【正文】 afxafafafafxafafafafxafafafaf????????????????????????????????????????????????????公式（）此模型也可用矩陣的形式表達(dá)為 X?AF??。其中 F 稱為公共因子，因?yàn)樗麄兣c每個(gè)原有變量都存在線性關(guān)系，A 稱為因子載荷矩陣， aij（i=1,2 ，…，p；j=1,2，…，k）稱為因子載荷，是第 i 個(gè)原有變量在第 j 個(gè)因子上的負(fù)荷。ε 稱為特殊因子，用于表示原有變量中不能被因子解釋的剩余部分，其均值也為 0，意義等同于多元線性回歸模型中的殘差[62]。 因子分析的基本步驟應(yīng)用因子分析法分析問(wèn)題，主要包括以下五大步驟：首先運(yùn)用變量的相關(guān)系數(shù)矩陣、反映像相關(guān)矩陣、巴特利特球度檢驗(yàn)和 KMO檢驗(yàn)方法等檢測(cè)原有變量之間是否存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，是否適合于因子分析；其次是采取主成分分析法提取公因子，一般選取大于 1的特征根對(duì)應(yīng)的公共因子；再次采用方差最 XX、等量最 XX 等對(duì)因子載荷矩陣實(shí)施正交旋轉(zhuǎn)以使因子具有命名解釋性；然后采用回歸法、Bartlett 法等估計(jì)因子得分系數(shù)，并輸出因子得分結(jié)果；最后對(duì)因子進(jìn)行分析解釋。因子分析法純粹依靠統(tǒng)計(jì)相關(guān)性分析來(lái)確定因素，影響權(quán)重的方法也存在缺陷，可能會(huì)降低其精確度,我們可通過(guò)選取較多的國(guó)家作為分析的樣本，以彌補(bǔ)這一點(diǎn)。 水產(chǎn)品期貨上市可行性指標(biāo)變量選取說(shuō)明依據(jù)西方經(jīng)濟(jì)學(xué)需求供給理論，水產(chǎn)品期貨合約能否順利上市，取決于水產(chǎn)品期貨合約的上市需求和上市供給兩方力量之間的博弈。本文試圖綜合合約上市需求和上市供給兩方面來(lái)評(píng)價(jià)中國(guó)水產(chǎn)品期貨合約上市的可能性[63] 。（1 ）如前文所述，由于水產(chǎn)品自身不穩(wěn)定的生產(chǎn)特點(diǎn)和較大的需求價(jià)格彈性，水產(chǎn)品價(jià)格可能出現(xiàn)頻繁的價(jià)格波動(dòng)，現(xiàn)貨市場(chǎng)大量的現(xiàn)貨交易由于頻繁的價(jià)格波動(dòng)，因而會(huì)產(chǎn)生避險(xiǎn)需求，從而造就了水產(chǎn)品期貨合約的上市需求。水產(chǎn)品產(chǎn) 23 量越大，現(xiàn)貨交易量就越大，期貨合約上市需求就越強(qiáng)勁，上市可能性就越高。其次，由于大宗原材料的國(guó)際貿(mào)易定價(jià)采取“期貨價(jià)格+升貼水 ”的點(diǎn)價(jià)貿(mào)易方式，期貨價(jià)格成為國(guó)際貿(mào)易定價(jià)的基準(zhǔn)，因此水產(chǎn)品出口量越大，出口價(jià)格與期貨價(jià)格的聯(lián)系越緊密，出口效益越受期貨價(jià)格波動(dòng)的19影響，水產(chǎn)品出口商對(duì)于通過(guò)期貨合約鎖定出口收益的愿望越強(qiáng)烈，水產(chǎn)品期貨合約上市的可能性就越高。綜上所述，故選取各國(guó)水產(chǎn)品總產(chǎn)量和水產(chǎn)品出口量，以衡量水產(chǎn)品現(xiàn)貨市場(chǎng)規(guī)模。（2 ）人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，其與國(guó)民受教育水平、對(duì)期貨市場(chǎng)的認(rèn)知接受參與程度、水產(chǎn)品檢疫、防疫水平等都有著較高的相關(guān)性，故該變量越大，國(guó)民對(duì)期貨市場(chǎng)的認(rèn)知接受參與程度越高，水產(chǎn)品期貨合約的上市需求越大，并且水產(chǎn)品檢驗(yàn)檢疫、防疫水平越高，期貨合約上市供給也越大，上市可行性就越高。與此同時(shí)，水產(chǎn)品加工能力越強(qiáng)，水產(chǎn)品加工商買入期貨合約進(jìn)行套期保值以規(guī)避原料成本上漲的動(dòng)機(jī)就越顯著，期貨合約的上市需求就越強(qiáng)，上市可行性就越高。