趙軍產(chǎn)，黃麒安，肖 磊

(1.湖南工商大學(xué) 數(shù)學(xué)與統(tǒng)計(jì)學(xué)院, 湖南 長(zhǎng)沙410205;2.湖南工商大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)與智能計(jì)算湖南省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，湖南 長(zhǎng)沙410205;3.中南財(cái)經(jīng)政法大學(xué) 統(tǒng)計(jì)與數(shù)學(xué)學(xué)院, 湖北 武漢430073)

一、引言

自2018年3月中美貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始以來(lái)，中美兩國(guó)進(jìn)行了多輪較量，美國(guó)通過(guò)加征關(guān)稅、限制部分中國(guó)公司在美業(yè)務(wù)等手段，企圖打擊中國(guó)經(jīng)濟(jì)；中國(guó)也給予相應(yīng)的關(guān)稅反擊，對(duì)美國(guó)出口造成了一定的影響。中美兩國(guó)是世界上最大的兩大經(jīng)濟(jì)體，在全球化的今天，貿(mào)易戰(zhàn)必然會(huì)引起中美甚至全球經(jīng)濟(jì)一系列波動(dòng)，進(jìn)而引發(fā)股市的劇烈波動(dòng)。因此，關(guān)于中美貿(mào)易戰(zhàn)對(duì)兩國(guó)金融市場(chǎng)的影響成為了熱點(diǎn)研究問(wèn)題。于恩鋒(2019)[1]基于事件研究法的實(shí)證表明股市存在貿(mào)易戰(zhàn)的“現(xiàn)值效應(yīng)”和“傳染效應(yīng)”，而且負(fù)平均異常收益率在中美兩國(guó)股票市場(chǎng)上都是統(tǒng)計(jì)顯著的。宋國(guó)友(2019)[2]深入剖析貿(mào)易戰(zhàn)的動(dòng)因、形式以及影響因素，認(rèn)為特朗普政府對(duì)華貿(mào)易戰(zhàn)是經(jīng)濟(jì)、戰(zhàn)略、政治和特朗普總統(tǒng)本人等多重因素共同作用的結(jié)果。方意等(2019)[3]采用事件分析法量化分析中美貿(mào)易戰(zhàn)對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)、債券市場(chǎng)和外匯市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)貿(mào)易戰(zhàn)在短期會(huì)造成中國(guó)各金融市場(chǎng)自身風(fēng)險(xiǎn)的上升。目前，國(guó)內(nèi)學(xué)者主要從宏觀層面研究貿(mào)易戰(zhàn)對(duì)整個(gè)金融市場(chǎng)的影響，而對(duì)具體行業(yè)影響以及行業(yè)間聯(lián)動(dòng)變化研究較少。

二、文獻(xiàn)綜述

網(wǎng)絡(luò)科學(xué)是一門(mén)年輕的科學(xué)，近年來(lái)隨著復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的提出和完善，該建模分析方法被廣泛運(yùn)用到交通、電力、生物、金融等不同的學(xué)科領(lǐng)域[4-7]。股票市場(chǎng)是一個(gè)國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的晴雨表，股票市場(chǎng)是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，需要運(yùn)用經(jīng)濟(jì)、管理、系統(tǒng)科學(xué)等多學(xué)科的知識(shí)來(lái)建模分析，把單只股票作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)上的節(jié)點(diǎn)，相互之間的影響看成連邊，研究人員利用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型分析股票市場(chǎng)內(nèi)部的波動(dòng)規(guī)律。張鼎等(2011)[8]利用股票VaR數(shù)組之間的相關(guān)系數(shù)作為權(quán)值構(gòu)建股票中短期風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，分析表明所構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)具有小世界效應(yīng)。張來(lái)軍等(2014)[9]運(yùn)用最佳閾值法構(gòu)建滬深300 股票市場(chǎng)收益率、成交量以及市盈率的相關(guān)性拓?fù)渚W(wǎng)絡(luò)，并計(jì)算股票市場(chǎng)不同指標(biāo)的網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)特征，并經(jīng)過(guò)分析得出不同網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特性。肖琴(2016)[10]對(duì)中國(guó)股票市場(chǎng)五大類的134個(gè)股票數(shù)據(jù)進(jìn)行了相關(guān)分析，建立描述股票相似性的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型， 運(yùn)用度、緊密度、介數(shù)、社區(qū)結(jié)構(gòu)等拓?fù)涓拍钣懻摼W(wǎng)絡(luò)的非平凡的結(jié)構(gòu)。謝赤等(2017)[11]運(yùn)用最小生成樹(shù)、分層結(jié)構(gòu)樹(shù)以及主要拓?fù)渲笜?biāo)研究股票市場(chǎng)牛市和熊市階段下的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，實(shí)證發(fā)現(xiàn)制造業(yè)在牛市處于中心地位，并且有顯著的行業(yè)聚集性質(zhì)。

