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河北省经济增长与能源消费的相关关系分析
The relationship between energy consumption and GDP of Hebei province

中文摘要：河北省作为一个正向经济强省迈进的经济大省，高能耗的重化工产业对稳定经济增长起到基础性作用。然而，以煤炭为主体的能源消费所带来的能源供应保障问题和环境问题日益突出，有必要深入研究河北省经济增长与能源消费的深层次关系。本文借鉴时间序列分析理论，利用Granger因果关系检验法分析了经济增长和能源消费之间的因果关系，并对两变量进行了协整分析检验其是否存在长期均衡关系，在建立能源消费与经济增长的VAR模型基础上，运用脉冲响应函数和方差分解的方法研究了河北省经济增长对能源消费的影响。
Abstracts ：As a big economic province which is changing into a strong one, Hebei’s stable economic situation is based on highly consumed energy and heavy chemical industries. However, the consumption of the energy based on the coal consumption results in some serious supply problems and the environmental problems, which make it necessary to explore the deeper relations between the economic growth and energy consumption of Hebei Province. The thesis refers to the Time Series Analysis and uses the Granger causality test to analyze the relationship between the economic growth and energy consumption, and examines whether there exists a long-term balanced relationship between them by using the co-integration test. On the basis of VAR model of energy consumption and economic growth, the thesis uses the methods of impulse response function and Variance Decomposition to study the impact of economic growth on energy consumption of Hebei Province.
关键词：河北省；经济增长；能源消费；向量自回归模型（VAR）
Key words: Hebei province; Economic growth; energy consumption; Vector Auto-regression model(VAR)
1.引言
河北省是经济和资源大省。近年来，经济保持了持续、快速增长。特别是“十一五”期间，尽管经受了2008-2009全球金融危机的冲击，在越过短暂的低谷之后，2010年经济迅速恢复到危机前的增长水平，当年GDP为20197.1亿元，全国排名第六。据笔者测算，河北经济在整个“十一五”期间平均增长率能够达到11.7% 该数据由笔者根据《中国统计年鉴》基础数据测算。
，估计比全国平均水平高出0.2个百分点。而同期能源消耗总量从2005年的19836万吨标准煤增长到2010年的27531万吨标准煤，年均增长6.78%。数据直接观察，河北省GDP增长速度的变动方向与能源消费总量增长速度的变动方向基本保持一致。但是，河北省能源利用效率并不具备绝对优势，据《中国统计年鉴2012》数据显示，2011年河北省能源强度是1.30t标准煤/万元，高于全国平均水平1.04t标准煤/万元，在全国各地区能源强度排名中位居第8位。供应方面，以金融危机前的2007年为例，我省煤消费合计为2.45亿吨，省内生产0.87亿吨，从外省调入或进口1.49亿吨，对外依存度高达60.7%；可以说，能源的稳定供应将是一个具有决定意义的重大课题，因此，有必要深入研究经济增长与能源消耗之间的相关关系。
