中国能源产业与金融业共生演化研究

郑 丽，胡龙波

(1.西安财经学院， 陕西 西安 710061；2.中国建设银行 西安新城支行， 陕西 西安 710004)

一、引 言

能源是人类生存、社会进步和国家发展的重要物质基础[1]。金融是现代经济的核心，它们因给经济社会发展提供不可或缺的能量和资金而成为当今经济社会两大重要领域。能源与金融两者共同构成的大系统即是能源金融[2-3]。从20世纪70年代开始，能源已逐渐具有金融属性，金融亦具有能源属性，能源与金融之间的相互影响经常给国民经济带来冲击。现实当中，OPEC调整石油价格与产量的行为常会引起经济风险和金融指数的震荡，而全球性的金融危机也同样会导致Brent原油价格、WTI原油价格等国际标杆油价的剧烈变化。随着全球经济一体化进程的加快，不管是金融业还是能源业，都已经不再是一个完全独立，不受外界影响的行业。目前，国内虽已有一些能源领域的期货品种，但交易量却一直很少，我国仍不能如西方发达国家那样凭借能源金融衍生品来获得能源价格的话语权。理论上二者的关联机理已引起国内外学者的广泛关注，成为能源金融领域的重要研究方向。

何凌云对能源业和金融业展开了大量的研究和分析，研究方法以定性分析为主[4-5]。郭晓晓则利用数学方法和灰色关联度，从价格这一角度，对金融业与能源业的关系展开分析，他认为金融业中的汇率因素确实会对能源的价格造成一定的影响[6]。王博峰等论证了金融汇率对能源结构的积极影响以及储蓄结构对能源结构的负面影响。基于这一现状，王博峰等认为，金融机构应加大对能源行业的投资力度[7]。学者从不同思路出发，采用不同的研究方法，从能源金融关联路径、市场风险、价格传导机制、系统结构等不同角度揭示了能源产业与金融业之间的关联关系，这些研究成果为我们进一步认识能源金融相关问题提供了借鉴与参考。然而，现有研究鲜见将能源产业与金融业视为共生演化的产业“种群”进行研究，有关能源产业与金融业共生演化动态过程的定量研究亦尚未见于现有文献。“共生”作为生态学上的专业词语，用于形容两种生物之间的共存关系。随着社会的不断发展，共生的应用范围也逐步扩大，常常被国内外的经济学家引用，取得了较为理想的效果。王宇露通过微分方程组分析了金融市场主体共生关系的形成机理及稳定性，并提出培育和谐金融共生关系的对策建议[8]。唐强荣等从种群生长的视角对生产性服务业与制造业之间的共生关系进行了实证研究，认为生产性服务业与制造业共生发展的作用机制与种群属性、种群数量、制度环境变化和产业环境有关[9]。吴勇民等研究了金融产业与高新技术产业的共生演化规律，并提出了促进两者协调发展的政策建议[10]。何凌云等从产业共生的视角定性分析了能源金融共生系统的特征，认为能源与金融的共生与一般的产业共生特征明显不同，没有资源的循环使用及上下游产业的关联性，能源对金融就不会呈现出较强的单向依赖[11]。

笔者曾从系统耦合的角度出发撰文分析了我国金融业与能源产业之间的关系，结果表明，目前我国金融系统与能源业的发展并无冲突，但协调情况并不算乐观，尚未达到高水平的良性互动、相互促进[12]。本文的研究有助于我们从微观视角把握我国能源产业与金融业共生发展的动态特征，为研究能源与金融之间的关联机理提供新的思路与方法。

二、能源产业与金融业共生模式与机制

(一)共生模式

事实上，企业共生并不鲜见，是指两个或多个企业在不断发展的过程中，共同影响、相互帮助、共同成长的过程[10]。通常而言，共生系统中必须包含三大要素，分别是环境、单元和模式。共生环境对共生体产生外部影响，共生的每一个种群等同于一个单元。因此，能源业和金融业之间相互作用、相互影响的方式类似于不同生物种群之间的共生关系。若将能源产业与金融业视为两个生物“种群”，那么这两个“种群”通过产业内部及外部的复杂关系组成一个共生演化的大系统，该系统所具有的复杂性、自适应性、非线性等特征与生物种群亦有较高的相似性。因此，我们可以借鉴“共生”理论与方法去研究能源产业与金融业的共生发展过程，这有助于我们从微观视角把握我国能源产业与金融业共生发展的动态规律。能源产业和金融业即为共生单元，影响能源产业与金融业的所有外部因素构成了共生环境，如资源、技术、制度政策、国内外宏观经济形势等，能源产业和金融业共同发展、相互交织、互相影响，是一种典型的产业共生现象。

