消费与经济增长的关系范文篇1

[关键词]煤炭消费量；协整；误差修正模型；格兰杰因果关系

Abstract：ThispaperusescointegrationtheoryanderrorcorrectionmodeltobuildstructuraldemandmodelofcoalconsumptiononthebasisofbasicanalysisofcoalsupplyanddemandofChina,andwealsointroducedlong-termbalanceofChinesecoaltotheshort-termforecast,thusweobtainedthatthetotalquantityofeconomygrowthstillreliesonthecoalresourcesconsumptioningreatdegree.However,fromtheerrorcorrectionmodel,thecoalconsumptionofsecondindustryshowshighefficiencytendency.ThispaperusesGrangercausalitytestsverifyaboveconclusions.

Keywords：coalconsumption；cointegration；errorcorrectionmodel；Grangercausalitytests

随着我国国民经济的快速发展和基础设施建设步伐的加快，能源的供给与需求迅速增长，其中尤以煤炭的供给与需求量增长最为显著。全国煤炭产量从1978年的6.18亿吨上升到2004年的19.56亿吨，2005年产量为21.9亿吨，①比上年增长9.9%。消费量从1978年的4.04亿吨增加到2004年的13.34亿吨，2005年预计消费量约在21.4亿吨，②比上年增长10.6%，略高于煤炭生产量的增长速度和GDP的增长速度（9.9%）。2006年上半年，全国能耗增长仍快于经济增长，单位GDP能耗不降反升0.8%。在这种情况下，煤炭资源的高消耗能否继续支持经济的高速增长，实现能源利用的集约化及高效率，进而实现经济增长方式的转变，成为摆在我们面前的一个亟待解决的问题。为此，很多学者从能源消费总量或是某一能源的消费量，如石油，来分析和解决这一问题。[1]

国内外学者采用不同的方法对中国能源消费与经济增长的关系做了大量研究，但主要是从定性方面进行，定量分析方面也主要集中在考察能源需求总量、能源利用效率和经济增长之间的关系。[2]其中，林伯强（2001）将协整误差校正模型引入到能源分析中,通过分析能源需求和GDP、能源价格、经济结构中重工业份额的协整关系，建立了中国能源需求的计量经济模型。在经济增长与能源消费各组成部分的分析上，黄飞（2001）采用灰色关联分析法中的关联度分析，认为能源消费结构中与国民经济发展关系最大的是石油，其次是电力，再次是煤炭。张丽峰（2005）利用协整与误差修正理论建立了三次产业的能源消费总量与产业发展的误差修正模型。[3]但是，总量或石油消费量的分析不足以反映我国以煤炭为主的能源消费特征。因此，本文运用协整理论与误差修正模型对第一、二、三产业的煤炭消费量与经济增长（以国内生产总值衡量）进行实证分析，得到中国煤炭消费的误差修正模型，并对模型做出解释，以期真实反映我国各产业能源（煤炭）消费现状，揭示经济增长方式转变的历史进程。

一、中国煤炭消费结构的基本分析

中国国内能源资源禀赋决定了中国以煤为主的能源消费结构，其中第一产业与第三产业煤炭消费量占煤炭消费总量的10%左右，第二产业煤炭消费量则占90%。煤炭的消费量在能源消费总量中从1978年到2004年的27年间消费比例都维持在65%以上，这是我国能源消费结构的主要特点之一，煤炭消费量在较长时间里仍将维持在一个较高水平，如图1所示。[4]随着中国经济的高速、稳步增长，中国能源消费量也随之增长。

资料来源：中国统计年鉴，2005。

然而，我国煤炭的生产量并不能满足经济发展的需要，如何实现煤炭资源在各产业间的合理配置以保证国民经济的持续、快速、健康发展是我们急需解决的重要问题。因此，研究煤炭消费量与产业之间的协整和因果关系具有重要的现实意义。

二、误差修正模型的建立及检验

（一）数据来源和变量选取

本文运用协整理论和误差修正模型分析中国从19752004年间煤炭消费量和国内生产总值及三次产业产值的协整关系，对具有长期均衡关系的变量构建具有误差修正项的长期均衡方程,并对模型进行分析。本文所选取的煤炭消费量和各产业国内生产总值数据均来自各年《中国统计年鉴》。

