基于结构性权力理论的大豆期货定价影响因素实证研究

秦睿婷，宋怡梦，黄政和，卓俏青

（暨南大学 国际商学院，广东 珠海 519070）

21 世纪以来，随着世界经济的全球化和中国加入世界贸易组织，中国正日益融入世界经济大循环。我国对主要大宗商品的需求迅速增长，已成为全球重要的大宗商品消费国。然而，由于部分大宗商品存在供需结构性严重不平衡的问题，导致了我国对外依存度明显提升。其中，国产大豆作为我国重要的大宗商品，却被进口大豆抢占了大量的市场份额，使得中国变成世界上最大的大豆进口国的同时，大豆对外依存度超过了80%[1]。

因此，2017年中央首次提出农业供给侧结构性改革，这不仅提高了农产品有效供给，也给被进口大豆挤压市场空间的中国大豆带来了发展的机会。然而，随着供给侧改革的推进，国内大豆现货价格却呈现波动式增长，且其上涨幅度超过了全球平均水平。同时，大豆作为成熟的期货品种，它的定价模式是以期货交易所期货合约交易价格为基准，加上一定幅度的升贴水形成商品现货价格[2]。因此，这也导致了供给侧改革对大豆的期货价格影响尤其显著，使其经常发生剧烈的价格波动。而这种“不科学”的价格波动不仅直接关系到物价水平，也关系到整个大豆产业链的健康运行。因此，在供给侧改革背景下如何科学合理地剖析出导致大宗商品价格波动不合理的因素，将逐渐成为推进大宗商品产业供给侧改革的热点问题。

同时，近些年国内外已经有诸多学者都在不同模型的基础上对大宗商品的期货定价开展了研究。其中，韩立岩等[3]建立因素增强型向量自回归模型体系，选择涵盖美国与中国实体经济、国际投机因素、商品期货市场供需与库存状态的 532 个经济指标，对国际大宗商品价格影响因素进行多视角实证研究。查婷俊等[4]基于期货市场功能与期货市场有效性内在关联的视角指出大豆定价受到产量、汇率以及贸易的影响。Hao等[5]基于结构向量自回归模型和方差分解法从供求因素、金融因素等角度分析了影响国际黄金期货价格波动的因素以及投机因素。Hu等[6]从宏观经济、资本市场和地缘政治层面建立一个动态连接网络，探讨了宏观因素与商品期货价格之间的关系。

然而，多数文献基于金融和生产的视角对大宗商品定价的影响因素进行研究，却较少考虑知识和安全方面的影响。但是科技创新水平的提高对改善大宗商品生产供应结构也具有重要的推动作用[7]，同时国家经济、政治大环境的安全与稳定对整个大宗商品贸易和期现货市场的发展均会产生不可忽视的作用[8]。因此，针对上述的理论缺口，本文将以国际政治经济学范式下的“结构性权力假说”为理论基础，从生产结构、金融结构、知识结构和安全结构4个层面构建出大宗商品期货定价的变量体系，利用2016—2019年大连商品交易所的黄大豆2号期货收盘价的月度数据，通过主成分分析和多元线性回归模型对中国大豆期货定价的影响因素进行实证分析，并据此试图剖析出在供给侧改革背景下导致中国大宗商品影响期货价格波动不合理的因素，以期为大豆期货市场极端风险的规避和供给侧结构性改革政策的优化提供参考。

1 研究设计

1.1 样本选取与数据来源

在供给侧改革的背景下，本文选取中国大豆期货市场作为研究对象，主要对2016—2019年大连商品交易所的黄大豆2号期货收盘价的月度数据进行分析，除GPR指数和GEPU指数来自Economic Policy Uncertainty网站外，其他所有数据均来自《中国统计年鉴》、WIND数据库和国泰安CSMAR数据库。相关数据的处理及统计分析基于SPSS 19.0软件进行。

1.2 结构性权力理论与变量设计

结构性权力理论是由国际政治经济学IPE研究组创始者Susan Strange从现实主义模式、理想主义模式和经济的社会模式出发，衍生出的政治经济中的结构性权力[9]。同时，由于现代社会中政治、经济权力的关联度愈发密切，因此结构性权力在国际层面下具有更为重要的作用，且结构性权力是分散和隐含的，它通过生产性结构权力、金融结构权力、知识结构权力和安全结构权力4种结构对特定关系产生影响。

