指數(shù)投資對大宗農(nóng)產(chǎn)品價格的影響

許馨露　顧光同

[提要] 隨著經(jīng)濟受大宗農(nóng)產(chǎn)品金融化的影響越來越深，受到的關(guān)注越來越多。本文揭示指數(shù)投資對大宗農(nóng)產(chǎn)品價格波動的影響。以玉米、大豆和棉花（棉籽）三類大宗農(nóng)產(chǎn)品為研究對象，采用單位根檢驗、VAR模型、協(xié)整檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解進行實證分析。研究發(fā)現(xiàn)：玉米受到上證指數(shù)的沖擊和波動幅度較大豆和棉花（棉籽）更大，而大豆和棉花（棉籽）受到的沖擊相似，并就此提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：指數(shù)化投資;大宗農(nóng)產(chǎn)品;金融化

中圖分類號：F83 文獻標識碼：A

收錄日期：2019年5月5日

一、引言

大宗商品包含三個類別：能源商品、基礎(chǔ)原材料和農(nóng)產(chǎn)品。大宗商品具有商品屬性并作為用于工農(nóng)業(yè)生產(chǎn)與消費使用的大批量買賣的物質(zhì)商品，影響著國計民生。石油、農(nóng)產(chǎn)品和貴金屬的交易方式由現(xiàn)貨交易轉(zhuǎn)變?yōu)槠谪浗灰诪橹?。參與人員大多為中介投資者，金融屬性得以增強，演變?yōu)榭山灰椎慕鹑诠ぞ?。此外，價格波動大也是大宗商品的特點之一。循環(huán)反應(yīng)使得其價格不斷被推高，由此我們認為價格居高不下的大宗商品將引發(fā)長期的通貨膨脹，將不利于商品經(jīng)濟的發(fā)展。自2002年商品期貨市場繁榮以來，商品市場的金融化日益增強，價格波動幅度更是隨之增大，且明顯脫離了商品供給與需求理論。學者們就這一現(xiàn)象展開了激烈的爭論。

二、文獻綜述

在2008年的金融危機中，大宗商品市場受到劇烈沖擊。從2010年至今大宗商品市場在強烈波動中整體趨勢下滑。根據(jù)最新數(shù)據(jù)顯示，2018年9月份中國大宗商品指數(shù)（BCCI）為101.9%，指數(shù)結(jié)束之前的四連跌，較上月回升1.4個百分點。針對大宗商品價格波動這一現(xiàn)象，國內(nèi)外的許多專家學者都就其背后的原因提出了不少猜想。其中，國內(nèi)的學者徐光順（2017）發(fā)現(xiàn)人民幣實際匯率對國內(nèi)玉米現(xiàn)貨價格的沖擊最大，國際原油價格、國外玉米期貨價格和聯(lián)邦利率等金融變量次之。同時，吳海霞（2017）認為期貨市場、國際石油價格和人民幣兌美元的匯率是影響玉米現(xiàn)貨價格波動最顯著的力量。國外的專家Bailliu（2007）和Roache（2010）也認為匯率的變動較好地解釋了農(nóng)產(chǎn)品價格波動的原因。由此可見，匯率對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響不可忽視。此外，張有望（2018）發(fā)現(xiàn)無論長期還是短期，影響國內(nèi)大豆現(xiàn)貨價格的金融化因素主要包括通貨膨脹、國內(nèi)期貨價格、貨幣供應(yīng)量以及國際現(xiàn)貨價格。根據(jù)這些猜想我們可以得出在影響農(nóng)產(chǎn)品價格的外部因素中，國際大宗商品價格、期貨市場、匯率、貨幣供應(yīng)量等因素對農(nóng)產(chǎn)品價格的影響較大。隨著大宗商品市場的發(fā)展，近年大宗商品金融化問題開始顯現(xiàn)并成為大眾爭相探討的話題。大宗商品金融化是指大量貨幣資本介入大宗商品期貨市場，使得大宗商品期貨價格波動幅度加大，暴漲暴跌。呂志平（2013）認為農(nóng)產(chǎn)品期貨市場的出現(xiàn)，使農(nóng)產(chǎn)品作為一種投資品具有了金融屬性，出現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品金融化問題。尹力博（2016）也得出中國商品期貨市場存在金融化現(xiàn)象。付亦重（2017）提出自21世紀初以來，大宗商品價格逐漸脫離供需面的單一影響，部分商品價格波動劇烈，金融化趨勢漸強。金融化問題使得金融化因素在大宗商品市場發(fā)展過程中對其價格的影響越發(fā)顯著。利用農(nóng)產(chǎn)品頻繁交易的特點，投資人中出現(xiàn)了大量的投機行為，使得農(nóng)產(chǎn)品價格出現(xiàn)了大幅的波動。李京棟（2018）認為投機性價格的變動成為小宗農(nóng)產(chǎn)品價格波動的根本原因而投機因素會導(dǎo)致全球農(nóng)產(chǎn)品期貨價格的大幅度上漲并伴隨劇烈波動。并且Masters（2009）在提交給美國國會的特別報告中認為：過度投機是導(dǎo)致價格波動的重要原因，在這篇報告中提出，這種商品指數(shù)化投資的模式會對大宗商品市場價格發(fā)現(xiàn)機制造成一定的影響，Irwin和Sanders等（2012）學者把這一結(jié)論稱作“馬斯特茲猜想”。在近年來大宗商品市場上出現(xiàn)了商品指數(shù)投資者，這類投機者長期跟蹤商品價格指數(shù)，通過期貨合約價格上漲獲利。他們在商品期貨市場中的作用愈發(fā)突出，凸顯市場交易主體金融化的趨勢。

