基于結構性權力理論的大豆期貨定價影響因素實證研究

秦睿婷，宋怡夢，黃政和，卓俏青

（暨南大學 國際商學院，廣東 珠海 519070）

21 世紀以來，隨著世界經濟的全球化和中國加入世界貿易組織，中國正日益融入世界經濟大循環。我國對主要大宗商品的需求迅速增長，已成為全球重要的大宗商品消費國。然而，由于部分大宗商品存在供需結構性嚴重不平衡的問題，導致了我國對外依存度明顯提升。其中，國產大豆作為我國重要的大宗商品，卻被進口大豆搶占了大量的市場份額，使得中國變成世界上最大的大豆進口國的同時，大豆對外依存度超過了80%[1]。

因此，2017年中央首次提出農業供給側結構性改革，這不僅提高了農產品有效供給，也給被進口大豆擠壓市場空間的中國大豆帶來了發展的機會。然而，隨著供給側改革的推進，國內大豆現貨價格卻呈現波動式增長，且其上漲幅度超過了全球平均水平。同時，大豆作為成熟的期貨品種，它的定價模式是以期貨交易所期貨合約交易價格為基準，加上一定幅度的升貼水形成商品現貨價格[2]。因此，這也導致了供給側改革對大豆的期貨價格影響尤其顯著，使其經常發生劇烈的價格波動。而這種“不科學”的價格波動不僅直接關系到物價水平，也關系到整個大豆產業鏈的健康運行。因此，在供給側改革背景下如何科學合理地剖析出導致大宗商品價格波動不合理的因素，將逐漸成為推進大宗商品產業供給側改革的熱點問題。

同時，近些年國內外已經有諸多學者都在不同模型的基礎上對大宗商品的期貨定價開展了研究。其中，韓立巖等[3]建立因素增強型向量自回歸模型體系，選擇涵蓋美國與中國實體經濟、國際投機因素、商品期貨市場供需與庫存狀態的 532 個經濟指標，對國際大宗商品價格影響因素進行多視角實證研究。查婷俊等[4]基于期貨市場功能與期貨市場有效性內在關聯的視角指出大豆定價受到產量、匯率以及貿易的影響。Hao等[5]基于結構向量自回歸模型和方差分解法從供求因素、金融因素等角度分析了影響國際黃金期貨價格波動的因素以及投機因素。Hu等[6]從宏觀經濟、資本市場和地緣政治層面建立一個動態連接網絡，探討了宏觀因素與商品期貨價格之間的關系。

然而，多數文獻基于金融和生產的視角對大宗商品定價的影響因素進行研究，卻較少考慮知識和安全方面的影響。但是科技創新水平的提高對改善大宗商品生產供應結構也具有重要的推動作用[7]，同時國家經濟、政治大環境的安全與穩定對整個大宗商品貿易和期現貨市場的發展均會產生不可忽視的作用[8]。因此，針對上述的理論缺口，本文將以國際政治經濟學范式下的“結構性權力假說”為理論基礎，從生產結構、金融結構、知識結構和安全結構4個層面構建出大宗商品期貨定價的變量體系，利用2016—2019年大連商品交易所的黃大豆2號期貨收盤價的月度數據，通過主成分分析和多元線性回歸模型對中國大豆期貨定價的影響因素進行實證分析，并據此試圖剖析出在供給側改革背景下導致中國大宗商品影響期貨價格波動不合理的因素，以期為大豆期貨市場極端風險的規避和供給側結構性改革政策的優化提供參考。

1 研究設計

1.1 樣本選取與數據來源

在供給側改革的背景下，本文選取中國大豆期貨市場作為研究對象，主要對2016—2019年大連商品交易所的黃大豆2號期貨收盤價的月度數據進行分析，除GPR指數和GEPU指數來自Economic Policy Uncertainty網站外，其他所有數據均來自《中國統計年鑒》、WIND數據庫和國泰安CSMAR數據庫。相關數據的處理及統計分析基于SPSS 19.0軟件進行。

1.2 結構性權力理論與變量設計

結構性權力理論是由國際政治經濟學IPE研究組創始者Susan Strange從現實主義模式、理想主義模式和經濟的社會模式出發，衍生出的政治經濟中的結構性權力[9]。同時，由于現代社會中政治、經濟權力的關聯度愈發密切，因此結構性權力在國際層面下具有更為重要的作用，且結構性權力是分散和隱含的，它通過生產性結構權力、金融結構權力、知識結構權力和安全結構權力4種結構對特定關系產生影響。

