国际原油价格、管制与成品油价格不对称反应

孙泽生，齐一蔚，赵红军

引 言

国际原油价格的变化一直是影响各国宏观经济运行的重要变量，它通过向成品油市场的价格传导影响居民消费和工业生产，进而影响物价水平、总消费和经济增长。截至2018 年，中国进口原油量达到4.4 亿吨，原油对外依存度高达69.8%；未来时期中国原油进口依存度还会继续上升至75%～80%，受国际原油市场波动的影响将会进一步加深（中石油经济技术研究院，2019）。在此背景下，探索原油向成品油的价格传导和市场反应是能源政策评估和能源产业发展的重要问题。特别是，中国既有多样化产权结构和多样化企业规模分布为表征的异质性炼油市场，还存在两方面的政府管制：其一为2009 年启动并于2013 年调整的成品油价格管制改革，其二则是长期存在的原油国营贸易和2013 年开始的进口管制放松改革，显示了中国独特的影响原油-成品油价格传导关系的制度背景。以上管制和国际原油价格波动是国内炼油厂商价格调整的主要推动因素，但二者合力作用于成品油价变化的机理和政策效应迄今尚少有文献关注。本文首次基于炼油厂商日度出厂价面板数据来实证探讨国际原油价格、管制对我国成品油价的影响。

原油和成品油之间的成本-产出关联决定了二者价格之间的正向传导和均衡关系（魏巍贤等，2007）。发端于Bacon（1991）的很多文献利用周度和月度数据探讨这一价格传导关系的不对称性问题，并被随后的很多实证研究证实（Sun et al，2019；Apergis et al，2018）。但这一不对称性在很大程度上取决于模型和数据的选取（Balke et al，1998）。对英国和美国样本的研究发现成品油对原油现货价格上涨的反应比价格下降反应更快更集中（Borenstein et al，1997；Galeotti et al，2003）；但加拿大和荷兰样本研究却未发现不对称性（Godby et al，2000；Bettendorf et al，2003），一些使用日度数据的研究也发现汽油零售价对原油价格变化的反应是对称的（Bachmeier et al，2003）。对以上冲突结果的一个解释在于是否将企业异质性因素考虑在内。利用西班牙企业层面数据的研究发现成品油批发价和加油站零售价间存在显著的不对称性，但将企业数据加总成产业数据后这一结论就不再成立（Balaquer et al，2016）。但使用其他国家的异质性企业数据进行的实证研究尚不多见，更少有对成品油市场管制引致的价格传导和不对称性问题的研究。

针对中国市场的实证研究大多采用市场加总后的月度成品油价格数据进行研究，且多发现原油价格和成品油价格、批发价和零售价之间存在的反应不对称性现象（焦建玲等，2006；崔琪琪等，2015）。但据我们的检索，尚缺乏基于中国企业层面高频数据的实证研究来给出原油-成品油价格传导的证据。同时，因中国原油进口管制和成品油零售价格管制长期共存，管制及其调整对原油-成品油的价格传导产生重大影响并受到了少量研究的关注（李治国等，2013）。但对2013 年开始的新一轮成品油价格管制改革对油价影响的不对称性和原油进口管制放松的影响尚缺乏实证研究。

本文的主要贡献在于：（1）借鉴文献纳入企业异质性因素（Balaquer et al，2016），首次运用企业层面日度成品油价格数据探讨国际原油价格向中国成品油市场的价格传导和反应特征；（2）首次将管制因素纳入实证模型，以分析2013—2018年逐步放松的原油进口管制和配额政策对成品油价的异质性影响，同时区分正向和负向价格管制变量首次探讨成品油价格管制对油价影响的不对称性；（3）不同于已有研究使用的向量自回归和误差修正模型，本文使用面板模型来控制异质性企业变量并探讨成品油市场上产品内和产品间价格不对称反应问题。

