基于生产函数的中国能源消费与经济增长的多变量协整关系的分析.docx

1、基于生产函数的中国能源消费与经济增长的多变量协整关系的分析ResourcesScience第34卷第12期2012年12月2012，34（12）：2374-2381Vol.34，No.12Dec.，2012文章编号：1007-7588（2012）12-2374-08基于生产函数的中国能源消费与经济增长的多变量协整关系的分析2马宏伟1，刘思峰1，袁潮清1，马开平2，李静2，刘伟2(1.南京航空航天大学经济与管理学院，南京210016；2.南京农业大学工学院，南京210031）摘要：本文基于生产函数的多变量分析，以1978年-2008年样本区间数据为基础，利用Johansen-Juselius协整

2、检验法和基于向量误差修正模型的短期、长期Granger因果关系检验，研究了我国经济增长、能源消费、资本存量和人力资本投入这四个变量之间的协整关系和Granger因果关系。实证研究结果表明：1978年至今，我国经济的增长与能源消费总量、资本存量和人力资本的投入之间存在长期的协整关系。而且研究表明：短期内并不存在能源消费与经济增长之间的单向或双向Granger因果关系。但是长期来看，它们之间存在单向Granger因果关系：经济增长是能源消费的Granger原因。据此说明：我国目前的经济增长并不是很强的能源依赖型体系。最后，从我国经济可持续发展的视角，对我国的能源消费和经济增长模式提出了一些建议。关

3、键词：经济增长；能源消费；协整；Granger因果关系；中国1引言能源是人类赖以生存和发展不可缺少的物质基础，也是一个国家国民经济发展和人民生活水平提高的一个战略保障。因此，正确认识能源消费与经济增长之间的关系，对于国家经济的可持续发展具有十分重要的意义。目前，有关能源消费与经济增长相互关系的讨论在一些研究文献中均有记载，然而对于上述问题的因果关系，人们却一直争论不休。是经济增长导致能源消费，还是能源消费促进了经济增长，人们都企图对它们之间的这种因果关系作出解释，然而其结论却不尽相同。1969年美国计量经济学家Granger1提出的协整理之间的关系。1978年，在欧美KraftJ.和Kraft

4、A.2在对能源经济的研究中首次发现了美国GNP对能源消费的因果关系。随后，能源消费与经济增长之间因果关系的实证研究扩展到了英国、德国、意大利、20世纪80年代以后，国外学者开始普遍采用加拿大等欧美国家。在亚洲，近年来也有学者应用Granger协整理论研究能源消费与经济增长之间的关系，并得出了大致类似的结论：即二者之间存在和Lee3应用传统的协整检验法和误差修正模型，发现了韩国和新加坡能源消费与GDP之间存在双向的Granger因果关系。而2004年，Fatai等人4应用Toda-Yamamoto因果关系检验法和自回归分布滞后模型（ARDL），发现了泰国和菲律宾两国GDP与能源消费之间存在双向的

5、Granger因果关系，而印度和印度尼西亚两个国家的能源消费与经济增长之间存在单向Granger因果关系的结论。因果关系检验法研究中国能源消费与经济增长之间关系的学者。他们使用协整理论中的误差修正模型，基于1971年-2000年的电力消费和GDP数据，得出电力消费和GDP长期协整的结论，并且发现了中国电力消费与GDP之间存在单向的GrangerShiu和Lam5是较早的应用协整理论和Granger着单向或双向Granger因果关系。1997年，Glasure论和因果关系分析法来研究能源消费与经济增长收稿日期：2011-11-30；修订日期：2012-10-16基金项目：国家自然基金研究项目（编

6、号：71101072）；教育部人文社科青年基金研究项目（编号：12YJC630276）；江苏省自然科学基金研究项目（编号：BK2011652）；中央高校基本科研业务费、南京农业大学人文社科研究项目（编号：SK2010021）。作者简介：马宏伟，男，陕西凤翔人，博士生，副教授，主要研究方向为能源经济。E-mail：hw_ma2012年12月马宏伟等：基于生产函数的中国能源消费与经济增长的多变量协整关系的分析因果关系。Aolde-Rufael6应用修订的TodaYama-moto版本的Granger因果关系检验法，研究了上海他们发现上海在这一经济时期存在煤炭消费、电力1952年-1999年能源消费