为消除异方差的影响和数据的剧烈波动，对原数列取自然对数。其主要变量和含义见表1。

表1模型符号及变量说明(略)

（二）误差修正模型的建立

经典的回归模型是建立在数据序列是平稳的基础上的，对于不平稳的时间序列，可能产生伪回归现象，使模型不能准确反映变量之间的真实关系。协整（cointegration）理论可以很好地解决这一问题，它是由Engle和Granger（1987）提出的，是近年来处理非平稳时间序列之间长期均衡关系和短期波动的有力工具。本文采用EngleGranger两步法。首先对变量进行AugmentDickeyFuller(ADF)单位根检验，以确定序列的平稳性和单整阶数。经ADF单位根检验，检验结果见表2。观察下表可以发现煤炭消费量、国内生产总值、第一产业产值、第二产业产值及第三产业产值对数化后均为二阶单整，即LNCC、LNGDP、LNGDP1、LNGDP2及LNGDP3均为I(2)。

表2ADF单位根检验结果（略）

因此变量之间存在长期稳定的均衡关系，即煤炭消费量和国内生产总值及三次产业产值之间存在长期的均衡关系。使用Eviews5.0可以分别求出LNCC和LNGDP，LNCC和LNGDP1，LNCC和LNGDP2，LNCC和LNGDP3的长期均衡方程。

对误差修正序列进行单位根检验，发现四组误差修正序列都是0阶单整，即误差修正序列是平稳的。从而证明了以上四组长期均衡关系的成立，即协整关系的存在。通过以上分析，从而可以建立最终的误差修正模型。

从以上误差修正模型来看，我国短期煤炭消费量主要取决于上一年煤炭消费量及当年国内生产总值，上一年煤炭消费量对当期煤炭消费量的影响相当显著，国内生产总值变化1%，则引起国内煤炭消费量增加0.39%。而滞后两期的煤炭消费量和滞后一期的第二产业产值引起当期煤炭消费量反方向的变化，这与我国积极推进经济增长方式的转变，走集约化道路是分不开的，图一中煤炭消费比例有下降趋势，但是由于煤炭资源消费的惯性，出现了图中所示的我国煤炭消费量占能源消费总量的比例仍然保持在一个较高水平上。而我国经济的高速增长也得益于煤炭消费量的持续、稳定。

模型的长期均衡主要体现在国内生产总值，ECM_GDP项的系数的大小反映了对偏离长期均衡的调整力度。ECM_GDP的系数-1-0.7336030，满足误差修正项前面系数的取值范围及符号。从系数估计值（-0.733603）来看，国内生产总值与煤炭消费量间长期均衡关系对短期波动的调整力度还是相当大的，并且在建立模型时，通过多次估计和检验，发现只有国内生产总值的误差修正项对煤炭消费量有显著的长期均衡误差控制，而第一产业、第二产业和第三产业产值的误差修正项没有显著影响。

同时，我们可以得出煤炭消费量的实际观测值、误差修正模型的拟合值以及参差项的显示图，见图2。

误差修正模型具有其明显的优越性：一阶差分项的使用消除了变量可能存在的趋势因素，从而避免了虚假回归问题；一阶差分项的使用也消除了模型可能存在的多重共线性问题；而误差修正项的引入也保证了变量水平值的信息没有被忽略；由于误差修正向本身的平稳性，使得该模型可以用经典回归方法进行估计，尤其是模型中差分项可以使用通常的t检验与F检验进行选取。

（三）格兰杰因果关系检验

Granger因果性检验是指：在序列Xt和Yt消除了趋势之后，如果利用过去的Xt和Yt的值一起对Yt进行预测，比单用Yt的过去值预测的效果更好的话，序列Xt和Yt存在因果关系，这种关系称为Granger因果关系。煤炭消费量与三次产业产值的格兰杰因果关系检验结果见表4。

