摘要:在對我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化的形成、發(fā)展和煤炭消費現(xiàn)狀進(jìn)行簡要分析的基礎(chǔ)上,首先,通過建立產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化條件下我國煤炭消費的誤差修正模型,分析了兩者的均衡關(guān)系;其次,通過建立煤炭消費與重工業(yè)發(fā)展的脈沖響應(yīng)函數(shù)及對兩者變量的誤差分解,分析了兩者的長期動態(tài)關(guān)系。其結(jié)論是:重工業(yè)發(fā)展促使了我國煤炭消費量的增加。最后,從走新型工業(yè)化道路、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、實施節(jié)能優(yōu)先戰(zhàn)略和優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)等方面探討了降低煤炭消費量的若干途徑。
關(guān)鍵詞:重工業(yè)重新發(fā)展;煤炭消費;脈沖響應(yīng)函數(shù);預(yù)測誤差分解
中圖分類號:F407.21
文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A
文章編號:1004-0544(2010)08-0173-04
由于“富煤貧油少氣”和重工業(yè)的重新發(fā)展,在未來一段時期內(nèi),我國能源消費主要仍將以煤炭為主。研究證明經(jīng)濟(jì)發(fā)展對煤炭消費的影響主要通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的調(diào)整和變化來實現(xiàn)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對煤炭消費的影響取決于各行業(yè)的能耗水平和它們在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中的比重。高能耗行業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的比重越大則煤炭消費的影響就會越大。經(jīng)歷了近50年的低速發(fā)展后,從2000年起,我國重工業(yè)得到了重新發(fā)展。而根據(jù)先行工業(yè)化國家的歷史經(jīng)驗,工業(yè)化進(jìn)入中后期階段。就進(jìn)入了重工業(yè)比重不斷上升的階段??梢?,中國重化工業(yè)在未來一段時間內(nèi)還將會保持較快的發(fā)展速度。從1990-2007年主要年份分行業(yè)煤炭消費量來看,重工業(yè)的重新發(fā)展加大了我國煤炭消費總量。這必然會引起煤炭供需缺口的擴大,影響國家能源安全。因此,對我國煤炭消費與重工業(yè)重新發(fā)展的關(guān)系進(jìn)行研究,對優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、把握我國煤炭乃至能源消費變化趨勢、制定科學(xué)的能源安全戰(zhàn)略具有重要的現(xiàn)實意義。
國內(nèi)對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與能源消費關(guān)系的研究主要集中在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對能源消費總量、使用效率和強度影響方面。張意翔、史丹、路正南研究了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動對能源消費的影響。認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)中不同行業(yè)比重的變化會影響能源消費總量;吳巧生、成金華、劉培林認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對我國能源效率提高的貢獻(xiàn)很小,甚至為負(fù)數(shù);何建坤m認(rèn)為我國GDP能源強度1/3可依靠產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和輕重工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整來提高的結(jié)論。這些研究雖然揭示了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和能源消費的關(guān)系,但也存在著不足。例如,都是從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)整體出發(fā)研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整對能源總體消費的影響。很少對具體種類的能源資源如煤炭資源的消費影響進(jìn)行深入研究。研究方法上,現(xiàn)有研究方法雖然能夠較好地揭示兩者之間的相互影響關(guān)系,但都只是從靜態(tài)或比較靜態(tài)角度分析的,沒有反映變量間的動態(tài)關(guān)系,而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與煤炭能源消費之間是一種長期互動關(guān)系;同時,Granger因果檢驗分析法雖然能揭示變量之間的因果關(guān)系,但很可能受到由非平穩(wěn)變量引起的偽回歸的影響。因此,有必要使用一種能夠反映變量之間長期關(guān)系且不受非平穩(wěn)變量引起的偽回歸的影響的研究方法來分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化條件下我國煤炭消費的變化趨勢。而張意翔證明可以利用該模型來分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化條件下我國煤炭消費的短期變化趨勢。所以,本文主要從兩個方面分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化條件下重工業(yè)發(fā)展與煤炭消費的關(guān)系。
