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    中國期貨市場政策研究:現(xiàn)狀、熱點與前瞻

    2020-10-10 06:04:56劉健張晗
    中國證券期貨 2020年2期
    關(guān)鍵詞:文獻(xiàn)計量期貨市場政策

    劉健 張晗

    摘要:本文運用CiteSpace知識圖譜分析軟件和文獻(xiàn)計量學(xué)方法,對2017年至2019年有關(guān)中國期貨市場政策的研究文獻(xiàn)進(jìn)行可視化分析。分析表明,在政策效果上,雖然限制性政策起到了較好的穩(wěn)定市場的作用,但卻產(chǎn)生了股指期貨價格發(fā)現(xiàn)功能下降的負(fù)面影響;在期貨立法上,中國期貨市場政策雖然逐漸完善起來,但依舊缺乏高階位法律,監(jiān)管體系有待完善,期貨立法的緊迫性日益突出;在期貨國際化上,中國正處于“一帶一路”的開放政策體系下,中國期貨市場已然進(jìn)入期貨市場國際化階段,基于以上原因,新形勢下的期貨市場監(jiān)管的有效性研究、期貨法律制度的健全與完善、期貨市場國際化的機(jī)制設(shè)計與路徑探尋將是未來中國期貨市場政策研究的重點和趨勢。

    關(guān)鍵詞:期貨市場 政策 文獻(xiàn)計量 前沿

    在中國經(jīng)濟(jì)進(jìn)入新常態(tài)的宏觀經(jīng)濟(jì)背景下,近些年國務(wù)院政府工作報告都提出“大力發(fā)展期貨市場”。國務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會于2019年11月學(xué)習(xí)貫徹黨的十九屆四中全會精神的會議中提出:“要從金融服務(wù)實體經(jīng)濟(jì)和防范化解金融風(fēng)險的角度,加強(qiáng)資本市場基礎(chǔ)制度建設(shè)”。作為資本市場的重要組成部分,期貨市場基礎(chǔ)制度建設(shè)近年來一直在持續(xù)推進(jìn),隨著期貨市場規(guī)模逐步擴(kuò)大、期貨交易品種日漸豐富、期貨市場國際化步伐加快、期貨市場專業(yè)型人才逐年增多以及期貨市場監(jiān)管經(jīng)驗不斷積累,期貨市場政策逐漸成為學(xué)術(shù)界與實務(wù)界高度關(guān)注且不可忽略的重要研究議題。

    從現(xiàn)有學(xué)術(shù)研究成果來看,目前尚無學(xué)者對有關(guān)中國期貨市場政策研究的學(xué)術(shù)成果進(jìn)行全面梳理與分析,本文利用CiteSpace知識圖譜可視化軟件,對中國期貨市場政策研究的高水平文獻(xiàn)進(jìn)行計量分析,梳理有關(guān)中國期貨市場政策的重點與熱點研究主題,探尋中國期貨市場政策研究的演進(jìn)路徑,分析中國期貨市場政策研究的前沿與方向,進(jìn)而通過重點研讀國內(nèi)外高水平、高引用的核心研究文獻(xiàn)成果,系統(tǒng)評述研究文獻(xiàn)及成果的理論貢獻(xiàn)與相關(guān)局限,并提出中國期貨市場政策研究的下一步趨勢與展望,期待能為今后有關(guān)中國期貨市場政策的理論研究提供線索與思路,并為優(yōu)化中國期貨市場政策供給,進(jìn)而為完善中國期貨市場基礎(chǔ)制度建設(shè)、實現(xiàn)中國期貨市場的良性健康發(fā)展提供理論借鑒。

