中美比较视角的能源消费量与GDP关系实证研究

王斌会+何卫平

内容摘要：本文以1979-2012年的中美两国的能源消费量和GDP数据为研究样本，并运用协整分析法，考虑了非平稳性及误差修正项的Granger因果检验法来研究中美两国能源消费量与GDP之间关系的异同。实证研究表明：在长期，中美两国都存在能源消费与GDP之间的长期均衡关系，相对于美国，中国的经济增长与能源消费量之间的关系更加密切;在短期，中美两国的能源消费与GDP之间均存在波动关系，且一旦两变量关系失衡，相比于美国，中国的能源消费量与经济增长二者之间对该失衡的修正速度要更加及时;且中国存在从GDP到能源消费量的单向Granger因果关系，美国存在从能源消费量到GDP的单向Granger因果关系。

关键词：能源消费量   GDP   协整   误差修正模型   Granger因果关系

引言

能源是人类经济发展的动力，经济发展水平的提高需要能源作支撑。能源消费和GDP增长之间的关系一直以来是能源经济学的一个热门话题，然而这二者之间的关系究竟是怎样的？中美两国能源消费量与GDP之间的关系有什么区别吗？目前，该论题依然被学者广泛关注。

相关研究概述

国外已有大量学者对能源消费量与GDP之间的关系进行了探索。Kraft J和Kraft A（1978）对此问题做出开拓性工作，他们的研究表明：1947-1974年美国存在着从GNP到能源消费的单向因果关系，且当时美国若实行能源保护政策，经济增长不会受此影响。Mohsen Mehrara（2007）对11个能源输出国的数据进行了研究，发现能源输出国的经济增长对能源消费有单向强因果关系。另外Paresh Kumar Narayan（2008）、Ilhan Ozturk和Alper Aslan（2010）、K.Ali Akkemik和Koray Goksal（2012）也分别对相关国家的能源消费量与GDP之间的关系做过研究，他们所采用方法为面板数据协整检验和误差修正模型。

国内也有许多学者对能源消费与经济增长的相互关系进行了研究，我国该领域的研究起步于20世纪80年代，随后越来越多学者对两者关系进行了探索。汪旭晖和刘勇（2007）以1978-2005年我国能源消费量和GDP的数据为基础，对我国能源消费和GDP关系进行了研究，结论表明GDP与能源消费量存在协整关系，并且存在从能源消费量到经济增长的单向因果关系。赵进文和范继涛（2007）率先将非线性STR模型技术具体应用于我国能源消费与经济增长之间的内在结构依从关系研究，随后刘长生、郭小东等（2009）、李影（2010）、张馨、牛叔文和丁永霞等（2010）等学者从各个角度挖掘了我国能源消费与经济增长之间存在的关系。

国内外学者在研究能源消费量与GDP关系时大多采用协整理论、误差修正模型、数据挖掘和面板模型等工具来刻画两者之间的线性或非线性关系，但值得注意的是，在进行Granger因果关系研究时，很多学者并未考虑数据非平稳对检验结果造成的影响。而这可能会影响到因果关系的判断，另外，目前也很少有文献来集中比较研究两国的能源消费量与经济增长之间关系的异同。基于此，本文运用协整理论、误差修正模型来综合比较中美两国能源消费量与GDP增长之间关系的异同，且在进行Granger因果关系检验时，考虑到了由于数据非平稳和误差修正项对检验结果产生的影响。

数据来源与说明

本文以中美两国1979-2012年间的GDP数据（单位：亿美元）和能源消费量数据（单位：十万吨油当量）为研究样本，并将两国数据统一换算成以2005年为基期。从图1知，两国能源消费量与GDP增长量都是非平稳的。其中中国的经济起点虽然明显低于同期美国，但中国的GDP增长率相对美国来说要快，且中国的能源消费量增速也明显高于美国。

实证检验及分析

（一）单位根检验

协整理论由Engle和Granger于1987年提出。他们认为，两个同阶单整序列的线性组合有可能是平稳序列。这种平稳的线性组合被称为协整方程。在进行协整关系检验之前，要先对时间序列进行平稳性检验，以验证时间序列是否同阶单整。为了更加准确判断中美两国能源消费量与GDP时间序列的平稳性，本文分别采用ADF、PP、KPSS检验方法综合判断时间序列的平稳性。检验结果如表1所示。

