張屹山　張可　張鵬

摘 要：本文運用協(xié)整VAR模型研究了美聯(lián)儲貨幣政策調(diào)整如何影響國際大宗商品價格進而影響中國的物價水平。結(jié)果顯示，美國貨幣政策、國際大宗商品價格、中國的原材料、燃料和動力購進價格指數(shù)以及工業(yè)品出廠價格指數(shù)（PPI）之間存在著長期協(xié)整關(guān)系。美聯(lián)儲目標利率和中國原材料、燃料、動力購進價格以及工業(yè)品出廠價格指數(shù)（PPI）之間存在著負向關(guān)系。2008年次貸危機之后，美聯(lián)儲實施量化寬松政策，美聯(lián)儲總資產(chǎn)和中國原材料、燃料、動力購進價格以及工業(yè)品出廠價格指數(shù)（PPI）之間存在著正向關(guān)系。

關(guān)鍵詞： 美國貨幣政策；大宗商品；中國物價水平

中圖分類號：F830.33 文獻標識碼：A

文章編號：1000-176X（2015）07-0040-07

一、引 言

國際大宗商品價格對各國經(jīng)濟的運行具有重要的影響。20世紀70年代的石油價格上漲曾經(jīng)被認為是導致世界經(jīng)濟出現(xiàn)滯脹的原因。而90年代較低的大宗商品價格，一方面使得美國等國家經(jīng)歷了一段高增長、低通脹的時期，另一方面石油和農(nóng)產(chǎn)品輸出國卻遭受了經(jīng)濟增長乏力的窘境，比如墨西哥、印度尼西亞、俄羅斯、巴西和阿根廷等國家。隨著中國經(jīng)濟的快速發(fā)展，中國已經(jīng)成為世界工廠，對于大宗商品需求越來越多。國家發(fā)展改革委員會公布的資料顯示，目前中國原油進口超過2億噸，對外原油依存度超過50%，對外大豆依存度接近80%，2010年進口鐵礦石超過6億噸。隨著中國對于大宗商品需求的不斷增加，大宗商品的價格從2003年開始一路上漲。大宗商品價格指數(shù)從2003年的240點左右上升到2008年500點左右。在2008年次貸危機發(fā)生之后，大宗商品價格隨著經(jīng)濟狀況和美國聯(lián)邦儲備委員會（簡稱美聯(lián)儲）量化寬松貨幣政策劇烈波動。大宗商品價格的變化對于中國經(jīng)濟來說非常重要，直接影響企業(yè)的利潤，并傳導到下游影響物價水平。我國雖然作為大宗商品的巨大需求方，但是幾乎沒有對大宗商品的定價權(quán)。其中的原因，一方面是因為中國并不是資源輸出大國，另一方面主要是因為金融方面的原因。全球大宗商品價格大多以美元定價，并且具有價格影響力的期貨交易所都位于歐美發(fā)達國家。參與大宗商品期貨市場交易的也多是歐美發(fā)達國家的資本。中國只能被動地接受大宗商品價格的波動，并且承擔了巨大的損失。例如，中國大豆的壓榨企業(yè)就曾經(jīng)因為大豆價格的劇烈波動導致大規(guī)模的虧損以及破產(chǎn)，外資趁機收購從而控制了中國豆油壓榨行業(yè)。本文主要研究全球大宗商品價格變化背后的美元因素，探討美元、大宗商品價格與中國物價水平三者之間的關(guān)系。

