產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對我國能源消費(fèi)的動態(tài)沖擊分析

馬立平，陳首麗

(1.首都經(jīng)貿(mào)大學(xué) 統(tǒng)計(jì)學(xué)院，北京 100023；2.北京石油化工學(xué)院，北京 102600)

0 引言

過去20年中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)發(fā)生了很大的變化，1980～1993年，第一產(chǎn)業(yè)的比重由31.1%下降到19.9%，第三產(chǎn)業(yè)的比重由21.4%上升到32.7%，第二產(chǎn)業(yè)的份額在經(jīng)過較長一段時間的徘徊之后開始呈上升趨勢。1995年起，第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度很快，雖然總體上工業(yè)化過程中的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化不利于節(jié)能，但其也并不意味著總體GDP能耗必然上升，能源消費(fèi)不僅取決于產(chǎn)業(yè)增加值比重結(jié)構(gòu)及其變化，還取決于產(chǎn)業(yè)的單耗變化。為深入分析能源消費(fèi)總量受產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)影響的沖擊作用，本文采用向量自回歸（VAR）模型，以能源消費(fèi)與各產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值構(gòu)成的經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)為對象，分析產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對我國能源消費(fèi)的動態(tài)沖擊。

1 模型及分析指標(biāo)

向量自回歸（VAR）模型是一種非結(jié)構(gòu)化的多方程模型，采用多方程聯(lián)立的模型形式，

其中，yt是M維內(nèi)生變量向量，xt是D為外生變量向量，A1,…,Ap和B1,…,Br是待估計(jì)的參數(shù)矩陣，內(nèi)生變量和外生變量分別有P和R階滯后期，εt是隨機(jī)擾動項(xiàng)。模型中的每一個方程均是內(nèi)生變量對模型的全部內(nèi)生變量的滯后項(xiàng)進(jìn)行回歸，從而分析研究對象系統(tǒng)內(nèi)全部內(nèi)生變量之間的動態(tài)關(guān)系。

VAR模型中隨機(jī)擾動項(xiàng)發(fā)生變化時，不僅當(dāng)前的內(nèi)生變量會改變，而且其還會通過當(dāng)前的內(nèi)生變量影響到其它的內(nèi)生變量改變，最終又反饋到自身。利用VAR模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析可以用來衡量來自隨機(jī)擾動項(xiàng)的一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊對內(nèi)生變量當(dāng)前和未來取值的影響。

我們可以將VAR模型表示成為一個向量移動平均（MA）模型：

其中，系數(shù)矩陣ψs稱作脈沖響應(yīng)函數(shù)，ψs中第i行第j列元素看作是滯后s期的函數(shù)（s=1,2,3,… ），表示在其它誤差項(xiàng)在任何時期都不變的條件下，當(dāng)?shù)趈個變量yjt對應(yīng)的誤差項(xiàng)μjt在t期受到一個單位的沖擊 （即一個單位的變化）后，對第i個內(nèi)生變量yit在t+s期造成的影響，即VAR模型中變量i對由變量j的s期脈沖響應(yīng)。

在進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析的同時，VAR模型還可將系統(tǒng)內(nèi)生變量的估計(jì)預(yù)測均方誤差分解成系統(tǒng)中各變量沖擊的結(jié)果，即方差分解分析，從而了解各分量對模型每一內(nèi)生變量的相對重要性，為此定義Rij(s)為第j個分量對第i個分量的方差貢獻(xiàn)率：

其中ψq,ij是脈沖響應(yīng)函數(shù)，σjj是白噪聲序列第j個分量的標(biāo)準(zhǔn)差，yit是自回歸向量的第i個分量。如果Rij(s)較大，則意味著第j個分量對第i個分量的影響大，反之則說明影響小。

