I前言近年來，隨著國家能源轉(zhuǎn)型步伐加快，能源結(jié)構(gòu)持續(xù)優(yōu)化，原煤占比連年下降，但在2019年能源生產(chǎn)結(jié)構(gòu)中，原煤占比仍高達(dá)68.8%。由此可見，煤炭仍是我國主要能源，對我國工業(yè)發(fā)展和國民生活問題具有重要影響作用。但2021年初，國內(nèi)煤炭價格暴漲，中國四大主要煤炭價格指數(shù)都已停止更新，煤炭市場發(fā)生嚴(yán)重扭曲，引發(fā)了人們對煤炭熱的討論。煤炭價格影響是多方面的，從經(jīng)濟(jì)學(xué)講，任何物品市場價格的制定都與其市場供需有關(guān)。如牛一（2005）[1]和崔魏等(2011)[2]就從煤炭供需方面展開分析，除此之外，李林泰（2020）[3]還認(rèn)為煤炭價格受運(yùn)輸成本影響。也有學(xué)者從國內(nèi)生產(chǎn)值考慮，比如袁桂秋等[4]和李金克等(2009)[5]。國內(nèi)目前對于煤炭價格的研究方式也不盡相同，有些學(xué)者通過統(tǒng)計，對比論證的方式分析，如朱吉茂[6]，而楊婧（2015）[8]通過建立多元線性回歸模型進(jìn)行分析，丁志華等（2011）[9]和王幫俊等（2017）[10]則分別通過建立VEC模型和ARIMA模型進(jìn)行研究。因為我國是經(jīng)濟(jì)市場調(diào)控，政策方面的影響更是不可忽視。本文將從煤炭市場因素以及外界影響因素出發(fā)，通過建立Var模型探究其對煤炭價格的影響，并提出最后的結(jié)論與建議，促進(jìn)煤炭行業(yè)的健康發(fā)展。1我國目前煤炭市場現(xiàn)狀1.1煤炭價格情況通過最近十年的環(huán)渤海動力煤價格指數(shù)，如圖1.1可以看出煤價在2012年前是處于攀升狀態(tài)，這一切都源于煤炭市場的黃金十年。隨之五年里煤價一直下跌直至2016年，煤價觸底反彈，2017年之后煤價趨于平穩(wěn)，直至疫情期間煤價又開始發(fā)生波動。圖1-1煤炭價格波動1.2煤炭生產(chǎn)、消耗與進(jìn)出口情況我國是大型煤炭生產(chǎn)國，煤炭儲存量豐富，僅已探明的煤炭儲存量就排全球第二，僅次于美國。如圖1-2，2012年前，我國煤炭生產(chǎn)量和需求量一直在增加，之后出現(xiàn)下降趨勢，逐漸平緩。從進(jìn)出口來看，我國煤炭進(jìn)口量延續(xù)增長，在2008年以前，我國一直都是煤炭凈出口國家，煤炭出口量一直大于進(jìn)口量。但在這段時間里，隨著我國煤炭出口量的連年下降，如今煤炭進(jìn)口量已成為出口量的三十多倍，從這一點(diǎn)也能反映出我國煤炭在國際上不受青睞，缺乏競爭力。從總體趨勢來看，我國是一個煤炭消耗大國，煤價的波動影響著國家工業(yè)與人民生活，探究煤價波動能夠促使煤企更好的良性發(fā)展。圖1-2煤炭情況1.3國家政策現(xiàn)狀曾經(jīng)的黃金十年促使煤炭行業(yè)蓬勃發(fā)展，我國經(jīng)濟(jì)也是隨著煤炭行業(yè)一路向好。煤炭行業(yè)的有利可圖促使了大量中小型煤礦的誕生，但它帶來的環(huán)境影響也是可見的。人們終日生活在霧霾天氣里苦不堪言，后來國家積極推進(jìn)煤炭工業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展，實行煤炭行業(yè)升級改造，對不合格煤礦進(jìn)行取締，建立礦區(qū)生態(tài)環(huán)境恢復(fù)和治理補(bǔ)償機(jī)制，這都對煤炭行業(yè)產(chǎn)生了不小的影響。2020年以來，進(jìn)口煤異地報關(guān)被嚴(yán)格控制，要求各地嚴(yán)格按照2019年總量限制進(jìn)口煤，執(zhí)行十分到位，尤其是澳洲煤。兩會過后，國家提出2030年碳排放達(dá)峰、2060年碳中和的目標(biāo)，對眾多非清潔能源行業(yè)造成影響，煤炭行業(yè)更是首當(dāng)其沖。據(jù)國家能源局統(tǒng)計，我國清潔能源占比已達(dá)23.4%，未來這一占比將會更加提高，相信這一切也都會在煤炭市場價格波動中體現(xiàn)，因此國家政策對煤炭行業(yè)的影響絕對是不容忽視的，了解煤炭能源行業(yè)需求對穩(wěn)定煤價具有積極作用。