二、美元、大宗商品價格與中國物價水平關(guān)系的理論分析

美元作為目前全球的主導貨幣，主要表現(xiàn)在：首先，美元是全球貿(mào)易的結(jié)算貨幣和主要儲備貨幣。各個國家都需要足夠的美元外匯儲備以應付貿(mào)易收支和資本流動。其次，石油、鐵礦石、主要糧食作物等大宗商品價格都以美元計價，并且以美元支付。眾所周知，大宗商品是全球工業(yè)的血脈。目前全球的大多數(shù)工業(yè)都是建立在大宗商品基礎(chǔ)之上的，如石油是化工工業(yè)和能源工業(yè)的基礎(chǔ)，鐵礦石是鋼鐵業(yè)的基礎(chǔ)，并延伸到整個工業(yè)體系中。因此，大宗商品價格的變化對全球經(jīng)濟具有重大影響。大宗商品以美元計價，意味著美元流動性和購買力的變化會引起全球大宗商品價格的變化。從2003年開始，國際大宗商品價格指數(shù)呈現(xiàn)出一路上行的態(tài)勢。由于20世紀70年代石油危機的前車之鑒，不斷升高的大宗商品價格開始引起各國學者和央行的關(guān)注。Trostle[1]、Krugman[2]、Hamilton[3]和Kilian等[4]研究認為，不斷上漲的大宗商品價格是因為新興市場國家的巨大需求改變了大宗商品價格的供需情況所造成的。也許新興市場國家的經(jīng)濟發(fā)展的確增加了全球?qū)Υ笞谏唐返男枨螅瑫r也應當看到全球大宗商品價格上漲的同時美元不斷貶值的趨勢。Fisher[5]、Borio[6]、Congdon [7]、Svensson[8]和Gerdesmeier等[9]研究了資產(chǎn)價格和貨幣信用之間的關(guān)系，認為資產(chǎn)價格的上漲和信用的過度擴張相關(guān)。美元幣值與大宗商品價格之間具有很強的相關(guān)性，“弱勢美元導致高漲的大宗商品價格”。IMF[10]、Hossein和Krichene[11]的研究認為，大宗商品價格的上漲至少應當部分歸因于美元的低利率。2008年次貸危機之后美聯(lián)儲量化寬松貨幣政策及其退出造成美元指數(shù)的變化，國際大宗價格隨之波動。

目前，全球的大宗商品投資已經(jīng)金融化、期貨化。因此，某種程度上大宗商品的價格與利率的關(guān)系應當和其他金融產(chǎn)品與利率之間的關(guān)系相似，投資大宗商品類似于投資股票、債券等。投資于大宗商品應當是期望得到與風險相匹配的收益，投資收益來自于大宗商品價格的變化。如果利率下降，大宗商品價格的上漲將會超過之前期望的價格以得到更多的收益，如同股票市場、債券市場的反應一樣。更低的利率意味著更多的美元流動性涌入金融市場，抬高了資產(chǎn)價格。低的美元利率意味著過多的美元流動性，意味美元購買力的下降。作為以美元計價的大宗商品，本身具有穩(wěn)定的價值。面對著購買力下降的美元貨幣，大宗商品本身就具有價格上漲的內(nèi)在動力以維持其實際價值。為了保證“一價定律”的成立，低美元利率和大宗商品價格之間也會存在負向的關(guān)系。因為美元貶值意味著對其他國家匯率下降，其他國家購買以美元計價的大宗商品將會變得更加便宜。而大宗商品輸出國，如石油輸出國組織成員國等出售大宗商品的收益在降低，換取的美元外匯能購買到的其他國家商品減少。因此，從這個角度來說，大宗商品輸出國勢必會提高其售價，而市場上的所有投資者都會形成這樣一個預期。這樣的預期使得大宗商品輸出國在采取限產(chǎn)、提價措施之前大宗商品的價格就已經(jīng)上漲。

Frankel[12-13]將Dornbusch[14]的匯率超調(diào)模型運用到大宗商品價格當中，揭示了利率與大宗商品價格的關(guān)系。其模型由如下的假設(shè)開始：

EΔs-p≡EΔq=-θq-q-（1）

EΔs=-θq-q-+EΔp（2）

其中，s表示現(xiàn)貨價格，p表示物價指數(shù)，q≡s-p，q表示大宗商品的真實價格，q-表示長期均衡的真實價格。EΔs與利率的比較是投資者是否繼續(xù)持有的條件。根據(jù)無套利空間理論，一個有效的市場將不存在套利空間。

EΔs+c=i（3）

其中，c≡cy-sc-rp，cy表示持有大宗商品所得到的便利收益，sc表示儲存所帶來的成本，rp表示風險溢價。當?shù)仁阶筮呅∮谟疫厱r，投資者將會選擇賣出大宗商品，將資金存入銀行或者購買債券得到利息收益。如果是在期貨市場上購買的大宗商品期貨，那么將不存在儲存成本和持有帶來的便利收益。等式左邊應當?shù)扔?/p>

