林伯强、牟敦国:能源价格对宏观经济的影响

三、能源对经济影响的研究方法

在能源价格对经济影响的研究中,研究方法的选择决定研究结论的可靠性和实用程度。从时间的发展顺序来看,主要有如下几个大的方面:

(一)基于计量模型的宏观分析方法

能源价格的上涨不仅具有直接效应,还有间接的效应。直接的效应体现在能源使用部门投入成本的上升、能源进口国外汇支出的增加等方面;间接的效应则体现在失业、生产水平下降、外汇储备减少、通货膨胀等宏观方面。最初的研究方法主要有基于生产函数的估计、宏观计量分析方法。

1.基于生产函数的估计。Rasche和Tatom(1981)运用传统的C-D生产函数对美、英、法、加、日、德等六个OECD国家GNP的石油价格弹性进行了研究,其后其他的经济学家也运用C-D生产函数模型框架对石油价格的影响进行了研究,如Ram和Ramsey(1989)。

2.基于经济周期的计量分析方法。Darby(1982)运用ARIMA回归方法研究了美、英、加、法、德、意、日、荷等国油价对实际GNP及滞后GNP的影响。Hamilton(1983)运用VAR的方法检验了经济衰退和名义石油价格变化之间关系稳定性问题,Burbidge和Harrison(1984)也使用VAR方法研究石油价格对几个宏观经济变量的影响。其后VAR方法成为研究石油价格对经济影响最广泛方法,在此基础上,协整检验、ECM模型和基于能源需求弹性分析局部调整模型等也被广泛应用。

3.宏观分析方法的不足。基于生产函数的宏观层面影响分析研究取得了较好的研究成果,对于人们理解能源价格对经济的影响力度、影响方向等具有很好政策参考价值。并且其理论分析背景也与微观经济学理论分析相一致,即预算约束下微观经济主体最大化经济福利的最优化行为选择导致最优生产边界移动。然而该机制是如何实现从微观层面到宏观层面发展的,基于生产函数的分析方法未能帮助人们加深理解,而是避开了这个问题,默认为一种“黑箱”机制。并且运用传统的计量分析方法来研究能源价格对宏观经济的影响存在两个方面的问题:理论支持的充分度和模型分析变量的选择。运用计量分析的众多实证研究往往无意中陷入了数据挖掘的怪圈中而淡化了与模型设计的理论背景之间的关系;并且实证检验的结果对变量取舍和模型的主观设定又相当敏感。特别是在能源价格与通货膨胀关系的研究中,实证检验往往不能区分价格水平的变动有多少是由相对价格的成本推动引起的,多少由货币因素所引起的。基于计量研究的模拟分析不仅存在于计量分析本身不足导致的不准确问题,而且无法考虑到能源替代和能源强度变化等经济环境变化所产生的影响,即参数的稳定性问题。

(二)基于投入产出的部门分析方法

投入产出表并非一种经济模型,而是对所发生的经济行为的一种会计记录方法,但从其创立之初起,就成为分析产业投入、能源需求、价格传递等问题的一个有效工具。王海建(1999)对经济结构变动对能源需求的影响进行了投入产出分析。而且,投入产出也成为分析要素价格上涨对通货膨胀压力的一个有效工具。

但是,固定系数是投入产出分析方法的一个明显缺陷。由于系数固定,它只能应用于短期的分析之中。对于投入要素之间缺乏替代弹性的产业而言,这种分析是可行的。但大多数的产业部门投入要素之间存在替代弹性,简单地固定要素投入系数,无法实现因相对价格变动而使经济体系走向新的均衡。特别是在能源使用分析领域,固定投入系数否认了提高能源使用效率的节能,也就无法解释能源强度下降所引起的经济影响。因为当前的能源转换效率只有30%—40%,提高能源的转换效率可以有效地降低能源投入系数。但能源转换效率的提高需要技术进步的实现和技术的推广投资,也即存在资本与能源投入要素之间的替代。要实现这种替代分析,以下介绍的CGE模型是一个有效的分析工具。