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基于多因素多阶影响分析模式的能耗强度 分析方法# 刘新建1，宋辉2* 基金项目：本文受国家哲学社会科学基金（编号为：08BTJ008）；河北省社会科学基金（项目编号：HB12YJ074） 资助。 作者简介：刘新建，（1963-），男，教授，数量经济学理论与方法。E-mail: lxj6309@126.com 5 （1. 燕山大学经济管理学院，河北 秦皇岛 066004； 2. 河北省统计科学研究所，石家庄 050051） 摘要：本文对多因素影响分析的理论和方法进行了深入分析，认为以物价指数和物量指数原 理为基础提出的IO-SDA 和LMDI 方法存在严重逻辑缺陷，没有把各因素的单独作用和交互 作用分离开来，其结果不宜用于经济决策分析。为此，本文提出采用多因素多阶分析（MMIA） 10 模式，把影响主指标的各因素的作用按照单独作用和各阶交互作用分离列出，并用以分析了 我国1997-2005 年的能耗强度变化，结论是：对节能降耗的支持作用和抑制作用同时存在， 均很显著，但技术节能的总体作用超过了各种抑制作用总和，并且二阶交互作用非常显著， 与一阶独立作用相当。 关键词：能源经济；因素分析；多因素影响分析；能耗强度；投入产出 15 中图分类号：C813 Energy Consumption Intensity Analysis Methos Based on the Mode of Multifactor and Multistage Impact Analysis LIU Xinjian1, SONG Hui2 20 (1. School of Economics and Management, Yanshan University, HeBei QinHuangDao 066004; 2. Statistics Institute of Hebei Province, ShiJiaZhuang 050051) Abstract: By a deep analysis to the prevail theory and method of multifactor impact analysis, it is thought that the SDA and LMDI methods which are based on index theory of price index and quantity index have severe logic bugs, and don't separate interactions from sole actions, and their 25 results are not suitable to economic decision analysis. A multifactor and multistage impact analysis (MMIA) mode is set up to list the sole and inter-actions separately. The MMIA method is applied to analyze the energy consumption intensity changes in 1997-2005 Chines economy, and the conclusion is that there are support and inhibitory actions simultaneously and both are significant, and the support action of techniques exceeds the total sum of inhibitory actions, and 30 that the total second-order interaction is quite remarkable and matched to the total first-order actions. Keywords: Energy Economics; Factor Analysis; Multifactor Impact Analysis; Energy Consumption Intensity; Input-Output 35 0 引言 关于多因素影响分析的理论和方法起源于对物价指数和物量指数编制的需要。最早和最 有影响的两种指数就是广泛流行的拉氏指数和帕氏指数。两种指数的差异在于权数选择的不 同。这种差异的存在实际上反映了分析结果的非唯一性。为了使计算结果不因权数的选择而 变化，学者们又构造了多种指数（见表1）。自二十世纪八十年代末以来，以投入产出关系 40 为基础发展的结构分解分析（SDA：Structural Decomposition Analysis）已被广泛用于进行经 济指标的多因素影响分析（Skolka, 1989[1]；Carlo Milana，2001[2]）。SDA 方法源于拉氏指 数和帕氏指数。Ang 等（2001；2003；2004；2005）提出了以Divisia 指数为基础的LMDI 方法（Logarithmic Mean Divisia index) [3]~[6]，这种方法在我国也获得了广泛应用（李国璋和 王双，2008[7]；刘叶和王磊，2009[8]；岳婷和龙如银，2010[9]；徐盈之和张全振，2011[10]）。 45 目前这些因素分析方法的主要应用是关于能源消耗影响因素的分析。但是，无论哪种分析方 法，都有一个基本缺陷，这就是没有把一种因素的影响与其他因素的变化彻底分开，而且对 分解结果的经济意义解释总是不能令人满意，感到有些主观武断。本文认为，这些困境的根 本原因在于对影响因素分析的理论基础一直没有从本质上理清楚，因此，本文下面的内容将 首先解释流行方法的基本缺陷，然后将建立新的影响因素分析模式。 