上海市工业能源消费与经济增长之间的关系检验

毛胜赢，王玉芳

（上海电机学院商学院，上海 201306）

能源是人类社会赖以生存和发展的重要物质基础，对能源的开发利用推进了世界经济和人类社会的发展。然而，在开发利用能源，促进经济发展的过程中，产生了环境污染、气候变暖等问题。为了解决这些生态环境问题，需要改变人类的行为及经济发展方式。2016年4月22日，170多个国家共同签署了《巴黎气候变化协定》，承诺将全球气温升高幅度控制在2℃的范围之内。中国做出承诺，将争取于2030年期间实现二氧化碳排放达到峰值。由此，我国开启了严格的节能减排及绿色低碳发展的进程。特别是在2021年3月的两会期间，我国郑重地将“在2030年前实现碳达峰，在2060年前实现碳中和”写进了政府工作报告。但对于这一目标，我国面临着“双碳”实现时间短、工业化和城市化尚未完成、化石能源碳排放占比高等问题［1］。碳排放主要来自于我国工业、交通及建筑行业［2］。其中发电、热力和工业的碳排放在所有行业中占比高达79%［3］。因此，解决工业等行业的碳排放问题成为重点。为更好地在实现“双碳”目标下兼顾经济发展，有必要对工业能源消费与经济发展的关系进行探究。

目前，国内对工业能源消费与经济发展的研究主要集中于两者关系的研究：运用不同的方法，研究不同区域的能源消费与经济增长的关系。如刘旖芸［4］提出了上海市3大产业能源消费和GDP之间存在协整关系；孙智君等［5］和谢长风等［6］扩大了研究地区范围，将整个江浙沪地区作为检验对象；钟帅［7］采用聚类分析法说明工业能源耗费是新疆GDP增长的重要因素；张育豪［8］检验出石油消费与上海市经济发展关联度最高；南菲［9］用灰色关联度法检验出工业能源消费与经济发展的关联度十分显著；夏祖菲等［10］提出了上海电力能源消费对经济增长起着促进作用。上述相关研究表明，上海市经济发展与能源消费之间存在着明显的关系。

上海作为具有“四化同步”基础的城市［11］，其工业化发展对大部分地区都有借鉴意义，且在《上海市国民经济和社会发展第十四个五年规划和二O三五年远景目标纲要》中明确提出，上海市将在2025年前实现碳排放量达到峰值的目标。二氧化碳排放的主要来源是对化石能源的消耗，工业是化石能源消耗的大户，上海拥有一大批优秀的工业企业，对上海的发展起着重要作用。因此，分析上海市工业企业对能源消耗与经济增长之间关系及其演变趋势等问题，有利于更直观地反映实现“双碳政策”对经济发展的影响，以便进行宏观调控降低负面影响，更好地促进上海市低碳化、生态化发展。

1 上海市经济发展现状

1.1 上海市经济发展的总体情况

自2000年以来，上海市经济飞速发展，经济总量大幅攀升，短短20年间经济增幅高达30 000亿元人民币。由图1所示的2000—2019年上海市GDP总量可见，上海市GDP呈现不断上升的趋势，从2000年的4 812.15亿元增长到2019年的38 155.32亿元，增长近8倍，每年的平均增长速度高达11.59%。而由图2所示的2000—2019年上海市GDP的增长速度可见，上海市GDP增速的变化幅度在2006年就达到了最高点，随后经济增速趋于稳定，在2018年经济增速达到最低点为5.95%。总体来看，2000年以来，上海市经济的发展始终保持着中高速发展的态势，取得了长期高于5%的好成绩。

图1 2000—2019年上海市GDP

图2 2000—2019年上海市GDP的增长速度占比

1.2 上海市工业发展现状

根据《上海市统计年鉴》的相关数据，2000—2019年，上海市工业发展呈现上升的趋势，工业增幅在20年间增长约7 500亿元人民币，从2000年的2 022.53亿元增长到2019年的9 670.68亿元，增长了4.78倍，如图3所示。但在2008年，上海市工业GDP的增速下降-1.56%，2011年工业GDP下降-0.156%，2014年下降至-2.6%，且在2018年下降到-0.95%，但上海市工业GDP的平均增长率仍保持着8.86%的增速，如图4所示。

