通货膨胀中石油价格冲击效应分解

2014-07-23 11:10孔桂香
统计与决策 2014年6期
关键词:单位根石油价格能源价格

李 智,孔桂香

(厦门大学 经济学院中国能源经济研究中心,福建 厦门 361005)

0 引言

石油价格对通货膨胀的影响,可分为直接效应和间接效应。直接效应主要影响消费侧,增加能源消费支付;间接效应通过影响供给侧,增加生产成本,成本上升不能在内部消化时会传导到终端消费,进一步造成通胀压力。

为深入了解石油价格冲击通货膨胀的结构,本文试图将石油价格对通货膨胀的冲击效应分解为需求侧和供给侧,测算其响应值和响应时间。对需求侧和供给侧的冲击效应分解,可以突破以前对石油价格作用机制的模糊理解,更准确理解我国宏观经济运行机制,为相关政策的制定提供更为详细、具体的信息。

本文建立包括原油价格、通胀水平变量的结构向量自回归(SVAR)模型,利用SVAR的脉冲响应函数,将原油价格的冲击效应进行分解为直接效应和间接效应并测算滞后时间、分析原因;利用预测误差方差分解方法评价需求侧和供给侧冲击对预测误差的贡献。

1 模型简介

目前,国内对能源价格冲击效应的量化研究,大部分是基于递归的VAR模型,基于SVAR的理论基础缺乏严密性,有待于进一步深入;同时,对能源价格冲击的直接效应和间接效应的分解尚未涉及。为了更清楚能源价格冲击影响的力度和结构变化,本文就使用结构SVAR将石油价格对通货膨胀的冲击效应量化并且在消费侧和供给侧分解。

Blanchard和Quah(1989)使用双变量向量自回归模型分离总需求冲击和总供给冲击对实际产出和失业的影响。Blanchard和Quah 没有将{ε1t}和{ε2t}冲击与序列{yt}与{zt}直接联系起来,而是将序列{yt}与{zt}看作是内生变量,而{ε1t}和{ε2t}则代表经济理论家称为的外生变量。本文中我们应用Blanchard-Quah分解方法,将进口石油价格冲击造成的通货膨胀影响分解为供给侧和需求侧响应。假设需求侧冲击对石油价格的影响在长期来看是不存在的,只有供给侧冲击的响应是长期的。

假设通货膨胀率和实际进口石油价格同时受到供给方和需求方冲击影响。INF和P代表CPI和实际进口石油价格的对数水平为相互正交的供给冲击和需求冲击。X表示向量[△P △INF]′,e代表扰动向量平稳过程

由于X是平稳的,它有唯一的Wold移动平均表达式,

移动平均表达式(2)可以通过估计VAR方程,然后对X的结构向量自回归表达式求逆得到。比较(1)和(2),有v(t)=A(0)e(t),A(j)=C(j)A(0),对于所有的j成立。

因此,只要A(0)就能从v(t)中得到e(t),类似地也可以从C(j)中得到 A(j)。

由(2)可以得到,A(0)A(0)’=Ω。从而得到关于A(0)的三个约束条件(Ω是对称矩阵),此外由于假设长期内需求冲击对实际石油价格变动没有影响,即左上方的元素构成第四个约束条件。

因此,上述方法分三步进行:首先估计Xt的结构向量自回归模型,然后对其求逆,得到Xt的移动平均形式,最后通过解A(0),进而根据方程(2)得到方程(1)。

本文数据均来自中经网数据库(CEIC),CPI是衡量消费者购买的最直接的指标,因此选取其来代表通货膨胀水平。样本区间为1997年1月至2012年5月。CPI月度同比数据结合月度环比数据,将整个数据集转换成以1997年1月为定基期的定基比数据。由于数据是月度数据,观察数据走势发现具有很强的季节性,在使用数据之前,计算季节性调整因子,对原来的数据进行调整,同时将进口石油价格数据换算成了实际价格水平。为减弱时间趋势,所有数据均取对数。

