經(jīng)濟(jì)增長與能源消費動態(tài)關(guān)系研究

　　摘 要：能源是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)資源，解決好能源的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略問題，是實現(xiàn)中國社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。基于1980—2016年GDP及萬元GDP能源消費量數(shù)據(jù)，運用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸(MS-VAR)模型，研究能源消費及其變化對經(jīng)濟(jì)增長的影響。研究表明，經(jīng)濟(jì)增長與能源消費之間的關(guān)系存在顯著的兩區(qū)制性質(zhì)，發(fā)展趨勢存在明顯的非對稱性。具體體現(xiàn)在周期階段的轉(zhuǎn)換概率不同以及周期階段的持續(xù)期不同。尤其是2010—2016年間，隨著中國經(jīng)濟(jì)的增速逐步放緩，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和能源結(jié)構(gòu)不斷發(fā)生變化，經(jīng)濟(jì)增長與能源消費出現(xiàn)了逐步脫鉤的趨勢，經(jīng)濟(jì)增長對能源消費的依賴顯著減弱。

　　關(guān)鍵詞：經(jīng)濟(jì)增長;能源消費;可持續(xù)發(fā)展

　　《工程經(jīng)濟(jì)》EngineeringEconomy(月刊)于1991年創(chuàng)刊，具有國際國內(nèi)雙刊號的國家項目管理類刊物。項目管理作為一個新興的學(xué)科和行業(yè)，受到越來越多的組織和管理人員的重視。

　　引言近年來，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入新常態(tài)，中國能源消費強度大幅下降，但能源消費總量居高不下，結(jié)構(gòu)優(yōu)化任重道遠(yuǎn)。2017年，中國經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定發(fā)展，能源消費穩(wěn)中有升，能源生產(chǎn)總體平穩(wěn)，全年能源消費總量為44.9億t標(biāo)準(zhǔn)煤，同比增長2.9%，增速較2016年提高1.5個百分點。能源消費結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化，煤炭消費量占比為60.4%，同比下降1.6個百分點。清潔能源消費占比達(dá)到20.8%，同比上升1.3個百分點[1]。隨著社會發(fā)展的需要，中國能源需求仍將持續(xù)增長。但是，中國能源資源總量僅為世界的10%，而單位GDP能源消耗卻是世界水平的1.9倍，并且能源效率遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于發(fā)達(dá)國家[2-3]。假如繼續(xù)大量增加使用量，能源緊張問題將日益突出，勢必制約經(jīng)濟(jì)的健康穩(wěn)定發(fā)展。此外，由粗放的能源消費模式導(dǎo)致的環(huán)境問題也層出不窮，大氣、水、土壤污染加重的趨勢難以得到根本遏制。種種危險信號表明，中國的能源消費問題日益突出，需要從根本上得到解決。經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)背景下，能源資源與環(huán)境承載能力已經(jīng)達(dá)到或接近上限，能源資源和生態(tài)環(huán)境空間將越來越小而人民對清新空氣、清潔飲水、優(yōu)美環(huán)境的要求越來越強烈，因此必須尊重和順應(yīng)自然，堅持節(jié)約資源和保護(hù)環(huán)境的基本國策，推動形成綠色低碳循環(huán)發(fā)展新方式[4]。能源是社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要基礎(chǔ)資源，解決好能源的可持續(xù)發(fā)展戰(zhàn)略問題，是實現(xiàn)中國社會經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要環(huán)節(jié)。研究能源消費與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，一直是經(jīng)濟(jì)學(xué)家和政策制定者感興趣的一個話題，而大家對二者的因果關(guān)系總是有著不同的看法。

