突发事件对国家金属资源安全的冲击影响

Structural shocks of international copper price fluctuation on China’s industrial economy: Based on MSVAR and TVP-SVAR-SV models

“…(VECM)等。其中， 张天顶等 [7] 构建结构向量自回 归模型(SVAR)， 发现铜价格上涨对中国经济产出 有 积 极 影 响 。 马 红 霞 等 [8] 采 用 向 量 自 回 归 模 型 (VAR) ， 发现国际期铜价格波动对中国 CPI、 PPI 有 重大影响。根据经济理论的后续发展， 这些传统的 模型不能研究变量间的区制性依赖特征。于是， Hamilton [9] 将 随 机 过 程 与 VAR 模 型 相 结 合 ， 得 到 MSVAR 模型， 对处理不对称波动转移具有优势。许 多学者采用 MSVAR 模型研究在不同区制下变量之 间的非线性关系 [10,11] 。然而， 不同时期的国际铜价波 动可能会对中国工业经济产生差异影响， 特别是铜价 剧烈波动的危机时期。因此有必要从时变角度来 研究铜价冲击对中国工业经济的冲击， 进一步采用 波动率向量自回归模型 (TVP-SVAR-SV) [12] 。基于 TVP-SVAR-SV 模型， Zhou 等 [13] 研究有色金属市场 金融化对中国工业部门产值和工业品出厂价格的 影响； Urbina 等 [14] 研究了矿产品价格对国家财政变 量的影响； Wen 等 [15] 了其他学者对该问题的见解。Zhong 等 [16] 将国际有 色金属价格分解为 3 个组成部分 (供应冲击、 总需求 冲击和特殊需求冲击) ， 证明将国际有色金属价格 冲击分解为不同类型并分别处理各种类型冲击产 生的风险更有效 [17] 。其中， 供需是影响工业经济的 最主要原因 [18] ， 有色金属价格 (包括铜) 的上涨无疑会 增加工业企业的边际生产成本， 影响工业产出 [19] 。 Wen 等 [20] 研究表明总需求冲击对中国 PPI 的影响最 大， 远远超过铜供应等其他重要冲击的影响。随着 有色金属金融化程度的加深， 部分学者对 3 种结构 性冲击进行扩展， 如加入国际政治风险 [21] ， 突发事件 风险 [22] 等。不同学者对于价格的结构性冲击分解仍 非常模糊， 得到结论也不一致。本文认为国际铜价 的金融化已经成为非常具有影响力的冲击， 不能被 忽视。于是， 参考周颖哲等 [23] 将特殊需求冲击分解…”