| 标题 | 新能源消费对经济增长影响的研究 |
| 范文 | 蔡华 陈庆杰 摘 要：随着全球经济的快速发展，以传统矿物质为主的能源消费量日益增加，从而引发的化石能源危机以及环境问题成为各国关注的焦点。目前，关于新能源与经济增长关系的研究主要从理论与实证角度展开，鉴于此，文章以Cobb-Douglas生产函数为基础制定我国新能源消费与经济增长之间的关系式。通过协整分析与误差修正方法，确定他们之间的关系，这对全国能源与经济的协调发展、产业结构的调整具有重要意义。 关键词：新能源消费；经济增长；协整检验；误差修正模型 中图分类号：F403.3 文献标识码：A Abstract： With the rapid development of global economy， energy consumption that is given priority to with traditional mineral is increasing and the fossil energy crisis and environmental problems caused by it become the focus of all countries. At present， the research on the relation between the new energy and economic growth is mainly from the perspective of theory and empirical， in view of this， empirical research in this paper is according to extend application of Cobb-Douglas production function to develop relation between our country's new energy consumption and economic growth in various industries. We can determine the relationship between them through the methods of co-integration analysis and error correction， it has an important significance for the development of the national energy and economy and the adjustment of industrial structure. Key words： new energy consumption； economic growth； co-integration test； error correction model 0 引 言 能源作为社会经济发展的动力因素，是推动我国经济走向繁荣的重要基础。但随着现代化建设步伐的加快，能源的巨大需求与有限储存量之间的矛盾日益突出，并且由传统能源消耗引发的气候变化、环境污染和生态平衡问题逐渐成为21世纪的热点问题。为协调能源和环境问题，降低能耗，改善生态环境，对于发达国家和发展中国家而言，发展新能源，加快新能源的开发和利用是其优化产业结构，实现经济可持续发展的关键。中国作为最大的发展中国家一直以来高度重视新能源问题，为了贯彻绿色经济发展理念，推进我国形成新型的低碳经济体系，“十三五”规划《纲要》出台了一系列鼓励新能源发展的政策，将新能源确立为战略性新兴产业，因此，研究新能源消费与国民经济增长的关系有着非常重要的现实意义。 1 文献综述 由于新能源的兴起相对较晚，从20世纪70年代开始，国外经济学家才掀起了关于能源与经济增长之间关系研究的热潮。在1970年《增长的极限》一书中阐述了能源对经济增长和社会发展具有制约作用的观点。随后Rashe（1977）首次将能源使用引入科布道格拉斯生产函数中，证明了能源消费与经济增长之间确实存在着一定的关系，从定量的角度给出了二者之间相关性的结论[1]；Ansgar Belke （2011）认为，在国际发展中占据主导地位的能源消费和实际GDP之间存在着长期均衡关系以及双向因果关系[2]。而随着新能源的发展与应用，国内经济学家也从不同方面运用各种实证工具对能源经济关系进行了深入研究。主要有以下方面，李强、楚明钦（2013）等人基于能源产业分别计算出新能源和常规能源对经济增长的贡献率，得出前者对经济增长的贡献度更高，因此我国应大力推进新型产业的研究与发展[3]。王军（2014）在Cobb-Douglas生产函数的基础上引入新能源和传统能源消费量为自变量，通过岭回归分析并对要素贡献率进行测算。得出不同能源结构对经济增长具有不同的贡献度[4]。