中國財政政策對能源消費影響的動態效應分析

摘要 運用因果檢驗、協整檢驗、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效應作了實證分析。結果表明，我國財政政策對能源消費具有較強的調控效果；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，有明顯的中期化現象。這種中期化現象的存在極大地削弱了財政政策能源調控效應的發揮。建議：在保證國家掌握能源資源的所有權基礎上，要逐漸開放能源產業的中、下游市場，使不同的經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控效應的增強。因此，國家必須增強能源財政政策目標的針對性，形成一套完整的能源財政政策體系。

關鍵詞 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、調整能源消費結構和保障能源安全發揮著重要作用。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連續大于1。因此，對國家財政政策的能源調控效應進行深入認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出效應，如經典的賜-m模型和20世紀70年代起流行的聯立方程宏觀計量模型等，但傳統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效應。Blanchard和Perotti最先用VAR模型來分析美國的財政政策，并對用經濟理論中得出的長期約束進行了結構行估計［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濟效應［2］。Breitung 和Bruecemann［3］系統闡述了VAR模型在財政政策效應分析中的作用，并將脈沖反應函數和預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方法。國內對財政政策效應的研究，多數采用在靜態經濟模型中估計財政支出和收入乘數效應的靜態分析方法。如高鐵梅、李曉芳和趙昕東估計了20世紀90年代財政政策的IS-LM季度模型，計算了政府支出乘數和包含擠出效應的財政政策乘數［4］；李生祥、叢樹海建立了消費方程、投資方程等，對財政政策的效應進行了回歸估計，計算了積極性財政政策的收支乘數［5］。谷宇和陳磊首先采用結構性VAR模型來估計我國財政政策的影響，結論是財政政策對產出的效果并不顯著，但在對結構性VAR模型進行估計時直接采用了Choleskey的分解方法，這種對結構性財政沖擊的分解方法忽視了變量的即期作用，無法準確反映財政沖擊的實際值［6］。近年來，很多學者采用VAR模型對我國財政政策對經濟產出的影響進行了系統分析，得出了很多有借鑒意義的結論［6～8］。綜觀國內外相關研究，有兩個較為明顯的特點：首先，對財政政策的效應研究主要集中在對經濟產出效應的研究，極少就它對其他領域（包括能源）的產出效應進行系統研究；其次，使用VAR模型來分析財政政策產出效應是通用的研究方法。因此，本文嘗試采用定量分析方法，引入計量經濟學技術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1989-2006年中國的能源消費總量和財政支出數據，利用協整分析和向量誤差修正模型，在分析它們之間的協整關系基礎上，檢驗短期和長期的因果關系，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效應。

1 模型、方法與數據

向量自回歸模型(VAR)是一種近年來廣泛應用于宏觀經濟分析中的非結構化模型，主要通過實際經濟數據而非經濟理論來確定經濟系統的動態結構。建模時無需提出先檢驗假設——它不排除任何假設，可以通過信息的時間序列將這些假設區分出來。VAR模型是有效的預測模型，也被頻繁地用于分析隨機擾動向量對系統變量的動態影響。使用該方法的前提是兩變量必須存在協整和因果關系。目前分析因果關系的方法主要有傳統的Granger因果檢驗和代表長期關系的EC項的Granger因果檢驗，但由于目前使用較多的是傳統Granger因果檢驗，為了分析的可靠性，我們采用傳統的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系，而不使用包含有誤差修正項和協整向量參數的聯合檢驗。

王紅兵等：中國財政政策對能源消費影響的動態效應分析 2008年 第3期1.1 變量選擇和樣本數據說明

財政政策的調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，因而稅收本身并不能準確反映財政政策的松緊程度。而財政支出是政府根據經濟發展的需要對財政資金進行的具體安排，能通過乘數效應對能源消費產生很強的擴張作用，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，因此本文以此作為能源消費的代表變量。

由于數據方面的原因，本文的能源財政支出采用中央財政支出數據來表示，其中1989-2005年的財政支出數據來自于《中國統計年鑒（2006）》，2006年數據來源于《中國統計摘要2007》，單位是億元。1989-2005年的能源消費數據來自于《中國能源統計年鑒（2006）》，2006年數據來源于《中華人民共和國2006年國民經濟和社會發展統計公報》。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性和趨同性。這說明，在我國重工業發展和能源消費之間存在著長期對應關系。

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濟系統造成的沖擊。

這一模型中，選擇財政支出和能源消費總量為基本變

量。由這二個變量構成的p階模VAR型可以表示為：

yt=A1yt-1+…+Apyt-p+εt（1）

其中yt為m維非平穩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來確定滯后項的數目。利用R2確定滯后項數時是使R2盡量大，利用AIC和SC確定滯后項數時是使AIC和SC的和盡量小，或取AIC和SC同時達到最小時的滯后期為最優滯后期。

1.3 脈沖反應函數和預測誤差方差分解

（1）脈沖反應函數(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的動態結構將這種影響傳達到所有的內生變量。脈沖反應函數就是用于追蹤其中某一變量一個標準差的波動對模型中所有內生變量當前值和將來值影響效果的一種分析技術。

Lutkepohl和Reimer證明從式（1）很容易獲得脈沖反應函數(IRF)為:

