广东省大宗商品涨价对实体经济的影响机理研究

摘要：文章旨在探讨广东省大宗商品价格涨幅对实体经济的影响。通过系统广义矩估计（Sys-GMM）对2011-2022年的面板数据进行回归分析，研究发现，大宗商品价格上涨与实体经济发展存在正相关关系。实体经济的前期值对当前值有显著的预测效果，而货币政策的调整对实体经济亦有正面影响。此外，地区人均GDP与外部贸易依存度的增长对实体经济影响不显著。通过对数据进行尾部削减的稳健性检验，上述发现得到了进一步的验证。研究结果为政策制定者提供了宝贵的数据支持，指出在制定经济政策时应考虑大宗商品价格的变动，以及货币政策对于缓解其负面影响的潜在作用。

关键词：大宗商品价格；实体经济；系统广义矩估计

一、引言

随着全球化进程的加快，大宗商品市场对国家经济的影响日益增加，尤其是对于中国这样快速发展的经济体。广东省作为中国经济的重要发动机，其大宗商品价格的波动对实体经济的影响尤为显著。实体经济作为经济增长的基石，其稳定性和健康发展是经济持续增长的关键。

二、相关概念界定

（一）大宗商品

大宗商品是指在国际或国内市场中大量交易、具有一定标准和品质，并且可以通过现货或期货市场进行买卖的商品。这类商品通常包括金属、能源和农产品等多个类别。例如，金属类包括铜、铝、铁矿石等；能源类主要指原油、天然气等；农产品则涵盖小麦、玉米、大豆等。大宗商品的价格通常受到全球经济环境、政治局势、自然条件及市场供需关系等多种因素的影响。在全球化经济体系中，大宗商品的交易非常活跃，对国家经济发展和国际贸易均有深远的影响。

（二）实体经济

实体经济是指以生产、加工实物商品和提供非虚拟服务为主的经济活动，它是国家经济的基础。与虚拟经济如金融市场的投资与交易相对，实体经济涵盖了农业、制造业、建筑业、服务业等众多领域，直接关系到国民经济和民生的各个层面。实体经济的健康发展是社会稳定和长期经济增长的关键，同时也是创造就业、提高人民生活质量的主要途径。在全球经济结构中，一个国家的实体经济强度通常是其综合国力的重要体现。随着科技进步和全球化的推进，实体经济的发展模式也在不断演变，越来越多地融入了信息技术和数字化元素，以提升产业的整体竞争力和效率。

三、现状分析

（一）广东省大宗商品价格变化测度

图1展示的2011-2022年间广东省大宗商品价格的变化趋势显示了逐年的上升趋势。从2011年的0.122逐步上升到2022年的0.273，这意味着过去十二年中，大宗商品的价格几乎翻了一倍多。特别是在2020年之后，可以观察到价格上涨的速率有所加快，这可能与全球经济恢复、生产活动增加及市场供需失衡有关。此趋势可能反映了在此期间原材料成本的增加、国际贸易关系的变动，以及货币政策可能导致的通货膨胀等因素的影响。对于广东这样一个经济体量巨大且依赖于制造和出口的省份，大宗商品价格的上涨对生产成本和最终产品价格产生了显著影响，可能导致出口商品在国际市场上的竞争力下降。

（二）实体经济发展测度

图2展示的2011-2022年间广东省实体经济变化趋势则揭示了一条波动性的上升曲线。从2011年的0.278稳步增长到2019年的0.401后，随后出现了一定的回落，2022年为0.314。这可能反映了实体经济在遭遇一些外部冲击，比如贸易争端、生产中断或者全球性的经济衰退，如COVID-19疫情影响后的调整。广东省作为中国的经济重镇，其实体经济发展的稳定性对整个国家的经济稳定至关重要。实体经济的发展水平直接影响到就业、人民的生活水平及地区的财政收入。从长期趋势来看，尽管遇到短期波动，广东省的实体经济依旧表现出较强的增长势头，这可能得益于不断的产业升级、技术革新及政策支持等因素。然而，大宗商品价格的上涨对实体经济构成压力，因为这可能增加生产成本并压缩企业利润空间。

