中国大宗商品价格与金融因素

上海期货与衍生品研究院　王　任

在过去十年中，大宗商品价格呈现了剧烈的波动。从世界货币基金组织的初级产品价格指数来看，大宗商品价格在2003—2012年间呈现出“过山车式”的运动。在2002—2008年间一直呈现上涨的势头，价格指数从50增至220，然而在2008年下半年，价格指数从220暴跌至100。从2009年初开始，价格指数又一路攀升，在2012年初价格指数重回200（见图1）。相比较而言，在1992—2002年这段时间内价格指数基本上没有变化，一直在50左右小范围波动。

图1　初级产品价格指数

资料来源：Wind资讯金融数据库。

价格的剧烈波动容易给中国经济的快速稳定发展造成干扰。一方面，随着中国经济的发展，中国对能源、有色金属等大宗商品的需求量逐年上升，特别是从2001年加入世贸组织以来，投资和出口的快速扩张进一步刺激了大宗商品的需求，中国已经成为了大宗商品最大的消费国；另一方面，中国在大宗商品定价权方面处于劣势地位，外界大宗商品价格的波动很容易传导进来对中国经济产生影响。因此，深入了解大宗商品的价格影响因素有着重要的实际意义。一些学者认为金融因素（本文指投资与投机）是近期大宗商品价格剧烈波动的关键因素，另外一些学者认为全球经济基本面（实际供给与需求），特别是中国因素，是价格变动的主要原因。本文采用结构VAR的方法，对影响大宗商品价格的主要因素进行定量分析，从金融因素、中国因素和其他因素对大宗商品价格变化的贡献度来衡量这些因素对价格的影响。

一、文献评述

近期大宗商品价格的剧烈波动引起了很多学者的关注，一部分学者如Krugman（2008）、Hamilton（2009）、Kilian（2009）、Kilian和Murphy（2010）、Irwin和Sanders（2011）、Inamura et al（2011）、Dwyer、Holloway和Wright （2012）等认为这只是反映了基本面——实际供给与需求的变化，新兴发展中国家特别是中国经济的快速增长，导致包括能源、金属、农产品等大宗商品需求的持续增加，直接推动了2003—2012年大宗商品价格的趋势性上升。一般来讲，经济的衰退会引起大宗商品需求的减少，进而导致价格的下跌，经济的增长则会推动需求的增加，进而引起价格的上涨。自1978年实行改革开放以来，中国经济迅猛发展，对于大宗商品的需求也逐年上升，从1995年开始中国已经成为大宗商品的净进口国。特别是自2001年加入世贸组织以后，中国的投资和出口快速扩张，进一步刺激了大宗商品的需求。随着投资和进出口在GDP的比重大幅上升，中国在2005年已经成为了全球大宗商品最大的消费国。到2011年，中国以占世界GDP比重的10%消耗了世界石油产量的12%、铝产量的37%、铜产量的38%和煤产量的49%。2008年的美国次贷危机以及随后的欧债危机使得全球经济陷入了衰退，中国的出口和投资也受到一定程度的影响，大宗商品需求下降。这也是2008年大宗商品价格的“跳跃式”下跌的因素之一。由此可见，中国经济的发展使得中国因素对于大宗商品价格的影响日益加深。