上面的研究主要應(yīng)用無(wú)向復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，然而股票之間相互影響具有不對(duì)稱性，因此利用格蘭杰因果檢測(cè)法分析股票市場(chǎng)也得到了廣泛的關(guān)注。朱宏泉等(2001)[12]借助Granger因果關(guān)系的思想,從收益率與波動(dòng)性兩方面研究了滬深和香港股市相互聯(lián)系與互動(dòng)性，發(fā)現(xiàn)滬深股市收益率與波動(dòng)性之間相關(guān)性較強(qiáng)，而受香港股市等外來(lái)因素影響較小。周璞等(2012)[13]采用格蘭杰因果檢驗(yàn)的方法,分階段對(duì)中國(guó)大陸股票市場(chǎng)和世界其他主要股票市場(chǎng)之間的信息溢出現(xiàn)象進(jìn)行了實(shí)證分析,發(fā)現(xiàn)兩者之間存在顯著的非線性信息溢出效應(yīng)。Vrost等(2015)[14]用格蘭杰因果關(guān)系研究了2006-2013年全球股票市場(chǎng)的收盤(pán)價(jià)格，研究發(fā)現(xiàn)最近的金融危機(jī)對(duì)美國(guó)股票市場(chǎng)的沖擊減小,同時(shí)在全球范圍內(nèi)格蘭杰因果聯(lián)系越緊密的市場(chǎng)，相應(yīng)的溢出效應(yīng)越高。

綜合以上的研究，可以發(fā)現(xiàn)運(yùn)用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)對(duì)金融市場(chǎng)進(jìn)行分析，能夠很好地挖掘出金融市場(chǎng)內(nèi)部的相互關(guān)系，同時(shí)格蘭杰因果檢測(cè)法能有效地挖掘股票市場(chǎng)之間的影響。中美貿(mào)易戰(zhàn)給雙方經(jīng)濟(jì)帶來(lái)巨大的影響，定量分析對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)行業(yè)影響的研究還較少。為了分析對(duì)我國(guó)股票市場(chǎng)的影響，首先收集貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始前后的我國(guó)股票市場(chǎng)行業(yè)數(shù)據(jù)，接著利用格蘭杰因果檢測(cè)法分時(shí)段構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，分別計(jì)算兩個(gè)階段復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)計(jì)特征，對(duì)比發(fā)現(xiàn)貿(mào)易戰(zhàn)對(duì)上證行業(yè)的影響，最后利用研究結(jié)果給出相關(guān)政策建議。

三、研究設(shè)計(jì)

(一)數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

行業(yè)指數(shù)是股票價(jià)格指數(shù)的一種形式，它按照行業(yè)來(lái)分類，把同一行業(yè)的具有代表性的股票匯總并得到的具有代表性的指示數(shù)字，可以用來(lái)反映特定行業(yè)股票波動(dòng)的整體水平，也可以在一定程度上反映金融市場(chǎng)上特定行業(yè)的變化情況。申銀萬(wàn)國(guó)一級(jí)行業(yè)指數(shù)簡(jiǎn)稱申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)指數(shù)，是按照申萬(wàn)行業(yè)分類標(biāo)準(zhǔn)確定的，主要分為28個(gè)行業(yè)，見(jiàn)表1。

