硕士论文选题：国内主要进口来源国大豆风险溢出效应及其影响因素研究

这是一篇金融学硕士论文，本文以近年来自然灾害、贸易保护主义抬头及地缘政治冲突等频繁发生，全球大豆市场面临着越来越复杂市场环境，这些突发事件在影响各国大豆市场的稳定性的同时还加剧了全球粮食系统的脆弱性。

第 1 章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.1.1 研究背景粮食安全是“国之大者”，《中共中央国务院关于做好 2023 年全面推进乡村振兴重点工作的意见》强调要“坚决守牢确保粮食安全”。随着我国大豆需求不断增长，尤其是在饲料及食用油需求上的增加，我国主要通过大豆进口来弥补国内需求缺口及维持市场供应的稳定。然而，随着国际贸易环境的复杂化，我国大豆市场面临的进口风险也日益严峻，粮食安全问题逐渐突出。近年来，由于国内大豆生产难以满足需求，尤其在种植面积和产量增幅困难背景下，我国对进口大豆的依赖程度持续加深。全球地缘政治冲突、气候变化、贸易保护主义抬头等因素使得我国大豆市场面临来自外部的诸多风险，不仅包括供应链的中断和价格波动，更涉及到大豆生产国的政策变动等多方面的风险。这些外部风险不仅会导致我国大豆供应的短期波动，还可能在长期内影响粮食安全战略的稳定性。尤其是当某些主要大豆生产国（如巴西、美国、阿根廷）出现生产中断、贸易障碍或政策调整时，我国市场的供需平衡会迅速受到影响，进而影响到农业产业链的各个环节。从国家层面来看，粮食安全不再仅仅是确保产量的“量”的问题，更需要从“质”和“结构”层面进行深度思考，尤其是进口大豆的风险管理。因此，在进口风险不断上升的背景下，提高对大豆进口风险的识别与管理能力，切实筑牢粮食安全防线，已经成为当下的重要任务。在全球化的背景下，国家间的市场互动日益紧密，风险溢出效应已成为现代市场研究中的重要课题。大豆市场会受到国内及全球大豆市场波动的双重影响，对于中国这类的大豆进口大国，全球大豆市场波动的影响更为深刻。风险溢出效应指的是市场之间的风险并非独立存在，而是相互传递和影响的过程。对于大豆市场而言，外部市场的任何动荡，如国际大豆价格波动、生产国政策变化、自然灾害等，都可能迅速传递至国内市场，进而影响到我国的供应链稳定、价格波动乃至农业经济的安全。

目录

摘要

Abstract

第1章 绪论

第2章 概念界定及理论基础

第3章 中国与主要进口来源国大豆风险溢出效应分析

第4章 中国与主要进口来源国大豆风险溢出效应的影响因素分析

第5章 研究结论和对策建议

参考文献

1.1.2 研究意义

本文旨在深化对中国与主要进口来源国大豆间风险溢出效应的理解，进一步补充现有研究，更在于为如何应对全球化背景下的粮食安全问题提供更加精准的理论依据和实务指导。本文分析突发事件冲击带来的风险溢出关系变动以及梳理各国间风险溢出效应的影响因素，为我国及全球大豆市场的稳定提供政策建议，推动全球粮食市场风险防控体系的建设，进而增强各国应对国际风险的韧性。

1.1.2.1 理论意义

本文的理论贡献与价值主要体现在三个方面：首先，中国有超过 90%的进口大豆来自巴西、美国和阿根廷，进口来源高度集中，然而，学者们多将关注点聚焦于“两两”间的风险溢出关系，具有局限性。因此，本文在时变参数 VAR（TVP-VAR）模型的框架下，运用预测误差方差分解方法，构建了时域（DY）溢出指数与频域（BK）溢出指数，深入剖析绿中国、巴西、美国和阿根廷大豆间风险溢出的方向和强度。其次，现货价格直接反映了市场供需关系和即时交易状况，更能真实地捕捉突发事件对市场的冲击及风险传递效应，相较于期货市场的预期性，现货价格更加贴近实际市场变化，能更准确地揭示短期内的市场波动。最后，本文从风险溢出、溢入的角度考虑影响因素，不仅丰富了大豆风险溢出效应的理论框架，也为理解全球粮食安全中各国风险溢出关系提供了新的视角和理论支持。