7、和经济增长之间的关系。消费和能源消费总量与经济增长之间的单向Granger因果关系。此外，林伯强7应用协整分析和长之间的关系。他的实证研究结果表明在1952年-2001年，我国的GDP、资本、人力资本以及电力消费之间存在着长期的均衡关系。韩智勇等人8选取了1978年-2000年的中国能源消费总量与实际GDP的数据，采用协整理论和Granger因果关系检GDP之间存在着双向的Granger因果关系，但是它验方法，对我国能源消费与经济增长进行实证研究后得出结论：1978年-2000年间中国能源消费与们之间不存在协整关系。马超群等人9研究了中国1954年-2003年间GDP和能源消费总量以及能源之间

8、的长期均衡关系，表明GDP和能源消费总量以及煤炭消费之间存在协整关系。Feng等人10利用传统的协整检验法，研究了中国1980年-2006年间经济增长、能源消费和能源强度三者之间的关系。他的研究表明：这三个变量之间存在长期的协整关系及能源强度到经济增长之间的单向Granger因果关系。Yuan等人11利用协整方程、脉冲响应函数、方差分解等方法，研究了中国能源价格、能源消费和经济产出之间的关系。他的研究表明，这三个经济变量之间存在长期的均衡关系，而且经济增长是能源消费的Granger原因。从以上有关中国能源消费与经济增长之间协整关系和Granger因果关系研究的综述来看，很显然对这一问题的研究结

9、论不尽相同，有些甚至得出了相互矛盾的结论。究其原因，对这一问题的研究，不同的国家可能有不同的结论；同一个国家在不同的经济时期，由于经济特点不同，以及研究者可能采用不同的经济变量和使用不同的研究方法，从而得出不同的结论。此外，协整理论和Granger因果关系检验法也是一个不断完善、发展的理论。近年来许多学者对其发展也做出了很大的贡献，产生了更新、更好的检验方法，其研究的结论更能使消费各构成部分（包括煤、石油、天然气和电力等）误差修正模型技术研究了中国电力消费与经济增人信服。高速增长，能源消费也迅速增加，经济形态呈现出与改革开放前完全不一样的势态。而针对这一特定时期，基于生产函数的我国能源消费与经

10、济增长的多变量协整关系的研究论文较为少见（韩智勇等人和马超群等人的研究都是基于两变量的研究，这种研究中由于一些重要变量的缺失，检验的结论往往不能使人信服）。本文将在总结前人研究的基础上，使用基于生产函数的多变量研究，试图分析我国能源消费与经济增长之间的协整关系和Granger因果关系，并据此提出相应的政策建议。1978年中国实施改革开放政策以后，我国经济2变量的定义和数据来源为了研究我国改革开放以后的能源消费与经济增长间的协整关系和Granger因果关系，本文使用基于生产函数的多变量Johansen-Juselius协整检验和Granger因果检验法，采用的样本区间为1978年-2008年。数

11、据主要来自中国统计年鉴（1985年-2009年）和新中国50年统计资料汇编等。各变量的具体含义如下：（1）经济增长指标。本文采用宏观经济总量指标即国内生产总值GDP作为衡量总经济增长的基本指标，反映中国经济的增长。其中国内生产总值GDP的数据是按照当年的名义统计数据和按照可比价格计算的GDP平减指数，以1978年为基期计算而来，单位是亿元人民币。（2）能源消费指标。能源消费指标采用历年中国统计年鉴中能源消费总量，单位为万吨标准煤。（3）资本存量指标。本文使用永久库存法来估计整个经济中每年的实际资本存量，单位是亿元人民币。Kt=It+Kt-1(1-)（1）It是式中Kt和Kt-1是指第t和t-1

12、年的资本存量；指第t年的投资总额；是固定资产折旧率。由此可见，为了构造1978年-2008年期间的资本存量数据，需要初期的资本存量和资本折旧率。中国统计年鉴（1995年）报告了1952年-1992年期间国有工业、铁路、交通、商业、粮食以及全部企业的固定资产折旧率，本文使用1978年-1992年期间全部企业的固定资产折旧率。由于1992年以后的数据尚未资源科学第34卷第12期公布，对1993年-2008年的折旧率，本文直接使用1992年的数字（5.5%）。至于初始资本存量，国内目前研究差异较大，本文采用单豪杰12的估计值。（4）人力资本指标。人力资本指标采用中国统计年鉴中的全社会就业人口数据来表