表1 申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)分類表

本文選取申萬(wàn)一級(jí)行業(yè)指數(shù)，以2016年8月25日至2018年3月21日去除周末和法定節(jié)假日不交易的日期，作為中美貿(mào)易戰(zhàn)前的股市行業(yè)信息數(shù)據(jù)，一共得到382組數(shù)據(jù)；以2018年3月22日至2019年10月25日去除周末和法定節(jié)假日不交易的日期，作為中美貿(mào)易戰(zhàn)后的股市行業(yè)信息數(shù)據(jù)，一共得到389組數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于Wind數(shù)據(jù)庫(kù)。進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)需要保證時(shí)間序列的平穩(wěn)性，本節(jié)對(duì)原始數(shù)據(jù)對(duì)數(shù)收益率化，計(jì)算公式為：

(1)

Ri,t表示第i個(gè)行業(yè)指數(shù)第t個(gè)交易日內(nèi)的指數(shù)自然對(duì)數(shù)收益率，Pi,t表示第i個(gè)行業(yè)第t個(gè)交易日內(nèi)的指數(shù)收盤(pán)價(jià)。經(jīng)檢驗(yàn)，對(duì)數(shù)收益率化后的數(shù)據(jù)均屬于平穩(wěn)時(shí)間序列，并且非白噪聲。

(二)模型設(shè)定

格蘭杰因果檢測(cè)方法：對(duì)于兩個(gè)平穩(wěn)時(shí)間序列Xt和Yt可以建立起q階自回歸模型：

(2)

其中，t=1,2,…,n，a1i為自回歸模型的系數(shù)，ε1為殘差向量。

同時(shí)可以構(gòu)建二元自回歸模型：

(3)

其中，a2i和b2i二元自回歸系數(shù)，ε2為殘差向量，p、q為回歸階數(shù)。

如果自回歸模型加入時(shí)間序列Yt有助于對(duì)Xt的預(yù)測(cè)，即誤差項(xiàng)ε2明顯小于ε1，Yt的加入能提高Xt自回歸模型的預(yù)測(cè)精度，則可以認(rèn)為Yt是Xt的格蘭杰原因[15-17]。設(shè)原假設(shè)：

H0：Yt不是Xt的格蘭杰原因(b2i全為0)

可以構(gòu)造F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)：

(4)

其中RSS0是式2的殘差平方和，RSS1是式3的殘差平方和，n是變量的數(shù)目，q為回歸方程的滯后項(xiàng)數(shù)。在本文第二節(jié)中n為28，表示的是28個(gè)申銀萬(wàn)國(guó)一級(jí)行業(yè)指數(shù)的數(shù)量，最佳的滯后項(xiàng)數(shù)q由BIC信息準(zhǔn)則確定，顯著性水平取0.05，當(dāng)F檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量計(jì)算出的P值小于0.05時(shí)拒絕原假設(shè)，即認(rèn)為Yt是Xt的格蘭杰原因。

(3)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)相關(guān)概念。

出強(qiáng)度和入強(qiáng)度：如果G是有向加權(quán)網(wǎng)絡(luò)，那么節(jié)點(diǎn)i的出強(qiáng)度和入強(qiáng)度分別定義為[18]：

(5)

其中Wij表示從節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j邊的權(quán)重，N代表網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)總數(shù)。

平均距離：網(wǎng)絡(luò)中的每一個(gè)節(jié)點(diǎn)到其他所有點(diǎn)的距離的平均值為[18]：

(6)

其中dij是節(jié)點(diǎn)i到節(jié)點(diǎn)j的距離。

接近中心性：di的值越小意味著節(jié)點(diǎn)i更接近其他節(jié)點(diǎn)，我們把di的倒數(shù)定義為節(jié)點(diǎn)i的接近中心性，該指標(biāo)越大的節(jié)點(diǎn)則對(duì)于信息的流動(dòng)具有越佳的視野，用CCi來(lái)表示[18-19]：

(7)

介數(shù)中心性：從網(wǎng)絡(luò)局部中的任意一節(jié)點(diǎn)的最短路徑必然經(jīng)過(guò)節(jié)點(diǎn)H，這種以經(jīng)過(guò)某個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑的數(shù)目來(lái)刻畫(huà)節(jié)點(diǎn)重要性的指標(biāo)就稱為介數(shù)中心性[18,20-21]：