2研究方法在平常時刻，我們對于幾個經(jīng)濟(jì)變量的預(yù)測常通過兩種方法實現(xiàn)。一種方法是對每個變量分別進(jìn)行模型擬合并預(yù)測；還有一種方法是將這些變量作為一個系統(tǒng)來預(yù)測，這種方法被稱為“多變量時間序列”。向量自回歸便是這樣一種方法。Var模型又名向量自回歸模型，是由希姆斯提出的。一般建立模型需要建立在經(jīng)濟(jì)理論上的，其分析也是要以經(jīng)濟(jì)理論為根基，但實際上經(jīng)濟(jì)理論存在模糊性，極易給建模帶來困難。對兩者之間是否存在關(guān)系的分析方法常用畫圖或者線性回歸，而對于多元線性回歸分析時，因為存在多重共線性和異方差、自相關(guān)問題而顯得模型建立十分復(fù)雜。Var模型的提出就很好解決了這一問題，只要經(jīng)濟(jì)理論上有聯(lián)系，就可以直接使用，顯得十分簡單。OLS模型不允許因變量有內(nèi)生性問題發(fā)生，但Var模型假設(shè)每個變量都是內(nèi)生變量，很好的解決了內(nèi)生性這一問題。它通過線性關(guān)系刻畫一個平穩(wěn)的過程還是單變量時間序列模型在多元時間序列上的衍生。希姆斯不同于傳統(tǒng)基于聯(lián)立方程組的宏觀計量方法，他把一個單純的統(tǒng)計學(xué)模型變成了一個可以通過經(jīng)濟(jì)學(xué)模型來識別經(jīng)濟(jì)變量之間動態(tài)關(guān)系的一般框架。一個Var（p）模型的一般形式可用下式表示：y其中, yt是一個k維的內(nèi)生變量，xt 是一個d維的外生變量。A1,…,A3煤炭市場價格波動的實證分析3.1變量選取及數(shù)據(jù)來源煤炭價格因素是多方面共同作用的，從上面分析，可以看到供需關(guān)系是價格主要因素，煤炭黃金十年里，煤炭需求量的提高導(dǎo)致了煤炭價格的不斷上漲。在之后的日子里，隨著煤炭供大于求，煤價陷入下跌趨勢。對于煤炭的供需關(guān)系，可以從煤炭生產(chǎn)量、進(jìn)出口量、煤炭庫存量和煤炭銷售量考慮。同時，從煤炭產(chǎn)業(yè)上看，因為煤炭上游產(chǎn)業(yè)對煤價影響不大，而煤炭下游產(chǎn)業(yè)中火力發(fā)電占據(jù)51%，故以火力發(fā)電量做為煤炭行業(yè)下游需求量。在國民日常生活中，其他商品價格也會對煤價造成影響，商品零售物價指數(shù)是反映一定時期內(nèi)商品零售價格變化趨勢的指數(shù)，可以選取它作為商品價格對煤炭價格的影響。最后綜合各方面因素考慮，本文收集了2016年2月到2020年12月，煤炭價格、煤炭生產(chǎn)量、進(jìn)出口量、煤炭需求量、煤炭庫存量、煤炭下游需求量、商品零售物價指數(shù)的五年相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。在使用數(shù)據(jù)前，需要考慮到數(shù)據(jù)可得性、數(shù)據(jù)單位不一致以及各序列之間存在異方差，所以提前將各項指標(biāo)取自然對數(shù)。煤炭價格：單位元每噸，取對數(shù)記為lnY。國內(nèi)學(xué)者有關(guān)國內(nèi)煤炭價格的選取方式不一，本文這里選取環(huán)渤海動力煤價格指數(shù)作為煤價。因為它是反映渤海周邊港口動力煤離岸清算價格水平和波動的指標(biāo)體系總稱，有“煤炭價格的風(fēng)向標(biāo)”之名，相比于其他煤價來說更具有可靠性。又因為環(huán)渤海動力煤價格指數(shù)是周報，這里將周數(shù)據(jù)處理取平均值作為月數(shù)據(jù)。（數(shù)據(jù)來源中國煤炭市場網(wǎng)）煤炭生產(chǎn)量：單位萬噸，取對數(shù)記為lnX1。（數(shù)據(jù)來源國家統(tǒng)計局）煤炭進(jìn)口量：單位萬噸，取對數(shù)記為lnX2。（數(shù)據(jù)來源國家統(tǒng)計局）煤炭出口量：單位萬噸，取對數(shù)記為lnX3。