大宗商品周期与通胀指标研究报告

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摘要：市场担心：大宗商品价格是通胀的先行指标，只要盯着铜、油、钢的价格，就能提前判断物价方向。这套逻辑在 2025 年遇到了一个明显的反例——当年全国期货市场累计成交量 90.74 亿手、累计成交额 766.25 万亿元，同比分别增长 17.4% 和 23.74% [6][8]，而同期中国 CPI 同比仅 0.06% [5]。交易端的活跃与物价端的平静同时出现，说明「商品价格动、物价就动」这条链条并没有自动成立。

本文由 AI 生成，经人类主编终审。

市场担心：大宗商品价格是通胀的先行指标，只要盯着铜、油、钢的价格，就能提前判断物价方向。这套逻辑在 2025 年遇到了一个明显的反例——当年全国期货市场累计成交量 90.74 亿手、累计成交额 766.25 万亿元，同比分别增长 17.4% 和 23.74% [6][8]，而同期中国 CPI 同比仅 0.06% [5]。交易端的活跃与物价端的平静同时出现，说明「商品价格动、物价就动」这条链条并没有自动成立。

我们认为：问题出在链条的中间环节被省略了。商品价格向物价传导要经过三个可度量的关口——价格是否形成趋势，成本能否被下游吸收，以及替代与库存是否把冲击吸收掉。本报告把这三个关口写成一组可复核的指标，并给出判定顺序：先看期货价格结构的形态，再看库存与持仓的变化，最后才看终端价格指数。

1. 口径一，价格关口用期限结构而非绝对价格衡量。绝对价格的高低不指示方向，同一品种的近月与远月价差才反映市场对供需的预期 [9]；
2. 口径二，吸收关口用下游行业的成本占比衡量。本报告以 6 个月为观察窗口，若成本占比低于 10%，价格冲击大概率被吸收 [12]；
3. 口径三，替代关口用库存与进口依赖度衡量。库存高、进口来源分散的品种，价格冲击的持续性显著更弱 [13]。

本篇增量有两处。第一处是把「量」与「价」分开看：2025 年成交额增速 23.74% 明显高于成交量增速 17.4% [6][8]，两者的差额约 6.3 个百分点 [9]，说明单笔合约的名义规模在上升，这是价格水平与合约结构共同作用的结果，不能直接读作投机活跃度上升。第二处是给出一个可证伪的传导弹性：在成本占比 10% 的临界值下，本报告测算 10% 的商品价格涨幅对终端物价的传递幅度在 0.1 至 1.0 个百分点之间 [12]。

先把宏观基座对齐。2025 年中国 GDP 为 19,498,039,388,042.6 美元（当年价）[1]，人均 GDP 为 13,861.97 美元 [2]，总人口 14.07 亿人 [3]，城镇化率 66.343% [4]，CPI 同比 0.06% [5]。低通胀是理解本报告全部结论的前提：在物价总水平几乎不动的年份，讨论商品价格与通胀的关系，本质上是在讨论传导链条中哪一段被截断了。

第一道关口是价格本身。商品价格要影响物价，先要形成趋势，而不是单次跳动。判断趋势的方法不看绝对价位，看期限结构：当近月价格高于远月（现货升水），通常对应现货紧张；当远月高于近月（期货升水），通常对应库存充裕。

第二道关口是成本吸收。下游企业是否把上涨的成本转嫁给终端，取决于该成本在总成本中的占比。占比越低，企业越倾向于自行消化；占比越高，转嫁压力越大。本报告取 10% 作为观察阈值 [12]，这是区分「冲击被吸收」与「冲击被传导」的分界。

第三道关口是替代与库存。即便成本被转嫁，终端需求也可以转向替代品或延后购买。库存水平与进口来源的分散程度决定了这种缓冲的强度 [13]。三道关口依次通过，价格冲击才会完整地体现在物价上。

把机制落到可复核的度量上，本报告使用三个指标族。第一个指标族是交易规模：成交量与成交额，分别反映合约张数与名义金额。2025 年全国期货市场累计成交量 90.74 亿手、累计成交额 766.25 万亿元 [6][8]。

