劉用明，邵 航

(四川大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，四川 成都 610065)

引言

近年來，在養(yǎng)老保險(1)美國養(yǎng)老保險主要由聯(lián)邦社保基金、雇主發(fā)起式養(yǎng)老計劃和個人養(yǎng)老賬戶三大支柱構(gòu)成。除聯(lián)邦社保基金僅限定投資特殊國債外，雇主發(fā)起式及個人養(yǎng)老賬戶均可投資公募基金。根據(jù)2018年美國養(yǎng)老金管理機(jī)構(gòu)年報，前30大養(yǎng)老金管理機(jī)構(gòu)中有25家機(jī)構(gòu)直接使用了包含掉期、遠(yuǎn)期合約、商品期貨、期權(quán)在內(nèi)的金融衍生工具。中國養(yǎng)老保險基金尚未進(jìn)入商品期貨市場，但中國證券監(jiān)督管理委員會副主席方星海于2020年8月22日在2020青島·中國財富論壇上表示：“未來將與有關(guān)部門一同努力，進(jìn)一步推動國內(nèi)銀行、證券、保險、公募基金、養(yǎng)老保險等機(jī)構(gòu)投資者規(guī)范利用商品期貨市場進(jìn)行資產(chǎn)配置?！?、對沖基金和指數(shù)投資基金等金融機(jī)構(gòu)投資者追捧下，金融資本加速涌入商品期貨市場，呈現(xiàn)出“大宗商品金融化”現(xiàn)象[1-2]。對此，許多研究證實(shí)了商品價格受大宗商品金融化影響而產(chǎn)生扭曲[3-5]。特別是2020年4月的美國原油期貨價格暴跌至負(fù)值現(xiàn)象，雖然在新冠疫情背景下，存在全球經(jīng)濟(jì)停擺導(dǎo)致預(yù)期需求不佳的基本面因素(2)指對大宗商品供給需求狀況及其外圍影響因素，一般是影響大宗商品價格變動的長期因素；與之相對的“技術(shù)面因素”則是由大宗商品價格變化的技術(shù)指標(biāo)、走勢形態(tài)以及k線組合等信息組成的分析方式，一般用于短期價格分析預(yù)測。，但金融交易者的過度參與被認(rèn)為是出現(xiàn)違背價格理論的荒誕現(xiàn)象的原因之一。大宗商品期貨市場的負(fù)油價在短期內(nèi)得以修復(fù)，而在以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局下，中國金融市場如何面對大宗商品金融化現(xiàn)象，又應(yīng)如何避免過度投機(jī)、防范金融市場風(fēng)險、維護(hù)金融市場穩(wěn)定運(yùn)行成為值得深入探討的問題。

金融化現(xiàn)象常被解釋為機(jī)構(gòu)投資者進(jìn)行金融投機(jī)的結(jié)果，不少國外學(xué)者研究了大宗商品金融化對大宗商品價格或回報率的影響。其中不乏基本面派：Biiyüksahin和Harris[6]、Irwin和Sanders[7]和Fattouh等[8]用各自方法分析得出2004—2008年大宗商品價格周期波動背后最有可能是基本面而非投機(jī)行為導(dǎo)致的結(jié)論。另一些研究則通過大宗商品市場風(fēng)險溢價來觀察金融化的影響。一方面，Hong和Yogo認(rèn)為影響商品回報率的關(guān)鍵因素是商品期貨未平倉頭寸的數(shù)量增長而非結(jié)構(gòu)差異[9]。也有研究認(rèn)為交易參與者至關(guān)重要，因?yàn)榇笞谏唐飞a(chǎn)者的風(fēng)險偏好[10]，或者商品指數(shù)交易者的涌入對商品期貨移倉換月時帶來風(fēng)險溢價[11]，均在2007—2008年的原油牛市中扮演重要角色。另一方面，商品類資產(chǎn)與傳統(tǒng)金融資產(chǎn)間的價格相關(guān)性自大宗商品金融化以來不斷攀升，弱化了其分散金融市場風(fēng)險的能力。Silvennoinen和Thorp認(rèn)為大宗商品與傳統(tǒng)金融市場的融合源于投資者對大宗商品的投資熱情[12]。Girardi[13]和A?t-Youcef[14]均認(rèn)為金融化增強(qiáng)了大宗農(nóng)產(chǎn)品與股票市場之間的相關(guān)性。Büyükahin和Robe研究發(fā)現(xiàn)，商品期貨與股票市場行情趨同的原因之一是對沖基金的跨市交易行為[15]。Yang等發(fā)現(xiàn)中國大宗商品市場，特別是能源期貨市場存在金融化現(xiàn)象，并且在大宗商品和股市整合的金融市場中起主導(dǎo)作用[4]。

金融市場穩(wěn)定是指金融市場能夠良好運(yùn)行，具備有效抵御各類沖擊，特別是系統(tǒng)性風(fēng)險沖擊的一種狀態(tài)。文獻(xiàn)中度量金融市場穩(wěn)定性的方法主要有綜合化指標(biāo)體系法、系統(tǒng)性風(fēng)險傳染性計量方法和金融壓力測度法三大類[16]。Goodhart和Hofmann基于貨幣狀況指數(shù)構(gòu)建了金融狀態(tài)指數(shù)[17]，隨后巴曙松和韓明睿運(yùn)用新方法豐富了金融穩(wěn)定狀態(tài)指數(shù)所包含的信息[18]。結(jié)合金融化現(xiàn)象，Ordu-Akkaya和Soytas指出包括利率、貨幣政策在內(nèi)的因素是增加金融市場間波動溢出效應(yīng)的重要原因[19]。因此，本文考慮大宗商品市場對貨幣政策和商品價格的敏感性，借鑒封思賢等[16]、方先明等[20]、孫攀峰[21]的測度方法，采用綜合化指標(biāo)體系法構(gòu)建包含經(jīng)濟(jì)增長、貨幣因素、股市收益率等方面的金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)，用于量化金融市場在不同沖擊下的穩(wěn)定性狀態(tài)?，F(xiàn)有文獻(xiàn)更多研究大宗商品金融化對大宗商品價格以及市場間關(guān)聯(lián)性的影響，鮮有文獻(xiàn)探討大宗商品金融化在影響金融市場穩(wěn)定性方面的重要作用。Nguyen等研究證實(shí)21世紀(jì)以來的頭十年內(nèi)，大宗商品金融化程度明顯增強(qiáng)[5]。從直觀上看，大宗商品金融化會對金融市場穩(wěn)定性產(chǎn)生負(fù)面沖擊，但Boyd等研究發(fā)現(xiàn)，雖然理論上大宗商品金融化會破壞商品市場穩(wěn)定性，而文獻(xiàn)中缺乏證據(jù)，也沒有證據(jù)表明投機(jī)者在很大程度上為市場提供流動性；另外，大宗商品指數(shù)交易導(dǎo)致價格扭曲的擔(dān)憂也缺少數(shù)據(jù)支撐[22]。

