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user: 4. 实证结果分析 4.1. 关键特性识别 (一) 描述性统计及相关检验 将收益性(SYX)、成长性(CZX)、流动性(LDX)、安全性(AQX)及生产性(SCX)五个指标进行ADF单位根检验，发现五个指标的ADF值都小于1%显著性水平的临界值，说明五个指标均是平稳序列，结果如表1所示。 Table 1 ADF unit root test for each indicato 指标变量 符号表示 ADF值 P值 样本个数 收益性 SYX 67.7782 0.0011 252 成长性 CZX 126.885 0.0000 245 流动性 LDX 59.7933 0.0076 240 安全性 AQX 62.2668 0.0042 247 生产性 SCX 64.1699 0.0027 245 表1. 各指标ADF单位根检验 表2给出了我国煤炭行业18家主要上市公司五个指标序列的描述性统计。由表2可知：(1) SYX的标准差最大，说明18家公司收益性的波动是最大的，表现不稳定；(2) 除收益性外，各指标的偏度均大于0，说明其分布具有不对称性，都具有厚尾性；(3) 所有指标的峰度都显著大于3，具有尖峰性，说明在供给侧结构性改革过程中各个指标的表现都具有市场的反馈效应。 Table 2 Descriptive statistics of five indicator sequences of 18 major coal listed companie 指标变量 SYX CZX LDX AQX SCX Mean −0.51 0.44 1.50 0.37 0.69 Median 0.09 0.09 1.00 0.35 0.56 Maximum 2.94 13.14 22.46 0.89 3.17 Minimum −167.11 −2.61 0.07 0.02 0.06 Std. Dev. 10.18 1.74 1.88 0.16 0.46 Skewness −16.32 5.63 6.55 0.52 1.81 Kurtosis 267.63 36.48 63.29 3.48 7.80 表2. 18家主要煤炭上市公司五个指标序列的描述性统计 (二) 面板模型实证结果 “五性”指标ADF检验结果表明均是平稳序列，可以直接构建模型。运用模型①进行估计，根据输出结果，固定效应变截距模型的估计结果如下： SYX i t = − 0.7 + α i ∗ + 0.0594 CZX i t + 0.006 LDX i t + 0.0908 AQX i t + 0.1832 SCX i t                       ( ∗ ∗ ∗ )                         ( ∗ ∗ ∗ )                                                                                                         ( ∗ ∗ ∗ ) i = 1 ， 2 ， 3 ⋯ ， 18 ;     t = 2004 ， 2005 ， ⋯ ， 2018 (1) 注：***代表1%显著性水平，**代表5%显著性水平，*代表10%显著性水平。 模型估计指标中，R 2 = 0.23，DW统计量 = 2.004。结果(1)中各自变量系数与因变量关系的正负性符合实际意义。固定效应 a i ∗ 结果如表3所示： Table 3 Fixed effects of individual sections (partial data Fixed Effects (Cross)： 截面个体 固定效应 ZZMD-C 0.511686 LHKJ-C 0.712015 YTNY-C 0.562718 YZMY-C 0.670969 RHSY-C 0.589336 表3. 各截面个体的固定效应(部分数据) 模型①的估计结果(1)可以看出，生产性(SCX)是影响收益性(SYX)的最主要影响因素，系数为0.185，即生产性每变化1单位，收益性增长0.185单位，该系数分别在1%显著性水平下显著。由模型估计结果得出：在供给侧结构性改革背景下，影响我国煤炭行业主要上市公司的收益性水平高低的关键特性是生产性。 常数项C的估计值为−0.6535，它表示这18家上市公司收益水平的平均值。该值表现为负值，说明经过四十多年的发展，我国整个煤炭行业的经济绩效具有下行压力，供给侧结构性改革有待释放更多改革动能。 Fixed Effects (Cross)是指每个截面公司的收益性表现相对于平均收益性表现(即常数项C)的偏离，反映了每个截面公司之间收益表现的结构差异。通过计算发现每个截面公司的收益性表现存在着显著差异。其中，中国神华能源股份有限公司的收益性表现水平最高，山西潞安环保能源开发股份有限公司次之，收益性表现水平排名第三位的为山西兰花科技创业股份有限公司，收益性水平表现均为正值。中国神华是一家以煤炭为基础的大型综合性公司，是我国上市公司中最大的煤炭销售商，拥有最大规模的煤炭储量，其在2017年和中国国电集团公司合并重组成为国家煤炭集团，改革任务艰巨，实证结果也表明中国神华在样本范围煤炭公司中收益性表现最为突出。表4列出了收益性表现前10名的公司。 