基于VAR模型的中国石油消费影响因素分析*

王艳秋，张 青，王甲山

（东北石油大学石油经济与管理研究所，黑龙江大庆163318）

基于VAR模型的中国石油消费影响因素分析*

王艳秋，张 青，王甲山

（东北石油大学石油经济与管理研究所，黑龙江大庆163318）

以构建向量自回归模型为起点，采用脉冲响应函数结合方差分解的方式具体研究国内石油消费的影响要素。数据计算显示，国内石油工业产品出厂价格指数、第二与第三产业比值和人口数量对石油消费的影响比较显著，GDP和原油价格对石油消费的影响最小。根据各因素对石油消费的影响情况提出相应对策，以期为国家石油安全提供保障。

石油消费；VAR模型；脉冲响应；方差分解

随着全球经济一体化的快速推进，我国经济发展迅速，石油需求量正以前所未有的速度日益增加，石油安全问题也逐渐暴露，如供需不足、对外依赖程度较高、开采加工企业分布不均衡等。探究我国石油消费的发展形式和影响因素对改善当前石油供需不足现状具有重要意义。研究显示，经济发展是石油消费的首要原因，反之石油消费也会刺激经济发展，越来越多的专家学者开始关注经济增长和能源强度之间的关系，但应指出，单纯考虑能源强度和经济发展因素是片面的，本文应用脉冲响应函数和方差分解的方法，通过构建石油影响因素的VAR模型，充分考虑GDP、原油价格、煤销量、人口等多要素对石油消费的影响，力求得到的数据结果科学和全面。

一、文献综述

查阅《2014年BP全球能源统计年鉴》可知，2013年，我国经济的增长速度为7.7%，能源消耗占全球净增长的49%，占世界消耗总比例的22.4%。与美国相比，我国每天进口石油总量高达700万桶，成为全球第一石油进口大国。要保证经济快速增长，就必须保证充足的能源供应，石油作为经济发展的血液，其消费需求的安全保障就成为一个关键性问题。因此，国内的许多学者就石油消费及其影响因素展开了研究。

姜学勤等（2006）在构建多元回归方程的基础上，研究收益、价格及汽车拥有量与石油消费的关系。得出的结论是前三者对石油消费影响较为明显，其中价格因素较为复杂，石油消费、GDP和民用汽车拥有量之间存在一定程度的共线性和异方差。同时，国内石油工业产品出厂价格指数对国内石油消费的影响无法通过单方程来解释［1］。许多学者基于VAR模型进行分析，如Xiong Jiping等（2008）建议：加大国外项目直接投资，促进第三产业发展，提高能源利用效率以及取消价格管制［2］。纪玉山和代栓平（2008）分析得出在一个周期内石油消费的增长同其自身累积性的冲击及石油产量的增长有关，煤消费量在短时间内促使石油消费适应性上涨，但从长期来看，油价的上升会对煤消费量产生相抵的冲击，GDP的增长会在客观上减少一部分石油消费［3］。袁琳和房小慧（2012）比较中印石油单价、人口和经济等关键要素与石油消耗的关系，发现在较长时间内，我国石油价格与石油消费为弹性正相关，印度则相反；我国经济增长对石油消耗的影响远高于印度，而印度的人口对石油消费的影响远高于我国。在短期内石油价格对两国石油消费的影响程度相近，印度的经济增长和人口对石油消费的影响表现得较为显著［4］。陈文静、何刚（2009）运用非参数模型和半参数模型对影响我国石油消费的实证数据进行了分析。结果表明：经济的快速增长和工业化进程加快以及汽车拥有量的急速增加是导致我国石油消费量剧增的主要原因，石油价格的上涨难以抵消经济快速增长等因素引致的石油消费的增加［5］。常军乾等（2010）采用灰色理论模型分析影响石油消耗的要素。结果表明：主要的影响因素是石油价格、人均GDP，其他的各因素也都有显著影响，但是影响程度相近［6］。王双英等（2011）运用LMDI指数分解的方法分析了2003—2007年中国各省区地区生产总值及其指数、能源消耗总值及其指数、化石能耗总值及其指数、石油消费量及其指数的时间序列数据，得出在能源结构中东部地区相对平稳，而中西部地区煤炭代替石油现象普遍，但对石油消费的需求也较为强烈，经济增长对石油消费影响较大［7］。

本文通过分析我国1978—2013年的石油消费、GDP、原油价格、国内石油工业产品出厂价格指数、煤消费量、第二产业与第三产业比值以及人口数量7个变量的数据，以构建VAR模型为基点，结合脉冲响应函数与方差分解方法，分析得出石油消费的关键影响因素，以期为我国石油安全工作提供理论支撑和实证判断。

