| 标题 | 我国经济增长与能源消费的内在关系研究 |
| 范文 | 张启銮 曾伟强 刘伶 摘 要将能源消费总量纳入到柯布道格拉斯生产函数中，运用中国1990～2011年的时间序列数据，通过Granger因果检验，研究我国能源消费与经济增长之间的Granger因果关系。研究发现：不论在短期还是长期中，GDP与固定资本存量，GDP与能源消费总量都互为双向格兰杰因果关系；而固定资本存量与能源消费则不同，在短期时，不存在格兰杰因果关系，但在长期均衡中，它们之间也存在双向格兰杰因果关系。为进一步明确在能源消费中，哪个产业的能源消费对我国经济增长的贡献率最大，构建了灰色关联度模型，研究发现第三产业对我国经济增长的贡献率最大。最后根据研究结论，提出优化产业结构、大力发展低能耗、高产出的第三产业，充分发挥资源配置效率，建立资源节约型的经济发展模式的建议。 关键词能源消费；GDP增长；格兰杰因果检验；灰色关联度模型 中图分类号F124.1 文献标识码A 文章编号1673-0461（2014）01-0030-05 一、引 言 近年来，随着我国经济的高速增长，能源消耗已经成为制约经济发展的重要因素。据统计数据显示，我国人口占世界的20%，而已探明的天然气储量只占世界的1.2%，原油储量占2.2%，煤炭储量占11%，人均石油可开采储量仅为世界平均值的8%，人均煤炭资源占世界平均值的42.5%，人均能源资源占有量不到世界平均水平的一半。更为重要的是，我国不仅人均能源占有量低，且能源使用效率较发达国家也较低。以美国为例，每千瓦时电可产生GDP8美元，而我国连8人民币都不到，我国吨钢能耗也是美国的2倍。当前我国用电平均增速超过15%，而相应的GDP增长率约为9%。国民经济增长对电力的消耗是超常的，因此，确定能源消费与经济增长之间的关系，发展低能耗，高产出的产业，充分利用能源，降低能源消耗对我国经济的可持续发展至关重要。 自20世纪70年代爆发“石油危机”后，能源与经济增长的研究便成为热点。当时人们探讨最多的是关于稀缺资源的最优配置问题以及从长期看其对经济增长的制约问题。Kraft（1978）运用美国1947年至1974年的数据，分析了能源消费与经济增长的因果关系[1]。Yu和choi（1985）采用标准Granger因果关系检验方法通过实证证明了韩国存在其GDP到能源消费的单向Granger因果关系[2]。然而，Akarca和Long（1980）、Yu和Hwang（1984）等学者分别采用不同时间段的数据以及不同的研究方法，对不同对象的能源消费与经济增长进行Granger因果关系检验，结果却表明能源消费和GDP之间并不存在因果关系[3-4]。Masihet（1997）运用多变量协整分析与VAR修正模型，对中国台湾、韩国等地的经济增长与能源消费进行了因果关系研究。从此基于协整分析的因果关系检验方法在能源消费与经济增长关系的研究中得以广泛应用[5]。 进入21世纪后，国内学者也将因果检验法用于能源消费与经济增长的关系研究之中。林伯强（2003）应用协整分析和误差修正模型技术研究了中国电力消费与经济增长之间的关系，实证结果表明GDP、资本、人力资本以及电力消费之间存在着长期均衡关系[6]。马超群等（2004）的研究结果表明，GDP与总消费、GDP与煤炭消费之间具有协整关系，GDP与天然气消费、GDP与石油消费、GDP与水电力消费之间不具有协整关系[7]。赵丽霞、魏巍贤（1998）在C-D 生产函数中加入了能源这个变量，并构建了向量自回归模型，实证结果表明：能源是我国经济发展中不可完全替代的限制性要素[8]。齐绍洲，罗威（2007）研究我国东西部经济增长与能源消费强度差异，研究发现我国东西部人均GDP差异存在收敛，并随着人均GDP差异的收敛，东西部的能源消费强度差异也是收敛的[9]。李韧（2010）将综合能耗纳入C-D生产函数，运用我国1978～2007年的时间序列数据，通过实证证明了综合能源消费与产出的长期均衡关系和双向Granger因果关系[10]。 灰色系统理论（Grey Theory）始于20世纪80年代，由我国邓聚龙教授首先提出。主要用于解决一些包含未知因素的特殊领域的问题。经过多年的发展，目前灰色系统理论已经用于各领域的分析与研究。刘跃（2006）运用灰色系统理论对人力资源进行了评估，同年，梁川（2006）也运用灰色系统理论对甘肃省农林经济发展进行了研究分析[11-12]。灰色关联度分析是一种动态分析一个系统内各因素间关联度的方法，它可以根据一个不确定系统的“贫信息”、“小样本”，进而充分利用部分“部分已知信息”了解和分析系统[13]。由于研究宏观经济的数据样本相对来说数据量较少，因此采用灰色关联度来研究能源消费与经济增长的内在关系比较合适，能够弥补数据样本小的局限性以及系统内各因素间的不确定性关系的局限性。 综上可知：国外对能源消费对经济增长的研究起步较早，且对计量经济学理论的应用相对比较广泛，值得借鉴。而国内学者虽然也采用了多种研究方法对我国能源消费与经济增长进行了大量的关系研究，但从总体看还存在以下问题有待商榷：①学者们的研究结论不一致，可能是由于研究数据和对象的不同造成的，但也有可能是因为研究时未对数据进行单位根检验及协整分析，而导致数据对结果造成的不良影响。②先前学者的研究也有运用C-D生产函数研究了能源消费与经济增长的关系，但是他们所选用的数据一般都是从1978年为起点，虽然时间跨度较长，但是由于我国经济的迅速崛起主要集中于最近20年，所以选取以1978年至今的数据得到的研究结论可能相对来说不够稳健，且对当今社会的借鉴意义值得商榷，因此本文打算选用1990年到2011年的数据。③先前学者关于能源消费与经济增长的研究主要是集中于能源总量消费与经济增长的关系研究，在得出两者关系后，并未进一步深入探讨两者的内在关系。有的学者得出能源消费与经济增长是双向Granger因果关系，即随着能源消费总量的增加，经济产出总量也增加，而反过来随着经济的增长，能源消费总量也不断增多。由于能源是稀有资源，它的总量是有限的，而经济的发展却是无止尽的，因此，为了经济稳定可持续发展，在不改变能源消费结构（发展可再生的新能源）情况下，我们应该尽可能的提高能源的使用效率。