本文關(guān)鍵詞：中國石油需求量的協(xié)整計量分析，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

中國石油需求量的協(xié)整計量分析 投稿：熊綫綬

 

 

一、中國石油供需基本分析中國是世界上的石油消費大國，自90年代以來，中國受世界經(jīng)濟的影響和自身經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需要，石油消費的需求日益增長。目前，中國已成為世界上石油需求增長最快的國家。關(guān)于我國石油供需的討論也成為熱點。隨著國民經(jīng)濟的持續(xù)高速…

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作者：倪錚凌子未

南開經(jīng)濟研究 2006年02期

 

　　一、中國石油供需基本分析

 

 

　　中國是世界上的石油消費大國，自90年代以來，中國受世界經(jīng)濟的影響和自身經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需要，石油消費的需求日益增長。目前，中國已成為世界上石油需求增長最快的國家。關(guān)于我國石油供需的討論也成為熱點。

 

 

　　隨著國民經(jīng)濟的持續(xù)高速發(fā)展，我國的石油消費量逐年增加。2002年達到了2.457億噸，成為繼美國之后的第二大石油消費國。但相比石油消費，中國的石油生產(chǎn)卻增速緩慢，供需矛盾日益突出。近十年來，中國國內(nèi)生產(chǎn)總值平均增長9.7％，石油需求年增長為5.77％，而國內(nèi)石油生產(chǎn)年均增長僅為1.67％。根據(jù)國際能源機構(gòu)（IEA）的預(yù)測分析，2005年、2010年、2015年我國原油產(chǎn)量將只能分別達到1.7億噸、1.75億噸、1.85億噸；在排除我國石油出口的前提下，這三個時期原油缺口將分別為9500萬噸、1.37億噸和1.97億噸，意味著2015年我國原油供給將有50％以上依賴進口。同時，國家強勁的經(jīng)濟增長將在很大程度上刺激對能源的需求，我國的一次能源需求比例將由目前的9.8％增加到2020年的13.3％和2025年的14.2％。

 

 

　　石油不僅是一個國家必不可少的主要能源，同時又是重要的戰(zhàn)略商品和化工原料，石油供需對國民經(jīng)濟發(fā)展和中國對外經(jīng)濟貿(mào)易有舉足輕重的作用�，F(xiàn)在，面對嚴峻的石油供需不平衡，十分有必要運用科學的、系統(tǒng)的經(jīng)濟計量方法合理客觀地模擬出符合我國實際情況的石油供需模型，并基于模型進行需求預(yù)測。本文將運用協(xié)整和誤差修正模型建立中國石油需求的預(yù)測模型，并將中國石油消費的長期均衡引入到短期預(yù)測模型。

 

 

　　二、建立“誤差修正模型”

 

 

　　經(jīng)典回歸模型一般是建立在平穩(wěn)數(shù)據(jù)變量的基礎(chǔ)上的，對于非平穩(wěn)變量則不能使用經(jīng)典回歸模型，否則會出現(xiàn)虛假回歸等諸多問題。由于許多經(jīng)濟變量是非平穩(wěn)的，這就給經(jīng)典的回歸分析帶來很大的限制。然而，某些經(jīng)濟變量間存在著長期均衡關(guān)系，即協(xié)整（Cointegration），這種均衡關(guān)系意味著經(jīng)濟系統(tǒng)不存在破壞均衡的內(nèi)在機制。如果變量在某時期受到干擾后偏離其長期均衡點，則均衡機制將會在下一期調(diào)整以使其重新回到均衡狀態(tài)。所以，具有協(xié)整關(guān)系的經(jīng)濟變量間具有長期的穩(wěn)定關(guān)系，因此能夠使用經(jīng)典回歸方法建立回歸模型。協(xié)整理論的提出為非平穩(wěn)的多變量時間序列分析提供了有力的理論和方法。它把時間序列方法中對模型短期動態(tài)設(shè)定的優(yōu)點和數(shù)量經(jīng)濟學中長期均衡關(guān)系確定的特點融為一體，成為生命力很強的一種建模理論。而誤差修正模型（Error Correction Model，ECM）是協(xié)整關(guān)系的一種重要表示形式，其克服了偽回歸問題，并有效地描述了經(jīng)濟變量序列之間地長期（靜態(tài)）表現(xiàn)和短期（動態(tài)）特征。

