趙修茗，張 甜，鄒紹輝

(1.莫納什大學(xué)，澳大利亞 墨爾本 3000；2.西安科技大學(xué)管理學(xué)院，陜西 西安 710054)

0 引 言

煤炭是我國(guó)重要的一次能源。據(jù)統(tǒng)計(jì)，2015年全球煤炭消費(fèi)降低1.8%，但煤炭在全球一次能源消費(fèi)量中的比重為29.2%，國(guó)內(nèi)煤炭消費(fèi)總量在中國(guó)能源消費(fèi)量中的占比高達(dá)64%，在中國(guó)能源消費(fèi)結(jié)構(gòu)中，煤炭始終處于主導(dǎo)地位[1]。2013年9月，動(dòng)力煤期貨在鄭州商品交易所上市，改變了多年以來(lái)煤炭期貨市場(chǎng)單一交易品種的格局，成為中國(guó)煤炭期貨市場(chǎng)發(fā)展的重要里程碑。2013年至今，動(dòng)力煤期貨價(jià)格經(jīng)歷了先抑后揚(yáng)的發(fā)展態(tài)勢(shì)，有明顯的隨機(jī)波動(dòng)特征。動(dòng)力煤期貨作為能源衍生品合約的重要組成部分，其價(jià)格的波動(dòng)不僅影響國(guó)內(nèi)期貨市場(chǎng)，對(duì)我國(guó)煤炭經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也產(chǎn)生重要影響。

關(guān)于動(dòng)力煤期貨的研究主要集中在動(dòng)力煤期貨市場(chǎng)套期保值效果、動(dòng)力煤期貨價(jià)格發(fā)現(xiàn)功能及動(dòng)力煤期貨價(jià)格與現(xiàn)貨價(jià)格之間的關(guān)系等方面。劉紅等[2]基于VAR模型利用GARCH模型估計(jì)了動(dòng)力煤的最優(yōu)套保比率，認(rèn)為基于VAR模型的GARCH模型估計(jì)的最優(yōu)套保比率具有一定的有效性與靈活性，對(duì)動(dòng)力煤期貨的套期保值比率估計(jì)較為準(zhǔn)確；閆紅蕾[3]研究表明煤炭期貨價(jià)格和煤炭現(xiàn)貨價(jià)格之間存在長(zhǎng)期均衡的關(guān)系，認(rèn)為煤炭期貨價(jià)格對(duì)煤炭現(xiàn)貨價(jià)格的影響較大，而煤炭現(xiàn)貨價(jià)格對(duì)煤炭期貨價(jià)格的影響較?。焕钆d等[4]基于協(xié)整和狀態(tài)空間模型等理論研究了我國(guó)煤炭期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格，以揭示兩者之間存在的相互聯(lián)動(dòng)關(guān)系，也有相同研究結(jié)果，認(rèn)為煤炭期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間存在協(xié)整關(guān)系且具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系；雷強(qiáng)[5]研究指出煤炭期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間存在著協(xié)整關(guān)系且具有長(zhǎng)期均衡關(guān)系，煤炭期貨價(jià)格是現(xiàn)貨價(jià)格的格蘭杰(Granger)原因，而煤炭現(xiàn)貨價(jià)格不是煤炭期貨價(jià)格的Granger原因；劉林等[6]通過構(gòu)建SVAR-Full BEKK-GARCH模型，運(yùn)用實(shí)證的方法研究了市場(chǎng)情緒、動(dòng)力煤期貨價(jià)格和現(xiàn)貨價(jià)格之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