二、实证研究

（一）数据选取说明

本文选取《2005—2014年BP世界能源统计年鉴》《2013年中国统计年鉴》和《2013年能源统计年鉴》中1978—2013年共36年间中国石油消费量（OILC）、原油价格（OILFP）、煤消费量（COALC）、国内石油工业产品出厂价格指数（OILPI）、人口数量（POP）、第二产业与第三产业的比值（STRATE）、GDP作变量。其中：石油消费量（OILC）单位为百万吨；原油价格（OILFP）采用迪拜原油价格、布伦特原油价格、尼日利亚原油价格以及美国德克萨斯中级原油价格的算数平均值，单位为美元／桶；煤消费量（COALC）单位为百万吨；人口数量（POP）单位为万人；GDP单位为亿元；国内石油工业产品出厂价格指数以1978年为基期。

（二）数据处理与检验

为了使数据平稳，同时防止异方差性的产生，对除国内石油工业产品出厂价格指数（OILPI）、第二与第三产业比值（STRATE）以外的所有变量进行对数处理。处理后的数据为lnOILC、lnOILFP、ln COALC、ln POP、ln GDP.

为了避免序列非平稳性所导致的虚假回归现象，要求各时间序列的变量具有同阶平稳性，需对模型所包含的时间序列实施一阶差分后完成ADF单位根检验，据此检验其稳定性。检验结果如表1所示。

表1 ADF单位根检验结果

从表1可以看到，石油消费量、GDP、原油价格、人口数量以及第二与第三产业比值4个变量为非平稳序列，经过一阶差分后均为平稳性序列，煤消费量和国内石油工业产品出厂价格指数为平稳性序列。

（三）VAR模型的构造

VAR模型（向量自回归）是一种以分析多变量动态关系为起点，通过把经济系统里每个内生变量看作系统内所有内生变量的滞后值的函数来构建的模型。因此能够运用该模型研究互相关联的时间序列及随机干扰项对变量系统的冲击，从而对各类经济冲击对经济变量的形成进行分析。本文将VAR（p）模型设定为式中：yt为7维内生变量，即yt=（D（ln OILCt），D（ln OILFPt），D（ln GDPt），D（STATEt），D（POP），ln COALCt，OILPIt）；T为样本数量；s为滞后阶数；μt为7维扰动向量；θ1，θ2，…，θs为参数矩阵。

VAR模型的稳定是保证脉冲响应和方差分解有效性的前提条件。假如只是构建VAR模型，那么模型会出现不平稳和脉冲响应函数不收敛现象，导致VAR模型的脉冲响应函数丧失其应用价值。据此运用LR统计量、AIC信息标准、SC信息标准、FPE最终预算误差、HQ信息标准。运用Eviews 6.0建立模型并考察滞后阶数，如表2所示，确定了滞后阶数为1阶。VAR模型系统稳定性检验如图1所示，由图1可知，通过VAR视图检测，VAR模型所有根的模均小于1，并都在单位圆内，表明VAR（1）是平稳的。

表2 VAR模型滞后阶数P的确定

图1 VAR模型系统稳定性检验

（四）脉冲响应分析及方差分解分析

1.脉冲响应分析

脉冲响应函数方法是用来研究VAR模型在受到某类冲击时对系统产生的动态影响。具体地说，它是指某一内生变量的随机误差项在受到一个标准差大小的冲击后对有内生变量的现在值及未来值产生的影响。由式（1）可以进一步得到

且由Yj的脉冲引起的Yi的累计响应函数可表示为

图2～8给出了石油消费、国际石油价格、GDP、煤消费量、人口数量、国内石油工业产品出厂价格指数，第二与第三产业比值7个因素对石油消费的年度变化的脉冲响应图形。横坐标表示冲击发生之后的时间间隔（单位：年），纵坐标表示受冲击变量的反应幅度（以百分比作度量）；实线表示脉冲响应曲线，反映石油消费量对各变量变动的感应程度；虚线表示的范围为正负两个标准差，脉冲响应的期限为10期。

图2 石油消费对自身冲击的响应

图3 石油消费对原油价格变动的响应

图2 为石油消费本身冲击的脉冲响应函数。从图2可以看出，若在当期给予石油消费量一个单位标准差的正向冲击，促使石油消费在前三期的下降速度要快于后面各期，从第三期到第六期之间石油消费受到负向冲击，石油消费量在第六期达到最低点，在第六期后，对石油消费量又产生了正冲击，促使石油消费趋近稳定。若当期石油消费增长1%，第一期石油消费就增长0.042%，第十期内，若石油消费增长1%，对自身的累计冲击就上升0.043 412%。说明作为国民生产的不可或缺的原材料，石油消费始终呈现出刚性的特征。

