油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的影響

吳 歡，吳 晛

(1.成都理工大學(xué) 商學(xué)院，成都 610051；2.華南理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，廣州 510006)

油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的影響

吳 歡1，吳 晛2

(1.成都理工大學(xué) 商學(xué)院，成都 610051；2.華南理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易學(xué)院，廣州 510006)

石油與汽車之間一直存在著一種典型的互補(bǔ)關(guān)系，研究油價(jià)波動(dòng)與汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩之間的關(guān)系，對(duì)于我國(guó)汽車行業(yè)的結(jié)構(gòu)性改革具有重要的現(xiàn)實(shí)意義?；谑团c汽車之間的這種關(guān)系，可以肯定石油價(jià)格波動(dòng)對(duì)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩會(huì)產(chǎn)生一定的影響。為了探究石油價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩造成的影響程度，文章采用短期約束的SVAR模型，考察了2013年7月至2016年12月之間油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩結(jié)構(gòu)性沖擊的影響。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)的產(chǎn)能過剩存在反向沖擊，即油價(jià)上升會(huì)在一定程度上降低我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩程度，而油價(jià)下跌會(huì)加劇我國(guó)汽車行業(yè)的產(chǎn)能過剩。因此，相關(guān)部門可以通過對(duì)油價(jià)波動(dòng)走勢(shì)的預(yù)測(cè)來對(duì)我國(guó)的汽車行業(yè)進(jìn)行結(jié)構(gòu)性改革，并適時(shí)推進(jìn)新能源汽車的發(fā)展。

油價(jià)波動(dòng)；產(chǎn)能過剩；SVAR模型；結(jié)構(gòu)性改革

一、研究現(xiàn)狀

石油作為現(xiàn)代工業(yè)社會(huì)的基礎(chǔ)能源，已經(jīng)全面滲透到國(guó)民經(jīng)濟(jì)的各個(gè)方面，由此可見其對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要作用[1]。隨著我國(guó)對(duì)石油需求增加，石油的對(duì)外依存度也不斷攀升，從21世紀(jì)初不到30%的對(duì)外依存度到2015年突破60%，這遠(yuǎn)超國(guó)際公認(rèn)的50%的安全警戒線[2]。由于全球金融危機(jī)和主要經(jīng)濟(jì)體經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇進(jìn)程的影響，國(guó)際石油價(jià)格出現(xiàn)大幅下跌，從2013年7月到2016年12月，國(guó)際油價(jià)從100美元/桶以上降到了50美元/桶以下(見圖1)。

圖1 國(guó)際油價(jià)波動(dòng)走勢(shì)