綜上，對于農(nóng)產(chǎn)品期貨價格變動模式的研究大致有兩種觀點：一種觀點認為供求關(guān)系與經(jīng)濟周期影響了農(nóng)產(chǎn)品的價格，在經(jīng)濟周期各個階段，都會出現(xiàn)價格隨經(jīng)濟周期波動的上漲和下降現(xiàn)象;另一種相反的觀點認為根本原因是大宗商品金融化，農(nóng)產(chǎn)品期貨交易作為資本市場上的一種投資渠道，其價格受到了市場上投資者行為的影響。本文從大宗商品金融化的視角，來解釋農(nóng)產(chǎn)品價格變動背后的原因，本文選取農(nóng)產(chǎn)品期貨這一大宗商品市場，運用VAR模型，對不同農(nóng)產(chǎn)品期貨價格的即期影響關(guān)系進行分析，重點研究指數(shù)投資對農(nóng)產(chǎn)品的期貨價格影響。

三、實證分析

（一）數(shù)據(jù)描述。為了研究大宗農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)與指數(shù)投資之間的關(guān)系，本文選取了時間跨度為2006年6月31日至2018年8月31日共152個月的國內(nèi)玉米、大豆、棉花（籽棉）的月度價格指數(shù)和對應(yīng)月份的上證價格指數(shù)為研究對象進行數(shù)據(jù)分析。其中，農(nóng)產(chǎn)品價格指數(shù)來源于商務(wù)部，上證價格指數(shù)來源于國家統(tǒng)計局。

將原數(shù)據(jù)做一個描述性統(tǒng)計，見表1。在置信度為5%的條件下，上證指數(shù)的均值最高，玉米和大豆的均值相差不大，這兩種農(nóng)產(chǎn)品數(shù)據(jù)集中趨勢水平相當，而棉花（籽棉）的均值為負，說明相較之下上證指數(shù)數(shù)據(jù)集中趨勢處于較高水平。上證指數(shù)標準差高達7.121，遠遠高于玉米、大豆和棉花（棉籽）的標準差，說明上證指數(shù)數(shù)據(jù)的離散程度高，可能其中存在很多極端異常值;大豆和棉花（籽棉）的標準差值差距小，它們數(shù)據(jù)離散程度相似且都較高，其數(shù)據(jù)中有較多偏離均值的異常值;玉米標準差處于較低水平，離散程度很低，數(shù)據(jù)數(shù)值都較為集中，異常值情況很少。從峰度和偏度來看，大豆的峰度最高并且偏度也為正值，上證指數(shù)、玉米和棉花（籽棉）的偏度均為負值，說明大豆的指數(shù)走勢是尖峰厚尾型的;而且從極差統(tǒng)計量可以發(fā)現(xiàn)上證指數(shù)、大豆和棉花（籽棉）極差值均超過40，說明它的數(shù)據(jù)變異量數(shù)很大，但集中量數(shù)代表性很小、離散程度很高;相比之下玉米極差值較低，這表明它的數(shù)據(jù)變異量數(shù)較小，但集中量數(shù)代表性較大、離散程度偏低，這與大豆的指數(shù)走勢相反。綜上，上證指數(shù)數(shù)據(jù)波動較大，雖然集中趨勢在較高水平，但其離散程度也很高，可能存在很多極高異常值提高其均值水平;大豆和棉花（籽棉）數(shù)據(jù)離散程度較高，其中棉花（籽棉）可能有較多極低異常值拉低了集中趨勢水平，導(dǎo)致其均值為負;玉米數(shù)據(jù)波動比較平穩(wěn)，但它的離散程度都較低，數(shù)據(jù)大多接近均值，是三種農(nóng)產(chǎn)品中為集中的。（表1）

