劉健　張晗

摘要：本文運(yùn)用CiteSpace知識(shí)圖譜分析軟件和文獻(xiàn)計(jì)量學(xué)方法，對(duì)2017年至2019年有關(guān)中國(guó)期貨市場(chǎng)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(chǎng)的作用，但卻產(chǎn)生了股指期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能下降的負(fù)面影響;在期貨立法上，中國(guó)期貨市場(chǎng)政策雖然逐漸完善起來(lái)，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(guó)際化上，中國(guó)正處于“一帶一路”的開(kāi)放政策體系下，中國(guó)期貨市場(chǎng)已然進(jìn)入期貨市場(chǎng)國(guó)際化階段，基于以上原因，新形勢(shì)下的期貨市場(chǎng)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(chǎng)國(guó)際化的機(jī)制設(shè)計(jì)與路徑探尋將是未來(lái)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的重點(diǎn)和趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：期貨市場(chǎng) 政策 文獻(xiàn)計(jì)量 前沿

在中國(guó)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(guó)務(wù)院政府工作報(bào)告都提出“大力發(fā)展期貨市場(chǎng)”。國(guó)務(wù)院金融穩(wěn)定發(fā)展委員會(huì)于2019年11月學(xué)習(xí)貫徹黨的十九屆四中全會(huì)精神的會(huì)議中提出：“要從金融服務(wù)實(shí)體經(jīng)濟(jì)和防范化解金融風(fēng)險(xiǎn)的角度，加強(qiáng)資本市場(chǎng)基礎(chǔ)制度建設(shè)”。作為資本市場(chǎng)的重要組成部分，期貨市場(chǎng)基礎(chǔ)制度建設(shè)近年來(lái)一直在持續(xù)推進(jìn)，隨著期貨市場(chǎng)規(guī)模逐步擴(kuò)大、期貨交易品種日漸豐富、期貨市場(chǎng)國(guó)際化步伐加快、期貨市場(chǎng)專(zhuān)業(yè)型人才逐年增多以及期貨市場(chǎng)監(jiān)管經(jīng)驗(yàn)不斷積累，期貨市場(chǎng)政策逐漸成為學(xué)術(shù)界與實(shí)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(lái)看，目前尚無(wú)學(xué)者對(duì)有關(guān)中國(guó)期貨市場(chǎng)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(shí)圖譜可視化軟件，對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的高水平文獻(xiàn)進(jìn)行計(jì)量分析，梳理有關(guān)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策的重點(diǎn)與熱點(diǎn)研究主題，探尋中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的演進(jìn)路徑，分析中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的前沿與方向，進(jìn)而通過(guò)重點(diǎn)研讀國(guó)內(nèi)外高水平、高引用的核心研究文獻(xiàn)成果，系統(tǒng)評(píng)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(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的下一步趨勢(shì)與展望，期待能為今后有關(guān)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策的理論研究提供線(xiàn)索與思路，并為優(yōu)化中國(guó)期貨市場(chǎng)政策供給，進(jìn)而為完善中國(guó)期貨市場(chǎng)基礎(chǔ)制度建設(shè)、實(shí)現(xiàn)中國(guó)期貨市場(chǎng)的良性健康發(fā)展提供理論借鑒。

一、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文從國(guó)內(nèi)、國(guó)外兩個(gè)方面對(duì)近年來(lái)有關(guān)期貨市場(chǎng)政策的研究文獻(xiàn)進(jìn)行收集和分析。一是國(guó)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(jí)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(guó)知網(wǎng)中國(guó)學(xué)術(shù)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù)中的SCI來(lái)源期刊、EI來(lái)源期刊、CSSCI來(lái)源期刊、CSCD來(lái)源期刊、核心期刊數(shù)據(jù)庫(kù)以及優(yōu)秀碩士論文數(shù)據(jù)庫(kù)、博士論文數(shù)據(jù)庫(kù)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(guó)外文獻(xiàn)方面，以EBSCO、Elsevier、JSTOR三大外文數(shù)據(jù)庫(kù)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(shí)效性和前沿性，上述文獻(xiàn)檢索的時(shí)間范圍限定在2017年7月至2019年11月。通過(guò)上述檢索過(guò)程，共獲得中文文獻(xiàn)63篇、外文文獻(xiàn)43篇。

通過(guò)對(duì)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(jì)分析法和內(nèi)容研究法，從定量和定性?xún)蓚€(gè)層面探討期貨市場(chǎng)政策的研究現(xiàn)狀、熱點(diǎn)、前沿與趨勢(shì)。

對(duì)文獻(xiàn)的定量統(tǒng)計(jì)研究從文獻(xiàn)的分布性統(tǒng)計(jì)和主題性統(tǒng)計(jì)兩個(gè)層面進(jìn)行分析，文獻(xiàn)分布性統(tǒng)計(jì)采用中國(guó)知網(wǎng)的計(jì)量可視化工具進(jìn)行分析，考慮到分布性統(tǒng)計(jì)主要針對(duì)文獻(xiàn)的外在特性與分布特征，而主題性統(tǒng)計(jì)涉及文獻(xiàn)的演進(jìn)路徑、關(guān)鍵詞聚類(lèi)等內(nèi)在屬性特征的分析，分析工具采用CiteSpace 5.5R2知識(shí)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(duì)所選定的63篇中文文獻(xiàn)展開(kāi)。