（數(shù)據(jù)來源國家統(tǒng)計局）煤炭銷售量：單位萬噸，取對數(shù)記為lnX4。（數(shù)據(jù)來源中國煤炭市場網(wǎng)）煤炭庫存量：單位萬噸，取對數(shù)記為lnX5。（數(shù)據(jù)來源中國煤炭市場網(wǎng)）煤炭下游需求量：單位億千瓦時，取對數(shù)記為lnX6。（數(shù)據(jù)來源國家統(tǒng)計局）商品零售物價指數(shù)：取對數(shù)記為lnX7。（數(shù)據(jù)來源國家統(tǒng)計局）3.2數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計表3.1描述性統(tǒng)計lnYlnX1lnX2lnX3lnX4lnX5lnX6lnX7Mean2.7352694.4776423.3454571.6430344.4565583.8457473.6047592.005805Median2.7566364.4767783.3632171.7084214.4548453.806183.5987362.006038Maximum2.7803174.5464073.5918992.1398794.5224444.105513.7517952.014521Minimun2.5728724.3693272.4427930.7781514.3617283.698973.5171171.995196Std.Dev0.0552780.0377270.1644010.2975710.032820.1203950.0495970.00361Observations55555555555555553.3Lny與解釋變量之間的相關(guān)性分析表3.2 相關(guān)性分析lnYlnX1lnX2lnX3lnX4lnX5lnX6lnX7lnY1lnX10.31737821lnX20.1476381-0.020211lnX3-0.121037-0.32722-0.090451lnX40.5351860.795750.06959-0.382621lnX5-0.652992-0.50277-0.140420.368354-0.658261lnX60.34119840.578039-0.11147-0.402320.678715-0.488131lnX70.30604390.170133-0.010540.1486160.136234-0.396190.1134411通過表3.2協(xié)方差分析，得到煤炭價格和煤炭生產(chǎn)量、煤炭銷售量、下游煤炭需求量、商品零售價的相關(guān)系數(shù)為0.3173782、0.535186、0.3411984、0.3060439，呈較弱的正相關(guān)性。煤炭價格和煤炭儲存量的相關(guān)系數(shù)為-0.652992，呈顯著的負(fù)相關(guān)性。煤炭進(jìn)口量，煤炭出口量相關(guān)系數(shù)分別為0.1476381、-0.121037，幾乎沒有相關(guān)性。3.4實證分析3.4.1ADF檢驗在使用時間序列模型的時候，需要時間序列是平穩(wěn)的，不然最后結(jié)果會出現(xiàn)偽回歸的情況。為了避免這種情況出現(xiàn)，可以通過ADF檢驗該時間序列是否存在單位根分析其平穩(wěn)性。如果存在單位根，該序列不平穩(wěn)；反之，該序列平穩(wěn)。表3.3ADF檢驗變量ADF檢驗值1%顯著水平上的檢驗值5%顯著水平上的檢驗值10%顯著水平上的檢驗值P值檢驗結(jié)果LnY-3.285445-3.548208-2.912631-2.5940270.0201平穩(wěn)**LnX1-5.913304-4.127338-3.490662-3.1739430.0000平穩(wěn)***LnX2-3.701006-3.555023-2.915522-2.5955650.0067平穩(wěn)***LnX3-6.899492-4.133838-3.493692-3.1756930.0000平穩(wěn)***LnX4-4.458425-4.124265-3.489228-3.1731140.0039平穩(wěn)***LnX5-1.806901-2.605442-1.946549-1.6131810.0676平穩(wěn)*LnX6-7.974581-4.156734-3.50433-3.504330.0000平穩(wěn)***LnX7-3.100820-3.550396-2.913549-2.5945210.0321平穩(wěn)**注：***、**和*分別表示在1%、5%和10%顯著性水平下通過平穩(wěn)性檢驗。