經濟政策不確定性對大宗商品價格的影響研究

趙新偉，夏欣瑤，鄒玉婷，付 凈

（1.江蘇理工學院 商學院，江蘇常州213001；2.江蘇理工學院 外國語學院，江蘇 常州213001；3.西華師范大學 四川省教育發展研究中心，四川 南充637009）

大宗商品是同質化、可交易、被廣泛作為工業基礎原材料的商品，是國民經濟的命脈，影響著人民生活的方方面面。大宗商品主要分為能源商品、農副產品、基礎原材料和貴金屬四個類別，除供需因素外，大宗商品價格主要受全球經濟環境影響。

經濟政策不確定性是衡量全球經濟環境的重要指標，在當前貿易戰爭的大背景下，中美雙方頻繁調整進出口政策，尤其是美方自2018年以來對中方部分出口企業和商品提高關稅稅率，限制各大供應商為中方科技企業提供高科技產品，退出各大國際組織，均體現了經濟政策的高不確定性。此類經濟政策的高不確定性也反映了當前全球經濟環境面臨的問題，大國間對國際貿易規則的無視、新冠疫情對全球經濟的打擊都體現了當前經濟面臨的嚴峻挑戰，因此，經濟環境的不確定性首先表現在各國經濟政策的頻繁變化，而這將對關系國計民生的大宗商品領域產生重要影響。

一、研究綜述

經濟政策不確定性不僅影響全球宏觀經濟[1-3]，還會對宏觀審慎評估體系產生顯著影響[4]，為各國的進口經濟帶來不確定性[5]。經濟政策不確定性會影響石油價格[6-7]，經濟政策不確定性上升會增加石油投資收益（在特定時間）[8]，加大股市波動，增加股市風險[9-10]。經濟政策不確定性還會對房地產市場和房價具有引導作用[11-12]。在微觀層面上，經濟政策不確定性增加會導致貿易稅率增加，貿易保護主義加劇，從而影響出口企業進入新市場，增加企業出口成本，使企業對關稅的反應變慢[13-16]（例如美國對非最惠國待遇國家增加6.5%出口[17]）。經濟政策不確定性還會影響公司的股權結構。經濟政策不確定性增加，公司會降低財務杠桿比率，并利用信貸產品調整融資結構[18]，進而抑制企業投資[19-22]，影響企業的高管變更[23]，增加企業的風險承擔[24]。經濟政策不確定性還會影響家庭、企業、政策制定者及金融中介的決策，并負向影響銀行的信用產品數量[25]，經濟政策不確定性升高會增加銀行信用風險，降低貸款數量[26]，減小企業信貸規模[6]，降低企業金融資產總量[27]，抑制企業技術革新，降低貿易數量和消費者收入[28-29]，影響外資投資[30]，影響股市的信息不對稱，加大買賣價差，降低股價對預期收益的反應程度，影響企業管理層的信息披露[31]。經濟政策不確定性越高，公司的固定資產投資越低，杠桿率越低[32]，現金持有水平越高，代理問題越嚴重，市場化程度低的地區較成熟的市場化地區更為敏感[33]。經濟政策不確定性對國有企業與非國有企業得影響結果差異明顯，經濟政策不確定性與國有企業的杠桿率成正比，與非國有企業的杠桿率成反比[34]。此外，經濟政策不確定性增加還會導致失業率上升[35]，影響人民的生活水平。

經濟政策不確定性指數可以反映世界各大經濟體在經濟政策方面的變化頻率，是衡量投資者和企業面臨的政策性風險最直觀的指標。現行最常用的經濟政策不確定性指數（EPU）是由斯坦福大學和芝加哥大學的Scott R.Baker、Nicholas Bloom和Steven J.Davis[36]三位學者編制，此外，Huang[37]等依據中國非官方報紙雜志編制了中國經濟政策不確定性指數。經濟政策不確定性指數的構建主要基于新聞報紙媒體中出現的關鍵詞數量及頻率，所涉及關鍵詞有：不確定（uncertain， uncertainty， unstable， unclear， unpredictable）、動蕩/波動/震蕩（volatile）、改革（reform）、經濟/金融（economic，economy，financial，finance）、政治（politics，political）、國會（congress）、赤字（deficit）、聯邦儲備系統（federal reserve）、法律（legislation，law）、監 管（regulation，regulatory）、白 宮（White House）、財政（fiscal）、預算（budget）、支出（spending）、政策（policy）、稅率（tax，taxation）、利率（interest rate）、戰爭（war）、眾議院（house of representatives）、政府（government，authority）、參議院（senate）、主席/總統（president）、總理（prime minister）等。