諸多文獻(xiàn)表明，中國商品市場受國際大宗商品市場的影響日益顯著[23-24]。中國金融市場當(dāng)前面臨逆全球化、貿(mào)易戰(zhàn)以及新冠肺炎疫情等外部經(jīng)濟(jì)環(huán)境不確定性，在金融開放過程中形成與“雙循環(huán)”新發(fā)展格局相耦合的更具競爭力的金融體系，平衡好效率和安全是重中之重[25]。全球金融市場對中國金融市場的影響力勢必在中國金融市場擴(kuò)大對外開放的過程中逐漸趨強(qiáng)?！半p循環(huán)”新發(fā)展格局中以國內(nèi)循環(huán)為主體的戰(zhàn)略要求并非隔絕全球市場與國內(nèi)市場的關(guān)聯(lián)性，而是構(gòu)建國內(nèi)國際相互促進(jìn)且平衡穩(wěn)健的金融市場。特別是尚處發(fā)展階段的中國大宗商品期貨市場，已成為美國金融因素影響國內(nèi)大宗商品定價的重要渠道[3]。新冠疫情爆發(fā)后，徐楓等提出全球金融市場不確定性正加速向國內(nèi)傳導(dǎo)，大宗商品期貨市場成為防范海外疫情升級輸入金融風(fēng)險的重要渠道之一[26]。中國原油期貨價格變化受美國原油期貨價格暴跌影響波動加劇，股指期貨、股市和外匯市場出現(xiàn)大幅異動，疫情沖擊下的大宗商品期貨市場與金融市場穩(wěn)定性之間聯(lián)系更加緊密。同時，在“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下中國金融市場對外開放有序推進(jìn)，包括原油、鐵礦石、PTA(3)PTA是精對苯二甲酸(Pure Terephthalic Acid)的英文縮寫，是重要的大宗有機(jī)原料之一。PTA期貨是以苯二甲酸作為標(biāo)的物、在鄭州商品期貨交易所上市的期貨品種。和20號膠在內(nèi)的多個國內(nèi)期貨品種已對外開放。如何在大宗商品金融化程度不斷加深與境外資本影響力逐步提升的環(huán)境中維持“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下的金融市場穩(wěn)定性成為金融監(jiān)管者必須面對的問題。

大宗商品市場價格穩(wěn)定作為金融市場穩(wěn)定的一個方面，是否以及如何受到大宗商品金融化影響？金融市場穩(wěn)定性的長短期變化是否均由大宗商品金融化主導(dǎo)？不同市場環(huán)境下的大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的影響又表現(xiàn)出怎樣的差異？探討這些問題有助于明晰大宗商品金融化現(xiàn)象背后的形成原因，厘清其對金融市場的實(shí)際影響，具有防范金融市場風(fēng)險、維持經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定運(yùn)行的重要意義。

以往文獻(xiàn)大多從價格波動、政策效應(yīng)和金融市場間關(guān)聯(lián)性等角度來研究金融市場穩(wěn)定性，而缺乏基于大宗商品金融化的研究視角。本文則更注重考察在不同商品類別和市場波動環(huán)境下的大宗商品金融化影響的異質(zhì)性，發(fā)現(xiàn)金融市場穩(wěn)定性與大宗商品金融化之間的非線性關(guān)系。本文選取具有全球影響力的美國金融市場與中國金融市場作為研究對象?；贐asak和Pavlova[27]的大宗商品金融化模型，從大宗商品金融化角度進(jìn)行理論拓展，融入通過因子分析得出的金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)，基于結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR)模型，實(shí)證分析21世紀(jì)以來中美兩國市場大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的影響。在協(xié)整檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，用誤差修正模型(ECM)和門限誤差修正模型(TECM)驗(yàn)證大宗商品供需、價格和金融化程度對金融市場穩(wěn)定性的長短期及不同市場環(huán)境下的影響力。實(shí)證結(jié)果為中國應(yīng)對大宗商品金融化并維護(hù)金融市場穩(wěn)定性提供啟示。

一、理論分析與研究假設(shè)

(一)理論機(jī)理

“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下的中國金融市場面臨諸多不確定性因素，其中大宗商品金融化現(xiàn)象尤為值得重視。“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下金融市場具有以下特征：一是充分利用國內(nèi)國際兩個市場兩種資源優(yōu)勢，推動中國金融市場高質(zhì)量發(fā)展。國外市場以往的經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)值得引以為鑒。二是金融化現(xiàn)象可能改變金融市場環(huán)境，波動率高低成為中國金融市場穩(wěn)定性的影響因素之一。三是在“以國內(nèi)大循環(huán)為主體”的新格局下，中國金融市場政策制定者不僅需要推進(jìn)國內(nèi)金融市場積極穩(wěn)健發(fā)展，還需兼具“國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)”的戰(zhàn)略眼光。監(jiān)管政策需規(guī)范金融開放下的國內(nèi)外投資者行為，避免過度金融化現(xiàn)象可能帶來的金融市場穩(wěn)定性威脅。