关于一个国家或地区能源消耗与经济增长之间因果关系的分析与经验研究，具有开创性的工作是Kraft.J.和Krafa.A. [1] (1978)，他们认为，美国在1947~1974年间，存在GNP到能源消耗的单项因果关系，Stern[2] (2000)使用但方程静态协整分析和多元动态协整分析法，认为能源对GDP有显著的解释效果。近年来，不同学者从不同角度对经济增长与能源消费之间的关系进行了研究。陶爱元[3]（2007）通过协整得出实际GDP与能源消费之间存在显著的长期关系，并通过VEC模型得到两者之间长期失衡时的短期调整行为；许冬兰等[4]（2011）通过引入结构性突变，将山东省城市化进程中1978-1995和1996-2008的能源消费和经济增长的相关数据进行分析，表明能源消费的增加不仅受经济增长影响，还同时受到其他因素的影响；赵涛等[5]（2009）基于超越对数生产函数构建了将能源消费考虑在内的经济增长模型，并采用岭回归分析求得模型参数，进而通过比较生产要素贡献率来研究能源与经济增长的相关性。
2.理论基础与数据说明
2.1理论基础
1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，解决了非平稳序列建模引起的虚假回归，并把由非平稳经济变量的线性组合组成的平稳性序列称作协整方程，来反映经济变量之间长期稳定的均衡关系。
2.1.1序列平稳性检验
首先对变量的平稳性进行检验，判断变量平稳性可以用单位根检验，其方法通常有DF检验法、PP检验法和ADF检验法。实践中人们通常使用的是ADF检验法，其模型为：
（1）
（2）
（3）
其中，{}为白噪声，表示变量的一阶差分，原假设为，即{}有一个单位根（非平稳），t为时间趋势因素，如果ADF的值小于Mackinnon临界值，那么序列是平稳的。
2.1.2 Granger检验
虽然协整检验可判断变量X和Y之间是否存在长期均衡关系，但是否构成因果关系，还需要进一步检验。如果利用过去X和Y的值对Y进行回归，比单用Y的过去值回归能够显著地增强解释能力，则X是Y的Granger原因，否则称X是Y的非Granger原因。Granger检验形式如下：
（6）
检验的零假设：不是得Granger成因，即，常用F检验进行，如果大于临界值则拒绝零假设，不能Granger引起y。
2.1.3 Johansen 协整检验
Johansen 协整检验是在无约束VAR的形式下估计矩阵，得出协整向量个数。原假设为：至多存在0个单位根，即至多有0个协整关系时，检验统计量小于某显著水平下的Johansen分布临界值，不拒绝原假设，说明有0个协整向量，即向量不存在协整关系。
2.1.4向量自回归（VAR）模型动态分析
VAR模型是基于数据的统计性质建立模型，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值来构建模型，从而将单变量自回归模型推广到多元时间序列变量组成的“向量”自回归模型。滞后阶数为p的VAR模型表达式为，其中为维内生变量向量，为维常数向量，是维待估计的系数矩阵，是n维白噪声误差向量。
2.2数据说明
本文所用于分析的数据是1981—2011年年度的数据，来源于《河北经济年鉴》。以1978年为基年计算的河北省地区生产总值表征经济增长，单位是亿元人民币；河北省能源消费总量表征能源消费，单位是万t标准煤。并且对这些数据进行对数化处理，分别表示为lngdp和lnene，这样做的目的是为了减少共线性和异方差的影响。所采用的计量分析工具是Eviews6.0。
3.实证分析
3.1序列的平稳性检验
在进行时间序列分析时，首先应该对数据的平稳性进行检验，运用ADF检验，即单位根检验来检验时间序列的平稳性。其中lngdp和lnene分别表示国内生产总值的自然对数值和能源消费总量的对数值，在不同临界值水平下的检验结果如（表1）所示。
表1 单位根检验结果
变量
ADF值
临界值（1%）
临界值（5%）
临界值（10%）
检验结果
lngdp
-0.0252
-3.6892
-2.9719
-2.6251
不平稳
lnene
-1.2053
-4.2967
-3.5684
-3.2184
不平稳
dlngdp
-4.0449
-3.6892
-2.9719
-2.6251
平稳
dlnene
-3.9689
-3.6793
-2.9678
-2.6230
平稳
根据表1的检验结果，可发现两变量经过一阶差分后在1%的显著性水平下是平稳的，可进一步进行协整分析。
3.2格兰杰因果关系检验
为检验河北省经济增长与能源消费之间的因果关系方向，采用Granger因果关系检验法进行分析。
表2 格兰杰因果检验结果
原假设
滞后阶
F统计量
P值
结论
LNENE不是LNGDP的格兰杰原因
3
0.2664
0.8488
LNENE不是LNGDP的格兰杰原因
LNGDP不是LNENE的格兰杰原因
3
2.0055
0.1440
LNGDP是LNENE的格兰杰原因
由表2可以得出结论：滞后阶数为3时，肯定了“LNENE不是LNGDP的格兰杰原因”的原假设，而否定了“LNGDP不是LNENE的格兰杰原因”的原假设，说明河北省经济增长水平提高是导致能源消费量增长的格兰杰原因，而河北省能源消费量增长不是经济增长水平提高的格兰杰原因，二者之间存在单向的格兰杰因果联系。可以认为，经济增长会拉动能源消费的增长，而节能减排并不会制约经济增长。
