1、本科毕业论文（20 届）江苏能源消费与经济增长的实证分析所在学院 专业班级 学生姓名 学号 指导教师 职称 完成日期 年 月 目 录中文摘要1英文摘要1一、引言2二、国内外文献回顾2三、协整性与因果关系的检验方法3（一）序列的平稳性及其检验方法3（二）序列之间的协整性分析及其检验方法4（三）序列之间因果关系分析及其检验方法4四、江苏经济增长与能源消费关系的实证分析5（一）变量和数据的选择5（二）江苏能源消费与经济增长序列的平稳性检验5（三）江苏能源消费与经济增长的协整性分析7（四）江苏能源消费与经济增长的因果性分析8五、结论及建议9（一）结论9（二）建议9参考文献11南京财经大学本科毕业论文（
2、设计）1江苏能源消费与经济增长的实证分析摘要：江苏是我国的经济大省，也是一个能源相对贫乏的省份，随着近年来经济的快速发展，能源供需逐年以较大幅度增加。江苏未来经济的增长与能源有着密切的关系。本文通过采集1995-2007年的相关统计数据，运用协整性检验和因果性理论, 对江苏省能源经济的协整性和因果关系进行实证分析，结果显示江苏省能源消费与经济增长之间存在相互因果关系，而且也预示着能源节约也将是未来江苏经济总量增长的源泉。关键词：经济增长，能源消费，协整性，因果分析Abstract： Jiangsu province is one of the most developed district i
3、n China，however，it is comparatively deficient in energy resources.With the rapid growing of economy,its demand for the energy is substantially increasing year by year.The development of its economy has a close relationship with the energy.According to the relevant economic datas from 1995 to 2007，we
4、 apply co-integration test and Granger causality test to analyze the co-integration relation and the causality between the economy and the energy consumption in this paper.In the end,we find that the mutual Granger causality between them does exist.Further more,it also reveals that energy conservati
5、on is an important way to keep the growing of the Jiangsu economy.Keywords: economy development, energy consumption, co-integration relation, Granger causality 南京财经大学本科毕业论文（设计）2一、引言能源是人类生存和发展的重要物质基础。“十五”期间，江苏经济快速发展，居民生活水平迅速提高，全省能源消费总量增长明显快于 GDP 增长，单位地区生产总值（GDP）能耗有所上升，能源消费需求与能源生产供给的矛盾日趋突出。主要体现在：全省能源消
6、费总量大、增长快，第二、三产业和生活消费能源大幅增加；一次能源生产量小、增长慢，自给率持续下降；能源消费量与生产量不平衡，依靠省外调进能源解决需求。未来江苏省经济的发展会对能源需求形成怎样的推动，能源消费强度的下降和能源供需问题会不会对江苏省经济增长的目标形成冲突，都是江苏省经济发挥中关于能源经济需要考虑的重点。节能降耗关系到江苏社会经济发展的大局，加快产业结构尤其是工业经济结构调整，大力推进技术进步和自主创新，着重抓好重点能耗行业和企业的节能，是提高能源利用效率、完成“十一五”期间单位GDP能耗降低20%任务的关键举措。本文将按照协整性检验和因果性分析的方法, 对江苏省能源经济的协整性和因果
7、关系进行研究,对解决能源经济矛盾提供重要的现实意义。 二、国内外文献回顾1978年,Kraft J和Kraft A在他们的能源经济研究中,首次发现了美国GDP对能源消费的因果关系 1。随后,能源经济之间因果关系的实证研究扩展到了英国、德国、意大利、加拿大、法国以及日本等发达国家 2。近年来,因果关系研究方法也逐渐被应用到亚洲国家的能源消费与经济增长之间关系的研究中, Glasure和Lee(1997)利用Granger检验方法发现了新加坡能源对GDP的因果关系 3,Yu 和Choi(1985)在标准Granger检验方法的基础上发现了韩国GDP对能源消费的因果关系 4,在A safu-A dj
