基于VAR模型的我国动力煤价格影响因素实证研究

周 伟，罗世兴

（中国地质大学 （北京）地球科学与资源学院，北京 100083）

随着我国新型工业化进程的加快及居民生活对能源消费需求的增加，经济增长与能源有效供给之间矛盾日益凸显。我国能源消费总量从1978年的57144万t标准煤上升到2011年的348002万t标准煤①数据来源：国家统计局．中国统计年鉴2012［M］．北京：中国统计年鉴出版社．。截至2008年底，全国动力煤查明储量达到8794．11亿t，占全国煤炭查明资源储量的75.83%②数据来源：国家煤矿安全监察局。。图1是2002年1月到2010年12月我国动力煤月度进出口情况。图1表明动力煤出口呈现先升后降的过程，在2003年下半年到2004年上半年间出现出口高峰，而后逐步下降，到2010年12月仅出口95万t，同期占我国煤炭出口总量的比重一直维持在80%左右，到2010年下跌到70%。与进口相比，动力煤进口在2009年3月份前保持稳定，在100万t左右，而后开始出现剧增局面。而其占我国每月煤炭进口比重则表现出先降后稳的形态，2003年2月份达到81．19%的峰值后，迅速下降到2005年的15．0%，而后在20%～40%间上下波动，到2010年12月为25．25%。

图1 动力煤进出口总量及在煤炭进出口中的比重变化

在现实经济中诸多因素的变化引起煤炭价格波动，国内学者主要从供需变化、成本及替代能源三个维度进行定量的研究。李鹏［1］指出抛开成本因素，造成煤炭价格攀升的主要原因是煤炭有效供给不足。李红军［2］、刘志学［3］则认为煤炭价格波动主要受制于下游主要耗煤产业需求的强弱变化。张同功［4］、赵瑞［5］指出市场供求是决定性因素，还包含物价税收、国际市场煤价、煤炭库存与进出口。在定量研究方面国内学者集中在煤炭价格与国际油价间关系的研究。袁桂秋［6］研究发现煤价对国际石油价格的弹性系数为2．8657，商品煤平均售价与GDP呈正相关。曹沉浮［7］研究发现需求仍是我国煤炭市场的主导因素，石油价格一定程度上牵动着煤炭价格。张小军［8］发现国际原油价格对我国煤炭价格冲击明显，证实我国煤炭产业并不存在独立定价能力的结论。可见国内对于煤炭价格的影响分析主要以定性分析为主，定量分析方面集中在年度数据的线性回归分析，样本区间较短，且未反映各因素的动态冲击效果，也并未将动力煤作为独立的研究对象进行分析。鉴于当前动力煤与炼焦煤价格走势分离日益加大，本文选取9年的月度数据，运用VAR及脉冲，方差分解等方法研究经济增长、内部供给、对外贸易依存以及替代能源价格对煤价的动态冲击，为动力煤价格政策的制定提供借鉴。

1 动力煤价格影响因素动态冲击的实证分析

本文以原煤月度产量表示动力煤国内供给、动力煤进口占进出口比重表示动力煤对外贸易依存程，工业总产值表示经济增长，WTI与Brent月度均价表示替代能源价格，用美国劳工局网站公布的CPI数据定基处理。动力煤价以秦皇岛大同优混平仓价表示，其与工业总产值均根据CPI进行定基。对产量、工业总产值、价格数据采用X12进行季节性调整，并取对数减少异方差性。LnCP、LnOP、LnID、FD、CPR分别表示动力煤价格、石油价格、经济增长、贸易依存以及内部供给。

1．1 平稳性检验

本文运用Eviews6．0分别对5个时间序列进行ADF平稳性检验，表1结果表明LnCP、Ln OP、LnID、FD、CPR水平序列均存在单位根，一阶差分后时间序列在1%显著性水平下均通过检验，属于1阶单整序列。

表1 变量单根检验表

1．2 协整检验

根据LR、AIC和SC等多种准则进行协整检验，发现在1%显著性水平下，Trace和Max-Eigen检验表明分别存在2个和1个协整关系（表2）。这意味着5个变量间存在协整关系，具有长期均衡趋势。

1．3 格兰杰因果检验

对具有协整关系的5个变量进行格兰杰因果关系检验。根据VAR模型确定的最佳滞后期2期进行检验，检验结果见表3。在5%显著性水平下，可以得到以下主要格兰杰因果关系：①石油价格、工业总产值和原煤产量是我国动力煤价格的强格兰杰原因；②工业总产值，原煤产量是动力煤对外贸易依存的强格兰杰原因且石油价格是原煤产量的弱格兰杰原因。

1．4 建立VAR模型

根据LR、AIC、SC等准则（表4），选择最佳滞后期为2，构建5个变量的VAR（2）模型。再对VAR进行稳定性检验，发现最大单位根为0．9968，所有单位根分布在单位圆内（图2），说明所建立的VAR（2）模型稳定。

表2 Johansen协整检验

表3 变量Granger因果检验

表4 VAR模型最佳滞后阶数

1．5 脉冲响应分析

动力煤价格受到经济增长的正向冲击后会产生同向持久的反应，开始时较小，随后逐渐变大（图3）。第8期达到0．0147的峰值，而后开始变弱，16期后保持稳定，维持在0．008左右。这说明经济增长会持久影响到动力煤价格，并且这种影响存在8个月左右的时滞才能达到最大值。图4表明动力煤价格在受到原煤产量的正冲击后在第6期到峰值0．0161后，开始下降，第11期后才开始使动力煤价格开始下降，15期时负向影响达到最大后逐渐变小。这说明煤炭产量对于抑制动力煤价格的上涨作用存在约10个月的时滞。