按照产业之间相互影响大小的不同及共生能量分配的均衡程度，可将能源金融产业共生划分为四种类型，分别是寄生、偏利共生、非对称互惠共生以及对称互惠共生。具体如下表所示[13]。

表1 能源产业与金融业共生模式及特征

不同的共生模式体现着各相关产业在发展过程中所处的位置、利益分配情况以及地位的强弱，从而决定了产业共生演化的稳定性。在寄生模式和偏利共生模式中，由于只有一方受益，作为理性经济人的另一方不愿维持这种对自己没有好处的关系，故寄生模式和偏利共生都是不稳定的共生模式。在现实经济中，特大型能源公司往往会设立专门服务于自己的财务公司或金融机构。因此，财务公司本身就属于能源公司的管辖范围之内，两者属于寄生关系。如我国的中石油、中石化均设立了自己的财务公司。财务公司在为母公司提供投融资服务的同时，亦独立参与金融市场的交易与竞争。政府鼓励的新能源企业与大型银行之间的共生关系更多地表现为偏利共生，新能源企业从共生关系中获利较多，而大型银行从政策性金融服务中获利甚微。互惠共生模式实现了共生单元的双赢，因此是较为稳定的共生模式。由于对称性互惠共生模式中，双方产业都能够从中获利，并且利益属于公平分配，所以这是一种更加长效持久，更加稳定的共生模式[14]。

(二)共生机制

在一般意义上的产业共生系统中，共生单元之间存在着物质、能量与信息的交换[15]，由于能源与金融产业共生系统的特殊性，两者之间并不存在直接的物质交换[11]，它们的共生主要表现为资金“能量”的对流和价格信息的双向传导以及由此而导致的系统优化。

1.资金“能量”对流机制。资金在能源产业与金融业之间双向流动。资金先由金融系统流向能源产业。以银行为主体的金融机构向能源产业提供信贷支持，能源企业也在金融市场上发行股票、债券等金融工具直接融资。目前，我国能源企业直接融资占总融资额的比重和发达国家相比还较低，银行信贷仍是主要资金来源。能源企业获得资金后经过一段时间的经营，资金由能源企业回流到金融系统。一方面向银行支付本息，回报金融机构，另一方面，以股息、红利、债息等形式回报金融市场上的投资者。

2.价格信息双向传导机制。价格信息在能源产业与金融业之间双向传导。金融系统中的汇率、利率、股价等价格信息会传导至能源产业，引起能源价格的波动。以石油为例，在国际石油贸易中，美元仍是主要结算货币，即所谓的“石油美元”，美元汇率与石油名义价格存在反相关关系，汇率的变动会引起石油价格的变动。如果美元大幅贬值将使我国面临外汇缩水和国际石油价格高企的双重风险。利率的上升必然引起能源企业资金成本的上升，进而影响到能源产品的价格。股价或股指的大幅波动也会给能源价格带来影响。反过来，能源价格信息也会传导至金融系统，引起汇率、利率、股价的波动。仍然以石油为例，石油价格的波动会引起美元汇率的反向波动，而我国实行的是主要盯住美元的浮动汇率制度，美元走强或走弱也会影响到人民币的汇率。由于各行各业都会使用能源，能源价格的持续上升会伴随出现成本推进型通货膨胀，央行为了抑制通货膨胀而采取紧缩性的货币政策，利率也因此升高。能源价格的大幅波动也会造成股价或股指的波动。总之，价格信息的双向传导可能会造成共生系统的不稳定。

3.倒逼优化机制。金融服务的供给倒逼能源系统优化，而能源产业的资金需求倒逼金融系统优化。能源企业获得金融系统的资金后，为了避免信用违约，必然追求自身经济利益的最大化，这促使能源企业在优化管理上精益求精，在提升业绩上不遗余力。能源企业将逐步建立现代企业管理制度，设立股东大会、董事会、监事会及经营管理层，实现所有权、监督权、经营管理权的分立与相互制衡。能源产业是典型的“三高”产业，即高投入、高风险、高收益。能源企业都需要大量的资金投入，传统能源企业虽然较容易获得银行的信贷资金，但面临资金浪费严重，风险控制不到位等问题，而处在发展初期的新能源企业多为中小型民营企业，面临融资难融资贵的问题。能源企业的风险主要是技术风险和市场风险。技术风险是指能源企业技术实施或技术研发失败所带来的风险，如石油企业勘探新油田的失败。市场风险是指能源企业的产品价格波动所带来的风险。金融系统在为“三高”的能源企业提供金融服务时必然要认真地进行事前调查与筛选及事后监督，同时会在思想观念、体制机制、金融工具、管理方式等诸方面进行创新与优化，以尽可能地降低资金运用风险，提高自身利润率。

