朱慧明 段容 賈相華

摘要：利用面板分位回歸模型，考量不同市場環(huán)境下原油價格與經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大宗商品市場非對稱性沖擊效應(yīng)。結(jié)果表明：油價沖擊對中國大宗商品收益的影響具有非對稱性，正負(fù)油價沖擊對其均有促進(jìn)作用，但隨著市場環(huán)境好轉(zhuǎn)，正油價沖擊的作用逐漸增強(qiáng)，負(fù)油價沖擊則逐漸減弱;政策不確定性對大宗商品收益有促進(jìn)作用，但在牛市環(huán)境下有抑制作用;且危機(jī)前后，油價沖擊對大宗商品收益的影響存在非對稱性效應(yīng)。

關(guān)鍵詞： 原油價格;經(jīng)濟(jì)政策不確定性;大宗商品市場;非對稱性;分位回歸

中圖分類號：F821.8文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：10037217（2019）01007007

一、 引言

隨著我國經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，作為重要生產(chǎn)要素的大宗商品對我國的影響也越來越大，為了滿足我國建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施、投資固定資產(chǎn)飛速發(fā)展的需要，我國發(fā)展成為世界上最大的大宗商品消耗國，在2010年水泥和鐵礦石的消耗高于世界總水平的54%，銅的消耗高于世界總水平的40%。不斷增長的大宗商品需求已經(jīng)不能僅僅靠國內(nèi)的資源供給，鐵礦石、原油、銅、大豆之類的大宗商品只能向世界其他國家大量進(jìn)口，而隨著進(jìn)口大宗商品的需求日益旺盛，相關(guān)產(chǎn)業(yè)的對外依存度也不斷上升，我國已發(fā)展成為鐵礦石、銅、大豆等大宗商品的第一進(jìn)口大國。同時，我國大宗商品消費(fèi)率的增長速度也不斷上升，在2013年，我國能源消耗增長高達(dá)世界能源消耗增長的三分之一。大宗商品作為中國基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)的重要原材料，是關(guān)乎國計民生的初級商品，對我國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著重要的影響，其價格波動備受社會各界的關(guān)注。

原油作為最具影響力的原材料和基礎(chǔ)能源，在現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，被視作工業(yè)經(jīng)濟(jì)的命脈。中國作為僅次于美國的世界第二大原油消耗國，在世界經(jīng)濟(jì)發(fā)展中起著至關(guān)重要的作用。而中國對進(jìn)口原油的依賴也相當(dāng)高，在2015年首次超過60%，并且有呈逐漸升高的趨勢。隨著中國快速增長的原油消費(fèi)以及對進(jìn)口原油依賴，原油價格的波動必然影響中國能源市場以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展。吳振信等（2011）利用VAR模型研究了油價波動對我國經(jīng)濟(jì)的影響，發(fā)現(xiàn)油價波動會對我國經(jīng)濟(jì)增長率等經(jīng)濟(jì)指標(biāo)產(chǎn)生影響[1]。而這種波動可以傳遞到大宗商品市場中。Zhang et al. （2014）研究了原油價格沖擊對我國大宗商品市場的影響，并在行業(yè)水平上探討了油價沖擊對中國基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)的影響，發(fā)現(xiàn)原油價格沖擊對我國不同大宗商品行業(yè)的影響存在差異[2]。因此，研究原油價格波動對中國大宗商品的影響是十分必要的，并且能夠幫助制定更好的政策以對大宗商品市場和經(jīng)濟(jì)的變化做出回應(yīng)。