然而，大宗商品价格“过山车”式的变动使得另外一部分学者（CFTC Staff Report，2008；Masters，2008；Basu和Gavin，2011；Tang和Xiong，2010；Gilbert，2010和Singleton，2011）认为大宗商品的金融因素（投资与投机）扮演了关键的角色，实际供需并不能够解释大宗商品价格如此剧烈的变化。Basu and Gavin（2011）发现大宗商品衍生品的名义金额占世界GDP的比重从1998年的1．5%上升到2008年的21．6%。大宗商品衍生品的市场价值在2003—2008年间翻了25翻，达到了2．13万亿美元，远远超过了大宗商品的实际价值。Masters（2008）认为2000—2002年的股市低迷使得大量的投资者和投资机构开始使用大宗商品期货作为新的资产投资工具。从2003—2008年，大宗商品期货指数投资从150亿美元增长到2 600亿美元，而同一时间，25种大宗商品价格指数平均每年增长183%。过度的大宗商品期货指数投资使得大宗商品更容易受到金融因素的影响而偏离了内在价值，从而产生资产泡沫。投资与价格之间的同向大幅度运动和高度相关性使得Masters（2008）认为巨额大宗商品期货指数投资是的大宗商品价格在2003—2008年大幅上升的主导因素。Tang and Xiong（2010）通过实证研究发现，2004年之后的非能源类商品与股票、债券、美元还有原油的相关性比2004年之前显著增强。而且，2004年之后，被列入指数类（S＆P－GSCI商品指数和DJ－UBS商品指数）的非能源类商品与股票、债券、美元还有原油的相关性比未被列入指数类的非能源类商品与股票，债券，美元还有原油的相关性更强。这为大宗商品的金融化提供了依据，也为商品指数投资对于商品期货价格的影响提供了证据。Gilbert（2010）采用2006—2009年的CFTC投资者期货持仓头寸的月度数据对农产品构建了农产品期货投资者持仓头寸指数。在控制了美元汇率，中国工业增加值，次贷危机，标准普尔500和恒生指数的情况下，实证研究表明，投资者持仓头寸对农产品和原油的价格有着显著的影响。Singleton（2011）得出了类似的结论，发现投资者持仓头寸对原油期货价格有显著的影响。

随着全球金融市场的发展，大量的大宗商品衍生工具应运而生。有别于大宗商品实物投资，通过大宗商品的衍生品交易，投资者不用直接参与商品市场交易，就可以轻易地进入和退出大宗商品市场，获得与标的大宗商品相关的损益。而大宗商品期货较高的流动性和较低的交易成本（保证金制度）吸引了众多的金融机构和投资者进入到这个市场中来。2001年互联网泡沫危机之后，美联储推行低利率政策，市场流动性泛滥，投资者寻求投资回报率高的金融产品，进一步促进了大宗商品衍生品市场，特别是期货市场的发展（Basu和Gavin，2011）。大宗商品投资不但可以很好地对通货膨胀进行套期保值，而且因为大宗商品市场与股票市场和债券市场具有较低的甚至是负的相关性，投资大宗商品市场可以提高投资者资产组合收益和降低资产组合风险（Gorton和Rouwenhorst，2006）。从2003—2008年，商品期货指数基金短短6年间增长了20倍，其投资规模已经远远超出了实体市场价值。因此，大宗商品的金融化变得越来越明显，金融因素对大宗商品价格的影响越来越大（Domanski和Health，2007；Dwyer、Gardner和Williams，2011）。

投资者参与大宗商品衍生品投资不但可以提高市场的流动性，分散价格风险，降低大宗商品价格的波动和套期保值的成本（Brunetti和Reiffen，2011），而且，如果投资者的投资行为反映了基本面的变化，大宗商品的金融化还可以提供更好的价格发现功能。然而，大量投资者参与到大宗商品市场中来也不是没有负面效应。比如，其他市场（股票、债券市场等）的波动通过资产组合的调整分配很容易传递到大宗商品市场来（Tang和Xiong，2010），从而导致大宗商品价格波动的增加。如果大部分的投资者是不理性的（噪声投资者），其投资行为有可能扭曲大宗商品价格，损害价格发现功能（Frankel和Rose，2009）。因为很难分辨不同类型的投资者的投资行为是理性的还是非理性的，大宗商品衍生品市场的监管难度进一步上升。2010年美国通过了《多德－弗兰克华尔街改革和消费者保护法案》给监管者对投机行为进行限制提供了法律依据。尽管严格的监管可以在一定程度上限制投资与投机行为的发生，但是，如果投资与投机行为并不是价格的主导因素，过度的限制会降低市场流动性，提高套期保值的成本。例如，如果大宗商品价格的变动主要由中国因素引起的，对投资与投机行为进行限制并不会有助于价格的稳定。

