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    基于變參數(shù)模型的中國煤炭消費與經(jīng)濟增長關系的研究

    2014-10-21 20:02:15金戈
    山東工業(yè)技術 2014年24期
    關鍵詞:經(jīng)濟增長

    摘 要:本文利用狀態(tài)空間模型構建了煤炭消費量與經(jīng)濟發(fā)展水平之間的變參數(shù)模型,并對其進行協(xié)整檢驗。實證表明,二者存在一種時變的長期均衡關系,模型估計的結果較好的揭示了這一時變規(guī)律。利用卡爾曼濾波估計煤炭消費彈性系數(shù),通過對彈性系數(shù)走勢變動的分析,說明變動產(chǎn)生的原因,據(jù)此提出了改善能源結構、改變傳統(tǒng)生產(chǎn)生活習慣和調整產(chǎn)業(yè)結構等相關政策性建議。

    關鍵詞:變參數(shù)模型;煤炭消費;經(jīng)濟增長

    1 引言

    我國是能源生產(chǎn)和消費大國,煤炭作為現(xiàn)階段我國最主要的能源消費方式,直接影響著國民經(jīng)濟的發(fā)展。自20世紀80年代以來,煤炭在我國能源生產(chǎn)構成中占比均為70%以上,而其在我國能源消費構成中也占有2/3以上的比例。如此高的能源生產(chǎn)與消費比重,反映了我國以煤炭為主的能源消費特征,說明了煤炭是國民經(jīng)濟增長的重要支撐。圖1反映了近30多年來我國煤炭消費變動情況,由圖1我們可以看出,自1980年以來,煤炭的消費量大體呈上升趨勢。

    我國幅員遼闊,煤炭資源相對豐富,在未來很長一段時間內,以煤炭為主的能源格局很難得到改變。因此,解釋煤炭的消費與我國經(jīng)濟增長之間的關系,對于保證我國經(jīng)濟增長、實現(xiàn)以最少的煤炭消費支持經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展均具有重要意義。

    2 變參數(shù)模型簡介

    20世界80年代以來,我國煤炭消費水平經(jīng)歷了很大的變化,而受到經(jīng)濟形勢、經(jīng)濟發(fā)展階段、國內外政治形勢、居民消費水平變動及國內經(jīng)濟政策與制度不同的影響,如果用普通的回歸方法對煤炭消費與經(jīng)濟發(fā)展之間關系進行擬合,就可能產(chǎn)生兩個問題:一是誤差較大,固定系數(shù)難以刻畫二者之間動態(tài)關系;二是難以找到能夠很好地反應與代替經(jīng)濟形勢等因素的變量。所以,基于傳統(tǒng)固定參數(shù)模型不能用來估計煤炭消費與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系。為了準確反映出時變因素對二者之間關系的影響,需要考慮用可變參數(shù)模型來估計其關系。下面,利用狀態(tài)空間模型構造可變參數(shù)模型。

    量測方程:

    yt=π+βtxt+εt (1)

    狀態(tài)方程:

    βt=ψβt-1+ηt (2)

    t=1,2…….T (3)

    量測方程(1)式顯示的是煤炭消費與經(jīng)濟發(fā)展之間的關系。在(1)式中,xt是有隨機系數(shù)的解釋變量向量,βt是狀態(tài)向量,也稱為可變參數(shù)。狀態(tài)方程(2)式顯示的是狀態(tài)向量的生成過程。在(2)中,假定參數(shù)βt服從一階自回歸過程。由(3)式可知,εt與ηt是相互獨立的,且均服從均值為0,方差為的正態(tài)分布。在建立了狀態(tài)空間模型之后,就需要設法估計狀態(tài)空間模型中的未知參數(shù)。通常用以卡爾曼(Kalman )濾波為核心的算法來估計狀態(tài)空間模型。Kalman濾波是在時刻t基于所有可得到的信息計算狀態(tài)向量的最理想的遞推過程。Kalman濾波的主要作用是,當擾動項和初始狀態(tài)向量服從正態(tài)分布時,能夠通過預測誤差分解計算似然函數(shù),從而可以對模型中的所有未知參數(shù)進行估計,并且當新的觀測值一旦得到,就可以利用Kalman濾波連續(xù)地修正狀態(tài)向量的估計。因此本文采用了基于狀態(tài)空間模型和Kalman濾波的可變參數(shù)模型,求出模型中解釋變量(自變量)對被解釋變量(因變量)在樣本區(qū)間內不同時間點上的動態(tài)影響。

    3 狀態(tài)空間模型估計分析

    文章所采用的樣本是1980—2012年國內生產(chǎn)總值(GDP)和煤炭消費量數(shù)據(jù),資料來源于歷年《中國統(tǒng)計年鑒》。其中,GDP是以1980年為基期的全國居民消費價格指數(shù)進行平減后所得到的數(shù)據(jù)。本文對數(shù)據(jù)均進行取自然對數(shù)的處理,用Ln(MT)和Ln(GDP)來分別表示取對數(shù)后的煤炭消費量和GDP,利用卡爾曼濾波算法可得狀態(tài)空間模型的估計如下:

    @signal ln(mt) =c(5)+sv1*ln(gdp) + [var = exp(c(1))]

    @state sv1 =c(4)*sv1(-1) + [var = exp(c(2))]

    其中,c(1)= -24.73045,c(2)= -11.14863,c(4)= 0.999942,c(5)= 8.185502

    即量測方程為:

