[摘要]应对不确定性风险已成为全球能源市场的重要主题，同时中国能源结构正处于深刻变化中，传统原油价格分析难以准确反映中国能源价格实际情况。利用Divisia价格指数模型综合中国多种能源价格构建中国能源价格指数，通过广义脉冲响应函数和基于广义方差分解的溢出效应模型测度国内外经济政策不确定性与地缘政治风险对于中国能源价格的冲击效应并分析影响因素。研究结果表明：经济政策不确定性与地缘政治风险的冲击效应方向相反。相比國际原油价格，中国能源价格在总体上受到全球经济政策不确定性冲击明显更大，但同时中国经济政策不确定性及地缘政治风险也会在特定阶段产生较大冲击。新冠肺炎疫情暴发以来，全球经济政策不确定性再次推高中国能源价格受冲击水平。能源价格波动、宏观经济预期和股票市场波动是影响冲击效应的主要因素。中国应重视国内外不确定性风险对中国能源价格的系统性影响，从多方面采取措施加以防范。

[关键词]经济政策不确定性；地缘政治风险；中国能源价格；不确定性风险

一、 引言

能源是现代经济的基础，能源价格变动对于一国经济平稳运行具有重大影响。进入后危机时代，全球政治经济格局正经历深刻调整。欧债危机、英国“脱欧”、中东局势恶化、贸易保护升级、新冠肺炎疫情等大量突发事件频繁发生，高度不确定性成为全球经济面临的共同挑战。对于兼具金融属性与地缘政治属性的能源市场来说，以经济政策不确定性（Economic Policy Uncertainty，EPU）与地缘政治风险（Geopolitical Risk，GPR）为代表的不确定性风险正在成为驱动能源价格变动的重要因素。一方面，随着能源市场金融属性的加强，经济政策变动引发的经济政策不确定性通过影响实体产业能源需求和金融市场间资金流动引起能源价格变动；另一方面，全球能源主产地大多位于地缘政治不稳定地区，地缘政治风险直接影响到全球能源供应情况，历史上曾有多次能源危机是由能源产出大国间地缘政治事件引起。因此，剖析经济政策不确定性与地缘政治风险对能源价格的冲击效应及其影响因素，对于降低能源价格风险、理解全球不确定性风险冲击十分有益。

与此同时，中国能源市场又有其特殊性。一方面，从能源种类结构上看，与大多数能源研究关注国际原油价格不同，中国目前能源供应仍主要依赖煤炭，一次能源供给总量中原煤占比长期超过65%1，在碳达峰碳中和目标背景下，中国正逐步降低碳排放较高煤炭的使用占比；另一方面，从能源来源结构上看，如图1所示，在煤炭、原油、天然气3种主要能源中，除煤炭自给率较高外，原油和天然气的进口比重均逐年上升，中国能源市场与世界能源市场的关联越发紧密。可以看出，无论是种类结构还是来源结构，中国能源市场都处于深刻变化过程中。因此，单一种类能源的价格变动可能并不能完全反映中国能源价格的实际情况，考察不确定性风险对于中国能源价格的冲击效应，需要对中国各种类型、各种来源的能源价格进行综合分析。

目前关于不确定性风险对于中国能源价格影响的研究主要围绕单一类型风险，且往往采用国际原油价格作为能源价格代理变量，尚未针对各类不确定性风险对中国能源价格的异质性冲击进行深入讨论。因此，基于中国能源市场实际情况，分析国内外不确定性风险对中国能源价格的冲击效应，具有重要的理论与现实意义。

有鉴于此，本文首先采用Divisia价格指数模型，在考虑能源国内生产量与进口依赖程度的基础上结合煤炭、原油、天然气3种主要一次能源价格变动，构造出中国能源价格指数，然后通过广义脉冲响应函数与基于广义方差分解的溢出效应模型，测度国内外不确定性风险对于中国能源价格的绝对冲击效应以及对比国际原油价格的相对冲击效应并分析其影响因素，讨论中国能源价格受到不确定性风险冲击效应的结构特征、时变情况及形成机理，以期为识别中国能源的不确定性风险来源、降低不确定性风险冲击、提高中国能源安全水平提供参考。