在近些年的研究中，一些學(xué)者指出在政府對經(jīng)濟(jì)的頻繁干預(yù)下，會引起經(jīng)濟(jì)政策不確定性，從而會對經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響（Baker et al.， 2012）[3]。政府通常通過制定和調(diào)整經(jīng)濟(jì)政策以對經(jīng)濟(jì)進(jìn)行干預(yù)，而經(jīng)濟(jì)政策調(diào)整的方向、時機(jī)和內(nèi)容都會對經(jīng)濟(jì)主體產(chǎn)生一定的影響（Gulen， 2016）[4]。由于政策的變動導(dǎo)致理性經(jīng)濟(jì)人在直接或者間接活動中無法準(zhǔn)確地觀察、分析和預(yù)測的因素，即為政策的不確定性。其與原油價格是相關(guān)聯(lián)的并且共同影響著大宗商品市場。然而，到目前為止，極少有人研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性與大宗商品之間的關(guān)系。而越來越多的研究表明不確定性會對金融市場產(chǎn)生影響。文建東等（2018）研究發(fā)現(xiàn)政策不確定性會對經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響[5]。Kang et al. （2015） 研究了原油價格沖擊與經(jīng)濟(jì)政策不確定性對油和氣公司股票收益的影響，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對公司股票收益存在顯著的負(fù)效應(yīng)[6]。田磊等（2017）利用以標(biāo)準(zhǔn)宏觀經(jīng)濟(jì)理論為基礎(chǔ)的SVAR模型研究了經(jīng)濟(jì)政策不確定性對我國經(jīng)濟(jì)波動的影響，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)政策不確定性對我國經(jīng)濟(jì)波動存在影響，但不是主要因素[7]。而大宗商品市場與我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展也是息息相關(guān)的。

此外，一個國家的經(jīng)濟(jì)一體化也會從根本上影響這個國家所面臨的經(jīng)濟(jì)不確定性的性質(zhì)，進(jìn)而影響其國內(nèi)大宗商品市場的波動。例如，在一個封閉的經(jīng)濟(jì)體中，單個國家的國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)波動可能是這個國家大宗商品價格變動最重要的驅(qū)動力。在一個一體化的全球經(jīng)濟(jì)中，每個國家的大宗商品市場都不再免受全球經(jīng)濟(jì)活動的影響，比如全球原油市場的沖擊。而作為迅速增長的大宗商品消費(fèi)的新興經(jīng)濟(jì)體，同時也是全球最大的原油進(jìn)口國之一，我國正日益融入全球經(jīng)濟(jì)。因此，我國的大宗商品市場可能會對全球油價沖擊以及國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)波動做出強(qiáng)烈反應(yīng)。

在此背景下，我國不同商品行業(yè)之間的相互聯(lián)系更加緊密，并可能產(chǎn)生溢出效應(yīng)和反饋效應(yīng)。因此，我們選取中國大宗商品行業(yè)的面板數(shù)據(jù)，研究全球油價沖擊、經(jīng)濟(jì)政策不確定性、國內(nèi)宏觀經(jīng)濟(jì)波動與商品期貨收益的關(guān)系。此外，一些學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)市場動蕩或金融危機(jī)對金融市場有顯著的影響，Chen et al.（2015）研究了原油與我國股市之間關(guān)系在危機(jī)前后的變化，發(fā)現(xiàn)兩者間的相依關(guān)系在危機(jī)期間更加強(qiáng)[8]。因此，有必要考慮市場動蕩或金融危機(jī)可能產(chǎn)生的影響，進(jìn)一步研究影響效應(yīng)的差異。而2008年全球金融危機(jī)對原油和其他金融市場存在顯著的影響（曾志堅等，2011）[9]。在本文中，我們研究全球金融危機(jī)前和危機(jī)后，原油價格沖擊和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對中國大宗商品收益的非對稱性效應(yīng)。此外，我們通過定義兩個輔助變量將原油價格分為正沖擊和負(fù)沖擊，探索了原油價格變化對大宗商品收益影響的非對稱性效應(yīng)。

表2中，根據(jù)均值回歸結(jié)果可以看出，正和負(fù)油價沖擊均對大宗商品收益有顯著的正向影響。而在10%的顯著水平下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大宗商品收益有的負(fù)向影響。滯后收益的系數(shù)是顯著為正的。對于其他的控制變量，除了工業(yè)生產(chǎn)外，我們可以發(fā)現(xiàn)它們均對大宗商品收益存在顯著的負(fù)向影響。

然而，正如前文所述，均值回歸總結(jié)了因變量與自變量之間的平均關(guān)系而不能顯示不同市場條件下這種關(guān)系的變化。雖然平均效應(yīng)是一個重要的特點(diǎn)，但是去了解在一個分布的極端處情況也是非常重要的。相比均值回歸，分位數(shù)回歸方法為因變量在具體的分位下變量之間的關(guān)系提供了更全面的信息。因此，通過分位數(shù)回歸方法，我們可以知道在具體的市場條件下原油價格波動和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大宗商品收益的影響。全樣本期間分位數(shù)回歸的估計結(jié)果在表2中顯示。

