摘要
煤炭是我国主要能源，煤炭价格对我国工业发展和国民生活问题具有重要影响作用。本文选取了国内煤炭生产量、煤炭需求量、煤炭进口量、煤炭出口量、煤炭下游需求量以及商品零售价格指数作为煤炭价格影响因素建立Var模型，在格兰杰检验中发现煤炭进口、出口量和煤炭下游需求量与煤炭价格不含有格兰杰关系，而煤炭生产量、煤炭需求量、商品零售价格指数与煤炭价格存在单向格兰杰关系。煤炭价格主要受自身价格、煤炭生产量和商品零售价格指数的影响最大。
关键词：煤炭价格；影响因素；Var模型
前言
近年来，随着国家能源转型步伐加快，能源结构持续优化，原煤占比连年下降，但在2019年能源生产结构中，原煤占比仍高达68.8%。由此可见，煤炭仍是我国主要能源，对我国工业发展和国民生活问题具有重要影响作用。但2021年初，国内煤炭价格暴涨，中国四大主要煤炭价格指数都已停止更新，煤炭市场发生严重扭曲，引发了人们对煤炭热的讨论。
煤炭价格影响是多方面的，从经济学讲，任何物品市场价格的制定都与其市场供需有关。如牛一（2005）[1]和崔魏等(2011)[2]就从煤炭供需方面展开分析，除此之外，李林泰（2020）[3]还认为煤炭价格受运输成本影响。也有学者从国内生产值考虑，比如袁桂秋等[4]和李金克等(2009)[5]。国内目前对于煤炭价格的研究方式也不尽相同，有些学者通过统计，对比论证的方式分析，如朱吉茂[6]，而杨婧（2015）[8]通过建立多元线性回归模型进行分析，丁志华等（2011）[9]和王帮俊等（2017）[10]则分别通过建立VEC模型和ARIMA模型进行研究。
因为我国是经济市场调控，政策方面的影响更是不可忽视。本文将从煤炭市场因素以及外界影响因素出发，通过建立Var模型探究其对煤炭价格的影响，并提出最后的结论与建议，促进煤炭行业的健康发展。
1我国目前煤炭市场现状
1.1煤炭价格情况
通过最近十年的环渤海动力煤价格指数，如图1.1可以看出煤价在2012年前是处于攀升状态，这一切都源于煤炭市场的黄金十年。随之五年里煤价一直下跌直至2016年，煤价触底反弹，2017年之后煤价趋于平稳，直至疫情期间煤价又开始发生波动。
图1-1煤炭价格波动
1.2煤炭生产、消耗与进出口情况
我国是大型煤炭生产国，煤炭储存量丰富，仅已探明的煤炭储存量就排全球第二，仅次于X。如图1-2，2012年前，我国煤炭生产量和需求量一直在增加，之后出现下降趋势，逐渐平缓。从进出口来看，我国煤炭进口量延续增长，在2008年以前，我国一直都是煤炭净出口国家，煤炭出口量一直大于进口量。但在这段时间里，随着我国煤炭出口量的连年下降，如今煤炭进口量已成为出口量的三十多倍，从这一点也能反映出我国煤炭在国际上不受青睐，缺乏竞争力。从总体趋势来看，我国是一个煤炭消耗大国，煤价的波动影响着国家工业与人民生活，探究煤价波动能够促使煤企更好的良性发展。
图1-2煤炭情况
1.3国家政策现状
曾经的黄金十年促使煤炭行业蓬勃发展，我国经济也是随着煤炭行业一路向好。煤炭行业的有利可图促使了大量中小型煤矿的诞生，但它带来的环境影响也是可见的。人们终日生活在雾霾天气里苦不堪言，后来国家积极推进煤炭工业健康可持续发展，实行煤炭行业升级改造，对不合格煤矿进行取缔，建立矿区生态环境恢复和治理补偿机制，这都对煤炭行业产生了不小的影响。2020年以来，进口煤异地报关被严格控制，要求各地严格按照2019年总量限制进口煤，执行十分到位，尤其是澳洲煤。两会过后，国家提出2030年碳排放达峰、2060年碳中和的目标，对众多非清洁能源行业造成影响，煤炭行业更是首当其冲。据国家能源局统计，我国清洁能源占比已达23.4%，未来这一占比将会更加提高，相信这一切也都会在煤炭市场价格波动中体现，因此国家政策对煤炭行业的影响绝对是不容忽视的，了解煤炭能源行业需求对稳定煤价具有积极作用。