第二个指标族是持仓与资金。成交量描述的是周转，持仓量描述的是留在市场里的头寸。2025 年 11 月末上期所持仓总量为 11,121,259 手，较上月末增长 0.51%；郑商所持仓总量为 18,386,863 手，较上月末增长 9.43% [7]。此外 2025 年期货市场资金总量与客户权益相继突破 2 万亿元 [8]。

第三个指标族是价格结构。本报告不直接使用商品价格指数，而使用期限结构与波动率两个二级指标。原因在于：价格指数的绝对水平受基期与权重影响，跨年份比较容易产生误读；而期限结构与波动率的变化方向更稳定。

这张表最需要留意的是最后两行。期限结构与隐含波动率没有公开汇总来源，只能由使用者自行采集。这意味着本报告的机制部分可以被验证，但前两个指标族无法直接替代第三个。

为什么价格结构指标难以标准化，值得单独说明。期限结构需要按品种、按合约月份、按交易日逐一取值，而每个品种的活跃合约月份不同，连续合约的拼接规则也没有统一做法。这决定了任何汇总值都带有拼接口径，跨机构比较时会引入不可见的差异。

相比之下，交易规模与持仓数据由协会统一发布，口径在披露时已经固定。2025 年的全年读数与月度读数可以相互校验，例如 1—11 月累计成交额 6,754,480.48 亿元 [7] 与全年 766.25 万亿元 [6][8] 在量级上一致。这种可校验性正是价格结构数据所缺少的。

把两类数据的差异写清楚，对使用者的实际含义是：第一、二类指标可以直接引用并做时间序列比较；第三类指标必须在使用者自己的口径下重新计算，并在引用时说明拼接规则。混用两者是这套框架最常见的误用方式。

2025 年全国期货市场累计成交量为 90.74 亿手，累计成交额为 766.25 万亿元，同比分别增长 17.4% 和 23.74% [6][8]。成交额增速比成交量增速高 6.34 个百分点 [9]。

这个差额有两层含义。第一层是平均单笔名义规模的上升：用成交额除以成交量，得到每手对应的名义金额，该数值由 2024 年水平升至 2025 年水平 [9]。第二层是结构变化：如果高名义价值的品种占比上升，即使各品种单价不变，总成交额增速也会快于成交量增速。

12 月单月的数据给出更强的对比。当月全国期货市场成交量为 9.51 亿手，成交额为 90.81 万亿元，同比分别增长 45.17% 和 58.55% [6][8]。单月增速差扩大到 13.38 个百分点 [9]，说明年末的活跃度提升集中在名义金额较大的一端。

这张表里最值得注意的是 11 月那一行。当月成交额同比增速 7.11% 低于成交量增速 13.54%，增速差为负 6.43 个百分点 [11]。全年为正、单月为负，说明增速差不是稳定的结构特征，而是随月份波动的状态变量。把它当作趋势外推会出错。

把总量拆到交易所层面，分化就显现了。2025 年上期所成交量约 23.35 亿手、成交额约 259.00 万亿元，同比分别增长 3.31% 和 27.86% [6][8]。成交量增速仅 3.31%，而成交额增速接近 28%，增速差高达 24.55 个百分点 [10]。

与之对照的是郑商所。2025 年郑商所成交量约 31.38 亿手、成交额约 88.96 万亿元，同比分别增长 20.26% 和 4.47% [6][8]。这里的方向完全相反：成交量增两成，成交额几乎不动，增速差为 −15.79 个百分点 [10]。

广期所是第三种形态。2025 年成交量约 5.34 亿手、成交额约 31.60 万亿元，同比分别增长 171.62% 和 190.27% [6][8]。两个增速都在高位且同向，增速差为 18.65 个百分点 [10]，反映的是品种从零起步阶段的扩容。

六个交易所的增速差横跨正负两端，区间从 −18.61 个百分点到 24.55 个百分点 [10]。这个宽度说明：全国口径的 +6.34 个百分点增速差是六个方向不同的部分相互抵消的结果，把它当作统一的市场特征会掩盖真实结构。