    一、數(shù)據(jù)來源與研究方法

    (一)數(shù)據(jù)來源

    本文從國內(nèi)、國外兩個方面對近年來有關(guān)期貨市場政策的研究文獻(xiàn)進(jìn)行收集和分析。一是國內(nèi)文獻(xiàn)方面,為確保研究質(zhì)量,文獻(xiàn)收集僅限于核心期刊級別以上的學(xué)術(shù)論文以及優(yōu)秀碩博士學(xué)位論文。筆者以中國知網(wǎng)中國學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫中的SCI來源期刊、EI來源期刊、CSSCI來源期刊、CSCD來源期刊、核心期刊數(shù)據(jù)庫以及優(yōu)秀碩士論文數(shù)據(jù)庫、博士論文數(shù)據(jù)庫為檢索范圍,選擇“篇名檢索”策略進(jìn)行文獻(xiàn)檢索,以“期貨、期權(quán)、政策、監(jiān)管”為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。二是國外文獻(xiàn)方面,以EBSCO、Elsevier、JSTOR三大外文數(shù)據(jù)庫為檢索范圍,以“futures、options、policy、supervision'為關(guān)鍵詞進(jìn)行檢索。為確保研究的時效性和前沿性,上述文獻(xiàn)檢索的時間范圍限定在2017年7月至2019年11月。通過上述檢索過程,共獲得中文文獻(xiàn)63篇、外文文獻(xiàn)43篇。

    通過對初步收集的文獻(xiàn),進(jìn)行文章題目、摘要和關(guān)鍵詞分析,篩除期刊征文啟事、主題介紹以及與研究主題關(guān)聯(lián)性不大的文章后,有效中文文獻(xiàn)為63篇,有效外文文獻(xiàn)為21篇。

    (二)研究方法

    本研究擬采用文獻(xiàn)統(tǒng)計分析法和內(nèi)容研究法,從定量和定性兩個層面探討期貨市場政策的研究現(xiàn)狀、熱點、前沿與趨勢。

    對文獻(xiàn)的定量統(tǒng)計研究從文獻(xiàn)的分布性統(tǒng)計和主題性統(tǒng)計兩個層面進(jìn)行分析,文獻(xiàn)分布性統(tǒng)計采用中國知網(wǎng)的計量可視化工具進(jìn)行分析,考慮到分布性統(tǒng)計主要針對文獻(xiàn)的外在特性與分布特征,而主題性統(tǒng)計涉及文獻(xiàn)的演進(jìn)路徑、關(guān)鍵詞聚類等內(nèi)在屬性特征的分析,分析工具采用CiteSpace 5.5R2知識圖譜可視化軟件。受文獻(xiàn)索引導(dǎo)出數(shù)據(jù)的可獲得性的限制,以及CiteSpace軟件使用的限制,本文的知網(wǎng)可視化分析以及CiteSpace可視化分析僅針對所選定的63篇中文文獻(xiàn)展開。

    文獻(xiàn)的定量統(tǒng)計更多的是對文獻(xiàn)分布特征與文獻(xiàn)主題屬性的抽象描述,缺乏對重點文獻(xiàn)、重點內(nèi)容的內(nèi)在梳理與解讀。故本文采用內(nèi)容研究法,選取高頻次被引用的高水平文獻(xiàn),進(jìn)行重點研讀、分析與歸納,對中國期貨市場政策研究的主要成果進(jìn)行綜述與評價,實現(xiàn)對期貨市場政策研究發(fā)展脈絡(luò)的梳理,并對研究領(lǐng)域的趨勢與展望進(jìn)行研判。內(nèi)容研究的文獻(xiàn)包含經(jīng)篩選后的有效中文文獻(xiàn)63篇及有效英文文獻(xiàn)21篇。

    二、文獻(xiàn)研究計量分析

    (一)文獻(xiàn)分布分析

    1.時間分布分析

    通過統(tǒng)計分析某一研究領(lǐng)域內(nèi)期刊論文刊載量隨時間變化的趨勢,我們可以對該領(lǐng)域研究的發(fā)展態(tài)勢做出一個基本的判斷,進(jìn)而了解相應(yīng)的理論水平,分析研究者和關(guān)注者對這一領(lǐng)域的重視程度。圖1顯示了中國期貨市場政策研究文獻(xiàn)量的年變化曲線。從圖中可以直觀地看出在2017年有關(guān)中國期貨市場政策研究的文獻(xiàn)量并不多,僅有3篇。2018年公開發(fā)表的有關(guān)中國期貨市場政策的文獻(xiàn)已增至36篇,是2017年所發(fā)表文獻(xiàn)數(shù)的12倍,可見這一時間段是國內(nèi)期貨市場政策研究的爆發(fā)期。至2019年9月,該領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)也達(dá)到24篇,說明對中國期貨市場政策的研究仍是學(xué)者們高度關(guān)注的熱點問題,這也從一個側(cè)面反映出期貨市場政策逐步完善的態(tài)勢。