文獻(xiàn)的定量統(tǒng)計(jì)更多的是對(duì)文獻(xiàn)分布特征與文獻(xiàn)主題屬性的抽象描述，缺乏對(duì)重點(diǎn)文獻(xiàn)、重點(diǎn)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(diǎn)研讀、分析與歸納，對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的主要成果進(jìn)行綜述與評(píng)價(jià)，實(shí)現(xiàn)對(duì)期貨市場(chǎng)政策研究發(fā)展脈絡(luò)的梳理，并對(duì)研究領(lǐng)域的趨勢(shì)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(jì)量分析

（一）文獻(xiàn)分布分析

1.時(shí)間分布分析

通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析某一研究領(lǐng)域內(nèi)期刊論文刊載量隨時(shí)間變化的趨勢(shì)，我們可以對(duì)該領(lǐng)域研究的發(fā)展態(tài)勢(shì)做出一個(gè)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(duì)這一領(lǐng)域的重視程度。圖1顯示了中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究文獻(xiàn)量的年變化曲線(xiàn)。從圖中可以直觀地看出在2017年有關(guān)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的文獻(xiàn)量并不多，僅有3篇。2018年公開(kāi)發(fā)表的有關(guān)中國(guó)期貨市場(chǎng)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(jiàn)這一時(shí)間段是國(guó)內(nèi)期貨市場(chǎng)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(shuō)明對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策的研究仍是學(xué)者們高度關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題，這也從一個(gè)側(cè)面反映出期貨市場(chǎng)政策逐步完善的態(tài)勢(shì)。

2.作者分布分析

通過(guò)對(duì)第一作者（含獨(dú)立作者）的信息進(jìn)行篩選和統(tǒng)計(jì)，以顯示中國(guó)期貨市場(chǎng)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(chǎng)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(guó)社會(huì)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)研究所博士后科研流動(dòng)站的李銘，發(fā)表了相關(guān)學(xué)術(shù)論文3篇，其次是中國(guó)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(duì)63篇文獻(xiàn)的核心作者進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，在CiteSpace中設(shè)置時(shí)間跨度為2017年至2019年，時(shí)間分區(qū)長(zhǎng)度為2年，選擇節(jié)點(diǎn)類(lèi)型為Author，生成作者的合作研究網(wǎng)絡(luò)圖譜，每個(gè)節(jié)點(diǎn)代表一位作者，節(jié)點(diǎn)大小代表該作者的發(fā)文量，節(jié)點(diǎn)間連線(xiàn)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(jì)餅狀圖來(lái)看（如圖3所示），研究機(jī)構(gòu)數(shù)量可觀，其中以財(cái)經(jīng)類(lèi)院校為研究主力，但分布較為分散。發(fā)文量超過(guò)1篇的研究院所或機(jī)構(gòu)依次為中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)、中國(guó)社會(huì)科學(xué)院、華東政法大學(xué)、中國(guó)人民大學(xué)、南京大學(xué)、北京工商大學(xué)、西南財(cái)經(jīng)大學(xué)、清華大學(xué)、南京財(cái)經(jīng)大學(xué)、上海師范大學(xué)、中國(guó)證券監(jiān)督管理委員會(huì)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(shí)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(shí)，有必要統(tǒng)計(jì)不同期刊的載文量，以此對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究中文獻(xiàn)的學(xué)術(shù)價(jià)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(duì)2017年至2019年中國(guó)國(guó)內(nèi)發(fā)表有關(guān)中國(guó)期貨市場(chǎng)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(lái)看，《中國(guó)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(jià)格理論與實(shí)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(chǎng)導(dǎo)報(bào)》《西南金融》《國(guó)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(guò)一篇相關(guān)文獻(xiàn)。這表明我國(guó)大部分科研機(jī)構(gòu)在中國(guó)期貨市場(chǎng)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(dòng)中國(guó)期貨市場(chǎng)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(lái)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(huì)科學(xué)Ⅰ輯相關(guān)文獻(xiàn)，為15篇;社會(huì)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(shì)，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(chǎng)政策這一主題的特性高度相關(guān)。此外關(guān)于國(guó)內(nèi)期貨市場(chǎng)政策研究的文獻(xiàn)中有一部分來(lái)自農(nóng)業(yè)科技學(xué)科，這說(shuō)明學(xué)者們意識(shí)到了期貨市場(chǎng)為農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展所能帶來(lái)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(píng)價(jià)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(guó)期貨市場(chǎng)政策研究領(lǐng)域被引頻次最高的13篇文獻(xiàn)，主要來(lái)自經(jīng)濟(jì)類(lèi)學(xué)科。研究主題既包括宏觀角度上對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策的現(xiàn)狀、前景發(fā)展等方面的探討，還包括對(duì)具體市場(chǎng)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(lái)看，引文量的數(shù)值相對(duì)而言還是偏小，說(shuō)明有關(guān)中國(guó)期貨市場(chǎng)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(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的演進(jìn)路徑可以發(fā)現(xiàn)，“股指期貨”“期貨市場(chǎng)”“期貨交易”“金融監(jiān)管”“市場(chǎng)操作”是中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究領(lǐng)域的重要關(guān)鍵詞。

