經濟增長與能源結構的實證研究
——基于山東省的數據

秦昌才，徐若飛

(煙臺大學 經濟管理學院，山東 煙臺 264005)

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經濟增長與能源結構的實證研究
——基于山東省的數據

秦昌才，徐若飛

(煙臺大學 經濟管理學院，山東 煙臺 264005)

文章基于1985—2012年的時間序列數據，對山東省經濟增長、各能源消費量及能源消費總量之間的關系進行了協整分析，建立了向量誤差修正模型，并進行了格蘭杰因果關系檢驗。研究發現，山東省經濟增長與煤炭、石油、天然氣、電力和能源消費總量之間存在長期的均衡關系；短期內，山東省的經濟增長主要受煤炭和電力消費量波動的影響，而石油(原油)和天然氣的作用卻不顯著，能源消費總量的貢獻也由于各能源影響效果的綜合疊加而不顯著；存在煤炭、天然氣和電力消費量到經濟增長的單向格蘭杰因果關系，而石油和能源消費總量同經濟增長之間不存在格蘭杰因果關系。

GDP；能源結構；協整；格蘭杰因果檢驗

能源是支持一個經濟社會不斷發展的物質化引擎。能源的生產和消費為社會生產力的不斷發展提供了不可替代的物質支持，可以說沒有能源作為支撐，就沒有現代社會和現代文明。然而，隨著經濟社會發展階段的不斷深化，發展所需的能源不斷增長和能源供給不足之間的矛盾日益凸顯，尤其是進入現代能源時代以來，建立在固定資產投資規模不斷擴大基礎上的全球性發展對能源生產量提出了更高的要求，能源已然不可置疑地成為制約當代世界經濟發展的巨大瓶頸。[1]

最新基于中國層面的研究成果有：楊柳和李力(2006)對中國的能源價格與經濟增長作了研究，認為二者之間存在顯著的雙向Granger因果關系，而短期內能源價格的波動對經濟增長的影響則體現為負向沖擊。[2]任少飛和馮華(2006)則研究了中國的煤炭消費與經濟增長之間的關系，得出結論：中國經濟很大程度上呈現出煤炭依賴型的特征。[3[4]李振名(2010)發現：在長期中，存在石油消費和電力消費到實際GDP的Granger因果關系；不存在煤炭消費到實際GDP的Granger因果關系。[5]崔和瑞和王娣(2009)發現：煤炭消費、石油消費、水電、風電、核電消費和經濟增長之間存在長期的均衡關系，而天然氣消費和經濟增長之間不存在長期的均衡關系；在促進經濟增長的各能源因素中，煤炭消費影響力最大；在非均衡狀態向長期均衡狀態的調整過程中，石油消費的調整力度相對較大，水電、風電、核電消費則次之，而煤炭消費的調整力度相對較小；經濟增長構成煤炭消費的單向格蘭杰原因，石油消費和天然氣消費則構成經濟增長的單向格蘭杰原因，而水電、風電、核電消費與經濟增長之間存在雙向格蘭杰因果關系。[6]黃晗君(2012)研究發現：清潔能源與經濟增長之間具有協整關系，且清潔能源的長期消費彈性高于短期消費彈性，表明清潔能源對經濟增長的長期影響要強于其短期影響。[7]王瑛(2008)分析了以水電、核電、風電為代表的中國可再生能源消費與實際GDP之間的協整關系和Granger因果關系。[8]楊俊和王慶存(2011)的結論表明：存在電力消費到GDP、GDP到煤炭消費和GDP到石油消費的單向Granger因果關系；煤炭消費對GDP的變動貢獻率大大高于其它一次性能源的貢獻率，電力消費對經濟具有促進作用，但存在一定滯后期，天然氣、石油消費對經濟具有正向推動作用。[9]

