——基于频域和分位数溢出的视角
1 引言
农产品期货是化解农产品市场风险的重要工具。中国自20世纪90年代引入农产品期货交易制度以来，农产品期货合约交易种类、覆盖范围不断扩展，成交量快速增长。在农业转型升级的背景下，快速发展的农产品期货市场在完善农产品价格形成机制、提供风险管理工具、服务农业实体经济、提升国际影响力等方面发挥了积极作用。与此同时，随着中国农产品期货市场的不断开放，尤其是在进口农产品比重不断提高的情况下，国际农产品期货市场对国内农产品市场的影响不断显现，国内外农产品期货市场间的联动性成为管理者和投资者关注的热点问题。
美国作为世界最早建立期货市场的国家之一，具有完善的期货市场管理制度和期货交易法则，加之美元作为国际大宗商品主要结算、计价货币，使得美国期货市场成为世界上最大的期货市场，美国农产品期货市场也成为国际农产品市场主要的定价中心。中国农产品期货市场虽然起步相对较晚，但发展迅速，部分农产品期货交易规模已经达到了全球领先地位，在国际期货市场上的作用和影响日益凸显。与此同时，中国和美国作为世界上最大的两个经济体，又互为重要的农产品贸易伙伴国，中国已成为美国最大的农产品进口国。2021年，中美双边农产品贸易额达到429.8亿美元，其中，中国进口美国农产品贸易额高达328.9亿美元。然而，不同政策和经济环境通过不同的途径会对中美农产品期货市场风险溢出效应产生影响，现有研究表明，大宗商品金融化对农产品期货收益率具有正向冲击，国际地缘冲突风险在中长期抑制了大宗商品金融化，叠加投资者悲观情绪导致国内农产品期货收益率下降。因此，在新时期中美贸易关系紧张和全球经济形势不稳定性、不确定性持续增加的背景下，研究中美农产品期货市场间溢出效应，不仅有助于明晰世界上最大的发达国家与最大的发展中国家农产品期货市场之间的联系，而且有助于个人和机构投资者在期货市场上进行资产有效配置和风险管理，同时对于国内农产品期货市场风险监测预警及防范外部市场冲击具有参考价值。
关于中美农产品期货市场间溢出效应的相关研究主要有两类。一类是关于中美农产品期货市场间溢出关系的研究。较多学者采用向量自回归模型（VAR）模型、AR-EGARCH模型、DCC-MGARCH模型等方法重点分析了中美棉花、大豆、豆粕、豆油等期货市场间溢出关系，结果发现，不同时期中美农产品期货市场间的关系存在差异，溢出效应在不同类别农产品间存在差异，且溢出效应的传导表现出明显的非对称性及跨品种溢出关系。总体而言，中美农产品期货市场间关系密切，但美国期货市场对国内期货市场的影响力要大于国内期货市场对美国期货市场的影响力，中国农产品期货缺乏国际定价权，国内定价权仍有待加强。另一类是关于中美农产品期货市场间溢出效应影响因素的研究。现有文献重点对农产品政策及中美贸易摩擦等对中美农产品期货市场间溢出的影响进行了分析。例如，许祥云等采用AR-GARCH模型分析了国家收储及补贴政策变动对中美棉花和豆类期货市场间关系的影响，发现农产品政策变化对国际市场价格传递效应的影响程度与期货品种特点有密切关系；柳苏芸等采用DCC-GARCH模型分析了中国大豆期货价格及美国大豆期货价格的相关性，政策因素带来的市场分割导致大连期货市场和美国芝加哥期货交易所（CBOT）的关联度很低；周大朋和穆月英基于TVP-SV-VAR模型分析出美国贸易政策不确定性对中美玉米期货市场的影响时变特征明显且不具有持续性，两国玉米期货市场所受影响有明显的阶段性和差异性；Ji等采用DMCA和MFDMA方法分析了中美贸易摩擦对中美农产品期货市场关系的影响，发现中美贸易摩擦降低了中美两国大豆期货市场的相关性。
综上可以看出，已有文献通过多种方法对国内外农产品期货市场间溢出效应进行了研究，为本文深入分析中美农产品期货市场间溢出效应提供了有益的参考和借鉴。但是，现有研究仍存在以下不足。一是现有研究主要侧重于独立分析单一农产品期货间溢出效应，未能把多个农产品期货放在同一个框架中加以分析，但农产品期货市场不仅在同一农产品期货间存在直接溢出效应，在不同品种农产品期货间同样存在间接溢出效应，将多种农产品期货纳入统一框架分析，可以更加科学全面地分析中美农产品期货市场间的溢出水平、溢出方向与溢出结构。二是现有研究主要侧重于农产品期货市场间溢出效应的测度，针对农产品期货市场间溢出机理的研究较为缺乏，未能破解农产品期货市场间溢出的“黑箱”。针对上述不足，本文运用最新发展的基于时变参数向量自回归(TVP-VAR)模型的时变频域溢出指数方法多维度分析中美农产品期货市场间短期和长期溢出效应，同时采用基于分位数向量自回归（QVAR）模型的溢出指数分析不同状态下中美农产品期货市场间溢出水平及结构变化，并进一步考察中美农产品期货市场间溢出效应的影响因素。