(8)

聚類系數(shù)：相鄰節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際存在的邊數(shù)占相鄰節(jié)點(diǎn)之間可能存在邊的比例[18]，即：

(9)

其中，ki為節(jié)點(diǎn)i的度，Ei是節(jié)點(diǎn)i的ki個(gè)鄰節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際存在的邊數(shù)。

四、實(shí)證結(jié)果

(一)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建

本文采用循環(huán)計(jì)算的方式對(duì)28個(gè)行業(yè)指數(shù)兩兩進(jìn)行格蘭杰因果檢驗(yàn)，將得到通過(guò)顯著性水平為0.05的檢驗(yàn)的F值作為邊的權(quán)重，以鄰接矩陣的形式儲(chǔ)存，通過(guò)Gephi軟件得到中美貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始前后的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)，如圖1所示。

圖1 (a)中美貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生前網(wǎng)絡(luò)圖;(b)中美貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生后網(wǎng)絡(luò)圖

2018年3月22日，美國(guó)基于之前對(duì)中國(guó)發(fā)起的301貿(mào)易調(diào)查，開(kāi)始對(duì)從中國(guó)進(jìn)口的約600億美元商品加征實(shí)質(zhì)性關(guān)稅，隨后中方于3月23日立即發(fā)布“232措施”，公布了30億美元的反制裁清單，兩日滬深300指數(shù)總跌幅接近4%，這意味著中美貿(mào)易戰(zhàn)正式打響。從圖1可以看出，貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)連邊變得稠密，網(wǎng)絡(luò)中心節(jié)點(diǎn)發(fā)生了顯著變化。

進(jìn)一步計(jì)算網(wǎng)絡(luò)相關(guān)統(tǒng)計(jì)特征量，具體結(jié)果見(jiàn)表2?？梢缘贸鲋忻蕾Q(mào)易戰(zhàn)打響前行業(yè)網(wǎng)絡(luò)的連邊為108，平均度為3.857，整體處于較為稀疏的情況，行業(yè)之間有聯(lián)系但是不緊密，主要由銀行業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、房地產(chǎn)業(yè)板塊的股票為主導(dǎo)，這些影響力大的板塊牽動(dòng)著整個(gè)股票市場(chǎng)的變動(dòng)，存在個(gè)別被邊緣化的行業(yè)板塊例如：傳媒行業(yè)和公共事業(yè)行業(yè)，這些影響力小的節(jié)點(diǎn)幾乎不成為其他節(jié)點(diǎn)的格蘭杰因，因此可以認(rèn)為它們?cè)谡麄€(gè)上證股票市場(chǎng)中只是被動(dòng)地接受其他節(jié)點(diǎn)的影響，而自身對(duì)其他節(jié)點(diǎn)沒(méi)有影響力。貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生以后，上證行業(yè)指數(shù)網(wǎng)絡(luò)圖的連邊迅速膨脹到原來(lái)的3倍左右達(dá)到316，平均度也增加到11.286，網(wǎng)絡(luò)密度由原來(lái)的0.143變?yōu)楝F(xiàn)在的0.418，網(wǎng)絡(luò)整體變得異常稠密，原先被孤立的節(jié)點(diǎn)建立起了與外界的多條連邊。網(wǎng)絡(luò)的直徑表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩節(jié)點(diǎn)之間的最大距離，平均路徑長(zhǎng)度表示網(wǎng)絡(luò)中任意兩節(jié)點(diǎn)的平均距離，網(wǎng)絡(luò)直徑和平均路徑長(zhǎng)度反映了網(wǎng)絡(luò)的緊密程度，貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生后網(wǎng)絡(luò)直徑由5減少到3，平均路徑長(zhǎng)度由2.21減少到1.587，整個(gè)上證股市行業(yè)板塊呈“抱團(tuán)”的形式，可見(jiàn)貿(mào)易戰(zhàn)對(duì)我國(guó)股市的沖擊是全方面的，基本每個(gè)行業(yè)板塊都受到了貿(mào)易戰(zhàn)帶來(lái)的影響。