图3中，原油价格变动为冲击元，石油消费为响应元。若在当期给予原油价格一个正向冲击，促使石油消费在第二期达到最低点。在第二期后又给予一个明显的负向冲击，使得石油消费在第四期回归到0，从第四期到第八期，正负冲击交替，石油消费在0值上下波动，从第八期后逐渐趋于稳定。第十期内若上升一个百分点的原油价格，石油消费的累计响应就会下降0.012 35个百分点。说明在油价可控的范围内，短期内原油价格的上涨会使石油消费量减少，一段时间以后，石油的不可替代性会使石油消费适应长期的油价上涨。

图4 中，GDP变动为冲击元，石油消费量为响应元。若在当年给予GDP一个单位的负方向的冲击，在第一期后对石油消费有正的影响，在第二期达到峰值，此后影响逐渐减弱，两期后变为负影响。其影响持续到第六期，在第六期受到正向冲击，影响逐渐为正，第七期后，正负冲击交替，但影响均为正。仅能说明GDP增长会影响石油消费。

图5 石油消费对煤消费量变动的响应

图5 中，煤消费量为冲击元，石油消费量为响应元。在当期给予煤消费量一个单位的正向冲击，石油消费在第三期达到最高点，说明短期内煤消费量的提高会增加石油消费。在第四期后，煤消费量仍然会使石油消费增加，但影响力会逐渐降低为零。在第六期达到最低点-0.002 1，此后，收到负向冲击，使得石油消费逐渐趋近于0。从整个图形来看，石油对于煤消费的脉冲响应并不显著，说明煤消费可能造成石油消费短期适应性上涨，一段时间后，煤消费量的增加会在一定程度上减少石油消费量。

图6 石油消费对人口数量变动的响应

图6 反映是石油消费对人口数量变动的脉冲响应。如图所示，人口数量的变动并没有导致石油消费的增加，相反是持续下降的冲击，呈现出负相关的态势，说明人口数量的增长促使其他能源对石油的替代趋势逐渐增强。随着科技的发展，新型能源的出现可能是促使石油消费增长不明显的主要原因。

图7 石油消费对国内石油工业产品出厂价格指数变动的响应

图7 中，国内石油工业产品出厂价格指数是冲击元，石油消费是响应元。如在当前施加一个单位的正向冲击，在第二期石油消费将实现最小值，为-0.002 437，在第二期施加我国石油工业产品出厂价格指数一个单位的负向冲击，在第三期将实现最大值为0.016 79，在第五期后有一个比较明显的冲击，对石油消费的影响逐渐趋近于零。可以看出，短期内石油消费的脉冲响应波动性比较大，说明国内石油工业产品出厂价格指数的上升开始会造成石油消费下降，但人们对石油工业产品的需求会促使石油消费增加。

图8 石油消费对第二与第三产业比值变动的响应

图8 中，第二与第三产业比值是冲击元，石油消费是响应元。在第二期给予第二与第三产业比重一个单位的正向冲击，在第三期达到最小值，为-0.014 165，在第三期给予第二与第三产业比值一个单位的负向冲击，在第七期达到最大值0.002 385，从第五期后，第二与第三产业比值和石油消费成正相关，第八期后，影响逐渐为0。说明第三产业的发展比例增大，能够减少石油的消费量。

2.方差分解

利用方差分解来实现对VAR模型的评价。首先对系统内均方误差进行分解，研究每个结构冲击对内生变量变化的奉献程度，一般都用相对方差贡献率（RVC）来测量，计算公式如式（3）所示。

对石油消费进行方差分解如图9所示。由图9a可以看出，石油消费对自身的方差贡献率最大，在第八期后达到稳定，贡献率为61.36%，此后虽然影响程度有所下降，但始终保持在50%以上。因此基本可以认为，石油消费是影响自身的最重要因素。由图9d可以看出，人口因素是影响石油消费的第二大因素，在第七期后达到稳定，贡献率为13.93%。由图9g可以看出，国内石油工业产品出厂价格指数是影响石油消费的第三大因素，在第三期达到最大值12.84%，在第五期达到稳定，贡献率为12.75%。由图9f可以看出，第二与第三产业的比值对石油消费的方差贡献率在第七期达到稳定，贡献率为8.5%。由图9e可以看出，煤炭消费对石油消费的方差贡献率在第七期达到稳定，贡献率为6.33%。由图9c可以看出，原油价格对石油消费的方差贡献率在第七期到稳定，贡献率为2.24%。由图9b可以看出，GDP对石油消费的方差贡献率在第十期达到稳定，贡献率为0.527%。因此，对石油消费量贡献率较大的依次是石油消费本身、人口数量、国内石油工业产品出厂价格指数、第二与第三产业比值、煤炭消费以及原油价格。

