安徽省能源消费与经济发展的关系研究

[摘 要]能源资源是社会经济发展和体现民生生活水准的重要资源，且能源和经济的发展密切相关，两者相互依存，相互促进。在1988—2018年的时间序列中，通过安徽省能源消费总量、能源产业资本投资、第二产业劳动力投入量、第二产业对GDP贡献率以及省内生产总值（GDP）等时间数据建立相关的VAR模型，利用协整检验、Granger因果检验对各个变量间的相关关系进行预测和分析。

[关键词]能源消费;经济发展;VAR;Granger因果检验

1 引言

在复杂化的国际地位中，经济是体现一个国家发展的最有力的凭证。在21世纪的现代化社会经济发展条件下，安徽省的经济与科学技术迅速发展，在国内各个领域中占有重要的经济战略地位。能源资源是经济发展的动力中枢，是人类生产与发展的物质基础。能源的发展离不开社会的进步和经济的发展，同样经济的发展以能源为核心，能源也是经济发展的物质保障。在党的十九大以来，安徽省一直提倡能源绿色、健康、可持续发展的战略，坚持能源节能减排，低碳绿色发展与环境共存和谐发展方针。实现能源产业化结构改革及优化能源产业结构，降低能耗与提高能源的使用效率。在未来对安徽省能源的发展之路将面临不小的挑战，这也成为更具有意义的研究性课题。

2 数据变量选取

本文将通过向量回归模型（VAR）中的实证分析与时间数据相结合，对1988—2018年时间序列数据中，分别对能源消费总量（EC）、能源产业资本投资（K）、第二产业所需劳动力投入总量（L）、第二产业对GDP的贡献率（CS） 、省生产总值（GDP）等时间序列变量建立VAR模型，分析能源消费对各个变量的影响进行分析。

3 实证分析

3.1 ADF检验与VAR模型建立

根据平稳性需要对时间序列的各个变量进行单位根检验，推测每个变量是否平稳，避免因伪回归而导致一些错误的结果。通过ADF检验可知，在一阶差分后的时间序列在5%显著性水准的临界值下却是稳定性的存在。计量经济学与统计学理论为基础，对时间序列LNEC、LNGDP、LNK、LNL和LNCS等变量建立VAR模型，因为VAR模型在不受到任何约束条件情况下，对时间序列中各个内生变量的动态关系进行预测与分析。一般性VAR（P）模型为：

通过模型内生变量与其他滞后项的R2、AIC以及SC进行比较确定模型的最优滞后期。所以VAR模型估计方程式如下：

由模型3可知，以能源消费（LNEC）为因变量，构建时间序列VAR模型，对LNGDP、LNK、LNL以及LNCS等变量进行分析检验。由R2=0.99可知，VAR模型的拟合度达到99%。其中，AIC=-19.04，SC=-17.55，那么由于AIC和SC的值相对于较小，所以构建的模型相对稳定。

3.2 协整检验

协整检验是以AIC和SC为基础的验证方法与LR、FPE以及HQ等方法相结合的检验过程。利用估计与多个协整关系变量的协整检验相结合，检验各变量间是否存在稳定性关系及协整方程，从而分析各变量间某种线性关系。通过迹统计量和最大特征值统计量结果可知，在5%的显著性水准下拒绝原假设存在至多两个协整方程，即协整方程如下：

3.3 Granger因果检验

由表1可知，在1988—2018年时间序列中，能源消费总量对GDP、第二产业中劳动力投入以及第二产业对GDP的贡献率等变量之间都存在格兰杰因果关系。且能源消费总量与GDP互为Granger因果检验。

4 结论

能源产业在安徽省第二产业以及经济发展中占主导地位，是未来产业经济发展的着力点。近年来安徽省能源消费总量呈增加趋势，消费总量远大于全国平均水平。安徽省能源（煤炭资源）相对匮乏，其中对于能源资本的投入远小于全国平均水平，使得安徽省各产业链的能源利用率呈下降趋势，使得经济发展与环境、产业与环境之间的矛盾逐渐加剧，其结果表明对于能源消耗的问题上需提高能源利用率，调整能源产业结构以及产业转型。目前，安徽省能源主要以煤炭产业为主，绿色清洁能源占有率较低，不能有效地实现经济的绿色健康可持续发展，同时也为省内经济与环境的发展增加负面影响。所以未来需大力发展低碳可持续清洁能源代替以煤炭、石油等矿石能源为主的新型产业链，同时还可以缓解安徽省内的煤炭和石油不足，实现产业替代。同时以合肥省会都市为经济中心，健全经济发展体系、完善产业设备以及实现清洁能源产业转型。致力于打造以农业、工业与环境协调发展经济带，保证安徽省社会经济的绿色健康可持續发展，共同建设和谐美好安徽。

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[作者简介]郝园园，男，韩国檀国大学，助教，经济学博士，研究方向：产业经济学、应用经济、能源经济学。