由ADF檢驗表3.3可知，煤炭價格、物價零售物價在5%的顯著性水平下為平穩(wěn)序列，煤炭生產(chǎn)量、煤炭進(jìn)口量、煤炭出口量、煤炭下游需求量在1%的顯著性水平下為平穩(wěn)序列，而煤炭庫存量在10%的顯著下為平穩(wěn)序列。3.4.2格蘭杰因果檢驗格蘭杰因果檢驗是檢驗一個變量的滯后值對另一個變量是否存在影響，可以提高變量之間預(yù)測的準(zhǔn)確度。雖然格蘭杰因果檢驗只是統(tǒng)計學(xué)意義上的因果關(guān)系，檢驗變量在統(tǒng)計學(xué)上的時間先后順序，并不能判斷變量之間內(nèi)在機(jī)制，但它依然能夠在因果研究上起很大作用。表3.4格蘭杰因果檢驗NullHypothesis：ObsF-StatisticProb.LnX1doesnotGrangerCauselnY574.512220.0155lnYdoesnotGrangerCauseLnX10.832810.4405LnX2doesnotGrangerCauselnY530.694560.5042lnYdoesnotGrangerCauseLnX20.197150.8217LnX3doesnotGrangerCauselnY530.522950.5961lnYdoesnotGrangerCauseLnX31.493160.2349LnX4doesnotGrangerCauselnY574.840840.0118lnYdoesnotGrangerCauseLnX41.123650.3329LnX5doesnotGrangerCauselnY571.139850.3277lnYdoesnotGrangerCauseLnX54.827620.0119LnX6doesnotGrangerCauselnY490.356560.7021lnYdoesnotGrangerCauseLnX61.380930.262LnX7doesnotGrangerCauselnY574.207370.0202lnYdoesnotGrangerCauseLnX70.56850.5699檢驗結(jié)果如表3.4。我們可以看到，煤炭生產(chǎn)量、煤炭銷售量、煤炭庫存量、商品零售物價與煤炭價格之間存在單向的格蘭杰因果關(guān)系。而煤炭進(jìn)出口量、煤炭下游需求量與煤炭價格之間不存在格蘭杰因果關(guān)系，故建立模型時應(yīng)該剔除掉該變量。3.4.3Var模型建立選取平穩(wěn)序列煤炭價格、煤炭生產(chǎn)量、煤炭銷售量、煤炭庫存量、商品零售物價作Var模型。通過AIS和SC準(zhǔn)則得到最佳滯后階數(shù)為2，對模型進(jìn)行穩(wěn)定性檢驗得到圖3-1，可以看出所有特征根都在單位圓內(nèi)，故該模型穩(wěn)定。圖3-1VAR模型穩(wěn)定性檢驗3.4.5脈沖響應(yīng)脈沖響應(yīng)是指當(dāng)一個誤差項發(fā)生變化對系統(tǒng)造成的動態(tài)影響，即一個內(nèi)生變量受到標(biāo)準(zhǔn)沖擊后所帶來的動態(tài)變化。根據(jù)之前所建立的Var（2）模型進(jìn)行脈沖響應(yīng)。圖中紅色是正負(fù)兩倍標(biāo)準(zhǔn)差偏離帶。從圖中我們可以看到煤炭價格在第1期受到自身單位沖擊影響最大，接著沖擊減小，逐漸趨向平緩。圖3-2煤炭價格受到自身單位沖擊在圖3-3，可以看到煤炭產(chǎn)量對煤炭價格的傳遞具有一定時滯性，在前3期是負(fù)沖擊，煤炭價格降低，直至第2期達(dá)到最大值，第3期后是正沖擊，煤炭價格上升，直至第5期后沖擊平緩。圖3-3煤炭價格受到生產(chǎn)量的單位沖擊從圖3-4中，可以看到煤炭銷售量對煤炭價格的傳遞具有一定時滯性，在前8期對煤炭價格具有負(fù)的沖擊效應(yīng)，在第2期達(dá)到最大值，8期后轉(zhuǎn)變?yōu)檎驔_擊，之后逐漸趨向平緩。