政策不確定性、投資者情緒與稀土價格波動

萬 千，方建春

（1.中國人民大學書報資料中心，北京 100872；2.浙江大學 經濟學院，浙江 杭州 310027）

1.引言

考察經濟和政策不確定性對金融市場影響已成為研究的熱點問題之一。多數(shù)研究認為，不確定性會對金融市場造成顯著的影響。無論是企業(yè)還是金融市場的決策者，在面對不確定性時通常會做出改變公司經營或投資環(huán)境的決策。而在決策期間，投資者或決策者通常會對不確定性的內容和潛在影響方面做出判斷。因此調查這種與政策相關的不確定性是否會對經濟或決策產生重大影響就顯得尤為重要。這一話題正受到學術界、政策制定者越來越多的關注。眾多研究認為，政治和經濟引起的不確定性是直接影響當前全球經濟走出疫情，實現(xiàn)經濟復蘇的主要障礙之一[1]。本文通過實證研究與政策相關的不確定性、投資者情緒及其對稀土現(xiàn)貨價格走勢的影響，力求為這一主題的研究做出新的貢獻。

該研究領域面臨的一大挑戰(zhàn)在于，找到衡量政策不確定性的適當指標。目前，公司面臨的不確定性可用多種指標來衡量。比如，股票收益的波動性、投入和產出價格、全要素生產率或公司治理層面的微觀指標。然而，從政策或宏觀層面考察不確定性仍是一項艱巨的任務。盡管大量研究考察了財政、貨幣或社會保障等特定類型政策的影響，但用于衡量經濟中政策不確定性總體水平的研究仍不多見。

在面對不確定性時，大多數(shù)投資者通常是根據低頻歷史數(shù)據來判斷未來的經濟走勢，并假定這一模式一致且經濟結構穩(wěn)定。但是，在面對急劇變化的環(huán)境和突發(fā)性事件時，這些方法可能難以提供準確的預測。另外，這些低頻數(shù)據通常是以年或季度為單位，而不是每月或每周，這限制了它們在短期預測中的應用。但在實際決策中，越來越多的投資者依靠搜索引擎來獲取即時的高頻數(shù)據，以增加信息獲取的渠道來彌補自身信息的不足，從而為決策提供有益的參考。但如果大量投資者獲取的信息渠道較為集中，所受到具有明確導向性信息誤導的可能性也越高。此外，投資者之間的信息傳遞容易引發(fā)羊群效應，從而對投資行為、產品價格走勢乃至金融市場造成影響。

稀土價格的形成具有特殊性。由于生產的集中性和交易量的相對有限性，稀土缺乏像普通大宗商品那樣的期貨交易品種和期貨市場。多數(shù)稀土價格的形成依然是通過現(xiàn)貨市場的交易來實現(xiàn)。而中國作為稀土生產、出口第一大國，是稀土價格形成的主要市場。稀土作為一種戰(zhàn)略性物資，容易受到地緣政治和國際關系動蕩的影響。稀土市場的投資者面對的經濟和政策不確定性甚至會高于其他大宗商品。因此，在面對不確定性時，稀土現(xiàn)貨市場投資者通過收集信息所產生的投資者情緒，可能會放大外部市場動蕩的效應，從而對稀土現(xiàn)貨市場價格的波動造成直接的影響。

現(xiàn)有研究不乏考察不確定性對金融市場波動的文獻。但以稀土市場為例，分析面對不確定性時，投資者情緒對稀土現(xiàn)貨市場影響的文獻仍較為少見。本文以稀土市場為考察對象，利用政策不確定性、投資者情緒和稀土現(xiàn)貨市場價格的月度數(shù)據，分析其相互影響的程度及其效應，為這一領域的研究做出貢獻。