2研究方法
在平常时刻，我们对于几个经济变量的预测常通过两种方法实现。一种方法是对每个变量分别进行模型拟合并预测；还有一种方法是将这些变量作为一个系统来预测，这种方法被称为“多变量时间序列”。向量自回归便是这样一种方法。
Var模型又名向量自回归模型，是由希姆斯提出的。一般建立模型需要建立在经济理论上的，其分析也是要以经济理论为根基，但实际上经济理论存在模糊性，极易给建模带来困难。对两者之间是否存在关系的分析方法常用画图或者线性回归，而对于多元线性回归分析时，因为存在多重共线性和异方差、自相关问题而显得模型建立十分复杂。Var模型的提出就很好解决了这一问题，只要经济理论上有联系，就可以直接使用，显得十分简单。OLS模型不允许因变量有内生性问题发生，但Var模型假设每个变量都是内生变量，很好的解决了内生性这一问题。它通过线性关系刻画一个平稳的过程还是单变量时间序列模型在多元时间序列上的衍生。希姆斯不同于传统基于联立方程组的宏观计量方法，他把一个单纯的统计学模型变成了一个可以通过经济学模型来识别经济变量之间动态关系的一般框架。一个Var（p）模型的一般形式可用下式表示：
其中,是一个k维的内生变量，是一个d维的外生变量。,…,和是待估计的系数矩阵。是扰动向量，它们之间可以同期相关，但不与自己的滞后值相关及不与等式右边的变量相关，所以在平稳条件下，其参数估计值与最小二乘估计是一致的。
3煤炭市场价格波动的实证分析
3.1变量选取及数据来源
煤炭价格因素是多方面共同作用的，从上面分析，可以看到供需关系是价格主要因素，煤炭黄金十年里，煤炭需求量的提高导致了煤炭价格的不断上涨。在之后的日子里，随着煤炭供大于求，煤价陷入下跌趋势。对于煤炭的供需关系，可以从煤炭生产量、进出口量、煤炭库存量和煤炭销售量考虑。同时，从煤炭产业上看，因为煤炭上游产业对煤价影响不大，而煤炭下游产业中火力发电占据51%，故以火力发电量做为煤炭行业下游需求量。在国民日常生活中，其他商品价格也会对煤价造成影响，商品零售物价指数是反映一定时期内商品零售价格变化趋势的指数，可以选取它作为商品价格对煤炭价格的影响。最后综合各方面因素考虑，本文收集了2016年2月到2020年12月，煤炭价格、煤炭生产量、进出口量、煤炭需求量、煤炭库存量、煤炭下游需求量、商品零售物价指数的五年相关数据进行分析。
在使用数据前，需要考虑到数据可得性、数据单位不一致以及各序列之间存在异方差，所以提前将各项指标取自然对数。
煤炭价格：单位元每吨，取对数记为lnY。国内学者有关国内煤炭价格的选取方式不一，本文这里选取环渤海动力煤价格指数作为煤价。因为它是反映渤海周边港口动力煤离岸清算价格水平和波动的指标体系总称，有“煤炭价格的风向标”之名，相比于其他煤价来说更具有可靠性。又因为环渤海动力煤价格指数是周报，这里将周数据处理取平均值作为月数据。（数据来源中国煤炭市场网）
煤炭生产量：单位万吨，取对数记为lnX1。（数据来源国家统计局）煤炭进口量：单位万吨，取对数记为lnX2。（数据来源国家统计局）煤炭出口量：单位万吨，取对数记为lnX3。（数据来源国家统计局）
煤炭销售量：单位万吨，取对数记为lnX4。（数据来源中国煤炭市场网）煤炭库存量：单位万吨，取对数记为lnX5。（数据来源中国煤炭市场网）