當(dāng)前中國金融改革發(fā)展的關(guān)鍵在于如何提升金融供給經(jīng)濟(jì)“雙循環(huán)”的配置效率，同時構(gòu)建與“雙循環(huán)”新發(fā)展格局相適應(yīng)的現(xiàn)代金融體系[28]。在全球貿(mào)易格局發(fā)生深刻變化的當(dāng)下，全球產(chǎn)業(yè)鏈重構(gòu)是大勢所趨。一方面，原有產(chǎn)業(yè)生態(tài)正不斷變化，催生全球大宗商品交易新的不確定性，對實(shí)體企業(yè)帶來新挑戰(zhàn)。另一方面，中國大宗商品市場加速國際化進(jìn)程，面臨著國際市場波動風(fēng)險，對相應(yīng)的風(fēng)險控制意識和風(fēng)險管理工具需求迫切。在金融要素市場化配置中，需要做大做強(qiáng)國內(nèi)國際“雙循環(huán)”互促發(fā)展的市場交集。采取多維政策舉措?yún)f(xié)調(diào)推進(jìn)金融全面開放，加快形成要素市場化配置、國內(nèi)國際“雙循環(huán)”相互促進(jìn)和競爭有序統(tǒng)一的大市場[29]。大宗商品期貨市場作為金融要素市場的重要組成部分，不僅通過市場化的商品價格傳遞包括政策導(dǎo)向、產(chǎn)業(yè)鏈供給和消費(fèi)端需求等市場信息，還為實(shí)體企業(yè)提供風(fēng)險對沖的渠道。隨著大宗商品金融化現(xiàn)象的出現(xiàn)，諸如金融市場改革與穩(wěn)定、開放的優(yōu)先與平衡、投資與投機(jī)關(guān)系等問題逐步顯現(xiàn)。金融開放后的外資進(jìn)入存在短期加劇大宗商品金融化的可能性，而長期的金融市場穩(wěn)定性還需綜合考慮包括商品供需和價格等多重因素。在政策傳導(dǎo)方面，大宗商品金融化使得貨幣政策效果更集中在存量庫存形成的泡沫而非實(shí)體經(jīng)濟(jì)，從而加劇物價波動，最終弱化貨幣政策效果[30]。

理論上，金融市場發(fā)展依賴于金融市場能夠承受外生沖擊和風(fēng)險的能力，即金融市場穩(wěn)定性。在“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下重新審視金融市場穩(wěn)定性，不僅需要考慮金融開放帶來的國際金融市場沖擊，還要重視大宗商品金融化現(xiàn)象通過增強(qiáng)大宗商品市場與股票市場關(guān)聯(lián)性來傳導(dǎo)價格波動溢出效應(yīng)的影響機(jī)制[14]。2018年6月，上市僅三個月的上海原油期貨成交量已進(jìn)入全球前三，僅次于紐約和倫敦市場。目前，中國是大豆、棕櫚油、鐵礦石、銅、原油等眾多大宗商品的主要進(jìn)口國和重要消費(fèi)市場，中國大宗商品期貨市場的影響力也與日俱增。同時，中國的大宗商品金融化程度在商品期貨市場快速發(fā)展和金融開放進(jìn)程持續(xù)推進(jìn)的過程中逐步提升。盡管如此，美國在金融市場規(guī)模和影響力上依然居首位。從大宗商品金融化程度來看，美國市場大宗商品價格中除受基本面因素影響外，有11%～17%源于大宗商品金融化現(xiàn)象[27]。通過跨境資本流動，大宗商品金融化現(xiàn)象可能在中國“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下體現(xiàn)與美國相似特征并影響金融市場穩(wěn)定性。因此，在綜合考量金融市場全球影響力、大宗商品期貨市場定價能力與大宗商品金融化程度等因素的情況下，為分析開放市場下大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的影響，以美國和中國市場數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)有助于為“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下的中國市場政策制定提供參考。

(二)模型與研究假設(shè)

Basak和Pavlova從理論上論證了金融化對大宗商品的影響，主要表現(xiàn)在金融化沖擊將通過期貨向現(xiàn)貨傳導(dǎo)，導(dǎo)致大宗商品均衡狀態(tài)價格上漲、波動率上升和商品間的相關(guān)性增強(qiáng)[27]。本文先梳理Basak和Pavlova的理論模型(以下簡稱BP模型)的邏輯脈絡(luò)和基本內(nèi)容，在引入金融穩(wěn)定性指標(biāo)后優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，推導(dǎo)出適應(yīng)“雙循環(huán)”新發(fā)展格局的模型假設(shè)。在BP模型的基礎(chǔ)上，本文融入金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)V，金融市場穩(wěn)定性受大宗商品期貨市場、股票市場和債券市場共同影響，分別體現(xiàn)在大宗商品價格收益率、股市收益率和利率的穩(wěn)定性上，滿足函數(shù)關(guān)系Vt=v(fkt,St,rt)，其中函數(shù)v的形式由金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)測度方法決定，且在t∈(0，T)上連續(xù)可導(dǎo)。此外，“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下的金融市場穩(wěn)定性區(qū)分為高低波動率兩個市場狀態(tài)，能觀察到金融化現(xiàn)象加劇后的金融市場穩(wěn)定性變動新特征。

BP模型建立在一個純交換的多商品多資產(chǎn)經(jīng)濟(jì)體中，商品期貨價格隨以下三種沖擊而波動：(1)商品供給沖擊；(2)商品需求沖擊；(3)機(jī)構(gòu)投資者管理資產(chǎn)的內(nèi)生變動沖擊。前兩者在傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論中已被廣泛討論，而第三個風(fēng)險正是受商品市場金融化影響產(chǎn)生的。BP模型可以從理論上厘清這三種因素對商品價格的沖擊及其動態(tài)效應(yīng)。假設(shè)ω=(ω0，ω1，…，ωK)T為K+1維標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動。模型中所有最終消費(fèi)發(fā)生在到期日T，但期貨市場的交易可以在到期日前任意時刻t發(fā)生，即t∈[0，T]。在商品市場，總共有K個商品，T時刻商品k的供應(yīng)量為DkT，滿足：

dDkt=Dkt[μkdt+σkdωkt]

(1)

其中μk和σk為大于零的常數(shù)。pkt為商品k在t時刻的價格，商品0則表示經(jīng)濟(jì)體中除了以上K種商品外的一般商品，它的供應(yīng)量滿足：

dDt=Dt[μdt+σdω0t]

(2)

其中μ和σ為大于零的常數(shù)。為簡化模型，商品供應(yīng)量之間互不相關(guān)。

在金融市場，對K種商品分別有對應(yīng)的K個期貨合約，到期日為T，合約到期價格為pkT。每個合約都在到期前以期貨價格fkt結(jié)算且期間無新增供應(yīng)變化，滿足以下方程：

dfkt=fkt[μfktdt+σfktdωt]

(3)