图9 方差分解图

三、结 论

石油消费本身、人口数量、国内石油产品出厂价格指数以及第二与第三产业比值为影响石油消费的主要因素，其中石油消费对自身的影响最大，说明石油作为国民生产的原材料，会随着与石油消费相关的消费性投资的增加而增加。人口数量的增大会在短时间内对石油消费产生负冲击效应，原因可能是替代性能源的出现。国内石油工业产品出厂价格指数的上升在短期内会促进石油消费的增长，原因可能是由于生产需求的增加，国内企业会增加石油产品的购进，同时人口数量的增加也会导致人们对有机化工产品的需求增加，进而导致石油消费增加。第二与第三产业比值对石油消费的影响也很大，但从累计冲击效果上看，第二与第三产业比值和国内石油工业品出厂价格指数对石油消费的影响会在一定程度上相互抵消，说明第二与第三产业的发展和国内石油工业产品的关系密不可分。石油作为煤的替代性能源，煤消费在一定程度上会减少石油消费，但由于煤和石油的效率不同，所以煤消费的增长不能带来同比例石油消费的下降，实施能源替代战略应该考虑能源效率以及当前的设备、技术条件等多方面的因素。原油价格的上升会在短期导致石油消费量降低，由于石油的不可替代性，石油消费会适应油价短期的上涨。GDP对石油消费的贡献率比较低，不超过1%，说明GDP和石油消费之间并没有直接的因果关系，而是与生产要素的间接投入有关。这与张学志、才国伟（2010）的观点一致，石油消费和经济增长之间并没有直接的因果关系，两者的关系主要是通过要素投入资本和劳动来传导的。不断上升的石油消费是源于我国经济建设过程中不断增加的要素投入［8］。

基于以上的实证研究结论，提出以下政策建议：

（1）发展石油替代能源，促进能源结构朝多元化发展。加大对生物质能源和煤质油等石油替代能源开发。积极研发节能技术，提高石油利用效率。

（2）建立完善的国内石油工业产品价格监管机制。控制上游原油成本和中游工业生产成本的变动，使最终消费价格有效地传递到下游，合理调整资源配置。

（3）优化产业布局。有选择地发展能耗高、效率低的产业，大力发展高科技行业和知识密集型行业。

（4）建立完善的石油储备体系。石油价格上涨必然会制约我国国民经济的发展，因此，建立完善的石油储备体系，能够更好地保证我国经济稳步健康发展。

［1］姜学勤，邵理云，王琦，等.石油消费的主要影响因素分析［J］.石油天然气学报，2006，28（5）：147-149.

［2］Xiong JP，Wu P.An analysis of forecasting model of crude oil demand based on co-integration and Vector Error Correction model（VEC）［J］.Business and Information Management，2008（1）：485-488.

［3］纪玉山，代栓平.中国石油消费的动态影响因素分析［J］.经济与管理研究，2008（1）：26-30.

［4］袁林，房小慧.中印石油消费的动态影响因素比较分析［J］.科技和产业，2012，12（6）：54-58，91.

［5］陈文静，何刚.石油消费及其影响因素：基于非参数模型的研究［J］.管理工程学报，2009，23（4）：170-173.

［6］常军乾，罗传龙，任翔，等.基于灰色理论的我国石油消费主要影响因素分析［J］.中国矿业，2010，19（3）：19-22.

［7］王双英，李东，王群伟，等.基于LMDI指数分解的中国石油消费影响因素分析［J］.资源科学，2011，33（4）：759-765.

［8］张学志，才国伟.基于VECM模型的石油消费与经济增长因果关系检验［J］.清华大学学报（自然科学版），2010（5）：681-685.

Analysis of influencing factors of oil consum ption in China based on VAR model

WANG Yan-qiu，ZHANG Qing，WANG Jia-shan
（Institute of Petroleum Econom ics and Management，Northeast Petroleum University，Daqing 163318，China）

Starting from the establishment of a vector auto-regression（VAR）model，impulse response function and variance decomposition method are used to study in detail the influence factors of domestic oil consumption.According to the calculation of the data，the effects of producer price index of domestic petroleum industry products，the output ratio between the second and the third industries，and population are significant on oil consumption，and the effects of GDP and crude oil prices are the least on oil consumption. The corresponding countermeasures are proposed according to the effects of various factors on oil consumption，so as to provide protection for national petroleum security.

oil consumption；VAR model；pulse response；variance decomposition

F 206

A

1674-0823（2017）01-0064-07

10.7688／j.issn.1674-0823.2017.01.10

（责任编辑：吉海涛）

2016-06-22

国家社会科学基金资助项目（14BJY072，14BJY028）；中国石油天然气集团公司软科学研究课题（20140208）。

王艳秋（1977-），女，辽宁辽阳人，副教授，博士，主要从事资源经济学、生态效率、技术创新等方面的研究。

29 09∶09在中国知网优先数字出版。

http：∥www.cnki.net／kcms／detail／21.1558.C. 20161129.0909.018.htm l