在全球經濟的一體化的大形勢下，大豆期貨價格的影響因素淡化了國家界限，國家、金融機構都是結構性權力的擁有者。柯蓉等[10]基于權力結構學說對中美大豆期貨的定價權進行了多重因子分析，分析了4種結構性權力在定價權中的影響力；黃河等[11]從結構性權力的4個維度出發，分析和解釋了大宗商品定價機制中的“缺位”和“無力”。受以上研究啟發，本文基于Susan Strange的結構性權力說建立四大變量體系，以此對大宗商品期貨定價的主要影響因素進行量化研究。

首先，對于生產結構性指標，本文選擇了直接反映一國大豆本土產能的產量指標，以及反映國內大豆供需情況的進口量及出口量指標。因國際間大豆交易的運輸成本間接對進出口造成影響，故以波羅的海航運指數（BDI）作為第4次級指標，反映國際間大豆干貨運輸價格的變動。其次，由于結構性權力學說將金融結構性權力定義為支配信貸可獲得性的各種安排與決定各國貨幣之間交換條件的所有要素之總和[12]，本文選取了人民幣指數、道瓊斯工業指數（DJIA）和道瓊斯全球指數（GDJIA）作為金融結構性權力的變量，來反映國際實時經濟變化對大豆期貨價格的影響。接著，根據Susan Strange的國際政治經濟學理論，信仰、知識和理解是知識結構的三大構成要素[13]。在大豆交易中，國際間的學術認知影響了大豆期貨定價機制的理論框架，因此本文選擇PCT專利申請量以及道瓊斯科技指數反映中國在知識結構方面對大豆期貨定價的影響。最后，考慮到大豆定價受其生產的全球及區域安全環境影響，這種安全影響包括大豆種植的自然災害、國際局勢和地區政治經濟形勢等方面，同時大豆的安全運輸也對其定價產生間接影響[14]，因此本文選取了GPR指數和GEPU指數來衡量大豆的經濟及政策安全性。

本文綜合考慮四類結構性權力，建立由11個解釋變量構成的變量體系（見表1）。

1.3 模型設計

1.3.1 主成分分析

考慮到多變量數據分析的復雜度和指標內在相關導致的重復性，本文擬先對指標體系進行降維，以消除指標間的相關影響。由于主成分分析法可在減少指標分析復雜性的同時，實現原指標信息的最大化保留，故本文將采用主成分分析法進行模型建立，達到在避免信息缺失的前提下，去除冗余指標、簡化體系的目的。

參照變量體系（表1），本文根據11個原始變量x1,x2,x3, …,x11，以及2016年1月—2019年12月的48個樣本點建立i×j（11×48）階數據矩陣，接著以Yn（n≤11）為新變量指標，將其線性組合，最后按式（1）得到綜合指標的累計貢獻率。

表1 變量說明

式中：β0為常數數值；λk為相關系數矩陣R的特征值。

對累計貢獻率排序，提取特征值大于1的主成分，參與多元線性回歸模型的建立。

1.3.2 多元線性回歸分析

為深入探究供給側改革對大豆期貨收盤價的影響，對主要因素的相關程度進行定量分析，本文以主成分分析法中降維所得的綜合變量為自變量，黃大豆2號期貨的收盤價為因變量，建立多元線性方程對影響機制進行數理描述，從而更好地分析多重因素共同影響下的經濟現象。

式中：Price為黃大豆2號期貨大豆期貨收盤價，元；Xi(i=1,2,3,…,11)為原始指標數據；βi為第i個(i=1,2,3,…,11)原始變量的系數；ε為誤差項數值。

2 實證分析

2.1 多重共線性驗證

通過Z-SCORE函數對指標數據分別進行標準化處理，對已標準化的11個指標數據進行多重共線性分析，分析變量之間是否存在共線性。

由表2和3可知，除了波羅的海航運指數（X4）、人民幣指數（X5）、中國專利申請量（X9）、中國經濟政策不確定性指數（X10）、地緣政治風險指數（X11）之外方差膨脹系數VIF均大于10。經驗表明，當 VIF ＞ 10 且R2=0.829，且P＜0.001，有效地說明自變量Xi與其他自變量之間有較高的多重共線性。為解決多重共線性問題，有效地衡量出各個影響因素對黃大豆2號期貨收盤價的影響程度，應該運用主成分分析法對其進行降維。