其中μfkt和σfkt分別為均衡條件下的內(nèi)生變量。模型中還對指數(shù)商品和非指數(shù)商品進(jìn)行區(qū)分：商品指數(shù)包含前L(L≤K)個商品價格的幾何加權(quán)平均數(shù)。

(4)

dSt=St[μStdt+σStdωt]

(5)

其中μSt和σSt為由均衡條件內(nèi)生決定的正常數(shù)。不失一般性，債券的無風(fēng)險收益率r在此設(shè)為零。

(6)

BP模型的均衡條件為：(1)機(jī)構(gòu)和一般投資者均選擇他們的最優(yōu)組合；(2)股票期貨和債券市場在T時刻出清。若以Mt,T分別代表隨機(jī)折現(xiàn)因子，則有fkt=Et[Mt,TpkT]。至此，可以得出含機(jī)構(gòu)投資者的模型在到期日均衡條件下，滿足以下方程組：

(7)

其中E[IT]為到期日指數(shù)的期望值，帶橫杠的變量為該變量在不含機(jī)構(gòu)投資者的模型中均衡條件下的取值。該均衡條件表明：商品k的價格會隨其供給DkT增加而降低，因?yàn)楣┙oDkT的增加會讓商品k變得相對富足，因此其價格下降。類似地，普通商品的供給DT增加有相反的效果。因?yàn)楝F(xiàn)在商品k相對于普通商品來說顯得更稀有了，符合傳統(tǒng)的供給端效應(yīng)。這一規(guī)律在商品市場中和多商品模型中均得到很好的印證。αk的正向變動代表商品k的需求增加，會導(dǎo)致商品k的價格上升。

由商品指數(shù)的定義式可知，商品指數(shù)的終值繼承單個商品價格的性質(zhì)。具體而言，在任一指數(shù)內(nèi)商品i的供給DiT增加(下降)時，商品指數(shù)會下降(增加)。當(dāng)一般商品的供給DT上升時，商品指數(shù)會上漲。Tang和Xiong證明，2004年以來的商品金融化不僅影響了指數(shù)商品期貨價格、波動率和相關(guān)性，也影響了非指數(shù)商品期貨價格、波動率和相關(guān)性[2]。BP模型能夠闡明從指數(shù)商品到非指數(shù)商品的這些重要溢出效應(yīng)。

BP模型得到以下結(jié)論，在包含機(jī)構(gòu)投資者的模型中，均衡條件下的期貨價格為：

fkt=f-kta+b1-λ D0Li=1gi0 /Di0 1/L+bλe1{k≤L}σ2k(T-t)/LDtLi=1(gi(t)/Dit)1/La+b1-λ D0Li=1gi0 /Di0 1/L+bλeσ2(T-t)DtLi=1(gi(t)/Dit)1/L(8)

(9)

指數(shù)商品期貨價格漲幅高于非指數(shù)商品期貨價格，即Dit=Dkt,?t,αi=αk,i≤L,L

同時給出的推論包含：相比不含機(jī)構(gòu)投資者的模型而言，在引入機(jī)構(gòu)投資者后，(1)大宗商品期貨均衡價格出現(xiàn)上漲；(2)大宗商品期貨價格對總產(chǎn)出的敏感性變高，且大宗商品指數(shù)的敏感性提高更多；(3)包含在大宗商品指數(shù)內(nèi)的大宗商品價格與大宗商品指數(shù)外的大宗商品供應(yīng)沖擊或需求沖擊無關(guān)；(4)金融市場穩(wěn)定性的變化還取決于大宗商品價格和供需情況。

原BP模型在討論均衡狀態(tài)變量關(guān)系時并未區(qū)分時間期限，模型在外生沖擊下達(dá)到均衡狀態(tài)的長短期變化值得進(jìn)一步研究。因此，本文在融入金融市場穩(wěn)定性后，結(jié)合文獻(xiàn)資料與對金融市場的實(shí)際觀察，引入大宗商品金融化指標(biāo)fin來度量金融化程度(4)BP模型中簡化為啞變量，包含機(jī)構(gòu)投資者時取值為1，否則為0，后文將給出本文大宗商品金融化指標(biāo)fin的構(gòu)建方法；不失一般性，債券市場無風(fēng)險收益率為零。，提出以下三個假設(shè)。

在長期均衡狀態(tài)下，模型外生沖擊引起的金融市場穩(wěn)定性變化隨均衡過程逐步衰減直至均衡狀態(tài)達(dá)到均衡值。在影響金融市場穩(wěn)定性的兩個主要自變量大宗商品金融化和大宗商品價格中，后者充分體現(xiàn)引入機(jī)構(gòu)投資者帶來的均衡價格上漲(前文推論1)后將這種長期變化傳導(dǎo)給金融市場，從而成為主導(dǎo)金融市場穩(wěn)定性的首要因素。而由于外生沖擊的時效性和不可持續(xù)，大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的中長期作用有限。反映在函數(shù)表達(dá)式中則是到期日T時刻，金融市場穩(wěn)定性對大宗商品價格的偏導(dǎo)數(shù)大于其對大宗商品金融化的偏導(dǎo)數(shù)。

若在t時刻發(fā)生短期外生沖擊，機(jī)構(gòu)投資者的短期行為(如金融投機(jī))將加劇大宗商品金融化。雖然大宗商品價格、供需和股價也會在同時期出現(xiàn)波動，但價格變化仍源自市場參與者，特別是機(jī)構(gòu)投資者的交易行為。另外，作為實(shí)體經(jīng)濟(jì)中相對滯后的商品供需情況，面對沖擊所作出的短期調(diào)整速度和幅度均有限。因此，短期內(nèi)的金融市場穩(wěn)定性對大宗商品金融化程度的偏導(dǎo)數(shù)應(yīng)分別大于其對大宗商品供給、需求和價格的偏導(dǎo)數(shù)。

不同時期的金融市場環(huán)境存在波動性差異。在“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下的金融市場環(huán)境受金融化沖擊市場波動率會呈現(xiàn)顯著差異，從而影響模型均衡狀態(tài)。高波動環(huán)境中的大宗商品價格相較于低波動環(huán)境，變化幅度更大。因此，相同程度大宗商品金融化沖擊導(dǎo)致的大宗商品價格波動幅度在高波動環(huán)境中更大，從而引起金融市場穩(wěn)定性出現(xiàn)相似變動特征。對于如何區(qū)分金融市場高低波動環(huán)境，可以參考大宗商品市場或者股票市場價格波動率?？紤]到金融危機(jī)和新冠疫情這類外生沖擊的偶發(fā)性，本文進(jìn)一步推測，大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的短期影響在不同金融市場波動率環(huán)境下存在非線性關(guān)系。

