生物燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素研究
——基于美國月度數(shù)據(jù)的VAR模型分析

邢　斐　吳曉杰　易文鈞

(華中科技大學(xué)，武漢　430074)

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生物燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素研究
——基于美國月度數(shù)據(jù)的VAR模型分析

邢斐吳曉杰易文鈞

(華中科技大學(xué)，武漢430074)

〔摘要〕本文以相對成熟的美國生物燃料乙醇產(chǎn)業(yè)為例，選取1982年1月至2014年12月的月度數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建多變量VAR模型分析影響生物燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素。研究結(jié)果表明：燃料乙醇產(chǎn)量與玉米價格、汽油價格、GDP、溫室氣體排放量之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系；汽油價格和GDP對燃料乙醇產(chǎn)量有正向沖擊效應(yīng)且滯后期長，玉米價格和溫室氣體排放量對燃料乙醇產(chǎn)量有負(fù)向沖擊效應(yīng)并在長期中逐漸收斂為0；政策扶持因素對燃料乙醇產(chǎn)量有顯著正向影響；在長期中汽油價格和GDP對燃料乙醇產(chǎn)量的影響較大，而玉米價格和溫室氣體排放量的影響小。

〔關(guān)鍵詞〕生物燃料乙醇VAR模型溫室氣體排放量國民生產(chǎn)總值能源結(jié)構(gòu)清潔能源

引言

生物燃料乙醇①是以玉米、高粱、甘蔗等生物質(zhì)為原料，通過降解、發(fā)酵處理獲得的可再生液體燃料，可以完全或部分替代汽油使用，是石油基液體燃料的綠色替代品。早在20世紀(jì)70年代，美國、巴西等國家出于對能源安全、環(huán)境保護(hù)和刺激農(nóng)村經(jīng)濟(jì)等方面的考慮開始大力倡導(dǎo)和扶持燃料乙醇產(chǎn)業(yè)，將其視為實現(xiàn)能源結(jié)構(gòu)多樣化的重要途徑。隨后的幾十年間，燃料乙醇由于其“碳中性”的特質(zhì)以及良好的理化性質(zhì)成為各國爭相發(fā)展的清潔能源，目前有超過40個國家生產(chǎn)和銷售燃料乙醇，2014年全球總產(chǎn)量達(dá)到892.5億升，年平均增長率超過16%。

我國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)起步較晚，始于2000年，經(jīng)過十多年的發(fā)展取得了長足進(jìn)步。全國燃料乙醇產(chǎn)量從2002年的2.90億升增加至2014年的29.51億升，增長超過10倍，成為繼美國、巴西之后的第三大燃料乙醇生產(chǎn)國。在車用燃料市場，截至2015年底已有6個省份全境使用乙醇汽油E10②，另有5個省份的27個城市部分推廣，全國燃料乙醇與汽油的平均摻混比例為2.3%。中國于2007年建成首個非糧乙醇生產(chǎn)廠，目前以木薯、甜高粱、玉米芯等為原料的非糧乙醇年產(chǎn)量已達(dá)6.39億升，在發(fā)展“1.5代”乙醇方面處于世界領(lǐng)先地位[1]。

雖然我國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)取得了一定成績，但與美國、巴西相比差距明顯。2014年中國燃料乙醇產(chǎn)量占全球總產(chǎn)量的比例僅為3%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于美國和巴西分別達(dá)60%和20%的占比。發(fā)展燃料乙醇產(chǎn)業(yè)是解決我國現(xiàn)階段能源短缺、空氣污

染等問題的有效途徑，是實現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)在“十三五”期間向綠色轉(zhuǎn)型升級的必要選擇。要推動燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展，必須首先明確影響其發(fā)展的重要因素，從而才能有針對性的提出發(fā)展建議。