在全球经济的一体化的大形势下，大豆期货价格的影响因素淡化了国家界限，国家、金融机构都是结构性权力的拥有者。柯蓉等[10]基于权力结构学说对中美大豆期货的定价权进行了多重因子分析，分析了4种结构性权力在定价权中的影响力；黄河等[11]从结构性权力的4个维度出发，分析和解释了大宗商品定价机制中的“缺位”和“无力”。受以上研究启发，本文基于Susan Strange的结构性权力说建立四大变量体系，以此对大宗商品期货定价的主要影响因素进行量化研究。

首先，对于生产结构性指标，本文选择了直接反映一国大豆本土产能的产量指标，以及反映国内大豆供需情况的进口量及出口量指标。因国际间大豆交易的运输成本间接对进出口造成影响，故以波罗的海航运指数（BDI）作为第4次级指标，反映国际间大豆干货运输价格的变动。其次，由于结构性权力学说将金融结构性权力定义为支配信贷可获得性的各种安排与决定各国货币之间交换条件的所有要素之总和[12]，本文选取了人民币指数、道琼斯工业指数（DJIA）和道琼斯全球指数（GDJIA）作为金融结构性权力的变量，来反映国际实时经济变化对大豆期货价格的影响。接着，根据Susan Strange的国际政治经济学理论，信仰、知识和理解是知识结构的三大构成要素[13]。在大豆交易中，国际间的学术认知影响了大豆期货定价机制的理论框架，因此本文选择PCT专利申请量以及道琼斯科技指数反映中国在知识结构方面对大豆期货定价的影响。最后，考虑到大豆定价受其生产的全球及区域安全环境影响，这种安全影响包括大豆种植的自然灾害、国际局势和地区政治经济形势等方面，同时大豆的安全运输也对其定价产生间接影响[14]，因此本文选取了GPR指数和GEPU指数来衡量大豆的经济及政策安全性。

本文综合考虑四类结构性权力，建立由11个解释变量构成的变量体系（见表1）。

1.3 模型设计

1.3.1 主成分分析

考虑到多变量数据分析的复杂度和指标内在相关导致的重复性，本文拟先对指标体系进行降维，以消除指标间的相关影响。由于主成分分析法可在减少指标分析复杂性的同时，实现原指标信息的最大化保留，故本文将采用主成分分析法进行模型建立，达到在避免信息缺失的前提下，去除冗余指标、简化体系的目的。

参照变量体系（表1），本文根据11个原始变量x1,x2,x3, …,x11，以及2016年1月—2019年12月的48个样本点建立i×j（11×48）阶数据矩阵，接着以Yn（n≤11）为新变量指标，将其线性组合，最后按式（1）得到综合指标的累计贡献率。

表1 变量说明

式中：β0为常数数值；λk为相关系数矩阵R的特征值。

对累计贡献率排序，提取特征值大于1的主成分，参与多元线性回归模型的建立。

1.3.2 多元线性回归分析

为深入探究供给侧改革对大豆期货收盘价的影响，对主要因素的相关程度进行定量分析，本文以主成分分析法中降维所得的综合变量为自变量，黄大豆2号期货的收盘价为因变量，建立多元线性方程对影响机制进行数理描述，从而更好地分析多重因素共同影响下的经济现象。

式中：Price为黄大豆2号期货大豆期货收盘价，元；Xi(i=1,2,3,…,11)为原始指标数据；βi为第i个(i=1,2,3,…,11)原始变量的系数；ε为误差项数值。

2 实证分析

2.1 多重共线性验证

通过Z-SCORE函数对指标数据分别进行标准化处理，对已标准化的11个指标数据进行多重共线性分析，分析变量之间是否存在共线性。

由表2和3可知，除了波罗的海航运指数（X4）、人民币指数（X5）、中国专利申请量（X9）、中国经济政策不确定性指数（X10）、地缘政治风险指数（X11）之外方差膨胀系数VIF均大于10。经验表明，当 VIF ＞ 10 且R2=0.829，且P＜0.001，有效地说明自变量Xi与其他自变量之间有较高的多重共线性。为解决多重共线性问题，有效地衡量出各个影响因素对黄大豆2号期货收盘价的影响程度，应该运用主成分分析法对其进行降维。

