[摘 要]在对天然橡胶的供求研究中，一般的回归模型不能很好地对时间序列数据进行拟合。本文应用单位根检验，对1991-2012年中国天然橡胶消费量、供给量、人均国内生产总值、天然橡胶年均价和橡胶制品出口金额等非平稳数据进行取对数和差分处理，在保证数据平稳性的基础上对中国天然橡胶供求系统进行Granger因果检验并建立VAR模型。通过模型的脉冲响应函数对中国天然橡胶供求状况的影响因素进行冲击响应分析，这对影响因素的影响力度确认有一定的参考意义。
　　[关键词]天然橡胶；VAR模型；脉冲响应函数；Granger检验
　　[中图分类号]F426.6 [文献标识码]A [文章编号]1671-8372（2013）04-0089-06
　　橡胶工业的发展历史已有100多年，其在交通运输、石油化工、建筑、农业和军事等领域都有广泛应用，在期货市场上，天然橡胶也已经成为一个成熟的品种。作为一种重要的工业原料，天然橡胶的供求状况对于国家制定工业政策与进出口政策有很大的影响，所以对天然橡胶市场的供需影响因素分析对于国家的政策制定具有一定的参考价值。
　　对于天然橡胶市场供需影响因素的研究，许海平、傅国华从天然橡胶的生产、流通和消费的角度分析天然橡胶的需求，进而做出需求预测[1]。其方法是依据天然橡胶的总产量、消费量、GDP数据从时间序列分析和多元统计分析的角度分别建立消费需求模型、天然橡胶生产模型。同样运用这种思路进行预测的还有马来西亚的Aye Khin、Eddie Chiew、Mad Shamsudin等人[2]。张玉梅、过建春、卢江勇依据空间均衡理论，结合天然橡胶世界区域贸易特点，考虑到各个区域市场的横向联系建立了天然橡胶市场空间均衡模型（NRSEM）[3]。李均立、张宇慧分析了我国天然橡胶消费量与GDP的增长关系，利用SAS统计软件建立了天然橡胶消费线性回归模型和自回归模型[4]。
　　由文献综述可知，天然橡胶的供求研究中容易出现各因素交互影响而导致供求影响因素的内生外生性难以界定的情况，这直接导致预测结果的精度不够准确、关系难以确认等后果。本文针对天然橡胶供求特点，使用VAR模型对中国天然橡胶的市场供求影响因素进行研究。
　　一、中国天然橡胶市场供求影响因素分析
　　（一）中国天然橡胶需求影响因素分析
　　中国天然橡胶市场的需求量近年来居世界第一，自给率呈下降状态，大部分天然橡胶需要依赖进口。影响其需求的因素主要包括经济发展状况、天然橡胶价格、其替代品（如合成橡胶）价格、主要下游行业的发展状况、技术进步、国际市场状况和政治因素等。
　　经济发展状况方面，从2001年至今，中国国内生产总值的年增长速度均保持在7%以上，工业产值年增长幅度在10%以上，固定资产投资年增长幅度也在20%以上。随着经济总量的迅速扩张，各类橡胶的消费需求大量增加。
　　主要下游行业的发展状况方面，中国用胶行业主要是轮胎业。2001年以来，随着人民收入水平的提高，汽车消费开始大量进入家庭，从而推动了与橡胶消费密切相关的汽车产量的强劲增长。经济总量的扩张、城市化步伐的加快、国内外贸易的繁荣，对中国的公路运输与轮胎业提出了更多的数量要求。
　　国际市场状况方面，全球重要的橡胶制品企业，如固特异、普利司通、米其林等轮胎企业相继进入中国大陆，大量生产出口产品。与此同时，随着世界经济的增长和产业格局的变化，对中国橡胶制品的需求量也越来越大，从而构筑了中国橡胶制品出口持续高水平增长的坚实基础。
　　天然橡胶价格也直接影响天然橡胶的需求。当天然橡胶的价格上升时，天然橡胶的需求会随天然橡胶购买者购买力的不足而降低，反之上升。
　　（二）中国天然橡胶供给影响因素分析
　　国内天然橡胶市场的供给产区主要是海南、云南。影响其供给的因素主要包括天然橡胶价格、替代品价格、技术进步、自然因素、走私天然橡胶进入市场的状况、进出口政策等。天然橡胶树的生长对地理、气候条件有一定的要求，适宜割胶的胶树一般要有5年～7年的树龄。因此，可用于割胶的天然橡胶树的数量短时期内无法改变。由于地理因素，中国的天然橡胶产区面积不大，其生产技术也没有达到世界一流水平。所以中国市场上的天然橡胶供给很大一部分依赖于进口。