与已有文献相比，本文的创新与贡献在于：一是将多个农产品期货纳入统一分析框架，从不同市场间、产品与市场间、不同产品间等多维度测度中美农产品期货市场间溢出效应，从而更加全面地评估中美农产品期货市场间溢出效应的规模大小；二是首次从频域视角动态分析中美农产品期货市场间短期和长期溢出水平与溢出结构，并通过分位数溢出指数探究极端情况下中美农产品期货市场间溢出效应，有助于明晰对农产品期货市场间溢出效应形成机理的理解，同时可以更好地分析中美农产品期货市场间短期和长期溢出水平；三是探究中美农产品期货市场间溢出机理，明晰中美农产品期货市场间溢出效应的关键影响因素，研究结论可为中国防范外部期货市场冲击提供参考。
2 理论分析与研究假说
中美农产品期货市场间溢出效应属于跨境溢出，即穿越司法管辖边界的溢出。农产品期货市场作为一种金融市场，和其他金融市场一样。农产品期货市场间溢出机制可以总结为经济基本面假说（Economic Fundamental Hypothesis）和市场传染假说（Market Contagion Hypothesis）。经济基本面渠道可以简要划分为共同风险敞口机制和资产配置调整机制，共同风险敞口机制指不同市场因暴露在相同宏观经济基本面中而发生的市场联动。投资者资产配置调整机制主要指在外部冲击下，除期货市场互联互通外，投资者通过其他途径对不同市场资产进行调整而引发的市场间联动。全球化背景下，随着国际贸易的发展，全球市场上商品流通速度加快，商品套利行为将使得各国之间的贸易品，尤其是大宗农产品价格趋于一致，而农产品期货市场具有价格发现功能。因此，全球经济基本面包括农产品供给和需求面的变动会带来各国商品价格的趋同性，并首先反映在期货市场上，外部表现特征即为市场间溢出效应增强。
市场传染渠道主要有资金面和预期面，可以划分为资金跨境流动机制和市场情绪传染机制。资金跨境流动机制指资本市场互联互通引发的资金跨境流动，在资金流动过程中市场波动会产生跨境传导。市场情绪传染机制主要指投资者的非理性反应对市场造成的影响。具体而言，跨境资金的大幅流入或流出容易产生信号效应，引起市场上非理性投资者产生趋同效应、羊群效应等行为特征，加剧市场波动的跨境传导。随着中国经济发展和改革开放的深入，中美两国经济的资金面联系日益紧密，期货基础制度建设也促使中国期货投资者信息获取能力和市场运行效率提高，期货市场溢出的主要渠道也更为顺畅。加之期货市场的敏感性和投资者心理因素，某一市场的波动在信息不对称的条件下，更容易产生趋同效应、羊群效应等行为特征，短期内引起其他市场波动，加剧市场间溢出效应。基于此，提出本文假说H1：中美农产品期货市场间存在显著的溢出效应，且主要由短期溢出效应主导。
基于共同风险敞口机制，在极端突发事件的外部冲击下，国际农产品市场基本面发生变化，使得各个农产品期货市场均暴露于共同风险之下，在投资者资产配置调整机制和投资者情绪机制的作用下，期货市场间溢出效应加剧。且在极端风险情况下，中美粮食期货市场的波动趋势常表现为反向趋势，同时，中美粮食期货市场极端波动之间依然存在显著的非对称、跨品种溢出关系。除此之外，根据市场传染假说，当一国农产品期货市场受到外部冲击时，由于投资者恐慌性心理预期及羊群效应等非理性行为，投资者会根据一个市场的变化去推测其他市场的变化，信息犹如疾病传染一样在市场间扩散，导致危机时期农产品期货市场国际联动性显著增强，而且极端冲击越强烈，引起的市场联动性越强，市场间溢出效应也会更明显。基于此，提出本文假说H2：中美农产品期货市场间溢出效应在极端事件冲击下更大。
中美农产品期货市场间通过市场基本面渠道和市场传染渠道而产生溢出效应，但两市场间影响力的差异，导致两市场间的溢出效应存在非对称性。对于大宗商品而言，都存在一个国际市场定价中心，即“中心市场”（Dominant Market），其他市场则为“卫星市场”（Satellite Market），期货市场的国际联动性主要是中心市场向卫星市场通过多种渠道溢出。其中，农产品期货市场的中心市场主要是在欧美发达国家尤其是美国芝加哥期货交易所（CBOT）和纽约期货交易所（NYBOT）等几大期货交易所，其市场波动会对全球期货市场产生外溢和传递效应。中国农产品期货是国内上市时间最早的期货种类，在中国期货市场中占有重要地位。近年来，国内农产品期货市场不断成熟，交易规模不断扩大，但产品标准、交易规则、定价权等仍为欧美市场所掌控，国际市场影响力相对较小。基于此，提出本文假说H3：中美农产品期货市场间溢出效应具有非对称性，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出效应更大，处于主导地位。