表2 模型汇总

2.2 主成分分析法提取成分

2.2.1 KMO 和 Bartlett 检验

KMO和Bartlett的球形度检验常常用来作为因子分析法的适用性检验方法。 其中，KMO统计量是简单相关量和偏相关量的一个相对指数，取值常常介于 0与1之间[15]。表4中KMO统计量为0.792（＞最低标准0.5），Bartlett球形检验的P值为0，数据取自正态分布，这意味着样本数据适用因子分析，研究样本通过因子分析的适用性检验。

表4 KMO 和 Bartlett 的检验

2.2.2 数据分析

根据公因子选取原则，本文选取了 2 个公因子作为初始因子。同时，旋转前的2个公因子对整体方差的解释程度为56.736%和28.541 %；而旋转后的2个因子对整体方差的解释程度为48.805%和36.472%，累计贡献率为85.277%，表明所提取的2个因子可以解释总方差的85.277%（见表5），说明这两个公因子能够解释11个变量对黄大豆2号期货收盘价的影响。

由于旋转前的各项指标在各类因子上的解释并不明显，为了更好地解释各项因子的意义，需要采用 Kaiser 标准化的正交旋转法来进行旋转，并得到旋转后的因子载荷表如表6所示。同时，可知中国大豆产量 (X1)、道琼斯工业指数(X6)、道琼斯全球指数(X7)、道琼斯全球科技指数(X8)、GPR(X11)、波罗的海航运指数(X4)、GEPU (X10)在第一个公共因子上的载荷绝对值最大，故可定义第一个公共因子为指数因子，为“Z1”；而中国大豆进口量(X2)、中国大豆出口量(X3)、中国PCT专利申请数量(X9)、人民币指数(X5)在第二个公共因子上的载荷绝对值最大，故可以定义第二个公共因子为数值因子，为“Z2”。

本文采用回归法分别计算各公共因子Z1、Z2的得分，根据表6成分得分系数矩阵可以得到主成分的表达公式：

表3 VIF多重共线性检验结果

表6 旋转成分和成分得分系数矩阵

根据表7可得出主成分多元回归方程为：

2.3 多元线性回归分析

表7中输出的是各解释变量的回归系数、回归系数显著性检验的情况。显著水平α=0.05，表中回归系数显著性检验的概率P值均小于显著水平α，故虽然Z1的t检验值为负，但其与被解释变量间的线性关系显著，所以将其保留在模型中是合理的。故根据输出可以得到多元线性回归方程如式（6）所示。其中，自变量Z1、Z2的容差与VIF都为1，且都小于5，所以自变量之间没有出现共线性。通过检验可以证明自变量的选择对黄大豆2号期货收盘价的影响较为直接，可以作为黄大豆2号期货定价分析的理论依据，模型建立合理，有实际应用价值。

表7 系数输出表(t检验)

3 研究总结与启示

3.1 研究总结

通过多元回归方程式可看出，中国大豆的产量（X1）、GEPU（X10）、GPR（X11）均与大豆期货价格呈现负相关性，尤其中国大豆的产量（X1）的相关性系数绝对值最大。原因分析如下：① 从动态总需求—总供给（AD-AS）模型来看，产量的增加意味着供给增加，供应量大于需求量时，大豆产品出现滞销，豆农为尽快减少库存往往会降低现货价格出售，而现货价格是期货价格的基础，从而呈现产量与大豆期货收盘价负相关的关系。② 全球经济政策不确定性指数（GEPU）和地缘政治风险指数（GPR）是衡量政治环境稳定性的关键因素，政治环境的高变动率和政策的高不确定性将对大豆行业的健康稳定发展产生负面影响，使得大豆期货市场下行，大豆期货价格下跌。

