基于协整理论的区域能源需求影响因素探析

摘要：当前，由于环境的破坏以及常规能源储量的不断下降，能源需求结构急需调整。GDP、人口总量及产业结构等因素均会对能源需求量产生影响。为减少经济发展对能源需求不断增加的趋势，在制定能源发展战略时应充分考虑经济发展与节能二者的关系，控制好能源消费总量的增长，实现能源构成多元化，确保总体能源供应安全，提高能源效率，保护环境。同时，大力发展新能源产业，实现以最少的能源消耗支持经济持续发展的目标。

关键词：能源需求；协整分析；绿色发展

中图分类号：F206 文献标识码：A 文章编号：1003-3890（2013）09-0091-06

随着科技的发展，新能源取代常规能源是能源系统可持续发展的必然趋势。但由于技术水平、能源需求结构以及开发成本等多种因素的制约，在相当长的时间里常规能源仍然是我们分析的主要对象。当前，在环境遭到破坏、常规能源储量下降、能源需求结构亟需调整、能源需求量不断增加的背景下，对能源需求量影响因素的分析既有利于研究如何更好地促进经济发展，也有利于研究如何解决当今的能源问题。因此，本文通过着重分析哪些因素会对能源需求量产生影响，进而为未来能源需求预测分析提供科学依据，这对于促进国民经济健康、持续、稳定发展具有重要的现实意义。

一、能源需求的影响因素分析

能源需求是指消费者在各种可能的价格下，对能源愿意并且能够购买的数量。能源需求在很大程度上是一种派生需求，是由人们对社会产品和服务的需求而派生出来的。能源需求从本质上来说，是类似于劳动和资本这样的生产要素，因为能源可以转换为现代化生产过程必需的燃料和动力，或直接作为最基本的生产原料，它们与劳动、资本等生产要素相结合，就能为市场提品和服务。能源需求容易与能源消费相混淆，在实际中，能源消费量是有效能源需求的反映，当能源供给充足，且不存在库存时，能源需求量上等于能源消费量。但是，能源需求一般很难准确测度，因此，实际分析中经常用能源消费代替能源需求。本文也不严格区分能源需求与能源消费两个概念。本文中的能源仅指一次能源。经济学需求理论告诉我们，影响商品需求的首要和关键因素是价格，但除此之外，还有很多因素影响能源需求，有的因素甚至比价格的影响更重要。主要包括：

1. 价格因素。像其他任何商品一样，能源的价格是影响能源需求的主要因素，且能源市场的市场化程度越高，能源价格对能源需求的影响也越大。在市场经济条件下，价格是稀缺资源配置最主要的市场机制，与其他经济产品类似，能源价格与能源需求二者之间呈反向关系，需求曲线向右下方倾斜，即能源价格上涨，能源需求减少；反之，能源价格下跌，能源需求增加。

2. 经济增长。通常来说，一国经济发展水平制约能源工业的发展水平。研究显示：人均GDP和人均能源消费量呈正相关关系，即人均GDP越高，人均能源消费量就越大，反之亦然。因此，经济增长成为影响能源消费的一个非常重要的因素[1]。

3. 人口和城市化。能源作为人类赖以生存的基础，人口数量的多少直接影响能源消费总量，也直接影响着能源的人均占有量和利用方式。近年来，随着我国城市化进程的加快，推动了大规模城市基础设施和住房建设，整体能源的需求水平大大提高，因此城镇人口是能源需求的影响因素之一[2]。

4. 产业结构。近年来，各产业能耗指数呈现如下变化趋势：第一产业所占比重逐年下降，第三产业比重逐年上升，而第二产业则波动较大，但能耗指数仍远高于第一产业和第三产业。因此，在分析能源需求影响因素时必须考虑产业结构的调整和变化。随着工业化进程的加快，工业部门的能源需求量比重一直维持在较高水平，故将第二产业GDP总量做为能源需求的影响因素之一[3]。

5. 技术进步。在能源消费部门，技术进步对能源需求的影响不可小视。科学技术的发展一方面通过提高设备的工作效率而直接降低了单位产品的能耗，另一方面通过电子商务、信息产业、通讯设备等产业的迅猛发展，缩短了交易过程，降低了中间环节的成本，使得能源强度下降，进而降低了能源消费量。因此，本文用能源强度的概念代表能源技术进步，将之作为能源需求的影响因素之一[4]。