表1 介紹了全球經濟政策不確定性指數和大宗商品價格指數名稱縮寫及內容，分別為全球經濟政策不確定性指數（GEPUI）、全球大宗商品價格綜合指數ACPI（包含所有門類大宗商品）、大宗商品指數ACIEG（除黃金外所有門類大宗商品價格指數）、非化石燃料指數NFPI（包括貴金屬、食物、飲料、工業原材料等）、食品飲料價格指數FBPI（包含食品和飲料兩大類）、食品價格指數FPI（包括谷類、植物油、肉類、海產品、糖、蘋果、香蕉、豆類、魚肉、花生、牛奶、西紅柿）、飲料價格指數BPI（包括咖啡、茶和可可）、工業基礎原材料價格指數IIPI（包括農業基礎原材料、基礎金屬）、農產品價格指數API（包括食品、飲料、糧食）、農業基礎原材料價格指數ARMI（包括木材、棉花、羊毛、橡膠、獸皮）、金屬價格指數AMI（包括基礎金屬、貴金屬）、基礎金屬價格指數BMPI（包括鋁、鈷、銅、鐵礦石、鉛、鉬、鎳、錫、鈾、鋅）、貴金屬價格指數PMPI（包括金、銀、鈀、鉑）、除金以外金屬價格指數AMIEG（包括基礎金屬、銀、鈀、鉑）、肥料價格指數FI（包括磷酸二銨、碳酸鉀、尿素）、燃料（能源）價格指數FEI（包括石油、天然氣、煤炭、丙烷）、石油價格指數COPI（為Brent原油、West Texas Intermediate中質原油和Dubai Fateh原油價格的簡單平均）、天然氣價格指數NGPI（包括歐洲、日本、美國天然氣價格）、煤炭價格指數CLPI（包括澳大利亞、南非的煤炭價格）。

表1 大宗商品價格指數名稱表

2017年以前，全球經濟政策不確定性指數（GEPUI）與全球18種大宗商品價格指數基本保持同向變化，而隨著美國前總統特朗普上任，全球經濟政策不確定性指數開始與大宗商品價格指數波動幅度較大，并于2020年5月達到歷史最大值，此時美國新冠肺炎疫情全面爆發，且美國總統換屆競選逐步開始，加之與中國、越南、歐洲、俄羅斯等國的貿易摩擦加劇，貿易保護主義愈演愈烈，使得全球經濟不確定性明顯升高，達到歷史高點?？v觀2017年之前的全球經濟政策不確定性指數走勢，主要出現四次激增：第一次為1997年的亞洲金融危機，使得亞洲地區的經濟處于風險增大階段，而這也反映在全球經濟政策不確定性指數明顯上升上面；第二次為2003年的伊拉克戰爭，使得中東地區沉浸在炮火之中，這也為全球經濟帶來了不確定性，同時，由GEPUI指數的變化可知，此時全球經濟政策不確定性指數也出現明顯上升；第三次為2008年金融危機，本次金融危機為全球性金融危機，直接導致雷曼兄弟等一批大企業破產，給全球經濟造成了沉重打擊，而GEPUI的變化也明顯反映了此時全球經濟面臨的不確定性；第四次為2013年前后，隨著中國共產黨第十八次全國代表大會勝利召開、第十二屆全國人大一次會議選舉產生新一屆國家領導人，我國開啟了新局面，同時，世界各國對我國經濟政治進入新階段的反應不盡相同，而我國股市也經歷了大漲大跌，使得全球經濟不確定性增加，此階段GEPUI經歷了頻繁波動，也反映了全球經濟政策的不確定性。

