【摘要】文章利用協整方法與時變參數模型對我國煤炭消費情況進行分析，以期探索煤炭消費及其影響因素的結構關系。分析發(fā)現，中國煤炭消費的GDP彈性能夠揭示數據期內經濟波動的情況，暗示著存在利用變系數模型的某種彈性來預測經濟波動的可能性。

【關鍵詞】狀態(tài)空間模型 協整方程 經濟波動 煤炭消費

引言

文章利用協整方法與基于狀態(tài)空間模型的時變參數模型來分析同一組數據：1980年至2010年的煤炭消費、實際GDP與煤炭工業(yè)品出廠價格指數，以期發(fā)現煤炭消費及其影響因素的結構關系。協整方法與時變參數模型所得出的結果是相似的，說明在目標數據時段內，協整模型與基于狀態(tài)空間模型的變系數模型都是合適的；更為重要的是，在變系數模型下，中國煤炭消費的GDP彈性能夠較好地反映該時段內經濟的波動情況，暗示著存在利用變系數模型的某種彈性來預測經濟波動的可能性。

關于煤炭消費的影響因素以及煤炭消費與影響因素之間的結構關系的研究具有重要現實意義。由于目前尚無權威文獻利用變系數模型研究中國煤炭消費及其影響因素的動態(tài)結構關系，本文嘗試將變系數模型分析帶入其中。

理論模型

協整模型：一是單位根檢驗。根據原假設不同，時間序列變量單位根檢驗可以分為兩大類。一類原假設變量非平穩(wěn)；如ADF、PP檢驗；第二種原假設是變量平穩(wěn)，如KPSS檢驗。二是協整檢驗：通過單位根檢驗后，需進行協整檢驗。常用的協整向量估計方法有Engle and Granger（1987）基于殘差的方法和J-J（1990，1994）的最大似然估計法。本文采用J-J檢驗方法。

基于狀態(tài)空間模型的變系數模型。隨著經濟的發(fā)展，原有經濟結構由于各種因素的影響會發(fā)生一定程度的變化，故可考慮用可變參數模型。

在式（1）中是具有固定系數的解釋變量集合，是隨機系數的解釋變量集合，隨機系數向量是狀態(tài)向量，即可變參數。

實證分析

變量選擇與數據來源。GDP是地方政府非?？粗氐闹笜耍谥袊慕洕D型當中，高耗能產業(yè)占據主導位置，高耗能產業(yè)直接或間接引發(fā)了對煤炭的需求，煤炭是中國經濟最主要、最強大的能源動力。因此，本文認為GDP是影響煤炭消費的最主要因素。此外，經濟理論認為價格是影響需求量的重要因素。本文認為GDP對地方政府的重要性會導致煤炭的價格彈性很小。

令coal代表煤炭消費；rgdp為實際GDP；p為煤炭工業(yè)品出廠價格指數；lcoal、lrgdp、lp分別對應相應變量的對數值。

實證結果：協整模型。一是單位根檢驗。ADF、PP檢驗的缺點是檢驗功效較低。而KPSS平穩(wěn)性檢驗對小樣本較為有效?？紤]到樣本容量，采用KPSS檢驗作為單位根檢驗方法。KPSS檢驗統計量表明，在5%顯著性水平上拒絕水平值變量平穩(wěn)的原假設；不能拒絕一階差分變量平穩(wěn)的原假設。因此，可以認為三個變量都為一階單整變量。

二是協整檢驗。首先，檢驗模型對應VAR表示法的滯后階數：除了SC準則外，其他準則都選擇滯后階數為3，因此我們選擇對應VAR滯后階數為3。其次，根據選定的模型滯后長度，進行跡檢驗和特征根檢驗：秩檢驗和單位根檢驗表明，在5%的顯著性水平上變量間存在協整關系，且協整系數向量唯一。最后，使用MLE方法估計該系統的的協整方程：結果表明，GDP增長1個百分點，將導致煤炭消費增長0.76個百分點；價格增長一個百分點，會減少煤炭消費0.26個百分點。結論具有統計顯著性與經濟（事實）顯著性。

基于狀態(tài)空間模型的變系數模型。對應本文的數據，估計結果為如下：

結果對比。下面給出了兩種估計結果的對比，兩種模型對煤炭消費的GDP彈性估計非常一致。

一是GDP彈性。明顯的偏離出現在1998年與2007年（協整方法得出的系數是固定的，因此下面僅分析變系數模型的差別）；分為兩個階段：1998年到2002年為第一階段，在該階段，GDP彈性從0.76下降到0.6左右。2002年到2007年為第二階段，GDP彈性從0.6恢復到0.76左右。