2.文獻綜述

一些研究考察了經濟不確定性對經濟影響的不同渠道[2－3]，進而影響到就業(yè)、投資、大宗商品價格、出口和產出[4－8]。這些渠道包括：實物期權[9－10]，預防性儲蓄[11]，金融資產配置[12－14]。這些渠道會通過需求和供給等諸多方面影響經濟產出。在需求方面，不確定性水平的提升會導致公司投資需求下降和新項目的延遲。不僅如此，家庭也會通過降低耐用品消費和預防性儲蓄來應對外部環(huán)境的不確定性[15]。在供給方面，在面對經濟不確定性時，雇主因調整成本高昂而降低對員工的雇傭[16]。而債權人因期望更高回報率，危及企業(yè)籌融資能力，從而影響產出增長。Bredin 和 Fountas（2009）、Carriero和 Clark（2020）、王霞和鄭挺國（2020）分析了宏觀經濟不確定性對產出的負面影響[17－19]。Sum（2013）報告了美國和歐盟經濟政策不確定性（EPU）之間的長期均衡關系。

另一些研究則考察了經濟不確定性對不同行業(yè)的影響。一些研究以經濟危機的形式分析經濟不確定性對旅游業(yè)的影響[20]，但有些學者則考察了恐怖主義、政治動蕩、自然災害和健康疾病對旅游業(yè)的影響[21－22]。在金融領域，一些學者探討了經濟不確定性對股市造成的影響[23]。Demir et al.（2018）則考察了經濟政策不確定性對比特幣回報的預測能力[24]。還有一些學者從心理層面分析了對不確定性的應對措施，認為經濟主體對不確定性的典型反應是通過增加信息搜索來應對[25]。面對不確定性，投資者通常會更加密集地收集信息，而這可以通過互聯(lián)網搜索量來表示。不論是否愿意，每個互聯(lián)網用戶都會留下每次使用搜索引擎時所尋找內容的數(shù)據。如果系統(tǒng)地進行大規(guī)模分析，則此類數(shù)據將非常適合跟蹤現(xiàn)實世界環(huán)境中的信息搜索活動。較為常見的是百度指數(shù)和Google趨勢兩種搜索引擎的數(shù)據，可以用來衡量不確定性。這種使用互聯(lián)網搜索衡量不確定性的兩個主要優(yōu)點。第一是高頻數(shù)據。第二，數(shù)據是自發(fā)生成的，而不是通過與金融市場直接相關的行動生成的，這有效抑制內生性。因此，通過分析其搜索行為來衡量投資者的不確定性有其必然性。Bilgin等（2019）認為，Google趨勢報告的互聯(lián)網搜索頻率可以用來恰當?shù)夭蹲酵顿Y者對經濟狀況的不確定性，這對總的股市回報有影響[26]。

互聯(lián)網搜索數(shù)據在經濟和金融文獻中得到了廣泛應用。它們被用來預測銷售[27]，失業(yè)救濟申請[28]，流感暴發(fā)[29]，個人投資者的需求和IPO收益[30]。Dzielinski（2012）將主成分分析應用于搜索字詞的構建，以反映投資者情緒。通常而言，搜索量的增加是不確定性增加的征兆，這為判斷未來股市的走勢提供了依據[23]。

3.數(shù)據與統(tǒng)計性描述

本文的價格數(shù)據來自東方財富Choice數(shù)據的稀土現(xiàn)貨價格，用Price來表示。搜索數(shù)據來自百度指數(shù)，用Search來代表，用以代表投資者情緒和對未來走勢的判斷。不確定性指數(shù)來自Baker等開發(fā)的不確定性指數(shù)網站，用Uncertainty表示?；谙⊥连F(xiàn)貨價格的可獲得性，本文研究的區(qū)間從2011年1月－2020年10月。鑒于稀土包含多種金屬及其氧化物和化合物，本文選取氧化鐠為例。從表1的數(shù)據來看，稀土現(xiàn)貨價格的波動幅度較大。最大值為1115000元/噸，在2011年7月取得。最小值為232500元/噸，在2011年1月取得。這是由于，2011年稀土價格經歷一輪暴漲。當年國家強化了對稀土行業(yè)的管控和整頓，并通過提高稀土資源稅，從而強化了稀土資源的戰(zhàn)略地位。地方政府也強化了稀土企業(yè)的整合，內蒙古的包鋼稀土、江西的贛州稀土等骨干企業(yè)也強化了對資源、生產、價格等環(huán)節(jié)的管控。加上部分企業(yè)、個人面對價格上漲的惜售心態(tài)，共同推高了稀土價格。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