8、aye(2000)基于协整性检验和误差修正模型的研究中,显示了印度和印度尼西亚两国能源消费对GDP的因果关系,以及菲律宾和泰国两国能源消费和GDP之间的双向因果关系 5。Masih and Masih(1996)分析了相关国家1955年-1990年的数据,结果显示马来西亚、新加坡、菲律宾的能源消费与经济增长之间缺乏协整关系,在印度表现为从能源消费到经济增长的单向因果关系,在印度尼西亚表现为从经济增长到能源消费的单向因果关系,在巴基斯坦南京财经大学本科毕业论文（设计）3表现为双向因果关系 6。赵进文、范继涛在经济研究2007年第8期上撰文指出，学术界对经济增长与能源消费二者之间关系的研究，主要以
9、线性关系假设为前提，并未对这一假设是否合理进行严格的经济计量学检验。在线性假设下，我国的能源消费同经济增长之间存在且仅存在从能源消费到经济增长的单向格兰杰因果关系。能源消费对经济增长的单向格兰杰因果关系表明，作为一种生产要素，能源投入的增加会带来产出的增加，即经济的增长，但经济增长未必能引致能源消费的相应增加。在我国经济增长对能源消费的影响呈现出一种非线性的形式，而非“双向因果关系”中的线性影响形式，二者有本质的不同 7。国内学者林伯强 8研究了GDP和能源消费的均衡关系及能源消费的决定因素；韩智勇等 9利用19782000年的数据,按照目前国际上通行的协整性检验和因果性分析的方法,对中国能源
10、经济的协整性和因果关系进行研究,得出我国GDP与能源消费总量之间不存在协整关系, 但存在双向的Granger因果关系；马超群等 10用19532003年的数据样本研究了GDP和能源消费总量间的关系；倪铮等 11则研究了石油消费总量与三大产业之间的协整关系。本文利用最近时期江苏省能源消费总量与GDP的年度数据,运用协整理论和格兰杰因果检验方法,得出结论：江苏省能源消费与经济增长之间存在相互因果关系，而且能源节约也将是未来江苏经济总量增长的源泉。三、协整性与因果关系的检验方法多数的宏观经济实时间序列都是不平稳的，因此在对经济增长水平数据和能源消费数据进行分析前，必须对原始数据的稳定性进行检验，保证
11、可用结果满足实证分析前提。而如果被处理数据之间存在协整关系，则意味着能源消费与GDP之间存在着一个长期稳定的比例关系。判断经济增长水平和能源消费的因果关系，有利于在制定能源与经济政策时，充分考虑到两者之间的关系，作出正确的决策。（一）序列的平稳性及其检验方法所谓序列的平稳性 12是指一个序列的均值(Mean)、方差(Variance) 和自协方差(Auto-covariance)是否稳定。如果一个时间序列具有稳定的均值、方差和自协方差, 则这个序列就是稳定的,否则就是非稳定的。美国学者Nelson与Plosser(1982)在其研究中曾指出,多数的宏观经济时间序列都是不稳定的, Stock与W
12、atson(1989)的研究则南京财经大学本科毕业论文（设计）4表明因果性检验对序列的稳定性非常敏感。因此, 作为分析的第一步,要对能源消费和GDP的时间序列进行平稳性检验。由于实际的经济序列通常不会是一个简单的AR(1)过程,所以我们利用ADF检验方法对序列进行单位根检验来判断其平稳性。即对OLS 回归方程： =( -1) + + （1）ty1tpjjtyt中的系数 进行检验,在这种检验方法中原假设是: =1,序列是不平稳的；对立假设则是: 1,序列是平稳的。（二）序列之间的协整性分析及其检验方法如果一个序列是非平稳的, 但其一阶差分是平稳的,则称此序列为一阶单整序列,记为 I(1)。类似地
13、,如果其必须经过 d 次差分后才能平稳,则此序列为 d 阶单整序列,记为 I(d)13。协整概念是20世纪80年代由恩格尔(Engle)和格兰杰(Granger)提出的。协整的基本思想认为,尽管两个或者两个以上的变量中每个都是非平稳的,但它们的线性组合有可能相互抵消趋势项的影响,使该组合成为一个平稳的变量。协整理论为两个或两个以上非平稳变量之间寻找均衡关系,以及用存在的协整关系的变量建立动态模型奠定了理论基础。根据Engle和Granger在1978年提出的协整理论,对于两个都是随机游走的变量序列,如果这两个序列的某个线性组合是稳定的,则称这两个序列为协整的。两个序列具有相同的单整阶数,是序列
