我国能源消费与经济增长内在因果关系分析

内容摘要：本文以我国1978-2010年的能源消费总量与GDP数据为研究对象，运用Granger因果关系检验理论，考察能源消费与GDP在纵向时间维度上的内在依赖关系。实证分析结果显示，能源消费总量变动会引起实际GDP增加值和实际工业增加值的变动，究其深层次原因，是由于我国的煤炭消费量在工业生产中的大量消耗。

关键词：能源消费 经济增长 Granger因果关系 煤炭消费

问题的提出

进入21世纪以来，能源、环境和经济的可持续协调发展战略成为人类社会发展的首要目标，而中国作为世界上经济增长最快的国家之一，同时也是全球能源消费大国。统计数据显示，我国2010年能源消费总量居世界第二，温室气体排放量居世界第一，综合能源效率比国际先进水平低10%，单位产值能耗是世界平均水平的2倍多。这说明我国能源消费现状中存在能源效率偏低的问题。研究能源消费与经济增长的内在关系，为政府的各项经济政策和能源政策提供理论和实证依据，具有现实意义。

能源在一个经济体中扮演了重要的角色。从需求方面看，能源是消费者用来扩大其效用的社会终端产品之一；从供给方面看，能源跟资本、劳动力和原材料构成终端产品的关键生产要素。能源作为决定经济增长和生活水平上升的决定性变量，在一个国家的经济发展和社会发展中起着关键作用，这意味着能源消费与国民收入或者GDP之间必然具有一种相互影响的关系。

能源消费与经济增长的内在关系研究很早就是国内外学者们研究并重视的问题，但一直不能形成共识。不同的文献利用的模型不同，国别和地区不同，样本数据不同，参数估计和假设检验的方法不同，时间间隔不同，研究结论会产生显著性的差异。J·Kraft（1978）等人分析美国1947-1974年GDP到能源消费的单向因果关系，成为能源消费与经济增长关系研究的先驱。Nachane等人（1988）使用E-G两步法考察了11个发展中国家和5个发达国家二者之间的协整关系，打开了对发展中国家的能源消费与经济增长关系的研究之门。近十年来，国内外大批学者热衷于运用协整和Granger检验研究能源消费与经济增长之间的协整关系和因果关系，部分学者从面板数据和空间计量的角度分析二者之间的内在关系。此外，随着计量方法的进步，也有学者从非线性和动态角度分析二者之间的相互影响。赵进文从非线性角度运用LSTR2模型，张琳等人（2009）建立向量自回归模型和脉冲响应函数探究和测算中国能源消费与经济增长的动态关系。

本文运用格兰杰因果关系理论，以我国1978-2010年的能源消费总量和经济增长的相关数据作为研究样本，检验我国能源消费与经济增长的内在因果关系。基于对能源消费总量内部结构和GDP内部构成结构的现实考虑，在检验能源消费总量和实际GDP之间的因果关系基础上，进一步检验煤炭消费总量与实际GDP，工业增加值与能源消费总量，煤炭消费总量与工业增加值之间的Granger因果关系。这种基于各自内部构成结构讨论能源消费总量与GDP之间因果关系的研究思路算是本文的创新之处。

指标选取

（一）经济增长水平指标

本文选取1978-2010年的年度GDP数据，并根据以1978=100的GDP指数调整为实际GDP（RGDP）。此外，从能源消费的部门构成来看，我国的能源消费以工业部门为主，基本上在70%上下浮动，其他部门所占比例很少。因此，为了进一步考察能源消费与工业生产值的因果关系，根据1978-2010年的GDP各部门构成百分比数据折算出第二产业的实际产值（RSEC02）代表工业生产值。以上数据均来自中国资讯行-高校财经数据库。

（二）能源消费水平指标

本文选取1978-2010年的按照发电煤耗计算法计算的年度能源消费总量数据（EC）。从总体上看，煤在我国能源消费构成中的比重一直保有绝对优势。因此，在考察能源消费总量与经济增加值的因果关系基础上，本文根据统计数据中1978-2010年的能源消费总量种类构成百分比数据，折算出1978-2010年的煤炭消费总量（COAL），考察煤炭消费总量与经济增加值之间的内在关系。具体指标变量如表1所示。

实证分析

本文采用扩展的Dickey-Fuller(ADF)检验，运用Eviews5.0检验EC、COAL、RGDP、RSEC02序列的平稳性，检验结果见表2。根据EC、COAL、DEC、DCOAL的线型时序图和RGDP、RSEC02、DRGDP、DRSEC02的线型时间序图可以看出，应该采用带有常数项、时间趋势、最优滞后阶数采用AIC和SC准则自动选择的ADF检验法检验EC、COAL、RGDP、RSEC02的序列平稳性。

检验结果显示，在1%显著水平下，EC、COAL、RGDP、RSEC02均为不平稳序列。因此需要进一步检验一阶差分序列DEC、DCOAL、DRGDP、DRSEC02的序列平稳性。根据对应变量的一阶差分序列的线型时序图可以得出，应该采用带有常数项、无时间趋势、最优滞后阶数由AIC和SC准则确定的ADF检验DEC、DCOAL、DRGDP、DRSEC02的序列平稳性。在1%显著水平下，DRGDP、DRSEC02、DEC、DCOAL均未能通过平稳性检验，需要再检验对应的二阶差分序列的平稳性。在前面分析的基础上，采用无常数项、无时间趋势、最优滞后阶数根据AIC和SC准则确定的ADF检验结果显示，在1%显著水平下，EC、COAL、RGDP、RSEC02均为I（2）序列。

在变量平稳性检验的基础上，进一步考察EC与经济增长之间的内在依赖关系。本文采用Granger因果关系考察二者之间的相互影响，分别对EC与RGDP，COAL与RGDP，EC与RSEC02，COAL与RSEC02四组进行Granger因果关系检验，检验结果见表3。由于Granger因果关系检验对变量滞后的阶数非常敏感，通常可以用三种方法进行处理：讨论在不同滞后阶数情况下结果是否有同一性；采用最小最终预测误差准则（FPE）来确定最优滞后阶数；基于最小AIC和SC准则来确定最优滞后阶数。本文采用第一种方法进行Granger因果关系检验，经比较，得到的结果具有一致性。