對于產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素的研究，許多學(xué)者是將燃料乙醇和生物柴油綜合起來，不加區(qū)分的研究整個生物燃料產(chǎn)業(yè)。如Jupesta等(2011)的研究表明對于印度尼西亞來說，政策法令是促使生物燃料國內(nèi)需求量增加的重要原因，而全球環(huán)境改變增加了該國生物燃料的出口[2]。Moyo等(2013)梳理了津巴布韋生物燃料產(chǎn)業(yè)發(fā)展的歷程，指出缺少相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策是該國生物燃料產(chǎn)業(yè)發(fā)展不理想的主要原因[3]。向濤等(2014)的研究表明耕地資源、人均國民收入對生物燃料消費(fèi)比重有正向影響，以人均國民收入為中介變量則農(nóng)作物單產(chǎn)和碳排放也會對生物燃料消費(fèi)比重造成影響[4]。

針對燃料乙醇產(chǎn)業(yè)，Karmarkar-Deshmukh和Pray(2009)的研究表明原油價格和聯(lián)邦政府的科研補(bǔ)貼對美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)的科技進(jìn)步有顯著的正向影響[5]。Deogratias等(2011)通過構(gòu)建因果關(guān)系圖發(fā)現(xiàn)玉米產(chǎn)量、玉米價格、政府稅收優(yōu)惠、原油價格等因素對美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)有影響[6]。而André和Yony(2014)認(rèn)為在巴西汽油和燃料乙醇既是相互替代品又是互補(bǔ)商品，

且在短期內(nèi)汽油價格沖擊對燃料乙醇需求的影響大于乙醇自身價格沖擊[7]。

總的來說，目前專門針對燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素的研究不多，且現(xiàn)有研究成果多為定性分析，具有一定的局限性。本文嘗試構(gòu)建包括燃料乙醇產(chǎn)量、政策扶持、玉米價格、汽油價格、GDP和溫室氣體排放量等變量的VAR模型對發(fā)展較為成熟的美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)進(jìn)行分析，探究燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅(qū)動因素，希望能為我國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展帶來一定的啟示。

1研究方法及變量選取

1.1研究方法

本文采用含有外生變量的VAR模型對美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素進(jìn)行研究，并運(yùn)用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解兩種方法對變量之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行分析。含T個變量、滯后p期的VAR模型如下：

yt=A1yt-1+…Apyt-p+BXt+εtt=1，2，…，T

其中，yt為k維內(nèi)生變量向量，Xt是d維外生變量向量，p為滯后階數(shù)，T為樣本個數(shù)，k×k維矩陣A1，…，Ap和k×d維矩陣B是VAR模型的系數(shù)矩陣，εt為k維擾動向量。

1.2變量選取

美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)是在20世紀(jì)70年代石油危機(jī)之后起步，迄今已走過近40年，特別是經(jīng)過最近十多年的快速發(fā)展，美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)在產(chǎn)量、產(chǎn)能、市場、技術(shù)等方面都處于全球領(lǐng)先水平。2014年，美國生產(chǎn)燃料乙醇達(dá)542.77億升，占全球總產(chǎn)量的60%，高居世界首位。因此，本文選取發(fā)展較為成熟的美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)為例，采用1982年1月至2014年12月的月度數(shù)據(jù)對燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響因素進(jìn)行實證分析。所用數(shù)據(jù)均來源于美國能源信息網(wǎng)(EIA)和美國商務(wù)部網(wǎng)站。

(1)燃料乙醇產(chǎn)量EP(1000加侖)。本文選取美國燃料乙醇月度產(chǎn)量作為衡量產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度的指標(biāo)。

(2)玉米價格CP(美元/蒲式耳)。原料成本是燃料乙醇生產(chǎn)過程中最大的成本支出，占比達(dá)85%③，原料價格決定了乙醇企業(yè)的盈利水平。雖然近年來美國致力于發(fā)展纖維素乙醇，但玉米仍是其重要原材料，每年有95%以上的燃料乙醇產(chǎn)自玉米。因此，玉米價格波動直接影響著燃料乙醇產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