對(duì)于經(jīng)濟(jì)與能源價(jià)格之間關(guān)系的研究，國(guó)外學(xué)者主要研究了石油價(jià)格與經(jīng)濟(jì)關(guān)系。LARDIC等[7]選取GDP為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)，研究了石油價(jià)格與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間的長(zhǎng)期關(guān)系，認(rèn)為石油價(jià)格變動(dòng)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在長(zhǎng)期同方向變動(dòng)趨勢(shì)；PAPAPETROU[8]研究了1982～2008年間希臘的石油價(jià)格和經(jīng)濟(jì)活動(dòng)之間的關(guān)系，認(rèn)為在油價(jià)迅速變動(dòng)和油價(jià)變動(dòng)劇烈的時(shí)期，油價(jià)與經(jīng)濟(jì)活動(dòng)強(qiáng)度之間呈負(fù)相關(guān)關(guān)系；張歡等[9]通過構(gòu)建VAR模型和SVAR模型，選取1989～2009年間我國(guó)能源價(jià)格變動(dòng)和居民消費(fèi)水平數(shù)據(jù)，對(duì)兩者之間的動(dòng)態(tài)波動(dòng)效應(yīng)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)；牟敦果等[10]基于時(shí)變參數(shù)向量自回歸(TVP-VAR)方法研究了工業(yè)增加值、電力消費(fèi)量和煤炭?jī)r(jià)格之間的互動(dòng)影響，認(rèn)為煤炭?jī)r(jià)格上漲對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和電力消費(fèi)不存在抑制作用；趙夢(mèng)楠等[11]采用Bai與Perron的結(jié)構(gòu)斷點(diǎn)檢驗(yàn)，選取國(guó)內(nèi)54年間(1952～2006年)數(shù)據(jù)，構(gòu)建VAR模型結(jié)合Granger因果檢驗(yàn)，認(rèn)為煤炭消耗是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單方向原因。

綜上所述，對(duì)于國(guó)內(nèi)動(dòng)力煤期貨價(jià)格波動(dòng)與煤炭經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系研究較少。但是，由于動(dòng)力煤期貨是我國(guó)重要的能源衍生品合約，動(dòng)力煤期貨價(jià)格的波動(dòng)會(huì)國(guó)內(nèi)煤炭經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生一定影響。鑒于此，選取2013年9月～2018年7月間的中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)(CCP)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)(CBD)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)(CCM)和煤炭行業(yè)失業(yè)率(CUR)4個(gè)經(jīng)濟(jì)指標(biāo)代表國(guó)內(nèi)煤炭經(jīng)濟(jì)發(fā)展，研究了動(dòng)力煤期貨價(jià)格與國(guó)內(nèi)煤炭經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動(dòng)態(tài)關(guān)系。首先用Granger因果檢驗(yàn)得出各經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，然后建立VAR(2)模型，用脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解研究了動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)與中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)和煤炭行業(yè)失業(yè)率之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系及貢獻(xiàn)率。

1 研究方法與模型

在本文的研究中，使用各經(jīng)濟(jì)變量的差分序列及其滯后期構(gòu)造VAR模型，綜合考慮最終選取滯后期數(shù)為2，對(duì)動(dòng)力煤期貨價(jià)格及各經(jīng)濟(jì)變量構(gòu)建VAR(2)模型，通過基于VAR模型的脈沖響應(yīng)和方差分解深入研究動(dòng)力煤期貨價(jià)格與各經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。

1) VAR模型。研究復(fù)雜系統(tǒng)變量之間互動(dòng)關(guān)系的經(jīng)典方法就是向量自回歸模型(VAR)，實(shí)質(zhì)是利用各經(jīng)濟(jì)變量構(gòu)建多元時(shí)間序列自回歸模型(VAR)。本文選用VAR模型主要研究動(dòng)力煤期貨價(jià)格和各個(gè)經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系，VAR模型具體表達(dá)式見下式。

式中：Vt為(p×1)向量組成的隨機(jī)過程；βi為系數(shù)矩陣(p×p)；Vt-i為向量滯后i階的變量；εt為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

2) 脈沖響應(yīng)函數(shù)與方差分解。脈沖響應(yīng)函數(shù)描述的是隨著時(shí)間的推移，模型中各變量對(duì)沖擊的響應(yīng)程度，在本文的實(shí)證分析中，脈沖響應(yīng)函數(shù)可以研究動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)其他經(jīng)濟(jì)變量的影響強(qiáng)度和持續(xù)影響的時(shí)間。方差分解法能夠進(jìn)一步研究各個(gè)內(nèi)生變量對(duì)預(yù)測(cè)方差的貢獻(xiàn)度，在本文的實(shí)證研究中，運(yùn)用方差分解法研究了動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)我國(guó)煤炭經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總貢獻(xiàn)率。

