我国天然气进口现状及影响因素分析——基于2013-2017年月度天然气面板数据研究
李丹 上海海事大学 经济管理学院,上海201306
摘要:本文利用2013-2017年月度天然气进口及相关影响因素的面板数据,使用VAR、脉冲响应和方差分解等方法,研究了近些年我国天然气进口的影响因素,并且进一步分析了我国天然气的未来发展方向。结果表明,天然气消费量对天然气进口的影响最大,国际石油价格、人民币对美元汇率、天然气生产量对天然气进口有正面影响;气体运输船新建价格指数、布伦特原油价格对我国天然气的进口有负面影响。并以此提出相关建议:①进口天然气的来源应当多样化;②加强LNG和管道的基础设施建设;③加强体系建设,推进人民币国际化发展;④政府应当加强相关扶持引导政策,加大扶持力度;⑤增加天然气储量,提高页岩气开发技术。
关键词:天然气进口量;天然气消费量;VAR;脉冲响应;
一、引言
煤、天然气、石油和新能源已经成为世界主要的四大能源。根据IEA数据报告显示,2016年,煤、天然气和石油的全球能源占有量已达80%。其中天然气的占有量从1973年的18.9%,到2016年的26.9%,有了巨大的增长,而其他两种能源的使用都有不同程度的降低。
天然气是低碳环保、是最清洁的化石能源[1]。随着全球气候变化的影响加剧,石油和煤炭资源的逐渐减少,天然气已经成为很多国家调整能源结构、实现可持续发展的重要战略。天然气在第三次能源转换中发挥着巨大的桥梁作用[3]。这是人类的能源利用上的有一大进步。我国天然气市场规模不断扩大,已成为世界天然气消费大国,消费量更是迅猛增加。然而,我国天然气产业仍然处于发展初期,与能源大国想比,我国天然气等清洁能源的使用度并不高。按照国家能源发展战略,2020年中国天然气占能源消费比重由目前的 6% 提高到 10%,预计年消费量将达到3000亿立方米。根据经济技术研究院预测,2018年,我国城市燃气将呈现快速上升状态。“煤改气”工程将进一步推进。预计2018年,国内天然气产量为1606亿立方米,供应结构占比为59.7%。天然气的对外依存度将进一步增加。
随着我国天然气开采技术不断更新,天然气的进口不断优化,我国天然气行业正在迈向一个新的台阶。而与国际天然气市场的联系日益加强,未来我国天然气市场也将面临更大的挑战。本文从我国进口天然气角度出发,研究了影响天然气进口的各种因素,包括天然气消费量、天然气生产量、国际石油价格、人民币对美元汇率等多个因素,综合运用向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解,对中国天然气进口进行深入研究,以发现影响我国天然气进口的成因,并对我国天然气进口的发展提出相关建议。
二、文献综述
国内外对我国天然气进口已经有了很多的研究,主要集中在两方面。
一、从影响因素来看。杨建红(2018)认为影响我国天然气暴增的主要原因在于宏观经济形势好转、大气污染防治措施深入实施、化工等大宗产品价格回升、华东地区天然气负荷增加、管道天然气供应价格相对较低、LNG汽车市场整体呈回暖等因素造成的。车名(2018)认为天然气的发展面临着复杂的局面,主要从资源国与需求国,发达国家与发展中国家,以及它的替代资源煤炭的价格影响来分析天然气进口的发展方向。王红(2017)研究了我国交通运输行业能耗的变化趋势和影响因素,运用了主成分分析法,结果表明人口、GDP、城镇居民人均可支配收入、城镇化率的变化趋势将增加交通运输业的能耗。王锐(2015)分析了我国粮食进口增长的影响因素,采用非结构化的向量自回归模型,并且发现国际粮食价格、农业生产成本、人民币对美元汇率、国际石油价格等对粮食进口的影响。耿江波(2014)从进口国角度,利用向量自回归模型、脉冲响应函数和方差分解方法分析了主要天然气进口国家和地区天然气进口价格和世界经济活动及国际石油价格之间的不对称影响。
二是改进方法来看。李宏勋等(2006)指出英国和美国两国通过健全的法律制度,完善了天然气市场的机制,充分发挥了政府的监管作用,以促进天然气市场的发展。王欢(2010)指出,当前我国拥有比美国更加丰富的页岩气储量,但是我国由于技术落后和管理水平有限,页岩气的开发和应用远低于美国,我们应当加大投入,早日实现商业化发展[11]。
三、 我国天然气进口趋势分析
(一) 中国天然格局
总体来说,我国天然气消费逐步趋于合理,消费结构由以工业为主的单一结构向城市燃气、交通运输等为主的多元结构转变。根据国家统计局2016年数据显示,如图1所示,我国工业用气为64%,生活消费为19%,交通运输仓储和邮政为12%,批发零售、住宿和餐饮业为3%。根据IEA报告显示,2015年,世界天然气消费占比情况显示:生活消费为30%,工业用气为37.7%,交通运输为7%,商业和公共服务业为13%,非能源使用为11.4%。由此可以看,我国城市燃气普及度与世界还有较大差距,且天然气超过一半的用于工业,消费结构比较单一。