因此選擇人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值和水產(chǎn)品加工能力這兩個(gè)變量來(lái)衡量水產(chǎn)產(chǎn)業(yè)內(nèi)因素。（3 ）水產(chǎn)品期貨合約上市需要一個(gè)成熟活躍的期貨市場(chǎng)作為平臺(tái)，期貨及期權(quán)衍生品成交量反映了期貨市場(chǎng)的絕對(duì)活躍程度，成交量越大，期貨合約的上市供給越大，期貨交易越成熟，水產(chǎn)品期貨合約上市的可能性越高。此外，以鮮活商品為標(biāo)的物的期貨合約得以順利實(shí)現(xiàn)實(shí)物交割，離不開(kāi)冷凍交割倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)備能力的保證。冷凍交割倉(cāng)庫(kù)的儲(chǔ)藏能力越強(qiáng)，實(shí)物交割越順利，期貨合約的上市供給越大，上市可能性就越高。因而選取期貨及期權(quán)衍生品成交量以及各國(guó)冷藏庫(kù)容量作為衡量期貨市場(chǎng)發(fā)展水平的變量。針對(duì)水產(chǎn)品期貨的特點(diǎn)，本文將著重從水產(chǎn)品現(xiàn)貨市場(chǎng)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)內(nèi)因素、期貨市場(chǎng)發(fā)展水平三個(gè)角度共選取以下六個(gè)變量，引入多元統(tǒng)計(jì)中的因子分析法對(duì)中國(guó)水產(chǎn)品期貨合約上市的可行性進(jìn)行實(shí)證分析，通過(guò)與其他 14 個(gè)主要水產(chǎn)品生產(chǎn)及期貨交易較活躍的國(guó)家相對(duì)比，更客觀的從宏觀層面上分析和評(píng)價(jià)中國(guó)水產(chǎn)品期貨上市的可行性。 樣本指標(biāo)變量描述分析 15 個(gè)樣本國(guó)水產(chǎn)品現(xiàn)貨市場(chǎng)情況如下圖 41 所示，2022 年 15 個(gè)樣本國(guó)水產(chǎn)品總產(chǎn)量共計(jì)約為 萬(wàn)噸，其中中國(guó)水產(chǎn)品總產(chǎn)量高達(dá) 萬(wàn)噸，遙遙居于世界之首，印度、美國(guó)、日 24 本、韓國(guó)、挪威、泰國(guó)等依次位列其后。2022 年，中國(guó)水產(chǎn)品出口總量為 萬(wàn)噸，也位居世界第一位，挪威以 萬(wàn)噸列位第二。 2022 年 15 個(gè)樣本國(guó)水產(chǎn)品總產(chǎn)量和出口量08000000160000002400000032022000400000004800000056000000 巴西加拿大中國(guó)法國(guó)印度意大利日本韓國(guó)墨西哥挪威西班牙泰國(guó)土耳其英國(guó)美國(guó)水產(chǎn)品總產(chǎn)量（噸）水產(chǎn)品出口量（噸）圖 41:2022 年 15 個(gè)樣本國(guó)水產(chǎn)品總產(chǎn)量和出口量情況 Figure41productionandexportationoftheaquaticproductsofthesamplein2022 數(shù)據(jù)來(lái)源：根據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織數(shù)據(jù)庫(kù) FISHSTAT 統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)整理所得從上圖我們可以顯著的觀察到，2022年 XX 水產(chǎn)品總產(chǎn)量、水產(chǎn)品總出口量均居世界首位，水產(chǎn)品現(xiàn)貨市場(chǎng)規(guī)模相當(dāng)龐大。龐大的現(xiàn)貨市場(chǎng)積蓄了水產(chǎn)品供給和需求雙方的市場(chǎng)動(dòng)能，激發(fā)了供求雙方參與期貨市場(chǎng)，從而實(shí)現(xiàn)套期保值、分散風(fēng)險(xiǎn)、期現(xiàn)套利的目的，并且為期貨市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)順利交割打下堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。因此，龐大的水產(chǎn)品現(xiàn)貨市場(chǎng)規(guī)模，為 XX 積極推進(jìn)水產(chǎn)品期貨市場(chǎng)的建設(shè)提供了有利的條件。