大宗商品價格指數方面，全球大宗商品價格在2008年金融危機前整體呈上漲趨勢，尤其是天然氣價格指數（NGPI），在2005年底出現快速上漲，正因為如此，我國與澳大利亞西北大陸架公司簽訂的長期合約，澳方出現毀約減供行為，至2008年金融危機前，天然氣價格指數達到峰值，此時石油價格指數（COPI）、燃料（能源）價格指數（FEI）都達到歷史最大值，同時國際原油價格也達到歷史峰值，尤其是以美國WTI輕質原油期貨價格在2008年7月3日達到145.29美元/桶，為當前出現過的歷史最高價格。由于天然氣與石油功能相似，且天然氣定價與石油價格緊密相連，因此，同期天然氣價格指數也達到歷史最大值。值得注意的是，貴金屬價格指數（PMPI）一直處于較低水平，雖然在2008年金融危機前和2013年牛市出現過短暫上漲，但上升幅度較其他大宗商品指數小，且一直未出現劇烈波動，這也體現了黃金等貴金屬的風險對沖屬性。

二、理論模型

SARIMA模型是考慮季節因素的ARIMA模型，假設時間序列變量為{ }xt。令s為季節周期，那么，季節差分可表示為Δsxt=xt-xt-s，季節差分后可消除季節因素對時間序列的影響，但整體數據長度減少s。為消除時間序列數據的非平穩性和季節性因素，通常需同時進行普通差分和季節性差分。SARIMA模型即同時對時間序列數據進行非季節性差分和季節性差分，以保證數據的平穩性，同時消除季節性因素對時間序列數據的影響。

基于SARIMA模型構建思想，本文建立如下線性回歸模型：

自變量：全球經濟政策不確定性指數（GEPUI）。

因變量：大宗商品價格指數（yi），其中yi分別 為ACPI、ACIEG、NFPI、FBPI、FPI、BPI、IIPI、API、ARMI、AMI、BMPI、PMPI、AMIEG、FI、FEI、COPI、NGPI、CLPI等18種大宗商品價格指數。

Δyit=a0+a1Δxt+a2Δsyit+εi， （1）

模型（1）表示為原始形式為：

yit=a0+a1(xt-xt-1)+yit-1+a2(yit-12-yit-13)+εi。（2）

該模型不僅消除了季節性因素的影響，還保證了數據的平穩性（如果一階差分后數據仍不平穩，可繼續進行差分運算），同時能夠反映自變量x對因變量yi的影響。事實上，εi為多個正態分布的加和，這些正態分布具有均值為0的特性，因此，加和后的正態分布均值參數仍為0，而風險參數σ2i為多個方差的加和，我們這里直接記為σ2i。

三、實證研究

（一）數據來源

本文實證研究數據采用1997年至2020年全球經濟政策不確定性指數和全球大宗商品價格指數數據，其中，全球經濟不確定性指數采用調整后的GDP數據計算得到（GEPU_ppp），大宗商品價格指數相關數據來源于國際貨幣基金組織（IMF External Data），數據頻率為時間跨度由1997年1月至2020年9月（共285個月）的月度數據。表2為全球經濟政策不確定性指數（GEPUI）與18種大宗商品價格指數的描述性統計表。由表2可知，全球經濟政策不確定性指數（GEPUI）最大值為423.968 3，為所有指數中最大。大宗商品價格指數方面，肥料價格指數的最大值達332.074 5，為所有大宗商品價格指數中最大值，貴金屬價格指數的最小值為22.541 9，為所有價格指數中最小值。在均值方面，天然氣價格指數的均值最大，貴金屬價格指數的均值最小，分別為143.656 8和72.890 7。風險方面，全球經濟政策不確定性指數標準差最大，達65.563 7，大宗商品類中，燃料（能源）價格指數的標準差最大，為64.941 0，農產品價格指數的標準差最小，為21.683 8。通過以上數據分析可知，由于受全球金融危機影響，化肥價格高漲，肥料價格指數在2008年8月達到最高點332.074 5，貴金屬價格指數一直保持較低水平，其最小值和均值在所有大宗商品價格指數中均處于最低水平，燃料（能源）價格指數的波動最大，凸顯其價格高風險的波動特征，尤其是2008年7月3日金融危機前，國際石油價格達到歷史最高值（WTI原油期貨價格145.29美元/桶，現貨價格145.31美元/桶），而2020年4月20日美國WTI原油期貨合約（合約1）價格跌至-37.63美元/桶，現貨價格跌至-36.98美元/桶，以上數據充分說明了能源價格的高波動特性。相反，農產品價格在波動性方面一直處于穩定狀態，為所有大宗商品價格指數中波動最小，這也反映了世界糧食供應量穩定，價格并沒有出現劇烈波動。

