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能源消费与经济增长的实证分析
作者：林小娟
来源：《经济研究导刊》2011年第27期
摘要：能源消费和经济增长之间存在着密切关系。通过对中国1978—2010年的能源消费和GDP数据进行单位根检验、协整检验、格兰杰因果检验等分析，发现中国GDP和能源消费数据是一阶单整的，存在协整关系，并表现为从经济增长到能源消费的单向因果关系。这表明中国经济增长与能源消费之间存在密切的关系，能源消费并不是经济增长的一个强外生变量。 关键词：能源消费 经济增长 协整检验 Granger因果检验
中图分类号：F120.2文献标志码：A文章编号：1673-291X（2011）27-0012-02 引言
在国际能源供应日益紧张的情况下，一个国家的能源消耗与利用水平决定其经济发展水平。事实上，自1978年发表的关于美国GNP与能源消费因果关系的开创性研究以来，世界各地越来越多的研究者采用不同的样本对二者的因果关系进行了广泛的检验。至于中国，改革开放以来，中国经济高速增长，同时，能源消费也增长迅速。但是中国是一个人均能源十分短缺的国家，能源问题已经成为中国经济发展中的焦点和热点问题。因此，探究能源消费和经济增长之间的关系，对于认识中国能源消费的现状，制定合理的能源具有非常重要的意义。本文利用1978—2010年间中国的实际GDP与能源消费的年度数据构建计量经济模型，通过协整检验判断中国的能源消费和GDP之间的因果关系，并提出建议。 一、文献综述
有关能源消费与经济增长之间关系的模型定量研究，在20世纪70年代即引起国际社会的关注，但二者之间的关系一直不能形成共识。不同的文献利用的模型不同、国别和地区不同、样本数据不同、参数估计与假设检验方法不同、时间间隔不同，二者之间的结构依从关系将会发生显著性差异。正是基于此种原因，这一问题受到国际国内学者的长期关注。对于美国数据情形，Kraft和Kraft（1978）进行了开拓性的研究。他们利用1947—1974年间美国年度数据进行的研究表明，存在GNP到能源消费的单向因果关系，经济增长将带动能源消费。然而，Akarca和Long（1980）的研究却发现：当使用同样的时间序列数据，但样本区间取比Kraft和Kraft（1978）更短时，不能得出类似的结果，这意味着样本区间的不同选择可能会影响二者之间的实证分析结果。Yu和Hwang（1984）将上述研究的美国数据样本区间更新为1947—1979年，结果发现能源消费与GNP增长之间又不存在因果关系。对于部分亚洲国家和地区的数据来讲，其研究结论也不尽相同。John（2000）应用协整和误差修正模型技术，估计了印度、印尼、泰国和菲律宾的能源消费同经济增长之间的关系，结果表明：印度和印尼存在能源到GDP的短期单向因果关系；泰国和菲律宾存在能源与GDP之间的双向因果关系。中国内地主
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要研究文献有：赵丽霞等（1998）将能源作为新变量引入Cobb—Douglas生产函数，由此建立VAR模型，结果得出中国能源消费同经济增长存在正相关的结论；林伯强（2003）应用协整和误差修正模型技术研究了中国电力消费同经济增长的关系，结果表明：在GDP、资本、人力资本以及电力消费之间存在着长期的协整均衡关系。
综合以上分析：不同国家或地区的能源消费与经济增长之间的内在依从关系不尽相同；即使是同一个国家的不同发展时期，其内在的依从关系也不尽相同。造成这种复杂局面的原因很多，例如，不同国家有不同的经济结构和，而相同国家在不同的发展时期也会有不同的能源和经济，这些应作为分析结论千差万别的主要原因。 二、实证分析
1.数据来源及处理说明。本文以国内生产总值来表示经济增长，用GDP表示；能源消费的计量单位统一为国内熟悉的万吨标准煤，用TEC表示。选择的样本区间为1978—2010年。数据主要来源于国家统计局。考虑到对数化处理数据有助于消除或减少异方差的影响以及双对数模型的回归系数能反映经济弹性，故将主要处理对数化形式的数据，即LGDP、LTEC分别代表经对数化处理的GDP和总能源消费，并采用Eviews 6.0进行相应的统计分析。2.单位根检验。检验变量是否稳定的过程称为单位根检验。目前，针对简单的双变量时间序列分析的常用单位根检验方法有ADF（Augented Dickey-Fuller Test）和P-P（Phillips-Perron Test）。根据ADF和PP单位根检验结果，发现LGDP、LTEC都是非平稳的，且经过一阶差分成为平稳的，因此这两个时间序列均为一阶单整序列。
3.协整检验。从协整理论的思想来看，自变量和因变量之间存在协整关系就说明因变量能被自变量的线性组合所解释，两者之间存在稳定的关系。因变量不能被自变量解释的部分构成一个参差序列，这个参差序列应该是平稳的。因此，检验因变量和自变量之间是否存在协整关系等价于检验回归方程的残差序列是否是一个平稳序列。 首先，对变量LGDP和LTEC建立如下回归方程： LTECt =β0+β1 LGDPt +μt 估计后，得到的结果如下： LTECt = 8.159833+ 0.335379LGDPt （54.62782）（23.829） （0.0000）（0.0000）
R2=0.948516调整后的R2=0.946855F=571.1283（p=
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0.0000）D.W.= 0.105
系数下方括号内的值分别为t统计量和对应的p值，系数均通过了1%的显著性水平检验。
接着对上述回归残差序列■进行单位根检验，结果（如表1所示）。
在5%的置信水平下，模型的检验结果表明，模型的残差项平稳，所以变量之间是存在协整关系的。即经济发展与能源消费之间存在着长期均衡关系。
4. Granger因果关系检验。Granger因果关系检验是用来分析变量之间的相关关系，判断一个变量的变化是否是另一个变量变化的原因。首先需建立由LGDP、LTEC构成的向量自回归模型（VAR）。根据AIC和SC准则选定的VAR滞后阶数为2。由此，我们对LGDP和LTEC的格兰杰因果关系检验，检验结果（见表2）。在5%的显著性水平下，检验结果表明经济增长是能源消费的Granger原因，但能源消费不是经济增长的Granger原因。 三、结论
本文在中国GDP和能源消费宏观统计数据的基础上，利用时间序列分析方法，检验了1978—2010年中国能源消费与经济增长之间的关系，发现中国能源消费与经济增长之间存在长期均衡关系，表现为从经济增长到能源消费的单向格兰杰因果关系，同时能源消费对经济增长也存在较强的非线性影响，但反馈性因果关系不是很明显。本文的实证结论也显示：能源消费与经济增长之间存在的密切关系表明能源消费并不是经济增长的一个强外生变量。因此，从长期来看，可通过改进经济效率、加强内生的经济增长机制来提高生产率以及抑制经济的非均衡，来促进经济增长和影响能源消费。应加强以下几个方面的工作：第一，鼓励自主创新、引进国外先进技术，通过技术进步实现能源消费对经济增长的非线性影响；第二，由于城镇化快速发展和消费升级，生活用能在能源消费中的比重随之提高，因此节能减排不仅要作为工业生产的调节方式，也要体现在日常生活用能上。