二、計量模型與實(shí)證結(jié)果

本文通過構(gòu)建結(jié)構(gòu)向量自回歸(SVAR)模型、誤差修正(ECM)模型和門限誤差修正模型(TECM)，基于2000—2020年一季度美國金融市場和2010—2019年四季度中國金融市場樣本(5)樣本時間差別主要是基于兩國商品金融化現(xiàn)象出現(xiàn)的先后順序、大宗商品期貨市場發(fā)展程度和數(shù)據(jù)可得性。展開進(jìn)一步分析論證。誤差修正模型用以反映金融市場穩(wěn)定性與大宗商品金融化、供需、價格之間長期均衡關(guān)系；門限誤差修正模型檢驗(yàn)大宗商品金融化與金融市場穩(wěn)定性之間的非線性關(guān)系，最終給出大宗商品金融化沖擊在不同金融市場波動環(huán)境下的差異性。通過上述模型實(shí)證的邏輯推進(jìn)，從多個維度揭示出大宗商品金融化現(xiàn)象對金融市場穩(wěn)定性的影響。

(一)變量選取及指標(biāo)構(gòu)建

1．金融化指標(biāo)構(gòu)建

(10)

其中NCSi,t、NCLi,t、CSi,t、CLi,t分別為商品i在t時刻的期貨非商業(yè)空頭持倉量、非商業(yè)多頭持倉量、商業(yè)空頭持倉量和商業(yè)多頭持倉量。包含多種商品的商品指數(shù)金融化程度fint由各商品金融化程度取加權(quán)平均數(shù)得到。由于缺少類似美國含有投資者類別識別的持倉數(shù)據(jù)，參照Lucia和Pardo[34]、陳海強(qiáng)和張傳海[35]等的做法，選取投機(jī)度指標(biāo)作為中國市場金融化程度的代理變量，即fini,t=VOLi,t/OPIi,t。其中，VOLi,t和OPIi,t分別為商品i在t時刻的成交量和持倉量。相對高頻的金融化指標(biāo)(美國市場為周頻，中國市場為日頻)通過計算季度均值轉(zhuǎn)化為相對低頻的季度數(shù)據(jù)。

關(guān)于商品指數(shù)，本文在美國市場選取農(nóng)產(chǎn)品、金屬和能源板塊分類下最具代表性的三大商品種類，即大豆、銅和原油來構(gòu)建；在中國市場考慮上市品種局限性和上市時長等因素，相應(yīng)地選取豆粕、銅和螺紋鋼[36],(6)所選品種作為代表性商品主要有以下考慮：覆蓋大宗商品市場各個板塊的整體情況；均為中國重要進(jìn)口品種，具備研究現(xiàn)實(shí)意義；文獻(xiàn)顯示這三個商品期貨價格可視作經(jīng)濟(jì)“晴雨表”[36]，更符合本文研究框架。。對應(yīng)的商品指數(shù)價格、成交持倉量和金融化程度均采用加權(quán)平均數(shù)計算。另外，中國市場商品期貨價格、商品期貨成交持倉量、股市指數(shù)價格和VIX指數(shù)來自于Wind數(shù)據(jù)庫，美國市場商品持倉數(shù)據(jù)來自于CFTC報告，大宗商品產(chǎn)量數(shù)據(jù)分別來自美國能源信息署(EIA)、世界金屬統(tǒng)計局(WBMS)、美國農(nóng)業(yè)部(USDA)和Wind數(shù)據(jù)庫。所有數(shù)據(jù)已進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整。

2．金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)構(gòu)建

關(guān)于金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)構(gòu)建，本文主要參考封思賢等[16]、方先明等[20]、孫攀峰[21]的相關(guān)研究，并結(jié)合美國和中國金融市場的主要特征，考慮大宗商品市場對貨幣政策和商品價格的敏感性，選取包含經(jīng)濟(jì)增長、貨幣因素、股市收益率等方面的金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)。具體而言，選取GDP增長率、M2與GDP比率、M2與M1比率、股票市場市盈率、利率、不良貸款率以及銀行資產(chǎn)回報率作為金融市場穩(wěn)定性的綜合觀測數(shù)據(jù)，運(yùn)用因子分析法構(gòu)建金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)，記為“V”。21世紀(jì)以來的大宗商品金融化現(xiàn)象日益凸顯，而作為全球影響力最大的美國金融市場受大宗商品金融化影響呈現(xiàn)出諸多代表性特征，其持倉監(jiān)管政策亦可為國內(nèi)政策制定者提供參考，因此，本文在美國市場采用的樣本數(shù)據(jù)為2000年至2020年一季度的季度數(shù)據(jù)；在中國市場采用2010年至2019年四季度的季度數(shù)據(jù)。美國金融市場數(shù)據(jù)均來自于美聯(lián)儲(https://www.federalreserve.gov)、美國經(jīng)濟(jì)分析局(https://www.bea.gov)、美聯(lián)儲圣路易斯分行研究部(https://research.stlouisfed.org)；中國金融市場數(shù)據(jù)來自于Wind數(shù)據(jù)庫。所有數(shù)據(jù)已進(jìn)行季節(jié)性調(diào)整。

因子分析法的優(yōu)勢在于從眾多變量中找出具有代表性的因子，最終降維至單一指標(biāo)以便度量金融市場穩(wěn)定性。根據(jù)對因子累計方差貢獻(xiàn)率的計算，選取貢獻(xiàn)率最高的三個因子來衡量金融系統(tǒng)的穩(wěn)定性，并采用其綜合得分計算獲得金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)(V)。通過單位根檢驗(yàn)得出，兩個市場的金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)V、金融化指標(biāo)fin和各商品期貨價格指標(biāo)cp均為一階單整序列，即I(1)序列，后文采用ECM來檢驗(yàn)變量間的均衡關(guān)系。

(二)SVAR模型與脈沖響應(yīng)

