摘要 運用因果檢驗、協(xié)整檢驗、向量誤差修正模型和方差分解,就1989-2006年間我國財政政策對能源消費影響的動態(tài)效應(yīng)作了實證分析。結(jié)果表明,我國財政政策對能源消費具有較強的調(diào)控效果;財政政策外生于能源消費,具有較強的獨立性;財政政策存在較長的時滯,有明顯的中期化現(xiàn)象。這種中期化現(xiàn)象的存在極大地削弱了財政政策能源調(diào)控效應(yīng)的發(fā)揮。建議:在保證國家掌握能源資源的所有權(quán)基礎(chǔ)上,要逐漸開放能源產(chǎn)業(yè)的中、下游市場,使不同的經(jīng)濟成分參與到能源市場中來,提高市場化程度,促進能源財政政策調(diào)控效應(yīng)的增強。因此,國家必須增強能源財政政策目標(biāo)的針對性,形成一套完整的能源財政政策體系。
關(guān)鍵詞 向量誤差修正模型;方差分解;財稅政策
中圖分類號 F810.2 文獻標(biāo)識碼 A 文章編號 1002-2104(2008)03-0156-07
財政政策通過政府購買、補貼、稅收等手段對抑制能源消費、調(diào)整能源消費結(jié)構(gòu)和保障能源安全發(fā)揮著重要作用。多年以來,國家通過實施多種能源財政政策極大地改善了能源消費狀況,但能源消費彈性系數(shù)連續(xù)大于1。因此,對國家財政政策的能源調(diào)控效應(yīng)進行深入認(rèn)識對制定合理的財政政策,抑制能源消費、保障國家能源安全具有重要意義。盡管人們使用了不同的研究方法來分析財政政策的產(chǎn)出效應(yīng),如經(jīng)典的賜-m模型和20世紀(jì)70年代起流行的聯(lián)立方程宏觀計量模型等,但傳統(tǒng)上是以定性描述和簡單回歸分析為主。向量自回歸(Vector Autoregression,VAR)模型等定量方法在最近幾年才被用來分析財政政策的動態(tài)效應(yīng)。Blanchard和Perotti最先用VAR模型來分析美國的財政政策,并對用經(jīng)濟理論中得出的長期約束進行了結(jié)構(gòu)行估計[1]。Castro拓展了VAR模型,并運用該模型研究了西班牙財政政策的經(jīng)濟效應(yīng)[2]。Breitung 和Bruecemann[3]系統(tǒng)闡述了VAR模型在財政政策效應(yīng)分析中的作用,并將脈沖反應(yīng)函數(shù)和預(yù)測誤差方差分解引進該分析中,首次形成了完整的分析財政政策效應(yīng)方法。國內(nèi)對財政政策效應(yīng)的研究,多數(shù)采用在靜態(tài)經(jīng)濟模型中估計財政支出和收入乘數(shù)效應(yīng)的靜態(tài)分析方法。如高鐵梅、李曉芳和趙昕東估計了20世紀(jì)90年代財政政策的IS-LM季度模型,計算了政府支出乘數(shù)和包含擠出效應(yīng)的財政政策乘數(shù)[4];李生祥、叢樹海建立了消費方程、投資方程等,對財政政策的效應(yīng)進行了回歸估計,計算了積極性財政政策的收支乘數(shù)[5]。谷宇和陳磊首先采用結(jié)構(gòu)性VAR模型來估計我國財政政策的影響,結(jié)論是財政政策對產(chǎn)出的效果并不顯著,但在對結(jié)構(gòu)性VAR模型進行估計時直接采用了Choleskey的分解方法,這種對結(jié)構(gòu)性財政沖擊的分解方法忽視了變量的即期作用,無法準(zhǔn)確反映財政沖擊的實際值[6]。近年來,很多學(xué)者采用VAR模型對我國財政政策對經(jīng)濟產(chǎn)出的影響進行了系統(tǒng)分析,得出了很多有借鑒意義的結(jié)論[6~8]。綜觀國內(nèi)外相關(guān)研究,有兩個較為明顯的特點:首先,對財政政策的效應(yīng)研究主要集中在對經(jīng)濟產(chǎn)出效應(yīng)的研究,極少就它對其他領(lǐng)域(包括能源)的產(chǎn)出效應(yīng)進行系統(tǒng)研究;其次,使用VAR模型來分析財政政策產(chǎn)出效應(yīng)是通用的研究方法。