(3)汽油價格GP(美元/加侖)。汽油價格的變動對燃料乙醇供應(yīng)量有雙向影響[8]。一方面，燃料乙醇對汽油有替代效應(yīng)，汽油價格上升會使燃料乙醇供給曲線右移；另一方面，由于現(xiàn)階段燃料乙醇是以乙醇汽油混合物的形式使用，燃料乙醇與汽油之間又存在互補(bǔ)效應(yīng)，汽油價格上升會增加乙醇汽油生產(chǎn)成本，導(dǎo)致燃料乙醇使用量降低?？梢?，原油市場與生物燃料市場關(guān)系緊密，汽油價格的波動影響著燃料乙醇產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

(4)國民生產(chǎn)總值GDP(10億美元)。GDP是一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的衡量指標(biāo)，其對燃料乙醇產(chǎn)業(yè)的影響體現(xiàn)在：①GDP反映了全社會可提供的資源數(shù)量，是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的基礎(chǔ)；②經(jīng)濟(jì)增長伴隨著能源消耗增加，GDP與能源消耗之間存在顯著的因果關(guān)系[9]。美國GDP為季度數(shù)據(jù)，首先利用Eviews6.0軟件對數(shù)據(jù)進(jìn)行頻率轉(zhuǎn)換處理，將季度GDP轉(zhuǎn)換成月度GDP。

(5)溫室氣體排放量GHG(百萬噸)。改善空氣質(zhì)量，減少溫室氣體排放是一些國家發(fā)展生物燃料的一個重要原因。歐盟“可再生能源指令”規(guī)定到2020年生物燃料在化石燃料中的混合比例達(dá)到10%以實現(xiàn)2020年溫室氣體排放量比1990年減少20%的目標(biāo)；加拿大政府要求從2011年起國內(nèi)銷售的車用燃料中必須添加一定比例生物燃料，減少交通部門的碳消耗量。

(6)政策扶持D。對于美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展一直存在著“政策驅(qū)動”說，即認(rèn)為政府的高額補(bǔ)貼是燃料乙醇發(fā)展的核心驅(qū)動力[10]。為了考察政策因素對燃料乙醇產(chǎn)業(yè)的影響，本文設(shè)定虛擬變量D，以美國“可再生燃料標(biāo)準(zhǔn)”(RFS)開始實施的時間2006年1月為分界線，令虛擬變量D在2006年1月之前為0，在2006年1月及之后為1。虛擬變量D在VAR模型中為外生變量。

為了消除可能存在的異方差，本文對除虛擬變量D以外的指標(biāo)均進(jìn)行對數(shù)化處理，用LEP表示燃料乙醇產(chǎn)量，LCP表示玉米價格，LGP表示汽油價格，LGDP表示國民生產(chǎn)總值，LGHG表示溫室氣體排放量。

2計量檢驗及實證分析

2.1平穩(wěn)性檢驗

在進(jìn)行VAR估計之前首先要對內(nèi)生變量的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗。本文采用增廣的迪基——富勒(ADF)檢驗來判斷燃料乙醇產(chǎn)量LEP、玉米價格LCP、汽油價格LGP、國民生產(chǎn)總值LGDP、溫室氣體排放量LGHG等時間序列的平穩(wěn)性。

表1　ADF單位根檢驗結(jié)果

注：D()代表一階差分。

從表1可知，LEP、LCP、LGP、LGDP和LGHG 5個變量序列在5%的顯著性水平下都是非平穩(wěn)序列；一階差分以后，D(LEP)、D(LCP)、D(LGP)、D(LGDP)和D(LGHG)在95%的置信區(qū)間內(nèi)都是平穩(wěn)的，即各變量的一階差分具有平穩(wěn)性，5個序列均為一階單整I(1)。

2.2VAR模型估計

雖然經(jīng)過差分的時間序列平穩(wěn)，但是差分過程損失了變量的長期信息也改變了變量的經(jīng)濟(jì)意義，因此本文選用原變量序列LEP、LCP、LGP、LGDP和LGHG以及外生變量D構(gòu)建VAR模型。