    2.作者分布分析

    通過對第一作者(含獨立作者)的信息進(jìn)行篩選和統(tǒng)計,以顯示中國期貨市場政策研究領(lǐng)域的核心作者。由圖2可以看出,2017年至2019年有關(guān)期貨市場政策研究的文獻(xiàn)中,以第一作者身份發(fā)表文章最多的是中國社會科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所博士后科研流動站的李銘,發(fā)表了相關(guān)學(xué)術(shù)論文3篇,其次是中國農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院的常清、北京工商大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院金融系的趙峰、程悅各發(fā)表了2篇。

    利用CiteSpace對63篇文獻(xiàn)的核心作者進(jìn)行統(tǒng)計,在CiteSpace中設(shè)置時間跨度為2017年至2019年,時間分區(qū)長度為2年,選擇節(jié)點類型為Author,生成作者的合作研究網(wǎng)絡(luò)圖譜,每個節(jié)點代表一位作者,節(jié)點大小代表該作者的發(fā)文量,節(jié)點間連線的粗細(xì)表示作者之間的合作關(guān)系可以發(fā)現(xiàn),其中趙峰與常清、程悅等形成了小范圍的科研協(xié)作網(wǎng)絡(luò)。

    3.機(jī)構(gòu)分布分析

    從發(fā)表文獻(xiàn)的研究機(jī)構(gòu)數(shù)量統(tǒng)計餅狀圖來看(如圖3所示),研究機(jī)構(gòu)數(shù)量可觀,其中以財經(jīng)類院校為研究主力,但分布較為分散。發(fā)文量超過1篇的研究院所或機(jī)構(gòu)依次為中國農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國社會科學(xué)院、華東政法大學(xué)、中國人民大學(xué)、南京大學(xué)、北京工商大學(xué)、西南財經(jīng)大學(xué)、清華大學(xué)、南京財經(jīng)大學(xué)、上海師范大學(xué)、中國證券監(jiān)督管理委員會和大連商品交易所。基本上出自表1所示的研究機(jī)構(gòu),這些機(jī)構(gòu)大多位于北京、上海等較為發(fā)達(dá)地區(qū),而這些地區(qū)往往在信息敏感度、科研實力上表現(xiàn)得更為突出。

    4.發(fā)文期刊分析

    一般而言,不同的期刊代表了不同的文獻(xiàn)水平,因此在進(jìn)行文獻(xiàn)分布分析時,有必要統(tǒng)計不同期刊的載文量,以此對中國期貨市場政策研究中文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價值進(jìn)行判斷。以CNKI核心期刊在該領(lǐng)域的研究文獻(xiàn)為基礎(chǔ),對2017年至2019年中國國內(nèi)發(fā)表有關(guān)中國期貨市場政策的研究機(jī)構(gòu)以及文獻(xiàn)數(shù)量進(jìn)行分析。由發(fā)表文獻(xiàn)主要研究機(jī)構(gòu)的載文分布餅狀圖(如圖4所示),從數(shù)量上來看,《中國金融》所刊載的文獻(xiàn)數(shù)量最多,發(fā)文數(shù)量為5篇,占論文總數(shù)7.9%;《金融與經(jīng)濟(jì)》刊載4篇相關(guān)文獻(xiàn),占論文總數(shù)6.3%;《價格理論與實踐》《武漢金融》刊載相關(guān)文獻(xiàn)的數(shù)量都為3篇,各占論文總數(shù)4.8%;《南方金融》《證券市場導(dǎo)報》《西南金融》《國際金融研究》以及《上海金融》都分別刊載2篇相關(guān)文獻(xiàn);其余發(fā)文期刊在2017年至2019年內(nèi)只發(fā)表過一篇相關(guān)文獻(xiàn)。這表明我國大部分科研機(jī)構(gòu)在中國期貨市場政策研究領(lǐng)域的科研重視程度不高,影響力有限,需要進(jìn)一步加大科研投入,以推動中國期貨市場政策研究領(lǐng)域的技術(shù)突破以及科研水平。