50 表1 传统因素分析指数公式 指数名称 提出者 提出时间 质量因子公式Kp 数量因子公式Kq 拉氏指数 德国 Laspeyres 1864 1 0 0 0 p q p q Σ Σ 1 1 1 0 p q p q Σ Σ 帕氏指数 德国 Paasche 1874 1 1 0 1 p q p q Σ Σ 0 1 0 0 p q p q Σ Σ 阿瑟·杨格指数 英国 Arthur Young 1818 1 0 q p n q p n Σ Σ Σ Σ 1 0 p q n p q n Σ Σ Σ Σ 马歇尔— 艾奇沃斯指数 英国 Marshall A. Edgeworth F.Y. 1887 ( ) ( ) 1 0 1 0 0 1 / 2 / 2 p q q p q q + + Σ Σ ( ) ( ) 1 0 1 0 0 1 / 2 / 2 q p p q p p + + Σ Σ 卓比史指数 1 0 1 1 0 0 0 1 1 2 pq pq pq pq ⎛ ⎞ ⎜⎜ + ⎟⎟ ⎝ ⎠ Σ Σ Σ Σ 0 1 1 1 0 0 1 0 1 2 pq pq pq pq ⎛ ⎞ ⎜⎜ + ⎟⎟ ⎝ ⎠ Σ Σ Σ Σ 费暄指数 美国 Fisher 1927 1 0 1 1 0 0 0 1 p q p q p q p q × Σ Σ Σ Σ 0 1 1 1 0 0 1 0 pq pq pq pq × Σ Σ Σ Σ 最大公因数指数 1 0 GCD GCD p q p q Σ Σ 1 0 GCD GCD p q p q Σ Σ 迪威夏指数 法国 Divisia 1924 t t c p t t q dp p q e ∫ ΣΣ t t cq t t p dq q p e ∫ ΣΣ 注：本表根据徐国祥编著《统计指数理论及其应用》（中国统计出版社，2004）有关内容整理。 1 流行影响因素分析方法的缺陷分析 各种流行影响因素分析方法的缺陷首先都植根于其本源的简单指数模型，因此本节将首 先对拉氏指数和帕氏指数的基本缺陷进行分析，然后，分别讨论SDA 的主要问题和LMDI 55 方法的问题。 1.1 拉氏指数和帕氏指数的经济意义分析 令 1 m t t t k k k V pq = = Σ ，其中V 是要考察的主指标，p 和q 是两个决定因素，k=1, 2, …, m 分别 代表不同的统计单元(下文省略这个指标)。在传统统计学原理中，p 和q 一个被称为质量指 标，如价格，一个被称为数量指标，如交易量。简单统计分析分别研究质量指标和数量指标 60 的发展指数。为叙述简化起见，下面分别考虑价格指数和交易量指数。在前述假定下，按照 传统统计方法，拉氏价格指数和交易量指数分别为： 0 0 0 0 0 0 0 0 t t p K p q p pq p q p p q ⎛ ⎞ = = ⎜⎜ ⎟⎟ ⎝ ⎠ ΣΣ Σ Σ ， 0 0 0 0 t t t t q t t K p q q pq p q q p q ⎛ ⎞ = = ⎜⎜ ⎟⎟ ⎝ ⎠ ΣΣ Σ Σ 帕氏价格指数和交易量指数分别为： 0 0 0 0 t t t t t t p p q p pq p q p p q π ⎛ ⎞ = = ⎜⎜ ⎟⎟ ⎝ ⎠ ΣΣ Σ Σ 65 ， 0 0 0 0 0 0 0 0 t t q p q q pq p q q p q π ⎛ ⎞ = = ⎜⎜ ⎟⎟ ⎝ ⎠ ΣΣ Σ Σ 可以看出，单从价格指数或单从交易量指数说，不同的指数不过是对各个统计单元的对 应指数进行不同的加权，所以，是一种加权平均数。如上面的拉氏价格指数和帕氏交易量指 数都是以基期价值比例为权数。这样的话，权数的选择就具有很大的任意性。比如，完全可 70 以用报告期的交易价值结构比例甚至交易量结构比例（在交易物品质量可比的情况下）做权 数。如果要满足从主指标出发的指数体系的要求，即要求KV=Kp×Kq，那么，任给一种价格 权数系统，就可以用待定系数法求出一种交易量权数系统，或者直接令交易量指数等于主指 标指数除以价格指数。同理也可以先确定交易量指数，再推出价格指数。从求平均数来说， 只要所得平均数在最大值和最小值之间都有一定的合理性，如众数、中位数、算术平均数和 75 几何平均数就是这样的关系。 从以上分析中可以看出，对于不同商品的综合价格指数，并不存在客观唯一的值，也不 存在唯一的明晰的经济意义，仅仅是一种大致的水平意义。比如，当我们说CPI 是20%时， 在名义收入不变的情况下，并不能准确地就解释说居民的生活水平平均下降了20%。对不 同人，这个含义不同。从此也可以看出，如果把居民的生活水平解释为一种福利水平，那么， 80 这个水平不存在唯一的客观测量值。 1.2 SDA 的主要缺陷 SDA 方法源于以拉氏指数或帕氏指数为基础的指数体系，目的是要把一个主指标的变 化分解成几个影响因素变化的贡献之和。因为一般情况下，在关系模型中，无法把各因素变 化的影响独立分离，所以就借鉴了一般多因素指数体系的编制方法。一般文献中考察的都是 85 主指标等于各构成因素相乘的情况，下面以三因素为例进行说明。 令V = xyz ，在只有一个统计单位时，从指数来说，有0 0 z0 z y y x K K K K x t t t V x y z = × × = ， 但是，从变化量来分解，就没有这么简明，其完全分解应该是： x yz xy z x yz x y z x y z xy z x y z x x y y z z x y z V V t V xt yt zt x y z = Δ + Δ + Δ Δ + Δ + Δ Δ + Δ Δ + Δ Δ Δ = + Δ + Δ + Δ − Δ = − = − 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ( )( )( ) （1） 为了把变化归因，现流行的因素分析方法仿照多因素拉氏指数或帕氏指数编制方法，提 90 出了如下的基本SDA 分解模式： ΔV = E(Δx) + E(Δy) + E(Δz) = Δxy0z0 + xt Δyz0 + xt yt Δz （2） 对于这样的分解模式，可以提出以下疑问： （1）分解结果与各因素在模型中的排列顺序有关，究竟应该采用哪种顺序分解模式？ （2）不同因素影响的测度的基础不同，如式（2）中Δx 的系数是基期的，Δz 的系数是 95 报告期的，Δy 的系数是混合的，那么，其贡献数值是可比的吗？ 原创学术论文网Tag：代写论文 代写硕士论文 代写MBA论文 |
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