二、 文献综述

能源作为重要战略物资，以经济政策不确定性与地缘政治风险为代表的不确定性风险对其价格变动的影响是学术界研究的重点。经济政策不确定性方面，2008年金融危机后，能源金融化成为国际能源市场的新特征[1]，这使得能源价格对于经济政策变动更加敏感。Antonakakis等[2]测算了经济政策不确定性与油价之间的动态溢出效应，Li等[3]进一步讨论了外生冲击如何影响经济政策不确定性与油价之间的波动传递。Yang等[4]分析了原油价格波动、中美两国经济政策不确定性和股票市场波动之间的关联。

地缘政治风险方面，早期研究主要是针对特定地缘政治事件的影响加以分析[5]，但事件的选择具有一定主观性。自从Caldara等[6]通过标准化测度形成了地缘政治风险指数以来，地缘政治风险与能源价格关系的研究有了新的发展1。Demirer等[7]指出地缘政治风险与原油价格波动之间具有高度非线性关系。Cunado等[8]发现地缘政治风险会显著负向影响原油收益。Abdel-Latif等[9]的研究表明地缘政治风险的提升会促进石油价格波动。李政等[10]指出，地缘政治风险通过原油的商品属性、金融属性以及军事属性等渠道造成原油价格波动。

随着不确定性风险研究的逐渐深入，学术界开始转向讨论同一研究框架内经济政策不确定性、地缘政治风险对经济变量的异质性影响。目前研究成果主要围绕两类风险对于股票市场[11-13]、国际资本流动[14]、汇率波动[15]等方面的影响，尚未涉及能源市场。

此外，在变量选择方面，大多数能源价格相关研究将国际原油价格作为能源价格的代理变量，这并不符合中国目前实际的能源结构状况，可能导致不确定性风险对中国能源价格冲击效应分析的偏差。对此，Sun等[16]、康继军等[17]分别提出采用Divisia价格指数模型对中国多种能源价格变动进行整合，较好地解决了这一问题。

综上，目前关于经济政策不确定性与地缘政治风险对于能源价格冲击的研究尚存在以下3点不足：（1）将经济政策不确定性与地缘政治风险对于能源价格的冲击孤立起来，而并没有比较在同一时空内两者对于能源价格的冲击效应，经济政策不确定性、地缘政治风险对经济要素影响的异质性分析并未进入能源价格领域。（2）所选用的能源价格指标主要是国际原油价格，难以准确测度各类风险对于中国能源价格的冲击效应。（3）在研究方法方面，部分研究在分析不确定性风险影响的同时没有考虑到不同类型风险之间的相互关联。有鉴于此，本文的边际贡献在以下3个方面：（1）将国内外经济政策不确定性、地缘政治风险与能源价格纳入同一研究框架，分析中国与全球的不确定性风险对于中国能源价格异质性冲击效应及其影响因素。（2）采用Divisia价格指数模型并优化指标体系，构建中国能源价格指数，在涵盖煤炭、原油、天然气3类主要一次化石能源的同时考虑了能源对外依存情况。（3）建立VAR系统，通过广义脉冲响应函数和基于广义方差分解的溢出效应模型测度不确定性风险对于中国能源价格的冲击效应，避免了对于各不确定性风险变量之间内部关联性的忽视。

三、 模型构建与数据说明

1. 中国能源价格测度：Divisia价格指数模型

中国“富煤贫油少气”的能源结构以及各类能源对外依存度差异巨大的现实情况，导致仅采用国际原油价格可能无法准确描述中国能源价格的整体变动。对于测度多种商品的综合价格变动，Divisia指数提供了可行的办法[18]。Barnett[19]指出Divisia指数可以基于不同流动性货币的成本构造权重有效计算货币总量，自此Divisia指数得到广泛应用。本文采用Divisia价格指数模型构造中国能源价格指数，具体步骤如下：