13、示，单位是万人。根据历年中国统计年鉴查到的数据可以看到，改革开放以来，随着中国经济的快速发展，我国的就业人数从1978年以来都大约以每年15%的速度在增长。此外，劳动者的质量也明显提高。20世纪50年代，全国范围内开展扫盲运动。60年代以后，我国开始实施九年义务教育。尤其从20世纪90年代开始，我国的大学开始了大规模的扩招。这些教育的大力改革和发展，都为中国经济的快速、持续发展提供了充足的人力资本保障。间序列非平稳。即：当ADF检验和PP检验的检验值小于显著水平下的临界值时，拒绝原假设，所检验的时间序列是平稳序列。在检验各变量的平稳性时，为了降低数据中的异方差，将分别对原序列取对数。具体的变量

14、平稳性检验结果见表1。lnE、从表1的检验结果可以看出，变量lnY、lnK和lnL的原序列以及它们的一阶差分序列都是不平稳的，而它们的二阶差分序列都是平稳序列，即I(2)。3.2变量的协整性检验lnE、lnK和lnL都是非虽然时间序列lnY、平稳的二阶单整序列，但它们可能存在某种平稳的线性组合。这种平稳的线性组合反映了变量间长期稳定的均衡关系，即协整（Cointegration）关系14。两个常用的协整检验方法是Engle-Granger检验法和Johansen-Juselius检验法。其中，Engle-Granger两步检验法是基于一元变量进行的，适用于对两个时间序列的协整检验。而Johan

15、sen-Juselius协整检验法是以向量自回归（VAR）模型为基础的检验回归系数的方法，是一种对多变量进行协整检验的较好方法。本文选用Johansen-Juselius协整检验法对变量之间的协整关系进行检验。在进行协整检验之前，表1单位根检验结果Table1Resultsofunitroottests0.90890.15290.19960.99830.01100.05290.05960.19600.00040.00070.00060.0000检验0.31450.83190.54150.99980.10730.15450.11840.00120.00000.00040.00070.0001结果

16、不平稳不平稳不平稳不平稳不平稳不平稳不平稳不平稳平稳平稳平稳平稳3变量之间的协整性检验为了对能源消费与经济增长之间的关系进行实证研究，生产函数设定为：Y=f(E，K，L)（2）E、K和L分别表示经济增长、式中变量Y、能源消费、资本存量和人力资本指标。首先，将生产函数转化为：lnY=1lnE+2lnK+3lnL+（3）3.1变量的平稳性检验所谓时间序列的平稳性是指一个序列的均值、方差和自协方差是否稳定。如果一个时间序列的均值、方差和自协方差不随时间而发生变化，且序列的各阶自协方差只与滞后的阶数有关，则时间序列是平稳的。一般来说，当时间序列不平稳时，会导致“伪回归”现象以及各项统计检验毫无意义。因

17、此，在进行协整检验之前必须对变量进行平稳性检验，以确定各序列的平稳性和单整阶数。变量平稳性检验的方法有KPSS（Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin)检验、PP（Phillips-Person）检验、DFG（Dickey-FullerGLS）检验、ERS（Elliott-Rothenberg-StockPoint-Optical）检验、NP（Ng-Perron）检验、和ADF（Aug-mentDickey-Fuller）检验等。13变量lnYlnElnKlnLlnYlnElnKlnL2lnY2lnE2lnK2lnL-0.314687-2.990482-2.8269

18、71-3.670787-2.958254-2.887100-1.227295-5.058922-4.765429-4.811554-7.2478570.403403-2.525418-1.426629-2.068779-2.585813-2.384794-2.533080-4.514843-5.938524-4.958997-4.787503-18.281941.077669为了确保单位根检验的准确性，本文采取ADF检验和PP检验同时进行。此二者的原假设都是：时注：（1）ADF检验的滞后期根据SIC准则自动选择；（2）表示序2表示序列的二阶差分。列的一阶差分，2012年12月马宏伟等：基于生产

19、函数的中国能源消费与经济增长的多变量协整关系的分析需要先建立由lnY、lnE、lnK和lnL构成的VAR模型，表2各种准则下的VAR滞后阶数Table2VARlaglengthbasedonseverialcriteria滞后阶数12logLLRFPEAICSCHQ以确定协整检验时的滞后阶数。表2综述了各种准则选定的VAR滞后阶数，根据相关准则本文选择VAR模型的滞后阶数为2。协整检验的VAR模型滞后阶数实际是原VAR模型一阶差分的滞后阶数，由于原VAR模型的滞后阶数是2，因此协整检验的滞后阶数应该是1。然后应用Johansen-Juselius协整检验法对变量之间的协整性进行检验，表3报告了