（二）走勢。將上證指數(shù)、玉米、大豆和棉花的指數(shù)走勢圖以及收益率走勢圖放在文章中觀察比較。在觀測期間內(nèi)，如圖1，上證基金指數(shù)呈明顯的持續(xù)上漲趨勢，在2006年6月至2007年4月呈明顯上漲趨勢，2007年4月至10月達到極值，之后至2008年1月至11月呈明顯下跌趨勢。至2009年5月指數(shù)有所回升，直至2014年5月都是穩(wěn)定4，000水平上下小幅波動。至2015年3月大幅上升，之后下跌至今又趨于平穩(wěn)。（圖1）

從圖2可知，上證基金指數(shù)在2006年4月～2017年12月期間，整體呈現(xiàn)高頻且劇烈的波動，自2006年12月至2008年7月呈明顯下降的趨勢，并且在2008年6月和2009年4月都跌破了20。（圖2）

從圖3可知，三種農(nóng)產(chǎn)品中，玉米的波動幅度最小而棉花的波動幅度最大，2010年至2015年8月左右，玉米的波動與大豆相似。從2006年1月至2018年2月玉米的價格指數(shù)持續(xù)高走，在2016年達到一個最低時段。大豆的指數(shù)價格波動在前期很明顯，2008年達到極值，之后的漲跌趨勢都較上證基金指數(shù)比較接近。棉花的指數(shù)走勢圖和上證基金指數(shù)走勢圖在2009～2011年都有達到峰值的時間。（圖3）

從收益率圖4中可以看出，玉米和大豆的波動趨勢相似，在2007年10月所有變量都有強烈的波動，這是由于該時期我國經(jīng)濟增長迅猛、物價上漲過快，豬肉價格的暴漲影響了農(nóng)副產(chǎn)品價格，并且大豆在2008年1月至2008年3月有明顯的劇烈波動，出現(xiàn)了最小值和最大值。而在其余時段棉花（棉籽）相比玉米和大豆的收益率波動幅度較大。在2008年6月左右，受金融危機影響，上證基金指數(shù)及六種農(nóng)產(chǎn)品均有不同程度的下跌。在2009年6月，上證基金指數(shù)和棉花都有大幅度波動。（圖4）

可以看出，棉花的收益率波動情況與上證指數(shù)收益率波動情況較玉米和大豆更相似，說明棉花受上證指數(shù)的波動影響較玉米和大豆更多。接下來，我們將數(shù)據(jù)進行取對數(shù)處理后，在R環(huán)境中進行了單位根檢驗和協(xié)整檢驗。

（三）單位根檢驗（ADF檢驗）。由表2可知，玉米、小麥、粳稻、大豆、棉花（籽棉）、油菜籽在5%的顯著水平下，都大于相應(yīng)MacKinnon的臨界值，這表明這些序列都是非平穩(wěn)的;而在1%的顯著水平下，上述變量的一階差分都是平穩(wěn)的，因為這些變量的一階差分都小于相應(yīng)臨界值，即通過了單位根檢驗。由此，我們可以判斷這些變量都是一階單整的。（表2）

（四）協(xié)整檢驗。將玉米、大豆、棉花（籽棉）的月度價格指數(shù)分別和上證指數(shù)進行協(xié)整檢驗，檢驗結(jié)果見表3。由表3的殘差P值可以看出，玉米、大豆、棉花（籽棉）都與上證指數(shù)存在比較顯著的協(xié)整關(guān)系，它們的殘差在5%的顯著水平下都小于相應(yīng)的MacKinnon臨界值。這說明從2006年1月到2018年8月我國玉米、大豆、棉花（籽棉）的價格都與上證指數(shù)存在著穩(wěn)定的長期協(xié)整關(guān)系。另外，從數(shù)據(jù)上看，大豆和油菜籽與上證指數(shù)存在著比其他變量更強的相關(guān)性。（表3）

（五）Granger因果關(guān)系檢驗。將原數(shù)據(jù)先取對數(shù)后一階差分，再將結(jié)果乘以100得到的各類農(nóng)產(chǎn)品的月收益率。由表4可知：在10%的顯著性水平上，2006年1月到2018年8月間，棉花棉籽價格指數(shù)與上證指數(shù)之間幾乎不存在因果關(guān)系，玉米價格指數(shù)是上證指數(shù)的Granger的原因;上證指數(shù)是大豆價格指數(shù)的Granger的原因。（表4）

