中国能源消费量与GDP的关系(1994—2012)

中国能源消费量与GDP的关系（1994—2012）

能源是人们日常生活的必备要素，也是实现GDP增长的根本动力。我国经济发展已经进入新常态，要实现更好更快发展的目标，就要协调好能源消费与GDP的关系。本文收集了我国1994-2012年能源消费数量与GDP数据，运用VAR模型进行分析，研究两者相互影响关系，期望能对我国将来合理规划能源使用、科学制定政策有所帮助。

标签：能源消费量 GDP 向量自回归模型VAR

一、引言

人类社会的发展和进步离不开物质基础，一直以来能源都是物质生产的基础，当今社会经济的快速发展与能源有着密切的联系，但高强度的能源使用，也带来了诸如资源枯竭和环境污染等问题，如何在满足人类能源使用的同时又保持经济适度增长，就有必要认真研究能源消费和GDP两者之间的相互影响。对此国内外专家学者作了大量研究，综合这些研究成果，对两者之间的关系，主要有二类结论：一种认为存在相互影响的关系，一种认为不存在相关关联关系。认为存在相关影响关系的研究者对于存在什么样的关系又产生了三种结论：一是认为存在正向关系，二是认为存在反向关系，三是认为存在双向关系。

为了实证我国这两者之间的相互关系，我们用协整分析法，利用格兰杰因果关系检验的办法，探讨它们之间的具体关系，希望能够在一定程度上揭示二者之间相互关系，并为我国未来的能源使用规划和政策制定产生一定作用。

二、VAR模型描述

VAR模型包含多个变量之间，设计这个模型的目的就是研究这些变量之间是否相存动态的互动关系。

一个p阶VAR模型，可以记作VAR（p），具体定义如下：

Yt=C+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+εt （1）

其中，C代表n×1维的向量，Ai（i=1，2， …，p）表示n×n维的自回归系数矩阵。Εt表示n×1维量白噪音，它满足以下关系，即

E（εt）=0

E（εt ）=Ω

E（εt ）=0，对于，s≠t

其中，Ω表示n×n对称正定矩阵。

我们研究能源消费量与经济增长的关系，为了应用VAR模型，可以在（1）式的右边加上外生变量Xt及其q阶滞后项，即

Yt=C+A1Yt-1+A2Yt-2+…+ApYt-p+B1Xt+B2Xt-1+…+BqXt-q+εt （2）

我们使用VAR模型分析能源消费的数量与GDP相互影响，过程如下：

1、对收集的数据进行ADF单位根检验，以确定数据的平稳性；

2、进行协整检验，研究两变量之间是否存在协整关系；

3、对两变量进行Granger因果关系检验，来确定两者的因果关系；

4、进行脉冲响应分析；

5、进行方差分解分析。

本文进行数据处理用的软件是Eviwes6.0。

三、实证分析

本文选取1994年至2012年，19年的中国GDP与能源消费量的年度数据作为模型样本，数据来源于《中国统计年鉴》。为了使分析过程中不出现异方差的数据，我们对选择的数据做出对数处理。

1.ADF单位检验

由于部分时间序列是非平稳的，我们在分析过程中要先对变量的平稳性进行检验，防止产生伪回归现象。然后通过采用单位根检验方法对所选变量开展平衡性检验，滞后阶数我们则根据SIC准则来确定，选择带趋势项和截距项模型，经过计算检验结果见表1。

表1 变量平稳性检验

检验结果表明，如果把临界值保持在10%的显著性水平下，能源消费量（P）存在单位根，进行一阶差分变换后，变量不存在单位根，数据一阶差分保持稳定。

2.变量间的协整关系检验

通过单位根检验得知，GDP与能源消费量（P）都是一阶单整序列，能够进行Johansen极大似然法协整检验。检验结果如表2。

表2 协整关系检验

检验结果表明，以5%临界值判断，因迹统计量检验有22.82>15.49，0.0214.26，0.02<3.48，所以这两序列存在协整关系。并且求得它们之间的标准协整参数向量，β=（1 -1.85），20年间中国的GDP和能源消费呈现1：1.85的比例关系。

3.Granger因果关系检验

采用Granger因果关系对两者数据进行检验，以确定两变量间的影响关系，检验结果见表3。

表3 Granger因果关系LR检验结果

检验结果表明，在上面的表中，LR检验的卡方统计量值比较大，对应的p值小于10%的显著性水平；在下面的表中，LR检验的卡方统计量值比较小，对应的p值大于10%的显著性水平。由此可以初步判断，能源消费量是GDP的Granger因果关系，而GDP不是能源消费量的Granger因果关系。