EΔs-rp。

因為大宗商品期貨只持有合約，并不持有實物。由式（2）和式（3）可以得到：

-θq-q-+EΔp+c=i（4）

q-q-=-1/θi-EΔp-c（5）

式（5）闡釋了利率和大宗商品價格之間的負向關(guān)系。改革開放以來我國經(jīng)濟得到迅速發(fā)展，特別是加入WTO以來中國逐漸成為世界工廠，全世界大量的消費品都是由中國制造的。但是，中國的工業(yè)仍處于比較初級的階段，對資源和能源的消耗都比較高。這就要求中國進口大量的能源、礦石和農(nóng)產(chǎn)品。美元因素引起的大宗商品價格變化將使得中國的工業(yè)企業(yè)生產(chǎn)成本迅速升高。企業(yè)為了維持正常的利潤空間，工業(yè)品出廠價格勢必會上漲。張翼[15]、肖爭艷等[16]等都研究了大宗商品價格變化對中國物價水平的影響。本文將會利用實證的方法研究全球大宗商品價格變化背后的美元因素，探討美國貨幣政策調(diào)整、大宗商品價格與中國物價水平三者之間的關(guān)系。

三、美國貨幣政策與中國物價水平關(guān)系的經(jīng)驗分析

1. 變量與數(shù)據(jù)選取

由于美聯(lián)儲在2008年次貸危機之后迅速將目標利率降低至接近于0的水平，并啟動了量化寬松貨幣政策，通過擴張資產(chǎn)負債表來影響經(jīng)濟金融。因此，本文的實證研究也分為兩個部分：在第一部分，為了研究美聯(lián)儲目標利率調(diào)整如何通過影響國際大宗商品價格來影響中國的物價水平，本文選取了美聯(lián)儲聯(lián)邦基金利率（rFed）、大宗商品價格指數(shù)（CRBI）、中國的原材料、燃料、動力購進價格指數(shù)（I_resource）和PPI四個變量作為研究對象。美聯(lián)儲聯(lián)邦基金利率（rFed）代表了美元利率，作為衡量美聯(lián)儲貨幣政策的變量。大宗商品價格指數(shù)（CRBI）是由美國商品調(diào)查局依據(jù)世界市場上22種基本的大宗商品價格編制的一種期貨價格指數(shù)，本文用來衡量全球大宗商品價格的變化情況。中國的原材料、燃料、動力購進價格指數(shù)（I_resource）和PPI分別用以衡量企業(yè)的生產(chǎn)成本變化情況和出廠價格情況，樣本區(qū)間從2003年1月至2008年6月次貸危機爆發(fā)前。因為次貸危機的爆發(fā)，美聯(lián)儲將貨幣政策從傳統(tǒng)的利率調(diào)控轉(zhuǎn)向了非傳統(tǒng)的量化寬松政策。本文將衡量美聯(lián)儲貨幣政策的變量從美聯(lián)儲聯(lián)邦基金利率（rFed）替換為美聯(lián)儲總資產(chǎn)（AssetsFed），其他指標不變，樣本區(qū)間從2009年1月至2014年12月。如表1和表2所示，rFed、AssetsFed、CRBI、I_resource、PPI均可視為I（1）序列。數(shù)據(jù)均來源于Wind數(shù)據(jù)庫。

2. 協(xié)整VAR模型設(shè)定

Sims[17]提出VAR模型以來，VAR模型經(jīng)過發(fā)展已經(jīng)成為了宏觀經(jīng)濟學分析的主要工具之一。VAR模型要求變量是平穩(wěn)的，因此，許多經(jīng)濟指標數(shù)據(jù)只能在進行差分之后建立VAR模型進行分析。這樣的處理就損失了許多數(shù)據(jù)所包含的信息。Johansen[18]、Juselius[19]和Surrey[20]的研究將協(xié)整與VAR模型結(jié)合起來，提出了協(xié)整VAR（Cointegration VAR，以下簡稱CVAR）模型。CVAR模型結(jié)合了VAR模型與協(xié)整的優(yōu)點，既可以分析變量之間的長期關(guān)系，也可以分析變量之間的短期關(guān)系。CVAR模型的基本形式如下：

zt=A1zt-1+…+Akzt-k+u+ΨDt+εt（6）

其中，t=1，…，T，zt是一個p×1維向量，Dt是一個非隨機變量，其中包含了常數(shù)項、虛擬變量等參數(shù)。由于經(jīng)濟變量大多數(shù)都是I（1）序列，我們假設(shè)zt中包含的變量都是I（1）序列。式（6）可以改寫為如下的誤差修正形式：