Table 4 Top 10 major coal listed companies with income level 公司名称 符号标识 收益水平 中国神华能源股份有限公司 SHNY 0.0223 山西潞安环保能源开发股份有限公司 LANY 0.0142 山西兰花科技创业股份有限公司 LHKJ 0.0120 兖州煤业股份有限公司 YZMY −0.0290 大同煤业股份有限公司 DTMY −0.0309 安徽恒源煤电股份有限公司 HYMD −0.0419 上海大屯能源股份有限公司 DTNY −0.0669 贵州盘江精煤股份有限公司 PJJM −0.0706 平顶山天安煤业股份有限公司 TAMY −0.0864 阳泉煤业(集团)股份有限公司 YQMY −0.0983 表4. 收益水平前10名的主要煤炭上市公司 4.2. 波动溢出效应及特征分析 面板模型结果表明主要煤炭上市公司在供给侧结构性改革过程中要想实现较高的收益水平，生产性是关键因素。本节分别从不同阶段考察收益性表现前10名的上市公司生产性的波动溢出方向及程度，发现传导过程中存在的重要指导性公司。 4.2.1. 相关检验 (一) 平稳性检验 将前10名的公司生产性序列进行ADF单位根检验，发现其原序列都是不平稳序列，经过一次差分后ADF值都小于1%显著性水平的临界值，表现为平稳序列，结果如表5所示。 (二) 残差序列的ARCH检验 为了分析方便，对10家上市公司的生产性序列建立随机游走模型(见模型②)，然后检验该回归模型估计所得到的残差是否存在ARCH效应，结果如表6所示。 D ( SCX i t ) = α i + β i D ( SCX i ， t − 1 ) + u t i = 1 ， 2 ， 3 ， ⋯ ， 18 ;     t = 2004 ， 2005 ， ⋯ ， 2018 ② Table 5 ADF unit root test for productive sequences (partial data 公司名称 符号表示 ADF值 P值 平稳性 中国神华煤炭股份有限公司 SHNY 0.0976 0.6976 不平稳 D (SHNY) −3.0968 0.0051 平稳 山西潞安环保煤炭开发股份有限公司 LANY −2.602 0.2863 不平稳 D (LANY) −4.2131 0.0005 平稳 山西兰花科技创业股份有限公司 LHKJ −1.1038 0.2311 不平稳 D (LHKJ) −3.2854 0.0033 平稳 兖州煤业股份有限公司 YZMY −0.1562 −0.612 不平稳 D (YZMY) −5.1169 0.0001 平稳 大同煤业股份有限公司 DTMY −2.0552 0.2628 不平稳 D (DTMY) −2.0153 0.0470 平稳 安徽恒源煤电股份有限公司 HYMD −2.5212 0.1366 不平稳 D (HYMD) −3.8149 0.0011 平稳 表5. 生产性序列的ADF单位根检验(部分数据) Table 6 ARCH-LM test of residuals (partial data 公司名称 符号表示 Obs * R 2 中国神华煤炭股份有限公司 SHNY 2.5857 (0.1078*) 山西潞安环保煤炭开发股份有限公司 LANY 1.1566 (0.2822) 山西兰花科技创业股份有限公司 LHKJ 6.4186 (0.2676) 大同煤业股份有限公司 DTMY 3.4079 (0.0649*) 安徽恒源煤电股份有限公司 HYMD 5.0588 (0.0424**) 贵州盘江精煤股份有限公司 PJJM 3.2154 (0.0729*) 表6. 残差的ARCH-LM检验(部分数据) 注：括号内数值为相对应的P值。 由表6可知，10家上市公司中SHNY、DTMY、HYMD、PJJM生产性序列的残差平方Obs*R 2 的伴随概率P均显著，故拒绝原假设，认为在10家公司生产性序列中存在异方差现象，即残差存在异方差的ARCH效应。 综上所述，采用BEKK-GARCH模型拟合收益性表现前10名的煤炭上市公司，生产性波动数据切实可行并且具有充分的理论根据。 4.2.2. 波动溢出效应 (一) 第一阶段波动溢出效应 对收益性表现前10名的煤炭上市公司2004~2015年的生产性序列建立BEKK-GARCH (1， 1)模型，各个参数的估计值如表7所示，公司间生产性波动溢出效应系数B的相关图如图1所示。 Table 7 Parameter estimation results of the first stage BEKK-GARCH (1， 1) mode 参数矩阵 A 0.252*** 0.064*** −0.148*** 0.113*** 0.032*** −0.025*** 0.016*** −0.167*** −0.008*** −0.373*** 0.012*** 0.258*** −0.069*** 0.061*** 0.018*** −0.010*** 0.013*** −0.095*** −0.008*** −0.159*** 0.006*** 0.018*** 0.186*** 0.035*** 0.010*** −0.005*** 0.011*** −0.054*** −0.012*** −0.079*** 0.017*** 0.044*** −0.098*** 0.306*** 0.030*** −0.015*** 0.017*** −0.122*** −0.011*** −0.220*** 0.019*** 0.044*** −0.094*** 0.079*** 0.245*** −0.017*** 0.012*** −0.121*** −0.006*** −0.242*** 0.025*** 0.055*** −0.124*** 0.096*** 0.028*** 0.201*** 