假设有n类商品，[qit]和[pit]分别表示为t时期各商品的数量及价格（i=1，2，3，…，n），则连续条件下Divisia价格指数基本形式为：

[Pt/0=expcpinqitdpitinpitqit] （1）

其中[Pt/0]表示从基期到t期的商品价格变化，[cp]表示[dpit]的积分路径。

将t离散为0，1，2，…，T后，可得到Divisia价格指数的近似值[20]：

[PT/0=expt=1Ti=1n12sit+sit-1lnpit-lnpit-1]

[sit=qitpitinpitqit] （2）

结合中国实际能源结构，本文选用煤炭、原油、天然气3种主要一次化石能源构成中国能源价格指数，即[qit]和[pit]分别表示为t时期3种能源的数量及价格。

为考察国内能源价格变动与国际能源价格变动的共同影响因素，本文参考康继军等[17]的做法，对能源价格进行加权处理。由图1可知，中国3种能源的出口量都非常低，因此本文着重从能源生产量与能源进口量两方面进行分析。同时，中国煤炭绝大多数来源于自产，而原油和天然气的进口量比重较大，故本文的煤炭价格直接采用国内市场煤炭价格，而对原油价格与天然气价格进行加权处理，过程如式（3）所示：

[pit=mpdit+1-mpfit]

[m=qditqdit+qfit] （3）

其中，[pdit]、[pfit]分别表示t期第i种能源的国内价格与进口价格，[qdit]、[qfit]分别表示t期第i种能源的国内生产量与进口量，两者共同构成能源数量。能源国内价格方面，本文综合参考康继军等[17]和刘畅等[21]的做法，分别选取秦皇岛港动力煤（Q5500K）平仓价、大庆原油月均现货价和36个大中城市天然气月均价格作为煤炭、原油、天然气的国内价格；能源进口价格方面，黄汉权等[22]指出中国部分能源进口采用长期协议方式结算价格，直接将国际能源市场当期价格作为中国能源进口价格可能存在偏差，因此本文采用中国海关当月进口平均单价作为能源进口价格1，更符合实际情况。综上，本文所采用的指标体系如表1所示。

2. 冲击效应测度：广义脉冲响应函数与基于广义方差分解的溢出效应模型

在实现量化中国能源价格变动的基础上，本文采用广义脉冲响应函数及广义方差分解测度不确定性风险对于能源价格的冲击效应[23-24]，其中广义脉冲响应函数主要考察国内外经济政策不确定性与地缘政治风险对于能源价格的冲击效应方向，而基于广义方差分解的溢出效应模型所测度的净溢出效应则进一步考察这4类不确定性风险对能源价格的冲击效应相对强度。

广义脉冲响应函数与广义方差分解规避了基于Cholesky分解法的传统脉冲响应函数及方差分解结果受变量排序影响的弊端，其具体步骤如下：

首先，构建一个m维p阶的VAR（p）模型。

[Xt=i=1pΦiXt-i+εt] （4）

其中，[Xt]是m维列向量，由t时刻VAR系统中的m个变量组成的，[Φi]是m×m维系数矩阵，[εt?0， Σ]是独立同分布的m维列向量扰动项，[Σ]是扰动项的协方差矩阵。

若该VAR（p）模型满足平稳性条件，则根据Pesaran等[23]的研究结果可得，当对第j个变量在t时刻施加一个标准差的冲击后，[X]在t+n时刻的广义脉冲响应函数[ψgj（n）]为：

[ψgjn=σ-12jjAnΣej，  n=0，1，2，…] （5）

其中，[σjj]是协方差矩阵对角线上第j个元素，[Ai]是VAR（p）模型转化为VMA（[∞]）模型后的[εt-i]的m×m维系数矩阵，[ej]表示第j个元素为1、其他元素为0的m×1维的列向量。基于广义脉冲响应函数可得到广义方差分解[θgijn]为：