因此,本文嘗試采用定量分析方法,引入計量經(jīng)濟學(xué)技術(shù)VAR模型,對我國財政政策對能源消費的影響進行實證分析。文章的整體思路是,依據(jù)1989-2006年中國的能源消費總量和財政支出數(shù)據(jù),利用協(xié)整分析和向量誤差修正模型,在分析它們之間的協(xié)整關(guān)系基礎(chǔ)上,檢驗短期和長期的因果關(guān)系,并通過方差分解對這種相互影響的強度進行檢驗,分析兩者之間的動態(tài)效應(yīng)。
1 模型、方法與數(shù)據(jù)
向量自回歸模型(VAR)是一種近年來廣泛應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟分析中的非結(jié)構(gòu)化模型,主要通過實際經(jīng)濟數(shù)據(jù)而非經(jīng)濟理論來確定經(jīng)濟系統(tǒng)的動態(tài)結(jié)構(gòu)。建模時無需提出先檢驗假設(shè)——它不排除任何假設(shè),可以通過信息的時間序列將這些假設(shè)區(qū)分出來。VAR模型是有效的預(yù)測模型,也被頻繁地用于分析隨機擾動向量對系統(tǒng)變量的動態(tài)影響。使用該方法的前提是兩變量必須存在協(xié)整和因果關(guān)系。目前分析因果關(guān)系的方法主要有傳統(tǒng)的Granger因果檢驗和代表長期關(guān)系的EC項的Granger因果檢驗,但由于目前使用較多的是傳統(tǒng)Granger因果檢驗,為了分析的可靠性,我們采用傳統(tǒng)的Granger因果檢驗,盡管它可能存在一定的局限性[9]。出于同樣的考慮,本文使用常用的自回歸模型來分析兩者的長期關(guān)系,而不使用包含有誤差修正項和協(xié)整向量參數(shù)的聯(lián)合檢驗。
王紅兵等:中國財政政策對能源消費影響的動態(tài)效應(yīng)分析 2008年 第3期1.1 變量選擇和樣本數(shù)據(jù)說明
財政政策的調(diào)控手段有財政收入和財政支出兩個方面。財政收入主要是稅收收入,稅收政策也是調(diào)控能源消費的重要杠桿,但由于稅收總額本身就是能源消費總量的增函數(shù),因而稅收本身并不能準(zhǔn)確反映財政政策的松緊程度。而財政支出是政府根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展的需要對財政資金進行的具體安排,能通過乘數(shù)效應(yīng)對能源消費產(chǎn)生很強的擴張作用,因此本文選用財政支出總額(用CZZC表示)作為財政政策的代表變量。能源消費總量(用EC表示)是反映我國能源消費情況的最重要的總量指標(biāo),因此本文以此作為能源消費的代表變量。
由于數(shù)據(jù)方面的原因,本文的能源財政支出采用中央財政支出數(shù)據(jù)來表示,其中1989-2005年的財政支出數(shù)據(jù)來自于《中國統(tǒng)計年鑒(2006)》,2006年數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計摘要2007》,單位是億元。1989-2005年的能源消費數(shù)據(jù)來自于《中國能源統(tǒng)計年鑒(2006)》,2006年數(shù)據(jù)來源于《中華人民共和國2006年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報》。兩者的直線圖見圖1。
從圖1中可以看出,財政支出與國內(nèi)能源消費的變化趨勢基本一致,尤其是在2005年以前,兩者都經(jīng)歷了一個上升、下降、再上升的變動過程,這反映了兩變量變化的對應(yīng)性和趨同性。這說明,在我國重工業(yè)發(fā)展和能源消費之間存在著長期對應(yīng)關(guān)系。
1.2 實證模型
