2024年4月25日发(作者：)
第
43
卷第
5
期
2021
年
5
月
宜春学院学报
Journal
of
Yichun
University
Vol.
43
*
No.
5
May.
2021
汽油需求价格弹性的估计
！
基于
48
个研究的
Meta
分析
焦雨生
（
武昌首义学院经济管理学院
，
湖北武汉
430064
）
摘要
：汽油对人类的生产和生活方式产生了重大的影响
，
因此关于汽油需求价格弹性的估
计也成了能源研究领域的重点话题
。
自上世纪
50
年代以来
，
大量的文献研究了汽油的短期和长
期需求价格弹性
，
但估算的结果差异较大
，
甚至出现了截然相反的结论
。
通过对
1974
年到
2018
年
48
篇涉及汽油需求价格弹性文献的系统编码
，
得到
209
个弹性估计值
，
包括
113
个短期弹性
和
96
个长期弹性
，
在进行
Meta
分析后发现
：
短期和长期弹性合并分析后的平均值分别为
-
0.191
和
-0.647
。
由于合并分析中的异质性较大
，
通过
Meta
回归分析发现
：
以短期和长期弹性
为效应值的
Mra
回归分析效果较为理想
；
研究目标国
、
文献发表时间和研究方法对汽油需求价
格弹性大小的研究存在显著影响
；
文献来源对汽油需求弹性大小的研究的影响不显著
。
关键词
：
汽油
；
需求价格弹性
；
Mra
分析
中图分类号
：
F714.
1
文献标识码
：
A
文章编号
：
1671
-380X
（
2021
）
05
-0049
-08
An
Estimation
of
Price
Elasticity
of
Gasoline
Demand
:
Meta
Analysis
Based
on
48
Studies
JIAO
Yu
一
sheng
(
Department
of
Economics
and
Management
*
Wuchang
Shouyi
University
*
Wuhan
430064
,
China
)
Abstract
:
Gasoline
has
a
significant
impact
on
human
production
and
lifestyle
,
so
the
estimation
of
the
price
elas
ticity
of
oit
demand
has
become
a
key
topta
in
the
field
of
enerry
research.
Since
the
1950s,
a
lag
number
of
lim
eratureo
have
studied
the
short
一
term
and
long
一
term
demand
price
elasticity
of
gasoline
,
but
the
resulas
are
quite
dmerena
,
and
even
the
opposite
results
appear.
Based
on
aie
systematta
coding
of
48
literatures
on
the
pace
elastic
ity
of
gasoline
demand
from
1974
te
2018,
this
papee
obtaint
209
elasticity
estimates,
including
113
short
-
term
and
96
long
一
term
elasticity.
After meta
analysit
,
we
found
that
tie
average
velue
of
short
一
term
and
long
一
term
elasttc
combination
analysis
was
-
0.
191
and
-
0.
647
,
respectively.
Due
te
the
laree
heterogeneity
in
the
com
bined
analysis
,
this
papee uses
meta
reeression
analysis
and
finds
that
:
tte
effect
of
meta
reeression
analysis
wit
short
一
term
and
long
一
term
elasticity
as
the
effect
velue
is
relatively
ideal
;
the
resesrch
tareee
counay
,
literature
publishing
tirne
and
resesrch
metiod
have
significont
influenco
on
U
c
resesrch
of
gasoline
demand
peco
elasticity
;
U
c
literature
sourco
has
no
signincont
influenco
on
the
research
of
gasoline
demand
elasticity.
Key
word
:
Gasoline
;
paco
elasticity
of
demand
;
Meta
analysis
在当代经济中
，
汽油不仅是生产商品和服务的
关键要素
，
而且是个人福利的直接来源
，
关于汽油
需求价格弹性的估计也成了能源研究领域的重点话
候
变化和能源安全有关的政策促进了人们对这一领
域的新兴趣
。
了解汽油的市场动态和与汽油有关的
公共政策所带来的价格变化如何影响汽油需求对于
气候
变化
、
最优税收和国家安全等相关政策具有重
题
。
近些年来
，
石
油主产国的政局动荡
、
能源管制
的放松和收紧
、
石
油等能源价格的急剧波动
、
与
气
收稿日期
：
2021
-03
-04
要意义
。
作者简介
：
焦雨
生
（
1976
—
）
,
男
，
河南南
阳人
，
武昌首义学院教授
，
博士
，
研究方向为演化与制度分析.