圖3-4煤炭價格受到銷售量的單位沖擊從圖3-5中，可以看到煤炭庫存量對煤炭價格的傳遞具有一定時滯性，在前8期對煤炭價格具有負(fù)沖擊，在第2期達(dá)到最大值，8期后變?yōu)檎龥_擊，起促進(jìn)作用。圖3-5煤炭價格受到庫存量的單位沖擊從圖3-6中，可以看到商品零售物價對煤炭價格的傳遞具有一定時滯性，在前2期是正沖擊，第2期后變?yōu)樨?fù)沖擊，第6期達(dá)到最大值，之后逐漸趨向平緩。圖3-6煤炭價格受到商品零售物價沖擊3.4.6方差分解如果脈沖響應(yīng)描述的是Var模型受到一個標(biāo)準(zhǔn)差大小沖擊時對系統(tǒng)的動態(tài)影響，那么方差分解就是解釋它的方差有多少歸于自身的沖擊，還有多少是由系統(tǒng)中其他隨機(jī)擾動項造成的，并具體給出每個隨機(jī)擾動項的貢獻(xiàn)度。如表3.5，可以看到煤炭價格在第1期里不受其余因素影響，自身價格的波動才是影響它的關(guān)鍵。在之后里，煤炭價格自身影響逐漸降低，其余因素影響逐漸提高，直至形成一個穩(wěn)定值。除煤炭自身價格影響外，煤炭生產(chǎn)量、商品零售物價對煤炭價格的影響最大，煤炭生產(chǎn)量的方差貢獻(xiàn)度在14%左右，商品零售物價的方差貢獻(xiàn)度在33%左右。表3.5方差分解PeriodS.E.LNYLNX1LNX4LNX5LNX710.018506100000020.02251990.993453.1418615.3711340.2885520.20500230.02523391.294953.6588234.3623060.2565750.42734840.02846782.775728.510763.9815750.2042934.52764750.03163672.3190311.323733.9270480.18095512.2492360.03443863.3385112.743213.662470.21099620.0448170.03670556.9254613.621053.2846370.21505125.9538180.03832952.8736414.156573.0122950.19873129.7587790.03939350.4731114.494432.8857040.19588131.95087100.04006649.0561114.737532.8622610.22499633.11914基于煤炭價格波動的建議通過對煤炭價格影響因素的分析，可以發(fā)現(xiàn)煤炭價格主要受煤炭供給、煤炭庫存量與商品零售物價指數(shù)的影響，進(jìn)出口煤炭量、煤炭下游需求量對國內(nèi)煤價幾乎沒有影響。由此可見對煤炭供求關(guān)系的市場調(diào)控將是穩(wěn)定煤價的最有利方式，可以從以下幾方面考慮。（1）面對煤炭供求關(guān)系，國家可以通過宏觀調(diào)控實現(xiàn)。對煤炭生產(chǎn)量進(jìn)行控制，積極淘汰落后產(chǎn)能和不合格煤企，保證煤炭供需平衡。（2）穩(wěn)定煤價，相關(guān)部門可以出臺防止煤價惡意炒作的政策，時刻警惕煤價市場上的惡意競爭行為，必要時刻進(jìn)行嚴(yán)懲，防止煤炭市場混沌無秩序。（3）在國民日常生活中，穩(wěn)定商品物價對煤價也具有積極意義。通過穩(wěn)定煤炭行業(yè)相關(guān)產(chǎn)品價格促進(jìn)煤炭價格的穩(wěn)定。（4）雖然從上述分析中得到煤炭進(jìn)出口不是煤價影響因素，但國家可以放開出口保證國內(nèi)煤炭市場的供應(yīng)質(zhì)量，解決煤炭行業(yè)飽和問題，為國內(nèi)煤炭企業(yè)轉(zhuǎn)型創(chuàng)造條件。（5）企業(yè)也應(yīng)當(dāng)主動推進(jìn)企業(yè)轉(zhuǎn)型和設(shè)備更新，用創(chuàng)新和技術(shù)進(jìn)步，采取更高效的開采技術(shù)和更先進(jìn)的能源轉(zhuǎn)化技術(shù)，用低碳化利用去解決高碳排放問題，向潔凈煤方向過渡和轉(zhuǎn)型?？偨Y(jié)煤炭價格主