6. 环境因素。考虑CO2排放产生的温室气体效应及减排情景下的能源需求要同时满足经济效率、节能、供应安全和减缓，将CO2排放量作为能源需求的影响因素之一[5]。

二、变量选取与数据处理

（一）协整理论

1969年美国计量经济学家提出因果关系分析的概念和方法，成为国际上研究能源消费与经济增长之间关系的一种重要工具[6]。目前广泛应用于能源需求的建模和分析的方法主要有：部门分析法、弹性系数法、时间序列分析法、投入产出分析法等，传统的建模要求所分析的时间序列数据是平稳的，即它们没有随机趋势或确定性趋势，若有，则将会产生前面所提到的“伪回归”问题[7]。但是，通常在现实经济中的时间序列都是非平稳的。这样在做回归分析或建模时为了所得到的模型有意义，就需要对其实行平稳化。而一般采用的方法是对时间序列进行差分、然后对差分序列进行回归。这样的做法可以忽略了原时间序列包含的一些可能有用的信息。为了解决这个问题发展了一种处理非平稳数据的新方法——协整理论。1987年Engle和Granger提出的协整理论及其方法，为非平稳序列的建模提供了另一种途径。虽然一些经济变量的本身是非平稳序列，但是，它们的线性组合却有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合被称为协整方程，且可解释为变量之间的长期稳定的均衡关系。

（二）变量选取

本文在对能源需求进行建模与分析时，慎重考虑变量的选取。经过对能源需求影响因素的分析可知，影响能源需求的主要因素有：价格、经济增长、人口和城市化、产业结构变化、技术进步和二氧化碳排放等。但由于能源价格在我国长期实行政府定价，扭曲和掩盖了能源需求与能源价格之间的经济关系，因此在建摸时不应考虑。此外，环境政策的影响无法进行定量衡量，所以在建模中将其舍去。因此，选取能源需求影响因素的经济指标有：经济增长、能源消费总量、产业结构变化、二氧化碳排放量、能源强度等。

能源消费总量以en表示，单位为万吨标准煤。由于河北省的能源主要是煤、石油、天然气和水电，因此能源消费量是煤、石油、天然气和水电消费量之和。经济增长是推动能源需求问题增加的首要因素。当经济稳步增长时，由于各行业扩大生产，能源作为基本生产要素，需求量必然相应增加。本文以国内生产总值来表示经济增长，以河北省做为实证分析样本，选取河北省国内生产总值（GDP）作为河北省经济增长的指标，以gdp表示，单位为亿元。人口是社会发展系统中最基本的因素，人口问题的多少将直接影响到能源需求总量。同时，城市化也会增加人口对能源的需求，河北省正处于城市化水平快速增长时期，这也是导致能源需求快速增加的一个重要影响因素。人口因素用河北省总人口pep表示，单位为万人。能源需求的增长除了与经济增长、人口密切相关外，还受到产业结构的影响，不同的产业结构，其能源需求不同，甚至差别很大。在现有技术水平下，产业结构的变动决定了能源利用效率的高低，无论长期还是短期，产业结构的调整都会影响能源需求量和需求结构的变化。第二产业是河北省高耗能行业，它在国民经济的比重的变化即反映了产业结构的变化，也反映对能源消费需求的变化。本文产业结构的变化以第二产业在国内生产总值的比重来衡量，以ind表示。煤炭燃烧后CO2排放量约占全国大气尘埃总排放量的71%，我国能源供给90%是煤炭，而大量以终端直接燃烧方式消费煤炭的能源结构是造成大气环境污染的主要原因。能源消费对环境的影响选取二氧化碳排放量CO2来表示，单位为万吨。

科学技术是第一生产力，近年来河北省经济发展的实践也证明，依靠技术进步，采用新技术、新工艺、新材料、新设备，逐步淘汰高能耗低效技术，可以达到有效节约能源，降低需求的效果。技术进步是提高能源使用效率的核心和关键。技术进步以能源强度str来表示，单位为万吨标准煤/亿元。能源强度=能源消费总量/GDP。由于技术的进步会减小能源的消耗，能源强度从侧面反映了技术进步。

（三）二氧化碳排放量的计算

由于我国没有直接公布出CO2的排放量数据，因此我们必须运用相关的方法进行估算。本文利用政府间气候变化专门委员会（IPCC）提供的方法，并结合河北省经济统计年鉴数据对河北省1980—2010年由于能源消费产生的CO2排放量进行估算。核算的对象主要是化石燃料燃烧产生的二氧化碳。化石能源消费进一步划分为煤炭消费、石油消费和天然气消费。

化石能源消费过程中产生的实际碳排放量计算公式为：

其中，i表示化石能源燃料种类（煤炭、石油、天然气三种）；Qi表示能源消费总量；NCVi表示能源燃料i的净发热量；CEFi表示能源燃料i的排放因子；FCOi表示能源燃料i的碳氧化率，由于现实中能源不可能完全燃烧，所以要扣除因燃烧不完全而未被氧化的部分。