　　二、变量选择与模型方法简介
　　（一）VAR模型简介
　　VAR模型（向量自回归模型）的主要研究对象是多变量动态关系。近年来，这种方法已经被广泛运用于经济研究中。VAR模型不需要区分变量的内生外生性质，可以直接对多个变量间的动态关系进行研究，其最终结果是联立方程。向量自回归模型不以经济理论为基础，其内生变量将对模型的全部内生变量的滞后期进行回归进而对全部内生变量的动态关系进行估计[5]。
　　含n个变量、滞后期为p的VAR模型数学表达方法如下：
　　其中，是k维内生变量，是d维外生变量，p是滞后阶数，维矩阵和维矩阵是待估系数矩阵。是k维扰动列向量，随即扰动不自相关但不拒绝同期相关性，其与等式右边变量不相关。由于数据之间的交互影响复杂，本文中建立的VAR模型中变量默认为内生变量，不考虑外部因素的影响。
　　（二）变量选取与数据来源
　　通过天然橡胶供求影响因素的理论分析可知，对天然橡胶供求产生影响的因素很多，其影响途径和影响力度也难以得到确认。结合我国的实际情况，鉴于数据的可得性，本文选取了经济发展状况、天然橡胶价格和下游行业发展作为影响天然橡胶供求的影响因素。本文假定短期内无明显技术进步、政策不变，天然橡胶供给中的进口部分可以满足国内天然橡胶的需求。这种假定也是符合现实意义的，伴随着天然橡胶的增产和国际用胶数量的稳定，进口胶暂时不会出现数量不能满足国内用胶的状况[6]。
　　在数据选择方面，本文采用了1991—2012年的年度数据。天然橡胶的需求主要通过中国天然橡胶的消费量来表现，本文所用的数据来源于IRSG（国际橡胶研究组织）发布的数据。中国天然橡胶的供给主要来自于国内产区的产量和进口，所以本文选择了这两个数据进行加总来获得供给量，其原始数据来源于历年《中国统计年鉴》。经济发展状况的优劣并不是国家整体状况能够反映的，所以本文选择人均国内生产总值对经济发展状况进行反映，人均国内生产总值数据来源于历年《中国统计年鉴》。对于天然橡胶价格的获取，本文选择了国内天然橡胶价格的年均价。由于我国橡胶工业的主要下游行业都是出口型企业，所以本文选取历年橡胶制品出口金额以反映天然橡胶主要下游行业的发展，其数据来源于历年《中国统计年鉴》。 　　软件处理中，DE表示天然橡胶需求，S表示天然橡胶供给，GPC表示人均国内生产总值，P表示天然橡胶价格，T表示橡胶制品出口金额。本文所用建模软件为Eviews 6.0。
　　三、数据处理与检验
　　（一）单位根检验
　　时间序列数据建模必须首先进行平稳性检验以克服直接建模产生的伪回归现象。本文选用单位根检验方法对数据进行检验。现实中，平稳的时间序列非常少见，所以就有必要对非平稳的时间序列进行处理来保证其平稳性。对具有共同趋势的非平稳时间序列进行经典的回归分析，会产生伪回归现象。而向量自回归模型是一种非结构的、可用于进行相关时间序列系统的预测的多变量时间序列回归模型。同时，VAR模型也可以用于测定随机扰动对系统的动态影响。对于时间序列数据，对数处理能够消除异方差性，并将宏观经济变量由非线性变为线性。而且，变量取对数后，再取差分，可计算近似增长率，这对弹性系数也有直观的反应。所以本文首先将数据进行对数化处理。
　　时间序列的平稳性描述的是时间变化在序列数值上的影响。非平稳的时间序列可以通过差分处理成为平稳序列，这也称为单整序列。当且仅当序列在d次差分后成为平稳序列时，可称此序列为d阶单整序列，记作I（d）。单位根检验是检验序列平稳性的常用方法。运用Eviews 6.0软件能够方便地进行序列单位根检验。表1汇总了本文中所用变量数据的单位根检验结果。
　　由检验结果可知，变量对数形式满足一阶单整。由于数据量不足，本文不直接依据对数数据进行协整检验及向量误差修正模型（VEC）建模。由于变量对数后差分可以计算近似增长率，本文选择对其平稳的一阶差分数据进行Granger检验并以此进行VAR建模。
　　（二）Granger因果检验
　　Granger因果检验能够反映出变量之间的相互关系，其滞后期的选择对最终结果的获得有重要的影响。本文根据AIC和SC准则选取4期作为滞后期。运用Eviews 6.0软件进行序列Granger因果检验。检验结果中对中国天然橡胶供求具有明显影响的因素相互关系汇总如表2所示。