就具体产品而言，由于不同农产品所受政策和外贸依存度不同，导致农产品期货市场间溢出效应大小也存在一定的差异。一方面，中国在不同时期对相关农产品先后实施了不同的农产品支持政策，农产品支持政策的实施虽没有直接作用于农产品期货市场，但会影响交易主体的预期，不仅影响期货市场功能的发挥，而且也会导致国内期货市场与国际期现货市场脱节；另一方面，农产品贸易规模的大小和对外依存度的高低直接影响期货市场国际联动性的大小，贸易规模越大、对外依存度越高，国内期货市场对外部期货市场的敏感性越强，受到外部期货市场的溢出效应越强。基于此，提出本文假说H4：市场调控小、开放程度高及对外依存度低的农产品受到美国农产品期货市场溢出效应更大。
本文将对上述假说进行实证检验，并探究其内在的机理。
3 模型构建与数据来源
3.1 模型构建
参考郭阳和徐志刚的研究方法，本文采用非观测效应模型检验全球经济政策不确定性上升对全球粮食贸易增长的影响，构建计量经济模型如下：
为充分捕捉中美农产品期货市场间溢出效应，本文首次从频域视角动态分析中美农产品期货市场间短期和长期溢出水平与溢出结构，并通过分位数溢出指数探究极端情况下中美农产品期货市场间溢出效应。本文通过3个方法探究中美农产品期货市场间复杂的波动传递机制及其时变情况。一是采用基于TVP-VAR模型的时变溢出指数方法探究中美农产品期货市场间时域溢出效应；二是采用基于TVP-VAR模型的时变频域溢出指数探究中美农产品期货市场间短期和长期溢出效应；三是采用基于QVAR模型的溢出指数，考察不同状态下的中美农产品期货市场间溢出效应。
时变溢出指数是将TVP-VAR模型与Diebold和Yilmaz提出的溢出指数计算方法相结合，通过该方法可以解决滚动窗口回归带来的样本选择性偏误和无法捕捉结构性突变等问题，对于分析溢出效应的时变特征具有明显的优越性。
对于k维变量的TVP-VAR模型，由于广义预测误差方差分解（GFEVD）是基于Wold定理构建，需要将估计的TVP-VAR模型转换为TVP-VMA模型：
式（1）中，yt和yt-i分别为t和t-i时期k维的农产品期货价格向量，c、ut和ut-i为截距项和误差项，Bi为k×k维时变的VAR系数。Ai为k×k维系数矩阵。
计算溢出指数。根据广义预测误差方差分解方法，i产品期货yi的H期预测误差方差中由j产品期货xj影响所解释的比例为ψHij,t，即：
式（2）中，σjj和∑分别为预测误差向量u的标准差和协方差矩阵；ei为第i个元素为1，其余元素为0的列向量。通过广义方差分解得到的方差分解表中每行的元素之和不等于1，即∑Nj=1ψHij,t≠1。为了更好地计算溢出指数值，对ψHij,t进行归一化处理，得到ψHij,t，并构建总溢出指数CHt来反映市场间总溢出水平，总溢出指数（Total spillovers index）可用下式表示：
同时，还可以计算方向性溢出指数（Directional spillovers index），测度特定i产品期货与其他产品期货之间的波动溢出关系。
式中，CHi→j,t表示i产品期货对其他产品期货的波动溢出效应，CHi←j,t表示其他产品期货对i产品期货的波动溢出效应，CHi→j,t与CHi←j,t的差值称为净溢出指数（Net spillovers index）。
净溢出指数反映了i产品期货的净溢出效应，即i产品期货对其他产品期货的溢出效应扣除其接受其他产品期货溢出效应后的效应。
Baruník和Krehlík在Diebold和Yilmaz提出的溢出指数基础上提出了广义方差分解的谱表示方法，将时域下的溢出分解至不同的频率带，考察短期和长期的溢出效应。将QVAR模型与溢出指数方法相结合，可以构建基于QVAR模型的分位数溢出指数，考察不同状态下市场间溢出效应。