到目前为止，是否主要是由金融因素引起2003—2012年大宗商品价格的变化还存在争论。本文通过构建一个大宗商品金融投资与投机指数来代表大宗商品价格变化中的金融因素，以中国工业增加值来衡量大宗商品价格变动中的中国因素，采用Kilian（2009）的结构VAR方法来量化中国因素、金融因素对大宗商品价格的影响，进而区分各种冲击对于价格变动的贡献。这样不仅可以给大宗商品价格的主要影响因素提供一个量化分析从而更好地了解大宗商品价格的变化，同时也为衍生品市场（特别是期货市场）的监管者对大宗商品投资与投机的监管提供一个依据。

二、实证分析

（一）大宗商品金融投资与投机指数

美国商品期货交易委员会（CFTC）每周五都会公布商业持仓头寸和非商业持仓头寸的数据，其中商业持仓头寸一般与商品生产商和现货商有关，主要用于套期保值；非商业持仓头寸一般被认为是基金持仓，具有投资或者投机倾向。很多学者（Gilbert，2009、2010；Singleton，2011；Sanders和Irwin，2010；Stoll和Whaley，2011等）采用CFTC非商业头寸代表金融投资与投机需求对单个大宗商品进行了分析。与这些学者类似，本文通过下面的公式计算第t月的CFTC20种大宗商品非商业持仓月平均净多头头寸来构建大宗商品金融投资与投机需求指数INVt，以此来代表整个大宗商品价格变动中的金融因素：

其中，Long t，n，i代表非商业投资在第t月第n个周五第i种大宗商品的持仓多头头寸，Shortt，n，i代表非商业投资在第t月第n个周五第i种大宗商品的持仓空头头寸，N t＝4或5。因为有些月份有5个周五，而有些月份只有4个周五，通过求平均值可以消除因为每月周五数量不同而对指数变量带来的影响。

从图2可以看出，大宗商品金融投资与投机指数与大宗商品价格指数具有很高的相关性，相关系数达到了0．824，这也是为什么一些学者和业界专家会认为金融因素是导致大宗商品价格剧烈波动的主要原因。为了获得大宗商品相关的损益，投资机构和投资者不停地滚动买入期货合约，实际上构成了买方压力，从而抬高了价格。而2008年全球流动性萎缩迫使投资者机构和投资者卖出期货合约，构成了卖方压力，引起了价格的下跌（Petzel，2009）。与实际供需对大宗商品价格的影响不同，金融投资与投机更多的是基于价格变化的预期，反应更为迅速。一般来讲，过度的投资和投资行为容易导致价格偏离其内在价值，引起资产泡沫的产生。Gilbert（2009）通过实证研究表明铜和大豆在2006—2009年之间明显存在有资产泡沫的时间段。

图2　大宗商品投资／投机指数与价格

资料来源：Wind资讯金融数据库，作者整理。

1．结构VAR分析

（1）数据。结合前面的分析，大宗商品价格的影响因素主要可以分为三个部分：中国因素、金融因素和其他因素。中国因素主要是指中国经济快速增长所引起的大宗商品需求的增加。金融因素主要是指投资机构和投资者在大宗商品市场的投资与投机行为对价格的影响^[1]。其他因素是指除中国因素和金融因素之外的其他可以影响大宗商品价格的因素之和，包括除中国因素之外的全球大宗商品的实际供给与需求、由于科技进步导致的生产成本的变化、制造工艺所导致的生产结构的变化，甚至消费者偏好的变化等。本文采用1998年1月到2012年8月的月度数据进行分析，以世界货币基金组织的初级产品价格指数Pt代表大宗商品价格，以中国工业增加值增长率CN t代表中国大宗商品需求，以大宗商品金融投资与投机指数INVt代表影响大宗商品价格变化的金融因素。对Pt、CN t、INVt进行单位根检验发现：CN t为平稳时间序列，而Pt和INV t存在单位根，为非平稳时间序列。通过对Pt和INV t取一阶差分（价格取自然对数后差分）所得到Δln Pt、ΔINVt在1%的显著性水平下为平稳性时间序列。

