煤炭價格波動對三次產業的非對稱影響效應研究

楊美臣 楊元坤 張 偉

(1.泰安華陽熱電有限公司，山東省泰安市，271000； 2.山東鐵雄新沙能源有限公司，山東省菏澤市，274900)

★ 經濟管理 ★

煤炭價格波動對三次產業的非對稱影響效應研究

楊美臣1楊元坤2張 偉1

(1.泰安華陽熱電有限公司，山東省泰安市，271000； 2.山東鐵雄新沙能源有限公司，山東省菏澤市，274900)

基于2005年1月至2016年3月的月度數據，運用非線性自回歸分布滯后模型(NARDL)研究了煤炭價格波動對中國三次產業的非對稱影響效應。實證結果表明，煤炭價格波動對三次產業均存在著長期非對稱影響效應，即煤炭價格上漲時產生的影響遠遠大于價格下降時的影響，且對第三產業產生的非對稱影響效應遠大于第二產業；但短期內煤炭價格波動對三次產業均不存在非對稱影響效應。結合國內產業結構轉型與升級的現實狀況，分析煤炭價格波動對三次產業的非對稱影響效應深層次原因，提出了能源供給側結構性改革和產業結構優化等方面的政策建議。

煤炭價格 產業結構 NARDL模型 非對稱影響效應

改革開放以來，特別是加入世界貿易組織后，中國在國際上的競爭力明顯增強，但隨著要素成本逐步提高，傳統的產業結構不能滿足國內經濟可持續發展的需求，因此中央政府開始從供給側發力，加快產業結構的轉型和升級。在此期間，中國的三次產業結構也發生了巨大的變化。從三次產業對國內生產總值GDP的貢獻率上看，第一、第二、第三產業的貢獻率分別從1978年的9.8%、61.8%和28.4%調整為2014年的4.7%、47.8%和47.5%，第一產業和第二產業的貢獻率大幅下降，同時第三產業迅速增長，說明產業結構逐步優化和升級。而煤炭行業作為國民經濟的上游產業，其價格的變化會對下游各相關行業的成本和價格產生影響，從而間接地影響經濟格局，促進產業的發展、新產業的誕生及技術的創新。此外，隨著中國各地出現嚴重的“霧霾”天氣，環境污染問題越來越被關注。中國以煤炭為主的能源生產與消費結構是導致環境污染的主要原因，而工業又是耗能最大的產業部門，也是最大的碳排放來源。再加上先前中國經濟的粗放型發展模式，讓環境問題變得更加嚴峻，中國產業結構的調整和升級迫在眉睫。因此，探究中國煤炭價格波動對三次產業的影響將對產業結構調整和環境保護提供積極的指導意義。

由于煤炭價格對中國產業結構、宏觀經濟都存在著重要的影響，現有文獻從煤炭價格對經濟的影響、煤炭價格對各相關產業的影響等方面進行了研究。王立杰等(2014)研究了煤炭價格下降對中國宏觀經濟的影響；丁志華等(2014)研究了煤炭價格波動對中國實體經濟的影響；楊軍等(2012)應用投入產出模型研究了煤炭價格波動對我國各相關產業的影響；林伯強等(2012)通過構建社會核算矩陣，運用CGE方法分析了石油和煤炭兩種能源價格上漲對我國各產業的影響。

由于中國的能源消費結構與西方國家存在著較大的差異，目前對于西方國家的研究大多數都是以能源或石油為研究對象，探究能源或石油價格的本身特性、對經濟的影響等。而國內學者對煤炭價格波動對三次產業的影響研究較少，沒有深入具體地分析對三次產業的影響方式和程度，多數停留在能源對產業結構的描述或轉換層面上，很少突出分析中國以煤炭為主的能源結構特點對產業結構的影響。為此，本文采用非線性自回歸分布滯后模型(NARDL)，基于2005年1月至2016年3月的月度數據，研究中國煤炭價格波動對三次產業的非對稱效應，并分析其背后原因，為相應政策的制定提供支撐。