14、之间具有协整性的必要条件。如果已经判断两个序列 和 是非平txty稳的,但其都是 d 阶单整序列,则可以利用对OLS协整回归方程：= + （2）txty的残差 是否平稳的检验来判断 和 的协整性。如果 和 不是协整的,则它们的任ttxt txty意一个线性组合都是非平稳的,因此残差 也必然是非平稳的。因此,如果检验结果t是平稳的,则可以认为 和 之间存在协整关系。ttxty（三）序列之间因果关系分析及其检验方法在研究中,我们采用Granger因果关系检验方法来判断这种因果性。Granger因果关系检验的思路是:如果两个经济变量 X与 Y,在同时包含过去 X 与 Y 信息的条件下,对 Y的预测效
15、果比只单独由 Y 的过去信息对 Y 的预测效果更好,即变量 X 有助于变量 Y 预测精南京财经大学本科毕业论文（设计）5度的改善,则认为 X 对 Y 存在Granger因果关系。具体方法是:对两变量回归模型： = + + + （3）ty0mi1itymi1itxt= + + + （4） tx0jj1jtxj1jtt中的 (i=1,2,m )=0进行检验,这个假设实际上等同于“ X 不是引起 Y 变化的原因”。如果拒绝了 (i=1,2,m )=0的原假设,则我们就拒绝“ X 不是引起 Y 变化的原因”的假设,从而得出结论: X 对 Y 存在Granger因果关系。同样我们可以对 (j=1,2,m
16、 )=0进行检验,从而判断 Y 对 X 是否存在Granger因果关系 14。对于多数不稳定的时间序列进行平稳性检验，运用单位根检验是统计检验中普遍应用的一种检验方法，数据只有在平稳性下才能准确的进行其他统计分析。协整检验是在数据各自不平稳状态下建立线性组合，在非平稳变量之间寻找均衡关系，也是一种长期的均衡关系。只有通过实际数据的协整分析才能找出各个变量之间是否存在希望的长期均衡状态。在面对这种均衡时在选择分析各个变量所起到的作用时，需要格兰杰因果关系检验来寻求变量之间是否存在因果，单向因果或者互为因果，因为这些有利于在分析解决能源消费与经济增长之间矛盾时提出相应的正确的有依据的决策。四、江苏
17、经济增长与能源消费关系的实证分析（一）变量和数据的选择本文选取了1995-2007年的江苏省的能源消费(ENR)作为因变量,单位为万吨标准煤,江苏省国内生产总值(GDP)作为自变量,单位为亿元人民币。其中,由于统计年鉴上的GDP数据是基于当年价格计算的,为了使数据具有可比性, 本文中使用的GDP为按可比价格换算得出的数据。有关GDP可比价格和能源消费量的数据均来自江苏省统计年鉴。为了消除变量存在异方差,我们对能源消费量(用ENR表示)与经济增长(用处理后的GDP)作对数化处理,分别记为LENR和LGDP。回归与检验的计算过程是借助计量经济软件Eviews 3.1完成的。（二）江苏能源消费与经济
18、增长序列的平稳性检验数据资料主要来源于历年江苏省统计年鉴中的GDP值及能源消费总量，用统计南京财经大学本科毕业论文（设计）6软件进行实行分析前，对各值取对值来消除数据的异方差性，见表1。表1 1995-2007年GDP和能源消费总量表时间 GDP 能源消费总量 LNGDP LNENR1995 5155.25 6393.94 8.547771 8.7631061996 6004.21 6433.94 8.700216 8.7693421997 6680.34 6929.329 8.806924 8.8435181998 7199.95 7618.57 8.881829 8.9383441999
19、7697.82 7778.572 8.948692 8.9591282000 8553.69 8612.43 9.054118 9.0609622001 9456.84 8881.41 9.154494 9.0917162002 10606.85 9608.6 9.269255 9.1704142003 12442.87 11060.68 9.428903 9.3111522004 15003.60 13651.69 9.616045 9.5216192005 18305.66 16895.39 9.814966 9.7347962006 21645.08 18742.19 9.982533
20、9.8385322007 25741.15 20604.43 10.15585 9.933261资料来源：1995-2007年江苏省统计年鉴，中国统计出版社出版在应用协整等理论进行分析时,首先需要检验被分析序列变量是否平稳,即是否具有单位根。常用ADF检验方法来验证是否平稳,该方法可以通过对3个模型(模型1为不含有常数项和时间趋势项,模型2含有常数项而没有趋势项,模型3含有常数项和趋势项)进行检验,如果其中任何一个检验模型中ADF 值大于麦金农临界值,则可以认为该序列没有单位根,是平稳的序列。运用Eviews 3.1对LENR、LGDP的单位根检验结果可从表2反映出来。由表2可知,LENR和L