石油資源具有不可再生性和稀缺性，是關(guān)系著國(guó)民經(jīng)濟(jì)振興和國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全的戰(zhàn)略物資，石油工業(yè)屬于上游產(chǎn)業(yè)，石油價(jià)格對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)各行各業(yè)具有明顯的波及效應(yīng)。通過深入研究石油價(jià)格對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的影響，提出有效的應(yīng)對(duì)策略，對(duì)保證我國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定、快速、持續(xù)增長(zhǎng)具有重要的理論和現(xiàn)實(shí)意義。因此，對(duì)石油價(jià)格波動(dòng)的研究一直以來都受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注。Jimenez-Rodriguez研究發(fā)現(xiàn)，國(guó)際油價(jià)增長(zhǎng)對(duì)GDP的增長(zhǎng)率具有負(fù)面影響[3]；Lee和Ni證明了不同行業(yè)受到國(guó)際油價(jià)沖擊的影響程度并非等同，石油價(jià)格沖擊會(huì)通過降低其他行業(yè)需求而使其他行業(yè)也出現(xiàn)產(chǎn)出下降(如汽車行業(yè))[4]。Hammoudeh 等提出最受油價(jià)波動(dòng)影響的行業(yè)是與石油高度相關(guān)的行業(yè)，如對(duì)石油高度敏感的行業(yè)以及石油導(dǎo)向型的加工制造業(yè)[5]。蘇均和指出，國(guó)際油價(jià)的下跌使得全球新能源產(chǎn)業(yè)發(fā)展受阻，我國(guó)產(chǎn)業(yè)升級(jí)也受到影響[6]。譚小芬基于短期約束的SVAR模型，考察了1998年—2015年導(dǎo)致油價(jià)波動(dòng)的三種結(jié)構(gòu)性沖擊對(duì)中國(guó)37個(gè)工業(yè)行業(yè)的影響及其機(jī)理，結(jié)果發(fā)現(xiàn)油價(jià)的特定沖擊對(duì)工業(yè)行業(yè)的抑制效應(yīng)遠(yuǎn)高于供給沖擊和需求沖擊[7]。Bossche將產(chǎn)能過剩原因歸結(jié)為政府部門對(duì)經(jīng)濟(jì)的過度介入，并認(rèn)為增加私人部門投資是較好應(yīng)對(duì)之策[8]。Sarkar認(rèn)為，信息對(duì)稱性、投入要素產(chǎn)出彈性與產(chǎn)能過剩三者之間存在密切聯(lián)系，并提出在信息不對(duì)稱和要素產(chǎn)出彈性較低的情況下，適度產(chǎn)能過剩可能是較優(yōu)的選擇[9]。Chaturvedi和Christope等學(xué)者則從供應(yīng)鏈的風(fēng)險(xiǎn)控制視角對(duì)產(chǎn)能過剩原因進(jìn)行了分析，認(rèn)為當(dāng)消費(fèi)者的未來需求或供應(yīng)商的未來供給不確定時(shí)，企業(yè)將基于安全考慮不得不增加現(xiàn)期商品產(chǎn)出或原材料購(gòu)入水平，進(jìn)而導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的存在[10]、[11]。林毅夫指出，“潮涌現(xiàn)象”誘發(fā)了集中投資，而投資信息的不對(duì)稱，尤其是企業(yè)數(shù)目信息不確知，使得企業(yè)出現(xiàn)投資信息估計(jì)偏誤，且企業(yè)間難以形成協(xié)調(diào)，從而導(dǎo)致了產(chǎn)能過剩的形成[12]；韓國(guó)高等利用GMM模型，對(duì)我國(guó)28個(gè)行業(yè)1999年—2008年的產(chǎn)能利用率進(jìn)行了測(cè)算，認(rèn)為產(chǎn)能過剩主要是由于經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式不合理、投資過熱、地方政府對(duì)微觀經(jīng)濟(jì)主體的不當(dāng)干預(yù)造成的，并且提出減少地方政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)、形成市場(chǎng)化的金融資源配置機(jī)制、健全生產(chǎn)要素市場(chǎng)體系等建議[13]；尹明和李春燕從資本產(chǎn)出比的視角測(cè)算了1999年—2013年我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)不同經(jīng)濟(jì)類型下產(chǎn)能利用情況，并提出需要企業(yè)、市場(chǎng)、政府來共同應(yīng)對(duì)、解決抑制汽車產(chǎn)能過度擴(kuò)張的政策建議[14]。尹明提出，我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩的形成，既有市場(chǎng)機(jī)制自發(fā)作用所導(dǎo)致的內(nèi)在原因，也有政府產(chǎn)業(yè)政策失靈的外在原因，解決路徑有監(jiān)督并控制地方政府直接參與經(jīng)濟(jì)決策的程度、重建順暢的企業(yè)進(jìn)入和退出機(jī)制以及綜合多方信息，準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來產(chǎn)能[15]。我國(guó)新能源汽車產(chǎn)業(yè)仍處于發(fā)展初期，進(jìn)一步發(fā)展還面臨著普通民眾購(gòu)買新能源汽車意愿不足、存在地方保護(hù)主義以及技術(shù)上的挑戰(zhàn)。陳利鋒通過構(gòu)建一個(gè)包含產(chǎn)能過剩的“新共識(shí)”分析范式發(fā)現(xiàn)，片面提高生產(chǎn)率會(huì)加劇產(chǎn)能過剩的矛盾[16]。馬軍等通過測(cè)算發(fā)現(xiàn)，我國(guó)鋼鐵行業(yè)存在嚴(yán)重產(chǎn)能過剩，經(jīng)濟(jì)波動(dòng)、地方政府投資和資本密集度與產(chǎn)能過剩正相關(guān)，市場(chǎng)需求對(duì)產(chǎn)能過剩影響不顯著[17]。

