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论文:能源价格管制政策能够抑制通货膨胀吗?

发表时间:2015-5-31 13:05:05

论文:能源价格管制政策能够抑制通货膨胀吗?
——能源价格与通货膨胀率月度数据的协整分析(1999-2008)

摘要:本文利用均衡修正模型,对1999-2008年同基比能源价格(煤电油价格指数)的上涨率与通货膨胀(PPI、CPI)的月度数据进行协整分析,并得到能源价格上涨会在较长时间内对生产者价格指数产生影响,但对消费者价格指数影响并不明显的结论。本文进而对成品油、电力等能源价格管制政策做出评价,认为能源价格市场化是必然的趋势,并综合通货膨胀政策目标和国际市场价格走势认为,下半年是逐步实现能源价格市场化的有利时机。
关键词:通货膨胀 能源价格 协整分析

Can energy’s price control policy suppress the high inflation rate?
——An co-integration analysis of the energy price and inflation monthly data(1999-2008)
Abstract: By using error correction model, this paper investigates the relationship of co-integration between the price increase rate of the energy(Coal, Oil& Electricity) and inflation rate, and draws the conclusion that prices increase of energy will affect the PPI (Producer Price Index) in a comparatively long time, but will not affect the CPI(Consumer Price Index). After that, this paper evaluates the policy of restriction on the price of energy, and points out the market
……(钱柜777娱乐老虎机手机版首页http://www.afterbelly.com省略1457字,正式会员可完整阅读)…… 
对CPI的影响可能没有想象中重要。
需要说明的是,上面所论及的通货膨胀涉及PPI和CPI两个统计指标,对于能源价格的上涨是否影响PPI,学者普遍持肯定意见,但是对于这种上涨在多大程度上影响PPI的上涨,进而传导至CPI,学者们的意见并不统一。如海通证券的研究报告(2008)中就明确提出“PPI对CPI传导作用有限”的观点,但是国金证券(2008)则认为PPI的上涨具有输入性和外生性,并预计“未来数月将出现PPI可能持续上涨并高于CPI的格局,PPI向CPI传导的风险有所加大。”
在研究方法上,学者多采用协整分析的方法分析粮价上涨对CPI的影响,如卢锋、彭凯翔.中国粮价与通货膨胀关系(1987-1999),敬艳辉、王晓辉(2006)我国粮价与通货膨胀关系的协整分析-基于2001-2005年数据资料的实证研究;也有采用投入产出表分析方法,如李惠民(2005)农产品价格波动与通货膨胀关系的实证研究。而对于能源价格对通货膨胀的影响度分析,则鲜有详细的定量分析,究其原因是能源问题是近年来才逐渐凸显的重要国际民生问题,以及电力和成品油价格受发改委政策的管制而不能充分地调整,因此不易采集选取数据进行回归分析。
三、数据来源与初步分析
(一)数据来源与数据说明
对于分析的模型,为了定量分析能源价格的变动对通货膨胀水平的影响,本文仿效卢锋、彭凯翔(2002)的方法,采用均衡修正模型,首先检验变量是否能够确认单位根,如果答案是肯定的,再进行协整关系检验,如果协整关系同样存在,则可利用均衡修正模型进行分析。
对于本文的数据来源,由于我国二次能源价格受发改委条令的限制,而实行与成本联动的价格浮动,实现石化、电力企业的盈亏平衡并不是调控部门的单一调控目标,通过对二次能源价格上涨的限制来控制来自生产领域的通货膨胀压力,也是宏观调控部门的重要调控目标之一。因此直接选取电力价格或成品油价格作为研究变量,并不是最佳选择。
具体而言,成品油的价格在2006年和2007年分别有两次调整,而今年以来仅有一次调整,在一个相对较短的时期内,成品油的价格是没有变动的,价格的失衡主要表现在石化企业的亏损和油荒的现象中。电力部门也存在这同样的问题。而对于煤炭行业,遵循煤电价格联动的相关规定,煤炭价格的市场化程度是煤电油三者中最高的一种,发改委仅仅干预煤炭出矿价格,而市场中自行交易的煤炭价格则没有也不可能管得住。所以研究领域和投资领域普遍将秦皇岛煤炭价格作为煤炭价格的主要指标。
因此,为了全面反应本为所研究的二次能源价格变动对通货膨胀水平的影响,笔者寻找和分析现有的各类数据,试图选取最为合适的变量。历年统计年鉴中的价格指数部分有“燃料、动力类购进价格指数”项目,但是考虑到工业部门生产中存在着其他类型的动力来源,以及本项目没有给出具体的燃料统计口径,因此没有纳入考虑范围。
本文选取的数据采用自中国人民银行网站的历年企业商品价格指数,并选取其中的煤电油价格指数(Coal, Oil& Electricity)的月度数据作为二次能源价格指数。并且通过转换,将原有的同比数据转换为以1999年1月为基数的定基比数据。最终得到115个样板点。
而对于通货膨胀水平,本文选取来自wind数据库中的月度消费和零售价格指数(CPI)和工业品出厂价格指数(PPI),并同样地进行同比与定基比的转换,结合上面的煤电油价格指数,最终得到样本范围自1999年1月—2008年7月的115组样本组。
(二)数据分析
三组数据的图形走向如下所示。