 

 

　　本文采用協(xié)整和誤差修正模型建立中國石油需求模型主要基于以下兩點，一是以往的石油需求計量研究很可能受到由非平穩(wěn)變量引起的偽回歸的影響，使用協(xié)整方法可有效解決這一問題；二是協(xié)整方法可以分辨出石油需求模型中的變量（例如：GDP，第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值）之間的長期均衡關(guān)系、短期波動以及長期均衡對短期波動的影響，從而可得出石油需求的長期均衡關(guān)系，并可進行短期預(yù)測。

 

 

　　表1 石油消費量及國內(nèi)各產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值

 

 

　　分份 石油消費 國內(nèi)生 第一產(chǎn)業(yè) 第二產(chǎn)業(yè) 第三產(chǎn)業(yè)

 

 

　　 量(萬噸) 產(chǎn)總值 生產(chǎn)值生產(chǎn)值生產(chǎn)值

 

 

　　(億元) (億元)(億元)(億元)

 

 

　　1975 6709.3

 

　　2997.3

 

　　971.1 1370.5655.7

 

 

　　1976 7700.8

 

　　2943.7

 

　　967.0 1337.2639.5

 

 

　　1977 8282.4

 

　　3201.9

 

　　942.1 1509.1750.7

 

 

　　1978 9080.2

 

　　3624.1

 

　　1018.41745.2860.5

 

 

　　1979 8940.5

 

　　4038.2

 

　　1258.91913.5865.8

 

 

　　1980 8757.4

 

　　4517.8

 

　　1359.42192.0966.4

 

 

　　1981 8322.6

 

　　4862.4

 

　　1545.62255.51061.3

 

 

　　1982 8244.2

 

　　5294.7

 

　　1761.62383.01150.1

 

 

　　1983 8367.3

 

　　5934.5

 

　　1960.82646.21327.5

 

 

　　1984 8636.1

 

　　7171.0

 

　　2295.53105.71769.8

 

 

　　1985 9168.8

 

　　8964.4

 

　　2541.63866.62556.2

 

 

　　1986 9728.0 10202.2 2763.94492.72945.6

 

 

　　1987 10312.2 11962.5 3204.35251.63506.6

 

 

　　1988 11092.5 14928.3 3831.06587.24510.1

 

 

　　1989 11583.7 16909.2 4228.07278.05403.2

 

 

　　1990 11485.6 18547.9 5017.07717.45813.5

 

 

　　1991 12383.5 21617.8 5288.69102.27227.0

 

 

　　1992 13353.7 26638.1 5800.011699.5

 

　　9138.6

 

 

　　1993 14721.3 34634.4 6882.116428.5

 

　　11323.8

 

 

　　1994 14956.0 46759.4 9457.222372.2

 

　　14930.0

 

 

　　1995 16064.9 58478.1 11993.0

 

　　28537.9

 

　　17947.2

 

 

　　1996 17436.2 67884.6 13844.2

 

　　33612.9

 

　　20427.5

 

 

　　1997 19691.7 74462.6 14211.2

 

　　37222.7

 

　　23028.7

 

 

　　1998 19817.1 78345.2 14552.4

 

　　38619.3

 

　　25173.5

 

 

　　1999 21072.9 82067.5 14472.0

 

　　40557.8

 

　　27037.7

 

 

　　2000 22439.3 89468.1 14628.2

 

　　44935.3

 

　　29904.6

 

 

　　2001 22838.3 97314.8 15411.8

 

　　48750.0

 

　　33153.0

 

 

　　2002 24779.8 105172.3 16117.3

 

　　52980.2

 

　　36074.8

 

 

　　表2 模型符號及變量說明

 

 

　　變量(符號) 說明

 

 

　　LNGDP國內(nèi)生產(chǎn)總值對數(shù)化

 

 

　　LNGDP1

 