    5.學(xué)科領(lǐng)域分析

    在發(fā)文機(jī)構(gòu)和來源分布分析的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步分析63篇文獻(xiàn)所屬的學(xué)科領(lǐng)域。筆者發(fā)現(xiàn),經(jīng)濟(jì)與管理科學(xué)領(lǐng)域的文獻(xiàn)最多,達(dá)56篇;其次為社會科學(xué)Ⅰ輯相關(guān)文獻(xiàn),為15篇;社會科學(xué)Ⅱ輯有7篇相關(guān)文獻(xiàn);近期也逐漸出現(xiàn)跨學(xué)科研究的趨勢,涉及農(nóng)業(yè)科技2篇。經(jīng)濟(jì)與管理科學(xué)集中了大部分的文獻(xiàn),這與期貨市場政策這一主題的特性高度相關(guān)。此外關(guān)于國內(nèi)期貨市場政策研究的文獻(xiàn)中有一部分來自農(nóng)業(yè)科技學(xué)科,這說明學(xué)者們意識到了期貨市場為農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展所能帶來的經(jīng)濟(jì)效益,但相應(yīng)的政策監(jiān)管目前還處于探索之中,如圖5所示。

    6.高影響力分析

    文獻(xiàn)被引率是評價文獻(xiàn)水平的指標(biāo)之一,反映了該文獻(xiàn)在學(xué)術(shù)影響力上的高低程度。表2摘錄了2017年至2019年中國期貨市場政策研究領(lǐng)域被引頻次最高的13篇文獻(xiàn),主要來自經(jīng)濟(jì)類學(xué)科。研究主題既包括宏觀角度上對中國期貨市場政策的現(xiàn)狀、前景發(fā)展等方面的探討,還包括對具體市場政策的發(fā)展、影響及啟示的深入思考,因而受到一定關(guān)注。但從被引頻次來看,引文量的數(shù)值相對而言還是偏小,說明有關(guān)中國期貨市場政策研究的學(xué)術(shù)文獻(xiàn)的影響力還有待提升。

    (二)演進(jìn)路徑分析

    分析中國期貨市場政策研究的演進(jìn)路徑可以發(fā)現(xiàn),“股指期貨”“期貨市場”“期貨交易”“金融監(jiān)管”“市場操作”是中國期貨市場政策研究領(lǐng)域的重要關(guān)鍵詞。

    利用Cite Space生成了中國期貨市場政策的相關(guān)知識演進(jìn)視圖,以此來分析2017年至2019年中國期貨市場政策研究熱點的變化。分析發(fā)現(xiàn),時間線分為兩個部分,第一條時間線由人民幣期貨價格到市場操作;第二條時間線由市場質(zhì)量波動性到股指期貨。

    (三)關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

    通過在CNKI軟件上進(jìn)行可視化分析,將出現(xiàn)頻次設(shè)置為4,即在文獻(xiàn)中出現(xiàn)次數(shù)大于等于4的關(guān)鍵詞,在關(guān)系分析時顯示共現(xiàn)次數(shù),未啟用年份分析,聚類分析數(shù)值設(shè)置為3,得到如圖6所示的中國期貨市場政策研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖。對中國期貨市場政策研究的高頻關(guān)鍵詞共有10個,其中,“期貨價格”(27次)是出現(xiàn)頻次最高的,再者是“現(xiàn)貨價格”(13次)和“市場操作”(12次)出現(xiàn)頻率也較高。共現(xiàn)頻次排名4~10名的關(guān)鍵詞分別是“股指”(5次)、“股票市場”(5次)、“股指期貨市場”(5次)、“資本市場”(5次)、“市場交易”(5次)、“人民幣國際化”(5次)、“外匯衍生品”(5次)。