[θgijn=σ-1jjh=0n-1ei'AhΣej2h=0n-1ei'AhΣAh'ei] （6）

[θgijn]表示来自变量j的冲击对于变量i向前n期的预测误差方差的贡献比例。最后，由于[j=1mθgijn≠1]，Diebold等[24]对[θgijn]进行标准化，得到基于广义方差分解的溢出效应模型：

[Sij（n）=θgijn=θgijnj=1mθgijn×100%] （7）

[Sij（n）]表示變量j对变量i的溢出效应。同理可以推导得到[Sji（n）]，从而得到变量j对变量i的净溢出效应：

[Snetij（n）=Sij（n）-Sji（n）] （8）

净溢出效应表示在考虑双向溢出条件下j对i的溢出情况，可以较好地考察变量j对变量i的影响程度，本文采用国内外经济政策不确定性与地缘政治风险对于能源价格的净溢出效应测度不确定性风险对于能源价格的冲击效应强度。

3. 数据说明

本文主要考察经济政策不确定性、地缘政治风险所代表的不确定性风险对于中国能源价格的冲击效应，所采用的变量包括中国及全球的经济政策不确定性、地缘政治风险与能源价格水平。经济政策不确定性方面，参考卜林等[12]的分析，中国的经济政策不确定性指数（EPUC）采用Huang等[25]的测度结果1，全球的经济政策不确定性指数（EPUG）采用Baker等[26]的测度结果2。地缘政治风险方面，本文采用Caldara等[6]构建的地缘政治风险指数测度中国地缘政治风险（GPRC）和全球地缘政治风险（GPRG）3。能源价格水平方面，本文采用Divisia中国能源价格指数表示中国能源价格（CEP），同时本文还将布伦特原油期货每月平均结算价代表国际原油价格（OIL）4作为对比变量，用于分析不确定性风险对于中国能源价格的相对冲击效应。最后，本文对所有变量进行对数差分处理，得到其变化率。基于数据可得性，本文的数据范围为2005年2月—2021年12月。

四、 实证结果

本文首先通过能源价格趋势比较及单位根检验结果介绍变量数据的基本特征并论证模型使用的可行性，然后通过广义脉冲响应函数和净溢出效应分析国内外经济政策不确定性与地缘政治风险对于能源价格的冲击效应方向和冲击效应相对强度，并利用滚动样本技术考察冲击效应的时变情况，最后从能源价格波动、宏观经济预期、其他金融市场波动等角度讨论冲击效应的影响因素。本文在研究过程中将国际原油价格作为对比变量，将不确定性风险（EPUC，EPUG，GPRC，GPRG）分别与中国能源价格（CEP）、国际原油价格（OIL）构建2个VAR模型，得到不确定性风险对于中国能源价格的绝对冲击效应以及对比国际原油价格的相对冲击效应。

1. 中国能源价格指数测度结果及变量单位根检验结果

基于Divisia价格指数模型测算得到中国能源价格指数（基期为1），将其与国际原油价格对比，结果如图2所示。由图2可以看出，中国能源价格指数与国际原油价格的变动趋势总体相近，中国能源价格指数的变动幅度较低，2015年后中国能源价格指数相较基期的增长幅度一直高于国际原油价格。

2. 不确定性风险对能源价格的脉冲响应结果

基于广义脉冲响应函数分析不确定性风险对能源价格冲击效应的方向，其中根据BIC准则将VAR模型的滞后系数设定为1，VAR模型均符合稳定条件。图3展现的是全样本条件下不确定性风险对能源价格的广义脉冲响应情况，虚线表示95%的置信区间。由图3可以看出，经济政策不确定性对能源价格产生负向冲击效应，而地缘政治风险对能源价格产生正向冲击效应。对比中国能源价格与国际原油价格，不确定性风险对于中国能源价格的冲击效应相对平缓，持续时间更长且更显著。