借鑒Kilian[37]和Bruno等[32]的研究，建立如下5變量SVAR模型：

(11)

(12)

其中：

分別以美國市場的大豆、銅、原油、商品指數(shù)和中國市場的豆粕、銅、螺紋鋼、商品指數(shù)為標(biāo)的帶入模型中，估計結(jié)果通過單位根檢驗(yàn)，對核心變量大宗商品金融化、大宗商品價格和金融市場穩(wěn)定性分別做脈沖響應(yīng)圖(圖1—圖2)。

圖1 美國市場商品指數(shù)、大豆、銅和原油的脈沖響應(yīng)圖

圖2 中國市場商品指數(shù)、豆粕、銅和螺紋鋼的脈沖響應(yīng)圖

大宗商品金融化對大宗商品價格的影響：在美國商品指數(shù)、銅、大豆和原油市場，金融化對大宗商品價格的短期沖擊影響程度依次減小。在大豆和銅市場，短期金融化程度加劇對大宗商品價格造成小幅正向沖擊，而2～4個季度內(nèi)轉(zhuǎn)向負(fù)面影響并達(dá)到峰值；在原油和商品指數(shù)市場則表現(xiàn)為負(fù)面沖擊且在第2、3季度達(dá)到峰值。中國市場的金融化對大宗商品價格的沖擊影響明顯弱于美國市場，其中，豆粕市場的影響程度最弱且最快恢復(fù)至均衡狀態(tài)?？傮w而言，商品指數(shù)市場的價格受金融化沖擊影響幅度最大，而商品指數(shù)市場價格水平也能在1～2年內(nèi)恢復(fù)均衡狀態(tài)。

大宗商品價格對金融市場穩(wěn)定性的影響：美國市場的銅和商品指數(shù)價格沖擊對金融市場穩(wěn)定性產(chǎn)生顯著負(fù)面影響，在5至6個季度后才得以恢復(fù)；原油市場的價格沖擊對金融市場穩(wěn)定性的影響幅度相對較弱，而大豆市場最弱。在中國市場，除豆粕外的商品指數(shù)、銅和螺紋鋼價格沖擊對金融市場穩(wěn)定性影響幅度相對較強(qiáng)且恢復(fù)均衡狀態(tài)周期超過兩年。該結(jié)果印證商品指數(shù)價格沖擊對金融市場穩(wěn)定性的重要影響力，并強(qiáng)調(diào)了作為“經(jīng)濟(jì)晴雨表”的銅價格對金融市場穩(wěn)定性的主要作用。

大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的影響：大宗商品金融化沖擊對金融市場穩(wěn)定性的即期影響普遍為負(fù)面，在美國商品指數(shù)、原油和中國商品指數(shù)、螺紋鋼市場尤為明顯。在金融化沖擊后的6～8個季度內(nèi)，金融市場穩(wěn)定性均能恢復(fù)穩(wěn)定，其中短期沖擊響應(yīng)峰值出現(xiàn)在第3～4個季度。美國商品指數(shù)市場仍然是所有市場中脈沖響應(yīng)幅度最大的，因此，指數(shù)交易者對金融市場穩(wěn)定性的影響力不可忽視。金融市場穩(wěn)定性在短期內(nèi)受大宗商品金融化影響顯著，特別是在商品指數(shù)市場。

(三)長短期的比較分析

1．長期影響

由于SVAR模型估計結(jié)果穩(wěn)定，本文運(yùn)用Pesaran等[38]提出的邊限制檢驗(yàn)判斷變量間是否存在長期均衡關(guān)系，構(gòu)建如下模型：

(13)

其中Δ表示變量的一階差分，fint為商品金融化指標(biāo)，cpt為大宗商品價格，p為水平變量滯后階數(shù)，et為誤差項。邊限檢驗(yàn)的原假設(shè)為變量間不存在協(xié)整關(guān)系，即H0：b1=b2=b3=b4=b5=0，即對滯后一期水平變量的聯(lián)合顯著性進(jìn)行F檢驗(yàn)。依據(jù)Pesaran等[38]提供的自變量全為I(0)和I(1)情況下F統(tǒng)計量的漸進(jìn)臨界值判斷。若邊限檢驗(yàn)結(jié)果表明變量間存在協(xié)整關(guān)系，本文采用回歸中變量的滯后值來解決序列自相關(guān)和可能的內(nèi)生性問題，可建立ARDL模型：

(14)

(15)

由表1和表2可知，美國市場的銅、原油和商品指數(shù)價格對金融市場穩(wěn)定性的長期影響系數(shù)分別在1%、1%和10%水平下均顯著為正，表明大宗商品價格與金融市場穩(wěn)定性之間存在正向相關(guān)的長期均衡關(guān)系。中國市場的豆粕、螺紋鋼和商品指數(shù)價格對金融市場穩(wěn)定性的長期影響系數(shù)分別在5%、5%和1%水平下顯著為負(fù)，表明大宗商品價格與金融市場穩(wěn)定性之間存在負(fù)向相關(guān)的長期均衡關(guān)系。而銅市場的金融市場穩(wěn)定性的長期影響更多地由其滯后項體現(xiàn)，價格影響系數(shù)不顯著。美國大豆期貨價格對金融市場穩(wěn)定性的長期影響系數(shù)不顯著，說明長期來看，大豆期貨價格對金融市場穩(wěn)定性不具備顯著解釋力。導(dǎo)致這一現(xiàn)象的原因可能有：(1)大宗商品指數(shù)構(gòu)成中大豆價格所占權(quán)重不高，對大宗商品整體價格影響力有限；(2)以中美貿(mào)易戰(zhàn)為代表的外部事件，對大豆全球貿(mào)易格局產(chǎn)生長期影響，通過關(guān)稅、政府限購等方式阻礙大豆市場進(jìn)出口貿(mào)易從而扭曲大豆期貨價格，最終導(dǎo)致大豆期貨價格不能顯著影響金融市場穩(wěn)定性水平。理論上，金融化程度對金融市場穩(wěn)定性的長期影響并不顯著。觀察發(fā)現(xiàn)，美國市場的金融化指標(biāo)對金融市場穩(wěn)定性的長期影響均不顯著，符合理論預(yù)期。作為中國豆粕壓榨原料的大豆供應(yīng)主要依賴進(jìn)口美國大豆和巴西大豆，在美國大豆市場定價環(huán)境下，受中美貿(mào)易戰(zhàn)影響，中國豆粕市場金融化程度劇增從而影響金融市場穩(wěn)定性。這可能是估計結(jié)果中豆粕市場金融化指標(biāo)系數(shù)顯著，并導(dǎo)致商品指數(shù)金融化指標(biāo)系數(shù)同樣顯著的原因?？傮w來看，長期中的大宗商品價格變動是影響金融市場穩(wěn)定性的主導(dǎo)力量，而大宗商品金融化的影響較弱，假設(shè)1得到驗(yàn)證。