　　1 文獻(xiàn)綜述能源消費與經(jīng)濟(jì)增長之間關(guān)系的定量研究，在20世紀(jì)70年代即引起了國際社會的廣泛關(guān)注。時至今日，相關(guān)研究文獻(xiàn)頗豐，各國學(xué)者利用不同的數(shù)據(jù)和統(tǒng)計方法做了系列研究。對于西方國家，Yu和Hwang(1984)進(jìn)行了開拓性研究，他們利用1947—1979年間美國年度數(shù)據(jù)進(jìn)行的研究表明：能源消費和GNP 增長之間不存在因果關(guān)系[5];Karanfil(2007)、Pao和Tsai(2011)利用協(xié)整檢驗及格蘭杰因果檢驗法對GDP和能源消費間的關(guān)系進(jìn)行了研究[6-7];Siebert(1982)的研究認(rèn)為當(dāng)經(jīng)濟(jì)增長規(guī)模超過環(huán)境承載力時，經(jīng)濟(jì)增長將受到一定的限制，生態(tài)環(huán)境也將瀕臨崩潰[8];Yu和Choi(1985)運用標(biāo)準(zhǔn)格蘭杰檢驗方法對不同經(jīng)濟(jì)體之間經(jīng)濟(jì)增長與能源消費之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)美國、波蘭、英國的能源消費與經(jīng)濟(jì)增長之間不存在因果關(guān)系，而韓國的GNP對能源消費存在單向的因果關(guān)系[9]。對于亞洲部分國家和地區(qū)，研究結(jié)論也不盡相同。

　　Hwang和Gum(1992)對中國臺灣的經(jīng)濟(jì)增長與能源消費之間的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)GDP與能源消費之間存在雙向的因果關(guān)系[10];而Chiou_Wei(2006)等利用菲律賓1954—2006年間的GDP與能源消費數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)增長是能源消費的單向格蘭杰原因[11]。趙進(jìn)文(2007)和張優(yōu)智等(2016)運用STR模型對中國能源消費與經(jīng)濟(jì)增長之間內(nèi)在結(jié)構(gòu)依從關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)能源效率與經(jīng)濟(jì)增長之間存在著長期的均衡關(guān)系且互為因果關(guān)系[12][13];楊方圓等(2017)利用LMDII分解方法，建立分行業(yè)能源消費分解模型，分析2006—2011年間中國高耗能行業(yè)終端能源消費的變化、主要原因、各因素的影響程度以及特征[14];梁經(jīng)緯等(2014)利用兩區(qū)制馬爾科夫狀態(tài)轉(zhuǎn)移模型對中國1953—2008年能源消費與經(jīng)濟(jì)增長的相互關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)適速增長區(qū)能源消費與經(jīng)濟(jì)增長之間存在單向格蘭杰因果關(guān)系，在經(jīng)濟(jì)快速增長區(qū)能源消費與經(jīng)濟(jì)增長之間存在雙向格蘭杰因果關(guān)系[15];郭四代(2012)和馬宏偉等(2012)運用Granger因果關(guān)系檢驗分析法及線性回歸模型對中國新能源利用和經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)短期內(nèi)不存在能源消費與經(jīng)濟(jì)增長的雙向格蘭杰因果關(guān)系，但從長期來看經(jīng)濟(jì)增長是能源消費的格蘭杰原因[16-17];張修和王廣鳳(2017)通過VAR模型以及廣義脈沖分析方法對中國河北省能源消耗與經(jīng)濟(jì)增長之間的動態(tài)關(guān)系進(jìn)行了分析及研究，得出碳排放與經(jīng)濟(jì)增長之間呈現(xiàn)倒“U”型EKC曲線關(guān)系的結(jié)論[18]。上述學(xué)者采用VAR模型、VECM模型、典型相關(guān)模型、格蘭杰因果檢驗等方法來研究GDP與能源消費之間的因果關(guān)系。

　　他們得到的研究結(jié)果存在著較大差異，有一些學(xué)者發(fā)現(xiàn)GDP與能源消費之間存在單向的因果關(guān)系，有些認(rèn)為二者之間不存在因果關(guān)系，還有一些則認(rèn)為二者之間存在雙向的因果關(guān)系。在這些研究中，模型中的參數(shù)在樣本期內(nèi)都假定為常數(shù)，意味著GDP與能源消費之間的關(guān)系是恒定不變的，而實際上宏觀政策的變化和突發(fā)的經(jīng)濟(jì)危機、金融危機都會影響到GDP與能源消費之間的關(guān)系。因而這些研究存在一個共同的不足之處，就是利用線性模型來構(gòu)建能源消費與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，沒有考慮到經(jīng)濟(jì)時間序列的非線性本質(zhì)。Hamilton指出：“許多經(jīng)濟(jì)變量在經(jīng)歷一段時期之后，其序列特征看上去都會產(chǎn)生較大變化”。[19]因此，在經(jīng)濟(jì)變量之間建立線性模型是需要相當(dāng)謹(jǐn)慎的。文中的創(chuàng)新之處就在于選用非線性模型，分區(qū)制研究經(jīng)濟(jì)增長與能源消費間的動態(tài)關(guān)系，因而能夠更加準(zhǔn)確的刻畫二者之間的關(guān)系。