　　第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值對數(shù)化

 

 

　　LNGDP2

 

　　第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值對數(shù)化

 

 

　　LNGDP3

 

　　第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值對數(shù)化

 

 

　　 LNPC石油消費量對數(shù)化

 

 

　　LNPC(-n) 滯后n期的石油消費量對數(shù)化

 

 

　　D(LNPC) 對石油消費量對數(shù)化后取一階差分

 

 

　　ECM_GDP 對應(yīng)GDP的誤差修正序列

 

 

　　ECM_GDP1 對應(yīng)GDP1的誤差修正序列

 

 

　　ECM_GDP2 對應(yīng)GDP2的誤差修正序列

 

 

　　ECM_GDP3 對應(yīng)GDP3的誤差修正序列

 

 

　　鑒于之前的大部分研究集中于石油需求與GDP的對應(yīng)關(guān)系，本文將側(cè)重考察結(jié)構(gòu)性影響。因為我國石油需求量受三大產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動的影響較大，不應(yīng)用總的GDP概而論之，所以分別建立中國石油需求量同總GDP、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值之間的長期均衡關(guān)系。本文所采用的數(shù)據(jù)來自各年度的《中國統(tǒng)計年鑒》以及《新中國五十年統(tǒng)計資料匯編》。計量檢驗及建模均由Eviews4.1統(tǒng)計軟件完成。

 

 

　　首先，經(jīng)過ADF單整檢驗（ADF的檢驗結(jié)果請見附錄中的附表1），發(fā)現(xiàn)石油消費量、國內(nèi)生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值和第三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值經(jīng)過對數(shù)化后的序列均為2階單整。由于LNGDP，LNGDP1,LNGDP2,LNGDP3,和LNPC都為1（2）變量，因此它們之間存在長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系。由Eviews4.1可分別求出LNPC和LNGDP、LNPC和LNGDP1、LNPC和LNGDP2、LNPC和LNGDP3之間的長期均衡方程：

 

 

　　LNPC＝0.9958173868＋1.113342692*

 

 

　　 LNPC（－1）－0.2783203132*

 

 

　　 LNPC（－2）＋0.05950596884*LNGDP

 

 

　　LNPC＝1.251157873*LNPC（－1）－

 

 

　　 0.2672392428*LNPC（－2）＋

 

 

　　 0.02204184036*LNGDP1（－1）

 

 

　　LNPC＝1.415807267＋1.08665052*LNPC（－1）－

 

 

　　 0.3028603991*LNPC（－2）＋

 

 

　　 0.07229344438*LNGDP2（－1）

 

 

　　LNPC＝1.007929034＋1.101169377*LNPC（－1）－

 

 

　　 0.2498568699*LNPC（－2）＋

 

 

　　 0.0491314243*LNGDP3

 

 

　　利用求得的長期均衡方程，代入LNGDP，LNGDP1，LNGDP2，LNGDP3，和LNPC的實際觀測值，可以計算出誤差修正序列（一般用ecm表示誤差修正項），作為誤差修正模型中解釋變量的觀測值。并通過對該序列的檢驗，可以得到它是0階單整的結(jié)論，從而證明了上述4組長期均衡關(guān)系的成立，即協(xié)整關(guān)系的存在。下表列出了求得的4組ecm序列值。

 

 

　　通過以上的計量分析，從而可以建立最終的誤差修正模型。經(jīng)過多次檢驗，估計得到的最佳誤差修正模型如下：

 

 

　　D（LNPC）＝0.6837081873*D（LNPC（－1））－

 

 

　　

 

　　0.3282603337*D（LNGDP1）＋

 

 

　　

 

　　0.3534284289*D（LNGDP2）－

 

 

　　

 

　　0.7624338279*ECM_GDP2（*）

 

 

　　同時，我們可以得出石油消費量的實際觀測值、誤差修正模型的擬合值以及殘差項的顯示圖。（估計最佳誤差修正模型檢驗結(jié)果請見附錄中的附表2）

 

 

　　表3 誤差修正序列數(shù)據(jù)表

 

 

