石油价格波动对中国城乡居民消费水平的差异性影响研究(上)

  本文关键词：石油价格波动对中国城乡居民消费水平的差异性影响研究，由笔耕文化传播整理发布。

石油价格波动对中国城乡居民消费水平的差异性影响研究(上)

来源: 《资源科学》2014年第12期 | 时间：2015-03-04｜阅读数：

　　摘要：石油价格波动对我国城乡居民消费水平的变化有重要影响。基于计量经济模型和时变状态空间模型，采用我国2000年6月-2014年5月的时间序列数据，就石油价格波动对我国城乡居民消费水平的长短期影响效力、影响时滞和动态时变效率进行了分析。研究结果表明：在长期和短期内，石油价格波动对我国城乡居民消费水平均造成正向影响，且对城镇居民消费水平的影响效力更为显著；石油价格波动对城乡居民消费水平的平均影响时滞分别为5个月和4个月；城乡居民消费水平对石油价格变动的时变弹性起伏较大，且城镇居民消费水平对石油价格变动的时变弹性在总体上要大于农村居民消费水平对石油价格变动的时变弹性。并就上述研究结论，从调整石油定价机制、建立健全预警机制和加强对居民的政策扶持等三个方面提出了政策建议。

　　关键词：石油价格波动，城乡居民消费水平，SVAR模型，状态空间模型，中国

　　基金项目：国家社会科学基金重大招标项目：“我国能源价格体系建设与能源发展战略转型研究”(编号：12&ZD062)；国家自然科学基金：“能源价格波动视角下的产业发展、碳排放效应及间接减排政策研究”(编号：71203219)；国家自然科学基金：“基于“态度-行为”缺口修复视角的城市居民绿色出行促进政策研究”(编号：71473247)；国家自然科学基金：“城市居民节能行为影响因素及引导政策研究”(编号：71273258)；江苏省博士后基金：“多视角下的能源价格波动对实体经济的影响效应及调控政策研究”(编号：1301031C)。

　　1  引言

　　石油被誉为“工业的血液”，随着我国经济的进一步发展，石油在我国经济发展中的重要性日益凸显，石油及石油制品广泛应用于我国国民经济的方方面面。近年来，石油在我国能源消费结构中的比重逐步增加，2013年石油在我国一次能源消费结构中的比重更是达到了18.9%。为满足日益增长的石油需求，我国不断加大石油进口力度，这就使得我国石油对外依存度不断升高，2009年首次突破50%，2013年更是达到了58.1%。由于石油具有一定的金融和政治色彩，其价格的波动性较大。近年来，国际石油价格整体呈震荡上行态势，由于国内石油价格与国际原油价格的联动机制，国内石油价格也呈现上行波动态势。对于居民而言，石油价格的上涨会引起居民生活成本的提高，导致居民消费结构和消费习惯的改变，最终对居民消费水平构成影响。由于城乡二元结构是我国当代经济发展过程中的客观事实，城乡居民消费结构、消费模式的不同势必会带来城乡居民消费水平的差异。因此，探究石油价格波动对我国城乡居民消费水平的影响及其差异性，对我国宏观调控石油价格，以及制定与城乡居民消费水平相关的政策具有一定的借鉴意义。

　　近年来，国内外学者对石油价格波动与居民消费间的关系进行大量的研究。有学者就石油价格波动通过影响物价进而对居民消费水平造成的影响进行了相关研究，研究发现石油价格在预期上涨的背景下，会导致物价水平的上升，引起一定程度的通货膨胀和货币的贬值，，降低居民可支配收入的实际购买能力，进而导致居民消费水平的下降[1-3]。也有学者从石油价格变动对社会就业状况造成影响的角度分析了其对居民消费水平的影响，结论表明：石油价格上涨所带来生产成本的增加会影响重化工企业的生产经营决策，造成设备开工不足，产能闲置，引起企业对就业岗位和职工待遇的削减，进而造成失业人数增加，社会劳动力供给过剩，最终导致居民的消费承受能力下降[4-7]。此外，还有学者对石油价格变动引起居民消费结构和能耗产品使用习惯的改变进行了研究，研究认为：在居民可支配收入保持不变的条件下，石油价格的上涨会引起居民原有能耗产品使用成本的提高，在剔除生活必须的能源消费后，居民需要降低在其他方面的消费支出，同时，石油价格的上升会使得居民选择能耗较低的节能产品，降低居民原有能耗产品的使用频率[8-11]。