一、文献综述

国际原油价格向国内的传导研究是沿着两个不同的研究路线展开的。其一是利用季度或者年度低频数据，探讨诸如国内税、关税等外生变量对原油和成品油价的影响或者估计原油和成品油的价格、收入弹性。这类文献需要将油价匹配税率和人均收入等变量，进而探讨在原油向成品油的价格传导中外生变量对油价的影响（孙泽生等，2008；Bajo，2016），或者刻画国内石油消费的弹性特征（Cooper，2003；Zhao et al，2018）。这时的价格反应不对称性表现为不同的弹性特征。如果外生变量为税率，则因税率变化可能引致不同的国内成品油价格反应幅度，激发了对包括税负过度转移、完全转移或者转移不足等税负归宿理论的实证研究（Alm et al，2009；Blackman et al，2010；Datta，2010）。这些研究多使用多元回归模型或者面板模型进行估计，其优势是可以获得清晰的弹性估计结果，但并未涉及油价不同变化方向对成品油价格的差异化影响问题。

其二是讨论原油价格、成品油批发价和零售价之间的不对称价格反应问题。思路是将自变量（原油价格和批发价等）区分为价格上涨变量和价格下跌变量，而后估计二者引致因变量变化的幅度及统计差异性。如统计上证明一个方向的价格反应显著大于另一方向，则不对称性存在。这类研究多使用不对称误差修正模型（ECM）和累积脉冲响应函数进行研究，差异性识别则使用Wald 检验进行。因此类模型需估计滞后期变量较多，故一般不在模型中纳入（低频）控制变量。这一方面较近期的研究开始应用日度数据展开实证（Bettendorf et al，2003；Balaquer et al，2016）。

但成品油价格反应不对称性的研究结论是混合的。包括Bacon（1991）在内的较多研究支持不对称性的存在性，对加拿大等国样本的研究却并不支持不对称性（Godby et al，2000；Bachmeier et al，2003）。利用中国产业加总和月度数据展开的实证研究中，未发现不对称性结论（回爽等，2006）和发现不对称性结论共存（焦建玲等，2006；李治国等，2013；张树亮等，2017；Sun et al，2019）。Balke et al（1998）认为这种混合结果与模型选取有关，即使用水平序列时可能不存在不对称性，但引入一阶差分序列后却会得到不对称性存在的结论。Bettendorf（2003）则认为结论差异性还与选取的数据有关，周度和月度数据实证结果可能倾向于确认不对称性，但日度数据实证结果则可能会产生相反结果。Balaguer et al（2016）进一步指出企业异质性可能是导致以上冲突结果的原因，当利用企业层面数据研究成品油批发价和零售价关系时存在显著的不对称性，一旦将企业层面数据加总成产业层面数据这一结论就不成立。这提示在价格不对称性研究中需要纳入异质性因素进行分析。

由于长期存在的原油和成品油市场管制，中国原油-成品油的价格传导特征可能不同于以开放贸易和价格市场化形成为特征的发达经济体。针对2009 年及之后时期的管制政策演进之影响，仅有少量文献利用向量自回归框架进行分析（姜春海，2013）。但这些研究仍然使用月度以上低频数据和产业加总数据进行实证，未能解决文献中强调的引入高频数据并控制企业异质性的问题。

基于以上文献脉络，本文将成品油价格管制和不断放松的原油配额政策纳入实证模型，首次使用异质性炼油厂商的日度汽油和柴油出厂价数据实证研究原油-成品油价格传导和不对称性问题。除将管制政策以0-1 变量引入模型外，本文还将成品油价格管制政策区分为油价上调（管制）和油价下调（管制）两个变量，以同时分析其对炼油厂商定价的可能差异化影响。同时，借鉴Balaguer et al（2016）的思路，我们还考虑了企业性质和产能等变量并将其引入模型，这样就可以利用计量模型获得不同自变量对因变量影响的弹性估计，还可以在控制企业异质性基础上，识别管制政策对炼油厂商定价的产品内和产品间不对称性反应。