-49
-
第
5
期
宜春学院学报
第
43
卷
有关汽油需求价格弹性的文献可以追溯到上世
纪五十年代
，
⑴此后
，
大量的学术研究使用了多种
技术来估算各国汽油的需求价格弹性
，
因此产生了
大量的经验证据
，
但是估计值的结果差别较大
，
甚
至出现了截然相反的结论
。
Meta
分析是医学
、
心理学的一种常见技术
，
在客观性和分析严谨性方面
，
比传统的文献综述更
具优势
。
经过
Stanley
&
Jarrell
(
1989
)
的引入后
，
在经济学和管理学领域吸引了大量的研究者加
入
。
Meta
分析可以对收集研究的估计进行定量总
结
，
得到一个总体的估计值
，
并探究是何种原因形
成研究结果的差异
。
一
、
汽油需求价格弹性的研究综述
1-
汽油需求价格弹性的估计
。
根据美国和其
他发达国家的
300
多个估计
，
Dahl
和
Steeer
(
1991
)
确定汽油需求的平均短期价格弹性为
-
0.26
,
其中值为
-0.23
o
[3]
Stemee
(
1991
)
使用
OECD
国家的面板数据估计
OECD
国家的汽油需求
弹性在
-0.13
—
-1.34
之间
。
⑷
West
(
1995
)
等使
用近似完美需求模型估计了美国家庭的汽油消费函
数
，
并得到美国家庭汽油需求的价格弹性为
-
0.459
o[5]
Pock
(
2010
)
使用欧洲的面板数据估计
欧洲国家汽油需求价格弹性在-
0.
028
—
-0.
84
之
间
。
061
Lin
等
(
2013
)
使用省级面板数据估计中国
汽油需求价格弹性为-
0.
497
—
-
0.196
，
[7]
而曹静
等
(
2018
)
的估计值为
-0.445
严总的来说
，
汽
油短期需求价格弹性的范围为
-0.
017
—
-0.
35
，
长期需求弹性的服务为
-0.
054
—
-0.
78
。
2.
影响汽油需求价格弹性的因素
。
Kahn
(
2000
)
认为改变土地使用模式
、
人均可支配收入
的增长以及交通方式的改变等影响了美国消费者对
汽油价格的依赖
，
郊区家庭比城市家庭多开车
31%
到
35%
o
[
9
]
Polzin
和
Chu
(
2005
)
发现
，
在过
去
30
年中
，
相对于其他交通方式
，
过境客运里程
所占的份额稳步下降
，
这表明美国消费者可能比过
去几十年更加依赖汽车
」
101
Hughes
等
(
2008
)
认
为交通系统的成熟会提高对对机动车的依赖程度
，
并拉低汽油的需求短期价格弹性
。
Ln
等
(
2013
)
发现汽油价格波动性的强弱会显著影响美国家庭汽
油的需求价格弹性丿
71
3.
能源需求价格弹性的
Meta
分析
。
目前的分
析有
：
Graham
and
Glaistee
(
2002
)
J121
Hanly
et
al.
(
2002
)
&
0131
Espey
et
al
(
2004
)
0141
和
Labandeira
et
-
50
-
al
(
2017
)
，
[I51
除了
Espey
etal
(
2004
)
仅仅探讨电
力外
，
其他文献都涉及到了汽油的需求价格弹
性
。
0141
Hanly
et
al.
(
2002
)
&
0131
Graham
and
Gai
stem
(
2002
)
0121
探讨的是汽车燃料
(
包括柴油
)
，
La
bandeira
etal
(
2017
)
0151
探讨了一般能源以及特
定产品
：
电力
、
天然气
、
汽油
、
柴油和取暖油
。
4.
汽油需求价格弹性的
Meta
分析
。
目前的分
析有
：
Espey
(
1996
)
、
0161
Espey
(
1998
)
、
0171
Brons
et
al
(
2008
)
0181
和
Havmnek
等
(
2012
)
o
0191
Espey
(
1996
)
首次进行
Meta
分析
，
以检验是否存在系
统地影响美国汽油价格弹性估计的因素
，
并指出汽
油需求价格平均短期和长期弹性分别为
-0.