基于省域層面的研究成果：劉新民、吳宣俊和吳士健(2012)結論表明：山東省煤炭消費與經濟增長、能源消費總量和經濟增長之間分別存在長期的均衡關系，并且能源消費總量構成經濟增長的單向Granger原因，煤炭消費構成經濟增長的單向Granger原因；經濟增長與石油消費之間不存在長期的均衡關系。[10]李保國(2011)認為：經濟增長與煤炭消費及石油消費之間均分別存在長期的均衡關系，而且石油消費對山東省的經濟增長起到了推動作用；煤炭與石油不同，經濟增長是引起煤炭消費變化的Granger原因，而且煤炭消費量的增加在短期內會對經濟增長起阻礙作用。[11]孫炎、何洋、劉婕(2013)對云南省經濟增長與能源消費之間的關系進行了研究分析，發現：云南省的經濟增長與煤炭消費、石油消費和電力消費之間均呈高度相關關系；單位GDP能耗曲線呈顯著的“倒U型”；在云南省的能源消費中，石油占據著越來越顯著的地位。[12]王穎坤(2011)研究發現：河北省存在天然氣消費量到經濟增長的單向格蘭杰因果關系，但煤炭、石油和水電消費量并不構成經濟增長的格蘭杰原因。[13]王保忠和黃解宇(2010)研究發現：山西省經濟增長、能源生產總量和能源消費總量這三者之間存在長期的均衡關系，且能源生產總量和能源消費總量均分別構成經濟增長的單向格蘭杰原因，即山西省能源消費總量和能源生產總量一起構成了山西省經濟增長的單向推動引擎。[14]

基于1985—2012年的時間序列數據，本研究對山東省經濟增長、各能源消費量及能源消費總量之間的關系進行了協整分析，建立了向量誤差修正模型，并進行了格蘭杰因果關系檢驗。

一、實證分析

(一)變量選取及模型設定

1.時間序列變量的選取

(1)GDP(Y)：本文選取1978-2012年山東省國內生產總值(GDP)為因變量的時間序列數據，單位為億元。為了剔除價格因素對于數據波動程度的影響，本文以1985年為基期(1985年設為100%)對GDP進行處理，得到實際GDP數據Y。

(2)煤炭消費量(X1)：山東省是有名的煤炭經濟大省，2012年山東省煤炭消費量約3.4億噸，在一次能源消費中占比高達76%，比全國平均水平高8個百分點。[15]且山東省是重工業化省，工業產值對于全省地區生產總值的貢獻率很大。因此，將煤炭消費量作為影響山東省GDP的解釋變量之一，單位為萬噸。

(3)石油消費量(X2)：山東省的石油消費量已經由1985年的762.3萬噸上漲至樣本期末期2012年的5178.6萬噸，增長了近6倍，且2012年其在能源消費總量中的占比接近25%。因此，將石油消費量作為影響山東省GDP的解釋變量之一。由于相關統計年鑒的編制方案及所涉及的內容的前后差異和數據獲取的困難，本文采用原油消費量來代替石油消費量，單位為萬噸。原油是指開采出來后未經提煉或加工過的石油狀態，石油的使用去向和原油的使用去向基本相同，且根據對已獲取的相關數據的對比，不難發現兩者之間的差額基本保持穩定。

(4)天然氣消費量(X3)：作為主要能源之一的天然氣產業是山東省近30年來大力發展的能源產業之一。本文所涉及的天然氣消費量包括工業和生活所消費的天然氣總額，單位為億立方米。且天然氣相對于煤炭和石油(原油)而言具有更高的熱值，因而具有更高的能源投資價值。1985年山東省的天然氣消費量僅為11.42(億立方米)，到2012年已經上漲至67.23(億立方米)，為1985年的近6倍。因此，將天然氣消費量納入解釋變量。

