国际大宗商品市场金融化与中国宏观经济波动
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摘要
本文基于结构向量自回归(SVAR)模型,实证分析了1998年至2015年间国际大宗商品市场金融化对我国宏观经济波动的影响。研究发现,国际大宗商品价格冲击对我国宏观经济波动具有不容忽视的影响力,其驱动作用虽弱于投资专有技术冲击和中性技术冲击,但却明显强于货币政策冲击和财政政策冲击。在国际金融危机前,国际大宗商品市场金融化对我国宏观经济波动主要产生平抑效应;危机后,金融化对我国宏观经济波动的影响主要表现为放大效应,进一步研究表明美国量化宽松政策是导致金融化产生放大效应的主要因素。
This paper uses SVAR model to quantify impact of the financialization of international commodity market on Chinese macroeconomic fluctuations during the period of 1998-2015. We find that the investment technology shock and the neutral technology shock are the main driving forces of our macroeconomic fluctuations; the effect coming from the international commodity price shock is weaker than the technology shocks,but is stronger than the monetary and fiscal policy shocks. Moreover,before the U. S. financial crisis in 2008,the financialization of commodity market mainly has dampening effects on Chinese macroeconomic fluctuations; after the financial crisis,the financialization of commodity market mainly has magnifying effects on macroeconomic fluctuations in China. Interestingly,the U. S. QE policy is the main reason for these magnifying effects.
This paper uses SVAR model to quantify impact of the financialization of international commodity market on Chinese macroeconomic fluctuations during the period of 1998-2015. We find that the investment technology shock and the neutral technology shock are the main driving forces of our macroeconomic fluctuations; the effect coming from the international commodity price shock is weaker than the technology shocks,but is stronger than the monetary and fiscal policy shocks. Moreover,before the U. S. financial crisis in 2008,the financialization of commodity market mainly has dampening effects on Chinese macroeconomic fluctuations; after the financial crisis,the financialization of commodity market mainly has magnifying effects on macroeconomic fluctuations in China. Interestingly,the U. S. QE policy is the main reason for these magnifying effects.
引文
[1]陈宇峰和陈启清,2011,《国际油价冲击与中国宏观经济波动的非对称时段效应:1978~2007》,《金融研究》第5期,第86~99页。
[2]段继红,2010,《国际油价冲击对中国宏观经济的影响》,《统计研究》第7期,第25~29页。
[3]过新伟和张孝岩,2012,《基于CPI“篮子商品”的价格传导机制研究——对非食品渠道和食品渠道的考察》,《财经研究》第2期,第27~38页。
[4]胡冰川,2015,《中国农产品市场分析与政策评价》,《中国农村经济》第4期,第4~13页。
[5]韩立岩和尹力博,2012,《投机行为还是实际需求?——国际大宗商品价格影响因素的广义视角分析》,《经济研究》第12期,第83~96页。
[6]胡援成和张朝洋,2012,《美元贬值对中国通货膨胀的影响:传导途径及其效应》,《经济研究》第4期,第101~112页。
[7]林伯强和牟敦国,2008,《能源价格对宏观经济的影响——基于可计算一般均衡(CGE)的分析》,《经济研究》第11期,第88~101页。
[8]李自磊和张云,2013,《美国量化宽松政策是否影响了中国的通货膨胀?——基于SVAR模型的实证研究》,《国际金融研究》第8期,第13~21页。
[9]黄季焜等,2009,《本轮粮食价格的大起大落:主要原因及未来走势》,《管理世界》第1期,第72~78页。
[10]卢峰、李远芳和刘鎏,2009,《国际商品价格波动与中国因素—我国开放经济成长面临新问题》,《金融研究》第10期,第38~56页。
[11]田利辉和谭德凯,2014,《大宗商品现货定价的金融化和美国化问题——股票指数与商品现货关系研究》,《中国工业经济》第10期,第72~84页。
[12]魏巍贤、高中元和彭翔宇,2012,《能源冲击与中国经济波动——基于动态随机一般均衡模型的分析》,《金融研究》第1期,第51~64页。
[13]肖小勇、李崇光和李剑,2014,《国际粮食价格对中国粮食价格的溢出效应分析》,《中国农村经济》第2期,第42~55页。
[14]尹力博和柳依依,2016,《中国商品期货金融化了吗?——来自国际股票市场的证据》,《金融研究》第3期,第189~206页。
[15]张会清和王剑,2011,《全球流动性冲击对中国经济影响的实证研究》,《金融研究》第3期,第27~41页。
[16]Alquist,Ron,and Olivier Gervais.2013.“The Role of Financial Speculation in Driving the Price of Crude Oi”.Energy Journal,34(3):35~55.