26
和
-0-
58
，
并研究了产生异质性的原因
，
以检验是否
存在系统影响美国汽油价格弹性估计的因素
，
0161
并
且在
Espey
(
1998
)
中利用现有的全球汽油需求的
经验证据对长期
、
短期和中期弹性进行了
Meta
分
析
。
0171
Bans
等
(
2008
)
发展了一种基于
SUR
模型
的估计方法以探讨汽油需求价格弹性估计值的变
化
，
并假设汽油需求可以表示为汽车燃油效率的函
数
，
将不同类型弹性的信息结合起来以获得更精确
的估计数
。
0
18
1
Havranek
等
(
2012
)
通过对不同国家
的汽油需求弹性估计值进行
Meta
回归分析探讨异
质性的原因
。
0191
总的来看
，
Meta
分析可以有效对现有研究进
行合并
，
但目前的研究还存在一些问题
：
首先
，
现
有
Meta
分析纳入的研究主要考虑了发达国家
，
特
别是美国
，
而对于发展中国家的研究较少
，
对中国
的研究则没有
，
并且缺乏
2014
年以后的文献
。
其
次
，
近二十年来
，
随着大数据和互联网技术的迅速
发展
，
各种微观数据库不断完善使数据质量得以提
升
，
另一方面
，
随着计量经济学理论和实践的不断
进步
，
各种估计方法和实证模型的产生使数据分析
的可靠性得以提升
。
这些变化意味着越是最近的研
究
，
其数据和分析越是可信的
，
但是目前的
Meta
分
析却没有考虑这一点
。
最后
，
在发表偏倚的分析上
,
目前仅有
Havranek
等
(2012)
分析了发表偏倚
，
但
仅采用漏斗图的分析方法
，
0191
而漏斗图的分析依靠
研究者的主观判断
，
从而影响了结果的可靠性
。
二
、
Meta
分析
：
数据
、
方法与估计
(
一
)
文献检索与筛选
为了尽可能的收集现有对汽油需求价格弹性估
计的文献
。
本文检查了最近的荟萃分析
Havranek
等
(
2012
)
0191
和
Labandeira
et
al
(
2017
)
，
0151
收集
了
DahL
能源需求数据库中的研究
，
并检索
Econ-
第
5
期
焦雨
生
：
汽油需求价格弹性的估计
：
基于48
个研究的
Meta
分析
第
43
卷
Lit
、
Scopus
、
Springer
、
ESsco
、
Elsevier
、
SCI
和
SS-
CI
等数据
，
共搜集
2213
篇文献
，
包括了期刊论
文
、
工作论文
、
专著和学术报告
，
在此基础上
，
通
过下述方法进行筛选
：
首先
，
文献必须给出了弹性的估计值
，
并给出
了弹性估计的标准误
，
或者虽然没有给出标准误
,
但是可以通过其他方法推算出弹性估计的标准误
;
其次
，
删除掉工作论文
、
专著和学术报告
。
在一些
Meta
分析的文献中
，
研究者认为应该使用所有研
究的估计值
，
并认为纳入未发表的研究将缓解发表
偏倚
。
Doucouliagos
&
Stanley
(
2012
)
指出
，
初期
研究的作者在准备期刊投稿时
，
很可能会润色论文
的早期草稿
，
因此工作论文的收录无助于缓解发表
偏倚丿
20
1
本研究只从发表在同行评议期刊上的研究
中收集估计值
，
并将此作为纳入文献质量的标准
；
第三
，
近二十年来
，
随着大数据和互联网技术
的迅速发展
，
各种微观数据库不断完善使数据质量
得以提升
，
另一方面
，
随着计量经济学理论和实践
的不断进步
，
各种估计方法和实证模型的产生使数
据分析的可靠性得以提升
，
这些变化意味着越是最
近的研究
，
其数据和分析越是可信的
，
考虑到这一
点
，
本文对于
2000
以前的研究
，
主要收集影响力
较大的文献
，
并以高被引指数和影响因子来判定
；
最后
，
删除重复研究
。
对于采用相同数据
、
相同模
型的研究
，
采用期刊影响因子和发表时间优先的原
则进行筛选
。
按照上述规则
，
最后纳入研究
48
篇文献
，
共
209
个估计
。
从估计类型看
，
有
33
篇文献
，
113
个
估计研究了汽油需求的短期弹性
，
32
篇文献
，
共
96
个估计研究了汽油需求的长期弹性
，
另有
19
篇
文献同时估计了长期和短期弹性
。
(
二
)
Meta
合并分析设计
1.
