于振英,段亞敏
(石家莊經濟學院a.經貿學院;b.研究生院,石家莊 050031)
礦產資源政策參與宏觀調控的效果綜合反映了礦產資源政策的配套性、實施效率以及政策目標實現程度。礦產資源政策參與宏觀調控時,從政策制定到產生實際效果,其間存在一定時滯,稱作外部時滯。例如,礦產資源勘查與開采許可審批政策頒布后,某些特定礦種要在資源開采量、現有礦業權設置以及市場需求等方面做出調整,導致政策外部時滯出現。因此,礦產資源政策參與宏觀調控時要充分考慮外部時滯,以保證政策預期目標的實現。本文通過建立向量自回歸(VAR)模型,使用脈沖響應函數和方差分解法對我國礦產資源勘查政策、開發利用政策、礦產品進出口政策、境外投資政策和稅費政策的外部時滯(下文簡稱“時滯”)進行測算,為今后制定有預見性的礦產資源政策提供依據。
脈沖響應函數描述某內生變量對誤差沖擊的反應,即在隨機誤差項上施加一個標準差沖擊后,該沖擊對內生變量當期值和未來值帶來的影響。通過比較不同滯后期的脈沖響應,可確定一個變量對另一個變量的作用時滯[1]。進行脈沖響應函數分析的前提是建立向量自回歸(VAR)模型,即通過每個變量對模型中全部內生變量進行滯后回歸分析來模擬動態關系[2-4]。
方差分解是一種描述系統運動的方法。與脈沖響應函數相反,方差分解將系統中的預測均方誤差分解成系統中各變量沖擊的貢獻,即分析未來某期的內生變量對上期誤差項一次沖擊的響應過程[5]。
時差相關系數分析法經常被用來檢驗兩個時間序列經濟變量之間的滯后關系。在分析政策時滯時,通常計算出若干個不同時差的相關系數,然后進行比較,最大的時差相關系數所對應的時差則為兩個經濟時間序列變量之間的時滯[6]。
本文選取的礦產資源政策變量以及政策效應變量見表1所示。

表1 礦產資源政策變量與效應變量
考慮到各年份數據的統一性,“新增查明礦產資源儲量”統計對象為煤炭、石油、鐵礦石,統計數量為“基礎儲量+資源量”;“礦產資源開采總量”統計對象為固體和液體礦產;“礦產資源開采規模結構”是指大中型礦山在礦山總數中所占比重;“礦山環境治理資金”包括中央加地方財政投入;“礦產資源供應對需求的保障指數”是指石油與煤炭的生產消費比;“礦產資源對外依存度”選取鐵礦石作為統計對象;“礦產資源進口來源集中度”統計對象為鐵礦砂及精礦從澳大利亞進口的比重;“礦產品進出口貿易總額”、“礦產品銷售收入”和“礦業總產值”按照當年價格計算。所用數據來自于2002年-2012年《中國國土資源年鑒》、《中國國土資源公報》、《中國統計年鑒》、《中國財政年鑒》和《中國礦業年鑒》。考慮到序列數據的時間趨勢以及異方差現象,對年度序列數據分別取自然對數,并在相應變量的字符前加“L”。對于缺失的數據,采用相鄰年份數據的平均值。
1999年以來,我國頒布了諸多礦產資源政策,包括礦產資源勘查政策、開發利用政策、礦產品進出口政策、稅費政策等。本文使用Eviews6.0軟件對政策的外部時滯進行實證分析。
對礦產資源政策變量及效應變量的ADF檢驗結果見表2所示。

表2 礦產資源政策變量與效應變量ADF單位根檢驗結果
表2表明,除LMGEGF、LMRF和LRT之外,其他各變量的原始序列ADF檢驗絕對值均大于10%置信水平下的臨界值,表明除LMGEGF、LMRF和LRT之外其他變量的原始序列非平穩。但這些變量經過一階或二階差分后得到的ADF檢驗值均小于5%置信水平下的臨界值,變量之間存在協整關系。因此,可以對表2中的變量值進行實證分析。
對表2中的政策變量及效應變量做格蘭杰非因果性檢驗(顯著性水平取10%)[7],結果見表3(只顯示存在格蘭杰因果關系的變量)。

表3 礦產資源政策變量與效應變量格蘭杰因果關系檢驗結果
表3說明,SSMRE(礦產資源開采規模結構)與TEMR(礦產資源開采總量)、GEI(地質勘查投入)與RT(資源稅)之間存在雙向格蘭杰因果關系,其他變量之間存在單向格蘭杰因果關系。
礦產資源政策變量與效應變量(只分析存在格蘭杰因果關系的變量)的時差相關系數見表4所示。

表4 礦產資源政策變量與效應變量的時差相關系數
表4表明,設定滯后期數為0至10期,滯后期為1時,時差相關系數最大的變量包括:新增查明礦產資源儲量與地質勘查投入、開采許可證發放數量與開采總量、開采規模結構與開采總量、采礦業對外直接投資凈額與向外商投資企業批準登記發放勘查與開采許可證數量、礦產資源生產消費比與礦產品進出口貿易總額、礦山地質環境治理資金投入與資源稅、采礦權使用費與地質勘查投入、地質勘查投入與資源稅、資源稅與稅收。新增查明礦產資源儲量與地質勘查行業從業人員報酬的時差相關系數在滯后期為4時最大。礦產資源開采規模結構與礦業總產值的時差相關系數在滯后期為8時最大。可以看出,礦產資源開采規模結構的效應時滯最長,地質勘查行業從業人員報酬次之,其他變量的效應時滯較短。
(1)礦產資源勘查政策
分別建立INMR和GEI、INMR和GEIPR的兩變量VAR系統,經滯后結構檢驗,所有根模的倒數均小于1,模型平穩。INMR對GEI的脈沖響應函數和方差分解分別見圖1和圖2所示。

