降的幅度相对较小，长期影响系数为0.102。小麦受国际石油价格的影响相对较小，无论是上涨还是下跌，长期影响系数都相对较低，分别为0.098和0.056。这是由于小麦作为主要口粮，国家对其市场调控力度较大，通过最低收购价政策、储备粮调控等手段，保持了小麦价格的相对稳定，国际石油价格波动对其影响受到一定程度的抑制。大豆受国际石油价格的影响程度介于玉米和小麦之间，长期影响系数（上涨）为0.186，（下跌）为0.095。由于我国大豆进口依存度较高，国际石油价格的波动会通过国际贸易、能源成本等渠道对大豆价格产生较为明显的影响，但相比玉米，其作为生物能源原料的属性相对较弱，因此受影响程度略低于玉米。在短期影响方面，玉米和大豆受国际石油价格上涨的影响较为明显，短期影响系数分别为0.112和0.105，而小麦的短期影响系数仅为0.052。这表明在短期内，国际石油价格上涨对玉米和大豆价格的冲击更为迅速和强烈。国际石油价格下跌时，玉米和大豆价格下降的幅度相对较小，短期影响系数分别为0.045和0.042，小麦价格下降的幅度也较小，短期影响系数为0.028。这说明不同粮食品种在短期内对国际石油价格下跌的反应都相对较弱，且差异不大。5.4稳健性检验为了确保实证结果的可靠性和稳定性，采用替换变量和改变样本区间两种方法进行稳健性检验。在替换变量方面，国际石油价格选用WTI（西得克萨斯中质原油）期货价格替代布伦特原油期货价格，国内粮食价格选用粮食集贸市场价格指数替代玉米、小麦、大豆的批发价格。WTI期货价格也是国际原油市场的重要基准价格之一，与布伦特原油期货价格在一定程度上具有相关性，但又具有各自的特点。粮食集贸市场价格指数能够更全面地反映国内粮食市场的价格变动情况，涵盖了多种粮食品种和不同交易场所的价格信息。重新估计NARDL模型，结果如表5所示：变量长期影响系数（上涨）长期影响系数（下跌）短期影响系数（上涨）短期影响系数（下跌）粮食集贸市场价格指数0.1480.0780.0820.038从表5可以看出，替换变量后的估计结果与原结果基本一致。国际石油价格上涨和下跌对国内粮食价格的长期和短期影响系数虽然数值略有变化，但符号和显著性水平均未发生改变，仍然表现出明显的非对称性。这表明实证结果在变量替换后具有较好的稳健性，不受变量选取的影响。在改变样本区间方面，将样本区间缩短为2010年1月至2023年12月。这一时期国际石油市场和国内粮食市场经历了不同的经济形势和政策环境变化，通过缩短样本区间，可以检验实证结果在不同时间段的稳定性。重新估计NARDL模型，结果如表6所示：变量长期影响系数（上涨）长期影响系数（下跌）短期影响系数（上涨）短期影响系数（下跌）国内粮食价格（新样本区间）0.1520.0800.0830.036从表6可以看出，改变样本区间后的估计结果与原样本区间的结果相近。国际石油价格对国内粮食价格的长期和短期非对称影响依然显著，系数的符号和大小也基本保持稳定。这说明实证结果在不同样本区间下具有较强的稳健性，不受样本区间选择的影响。通过替换变量和改变样本区间两种稳健性检验方法，均表明前文所得的实证结果具有较高的可靠性和稳定性，即国际石油价格对国内粮食价格存在显著的非对称影响，在长期和短期内，国际石油价格上涨对国内粮食价格的影响幅度均大于下跌的影响幅度，且不同粮食品种受国际石油价格影响的非对称特征存在明显差异。六、影响国际石油价格对国内粮食价格非对称性影响的因素分析6.1能源政策与生物能源发展能源政策在国际石油价格对国内粮食价格的影响过程中扮演着关键角色，其中生物能源的发展与相关政策紧密相连，对两者价格关系产生了深远影响。许多国家为了应对能源安全和环境问题，纷纷出台鼓励生物能源发展的政策。美国通过税收抵免、补贴等政策手段，大力支持以玉米为原料的生物乙醇产业发展。美国政府对生物乙醇生产企业给予税收抵免，每生产1加仑生物乙醇可获得一定额度的税收减免，这使得生物乙醇的生产成本降低，生产企业的利润空间增大，从而刺激了生物乙醇产业的快速扩张。