效应值的选取
弹性通常是衡量某一特定政策干预可能产生效
果的关键尺度
，
显然
，
汽油需求价格弹性是本文研
究的效应值
。
通常情况下
，
关于汽油需求价格弹性
的实证研究会采用双对数形式
，
此时
，
回归系数即
为弹性系数
。
一部分研究会报告弹性系数的标准
误
，
而另外一些研究则会报告
t
值
，
在只报告
t
值
的情况下
，
标准误可由弹性系数除以
t
值得到
。
对于不采用双对数形式的研究
，
此时的弹性系
数则为
：
!
=a
—
*
Y
其中
，
&
为回归系数
，
*
和
Y
分别为解释变量和
被解释变量的平均值
。
此时估计的方差为
：
Vary
=
—
*
*
2
-
Valentine
Y
Vara+a
2
—
VarY
，
1979
)
0
21
1
2
y
2
(
2.
异质性检验及统计模型的选择
不同研究间结果的变异称为异质性
。
经济学在
很大程度上是一门非实验科学
，
建模和方法选择对
报告的结果有很大影响
，
所以
Meta
分析必须关注
各研究间的异质性
。
当存在严重异质性时
，
任何衡
量平均效应大小的方法都无法捕捉到所讨论的经济
现象的真实性质
。
常用的异质性检验工具是
Q
检验
，
它具有自
由度为
(
k-
1
)的卡方分布
。
若
Q
>X#
2
，
r
-
1
,
P
<
#
(
#
为检验标准
，
通常设定为
0.1
)
，
则表明研究
间存在异质性
，
而且
Q
值越大
，
异质性越大
。
Q
检验虽然是检验异质性的常用方法
，
但是其检验效
能较低
，
原因在于
Q
值会随着自由度的增加而增
加
，
从目前对
40
多个
Meta
分析的文献来看
，
Q
检
验总是存在异质性
。
为提高
Q
检验效能
，
可以进行
Q
值转换得到
I
2
和
H
统计量
.
I
2
统计量的计算如下所示
：
5
=
(
Q-df
)
/Q
其中
Q
表示
Q
统计量
，
df
表示自由度
。
I
2
值反映异质性部分在总变异中的比重
，
当超
过
50%
和
75%
时
，
分别表示研究间存在中度和高
度的异质性
。
H
统计量的计算如下所示
：
H
=
jQ/(k
-
1
)
其中
Q
表示
Q
统计量
，
k
为研究的个数
。
在
H
值大于
1
的情况下
，
H
值越大则异质性
越大
。
当
H
值大于
1.5
时
，
表示研究间存在明显
的异质性
。
如果确认研究间存在较大的异质性
，
则
应该选择随机效应模型进行分析
。
(
三
)
Meta
回归分析设计
1.
效应值编码项
。
本研究的效应值为汽油需
求价格的短期弹性和长期弹性
。
用
“
effect
%
表
示汽油需求价格短期弹性估计
；
用
“
SE_
SEF-
fect
%
表示短期弹性估计的标准误
；
用
“
tat
%
表示短期弹性估计的
t
值
，
用
“
PREC
”
表示短期
弹性估计的精度
，
即短期弹性估计标准误的倒数
。
在上述变量前面加字母
“
L
%
表示涉及长期弹性估
计的变量
。
下同
。
2.
样本描述项
。
发表时间
。
设置一个数值变量
“
DATE
%
和两个虚拟变量
“
D1999
”
和
“
D2009
”
。
-
51
-
第
5
期
宜春学院学报
第
43
卷
“
DATE
”
表示文献发表的年份
；
“
D1999
”
为
1
,
表
以探讨是否发表于
《
能源经济学
》
对研究结果的
示文献是在
1999
年以后发表
，
否则为
0
；
$
D2009
”
影响
，
同时还可以验证发表
偏倚
的存在
。
如果该变
量估计系数显著为正或为负
，
则说明存在发表
偏
为
1
,
表示文献是在
2009
年以后发表
，
否则为
0
.
研究目标国
。
设置四个虚拟变量
：
“
SING
”
、
倚
，
反之
，
如果估计系数不显著
，
则无法据此判定
发表偏倚
。
4.
研究方法项
。
数据类型
。
设置一个虚拟变
“
USA
”
、
$
FADA
”
、
$
FAZHAN
”
。
当研究目标国为
某单一国家时
，
“
SING
”
设定为
1
,
否则为
0
；
当
研究目标国为美国时
，
“
USA
”
设定为
1
,
否则为
0
;
当研究目标国为发达国家时
，
“
FADA
”
设定为
1
,
否则为
0
；
当研究目标国为发达国家时
，
量
“
XULIE
”.