(5)電力消費量(X4)：這里的電力消費量指的是由各種基礎能源轉化而來的所有種類電力的總和消費量，單位是億千瓦時。作為主要能源產業之一的電力產業也是上世紀80年代左右以來山東省發展最為迅速的能源產業之一。自1985年至2012年，山東省的電力消費量已經由263.41(億千瓦時)增長至3794.55(億千瓦時)，增長了近14倍。因此，將電力消費量納入影響山東省經濟增長的解釋變量也具有十分的必要性。

(6)能源消費總量(X5)：本文所指的能源消費總量是指一定時期內山東省用于生產和生活的所有能源耗損值的折合總額，單位是萬噸標準煤。

2.模型設定

由于本文旨在探究山東省實際GDP與各主要能源消費量之間的關系，為了降低異方差對模型預測效果的干擾，建立多變量雙對數線性回歸模型如下：

其中β、β1、β2、β3、β4、β5為待估參數，μt為隨機擾動項。

(二)相關統計檢驗*本文統計檢驗部分所列的所有表格及圖1的結果均由stata12.0直接得到或整理得到。

1.平穩性檢驗

由于直接對非平穩的時間序列進行回歸分析，將很容易導致“偽回歸”*“偽回歸”即指殘差序列是一個非平穩序列的回歸，這樣的一種回歸有可能擬合優度、顯著性水平等指標都很好，但是由于殘差序列是一個非平穩序列，說明這種回歸關系不能夠真實地反映應變量和解釋變量之間所存在的均衡關系，而僅僅是一種數字上的巧合而已。現象，因此必須首先對原時間序列進行平穩性檢驗。檢驗時間序列平穩性的方法主要有迪基·富勒(DF)檢驗法和增廣的迪基·富勒(ADF)檢驗法。前者一般只適用于時間序列是AR(1)的情況，而當序列存在高階滯后相關時，則會導致隨機擾動項非獨立同分布的情況，因此本文通過ADF檢驗法來檢驗時間序列的平穩性。若時間序列顯示通過了平穩性檢驗，則可以直接對原序列進行回歸分析；若時間序列無法通過平穩性檢驗，則必須對原序列依次進行差分處理，直至使之變為平穩時間序列為止。由檢驗報告(表1)可知，六組原始數據均未能拒絕存在單位根的原假設，即均為非平穩的時間序列。而經過一階差分后，六組一階差分數據在5%水平下均拒絕了存在單位根的原假設，即差分后的序列顯示平穩，因此六組數據均為I(1)*I(1)表示一階單整的時間序列。，如表1所示。

表1 ADF平穩性檢驗

2.約翰森多變量協整檢驗

由以上平穩性檢驗報告可得，原序列顯示非平穩，然而各時間序列均為一階單整序列，符合協整檢驗同階單整的條件。本文所涉及的變量個數為6個，所以選擇約翰森協整檢驗法進行檢驗。為了確定協整檢驗的最佳滯后階數，在進行協整檢驗之前，本文先建立LnY、LnX1、LnX2、LnX3、LnX4、LnX5的向量自回歸(VAR)模型。依據相關信息準則可知本文所建立的向量自回歸(VAR)模型的滯后階數為2階，如表2所示。

表2 各種信息準則的向量自回歸模型(VAR)滯后階數

實質上，協整檢驗的向量自回歸(VAR)模型是無約束條件下的向量自回歸(VAR)模型的一階差分，因而前者的滯后階數比后者的滯后階數低一階。從表2的數據報告可得，無約束向量自回歸(VAR)模型的最優滯后階數為2階，因此協整檢驗的向量自回歸(VAR)模型的滯后階數為1階。協整檢驗的報告如表3、表4所示，由檢驗報告顯示，不管就跡檢驗還是就最大特征根檢驗而言，均可得出結論：在5%的顯著性水平下，系統存在唯一的協整關系，根據表5，其協整方程為：

表3 約翰森多變量協整檢驗(跡檢驗)

表4 約翰森多變量協整檢驗(最大特征根檢驗)

表5 協整方程(Cointegrating equations)