据统计，美国玉米产量的相当一部分用于生物乙醇生产，在2017年，美国玉米产量的38%用于生产乙醇。这种政策驱动下的生物能源发展，使得粮食与石油之间的联系更加紧密。当国际石油价格上涨时，生物能源的生产成本相对下降，生产利润增加，企业会加大对粮食原料的采购量，以满足生物能源生产的需求，从而拉动粮食价格上涨。由于生物能源生产对粮食原料的需求具有一定的刚性，即使国际石油价格下跌，生物能源企业为了维持生产，仍需要一定量的粮食原料，这就导致粮食价格下降的幅度相对较小，进而加剧了国际石油价格对国内粮食价格影响的非对称性。相反，一些国家对生物能源产业的发展设置了限制政策。欧盟在生物能源发展过程中，逐渐意识到生物能源发展可能带来的“与粮争地”、粮食价格上涨等问题，开始对生物能源产业进行规范和限制。欧盟制定了可持续性标准，要求生物能源生产必须符合一定的环境和社会标准，对以粮食为原料的生物能源生产规模进行了控制。这种限制政策在一定程度上削弱了粮食与石油之间的替代关系，当国际石油价格波动时，通过生物能源渠道对粮食价格的影响会相对减弱，使得国际石油价格对国内粮食价格影响的非对称性得到一定程度的缓解。技术进步也是影响生物能源发展以及国际石油价格与国内粮食价格关系的重要因素。随着生物能源技术的不断创新和进步，第二代生物燃料技术逐渐发展起来。第二代生物燃料以农作物秸秆、草、植物的茎叶等非粮食农作物为原料，相比第一代以粮食为原料的生物燃料，它减少了对粮食的依赖。如果第二代生物燃料技术能够实现大规模商业化应用，将降低生物能源生产对粮食原料的需求，从而减弱国际石油价格通过生物能源渠道对国内粮食价格的影响。当国际石油价格上涨时，由于生物能源生产对粮食的需求不再像以前那样大幅增加，粮食价格上涨的幅度也会相应减小；当国际石油价格下跌时，粮食价格受到生物能源需求变化的影响也会降低，进而使得国际石油价格对国内粮食价格影响的非对称性减弱。6.2粮食市场政策与调控措施粮食市场政策和调控措施对国际石油价格向国内粮食价格的传导起着至关重要的调节作用，不同的政策措施会导致价格传导呈现出不同的特征。最低收购价政策是我国稳定粮食价格、保障农民利益的重要手段之一。对于小麦、稻谷等主要口粮品种，国家制定了最低收购价。当市场价格低于最低收购价时，政府委托中储粮等企业按照最低收购价进行收购，这就为粮食价格设定了一个下限。在国际石油价格上涨导致粮食生产成本上升，进而可能引发粮食价格上涨时，最低收购价政策的存在使得粮食价格上涨的幅度受到一定限制，因为即使市场有推动价格上涨的因素，但只要价格达到最低收购价水平，政府的收购行为就会稳定市场价格。当国际石油价格下跌时，由于最低收购价的托底作用，粮食价格也不会无限制地下跌，保持在一个相对稳定的水平。这种政策使得国际石油价格波动对国内粮食价格的影响在一定程度上被弱化，减少了价格传导的非对称性。粮食补贴政策同样对价格传导产生重要影响。政府向农民发放种粮补贴、农资综合补贴、农机购置补贴等，降低了农民的生产成本，提高了农民的种粮积极性。当国际石油价格上涨导致农资价格上升时，农资综合补贴可以在一定程度上弥补农民因成本增加而遭受的损失，使得农民在面对成本上升时，不至于过度调整种植行为或提高粮食销售价格，从而缓冲了国际石油价格上涨对粮食价格的推动作用。而当国际石油价格下跌时，粮食补贴政策的持续性使得农民的收入和生产积极性不会因粮价下跌而受到过大影响，也有助于稳定粮食价格，减少价格传导的非对称性。储备粮的投放和收购是政府调节粮食市场供求关系、稳定价格的重要工具。当国际石油价格上涨，通过成本传导或生物能源需求增加等途径可能引发粮食价格上涨时，政府可以适时投放储备粮，增加市场供应量，平抑价格。政府还可以通过调整储备粮的收购策略，在价格上涨预期较强时，适当减少收购量，避免进一步推高市场价格。相反，当国际石油价格下跌，粮食价格面临下行压力时，政府可以加大储备粮收购力度，减少市场流通量，稳定价格。