煤炭下游需求量：单位亿千瓦时，取对数记为lnX6。（数据来源国家统计局）商品零售物价指数：取对数记为lnX7。（数据来源国家统计局）
3.2数据的描述性统计
3.3 Lny与解释变量之间的相关性分析
通过表3.2协方差分析，得到煤炭价格和煤炭生产量、煤炭销售量、下游煤炭需求量、商品零售价的相关系数为0.3173782、0.535186、0.3411984、0.3060439，呈较弱的正相关性。煤炭价格和煤炭储存量的相关系数为-0.652992，呈显著的负相关性。煤炭进口量，煤炭出口量相关系数分别为0.1476381、-0.121037，几乎没有相关性。
3.4实证分析
3.4.1 ADF检验
在使用时间序列模型的时候，需要时间序列是平稳的，不然最后结果会出现伪回归的情况。为了避免这种情况出现，可以通过ADF检验该时间序列是否存在单位根分析其平稳性。如果存在单位根，该序列不平稳；反之，该序列平稳。
注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%显著性水平下通过平稳性检验。
由ADF检验表3.3可知，煤炭价格、物价零售物价在5%的显著性水平下为平稳序列，煤炭生产量、煤炭进口量、煤炭出口量、煤炭下游需求量在1%的显著性水平下为平稳序列，而煤炭库存量在10%的显著下为平稳序列。
3.4.2格兰杰因果检验
格兰杰因果检验是检验一个变量的滞后值对另一个变量是否存在影响，可以提高变量之间预测的准确度。虽然格兰杰因果检验只是统计学意义上的因果关系，检验变量在统计学上的时间先后顺序，并不能判断变量之间内在机制，但它依然能够在因果研究上起很大作用。
检验结果如表3.4。我们可以看到，煤炭生产量、煤炭销售量、煤炭库存量、商品零售物价与煤炭价格之间存在单向的格兰杰因果关系。而煤炭进出口量、煤炭下游需求量与煤炭价格之间不存在格兰杰因果关系，故建立模型时应该剔除掉该变量。
3.4.3 Var模型建立
选取平稳序列煤炭价格、煤炭生产量、煤炭销售量、煤炭库存量、商品零售物价作Var模型。通过AIS和SC准则得到最佳滞后阶数为2，对模型进行稳定性检验得到图3-1，可以看出所有特征根都在单位圆内，故该模型稳定。
图3-1VAR模型稳定性检验
3.4.5脉冲响应
脉冲响应是指当一个误差项发生变化对系统造成的动态影响，即一个内生变量受到标准冲击后所带来的动态变化。根据之前所建立的Var（2）模型进行脉冲响应。图中红色是正负两倍标准差偏离带。
从图中我们可以看到煤炭价格在第1期受到自身单位冲击影响最大，接着冲击减小，逐渐趋向平缓。
图3-2煤炭价格受到自身单位冲击
在图3-3，可以看到煤炭产量对煤炭价格的传递具有一定时滞性，在前3期是负冲击，煤炭价格降低，直至第2期达到最大值，第3期后是正冲击，煤炭价格上升，直至第5期后冲击平缓。
图3-3煤炭价格受到生产量的单位冲击
从图3-4中，可以看到煤炭销售量对煤炭价格的传递具有一定时滞性，在前8期对煤炭价格具有负的冲击效应，在第2期达到最大值，8期后转变为正向冲击，之后逐渐趋向平缓。
图3-4煤炭价格受到销售量的单位冲击
从图3-5中，可以看到煤炭库存量对煤炭价格的传递具有一定时滞性，在前8期对煤炭价格具有负冲击，在第2期达到最大值，8期后变为正冲击，起促进作用。
图3-5煤炭价格受到库存量的单位冲击
从图3-6中，可以看到商品零售物价对煤炭价格的传递具有一定时滞性，在前2期是正冲击，第2期后变为负冲击，第6期达到最大值，之后逐渐趋向平缓。
3.4.6方差分解