徐飒、李正辉（2015）通过将能源因素引入到生产函数中，利用我国八大综合经济区域的面板数据对两经济变量之间的关系进行检验，得出了在空间分布上二者存在明显的差异[5]。黄韬（2016）选取1991～2014年GDP和新能源消费量，建立二者线性回归模型，结果表明经济上涨能促进新能源消费增加[6]。 综上所述，很多学者对能源消费与经济增长之间的研究主要集中于二者間的关系，且习惯以能源消费总量为自变量。本文旨在顺应绿色发展、实现新型低碳经济的潮流，基于我国1994～2014年我国经济产量、新能源消费的数据，进行实证研究，为我国今后的产业及经济发展提出相应的建议。 2 新能源消费与经济增长间的描述性分析 2.1 数据来源 本文选取1994～2015年新能源消费总量和国内生产总值数据，研究我国整体新能源消费对我国经济增长的影响。 （1）实际GDP的计算。根据2015年《中国统计年鉴》公布的按当年价格计算的国内生产总值（GDP）为指标，为剔除通货膨胀因素的影响，本文以1994年的消费者物价指数 CPI 为基准（即令1994年国CPI=1），各年以1994年为基期的消费者物价指数和实际国内生产总值的计算按如下公式： CPI 1994=1=CPI 1994=1×CPI 上年=100÷100 实际GDP = CPI表示t年的全国消费者物价指数。 （2）实际总资本存量的计算。采用全社会固定资本净存量作为模型中资本的总投入量，而对于固定资产，则采用现在被OECD国家所广泛使用的永续盘存法测算资本存量，该方法由Goldsmith于1951年率先开创，其基本公式为： K =I +1-δK 实际投资额I = K 表示第t期期末的固定资本存量（单位为亿元），I 表示第t期的投资（即新增固定资本），δ为固定资本的经济折旧率。采用了大多数学者的选择的资本折旧率值（5%）。 （3）劳动力数量的选取。本文直接选取2015年《中国统计年鉴》中1994～2014年“按三次产业分就业人员数（年底数）”指标，不需要调整（单位：万人）。 （4）能源消费量的选取。新能源（水能、风能、核能）的消费总量和常规能源（煤炭、天然气、石油）的消费总量以2015年《中国统计年鉴》中“能源消费总量及构成”中的能源消费总量（单位：万吨标准煤）及比例计算得出。 2.2 新能源消费与经济增长间的描述分析 近年來，随着我国大力倡导低碳、绿色经济，加之对新能源研发技术的成熟。我国能源消费结构正日益转变，以风能、水能、核能为代表的新能源消费量显著上升。2000年以后我国传统能源消费弹性系数基本维持在小于1的水平（见图1），可见我国的传统能源利用效率保持在一个较高水平。这说明我国通过提高传统能源利用效率来促进经济增长的水平有限，提高新能源消费的利用是其关键。 此外，从新能源消费总量和我国国内生产总值的趋势图（见图2），可以看出它们之间存在着正向关系，主要是我国绿色经济发展理念的不断深入，导致新能源消费与经济增长保持相同的趋势。 3 新能源消费与产业经济增长的实证研究 为探讨产业经济增长与新能源消费之间的关系，本文通过选取柯布—道格拉斯生产函数（Cobb-Douglas函数），将新旧能源作为独立的影响因素引入到模型中，并对传统的Cobb-Douglas生产函数进行改进，以适用于研究的需要。Cobb-Douglas生产函数的一般形式为： Y=fL，K=AL K （1） 式中：Y代表经济产出，K、L分别表示资本存量和劳动力的投入，A为生产技术因子，α、β分别表示为劳动力投入和资本存量的产出弹性系数。 本文对传统的Cobb-Douglas生产函数进行改进，将能源消费作为独立的投入影响因素考虑到模型中，建立了包括新能源消费、传统能源消费、实际资本存量和劳动力投入量为生产要素的扩展Cobb—Douglas生产函数模型。新的Cobb-Douglas生函数形式可表示为： Y=fL，K=AL K NE FE （2） 其中：NE代表新能源消费量，FE代表传统能源消费量，γ 、γ 分别表示劳动、资本、新能源、传统能源的产出弹性。为消除时间因素对方程的影响，将方程（2）两边进行取对数操作，并添加误差项u，得到如下等价回归方程： lnY=lnA+αlnL+βlnK+γ LnNE+γ LnFE+μ （3） 回归方程便包含了新能源、传统能源、资本和劳动力三个生产要素Cobb-Douglas生产函数的对数模型。 对数据进行如下分析检验。 （1）单位根检验。分析国内生产总值和新能源消费的关系，首先要对数据进行平稳性检验，为了防止出现伪回归以及保证数据的经济意义，对lnGDP、lnK、lnL、LnNE和LnFE依次进行ADF单位根检验，结果如表1。 由表1得知，这四个序列均为二阶单整，满足了协整检验的条件，可以运用协整方法来检验序列之间的长期稳定关系。 （2）协整检验。在各变量处于平稳时，我们可以用协整检验来判断线性回归方程的设定是否合理，区分其真伪回归。