第 2 章 概念界定及理论基础

2.1 概念界定

2.1.1 中国大豆进口风险国际贸易中风险无处不在，尤其是在进口环节，面临的各种不确定因素统称为进口风险。近年来，随着中国对大豆需求持续增长，国内产量却没能跟上，进口依赖度逐渐加深。数据显示，中国约有 80%以上的大豆需求依赖进口，主要来自巴西、美国和阿根廷等几个大豆出口大国。与此同时，国际大豆供应链也受到自然灾害、政策调整、贸易摩擦等多方面的冲击，这些复杂因素导致中国大豆进口面临较大的不确定性和潜在风险。针对这种现状，本文参考相关研究，将中国大豆进口风险划分为进口来源风险、市场风险和政治经济风险三大类。具体来说，进口来源风险主要是指主要出口国大豆生产和供应能力的不稳定性，比如气候变化、自然灾害、病虫害对产量的影响，以及出口国调整粮食安全政策带来的供应波动，这些都会直接影响大豆供应的稳定性。市场风险则主要指国际大豆价格波动及供需关系变化带来的风险，包括价格大幅度波动、汇率变动对进口成本的影响，或者因市场供需失衡而引发的价格异常波动。政治经济风险主要体现在国际政治经济环境变化对进口造成的影响，例如贸易政策调整、出口国对中国的贸易限制、地缘政治紧张局势，以及国际金融市场的波动，这些都可能对大豆进口的安全和稳定造成影响。

2.1.2 风险溢出效应溢出效应是指各市场对价格信息的反应存在差异，即不同国家的相同类型市场或者同一国家内的不同类型市场对同一价格信息的反应会不同步。市场价格不仅会因市场内部供求不平衡等因素而波动，还会因为受到其他市场的影响而产生波动。因此，当一个市场发生波动时，该波动不会仅限于市场内部，而是会将波动向外溢出从而对其他市场也产生影响，这一跨市场的价格信息传递现象即被认为是溢出效应。溢出效应通常可分为收益率溢出效应和波动溢出效应。收益率溢出效应，也称价格溢出效应，指的是某一市场中某一品种的价格变化对其他市场中相同或相近品种的价格产生显著影响，该影响有正负两种方向，属于一阶矩水平的溢出。波动溢出效应则指某一市场中某一品种的价格波动幅度对其他市场同类或相近品种的波动性产生影响，通常以方差作为衡量标准，属于二阶矩水平溢出，其影响没有方向性。波动率被视为衡量市场不确定性的重要变量，所以在研究市场风险溢出时，波动率常被选作核心指标，以分析市场间的风险溢出效应，因此波动溢出效应也常称为风险溢出效应。

2.2 溢出效应的理论基础

2.2.1 有效市场假说由上述可知市场间的溢出效应实际上是一种信息传递。有效市场假说由尤金·法玛于 1970 年提出，旨在解释市场价格如何反映可获得的信息，也为溢出效应分析提供理论基础。该假说认为，金融市场上的资产价格能够迅速、充分地反映所有可获取的信息，因此投资者难以通过信息优势获得超额收益。根据市场对信息的反映程度，可将市场划分为三种类型：弱有效市场、半强有效市场和强有效市场。在弱有效市场中，市场价格仅反映历史信息，例如过往的交易价格和成交量，因此投资者无法通过技术分析获取超额收益。半强有效市场则假设市场价格能够迅速消化所有公开信息，包括公司公告、经济数据和政策变化，使得投资者无法通过已有的公开信息进行套利。强有效市场进一步假设市场价格已经完全反映所有公开和内幕信息，意味着无论采取何种投资策略，投资者都无法长期获得超额收益。有效市场假说强调信息与市场价格之间的对应关系，这一特性恰好是溢出效应的理论基础。在有效市场条件下，当市场环境或宏观经济因素发生变化时，市场信息能够迅速传递，跨市场贸易者能迅速调整其对大豆价格的预期，并对贸易策略进行调整，这样一来，全局信息便能够迅速传递到其他大豆市场中，从而在市场间产生溢出效应。

