《Cogent Food & Agriculture》：Dynamic price transmission in the Philippine vegetable oil market: Evidence from a weekly vector autoregression analysis
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本研究利用2021年至2025年的周度数据，考察了椰子油、毛棕榈油（crude palm oil, CPO）和棕榈油精之间的动态价格关系。研究人员采用向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型分析短期交互作用，滞后阶数选择准则支持V
本研究利用2021年至2025年的周度数据，考察了椰子油、毛棕榈油（crude palm oil, CPO）和棕榈油精之间的动态价格关系。研究人员采用向量自回归（Vector Autoregression, VAR）模型分析短期交互作用，滞后阶数选择准则支持VAR(1)设定。研究人员运用Bai–Perron多重结构突变检验识别市场机制转变。结果表明，滞后棕榈油精价格显著影响毛棕榈油价格，证明棕榈油供应链内部存在价格传递。相比之下，椰子油对两种棕榈衍生油均无显著影响，表明其价格领导作用有限。格兰杰因果性检验确认椰子油并非毛棕榈油或棕榈油精的格兰杰原因，而显著的即时因果性表明存在同期市场关系，可能反映共同的外部冲击。结构突变分析识别出若干机制转变，这些转变可能与政策干预、疫情后供应调整和不利气候条件相关。尽管厄尔尼诺指标在VAR模型中不显著，但研究结果表明，更广泛的市场机制转变比所测度的气候效应更为突出。上述结果为生产者、贸易商和政策制定者提供了见解，有助于改善菲律宾食用油市场的价格风险管理和增强市场韧性。
**论文解读：菲律宾植物油市场的动态价格传递**
**一、研究背景与问题提出**
食用油在食品体系、饲料配方和工业加工中扮演着核心角色。在亚洲，椰子油、毛棕榈油（crude palm oil, CPO）和棕榈油精是三种主要贸易油品，它们之间存在部分替代性，使得任一市场价格变动都可能传导至其他市场。椰子油对菲律宾尤为重要，因其贡献了大量农业出口并支撑农村生计；而毛棕榈油和棕榈油精则主要依赖进口，在区域市场与椰子油形成竞争关系。
全球植物油市场经历了由供应约束、消费模式转变、物流中断、生物燃料政策以及不利天气条件所驱动的显著波动。国际椰子共同体报告称2023年椰子油和棕榈油价格大幅上涨，凸显了理解价格传递机制的必要性。以往研究显示，由于垂直整合的加工体系和共同的全球需求驱动力，棕榈衍生油品与软油之间存在较强的市场整合。VAR和VECM方法已被广泛用于分析这些动态关系，然而针对菲律宾市场的经验证据仍然有限，尤其是在能够捕捉快速短期调整的高频数据应用方面。
气候变率进一步使价格形成复杂化。厄尔尼诺-南方涛动（El Ni?o–Southern Oscillation, ENSO）事件、干旱和热带气旋会扰乱产量和供应链，加剧价格波动。菲律宾椰子生产对气候高度敏感，印度尼西亚和马来西亚的棕榈油生产同样受到气候异常的影响。
菲律宾椰子油和棕榈油市场具有截然不同的供应与分销结构。椰子油部门高度依赖出口，2021/2022至2025/2026年度产量介于164万至185万公吨，出口量每年介于114万至149万公吨，出口占产量的比重约为68%至81%。相反，菲律宾棕榈油市场高度依赖进口，国内产量维持在10万至12万公吨的较低水平，而进口量介于89.2万至140.6万公吨，进口占总供应量的约82%至88%。这种结构性差异意味着两种油品面临不同的价格形成环境：椰子油价格受国内产量、库存和出口市场条件影响，而棕榈油价格更直接地暴露于国际供应条件、进口价格和贸易政策。
尽管两种油品具有重要的经济意义，但鲜有研究考察菲律宾市场中椰子油、毛棕榈油和棕榈油精之间的短期价格传递，或评估气候相关干扰是否改变这些关系。本研究利用2021至2025年的周度价格数据填补了这一空白，采用VAR框架、格兰杰因果性检验和Bai–Perron结构突变检验，分析短期动态、方向性传递和机制转变。
**二、研究内容与方法概述**
本研究旨在实现四个目标：考察三种油品价格间的短期动态关系；利用格兰杰因果性分析确定价格传递方向；识别与重大市场干扰相关联的结构突变；评估椰子油在菲律宾植物油市场中的价格领导或跟随角色。研究数据来源于菲律宾饲料加工商协会（Philippine Association of Feed Millers, Inc., PAFMI）成员企业报告的周度平均批发价格，覆盖2021年第1周至2025年第52周，共260个周度观测值。主要技术方法包括：采用Augmented Dickey-Fuller（ADF）检验进行平稳性检验；依据Akaike信息准则（AIC）、Hannan-Quinn准则（HQ）、Schwarz准则（SC）和最终预测误差（FPE）选择最优滞后阶数；构建含外生厄尔尼诺虚拟变量的VAR(1)模型；在多元VAR框架内进行块外生性格兰杰因果检验；利用Cholesky分解计算正交化脉冲响应函数（Impulse Response Functions, IRFs）；计算20周预测水平下的预测误差方差分解（Forecast Error Variance Decomposition, FEVD）；运用Johansen迹检验考察长期协整关系；采用Bai–Perron多重断点检验识别结构突变；并通过Portmanteau检验、ARCH LM检验、Jarque-Bera检验和OLS-CUSUM检验进行模型诊断。所有分析均在R环境中完成。