由于社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展以及我國(guó)消費(fèi)結(jié)構(gòu)的升級(jí)，特別是汽車日漸大眾化，石油作為汽車燃油的原料，其價(jià)格變動(dòng)對(duì)汽車行業(yè)的影響也是顯而易見的[18-21]。石油作為傳統(tǒng)汽車運(yùn)行不可或缺的燃油原材料，原油價(jià)格的下跌必然會(huì)導(dǎo)致柴油、汽油等汽車燃油價(jià)格的下跌，同時(shí)汽車燃油價(jià)格的下降，會(huì)導(dǎo)致人們對(duì)燃油互補(bǔ)品——汽車的需求上升，從而使汽車產(chǎn)、銷量上升，汽車增產(chǎn)不可避免。如今中國(guó)汽車行業(yè)的產(chǎn)能過剩問題已達(dá)成全民共識(shí)，并引起了各界人士的廣泛關(guān)注。2008—2009年，在國(guó)內(nèi)外經(jīng)濟(jì)持續(xù)萎靡的環(huán)境下，中國(guó)汽車產(chǎn)量迅速提升，銷量也出現(xiàn)逆市增長(zhǎng)，供應(yīng)量一度趕不上需求量。于是2010年起，各大汽車生產(chǎn)商進(jìn)行了大規(guī)模的產(chǎn)能擴(kuò)張，那么石油價(jià)格的下跌是否進(jìn)一步加劇我國(guó)傳統(tǒng)汽車行業(yè)的產(chǎn)能過剩？研究石油價(jià)格波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的影響、對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)的發(fā)展具有非常重要的意義，同時(shí)也為我國(guó)汽車行業(yè)去產(chǎn)能提供參考。

二、產(chǎn)能過剩的測(cè)度

本文以2013年07月到2016年12月作為樣本區(qū)間，選取我國(guó)汽車行業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)其產(chǎn)能過剩進(jìn)行測(cè)算。

對(duì)于產(chǎn)能過剩的測(cè)度，方法很多，大部分都是以產(chǎn)能利用率為核心進(jìn)行測(cè)度，而產(chǎn)能利用率的測(cè)度方法也很多。產(chǎn)能過剩的測(cè)度方法并不統(tǒng)一，本文采用綜合指數(shù)法來對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)的產(chǎn)能過剩程度進(jìn)行測(cè)算，運(yùn)用綜合指數(shù)法，選取多個(gè)與產(chǎn)能過剩相關(guān)程度較高的指標(biāo)作為度量指標(biāo)，這也克服了度量指標(biāo)單一的問題[22]。通過對(duì)度量指標(biāo)賦予相應(yīng)的權(quán)重，從而測(cè)算出行業(yè)產(chǎn)能過剩的綜合指數(shù)，根據(jù)警限劃分原則界定不同產(chǎn)能過剩程度的區(qū)間，可以較為科學(xué)地評(píng)價(jià)行業(yè)產(chǎn)能過剩的程度。

(一)數(shù)據(jù)選取

選取庫(kù)存量(KC)、銷售利潤(rùn)率(LR)及汽車零配件價(jià)格指數(shù)(JG)三個(gè)與我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩相關(guān)程度較高的變量指標(biāo)來對(duì)我國(guó)汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩進(jìn)行測(cè)度。其中庫(kù)存量(KC)是產(chǎn)能過剩的一個(gè)最直接的反映指標(biāo)，庫(kù)存量越大，說明沒有被市場(chǎng)消化的產(chǎn)量越大，突出表現(xiàn)為庫(kù)存量越多，產(chǎn)能過剩越嚴(yán)重。

產(chǎn)能過剩一般會(huì)引起產(chǎn)業(yè)內(nèi)的激烈競(jìng)爭(zhēng)，導(dǎo)致銷售利潤(rùn)率降低。銷售利潤(rùn)率實(shí)際上反映了整個(gè)產(chǎn)業(yè)盈利能力的變化。因此，銷售利潤(rùn)率可以作為產(chǎn)能過剩的度量指標(biāo)。銷售利潤(rùn)率(LR)則采用汽車行業(yè)的總利潤(rùn)除以汽車行業(yè)總營(yíng)業(yè)收入測(cè)算得出，計(jì)算公式為：