四、模型构建和实证分析

（一）理论假设

H1：广东省大宗商品涨价对实体经济存在显著的正向影响。

H2：广东省大宗商品涨价对实体经济存在空间溢出效应。

H3：广东省大宗商品涨价赋能实体经济存在多条组合路径。

（二）变量选择

1. 被解释变量

本研究以实体经济发展指标（RE）作为因变量，该指标的数值基于第二部分所分析的实体经济的综合指数来选取。

2. 核心解释变量

研究中的主要解释变量是广东省大宗商品涨价的发展水平（DCPRG），其数值亦来源于第二部分对广东省大宗商品涨价综合指数的分析结果。

3. 控制变量

（1）地区人均GDP（RGDP）：地区人均GDP是衡量一个地区经济发展水平的重要指标。在考虑大宗商品价格上涨对实体经济的影响时，地区的经济基础是一个重要的考量因素，因为经济更发达的地区可能对价格波动的敏感性较低。

（2）工业生产指数（IPI）：工业生产指数反映了地区工业生产的整体水平和变化趋势，是实体经济活动的重要组成部分。工业生产的增减可能直接影响到大宗商品的需求和价格，同时也受到价格变动的影响。

（3）外部贸易依存度（ETD）：外部贸易依存度描述了一个地区对外贸易活动的依赖程度。广东省作为对外开放的前沿省份，其经济活动极大程度上与国际市场联系紧密，因此外部市场的波动（包括大宗商品价格）可能对其实体经济造成较大影响。

（4）货币政策指标（MPI）：货币政策通过调控货币供应量、利率等方式，影响经济活动的各个方面。在研究大宗商品价格与实体经济的关系时，货币政策的宽松或紧缩状态可能会影响企业的资金成本和消费者的购买力，从而间接影响实体经济的发展。

（三）数据说明

本章解释变量与被解释变量同前文保持一致，四大控制变量同样选取2011-2020年我国的相关数据进行分析。数据分别来自《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》等。

（四）模型设定

为更好检验本节理论分析，设定如下实体经济模型：

REit=α1REit-1+α2DCPRGit+∑■■βiXit+μi+εit

其中，i为省份，t为时间，RE为实体经济水平，REit-1为实体经济的滞后项；自变量DCPRG表示广东省大宗商品涨价，X为前文所选出的4大控制变量，μ表示不随时间变化的不可观测的地区差异，ε为扰动项；α1、α2和βi为对应变量的待估参数。

（五）实证分析

1. 实证结果分析

在表1中展现了利用系统广义矩估计方法（Sys-GMM）所得到的广东省大宗商品涨价对实体经济影响力的回归结果。通过对AR（1）和AR（2）自相关检验结果的观察，可以发现模型的一阶自相关在统计上是显著的，而二阶自相关并不显著，这表明模型的残差序列仅存在一阶自相关，并且模型的设置是合理的。进一步，Sargan检验与Hansen检验的P值均未显示统计上的显著性，这意味着选用的工具变量未被过度识别问题所困扰，从而验证了所采用工具变量的适当性。

根据表1可以看出，首先，系统广义矩估计方法（Sys-GMM）的使用是为了解决可能的内生性问题，并提供一致的估计量。该方法适用于动态面板数据，考虑了变量的过去值对其当前值的影响。从模型自相关检验结果来看，AR（1）检验的P值为0.002，表明一阶自相关显著；而AR（2）的P值为0.295，表明二阶自相关不显著。这是Sys-GMM模型合理性的一个标志，显示模型中的动态部分被适当地捕捉。

其次，在核心解释变量方面，大宗商品涨价发展水平（DCPRG）的系数为0.074248，并在10%的置信水平下显著（p-value=0.090），暗示大宗商品价格上涨与实体经济之间存在正相关关系。这可能反映了当大宗商品价格上涨时，相关行业的收入和利润增加，对实体经济产生了一定的推动效果。

地区人均GDP（RGDP）的系数为

-0.0121573，在5%的置信水平下显著（p-value=0.016），指出人均GDP的增长可能会对实体经济产生负面影响，这可能是由于资源配置向服务业等非实体部门的转移造成的。工业生产指数（IPI）的系数为0.0031815，但其p-value为0.339，表明在统计上不显著，暗示在模型设定下，工业生产对实体经济的影响并不明显。外部贸易依存度（ETD）的系数为-0.0237741，在10%的置信水平下显著（p-value=0.078），表明贸易依存度的增加对实体经济可能有抑制效应。这可能是因为高度依赖外贸的经济在全球市场波动中更易受到冲击。货币政策指标（MPI）的系数为0.0149554，在1%的置信水平下显著（p -value=0.002），说明货币政策的松紧对实体经济有显著影响，表明适宜的货币政策可以促进实体经济发展。

最后，Sargan和Hansen检验的P值分别为0.231和0.948，两者均未显示统计上的显著性，这意味着模型中的工具变量是适当的，没有过度识别的问题，从而支持了模型的整体有效性。整体来看，这些结果为广东省政策制定者提供了关于大宗商品价格变化对实体经济影响的实证依据，并指出了货币政策等其他因素的作用。