　　由检验结果可得到如下结论：
　　1.在10%的显著性水平下，DLNGPC是DLNDE的Granger原因，这意味着人均国内生产水平的变动能够对中国天然橡胶的需求变动产生影响。而在同样的显著性水平下，中国天然橡胶需求的变动则不会对人均国内生产水平的变动产生决定性影响。
　　2.在10%的显著性水平下，DLNP与DLNDE互相不会成为对方的Granger原因。这说明中国天然橡胶价格的变动与中国天然橡胶的需求的影响关系比较小。
　　3.在10%的显著性水平下，DLNT不是DLNDE的Granger原因，这说明橡胶制品的出口情况对中国天然橡胶的需求的影响较小。而DLNDE是DLNT的Granger原因，这说明天然橡胶的需求变动能够对橡胶制品的出口变动产生重要影响。
　　4.在10%的显著性水平下，DLNP是DLNS的Granger原因，这说明天然橡胶价格的变动能够对中国天然橡胶的供给变动产生影响。而DLNS不是DLNP的Granger原因，这说明中国天然橡胶的供给变动对后期的天然橡胶价格变动影响不大。
　　由以上结论可知，检验结果基本符合中国天然橡胶的供求基本状况。在中国天然橡胶的需求影响因素上，人均国内生产总值的影响比反映市场灵活程度的价格的影响大，这说明中国天然橡胶市场受国民经济的整体发展状况影响较大。由于中国天然橡胶市场的自由度有限，其价格对需求的影响力不高。而橡胶制品作为天然橡胶的下游产品，其波动状况与天然橡胶需求的波动状况联系密切。对中国天然橡胶的供给而言，其波动状况与天然橡胶的价格比需求的程度要高，这也是由中国天然橡胶供给大部分来源于进口这一情况决定的。
　　四、VAR模型建立与相关分析
　　为进一步对中国天然橡胶的供求影响因素进行动态分析，本文对这一系统构建向量自回归模型（VAR）进行研究。模型变量为DLNDE、DLNS、DLNGPC、DLNP和DLNT。首先进行滞后阶数的选择。
　　（一）滞后阶数选择
　　滞后阶数的选择非常重要，滞后阶数太小会导致误差项严重自相关；滞后阶数太大又会导致自由度减小，从而对模型参数股计量的有效性产生不利影响。其通用选择标准有赤池信息准则（AIC）和施瓦茨准则（SC）等。利用Eviews 6.0软件进行滞后阶数选择。程序运行结果如表3所示。
　　由结果可知，5个选择标准中的FPE、AIC和HQ都是在滞后二阶时得到最小值，这说明模型的最优滞后阶数为二阶滞后。从而应该建立VAR（2）模型。
　　（二）模型平稳性检验
　　通过计算模型的AR特征多项式，由其结果对模型的平稳性进行检验。检验结果如图1所示。
　　由图1可知，模型特征多项式的根倒数均落在单位圆内，这说明所建立的模型是平稳的。模型中变量的引致变化在长期内将会趋于消失。对于稳定的VAR模型，可以进行后续的脉冲响应分析。
　　（三）脉冲响应分析
　　为分析中国天然橡胶供求影响因素的动态关系，本文运用脉冲响应函数进行分析。脉冲响应函数是VAR模型用于检验因变量是如何响应冲击的一种方法。其主要作用途径是检验残差项的变动是如何影响各变量的变化。脉冲响应可以描述变量的变动如何通过VAR模型来对其他变量产生影响甚至影响自身。脉冲响应过程表现的是短期调整，其最终结果应该是收敛。
　　首先对中国天然橡胶需求量进行脉冲响应分析，其脉冲响应图如图2所示。其中，横轴表示冲击作用的滞后期数（单位：年度），纵轴表示中国天然橡胶需求变化率，实线表示脉冲响应函数，代表了中国天然橡胶需求变化率对其自身及其他四个变量的冲击反应，虚线代表正负两倍标准差的偏离带。
　　据图2，对中国天然橡胶需求变化率的冲击反应分析如下： 　　1.中国天然橡胶需求变化率在第1期发生一个标准差的正向冲击后，其自身慢慢平复。在10期之后，其变化趋于收敛。