LR=總利潤(rùn)/總營(yíng)業(yè)收入*100%

(1)

價(jià)格指數(shù)變動(dòng)趨勢(shì)是反映在一定時(shí)期內(nèi)產(chǎn)品價(jià)格水平變動(dòng)趨勢(shì)及幅度的相對(duì)數(shù)。產(chǎn)能過剩通常會(huì)造成供大于求的情況，進(jìn)而導(dǎo)致汽車生產(chǎn)廠商減少對(duì)汽車的生產(chǎn)，同時(shí)降低對(duì)汽車零配件的需求，隨著市場(chǎng)上對(duì)汽車零配件需求的減少，汽車零配件的價(jià)格也會(huì)降低。因此汽車零配件價(jià)格指數(shù)(JG)的變動(dòng)在一定程度上也能較好反映產(chǎn)能過剩的程度。汽車零配件價(jià)格指數(shù)的計(jì)算公式為：

(2)

q1i為報(bào)告期所有抽選的n個(gè)汽車零配件(i=1,2,…,n)的價(jià)格，p0i為基期這些零配件的價(jià)格，qi為權(quán)重。

庫(kù)存、銷售利潤(rùn)率及汽車零配件價(jià)格指數(shù)均能直接或間接地反映汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的情況，如果使用其中一種來反映產(chǎn)能過?？赡軙?huì)出現(xiàn)以偏概全的情況，因而采用綜合指數(shù)法對(duì)上述三種能夠反映產(chǎn)能過剩的指標(biāo)進(jìn)行綜合指數(shù)分析，使結(jié)論更具有科學(xué)性。通過上述公式求得各變量指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)(如表1)。

表1 汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩原始指標(biāo)(%)

數(shù)據(jù)來源：WIND資訊

(二)數(shù)據(jù)處理

指標(biāo)賦權(quán)重的方法很多，其中熵值法是比較常用的一種方法，熵值法是由各個(gè)樣本的實(shí)際數(shù)據(jù)求得權(quán)重，系統(tǒng)中某項(xiàng)指標(biāo)攜帶的信息越多，表示該指標(biāo)對(duì)決策的作用就越大，這種方法能夠反映指標(biāo)信息熵值的效用價(jià)值，相對(duì)其他方法而言，其評(píng)判結(jié)果有較強(qiáng)的數(shù)學(xué)理論依據(jù)，是一種比較客觀的方法,它可以避免層次分析法人為打分的主觀性。

要用熵值法給各指標(biāo)賦予權(quán)重，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，運(yùn)用MATLAB軟件對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一處理，得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)(如表2)。

表2 汽車產(chǎn)業(yè)產(chǎn)能過剩標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)

注：數(shù)據(jù)經(jīng)過歸一處理后出現(xiàn)的幾處0值用0.000001代替。

依據(jù)熵值法的原理對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，由于文中所選用的樣本數(shù)據(jù)有3個(gè)，因此該樣本數(shù)據(jù)的屬性就為3。假設(shè)3個(gè)屬性決策矩陣如下：

(3)

其中，m代表方案數(shù)，根據(jù)樣本數(shù)據(jù)來看，m=42。這里用Pij表示第個(gè)J屬性下第i個(gè)方案Ai的貢獻(xiàn)率，其表達(dá)方式如下：

(4)

熵值法的基本思路是根據(jù)指標(biāo)變異性的大小來確定客觀權(quán)重。一般來說，若某個(gè)指標(biāo)的信息熵越小，表明指標(biāo)值的變異程度越大，提供的信息量越多，在綜合評(píng)價(jià)中所能起到的作用也越大，其權(quán)重也就越大。相反，某個(gè)指標(biāo)的信息熵越大，表明指標(biāo)值得變異程度越小，提供的信息量也越少，在綜合評(píng)價(jià)中所起到的作用也越小，其權(quán)重也就越小。

