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一、能源消費和經濟增長

能源消費和經濟增長之間的關系是近30年來的一個研究熱點。這里的關系是指格蘭杰意義上的因果關系。格蘭杰因果關系的定義是:X稱為Y的“格蘭杰原因”當且僅當利用X的過去值比不用它時能夠更好的來預測Y。簡言之,如果標量X能夠有效的幫助預測Y,那么X就稱為Y的“格蘭杰原因”。最早研究能源消費和經濟增長之間關系的是美國學者KraftJ.和KraftA.[1],他們用Sim[2]方法對美國1947—1974年能源消費和經濟增長的數據進行實證分析,發現二者之間是單向的從GNP到能源消費的因果關系。隨后,許多學者用不同時間段和不同的檢驗方法對美國能源消費和經濟增長之間的關系做過實證研究,所得結論有的支持Kraft-Kraft的結論,有的不支持Kraft-Kraft的結論。[3-7]進一步的實證研究發現,不同國家以及同一國家不同時間段的能源消費和經濟增長之間的關系也是不同的。隨著時間序列分析方法的不斷改進,在最近的實證中,許多學者在他們的實證研究中采用了協整分析技術。[8-11]我國能源消費和經濟增長之間的關系已經引起不少經濟學者的重視,對于二者之間的關系,學者們提出了不同的看法。不過,國內大部分人的觀點都是通過定性分析得到的,少量的定量分析也只是使用傳統的經濟計量方法,對現實的解釋力很弱。目前尚未見到國內外學者用協整分析技術對中國能源消費和經濟增長之間的關系做實證研究。本文采用協整分析技術,對中國1952—2003年能源消費和經濟增長之間的關系進行了格蘭杰因果檢驗,并根據格蘭杰表示定理,建立能源消費和經濟增長之間的誤差修正模型來考察二者之間的長期關系和動態關系。結果表明我國能源消費和經濟增長之間是單向的從經濟增長到能源消費的因果關系,而且這種長期關系是穩定的,并沒有隨時間發生結構性變化。

二、變量和方法說明

在能源消費和經濟增長關系實證分析中,既可采用雙變量模型,也可采用多變量模型。Stern采用了四變量(能源消費量、GDP、資本和勞動力)模型分析了戰后美國能源消費和經濟增長之間的因果關系。他之所以把資本和勞動力加入到模型中是基于這樣一個認識:資本和勞動力有逐漸替代能源的趨勢。筆者認為,隨著知識經濟的興起和蓬勃發展,技術替代能源的趨勢更為明顯,因此在實證中包含技術變量是合理的。但由于中國統計數據的缺失,我們難以找到1990年以前的衡量技術水平的一個關鍵指標R&D費用的統計數值。因此在本文采用雙變量模型,即能源消費量(用E表示)與經濟增長(實際GDP表示),為了消除變量中存在的異方差,我們對這兩個變量作對數化處理,分別記為LnE和LnGDP。協整的概念最早由Granger[12]提出,他觀測到幾個大致同向運動的變量,在短期,它們可能分岔,但經過若干期調整,它們可能返回到原有的運動軌跡,若如此,這幾個變量可能協整。Granger[13]正式給出了協整的定義,其核心是,若干個由單位根過程所生成的數據的變量,若存在這樣的線性組合,使與這一組合的偏差(或者說協整殘差即非均衡)由穩定過程所生成,則這種組合即為變量之間的協整,它度量了這幾個變量之間的長期穩定性。不難看出,協整所隱含的均衡概念與經濟學理論中的均衡不完全一致。從宏觀計量的角度考察,在協整提出之前,宏觀計量主要研究向量自回歸類模型(VAR),這一類模型構成了時間序列的主要內容,而這一類模型是建立在穩定數據的基礎上,對于非穩定數據,尤其是含單位根的數據,如所謂ARIMA模型,采用差分的方法對數據進行變換。