当研究所使用的数据为时间序列数
据时
，
“
XULIE
”
设定为
1
，
否则为
0
.
模型方法
.
设置三个虚拟变量
“
OLS
”
、
“
IV
”
、
“
XIE
”
.
当采
用
OLS
方法进行估计时
，
“
OLS
”
设定为
1
，
否则
“
FAZHAN
”
设定为
1
，
否则为
0
.
3.
文献来源项
。
设置一个虚拟变量
“
NENG
”
，
为
0
；
当采用工具变量法进行估计时
，
“
IN
”
设定
为
1
，
否则为
0
；
当采用协整方法时
，
设定为
1
，
否则为
0
.
上述变量的描述性统计如下
：
变量
名
均值
-0.683
0.171
如果文献发表自
《
能源经济学
》
，
则设定为
1
，
否
则为
0
.
该虚拟变量的设定原因在于
纳
入的研究中
的
15
篇来自于
《
能源经济学
》
，
该变量的设定可
表
1
变量描述性
统计
变量
名
均值
-0.
22
标
准误
0.155
最
小
值
-0.96
最大值
标
准误
最
小
值
最大值
EFFECT
SE
0.08
1.055
0.82
LEFFECT
LSE
0.328
-1.59
-0.102
0.015
0.077
-5.052
31.296
1990.
46
0.12
3.39
0.009
-20.456
0.948
0.1090.47
-1TAT
LTAT
LOREC
LDATE
-5.775
4.983
-33.682
2.128
PREC
DATE
24.531
11.037
105.429
2018
10.858
11.997
11.208
66.667
2018
1974
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
1994.417
0.2916667
0.21875
1974
0
0
0
0
0
0
0
0
0
0
D1999
D2009
0.1946903
0.1504425
0.
478
0.3977258
0.3590971
0.502
0.464
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
LD1999
LD2009
0.4569157
1
1
1
1
1
1
1
1
1
1
0.4155687
0.477
0.384
0.278
SING
USA
FAZHAN
FADA
XULIE
LSENG
0.344
0.177
0.31
0.097
0.735
LUSA
LFAZHAN
0.298
0.444
0.083
0.719
LFADA
0.452
0.47
0.407
0.375
0.493
0.374
LXULEE
0.323
0.384
BAN
XEE
LBAN
LXEE
LNENG
0.387
0.278
0.071
0.301
0.258
0.461
0.083
0.313
NENG
0.466
三
Meta
合并分析与
Meta
回归
分析结
果
（
一
）
发
表偏倚
分析
期刊编辑和审稿人可能更倾向于发表具有统计
、
部
，
且大致沿中线平均分布
，
则认为不存在发表
偏
倚
.
本文以
Stata14.0
为分析工具
，
绘制由效应值
和精度表示的漏斗图
，
如下所示
：
学意义的结果
，
同时
，
研究人员也面临着强烈的激
励
，
他们通常根据最终发表的可能性来选择哪些研
究结果
，
并将其提交给期刊
，
而这种情况并不属于
学术不端
，
这些行为统称为选择性发表或发表
偏
见
，
或称之为发表
偏倚.
如果不加以处理
，
这种选
择性可能会导致对已发表研究的
偏
见估计和误导
.
漏斗图是判定发表
偏倚
的常见方法
，
其横
轴
为
估计值
，
纵
轴
为估计值的精度
.
如果散点集中在底
-
52
-
1
短
期
弹性
的
漏
斗图
第
5
期
焦雨
生
：汽油需求价格弹性的估计
：
基于48
个研究的
Meta
分析
第
43
卷
步判断
。
剪
补
法采用迭代程序从
漏
斗图的一段移去
最极端的研究
，
重新估计效应量
，
并观察剪
补
前后
效应量的改变
，
改变越小
，
则发表偏倚的程度越
小
。
从表
2
可以看出
：
长期和短期弹性在进行右侧
剪
补
后
，
不管是固定效应还是随机效应模型
，
效应
值都出现了显著的改变
。
可以判断
：
本文所纳入的
研究存在明显的发表偏倚
，
因此需要谨慎对待本文
的结论
。
需要明确的是
：
虽然本研究所纳入的文献
图
2
长期弹性的漏斗图
存在发表偏倚
，
但并不说明本研究的结论是不可信
的
，
因为虽然真理有时掌握少数人的手中
（
马克
从上图可以看出
：
长期和短期弹性的
漏
斗图的
散点大多集中在底部
，
但是直观来看
，
分布存在不
思语
）
，
但是不能由此推定掌握在多数人手中的就
一定不是真理
。
对称
，
存在明显的向左偏倚
，
需要利用剪
补
法进一
固定效应
表
2
剪补法前后各统计量指标比较表
随机效应
效应值
95%
置信
95%
置信
效应值
95%
置信
95%
置信
Q
统计量
区间下限
区间上限
区间下限
区间上限
效
应值
为
短期弹性系数
，
右侧剪补
45
,
利
用
固定
效应模
型
寻找待剪补
研究
。
剪补
前
剪补
后
-0.