二、数据与方法

（一）数据

本文使用炼油厂商日度出厂价（Price）数据进行实证研究。其背景是，自2009年开始，中国成品油零售价格管制采取参照国际原油价格22 个工作日波动进行调整，并允许零售价格有4% 波动区间；2013 年2 月26 日开始，改而采取最高限价政策并取消了4% 的波动区间限制。利用加油终端零售价数据既需考虑空间相关性以及寡头厂商渗透至终端的纵向一体化问题，也面临成品油零售价面临最高限价管制难以自由向上调整的问题。而利用炼油厂商出厂价进行研究可以规避终端零售价关联的空间约束，其价格也主要由市场形成。因我们研究的20 家炼油厂商涵盖不同所有制企业，可以规避寡头厂商纵向一体化对终端零售价影响的问题。基此，我们选择应用最广泛的93#汽油和0#柴油两个品类来代表整个成品油市场，日度数据来源于隆众资讯公司。对短期数据缺失问题，我们使用移动平均插值法进行处理。

对国际原油价格，我们选用了美国西得克萨斯中质原油（WTI）以及布伦特原油（Brent）两个原油期货价格序列（Crude）数据。但考虑到2015 年2 月17 日之前，民营炼油企业都未获准进口使用原油加工成品油，而是替代性地使用进口燃料油进行加工，因此我们还引入了新加坡普氏燃料油（Platts，Fuel）价格作为原油价格的替代。考虑到中国炼油厂商一般会提前若干周签订进口合同并耗费时间完成运输，签约时期观测到的油价波动率是其采购成本的重要影响因素。因此，我们将油价序列取过去1、3、6 个月的方差作为油价波动率的度量。国际原油和燃料油价格分别来自WIND 数据库和前瞻数据库，使用中国人民银行提供的美元对人民币汇率换算成人民币价格并取对数处理（见表1）。

表1 变量定义及数据来源

我们从国家发改委网站收集了历年的成品油价格管制数据，并选择了两种处理方法：其一是，因价格管制数据存在负值难以对数化，我们将油价调整当日设定为1，非调整时期设定为0，使油价管制变为一个0-1 变量（Regulat）；其二则是将油价管制区分为上调（Regulat+）和下调（Regulat-）两个变量，上调/下调当日取调整量绝对值，否则取0。至于贸易管制变量，在2013 年之前，除中石油、中石化和中海油之外的其他炼油厂商均未获得原油进口权限，但2013 年开始，中国化工集团等少量非国营贸易国有企业开始获得原油进口配额；2015 年2 月17 日后，又允许民营炼油厂商经申请批准后可获得原油进口配额，因此，我们引入一个0-1 贸易管制变量（Quota），2013 年开始新获得配额的炼油厂商自其配额获得之日起设定为1，否则为0；中石油、中石化和中海油所属炼厂则始终赋值为1。

除此之外，我们还考虑了产能和企业性质两个企业层面异质性变量（见表2）。其理由在于，企业性质是文献中考量中国企业异质性的主要测量变量（白永秀等，2005）；炼油企业的生产成本和技术特征与其产能规模密切相关（华炜，2013）。产能数据来源于隆众资讯公司；企业性质则依据天眼查网站以及公开资料获得其股东信息、股权变更日期以及股权变化数据。对100% 国有持股企业设定为1，非国有持股民营企业赋值为0，对混合所有制企业则依据其国有股权比例进行连续赋值，由此可得到企业性质变量（Owner）。本文的研究时期自2013 年1 月1 日开始至2018 年12 月30 日止。

表2 样本炼油厂商的描述性统计

续表

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（二）方法

为纳入管制和企业异质性控制变量，我们使用面板模型进行实证。但需说明的是，国际油价对国内市场的传导中，存在两方面的成本效应。其一是原油采购成本，因炼油厂商一般在生产前若干周签订采购合同并经较长时间运输才能抵达炼厂，签约时期的油价波动率是影响采购决策的关键变量。其二是当期的国际原油价格，它可改变炼油厂商持有原油的机会成本，使其表现出投入要素之外的投资品属性。因此，在原油-成品油的价格传导中，油价波动率和原油价格被纳入模型（1）：