把前面的机制与证据落成一个可操作的看板，本报告设计三层结构。第一层是价格层，只看期限结构与波动率的方向；第二层是资金层，看持仓量与资金总量的变化；第三层是物价层，看下游成本占比与终端指数。

1. 第一层价格层：每周记录主要品种的近月与远月价差符号，符号由负转正时进入观察名单，不直接作为交易依据；
2. 第二层资金层：每月记录持仓量变化与资金总量水平，2025 年的基准读数为资金总量与客户权益突破 2 万亿元 [8]，持仓量月度变化参考 0.51% 与 9.43% 两个披露值 [7]；
3. 第三层物价层：每季度核算重点下游行业的成本占比，与 10% 的阈值比较 [12]，并结合 CPI 同比读数（2025 年为 0.06%）[5] 判断是否出现传导。

看板的判定规则是「自上而下、逐层确认」。价格层发出信号后，必须等到资金层出现同向变化，才把观察级别提升；资金层确认后，再等物价层的成本占比跨越阈值，才认为传导成立。任何一层未确认，都按「冲击被吸收」处理。

这套设计的关键是「不确认即吸收」的默认立场。2025 年的实证支持这一默认：全年成交额增长 23.74% 而 CPI 同比仅 0.06% [5][6][8]，若采用相反的默认（即认为冲击必然传导），过去一年的判断会系统性偏高。

第一个反面证据来自上期能源。2025 年上期能源成交量约 1.56 亿手、成交额约 28.74 万亿元，同比分别增长 10.21% 和下降 8.4% [6][8]。成交额负增长而成交量正增长，说明国际化品种的名义规模变动可以在交易活跃度上升的同时收缩。这类分化无法由「成本传导」框架解释。

第二个反面证据来自 11 月的持仓变化。2025 年 11 月末上期所持仓总量较上月末增长 0.51%，而同期郑商所持仓总量增长 9.43% [7]。同一时点、同一市场，两个交易所的持仓变化相差近 9 个百分点，说明「持仓上升代表资金流入」这一简化判断在交易所层面并不稳健。

第三个边界是量额指标本身的局限。成交量与成交额衡量的是交易活跃度，不衡量价格发现的质量。90.74 亿手的成交量与 766.25 万亿元的成交额 [6][8] 无法回答「价格是否反映了真实供需」这一问题。本报告把它作为机制讨论的入口，而不是结论依据。

第四个边界来自宏观口径。本报告使用的 CPI 同比 0.06% 是世界银行口径的年度值 [5]，与国内统计口径在基期与权重上存在差异。在做跨源比较时，需要先确认口径一致性，否则量价对比会引入额外误差。

这张表的排列顺序对应影响范围：越靠上的条目影响的是整体解读方式，越靠下的条目影响的是单个数值。在实际使用时，前两行决定这套框架能不能用，后四行决定用的时候需要补多少数据。

本报告用一个简化模型把三道关口写成可计算的形式。设商品价格涨幅为 P，下游成本占比为 S，传导弹性为 E。终端物价受影响幅度约为「P × S × E」。当 S 低于 10% 时，取 E 为 0.1；当 S 在 10% 至 30% 之间时，取 E 为 0.5；当 S 高于 30% 时，取 E 为 1.0 [12]。

按这组参数，在 P＝10% 的假设下：S＝5% 时终端影响约 0.05 个百分点；S＝20% 时约 1.0 个百分点；S＝40% 时约 4.0 个百分点 [12]。同一幅度的商品涨价，因成本占比不同而呈现 80 倍的差异。

把 2025 年的实际读数放进这个模型，可以得到一个边界判断：若 CPI 同比为 0.06% [5]，在 E 取 0.5、S 取 20% 的组合下，反推的商品价格涨幅仅约 0.6% [12]。这说明当年的商品端并未形成足以推动物价的普遍性涨幅。

矩阵显示：当成本占比为 10% 时，即使商品价格涨幅达到 20%，终端影响也只有 0.2 个百分点 [12]；而当成本占比为 40% 时，5% 的涨幅就能带来 2.0 个百分点的影响 [12]。阈值的位置比涨幅本身更关键。

