我国原油需求量影响因素的实证分析①

北京第二外国语学院国际经济贸易学院 李康

原油是一种非常重要的战略资源，原油市场的任何波动都会对一国经济产生影响。近年来，随着我国经济的快速发展和人民生活水平的大幅提高，我国对原油的需求量也不断增加，原油市场与我国经济发展的相关性以及人民生活的安全感和稳定感愈加紧密。因此，深入分析我国原油需求量的影响因素，对于相关行业的发展及整体国民经济的稳定都具有一定的现实意义。

理论上，所有商品的需求量都受产品价格的影响，原油作为一种商品，其需求量自然也受价格的影响。与此同时，从近些年来对我国原油需求的实际调查中可以看出，汽车保有量的逐年增加，对原油的需求也起到了很大的推动作用。因此，从总体上看，我国原油需求量主要与国内生产总值、汽车保有量、国际市场原油价格等因素有关。当然，诸如人口比重、产业结构、地缘政治、自然灾害等因素也会对我国的原油需求量产生影响。

1 文献综述

倪铮，凌子未(2005)采用1975～2002年我国国内生产总值、第一产业生产值、第二产业生产值和第三产业生产值作为自变量来解释每年我国石油消费量，运用横截面数据、水平层面上的线性回归分析，通过运用协整和误差修正模型建立中国石油需求的预测模型，并将中国石油消费的长期均衡引入到短期预测模型，得出了影响石油需求量波动的长期均衡控制因素(第二产业生产值)和短期波动(第一、二产业生产值，以及上一期石油消费量)，并发现第二产业生产值的长期均衡调整力度相当可观，而上一期的石油消费量影响作用最大[1]。

Jens Holscher、Ray Bachan和Andrew Stimpson(2008)将1978～2000年每年的人口数量、FDI、国民生产总值、原油价格、汽车数量引入作为被解释变量，通过建立回归模型，利用误差修正模型进行了分析，在对模型结果的分析中指出，我国每年的人口数量对我国原油需求量影响相当小，可以忽略不计，FDI的变化对原油需求量的影响也不大，具有很小的正相关性；与此同时，我国每年的汽车保有量对原油需求量的影响最大，其次是我国的GDP水平和原油价格水平(这反映出当我国汽车数据急剧增加时候，作为汽车的主要燃料的原油需求量也随之增加，另外GDP的增加反映出我国的经济总量的增大，对原油等大宗原材料的需求也随之增加)[2]。

除此之外，也有许多学者对我国原油市场价格及需求量等课题进行了深入的研究。其中，宋增基、李春红(2009)利用两阶段回归模型对石油的价格进行分析和模拟，并且定量地分析了中国经济增长对石油价格和石油需求量的影响，得出“中国因素”即中国经济的发展对世界石油价格以及中国的石油需求量的确有一定的影响，但这一影响在中短期内可以被市场所接受，并且可以被市场内的其他因素消化，在长期内，这种影响更为显著[3]。郭菊娥、卢虎、席酉民、刘洪涛(2007)基于非竞争型投入产出表推导给出了价格影响模型，区分了国际原油与国内原油的价格差异，并在修正的中国2002年非竞争型投入产出表的基础上，测算了国际原油价格变化对其他各部门的价格水平以及价格总指数和消费者价格指数的影响程度，并且为测算国际原油价格波动对中国经济的影响提供了强有力的依据[4]。

2 模型建立与数据选择

2.1 模型建立

本文将我国每年的原油需求量(用我国每年的原油消费量来做统计)Oil demand因素设定为模型中的因变量，模型中的自变量选择为我国每年国内汽车保有量vehicle ownership、每年的国际原油市场(主要采用布伦特原油市场)的平均价格指数oil price index、国内每年的第二产业生产值GDP2，观测时间段为1989年至2010年共22年构成时间序列数据。误差项中的国内其他产业生产总值、自然灾害、周边地缘政治变化等影响我国原油需求量的其他变量与不可观测的因素，假定以各自变量为条件误差均值E(u!X)=0，以各自变量为条件的误差方差Var(u!X)=σ2。建立基于时间序列数据的多元回归模型如下：每年原油消费量来代替，原油平均价格指数是以1988年为基期100进行计算得到的。其他数据都是利用官方公布的统计数据，体现了数据的权威性。