本文将能源消费分为三大产业，从而进一步探索低能耗高产出的产业，拟通过构建灰色关联度模型对能源消费进一步细分，并通过分析得出低能耗高产出的产业。 本文余下内容在结构上安排如下：第二部分为能源消费与经济增长的格兰杰因果检验；第三部分为能源消费与经济增长的灰色关联度分析；最后是结论，并提出政策建议。 二、能源消费与经济增长的格兰杰因果检验 1. 我国经济增长的影响因素分析与模型的构建 4. 变量的协整分析 根据单位根检验结果可知，变量lny，lnk，lnz是同阶平稳的，下面进行协整检验，以判断三者之间是否存在协整关系，进一步排除“伪回归”的可能性。 协整检验结果表明：在0.05显著性水平下存在一个协整方程，且无论是协整检验的迹检验还是协整检验的最大特征值检验，都表明存在一个协整方程。这也就说明lny，lnk，lnz之间存在着长期均衡关系，且根据上述分析可知这种关系具有线性趋势。 5. 格兰杰因果关系检验 由上文得出lny，lnk，lnz之间存在长期均衡关系，则变量之间也一定存在着格兰杰因果关系。本文采用基于误差修正模型的格兰杰因果检验，主要从短期和长期两方面来检验它们之间的关系，可将其分为三步： 第一，应用Eviews软件建立lny，lnk，lnz的VECM模型，选择包含截距项和有线性趋势的确定性趋势，检验的滞后阶数选为2. 第二，进行短期格兰杰因果检验。基于VECM的短期格兰杰因果关系检验，采用Wald ？字2检验。 基于VECM的短期格兰杰因果关系检验可得出，D（lnk）和 D（lnz）同时都是D（lny）的单向格兰杰原因，而D（lny）又分别是D（lnk）与D（lnz）的单向格兰杰原因。换言之，在短期格兰杰因果检验中，固定资本存量和能源消费总量同时都是GDP的单向格兰杰原因，而GDP又分别是固定资本存量和能源消费总量的单向格兰杰原因。 第三，通过考察误差修正项参数的显著性，研究变量间是否存在长期格兰杰因果关系。 格兰杰因果检验的结果表明，D（lny），D（lnk），D（lnz）的误差修正项系数在10%水平下是显著的，即lnk，lnz是lny的长期原因；lny，lnz是lnk的长期原因；lny，lnk是lnz的长期原因。由此可得出结论：GDP、固定资本存量与能源消费总量两两之间均存在双向的长期Granger因果关系。 三、能源消费与经济增长的灰色关联度分析 1. 灰色关联度模型的构建 20世纪80年代末，邓聚龙教授首创的灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念，该理论通过一定的方法，去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系。灰色关联度分析是一种研究“贫信息”、“少数据”不确定性问题的新方法。目前，这种理论已被广泛应用到各个领域。由于其对数据样本容量及分布没有特殊要求，而本文数据样本又有一定局限性，因此，运用该方法对我国能源消费与经济增长进行分析，可以在一定程度上弥补数据样本上的欠缺。建立灰色关联度数学模型步骤如下： 四、结论及建议 本文以扩充的道格拉斯生产函数为基础，运用1990年至2011年的统计数据，通过对变量进行单位根检验，协整分析，以及格兰杰因果检验，得出结论：①不论在长短期中，GDP与固定资本存量，GDP与能源消费总量都互为双向格兰杰因果关系；②从短期来看，固定资本存量与能源消费间不存在格兰杰因果关系，但是在长期均衡中，它们之间也存在双向格兰杰因果关系。基于此，通过对能源消费总量的细分，运用灰色系统理论，构建灰色关联度模型，更进一步探索能源消费与GDP增长之间的内在联系，得出结论：①第二产业中的工业对能源消费总量影响程度最大，而其对我国GDP的贡献却相对较小；②以批发、零售、贸易、餐饮，交通、运输、邮电通讯、仓储为主第三产业对我国能源消费总量影响程度最小，却对我国GDP的贡献最大；③以农、林、牧、渔、水利为主导的第一产业，在对我国能源消费总量的情况和对我国GDP的贡献程度都是介于第二和第三产业之间。因此，从经济健康可持续发展的角度，我们应该通过优化产业结构，提倡发展低能耗、高产出的第三产业，降低能源消费相对较高的第二产业的工业的比重进而充分发挥资源配置效率，建立资源节约型的可持续发展模式。 [参考文献] [1] Kraft J，Kraft A. On the Relationship between Energy and GNP[J]. Energy Development，1978（3）：401-403. [2] Yu，Choi. Causal relationship between energy and GNP：an interna-tional comparison[J]. Journal of Energy and Development，1985，10（2）：249-272. [3] Akarca A T，Long T V. On the Relationship between energy and GNP：re-examination[J]. Journal of Energy and Development，1980（5）：326-31. [4] Eden S.H. Yu，Been-Kwei Hwang. The relationship between energy and GNP： Further results[J]. Energy Economics，1984，6（3）：186-190. [5] Masihet A. On the Temporal Relationship between Energy Consu-mption，Real Income and Prices： Some New Evidence from Asian[J]. Journal of Policy Modeling，1997（19）： 417-440. [6] 林伯强.电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究[J].