甘肃省煤炭生产消费与经济增长相关性分析研究.pdf

区域经济中国市场2 0 2 4年第14期（总第118 5期）甘肃省煤炭生产消费与经济增长相关性分析研究贾宗谦，何?天，胡思虎，毛歆燕（1.甘肃煤田地质局质量安全管理处，甘肃兰州2.甘肃煤田地质局勘查技术处，甘肃兰州7 30 0 30）摘要：文章以甘肃省为研究对象，对其煤炭生产消费与经济增长之间的相关性进行分析。通过收集甘肃省19 9 5年至2 0 2 2 年的煤炭生产量、消费量和经济增长数据，运用计量经济学数据分析软件EViews对甘肃省煤炭生产量、煤炭消费量及地区生产总值取对数后的时间序列进行平稳性检验，在完成各时间序列单位根检验的基础上，再进行协整关系的分析，对煤炭生产消费量与CDP增长相互之间是否具有格兰杰因果关系分析判断。研究结果表明，甘肃省的煤炭生产消费与经济增长之间存在显著的正相关关系，但这种关系并非简单的因果关系，而是受到多种因素的影响。关键词：煤炭；生产量；消费量；经济增长；相关性中图分类号：F127DOl:10.13939/ki.zgsc.2024.14.0051引言随着全球经济的快速发展，能源消费与经济增长之间的关系一直是经济学研究的热点问题。煤炭作为我国主要的能源来源，其消费与经济增长之间的关系更是备受关注。目前，国内外学者已经进行了大量的研究，但研究结论并不一致。一些研究表明，煤炭生产量和消费量与经济增长之间存在正相关关系。煤炭作为重要的能源来源之一，为工业生产和经济发展提供了必要的动力。特别是在一些发展中国家，由于能源结构单一，煤炭消费量较大，因此煤炭的生产和消费对经济增长的影响更为显著。甘肃省作为能源大省，煤炭的生产量和消费量均较大，对省内经济增长有着重要贡献。从供应角度来看，煤炭的生产为甘肃省提供了重要的能源供应来源，保障了省内能源需求和能源安全；从消费角度来看，煤炭的消费为甘肃省的工业生产、交通运输等提供了必要的动力，有助于更好地了解甘肃省在能源转型过程中的经济发展状况，有助于将资源优势转化为经济发展动力，促进甘肃省经济可持续发展，为制定更加科学的经济发展策略提供支持。年度19951996CM202024.5730030;文献标识码：A文章编号：10 0 5-6 432（2 0 2 4）14-0 0 2 0-0 42楼数据与方法2.1数据收集文章收集了甘肃省19 9 5年至2 0 2 2 年的煤炭生产消费和经济增长数据，选择用甘肃全省原煤产量表示煤炭生产情况的指标，用甘肃煤炭消耗量表示煤炭消费情况的指标，用甘肃省地区生产总值（GDP）表示全省经济增长状况的指标。其中，煤炭生产、消费数据来源于甘肃省统计局发布的统计年鉴，经济增长数据来源于甘肃省统计局发布的国民经济和社会发展统计公报。2.2数据分析方法文章采用的相关性分析方法为回归分析法，将19952022年甘肃煤炭生产量、消费量及甘肃GDP值作为相关性分析的原始数据，以X表示甘肃煤炭生产量，X表示甘肃煤炭消费量，Y表示甘肃经济增长情况。在进行协整关系分析和格兰杰因果关系检验之前，为了消除所研究原始时间序列中的异方差，文章首先对选取的三个指标分别取自然对数，得到自然对数分别为InX、l n Xc、l n Y。CC 和 CCRP两个变量经自然对数处理后的序列记为 lnCC 和lnCGRP。文章为了后期检验的准确性，对选取的三个指标取自然对数后再进行时间序列平稳性的检验。见表1、表2。表119952 0 2 2 年甘肃省煤炭生产量、消费量的对数值生产量对数值消费量对数值7.810656777.842808887.706014447.87071202年度19971998生产量对数值7.737860477.74090785消费量对数值7.772697987.77298006贾宗谦，等：甘肃省煤炭生产消费与经济增长相关性分析研究年度生产量对数值19997.5455694420007.3979964920017.5143800520027.6445556420037.8817147420048.0536613720058.1942928420068.2487358020078.2813037620088.2820706820098.2880215120