從表2中可以看出，油價沖擊對我國商品期貨市場的影響存在非對稱性效應(yīng)。第一，我們可以發(fā)現(xiàn)正油價沖擊對商品期貨收益的影響是正向的。除了在較低分位點(diǎn)之外，這種影響在其他分位點(diǎn)上都是顯著的。并且隨著分位數(shù)的增大，這種影響也增強(qiáng)。這說明上升的油價會導(dǎo)致商品期貨收益的上升，而這種影響在熊市是不顯著的。這可能是因?yàn)樵谑袌霏h(huán)境極差的情況下，正油價沖擊幾乎不能對商品期貨市場產(chǎn)生影響。隨著市場環(huán)境的好轉(zhuǎn)，這種影響逐漸增強(qiáng)。第二，負(fù)油價沖擊對商品期貨收益的影響在所有分位點(diǎn)上都是顯著為正的。而隨著分位數(shù)增大，這種影響弱化。說明油價下跌預(yù)示著低迷的經(jīng)濟(jì)行情從而抑制了商品期貨的收益，而在市場行情較好的時候，這種抑制反而弱化。由此，我們可以發(fā)現(xiàn)正油價沖擊與負(fù)油價沖擊存在非對稱性效應(yīng)。

此外，從表2可以看出，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商品期貨收益的影響除了在中間分位點(diǎn)和較高分位點(diǎn)處，其他分位點(diǎn)上都不顯著。而在中間分位處，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商品期貨收益有正向效應(yīng);在較高分位處則存在負(fù)效應(yīng)。說明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商品期貨收益的影響因市場環(huán)境的變化而變化。為了更好的估計市場發(fā)展趨勢，考慮不同市場環(huán)境下經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響是十分重要的。此外，我們也應(yīng)該注意對指數(shù)的估計系數(shù)是高度異質(zhì)性會導(dǎo)致這種影響的不一致性。在低估或忽視經(jīng)濟(jì)政策不確定性的抑制效應(yīng)的同時，人們可能會高估市場潛能。因此，為了獲得最大利益，決策者不僅要考慮不確定性水平對商品期貨市場的影響，也要考慮不同市場環(huán)境下的非對稱效應(yīng)。

對于模型中的其他控制變量，我們可以發(fā)現(xiàn)：工業(yè)生產(chǎn)對商品期貨收益存在負(fù)效應(yīng)，即較高的工業(yè)生產(chǎn)水平會抑制商品期貨收益。匯率對商品期貨收益的影響除了在低分位上不顯著，在其他分位點(diǎn)處都顯著為負(fù)。結(jié)果表明除了在熊市環(huán)境下，其他市場環(huán)境下匯率越高商品期貨收益反而越低。利率對商品期貨收益的影響只在0.10分位處顯著且為負(fù)，表明只有在熊市下，利率越高商品期貨收益越低。而對于滯后收益項(xiàng)，其對商品期貨收益的影響，除了在低分位處，其他分位點(diǎn)處均是顯著的且為正，表明前期商品期貨收益會對當(dāng)前收益起強(qiáng)化作用。同樣，這些控制變量的影響效應(yīng)可以為政策制定者與投資者提供一定的參考進(jìn)行更好的決策。

（三）危機(jī)前、后非對稱效應(yīng)分析

全球金融危機(jī)對原油價格有顯著的影響，同時也會影響到其他市場，比如大宗商品期貨市場和匯率市場。為了探究原油與大宗商品之間的關(guān)系是否因危機(jī)而改變，我們按照前文所述將數(shù)據(jù)劃分為兩個時間區(qū)間，再建立面板分位模型進(jìn)行研究。結(jié)果見表4。

首先，關(guān)于原油價格波動的影響，從表4可以看出：（1）在危機(jī)前，在不同分位之間正油價沖擊對商品期貨收益的效應(yīng)是異質(zhì)的。除了在中間分位和高分位上，正油價沖擊對商品期貨收益的影響在其他分位上是顯著的且為正;而負(fù)油價沖擊對商品期貨收益的影響，除了在低分位之外，在其他分位上均顯著且為正。（2）在危機(jī)后，除了在低分位處之外，正油價沖擊對商品期貨收益的影響在其他分位上均顯著且為正;而負(fù)油價沖擊對商品期貨收益的影響，除了高分位之外，其他分位上均顯著且為正。（3）為了證明正負(fù)油價沖擊作用的非對稱性，在表4中報告了正負(fù)油價沖擊對應(yīng)系數(shù)的Wald檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，系數(shù)相等且均為零的原假設(shè)（H02：β1τ=β2τ=0），在危機(jī)前和危機(jī)后所有分位上全被拒絕。系數(shù)相等的原假設(shè)（H01：β1τ=β2τ），在危機(jī)前只在0.95分位處被拒絕，而危機(jī)后除了0.25和0.50 分位點(diǎn)之外其他分位上均被拒絕。這些結(jié)果證明了在危機(jī)前后原油沖擊對商品期貨收益存在非對稱效應(yīng)。