化石能源i燃烧产生的二氧化碳排放量计算公式为：

（四）数据处理

为了便于研究，且考虑到对各经济时间序列的数据取对数之后不会影响各经济时间序列之间的协整关系，而且所得到的数据容易得到平稳序列，在下面的分析中所用的变量，均是进过对数转换后而得的变量，实证分析部分由Eviews6软件完成。采用的所有数据都来自各年《河北经济年鉴》，时间区间为1980—2010年。除了二氧化碳排放量以外，其他变量均直接来自各年的《河北经济年鉴》经计算后得到。

三、实证分析

（一）序列的单整检验

在建模之前，必须对序列的平稳性和单整阶数进行单位根检验。使用单位根检验对经过对数转换后的变量原序列进行平稳性检验，这里主要使用ADF检验。进行ADF检验之前，需要设定时间序列是否含有常数项或者时间趋势。由能源消费总量的趋势图可以看出，时间序列存在截距项和趋势相，因此ADF检验时需要选择既含有常数项又含有趋势项，并且由SIC准则来确定消除时间序列相关的滞后阶数（滞后阶数为1）。检验结果如表1所示。

从检验结果清楚的看到，六个变量的统计量检验值均大于在1%、5%和10%三个显著性水平下的值；并且P值也显示大于0.05。ADF检验的原假设是至少存在一个单位根，则t统计量及其检验的值均显示不能拒绝原假设，因此可以断定原始时间序列存在单位根，为非平稳的时间序列。为了防止建立模型时出现“伪回归”现象，必须要对时间序列进行平稳化。原始序列一阶差分后的单位根检验如表2所示。

在三个显著性水平下，从两个变量t统计量检验值均小于显著性水平临界值，并且t统计量的P值也显著小于0.05，可以断定此时两个变量已经是平稳的时间序列，即此六个变量都是一阶单整（I（1））的。

（二）序列的协整检验

只有当变量之间存在协整关系时，才存在误差修正模型。因此，需要检验变量之间的协整关系。在协整检验中，如果系统中的变量个数多于两个，则JJ法明显优于EG法。应用“迹”检验来确定模型中的协整向量个数，首先应用信息准则确定最优滞后阶数为3，使用计算得到协整检验结果如表3所示。由于能源强度是由能源消费总量和国内生产总值相除得来的，因此它使得六个时间序列矩阵成为奇异矩阵。而协整检验对于奇异矩阵是不能运算的，因此选择除了能源强度变量以外的五个变量进行协整检验。

选择上述五个变量进行Johansen协整检验，结果见表3。

表3中，“Nove”表示0个协整向量，对应的原假设H0是：r=0（即不存在协整向量），备择假设H1是：r？叟1；“At most 1”表示至少存在1个协整向量，对应的原假设H0是：r？燮1（即存在1个协整向量），备择假设H1是：r？叟2；“At most 2”表示至少存在2个协整向量，对应的原假设H0是：r？燮2（即存在2个协整向量），备择假设H1是：r？叟3；“At most 3”表示至少存在3个协整向量，对应的原假设H0是：r？燮3（即存在3个协整向量），备择假设H1是：r？叟4；“At most 4”表示至少存在4个协整向量，对应的原假设H0是：r？燮4（即存在4个协整向量），备择假设H1是：r？叟5。

检验结果表明：（1）对于原假设H0：r=0（即不存在协整向量），迹（Trace）统计量为89.77，大于5%显著水平下的临界值69.82，且迹统计量检验的P值为0.000 6，显著小于0.05，所以有充分的理由拒绝原假设H0：r=0（即不存在协整向量），接受备择假设H1：r？叟1，即有1个以上协整向量。（2）对于原假设H0：r？燮1（即存在1个协整向量），迹（Trace）统计量值为54.20，大于5%显著水平下的临界值35.65，且迹统计量检验的P值也显著小于0.05，所以拒绝原假设H0：r？燮1（即存在1个协整向量）。（3）对于原假设H0：r？燮2（即存在2个协整向量），无论是迹统计量的值还是迹统计量检验的P值都表明不能拒绝原假设，即认为存在两个协整向量。因此，迹统计量的检验结果认为：变量之间存在两个协整关系。最大特征值检验结果见表4。

最大特征值检验结果表明：

第一，对于原假设H0：r=0（即不存在协整向量），最大特征值统计量为35.58，大于5%显著水平下的临界值33.88，且最大特征值统计量检验的P值为0.03，小于0.05，所以有充分的理由拒绝原假设H0：r=0（即不存在协整向量），接受备择假设H1：r？叟1，即有1个以上协整向量。对于原假设H0：r？燮1（即存在1个协整向量），最大特征值统计量的值为25.38，小于5%显著水平下的临界值27.58，且迹统计量检验的P值为0.09，大于0.05，所以接收原假设H0：r？燮1（即存在1个协整向量）。因此，最大特征值统计量检验的结果认为：变量之间存在两个协整关系。第二，由于迹统计量检验结果与最大特征值检验结果出现了不一致的情况，这时我们要把协整关系的选择建立在协整关系的解释能力上。