108.45281466年度GDP对数值19956.3239287619966.5827451019976.6765417519986.7886000519996.8630925920006.9592845520017.02586715区域经济续表消费量对数值年度7.7811385120117.8161670520127.8442407220137.9366601620148.0766831220158.1545921520168.2296897720178.2837694820188.4049020520198.4516664520208.4070434520218.575818642022表2 19952 0 2 2 年甘肃省GDP对数值年度GDP对数值20027.1164184920037.2441060820047.4315899220057.5673353320067.7307677720077.9024800420088.06048321生产量对数值8.455456088.492506988.416466378.466539698.389275738.355683168.226412998.196888758.206070528.258163368.331128638.58518823年度GDP对数值20098.1278651820108.3237904620118.5212589220128.6394462220138.7432142020148.8300779920158.82325335消费量对数值8.699118008.734225318.785856048.812228668.788297618.760534598.749930578.726536358.706458918.888066858.996651979.08364272年度GDP对数值20168.8751529120178.9459841220189.0174956420199.0731795420209.1049798620219.2301429920229.32366906性，但不完全是明显的线性特点，曲线围绕均值上下随机波动的趋势也不明显。因此，初步断定该序列是3结果与讨论3.1时间序列平稳性检验时间序列的平稳性检验是指对时间序列数据的统计特性进行检验，以判断其是否具有平稳性2 。文章根据甘肃省煤炭生产量、消费量及地区生产总值取对数后的数据，利用EViews软件绘制每个时间序列的时序图。详见图1、图2 和图3。3.2平稳性检验结果分析从图1中能够看出，甘肃省煤炭生产量的自然对数时间序列没有规律性变化，19952 0 0 0 年呈现下降趋势，从2 0 0 0 2 0 14年又呈现波动上升趋势，之后又是不断下降，不具有明显的线性特点，也不是围绕均值上下随机波动。因此，初步断定该序列肯定是非平稳的，但为了判断得更准确，以免出现检验的误差，导致后期协整关系也出现错误，还是需要再用ADF单位根进一步检验。从图2 中能够看出，甘肃省煤炭消费量的自然对数时间序列呈现指数增长规律非平稳的，需要再用ADF单位根进一步检验。图3能够清晰地表明甘肃省GDP的时间序列曲线是一个递增的趋势，初步认为是平稳的。但为了更加严谨准确地做出判断，也需要用ADF单位根做进一步的检验。3.3单位根检验ADF检验是单位根检验，用于检验时间序列数据是否存在单位根，即是否是非平稳的3。如果数据存在单位根，则说明该序列是非平稳的，反之则是平稳的。ADF检验的结果通常包括三部分：统计检验值、p-value和观察值数量。统计检验值是用来判断是否存在单位根的依据，p-value则是用来检验假设的可靠性。在ADF检验中，原假设通常为存在单位根，如果pv a lu e 小于某个显著性水平（如0.0 5或0.01），则拒绝原假设，认为数据是平稳的；如果p-value大于某个显著性水平，则不能拒绝原假设，2024.5CM 21（年份）（年份）（年份）区域经济认为数据是非平稳的。对于差分序列，ADF检验同样适用。