Φn(φik，n)=nj=1Φn-jAj，n=1，2，…（2）

其中Φ0=Im，對j＞p，Aj=0。φik，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。

（2）預測誤差方差分解(variance decomposition，VDC)。預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步的預測誤差為：

2 實證分析

如上文所述，在對兩變量關系進行動態分析之前，要先對變量進行協整和因果關系檢驗，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。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)。

從檢驗結果可以看出，非平穩性序列CZZC、EC經過二階差分后平穩，是二階單整序列，即I(2)。所以兩者之間就有可能存在協整即長期穩定的比例關系。

2.2 協整檢驗

本文使用JJ法進行協整檢驗。表2是對財政支出與國內能源消費關系進行Johansen檢驗的結果。

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，即CZZC和EC之間至少有一個協整方程，這說明變量通過協整檢驗，它們之間存在長期均衡關系。

2.3 因果關系檢驗

雖然協整檢驗表明，財政支出與國內能源消費之間存在著動態平衡關系，但并沒有說明這兩者因果關系。而Granger因果關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系。所以，可以運用它們來反映財政支出與國內能源消費的因果關系。

（1）Granger因果關系檢驗。從表3中可以看出，財政支出與國內能源消費表現出較強的因果關系，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。按照統計學的基本原理，可以將國內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期前國內原油價格每增加1%就會使本期國內原油價格增加0.70%。誤差修正項的符號與CZZC的系數符號相反，符合反向修正機制。

2.4 動態模擬分析

通過對財政支出和能源消費的長期均衡關系進行檢驗，發現財政支出和能源消費之間存在著相互影響的關系。但這種分析只是揭示了兩者的動態關系，并沒有說明兩者是如何相互影響，即相互影響程度問題。下面利用脈沖響應函數和預測誤差分解技術對兩者的相互作用機制和影響程度進行動態模擬分析，以期對兩者的動態關系有深刻的認識。

從這些響應函數中可以看出，財政支出和能源消費的未來波動對自己和對方均會產生沖擊，這說明兩者之間存在著一種動態互動關系。但財政支出產生的沖擊能源消費的影響極為強烈、效果明顯且持續時間長。而國內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，兩者相互不發生作用。

具體來說，CZZC的一個標準擾動對EC的影響傳導很快，在1個月內就能把財政支出下降的96%傳導到能源消費，使能源消費量增加。財政支出在經過45天的下降后又開始增加，此時，國內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，即能源消費量達到一定數量后，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一個標準擾動對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）預測誤差方差分解分析。CZZC和EC的脈沖響應函數說明了兩者之間的互動關系。下面通過預測誤差方差分解技術將這種互動關系進行分解，以了解兩者之間因果關系的強度。表5和表6分別是10個預測期內國際原油價格和國內原油價格的預測誤差分解模型，圖6和圖7是10個預測期內國際原油價格和國內原油價格的預測誤差分解模型，橫坐標表示波動周期，縱坐標表示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期的預測期間內，財政支出的變化主要由自身原因解釋。具體來說，第1期財政支出的預測方差中完全由自己來解釋；第2期財政支出的預測方差中仍然有99.29%的比例由自己來解釋，能源消費總量對財政支出的預測方差中預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期的預測期間內，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測方差中完全由自己來解釋；第2期，能源消費總量的預測方差中仍然有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 結論與政策建議

從上述實證分析可以得出下面幾個結論：能源財政政策的實施能有效降低能源消費總量，且持續時間比較長；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象。作為一種反周期的宏觀調控政策，財政政策一般來說應是一種短期政策，這種中期化現象的存在極大削弱了財政政策能源調控效應的發揮。因此，面對新的能源消費形勢，如何及時調整財政政策，將決定著財政政策能源調控效應的大小和能源安全。針對財政政策能源調控效應薄弱的原因，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雜，但主要還是體制上的原因。財政政策調控效應的大小取決于市場機制和微觀經濟主體的反應，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，財政政策的調控效應就會越大［10］。我國能源資源的所有權和分配權屬于國家所有，國有能源企業代表國家行使能源資源勘探、開發和銷售權。為了實現自身利益最大化，這些能源企業大多實行了上下游一體化戰略。這雖然有利于提高企業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節才能到達市場和發揮作用，從而減小了財政政策發揮作用的空間、限制了財政政策能源調控效應的發揮。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基礎上，要逐漸開放能源產業的中、下游市場，使不同的經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，減少中間環節，促使能源消費信息的合理流通，促進能源財政政策調控效應的增強。

(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系，能源消費的變化只是國家能源財政政策實施的間接結果。這反映出政策內容與政策目標之間的不一致性。這種不一致性現象的存在影響了財政政策能源調控效應的大小和發揮，究其產生的原因主要是由于能源財政政策的滯后性和內容上的不合理［11］。職能部門往往是在能源市場中某種現象出現很長一段時間后才開始制定相關政策措施，政策制定的滯后性和發揮作用所需要的時間導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到的目標之間產生偏差；同時盡管國家制定了很多相關的能源財政政策，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略實施的觀念，現有零星的、“就事論事”式的能源財政政策措施難以發揮應有的效率。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控效應，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 Hongbing1 CHENG Jinhua2 ZHANG Yixiang3

(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 mediumterm 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