3. 不确定性风险对中国能源价格的冲击效应总体分析

表3是全样本条件下国内外经济政策不确定性与地缘政治风险对于能源价格的净溢出表，其中表中第i行第j列（i=1，2； j=1，2，3，4）的值表示第j个变量对第i个变量的净溢出，即各不确定性风险的冲击效应，Total列是各不确定性风险净溢出的加总值，表示不确定性风险的整体冲击效应，最后一行表示中国能源价格与国际原油价格受到的冲击效应的差值。由表3可知，所有不确定性风险均对能源价格产生正净溢出，说明能源价格是不确定性风险冲击的净接受方。相比国际原油价格，中国能源价格受到不确定性风险的冲击效應明显更高，其中主要的不确定性风险冲击来源是全球经济政策不确定性。

4. 不确定性风险对中国能源价格的冲击效应动态分析

在冲击效应总体分析的基础上，本文通过滚动样本方法，讨论不确定性风险的能源价格冲击效应的时变特征。参考肖小勇等[27]和Xia等[28]的研究，本文将滚动样本窗口设置为48个月。

（1）不确定性风险对中国能源价格的整体冲击效应动态分析

首先分析不确定性风险对于能源价格的整体冲击效应的动态变化。本文将所有不确定性风险对能源价格的净溢出加总作为整体冲击效应，得到其时间序列如图4所示。由图4可知，2009年2月至2021年12月期间，不确定性风险对中国能源价格的绝对冲击效应（Risk_CEP）呈现出3次波动区间，而对国际原油价格的冲击效应（Risk_OIL）的波动则比较平缓，冲击效应的水平也明显低于中国能源价格，不确定性风险对中国能源价格的相对冲击效应（Risk_Dif）同样出现三次波动区间。

（2）中国经济政策不确定性对中国能源价格的冲击效应动态分析

由图5可知，中国经济政策不确定性对于国际原油价格的冲击效应较小且波动平稳，其中2018年开始由于中美贸易摩擦，中国的经济政策不确定性对国际原油价格的冲击有所上升。中国经济政策不确定性对于中国能源价格的冲击效应则有很大起伏，尤其是2015—2017年中国经济政策不确定性对中国能源价格的冲击大幅超过国际原油价格。2015年中国经济增速放缓后，中国为调整经济结构推出了一系列经济政策， 2015年“811”汇率改革以及2016年去产能政策的推进对能源市场造成较大影响[17]，导致中国经济政策不确定性对于中国能源价格的冲击效应大幅上升。2018年中美贸易摩擦至今，中国经济政策不确定性对于中国能源价格仍保持较高的冲击效应。

（3）全球经济政策不确定性对中国能源价格的冲击效应动态分析

由图6可知，2009—2012年欧债危机导致的全球经济政策不确定性对中国能源价格和国际原油价格均有较大冲击，其中对中国能源价格的冲击提升较快。2014—2016年和2020—2021年全球经济政策不确定性对中国能源价格的冲击效应则明显高于国际原油价格，其中2014—2016年的较大冲击主要是受美国退出量化宽松政策、英国“脱欧”等事件的影响。2020—2021年的较大冲击主要是由于新冠肺炎疫情发生后全球各个经济体的经济复苏政策出现了一定的差异。

（4）中国地缘政治风险对中国能源价格的冲击效应动态分析

由图7可知，中国地缘政治风险对于能源价格的冲击效应长期在较低水平且波动程度较小，其中对于中国能源价格的冲击效应比对国际原油价格更加平缓，2012—2014年的南海问题使得中国地缘政治风险对国际原油价格的冲击效应有所上升，这可能是国际能源市场的预期波动导致的，但是这一事件对于中国自身经济运行并没有造成显著影响，所以对于中国能源价格的冲击并不明显。