[17]Baker,Steven D.2012.“The Financialization of Storable Commodities”.Carnegie Mellon University Working Paper.
[18]Basak,Suleyman,and Anna Pavlova.2016.“A Model of Financialization of Commodities”.The Journal of Finance,71(4):1511-1556.
[19]Büyük爧ahin,Bahattin,and Michel A.Robe.2014.“Speculators,Commodities and Cross-market Linkages”.Journal of International Money and Finance,42:38~70.
[20]Bruno,Valentina,Bahattin Buyuksahin,and Michel A.Robe.2016.“The Financialization of Food?”Working Paper,Available at SSRN 2323064.
[21]Brogaard,Jonathan,Matthew C.Ringgenberg,and David Sovich.2015.“The Real Impact of Passive Investing in Financial Markets”.Washington University Working Paper,No.15/06.
[22]Christiano,Lawrence J.,Martin Eichenbaum,and Robert Vigfusson.2003.“What Happens after A Technology Shock?”NBER Working Paper No.9819.
[23]Cheng,Ing-Haw,and Wei Xiong.2014.“Financialization of Commodity Markets”.Annual Review of Financial Economics,6(1):419~441.
[24]Di Cecio,Riccardo.2009.“Sticky Wages and Sectoral Labor Comovement”.Journal of Economic Dynamics and Control,33(3):538~553.
[25]Du,Limin,He Yanan,and Chu Wei.2010.“The Relationship between Oil Price Shocks and China’s Macroeconomy:An Empirical Analysis”.Energy Policy,38(8):4142~4151.
[26]Ferderer,J.Peter.1997.“Oil Price Volatility and the Macroeconomy”.Journal of Macroeconomics,18(1):1~26.
[27]Fisher,Jonas D.2006.“The Dynamic Effects of Neutral and Investment‐specific Technology Shocks”.Journal of political Economy,114(3):413~451.
[28]Guo,Hui,and Kevin L.Kliesen.2005.“Oil Price Volatility and US Macroeconomic Activity”.Federal Reserve Bank of St.Louis Review,87(6):669~683.
[29]Ghysels,Eric,Pedro Santa-Clara,and Rossen Valkanov.2004.“The MIDAS Touch:Mixed Data Sampling Regression Models”.Mimeo,Chapel Hill,N.C.
[30]Kilian,Lutz.2008.“The Economic Effects of Energy Price Shocks”.Journal of Economic Literature,46(4):871~909.
[31]Ravn,Morten O.,and Saverio Simonelli.2007.“Labor Market Dynamics and the Business Cycle:Structural Evidence for the United States”.The Scandinavian Journal of Economics,109(4):743~777.
[32]Sockin,Michael,and Wei Xiong.2015.“Informational Frictions and Commodity Markets”.The Journal of Finance,70(5):2063~2098.
[33]Tang,Ke,Changyun Wang,and Shiyi Wang.2014.“Chinas Imported Inflation and Global Commodity Prices”.Emerging Markets Finance and Trade,50(3):162~177.
[34]Wei,Yanfeng,and Xiaoying Guo.2016.“An Empirical Analysis of the Relationship between Oil Prices and the Chinese Macro-economy”.Energy Economics,56:88~100.
[35]Zaremba,Adam.2015.“Is Financialization Killing Commodity Investments?”The Journal of Alternative Investments,18(1):66~91.