三、能源产业与金融业共生演化模型的构建

Logistic曲线在描述生物种群数量变化时具有良好的性质，考虑到能源业和金融业之间的共生模式，笔者通过Logistic模型来研究能源产业与金融业共生演化的动态过程。两个产业独自发展时的Logistic模型如下：

(1)

能源产业和金融业相当于两个不同的种群，这两个种群共同发展、相互影响，其发展速度与种群数量和共生种群的数量有关。考虑能源产业与金融业的相互影响，构建能源产业与金融业这两个种群相互影响时的Logistic共生演化模型：

(2)

式(2)中，α21为金融业对能源产业的共生系数。α12则是后者对前者的共生系数，因此，从上述公式中，不难得知金融业与能源产业之间的共生关系。

当α12=α21=0时，表示在演化过程中能源产业与金融业互不影响，不存在共生关系。

当α12<0且α21<0时，表示两者在竞争中互相抑制，亦不存在共生关系。

当α12×α21<0时，表示共生作用系数为正的一方受益，为负的一方受损，属于寄生共生。

当α12=0且α21>0或α12>0且α21=0时，表示受益的一方(共生作用系数为正)对另一方(共生作用系数为零)无任何影响，属于偏利共生。

当α12>0、α21>0时，表示两者为互惠共生，如果α12≠α21，则为非对称互惠共生模式，如果α12=α21，则为对称互惠共生模式。

为了更有效地研究能源产业与金融业的共生演化关系，对式(2)进行如下整理变换：

令：λ1=r1(1+α21×N2)，M1=N1m(1+α21×N2)

λ2=r2(1+α12×N1)，M2=N2m(1+α12×N1)

(3)

则式(2)变为：

(4)

式(4)中，λ1和λ2定义为能源产业与金融业共生演化发展时各自的共生自然增长率，M1和M2定义为各自的最大共生环境容量。式(4)与式(2)形式虽然相似，但二者所表达的内容不同。式(2)中能源产业已经变成了一个独立的产业，其发展不受其他产业的干扰。但是，在式(4)中，金融业与能源产业相互产生影响，此时两者共生关系更加显著，不管是共生增加率还是环境容量，都发生了改变，能源产业与金融业的“种群”演化呈动态特征。

(5)

(6)

四、模型检验与实证结果分析

(一)数据与方法

能源产业与金融业增加值综合反映了在一定时期内的两者“种群”的增值，亦即产业规模的增值，并且增加值受到资源、技术、制度政策、宏观经济形势等外在环境因素的制约，不可能无节制地扩大，这与现实要求是不符的。在本文的研究中，笔者选择能源业与金融业2000—2015年期间的增加值表示两者的“种群数量”，检验所建模型的拟合效果。数据来源于《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》。

(二)模型检验

首先，假设能源产业与金融业各自独立发展，两者之间不存在共生关系，即α21=α12=0，此时用式(1)描述它们的演化过程。应用MATLAB R2013a软件进行参数识别，估计出能源产业与金融业的自然增长率分别为r1=0.12528、r2=0.15646，最大环境容量分别为N1m=66321.05777亿元、N2m=81740.96045亿元，并根据估计的能源产业与金融业增加值N1(t)、N2(t)，绘制假设能源产业和金融业互不影响，各自发展时的曲线，如图1、图2所示：

图1 1998—2016年独立发展时能源产业演化曲线

从图1可知，如果能源产业不受金融产业的发展影响，但是其模拟发展曲线与实际结果相差较大时，那么通过实证估算出来的能源产业最大环境容量为66321.05777亿元，2015年能源产业的“种群数量”即增加值为53729亿元，此时的“种群数量”占最大环境容量的81.01%。按照数学分析方法和Logistic曲线本身的特性[17]，种群数量不能超过最大环境容量，否则将会造成严重的后果。我们认为，只要种群数量达到最大环境容量的4/5，那么该产业进入成熟发展时期。与此同时，种群内部的竞争也会愈演愈烈，随着数量的不断增长，r将逐渐放慢。调查发现，从2011年开始，能源产业一直保持着良好的增长势头，但是，2015年，能源产业的发展较2014年有所放缓，表现在增长率有小幅的下降。从目前的情况来看，能源产业的发展前景较为乐观，发展速度仍然会较快。

图2 1998—2016年独立发展时金融业演化曲线

由图2可知，假定金融业的发展不受其他行业的影响，但模拟发展曲线与实际曲线相差较大。2015年金融业的“种群数量”增加值为57872.6亿元，通过实证计算出来的金融业的最大环境容量为81740.96045亿元，此时的“种群数量”占最大环境容量的70.8%，处于成长期的中后段，但从金融业增加值的增长率来看，2011—2015年分别为17.8%、19.5%、14.7%、17.1%、13.3%，均保持较高速度的增长，可见，金融业应处于具有较快增长速度的成长期前段。