式（1）中，Controli为包括企业性质和产能在内的控制变量，Oil则分别以原油价格（Crude，以WTI 或者Brent 价格衡量）和燃料油价格（Fuel）来表示。

更进一步，因非国营贸易企业获得原油进口配额时间差异很大，我们还将Quota与油价和波动率变量进行交互，以衡量超出截距项的配额获得对炼油厂商定价的影响。即估计如下模型（2）：

其中，VolatilityC和VolatilityF分别为原油和燃料油的波动率。

对以上面板模型，为防止出现“伪回归”问题，我们首先对诸价格变量数据进行平稳性检验。基于ADF 单位根检验并利用AIC 和SC 准则确定最优滞后阶数，可发现所有原油和成品油价格变量的水平序列数据不能拒绝原假设，即为非平稳序列；而其一阶差分数据则在1% 显著性水平上显示为平稳的I（1）序列（见表3）。面板协整检验则发现了显著的协整关系，说明国内成品油价格与国际原油价格或者燃料油价格之间均存在长期稳定的均衡关系。接下来我们就可以将这些变量纳入面板模型进行实证。基于Hausman 检验结果可发现，除引入燃料油和汽油价格的模型应选择固定效应模型外，其余情况下均应该选择随机效应模型。

表3 平稳性检验结果

三、实证结果

我们首先利用逐步回归方法对模型（1）进行估计并观察不同自变量对因变量影响的稳健性。由表4 可见，国际油价对汽油价格的传导弹性约为0.40，即国际油价上涨1% 会驱动炼油厂商的汽油出厂价上升约0.40%，证明了当前油价变化对持有原油的炼油厂商定价的机会成本效应。同时，当引入WTI 价格时衡量波动率的1、3 个月Volatility变量显著正向推升汽油价格。相比较，表5 的柴油模型回归结果显示，原油价格对柴油价格的传导弹性略大，约为0.45～0.55；国际油价波动率均在1% 的显著性水平上显著正向影响柴油价格，说明炼油厂商因过去时期的合约行为和成本锁定对当前成品油价的正向影响。但当引入Brent 和燃料油价格时，柴油模型中波动率的影响仍保持显著，但汽油模型中波动率的显著正向影响就消失了：Brent 价格波动率虽回归系数为正却不显著，燃料油的回归系数为负但也不显著，这可能与当前国际原油市场上纽约商品交易所的WTI 原油期货价格在国际油价形成中的强势地位，及其对Brent 油价和迪拜油价、OPEC 参考油价等的引导作用有关（Lu et al，2014）。Brent 原油市场弱化的定价功能使其波动率对成品油价的影响受限，而燃料油价格波动又受到原油价格波动的影响，传导时间叠加使得滞后1 和3 个月的波动率未完全反映在汽油价格变化中。

表4 基于面板模型的逐步回归估计结果：汽油

表5 基于面板模型的逐步回归估计结果：柴油

对管制变量，汽油模型和柴油模型的回归结果差异明显。汽油和柴油模型均显示，0-1 价格管制变量对成品油价格的影响系数虽为正，但大多数情形下并不显著；贸易管制变量在汽油模型中大多数情形下显著为负，但在柴油模型中却大多数情形下显著为正。0-1 油价管制变量的不显著正向影响可能反映了油价管制在正、负两个方向上调整，其对成品油价的影响亦可能表现为两个方向的变动，因之，0-1油价管制变量回归结果不显著是合理的，但特定方向价格管制对成品油价格的影响还需要进一步的研究。至于贸易管制变量，因获得配额后投入品由燃料油调整为原油，可推动成品油生产成本下降，但其定价还受到成品油终端市场进入的影响。相比之下，几乎所有汽油产量都依赖成品油终端（加油站）网络，而绝大多数柴油产品可直接面向工业和企业用户，对终端网络依赖较低，故可以较好地维持原有的定价能力，但配额变量对油价的影响不很稳健，还需要进一步的研究。