如何將這一類模型與協整模型聯系起來,解決這一問題即是Granger[13]表示定理。這一表述定理所陳述的是在協整成立的條件下,VAR類模型可由對應的誤差修正模型(ECM)表示,這就使協整模型與時間序列的主要內容相聯系,從而在協整成立的條件下,對VAR類模型的研究就轉化為對協整及其所對應的ECM模型的研究。本文在建立ECM模型之前,先對能源消費和經濟增長之間的關系進行格蘭杰因果檢驗,以考察二者之間因果關系的方向。假設時間序列LnE和LnGDP皆為單位根過程(記為I(1))并且具有協整關系,根據“格蘭杰表示定理”,我們建立可以建立式(1)及(2)所示的這兩個變量間的誤差修正模型(具體采用式(1)還是式(2)或者二者都采用取決于格蘭杰因果檢驗的結果):ΔLnEt=α1+∑mi=1β1iΔLnEt-i+∑ki=0δ1iΔLnGDPt-i+γ1Ecm1t-1+ε1t,(1)ΔLnGDPt=α2+∑mi=1β2iΔLnGDPt-i+∑ki=0δ2iΔLnEt-i+γ2Ecm2t-1+ε2t.(2)式中,Δ表示對變量的一階差分;α1與α2為常數項;m、k代表該變量的滯后期;γ1和γ2是調整系數;Ecmt-1是回歸方程的誤差修正項,其中Ecm1t=LnEt-ξ1-ξ2LnGDPt,(3)Ecm2t=LnGDPt-ψ1-ψ2LnEt.(4)誤差修正模型的關鍵在于考察修正項系數γ是否在統計上顯著小于0,如果的確如此,那么能源消費對經濟增長(GDP)長期均衡水平的偏離就會通過下一期能源消費的變化來逐步調整過來。如式(1)中,t-1期如果能源消費過高(高于均衡值),就會有Ect1t-1>0,γ1Ect1t-1<0,這樣便使得t期的能源消費變化率ΔLnEt下降,從而向均衡水平回復。相反,t-1期如果價格水平過低會使得ΔLnEt上升。根據Granger表示定理,變量之間如果存在協整關系,則至少存在單方向的格蘭杰因果關系。式(1)中如果修正項系數γ顯著,就表明GDP變動會引起能源消費的變動。

三、數據實證結果

(一)數據說明

本文數據取自2002年中國統計年鑒[14],2002和2003年的數據根據國研網上的數據整理得到[15]。研究樣本包括1952—2003年的能源消費量和GDP。能源消費量的單位是萬噸標準煤,GDP的單位是億元人民幣。由于統計年鑒上GDP的數據是基于當年價格計算的,為了使數據具有可比性,筆者將GDP的數據按照1990年不變價格進行了調整。1952—2003年中國大陸能源消費與GDP的走勢曲線如所示,從可以看到序列具有加速增長的特征,類似于指數增長趨勢,因此在建模前考慮對原始序列取對數。是對數序列的樣本曲線,從可以看到對數序列呈線性增長的趨勢。從還可以看出LnE和LnGDP表現出非平穩特征,而且不難發現LnE和LnGDP之間的變化特征極為相似,也就是說LnE和LnGDP之間具有同趨勢性。另外,從LnE和LnGDP差分序列的趨勢圖()可以看到,盡管LnE和LnGDP表現出波動增長的非平穩態勢,但其差分序列都表現出平穩的特征,因此我們預期能源消費和經濟增長之間存在協整關系。

(二)單位根檢驗

為了檢驗變量之間的協整關系,我們首先對能源消費量和GDP序列進行單位根檢驗,判斷每個序列是否為I(1)過程。檢驗單位根有幾種方法,本文采用ADF檢驗法分別對各序列進行單位根檢驗。因為LnGDP和LnE都具有非零均值和上升趨勢(見),所以在對序列的水平值做單位根檢驗時應包含截距項和時間趨勢。在對序列的水平值做單位根檢驗時,由于一階差分序列已經消除時間趨勢(見),所以檢驗時不包含時間趨勢項。滯后期的選擇根據AIC準則來確定,見表1。結果表明,LnGDP和LnE的ADF檢驗值均大于1%顯著性水平的臨界值,所以接受單位根假設,因此它們都是不平穩的單位根過程,但其一階差分是平穩的。以上檢驗結果說明這兩個序列具有相同的協整階數———均為I(1)過程。