20、协整检验结果。从表3的协整检验结果可以看出：无约束协整秩检验和极大特征根协整检验都得出在5%显著水平下存在一个协整方程的结论，并且可以得出275.0249310.0782284.72941.46e-134.06e-14*-18.21607-19.57701*-17.26449-17.86418*-17.92516-19.05338*47.57230*LR、FPE、AIC、SC和HQ表示选择滞后阶数时所根据的准则；注：（1）logL、（2）*表示根据该准则选定的滞后阶数。表3Johansen-Juselius协整检验结果Table3ResultsofJohansen-Juseliuscointe

21、grationtest假定的协整数量特征值检验统计值无约束协整秩检验无*最多一个最多两个最多三个极大特征根协整检验无*最多一个最多两个最多三个0.4116500.3005490.1529360.6976630.4116500.30054930.56229015.17972034.69014015.38257010.3663104.813409P值35.19275020.26184028.58808022.29962015.8921009.1645460.1451000.2162000.3045000.0073000.3443000.302200注：（1）趋势检验说明在5%显著水平下都存在一个协

22、整方程；（2）极大特征根检验说明在5%显著水平下存在一个协整方程。和Granger（1987年）提出的基于向量误差修正模型（VECM）的短期、长期Granger因果关系检验法进行检验。首先，建立经济增长、能源消费、资本存量和人力资本四要素之间的向量误差修正模型（VECM）。向量误差修正模型是一个有约束的VAR模型，它在解释变量中含有协整约束，因此它适用于已知有协整关系的非平稳序列。根据相关协整理论，可以估计出这四要素的向量误差修正模型（VECM）：lnYt=1ilnYt-i+1ilnEt-ii=1i=1mm它们的均衡关系式为：lnY=0.4463lnE+0.4566lnK（4）+1.0605l

23、nL-12.2043以上结果表明，经济增长、能源消费、资本存量和人力资本投入在样本期间存在长期的均衡关系，即协整关系。并且从它们之间的协整方程可以看出：能源消费的长期弹性是0.4463，资本存量的长期弹性是0.4566，人力资本的长期弹性是1.0605。也就是说，能源消费每增长1%，我国经济增长0.4463%；而资本存量和人力资本每增长1%，我国经济增长分别为0.4566%和1.0605%。这说明在促进经济增长的三个要素中，人力资本投入的推动作用更大一些，这个结论与我国目前是世界制造中心的实际情况基本相符。+1ilnKt-i+1ilnLt-i+1ECTt-1+1i=1i=1mm（5）lnEt=

24、2ilnYt-i+2ilnEt-ii=1i=1mmmm4向量误差修正模型（VECM）的建立协整检验结果已经表明我国经济增长、能源消费、资本存量和人力资本四要素之间存在长期稳定的均衡关系，但是这种均衡关系是否构成Granger因果关系，还需要进一步的检验。本文采用Engle+2ilnKt-i+2ilnLt-i+2ECTt-1+2i=1i=1（6）lnKt=3ilnYt-i+3ilnEt-ii=1i=1mm+3ilnKt-i+3ilnLt-i+3ECTt-1+3i=1i=1mm（7）lnLt=4ilnYt-i+4ilnEt-ii=1i=1mmmm资源科学第34卷第12期表4VECM模型整体检验结果

25、+4ilnKt-i+4ilnLt-i+4ECTt-1+4i=1i=1（8）Table4ResultsoftotaltestofVECMmodel残差协方差对数似然函数值AIC检验值SC检验值-19.41962m是滞后阶方程（5）-方程（8）中是差分算子，数，ECT是来自协整关系的滞后误差修正项。ECT的系数反映变量之间的均衡关系偏离长期均衡状态时，将其调整到均衡状态的调整速度15。在VECM模型中，所有作为解释变量的差分项的系数化的影响。因此，该模型解释了因变量的短期变动受两个方面的影响：一是受自变量短期波动的影响；另一是受误差修正项ECT的影响，即受变量之间在短期波动中偏离其长期均衡关系的影