搜索指數(shù)的最低點為37.3，在2011年12月取得。而搜索指數(shù)的最大值為912.4，在2019年5月取得。這是由于2019年9月稀土經歷了一輪大幅的價格上升，從而導致行業(yè)對稀土相關關鍵詞的搜索大幅上升。不確定性指數(shù)的最小值在2011年5月取得。不確定指數(shù)的最大值在2020年5月取得，這與疫情的走勢密切相關。

從圖1的走勢來看，稀土價格的波動在經歷了2011年的高點之后，總體上呈現(xiàn)震蕩下滑的態(tài)勢。價格指數(shù)與搜索指數(shù)之間具有一定的關聯(lián)性。稀土價格的劇烈波動通常伴隨著搜索指數(shù)的明顯上升。不確定性指數(shù)和稀土價格之間大致呈現(xiàn)相反的走勢。

圖1 主要變量自然對數(shù)值的走勢

4.數(shù)據檢驗與實證研究

首先通過ADF檢驗考察數(shù)據的平穩(wěn)性，在運用ADF進行單位根檢驗時，模型形式的選擇較為重要。通過觀察時間序列的走勢，判斷模型中是否應當包括包截距項或趨勢項，然后通過考察截距項、時間趨勢項以及單位根等變量的系數(shù)，來確定模型的最終形式。滯后階數(shù)的確定主要根據SIC準則來判斷。表2的單位根檢驗表明，變量Ln（Price）、Ln（Search）以及Ln（Uncertainty）的原始時間序列均不平穩(wěn)，但一階差分序列均平穩(wěn)。因此，可以對上述變量的一階差分開展Granger因果檢驗。由于三個變量是通過對原始時間序列取對數(shù)，因此其一階差分代表模型中各變量的變動率。

表2 主要變量的平穩(wěn)性檢驗

為了考察三個變量之間的影響關系，運用Granger因果檢驗進行驗證。因為滯后項的選取對Granger因果檢驗結果有較大的影響，選取了不同滯后階數(shù)以對三個變量之間的Granger因果關系進行了檢驗。最后選取滯后項為2，實證研究結果表明（見表3）：在5%的顯著性條件下，變量之間的影響關系更多的是單向影響。不確定性是稀土現(xiàn)貨價格波動的格蘭杰原因，但反之則不成立。也就是說，經濟或者政策的不確定性會導致稀土現(xiàn)貨價格的波動。這是由于，面對外部不確定性時，企業(yè)通常選擇更為保守的投資策略，從而會影響稀土需求和價格波動；搜索是稀土價格波動的格蘭杰原因，但不存在反向關系。也就是說，投資者群體的信息搜索和信息交流會影響到稀土價格的波動；不確定性是搜索的格蘭杰原因，反之不成立。這表明，投資者在面對不確定性時通常通過信息搜索來輔助決策，以降低信息不對稱性。

表3 主要變量之間的因果關系

對變量之間的協(xié)整關系進行考察，發(fā)現(xiàn)原始時間系列之間不存在協(xié)整關系，于是取1階差分形式來構建VAR模型。圖2的脈沖響應函數(shù)的計算結果表明，價格對搜索一個標準差的脈沖在第一期和第二期時產生了正向的響應，在第二期時達到最大值。由此可以推斷，搜索指數(shù)的上升盡管在第1期就會對稀土現(xiàn)貨價格產生影響，但影響較弱，大致在滯后2期后對價格產生較為明顯的影響。因為信息搜索的增長會通過投資者之間的交流向后傳導，首先會對內部的交流者及其投資行為產生影響。然后對其他投資者產生影響。因此存在一定的滯后期。在第三期之后，這種沖擊效應變成了持續(xù)的負向影響。這種搜索指數(shù)上升對稀土現(xiàn)貨價格影響存在滯后也與多數(shù)理論相符。