2 數(shù)據(jù)與變量選取

為了進(jìn)一步研究動(dòng)力煤期貨價(jià)格對(duì)我國(guó)煤炭經(jīng)濟(jì)的影響，本文構(gòu)建了動(dòng)力煤期貨價(jià)格與多個(gè)代表煤炭經(jīng)濟(jì)發(fā)展指標(biāo)的VAR模型，以便更準(zhǔn)確地分析動(dòng)力煤期貨價(jià)格波動(dòng)與中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)和煤炭行業(yè)失業(yè)率4個(gè)重要經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的動(dòng)態(tài)關(guān)系。研究中選取樣本區(qū)間從2013年9月至2018年7月，各指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)自WIND數(shù)據(jù)庫(kù)、國(guó)家能源局、中國(guó)煤炭網(wǎng)和中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒。數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明見表1，動(dòng)力煤期貨價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)見圖1。

3 實(shí)證分析

3.1 ADF檢驗(yàn)

選用ADF做單位根檢驗(yàn)，對(duì)中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)(CCP)、 中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)(CBD)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)(CCM)和煤炭行業(yè)失業(yè)率(CUR)和動(dòng)力煤期貨收盤價(jià)(CFP)5個(gè)指標(biāo)做平穩(wěn)性檢驗(yàn)，表2是各原始變量的檢驗(yàn)結(jié)果，表3是序列一階差分的單位根檢驗(yàn)結(jié)果。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源與說(shuō)明

圖1 動(dòng)力煤期貨價(jià)格波動(dòng)趨勢(shì)

表2 原始變量ADF檢驗(yàn)結(jié)果

表3 一階差分變量ADF檢驗(yàn)結(jié)果

注：(c,t,n)表示檢驗(yàn)的方程中含有截距項(xiàng)c、時(shí)間趨勢(shì)項(xiàng)t及滯后階數(shù)n；按照SC最小準(zhǔn)則確定滯后階數(shù)

從表2和表3中可以看出，原始序列在1%的顯著性水平下均不平穩(wěn)，但經(jīng)過一階差分后序列在1%的顯著性水平下都是平穩(wěn)的。為了更準(zhǔn)確地研究動(dòng)力煤期貨和煤炭經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系，本文選用用一階差分序列進(jìn)行研究，DCCP、DCBD、DCCM、DCUR、DCFP分別表示中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)、煤炭行業(yè)失業(yè)率和動(dòng)力煤期貨價(jià)格的一階差分序列。

3.2 VAR模型的構(gòu)建

利用VAR模型進(jìn)行研究時(shí)，滯后階數(shù)的選擇非常重要。如果滯后階數(shù)太大，會(huì)使得自由度偏小，模型估計(jì)參數(shù)誤差變大；如果滯后階數(shù)太小，難以準(zhǔn)確描述各變量之間的動(dòng)態(tài)互動(dòng)關(guān)系，降低研究的準(zhǔn)確性。由表4可以看出，最優(yōu)滯后階數(shù)為2，因此本文構(gòu)建2階向量自回歸模型進(jìn)行研究。

為了進(jìn)一步研究動(dòng)力煤期貨價(jià)格波動(dòng)與各經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系，本文構(gòu)建了五維VAR模型，表5為滯后2階的VAR(2)模型各經(jīng)濟(jì)變量的估計(jì)結(jié)果。

表4 VAR模型最優(yōu)滯后期選擇

注：*為滯后期選擇標(biāo)準(zhǔn)；LR為修正的LR檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量(5%的顯著性水平)；FPE為預(yù)測(cè)誤差；AIC為赤池信息準(zhǔn)則；SC為施瓦茨信息準(zhǔn)則；HQ為漢南-奎因信息準(zhǔn)則