利用Cite Space生成了中國(guó)期貨市場(chǎng)政策的相關(guān)知識(shí)演進(jìn)視圖，以此來(lái)分析2017年至2019年中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究熱點(diǎn)的變化。分析發(fā)現(xiàn)，時(shí)間線(xiàn)分為兩個(gè)部分，第一條時(shí)間線(xiàn)由人民幣期貨價(jià)格到市場(chǎng)操作;第二條時(shí)間線(xiàn)由市場(chǎng)質(zhì)量波動(dòng)性到股指期貨。

（三）關(guān)鍵詞共現(xiàn)分析

通過(guò)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(shí)顯示共現(xiàn)次數(shù)，未啟用年份分析，聚類(lèi)分析數(shù)值設(shè)置為3，得到如圖6所示的中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)圖。對(duì)中國(guó)期貨市場(chǎng)政策研究的高頻關(guān)鍵詞共有10個(gè)，其中，“期貨價(jià)格”（27次）是出現(xiàn)頻次最高的，再者是“現(xiàn)貨價(jià)格”（13次）和“市場(chǎng)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(chǎng)”（5次）、“股指期貨市場(chǎng)”（5次）、“資本市場(chǎng)”（5次）、“市場(chǎng)交易”（5次）、“人民幣國(guó)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(duì)應(yīng)的有關(guān)文獻(xiàn)梳理工作后，將研究歸納為以下5個(gè)方面：

在市場(chǎng)監(jiān)管方面，傅強(qiáng)等（2018）在《管控措施對(duì)股指300期貨有效性和市場(chǎng)深度的影響——基于時(shí)變狀態(tài)空間模型的動(dòng)態(tài)研究》一文中，提出市場(chǎng)深度度量方法，考察管控措施對(duì)市場(chǎng)有效性和市場(chǎng)深度的影響，最后構(gòu)建GARCH類(lèi)模型來(lái)考察保證金上調(diào)政策是否對(duì)市場(chǎng)深度與市場(chǎng)有效性關(guān)系產(chǎn)生顯著影響。從數(shù)據(jù)結(jié)果來(lái)看，管控措施的確可以提升市場(chǎng)的有效性，與此同時(shí)市場(chǎng)深度也漸進(jìn)提高，并且市場(chǎng)深度也可以減緩市場(chǎng)有效性的波動(dòng)。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(chǎng)波動(dòng)率的視角》一文中對(duì)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(duì)象，在雙重差分模型下評(píng)估不同股票波動(dòng)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(duì)成分股有較強(qiáng)的影響作用，其股票現(xiàn)貨市場(chǎng)的波動(dòng)率可以在短時(shí)間內(nèi)降低。鄔超奇（2018）在《股指期貨政策變化對(duì)于股票市場(chǎng)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(chǎng)信息傳遞效應(yīng)的變化，從短期來(lái)看，政策實(shí)施期間事件窗口的超額收益率顯著為正，而從長(zhǎng)期來(lái)看，流動(dòng)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(shì)，但從更長(zhǎng)遠(yuǎn)的角度來(lái)看，特別是在股市逐漸恢復(fù)平穩(wěn)的時(shí)期，無(wú)論是流動(dòng)性的下降，還是信息傳遞效應(yīng)的減弱，對(duì)于一個(gè)健康的金融市場(chǎng)來(lái)說(shuō)都是不利的。陳春流（2018）在《限制股指期貨對(duì)股票現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)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(duì)現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)性和非對(duì)稱(chēng)性的影響，并且通過(guò)構(gòu)建VAR模型，進(jìn)一步研究分析了現(xiàn)貨市場(chǎng)波動(dòng)是否受限制股指期貨交易的影響程度，還有期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)兩者之間的聯(lián)動(dòng)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(chǎng)的非對(duì)稱(chēng)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(duì)2015年中國(guó)股指期貨市場(chǎng)效率和價(jià)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(cè)試，發(fā)現(xiàn)中國(guó)指數(shù)期貨市場(chǎng)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(guó)股指期貨市場(chǎng)在不良市場(chǎng)狀態(tài)下的操縱行為，進(jìn)而對(duì)其市場(chǎng)效率和價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能產(chǎn)生積極的影響，例如可以降低流動(dòng)率來(lái)提高價(jià)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(shí)施兩種信息流量監(jiān)管限制之間的回報(bào)相關(guān)性，即澳大利亞的成本回收計(jì)劃和加拿大的綜合費(fèi)用模型。研究發(fā)現(xiàn)，期貨市場(chǎng)和股票市場(chǎng)之間存在的相對(duì)定價(jià)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(chǎng)之間的領(lǐng)先滯后關(guān)系在監(jiān)管后并沒(méi)有發(fā)生質(zhì)的變化。