表4格兰杰因果关系检验结果

由上表可知，国内生产总值及三次产业产值与煤炭消费量之间存在单方向的格兰杰因果关系，即国内生产总值和三次产业产值是煤炭消费量的格兰杰因果关系。值得注意的是，二次产业否定原假设的概率是94%，略低于其他几个指标，说明我国第二产业的发展在能源利用上正在朝着集约化和多元化的方向发展。这与以上得到的误差修正模型的结论是一致的。

三、结论及预测

通过以上分析得出，采用分不同产业的误差修正模型来预测煤炭消费量能够充分反映出国内产业结构变动对煤炭消费量的影响，而煤炭消费量的变化仍然体现为国内生产总值变动的结果。第二产业中的电力、钢铁、建材和化工四个行业是中国煤炭消费最集中的行业，四大行业的增长速度变化对煤炭需求量变化影响很大，煤炭需求的周期性变化取决于四大行业的周期变化。2005年电力、冶金、建材、化工等主要耗煤行业全年均保持着良好的发展态势，产品产量增势不减，生产量累计同比均保持着10%左右的高速增长率。四大行业2005年煤炭需求量达到19.5亿吨，预计2006年全国煤炭需求量在22.5亿吨左右，煤炭供给量约在22亿吨左右，煤炭供需基本平衡。第二产业经济增长方式的转变、能源的集约化利用及能源需求结构的多元化将有力地缓解我国煤炭供需矛盾，实现煤炭供需新的平衡。

2006年上半年，我国国内生产总值增长10.9%，煤炭生产增长12.8%，在经济加速增长的情况下，煤炭供应比较宽松，库存继续增加。钢铁、有色金属、建材等领域重点企业坚持推进结构调整和增长方式转变，通过产品结构调整和节能降耗改造降低单位能耗。但是，我们注意到：上半年能源消费增长快速，超过了国家GDP的增长速度，暴露出经济增长方式和能源消费结构上仍然存在的一些问题。这也说明我国在实现经济增长方式的转变，能源、经济和环境协调发展方面还有很长的路要走。

注释：

①2005年煤炭生产量数据来源于《中华人民共和国2005年国民经济和社会发展统计公报》。

②2005年煤炭消费量数据来源于《中华人民共和国2005年国民经济和社会发展统计公报》。

主要参考文献：

[1]马超群,储慧斌,李科．中国能源消费与经济增长的协整与误差校正模型研究[J]．系统工程,2004（10）．

[2]张政伟,吕子安,张英．能源与中国经济增长[J]．工业技术经济，200（1）．

消费与经济增长的关系范文篇2

关键词：能源消费结构经济增长对策

一、研究目的

江苏是一个能源消费大省，当前江苏的能源消费总量中原煤消费占据着绝对的比重，原油消费位居其次，而相对较清洁的天然气消费及新能源消费在能源消费总量中所占比例基本可以忽略不计。从江苏省经济可持续发展的角度考虑，我们需要研究江苏省的能源消费结构与经济增长的关系，一方面可以对江苏省的各大能源消费项目对经济的影响有一个量上的把握；另一方面，我们也可以从研究结果中对江苏省能源消费结构的调整指明方向。

二、文献综述

Kraft.A和Kraft.J（1978），分析了美国1947年至1974年的能源消费与经济的数据，发现：经济增长是能源消费增长的格兰杰原因，而反之不成立。Yu和Hwang（1984），Yu和Choi（1985）利用格兰杰因果分析的方法，检验了多国的能源消费与经济数据，发现：能源消费与经济增长的格兰杰因果关系在不同国家间是存在差异的。Yu和Jin（1992）研究美国能源消费总量与经济总量后，发现此两者之间存有协整关系，并且GDP对能源消费的影响明显。Hwang和Gum（1992）分析了台湾的能源消费与经济数据后，得出了台湾的能源消费和经济总量之间是双向格兰杰因果关系。Stern（1993）通过对美国1947年至1990年的数据进行因果关系检验，并且加入了VAR模型分析，发现能源消费对GDP并没有格兰杰因果关系，但是反之GDP却是能源消费的格兰杰原因。