管理世界，2003（11）：18-27. [7] 马超群，等.中国能源消费与经济增长的协整与误差教正模型研究[J].系统工程，2004（10）：47-50. [8] 赵丽霞，魏巍贤.能源与经济增长模型研究[J].预测，1998，（6）：32-34. [9] 齐绍洲，罗威.中国地区经济增长与能源消费强度差异分析[J].经济研究，2007（7）：47～54. [10] 李韧.中国经济增长中的综合耗能贡献分析[J].数量经济技术经济研究，2010（3）：16-27. [11] 刘跃，宫凤.灰色系统综合评价在人力资源估价中的应用[J].统计教育，2006（10）：23-25. [12] 梁川，陈秉谱，谢宗棠.甘肃省农业经济发展中的灰色系统分析[J].安徽农业科学，2006（24）：6669-6673. [13] 韩智勇，魏一鸣.中国能源消费与经济增长的协整与因果关系分析[J].系统工程，2004（12）：18-26. [14] 王小鲁，樊纲，等.中国经济增长的可持续性——跨世纪的回顾与展望[M] .北京：经济科学出版社，2000. [15] 张学文.我国公共投资与社会投资固定资本存量的估算[J].统计与决策，2010（4）：102-104. [16] 单豪杰.中国资本存量K的再估算：1952～2006年[J].数量经济技术经济研究，2008（10）：17-31. [17] 李治国，唐国兴.资本形成路径与资本存量调整模型——基于中国转型时期的分析[J].经济研究，2003（2）：34-42. [18] 张军，章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究，2003（7）：35-42. Abstract：This paper estimates the relationship between Chinese total energy consumption and economic growth through Granger causality test on Cobb-Douglas production function with the variable total energy consumption by using 1990-2011 time-series data. The research shows that no matter in short-term or long-term， GDP and fixed capital present two-side Granger causality， as well as GDP and energy consumption. Also， to explore which industry contributes the most in energy consumption， we model the grey relational grade model， and find that the tertiary industry contributes the most. In the end of this paper， we make a suggestion that optimize industry structure， develop low energy-consumption and high yields tertiary industry and improve the efficiency of resource allocation to build a resource-conserving economic development model. Key words：energy consumption；GDP growth；Granger Causality Test；crey relevance model （责任编辑：张丹郁） [6] 林伯强.电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究[J].管理世界，2003（11）：18-27. [7] 马超群，等.中国能源消费与经济增长的协整与误差教正模型研究[J].系统工程，2004（10）：47-50. [8] 赵丽霞，魏巍贤.能源与经济增长模型研究[J].预测，1998，（6）：32-34. [9] 齐绍洲，罗威.中国地区经济增长与能源消费强度差异分析[J].经济研究，2007（7）：47～54. [10] 李韧.中国经济增长中的综合耗能贡献分析[J].数量经济技术经济研究，2010（3）：16-27. [11] 刘跃，宫凤.灰色系统综合评价在人力资源估价中的应用[J].统计教育，2006（10）：23-25. [12] 梁川，陈秉谱，谢宗棠.甘肃省农业经济发展中的灰色系统分析[J].安徽农业科学，2006（24）：6669-6673. [13] 韩智勇，魏一鸣.中国能源消费与经济增长的协整与因果关系分析[J].系统工程，2004（12）：18-26. [14] 王小鲁，樊纲，等.中国经济增长的可持续性——跨世纪的回顾与展望[M] .北京：经济科学出版社，2000. [15] 张学文.我国公共投资与社会投资固定资本存量的估算[J].统计与决策，2010（4）：102-104. [16] 单豪杰.中国资本存量K的再估算：1952～2006年[J].数量经济技术经济研究，2008（10）：17-31. [17] 李治国，唐国兴.资本形成路径与资本存量调整模型——基于中国转型时期的分析[J].