图3 2000—2019年上海市工业GDP总量

图4 2000—2019年上海市工业GDP增速占比

2 上海市能源消费现状

2.1 上海市总体能源消费现状

2000年以来，上海市能源消费量也呈现不断上升的趋势（见图5），2000—2010年的10年间呈现明显的上升趋势，2010年之后，能源消费逐渐趋于稳定。而上海市总GDP的增长速度在2010年之后仍然保持着增长。

图5 2000—2019年上海市能源消费总量（标准煤）

2.2 上海市工业能源消费现状

2000—2019年上海市工业能源消费总量如图6所示，可见2000—2011年，上海市工业能源消费基本呈现出上升趋势；2013年，上海工业能源消费量达到了最高点，其消费值为5 965.53万t标准煤；2014—2019年，上海市工业能源消费量呈现不断下降的趋势。而由图4可知，这段时间，上海市工业GDP仍然保持着增长的态势。

图6 上海市工业能源消费总量（标准煤）

3 上海市工业能源消费与经济增长关系的检验

3.1 研究方法

为了更为清晰直观地显示上海市工业能源消费量与上海市总GDP增长之间的关系，本文选取向量自回归（Vector Autoregressive，VAR）模型对两者之间的关系进行实证检验。VAR主要基于数据的统计性质建立模型，将系统中每个内生变量均作为系统中所有内生变量的滞后值构造模型，从而将单向量的自回归模型变成由多元时间序列变量所组成的VAR模型。

VAR模型的数学表达式为

式中：yt为k维内生变量；Bx t为外生变量，设为常数C；A1，A2，…，A p为k×k维待估计的系数矩阵，p为滞后阶数。

3.2 变量选取和数据来源

基于数据的可获得性、真实性、权威性等原则，参考刘旖芸［4］及刘甜甜［12］关于能源消费量与GDP

的研究中直接选取能源消费量作为能源消费指标；王原等［13］提出了上海市能源终端消费量排放的二氧化碳和经济增长之间存在关系；杨泽民等［14］和王建军等［15］在经济增长关系实证分析中，直接采用终端能源消费量作为碳排放衡量指标。因此，本文选取上海市生产总值Y、上海市工业能源终端消费量X表示上海市总体经济增长量和上海市工业能源消费量。通过查找《上海市统计年鉴》，选取2000—2019年的上述两个指标的数据进行检验。

3.3 VAR模型的建立

3.3.1 单位根检验要求VAR模型中的变量形式是平稳序列，否则对非平稳序列变量得出的VAR模型进行分析可能导致出现虚假分析的结果。ADF检验结果如表1所示。利用eviews10.0版本，根据ASH最小化原则，选取的P值分别与1%、5%、10%显著性水平下的检验值进行比较，结果是原序列Y和X都不平稳。为了开展后续的研究，对一阶差分后的序列DY、DX进行单位根检验，并找到最优P值与显著性水平下的检验值进行比对，DY、DX分别在10%的显著性水平下稳定。

表1 ADF检验结果

3.3.2 VAR模型的建立利用eviews10.0版本选定任意滞后阶数进行回归，根据最佳滞后期准则选择滞后期，如表2所示。表中，Lag为滞后阶数；LogL为似然估计值；LR为序贯调整的LR统计量；FPE为最终预测误差；AIC为Akaike信息准则；SC为Schwarz信息准则；HQ为Hannan-Quinn信息准则；*表示该准则下选择的最佳滞后期；。选择“*”号最多的那一阶作为最优滞后阶数，“*”号最多的阶数为1阶，因此确定1阶为最优的滞后阶数。