如果对数据做n阶差分后，ADF检验的3.4单单位根检验结果笔者对单位根的检验结果进行分析发现，检验结果4中T统计量（t-statistic）的值为-1.47 58 8 1大于下面1%、5%、10%显著性标准（level）所有的临界值，p值（pv a l u e）为0.52 6 7 大于临界概率度；检验结果5中T统计量（t一statistic）的值为-0.704523大于1%水平、5%水平、10%水平所有的临界值，prob-value值为0.8 2 7 3也大于临界概率度；检验结果6 中T统计量（ts ta tis tic）的值为-0.713160大于1%水平、5%水平、10%水平所有的临界值，prob-value值为0.8 2 42 也大于临界概率度。根据检验结果，可以判断得出接受原假设，各时间序列都存在单位根，得到甘肃煤炭生产量、消费量、地区生产总值各指标取自然对数后的时间序列都是非平CM222024.5中国市场2 0 2 4年第14期（总第118 5期）p-value小于某个显著性水平，则说明该差分序列是平稳的4。8.88.68.48.28.07.87.67.4-7.21995199820012004200720102013201620192022图1甘肃省煤炭生产量对数时间序列9.29.0-8.88.68.48.28.07.87.61995199820012004200720102013201620192022图2 甘肃省煤炭消费量对数时间序列9.59.0-8.58.0-7.57.06.56.01995199820012004200720102013201620192022图3甘肃省 GDP对数时间序列稳的，需要再一次对时间序列进行ADF检验，以检验得到各自回归结果。3.5单位根检验结果分析单位根检验的结果并不是唯一的，不同的检验方法和模型可能会得到不同的结果，需要结合实际情况选择合适的检验方法和模型5。笔者通过分析检验结果发现，检验结果7 中t-statistic 的值为-2.294018仍然大于下面1%水平、5%水平、10%水平所有的临界值，p-value值为0.18 2 7 也大于临界概率度，说明该序列还是非平稳的。因此，文章选择再一次对甘肃煤炭生产量指标时间序列进行单位根检验。重复上述操作过程，得到煤炭消费量单位根检验输出结果，可知检验结果8 中t-statistic的值为-2.996 119小于10%水平的临界值，prob-贾宗谦，等：甘肃省煤炭生产消费与经济增长相关性分析研究value值为0.0 50 2，与临界概率度非常接近，说明煤炭消费量指标取自然对数的时间序列有9 0%的可能是平稳；检验结果8 中t-statistic的值为-3.6 6 2 548小于5%水平的临界值，probv a lu e 值为0.0 12 2，小于临界概率度，说明甘肃GDP指标取自然对数的时间序列有95%的可能是平稳；通过分析甘肃煤炭生产量指标取自然对数的时间序列单位根检验的回归结果可知，t值为-5.9 9 9 0 8 1小于1%level的值，且p值为0.0 0 0 1 0.0 5，即拒绝原假设。因此，认为甘肃煤炭生产量时间序列在二阶差分的时候，有99%的可能是平稳的，也可以说这个时候时间序列可以判断为平稳序列6 。3.6协整检验协整检验是一种用于分析两个或多个变量之间相关性的统计方法，也称为变量间协整或变量间相关系数7 。根据上述单位根检验的结果可知，煤炭生产量指标取自然对数的时间序列X，是二阶单整，即X，I(2）。甘肃省生产总值指标取自然对数的时间序列Y,是一阶单整，即Y，I（1），上述两种时间序列不是同阶单整。根据协整理论关于同阶单整的要求，可以得出判断，上述两种时间序列不符合协整检验的首要条件，不是同阶单整的序列。因此，认为X和Y,不存在长期稳定的均衡关系。由于煤炭消费量与地区生产总值间的时间序列是同阶单整的，满足检验的基本条件。3.7协整检验结果根据检验的输出结果情况，得到甘肃省生产总值与煤炭消费量的长期均衡关系为：Y,=-10.42246+2.196101 X,+8,(-12.79362)(22.45156)R=0.956363R=0.954465F=504.07273.8协整检验结果分析根据协整检验的输出结果，计算得到残差序列&，在窗口菜单栏中点击过程“procs”按钮，选择生成残差序列“MakeResidual Series”命令，输人re-sid01用以表示残差序列8,数据，对数据进行提取和保存。