　　2 模型設(shè)定

　　2.1 理論模型由于宏觀經(jīng)濟(jì)運行在特定經(jīng)濟(jì)周期可能存在多重變化或者結(jié)構(gòu)性斷點，采用傳統(tǒng)的線性模型來研究GDP與能源消費之間的關(guān)系可能存在較大的偏差。因此文中摒棄傳統(tǒng)的線性因果關(guān)系建模思路，采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸方法對GDP與能源消費之間的關(guān)系進(jìn)行研究。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移回歸模型最早是由Goldfeld和Quandt(1973)引入計量經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域的[20]。自Sims(1980)提出向量自回歸模型以來[21]，該方法在研究總體變量之間的關(guān)系得到廣泛應(yīng)用，而馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型就是在向量自回歸模型的基礎(chǔ)上加上了馬爾科夫鏈特性的模型。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型中的參數(shù)包含常數(shù)項、平均數(shù)和誤差項，三者都會隨著區(qū)制的改變而發(fā)生變化。因此，依據(jù)研究本身的需求，選擇此模型來研究不同區(qū)制下經(jīng)濟(jì)增長與能源消費間的動態(tài)關(guān)系。

　　2.2 模型介紹在MS-VAR模型中，VAR模型的參數(shù)依賴于狀態(tài)(st)，假定存在s個狀態(tài)，即st∈{1，2，…，s}，那么時間序列yt的條件概率密度函數(shù)定義為

　　p(yt|Yt-1，st)

　　=f(yt|Yt-1，θ1)，st=1

　　f(yt|Yt-1，θs)，st=s

　　其中θ為VAR模型中的參數(shù);Yt-1為樣本內(nèi)yt-1個樣本觀測值。在每個區(qū)制中，一個MS-VAR的一般形式為

　　yt=v(st)+qi=1Ai(st)yt-1+εt

　　其中v為截距項;Ai為自回歸系數(shù);εt是白噪聲向量;即εt～NID(0，(st))。在一個MS-VAR模型中，(st)是由一個馬爾科夫鏈所生成的

　　prst|{st-1}∞i=1，{yt-1}∞i=1」

　　=pr{st|st-1;ρ}

　　其中ρ包含了概率參數(shù)，也就是說，t時期的區(qū)制僅依賴于t-1時期的區(qū)制。另外，yt的條件概率分布不依賴與st-1，也就是說，pr(yt|Yt-1，st-1)=pr{yt|Yt-1}.另外，由于區(qū)制變量是無法觀測到的，因此需要根據(jù)可觀測的時間序列yt來進(jìn)行推斷。定義pij為從區(qū)制1到區(qū)制2的轉(zhuǎn)移概率，則

　　pij=p{st=j|st-1=i，st-2=k，…}=pr{st=j|st-1=i}

　　狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率可以表示為(N*N)狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率矩陣，該矩陣用

　　馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移向量自回歸模型的參數(shù)估計方法有2種：一是利用最大期望值算法(EM算法)給出模型的最大似然估計值;另一種通過吉布斯抽樣算法給出參數(shù)估計值[22]。文中采用EM算法。

　　2.3 變量選擇與數(shù)據(jù)來源選取中國1980年至2016年的GDP，萬元GDP能源消費量(簡稱能源消費，用EC表示)作為研究數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒2017》。

　　3 實證研究

　　3.1 單位根檢驗在構(gòu)建MS-VAR模型之前，首先需要保證樣本數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性。通過Eviews 8.0采用ADF檢驗方法對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗。從表1和表2可以看出GDP及能源消費都不是平穩(wěn)序列。為了減少數(shù)據(jù)的波動、消除經(jīng)濟(jì)時間序列異方差的問題，對GDP及能源消費取對數(shù)，然后對其進(jìn)行ADF檢驗，同樣未得到數(shù)列平穩(wěn)的結(jié)論。于是對其進(jìn)行一階差分，經(jīng)過檢驗，一階差分后數(shù)列是平穩(wěn)的。