20 15 個(gè)樣本國(guó)水產(chǎn)品產(chǎn)業(yè)內(nèi)因素描述人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值反映了一個(gè)國(guó)家或地區(qū)的總體經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，它與國(guó)民受教育水平、對(duì)期貨市場(chǎng)的認(rèn)知接受參與程度、水產(chǎn)品檢疫、防疫水平等都有著較密切的聯(lián)系。人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDPpercapita)不同于國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值（GDP） ，它反應(yīng)的是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值剔除人口紅利和人口負(fù)擔(dān)等方面因素之后的結(jié)果，中國(guó)雖然 2022 年國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值已達(dá)到 萬(wàn)億美元，排名世界第三位，但是由于我國(guó)人口眾多，人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值被人口數(shù)平攤之后，已沒(méi)有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)可言。圖 42 反映了 2022 年 15 個(gè)樣本國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值的情況。挪威以 93,619 美元的人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值高居榜首。 252022 年各國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值010,00020,00030,00040,00050,00060,00070,00080,00090,000100,000 巴西加拿大中國(guó)法國(guó)印度意大利日本韓國(guó)墨西哥挪威西班牙泰國(guó)土耳其英國(guó)美國(guó)人均 GDP（美元）圖 422022 年15 個(gè)樣本國(guó)人均國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值 Figure42GDPpercapitaofthesamplein2022 數(shù)據(jù)來(lái)源：聯(lián)合國(guó)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（UNdata）水產(chǎn)品加工能力體現(xiàn)了水產(chǎn)品加工商買入期貨合約進(jìn)行套期保值以規(guī)避原料成本上漲的需求。由于 15 個(gè)樣本國(guó)水產(chǎn)品加工能力指標(biāo)數(shù)據(jù)難以直接獲得，本文此數(shù)值結(jié)果是通過(guò)聯(lián)合國(guó)商品貿(mào)易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（UNXXtradedata）中各國(guó)水產(chǎn)品出口中干制、腌制及熏制魚(yú)肉的數(shù)值與全部新鮮、冷藏、冷凍、干制、腌制及熏制加工方法加工的魚(yú)肉數(shù)量之比計(jì)算整理得出，具體數(shù)值見(jiàn)表 41。 個(gè)樣本國(guó)期貨及期權(quán)衍生品市場(chǎng)規(guī)模與冷藏庫(kù)容量情況水產(chǎn)品期貨合約的成功推出，需要以發(fā)達(dá)活躍的期貨市場(chǎng)為依托。期貨及期權(quán)衍生品成交量可以從整體上反映出期貨市場(chǎng)的絕對(duì)活躍程度，由下圖 44 可知，2022 年中國(guó)期貨及期權(quán)交易量為 億手，不占絕對(duì)優(yōu)勢(shì)，但四大期貨交易所總體規(guī)模在十五個(gè)國(guó)家中排名仍較靠前，主要原因是中國(guó)大宗農(nóng)產(chǎn)品期貨交易發(fā)展迅猛，交易量躍居世界前列，但同時(shí)期權(quán)衍生品交易的缺失卻拖后了中國(guó)期貨市場(chǎng)的絕對(duì)活躍程度的整體排名。