图1 1999年1月—2008年7月MDY(煤电油价格指数)、PPI、CPI定基比指数趋势图
数据来源:wind数据库,中国人民银行网站
从趋势图上看,PPI和CPI之间有非常强的关联性,1999-2004年期间两者的数据交错重叠,自2004年年底开始,PPI则略高于CPI的水平,并且从整个统计区间来看,PPI和CPI都呈现缓慢上升的趋势。而煤油电定基比数据则在2004年以后呈现出较为明显的快速上涨态势。结合国际石油期货成交价格和国内煤炭价格的增长趋势,以及现有的学者研究报告和论文中的观点,笔者做出如下假设,煤电油为代表的能源价格上涨带来了PPI的上涨,进而通过特定渠道传到给CPI,使得两者都跟随煤电油价格指数的上涨而上涨,但是这种传导有两个特点,首先PPI和CPI的上涨略滞后于煤电油价格指数的上涨(从图形上粗略推断滞后期约为6个月),其次PPI和CPI上涨的浮动远远小于煤电油价格指标的上涨,从图形上粗略计算可得传导的弹性大概为0.4。对传导弹性的精确的度量需要进一步地进行计量分析,这是下一部分的主要内容。
四、模型分析
本节中,笔者将利用时间序列的协整分析工具来对二次能源价格上涨对PPI和CPI的传导弹性进行定量分析。利用协整工具首先要对数据序列进行单位根检验,若数据列是同阶单整的,则进一步进行协整检验并进行协整分析。
(一)单位根检验
对数据进行协整分析,首先要确定时间序列数据是否为平稳数据,因此要进行单位根检验。具体方法仿效卢锋(2008)中的单位根检验方法,对煤电油价格指数(MYD)估计三个方程并做三个检验,其他两个时间序列(PPI、CPI)则用同样的方法直接给出检验结果。
首先对一阶差分和一期滞后项进行回归,回归结果如下。
(1)
原假设为存在单位根,而临界值为Dickey和Fuller(1981)给出的关键值。样本容量大于100且包含截距项的临界值为-3.51(5%),的估计系数绝对值小于临界值,故不能拒绝存在单位根的原假设。
接下来在(1)式基础上加入差分一期滞后和趋势项,估计结果如下。
(2)
的估计系数t检验值为-1.17,在临界值4.04的范围以内,因此不能拒绝单位根原假设。
最后估计只包含差分一期滞后项作为解释变量的自回归方程,结果如下。
(3)
接下来用F分布统计量检验约束的合理性

F统计量小于Dickey-Fuller的F关键值6.49,接受为单位根过程的原假设,因此具有单位根性质。
运用同样的方法对和进行检验,省略检验过程,检验结果如下。
表1 各个变量单位根检验结果
数据名称 检验方程 t或F估计值 t或F临界值
之绝对值
LMYD 带截距项的自回归方程(1) 2.49 3.51(t)
带趋势项的自回归方程(2) 1.17 4.04(t)
仅有差分滞后项的自回归方程(3) 2.38 3.96 F(2.120)
LPPI 带截距项的自回归方程(1) 1.38 3.51(t)
带趋势项的自回归方程(2) 1.70 4.04(t)
仅有差分滞后项的自回归方程(3) 2.25 3.96 F(2.120)
LCPI 带截距项的自回归方程(1) 0.40 3.51(t)
带趋势项的自回归方程(2) 1.42 4.04(t)
  仅有差分滞后项的自回归方程(3) 2.86 3.96 F(2.120)
LMYD~I(1),LCPI~I(1),LPPI~I(1)。由于这两个变量的阶数相同,可能存在长期均衡关系,需要进一步进行协整性检验,以避免造成虚假回归。
(二)协整检验
确立变量之间存在同阶单整关系之后,笔者运用E-G两步法对变量之间是否存在协整关系进行检验。具体而言,对以下模型进行最小二乘估计,然后对其残差序列进行平稳性检验,当残差序列为平稳序列时,变量之间就存在着协整关系。估计的模型如下。

估计结果如下

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