4.VAR模型平稳性检验

确保构建模型的稳定是应用VAR模型分析的保证。对具有2阶滞后的VAR模型进行单位根检验，检验结果见图1。

图1 VAR的单位根检验

图1结果表明，AR特征多项式根模的倒数小于1，且位于单位圆内，这表明构建的模型是稳定的，下一步可以进行脉冲响应分析与方差分解。

5.脉冲响应分析

研究一个相对独立的系统中，当外界发生某一扰动时，会在多大程度上影响系统整体的变动，这就是我们开展脉冲响应分析的目的。

脉冲响应函数反映的就是在扰动项上加一个标准大小的冲击，来测量内生变量当前值和未来值所带来的影响。脉冲响应分析的结果见图2、图3。图2 GDP对能源消费量的反应

图3 能源消费量对GDP的反应

图2结果表明：给定一个标准差的能源消费量P结构性正向冲击，GDP的正向反应幅度不是很大，在第六期才到达最大值。说明能源消费量的变化在第六年对GDP的效果最为明显。

图3结果表明：GDP对能源消费量的响应变化平稳，相对的最大值也不是很大，说明GDP的变化对能源消费量的影响并不明显。

6.方差分解

通过方差分解，我们能够看出一个冲击要素εij的方差可以从其他随机扰动项解释多少。通过这个解释，可以在很大程度上获知每个特定的冲击因素对于εij的相对重要性。对两个变量的方差分解结果见表4。

表4 GDP变量和能源消费量的方差分析结果

对两个变量进行方差分解后发现，除去滞后期因素的影响，能源消费量对GDP的平均贡献率为49.466612%，远大于GDP对能源消费量的平均贡献率21.65307%，说明能源消费量解释GDP的预测方差方面要好于GDP解释能源消费量的预测方差，这与前面的Granger因果关系检验结果是一致的。

四、结论

通过研究脉冲响应函数的结果，我们能够得出如下结论：

1.在短期内我国GDP受能源消费量影响不是特别显著，分析原因可能是因为近20年来中国能源利用的效率还不高，GDP发展受到其他因素的影响更多一些。

2.长时期内GDP和能源消费量之间存在着均衡关系。能源消费量对GDP影响的贡献率在长期要明显高于GDP对能源消费量影响的贡献率，也就说明能源消费是GDP的Granger原因。

五、建议

加快产业转型步伐，着力提升能源使用效率，努力做到在GDP保持合理增长速度的同时，能源消费量逐步降低。当前我国经济的高速增长在很大程度上仍依赖于能源、电力等资源的巨大投入，产业结构呈现高耗能、高污染、低效率的特征。实践证明这种靠消费资源能源来推动经济增长的模式是不可持续的，必须主动适应经济新常态下保持经济更高层次更高水平发展的新要求，通过加快产业结构升级来提高能源利用率、降低能源消费量，逐步使我国走上提高能源利用率来推动经济增长的良性轨道上来。要加快推动第三产业发展，努力促进服务业特别是现代服务业的发展，不断优化产业结构。加快推进包括钢铁、水泥、电解铝等传统“两高一资”企业技术改造步伐，降低企业单位产品能耗，提高产品的技术含量。要着眼于通过技改、淘汰落后产能等形式，优化我国传统能源消费结构，加快绿色能源的开发利用。现阶段，我国能源结构仍然存在不合理的问题，主要是高污染的煤炭消费占比过高，清洁能源开发利用不足，这不符合经济可持续发展的原则。因此，应通过进行技术设备更新改造，逐步减少对以煤炭为主的石化能源的依赖。同时，更好的利用可再生能源、大力开发新能源也将是今后我国能

源发展的一个主要方向。我国地域广阔，可利用的清洁能源种类丰富，但开发利用不足，特别是在我国西部，可以充分利用风大、光照强的优势，发展风能、太阳能，在沿海地区，可以利用潮汐能等。同时，要更加注重新能源的研发投入，从本质解决能源高耗低效问题，提高经济效益、环境效益和社会效益。

参考文献

[1]张成思，金融计量学——时间序列分析视角[M]，北京：中国人民大学出版社，2012年。

[2]高榴，能源消费与经济增长关系研究——基于陕西省的分析[J]，西部金融，2012（5）。

[3]费捷毅，上海市能源消费预测及建议[J]，经济论坛，2010（5）。

[4]杜建丽、林振山、张真真、张彦龙，中国GDP增量与能源消费增量关系的多尺度分析[J]，地理科学进展，2009（1）。