本文的實證分析采用向量自回歸模型(VAR)。構(gòu)建該模型的主要目的是估計能源需求各組分的殘差。這些殘差代表了各自變量變化可能給經(jīng)濟系統(tǒng)造成的沖擊。
這一模型中,選擇財政支出和能源消費總量為基本變
量。由這二個變量構(gòu)成的p階模VAR型可以表示為:
yt=A1yt-1+…+Apyt-p+εt(1)
其中yt為m維非平穩(wěn)I(1)序列,εt為白噪聲向量。
VAR模型的一個重要問題是滯后期p的選擇。一般來說可以使用R2、AIC和SC來確定滯后項的數(shù)目。利用R2確定滯后項數(shù)時是使R2盡量大,利用AIC和SC確定滯后項數(shù)時是使AIC和SC的和盡量小,或取AIC和SC同時達(dá)到最小時的滯后期為最優(yōu)滯后期。
1.3 脈沖反應(yīng)函數(shù)和預(yù)測誤差方差分解
(1)脈沖反應(yīng)函數(shù)(Impulse Response Functions,IRF)。第i個變量的波動除直接影響第i個變量的取值外,還會通過VAR的動態(tài)結(jié)構(gòu)將這種影響傳達(dá)到所有的內(nèi)生變量。脈沖反應(yīng)函數(shù)就是用于追蹤其中某一變量一個標(biāo)準(zhǔn)差的波動對模型中所有內(nèi)生變量當(dāng)前值和將來值影響效果的一種分析技術(shù)。
Lutkepohl和Reimer證明從式(1)很容易獲得脈沖反應(yīng)函數(shù)(IRF)為:
Φn(φik,n)=nj=1Φn-jAj,n=1,2,…(2)
其中Φ0=Im,對j>p,Aj=0。φik,n是Φn的第ik個元素,表示變量yi對變量的一個初始波動n期前的反應(yīng)。
(2)預(yù)測誤差方差分解(variance decomposition,VDC)。預(yù)測誤差方差分解提供了每個隨機變化對VAR模型中所有變量的相對重要性的信息。第h步的預(yù)測誤差為:
2 實證分析
如上文所述,在對兩變量關(guān)系進行動態(tài)分析之前,要先對變量進行協(xié)整和因果關(guān)系檢驗,只有通過了這些檢驗,才能夠進行下一步的分析。
2.1 平穩(wěn)性檢驗
首先對變量序列用增廣的迪基—富勒檢驗(ADF)來檢驗平穩(wěn)。從圖1中可以看出,CZZC和EC這兩個時間系列均有上升的趨勢,因此它們的線性方程中應(yīng)含有截距項和趨勢項,所以對包含的截距項和趨勢項線性方程進行檢驗(見表1)。
從檢驗結(jié)果可以看出,非平穩(wěn)性序列CZZC、EC經(jīng)過二階差分后平穩(wěn),是二階單整序列,即I(2)。所以兩者之間就有可能存在協(xié)整即長期穩(wěn)定的比例關(guān)系。
2.2 協(xié)整檢驗
本文使用JJ法進行協(xié)整檢驗。表2是對財政支出與國內(nèi)能源消費關(guān)系進行Johansen檢驗的結(jié)果。
由于上述兩種情況中,在5%的顯著性水平下的似然比均大于臨界值,按照LR檢驗的基本原則,因此可以拒絕兩種情況下5%顯著性水平下的原假設(shè),即CZZC和EC之間至少有一個協(xié)整方程,這說明變量通過協(xié)整檢驗,它們之間存在長期均衡關(guān)系。
2.3 因果關(guān)系檢驗
雖然協(xié)整檢驗表明,財政支出與國內(nèi)能源消費之間存在著動態(tài)平衡關(guān)系,但并沒有說明這兩者因果關(guān)系。而Granger因果關(guān)系檢驗和誤差修正模型則可以反映兩者短期和長期中的相互影響關(guān)系。所以,可以運用它們來反映財政支出與國內(nèi)能源消費的因果關(guān)系。
(1)Granger因果關(guān)系檢驗。從表3中可以看出,財政支出與國內(nèi)能源消費表現(xiàn)出較強的因果關(guān)系,但財政政策對能源消費的影響大于能源消費對財政支出的影響。就時效和強度來說,財政政策對能源消費影響的時效較長、強度較大,而能源消費對財政支出的影響則持續(xù)時間較短、強度相對較弱。