综上所述，当两个产业相互独立、互不影响时，两者的模拟发展曲线都与实际情况存在一些偏差。为了更加精确地描述、分析能源产业与金融业的演化过程，需考虑两者之间的共生关系。用式(5)来描述它们的共生演化过程，并分析两者之间的关系，借助数学分析软件MATLAB R2013a可识别参数，从而得出能源产业，金融业最大共生环境容量的估计值M1、M2(见表2)，并绘制它们的共生演化曲线(见图3、图4)。

表2 2000—2015年能源产业与金融业最大共生环境容量估计值 (单位：亿元)

图3 1998—2016年共生发展时能源产业演化曲线

图4 1998—2016年共生发展时金融业演化曲线

根据式(3)，用牛顿迭代算法进行迭代运算，得到共生作用系数α21、α12的估计值分别为0.8106、0.3795。

(三)实证结果分析

1.能源产业与金融业两者并非完全独立发展，而是相互影响，共同发展，具有显著的共生关系。尽管如此，上述公式中未能表达出两个行业的共生过程。因此，我们需要借助其他系数，建立一个科学合理的共生模型，从而准确地描述金融业和能源产业之间的共生关系。结果表明，该模型所得结果与实际结果相差不大，吻合度较高。

2.正因为金融业和能源产业之间存在共生关系，使得最大环境容量的规模不断扩大，甚至超过了13万亿元，这远远超过了金融业和能源产业独立发展时的66321.05777亿元、81740.96045亿元。

3.能源产业2015年的增加值占当年最大共生环境容量的比重为43.09%，产业发展正处于成长期的中段，应具有较快的增长速度，与图3中演化曲线的态势相符。金融业2015年的增加值占当年最大共生环境容量的比重为42.48%，产业发展亦正处于成长期的中段，应具有较快的增长速度，与图4中演化曲线的态势相符。可见表2所反映的能源产业与金融业最大共生环境容量及产业共生发展阶段与实际情况较为相符。

4.金融业对能源产业的共生作用系数α21=0.8106，能源产业对金融业的共生作用系数α12=0.3795，均大于零，且α21>α12，这表明能源产业与金融业之间的共生关系使得双方都能够从中获利，但利益分配并不公平，金融业对能源产业的影响大于能源产业对金融业的影响。

五、结论与政策建议

(一)结论

本文通过对2000—2015年期间我国能源产业与金融业共生演化的实证分析得出，在共生关系存在的基础上，两个产业的自然增长率不再是常数，因受另一方“种群数量”的影响而不断变化。分时段叠加模型，有利于科学合理地描述金融业和能源产业之间的共生关系，我国能源产业与金融业的共生演化发展目前处于成长期的中段。能源产业与金融业之间是非对称互惠共生关系，后者对前者所造成的影响更加显著。

(二)政策建议

能源产业与金融业之间的非对称互惠共生关系表明当前我国金融业对能源产业的影响大于能源产业对金融业的影响，共生能量的分配不均衡，这不利于两者构成的产业共生系统的稳定性，亦有损共生系统的效率。能源产业影响较弱的主要原因在于能源产业的金融属性较低，具体表现为能源期货、能源期权、能源互换等能源金融衍生品种类较少，且交易量不大，能源价格未能完全市场化等。这些都在一定程度上阻滞了能源产业与金融业之间的资金“能量”对流机制与价格信息双向传导机制，亦间接影响了倒逼优化机制作用的发挥。

为促进我国能源产业与金融业朝着对称互惠共生的方向发展，本文认为增强我国能源产业的金融属性，疏通能源产业与金融业之间的资金“能量”对流机制是当前的首要任务。如发展能源虚拟金融市场，通过能源虚拟金融市场来获得能源产品定价的国际话语权是西方发达国家的常用手段。我国也应积极构建并完善自己的能源虚拟金融市场体系，建立能源金融交易所，积极参与国际能源金融市场的竞争，在能源期货、能源期权、能源互换等方面进行创新，适时推出符合市场实际的新的能源金融衍生品。同时，为使能源金融衍生品发现能源价格的功能得以充分发挥，我国亦应进一步深化能源价格的市场化改革。我国的能源企业绝大多数是公有制企业，国内的能源价格主要参考发改委的指导价，而国际能源价格却主要由全球几大能源交易所决定，我国只能被动接受，议价权利很小，被割裂的国内国际两个能源市场时常出现价格的不同步。因此，我国应逐步地打破垄断，鼓励民间资本进入能源产业，允许国内能源价格自发合理的波动，实现国内国际能源市场的一体化，让能源价格真正体现能源的成本与稀缺性，疏通能源价格的传导机制。