　　3.2 協(xié)整檢驗對數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)整檢驗，從表3和表4可以看出，在5%的顯著性水平下，跡檢驗結(jié)果及最大特征根檢驗結(jié)果中當(dāng)原假設(shè)為沒有協(xié)整關(guān)系時，p值0.769 6大于顯著性水平0.05，因此接受原假設(shè)，認(rèn)為二者之間不存在協(xié)整關(guān)系。

　　3.3 最優(yōu)階數(shù)的確定文中根據(jù)AIC和SC值來確定模型的最優(yōu)階數(shù)，從表5最優(yōu)滯后階數(shù)確定結(jié)果可以看出，當(dāng)滯后期數(shù)為1時，AIC值為-3.823 609，SC值為-3.548 784.AIC和SC值相對較小，代表其模型配適性最佳，因此確定模型的VAR階數(shù)為1.

　　3.4 最佳模型的確定接下來通過AIC值、SC值和LR Linearity值來確定MS-VAR的最佳模型，具體數(shù)值見表6.

　　文中根據(jù)AIC和SC值，已經(jīng)確定VAR模型的階數(shù)為1階，從表6可以看出，根據(jù)AIC和似然比(LR)檢驗，MSIAH(2)-VAR(1)模型的AIC值和SC值最小，且LR線性統(tǒng)計量顯著。因而選擇MSIAH(2)-VAR(1)模型對經(jīng)濟(jì)增長與能源消費間的關(guān)系進(jìn)行研究，接下來對模型進(jìn)行檢驗。

　　3.5 模型的檢驗從表7可以看出，該模型的LR線性統(tǒng)計量(χ2(9)，χ2(11)和Davies)都顯著拒絕了模型是線性的原假設(shè)，接下來對MSIAH(2)-VAR(1)模型分區(qū)制進(jìn)行動態(tài)分析。

　　3.6 模型的分析狀態(tài)轉(zhuǎn)移概率反映了GDP與能源消費之間相關(guān)關(guān)系轉(zhuǎn)換的可能性。由表8可知，當(dāng)期處于區(qū)制1，下期維持區(qū)制1的概率為0.596 5，下期轉(zhuǎn)換為區(qū)制2的概率為0.403 5;當(dāng)期處于區(qū)制2，下期維持區(qū)制2的概率為0.882 4，下期轉(zhuǎn)換為區(qū)制1的概率為0.117 6.估計結(jié)果表明，沒有一個狀態(tài)是穩(wěn)固的，因為所有的轉(zhuǎn)移概率都小于1.說明經(jīng)濟(jì)增長與能源消費間的關(guān)系一直處于不穩(wěn)定的狀態(tài)。

　　結(jié)合表7，表9以及圖1，對中國GDP與能源消費之間的關(guān)系進(jìn)行如下分析：對于GDP來說，從表9可以看出，在顯著性水平為5%的情況下，t檢驗臨界值為2.035，DLNEC的滯后項系數(shù)的t統(tǒng)計量通過了檢驗，能源消費(DLNEC)的滯后項系數(shù)只有在區(qū)制2下是顯著的，即在1980—1990年、1992—2000年、2005年、2007—2010年、2012—2016年，能源消費是GDP的格蘭杰原因，能源消費拉動了經(jīng)濟(jì)增長。而在區(qū)制1下，即在1991年、2001—2004年、2006年、2011年，DLNEC的滯后項系數(shù)不顯著，二者之間沒有強相關(guān)關(guān)系，能源消費對GDP沒有顯著影響，能源消費不是GDP的格蘭杰原因。對于能源消費來說，經(jīng)濟(jì)增長(DLNGDP)的滯后項系數(shù)只有在區(qū)制1下是顯著的，即在1989—1991年、1995—1997年、2000—2008年、2010—2013年GDP是能源消費的格蘭杰原因，經(jīng)濟(jì)增長促進(jìn)了能源消費。而在區(qū)制2下，即在1980—1988年、1992—1994年、1998—1999年、2009年、2014—2016年，DLNGDP的滯后項系數(shù)不顯著，二者之間沒有強相關(guān)關(guān)系，GDP對能源消費沒有顯著影響，GDP不是能源消費的格蘭杰原因。綜上所述，在區(qū)制1下，GDP是能源消費的格蘭杰原因，能源消費對GDP沒有顯著影響;在區(qū)制2下，能源消費是GDP的格蘭杰原因，GDP對能源消費沒有顯著影響。可見，GDP與能源消費之間并不一定存在強相關(guān)關(guān)系。