（5）全球地缘政治风险对中国能源价格的冲击效应动态分析

由图8可知，总体来看全球地缘政治风险对于能源价格的冲击效应并不是很大，其中2011年利比亚战争等国际地缘政治事件对于中国能源价格冲击较大，而2014年克里米亚事件对国际原油价格产生了较大冲击，但是对于中国能源价格冲击并不大，这可能是由于克里米亚事件导致部分国家对俄罗斯实施经济制裁，但是此事件对于中国与俄罗斯之间的能源贸易影响并不大。

（6）不确定性风险对中国能源价格的冲击效应动态分析小结

图9表现的是不确定性风险对中国能源价格的绝对冲击效应与相对冲击效应中各成分的堆积柱状图。第一个波动区间（2009—2011年）中，全球经济政策不确定性与全球地缘政治风险是主要推动成分，其中全球经济政策不确定性在相对冲击效应中占比明显减弱，这说明全球经济政策不确定性对中国能源价格和国际原油价格都产生了较强的冲击；第二个波动区间（2014—2017年）中，中国及全球经济政策不确定性是主要推动成分，其中中国经济政策不确定性的冲击效应均上升明显，这说明这一阶段中国经济政策不确定性对中国能源价格产生了特定冲击；第三个波动区间（2020—2021年）中，全球经济政策不确定性再次成为主要推动成分，同时地缘政治风险产生了较强的普遍冲击。

5. 不确定性风险对中国能源价格冲击效应的影响因素分析

在得到不确定性风险对中国能源价格的绝对冲击效应以及相对冲击效应后，本文结合冲击效应的特征分析不确定性风险冲击效应的影响因素。

首先，能源价格自身的波动反映了能源市场的稳定程度，能源价格高波动会导致实体经济风险偏好降低，投机资本增加，进而加大不确定性风险对能源价格的冲击。其次，不确定性风险往往与市场预期密切相关，根据相对冲击效应的分解结果，2015—2017年中国经济下行压力加大，宏观经济预期偏弱，这段时间不确定性风险的冲击也大幅上升，因此宏观经济市场预期对于不确定性风险的冲击效应可能会有所影响。最后，随着金融自由化的深入，资本在不同市场间流动可能会导致能源市场对于不确定性风险的承受能力变化，因此其他金融市场波动也是影响不确定性风险冲击效应的潜在因素之一。

综上，本文分别从中国能源价格波动、宏观经济预期、股票市场波动、汇率市场波动角度分析不确定性风险对中国能源价格的绝对冲击效应以及相对冲击效应的影响因素，构建如下计量模型：

[Risk_CEPt=α0+α1VolCEPt-1+α2PMIt-1+α3VolStockt-1+α4VolRMBt-1+α5Industryt-1+α6PPIt-1+ε1t] （9）

[Risk_Dift=β0+β1VolCEPt-1+β2PMIt-1+β3VolStockt-1+β4VolRMBt-1+β5Industryt-1+β6PPIt-1+ε2t] （10）

其中，[Risk_CEPt]、[Risk_Dift]分別表示t时刻不确定性风险对中国能源价格的绝对冲击效应和相较于国际原油价格的相对冲击效应；[VolCEPt]表示中国能源价格波动水平，通过计算前12个月中国能源价格标准差得到；[PMIt]表示中国制造业采购经理指数，代表宏观经济预期，本文根据50%的荣枯分水线将[PMIt]构建为虚拟变量，其中低于50%的PMI设置为1，高于50%的PMI设置为0；[VolStockt]表示股票市场波动，本文采用上证指数收盘价每月标准差；[VolRMBt]表示汇率市场波动，本文采用人民币汇率中间价每月标准差。此外，[Industryt]、[PPIt]作为控制变量分别表示工业增加值同比增长、生产价格指数。为减轻内生性影响，本文对所有解释变量和控制变量滞后一阶。结果如表4所示。