圖1 新增查明儲量對地質勘查投入的脈沖響應函數

圖2 新增查明儲量對地質勘查投入的方差分解
由新增查明礦產資源儲量對地質勘查投入的脈沖響應(圖1)可以看出,地質勘查投入變化2年之后,對新增查明礦產資源儲量的脈沖響應達到最大并且逐漸趨于穩定。方差分解圖(圖2)顯示,新增查明儲量的預測方差中地質勘查投入的貢獻上升且在第2年達到最大值,之后較為穩定。結合時差相關系數、脈沖響應和方差分解分析,地質勘查投入對新增查明儲量的作用時滯為1~2年。同理,地質勘查行業從業人員報酬對新增查明儲量的作用時滯為2~4年。
(2)礦產資源開發利用政策
經滯后結構檢驗,NMLI和TEMR、SSMRE和TEMR模型中根模的倒數均小于1,模型平穩。SSMRE和MOV的兩變量VAR模型不平穩,因此放棄對其進行分析。
結合時差相關系數、脈沖響應和方差分解分析,地質勘查行業從業人員報酬對新增查明儲量的作用效果在第1年開始顯現,第2年完全發揮,其作用時滯為0~1年;開采規模結構對開采總量的作用效果在第2年開始顯現,其作用時滯為1~2年。
(3)礦產資源境外投資政策
經滯后結構檢驗,NFDIMI和IPETFIE的兩變量VAR系統模型平穩。NFDIMI對IPETFIE的脈沖響應函數和方差分解圖表明,向外商投資企業批準登記發放許可證的數量變化2年之后,對采礦業對外直接投資凈額的脈沖效應增加并在波動中逐步趨于穩定;采礦業對外直接投資凈額的預測方差中,向外商投資企業批準登記發放許可證數量的貢獻較為穩定。總之,向外商投資企業批準登記發放許可證數對采礦業對外直接投資凈額的作用效果在1~2年之后完全發揮出來,所以其作用時滯為1~2年。
(4)礦產品進出口政策
SDMRPI對MPIET的脈沖響應函數和方差分解圖表明,礦產品進出口貿易總額變化2年之后,對礦產資源供應保障指數的脈沖效應增加,第3年之后逐步趨于穩定;礦產資源供應保障指數預測方差中,礦產品進出口貿易總額的貢獻上升且在第3年達到最大值,之后較為穩定。結合時差相關系數、脈沖響應和方差分解分析,礦產品進出口貿易對礦產資源供應保障指數的作用時滯為1~3年。
(5)礦產資源稅費政策
在滯后結構檢驗的基礎上,MGEGF對RT的脈沖響應函數和方差分解圖表明,資源稅征收數量變化的第1~3年對礦山地質環境治理資金投入的脈沖效應增加,第3年之后逐步趨于穩定;礦山地質環境治理資金投入預測方差中,資源稅的貢獻上升且在第3年達到最大值。所以,資源稅對礦山地質環境治理資金投入的作用時滯為1~3年。
同理,采礦權使用費數量變化的第1~3年對地質勘查投入的脈沖效應增加,第3年達到最大,之后較為穩定。地質勘查投入預測方差中,采礦權使用費的貢獻逐年上升,且從第4年開始較為穩定。所以,采礦權使用費對地質勘查投入的作用時滯為1~4年。
資源稅征收數量變化的第2年對地質勘查投入的脈沖效應增加并達到最大。地質勘查投入預測方差中,資源稅的貢獻在第2年較大,之后呈現平穩狀態。資源稅對地質勘查投入的作用時滯為1~2年。
資源稅征收數量變化的第2年對稅收的脈沖效應增加并達到最大,之后下降,第5年出現最小值,而后上升并在第8年出現下一個波峰。稅收收入預測方差中,資源稅的貢獻在第2年較大,之后呈現平穩狀態。結合時差相關系數、脈沖響應和方差分解分析,資源稅對稅收的作用時滯為1~2年。
礦產資源政策時滯分析結論如表5所示。
(1)各種礦產資源政策存在一定的作用時滯,其中,勞資政策、采礦權使用費政策工具長達4年才能發揮出最大效應。面對時滯,政策當局應把握政策實施時機,加強對政策實施效果的跟蹤監測,根據實施效果及時調整政策,以增強礦產資源政策調控的預見性、針對性和實效性。
(2)實證分析結果顯示,不同的礦產資源政策具有不同的作用時滯,政策當局需分析其原因,進而制定相應對策。表5中,50%的政策效果時滯為1~2年,原因在于礦產資源行業具有生產周期。地質勘查行業從業人員報酬對新增查明儲量的影響時滯為2~4年,說明勞動報酬首先影響消費,進而影響投資、GDP和稅收,最后才能對新增查明儲量產生影響,傳導鏈條較長。礦產品進出口貿易涉及的領域較廣,需要礦產資源部門和外貿部門協調配合,所以礦產品進出口政策時滯較長。采礦權使用費發揮作用的時滯為1-4年,可歸因于我國礦業權市場不盡完善。所以,在出臺政策時,必須考慮不同政策時滯的重疊、交叉作用,注重政策的系統性和連續性,分析時滯存在的原因,根據不同礦種和地區實行有差別的調控政策。

表5 礦產資源政策時滯分析結論
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