表5 VAR(2)模型的估計(jì)結(jié)果

注：[]中表示t統(tǒng)計(jì)量

由表5可以看出各經(jīng)濟(jì)變量之間的關(guān)系，具體分析如下所述。

1) 動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣度的影響。以DCBD為因變量的估計(jì)方程，滯后1階和滯后2階的動(dòng)力煤期貨價(jià)格序列對(duì)中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣度的估計(jì)系數(shù)分別為0.004 458和0.0418 40，這說(shuō)明動(dòng)力煤期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣度產(chǎn)生正向影響。

2) 動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)的影響。以DCCM為因變量的估計(jì)方程，滯后1階和滯后2階的動(dòng)力煤期貨價(jià)格序列對(duì)中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)的估計(jì)系數(shù)分別為-0.025 902和0.051 970，說(shuō)明滯后2階的動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲會(huì)使得中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)上升。

3) 動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)的影響。以DCCP為因變量的估計(jì)方程表明滯后1階的動(dòng)力煤期貨價(jià)格會(huì)隨著中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)的上升而上漲，滯后2階的動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲時(shí)，中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)會(huì)下降。

4) 動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)煤炭行業(yè)失業(yè)率的影響。以DCUR為因變量的估計(jì)方程，動(dòng)力煤期貨價(jià)格序列對(duì)失業(yè)率影響的估計(jì)系數(shù)分別為0.007 134和-0.035 009。說(shuō)明滯后1階動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲，失業(yè)率升高，滯后2階動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲，失業(yè)率降低。長(zhǎng)期來(lái)看，動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲會(huì)使得失業(yè)率降低。

圖2為VAR(2)模型特征根散點(diǎn)圖，特征根都散落在單位圓內(nèi)，說(shuō)明本文構(gòu)建的模型是穩(wěn)定的，結(jié)論是可靠的。

圖2 VAR(2)模型特征根散點(diǎn)圖

3.3 變量的Granger因果檢驗(yàn)

對(duì)中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)、中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)、煤炭行業(yè)失業(yè)率和動(dòng)力煤期貨收盤價(jià)五個(gè)經(jīng)濟(jì)變量做Granger因果檢驗(yàn)。由于篇幅限制，表6是部分檢驗(yàn)結(jié)果。

表6 Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果

注：*、**、***分別表示在顯著性水平為10%、5%、1%

由表6可以看出，在1%的顯著性水平下，絕大多數(shù)Granger因果檢驗(yàn)結(jié)果顯示拒絕原假設(shè)。DCBD和DCFP存在明顯的雙向Granger因果關(guān)系，說(shuō)明動(dòng)力煤期貨價(jià)格變化會(huì)引起中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣度的變化，煤炭市場(chǎng)景氣度也會(huì)影響動(dòng)力煤期貨價(jià)格變化，動(dòng)力煤期貨價(jià)格與中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣度之間關(guān)聯(lián)度密切。DCCM和DCFP存在明顯的雙向Granger因果關(guān)系，說(shuō)明動(dòng)力煤期貨價(jià)格和中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)之間互相影響。在1%的顯著性水平下，行業(yè)失業(yè)率和動(dòng)力煤期貨價(jià)格之間存在明顯的雙向因果關(guān)系。

3.4 脈沖響應(yīng)與方差分解

為了對(duì)動(dòng)力煤期貨價(jià)格與各經(jīng)濟(jì)變量之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系做進(jìn)一步的實(shí)證研究，對(duì)本文選取的5個(gè)經(jīng)濟(jì)變量做脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解，各經(jīng)濟(jì)變量間的脈沖響應(yīng)函數(shù)結(jié)果如圖3所示。

圖3 各變量間的脈沖響應(yīng)函數(shù)