第 3 章 中国与主要进口来源国大豆风险溢出效应分析

3.1 模型介绍

3.1.1 时变参数向量自回归模型（TVP-VAR）本文选用 TVP-VAR 模型进行深入研究。相较于传统的常量参数滚动窗口 VAR 模型，这一模型显著地克服了因设定滚动窗口而引发的样本信息损失问题，同时也降低了对异常值的敏感性。N 维 TVP-VAR(P)模型表达为：Yt = βtZt−1 + εt, εt|ΩH ∼ N(0, Σt) （3-1）βt = βt−1 + υt, υt∣Ωt−1 ∼ N(0, R) （3-2）在此，定义Yt = (Y1t, Y2t, ⋯, YNt)是一个 N×1 维向量，Zt−1 = （Yt−1, Yt−2, ⋯, Yt−p）'是Np×1维向量，βt = (β1t, β2t, ⋯, βpt)是 N × Np维时变系数矩阵，遵循随机游走，εt是 N 维扰动向量，Ωt−1表示时间 t-1 的所有可用信息。为了进一步分析模型的动态特征，本文采用广义预测误差方差分解（GFEVD）这一工具，将式（3-1）转化为矢量移动平均（VMA）的表示形式，有助于直观地理解模型中各变量之间的关系以及预测误差的传播机制，表示为：Yt = i=o∞ Θitεt−i （3-3）其中，Θit是一个 N × N 维系数矩阵。3.1.2 DY 溢出指数Diebold 和 Yilmaz（2012）[23]提出在时域上构建风险溢出指数的方法，即 DY 溢出指数，用于测度时域上溢出的大小与方向。首先，将向前 H 步预测的广义预测误差分解表示系统中不同变量冲击的部分，可以计算为：（3-4）θjkH 表示第 k 个变量对第 j 个变量的冲击影响。其中，j, k = 1,2, ⋯, N，Σ表示误差向量εt的协方差矩阵，σkk为第 k 个方程的εt的标准差，ek表示第 k 个元素为 1，其余元素为 0 的选择向量，Θℎ 表示 N × N 阶的移动平均系数矩阵。

第 4 章 中国与主要进口来源国大豆风险溢出效应的影响因素分析

4.1 风险溢出效应影响因素的理论分析从上述中国与主要进口来源国大豆间风险溢出效应分析可知，各国大豆间存在较强的溢出效应，并且市场间的风险溢出效应会因各种事件及因素而变动。本文参考相关粮食市场影响因素及数据的可获得性选择各国大豆间风险溢出效应的影响因素。最终，本文重点探讨了资源禀赋、经济因素、政治因素以及技术因素对各国大豆间风险溢出效应的影响。

4.1.1 资源禀赋各国大豆间的风险溢出效应受多种因素影响，其中资源禀赋作为农业生产的基础条件，在决定产量、贸易格局等方面发挥着重要作用（李志等，2025[73]；朱文博等，2022[74]）。考虑到大豆生产高度依赖土地、水和劳动力资源，三者直接影响了大豆供给的稳定性和调整能力（韩冬和钟钰，2024[75]；谢颜，2022[76]）。因此本文选择人均耕地、人均淡水资源以及农业就业人口占比作为资源禀赋的关键变量进行分析。自然资源是大豆生产的基础性要素。已有研究表明，耕地资源丰富的国家更倾向于成为农产品净出口国（徐灏龙和陆铭，2021[77]），从大豆贸易格局来看，巴西、美国和阿根廷等主要生产国凭借广阔的耕地资源，在贸易网络中占据重要地位（叶玮怡等，2023[78]），因其生产波动会直接影响全球供需平衡，这些国家在国际市场中的风险溢出效应较强。相比之下，中国这类人均耕地资源有限的进口国，由于国内生产能力受限，更依赖进口来平衡市场需求（焦玉平，2024[79]），从而在全球大豆市场中呈现出更显著的风险接受特征。水资源也是农业生产的重要限制因素之一，在大豆生产过程中同样具有决定性作用。如郭延景和孙学涛（2025）[80]研究指出山东省农作物的产量受耕地变化的影响较小，但受限于紧张的农业用水资源，其严重制约粮食生产。充足的水资源可以提供农田灌溉所需的水量，保障农作物的生长和发育（卢召艳和黎红梅，2025[81]）。劳动力也是农业生产的重要投入要素，农业就业人口占比在一定程度上反映了一国农业劳动密集程度及农业现代化水平。贾晋等（2024）[82]分析发现，2001-2021 年间世界农业强国平均农业就业人口占比、平均农业政府支出占比以及平均农业用地占比在不断下降，但生产效率快速提升。研究表明，具备更高农业生产效率的国家，能够释放多余农业劳动人口，将其纳入非农业部分，从而促进产业结构升级（唐望等，2023[83]）。相比之下，农业就业人口占比较高的国家，其生产模式仍然以传统农业为主，生产效率较低，市场适应能力较弱，这使得其市场在面对外部冲击时的调整能力相对较弱，导致市场波动性较大。