第一階段下降趨勢的可能解釋：一是1997年金融危機。從煤炭價格來看，1997年煤價止升轉跌，并在自此后的三年持續(xù)低迷；鋼鐵、水泥、電解鋁、房地產行業(yè)全線收縮，而這些行業(yè)正是煤炭消費的大戶。二是通貨緊縮。從1997年到2000年初，我國消費物價指數幾呈逐月回落態(tài)勢并嚴重影響了國民經濟各部門的投資消費決策。通貨緊縮進一步加深了煤炭下游產業(yè)的困境，加深了煤炭消費的GDP彈性變小的力度。

第二階段煤炭消費的GDP彈性上升的可能解釋：首先，2001年中國加入WTO。從此中國開始逐漸成為了名副其實的世界工廠。加入WTO對緩解中國經濟的處境，特別是在提高中國經濟增長預期上起到了重要的作用。第二，“十五”計劃?！笆濉庇媱澕哟罅嘶A設施建設的投資力度；“十五”計劃以來，受道路、橋梁、廠房等基本建設高速增長的影響，國內煤炭、鋼材消費量逐年增加。

二是煤炭工業(yè)品出廠價格指數彈性。煤炭消費的價格彈性從1983年至2002年左右一直呈下降趨勢，從0.35下降到0.26左右，2002年以后基本保持穩(wěn)定。

煤炭消費的價格彈性的下降趨勢可以通過我國煤炭價格改革歷史來加以解釋。1993年以前，國內煤炭價格由當時的煤炭部和國家計委管理；此后，煤炭價格逐漸轉為市場定價。1993年至2002年，煤炭價格實行“雙軌制”，煤價分為“計劃內”與“計劃外”價格。前者指國計委制定的指導價，重點合同煤需以指導價為基準。2002年以后，除電煤外，其他行業(yè)的煤炭價格全部由市場決定。

可以看出，2002年是煤炭市場化改革的分水嶺，之前煤炭價格受到較多管理，以后煤炭市場化漸成氣候。經濟體制的改革改變了計劃經濟時期價格的扭曲，使價格逐漸反映其本來的效應。

結論及政策涵義

模型含義。煤炭消費的GDP彈性可以反映一段時期內經濟體的經濟狀態(tài)：煤炭消費的GDP彈性下降與中國經濟的困境聯系在一起，而該彈性的回復上升與中國經濟的恢復發(fā)展聯系在一起。

因此通過變系數模型估計煤炭消費的GDP彈性，除了起到一般的預測作用以外，還可以作為某種經濟周期的指標。

從長期來看，煤炭消費的GDP彈性可能并不是經濟波動的合適指標。從協整系數意義上看，在一個“長”的時期內，經濟結構發(fā)生變化，因此可能需要做分段協整。但協整系數的變化本身不能說明什么問題，如煤炭消費的GDP彈性在分段協整模型下變小，并不能說明經濟狀況變糟，可能是經濟結構有重大調整。對同樣一組數據如果做變系數模型，可能會發(fā)現系數有一個下降的過程，但這時得出經濟不景氣的結論顯然是錯誤的。

合適的做法是看模型的目的。如果變系數模型僅僅用來反映彈性的變化，從而做某種預測，則變系數模型適合于任何時間長度；如果變系數模型的彈性用來反映和預測經濟波動，那么即使模型是變系數的，也需將模型數據限制在一個時間段內，且該時間段內經濟體沒有根本性的結構變化。變系數模型適合經濟處于某種發(fā)展階段內的經濟波動的反映和預測；且在不同的經濟發(fā)展階段，需要找到不同的合適的彈性。由于中國處在城市化進程當中，重工業(yè)比重處于增加的階段，這一特性在短期內不會改變，因此可認為：變系數模型適合于反映該時段內的經濟波動情況；煤炭消費的GDP彈性是一個合適的彈性。

結論

第一，從本文來看，比較變系數模型和協整模型后發(fā)現，變系數模型在同樣的數據背景下能夠提供更為微妙、豐富的信息；且一定程度上，沒有遺漏協整模型所表達的主要信息。

第二，變系數模型的某些彈性能夠反映經濟體一定階段內的經濟波動情況。本文成功地利用了變系數模型下煤炭消費的GDP彈性解釋了該時期內中國經濟的主要變動情況。

第三，煤炭消費的價格彈性揭示了我國煤炭價格體制改革的進展。

總之，本文不僅將變系數模型引入煤炭消費影響因素的結構分析，而且用變系數模型解釋了現階段中國經濟的短期波動情況，暗示了利用變系數模型的特定彈性來預測經濟波動的可能性的存在。由于數據限制，本文并沒有驗證某一特定經濟階段是否一定存在變系數的某個彈性能夠反映該時段內的經濟波動情況；作為一種次優(yōu)的選擇，可以嘗試尋找其他國家特定經濟階段內的變系數模型彈性，用以分析短期經濟波動。

（作者單位：廈門大學中國能源經濟研究中心）

責編/陳楠