表7 中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)的方差分解結(jié)果

由圖3可以看出，動(dòng)力煤期貨價(jià)格一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊會(huì)使得中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)先增加后減小，在第6期，沖擊效應(yīng)達(dá)到峰值。動(dòng)力煤期貨價(jià)格一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊會(huì)使得中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)先增加后減小，在第5期達(dá)到最大值，然后開始減小。在當(dāng)期給動(dòng)力煤期貨價(jià)格一個(gè)正向沖擊，行業(yè)失業(yè)率在當(dāng)期并沒有受到影響，當(dāng)期沒有變化，從第3期失業(yè)率收到的沖擊達(dá)到最低值為-10%，說(shuō)明動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲100%會(huì)使得行業(yè)失業(yè)率降低1%。動(dòng)力煤期貨價(jià)格對(duì)中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)的影響，在第5期開始變緩，并持續(xù)至第10期。

為更加準(zhǔn)確地研究動(dòng)力煤期貨價(jià)格在各經(jīng)濟(jì)變量中影響的大小，對(duì)變量進(jìn)行方差分解分析，中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)(DCBD)的方差分解結(jié)果見表7。

從表7可以看出，動(dòng)力煤期貨價(jià)格上升對(duì)中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)最大貢獻(xiàn)出現(xiàn)在第10期，動(dòng)力煤期貨價(jià)格對(duì)中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)的影響存在10期滯后性。動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)當(dāng)期中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)貢獻(xiàn)率為0，但是隨著時(shí)間的推移，貢獻(xiàn)率越來(lái)越大，在第10期達(dá)到26.6%。

4 結(jié) 論

1) DCBD和DCFP存在明顯的雙向Granger因果關(guān)系，說(shuō)明動(dòng)力煤期貨價(jià)格變化會(huì)引起中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)的變化，煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)也會(huì)影響動(dòng)力煤期貨價(jià)格變化，動(dòng)力煤期貨價(jià)格與中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)之間關(guān)聯(lián)度密切。DCCM和DCFP存在明顯的雙向Granger因果關(guān)系，說(shuō)明動(dòng)力煤期貨價(jià)格和中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)之間互相影響。在1%的顯著性水平下，行業(yè)失業(yè)率和動(dòng)力煤期貨價(jià)格之間存在明顯的雙向因果關(guān)系。

2) 以DCBD為因變量的估計(jì)方程，說(shuō)明動(dòng)力煤期貨價(jià)格波動(dòng)對(duì)中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)產(chǎn)生正向影響。以DCCM為因變量的估計(jì)方程，說(shuō)明滯后2階的動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲會(huì)使得中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)上升。以DCCP為因變量的估計(jì)方程表明滯后1階的動(dòng)力煤期貨價(jià)格會(huì)隨著中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)的上升而上漲，滯后2階的動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲時(shí)，中國(guó)煤炭?jī)r(jià)格指數(shù)會(huì)下降。相關(guān)研究表明，滯后1階動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲，失業(yè)率升高，滯后2階動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲，失業(yè)率降低。長(zhǎng)期來(lái)看，動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲會(huì)使得失業(yè)率降低。

3) 動(dòng)力煤期貨價(jià)格一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊會(huì)使得中國(guó)煤炭市場(chǎng)預(yù)期指數(shù)先增加后減小，在第6期，沖擊效應(yīng)達(dá)到峰值。動(dòng)力煤期貨價(jià)格一個(gè)單位標(biāo)準(zhǔn)差的正向沖擊會(huì)使得中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)先增加后減小，在第5期達(dá)到最大值，然后開始減小。在當(dāng)期給動(dòng)力煤期貨價(jià)格一個(gè)正向沖擊，行業(yè)失業(yè)率在當(dāng)期并沒有受到影響，當(dāng)期沒有變化，從第3期失業(yè)率收到的沖擊達(dá)到最低值為-10%，說(shuō)明動(dòng)力煤期貨價(jià)格上漲100%會(huì)使得行業(yè)失業(yè)率降低1%。動(dòng)力煤期貨價(jià)格變動(dòng)對(duì)當(dāng)期中國(guó)煤炭市場(chǎng)景氣指數(shù)貢獻(xiàn)率為0，但是隨著時(shí)間的推移，貢獻(xiàn)率越來(lái)越大，但增長(zhǎng)幅度呈現(xiàn)下降趨勢(shì)。