基于非平衡面板数据的中国经济可持续增长的能源战略研究

基于非平衡面板数据的中国经济可持续增长的能源战略研究王勇1,黎超21.南京大学商学院江苏南京2100932.广西师范大学经济管理学院广西桂林541000[摘要]能源战略如何与中国经济的可持续增长相契合，通过对C-D模型进行的改进，基于面板数据对中国1978~2009期间的能源消费与GDP增长关系进行研究后发现，中国能源消费与GDP的因果关系需要区分长期与短期，短期之中两者的因果并不明显，而长期来看能源消费与经济存在较强协整关系，这也为中国目前短期控制能源消费量提高能源使用效率，长期增加能源消费量的能源战略提供依据。[关键词]能源消费；可持续增长；面板协整一、文献回顾实施什么样的能源战略才能使得经济有一个持续稳定的增长是当下各国关心的问题，对于处于经济高速发展期的中国而言更需要重视这一问题，“先发展后治理”的模式已经证明长久来看是缺乏经济效益的，而中国目前高能耗的粗放经济增长模式亟待改进，如何合理安排能源政策使经济能够更健康更持续的增长有较强的研究意义。Beaudreau(2005),OhandLee(2004a,b)和Stern(2000)均视能源对产出有重大影响，而两者之间因果关系最早由Kraft于1978年对美国三十年的数据检验出能源单向的影响社会产出。亚洲地区能源消费与经济增长的关系主要基于产出与需求两个方面，从需求角度Asafu-Adjaye(2000)运用VAR模型研究台湾、印度、土耳其和菲律宾的能耗与经济产出的关系，得出能耗单向的成为经济增长的原因[1]；OhandLee(200广州哪里有卖白兔牌暗疮膏4b)加入价格指数等变量证明南韩GDP对能耗有单向因果关系[2]。从产出角度，ShiuandLam(2004)实证结果显示对中国而言能源消费引起经济增长的现象同样存在[3]。Yoo(2006)分析新加坡、马来西亚、台湾和印尼四国数据，认为前两国能源消费与GDP互为因果，后两国却只存在能源消费单向影响经济产出的关系[4]。国内学者对此也展开较多研究，马宏伟,王效华（2006）应用灰色关联度分别分析了我国能源消费及GDP与第一产业、第二产业和第三产业的相关关系。黄敏和赫英（2006）采用三因素CES生产函数建立了中国能源消费与经济增长的关系的模型，分析得出能源消费增加在一定程度上能引起GDP增长。胡誉湘和贺昌政（2007）利用GMDH因果关系检验方法,研究了1989-2003年中国经济增长与能源消费之间的因果关系问题，结果反映在这一期间GDP是能源总消费量的原因。周月鹏和丁焕峰（2010）通过基于两变量ECM模型的格兰杰因果关系检验,对我国1953-2007年能源消费与经济增长之间的动态关系进行了实证分析,分析结果表明我国存在着从能源消费与经济增长的单向因果关系。二、研究设计本文主要分析了中国各个省市自治区的能源消费与经济增长间的长期协整关系和因果关系。相对之前的研究，本文首先在应用能源消费与GDP双变量模型的基础上，加入了劳动力投入和固定资产投资两个控制变量，使得模型的估计更为准确与合理。其次本文选取数据指标为1978-2009年各省市区的非平衡面板数据，比直接用全国的时间序列数据更全面和真实地反映出我国各个地区和总体的能源消费与GDP之间的关系。最后，本文通过应用非平衡面板数据的协整检验证实我国能源消费与GDP关系，并通过运用动态误差修正模型（VEC）来区分能源消费与经济增长间的长期和短期因果关系为了分析中国能源消费与经济增长的因果关系，我们将应用如下改进的C-D生产函数来研究中国能源消费与经济增长间的因果关系：eYfKLEAKLEabgm==（，，）其中，Y为总产出或实际GDP，A为生产要素投入效率，K，L和E分别代表资本，劳动和能源投入，a、b、g分别表示各要素产出的弹性系数，m为随机干扰。考虑到变量间可能存在的异方差现象，本文将主要应用原生产函数的对数形式来进行实证分析，并且指标在取对数后不会改变原序列之间可能存在的因果关系。原生产函数的自然对数线性形式如下：lnlnlnlnlnYAKLEabgm=++++本文所使用的数据为我国30个省市自治区1978-2009年的相关年度数据，所有数据均来自《新中国六十年统计资料汇编》和《中国统计年鉴》。样本包括北京、上海等4个直辖市，黑龙江、吉林等22个省及内蒙古、宁夏等4个自治区（由于西藏缺少能源消费的数据所以不包括在内）。各地区的经济增长状况用地区生产总值（GDP）来衡量，能源消费用以万吨标准煤为单位的能源消费总量（EC）表示，劳动力用就业人员数量（L）来度量，资本投入用全社会固定资产投资（K）代替。并且地区生产总值和固定资产投资均用居民消费价格指数平减，以便消除价格因素对指标的影响，故GDP和K均表示原指标的实际值。由于统计年鉴上有部分年份的能源消费数据缺失，所以本文使用的数据为非平衡面板数据。为了更清晰的描绘出中国能源消费和经济增长之间的关系，我们绘制了各省市对数能源消费和地区生产总值的平均值的X-Y散点图，具体见图1。图1各省市对数能源消费和地区生产总值的X-Y散点图由图1可以看出，除了海南省之外其他29个省市自治区均在趋势线周围，说明我们有理由相信我国的能源消费和经济增长之间存在着长期协整的趋势。下面我们将具体描述和分析这种长期趋势的状态及能源消费和经济增长的相互关系。三、实证分析（一）单位根检验首先，本文将运用Eviews6.0对各省市区的地区生产总值，能源消费，就业人员和固定资产投资的对数数据（即对lnGDP、lnEC、lnL和lnK）进行单位根检验，且上述变量的对数一阶差分形式记为DlnGDP、DlnEC、DlnL和DlnK。由于本文的面板数据是非平稳的，所以只能用IPS、ADF-Fisher和PP-Fisher检验法来检验变量的平稳性。检验结果见下表1。