一、數(shù)據(jù)和模型
1.數(shù)據(jù)來源和基本特征分析
由于正是重工業(yè)在工業(yè)總產(chǎn)值中比重的增加使我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有重型化特征,所以可以用重工業(yè)產(chǎn)值的變化來表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)重型化的發(fā)展情況。為了分析的可比性。重工業(yè)和輕工業(yè)均采用《中國統(tǒng)計年鑒》中給出的定義。文章以1993年至2007年我國重工業(yè)產(chǎn)值和煤炭消費總量為分析的基本數(shù)據(jù)。重工業(yè)產(chǎn)值和煤炭消費總量分別用zgycz和mtxf表示。
圖1是1989年到2005年間我國重工業(yè)產(chǎn)值和煤炭消費變化趨勢曲線圖??煽闯觯覈毓I(yè)產(chǎn)值和煤炭消費總量的走勢基本一致,尤其是2000年以后,兩者的變化趨勢完全一致,都經(jīng)歷了一個上升的過程。這說明我國重工業(yè)發(fā)展和煤炭消費之問存在著長期對應(yīng)關(guān)系。
2.模型介紹
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煤炭消費的殘差。這些殘差代表了各變量變化可能給煤炭消費造成的沖擊。
這一模型中,我們選擇重工業(yè)產(chǎn)值和煤炭消費為基本變量。由這二個變量構(gòu)成的該模型可以表示為:
yi=Ayi-l+L+Apyr-p+εi,
(1)
其中yi為m維非平穩(wěn)I(1)序列,ei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VIC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。
VAR模型中用以分析變量間的動態(tài)效應(yīng)主要使用脈沖反應(yīng)函數(shù)和預(yù)測誤差方差分解技術(shù)。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)。預(yù)測誤差方差分解則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。
二、基礎(chǔ)分析
按照統(tǒng)計學(xué)的基本要求。在對時間系列進(jìn)行分析時,必須要先進(jìn)行平穩(wěn)性和協(xié)整檢驗。只有當(dāng)變量通過這些檢驗時,才能進(jìn)行下一步分析。
1.單位根檢驗
我們首先對變量序列用增廣的迪基一富勒檢驗(ADF)來檢驗平穩(wěn)。從圖1中可以看出,mtxf、zgycz這三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。變量的滯后項由Akaike檢驗準(zhǔn)則(AIC)來確定。具體檢驗結(jié)果如表1所示。
表1的結(jié)果顯示,在對mtxf、zgycz進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗后,兩者在滯后二階情況下,沒有單位根。所以,非平穩(wěn)性序列mtxf、zgycz是二階單整序列,即I(2)。所以mtxf與zgycz之間就有可能存在協(xié)整即長期穩(wěn)定的比例關(guān)系。
2.協(xié)整柱驗
本文使用JJ法進(jìn)行協(xié)整檢驗。由于mtxf、zgycz是二階單整序列,為了檢驗結(jié)果的可靠性我們以二階差分后的mtxf、zgyez(分別用iimtxf、iizgycz表示)為基本變量進(jìn)行隨后的分析。而由此得出的變量間的關(guān)系也是mtxf、zgycz間關(guān)系的如實反映。表2是對iimtxf、iizgycz關(guān)系進(jìn)行Johansen檢驗的結(jié)果。
從表2可以看出,按照檢驗的基本原則,iimtxf、iizgycz之間在5%顯著水平下有一個協(xié)整方程存在協(xié)整方程,這說明變量通過協(xié)整檢驗,它們之間可能存在長期均衡關(guān)系。
三、因果分析和誤差修正模型
協(xié)整檢驗雖然告訴我們國內(nèi)原油價格與國際原油價格之間存在著動態(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因果關(guān)系。所以,我們可以運用它們來反映兩者的因果關(guān)系。
1.因果關(guān)系檢驗
本文采用基于模型的Granger檢驗法對諸變量之間是否存在因果關(guān)系進(jìn)行檢驗。為全面反映兩者的因果關(guān)系,文章將滯后4期內(nèi)的檢驗結(jié)果都反映出來。