表2 網(wǎng)絡(luò)整體特征統(tǒng)計(jì)量

(二)行業(yè)重要性分析

為了進(jìn)一步度量每一個(gè)行業(yè)節(jié)點(diǎn)貿(mào)易戰(zhàn)前后的變化，本節(jié)通過(guò)出度、入度、接近中心性、介數(shù)中心性、聚類系數(shù)對(duì)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)重要性進(jìn)行排序，同時(shí)結(jié)合事件經(jīng)濟(jì)政策挖掘背后的經(jīng)濟(jì)意義。

1.網(wǎng)絡(luò)出入強(qiáng)度的信息流動(dòng)性分析

在所構(gòu)建的股市行業(yè)指數(shù)格蘭杰網(wǎng)絡(luò)中，入強(qiáng)度可以衡量一個(gè)行業(yè)受到其他行業(yè)的影響程度，出強(qiáng)度則反映一個(gè)行業(yè)對(duì)其他行業(yè)的影響程度，因此對(duì)行業(yè)指數(shù)出入強(qiáng)度的分析有助于找出股市中具體行業(yè)的影響關(guān)系。

圖2 貿(mào)易戰(zhàn)前格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)出入強(qiáng)度

圖3 貿(mào)易戰(zhàn)后格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)出入強(qiáng)度

原發(fā)性節(jié)點(diǎn)定義為出強(qiáng)度明顯大于入強(qiáng)度的節(jié)點(diǎn)，其強(qiáng)度比率較大；繼發(fā)性節(jié)點(diǎn)定義為入強(qiáng)度明顯大于出強(qiáng)度的節(jié)點(diǎn)，其強(qiáng)度比率接近于0。從圖2可以直觀地看出，貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始前，屬于原發(fā)性節(jié)點(diǎn)的有化工、鋼鐵、有色金屬和建筑材料，這些節(jié)點(diǎn)的特性是信息流出遠(yuǎn)大于信息流入，因此作為“格蘭杰因”的程度較強(qiáng)，在股市市場(chǎng)中這些原發(fā)性節(jié)點(diǎn)會(huì)成為股市波動(dòng)的傳染源；屬于繼發(fā)性節(jié)點(diǎn)的有國(guó)防軍工、醫(yī)藥生物和計(jì)算機(jī)，這些節(jié)點(diǎn)的特性是信息流入遠(yuǎn)大于信息流出，因此作為“格蘭杰果”的程度較強(qiáng)，此類繼發(fā)性節(jié)點(diǎn)容易成為股市市場(chǎng)發(fā)生波動(dòng)后被影響的節(jié)點(diǎn)。從圖3可以直觀看出，貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后，原發(fā)性節(jié)點(diǎn)的變化為醫(yī)藥生物和鋼鐵，繼發(fā)性節(jié)點(diǎn)變化為有色金屬和食品飲料。值得注意的是貿(mào)易戰(zhàn)前為原發(fā)性節(jié)點(diǎn)的有色金屬行業(yè)，在貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生后強(qiáng)度比率大幅下降，成為了繼發(fā)性節(jié)點(diǎn)。