　　这些文献围绕着石油价格与居民消费之间的关系进行了大量的研究，其研究成果具有一定的借鉴意义。但仍存在一些问题值得进一步探讨，首先，现有文献多就石油价格与物价水平、居民消费结构及居民就业状况等某一方面之间的关系来剖析石油价格对居民消费水平的影响，缺乏石油价格与居民总体消费水平之间关系的剖析；其次，由于我国具有鲜明的城乡二元结构特征，现有研究也缺乏石油价格波动对城乡二元结构下居民消费水平的差异性分析。鉴于此，本文基于EViews7.0，运用协整检验、误差修正模型、SVAR模型以及状态空间模型，从静、动态层面定量分析石油价格波动对我国城乡居民消费水平的差异影响，并对其进行综合分析，以获取更为科学、客观的实证结论。

　　2  指标选择及数据预处理

　　2.1  指标选择

　　分析石油价格波动对我国城乡居民消费水平的影响及其差异性，需要选定能够定量分析的指标。本文用90#无铅汽油的全国平均零售价(P)来衡量我国石油价格，用城镇居民消费价格指数(UL)和农村居民消费价格指数(RL)分别来衡量我国城镇居民消费水平和农村居民消费水平。选取这3个指标的原因基于：①居民直接消费且对居民日常生活有重要影响的是成品油，由于汽油和柴油在我国成品油总产量中占据了80%以上的比例，且二者的消耗量也在所有油品中居首位，所以一般认为汽、柴油价格可以作为我国成品油价格的代表[12-14]。鉴于汽油价格与柴油价格的变化趋势大体趋同，且汽油与居民日常消费的联系更为紧密，因此，汽油的全国平均零售价完全可以反映居民日常生活中所消费的石油价格水平；②大量研究表明居民消费价格指数是反映居民日常消费商品和服务如何变化的一项重要经济指标，用其来衡量城乡居民消费水平不仅符合居民社会生活的实际情况，而且便于后文的计量分析[15-17]。同时，为了在后文的分析过程中能够准确判断石油价格波动对城乡居民消费水平的差异影响，本文沿用已有单变量影响效率研究中存而不论的假定，即虽然城乡居民消费水平受城乡收入差距、通货膨胀、其他商品价格等多种因素的影响，但在本文实证过程中始终不予以考虑[18-21]。

　　自2000年6月开始，我国政府将成品油定价方式转变为依据新加坡、纽约、鹿特丹三地的现货市场价，每月按照6∶3∶1的权重进行加权平均计算得出，这实现了我国石油价格与国际石油价格的逐月联动。因此，在计量分析的过程中，本文选取2000年6月至2014年5月共168个月的最新相关数据进行研究。数据来源于国家统计局网站、中经网产业数据库、《中国物价年鉴》和《中国统计年鉴》。

　　2.2  数据预处理

　　由于所得到的城镇和农村居民消费价格指数均为月度环比数据，在分析之前，为了使数据便于分析，需要对数据进行转换。本文选定2000年6月为基期，将UL和RL序列均转换为以2000年6月为基期的定基数据。为了消除时间序列中的季节变动因素，以真实反映时间序列运动的客观规律，还需要对所有序列进行季节调整。本文选择Census12季节调整法对所有序列进行调整。同时，为了消除时间序列的异方差性，需要对数据取自然对数，90#无铅汽油价格、城镇居民消费价格指数和农村居民消费价格指数的对数序列分别记为LNP、LNUL和LNRL[22]。

　　3  计量模型静态分析

　　3.1  平稳性检验

　　为保证所构建模型的有效性，需对时间序列进行平稳性检验，以判断其是否存在单位根，避免非平稳序列所造成的模型失真。本文选取ADF检验法对LNP、LNUL和LNRL这3个时间序列进行检验。表1的检验结果表明，3个序列的原序列均为非平稳序列，但其一阶差分序列均为平稳序列，即I(1)序列。

