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中國生物質能源產業比較優勢的動態測度

2015-01-02 06:23:20翟超穎代木林
統計與決策 2015年14期
關鍵詞:優勢

翟超穎,代木林,張 平,張 曄

(武漢大學 經濟與管理學院,武漢430072)

0 引言

隨著工業革命將人類社會帶入現代文明,化石能源被大規模應用,成為支撐現代經濟發展最重要的資源。然而隨著化石能源儲量日益枯竭,能源危機開始顯現。同樣引起各國政府關注的是,由于化石能源燃燒產生大量的溫室氣體,導致了溫室效應和環境污染的加劇,威脅到經濟的可持續發展和人類社會的生存空間。因此,目前以化石能源為主的全球能源結構,無論是在經濟上還是環境上,都是不可持續的。國際能源署(IEA)預測,若不采取有效措施改變目前的能源結構,到2050年,化石能源產生的溫室氣體(GHG)排放量將達到目前的兩倍,從而造成巨大的環境危機。因此,全球主要國家都已開始推行以開發應用低碳能源技術為核心的能源改革計劃。在低碳能源技術改革計劃中,新能源產業日益受到關注。與其他新能源相比,如太陽能、風能、地熱能等相比,生物質能源所具備的突出優勢受到更多人的重視。生物質能源產業作為一種作為一種新型的朝陽產業,從中觀產業的角度去研究顯得尤為必要。本文的邊際貢獻在于:第一,基于中觀產業層面對生物質能源產業的發展狀況進行了清晰的描述;第二,運用Kernel密度估計和非參數條件密度估計,從動態的角度測度了我國生物質能源產業的在國際上的比較優勢。一方面厘清和了解中國生物質能源產業概況,另一方面通過對比有助于我國制定更好的生物質能源產業發展政策。

1 研究方法

用非參數估計方法研究動態分布演進的問題具有獨特的優勢,它能從分布形態和流動性兩個方面很好地評估中國生物質能源產業比較優勢分布演進的過程。因此本文首先用Kernel密度估計量估計中國生物質能源產業比較優勢橫截面的分布情況,以考察中國生物質能源產業比較優勢在不同國家(地區)間隨時間變化的形態。在評估中國生物質能源產業比較優勢流動性方面,我們選擇了非參數條件密度估計法。這種方法能揭示中國生物質能源產業比較優勢在某段時間內向上(下)轉移的可能性,即估算出中國生物質能源產業比較優勢在某段時期內在不同水平間的轉移概率。本文首先介紹兩種估計方法的數學原理。

1.1 Kernel密度估計

Rosenblatt于1956年首先提出了核密度估法。作為一種重要的非參數估計方法,Kernel密度估計法已經成為研究某一自然或社會現象初始布局及其演進趨勢的一種重要方法。該方法主要用于估計隨機變量的概率密度,連續的概率密度曲線能細致刻畫隨機變量的分布形態。為了得到光滑的密度估計,核密度估計方法使用一般化的權重函數,密度估計量如公式(1)所示:

式(1)中N為觀測值的個數,h為帶寬,Xi為獨立同分布的觀測值,x為均值。K(·)為核函數,它本質上是一種加權函數或平滑轉換函數。寬帶h越大,在x附近的領域就越大。

由于核密度函數對帶寬的選擇非常敏感,因此在Kernel密度估計中,選取一個適當的帶寬h對于獲得最優擬合結果至關重要。寬帶h決定了核密度估計精度和Kernel密度圖的平滑程度,如果寬帶h越大,則x附近的領域越大,故偏差也越大。但另一方面,較大的寬帶可以使得密度函數的方差變小。一般而言,帶寬的選擇對Kernel密度估計的重要性要遠遠大于核函數。在實踐中,樣本越多,要求的帶寬應越小,但不能太小,即h是N的函數,且應滿足公式(2):

核函數是一種加權函數或平滑函數,根據Kernel密度函數的表達形式不同,可以分為均勻核、三角核、四次方核、高斯核、伊番科尼可夫核等類型。因為伊番科尼可夫核能使積分均方誤差最小,本文選擇伊番科尼可夫核函數對中國生物質能源產業比較優勢的進趨勢進行估計,其函數表達式如公式(3):