表2 模型匯總

2.2 主成分分析法提取成分

2.2.1 KMO 和 Bartlett 檢驗

KMO和Bartlett的球形度檢驗常常用來作為因子分析法的適用性檢驗方法。 其中，KMO統計量是簡單相關量和偏相關量的一個相對指數，取值常常介于 0與1之間[15]。表4中KMO統計量為0.792（＞最低標準0.5），Bartlett球形檢驗的P值為0，數據取自正態分布，這意味著樣本數據適用因子分析，研究樣本通過因子分析的適用性檢驗。

表4 KMO 和 Bartlett 的檢驗

2.2.2 數據分析

根據公因子選取原則，本文選取了 2 個公因子作為初始因子。同時，旋轉前的2個公因子對整體方差的解釋程度為56.736%和28.541 %；而旋轉后的2個因子對整體方差的解釋程度為48.805%和36.472%，累計貢獻率為85.277%，表明所提取的2個因子可以解釋總方差的85.277%（見表5），說明這兩個公因子能夠解釋11個變量對黃大豆2號期貨收盤價的影響。

由于旋轉前的各項指標在各類因子上的解釋并不明顯，為了更好地解釋各項因子的意義，需要采用 Kaiser 標準化的正交旋轉法來進行旋轉，并得到旋轉后的因子載荷表如表6所示。同時，可知中國大豆產量 (X1)、道瓊斯工業指數(X6)、道瓊斯全球指數(X7)、道瓊斯全球科技指數(X8)、GPR(X11)、波羅的海航運指數(X4)、GEPU (X10)在第一個公共因子上的載荷絕對值最大，故可定義第一個公共因子為指數因子，為“Z1”；而中國大豆進口量(X2)、中國大豆出口量(X3)、中國PCT專利申請數量(X9)、人民幣指數(X5)在第二個公共因子上的載荷絕對值最大，故可以定義第二個公共因子為數值因子，為“Z2”。

本文采用回歸法分別計算各公共因子Z1、Z2的得分，根據表6成分得分系數矩陣可以得到主成分的表達公式：

表3 VIF多重共線性檢驗結果

表6 旋轉成分和成分得分系數矩陣

根據表7可得出主成分多元回歸方程為：

2.3 多元線性回歸分析

表7中輸出的是各解釋變量的回歸系數、回歸系數顯著性檢驗的情況。顯著水平α=0.05，表中回歸系數顯著性檢驗的概率P值均小于顯著水平α，故雖然Z1的t檢驗值為負，但其與被解釋變量間的線性關系顯著，所以將其保留在模型中是合理的。故根據輸出可以得到多元線性回歸方程如式（6）所示。其中，自變量Z1、Z2的容差與VIF都為1，且都小于5，所以自變量之間沒有出現共線性。通過檢驗可以證明自變量的選擇對黃大豆2號期貨收盤價的影響較為直接，可以作為黃大豆2號期貨定價分析的理論依據，模型建立合理，有實際應用價值。

表7 系數輸出表(t檢驗)

3 研究總結與啟示

3.1 研究總結

通過多元回歸方程式可看出，中國大豆的產量（X1）、GEPU（X10）、GPR（X11）均與大豆期貨價格呈現負相關性，尤其中國大豆的產量（X1）的相關性系數絕對值最大。原因分析如下：① 從動態總需求—總供給（AD-AS）模型來看，產量的增加意味著供給增加，供應量大于需求量時，大豆產品出現滯銷，豆農為盡快減少庫存往往會降低現貨價格出售，而現貨價格是期貨價格的基礎，從而呈現產量與大豆期貨收盤價負相關的關系。② 全球經濟政策不確定性指數（GEPU）和地緣政治風險指數（GPR）是衡量政治環境穩定性的關鍵因素，政治環境的高變動率和政策的高不確定性將對大豆行業的健康穩定發展產生負面影響，使得大豆期貨市場下行，大豆期貨價格下跌。