1 模型和數據

1.1 非線性自回歸分布滯后模型(NARDL)

非線性自回歸分布滯后模型(NARDL)是把外生變量分解成增加量和減少量兩個變量來探究非平穩時間序列之間長期和短期的非對稱關系。由于大多數的價格時間序列為非平穩序列，因此NARDL模型適合研究和分析煤炭價格對三次產業的非對稱影響效應。

通過誤差修正模型(ECM)可以研究單整變量之間的動態關系。使用一個約束的誤差修正模型(UECM)構造ARDL協整的方法可以描述對稱協整關系。而ARDL模型的一大優點就是不用管變量是否同為I(0)過程或同為I(1)過程，都可以用ARDL模型來檢驗變量之間的長期關系，這是標準的協整檢驗所做不到的。當各變量的平穩階數不能確定時，使用ARDL模型是最適合的。因此，假設在不存在非對稱協整的條件下，可以用線性ARDL-ECM模型來描述煤炭價格對三次產業的動態影響。

(1)

式中：gj——第一產業、第二產業和第三產業增加值；

p——煤炭價格；

L——取自然對數；

Δ——一階差分；

m，n——煤炭價格和三次產業的最大滯后階數。

根據Wald系數約束法來驗證式(1)中的協整關系，即令ρ=δ=0與ρ≠0、δ≠0相比較，如果ρ=δ=0顯著，說明存在協整關系；反之，則不存在。

(2)

通過式(1)和式(2)可以構造出非對稱協整的誤差修正模型(ECM)來研究兩個變量之間的長期和短期的非對稱關系。

(3)

1.2 數據來源及預處理

本文采用月度數據進行實證分析，研究區間為2005年1月至2016年3月。煤炭價格采用煤炭開采和洗選業出廠價格指數，數據來源于中經網產業數據庫。采用第一產業、第二產業和第三產業增加值代表三次產業，數據來源于國家統計局數據庫。由于第一產業、第二產業和第三產業增加值為季度數據，為了保持數據類型的一致，本文借鑒于偉等(2005)和丁志華等(2013)在處理GDP數據時所運用的方法，通過工業增加值的月度數據計算出工業增加值的季度數據，然后計算出各個月份的工業增加值權數，并基于每個月份的工業增加值權數和三次產業增加值的季度數據進一步得出三次產業增加值的月度數值。為了消除時間序列數據的異方差性，對數據取自然對數，并把第一、第二、第三產業增加值和煤炭價格的自然對數序列分別記為LF、LS、LT和LP。

2 實證分析

2.1 單位根檢驗

使用PP檢驗法對LF、LS、LT和LP及其一階差分序列進行單位根檢驗，檢驗結果見表1。結果表明，LS、LT和LP序列均不能拒絕單位根的原假設，但其一階差分在1%的顯著性水平上均通過檢驗，說明原序列是非平穩序列，而其一階差分序列均為平穩序列，即一階單整I(1)；而LF序列在1%的顯著性水平上通過檢驗，說明LF序列為平穩序列。因此，可以采用NARDL模型來研究煤炭價格波動對三次產業的影響效應。

表1 PP單位根檢驗結果

注：***表示在1%水平上統計顯著

2.2煤炭價格波動對三次產業非對稱效應的實證分析

在實證分析煤炭價格波動對三次產業的影響效應之前，需要確定模型中的最優滯后階數并選擇最適合的ARDL和NARDL模型。首先，本文采用AIC準則來確定模型中各變量的最優滯后階數；然后，通過式(1)、式(3)、式(4)和式(5)來估計煤炭價格波動對三次產業的對稱或非對稱影響效應，應用Wald檢測來確定其是否存在長期、短期非對稱關系，根據AIC準則進一步選擇最優模型。