在進(jìn)行VAR回歸估計之前先確定模型的滯后階數(shù)。由于LogL、LR、FPE、AIC、SC和HQ等定階方法得出的最優(yōu)滯后階數(shù)并不一致，綜合考慮各項評價指標(biāo)并經(jīng)過多次嘗試，最終確定滯后階數(shù)為13階，建立模型VAR(13)。

利用Eviews6.0對模型VAR(13)做回歸估計，得到整個模型的擬合優(yōu)度為0.997，表明模型的擬合效果較好。在VAR(13)模型中，虛擬變量D對乙醇產(chǎn)量的影響系數(shù)為0.035374，t統(tǒng)計量為1.56017，遠(yuǎn)大于10%顯著性水平下的臨界值，故說明在RFS實施前后乙醇產(chǎn)量確實存在差別。且虛擬變量系數(shù)為正，表明政策扶持對乙醇產(chǎn)量有正向影響，即RFS對美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展給予了支持。

對于建立的VAR模型必須要保證其穩(wěn)定性，如果模型不穩(wěn)定，會影響脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解的分析結(jié)果。本文利用AR根來檢驗?zāi)Ｐ偷姆€(wěn)定性，即若VAR(13)模型所有根模的倒數(shù)小于1，即全部位于單位圓內(nèi)則模型穩(wěn)定。

圖1　VAR模型的AR特征多項式逆根圖

如圖1所示，所有的AR根模的倒數(shù)都落在了單位圓內(nèi)，因此所構(gòu)建的VAR(13)的模型是穩(wěn)定的。

2.3Johansen協(xié)整檢驗

由上文的平穩(wěn)性檢驗可知，LEP、LCP、LGP、LGDP和LGHG 5個變量都是一階單整序列，滿足協(xié)整檢驗的前提條件。在已構(gòu)建的VAR模型的基礎(chǔ)上，采用Johansen協(xié)整法對各變量進(jìn)行檢驗，以確定5個變量之間是否具有長期均衡關(guān)系，結(jié)果如下：

表2　VAR模型的Johansen協(xié)整檢驗

注：*表示在5%的顯著性水平下拒絕原假設(shè)。

如表2所示，在5%的顯著性水平下拒絕無協(xié)整關(guān)系的原假設(shè)，接受最多一個協(xié)整向量的假設(shè)，表明LEP、LCP、LGP、LGDP和LGHG 5個變量在95%置信區(qū)間內(nèi)有且只有一個協(xié)整關(guān)系。

2.4脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

經(jīng)過檢驗，VAR(13)模型平穩(wěn)且存在協(xié)整關(guān)系，可以對其進(jìn)一步進(jìn)行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解。脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫了變量之間動態(tài)的影響過程。為了研究影響燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素，本文觀察了玉米價格、汽油價格、GDP以及溫室氣體排放量4個變量在受到隨機(jī)擾動項一個標(biāo)準(zhǔn)差的沖擊后在當(dāng)期和未來200期里對燃料乙醇產(chǎn)量變動的影響。

2.4.1玉米價格沖擊對燃料乙醇產(chǎn)量的動態(tài)影響

圖2　LEP對LCP的脈沖響應(yīng)

如圖2所示，在當(dāng)期給玉米價格一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后乙醇產(chǎn)量急劇下降，在第10期達(dá)到負(fù)向最小值-0.016，隨后逐漸收斂為0?？傮w來說，玉米價格對乙醇產(chǎn)量有滯后效應(yīng)，玉米價格的增加會引起乙醇產(chǎn)量在短期內(nèi)快速下降，但在長期中這種影響越來越弱。作為美國燃料乙醇的主要原料，玉米的價格上升擠壓了乙醇企業(yè)的利潤空間，引起產(chǎn)量下調(diào)。

2.4.2汽油價格沖擊對乙醇產(chǎn)量的動態(tài)影響

圖3　LEP對LGP的脈沖響應(yīng)