（2）模型设定。Kilian（2009）构建了结构VAR模型对影响原油价格供给、需求以及产业特殊需求三个因素进行了量化分析，并对这些因素影响美国经济总产出和通过膨胀率的强度和时间长短进行了测度。本文以此模型为基础，构建了以下的数量分析模型：

其中，B、A 0、A i为回归参数矩阵，T为滞后期的个数，Y t为变量向量：

假定简化VAR的残差向量为μt，同时认为中国工业增加值增长率不受当期金融因素和其他因素的影响，而中国因素会被当期的投资机构和投资者利用，从而影响当期的投资与投机行为。大宗商品金融投资与投机行为除中国因素影响外，也受自身因素的影响。因此，参数的识别约束条件为：

利用Eviews7．2计量经济分析软件，通过选择最小AIC得到模型滞后期T为3，结合识别约束条件可以对模型的所有参数进行估计。单位根检验发现回归模型参数所有特征根都小于1，因此，VAR模型满足稳定性条件。

2．脉冲响应函数

通过脉冲响应函数可以了解各种因素冲击对于大宗商品价格的影响强度和时间长短。从图3可以看到，中国因素冲击CN t在第一个月比较显著，会引起大宗商品价格小幅上升，但是这种效应时间比较短，从第二月开始变得不显著。金融因素冲击INVt对大宗商品价格的影响强度和时间长度都比中国因素冲击大，投资与投机需求的增加（减少）会对现货商构成买方（卖方）压力，从而导致大宗商品价格在随后一个季度内呈现趋势性上涨（下跌）。其他因素对大宗商品价格也有很大的影响，其中第一个月的影响最大，第二个月开始明显下降并且开始变得不显著。由此可见，与已有的研究吻合，中国因素和金融因素冲击对大宗商品价格有着显著的影响。

图3　因素冲击对价格的影响

3．预测方差分解

脉冲响应函数并不能够对大宗商品价格变动的各影响因素的权重进行测度，方差分解则可以用各影响因素扰动项当前值和未来值的变化对大宗商品价格预测方差的相对贡献来衡量各种冲击对大宗商品价格变化的解释程度，从而得到各影响因素的相对权重。因此，本文利用结构VAR模型对整个样本进行了估计和方差分解，同时，考虑到大宗商品价格从2003年以来出现较大幅度的波动，为了更好地了解各影响因素权重的变化，把样本以2003年12月为分隔点分段进行了估计和方差分解。

（1）整个样本。从表1中可以看到，对于整个样本来说，中国因素、金融因素和其他因素对大宗商品价格指数变化的解释力度为：中国因素可以解释5．4%的价格变动；金融因素可以解释将近30%；而其他因素可以解释64%左右。因此，对于整个样本来说，中国因素和金融因素对价格预测方差的解释程度达到了35%。

表1　大宗商品价格的方差分解（1998年1月—2012年8月）(www.chuimin.cn)

（2）分段比较。通过把样本进行分段估计和方差分解，可以了解各因素对价格预测方差的解释力度的变化。以2003年12月为分隔点，表2显示了对两个样本进行方差分解的结果。通过比较可以发现，中国因素对于大宗商品价格变化的解释力度显著上升，从6%上升到13%，增加了7%。金融因素的解释力度变化最明显，从12%上升到32%，增加了20%。相对应的，其他因素的解释力度从82%下降低到55%。这说明从2003年开始，随着中国出口的增加，投资和贸易的增长直接刺激了大宗商品的需求，导致价格的上涨。而在同一时间内，大宗商品市场金融投资与投机活动的增加使得大宗商品金融化变得越来越明显，价格更容易受到金融因素的影响。从2003年开始，两个因素一起已经可以解释大宗商品价格预测方差的45%，与2003年之前相比，提升了27%，翻了一倍多。