通过上述3个方法计算得到的溢出指数，涵盖了各市场内部溢出和市场外部的溢出。将中美两国多个农产品期货纳入统一分析框架内，不仅中美两国农产品期货市场间存在溢出关系，两国农产品期货市场内部各品种期货间同样存在溢出，如何厘清期货市场内部、外部溢出成为关键。为此，本文借鉴Gabauer的做法，把i产品期货对其他产品期货的溢出分解成两部分：一部分是对内部市场其他产品期货的溢出，另一部分是对外部期货市场所有产品期货的溢出。同样，其他产品期货对i产品期货的溢出也可以分成内部市场中的其他产品期货对i产品期货的溢出和外部期货市场所有产品期货对i产品期货的溢出，净溢出指数也可以分成内部市场和外部市场两部分。此外，一个市场所有产品期货对另一个市场的波动溢出加总后的结果，可以揭示整体上两个期货市场间的相互溢出情况。
3.2 数据来源
由于不同农产品期货上市时间存在差异，加之中国部分农产品期货零交易量情形较为普遍，数据缺失较为严重，为保证样本具有较高代表性且样本期间足够长，本文选取粮棉油糖四大类六种大宗农产品期货作为研究对象，具体包括大豆、玉米、棉花、豆粕、豆油和食糖。其中，中国大豆、玉米、豆粕和豆油期货市场价格数据来源于大连商品交易所，棉花和食糖期货市场价格数据来源于郑州商品交易所，美国大豆、玉米、豆粕和豆油期货市场价格数据来源于CBOT，棉花和食糖期货市场价格数据来源于NYBOT，样本期为2006年1月至2022年10月。在获取基础数据后，按照双边汇率将所有价格序列换算为人民币计价序列，然后计算市场价格收益率，反映期货市场价格波动情况。
4 实证分析
本文采用AIC准则确定VAR模型的滞后阶数为1，预测期设置上，本文将H设定为100。随后，借鉴Chatziantoniou等和Ando等研究，划分了两个频率带，计算时变频域溢出指数，考察短期和长期下中美农产品期货市场间溢出效应。其中，考虑到期货交易时间是为周一至周五，每周交易5天，借鉴Wang等的研究，设定d =（π/5，π）为高频率带，周期长度是1～5天，代表短期；d=（0，π /5）为低频率带，周期长度是5天以上，代表长期。
4.1 市场间总溢出
从时域总溢出来看，中美农产品期货市场间总溢出的均值为21.25%，表明农产品期货市场不仅受其自身影响，还受到其他农产品期货市场的影响。从频域总溢出来看，短期溢出和长期溢出存在明显的异质性。短期总溢出均值为16.43%，占总溢出的比重为78%，而长期总溢出均值为4.82%，占总溢出的比重为22%，短期总溢出水平是长期总溢出水平的3.4倍，说明中美农产品期货市场间溢出效应主要由短期溢出主导，即溢出主要发生在短期。这与理论预期一致，不同于农产品现货市场，农产品期货市场的敏感性更强，当某一国家农产品期货市场发生波动，由于恐慌性心理预期及羊群效应等非理性行为，波动信息会迅速传递至其他国家农产品期货市场，短期内引起其他国家农产品期货市场波动。由此，验证了本文假说H1。
图1描绘了中美农产品期货市场间总溢出效应的动态变化趋势。从图中可以看出，中美农产品期货市场间总溢出具有明显的时变特征，在短期溢出主导下，时域和短期总溢出演变趋势高度协同，且不同时期波动幅度相对较大，时域总溢出在9.67%~48.22%波动，短期总溢出在7.99%~36.06%波动，而长期总溢出波动幅度相对较小，在1.64%~14.06%波动。由此可以看出，虽然中美农产品期货市场间溢出的均值为21.25%，但极端情况下溢出效应会快速攀升至高位水平，在短期内对另一农产品期货市场产生较大冲击。从具体走势来看，样本期内，中美农产品期货市场间溢出效应在2008—2009年、2010—2011年、2014年下半年以及2020年以来四个时期出现了较大幅度的攀升。其中，2008—2009年、2010—2011年、2020年以来分别对应于三次“粮食危机”时期，这也是21世纪以来全球经历的三次主要“粮食危机”，尤其是2020年以来，新冠疫情、俄乌冲突及极端天气等不确定性事件频发，受此叠加共同影响，中美农产品期货市场短期联动性增强。这也反映了，极端外部冲击会使得中美农产品期货市场间溢出大幅上升，且主要体现在短期。由此，验证了本文假说H2。