　　年份 ecm_gdpecm_gdp1ecm_gdp2 ecm_gdp3

 

 

　　1977 0.034726

 

　　0.0283693

 

　　0.02974560.035759

 

 

　　1978 0.076616

 

　　0.0666427

 

　　0.07558880.075276

 

 

　　1979 -0.02744

 

　　-0.0461734 -0.0282972

 

　　-0.0236

 

 

　　1980 -0.01196

 

　　-0.0275742 -0.0109547

 

　　-0.00965

 

 

　　1981 -0.04854

 

　　-0.0584424 -0.0539099

 

　　-0.04626

 

 

　　1982 -0.01213

 

　　-0.0125459 -0.0163635

 

　　-0.00876

 

 

　　1983 -0.00774

 

　　-0.0023861 -0.0106661

 

　　-0.0033

 

 

　　1984 -0.00651

 

　　0.0058118

 

　　-0.0055803

 

　　-0.00448

 

 

　　1985 0.008979

 

　　0.0265847

 

　　0.01282130.006185

 

 

　　1986 0.002648

 

　　0.0171057

 

　　0.00071790.000412

 

 

　　1987 0.002242

 

　　0.0155014

 

　　0.0019834-7E-05

 

 

　　1988 0.013552

 

　　0.0280384

 

　　0.01819860.011079

 

 

　　1989 -0.01551

 

　　-0.0082454 -0.0164524

 

　　-0.02022

 

 

　　1990 -0.05746

 

　　-0.0536432 -0.0571601

 

　　-0.06181

 

 

　　1991 0.030226

 

　　0.0400766

 

　　0.03623750.022963

 

 

　　1992 0.007059

 

　　0.0178945

 

　　0.015366 0.00185

 

 

　　1993 0.025912

 

　　0.0391041

 

　　0.03555210.024565

 

 

　　1994 -0.06369

 

　　-0.0506822 -0.0562785

 

　　-0.06172

 

 

　　1995 0.004051

 

　　0.0201026

 

　　0.00526320.007705

 

 

　　1996 0.001858

 

　　0.0115173

 

　　-0.0033537

 

　　0.008448

 

 

　　1997 0.046714

 

　　0.0466316

 

　　0.03911460.05188

 

 

　　1998 -0.0626-0.0779089 -0.0692938

 

　　-0.05964

 

 

　　1999 0.022869

 

　　0.0075778

 

　　0.01943060.021701

 

 

　　2000 0.013917

 

　　-0.0046521 0.01387180.013503

 

 

　　2001 -0.02631

 

　　-0.049449

 

　　-0.0255742

 

　　-0.02777

 

 

　　2002 0.048526

 

　　0.0257285

 

　　0.05000030.04596

 

 

　　附圖

 

 

　　圖1 石油消費量的實際觀測值、誤差修正模型的擬合值以及殘差項

 

 

　　誤差修正模型體現(xiàn)其明顯的優(yōu)點，如一階差分項的使用消除了變量可能存在的趨勢因素，從而避免了虛假回歸問題；一階差分項的使用也消除模型可能存在的多重共線性問題；而誤差修正項的引入也保證了變量水平值的信息沒有被忽視；由于誤差修正項本身的平穩(wěn)性，使得該模型可以用經(jīng)典回歸方法進行估計，尤其是模型中差分項可以使用通常的t檢驗與F檢驗來進行選取。

 

 

　　三、中國石油需求量的結(jié)構(gòu)分析

 

 

　　在上述模型（*）中，各差分項反映了變量短期波動的影響。被解釋變量的波動可以分為下述2部分。首先是長期均衡，主要體現(xiàn)在第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值，ECM_GDP2項系數(shù)的大小反映了對偏離長期均衡的調(diào)整力度。－1〈－0.7624338279〈0，滿足了誤差修正項前面系數(shù)的取值范圍及符號。從系數(shù)估計值（－0.76）來看，第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值與石油消費量間長期均衡關(guān)系對短期波動的調(diào)整力度還是相當大的。并且當初建立模型時，通過多次估計和檢驗，發(fā)現(xiàn)只有第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值的誤差修正項對石油消費量有顯著的長期均衡誤差控制，而國民生產(chǎn)總值和第一、三產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值的誤差修正項沒有顯著影響。由此說明，中國石油需求的主要拉動因素體現(xiàn)在工業(yè)和建筑業(yè)，而農(nóng)業(yè)、商業(yè)和生活消費等部門比例都不大�？梢�，以往直接用總GDP 同石油需求進行回歸分析的方法是不合適的，，得出的結(jié)構(gòu)分析也是不合理的。