期貨及期權(quán)成交量巴西加拿大中國(guó)法國(guó)印度意大利日本韓國(guó)墨西哥挪威西班牙泰國(guó)土耳其英國(guó)美國(guó)圖 44： 2022 年 15 個(gè)樣本國(guó)期貨及期權(quán)成交量 Figure44thefuturesandoptionsvolumeofthesamplein202226 數(shù)據(jù)來(lái)源：美國(guó)期貨業(yè)協(xié)會(huì)（FIA）數(shù)據(jù)整理所得。近年來(lái)，XX 鄭州、大連、上海三家商品交易所發(fā)展迅猛。2022 年上海期貨交易所全年累計(jì)成交總量 億手，同比增長(zhǎng) %，全年累計(jì)成交總額 萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng) %，位列世界第十一位，其中鋅期貨合約成交量增長(zhǎng)迅速，全年累計(jì)成交量增長(zhǎng)%；2022 年鄭州商品交易所全年累計(jì)成交總量 億手，同比增長(zhǎng) %，全年累計(jì)成交總額 萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng) %，位列世界第十二位，其中棉花、早燦稻、白糖期貨合約表現(xiàn)強(qiáng)勁，全年交易量分別同比增長(zhǎng) %，% ，%，使得鄭州商品交易所成為了最活躍的農(nóng)產(chǎn)品期貨交易所之一；2022 年大連商品交易所全年累計(jì)成交總量 億手，同比下降 %，全年累計(jì)成交總額 萬(wàn)億元，同比增長(zhǎng) 10,79%，位列世界第十三位，其中玉米期貨合約成交量同比增長(zhǎng) 115%。自 2022 年 4 月中國(guó)金融期貨交易所推出滬深 300 股指期貨以來(lái)，短短 9 個(gè)月時(shí)間，全年累計(jì)成交總量已達(dá) 萬(wàn)手，全年累計(jì)成交總額 萬(wàn)億元，位列世界第二十九位[64]。冷凍交割倉(cāng)庫(kù)儲(chǔ)備能力是以鮮活商品為標(biāo)的物的期貨合約得以順利實(shí)現(xiàn)實(shí)物交割的重要保證，2022 年 15 個(gè)樣本國(guó)的冷藏庫(kù)容量數(shù)據(jù)見(jiàn)下圖 45，其中由于韓國(guó)和泰國(guó)的冷藏庫(kù)容量數(shù)據(jù)缺失，將以各國(guó)冷藏庫(kù)容量的平均值代替。美國(guó)以 百萬(wàn)立方英尺的冷藏庫(kù)容量排名第一位，中國(guó)為 百萬(wàn)立方英尺，高于 15 個(gè)樣本國(guó)的平均值。05001000150020222500 巴西加拿大中國(guó)法國(guó)印度意大利日本韓國(guó)墨西哥挪威西班牙泰國(guó)土耳其英國(guó)美國(guó) 2022 年 15 個(gè)樣本國(guó)冷21藏庫(kù)容量(百萬(wàn)立方英尺)冷藏庫(kù)容量(百萬(wàn)立方英尺) 圖 452022 年 15 個(gè)樣本國(guó)冷藏庫(kù)容量Figure45coldstoragecapacityofthesamplein2022 數(shù)據(jù)來(lái)源：國(guó)際冷藏倉(cāng)庫(kù)協(xié)會(huì)(IARW）報(bào)告27 基于以上指標(biāo)變量的統(tǒng)計(jì)描述，我們可以初步推斷，由于 XX 水產(chǎn)品現(xiàn)貨市場(chǎng)規(guī)模較龐大，發(fā)展也較成熟，水產(chǎn)品期貨合約上市的條件基本較理想，XX 已基本具備發(fā)展水產(chǎn)品期貨市場(chǎng)所需的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)。同時(shí)，在此定性分析的基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步將引入多元統(tǒng)計(jì)中的因子分析法對(duì) XX 水產(chǎn)品期貨合約上市可行性進(jìn)行定量分析，通過(guò)與其他 14 個(gè)主要水產(chǎn)品生產(chǎn)國(guó)及期貨交易較活躍的國(guó)家相比較，從整體上更客觀的分析和評(píng)價(jià)中國(guó)水產(chǎn)品期貨上市的可行性。 因子分析過(guò)程本文借助 軟件的因子分析功能，對(duì) 15 個(gè)樣本國(guó)水產(chǎn)品期貨合約上市的可行性進(jìn)行了因子分析。