经济研究，2003（2）：34-42. [18] 张军，章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究，2003（7）：35-42. Abstract：This paper estimates the relationship between Chinese total energy consumption and economic growth through Granger causality test on Cobb-Douglas production function with the variable total energy consumption by using 1990-2011 time-series data. The research shows that no matter in short-term or long-term， GDP and fixed capital present two-side Granger causality， as well as GDP and energy consumption. Also， to explore which industry contributes the most in energy consumption， we model the grey relational grade model， and find that the tertiary industry contributes the most. In the end of this paper， we make a suggestion that optimize industry structure， develop low energy-consumption and high yields tertiary industry and improve the efficiency of resource allocation to build a resource-conserving economic development model. Key words：energy consumption；GDP growth；Granger Causality Test；crey relevance model （责任编辑：张丹郁） [6] 林伯强.电力消费与中国经济增长：基于生产函数的研究[J].管理世界，2003（11）：18-27. [7] 马超群，等.中国能源消费与经济增长的协整与误差教正模型研究[J].系统工程，2004（10）：47-50. [8] 赵丽霞，魏巍贤.能源与经济增长模型研究[J].预测，1998，（6）：32-34. [9] 齐绍洲，罗威.中国地区经济增长与能源消费强度差异分析[J].经济研究，2007（7）：47～54. [10] 李韧.中国经济增长中的综合耗能贡献分析[J].数量经济技术经济研究，2010（3）：16-27. [11] 刘跃，宫凤.灰色系统综合评价在人力资源估价中的应用[J].统计教育，2006（10）：23-25. [12] 梁川，陈秉谱，谢宗棠.甘肃省农业经济发展中的灰色系统分析[J].安徽农业科学，2006（24）：6669-6673. [13] 韩智勇，魏一鸣.中国能源消费与经济增长的协整与因果关系分析[J].系统工程，2004（12）：18-26. [14] 王小鲁，樊纲，等.中国经济增长的可持续性——跨世纪的回顾与展望[M] .北京：经济科学出版社，2000. [15] 张学文.我国公共投资与社会投资固定资本存量的估算[J].统计与决策，2010（4）：102-104. [16] 单豪杰.中国资本存量K的再估算：1952～2006年[J].数量经济技术经济研究，2008（10）：17-31. [17] 李治国，唐国兴.资本形成路径与资本存量调整模型——基于中国转型时期的分析[J].经济研究，2003（2）：34-42. [18] 张军，章元.对中国资本存量K的再估计[J].经济研究，2003（7）：35-42. Abstract：This paper estimates the relationship between Chinese total energy consumption and economic growth through Granger causality test on Cobb-Douglas production function with the variable total energy consumption by using 1990-2011 time-series data. The research shows that no matter in short-term or long-term， GDP and fixed capital present two-side Granger causality， as well as GDP and energy consumption. Also， to explore which industry contributes the most in energy consumption， we model the grey relational grade model， and find that the tertiary industry contributes the most. In the end of this paper， we make a suggestion that optimize industry structure， develop low energy-consumption and high yields tertiary industry and improve the efficiency of resource allocation to build a resource-conserving economic development model. Key words：energy consumption；GDP growth；Granger Causality Test；crey relevance model （责任编辑：张丹郁） |
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