如圖3所示，在當(dāng)期給汽油價格一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后乙醇產(chǎn)量短期內(nèi)呈現(xiàn)穩(wěn)定上升態(tài)勢，在第35期達(dá)到正向最大值0.02，隨后逐漸收斂，150期以后基本穩(wěn)定在0.005的水平。這表明，在短期內(nèi)汽油價格對乙醇產(chǎn)量的滯后效應(yīng)明顯，汽油價格的上升導(dǎo)致乙醇產(chǎn)量增加，長期中這種影響持續(xù)存在。美國乙醇汽油的摻混比例較高，除了各州廣泛使用的E10、E15，高濃度乙醇汽油E85也已經(jīng)進(jìn)入終端市場，燃料乙醇對汽油的替代效應(yīng)大于互補(bǔ)效應(yīng)。

2.4.3國民生產(chǎn)總值沖擊對乙醇產(chǎn)量的動態(tài)影響

圖4　LEP對LGDP的脈沖響應(yīng)

如圖4所示，在當(dāng)期給國民生產(chǎn)總值一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后乙醇產(chǎn)量短期內(nèi)上下波動，在第13期達(dá)到負(fù)向最小值-0.004，隨后該效應(yīng)回調(diào)，超過零邊界變成正效應(yīng)并最終穩(wěn)定在0.008的水平?？傮w而言，乙醇產(chǎn)量對國民生產(chǎn)總值的變動產(chǎn)生正向響應(yīng)，并在長期中持續(xù)。國民生產(chǎn)總值對燃料乙醇產(chǎn)業(yè)既有支撐作用又有帶動作用，GDP增加會促使燃料乙醇產(chǎn)量上升。

2.4.4溫室氣體排放量沖擊對乙醇產(chǎn)量的動態(tài)影響

圖5　LEP對LGHG的脈沖響應(yīng)

如圖5所示，在當(dāng)期給溫室氣體排放量一個標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊后乙醇產(chǎn)量波動劇烈，在開始階段沖擊效應(yīng)為負(fù)，在第2期達(dá)到負(fù)向最小值-0.01，隨后該效應(yīng)回調(diào)，超過零邊界變成正效應(yīng)，第25期達(dá)到正向最大值0.014，隨后逐漸收斂。溫室氣體排放量對乙醇產(chǎn)量在長期中有微弱的負(fù)向影響，這與預(yù)期不同。或許是因為溫室氣體排放量對生物燃料的影響是間接的，要通過民眾的環(huán)保意識、能源集團(tuán)的政治博弈以及政府行為等復(fù)雜因素的傳導(dǎo)，最終效果出現(xiàn)偏差。

2.5方差分解分析

本文應(yīng)用方差分解分析了每個結(jié)構(gòu)沖擊對變量的貢獻(xiàn)度，進(jìn)而評價不同結(jié)構(gòu)沖擊的重要性?；谝呀⒌腣AR(13)模型，對乙醇產(chǎn)量進(jìn)行方差分解，以描述玉米價格、汽油價格、GDP以及溫室氣體排放量等因素在乙醇產(chǎn)量動態(tài)變化中的相對重要性。