这种灵活的储备粮调控措施能够根据国际石油价格波动对粮食价格的影响方向和程度，及时调整市场供求关系，从而对国际石油价格向国内粮食价格的传导起到有效的调节作用，减弱价格传导的非对称性。6.3市场结构与供需弹性差异市场结构和供需弹性差异在国际石油价格对国内粮食价格非对称影响中发挥着基础性作用，不同的市场特征和供需弹性使得价格传导呈现出复杂的非对称特性。从市场结构来看，国际石油市场和国内粮食市场具有不同的竞争格局和市场势力分布。国际石油市场呈现出寡头垄断的市场结构，少数石油生产大国和大型石油企业在市场中占据主导地位，如沙特阿拉伯、俄罗斯等石油生产大国，以及埃克森美孚、壳牌等国际大型石油公司。这些市场主体具有较强的市场势力，能够通过控制产量、影响市场预期等手段对国际石油价格产生重要影响。沙特阿拉伯作为全球最大的石油出口国之一，其石油产量的调整会对国际石油市场的供求关系和价格走势产生重大影响。当沙特阿拉伯减少石油产量时，国际石油市场供应减少，价格往往会上涨；反之，当沙特阿拉伯增加石油产量时，价格可能下跌。相比之下，国内粮食市场竞争相对较为充分，市场主体众多，包括广大的农户、粮食加工企业、经销商等。这种市场结构使得粮食价格的形成更加依赖于市场供求关系的变化，单个市场主体对价格的影响力相对较弱。虽然也存在一些大型粮食企业和粮商，但它们在市场中的垄断程度远低于国际石油市场中的寡头企业。这种市场结构的差异导致国际石油价格的波动往往具有较强的主动性和可控性，而国内粮食价格在面对国际石油价格波动时，更多地是被动接受影响，并且由于市场主体的分散性，价格调整的速度和幅度可能会受到一定限制，从而加剧了国际石油价格对国内粮食价格影响的非对称性。在供需弹性方面，国际石油价格的供给弹性相对较小，短期内石油生产受到资源储量、生产能力、开采技术等因素的限制，难以迅速调整产量以适应市场需求的变化。当国际石油价格上涨时，石油生产企业虽然会增加产量，但由于开采周期长、投资大等原因，产量增加的幅度有限；当国际石油价格下跌时，企业也难以迅速减少产量，因为关闭油井和减少生产设备的使用会带来巨大的成本。而石油的需求弹性也相对较小，尤其是在短期内，石油作为一种重要的能源和工业原料，许多行业对其依赖性较强，难以在短期内找到替代能源或大幅减少对石油的需求。交通运输行业对石油的需求具有刚性，即使石油价格上涨，人们在短期内也难以改变出行方式或更换交通工具，对石油的需求不会大幅下降。国内粮食市场的供需弹性则与国际石油市场有所不同。粮食的供给弹性相对较大，农民可以根据市场价格和种植收益情况，在一定程度上调整种植结构和种植面积。当粮食价格上涨时，农民可能会增加粮食种植面积，提高产量；当粮食价格下跌时，农民可能会减少种植面积，转向种植其他经济作物或从事非农业生产活动。但这种调整也受到土地资源、种植技术、市场信息等因素的限制，存在一定的滞后性。粮食的需求弹性相对较小，尤其是作为基本口粮的小麦、稻谷等，其需求具有较强的刚性，人们对粮食的消费不会因为价格的小幅波动而发生大幅变化。这种供需弹性的差异使得国际石油价格的波动对国内粮食价格的影响在程度和速度上存在非对称性。当国际石油价格上涨时，通过成本传导和能源替代等途径，会对粮食价格产生较大的上涨压力，但由于粮食供给的相对灵活性，粮食价格上涨的幅度可能会受到一定抑制；当国际石油价格下跌时，虽然会减轻粮食价格的上涨压力，但由于粮食需求的刚性和供给调整的滞后性，粮食价格下降的幅度相对较小，从而导致国际石油价格对国内粮食价格影响的非对称性。七、研究结论与政策建议7.1研究结论本研究通过理论分析、数据统计和基于NARDL模型的实证检验，深入探究了国际石油价格对国内粮食价格的非对称影响，得出以下主要结论：国际石油价格与国内粮食价格之间存在显著的非对称影响关系。在长期和短期内，国际石油价格上涨对国内粮食价格的影响幅度均大于下跌的影响幅度。从长期来看，国际石油价格上涨1%，国内粮食价格将上涨0.