要素價格扭曲漸由我國經(jīng)濟增長過程中的次要矛盾轉為主要矛盾。本研究對1999-2017年中國省域能源價格扭曲進行測算,本文采用全域Moran指數(shù)、局域Moran指數(shù)、局域LISA指標以及核密度函數(shù)模型分析了中國各地區(qū)能源價格扭曲的空間相關性、協(xié)調指數(shù)的空間分布以及動態(tài)演進。結果顯示:（1）中國能源價格扭曲先提高而后下降的趨勢,各區(qū)域能源價格扭曲指數(shù)按降序排列依次為黃河中游、東北綜合、西南、長江中游、北部沿海、大西北、東部沿海、南部沿海。（2）中國能源價格扭曲的區(qū)域差距呈現(xiàn)"擴大-縮小"的演進態(tài)勢,區(qū)域間差距貢獻提高,區(qū)域內部差距貢獻度持續(xù)下降。（3）我國能源價格扭曲在不同區(qū)域間存在較強空間自相關性,能源價格扭曲高值的空間分布集中于東北綜合、黃河中游、西北,能源價格扭曲低值集聚地區(qū)方位集中于南部沿海和東部沿海經(jīng)濟區(qū),集聚區(qū)保持著較高的穩(wěn)定性。（4）中國各地區(qū)能源價格扭曲動態(tài)演進趨勢顯示,高值和中值地區(qū)的能源價格扭曲指數(shù)可能進一步下降,區(qū)域間差距擴大,而低值地區(qū)的能源價格扭曲指數(shù)則可能進一步提高,區(qū)域間差距縮小。上述結論意味著我國政府應該弱化市場分割對能源價格的影響,促進能源價格反映異質化的... 

【文章來源】：經(jīng)濟問題探索. 2020,(06)北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

區(qū)域能源價格扭曲指數(shù)局域自相關Moran散點圖

圖1 區(qū)域能源價格扭曲指數(shù)局域自相關Moran散點圖本文進一步通過局域LISA集群圖(圖2)檢驗發(fā)現(xiàn)，1999年、2005年、2011年和2017年中國能源價格扭曲高值的空間分布主要集中于東北綜合經(jīng)濟區(qū)、黃河中游經(jīng)濟區(qū)、西北經(jīng)濟區(qū)，集聚區(qū)保持著較高的穩(wěn)定性;同時，中國能源價格扭曲低值集聚地區(qū)方位主要集中于南部沿海和東部沿海經(jīng)濟區(qū)。針對上述事實，一個可能的原因是南部沿海和東部沿海地區(qū)因其區(qū)位優(yōu)勢明顯，能夠廣泛深入的參與到國際分工體系之中，經(jīng)濟發(fā)展速度顯著超過其他地區(qū)，但就能源要素資源稟賦而言，東北綜合經(jīng)濟區(qū)、黃河中游經(jīng)濟區(qū)、西北經(jīng)濟區(qū)顯然具有更強的比較優(yōu)勢，比較優(yōu)勢差異造成了跨區(qū)域能源要素的大流動格局，東北綜合經(jīng)濟區(qū)、黃河中游經(jīng)濟區(qū)、西北經(jīng)濟區(qū)的能源要素持續(xù)向南部沿海和東部沿海地區(qū)轉移，間接參與國際分工。