表3　方差分解表

注：LEP、LCP、LGP、LGDP和LGHG列分別表示各變量對乙醇產(chǎn)量方差預(yù)測誤差值的貢獻(xiàn)度，單位是%。

由表3可知，乙醇產(chǎn)量在第一期只受自身波動的影響，玉米價格、汽油價格、GDP和溫室氣體排放量對乙醇產(chǎn)量的沖擊(即對預(yù)測誤差的貢獻(xiàn)度)在第二期才顯現(xiàn)出來，且這種沖擊相對于乙醇產(chǎn)量自身的影響非常微弱，隨后呈現(xiàn)逐期增強(qiáng)態(tài)勢。到了第100期，乙醇產(chǎn)量的波動52.1%由自身解釋，28.4%由汽油價格解釋，13.7%由國民生產(chǎn)總值解釋，4.1%由玉米價格解釋，1.8%由溫室氣體排放量解釋。相比其他變量，汽油價格對乙醇產(chǎn)量的預(yù)測方差貢獻(xiàn)度最大，這表明在研究期內(nèi)汽油價格是推動乙醇產(chǎn)量變動的主要原因。其他變量的貢獻(xiàn)度相對較小，尤其是溫室氣體排放量的方差貢獻(xiàn)率幾乎可以忽略，這與脈沖響應(yīng)函數(shù)的分析結(jié)果一致。GDP對乙醇產(chǎn)量的預(yù)測方差貢獻(xiàn)度幾乎是玉米價格的兩倍，說明GDP對乙醇產(chǎn)量的影響比玉米價格要大，一國經(jīng)濟(jì)實力的增強(qiáng)可以彌補(bǔ)成本增加對乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展造成的損失。

3結(jié)論與啟示

本文利用1982年1月到2014年12月的月度數(shù)據(jù)，通過構(gòu)建包含乙醇產(chǎn)量、玉米價格、汽油價格、GDP、溫室氣體排放量以及政策支持因素的VAR模型，分析了影響美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展的因素。通過實證分析得到如下結(jié)論：

(1)燃料乙醇產(chǎn)量與玉米價格、汽油價格、GDP、溫室氣體排放量之間存在著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。汽油價格和GDP對乙醇產(chǎn)量有正向沖擊作用，汽油價格和GDP的增加在短期內(nèi)會對帶動乙醇產(chǎn)量上升，長期中這種帶動作用持續(xù)存在；玉米價格對乙醇產(chǎn)量有負(fù)向沖擊作用，玉米價格增加使得乙醇產(chǎn)量在短期內(nèi)快速下降，隨后逐漸收斂為0；溫室氣體排放量的沖擊對乙醇產(chǎn)量的影響總體為負(fù)，增加溫室氣體排放量會使乙醇產(chǎn)量在長期中有所下降。

(2)政策扶持因素對燃料乙醇產(chǎn)量有顯著正向影響。VAR模型估計結(jié)果顯示政策扶持變量對乙醇產(chǎn)量的回歸系數(shù)為正，在10%的水平下顯著，這表明“可再生燃料標(biāo)準(zhǔn)”(RFS)的實施促進(jìn)了美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展，政策扶持是燃料乙醇產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展的驅(qū)動力。

(3)在長期中汽油價格和GDP對燃料乙醇產(chǎn)量的影響較大，而玉米價格和溫室氣體排放量的影響小。方差分解的結(jié)果顯示，燃料乙醇產(chǎn)量在短期內(nèi)主要是受自身波動的影響，玉米價格、汽油價格、GDP和溫室氣體排放量在短期內(nèi)對乙醇產(chǎn)量的沖擊都非常微弱，隨后逐期增強(qiáng)；在長期中，原油價格和GDP是燃料乙醇產(chǎn)量變動的主要因素，玉米價格和溫室氣體排放量對燃料乙醇產(chǎn)量變動的貢獻(xiàn)度較小。

綜上所述，政策扶持、汽油價格以及GDP對燃料乙醇產(chǎn)業(yè)的發(fā)展影響較大，玉米價格以及溫室氣體排放量的影響相對較小。結(jié)合我國產(chǎn)業(yè)發(fā)展的實際情況，作者認(rèn)為對美國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展因素的研究對我國發(fā)展燃料乙醇產(chǎn)業(yè)有以下啟示：

(1)以法律為保障對燃料乙醇消費(fèi)進(jìn)行政府管制。我國燃料乙醇產(chǎn)業(yè)尚處于發(fā)展初期，產(chǎn)業(yè)規(guī)模小，市場競爭力不強(qiáng)，對此可以借鑒美國發(fā)展經(jīng)驗，對燃料乙醇做出強(qiáng)制使用指令。具體來說，在合理制定產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃的基礎(chǔ)上對原油生產(chǎn)商、進(jìn)口商等責(zé)任商提出燃料乙醇年度使用量的具體要求，規(guī)定各責(zé)任商在當(dāng)年必須完成一定量的燃料乙醇使用責(zé)任。并建立監(jiān)督系統(tǒng)，追蹤各責(zé)任商的完成情況，對沒有完成年度責(zé)任量的企業(yè)進(jìn)行罰款。