根據表5，協整方程中各解釋變量的系數均在1%的水平下通過了顯著性檢驗，且協整方程的整體擬合效果也很好。

由以上報告結果可得，在樣本期內，山東省經濟增長、煤炭消費量、石油(原油)消費量、天然氣消費量、電力消費量與能源消費總量之間存在唯一的長期均衡關系。且由方程(2)可知，長期內煤炭和石油(原油)消費量的彈性均為負值，分別是-5.7862和-2.9374，而天然氣、電力消費量和能源消費總量的彈性卻為正值，分別為0.2073、1.4199和8.1925。也即從長期來看，山東省煤炭消費量和石油(原油)消費量每增加1個百分點，其GDP便分別減少5.7862個百分點和2.9374個百分點；而天然氣、電力消費量每增加1個百分點，其GDP便會分別提高0.2073個百分點和1.4199個百分點。此外，各種能源對于山東省GDP影響力的疊加體現為正向影響力，即每增加消費1%的能源，就會使GDP增長8.1925%。這些結果表明在各能源因素中，真正對山東省GDP產生長期貢獻的是天然氣和電力，且其中電力對GDP的貢獻率要相對高于天然氣。

3.向量誤差修正模型(VECM)

雖然各變量的一階差分均為一階單整時間序列，表現出良好的統計性質，然而直接對一階差分變量進行回歸會導致變量原始經濟意義的喪失，而與此同時，原時間序列為非平穩序列，不能直接進行回歸分析。利用向量誤差修正模型(VECM)便能成功地化解這二者之間的矛盾。向量誤差修正模型(VECM)實際是一種有協整約束條件的向量自回歸(VAR)模型，故其所適用的對象是基于協整關系的非平穩時間序列。因此，本文通過建立如下的向量誤差修正模型(VECM)來預測未來經濟變量的變化趨勢：

以上模型中D代表各變量的一階差分，n代表各變量及其一階差分項的滯后期數，而ECTt -1則是由協整方程得到的滯后誤差修正項，其系數為誤差修正強度，即當各變量的變動使變量間的均衡狀態偏離長期均衡時，將非均衡狀態調整至長期均衡狀態的速度。而各一階差分項的系數則代表變量的短期波動對于變量間均衡狀態的影響程度。因此，方程(3)至方程(8)所表示的向量誤差修正模型(VECM)將能夠同時表現變量的短期波動和長期變化對于均衡狀態的影響。

由于向量誤差修正模型(VECM)的滯后期數也等于向量自回歸模型(VAR)的最優滯后期數減1，而向量自回歸模型(VAR)的最優滯后期數為2階，因此本文中的向量誤差修正模型(VECM)的滯后期數為1階。由統計軟件stata12.0建立關于本文中各變量的向量誤差修正模型(VECM)，得到如下矩陣方程:

為了進一步確認模型的有效性，本文還對伴隨矩陣的特征值進行了作圖檢驗，結果顯示，除了模型本身所假設的單位根之外，伴隨矩陣的所有特征值都落在單位圓之內，表明模型是穩定的，如圖1所示。

圖1 VECM伴隨矩陣的特征根分布圖

由本文所建立的向量誤差修正模型(VECM)可得到以下幾個結論：

(1)短期內，山東省經濟增長的波動受兩方面的影響：其一是來自滯后一期的經濟增長、煤炭消費量、石油(原油)消費量、天然氣消費量、電力消費量及各種能源消費總量短期波動的綜合影響，其二則是來自ECTt -1對于偏離長期均衡的短期均衡狀態的調整。由方程組(9)可知，其中經濟增長的滯后一期對于其自身短期波動的影響強度高達0.3371，煤炭、石油(原油)、天然氣、電力消費量的短期波動對于經濟增長短期波動的影響強度分別為0.0965、0.0035、0.0183和0.0565，而相應的能源消費總量短期波動的影響強度則為0.0474。可見，著眼于短期，山東省經濟增長的波動主要受煤炭和電力消費量波動的影響，即煤炭消費和電力消費的短期波動對經濟增長具有較強的貢獻作用，而石油(原油)和天然氣消費量的波動對于經濟增長的貢獻力度卻相對稍顯微薄。此外，作為各種能源短期波動的綜合影響，能源消費總量對于經濟增長的貢獻效果也由于各能源影響效果的綜合疊加而有所削弱。而與此同時，貫穿于經濟和能源變量波動的整個過程，誤差修正項ECTt -1將以0.0141的調整強度將非均衡狀態調整至長期均衡狀態，其中修正方向為正向。