模型中采用的水產(chǎn)品數(shù)據(jù)全部依據(jù)聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織（FAO）公布的FISHSTAT 水產(chǎn)品數(shù)據(jù)庫(kù)及聯(lián)合國(guó)商品貿(mào)易統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（UNdata）計(jì)算整理得出，由于各種數(shù)據(jù)來(lái)源的統(tǒng)計(jì)口徑不一致，本文對(duì)差異性數(shù)據(jù)的選取主要以聯(lián)合國(guó)糧農(nóng)組織公布的數(shù)據(jù)為準(zhǔn)。本論文寫(xiě)作期間，國(guó)際網(wǎng)站數(shù)據(jù)只更新至 2022 年，所以，本文采用 2022 年各樣本國(guó)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，具體數(shù)值見(jiàn)下表。表 4115 個(gè)樣本國(guó)指標(biāo)數(shù)據(jù) Table41theindicatorsdataofthesample 國(guó)家水產(chǎn)品總產(chǎn)量（噸）水產(chǎn)品出口量（噸）加工能力人均GDP（美元）期貨及期權(quán)成交量（手）冷藏庫(kù)容量（百萬(wàn)立方英尺）巴西,536741,889, 加拿大,07338,064, 中國(guó),360681,980, 法國(guó),63996,439, 印度,085729,289, 意大利,53238,928, 日本,391316,033, 韓國(guó),3432,865,482, 墨西哥,00870,143, 挪威,61916,048, 西班牙,82983,416, 泰國(guó),0432,148,620460 土耳其,88154,472, 英國(guó),401922,665, 美國(guó),1055,382,292, 提取因子運(yùn)用 統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)指標(biāo)進(jìn)行處理，采用主成分分析法提取因子，并選取特征根植大于 1 的特征根。下表 42 是因子分析的初始解，顯示了所有變量的共同度數(shù)據(jù)。第一列為因子分析初始解下的變量共同度，它表明，對(duì)原有 6 個(gè)變量采用主成分分析方法提取所有特征根，原有變量的所有方差都可被解釋，變量的共同度均為 1。第二列是以特征根大于 1 為提取條22件提取特征根時(shí)的共同度?？梢钥闯?，所有變量的共同度均較高，各個(gè)變量的信息丟失都很少，因子提取的總體效果較理想。表 42 因子分析的初始解 Table42XXmunalities 初始提取水產(chǎn)品總產(chǎn)量 水產(chǎn)品出口量 加工能力 人均 期貨及期權(quán)成交 冷藏庫(kù)容量 通常根據(jù)因子的累積方差貢獻(xiàn)率來(lái)確定公共因子的個(gè)數(shù)，即選取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于 85%時(shí)的特征根個(gè)數(shù)為因子個(gè)數(shù) k。通過(guò)下表 43 可以看出，前 3 個(gè)因子的特征值均大于 1，并且選取的公共因子方差的累計(jì)貢獻(xiàn)率達(dá) %。因此，選取 3 個(gè)公共因子是比較合適的，反映出了原始變量的大部分信息，可以對(duì)問(wèn)題做出較好的解釋。表 43 因子解釋原有變量總方差的情況Table43totalvarianceexplained 初始特征值提取平方和載入旋轉(zhuǎn)平方和載入成份合計(jì)方差的% 累積%合計(jì)方差的% 累積%合計(jì)方差的%累積% 表 44 因子載荷矩陣 Table44XXponentmatrix 成份123 加工能力 冷藏庫(kù)容量 期貨及期權(quán)成交量 . 水產(chǎn)品總產(chǎn)量 人均 水產(chǎn)品出口量 觀察上表 44 因子載荷矩陣，分析結(jié)果可以看出，因子載荷的絕對(duì)值在多個(gè)列上的取值都大于 ，表明原有變量 xi 與多個(gè)因子同時(shí)具有較大的相關(guān)性，因子 fi 不能典型代表任何一個(gè)原有變量,因子的實(shí)際含義模糊不清，因此需要進(jìn)行方差最大化旋