2 產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變化對能源消費(fèi)總量的沖擊分析

2.1 數(shù)據(jù)來源及說明

（1）本文計(jì)算所涉及的變量和數(shù)據(jù)資料包括第一產(chǎn)業(yè)、工業(yè)、建筑業(yè)及第三產(chǎn)業(yè)增加值、能源消費(fèi)總量，根據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性選取 《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國能源統(tǒng)計(jì)年鑒》中1978～2006年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，其中能源消費(fèi)總量用EC來表示，各產(chǎn)業(yè)增加值分別用G1、GG、GJ、G3來表示。

表1 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)結(jié)果

表2 VAR模型回歸結(jié)果

（2）在進(jìn)行各項(xiàng)分析之前，考慮到價格因素對時間序列的影響，建立模型前對各產(chǎn)業(yè)增加值數(shù)據(jù)用零售物價指數(shù)P進(jìn)行了調(diào)整。

（3）為了避免數(shù)據(jù)的劇烈波動、時序數(shù)列趨勢線性化和數(shù)據(jù)異方差現(xiàn)象對模型估計(jì)帶來不利的影響，同時考慮到由于數(shù)據(jù)的自然對數(shù)變化不改變函數(shù)原來的協(xié)整關(guān)系，因而本文在分析之前首先對數(shù)據(jù)進(jìn)行了自然對數(shù)處理，上述變量經(jīng)對數(shù)處理后分別以 LnEC、LnG1、LnGG、LnGJ、LnG3 表示。

2.2 變量平穩(wěn)性與協(xié)整關(guān)系檢驗(yàn)

采用ADF檢驗(yàn)法，根據(jù)AIC和SC準(zhǔn)則選取滯后階數(shù)，對各變量進(jìn)行了平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果見表1。

表1檢驗(yàn)結(jié)果表明，所有變量原序列都不是平穩(wěn)序列，而其一階差分序列在1%顯著性水平下都不拒絕變量有一個單位根的原假設(shè)，即這些變量序列均為一階單整序列，說明各產(chǎn)業(yè)增加值與能源消費(fèi)之間可能存在著長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，為確認(rèn)協(xié)整關(guān)系的存在，進(jìn)一步地采用了Johansen極大似然估計(jì)法對變量進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果顯示，在5%水平上至少存在兩個協(xié)整方程，也就是說變量之間存在長期均衡關(guān)系，可以直接建立VAR模型。

2.3 VAR模型的建立

根據(jù)AIC和SC最小準(zhǔn)則，選擇了滯后三期，建立的VAR模型結(jié)果表2所示。

從估計(jì)結(jié)果看，決定性殘差協(xié)方差僅有4.44E-17，AIC值和SC值也非常小，所以建立VAR（3）模型比較好，可以進(jìn)行后面的脈沖響應(yīng)分析以及方差分解分析。

2.4 脈沖響應(yīng)分析

利用VAR模型計(jì)算的脈沖響應(yīng)函數(shù)值，即能源消費(fèi)總量對各產(chǎn)業(yè)增加值一個標(biāo)準(zhǔn)差沖擊的響應(yīng)繪制成圖1。

圖1中，橫軸表示沖擊作用的滯后期數(shù)，縱軸表示能源消費(fèi)總量LnEC的數(shù)值，實(shí)線表示脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線，代表了能源消費(fèi)總量對相應(yīng)的各產(chǎn)業(yè)增加值沖擊的反應(yīng)，虛線表示正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。從各產(chǎn)業(yè)增加值沖擊引起能源消費(fèi)的響應(yīng)函數(shù)曲線來看，各產(chǎn)業(yè)對能源消費(fèi)總量的沖擊作用是不相同的，短期與長期的作用效果也有所差別：

（1）能源消費(fèi)對第一產(chǎn)業(yè)沖擊的響應(yīng)比較迅速，在沖擊過后的第五年已經(jīng)達(dá)到0.02，此后這種作用有所減小但始終為正向的；而在長期，其影響回復(fù)到0附近。這表明短期內(nèi)，我國農(nóng)業(yè)水平的發(fā)展會增加總體能源消耗量，但由于第一產(chǎn)業(yè)本身并不過多依賴各類能源，因此從長期來看，農(nóng)業(yè)對能源消費(fèi)的沖擊作用是逐漸減小的。