4.1.2 经济因素经济因素是影响各国大豆间风险溢出效应的重要因素之一。涉及经济因素的研究较多，本文根据已有文献从经济水平、市场规模、产业结构以及开放程度来进行分析。经济水平的高低对各国大豆间风险溢出效应具有影响。经济水平高的地区会吸引劳动力、资金、人才及技术等要素聚集，一定程度上会带动乡村工业发展、基础设施完善及医疗保障等方面的发展（陈园等，2024[84]），同时，相关基础设施的完善程度必然影响到粮食市场稳定程度（薛国琴和项辛怡，2023[85]）。粮食市场稳定程度进一步影响各国大豆间的风险溢出水平。市场规模与需求相关联，较大的市场规模，尤其是人口数量，通常意味着更高的国内需求（程显宏等，2023[86]）。另一方面，大国市场因梯度化经济发展形成了层次分明的市场结构，每个层级都有其独特的消费需求和偏好（宋宪萍和李娇娇[87]）。当全球大豆供应出现波动时，需求大的国家会更迅速地感受到市场波动，并可能加剧供需失衡（尹铎等，2023[88]），从而加强风险溢出效应。此外，大市场不仅意味着更多层次与数量的需求，还意味着该国在全球贸易网络中往往占据关键节点，较大市场规模的国家往往在全球市场的变化中起到更大的传导作用（马淑琴等，2023[89]）。Gereffi（1999）提出，产业结构升级是当一个企业或经济体的盈利能力或经济水平提高之后，便会趋向于更具有获利能力的资本和技术密集型经济领域的一个过程。根据配第一克拉克定理，产业结构的升级伴随着农业所占份额的减少，转而更需要粮食进口来满足国内需求。粮食进口需求的变动必然影响贸易关系，进而影响各国大豆间的风险溢出效应。开放程度直接影响国际贸易。张宇燕等（2023）[90]认为对外开放的推动能够持续优化贸易结构和增强市场多元化。Noy I（2008）[91]发现贸易开放程度更高的国家能够更好地抵御灾害冲击，防止对宏观经济产生更深入的影响。开放程度高的经济体往往能够通过多元化的贸易伙伴降低对单一市场的依赖，从而减少外部冲击传导的风险。在大豆市场中，进口国若能拓展多个供应来源，即使某个主要出口国市场发生波动，也能通过替代供应渠道减少风险传导。吴琦和石可敬（2025）[92]指出，农产品贸易开放程度的提高有助于产品的流通以及人才的流动与交流，有效增强农业经济系统的稳定性。农业经济系统的稳定性的增强可以在一定程度上抑制风险溢出效应。