(2)由方程組(9)的模型估計系數可知，能源消費總量短期波動受經濟增長、煤炭消費量、石油(原油)消費量、天然氣消費量、電力消費量和能源消費總量短期波動的影響強度分別為-0.1431、0.0844、-0.0718、-0.0476、0.8245和1.1658。即著眼于短期，煤炭和電力的消費對于能源消費總量具有正向推動作用，而石油(原油)和天然氣的消費卻可能由于其邊際消費熱值較高，從而對于能源消費總量具有一定的促降作用,而經濟的短期增長對于能源消費總量的影響也體現為負向拉動效果，由此不難推知，短期內，山東省的經濟增長對于能源使用量的節約以及能源開采和能源利用效率的提高有著一定的促進作用。與此同時，當均衡體系受到短期沖擊，無法繼續遵循長期規律而偏離長期運行軌道時，誤差修正項ECTt -1將以1.1658的較高調整強度將非均衡狀態調整至長期均衡狀態，其中修正方向亦為正向。

4.基于向量誤差修正模型(VECM)的Granger因果關系檢驗

以上所呈現的結果只是表明經濟增長、各主要能源消費量及能源消費總量之間存在著長期均衡關系(協整關系)，但是并沒有從理論上來論證和說明各經濟變量之間的具體因果關系。為了證明山東省經濟增長、煤炭消費量、石油(原油)消費量、天然氣消費量、電力消費量及能源消費總量之間是否真正構成相互間的因果關系，即某一變量的滯后期值是否能夠解釋另一變量本期值，本文基于向量誤差修正模型(VECM)對變量間的關系進行了格蘭杰因果關系檢驗。而格蘭杰因果關系檢驗的一個重要前提是時間序列必須是平穩的，所以本文將對各變量的一階差分進行檢驗，檢驗結果如表6所示。

表6 基于VECM模型的格蘭杰檢驗

由表6可知，在10%的顯著性水平下，煤炭消費量構成經濟增長的單向格蘭杰原因；在5%的顯著性水平下，天然氣消費量和電力消費量分別均構成經濟增長的單向格蘭杰原因；石油(原油)消費量與能源消費總量同經濟增長之間不存在任何格蘭杰因果關系；不存在任何單項能源消費量及能源消費總量到經濟增長的格蘭杰因果關系。這說明，對于山東省持續增長的經濟，煤炭、天然氣和電力這三種單向能源的消費具有顯著的解釋能力，而石油(原油)的消費卻沒能構成其顯著的解釋因素，并且各主要能源的消費總量也沒有對經濟增長產生直接的推動作用。與此同時，山東省的經濟增長也不構成各項能源消費量及能源消費總量短期波動的格蘭杰原因。

二、結論

本文通過單位根檢驗、協整檢驗和格蘭杰因果關系檢驗的方法對各時間序列變量進行了實證分析，并建立了關于這些變量的向量誤差修正模型(VECM)，從而得到下述幾個結論：

1.通過對各時間序列的平穩性檢驗得出，山東省GDP、煤炭消費量、石油(原油)消費量、電力消費量和能源消費總量均為一階單整序列。

2.通過協整分析得出，山東省煤炭消費量、石油(原油)消費量、天然氣消費量、電力消費量及能源消費總量并不是獨立于經濟增長之外的外生變量，它們之間存在著長期的均衡關系。

3.通過對各變量的差分進行Granger因果關系檢驗，得出存在煤炭消費量、天然氣消費量和電力消費量到經濟增長的單向Granger因果關系，而不存在石油(原油)消費量和能源消費總量到經濟增長的Granger因果關系。

[1] 穆明娟.江蘇省經濟增長與能源消耗脫鉤研究[D].南京：南京財經大學經濟學院，2011.