表1单位根检验结果检验方法lnGDPlnEClnLlnKDlnGDPDlnECDlnLDlnKIPS5.0210.684.9612.06-8.93***-11.50***-5.79***-12.042***ADF-Fisher20.0117.2240.315.67186.51***251.50***169.03***271.70***PP-Fisher13.256.0833.779.81153.47***262.00***184.65***250.55***由表1的结果可知，lnGDP、lnEC、lnL和lnK是非平稳的，而DlnGDP、DlnEC、DlnL和DlnK在1%的显著性水平下是平稳的，即lnGDP、lnEC、lnL和lnK均为一阶单整序列，可以进行协整检验。（二）协整检验本文将利用Pedroni(2003)协整检验方法进行协整检验，该方法可以允许截距及时间趋势，并且适用于非平衡面板数据。Pedroni主要讨论了７个PanelData的协整统计量，其中Panelv-Statistic、Panelrho-Statistic、PanelPP-Statistic和PanelADF-Statistic是用联合组内尺度描述，另外３个（Grouprho-Statistic、GroupPP-Statistic和GroupADF-Statistic）是用组间尺度来描述的。为了确定各省市区的能源消费和经济增长间是否存在协整关系，加之GDP可能会受到宏观经济的影响，本文将构建如下扩展的对数生产线性函数：itiiiitiitiititln=+t+ln+ln+ln+GDPECLKadbghe（1）其中，i=1,2,3···30，表示各省市区，t表示年份。利用Eviews6.0在（1）式的基础上进行非平衡面板数据的协整检验，检验结果见下表2。表2协整检验结果协整统计量有截距没有截距和趋势项Panelv-Statistic1.576831*1.535595*Panelrho-Statistic-1.581802*-0.715035*PanelPP-Statistic-2.645437***-2.801967***PanelADF-Statistic-2.249525**-1.941888**Grouprho-Statistic-1.803898*-1.817327*GroupPP-Statistic-2.082144**-4.455877***GroupADF-Statistic-3.934393***-5.127897***注：统计值右上角的“*”表示显著性水平，“***”、“**”和“*”分别表示估计参数在1%、5%和10%的显著水平上拒绝不存在协整关系。由表2的结果可以看出，这7个协整检验统计量都在不同的显著性水平下拒绝了这几个变量序列间不存在协整关系的原假设，即在加入年份的影响下，各省市区的地区生产总值和其能源消费，劳动人员，固定资产投资之间确实存在着协整关系。由此，我们可以看出，能源消费和经济增长之间应该也存在着一种长期稳定的关系。下面我们将给出各变量对GDP的影响程度。根据Hausman检验的结果最终本文决定应用固定效应模型来拟合（1）式，拟合结果如下：************2ln=109.7497+0.0551t+0.0809ln+0.4674ln+0.4522ln(16.07)(3.37)(16.09)(21.48)0.98824715955.722.209503GDPECLKAdjRFDWÙ-===注：括号内为估计参数的t值，右上角的“***”表示估计值的显著性水平为1%。111111213141lnlnlnlnlnitjiitikitkikitkikitkkkkikitkitkGDPECTGDPECLK221212223242lnlnlnlnlnitjiitikitkikitkikitkkkkikitkitkECECTGDPECLK由上式可知，各省市区的能源消费总量每变动1%，就可以使得当地的GDP变动0.08%。相比之下，劳动人员和固定资产投资数额的增加会引起更大数量的GDP的上升，其影响分别为0.47%和0.45%。此外，时间变量t对GDP的影响也是显著的，这说明我国各个地区的GDP是随着时间递增的。在确定了能源消费和各地区GDP之间的长期稳定关系后，接下来本文将在（1）式的基础上构造面板误差修正模型，以此来研究我国各省市区的能源消费与经济增长间的长短期因果关系。（三）因果关系检验本文将利用Engle和Granger（1987）的两步法来检验能源消费与经济增长之间的因果关系。首先第一步是利用（1）式估计的长期模型来获取该式所估计的残差值ite，即误差修正项，下文将用ECT来表示。接着第二步是运用动态误差修正模型（VEC）来估计格兰杰因果关系模型。模型具体公式如下：(2)(3)我国各省市区的能源消费和经济增长间的因果关系可以通过检验（2）、（3）两式某些自变量系数的显著程度来判断。首先，对于短期的因果关系，我们可以通过检验（2）式中lnEC的系数12ik是否对于所有的i和k都为0或检验（3）式中lnGDP的系数21ik是否对于所有的i和k都为0来确定；然后，我们可以通过观察调整系数，即误差修正项ECT的系数的显著程度来检验能源消费和经济增长间的长期因果关系。的显著性决定了协整过程中变量间的长期关系，并且其值的大小也决定了当短期波动偏离长期趋势时，系统对当期波动的修正力度。此外，根据前文协整检验过程中的AIC准则确定了VEC模型的最优滞后阶数为1，所以（2）式和（3）式中的k=1。详细的格兰杰因果关系检验结果见下表3。表3非平衡面板格兰杰因果关系检验结果因变量自变量短期长期lnGDP(1)-lnEC(1)-lnL(1)-lnK(1)-ECT(1)-lnGDP0.334082***0.0138930.0511610.0087560.042013**lnEC0.0833790.176685***0.0488220.0340530.018796注：估计参数右上角的“*”表