2 实证分析

为了把石油价格对通货膨胀的冲击在需求侧和供给侧分解,根据上文中阐述的方法,我们构建了[△P △INF]′的VAR模型。

利用ADF检验方法进行单位根检验:通过经济理论结合时间序列趋势的观察,设定是否包含常数项、趋势项;并根据Schwert(1989)取最大滞后阶数,然后使用由大到小的序贯t准则,看ADF检验中最后一阶系数是否显著,确定滞后阶数。反复试验确定模型,发现两个变量都具有单位根;而对变量取对数差分可以拒绝存在单位根的假设,故认为选取两变量具有一阶单位根。

表1 单位根检验的结果

根据结构向量自回归(VAR)模型滞后阶数的选择标准,滞后阶数选为12阶,此时AIC和SC准则最小,同时从本文采用月度数据来看,这一滞后阶数的选取也比较合理。

SVAR模型最主要的应用是脉冲响应分析(IRF)和预测误差方差分解(FEVD),两者都可用于描述系统的动态变化。脉冲响应函数是追踪系统对一个内生变量冲击的响应效果,反映一个变量的冲击对所有内生变量当期及未来各期的影响;方差分解将SVAR系统中任意一个内生变量的预测均方误差分解成系统中各变量的随机冲击的贡献,通过计算各变量冲击的贡献占总贡献的比例,比较各变量冲击的相对重要性,以及它们随时间的变化。

根据SVAR模型的分析结果,得到通货膨胀对需求冲击和供给冲击的脉冲响应。

由图1可以看出,通货膨胀对需求侧和供给侧冲击的响应幅度不同,供给侧的响应幅度要大于需求侧。需求侧和供给侧的响应时间也不同,需求侧在第5年基本达到稳定值,供给侧的响应逐年增加,直到第7年开始稳定。从图2中也可以看出,在通货膨胀的响应的预测方差分解中,需求冲击占15%左右,而供给冲击占85%。

图1 CPI分别对需求冲击和供给冲击的响应

石油价格变化的需求侧响应取决于成品油在家庭总消费的花费比例,同时也受消费者价格指数中成品油的比重、间接税和国际市场原油价格向终端消费者价格传导过程等因素的影响。进口石油价格的直接效应并不是很大,这是由于我国目前车用燃料等成品油在CPI中的比重比较小。随着人们生活水平的提高和生活方式的改变,车用燃料等能源的消费在人们生活越来越重要,私家车数量增多,工作的地方离家越来越远导致的交通费用增加等,CPI中能源比例要逐渐增加,才能反映消费者真实的支付。相对于CPI中成品油的比重,这种直接效应仍然是值得重视的。

供给侧冲击效应受市场竞争、周期发展情况以及冲击是过渡性质还是永久的性质影响。我国的供给侧冲击效应比较大,这和我国的产业结构中能源密集型产业的比重大是一致的。

图2 CPI对需求冲击和供给冲击的预测方差分解

从长期来看,如蔬菜等生活用品在大范围内流通,运输成本开始在各行各业中蔓延体现推动物价水平的提高。

此外,另一个可能的原因是在本文中B-Q分解的假设是需求和供给是正交的,即需求冲击的各期冲击值与供给冲击的各期冲击是不相关的。这在实际中很难符合。这种假设存在时很容易造成总需求冲击在解释实际经济活动的波动中的作用很小。这是本文的一个不足之处,在后续的研究中会采取方法克服。

3 结论和建议

原油价格对通货膨胀在需求侧与供给侧冲击的效应并不相同,通货膨胀供给侧的响应幅度要大于需求侧;响应时间方面,需求侧在第5年基本达到稳定值,供给侧的响应逐年增加,直到第7年开始稳定。在通货膨胀响应的预测方差分解中,由于能源在CPI中的比重较小,直接效应比较小,需求冲击占总体15%左右,而供给冲击占85%,这与我国的能源密集型产业比重大的产业结构密切相关的。

因此要有效的抑制通货膨胀,必须分别制定政策从供给和需求侧抑制能源价格对一般商品价格水平的冲击影响。尤其是供给侧,能源价格冲击效应大,其滞后时间持久,因此,就供给侧而言,将限制高能耗产业的快速发展,提高能源利用效率作为重要手段,调整产业结构和优化产业布局,同时提高节能技术,发展石油的替代能源,是减少油价波动对经济冲击,进而抑制通货膨胀的根本出路。

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