根據(jù)熵值法求權(quán)重的原理運(yùn)用EXCEL軟件對(duì)已處理的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)賦予權(quán)重，最終得到各指標(biāo)權(quán)重分別為：庫(kù)存量(KC)：0.3、銷售利潤(rùn)率(LR)：0.04、價(jià)格指數(shù)(JG)：0.66。當(dāng)汽車行業(yè)出現(xiàn)產(chǎn)能過剩情況時(shí)，就意味著該行業(yè)的庫(kù)存量會(huì)增加，且會(huì)導(dǎo)致行業(yè)內(nèi)出現(xiàn)惡性競(jìng)爭(zhēng)，使得汽車價(jià)格出現(xiàn)波動(dòng)，企業(yè)的銷售利潤(rùn)率下降，因此本文利用庫(kù)存指數(shù)、銷售利潤(rùn)率以及價(jià)格指數(shù)來刻畫汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的程度是可行的。依據(jù)由熵值法求得各指標(biāo)權(quán)重，得出產(chǎn)能過剩綜合指標(biāo)計(jì)算公式為：CN=0.33BKC+0.33BLR+0.34BJG，根據(jù)公式計(jì)算得出我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩綜合指標(biāo)(如表3)。

如表所示為測(cè)算出來的產(chǎn)能過剩綜合指標(biāo)(CN)，其數(shù)值越大代表行業(yè)產(chǎn)能過剩越嚴(yán)重，數(shù)值越小就代表我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的程度越輕。由此可以看出在2016年7月，我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩最嚴(yán)重，其產(chǎn)能過剩指數(shù)達(dá)到了0.87以上，而產(chǎn)能過剩最輕的月份則是在2014年02月，其產(chǎn)能過剩指數(shù)最小，還不到0.07。將產(chǎn)能過剩綜合指標(biāo)按從小到大的順序排列選擇2/3處的指數(shù)，即2015年6月的0.765939作為產(chǎn)能過剩的界限，把所有指數(shù)分為四個(gè)區(qū)間：(0.765939，0.873342]、(0.665939，0.765939]、(0.565939，0.665939]、(0，0.565939]，分別作為嚴(yán)重產(chǎn)能過剩、中度產(chǎn)能過剩、輕度產(chǎn)能過剩以及不存在產(chǎn)能過剩的衡量標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)定義的衡量標(biāo)準(zhǔn)可以知道，不存在產(chǎn)能過剩(即產(chǎn)能過剩指數(shù)小于0.565939)的時(shí)間基本都是在2015年04月之前，從2015年04月之后開始，我國(guó)的汽車行業(yè)就或多或少存在一定程度的產(chǎn)能過剩，而且全部屬于嚴(yán)重產(chǎn)能過剩和中度產(chǎn)能過剩，且大部分時(shí)間都是處于嚴(yán)重產(chǎn)能過剩的狀態(tài)。其中屬于嚴(yán)重產(chǎn)能過剩的樣本數(shù)據(jù)有14個(gè)，占總樣本數(shù)據(jù)的1/3，中度產(chǎn)能過剩和嚴(yán)重產(chǎn)能過剩的樣本數(shù)據(jù)共20個(gè)，約占總樣本數(shù)據(jù)的1/2，由此可見，我國(guó)最近兩年汽車行業(yè)顯然存在著較為嚴(yán)重的產(chǎn)能過剩情況。

數(shù)據(jù)來源：作者計(jì)算整理得到。

三、SVAR模型的產(chǎn)能過剩沖擊的分解

(一)模型識(shí)別

事實(shí)上導(dǎo)致產(chǎn)能過剩的原因有很多，本文選取石油價(jià)格波動(dòng)作為變量，通過模型分析得出石油價(jià)格對(duì)產(chǎn)能過剩的沖擊程度。所謂結(jié)構(gòu)向量自回歸模型，它可以捕捉模型系統(tǒng)內(nèi)各變量之間的即時(shí)的結(jié)構(gòu)性關(guān)系[23，24]。因此本文選擇結(jié)構(gòu)向量自回歸模型對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩與油價(jià)波動(dòng)之間的關(guān)系進(jìn)行分析研究。

本文建立的SVAR模型中包含的兩個(gè)變量分別是我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩指數(shù)和石油價(jià)格，分別使用y1t和y2t來表示這兩個(gè)變量。

(5)

(6)

這樣，我們就可以獲得由汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩指數(shù)和石油價(jià)格反應(yīng)方程組成的SVAR模型:

(7)

(8)