图2 VAR（2）稳定性检验图

图3 LnID对LnCP的脉冲响应

图4 CPR对LnCP的脉冲响应

图5说明动力煤价格受到油价的正向冲击后，短期内迅速产生正向反应，并且在第6期达到最大值0．0293，两者价格波动存在半年的时滞，而后逐步减弱，到13期后变为负向冲击。说明国际石油价格对于我国动力煤价格存在持续性的冲击，并且正向冲击远大于负向冲击。动力煤价格受到对外依存度的正向冲击后，会产生持久的正向冲击（图6）。开始时冲击较小，而后逐渐增大，到第9期达到最大值0．0047，并长期保持微弱冲击。这说明动力煤对外贸易依存度的提高将导致煤炭价格持续上涨，短期幅度大于长期，因此需增加动力煤进口的集中度，提高议价能力，避免成为继石油、铁矿石之后受制于国外产商的资源产品。

图5 LnOP对LnCP的脉冲响应

图6 FD对LnCP的脉冲响应

1．6 方差分解

VAR方差分解表示各变量冲击的贡献占总贡献的比重，能反映各因素随机冲击的相对重要性。经济增长对于动力煤价格变动的贡献率则一直处于平缓上升趋势。从第1期的0．00%增加到第50期的20．89%，平均每期贡献率增加0．4%左右（图7）。国际石油价格对我国动力煤价格变化贡献率表现出速升缓降的态势。与经济增长相比，两者在速度上存在明显差别，油价的贡献率从第1期的0.00%快速升至第10期的30．29%（图8），而同期经济增长的贡献率仅为6．38%。第10期达到31.45%的峰值后，开始缓慢地下降，到第50期时仅为28．49%。

相对于经济增长与替代能源价格，原煤产量及对动力煤外贸易依存度对煤价的贡献程度相对较小（图9、图10）。内部供给对于国内动力煤价格的贡献率呈现明显的先升后降的趋势，从第1期的0.00%增加到第8期的8．91%，到第50期为7.47%。可见内部供给对煤价的变动影响力较弱，但持续性较强。对外贸易依存的贡献值缓慢上升的趋势，到第50期仅为1．05%。说明尽管现阶段从印尼、澳大利亚、越南等国大量进口动力煤，但短期内对国内动力煤价格的影响不大。

图7 LnID对LnCP的方差贡献

图8 LnOP对LnCP的方差贡献

图9 FD对LnCP的方差贡献

图10 CPR对LnCP的方差贡献

2 主要结论

本文运用VAR模型，定量研究我国经济增长、内部供给、对外贸易依存以及替代能源价格与国内动力煤价格的动态关系，得出以下3个结论。

1）经济增长、内部供给、贸易依存、替代能源与动力煤价格间存在长期的均衡关系。经济增长、内部供给及替代能源价格都是动力煤价格的强格兰杰原因，说明三者能显著影响我国煤价，而动力煤的大量进口并未对国内动力煤价格造成明显的冲击。因此应抓住现阶段国际煤价下跌时机，加大动力煤进口，减少国内动力煤资源的消耗速度。在供不应求时，弥补国内动力煤有效供应不足的局面。

2）经济增长对动力煤价的长期需求拉动效果最大，并呈现不断增长的态势说明抑制动力煤价格过快上涨的根本途径是转变产业结构，降低电力、钢铁、水泥及化工等耗煤工业部门投资过热带来的能耗需求。原煤产量对于降低煤价的冲击存在约10个月的时滞，其正向冲击峰值实现需要6个月。说明产量对煤价冲击的持续时间较短，但其短期冲击幅度要大于经济增长的冲击。其对煤价冲击的贡献低于经济增长及国际石油价格。因此，增产降煤价的措施短期效果优于长期。

3）国际替代能源对动力煤价格短期冲击最大，到达峰值时间仅为6个月。其对动力煤价的冲击贡献率在第9个月时达到30．29%。因此，控制油价过快增长也是稳定动力煤价格的重要渠道。动力煤对外贸易依存对动力煤价的冲击及贡献都很小，并且在时滞上慢于前三者的冲击，因此现阶段动力煤价的波动并不源于进口加大，反而应该加大进口力度，减缓对国内资源的消耗。

［1］李鹏．供求关系对煤炭价格的影响分析［J］．煤炭经济研究，2009（3）：86-89．

［2］李红军，郑厚清．近期煤炭价格走势的成因及影响分析［J］．商业研究，2012（9）：28-29．

［3］刘志学．煤炭价格波动对工业的影响［J］．企业家天地，2008（5）：98．

［4］张同功，雷仲敏．煤炭价格波动的影响因素分析［J］．中国能源，2005（12）：16-19．

［5］赵瑞，李朝林．影响当前煤价上涨的十大因素分析［J］．煤，2007（2）：16-20．

［6］袁桂秋，张玲丹．我国煤炭价格的影响因素分析［J］．价格月刊，2009（2）：45-47．

［7］曹沉浮．我国煤炭价格变动趋势及其影响因素的实证研究［D］．西安：西安科技大学，2010．

［8］张小军基于误差修正机制的能源价格联动性研究—以国内煤炭与国际原油为例［J］．中国物价，2009（11）：30-33．