（2）工業(yè)對能源消費(fèi)的沖擊作用主要在于其長期，短期內(nèi)由于行業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)品結(jié)構(gòu)的調(diào)整會降低其能源的單耗水平，但其對能源消費(fèi)總量的作用持續(xù)且起到正向的、較大影響。

（3）建筑業(yè)對能源消費(fèi)總量的沖擊具有波動性，僅在最初4年呈現(xiàn)正向沖擊，此后其負(fù)向作用更為突出，這表明可以通過適當(dāng)擴(kuò)大建筑業(yè)的比重來調(diào)節(jié)能源的消費(fèi)總量。

（4）第三產(chǎn)業(yè)的沖擊作用在起初的七年里都是正向的，即來自第三產(chǎn)業(yè)的一個波動將會導(dǎo)致能源消費(fèi)總量的增加，且這種作用在第三年到第六年達(dá)到峰值；進(jìn)入到影響的第八年后，第三產(chǎn)業(yè)的沖擊作用為負(fù)，即會減少能源消耗；在第12年，第三產(chǎn)業(yè)的沖擊作用轉(zhuǎn)為正向且略有增大。

從各產(chǎn)業(yè)的長期作用進(jìn)行分析，我們需要在合理控制工業(yè)規(guī)模的同時，適當(dāng)調(diào)節(jié)第三產(chǎn)業(yè)與工業(yè)間的比例關(guān)系，使能源消耗總量得到有效控制。同時，我們?nèi)孕杼貏e注意，在調(diào)整產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的過程中要從長期著手，不可只顧當(dāng)前的效果。

3 方差分解分析

脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是VAR模型中一個內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量所帶來的影響。而方差分解則是從另一個角度描述了系統(tǒng)的動態(tài)變化，其主要思想是，把系統(tǒng)中每個變量的波動，即預(yù)測均方誤差，按其成因進(jìn)行分解，然后計(jì)算出VAR模型中的變量產(chǎn)生影響的每個隨機(jī)擾動的相對重要性的信息，即變量沖擊的貢獻(xiàn)占總貢獻(xiàn)的比例。

表3是對LnEC的方差分解結(jié)果，表中包括7列，第一列是預(yù)測期，第二列S.E.中數(shù)據(jù)為變量LnEC的各期預(yù)測標(biāo)準(zhǔn)誤差，后七列均是百分?jǐn)?shù)，分別代表LnEC、LnG1、LnGG、LnGJ、LnG3為因變量的方程隨機(jī)擾動項(xiàng)對各期預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)度，每行結(jié)果相加是100。

從LnEC方差分解的結(jié)果中可以得出如下的結(jié)論：

（1）來自LnGG隨機(jī)擾動項(xiàng)的影響占LnEC預(yù)測誤差從0.008%上升到10.259%，在除了LnEC本身以外的所有其他變量當(dāng)中對能源消費(fèi)總量增長的影響是最大的。

（2）來自LnGl隨機(jī)擾動項(xiàng)的影響占LnEC預(yù)測誤差從4.327%上升到17.005%，后減小至8.721%，說明農(nóng)業(yè)的發(fā)展對能源消費(fèi)總量增長也有著重要的影響。

（3）LnGJ隨機(jī)擾動項(xiàng)的影響占LnEC預(yù)測誤差從0.458%增加至13.122%，后又降低至6.933%。

（4）LnG3隨機(jī)擾動項(xiàng)的影響占LnEC預(yù)測誤差從1.179%快速上升至8.141%，后降低到4.856%又略有上升至5.403%。 說明與 LnGl、LnGG 相比，LnGJ、LnG3的貢獻(xiàn)較小，且波動性比較大。

[1]李子奈.高等計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)[M].北京：高等教育出版社，2002.

[2]候羽.我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的能源消費(fèi)研究[D].首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)碩士生論文，2009.