然后再对残差序列进行单位根检验，从检验结果可知，T统计量为-3.1390 53，是小于5%所对应置信区间的值：2.998 0 6 4，并且从检验结果可得到p值为0.0 0 0 1 0.0 5，即残差时间序列不存在单位根，可以非常肯定地说协整残差的时间序列有9 5%的可能是平稳的。在时间序列是平稳的情况下，文章认为甘肃省生产总值和煤炭消费量之间存在着长期稳定的协整关系。区域经济3.9格兰杰因果关系检验格兰杰因果关系检验（Grangercausality test）是用于检验两个时间序列之间因果关系的一种统计方法8 。它是由克莱夫格兰杰（CliveW.JG r a n g e r）在2 0 0 3年诺贝尔经济学奖得主的演讲中提出的9选择EViews软件进行煤炭消费量和GDP的格兰杰因果关系检验。3.10格兰杰因果关系检验结果分析笔者根据输出结果得知，最后一列的Probability是F统计量（F-Statistic）的相伴概率，表示拒绝第一列中的原假设（null hypothesis）犯第一类错误的概率，该概率越小，越应该拒绝原假设10 。Obs表示每个变量序列的观测值个数，等于n-k。从检验结果可以看出，当取滞后期数k=2时，拒绝原假设“LNYdoes not Granger Cause LNxo”犯第一类错误的概率高达0.42 8 4，而拒绝原假设“LNXdoes not Granger Cause LNY”犯第一类错误的概率仅为 0.0 32 6。所以，煤炭生产量确实是GDP增长的格兰杰原因；从检验结果可以看出，当取滞后期数k=2时，拒绝原假设“LNYdoes not Granger Cause LNXc”犯第一类错误的概率高达0.52 12，而拒绝原假设“LNXdoes not Granger Cause LNY”犯第一类错误的概率仅为0.0 334。所以，煤炭消费量确实是GDP增长的主要原因。4结论文章分别利用时间序列进行平稳性检验、协整关系检验、格兰杰因果关系分析等，对甘肃煤炭生产消费与经济增长之间的关联性进行分析，深入探讨了煤炭生产量、消费量与经济增长之间的相关性及其影响因素。研究发现，甘肃煤炭生产量与地区经济增长间不存在长期的协整关系，煤炭生产量与地区经济增长之间存在单项格兰杰因果关系。煤炭消费量与地区经济发展间存在长期的协整关系，煤炭消费量与地区经济增长之间存在单项格兰杰因果关系。煤炭作为甘肃省重要的能源来源，对经济增长有着重要的促进作用。然而，随着经济的发展和技术进步，能源结构逐渐多元化，对煤炭的依赖程度逐渐降低。因此，建议在推动经济发展的同时，积极发展清洁能源和可再生能源，以降低对环境的破坏和减少对国际市场的依赖。此外，还应加强能源安全管理，提高能源利用效率，以保障国家的能源安全和经济稳定发展。（下转P122)CM232024.5财务与会计务风险，很可能破产。瑞幸咖啡公司在2 0 2 1一2 0 2 2年，Z值数据稳步上升，虽仍低于判别值1.8 1，仍有较大的财务风险，但可预见瑞幸咖啡公司正在朝着正确的道路前进。文章从瑞幸咖啡公司整个发展历程全面分析其各阶段财务风险状况，提出相应的风险防范措施：其一，瑞幸咖啡公司应该围绕参照COSO内部控制框架结构体系来进行财务风险管理，从而推动公司的持续运营。通过建立“三道防线”风险管理框架，明确各部门岗位职责，对风险管理责任进行逐层划分，确保每一层防御都能够相互配合，协调完成风险防控管理。其二，瑞幸咖啡公司应遵循其在变革与重塑20202022瑞幸咖啡公司治理报告中所提到的持续优化内部控制运行机制，并健全和完善内部控制，通过聘请外部测评公司来进行内部风险评价。其三，瑞幸咖啡公司应继续开展数字化转型，借助区块链技术进行公正透明的分布式记账，从而监督全流程会计操作，提高其自身的数据系统安全防护，进而提高财务风险应对能力。参考文献：1陈子欣，上市公司财务舞弊行为分析与风险防范一以瑞幸咖啡为例J中国市场，2 0 2 3（3）：49-51.