（六）VAR模型分析。我們采用AIC準則確定VaR模型的滯后階數(shù)為2，且得到如下方程：

玉米=0.240玉米（11）+0.177小麥（11）+0.116粳稻（11）+0.219大豆（11）+0.091棉花（11）-0.323油菜籽（11）-0.029玉米（12）-0.096小麥（12）+0.119粳稻（12）-0.117大豆（12）-0.053棉花（12）+0.149油菜籽（12）

該方程的判決指數(shù)R2=0.887

大豆=-0.432玉米（11）-0.399小麥（11）+0.211粳稻（11）+0.639大豆（11）+0.211棉花（11）-0.493油菜籽（11）+0.450玉米（12）+0.154小麥（12）-0.046粳稻（12）-0.382大豆（12）-0.074棉花（12）+0.345油菜籽（12）

該方程判決指數(shù)R2=0.875

棉花=-0.316玉米（11）+0.429小麥（11）-0.234粳稻（11）-0.003大豆（11）+0.518棉花（11）-0.014油菜籽（11）-0.092玉米（12）+0.289小麥（12）-0.402粳稻（12）-0.108大豆（12）+0.023棉花（12）+0.111油菜籽（12）

該方程判決指數(shù)R2=0.872

以上各判決系數(shù)均比較高，三種農(nóng)產(chǎn)品都達到了0.85以上，說明這些方程對于我們所研究的玉米、大豆、棉花和上證基金指數(shù)之間的時間序列擬合效果總體看來比較好。

（七）脈沖響應(yīng)。為了反映上證指數(shù)和大宗農(nóng)產(chǎn)品價格之間的沖擊脈沖響應(yīng)，繪制脈沖相應(yīng)動態(tài)過程，如圖5所示（橫軸表示沖擊作用后的滯后區(qū)間數(shù)，縱軸表示受到影響的變量，實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)，虛線表示響應(yīng)函數(shù)加減兩倍標準差的置信帶）。（圖5）

從脈沖響應(yīng)可知，當給了上證基金指數(shù)一個沖擊后，沖擊均會對玉米、大豆和棉花（棉籽）有一個沖擊影響，但對玉米的影響較棉花（棉籽）和大豆時間更長，長達6期以后，對大豆的影響時間最短，時間到4期以后;對大豆和棉花（棉籽）的沖擊較玉米更小。對棉花（棉籽）的影響在第1期受到?jīng)_擊后就開始平穩(wěn)下降，降到5期就接近于0，相對于大豆更加平穩(wěn);對大豆的影響在第1期受到?jīng)_擊后開始平穩(wěn)下降，在第4期接近于0;對玉米的影響是三種農(nóng)產(chǎn)品里最大的，在第1期受到?jīng)_擊以后，在第1期至第2期度過一段平穩(wěn)期，在第2期后開始下降，第2期至第3期下降幅度較第3期至第6期更大，第6期接近于0?？偟膩碚f，當給上證指數(shù)一個沖擊后，玉米受到的沖擊和波動幅度較大豆和棉花（棉籽）更大，而大豆和棉花（棉籽）受到的沖擊相似。

（八）方差分解。最后，方差分解是將均方誤差分解成各變量沖擊所做的貢獻，因此我們再利用方差分解技術(shù)分析三類農(nóng)產(chǎn)品沖擊對于上證指數(shù)的貢獻率。

由表5的輸出結(jié)果可見，在第一期，玉米自身價格占預(yù)測的99.9%，之后逐漸減小并在第五期穩(wěn)定在75%左右，而上證指數(shù)對玉米價格的影響雖然一直在上升但這種影響是微乎其微的，這說明上證指數(shù)的變化對玉米價格指數(shù)影響較小。在第一期大豆自身價格占預(yù)測的50%，之后逐漸減小并在第五期穩(wěn)定在40.5%左右，玉米在滯后一期對大豆價格的影響達到了37.3%，在之后逐漸減小并在第五期穩(wěn)定在34.7%左右。上證指數(shù)對大豆價格的影響微乎其微，這說明玉米和價格的變動對大豆價格的貢獻率較大而上證指數(shù)的變化對玉米價格指數(shù)影響較小。在第一期，棉花（籽棉）自身價格占預(yù)測的91.3%，之后逐漸減小并在第五期穩(wěn)定在84%左右，而上證指數(shù)對棉花價格的影響不大，這充分說明上證指數(shù)的變化對棉花價格指數(shù)影響較小。（表5）