其中τ(·)為示性函數,即當括弧中的表達示為真時,取值為1;反之,取值為0。

非參數估計沒有確定的函數表達式,我們一般通過密度函數圖來考察分布形態的變化。一般來說,我們可以通過觀察圖形,得出核密度估計的結果,從而看出變量分布的位置和形態變化等方面的信息。

1.2 非參數條件密度估計

非參數條件密度估計最早由Rosenblatt(1969)提出,Hyndman,Bashtannyk and Grunwald(1996)和 Fan,Yao and Tong(1996)基于局部多項式提出了一個新的密度函數估計量,對其進行了修正與補充。本文采用Hansen(2004)的兩步條件估計量,對非參數條件密度的估計方法進行說明。

雖然我們可以根據(10)式求出中國生物質能源產業比較優勢的非參數條件密度,但非參數條件密度估計和kernel密度估計一樣,也是一種非參數估計方法,所以沒有參數表達式。我們一般通過SCD(stacked conditional density)圖和HDR(highest density regions box-plots)圖來考察分布形態的變化。

2 中國生物質能產業比較優勢的實證測度

2.1 變量界定

本文用貿易競爭優勢指數去度量中國生物質能產業的比較優勢。衡量比較優勢的指數有很多,除了TC指數外,常見的指數還包括RCA指數、PRCA指數、以及RSCA指數。本文選擇TC指數作為衡量中國生物質能源產業比較優勢的原因有二:一是計算簡單,具有較大應用價值;二是分界線(TC=0)兩邊對稱,適合分析跨時期的比較優勢變化。

貿易競爭優勢指數(TC)表示已過進出口貿易的差額占進出口總額的比重,用公式表示為:

在式(11)中,X、M分別表示出口額和進口額,i表示某一國家或某一產業、某一產品。它是行業國際競爭力分析的一種有力工具,能夠反映本國生產的一種產品相對世界市場上供應的他國同種產品來說是否具有競爭優勢。若TC指數大于0,說明該國產品出口在國際市場上具有比較優勢反之則否。

2.2 數據來源

本文數據來自聯合國商品貿易數據庫。由于考察的時間跨度比較長(1997~2012年),為保證數據連續性,在生物質能源的選取上,本文采用HS1996而不是最新的HS2012分類法。迄今為止,人類利用生物質能源的主要來源,有農業作物及副產品,木質纖維素,城市廢水以及其他有機廢棄物(見表1)。

表1 生物質能按來源分類

由于聯合國商品貿易數據庫中沒有“城市污水和廢棄物”,故本文只選取了與“農業作物及副產品”和“木質纖維”有關的18種產品,詳細情況見表2所示。

2.3 結果分析

2.3.1 TC指數的kernel密度估計

kernel密度曲線的峰度能夠度量樣本數據在中心的密集程度,偏度則用來描述變量取值分布的對稱性,兩者均可以用來判斷產品出口貿易的專業化程度。由于時間跨度(1997~2012年)較長,我們每隔5年做一個TC指數分布的趨勢判斷,分別為1997年、2002年、2007年、2012年生物質能源產業TC指數分布(圖1)。

表2 生物質能原料代碼及其名稱

圖1 中國生物質能源產業TC指數kernel密度估計

從整體上看1997年、2002年、2007年和2012年的生物質能源產業TC指數分布曲線較為相似,大多數生物質能原料分布在分界線(TC=0)右側,這說明我國多數生物質能源具備比較優勢。右側峰度十分陡峭而且集中在0.6左右,分界線左側峰度與右側相比則要趨緩的多,尤其是1997年左側峰度很不明顯。從1997~2012年,左側峰度略有上升。

從經濟含義上講,核密度曲線越陡峭,峰值越高,表示專業化程度越高。從1997~2012年,核密度曲線左側波峰趨于上升,越來越陡峭,而左側波峰趨于下降,越來越平緩。究其原因,可能是我國在加入WTO之前的相當長一段時間里,TC指數值高的生物質原料越來越少,即專業化程度高的指數越來越小,也就是說出口專業化越來越多地分布在更多具有比較劣勢的產品上,這很大程度上說明該時期農產品出口貿易專業化程度有所下降。