12849
-0.
10143
-0.
13313
-0.
10576
-0.12384
-0.
19055
-0.
11218
-0.
20580
-0.
13155
-0.
17261
-0.
09281
1321.5836
-0.097112382.0868
效
应值
为
短期弹性系数
，
右侧剪补
23
,
利
用随机
效应模
型
寻找待剪补
研究
。
剪补
前
剪补
后
-0.12849
-0.12216
-0.13313
-0.12674
-0.12384
-0.11757
-0.
19055
-0.
20580
-0.17184
-0.
17261
-0.13517
1321.5836
1551.0812-0.15350
效
应值
为
长期弹性系数
，
右侧剪补
48
,
利
用
固定
效应模
型
寻找待剪补
研究
。
剪补
前
剪补
后
-0.37982
-0.39222-0.36742
-0.24210
-0.
64657
-0.
31479
-0.
71290
-0.
38273
-0.
58024
-0.
24686
1955.4452
4142.4407
-0.
25319
-0.
26428
效
应值
为
长期弹性系数
，
右侧剪补
26
,
利
用随机
效应模
型
寻找待剪补
研究
。
剪补
前
剪补
后
-0.37982
-0.35607
-0.39222
-0.28606
-0.36742
-0.34409
-0.
64657
-
0.
50107
-0.
71290
-
0.
56160
-0.
58024
-
0.
44053
1955.4452
2211.9265
（
二
）
Meta
合并分析的平均效应值估计和异
质性检验
和
95%
；
对应的
H
统计量分别为
3.3
和
4.5
。
由于
Q
值过大
，
M
统计量均超过
90%
,
且
H
统计量均
通过上文提及的异质性检验可以发现
：
短期和
长期汽油需求弹性合并分析的
Q
值分别为
1231.584
（
p
=0.000
<0.001
）
和
1955.
445
（
p
=
超过
1-5
，
可以判断各研究间存在高度的异质性
。
由于各研究间的异质性较大
，因此采用随机效
应模型进行合并分析
，
结果如下
：
0.
000
<0.
001
）
；
对应的
M
统计量分别为
90.
906
%
表
3
以短期和长期弹性为效应值的合并分析结果
估计值
短期弹性
长期弹性
标准误
0.009
0.034
方差
95%
下限
-0.208
-0.713
95%
上限
-0.173
3
值
-20.811
-19.105
P
值
Q
值
1231.584
-0.191
-0.647
0.0000.000
0.0000.001
-0.580
1955.445
上表显示
：
以短期和长期汽机油需求价格弹性
为效应值进行合并分析后的平均效应值分别为
-
0.
191
和
-0.
647
。
（
三
）
应用
Meta
回归方法的调节因素分析结果
如果某些结果比其他结果更有可能被选择发
表
，
则文献中报告的平均估计将是对真实估计的有
偏估计
。
鉴于上文分析中异质性较高
，
需要采用
Meta
回归分析寻求异质性的来源
。
本研究采用限
-
53
-
第
5
期
宜春学院学报
第
43
卷
制性最大似然法测算研究间的差异分量
，
以效应值
置信区间时使用
t
分布代替标准正态分布
。
估计结
方差的倒数为权重
，
采用蒙特卡洛置换检验估计
P
果如下
：
值
，
并对估计系数的方差进行修正
，
在计算
P
值和
表
3 Meta
回归方法结果
被解释变量
：
EFFECT
解释变量
：
SE
被解释变量
：
LEFFECT
解释变量
：
LSE
调
节
因素
回归系
数
0.
002465
标准误
0.
0003642
###
0.
0060932
###
0.
002175
#
#
0.
012145
#
#
0.003418
#
#
0.001219
调节
因素
LPREC
LDATE
LD1999
LD2009
回归系
数
0.0117889
-0.0040977
-0.0011219
-0.0351927
-0.0891376
标准误
0.0029312
###
0.002734
###
0.00175
##
PREC
DATE
-0.