如果脉冲响应描述的是Var模型受到一个标准差大小冲击时对系统的动态影响，那么方差分解就是解释它的方差有多少归于自身的冲击，还有多少是由系统中其他随机扰动项造成的，并具体给出每个随机扰动项的贡献度。
如表3.5，可以看到煤炭价格在第1期里不受其余因素影响，自身价格的波动才是影响它的关键。在之后里，煤炭价格自身影响逐渐降低，其余因素影响逐渐提高，直至形成一个稳定值。除煤炭自身价格影响外，煤炭生产量、商品零售物价对煤炭价格的影响最大，煤炭生产量的方差贡献度在14%左右，商品零售物价的方差贡献度在33%左右。
4基于煤炭价格波动的建议
通过对煤炭价格影响因素的分析，可以发现煤炭价格主要受煤炭供给、煤炭库存量与商品零售物价指数的影响，进出口煤炭量、煤炭下游需求量对国内煤价几乎没有影响。由此可见对煤炭供求关系的市场调控将是稳定煤价的最有利方式，可以从以下几方面考虑。
（1）面对煤炭供求关系，国家可以通过宏观调控实现。对煤炭生产量进行控制，积极淘汰落后产能和不合格煤企，保证煤炭供需平衡。
（2）稳定煤价，相关部门可以出台防止煤价恶意炒作的政策，时刻警惕煤价市场上的恶意竞争行为，必要时刻进行严惩，防止煤炭市场混沌无秩序。
（3）在国民日常生活中，稳定商品物价对煤价也具有积极意义。通过稳定煤炭行业相关产品价格促进煤炭价格的稳定。
（4）虽然从上述分析中得到煤炭进出口不是煤价影响因素，但国家可以放开出口保证国内煤炭市场的供应质量，解决煤炭行业饱和问题，为国内煤炭企业转型创造条件。
（5）企业也应当主动推进企业转型和设备更新，用创新和技术进步，采取更高效的开采技术和更先进的能源转化技术，用低碳化利用去解决高碳排放问题，向洁净煤方向过渡和转型。
总结
煤炭价格主要受自身价格、煤炭生产量、煤炭销售量、煤炭库存量和商品零售物价的影响。在脉冲响应里可以看到，煤炭生产量短期里对煤炭价格的冲击是负向的，说明煤炭产量增加，煤价将会随之降低。煤炭销售量对煤炭价格冲击最后是正向的，说明长期之后人们对煤炭需求量越高，煤炭价格将会随之提高。在预测方差分析中，可以看到商品生产量和商品零售物价对煤炭价格影响最大，煤炭库存量对煤炭价格影响不明显。这是因为我国一直对煤炭行业是严加管制的，煤炭市场不是真正的自由市场化，有政策因素干预。
因为煤炭市场数据的不公开不透明性，本文能获取到的资料有限，目前只能研究到这个地步。如果今后有机会，将会从其他方面探究对煤价的影响作用。
参考文献
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[9]王帮俊,朱超群.去产能背景下煤炭价格走势及预测分析——基于ARIMA模型的研究[J].价格理论与实践,2017(05):73-76.
致谢
在论文的研究与写作的过程中，我收获了丰富的理论知识和学术素养。XXX老师为我的论文写作提供了重要的引导和帮助。在论文写作过程中遇到很多问题，在这期间XXX老师一直给予悉心指导和帮助，进行多次修改，为论文质量把关提供坚实基础。在此我表示由衷的感谢。同时感谢和我一起探讨和研究的同学们，感谢你们的支持和鼓励，让我有更多信心和精力投身于论文的修改过程。最后感谢这篇论文中涉及到的各位学者，论文写作引用了多篇文献，带给我很多思路和启发。
在学校的学习生活中有太多难忘的美好回忆，我将永远珍藏，并激励自己不断前进。聚是一团火，散是满天星，愿奔赴山海，前程似锦。最后，我再次诚挚的向为我论文写作提供帮助的老师和同学表示感谢！
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