将油价管制分为Regulat+和Regulat-两个变量引入模型，由表6 可知，原油价格和波动率变量的估计结果类同于表4 和表5。依照引入WTI和Fuel价格变量，国际原油价格对汽油价格的传导弹性仍约为0.40 和0.37，对柴油价格的传导弹性略大，约为0.55 和0.50。1 和3 个月原油价格波动率变量仍显著正向影响成品油价格，但值得注意的是，1 个月燃料油价格波动率影响类同于WTI 波动率，3 个月燃料油价格波动率对汽油和柴油价格的影响却是差异化的，柴油显著为正（回归系数明显变小）但汽油为负且不显著，这与表4 和表5 的结论一致，它可能与进口燃料油多来源于新加坡等地，签署合约、运输到生产的周期较短有关。

在汽油模型中，新引入的Regulat+变量显著为正，而Regulat-变量对汽油价格影响的回归系数符号为负但并不稳健。其中，使用WTI 价格的回归结果中，显示出了油价上调管制的显著正向影响和油价下调管制的不显著负向影响，显示存在价格对管制政策的不对称反应；不过，当利用燃料油价格进行回归时，这一不对称性又消失了。相比较，柴油模型中油价管制变量的影响正好与汽油模型相反。亦即，在引入WTI 价格时，油价上调管制引致柴油价格回归系数符号为负但不很稳健的回归结果，而下调管制依然获得回归系数符号为正但不很稳健的估计结果；当引入燃料油价格时，上调管制产生稳健为负的政策效应，而下调管制则产生为正但并不稳健的估计结果，均说明油价管制对柴油价格的影响是较弱的，这就产生了汽油-柴油价格反应的产品间不对称性。

至于引入的企业异质性控制变量，结合表4 至表6 的估计结果，有证据表明国有股权变量对汽油价格有显著负向影响，对柴油价格则有不显著的负向影响，而且这一结论非常稳健。其解释可能在于，国有股权有助于炼油厂商（的汽油产品）向终端市场网络的进入，而面向工业和企业用户的柴油市场则不受以上因素的影响。另一异质性变量是炼油厂商的产能变化，我们可以观察到产能上升对汽油价格的正向影响和对柴油价格的负向影响。其中，对汽油价格的正向影响并不十分稳健，而对柴油价格的负向影响则非常稳健。原因可能在于，炼油产能的上升有两方面的效应：其一为成本效应，因炼油产业的强规模经济特性，产能上升会导致生产成本的下降，有助于成品油价格的下降；其二是产品质量效应，因大炼油装置带来的产能上升伴随着更可靠的成品油质量。以上二者相结合，面对质量要求较高且需要经过终端网络面向消费者的汽油市场，更高的产品质量会带来溢价信号对冲产能上升带来的成本下降，使其最终对汽油价格的影响倾向于正但并不很显著。相对照，面对工业和企业用户，因可以去除终端网络的影响，成本效应可能占优于产品质量效应，导致产能上升引致柴油价格下降的估计结果。

表6 区分上调和下调价格管制的面板模型估计结果

以上估计可能难以完全反映非国营贸易炼油厂商获得配额前后企业原料变化对成品油定价的差异化影响，接下来我们基于引入配额交互项的模型（2）进行实证，结果报告在表7 中。可见，配额获得前，燃料油价格对成品油价格的传导弹性平均约为0.36（汽油）和0.53（柴油），而配额获得后原油价格对成品油价格的传导弹性平均约为0.41（汽油）和0.53（柴油），印证了之前的弹性估计结果的稳健性。对波动率变量，配额获得前燃料油波动率均显著正向影响成品油价格，1、3、6 个月波动率的回归系数结果基本相似。但当获得配额后，原油波动率的影响却呈现1、3个月波动率具有显著正向影响，而6 个月波动率呈负向影响的情形。这一差异性可能源于原油-燃料油-成品油间不同的原料投入和生产技术的叠加影响和周期性特征。亦即，一般炼油厂商的原油采购周期小于6 个月，多为1-3 个月，因之，1、3个月波动率对成品油价格有显著正向影响，而更长时期的波动率会因过去的采购决策而产生周期性，对当期成品油价格反而有负向影响。