006238
-0.
017046
-0.018751
-0.0451245
样本
描述
项
D1999
D2009
SING
0.0449226
#
#
0.0428572
#
#
0.
0427608
#
LSING
USA
FAZHAN
-0.00121
-0.0264995
LUSA
LFAZHAN
-0.0167903
-0.1769918
-0.2690955
0.000359
0.001718
0.17484
0.0539272
0.0428572
0.0574449
#
#
#
0.035465
###
FADA
-0.121419
0.1730049
LFADA
LNENG
LXULIE
文献
来源项
NENG
XULIN
0.021066
-0.2469918
0.234955
0.03978414
0.0084518
##
0.03344875
研究
方法
项
BAN
-0.018754
-0.1690955
0.
009824
#
#LBAN
-0.018942
0.1371489
-0.100128
OLS
IN
0.0427608
0.021066
#
#
0.0449226
LOLS
-0.1344017
-0.0321617
LIV
LXIE
aau2
0.087415
##
XIE
tau2
模型指标项
0.0214978
0.0394718
0.000624
0.001346
I
一
squared
Adj
R2
F
76.57%
45
.64%
I
一
squared
Adj
R2
F
78
.35%
42
.21%
128.81
433.68
汪
：
***
、
和
#
分
别表示系
数
在
1%
、
5%
和
10%
的
统计
水
平上
显
著
根据上述分析结果
，
结合汽油需求价格弹性的相关
弹性的大小影响不显著
。
从原因上看
，
由于沉没成
本的存在
，
生活模式
、
生产结构的路径依赖等因素
理论研究
，
可以看出
：
(
1
)
以短期和长期弹性为效应值的
Meta
回归
的产生的锚定效应
，
而这些对于不同国家来说并不
分析效果较为理想
。
表现在
：
M
统计量分别为
76.57%
和
78.
35%
，
相比较回归前的
M
统计量
90.906
%
和
95%
，
已经明显的降低
，
并接近中度
存在显著的差异
，
因此短期内汽油价格的变化对不
同国家的影响并不存在显著的差别
，
但是在以多国
或全球为研究目标的情况下
，
这些不显著的差别有
可能通过叠加效应而变得
“
显著
”
。
在对长期弹性
异质
；
TAU2
的值分别为
0.000624
和
0.001346
,
均小于
0.0015
,
表明各研究间的变异较小
；
修正
的分析中
，“
SING
”
、
“
USA
”
、
“
FAZHAN
”
和
“
FA-
DA
%
的估计系数分别为
-0.0891376
、
-0.
0167903
、
-0.1769918
、
-
0.
2690955
，
且分别在
5%
、
10%
、
的可决系数分别为
45.64%
和
42.21%
,
F
值分别
为
12
8.81
和
433.68
，
表明模型的拟合优度较好
；
14
个控制变量中
，
分别有
7
个和
10
个变量的系数
在统计水平上显著
。
1%
和
1%
的水平上显著
，
表明以某单一国家
、
美
国
、
发达国家和发展中国家为目标的研究对短期弹
性的大小有显著的正向影响
，
从原因来看
，
在长期
(
2
)
研究目标国因素对弹性大小的研究存在
显著影响
。
在对短期弹性的分析中
，
“
SING
”
的估
计系数为
-0.0451245
,
表明以某单一国家为目标
内一切成本转化为可变成本
，
生活模式
、
生产结构
也会发生某种程度的改变
，
特别是各国研发新能源
的研究显著正向调
节
弹性的大小
(
弹性为负
)
；
以
的能力存在显著差别
，
这些原因都会影响在汽油价
美国
、
发达国家和发展中国家为目标的研究对短期
-
54
-
格发生变化时行为主体对市场的反应
。
第
5
期
焦
雨
生
：汽油需求价格弹性的估计
：
基于
48
个研究的
Meta
分析
第
43
卷
(
3
)
文献发表时间对弹性大小的研究存在显
著影响
。
在对短期弹性的分析中
，
“
DATE
”
、
“
D1999
”
和
“
D2009
”
的估计系数分别为
-
0.006238
、
-0.017046
和
-
0.018751
,
并分别在
1%
、
5%
和
5%
的程度上显著
，
说明文献发表的时
间显著正向影响短期弹性的大小
，
而且越是最近发
表的文献
，
短期弹性越大
。
“D1999
”
和
“
D2009
”
的估计系数比较接近
，
说明
1999
年亚洲金融危机
和
2009
年全球经济危机对短期弹性的影响差异不
大
。
在对长期弹性的分析中
，
“
DATE
”
、
“
D1999
”
和
“
D2009
”
的估计系数分别为
-0.0040977
、
-
0.