四、結(jié)論及建議

本文選取了三類在大宗商品的農(nóng)產(chǎn)品作為研究對象，探討我國指數(shù)投資對大宗農(nóng)產(chǎn)品價格的影響機制研究。通過選擇取對數(shù)后的農(nóng)產(chǎn)品月收益率作為價格波動的指標，玉米、大豆、棉花（棉籽）作為研究農(nóng)產(chǎn)品價格波動的代理變量，上證基金指數(shù)作為宏觀經(jīng)濟走勢的外生變量以及兩因子波動率成分模型反映商品指數(shù)投資與大宗農(nóng)產(chǎn)品價格波動間的聯(lián)動性。

本文通過研究主要得到了以下結(jié)論：第一，當上證指數(shù)受到?jīng)_擊，對三種農(nóng)產(chǎn)品均有先向上再向下的作用。其中，玉米、大豆和棉花（棉籽）受到相似影響，但棉花受影響的持續(xù)時間更久。第二，上證指數(shù)波動對三種農(nóng)產(chǎn)品都有不同程度的同向影響，從指數(shù)收益率走勢圖來看，棉花（棉籽）的波動趨勢與上證指數(shù)收益率波動更為接近，玉米和大豆次之。第三，上證指數(shù)是大豆的Granger原因，說明上證指數(shù)影響大豆的價格指數(shù)。第四，方差分解反映出上證指數(shù)變化對三種農(nóng)產(chǎn)品價格貢獻均不大。綜上所述，從實證結(jié)果來看，上證基金指數(shù)對所選取的三種農(nóng)產(chǎn)品價格均有影響，但影響程度不高，其中，對大豆價格指數(shù)影響程度最高，玉米和棉花（棉籽）則受到不同程度的影響。

通過上述實證結(jié)果以及結(jié)論有以下建議：第一，玉米是最主要的糧食，也是受到?jīng)_擊最大的一種農(nóng)產(chǎn)品，要降低糧食危機的風險應(yīng)注意玉米的庫存量，較高的庫存量能減緩沖擊帶來的影響，減少糧食危機重演概率，緩解糧食供給緊張的狀況。第二，在農(nóng)產(chǎn)品金融化的當下，受到金融市場沖擊最大的不是交易者而是農(nóng)產(chǎn)品的生產(chǎn)者和最終消費者，所以我們可以進一步完善市場期貨的交易管理和加強對期貨市場的變化的監(jiān)測，以此來降低市場期貨的投機成分和提供信息給生產(chǎn)者、消費者，緩解市場沖擊。

主要參考文獻：

[1]付亦重.全球大宗商品市場價格波動因素分析及對策思考[J].國際貿(mào)易，2017（12）.

[2]李京棟，李先德.中國小宗農(nóng)產(chǎn)品價格波動的金融化因素分析——基于大蒜和綠豆價格數(shù)據(jù)的實證研究[J].農(nóng)業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2018（8）.

[3]李卓，李海.大宗商品指數(shù)投資者對原油期貨價格波動影響研究[J].統(tǒng)計與決策，2017（11）.

[4]呂志平.大宗商品金融化問題研究[J].湖北社會科學，2013（2）.

[5]吳海霞，葛巖，史恒通，等.農(nóng)產(chǎn)品金融化對玉米價格波動的傳導(dǎo)效應(yīng)研究[J].廈門大學學報（哲學社會科學版），2017（2）.

[6]徐光順.農(nóng)產(chǎn)品金融化對玉米價格波動的影響——基于SVAR模型的實證研究[J].價格月刊，2017（5）.

[7]尹力博，柳依依.中國商品期貨金融化了嗎——來自國際股票市場的證據(jù)[J].金融研究，2016（3）.

[8]郭建鋒，王健，林善浪.影響我國專利技術(shù)發(fā)展因素的VAR分析[J].科技進步與對策，2009.26（23）.

[9]李興江，黨婕.財政科技撥款對經(jīng)濟增長的實證分析——基于甘肅省相關(guān)數(shù)據(jù)的模型檢驗[J].甘肅社會科學，2010（5）.

[10]張有望.農(nóng)產(chǎn)品價格波動中的金融化因素分析——以大豆、食糖為例[J].華中農(nóng)業(yè)大學學報（社科），2018（5）.

[11]劉曉宇，王駿.中美玉米期貨市場國際關(guān)聯(lián)性研究：基于日數(shù)據(jù)的實證分析[J].中央財經(jīng)大學學報，2009（5）.