基于可计算一般均衡模型的内蒙古煤炭货运量预测研究

文/侯剑 王彤

为了预测内蒙古地区的煤炭货运量，文章基于可计算一般均衡理论构建了生产函数、贸易函数以及经济主体行为函数，并在内生商品价格中加入了货运成本从价率，使得该模型可以考虑到交通货运成本的货运量。研究表明：本模型预测的内蒙古煤炭货运量与实际情形能够很好吻合，二者最小误差仅为1.5%。模型预测未来2025年、2030年、2035年、2040年的内蒙古煤炭货运呈上升趋势。研究结论可为内蒙古地区提前预测煤炭货运量提供理论基础。

1.引言

煤炭是我国经济发展所依赖的主要能源之一。目前我国煤炭资源主要生产区和消费区分布极不平衡，华东和华南地区是煤炭资源的重点消费区，但煤炭的主要产区是在华北地区，不可避免将产生大量的货运，因此，预测煤炭货运量具有一定的研究意义。目前对煤炭货运量预测的研究主要是依据运输方式来预测，主要方法有Holt-W inter模型和ARIMA预测模型等方法。陈亚东等[1]利用Holt-W inter模型，对中国航空货运量进行预测，结果表明在外部条件稳定的情况下可实现航空货运量的月度预测。SaxenaAditya等[2]选用ARIMA模型，研究了在有无疫情的情况下，印度铁路货运量和收入的变化情况。可计算一般均衡方法可以对各种政策进行模拟和量化估计。如对环境税、增值税的政策进行模拟等。如张文静等[3]设置了三种不同的情景，模拟用环境税治理雾霾的减排成本和效果。万莹等[4]模拟了我国的增值税税率简并方案对我国的收入分配效应和社会福利效应的影响。FarahnakFardin[5]模拟了沙特和伊朗石油的驱动政策对经济的影响，结果表明应该进行经济关系改革和石油收入的重新分配。由于内蒙古自治区是我国煤炭主要生产区，本文以内蒙古地区为研究对象进行煤炭货运量的研究。建立了生产函数、贸易函数以及经济主体行为函数等，对内蒙古煤炭货运量进行预测。

2.模型构建与指标选取

2.1SAM 表的编制及数据来源

由于目前公布最新的投入产出表为2017年的投入产出表，描述42部门之间的投入产出情况。因此，文章以2017年内蒙古地区投入产出表为基础，结合《内蒙古统计年鉴（2018）》，将各个部门合并为4个部门，即第一产业、煤炭产业、第二产业（除煤炭外）、第三产业，最终编制出2017年内蒙古宏观SAM 表（社会核算矩阵表）。

2.2模型构建

文章在参照CGE模型[6，7]的基础之上，构建了本文的CGE模型。模型包含生产模块、区域贸易模块、主体行为模块、市场出清模块以及货运量预测模块。开放区域CGE模型的商品流动过程如图1所示。

图1 开放区域CGE模型的商品流动过程

生产函数这一部分采用嵌套的恒替代弹性生产函数，一层是CES函数，包含附加价值和中间投入，最下面一层是将投入分为劳动和资本两个要素，中间投入部分采用列昂惕夫函数。模型的主体包括居民、企业、政府和国外。宏观闭合采用新古典主义闭合方式。在区域贸易模块中加入货运成本从价率，本区域内生产活动的产出商品分为本区域销售和外区域销售两部分，用CET函数进行表示，进口商品的价格由国际市场价格和从价率决定，区域外销售价格受物流货货运成本影响。公式如下：

QAa其中表示生产活动a的数量，表示QA的规模参数，表示QA内销的份额参数，ρat表示QA的弹性参数，QDAa表示本区域生产本区域销售商品a的数量，QEa表示本区域生产外区域销售商品a的数量，PMc表示外区域生产本区域销售商品c的价格，pwmc表示国际市场价格，ηa表示货运成本从价率，PEa表示本区域生产外区域销售商品a的价格，pw ea表示外区域市场价格。货运量预测模块主要参考戚铭尧[6]的建模思路，模型最后输出的结果为QEc、QMc、QDc（QDc=QDA）三个变量，其中QEc用来表示货运产生量，QMc用来表示货运吸引量、QDc用来表示区域内货运流动量。CGE模型计算出的结果是价值形式的SAM 表，得出的上述三个变量都是价值形式的，可以通过基年的单价等于特征年的单价来进行转换，即基年价值形式/基年重量形式=特征年价值形式/特征年重量形式，即：