1若以宏观经济整体为研究对象,则至少应综合考察产出和通货膨胀等重要经济变量的波动情况,因此本文对这类文献进行总结,以说明文章的贡献。
2即大宗商品对数价格的一阶差分。本文用名义价格而非实际价格,是为了避免用内生的价格指数进行平减时违背大宗商品价格的前定性假设(Blanchard and Gali,2007)。
3Christiano et al.(2003)指出,在研究政策冲击的SVAR模型中加入消费/产出、投资/产出,可以有效减少设定误差。此外,加入这两个变量以后,我们可以对比分析各冲击对消费、投资波动的驱动作用。
4我们对VAR模型进行邹氏检验,证实了2007Q3确实为结构断点,进一步检验结果显示,在结构断点前后,VAR模型的系数和方差协方差矩阵均发生改变,因此适合分段研究。检验结果可向作者索取。
5限于篇幅,表1仅报告通货膨胀和产出的方差分解结果,包含就业、投资和消费的完整结果可向作者索取。
6我们对美联储资产负债表规模取自然对数并一阶差分。
7感谢匿名审稿人就此提出的建设性意见。
8据海关总署统计,2015年我国进口铁矿砂9.53亿吨,增长2.2%;原油3.34亿吨,增长8.8%。2014年进口铁矿石9.3亿吨,增长13.8%;进口原油3.1亿吨,增长9.5%;进口大豆7139.9万吨,增长12.7%;进口铜482.5万吨,增长7.4%。
9如有兴趣可向作者索取。
[2]段继红,2010,《国际油价冲击对中国宏观经济的影响》,《统计研究》第7期,第25~29页。
[3]过新伟和张孝岩,2012,《基于CPI“篮子商品”的价格传导机制研究——对非食品渠道和食品渠道的考察》,《财经研究》第2期,第27~38页。
[4]胡冰川,2015,《中国农产品市场分析与政策评价》,《中国农村经济》第4期,第4~13页。
[5]韩立岩和尹力博,2012,《投机行为还是实际需求?——国际大宗商品价格影响因素的广义视角分析》,《经济研究》第12期,第83~96页。
[6]胡援成和张朝洋,2012,《美元贬值对中国通货膨胀的影响:传导途径及其效应》,《经济研究》第4期,第101~112页。
[7]林伯强和牟敦国,2008,《能源价格对宏观经济的影响——基于可计算一般均衡(CGE)的分析》,《经济研究》第11期,第88~101页。
[8]李自磊和张云,2013,《美国量化宽松政策是否影响了中国的通货膨胀?——基于SVAR模型的实证研究》,《国际金融研究》第8期,第13~21页。
[9]黄季焜等,2009,《本轮粮食价格的大起大落:主要原因及未来走势》,《管理世界》第1期,第72~78页。
[10]卢峰、李远芳和刘鎏,2009,《国际商品价格波动与中国因素—我国开放经济成长面临新问题》,《金融研究》第10期,第38~56页。
[11]田利辉和谭德凯,2014,《大宗商品现货定价的金融化和美国化问题——股票指数与商品现货关系研究》,《中国工业经济》第10期,第72~84页。
[12]魏巍贤、高中元和彭翔宇,2012,《能源冲击与中国经济波动——基于动态随机一般均衡模型的分析》,《金融研究》第1期,第51~64页。
[13]肖小勇、李崇光和李剑,2014,《国际粮食价格对中国粮食价格的溢出效应分析》,《中国农村经济》第2期,第42~55页。
[14]尹力博和柳依依,2016,《中国商品期货金融化了吗?——来自国际股票市场的证据》,《金融研究》第3期,第189~206页。
[15]张会清和王剑,2011,《全球流动性冲击对中国经济影响的实证研究》,《金融研究》第3期,第27~41页。
[16]Alquist,Ron,and Olivier Gervais.2013.“The Role of Financial Speculation in Driving the Price of Crude Oi”.Energy Journal,34(3):35~55.
[17]Baker,Steven D.2012.“The Financialization of Storable Commodities”.Carnegie Mellon University Working Paper.
[18]Basak,Suleyman,and Anna Pavlova.2016.“A Model of Financialization of Commodities”.The Journal of Finance,71(4):1511-1556.
[19]Büyük爧ahin,Bahattin,and Michel A.Robe.2014.“Speculators,Commodities and Cross-market Linkages”.Journal of International Money and Finance,42:38~70.
[20]Bruno,Valentina,Bahattin Buyuksahin,and Michel A.Robe.2016.“The Financialization of Food?”Working Paper,Available at SSRN 2323064.