其次，關(guān)于經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響，結(jié)果顯示：危機(jī)前后，在較低分位處其對商品期貨收益的影響是負(fù)向的，而在較高分位處其影響是正向的。這說明，經(jīng)濟(jì)政策不確定性在熊市環(huán)境下對商品期貨收益起抑制作用，而在牛市環(huán)境下起促進(jìn)作用。而經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商品期貨收益影響的程度在危機(jī)前相對于危機(jī)后更大。這可能是由危機(jī)后政府的緊急救助導(dǎo)致的。如中國推行的一系列政策計劃，包括4億人民幣的財政刺激投資，保護(hù)中國經(jīng)濟(jì)在2008年免受世界貿(mào)易下滑的影響并且?guī)椭S持了中國經(jīng)濟(jì)的增長。理性投資者持有他們現(xiàn)有的投資直到不確定性消除，這會造成不確定性對經(jīng)濟(jì)增長和投資的負(fù)面影響。而這些經(jīng)濟(jì)政策不確定性對商品期貨收益的負(fù)面影響會被政府緊急救助政策帶來的積極效應(yīng)部分抵消弱化[16。

此外，對分位點(diǎn)之間系數(shù)差異性進(jìn)行的Wald檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)：在危機(jī)前，對正負(fù)油價沖擊在較低分位與較高分位之間系數(shù)相等的檢驗(yàn)幾乎都沒有拒絕參數(shù)一致性的原假設(shè)。而在危機(jī)后，除了正油價沖擊在0.50分位處的假設(shè)沒被拒絕，其他分位上系數(shù)相等的檢驗(yàn)幾乎都被拒絕。因此，我們可以發(fā)現(xiàn)在研究油價沖擊和商品期貨收益的關(guān)系時，考慮分布的異質(zhì)性是有必要的，這也說明在對子樣本研究的過程中利用分位回歸模型是合適的。

最后，為了檢測實(shí)證結(jié)果的有效性，我們進(jìn)行的穩(wěn)健性分析如下：（1） 使用不同λ值。我們對λ取不同值（從0.1到1.5）的結(jié)果進(jìn)行比較，結(jié)果幾乎沒有改變。（2）使用不同的隨機(jī)種子。由于分位標(biāo)準(zhǔn)誤的估計是通過自舉過程實(shí)現(xiàn)的，因此估計過程使用隨機(jī)種子可能會對置信水平產(chǎn)生影響。由此，我們使用不同的隨機(jī)種子（自舉次數(shù)為10000）對我們結(jié)果的穩(wěn)健性進(jìn)行了檢測。所有的結(jié)果沒有變化，因此可以說明我們的對不同的隨機(jī)種子是穩(wěn)健的，從而可以確保這些結(jié)論的有效性。在此為了節(jié)省空間沒有將穩(wěn)健型結(jié)果報告出來，如有需要可以提供。

四、 結(jié)論

本文利用面板分位回歸模型研究了2004年10月至2017年6月間原油價格沖擊和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對我國大宗商品收益的影響，并通過考察兩個子樣本比較了金融危機(jī)前后影響的差異性，同時著重分析了不同市場環(huán)境下正負(fù)油價沖擊對我國大宗商品收益的非對稱性。

研究結(jié)果表明：在全樣本期間，國際油價的上升對我國大宗商品收益的增加有推動作用，但這種作用在熊市環(huán)境下不顯著，而隨著市場環(huán)境的好轉(zhuǎn)，這種作用會逐漸增強(qiáng);油價下降對我國大宗商品收益的增加有顯著的推動作用，而隨著市場環(huán)境的好轉(zhuǎn)，這種作用反而弱化。并且通過Wald檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)油價沖擊在較高和較低分位處存在非對稱性。此外，經(jīng)濟(jì)政策不確定性也會對我國大宗商品收益產(chǎn)生影響，且在不同的市場環(huán)境下存在差異：在正常市場環(huán)境下，經(jīng)濟(jì)政策不確定性對大宗商品收益的增加有促進(jìn)作用，而在牛市環(huán)境下，則會抑制其增長。