其中lnEC代表能源消费量对数，lnGDP代表GDP对数，dlnEC代表能源消费量对数一阶差分，dlnGDP代表GDP对数一阶差分。表1表明，lnEC与lnGDP都是不平稳的，对其一阶差分后，所有数据都通过了显著性水平为5%的平稳性检验，由于中美两国能源消费分别与GDP时间序列单整阶数相同，满足建立协整方程的要求。

（二）协整关系检验

本文采用Engel-Granger两步检验法来建立协整方程，该方法主要思想是：首先对两个非平稳时间序列用OLS方法回归求得回归方程;接着对回归方程的残差序列进行平稳性检验，若残差序列是平稳的，则两变量存在长期均衡关系;若残差序列不平稳，则两变量不存在长期均衡关系。

依上原理，首先建立中国的能源消费量与中国GDP之间的回归方程：

lnEC=3.7677+0.5862lnGDP+εCNA （1）

（30.5）  （43.8）

Multiple R2为0.984，Adjusted R2为0.983，lnEC代表中国的能源消费量，lnGDP代表中国的GDP数据，εCNA代表残差项。

美国的能源消费量与美国GDP之间的回归方程如下：

lnECUS=6.4456+0.352lnGDPUS+εUSA （2）

（27.7） （17.3）

Multiple R2为0.903，Adjusted R2为 0.90，lnECUS代表美国的能源消费量，lnGDPUS代表美国的GDP数据，εUSA代表残差项。从回归系数可知，中国的一单位对数GDP增长会使中国对数能源消费量增加0.5862个单位，而美国一单位对数GDP增长会使美国对数能源消费量仅增加0.352个单位。这说明，相对于美国，长期内的中国经济增长与能源消费量二者之间的关系更加密切。endprint

接着对εCNA、εUSA进行ADF平稳性检验，检验形式为：εt=αεt-1+μt。检验结果如表2所示。从表2可知两残差序列均通过了显著性水平为5%平稳性检验，即：中美两国的能源消费量和GDP之间都通过了协整检验，两国都存在能源消费量和GDP长期均衡关系。

（三）误差修正模型

协整检验表明，中美两国的能源消费量与GDP存在长期均衡关系。然而，短期内两变量有可能偏离均衡，需要一种机制来表达对短期失衡的修正，最早由Sargan提出并由Engel和Granger加以推广的误差修正模型（Error Correction Model，ECM）就是用来表达对短期失衡修正的一种模型。格兰杰表述定理表明，若两个变量存在协整关系，则两者可以用ECM表述。

首先引入一阶误差修正模型：

（3）

Multiple R2为0.298，Adjusted R2为0.251，其中ecmt-1=lnECt-1-β1-β2lnGDPt-1。

从（3）式可知：方程仅滞后项通过了t检验，且ecmt-1的系数为负数，该方程表明若lnECt-1高于其均衡值（-0.0110+0.68381lnGDPt-1），那么下期的能源消费量将低于上一期能源消费量，同理，若lnECt-1低于其均衡值，那么下一期的能源消费量将高于上一期能源消费量。

再对（3）式残差进行相关性检验，得到DW = 0.686，p值为0，说明一阶误差修正模型存在自相关问题，为了解决该问题，引进二阶误差修正模型：

（4）

Multiple R2为0.67，Adjusted R2 为0.621。其中，ecmt-1的系数为负值，再对残差序列进行DW相关性检验：DW=1.806，p值为0.156，说明残差序列已经不存在序列相关性。误差修正项为-0.1564ecmt-1，说明长期lnEC与lnGDP之间的偏离在一年内得到约15.64%的修正。

用同样的方法对美国的数据建立ECM方程，发现其一阶误差修正模型残差存在自相关性，直接给出二阶误差修正方程：

（5）

Multiple R2为0.572，Adjusted R2 为0.509，另外对美国数据建立的ECM方程进行相关性检验发现DW=1.841，p值为0.225，二阶误差修正模型不存在残差序列相关性问题。

通过以上分析可知，在短期，中美两国的能源消费量与GDP之间的关系都可以用二阶误差修正模型来表达，且中国一年内会对失衡修正约15.64%，而美国修正约13.7%。这说明，一旦能源消费量与经济增长之间关系存在失衡，相比美国的能源消费量与经济增长二者之间对短期失衡的修正速度，中国对失衡的修正会更加及时。

（四）Granger因果关系检验

通过以上分析，得出中美两国能源消费量与GDP之间存在协整关系，但究竟是能源消费引起GDP增长还是GDP增长导致能源消费增长呢？对此，本文采用Granger因果检验法来检验能源消费量与GDP 之间的因果关系。