表2 中國市場ARDL長期系數(shù)估計結(jié)果

2．短期沖擊

為找到金融市場穩(wěn)定性在回歸長期均衡狀態(tài)前的短期主導(dǎo)因素，本文在長期協(xié)整關(guān)系基礎(chǔ)上進(jìn)一步建立誤差修正模型(ECM)，估計變量間的短期動態(tài)關(guān)系：

(16)

其中Δ表示一階差分，β2i和β3i分別為商品金融化程度和大宗商品價格對金融市場穩(wěn)定性指標(biāo)的短期影響系數(shù)，滯后階數(shù)與最優(yōu)ARDL模型保持一致。誤差修正項ecmt-1由ARDL協(xié)整方程得到，其系數(shù)φ代表短期偏離向長期均衡收斂的調(diào)整速度。表3和表4報告了ECM短期系數(shù)估計結(jié)果。

表3 美國市場ECM短期系數(shù)估計結(jié)果

表3和表4顯示，短期來看，在美國原油和銅市場，金融化程度分別在10%和5%的顯著性水平下對金融市場穩(wěn)定性產(chǎn)生顯著負(fù)向影響，其中原油市場金融化程度對金融市場穩(wěn)定性的短期負(fù)面影響程度在滯后一期體現(xiàn)得更加明顯(1%顯著性水平下)；而在大豆市場和商品指數(shù)市場，金融化程度的影響系數(shù)并不顯著。在中國豆粕、銅、螺紋鋼和商品指數(shù)市場，金融化程度均對金融市場穩(wěn)定性產(chǎn)生顯著影響，其中銅和螺紋鋼市場的金融化程度滯后一期影響更為顯著。即便如此，綜合兩國市場來看，商品金融化程度在短期內(nèi)對金融市場穩(wěn)定性的負(fù)面影響也較長期更顯著，影響程度也更深。另外，從供給、需求和商品價格角度看金融市場穩(wěn)定性，短期影響的顯著性和廣泛程度相較長期均有所下降，同樣體現(xiàn)了短期內(nèi)金融化程度在沖擊金融市場穩(wěn)定性方面的主導(dǎo)力量。因此，假設(shè)2得到驗(yàn)證。

表4 中國市場ECM短期系數(shù)估計結(jié)果

三、進(jìn)一步分析

在類似2008年金融危機(jī)和2020年新冠疫情這樣的“黑天鵝”事件發(fā)生時，金融機(jī)構(gòu)投資者在商品期貨市場的交易行為也會隨之大幅變動，從而導(dǎo)致商品金融化程度劇烈變化以及商品價格波動加劇，給金融市場帶來短期激增的不確定性。這類情形發(fā)生時，大宗商品價格的漲跌可能脫離供需基本面。因此在金融市場不同波動環(huán)境下，金融化程度與金融市場穩(wěn)定性可能存在與供需基本面并不相關(guān)的非線性關(guān)系。金融市場的不確定性常用市場波動率來衡量，高波動率環(huán)境表示金融市場不確定性較大，反之，相對穩(wěn)定的金融市場處于低波動率環(huán)境。美國市場的恐慌指數(shù)VIX是由交易中的期權(quán)合約隱含波動率加權(quán)平均計算所得的指數(shù)，能及時準(zhǔn)確反映市場波動環(huán)境，也最常被用來衡量金融市場不確定性。此外，相對獨(dú)立的期貨品種也可以用其價格波動率來衡量市場波動環(huán)境。中國市場缺乏類似恐慌指數(shù)VIX的指數(shù)，但包括滬深300指數(shù)期貨在內(nèi)的股票指數(shù)期貨已上市運(yùn)行多年，其波動率可以代替恐慌指數(shù)VIX來衡量中國市場波動環(huán)境。為檢驗(yàn)金融化程度對金融市場穩(wěn)定性影響是否存在非線性關(guān)系，本文分別以期貨價格變動、恐慌指數(shù)VIX和股票指數(shù)波動率作為門限變量，建立兩區(qū)制TECM模型：

I(qt≥γ)+et

(17)

其中，qt為門限變量。γ為門限值。I(·)為示性函數(shù)，當(dāng)qt<γ時，I(qt<γ)=1，I(qt≥γ)=0；當(dāng)qt≥γ時，I(qt<γ)=0，I(qt≥γ)=1。表5和表6給出了TECM的估計結(jié)果。

表5 美國市場門限協(xié)整模型估計結(jié)果

表6 中國市場門限協(xié)整模型估計結(jié)果

由于恐慌指數(shù)VIX是指數(shù)期權(quán)隱含波動率加權(quán)平均后所得的指數(shù)，能反映整個金融市場波動率水平的高低。對銅、原油和商品指數(shù)而言，以VIX為門限變量劃分的區(qū)制1和區(qū)制2分別代表金融市場低波動環(huán)境和高波動環(huán)境。在高波動市場環(huán)境下，金融化程度對金融市場穩(wěn)定性的影響程度和顯著性均強(qiáng)于低波動市場環(huán)境，且金融化程度的影響始終為負(fù)(原油金融化當(dāng)期影響不顯著而滯后一期影響也顯著為負(fù))，表明高波動環(huán)境下的金融化程度加深對金融市場穩(wěn)定性的負(fù)面影響更加嚴(yán)重。同時，高波動市場環(huán)境代表金融市場不確定性增加，在跨市資金流動下市場信息溢出效應(yīng)傳遞到大宗商品市場，從而增強(qiáng)金融化對金融市場穩(wěn)定性的負(fù)向沖擊。此外，由于在中美貿(mào)易戰(zhàn)影響下的大豆市場可能存在一定程度的價格扭曲，且以VIX為門限變量的門限效應(yīng)并不顯著，因此改用大豆期貨價格變化率作為門限變量，同樣得出兩個分別反映市場價格波動高低的區(qū)制，得到與前文幾組估計結(jié)果相似的結(jié)論。在中國市場采用商品指數(shù)波動率和滬深300指數(shù)波動率作為門限協(xié)整模型的門限變量，估計結(jié)果中高波動環(huán)境的金融化程度系數(shù)顯著性和絕對值均強(qiáng)于低波動環(huán)境，得到與美國市場相似的估計結(jié)果。綜合來看，相對于金融市場低波動環(huán)境，在高波動環(huán)境下的大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的短期影響力更強(qiáng)，假設(shè)3得到驗(yàn)證。