2.2.1 煤炭價格對第一產業影響的結果分析

采用最大滯后階數m=n=5，使用AIC準則確定模型的最優滯后階數為m=2、n=2，因此采用ARDL(2，2)和NARDL(2，2)模型進行估計，結果見表2。結果顯示，長期非對稱的NARDL模型最適合描述煤炭價格波動對第一產業的動態影響。

由此模型的估計結果看，煤炭價格的長期正向沖擊系數(δ+)在5%的水平上顯著，而長期負向沖擊系數(δ-)并不顯著，且正向沖擊系數遠遠大于負向沖擊系數，說明煤炭價格上漲時對第一產業的影響遠大于價格下降時的影響。但發現煤炭價格長期負向沖擊系數的估計值為負數，這是不切合實際的。對于短期影響效應，當期煤炭價格波動對第一產業增加值產生正向影響，滯后一期煤炭價格波動對第一產業增加值產生負向影響。從顯著性系數的大小來看，煤炭價格每變動1個百分點將導致第一產業增加值累計相應變動-0.79個百分點。出現上述情況的主要原因在于：一是第一產業是指農、林、牧、漁業(不含農、林、牧、漁服務業)，它們在發展過程中所使用的煤炭數量比較少，即與煤炭的關聯性較低；二是第一產業作為國民經濟的基礎產業，支撐國民經濟建設和其他產業發展，關系到社會穩定大局，國家對農、林、牧、漁業等扶持力度較大，使得第一產業受煤炭價格波動的直接影響較小。

表2 煤炭價格對第一產業的模型估計結果

注：(1)***、**和*分別表示在1%、5%和10%水平上統計顯著；(2)圓括號內的數據表示p值；(3)WCT表示為應用Wald檢測來檢驗是否存在協整即協整檢驗，WLR表示通過使用Wald檢測的原假設(δ+=δ-)來檢測是否長期對稱，而WSR為通過使用Wald檢測的原假設來檢測是否短期對稱；(4)L+、L-分別表示正向沖擊和負向沖擊的長期系數；(5)AIC是信息標準，用來確定最優滯后階數和模型；(6)R2表示該模型的擬合程度；(7)ARCH表示回歸模型的殘差是否存在ARCH效應

2.2.2 煤炭價格對第二產業影響的結果分析

分析過程和第一產業相似，設定最大滯后階數m=n=5，采用AIC準則確定模型的最優滯后階數為m=5、n=1，故采用ARDL(5，1)和NARDL(5，1)模型進行估計，結果見表3。結果顯示，長期非對稱的NARDL模型是最適合描述煤炭價格波動對第二產業的動態影響。從模型的估計結果看，煤炭價格的長期正向沖擊系數(δ+)在5%的水平上顯著，而長期負向沖擊系數(δ-)在10%的水平上顯著，且正向沖擊系數遠大于負向沖擊系數，說明第二產業受煤炭價格上漲時的影響遠遠大于其價格下降時的影響。煤炭價格上漲和下降對第二產業的長期非對稱系數分別為0.2488和0.1682，說明煤炭價格每增加1個百分點，第二產業增加值將增長0.2488個百分點；而煤炭價格每下降1個百分點，第二產業增加值將降低0.1682個百分點。對于短期影響效應，當煤炭價格每變動1個百分點，將導致第二產業增加值相應變動0.2783個百分點。

由于我國富煤、貧油、少氣的能源資源特征，第二產業中電力、熱力、冶金、建材、化工等重化工業消耗的主要能源是煤炭，所以煤炭價格的波動對第二產業的增加值會產生直接影響。統計數據顯示，2015年的煤炭消費結構中，煤炭消費量為36.98億t，其中電力行業耗煤18.39億t，占全年煤炭消費總量的一半。雖然自2004年開始國家發改委實施煤電價格聯動以緩解部分發電企業的成本壓力，但由于電力行業作為國民經濟的基礎產業，政府對電價管制較為嚴格，導致煤炭價格波動對第二產業產生長期非對稱影響。