3.3协整检验
本文通过建立向量自回归模型（VAR）进行解释北省经济增长与能源消费之间的长短期关系。由ADF检验结果得知两个变量是同阶单整，符合进行协整检验的前提要求，因此采用Johansen极大似然法来检验变量之间的协整关系。检验结果如表3。
表3 LNENE和LNGDP协整检验结果
原假设
特征值
迹统计量
5%临界值
P值
None
0.106388
3.264011
14.49471
0.9536
At most 1
6.83E-05
0.001981
3.841466
0.9611
表中显示原假设为none时，迹统计量小于5%的临界值，所以接受原假设，即lnene与lngdp不存在长期的均衡关系。因此本文将建立lnene与lngdp的VAR模型来进行研究河北省经济增长对能源消费的影响作用。
3.4 向量自回归模型（VAR）动态分析
由于河北能源消费与经济增长长期内不存在协整关系，也就不能通过构建向量误差修正模型探讨河北短期内经济增长对能源消费的影响作用，下面是运用Eviews6.0 分析工具建立河北省能源消费与经济增长的VAR模型，进行研究河北省经济增长对能源消费的影响力度。将VAR模型的参数估计结果写成矩阵形式为：

下面运用脉冲响应函数和方差分解进行研究河北省经济增长对能源消费的动态影响力度：
3.4.1脉冲响应函数
脉冲响应函数反应了lnene对lngdp冲击的反应轨迹，实线表示响应函数值，虚线是关于脉冲响应的正负两个标准偏离带。

图一lnene对lngdp的脉冲响应
河北省能源消费对经济增长的脉冲响应如图一所示，描绘了在给河北省经济增长一个正的标准差的冲击下，全省能源消费对经济增长的响应情况，可以看出，经济增长变动当期就能表现出刺激了能源消费的增长，第2期刺激力度稍微减小，但从第3期开始正的刺激力度一直逐渐增大，并且没有减弱的趋向。
3.4.2方差分解
表4 Lnene的方差分解
时期
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
lngdp
4.45
329
3.00
3.25
3.95
5.08
6.58
8.39
10.43
12.61
lnene
95.55
96.71
97.00
96.75
96.05
94.92
93.42
91.61
89.57
87.39
由表4可以看出lnene主要受自身波动的影响，但其自身波动对其产生的影响随着滞后期的增加而减弱，lngdp对lnene的影响前期较小，但从第三期开始影响逐渐增大，在第10期达到12.61%。
4.初步结论
通过以上实证分析，可以看出河北省经济增长对能源消费具有单向因果关系。这一研究结果至少可以说明两点。第一，说明经济增长变化会引起能源消费的变化，经济高增长会带来能源需求高消耗，从而从实证角度解释了河北省能源需求高增长的原因，可以得出这样一个结论：经济的高速增长产生了对能源的刚性需求，这一经济规律曾经被发达国家的发展经验所证实，进而揭示出当前能源面临短缺的深层次原因——河北省依然处于以重化工业带动经济增长的工业化中期阶段。第二，单向因果关系，也说明如果仅仅调整能源消费需求一方，在一定程度上不会影响经济的稳定增长。这为调整能源政策和环境政策提供了理论上的支持。正如文章开始描述的那样，河北省能源利用效率并不具备绝对优势，那么我们采取提高能源利用效率的政策将不一定会殃及经济增长速度；同样道理，环境问题是引起广泛关注的话题，造成环境污染的重要原因是对化石能源的过分消费，尤其是河北省，煤炭消费在能源消费结构中基本维持在90%左右，过大的煤炭消费结构必然会加剧环境污染水平，因此，为了创造更好的环境，可以采取适当了环境政策——比如适当调整煤炭在总能源消费中的比重，也不一定会影响经济增长速度。
实证分析发现，河北省经济增长对能源消费但不存在稳定的协整关系。说明经济增长与能源需求间不存在长期稳定的相关关系，进而不能建立反映短期关系的误差修正模型，说明至少在研究期间内，普通的最小二乘回归模型不具备解释能力，用其进行预测也不能说明任何问题。
而通过建立VAR模型进行动态分析，反应了河北省经济增长对能源消费具有明显的正的影响作用，并且随着滞后期的增加表现出越来越强的刺激力度，即经济持续高速增长的同时，能源消费量也随之提高。这进一步说明了经济增长是能源消费增长的基础性原因；在不降低经济增长速度的基础上，要想降低能源消费水平，可以采取提高能源效率与调整经济结构和能源消费结构的措施。
参考文献：
[1] Kraft J, Kraft A, On the relationship between energy and GNP. Energy Development, 1978,(3):401-403
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