首先建立產(chǎn)能過剩(CN)、實(shí)際石油價(jià)格(YJ)的二元結(jié)構(gòu)VAR(2)模型(即SVAR(2)模型)，其中A、B矩陣的形式如下：

Ai=Bu(t=1,2,…T)

(9)

其變量和參數(shù)矩陣為：

(10)

εt=(ε1tε2t

(11)

μt=(u1tu2t)

(12)

其中εt是VAR模型的擾動(dòng)項(xiàng)，u1t、u2t分別表示作用在CN和YJ上的結(jié)構(gòu)式?jīng)_擊，即結(jié)構(gòu)式擾動(dòng)項(xiàng)，ut～VWN(Ok,Ik)。一般而言，簡(jiǎn)化式擾動(dòng)項(xiàng)εt是結(jié)構(gòu)式擾動(dòng)項(xiàng)ut的線性組合，因此εt代表一種復(fù)合沖擊。

由于模型中包含有2個(gè)內(nèi)生變量，因此需要對(duì)結(jié)構(gòu)施加k(k-1)/2=1個(gè)限制條件才能使得SVAR模型滿足可識(shí)別條件。根據(jù)現(xiàn)階段我國(guó)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行的實(shí)際情況可以做出如下假設(shè)：

當(dāng)期油價(jià)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能過剩沖擊無反應(yīng)，即a21=0。

約束模型可以寫成如下形式，即：

(13)

上述假設(shè)給SVAR-模型施加的都是短期約束。經(jīng)過約束后的矩陣A變?yōu)椋?/p>

(14)

(二)計(jì)量檢驗(yàn)

1.模型的數(shù)據(jù)、平穩(wěn)性檢驗(yàn)及模型穩(wěn)定性檢驗(yàn)

本文運(yùn)用ADF(Augmented Dickey-Fuller)方法對(duì)各序列及其二階差分序列進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)各序列均是二階差分平穩(wěn)的，檢驗(yàn)結(jié)果(如表4)。

表4 變量平穩(wěn)性檢驗(yàn)(ADF)

注：C、T、K分別表示截距項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)和滯后階數(shù)(0表示沒有相應(yīng)項(xiàng))，“否”表示接手原假設(shè)，即數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，“是”即表示數(shù)據(jù)平穩(wěn)，*、**、***分別表示在10%、5%、1%的顯著水平下平穩(wěn)。

資料來源：作者計(jì)算整理得到。

從表中數(shù)據(jù)可以看出，通過二階差分處理后的數(shù)據(jù)在1%的顯著性水平下是平穩(wěn)的，說明油價(jià)波動(dòng)、產(chǎn)能過剩兩個(gè)變量的二階差分序列不存在單位根，是平穩(wěn)的。模型的穩(wěn)定性檢驗(yàn)表明，模型的所有特征根都位于單位圓以內(nèi)，這也說明模型是穩(wěn)定的。

2.滯后期選擇

SVAR滯后期選擇范圍設(shè)定為之后0～8期，表5為模型滯后期的判定表，“*”表示不同準(zhǔn)則下選取的最優(yōu)滯后期，可以看出，模型在滯后期為2的情況下出現(xiàn)“*”號(hào)的次數(shù)達(dá)到5次，多于其他滯后期的“*”號(hào)選擇，因此設(shè)置模型的滯后期為2。

表5 滯后期判定

為了繼續(xù)確定油價(jià)波動(dòng)與汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩之間的因果關(guān)系，對(duì)YJ和CN的二階差分序列進(jìn)行格蘭杰因果關(guān)系檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，油價(jià)是我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的格蘭杰原因，也就是說，油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩有顯著的影響。

3.SVAR模型的脈沖響應(yīng)結(jié)果分析

在VAR模型中，一次沖擊對(duì)第i個(gè)變量的沖擊不僅直接影響第i個(gè)變量，并且通過VAR模型的動(dòng)態(tài)(滯后)結(jié)構(gòu)傳導(dǎo)給所有的其它內(nèi)生變量，其脈沖響應(yīng)函數(shù)表達(dá)為?Xt+s/?u1t，其中，s是沖擊作用的時(shí)間滯后間隔。在SVAR模型中，脈沖響應(yīng)函數(shù)描繪了在一個(gè)擾動(dòng)項(xiàng)上加上一次性的沖擊，對(duì)于內(nèi)生變量的當(dāng)前值和未來值所帶來的影響，其脈沖響應(yīng)函數(shù)為?Xt+s/?ε1t。