(2)向量誤差修正模型的建立。從檢驗結(jié)果(見表4)可以看出,除EC(-3)外,其他變量均通過了檢驗。按照統(tǒng)計學(xué)的基本原理,可以將國內(nèi)能源消費的誤差修正模型表示為下述方程:
其中,ecm是誤差修正項,反映了財政支出和能源消費偏離它們長期均衡關(guān)系的程度,0.806說明財政支出每波動1%,則能源消費就會偏離長期均衡關(guān)系0.806%。
從上述方程中可以看出兩者之間存在著極為明顯的長期因果關(guān)系。本期財政支出每增加1%,會使本期能源消費降低6.43%;1期前的財政支出每增加1%,會使本期能源消費降低1.25%,2期前的財政支出每增加1%,會使本期能源消費降低0.73%;3期前的財政支出每增加1%,會使本期能源消費降低0.38%。同時,能源消費對自身也存在極為顯著的影響,1期前的能源消費每增加1%會使自己增加1.01%;2期前國內(nèi)原油價格每增加1%就會使本期國內(nèi)原油價格增加0.70%。誤差修正項的符號與CZZC的系數(shù)符號相反,符合反向修正機制。
2.4 動態(tài)模擬分析
通過對財政支出和能源消費的長期均衡關(guān)系進行檢驗,發(fā)現(xiàn)財政支出和能源消費之間存在著相互影響的關(guān)系。但這種分析只是揭示了兩者的動態(tài)關(guān)系,并沒有說明兩者是如何相互影響,即相互影響程度問題。下面利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和預(yù)測誤差分解技術(shù)對兩者的相互作用機制和影響程度進行動態(tài)模擬分析,以期對兩者的動態(tài)關(guān)系有深刻的認(rèn)識。
從這些響應(yīng)函數(shù)中可以看出,財政支出和能源消費的未來波動對自己和對方均會產(chǎn)生沖擊,這說明兩者之間存在著一種動態(tài)互動關(guān)系。但財政支出產(chǎn)生的沖擊能源消費的影響極為強烈、效果明顯且持續(xù)時間長。而國內(nèi)能源消費對財政支出的影響有較強的時段性,在前4個周期中影響較為明顯,從第5個周期時這種影響作用慢慢減弱,到第6.5個周期時這種影響則完全消失,此后,兩者相互不發(fā)生作用。
具體來說,CZZC的一個標(biāo)準(zhǔn)擾動對EC的影響傳導(dǎo)很快,在1個月內(nèi)就能把財政支出下降的96%傳導(dǎo)到能源消費,使能源消費量增加。財政支出在經(jīng)過45天的下降后又開始增加,此時,國內(nèi)能源消費量急劇降低。而且這種沖擊作用要維持到第4.5期才完全消失。此后,雖然財政支出不斷增加,能源消費量也在不斷的下降。到第7個周期時,隨著財政支出增加速度的降低,能源消費量表現(xiàn)出上升的特征,這可以解釋為能源消費的慣性,即能源消費量達(dá)到一定數(shù)量后,需要的財政支出會逐漸增加,而若財政支出的增加量小于某種數(shù)量,則能源消費量會不斷增加。以上變化軌跡,可以從圖3中得到證明。
按照同樣的辦法,也可以分析EC一個標(biāo)準(zhǔn)擾動對CZZC的影響,只不過這種沖擊的影響程度要小些、變動幅度偏小,而且這種影響在第6.5個周期后就完全消失。
(2)預(yù)測誤差方差分解分析。CZZC和EC的脈沖響應(yīng)函數(shù)說明了兩者之間的互動關(guān)系。下面通過預(yù)測誤差方差分解技術(shù)將這種互動關(guān)系進行分解,以了解兩者之間因果關(guān)系的強度。表5和表6分別是10個預(yù)測期內(nèi)國際原油價格和國內(nèi)原油價格的預(yù)測誤差分解模型,圖6和圖7是10個預(yù)測期內(nèi)國際原油價格和國內(nèi)原油價格的預(yù)測誤差分解模型,橫坐標(biāo)表示波動周期,縱坐標(biāo)表示CZZC和EC的貢獻率(%)。通過這些分解模型可以了解財政支出和能源消費總量對自己和對方因外界擾動發(fā)生變化時的貢獻率。