为进一步探究不同市场状态下中美农产品期货市场间溢出关系，本文运用基于QVAR模型的分位数溢出指数，估计了不同分位数下中美农产品期货市场间总溢出效应（图2）。从图上可以看出，不同分位数下中美农产品期货市场间溢出水平在18%~74%变化。这表明，不同市场状态下中美农产品期货市场间溢出水平存在差异较大，极端状态下溢出水平显著高于中间状态，整体呈现U形变化趋势。其中，中位数0.50下溢出水平为18.06%，与均值下溢出水平相当，0.01和0.99分位数下溢出水平分别为73.10%和73.38%，极端条件下溢出水平是正常状态下溢出水平的4倍。该结果表明，中美农产品期货市场间溢出效应随着农产品期货市场价格波动幅度的增大而增大，无论是期货市场价格大幅上涨，还是大幅下跌均会导致市场间溢出效应显著上升。根据市场传染假说，当一个市场受到外部冲击而出现极端波动时，投资者容易出现恐慌性心理预期，市场情绪会传染至其他市场，引起市场上非理性投资者产生趋同行为，加剧市场波动的跨境传导，而且市场波动越强烈，对市场情绪影响越大，由此引发的市场间溢出效应越强。由此，进一步验证了本文假说H2。
4.2 市场与市场间方向性溢出
从两市场间方向性总溢出的比较来看，中国农产品期货市场对美国农产品期货市场总溢出的均值为7.10%，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场总溢出的均值为14.15%，溢出水平是中国农产品期货市场对美国农产品期货市场溢出的2倍。由此表明，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的影响较大，而中国农产品期货市场对美国农产品期货市场的影响相对较小，这与预期一致。美国是世界最早建立期货市场的国家之一，拥有世界上最大的期货市场，美国CBOT是当前世界上交易规模最大、最具代表性的农产品交易所，在国际期货市场上影响力较大，而中国农产品期货市场起步较晚，在国际期货市场上的影响力相对较小，因此表现出溢出效应的非对称性。由此，验证了本文假说H3。
从中美农产品期货市场间方向性总溢出的动态变化趋势来看，两市场间方向性总溢出波动起伏，不同时期存在显著差异（图3）。其中，中国农产品期货市场对美国农产品期货市场的溢出在2.58%~16.00%波动，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出在4.56%~33.20%波动。从具体走势来看，中国农产品期货市场对美国农产品期货市场溢出的波动幅度相对较小，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场溢出的波动幅度相对较大，尤其是历次粮食危机期间，溢出水平快速攀升，表明在极端事件冲击下美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出效应更大，这段时期更应关注。
4.3 产品与市场间方向性溢出
从溢出效应来看，中国农产品期货市场中各品种期货对美国农产品期货市场溢出效应差异较大，其中，棉花对美国农产品期货市场的溢出效应最大，超过了10%，豆粕、大豆、豆油次之，玉米和食糖对美国农产品期货市场的溢出效应较小，在5%左右；美国农产品期货市场中各品种期货对中国农产品期货市场的溢出效应差异较小，但均超过了10%，其中，大豆对中国农产品期货市场的溢出效应最大，豆油、棉花、豆粕次之，同样，玉米和食糖的溢出效应较小。从溢入效应来看，中国农产品期货市场中棉花和豆粕受到美国农产品期货市场的溢出效应较大，均超过了18.6%，豆油和食糖次之，大豆和玉米的溢入效应相对较小；美国农产品期货市场中棉花的溢入效应较大，超过了10%，豆油和食糖次之，其他三种产品的溢入效应较小。从净溢出效应来看，中国农产品期货市场中各品种期货的溢出效应均小于溢入效应，净溢出效应均为负，表明各品种均受到美国农产品期货市场的净影响，其中，美国农产品期货市场对豆粕的净溢出效应最大，食糖、豆油、棉花次之，对大豆和玉米净溢出效应相对较小；美国农产品期货市场中各品种期货的溢出效应均大于溢入效应，净溢出效应为正，表明各品种对中国农产品期货市场均存在净影响，其中，大豆的净溢出效应最大，超过了10%，豆油和豆粕次之，玉米、棉花和食糖的净溢出效应相对较小。
综上可以看出，中国棉花、食糖、豆粕、豆油的市场化程度相对较高，国家对其市场调控力度相对较小，与美国期货市场联动性较强；大豆对外依赖程度虽较高，但国家在不同时期对大豆实施了不同的支持政策，使大豆价格走出相对独立的行情，从而降低美国期货对国内期货的影响力；而玉米对外依赖程度较低，且国家对其调控力度较大，因此与美国期货市场的联动性较低。由此，证明了本文的假说H4。