经前面的检验发现lnGDP、lnK、lnL、LnNE和LnFE均为同阶单整，可能存在着协整关系，由于存在多个变量，本文通过极大似然法检验得出如表2结果： 由表2得知，各变量之间存在着3个协整关系，据此，把我国1994～2014年的国内生产总值、资本存量、劳动力、新能源消费总量、传统能源消费总量的数据带入式（3），估计出长期协整方程： lnGDP=0.2585lnK+2.7722lnL+0.1161LnNE+0.5355LnFE-30.0786 4.46 3.29 0.71 4.17 -3.37 该式中F统计量1 125.97，其伴随概率为0.0000，R^2=0.9965，t统计量于各变量下方的括号内给出，由此可知，方程的整体解释力很好，其中LnNE对lnGDP具有正向影响，新能源消费总量每增长1%，经济就增长0.116%，可见从长期看要大力发展新能源消费会推动我国经济发展。 （3）误差修正模型。在前面的协整分析中表明了经济增长与新能源消费之间存在着长期均衡，但是在短期之中可能会出现失衡，而长期均衡是在短期动态过程中不断调节实现的，为此我们通过建立误差修正模型，来弥补长期静态模型的缺陷。构建的误差修正模型为： ΔY =β +αEMC -2+β ΔX +ε （5） 其中：EMC 是误差修正项，且令EMC =μ ，估计结果如下： ΔlnGDP=-0.1728-0.277ΔlnK-2.343ΔlnL+0.0504ΔLnNE+0.299ΔLnFE+0.026EMC 0.131.02 0.10 -0.35 0.87 R =0.8575 Adj R-squared=0.7625 F-statistic=9.03 Prob=0.010 （6） 由此可知，ΔLnNE和ΔLnFE系数为正，说明新旧能源消费对经济增长具有短期的促进作用，而EMC_t估计系数为正，表明其为正向修正机制。说明了假如前两期的新能源消费总量偏离长期均衡时，为维持新能源消费对经济增长的长期均衡关系，当期将以0.026的速度对前两期的非均衡状态进行调整，将其拉回均衡状态。 式（5）反映了我国经济增长受到资本存量、就业人口、新能源消费以及传统能源消费影响的短期波动。变量之前的系数分别表示了各变量对经济增长的短期弹性系数，即当新能源消费、传统能源消费分别增长1%，将导致国内生产总值分别增长0.05%，0.299%。可见总体上新能源消费对经济增长有一定的促进作用，相较于短期而言，各新能源消費对经济增长在长期中具有更大的影响作用。 4 结论与建议 4.1 结 论 通过实证分析，我们发现经济增长和新能源消费之间存在着长期的协整关系，短期的波动，在其内在均衡的作用机制下最终会趋于平衡。并且在我国大力发展能源产业、加大新能源技术研发力度的基础下，新能源消弹性系数在上升。为此我们可以利用经济增长的机会，改进科学技术，推进能源结构的升级，为实现绿色、低碳经济做准备。 4.2 政策建议 （1）经济增长带来新能源的开发还存在着很大空间，在传统能源有限的条件下，我们应该加大新能源的开发，为此我们应加速经济增长中低碳化的进程，提高能源利用效率，在工业、电力、交通和建筑等高耗能行业推广和应用节能减排技术。 （2）政府应该对新能源项目的发展给予高度支持。加强财政、税收、投融资等政策支持，努力实现“十三五”规划中制定的发展新能源等战略性新兴产业的目标。着力提供自主创新能力，加快科技创新，拉动工业经济发展动力，推进新型工业化发展进程，引进和培育专业人才，形成具有核心竞争力的科研队伍，研发出高质量高科技含量的机器设备，提高国产化水平，满足经济增长对新能源的要求。 参考文献： [1] Rashe R， Tatom J. Energy resources and potential GNP[J]. Federal Reserve Bank of St Louis Review， 1977，59（6）：68-76. [2] A Belke， F Dobnik， C Dreger. Energy consumption and economic growth： New insights into the cointegration relationship[J]. Ruhr Economic Papers， 2011，33（5）：782-789. [3] 李强，楚明钦. 新能源和常规能源对经济增长贡献的比较分析——兼论战略性新兴产业的发展[J]. 资源科学，2013（4）：704 -712. [4] 王军. 新能源、传统能源对我国经济增长的贡献分析[J]. 安徽行政学院学报，2014（2）：27-31. [5] 徐飒，李正辉. 我国能源消费与经济增长的实证分析——基于面板数据模型的研究[J]. 求索，2015（10）：95-99. [6] 黄韬. 中国新能源消费与经济增长影响关系的实证分析[J]. 经济论丛，2016（6）：178-179. |
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