表3 煤炭價格對第二產業的模型估計結果

2.2.3 煤炭價格對第三產業影響的結果分析

分析過程和第一、第二產業相似，采用最大滯后階數m=n=5，依據AIC準則確定ARDL(2，1)和NARDL(2，1)模型進行估計，結果見表4。結果表明，具有長期非對稱關系的NARDL(2，1)模型適合于描述煤炭價格波動對第三產業的影響效應。由模型的估計結果看，煤炭價格的長期正向沖擊系數(δ+)在1%水平上顯著，而長期負向沖擊系數(δ-)并不顯著，且正向沖擊系數遠大于負向沖擊系數，說明與煤炭價格下降相比，煤炭價格上漲對第三產業的影響更加顯著。煤炭價格上漲和下降對第三產業的長期非對稱系數分別為0.2641、0.0261，說明煤炭價格每增加1個百分點，第三產業增加值將增長0.2641個百分點；而煤炭價格每下降1個百分點，第三產業增加值將降低0.0261個百分點。對于短期影響效應，當煤炭價格每變化1個百分點，第三產業增加值將相應變動0.1031個百分點。

隨著國內經濟結構的轉型升級和新興產業的發展，第三產業得到了迅速發展，尤其是物流行業已經逐步發展成為一個新興產業部門，在國民經濟中占據越來越重要的地位，而煤炭行業的生產和運輸與物流行業存在著密切的關系。由于煤炭生產的特殊性以及資源分布和需求之間呈現逆向分布的特征，物流行業自身的物流節點多、物流線路長等特點，使煤炭的運輸成本居高不下。如梁姍姍和周敏(2007)的研究結果表明，由于煤炭生產過程中所需要的原材料、零部件等輔助材料的需求量十分巨大，并且原材料分布不均，這種長距離大量煤炭生產資料的運輸，使得煤炭行業的儲運成本增加，直接導致我國煤炭行業儲運成本占總成本的10%～50%。此外，杜洋和段玉玲(2010)的研究也表明，煤炭行業中每年其運輸成本占據總成本的40%～60%，而且占據物流行業總成本的比例居高不下。因此，為了平衡煤炭行業需求量的持續增加，要適量增加煤炭的生產量，從而加大了對其輔助材料和成品的運輸量；煤炭價格會隨煤炭行業需求量的增加而上漲，進而使運輸費用增長，直接或間接地增加了物流行業的收入。而中國近年來為了實現轉型升級發展的需求，特別是經濟發展處于放緩階段時，更是大力鼓勵發展第三產業。上述原因導致了煤炭價格波動對第三產業的增加值產生非對稱影響效應。

通過比較煤炭價格沖擊對三次產業的長期系數，發現第三產業受煤炭價格波動的影響大于第二產業，而第一產業與煤炭的關聯比較少且受國家政策的大力扶持，使所得估計值與實際不符。對于第二產業和第三產業，由于現階段的結構調整、節能降耗、安全生產、提高產業集中度等多個目標的規劃和發展，使重化工業領域面臨著很大的挑戰，而服務行業得到迅速發展，其中最具代表性的是物流行業。如王選慶(2013)研究結果表明，中國整體上反映物流指標很重要的一點是社會物流總費用，其中1991年社會物流總費用占GDP的比例是24%，在隨后的幾年雖然有所下降，但一直都維持在18%左右。由此可見，社會物流總費用偏高，占GDP的比率較高，直接提高了第三產業對GDP的貢獻率。

表4 煤炭價格對第三產業的模型估計結果

3 結語

基于非線性自回歸分布滯后模型(NARDL)實證分析了煤炭價格波動對三次產業的非對稱影響效應，結果表明，煤炭價格波動影響最大的是第三產業，其次是第二產業，而由于受歷史和自身條件的限制，煤炭價格波動對第一產業的影響不符合實際情況。