    三、內(nèi)容研究分析

    筆者在上述研究的基礎(chǔ)之上,進(jìn)行與高頻關(guān)鍵詞相對應(yīng)的有關(guān)文獻(xiàn)梳理工作后,將研究歸納為以下5個方面:

    在市場監(jiān)管方面,傅強(qiáng)等(2018)在《管控措施對股指300期貨有效性和市場深度的影響——基于時變狀態(tài)空間模型的動態(tài)研究》一文中,提出市場深度度量方法,考察管控措施對市場有效性和市場深度的影響,最后構(gòu)建GARCH類模型來考察保證金上調(diào)政策是否對市場深度與市場有效性關(guān)系產(chǎn)生顯著影響。從數(shù)據(jù)結(jié)果來看,管控措施的確可以提升市場的有效性,與此同時市場深度也漸進(jìn)提高,并且市場深度也可以減緩市場有效性的波動。黃瑜琴等(2018)在《管控股指期貨的救市政策有效嗎?——基于現(xiàn)貨市場波動率的視角》一文中對滬深300和中證500指數(shù)成分股以及相應(yīng)的非成分股作為分析對象,在雙重差分模型下評估不同股票波動率受到管控措施的影響,得出結(jié)論為限制股指期貨政策對成分股有較強(qiáng)的影響作用,其股票現(xiàn)貨市場的波動率可以在短時間內(nèi)降低。鄔超奇(2018)在《股指期貨政策變化對于股票市場質(zhì)量的影響分析》一文中選取GARCH模型作為分析股指期貨交易政策改變前后股票市場信息傳遞效應(yīng)的變化,從短期來看,政策實施期間事件窗口的超額收益率顯著為正,而從長期來看,流動性指標(biāo)在事后窗口雖有所起伏,但整體呈現(xiàn)出下降的趨勢,但從更長遠(yuǎn)的角度來看,特別是在股市逐漸恢復(fù)平穩(wěn)的時期,無論是流動性的下降,還是信息傳遞效應(yīng)的減弱,對于一個健康的金融市場來說都是不利的。陳春流(2018)在《限制股指期貨對股票現(xiàn)貨市場波動性的影響研究》一文中選用GARCH和EGARCH兩種模型,研究了限制股指期貨對現(xiàn)貨市場波動性和非對稱性的影響,并且通過構(gòu)建VAR模型,進(jìn)一步研究分析了現(xiàn)貨市場波動是否受限制股指期貨交易的影響程度,還有期貨市場與現(xiàn)貨市場兩者之間的聯(lián)動關(guān)系,得出了限制股指期貨交易的政策改善了股票現(xiàn)貨市場的非對稱性的結(jié)論。Hai Lin和You Wang(2018)在“Are tightened trading rules always bad?Evidence from the Chinese index futures market”一文中對2015年中國股指期貨市場效率和價格發(fā)現(xiàn)功能的收緊交易規(guī)則的影響進(jìn)行了研究,利用方差比和光譜形狀測試,發(fā)現(xiàn)中國指數(shù)期貨市場在收緊規(guī)則生效后變得更加有效,新的措施可以有效地規(guī)范中國股指期貨市場在不良市場狀態(tài)下的操縱行為,進(jìn)而對其市場效率和價格發(fā)現(xiàn)功能產(chǎn)生積極的影響,例如可以降低流動率來提高價格發(fā)現(xiàn)功能。Andrew Lepone(2018)在“Message traffic restrictions and relative pricing efficiency:Evidence from index futures con-tracts and exchange-traded funds”一文中研究了指數(shù)期貨合約和交易所交易基金(ETFs)與實施兩種信息流量監(jiān)管限制之間的回報相關(guān)性,即澳大利亞的成本回收計劃和加拿大的綜合費用模型。研究發(fā)現(xiàn),期貨市場和股票市場之間存在的相對定價效率受到了信息交換監(jiān)管限制的良性影響,此外還發(fā)現(xiàn),ETF與期貨市場之間的領(lǐng)先滯后關(guān)系在監(jiān)管后并沒有發(fā)生質(zhì)的變化。

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