此外，我們進(jìn)一步對比分析了危機(jī)前后油價沖擊和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對我國大宗商品收益的影響。結(jié)果證明，危機(jī)前后油價沖擊對大宗商品收益影響存在非對稱性效應(yīng)。正油價沖擊在危機(jī)前對大宗商品收益的影響只在熊市環(huán)境中顯著為正，在危機(jī)后其影響除了熊市外其他市場均顯著為正;負(fù)油價沖擊在危機(jī)前對大宗商品的影響除了熊市外其他市場上均顯著為正，在危機(jī)后除了牛市外其他市場均顯著為正。而經(jīng)濟(jì)政策不確定性的影響，總體來說，危機(jī)前后，在熊市環(huán)境下其對大宗商品收益起抑制作用，在牛市環(huán)境下起促進(jìn)作用，而其效應(yīng)在危機(jī)前相對于危機(jī)后更大。這些結(jié)果提醒投資者和政策制定者考慮油價波動和經(jīng)濟(jì)政策不確定性對我國大宗商品在不同市場環(huán)境下的影響，以便做出正確的決策。

參考文獻(xiàn)：

[1]吳振信，薛冰，王書平.基于VAR模型的油價波動對我國經(jīng)濟(jì)影響分析[J].中國管理科學(xué)，2011，19（1）：2128.

[2]Zhang C， Chen X. The impact of global oil price shocks on Chinas bulk commodity markets and fundamental industries [J]. Energy Policy， 2014， 66： 3241.

[3]Baker S R， Bloom N， Davis S J. Measuring economic policy uncertainty [Z]. ChicagoBooth Research Paper， 2012，12（6）.

[4]Gulen H， Ion M. Policy uncertainty and corporate investment [J]. Ssrn Electronic Journal， 2016， 29（3）： 523564.

[5]文建東，馮偉東.制度和政策不確定性下的創(chuàng)新決策與經(jīng)濟(jì)增長過程[J].財經(jīng)理論與實(shí)踐，2018，39（01）：115126.

[6]Kang W， Ratti R A. Oil shocks， policy uncertainty and stock returns in China [J]. Economics of Transition， 2015， 23（4）： 657676.

[7]田磊，林建浩，張少華.政策不確定性是中國經(jīng)濟(jì)波動的主要因素嗎——基于混合識別法的創(chuàng)新實(shí)證研究[J].財貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2017，38（01）： 520.

[8]Chen Q， Lv X. The extremevalue dependence between the crude oil price and Chinese stock markets [J]. International Review of Economics & Finance， 2015， 39： 121132.

[9]曾志堅，徐迪，左楠.金融危機(jī)對證券市場波動溢出的影響研究[J].財經(jīng)理論與實(shí)踐，2011（6）：4852.

[10]M Buchinsky. Quantile Regression Box–Cox transformation model and the US wage structure， 1963–1987 [J]. Journal of Econometrics， 1995， 65（1）： 109154.

[11]Damette O， Delacote P. On the economic factors of deforestation： What can we learn from quantile analysis？ [J]. Economic Modelling， 2012， 29（6）： 24272434.

[12]Lamarche C. Measuring the incentives to learn in Colombia using new quantile regression approaches [J]. Journal of Development Economics， 2011， 96（2）： 278288.

[13]Zhu H， Guo Y， You W， Xu Y. The heterogeneity dependence between crude oil price changes and industry stock market returns in China： Evidence from a quantile regression approach[J].Energy Economics，2016，55： 3041.

[14]Cade B S， Noon B R. A gentle introduction to quantile regression for ecologists [J]. Frontiers in Ecology & the Environment， 2003， 1（8）： 412420.

[15]Binder M， Coad A. From average Joe's happiness to miserable Jane and cheerful John： using quantile regressions to analyze the full subjective wellbeing distribution [J]. Journal of Economic Behavior & Organization， 2011， 79（3）：275290.

[16]朱慧明，汪寧麗，黃瑞.基于極端分位數(shù)回歸模型的國際原油與天然氣市場相依關(guān)系研究[J].湖南大學(xué)學(xué)報（社會科學(xué)版），2018（2）：3036.

（責(zé)任編輯：鐘瑤）