而中国大豆的进口量（X2）、中国大豆的出口量（X3）、波罗的海航运指数（X4）、人民币指数（X5）、道琼斯工业指数（X6）、道琼斯全球指数（X7）、道琼斯全球科技指数（X8）、中国PCT专利申请数量（X9）均为正相关。可能存在的原因有：① 理论上，大豆进口量的增加会使得大豆期货价格下降，但是目前国内大豆依然处于长期供不应求，主要依赖进口的状态，进口量的增加将侧面反映大豆需求激增，需求量的持续上升推动进口价格上涨，因而进口量在实际中与期货价格呈现正相关关系，这也是目前期货价格波动不合理的现象之一。② 波罗的海航运指数是衡量了国际海运成本的指数，在理想情况下，海运运输费用的增加将直接导致大豆的生产成本上升，最终会导致大豆现货市场价格的上升，影响到大豆期货价格的上涨。③ 理论上，人民币指数的上升，意味着本国汇率降低，等同于本币升值，虽然不利于中国出口，但增强了国内消费者对国外大豆的购买力，最终导致大豆期货价格的下降，但是事实上在人民币升值的时候，会激增我国大豆的进口量。究其原因，是因为随着大宗商品金融化的现象加剧，美国对大豆的期货定价能力有着较强的话语权[16]。而我国大豆期货定价权的缺失会导致在进口量增加的同时价格也在上涨。④ 道琼斯工业指数、道琼斯全球指数与道琼斯全球科技指数反映的是部分国外上市企业的股票价格变动，而这三个指数的上升意味着国际市场的新兴发达和金融市场的蓬勃发展，根据价格联动效应[17]，大豆品种的境外期货市场和境内期货市场间价格信息传导顺畅，最终使得境内大豆期货市场价格的上升。⑤ 中国PCT专利申请量的增加意味着中国产品的技术含量增加，短期内由于技术的垄断和尚未产生规模经济，研发投入会导致该产品生产成本增加。除此以外，高科技产品往往会提升消费者对该产品的预期价值，从而导致期货价格上升。

综上，目前在供给侧改革的背景下大豆期货价格与中国大豆的进口量、人民币指数呈正相关，而这也是与传统理论相悖的。这同时也反映了在供给侧改革政策下，大豆期货依旧存在由生产性结构权力和金融结构权力导致的我国大豆期货市场价格波动不合理的现象。

3.2 政策启示

为了大力推进大豆产业供给侧改革的顺利实施，从实质上解决大豆供给侧结构性失衡的问题，引导大豆商品科学定价，本文基于以上实证研究结论，从生产性结构权力、金融结构性权力、知识结构性权力和安全结构性权力四大角度提出以下政策启示：

（1） 在生产性结构权力方面，研究数据表明大豆的产量与大豆期货价格存在负向关系，而大豆的进口与出口量、波罗的海航运指数与大豆期货价格呈现正向关系。这离不开当前中国大豆行业主要依赖进口，对外依存度持续上升，中国也没有利用其买方垄断地位掌握国际粮食市场上较强议价能力。因此，我国持续推进农业供给侧改革，提升国内大豆产量，推行大豆行业生产机械化，利用规模经济降低成本[16]。此外，我国应以地养地，打造绿色农业，维持大豆生产可持续发展，从而逐步摆脱过度的进口依赖，获取大宗商品定价权。

（2） 在金融结构力方面，研究表明人民币指数、道琼斯工业指数及道琼斯全球指数对大豆期货价格均存在正向关系，反映出大豆期货价格与世界经济趋向的共向性。当前我国缺乏大宗商品定价权影响力，应在维持正常货币政策的前提下，提防金融投机因素扰乱基差和价格共振造成的大宗商品期货升水[18]，否则作为全球最大的大宗商品进口国，我国进口商品成本将不断提高。

（3） 根据研究结果，知识结构性权力的相关指标对大豆期货定价具有正向影响，其中PCT专利的申请量的影响呈现正相关，表现了专利国际合作转化的加强对大宗商品科学定价的正面引导作用。目前的大豆育种科研经费投入相对较少，应进一步加大科研投入，促进产业链的源头创新，推动不同区域大豆产量突破关键技术研究与集成示范。我国应继续深化“科教兴国”战略，在鼓励科技研发、疏通科研交流渠道的基础上增强向现实生产力转化的能力。同时，根据国际政治经济学理论，增强国家知识结构力，才能扩大对国际定价权的影响，继而削弱国际垄断力在定价上的负面效应，从知识结构性方面引导大宗商品的科学定价。

（4） 在安全结构性方面，本研究发现地区经济政策不确定性增强、地缘政治风险增加对大豆的科学定价存在负面影响，该现象说明了经济政策环境对大豆生产运输的保障作用。大豆产业作为长周期产业，种植种类多、销售范围广、分布分散、单批数量少，对稳定生产交易环境的需求更高。因此，在供给侧改革背景下，我国应致力于减弱不良环境风险对大豆价格变动的不利影响，合理利用政策为大豆的生产、运输和消费提供更为稳定的安全环境。同时，还应加强风险应对体系的建设，快速处理诸如COVID-19、厄尔尼诺现象等给大豆带来的生产和运输威胁。