26、响。由于VECM模型滞后阶数是原VAR模型一阶差分的滞后阶数，由于原VAR模型的滞后阶数是2，因此VECM模型的滞后阶数应该是1。经过相应的误差修正检验，得出参数估计VECM模型为：lnYt0.677-0.061-0.094-0.050lnEt-0.2840.887-0.123-0.573lnK=0.0340.0890.5560.053tlnL-0.4060.1460.1280.116t（9）lnYt-1-0.2190.0450.059lnEt-10.280lnK+0.139ECTt-1+0.036t-1lnL0.0360.441t-1分：一部分是滞后一期的经济增长、能源消费、资本存量和人力资

27、本的短期波动的影响；另一部分是误差修正系数ECTt-1对长期均衡的调整。从ECTt-1系数估计值-0.219和0.280来看，当变量的短期波动偏离长期均衡时，误差修正项将分别以0.219和0.280的调整力度将非均衡状态拉回到均衡状态，唯一的不同就是一个是反向修正、另一个是正向修正。反映各变量的短期波动对作为解释变量的短期变5变量间的短期、长期Granger因果关系检验变量间的Granger因果关系检验法是由计量经济学家Granger于1969年利用分布滞后概念提出的。Granger因果关系检验的基本思想是：在时间序列X和Z消除了趋势之后，如果利用过去的X和Z的值一起对Z进行预测，比单独用Z的

28、过去值预测的效果更好的话，序列X和Z之间存在因果关系，则称X是Z的Granger原因，记为XZ。进行Granger因果检验有两种方法：一种是传统的基于VAR模型的检验；另一种是最近发展起来的基于向量误差修正模型（VECM）的检验。两者的区别在于适用范围不同，第一种方法适用于非协整时间序列间的Granger因果关系检验，而第二种方法用来检验协整时间序列间Granger因果关系16。此外，基于VECM的Granger因果关系检验不仅可以考察传统的因果关系检验所考察的变量间短期因果关系，而且可以体现变量间由协整关系所形成的长期因果关系。短期Granger因果关系检验是对不同因变量的VECM进行Wal

29、d弱外生性检验的统计量及其伴随概率，而长期Granger因果关系检验是对误差修正项ECT和VECM中自变量各期滞后项的Wald联合显著性检验。所以，基于VECM的Granger因果关系检验不仅可以得出变量间的短期因果关系，还可以得出变量间的长期因果关系。对VECM模型各方程的检验结果表明，在5%显著水平下，各方程回归残差序列均满足正态性，不存在自相关和异方差，从而验证了VECM模型的有效性。并且对VECM模型整体作了检验，检验结果如表4所示。如表4VECM模型整体检验结果所示，模型整体的对数似然函数值（309.5844）较大，同时AIC和SC检验值又相当小，分别为-19.41962-18.09

30、947，这说明模型整体解释力较强。从方程组（9）可以看出：（1）我国经济增长的短期波动可以分为两部分：一部分是滞后一期的经济增长、能源消费、资本存量和人力资本的短期波动的影响；另一部分是误差修正系数ECTt-1对长期均衡的调整。（2）我国能源消费的短期波动也可以分为两部2012年12月马宏伟等：基于生产函数的中国能源消费与经济增长的多变量协整关系的分析根据以上Granger因果关系检验理论和方法，由于本文lnE、lnK中的4个变量lnY、因变量解释变量lnYlnElnKlnL表5基于VECM的短期Granger因果关系检验Table5Resultsofshort-termGrangercaus

31、alitytestsbasedonVECMlnYlnElnKlnL和lnL之间存在长期协整的关系，因此可利用基于VECM的方法来确立它们之间短期和长期Granger因果关系，检验的结果如表5、表6所示。表5报告了基于VECM的两两变量之间的短期Granger因果关系的检验结果。检验结果表明：在能源消费动态方程中，10%显著水平上，存在着资本存量到能源消费的Granger因果关系；在资本存量动态方程中，5%显著水平上，存在着能源消费和人力资本到资本存量的Granger因果关系；在人力资本动态方程中，10%显著水平上，存在着经济0.6930（0.7071）3.1931（0.2026）0.6069（0.7383）-4.7759（0.0918）3.4310（0.1799）-5.8472（0.0537）6.3041（0.0428）-4.3870（0.1115）1.4046（0.4954）-全部