对于两个存在协整关系的非平稳变量之间的因果关系检验，Granger提出了解决的办法：即通过检验以下两式：

（6）

（7）

其中ecmt-1表示滞后一期误差修正项，在（6）式中ecmt-1项含有lnGDPt-1，若检验结果中λ1或者α1i在统计上不为零，这说明lnGDP的过去值对现期lnEC产生了显著影响，即可得知lnGDP是lnEC的Granger原因。同理在（7）式中，可通过λ2和α2i是否为零来判断lnEC是否是lnGDP的Granger原因。而判断α1i与α2i是否同时为零可通过F检验来实现。根据以上方法，检验结果如表3所示。

从表3可知：在10%的水平下，中国的GDP是能源消费量的Granger原因，能源消费量不是GDP的Granger原因;美国的GDP不是能源消费量的Granger原因，而美国的能源消费量却是GDP的Granger原因。这与汪旭晖和刘勇的研究结论不同，他们认为我国能源消费的增加导致了GDP的增加，而GDP的增长不一定导致能源消费的增长。之所以会得到不同的研究结论，原因可能是数据的选取周期不同，又或者是Granger因果关系检验的方法不同，本文在进行Granger因果关系检验时考虑到了数据的非平稳性和误差修正项对检验的影响。

结论与启示

本文以1979-2012年的中美两国的能源消费量和GDP数据为样本，探究了中美两国能源消费量与GDP之间关系的异同，得到如下主要结论：首先，长期来看中美两国能源消费量与GDP之间都存在协整关系，经济的增长会伴随能源消费量增加;短期内，两者之间的关系可以用误差修正模型来刻画;其次，相比于美国，中国的经济增长与能源消费量二者之间的关系更加密切。在短期，一旦两变量关系存在失衡，相比美国的能源消费量与经济增长二者之间对短期失衡的修正速度，中国对该失衡的修正速度会更加及时;最后，由于中国工业现状总体为大而不强、生产消耗高，我国GDP的增长会导致能源消费量的增加，能源消费量的增长不一定会导致GDP的增加。而美国的能源消费量增加会导致GDP的增长，美国GDP的增加不一定会导致能源消费量的增加。

在本文结论基础上，可对我国经济发展得出如下启示：首先，为了保障经济建设，我国应该增加能源供给，建立充足的能源储备，同时，政府应着眼未来，积极开发石化能源代替品，降低煤炭和石油在我国能源消费中的地位。其次，政府应淘汰高耗能企业，看重经济发展质量，而非盲目追求经济发展速度;最后，我国应大力发展清洁能源。发展清洁能源意义重大且具有战略意义，可大力发展水电、核电、风力发电来代替火力发电，积极发展新能源以减少对传统能源的需求。endprint

参考文献：

1.汪旭晖，刘勇.中国能源消费与经济增长：基于协整分析和Granger因果关系检验[J].资源科学，2007（5）

2.赵进文，范继涛.经济增长与能源消费内在依从关系的实证研究[J].经济研究，2007（8）

3.刘长生，郭小东，简玉峰.能源消费对中国经济增长的影响研究[J].产业经济研究，2009（1）

4.李影.能源消费与经济增长的灰色关联度分析—基于能源结构约束的视角[J].技术经济，2010（3）

5.张馨，牛叔文，丁永霞等.中国省域能源资源与经济增长关系的实证分析—基于“资源诅咒”假说[J].自然资源学报，2010，12

6.张书云.Granger因果检验用法探讨[J].数理统计与管理，2009（3）

7.Kraft，J.，Kraft，A.，On the relationship between energy and GNP[J]. Journal of Energy and Development，1978（3）

8.Ugur Soytas，Ramazan Sari，Energy consumption and GDP：causality relationship in G-7 countries and emerging markets[J].Energy Economics 25 2003. 33_37

9.周少甫.中国经济增长与能源消费的协整分析[J].当代经济，2005（6）

10.杨宜勇，池振合.中国能源消费与经济增长关系研究[J].经济与管理研究，2009（9）

11.周建，李子奈.Granger因果关系检验的适用性[J].清华大学学报，2004（3）

12.Granger C W J. Some recent development in a concept of causality[J].Journal of Econometrics，1988

13.Hao-Yen YangU， A note on the causal relationship between energy and GDP in Taiwan[J].Energy Economics 22 _2000. 3

14.王斌会.多元统计分析及R语言建模[M].暨南大学出版社，2010

15.易丹辉.时间序列分析方法与应用[M].中国人民大学出版社，2011endprint

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