 

 

　　第二部分是短期波動，根據(jù)模型的參數(shù)估計量，短期第一產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值的變化將引起石油消費量反方向的變化，這個結(jié)果一部分原因可能是由于第二產(chǎn)業(yè)對第一產(chǎn)業(yè)的擠出效應(yīng)，另外也和農(nóng)機用油消費長期得不到重視，相對于工業(yè)用油影響甚微有關(guān)，但隨著國家大力扶植農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和鼓勵農(nóng)業(yè)機械化，農(nóng)村人均能源消費將提高，對石油需求的增長不可忽視。而短期第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值的變化將引起石油總消費量相同方向的變化，如果第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值變化1％，則引起國內(nèi)石油消費量增加0.35％，可見第二產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對于石油需求增長具有相當重要的意義。另外，上一期的石油消費量影響作用最大，彈性因子為0.684，反映出石油消費具有顯著的長周期和強慣性趨勢。

 

 

　　通過以上的分析，我們得出采用分不同產(chǎn)業(yè)的誤差修正模型來預(yù)測石油消費量能夠充分反映出國內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動對石油消費量的影響，并且國民生產(chǎn)總值中第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)值具有顯著的長期均衡調(diào)控作用。而引入誤差修正項（ecm）建立的誤差修正模型可以反映出石油消費量的波動包括長期均衡偏離的控制和短期波動的幅度。

 

 

　　附錄：

 

 

　　附表1 ADF單整檢驗結(jié)果

 

 

　　Null Hypothesis:D（LNGDP,2）has a unit root

 

 

　　Exogenous:None

 

 

　　Lag Length:3（Automatic based on SIC,MAXLAG＝8）

 

 

　　 t-Statistic Prob.[*]

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller test statistic

 

　　-3.657249 0.0009

 

 

　　Test critical values:1% level

 

　　-2.674290

 

 

　　 5% level

 

　　-1.957204

 

 

　　 10% level -1.608175

 

 

　　* MacKinnon（1996）one-sided p-values.

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller Test Equation

 

 

　　Dependent Variable:D（LNGDP,3）

 

 

　　Method:Least Squares

 

 

　　Date:11/13/04 Time:19:51

 

 

　　Sample（adjusted）:1981 2002

 

 

　　Included observations:22 after adjusting endpoints

 

 

　　Variable

 

　　Coefficient Std.Error t-Statistic

 

　　Prob.

 

 

　　D(LNGDP(-1),2) -1.356474 0.370900 -3.6572490.0018

 

 

　　D(LNGDP(-1),3) 0.743055

 

　　0.315619 2.354276 0.0301

 

 

　　D(LNGDP(-2),3) 0.163835

 

　　0.236370 0.693128 0.4971

 

 

　　D(LNGDP(-3),3) 0.442181

 

　　0.194844 2.269413 0.0358

 

 

　　R-squared 0.595062

 

　　Mean dependent var -0.000475

 

 

　　Adjusted R-squared 0.527573

 

　　S.D.dependent var 0.068441

 

 

　　S.E.of regression 0.047042

 

　　Akaike info criterion -3.112599

 

 

　　Sum squared resid 0.039833

 

　　Schwarz criterion -2.914227

 

 

　　Log likelihood 38.23859

 

　　Durbin-Watson stat 1.964044

 

 

　　Null Hypothesis:D （LNGDP1,2）has a unit root

 

 

　　Exogenous:None

 

 

　　Lag Length:0（Automatic based on SIC,MAXLAG＝8）

 

 

　　t-Statistic Prob.[*]

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller test statistic -5.441929

 

　　0.0000

 

 

　　Test critical values:1% level -2.660720

 

 

　　 5% level -1.955020

 

 

　　 10% level -1.609070

 

 

　　*MacKinnon （1996）one-sided p-values.