[21]Brogaard,Jonathan,Matthew C.Ringgenberg,and David Sovich.2015.“The Real Impact of Passive Investing in Financial Markets”.Washington University Working Paper,No.15/06.
[22]Christiano,Lawrence J.,Martin Eichenbaum,and Robert Vigfusson.2003.“What Happens after A Technology Shock?”NBER Working Paper No.9819.
[23]Cheng,Ing-Haw,and Wei Xiong.2014.“Financialization of Commodity Markets”.Annual Review of Financial Economics,6(1):419~441.
[24]Di Cecio,Riccardo.2009.“Sticky Wages and Sectoral Labor Comovement”.Journal of Economic Dynamics and Control,33(3):538~553.
[25]Du,Limin,He Yanan,and Chu Wei.2010.“The Relationship between Oil Price Shocks and China’s Macroeconomy:An Empirical Analysis”.Energy Policy,38(8):4142~4151.
[26]Ferderer,J.Peter.1997.“Oil Price Volatility and the Macroeconomy”.Journal of Macroeconomics,18(1):1~26.
[27]Fisher,Jonas D.2006.“The Dynamic Effects of Neutral and Investment‐specific Technology Shocks”.Journal of political Economy,114(3):413~451.
[28]Guo,Hui,and Kevin L.Kliesen.2005.“Oil Price Volatility and US Macroeconomic Activity”.Federal Reserve Bank of St.Louis Review,87(6):669~683.
[29]Ghysels,Eric,Pedro Santa-Clara,and Rossen Valkanov.2004.“The MIDAS Touch:Mixed Data Sampling Regression Models”.Mimeo,Chapel Hill,N.C.
[30]Kilian,Lutz.2008.“The Economic Effects of Energy Price Shocks”.Journal of Economic Literature,46(4):871~909.
[31]Ravn,Morten O.,and Saverio Simonelli.2007.“Labor Market Dynamics and the Business Cycle:Structural Evidence for the United States”.The Scandinavian Journal of Economics,109(4):743~777.
[32]Sockin,Michael,and Wei Xiong.2015.“Informational Frictions and Commodity Markets”.The Journal of Finance,70(5):2063~2098.
[33]Tang,Ke,Changyun Wang,and Shiyi Wang.2014.“Chinas Imported Inflation and Global Commodity Prices”.Emerging Markets Finance and Trade,50(3):162~177.
[34]Wei,Yanfeng,and Xiaoying Guo.2016.“An Empirical Analysis of the Relationship between Oil Prices and the Chinese Macro-economy”.Energy Economics,56:88~100.
[35]Zaremba,Adam.2015.“Is Financialization Killing Commodity Investments?”The Journal of Alternative Investments,18(1):66~91.
1若以宏观经济整体为研究对象,则至少应综合考察产出和通货膨胀等重要经济变量的波动情况,因此本文对这类文献进行总结,以说明文章的贡献。
2即大宗商品对数价格的一阶差分。本文用名义价格而非实际价格,是为了避免用内生的价格指数进行平减时违背大宗商品价格的前定性假设(Blanchard and Gali,2007)。
3Christiano et al.(2003)指出,在研究政策冲击的SVAR模型中加入消费/产出、投资/产出,可以有效减少设定误差。此外,加入这两个变量以后,我们可以对比分析各冲击对消费、投资波动的驱动作用。
4我们对VAR模型进行邹氏检验,证实了2007Q3确实为结构断点,进一步检验结果显示,在结构断点前后,VAR模型的系数和方差协方差矩阵均发生改变,因此适合分段研究。检验结果可向作者索取。
5限于篇幅,表1仅报告通货膨胀和产出的方差分解结果,包含就业、投资和消费的完整结果可向作者索取。
6我们对美联储资产负债表规模取自然对数并一阶差分。
7感谢匿名审稿人就此提出的建设性意见。
8据海关总署统计,2015年我国进口铁矿砂9.53亿吨,增长2.2%;原油3.34亿吨,增长8.8%。2014年进口铁矿石9.3亿吨,增长13.8%;进口原油3.1亿吨,增长9.5%;进口大豆7139.9万吨,增长12.7%;进口铜482.5万吨,增长7.4%。
9如有兴趣可向作者索取。