結(jié)合貿(mào)易戰(zhàn)實(shí)際情況來(lái)看，美國(guó)對(duì)中國(guó)加征的第一輪關(guān)稅中主要集中在機(jī)械設(shè)備、電子設(shè)備、運(yùn)輸設(shè)備、醫(yī)藥等高端制造業(yè)，這些行業(yè)會(huì)對(duì)上游有色金屬的需求造成一定影響；第二輪加征的關(guān)稅中，化工品、紡織品以及金屬所占條目最多，其中對(duì)美出口規(guī)模最大的機(jī)電音像設(shè)備包含416個(gè)八位數(shù)子項(xiàng)，這部分涉及銅產(chǎn)業(yè)鏈的下游產(chǎn)品，下游產(chǎn)品的需求下降反過(guò)來(lái)對(duì)上游銅產(chǎn)業(yè)造成沖擊。同時(shí)，貿(mào)易戰(zhàn)引起的不確定性因素使得市場(chǎng)上的避險(xiǎn)情緒大大增加，投資者將資金轉(zhuǎn)向黃金、白銀、鉑金等保值的貴重金屬，以此來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)。貿(mào)易戰(zhàn)引起的產(chǎn)業(yè)鏈上的沖擊和避險(xiǎn)需求的增加，使得有色金屬行業(yè)從原來(lái)的施加影響的一方變?yōu)楸黄渌袠I(yè)牽連的一方，這點(diǎn)直觀地反映在了格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)上。另外一個(gè)值得注意的節(jié)點(diǎn)是醫(yī)藥生物，其由原來(lái)的繼發(fā)性節(jié)點(diǎn)變化為原發(fā)性節(jié)點(diǎn)，并且其強(qiáng)度比率高出其他行業(yè)數(shù)倍。結(jié)合實(shí)際情況發(fā)現(xiàn)，雖然在前兩輪美國(guó)對(duì)中國(guó)的加征關(guān)稅中涉及中國(guó)出口的醫(yī)療器材和藥劑制品，但是由于中國(guó)對(duì)美國(guó)的此類出口額較小影響不大，并且原料藥主要出口地在亞洲和歐洲，有良好的替代市場(chǎng)，因此醫(yī)藥生物的出口額在短期內(nèi)并未受到中美貿(mào)易戰(zhàn)的波及。由于貿(mào)易戰(zhàn)是對(duì)整個(gè)上證股市的打擊，所以受影響較小的醫(yī)藥生物行業(yè)股票會(huì)對(duì)其他行業(yè)股票施加影響，信息流出量變大，反映在格蘭杰因果網(wǎng)絡(luò)上則是成為原發(fā)性節(jié)點(diǎn)。

2.接近中心性

由表3計(jì)算結(jié)果可以得出，貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始前接近中心性最高的5個(gè)節(jié)點(diǎn)依次為銀行、交通運(yùn)輸、建筑材料、房地產(chǎn)和非銀金融，從接近中心性的定義可知，上述5個(gè)行業(yè)指數(shù)在網(wǎng)絡(luò)整體上與其他行業(yè)指數(shù)最為接近，這種情況與現(xiàn)實(shí)相符合，因?yàn)殂y行和非銀行金融本身就在股票市場(chǎng)起到主導(dǎo)地位，而交通運(yùn)輸、建筑材料和房地產(chǎn)由于我國(guó)的國(guó)情的特殊性，在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中起到支柱性作用，所以在股票市場(chǎng)中反映出來(lái)處于網(wǎng)絡(luò)的中心位置。貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后接近中心性最高的5個(gè)節(jié)點(diǎn)依次為銀行、非銀金融、家用電器、采掘和鋼鐵，原先排名處于中間層的家用電器、采掘和鋼鐵躍升到前列，成為在整體網(wǎng)絡(luò)中與其他行業(yè)指數(shù)較為接近的節(jié)點(diǎn)，貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后家用電器、采掘和鋼鐵節(jié)點(diǎn)的出度都很高，說(shuō)明它們對(duì)其他節(jié)點(diǎn)影響增加。這是由于美國(guó)301調(diào)查的內(nèi)容實(shí)施后，對(duì)中國(guó)出口的大量鋼材以及家用電器商品進(jìn)行加稅，對(duì)中國(guó)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)造成了較大的沖擊，實(shí)體經(jīng)濟(jì)上遭受的沖擊反映到股市市場(chǎng)上就是鋼鐵行業(yè)股票和家用電器行業(yè)股票下跌，然后影響力輻射到其他行業(yè)的股票。