從表5中和圖6中可以看出,在從1到10期的預(yù)測期間內(nèi),財政支出的變化主要由自身原因解釋。具體來說,第1期財政支出的預(yù)測方差中完全由自己來解釋;第2期財政支出的預(yù)測方差中仍然有99.29%的比例由自己來解釋,能源消費總量對財政支出的預(yù)測方差中預(yù)測方差的貢獻率就由第1期的0增加到0.71%;到第3期,能源消費貢獻率上升到4.20%,財政支出則降為95.80%;之后能源消費總量的貢獻率不斷上升,而財政支出的貢獻率則不斷下降;到第7期,能源消費總量的貢獻率達(dá)到最大,上升為27.70%,而財政支出的貢獻率則下降到72.30%。此后,能源消費總量的貢獻率不斷下降,而財政支出則逐漸回升,到第10期時,能源消費總量的貢獻率只有23.81%,財政支出的貢獻率還維持在76.19%。從圖7中可以看出,在長期中,能源消費總量對財政支出影響變化不大,維持在23%左右。
從表6中和圖8中可以看出,在從1到10期的預(yù)測期間內(nèi),能源消費總量的變化先主要由自身原因解釋,到后來則主要由是由財政支出來解釋。具體來說,第1期能源消費總量的預(yù)測方差中完全由自己來解釋;第2期,能源消費總量的預(yù)測方差中仍然有99.95%的比例由自己來解釋,財政支出的貢獻率就由第1期的0增加到0.051%;到
3 結(jié)論與政策建議
從上述實證分析可以得出下面幾個結(jié)論:能源財政政策的實施能有效降低能源消費總量,且持續(xù)時間比較長;我國能源財政政策外生于能源消費活動,保持著較強的獨立性。但從方差分解的作用強度和持續(xù)時間來看,能源財政政策存在很長的時滯,顯示出明顯的中期化現(xiàn)象。作為一種反周期的宏觀調(diào)控政策,財政政策一般來說應(yīng)是一種短期政策,這種中期化現(xiàn)象的存在極大削弱了財政政策能源調(diào)控效應(yīng)的發(fā)揮。因此,面對新的能源消費形勢,如何及時調(diào)整財政政策,將決定著財政政策能源調(diào)控效應(yīng)的大小和能源安全。針對財政政策能源調(diào)控效應(yīng)薄弱的原因,下面簡要提幾點建議:
(1)能源財政政策存在中期化的原因比較復(fù)雜,但主要還是體制上的原因。財政政策調(diào)控效應(yīng)的大小取決于市場機制和微觀經(jīng)濟主體的反應(yīng),并最終取決于市場信息傳播的速度和途徑。市場信息傳播的速度越快、途徑越少,財政政策的調(diào)控效應(yīng)就會越大[10]。我國能源資源的所有權(quán)和分配權(quán)屬于國家所有,國有能源企業(yè)代表國家行使能源資源勘探、開發(fā)和銷售權(quán)。為了實現(xiàn)自身利益最大化,這些能源企業(yè)大多實行了上下游一體化戰(zhàn)略。這雖然有利于提高企業(yè)的整體實力和國際競爭力,但卻降低了能源的市場化程度,使能源消費信息要通過較長時間和繁瑣的中間環(huán)節(jié)才能到達(dá)市場和發(fā)揮作用,從而減小了財政政策發(fā)揮作用的空間、限制了財政政策能源調(diào)控效應(yīng)的發(fā)揮。所以,要消除能源財政政策中期化,在保證國家掌握能源資源的所有權(quán)基礎(chǔ)上,要逐漸開放能源產(chǎn)業(yè)的中、下游市場,使不同的經(jīng)濟成分參與到能源市場中來,提高市場化程度,增強市場自由度,減少中間環(huán)節(jié),促使能源消費信息的合理流通,促進能源財政政策調(diào)控效應(yīng)的增強。