第 5 章 研究结论和对策建议

5.1 研究结论

近年来自然灾害、贸易保护主义抬头及地缘政治冲突等频繁发生，全球大豆市场面临着越来越复杂市场环境，这些突发事件在影响各国大豆市场的稳定性的同时还加剧了全球粮食系统的脆弱性。中国是全球大豆进口量最大的国家，该国大豆市场具有高度依赖少数进口来源国的特征，因此，研究中国与主要进口来源国大豆间的风险溢出关系具有重要的理论及现实意义。本文基于 TVP-VAR 模型构建时域与频域风险溢出指数，从静、动态两方面探讨了中国与主要进口来源国大豆间的风险溢出效应，随后分析重大突发事件对各国大豆间风险溢出关系的影响。此后，本文从资源禀赋、经济、政治以及技术方面深入探讨了各国大豆间风险溢出效应的影响因素，分析了对风险溢出、溢入水平的具体影响，揭示了中国大豆市场面临的挑战和机遇。研究发现：从时域下静态溢出结果来看，本文发现巴西、美国和阿根廷大豆具有较高的风险溢出、溢入水平。相较而言，中国大豆的风险溢出、溢入水平较低。具体来看，巴西、美国和阿根廷由于其产量多、出口规模较大，使得这些国家在全球风险传递过程中扮演着重要角色。与此相比，中国的大豆市场虽然在全球大豆贸易中占据重要位置，但受限于进口依赖及市场结构，中国在整体风险溢出网络中的作用相对较小，风险溢出程度较低。动态溢出的分析表明，整体大豆市场的风险溢出呈现出较为复杂的波动模式，整体上呈现小幅波动与大幅震荡交替的趋势。中国大豆市场，在自然灾害、地缘冲突等事件的影响下，通常成为风险的净接收者。尤其是在大豆进口依赖的背景下，中国市场会受到国际市场波动的显著影响。从频域下的结果来看，高频时的总风险溢出效应要比低频时更加平稳，可见时域下的结果主要是由长期内的冲击。

参考文献

[1] 卜伟，曲彤，朱晨萌．中国的粮食净进口依存度与粮食安全研究［J］．农业经济问题，2013，34（10）：49-56．

[2] 刘林奇．基于粮食安全视角的我国主要粮食品种进口依赖性风险分析［J］．农业技术经济，2015，（11）：37-46．

[3] 吴建寨，胡佳璇，邢丽玮，等．中国与主要大豆进口来源国价格关联和政策应对［J］．中国农业大学学报，2023，28（04）：227-237．

[4] 朱聪，曲春红，王永春，等．新一轮国际粮食价格上涨：原因及对中国市场的影响［J］．中国农业资源与区划，2022，43（03）：69-80．

[5] 王孝松，谢申祥．国际农产品价格如何影响了中国农产品价格？［J］．经济研究，2012，47（03）：141-153．

[6] 魏艳骄，张慧艳，朱晶．新发展格局下中国大豆进口依赖性风险及市场布局优化分析［J］．中国农村经济，2021，（12）：66-86．

[7] Wang Z, Kaiyu G, Bin P, et al. A generic risk assessment framework to evaluate historical and future climate-induced risk for rainfed corn and soybean yield in the U.S. Midwest[J].Weather and Climate Extremes,2021,(prepublish):100369-.

[8] Zilli M, Scarabello M, Soterroni C A, et al.T he impact of climate change on Brazil's agriculture[J].Science of the Total Environment,2020,740(prepublish):139384.

[9] Zhuo C, Bo Y. The impact of trade policy on soybean futures in China[J].Managerial and Decision Economics,2021,43(4):1152-1163.

[10] 刘婷婷，麻吉亮，张蕙杰，等．中美农产品贸易关系分析与展望［J］．世界农业，2023，（02）：38-47．

[11] 张玉梅，盛芳芳，陈志钢，等．中美经贸协议对世界大豆产业的潜在影响分析——基于双边贸易模块的全球农产品局部均衡模型［J］．农业技术经济，2021，（04）：4-16．

[12] 余洁，韩啸，任金政．中美经贸摩擦如何影响了大豆进口——基于贸易转移与创造效应视角［J］．国际经贸探索，2021，37（01）：20-33．

[13] 葛明，刘向昱，高远东．中国大豆进口市场布局多目标优化策略研究［J］．农业经济问题，2025，（02）：126-144．

[14] 陈普，覃盈盈．我国食品价格变化的实证研究——以机器学习为视角［J］．社会科学家，2022，（02）：117-128．动的。巴西和阿根廷大豆高频和低频的净溢出指数的方向均与时域的结果一致，阿根廷大豆仍是风险净输出者，巴西大豆依然是风险净接受者角色。