21、GDP的一阶差分都不平稳。在二阶差分的时候，LENR的模型1中ADF的绝对值为2.240913,2.240913 (表中标注号值),大于 a=5%时的临界值绝对值1.9835,LGDP的模型1中ADF的绝对值为2.282233(表中标注号值),也大于 a=5%时的临南京财经大学本科毕业论文（设计）7界值绝对值。所以这两个时间序列必须通过二阶差分后,才能达到显著性水平90%以上的平稳性。因此我们可以认为,两个时间序列LENR和LGDP 是I(2)的单位根过程。表2 能源消费总量(ENR) 和GDP的单位根检验临界值模型 ADF检验a=1% a=5% a=10%结论模型1 -0.558324 -2
22、.8622 -1.9791 -1.6337 不平稳模型2 -1.558285 -4.3260 -3.2195 -2.7557 不平稳LENR一阶差分模型3 -2.084996 -5.2735 -3.9948 -3.4455 不平稳模型1 -2.240913 -2.9075 -1.9835 -1.6357 平稳模型2 -2.001450 -4.4613 -3.2695 -2.7822 不平稳LENR二阶差分模型3 -1.840051 -5.4776 -4.0815 -3.4901 不平稳模型1 0.335418 -2.8622 -1.9791 -1.6337 不平稳模型2 -1.241092 -
23、4.3260 -3.2195 -2.7557 不平稳LGDP一阶差分模型3 -2.755498 -5.2735 -3.9948 -3.4455 不平稳模型1 -2.282233 -2.9075 -1.9835 -1.6357 平稳模型2 -2.546042 -4.4613 -3.2695 -2.7822 不平稳LGDP二阶差分模型3 -1.751805 -5.4776 -4.0815 -3.4901 不平稳（三）江苏能源消费与经济增长的协整性分析协整检验的常用方法有E-G( Engle-Granger) 两步检验法和约翰森(Johansen,1988)检验法,对于多变量之间的协整关系,可以使用
24、基于向量自回归模型的约翰森检验法。Engle-Granger检验通常用于检验两变量之间的协整关系。本文检验能源消费与国内生产总值的协整关系,所以采用Engle-Granger 两步检验法。由单位根检验可知,LENR和LGDP时间序列都是二阶平稳的,我们的协整检验可以分两步进行。第一步,协整回归,用普通最小二乘法(OLS)估计LENR和LGDP之间的方程,并计算非均衡误差。估计的方程为:L =0.796924LGDP+1.847447tENR(28.37964) (7.095985)南京财经大学本科毕业论文（设计）8调整后的 =0.985301,DW =1.049908。2R残差的计算公式为 =
25、L -0.796924LGDP-1.847447tetENR第二步,检验 的单整性,看看残差是否是平稳序列。通过单位根的检验发现:当t滞后阶数为1,不含常数项和截距项的模型最适合,ADF检验的结果如表3所示。表3 残差序列e的单位根检验临界值模型 ADFa=1% a=5% a=10%模型1 -2.218425 -2.8270 -1.9755 -1.6321可以看出ADF 值绝对值为2.218425大于显著性水平为5%的临界值绝对值1.9755,可以认为残差序列e是平稳序列。也就是说存在LENR和LGDP的平稳线性组合,即能源消费总量和国内生产总值之间存在长期稳定的均衡关系。（四）江苏省能源消费
26、与经济增长的因果性分析通过协整检验,表明能源消费和经济增长之间存在协整关系。但是,这种长期的均衡关系究竟是能源消耗ENR引起国内生产总值GDP变动的结果,还是国内生产总值引起能源消耗的结果，能源消费和GDP在波动中孰为因孰为果还是互为因果， 这需要对ENR和GDP进行格兰杰(Granger)因果关系检验。我们取滞后期为2,对ENR和GDP进行格兰杰因果关系检验,结果如表4。表4 ENR 和GDP 的格兰杰因果关系检验Pairwise Granger Causality TestsDate: 05/07/09 Time: 08:17Sample: 1995 2007Lags: 2Null Hypothesis: Obs F-Statistic ProbabilityX does not Granger Cause Y 11 5.92299 0.03800Y does not Granger Cause X 6.23157 0.03432