其中，HYLWb表示期年重量形式货运总量；HYLvb表示期年价值形式货运总量；HYLvb是QEc、QMc和QDc之和，表示特征年价值形式货运总量，是CGE模型的直接输出结果，即：

得到特征年货运总量之后，按照QEc，QMc和QDc的比例关系即可得到区域内部货运量NBHYLWt、货运产生量YHCSLWt和HYXYLWt货运吸引量。其余模块参照张欣著作[7]。

3.实证分析

以劳动者报酬作为劳动投入，以生产税净额、固定资产折旧、GDP中营业盈余三部分之和为资本投入（其中2020年的资本投入和劳动投入用2017年-2019年的年均增长率计算得出），将二者作为外生变量，模拟内蒙古自治区2017年以后在货运政策影响下（货运成本从价率采用“社会物流总费用占GDP比例”）其煤炭货运量的变化。输入输出处理利用GAMS程序，输出结果如表1所示，可以看出，预测的煤炭货运量与实际情形得到了很好的吻合，最小误差仅为-1.5%。年和2040年的煤炭货运总量、区域内煤炭货运量、煤炭货运产生吸引量。劳动和资本投入的未来量采用时间序列的方法来获取。通过GAMS程序输出结果，本模型得到的预测结果如表2所示。可以看出未来煤炭货运量仍然持续增加，原因可能是：虽然陆续推出使用清洁能源，但是由于工业生产生活需求，以及对燃煤防污技术的大力推行，煤炭在未来的货运量仍保持增长趋势，在2040年内蒙古煤炭货运量达到了220686万吨。

表1 预测货运总量和预测误差

表2 内蒙古未来煤炭货运量预测值

4.结论

本文对内蒙古煤炭货运量进行预测，将2017年-2020年预测的货运量与实际作对比，接着对2025年、2030年、2035年、2040年货运量进行预测。实验结果表明本模型预测的内蒙古煤炭货运量与实际情形能够很好吻合，二者最小误差仅为1.5%，本模型具有较高的可靠性。在此基础之上，本模型预测未来2025年、2030年、2035年、2040年的内蒙古煤炭货运量，并得出内蒙古煤炭货运量呈现上升趋势，在2025年内蒙古煤炭货运量达到134302万吨、2030年内蒙古煤炭货运量达159143万吨、2035年内蒙古煤炭货运量达到174177万吨、2040年内蒙古煤炭货运量达到220686万吨。本文结论为内蒙古地区提前预测煤炭货运量提供理论基础，为该地区及时、精准的分析未来煤炭运输相关行业所需要分担的任务提供理论支持，同时，本文利用可计算一般均衡的方法研究煤炭货运量的方法也为其它地区研究相关煤炭货运量问题提供参考。

引用出处

[1]陈亚东,丁松滨,刘计民,宋晓敏,隋东.新型冠状病毒肺炎疫情影响下中国航空货运量分析与预测[J].交通信息与安全,2022,40(02):155-162.

[2]Saxena Aditya,Yadav Ankit Kumar.Exam ining the Effect of COVID-19onrail freight volume and revenueusing the ARIMA forecastingmodelan dassessing the resilience of Indianrailways during the pandem ic[J].Innovative Infrastructure Solutions,2022,7(6).

[3]张文静,马喜立.以环境税治理雾霾的减排效果及减排成本——基于动态多区域CGE模型[J].北京理工大学学报(社会科学版),2020,22(03):36-47.

[4]万莹,熊惠君.我国增值税税率简并方案设计与政策效应预测——基于可计算一般均衡模型[J].税务研究,2020(10):41-48.

[5]Farahnak Fardin.Comparativeanaly sisofoil-drivene conom ic policies for SaudiArabiaand Iran;usingthe CGEmodel[J].ResourcesPolicy,2022,78.

[6]戚铭尧,杨坤河,缪立新.基于可计算一般均衡的货运量预测模型[J].工业技术经济,2013,32(03):3-10.

[7]张欣.可计算一般均衡模型的基本原理与编程[M].上海:格致出版社&上海人民出版社,2010.