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller Test Equation

 

 

　　Dependent Variable:D（LNGDP1,3）

 

 

　　Method:Least Squares

 

 

　　Date:11/13/04 Time:20:39

 

 

　　Sample （adjusted）:1978 2002

 

 

　　Included observations:25 after adjusting endpoints

 

 

　　Variable

 

　　Coefficient Std.Error t-Statistic

 

　　Prob.

 

 

　　D(LNGDP1(-1),2)-1.103298 0.202740 -5.441929 0.0000

 

 

　　R-squared 0.552349 Mean dependent var 0.000578

 

 

　　Adjusted R-squared 0.552349 S.D.dependent var 0.116850

 

 

　　S.E.of regression 0.078180 Akaike info criterion

 

　　-2.220421

 

 

　　Sum squared resid 0.146692 Schwarz criterion -2.171666

 

 

　　Log likelihood 28.75526 Durbin-Watson stat 1.926183

 

 

　　Null Hypothesis:D （LNGDP2,2）has a unit root

 

 

　　Exogenous:None

 

 

　　Lag Length:0（Automatic based on SIC,MAXLAG＝8）

 

 

　　t-Statistic Prob.*

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller test statistic -4.717785

 

　　0.0000

 

 

　　Test critical values:1% level -2.660720

 

 

　　 5% level -1.955020

 

 

　　 10% level -1.609070

 

 

　　*MacKinnon （1996）one-sided p-values.

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller Test Equation

 

 

　　Dependent Variable:D（LNGDP2,3）

 

 

　　Method:Least Squares

 

 

　　Date:11/13/04 Time:20:37

 

 

　　Sample （adjusted）:1978 2002

 

 

　　Included observations:25 after adjusting endpoints

 

 

　　Variable

 

　　Coefficient Std.Error t-Statistic

 

　　Prob.

 

 

　　D(LNGDP2(-1),2)-0.868422 0.184074

 

　　-4.717785 0.0001

 

 

　　R-squared 0.478964 Mean dependent var -0.005752

 

 

　　Adjusted R-squared 0.478964 S.D.dependent var 0.090144

 

 

　　S.E.of regression 0.065069 Akaike info criterion

 

　　-2.587565

 

 

　　Sum squared resid 0.101615 Schwarz criterion -2.538810

 

 

　　Log likelihood 33.34456 Durbin-Watson stat 1.953264

 

 

　　Null Hypothesis:D （LNGDP3,2）has a unit root

 

 

　　Exogenous:None

 

 

　　Lag Length:1（Automatic based on SIC,MAXLAG＝8）

 

 

　　t-Statistic Prob.*

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller test statistic -6.685754

 

　　0.0000

 

 

　　Test critical values:1% level -2.664853

 

 

　　 5% level -1.955681

 

 

　　 10% level -1.608793

 

 

　　*MacKinnon （1996）one-sided p-values.

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller Test Equation

 

 

　　Dependent Variable:D（LNGDP3,3）

 

 

　　Method:Least Squares

 

 

　　Date:11/13/04 Time:20:41

 

 

　　Sample （adjusted）:1979 2002

 

 

　　Included observations:24 after adjusting endpoints

 

 

　　Variable

 

　　Coefficient Std.Error t-Statistic

 

　　Prob.