【2 沈友娣，沈旺我国创业板中小企业财务风险评价指标有效性J技术经济，2 0 12，31（7)：6 6-7 2.3薛蓓霖新能源T公司的财务风险管理研究【D南京：江苏大学，2 0 2 1.4丁亚楠大数据时代财务风险的预警与防范J中国市场，2 0 2 2（36)：18 8-190.5余洪艳企业风险承担视角下政府补贴对企业创新绩效(上接 P23)参考文献：1杨舒，中国能源消费量与经济增长相关性的实证研究J江苏商论，2 0 2 3（7)：14-17.2毛雪艳，徐璟璟甘肃省交通基础设施规模与经济增长的协整及格兰杰因果关系检验J天水师范学院学报，2 0 2 0，40(2):27-31.3王兴民，王强，董洁芳基于灰色关联模型的能源消费与经济增长的关系一以新疆为例J中国科学院大学学报，2017,34(5);598-609.4赵发东，管少君，陶雄兵，等山东省煤炭消费与经济增长的问题及建议J内蒙古煤炭经济，2 0 16（5）：3，2 9.5唐雯，柴洪，谈存峰，甘肃省产业结构与能源消费关系研究基于VAR模型J中国能源，2 0 2 1，43（5）：7 3-8 0.6李洋洋，甘肃省能源消费、碳排放与经济增长的关系研究D兰州：兰州财经大学，2 0 2 0.7贾宗谦，吕向前，胡思虎，等，甘肃省煤炭资源开发对生中国市场2 0 2 4年第14期（总第118 5期）的影响机制研究D成都：西南财经大学，2 0 2 0.6贾炜莹基于主成分分析法的物流上市公司财务风险评价J财会通讯，2 0 13（2 3）：10 7-110.7文唯，郑明贵，杨瑞成海外矿山并购财务风险评价模型的构建及应用基于GA-AHP 和云物元J.财会月刊,2016(21):97-102.8李霞，干胜道基于功效系数法的非营利组织财务风险评价J财经问题研究，2 0 16（4）：8 8-94.9滕熙玉，李石新，基于嫡权TOPSIS法的JK文化财务风险评价J湖南科技大学学报（自然科学版），2 0 2 2，37（3）：104-112.10】任冰玉：基于Z-score模型的财务风险分析以上汽集团为例J现代商业，2 0 19（2 8）：48-49.11胡彦扬：基于舞弊风险因子理论的企业财务造假案例分析以瑞幸咖啡为例J现代商贸工业，2 0 2 2，43（6）：94 96.12 翟奇凡舞弊三角理论下上市公司财务舞弊研究一一以瑞幸咖啡（中国）有限公司为例J企业科技与发展，2 0 2 1(4):128-130.13齐朝新企业财务报告内部控制案例研究以瑞幸咖啡舞弊案为例J老字号品牌营销，2 0 2 2（8）：143145.14熊方军，张龙平，韩粤上市公司财务舞弊风险识别与治理对策研究一以瑞幸咖啡为例J会计之友，2 0 2 2（3)：55-61.15苏斌，钟莉瑞幸财务舞弊事件给审计带来的启示J会计之友，2 0 2 1（4)：135-140.16 张新民，陈德球移动互联网时代企业商业模式、价值共创与治理风险一一基于瑞幸咖啡财务造假的案例分析J管理世界，2 0 2 0，36（5）：11，7 4-8 6.【作者简介白柏，男，西安交通大学管理学院硕士研究生，山西数据流量生态园运营管理有限公司招商部部长，山西省数字产业协会副秘书长，研究方向：数字化转型和财务风险评价。态环境影响的探讨J：能源环境保护，2 0 2 0，34（5）：10 4-10 8.8】陈艳桃，邵忠忠基于VAR模型的甘肃省旅游收入与经济增长相关性分析J：陇东学院学报，2 0 2 2，33（2）：38-44.9张乐，赵越甘肃省技术引进与经济增长相关性分析J河北企业，2 0 2 1（10)：17-2 0.10】王恒旭，王娇，薛哗山西省煤炭消费与经济增长的关系研究基于协整分析和Granger因果检验J煤炭经济研究，2 0 2 0，40（6)：13-18.11苏向辉，杨宏伟，马瑛，等新疆农村合作金融与农业经济增长关系的协整检验J湖北农业科学，2 0 2 2，6 1（17）：2 2 6-2 2 9.【基金资助】2 0 2 2 年度甘肃省自然资源厅科技创新项目（项目编号：2 0 2 2 39)。【作者简介贾宗谦（198 3一），男，汉族，甘肃会宁人，博士研究生，工程师，从事煤田地质勘查安全管理工作，研究方向：煤炭资源清洁高效利用、煤田勘查环境保护与安全管理、资源生产消费与环境污染。CM1222024.5