從表3中可以看出,重工業(yè)發(fā)展與煤炭消費表現(xiàn)出較強的因果關(guān)系,但煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的影響大于重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費的影響:首先。煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展在第一個周期時就有因果關(guān)系,而重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費則到第二個周期時才有因果關(guān)系,這說明煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的影響大于重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費的影響快一些,持續(xù)的時間也長一些;其次,從各期顯著性概率的大小可以看出,煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的影響更為顯著,例如,煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的影響的顯著性概率均小于1%,這說明兩者關(guān)系的檢驗結(jié)果均具有大于99%的可信度;而重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費的影響的顯著性概率在1%-3%,這說明該因果關(guān)系的檢驗結(jié)果只具有97-99%的可信度。
2.誤差修正模型
從檢驗結(jié)果可以看出,所有變量均通過了檢驗。限于篇幅,沒有給出重工業(yè)發(fā)展的誤差修正模型。按照統(tǒng)計學(xué)的基本原理,可將我國煤炭消費的誤差修正模型表示為下述方程:
VIIMTXF=96.43600+0.027549VIIZGYCZ+0.926308VIIZGYCZ+0.81258IVIIZGY+0.653301VIIZGYCZ+0.146100VIIMTXE+0.18649VIIMTXF+0.223152VIIMTXF+0.034566ecm
其中,ecm是誤差修正項,反映了我國煤炭消費偏離它們長期均衡關(guān)系的程度,-0.034566說明我國重工業(yè)產(chǎn)值每波動1%,則我國煤炭消費就會向長期均衡靠0.035%。
由于R2=0.9936,R2=0.9917逼近1。D.W大于1.5說明上述模型有較強的統(tǒng)計學(xué)意義,因此,上述模型能夠反映兩者之間的長期均衡關(guān)系。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。本期重工業(yè)產(chǎn)值每增加1%,會使本期煤炭消費提高幻5%;1期前的重工業(yè)產(chǎn)值每增加1%,會使本期煤炭消費降低9.26%,2期前的重工業(yè)產(chǎn)值每增加1%,會使本期煤炭消費降低8.13%;3期前的重工業(yè)產(chǎn)值每增加1%,會使本期煤炭消費增加6.53%。同時,煤炭消費對自身也存在極為顯著的影響,誤差修正項的符號與iizgycz的系數(shù)符號相反,符合反向修正機制。
四、動態(tài)關(guān)系分析
通過對我國煤炭消費和重工業(yè)產(chǎn)值的長期均衡關(guān)系進(jìn)行檢驗,但這種分析只是揭示了兩者的關(guān)系,并沒有說明兩者之間的相互影響程度。下面利用脈沖響應(yīng)函數(shù)和預(yù)測誤差分解技術(shù)對兩者的影響程度進(jìn)行動態(tài)模擬分析,以期對兩者的相互作用機制有一個較深刻認(rèn)識。
1.脈沖響應(yīng)函數(shù)的建立
脈沖響應(yīng)函數(shù)是衡量當(dāng)時間序列收到來自隨機擾動項的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊時內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值變化情況的函數(shù)。它反映了煤炭消費和重工業(yè)產(chǎn)值間的相互動態(tài)影響。圖2和圖3分別是不同時期muff與zgycz對單位標(biāo)準(zhǔn)新息擾動的響應(yīng)函數(shù)。
圖2是不同時期mtxf對zgycz一個標(biāo)準(zhǔn)新息擾動的10個周期的脈沖響應(yīng)圖,左圖是響應(yīng)函數(shù);圖3是不同時期zgycz對mtxf一個標(biāo)準(zhǔn)新息擾動的10個周期的脈沖響應(yīng)圖,左圖是響應(yīng)函數(shù)其中,實線表示脈沖響應(yīng)函數(shù),虛線表示以標(biāo)準(zhǔn)差新息的變化情況。
從左圖可以看出zgycz一個標(biāo)準(zhǔn)新息擾動會給對方產(chǎn)生一定的沖擊。zgycz一個標(biāo)準(zhǔn)新息擾動對mtxf的影響傳導(dǎo)很快,在第一個周期內(nèi)(即第1年內(nèi),下同)就能把擾動的94%傳導(dǎo)到mtxf、zgycz一個標(biāo)準(zhǔn)新息擾動前3.5個周期的上升使得mtxf一直在上升;從第3.5周期開始,zgycz一個標(biāo)準(zhǔn)新息的下降使得mtxf不斷上升。此后,這種影響呈反方向變動。
從左圖可以看出mtxf一個標(biāo)準(zhǔn)新息擾動會給對方產(chǎn)生一定的沖擊。mtxf一個標(biāo)準(zhǔn)新息擾動對zgycz的影響傳導(dǎo)很快,在第一個周期內(nèi)(即第1年內(nèi),下同)就能把擾動的98%傳導(dǎo)到zgycz;在前10個周期。mbxf一個標(biāo)準(zhǔn)新息擾動對zgycz的影響呈反方向變動一直在上升。