0.012*** −0.144*** −0.006*** −0.326*** 0.013*** 0.031*** −0.066*** 0.056*** 0.017*** −0.011*** 0.233*** −0.087*** −0.005*** −0.163*** 0.009*** 0.025*** −0.053*** 0.046*** 0.016*** −0.008*** 0.012*** 0.154*** −0.009*** −0.114*** 0.011*** 0.027*** −0.054*** 0.046*** 0.014*** −0.009*** 0.007*** −0.073*** 0.220*** −0.138*** 0.007*** 0.019*** −0.040*** 0.035*** 0.012*** −0.006*** 0.007*** −0.054*** −0.004*** 0.130*** B 1.140*** 0.233*** 0.797*** −0.029*** 3.915*** 0.038*** 0.122*** −0.231*** −0.076*** −4.020*** 0.018*** 0.682*** 1.174*** 0.165*** −0.474*** −0.049*** −0.235*** −0.245*** −0.010*** 5.074*** 0.499*** 0.237*** 0.160*** 0.891*** 0.102*** −0.988*** −0.195*** −0.296*** 0.013*** −2.377*** −0.186*** 1.204*** 0.092*** 1.156*** 0.239*** 0.027*** −0.713*** 0.369*** 0.044*** −7.536*** 0.196*** 0.355*** −0.510*** 0.002*** 1.615*** 0.024*** 0.297*** 0.074*** 0.205*** −2.978*** 0.250*** −0.078*** 1.030*** 1.192*** −0.426*** 0.281*** 0.228*** 0.186*** 0.052*** −3.359*** 0.209*** 0.354*** 0.533*** −0.437*** 1.866*** −0.198*** 1.150*** 0.037*** −0.275*** −5.583*** −0.134*** 0.367*** −3.168*** −0.072*** 0.020*** 0.015*** 0.017*** 0.509*** −0.469*** 0.195*** −0.238*** 0.051*** 0.845*** 0.025*** −0.152*** −0.029*** 0.070*** −0.101*** 1.266*** −0.622*** 0.104*** 0.499*** −0.199*** 0.017*** −0.141*** −0.040*** 0.128*** 0.124*** −0.021*** −0.586*** 表7. 第一阶段BEKK-GARCH (1， 1)模型的参数估计结果 注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的显著性水平下显著，下同。 图1. 2004~2015年公司间生产性波动溢出效应系数B的相关图 由表7、图1的参数估计结果可以得到以下结论： 第一，方差方程的残差矩阵B的对角元素均在1%显著性水平下不等于0，说明BEKK-GARCH (1，1)模型存在GARCH效应，10家公司生产性的条件方差总体呈现相关性。 第二，系数B绝对值大于0.1看作相互之间存在较大的波动溢出效应。可以看出，任何一家公司受其他公司影响都较大，前三名依次是阳泉煤业股份有限公司、大同煤业股份有限公司、山西兰花科技创业股份有限公司，说明这些公司在生产性波动溢出效应中属于被动方，生产性表现不稳定易受其他煤炭类公司波动影响，即公司自身生产性还有很大的调整发展空间。 第三，在生产性波动溢出效应中属于主动方，即对其他公司可以产生较大的影响。兖州煤业股份有限公司、山西兰花科技创业股份有限公司、中国神华煤炭股份有限公司、山西潞安环保能源开发股份有限公司、大同煤业股份有限公司、安徽恒源煤电股份有限公司均表现出一定的主动性，说明这些公司生产性表现稳定，影响广泛，在波动溢出效应的信息传导中起到关键作用。 (二) 第二阶段波动溢出效应 对收益性表现前10名的煤炭上市公司2004~2018年的生产性序列建立BEKK-GARCH (1， 1)模型，各个参数的估计值如表8所示，公司间生产性波动溢出效应系数B的相关图如图2所示。 Table 8 Parameter estimation results of the second stage BEKK-GARCH (1， 1) mode 参数矩阵 A 0.2172*** −0.164*** −0.2912*** 0.0754** −0.2018*** 0.01605*** −0.0005 0.10155*** 0.02869*** 0.0231 0.0139*** 0.20252*** 0.22237*** −0.0325** −0.0050 −0.0142*** 0.05751*** −0.0414** −0.0065* 0.0489** 0.0149*** −0.0202*** 0.38777*** −0.0086 −0.0024 −0.0168*** 0.02658*** 0.08005*** 0.0036* 