三、计量模型

本文的目的是分别研究江苏省各主要能源消费项目与经济之间的关系。假定江苏省原煤消费、原油消费、天然气消费和电力消费分别与本省经济增长存在着一定的关系，分别以江苏省GDP总量为因变量，原煤、原油、天然气和电力消费量为自变量，建立四个线性回归模型，方程如下：

LNGDP=C1+αLNCOAL+ε1LNGDP=C2+βLNOIL+ε2

LNGDP=C3+γLNGAS+ε3LNGDP=C4+θLNPOWER+ε4

其中，GDP代表江苏省的地区生产总值，COAL代表江苏省的原煤消费总量，OIL代表江苏省的原油消费总量，GAS代表江苏省的天然气消费总量，POWER代表江苏省的电力消费总量。α，β，γ，θ分别是四个线性回归方程的自变量系数，εi（i=1、2、3、4）分别代表四个线性回归方程的残差，Cj（j=1、2、3、4）分别代表是个线性回归方程的常数项。

用Eviews6.0软件对LNCOAL、LNGAS、LNOIL、LNPOWER进行ADF检验，检验结果表1所示。根据表1所展现的结果，四组数据的原序列都是不平稳的，而一阶序列除了DLNPOWER以外均是平稳的，因此需对原序列做二阶的ADF检验。检验结果显示，四组数据的二阶ADF检验值均可以在5%的置信水平上检验通过。那么可以得出结论，原序列是属于二阶单整序列，满足协整检验的前提。

在平稳性检验之后对LNGDP与LNCOAL、LNOIL、LNGAS、LNPOWER做Granger因果检验，结果如下：

如表2所示：原煤消费是GDP增长的格兰杰原因，而GDP增长也是原煤消费增长的格兰杰原因。

如表3所示：原油消费的增长不是GDP增长的格兰杰原因，而GDP增长是原油消费增长的格兰杰原因。

如表4所示：天然气消费增长不是GDP增长的格兰杰原因，而GDP增长是天然气消费增长的格兰杰原因。

如表5所示：电力消费增长是GDP增长的格兰杰原因，GDP增长也是电力消费增长的格兰杰原因。

四、结论

第一，江苏省原煤消费与经济增长是双向因果关系，且两者是正相关的关系，增加1%的原煤消费会带来1.238%经济增长，而经济每增长1%就会带来原煤消费0.808%的速度增长；第二，江苏省原油消费与经济增长是单向因果关系，经济增长带来了原油消费的增长，而原油消费的增长并不一定会引起经济的增长。这两者是正相关的关系，地区生产总值每增加1%，就会带来原油消费0.622%的增长；第三，江苏省天然气消费与经济增长也是单向因果关系，经济增长是原油消费增加的格兰杰原因，而反之不成立。两者之间是正相关的关系，GDP每增加1%就会引起天然气消费3.86%的增长；第四，江苏省电力消费与经济增长是正相关的双向因果关系。每当全省GDP增加1%，就会引起电力消费以0.963%的速度增长，而电力消费每增长1%就会带来1.039%的经济增长。

从实证分析的结果中，我们可以看出，原油、原煤和电力消费对经济增长的影响是积极的，其中原油消费对经济的影响最大，其次是原煤消费的影响。而天然气消费对经济增长的影响却不尽如人意。

参考文献：

[1]马尔萨斯.人口原理[M].黄立波，译.西安：陕西人民出版社，2007

[2]大卫・李嘉图.政治经济学及赋税原理[M].北京：商务印书社，1962

[3]（美）丹尼斯・米都斯.增长的极限――罗马俱乐部关于人类困境的报告.李宝恒译[M].长春：吉林人民出版社，1997

[4]Kraft.J.，Kraft.A..OntheRelationshipBetweenEnergyandGNP.JournalofEnergyandDevelopment[J]，1978，3

[5]Yu.E.S.H.，Hwang，B.K..TheRelationshipBetweenEnergyandGNP：FurtherResult[J].Energyeconomies，1984，6（3）

[6]Yu，E.S.H.，Choi，J.Y..ThecausalrelationshipbetweenenergyandGNP：Aninternationalcomparison[J].JournalofEnergyandDevelopment，1985，10（2）