还需关注的是，Regulat+和Regulat-两个变量对成品油价格的影响具有明显的不对称性。一方面，对汽油模型而言，Regulat+对价格的显著正向影响与Regulat-的负向但不显著影响共存，说明了当油价上调管制时，汽油价格随之当期上调，弹性平均为0.0013；但油价下调管制时，炼油厂商的汽油出厂价格却呈现粘性特征，这与油价反应不对称性文献的结论吻合（Bacon，1991；Borenstein et al，1997）。但另一方面，成品油市场内还存在产品间的反应不对称性。柴油价格上调管制对柴油价格影响显著为负，下调管制对价格影响显著为正，这说明柴油价格管制具有差异化的政策效应。从技术上看，无论利用燃料油还是原油作为原料，汽油和柴油都是同一生产过程形成的两种产品，二者产量之间的相关性很强，通过工艺调整改变生产中的汽油-柴油产量比例的空间较为有限。因此，产品间的生产关联性使得汽油价格变化引致的生产调整，也同时推动柴油生产同比例变化，由此，在价格上调管制时产生柴油供给上升带来的降价激励；反之，当价格下调管制时，生产的削弱反而激励形成了其价格上涨的信号。除此之外，这一不对称性还可能与我们之前讨论过的汽油和柴油对终端网络的不同依赖性有关，柴油大多由炼油厂商和工业/企业客户直接交易的特征使得前述价格信号的作用凸显。

此外，作为截距项的贸易管制变量对汽油价格的影响由表6 中不稳健为负的估计结果转为表7 中显著为正的结果，而柴油价格所受到的显著正向影响仍得以维持，说明在引入配额交互项后，分离出了配额截距项本身对成品油价格的正向边际影响，其解释可能仍在于前面分析中提及的成本效应和产品质量效应的加总。而企业性质和产能变量对成品油价的不对称性仍如同表6 的估计结果。

表7 引入配额交互项的面板模型估计结果

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四、结论和政策建议

本文首次基于企业层面日度成品油价格数据实证探讨了国际原油价格和管制政策对我国成品油价格的影响。研究发现：（1）中国成品油价格受到国际原油价格和波动率的双重影响，原油价格对炼油厂商定价的平均传导弹性估计值约为0.35～0.55，柴油弹性值要大于汽油，国际油价波动率对成品油价的正向显著影响主要发生在过去1～3 个月时期内。（2）存在产品内和产品间的不对称成品油价管制反应，汽油对油价上调管制的反应大于油价下调管制，出现产品内不对称效应；但汽油和柴油对油价管制的反应特征也出现不对称性，油价管制对柴油价格并无显著正向影响。（3）企业异质性变量导致成品油价反应的不对称性，国有股权对汽油价格具有负向影响但却不影响柴油价格，炼油厂商的产能扩张负向影响柴油价格但对汽油价格没有显著影响。

以成品油定价机制的进一步改革推动资源配置效率的改善和节能减排目标的实现，是近年来我国深化价格体制改革的重要内容。本文给出的管制政策不对称效应显示，2013 年启动的废除成品油价波动区间限制而改采用最高限价的管制改革吻合了汽油市场不对称管制反应的实际。因柴油市场需求更多与工业/企业客户相连，其不受油价管制正向影响的结论提示管制者，可以考虑将成品油定价机制完全市场化的突破口优先放在柴油产品上，以柴油价格的市场化形成撬动整个成品油市场的市场化改革。同时，成品油价格受原油价格和波动率双重影响结论的启示是，应更关注企业面对国际原油市场的风险选择行为。中国可在部分成品油市场价格管制放松的背景下，加快建设精准反映中国供需变化的全国统一的成品油期、现货市场，以进一步改善成品油市场效率。