0.09382*** −0.0029 0.0225 0.10969*** 0.34084*** −0.0221* 0.01125*** −0.0148** −0.074*** 0.0051 0.0791*** −0.0102*** 0.0016 −0.0023 0.06473*** 0.27237*** 0.01716*** −0.0445*** 0.0446** 0.0100** −0.0085 −0.0046 −0.0474*** −0.2472*** −0.0339 −0.1125*** 0.23591*** 0.0116 −0.0133 0.0091 −0.1279*** 0.0003 0.10755*** −0.0164 −0.0244* 0.01988*** 0.0043** 0.23102*** 0.0102 −0.0069** −0.1395*** 0.0124*** −0.0046 0.08984*** 0.03856*** 0.04142*** −0.0148*** 0.01473*** 0.21063*** 0.0026 0.09762*** −0.0031* 0.0618*** 0.11539*** −0.0431*** 0.02775*** 0.00733*** 0.02247*** −0.0160 0.20908*** −0.13*** 0.0023*** −0.0184** −0.0247** 0.02185*** 0.0739*** −0.0031*** −0.0195*** 0.03861*** 0.00784*** 0.21026*** B 0.6217*** 0.1232*** 0.59546*** 0.18344*** 0.06018*** 0.04572*** 0.08133*** −0.0628 0.04649*** 0.3649*** 0.0842*** 0.05479*** 0.30493*** 0.0183 −0.0144 0.0110 0.18076*** 0.0631 −0.0179* 0.0386 0.0399*** 0.09806*** −0.0866*** 0.04661*** −0.0338*** 0.1225*** −0.0645*** 0.33421*** −0.0161*** 0.21321*** −0.0587*** −0.0615*** −0.1446*** −0.0157 0.0355** −0.0149** −0.0283*** −0.1117*** 0.0899*** −0.05*** 0.0225*** 0.1771*** −0.13*** 0.42443*** 0.26057*** 0.04899*** −0.0138 −0.1126** 0.09086*** 0.0451 −0.0034 −0.0236** −1.0315*** 0.10456*** 0.17853*** 0.65901*** 0.08292*** 0.41013*** 0.07747*** 0.0943 0.0484*** 0.0170 0.37877*** 0.0601** 0.21265*** 0.02077*** 0.64553*** 0.41933*** 0.05802*** 0.33868*** 0.0496*** 0.13215*** 0.14849*** 0.13055*** 0.0064 0.0178*** −0.0438*** −0.107*** 0.04552*** −0.0459 0.0351*** 0.23797*** 0.27382*** −0.0603*** 0.16913*** 0.0561*** 0.11459*** −0.1638*** 0.72965*** 0.2908*** 0.0402*** 0.02938*** 0.0622*** 0.07395*** 0.0016 0.01069*** 0.04601*** 0.20654*** 0.0007 0.1776*** 表8. 第二阶段BEKK-GARCH (1， 1)模型的参数估计结果 图2. 2004~2018年公司间生产性波动溢出效应系数B的相关图 由表8、图2的参数估计结果可以得到以下结论： 第一，方差方程的协方差矩阵A和残差矩阵B的对角元素均在1%或5%或10%显著性水平下不等于0，说明BEKK-GARCH (1， 1)模型存在ARCH效应和GARCH效应，10家公司生产性的条件方差总体呈现相关性。 第二，系数绝对值大于0.1看作相互之间存在较大的波动溢出效应。在生产性波动溢出效应中属于被动方，即容易受其他公司较大影响，前三名依次为山西兰花科技创业股份有限公司、贵州盘江精煤股份有限公司、阳泉煤业股份有限公司，与第一阶段相比变化不大。但从数值上来看，较供给侧结构性改革之前，公司之间的波动溢出效应减弱。 第三，生产性波动溢出效应的主动方，即对其他公司可以产生较大的影响，中国神华能源股份有限公司、大同煤业股份有限公司、平顶山天安煤业股份有限公司表现较为突出，与第一阶段相比公司数量减少，产生波动溢出效应的公司更加集中在大型煤炭公司，说明综合型大型集团公司对其他煤炭类公司波动溢出效应显著。 第四，公司之间生产性的波动溢出效应表现出集聚性。一方面，产生波动溢出效应的主动方公司数量减少，更加集中于大型煤炭公司；另一方面，公司之间波动溢出效应的影响数值明显下降，程度减弱。一方面说明通过供给侧结构性改革，煤炭行业逐渐提高高质量、高能效、高环保的煤炭供给，我国煤炭行业实施关小厂、降能提效表现明显；另一方面说明提高自身公司的生产性水平，扩大经济效益、质量效益、规模效益以及集聚性对煤炭行业公司成功转型具有重要意义。