(1)由于政府對第一產業的特殊優惠政策，導致煤炭價格對其長期影響的估算結果不符合實際情況。但第一產業作為基礎性產業，在國內生產總值中占有一定的份額，所以在科技化和市場化的大背景下，應該加快實施科技興農、農業合作戰略等政策，保證與我國經濟發展同步，進而保證其基礎性地位。

(2)煤炭價格波動對第二產業存在著長期非對稱影響的分析表明，與煤炭價格下降相比，煤炭價格上漲時對第二產業的影響更加顯著。政府應充分利用煤炭價格下降對第二產業影響不顯著這一實證結論，深化加快能源供給側結構性改革，促進中國能源行業的健康可持續發展。實際上，我國也相繼出臺了煤炭市場化、電力市場化等能源供給側結構性改革政策。

(3)煤炭價格波動對第三產業存在著長期非對稱影響，且遠大于對第二產業的影響效應，說明在產業結構的轉型、升級過程中，應該適當控制煤炭價格的大幅度波動，盡最大可能減少對第三產業的負面影響，加快第三產業的經濟發展。雖然煤炭運輸對第三產業的增加值做出了巨大貢獻，但這種粗放式發展也對環境、交通運輸等方面造成了很大程度的惡性影響。受我國煤炭資源分布不平衡與全國各地區經濟發展不匹配的影響，煤炭運輸的日益增長造成了以鐵路為主的運煤能力不足，加大了公路運輸負擔。因此，政府相關部門應該緩解鐵路、公路的運輸能力，輸煤輸電并舉，使國家的運輸系統達到全局最優化，為全國的經濟發展、環境保護做出貢獻。

[1] 李文博，龍如銀，丁志華.線性和非線性雙重視角下煤炭價格波動對中國經濟增長的影響[J].資源科學，2015(10)

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[6] 梁姍姍，周敏.煤炭企業物流模式選擇思路研究[J].實驗研究，2007(17)

[7] 杜洋，段玉玲.供應鏈環境下煤炭企業物流配送模式決策研究[D]. 焦作：河南理工大學，2010

[8] 隋廣琳，張冠華.我國煤炭價格波動周期特征分析及預測研究[J].中國煤炭，2015(11)

Studyontheasymmetriceffectofcoalpriceonthethreeindustries

Yang Meichen1, Yang Yuankun2, Zhang Wei1

(1. Shandong Huayang Heating Power Co., Ltd., Taian, Shandong 271000, China; 2.Shandong Tiexiong Xinsha Energy Co., Ltd., Heze, Shandong 274900, China)

The present work endeavors to study the asymmetric effect of coal price on the three industries by applying nonlinear autoregressive distributed lag (NARDL) model based on the monthly data from January 2005 to March 2016. The results indicated that there were long-term asymmetry effect of coal price fluctuations on the three industries, which means the effects, when coal price was rising up, was far greater than that when the price was going down, and the effect of coal price on the third industry has been far outweigh than the second industry. But in the short term, coal price fluctuations did not have asymmetric effect on the three industries. Thus, combined with the reality of transformation and upgrading of domestic industrial structure, the underlying causes of asymmetry effect of coal price fluctuations on the three industries were analyzed, and the relevant policies and suggestions on energy supply side structural reform and industrial structure optimization were put forward.

coal price, industrial structure, NARDL model, asymmetric effect

楊美臣，楊元坤，張偉. 煤炭價格波動對三次產業的非對稱影響效應研究[J].中國煤炭，2017，43(10):26-32.

Yang Meichen, Yang Yuankun, Zhang Wei. Study on the asymmetric effect of coal price on the three industries [J].China Coal，2017，43(10):26-32.

TD-9

A

楊美臣(1989-)，女，山東菏澤人，碩士，現就職于山東泰安華陽熱電有限公司，主要研究方向為能源經濟。

(責任編輯 宋瀟瀟)