2.3.2 TC指數的非參數條件密度估計

圖2 中國生物質能源產業TC指數的SCD圖

本文以2002年為基期,2012年為考察期,考察近10年來我國生物質能原料國際貿易的流動性。如果SCD圖的脊越趨向于與對角線平行,則說明農產品貿易模式的穩定性越強;偏離對角線越遠,則說明流動性越強。中國生物質能源產業TC指數的SCD圖見圖2所示。

SCD圖(圖2)表明,脊與TC指數坐標軸平面的45度線偏離程度較大,這說明我國生物質能產業的貿易模式有較強流動性,而且SCD圖中最高波峰集中在-1到0之間,這與核密度估計結果基本一致,說明絕大部分生物質能源產品不具備比較優勢。

HDR箱形圖中,每一個長方格代表t時刻TC指數的條件密度,小黑點(·)代表每個條件模式的條件值,條件值與SCD圖中的峰值相對應,是條件密度函數中的最大值。中國生物質能源產業TC指數的HDR箱形圖見圖3所示。

圖3 中國生物質能源產業TC指數的HDR箱形圖見圖3

HDR箱形圖中,大部分生物質能原料的TC條件密度值都偏離45度線較遠,而且大部分最大密度區域都落在45度線下方,這不僅表明絕大部分生物質能原料產業不具備比較優勢,而且表明比較優勢一直在趨于下降。TC指數值越大,條件密度值偏離45度線越遠,說明這些比較優勢越大的生物質能原料的貿易流動性更強。TC指數值在任何地方的最大密度區域都沒出現過斷裂,初步表明中國生物質能產業的比較優勢沒發生過逆轉的情形。

3 結論與政策建議

本文基于HS1996分類法下中國生物質能源產業的進出口數據和貿易競爭優勢指數,利用非參數核密度估計和條件密度估計,對1997~2012年間中國生物質能源產業比較優勢的結構變化、穩定性及流動性進行實證分析。具體而言,我們每隔5年(1997、2002、2007和2012年)對生物質能產業的TC指數進行比較分析,主要包括TC指數的核密度曲線圖(kernel密度圖)、堆疊條件密度圖(SCD圖)和最大密度區域箱形圖(HDR圖)等,并得出如下結論。

(1)中國生物質能源產業的比較優勢狀態不容樂觀,絕大部分產品并不具備比較優勢。入世前后生物質能源產業的比較優勢及貿易模式發生了較為顯著的變化,情況在入世以后并不容樂觀。

(2)從1997~2012年,中國生物質能產業TC指數kernel密度估計的雙峰分布越來越明顯。1997年中國生物質能產業TC指數kernel密度估計的第一高峰值是第二高峰值的3倍,到2012年二者之間基本沒有差距。這說明我國生物質能產業出口的專業化在逐步下降,出口專業化越來越多地集中在具有比較劣勢的產品上。

根據以上結論,提出兩點政策建議。第一,加入世貿組織以后我國一些生物質能源產業的比較優勢仍然在繼續喪失,加入世貿組織并沒有使得我國生物質能源產業的比較優勢得以改觀。這提示我們必須從資源稟賦和國情出發,制定出適合生物質能源產業發展的戰略,重點培育一些優勢特色產品,避免落入比較優勢陷阱。第二,加入世貿組織以后,我國生物質能產品貿易融入世界市場和國際分工的程度不斷加深,產品貿易越來越集中于少數主要產品上。專業化程度提高意味著可以更多地分享國際分工收益和全球化紅利,但也意味著生物質能源產品貿易風險加大,更容易受到國際產品市場波動和不確定性的影響,必須盡快建立風險防范機制,提高抵御外部沖擊的能力。

但同時需要指出的是,在制定生物質能源的政策重點時,要充分考慮中國的國情,不能一蹴而就地加大對生物質能源產業的投入。我國的特殊國情決定了以糧食為主要原料的生物能源技術,不可能在我國大規模、產業化生產。因此,我國生物質能源的產業政策,應該側重于如何將存儲于農林作物副產品、城市污水及廢棄物中的生物質能轉化為生物能源,以及如何開發木質纖維素為原料的生物能源。

[1]趙軍.解讀生物能源:新能源產業及對環境、生態與社會經濟發展的影響[J].中國科學院院刊,2012,27(2).

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[7]李谷成,盧毓,尹朝靜.中國農產品比較優勢動態變化的實證分析[J].華中農業大學學報(社會科學版),2014,(2).

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