2.預(yù)測誤差方差分解分析
mtxf與zgycz的脈沖響應(yīng)函數(shù)說明了彼此之間的互動關(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(jìn)行分解,以了解彼此之間因果關(guān)系的強度。分解結(jié)果如表4所示。身原因解釋:第1期煤炭消費總量的預(yù)測方差中由自己來解釋;第2期,煤炭消費總量的預(yù)測方差中仍有96,64%的比例由自己來解釋,重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費總量的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)率由第1期的0%增加到3.36%;此后重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費總量的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)率一直上漲,到第10期。重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費總量的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)率上升到18.0%。煤炭消費總量自身的貢獻(xiàn)率則降為81.4%;之后重工業(yè)發(fā)展的貢獻(xiàn)率不斷下降,而煤炭消費總量自身的貢獻(xiàn)率則不斷上升。
從表4右邊看出,開始時重工業(yè)發(fā)展的變化主要由自身原因解釋,隨著時間的推移,煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)率在不斷的上升:第1期重工業(yè)發(fā)展總量的預(yù)測方差中由自己來解釋;第2期,重工業(yè)發(fā)展的預(yù)測方差中仍有99.9%的比例由自己來解釋。隨后,煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)率在不斷上升,到第10期,煤炭消費總量對重工業(yè)發(fā)展的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)率上升到最高,為53.1%。重工業(yè)發(fā)展自身的貢獻(xiàn)率則降為47.9%。
五、結(jié)論與建議
在運用誤差修正模型、脈沖反應(yīng)函數(shù)和預(yù)測誤差方差分解技術(shù)通過對重工業(yè)發(fā)展與我國煤炭消費的關(guān)系進(jìn)行了動態(tài)分析。得出了下面幾個結(jié)論:(1)就因果關(guān)系來看。重工業(yè)發(fā)展與煤炭消費表現(xiàn)出較強的因果關(guān)系,但煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的影響大于重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費的影響:煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的影響時效較長、強度較大,而重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費的影響則持續(xù)時間較短、強度相對較弱。(2)就誤差修正模型反映的均衡關(guān)系來看。煤炭消費誤差修正模型表現(xiàn)出來的均衡性比重工業(yè)發(fā)展誤差修正模型表現(xiàn)出來的均衡性要差一些。也就是說,煤炭消費對重工業(yè)發(fā)展的影響要大于重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費的影響。(3)就向量自回歸模型反映的動態(tài)作用機制來看。煤炭消費在重工業(yè)發(fā)展誤差分解中貢獻(xiàn)率要大于重工業(yè)發(fā)展在煤炭消費誤差分解中的貢獻(xiàn)率:重工業(yè)發(fā)展對煤炭消費總量的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)率最多只有20.86%。而煤炭消費總量對重工業(yè)發(fā)展的預(yù)測方差的貢獻(xiàn)率最高則為50.6%,且基本維持在39%以上。
可見,重工業(yè)的重新發(fā)展直接影響到我國煤炭消費總量的變化。因此,在制定和調(diào)整產(chǎn)業(yè)政策時,必須考慮我國能源工業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀。在工業(yè)化進(jìn)程中,工業(yè)尤其是重工業(yè)必將得到進(jìn)一步發(fā)展,與之相適應(yīng),我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式和能源發(fā)展戰(zhàn)略也必須作出調(diào)整,使經(jīng)濟(jì)與能源協(xié)調(diào)發(fā)展。具體來說,可從走新型工業(yè)化道路、調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、實施節(jié)能優(yōu)先戰(zhàn)略和優(yōu)化能源結(jié)構(gòu)等方面著手。