Δzt=Γ1Δzt-1+…+ΓkΔzt-k+1+Πzt-1+u+ΨDt+εt（7）

其中，t=1，…，T，Π=αβ′，α和β都是p×r維矩陣。Δzt是平穩(wěn)的，zt是非平穩(wěn)的，但是β′zt是平穩(wěn)的。β′zt可以看做是變量之間的長期關(guān)系?？梢詫Ζ戮仃囘M行標準化操作，本文選擇p=4，r=2，有：

在2003年1月至2008年6月樣本區(qū)間，zt=[rFedCRBII_sourcePPI]′。在2009年1月至2014年12月樣本區(qū)間，zt=[AssetsFedCRBII_sourcePPI]′。

3.經(jīng)驗分析結(jié)果

（1）2003年1月至2008年6月的分析結(jié)果

CVAR模型最重要的一步是要確定Π矩陣的協(xié)整階數(shù)，利用Johansen[18]的研究成果，本文進行Π矩陣的協(xié)整階數(shù)的檢驗。檢驗結(jié)果如表3所示，檢驗拒絕了p-r=3的假設(shè)，但未能拒絕p-r=2的原假設(shè)，可以認為rank（β）=2，存在兩個協(xié)整方程。β矩陣、α矩陣和Π矩陣的估計結(jié)果分別如表4、表5和表6所示。

根據(jù)表3、表4和表5的估計結(jié)果，CVAR模型具有如下的長期效應：

Δzt=αβu1′z～t-1+εt=0.010.680.020.844.764.462.031.38-0.13-2.16-0.16-1.86-0.15-3.320.091.470.00NA-0.01-4.12-0.57-15.001.00NA2.903.242.526.02-0.08-5.211.00NA0.00NA9.602.34rFedCRBII_sourcePPI1+εt（9）

其中的兩個協(xié)整方程為：

PPI=-2.90+0.01×CRBI+0.57×I_source（10）

I_source=-9.60-2.52×rFed+0.08×CRBI（11）

式（10）和式（11）代表的協(xié)整關(guān)系說明美聯(lián)儲貨幣政策的調(diào)整將影響國際大宗商品的價格，從而影響我國的原材料、燃料、動力購進價格，進而影響我國的PPI指數(shù)。短期效應的估計結(jié)果如表6所示。

利用估計得到的長期效應和短期效應的結(jié)果可以構(gòu)造美元利率調(diào)整對中國原材料、燃料、動力購進價格和PPI的脈沖響應函數(shù)。脈沖響應函數(shù)的結(jié)果顯示，美元利率與中國原材料、燃料、動力購進價格和PPI之間有負向的關(guān)系。即美元利率升高，中國的原材料、燃料、動力購進價格會降低，PPI也會相應的降低。而美元利率降低，則意味著美元流動性的增加，美元貶值，以美元標價的大宗商品價格上漲，中國的原材料、燃料、動力購進價格和PPI隨之升高。

（2）2009年1月至2014年12月的分析結(jié)果

利用Johansen的研究成果，本文進行Π矩陣的協(xié)整階數(shù)的檢驗。檢驗結(jié)果如表7所示，檢驗拒絕了p-r=3的假設(shè)，但未能拒絕p-r=2的原假設(shè)，可以認為rank（β）=2，存在兩個協(xié)整方程。α矩陣、β矩恥和II矩陣的估計結(jié)果分別如表8、表9和表10所示。