(2)加大對纖維素乙醇的研發(fā)支持?？紤]到我國的資源情況，未來燃料乙醇產(chǎn)業(yè)應(yīng)以纖維素乙醇為主要發(fā)展方向，加大對纖維素乙醇的研發(fā)支持。政府應(yīng)加大對纖維素乙醇專項科研經(jīng)費(fèi)的投入力度，鼓勵和支持燃料乙醇企業(yè)的技術(shù)研究和自主創(chuàng)新；大力推動創(chuàng)新型人才引進(jìn)計劃，建立纖維素乙醇專家?guī)?；促進(jìn)產(chǎn)學(xué)研深度合作，支持發(fā)展一批由企業(yè)主導(dǎo)、科研院所和高校參與的產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟，實施一批具有強(qiáng)勁帶動作用的產(chǎn)業(yè)化項目。

(3)提高公眾對燃料乙醇的認(rèn)知，促進(jìn)終端消費(fèi)。乙醇汽油作為車用燃料在我國推廣使用的時間不長，公眾對乙醇汽油了解不多，不利于燃料乙醇產(chǎn)業(yè)發(fā)展。針對這種情況，首先應(yīng)加大對燃料乙醇的宣傳，利用媒體渠道提高燃料乙醇曝光率。宣傳著重說明乙醇汽油在動力性能、平均油耗等方面與普通汽油差別不大，打消部分消費(fèi)者對乙醇汽油的疑慮，同時還要強(qiáng)調(diào)燃料乙醇在治理空氣污染等方面的積極作用。其次政府可以聯(lián)合燃料乙醇生產(chǎn)商、混配商等相關(guān)企業(yè)利用消費(fèi)補(bǔ)貼、低價促銷等手段吸引消費(fèi)者。

注釋：

①生物燃料乙醇以下簡稱燃料乙醇。

②乙醇汽油是將燃料乙醇和汽油按一定體積比例混配而成的替代能源。我國常見的乙醇汽油為E10，是由10%的燃料乙醇與90%的汽油調(diào)和而成。

③數(shù)據(jù)來源：美國能源信息網(wǎng)http:∥www.eia.gov/

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(責(zé)任編輯：史琳)

收稿日期：2016—01—18

基金項目：本文得到國家自然科學(xué)基金青年項目的資助(項目批號：71403093)。

作者簡介：邢斐，華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士。研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。吳曉杰，華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生。研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。易文鈞，華中科技大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院碩士研究生。研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．07．002

〔中圖分類號〕F462.72

〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A

The Influencing Factors of Biological Fuel Ethanol Industry Development——Based on the Monthly Data Analysis of the VAR Model

Xing FeiWu XiaojieYi Wenjun

(Huazhong University of Science and Technology，Wuhan 430074，China)

〔Abstract〕Taking American biological fuel ethanol industry as an example and selecting the monthly data between January 1982 and December 2014,this paper constructs multivariate VAR model to analyze the factors affecting the development of biological fuel ethanol industry.The results show that:there is a long-term stable cointegration relationship between the fuel ethanol production and corn prices,gasoline price,GDP and greenhouse gas emissions;gasoline prices and GDP have positive impacts on fuel ethanol production,and the lag periods are long,while corn prices and greenhouse gas emissions have negative impacts on fuel ethanol production and the impacts gradually converge to zero in the long term;policy support has a significant positive influence on fuel ethanol production;in the long term fuel ethanol production is greatly influenced by gasoline prices and GDP,while the impact of greenhouse gas emissions and corn prices are smller.

〔Key words〕fuel ethanol;influencing factors;VAR model;GHG;GDP;energy structure;clean energy