从中国各类别农产品与美国农产品期货市场间方向性溢出的动态演变趋势来看，第一，各农产品溢出效应和溢入效应在不同时期均存在显著的差异，具有明显的时变性，尤其是在极端突发事件影响下溢出效应和溢入效应大幅攀升，引发两市场异常波动。尤其是溢入效应，各品种溢入效应均值虽均小于20%，但溢入效应波动幅度较大，最大值均超过30%，如大豆溢入效应的最大值高达48.40%，豆粕、棉花、食糖等溢入效应的最大值也均超过40%，反映出极端情况下外部期货市场波动成为影响国内农产品期货市场波动的关键因素，进一步从产品与市场间溢出视角验证了本文假说H2。第二，各产品溢出效应和溢入效应的走势相对一致，溢出水平和溢入水平的相关系数平均为0.63，由此表明，当中国各期货品种受到美国农产品期货市场较高的溢出水平时，同样存在对美国农产品期货市场较高的溢出效应。但从净溢出效应来看，较高的溢出效应和溢入效应同样对应较高的净溢出效应，反映了较高的溢出效应和溢入效应下有着更高的净溢入效应。第三，从各农产品溢出效应和溢入效应走势的比较来看，不同农产品溢出效应和溢入效应走势既存在相似性又存在异质性。相似性体现在，各农产品期货均在2008—2009年、2010—2011年及2020年以来三个时期具有较高的溢出效应和溢入效应，反映了各类农产品期货均会受到农产品市场基本面的共同影响。异质性体现在，不同农产品期货溢出效应和溢入效应走势存在较大差异，反映了各产品期货其自身的特性。例如，对大豆期货而言，多数时期溢出效应和溢入效应较小，但在2014年年中出现短期大幅攀升，主要原因是2014年5月国家决定取消大豆临时收储政策，改为“托底”效应较小的目标价格政策，短时间内影响市场预期，导致大豆期货市场溢出效应和溢入效应上升。对棉花期货而言，2010年下半年溢出效应和溢入效应出现了大幅攀升，主要原因是2010年7—8月巴基斯坦遭遇百年一遇洪灾，棉花减产近30%，以此为导火线，印度突然禁止棉花出口，引发了一场席卷全球的“棉花疯”，如同蝴蝶效应一般，在集合多种因素之后，“棉花疯”越刮越大，棉花价格不断飙涨，不断刷新棉花价格历史纪录，受此共同影响，中美棉花期货市场同向变化，溢出效应增强，但随着中国棉花临时收储政策的出台，两市场间溢出效应在2011年开始下降。
4.4 产品与产品间方向性溢出
表1展示了样本期内产品与产品间方向性溢出，表中对角元素为每个产品受其自身影响的大小，如中国大豆期货受其自身前期影响为78.50%，而非对角元素反映了产品间溢出效应，如表1第4行第3列的3.55表示中国大豆期货对中国豆粕期货的溢出效应为3.55%，其他类似。从对角元素来看，每个变量自身解释了其预测误差方差的最大份额，表明各农产品期货均受其前期自身影响最大。其中，中国各期货品种受其自身影响相对较大，均超过69%，而美国各期货品种受其自身影响相对较小，反映了中国农产品期货各品种相对独立，受外部其他农产品期货的影响较小，而美国农产品期货各品种与其他农产品期货品种的关联性较强。
从产品间溢出来看，第一，无论是中国农产品期货市场还是美国农产品期货市场，期货市场内部产品间溢出高于外部溢出，中国农产品期货市场内部产品间溢出均值为2.13%，而对美国各农产品期货的溢出均值为1.42%，美国农产品期货市场内部产品间溢出均值为7.65%，而对中国各农产品期货的溢出均值为2.83%。第二，美国农产品期货市场内部产品间溢出（均值7.65%）高于中国农产品期货市场内部产品间溢出（均值为2.13%），表明美国农产品期货市场内部各产品间关联性较强，而中国农产品期货市场内部各产品间关联性相对较弱。第三，美国各农产品期货对中国各农产品期货的溢出（均值为2.83%）高于中国各农产品期货对美国各农产品期货的溢出（均值为1.42%），这与前文研究结果一致，反映了美国农产品期货市场较强的影响力，同时，也再次验证了假说H3。第四，中美同一种农产品期货间溢出效应高于不同品种期货间溢出效应，其中，中国同一种农产品对美国的溢出均值为4.65%，而非同类农产品间溢出均值为1.90%，美国同一种农产品对中国的溢出均值为2.11%，而非同类农产品间溢出均值为1.06%。除此之外，值得注意的是，中国各农产品期货受到美国各农产品期货的溢出高于受到国内其他品种期货的溢出，如中国大豆期货受到国内各品种期货的平均溢出为2.09%，但受到美国各品种期货的平均溢出为3.34%，其他品种类似。因此，对中国农产品期货市场而言，不仅要关注国内其他品种期货的影响，更应该关注国际农产品期货的影响。