四、研究結(jié)論

本文基于BP模型，將大宗商品金融化融入大宗商品供需價格研究框架，通過SVAR模型，實(shí)證研究大宗商品金融化與金融市場穩(wěn)定性之間關(guān)系。研究發(fā)現(xiàn)：(1)SAVR模型脈沖響應(yīng)表明，在中美兩國代表性大宗商品和商品指數(shù)市場，金融化對大宗商品價格的短期沖擊影響程度在商品指數(shù)市場中最大，各個市場受沖擊后的1～2年內(nèi)價格水平均能恢復(fù)均衡。商品指數(shù)市場的價格沖擊對金融市場穩(wěn)定性有重要影響力，銅市場價格對金融市場穩(wěn)定性具有重要作用；金融市場穩(wěn)定性在短期內(nèi)受大宗商品金融化影響顯著，特別是在商品指數(shù)市場。(2)通過ECM檢驗(yàn)，中美兩國代表性大宗商品和商品指數(shù)市場價格與金融市場穩(wěn)定性存在正向相關(guān)的長期均衡關(guān)系，而美國大豆和中國銅期貨價格對金融市場穩(wěn)定性的長期影響不顯著。金融化指標(biāo)對金融市場穩(wěn)定性的長期影響系數(shù)在除中國豆粕和商品指數(shù)外的各個市場中均不顯著，證明長期中的大宗商品價格變動是影響金融市場穩(wěn)定性的主導(dǎo)力量，而大宗商品金融化的影響較弱。(3)商品金融化程度在短期內(nèi)對金融市場穩(wěn)定性的負(fù)面影響較長期更顯著，影響程度也更深。與大宗商品供給、需求和價格相比，大宗商品金融化在金融市場穩(wěn)定性的短期沖擊中起主導(dǎo)作用。(4)相對于金融市場低波動環(huán)境，在高波動環(huán)境下的大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的短期影響更顯著且影響力更強(qiáng)。

近年來的大宗商品價格波動愈加頻繁，以機(jī)構(gòu)投資者為代表的金融交易者成為爭論焦點(diǎn)，大宗商品金融化被認(rèn)為是導(dǎo)致金融市場穩(wěn)定性下滑的原因之一。越來越多的學(xué)者和專家建議對非商業(yè)持倉設(shè)置更加嚴(yán)苛的頭寸限制[39-40]，從而控制大宗商品金融化現(xiàn)象。但基于本文的研究結(jié)果，在不同市場波動環(huán)境下大宗商品金融化對金融市場穩(wěn)定性影響有顯著差別。在低波動市場中，非商業(yè)交易者的投機(jī)意愿相對較弱且市場份額相對較低，因而商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的負(fù)面沖擊并不強(qiáng)。這表明單純限制金融交易者的持倉并不一定能起到穩(wěn)定金融市場的作用。相對應(yīng)的，更應(yīng)該在高波動市場中通過政策限制削弱商品金融化對金融市場穩(wěn)定性的短期負(fù)面沖擊。此外，非商業(yè)持倉數(shù)據(jù)中可能包含像指數(shù)交易者這類有長期投資目標(biāo)的金融交易者，這類持倉引起的金融化程度提高在長期來看并不會對金融市場穩(wěn)定性造成顯著影響。因此期貨交易所公開的持倉報告應(yīng)設(shè)立細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)，公布區(qū)分長短期的持倉信息，以便市場參與者和監(jiān)管者識別金融交易者。目前CFTC的持倉報告周度更新相對較低頻，難以及時驗(yàn)證大宗商品金融化短期波動，因此還應(yīng)鼓勵交易所提高持倉數(shù)據(jù)公布的實(shí)時性。

本文研究結(jié)論對“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下的中國大宗商品期貨市場有以下啟示。首先，中國各大宗商品期貨交易所僅公布持倉量較大的經(jīng)紀(jì)商席位持倉數(shù)據(jù)，尚未公開類似CFTC持倉報告的合約持倉數(shù)據(jù)，也未對金融交易者持倉或商品金融化程度進(jìn)行識別。為防范金融市場穩(wěn)定性受大宗商品金融化短期沖擊，優(yōu)化大宗商品期貨市場持倉報告體系標(biāo)勢在必行。其次，對機(jī)構(gòu)投資者的持倉限制政策不能“一刀切”，區(qū)分市場波動環(huán)境至關(guān)重要。在市場低波動環(huán)境下放寬機(jī)構(gòu)投資者持倉限制，在并不削弱金融市場穩(wěn)定性的情況下還有利于增強(qiáng)市場流動性，而在高波動環(huán)境下則需要更嚴(yán)格地限倉以控制金融交易者過度投機(jī)行為。構(gòu)建“雙循環(huán)”新發(fā)展格局中的“國內(nèi)優(yōu)先”強(qiáng)調(diào)以國內(nèi)平衡為主，國內(nèi)國際相互促進(jìn)。因此，持倉限制政策制定也可視市場環(huán)境不同而對國內(nèi)外機(jī)構(gòu)投資者采取差異化對待，最終目的是平衡大宗商品金融化導(dǎo)致的金融市場過度波動。最后，應(yīng)建立金融市場聯(lián)動應(yīng)急響應(yīng)機(jī)制，未來面對類似新冠疫情的突發(fā)沖擊時，密切監(jiān)控并及時預(yù)警金融市場風(fēng)險，提高國際金融市場風(fēng)險向國內(nèi)傳導(dǎo)的識別效率，防范類似中國銀行“原油寶”事件的金融風(fēng)險跨市場蔓延，合理應(yīng)對大宗商品金融化并維護(hù)金融市場長期穩(wěn)定性。