在SVAR中，通過結(jié)構(gòu)脈沖響應(yīng)函數(shù)的分解可以得到系統(tǒng)中各個(gè)變量對(duì)自身以及其他變量的反應(yīng)。根據(jù)本文研究的目的，我們主要考察油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的動(dòng)態(tài)影響。

圖2 油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的脈沖響應(yīng)

從圖2給出的油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的脈沖響應(yīng)曲線可以看出：在該SVAR模型中產(chǎn)能過剩對(duì)油價(jià)波動(dòng)一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差結(jié)構(gòu)沖擊的動(dòng)態(tài)影響呈現(xiàn)出收斂的動(dòng)態(tài)響應(yīng)特征。圖2表示油價(jià)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能過剩一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊，當(dāng)期產(chǎn)能過剩呈現(xiàn)正向響應(yīng)，且達(dá)到最大值，隨后幾個(gè)月則呈現(xiàn)小幅度震蕩，可以看到正負(fù)響應(yīng)持續(xù)時(shí)間都不長(zhǎng)，沒有持續(xù)性，整期響應(yīng)呈逐漸收斂的態(tài)勢(shì)。

通過以上分析判斷，油價(jià)的下跌會(huì)導(dǎo)致汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩明顯加重，在第一個(gè)月的影響效應(yīng)最為突出，隨后開始逐漸減小，到第7個(gè)月后油價(jià)的降低對(duì)產(chǎn)能過剩的影響基本消失。由此可見，油價(jià)波動(dòng)在短期內(nèi)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的沖擊影響明顯。

4.SVAR模型的方差分解結(jié)果分析

方差分解是通過將每一個(gè)內(nèi)生變量分解為結(jié)構(gòu)沖擊各期方差的線性組合，計(jì)算結(jié)構(gòu)沖擊在不同期限內(nèi)方差總和占各內(nèi)生變量總方差的比例來度量結(jié)構(gòu)沖擊對(duì)內(nèi)生變量的影響，可以更直觀地表示內(nèi)生變量相互影響程度。

油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩具有較強(qiáng)影響。由圖3可以看出，油價(jià)波動(dòng)和我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩SVAR模型的方差貢獻(xiàn)率情況，圖3(左)表示產(chǎn)能過剩對(duì)自身的方差貢獻(xiàn)率，圖3(右)表示油價(jià)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能過剩的方差貢獻(xiàn)率。從圖中可以知道，產(chǎn)能過剩的程度受自身影響最大，其方差貢獻(xiàn)率一直維持在73%左右，而油價(jià)波動(dòng)對(duì)產(chǎn)能過剩的影響也較為突出，其方差貢獻(xiàn)率也一直維持在27%左右較高水平上。由此可見油價(jià)波動(dòng)對(duì)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩有明顯的影響作用，其對(duì)產(chǎn)能過剩的貢獻(xiàn)率也較為突出穩(wěn)定。

圖3 方差分解

四、結(jié)論

本文通過建立SVAR模型，研究了油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的動(dòng)態(tài)影響，通過實(shí)證分析得到以下結(jié)論：

油價(jià)波動(dòng)對(duì)我國(guó)汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩有明顯的推動(dòng)作用，也就是說油價(jià)的下跌會(huì)使得汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩的程度加劇，而油價(jià)的上漲也會(huì)在一定程度上使得汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩程度降低。這與現(xiàn)實(shí)情況也相符合，事實(shí)上若國(guó)際油價(jià)上漲，就會(huì)導(dǎo)致汽車燃油的價(jià)格也跟著上升，燃油價(jià)格的上升會(huì)使得使用汽車的成本費(fèi)用增加，這樣市場(chǎng)上對(duì)汽車的需求量就會(huì)降低，汽車制造商的利潤(rùn)也會(huì)相應(yīng)地減少。因此汽車制造商在考慮到這種情況的前提下，就會(huì)減少汽車的生產(chǎn)量，從源頭上減少了市場(chǎng)上汽車的供應(yīng)量，降低了我國(guó)汽車行業(yè)的產(chǎn)能過剩程度。同樣，若國(guó)際油價(jià)下跌，會(huì)使得消費(fèi)者對(duì)汽車的需求量增加，汽車制造商為滿足消費(fèi)者對(duì)汽車需求量的增加，會(huì)大量投入汽車生產(chǎn)要素，過度增加市場(chǎng)汽車供應(yīng)量，最終導(dǎo)致汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩加劇。