 

 

　　D(LNGDP3(-1),2)-1.748330 0.261501

 

　　-6.685754

 

　　0.0000

 

 

　　D(LNGDP1(-1),3)0.499537 0.163342

 

　　3.0582370.0058

 

 

　　R-squared 0.704645 Mean dependent var 0.000215

 

 

　　Adjusted R-squared 0.691219 S.D.dependent var 0.132210

 

 

　　S.E.of regression 0.073467 Akaike info criterion

 

　　-2.304318

 

 

　　Sum squared resid 0.118741 Schwarz criterion -2.206147

 

 

　　Log likelihood 29.65181 Durbin-Watson stat 1.817271

 

 

　　1 Hypothesis:D （LNPC,2）has a unit root

 

 

　　Exogenous:None

 

 

　　Lag Length:0（Automatic based on SIC,MAXLAG＝8）

 

 

　　t-Statistic Prob.*

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller test statistic -7.455910

 

　　0.0000

 

 

　　Test critical values:1% level -2.660720

 

 

　　 5% level -1.955020

 

 

　　 10% level -1.609070

 

 

　　*MacKinnon （1996）one-sided p-values.

 

 

　　Augmented Dickey-Fuller Test Equation

 

 

　　Dependent Variable:D（LNPC,3）

 

 

　　Method:Least Squares

 

 

　　Date:11/13/04 Time:20:40

 

 

　　Sample （adjusted）:1978 2002

 

 

　　Included observations:25 after adjusting endpoints

 

 

　　Variable

 

　　Coefficient Std.Error t-Statistic

 

　　Prob.

 

 

　　D(LNPC(-1),2)-1.395813 0.187209

 

　　-7.455910 0.0000

 

 

　　R-squared 0.697284 Mean dependent var 0.005160

 

 

　　Adjusted R-squared 0.697284 S.D.dependent var 0.084442

 

 

　　S.E.of regression 0.046460 Akaike info criterion

 

　　-3.261288

 

 

　　Sum squared resid 0.051804 Schwarz criterion -3.212533

 

 

　　Log likelihood 41.76610 Durbin-Watson stat 1.949386

 

 

　　附表2 估計最佳誤差修正模型檢驗結(jié)果

 

 

　　Dependent Variable:D（LNPC）

 

 

　　Method:Least Squares

 

 

　　Date:11/13/04 Time:20:32

 

 

　　Sample（adjusted）:1978 2002

 

 

　　Included observations:25 after adjusting endpoints

 

 

　　 Variable Coefficient Std.Error t-Statistic Prob.

 

 

　　D(LNPC(-1))0.683708 0.1730573.9507650.0007

 

 

　　D(LNGDP1) -0.3282600.078098-4.203160

 

　　0.0004

 

 

　　D(LNGDP2) 0.353428 0.0786784.4921040.0002

 

 

　　ECM_GDP2

 

　　-0.7624340.217730-3.501744

 

　　0.0021

 

 

　　R-squared 0.698010 Mean dependent var 0.043836

 

 

　　Adjusted R-squared 0.654868 S.D.dependent var

 

　　0.043403

 

 

　　S.E.of regression 0.025498 Akaike info criterion

 

　　-4.354764

 

 

　　Sum squared resid 0.013653 Schwarz criterion

 

　　-4.159744

 

 

　　Log likelihood 58.43455 Durbin-Watson stat 1.854399

 

作者介紹：倪錚，清華大學經(jīng)濟管理學院金融學博士研究生； 　　凌子未，北京大學中國經(jīng)濟研究中心。

 

一、中國石油供需基本分析中國是世界上的石油消費大國，自90年代以來，中國受世界經(jīng)濟的影響和自身經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需要，石油消費的需求日益增長。目前，中國已成為世界上石油需求增長最快的國家。關(guān)于我國石油供需的討論也成為熱點。隨著國民經(jīng)濟的持續(xù)高速…

一、中國石油供需基本分析中國是世界上的石油消費大國，自90年代以來，中國受世界經(jīng)濟的影響和自身經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需要，石油消費的需求日益增長。目前，中國已成為世界上石油需求增長最快的國家。關(guān)于我國石油供需的討論也成為熱點。隨著國民經(jīng)濟的持續(xù)高速…

一、中國石油供需基本分析中國是世界上的石油消費大國，自90年代以來，中國受世界經(jīng)濟的影響和自身經(jīng)濟結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的需要，石油消費的需求日益增長。目前，中國已成為世界上石油需求增長最快的國家。關(guān)于我國石油供需的討論也成為熱點。隨著國民經(jīng)濟的持續(xù)高速…

 

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