　　2.给人均国内生产总值一个单位标准差的冲击之后，中国天然橡胶需求在1～3期表现为正面影响。在4～9期，其冲击表现为负面影响。在小幅正面波动后，其影响在12期之后趋于收敛。这表明人均国内生产总值对中国天然橡胶需求的影响具有时间效应。当其影响为正面影响时，随着人均国民生产总值的提高，中国天然橡胶的需求随之提高。但是长期看来，随着时间的推移，在4年之后，若无其他外部因素的刺激，这种影响最终将会对中国天然橡胶需求产生抑制作用。在12期之后，这种抑制作用才会得以平复。
　　3.给价格一个正单位的标准差冲击之后，其变化对中国天然橡胶需求具有阶段性影响。1～2期、5～9期天然橡胶价格变化冲击对需求具有正面影响，3～4期、10～13期天然橡胶价格变化冲击对需求具有负面影响，13期后，其变化得到收敛。总体来说，价格与天然橡胶需求是同向变动，价格的上升会引起天然橡胶需求的提高。
　　4.对供给一个正单位的标准差冲击之后，供给对天然橡胶需求的影响也是阶段性的。其冲击变化与价格类似，但是其冲击波动程度比价格波动程度轻。1～2期、5～9期天然橡胶供给变化冲击对需求具有正面影响，3～4期天然橡胶供给变化冲击对需求具有负面影响，10期后，其变化得到收敛。这说明天然橡胶供给变动对需求的影响很大程度上是通过价格这个中介指标进行影响的。
　　5.橡胶制品出口金额在受到一个正单位标准差的冲击之后，在1～2期，其对天然橡胶需求具有负面影响。在3～7期，其对天然橡胶需求具有长时间的正面影响。在9期之后，其冲击反应趋于稳定。
　　对中国天然橡胶供给的脉冲响应分析结果如图3所示。其中，横轴表示冲击作用的滞后期间数（单位：年度），纵轴表示中国天然橡胶供给变化率，实线表示脉冲响应函数，代表了中国天然橡胶供给变化率对其自身及其他四个变量的冲击反应，虚线代表正负两倍标准差的偏离带。
　　据图3，对中国天然橡胶供给变化率的冲击反应分析如下：
　　1.中国天然橡胶供给变化率在第1期发生一个标准差的正向冲击后，在10期之后，其冲击反应趋于收敛。与需求的自身反应相比，其波动范围小、波动频率大，这说明中国天然橡胶的供给变动更不稳定。
　　2.本期给人均国内生产总值一个单位标准差的冲击，中国天然橡胶供给的变动趋势不明显。与对需求的冲击相比，人均国内生产总值变动对供给的变动影响微乎其微，这种影响最终在10期之后得到收敛。
　　3.给予价格一个正单位的标准差冲击之后，其变化对中国天然橡胶供给具有明显的短期影响。由此也印证了Granger检验中价格与供给的因果关系尤其强的结论。由冲击响应可知，在1～2期、4～6期天然橡胶价格变动对其供给具有明显的正面影响。在3～4期，天然橡胶价格变动对其供给具有很强的负面影响。在10期之后，冲击响应得以收敛。
　　4.给予需求一个正单位的标准差冲击之后，需求对天然橡胶供给的影响是阶段性的。1～2期、6～10期天然橡胶需求变化冲击对其供给具有正面影响，3～5期天然橡胶需求变化冲击对其供给具有负面影响，10期后，其变化得到收敛。
　　5.橡胶制品出口金额在受到一个正单位标准差的冲击之后，在1～2期、6～8期，其对天然橡胶供给具有负面影响。在3～5期，其对天然橡胶供给具有正面影响。在9期之后，其冲击响应趋于稳定。
　　五、结论
　　本文基于向量自回归模型，通过单位根检验、格兰杰因果检验和脉冲响应函数等方法，分析了中国1991—2012年天然橡胶供求的影响因素。实证结果表明，对天然橡胶需求影响最重要的因素是人均国内生产总值代表的中国经济发展状况。人均国内生产总值在脉冲函数分析中显示，其对天然橡胶需求的冲击具有时效性，在正面影响之后，其影响具有长期的负面作用。长期来看，价格因素反而不能真切地反应需求变化。产生这种价格不能反映社会需求状况的原因与中国橡胶需求的政策依赖性有很大的关系。在脉冲函数分析中，价格的影响波动频率高，对市场的需求能够更好地进行捕捉。这说明国家在政策调控中应该对价格的作用进行进一步的利用。此外，天然橡胶需求对其下游产品具有重要影响，下游产品对天然橡胶需求的影响比价格的影响要强。与之相反，对中国天然橡胶供给的影响因素而言，价格是影响天然橡胶供给的重要因素，这也是由中国天然橡胶供给大部分来源于进口这一情况决定的。
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