**三、研究结果**
**平稳性检验与滞后阶数选择。** ADF检验显示三种油品价格序列在水平上均为非平稳，一阶差分后变为平稳，证实所有变量为I(1)过程。所有信息准则一致选择一阶滞后，支持VAR(1)设定。
**厄尔尼诺虚拟变量。** 研究设定了以2024年第26周为分界的干预虚拟变量，但该虚拟变量在所有VAR方程中均不显著（p>0.10），表明在控制滞后价格动态后，2024年厄尔尼诺事件未对周度价格变动产生可测度的短期影响。以2024W21作为替代起点的稳健性检验结果与此基本一致。
**VAR模型估计。** VAR(1)模型揭示了显著的短期价格传递效应。毛棕榈油方程中，滞后棕榈油精价格具有强显著影响（β=0.370，p<0.001），表明棕榈油精是棕榈油体系内短期变动的首要驱动因素。棕榈油精表现出较强的自身价格持续性（β=0.342，p<0.001）。椰子油方程中，滞后棕榈油精具有边际显著的正向影响（β=0.265，p=0.072），而滞后毛棕榈油和自身价格效应不显著。模型满足稳定性要求，对棕榈油精的解释力最高（R2=0.167），其次为毛棕榈油（R2=0.088），椰子油最低（R2=0.029）。
**格兰杰因果性检验。** 毛棕榈油不显著格兰杰引起椰子油和棕榈油精（F=0.526，p=0.591），椰子油同样未能格兰杰引起毛棕榈油和棕榈油精（F=1.052，p=0.350）。相比之下，棕榈油精显著格兰杰引起椰子油和毛棕榈油（F=10.402，p<0.001）。即时因果性检验显示三种油品之间存在显著的同期关系（p<0.001），表明共同外部冲击同时影响各市场。
**脉冲响应函数与预测误差方差分解。** 脉冲响应分析显示，毛棕榈油冲击对椰子油价格仅产生微小且短暂的影响。FEVD结果显示，自身市场冲击解释了三种油品的大部分预测误差方差。椰子油价格变动主要由自身创新驱动，毛棕榈油和棕榈油精的贡献相对较小。棕榈油精表现出最强的外部影响，尤其是对毛棕榈油，与VAR和格兰杰因果性结果一致。
**模型诊断。** Portmanteau检验未发现显著序列相关（χ2=151.92，p=0.152），但ARCH检验检测到显著异方差性（χ2=223.73，p=0.015），Jarque-Bera检验拒绝多元正态性（JB=3335.3，p<0.001）。OLS-CUSUM检验表明样本期内无参数不稳定性证据。
**Johansen协整检验。** 迹检验未能拒绝无协整关系的原假设（迹统计量=32.55<临界值=34.91），表明三种油品之间不存在长期均衡关系，支持使用一阶差分VAR而非VECM。
**预测。** VAR预测显示三种油品价格具有稳定的短期预测路径，无爆炸性行为，置信区间相对狭窄，表明VAR(1)模型为食用油价格监测提供了合理的短期预测表现。
**椰子油价格的结构突变。** Bai–Perron检验基于BIC准则识别出四个显著结构突变点，分别位于2021W41、2022W28、2024W21和2025W08附近。这些突变与疫情后供应链调整和劳动力短缺、印度尼西亚2022年棕榈油出口限制、2024年厄尔尼诺相关的菲律宾椰子生产供应约束、以及2025年初全球植物油市场趋紧和生物柴油需求扩张等重大市场干扰事件相吻合。
**四、总结讨论与研究结论**
讨论部分围绕四个研究目标展开。第一，关于三种食用油价格间的短期动态关系，三个市场在短期内有交互作用但不存在稳定长期均衡，这与其不同的生产结构、贸易暴露度和终端用途差异相符。第二，关于价格传递方向，棕榈油精在系统内具有最强的方向性预测影响，尤其是对毛棕榈油，这反映了二者之间存在精炼分提的直接加工关系；椰子油较弱的向外传递作用与其月桂酸油特性、小农生产结构和较高国内供应暴露度一致。第三，结构突变与重大事件存在时间关联，但应视为关联而非因果证据；厄尔尼诺效应可能通过生产、贸易和供应链渠道在更长时间维度上显现，且具有非线性特征。第四，椰子油更适合被描述为短期预测性价格传递中的价格跟随者，而非价格领导者，但这一解释仅指预测优先级，不构成结构性因果、市场势力或长期价格发现的证据。
研究结论如下：其一，所有价格序列均为I(1)过程，且不存在长期协整关系，跨市场效应总体温和且短暂，各商品价格变动主要由自身市场条件主导。其二，棕榈油精在系统中表现出最强的短期方向性预测影响，滞后棕榈油精价格显著预测毛棕榈油价格变动，并对椰子油价格具有边际预测效应；椰子油和毛棕榈油对其他市场的预测影响总体较弱或不显著，表明短期传递在市场对之间具有异质性。其三，结构突变分析识别出与疫情后供应调整、印度尼西亚临时棕榈油出口限制、生物柴油相关发展和2024年厄尔尼诺等重大市场干扰时期相关的价格关系突变，但这些突变日期与事件的吻合应视为时间关联而非因果证明；厄尔尼诺虚拟变量在VAR模型中不显著，表明在所采用的设定下未检测到即时周度价格效应。其四，关于椰子油的价格领导或跟随角色，研究结果为椰子油作为短期价格领导者提供了有限支持；椰子油价格变动未为毛棕榈油或棕榈油精提供强预测信息，而棕榈油精在系统中发挥了相对更强的方向性影响，因此椰子油更适宜被描述为在短期预测性价格传递中占据相对跟随地位。总体而言，菲律宾食用油价格传递在不同商品间存在分化，受国际市场暴露度、加工关联、国内供应条件和市场特定因素的共同塑造。改进市场信息系统、加强气候韧性和完善价格风险管理，有助于生产者、加工商、贸易商、饲料配方师和政策制定者应对菲律宾食用油市场的短期波动与结构性变化。