表1

原油不仅仅是工业生产的原材料，也是一种极其重要的战略资源。对石油化工等企业而言，原油是生产的必需品。对汽车、轮船而言原油也是必不可少的动力源泉。因此，原油需求量的多少能够反映出经济总体发展的水平及活力。由模型的变量分析可以知道，当我国汽车保有量增加时，会增加对原油的需求量，因此二者应该成正相关性，即vehicle ownership前的系数应该为正值；当原油的市场价格不断增加时，由于原油也具有商品属性，符合市场的价值规律，价格升高，需求量会下降，因此二者应该成负相关性，即oil price前的系数应该为负值；当我国的第二产业生产值GDP2增加时，反映出经济的活力增加，由于第二产业主要包含石油化工、钢铁、建筑等重工业，所以产出增加时，对原材料(原油)的需求量增加，因此二者成正相关性，即GDP2前的系数应该为正值。

2.2 模型数据选择

模型中的时间序列数据包括1989年至2010年22个跟踪时间，总共5个变量，因此，共110个数据。数据源自中国经济信息网数据库(中经专网、统计、行业季度报告、地区经济)、中国宏观经济信息数据库、中国统计年鉴、BP Statistical Review of World Energy。笔者分别从中国经济信息网数据库(中经专网、统计、行业季度报告、地区经济)的综合年度库中查询到GDP，从中国汽车协会等数据库搜集到了每年我国的汽车保有量。再从中国宏观经济信息数据库的年度统计数据、中国统计年鉴等数据库找到我国第二产业生产值的数据。另外，从中国经济信息网数据库以及BP Statistical Review of World Energy等数据库找到国际市场的原油价格的水平指数，并将价格调整为以1988年为基期100，最后将所有变量数值换算成相应单位的数值。

3 实证分析

经过多次修正之后的最终模型表示为：

回顾笔者最初建立的模型为：

根据最初建立的模型，收集样本数据，然后进行Eviews建立模型与估计后，可以发现模型在取对数之后，模型的拟合效果更能够满足要求，另外，在模型的检验中也相应地做了相关性检验和怀特检验。并作出相应的修正，针对模型的存在进行自相关处理后，结果显示：log(vehicle ownership)，log(oil price index)，log(GDP2)的p值分别为0.0009，0.0410和0.0064，均低于0.05，拒绝原价格，符合显著性要求。可见这三个因素对oil demand的影响十分显著。

另外，通过观察数据的拟合情况如图1。

可见，模型整体的拟合性很好。此外，Adjusted R-squared=0.981167，调整后的可决系数比较大，也反映出样本回归线对样本观测值的拟合优度很好。而由方程总体线性的显著性检验中，给定显著水平 下， ，表明模型的线性关系在95%的置信水平下显著成立。

下面，来看一下模型变量的显著性t检验的情况：

4 结语

通过以上的模型可以看出，根据经济意义假设，log(vehicle ownership)，log(oil price index)，log(GDP2)的系数的正负性分别为正，负，正。在最终的模型估计中，可以看到与假设恰好相一致。log(vehicle ownership)和log(GDP2)的系数均为正，反映出汽车保有量与原油需求量是正相关的，而log(oil price index)的系数为负值，说明原油的需求量与价格指数呈负相关关系，也就是说当原油价格增加的时候，对原油的需求量会相应的减少。从经济意义来看，log(vehicle ownership)的系数的经济含义是指在保证log(oil price index)与log(GDP2)取值不变的情况下，汽车保有量每增加一单位，原油需要量增加0.264091；log(oil price index)的系数的经济含义为在保证log(vehicle ownership)与log(GDP2)的取值不变的情况下，原油价格每增长一个单位，原油需求量减少0.318017；log(GDP2)的系数的经济含义为在保证log(vehicle ownership)与log(oil price index)的取值不变的情况下，国内第二产业生产总值每上升一个单位，原油需求量增加0.190119。应该说模型的统计结果与现实中的情况基本符合，能够在一定程度上解释我国的现实原油需求情况的变化。

据此，本文认为，政府通过对每年国内汽车保有量变化情况进行统计，并结合第二产业生产总值的情况及国际原油价格变化，可以较为有效地对年度国内原油需求量进行预测。

[1] 倪铮,凌子未.中国石油需求量的协整计量分析[J].南开经济究,2005(06).

[2] Jens Holscher,Ray Bachan,Andrew Stimpson.Oil demand in China:an econometric approach[J].International Journal of Emerging Markets,2008,No.1.

[3] 宋增基,李春红.经济增长对石油需求及石油价格影响的计量分析[J].国际贸易问题,2009(05).

[4] 郭菊娥,卢虎,席酉民,刘洪涛.国际原油价格变动对中国经济影响的波及效应分析[J].西安交通大学学报(社会科学版),2007(06).