表2 各指數描述性統計表

（二）實證結果

本文實證研究采用公式（1）中多元線性回歸模型，根據實證研究相關理論，進行回歸分析前應檢驗時間序列數據的平穩性，如果時間序列數據中存在單位根，表明數據呈現非平穩性，此時應對原始數據進行差分或取對數等處理，以保證研究結果的有效性。

1.單位根檢驗

單位根檢驗是指為了驗證時間序列數據中是否存在單位根而進行的檢驗，如果時間序列存在單位根，則該序列是非平穩序列，用以做回歸可能會出現偽回歸現象。如果時間序列中存在單位根，我們可以根據差分或取對數運算消除單位根，使非平穩的時間序列變為平穩時間序列，進而保證我們用來做回歸分析的數據的平穩性。表3為全球經濟政策不確定性指數GEPUI以及全球各大宗商品價格指數的單位根檢驗結果表。

本文單位根檢驗采用常用的ADF檢驗，具體而言，我們使用的是Dichey-Fuller檢驗方法，相關結果如表3所示。由表3可知，全球經濟政策不確定性指數GEPUI數據具有平穩性，GEPUI的原始數據單位根檢驗t值為-4.746，p值為0.000 6，落入拒絕域內，拒絕原假設，表明全球經濟政策不確定性指數GEPUI原始數據不存在單位根，具有平穩性，而其一階差分t值為-20.717，p值為0，較原始數據平穩性更好，相應的季節差分數據t值為-6.988，p值為0，數據平穩性比原始數據好，但無法達到一階差分數據的平穩性水平。

大宗商品指數方面，各大宗商品價格指數的原始數據均不具備平穩性，一階差分后均通過了單位根檢驗，具有平穩性，其中全球大宗商品價格綜合指數ACPI原始數據的單位根檢驗t值為-0.922，p值為0.953 7；一階差分數據的單位根檢驗t值為-9.911，p值為0；季節差分數據的單位根檢驗t值為-2.522，p值為0.317 1，即ACPI原始數據存在單位根，為非平穩數據，ACPI的一階差分平穩數據序列，ACPI季節差分數據非平穩。類似的，通過表9.3可知，大宗商品指數ACIEG原始數據的單位根檢驗t值為-0.904，p值為0.955 7；一階差分數據的單位根檢驗t值為-9.898，p值為0，季節差分數據的單位根檢驗t值為-2.532，p值為0.312 1，即ACIEG原始數據存在單位根，一階差分數據不存在單位根，是平穩數據序列，ACIEG季節差分數據非平穩。其余各大宗商品價格指數的單位根檢驗結果詳見表3。

2.回歸分析

通過表3可知，差分之后的數據已具備平穩性，可以進行回歸分析，以檢驗全球經濟政策不確定性與各大宗商品價格指數的相互關系。此處回歸分析采用公式（1）模型，因變量為各大宗商品價格指數的一階差分Δyi，自變量為全球經濟政策不確定性指數Δxi，控制變量為各大宗商品價格指數的季節差分Δsyi，數據采用1998年1月至2020年9月（共273個月）的月度數據，回歸結果如表4所示。

表4 回歸結果表

由表4可知，全球經濟政策不確定性指數GEPUI對全球大宗商品綜合指數ACPI具有顯著負向影響，其中常數項估計值為0.108 7，t值為0.36，p值為0.717，這表明回歸方程中常數項不顯著；而GEPUI系數的估計值為-0.040 3，t值為-3.5，p值為0.001，回歸結果顯著，這表明GEPUI對ACPI的影響是顯著的，其系數估計值為負，表明GEPUI對ACPI的影響為負，a2的估計值為0.057 0，t值為4.83，p值為0.000，這表明ACPI具有很強的季節性特征。