圖2 價格對搜索的脈沖響應

從圖3可以看出，稀土價格對不確定性一個標準差的沖擊持續(xù)產生的負向累積響應。由此可見，不確定性的增加，會導致投資者的投資行為更為保守，從而不利于稀土需求，進而對稀土價格產生負面影響。尤其是當前疫情蔓延的情況下更是如此。由于多數(shù)國家的工廠無法開工，因此對稀土的需求呈現(xiàn)下降趨勢，稀土的價格也受到了抑制。因此，不僅對投資者而言，而且對稀土生產和需求企業(yè)而言，如何更加合理和充分的應對不確定性的外部沖擊，從而降低價格大幅波動對自身的影響，都是需要投資者和企業(yè)積極應對的場景。

圖3 價格對不確定性的脈沖響應

從圖4可見，搜索對不確定性一個標準差的沖擊所產生的累積響應，在1－3期為負，在第2期為負向最大，在第3期后轉變?yōu)檎蝽憫Ｓ纱丝梢?，不確定性上升大約在滯后3期后會傳導到搜索指數(shù)上，并對搜索產生持久的正向沖擊。這是因為，不確定性上升導致搜索量的增長均有一定的滯后期。因為投資者在面對不確定性時，首先要對不確定性的性質做出判斷。這種不確定性對稀土價格的影響到底是正向沖擊，負向沖擊還是完全沒有影響？如果是正向沖擊，那么投資者可能會買入，從而導致稀土價格上升。如果是負向沖擊，投資者可能就會選擇規(guī)避風險，進而導致稀土價格的下滑。因此，經濟效應的方向和大小取決于不確定性的性質，具有明顯的滯后性。

圖4 搜索對不確定性的脈沖響應

5.主要結論與政策建議

在面對外部經濟和政策不確定性時，考察投資者情緒對金融市場的影響，具有重要的理論意義和政策價值。本文利用政策不確定性指標以及搜索引擎所代表的投資者情緒，通過考察政策不確定性、投資者情緒及其對稀土現(xiàn)貨價格的影響，豐富了這一領域的研究成果。本文利用2011年1月－2020年10月數(shù)據的研究結果表明，稀土價格在過去十年間經歷了多輪的大幅震蕩。這與中國在此期間多輪的政策調整，以及強化對稀土市場的管控密切相關。這一系列的政策調整帶來的不確定性，影響了投資者情緒，給稀土市場以及稀土價格的波動產生了顯著的外部影響。本文的實證研究結果表明，政策不確定性、投資者情緒和稀土現(xiàn)貨價格之間存在著協(xié)整關系。政策不確定性和投資的情緒，都是稀土價格波動的格蘭杰原因，但反之則不成立。價格對搜索一個標準差的脈沖在第一期和第二期時產生了正向的響應，在第二期時達到最大值。在第三期之后則產生了持續(xù)的負向響應。稀土價格對不確定性一個標準差的沖擊持續(xù)產生的負向累積響應。搜索對不確定性的沖擊所產生的累積響應，在1－3期為負，在第2期為負向最大，在第3期后轉變?yōu)檎蝽憫?/p>

基于上述研究結果，我們認為，在面對疫情沖擊等經濟和政策不確定性的情況下，投資者行為容易形成羊群效應。因此，實時監(jiān)測搜索引擎、股吧等投資者聚集區(qū)域的投資者情緒，積極引導投資者輿論導向，對于提升政策治理的效果，具有不可替代的作用。尤其是利用搜索指數(shù)等高頻數(shù)據，能有效緩解傳統(tǒng)低頻數(shù)據在面對新情況、新問題時，政策響應滯后的弊端。此外，企業(yè)或投資者面對外部經濟或政策不確定時，通過收集搜索引擎或股吧的高頻實時數(shù)據，有利于為企業(yè)或投資者的決策提供更有價值的信息參考，從而有效彌補信息的不對稱性。對稀土這一特定的商品市場而言，實時分析和監(jiān)測投資者情緒，有助于稀土生產和下游企業(yè)做好生產規(guī)劃和企業(yè)庫存，并提高資金使用效率，從而有效降低不確定性時的企業(yè)風險和投資風險。