其中的兩個協(xié)整方程為：

PPI=-14.68+0.10×AssetsFed+2.05×CRBI+0.67×I_source（13）

I_source=169.99+15.86×AssetsFed-65.41×CRBI+3.87×PPI（14）

式（13）和式（14）代表的協(xié)整關(guān)系說明美聯(lián)儲資產(chǎn)負債表的擴張將影響國際大宗商品的價格，從而影響我國的原材料、燃料、動力購進價格，進而影響我國的PPI指數(shù)。短期效應的估計結(jié)果如表10所示。利用估計得到的長期效應和短期效應的結(jié)果可以構(gòu)造美聯(lián)儲總資產(chǎn)擴張調(diào)整對中國原材料、燃料、動力購進價格和PPI的脈沖響應函數(shù)，脈沖響應函數(shù)的結(jié)果顯示，美聯(lián)儲總資產(chǎn)與中國原材料、燃料、動力購進價格和PPI之間有正向的關(guān)系。即美聯(lián)儲資產(chǎn)負債表擴張，中國的原材料、燃料、動力購進價格會提高，PPI也會相應地升高。而當美聯(lián)儲退出量化寬松政策時，則意味著美元流動性減少，美元升值，以美元標價的大宗商品價格下降，中國的原材料、燃料、動力購進價格和PPI隨之下降。

四、結(jié) 論

美元貨幣地位的表現(xiàn)之一就是國際大宗商品價格都是以美元計價和結(jié)算的。因此，美元利率和幣值的變化會引起大宗商品價格的變化。中國經(jīng)濟的快速發(fā)展使得對于大宗商品產(chǎn)生巨大的需求，每年需要從國外進口大量的大宗商品。中國也更易于受到由于美元因素引起的大宗商品價格波動的影響。本文的分析結(jié)果顯示，美元利率、大宗商品價格指數(shù)、中國的原材料、燃料、動力購進價格和PPI之間存在著長期的協(xié)整關(guān)系。美元利率降低會引起中國原材料、燃料、動力購進價格和PPI的上漲，大宗商品價格上漲也會有同樣的效應。在短期內(nèi)，美元利率也和中國原材料、燃料、動力購進價格和PPI之間存在著負向關(guān)系。同樣，美聯(lián)儲資產(chǎn)負債表擴張也會引起中國的原材料、燃料、動力購進價格和PPI的升高。而當美聯(lián)儲退出量化寬松政策時，則意味著美元流動性的減少，美元升值，以美元標價的大宗商品價格下降，中國的原材料、燃料、動力購進價格和PPI隨之下降。

隨著我國經(jīng)濟的迅速發(fā)展，對于大宗商品的需求量也越來越大。美國貨幣政策的調(diào)整通過大宗商品價格的變化影響我國企業(yè)生產(chǎn)成本和物價水平。在美國貨幣政策擴張時期，包括21世紀初的低利率時期和次貸危機之后的量化寬松時期，由美元因素帶來的大宗商品價格上漲對我國有很大的負面作用，降低了我國的工業(yè)企業(yè)的利潤和居民福利。美聯(lián)儲現(xiàn)階段的退出量化寬松政策及加息預期也為我國帶來了輸入性通貨緊縮的壓力。要減小由此帶來的負面影響，一方面是我國中央銀行在制定貨幣政策時要充分考慮到美國貨幣政策對我國的溢出效應，及時進行預調(diào)和微調(diào)，對沖其帶來的影響。另一方面要求我國匯率制度有更靈活的浮動機制，以匯率的變化來抵消美國政策調(diào)整和部分大宗商品價格上漲的影響。從長遠來看，我國也應當更多地嘗試參與到大宗商品定價機制當中，提高人民幣的國際地位，增加國際貿(mào)易中以人民幣結(jié)算的比例，這樣可以降低美元利率變化對我國的溢出效應。

參考文獻：

[1] Trostle， R. Global Agricultural Supply and Demand： Factors Contributing to the Recent Increase in Food Commodity Prices[R]. Economic Research Service Outlook Report，2010.

[2] Krugman， P.Commodity Prices[N]. New York Times，2008-03-19.

[3] Hamilton， J. Causes and Consequences of the Oil Shock of 2007—2008[A].Brookings Papers on Economic Activity[C].New York： Spring， 2009.215-261.

[4] Kilian，L.，Alessandro，R.，Spatafora，N. Oil Shocks and External Balances[J]. Journal of International Economics， 2009， 77（2）： 181-194.

[5] Fisher， I. Booms and Depresssions[M]. New York： Adelphi， 1932.