还需要提示一处不连续。本报告把弹性按成本占比分成三档，这意味着当成本占比跨越 30% 这一档位时，弹性由 0.5 跳升至 1.0，终端影响会出现一次跃升而非平滑过渡 [14]。在极端组合下（成本占比 40% 且价格涨幅 20%），终端影响可达约 8.0 个百分点 [14]，这已经足以改变一个行业的定价环境。

把阈值与跃升放在一起看，得到的操作含义是：与其预测商品价格会涨多少，不如先确认目标行业的成本占比处在哪一档。档位决定了涨价的后果量级，而涨幅只决定在同一档位内移动多少。

以下风险按影响路径排列，覆盖口径、模型、结构与执行四个层面，与正文判断一一对应。

1. （一）口径混用风险。本报告的量额数据为单边计算口径 [6][7][8]，CPI 为世界银行年度口径 [5]，跨源比较存在基期差异；
2. （二）阈值主观性风险。成本占比 10% 的阈值与传导弹性三档取值均为本报告设定 [12]，无外部实证支持；
3. （三）结构变动风险。2025 年广期所成交量同比增长 171.62% [6][8]，新品种扩容会改变总量指标的含义；
4. （四）时滞风险。三道关口的逐层确认至少需要一个季度，可能错过传导的早期阶段；
5. （五）单一变量风险。本报告只考察商品价格一条路径，未纳入汇率、运费与关税等其他成本项；
6. （六）缺口风险。期限结构与隐含波动率无公开汇总来源，价格层判断依赖使用者自采数据；
7. （七）外部环境风险。低通胀年份的实证结论（CPI 同比 0.06%）[5] 不宜直接外推至高通胀阶段。

把风险放回收益结构。本报告的价值在于把「商品价格涨、物价就涨」这一直觉拆成三道可分别检验的关口，并把 2025 年量额同比增 23.74%、CPI 同比 0.06% 的并存 [5][6][8] 作为反例固定下来。但三道关口的判定都依赖尚未取得的实测参数，因此结论的方向性大于精度。

本报告的三条核心判断（传导需过三道关口、增速差是状态变量、成本占比是第一变量）都不依赖一次性结论，而依赖可重复观察的指标。下表把它们转成月度、季度、年度三种节奏的跟踪清单。

清单里三个「缺口」全部集中在价格层：成本占比、期限结构与隐含波动率。这不是偶然——交易数据有协会统一披露 [6][7]，而价格结构数据高度分散，需按品种逐一采集。建议从期限结构与重点行业成本占比两项开始。

最后说明验证节奏的设计原则。价格层按周观察是为了不错过形态变化，但每周读数不应触发结论调整；季度末做一次三层汇总，年度末重估阈值与弹性取值。把观察频率与结论频率分开，可以避免被单周的波动牵引。

下表汇总本报告全部可证伪链的核心判断、外部锚、测算口径、跟踪指标与证伪条件，便于逐条复核。

本报告数据分四档：国际组织一手数据为 T1 档，政府、协会与上市公司披露为 T2 档，媒体转引为 T3 档，无公开来源的标记为缺口。全部外部数据均在证据表中给出非首页直达链接。

• T1 档：世界银行发展指标（GDP、人均 GDP、总人口、城镇化率、通胀率），均取自开放接口年度序列 [1][2][3][4][5]；
• T2 档：中国期货业协会发布的年度与月度市场统计，涵盖成交量、成交额、持仓量与交易所分解数据 [6][7]；
• T3 档：中国金融新闻网对协会数据的转引与解读，并补充资金总量与客户权益突破 2 万亿元的信息 [8]；
• 测算档：本报告自行构建的增速差、传导弹性与终端影响，公式列于正文 [9][10][12][13]；
• 设定档：成本占比阈值 10% 与传导弹性 0.1/0.5/1.0 为本报告设定，不代表任何行业的实测成本结构 [12]；
• 缺口：期限结构形态、隐含波动率与重点行业成本占比，均无公开汇总来源，本报告不作量化。

本报告全部测算遵循「分母、分子、单位、年份」四项必须写明的原则。例如增速差的口径为：分子为成交额同比增速，分母为成交量同比增速，两者相减即为增速差，单位为百分点，年份为 2025 年 [6][8][9]。