[2] 楊柳，李力. 能源價格變動對經濟增長與通貨膨脹的影響——基于我國1996～2005 年間的數據分析[J]. 中南財經政法大學學報，2006(4).[3] 任少飛，馮華. 中國經濟增長與煤炭消費結構的關系[J].財經科學，2006(12).

[4] 梁經緯，劉金蘭、柳洲. 分類型能源消費與中國經濟增長關系研究[J].云南財經大學學報，2013(2).

[5] 李振名.能源消費與經濟增長——基于中國的實證研究[D].上海：復旦大學，2010.

[6] 崔和瑞，王娣. 能源消費與經濟增長動態關系比較研究[J].統計與決策，2009(12).

[7] 黃晗君.我國清潔能源消費與經濟增長的關系研究[D].上海：華東理工大學，2012

[8] 王瑛. 中國可再生能源消費與經濟增長的時間序列分析——以水電、核電、風電為例[J].工業經濟技術，2008(11).

[9] 楊俊，王慶存. 能源消費與經濟增長動態關系分析[J].經濟問題探索，2011(9).

[10] 劉新民，吳宣俊，吳士健. 山東省能源消費與經濟增長的因果關系研究[J].經濟與管理評論，2012(5).

[11] 李保國.能源消費及其構成與經濟增長的關系——基于山東省的實證研究[D].濟南：山東經濟學院經濟與城市管理學院，2011.

[12] 孫炎，何洋，劉婕. GDP增長與能源消耗關系的實證分析——以云南省煤炭、電力、石油為例[J].全國商情，2013(1).

[13] 王穎坤.河北省能源消費與經濟增長關系研究[D].秦皇島：燕山大學經濟管理學院，2011.

[14] 王保忠，黃解宇. 能源供給、能源消費與經濟增長的關系——基于1978—2008 年山西省數據的實證分析[J].技術經濟，2010(2).

[15] 牛其昌.大氣污染防治倒逼“以電代煤”[N].經濟導報，2013-09-23(4).

(責任編輯：李瀟雨)

Empirical Research on Economic Growth and Energy Structure in Shandong Province

QIN Chang-cai,XU Ruo-fei

(School of Economies and Business, Yantai University, Yantai 264005,China)

Based on statistics of Shandong province from 1985 to 2012, this article made a co-integration analysis of the economic growth, the consumption of different kinds of energy and the total energy consumed in Shandong province.It also built a vector error correction model of each variable and made a Granger causality test for them, arriving at the result that there existed a long-term balanced relationship among the economic growth, the consumption of different kinds of energy and the total energy consumed; In a short term, the economic growth of Shandong province was dominantly influenced by the consumption of coal and electric power, while the driving force of the consumption of oil and natural gas was a little weaker. In addition, the contribution of the total energy consumed to the economic growth was impaired by the comprehensive influence of each energy consumption; there respectively existed a one-way Granger causality from the consumption of coal, natural gas and electric power to the economic growth, while there existed no Granger causality between the consumption of oil, the total energy consumed and the economic growth.

GDP; energy structure; co-integration; Granger causality test

2016-07-26

山東省社會科學規劃青年基金項目“低碳經濟背景下的山東省能源可持續發展戰略研究”(項目編號：13DJJJ22)。

秦昌才，男，煙臺大學經濟管理學院副教授，經濟學博士。

F062

A

1008-2603(2016)05-0008-08