从“商品很杂”到“可分层的资产集合”
商品类资产常被直觉性地理解为“原材料的集合”，但在资产分类体系里，它更像一个可分层、可交叉映射的结构：顶层属于实物资产驱动的风险暴露，中层按供给链与用途形成子类，底层再按可交割性、标准化程度、储运属性、季节性与政策属性被进一步切分。若缺少结构化框架，能源、金属、农产品会被混在一起讨论，导致同名“商品”在风险来源、定价锚、库存行为与期限结构上出现误读。
在更大的资产框架中，商品通常被放置在“传统资产—另类资产—衍生资产”的三层视角下理解：商品现货与库存属于实物与经营性资产的范畴；商品期货、期权、互换属于衍生资产范畴；而指数化商品敞口、商品相关的结构化票据又把商品风险暴露封装成可交易的金融合约。这里的关键不是“归到哪一类更正确”，而是识别同一经济标的在不同载体下的结构差异——这与“全球资产的“层级分类模型”：从基础资产到结构化资产”的思路一致：基础资产是可交割商品与其库存/产能，衍生层是以标准合约表达的风险，结构化层是把多个期限或多个品种的风险重新打包。
第二层：能源、金属、农产品的内部分类骨架
对商品做中层分类，最稳健的方式是以“供给链位置 + 终端用途 + 储运与库存可得性”作为骨架，因为它们共同决定了定价逻辑与波动来源。
（一）能源：按“形态—链条—用途”三维拆分
1) 按物理形态：液体（原油、成品油）、气体（天然气、LNG相关）、固体（动力煤、焦煤等）。形态差异直接映射到运输半径、储存可行性与区域性定价强弱。
2) 按产业链位置：上游（原油、天然气）、中游（炼化价差与裂解价差可视为链条关系的衍生表达）、下游（汽油、柴油、燃料油等成品）。链条位置决定其与“加工利润/价差”的结构关系：同属能源，但上游更受资源禀赋与地缘供给影响，下游更受需求结构与环保规格影响。
3) 按用途与需求弹性：交通燃料、发电燃料、化工原料。用途决定替代关系与政策约束强度，例如发电端可能存在燃料切换，化工端则更贴近工业景气与装置开工。
（二）金属：按“贵金属—工业金属—黑色系”形成清晰层级
1) 贵金属：黄金、白银等。其分类核心不在“金属”物理属性，而在功能属性：更接近货币替代与储值属性，库存形态以金融库存与持有需求为主。
2) 工业金属（有色）：铜、铝、锌、镍、锡等。其内部常再按用途集中度（电力/建筑/交通/电子）、供给集中度（矿端与冶炼端的瓶颈）与可回收性（再生金属占比）细分。
3) 黑色系：铁矿石、焦煤、焦炭、螺纹钢、热卷等。黑色系的结构性特征是“强链条耦合”：矿—煤—焦—钢之间存在明确的投入产出关系，因此分类时常把“原料端/成材端”作为二级节点，并用价差与利润把节点连接起来。
（三）农产品：按“谷物—油脂油料—软商品—畜禽”以及季节性维度拆分
1) 谷物与饲料谷物：小麦、玉米等。分类关键在“口粮/饲料/工业用”的需求结构差异，以及储存与政策库存的影响。
2) 油脂油料：大豆、菜籽及其压榨品（豆油、豆粕等）。其内部天然带有“压榨链条”的结构关系：同一原料被拆分为油与粕两个联产品，分类时需要把联产品关系视为同一结构树的分叉而非独立品种。
3) 软商品：糖、棉花、咖啡、可可等。多呈现更强的地域性供给与气候敏感性，库存与物流约束常使其期限结构更易出现阶段性扭曲。
4) 畜禽与蛋白：生猪、牛、禽类等（在可交易品种层面因市场而异）。其分类逻辑更贴近生物周期与饲料成本传导，属于“生产周期型商品”。
第三层：用“属性维度”给内部分类再做切片
仅按品种分组仍不够，因为同一组内的风险来源可能不同。更可复用的办法是引入横向维度，把能源/金属/农产品在同一坐标系里对齐。
1) 可储存性与库存可得性：可长期储存且标准化程度高的品种，库存能在时间上平滑供需冲击；难储存或储存成本高的品种，现货紧张更容易通过近月价格体现。该维度解释了为何某些商品更“金融化”，而另一些更“现货化”。
2) 标准化与可交割性：交易所合约往往要求明确的等级、产地、交割地点与检验标准。标准化越强，越容易形成统一价格中心；标准化越弱，区域基差与品质溢价就成为分类时必须保留的子层。
3) 供给弹性与生产周期：矿山与油气开发属于长周期供给，新增产能响应慢；农作物受季节与种植决策影响，供给周期较短但受天气扰动大；畜禽更体现生物周期与疫病冲击。把“周期长度”作为分类维度，有助于解释波动的结构来源。
4) 政策与制度嵌入程度：能源与部分农产品常受税费、配额、储备与环保标准影响；金属中某些品种也受出口政策或产业政策影响。制度嵌入越强，分类时越需要在子类中标注“政策驱动/合规规格驱动”的特征。
5) 产业链关系强弱：黑色系与油脂油料的链条关系强，适合用“链条树”来组织；贵金属链条弱但金融属性强，更适合用“功能树”来组织。这里体现了“资产的结构性差异与分类依据：完整拆解”的核心：分类不是按名称，而是按结构关系与定价锚。
资产之间的逻辑关系：从“同类分层”到“跨类映射”
商品内部分类的最终价值，在于能把资产之间的关系表达为结构化映射，而不是停留在并列清单。
1) 同一大类内的“投入—产出”关系：能源的原油—成品油、金属的矿—冶炼—成材、农产品的油料—油/粕，都是可用“节点 + 变换（加工）”描述的网络。分类时把加工环节视作连接边，能自然解释价差、替代与传导，而不需要把每个品种当作孤立资产。
2) 跨大类的“成本传导”关系：能源是多数商品的通用成本因子（运输、化工原料、冶炼用能），因此常在结构上处于“上游驱动”位置；农产品的饲料端与畜禽蛋白形成跨子类的成本—产出链；工业金属与能源在冶炼端形成能耗约束的交叉节点。分类体系若能标注这些交叉节点，就能把跨品种联动解释为结构关系而非偶然相关。
3) 与金融资产的功能映射：商品敞口常被用来表达通胀、供给冲击与增长周期的某些维度，但在分类上应区分“商品现货/库存（实物持有）”与“商品衍生品（合约敞口）”的结构差异：前者包含储运与资金占用，后者包含保证金、期限结构与展期机制。把载体差异纳入分类，才能在同一框架中对齐商品与股票、债券等资产的属性维度（风险来源、流动性、现金流形态）。
归纳来看，能源、金属、农产品并不是三份互不相干的清单，而是三棵可以互相连通的结构树：中层按供给链与用途分枝，横向用可储存性、标准化、周期与政策嵌入做切片，最后用投入产出与成本传导把树与树连接成网络。这样建立的分类逻辑，既能解释“为什么要这样分”，也能在面对新商品、新合约或新结构化载体时，快速定位其在体系中的层级与关系位置。