而中國大豆的進口量（X2）、中國大豆的出口量（X3）、波羅的海航運指數（X4）、人民幣指數（X5）、道瓊斯工業指數（X6）、道瓊斯全球指數（X7）、道瓊斯全球科技指數（X8）、中國PCT專利申請數量（X9）均為正相關。可能存在的原因有：① 理論上，大豆進口量的增加會使得大豆期貨價格下降，但是目前國內大豆依然處于長期供不應求，主要依賴進口的狀態，進口量的增加將側面反映大豆需求激增，需求量的持續上升推動進口價格上漲，因而進口量在實際中與期貨價格呈現正相關關系，這也是目前期貨價格波動不合理的現象之一。② 波羅的海航運指數是衡量了國際海運成本的指數，在理想情況下，海運運輸費用的增加將直接導致大豆的生產成本上升，最終會導致大豆現貨市場價格的上升，影響到大豆期貨價格的上漲。③ 理論上，人民幣指數的上升，意味著本國匯率降低，等同于本幣升值，雖然不利于中國出口，但增強了國內消費者對國外大豆的購買力，最終導致大豆期貨價格的下降，但是事實上在人民幣升值的時候，會激增我國大豆的進口量。究其原因，是因為隨著大宗商品金融化的現象加劇，美國對大豆的期貨定價能力有著較強的話語權[16]。而我國大豆期貨定價權的缺失會導致在進口量增加的同時價格也在上漲。④ 道瓊斯工業指數、道瓊斯全球指數與道瓊斯全球科技指數反映的是部分國外上市企業的股票價格變動，而這三個指數的上升意味著國際市場的新興發達和金融市場的蓬勃發展，根據價格聯動效應[17]，大豆品種的境外期貨市場和境內期貨市場間價格信息傳導順暢，最終使得境內大豆期貨市場價格的上升。⑤ 中國PCT專利申請量的增加意味著中國產品的技術含量增加，短期內由于技術的壟斷和尚未產生規模經濟，研發投入會導致該產品生產成本增加。除此以外，高科技產品往往會提升消費者對該產品的預期價值，從而導致期貨價格上升。

綜上，目前在供給側改革的背景下大豆期貨價格與中國大豆的進口量、人民幣指數呈正相關，而這也是與傳統理論相悖的。這同時也反映了在供給側改革政策下，大豆期貨依舊存在由生產性結構權力和金融結構權力導致的我國大豆期貨市場價格波動不合理的現象。

3.2 政策啟示

為了大力推進大豆產業供給側改革的順利實施，從實質上解決大豆供給側結構性失衡的問題，引導大豆商品科學定價，本文基于以上實證研究結論，從生產性結構權力、金融結構性權力、知識結構性權力和安全結構性權力四大角度提出以下政策啟示：

（1） 在生產性結構權力方面，研究數據表明大豆的產量與大豆期貨價格存在負向關系，而大豆的進口與出口量、波羅的海航運指數與大豆期貨價格呈現正向關系。這離不開當前中國大豆行業主要依賴進口，對外依存度持續上升，中國也沒有利用其買方壟斷地位掌握國際糧食市場上較強議價能力。因此，我國持續推進農業供給側改革，提升國內大豆產量，推行大豆行業生產機械化，利用規模經濟降低成本[16]。此外，我國應以地養地，打造綠色農業，維持大豆生產可持續發展，從而逐步擺脫過度的進口依賴，獲取大宗商品定價權。

（2） 在金融結構力方面，研究表明人民幣指數、道瓊斯工業指數及道瓊斯全球指數對大豆期貨價格均存在正向關系，反映出大豆期貨價格與世界經濟趨向的共向性。當前我國缺乏大宗商品定價權影響力，應在維持正常貨幣政策的前提下，提防金融投機因素擾亂基差和價格共振造成的大宗商品期貨升水[18]，否則作為全球最大的大宗商品進口國，我國進口商品成本將不斷提高。

（3） 根據研究結果，知識結構性權力的相關指標對大豆期貨定價具有正向影響，其中PCT專利的申請量的影響呈現正相關，表現了專利國際合作轉化的加強對大宗商品科學定價的正面引導作用。目前的大豆育種科研經費投入相對較少，應進一步加大科研投入，促進產業鏈的源頭創新，推動不同區域大豆產量突破關鍵技術研究與集成示范。我國應繼續深化“科教興國”戰略，在鼓勵科技研發、疏通科研交流渠道的基礎上增強向現實生產力轉化的能力。同時，根據國際政治經濟學理論，增強國家知識結構力，才能擴大對國際定價權的影響，繼而削弱國際壟斷力在定價上的負面效應，從知識結構性方面引導大宗商品的科學定價。

（4） 在安全結構性方面，本研究發現地區經濟政策不確定性增強、地緣政治風險增加對大豆的科學定價存在負面影響，該現象說明了經濟政策環境對大豆生產運輸的保障作用。大豆產業作為長周期產業，種植種類多、銷售范圍廣、分布分散、單批數量少，對穩定生產交易環境的需求更高。因此，在供給側改革背景下，我國應致力于減弱不良環境風險對大豆價格變動的不利影響，合理利用政策為大豆的生產、運輸和消費提供更為穩定的安全環境。同時，還應加強風險應對體系的建設，快速處理諸如COVID-19、厄爾尼諾現象等給大豆帶來的生產和運輸威脅。