首先选择两个协整向量，即

标准化后如表5所示。

转化为原始变量的形式为：

由还原后的标准化协整方程可知：

对于能源消费这个变量来说，当其变化1个单位时gdp、co2、ind、pep分别变化1、0.365、1.095、0.976个单位。也就是说对能源影响较大的因素主要是国内生产总值和产业结构，其次是人口和CO2排放量。

对于协整方程，可以看到影响国内生产总值增长的因素主要是能源消费总量和CO2排放量。显然，这个方程显示的结果与实际不符，也很难解释。因此，选择最大特征值统计量的检验结果，认为五个变量之间存在且仅存在一种协整关系，说明这五个变量之间存在着长期均衡关系。

（三）序列的Granger因果检验

对变量进行Granger因果检验，检验结果如表6所示，滞后阶数为2。

Granger因果关系检验实质上是检验一个变量的滞后变量是否可以引入到其他变量方程中。一个变量如果受到其他变量的滞后影响，则称它们具有Granger因果关系。从表6中数据可以明显看出，CO2排放量、能源消费总量、人口和国内生产总值均是产业结构和能源强度的Granger原因，但是只是单向的因果关系。二氧化碳排放量、能源消费总量、人口和国内生产总值是引起产业结构和能源强度变化的原因。而能源强度是产业结构的Granger原因。究其原因是经济水平的提高，必然带动科技进步，通过多元化综合利用能源，提高能源利用率，有效地利用和节约能源，使得经济在保证高速增长的同时，能源消耗却稳步下降。

四、分析与讨论

长期以来，能源需求总量是由人口总量、能源结构、产业结构及技术进步决定，而且由这些影响因素组成的解释变量能够解释能源需求变化的趋势。对影响能源消费总量的因素进行协整分析，结果显示：当能源消费变化1个单位时，国内生产值、CO2排放量、第二产业占GDP的比重、人口分别变化1、0.365、1.095、0.976个单位。也就是说对能源影响较大的因素主要是国内生产总值和产业结构，其次是人口和CO2排放量。

对于协整方程，可以看到影响国内生产总值增长的因素主要是能源消费总量和CO2排放量。显然，这个方程显示的结果与实际不符，也很难解释。因此选择最大特征值统计量的检验结果，认为5个变量之间存在且仅存在一种协整关系，说明这5个变量之间存在着长期均衡关系。

国内生产总值的增加会加大能源消费量，能源消费与经济增长呈现出同比增长。为减少经济发展对能源需求不断增加的趋势，在制定能源长期发展战略时，要充分考虑经济发展指标与节能的关系，控制好能源消费总量的增长，实现能源构成多元化，确保总体能源供应安全，提高能源效率，保护环境。当前需要加紧研究市场经济转型过程中的节能政策和措施，加快节能进程，才能实现以最少的能源消耗支持经济持续发展的目标。

产业结构的调整对能源消费系数减少有直接作用。在能源部门消费构成中，工业部门占较大比例，属于高能耗部门，加之其在国民经济中的比重不断地提升，这是导致较高的产业结构弹性主要原因所在。通过产业结构调整，减少高能耗产业的比重，才能逐步降低全社会的能耗系数；从另一方面来说，如果可以提高工业利用能源的效率，势必会引起工业用能的大幅度下降，节约能源资源。

人口对能源消费的影响也不容忽视。人口的增加会加大能源的消耗，我国是富煤贫油少气的国家，河北省尤甚。因此，在提高能源率的同时应大力发展新能源产业。

二氧化碳排放量并不是影响能源消费的主要因素。但是每消费一单位能源就会产生0.365单位的二氧化碳。二氧化碳排放导致的温室气体效应会破坏环境及生态系统，进而影响能源—经济—环境协调可持续发展。

五、结语

本文运用协整分析方法对能源需求的影响因素进行了实证分析和计量检验，以河北省为例找出哪些因素会对能源需求产生影响，影响的程度如何，以及它们长期的协整关系。结果显示：当能源消费变化一个单位时，国内生产值、CO2排放量、第二产业占GDP的比重及人口总量分别变化1、0.365、1.095、0.976个单位。也就是说，对能源需求影响较大的因素主要是国内生产总值和产业结构，其次是人口和二氧化碳排放量。

国内生产总值的增加会加大能源消费量，能源消费与经济增长呈现出同比增长。为减少经济发展对能源需求不断增加的趋势，在制定能源长期发展战略时，要充分考虑经济发展指标与节能的关系，控制好能源消费总量的增长，实现能源构成多元化，确保总体能源供应安全，提高能源效率，保护环境。当前需要加紧研究市场经济转型过程中的节能政策和措施，加快节能进程，在提高能源率的同时应大力发展新能源产业，实现以最少的能源消耗支持经济持续发展的目标。

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