表2　大宗商品价格的方差分解

（二）结论

本文通过建立结构VAR模型考察了1998年1月至2012年8月期间中国因素和金融因素对大宗商品价格的影响，得出的结论包括：①大宗商品的金融化使得价格更容易受到投资与投机的影响，从脉冲函数可以看出金融因素冲击对于价格的影响显著而且持续时间较长，达到了3个月。通过比较两个样本时间段的价格变化的贡献度，可以发现金融因素对于大宗商品价格变化的解释力度在2003年后显著增强，从12%上升了20%，达到了32%。②随着中国经济的发展，中国对大宗商品的需求逐年上升，对于大宗商品价格的影响越来越大，“中国因素”越来越显著。通过方差分解，我们可以看到，中国因素对大宗商品价格变化的贡献度从2003年前的6%上升到2003年后的13%。③中国因素和金融因素对2003年以来大宗商品价格变化的解释力度可以达到45%，由此可以认为大宗商品的金融化和中国经济的快速发展对最近10年来大宗商品价格的变化起到了至关重要的作用。

（三）政策建议

大宗商品价格的剧烈波动是中国经济发展的不稳定因素之一。一方面，中国作为大宗商品的产销大国，企业的生产经营活动对大宗商品的依存度较高。另一方面，西方发达国家与国际资本对这些大宗商品拥有定价权，中国企业不得不被动地接受，对价格的剧烈波动无能为力。通过本文的量化分析可以看出，大宗商品价格中的金融因素和中国因素变得越来越重要，这进一步加深了需求与定价权缺失之间的矛盾。本文认为要缓解甚至解决这个矛盾，可以从以下几个方面着手：

（1）完善储备体系。中国对国际大宗商品的依存度高，经济的快速发展促使大宗商品需求呈现趋势性上升，需求弹性很低。因此，完善大宗商品储备体系，建立有效的反应机制，可以在一定程度上减少大宗商品价格剧烈波动给中国经济带来的影响。目前，不同大宗商品的物资储备归不同部门或者企业管理，各自为战，缺乏系统的储备体系，不能有效地分散单个大宗商品的价格风险，而面对系统性风险时，缺乏统筹管理容易导致效率低下。因此建议成立专门的部门综合管理大宗商品战略储备，以有效地应对大宗商品价格的剧烈波动。

（2）发展期货市场。目前我国期货市场与发达国家的期货市场相比，交易品种较少，而且交易量偏低，企业参与期货市场的程度也不高，发展比较滞后，这是缺乏定价权的根本原因之一。通过大力发展期货市场，在价格形成过程中更多地反映“中国因素”，逐步扩大大宗商品的定价权。

（3）提高风险预警能力。组织一批经验丰富的研究者和实力雄厚的研究机构，对大宗商品进行研究，组建大宗商品价格预警系统和报告体系，对投资和投机行为进行监控，防止过度投资与投机的产生。同时，实现信息共享，对相关企业进行风险意识的宣讲与套期保值技能的培训，以促进行业发展和维护市场稳定。

（4）加强资源控制。一些重要的大宗商品如铜、原油、铁矿石等被少数的几个国家或者跨国公司控制，在一定程度上形成了供给垄断，使得需求弹性低的中国企业在谈判中处于不利的地位。因此政府应该协助一些有实力的企业走出去，在国外建立、投资或者控制一些大宗商品的开采、加工、运输的企业，从源头上保证大宗商品供给，提高价格谈判中的地位。

（5）加快产业结构升级。出口导向型的经济使得中国的制造业得到了蓬勃的发展。然而，美国次贷危机的爆发和欧债危机的发酵所导致的全球经济的低迷加大了中国经济的下行压力。同时，贸易的不平衡也使得中国需要从外需转至内需以促进经济进一步的发展。因此，进行产业结构升级，从高消耗向高效率转变，从低端产品向高端产品转变，逐步提高服务业在中国经济中的比重不仅可以扩大内需，降低大宗商品依赖程度，避免需求弹性过低所带来的负面影响，而且有利于中国经济的可持续发展。