    Ln(MTt)=8.19+βtLn(GDPt)+εt

    狀態(tài)方程為:

    βt=0.9999βt-1+ηt

    βt為各個時點煤炭消費量對GDP變化的敏感程度,即煤炭消費彈性系數(shù),所表達的是GDP每增加1%所引起的煤炭消費量的變化率。圖2展示了1980—2012年我國國內生產(chǎn)總值對煤炭消費量的彈性系數(shù)變動趨勢。

    從圖2可以看出,煤炭消費彈性的變化并非單一,而是具有階段性的特征和階段性趨勢。具體來看:首先,在改革開放初期,粗放型的經(jīng)濟增長方式使得煤炭能耗高速度增長,在圖2中反映為1980年—1988年煤炭消費彈性βt呈快速增長趨勢。隨后,自1989年到2002年,由于我國產(chǎn)業(yè)結構的調整產(chǎn)生了明顯的節(jié)能效果,以及通過經(jīng)濟體制的深層次變革使計劃經(jīng)濟時期的資源配置方式得以改變等原因,粗放型的經(jīng)濟增長方式逐步改善。因此,煤炭利用效率得以提高,在這一時期的彈性系數(shù)呈下降趨勢。自2002年起,煤炭消費彈性系數(shù)又呈上升趨勢,主要原因是進入“十五”期間, 隨著我國經(jīng)濟的快速發(fā)展, 特別是高耗能行業(yè)的過渡發(fā)展, 煤炭需求迅速回升; “十一五”期間,由于經(jīng)濟的發(fā)展需要和2008年北京奧運會的舉辦以及能源結構、產(chǎn)業(yè)結構的不完善,使得煤炭消費彈性系數(shù)持續(xù)增長。

    4 變參數(shù)協(xié)整檢驗

    考慮到時間序列可能具有的非平穩(wěn)的特征,還需要對上述狀態(tài)空間模型進行協(xié)整檢驗,以排除因虛假回歸而導致回歸模型及結果錯誤的可能性。按照協(xié)整的定義,如果煤炭消費量與GDP之間存在協(xié)整關系,二者必須是同階單整的。下面考察二者是否具有協(xié)整關系。

    4.1 單位根檢驗

    使用ADF單位根檢驗對對數(shù)運算后的煤炭消費量和國內生產(chǎn)總值進行檢驗,檢驗的最優(yōu)滯后階數(shù)根據(jù)SIC標準來確定。得到結果如表1。

    從以上結果可以得出結論:在5%的顯著性水平下,煤炭消費量Ln(MTt)和國內生產(chǎn)總值Ln(GDPt)水平值均是非平穩(wěn)的,而一階差分均是平穩(wěn)的,所以二者都是一階單整序列。

    4.2 協(xié)整檢驗

    接下來,檢驗Ln(MTt)與Ln(GDPt)是否存在協(xié)整關系。利用Engle和Granger提出的EG兩步法進行檢驗,這種檢驗方法是對回歸方程的殘差進行的檢驗。如果殘差被證明是平穩(wěn)的,就說明變量之間存在協(xié)整關系。

    用EG協(xié)整檢驗方法先對Ln(MTt)和Ln(GDPt)進行最小二乘回歸,然后,對回歸方程的殘差序列et進行ADF單位根檢驗,檢驗結果及殘差序列圖分別如表2和圖3。

    由此可以得出結論:殘差序列為平穩(wěn)序列 ,二者存在協(xié)整關系,因此,我們可以認為狀態(tài)空間模型的估計結果是可靠的,即我國煤炭消費與GDP之間確實存在參數(shù)時變的協(xié)整關系,即二者存在變參數(shù)關系。

    5 結語

    本文通過狀態(tài)空間模型建立了我國煤炭消費量與國內生產(chǎn)總值(GDP)兩個時間序列之間的變參數(shù)模型,該模型充分考慮到了我國煤炭需求與經(jīng)濟發(fā)展之間具有階段性特征的實際情況,以變參數(shù)模型來取代傳統(tǒng)的固定參數(shù)模型。利用卡爾曼濾波估計煤炭消費彈性系數(shù),通過對彈性系數(shù)走勢變動的分析,說明其產(chǎn)生的原因,據(jù)此,本文提出以下相關政策性建議:第一,改善能源結構。通過科技創(chuàng)新減少高排放、高污染的能源消費量,使得低碳清潔能源的消費成為主流;第二,改變生產(chǎn)生活中的傳統(tǒng)習慣。隨著城市化進程的加快,人均碳排放量也持續(xù)增加,這需要居民改善傳統(tǒng)高碳需求的生活習慣,認識到低碳環(huán)保的重要性;第三,調整產(chǎn)業(yè)結構,發(fā)展節(jié)能產(chǎn)業(yè)。我國目前產(chǎn)業(yè)結構不盡合理,對第二產(chǎn)業(yè)的依賴過重,這也是造成碳消耗量大的原因之一,所以,應當大力對第三產(chǎn)業(yè)進行發(fā)展,如金融保險等低碳產(chǎn)業(yè)。

    參考文獻:

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    [5]楊冬梅,冀相豹.基于變參數(shù)模型的山東省經(jīng)濟增長與私營經(jīng)濟關系的研究[J].山東經(jīng)濟,2010(01).

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    [8]李子奈.計量經(jīng)濟學[M].北京:高等教育出版社,1999.

    作者簡介:金戈(1990—),女,山東濟南人,碩士,研究方向:計量經(jīng)濟學。

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