我国天然气形成了来源多元化的局面,包括路上和海上的管道气、煤制气、煤层气等来源。我国现今主要以国产气为主,但是LNG进口量在逐年递增,管道气进口也在稳步推进过程中。我国天然气主要有两种进口方式,管道气和LNG。其中LNG主要从卡塔尔、澳大利亚和印度尼西亚等国进口,自美国进口天然气激增,并跃居进口第五位。而管道气主要从土库曼斯坦、缅甸、乌兹别克斯坦和哈萨克斯坦进口。因此我国天然气的进口主要存在两方面的问题,一是进口来源国密集。二是管道气进口量较小且集中[7]。如图2所示,显示我国所有天然气进口国分布情况,64.54%的天然气进口由澳大利亚和卡塔尔提供,我国天然气进口来源国比较单一,集中度过高。因此我天然气进口容易收到国际环境的影响。如何提高我国天然气自给量,减小对外依存度,将是我国天然气行业面对的一大难题。世界排名第二的天然气生产国俄罗斯,与我国同属于亚太地区,运输天然气的成本将远低于远洋运输,如何与俄罗斯建立起长期的合作伙伴关系,是我国的天然气能源的发展方向。
图1:2016年我国天然气消费用途 图2 2016年我国天然气进口国
资料来源:《中国统计年鉴》 来源:2017BP世界能源报告
(二)中国天然气消费量持续增加
从天然气市场发展的时间点来看,2004年西气东输一线工程正式开始商业运作,标志我国天然气市场进入发展期[3]。如图3所示: 2007年,我国天然气消费量首次超过天然气生产量。2003-2008年,我国天然气消费量每年增长率均超过15%,其中2006年天然气增长率达到23.3%。2009-2010年,国内天然气消费量过大,供求缺口明显,从而超过了进口量的增幅,且当时我国天然气价格偏低,国家出台相应政策调整天然气价格,提升企业生产和进口的积极性,引导资源的有效配置和合理消费[14]。2010-2013年我国天然气市场消费量年均增加20.5亿立方米。2014年下半年以来,受国际原油价格大幅下降影响,天然气进口价格出现下滑,2016年5月,进口均价创78月以来新低。随着“十三五”期间新型城镇化进程加快,城镇天然气普及率明显提高,消费增速明显回升。除2015年外,我国天然气对外依存度持续增加,到了2017年,在我国经济发展进入新常态,推动供给侧结构性改革和推动生态文明建设的背景下,国内天然气消费量已达2372亿立方米,对外依存度达到最大为38.77%。
图3:我国天然进出口及消费情况
数据来源:国家统计局、发改委、海关总署
(三)中国天然气政策演变过程
2004年,在《能源中长期规划纲要2004-2020》中,首次明确提出大力发展天然气,提高天然气在一次能源中的比例,力争在2010年达到5.3%,2020年达到8-10%。2006年,在《国民经济和社会发展十一五计划纲要》中提出,加快天然气管网建设,建设第二条西气东输管道及陆路进口油气管道。2017年,调整天然气进口税优惠政策。8月30日,国家发改委发布《关于降低非居民用天然气基准门站价格的通知》及《关于核定天然气跨省管道运输价格的通知》,明确下调非居民用气基准门站价格0.1元/立方米,自2017年9月1日起实施。其中跨省长线管输费用下调占到了约0.06~0.07元/立方米,增值税税率下调占到了约0.03-0.04元/立方米。财政部、海关总署、国家税务总局发布《关于调整天然气进口税收优惠政策有关问题的通知》(财关税[2017]41号,以下简称《通知》),《通知》显示,自 2017 年10月1日起,将液化天然气销售定价调整为 26.64元/ GJ,将管道天然气销售定价调整为0.94元/ m3。这与此前自2016年1月1日起,将液化天然气销售定价调整为28.34元/ GJ,将管道天然气销售定价调整为1.00元/m3相比,目前的液化天然气及管道天然气的销售价均有所下降[15]。
四、实证分析
(一)指标选取与数据来源
本文选取了我国天然气进口量作为因变量,天然气消费量、天然气生产量,人民币兑美元汇率、布伦特原油价格、波罗的海干散货价格指数(BDI)、气体运输船新建价格指数作为解释变量,分别采用IMP、CON、PRO、RTA、BCOP、BDI、NSHIP来表示,分析我国天然气进口影响因素。其中天然气进口量、消费量、生产量来源于国家统计局、发改委和海关总署整合而成,且以最新数据为准。人民币兑美元汇率、布伦特原油价格、波罗的海干散货价格指数(BDI)、气体运输船新建价格来源于克拉克森数据库。为了增加数据的准确性,全部采用2013年1月到2017年12月的月度数据。其中天然气进口量、生产量、消费量全部直接取对数,其余数据全部转换为已2013年1月为基期的定基指数,然后再取对数。
(二)实证分析结果
1. 序列平稳性检验。
根据Lag Length Criteria结果显示,有超过一半的准则选出来的滞后阶数为1阶,因此选择建立滞后期为1的VAR 模型。由图所示,表明AR特征多项式根的倒数都在单位圆内,表明VAR满足平稳性条件。
检验结果,如表1所示: ln BCOP、ln IMP、ln PRO、ln CON是平稳序列,ln BDI、ln NSHIP、ln RTD是非平稳序列,但是,在5%的显著水平下其一阶差分都是平稳序列,因此,7个变量都是一阶单整序列。
表1:变量单位根检验
变量 |
ADF统计量 |
临界值 |
D(ln BDI) |
-7.08130152 |
-2.60342 |
D(ln RTD) |
-5.650226 |
-2.603423 |
D(ln BCOP) |
-13.5904434 |
-2.60342 |
D(ln NSHIP) |
-5.92568556 |
-4.11568 |