(2)變量相互作用的大小在一定程度上取決于變量之間的關(guān)系。我國財政政策外生于能源消費說明我國能源財政政策與能源消費之間并不存在必然的因果關(guān)系,能源消費的變化只是國家能源財政政策實施的間接結(jié)果。這反映出政策內(nèi)容與政策目標(biāo)之間的不一致性。這種不一致性現(xiàn)象的存在影響了財政政策能源調(diào)控效應(yīng)的大小和發(fā)揮,究其產(chǎn)生的原因主要是由于能源財政政策的滯后性和內(nèi)容上的不合理[11]。職能部門往往是在能源市場中某種現(xiàn)象出現(xiàn)很長一段時間后才開始制定相關(guān)政策措施,政策制定的滯后性和發(fā)揮作用所需要的時間導(dǎo)致了能源財政政策的滯后性,從而使政策制定目的和所要達(dá)到的目標(biāo)之間產(chǎn)生偏差;同時盡管國家制定了很多相關(guān)的能源財政政策,但到目前為止,中國尚未形成健全的能源財政政策體系,或者說,政府缺乏利用公共財政手段促進國家能源戰(zhàn)略實施的觀念,現(xiàn)有零星的、“就事論事”式的能源財政政策措施難以發(fā)揮應(yīng)有的效率。因此,為了消除能源財政政策的外生性,增強能源財政政策的調(diào)控效應(yīng),國家不僅要采取有效措施降低能源財政政策的滯后性,增強能源財政政策目標(biāo)的針對性,還要形成一套完整的能源財政政策體系。
(編輯:李 琪)
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The Studies on the Dynamic Effects of Impact of Fiscal Policy on Chinese Energy Consumption
WANG Hongbing1 CHENG Jinhua2 ZHANG Yixiang3
(1.School of Resource,China University of Geoscience, Wuhan Hubei 430074,China;
2. School of Economics and Management, China University of Geoscience, Wuhan Hubei 430074,China;
3.School of Economics and Management,Wuhan University of Science and Engineering, Wuhan Hubei 430073, China)
Abstract In this paper,Granger causality tests,cointegrating test, vector autoregression model and variance decomposition are used to analyze the dynamic effects of the impact of fiscal policy on energy consumption in China empirically. The results are as follows: First, the fiscal policy has more strong control effects on Chinese energy consumption. Secondly, the fiscal policy isexogenous from energy consumption and has obvious independence of it. Also, the energy fiscal policy has very long delay and obvious mediumterm phenomenon. The paper proposes suggestions that gradually open the midder and lower reach market of energy industry and reinforce adjusting effect of fiscal policy on energy consumption. The government should pay attention to energy fiscal policy and form a set of complete energy fiscal policy System.
Key words fiscal policy;vector autoregression model;variance decomposition