4.5 溢出影响因素分析
为探究中美农产品期货市场间内在的溢出机理，本文进一步采用回归分析方法考察中美农产品期货市场间溢出的关键影响因素。根据前文理论分析及实证结果可以看出，进出口贸易、库存、重大突发事件等会影响中美农产品期货市场间溢出效应。从溢出效应测度结果来看，在中美农产品期货市场间溢出效应中，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出效应更强，在中美农产品期货市场总溢出效应中占主导地位，也更值得关注。因此，本文重点针对美国农产品期货市场对中国农产品期货市场溢出效应的影响因素进行实证分析，模型设定如下：
式（7）中，被解释变量spilloversi,t表示美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出；inportt表示中国农产品进口数量，用于反映贸易渠道在溢出中起到的作用；stocki,t表示国际农产品库存数量，用于反映国际农产品市场基本面变化的影响；crisisi,t、frictioni,t、covidi,t和conflicti,t分别表示金融危机、中美贸易摩擦、新冠疫情和俄乌冲突等虚拟变量，用于反映极端事件冲击的影响；i表示品种，t表示时间。相关数据来源于UN Comtrade和美国农业部，由于进口数据和库存数据均为月度数据，本文将溢出效应数据通过算数平均转换为月度数据。表3展示了回归估计结果，其中，列（1）估计结果为美国农产品期货市场对中国农产品期货总溢出效应影响因素的估计结果，列（2）至列（7）分别为具体农产品期货溢出效应影响因素的估计结果。
从估计结果可以发现，第一，进口对总溢出效应具有显著的正向影响，表明中国农产品进口数量越大，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出效应也越高，但分品种来看，进口仅对玉米和食糖的溢出效应具有显著的正向影响。研究不同品种农产品期货市场数据的频率是日度，本文将溢出效应数据通过算数平均转换为日度数据。由此表明，贸易渠道仅对个别农产品的溢出效应发挥作用。这与以往研究结论一致，贸易在国内外农产品期货市场间关联中起到的作用相对有限，即使在非贸易条件下，国内外农产品期货市场间仍存在较强的联动性。第二，库存变量除在豆粕估计模型中不显著之外（缺少食糖数据），对总体及其他农产品的溢出效应均存在显著的负向影响，表明国际农产品库存数量越高，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出效应也越小。这支持了经济基础假说，国际库存数量作为反映国际农产品市场供需基本面的关键指标，当国际农产品库存数量下降时，引起国际农产品市场恐慌，由于恐慌性心理预期及羊群效应等非理性行为，中美农产品期货市场出现同向波动，外部特征上将表现为溢出效应增强。第三，从极端突发事件的影响来看，金融危机对总体和各品种农产品溢出效应均产生了显著的正向影响；俄乌冲突变量除在大豆估计模型中不显著之外，对总体及其他农产品的溢出效应均存在显著的正向影响，由此表明金融危机和俄乌冲突加剧了美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出效应；中美贸易摩擦变量对总体及各农产品的溢出效应均存在显著的负向影响，表明中美贸易摩擦的出现降低了美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出效应；而新冠疫情仅对部分农产品期货市场溢出效应具有显著的影响，表明受新冠疫情影响美国农产品期货市场对中国农产品期货市场整体溢出效应不显著。不同极端突发事件影响差异的根本原因在于，各类突发事件对农产品市场供需基本面的影响不同。金融危机和俄乌冲突均对国际农产品市场供给产生重大冲击，且两次事件均引发了全球粮食危机，导致全球农产品市场供需基本面发生变化，受此共同影响，中美农产品期货市场联动性增强、溢出效应上升。而新冠疫情主要影响农产品的流通和贸易，且仅会造成局部性、暂时性供应短缺，农产品供需基本面并未发生显著变化，因此对中美农产品期货市场间整体溢出效应的影响较小。中美贸易摩擦降低了美国农产品期货市场对中国农产品期货市场溢出效应，这与现有研究结论一致，其主要原因在于，中美贸易摩擦会降低两国之间资金的流动性，影响期货投资者资产配置调整，导致两市场间联动性降低、溢出效应下降。