2. 稳健性检验

为验证广东省大宗商品涨价对实体经济影响的实证研究结果的稳固性，本文进行了模型稳定性检验。考虑到因变量和主要解释变量均为综合指标，其所蕴含的信息难以通过单一变量全面代替，因此，本研究选取了调整样本容量和移除数据异常值的方法来进行稳定性的验证。具体操作中，在进行实证分析之前，对数据集执行了前后1%的尾部削减，即对数据进行了缩尾处理。随后，利用修正后的数据采用系统广义矩估计方法再次进行回归分析，以确保原有实证结果的可信度。

根据表2可以看出，实体经济的滞后项（L.RE）的系数显著下降到0.794334，但依然在1%的置信水平上显著（p-value=0.000），这表明实体经济的前期值对其当前值有着强大的预测作用。与原初模型相比，此系数的显著降低可能指出模型之前可能受到异常值的影响。

大宗商品价格变化（DCPRG）的系数在稳健性检验中上升到了0.1521061，并且仍然在10%的置信水平下显著（p-value=0.082），这进一步强化了原有结论，即大宗商品涨价对实体经济具有正面影响的假设。

地区人均GDP（RGDP）在新模型中的p-value显著上升到0.896，这表明在去除异常值后，人均GDP对实体经济的影响不显著，这可能暗示原模型的结果受到了极端值的影响。工业生产指数（IPI）的系数略有上升，但其p-value为0.325，表明即使在调整后的数据中，它对实体经济的影响也不显著。外部贸易依存度（ETD）的负面系数有所增加，但p-value为0.286，表明其对实体经济的负面影响在统计上仍然不显著。货币政策指标（MPI）的系数在调整样本后上升到了0.0487881，并在10%的置信水平下显著（p-value=0.052），进一步证实了货币政策对实体经济发展的正向影响。

AR（1）和AR（2）自相关检验的P值表明，模型残差序列的一阶自相关是显著的（P值为0.040），而二阶自相关不显著（P值为0.507），这与原始模型一致，支持模型设定的合理性。Sargan检验和Hansen检验的P值均显示工具变量适当，模型没有过度识别问题。这些结果加强了原有实证研究的可信度，并表明即使在进行稳健性调整后，主要结论仍然有效。

五、广东省大宗商品涨价对实体经济的影响机理

（一）价格传导效应

广东省大宗商品的价格上涨直接推高了生产成本，尤其是那些原材料占比较大的制造业企业。随着原材料成本的增加，企业为了保持利润水平，往往会将成本转嫁到产品价格上，从而引起产品价格的上涨。这种价格传导效应在整个供应链中逐级扩散，最终可能会导致整个经济体的通货膨胀压力增大。然而，这一过程中价格的上涨也可能通过改善生产企业的盈利状况，间接刺激投资和产能扩张，这在一定程度上对实体经济产生了积极影响。

（二）成本推进效应

大宗商品价格的上涨对于依赖这些商品的企业而言是一种成本推进因素。在广东省这样一个以工业生产为经济支柱的地区，大宗商品价格的上涨显著提升了制造业的整体生产成本。这种成本压力可能会抑制企业扩张和再投资的意愿，影响到企业的长期增长策略和经济效率。尤其是对于那些对价格波动敏感和缺乏定价权的中小企业，成本推进效应可能会更加显著。

（三）市场预期与投资

大宗商品价格的上涨还会影响市场预期，进而影响到投资决策。当企业和投资者预期未来原材料价格将持续上涨时，可能会提前囤积资源或加快投资步伐，以锁定当前较低的成本。同时，高昂的大宗商品价格可能会刺激相关产业的技术创新和产业升级，投资者也可能会更倾向于投资那些能有效管理成本、具备价格议价能力的企业。长期来看，这些行为可以促进实体经济的结构优化和增长动力转换。

六、结语

本研究通过动态面板数据分析方法，对广东省2011-2022年的大宗商品价格与实体经济发展之间的关系进行了深入探讨。研究结果显示，大宗商品价格的上涨对广东省的实体经济有一定的正向推动作用。货币政策对于平抑大宗商品价格波动对实体经济的潜在影响显著，而人均GDP增长及外部贸易依存度对实体经济的影响不具有统计显著性。通过稳健性检验，上述发现得到了确认。本研究强调了在制定经济政策时需要综合考量大宗商品市场动态及其他宏观经济因素，以促进实体经济的可持续发展。

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（作者单位：广东中创智腾技术服务有限公司）