　　表1  各变量ADF检验结果

　　Table 1  The results of unit root test

变量 检验类型 ADF统计量 1%临界值 5%临界值 结论

LNP (c，0，0) -1.811 549 -3.476 143 -2.881 541 不平稳

ΔLNP (0，0，1) -9.900 388 -3.476 472 -2.881 685 平稳

LNUL (c，t，0) -3.085 000 -4.075 340 -3.466 248 不平稳

ΔLNUL (0，0，1) -2.067 680 -2.593 824 -1.944 862 平稳

LNRL (c，t，0) -3.825 367 -4.076 860 -3.466 966 不平稳

ΔLNRL (0，0，1) -2.041 043 -2.593 824 -1.944 862 平稳

　　注：(1)Δ表示某变量的一阶差分；(2)c，t，p为检验类型，分别表示截距项、趋势项和滞后阶数，并且最佳滞后阶数P应用AIC和SC准则来确定。

　　3.2  Granger因果关系检验

　　基于一阶差分序列进行因果关系检验，表2的检验结果表明：石油价格与我国城乡居民消费价格指数之间都存在显著的Granger因果关系，且石油价格与城镇居民消费价格指数的因果关系较其与农村居民消费价格指数的因果关系更为显著。可以初步推断石油价格波动对城乡居民消费水平具有传递关系。但由于该检验方法存在最佳滞后期选择等方面的缺陷，其检验结果仅能对变量间的促进或制约关系进行初步的大致判断。本文将进一步构建计量模型，测度石油价格波动对我国城乡居民消费水平的具体影响。

　　表2  石油价格与城乡居民消费水平的Granger因果关系检验

　　Table 2  Casualty test of LNP and LNUL、LNRL

因果关系方向 概率值 最佳滞后期 是否存在因果关系

LNP→LNUL 0.034 9 2 是

LNUL→LNP 0.106 7 2 否

LNP→LNRL 0.047 3 2 是

LNRL→LNP 0.130 4 2 否

　　注：最优滞后期通过VAR模型确定。

　　3.3  石油价格波动对城乡居民消费水平的影响效力分析

　　3.3.1  长期效力测度  如果所要分析的非平稳时间序列拥有相同的单整阶数，且它们的任一线性组合平稳，则认为这些时间序列之间存在着协整关系，即它们之间存在着长期稳定的均衡关系。根据单位根检验的结果，LNP、LNUL和LNRL均为I(1)的单位根过程，这就表明它们之间可能存在协整关系。根据Johansen协整检验的结果，可以得到石油价格与城乡居民消费水平之间确实存在长期均衡关系，协整方程为：

　　LNUL=4.397 6LNP-12.667 2    (1)

　　LNRL=3.883 9LNP-10.466 3    (2)

　　从公式(1)、公式(2)中可以得到：石油价格波动对我国城乡居民消费水平均产生长期影响，石油价格每波动1%，其对城乡居民消费水平的长期影响效力分别为4.397 6%和3.883 9%。这就表明，石油价格在长期内对城乡居民消费水平均会造成较为明显的正向影响，并且对城镇居民消费水平的正向影响效力更为显著。

　　3.3.2  短期效力测度  误差修正模型是反映变量从短期非均衡状态向长期均衡状态逼近的过程。因此，通过误差修正模型可以测度石油价格波动对城乡居民消费水平的短期影响效力。根据AIC和SC准则，确定最优滞后期为1期。误差修正模型可以视为短期效力测度方程，石油价格对城乡居民消费水平的短期效力方程为：

　　D(LNUL)=-0.002 5(LNUL(-1)-4.397 6LNP(-1)+12.667 2)+0.170 3D(LNUL(-1))+0.027 8D(LNP(-1)    (3)

　　D(LNRL)=-0.004 9(LNRL(-1)-3.883 9LNP(-1)+10.466 3)+0.159 2D(LNRL(-1)+0.006 6D(LNP(-1))    (4)

　　从公式(3)、公式(4)中可以得出：模型的误差修正项系数分别为-0.002 5和-0.004 9，均显著小于0，误差修正项为负反馈机制，并在统计上显著，符合修正意义，表明石油价格对城乡居民消费水平具有短期作用效力。同时模型也反映了对偏离长期均衡的调整力度，当短期波动偏离长期均衡时，将分别以0.25%和0.49%的速度对下个月的D(LNUL)和D(LNRL)值产生影响，并在经过短期误差修正后，最终实现长期均衡。理论上，修正速度的大小反映误差修正模型从非均衡状态向均衡状态靠近的快慢程度。从短期效力看，石油价格每变动1%，城乡居民消费水平同期分别正向变动0.027 8%和0.006 6%，故整体效力分别为0.027 8%和0.006 6%，即石油价格波动对我国城乡居民消费水平均具有短期正效应，且对城镇居民消费水平的影响程度要大于其对农村居民消费水平的影响程度。

　　3.3.3  影响效力分析  综合长短期影响效力测度的结果，可以得出：在长期和短期，石油价格波动对我国城乡居民消费水平均产生正向影响，且对城镇居民消费水平的影响效力更为显著。