表3 接近中心性貿(mào)易戰(zhàn)前后對(duì)比排名

3.介數(shù)中心性

介數(shù)中心性主要衡量行業(yè)節(jié)點(diǎn)相互流通情況。表4給出了貿(mào)易戰(zhàn)前后行業(yè)排名的變化情況，貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始前介數(shù)中心性最高的5個(gè)節(jié)點(diǎn)依次為銀行、交通運(yùn)輸、房地產(chǎn)、非銀金融和電子，反映的是在貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始以前股票市場(chǎng)上的資金主要通過(guò)上述節(jié)點(diǎn)流動(dòng)。貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始以后介數(shù)中心性最高的5個(gè)節(jié)點(diǎn)依次為銀行、非銀金融、家用電器、計(jì)算機(jī)和輕工制造，其中計(jì)算機(jī)行業(yè)股票指數(shù)由原來(lái)排名的第19位上升到現(xiàn)在排名的第4名，家用電器由原來(lái)的第15名上升到第3名，可見(jiàn)貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始后上證股市的資金流轉(zhuǎn)更加青睞于傳統(tǒng)制造業(yè)的股票和高新技術(shù)行業(yè)的股票。中美貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生以來(lái)中美兩國(guó)都加大了高新科技的投入力度，人工智能領(lǐng)域興起極大地刺激了計(jì)算機(jī)行業(yè)的股票的上漲空間，與此同時(shí)在中美貿(mào)易戰(zhàn)中，美國(guó)為了打壓中國(guó)的高新技術(shù)企業(yè)，從其稅收、權(quán)限等各個(gè)方面進(jìn)行打壓制裁。2018年5月29日白宮聲稱對(duì)中國(guó)出口的價(jià)值500億美元的高科技產(chǎn)品加征25%的關(guān)稅，當(dāng)日滬深300指數(shù)下跌0.76%，隨后6月3日中美貿(mào)易第三輪談判取得積極進(jìn)展，滬深300指數(shù)當(dāng)日隨即上升0.98%，計(jì)算機(jī)行業(yè)的股票在利好和利空消息之間波動(dòng)幅度較大，股票的換手程度也隨之增加，因此計(jì)算機(jī)行業(yè)指數(shù)的介數(shù)中心性出現(xiàn)上升現(xiàn)象。

表4 介數(shù)中心性貿(mào)易戰(zhàn)前后對(duì)比排名

4.聚類系數(shù)

在行業(yè)指數(shù)中，某一行業(yè)指數(shù)關(guān)聯(lián)的其他行業(yè)指數(shù)的相關(guān)程度又叫作聚類系數(shù)，聚類系數(shù)反映了行業(yè)之間抱團(tuán)程度，表5給出了貿(mào)易戰(zhàn)前后行業(yè)聚類系數(shù)的變化情況，可以看出貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始前聚類系數(shù)最高的前10名是采掘、機(jī)械設(shè)備、紡織服裝、家用電器、輕工制造、建筑裝飾、商業(yè)貿(mào)易、有色金屬、建筑材料和食品飲料，這表明從資本市場(chǎng)上來(lái)看，我國(guó)傳統(tǒng)制造業(yè)存在較強(qiáng)的行業(yè)聚集效應(yīng)，與傳統(tǒng)制造業(yè)相關(guān)的產(chǎn)業(yè)鏈在面臨金融風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，會(huì)存在同升同降的“抱團(tuán)”現(xiàn)象；貿(mào)易戰(zhàn)開(kāi)始以后聚類系數(shù)排名前10的是建筑裝飾、醫(yī)藥生物、商業(yè)貿(mào)易、公共事業(yè)、休閑服務(wù)、機(jī)械設(shè)備、化工、傳媒、國(guó)防軍工、電氣設(shè)備，可見(jiàn)貿(mào)易戰(zhàn)使得我國(guó)資本市場(chǎng)的圍繞傳統(tǒng)制造業(yè)聚集的現(xiàn)象被打亂，在新的行業(yè)聚集結(jié)構(gòu)下可以發(fā)現(xiàn)在國(guó)家領(lǐng)導(dǎo)下的基礎(chǔ)建設(shè)、公共事業(yè)、國(guó)防支出等行業(yè)出現(xiàn)了聚集效應(yīng)，導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因可能是貿(mào)易戰(zhàn)對(duì)我國(guó)傳統(tǒng)制造業(yè)的進(jìn)出口造成了限制，部分產(chǎn)品面臨著出口困難或者原料進(jìn)口困難的問(wèn)題，正常的從原料到加工出口產(chǎn)業(yè)鏈?zhǔn)艿搅擞绊?，因此?guó)家開(kāi)始尋找突破口，加大了在公共領(lǐng)域的支出，并且適當(dāng)引導(dǎo)扶持醫(yī)藥生物等重點(diǎn)行業(yè)的發(fā)展。