(三)協整檢驗

既然確定了LnE和LnGDP序列都是I(1),下一步的任務是檢驗二者之間是否存有協整或者說長期均衡關系。關于協整檢驗的研究已經發展成了兩種主要的方法:一是1987年Engle和Granger提出的基于協整回歸殘差的ADF檢驗;二是Johansen和Juselius[16]提出的基于VAR方法的協整系統檢驗(又稱為JJ檢驗),通過建立基于最大特征值的比統計量λ-max來判別變量之間的協整關系。本文首先采用EG兩步法來檢驗。首先建立LnE和LnGDP之間的回歸方程LnEt=ξ1+ξ2LnGDPt+μt.(5)由OLS估計我們得到下面的方程(方程下面小括號內為t統計量,n為觀測次數,R2為相關系數的平方,下同)LnE^t=3.381(9.255)+0.813×LnGDPt(20.094),(6)n=52,R2=0.890.方程右側LnGDPt系數的符號同我們的預期一致,相關性很高,并且系數也是顯著的。然而這兩個變量都是單位根過程,這個OLS回歸式是否有意義還取決于協整檢驗結論。如果回歸式中兩個變量不存在協整關系,則可能出現偽回歸現象。根據式(6)得到殘差項為Ecm1t=LnEt-3.381-0.083×LnGDPt.(7)對回歸殘差序列的單位根檢驗,Engle&Granger建議使用ADF方法,不過這時的ADF臨界值需要修正。本文中使用ADF檢驗來確定殘差是否含有單位根。假定殘差不含有時間趨勢是合理的,而且從殘差的散點圖來看,殘差圍繞0波動,因此對殘差的單位根檢驗時,我們設定回歸式中不含截矩項和時間趨勢。檢驗結果表明,ADF檢驗值大于臨界值,回歸殘差序列是平穩的,因而LnE和LnGDP存在協整關系。雖然EG兩步法檢驗結果表明LnE和LnGDP之間存在協整關系。然而經驗上一般認為,小樣本時協整檢驗的結果較為不穩定,為了在協整關系上得出穩健的結論,需進一步使用JJ檢驗法來檢驗LnE和LnGDP之間是否具有協整關系。同時,本文采用AIC準則,根據無約束的VAR模型的殘差分析來確定VAR模型的最優滯后期。從檢驗結果中可以得出:在1%的顯著性水平下,r=0的假設被拒絕,r≤1的假設通過檢驗。這說明了,LnE和LnGDP之間存在協整關系,即這兩個變量之間存在長期的均衡關系。

(四)格蘭杰因果檢驗

以上確定了LnE和LnGDP均為I(1)過程而且存在協整關系。協整只是表明了能源消費與經濟增長之間存在因果關系,但沒有指明這種因果關系的方向,下面對LnE和LnGDP之間進行格蘭杰因果關系檢驗。我們發現零假設經濟增長(GDP)不是能源消費的“格蘭杰原因”發生的概率為0•039,如此小概率的事件拒絕了零假設,因此,經濟增長是能源消費的“格蘭杰原因”。零假設能源消費不是經濟增長的“格蘭杰原因”發生的概率為0•074,因此可以看出該零假設在5%的顯著水平下應該被接受。也就是能源消費對于經濟增長的影響并不顯著,也即能源消費不是經濟增長的“格蘭杰原因”。

(五)誤差修正模型

以上結果表明我國能源消費量和經濟增長之間是單向的從經濟增長到能源消費的因果關系。利用方程(7)中得到的誤差修正項Ecm1t-1,根據格蘭杰表示定理建立形如式(1)的誤差修正模型。這里誤差修正項系數為-0.129,顯著小于零,符合反向修正機制,表明能源消費和經濟增長之間存在長期均衡關系。上一期能源消費水平高于均衡值時,本期能源消費漲幅便會下降,反之上一期能源消費水平低于均衡值時,本期能源消費漲幅會上升。Ecm1t-1的系數表明12.9%的偏離均衡部分會在一年之內得以調整,于是能源消費不會偏離均衡值太遠。方程(8)還表明,能源消費對經濟增長的短期價格彈性大于長期彈性(短期彈性為-0.129,而長期彈性為0.083),說明經濟增長對能源消費的即期影響比長期影響大。由于協整度量的是長期關系,因此在長期,這種關系有可能發生結構突變。50多年來中國的宏觀經濟運行相當不平穩,、、1979年開始的改革開放等都可能使前后的宏觀經濟發生大的變化。另外從可以看到,1996年以后能源消費增幅減小,但GDP的增幅仍比較平穩甚至呈上升趨勢。為了檢驗式(8)揭示的動態關系的穩定性,我們使用迭代最小二乘法(RecursiveLS)來考察誤差修正系數的穩定性,見(虛線表示兩個標準差范圍)。1990年以后,誤差修正系數便相當穩定了(保持在-0.12左右),表明ECM模型所揭示的能源消費和經濟增長的關系是穩定的,并沒有隨時間而發生結構性變化。

四、結論

從以上的計量模型分析結果不難得出以下結論:我國能源消費和經濟增長之間是單向的從經濟增長到能源消費的因果關系,而且這種長期關系是穩定的,并沒有隨時間而發生結構性變化。從定性分析來看,能源消費包括兩部分:一部分是由生產技術水平所決定的,一般說來,這部分消費與經濟增長的關系在短期內不會發生較大變化;另一部分是由管理水平、市場環境、產業結構等因素決定的能源消耗水平,即體制性因素決定的能源消費水平。這部分能源消費可變性較大,是引起能源消費增長與經濟增長關系不穩定的主要原因。由于能源消費與經濟增長之間的這種內在關系的作用,使得盡管能源消費會有時偏離均衡,但是經濟自身的力量將會使其重新回到均衡狀態,也就是無論在短期它如何變化,在長期仍趨于均衡,這也正是本文誤差修正模型所描述的能源消費與經濟增長之間的關系。