類似的，全球經濟政策不確定性指數GEPUI對各大宗商品價格指數的影響可通過表4呈現，其對除金以外的大宗商品指數ACIEG、化石燃料指數NFPI、食品飲料價格指數FBPI、食品價格指數FPI、工業基礎原材料價格指數IIPI、農產品價格指數API、農業基礎原材料價格指數ARMI、基礎金屬價格指數BMPI、除金以外金屬價格指數AMIEG、燃料（能源）價格指數FEI、石油價格指數COPI具有顯著負向影響，對飲料價格指數BPI、金屬價格指數AMI、貴金屬價格指數PMPI、肥料價格指數FI、天然氣價格指數NGPI、煤炭價格指數CLPI不具有顯著影響，且各大宗商品價格指數的季節性特征明顯。

此外，由表4還可以看出，全球經濟政策不確定性指數GEPUI對石油價格指數COPI的影響最為顯著，相應系數a1的估計值為-0.099 9，相應t值和p值分別為-4.12和0，是GEPUI對所有大宗商品價格指數的影響中顯著性最高者。

總體而言，全球經濟政策不確定性指數GEPUI對全球大宗商品指數的影響較為顯著，表5匯總了GEPUI對各大宗商品指數的影響結果，由表可知，全球經濟政策不確定性指數GEPUI對ACPI、ACIEG、FEI、COPI在1%的顯著性水平下具有顯著影響，對NFPI、FBPI、FPI、IIPI、API、BMPI、AMIEG在5%的顯著性水平下具有顯著影響，對ARMI在10%的顯著性水平下具有顯著影響，對BPI、AMI、PMPI、FI、NGPI、CLPI的影響不顯著。

表5 回歸結果總結表

四、結論及建議

（一）結論

經濟政策不確定性是衡量宏觀經濟環境的重要指標，經濟政策不確定性指數對大宗商品具有重要影響作用。本文通過對全球經濟政策不確定性指數GEPUI和全球大宗商品指數的研究發現，全球經濟政策不確定性增加，將導致全球大宗商品價格綜合指數ACPI、除黃金以外的大宗商品指數ACIEG、非化石燃料價格指數NFPI、食品飲料價格指數FBPI、食品價格指數FPI、工業基礎原材料價格指數IIPI、農產品價格指數API、農業基礎原材料價格指數ARMI、基礎金屬價格指數BMPI、除金以外金屬價格指數AMIEG、燃料（能源）價格指數FEI和石油價格指數COPI下降。本文研究結果證明了經濟政策不確定性與大宗商品價格之間的關系，經濟政策不確定性增加，表明經濟環境不穩定性增加，政策變動因素增多，將對大宗商品交易量造成沖擊，從而導致大宗商品價格下降。因此，經濟政策的制定及實施應考慮其對經濟基礎——大宗商品的影響，在保持經濟基礎穩定、大宗商品價格不出現巨大波動的前提下調整經濟政策，這對我國的經濟改革具有一定的參考價值。

（二）建議

政策方面：能源政策要及時，工農業基礎要穩定。根據本文研究結果，經濟政策的不確定性會對能源、非化石燃料、食品飲料、工農業基礎原材料、農產品及食品等行業產生顯著影響，能源領域通常會涉及國際貿易，為了適應國際市場價格變化行情，我國有關能源和非化石燃料等相關領域的政策需具有及時性；工農業基礎原材料和農產品是我國經濟的基礎，相關政策應保持穩定性，以達到穩物價、保發展的目的。

投資方面：謹慎選擇投資行業，適當利用金融工具。對石油、天然氣等具有金融屬性的大宗商品，投資者可適當利用市場已有金融衍生產品進行套期保值，以對沖國際市場相關產品價格波動帶來的風險，而價格波動較小的農產品和食品飲料等行業，其流動性較差，相關金融衍生產品種類較少，投資者不宜過度投資。