　　21世纪以来，震荡上行的石油价格沿着产业链推动各类产品的价格不断上升，我国居民消费水平并没有因为产品价格的上升而下降，反而不断升高，这在很大程度上是由于我国经济呈现良好的发展势头，以及由此所带来的居民生活水平的提高所造成的。同时，随着我国城镇化率的不断提高，城镇居民的能源需求迅速增长，再加上城镇居民不断增长的汽车消费量所带来的城镇居民直接石油消费量的增加，使得石油价格变化对城镇居民消费水平的影响越来越显著。

　　3.4  石油价格波动对城乡居民消费水平的影响时滞分析

　　3.4.1  SVAR模型的建立  估计SVAR模型，需要构建VAR模型以确定其最佳滞后期。根据SC准则和AIC准则，在5%的显著性水平下，分别对LNP与LNUL构成的VAR模型以及LNP与LNRL构成的VAR模型进行检验，检验结果表明，两个模型的最佳滞后期均为2期。

　　VAR模型在经济系统的相关研究中已经得到了广泛的应用，但是其并没有给出变量之间当期相关关系的确切形式，无法解释隐藏在误差项相关结构之中的当期关系。而改进后的SVAR模型通过施加约束条件，可以较好地解决这些问题。因此，本文采用SVAR模型来进一步测度石油价格波动对城乡居民消费水平的影响时滞。

　　(1)建立两个AB型的双变量SVAR模型，其模型形式如下所示：

　　A·et=B·ut    (5)

　　式中et和ut是二维向量，而A，B是待估计的2×2矩阵。根据已有文献和经济实质，设定如下短期约束条件：当期的中国石油价格对城乡居民消费水平的变化均没有反应。这就表示两个SVAR模型的A，B矩阵均应被定义为：

　　其中C(i)(i=1，2，3)为待估计的未知系数。

　　(2)运用极大似然法对A，B矩阵中的系数进行估计，可以得出由LNP与LNUL所构建的SVAR模型的A，B矩阵为：

　　而由LNP与LNRL所构建的SVAR模型的A，B矩阵为：

　　(3)通过所构建的SVAR模型进行脉冲响应函数和方差分解分析，可以更为准确地来观察不同变量对于结构冲击的时滞反应。

　　3.4.2  脉冲响应函数  构建结构向量自回归模型的目的是为了分析一个内生变量的冲击给其他内生变量所带来的影响，这就需要脉冲响应函数来对其进行进一步的分析。基于SVAR模型的城乡居民消费水平对石油价格变动的脉冲响应轨迹如图1、图2所示。

　　从图1和图2可以看出：石油价格对城乡居民消费水平始终都产生着正向的冲击效果。石油价格对城镇居民消费水平的正向冲击效果从第1期开始逐渐增加，在第2期达到0.00104%的最大值，随后开始逐渐下降，并且随着时间的推移，在第9期后达到稳定状态；而石油价格对农村居民消费水平的正向冲击效果在第1期就达到了0.000 82%的最大值，从第1期往后开始波动下降，同样于第9期后趋于稳定。

　　总体来看，石油价格波动在整个冲击期间内对城乡居民消费水平始终都有正向冲击作用。短期内，石油价格对城乡居民消费水平的冲击力度较为显著，而从长期来看，这种增幅逐渐减缓，并最终趋于稳定。同时，石油价格对城镇居民消费水平的冲击力度要略高于对农村居民消费水平的冲击力度。

　　图1  LNUL对LNP的脉冲响应函数

　　Fig.1  Impulse response function of LNUL to LNP

　　图2  LNRL对LNP的脉冲响应函数

　　Fig.2  Impulse response function of LNRL to LNP

本网声明：
　　 未经辽宁省信息中心的正式书面许可，对于辽宁省信息中心网站上的任何内容，任何单位和个人不得以任何形式转载、复制、变更或出版，不得在非辽宁省信息中心所属的服务器上做镜像，否则视为侵权。
　　 辽宁省信息中心充分尊重作者的知识产权,对于转发的稿件，均注明作者，指明出处，但是限于作者众多、地址不明和人力不足等因素，我们尚无法保证与全部作者及时取得联系，如有疏漏，烦请告知。对由此给您带来的不便，我们深表歉意。如果您对辽宁省信息中心网刊用您的稿件存有异议，请及时通知我们，如涉嫌侵权，我们将立即移除相关稿件。

  本文关键词：石油价格波动对中国城乡居民消费水平的差异性影响研究，由笔耕文化传播整理发布。