表5 聚類系數(shù)貿(mào)易戰(zhàn)前后對(duì)比排名

五、結(jié)論與對(duì)策

本文的研究結(jié)論有兩點(diǎn)：第一，貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生以來(lái)，上證股市行業(yè)板塊的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)發(fā)生了明顯的變化，各個(gè)行業(yè)板塊之間聯(lián)系更加緊密，網(wǎng)絡(luò)密度明顯增大，網(wǎng)絡(luò)平均直徑明顯變小，從格蘭杰因果上來(lái)解釋是指，在實(shí)際經(jīng)濟(jì)中，各個(gè)行業(yè)板塊的股票股價(jià)變動(dòng)都會(huì)在更大程度上影響其他行業(yè)股票股價(jià)的變動(dòng)。第二，信息流動(dòng)性分析顯示，根據(jù)出入度的變化，部分原來(lái)在網(wǎng)絡(luò)中處于優(yōu)勢(shì)、重要地位的行業(yè)在貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生后變得不再具有領(lǐng)導(dǎo)地位，一些受貿(mào)易戰(zhàn)影響較大的行業(yè)成為投資者競(jìng)爭(zhēng)的“寶地”和引起市場(chǎng)波動(dòng)的根源，如鋼鐵和醫(yī)藥生物。這種現(xiàn)象是符合實(shí)際的，因?yàn)橘Q(mào)易戰(zhàn)制裁是有針對(duì)性的，部分行業(yè)的生產(chǎn)和出口受到限制后，會(huì)直接反映到其股價(jià)的變動(dòng)，在整個(gè)避險(xiǎn)情緒高漲的環(huán)境下投資者容易產(chǎn)生恐慌情緒，從而抽離在股市中的其他資金，進(jìn)一步造成股市整體下跌，同時(shí)一些投資者在貿(mào)易戰(zhàn)中看到了機(jī)會(huì)，對(duì)一些新興的行業(yè)投資力度加大，從而使得這些行業(yè)在股票市場(chǎng)中的影響力地位上升。同時(shí)，有色金屬行業(yè)由于貿(mào)易戰(zhàn)對(duì)下游產(chǎn)業(yè)沖擊波及上游產(chǎn)業(yè)和避險(xiǎn)需求增加這兩點(diǎn)原因，變成了容易受到市場(chǎng)波動(dòng)影響的行業(yè)。第三，特征統(tǒng)計(jì)量分析顯示，貿(mào)易戰(zhàn)發(fā)生后，銀行、非銀金融和家用電器行業(yè)的接近中心性和介數(shù)中心性排名靠前，這說(shuō)明處于上證股市網(wǎng)絡(luò)的中心位置，并且扮演著資金流動(dòng)“橋梁”的角色，聚集系數(shù)前10排名變化說(shuō)明了，股票市場(chǎng)上的行業(yè)聚集現(xiàn)象由原來(lái)的傳統(tǒng)制造業(yè)向公用事業(yè)和傳媒等行業(yè)轉(zhuǎn)變。

結(jié)合以上分析，本文給出如下政策建議：第一，無(wú)論未來(lái)中美貿(mào)易戰(zhàn)的走向如何，在全球經(jīng)濟(jì)一體化的背景下，國(guó)家之間的貿(mào)易爭(zhēng)端勢(shì)必越來(lái)越頻繁，政府應(yīng)當(dāng)給予足夠的重視。在頻繁發(fā)生貿(mào)易摩擦的情況下，股票市場(chǎng)會(huì)變得更加“敏感”，政府應(yīng)當(dāng)建立健全金融風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警機(jī)制，將金融風(fēng)險(xiǎn)防患于未然。第二，貿(mào)易戰(zhàn)一定程度上改變了上證股市的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)，部分行業(yè)如計(jì)算機(jī)、醫(yī)藥生物成為風(fēng)險(xiǎn)暴露行業(yè)。對(duì)此政府應(yīng)該有針對(duì)性地進(jìn)行調(diào)控，鼓勵(lì)國(guó)內(nèi)高新尖技術(shù)公司自主創(chuàng)新，突破美國(guó)的技術(shù)封鎖，并積極與亞歐非國(guó)家展開(kāi)貿(mào)易合作，將這類產(chǎn)品銷往其他地區(qū)。