■参考文献

［1］Basu，P．and Gavin，W．T．，What Explains the Growth in Commodity Derivatives？［J］．Federal Bank of St．Louis Review，2011，66（1）：67－97．

［2］Brunetti，C．and Reiffen，D．，Commodity Index Trading and Hedging Costs［S］．Working Paper，Commodity Trading Futures Commission，2011．

［3］CFTC，Staff Report on Commodity Swap Dealers and Index Trades with Commission Recommendations［R］．Commodity Trading Futures Commission，2008．

［4］Domanski D．and Heath，A．，Financial Investors and Commodity Markets［J］．BIS Quarterly Review，2007，3：53－67．

［5］Dwyer A，Gardner，G．and Williams，T．，＇Global Commodity Markets－Price Volatility and Financialisation［J］．RBA Bulletin，2011，6：9－57．

［6］Dwyer，Alexandra，Holloway，James and Wright，M．，Commodity Market Financialisation：a Closer Look at the Evidence［J］．RBA Bulletin，2012，3：65－77．

［7］Frankel J．A．and Rose A．K．，Determinants of Agricultural and Mineral Commodity Price，Inflation in an Era of Relative Price Shocks［C］．Proceedings of a Conference，Reserve Bank of Australia，Sydney，2009：9－43．

［8］Gilbert，C．L．，Speculative Influences on Commodity Futures Prices 2006－2008［S］．Working Paper，Department of Economics，University of Trento，2009．

［9］Gilbert，C．L．，How to Understand High Food Price＇，Journal of Agricultural Economics ［J］．2010，61（2）：398－425．

［10］Gorton，G．and Rouwenhorst，K．G．，Facts and Fantasies about Commodity Futures［J］．Financial Analysis Journal，2006，v62：47－68．

［11］Hamilton，J．，Causes and Consequences of the Oil Shock of 2007－2008［S］．Working Paper，UC San Diego，2009．

［12］Inamura Y．，Kimata，T．，Kimura，T．and Muto，T．，Recent Surge in Global Commodity Prices－Impact of Financialization of Commodities and Globally Accommodative Monetary Condition［J］．Bank of Japan Review，2011．

［13］Kilian，L．，Not All Oil Price Shocks are Alike：Disentangling Demand and Supply Shocks in the Crude Oil Market［J］．American Economic Review，2009，99：1053－1069．

［14］Kilian，L．and Murphy，D．，The Role of Inventories and Speculative Trading in the Global Market for Crude Oil［S］．Working Paper，University of Michigan，2011．

［15］Krugman，P，Fuels on the Hill［N］．The New York Times，2008，June 27．

［16］Masters，Michael W．，Testimony Before the Committee on Homeland Security and Government Affairs［R］．http://hsgac.senate.gov,052008,2008．

［17］Petzel，T．，Testimony before the Commodity Futures Trading Commission［R］．2009，July 28．

［18］Sanders，D．R．and Irwin，S．H．，A Speculative Bubble in Commodity Futures Prices？Cross－sectional Evidence［J］．Agricultural Economics 2010，41：25－32．

［19］Sanders，D．R．and Irwin，S．H．，Index Fund，Financialization，and Commodity Futures Markets［J］．Applied Economic Perspectives and Policy，2011，V33［1］：1－31．

［20］Stoll，H．R．and Whaley，R．E．，Commodity Index investing and Commodity Futures Prices［J］．Journal of Applied Finance，2010，20（1）：7－46．

［21］Tang，K．and Xiong，W．，Index Investing and the Financialization of commodities［J］．Working Paper，Princeton University，2011，August．

【注释】

[1]Gilbert（2010）通过实证分析认为，货币、汇率和利率等因素主要通过商品期货指数投资这个渠道对大宗商品的价格产生影响。