0011219
和
-0.0351927
，
并分别在
1%
、
5%
和
5%
的程度上显著
，
说明文献发表的时间显著正向
影响短期弹性的大小
，
而且越是最近发表的文献
,
短期弹性越大
。
“
D1999
”
和
“
D2009
”
的估计系
数差异较大
，
说明
2009
年全球经济危机对长期弹
性的影响要大于
1999
年亚洲金融危机
。
从原因上
来看
，
随着国家原油价格的频繁变化
、
中东地区冲
突的频发
，
各市场主体对汽油价格不确定性的预期
增加
，
继而通过各种市场行为降低价格的不确定
性
，
此外
，
随着新技术特别是新能源技术的发展
，
汽油的可替代性大大增加
，
这些都导致汽油的需求
价格弹性在长期内有所增加
。
(
4
)
文献来源对弹性大小的研究无显著影响
。
在对短期和长期弹性的分析中
，
“
NENG
”
和
“
LNENG
”
的估计系数为
0.
1730049
和
0.
000359
，
且在统计上不显著
，
说明文献是否发表在
《
Energy
Economics
)
对弹性大小的研究无显著影响
。
《
En
ergy
Economics)
是能源经济领域顶级学术期刊
，
位列
SSCI
期刊经济类
Q1
区
(
24/347
)
，
5
年影响
因子为
5.212
。
在本文纳入的研究中
，
共
15
项研
究
、
64
个估计来自于该刊
，
从对该刊的内容追踪
中也发现能源的价格弹性是该刊持续关注的话题
。
(
5
)
研究方法对弹性大小的研究存在显著影
响
。
在短期弹性的分析中
，
“
BAN
”
和
“
IV
”
的估
计系数为
-0.018754
和
-0.1344017
，
并均在
5%
的水平上显著
，
说明采用面板数据和采用工具变量
法显著的正向影响弹性大小的研究
，
而采用时间序
列数据
、
OLS
方法估计和协整分析对弹性大小的研
究无显著影响
。
长期弹性的分析和短期弹性的分析
类似
。
四
、
结论
通过对
1974
年到
2018
年
48
篇涉及汽油需求
价格弹性文献的系统编码
，
得到
209
个弹性的估计
值
，
包括
113
个短期弹性和
96
个长期弹性
。
利用
Meta
合并分析发现
：
合并的短期和长期汽油需求
及价格弹性分别为
-0.
191
和
-0.
647
。
由于合并分析中存在高度异质性
，
说明存在影
响弹性研究结果的因素需要识别
。
本文设计若干调
节变量进行
Meta
回归分析寻求异质性的来源
。
从
结果来看
，
Meta
回归分析的结果较为理想
；
研究
目标国
、
文献发表时间和研究方法等因素对汽油需
求价格弹性大小的研究存在显著影响
；
文献来源对
汽油需求价格弹性大小的研究影响不显著
。
从发表偏倚的分析来看
，
本文纳入研究的文献
存在明显的发表偏倚
，
因此需要谨慎对待该文的结
论
，
但是这并不意味着本文的结论是不可信的
。
这
种统计上的发表偏倚并不意味着现实的发表偏倚
。
从科学研究的本质来看
，
虽然应该重视少数人的结
论
，
但不能走向极端从而认为多数人的结论就一定
是错的
。
尽管本文得到了一些有价值的结论
，
但是也存
在一些明显的缺陷
：
首先
，
由于本文作者能力所限
，
仅仅检索了中
文和英文的文献
，
以其他语言发表的文献也可能产
生了有价值或相左的结论
。
其次
，
目前对汽油需求
价格弹性的研究中
，
主要的研究对象是发达国家
，
本文所纳入研究中的
209
个估计中
，
有
152
个估计
以发达国家为研究对象
，
这样的数据结构有可能影
响
“
研究目标国对弹性大小影响
”
的研究
。
最后
，
在经过
Meta
回归分析后
，
虽然
I
2
统计量大幅降低
为
76.57%
和
78.35%
，
但是异质性依然较高
，
说明仍然存在影响汽油需求价格弹性研究结果的
因素需要识别
，
未来的研究需要进一步识别这些
调节因素
。
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