上述结果表明，中美农产品期货市场间溢出效应主要受到农产品进口、国际农产品库存，以及金融危机、中美贸易摩擦、俄乌冲突等极端突发事件的显著影响。由此也揭示了，农产品供需基本面在中美农产品期货市场间溢出起主导作用，而金融危机、俄乌冲突等极端突发事件通过影响供需基本面，在投资者资产配置调整机制和投资者情绪机制的作用下，加剧了两市场间的溢出效应，这也进一步验证了本文提出的假说。
4.6 稳健性分析
为了考察本文研究结果的稳健性，采用变换模型的方法进行稳健性检验。一方面，本文采用由Diebold和Yilmaz提出的普通的DY溢出指数模型分析时变频域下中美农产品期货市场间溢出效应，得到时变频域下溢出效应结果与上述研究结果基本一致，但本文结果可以更好地捕捉不同时期溢出效应的变化，这也是基于TVP-VAR模型构建时变溢出指数的优势；另一方面，本文采用Baruník和Krehlík提出的BK溢出指数模型分析时变频域下中美农产品期货市场间溢出效应，得到时变频域下溢出效应结果与上述研究结果也一致。此外，调整滚动窗口及预测范围的方法进行稳健性检验，本文通过将滚动窗口调整为150和200，预测窗口调整为5和20，得到的结果与上述结果也基本一致，由此表明本文研究结果具有较强的稳健性。
5 结论与启示
本文采用最新发展的时变频域溢出指数模型和分位数溢出指数模型，分析了中美农产品期货市场间溢出效应，并探究其内在的溢出机理。结果表明：①从总溢出效应来看，中美农产品期货市场间存在显著的溢出效应，平均溢出水平为21.25%，以短期溢出效应为主，短期溢出水平是长期溢出水平的3.4倍，且中美农产品期货市场间溢出效应在极端事件冲击下更大，极端状态下溢出水平是正常状态下溢出水平的4倍；②从市场与市场间溢出效应来看，中美农产品期货市场间溢出效应具有非对称性，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出效应较高，美国农产品期货市场对中国农产品期货市场的溢出水平是中国农产品期货市场对美国农产品期货市场溢出水平的2倍；③从产品与市场间溢出效应来看，不同农产品与期货市场间溢出效应存在差异，市场调控较小、对外依赖程度较高的食糖、棉花、豆粕等期货品种与美国期货市场联动性较强；④从产品与产品间溢出效应来看，美国农产品期货市场内部产品间溢出效应高于中国农产品期货市场内部溢出效应，中国各农产品期货受到美国各农产品期货的溢出高于受到国内其他品种期货的溢出，其中，美国大豆期货是波动溢出的主要源头；⑤在市场基本面机制和市场传染机制的共同作用下，中美农产品期货市场间溢出效应主要受到国际农产品库存、金融危机、中美贸易摩擦、俄乌冲突等因素的显著影响。
基于上述结论，本文认为随着中国农产品期货市场不断完善以及对外开放程度的提高，中美农产品期货市场之间的溢出效应和风险传染会越来越明显，尤其是在极端突发事件影响下，两国农产品期货市场的联动性会显著上升。中美农产品期货市场间溢出效应在极端事件冲击下更大这一现象不仅对中国农产品期货市场的稳定运行构成挑战，也对期货投资者提出了更高的风险管理要求。为此，一是应该进一步加强农产品期货市场建设，提高农产品期货市场流动性，提升农产品期货国际定价话语权，改变当前被动接受外部期货市场影响的局面,加大对外开放力度，吸引更多国内外投资者参与农产品期货交易，进一步提升中国农产品期货市场的国际影响力；二是期货管理部门在制定市场规则的过程中，要关注市场间的联动性和信息传导特征，尤其是极端突发事件冲击下市场间联动性，加强与其他国家和地区的监管合作，以提高监管效率，降低系统风险，共同维护全球农产品期货市场的稳定和健康发展；三是对农产品期货投资者而言，在考虑到国内外农产品期货市场间溢出效应的基础上，应同时关注国内、国外农产品期货市场信息及价格波动，了解市场动态和趋势，以更好地把握农产品期货市场走势，还需要关注国内外宏观经济形势、政策变化以及自然灾害等可能对农产品期货市场产生影响的因素，以制定更为合理的投资策略和风险管理方案。随着中国农产品期货市场的不断完善和对外开放程度的提高，中美农产品期货市场之间的溢出效应和风险传染现象将越发明显，因此，要从多个方面入手，加强市场建设、优化监管策略、提高投资者风险管理能力，以应对可能出现的风险和挑战。
（注：受公众号排版限制，文中图表、参考文献等有删减。）