上述分析顯示中國能源價格扭曲在空間分布上存在顯著的地區(qū)差異，中國各地區(qū)能源價格扭曲接下來如何發(fā)展，是走向改善，還是趨向惡化?本文將采用非參數(shù)核密度函數(shù)(Kernel Density)模型對中國能源價格扭曲空間差異的演進軌跡和變動特征進行深入分析。核密度函數(shù)的優(yōu)勢在于其避免了參數(shù)模型估計形式設定的主觀性，取而代之選擇從數(shù)據(jù)本身出發(fā)研究數(shù)值的分布特征，本文采用高斯核函數(shù)對中國能源價格扭曲的動態(tài)演進趨勢進行估計。根據(jù)上述對中國各地區(qū)能源價格扭曲的測算，以及地區(qū)差異和空間集聚效應的分析，本文將29個樣本觀測地區(qū)劃分為三個部分:第一部分為能源價格扭曲高值區(qū)，包括寧夏、山西、內蒙古、貴州、新疆、甘肅、河北、遼寧;第二部分為能源價格扭曲中值區(qū)，包括黑龍江、青海、陜西、吉林、河南、山東、云南、安徽;第三部分為能源價格扭曲低值區(qū)，包括天津、湖北、湖南、江西、廣西、上海、海南、四川、江蘇、浙江、福建、廣東、北京。同時選取1999年、2005年、2011年和2017年4年的截面數(shù)據(jù)作為考察對象，根據(jù)其核密度分布曲線來分析各地區(qū)能源價格扭曲的動態(tài)演進趨勢及其對整體態(tài)勢的影響。圖3(左側圖)顯示，分布曲線對應的波峰峰值在觀測期間內呈現(xiàn)出持續(xù)下降、波峰寬度持續(xù)擴大的演進趨勢，顯示出能源價格扭曲逐漸下降，區(qū)域間差距逐漸擴大的趨勢。2005年分布曲線位置相對1999年整體向右移動，2005年分布曲線左側拖尾向右收縮、右側拖尾向右延伸，延伸幅度超過1999年，且呈現(xiàn)雙峰現(xiàn)象，這意味著區(qū)域內部的相對低值地區(qū)和相對高值地區(qū)的能源價格扭曲的下降的調整速度均在加快，能源價格扭曲兩級分化加劇。2011年和2017年分布曲線峰值位置基本保持一致，但相比2005年均呈現(xiàn)出整體向右移動的趨勢，2011年分布曲線的左側拖尾與2005年基本保持一致，右側拖尾則大幅向右延伸，延伸幅度顯著超過2005年，區(qū)域內部相對高值地區(qū)的能源價格扭曲的下降速度在加快，相對低值則保持穩(wěn)定。2017年分布曲線的左側拖尾與2011相比向左延伸，右側拖尾與2011年保持一致，區(qū)域內部相對低值地區(qū)的能源價格扭曲下降調整速度在放緩，相對高值地區(qū)則保持穩(wěn)定。圖3(中間圖)顯示，分布曲線對應的波峰峰值在1999-2011年間持續(xù)上升、波峰寬度持續(xù)縮小，2017年波峰峰值急劇下降、波峰寬度顯著擴大的演進趨勢，顯示出中值區(qū)域能源價格扭曲程度在2011年之前逐漸提高，區(qū)域間差距逐漸縮小，而在2017年能源價格扭曲顯著下降，但區(qū)域差距擴大的趨勢。2005年和2011年分布曲線位置相對上一年份整體向右移動，分布曲線左側拖尾均向右收縮、右側拖尾均向右延伸，延伸幅度均超過上一年度，區(qū)域內部相對低值區(qū)和相對高值區(qū)能源價格扭曲下降的調整速度在加快，此外，2011年分布曲線呈現(xiàn)雙峰現(xiàn)象，意味著能源價格扭曲兩極分化加劇。2017年分布曲線相比2011年整體向左移動，左側拖尾與2011相比向左延伸，右側拖尾與2011年保持一致，區(qū)域內部相對低值地區(qū)的能源價格扭曲下降調整速度在放緩，相對高值地區(qū)則保持穩(wěn)定。圖3(右側圖)顯示，分布曲線對應的波峰峰值在期間內呈現(xiàn)出“下降-上升-下降”的局面、波峰寬度表現(xiàn)為“擴大-縮小”的趨勢，顯示出低值區(qū)域能源價格扭曲程度在觀測期間內上下波動較為劇烈，區(qū)域間差距先擴大而后縮小的趨勢。2005年分布曲線位置相對1999年整體向右移動，分布曲線左側拖尾均向右收縮、右側拖尾均向右延伸，延伸幅度均超過1999年，區(qū)域內部相對低值區(qū)和相對高值區(qū)能源價格扭曲下降的調整速度在加快，2011年與2005年分布曲線的峰值和波峰寬度基本一致，能源價格扭曲為呈現(xiàn)出較為明顯的調整。2017年分布曲線相比2011年整體向左移動，且峰值顯著提高，波峰寬度顯著縮小，左側拖尾向左延伸，右側拖尾向右延伸，區(qū)域內部相對低值和相對高值地區(qū)的能源價格扭曲下降調整速度不僅在放緩，而且出現(xiàn)了顯著提高。

【參考文獻】：
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本文編號：3049008