表2 滞后阶数的选择

在确定滞后阶数为1阶后，建立VAR（1）模型，对其回归可求出模型的相关系数，如表3所示。VAR（1）模型的数学表达式为

表3 Var相关系数的确定

3.3.3 变量外生性检验由于VAR模型中某些滞后值对被解释变量没有显著性影响，需将没有显著性影响的外生性变量排除。变量外生性检验的结果如表4所示，可知DX是DY的格兰杰原因，而DY不是DX的格兰杰原因。因此，上海市工业能源消费与经济增长之间存在单向因果关系，建立的VAR模型不需要剔除任何变量，VAR（1）可以被建立。

表4 格兰杰因果检验结果

3.3.4 判断模型的稳定性对VAR（1）模型进行AR特征根检验，判断其是否稳定。采用AR特征根图示法来检验，检验结果如图7所示。模型的特征根均落在单位圆内，因此建立的VAR（1）模型是稳定的。

图7 特征根检验

3.3.5 脉冲响应函数分析脉冲响应分析法可以描述一个内生变量对误差项引起的冲击的反应，即随机误差项施加一个标准差大小的冲击后，对内生变量的当期值和未来值的影响程度。当冲击的曲线之间的距离越大，说明两者之间的影响程度越大，反之越小。对VAR（1）进行脉冲响应分析，结果如图8所示。

图8 脉冲响应结果

由图8可见，DX对DY的冲击在1～2期的距离不断增大，在第2期时距离最远，脉冲冲击最大，说明在1～2期中X对Y的影响较大；而在2～10期，DX对DY的冲击距离不断缩小，表明在2～10期中X对Y的影响不断下降且趋于稳定。由脉冲响应结果可知，上海市工业能源消费对上海市生产总值的影响呈现先增加后下降且趋于0。

3.3.6 方差分解分析方差分解分析是将系统中的全部内生变量的波动，按照其成因分解为与各个方程信息相关联的k个组成部分，从而得到信息对模型内生变量的重要程度，即一个变量对其他变量的贡献率。选择10期进行方差分解分析，DY对DX的方差分解结果如图9所示。

图9 DY对DX的方差分解结果

由图9可见，DX对DY的波动解释在不断地升高，在1、2、3期增长速度最快，在8、9、10期达到了最大值22%，说明工业能源消费对上海市GDP的贡献在不断地增加；从第3期开始，工业能源消费对于上海市GDP的贡献基本稳定在20%左右，说明工业能源消费与上海市GDP总量之间的关系从第3期开始逐渐稳定。

4 结论与建议

本文采用VAR模型对2000—2019年的上海市工业能源消费量与上海市GDP的关系进行检验，检验结果如下：

（1）总体上，上海市工业能源消费量与上海市GDP之间存在单向格兰杰因果关系，表现为：上海市工业能源消费量是上海市GDP增长的原因，并且上海市能源消费量与经济增长之间的紧密性逐渐下降，其对促进经济增长的显著性越来越低。

（2）上海市的GDP是不断上升的，而工业能源消费量呈现波动下降趋势，且在2013年后GDP增长和工业能源消费量关系出现明显松动。在脉冲响应分析中得出上海市工业能源消费量对上海市GDP的影响是逐渐下降，且最终达到一个稳定的影响状态。方差分解结果则进一步论证了上海市工业能源消费量对上海市GDP的贡献率是逐渐下降，且最终会趋于稳定。

根据上述研究结果，上海市工业能源消费量对上海市GDP的影响逐渐趋于稳定，研究发现上海市工业能源消费量在不断下降，说明在不损耗经济发展的前提下完成工业领域的“碳达峰”目标是可行的。为了更稳妥实现这一目标，本文提出以下建议：对于当前积极利好“双碳”目标的政策继续保持，并不断推进企业的转型升级；调整能源供给结构，适当减少化石能源的供给，增加清洁能源在能源供给中的比重，加快对风电、太阳能等项目的建设速度；加大对企业超额碳排放的惩罚力度，倒逼企业进行技术创新，改善能源消费结构，加强对企业碳排放的监督。