近年來我國(guó)提出供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，國(guó)家正鼓勵(lì)新興行業(yè)發(fā)展，降低傳統(tǒng)行業(yè)產(chǎn)能過剩。新能源汽車作為一個(gè)剛起步的新興行業(yè)，站在環(huán)保的角度，新能源汽車具有很好的發(fā)展前景。新能源汽車作為傳統(tǒng)汽車的替代品，可以通過市場(chǎng)對(duì)傳統(tǒng)汽車需求量的變化來適當(dāng)增加新能源汽車的市場(chǎng)供應(yīng)量。由于國(guó)際油價(jià)波動(dòng)的變化與汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩變化之間的關(guān)系，政府可以在合適的時(shí)機(jī)適當(dāng)加大對(duì)新能源汽車的投資力度，汽車制造商可以根據(jù)國(guó)際油價(jià)的走勢(shì)來提前做好擴(kuò)大新能源汽車市場(chǎng)的準(zhǔn)備。如在國(guó)際油價(jià)上漲階段，消費(fèi)者對(duì)傳統(tǒng)汽車的需求意愿會(huì)降低，因此，新能源汽車制造商可以適當(dāng)增加新能源汽車供應(yīng)量，提高市場(chǎng)占有量。當(dāng)新能源汽車逐漸被消費(fèi)者接納后，消費(fèi)者對(duì)傳統(tǒng)汽車的需求意愿就不會(huì)隨著國(guó)際油價(jià)的波動(dòng)而產(chǎn)生過大的變化。當(dāng)新能源汽車與傳統(tǒng)汽車的市場(chǎng)需求量達(dá)到一個(gè)相對(duì)平穩(wěn)的狀態(tài)時(shí)，對(duì)于降低汽車行業(yè)產(chǎn)能過剩也會(huì)起到一個(gè)較好的推動(dòng)作用。

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編輯：魯彥琪

DoesOilPriceFluctuationsAffecttheAutomotiveIndustryOvercapacity

WU Huan1, WU Xian2

(1.Business College , Chengdu University of Technology, Chengdu Sichuan 610059, China；2.School of Economics and Trade, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510006, China)

There is a typical complementary relationship between the oil and the automobile. The study of the relationship between the oil price fluctuation and the automobile industry excess capacity has important practical significance for the structural reform of China’s automotive industry. Based on this relationship between the oil and the car, it can be sure that the oil price fluctuations will have a certain impact on the automotive industry overcapacity. In order to explore the oil price fluctuation on China’s auto industry overcapacity impact, this paper uses the SVAR model for short-term constraints to investigate the impact of oil price fluctuation on the structural impact of the automobile industry in China in December 2016 and July 2013 The results found that the fluctuation of oil price has a reverse impact on the excess capacity of China’s auto industry. That is, the rise in oil prices will reduce the degree of excess capacity in China’s auto industry to a certain extent, while the decline in oil prices will increase the excess capacity of China’s auto industry. Therefore, the relevant departments can carry on structural reform to our country’s automobile industry through the prediction of oil price fluctuation, and timely to promote the development of new energy vehicles.

oil price fluctuation; excess capacity; structural reforms; SVAR model

F426

A

1672-0539(2017)06-0063-08

10.3969/j.issn.1672-0539.2017.06.013

2017-01-17

四川石油天然氣發(fā)展研究中心資助項(xiàng)目“國(guó)際油價(jià)波動(dòng)對(duì)四川頁(yè)巖氣發(fā)展的影響分析及對(duì)策研究”(川油氣科SKB15-02)、“頁(yè)巖氣發(fā)展的融資瓶頸及其對(duì)策研究”(川油氣科SKB316-11)

吳歡(1992-)，女，四川綿陽(yáng)人，碩士研究生，研究方向：能源金融；吳晛(1997-)，男，成都人，本科，研究方向：產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。