由表4可知，中国能源价格波动上升、宏观经济预期恶化、股票市场波动上升会显著提高不确定性风险对中国能源价格的绝对冲击效应，其中能源价格波动的影响最大，股票市场波动的影响最小。中国能源价格波动上升、宏观经济预期恶化、股票市场波动上升、汇率市场波动上升则会显著加大相对冲击效应，其中汇率市场波动的影响最大，股票市场波动的影响最小。同时，能源价格波动、宏观经济预期和股票市场波动对绝对冲击效应的影响均小于相对冲击效应。

五、 结论与建议

本文通过广义脉冲响应函数及基于广义方差分解的溢出效应模型，考察了国内外经济政策不确定性与地缘政治风险对于中国能源价格的绝对冲击效应以及相较于国际原油价格的相对冲击效应，分析了冲击效应的影响因素。研究发现：经济政策不确定性对于能源价格产生负向冲击，而地缘政治风险对于能源价格产生正向冲击，不确定性风险中全球经济政策不确定性对中国能源价格的冲击最大。相较于国际原油价格，中国能源价格总体上受不确定性风险的冲击更大，2009—2011年的全球经济政策不确定性和全球地缘政治风险、2014—2017年的中国及全球经济政策不确定性均阶段性推高中国能源价格受冲击水平。新冠肺炎疫情发生后（2020—2021年），中国能源价格受到的不确定性风险冲击水平呈现上升态势，冲击主要来源是各经济体的经济复苏政策差异产生的全球经济政策不确定性。能源价格波动、宏观经济预期和股票市场波动是影响不确定性风险对中国能源价格的绝对冲击效应和相对冲击效应的主要因素，汇率市场波动则会单独显著影响相对冲击效应。

基于此，本文提出以下政策建议：基于中国自身能源结构与能源市场建设情况，加强关于国内外经济政策不确定性与地缘政治风险等不确定性风险对中国能源价格系统性影响的测度与分析。提高不确定性风险的针对性防范能力，全球不确定性风险方面，加强与主要经济体之间经济政策的协调沟通并通过“一带一路”倡议促进与能源主产区的能源贸易协作；中国不确定性风险方面，提高中国经济政策的稳定性与透明度，在经济政策制定过程中加强与实体产业间的沟通。注重对中国能源市场整体价格波动的监测与调控，加强市场宏观经济预期引导，同时关注股票市场波动、汇率市场波动可能引发的不确定性风险冲击效应的上升。

参考文献：

[1] 张大永，姬强.中国原油期货动态风险溢出研究[J].中国管理科学，2018，26（11）：42-49.

[2] Antonakakis N， Chatziantoniou I， Filis G.Dynamic Spillovers of Oil Price Shocks and Economic Policy Uncertainty[J].Energy Economics，2014（44）：433-447.

[3] Li L，Yin L，Zhou Y.Exogenous Shocks and the Spillover Effects between Uncertainty and Oil Price[J].Energy Economics，2016（54）：224-234.

[4] Yang T，Zhou F，Du M，et al.Fluctuation in the Global Oil Market， Stock Market Volatility， and Economic Policy Uncertainty： A Study of the US and China[J].The Quarterly Review of Economics and Finance，2021（8）：30-40.

[5] Noguera-Santaella J.Geopolitics and the Oil Price[J].Economic Modelling，2016（52）：301-309.

[6] Caldara D，Iacoviello M.Measuring Geopolitical Risk[J].American Economic Review，2022，112（4）：1194-1225.

[7] Demirer R，Gupta R，Ji Q，et al.Geopolitical Risks and the Predictability of Regional Oil Returns and Volatility[J].OPEC Energy Review，2019，43（3）：342-361.

[8] Cunado J， Gupta R， Lau C K M，et al.Time-varying Impact of Geopolitical Risks on Oil Prices[J].Defence and Peace Economics，2020，31（6）：692-706.

[9] Abdel-Latif H，El-gamal M，Jaffe A M.The Ephemeral Brent Geopolitical Risk Premium[J]. Economics of Energy & Environmental Policy，2020（2）：31-50.