D(ln IMP) |
-10.5420907 |
-2.60342 |
D(ln PRO) |
-6.68200844 |
-3.56543 |
D(ln CON) |
-7.79198867 |
-4.14846 |
2. VAR模型估计及检验:
根据none、intercept、trend and intercept三种条件下AIC、SC和HQ中最小数最多的原则选择滞后阶数和是否有趋向和截距。并以此最终确定ADF统计量和临界值。同时做单位根检验,以证明所建立的模型是平稳的。根据单位根检验图,显示所有的单位根均在圆内。
3. 协整检验:
根据单位根检验结果,上述变量均是一阶单整的,这使得协整关系的存在成为可能,为了检验他们是否具有协整关系,本文采用了Johansen协整检验。如图为协整检验结果。
表2 Johansen协整检验结果 |
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协整个数 |
特征值 |
迹统计量 |
5%临界值 |
P值 |
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None * |
0.639852 |
190.1836 |
125.6154 |
0.0000 |
At most 1 * |
0.513480 |
127.8879 |
95.75366 |
0.0001 |
At most 2 * |
0.406802 |
83.93872 |
69.81889 |
0.0025 |
At most 3 * |
0.304212 |
52.08289 |
47.85613 |
0.0190 |
At most 4 * |
0.228990 |
29.95754 |
29.79707 |
0.0479 |
At most 5 |
0.142644 |
14.09425 |
15.49471 |
0.0804 |
At most 6 * |
0.074250 |
4.706205 |
3.841466 |
0.0300 |
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* 表示再0.05的显著水平下拒绝原假设
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从表中可以看出,再5%的显著水平下,至少存在5个协整关系。
4. 各因素对天然气进口的脉冲响应函数
可以采用脉冲响应函数来分析扰动项的影响如何传播到各个变量。本文采用广义脉冲响应函数法得到我国天然气进口量对各变量的脉冲响应图。如图所示。天然气进口对自身的冲击反应最大。当给内给予一个正面冲击,后逐步扩大,到了第六期后,开始趋向平稳。这表明,无论何时,天然气的进口都会对其自身产生巨大的影响。气体运输船新建价格指数、布伦特原油价格对我国天然气的进口有着负面的影响,表明天然气进口与之呈相反状态。如果给人民币对美元汇率一个正向冲击,我国天然气进口将持续受到持续收到正面冲击,表明人民币兑美元如果贬值将使得我国天然气进口增加。给予消费量一个正面冲击,我国天然气进口将受到正面冲击,这表明,如果消费量上涨,我国天然气进口将会收到正向的影响。给予天然气产量一个正向冲击,对我国天然气进口有着正面的影响,但是影响面不大。
图4:各种因素对Ln IMP脉冲相应图
5. Ln IMP的方差分解
利用VAR模型的方差分解可以进一步了解各影响因素的贡献度。主要思路是把系统中的每个内生变量按照其成因分解为与各个方程信息对模型内生变量的相对重要程度。如下表所示,将Ln IMP分解了10期结果显示:进口量本身的影响是显著的,但随着周期的增加,影响度逐渐减弱。在第10期的影响约为67.37%;其次是消费量对进口量的影响是逐渐增加,贡献率也在不断增加,直至第7期的16.34%,滞后3期逐步微弱减少。气体运输船新建价格指数、人民币对美元汇率对进口量的影响是不断增加,直到第10期的2.68%和6.9%。
表3:Ln IMP的方差分解
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Period |
S.E. |
LNBCOP |
LNBDI |
LNCON |
LNIMP |
LNNSHIP |
LNPRO |
LNRTD |
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1 |
0.085652 |
3.059705 |
0.089371 |
6.192449 |
90.65848 |
0.000000 |
0.000000 |
0.000000 |
2 |
0.089255 |
2.303229 |
0.652617 |
10.77918 |
86.02786 |
0.092065 |
0.050117 |
0.094936 |
3 |
0.090218 |
2.131818 |
1.449224 |
13.69292 |
81.72266 |
0.312533 |
0.303387 |
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