[10] 李政，石晴，卜林.地緣政治风险是国际原油价格波动的影响因子吗？基于GARCH-MIDAS模型的分析[J].世界经济研究，2021（11）：18-32.

[11] Das D，Kannadhasan M，Bhattacharyya M.Do the Emerging Stock Markets React to International Economic Policy Uncertainty， Geopolitical Risk and Financial Stress Alike？[J]. The North American Journal of Economics and Finance，2019（48）：1-19.

[12] 卜林，孙丽玲，李政.地缘政治风险、经济政策不确定性与股票市场波动[J].南开经济研究，2020（5）：185-205.

[13] 周方召，于林利，于露.地缘政治风险、经济政策不确定性与股价暴跌风险[J].武汉金融，2020（5）： 45-55.

[14] 李青召，方毅.地缘政治风险、政策不确定性与短期国际资本流动[J].商业研究，2019（10）：78-85.

[15] 卜林，赵航，凡慧敏.地缘政治风险、经济政策不确定性与汇率波动[J].国际金融研究，2021（11）：55-65.

[16] Sun C，Ding D，Fang X，et al.How Do Fossil Energy Prices Affect the Stock Prices of New Energy Companies？ Evidence from Divisia Energy Price Index in Chinas Market[J].Energy，2019，169（2）：637-645.

[17] 康继军，郑丝月.仅用原油价格能否有效衡量能源市场冲击[J].世界经济，2021，44（7）：181-206.

[18] Divisia F.Lindice Monétaire et la Théorie de la Monnaie[J].Revue Déconomie Politique，1925（39）：842-861.

[19] Barnett W A.Economic Monetary Aggregates an Application of Index Number and Aggregation Theory[J].Journal of Econometrics，1980，14（1）：11-48.

[20] 张晓波.DIVISIA指数的理论与实践[J].统计研究，1992（1）：41-45.

[21] 刘畅，王旭冉.中国煤炭价格波动与去产能政策的选择[J].西安交通大学学报（社会科学版），2020，40（3）：101-108.

[22] 黄汉权，徐为民，戴晓璐.国际市场天然气价格大涨的原因、影响及对策[J].价格理论与实践，2021（10）：5-8.

[23] Pesaran H H， Shin Y.Generalized Impulse Response Analysis in Linear Multivariate Models[J].Economics Letters，1998，58（1）：17-29.

[24] Diebold F X， Yilmaz K.Better to Give than to Receive： Predictive Directional Measurement of Volatility Spillovers[J].International Journal of Forecasting，2012，28（1）：57-66.

[25] Huang Y， Luk P.Measuring Economic Policy Uncertainty in China[J].China Economic Review，2020（59）：101367.

[26] Baker S R，Bloom N，Davis S J.Measuring Economic Policy Uncertainty[J].The Quarterly Journal of Economics，2016，131（4）：1593-1636.

[27] 肖小勇，黃静，田清淞.经济政策不确定性的国际关联及其解释[J].国际贸易问题，2019（4）：76-91.

[28] Xia T， Yao C X， Geng J B.Dynamic and Frequency-domain Spillover among Economic Policy Uncertainty，Stock and Housing Markets in China[J].International Review of Financial Analysis，2020，67（1）：101427.

作者简介：张克钦（1997-），男，中国石油大学（华东）经济管理学院硕士研究生，研究方向为能源经济、风险管理。

（收稿日期：2022-06-28  责任编辑：殷 俊）

1 根据《2021年中国统计年鉴》，2020年原煤占中国一次能源生产总量的比重为67.6%，为1978—2020年最低值。

1 2018年该论文作为工作论文发布，2022年最终发表。

1 进口能源价格均通过当期汇率调整为人民币计价。

1 数据来源于www.economicpolicyuncertaintyinchina.weebly.com。

2 数据来源于www.policyuncertainty.com。

3 数据来源于www.matteoiacoviello.com/gpr.htm。

4 数据来源于Wind数据库。